CN107958206B - 一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法,属于航空航天飞行试验热学参数测量及处理技术领域。该方法首先对热流辨识装置的温升测量数据进行局部失真点(局部跳点)进行剔除的处理,然后利用N个相邻数据点平均的光滑处理方法对测量数据进行平滑处理,最后得到满足热流辨识要求的温度测量数据。所述N值根据温度传感器相关参数和温度曲线特征进行确定。使用本发明完成预处理后的温度测量数据进行热流辨识,可以有效改善温度阶跃和局部跳点对热流辨识结果的影响,提高热流辨识结果的准确度和可靠性。

Description

一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法
技术领域
本发明涉及一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法,适用于目前高超声速飞行器飞行试验的测量数据的预处理,属于航空航天飞行试验热学参数测量及处理技术领域。
背景技术
高超声速飞行器表面气动加热环境严酷,飞行器防隔热***面临严峻的挑战,对飞行器防隔热***设计精度和保守量提出了苛刻的要求。而准确预测气动加热环境及分布则是实现防隔热***精细化设计的前提和根本。目前受制于气动热环境预测技术的现状,热环境预示方法尚不能达到很好的精度,而地面试验设备的能力目前不能复现真实飞行环境。在这种背景下,通过飞行试验开展飞行器表面热流测量进而完善热环境预示方法就变得日益迫切。
然而由于高超声速飞行器表面热环境非常严酷,且飞行时间长,受制于传感器耐温极限、产品尺寸和测量精度,目前利用传统热流传感器直接进行测量的难度很大,逐渐难以适应长时间高热流的测量需求。气动热辨识是一种热流间接测量方法,其利用测量防热材料层间温升或通过测量热流辨识装置的温升,通过数学方法反演得到表面热流信息。由于环境适应性更好、测量结构相对简单、产品尺寸相对较小,气动热辨识方法和相应的热流辨识装置得到了越来越多的研究和应用。
由热流辨识的原理可知,敏感元件温升测量数据是进行热流辨识的前提和关键。敏感元件温升信息测量过程为:首先通过安装于敏感元件内部的热电偶获得电信号信息,然后通过放大器和变换器转换成为温度信息。由于变换器的采编位数有限,例如目前航天飞行器使用的传感器的采编位数一般为8位,即在量程范围内分为255个分度,在测量值明显小于量程最大值的情况下,温度测量数据会产生明显的阶跃现象,如图2(a)所示,温度传感器量程为0~200℃,每个分度值约为0.8℃,由于测量值最大不超过30℃,温升测量结果存在明显阶跃现象。另外,电信号在放大和变换的过程中由于受到电磁干扰、电源稳定性和飞行器瞬时振动和冲击的影响,温度测量结果可能存在局部失真情况,图2(b)给出了某飞行试验温度测量结果,可以看出温度测量结果局部存在跳点。温度测量结果的阶跃现象和局部跳点均会对热流辨识过程产生影响,导致热流辨识结果失真,因此需要在开展热流辨识工作前对温度测量结果进行预处理,为热流辨识提供合理的输入条件,提高热流辨识结果的准确性。
目前对于高超声速飞行试验具有阶跃特征的非光滑温度测量数据还缺乏有效的预处理方法。采用常用的数据拟合方法和数据平滑方法开展数据预处理研究,结果表明:数据拟合方法如多项式拟合方法,其处理结果曲线非常光滑,从宏观上看与原始数据曲线吻合较好,但会抹平或忽略温升曲线的细小变化,导致热流辨识结果失真;数据平滑方法如各类平滑滤波方法,由于难以确定滤波方法的一些特征参数(如所用的数据点个数,滤波的数据宽度等),其对具有阶跃特征的测量数据的处理效果并不令人满意。
发明内容
本发明的技术解决问题是:针对目前热流辨识组件测量数据质量不高、难以作为热流辨识有效输入条件的问题,提供一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法,可以为热流辨识提供合理的温度数据输入,有效改善温度阶跃和局部跳点对热流辨识结果的影响,提高热流辨识结果的准确度和可靠性。
本发明的技术解决方案是:一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法,该方法包括下列步骤:使用前后相邻数据点平均的方法对温度测量数据进行平滑处理,得到预处理温度数据
Figure BDA0001460143320000021
具体的平滑处理方法如下:
Figure BDA0001460143320000031
