[发明专利]一种涡扇发动机的气路性能改进的分布式滤波估计方法

权利要求书

1.一种涡扇发动机的气路性能改进的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，针对传感器信号丢包的现象，对传感器丢包过程进行建模，按照部件划分传感器组合，针对传感器信号丢包的现象，建立改进后的分布式的扩展卡尔曼滤波器；

步骤B)，在主滤波器中采用方差匹配法设计自适应算法，根据滤波的残差计算新的系统噪声的协方差矩阵，实现系统噪声协方差阵的自适应；

步骤C)，将子滤波器中的非线性计算内容整合并放入主滤波器中，包括模型线性化、先验估计与先验量测的计算，使子滤波器只进行线性计算，非线性计算全部在主滤波器中进行；

所述步骤B)包括如下具体步骤：

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时刻滤波估计的雅可比矩阵和残差向量，每一时刻用所得的全局后验估计更新缓存器中残差的状态；

步骤B2)，选取最大上限向量，主滤波器根据缓存器中的残差计算残差组合向量和雅克比平方和矩阵，进而计算获得新的系统噪声的协方差矩阵，并代入子滤波器的滤波计算，实现系统噪声协方差阵的自适应；

所述步骤A)包括如下具体步骤：

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，建立涡扇发动机慢车以上状态的非线性部件级动态通用模型；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)，针对传感器信号丢包的现象，对传感器丢包过程进行建模：为每一个传感器信号引入接收状态变量，其服从一定概率的0-1分布，新的量测信号表示为量测信号与对应接收状态变量乘积的形式，从而获得新的量测方程；当某一传感器信号发生丢包时，接收状态变量取值为零，对应的量测噪声项的协方差取值趋近于无穷大；

步骤A3)，根据联邦滤波的基本结构，建立各个子滤波和主滤波器；引入数据丢包矩阵，针对传感器信号丢包的现象，采用改进后的扩展卡尔曼滤波算法进行设计；子滤波器使用局部传感器组的量测信号计算获得局部估计结果，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；

步骤A3)包括如下具体步骤：

步骤A3.1)，针对传感器信号丢包的现象，引入数据丢包矩阵并改进发动机的量测方程，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A3.2)，对非线性部件级动态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A3.3)，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A3.4)，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，并输出全局滤波解；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A3.5)，以后时刻重复进行步骤A3.2)和步骤A3.4)完成性能特征参数的递推估计；

所述步骤C)包括如下具体步骤：

步骤C1)，将子滤波器中的非线性计算内容整合，统一放入主滤波器中；每一时刻，主滤波器进行统一的先验估计与先验量测计算，并将结果传输给子滤波器，子滤波器只进行滤波算法中线性计算的内容，实现非线性计算的分离；

步骤C2)，将雅可比矩阵的计算放入主滤波器中独立进行，将雅可比矩阵设为两个采样周期计算一次，并由主滤波器对子滤波器中的雅可比矩阵进行更新。