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摘要
为实现基于稀疏数据的翼型表面压力实时重构，提出了一种基于压缩感知与卡尔曼滤波器的数据融合方法，该方法主要包括线下建立数据库和线上实时感知两部分。首先，在线下通过粒子图像测速技术、压敏漆、计算流体力学等方法对翼型表面压力进行全场采样，并采用本征正交分解对所测得的全场压力数据进行降维，建立含有主导相干流动结构的模态数据库以及各模态时间系数之间的状态转换关系。其次，在线上基于压缩感知，利用离散压力传感器所测量数据与压力场主导模态，通过求解l 1范数下的最优化问题，对各主导模态的时间系数进行初步求解。最后，将线下所得各模态时间系数之间的状态转换关系放入卡尔曼滤波器，作为其系统模型进行预测；将线上所求得各模态时间系数放入卡尔曼滤波器，作为其观测值进行校正。以CFD模拟翼型压力作为验证数据，对该方法的性能进行评估，结果显示该方法与仅采用压缩感知进行重构对比，重构误差下降64.79%。
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