一种发动机多源载荷识别方法、装置及设备与流程

1.本发明涉及载荷识别技术领域，尤其涉及一种发动机多源载荷识别方法、装置及设备。


背景技术：

2.液体火箭发动机(以下简称发动机)自身在工作过程中会产生巨大的振动，振动能量的时空分布差异性和随机性均较大，很容易造成结构的疲劳失效，从而影响发射任务。发动机工作过程中，可以通过试车搭载获得各主要载荷界面振动响应而非激励，不能直接用于发动机结构的动强度设计与分析，因此，准确识别发动机工作过程中所产生振动载荷，为发动机结构强度及疲劳寿命评估提供载荷环境输入条件，对于发动机工程研制具有重要的实际意义。
3.因此，亟需提供一种更为可靠的发动机多源载荷识别方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种发动机多源载荷识别方法、装置及设备，用于解决现有技术中理论建模误差偏大、载荷识别精度低的问题。
5.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.第一方面，本发明提供一种发动机多源载荷识别方法，方法包括：
7.将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；
8.基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；
9.基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；
10.基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。
11.与现有技术相比，本发明提供的发动机多源载荷识别方法，包括：将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷，建立包括集中载荷的发动机系统，并基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化，基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；基于实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。本方案基于试验建模方法及正则化理论的液体火箭发动机多源载荷识别，其中，采用试验建模方法避免了理论建模误差偏大的问题，通过引入正则化思想及优化传感器布局的方法提高了载荷识别精度，有效降低了试验成本。
12.第二方面，本发明提供一种发动机多源载荷识别装置，装置包括：
13.载荷等效模块，用于将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；
14.传感器布局优化模块，用于基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；
15.地面振动试验开展模块，用于基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；
16.多源载荷识别模块，用于基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。
17.第三方面，本发明提供一种发动机多源载荷识别设备，设备包括：
18.通信单元/通信接口，用于将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；
19.处理单元/处理器，用于基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；
20.基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；
21.基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。
22.第四方面，本发明提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，当所述指令被运行时，实现上述的发动机多源载荷识别方法。
附图说明
23.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，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：
24.图1为本发明提供的一种发动机多源载荷识别方法流程示意图；
25.图2为发动机多源载荷测量结果与计算结果幅值谱对比示意图；
26.图3为发动机多源载荷测量结果与计算结果功率谱密度函数对比示意图；
27.图4为发动机测量响应与计算响应幅值谱对比示意图；
28.图5为本发明提供的一种发动机多源载荷识别装置结构示意图；
29.图6为本发明提供的一种发动机多源载荷识别装置设备示意图。
具体实施方式
30.为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一阈值和第二阈值仅仅是为了区分不同的阈值，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
31.需要说明的是，本发明中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
32.本发明中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b的情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，
b，c，a和b的结合，a和c的结合，b和c的结合，或a、b和c的结合，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
