基于约束卡尔曼滤波的航空发动机状态变量模型辨识方法

论文摘要

为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤波算法,改进的卡尔曼滤波算法可以明显加快模型参数收敛速度、减小稳态误差。

论文目录

• 引 言
• 1 基本原理
•   1.1 状态方程辨识形式
•   1.2 约束卡尔曼滤波方法
• 2 非线性模型仿真算例
• 3 实际发动机数据辨识验证
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郑斐华,胡春艳,李伟,韩博

关键词: 航空发动机,状态变量,约束卡尔曼滤波,系统辨识

来源: 热能动力工程 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 中国科学院大学工程热物理研究所,中国科学院工程热物理研究所

分类号: V233.7

DOI: 10.16146/j.cnki.rndlgc.2019.04.009

页码: 60-66

总页数: 7

文件大小: 542K

下载量: 198