一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法技术

本发明专利技术属于信号校准技术领域，具体涉及一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法，在对航空发动机电子控制器信号进行均值滤波采集后，生成了一定规模的数据集，在分析某些环境因素影响性相关性分析后，选取了主要影响因素作为特征参数，采用神经网络模型构建了影响因素与采集信号间的非线性关系，并将模型移植到嵌入式采集装置中，解决了航空发动机电子控制器信号高精度实时采集问题。制器信号高精度实时采集问题。制器信号高精度实时采集问题。

【技术实现步骤摘要】
一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法


[0001]本专利技术属于信号校准
，具体涉及一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法。

技术介绍

[0002]在航空发动机的全权限数字电子控制(FADEC)系统中，数控系统的输入信号的采集与处理主要由特定的嵌入式装置完成。FADEC系统中的信号采集系统在采集发动机高压转子转速、发动机进口温度、涡轮后压力、发动机附件机匣振动等信号时，或多或少被环境中热环境、发动机电子控制器的采样电路等影响；若不能及时削弱或消除干扰成份，干扰会在后续的计算处理过程中被放大，影响航空发动机的控制精度，甚至危及航空发动机的安全运行。为了使发动机控制系统能够得到精确地信号，必须对所采集的航空发动机电子控制器信号进行校准处理。
[0003]针对机载环境下信号高精度、强实时采集的问题，欧美航空先进国家通过多种技术途径提升信号处理性能，极大促进了该专业的发展，随着高性能发动机和相关FADEC的不断研制，各种研究向更深、更广范围不断发展。除了嵌入式采集装置硬件性能上不断提升，也从信号处理技术入手，实现航空发动机电子控制器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法，用于高精度实时采集航空发动机电子控制器信号，其特征在于,包括如下步骤：S1.采集基于均值滤波后的电子控制器的信号；所述均值滤波用于对所述电子控制器的原始信号进行噪声抑制，使得所采集的信号数据更加平滑；S2.对电子控制器信号可能造成影响的变量进行相关性分析，采用皮尔逊相关系数r作为变量间相关程度的评定依据，提取可能造成影响的变量中的主要特征参数；S3.以原始采集信号和提取的主要特征参数作为输入U，以采集信号目标真实值为输出Y，生成包含训练集和测试集的数据集，构建并训练符合采集精度要求的神经网络模型，对电子控制器的信号进行校准；S4.基于所述神经网络模型的参数在嵌入式环境下实现的所述神经网络模型，完成对所述电子控制器信号的实时采集。2.根据权利要求1所述的一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法，其特征在于,所述S3中所述神经网络为具有单个隐藏层的前馈神经网络，所述神经网络的训练步骤如下：S31.数据集归一化；S32.设置单隐藏层神经网络初始化参数，网络初始化参数包括网络神经元数；S33.设置训练目标，导入训练集数据进行网络训练；S34.导入测试集数据，对步骤S33训练得到的神经网络模型进行测试是否达到预期精度要求，若满足则保存神经网络模型，若不满足则重复步骤S32以及S33直至得到满足精度要求的神经网络模型。3.根据权利要求2所述的一种航空发动机电子控制器信号采集校准方法，其特征在于,所述S4具体包...

【专利技术属性】
技术研发人员：余传恒，喻鸣，白洁，马振华，孙发，窦雨晨，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：