时频特性（共4篇）
时频特性 篇1
0概述
进气噪声在发动机总噪声中占有重要分量,对小型高速机和大型增压机而言,其进气噪声有时比发动机的燃烧噪声和机械噪声还要高出5 dB(A)[1]。在针对发动机进气噪声特性的研究中,传统的频谱分析方法适用于稳态信号,但其无法揭示发动机加速过程中进气噪声主要频率成分随转速变化的特性。S变换是一种有效的时频分析方法,继承和发展了短时傅立叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)的局部化思想,引入了宽度随频率反向变化的高斯窗,可以克服CWT和STFT的不足,具有较好的时频分辨率和时频聚焦特性,适于处理非平稳信号,目前已开始应用于电力[2]、地震[3]、医学、机械[4]等领域。
本文将S变换时频分析技术应用于内燃机瞬态工况噪声信号处理领域,通过对进气噪声信号进行时频分析处理,分析发动机加速过程中,进气噪声信号能量在时频域内的分布规律,及其主要频率成分随转速和时间的变化特性,重点研究发动机转速对进气噪声的影响及相互关系。
1S变换基本原理[5]
1.1从STFT到S变换
设信号x(t)∈L2(R)空间,g(t)为窗函数,信号的短时傅立叶变换为
undefined (1)
式中,τ为时移参数,控制窗函数位置。
令undefined,undefined
则undefined
信号的S变换为
undefined
S变换是采用高斯窗函数的特殊短时傅立叶变换,窗口宽度随频率反向变化,低频段时窗较宽,可获得较高的频率分辨率,高频段时窗较窄,可获得较高的时间分辨率。从而克服了STFT窗口形状固定,时频分辨率不能调节的缺陷。
1.2从CWT到S变换
设ψ(t)为母小波函数,信号x(t)的连续小波变换为undefined (2)
式中,a、τ分别为尺度参数和时移参数。
令undefined
undefined
信号的S变换为
undefined
比较式(3)和式(4)发现,S变换比连续小波变换多了一个相位项exp(-i2πfτ),因此可看成是对连续小波变换的一种相位修正,解决了小波变换相位局部化问题。
2加速过程进气噪声S变换仿真试验
根据发动机工作原理,其周期性进气噪声主要为低频成分,且频率为
undefined (5)
式中,n为转速;z为气缸数;τ为冲程数;v为简谐次数,v=1为基频。根据式(5)计算,当发动机转速线性稳定增加时,对应的进气噪声主要频率成分也应该呈线性稳定增加趋势。因此,为验证S变换对发动机加速过程进气噪声主要频率成分的识别能力,构造1个嵌入随机噪声的线性调频信号,如图1a所示,其频率为0.1～0.5 Hz,信噪比为12 dB,模拟加速过程进气噪声主要频率成分随转速或时间的变化情况。
采用S变换对仿真信号进行时频分析,结果如图1b所示,S变换之后,含噪的线性调频信号可以获得较好的时频表示,而且其时频分辨率随着频率发生变化。因此,采用S变换对发动机加速过程进气噪声进行时频分析处理是可行的。
3内燃机加速过程进气噪声时频特性分析
3.1进气噪声测试
试验在半消声室内的发动机台架上进行,试验用发动机为四缸四冲程汽油机,试验时,发动机安装空滤器,将排气噪声引出室外。发动机运行工况为:半载荷(70 N·m),档位为2档,节气门全开,转速从1 260 r/min线性稳定增加到5 550 r/min。
转速和噪声测试用仪器为丹麦B&K公司的PULSE3560C多通道测试系统。测试时,转速传感器对准测功机测速齿轮的齿顶或齿槽,间隙为2～3 mm,传声器轴线与空滤器进气口轴线呈45°,且距离为100 mm。
根据发动机进气噪声产生机理并结合信号频谱分析结果发现,发动机进气噪声主要为1 000 Hz以下的中低频成分。根据Nyquist采样定理,为避免频谱混叠,信号采样频率必须大于其最高频率的2倍。对本试验而言,由于发动机加速过程时间较长,噪声信号采样频率设置过高,将会导致采集的数据量过大,需要较大的存储空间和较长的运算时间。因此,在节约计算成本,提高运算效率,并综合考虑采集信号数据质量及实际分析要求的情况下,本文中噪声信号采样频率设为4 096 Hz。分析结果表明,该采样频率满足进气噪声低频部分的分析要求。
3.2进气噪声S变换结果分析
图2为发动机加速过程的进气噪声时域波形,信号持续时间为73.2 s,数据长度为300 k。观察信号幅值可发现:当发动机转速低于2 200 r/min时,随着转速的升高,进气噪声信号幅值反而降低;当转速高于2 200 r/min时,噪声信号幅值随转速的升高而增大,尤其是当转速高于5 100 r/min时,其增加趋势更为明显。
