基于聚類的航天器多余物粒徑特征識別方法

劉海江，張 恒，汪 乾，劉勁松

（同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械與能源工程學(xué)院，上海 201804）

0 引言

高精密航天器由上千個(gè)節(jié)點(diǎn)、上萬個(gè)元器件組成，具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價(jià)高、小批生產(chǎn)，運(yùn)行穩(wěn)定性與可靠性要求極高的特點(diǎn)。其生產(chǎn)制造包含諸多工藝環(huán)節(jié)；由于各類工藝技術(shù)的限制，在生產(chǎn)過程中難免引入多余物顆粒。當(dāng)航天器在飛行過程中發(fā)生振動(dòng)時(shí)，游離的多余物顆粒可能會破壞航天器內(nèi)的精密機(jī)械結(jié)構(gòu)或造成電子線路短路，影響航天器的正常工作，嚴(yán)重時(shí)可能造成航天器墜毀，導(dǎo)致無法挽回的損失。因此，需要準(zhǔn)確判斷航天器內(nèi)多余物的存在情況。

焊錫粒多余物是高精密航天器內(nèi)部多余物的主要來源，也是使產(chǎn)品喪失主要功能、造成潛在致命故障的一種多余物類型。實(shí)現(xiàn)對焊錫粒多余物粒徑大小的識別，有助于細(xì)化評估多余物的危害度，指導(dǎo)改進(jìn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，同時(shí)為航天器開艙排查工作提供數(shù)據(jù)參考。

對于顆粒粒徑的檢測方法較多，主要包括直接測量法、篩分法、顯微鏡法、數(shù)字圖像分析法、沉降法、激光衍射法和聲發(fā)射檢測法等。前6 種方法均是在獲得顆粒的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行粒徑檢測。在不能直接獲得顆粒的情況下，可利用聲發(fā)射檢測方法對顆粒粒徑進(jìn)行識別，其基本原理是通過對顆粒碰撞聲信號的分析來實(shí)現(xiàn)顆粒粒徑判別，具有高效性與實(shí)時(shí)性。戚樂在顆粒碰撞聲信號分析中提出基于混沌理論的多余物粒徑識別方法，通過選取3 種混沌特征量，應(yīng)用聚類分析算法對4 種粒徑多余物進(jìn)行了粒徑特征識別。

本文借鑒傳統(tǒng)粒子碰撞噪聲檢測（PIND）方法，基于信號時(shí)域與頻域分析技術(shù)，提取多個(gè)信號時(shí)域與頻域特征參數(shù)，并通過Fisher 比量化各個(gè)特征參數(shù)對于粒徑識別的貢獻(xiàn)度，篩選出更有效的識別參量構(gòu)建焊錫粒多余物粒徑特征識別模型，進(jìn)而提高識別準(zhǔn)確率；提出基于均值聚類的多余物粒徑識別模型，通過自適應(yīng)類別數(shù)值的調(diào)整，利用歐氏距離進(jìn)行多余物粒徑等級的分類。從而實(shí)現(xiàn)混合粒徑的識別，指導(dǎo)檢測人員進(jìn)行多余物排查、工藝過程改進(jìn)和危害性評估，以滿足航天器的高可靠性要求。

1 影響多余物粒徑特征識別的因素

根據(jù)航天某院內(nèi)部管控標(biāo)準(zhǔn)，考慮實(shí)際工程需要，將焊錫多余物粒徑等級范圍劃分為4 檔，見表1所列。

表1 多余物粒徑等級劃分Table 1 Grading of particle size for remnants

當(dāng)航天器內(nèi)存在多余物時(shí)，由于粒徑區(qū)分度僅為mm 級，且在同一粒徑等級下的多余物在航天器內(nèi)的碰撞狀態(tài)呈現(xiàn)隨機(jī)性，將影響多余物粒徑特征識別，主要體現(xiàn)在：

