基于小波分析的航空发动机振动故障诊断研究

基于小波分析的航空发动机振动故障诊断研究

基于小波分析的航空发动机振动故障诊断研究

摘要：航空发动机是飞机的关键装备，其正常运行对飞行安全至关重要。然而，由于工作条件复杂和长时间使用，航空发动机容易出现振动故障。本文提出了一种基于小波分析的航空发动机振动故障诊断方法。采集航空发动机运行时的振动信号，并对其进行小波分解，得到系数序列。接着，通过对系数序列的阈值处理和重构，将故障信号与正常信号分离。通过特征提取和故障诊断模型构建，实现对航空发动机振动故障的自动诊断和预测。实验结果表明，所提出的方法在航空发动机振动故障诊断上表现出较高的准确性和稳定性，对提高航空发动机的工作可靠性具有重要的实际意义。

关键词：航空发动机；振动故障；小波分析；特征提取；故障诊断

1.引言

航空发动机是飞机最重要的组成部分之一，其正常运行对飞行安全至关重要。然而，由于工作条件的复杂性以及长时间使用，航空发动机往往容易出现振动故障。传统的振动故障诊断方法往往基于频域分析或时域分析，这种方法在滤除噪声和分析信号的瞬态特征方面存在一定的局限性。需要开发一种更有效的振动故障诊断方法，以提高航空发动机的工作可靠性。

2.小波分析理论

小波分析是一种能够同时分析时间和频率特征的数学工具。它通过对信号进行连续的缩放和平移，来获得信号在不同尺度和位置上的频率信息。小波分析可以将信号分解成多个高低频带的子信号，从而可以更好地捕捉信号的瞬态特征。

3.基于小波分析的航空发动机振动故障诊断方法

本文提出了一种基于小波分析的航空发动机振动故障诊断方法。具体步骤如下：

（1）数据采集：使用传感器采集航空发动机运行时的振动信号。

（2）小波分解：对采集到的振动信号进行小波分解，得到系数序列。

（3）系数阈值处理：通过将系数序列与预设阈值进行比较，确定故障信号的位置。

（4）重构信号：将故障信号位置对应的系数置零，并将处理后的系数序列进行逆小波变换，得到重构信号。

（5）特征提取和故障诊断：对重构信号进行特征提取，如频域特征、时域特征等，并建立故障诊断模型，实现对航空发动机振动故障的自动诊断和预测。

4.实验结果与讨论

本文采用了一台航空发动机的振动数据，对所提出的振动故障诊断方法进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法能够有效地诊断航空发动机的振动故障，并对故障类型进行了准确的分类。该方法具有较高的稳定性和可靠性，适用于航空发动机的实际应用。

5.结论

本文提出了一种基于小波分析的航空发动机振动故障诊断方法。通过对航空发动机振动信号进行小波分解和重构，实现了故障信号的提取和分离。通过特征提取和故障诊断模型构建，实现了对航空发动机振动故障的自动诊断和预测。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确性和稳定性，对提高航空发动机的工作可靠性具有重要的实际意义。

参考文献：

[1]王军,刘玉萍,张兴龙.基于小波分析的航空发动机故障特征提取[J].农业机械学报,2016,47(8):285-291.

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