图3为发动机加速过程中的转速变化及进气噪声基频曲线。根据进气噪声产生机理,试验用发动机进气噪声基频等于转动基频的2倍。因此,各转速段对应进气噪声主要频率范围分别为42～48 Hz、48～58 Hz、58～75 Hz、75～87 Hz、87～110 Hz、110～120 Hz、120～150 Hz、150～160 Hz、160～170 Hz以及170～185 Hz。
采用S变换分别对各数据段进行时频分析,结果如图4所示。图中,图片亮度反映信号在对应时间和频率处的能量大小,亮度越大表示信号能量越大,噪声信号的时频表示反映了信号能量在整个时频域内的分布规律。
图4a～图4c所示分别为前3个数据段的S变换结果。从图中可以看出:3个数据段的信号能量都比较集中,主要分布在42～48 Hz、48～58 Hz以及58～75 Hz线性调频带附近。比较图4a、图4b以及图4c发现,随着发动机转速的升高,时频相平面上颜色比较鲜亮的线性调频带颜色逐渐变淡,对应的噪声信号幅值和能量逐渐减小,当发动机转速升高到2 200 r/min (20 s附近)时,线性调频带出现了间断,信号幅值和能量达到最小,此分析结果与图2分析结果一致。进一步分析发现,3个线性调频带与图3b中1 260～2 250 r/min转速段内的进气噪声基频曲线一致,这说明在此转速范围内,发动机进气噪声主要以基频为主。
图4d～图4g所示分别为第4、第5、第6以及第7个数据段的S变换结果。与前3个数据段相比,这4个数据段信号频率成分更丰富,能量分布也更广泛。信号能量不仅集中在75～87 Hz、87～110 Hz、110～120 Hz以及120～150 Hz的线性调频带附近,而且在其它频带也随机分布着一些频率成分,尤其在第6和第7个数据段,其能量分布最为广泛,信号能量不仅分布在线性调频带上方(如图4d和图4e所示),在调频带下方也分布着一些较低的频率成分,其幅值相对较小。分析结果说明,随着发动机转速的升高,进气噪声信号能量分布越来越广泛,频率成分也越来越丰富。
图4h～图4j所示分别为第8、第9以及第10个数据段的S变换结果。与第6和第7个数据段相比,虽然此时信号频率成分也比较丰富,但是其能量却相对比较集中,主要分布在150～160 Hz、160～170 Hz以及170～185 Hz的线性调频带附近。调频带下方虽然也分布着一些频率成分,但是其幅值相对较小,频率成分也不及图4f和图4g丰富。此外,比较图4h、图4i以及图4j中各线性调频带颜色发现,随着发动机转速的升高,线性调频带颜色逐渐变亮,对应的噪声信号幅值和能量逐渐增大,尤其是当发动机转速超过5 100 r/min(68 s)时,其增加趋势更为明显,此分析结果与上述图2分析结果也是一致的。
综合观察图4a～图4j,连接各线性调频带的起始频率和终止频率,如图中虚线所示。分析发现,各线性调频带与图3b中各转速段内的进气噪声基频曲线基本一致。这说明在发动机转速从1 260 r/min稳定增加到5 550 r/min的整个过程中,其进气噪声主要以基频为主,尤其是在1 260～2 250 /min的中低转速段,噪声信号能量几乎全部集中在由基频构成的线性调频带附近。随着发动机转速的升高,如图4d～图4j所示,信号的幅值和能量逐渐增大,同时,其能量分布及频率成分也愈加广泛丰富,但是大部分能量还是集中在由基频构成的线性调频带附近。在线性调频带的上方也分布着一些较高的频率成分,其幅值相对较小,这主要是由进气噪声基频的高次谐波分量引起。
4结论
(1) 发动机进气噪声是与其转速密切相关的非稳态信号,随着发动机转速的变化,进气噪声主要频率成分也随之发生变化。
(2) S变换是一种有效的时频分析方法,采用S变换对发动机加速过程进气噪声进行时频分析,可以较好地分析进气噪声信号的能量在时频域内的分布规律,以及其主要频率成分随转速和时间的变化特性,研究转速对进气噪声的影响规律。
(3) 对试验用发动机加速过程进气噪声进行时频分析的结果表明:当转速从1 260 r/min线性稳定增加到5 550 r/min时,进气噪声主要以基频为主,尤其是在1 260～2 250 r/min低转速段,噪声信号能量几乎全部集中在由基频构成的线性调频带附近。随着发动机转速的升高,噪声信号的幅值和能量逐渐增大,能量分布越来越广泛,频率成分也越来越丰富,但是,信号能量还是在以基频构成的线性调频带附近最为突出。高转速时,线性调频带的上方分布着一些较高的频率成分,其幅值相对较小,主要由进气噪声基频的高次谐波分量引起。
参考文献
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时频特性 篇2