1）粒徑區(qū)分度不足對焊錫多余物粒徑特征參數(shù)選擇的影響

粒徑區(qū)分度不足會使得同種材質(zhì)下不同粒徑等級多余物碰撞所產(chǎn)生的聲脈沖信號具有一定的相似性，因此較難選取能夠有效區(qū)分多余物粒徑等級的特征參數(shù)；同時(shí)，鑒于信號能量在頻域的分布變化有著較強(qiáng)的一致性，應(yīng)更多考慮信號的其他時(shí)域和頻域特征信息。

2）多余物隨機(jī)碰撞產(chǎn)生的特征參數(shù)類間交叉對識別模型構(gòu)建的影響

在實(shí)際試驗(yàn)過程中，不同粒徑多余物由于碰撞速度、碰撞位置的不同，可能使相鄰粒徑等級的脈沖信號存在特征參數(shù)交叉；且4 個(gè)等級的粒徑尺寸之間具有連續(xù)性，故多余物隨機(jī)碰撞可能給相鄰粒徑等級的識別帶來特征參數(shù)類間交叉問題，降低對單個(gè)多余物脈沖粒徑分類的準(zhǔn)確率。因此，需要設(shè)計(jì)一種可綜合每個(gè)多余物脈沖特征參數(shù)的粒徑識別模型。

2 多余物粒徑識別方案構(gòu)建

根據(jù)某航天制造廠實(shí)際要求，單個(gè)多余物總體識別準(zhǔn)確率應(yīng)＞80%，混合多余物總體識別準(zhǔn)確率應(yīng)＞70%。針對第1 章所述影響多余物粒徑特征識別的2 個(gè)主要因素，我們提出一套針對多余物粒徑特征參數(shù)選擇與識別的方案，具體如下：

1）選取能夠有效區(qū)分粒徑的特征參數(shù)

從脈沖信號的時(shí)域與頻域分析出發(fā)，通過對信號進(jìn)行多層面分析，提取出多個(gè)可以較全面描述脈沖時(shí)域與頻域特征的參數(shù)。以波形的幅值變化、波形分布情況反映信號時(shí)域特性，以頻譜峰值頻率、頻譜質(zhì)心與頻譜分布情況反映信號頻域特性，綜合二者即可構(gòu)建初始粒徑特征參數(shù)向量。

2）基于Fisher 比的粒徑特征參數(shù)篩選

通過有監(jiān)督的特征篩選方式對每個(gè)特征對粒徑區(qū)分的能力大小進(jìn)行度量。Fisher 比是用于衡量特征向量各維分量有效性的參數(shù)，基于Fisher 比的特征分析方法可得到每個(gè)時(shí)域與頻域特征對粒徑區(qū)分能力的貢獻(xiàn)大小，再按照貢獻(xiàn)率從大到小的順序選取貢獻(xiàn)率之和超過90%的特征作為粒徑識別模型的輸入特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)特征篩選。

3）基于均值聚類算法構(gòu)建多余物粒徑識別模型

篩選出多余物粒徑識別特征參數(shù)后，根據(jù)多余物在航天器內(nèi)部的隨機(jī)碰撞特性，基于同一粒徑等級下的多余物粒徑特征參數(shù)在多次試驗(yàn)中應(yīng)符合正態(tài)分布的假設(shè)，結(jié)合一個(gè)信號中的所有焊錫粒脈沖的綜合特征量進(jìn)行分析后確定粒徑等級范圍，從而弱化特征參數(shù)類間交叉對粒徑識別的影響。

為充分利用每一個(gè)多余物在反映粒徑信息上的作用，采用均值聚類算法對眾多的不同粒徑多余物進(jìn)行聚類分析，基于獲得的聚類中心值和4 種粒徑的理論中心值進(jìn)行歐氏距離求解，依據(jù)一定的閾值區(qū)分多余物粒徑，從而實(shí)現(xiàn)粒徑的識別。均值聚類算法可對無標(biāo)記的不同粒徑等級訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠獲得不同粒徑等級下的特征參數(shù)分布規(guī)律，適用于需綜合所有樣本分布下的單類和混合粒徑的識別問題。

