摘要： 在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而，受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响，螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没，导致难以准确测量推力。当前，一些常用的信号降噪方法，比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪，未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法，Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制，对目标实现最小方差无偏估计，因而有更高的估计精度。因此，本文利用Kalman 滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3 种工况为例，研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明，在信噪比仅为20 dB时，推力辨识最大相对误差仅为4.85 %，因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时，本文提出方法属于时域辨识方法，在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化，因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。

关键词: 振动与波, Kalman滤波, 推力辨识, 应变测量, 在线监测