CN109635389B - 一种电动舵机刚度试验数据处理方法 - Google Patents

一种电动舵机刚度试验数据处理方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种电动舵机刚度试验数据处理方法，其包括：获取电动舵机在系统载荷作用下与载荷呈线性关系的载荷‑位移数据；建立包含载荷变量、位移变量与随机误差变量的回归模型，根据载荷‑位移数据对回归模型进行一次回归拟合；选取不超过门限值的随机误差变量，并根据载荷‑位移数据二次求解回归模型获得电动舵机的载荷‑位移曲线。本申请通过采用线性回归分析法及引入误差消除因子，对电动舵机刚度试验数据进行分析处理，从而获得其刚度数据，并可以根据加载、卸载力‑位移曲线推算出舵机间隙。本申请可以预估舵机刚度，提高刚度试验效率及试验结果精度，从而提高了飞机设计仿真精度。

Description

一种电动舵机刚度试验数据处理方法
技术领域
本申请属于飞行器试验技术领域，特别涉及一种电动舵机刚度试验数据处理方法。
背景技术
随着无人机技术在近二十年的快速发展，从微型飞行器、旋翼飞行器、常规布局无人机到隐身布局无人机，无人机平台呈现爆发式发展。在其中，对于中小型无人机平台，许多是采用电动舵机对操纵面进行操控的。然而无人机平台使用的电动舵机，其性能特性同大型飞行器通常使用的液压舵机还是存在着一定的区别的。因此，在无人机设计的过程中有必要对其刚度、间隙等性能参数进行精确测定。
发明内容
本申请的目的是提供了一种电动舵机刚度试验数据处理方法，以解决上述任一问题。
本申请的技术方案是：一种电动舵机刚度试验数据处理方法，其包括：获取电动舵机在系统载荷作用下与所述载荷呈线性关系的载荷-位移数据；建立包含载荷变量、位移变量与随机误差变量的回归模型，根据载荷-位移数据对回归模型进行一次回归拟合；选取不超过门限值的所述随机误差变量，并根据所述载荷-位移数据二次求解所述回归模型获得电动舵机的载荷-位移曲线。
本申请中，所述回归模型为：y＝α+βx+ε
式中，x为测量点位移，y为系统的载荷，α为截距，β为斜率，即测量点当地的刚度系数，ε为随机误差项。
本申请中，所述门限值为所述随机误差变量的20％。
本申请中，所述载荷-位移数据求解所述回归模型采用最小二乘法求解。
本申请通过采用线性回归分析法及引入误差消除因子，对电动舵机刚度试验数据进行分析处理，从而获得其刚度数据，并可以根据加载、卸载力-位移曲线推算出舵机间隙。本申请的方法简单，数据处理方便，可对飞机电动舵机刚度试验进行数据分析处理，且可以预估舵机刚度，提高刚度试验效率及试验结果精度，从而提高了飞机设计仿真精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请提供的技术方案，下面将对附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本申请的一些实施例。
图1为本申请的电动舵机刚度试验数据处理方法流程图。
图2为本申请一实施例的电动舵机力-位移曲线图。
图3为本申请一实施例的电动舵机力-位移曲线拟合图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
无人机电动舵机刚度数据是一种加载力与位移值的大量散点数据，为了能够精准获得电动舵的机刚度数据，本申请提出了一种电动舵机刚度试验数据处理方法。本方法可以从大量观测的散点数据中寻找到能反映事物内部的统计规律，并可以按数学模型形式表达出来，其主要是根据最小二乘法原理，通过对微分方程组求偏导数，接触各个常数项，从而最终得到定量公式。从而可以较精确地得到电动舵机在线性工作区间的刚度及评估舵机初始间隙。
如图1，对于飞机结构或部件的刚度特性，通常是通过刚度试验得到的。通过刚度试验测得加载点载荷以及各测量点位移，再通过数据处理，得到试验件的刚度数据。因此，试验数据测量的准确性及数据处理的可靠性对于试验结果的准确性十分重要。本申请主要是采用线性回归对试验数据进行初步分析，引入误差消除因子对误差较大的数据点进行去除，最后使用去除误差点的试验数据再次进行线性回归分析最终得到试验件的刚度数据。
在本申请用于对刚度试验的一组实测数据进行分析处理。对于刚度试验中用力与位移间线性关系表示的单变量关系，可以称为一元回归，其回归方程(回归模型)为：
y＝α+βx+ε (1)
式中，x为自变量，表示测量点位移；y为因变量，表示系统的载荷；α为方程的截距；β为方程的斜率，即测量点当地的刚度系数；ε为随机误差项。
