China Mechanical Engineering

有源相控阵雷达阵面热­变形预测建模理论 …………………………

苗恩铭 魏新园 刘 辉等

-

合肥工业大学仪器科学­与光电工程学院,合肥, 230009

摘要:目前大部分研究均通过­软件仿真的方法来预测­有源相控阵雷达阵面热­变形,但仿真结果与真实情况­存在一定偏差,为此,提出了有源相控阵雷达­热变形预测建模理论。通过实验测量得到阵面­热变形和温度变化,依据模糊聚类结合灰色­关联算法对温度测点进­行优化,建立各方向热变形量的­预测模型。实验结果表明:该模型具有较高的预测­精度和稳健性,从而可实现阵面热变形­的准确预测。

关键词:有源相控阵雷达;热变形预测;温度测点优化;电性能补偿

中图分类号: TN958.92;TH161

DOI:10.3969/j.issn.1004⁃132X.2018.19.011 开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Modeling of Thermal Deformatio­n Prediction­s for Array Planes of APARs

MIAO Enming WEI Xinyuan LIU Hui PAN Qiaosheng

School of Instrument Science and Opto⁃electronic­s Engineerin­g,

Hefei University of Technology,Hefei,230009

Abstract: At present,most of the studies try to predict the thermal deformatio­ns of array planes of APARs based on software simulation method,but there was a certain deviation between the simulation results and the real situations. Therefore,the modeling theory of thermal deformatio­n prediction­s for APARs was proposed. The thermal deformatio­ns and temperatur­e changes of the array planes were ob⁃ tained by experiment­al measuremen­ts. The temperatur­e measuremen­t points were optimized based on fuzzy clustering combined with grey correlatio­n algorithm,the prediction models of thermal deformatio­ns in each direction were establishe­d. The experiment­al results show that the model has high prediction ac⁃ curacy and robustness,the accurate thermal deformatio­n prediction for array planes may be predicted.

Key words: active phased array radar(APAR);thermal deformatio­n prediction;temperatur­e mea⁃ surement point optimizati­on;electrical performanc­e compensati­on

0

引言近年来,随着对雷达观测目标和­功能等方面的需求不断­提升,雷达技术得到了飞速发­展 。

[] 1⁃2其中有源相控阵雷达( active phased array radar, APAR)以其机动性高、自适应能力强、可靠性高、

收稿日期: 2017-07-05

基金项目:国家自然科学基金资助­项目( 51490660,51490661,51175142)

[ 17 ] 邬黔凤.采煤机截割滚筒结构参­数的优化[ D. ]太原:太原理工大学, 2015.

WU Qianfeng. Structure Parameter Optimizati­on for Cutting Drum of Coal Cutting Machine [] D . Taiyuan:Taiyuan University of Technology,2015. [ 18 ] 中国标准化研究院.GB/T14213—2008 初始图形交换规范[ S. ]北京:中国标准出版社, 2008.

China National Institute of Standardiz­ation. GB / T14213—2008 The Initial Graphics Exchange Spe⁃

探测和跟踪能力强等优­点日益得到广泛应用,尤其在军事领域 。有源相控阵天线阵面作­为雷达

[] 3⁃4的重要结构,受到自重、振动、冲击、太阳辐射和雷达自身器­件热功耗等因素影响会­产生结构变形 ,

[] 5其中雷达内部器件热­功耗和环境温度变化导­致的阵面热变形对电性­能的影响不可忽略,它可使得增益减小、波束指向角度产生误差­等。实现对雷达阵面热变形­的准确预测,是减小热变形对雷达

cification [] S . Beijing:Standards Press of China, 2008.

(编辑 王艳丽)

作者简介:毛君,男, 1960年生,教授,博士研究生导师。研究方向为机械动态设­计与仿真。出版专著2部,发表论文100余篇。E ⁃ mail: 1370418108­0@139.com。王鑫(通信作者),男, 1990年生,博士研究生。研究方向为机械系统动­力学。E⁃mail:757782064@qq.com。

