一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法制造技术

本发明专利技术涉及航空发动机试验数据处理领域，公开了一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法，在实时测点数据相对误差的基础上，以相对误差许可值作为数据是否存在坏点的判据，实时地剔除数据坏点；相对误差许可值考虑了不同测点位置处测量值存在的差异，以测点所代表的流场区域面积作为权重依据，更真实的反应了不同测点处测量值的相对偏差；且相对误差许可值的确定也引入修正系数，可降低将坏点误判为“有效点”的概率。本发明专利技术的数据剔点算法根据试验数据分布特点，通过设置相对误差许可值控制坏点剔除条件，计算量较少，处理数据的效率高，可对大量的试验数据进行实时处理，为试验安全开展提供有效支撑。试验安全开展提供有效支撑。试验安全开展提供有效支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法


[0001]本专利技术涉及航空发动机试验数据处理领域，具体涉及一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法。

技术介绍

[0002]在航空发动机试验过程中，需要实时且准确地剔除试验数据“坏点”，以准确计算发动机性能和监控发动机运行状态，若坏点剔除不及时，将严重影响发动机性能实时计算结果，从而无法准确的监控发动机的运行状态，这样将给试验带来不确定的风险。
[0003]目前，对于试验数据的处理，主要“莱茵达准则”、“格拉布斯准则”、“狄克逊准则”等算法，但上述算法均需测试数据服从标准正态分布，且样本数足够多，特别对于“莱茵达准则”而言，当样本数小于10时，对于任意数据点，其误差均满足3σ法则，从而无法查找坏点。在航空发动机试验数据实时处理过程中，尚无公开的专利和文献资料。在航空发动机试验过程中，由于结构空间受限，各截面测点数较少，同时发动机内部处于高温高压环境，测试受感部不可避免地存在损坏，导致测试数据往往不服从正态分布。基于上述原因，当前主要依赖人工方法剔除试验坏点，存在极大的不确定性和滞后性，从而影响试验进程和安全。因此，寻找一种适于样本数可多可少且计算量较少的剔点算法，对航空发动机试验数据的实时计算和状态监控显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法，在实时测点数据相对误差的基础上，以相对误差许可值作为数据是否存在坏点的判据，实时地剔除数据坏点，能够为试验安全开展提供有效支撑。
[0005]一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法，包括如下步骤：步骤1、根据多测点实时测量数据特性，设置数据相对误差许可值；相对误差许可值a根据如下公式进行确定：
其中，，k为修正系数，t
i
为主流道截面第i测点位置处的CFD仿真结果，A
i
为第i测点所代表的流场面积，a
i
为第i测点的相对偏差，n为测点总数；步骤2、求解测量数据相对误差，若相对误差最大值超出相对误差许可值，则认为数组存在坏点；步骤3、对含有坏点的测量数据进行剔点处理；步骤4、对剔点后的测量数据中的有效点求代表值；步骤5、根据流道特性参数，对代表值的合理性进行判定，若代表值数据合理，则输出结果；否则，进行预警，提示进行测试受感部、测试模块或发动机状态是否异常的判断。
[0006]进一步地，步骤3中剔点处理方法为：当测点数小于等于测点数临界值时，将相对误差最大值所对应的数据剔除；对剩余数据重复步骤2、步骤3，直至相对误差最大值小于相对误差许可值。
[0007]进一步地，步骤3中剔点处理方法为：当测点数大于测点数临界值时，求解偏差权重η
i
，若η
i
大于1/m，则将所有η
i
大于1/m的数据判为坏点并进行剔除，其中m为当前需要判断的测点数，即上一轮剔点后剩余的有效点个数；对剩余数据重复步骤2、步骤3，直至相对误差最大值小于相对误差许可值。
[0008]进一步地，偏差权重η
i
为：其中m为当前需要判断的测点数，x
i
为第i个测点的测量数据值。
[0009]进一步地，相对误差δ
i