4）試驗(yàn)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)分析

挑選4 種不同粒徑等級的焊錫多余物顆粒，針對航天器內(nèi)含有單個(gè)和2 個(gè)多余物的14 種不同粒徑存在情況進(jìn)行模型識別準(zhǔn)確率驗(yàn)證。

3 多余物粒徑識別模型構(gòu)建

3.1 多余物粒徑特征參數(shù)選擇

3.1.1 時(shí)域特征提取

時(shí)域信號包含的信息量大，具有直觀和易于理解等特點(diǎn)，是進(jìn)行模式分類特征選擇常用的原始依據(jù)。通過分析時(shí)域波形的幅值變化、波形分布等，可以對不同粒徑進(jìn)行初步特征構(gòu)建。

1）信號峰值

對于信號()，其峰值表示的是信號動(dòng)態(tài)范圍的最大值。對于多余物脈沖而言，其信號峰值描述的是一段信號的極限值情況，反映的是脈沖的幅值，其定義為

2）信號的均方值

均方值是評價(jià)一段動(dòng)態(tài)信號強(qiáng)度的指標(biāo)，反映了信號相對于零值的波動(dòng)情況。幅值的平方可用于描述能量大小，因此均方值可代表單位時(shí)間內(nèi)信號的平均功率，也稱為信號功率，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

3）峰值因子

信號的峰值與均方值分別反映信號的極限值和平均功率。除這2 種有量綱的時(shí)域特征，對信號的時(shí)域特征描述還經(jīng)常采用無量綱指標(biāo)來表征信號的分布特征。多余物脈沖信號是典型的突發(fā)型脈沖信號，具有明顯的高峰值特點(diǎn)。為了描述多余物脈沖信號在時(shí)域上的分布情況，采用峰值因子來表征峰值在波形中的極端程度，

式中表示信號有效值。

3.1.2 頻域特征提取

頻譜是信號在頻域上極為重要的特征，它能反映信號的頻率成分及其分布情況，通過對信號求解功率密度譜可以較為直觀且準(zhǔn)確地反映頻譜特性。

1）峰值頻率

峰值頻率的定義為信號頻譜（功率密度譜）峰值處所對應(yīng)的頻率，表示在一個(gè)信號的頻譜曲線上極大值所對應(yīng)的頻率值。它表示的是組成這個(gè)脈沖波的所有簡諧成分中能量最強(qiáng)成分的頻率值。當(dāng)一個(gè)信號的頻譜曲線為()時(shí)，其峰值頻率的定義為

2）頻譜質(zhì)心

與時(shí)域特征中的信號峰值相似，峰值頻率是對脈沖波的能量最強(qiáng)成分的頻率值的描述，而對于整個(gè)頻譜，反映信號每個(gè)頻率成分的綜合體現(xiàn)也十分重要。頻譜質(zhì)心可從一定程度上對信號脈沖分布的集中位置進(jìn)行表征，是對各個(gè)頻率成分的綜合體現(xiàn)，其定義式為

式中：表示頻譜質(zhì)心；表示下限截止頻率；表示上限截止頻率。對于已知功率密度譜的離散信號，其頻譜質(zhì)心為

式中：表示起始采樣點(diǎn)；表示終末采樣點(diǎn)。3）頻譜方差

頻譜方差是指頻譜數(shù)據(jù)的方差，表征的是頻譜的分散程度，是一種頻譜分布特征指標(biāo)。頻譜分布集中的信號，其方差較小；頻譜分布離散的信號，其方差較大。頻譜方差的定義式為

3.1.3 基于Fisher 比的特征篩選

Fisher 比是用于衡量特征向量各維分量有效性的參數(shù)，廣泛應(yīng)用于特征篩選領(lǐng)域。某個(gè)特征分量的Fisher 比越高則表明該分量的類別區(qū)分度越好，

