基于振动能量积奇异值分解的航空发动机振动状态识别

摘要：

为进一步提高航空发动机振动状态监测的有效性和故障诊断的准确性,将机匣截面振动信号的各谐波轴心轨迹椭圆长短轴乘积看成广义时间序列.基于该序列能够全面反映发动机转子系统各谐波能量分布的客观事实,利用其构造矩阵并提取奇异值向量.借助于该向量构造特征值,通过比较特征值向量实现对发动机不同振动状态的识别.对实测振动信号的分析表明:在同一振动状态下,各数据椭圆长短轴乘积相对奇异值强度具有相同的变化趋势和良好的稳定性;在不同振动状态下,椭圆长短轴乘积相对奇异值强度变化趋势不尽相同;通过椭圆长短轴乘积奇异值相对距离熵能够较好地识别发动机各振动状态.

关键词：振动能量积、奇异值分解、状态识别、振动信号、航空发动机

所属期刊栏目：42

分类号：V23(航空发动机（推进系统）)

资助基金：航空动力基础研究项目资助

在线出版日期：2016-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42