某型飞机油量传感器修正及其流量特征提取方法研究

Computer Measurement & Control(2020)

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Abstract
针对某型飞机油量传感器记录时易受外界环境影响而导致所记录信号存在大量噪声且不具有单调性,同时缺少燃油流量参数的记录问题,提出了一种改进的自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)方法,在保证单调性的前提下对传感器数据的记录进行了修正,并实现了对流量特征的提取;首先提取飞参记录器中记录的剩余油量信号,然后使用改进的CEEMDAN方法提取固有模态函数和剩余分量并进行重构,最后将处理之后的剩余油量信号进行求-阶导数得到发动机的燃油消耗率;实验表明,使用改进CEEMDAN去噪方法相比于CEEMDAN去噪方法的信噪比提升了48.6%,均方根误差降低了69.9%.
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