一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法

本发明涉及飞行环境模拟控制技术领域，特别是涉及一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法。

背景技术：

飞行环境模拟控制系统是现代航空发动机研制过程中用来模拟各类飞行环境条件的核心设备。其环境模拟能力直接决定航空发动机高空模拟过渡态以及稳态性能试验等重要模拟试验项目的效果和可靠性。由于该试验需求严苛、传感器设计和测量通道的干扰等因素，使得环境模拟量测信号呈现出频率低以及掺杂随机噪声的特点。在连续轨迹模拟试验中，需要快速跟踪环境信号变化实现瞬态试验环境下飞行环境模拟控制系统的较快稳定控制。以高空台环境模拟测试中传感器储存数据的频谱分析结果为例,环境信号掺杂高斯白噪声,频率大约为0.5hz,幅值大约为3.对于飞行环境模拟控制系统而言，处理、重构与反馈环境模拟信号及其速度信号的精度与相位滞后情况会成为制约反馈控制器设计成败的核心关键。

对信号进行有效滤波并且从含噪声的信号中提取有效的微分信号，是实现飞行环境模拟控制系统实现主动抗扰控制的前提，处理不当可能会产生毛刺和湮灭现象，滤波与微分信号相位出现滞后，都可能导致控制系统振荡或者不稳定。

对于实际工程应用，当前在信号跟踪滤波与微分信号获取方面常用的方法是经典微分器。经典微分器采用小时间常数惯性环节来获取微分近似公式，该方法原理简单、容易实现。但是当输入信号被随机噪声污染时，便会产生噪声放大效应，其中放大倍数为小时间常数的倒数，随着小时间常数的减小，微分信号就会被完全淹没，因而这种算法在该实际工程中难以得到应用。为了减弱噪声放大效应，采用两个小时间常数惯性环节相减的微分提取算法，从一定程度上抑制了噪声放大现象，但从大量仿真中发现，对于低采样的信号，这种方法较难达到抑制噪声的效果，在抑制噪声的同时会带来高频颤振。

飞行环境模拟控制系统中进气容腔中的压力信号具有快速变化以及掺杂随机噪声等特点，如果这里直接将所测量的信号用于控制系统中，那么通过pid(proportionintegraldifferential，比例-积分-微分)控制器后的控制效果就会出现很大的偏差。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提出一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法，以解决消除噪声和提取品质良好的微分信号。

一方面，本发明提供了一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法，包括以下步骤：

s100、根据二阶滑模算法，构造滑模微分器；

s200、对所述滑模微分器实施时间线性变换；

s300、对实施时间线性变换的所述滑模微分器再实施坐标变换，得到滑模跟踪微分器；

s400、将飞行环境模拟试验中量测的环境信号输入至滑模跟踪微分器进行跟踪滤波和微分信号获取。

进一步地，所述步骤s100具体表现为:根据二阶滑模算法，构造信号v0(t)＝sint的滑模微分器：

式中，x1(t)和x2(t)是状态变量，和分别是x1(t)和x2(t)的一阶微分，λ0和α0是初始参数，p是可调参数，t、τ分别表示不同刻度下的时间参数，由滑模控制原理可知，经过一个有限时间的暂态过程，可实现：

式中，t是有限时间，是v0(t)的一阶微分。

进一步地，所述步骤s200具体表现为:令t＝wnτ，其中wn是个任意常数，则所述滑模微分器实施时间线性变换为

式中，sign(·)是符号函数，为了将时间变量t变为τ，作变量变换，令

z1(τ)＝x1(t),z2(τ)＝wnx2(t)

式中，z1(τ)和z2(τ)为状态变量；

即

进一步有

式中，和分别是z1(τ)和z2(τ)的一阶微分。

进一步地，所述步骤s300具体表现为:令y1(τ)＝anz1(τ)，y2(τ)＝anz2(τ)，其中an是个任意常数，对y1(τ)＝anz1(τ)，y2(τ)＝anz2(τ)两个微分方程分别实施相应的坐标变换，则有

与此同时，

鉴于，等价于等价于

至此，可以构造出任意给定环境信号vn对应的滑模跟踪微分器：

式中，vn＝anv0(τ)＝ansin(wnt)；λ0和α0是v0(t)＝sint对应的有效参数；an和wn是任意给定环境信号vn的幅值和角频率；p是可调参数；y1(τ)和y2(τ)是状态变量，分别用来近似任意给定环境信号vn的跟踪滤波和微分信号，和分别是y1(τ)和y2(τ)的一阶微分。

进一步地，所述步骤s400具体表现为：对于飞行环境模拟试验中量测的任意给定角频率wn和幅值an的环境信号vn，将其输入至滑模跟踪微分器，可有效的进行跟踪滤波，消除噪声和提取品质良好的微分信号。