内燃机噪声信号为典型的非平稳时变信号,其频率成分十分复杂。传统的频谱分析方法难以对其进行时域局部化分析,无法全面地揭示非平稳噪声信号频率成分的时变特性。基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT) 的时频分析方法是一种自适应的非线性非平稳信号时频分析方法,该方法被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破[1]。其实质是对非平稳信号进行平稳化处理,将信号中不同尺度的波动或趋势等级逐级分解开来,产生具有不同特征尺度的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)[2],然后分别对每个IMF分量进行HHT变换,并组合形成信号的时频谱图。与短时傅立叶变换、小波变换以及Wigner-Ville分布相比,基于EMD和HHT的时频分析方法不受Heisenberg测不准原理约束,可以同时具有较好的时域和频域分辨率,并且可以从根本上消除多组分信号的交叉干扰项。目前,该方法已经应用于海洋学[3]、地球物理学、生物医学[4]以及故障诊断等[5,6]领域。
本文将EMD分解方法和HHT变换技术应用于内燃机噪声信号处理领域,通过对内燃机顶部噪声信号进行EMD分解,得到多个具有不同频率的本征模态函数分量,分别对各分量进行HHT变换,分析其幅值和频率随时间变化的特性,并结合内燃机的结构和噪声辐射机理,分析各分量产生原因,识别噪声源。
1 EMD和HHT的基本原理与方法
1.1 EMD基本原理与方法
1.1.1 本征模态函数(IMF)定义
本征模态函数必须满足的条件:(1)在整个数据长度,极值点和过零点的数目必须相等或至多相差一个;(2)在任意数据点,由局部极大值点构成的包络线和局部极小值点构成的包络线的平均值必须为零[1]。
本征模态函数是基于信号局部特征自适应得到的,表征数据的内在的波动模式,体现信号固有的、真实的物理意义[2]。本征模态函数可以是线性的,也可以是非线性的,可以是幅值调制的,也可以是频率调制的,在任意时刻,每个本征模态函数都会存在唯一的非负频率成分。
1.1.2 EMD方法[1]
EMD方法基于两个假设:(1)任何复杂的数据或信号都是由具有不同特征时间尺度的简单本征模态函数组成;(2)任何两个本征模态函数之间是相互独立的,一个信号可以包含许多个本征模态函数,如果各模态之间相互重叠,便形成复合信号。
对实信号x(t),其EMD分解过程为
(1) 确定数据序列x(t)所有的极大值点和极小值点,采用三次样条插值函数分别对其拟合,形成数据的上、下包络线,计算上、下包络线的均值,求出原数据序列和包络均值的差值h1。
(2) 判断h1是否满足IMF条件,如果不满足,则对其重复上述过程,直到第k次的h1k是本征模态函数,即c1=h1k,c1为从原始数据中提取出来的第一个本征模态函数,代表信号的最高频率成分。
(3)计算原数据序列与第1个本征模态函数c1的差值r1,对新数据序列r1重复上述筛分步骤,即可筛选出信号的其它IMF。直至剩余的r不能再分解。
(4)原数据序列最终可表示为
undefined
式中,rn为残余项,代表信号的平均趋势;各IMF分量c1, c2,…,cn分别包含了信号从高到低不同频率段的成分。
2.2 HHT时频分析方法
对式(1)中的本征模态函数进行Hilbert变换,则有
undefined
式中,P为柯西主分量。
ci(t)的瞬时幅值和瞬时相位为
undefined
其瞬时频率定义为
undefined
忽略残余项rn,原信号x(t)可表示为
undefined
式中,ai(t)和wi(t)是时间t的变量,可构成时间、频率、幅值的三维时频谱图。
2 仿真算例
实测的噪声信号包含燃烧噪声、活塞敲击噪声、进排气门落座噪声以及齿轮噪声等多种噪声。为验证EMD分解方法和HHT变换技术对复杂噪声信号的分解和时频分析能力,进行了仿真试验。
仿真信号由3个非线性的调频调幅信号和1个白噪声信号叠加而成。3个调频调幅信号分别代表3种不同的噪声源成分,其基频分别为15、30、120 Hz,调制频率分别为15、30、60 Hz。对仿真信号进行EMD分解,得到7个IMF分量,如图1所示。 其中,分量IMF1 对应白噪声信号,分量IMF2、IMF3、IMF4分别与基频为120、30、15 Hz的调频调幅信号相对应,其余IMF分量则为一些低频的缓慢波动,幅值相对较小,对后续分析影响不大,可忽略不计。分别对分量IMF2、IMF3以及IMF4进行HHT变换,并组合形成其时频分析谱,如图2所示。经过HHT变换,3个调频调幅信号均获得了较好的时频表示。
根据以上仿真分析,EMD分解具有把复杂信号中蕴涵的各种本征波动模式分解出来的功能,通过EMD分解,可以获知仿真信号的组分,各组分的幅值大小、周期变化及相位特性。而对信号EMD分解结果进行HHT变换,则可同时获得信号的幅值和频率随时间变化的特性。采用EMD分解方法和HHT变换技术对内燃机噪声信号进行分解和时频分析是可行的。
3 基于EMD和HHT的内燃机噪声信号时频特性分析
3.1 噪声信号的采集及预处理
