涡喷发动机健康状态的带约束非线性滤波估计

针对涡喷发动机在不等式约束条件下的部件性能估计问题,在标准扩展卡尔曼滤波方法的基础上引入了最小均方差和概率密度截断,提出了涡喷发动机健康状态的带约束非线性滤波估计方法。最小均方差的基本思想是求解最小化条件均方差函数,同时运用拉格朗日算子法将不等式约束引入待求方程,而概率密度截断求解则是将先验不等式约束条件转化为概率密度函数形式,并获得标准正态分布函数,其特点是均值和方差易于算得。以涡喷发动机为对象进行仿真验证,结果表明相比于标准扩展卡尔曼滤波方法,本文提出的最小均方差和概率密度截断的不等式约束的非线性滤波估计方法对部件性能估计精度高,而其中概率密度截断求解在保证精度的同时计算耗时更少。