CN113933012B - 基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法 - Google Patents

基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于螺旋桨风洞试验技术领域，具体涉及一种基于K‑means聚类的螺旋桨转速测量方法，该方法包括：首先，利用数据采集系统计数器模块采集螺旋桨旋转时光电传感器所产生的计数值，得到螺旋桨转速信号计数值序列；然后，对螺旋桨转速信号按照等时间间隔划分为多个数据段，求解每一个数据段所对应的螺旋桨旋转瞬时速度；最后，基于K‑means聚类算法对螺旋桨旋转瞬时速度进行聚类，判别聚类结果的元素个数，以包含元素个数多的类的聚类中心值作为螺旋桨转速值。所得螺旋桨转速是立式风洞螺旋桨性能测试试验的重要数据，可为螺旋桨气动力性能分析提供数据基础。

Description

基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法
技术领域
本发明属于螺旋桨风洞试验技术领域，具体涉及一种基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法。
背景技术
螺旋桨作为无人侦察机、便携式巡飞弹等新型信息化装备的动力装置，其性能直接影响到兵器装备的工作效能。为了准确获取螺旋桨动力性能参数，需要开展立式风洞螺旋桨性能测试试验，准确测量试验中螺旋桨转速能够为螺旋桨气动性能评估提供数据基础，对螺旋桨结构设计优化具有重要意义。
无人侦察机、便携式巡飞弹等装备的螺旋桨工作转速较高，需要采用时间分辨率较高的光电传感器作为立式风洞螺旋桨试验中的转速测量硬件。由于立式风洞螺旋桨试验时现场环境复杂，光电传感器采集螺旋桨转速信号过程中难以避免受到干扰，导致所采集信号存在计数值突变，直接使用采集数据初、末计数值差值除以采样时间的方法测量螺旋桨转速时误差较大，严重影响螺旋桨气动力性能评估。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是：如何提供一种螺旋桨转速测量方法，以克服现有技术的缺点，为立式风洞螺旋桨性能测试试验提供可靠数据。本发明方法效率高、成本低、准确性高，能够满足实际工程应用需求。
(二)技术方案
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：螺旋桨转速信号的采集；
布置光电传感器头，使螺旋桨桨毂旋转时能通过光电传感器头发出的激光束，利用数据采集系统计数器模块采集螺旋桨旋转时光电传感器所产生的计数值，得到螺旋桨转速信号计数值序列：
X＝[x1,x2,...,xn,...,xN]
其中，N为不同计数值的个数，xn为第n个计数值构成的行向量，n＝1～N；xn进一步可表示为：
其中，M为第n个计数值的个数，为行向量xn中第m个采样点所对应的计数值，m＝1～M；即xn行向量中共包含M个数值相同的计数值/>
步骤2：等时间间隔内螺旋桨旋转瞬时速度的求解；
将螺旋桨转速信号按照等时间间隔分隔成多个数据段，利用速度计算公式求解每个数据段所对应的螺旋桨旋转速度，实现每一数据段所对应的螺旋桨旋转瞬时速度求解；
步骤3：基于K-means聚类的螺旋桨转速求解；
利用K-means聚类算法对螺旋桨瞬时速度进行聚类，基于聚类元素个数判别法实现螺旋桨转速求解。
其中，所述步骤2具体包括：
步骤21：基于螺旋桨最大转速vmax设置等时间间隔参数Δτ，满足Δτ>1/vmax；
步骤22：设螺旋桨转速信号X采集时间为T，按照时间间隔Δτ将螺旋桨转速信号X数据分隔成K个数据段；
步骤23：对第k个数据段的初始计数值xi和结束计数值xj，在整个螺旋桨转速信号X中分别检索出xi第一次出现时的计数值对应的采样时间序号pi，xj第一次出现时的计数值/>对应的采样时间序号pj；
步骤24：利用速度计算公式求解第k个数据段对应的螺旋桨旋转速度作为螺旋桨瞬时速度，具体计算公式为：
其中，vk为第k个数据段对应的瞬时速度；B为螺旋桨桨叶数目；Δt为采样时间间隔；
步骤25：求解每一个数据段对应的螺旋桨瞬时速度，得到一组螺旋桨瞬时速度：[v1,v2,...,vk,...,vK]；其中，vk为第k个数据段对应的螺旋桨瞬时速度。
