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

• 振动理论与数值解法 • 上一篇    下一篇

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. ( 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: 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