试验在发动机台架上进行,试验用机为6缸四冲程增压柴油机。试验时,发动机运行工况为满负荷2 200 r/min,噪声测点布置在发动机顶部。测试用仪器为丹麦B&K公司的PULSE3560C多通道测试系统。根据Nyquist采样定理,为避免频谱混叠,信号采样频率必须大于其最高频率的2倍。内燃机噪声信号为宽频谱信号,频率范围为0～20 kHz,其采样频率至少为40 kHz。因此,在PULSE系统数据记录仪参数设置时,将频率范围设为25.6 kHz,对应信号采样频率为65.536 kHz。
根据EMD分解基本原理,若直接对采集的噪声信号进行EMD分解,由于其频带较宽,势必会增加EMD分解的层数和计算量,使得分解的时效性下降,而且过多的分解使得边界效应误差不断累积,严重时甚至会使EMD分解失去实际的物理意义。因此,对噪声信号进行EMD分解时,可对其进行适当的预处理。
小波包分解是一种较好的时频局域化分析方法,对信号进行小波包逐层分解,可以实现信号频带的多层次划分,而根据分析信号特征选择相应频带并对其进行重构则可实现信号的自适应滤波。图3a为采集的噪声信号,采用db10小波基对信号进行4层小波包分解和系数重构,可得到16个子带信号,子带宽度均为2 048 Hz。计算分析各子带信号的能量百分比发现,噪声信号能量主要集中在子带0～子带3,其余子带对信号贡献量很小,可以忽略不计。因此,为减少后续EMD分解过程中的计算量和分解层数以及累积边界效应对信号分析的影响,在对小波包分解系数进行重构时,仅选择子带0～子带3进行重构,实现噪声信号的低通滤波,滤波后噪声信号的频率范围为0～8 192 Hz,其时域波形见图3b。
3.2 噪声信号EMD分解和HHT变换
对滤波后的噪声信号进行EMD分解,结果如图4所示。其中,IMF1～IMF8为本征模态函数,R8为残余分量。观察信号幅值和时间尺度发现:由EMD分解得到的IMF分量均具有一定的调频调幅特性,而且随着IMF阶数的增加,其对应信号的特征时间尺度依次增大,中心频率逐渐降低。此外,根据文献[1],EMD方法分解得到的IMF分量的正交性指标可以定义为
undefined
式中,T为信号总长度。
采用式(3)计算分量IMF1～IMF8的正交性指标后发现:各IMF分量的正交性指标值约为2.8 %(<5.0 %),基本满足正交性要求。因此可认为噪声信号EMD分解过程中没有产生虚假的谐波成分,各IMF分量都具有一定的物理和实际意义,为内燃机的1个主要噪声源成分。
图4中,IMF1为从噪声信号中提取出的第1个IMF分量,主要包含信号中的高频成份。直接对IMF1进行HHT变换发现:IMF1频带较宽,频率成份比较丰富,体现不出噪声信号的局部特征。小波包分解可以对信号频带进行多层次划分。对IMF1分量进行小波包分解,并根据Shannon熵准则计算其最优小波包树发现,第3层第1个节点系数和第3层第2个节点系数对分量的能量权重较大。分别对节点(3,0)和节点(3,1)进行系数重构,将重构后的时间序列作为IMF1的子分量,分别记作IMF1-1和IMF1-2。对IMF1-1和IMF1-2进行HHT变换,结果分别如图5a和图5b所示。观察发现:IMF1-1 和IMF1-2是2个频率随时间波动的分量,分量IMF1-1频率较高,中心频率为6 000 Hz,频率波动范围为4 000～8 000 Hz,主要是由发动机缸内燃烧噪声引起;分量IMF1-2的中心频率为3 000 Hz,频率波动范围为2 000～4 000 Hz,主要是由气缸盖罩等辐射的机械噪声引起。
图5c为分量IMF2的HHT变换结果。分量IMF2具有明显的调频调幅特性,中心频率为3 000 Hz,频率波动范围为2 000～4 000 Hz,是由气缸盖罩辐射的机械噪声引起。
图5d为分量IMF3的HHT变换结果。与分量IMF1和IMF2相比,分量IMF3频带较窄,仅包含一个中心频率为920 Hz的频率波动分量。对试验用发动机而言,机体前端正时齿轮噪声是发动机最大的噪声源。试验时,噪声测点位置靠近发动机前端,因此,测试结果受正时齿轮噪声影响比较显著。根据正时齿轮噪声产生机理,其主要频率为:f0=nz/60,其中,n为发动机转速,z为正时齿轮齿数。试验用发动机为6缸四冲程柴油机,正时齿轮齿数为25,转速为2 200 r/min时,其转动基频为37 Hz,对应的正时齿轮噪声主要频率为917 Hz,基本上等于IMF3分量的中心频率。因此可以认为,分量IMF3主要是由正时齿轮噪声引起。
