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题名一种提高螺旋桨相同步噪声模型辨识精度的方法
被引量：4
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作者
曹云飞
黄向华
盛龙
夏天乾
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机构
南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室
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出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期2571-2580,共10页
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基金
国家自然科学基金(51576097)
南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金立项资助项目(kfjj20170218)
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文摘
相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。
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关键词
螺旋桨相同步
降噪
模型辨识
数据波动
建模精度
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Keywords
Propeller synchrophasing
Noise reduction
Model identification
Data fluctuation
Modeling accuracy
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分类号
V231.1
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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