式中：表示特征分量的Fisher 比；表示特征分量的類內(nèi)散度之和；表示特征分量的類間散度。和的定義分別為：

在得到初始特征向量中各維分量的Fisher 比后，選擇前個(gè)累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到90%的分量組合成維改進(jìn)特征參數(shù)，用作后續(xù)多余物粒徑識別特征參數(shù)，其中貢獻(xiàn)率的定義為

3.1.4 多余物粒徑特征識別參數(shù)構(gòu)建

對每個(gè)多余物脈沖求解時(shí)域與頻域特征參數(shù)，構(gòu)建初始參數(shù)向量=[,Ψ,,,,σ]。通過試驗(yàn)，將有標(biāo)簽的不同粒徑多余物初始參數(shù)向量經(jīng)過有監(jiān)督的Fisher 特征篩選，得到每個(gè)特征的Fisher 比。

本文在4 個(gè)多余物粒徑等級（參見表1）內(nèi)各選取100 組脈沖求解初始參數(shù)向量作為Fisher 比算法的輸入，得到每個(gè)特征的Fisher 比如圖1 所示。

圖1 初始參數(shù)向量R 中每個(gè)特征的Fisher 比Fig. 1 Fisher ratio of each feature in the initial parameter vector R

按照特征貢獻(xiàn)率的定義，當(dāng)只考慮采用初始參數(shù)向量中的特征參數(shù)進(jìn)行粒徑區(qū)分時(shí)，時(shí)域與頻域特征參數(shù)對多余物粒徑的區(qū)分貢獻(xiàn)率如圖2所示。可以看出，第1 維（信號峰值）和第2 維（信號均方值Ψ）這2 個(gè)特征的粒徑區(qū)分貢獻(xiàn)率之和已超過90%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他特征的貢獻(xiàn)率。這表明，多余物的粒徑信息主要集中于脈沖信號的時(shí)域特征內(nèi)，給人的直觀感受是“粒徑越大，聲脈沖強(qiáng)度越大”。其原因是，同為焊錫材質(zhì)使得不同粒徑脈沖的頻域分布具有極強(qiáng)相似性，導(dǎo)致較難利用頻域特征來區(qū)分粒徑等級。

圖2 初始參數(shù)向量R 中每個(gè)特征的粒徑區(qū)分貢獻(xiàn)率Fig. 2 The contribution rate of each feature in the initial parameter vector R

為提高計(jì)算效率和準(zhǔn)確性，本文最終采用信號峰值和信號均方值Ψ構(gòu)建最終的粒徑特征識別向量=[,Ψ]作為多余物粒徑識別模型的輸入量。

3.2 基于K 均值聚類的多余物粒徑識別模型

在對試驗(yàn)獲得的信號進(jìn)行脈沖提取與區(qū)分后，獲得每個(gè)焊錫粒脈沖的粒徑特征識別向量。為解決同一等級粒子在試驗(yàn)中由于碰撞速度、部位等的不同所導(dǎo)致的在較小粒徑區(qū)分度下的特征參數(shù)部分重疊問題，可基于統(tǒng)計(jì)的特性，考慮所有脈沖信息進(jìn)行綜合判斷。均值聚類就是一種基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的通過對所有無標(biāo)記樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)內(nèi)在性質(zhì)和規(guī)律揭示的算法，因此本文選取該方法構(gòu)建多余物粒徑識別模型。

3.2.1均值聚類原理

聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，是一個(gè)將在某些方面具有相似性的數(shù)據(jù)成員進(jìn)行分類組織的過程，通過對無標(biāo)記訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在結(jié)構(gòu)的技術(shù)，屬于數(shù)據(jù)挖掘的重要手段之一。均值聚類是一種劃分聚類算法，原理簡單、易于實(shí)現(xiàn)、收斂速度快，被廣泛使用于故障診斷、模式識別等領(lǐng)域。均值聚類采用距離作為相似性度量，基于此發(fā)現(xiàn)給定數(shù)據(jù)集中個(gè)類別，且每個(gè)類的中心基于類中所有值的均值確定。

