小波分析在飞机振动飞行测试数据分析中的应用

目前,飞机振动飞行测试数据分析主要采用基于Fourier理论的频域分析方法,无法描述振动信号的时频局部特性,很难满足飞机振动评估的需要。引入小波分析理论,在时域内对信号进行离散变换,在频域内对信号进行谱分析,从而达到同时观察信号在时域和频域空间分布特征的目的。两种飞机典型振动飞行测试数据的时频分析结果表明,利用小波理论能够更好地观察机体振动在时域、频域内的局部特性,对于现代飞机振动问题的分析评估具有重要意义。     

炮击振动试验谱的预计

 <正> 军用飞机机炮附近区域,最严重的振动环境主要是射击时传递到飞机主要结构上的冲击压力脉冲所诱导的强烈振动场所引起的。这种环境,随着距炮口距离的增加,其作用明显减弱。距炮口2 m半径范围内敏感的机载设备受炮击振动影响较大,2 m半径以外炮击振动的量值衰减很快。炮击振动试验谱一般是根据炮击实测数据经分析归纳后提供的。对于新研制的飞机来说,在方案论证阶段和初步设计阶段,在无实测数据的情况下,只能根据有关规范进行估算和参考原准机的经验修正,给出初步的炮击振动试验谱。     

俯冲状态炮击后座力对直升机运动姿态的影响

俯冲状态武器发射是直升机的典型攻击状态。基于工程估算的目的,假定俯冲射击过程为匀加速度运动,建立了直升机炮击扰动运动方程;在射击点配平的基础上利用变步长的四阶龙格－库塔法对方程求解,获得了炮击后座力对直升机运动姿态的影响。实例计算包括武器对称单发,对连续多发与非对称连续多发发射。计算结果表明该方法合理可行。     

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。     

基于粗糙集理论的振动信号数据挖掘研究

利用转子试验台,采集了转子不对中、支座松动和转子碰磨等三种振动信号。以采集到的部分振动信号为例,在时域上进行小波变换的能量特征提取。并以能量为特征参数,利用粗糙集理论对采集到的信号进行数据挖掘和获取故障规则。在获取的规则基础上,对余下的振动信号进行了验证,结果表明诊断全部正确,规则是有意义的。     

基于小波熵的滚动轴承早期微弱故障信息提取

滚动轴承产生早期微弱故障时,故障信息会被淹没在强背景噪声和其他振动源信号中,还会受到低频效应影响,这使得传统的频谱分析很难找到这些被淹没的故障信息。针对这一问题,本文提出一种基于小波熵的故障信息提取技术,首先对测试到的振动信号进行连续小波变换(CWT),获得时间-尺度谱,再计算时频矩阵中每一个尺度下的信号的熵,最后选取熵最小的尺度进行频谱分析。运用该方法对设置了外环故障、内环故障、滚珠故障的三种滚动轴承的振动信号进行了分析,并与传统的傅里叶变换(FFT)和包络解调分析方法进行了对比。分析结果表明,基于小波熵的分析方法能更有效地提取出振动信号中的故障频率信息。最后把该方法应用到某型涡轴发动机的主轴承故障诊断中,成功提取出了故障频率信息,实现了对滚动轴承进行早期故障检测。     

硬车削过程中声发射和振动信号的监测及分析

为了对硬车削过程进行监测和分析,本课题建立了一套基于虚拟仪器的信号采集系统,采集模具钢硬车削加工过程中的声发射和振动信号.对声发射和振动信号进行小渡变换并重构后,发现硬车削过程中的声发射和振动信号都与转速密切相关.随着转速的增高,淬硬钢的声发射信号也随着增大,但振动信号却随之减小.     

转子-支承-机匣系统碰摩试验及特征提取

针对航空发动机转子系统的结构特征和转静件碰摩的动力学特征,建立了转子-支承-机匣系统碰摩模拟试验器.对叶片与机匣间轻微碰摩和严重碰摩两种工况下转子和机匣振动响应进行了试验测量,并基于连续小波变换和连续小波包能量的时-频分析方法分别对转子和机匣的振动信号进行了特征提取.结果表明机匣响应信号同时包含高频冲击信号和低频摩擦信号,轻微碰摩时以碰撞冲击效果为主,机匣响应主要为高频冲击信号;严重碰摩时摩擦效应增强,可为碰摩故障诊断和识别提供方法和依据.      

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。     

基于最优阈值小波包分析的转子振动信号降噪研究

针对采集转子振动信号时信号中往往夹杂着噪声干扰的问题,提出了一种自寻优阈值的小波包降噪方法。该方法可对不同振动信号自寻优地设置阈值,且阈值的选取与所研究的信号有关而与信号长度无关;并根据采样定理计算不同转子转速对应的小波包分解的最低层数。对多种信号进行的降噪研究表明,该方法可有效降低转子振动信号中的噪声干扰。