基于CSI-EMD的航空涡轮发动机传感器信号处理方法及系统与流程

基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法及系统
技术领域
1.本发明属于航空涡轮发动机技术领域，涉及一种基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法及系统。


背景技术：

2.航空涡扇发动机作为现代飞机的动力来源，其可靠的运行对飞机安全至关重要。因此，监测涡扇发动机的健康状态，预测剩余使用寿命至关重要。目前已经有了众多关于航空涡扇发动机寿命预测方法的研究成果，其中主流的方法利用经验模态分解(empirical mode decomposition，emd)对发动机的原始时间序列进行模态分解，将原始时间序列分解为若干子序列，再分别对每个子序列进行建模，最后把所有子序列的预测结果相加作为原始时间序列的预测结果。
3.然而，但在对信号的分解过程中，如果待分解信号的数据点较少，会导致在用三次样条插值(cubic spline interpolation，csi)拟合得到的包络线效果不好，上下包络线容易产生交叉。并且由于求包络平均是通过对原数据中的上极值点和下极值点分别进行样条插值拟合然后求平均的。在样条插值时，除非数据的两个断点处就是数据的极值点，否则就不能确定断点处的极值点，会在样条插值时产生数据的拟合误差。在emd分解的“筛”的过程中，由于端点出极值的不确定性，每一次样条插值都会有拟合误差，这样导致误差不断积累，分解出来的第一个本征模函数端点出就会有较大的误差。而第二个本征模函数的分解是建立在原数据减去第一个本征模函数的残余项的基础上进行的，这样就会导致分解的第二个本征模函数产生更大的误差。在不断的分解过程中，误差就会由端点处向内逐渐传播，在严重的情况下甚至会污染整条数据。因此，如何抑制经验模态分解的端点效应是目前亟需解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题在于如何将航空涡轮发动机传感器信号分解成若干不同时间尺度的本征模函数的同时改善分解过程中的端点效应问题以及上下包络线交叉问题。
5.本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
6.一方面，基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法，包括以下步骤：
7.s1、将待处理航空涡轮发动机传感器信号x(t)，采用三次样条插值法在每两个数据点间插值三个数据点进行数据点扩充，得到扩充后信号y(t)；
8.s2、使用二次多项式插值法获取信号y(t)的所有局部极大值和局部极小值；
9.s3、将获得的所有局部极大值用三次样条插值函数插值形成信号的上包络，所有的局部极小值通过插值形成信号的下包络，并计算出上下包络线的平均值线m1(t)；
10.s4、用信号y(t)减去平均值线m1(t)得到差值h1(t)；
11.s5、判断差值h1(t)是否满足本征模函数的设定条件，不符合则将差值h1(t)作为新
的信号重复上述步骤s2至s4，直至符合条件为止，并将差值h1(t)作为第一本征模函数，记为imf1(t)＝h1(t)；
12.s6、用信号y(t)减去第一本征模函数imf1(t)，得到残余分量r1(t)；
13.s7、把残余分量r1(t)作为新的信号重复上述步骤s2至s6，直到残余分量分解成一个单调函数或有且只有一个极值时为止，此时信号y(t)被分解为多个本征模函数和一个残余分量，即其中，imfi(t)为第i本征模函数，r(t)为最终的残余分量。
14.本发明针对需要分解的航空涡轮发动机传感器信号，对它用三次样条插值方法进行数据点扩充，增加短时间序列信号的长度；然后在生成信号上下包络线的步骤中，利用固定极值法和极值平移法确定上下包络线的左右端点，之后的步骤和传统emd相同，最终得到分解后的本征模函数；本发明有效的将航空涡轮发动机传感器信号分解成了若干不同时间尺度的本征模函数，在分解航空涡轮发动机传感器信号时，改善了分解过程中的端点效应问题以及上下包络线交叉问题；相比于传统的经验模态分解方法，本发明更有效的将信号分解成若干本征模函数。
15.进一步地，步骤s2中所述的使用二次多项式插值法获取信号y(t)的所有局部极大值和局部极小值的方法具体如下：利用目标信号在不同三点的函数值构成一个与信号y(t)相近似的二次多项式p(t)，以二次多项式p(t)的极值点作为目标信号y(t)的近似极值点；然后使用固定极值法确定上下包络线的左右端点以及使用极值平移法确定端点处的极值点。
16.进一步地，所述的使用固定极值法确定上下包络线的左右端点的方法如下：选取扩充后的时间序列信号的两端端点，若第一个极值为极大值，则将信号的左端点作为极小值点，反之则将信号的左端点作为极大值点；若最后一个极值为极大值，则将信号的右端点极小值点，反之则将信号的右端点作为极大值点；
