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关键词
航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示
作者: 张烁   刘治汶   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机轴承   故障诊断   时频冲击字典   灰狼优化算法   结构化贝叶斯正交匹配追踪  
描述: 航空发动机轴承振动信号中与故障关联的瞬时冲击成分在时频变换域上不仅具有稀疏性,还具有某些结构特征,而传统的以正交匹配追踪(OMP)算法为代表的贪婪类及其改进重构方法,通常仅利用了信号整体的稀疏性,未考虑结构性干扰可能造成的影响,导致算法求解效率较低。针对这一问题,提出了一种参数优化字典的结构化贝叶斯稀疏表示方法。首先,在OMP算法基础上,基于贝叶斯概率模型,研究了一种能够促进稀疏重构效果的结构化贝叶斯正交匹配追踪(SBOMP)稀疏表示模型,实现对信号的稀疏表示求解。其次,针对轴承故障振动信号的特性,构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库,降低了字典的冗余程度,并将灰狼优化算法(GWO)引入到基于时频冲击字典的SBOMP模型中,为SBOMP模型提供高效的原子选取策略,降低了稀疏模型的复杂度。仿真与实验结果表明:所提方法能够更有效降低背景噪声和杂质频率的干扰,验证了所提方法对航空发动机轴承故障特征提取的有效性和适用性。
基于重加权谱峭度方法的航空发动机故障诊断
作者: 张忠强   张新   王家序   刘治汶   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   快速谱峭度   故障诊断   滤波器参数   重加权谱峭度   重加权峭度  
描述: 针对快速谱峭度方法在分析含强冲击干扰信号时无法选取有效滤波器参数的问题,定义了一种新的滤波器参数选择指标——重加权峭度,并基于此提出了重加权谱峭度方法。该方法对经“Binary-Ternary”小波包分解后的各频段信号进行等分并计算各等分频段的峭度及所占其和的权重,然后对各峭度和权重进行重排序并对峭度进行重加权得到重加权峭度,最后将新指标表示在中心频率和带宽平面上得到重加权峭度图,选取滤波器参数。仿真信号分析结果显示,在强冲击干扰下重加权谱峭度方法仍能选择有效滤波器参数,提取到周期性故障冲击。通过在航空发动机附齿轮箱中轴承故障诊断中的应用以及与常见方法的对比分析,进一步验证了重加权谱峭度方法的有效性与优势。
航空发动机双转子系统叶片-机匣碰摩故障模拟
作者: 靳玉林   刘治汶   陈予恕   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机匣碰摩   航空发动机   双转子系统   叶片   有限元法   模态综合法  
描述: 叶片-机匣碰摩严重影响航空发动机的性能、可靠性及安全性。考虑叶片-机匣碰摩、轴承非线性、联轴器不对中及高低压转子不平衡,利用有限元法建立双转子系统的非线性动力学模型;然后利用模态综合法缩减系统自由度,数值求解降阶模型的非线性振动响应,分析叶片-机匣碰摩故障响应特征。数值与实验结果表明:航空发动机双转子系统为多激励非线性系统,系统振动响应频率成分复杂,包括高低压转轴频率、多倍频、组合频率及其他复杂频率;当叶尖间隙较大时,叶片-机匣碰摩可能为局部碰摩,故障特征频率为叶片通过频率及其倍频,并在叶片通过频率两侧存在高低压转轴频率的调制边频带;当叶尖间隙较小时,叶片-机匣碰摩可能发生全周碰摩,呈现出由干摩擦引起的强烈自激振动。研究结果可为航空发动机双转子系统的叶片-机匣碰摩故障诊断及叶尖间隙设计提供一定参考。
航空发动机双转子系统叶片-机匣碰摩故障模拟
作者: 靳玉林   刘治汶   陈予恕   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机匣碰摩   航空发动机   双转子系统   叶片   有限元法   模态综合法  
描述: 叶片-机匣碰摩严重影响航空发动机的性能、可靠性及安全性。考虑叶片-机匣碰摩、轴承非线性、联轴器不对中及高低压转子不平衡,利用有限元法建立双转子系统的非线性动力学模型;然后利用模态综合法缩减系统自由度,数值求解降阶模型的非线性振动响应,分析叶片-机匣碰摩故障响应特征。数值与实验结果表明:航空发动机双转子系统为多激励非线性系统,系统振动响应频率成分复杂,包括高低压转轴频率、多倍频、组合频率及其他复杂频率;当叶尖间隙较大时,叶片-机匣碰摩可能为局部碰摩,故障特征频率为叶片通过频率及其倍频,并在叶片通过频率两侧存在高低压转轴频率的调制边频带;当叶尖间隙较小时,叶片-机匣碰摩可能发生全周碰摩,呈现出由干摩擦引起的强烈自激振动。研究结果可为航空发动机双转子系统的叶片-机匣碰摩故障诊断及叶尖间隙设计提供一定参考。
基于增强最小熵解卷积的航空发动机故障诊断
作者: 赵艺珂   王家序   张新   吴磊   刘治汶   来源: 中国机械工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   无偏自相关   故障诊断   轴承   最小熵解卷积  
描述: 为有效提取轴承的微弱故障特征,提出一种基于无偏自相关分析的增强最小熵解卷积方法。该方法的滤波器系数的迭代求解中,通过抑制滤波信号中的非周期成分,实现对周期性故障冲击的增强检测,完成轴承故障的准确辨识。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机故障诊断案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承故障诊断的有效性。
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