航空發(fā)動機軸承故障特征提取方法研究及動力學仿真.pdf

1、航空發(fā)動機是飛行器的動力裝置，主軸軸承既是航空發(fā)動機的關(guān)鍵部件之一，又是航空發(fā)動機的薄弱環(huán)節(jié)，利用有效手段監(jiān)測軸承的健康狀況、實現(xiàn)故障早期預警對保證飛行器安全運行具有重要意義。
　　論文以航空發(fā)動機軸承為研究對象，開展微弱故障信號特征提取與診斷方法研究，同時為探究軸承早期故障動態(tài)演化規(guī)律，建立三維有限元模型并開展動力學分析。主要內(nèi)容如下:
　　(1)研究了基于噪聲抑制的特征提取方法。為緩解端點效應及模態(tài)混疊等問題，提出了基于

2、互補式總體經(jīng)驗模態(tài)分解和相關(guān)性理論的特征提取方法，并應用于不同轉(zhuǎn)速、不同故障程度下的軸承信號;針對傳統(tǒng)方法只能分解一元信號的問題，應用基于噪聲輔助的多元經(jīng)驗模態(tài)分解方法分析了多個位置采集到的軸承振動信號;提出了固有時間尺度分解與排列熵結(jié)合的特征提取方法，以排列熵作為評價每個旋轉(zhuǎn)分量的指標，分析了低速工況下的軸承故障信號，解決了模態(tài)經(jīng)驗分解方法實時性較差的問題;同時從分析時域波形形狀的角度，研究了基于數(shù)學形態(tài)學的特征提取方法，探討了結(jié)構(gòu)元

3、素及形態(tài)學算子對特征提取效果的影響，并對實驗信號開展了分析。
　　(2)研究了基于分形理論的模式識別方法。提出了基于形態(tài)學和關(guān)聯(lián)維數(shù)的模式識別方法，探討了重構(gòu)相空間維數(shù)的確定方法，并應用于軸承診斷;但是關(guān)聯(lián)維數(shù)計算前需要確定多個參數(shù)且計算耗時長，為此提出了基于盒維數(shù)的模式識別方法，探討了噪聲對盒維數(shù)的影響，并以盒維數(shù)作為特征參數(shù)，分別結(jié)合距離函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法分析了軸承在不同狀態(tài)下的振動信號;接著在多個測度下描述了軸承振動信號

4、的分形特征，應用廣義維數(shù)對軸承開展了故障模式識別。
　　(3)開展了基于顯示動力學的軸承仿真與分析。建立了軸承正常及典型故障的有限元模型，采用顯示動力學的方法分析了軸承各部件的運動狀態(tài)及典型故障激勵作用下的應力應變分布規(guī)律，并探究了故障程度及主軸轉(zhuǎn)速對應力應變的影響，分析了多種轉(zhuǎn)速下的軸承仿真信號的故障特征。
　　結(jié)果表明:基于噪聲抑制的特征提取方法可以有效的減少原始信號中的噪聲，準確的提取軸承信號的故障特征;基于分形理論的