33.现有技术中，准确识别发动机工作过程中所产生振动载荷，需要准确建立发动机动力学模型。建模时，一般采用理论建模和试验建模两种方法。理论建模方法在建模过程中采用大量简化处理，容易引入建模误差，进而影响动力学模型的求解精度。试验建模方法可以避免理论建模过程中简化处理造成的误差，采用参数识别的方法建立结构动力学系统输入与输出间的关系。与理论模型相比，试验建模方法获得的动力学模型更加可靠，然而，复杂系统会有较大的测量误差，且系统的边界条件及环境条件模拟十分困难，对解决实际工程问题指导性不强。
34.基于此，将试验建模及正则化方法联合起来建立多源载荷识别方法，以解决上述发动机振动载荷识别困难和求解精度不高的问题。
35.接下来，结合附图对本说明书实施例提供的方案进行说明：
36.图1为本发明提供的一种发动机多源载荷识别方法流程示意图，如图1所示，该流程可以包括以下步骤：
37.步骤110：将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷。
38.主要载荷源可以包括推力室、涡轮泵、燃气发生器；在本说明书中，发动机可以是液体火箭发动机。
39.步骤120：基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化。
40.相干函数(coherency function)亦称相干，两过程在各频率上分量间的线性相关程度。频响函数(frequency response function，frf)，是结构的输出响应和输入激励力之比。我们同时测量激励力和由该激励力引起的结构响应(这个响应可能是位移、速度或加速度)，将测量的时域数据通过快速傅立叶变换(fft)从时域变换到频域，经过变换，频响函数最终呈现为复数形式，包括实部与虚部，或者是幅值与相位。
41.步骤130：基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果。
42.步骤140：基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。
43.动载荷可以表示物体在运动过程中受到震动、环境等因素影响下，所受的载荷，动载荷包括短时间快速作用的冲击载荷(如空气锤)、随时间作周期性变化的周期载荷(如空气压缩机曲轴)和非周期变化的随机载荷如(汽车发动机曲轴)，根据发动机地面试验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷，并与实测载荷对比，验证载荷识别方法的适用性，验证载荷识别方法适用性达到预设要求时，采用该载荷识别方法对液体火箭发动机的动载荷进行识别。
44.图1中的方法，包括：将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷，建立包括集中载荷的发动机系统，并基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化，基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；基于实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。本方案基于试验建模方法及正则化理论的液体火箭发动机多源载荷识别，
其中，采用试验建模方法避免了理论建模误差偏大的问题，通过引入正则化思想及优化传感器布局的方法提高了载荷识别精度，有效降低了试验成本。
45.基于图1的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方式，下面进行说明。
46.可选的，基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化之前，还可以包括：
47.确定所述集中载荷的施加位置及集中载荷施加形式；
48.基于所述集中载荷的施加位置及集中载荷施加形式建立包括所述集中载荷的发动机系统。
49.在实际应用中，确定发动机载荷源，分离出主要载荷源(推力室、涡轮泵和燃气发生器)作为集中载荷施加界面，对试车响应信号进行分析，根据响应数据确定发动机工作过程中所受载荷形式，根据发动机内部载荷形式设计施加集中载荷形式。将发动机主要载荷源(推力室、涡轮泵、燃气发生器)的空间分布载荷等效为集中载荷施加到发动机结构上，根据试验空间及试验成本的限制确定n个集中载荷位置，在具体应用中，可以是3个集中载荷位置，n的值可以根据实际应用需求进行设定。
50.利用试验建模方法建立包括载荷源及关键组件的发动机系统，优化传感器布局方案，具体可以先安装与固定火箭发动机，然后搭建包括载荷源及关键组件的发动机激励系统。具体地，设备调试与校准。确保数据采集仪及加速度传感器等设备正常工作；背景噪声测试，确保采集信号有较高信噪比；3个激振器同时施加激励，开展发动机地面振动试验，测量激励及响应数据。在安装与固定发动机时，可以将发动机安装在试车台架上，模拟发动机工作边界条件。在搭建发动机激励系统时，可以在发动机试车台架旁搭建激振器的悬挂台架，激振器通过吊钩及尼龙绳悬挂在该台架上，便于调整激振器的高度，使激振器能够在集中载荷施加位置垂直施加激振力。
51.进一步地，确定所述集中载荷的施加位置及集中载荷施加形式，具体可以包括：
52.对试车响应信号进行分析，根据响应数据确定发动机工作过程中所受载荷形式，根据发动机内部载荷形式设计施加集中载荷形式；
53.将发动机内部激励等效为集中载荷施加到发动机结构上，根据试验空间及试验成本的限制确定集中载荷位置。
54.从发动机响应的概率密度分布可以看出，发动机响应信号基本满足零均值的高斯分布，因此，可以合理假设发动机内部载荷形式为零均值的满足高斯分布的随机载荷。
