10.13465/j.cnki.jvs.2015.03.005
奇异谱分解在超声速无人机声振试验数据处理中的应用
将相空间重构和奇异谱分解相结合对受强气动噪声影响的超声速飞行器测试数据进行滤波,以实现对于试验参数的精确识别。首先通过数值仿真论证该方法的可行性,然后针对某型超声速无人机的声振试验对试验采集数据进行相空间重构,并对重构后的轨迹矩阵进行奇异值分解,得到反映真实信号信息的信号子空间和反映噪声信息的噪声子空间。通过定义奇异值差分谱这一指标来判定真实信号信息子空间维数,并针对现有最大差分谱理论缺陷提出了优选差分谱峰值理论,利用奇异谱分解的逆过程对真实信号进行重构。重构结果表明,该方法适用于超声速飞行下的飞行器声振试验数据处理,为超声速飞行器飞行状态的精确描述提供了良好的思路。
相空间重构、奇异值分解、超声速、声振试验、信号滤波
TB53(声学工程)
国家高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域资助项目20126102130004
2015-03-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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