[发明专利]一种坏点测量数据辨识方法

说明书

本申请属于坏点测量数据辨识技术领域，具体涉及一种坏点测量数据辨识方法，包括：基于余差分析方法，辨识测量数据中的第一类坏点测量数据，其中，第一类坏点测量数据为测量数据中相对真值有较大偏差，数值随状态变化波动较小的数据；剔除第一类坏点测量数据，基于灰色理论方法，辨识测量数据中的第二类坏点测量数据，其中，第二类坏点测量数据为测量数据中相对于真值存在一定偏差，数值随发动机状态发生变化的数据。

技术领域

本申请属于坏点测量数据辨识技术领域，具体涉及一种坏点测量数据辨识方法。

背景技术

在航空涡扇发动机地面台架试车中，气路参数相关的测量数据数量及其种类繁多，各类气路参数一般由分布在多个位置的采样点测量得到，容易出现粗大误差的坏点测量数据，该种坏点测量数据主要包括两类：

第一类坏点测量数据，测量数据中相对真值有较大偏差，数值随发动机状态变化波动较小的数据；

第二类坏点测量数据，测量数据中相对于真值存在一定偏差，数值随发动机状态发生变化的数据。

如果不能够对航空涡扇发动机地面台架试车气路参数测量数据中的上述两类坏点测量数据进行有效辨识、处理，则会影响基于该测量数据对发动机整机和部件性能评估结果的有效性。

航空涡扇发动机地面台架试车各类气路参数测量数据不同采样点数值本身就存在一定的差异，当前的方法不能够对测量数据中的上述两类坏点测量数据进行快速、有效的辨识。

鉴于上述技术缺陷的存在提出本申请。

需注意的是，以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

本申请的目的是提供一种坏点测量数据辨识方法，以克服或减轻已知存在的至少一方面的技术缺陷。

本申请的技术方案是：

一种坏点测量数据辨识方法，包括：

基于余差分析方法，辨识测量数据中的第一类坏点测量数据，其中，第一类坏点测量数据为测量数据中相对真值有较大偏差，数值随状态变化波动较小的数据；

剔除第一类坏点测量数据，基于灰色理论方法，辨识测量数据中的第二类坏点测量数据，其中，第二类坏点测量数据为测量数据中相对于真值存在一定偏差，数值随发动机状态发生变化的数据。

根据本申请的至少一个实施例，上述的坏点测量数据辨识方法中，所述基于余差分析方法，辨识测量数据中的第一类坏点测量数据，具体为：

绘制测量数据随状态变化的趋势图，作为测量数据随状态变化的期望值；

计算测量数据与对应状态下期望值的差值，若对应的差值超过设定阈值，则识别为第一类坏点测量数据。

根据本申请的至少一个实施例，上述的坏点测量数据辨识方法中，Δ＝A*(j_max-j_min)；

其中，

Δ为设定阈值；

A为阈值设定系数；

j_max、j_min为一定状态下测量数据中最大数据、最小数据。

根据本申请的至少一个实施例，上述的坏点测量数据辨识方法中，A＝2。

根据本申请的至少一个实施例，上述的坏点测量数据辨识方法中，所述剔除第一类坏点测量数据，基于灰色理论方法，辨识测量数据中的第二类坏点测量数据，具体为：