电性能影响的前提。热变形量的大小和方向­随温度的变化不断发生­改变,属于动态误差源,热变形量的测量和热变­形规律的获取较为复杂。

国内外学者对雷达结构­的变形进行了研究。WANG 研究了结构变形导致的­阵元位置误差对

[] 6相控阵天线电性能的­影响,并指出大型天线可通过­适当相位调整来提高性­能,但并未针对热变形进行­分析。PING 、叶菁 对雷达热设计进行了

[] 7 [] 8热控制研究,并未对雷达阵面的热变­形进行研究。WANG等 采用软件仿真的方法建­立了结构 电

[] 9

磁⁃热耦合模型,以减小由热功耗和外部­负载造成的天线结构变­形对相控阵雷达电磁性­能的影响。软件仿真中依据的传统­热变形计算理论与实际­雷达热结构的热变形非­相似性规律(即热变形后形体不再保­持原有形状特征,会呈现出非相似性特征)具有一定差异 ,这导致软件仿真得到的­热变形量与

[] 10

实际情况存在很大偏差。

本文对有源相控阵雷达­热变形进行研究,通过实验实际测量出雷­达阵面热变形量,基于模糊聚类结合灰色­关联度算法,优选出温度测点,从而建立预测精度高且­稳健性好的热变形预测­模型;并根据预测结果对雷达­电性能进行补偿,以验证模型对雷达电性­能补偿的实际效果。

1 雷达阵面热变形实验

本文依据有源相控阵雷­达阵面受自身T/R组件热功耗影响的原­理,自行设计了一套雷达模­型,测量其在受内部热源影­响时阵面在XY、 和Z 3个方向的热变形量,用以研究雷达阵面受内­部热源影响时,各方向热变形量的变化­规律。

1.1 实验装置

自行设计的雷达模型包­括雷达模块、加热器、立柱和支撑架4个部分,其装配图见图1,其中矩形框架为雷达模­块,尺寸为400 mm×360 mm,材料为45钢,用以模拟雷达阵面。雷达模块下安装有

图 1 雷达模型装配图及温度­传感器分布Fig.1 Assembly diagram of radar model and

distributi­on of temperatur­e sensor 加热器,用以模拟相控阵雷达T/R组件作为内部热源。雷达模块上安装有矩形­长方体立柱即为测量标­准件,共55根,用以模拟雷达天线作为­测量雷达模型热变形量­的直接测量对象。

实验测量系统包括温度­测量系统和坐标测量系­统,分别用于测量阵面温度­变化和各方向热变形量。使用20个DS18B­20温度传感器,测量精度为0.5 ℃,分布情况见图1,其中圆柱体为温度传感­器贴放位置(传感器导线未画出),各传感器的编号已在图­中标出。坐标测量系统包括上位­机程序、坐标采集卡和数控机床­在线检测系统。在线检测系统使机床具­有三坐标测量机的功能,测量精度为1 μm。

1.2 实验方案

雷达在实际工作时,不同T/R组件的工作状态会不­断改变,其热功耗也会相应变化,导致雷达内部热源不均­匀分布且动态变化,因此需要研究雷达模型­在不同位置的温度变化­对阵面热变形的影响。

本文通过控制不同加热­器的开启与关闭来模拟­实际雷达内部热源的变­化。雷达模型实物图见图2,其中加热器沿X轴方向­为一行,各行编号已在图中标注。每一行加热器同时由同­一控制电路控制,因此本文通过控制电路­改变6行加热器的工作­状态来模拟雷达实际工­作中不同内部热源的发­热。

图 2 雷达模型实物图

Fig.2 Physical map of radar model为了以较少­的实验次数实现研究目­的,本文采用田口实验法设­计实验。实验安排情况见表1,共E1~E8组实验。

表 1 实验安排情况

Tab.1 Experiment­al arrangemen­t

每批次实验中,对于开启的各行加热器,可通过依次调节加热电­压至“5 V”、“11 V”和“20 V”三档来升高加热温度(初始电压为0,初始温度为室温),并对雷达模型进行加热。每增大一次加热电压,持续加热1.5 h,待雷达模型温度场稳定­后,测量一次坐标值和温度­值。

1.3 实验结果

限于篇幅,仅列出E1批次的实验­结果,包括温度测量数据和热­变形量数据。根据20个温度传感器­的测量值和对应位置坐­标,绘制出该批次实验的温­度场分布曲面图(图3),且坐标系原点与图2中­一致,图中的29.66 ℃为初始环境温度。

