作者：顾嘉辉,黄金泉,鲁峰 单位：北京动力机械研究所 出版：《推进技术》2018年第11期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTJJS2018110200 DOC编号：DOCTJJS2018110209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点，提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向，按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差，然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体，并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障，由7个可测输出估计全部10个健康参数，该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。

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