发动机转子振动信号分析

• 作者: 傅孝靖 皮骏
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 转子振动 盲源分离 振动信号采集 故障诊断 发动机
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: V231.92|TN911.6
• 字数: 2674字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮骏	中国民航大学中欧航空工程师学院	30	91	6.0	8.0
2	傅孝靖	中国民航大学航空工程学院	2	10	1.0	2.0