随机声载荷时域信号仿真模型研究

利用航空发动机环行燃烧室噪声测试数据，采用时间序列自回归分析方法得到了燃烧室噪声及动压仿真模型ARMA（17，16），并用其对噪声时间历程数据进行了最佳预测。     

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.      

轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

表面热流可辨识性初步分析

表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义。从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数：基于表面热流频率参数的傅立叶数。此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法。     

基于传声器阵列的航空发动机噪声源识别研究

为了实现新一代发动机的噪声源识别技术,对于测试所得到的民用飞机发动机的整体噪声数据,通过部件噪声分解方法,将其分解到各个部件,并且认识当代民用飞机发动机噪声源的基本特征.开发出利用发动机整机噪声数据的噪声源识别系统,采用反卷积法将波束成型法的结果作为中间声源,从中获取所需要的声源信息,使得最终的结果更加准确.通过获取的发动机整机噪声数据,验证传声器阵列技术的可行性,并且证明了系统的可行性和有效性.     

尾缘锯齿结构的降噪物理机制实验

对比分析了常规尾缘翼型与锯齿尾缘翼型尾缘湍流流场的基本特征,并通过线阵列的方法测量了两种尾缘结构的噪声.结果表明:锯齿尾缘翼型尾缘湍流流场的湍流强度以及3个方向上的湍流强度都相比于常规尾缘翼型有显著减少,声场结果显示锯齿尾缘翼型对尾缘噪声有显著减小,对前缘噪声影响很小.锯齿结构加宽了尾迹区域并加快了大涡的破碎,产生了额外的马蹄涡,湍流脉动衰减率沿着流动方向变大.      

一种基于小波变换的天水线提取算法

文中提出了一种基于小波变换多尺度分解图像快速提取天水线的方法,不仅省去了一般图像特征提取之前的图像预处理及图像分割步骤,而且提取的天水线效果好,处理周期短,自适应性强,同时能够滤除噪声并保持目标细节。     

航空发动机测试信号噪声特性分析

在采集到的航空发动机测试信号中不可避免地混有噪声或干扰信号,讨论了利用频谱分析、滤波、小波分解、双谱估计、以及自相关分析等提取发动机信号噪声的方法,分析了发动机信号噪声的类型和特性。结果表明:发动机噪声主要是加性、低强度的连续频谱,在某几个频率成分上也分布着线状频谱。噪声中既有白噪声、又有非平稳的入侵色噪声。      

基于滑动滤波技术的激光陀螺评价方法

激光陀螺是一种以量化脉冲的形式输出角增量的数字传感器，量化误差如同白噪声一样影响着激光陀螺的测试精度。为了准确评价激光陀螺的性能，减少量化误差对激光陀螺测试数据的影响，本文应用滑动滤波技术对激光陀螺采样数据进行滤波处理，理论分析及实验结果表明，该方法有效地降低了量化噪声从而实现了对激光陀螺的准确评价。     

航空交流电机的电磁噪声分析

研究了航空电机定子径向振动模数，分析了电磁力波产生的原因，给出了径向电磁力波引起的振动及噪声的阶次，其值可由谐波磁场谱表求出。结合实例，分析了航空电机定转子激振力波阶次及电磁噪声的频率范围。