基于优化信噪比算法的航空发动机振动信号分离

为克服噪声对航空发动机振动信号的影响,提出一种优化信噪比的航空发动机振动信号分离方法,其通过建立时延自相关目标函数,对最大信噪比盲源分离算法进行优化。利用该方法,对航空发动机仿真混叠振动信号进行分析,分离后的信号频谱与源信号一致;对具有故障的实测航空发动机振动信号进行分离,成功分离出不同故障的振动特征。本文提出的方法为航空发动机振动信号的监测和故障诊断,提供了一种新的思路。     

基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断

将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法：应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。     

航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究

通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号进行分析处理,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。     

基于改进小波变换和包络分析的滚动轴承故障诊断

采用改进的小波分解和重构算法与包络分析相结合的方法,提取滚动轴承振动信号的故障特征频率。改进的小波分解和重构方法避免了 Mallat 算法频率混淆的缺陷,通过对重构信号特定频带进行包络分析,更加准确地提取了滚动轴承的故障特征频率。通过对无故障滚动轴承和内圈、外圈有故障的滚动轴承振动信号的分析,说明这种方法能够有效诊断滚动轴承的故障,并将该方法成功应用于某型航空发动机主轴承故障诊断。     

基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断

针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找出特征频带,继而用CHI-LMD对特征频带进行再分解获得若干PF分量,最后对获得的PF分量计算谱峭度作为故障识别参数。利用此方法对10组待识别信号的诊断结果表明,该方法能有效识别减速器一级齿轮毂故障,在不拆卸发动机的情况下实现了对目标的诊断。     

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。     

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于 局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方 法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的 信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴 承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径 干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确 率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.     

基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用

滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.      

基于小波分析的航空发动机故障诊断方法研究

小波变换是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法优越。在阐述小波分析理论基础上,对某型航空发动机的振动信号进行分析,采用小波分解和信号重构的方法,提取了噪声掩盖下振动信号中的故障信息,根据航空发动机整机振动的典型故障特征频率,判断该发动机是否发生故障。     

基于LMD和RBF相结合的尾桨台传动系统滚动轴承故障诊断方法

提出了局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF)相结合的滚动轴承故障诊断方法.LMD方法是一种新的自适应时频分析方法,能够有效地提取故障特征.该方法首先采用LMD对滚动轴承振动信号进行分解,计算分解得到的PF分量能量比,作为特征向量输入到RBF神经网络中,进行故障分类和识别.通过真实滚动轴承数据的故障诊断实验,验证了该方法的有效性.     

基于局部均值分解和峭度图的滚动轴承包络分析方法

提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和峭度图(kurtogram)的滚动轴承包络分析方法.该方法中,原始滚动轴承故障振动信号通过LMD进行自适应的频率成分分离和初步降噪,包络分析中带通滤波器的参数通过峭度图客观地提供,从而提高滚动轴承包络分析的准确度.通过对滚动轴承仿真信号以及实验信号的分析,结果表明:在低信噪比情况下,LMD可以自适应分离出滚动轴承的固有振动成分,峭度图可以自动确定包络分析中带通滤波器的参数,与传统包络分析比较,所提方法能更加清晰准确地提取滚动轴承的故障特征.      

小型航空活塞发动机喷油异常的故障诊断

针对小型航空活塞发动机出现的喷油异常故障,基于发动机的缸内压力和缸盖振动信号,采用一种变分模态分解和布谷鸟搜索优化支持向量机相结合的故障诊断方法对发动机喷油异常故障进行诊断。该方法使用变分模态分解对发动机的缸内压力信号和缸盖振动信号进行处理得到本征模态函数,对本征模态函数进行奇异值分解和能量特征提取,将缸内压力和缸盖振动的数据集输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机模型中进行训练和测试。结果表明:该方法较好地识别出发动机喷油异常的故障,其中缸内压力和缸盖振动信号的故障识别分类准确率分别为95.32%和92.47%,验证了该方法的有效性。      

压气机内部噪声特征与转子叶片声固耦合机理分析

航空发动机压气机转子叶片故障多由机械激励和气动激励造成，而高强声波对转子叶片的激振因素不容忽视。通过开展某型涡扇发动机压气机内部噪声测试试验，研究压气机转子叶片振动机理及其与噪声信号的对应关系。阐述了压气机内部旋转不稳定性非定常压力波作用机制，提出了基于刚性壁声波导管技术的导出式噪声测量方法，完成了某型涡扇发动机压气机内部噪声信号测试，对噪声信号进行了频谱分析和声传播特性分析。研究结果表明，某型涡扇发动机压气机内部噪声信号频谱呈现高峰值纯音分量1 402 Hz，并且该纯音分量与转子叶片通过频率呈现特定的频率组合关系。该纯音分量的噪声源在压气机内部沿发动机顺航向方向从后向前传播。利用旋转不稳定性理论，将声源频率在不同坐标系下进行转换，当噪声源周向模态数为13时，该纯音分量可调制出与高压一级转子叶片一阶振动频率相对应的激振频率。     

宽频高幅值水力激振信号的产生与控制

为了研究火箭发动机全尺寸泵后供应系统的动力学特性,运用脉动压力发生器设计了一种宽频水力激振系统,开展了液流试验和数据分析。结果表明:水力激振系统可以在0~1200Hz的频率范围内,产生时域幅值超过1.5MPa、高信噪比的压力脉动信号,达到了宽频率范围、高激励幅值的目的。通过对电动机转速的控制实现激励频率的可控变化,以满足不同频率激励策略的要求。提高管路系统的入口稳态压力,可以提高激振信号的幅值。通过合适的局部流阻分布,可以在宽频范围内提高水力激振信号的幅值,提高信噪比。      

基于频率雨流计数法的发动机振动疲劳载荷谱编制

传统雨流计数法适用于常规疲劳载荷计算,不能保留振动疲劳的频率信息,但是频率对于振动疲劳十分重要,因此在传统雨流计数法的基础上提出一种频率雨流计数法。以某型号发动机试车振动加速信号为例,采用振动疲劳载荷谱的编制方法,编制振动信号功率谱、载荷 - 频次载荷谱、振动疲劳载荷谱,对频率雨流计数法进行验证。结果表明:采用本文方法编制的载荷谱能够反映发动机实际工作载荷,满足实验室疲劳试验载荷谱要求。     

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。      

航空发动机振动环境谱统计归纳方法及振动试验台复现

为满足航空发动机及机载产品研制过程贴近使用环境的振动考核试验需求,需根据发动机实测振动数据给出振动考核 试验所需的输入谱图。依据GJB/Z 126-99中给出的环境测量数据归纳方法,建立了发动机实测振动环境谱统计归纳方法并通过 程序实现。利用发动机多架次实测试飞振动数据统计归纳得到发动机测点位置的振动实测谱。基于能量等效及信号频域特征分 布一致原则,将归纳得到的实测谱转化为可用于振动台输入的振动环境谱,并在振动台上进行了振动信号的复现试验。结果表 明：振动台输出信号与发动机实测振动信号频域分布特征一致,在统计频率带宽范围内振动总量最大相差5.7%,证明了转化方法 是合理的,为航空发动机机载设备贴近使用环境的振动考核试验方法提供了真实的输入谱图。