仪器仪表学报

作者：景 博，崔展博，孙宏达，焦晓璇，章 余

单位：景 博,1. 空军工程大学航空工程学院,,崔展博,1. 空军工程大学航空工程学院,,孙宏达,1. 空军工程大学航空工程学院，2. 中国人民解放军 93032 部队,,焦晓璇,1. 空军工程大学航空工程学院,,章 余,1. 空军工程大学航空工程学院,

关键词：机载燃油泵;失效物理;数据驱动;退化建模;寿命预测;参数更新

基金：十三五”预研专用技术项目（3030507?2）资助

针对机载燃油泵性能退化过程呈现的多阶段、非线性的特点以及对寿命预测实时性的要求,提出了一种基于失效物理与数据驱动融合的燃油泵在线退化建模与寿命预测方法。通过开关卡尔曼滤波器对燃油泵退化阶段进行在线识别,并对快速退化阶段建立失效物理与数据驱动融合的退化模型,然后基于无迹卡尔曼滤波器对建立的退化模型不断进行模型参数更新,并使用更新后的模型对失效寿命进行预测。将所提方法分别与纯数据驱动的方法、不进行退化阶段识别以及不进行参数更新的融合方法进行比较,整个参数更新过程中其均方根误差不超过0.3,寿命预测百分比误差不超过2%,均小于对比方法,验证了本文方法的有效性与优越性。

来源：2022年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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