【摘 要】
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航空发动机作为航空器动力源泉,由各种复杂旋转机械构成,其承担着保证飞行器平稳飞行的重要任务。作为航空发动机核心的航空发动机转子系统,在高温、高压等条件下很容易由复
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航空发动机作为航空器动力源泉,由各种复杂旋转机械构成,其承担着保证飞行器平稳飞行的重要任务。作为航空发动机核心的航空发动机转子系统,在高温、高压等条件下很容易由复杂振动导致转子系统故障,造成飞行事故。因此进行航空发动机转子系统早期故障诊断方法研究,对保障航空器的安全以及平稳飞行具有重要意义。由于航空发动机转子早期振动故障的特征信号十分微弱并且淹没在强噪声环境中,使得故障特征信息难以提取。针对此问题,本文研究内容包括:(1)详细介绍了航空发动机转子常见故障类型并对其进行分析,分析了经验小波变换(EWT)的理论及其局限性,提出一种改进的经验小波变换方法并证明了其对比原始经验小波变换的优越性。(2)提出由时域和频域特征集、AR模型系数特征集和功率谱熵特征集构建混合域高维故障特征集的方法来从多个方面更全面的反映故障的性质,并将改进经验小波变换与混合域特征集相结合,结合线性局部切空间排列(LLTSA)的流形学习算法对高维故障特征集进行低维流形重构实现故障特征融合约简,提出改进EWT混合域特征集-LLTSA的特征提取方法。(3)采用支持向量机(SVM)对特征提取结果进行故障分类实现航空发动机转子的故障诊断,采用网格搜索算法进行支持向量机的参数优化,建立改进EWT混合域特征集-LLTSA-SVM的故障诊断模型。实验表明该模型的故障诊断准确率高达98.36%,达到故障诊断要求,验证了该故障诊断模型的有效性,并与EMD混合域特征集-LLTSA-SVM的故障诊断模型和数据直接处理混合域特征集-LLTSA-SVM的故障诊断模型对比,验证了其优越性。(4)基于MATLAB平台的GUIDE进行了航空发动机转子故障诊断系统图形用户界面的开发,使整个故障诊断流程更为直观,操作更为便捷。
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