【摘 要】
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针对发动机机载非线性实时性能模型,着重考虑实际工程应用,研究了真实工况下性能蜕化导致的基准模型与真实发动机的工作状态参数不匹配的问题。基于UKF(Unscented Kalman Fil
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针对发动机机载非线性实时性能模型,着重考虑实际工程应用,研究了真实工况下性能蜕化导致的基准模型与真实发动机的工作状态参数不匹配的问题。基于UKF(Unscented Kalman Filter)方法以及自适应强跟踪UKF方法,由机载传感器可测参数估计出传感器不可测的健康参数等信息,对Simulink中发动机基准模型的工作状态参数进行修正,建立了发动机自适应模型。在此基础上,提出一种改进的强跟踪UKF算法,经过仿真验证,该方法在满足实时性与鲁棒性的前提下,使得发动机自适应模型在动态过程中的精度显著提高。
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