等離子體電磁干擾下圓柱繞流壁面壓力信號AI實時降噪

摘要： 面向閉環(huán)主動流動控制的可靠傳感需求，提出采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對不同等離子體電磁干擾下受污染流場信號進行實時降噪處理。以安裝在圓柱表面的動態(tài)壓力傳感器為研究對象，分別采集了正弦交流介質(zhì)阻擋放電（AC–DBD）的“稠密峰”型干擾信號和納秒脈沖介質(zhì)阻擋放電（NS–DBD）的“稀疏突刺”型干擾信號，對人工合成含干擾的流場壓力數(shù)據(jù)進行了監(jiān)督學習訓練，并對模型的泛化能力進行了測試驗證。結果...