17.所述的使用极值平移法确定端点处的极值点的方法如下：若左端点的极大值点由固定极值法确定，则将第一个极小值点平移至左端，作为左端点处的极小值点，反之若左端点的极小值点由固定极值法确定，则将第一个极大值点平移至左端作为左端点处的极大值点；若右端点的极大值点由固定极值法确定，则将最后一个极小值点平移至右端，作为右端点处的极小值点，反之若右端点的极小值点由固定极值法确定，则将最后一个极大值点平移至右端作为右端点处的极大值点。
18.进一步地，步骤s3中所述的上下包络线的包络均值线m1(t)计算公式如下：
[0019][0020]
其中，e
max
(t)为上包络线，e
min
(t)为下包络线，m1(t)为包络均值线。
[0021]
进一步地，步骤s5中所述的设定条件为：在整个时间范围内局部极值点和过零点的数目必须相等或最多相差一个；且在任意时刻上包络线和下包络线的均值为零。
[0022]
另一方面，基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理系统，包括：信号扩充模块、极值点确定模块、包络均值线模块、本征模函数获取模块以及分解终止模块；
[0023]
所述的信号扩充模块将待处理航空涡轮发动机传感器信号x(t)，采用三次样条插值法在每两个数据点间插值三个数据点进行数据点扩充，得到扩充后信号y(t)；
[0024]
所述的极值点确定模块使用二次多项式插值法获取信号y(t)的所有局部极大值和局部极小值；
[0025]
所述的包络均值线模块将获得的所有局部极大值用三次样条插值函数插值形成信号的上包络，所有的局部极小值通过插值形成信号的下包络，并计算出上下包络线的平均值线m1(t)；
[0026]
所述的本征模函数获取模块用信号y(t)减去平均值线m1(t)得到差值h1(t)，并判断差值h1(t)是否满足本征模函数的设定条件，不符合则将差值h1(t)作为新的信号重复上述步骤s2至s4，直至符合条件为止，并将差值h1(t)作为第一本征模函数，记为imf1(t)＝h1(t)；
[0027]
所述的分解终止模块用信号y(t)减去第一本征模函数imf1(t)，得到残余分量r1(t)；把残余分量r1(t)作为新的信号重复上述步骤s2至s6，直到残余分量分解成一个单调函数或有且只有一个极值时为止，此时信号y(t)被分解为多个本征模函数和一个残余分量，即其中，imfi(t)为第i本征模函数，r(t)为最终的残余分量。
[0028]
进一步地，极值点确定模块中所述的使用二次多项式插值法获取信号y(t)的所有局部极大值和局部极小值的方法具体如下：利用目标信号在不同三点的函数值构成一个与信号y(t)相近似的二次多项式p(t)，以二次多项式p(t)的极值点作为目标信号y(t)的近似极值点；然后使用固定极值法确定上下包络线的左右端点以及使用极值平移法确定端点处的极值点。
[0029]
进一步地，所述的使用固定极值法确定上下包络线的左右端点的方法如下：选取扩充后的时间序列信号的两端端点，若第一个极值为极大值，则将信号的左端点作为极小值点，反之则将信号的左端点作为极大值点；若最后一个极值为极大值，则将信号的右端点极小值点，反之则将信号的右端点作为极大值点；
[0030]
所述的使用极值平移法确定端点处的极值点的方法如下：若左端点的极大值点由固定极值法确定，则将第一个极小值点平移至左端，作为左端点处的极小值点，反之若左端点的极小值点由固定极值法确定，则将第一个极大值点平移至左端作为左端点处的极大值点；若右端点的极大值点由固定极值法确定，则将最后一个极小值点平移至右端，作为右端点处的极小值点，反之若右端点的极小值点由固定极值法确定，则将最后一个极大值点平移至右端作为右端点处的极大值点。
[0031]
进一步地，包络均值线模块所述的上下包络线的包络均值线m1(t)计算公式如下：
[0032][0033]
其中，e
max
(t)为上包络线，e
min
(t)为下包络线，m1(t)为包络均值线。
[0034]
进一步地，本征模函数获取模块中所述的设定条件为：在整个时间范围内局部极值点和过零点的数目必须相等或最多相差一个；且在任意时刻上包络线和下包络线的均值为零。
[0035]
本发明的优点在于：
[0036]
本发明针对需要分解的航空涡轮发动机传感器信号，对它用三次样条插值方法进行数据点扩充，增加短时间序列信号的长度；然后在生成信号上下包络线的步骤中，利用固
定极值法和极值平移法确定上下包络线的左右端点，之后的步骤和传统emd相同，最终得到分解后的本征模函数；本发明有效的将航空涡轮发动机传感器信号分解成了若干不同时间尺度的本征模函数，在分解航空涡轮发动机传感器信号时，改善了分解过程中的端点效应问题以及上下包络线交叉问题；相比于传统的经验模态分解方法，本发明更有效的将信号分解成若干本征模函数。
附图说明
[0037]
图1为本发明实施例的基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法的流程图；
[0038]
图2为本发明实施例的待处理航空涡轮发动机传感器信号；
[0039]
