發(fā)布時間：2018-02-12 04:21

  本文關(guān)鍵詞： 在軌感知系統(tǒng) 聲發(fā)射 碎片云 干擾信號 互相關(guān) 希爾伯特黃變換　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科技的進步,人們對航天事業(yè)的關(guān)注度也越來越高,探索太空的活動的增多,也給太空的空間環(huán)境帶來了一定的影響,因為人類的航天活動不可避免的將產(chǎn)生數(shù)量非常龐大的“太空垃圾”,也被稱作空間碎片,對航天器有著極其巨大的威脅性�？臻g站是可以在空間環(huán)境內(nèi)為航天員提供工作、生活的大型航天器,需要長時間在太空中運行。在此背景下,需要開發(fā)出一種可以對空間碎片撞擊進行感知的系統(tǒng),即空間碎片在軌感知系統(tǒng),這種系統(tǒng)可以對航天器受到的撞擊進行實時感知、定位,并評價撞擊情況。在軌感知系統(tǒng)運行過程中,可能采到多種突發(fā)、持續(xù)性的干擾信號,導(dǎo)致感知系統(tǒng)發(fā)生誤判,因此,針對此種情況,需要對非同源的信號進行甄別,識別航天器在軌運行時受空間碎片超高速撞擊的事件。本文首先對碎片云超高速撞擊信號與干擾信號的波形和頻譜進行對比分析。采用了互相關(guān)的概念,對標準信號與碎片云超高速撞擊信號、干擾信號的頻譜互相關(guān)的峰值進行對比分析。對聲發(fā)射信號的處理是進行下一步的基礎(chǔ),利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的方法對信號進行處理,將得到的多種信號的固有模態(tài)函數(shù)的頻譜互相關(guān)的峰值進行對比分析。由于HHT變換對處理非平穩(wěn)信號有很好的效果,在經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上,對信號的固有模態(tài)函數(shù)進行Hilbert變換,再進行互相關(guān)的處理,對比分析它們的頻譜互相關(guān)性,提出改進算法。得到以下結(jié)論:(1)碎片云超高速撞擊信號和干擾信號的頻譜有重疊部分,僅從信號的波形和頻譜對信號源性質(zhì)的區(qū)分度不高;(2)通過對典型超高速撞擊聲發(fā)射信號與感知系統(tǒng)中獲得信號的頻率進行互相關(guān)的方法,計算互相關(guān)函數(shù)峰值區(qū)分超高速撞擊事件;(3)對信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,將含有不同頻率成分的固有模態(tài)函數(shù)的互相關(guān)函數(shù)峰值進行逐項對比,通過各分量頻譜互相關(guān)的數(shù)量級識別超高速撞擊事件;(4)采用HHT變換分量及重構(gòu)信號的HHT變換,分別對篩選出的固有模態(tài)函數(shù)進行互相關(guān)分析,提出2種改進算法,經(jīng)驗證通過重構(gòu)信號的HHT變換方法能夠更好的識別超高速撞擊事件。
[Abstract]:With the progress of science and technology, people are paying more and more attention to the space industry. The increase in space exploration activities has also brought about a certain impact on the space environment in space. Because human space activities will inevitably produce a very large amount of "space debris", also known as space debris, which is extremely threatening to spacecraft. The space station can provide work for astronauts in the space environment. Large spacecraft that live in space for a long time. In this context, we need to develop a system that can sense impact of space debris, that is, space debris in orbit. This kind of system can perceive, locate and evaluate the impact of spacecraft in real time. In the course of orbit sensing system, many kinds of sudden and persistent interference signals may be taken, which leads to misjudgment of the sensing system. In such cases, non-homologous signals need to be identified, In this paper, the waveform and spectrum of hypervelocity impact signal and interference signal of debris cloud are compared and analyzed. The concept of cross-correlation is adopted. The peak value of spectrum cross-correlation between standard signal and debris cloud hypervelocity impact signal is compared and analyzed. The processing of acoustic emission signal is the basis of the next step, and the empirical mode decomposition method is used to process the signal. The peak value of spectrum cross-correlation of the intrinsic modal function of various signals is compared and analyzed. Because HHT transform has a good effect on processing non-stationary signals, based on empirical mode decomposition, The inherent mode functions of signals are transformed by Hilbert, and then the cross-correlation is processed, and their spectral correlation is compared and analyzed. An improved algorithm is proposed. The following conclusions are obtained: 1) the spectrum of the hypervelocity impact signal and the interference signal of the debris cloud are overlapped. It is only from the signal waveform and spectrum that the signal source property is not distinguished by the method of cross-correlation between the typical hypervelocity impact acoustic emission signal and the frequency of the signal obtained in the sensing system. The peak value of cross-correlation function is calculated to distinguish hypervelocity impact events. The empirical mode decomposition of the signal is carried out, and the peak value of cross-correlation function with different frequency components is compared one by one. By using the order of magnitude of the cross-correlation of each component spectrum to identify the hypervelocity impact event, the HHT transform component and the HHT transform of the reconstructed signal are used to analyze the cross-correlation of the selected inherent modal functions, and two improved algorithms are proposed. It is proved that the hypervelocity impact events can be better identified by the HHT transform method.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V528;V445.1

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本文編號：1504769