一种转速谱转速大小的随机性表征方法及系统技术方案

本申请公开了一种转速谱转速大小的随机性表征方法及系统，方法包括以下步骤：采集发动机的实测转速作为原始转速数据，并对所述原始转速数据进行预处理，得到处理后数据；基于所述处理后数据统计均值和幅值，并构建对数均值分布模型和幅值分布模型；对所述对数均值分布模型和所述幅值分布模型进行参数估计，得到参数估计结果；基于参数估计结果构建联合概率分布模型，并通过所述联合概率分布模型对所述转速谱转速大小进行表征

【技术实现步骤摘要】
一种转速谱转速大小的随机性表征方法及系统


[0001]本申请属于飞机发动机
，具体涉及一种转速谱转速大小的随机性表征方法及系统
。

技术介绍

[0002]飞机发动机实测转速谱通常具有较大的随机性，其中一方面表现在转速循环的均值与幅值的随机性
。
为了研究二者的概率分布，需要在统计的基础上，根据样本的分布大致推测总体的分布特征，然后基于样本对总体分布的参数进行估计，但通过对实测转速谱的均值与幅值的统计结果进行分析，发现在采用单峰分布模型对二者进行描述时，不能很好的描述原始样本的分布特征，这是由于实际统计结果中出现了双峰的特征，这就导致采用单峰分布模型进行描述偏差较大，因此建立了幅值与均值的双峰概率分布模型，同时由统计结果发现二者之间存在一定程度的负相关关系，为了能够更全面的表征转速大小的随机特征，需要建立幅值与均值的联合分布模型
。

