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基于改进的PSO粒子滤波算法的发动机气路突变故障诊断

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针对航空发动机气路突变故障的诊断需求,提出一种粒子群优化和粒子滤波算法相结合的气路部件突变故障诊断方法.为了改善粒子滤波中粒子退化和样本贫化,将粒子群优化思想引入粒子滤波重采样中,使粒子集朝真实后验概率密度分布移动;考虑当前测量值,增强滤波器对于突变状态的跟踪能力.某型涡扇发动机的仿真表明:改进的算法用于发动机气路部件故障诊断,提高了参数估计的精度,并且能够在较少采样周期内实现突变故障的诊断.

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来源
《中国航空学会第十七届航空发动机自动控制专业学术交流会》|2014年|867-871|共5页
会议地点长春
作者
王启航; 黄金泉; 鲁峰;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类涡轮风扇发动机;
关键词
航空涡扇发动机; 气路部件; 故障诊断; 参数估计;

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