發(fā)布時(shí)間：2022-09-30 12:02

　　為解決傳統(tǒng)方法在判斷離心壓氣機(jī)動(dòng)態(tài)失穩(wěn)過(guò)程中因信號(hào)強(qiáng)非線性導(dǎo)致誤判錯(cuò)判,針對(duì)其動(dòng)態(tài)時(shí)序?qū)俜蔷�性信號(hào),基于分形理論提出自適應(yīng)變分模態(tài)分解（adaptive variational mode decomposition with fractal,AFVMD）方法以同時(shí)實(shí)現(xiàn)降噪與非線性特征提取,采用相空間重構(gòu)法還原系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu).以某離心壓氣機(jī)失穩(wěn)過(guò)程中葉輪動(dòng)態(tài)壓力數(shù)據(jù)為對(duì)象,驗(yàn)證所提出算法的優(yōu)越性,分析其吸引子狀態(tài).結(jié)果表明:在處理具有非線性特征的含噪信號(hào)時(shí), AFVMD比小波降噪具有更好的降噪效果與特征提取能力;相空間將失速發(fā)展過(guò)程可視化,最小流量狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的相空間呈現(xiàn)"毛球狀";隨失速的發(fā)展,相空間將逐漸發(fā)散;經(jīng)小波與AFVMD方法預(yù)處理的信號(hào)所對(duì)應(yīng)相形對(duì)失速過(guò)程更加敏感;通過(guò)經(jīng)AFVMD處理的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)可更早捕獲失速征兆,其更小的最大Lyapunov指數(shù)表明該方法提升了流動(dòng)混沌系統(tǒng)的可預(yù)測(cè)性,為壓氣機(jī)失穩(wěn)分析、預(yù)測(cè)提供新思路與方法. 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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