基于小波分析的发动机惯性起动失速信号检测方法研究

针对某型涡扇发动机惯性起动失败,利用小波Mallat算法对采集到的风扇和压气机脉动压力信号进行快速高频滤波,通过对滤除高频噪声的信号进行傅里叶频谱分析,准确检测出发动机起动失败时的失速信号。研究结果表明,利用小波分析方法进行失速故障检测简单、直观,具有一定的工程实用价值。     

航空发动机中介轴承振动故障分析方法

针对中介轴承振动故障信号微弱、较难提取的问题,提出一种基于小波变换的航空发动机中介轴承故障诊断方法:首先对中介轴承故障信号进行小波分解,得到各层细节信号,并对细节信号进行重构;然后对重构信号进行频谱变换,从频谱图上清晰观察出中介轴承的故障特征频率。对真实发动机中介轴承故障信号进行的实例分析表明,本文方法具有较好的降噪能力,较频谱分析更能突出中介轴承的故障特征。     

双树复小波域MCA降噪在齿轮故障诊断中的应用

齿轮箱早期故障信号中往往包含强烈的干扰噪声,而基于简单阈值规则的小波系数降噪方法往往不能取得良好的效果.针对该问题,提出了基于形态分量分析(MCA)的双树复小波降噪方法.首先,对强背景噪声故障信号进行双树复小波变换,得到不同层的小波变换系数;然后,选取小波系数周期性较为明显层的小波系数进行MCA降噪;最后,将降噪后的系数进行单支重构后便可获得故障特征信号,对降噪信号进行包络分析便可以确定信号的故障特征频率.利用该方法对仿真分析和某轧机齿轮箱打齿故障早期信号进行了处理,结果表明:该方法能够在有效去除信号中的强背景噪声,比单独MCA降噪及软阈值降噪具有更好的效果,得到了更清晰的故障特征频率,从而为齿轮早期故障诊断提供了一种新方法.      

基于模态波理论的压气机失速先兆识别方法

针对压气机气动失速预警存在无法兼顾对渐进型和突尖型失速先兆有效识别的不足，以及提取失速团幅值需要多路传感器信号的局限。分析了压气机失速发展过程中的信号特征；根据压气机失速信号的旋转特性，提出基于单路传感器信号重构周向多路失速先兆信号的方法，讨论了信号重构步长的取值；基于模态波理论，通过对重构信号进行空间傅里叶变换，得到失速扰动信号各阶模态幅值，根据低阶模态的幅值变化实现对渐进型与突尖型失速先兆的识别。以某压气机为例进行仿真，结果表明:当信号重构的步长小于突尖波时间尺度的一半时，重构的多路信号能够复现压气机周向位置失速发展过程，且步长越小，越有利于失速先兆的识别；由模态分解得到的1阶模态幅值的变化能够有效反映失速发展过程；通过合理设置模态幅值的阀值，可以在失速发展前期对失速先兆进行准确识别，从而，基于单路传感器失速信号即可实现对渐进型失速和突尖型失速均能进行预警。      

用小波变换对机匣处理抑制旋转失速的机理研究

本文利用小波变换对轴流压气机旋转失速时的压力信号进行时频分析。通过Ｍｏｒｌｅｔ连续小波变换,详细分析压气机失稳过程中非定常信号的变化,并研究旋转失速初始扰动信号在处理机匣气室中的局部行为。通过对比实壁机匣与处理机匣的失速初始信号相干波形的结构特性,发现不同机匣结构对相干波形结构中压力脉动信号的不同影响,提出处理机匣抑制旋转失速初始扰动发展的机理。     

基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

航空发动机喘振引起转子系统横向载荷的确定方法

对喘振引起的转子系统的横向载荷进行了研究,对发动机喘振过程中的压力脉动信号进行FFT分析和相关分析,识别出旋转失速时失速团的旋转速度,推断出整个截面的压力分布,进而得到了喘振对转子的横向作用力。     

轴流式压气机旋转失速信号的早期检测

早期检测航空发动机压气机旋转失速信号对于设计一种高效的防喘、消喘控制系统具有重要意义。通过对压气机旋转失速形成、发展、退出过程中压力信号频谱演化特性的分析,提出了一种基于FFT的压气机旋转失速信号检测判据。对某轴流式压气机压力测量信号的分析结果表明,该判据是准确、可靠和快速的,可以用于旋转失速信号的早期检测。     

离心压缩机叶轮旋转失速的相空间重构及分形特征

结合非线性动力学中的相空间重构和分形理论,提出了一种分析离心压缩机叶轮旋转失速动力学特征的方法.采用数值方法对低速离心压缩机(LSCC)叶轮旋转失速状态进行了模拟,得到了失速工况下叶轮出口多个位置的气流压力时间序列.对各压力时间序列进行相空间重构,构造出一低维动力系统,其时间延迟和嵌入维数通过运用C-C方法得出.对重构的动力系统的相图进行了分形特征分析,计算了相应的分形维数.研究表明:叶轮旋转失速后系统的压力信号具有混沌特性,在相图上表现为具有分形结构,揭示了旋转失速后系统的动力学特征.计算分析分形维数后发现,数据采集点位于相同半径处计算得到的分形维数相近,约为3.39;数据采集点的半径增大时,分形维数减小.     

基于时频-小波分析的压气机失速过程研究

采用时频—小波分析的方法,针对某型发动机的八级轴流压气机级间压力信号,提取失速先兆及发展信息。结果表明,在失速前的阶段,不同的频率段表现出不同的失速先兆成分;并检验了失速时刻信号的奇异性,最后确定了最先失速级。      

近失速压力扰动的试验

采取在静子叶片表面埋入微型压力传感器的方法,对叶尖、叶中和叶根3个截面上的动态压力进行测量,实验研究了压气机近失速的流场特性。实验结果表明:压气机失速前,存在两个特征频率的压力扰动;这两个特征扰动的扰动频率与压气机转速成正比,与转子转动频率的相对频率分别等于5和8;相对频率为5的特征扰动强度随着流量系数减少而增大,在失速点达到最大,而相对频率为8的特征扰动随着流量系数减少先增大,在失速点突然下降;选择相对频率为5的特征扰动作为压气机失稳预警信号,设定某一λ值作为报警的阈值,可以有效防止压气机失速。      

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于 SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于 SAR图像去噪。在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了 1种小波域 SAR图像去噪方法。为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和高频细节信号;对于噪声信息较少的逼近信号,利用增强 Lee滤波去噪;对细节信号,根据相干斑噪声在小波域的方向能量特性进行自适应的阈值滤波;最后重建去噪后的 SAR图像。实验表明,该方法去噪能力强,同时边缘保持较好。     

小波消噪在测试信号处理中的应用

结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法：强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。