航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷的非線性濾波方法研究.pdf

1、航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷技術(shù)可有效地降低發(fā)動(dòng)機(jī)維修成本、保證飛行安全。本文以某型渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)部件級模型為研究對象，針對渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)氣路健康參數(shù)的濾波估計(jì)問題，研究了非線性濾波的氣路健康參數(shù)估計(jì)方法，對航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路部件進(jìn)行健康診斷。
　　本文首先介紹了擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法及其在發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷中的應(yīng)用，討論了EKF算法中雅克比矩陣A、C，系統(tǒng)噪聲協(xié)方差陣Q和量測噪聲協(xié)方差陣R的變化對健康參數(shù)估計(jì)效果的影響。為了將反映發(fā)動(dòng)機(jī)健康

2、狀態(tài)的先驗(yàn)知識引入至健康參數(shù)估計(jì)中，以提高估計(jì)精度，研究了非線性濾波算法 EKF的改進(jìn)算法，將先驗(yàn)知識轉(zhuǎn)化為對健康參數(shù)的不等式約束，然后在EKF中引入最小均方差和概率密度截?cái)?，其中最小均方差的思想是求解最小化條件均方差函數(shù)，同時(shí)運(yùn)用拉格朗日乘子法將不等式約束引入待求方程，而概率密度截?cái)嗲蠼鈩t是將先驗(yàn)不等式約束條件轉(zhuǎn)化為概率密度函數(shù)形式，并獲得標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。針對實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)上可用傳感器測量參數(shù)少于待估計(jì)健康參數(shù)的問題，本文提出了健康參數(shù)

3、線性組合的非線性濾波方法，其主要思想為最小化擴(kuò)展卡爾曼濾波器的估計(jì)誤差，進(jìn)而通過最小二乘法優(yōu)化得到變換矩陣，然后通過變換矩陣對發(fā)動(dòng)機(jī)健康參數(shù)進(jìn)行變換，得到一組低維數(shù)的中間參數(shù)向量，通過擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對其進(jìn)行估計(jì)，然后經(jīng)還原變換得到原健康參數(shù)的估計(jì)值，從而解決不確定性健康參數(shù)估計(jì)問題。為了驗(yàn)證EKF濾波及其改進(jìn)算法的有效性，最后在基于LabVIEW開發(fā)環(huán)境與CRIO嵌入式控制器的發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障診斷快速原型仿真驗(yàn)證平臺上，開展了最小均方