【摘 要】
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航空发动机故障是飞机故障的主要构成部分,其轴承在运转时承受着高温和强烈变动载荷,容易发生故障。轴承早期故障的微弱特征会受到强背景噪声的干扰,稀疏表示是从含噪声信号中提取此类轴承故障诱发的微弱瞬态分量的有效方法。本文以含内外圈局部缺陷故障轴承为主要研究对象,针对轴承内外圈局部缺陷故障特征提取问题,研究了基于稀疏表示理论的轴承故障特征提取方法,提出了一种新的基于TVD-Morlet小波和EPAB-SW
【基金项目】
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航空发动机与燃气轮机重大专项基础研究项目（2017-Ⅳ-0008-0045）； 国家自然科学基金面上项目（1197129）；
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航空发动机故障是飞机故障的主要构成部分,其轴承在运转时承受着高温和强烈变动载荷,容易发生故障。轴承早期故障的微弱特征会受到强背景噪声的干扰,稀疏表示是从含噪声信号中提取此类轴承故障诱发的微弱瞬态分量的有效方法。本文以含内外圈局部缺陷故障轴承为主要研究对象,针对轴承内外圈局部缺陷故障特征提取问题,研究了基于稀疏表示理论的轴承故障特征提取方法,提出了一种新的基于TVD-Morlet小波和EPAB-SWOMP算法的轴承故障特征提取方法;基于课题组设计搭建的轴承故障模拟实验台开展轴承故障实验,建立了某型圆柱滚子轴承内外圈局部缺陷故障数据集,完成了圆柱滚子轴承内外圈局部缺陷故障特征提取以及故障类型识别。主要研究内容及取得的研究成果如下:（1）基于Morlet小波建立参数化字典以表征信号的瞬态冲击成分,基于分段弱正交匹配追踪（Stagewise Weak Orthogonal Matching Pursuit,SWOMP）算法进行稀疏重构,建立了基于Morlet小波和SWOMP算法的轴承故障特征提取方法。在仿真信号上进行了分析,表明本方法具有在噪声下对瞬态冲击成分的提取能力和对冲击时刻的辨识能力,在西储大学轴承局部缺陷故障信号上进行了分析,成功在强噪声条件下对轴承局部缺陷故障微弱特征进行了提取。（2）针对Morlet小波字典适应性不足问题,提出了TVD-Morlet小波,针对SWOMP算法原子选择策略存在错选多选的问题,提出了EPAB-SWOMP算法,建立了基于TVD-Morlet小波和EPAB-SWOMP算法的轴承故障特征提取方法。基于仿真信号对EPAB-SWOMP算法进行了参数优化分析,给出了算法参数的选取建议。在西储大学轴承局部缺陷故障信号上进行了分析,表明新方法能够在强噪声条件下对轴承局部缺陷故障微弱特征进行提取;相比于原方法,新方法具有更好的瞬态冲击成分提取准确率,在计算效率以及故障特征识别成功率上具有显著优势。（3）基于课题组设计搭建的轴承故障模拟实验台开展轴承故障实验,建立了某型圆柱滚子轴承内外圈局部缺陷故障数据集。使用基于TVD-Morlet小波和EPABSWOMP算法的特征提取方法对轴承故障数据进行分析,提取出了轴承内外圈局部缺陷故障特征频率以及基于稀疏表示系数的稀疏故障特征量,相比基于Morlet小波和SWOMP算法的轴承故障特征提取方法具有更高的提取成功率和更大的故障特征量。使用软间隔线性SVM对轴承故障类型进行识别,有效识别出了轴承故障种类,在整个数据集上取得了97.4%的故障种类识别准确率,说明基于稀疏故障特征量的故障特征表征方法可以有效区分故障种类。
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