發(fā)布時間：2017-08-18 23:13

  本文關鍵詞：飛行器試驗遙測環(huán)境參數(shù)處理關鍵技術研究

  更多相關文章： 飛行器試驗 遙測 經(jīng)典譜分析 時頻分析 時頻譜熵

【摘要】：飛行器試驗中,遙測環(huán)境參數(shù)直接反應內(nèi)彈道工作狀態(tài),遙測環(huán)境參數(shù)處理結果是鑒定飛行器試驗成功與否的重要依據(jù)。目前,飛行器試驗遙測環(huán)境參數(shù)的處理仍然依賴于基于傅里葉變換的經(jīng)典譜分析方法,從時域和頻域兩個角度進行分析。時頻分析技術揭示了在某一隨機過程中,頻率隨時間變化的內(nèi)在規(guī)律,利用時頻分析技術對遙測環(huán)境參數(shù)進行處理可以獲得更為可靠和準確的信息。相對于時頻分析技術而言,基于傅立葉變換的經(jīng)典譜分析方法在遙測環(huán)境參數(shù)處理中表現(xiàn)出諸多不足,飛行器在飛行試驗過程中,歷經(jīng)的各個特征段落常呈現(xiàn)出非平穩(wěn)特征,而傅里葉變換是以待處理信號滿足平穩(wěn)過程為前提的,這使得單純的利用經(jīng)典譜分析方法所獲得的處理結果,無法充分給出飛行器試驗過程中內(nèi)彈道環(huán)境的變化規(guī)律,有時甚至給出模糊不可解釋的處理結果。在此工程背景下,對飛行器試驗遙測環(huán)境參數(shù)處理工作流程進行深入分析,并將時頻分析技術應用于處理過程,是飛行器試驗遙測環(huán)境參數(shù)處理亟需研究和解決的一項重要技術難題。本文從目前國內(nèi)外飛行器試驗遙測環(huán)境參數(shù)處理現(xiàn)狀分析出發(fā),對遙測環(huán)境參數(shù)處理中的關鍵技術展開研究,重點研究了預處理以及時頻分析技術在遙測環(huán)境參數(shù)處理中的應用。在預處理中,針對脈沖噪聲干擾問題,提出了結合經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD, Empirical Mode Decomposition)和局域均值分解(LMD, Local Mean Decomposition)可變尺度中值濾波算法,實現(xiàn)對遙測環(huán)境參數(shù)中脈沖噪聲的有效抑制。針對隨機噪聲干擾問題,提出了結合EMD和小波閾值降噪方法的可變尺度小波降噪算法,有效提高了信噪比水平。針對混合噪聲干擾問題,提出了時序分析噪聲對消方法,改進了噪聲對消目標函數(shù),使噪聲對消技術可以一并抑制遙測信號中的脈沖噪聲和高斯噪聲。在預處理關鍵技術研究完成的情況下,深入研究了時頻分析技術在遙測環(huán)境參數(shù)處理中的應用,提出了EMD或LMD與二次型時頻分析結合的組合時頻分析方法,解決了由于遙測環(huán)境參數(shù)頻率內(nèi)容豐富,WVD存在交叉項干擾導致時頻平面判讀困難的問題。最后,提出了利用時頻譜熵對遙測環(huán)境參數(shù)時頻特征進行統(tǒng)計的思路,為后續(xù)遙測環(huán)境參數(shù)時頻處理以及軟件系統(tǒng)設計提供了思路,采用時頻譜熵統(tǒng)計結果可以實現(xiàn)對時頻分布快速分析和給出定性結論,為飛行器試驗的結果鑒定提供可靠依據(jù)。
【關鍵詞】：飛行器試驗 遙測 經(jīng)典譜分析 時頻分析 時頻譜熵
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V217
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 工程背景9-23
• 1.1 飛行器試驗概述9-14
• 1.1.1 飛行器試驗數(shù)據(jù)處理意義9-11
• 1.1.2 遙測環(huán)境參數(shù)處理研究現(xiàn)狀11-13
• 1.1.3 遙測環(huán)境參數(shù)處理中的關鍵問題13-14
• 1.2 遙測環(huán)境參數(shù)14-21
• 1.2.1 遙測環(huán)境參數(shù)預處理15-16
• 1.2.2 遙測環(huán)境參數(shù)的經(jīng)典譜分析方法16-19
• 1.2.3 遙測環(huán)境參數(shù)處理結果分析流程19-21
• 1.3 本文的研究內(nèi)容及章節(jié)安排21-23
• 1.3.1 本文的研究內(nèi)容21
• 1.3.2 本文的章節(jié)安排21-23
• 2 遙測環(huán)境參數(shù)預處理關鍵技術研究23-47
• 2.1 趨勢項提取的常用方法23-27
• 2.1.1 趨勢項的表現(xiàn)形式23-24
• 2.1.2 趨勢項提取的已有方法24-27
• 2.2 基于數(shù)據(jù)分解的趨勢項提取新方法27-33
• 2.2.1 小波變換基本原理27-28
• 2.2.2 EMD基本原理28-30
• 2.2.3 多尺度最小二乘趨勢項提取新方法30-33
• 2.3 遙測環(huán)境參數(shù)降噪33-47
• 2.3.1 結合EMD的可變尺度小波降噪新方法33-36
• 2.3.2 結合局域波分解的多尺度中值濾波新方法36-42
• 2.3.3 混合噪聲背景下的噪聲對消新方法42-47
• 3 遙測環(huán)境參數(shù)時頻分析中的關鍵技術47-59
• 3.1 時頻分析技術概述47-54
• 3.1.1 傅里葉分析的局限性47-49
• 3.1.2 線性時頻表示49-52
• 3.1.3 非線性時頻表示52-54
• 3.2 組合時頻表示新方法54-59
• 3.2.1 希爾伯特譜分析54-56
• 3.2.2 組合時頻分析新方法56-57
• 3.2.3 時頻譜熵分析方法57-59
• 4 試驗數(shù)據(jù)處理及結果分析59-66
• 4.1 飛行器試驗數(shù)據(jù)的預處理59-64
• 4.1.1 趨勢項提取59-61
• 4.1.2 降噪處理61-64
• 4.2 飛行器試驗數(shù)據(jù)時頻分析64-66
• 4.2.1 組合時頻處理64-65
• 4.2.2 基于時頻譜熵的軟件系統(tǒng)設計思想65-66
• 結論66-67
• 參考文獻67-70
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況70-71
• 致謝71-72