均值聚類算法的基本步驟如下：

5）計(jì)算點(diǎn)集中全部數(shù)據(jù)的平方誤差E，若|E–E|＜，即質(zhì)心基本穩(wěn)定不發(fā)生變化時(shí)結(jié)束算法，否則返回步驟2）再次計(jì)算。

3.2.2值確定

在均值聚類算法中，類別數(shù)的選擇是極其重要的，將直接影響聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。

在粒徑種類識別中，類別數(shù)的選擇與航天器內(nèi)多余物的個(gè)數(shù)直接相關(guān)。當(dāng)航天器內(nèi)的多余物僅有1 個(gè)時(shí)，多余物粒徑種類僅有1 種，可以視為聚類類別數(shù)=1 的特殊情況；當(dāng)多余物數(shù)量超過1 個(gè)，為（＞1）個(gè)時(shí)，該航天器內(nèi)多余物粒徑種類最多為種，表示這個(gè)多余物的粒徑等級各不相同，此時(shí)取=才能保證對每類粒徑均可區(qū)分。因此，為充分區(qū)分多余物粒徑等級并提高區(qū)分度，可采用脈沖發(fā)生密度來判斷多余物個(gè)數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)值的自適應(yīng)調(diào)整。

本文通過記錄多余物試驗(yàn)信號里的多余物脈沖總數(shù)和外部回轉(zhuǎn)周期數(shù)來求解每個(gè)多余物試驗(yàn)信號的脈沖發(fā)生密度，將其作為確定值的特征參數(shù)。脈沖發(fā)生密度=/，其中，表示一個(gè)測試信號中的有效多余物脈沖個(gè)數(shù)，表示一次試驗(yàn)中航天器的回轉(zhuǎn)圈數(shù)，閾值的選取由試驗(yàn)確定。

3.2.3 多余物粒徑識別模型

在得到個(gè)多余物脈沖粒徑特征識別向量組成的特征集后，首先按照不同的粒徑等級分類求得每個(gè)等級的粒徑中心值，計(jì)算公式為

取4 個(gè)粒徑等級各200 組數(shù)據(jù)，共800 組數(shù)據(jù)歸一化后進(jìn)行中心值計(jì)算，得到的4 個(gè)粒徑等級的中心值如表2 所示。

表2 不同等級多余物粒徑中心值Table 2 The central value of the particle size of different grades of unwanted matter

之后，通過脈沖發(fā)生密度確定好類別數(shù)的取值，將值作為關(guān)鍵參數(shù)輸入聚類模型，同時(shí)隨機(jī)選取初始聚類中心并采用歐氏距離作為樣本相似性度量。利用多余物試驗(yàn)獲得的多余物脈沖求得特征識別向量集后，輸入構(gòu)建好的均值聚類模型中即可完成對樣本的聚類劃分，并最終獲得每類簇的聚類中心。該聚類中心即是對該簇內(nèi)每個(gè)脈沖粒徑特征的綜合表示。為排除異常值對聚類效果的影響，當(dāng)完成聚類后，若屬于某一類的樣本個(gè)數(shù)小于總聚類個(gè)數(shù)的一定比例時(shí)，將該類作為異常簇處理，其聚類中心用最鄰近聚類簇的中心代替。該比例值需通過試驗(yàn)確定，當(dāng)=2 時(shí)，取該比例值為10%。

圖3 展示了=4 時(shí)，對4 種等級粒徑數(shù)據(jù)（各200 組數(shù)據(jù)）的聚類效果；不同等級多余物聚類中心值見表3。從圖3 和表3 可以看出，不同粒徑等級的多余物在由信號峰值和信號均方值組成的二維特征平面內(nèi)得到了較好的區(qū)分，且聚類中心與表2中的多余物粒徑等級中心值相對一致。

圖3 4 種等級粒徑聚類示意Fig. 3 Schematic diagram of four grades of particle size clustering

