原创力文档- 1、本文档共28页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
航空绞车组件测试中扭矩信号采集的去噪研究
汇报人：
2024-01-17
REPORTING
目录
引言
航空绞车组件测试系统
扭矩信号去噪方法
实验设计与实现
去噪效果评价
结论与展望
PART
01
引言
REPORTING
航空绞车组件在航空领域的重要性
航空绞车组件是飞机等航空器的重要部分，用于实现牵引、吊装等功能，其性能直接影响飞行安全和任务执行效率。
扭矩信号在航空绞车组件测试中的关键作用
扭矩信号是反映航空绞车组件工作状态的重要参数，对于评估其性能、预测故障具有重要意义。
扭矩信号采集中的噪声问题及其影响
在扭矩信号采集过程中，由于环境干扰、设备本身等因素，会产生噪声，影响信号的准确性和可靠性，进而影响到对航空绞车组件性能的准确评估。
目前，国内外学者在扭矩信号去噪方面已经开展了大量研究，提出了基于滤波、小波变换、神经网络等多种方法。然而，这些方法在处理复杂噪声和实时性要求较高的场合仍存在一定局限性。
国内外研究现状
随着深度学习、自适应滤波等技术的不断发展，未来扭矩信号去噪研究将更加注重方法的自适应性和实时性，以及对于复杂噪声的处理能力。
发展趋势
本研究旨在针对航空绞车组件测试中扭矩信号采集的噪声问题，提出一种有效的去噪方法，以提高信号的准确性和可靠性。具体内容包括：分析扭矩信号噪声特性、研究去噪算法原理、设计去噪算法实现方案、实验验证去噪效果等。
研究内容
本研究将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的方法进行研究。首先通过理论分析，深入研究扭矩信号噪声特性和去噪算法原理；然后通过仿真实验，验证所提去噪算法的有效性和优越性；最后在实际应用中，对所提去噪算法进行进一步验证和改进。
研究方法
PART
02
航空绞车组件测试系统
REPORTING
用于测量航空绞车组件的扭矩、转速等参数，将物理量转换为电信号。
对传感器输出的微弱电信号进行放大、滤波等处理，以便于后续采集和处理。
将调理后的模拟信号转换为数字信号，并进行数据采集和存储。
用于控制整个测试过程，实现数据采集、处理、显示和存储等功能。
传感器
信号调理电路
数据采集卡
计算机
利用应变片或磁电式原理，将航空绞车组件受到的扭矩转换为电信号输出。
扭矩传感器
信号调理电路
数据采集卡
对扭矩传感器输出的电信号进行放大、滤波等处理，提高信噪比。
将调理后的扭矩信号转换为数字信号，并进行数据采集和存储，以便于后续分析和处理。
03
02
01
环境噪声
包括空气中的电磁波、振动、温度变化等因素引起的噪声，会对扭矩信号的采集造成干扰。
系统内部噪声
包括电路中的热噪声、散粒噪声等，会对扭矩信号的采集精度和稳定性产生影响。
传感器本身噪声
由于传感器制造过程中的工艺问题或使用过程中的磨损等因素引起的噪声，会对扭矩信号的采集造成误差。
PART
03
扭矩信号去噪方法
REPORTING
滑动平均法
通过设定一个固定长度的窗口，在扭矩信号上滑动，计算窗口内数据的平均值，以此达到平滑去噪的效果。
中值滤波法
对扭矩信号进行排序，取中间值作为滤波输出，适用于去除脉冲噪声和椒盐噪声。
低通滤波器
允许低于截止频率的信号通过，而高于截止频率的信号被削弱，从而实现去噪。
小波阈值去噪
01
利用小波变换将扭矩信号分解为不同频带的小波系数，通过对小波系数进行阈值处理，去除噪声对应的小波系数，然后重构信号。
小波包去噪
02
在小波变换的基础上，对小波系数进行进一步细分，提高去噪效果。
小波变换模极大值去噪
03
利用小波变换模极大值原理，检测并保留信号中的突变点，去除噪声引起的模极大值点。
卷积神经网络（CNN）
利用CNN强大的特征提取能力，学习扭矩信号与噪声之间的映射关系，实现去噪。
循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，通过RNN学习扭矩信号的时序特征，并预测下一时刻的信号值，以此实现去噪。
自编码器
通过训练自编码器网络学习扭矩信号的特征表示，将含噪信号输入到训练好的自编码器中，得到去噪后的信号。
PART
04
实验设计与实现
REPORTING
03
数据采集系统
搭建基于计算机的数据采集系统，实现扭矩信号的实时采集、存储和处理。
01
航空绞车组件模拟系统
搭建能够模拟航空绞车实际工作状态的实验平台，包括电机、减速器、负载模拟等部分。
02
扭矩传感器
选用高精度扭矩传感器，用于实时测量航空绞车组件在模拟系统中的扭矩输出。
通过扭矩传感器实时采集航空绞车组件在模拟系统中的扭矩输出信号。
扭矩信号采集
对采集到的扭矩信号进行预处理，包括滤波、放大、模数转换等步骤，以提高信号质量和准确性。
信号预处理
针对扭矩信号中的噪声特点，研究有效的去噪算法，如小波变换、经验模态分解等，实现信号的降噪处理。
去噪算法研究
PART
05
去噪效果评价
RE
文档评论（0）