【摘 要】
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作为航空发动机的重要组成部件,滚动轴承在长时间、高强度使用过程中,成为航空发动机的主要易损部件之一,且其故障主要表现为复合故障形式。而目前对滚动轴承复合故障的研究远不如单一故障集中。液压泵是飞机液压系统的核心部件,液压泵的动力输入轴不平衡故障是液压泵的典型故障之一。基于此,论文对滚动轴承的复合故障及液压泵的输入轴微弱不平衡故障的识别方法进行了研究。本文主要研究内容如下（分别对应本文第3-7章节）:
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作为航空发动机的重要组成部件,滚动轴承在长时间、高强度使用过程中,成为航空发动机的主要易损部件之一,且其故障主要表现为复合故障形式。而目前对滚动轴承复合故障的研究远不如单一故障集中。液压泵是飞机液压系统的核心部件,液压泵的动力输入轴不平衡故障是液压泵的典型故障之一。基于此,论文对滚动轴承的复合故障及液压泵的输入轴微弱不平衡故障的识别方法进行了研究。本文主要研究内容如下（分别对应本文第3-7章节）:（1）通过滚动轴承及液压泵不平衡故障实验,实现了故障数据的采集。（2）通过研究图信号处理技术,引入拉普拉斯算子指标,并结合固有时间尺度分解（ITD）算法,通过选择的单层最优旋转分量的Hilbert包络谱,实现了滚动轴承复合故障的特征提取及故障类型的识别。（3）基于ITD算法、信号的自相关函数及Hilbert包络分析,实现了滚动轴承复合故障的特征提取及故障类型的识别研究。将ITD算法与奇异值分解算法（SVD）相结合,基于降噪后重构信号的Hilbert包络谱,实现了滚动轴承复合故障的特征提取及故障类型的识别。（4）将小波变换与主成分分析（PCA）相结合,通过对选取的峭度最大与次大信号的降维处理,实现了滚动轴承复合故障的特征提取及故障类型的识别。（5）研究了传感器安装于垂向、轴向及径向不同位置时,振动信号对液压泵输入轴微弱不平衡故障的敏感性。结果表明,对航空发动机转子试验器的滚动轴承复合故障信号及航空液压泵微弱不平衡故障信号,基于本文所提各种算法,均可以实现其故障特征的有效提取及故障类型的有效识别。
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