仪器仪表学报

作者：栾孝驰，赵俊豪，沙云东，佟鑫宇，张振鹏

单位：栾孝驰,1.沈阳航空航天大学航空发动机学院 辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,,赵俊豪,1.沈阳航空航天大学航空发动机学院 辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,,沙云东,1.沈阳航空航天大学航空发动机学院 辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,,佟鑫宇,1.沈阳航空航天大学航空发动机学院 辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,,张振鹏,1.沈阳航空航天大学航空发动机学院 辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室,

关键词：滚动轴承;航空发动机;小波包分解;特征信息循环提取准则;故障特征增强

基金：辽宁省教育厅系列项目 (JYT2020010)、中国航发产学研合作项目 (HFZL2018CXY017)资助

针对航空发动机主轴承发生故障时特征信息提取不充分的问题,提出一种基于循环提取有效信息的主轴承故障特征增强方法。该方法首先对原始振动信号进行小波包分解,计算得到各个节点分量的相关系数值和峭度值,将其进行归一化融合为一个综合参数Pi;其次根据特征信息循环提取准则定义一个置信区间,该区间将所有节点分量划分为高信噪比信号、低信噪比信号和高噪信号3个部分;然后不断筛选出高信噪比信号直至达到终止条件;最后重构所有高信噪比信号,并进行包络解调提取出轴承微弱故障特征。经仿真信号验证,去噪信号的信噪比相对于去噪前提升了11.31dB。基于航空发动机中介轴承模拟试验台所测数据开展了特征信息循环提取方法有效性的综合验证,并对某型航空发动机主轴承振动信号进行了分析。实践表明:该方法适用于强背景噪声干扰工况下滚动轴承的特征提取,能准确诊断航空发动机主轴承故障。

来源：2024年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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