某型涡扇发动机测量数据融合模型

为提高传感器测量数据的有效性、可信性,基于共同工作方程,采用原始对偶内点法对某型涡扇发动机测量数据进行了融合分析。通过案例研究了当可测量参数存在误差时融合模型对流量、温度及压力等参数的预测效果;使用两种初值更新法,测试了不同工况下的物理运算时间;研究了约束违反程度对数据融合效果的影响;测试了关键传感器失效情况下,动态数据融合模型对缺失参数的预测效果,提出了进一步加快计算速度的方法。结果表明:通过数据融合,测量数据和未测量参数的不确定度下降到1%以内;通过算法优化,运算时间减小到5s,为发动机状态监控、传感器维护和传感器失效情况下发动机控制策略的制定提供了支持。