55.将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷施加到发动机结构上，根据发动机内部载荷做用位置、试验空间及试验成本的限制确定推力室身部、涡轮泵附近及燃气发生器身部3个集中载荷位置。
56.初步布置关键组件测点及载荷识别测点。关键组件根据部件空间的限制，在关心位置处尽可能多的布置测点。载荷识别测点需布置在各等效激励点附近，且与距离最近的激励点间的主要传递路径不存在焊接、螺栓连接等复杂连接关系。在各激励点附近可以选取5个测点，共计15个载荷识别测点。在所有测点位置可以安装三向加速度传感器。
57.具体地，根据试验需求及空间位置限制在关键组件处布置响应测量点，在等效激励点附近选取载荷识别测点。测量等效激励点到各载荷识别测点及关键组件测点的传递函
数及相干函数。根据相干函数剔除部分测点，各关键组件处仅保留1个测点。根据矩阵条件数优化传感器布局方案，最终在各集中载荷作用点附近选取1测点用于载荷识别。选取的测点数也可以根据实际应用需求进行设定。
58.可选的，根据相干函数剔除部分测点，具体可以包括：
59.初步布置关键组件测点及载荷识别测点，关键组件根据部件空间位置，在目标位置处布置测点；
60.载荷识别测点布置在各等效激励点附近，且与距离最近的激励点间的主要传递路径不存在焊接、螺栓连接等复杂连接关系，在所有测点位置安装三向加速度传感器。
61.利用激振器施加随机激励测量系统的频响函数，计算输入载荷与输出响应的相干函数，根据相干函数剔除部分测点。
62.为减小噪声的干扰，提高试验测量传递函数的精度，使用激振器最大能量给结构施加随机激励，测量等效激励点到各载荷识别测点及关键组件测点的传递函数及相干函数，尽可能保证相干函数在整个频段接近1。测量过程中，需对信号加窗并进行不少于100次平均以消除虚假激励及噪声污染产生的影响。根据相干函数剔除部分测点。考虑到试车试验安全性及成本问题，各关键组件位置仅保留1个相干函数最接近1的测点。试验测量传递函数的精度对于载荷识别结果影响很大，观察各载荷识别测点的相关函数，若出现在很大频率范围内相干函数远小于1的情况，剔除该测点。
63.发动机结构受外载荷数目为3时，若想要精确计算发动机所受外载荷，需要响应数目应远大于3，使系统动力学方程在超定状态求解。然而考虑到试车测点布置困难，最终在各集中载荷施加位置选取1个测点，共3个测点，测量9组响应数据(x、y、z向)。使用9组响应数据识别载荷。
64.可选的，根据矩阵条件数优化传感器布局方案，具体可以包括：
65.基于公式(1)
66.cond(h)＝||h||2×
||h-1
||2ꢀꢀꢀ
(1)
67.根据传递函数矩阵条件数确定传感器布局方案，传递函数矩阵h条件数，其中，||
·
||2表示矩阵的2范数，为矩阵的最大奇异值。
68.在选取最优传感器布局时，假设没有剔除载荷识别测点，在燃气发生器周围及涡轮泵周围各选择1个测点，可以有25种组合方式。分别计算25种组合方式的频响函数矩阵的条件数，选择在整个频段中条件数最小的组合，确定燃气发生器载荷识别测点及涡轮泵载荷识别测点位置。在两个载荷识别测点确定基础上，分别与推力室上载荷识别测点组合，共5种组合方式，计算传递函数矩阵条件数，选择在整个频段中条件数最小的组合，确定推力室载荷识别测点位置。
69.举例说明，开展发动机地面振动试验时，安装与固定发动机试验前需要安装3个激振器，其中，两个100n激振器安装在推力室身部及涡轮泵附近，10n激振器安装在燃气发生器身部，模拟发动机工作过程中推力室及涡轮泵载荷较大，燃气发生器载荷相对较小的现象。
70.设备调试与校准：按照测点布置方案安装传感器后，打开数据采集仪，用激振器给发动机施加激励。观察各个传感器是否存在超量程及信号过小的情况，确保传感器正常工作。电源设备需接地以减少50hz电源干扰信号，同时注意信号中50hz及倍频的信号异动。
71.背景噪声测试：试验前需测试环境背景噪声，分析背景噪声大小及频率特性，确保试验环境满足国标要求，采集信号具有很高信噪比。
72.3个激振器同时施加激励，记录各激振器处载荷及各测点响应数据。用于验证多源载荷识别方法在液体火箭发动机多源动载荷识别问题中的适用性。
73.可选的，基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷，具体可以包括：
74.建立发动机系统逆模型，采用公式(2)针对含有噪声的动响应x，引入加权矩阵ω并建立目标函数：
[0075][0076]
其中，
[0077]
ω＝diag(ω1,ω2,
…
,ωm)
[0078][0079]
h表示传递函数矩阵，m为传递函数矩阵h的行数，n为传递函数矩阵h的列数，x代表系统响应，h
i,j
代表传递函数矩阵h的第i行第j列元素，f代表识别载荷，α为正则化参数，||
·
||2表示矩阵2范数；
[0080]
令则目标函数的解为公式(3)：
[0081][0082]
其中，上标t表示矩阵转置；
[0083]
用gcv方法选取最优正则化参数，gcv函数表示为公式(4)：
[0084][0085]
其中，i为单位矩阵，trace()表示矩阵的迹；函数gcv(α)的极小值点α为最优正则化参数。
[0086]
利用上述载荷识别方法计算系统的动载荷，载荷识别效果见图2，针对推力室载荷，推力室载荷测量值与推力室载荷计算值一致，涡轮泵载荷测量值与涡轮泵载荷计算值一致，燃气发生器载荷测量值与燃气发生器载荷计算值一致。
[0087]
根据载荷幅值谱计算功率谱密度函数，识别载荷与实测载荷的功率谱密度函数对比见图3，推力室载荷中实际载荷与计算载荷的psd基本重合，涡轮泵载荷中实际载荷与计算载荷的psd基本重合，燃气发生器载荷中实际载荷与计算载荷的psd基本重合。
[0088]
