一种基于EM-KS算法的连续变速颤振边界预测方法

一种基于EM-KS算法的连续变速颤振边界预测方法

论文摘要

连续变速颤振试验(FTPVS)是近年来积极探索的一种颤振试验方案。针对该类试验中信号非平稳的特点,创新性地将期望最大化方法迭代优化的思想用于改善连续变速颤振信号的建模精度,提出了一种基于该方法的卡尔曼滤波平滑(EM-KS)算法,有效提高了时变参数的辨识性能。进而结合颤振时域判据,给出了可递推实现的连续变速颤振试验的颤振边界预测方法。最后通过数值仿真和实测数据对所提方法的可靠性与工程适用性进行了验证,结果表明,基于EM-KS颤振边界预测方法不依赖于平稳随机过程的假设,精确度可以满足实际工程需要。

论文目录

  • 1 卡尔曼滤波及其改进算法
  •   1.1 状态空间模型与时变参数建模
  •   1.2 卡尔曼滤波平滑
  •   1.3 EM-KS算法
  •   1.4 卡尔曼滤波的发散问题
  • 2 颤振时域判据
  • 3 仿真与实测分析
  •   3.1 仿真分析
  •   3.2 实测分析
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘俊豪,郑华,段世强,裴承鸣

    关键词: 算法,卡尔曼滤波平滑,颤振边界预测

    来源: 西北工业大学学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 西北工业大学动力与能源学院,上海飞机设计研究院

    基金: 中央高校基本科研业务费(31020190MS702),国家科技重大专项(2017-V-0011-0062)资助

    分类号: V216.2

    页码: 1231-1237

    总页数: 7

    文件大小: 939K

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