EEMD与NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用

EEMD与NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用EEMD与NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用摘要：涡桨发动机作为现代航空运输领域中最重要的动力装置之一，其可靠性和安全性对航空运输业的发展起着至关重要的作用。因此，对于涡桨发动机的转子故障进行准确快速的诊断具有重要的意义。本文将介绍两种主要用于涡桨发动机转子故障诊断的方法，即经验模态分解（EEMD）和稀疏表示（NRS）方法，并探讨这些方法在转子故障诊断方面的应用。第一节引言涡桨发动机是将动力转换为推力的一种装置，其转子是其最重要的组成部分之一。然而，由于其工作环境的恶劣，涡桨发动机转子经常受到各种故障的影响，如轴承磨损、不平衡、裂纹等。这些故障会导致发动机性能下降、能耗增加甚至发动机损坏，给航空运输业的安全和经济带来严重影响。因此，对涡桨发动机转子故障进行准确快速的诊断具有重要的意义。第二节涡桨发动机转子故障诊断方法2.1经验模态分解（EEMD）方法经验模态分解是一种用于分解非线性和非平稳信号的方法。在涡桨发动机转子故障诊断中，EEMD是一种广泛应用的方法。其基本原理是将信号分解成一组称为固有模态函数（IMF）的信号，每个IMF都代表不同频率范围的振动模式。然后通过分析每个IMF的频谱特征来识别转子的故障类型。相比传统的频谱分析方法，EEMD能够提供更详细的频域信息，从而更准确地诊断转子故障。2.2稀疏表示（NRS）方法稀疏表示是一种基于信号的稀疏性假设的方法，该假设认为信号可以由少量的基向量线性组合表示。在转子故障诊断中，稀疏表示通过选择一组适当的基向量来表示涡桨发动机的振动信号，然后利用稀疏表示的方法来对转子的故障进行识别。相比传统的模式识别方法，稀疏表示能够提供更好的鲁棒性和抗干扰能力，从而有效地识别转子的故障。第三节EEMD与NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用3.1EEMD在涡桨发动机转子故障诊断中的应用EEMD在涡桨发动机转子故障诊断中具有广泛的应用。例如，通过分析转子振动信号的IMF频谱特征，可以识别出不同故障类型，如轴承磨损、不平衡等。此外，EEMD还可以用于提取转子故障信号的特征频率，通过与已知故障模式进行匹配来诊断转子的故障。研究表明，EEMD在涡桨发动机转子故障诊断中具有很高的准确性和可靠性。3.2NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用NRS在涡桨发动机转子故障诊断中也有重要的应用。通过选择一组适当的基向量，NRS能够更好地表示涡桨发动机的振动信号，并通过稀疏表示的方法来识别转子的故障。例如，利用NRS方法可以提取涡桨发动机振动信号的稀疏表达，然后通过比较不同故障模式的稀疏表达来识别转子的故障。研究结果表明，NRS在涡桨发动机转子故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。第四节比较与讨论EEMD和NRS作为两种主要的转子故障诊断方法，在诊断准确性和鲁棒性方面都具有优势。然而，它们也存在一些不足之处。例如，EEMD方法对于输入信号的噪声敏感性较高，容易受到外界干扰的影响。而NRS方法在选择基向量和稀疏表示参数时需要经验性的确定，这增加了方法的复杂性和不确定性。综上所述，EEMD和NRS是两种广泛应用于涡桨发动机转子故障诊断中的方法。它们都具有一定的优势和局限性，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。未来的研究可以进一步改进这些方法，提高转子故障诊断的准确性和可靠性，为涡桨发动机的安全和可靠运行提供更好的支持。参考文献：[1]ZhangC,YangXS.Featureextractionfromvibrationsignalsofrotatingmachinerybasedonsecondgenerationwaveletsandempiricalmodedecomposition[J].AdvancesinMechanicalEngineering,2015,7(6):1687814015592458.[2]LiuX,LiS,LuL,etal.Sparserepresentation-basedrotatingmachinery