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基于小波分析的直升機飛行載荷監(jiān)控技術(shù)

2017-07-08 11:56:43羅毅
中國高新技術(shù)企業(yè) 2017年11期

摘要:飛行載荷實時監(jiān)控是直升機新機研制試飛中飛行安全保障的必要手段。利用小波分析在時頻兩域都具有表征信號局部特征的特點,提取載荷數(shù)據(jù)中的特征信息,通過相關(guān)性分析可以實時檢判試飛中關(guān)鍵部件載荷數(shù)據(jù)的異常現(xiàn)象,排除外界干擾影響,提高安全監(jiān)控的準確性。

關(guān)鍵詞:飛行載荷;實時監(jiān)控;小波分析;實時檢判;直升機 文獻標識碼:A

中圖分類號:V212 文章編號:1009-2374(2017)11-0023-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.11.012

1 概述

新研制的直升機在原型機階段都要開展性能、載荷等相關(guān)的飛行試驗,以驗證直升機是否滿足研制要求規(guī)定的各項技術(shù)指標。新機在拓展性能包線及載荷測量的試飛過程中,存在著諸多不確定的風(fēng)險因素,而與這些風(fēng)險因素相關(guān)聯(lián)的直升機配置、飛行狀態(tài)、試飛環(huán)境、試飛員操縱等都會直接反映在直升機結(jié)構(gòu)載荷水平的變化上。直升機部件的載荷大小直接影響到結(jié)構(gòu)壽命的長短,對這些部件未知的載荷水平進行實時監(jiān)控是保障新機飛行安全的重要手段之一。

實時監(jiān)控的效果直接影響到對飛行安全的評判。現(xiàn)階段常用的飛行載荷監(jiān)控多采用監(jiān)控載荷時域的方式,即在坐標系上預(yù)先設(shè)置1小時、5小時壽命等限制線,將飛行載荷中的靜態(tài)量剔除后,以曲線的形式顯示在坐標系內(nèi),這種以載荷波動是否超出預(yù)設(shè)限制值的監(jiān)控方式,當信號存在突然而急劇的變化時,監(jiān)控人員很難識別出信號異常的真實原因,這種信號突變的情況在試飛中一旦頻繁發(fā)生,將大幅降低載荷監(jiān)控的實時性和準確性。

將小波分析引入飛行載荷監(jiān)控,結(jié)合直升機載荷的特性,從多方面解析飛行載荷時頻特性,可以提高載荷實時監(jiān)控的效果。

2 小波分析在載荷監(jiān)控中的優(yōu)勢

直升機飛行時,旋翼系統(tǒng)槳葉在每轉(zhuǎn)變化一次的氣動環(huán)境中工作,由于旋翼工作轉(zhuǎn)速Ω基本恒定,因而在槳葉上產(chǎn)生的持續(xù)啟動激振力頻率1Ω、2Ω、3Ω……(為旋翼轉(zhuǎn)速的整數(shù)倍)基本恒定。正常情況下,槳葉上的響應(yīng)載荷頻率一般以前幾階為主,其他各階諧波分量較小。如某型機旋翼的轉(zhuǎn)速為A轉(zhuǎn)/分,尾槳的轉(zhuǎn)速為B轉(zhuǎn)/分,其主槳葉對應(yīng)的載荷頻率一般以n*A/60Hz為主,尾槳葉的則以n*B/60Hz為主。

根據(jù)此類特征,載荷監(jiān)控并不關(guān)注靜載荷力,基于此目前監(jiān)控方法多采用拓撲運算將靜態(tài)量統(tǒng)一濾除,再進行載荷時域監(jiān)控。但從實際應(yīng)用情況看,載荷監(jiān)控信號中經(jīng)常存在各種未知因素導(dǎo)致的時域信號異常情況,如大機動、大過載飛行引起載和平水平的提高或者測試設(shè)備的突然損毀、遙測鏈路的噪聲干擾正常信號等,這種異常經(jīng)常使信號超過限制值,由于時域監(jiān)控的方法并不能直觀地展示此類信號異常的特點,評判異常信號是否為結(jié)構(gòu)真實工作狀態(tài)還是干擾,往往需要監(jiān)控人員具有豐富的工程經(jīng)驗和一定的判斷時間,一旦誤判可能導(dǎo)致試飛錯誤終止,或是錯失最佳處置時間導(dǎo)致危險。

小波分析作為一種時間—頻率分析方法,它多分辨率分析的特點使其具備時、頻兩域表征信號局部特征的能力,其窗口大小固定不變,但形狀可變,時間窗和頻率窗都可以根據(jù)信號的具體形態(tài)動態(tài)調(diào)整,其在信號的低頻部分頻率分辨率高和時間分辨率低,在高頻部分正好相反,可準確探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)干擾等反常現(xiàn)象并展示其成分,因此小波分析用于飛行載荷實時監(jiān)控十分適合。

3 飛行載荷的小波分析

第一部分是x(t)在尺度空間的投影,它是x(t)的平滑逼近,分解系數(shù)稱為離散平滑逼近;第二部分是x(t)在小波空間的投影,它反映了鄰近尺度2個平滑逼近的細節(jié)差異,也就是對x(t)所做的細節(jié)補充,分解系數(shù)稱為離散細節(jié)信號,也就是小波變換系數(shù)。在實際信號分析中,J以下各尺度為高頻細節(jié)的提取,J以上各尺度用于低頻信號的近似。

