GMM聚类改进机载实时模型：经验模型与误差减小

本文主要探讨了"基于GMM聚类方法构建经验模型的机载实时模型改进方法"。随着航空发动机基于模型的气路在线故障诊断和性能预测技术的快速发展，对机载实时模型的精度和处理速度提出了更高要求。然而，实际运行中，机载实时模型的输出与真实发动机测量值之间存在偏差，这主要源于两个方面：一是模型本身的建模误差和发动机个体间的制造与安装差异；二是发动机在使用过程中性能的退化。 为解决这一问题，作者提出了一种新的策略，即利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的聚类算法。由于在线获取的数据量庞大，GMM的聚类方法被用来实现数据压缩，使得模型可以在离线阶段有效地进行训练和更新，从而构建一个经验模型。这个经验模型的作用是补偿机载实时模型与实际发动机测量参数之间的偏差，提高模型在全飞行包线内的参数跟踪和估计性能。 具体实施时，作者将经验模型应用于民用大涵道比涡扇发动机的机载自适应模型中。通过仿真实验，研究发现基于GMM的经验模型显著减小了机载实时模型的输出误差，同时也提升了健康参数的估计精度和发动机部件故障的隔离能力。这种方法不仅从模型改进的角度出发，还通过经验学习来增强模型的适应性和准确性，从而有效提高了航空发动机在线诊断和性能预测的可靠性。 这篇文章提供了一种有效的策略，通过结合GMM聚类和经验模型，改进了机载实时模型，对于提升航空发动机的健康管理和故障诊断性能具有重要的实践意义。这对于维护发动机性能、确保飞行安全以及优化飞行操作具有显著的贡献。