[发明专利]一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法

说明书

本发明公开了一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法，搭建高超声速飞行器模型的激波风洞气动力测量系统，采用SVDC技术采集激波风洞气动力测量系统的天平阶跃信号，并构造理想阶跃信号模拟天平输出的真实气动力信号；采用小波阈值降噪方法对天平阶跃信号进行小波分解得到子信号并滤除高频噪声信号以得到有效特征信号；对滤除高频噪声干扰后的有效特征信号进行希尔伯特‑黄变换，采用经验模态分解方法得到多个固有模态函数和剩余分量；对每一个固有模态函数进行希尔伯特谱分析，并滤除有效特征信号中的干扰信号，得到有效的气动力信号；本发明有效辨识出天平信号中的不同干扰成分，输出可靠的气动力结果。

技术领域

本发明涉及激波风洞测力试验技术领域，具体涉及一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法。

背景技术

脉冲型应变天平是通过快速响应模型在冲击载荷的作用下的变形而引起应变片的电压变化并予以测量，进而反映出模型载荷的一种测量装置，因其整体结构刚度大、分量间干扰低、输出灵敏度高、稳定性强和精准度高等特点广泛应用于高超声速飞行器测力试验等。天平的输出信号中包含了气动力信号、惯性振动干扰信号和其他干扰信号(如结构高阶模态振动、非定常气动载荷或其他流场干扰因素引起的干扰信号)。

在激波风洞中开展测力试验时，测力系统在流场起动瞬间受到冲击激励，对天平的输出信号产生惯性干扰，尤其是在极短的有效试验时间(毫秒级)内，叠加有动态气动力和惯性振动的天平输出信号可能无法直接分辨出规律性，信号处理结果与真实气动力之间产生较大的误差，甚至导致数据不可用。

由于模型测力天平系统结构的复杂性，现有的激波风洞测力天平系统在有效试验时间内，天平信号中部分高频率分量(由结构高阶模态振动、非定常气动载荷或其他流场干扰等因素引起的高频干扰)有可能无法完全衰减，此时对信号直接进行传统的滤波处理和快速傅里叶变换分析反而有可能增大处理结果的误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法，以解决现有技术中的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法，包括以下步骤：

步骤100、搭建高超声速飞行器模型的激波风洞气动力测量系统，采用SVDC技术采集所述激波风洞气动力测量系统的天平阶跃信号，所述天平阶跃信号模拟风洞试验中测力系统受到的激励作用，构造理想阶跃信号模拟天平输出的真实气动力信号；

步骤200、采用小波阈值降噪方法对所述天平阶跃信号进行小波分解，得到子信号，对所述子信号进行相关性分析，并滤除高频噪声信号，得到有效特征信号；

步骤300、对滤除高频噪声干扰后的所述有效特征信号进行希尔伯特-黄变换，采用经验模态分解方法得到多个固有模态函数和剩余分量；

步骤400、对每一个所述固有模态函数进行希尔伯特谱分析，得到相应的瞬时频率、瞬时幅值和Hilbert谱，并滤除所述有效特征信号中的干扰信号，得到有效的气动力信号。

作为本发明的一种优选方案，在步骤200中，所述小波阈值降噪方法对所述天平阶跃信号进行近似分解和细节分解，分解得到低频系数和高频系数，其中，所述低频系数用于展示整个所述天平阶跃信号的趋势，所述高频系数用于展示整个所述天平阶跃信号的细节成分，所述小波阈值降噪方法进行小波分解以及过滤高频噪音的具体实现方式为：

步骤201、利用一维离散小波变换对降噪后的所述天平阶跃信号进行多级小波分解，以得到所述天平阶跃信号经过多级小波分解的低频系数和高频系数；

步骤202、对低频系数、高频系数和理想阶跃信号进行快速傅里叶变换，并计算经过快速傅里叶变换后的所述低频系数、高频系数和理想阶跃信号的99％占用带宽；