图3为本发明实施例的待处理航空涡轮发动机传感器信号经三次样条插值扩充数据点后的信号；
[0040]
图4为本发明实施例的航空涡轮发动机传感器信号采用传统经验模态分解法得到的上下包络线及包络平均线；
[0041]
图5为本发明实施例的基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法得到的上下包络线及包络平均线；
[0042]
图6为本发明实施例的航空涡轮发动机传感器信号采用传统经验模态分解法得到的信号分解结果；
[0043]
图7为本发明实施例的基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法得到的信号分解结果。
具体实施方式
[0044]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0045]
下面结合说明书附图以及具体的实施例对本发明的技术方案作进一步描述：
[0046]
实施例一
[0047]
如图1所示，本发明的基于csi-emd的航空涡轮发动机传感器信号处理方法，包括以下步骤：
[0048]
步骤1、将待处理的短时间序列信号x(t)用三次样条插值方法进行信号的数据点扩充，得到扩充后信号y(t)；
[0049]
所述采用三次样条插值方法方法进行信号的数据点扩充，具体包括：用三次样条插值方法在每两个数据点间插值三个数据点，从而确保插值过程中只增加数据点的个数，不会改变信号原始信号数据点的数值，假设原信号的数据点有w个，则插值扩充后的数据点个数为4w-3个；
[0050]
步骤2、使用二次多项式插值法(抛物线法)找到信号的所有局部极大值和局部极小值，使用固定极值法和极值平移法确定信号左右端点处的极大、极小值；
[0051]
所述使用二次多项式插值法找到信号的所有局部极大值和局部极小值，具体包
括：利用目标信号在不同三点的函数值构成一个与信号y(t)相近似的二次多项式p(t)，以二次多项式p(t)的极值点作为目标信号y(t)的近似极值点；
[0052]
所述使用固定极值法确定上下包络线的左右端点，具体包括：选取扩充后的时间序列信号的两端端点，若第一个极值为极大值，则将信号的左端点作为极小值点，反之则将信号的左端点作为极大值点；若最后一个极值为极大值，则将信号的右端点极小值点，反之则将信号的右端点作为极大值点；
[0053]
所诉使用极值平移法确定端点处的极值点，具体包括：若左端点的极大值点由固定极值法确定了，则将第一个极小值点平移至左端，作为左端点处的极小值点，反之若左端点的极小值点由固定极值法确定了，则将第一个极大值点平移至左端作为左端点处的极大值点；若右端点的极大值点由固定极值法确定了，则将最后一个极小值点平移至右端，作为右端点处的极小值点，反之若右端点的极小值点由固定极值法确定了，则将最后一个极大值点平移至右端作为右端点处的极大值点。
[0054]
步骤3、将获得的所有极大值点用三次样条插值函数插值形成信号的上包络，所有的极小值点通过插值形成信号的下包络，计算出上下包络线的包络均值线m1(t)；所述的上下包络线的包络均值线m1(t)计算公式如下：
[0055][0056]
其中，e
max
(t)为上包络线，e
min
(t)为下包络线，m1(t)为包络均值线。
[0057]
步骤4、对得到的包络均值线使用传统的emd方法进行处理，用信号y(t)减去平均值m1(t)得到差值h1(t)，公式具体定义为：h1(t)＝y(t)-m1(t)。
[0058]
步骤5、判断h1(t)是否符合本征模函数的两个条件，分别是：(1)在整个时间范围内局部极值点和过零点的数目必须相等或最多相差一个；(2)在任意时刻上包络线和下包络线的均值为零。如果不符合则将h1(t)作为新的待分解信号重复步骤2-4，直到符合条件，将此时的h1(t)作为第一个本征模函数，记为：imf1(t)＝h1(t)，其中imf1(t)为第一个本征模函数；
[0059]
步骤6、用信号y(t)减去第一本征模函数imf1(t)，得到残余分量r1(t)；所述的残余分量的计算公式如下：r1(t)＝y(t)-imf1(t)。
[0060]
步骤7、把残余分量r1(t)作为新的带分解信号重复步骤2-6，直到残余分量分解成一个单调函数或有且只有一个极值的时候，分解停止。信号y(t)被分解为n个本征模函数和一个残余分量，得到信号y(t)的分解情况如下：
[0061][0062]
其中，imfi(t)为第i本征模函数，r(t)为最终的残余分量。
[0063]
通过图4和图5的对比，可以明显的看出，使用本发明的方法可以有效缓解传统emd方法在拟合包络线过程中存在的包络线交叉问题以及端点效应问题。
[0064]
通过图6和图7的对比，可以明显的看出，使用本发明的方法在将原始信号分解成若干不同时间尺度的本征模函数的问题上更有效。
[0065]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施
例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。