【摘要】：針對(duì)風(fēng)機(jī)葉片裂紋故障,提出通過分析風(fēng)機(jī)出口氣動(dòng)信號(hào),實(shí)現(xiàn)在線動(dòng)態(tài)檢測裂紋的方法。采集葉片不同狀態(tài)下的風(fēng)機(jī)出口氣動(dòng)信號(hào),利用db4小波對(duì)氣動(dòng)信號(hào)進(jìn)行5層分解,并單支重構(gòu),將各頻帶歸一化能量構(gòu)成6維特征向量;對(duì)能量向量進(jìn)行主成分分析,基于貢獻(xiàn)率實(shí)現(xiàn)特征選擇;采用K均值聚類方法進(jìn)行葉片狀態(tài)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,氣動(dòng)信號(hào)能有效反映風(fēng)機(jī)葉片狀態(tài)的變化,該方法可以實(shí)現(xiàn)葉片正常、異常狀態(tài)檢測及裂紋長度狀態(tài)區(qū)分,提供了風(fēng)機(jī)葉片裂紋在線實(shí)時(shí)檢測依據(jù)和手段。
[Abstract]:In view of the crack fault of fan blade, the method of on-line dynamic detection of crack is put forward by analyzing the pneumatic signal of fan outlet. The aerodynamic signals of fan outlet in different states of blade were collected, and the aerodynamic signals were decomposed into five layers by db4 wavelet, and the single branch was reconstructed, and the normalized energy of each frequency band was formed into six dimensional eigenvector. The energy vector is analyzed by principal component analysis, and the feature selection is realized based on the contribution rate, and the K-means clustering method is used to recognize the leaf state. The experimental results show that the aerodynamic signal can effectively reflect the change of the blade state of the fan, and the method can realize the detection of the normal, abnormal state and the crack length state of the fan blade, and provide the on-line real-time detection basis and means for the crack in the fan blade.
【作者單位】： 徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省“青藍(lán)工程”資助項(xiàng)目 江蘇省高職院校高級(jí)訪問學(xué)者計(jì)劃項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH17

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本文編號(hào)：2358189