航空發(fā)動機主軸軸承故障診斷方法研究.pdf

1、主軸軸承是航空發(fā)動機中的關(guān)鍵部件，它在很大程度上影響著航空發(fā)動機的運行狀況。由于航空發(fā)動機主軸軸承長時間工作在高轉(zhuǎn)速、高溫度的惡劣環(huán)境之下，因而它也是航空發(fā)動機中最容易出現(xiàn)損傷的零件之一。航空發(fā)動機作為航空器的心臟為其提供飛行所需的動力，一旦因為主軸軸承出現(xiàn)損傷而導(dǎo)致發(fā)動機故障，將會嚴(yán)重威脅航空器安全平穩(wěn)的飛行甚至造成更大的安全事故。因而，針對航空發(fā)動機主軸軸承展開故障診斷方法研究，對于及時發(fā)現(xiàn)航空發(fā)動機故障確保航空器的安全飛行具有重大

2、意義。
　　對于航空發(fā)動機主軸軸承的故障診斷，本文主要基于軸承振動信號開展了三個方面的理論研究內(nèi)容:振動信號預(yù)處理、故障特征參數(shù)構(gòu)建、模式識別診斷。
　　在信號預(yù)處理方面，針對ITD算法中存在的不足提出了一種基于三次樣條插值和線性變換相混合的擬合方式的改進(jìn)ITD算法，并用于軸承振動信號的預(yù)處理中，通過原始信號的第一個分解分量來進(jìn)行信號的重構(gòu)。該方法能夠有效地去除原始信號中的噪聲以及其他頻率成分對診斷過程的干擾，對于故障特征有

3、著顯著的增強作用。在此基礎(chǔ)上還將改進(jìn)ITD算法與全矢包絡(luò)譜技術(shù)相結(jié)合實現(xiàn)了多通道數(shù)據(jù)故障特征的融合，并將其應(yīng)用于實際軸承故障診斷中。
　　在特征參數(shù)構(gòu)建方面，分別構(gòu)建了三種基本特征參數(shù)類型來表征主軸軸承的運行狀態(tài):時頻域特征參數(shù)、ITD模糊熵和梅爾倒譜和系數(shù)。為了能夠更加全面準(zhǔn)確地描述軸承的故障狀態(tài)，構(gòu)建了包含這三種特征參數(shù)類型在內(nèi)的混合域特征參數(shù)集，并選用LTSA算法從中提取出敏感性更好、規(guī)律程度更高的最優(yōu)特征參數(shù)矩陣。

4、　　在模式識別診斷方面，將模型結(jié)構(gòu)簡單、運算效率高效的VPMCD算法應(yīng)用到航空發(fā)動機主軸軸承故障診斷中，通過實驗結(jié)果證明該方法較傳統(tǒng)方法(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM算法)在識別準(zhǔn)確率、運算效率方面的優(yōu)勢。同時，對于VPMCD方法中預(yù)測模型不穩(wěn)定的情況，采用PCA算法對預(yù)測模型方程的求解過程進(jìn)行了優(yōu)化，提高了預(yù)測模型的準(zhǔn)確度以及對于軸承故障類型的識別準(zhǔn)確率。
　　最后，將理論成果應(yīng)用于工程實際中，實現(xiàn)了一套簡易的航空發(fā)動機主軸軸承故障診斷