基于模糊自適應(yīng)Kalman濾波的傳熱過程實(shí)時(shí)反演及應(yīng)用.pdf

1、根據(jù)傳熱系統(tǒng)的部分溫度輸出信息反求系統(tǒng)的某些未知特征量（如熱物性參數(shù)、邊界條件、幾何條件及輸入源項(xiàng)等），構(gòu)成了傳熱學(xué)反問題（Inverse Heat Transfer Problem, IHTP）。傳熱學(xué)反問題是一類典型的反演課題。各類傳熱學(xué)反問題廣泛存在于能源動力、材料加工、航空航天、生物醫(yī)學(xué)、無損探傷等工程領(lǐng)域。
　　卡爾曼濾波（Kalman Filtering, KF）以系統(tǒng)狀態(tài)空間模型為基礎(chǔ)，利用輸出觀測信息對系統(tǒng)的狀態(tài)參

2、數(shù)進(jìn)行遞歸估計(jì)，并使得估計(jì)均方誤差達(dá)到最小。本文研究了基于卡爾曼濾波的非穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱過程實(shí)時(shí)反演及應(yīng)用問題，并針對傳統(tǒng)卡爾曼濾波方法在傳熱系統(tǒng)反演過程中面臨的問題，提出了基于模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波（Fuzzy Adaptive Kalman Filtering, FAKF）和系統(tǒng)降階技術(shù)的傳熱過程實(shí)時(shí)反演及溫度場重構(gòu)方法。本文的主要研究工作包括：
　　①針對二維非穩(wěn)態(tài)傳熱系統(tǒng)，采用能量平衡法建立了對應(yīng)的狀態(tài)空間模型，獲得了二維非穩(wěn)態(tài)傳熱

3、系統(tǒng)的狀態(tài)向量、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、輸入矩陣以及觀測矩陣。
　　②當(dāng)系統(tǒng)的噪聲協(xié)方差估計(jì)值與實(shí)際情況嚴(yán)重失配時(shí)，采用傳統(tǒng)卡爾曼濾波方法獲得的溫度場實(shí)時(shí)重構(gòu)結(jié)果將可能出現(xiàn)明顯偏差，甚至無法獲得穩(wěn)定的重構(gòu)結(jié)果。針對該問題，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的觀測誤差及誤差變化率，通過模糊推理單元，實(shí)時(shí)改變反演過程中卡爾曼濾波的過程噪聲協(xié)方差，建立了基于模糊推理的自適應(yīng)卡爾曼濾波反演算法，明顯提高了傳熱系統(tǒng)實(shí)時(shí)反演過程的穩(wěn)定性。
　　③直接利用狀態(tài)空間模

4、型和卡爾曼濾波方法重構(gòu)系統(tǒng)的溫度狀態(tài)面臨的另一個(gè)實(shí)際困難在于，需要提供足夠的系統(tǒng)溫度測量信息。這一要求在實(shí)際工程中無法實(shí)現(xiàn)。本文采用集結(jié)法（Aggregation Approach）對二維非穩(wěn)態(tài)傳熱系統(tǒng)狀態(tài)空間模型進(jìn)行降階處理，顯著降低了溫度場重構(gòu)結(jié)果對溫度測點(diǎn)數(shù)目的依賴性，能夠根據(jù)較少的溫度測量信息重構(gòu)系統(tǒng)的溫度場。
　?、芑谀：赃m應(yīng)卡爾曼濾波和系統(tǒng)降階技術(shù)，建立了一種鍋爐汽包溫度場的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測方法。根據(jù)汽包金屬外壁的少量

5、溫度測量信息，對汽包啟動過程中內(nèi)壁的分布熱流進(jìn)行實(shí)時(shí)反演，并實(shí)時(shí)重構(gòu)啟動過程中汽包金屬壁溫度場。利用一臺600MW亞臨界鍋爐啟動過程升壓曲線，通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了上述方法的有效性。
　?、菅芯苛嘶谏鲜瞿：赃m應(yīng)卡爾曼濾波方法的移動熱源實(shí)時(shí)反演問題。以激光加工過程的瞬時(shí)移動點(diǎn)熱源為例，建立了處理移動熱源系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型。利用本文提出的反演方法，對有移動熱源的傳熱系統(tǒng)的源項(xiàng)進(jìn)行實(shí)時(shí)反演，并討論了測量誤差和測點(diǎn)數(shù)目以及測點(diǎn)位置等對反演