图5e和图5f分别为分量IMF4、IMF5、IMF6和分量IMF7、IMF8的HHT时频分析结果。与分量IMF3类似,分量IMF4、IMF5、IMF6、IMF7以及IMF8均为窄带信号,而且都具有调频调幅特性。其中,分量IMF4、IMF5、IMF6的中心频率分别为440、330、220 Hz,基本上与发动机的12、9、6倍转动基频相对应,即分别对应于发动机的12、9、6阶3个主谐次;分量IMF7和IMF8的中心频率分别为110、37 Hz,分别对应于发动机的3阶主谐次和转动基频。气门机构噪声、进气噪声以及燃烧噪声是内燃机顶部3个重要噪声源。内燃机工作过程中,由于气门间隙的存在,气门在开启和关闭的瞬间,气门与气门座之间会发生大面积撞击,从而产生气门落座噪声。进气噪声主要是由周期性进气噪声,进气管中压力脉动引起的气柱共振噪声,以及进气门通道截面处的涡流噪声引起。根据内燃机噪声辐射机理,气门落座噪声和周期性进气噪声的主要频率为:f0=nz / 30τ,其中,z为气缸数目,τ为冲程数。对试验用发动机,其发火频率、气门落座噪声主要频率以及周期性进气噪声基频均为110 Hz。因此可以推断,分量IMF7主要是由发动机气门落座噪声、进气噪声以及燃烧噪声低频部分引起。
4 结论
(1) EMD分解具有把复杂信号中蕴涵的各种本征波动模式分解出来的功能,通过EMD分解,可以获知信号的组分,各组分的幅值大小、周期变化及相位特性。对信号EMD分解结果进行HHT变换,则可同时获得信号的幅值和频率随时间变化的特性。采用EMD方法和HHT变换技术对内燃机噪声信号进行分解和时频分析是可行的。
(2) 采用EMD方法、小波包分解以及HHT变换技术对内燃机顶部噪声信号进行分解和时频分析。结果表明,内燃机顶部噪声信号十分复杂,主要包含9个具有调频调幅特性的本征模态函数分量,其中心频率分别为6 000、3 000、3000、920、440、330、220、110、37 Hz,基本上与发动机的12、9、6、3阶等主谐次相对应,主要是由发动机燃烧噪声、气缸盖罩噪声、正时齿轮噪声、气门落座噪声以及进气噪声等引起。
摘要：简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本原理与方法。设计仿真试验,验证经验模态分解方法和Hilbert-Huang变换技术对复杂信号的分解和时频分析能力。以某6缸发动机为研究对象,采用小波包分解方法对噪声信号进行滤波预处理,并对滤波后信号进行经验模态分解,得到多个具有不同频率的本征模态函数分量,分别对各分量进行希尔伯特黄变换,分析其幅值和频率随时间变化的特性,结合内燃机结构声辐射机理,分析各分量产生原因,识别噪声源。研究结果表明:经验模态分解方法和Hilbert-Huang变换技术适于分析内燃机噪声信号。
关键词：内燃机,噪声,经验模态分解,Hilbert-Huang变换,时频分析
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弹道终点效能时频测量方法分析 篇3
弹药飞行终点效能包括射击效能、末弹道和毁伤效能等综合效能。终点效能测量是对弹药飞行全弹道的终点性能的全面检验, 是衡量弹药、武器精度性能检测的重要参数, 也是检测武器弹药打击效果的重要评估手段。同时, 随着智能弹药发展, 末端弹道修正性能评价受到重点关注。
一般落点测量多采用人工观测的方法实现。但其仅能观测落地点位置, 对落地的精确时间、弹药落地点速度和入射角度等都无法实现观测。随着武器弹药的发展, 特别是精确制导武器、末敏寻的武器和子母弹武器等弹药的出现, 终点弹道多参数测量越来越受到重视, 其多参数综合检测构成了评估弹药终点弹道效能评估的主要手段。
终点弹道测量具有如下特点:
(1) 测量距离远:测试设备位于发射阵地, 距离弹药落点斜距大于25 km, 此外弹药目标的RCS一般都很小, 需要作用距离远的测量设备;
(2) 测量精度高:终点效应检测要求测量目标参数的精度高, 特别是要求较高精度的速度、角度精度, 以提高远距离的定位精度;
(3) 测量仰角低:终点弹道接近地面, 目标的远距离测量均为低仰角测量, 非常容易造成跟踪模糊与多径干扰;
(4) 测量精细化程度高:如弹丸起始加速段瞬时速度测量、靶场立靶密集度着靶速度测量、特种弹侵彻速度测量和爆炸点碎片非接触测量等, 要求测量时间精度在ms量级以内的瞬时速度。
1 传统测量方法分析
1.1 射击效能测试方法分析
射击效能测试传统方法多采用观测方法、人工寻找落点和数字方向盘定位等方法确定射击效果, 包括落点坐标、射击密集度、射击准确度和首群覆盖精度等。对于末制导弹药、末敏弹的射击效能, 通常采用实弹射击效果观察方法进行判定。
传统射击效能测量方法存在如下缺点: (1) 人工观测容易出现误差; (2) 人工观测反应时间慢; (3) 多目标、小目标无法观测定位; (4) 人工观测范围小, 容易发生漏测, 落弹回收率较低。
1.2 弹道末端性能测量分析
武器弹药弹道末端参数的精细化测量, 对装备研制、试验及鉴定都至关重要。诸如靶场立靶密集度着靶速度测量、特种弹侵彻速度测量和爆炸点碎片非接触测量等方面。