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉學;梁紅;玄志武;;基于小波模極大值模糊熵的遙測振動信號異常檢測[J];振動與沖擊;2016年09期

2 郭遠晶;魏燕定;周曉軍;;基于STFT時頻譜系數(shù)收縮的信號降噪方法[J];振動.測試與診斷;2015年06期

3 蔣超;劉樹林;姜銳紅;王波;;基于快速譜峭度圖的EEMD內(nèi)稟模態(tài)分量選取方法[J];振動.測試與診斷;2015年06期

4 楊凱;于開平;白云鶴;;基于信號時頻分析理論識別時變模態(tài)參數(shù)實驗[J];振動.測試與診斷;2015年05期

5 劉學;玄志武;梁紅;;基于多尺度譜峭度圖的遙測振動信號異常檢測[J];彈箭與制導學報;2015年05期

6 劉學;梁紅;張志國;;基于自適應多尺度時頻熵的遙測振動信號異常檢測方法[J];計算機測量與控制;2015年08期

7 代曉巍;李振興;趙麗莉;;飛行器外測數(shù)據(jù)連續(xù)型野值的抽取剔除方法[J];電子設計工程;2015年12期

8 李宏坤;徐福健;高巧紅;汪寅虎;;利用小波尺度譜同步平均的時頻脊故障特征提取[J];振動工程學報;2015年03期

9 肖瑛;殷福亮;;解相關EMD:消除模態(tài)混疊的新方法[J];振動與沖擊;2015年04期

10 郭遠晶;魏燕定;周曉軍;傅雷;;S變換時頻譜SVD降噪的沖擊特征提取方法[J];振動工程學報;2014年04期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉銳;非平穩(wěn)信號時頻分析技術研究[D];山東大學;2009年

，

本文編號：697311