【摘 要】
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针对发动机气路突变故障诊断精度不高以及算法工程化验证周期长的问题,提出了线性自适应卡尔曼滤波算法,且将其扩展至非线性系统,并在快速原型试验平台上实现算法快速验证。
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院,中航工业航空动力系统控制研究所,
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针对发动机气路突变故障诊断精度不高以及算法工程化验证周期长的问题,提出了线性自适应卡尔曼滤波算法,且将其扩展至非线性系统,并在快速原型试验平台上实现算法快速验证。在非线性滤波算法的状态方程中引入状态突变因子,采用统计意义的广义似然比检验方法,通过测量残差对气路部件健康参数的突变与否进行检验,解决了发动机气路健康参数突变的准确估计,搭建基于NI CRIO的航空发动机气路性能分析快速原型试验平台,实现了非线性自适应滤波算法在快速原型验证平台的部署及快速验证。以某型大涵道比涡扇发动机为对象,通过数字仿真与快速原型平台验证了非线性自适应滤波算法相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)具有更好的突变诊断能力,同时具有较高的渐变诊断能力。
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