【摘 要】
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针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳特性，应用傅里叶分解方法 （Fourier Decomposition Method,FDM）实现航空发动机转子复合故障诊断。首先应用傅里叶分解方法将振动信号分解为一系列固有频带分量，然后计算每个固有频带分量与原信号的互相关系数及峭度值，将互相关系数与峭度值的阈值作为判断准则，提取信号的主要固有频带分量，重构信号，并且生成边际谱，实现主要频谱成分的分析。最
【基金项目】
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南昌航空大学博士启动基金（EA202003380）；
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针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳特性，应用傅里叶分解方法 （Fourier Decomposition Method,FDM）实现航空发动机转子复合故障诊断。首先应用傅里叶分解方法将振动信号分解为一系列固有频带分量，然后计算每个固有频带分量与原信号的互相关系数及峭度值，将互相关系数与峭度值的阈值作为判断准则，提取信号的主要固有频带分量，重构信号，并且生成边际谱，实现主要频谱成分的分析。最后通过互相关系数与峭度值相结合的准则，实现谐波分量与冲击分量信号的提取，实现复合故障类型进一步分析与诊断。应用此方法对航空发动机转子试验器的松动-碰摩-不对中复合故障信号进行诊断，可将不对中、松动、碰摩的故障特征有效分离出来，证明了FDM在复合故障特征分离与诊断中的有效性。
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