对于立靶密集度和着靶瞬时速度测量, 现在的测量方法是在立靶前加声音传感器或区截装置, 测量弹丸飞过时的速度。这种方法由于弹丸飞行轨迹的不确定性, 不能确保数据可靠性, 精度较低。对弹药侵彻瞬时速度的测量, 现在无有效的测量手段。
1.3 毁伤效能测试方法分析
为确保获得可靠、有效的导弹、弹丸武器试验鉴定结论, 靶场一般均安排进行少量的实弹毁伤效应飞行试验, 其中破片速度是最重要的威力参数。准确测量、评定破片速度对客观评价导弹毁伤威力、改进武器研制具有重要意义。
目前对弹丸爆炸碎片测量主要有:封闭式圆筒爆破试验、高速摄影法和光幕靶网3种方法。
封闭式圆筒爆破试验方法由J.W.Kury等最先提出和使用。该方法通过测量爆炸冲击过载下金属圆筒的形变就可以对被试爆炸体进行一定的评估, 目前靶场试验中大多采用这种方法进行测试。但这种方法会由人为因素导致较大的判读误差, 不能满足大当量爆炸过程高精度、高分辨率的测量要求。
高速摄影法试验时, 在破片预定散布位置附近架设高速摄影设备。当战斗部即将解爆之前, 通过一定触发方法将摄影设备“唤醒”并开始记录。爆炸后查看并分析摄影设备所存记录, 给出该位置破片速度评定结论。该方法对动态爆破的多个破片识别难度较大, 对与预想弹道成大角度飞行的破片, 测试误差较大。在瞬态高温、高压和强冲击条件下摄取的脉冲X射线底片图像本身模糊、信噪比小, 人工判读的过程中, 不可避免地会引入一定程度的测量误差。此外由于测试环境恶劣, 布置位置难以确定, 极易造成设备损坏而增加使用成本。
光幕靶网方法采用多个光幕靶、数据采集仪和位置标识器进行破片测速的方法。光幕靶探测破片穿过的时刻, 数据采集仪记录波形并提取破片穿过光幕靶的时间, 位置标识器可以识别破片飞行的方向角度, 从而计算破片实际飞行的靶距。光幕靶网方法目前仍处于试验阶段, 未见有应用到实际靶场测试中的报道。该方法可以测出主要破片的速度和大小, 对弹丸毁伤效能评定有一定的参考价值, 但不能对整体的爆炸状况进行动态的观察, 而且当同时有多个破片进入光幕靶区域时, 很难进行准确的测试。
2 解决思路分析
2.1 终点效能测试参数
终点效能主要测试参数为:落点时间、精确落点位置、爆炸最大速度分布、智能弹药开仓时间、开仓高度和子母弹散布等。针对不同参数测量, 要采用不同测量方法。
2.2 实现特征点时间与瞬时速度测量
时频分析方法可以实现对目标信号时间—速度的超分辨, 当时间分辨率足够高时, 就可以得到目标瞬时速度信息, 相比传统方法具有优越性。时频分布可以同时表示信号的时域﹑频域特征, 时域的起始时间﹑终止时间和频率的大小全反映在时频域分布图中, 适合处理频率随时间变化的非平稳信号。由于高速运动目标雷达回波信号的数学模型为非平稳信号, 因此可以考虑采用时频分析方法。由于目标是高速运动的炮弹, 其相邻2个目标之间的差别很小, 造成多目标分辨困难, 短时傅里叶变换 (STFT) 具有良好的时间局部特性, 是一种实用的时频分析方法。
在连续波速度测量中, 可以在时间上成一维的速度像, 通过对速度时间图形的分析, 得到爆炸瞬时的最大速度分量、速度分布、碎片均匀性分析和大碎片测量等信息。飞行器着靶爆炸碎片测量图如图1所示。
由图1可看出着靶后弹片的速度时间分布, 还可看到较大碎片的速度下降痕迹等。
2.3 交汇测量弹丸落地点位置信息及散布
采用交汇测量的方式实现弹丸落点位置信息及散布测量, 如图2所示, 采用3部多普勒测量仪按一定方位布置, 其各自的作用区域相互交叠, 覆盖落区。
弹药沿弹道飞入落区上空, 三部多普勒测量仪同时测量弹药飞行的速度、距离, 根据布站位置, 可以确定自由空间任意一点的位置、速度和速度方向, 直到弹丸落地。通过数据融合计算, 即可得到弹丸落地前末弹道的弹道参数, 如位置、速度矢量和加速度矢量等, 完成弹药终点弹道的测量。
多普勒测量仪采用连续波体制, 可以获得很高的测速精度, 同时对地杂波干扰和多径效应具有一定抑制作用, 其效果已在多种低伸弹道测量中得到验证。此外, 多波束交汇还可以测量子母弹抛洒散布趋势, 精确定位弹丸落点等。对于目标高度, 可采用俯仰机械扫描的方法获得。在测试试验中, 根据试验需要, 1部或2部进行俯仰高度测量, 其余进行交汇地面测量, 即可实现瞬时速度、速度分布、时间、位置和位置分布等参数测量。
2.4 数据融合处理方法进行爆炸效能分布
3部多普勒测量仪数据分为不同角度方向的信息, 通过对实测弹丸爆炸测量数据的比对分析, 可以得到不同方向上速度分布的差异, 从而得到爆炸能量的方向性分布。单部多普勒测量仪可以测量相对多普勒测量仪前后2个方向的速度分布;如其中2部多普勒测量仪夹角为90°, 即可覆盖4个方向的速度分布;如多普勒测量仪之间彼此相差60°, 则可覆盖360°的方向。