通过如下公式计算：
其中m为当前需要判断的测点数，x
i
为第i个测点的测量数据值。
[0010]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：1、本专利技术在实时测点数据相对误差的基础上，以相对误差许可值作为数据是否存在坏点的判据，实时地剔除数据坏点；2、相对误差许可值考虑了不同测点位置处测量值存在的差异，以测点所代表的流场区域面积作为权重依据，更真实的反应了不同测点处测量值的相对偏差；且相对误差许可值的确定也引入修正系数，可降低将坏点误判为“有效点”的概率。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0012]图1为实施例中第一种剔点处理方法实施流程图；图2为实施例中第二种剔点处理方法实施流程图。
具体实施方式
[0013]下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
[0014]以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0015]实施例1一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法。
[0016]步骤1、根据多测点实时测量数据特性，设置数据相对误差许可值；相对误差许可值a根据如下公式进行确定：
其中，，k为修正系数，t
i
为主流道截面第i测点位置处的CFD仿真结果，A
i
为第i测点所代表的流场面积，a
i
为第i测点的相对偏差，n为测点总数；步骤2、求解测量数据相对误差，若相对误差δ
i
最大值超出相对误差许可值，则认为数组存在坏点；本实施例中，相对误差δ
i
通过如下公式计算：其中m为当前需要判断的测点数，x
i
为第i个测点的测量数据值。
[0017]步骤3、对含有坏点的测量数据进行剔点处理；步骤4、对剔点后的测量数据中的有效点x
i
求代表值；步骤5、根据流道特性参数，对代表值的合理性进行判定，若均值数据合理，则输出结果；否则，进行预警，提示进行测试受感部、测试模块或发动机状态是否异常的判断。本实施例中的代表值可以是均值或其他通过对有效点进行运算处理后得到可以代表该流道截面测点数据的代表值。比如均值可以是算数平均值或加权平均值，其中算数平均值可以是剔点后剩余有效点的平均值，加权平均值是根据有效点对应的流道截面面积权重进行计算而得的。
[0018]对于测试数据而言，若存在将“坏点”误判为“有效点”，则对计算结果影响较大；若将“有效点”误判为“坏点”，则对计算结果影响较小，因此可通过设置相对误差许可值a，控制数据判断条件的严或松，尽量减少将“坏点”误判为“有效点”的概率。在本实施例中，在实时测点数据相对误差的基础上，以相对误差许可值作为数据是否存在坏点的判据，实时地剔除数据坏点；相对误差许可值考虑了不同测点位置处测量值存在的差异，以测点所代表的流场区域面积作为权重依据，更真实的反应了不同测点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据多测点实时测量数据特性，设置数据相对误差许可值；相对误差许可值a根据如下公式进行确定：其中，，k为修正系数，t
i
为主流道截面第i测点位置处的CFD仿真结果，A
i
为第i测点所代表的流场面积，a
i
为第i测点的相对偏差，n为测点总数；步骤2、求解测量数据相对误差，若相对误差最大值超出相对误差许可值，则认为数组存在坏点；步骤3、对含有坏点的测量数据进行剔点处理；步骤4、对剔点后的测量数据中的有效点求代表值；步骤5、根据流道特性参数，对代表值的合理性进行判定，若代表值数据合理，则输出结果；否则，进行预警，提示进行测试受感部、测试模块或发动机状态是否异常的判断。2.根据权利要求1所述可实时剔除航空发动机流道测试数据坏点的算法，其特征在于，步骤3中剔点处理方法为：当测点数小于等于测点数临界值时，将相对误差最大值所对应的数据剔除；对剩余数据重复步骤2、步骤3，直至相对误差最大值小...

【专利技术属性】
技术研发人员：程荣辉，马波，郭令，赵江伟，邵剑波，惠广林，林磊，马健，
申请(专利权)人：中国航发四川燃气涡轮研究院，
类型：发明
国别省市：