[发明专利]航空发动机振动源分离方法

说明书

本发明公开了一种航空发动机振动源分离方法，首先通过连续小波变换将航空发动机不同观测通道上的观测信号分解，根据谱峰值分析确定主要振动源及对应的基频；然后通过时间同步平稳法，分别从每个观测通道上提取各个振动源的谐波和次谐波成分，从每个观测通道上提取出了源信号；对于同一源信号，从每个观测通道上都能提取出一个基本映像，最后通过对比每个映像信号的二范数，确定每个源信号的最优估计。该方法在对发动机转速有一定先验知识的情况下，能够估计出发动机内部的主要振动源的个数，并能提取源信号的主要成分。

技术领域

本发明涉及故障诊断领域，特别提供了一种航空发动机振动源分离方法。

背景技术

对航空发动机进行状态监测时，传感器一般布置在发动机的机匣上，这就导致传感器测得的振动信号通常是机械中不同部件产生的振动源和噪声的混合信号，如果直接对这种观测信号进行诊断会存在较大的误差，甚至导致错误的结果。现有算法大多是基于源信号独立性这一基本假设，在分离较复杂的旋转机械信号时，很难有效地估计出各个源信号，因为在这种复杂机械中各个源信号之间可能存在耦合，而且还有强噪声干扰等影响。

因此，研发一种新的航空发动机振动源分离方法，通过对混合信号的分析，以准确地估计出主要振动源及每个源信号对应的基频成分，并提取出每个源中的谐波和一些次谐波成分，成为人们亟待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种航空发动机振动源分离方法，以解决现有技术中难以有效估计出各个源信号的问题。

本发明提供的技术方案是：一种航空发动机振动源分离方法，包括如下步骤：

S1：在发动机周围布置多个振动传感器，用于检测发动机的振动信号，并建立每个振动传感器的观测信号模型，其中，每个振动传感器均代表一个通道，所述观测信号模型如公式(1)所示

式中，x_i(t)表示第i个振动传感器在时刻t的观测信号，N表示振动源信号的个数，M表示振动传感器的个数，s_j(t)表示在时刻t的第j个振动源信号，a_ij表示振动源信号s_j(t)在观测信号x_i(t)中所占的权重；

S2：利用公式(2)确定小波尺度范围[L^*，L]

式中：f_interest为振动源信号基频，L^*为小波尺度的下限值且L^*＝1，L为小波尺度的上限值，为小波尺度为a时的伪频率，f_c为选择的小波基函数的中心频率，F_s为振动源信号的采样频率，其中，伪频率必须覆盖所有振动源信号基频，即

S3：根据公式(3)将每个振动传感器获得的观测信号分解到由S2确定的不同的小波尺度上，得到小波系数W_i(a,b)

式中：L为小波尺度的上限值；表示小波基函数ω(·)的复共轭；

其中，公式(3)中所用的小波基函数如公式(4)所示：

式中，a为尺度系数；b为时延系数；系数1/|a|^1/2可保证能量不变；

S4：根据公式(5)估计每个振动传感器的观测信号中的主要频率数

式中：为第i个传感器检测到的第j个通道的主要频率；P_i为由第i个传感器估计出的振动源个数；