基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断  

Fault diagnosis for gas turbine engines based on Kalman filter and neural networks

作　　者：姚华[1] 单贵平[1] 孙健国[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学能源与动力学院

出　　处：《航空动力学报》2008年第6期1111-1117,共7页Journal of Aerospace Power

基　　金：航空科学基金(04C52019)

摘　　要：提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.A method for gas path fault diagnosis of gas turbine engines based on Kalan filter and neural networks was proposed. For the fault diagnosis, the Kalman filter was used to estimate the variations of measurable parameters, while neural network was applied for mapping the variations of performance parameters of gas turbine engines. Digital simulations show that the proposed method is feasible and effective.

关 键 词：航空 航天推进系统 航空发动机 故障诊断 卡尔曼滤波器 神经网络 

分 类 号：V231[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]