基于AR模型的转子典型故障诊断方法

• 作者: 张永强 李亚伟 杨广振 牛超阳 荆建平
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 转子典型故障 AR模型 故障诊断 单因素方差分析
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 155-160
• 页数: 6页
• 分类号: TH212
• 字数: 4608字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.06.030

摘要

基于一种含外部输入的ARX模型(Env-AR-ARX),提出了一种通过模型匹配的转子故障诊断方法.以航空发动机转子健康状态下的振动数据建立AR模型,模型的准确度是故障诊断的关键.为了提高模型的匹配度,在AR 模型的基础上,充分考虑了模型残差和信号时变性的特点,对比讨论了AR模型、AR-ARX模型以及Env-AR-ARX模型,最终确定了最优的Env-AR-ARX模型.由于没有航空发动机转子的故障数据,对本特利转子的故障(碰摩、单裂纹、双裂纹)振动信号建立Env-AR-ARX模型,结合单因素方差分析的方法,确定信号是否存在故障以及故障类型.实验结果表明,该方法能有效应用于转子故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆建平	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	52	411	12.0	18.0
2	张永强		7	14	3.0	3.0
3	李亚伟	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	4	12	3.0	3.0
4	牛超阳		3	11	3.0	3.0
5	杨广振	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	3	12	2.0	3.0