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        固體火箭發(fā)動機(jī)振動數(shù)據(jù)修正方法研究

        2020-03-26 09:17:36李會婷
        關(guān)鍵詞:斷點(diǎn)分析方法時域

        李會婷 衛(wèi) 瑩

        西安航天動力測控技術(shù)研究所 陜西 西安710025

        1 研究內(nèi)容

        由于固體火箭發(fā)動機(jī)在地面試驗(yàn)中易受到?jīng)_擊、溫度、結(jié)構(gòu)變形等因素影響,試驗(yàn)測得的振動信號具有非線性非平穩(wěn)特征,在完成數(shù)據(jù)處理中,常把振動信號看作是平穩(wěn)隨機(jī)信號。振動是反映發(fā)動機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的參數(shù)之一。振動數(shù)據(jù)在采集過程中,容易受到傳感器安裝、工頻干擾、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)干擾等因素影響,導(dǎo)致振動數(shù)據(jù)畸變,會出現(xiàn)信號突跳、零線漂移、趨勢等畸變情況。因此,在數(shù)據(jù)分析和處理時,要剔除無效數(shù)據(jù),對畸變數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。

        在發(fā)動機(jī)地面試驗(yàn)中,振動數(shù)據(jù)有時出現(xiàn)明顯的突跳異常情況,如下圖1所示,現(xiàn)有的修復(fù)是采取替代方法,用前一段的數(shù)據(jù)值替代下一段的值,即xi=xi+h,其中,h 為步長,xi為第i段的振動信號值,xi+h為第i+h段的振動數(shù)據(jù)值。此方法僅僅用過去某段正常數(shù)據(jù)對斷點(diǎn)處的信號值憑經(jīng)驗(yàn)簡單置換,誤差較大。因此,本文針對數(shù)據(jù)中的斷點(diǎn)問題,應(yīng)用時間序列分析的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)分析。

        時間序列是變量按時間間隔的順序而形成的隨機(jī)變量序列,近年來,時間序列分析的應(yīng)用已經(jīng)滲入到交通運(yùn)輸、智能控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬、生物、醫(yī)學(xué)、水文、氣象、經(jīng)濟(jì)學(xué)、空間科學(xué)等自然科學(xué)與社會領(lǐng)域之中,正發(fā)揮著無可比擬的重大作用。時間序列分析早期研究分為頻域(Frequency Domain)分析方法和時域(Ti me Domian)分析方法。但是頻域分析方法過程一般較為復(fù)雜,不利于直觀解釋,有較大的局限性,所以一般用時域分析方法,時域分析方法是分析時間序列的樣本自相關(guān)函數(shù),并建立參數(shù)模型,進(jìn)而描述序列的動態(tài)相依關(guān)系。時域分析方法最早可見1927年英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家Yule提出自回歸(Autoregressive)模型。隨后,英國數(shù)學(xué)家、天文學(xué)家Walker在分析印度大氣規(guī)律時引入了移動平均(Moving Average)模型和自回歸移動平均(Autoregressive Moving Average)模型。這些模型奠定了時間序列分析時域分析方法的基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中,線性正態(tài)假定下的參數(shù)模型得到充分解決,非線性時間序列分析也得到充分發(fā)展,Tong利用分段線性化構(gòu)造模型的思想提出了門限自回歸模型,開創(chuàng)了非線性時間序列分析的先河。

        2 理論方法

        現(xiàn)有的試驗(yàn)數(shù)據(jù)的斷點(diǎn)修復(fù)雖然可以滿足當(dāng)前使用要求,但存在過于依賴經(jīng)驗(yàn),方法不夠合理,誤差性較大,人為因素較多等諸多缺點(diǎn)。

        3 實(shí)證分析

        下面通過具體的實(shí)施例并結(jié)合附圖對本方法作進(jìn)一步詳細(xì)的描述:

        圖1所示為某發(fā)動機(jī)地面試驗(yàn)時所產(chǎn)生的振動信號時間歷程,經(jīng)過判定后,有兩處突跳點(diǎn),為干擾信號,需要修復(fù)。

        步驟二:修復(fù);a.我們將以采樣率為10240采集到的振動電信號值轉(zhuǎn)化為點(diǎn)值,選取突跳點(diǎn)的數(shù)據(jù)段。b.根據(jù)上文所述的AR(p)模型Xt=α1Xt-1+α2Xt-2+…αpXt-p+εt運(yùn)算,其中,Xt-1,Xt-2,…,Xt-p皆為采集到的在t-1,t-2,t-p時刻的點(diǎn)值;p為階數(shù),通過模式識別的方法完成,即從p階開始,所有的偏自相關(guān)系數(shù)均為0;α1,α2,…αp為自回歸系數(shù),隨機(jī)干擾εt為白噪聲序列,皆可通過上述的極大似然估計(jì)方法得到;代入計(jì)算后得到修復(fù)的點(diǎn)值xt。c.將選取的1s數(shù)據(jù)點(diǎn)值導(dǎo)入算法程序中,運(yùn)行得出修復(fù)后的振動信號圖3,從圖3中我們可以看出突跳點(diǎn)被修復(fù)掉,效果較好。

        4 結(jié)論

        通過對比發(fā)現(xiàn),采用自回歸模型對振動數(shù)據(jù)進(jìn)行修正具有以下特點(diǎn):(1)數(shù)據(jù)處理符合振動信號特性的理論依據(jù);(2)操作簡便;(3)能夠一次性處理較長時間段上的斷點(diǎn);(4)問題排查簡單。

        圖1 本方法要解決的振動信號突跳點(diǎn)情況

        圖2 本方法選取包含突跳點(diǎn)的數(shù)據(jù)

        圖3 本方法修正后的信號圖

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