吳曉琳

(92941部隊 葫蘆島 125000)

遙測參數(shù)有效性檢驗方法研究與應(yīng)用*

吳曉琳

(92941部隊 葫蘆島 125000)

數(shù)據(jù)檢驗方法主要包括平穩(wěn)性、正態(tài)性和周期性檢驗等,文中應(yīng)用數(shù)據(jù)檢驗方法的理論和方法針對導(dǎo)彈遙測振動參數(shù)進(jìn)行分析和建模,最后通過編程實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用。試驗結(jié)果證明這些方法可行有效,提高了試驗處理結(jié)果數(shù)據(jù)的可靠性。

數(shù)據(jù)檢驗; 遙測振動參數(shù); 平穩(wěn)性; 正態(tài)性; 周期性

1 引言

在靶場導(dǎo)彈武器試驗中,遙測振動參數(shù)記錄了導(dǎo)彈飛行過程中彈體內(nèi)各艙體的振動、沖擊等環(huán)境參量。由于導(dǎo)彈在飛行過程中,始終處于外界的或內(nèi)在的激勵之下,不可避免地要承受各種振動或沖擊的影響,從而導(dǎo)致彈上設(shè)備可能出現(xiàn)異常,加上地面測控設(shè)備也可能出現(xiàn)異常,導(dǎo)致實(shí)測信號中混雜周期性干擾和噪聲,在此情況下,傳統(tǒng)的估計、處理和分析方法將失去原有意義。所以在進(jìn)行遙測振動參數(shù)數(shù)據(jù)處理之前,有必要對數(shù)據(jù)先進(jìn)行相關(guān)的有效性檢驗,其主要內(nèi)容包括信號的平穩(wěn)性、周期性以及正態(tài)性檢驗等,通過這些檢驗可以確定遙測振動參數(shù)數(shù)據(jù)的基本特性,是否滿足進(jìn)一步處理的條件,從而提高了數(shù)據(jù)處理精確度,為數(shù)據(jù)分析和評定提供更加可靠的依據(jù)[1]。

2 數(shù)據(jù)檢驗理論和方法

遙測振動參數(shù)數(shù)據(jù)的檢驗主要包括:平穩(wěn)性檢驗、正態(tài)性檢驗和周期性檢驗。本文分別介紹輪次檢驗法、偏態(tài)峰態(tài)檢驗法和自相關(guān)函數(shù)法來達(dá)到數(shù)據(jù)檢驗的目的。

2.1 平穩(wěn)性檢驗

導(dǎo)彈的振動參數(shù)根據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的現(xiàn)象及物理特性,在飛行的各特征時段嚴(yán)格上講是非平穩(wěn)的,而在處理時將選段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)視為平穩(wěn)。因而平穩(wěn)性檢驗局限在對選段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗。被檢驗數(shù)據(jù)的所有概率特征都與時間無關(guān)才是平穩(wěn)的,實(shí)際中概率特征隨時間變化較小就認(rèn)為是平穩(wěn)的。近年來,出現(xiàn)很多檢驗數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的方法,如:DF和ADF檢驗法、PP檢驗以及霍爾工具變量法等,每種檢驗方法都有各自特點(diǎn)[2～4]。本文介紹的輪次檢驗法也是一種常用的平穩(wěn)性檢驗方法。

輪次檢驗法是將數(shù)據(jù)的均方值中心化以后,取數(shù)據(jù)的符號作為統(tǒng)計量,根據(jù)符號的輪次來判斷其平穩(wěn)性。一個輪次定義為一列同類的觀察值,它們的前面和后面都是不同類的觀察值或沒有觀察值。主要實(shí)現(xiàn)步驟如下:

1) 將待檢驗隨機(jī)序列分成N個子區(qū)間,分別求出這N子區(qū)間的均方值;

2) 求出這N均方值的中值,即大小處于中間的值;

3) 將N個均方值分別與中值進(jìn)行比較,比中值大的記為“+”,小的記為“-”;從“+”到“-”和從“-”到“+”變化的總次數(shù)即為輪次數(shù),它反映了序列的獨(dú)立性,不妨用k表示;

4) 在給定平穩(wěn)性的顯著度為α或置信度系數(shù)為(1-α)時,置信區(qū)間為(kn,(1-α)/2,kn,α/2),n=N/2。檢驗輪次數(shù)是否滿足如下關(guān)系式。

kn,(1-α)/2≤k≤kn,α/2

如果滿足,就說明該序列在置信度系數(shù)(1-α)下是平穩(wěn)的,反之,則判為不平穩(wěn)。本文在實(shí)際編程中,根據(jù)輪次分布概率統(tǒng)計表,將數(shù)據(jù)長度限制在100以內(nèi),而不劃分子區(qū)間,邏輯流程圖如圖1所示。

圖1 平穩(wěn)性檢驗流程圖

2.2 周期性檢驗

遙測振動數(shù)據(jù)的周期性檢驗是指對隨機(jī)振動中含有周期性分量,或周期振動中含有隨機(jī)分量的判別。理論上信號中的周期分量在功率譜中表現(xiàn)為一沖激函數(shù),容易于窄帶隨機(jī)分量相混淆,因此周期性檢驗有助于正確地解釋遙測數(shù)據(jù)處理結(jié)果。