其中，所述步骤3具体包括：
步骤31：计算螺旋桨在整个采样时间内的旋转平均速度：
其中，为整个采样时间内螺旋桨旋转平均速度，/>为最后一个采样点计数值，/>为第一个采样点计数值；
步骤32：对螺旋桨瞬时速度vk进行K-means聚类，将vk划分为两类，设第一类元素个数为c1，第二类元素个数为c2；
步骤33：对比K-means聚类后每一类所包含的元素个数值，取包含元素个数多的类的聚类中心值作为螺旋桨转速值。
其中，所述步骤21中，vmax单位为转每秒。
其中，所述步骤21中，Δτ＝0.01s。
其中，所述步骤22中，K＝T/Δτ。
其中，所述步骤22中，K为正整数。
其中，所述步骤24中，vk的单位为转每分钟。
其中，所述步骤24中，Δt＝1/fs，其中fs为采样频率。
其中，所述步骤25中，k＝1～K。
(三)有益效果
本发明提供一种螺旋桨转速测量方法，克服现有技术的缺点，为立式风洞螺旋桨性能测试试验提供可靠数据。本发明方法效率高、成本低、准确性高，能够满足实际工程应用需求。
与现有技术相比较，本发明基于K-means聚类算法实现螺旋桨转速的测量，适用于立式风洞螺旋桨性能测试试验，能够为螺旋桨气动外形优化设计提供数据基础。相比于直接使用采集数据初、末计数值差值除以采样时间的方法计算螺旋桨转速，本发明通过等时间间隔划分螺旋桨转速信号数据，求解螺旋桨旋转瞬时速度，对瞬时速度进行K-means聚类，基于聚类元素判别进行螺旋桨转速准确求解，提高了螺旋桨转速测量精准度。本发明有效利用了螺旋桨采集全过程数据，计算方法简捷高效，计算结果准确性高。
综上，本发明利用螺旋桨旋转全过程的转速信号，基于K-means聚类算法实现螺旋桨转速的准确测量，具有简单、高效、易行、准确性高等特点，能够为立式风洞螺旋桨性能测试试验提供可靠数据，具有工程实用价值。
附图说明
图1为本发明基于K-means聚类的螺旋桨转速测量流程图；
图2为转速测量系统示意图；其中，1、螺旋桨；2、伺服电机；3；电机驱动器；4、电机控制器；5、计算机；6、数据采集系统；7、光电放大器信号线；8、光纤放大器；9、光纤；10光电传感器头；11、激光束。其中，光电放大器信号线、光纤放大器、光纤、光电传感器头四个部件共同构成光电传感器。
图3为由图2测量系统采集的螺旋桨转速信号部分数据；其中，每个框内第一列为采样时间序号，第二列为转速信号计数值。
图4为等时间间隔内螺旋桨旋转瞬时速度的求解结果；图中横坐标表示所划分的数据段；纵坐标表示螺旋桨旋转瞬时速度，单位为r/min。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
步骤1：螺旋桨转速信号的采集；
布置光电传感器头，使螺旋桨桨毂旋转时能通过光电传感器头发出的激光束，利用数据采集系统计数器模块采集螺旋桨旋转时光电传感器所产生的计数值，得到螺旋桨转速信号计数值序列：
X＝[x1,x2,...,xn,...,xN]
其中，N为不同计数值的个数，xn为第n个计数值构成的行向量，n＝1～N；xn进一步可表示为：
其中，M为第n个计数值的个数，为行向量xn中第m个采样点所对应的计数值，m＝1～M；即xn行向量中共包含M个数值相同的计数值/>
步骤2：等时间间隔内螺旋桨旋转瞬时速度的求解；
将螺旋桨转速信号按照等时间间隔分隔成多个数据段，利用速度计算公式求解每个数据段所对应的螺旋桨旋转速度，实现每一数据段所对应的螺旋桨旋转瞬时速度求解；
步骤3：基于K-means聚类的螺旋桨转速求解；
利用K-means聚类算法对螺旋桨瞬时速度进行聚类，基于聚类元素个数判别法实现螺旋桨转速求解。
其中，所述步骤2具体包括：
步骤21：基于螺旋桨最大转速vmax设置等时间间隔参数Δτ，满足Δτ>1/vmax，其中vmax单位为转每秒(r/s)，针对本螺旋桨转速测量需求，取Δτ＝0.01s；
步骤22：设螺旋桨转速信号X采集时间为T，按照时间间隔Δτ将螺旋桨转速信号X数据分隔成K个数据段，K＝T/Δτ，K为正整数；
步骤23：对第k个数据段的初始计数值xi和结束计数值xj，在整个螺旋桨转速信号X中分别检索出xi第一次出现时的计数值对应的采样时间序号pi，xj第一次出现时的计数值/>对应的采样时间序号pj；
步骤24：利用速度计算公式求解第k个数据段对应的螺旋桨旋转速度作为螺旋桨瞬时速度，具体计算公式为：
