航空发动机气路性能估计的融合滤波方法研究

发布时间：2020-06-21 16:49

【摘要】：气路性能估计在航空发动机健康管理领域占据重要地位,本文以某型涡扇发动机为研究对象,开展了航空发动机气路性能融合滤波估计方法研究。针对集中式卡尔曼滤波存在的容错性能低等固有缺陷,引入一种有反馈的分布式多传感器融合滤波结构,并将线性滤波算法推广到非线性滤波,在扩展信息滤波(EIF)基础上,给出多传感器分布式融合容积信息滤波,并且证明了该种分布式融合容积信息滤波与集中式容积信息滤波的等价性,为了提高滤波计算的数值稳定性,引入了多传感器分布式融合容积滤波算法的平方根形式。发动机气路故障的数字仿真结果表明,该种分布式融合平方根容积信息滤波精度与集中式平方根容积信息滤波等价,但在传感器发生故障下,前者有更好的容错性能。研究基于改进联邦信息滤波的发动机气路性能估计融合滤波算法。考虑到主滤波器与子滤波器状态维数不一致的实际应用情形,引入信息矩阵与信息向量的补偿算法,设计了改进的联邦信息滤波器,相较于常规的联邦信息滤波,能够提高系统全局状态的估计精度。设计了发动机气路部件传感器测量参数与性能健康参数状态参数在局部滤波器中的两种分组结构,对改进的联邦信息滤波算法进行了数字仿真验证。研究了发动机气路性能异步传感器融合滤波算法。针对发动机气路传感器异步采样的问题,探讨了集中式异步传感器融合滤波算法与分布式异步传感器融合滤波算法,分布式融合滤波算法包括无反馈分布式融合滤波、等间隔反馈分布式融合滤波,并证明了等间隔反馈分布式异步扩展信息滤波与集中式异步扩展信息滤波的等价性,得到发动机气路性能估计数值仿真的验证。针对发动机气路多速率采样的多重冗余传感器系统,结合多尺度理论,研究了分布式多速率容积信息融合滤波算法,相较于常规的序贯式多速率容积卡尔曼融合滤波能够减少计算耗时,并得到数值仿真结果的验证。在航空发动机半物理仿真平台上进行了集中式异步传感器容积信息滤波算法的验证,利用发动机气路多速率传感器测量数据,完成了在渐变蜕化、单部件以及双部件突变故障模式下气路性能估计的半物理试验,结果表明了集中式异步传感器容积信息滤波算法能够满足气路性能估计的实时性与可行性要求。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V263.6
【图文】：

相比于全数字仿真和实物验证方法，半物理验证平台将物理仿真和数字仿真相结合，将仿真对象系统的一部分以实物方式接入仿真回路，回路中的其余部分仍以数学模型代替，在数字计算机仿真，能够使实时数字仿真与物理仿真的结合。半物理验证这种方法能够从实物中实时采集数据，比全数字仿真更接近于物理真实情况，又能解决一些全物理仿真无法模拟的问题，取得介于全数字仿真与全实物验证之间权衡的效果。本章节中，在航空发动机半物理仿真平台上进行了集中式异步容积信息滤波算法的验证，利用发动机气路异步采样的传感器测量数据，完成了在渐变蜕化、单部件以及双部件突变故障模式下气路性能估计的半物理试验。5.1 发动机半物理仿真平台介绍用于验证发动机性能健康融合滤波算法的发动机半物理实物仿真系统平台是由实验室已有的航空发动机状态监视与故障诊断试验平台以及航空发动机控制系统半物理试验装置共同搭建组成。采用虚拟仪器语言开发相应的性能健康预测快速原型模块，然后嵌入航空发动机半物理仿真平台，以实现实物硬件在回路的试验模拟与验证。该平台具有发动机模拟器、发动机燃油控制系统、矢量喷口模拟装置及相应的软件、测试设备、传感器、数据采集系统和监视系统等，如图 5.1 所示。

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 李明明;王丹;;自适应混合信息滤波算法及其在相对导航中的应用[J];空间控制技术与应用;2015年04期

2 敖志刚;唐长春;付成群;郭杰;叶春雷;;多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法[J];计算机应用研究;2014年05期

3 尹大伟;吕日毅;常斌;颜仙荣;;航空发动机部件性能退化参数的分布式估计算法[J];航空学报;2013年12期

4 徐树生;林孝工;;基于鲁棒CKF的多传感器全信息融合算法[J];电机与控制学报;2013年02期

5 吴文杰;黄大贵;董政;;基于Spline插值的分布式多速率数据帧扫描同步重构技术[J];传感技术学报;2011年08期

6 闫莉萍;邓志红;付梦印;;非线性系统的异步多速率数据融合估计算法研究[J];电子学报;2009年12期

7 顾启泰;方靖;;广义联邦滤波器的全局最优性(英文)[J];自动化学报;2009年10期

8 王媛媛;张军;朱衍波;林熙;;异步多速率传感器不完全观测信息融合算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2009年S1期

9 程t$;刘兆瑜;李辉;;多传感器异步航迹融合算法与仿真[J];微计算机信息;2007年07期

10 徐景硕;王维江;高扬;;容错多传感器组合导航系统发展综述[J];航空电子技术;2006年03期

相关博士学位论文 前6条

1 丁家琳;容积卡尔曼滤波算法研究及其在电机状态估计中的应用[D];西南交通大学;2015年

2 朱翠;具有非完整信息系统的滤波和数据融合算法研究[D];北京理工大学;2014年

3 葛磊;容积卡尔曼滤波算法研究及其在导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2013年

4 尹大伟;航空发动机模型求解算法及性能寻优控制中的参数估计研究[D];国防科学技术大学;2011年

5 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年

6 闫莉萍;多速率传感器状态融合估计及多分辨率图像融合算法研究[D];清华大学;2006年

相关硕士学位论文 前3条

1 冯敏;涡扇发动机气路健康参数滤波估计方法研究[D];南京航空航天大学;2013年

2 林红蕾;多速率多传感器系统的建模与融合估计[D];黑龙江大学;2013年

3 俞刚;涡扇发动机气路健康参数估计方法研究[D];南京航空航天大学;2012年

本文编号：2724359