本发明提供的一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法，根据二阶滑模算法，构造滑模微分器，并对所述滑模微分器依次实施时间线性变换和坐标变换，得到滑模跟踪微分器，将飞行环境模拟试验中量测的环境信号输入至滑模跟踪微分器进行跟踪滤波和微分信号获取。相比现有技术，本发明在二阶滑模算法的基础上构造滑模微分器，并基于该滑模微分器进行时间线性变换和坐标变换，得到一种滑模跟踪微分器，该滑模跟踪微分器算法简单、响应速度快、对外界噪声干扰具有强鲁棒性，可兼顾系统对准确性和快速性的要求，且其所涉参数可直接根据所需处理环境信号的频率和幅值，利用时间线性变换和坐标变换确定滑模跟踪微分器的核心关键参数，应用到环境量测信号处理中时该滑模跟踪微分器对输入的环境信号具有有效的跟踪滤波能力，能够消除噪声和提取品质良好的微分信号。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例提供的一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法的流程图；

图2为levant微分器和sm-td关于跟踪滤波的频域特性对比效果图；

图3为levant微分器和sm-td关于微分估计的频域特性对比效果图；

图4为sm-td和levant微分器关于信号vn1＝4sin(0.1t)的滤波仿真和微分估计仿真对比图；

图5为sm-td和levant微分器关于信号vn2＝16sin(10t)的滤波仿真和微分估计仿真对比图；

图6为ltd和sm-td处理环境信号的滤波效果对比图；

图7为ltd和sm-td处理环境信号的微分效果对比图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1所示，一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法，包括以下步骤：

s100、根据二阶滑模算法，构造滑模微分器；

s200、对所述滑模微分器实施时间线性变换；

s300、对实施时间线性变换的所述滑模微分器再实施坐标变换，得到滑模跟踪微分器(sm-td，slidingmode-trackingdifferentiator)；

s400、将飞行环境模拟试验中量测的环境信号输入至滑模跟踪微分器进行跟踪滤波和微分信号获取。

上述一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法的具体实施例中，根据二阶滑模算法，构造滑模微分器，并对所述滑模微分器依次实施时间线性变换和坐标变换，得到滑模跟踪微分器，将飞行环境模拟试验中量测的环境信号输入至滑模跟踪微分器进行跟踪滤波，能够有效消除噪声，提取品质良好的微分信号，以达到飞行环境模拟控制系统实现主动抗扰控制的前提。

下面进一步阐述各个步骤的具体实现方式。

一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法，包括以下步骤：

s100、根据二阶滑模算法，构造滑模微分器；

具体地，该步骤s100表现为：

根据二阶滑模算法，构造信号v0(t)＝sint的滑模微分器：

式中，x1(t)和x2(t)是状态变量，和分别是x1(t)和x2(t)的一阶微分，λ0和α0是初始参数，p是可调参数，t、τ分别表示不同刻度下的时间参数，由滑模控制原理可知，经过一个有限时间的暂态过程，可实现：

式中，t是有限时间，是v0(t)的一阶微分。

s200、对所述滑模微分器实施时间线性变换；

本实施例中，所述步骤s200具体表现为:令t＝wnτ，其中wn是个任意常数，则所述滑模微分器实施时间线性变换为：

式中，sign(·)是符号函数，为了将时间变量t变为τ，作变量变换，令

z1(τ)＝x1(t),z2(τ)＝wnx2(t)

式中，z1(τ)和z2(τ)为状态变量；

即

进一步有

式中，和分别是z1(τ)和z2(τ)的一阶微分。

s300、对实施时间线性变换的所述滑模微分器再实施坐标变换，得到滑模跟踪微分器；

具体地，该步骤s300表现为:

令y1(τ)＝anz1(τ)，y2(τ)＝anz2(τ)，其中an是个任意常数，对y1(τ)＝anz1(τ)，y2(τ)＝anz2(τ)两个微分方程分别实施相应的坐标变换，则有

与此同时，

鉴于，等价于等价于

至此，可以构造出任意给定环境信号vn对应的滑模跟踪微分器：

式中，vn＝anv0(τ)＝ansin(wnt)；λ0和α0是v0(t)＝sint对应的有效参数；an和wn是任意给定环境信号vn的幅值和角频率；p是可调参数；y1(τ)和y2(τ)是状态变量，分别用来近似任意给定环境信号vn的跟踪滤波和微分信号，和分别是y1(τ)和y2(τ)的一阶微分。

s400、将飞行环境模拟试验中量测的环境信号输入至滑模跟踪微分器进行跟踪滤波和微分信号获取；

本实施例中，步骤s400具体表现为：对于飞行环境模拟试验中量测的任意给定角频率wn和幅值an的环境信号vn，将其输入值第二微分器，可有效的进行跟踪滤波，消除噪声和提取品质良好的微分信号。

为验证本发明所提出的滑模跟踪微分器(sm-td)的跟踪滤波和微分提取特性。下文主要从频域和时域两个角度出发，将其与levant微分器进行性能对比分析：具体地，sm-td中的参数取p＝1，初始参数选为λ0＝3和α0＝2。