表3 不同等級多余物聚類中心Table 3 Cluster center values of different grades of remnant

在獲得每類簇的聚類中心后，需要將其與每個(gè)等級的中心值進(jìn)行相似性度量。分別求解每類簇的聚類中心與4 個(gè)粒徑等級中心值的歐氏距離，根據(jù)距離最小原則，取距離粒徑等級中心最近的為該類簇的粒徑等級。最后將判別結(jié)果進(jìn)行同類合并后得到最終粒徑等級的識別結(jié)果。

現(xiàn)有航天器生產(chǎn)過程已從多余物產(chǎn)生的源頭進(jìn)行嚴(yán)格控制，因此總裝后還殘留多余物的航天器中多余物的數(shù)量極少，基本為1 個(gè)，少數(shù)情況會出現(xiàn)2 個(gè)。也就是說在絕大多數(shù)情況下，同一個(gè)試驗(yàn)航天器內(nèi)存在的不同多余物粒徑等級類別最多為2 種，因此本文的研究重心就放在航天器內(nèi)僅含單個(gè)和2 個(gè)多余物的情況上。在模型實(shí)際應(yīng)用過程中，含有2 個(gè)相同粒徑等級多余物的情況在完成聚類后，若僅通過歐氏距離進(jìn)行判斷很可能會誤判為其他粒徑等級組合情況，例如含有2 個(gè)等級L3 的多余物極易與含有1 個(gè)等級L2 和1 個(gè)等級L3 或含有1 個(gè)等級L3 和1 個(gè)等級L4 的情況混淆。為提高此種情況下的識別準(zhǔn)確率，本文采用中心區(qū)域樣本個(gè)數(shù)輔助歐氏距離進(jìn)行判別。

設(shè)2 個(gè)粒徑等級簇聚類中心值為(,)和(,)，中心(,)的坐標(biāo)為((+)/2, (+)/2)，定義距離=|–|/4，=|–|/4，則聚類中心區(qū)域?yàn)橛牲c(diǎn)(–,+)、(+,+)、(–,–)和(+,–)組成的矩形區(qū)域。同樣，聚類中心區(qū)域?yàn)橛牲c(diǎn)(–,+)、 (+,+)、(–,–)和(+,–)組成的矩形區(qū)域；中心區(qū)域?yàn)橛牲c(diǎn)(–,+)、(+,+)、(–,–)和(+,–)組成的矩形區(qū)域。通過試驗(yàn)確定，當(dāng)中心區(qū)域中的樣本個(gè)數(shù)大于聚類中心區(qū)域和聚類中心區(qū)域的樣本平均個(gè)數(shù)的70%時(shí)，則認(rèn)為聚類后的2 組樣本簇間存在連續(xù)性，以距離中心點(diǎn)(,)最小歐氏距離的粒徑等級中心值作為這2 個(gè)類簇的實(shí)際值。

4 多余物檢測系統(tǒng)及干擾信號處理

本文針對多余物粒徑特征識別的基本需求，以高精密航天器為被測對象，借鑒典型顆粒碰撞噪聲檢測技術(shù)，采用一套回轉(zhuǎn)式多余物自動(dòng)檢測系統(tǒng)進(jìn)行多余物檢測。利用傳聲器對試驗(yàn)信號進(jìn)行采集，應(yīng)用脈沖提取、參數(shù)分析、模式識別與聚類分析等算法實(shí)現(xiàn)多余物粒徑識別。

多余物自動(dòng)檢測系統(tǒng)主要由機(jī)械與電氣控制集成系統(tǒng)和信號檢測系統(tǒng)2 部分構(gòu)成，如圖4 所示。

圖4 高精密航天器多余物自動(dòng)檢測系統(tǒng)Fig. 4 Automatic detection system of remnants inside high precision spacecraft

在多余物檢測信號中，除作為目標(biāo)信號的多余物脈沖外，其余信號均為干擾聲信號。干擾信號的存在會影響多余物的檢測結(jié)果，需要對其進(jìn)行消除或抑制。干擾信號的來源主要與檢測系統(tǒng)和航天器結(jié)構(gòu)組成有關(guān)，包括：驅(qū)動(dòng)裝置中電機(jī)、減速器產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)裝置噪聲；由于航天器的裝夾存在間隙產(chǎn)生的工裝噪聲。此外，地面振動(dòng)噪聲和環(huán)境噪聲也產(chǎn)生一定干擾。

