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申请/专利权人：西安航天动力试验技术研究所

摘要：本发明提供了一种发动机试车数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于发动机数据处理领域，包括采集某次发动机试车的多个缓变数据；根据发动机试车过程工况变化与工作时间的对应关系将采集的多个缓变数据划分为多段，求取每段中各个参数对应的参数曲线上的最大值和最小值，并将最大值和最小值与历史数据进行对比，根据对比结果更新包络；统计多个时间段试车缓变数据后，根据每段对应的参数曲线上的最大值和最小值获得分段曲线局部极值的统计包络，统计包络包括局部极值出现的时刻和局部极值；根据分段曲线局部极值的统计包络构建局部极值的概率密度函数和局部极值出现时刻点的概率密度函数。该方法能够系统、快捷地对试车数据进行处理。

主权项：1.一种发动机试车数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：采集某次发动机试车的多个缓变数据，每个所述缓变数据包括数据采集时间和该时间对应的参数值；根据多个缓变数据的采集时间和该时间对应的参数值构建参数曲线，其中横坐标为采集时间，纵坐标为该时间对应的参数值；根据发动机试车过程工况变化与工作时间的对应关系将采集的多个缓变数据划分为多段，求取每段中各个参数对应的参数曲线上的最大值和最小值，并将最大值和最小值与历史数据进行对比，根据对比结果更新包络；统计多个时间段试车的缓变数据后，根据每段对应的参数曲线上的最大值和最小值获得分段曲线局部极值的统计包络，所述统计包络包括局部极值出现的时刻和局部极值；根据分段曲线局部极值的统计包络构建局部极值的概率密度函数和局部极值出现时刻点的概率密度函数；所述根据发动机试车过程工况变化与工作时间的对应关系将采集的多个缓变数据划分为多段，具体为：0秒-工况1时刻点+Ms为第一段；工况1时刻点+Ms-工况2时刻点+Ms为第二段；以此类推，工况n时刻点+Ms-关机为第n段；其中，工况n+Ms即为具体的时间点；还包括根据发动机试车工况变化时间点、每段曲线中的最大值和最小值时间点将每段参数曲线分为多段，再分段求取曲线中的趋势变化点，分析求取的趋势变化点数值是否超出历史包络，若超出包络，则通过分析后可更新包络；同时，查找趋势变化点对应的时间，分析趋势变化点时间是否超出历史包络，则通过分析后可更新包络；所述根据分段曲线局部极值的统计包络构建局部极值的概率密度函数和局部极值出现时刻点的概率密度函数，具体为：每个时间段内均具有时刻起点-局部极值点、局部极值点-局部极值点、局部极值点-分段时刻终点三段，求取每个时间段内的三段曲线的特征点；将分段的曲线视为曲线函数，通过求取分段函数偏导数，获得曲线斜率为0的点，若其前后连续三个点出现斜率符号相反的情况，则将该曲线斜率为0的点视为一个特征点，记录特征点的时间和特征点的值，求得若干特征点，并将若干特征点出现的时间和特征点的值分别入库记录；当统计多次试车时，能够形成关于特征点的数据统计包络，通过数据统计包络构建关于特征点和特征点出现时刻点与出现次数的概率密度函数；还包括将新的待评估的缓变数据输入局部极值的概率密度函数和局部极值出现时刻点的概率密度函数，并对概率密度函数进行更新，输出该缓变数据的局部极值对应的概率值和局部极值出现时刻点对应的概率值；根据该缓变数据的局部极值对应的概率值和局部极值出现时刻点对应的概率值判断此次试车与历史试车数据的相关性；同时将待评估的缓变数据输入特征点和特征点出现时刻点与出现次数的概率密度函数，输出该缓变数据的特征点出现的时间散布概率和值散布概率；根据该缓变数据的特征点出现的时间散布概率和值散布概率判断此次试车与历史试车数据的相关性。

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