2009年飞机座舱污染浓度动态预测与源项辨识方法

随着科技的发展和大型民机航班时间的增长，确保飞机座舱内的空气质量安全变得尤为重要。2009年的一篇论文《基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测》（作者庞丽萍和曲洪权，发表于北京航空航天大学学报）针对这一问题提出了创新性的解决方案。论文指出，传统的污染源散发强度辨识方法存在局限性：最小二乘法虽然易于操作，但参数估计通常是静态的，反应速度相对较慢，可能导致预测延误；而单模卡尔曼滤波算法虽然可以实现动态辨识，但在处理稳态和突发污染（过渡过程）时，参数估计性能不尽人意，这将导致预测误差增大。 为解决这些问题，作者提出了一种基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法，它结合了两种滤波器技术，即用于捕捉系统稳态特性的滤波器和专门针对突发过渡过程设计的滤波器。这种双模滤波器架构能够显著提升参数估计的准确性，并实时预测污染浓度状态，从而实现快速且精确的空气质量态势预测。这种方法旨在克服单一算法的不足，提高污染源强度辨识的动态性能，特别是在应对瞬息万变的飞行环境中，如飞机起飞、降落以及飞行过程中可能发生的污染物排放变化。 通过仿真验证，研究结果表明，该算法在飞机座舱污染浓度动态预测方面表现出高效和准确的特点，为保障乘客的舒适度和生命安全提供了重要的技术支持。这篇论文的研究成果对于提升现代民用航空业的座舱环境控制水平具有重要意义，也对后续的座舱环境监控和优化策略产生了积极的影响。中图分类号V851，文献标识码A，强调了其在航空工程领域的学术价值。