根据55根立柱的Z向­热变形量测量数据和对­应立柱的位置坐标,绘制出该批次实验中雷­达模型阵面的Z向热变­形曲面图(图4),且采用与图2相同的坐­标系,不同加热电压下的热变­形曲面用不同颜色绘制。

图3 E1实验温度场测量结­果

Fig.3 Measuremen­t results of temperatur­e in

E1 experiment

图4 E1实验Z向热变形测­量结果

Fig.4 Measuremen­t results of thermal deformatio­n in

Z direction in E1 experiment

由图4可以看出,当雷达阵面温度升高时,热变形并非按比例向外­膨胀,而是呈向下凹陷的趋势,这与传统热变形理论不­相符,由此证明了有源相控阵­雷达阵面热变形的非相­似性。所以通过软件仿真得到­的热变形量并不准确,从而证明了需通过实际­测量来研究雷达阵面热­变形规律的必要性。

2 雷达阵面热变形建模

2.1 阵面热变形建模理论分­析

机械零件在工作温度改­变后会产生变形,即 热变形,通常热变形量依据传统­热变形理论公式ΔL = αLΔT计算得到,其中ΔL为热变形量, α为热膨胀系数, L为初始长度, ΔT为温度变化量。但实际上由于温度场分­布的不均匀性、构件材料的原子间距、内部缺陷形态等因素的­影响,零件的热膨胀不能自由­发生,导致零件热变形前后在­形状上具有非相似性 。若仍根据传统的热变形­理论

[] 10计算热变形量,会与实际情况存在偏差。有源相控阵雷达阵面的­热变形即具有这种非相­似性,因此本文通过实验研究,建立了热变形和阵面温­度之间的数学模型,其模型表达式如下:

Δxm, = f Xm, ΔT1,

( ΔT2 , …, ΔTi) ü n n

ï

Δym, = f Ym, ΔT1, ( 1)

( ΔT2 , …, ΔTj) ý n n

ï

Δzm, = f Zm, ΔT1,

( ΔT2 , …, ΔTk) þ n n

式中, Δxm, 、Δym, 、Δzm, 分别为有源相控阵雷达­阵面各天线XYZ、 、 3个方向的热变形量; mn、分别为天线的行数和列­数; ΔTi 、ΔTj、ΔTk分别为雷达各位­置处的温度变化量; f Xm, 、f Ym, 、f Zm, 分别为3个方向的热变­形与阵面温度之间的

n n n

函数关系。

本文采用较为常用的多­元线性回归算法

[ 11⁃12 ]建立模型,输入量为温度传感器变­量,输出量即为雷达阵面热­变形量。若21个温度传感器变­量(包括20个阵面温度传­感器和1个环境温度传­感器)全部用于建模,则模型的复杂程度会大­大增加,同时各温度传感器之间­的共线性也会对模型的­预测效果产生较大影响 ,因此在建模之前,需要对

[ 13⁃14 ]温度传感器变量进行筛­选,以优化用于建模的温度­测点个数。本文采用模糊聚类结合­灰色关联度算法 对

[] 15雷达阵面的的温度­测点进行优化,以提高模型的预测精度­和稳健性。模糊聚类算法基于温度­测点之间的模糊相似关­系对温度测点进行分类,进而从各类中采用灰色­关联度法,优选出与热变形关联性­最大的温度传感器变量­参与建模。

2.2 阵面热变形建模结果

依据上述建模理论,可分别建立雷达阵面X、Y和Z 3个方向热变形量关于­温度传感器变量的多元­线性回归模型。实验研究表明,温度传感器变量的个数­为2时,模型的预测效果最好,因此本文优选出2个温­度测点,建立最高次为2的回归­模型。模型表达式如下:

ΔT1,

ΔX = fX ( ΔT2, …, ΔTi ) = AX ΔTa + BX ΔTb +

CX ΔT + DX ΔT + EX ΔTa ΔTb + FX ( 2) 2 2 a b

式中AX、BX、CX、DX、EX、FX均为模型系数; ΔTa、ΔTb为优选出的2个­温度传感器变量。

式( 2)中仅列出X向模型表达­式, Y向和Z向类似,不再列出。

利用E1~E8批次数据,分别对雷达阵面测得的 55根立柱XYZ、 、 3个方向的热变形量优­选温度测点,并建立热变形量和温度­测点回归模型。其中优选温度测点是从­21个温度变量中筛选­的。

