基于阻抗谱的固体推进剂老化监测系统研究

作     者：武冠华 

作者单位：西安工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：陈超波;刘桂林

授予年度：2024年

学科分类：082601[工学-武器系统与运用工程] 08[工学] 082501[工学-飞行器设计] 0826[工学-兵器科学与技术] 080502[工学-材料学] 082602[工学-兵器发射理论与技术] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主      题：固体推进剂 阻抗谱 老化估计模型 老化监测 神经网络 

摘      要：固体推进剂是导弹发动机的动力源,其主要由复合材料制成,在长期贮存、运输和导弹待机过程中易发生老化,直接影响武器发射成功与否,因此对固体推进剂开展老化监测研究具有重要的意义。目前,固体推进剂的老化监测方法主要有力学法和化学法,但是其存在监测设备体积大、成本高、不能在线测试等缺点。基于阻抗谱法具有体积小、成本低、易于现场在线监测等优点,对此本文采用阻抗谱法估计固体推进剂老化程度,从固体推进剂阻抗谱采集系统设计、阻抗谱数据降噪算法和固体推进剂老化监测系统三个方面开展研究,主要的研究内容如下: 搭建固体推进剂阻抗谱采集系统。首先,根据系统功能需求,完成基于STM32的硬件系统设计,采用AD5933模块获取了固体推进剂的阻抗和环境数据,实现了阻抗谱数据和环境信息在线采集和无线通信功能。其次,基于固体推进剂阻抗谱采集硬件系统,完成了相应的系统软件设计。最后,设计实现了对固体推进剂的在线便携式采集,得到了固体推进剂在整个老化周期内的阻抗谱,为后续阻抗谱数据降噪和固体推进剂老化估计提供了数据基础。 针对固体推进剂阻抗谱数据存在噪声的问题,本文提出了一种改进的小波阈值降噪算法。首先,该算法采用指数平滑逼近法重构小波系数,以解决传统硬阈值函数降噪的不连续性以及软阈值函数降噪的平滑问题。其次,根据小波分解噪声水平自适应调节小波阈值,使改进后的小波降噪算法具有更好的降噪效果。最后,在MATLAB软件中使用该算法对阻抗谱进行降噪处理,并与传统硬阈值和软阈值降噪算法进行对比,实验结果表明本文所提算法的降噪效果较好。 为准确预估固体推进剂的老化程度,本文提出了KPCA-LSTM固体推进剂老化估计算法。首先,采用核主成分分析法提取固体推进剂阻抗谱特征,减少了算法复杂度,并构造固体推进剂不同老化程度的阻抗谱特征数据集。其次,采用LSTM神经网络对阻抗谱特征数据集进行分类训练,得到了阻抗谱与时间的对应关系,构建了基于LSTM的固体推进剂老化估计模型。最后,在测试集上对所提算法和BP算法进行验证,实验结果表明,与传统BP神经网络相比,基于LSTM神经网络构建的固体推进剂老化估计模型具有精度高的优点。 搭建了基于阻抗谱的固体推进剂老化监测系统的实物平台。以硬件系统为基础,在上位机中完成了固体推进剂老化监测系统的软件设计,在实物平台中对固体推进剂老化监测结果进行了实验分析,实验结果表明,该系统能够实现基于阻抗谱的固体推进剂老化估计和监测。