其中，vk为第k个数据段对应的瞬时速度，单位为转每分钟(r/min)；B为螺旋桨桨叶数目；Δt为采样时间间隔，Δt＝1/fs，其中fs为采样频率；
步骤25：求解每一个数据段对应的螺旋桨瞬时速度，得到一组螺旋桨瞬时速度：[v1,v2,...,vk,...,vK]；其中，vk为第k个数据段对应的螺旋桨瞬时速度，k＝1～K。
其中，所述步骤3具体包括：
步骤31：计算螺旋桨在整个采样时间内的旋转平均速度：
其中，为整个采样时间内螺旋桨旋转平均速度，/>为最后一个采样点计数值，/>为第一个采样点计数值；
步骤32：对螺旋桨瞬时速度vk进行K-means聚类，将vk划分为两类，设第一类元素个数为c1，第二类元素个数为c2；
步骤33：对比K-means聚类后每一类所包含的元素个数值，取包含元素个数多的类的聚类中心值作为螺旋桨转速值。
实施例1
本实施例参照图1所示，为螺旋桨转速测量流程图，螺旋桨及光电传感器均正常工作，利用数据采集系统计数器模块采集螺旋桨转速信号得到螺旋桨转速信号计数值序列；按照等时间间隔将螺旋桨转速信号划分为多个数据段，求解每一数据段螺旋桨旋转瞬时速度；基于K-means聚类算法对螺旋桨旋转瞬时速度进行聚类，判别聚类结果的元素个数，以包含元素个数多的类的聚类中心值作为螺旋桨转速值。所得螺旋桨转速是立式风洞螺旋桨性能测试试验的重要数据，可为螺旋桨气动力性能分析提供基础。
本发明基于K-means聚类实现螺旋桨转速测量按以下具体步骤实施：
(1)螺旋桨转速信号的采集
参考图2，螺旋桨转速测量系统中，电机控制器和电机驱动器协同工作驱动伺服电机带动螺旋桨正常旋转。光电传感器头发射的激光在螺旋桨桨叶经过时被反射进入传感器头，经光纤进入光纤放大器，光纤放大器对光信号进行光电转换并调制形成数据采集系统可采集的电压信号，计算机控制数据采集系统计数器模块采集螺旋桨转速信号，得到螺旋桨转速信号计数值序列，参考图3。
(2)等时间间隔内螺旋桨旋转瞬时速度的求解
首先，基于螺旋桨最大转速vmax设置等时间间隔参数Δτ，满足Δτ>1/vmax，其中vmax单位为转每秒(r/s)，针对本螺旋桨转速测量需求，取Δτ＝0.01s。
其次，设螺旋桨转速信号X采集时间为T，按照时间间隔Δτ将螺旋桨转速信号X数据分隔成K个数据段，K＝T/Δτ，K为正整数。
然后，对第k个数据段的初始计数值xi和结束计数值xj，在整个螺旋桨转速信号X中分别检索出xi第一次出现时的计数值对应的采样时间序号pi，xj第一次出现时的计数值对应的采样时间序号pj。
利用速度计算公式求解第k个数据段对应的螺旋桨旋转速度作为螺旋桨瞬时速度，具体计算公式为：
其中，vk为第k个数据段对应的瞬时速度，单位为转每分钟(r/min)；B为螺旋桨桨叶数目；Δt为采样时间间隔，Δt＝1/fs，其中fs为采样频率。
最后，求解每一个数据段对应的螺旋桨瞬时速度，得到一组螺旋桨瞬时速度：[v1,v2,...,vk,...,vK]。其中，vk为第k个数据段对应的螺旋桨瞬时速度，k＝1～K。
(3)基于K-means聚类的螺旋桨转速求解
首先，计算螺旋桨在整个采样时间内的旋转平均速度：
其中，为整个采样时间内螺旋桨旋转平均速度，/>为最后一个采样点计数值，/>为第一个采样点计数值。
然后，对螺旋桨瞬时速度vk进行K-means聚类，将vk划分为两类，设第一类元素个数为c1，第二类元素个数为c2。
最后，对比K-means聚类后每一类所包含的元素个数值，取包含元素个数多的类的聚类中心值作为螺旋桨转速值。
以下给出一个具体应用实例过程，同时验证本发明在工程应用中的有效性：
转速测量系统如图2所示，测量对象为螺旋桨1。螺旋桨安装在伺服电机2的转轴上，伺服电机在电机驱动器3和电机控制器4协同工作下工作在5490r/min转速状态下，即螺旋桨旋转速度应为5490r/min。光电传感器头10发射的激光11照射螺旋桨，当螺旋桨桨叶经过时激光被反射进入传感器头10，经光纤9进入光纤放大器8，光纤放大器8对光信号进行光电转换并调制形成数据采集系统6可采集的电压信号，计算机5控制数据采集系统6的计数器模块采集螺旋桨转速信号，得到螺旋桨转速信号计数值序列如图3所示。试验中采样频率为2000Hz，采样时间为5s，螺旋桨转速信号计数值序列共有10000个数据点。对所采集数据按照时间间隔Δτ＝0.01s进行划分，得到500个数据段，求解每一个数据段对应的螺旋桨旋转瞬时速度，所得结果如图4所示。对所得螺旋桨瞬时转速进行K-means聚类，将螺旋桨瞬时转速划分为两类，取聚类结果中包含元素个数多的类的聚类中心，结果为：5493.1r/min。因此，由本发明方法所得螺旋桨转速结果与螺旋桨实际转速结果误差小于0.06％，满足试验测量误差范围，验证了方法的有效性。转速测量结果可为螺旋桨性能测试提供数据基础。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：螺旋桨转速信号的采集；
