1.一种发动机羽流特征信号测试装置，用于测量发动机羽流辐射能量分布以及不同波长激光经待测羽流后的衰减程度，其特征在于：
发动机羽流特征信号测试装置有辐射测量、颗粒测量与同步测量三种工作方式，同步得到羽流颗粒粒径、浓度、组分、来源识别等颗粒参数与辐射温度、辐射率、辐射强度等辐射参数，进而评估发动机羽流特征信号，包括：
激光光源部，位于发动机羽流一侧，用于产生不同波长的入射激光；
光接收部，位于发动机羽流另一侧，用于过滤、汇聚及接收辐射光或透射激光；
光电探测部，通过光纤与光接收部连接，用于探测所述光接收部接收汇聚的不同波长的光的强度；以及
特征信号测试处理部，用于控制所述激光光源部的工作方式，
其中，所述特征信号测试处理部与所述激光光源部、所述光电探测部分别通信连接，按照测试装置辐射测量、颗粒测量与同步测量三种工作方式控制所述激光光源部与所述光电探测部工作模式，并处理、保存与显示发动机羽流特征信号参数。
2.根据权利要求1所述的发动机羽流特征信号测试装置，其特征在于：
其中，所述激光光源部包括激光控制器、多个激光器、光纤耦合器、准直器，
所述特征信号测试处理部控制所述激光控制器的工作模式、激光器波长及激光输出强度参数，
所述激光控制器是由特征信号测试处理部通过控制信号电缆控制开启和关闭两种工作模式、激光器波长及激光输出强度参数，
所述激光器产生的激光经光纤输出至光纤耦合器中，
所述光纤耦合器接收激光器产生的激光并将激光耦合到输出光纤，
所述准直器与所述光纤耦合器连接并输出激光照射测量区。
3.根据权利要求1所述的发动机羽流特征信号测试装置，其特征在于：
其中，所述光接收部包括滤波衰减器与汇光光纤耦合器，
所述滤波衰减器具有滤光与无滤光两种工作模式，
羽流辐射光、所述激光光源部产生的激光或两者混合光经所述滤波衰减器进入所述光纤耦合器后输出。
4.根据权利要求1所述的发动机羽流特征信号测试装置，其特征在于：
其中，所述光电探测部包括准直器、多个光栅、多个光电探测器与光电探测处理器；
所述准直器与所述光纤耦合器通过光纤连接，将所述光接收部输出的激光进行准直后的准直激光照射在所述光栅上，
所述光栅接收所述准直激光后按照波长分成多束分光，
所述多个光电探测器分别接收多束所述分光后将光信号转变为电信号通过电缆输出；
所述光电探测处理器采集多个所述光电探测器输出的所述电信号并将所述电信号转变为数字信号，获得不同波长光的强度，并经数字信号通讯电缆输出至所述特征信号测试处理部。
5.根据权利要求2所述的发动机羽流特征信号测试装置，其特征在于：
其中，所述特征信号测试处理部连接所述激光光源部，用于控制入射激光的产生与关闭、波长及强度，
所述特征信号测试处理部连接所述光接收部，用于控制所述光接收部的工作模式，
所述特征信号测试处理部连接所述光电探测部，用于获取不同波长羽流辐射光强度、不同波长透射激光强度，以及不同波长辐射光与透射激光混合光强度，基于建立的发动机羽流特征信号分析算法，同步得到羽流颗粒与辐射参数。
6.一种采用权利要求1-5中任意一种所述的发动机羽流特征信号测试装置对发动机羽流特征信号进行测试的方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1：布置发动机羽流特征信号测试装置；
s2：确定发动机羽流特征信号测试装置工作方式，打开测试装置，记录、处理、保存试验前光电探测部探测的光初始信号；
s3：根据发动机羽流特征信号测试装置工作方式和测试需求，设定试验时序，并按照时序开展羽流特征信号测试，记录、处理、保存光电探测部探测的光信号；
s4：基于建立的羽流特征信号反演算法来获得发动机羽流颗粒参数与辐射参数，进而评估发动机羽流特征信号。
7.根据权利要求6所述的对发动机羽流特征信号测试方法，其特征在于：
其中，颗粒粒径与浓度参数同步反演算法是建立在不同波长激光经待测羽流后的衰减程度符合比尔兰伯特定律得到的，不同波长激光经待测羽流后的衰减程度关系如下：
下标λi表示不同波长；t为透射率，是透射光强i与初始光强i0之比；qext为比例常数，与激光波长、颗粒参数等有关；l为羽流厚度；nd为颗粒浓度，f(d)为颗粒粒径分布函数。由此，通过实验测量不同波长激光透射光强i与初始光强i0获得羽流透射率t。
从而通过实验测量不同波长激光经待测羽流后衰减得到线性方程组：
e＝af
8.根据权利要求7所述的对发动机羽流特征信号测试方法，其特征在于：
其中，所述颗粒组分反演算法是建立在发动机高温羽流中颗粒发射出足够强的紫外、可见或红外波段辐射特征谱线，通过特征谱线确定颗粒组分，
