载荷数据处理方法、装置及应用与流程

本发明涉及航空零件疲劳寿命计算领域，尤其是指一种载荷数据处理方法、装置及应用。

背景技术：

1、对航空复杂机械构件(比如发动机)进行疲劳寿命考核测试时，发动机测试的参数是以一定的频率采集，即以一定的时间间隔进行采集。例如，假设0.01秒采集一个转速，则1秒就能获得100个转速，这时候航空发动机转速随时间变化的曲线示意图如图1所示，其实际是由很多转速-时间点构成的，其中a表示主循环，b表示次循环，c表示小循环。从图1可以看出，发动机每工作一次其转速都要经历一个从启动前的0到起飞后的最大，再回到降落后的0的循环，即所谓0-最大-0的“主循环”，当然还要经历一些波动较小的“次循环”和许多波动更小的“小循环”，“小循环”或称“小波载荷”。其中，“主循环”对航空发动机零件产生的疲劳寿命损伤最大，“次循环”产生的疲劳寿命损伤较小，而“小波载荷”基本不产生疲劳寿命损伤。在对航空发动机进行疲劳寿命计算时，现有技术通常是将采集到的所有载荷数据均用于计算过程，其计算数据量较大，如果对它们一一进行疲劳损伤计算将耗费较多的计算时间，且占用较大的存储空间，计算耗时费力。

2、因此，迫切需要提供一种载荷数据处理方法以克服现有技术存在的上述技术缺陷。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中存在的技术缺陷，提出一种载荷数据处理方法、装置及应用，其提供一种仅保留载荷信号数据中的峰谷值点，同时将载荷信号数据中“小波载荷”过滤掉的处理方法，能够显著减少数据量，从而有效缩短计算周期。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种载荷数据处理方法，包括：

3、s1：采集飞机飞行时的载荷-时间历程数据序列，并设置用于存放峰谷点序列载荷值的峰谷点数组；

4、s2：判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点，若是，则将该数据点存放于所述峰谷点数组中，若否，则判断数据点是否为谷值点，若是，则将该数据点存放于所述峰谷点数组中，若否，则判断其他数据点，直至遍历所述载荷-时间历程数据序列中的所有数据点；

5、s3：对峰谷点数组中的峰谷点序列载荷值进行小波载荷过滤处理，得到过滤小波载荷后的峰谷点序列载荷值。

6、在本发明的一个实施例中，在步骤s2中，判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点的方法，包括：

7、判断所述载荷-时间历程数据序列中与待判断的数据点相邻的两个点值是否均小于该数据点的点值，若是，则该数据点为峰值点，若否，则该数据点不是峰值点。

8、在本发明的一个实施例中，在步骤s2中，判断数据点是否为谷值点的方法，包括：

9、判断所述载荷-时间历程数据序列中与待判断的数据点相邻的两个点值是否均大于该数据点的点值，若是，则该数据点为谷值点，若否，则该数据点不是谷值点。

10、在本发明的一个实施例中，在判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点或谷值点时，当相邻的数据点与该数据点相等时，需要将相邻的数据点剔除，并重新选择与该数据点相邻的两个点值进行比较判断。

11、在本发明的一个实施例中，在步骤s3中，对峰谷点数组中的峰谷点序列载荷值进行小波载荷过滤处理的方法，包括：

12、去掉峰谷点序列载荷值中的小波载荷，使得保留的峰谷点序列载荷值的波动范围足够大，其中小波载荷是指相邻两个时间点的载荷值之差的绝对值小于设定的阈值。

13、此外，本发明还提供一种载荷数据处理装置，包括：

14、数据采集模块，其用于采集飞机飞行时的载荷-时间历程数据序列，并设置用于存放峰谷点序列载荷值的峰谷点数组；

15、数据处理模块，其用于判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点，若是，则将该数据点存放于所述峰谷点数组中，若否，则判断数据点是否为谷值点，若是，则将该数据点存放于所述峰谷点数组中，若否，则判断其他数据点，直至遍历所述载荷-时间历程数据序列中的所有数据点；

16、小波载荷过滤模块，其用于对峰谷点数组中的峰谷点序列载荷值进行小波载荷过滤处理，得到过滤小波载荷后的峰谷点序列载荷值。

17、在本发明的一个实施例中，所述数据处理模块还用于判断所述载荷-时间历程数据序列中与待判断的数据点相邻的两个点值是否均小于该数据点的点值，若是，则该数据点为峰值点，若否，则该数据点不是峰值点；

