采用建立经验模型的方法补偿机载实时模型输出与发动机测量参数输出之间的偏差,提高机载自适应模型在全飞行包线内的参数跟踪和估计性能。由于在线获取数据量较大,采用基于高斯混合模型的聚类方法实现数据压缩,用于离线训练并更新经验模型。将建立的经验模型应用在民用大涵道比涡扇发动机机载自适应模型中,仿真结果表明:基于高斯混合模型建立的经验模型能够减小机载实时模型输出误差,带经验模型的机载自适应模型的健康参数估计精度以及发动机部件故障隔离性能得到提高。
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