简介：针对航空发动机气路部件健康参数估计问题，研究了基于线性和非线性模型的卡尔曼滤波估计方法。通过对气路部件渐变故障的仿真，比较了卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无味卡尔曼滤波（uKF）三种方法对健康参数的估计效果，对EKF在常增益条件下的仿真用时与估计结果进行了研究。结果表明，EKF可根据需要求取卡尔曼增益，能在较少计算量下得到较好的估计结果，是一种实用的非线性参数估计方法。
简介：介绍了由马歇尔太空飞行中心(MSFC)开发的实时振动监测系统(RTVMS)的工作能力,该系统用于航天飞机主发动机(SSME)高速涡轮泵振动分析和减轻破坏.在斯坦尼斯太空中心(SSC)的SSME静态试车中正在使用RTVMS系统,表明已具有了在发动机工作过程中进行实时振动分析和健康监测的能力.由这些数据可评估高速运转的涡轮泵主要健康指标的离散谱信号,以减缓潜在的灾难性破坏.监测潜在故障的指标可使SSME项目能够开发一种基于振动分析的数字化发动机健康监测系统,从而在航天飞机飞行计划历史上首次实现了一种发动机高压涡轮泵振动飞行红线预警.
航空发动机健康参数的卡尔曼滤波估计方法分析
SSME实时振动监测系统在先进发动机健康管理中的应用