其中,nmax为所有数据点个数,N为预设的平滑处理点数,为正整数。
作为优选方案,还可以在所述步骤之前增加如下处理:
分析飞行器表面热流辨识装置测量所得到的温度曲线变化规律和趋势,剔除温度测量数据中的跳点。
所述数据点个数N通过如下方法确定:
(1)、对温度测量数据曲线进行统计分析,确定温度测量数据的温度变化范围ΔT和测量时长为Δt;
(2)、根据温度测量数据测量所采用的温度传感器的量程TR和采编位数为Nd,计算温度传感器测量分度值ΔT
(3)、根据温度变化范围ΔT、温度传感器测量分度值ΔT,计算温度测量数据的台阶个数mstep
(4)、根据测量时长Δt、温度测量数据的台阶个数mstep和采编器采样率f,计算预处理平滑数据点个数N。
所述温度传感器测量分度值ΔT具体的计算公式为:
Figure BDA0001460143320000032
温度测量数据的台阶个数mstep具体的计算公式为:
Figure BDA0001460143320000033
所述预处理平滑数据点个数N具体的计算公式为:
Figure BDA0001460143320000034
本发明与现有技术相比的有益效果是:
(1)、本发明提出对飞行试验热流辨识装置的温度测量数据采用相邻数据点平均的方法进行平滑处理,提高其作为热流辨识输入条件的数据质量;
(2)、本发明进一步提出了平滑数据点数N的一种确定方法,利用根据该平滑数据点数N完成预处理后的温度测量数据进行热流辨识,可以有效改善温度阶跃和局部跳点对热流辨识结果的影响,提高热流辨识结果的准确度和可靠性。
附图说明
图1为本发明温度测量数据预处理方法流程图;
图2(a)为本发明实施例温度测量数据曲线;
图2(b)为本发明实施例存在跳点的温度测量数据曲线;
图3为本发明实施例温度变化范围ΔT和测量时长Δt定义示意图;
图4(a)为本发明实施例原始数据、多项式拟合数据和平滑数据的整体图;
图4(b)为本发明实施例原始数据、多项式拟合数据和平滑数据的局部图;
图5(a)为本发明实施例原始数据、不同点数数据平滑数据的整体图;
图5(b)为本发明实施例原始数据、不同点数平滑数据的局部放大图;
图6为本发明实施例基于不同点数平滑数据的辨识结果图;
图7为本发明基于原始数据、多项式拟合数据和平滑数据的辨识结果与飞行攻角的对比。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
针对目前热流辨识装置测量数据预处理方面存在的问题,根据上述分析和研究,本发明提供了一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法。该方法的技术特点为:首先对热流辨识装置的温升测量数据进行局部失真点(局部跳点)剔除的处理,然后利用N个相邻数据点平均的光滑处理方法对测量数据进行平滑处理(N值根据传感器相关参数和温度曲线特征进行确定),最后得到满足热流辨识要求的温度测量数据。具体过程如下:
s1、分析飞行器表面热流辨识装置测量所得到的温度曲线变化规律和趋势,剔除温度测量数据的中的跳点。
s2、利用预处理平滑数据点个数N,使用前后相邻数据点平均的方法对温度测量数据进行平滑处理,得到预处理温度数据
Figure BDA0001460143320000053
具体的平滑处理方法如下:
Figure BDA0001460143320000051
其中,nmax为所有数据点个数。
作为优选方案,本发明进一步提出根据温度传感器量程TR、采编器采编位数Nd、采编器采样率f以及温度变化范围ΔT和测量时长Δt,确定预处理平滑数据点个数N,具体为:
(1)、对温度测量数据曲线进行分析和统计,确定温度测量数据的温度变化范围ΔT和测量时长为Δt;
图3为典型飞行试验热流辨识装置温度测量数据曲线温度变化范围ΔT和测量时长Δt定义示意图,其中横坐标为时间t,纵坐标为温度T,图中曲线的温升为ΔT,测量时长为Δt。
温度测量数据的起始时间为t1,结束时间为t2,起始温度为T1,结束时间为T2,则温升为ΔT=|T2-T1|,测量时长为Δt=t2-t1
(2)、根据温度传感器量程TR,计算温度传感器测量分度值ΔT
Figure BDA0001460143320000052
(3)、根据温度变化范围ΔT、温度传感器测量分度值ΔT,计算温度测量数据的台阶个数mstep
Figure BDA0001460143320000061
(4)、根据温度测量数据的测量时长Δt、温度测量数据的台阶个数mstep和采编器采样率f,计算预处理平滑数据点个数N:
