无迹粒子滤波跟踪的发动机性能退化预测

针对航空发动机性能退化预测问题,这里提出了一个结合多阶段有效传感器融合的无迹粒子滤波发动机剩余寿命预测模型。模型针对数据融合,基于累积方差贡献率动态更新各个退化阶段的有效传感器,得到更符合实际情况的退化状态健康指标,然后应用无迹粒子滤波算法更新模型时变参数以实现发动机健康指标和剩余寿命的提前预测。这里采用发动机性能退化仿真实验数据集进行数据分析和验证。结果表明,所提出的基于方差贡献率的分阶段非线性融合方法,可以减少退化量中的冗余数据影响。所引用的无迹粒子滤波算法,有效解决了传统滤波算法中的粒子退化、结果发散问题。相较于一般的滤波方法在最终预测结果上,绝对误差减少7个周期,精度提高了3.6%,加强了粒子的跟踪能力,提高了目标跟踪的精度。为航空发动机的健康管理和可靠性评估提供参考依据。