功率谱密度函数与坐标轴围成的面积为信号的均方根(rms)值，比较实测载荷及计算载荷rms值定量分析载荷识别精度。推力室实测载荷rms值为6.24n，推力室计算载荷rms值为6.14n，误差为1.6％。涡轮泵实测载荷rms值为9.18n，涡轮泵计算载荷rms值为9.14n，误差为0.44％。燃气发生器实测载荷rms值为1.89n，燃气发生器计算载荷rms值为1.86n，误差为1.58％。载荷识别精度良好。
[0089]
利用识别载荷与建立的系统动力学模型计算系统动响应，并与实际动响应对比，
效果见图4，响应测量值与响应计算值的响应幅值谱基本一致，进一步说明本发明载荷识别方法的适用性与建立系统动力学模型的准确性。
[0090]
由上述分析可知，本发明中的多源载荷识别方法可以准确识别液体火箭发动机载荷识别问题。对于本领域的技术人员来说，本发明方法并不局限于液体火箭发动机载荷识别问题，对于其他复杂系统载荷识别问题仍具有适用性。
[0091]
基于同样的思路，本发明还提供一种发动机多源载荷识别装置，如图5所示，所述装置可以包括：
[0092]
载荷等效模块510，用于将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；
[0093]
传感器布局优化模块520，用于基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；
[0094]
地面振动试验开展模块530，用于基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；
[0095]
多源载荷识别模块540，用于基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。
[0096]
基于图5中的装置，还可以包括一些具体的实施单元：
[0097]
可选的，所述装置，还可以包括：
[0098]
载荷施加位置以及施加方式确定模块，用于确定所述集中载荷的施加位置及集中载荷施加形式；
[0099]
发动机系统建立模块，用于基于所述集中载荷的施加位置及集中载荷施加形式建立包括所述集中载荷的发动机系统。
[0100]
可选的，载荷施加位置以及施加方式确定模块，具体可以包括：
[0101]
主要载荷源分离单元，用于从发动机的载荷源中分离得到主要载荷源；所述主要载荷源包括推力室、涡轮泵和燃气发生器；
[0102]
集中载荷形式涉及单元，用于对试车响应信号进行分析，根据响应数据确定发动机工作过程中所受载荷形式，根据发动机内部载荷形式设计施加集中载荷形式；
[0103]
集中载荷位置确定单元，用于将发动机内部激励等效为集中载荷施加到发动机结构上，根据试验空间及试验成本的限制确定集中载荷位置。
[0104]
可选的，传感器布局优化模块520，具体可以包括：
[0105]
响应测量点布置单元，用于根据试验需求及空间位置限制在关键组件处布置响应测量点；
[0106]
函数确定单元，用于在等效激励点附近选取载荷识别测点，测量等效激励点到各载荷识别测点、关键组件测点的传递函数及相干函数；根据相干函数剔除部分测点，各关键组件处保留一个测点；
[0107]
传感器布局方案优化单元，用于根据矩阵条件数优化传感器布局方案，在各集中载荷作用点附近选取一个测点用于载荷识别。
[0108]
可选的，函数确定单元，具体可以用于：
[0109]
初步布置关键组件测点及载荷识别测点，关键组件根据部件空间位置，在目标位置处布置测点；
[0110]
载荷识别测点布置在各等效激励点附近，且与距离最近的激励点间的主要传递路
径不存在焊接、螺栓连接等复杂连接关系，在所有测点位置安装三向加速度传感器。
[0111]
利用激振器施加随机激励测量系统的频响函数，计算输入载荷与输出响应的相干函数，根据相干函数剔除部分测点。
[0112]
可选的，传感器布局方案优化单元，具体可以用于：
[0113]
基于
[0114]
cond(h)＝||h||2×
||h-1
||2[0115]
根据传递函数矩阵条件数确定传感器布局方案，传递函数矩阵h条件数，其中，||
·
||2表示矩阵的2范数，为矩阵的最大奇异值。
[0116]
可选的，多源载荷识别模块540，具体可以包括：
[0117]
目标函数建立单元，用于建立发动机系统逆模型，针对含有噪声的动响应x，引入加权矩阵ω并建立目标函数：
[0118][0119]
ω＝diag(ω1,ω2,
…
,ωm)
[0120][0121]
其中，h表示传递函数矩阵，m为传递函数矩阵h的行数，n为传递函数矩阵h的列数，x代表系统响应，h
i,j
代表传递函数矩阵h的第i行第j列元素，f代表识别载荷，α为正则化参数，||
·
||2表示矩阵2范数；
[0122]
令则目标函数的解为：
[0123][0124]
其中，上标t表示矩阵转置；
[0125]
用gcv方法选取最优正则化参数，gcv函数表示为：
[0126][0127]
其中，i为单位矩阵，trace()表示矩阵的迹；函数gcv(α)的极小值点α为最优正则化参数。
[0128]
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了一种发动机多源载荷识别设备。如图6所示，设备可以包括：
[0129]
通信单元/通信接口，用于将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；
[0130]
处理单元/处理器，用于基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；
[0131]
基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；
[0132]
