本文關(guān)鍵詞：航空發(fā)動機(jī)中介軸承故障診斷技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 中介軸承 故障診斷 聲發(fā)射信號 多尺度形態(tài)濾波 信息融合

【摘要】：現(xiàn)代航空發(fā)動機(jī)通常會采用帶有中介軸承的支承方案:如普惠的F119、俄羅斯的AL-31F以及GE的CFM56系列等。中介軸承因其特殊的支承位置以及惡劣的運行環(huán)境容易產(chǎn)生損傷,輕則造成滑油中金屬超標(biāo),返廠修理,重則導(dǎo)致發(fā)動機(jī)斷軸抱軸,帶來災(zāi)難性事故,故對中介軸承的健康監(jiān)測尤為重要。本文針對中介軸承故障及其信號傳遞特點,研究其聲發(fā)射信號傳遞路徑,確定出測取其機(jī)匣表面聲發(fā)射信號的故障特征信號獲取方案�；谥薪檩S承故障模實試驗臺,采集并分析了中介軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體及無故障四種狀態(tài)的聲發(fā)射信號。在外廠試驗中針對某型實際發(fā)動機(jī)進(jìn)行了其中介軸承聲發(fā)射數(shù)據(jù)的采集與分析,并進(jìn)行了初步診斷。提出將多尺度形態(tài)濾波和空域相關(guān)相結(jié)合的信號分析方法,提取出中介軸承聲發(fā)射信號的故障特征,通過信號仿真和中介軸承外圈故障實驗進(jìn)行驗證。結(jié)果表明:該方法具有計算簡單、迅速的優(yōu)勢,能在提取信號細(xì)節(jié)特征的同時保留其主體信息,有效地獲取了中介軸承故障信息。提出一種基于五維信息熵距與支持向量機(jī)(SVM)的診斷方法。首先,分別計算出每種故障的五維信息熵距,然后按照文中所提的方法進(jìn)行診斷并輸出診斷結(jié)果,通過中介軸承四種故障模擬實驗進(jìn)行驗證。結(jié)果表明:五維熵距和SVM聯(lián)合法能夠識別模擬的四種故障,其中尤以內(nèi)、外圈故障識別效果最好,并經(jīng)某型航空發(fā)動機(jī)中介軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,具有滿意的中介軸承故障識別效果。
【關(guān)鍵詞】：中介軸承 故障診斷 聲發(fā)射信號 多尺度形態(tài)濾波 信息融合
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V263.6
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題背景和意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 聲發(fā)射檢測技術(shù)與軸承故障診斷方法16-25
• 2.1 聲發(fā)射基本原理16-19
• 2.1.1 聲發(fā)射源16-17
• 2.1.2 聲發(fā)射波的傳播17-19
• 2.1.3 影響聲發(fā)射強(qiáng)度的因素19
• 2.2 聲發(fā)射檢測特點及應(yīng)用領(lǐng)域19-21
• 2.2.1 聲發(fā)射檢測的特點19-20
• 2.2.2 聲發(fā)射檢測的主要目的20
• 2.2.3 聲發(fā)射檢測的應(yīng)用領(lǐng)域20-21
• 2.3 聲發(fā)射檢測的重要參數(shù)21
• 2.4 軸承的失效形式及影響因素21-22
• 2.5 軸承損傷檢測方法及其適用性22-23
• 2.6 中介軸承故障頻率計算23-24
• 2.7 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于聲發(fā)射信號的中介軸承故障模擬實驗25-33
• 3.1 聲發(fā)射采集系統(tǒng)25-26
• 3.2 聲發(fā)射采集系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置26-29
• 3.3 中介軸承故障模擬實驗29-32
• 3.3.1 中介軸承故障模擬實驗臺29-30
• 3.3.2 實驗所用中介軸承30-31
• 3.3.3 實驗采集結(jié)果31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 基于多尺度形態(tài)濾波與空域相關(guān)的中介軸承故障特征提取33-46
• 4.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)概述33-35
• 4.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀33
• 4.1.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本原理33-35
• 4.2 形態(tài)濾波技術(shù)35-38
• 4.2.1 形態(tài)學(xué)運算的性質(zhì)35-36
• 4.2.2 形態(tài)濾波器36-37
• 4.2.3 形態(tài)梯度濾波器37
• 4.2.4 形態(tài)組合濾波器37-38
• 4.3 多尺度形態(tài)濾波技術(shù)38-39
• 4.3.1 多尺度形態(tài)濾波原理38-39
• 4.4 空域相關(guān)理論39-40
• 4.4.1 小波空域相關(guān)理論39
• 4.4.2 仿真信號分析39-40
• 4.5 多尺度形態(tài)濾波和空域相關(guān)相結(jié)合的中介軸承故障特征提取基本步驟40-41
• 4.6 中介軸承故障診斷實驗分析41-44
• 4.7 本章小結(jié)44-46
• 第5章 基于五維信息熵距與支持向量機(jī)的中介軸承故障診斷46-61
• 5.1 信息融合診斷技術(shù)46-49
• 5.1.1 信息融合層次分析46-48
• 5.1.2 信息融合診斷方法48
• 5.1.3 信息融合體系結(jié)構(gòu)48-49
• 5.2 信息熵理論49-53
• 5.2.1 信息熵研究現(xiàn)狀49
• 5.2.2 五種信息熵定義49-52
• 5.2.3 五維信息熵距52-53
• 5.3 支持向量機(jī)53-54
• 5.4 五維熵距與SVM聯(lián)合的中介軸承故障診斷基本過程54-55
• 5.5 中介軸承模擬故障實驗分析55-58
• 5.6 某型發(fā)動機(jī)測試數(shù)據(jù)分析58-60
• 5.7 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66-67
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：669150