涡轮泵是液体火箭发动机的关键组件,其在高温、低温、高压、低压及高转速工况下运行,热学和力学环境极为复杂。滚动轴承是涡轮泵的关键部件,其长时间维持高速运转状态,同时承受各种形式的应力挤压、摩擦。滚动轴承一旦出现故障,将直接影响发动机的稳定运行。涡轮泵轴承的故障特征提取是发现轴承故障的重要途径,对于确保火箭的安全飞行具有重要的意义。与普通民用轴承相比,火箭发动机涡轮泵轴承采用固体自润滑,当轴承瞬间受到外力时易导致结构破坏,或瞬间干摩擦引起烧蚀。其故障模式体现在振动信号上的特点是:(1)频谱宽,振动数据中同时含有低频成份和几万赫兹量级的高频成份;(2)能量小,轴承故障特征频率振动量级小,容易被复杂的背景信号淹没;(3)突变性,轴承表面一旦出现故障,其劣化速度很快,导致振动信号中故障特征频率具有很强的突变性。这些特点使传统的振动信号分析方法不能完全适用于火箭发动机涡轮泵轴承故障特征提取。因此,如何准确地实现液体火箭发动机低温高速轴承的故障特征提取成为相关领域亟待解决的问题。本论文针对液体火箭发动机涡轮泵低温高速轴承振动信号故障特征提取所涉及的理论、方法和关键技术进行了研究,主要研究工作如下:1)针对低温高速轴承振动时域信号中隐藏的突变信号难以精确时间定位的问题,提出一种突变信号的时幅曲线分析算法。根据振动数据的特征频点进行时移傅里叶变换,得到傅里叶变换系数与对应时刻的时幅曲线,获取曲线极值点位置及时刻,进而找到突变信号的进入时刻和消失时刻。经过理论分析、数学仿真校验和实际振动数据工程仿真校验,该算法能精确捕捉突变信号的出现时刻和消失时刻,准确得到幅值。2)针对液体火箭发动机涡轮泵轴承振动数据突变信号特征频率提取问题,提出一种突变参量分析法。该算法对信号进行正反向时幅曲线分析,构造出五个可对信号突变特性进行放大、并对突变特征进行量化的参量,根据参量筛选突变信号特征频率。经数学仿真、工程仿真校验和实际高速轴承试验振动数据分析,该算法能够从海量数据和成千上万个频点中聚焦有价值的突变信号频点。3)针对火箭发动机涡轮泵轴承故障位置难以精确判定的问题,利用时幅曲线的相位信息,提出了振源坐标分析法。将四个振动信号传感器安放在坐标已知的直角坐标系中,利用时幅曲线分析法获取同一频率信号到达四个传感器的起始时刻,再依据四个传感器的位置坐标计算振源坐标,根据振源坐标判断其是否位于轴承区域及位于轴承的具体部位。利用工程仿真数据对振源坐标分析法进行了校验,结果表明可利用该方法判定故障的具体部位。4)为了从统计学的角度寻找信号的突变特征,构造了三种基于多时间尺度的熵平面:一、将传统的统计复杂性测度与功率谱熵相结合,构造频域上的复杂度-熵因果关系平面;二、将原方法使用的归一化的置换熵扩展到Tsallis熵和Renyi熵,得到广义置换熵平面模型;三、结合置换熵和分布熵,构造广义的置换分布摘平面。通过数学仿真数据和轴承试验工程仿真数据校验,结果表明三种熵平面都能很好地找到具有异常值的窗口。5)开发了低温高速轴承故障诊断系统,集成了时域、频域、短时傅里叶、小波变换、小波阈值消噪、EEMD、希尔波特变换等传统分析方法,以及本文提出的时幅曲线分析法、突变参量法、熵平面等分析方法。基于此平台可进行信号特征提取、数学仿真、工程仿真以及轴承故障时域模拟信号的构造。