基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。
[0133]
如图6所示，上述终端设备还可以包括通信线路。通信线路可包括一通路，在上述组件之间传送信息。
onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过通信线路与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
[0144]
可选的，本发明实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本发明实施例对此不作具体限定。
[0145]
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、asic、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0146]
一种可能的实现方式中，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令被运行时，用于实现上述实施例中的方法。
[0147]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序或指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序或指令时，全部或部分地执行本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、终端、用户设备或者其它可编程装置。所述计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是集成一个或多个可用介质的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；也可以是光介质，例如，数字视频光盘(digital video disc，dvd)；还可以是半导体介质，例如，固态硬盘(solid state drive，ssd)。
[0148]
尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
[0149]
尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所
附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

技术特征：
根据传递函数矩阵条件数确定传感器布局方案，传递函数矩阵h条件数，其中，||
·
||2表示矩阵的2范数，为矩阵的最大奇异值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷，具体包括：建立发动机系统逆模型，针对含有噪声的动响应x，引入加权矩阵ω并建立目标函数：ω＝diag(ω1,ω2,
…
,ω
m
)其中，h表示传递函数矩阵，m为传递函数矩阵h的行数，n为传递函数矩阵h的列数，x代表系统响应，h
i,j
代表传递函数矩阵h的第i行第j列元素，f代表识别载荷，α为正则化参数，||
·
||2表示矩阵2范数；令则目标函数的解为：其中，上标t表示矩阵转置；用gcv方法选取最优正则化参数，gcv函数表示为：其中，i为单位矩阵，trace()表示矩阵的迹；函数gcv(α)的极小值点α为最优正则化参数。8.一种发动机多源载荷识别装置，其特征在于，装置包括：载荷等效模块，用于将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；传感器布局优化模块，用于基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；地面振动试验开展模块，用于基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；多源载荷识别模块，用于基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。9.一种发动机多源载荷识别设备，其特征在于，设备包括：通信单元/通信接口，用于将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷；处理单元/处理器，用于基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化；基于传感器布局优化方案构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；基于所述实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有指令，当所述指
令被运行时，实现权利要求1～7任一项所述的发动机多源载荷识别方法。

技术总结
本发明公开一种发动机多源载荷识别方法、装置及设备，本发明涉及载荷识别技术领域，用于解决现有技术中理论建模误差偏大、载荷识别精度低的问题。包括：将发动机主要载荷源的空间分布载荷等效为集中载荷，建立包括集中载荷的发动机系统，并基于相干函数及频响函数矩阵条件数进行包括集中载荷的发动机系统的传感器布局优化，构建发动机系统模型，开展发动机地面振动试验，得到实验结果；基于实验结果，利用正则化方法识别作用在发动机结构上的多源动载荷。采用试验建模方法避免了理论建模误差偏大的问题，通过引入正则化思想及优化传感器布局的方法提高了载荷识别精度，有效降低了试验成本。验成本。验成本。


技术研发人员：王珺 李斌潮 穆朋刚 时寒阳 薛杰 王旭阳 王婷 樊勋 李自园
受保护的技术使用者：西安航天动力研究所
技术研发日：2023.02.24
技术公布日：2023/7/26