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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >State and Force Estimation on a Rotating Helicopter Blade through a Kalman-Based Approach
【2h】

State and Force Estimation on a Rotating Helicopter Blade through a Kalman-Based Approach

机译：通过基于卡尔曼的方法旋转直升机刀片的状态和力估计

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The interaction between the rotating blades and the external fluid in non-axial flow conditions is the main source of vibratory loads on the main rotor of helicopters. The knowledge or prediction of the produced aerodynamic loads and of the dynamic behavior of the components could represent an advantage in preventing failures of the entire rotorcraft. Some techniques have been explored in the literature, but in this field of application, high accuracy can be reached if a large amount of sensor data and/or a high-fidelity numerical model is available. This paper applies the Kalman filtering technique to rotor load estimation. The nature of the filter allows the usage of a minimum set of sensors. The compensation of a low-fidelity model is also possible by accounting for sensors and model uncertainties. The efficiency of the filter for state and load estimation on a rotating blade is tested in this contribution, considering two different sources of uncertainties on a coupled multibody-aerodynamic model. Numerical results show an accurate state reconstruction with respect to the selected sensor layout. The aerodynamic loads are accurately evaluated in post-processing.
机译：在非轴流条件下旋转叶片和外部流体之间的相互作用是直升机主转子上的振动载荷的主要来源。所产生的空气动力学负载和组件动态行为的知识或预测可以代表防止整个旋翼飞机的故障的优势。在文献中探讨了一些技术，但在该应用领域中，如果有大量的传感器数据和/或高保真数值模型，可以达到高精度。本文将卡尔曼滤波技术应用于转子负载估计。过滤器的性质允许使用最小一组传感器。通过考虑传感器和模型不确定性，也可以进行低保真模型的补偿。在这种贡献中考虑了在耦合多体 - 空气动力学模型中的两个不同的不确定性来源来测试旋转刀片上的滤波器的滤波器的效率。数值结果显示了相对于所选传感器布局的精确状态重建。在后处理中准确评估空气动力学载荷。

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