检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:肖红亮 彭凯[2] 王占胜 符江锋[2] 陈昊[1] 闫波 XIAO Hong-liang;PENG Kai;WANG Zhan-sheng;FU Jiang-feng;CHEN Hao;YAN Bo(School of Energy and Electrical Engineering,Chang’an University,Xi’an 710061,China;School of Power and Energy,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710072,China;China Aviation Industry New Aviation Plain Aviation Equipment Co.Ltd.,Xinxiang 453000,China;AVIC Beijing Avionics Engine Control System Technology Co.Ltd.,Beijing 100000,China)
机构地区:[1]长安大学能源与电气工程学院,陕西西安710061 [2]西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710072 [3]中国航空工业新航平原航空设备有限公司,河南新乡453000 [4]中国航发北京航科发动机控制系统科技有限公司,北京100000
出 处:《推进技术》2023年第5期307-314,共8页Journal of Propulsion Technology
基 金:国家科技重大专项(J2019-Ⅰ-0021-0020);陕西省重点研发计划(2021GXLH-01-16);陕西省自然科学基础研究计划(2022JQ-468)
摘 要:针对变循环发动机健康参数估计问题,设计了一种自适应无迹卡尔曼滤波器。该算法通过最大化后验密度函数来建立过程噪声协方差和测量噪声协方差的自适应更新方程,以改善传统无迹卡尔曼滤波器设计中先验参数需要根据经验来设置,进而导致滤波器性能受人为因素影响较大的问题。以带核心机驱动风扇级的变循环发动机为对象,进行了不可测参数估计仿真试验,对所设计的自适应无迹卡尔曼滤波器算法进行了仿真对比验证。结果表明:在单参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于2%;多参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于1.8%;该算法性能优于增广卡尔曼滤波器、传统无迹卡尔曼滤波器,相较于传统无迹卡尔曼滤波器性能提升9.5%。An adaptive unscented Kalman filter is designed for variable cycle engine health parameter esti⁃mation.The algorithm establishes adaptive update equations for process noise covariance and measurement noise covariance by maximizing the posteriori density function.Unlike the traditional unscented Kalman filter design,where prior parameters need to be set according to experience,the designed adaptive unscented Kalman filter can reduce the impact of human factors on the filter performance.A simulation test of health parameter estimation was conducted for a variable cycle engine with CDFS,and the designed adaptive unscented Kalman filter algorithm was verified by simulation comparison.The results show that the average estimation error of health parameter was no more than 2%under single-parameter degradation condition,and no more than 1.8%under multi-parameter degradation condition.The performance of this algorithm is better than that of the augmented Kalman filter and the traditional odorless Kalman filter,and the performance is improved by 9.5%compared to the traditional un⁃scented Kalman filter.
关 键 词:变循环发动机 参数估计 卡尔曼滤波器 自适应无迹卡尔曼滤波器 概率密度函数
分 类 号:V235.16[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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