检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国民航大学中欧航空工程师学院,天津300300 [2]中国民航大学航空工程学院,天津300300
出 处:《机械工程与自动化》2017年第5期19-21,共3页Mechanical Engineering & Automation
基 金:中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资助项目(3122013H001)
摘 要:针对航空发动机故障类型难以识别和转子振动信号复杂、难以分离的问题,提出运用盲源分离中的Fast ICA算法建立振动信号的分离模型,从采集信号中准确分离出独立的故障信号,快速识别转子中的故障类型。通过搭建发动机转子振动平台采集转子的振动信号,同时计算出不同故障状态下的故障频率。对比分析得出振动信号经过Fast ICA算法处理后具有更高的辨识性,由分离后的信号可以判断出转子振动的故障类型为转子通过外环。分析结果表明:基于Fast ICA算法的分离模型可以快速、有效地分离出此类发动机转子振动信号。To the complex rotor vibration signal in aero-engine fault diagnosis, a fast ICA algorithm is proposed to separate the vibration signal from the collected signal. The vibration signal of the rotor is collected by the vibration platform of engine rotor. At the same time, the failure frequency in different fault state can be calculated based on the parameters of the vibration platform of the rotor. From the separated signal, we can accurately judge the corresponding fault type is rotor through outer ring. The results show that vibration signals of the engine rotor can be separate through fast ICA algorithm and the process is fast and effective.
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