一种基于气路故障诊断的简化机载发动机自适应模型研究

摘要

研究了一种基于气路故障诊断的航空发动机简化机载自适应模型建模方法。其主旨是采用包线分区的方法,在小包线范围内建立基于神经网络的基线模型和基于最小二乘的小偏差模型构成的简化模型,代替部件级模型,并利用卡尔曼滤波估计算法作为故障辨识手段,建立自适应实时模型,滤波器输入采用带积分修正,提高观测效果,健康参数估计采用相邻两个分区按主燃油线性插值的办法提高精度。最后对所建立的机载自适应模型进行了全数字仿真和基于DSP的实物在回路仿真研究,以验证其快速跟踪上发动机状态的能力。