本文關(guān)鍵詞： 在軌感知系統(tǒng) 聲發(fā)射 碎片云 干擾信號(hào) 互相關(guān) 希爾伯特黃變換　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科技的進(jìn)步,人們對(duì)航天事業(yè)的關(guān)注度也越來越高,探索太空的活動(dòng)的增多,也給太空的空間環(huán)境帶來了一定的影響,因?yàn)槿祟惖暮教旎顒?dòng)不可避免的將產(chǎn)生數(shù)量非常龐大的“太空垃圾”,也被稱作空間碎片,對(duì)航天器有著極其巨大的威脅性�？臻g站是可以在空間環(huán)境內(nèi)為航天員提供工作、生活的大型航天器,需要長(zhǎng)時(shí)間在太空中運(yùn)行。在此背景下,需要開發(fā)出一種可以對(duì)空間碎片撞擊進(jìn)行感知的系統(tǒng),即空間碎片在軌感知系統(tǒng),這種系統(tǒng)可以對(duì)航天器受到的撞擊進(jìn)行實(shí)時(shí)感知、定位,并評(píng)價(jià)撞擊情況。在軌感知系統(tǒng)運(yùn)行過程中,可能采到多種突發(fā)、持續(xù)性的干擾信號(hào),導(dǎo)致感知系統(tǒng)發(fā)生誤判,因此,針對(duì)此種情況,需要對(duì)非同源的信號(hào)進(jìn)行甄別,識(shí)別航天器在軌運(yùn)行時(shí)受空間碎片超高速撞擊的事件。本文首先對(duì)碎片云超高速撞擊信號(hào)與干擾信號(hào)的波形和頻譜進(jìn)行對(duì)比分析。采用了互相關(guān)的概念,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)與碎片云超高速撞擊信號(hào)、干擾信號(hào)的頻譜互相關(guān)的峰值進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的處理是進(jìn)行下一步的基礎(chǔ),利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理,將得到的多種信號(hào)的固有模態(tài)函數(shù)的頻譜互相關(guān)的峰值進(jìn)行對(duì)比分析。由于HHT變換對(duì)處理非平穩(wěn)信號(hào)有很好的效果,在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上,對(duì)信號(hào)的固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行Hilbert變換,再進(jìn)行互相關(guān)的處理,對(duì)比分析它們的頻譜互相關(guān)性,提出改進(jìn)算法。得到以下結(jié)論:(1)碎片云超高速撞擊信號(hào)和干擾信號(hào)的頻譜有重疊部分,僅從信號(hào)的波形和頻譜對(duì)信號(hào)源性質(zhì)的區(qū)分度不高;(2)通過對(duì)典型超高速撞擊聲發(fā)射信號(hào)與感知系統(tǒng)中獲得信號(hào)的頻率進(jìn)行互相關(guān)的方法,計(jì)算互相關(guān)函數(shù)峰值區(qū)分超高速撞擊事件;(3)對(duì)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,將含有不同頻率成分的固有模態(tài)函數(shù)的互相關(guān)函數(shù)峰值進(jìn)行逐項(xiàng)對(duì)比,通過各分量頻譜互相關(guān)的數(shù)量級(jí)識(shí)別超高速撞擊事件;(4)采用HHT變換分量及重構(gòu)信號(hào)的HHT變換,分別對(duì)篩選出的固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行互相關(guān)分析,提出2種改進(jìn)算法,經(jīng)驗(yàn)證通過重構(gòu)信號(hào)的HHT變換方法能夠更好的識(shí)別超高速撞擊事件。
[Abstract]:With the progress of science and technology, people are paying more and more attention to the space industry. The increase in space exploration activities has also brought about a certain impact on the space environment in space. Because human space activities will inevitably produce a very large amount of "space debris", also known as space debris, which is extremely threatening to spacecraft. The space station can provide work for astronauts in the space environment. Large spacecraft that live in space for a long time. In this context, we need to develop a system that can sense impact of space debris, that is, space debris in orbit. This kind of system can perceive, locate and evaluate the impact of spacecraft in real time. In the course of orbit sensing system, many kinds of sudden and persistent interference signals may be taken, which leads to misjudgment of the sensing system. In such cases, non-homologous signals need to be identified, In this paper, the waveform and spectrum of hypervelocity impact signal and interference signal of debris cloud are compared and analyzed. The concept of cross-correlation is adopted. The peak value of spectrum cross-correlation between standard signal and debris cloud hypervelocity impact signal is compared and analyzed. The processing of acoustic emission signal is the basis of the next step, and the empirical mode decomposition method is used to process the signal. The peak value of spectrum cross-correlation of the intrinsic modal function of various signals is compared and analyzed. Because HHT transform has a good effect on processing non-stationary signals, based on empirical mode decomposition, The inherent mode functions of signals are transformed by Hilbert, and then the cross-correlation is processed, and their spectral correlation is compared and analyzed. An improved algorithm is proposed. The following conclusions are obtained: 1) the spectrum of the hypervelocity impact signal and the interference signal of the debris cloud are overlapped. It is only from the signal waveform and spectrum that the signal source property is not distinguished by the method of cross-correlation between the typical hypervelocity impact acoustic emission signal and the frequency of the signal obtained in the sensing system. The peak value of cross-correlation function is calculated to distinguish hypervelocity impact events. The empirical mode decomposition of the signal is carried out, and the peak value of cross-correlation function with different frequency components is compared one by one. By using the order of magnitude of the cross-correlation of each component spectrum to identify the hypervelocity impact event, the HHT transform component and the HHT transform of the reconstructed signal are used to analyze the cross-correlation of the selected inherent modal functions, and two improved algorithms are proposed. It is proved that the hypervelocity impact events can be better identified by the HHT transform method.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V528;V445.1

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本文編號(hào)：1504769