技术实现思路

[0003]本申请旨在解决现有技术的不足，提出通过采用双峰分布模型，建立随机转速谱的幅值与均值的边缘概率分布模型，进而采用
Copula
函数建立二者之间的联合概率密度函数，来对转速谱的转速大小随机性进行表征
。
[0004]为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
[0005]一种转速谱转速大小的随机性表征方法，包括以下步骤：
[0006]采集发动机的实测转速作为原始转速数据，并对所述原始转速数据进行预处理，得到处理后数据；
[0007]基于所述处理后数据统计均值和幅值，并构建对数均值分布模型和幅值分布模型；
[0008]对所述对数均值分布模型和所述幅值分布模型进行参数估计，得到参数估计结果；
[0009]基于所述参数估计结果构建联合概率分布模型，并通过所述联合概率分布模型对所述转速谱转速大小进行表征
。
[0010]优选的，所述预处理的方法包括：
[0011]删除所述原始转速数据中的野点，得到第一数据；
[0012]设置小扰动阈值，基于所述小扰动阈值对所述第一数据进行规整，得到所述处理后数据
。
[0013]优选的，所述统计的方法包括：
[0014]提取所述处理后数据的峰谷值，得到峰谷值序列；
[0015]根据四点法原则判断所述峰谷值序列是否满足雨流计数条件；
[0016]若满足所述雨流计数条件，则进行雨流计数循环，得到所述均值和所述幅值
。
[0017]优选的，所述均值分布模型的构建方法包括：
[0018]采用双峰正态分布构建所述对数均值分布模型：
[0019][0020]其中，
p
表示第一个峰的权重，
μ
i
，
σ
i
(i
＝1，
2)
表示第
i
个峰的分布参数，
f
i
(i
＝1，
2)
代表第
i
个子分布
。
[0021]优选的，所述幅值分布模型的构建方法包括：
[0022]采用双峰威布尔分布构建所述幅值分布模型：
[0023][0024]其中，
p
表示第一个峰的权重，
a
i
，
b
i
(i
＝1，
2)
表示第
i
个峰的分布参数，
f
i
(i
＝1，
2)
代表第
i
个子分布
。
[0025]优选的，所述参数估计的方法包括：
[0026]采用
ECM
算法对所述对数均值分布模型进行参数估计，得到所述参数估计结果；
[0027]采用
ECM
算法对所述幅值分布模型进行参数估计，得到所述参数估计结果
。
[0028]优选的，所述联合概率分布模型的构建方法包括：
[0029]基于所述参数估计结果构建概率密度函数和累积概率分布函数；
[0030]基于所述概率密度函数和所述累积概率分布函数，利用
Frank Copula
函数构建联合分布函数；
[0031]将所述均值和和所述幅值分别转换为均值累积概率值和幅值累积概率值；
[0032]基于所述均值累积概率值和所述幅值累积概率值，采用极大似然估计法对所述
Frank Copula
函数进行参数估计，得到参数估计值；
[0033]将所述参数估计值输入至所述联合分布函数中，得到所述联合概率分布模型
。
[0034]本申请还提供了一种转速谱转速大小的随机性表征系统，包括：数据处理模块
、
第一模型构建模块
、
参数估计模块和第二模型构建模块；
[0035]所述数据处理模块用于采集发动机转速的原始转速数据，并对所述原始转速数据进行预处理，得到处理后数据；
[0036]所述第一模型构建模块用于基于所述处理后数据统计均值和幅值，并构建对数均值分布模型和幅值分布模型；
[0037]所述参数估计模块用于对所述对数均值分布模型和所述幅值分布模型进行参数估计，得到参数估计结果；
[0038]所述第二模型构建模块用于基于所述参数估计结果构建联合概率分布模型，并通过所述联合概率分布模型对所述转速谱转速大小进行表征
。
[0039]与现有技术相比，本申请的有益效果为：
[0040]本申请针对飞机发动机转速谱的随机性表征问题，提取其中的转速大小这一特征参数，从该特征参数出发，经过统计分析发现其呈现双峰分布特征，由此建立了基于双峰分
布的转速谱幅值与均值的概率分布模型，并考虑到幅值与均值之间的相关性，采用
Frank Copula
函数建立了二者的联合分布模型
。
本申请可以解决以往采用单峰分布模型描述飞机发动机转速谱转速大小随机性偏差较大的问题
。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0042]图1为本申请实施例的方法流程示意图；
[0043]图2为本申请实施例的数据规整前后对比图；
[0044]图3为本申请实施例的四点法计数峰谷排列方法示意图；
[0045]图4为本申请实施例的转速谱雨流计数结果示意图；
[0046]图5为本申请实施例的统计结果分布直方图；
[0047]图6为本申请实施例的均值双峰正态分布拟合结果示意图；
[0048]图7为本申请实施例的幅值双峰威布尔分布拟合结果示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种转速谱转速大小的随机性表征方法，其特征在于，包括以下步骤：采集发动机的实测转速作为原始转速数据，并对所述原始转速数据进行预处理，得到处理后数据；基于所述处理后数据统计均值和幅值，并构建对数均值分布模型和幅值分布模型；对所述对数均值分布模型和所述幅值分布模型进行参数估计，得到参数估计结果；基于所述参数估计结果构建联合概率分布模型，并通过所述联合概率分布模型对所述转速谱转速大小进行表征
。2.
根据权利要求1所述一种转速谱转速大小的随机性表征方法，其特征在于，所述预处理的方法包括：删除所述原始转速数据中的野点，得到第一数据；设置小扰动阈值，基于所述小扰动阈值对所述第一数据进行规整，得到所述处理后数据
。3.
根据权利要求1所述一种转速谱转速大小的随机性表征方法，其特征在于，所述统计的方法包括：提取所述处理后数据的峰谷值，得到峰谷值序列；根据四点法原则判断所述峰谷值序列是否满足雨流计数条件；若满足所述雨流计数条件，则进行雨流计数循环，得到所述均值和所述幅值
。4.
根据权利要求1所述一种转速谱转速大小的随机性表征方法，其特征在于，所述均值分布模型的构建方法包括：采用双峰正态分布构建所述对数均值分布模型：其中，
p
表示第一个峰的权重，
μ
i
，
σ
i
(i
＝1，
2)
表示第
i
个峰的分布参数，
f
i
(i
＝1，
2)
代表第
i
个子分布
。5.
根据权利要求1所述一种转速谱转速大小的随机性表征方法，其特征在于，所述幅值分布模型的构建方法包括：采用双峰威布尔分布构建所述幅值分布模型：其中，
p
表示第一个峰的权重，
a
i
，
b
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺小帆，李晨迪，范天宇，孙燕涛，张生良，付志忠，纪鹏飞，
申请(专利权)人：中国人民解放军，
类型：发明
国别省市：