1)频域分析

首先，levant微分器和sm-td进行频域特性对比分析。在仿真中以理想微分器作为基准对比分析上述levant微分器和sm-td两个不同微分器的幅值变化以及相位滞后情况。仿真过程中,采样周期取1ms，输入信号为正弦信号vn(t)＝sin(2πft),频率f的起始频率为0.1hz,终止频率为10hz,步长为0.5hz。关于参数选择,通过试错法选择levant微分器的参数λ＝10和α＝15；对于sm-td,由于an＝1,wn＝2πf,则该微分器的两个理想参数为λn＝3(2πf)和αn＝2(2πf)²。最后,采用扫频法绘制微分器的频域特性曲线,仿真效果图如图2-图3所示。通过图2-图3可知，levant微分器的带宽较窄,参数不易调节，不适合处理机动性较大的信号；但是本发明提出的sm-td可以依据所需处理信号的幅值和频率确定其有效的核心参数，频域特性类似于理想微分器，在理想状态下,对于任意给定频率和幅值的信号,可有效的进行跟踪滤波和微分估计。

2)时域分析

通过下述两个仿真实例,验证本发明所设计的sm-td的优越性。选择两个输入信号序列vn1＝4sin(0.1t)和vn2＝16sin(10t)，并假设vn1(t)和vn2(t)受到随机的白噪声污染。在整个仿真过程中,采样步长取0.001s，在进行仿真之前，需要先确定sm-td的参数。对于信号vn1(t)，levant微分器的参数取为：α1＝0.05和λ1＝1.2；依据幅值an1＝4和频率wn1＝0.01确定出sm-td的参数为：αn1＝0.08和λn1＝0.6。信号vn2(t)对应的levant微分器参数取为：α2＝2000和λ2＝240；其对应的sm-td的参数根据幅值an2＝16和频率wn2＝10确定为：αn2＝3200和λn2＝120。两组信号的仿真对比效果图如图4-图5所示，稳态后的跟踪滤波和微分估计的平均绝对误差分别如表1和表2所示。

表1sm-td和levant微分器关于信号vn1＝4sin(0.1t)的平均绝对误差

表2sm-td和levant微分器关于信号vn2＝16sin(10t)的平均绝对误差

图4-图5表明,与levant微分器相比,本发明所提的sm-td具有较好的滤波和微分特性,相位滞后较小可以获得品质良好的滤波和微分信号。进一步从表1和表2可以得出,sm-td达到稳态后的跟踪滤波和微分估计的平均绝对误差较小,信号vn2的处理优势更加明显,稳态平均绝对误差的精度提升了一个数量级。此外，levant微分器参数不易调节，而本发明所设计的sm-td的参数整定方法精细而又准确,可以直接根据所需处理信号的频率和幅值确定出其较为理想的参数,在这组参数下，sm-td可以保证跟踪滤波和微分估计达到理想精度。上述过程验证了本发明所设计的sm-td的实用性和准确性。

同时，鉴于实时监测和反馈有效的环境信号对飞行环境模拟控制系统实现快速、精确模拟不同的发动机飞行试验项目所需的工作条件至关重要。飞行环境模拟试验中的量测的环境信号由于受到发动机不同运行工况、传感器安装位置、外部运行环境以及传感器自身装置等问题的影响使其具有频率低以及掺杂随机噪声的特点，这给信号的处理带来了困难。目前，常用的微分器(记作ltd，lineartrackingdifferentiator,线性跟踪微分器)通过如下公式表达：

其中,v是给定的输入信号；x1和x2是状态变量,分别用来近似信号v和是v的一阶微分，分别是x1和x2的一阶微分；τ1>0和τ2>0是ltd两个可调参数。

信号的微分包含系统动态信息，合理利用微分环节是提高飞行环境模拟系统控制的重要前提。为了改善飞行环境模拟系的控制精度和品质，将本发明所设计的sm-td应用到飞行环境模拟控制系统的环境信号处理中。实验结果如图6和图7所示,稳态平均绝对误差见表3。

表3ltd和sm-td处理环境信号的滤波与微分估计的平均绝对误差

从实验对比图6和图7中可以得出,ltd存在很严重的相位滞后现象,而sm-td却具有很好的滤波效果,基本能实时跟踪原始信号并获得较高品质的微分信号。滤波和微分信号获取的稳态平均绝对误差不超过5％(见表3),相位滞后不超过2ms,满足了飞行环境模拟控制系统对环境信号实时性的实际工程需求。同时，表3中进一步表明,与ltd相比，sm-td的跟踪滤波和微分获取的精度提升了两到三个数量级。因此,在飞行环境模拟控制系统中,sm-td可以代替ltd来实时获取环境信号较为精确的跟踪滤波和微分估计。这个实验结果进一步验证了本发明所提出的sm-td的有效性。

以上所述仅为本发明所提供的一种飞行环境模拟控制系统的环境信号处理方法的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。