周期性檢驗方法包括物理檢驗法、目視檢驗法、方差檢驗法、不同帶寬分析法以及概率密度分析法和自相關(guān)函數(shù)檢驗法等[5～6],其中用自相關(guān)函數(shù)檢驗信號中的周期成分是一種最有效的方法。這是因為周期性信號的自相關(guān)函數(shù)仍然是周期性的,且與原信號周期相同,不隨時間而衰減。這一特性也常常用作周期性信號的濾波。而非周期信號的自相關(guān)函數(shù)仍然是非周期的,且隨時間而衰減,其衰減速度隨著隨機(jī)信號的帶寬增加而加快;反之,根據(jù)自相關(guān)函數(shù)衰減的快慢還可以估計信號的帶寬,以檢驗隨機(jī)信號是寬帶隨機(jī)信號還是窄帶隨機(jī)信號。如果隨機(jī)信號中含有周期性成分,則自相關(guān)函數(shù)中將包括不隨機(jī)時間而衰減的周期性成分,反之亦然。

本文周期性檢驗程序采用自相關(guān)函數(shù)方法,通過自相關(guān)函數(shù)的特性判別數(shù)據(jù)的周期性。

2.3 正態(tài)性檢驗

由于遙測振動參數(shù)數(shù)據(jù)處理中很多算法都是基于數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布這一假設(shè)的,因此需要在數(shù)據(jù)處理之前進(jìn)行正態(tài)性檢驗。數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗有許多種方法,卡爾平方擬合優(yōu)度檢驗法、Shapiro-Wikl檢驗法和Mudholkar檢驗法[7～9]。也可以通過比較信號的概率密度函數(shù)和正態(tài)概率密度圖來進(jìn)行判斷,以及偏態(tài)峰態(tài)檢驗法來實(shí)現(xiàn),下面著重介紹一下偏態(tài)峰態(tài)檢驗法。

假設(shè)正態(tài)分布數(shù)據(jù)的偏態(tài)與峰態(tài)近似地服從正態(tài)分布。

原始數(shù)據(jù):xi,i=1,2,…,N,原始數(shù)據(jù)的二次矩M2、三次矩M3、四次矩M4:

子樣偏度g1、子樣峰度g2:

統(tǒng)計量:

數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布的判據(jù)是:若|u1|>u(α)或|u2|>u(α),則數(shù)據(jù)為非正態(tài)分布;若|u1|≤u(α)且|u2|≤u(α),則數(shù)據(jù)為正態(tài)分布。式中α為顯著水平,u(α)的值如表1所示。

表1 u(α)正態(tài)分布統(tǒng)計量

其算法流程圖如圖2所示。

3 應(yīng)用實(shí)例

根據(jù)以上建立的方法模型,采用C++語言編程實(shí)現(xiàn)各種檢驗方法的動態(tài)鏈接庫,并采用試驗和仿真數(shù)據(jù),進(jìn)行有效性檢驗[10]。

3.1 平穩(wěn)性檢驗

具體實(shí)現(xiàn)函數(shù)為:StabilityCheck(float*fInData,float fAlpha,int*nTimes,int nIsStability)。其中,*fIndata為輸入數(shù)據(jù)數(shù)組,fAlpha為輸入顯著水平,*nTimes為輸出輪次計數(shù),nIsStability為輸出平穩(wěn)性選項:1代表平穩(wěn),0代表非平穩(wěn)。選取一段振動測試數(shù)據(jù),其時域圖如圖3所示。

選擇輸入顯著水平為0.05。經(jīng)過選抽檢驗,其測試輪次數(shù)為93,查輪次分布表得置信區(qū)間為(86,115),判別結(jié)果為該段數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性。

3.2 周期性檢驗

其具體實(shí)現(xiàn)函數(shù)為:AutoCorrelationCheck(float*fInData,float*fOutData)。其中,*fInData為輸入數(shù)據(jù)數(shù)組。選取一段振動測試數(shù)據(jù),其時域圖如圖4所示。

測試結(jié)果圖如圖5所示。

圖5 試驗數(shù)據(jù)相關(guān)曲線圖

由測試結(jié)果圖可見,信號的自相關(guān)函數(shù)是非周期的,且隨時間而衰減,因此判斷為非周期信號。

3.3 正態(tài)性檢驗

具體實(shí)現(xiàn)函數(shù)為:NormalCheck(float*fIndata,float fAlpha,int nIsNormal)。其中,*fIndata為輸入數(shù)據(jù)數(shù)組,fSignificantlevel為輸入顯著水平,nIsNormal為輸出正態(tài)性選項:1代表正態(tài)分布,0代表非正態(tài)分布[11]。仿真選取一均勻分布的隨機(jī)信號,其時域圖如圖6所示。

圖6 仿真數(shù)據(jù)時域圖

輸入?yún)?shù)中顯著水平選擇0.05,測試結(jié)果表明該段數(shù)據(jù)為非正態(tài)性信號,符合原仿真信號的特性。

4 結(jié)語

本文主要介紹了遙測振動參數(shù)數(shù)據(jù)檢驗的三種方法,并且結(jié)合靶場試驗實(shí)際應(yīng)用,通過C++語言編程生成易于調(diào)用的動態(tài)鏈接庫,實(shí)踐證明這些方法都是較為簡單但又非常有效的方法。通過數(shù)據(jù)檢驗可以確定試驗遙測振動數(shù)據(jù)的基本特性,為合理地選用分析處理方法提供重要依據(jù)。

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Research and Application of Telemetry Parameter Validation Checking Method

WU Xiaolin

(No. 92941 Troops of PLA, Huludao 125000)

Data checking methods mainly include the stationarity, normality and periodic test, etc. This paper applies the theories and methods of data checking method for vibration parameters of missile telemetry analysis and modeling. At last, the engineering application is realized by programming. The experimental results show that these methods are feasible and effective, and it improves the reliability of the test results data.

data checking, telemetry vibration parameter, stationarity, normality, periodic

V557

2016年9月17日,

2016年10月21日

吳曉琳,女,工程師,研究方向:遙測數(shù)據(jù)處理。

V557

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.03.028