飞行器试验遥测环境参数处理关键技术研究

发布时间：2017-08-18 23:13

  本文关键词：飞行器试验遥测环境参数处理关键技术研究

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【摘要】：飞行器试验中,遥测环境参数直接反应内弹道工作状态,遥测环境参数处理结果是鉴定飞行器试验成功与否的重要依据。目前,飞行器试验遥测环境参数的处理仍然依赖于基于傅里叶变换的经典谱分析方法,从时域和频域两个角度进行分析。时频分析技术揭示了在某一随机过程中,频率随时间变化的内在规律,利用时频分析技术对遥测环境参数进行处理可以获得更为可靠和准确的信息。相对于时频分析技术而言,基于傅立叶变换的经典谱分析方法在遥测环境参数处理中表现出诸多不足,飞行器在飞行试验过程中,历经的各个特征段落常呈现出非平稳特征,而傅里叶变换是以待处理信号满足平稳过程为前提的,这使得单纯的利用经典谱分析方法所获得的处理结果,无法充分给出飞行器试验过程中内弹道环境的变化规律,有时甚至给出模糊不可解释的处理结果。在此工程背景下,对飞行器试验遥测环境参数处理工作流程进行深入分析,并将时频分析技术应用于处理过程,是飞行器试验遥测环境参数处理亟需研究和解决的一项重要技术难题。本文从目前国内外飞行器试验遥测环境参数处理现状分析出发,对遥测环境参数处理中的关键技术展开研究,重点研究了预处理以及时频分析技术在遥测环境参数处理中的应用。在预处理中,针对脉冲噪声干扰问题,提出了结合经验模态分解(EMD, Empirical Mode Decomposition)和局域均值分解(LMD, Local Mean Decomposition)可变尺度中值滤波算法,实现对遥测环境参数中脉冲噪声的有效抑制。针对随机噪声干扰问题,提出了结合EMD和小波阈值降噪方法的可变尺度小波降噪算法,有效提高了信噪比水平。针对混合噪声干扰问题,提出了时序分析噪声对消方法,改进了噪声对消目标函数,使噪声对消技术可以一并抑制遥测信号中的脉冲噪声和高斯噪声。在预处理关键技术研究完成的情况下,深入研究了时频分析技术在遥测环境参数处理中的应用,提出了EMD或LMD与二次型时频分析结合的组合时频分析方法,解决了由于遥测环境参数频率内容丰富,WVD存在交叉项干扰导致时频平面判读困难的问题。最后,提出了利用时频谱熵对遥测环境参数时频特征进行统计的思路,为后续遥测环境参数时频处理以及软件系统设计提供了思路,采用时频谱熵统计结果可以实现对时频分布快速分析和给出定性结论,为飞行器试验的结果鉴定提供可靠依据。
【关键词】：飞行器试验 遥测 经典谱分析 时频分析 时频谱熵
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V217
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 工程背景9-23
• 1.1 飞行器试验概述9-14
• 1.1.1 飞行器试验数据处理意义9-11
• 1.1.2 遥测环境参数处理研究现状11-13
• 1.1.3 遥测环境参数处理中的关键问题13-14
• 1.2 遥测环境参数14-21
• 1.2.1 遥测环境参数预处理15-16
• 1.2.2 遥测环境参数的经典谱分析方法16-19
• 1.2.3 遥测环境参数处理结果分析流程19-21
• 1.3 本文的研究内容及章节安排21-23
• 1.3.1 本文的研究内容21
• 1.3.2 本文的章节安排21-23
• 2 遥测环境参数预处理关键技术研究23-47
• 2.1 趋势项提取的常用方法23-27
• 2.1.1 趋势项的表现形式23-24
• 2.1.2 趋势项提取的已有方法24-27
• 2.2 基于数据分解的趋势项提取新方法27-33
• 2.2.1 小波变换基本原理27-28
• 2.2.2 EMD基本原理28-30
• 2.2.3 多尺度最小二乘趋势项提取新方法30-33
• 2.3 遥测环境参数降噪33-47
• 2.3.1 结合EMD的可变尺度小波降噪新方法33-36
• 2.3.2 结合局域波分解的多尺度中值滤波新方法36-42
• 2.3.3 混合噪声背景下的噪声对消新方法42-47
• 3 遥测环境参数时频分析中的关键技术47-59
• 3.1 时频分析技术概述47-54
• 3.1.1 傅里叶分析的局限性47-49
• 3.1.2 线性时频表示49-52
• 3.1.3 非线性时频表示52-54
• 3.2 组合时频表示新方法54-59
• 3.2.1 希尔伯特谱分析54-56
• 3.2.2 组合时频分析新方法56-57
• 3.2.3 时频谱熵分析方法57-59
• 4 试验数据处理及结果分析59-66
• 4.1 飞行器试验数据的预处理59-64
• 4.1.1 趋势项提取59-61
• 4.1.2 降噪处理61-64
• 4.2 飞行器试验数据时频分析64-66
• 4.2.1 组合时频处理64-65
• 4.2.2 基于时频谱熵的软件系统设计思想65-66
• 结论66-67
• 参考文献67-70
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况70-71
• 致谢71-72

【参考文献】

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1 刘学;梁红;玄志武;;基于小波模极大值模糊熵的遥测振动信号异常检测[J];振动与冲击;2016年09期

2 郭远晶;魏燕定;周晓军;;基于STFT时频谱系数收缩的信号降噪方法[J];振动.测试与诊断;2015年06期

3 蒋超;刘树林;姜锐红;王波;;基于快速谱峭度图的EEMD内禀模态分量选取方法[J];振动.测试与诊断;2015年06期

4 杨凯;于开平;白云鹤;;基于信号时频分析理论识别时变模态参数实验[J];振动.测试与诊断;2015年05期

5 刘学;玄志武;梁红;;基于多尺度谱峭度图的遥测振动信号异常检测[J];弹箭与制导学报;2015年05期

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7 代晓巍;李振兴;赵丽莉;;飞行器外测数据连续型野值的抽取剔除方法[J];电子设计工程;2015年12期

8 李宏坤;徐福健;高巧红;汪寅虎;;利用小波尺度谱同步平均的时频脊故障特征提取[J];振动工程学报;2015年03期

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10 郭远晶;魏燕定;周晓军;傅雷;;S变换时频谱SVD降噪的冲击特征提取方法[J];振动工程学报;2014年04期

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1 刘锐;非平稳信号时频分析技术研究[D];山东大学;2009年

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本文编号：697311