[发明专利]一种基于UKF的飞机疲劳结构剩余寿命预测方法

权利要求书

1.一种基于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：

其中x_k为状态参数向量，a_k为结构裂纹，C_k和m_k为结构的材料性能参数，g(·)为裂纹扩展方程，w_a,k-1、w_C,k-1、w_m,k-1分别为a_k、C_k、m_k的系统过程噪声，f(·)非线性系统状态转移方程，W_k-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：

其中z_k为观测向量，z_a,k为结构裂纹的观测值，z_{grow_a,k}为结构裂纹增量的观测值，v_k为结构裂纹的观测噪声，h'(x_k)为观测方程，V_k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x_k；具体过程为：

步骤二一：进行初始化：k＝0；对状态参数向量进行初始化，设置状态参数均值和方差分别为：和P₀；

步骤二二：计算Sigma点集和对应的权重，得到Sigma点集{χ_0,k-1,χ_1,k-1,...,χ_6,k-1}及对应的权重{ω_0,k-1,ω_1,k-1,...,ω_6,k-1}；

步骤二三：进行时间预测；

步骤二三一：利用非线性系统转移状态方程传递Sigma点：根据系统状态参数转移模型，得到转移后的点集为：χ′_i,k-1＝f(χ_i,k-1)(i＝0,...,6)；

步骤二三二：进行状态参数的预测：x_k|k-1为预测的状态参数；所述状态参数为a_k、C_k和m_k；

步骤二三三：进行状态参数方差矩阵计算：

步骤二三四：进行sigma采样点观测值计算：γ_i,k-1＝h(χ′_i,k-1)(i＝0,...,6)；

步骤二三五：进行测量值预测：

步骤二三六：进行测量值方差计算：

步骤二四：进行测量更新；

步骤二四一：系统状态参数与测量值的协方差计算：

步骤二四二：进行卡尔曼增益矩阵计算：

步骤二四三：进行状态参数向量和方差更新：x_k＝x_k|k-1+K(z_k-z_k|k-1)，其中z_k为在第k步对应时刻由传感器获得的裂纹长度；P_x,k＝P_x,k|k-1-K_kP_z,kK_k^T；K_k^T是卡尔曼增益矩阵K_k的转置；

步骤二五：取k＝1，重新执行步骤二二至步骤二四，直至k的取值达到设定阈值为止，得到准确的状态参数向量x_k；

步骤三：利用步骤二得到的准确的状态参数向量x_k，进行结构的裂纹扩展剩余寿命预测。