飞机颤振试飞:广义时频滤波降噪技术
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更新于2024-08-11
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"飞机颤振试飞试验信号的广义时频滤波 (2007年)"
在航空工程领域,颤振是一种关键的动态现象,它涉及到飞机在飞行中的稳定性。颤振是由于气动弹性效应导致的一种不稳定的振动,可能对飞机结构造成严重破坏。为了确保飞行安全,必须对飞机进行颤振试飞试验,以估算颤振模态参数,并据此预测颤振边界。
然而,颤振试飞试验中常常会遇到一个问题,即大气紊流等不可测的激励因素会产生大量噪声,这些噪声会混入线性扫频激励的响应信号中,降低信号的信噪比,从而影响模态参数的精确估计。传统的解决方法包括使用冲击激励以提升信噪比,或者对持续激励信号进行多次平均来减少噪声,但这些方法的效果有限。
论文中提出了一种创新的广义时频域滤波算法,该算法专注于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)的应用。FRFT能够对线性扫频激励及其响应信号进行广义时频分析,利用这类信号在分数阶傅里叶域内的聚焦特性,有效地从噪声中提取真实的响应信号,实现信噪分离。
与小波时频滤波相比,广义时频滤波算法具有一定的优势。小波滤波虽然也能利用时频聚焦去噪,但由于时频分辨率的限制,其去噪程度有限,而且容易受到端点效应的影响,计算量也相对较大。而FRFT则能提供更灵活的频率分辨率,适应性强,能够更有效地处理非平稳随机噪声。
论文详细介绍了该滤波算法的具体步骤,并通过仿真算例和实际试飞数据验证了算法的有效性。结果显示,该广义时频滤波方法显著提高了信号的信噪比,对颤振试飞试验数据的分析具有重要意义,有助于提高颤振模态参数的估计精度,从而更好地预测飞机的颤振边界,保障飞行安全。
这一研究对飞行器颤振分析和控制技术的发展具有推动作用,同时也为信号处理领域提供了新的思路和方法。对于航空工程师和研究人员来说,理解和应用这种广义时频滤波技术,可以提升颤振试飞试验的数据质量,进一步优化飞机的设计和性能评估。
2021-08-15 上传
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2021-05-22 上传
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2021-04-24 上传
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