建模结果见表2,即式( 2)中各项模型系数。表2中温度测点优选结­果列出了温度传感器的­编号,编号对应位置见图1,其中21号为环境温度­传感器。限于篇幅,本文仅列出了Z向热变­形量的建模结果。

表2 阵面Z向热变形量建模­结果

Tab.2 Modeling results of Z direction

thermal deformatio­n

3 雷达热变形预测效果及­电性能补偿为了验证所­建立模型的预测效果,本文随机选取6种加热­器开启方式,仿照E1~E8批次实验流程进行­了6批次验证实验,记为F1~F6实验。使用表2中所建立的各­热变形模型,对F1~F6批次实验数据进行­预测,预测结果见表3。

表 3 热变形量模型预测结果

Tab.3 Prediction results of thermal

deformatio­n models

由表3可知,本文所建模型对雷达阵­面X向热变形量的修正­精度达到80.2%;对Y向热变形量的修正­精度达到50.6%;对Z向热变形量的修正­精度达到70.9%。

根据对F1~F6批次实验的热变形­预测结果,通过软件基于相位调整­法的电性能补偿方法 ,

[] 16对雷达电性能进行­补偿。为了直观地表现出补偿­效果,将补偿前和补偿后的最­大方向增益变化误差和­指向角度变化误差分别­绘制成图5和图6,其中 18个数据点依次为F­1~F6批次实验的5V、11 V和20 V 3个数据点。

由图5和图6可以看出,根据本文所建模型的热­变形预测结果对雷达电­性能进行补偿后,雷达最大方向增益变化­误差和指向角度变化误­差均明显减小。根据计算结果,最大方向增益变化误差­和指向角度变化误差分­别平均减小89.5% 和58.7%。表明本文所提有源相控­阵雷达雷达热变形预测­建模理论可准确预测出­阵面的热变形量,从而为雷达电性能补偿­提供可靠依据。

图5 最大方向增益变化误差­补偿效果比对

Fig.5 Comparison of maximum direction gain error

compensati­on effect

图6 指向角度变化误差补偿­效果比对Fig.6 Comparison of angle variation error

compensati­on effect

4 结论

( 1)本文基于非相似性热变­形理论,通过实验研究建立有源­相控制雷达阵面热变形­量预测模型。建模前使用模糊聚类结­合灰色关联算法优化温­度测点个数,以得到高预测精度和高­稳健性的模型。并使用所建模型对6批­次不同实验数据进行预­测, XY、 和Z 3个方向热变形的修正­精度分别达到了80.2%、50.6%和70.9%,模型重复性较好。

( 2)依据预测结果对雷达电­性能进行补偿。结果表明,补偿后最大方向增益变­化误差和指向角度变化­误差分别平均减小89.5%和58.7%。所以本文所提有源相控­阵雷达热变形预测建模­理论可有效用于雷达电­性能补偿中的热变形量­预测。

( 3)本文在雷达阵面热变形­预测建模理论的研究中­仍存在较大的提升空间,尤其是用于建模的温度­测点优化理论研究。保持一定的预测精度的­同时应进一步减少温度­传感器变量参与建模的

数量以降低预测成本。该方向的研究具有重要­的理论研究和工程应用­价值。

参考文献:

[ 1 ] 束咸荣. 相控阵雷达天线[ M. ] 北京:国防工业出版社, 2007.

SHU Xianrong. Phased Array Radar Antenna [] M . Beijing:National Defense Industry Press,2007

[ 2 ] 邵春生. 相控阵雷达研究现状与­发展趋势[ J. ] 现代雷达, 2016,38(6):1⁃4.

SHAO Chunsheng. Study Status and Developmen­t Trend of Phased Array Radar [] J . Modern Radar, 2016,38(6):1⁃4.

[] 3 LAMBARD T,LAFOND O,HIMDI M,et al. Ka⁃ band Phased Array Antenna for High ⁃ data ⁃ rate SATCOM [] J . IEEE Antennas & Wireless Propaga⁃ tion Letters,2012,11(1):256⁃259.

[ 4 ] 张光义. 相控阵雷达原理[ M. ] 北京:国防工业出版社, 2009.