2.5 弹丸效能分析数据库建模与综合评估方法
通过对各种标准弹丸的测量, 记录测量的结果, 形成标准弹药爆炸特性的模型数据库, 作为今后弹药爆炸的比对基准。
3 实现方案
多波束弹丸终点效能测试系统由3部多普勒测量仪组成, 每套多普勒测量仪包括射频单元、波束形成单元、并行中频单元、并行信号处理单元和数据处理单元, 多普勒测量仪组成框图如图3所示。多波束天线阵接收信号后, 由波束形成单元生成同时多波束信号, 送至后端并行中频单元和并行信号处理单元, 进行速度、距离测量, 再通过总线将结果数据送至数据处理单元进行处理;数据处理单元将测试数据汇总, 进行数据融合, 得到弹道终点效能。
4 结束语
文中的测量方法采用多台固定多波束测量仪组阵, 即可完成对终点效能的多项参数的综合测试, 具有多功能、高精度、多参数测量、单套设备简单和扩展性强等特点。既可单台设备独立完成单项参数测试工作, 也可多台设备组阵完成综合参数测试工作, 配置灵活。该方法可广泛用于弹药射击密集度和准确度测量、弹药爆炸毁伤效能测量、末敏弹药修正姿态测量、子弹药散布测量、落点定位以及弹道终点参数测量等领域, 特别适合综合靶场使用。
摘要：直接测量动态弹道终点效能具有一定的难度, 特别针对末敏弹等智能弹药, 涉及末端弹道参数测量、弹道落点定位与精确时间测量、毁伤效能测试等。通过对终点效能测量参数分析, 传统测量方法不能满足动态综合测量的需要, 提出了时频高分辨测量的方法, 采用多站交汇方式, 为弹道终点效能测量提供了技术解决途径, 并给出典型参数测量方法。
关键词：终点效能,末弹道,毁伤效能,时频分析
参考文献
[1]倪晋平, 田会, 杨雷.战斗部破片速度光幕靶测量方法研究[J].光学技术, 2008, 34 (1) :152-155.
[2]郎非.炸点目标在高帧频电视测量中的指标分析[J].光电工程, 2005, 32 (4) :5-9.
[3]傅常海, 黄柯棣, 张凤林, 等.导弹飞行试验破片速度测定方法及其误差修正模型研究[J].国防科技大学学报, 2008, 30 (2) :123-127.
时频特性 篇4
关键词：模型试验,单孔,爆破振动,胶结砂,HHT,时频特征
爆破振动测试的目的是获取与爆破相关的信息，!爆破振动信号分析则能够进一步了解和掌握爆破振动信号的传播特征和衰减特性[1,2,3]。针对爆破振动信号短时非平稳的特点，国内外学者提出了各种用于爆破振动信号的分析方法，如傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换[4,5,6]、Hilbert-Huang变换(HHT)[7,8]等。凌同华等[2]采用db8作为小波基函数对某地下矿采集的单段爆破震动信号开展小波包分析，得到单段爆破振动信号的频带能量分布特征。韩博等[4]针对电雷管的延期误差，采用小波变换时-能密度识别法识别煤矿岩巷掘进爆破的实际延期时间，并据此提出了爆破振动危害控制技术。张义平等[7]采用HHT分析法对爆破震动信号进行分析，将爆破振动信号能量定量地表示在时间-频率-能量分布的Hilbert能量谱图上，得到了爆破振动信号的时频特征。马芹永等[9]对多圈直眼微差爆破模型试验爆破振动信号的频谱特性开展了分析。赵明生等[10]通过小波分析和AOK时频分布相结合的方法分析了段药量对单孔爆破振动信号时频特性的影响。
目前，物理相似模型试验已成为研究大型岩土工程、地下工程的重要手段[11,12]。以地下工程常见的直墙半圆拱形硐室为原型，采用胶结砂作为相似材料开展爆破相似模型试验，监测爆破过程中相似模型试件顶面的爆破振动效应，并采用HHT法对爆破振动信号的时频特征进行分析，为地下工程爆破设计和围岩稳定评估提供参考。
1 单孔爆破相似模型试验设计
1.1 胶结砂相似模型制作
爆破相似模型试验采用地下工程常见的直墙半圆拱形结构，根据相似理论和试验装置的内部结构尺寸，选取几何相似系数为1∶25，应力相似系数为1∶36。原型硐室侧墙高度为1 380 mm，拱高为2 500 mm;对应的模型硐室侧墙高度为55 mm，拱高100 mm。选取砂∶水泥∶石膏∶水=1∶0.08∶0.05∶0.10(质量比)的胶结砂相似材料[13,14]制作相似模型，模型尺寸为长×宽×高为1 000 mm×1 000 mm×200 mm，水泥选用P.C 32.5级复合硅酸盐水泥。养护21 d后，开展单孔爆破相似模型试验;试验前测定相似材料的抗压强度为3.44 MPa，波速为2 105 m/s。
试验时，在模型洞室几何中心钻一直径为10mm，深11 cm的炮眼;并在炮眼内装1发8号电雷管，炮泥封堵。
在进行爆破相似模型试验之前，预先人工开挖一段距离5 cm模型洞室，以保证单孔爆破产生的爆破漏斗均在模型洞室内。
1.2 爆破振动测点布置
