基于融合EKF的航空发动机气路性能健康预测

• 作者: 陶金伟 鲁峰 黄一桓 黄金泉
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 气路部件 性能健康预测 扩展卡尔曼滤波器 融合滤波估计
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: V233.7+1
• 字数: 3538字
• 语种: 中文

摘要

针对集中式滤波算法存在计算效率不高、容错性差,引入融合滤波的思想,提出采用非线性融合的联邦式扩展卡尔曼滤波器进行发动机气路健康性能预测.子滤波器根据量测参数完成发动机部分健康性能的局部估计,主滤波根据子滤波器估计参数完成融合滤波估计,并将状态估计值和协方差反馈至子滤波器用于下一步健康预测.通过某型涡扇发动机仿真表明:融合EKF滤波器能准确地预测发动机的健康状态,估计稳定收敛时间短、计算时间短、效率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄金泉	南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室	131	1533	22.0	31.0
2	鲁峰	南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室	41	353	12.0	17.0
3	陶金伟		4	2	1.0	1.0
4	黄一桓	南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室	1	2	1.0	1.0