[发明专利]一种航空发动机试车数据建模方法

权利要求书

1.一种航空发动机试车数据辨识建模方法，根据航空发动机地面分段线性化稳态及动态试车数据，对航空发动机状态变量模型参数进行辨识，以建立航空发动机的状态变量模型，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1.获取航空发动机试车分段稳态及动态数据段，具体为：

首先，根据试车的大气条件，将所获取的航空发动机试车数据全部换算到标准大气条件下；

其次，确定需要进行辨识的两个稳态点间数据段，为了保证插值模型精度和线性化范围，两个稳态点之间的转速差不大于5％；

步骤S2.根据先验知识以及控制需求,确定航空发动机状态变量模型结构，确定状态变量矩阵A、B、C、D待辨识参数θ的个数，且待辨识参数θ的个数由状态变量矩阵A、B、C、D的维数确定；

步骤S3.将步骤S2所确定的航空发动机状态变量模型转化为以待辨识参数θ为状态变量的状态变量方程；

步骤S4.根据步骤S3确定的状态变量方程的线性关系，对航空发动机两个稳态点间的动态数据进行最小二乘拟合，计算待辨识参数θ的初值θ⁰以及协方差矩阵的初值P⁰；

步骤S5.根据步骤S4拟合确定的待辨识参数θ的初值以及协方差矩阵的初值，并根据步骤S3中所确定的待辨识参数θ的状态变量方程，进行卡尔曼滤波辨识，得到最终的待辨识参数值，建立航空发动机的状态变量模型。

2.根据权利要求1所述的航空发动机试车数据辨识建模方法，其特征在于：在所述步骤S4中，根据航空发动机两个稳态点间的动态数据进行最小二乘拟合，计算协方差矩阵的初值以及待辨识参数的初值，其具体实现在于：取步骤S1中初始部分航空发动机试车数据，其长度为L₀，根据步骤S3确定的航空发动机状态变量方程的线性关系进行最小二乘拟合，得到待辨识参数初值θ⁰：

其中H₀矩阵维数为L₀×n，协方差矩阵初值ΔY:测量向量，T为矩阵转置符号。

3.根据权利要求1所述的航空发动机试车数据辨识建模方法，其特征在于：在所述步骤S5中，卡尔曼滤波辨识待辨识参数，基本计算过程为：

K(k)＝P(k)*H(k)^T*(H(k)P(k)H(k)^T+r)^-1；

θ(k+1)＝θ(k)+K(k)*(Δy(k+1)-H(k)*θ(k))；

P(k+1)＝(I-K(k)*H(k))*P(k)；

K(k):k时刻卡尔曼滤波增益矩阵，P(k)：k时刻协方差矩阵，H(k):k时刻测量数据矩阵，r:测量的噪声方差；其中待辨识参数θ(k)初值为步骤S4中的初值θ⁰，协方差矩阵P(k)初值为步骤S4中的P₀；

通过以上卡尔曼滤波递推过程可以辨识得到航空发动机状态变量模型中矩阵A、B、C、D的参数值θ。