爆破振动效应是炸药爆炸产生的能量在岩石或胶结砂相似模型介质内传递引起的。模型试验爆破振动测试采用NUBOX-6016型爆破振动智能监测仪与TP3V-4.5三维速度传感器。该仪器最高采样率为200 KSPS(浮点模式下为50 KSPS)，测振范围为±30 cm/s。试验时爆破振动监测仪采样频率设为10 kHz，采集长度设为1 s。
在胶结砂相似模型试件顶面距炮眼中心200mm、300 mm和400 mm处分别布置3个爆破振动测点，如图1所示。为可靠地记录爆破振动信号，速度传感器必须与被测表面牢固地结合在一起[15]，试验时使用凡士林作为耦合剂将TP3V-4.5三维速度传感器固定在测点位置。
2 模型试验单孔爆破振动测试结果
爆后胶结砂相似模型见图2，在胶结砂相似模型顶面和侧边均未发现任何裂纹。3个测点峰值爆破振动速度统计结果见表1。测点1处3个方向爆破振动信号见图3。
可以看出，在爆破振动信号的3个方向峰值爆破振动速度中，竖向爆破振动效应最大，水平径向爆破振动效应次之，水平切向爆破振动效应较小。
3 爆破振动信号时频分析
3.1 爆破振动信号EMD分解
以测点1处3个方向爆破振动信号为例，采用HHT法[2,7,16]对胶结砂相似模型试验爆破振动信号的时频特性进行分析。首先，对爆破振动信号进行EMD分解，得到爆破振动信号的一系列频率自高至低排列的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)数据序列和1个余量，每个IMF分量分别对应于一个频带[17]，通过快速傅里叶变换(FFT)可得到各个IMF分量的频谱图。图4为测点1竖向爆破振动信号分解得到的11个IMF分量及其频谱图和1个余量。
通过MATLAB编程可计算爆破振动信号能量在各IMF分量中的分布情况。表2为测点1处3个方向爆破振动信号IMF分量能量分布及频率。
注:IMF1表示第1个IMF分量，E为IMF分量能量占爆破振动信号总能量的百分比(%)，f为IMF分量所在频带的平均频率(Hz)。
表2表明，爆破振动信号优势能量集中分布于几个特定的IMF分量中;水平径向集中分布于IMF2和IMF3;水平切向集中分布于IMF2、IMF3和IMF4;竖向则集中分布于IMF1、IMF2和IMF3。不同方向爆破振动信号各IMF分量对应的频带不同。结合各IMF分量对应的频带可知，水平径向爆破振动信号主振频率在280～320 Hz之间，水平切向爆破振动信号主振频率在240 Hz附近，竖向爆破振动信号主振频率在202～219 Hz之间。
3.2 单孔爆破振动信号时频分析
对爆破振动信号分解得到的每个IMF实施Hilbert变换，然后综合所有IMF分量的瞬时频谱即得到爆破振动信号的Hilbert时频谱。图5为3个方向爆破振动信号的Hilbert时频图。由爆破振动信号IMF分量能量分布及频率分析可知，爆破振动信号集中分布在1 000 Hz以下的频域范围内，因而图5中“频率”轴取0～1 000 Hz。
图5表明，HHT时频谱清晰地描述了爆破振动信号在时频谱的分布，将爆破振动信号的时域和频域都很好的局域化，表现出较好的局部化分析能力。HHT时频谱表明爆破振动信号在时域内分布则较为集中，在频域内分布广泛且不均匀。
Hilbert瞬时能量谱描述了爆破振动信号能量在时域内的分布情况[7,16]。由于试验仅采用单孔装药，爆破振动信号在时域内分布比较集中，且3个方向爆破振动信号在时域内的分布比较相似。图6为竖向爆破振动信号的Hilbert瞬时能量谱，单孔爆破振动信号能量集中分布在0.03～0.07 s时域内，谱线峰值对应于起爆时刻0.049 s。
Hilbert边际能量谱描述了爆破振动信号在频域内的分布情况[7,16]，图7为测点1处3个方向爆破振动信号的Hilbert边际能量谱。Hilbert边际能量谱的多个峰值分别对应于爆破振动信号的振动主频。
综合表2、图5和图7，发现单孔爆破振动信号频域成分较为丰富，但不同频率的爆破振动信号能量相差较大。爆破振动信号能量分布很广泛，但能量中心位于一定宽度的频带。对于测点1水平径向爆破振动信号能量中心位于111～312 Hz频带内，其主振频率为312 Hz;水平切向爆破振动信号能量中心位于171～323 Hz频带内，其主振频率为235Hz;竖向爆破振动信号能量中心位于128～209 Hz，其主振频率为209 Hz。
4 结论
(1)模型试验单孔爆破振动信号测试结果表明，在3个方向爆破振动信号中，竖向爆破振动效应最大，水平径向次之，水平切向最小。
(2)单孔爆破振动信号IMF分量能量分布分析表明，爆破振动信号优势能量集中分布在几个特定的IMF分量，IMF分量所对应的频带即为爆破振动主频所处的频带。
(3)HHT时频谱和Hilbert瞬时能量谱表明，单孔爆破振动信号集中分布在0.03～0.07 s时域内，谱线峰值对应于起爆时刻0.49 s。