小波分析時,可把信號根據(jù)采樣率以及所需頻率進行分層,把層級頻率范圍盡可能調(diào)整至不同激振力頻率,以便觀察。小波分析中,尺度與頻率是反比的關(guān)系,確定尺度需要考慮采樣頻率的大小,采樣頻率的大小決定了其分析的頻率,再確定分析的層級,即:

實際頻率=小波中心頻率*采樣頻率/尺度

在小波分解中,將信號中的最高頻率成分看作是1,各層所占的具體頻帶為(三層分解):

a1:0~0.5; d1:0.5~1

a2:0~0.25; d2:0.25~0.5

a3:0~0.125;d3:0.125~0.25

利用小波變換方法,從1到6級用db4小波低頻逐級細分,可以將整個1024采樣頻帶分成128~256Hz、64~128Hz、32~64Hz、16~32Hz、8~16Hz、4~8Hz、0~4Hz共7個子頻帶,用7個子帶濾波器對載荷信號進行分解與濾波后,得到子帶濾波通道輸出的信號序列(即小波分解系數(shù))。

其中a6為包含的0~4Hz(即1Ω)頻率分量系數(shù),其也可以看成原始信號經(jīng)過高頻濾波后的信號,由于小波變換的特性,此種濾波時效性極好,由于該分量為此剖面的主要激振力頻率分量,可以作為監(jiān)控飛行載荷的主要特征系數(shù)。

載荷監(jiān)控時通過小波多分辨率分析把數(shù)據(jù)信號分解到不同尺度上對信號進行時頻分析,從不同尺度分解信號的分析中得到在原始信號中無法表達出的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)參數(shù)變化信息,從而在測試信號有異常時及時發(fā)出預(yù)警。

4 載荷監(jiān)控應(yīng)用實例

載荷實時監(jiān)控的任務(wù)是判斷飛行過程中,監(jiān)控通道數(shù)據(jù)發(fā)生異變后,及時定位原因,采取相應(yīng)的處置措施,載荷監(jiān)控中經(jīng)常出現(xiàn)的情況主要有三種:

4.1 飛行狀態(tài)改變引起的載荷急劇變化

飛行員在飛行中快速提升總距后,阻尼器載荷成倍增大,觀察小波分析分離的主要激振力頻率分量,可以看出其隨著原始信號同步增大,因此確認測量載荷反映的是正常的飛行操縱響應(yīng),此時僅需繼續(xù)關(guān)注載荷時域信號是否超限,并監(jiān)控載荷與飛行員操縱間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

4.2 結(jié)構(gòu)固有頻率改變導(dǎo)致的載荷異常

某尾槳驗證飛行正常階段,尾槳葉扭矩的工作頻率一直以4Ω為主,揮舞和擺振彎矩的頻率以1Ω為主;而在試驗的第三階段,通過小波分析后發(fā)現(xiàn)揮舞彎矩和扭矩的工作頻率出現(xiàn)了變化,其中揮舞彎矩中的3Ω分量明顯增大,扭矩頻率由以4Ω為主轉(zhuǎn)為以3Ω為主。不同飛行階段揮舞彎矩的6階諧波分量的變化情況。

核查該尾槳結(jié)構(gòu)共振圖,判斷結(jié)構(gòu)2階揮舞固有頻率和1階扭轉(zhuǎn)固有頻率存在下降的可能,導(dǎo)致與3Ω激振力產(chǎn)生共振,后對結(jié)構(gòu)進行檢查后,發(fā)現(xiàn)尾槳葉根部連接區(qū)因磨損導(dǎo)致夾板和柔性梁出現(xiàn)連接異常情況,為此中止試飛,查找起因。

4.3 測試鏈路異常產(chǎn)生的干擾

可以看出時頻信號變大的能量來自于d1高頻系數(shù)中,a6相似系數(shù)并無變化,因此判斷載荷變大為測試鏈路異常,監(jiān)控時可根據(jù)飛行測試需求和安全監(jiān)控要求決定是否繼續(xù)飛行,避免數(shù)據(jù)無效或無法繼續(xù)保障試飛的安全。

5 結(jié)語

利用小波分析對載荷信號特征提取,方便監(jiān)控人員實時對信號不同頻域的能量進行直觀監(jiān)控,判斷飛行狀態(tài),進行飛行特征分析。

排除測試系統(tǒng)對載荷信號的干擾,優(yōu)化數(shù)據(jù)特征,同時這也是對飛行數(shù)據(jù)的保護,實時掌控測試設(shè)備損毀情況,有效把握試飛進度,從根源上預(yù)防試飛后無數(shù)據(jù)可用的情況。

參考文獻

[1] 胡南,樂秀皤.多N值Db小波多分辨分解的電壓閃變檢測[J].江蘇電機工程,2010,(3).

[2] 顧文標,喻濺鑒,鄒靜,潘春蛟.基于飛行載荷分析的直升機動部件故障識別研究[A].第22屆全國直升機年會論文集[C].2010.

作者簡介:羅毅(1984-),男,四川射洪人,中國直升機設(shè)計研究所工程師,研究方向:信號處理。

(責(zé)任編輯:黃銀芳)

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