對于工裝噪聲、地面振動(dòng)噪聲和環(huán)境噪聲，可采用物理降噪方式予以抑制，如：在工裝夾具上加入彈性材料來消除不同類型航天器裝夾間隙產(chǎn)生的工裝噪聲；在設(shè)備機(jī)架與地基間安裝隔振材料來消除地面振動(dòng)噪聲；采用隔音室消除環(huán)境噪聲。

由于檢測過程采用的是勻轉(zhuǎn)速回轉(zhuǎn)檢測方式，所以由電機(jī)、減速器產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)裝置噪聲有著統(tǒng)計(jì)平穩(wěn)的特點(diǎn)，且為與碰撞聲信號不相關(guān)的加性噪聲。這類噪聲可采用降噪算法進(jìn)行抑制，減弱其對多余物有/無檢測的干擾。

在多余物粒徑特征識別過程中，采用雙門限法提取多余物脈沖，排除干擾信號的影響，并基于脈沖的能量特征采用3原則剔除異常點(diǎn)，以確保不影響聚類模型的有效性。

經(jīng)過物理降噪以及信號與數(shù)據(jù)處理降噪后，在聚類數(shù)據(jù)源中，相較于多余物脈沖，干擾信號的個(gè)數(shù)極少，對聚類模型的影響甚微。

5 驗(yàn)證試驗(yàn)及結(jié)果

本文針對航天器內(nèi)最常出現(xiàn)的僅含單個(gè)和2 個(gè)多余物的情況進(jìn)行粒徑識別方法的試驗(yàn)驗(yàn)證，每次測試在回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速為勻轉(zhuǎn)速20 r/min 條件下測試150 s，識別結(jié)果如表4 所示。

表4 多余物粒徑識別試驗(yàn)結(jié)果Table 4 Test results of particle size recognition for remnants

從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，在含單個(gè)和2 個(gè)多余物的情況下，本文所提出的多余物粒徑特征檢測方法的總體準(zhǔn)確率為81.8%，滿足單個(gè)多余物總體識別準(zhǔn)確率應(yīng)＞80%、混合多余物總體識別準(zhǔn)確率應(yīng)＞70%的實(shí)際要求。

6 結(jié)束語

本文分析了焊錫粒多余物信號的時(shí)域、頻域特性，結(jié)合特征提取、Fisher 比特征篩選和均值聚類算法提出了一種航天器多余物粒徑識別方法，可對單類和混合粒徑多余物實(shí)現(xiàn)粒徑區(qū)分，主要研究內(nèi)容包括：

1）從多余物脈沖的時(shí)域與頻域特性出發(fā)，對信號進(jìn)行多層面分析，提取出較全面描述其時(shí)域與頻域特征的參數(shù)，構(gòu)建初始參數(shù)向量。

2）通過基于Fisher 比的特征篩選方法對每個(gè)特征分量進(jìn)行Fisher 比計(jì)算，得到每個(gè)特征對粒徑區(qū)分能力的貢獻(xiàn)率，再根據(jù)貢獻(xiàn)率大小選取信號峰值和信號均方值組合成為最終的粒徑特征識別向量。

3）提出基于均值聚類的多余物粒徑識別模型，通過自適應(yīng)類別數(shù)值的調(diào)整，利用中心區(qū)域樣本個(gè)數(shù)輔助歐氏距離進(jìn)行多余物粒徑等級的分類。

4）通過試驗(yàn)驗(yàn)證了在含單個(gè)和2 個(gè)多余物的情況下，本文所提出的多余物粒徑特征識別方法總體準(zhǔn)確率為81.8%。該方法對其他材質(zhì)的球形或類球形多余物的粒徑特征識別方法設(shè)計(jì)具有借鑒意義。