航空发动机振动信号分析

doi:10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0216

系统仿真学报 ›› 2020, Vol. 32 ›› Issue (3): 525-532.doi: 10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0216

航空发动机振动信号分析

皮骏¹, 常佳泽², 刘光才¹

1. 中国民航大学通航学院,天津 300300;
2. 中国民航大学中欧航空工程师学院,天津 300300

收稿日期:2018-04-15 修回日期:2018-11-08 出版日期:2020-03-18 发布日期:2020-03-25
作者简介:皮骏(1973-),男,内蒙古包头,博士,副教授,研究方向为航空推进系统;常佳泽(1993-),男,河北秦皇岛,硕士生,研究方向为发动机噪音分析。刘光才(1966-),男,湖北,硕士,教授,研究方向为通航规划。

Analysis of Aeroengine Vibration Signal

Pi Jun¹, Chang Jiaze², Liu Guangcai¹

1. College of General Aviation, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China;
2. Sino-European Institute of Aviation Engineering, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China

Received:2018-04-15 Revised:2018-11-08 Online:2020-03-18 Published:2020-03-25

摘要/Abstract

摘要： 针对航空发动机转子振动特性,提出基于累积量改进的独立分量分析盲源分离算法。运用新方法对转子振动信号进行分离,识别转子中的故障类型。通过航空发动机转子振动仿真实验验证了该算法的有效性。结合仿真实验,对比基于二阶累积量和高阶累积量的已有算法,该新方法在性能指数和信号相似系数方面均有提高。应用该算法对发动机转子平台采集的振动信号进行分离,转子故障设置为外环故障。实测振动信号经该算法处理后有更高的辨识性,可以判断出转子振动的故障类型。

关键词: 航空发动机, 盲源分离, 转子振动, 累积量

Abstract: Aiming at the analysis of the vibration characteristics of aeroengine rotor, an improved blind source separation algorithm based on cumulant independent component analysis (ICA) is proposed. The new algorithm is used to separate the rotor vibration signal and identify the rotor fault types. The effectiveness of this algorithm is verified by the aeroengine rotor vibration signal simulation. Comparing with the existing algorithms based on second-order cumulants and high-order cumulants, the new method improves the performance index and the signal similarity coefficient. This algorithm is used to separate the vibration signal collected by the engine rotor platform and the rotor fault is set as the outer ring fault. The vibration signal measured by this algorithm has a higher recognition, and the fault types of rotor vibration can be identified.

Key words: aeroengine, blind source separation, rotor vibration, cumulant

中图分类号:

TP391.9

皮骏, 常佳泽, 刘光才. 航空发动机振动信号分析[J]. 系统仿真学报, 2020, 32(3): 525-532.

Pi Jun, Chang Jiaze, Liu Guangcai. Analysis of Aeroengine Vibration Signal[J]. Journal of System Simulation, 2020, 32(3): 525-532.

参考文献

[1] 周春波. 飞机维修成本的控制策略分析[J]. 电子制作, 2014(12): 90-91.
Zhou Chunbo.Analysis of Control Strategies for Aircraft Maintenance Costs[J]. Electronic Manufacturing, 2014(12): 90-91.
[2] 苗锋, 赵荣珍. 强脉冲干扰非线性混叠转子故障信号分离[J]. 振动、测试与诊断, 2014, 34(4): 625-630.
Miao Feng, Zhao Rongzhen.Separation of Fault Signals of a Nonlinearly-Implicit Rotor with Strong Impulse Interference[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2014, 34(4): 625-630.
[3] 杨凯, 欧阳晖, 张博, 等. 航空发动机振动信号的盲源分离[J]. 科技研究, 2014(23): 326.
Yang Kai, Ouyang Hui, Zhang Bo, et al.Blind Source Separation of Aeroengine Vibration Signals[J]. Science and Technology Research, 2014(23): 326.
[4] 杨广振, 荆建平, 明阳, 等. 利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法[J]. 西安交通大学学报, 2017, 51(6): 20-27.
Yang Guangzhen, Jing Jianping, Ming Yang, et al.Blind Source Separation Algorithm Using Aeroengine Signal Characteristics[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2017, 51(6): 20-27.
[5] Jutten C, Herault J.Blind Separation of Sources, Part I: an Adaptive Algorithm Based on Neuromimetic Architecture[J]. Signal Processing (S0165-1684), 1991, 24(1): 1-10.
[6] 张良俊. 欠定盲源分离算法及其应用研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2015.
Zhang Liangjun.Underdetermined blind source separation algorithm and its application[D]. Wuhan: Wuhan University of Technology, 2015.
[7] Comon P.Independent component analysis: A new conception[J]. Signal Processing (S0165-1684), 1994, 36: 287-314.
[8] 李志鹏. 航空发动机双转子振动故障模拟试验台设计[D]. 武汉: 华中科技大学, 2015.
Li Zhipeng.Design of Aero-engine Double Rotor Vibration Simulation Test-bed[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2015.
[9] Cardoso J F, Laheld B H.Equivariant adaptive source separation[J]. Signal Processing(S0165-1684), IEEE Transactions, 1996, 44(12): 3017-3030.
[10] 皮骏, 陶理, 原郭丰. 机械振动故障诊断系统的设计与应用[J]. 噪声与振动控制, 2015, 35(1): 209-213.
Pi Jun, Tao Li, Yuan Guofeng.Design and Application of Mechanical Vibration Fault-diagnosis System[J]. Noise and Vibration Control, 2015, 35(1): 209-213.

航空发动机振动信号分析

Analysis of Aeroengine Vibration Signal

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 8

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	郭业才, 张浩然. 基于改进LDA和自编码器的调制识别算法[J]. 系统仿真学报, 2021, 33(2): 494-500.
[2]	沈景凤, 李初蕾, 武殿梁, 张佳欣. 航空发动机半物理仿真试车系统的设计研究[J]. 系统仿真学报, 2020, 32(5): 808-816.
[3]	梁彩云, 李宏新, 隋岩峰, 栾旭, 石峰. 航空发动机虚拟采办的构建和发展设想[J]. 系统仿真学报, 2020, 32(12): 2485-2493.
[4]	蒋清扬, 宋华. 航空发动机换热器控制技术研究[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(11): 2442-2451.
[5]	杨曦中, 艾剑良. 基于改进强跟踪滤波器的发动机自适应模型[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(8): 2918-2927.
[6]	张天骐, 马宝泽, 强幸子, 全盛荣. 基于GA-AW-PSO的动态盲源分离轴承故障检测研究[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(6): 2306-2314.
[7]	韦祥, 李本威, 杨欣毅, 王星博. 某型涡扇发动机燃调故障联合仿真[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(10): 3923-3932.
[8]	梁彩凤, 潘静, 刘颖, 李旭. 基于传播算子的近场源二维参数联合估计[J]. 系统仿真学报, 2017, 29(10): 2588-2592.