羽流中颗粒的原子的外层电子正常状态下处于基态，当受到高温环境外界激发后，激发态的原子处于一种极不稳定的状态，外层电子会自发地从高能级跃迁到低能级，同时释放出光子。原子自发辐射频率ν与能级差(e1-e2)有关，满足：
hν＝e1-e2
h为普朗克常数，
当系统处于热平衡状态时，原子各能量定态间的分布服从玻尔兹曼分布：
nn和n1分别为激发态和基态的原子数目，gn和g1分别为激发态和基态的原子数和统计权重，e1n为基态到激发态所需的激发能，k为玻尔兹曼常数，t为原子所处的温度。由此通过特征谱线波长与强度的分析可确定颗粒组分并得到组分浓度。
所述颗粒来源识别算法主要基于羽流辐射光谱聚类分析的k-均值聚类算法得到，
k-均值聚类的基本思想为从含有大量固体颗粒物辐射光谱样本的数据集中随机选取k个数据样本作为初始聚类中心，统计出每个光谱样本与k个初始聚类中心的距离，将所有光谱数据划分到与其距离最近的聚类中心代表的类别中，根据新生成的各类中光谱样本的均值更新k个聚类中心。如果相邻迭代次数内聚类中心值的变化超过所设定的阈值，则依据新的聚类中心对所有光谱样本进行重新类别划分；若相邻迭代次数内聚类中心值的变化小于规定的阈值，则算法收敛，输出聚类结果，
k-均值聚类算法流程如下：
(a)选择k-均值聚类的原始数据集，从中随机选取k个光谱样本作为初始聚类中心z1,z2,…,zk；
(b)对所有光谱样本数据逐一计算它到k个凝聚点的距离(通常用欧氏距离作为样品到聚类中心的距离)，根据距离的大小将n个样品(或变量)分成k类，欧氏距离计算公式如下：
xi为样本x的第i个变量的变量值，yi为样本y的i个变量的变量值。若光谱样本到它原来所在类的距离最近，则它仍在原类，否则将它移动到和它距离最近的那一类；
(c)计算k类中每一类数据的聚类中心，若该聚类中心与初始聚类中心不重合则以该聚类中心为新的聚类中心并重复步骤(b)直到所有的光谱样本都不能移动为止，或者说每个聚类中心不再变化为止，则计算过程终止，由此识别发动机羽流颗粒物来源，
通过大量羽流辐射光谱聚类分析，可获得颗粒来源识别的特定波长特征，从而不需要获取所有波段的辐射光波长强度数据，只需要若干确定波长的数据即可，还可以进一步简化测试装置与颗粒来源识别算法。
9.根据权利要求7所述的对发动机羽流特征信号测试方法，其特征在于：
所述羽流辐射温度、辐射率、辐射强度等辐射参数反演算法是基于普朗克辐射定律参数拟合方法建立的。
测得的羽流不同波长辐射强度为：
ε为羽流的平均辐射率，值为介于0～1的一个常数；t为视场平均热力学温度，k为不同波长探测响应修正系数，该系数与光电探测响应、光纤传输以及测试系统相关参数有关，
根据测量工况与计算范围，在λt<<2000μmt的情况下，可以将普朗克辐射定律简化为维恩关系式：
对上式的等号两端同时取对数，令ε’＝lnε，t＝1/t，并将ε’、t代入上式可得：
建立多元函数f(ε’,t)利用多项式yi进行曲线拟合：
yi是实验测量所得到的波长为λi时辐射强度的对数。由最小二乘法可知，当上式中偏差的平方和最小时，计算得到对应的ε’和t值，代入回公式ε’＝lnε，t＝1/t，即可得到实验测量得到的平均温度和辐射率参数，
在此获得羽流辐射温度、辐射率参数的基础上，根据普朗克定律便可计算出紫外、可见与红外波段等全波段不同波长的羽流辐射强度，并可以通过全波段积分得到辐射总强度。
10.一种发动机羽流特征信号测试装置，用于测量发动机羽流辐射能量分布以及不同波长激光经待测羽流后的衰减程度，其特征在于：
发动机羽流特征信号测试装置有辐射测量、颗粒测量与同步测量三种工作方式，同步得到羽流颗粒粒径、浓度、组分、来源识别等颗粒参数与辐射温度、辐射率、辐射强度等辐射参数，进而评估发动机羽流特征信号，包括：
烟道，设置在发动机和发动机羽流的外部，用于收集所述发动机试验过程中产生的烟雾，所述烟道上对称设置有两个光学窗口，
激光光源部，位于一个所述光学窗口一侧，用于产生不同波长的入射激光；
光接收部，位于另一个所述光学窗口一侧，用于过滤、汇聚及接收辐射光或透射激光；
光电探测部，通过光纤与光接收部连接，用于探测所述光接收部接收汇聚的不同波长的光的强度；以及
特征信号测试处理部，用于控制所述激光光源部的工作方式，
其中，所述特征信号测试处理部与所述激光光源部、所述光电探测部分别通信连接，按照测试装置辐射测量、颗粒测量与同步测量三种工作方式控制所述激光光源部与所述光电探测部工作模式，并处理、保存与显示发动机羽流特征信号参数。