基于Kalman滤波与应变信号的舰船轴系推力辨识研究

噪声与振动控制 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (2): 32-36.

基于Kalman滤波与应变信号的舰船轴系推力辨识研究

马相龙1，吴昊1，薛林2，塔娜2，饶柱石2，邹冬林2

（ 1. 上海船舶设备研究所，上海200031； 2. 上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室，上海200240 ）

收稿日期:2022-12-02 修回日期:2023-02-03 出版日期:2024-04-18 发布日期:2024-04-08

Identification of Thrust of Ship Propulsion Shaft by Kalman Filter and Strain Signal

Received:2022-12-02 Revised:2023-02-03 Online:2024-04-18 Published:2024-04-08

摘要/Abstract

摘要： 在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而，受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响，螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没，导致难以准确测量推力。当前，一些常用的信号降噪方法，比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪，未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法，Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制，对目标实现最小方差无偏估计，因而有更高的估计精度。因此，本文利用Kalman 滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3 种工况为例，研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明，在信噪比仅为20 dB时，推力辨识最大相对误差仅为4.85 %，因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时，本文提出方法属于时域辨识方法，在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化，因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。

关键词: 振动与波, Kalman滤波, 推力辨识, 应变测量, 在线监测

马相龙, 吴昊, 薛林, 塔娜, 饶柱石, 邹冬林. 基于Kalman滤波与应变信号的舰船轴系推力辨识研究[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 32-36.

[1]	李杨, 黄修长, 苏智伟, 焦素娟, 郑智伟, 张啸涵. 一种小动静比橡胶隔振器仿真与试验[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 256-260.
[2]	张颖, 许岩, 兰日清, 张成宇, 汪志昊, 王进沛. 叠层橡胶-可滑动钢弹簧振震双控装置隔震（振）效果研究[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 273-279.
[3]	李强强, 韩赟, 史贞, 郭永强. 二维周期排桩隔振技术应用于兰州中川国际机场的初探研究[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 249-255.
[4]	贺利工, 徐浩能, 唐柏赞, 刘庆杰, 涂勤明, 冯青松. 车辆段不同区域上盖建筑振动测试分析[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 235-241.
[5]	赵晨, 金浩, 夏瑞萌, 王智弘, 汤世龙. 地铁车站减振墙的动力特性分析[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 230-234.
[6]	刘晶磊, 陈丰泽, 胡子良, 曹晋源, 杨烁, . 轨道交通下层状地基中混凝土排桩隔振效果研究[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 242-248.
[7]	宋春生, , 熊学春, 陈泊远, 杜刚. 一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 1-7.
[8]	刘鹏, 张保成, 邓子伟, 张凯, 彭磊, 孙启航. 混合弹性边界下板类结构的动力学分析方法[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 16-21.
[9]	张宗素, 王婷, 谭帅, 潜凌, 张启铄, 杨先海. 基于Galerkin截断的薄膜-床面耦合振动响应分析[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 22-26.
[10]	王伟杰, 谢坤, 刘博胤, 董万静. 多方向振动能量收集装置输出特性分析[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 27-31.
[11]	段有利, 李明. 纵摇运动下船用转子-轴承-浮筏气囊耦合系统非线性动力学特性[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 37-43.
[12]	李宇祖, 刘景良, 苏杰龙, 吕毓霖. 结合SLMSST和DO提取时变结构瞬时频率[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 50-56.
[13]	张冰妍, 陈晓梅, 钟波. Sigmoid变换的滤波-x 四元数最小均方算法[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 57-62.
[14]	陈岁繁, 杨松, 李其朋. 基于BP-NSGA-Ⅱ优化的高速电梯轿厢水平振动变论域模糊PID控制[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 63-69.
[15]	王元元, 冯小玉, 郝精一. 基于AMESim的航空齿轮泵流体流量脉动特性仿真分析[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(2): 77-81.