基于自适应容积卡尔曼滤波方法的涡扇发动机气路部件故障诊断

发布时间：2018-09-08 16:22

【摘要】：针对涡扇发动机气路部件故障诊断中参数存在不同的噪声统计特性,提出了一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)器的自适应滤波方法.该方法直接利用基于3阶容积积分方法近似发动机的非线性统计特性,用于替代非线性无迹卡尔曼滤波方法的系统模型,避免了滤波过程参数选取的问题;采用移动窗口法对噪声协方差矩阵进行自适应估计,提高了算法对不同统计特性噪声的自适应能力和滤波精度.通过对发动机气路部件健康参数蜕化过程仿真结果表明:ASRCKF方法相比平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法,精度提高40%~50%,对不同噪声信号具有更好的适应能力.
[Abstract]:In view of the different noise statistical characteristics of the parameters in gas path fault diagnosis of turbofan engine, an adaptive filtering method for adaptive square-root volume Kalman filter (ASRCKF) filter is proposed. This method directly uses the third order volumetric integral method to approximate the nonlinear statistical characteristics of the engine and is used to replace the system model of the nonlinear unscented Kalman filtering method and avoids the problem of selecting the parameters of the filtering process. The moving window method is used to estimate the noise covariance matrix, which improves the adaptive ability and filtering accuracy of the algorithm for noise with different statistical characteristics. The simulation results on the degradation process of engine gas path health parameters show that compared with the square root volume Kalman filter (SRCKF) method, the accuracy of the WASRCKF method is improved by 40% and 50%, and it has better adaptability to different noise signals.
【作者单位】： 火箭军工程大学动力工程系;中国人民解放军96361部队;
【分类号】：V235.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2231053