仪器仪表学报

作者：殷逸冰，文振华

单位：殷逸冰,1. 青岛理工大学机械与汽车工程学院,,文振华,2. 郑州航空工业管理学院航空发动机学院,

关键词：航空发动机;静电监测;稀疏表达;信号处理;传感器

基金：国家自然科学基金（51975539）、航空科学基金（2018ZD55008）项目资助

航空发动机静电监测技术表现出了较高的故障预警能力,但原始静电信号常包含较多噪声,为提高故障信息提取的准确性,必须对静电信号进行降噪处理。本研究首先介绍了静电监测技术的原理,分析了信号的噪声的来源和主要构成;针对静电信号耦合噪声滤除问题,引入了信号稀疏表达和经验模态分解理论,研究了模态分量的筛选依据和相关准则,并提出了一种基于模态分量优化重构和稀疏表达的联合降噪算法和具体流程;利用所提方法对涡扇发动机试车实验中采集的实际静电信号进行了降噪效果验证,并与其它方法进行了对比。结果表明本文方法在滤除随机噪声以及工频干扰的同时能更高程度的保留有用异常颗粒信号,稀疏迭代次数在设置为20~50时均能够较好提取异常信号。

来源：2022年第2期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

查看仪器仪表学报杂志2022年第2期