[发明专利]一种基于随机子空间算法的弹体结构异常检测方法

说明书

本发明提出了一种基于随机子空间算法的弹体结构状态异常检测方法，通过随机子空间算法识别的频率信息来进行弹体结构异常检测，能够确定导弹在飞行过程中弹体结构的变异程度，实现有效的弹体结构状态异常检测。本发明通过EMD算法与随机子空间算法(SSI)法的结合，提取导弹在飞行过程的频率信息进行弹体结构异常检测，通过识别频率与地面频率之间的距离指标来确定导弹在飞行过程中弹体结构的变异程度，适应工程实际的应用，进而来进行有效的弹体结构状态异常检测。通过IMF实现传感器趋势项消除，从而使得随机子空间方法能够识别更加准确的频率信息。

技术领域

本发明属于弹体结构状态检测技术领域，尤其涉及一种基于随机子空间算法的弹体结构异常检测方法。

背景技术

导弹是重要的战术武器系统，作为一次性使用的武器系统。导弹武器系统在装配、运输以及靶场测试过程中，由于各种振动因素，导致弹体结构部件松动，从而导致舵机无法展开舵翼，进而导致飞行任务失败。而天地之间的力学环境试验的差异性，导致地面的状态检测结果无法预示飞行过程的状态，从而使得飞行过程的故障因素难以得到定位，给故障归零造成困难。导弹武器系统在部件总装、地面振动试验、地面运输、靶场调试装配等过程中，其螺栓连接结构容易存在隐患，导致在飞行过程中容易出现结构故障，导致飞行任务失败。为了避免导弹飞行任务失败，及早的发现弹体结构的异常现象。发动机的质量减少会引起弹体结构频率的增加。因此，有必要针对飞行遥测数据，进行导弹飞行过程的结构异常状态检测方面的研究。

现有广泛应用的弹体模态识别技术主要是根据遥测数据，识别弹体结构频率与飞行载荷。比如王亮(王亮,蔡毅鹏,朱辰,等.基于ARMA-NExT的飞行器工作模态辨识技术研究[J].导弹与航天运载技术,2017(1):18-21；)针对某飞行器的实际遥测数据，采用了ARMA-NExT混合模型分析遥测数据，预测模态频率随时间变化的规律；王洪波(王洪波,赵长见,廖选平,等.基于飞行工作模态分析的飞行器动载荷识别研究[J].动力学与控制学报,2017,15(2):178-183.)针对飞行遥测振动数据，采用ERA环境激励模态辨识方法对飞行器各时刻的模态(模态频率、模态振型)进行辨识，并进行动载荷识别；杜飞平(飞平,谭永华,陈建华,等. 基于ARMA时序分析的液体火箭发动机模态参数辨识方法[J].火箭推进, 2010,36(6):19-24.)在液体火箭发动机模态参数辨识领域，将基于时域识别的 ARMA时序分析法应用到该领域，计算获得了较为精确的模态参数，并且还进行了液体火箭发动机结构非线性影响检测。

现有工程上广泛应用的弹体结构异常检测手段通常以地面力学环境试验为主，利用振动试验平台给远程导弹加载飞行过程承受的模拟力学环境，同时测试远程导弹各分部件的工作性能，以此考核远程导弹各分部件的结构性能。但是，这种方法不能对飞行过程的弹体结构异常进行有效及时的检测，只能检测较为严重的弹体结构损坏，不能很好的分析飞行过程中的弹体结构异常。此外，随机子空间方法在进行弹体频率信息提取时，由于普通降噪技术容易受到传感器趋势项的影响，导致弹体频率提取不够准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于随机子空间算法的弹体结构状态异常检测方法，通过随机子空间算法识别的频率信息来进行弹体结构异常检测，能够确定导弹在飞行过程中弹体结构的变异程度，实现有效的弹体结构状态异常检测。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

本发明的一种基于随机子空间算法的弹体结构状态异常检测方法，包括如下步骤：

步骤1，通过地面试验获得导弹的发动机质量满载状态下的弹体频率f_m，空载状态下的弹体频率f_k；通过仿真模型计算获得导弹的发动机质量满载状态下弹体频率f_sm，空载状态下的弹体频率f_sk；

获得频率变异程度的度量阈值M_maxf＝f_yk-f_ym；