[发明专利]涡扇发动机测量偏置容错的气路性能分布式滤波估计方法

权利要求书

1.涡扇发动机测量偏置容错的气路性能分布式滤波估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A)：建立涡扇发动机慢车以上状态的非线性部件级动态通用模型，按照部件划分传感器组合，建立分布式的扩展卡尔曼滤波器，实现对气路部件的性能估计；

步骤B)：根据广义似然比法设计自适应算法，对主滤波器全局估计结果进行自适应修正，提高对突变故障的响应速度；

步骤C)：建立子滤波器的隔离机制，在传感器发生偏置故障时，对故障子滤波器进行隔离，重新分配子滤波器的权值，实现传感器发生偏置故障时的容错估计。

2.如权利要求1所述的涡扇发动机测量偏置容错的气路性能分布式滤波估计方法，其特征在于，所述步骤A)的包括具体步骤如下：

步骤A1)：根据涡扇发动机各部件特性、设计点参数建立涡扇发动机各部件的数学模型，然后根据流量连续、功率平衡原理建立各部件之间的共同工作方程，并使用非线性方程数值解法迭代求解各工作截面的参数，建立慢车以上状态的涡扇发动机非线性部件级通用模型；根据工程实际，选择需要使用的发动机模型工作截面的传感器量测参数，按照部件划分传感器组合，将模型计算所得的各截面温度压力传感器数据进行相似归一化处理；

步骤A2)：根据联邦滤波的基本结构，建立各个子滤波和主滤波器；子滤波器采用扩展卡尔曼滤波算法进行设计，使用局部传感器组的量测信号计算获得子滤波器的局部估计结果；主滤波器接收子滤波器的局部估计结果，将局部结果进行信息融合获得全局的估计结果，然后根据全局的估计结果进行信息的分配，对子滤波器的状态进行重置。

3.如权利要求2所述的涡扇发动机测量偏置容错的气路性能分布式滤波估计方法，其特征在于，步骤A2)中利用根据联邦滤波的基本结构，建立各个子滤波和主滤波器包括具体步骤如下：

步骤A2.1)：初始化子滤波器的性能特征参数的局部后验估计值和局部后验方差矩阵；

步骤A2.2)：在子滤波器中，对非线性部件级通用模型进行线性化，求取雅可比矩阵，调用非线性部件级动态通用模型求取局部先验估计并用雅可比矩阵计算局部先验方差矩阵；

步骤A2.3)：在子滤波器中，首先调用非线性部件级动态通用模型并根据局部先验估计计算先验量测，然后根据局部先验方差矩阵和雅可比矩阵计算获得卡尔曼增益矩阵，最后代入此时的传感器信号计算此时刻的残差，进而计算得到这一时刻的性能特征参数的局部后验估计值和局部后验方差矩阵；

步骤A2.4)：在主滤波器中，接收所有子滤波器的局部后验估计值和局部后验方差矩阵，根据最优融合算法将所有局部滤波结果进行合成，并输出全局后验估计值和全局后验方差矩阵；主滤波器根据信息分配原则重置各子滤波器的局部后验估计值和局部后验方差矩阵，用于下一时刻的滤波递推计算；

步骤A2.5)：以后时刻重复进行步骤A2.2)和步骤A2.4)完成性能特征参数的递推估计。

4.如权利要求1所述的涡扇发动机测量偏置容错的气路性能分布式滤波估计方法，其特征在于，所述步骤B)包括具体步骤如下：

步骤B1)：在主滤波器中，建立长度为L的缓存器，用于存储前L时刻滤波估计的性能突变的误差协方差阵和残差组合向量，每一时刻用所用子滤波器的残差更新缓存器的状态，再根据新缓存器的状态计算此时的对数似然比向量；

步骤B2)：选取突变权值，当对数似然比向量中最大值大于突变权值时，表示此时发生性能突变，并根据性能突变的误差协方差阵和残差组合向量计算估计结果的自适应修正值，对全局后验估计值和全局后验方差矩阵进行补偿修正；当对数似然比向量中最大值小于突变权值时，表示此时未发生性能突变，不对全局后验估计值和全局后验方差矩阵修正。

5.如权利要求1所述的涡扇发动机测量偏置容错的气路性能分布式滤波估计方法，其特征在于，所述步骤C)包括具体步骤如下：当发生传感器偏置故障时，主滤波器将剔除故障传感器所对应的子滤波器，只对正常工作的子滤波器进行信息融合，得出全局的滤波估计结果；在信息分配的过程中，主滤波器将故障子滤波器的信息分配权重设置为零，并停止故障子滤波器的滤波计算，即将故障子滤波器隔离；重置其余正常工作的子滤波器的信息分配权重，保证信息分配权重之和为一，然后主滤波器根据重置后的子滤波器信息分配权重重置正常工作的子滤波器的局部后验估计值和局部后验方差矩阵，用于下一时刻的滤波递推计算。