[发明专利]一种基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法

摘要

一种基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法，本发明涉及基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法。本发明为了解决现有方法飞机疲劳结构剩余寿命低的缺点。本发明包括：步骤一：基于Paris疲劳裂纹扩展公式，建立状态空间评估模型；步骤二：对步骤一建立的状态空间评估模型利用无迹卡尔曼滤波算法进行滤波，得到准确的状态参数向量xk；步骤三：利用步骤二得到的准确的状态参数向量xk，进行结构的裂纹扩展剩余寿命预测。通过对比实验可知，本发明算法的预测结果优于EKF算法，且预测得到的RUL绝对相对误差小于10％。本发明应用于飞机疲劳结构剩余寿命预测领域。

主权项

一种基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法，其特征在于：所述基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法的具体过程为：步骤一：基于Paris疲劳裂纹扩展公式，建立状态空间评估模型：(1)系统状态参数转移模型为：xk=akCkmk=g(ak-1)Ck-1mk-1+wa,k-1wC,k-1wm,k-1=f(xk-1)+Wk-1]]>其中xk为状态参数向量，ak为结构裂纹，Ck和mk为结构的材料性能参数，g(·)为裂纹扩展方程，wa,k‑1、wC,k‑1、wm,k‑1分别为ak、Ck、mk的系统过程噪声，f(·)非线性系统状态转移方程，Wk‑1为系统噪声向量，k为时间或载荷周期；(2)系统状态参数观测方程为：zk=za,kzgrow_a,k=akak-ak-1+vk0=h′(xk)+Vk]]>其中zk为观测向量，za,k为结构裂纹的观测值，zgrow_a,k为结构裂纹增量的观测值，vk为结构裂纹的观测噪声，h'(xk)为观测方程，Vk为系统的观测噪声向量；步骤二：对步骤一建立的状态空间评估模型利用无迹卡尔曼滤波算法进行滤波，得到准确的状态参数向量xk；步骤三：利用步骤二得到的准确的状态参数向量xk，进行结构的裂纹扩展剩余寿命预测。