【摘 要】
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航空发动机结构复杂且故障率较高,基于振动信号分析的故障识别法是判别航空发动机转子系统（AERS）结构故障最有效的手段之一。然而,在故障特别是复合故障的早期,多种微弱的故障信息耦合在一起且淹没在强噪声中,给AERS的故障识别带来极大的挑战。本文研究多小波变换及其降噪理论,利用频谱分析法提取故障特征频率以实现故障的识别。针对阈值的选择对多小波降噪效果的影响问题,本文在现有基于相邻系数理论和平移不变理论
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于改进小波聚类的航空发动机转子系统故障诊断方法研究”（项目编号:51365040）； 航空企业项目“某型发动机实时振动检测系统开发”（项目编号:GK201803047,中国航发贵阳发动机设计研究所）；
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航空发动机结构复杂且故障率较高,基于振动信号分析的故障识别法是判别航空发动机转子系统（AERS）结构故障最有效的手段之一。然而,在故障特别是复合故障的早期,多种微弱的故障信息耦合在一起且淹没在强噪声中,给AERS的故障识别带来极大的挑战。本文研究多小波变换及其降噪理论,利用频谱分析法提取故障特征频率以实现故障的识别。针对阈值的选择对多小波降噪效果的影响问题,本文在现有基于相邻系数理论和平移不变理论的多小波降噪法的基础上,改进了阈值设置策略,提出了改进的TI-MWT-NCD法。该阈值策略集高频系数的标准差、多维系数的能量比率和相邻系数等因素,充分利用硬阈值和软阈值降噪的优点,可实现阈值随被测信号自适应地调整。该方法在处理带噪的冲击故障仿真信号时具有较好的降噪性能,处理后的信息和冲击信号间具有较高的相关性。针对传统多小波变换中预处理使输入信号冗余或破坏其正交性的问题,本文提出了基于最大相关峭度反褶积（MCKD）、多小波变换和Hilbert变换解调分析（HTDA）的MCKD-MWTHT法。该方法采用两次MCKD对原始振动故障信号进行解耦,把一维信息转换成两维信号。再利用多小波变换进一步增强降噪效果。多小波变换作为MCKD的后置处理,可有效降低MCKD的参数对故障识别效果及精度的影响。针对固定小波基函数常常无法和故障特征相匹配,实际应用中MCKD的参数无法事先设定的两个问题,在自适应MCKD和多小波的基础上结合HTDA,提出AMCKD-MWT-HT法。根据被测系统的故障特征和MCKD参数的关系,预设其参数范围。充分考虑时域中周期冲击特性和频域中的循环平稳性,提出了基于最大相关峭度和平方包络谱熵的复合优化准则,用于自适应地设置MCKD和多小波基函数中的参数。针对复杂复合故障识别问题,提出了基于自适应平衡多小波、自适应MCKD和HTDA的ABMWT-AMCKD-HT法。该方法综合考虑故障振动信号在时域和频域中能量的波动和周期性特征,基于平方包络信号的平方根与熵、平方包络谱熵的复合优化准则,自适应构造平衡多小波基函数;基于平方包络和平方包络谱的平方根及熵、特征频率及倍频谱值的复合指标,实现MCKD中T和M的优化设置。利用改进的TI-MWT-NCD法、MCKD-MWT-HT法和AMCKD-MWT-HT法分析振动测试台上的振动位移信号,利用改进的TI-MWT-NCD法、AMCKD-MWT-HT法和ABMWT-AMCKDHT法分析了航空发动机转子故障实验器上的振动加速度信号,并与其它方法相比,验证本文所提方法的有效性和优越性。在AERS故障识别中,本文的研究具有一定的理论指导意义。
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