18、所述数据处理模块还用于判断所述载荷-时间历程数据序列中与待判断的数据点相邻的两个点值是否均大于该数据点的点值，若是，则该数据点为谷值点，若否，则该数据点不是谷值点。

19、在本发明的一个实施例中，所述数据处理模块还用于在判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点或谷值点时，当相邻的数据点与该数据点相等时，需要将相邻的数据点剔除，并重新选择与该数据点相邻的两个点值进行比较判断。

20、在本发明的一个实施例中，所述小波载荷过滤模块还用于去掉峰谷点序列载荷值中的小波载荷，使得保留的峰谷点序列载荷值的波动范围足够大，其中小波载荷是指相邻两个时间点的载荷值之差的绝对值小于设定的阈值。

21、还有，本发明还提供一种如上述所述的一种载荷数据处理方法在航空发动机零件以及其它机械零件的疲劳寿命预测领域的应用。

22、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

23、本发明所述的一种载荷数据处理方法、装置及应用，其提供一种仅保留载荷信号数据中的峰谷值点，同时将载荷信号数据中“小波载荷”过滤掉的处理方法，能够显著减少数据量，从而有效缩短计算周期，该方法可应用于航空发动机零件的疲劳寿命计算，也可用于其他机械零件的疲劳寿命计算。

技术特征：

1.一种载荷数据处理方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种载荷数据处理方法，其特征在于：在步骤s2中，判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点的方法，包括：

3.根据权利要求1或2所述的一种载荷数据处理方法，其特征在于：在步骤s2中，判断数据点是否为谷值点的方法，包括：

4.根据权利要求3所述的一种载荷数据处理方法，其特征在于：在判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点或谷值点时，当相邻的数据点与该数据点相等时，需要将相邻的数据点剔除，并重新选择与该数据点相邻的两个点值进行比较判断。

5.根据权利要求1所述的一种载荷数据处理方法，其特征在于：在步骤s3中，对峰谷点数组中的峰谷点序列载荷值进行小波载荷过滤处理的方法，包括：

6.一种载荷数据处理装置，其特征在于：包括：

7.根据权利要求6所述的一种载荷数据处理装置，其特征在于：所述数据处理模块还用于判断所述载荷-时间历程数据序列中与待判断的数据点相邻的两个点值是否均小于该数据点的点值，若是，则该数据点为峰值点，若否，则该数据点不是峰值点；

8.根据权利要求7所述的一种载荷数据处理方法，其特征在于：所述数据处理模块还用于在判断所述载荷-时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点或谷值点时，当相邻的数据点与该数据点相等时，需要将相邻的数据点剔除，并重新选择与该数据点相邻的两个点值进行比较判断。

9.根据权利要求1所述的一种载荷数据处理方法，其特征在于：所述小波载荷过滤模块还用于去掉峰谷点序列载荷值中的小波载荷，使得保留的峰谷点序列载荷值的波动范围足够大，其中小波载荷是指相邻两个时间点的载荷值之差的绝对值小于设定的阈值。

10.一种如权利要求1至5任一项所述的一种载荷数据处理方法在航空发动机零件以及其它机械零件的疲劳寿命预测领域的应用。

技术总结
本发明涉及一种载荷数据处理方法、装置及应用，方法包括采集飞机飞行时的载荷‑时间历程数据序列，并设置用于存放峰谷点序列载荷值的峰谷点数组；判断载荷‑时间历程数据序列中的数据点是否为峰值点，若是，则将该数据点存放于峰谷点数组中，若否，则判断数据点是否为谷值点，若是，则将该数据点存放于峰谷点数组中，若否，则判断其他数据点，直至遍历载荷‑时间历程数据序列中的所有数据点；对峰谷点数组中的峰谷点序列载荷值进行小波载荷过滤处理。本发明提供一种仅保留载荷信号数据中的峰谷值点，同时将载荷信号数据中“小波载荷”过滤掉的处理方法，能够显著减少数据量，从而有效缩短计算周期。

技术研发人员：赵振兴,潘信予,薛园园,张万东,向英子,蔡显新
受保护的技术使用者：太仓点石航空动力有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14