布置光电传感器头，使螺旋桨桨毂旋转时能通过光电传感器头发出的激光束，利用数据采集系统计数器模块采集螺旋桨旋转时光电传感器所产生的计数值，得到螺旋桨转速信号计数值序列：
X＝[x1,x2,...,xn,...,xN]
其中，N为不同计数值的个数，xn为第n个计数值构成的行向量，n＝1～N；xn进一步可表示为：
其中，M为第n个计数值的个数，为行向量xn中第m个采样点所对应的计数值，m＝1～M；即xn行向量中共包含M个数值相同的计数值/>
步骤2：等时间间隔内螺旋桨旋转瞬时速度的求解；
将螺旋桨转速信号按照等时间间隔分隔成多个数据段，利用速度计算公式求解每个数据段所对应的螺旋桨旋转速度，实现每一数据段所对应的螺旋桨旋转瞬时速度求解；
步骤3：基于K-means聚类的螺旋桨转速求解；
利用K-means聚类算法对螺旋桨瞬时速度进行聚类，基于聚类元素个数判别法实现螺旋桨转速求解。
2.如权利要求1所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
步骤21：基于螺旋桨最大转速vmax设置等时间间隔参数Δτ，满足Δτ>1/vmax；
步骤22：设螺旋桨转速信号X采集时间为T，按照时间间隔Δτ将螺旋桨转速信号X数据分隔成K个数据段；
步骤23：对第k个数据段的初始计数值xi和结束计数值xj，在整个螺旋桨转速信号X中分别检索出xi第一次出现时的计数值对应的采样时间序号pi，xj第一次出现时的计数值/>对应的采样时间序号pj；
步骤24：利用速度计算公式求解第k个数据段对应的螺旋桨旋转速度作为螺旋桨瞬时速度，具体计算公式为：
其中，vk为第k个数据段对应的瞬时速度；B为螺旋桨桨叶数目；Δt为采样时间间隔；
步骤25：求解每一个数据段对应的螺旋桨瞬时速度，得到一组螺旋桨瞬时速度：[v1,v2,...,vk,...,vK]；其中，vk为第k个数据段对应的螺旋桨瞬时速度。
3.如权利要求1所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
步骤31：计算螺旋桨在整个采样时间内的旋转平均速度：
其中，为整个采样时间内螺旋桨旋转平均速度，/>为最后一个采样点计数值，/>为第一个采样点计数值；
步骤32：对螺旋桨瞬时速度vk进行K-means聚类，将vk划分为两类，设第一类元素个数为c1，第二类元素个数为c2；
步骤33：对比K-means聚类后每一类所包含的元素个数值，取包含元素个数多的类的聚类中心值作为螺旋桨转速值。
4.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤21中，vmax单位为转每秒。
5.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤21中，Δτ＝0.01s。
6.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤22中，K＝T/Δτ。
7.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤22中，K为正整数。
8.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤24中，vk的单位为转每分钟。
9.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤24中，Δt＝1/fs，其中fs为采样频率。
10.如权利要求2所述的基于K-means聚类的螺旋桨转速测量方法，其特征在于，所述步骤25中，k＝1～K。
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