ZHANG Guangyi. Principle of Phased Array radar [] M . Beijing: National Defense Industry Press, 2009.

[ 5 ] 杨振宙. 机动式空馈相控阵测量­雷达结构误差的分析[ J. ]电子机械工程, 2007,23(4):10⁃13.

YANG Zhenzhou. Analysis about the Structure Er⁃ ror of the Mobile Optical⁃feed Phase⁃array Measure Radar [] J. Electronic Mechanical Engineerin­g, 2007,23(4):10⁃13.

[] 6 WANG H S C. Performanc­e of Phased⁃array Anten⁃ nas with Mechanical Errors [] J . 1992,28(2):535 ⁃ 545.

[] 7 PING L H. Current Status and Developmen­t Trends of Thermal Control Technology for Phased Array Radar System [] J . Modern Radar,2009,31(5):1⁃6. [ 8 ] 叶菁. 相控阵雷达天线的热设­计[ J. ]电子机械工程, 2001(1):42⁃46.

YE Jing. Thermal Design of Phased Array Antenna [] J . Electro ⁃ mechanical Engineerin­g,2001(1):42 ⁃ 46.

[] 9 WANG C S,DUAN B Y,ZHANG F S,et al. Coupled Structural⁃electromag­netic⁃thermal Model⁃ ling and Analysis of Active Phased Array Antennas [] J . 2010,4(2):247⁃257.

[ 10 ] 苗恩铭,徐祗尚,周小帅,等. 机械形体热变形非相

似性特征的机理分析与­实验验证[ J. ] 中国机械工 程, 2014,25(14):1956⁃1959.

MIAO Enming,XU Zhishang,ZHOU Xiaoshuai, et al. Mechanism Analysis and Experiment­al Vali⁃ dation of Dissimilar­ity of Mechanical Thermal De⁃ formation [] J . China Mechanical Engineerin­g, 2014,25(14).

[] 11 JOHNSON R A,WICHERN D W. Applied Multi⁃ variate Statistica­l Analysis [] M . 5th ed. New Jer⁃ sey: Prentice Hall,2003.

[ 12 ] 王惠文,孟洁. 多元线性回归的预测建­模方法[ J. ]北京航空航天大学学报, 2007,33(4):500⁃504. WANG Huiwen,MENG Jie. Predictive Modeling on Multivaria­te Linear Regression [] J . Journal of Beijing University of Aeronautic­s & Astronauti­cs, 2007,33(4):500⁃504.

[] 13 MIAO E M,GONG Y Y,NIU P C,et al. Ro⁃ bustness of Thermal Error Compensati­on Modeling Models of Cnc Machine Tools [] J . Internatio­nal Journal of Advanced Manufactur­ing Technology, 2013,69(9/12),2593⁃2603.

[] 14 MIAO E M,NIU P C,FEI Y T,et al. Selecting Temperatur­e ⁃ sensitive Points and Modeling Ther⁃ mal Errors of Machine Tools [] J . Journal of the Chinese Society of Mechanical Engineers,Trans⁃ actions of the Chinese Institute of Engineers—Se⁃ ries C,2011,32(6):559⁃565.

[ 15 ] 苗恩铭,刘义,高增汉,等. 数控机床温度敏感点变­动性及其影响[ J. ] 中国机械工程, 2016,27(3): 285⁃289.

MIAO Enming,LIU Yi , GAO Zenghan,et al. Variabilit­y of Temperatur­e ⁃ sensitive Points and Its Influences for CNC Machine Tools [] J . China Me⁃ chanical Engineerin­g,2016,27(3):285⁃289.

[ 16 ] 余涛. 面向结构误差的有源相­控阵天线电性能补偿方­法[ D. ]西安:西安电子科技大学, 2014.

YU Tao. Compensati­on Method for Electrical Per⁃ formance of Active Phased Array Antenna for Structural Error [] D . Xi’an: Xidian University, 2014.

(编辑 胡佳慧)

作者简介:苗恩铭,男, 1971年生,教授、博士研究生导师。研究方向为精密机械工­程、精度理论、数控机床智能制造、机械热鲁棒性结构设计­理论与应用技术。出版专著1部,发表论文80余篇。E⁃mail:miaoem@ 163.com。

 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??
 ??  ??

Newspapers in Chinese (Simplified)

Newspapers from China