【摘 要】
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对航空发动机进行实时监控和故障诊断,可以及时发现和隔离故障,进而有效的提高航空发动机安全性与可靠性。本文为提高故障诊断系统的准确性,提出了基于改进混合卡尔曼滤波器
【机 构】
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西北工业大学动力与能源学院; 中国航发四川燃气涡轮研究院;
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对航空发动机进行实时监控和故障诊断,可以及时发现和隔离故障,进而有效的提高航空发动机安全性与可靠性。本文为提高故障诊断系统的准确性,提出了基于改进混合卡尔曼滤波器机载自适应模型的故障诊断方法。该方法在已有机载非线性模型与分段线性卡尔曼滤波器的混合结构基础上,增加健康参数作为增广状态变量,搭建了健康退化状态下仍有效的发动机模型。由改进混合模型生成滤波器残差,构造故障指示信号并采用主成分分析法提取残差故障特征数据,建立支持向量机分类概率估计模型,进而定位故障发生点。将该方法应用于某型涡扇发动机进行数据仿真,结果表明,在发动机无健康退化状态及健康退化状态下,该方法均能够基本准确地给出故障诊断结果,具有一定的工程应用价值。
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