盧 曉 東

(中國飛行試驗研究院 飛機所, 陜西 西安 710089)

0 引言

按照GJB67.7A-2008以及CCAR-25-R4[1]的要求,新機定型試飛或合格審定試飛必須進行顫振飛行試驗,確保新機的各種構型在其整個飛行包線范圍內都不會發(fā)生顫振現象。在新型或改型飛機的研制過程中,飛機顫振飛行試驗是必須進行的試驗項目,其目的在于確定相應的顫振特性,包括顫振類型、模態(tài)參數及顫振邊界。

傳統(tǒng)的飛行包線擴展試驗主要采用的是亞臨界方法,并不是飛到顫振速度。該方法的基本思路是:對選定的每一種試驗構型,分別在不同的飛行高度和速度下對飛機進行激勵,并記錄飛機結構對激勵的響應。通過對這些響應的計算分析,求出若干個感興趣的結構模態(tài)的頻率和阻尼。根據這些模態(tài)頻率和阻尼隨速度(或速壓)的變化規(guī)律進行工程外推,來預測飛機的顫振臨界速度[2]。因而模態(tài)參數識別是其中最主要的一個環(huán)節(jié)。

多年來,研究人員已發(fā)展了相當數量的模態(tài)參數識別方法,包含時域、頻域甚至時頻域方法。時域和時頻域方法[3]在速度上不能很好地滿足顫振試飛的要求,因此主要采用的是頻域方法,如正交多項式方法[4-5]。針對大型飛機頻率低且密集的特點,本文提出了將主分量分析的模態(tài)參數辨識方法[6-8]引入飛機的顫振特性試飛數據處理領域。文中首先介紹了該方法的理論基礎,然后通過仿真數據和試飛數據對該方法進行了驗證和應用分析。分析結果表明,該方法是一種極具實用價值的模態(tài)參數辨識技術。

1 理論基礎

對一個l輸入m輸出的n自由度線性系統(tǒng),其脈沖響應函數矩陣P(t)∈Rm×l可以用模態(tài)參數來表示:

P(t)=ΦeΛtΓT

式中,Φ∈Cm×l為振型矩陣;Λ∈C2n×2n為特征值對角矩陣;?！蔆l×2n為模態(tài)參與矩陣。這里Φ,Λ,Γ均是共軛成對的。

對上式進行Laplace變換,則可以得到頻率響應函數矩陣為:

H(s)=L(P(t))=Φ[sI-Λ]-1ΓT

頻率響應函數矩陣由正共軛和負共軛兩部分組成,負共軛部分相對于正共軛部分很小,因此可以將其近似為一常數矩陣。另外,考慮分析頻段外剩余模態(tài)的影響,亦可近似為另一常數矩陣。故上式可以改寫成:

對脈沖響應函數矩陣求導,即可得到頻響函數矩陣、常數矩陣、脈沖響應函數的初始狀態(tài)矩陣、振型矩陣、極點矩陣以及模態(tài)參與矩陣之間的關系式:

必然存在一個系統(tǒng)矩陣A∈Cm×m,滿足特征值問題:

AΦn=ΦnΛn

將方程進一步簡化得到:

式中,Il為l維的單位矩陣。

在分析頻段內的各離散頻率點ωi(i=1,2,…,L)處,上式均可成立,聯(lián)立求解可得到系統(tǒng)矩陣A以及常數矩陣K。而系統(tǒng)的模態(tài)參數可以通過求解A的特征值問題來獲得。

主分量的階次n即為該分析頻段內的有效模態(tài)數,亦即該分析頻段內的系統(tǒng)階次?？梢钥吹?該方法是典型的多輸入多輸出參數識別方法,具備識別密集模態(tài)的能力;由于考慮了帶外模態(tài)的影響,低頻模態(tài)識別更加準確;通過采用主分量分析技術,數據量得到了極大壓縮,保證了運算速度。因而,本文所提方法非常適用于大型飛機的顫振試飛數據處理。

2 仿真算例分析

為了驗證該模態(tài)參數辨識方法的正確性和有效性,設計一個三自由度的彈簧質量系統(tǒng),該系統(tǒng)具有三階低頻密集模態(tài),其理論模態(tài)參數如表1所示。

表1 三自由度系統(tǒng)理論模態(tài)參數Table 1 Theoretical modal parameters of a three-degrees of freedom system

利用上述模態(tài)參數仿真產生三自由度系統(tǒng)的頻率響應函數,添加20%的噪聲,其中白色噪聲和有色噪聲各半。仿真頻率響應函數的頻率分辨率為0.01 Hz,譜線數為400線,頻率范圍為0.01～4.00 Hz。在識別過程中分別選擇兩個頻段進行識別,第一個頻段包含第一、第二階模態(tài),第二個頻段則只包含第三階模態(tài)。頻響函數及其擬合曲線如圖1和圖2所示。

圖1 第一階和第二階模態(tài)頻響函數及其擬合曲線Fig.1 Frequency response function and fitted curve of the first and the second modes

圖2 第三階模態(tài)頻響函數及其擬合曲線Fig.2 Frequency response function and fitted curve of the third mode

表2給出了采用基于主分量分析的模態(tài)參數辨識方法所識別的三階模態(tài)結果。通過與理論值對比可知,識別算法正確,在數據存在較大噪聲的情況下,其模態(tài)頻率和阻尼的識別結果誤差較小,能夠滿足顫振試飛數據處理的需求。

表2 三自由度系統(tǒng)模態(tài)參數識別結果Table 2 Identified model parameters of a three-degrees of freedom system

3 試飛數據分析

為了驗證該方法在顫振試飛中的實際使用效果,對典型實測的飛行顫振試驗數據進行分析。該數據為利用1～15 Hz的操縱面掃頻激勵方法對飛機結構進行激勵,測量得到的飛機機翼尖部結構響應。響應信號的采樣率為256 Hz,分析數據的樣本長度為30 s,獲得的頻率響應函數如圖3所示。從圖3中可以看出,該飛機結構模態(tài)頻率很低且十分密集,5 Hz以下至少包含5階模態(tài)。

圖3 典型的實測數據頻響函數曲線Fig.3 Frequency response function of real data

應用基于主分量分析的模態(tài)參數識別技術對上述實測的頻響函數進行分析,識別出3階主要結構模態(tài),分析結果如表3所示。

由表3可以看出,識別出了飛機結構的主要3階低頻密集模態(tài),而且識別出的模態(tài)參數結果合理,說明該方法能夠適用于顫振試飛數據處理。另外,由于該方法可以進行總體一次性識別,計算量遠小于傳統(tǒng)的模態(tài)參數識別方法,因此能夠大大提高試飛數據處理的效率。

表3 典型的實測數據識別結果Table 3 Identified results from the real data

4 結論

(1)對一個三自由度具有低頻密集模態(tài)的彈簧質量系統(tǒng)的仿真分析表明,各階模態(tài)頻率識別結果與理論結果一致,模態(tài)阻尼誤差在0.1%以內,表明主分量分析方法可有效識別低頻密集模態(tài)參數。

(2)通過飛機實測響應數據的分析表明,主分量分析方法識別的結果可靠,適用于大型飛機顫振試飛中的低頻密集模態(tài)參數辨識。

(3)主分量分析方法能夠顯著減小模態(tài)參數識別的計算量,提高試飛數據處理的效率,滿足飛機顫振試飛實時監(jiān)控/處理工程技術需求。

參考文獻：

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