申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117973174A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/28;G06F18/2135;H03M7/30;G01M9/08;G06F113/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明为一种基于压缩感知的涡轮转子尖区压力场数据重构方法，该方法在传统压缩感知方法基础上发展了适用于多工况测量的矢量压缩感知方法，并与数据驱动模态分析方法相结合，首次实现采用较少数量测点以较高精度重构涡轮转子尖区压力分布。该方法包含数据训练和数据重构两部分，首先通过数据训练可利用前期实验测量结果获得满足多工况测量需求的最优稀疏测点布置方案，通过该布局方案开展后续实验测量并通过求解优化问题实现涡轮转子尖区高空间分辨率压力场重构，本发明提出的数据重构方法相比传统等间隔测点布置方案可使得测点数目降低50％，且能够有效克服有限测量空间、测量空间分辨率、以及测量成本之间的矛盾，具有较好的工程应用前景。

主权项：1.一种基于压缩感知的涡轮转子尖区压力场数据重构方法，其特征是：构造一种通过将前期实验训练结果与后续实验测量相结合进而实现以较少实验测点数据重构涡轮转子尖区完整压力场的数据同化方法，该方法分为数据训练数据压缩和数据重构数据感知两部分，使用前期实验数据，通过数据训练获得满足多工况不同来流流量、不同涡轮转速测量需求的稀疏测点布局方案，基于该方案开展后续涡轮实验测量可实现对转子尖区压力场分布较高空间分辨率的重构，并可有效减少所需压力测点数目，从而降低实验测量成本；本发明的原理基础为：构造一种基于多工况瞬态计算结果的本征正交分解POD模态空间分布矩阵，使非稀疏的原始壁面压力分布通过该标准正交矩阵对应线性变换后变得稀疏，同时通过高斯随机矩阵作为测量矩阵将原始高维空间压力分布信号投影至低维测量空间内，并通过凸优化算法实现对稀疏信号的求解，并进一步由此重构涡轮转子尖区原压力场分布；本发明基于传统压缩感知模型构建了矢量压缩感知方法，并提出了矢量压缩感知重构模型Vec-CS-POD模型，该模型数学表达式为Y＝CX＝CΨS，其中Y为低维测量矩阵，C为投影矩阵高斯矩阵、X为原始压力信号高维矩阵、矩阵X的每一列为一组工况下的端区压力分布信号，Ψ为正交基矩阵，通过多工况数值计算构建，S为稀疏矩阵；基于该矢量压缩感知模型，通过低维测量矩阵Y利用凸优化算法求解稀疏矩阵S的混合范数问题，定义稀疏矩阵S的混合范数计算方式为首先计算矩阵S每一行的l2范数，然后将其堆叠为一列向量并求该向量的l1范数，由此获得最优稀疏矩阵S对应的稀疏测点数目及布置坐标；由此实现多工况下采用一组固定稀疏测点满足涡轮转子尖区压力场的高精度重构的测试需求；本发明所提出的基于压缩感知的涡轮转子尖区压力场数据重构方法可获得满足不同工况测量需求的最优稀疏测点布置方案，基于该方案布置静压测点可有效降低涡轮多工况测量的测试成本，相比于传统的均匀等距采样，采用本发明的方法所需传感器测点数量可显著降低，进一步可重构具有高空间分辨率的涡轮转子尖区压力场；该方法可以应用于不同的涡轮转子尖区压力场测量领域，具有较高的实际应用意义。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种基于压缩感知的涡轮转子尖区压力场数据重构方法

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