سفارش تبلیغ
صبا ویژن
میوه دانش، با کردار نیک چیده می شود نه باگفتار نیک . [امام علی علیه السلام]

دانلود مقاله Airplane Engine Failures Estimation Based On Kalma

ارسال‌کننده : علی در : 95/8/14 5:39 صبح

 

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید

دانلود مقاله Airplane Engine Failures Estimation Based On Kalman Filtering با word دارای 8 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد دانلود مقاله Airplane Engine Failures Estimation Based On Kalman Filtering با word کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی دانلود مقاله Airplane Engine Failures Estimation Based On Kalman Filtering با word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن دانلود مقاله Airplane Engine Failures Estimation Based On Kalman Filtering با word :

سال انتشار: 1385

محل انتشار: چهاردهمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک

تعداد صفحات: 8

چکیده:

Airlines periodically collect engine data in order to evaluate the failure of the engine components. Kalman filters are often used to estimate the state variables of a dynamic system like an airplane engine. However, in the application of Kalman filters some known signal information is often either ignored or dealt with heuristically. For instance, state-variable constraints (which may be based on physical considerations) are often neglected because they do not fit easily into the structure of the Kalman filter. This paper develops an analytic method of incorporating state-variable inequality constraints in the Kalman filter. The resultant filter is a combination of a standard Kalman filter and a quadratic programming problem. The incorporation of state-variable constraints increases the computational effort of the filter but significantly improves its estimation accuracy. The improvement is proven theoretically and shown via simulation results obtained from application to a turbofan engine model. This model contains 16 state variables, 12 measurements, and 8 component health parameters. It is shown that the new algorithms provide improved performance in this example over unconstrained Kalman filtering.

 

 

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید


کلمات کلیدی :