师伟，彭炬，谭世海，黎亮

一种基于小波的发动机数据融合算法

师伟1，彭炬1，谭世海2，黎亮2

(1.中国燃气涡轮研究院，四川江油621703；2.电子科技大学，四川成都611731)

航空发动机测试中，内部气流工况十分复杂，使用多传感器对同一截面进行测试表征一个面的气流状态，其结果往往有个别点不符合规律。为此，提出一种基于小波分析的解决方案。首先对发动机多传感器测试数据进行小波分频。然后从相似性、能量衰减等多个角度进行分析，指出高频和低频的不同特征，并提出对高频与低频部分使用不同方法进行融合的思路。最后总结出一种适用于航空发动机高空模拟试验数据使用的基于小波的数据融合算法。

航空发动机测试；数据融合；多传感器；小波分析；噪声；高空台

1 引言

高空台上的航空发动机测试，由于其环境复杂，往往采用多个传感器进行测试。测出的数据有时会在一个较大的范围内分布，极不均匀，用简单方法进行加权相加，往往不能很好地解释其意义，甚至得到有悖常理的结果[1]。按测量理论，传感器的测量值等于真实值与正态分布噪声之和，则当多个传感器数据相加后，噪声部分将相互抵消，融合值的偏离部分将逐步下降为0，这是多传感器融合的目的。大多数文献中，把融合方法的重点变成对各个传感器数据的赋权值过程，简单地对不同传感器给予大小不同的权重。这样做的后果是权重大的传感器的噪声在融合时占主导地位，因此融合后的噪声部分将难以消除。……