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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提出一种自适应循环发动机混合改进机载自适应模型建模方法，包括部件级模型、适应线性变参模型和混合自适应扩展卡尔曼滤波器。本发明通过结合部件级模型高精度的优势与自适应LPV模型高实时性的优势建立混合结构模型作为机载模型，并在传统扩展卡尔曼滤波器的基础上，将协方差矩阵乘以一个遗忘因子来补偿不完全动态方程的不利影响，通过这种方式对滤波过程中旧数据的权重进行缩放，设计了一种新型的MAEKF。基于该滤波器利用测量参数与混合结构模型的输出的偏差对混合结构模型的健康参数进行修正，建立了机载自适应模型。该机载自适应模型同时具备高精度与高实时性，为基于模型的自适应循环发动机控制奠定了一个非常好的模型基础。
主权项：1.一种自适应循环发动机混合改进机载自适应模型建模方法，其特征在于：包括部件级模型、自适应线性变参模型和混合自适应扩展卡尔曼滤波器；其中部件级模型和自适应线性变参模型组成混合结构机载模型；所述混合结构机载模型在控制输入向量u的作用下产生估计输出参数并与真实自适应循环发动机的传感器测量参数y形成差值传递给混合自适应扩展卡尔曼滤波器；部件级模型不断修正自适应LPV模型的参数以保证自适应LPV模型的精度；自适应LPV模型不断修正混合自适应扩展卡尔曼滤波器的参数F、H，以保证混合自适应扩展卡尔曼滤波器的估计精度；混合自适应扩展卡尔曼滤波器根据差值估计真实发动机的性能退化程度
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权利要求：
百度查询： 西北工业大学 自适应循环发动机混合改进机载自适应模型建模方法
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