基于EWT-熵值方法的发动机风扇叶片损伤监控

为了从发动机性能数据中寻找风扇叶片外来物损伤航班特征,从而将风扇叶片受外来物损伤的航班区分出来,在机载快速存储记录器（quick access recorder, QAR）数据检测中提出将经验小波分解和信息熵结合的方法。通过对各航班原始振动数据的拟合平滑处理和经验小波分解,提取了分解后各模态的能量熵和,分析了添加汉明（Hanmming）窗函数的多尺度熵,结果表明：拟合后数据的熵值变化更明显,且风扇叶片受外来物损伤航班的能量熵和有10%以上的降低趋势,改进后的多尺度熵有40%以上的增长趋势,均明显异于其他正常航班。证明采用EWT-熵值方法可以较好地对发动机风扇叶片外来物损伤情况进行监控。