| 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 | |
汪运鹏 ; 聂少军; 姜宗林
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| 2022-05-13 | |
| Rights Holder | 中国科学院力学研究所 |
| Abstract | 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。 |
| Application Date | 2021-10-13 |
| Application Number | CN202111192645.6 |
| Patent Number | CN113970419B |
| Claim | 1.一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法，其特征在于，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，并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，以得到有效特征信号； 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； 步骤203、以所述理想阶跃信号的99％占用带宽为基准，将所述高频系数和低频系数的99％占用带宽与基准对比，过滤完全不符合所述理想阶跃信号的99％占用带宽的高频系数和低频系数； 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级固有模态函数和剩余分量； 步骤400、对每一级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。 |
| Language | 中文 |
| Classification | 发明授权 |
| Status | 有效 |
| Note | 授权 |
| Country | 中国 |
| Agency | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) |
| Document Type | 专利 |
| Identifier | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/90077 |
| Collection | 高温气体动力学国家重点实验室 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 汪运鹏,聂少军,姜宗林. 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. CN113970419B[P]. 2022-05-13. |
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| File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
| 20220125_0A_CN_0 (1)（996KB） | 专利 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | View Download | ||
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