对于回归方程中的随机误差项ε，其具有如下性质：
1)随机误差项是随机变量，其期望值为0；
2)对于所有的位移值x，随机误差项的方差σ2为常数；
3)随机误差项之间相互独立，即与一个值相联系的误差对与另一个值相联系的误差没有影响；
4)随机误差项服从正态分布。
在线性回归分析中采用最小二乘法，即通过对微分方程组求偏导数，解出各常数项，从而得到定量公式。
对一组刚度试验测量值(yi，xi)(i＝1，2，…，n)，满足：
yi＝α+βxi+εi (2)
采用最小二乘法寻找未知参数(α，β)的估计量
Figure BDA0001885565920000031
使得：
Figure BDA0001885565920000041
满足式(3)的估计量
Figure BDA0001885565920000042
Figure BDA0001885565920000043
即为参数(α，β)的最小二乘估计。一般采用微分法求解。
由于在实际的试验条件下很可能出现一些误差较大的测量点，从而影响整体的试验结果。为了解决这一问题，本申请中引入了误差消除因子η对试验数据进行二次处理。对于误差消除因子η应综合考虑试验对象刚度的线性特征、试验数据的样本数量以及试验设备的测量精度等因素确定，本申请中，误差消除因子η不超过随机误差项的20％。即对于每一组测量值(yi，xi)与参数(α，β)的估计量
Figure BDA0001885565920000044
之间都存在一个随机误差项εi。对误差消除因子η定义一个门限值，例如η＝0.1，即将随机误差项εi最大的10％测量值剔除，从而保证了试验数据整体的精确度。
根据剔除误差较大数据后的刚度试验测量值(力-位移)进行二次线性回归分析，最终得到试验测量点的力-位移曲线，即该点的刚度值。
最后分别依据加载段、卸载段测量数据得到试验测量点的加载、卸载力-位移曲线。计算加载曲线和卸载曲线在位移轴上截距点的距离即得到电动舵机的间隙。
以某大展弦比缩比验证机的电动舵机刚度试验为例，在试验室条件下进行了方向舵舵机的刚度试验。将舵机固支于试验台上，在舵机通电的情况下，从正、反两个方向上施加不同的静态试验载荷，测量舵机的位移。其中加载过程为从正方向加载、卸载，然后反方向加载、卸载，最后正方向加载、卸载，测量加载和卸载时的位移。刚度试验结果如图1所示的力-位移曲线。
根据图2所示的试验数据，本申请的数据处理方法进行试验试验处理。首先，分别选取加载段和卸载段数据进行一次线性回归拟合；然后，根据试验的实际情况取误差消除因子η＝0.125，即分别剔除加载段和卸载段试验数据中误差最大的一个点；之后将剔除误差较大点后的两组试验数据进行二次回归分析；最后得到加载段和卸载段的刚度拟合曲线。两条刚度拟合曲线在位移轴上的截距差即为电动舵机的间隙，拟合结果及间隙评估如图3所示。
本申请通过采用线性回归分析法及引入误差消除因子，对电动舵机刚度试验数据进行分析处理，从而获得其刚度数据，并可以根据加载、卸载力-位移曲线推算出舵机间隙。本申请的方法简单，数据处理方便，可对飞机电动舵机刚度试验进行数据分析处理，且可以预估舵机刚度，提高刚度试验效率及试验结果精度，从而提高了飞机设计仿真精度。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种电动舵机刚度试验数据处理方法，其特征在于，包括：
获取电动舵机在系统载荷作用下与所述载荷呈线性关系的载荷-位移数据；
建立包含载荷变量、位移变量与随机误差变量的回归模型，根据载荷-位移数据对回归模型进行一次回归拟合，其中，在线性回归分析中采用最小二乘法，即通过对微分方程组求偏导数，解出各常数项，从而得到定量公式，过程包括：
对一组刚度试验测量值(yi，xi)(i＝1，2，…，n)，满足回归模型：
yi＝α+βxi+εi
式中，xi为测量点位移，yi为系统的载荷，α为截距，β为斜率，即测量点当地的刚度系数，εi为随机误差项；
采用最小二乘法寻找未知参数(α，β)的估计量
Figure FDA0003922923730000011
使得：
Figure FDA0003922923730000012
满足上式的估计量
Figure FDA0003922923730000013
即为参数(α，β)的最小二乘估计；
选取不超过门限值数量的所述随机误差变量的数据，并根据所述载荷-位移数据二次求解所述回归模型获得电动舵机的载荷-位移曲线。
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