[发明专利]基于任意位置压缩感知的自适应偏差管道模态分析方法

说明书

基于任意位置压缩感知的自适应偏差管道模态分析方法，包括以下步骤：获取传感器阵列的位置数据；确定传感器安装的最大可能位置偏差±α；选定优化算法，设计优化目标函数和收敛准则；给定所述传感器位置偏差的初值；在任意位置压缩感知中引入位置偏差，重构获得新的模态分析结果；判断所述模态分析结果是否满足收敛要求，若满足收敛要求，则输出重构结果，若不满足收敛要求，则根据所述优化算法得到所述±α以内的优化后的所述位置偏差，重构获得新的模态分析结果。本发明的有益效果是：简单易实现，对于有传感器位置偏差的压缩感知管道模态测试结果具有良好的校正效果。

技术领域

本发明属于数据处理和信号分析方法领域，具体涉及基于任意位置压缩感知的自适应偏差管道模态分析方法。

背景技术

压缩感知(Compressive sensing,CS)是近年来出现的一种新的信号分析方法，是一种在解向量稀疏的情况下求解欠定线性方程组的方法，该理论表明，如果信号满足某种特定的“稀疏性”，那么从少量的测量数据中，通过求解l₁范数最小化问题，有可能还原出原始的信号。压缩感知已经在诸多测试领域得到了应用，例如图像处理、声学定位、旋转声模态测量和叶尖定时旋转振动监测等等，此外，研究人员进一步提出了任意位置的压缩感知，传感器的安装位置不再有任何限制，提高了测试的灵活性和通用性。

随着涡扇发动机朝着大涵道比的方向不断发展，风扇和压气机平稳运行和噪声成为学术界和工业界的研究热点。对风扇\压气机管道模态的测试分析对于提升发动机的气动性能和降低噪声具有重要意义。然而在实际的模态测试过程中，压缩感知方法仅使用少量的传感器进行测量，为了保证结果的准确性，传感器安装位置需要满足一定的误差等级，此时要求更高的加工精度和安装精度，这在实际加工制造中要么难以实现，要么带来更多财力物力的耗费。

发明内容

针对上述传感器安装偏差带来的问题，本发明提供基于任意位置压缩感知的自适应偏差管道模态分析方法，在不依靠人为检测传感器位置的前提下，直接通过自适应偏差，得到优化的模态分析结果。

包括以下步骤：

步骤1：获取传感器阵列的测试数据；

步骤2：确定传感器安装的最大可能位置偏差±α；

步骤3：选定优化算法，设计优化目标函数和收敛准则；

步骤4：给定每个传感器位置偏差的初值；

步骤5：在任意位置压缩感知中引入位置偏差，重构获得新的模态分析结果；

步骤6：判断重构的新结果是否满足收敛要求，若满足收敛要求，则输出重构结果，若不满足收敛要求，则根据优化算法得到±α以内的优化后的位置偏差，返回步骤5。

进一步地，步骤2中，α根据传感器阵列加工精度及安装公差设定。

进一步地，步骤2中，α的值在最小传感器间隔的一半至最大的真实位置偏差之间。

进一步地，步骤3中，目标函数为主模态幅值和，优化目标为目标函数值最大化。

进一步地，步骤3中，采用的收敛准则是目标函数值变化趋于平缓，即若第n次迭代得到的目标函数值与前一步目标函数值相差ε以内则认为收敛。

进一步地，步骤3中，优化算法为遗传算法或蚁群算法。

进一步地，步骤4中，在±α范围内随机生成每个传感器位置偏差的初值。

进一步地，步骤5中，将位置偏差值引入任意位置压缩感知方法中得到方程：

式中，N为模态检测范围，若N为偶数，则p＝1-N/2；若N为奇数，则p＝(1-N)/2。