基于集合经验模态分解的水面撞击实验力测量降噪方法
信号处理
2022-01-06 v2 流体动力学
摘要
本文使用基于 EEMD（集合经验模态分解）的降噪策略来降低非平稳信号中的背景噪声，这些信号代表了飞机紧急水面降落（通常称为水上迫降）缩比模型测试中测量到的力。水上迫降测试以 12 m/s 的恒定水平速度和撞击开始时 0.45 m/s 的垂直速度进行。测量数据受到大幅度的宽带噪声影响，该噪声同时具有机械和电子来源。噪声源不易避免或消除，因为它们与拖车结构的振动以及测量链与电磁场之间的相互作用有关。EEMD 降噪方法基于将信号分解为模态，并利用残差、信号主导模态以及一些经过阈值技术处理的进一步模态进行部分重构，这有助于保留信号的一些尖锐特征。该策略首先在叠加了已知背景噪声的合成信号上进行了开发和测试。然后，该方法在机身在空气中运动时所受惯性力的测量上得到了验证，因为在这种情况下附加质量可以忽略不计，且降噪后的力应等于质量与加速度的乘积，这两者都是已知的。最后，该程序被应用于对实际水上迫降实验中测量到的力进行降噪。结果优于其他经典滤波方法（如移动平均滤波器和低通 FIR 滤波器）获得的结果，这主要归功于本文开发的 EEMD 降噪策略在保留信号尖锐特征和减少杂散来源的残余低频振荡方面的增强能力。
引用
@article{arxiv.2109.14310,
title = {A noise reduction method for force measurements in water entry experiments based on the Ensemble Empirical Mode Decomposition},
author = {Emanuele Spinosa and Alessandro Iafrati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.14310},
year = {2022}
}