1、探讨交流 Research&Discussion162023.1计算启动段、关机段峰值，计算稳定段有效值。步骤三：将计算的峰值、有效值整理到Excel中，将生产时域瞬时值图像导出到Word中，将稳定段数据导出为频域处理准备。其中每个步骤包括一些琐碎人工操作处理，步骤流程图如图3所示。图3 时域数据处理步骤流程图2 算法框架2.1 区段识别算法概述区段识别是计算相关区段的峰值、有效值参数的前提，区段识别算法（Segment Identification Algorithm，SIA）主要思想是基于V0控制电压信号，其中高电平为VH，低电平为VL，计算出V0上升沿索引值Tu和下降沿索引值Td，利用T
2、u和Td分割振动信号f，识别出零位区段f0、启动段fq、稳定段fw、关机段fg。采集振动的原始数据在Perception软件中可以自动编号批量生成TXT格式数据文本，数据里依然包括有控制电压数据和振动加速度数据，将该TXT数据作为SIA的算法输入。其中数组v表示控制电压数据，数组f表示振动数据，T用于储存索引值i，当i以步长d遍历v，满足式（1）则储存。a(VH-VL)|vi-vi+d|（1）式中：a高低电平识别阈值系数，值取0.8；d步长，值取1000，即0.02s（采集频域为50k/s，1秒采集50000数据点）。遍历完成后判断T元素数量，如果为2，则第一个元素认为上升沿索引值Tu，即点火
3、启动；第二个元素为下降沿索引值Td，即点火关机。否则输出识别区间失败，退出程序，进行数据查验。区间分割识别f0、fq、fg需要引入向左、向右延伸量参数分别为dL和dR。取 dL值为10000，取 dR值为40000，即向前延伸0.2s，向后延伸0.8s。区间分割识别平稳段fw还需引入参数dP，dP意义为取多长为平稳段。平稳段一般从点火后半程中选取。dP数值由式（2）计算得到，即当点火时长大于40s，取长度20s，如果点火时长小于等于40s，取点火时长的一半。（2）则零位区段f0、启动段fq、稳定段fw、关机段fg的区间分割识别由下式计算获得：f0=f（1：Tu-dL）（3）fq=f（Tu dL
4、：Tu+dR）（4）fg=f（Td dL：Td+dR）（5）fw=f（Td dP+dL：Td dR）（6）式（3）（6）中，f（X：Y）代表从振动数据f中提取索引值从X到Y的所有数据。对各区段数据进行去零位操作，首先计算零位fz，由式（7）（8）得到。将f0，fq，fw，fg中元素数据都减去零位fz，得到去零位后各区段数据。mean(X)函数为返回数组所有元素的平均值。（7）fz=mean(f0)（8）计算启动段fq、关机段fg的峰值，分别表示为fqmax和fpmax，由式（9）（10）（11）计算得到。函数为遍历数组元素返回其最大值。（9）fqmax=max(fq)（10）fpmax=max
5、(fp)（11）计算稳定段fw有效值，表示为fwrms，由 式（12）（13）计算得到。rms(X)函数为返回数组元素的均方根值。（12）fwrms=mean(fw)（13）SIA的算法：算法输入：一次发动机点火振动数据TXT文本格式算法输出：启动段峰值fqmax；稳定段有效值fwrms；关机段峰值fpmax算法步骤：（1）读入TXT文本，对TXT进行预处理，去除字符串（字符串为数据头说明），将电压数据提取为数组v，将振动加速度数据提取为数组f。探讨交流 172023.1（2）按式（1）过程，计算得到点火启动和关机索引值Tu、Td。（3）按式（2）-（6）过程，计算得到去零位后的启动段fq、稳
6、定段fw、关机段fg。（4）按式（7）-（13）过程，计算得到启动段峰值fqmax、稳定段有效值fwrms和关机段峰值fpmax。2.2 自动处理生成报告算法概述自动处理生成报告算法主要完成的任务是依次读入同批次振动数据，对每一次的数据进行处理，将计算参数写入Excel表中，并生成时域瞬时值图像，写入Word中保存。算法流程图如图4所示。图4 振动数据自动处理算法流程图算法输入：含同批次振动TXT数据的文件算法输出：算法输出参数表和对应时域图像的Word文档算法步骤：（1）读入同批次TXT数据的文件夹内信息，包括文件数量、名称、路径。（2）遍历文件中TXT数据，对每次TXT数据调用SIA算法处
7、理。（3）将SIA算法输出参数依次写入Excel表中。（4）生成振动数据瞬时值图像，依次保存Word中。3 算法验证算法在Matlab软件平台5开发运行，以某发动机同批次点火试验数据为例，共有7次点火的振动原始数据，7次数据算法全部成功识别出点火的启动段、稳定段、关机段，并将计算的参数写入Excel表中，算法处理生成参数表截图如图5所示。图5中参数在商业软件Perception进行计算验证，验证数据与算法计算数据完全一致。7次数据算法全部成功生成时域瞬时值图像，如图6所示，为test01数据的时域瞬时值图像。以上证明了发动机点火试车振动数据自动处理算法的可行性。图5 生成的时域参数表截图图6
8、生成的时域瞬时值图4 结束语本文对航天发动机点火试车振动数据处理过程做了梳理，针对在采集软件中处理振动数据存在较多人工操作步骤，设计开发振动时域数据自动处理算法。对同批试验的多次的点火数据，可实现自动批量处理，经验证算法处理结果准确。本文所提算法在解放繁琐且机械重复的人工操作的同时，也减少了由人误操作导致的数据错误，提高数据交付的准确性，算法具备可行性和实用性。后续将对发动机点火振动数据频域分析和自动化处理展开研究，以期建立航天发动机点火振动数据时域和频域综合自动化批处理算法。参考文献1 李思思.NASA成功进行阿瑞斯1火箭第1级点火试车J.导弹与航天运载技术，2009（5）：62-622 罗敏，姜同敏，袁宏杰.一种可靠性试验实测振动数据的处理方法J.北京航空航天大学学报，2007（10）：1237-1240，12503 阎成鸿.航空发动机振动信号分析J.微计算机信息，2007（22）：313-3144 李青霞，任焱，陈俊达.基于LabVIEW的“振动自动测试与分析系统”J.振动与冲击，2003（2）：30-32，175 许丽佳，穆炯，康志亮等编.MATLAB程序设计及应用M.北京：清华大学出版社，2011