Figure BDA0001460143320000062
实施例:
图4(a)和图4(b)分别给出了典型飞行试验热流辨识装置原始数据、多项式拟合数据和平滑数据整体和局部曲线图,从图中可以看出,从宏观上看,两种方法处理结果均与原始数据曲线吻合较好,但从局部来看,本发明预处理结果与原始数据更吻合,更能精确地反应原始数据的变化。
图5(a)和图5(b)分别给出了典型飞行试验热流辨识装置原始温度测量数据和不同点数数据平滑数据的整体和局部放大图。其中,给出了采用N=200、400、800个相邻数据点进行光滑处理的温度结果,从宏观上看不同点数光滑处理结果几乎一致,从局部放大图可看出三者存在细微的差别。图6给出了不同点数相应的热流辨识结果的对比,由对比可知,采用不同数量的数据点进行数据光滑处理,得到热流辨识结果有明显差异。若光滑处理所使用的数据点数不够,则不足以改善热流辨识结果的剧烈跳变现象,如N=200的热流辨识结果所示;而光滑处理所使用的数据点数越多,其对热流剧烈变化的抹平效果也越明显,当N=800时,热流的阶梯变化已被抹平。所以对于数据点光滑的处理方法来说,采用多少数据点(即N值的选取)进行光滑是一个关键的问题。由此可见,对温升曲线进行光滑预处理时,要合理选取数据光滑预处理时所采用的数据点个数。
图7为基于原始数据、多项式拟合数据和平滑数据的热流辨识结果的对比,图中还给出了飞行攻角的分布,可以看出,原始数据由于温度阶跃的存在,热流辨识结果呈现出剧烈的跳变现象、严重失真,预处理后数据的辨识结果则有效消除了原始测量数据辨识结果的跳变现象,而且热流辨识结果的幅值和变化趋势得到了较好的保留,热流随攻角有明显的阶梯状变化,符合热流随攻角改变而变化这一真实物理现象;多项式拟合数据的热流辨识结果过于光滑,热流幅值和变化趋势均被抹平,存在较大的失真现象。
由上述分析可知,本发明数据平滑的方法相对能更好地反映温升曲线的变化,热流辨识结果的准确度和可靠性更高。
本发明提供的测量数据预处理方法可以为热流辨识提供合理的温度数据输入,有效改善温度阶跃和局部跳点对热流辨识结果的影响,提高热流辨识结果的准确度和可靠性。
本发明提供的数据预处理方法不仅仅适用于热流辨识装置的测量数据,还适用于其它类型测温装置获得的温度测量数据以及其它热相关测量数据。上述实施例子只是对本发明的解释,而不能作为对本发明的限制,因此凡是与本发明思路类似的实施方式均在本发明的保护范围内。
本说明书中未进行详细描述部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (4)

1.一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法,其特征在于包括下列步骤:使用前后相邻数据点平均的方法对温度测量数据进行平滑处理,得到预处理温度数据
Figure FDA0002504489360000011
具体的平滑处理方法如下:
Figure FDA0002504489360000012
其中,nmax为所有数据点个数,N为预设的平滑处理点数,为正整数;
所述数据点个数N通过如下方法确定:
(1)、对温度测量数据曲线进行统计分析,确定温度测量数据的温度变化范围ΔT和测量时长为Δt;
(2)、根据温度测量数据测量所采用的温度传感器的量程TR和采编位数为Nd,计算温度传感器测量分度值ΔT
(3)、根据温度变化范围ΔT、温度传感器测量分度值ΔT,计算温度测量数据的台阶个数mstep
(4)、根据测量时长Δt、温度测量数据的台阶个数mstep和采编器采样率f,计算预处理平滑数据点个数N:
所述预处理平滑数据点个数N具体的计算公式为:
Figure FDA0002504489360000013
2.根据权利要求1所述的一种飞行器表面热流辨识装置温度测量数据预处理方法,其特征在于在所述步骤之前增加如下处理:
分析飞行器表面热流辨识装置测量所得到的温度曲线变化规律和趋势,剔除温度测量数据中的跳点。
3.根据权利要求1所述的一种飞行器表面热流辨识装置测量数据的预处理方法,其特征在于所述温度传感器测量分度值ΔT具体的计算公式为:
Figure FDA0002504489360000021
4.根据权利要求1所述的一种飞行器表面热流辨识装置测量数据的预处理方法,其特征在于温度测量数据的台阶个数mstep具体的计算公式为:
Figure FDA0002504489360000022
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