基于Unscented卡尔曼滤波器的发动机部件健康参数估计研究
航空发动机部件健康参数的估计是实现发动机先进控制方法,以及进行故障预测和诊断的一项关键技术.标准卡尔曼滤波器(KF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)估计算法依赖于非线性对象的线性化模型,估计结果受到线性模型精度等因素的影响.本文采用适用于非线性系统参数估计的Unscented卡尔曼滤波器(UKF),进行了发动机主要部件健康参数估计研究.仿真结果表明,UKF估计结果精度高,收敛速度快,是一种准确有效的发动机部件健康参数估计方法.
航空发动机 发动机健康参数 非线性估计 卡尔曼滤波器 故障预测
张鹏 黄金泉
南京航空航天大学
国内会议
贵阳
中文
389-393
2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）