固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)修正方法研究

李會(huì)婷 衛(wèi) 瑩

西安航天動(dòng)力測(cè)控技術(shù)研究所 陜西 西安710025

1 研究?jī)?nèi)容

由于固體火箭發(fā)動(dòng)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(cè)得的振動(dòng)信號(hào)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(dòng)信號(hào)看作是平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)。振動(dòng)是反映發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的參數(shù)之一。振動(dòng)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(dòng)數(shù)據(jù)畸變，會(huì)出現(xiàn)信號(hào)突跳、零線漂移、趨勢(shì)等畸變情況。因此，在數(shù)據(jù)分析和處理時(shí)，要剔除無效數(shù)據(jù)，對(duì)畸變數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。

在發(fā)動(dòng)機(jī)地面試驗(yàn)中，振動(dòng)數(shù)據(jù)有時(shí)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(zhǎng)，xi為第i段的振動(dòng)信號(hào)值，xi+h為第i+h段的振動(dòng)數(shù)據(jù)值。此方法僅僅用過去某段正常數(shù)據(jù)對(duì)斷點(diǎn)處的信號(hào)值憑經(jīng)驗(yàn)簡(jiǎn)單置換，誤差較大。因此，本文針對(duì)數(shù)據(jù)中的斷點(diǎn)問題，應(yīng)用時(shí)間序列分析的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)分析。

時(shí)間序列是變量按時(shí)間間隔的順序而形成的隨機(jī)變量序列，近年來，時(shí)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(huì)領(lǐng)域之中，正發(fā)揮著無可比擬的重大作用。時(shí)間序列分析早期研究分為頻域(Frequency Domain)分析方法和時(shí)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(shí)域分析方法，時(shí)域分析方法是分析時(shí)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(dòng)態(tài)相依關(guān)系。時(shí)域分析方法最早可見1927年英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Yule提出自回歸(Autoregressive)模型。隨后，英國(guó)數(shù)學(xué)家、天文學(xué)家Walker在分析印度大氣規(guī)律時(shí)引入了移動(dòng)平均(Moving Average)模型和自回歸移動(dòng)平均(Autoregressive Moving Average)模型。這些模型奠定了時(shí)間序列分析時(shí)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(shí)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(shí)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(duì)本方法作進(jìn)一步詳細(xì)的描述：

圖1所示為某發(fā)動(dòng)機(jī)地面試驗(yàn)時(shí)所產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)時(shí)間歷程，經(jīng)過判定后，有兩處突跳點(diǎn)，為干擾信號(hào)，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(dòng)電信號(hào)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(shí)刻的點(diǎn)值；p為階數(shù)，通過模式識(shí)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(dòng)信號(hào)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(duì)比發(fā)現(xiàn)，采用自回歸模型對(duì)振動(dòng)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(dòng)信號(hào)特性的理論依據(jù)；(2)操作簡(jiǎn)便；(3)能夠一次性處理較長(zhǎng)時(shí)間段上的斷點(diǎn)；(4)問題排查簡(jiǎn)單。

圖1 本方法要解決的振動(dòng)信號(hào)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(hào)圖