中国航空科学基金(20105644004)
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
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- 基于SVM和广义粗糙度特征的航空发动机振动故障诊断方法被引量：2
- 2011年
- 通过对航空发动机振动信号进行小波分解,依据多尺度空间局部能量分布和粗糙性提取基于子带信号能量加权广义粗糙度特征实现对振动情况的描述.然后将上述特征送入支持向量机(support vectormachine,简称SVM)分类器进行训练,根据分类器的输出结果判断航空发动机的工作状态和故障类型.通过对实测航空发动机试车时得到的振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地识别发动机的振动故障.
- 吴娅辉李新良洪宝林张大治
- 关键词：航空发动机小波故障诊断
- 基于D-S证据理论的航空发动机振动故障分析被引量：7
- 2012年
- 航空发动机结构复杂且工作条件恶劣,对其振动的有效分析是进行故障诊断的重要手段。由于不同特征量对振动具有不同的分析能力,为了综合利用不同特征项下的分析结果,采用基于D-S证据理论的信息融合方法对不同特征下的BP神经网络的诊断结果进行融合,并针对航空发动机实际工作状况提出一种利用神经网络的输出统计值构造信度函数的方法。通过对实测航空发动机试车时振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地提高航空发动机振动故障识别的准确率。
- 吴娅辉李新良张大治
- 关键词：D-S证据理论信息融合BP神经网络航空发动机
- 基于IMF和粗糙度特征的发动机振动信号分析被引量：2
- 2012年
- 航空发动机振动信号为典型的非平稳信号,包含了多种振源振动信息和大量的噪声分量。通过对航空发动机振动信号进行Hilbert-Huang变换,将复杂信号分解为代表不同物理意义的单分量固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF),然后对每一个IMF信号提取广义粗糙度特征实现对振动信号的描述。由于各IMF分量的能量百分比大小表征了该分量信号的有效性,使用提取的能量百分比对各分量下的广义粗糙度特征进行加权,最后得到了对发动机振动信号进行描述的能量加权广义粗糙度特征。通过对航空发动机实际试车采集的碰摩振动信号和正常工况下信号的实验分析可以看出,两种情况下信号特征具有明显不同,说明该特征可以有效地对振动信号进行描述。
- 吴娅辉李新良张大治洪宝林
- 关键词：振动信号分析航空发动机
- HHT统计特征在航空发动机振动分析中的应用被引量：1
- 2012年
- 航空发动机振动信号包含了多种振源的振动信号和大量的噪声分量。通过对其进行Hilbert-Huang变换,将复杂信号分解为代表不同物理意义的单分量固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),然后对每一个IMF子带信号提取基于能量加权的广义粗糙度特征实现对振动信号的描述。最后将上述特征送入SVM分类器进行训练,根据分类器的输出结果确定航空发动机的工作状态和故障类型。通过对实测航空发动机试车时得到的振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地识别发动机的振动故障。
- 吴娅辉李新良洪宝林张大治
- 关键词：振动与波HILBERT-HUANG变换SVM航空发动机
