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文檔簡介
1、航空發(fā)動(dòng)機(jī)是飛機(jī)、飛艇等航空裝置的動(dòng)力提供設(shè)備,主軸軸承作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)的重要組成部分,長期在高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速等復(fù)雜條件下運(yùn)行,對(duì)航空裝置的飛行安全起著至關(guān)重要的作用。一旦軸承發(fā)生故障,將直接危及航空裝置的飛行安全,甚至造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此,對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承開展故障監(jiān)測具有重要意義。
本文主要從一維信號(hào)和升維信號(hào)兩個(gè)角度對(duì)主軸軸承故障診斷方法開展了研究分析。
在一維振動(dòng)信號(hào)故障診斷方法方面,本文首先引入了多分
2、辨分析的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法,它利用多通道的振動(dòng)信號(hào)同時(shí)進(jìn)行分解,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法中出現(xiàn)“模式混疊”的不足,實(shí)現(xiàn)故障特征頻率有效提取;其次,本文從熵和能量的角度出發(fā),利用小波包樣本熵以及短時(shí)能量奇異值分解方法分別提取兩類特征參數(shù),經(jīng)驗(yàn)證,提取的兩類特征參數(shù)具有計(jì)算簡單,抗噪能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)能夠有效處理故障早期和低信噪比情況下的軸承振動(dòng)信號(hào);最后,本文將提取出的特征參數(shù)值與極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)軸承狀態(tài)的有效識(shí)別。
在升
3、維信號(hào)故障診斷方法方面,本文充分利用了軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為灰度圖像所具有的紋理特性,提出了基于圖像信號(hào)的軸承故障診斷方法,為軸承故障診斷提供了一種新的思路。一維振動(dòng)信號(hào)在轉(zhuǎn)換為二維灰度圖像時(shí),信號(hào)的幅值轉(zhuǎn)換為圖像的灰度值,周期性沖擊產(chǎn)生的故障振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像灰度紋理的變化。首先,本文引入了尺度變換特征不變(ScaleInvariant Feature Transform,SIFT)算法,通過SIFT算法對(duì)軸承圖像信號(hào)提取特征向量,構(gòu)建特
4、征字典庫并進(jìn)行圖像分類,最終達(dá)到軸承故障診斷的目的;其次,針對(duì)SIFT算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)長度較為依賴的局限,本文對(duì)一定長度的軸承圖像信號(hào)進(jìn)行圖像濾波處理,并引入了對(duì)圖像模糊具有較好處理效果的加速穩(wěn)健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法,彌補(bǔ)圖像濾波帶來的“虛化”效果,增加提取特征向量個(gè)數(shù),提高故障診斷識(shí)別準(zhǔn)確率;最后,本文通過引入灰度共生矩陣將抽象的灰度紋理特征轉(zhuǎn)換為具化的數(shù)值特征,在不同方向上對(duì)灰
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