基于改进FUKF的燃气轮机性能退化诊断

摘要：

针对燃气轮机使用过程中由于工作状态突变导致轮机性能估计困难的问题,提出基于残差相似性的渐消无迹卡尔曼滤波(fading unscented Kalman filter with residual similarity,FUKF-RS)算法,实现燃气轮机健康参数的估计.首先,在普通渐消无迹卡尔曼滤波(fading unscented Kalman filter,FUKF)框架下,构造燃气轮机健康参数估值算法,在测量值估计更新过程中,乘以渐消因子来调节前后时刻的权重,通过强制残差正交来估计渐消因子;然后,利用前后估值时刻残差向量的余弦值表征残差阵的相似度,根据其相似度的大小关系确定残差阵的比例;最后,用该比例值代替算法中的遗忘因子,计算残差阵,实现求解的量化取值.研究结果表明:在燃气轮机状态突变条件下,FUKF-RS算法具有突变状态跟踪能力,参数估值精度比FUKF算法提高了3%左右,普通UKF (unscented Kalman filter,UKF)则不具突变状态跟踪能力;在部件性能缓慢变化时,参数的估计曲线比普通FUKF更平滑,估计精度提高了2%左右.

关键词：燃气轮机诊断、状态突变、无迹卡尔曼滤波、残差约束、残差相似性

所属期刊栏目：53

分类号：V233.7(航空发动机（推进系统）)

资助基金：国家绿色制造系统集成资助项目工信部节函[2017]327 四川大学实验技术立项项目资助20170135

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：873-878