轉(zhuǎn)子碰摩故障為航空發(fā)動機機械設(shè)備常發(fā)故障類型,且在追求大功率、高涵道比及超高速機械性能時,常把轉(zhuǎn)子葉片與密封機匣、密封間隙等部位精簡至最小,從而加劇了轉(zhuǎn)子碰摩故障的發(fā)生,碰摩初期發(fā)動機系統(tǒng)振動強烈,隨著碰摩故障的發(fā)生轉(zhuǎn)子系統(tǒng)繼發(fā)更加強烈的振動,對航空發(fā)動機的穩(wěn)定運行帶來極其不利的影響,如何從復(fù)雜的轉(zhuǎn)子碰摩故障振動信號中合理提取并識別故障特征信息,一直以來是轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷領(lǐng)域的難點,為此本文提出了基于新型自適應(yīng)時頻分析方法傅里葉分解（Fourier Decomposition Method,FDM）算法的航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷研究。FDM是基于傅里葉基的,在EMD理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來的,完備的、正交的和自適應(yīng)的時頻分析方法,具有局部性,能夠?qū)崿F(xiàn)非線性非平穩(wěn)機械設(shè)備故障振動信號的有效分解,利用該方法對機匣單點-轉(zhuǎn)子全周碰摩故障振動信號進行分解,并對分解后的信號分量進行Hilbert包絡(luò)譜分析,成功提取出轉(zhuǎn)子碰摩故障特征頻率,并通過對比分析不同自適應(yīng)時頻分析方法轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷結(jié)果,驗證基于FDM算法的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法的有效性。為解決基于FDM算法的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法無法實現(xiàn)故障特... 

【文章頁數(shù)】：107 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 本文研究背景
    1.2 自適應(yīng)時頻分析研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自適應(yīng)核時頻分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 自適應(yīng)信號分解國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 自適應(yīng)參數(shù)化時頻分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 自適應(yīng)時頻分析的機械故障診斷
    1.4 本文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
        1.4.1 本文研究內(nèi)容
        1.4.2 本文創(chuàng)新點
    1.5 本章小結(jié)
第二章 傅里葉分解算法理論
    2.1 傅里葉分解算法的理論基礎(chǔ)
        2.1.1 傅里葉變換
        2.1.2 短時傅里葉變換
        2.1.3 Hilbert變換
        2.1.4 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
    2.2 傅里葉分解算法理論
        2.2.1 FDM算法基本原理
        2.2.2 離散信號的FDM算法
        2.2.3 FDM算法步驟
        2.2.4 FDM算法特性
    2.3 FDM算法仿真研究
        2.3.1 信號仿真
        2.3.2 FDM分解的Hilbert譜分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于FDM算法的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷研究
    3.1 航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子試驗器及測試系統(tǒng)
        3.1.1 航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子試驗器結(jié)構(gòu)
        3.1.2 轉(zhuǎn)子試驗器測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    3.2 轉(zhuǎn)子試驗器碰摩故障試驗方案
        3.2.1 轉(zhuǎn)子碰摩故障特點
        3.2.2 試驗振動信號測點位置
        3.2.3 轉(zhuǎn)子碰摩故障試驗方案
    3.3 基于FDM算法的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷研究
        3.3.1 轉(zhuǎn)子碰摩振動信號頻譜分析
        3.3.2 基于FDM算法的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷方法
        3.3.3 轉(zhuǎn)子碰摩振動信號分解
        3.3.4 轉(zhuǎn)子碰摩故障特征信息提取
        3.3.5 診斷結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于FDM和快速譜峭度算法轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷研究
    4.1 快速譜峭度算法的基本原理
        4.1.1 機械振動信號峭度值的物理含義
        4.1.2 譜峭度分析的基本原理
        4.1.3 快速譜峭度算法的基本原理
    4.2 基于FDM算法與峭度準(zhǔn)則的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷
        4.2.1 峭度值準(zhǔn)則下的碰摩故障診斷方法
        4.2.2 轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷研究
    4.3 基于FDM與快速譜峭度算法轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷
        4.3.1 轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷研究
        4.3.2 診斷結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于FDM與奇異值差分譜的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷
    5.1 基于不同準(zhǔn)則的碰摩診斷結(jié)果研究
    5.2 奇異值差分譜理論
        5.2.1 基于Hankel矩陣的奇異值分解原理
        5.2.2 奇異值譜的基本原理
        5.2.3 奇異值差分譜的基本原理
    5.3 基于FDM與奇異值差分譜的轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷
        5.3.1 轉(zhuǎn)子碰摩振動信號降噪
        5.3.2 碰摩故障診斷結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于QGA優(yōu)化廣義S變換的滾動軸承故障特征提取[J]. 王波,劉樹林,張宏利.  振動與沖擊. 2017(05)
[2]同步擠壓S變換[J]. 黃忠來,張建中.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2016(05)
[3]基于自適應(yīng)最優(yōu)拋物線核函數(shù)的Wigner-21/2維時頻表示算法[J]. 劉義海,張效民,張炳騏.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2015(10)
[4]基于廣義S變換與雙向2DPCA的軸承故障診斷[J]. 李巍華,林龍,單外平.  振動.測試與診斷. 2015(03)
[5]新型葉片-機匣碰摩模型及其驗證[J]. 陳果,王海飛,劉永泉,馮國全,姜廣義,李成剛,王德友.  航空動力學(xué)報. 2015(04)
[6]基于改進的希爾伯特振動分解的機械故障診斷方法研究[J]. 唐貴基,龐彬.  振動與沖擊. 2015(03)
[7]完備總體平均局部特征尺度分解及其在轉(zhuǎn)子故障診斷中的應(yīng)用[J]. 鄭近德,程軍圣,聶永紅,羅頌榮.  振動工程學(xué)報. 2014(04)
[8]一種新的非平穩(wěn)信號分析方法——局部特征尺度分解法[J]. 程軍圣,鄭近德,楊宇.  振動工程學(xué)報. 2012(02)
[9]提升小波尺度自適應(yīng)非線性預(yù)測算子構(gòu)造方法[J]. 張鵬,倪世宏,謝川.  中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2012(03)
[10]分?jǐn)?shù)階S變換:第一部分,理論（英文）[J]. 胥德平,郭科.  Applied Geophysics. 2012(01)

博士論文
[1]基于振動分析的民航發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷研究[D]. 馬文朋.天津大學(xué) 2015
[2]局部特征尺度分解方法及其在機械故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 鄭近德.湖南大學(xué) 2014
[3]基于機匣響應(yīng)的航空發(fā)動機碰摩特征分析與辨識技術(shù)研究[D]. 于明月.南京航空航天大學(xué) 2014
[4]參數(shù)化時頻分析理論、方法及其在工程信號分析中的應(yīng)用[D]. 楊揚.上海交通大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于自適應(yīng)最稀疏時頻分析的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法[D]. 何知義.湖南大學(xué) 2016
[2]新穎的自適應(yīng)時頻分布方法及在故障診斷中應(yīng)用研究[D]. 朱明.南昌航空大學(xué) 2015
[3]轉(zhuǎn)子故障的小波尺度譜數(shù)字特征提取與診斷技術(shù)研究[D]. 孫麗萍.南京航空航天大學(xué) 2010
[4]含碰摩故障的航空發(fā)動機整機振動建模與分析[D]. 周海侖.南京航空航天大學(xué) 2009



本文編號：3650001