[发明专利]直升机高速重载输入级健康状态评估方法

摘要

本发明提出直升机高速重载输入级健康状态评估方法，其具体步骤为：利用直升机高速重载输入级正常状态下运行监测的历史振动信号数据，提取输入级转速和多个特征参数，由特征参数构成特征向量。基于BP神经网络模型构建转速与特征向量之间的映射关系。在线监测输入级振动信号，采用相同的方法获取输入级转速和振动信号特征向量。将转速值输入到BP神经网络模型，得到正常状态输入级在当前转速下的特征向量。计算相同转速下的在线监测特征向量与正常状态特征向量之间的欧式距离，将此欧式距离与正常状态特征向量模值之比作为输入级健康状态评估指标。本发明针对变转速工况下直升机高速重载输入级健康状态评估难题，提供了一种问题解决的新方法。

主权项

1.直升机高速重载输入级健康状态评估方法，其特征在于所述方法如下特征：步骤1、离线建模阶段，包括如下具体步骤：步骤1.1、获取大量直升机高速重载输入级正常状态下运行监测历史振动信号数据，通过振动信号频谱分析获得输入级转速值，根据转速值对运行监测的振动信号数据进行转速标记；步骤1.2、采用集合经验模态分解(EEMD)对步骤1.1中获取数据进行降噪处理，得到重构数据；步骤1.3、从步骤1.2中获得的重构数据中提取振动数据的有效值(RMS)、峭度、经小波变换后的频带能量、经FFT变换的频谱均值和频谱样本熵，构成振动信号特征向量；步骤1.4、以步骤1.1中的转速值作为BP神经网络的输入，以步骤1.3中的振动信号特征向量作为BP神经网络的输出，并使用反向传播算法训练BP神经网络，建立正常状态下的输入级转速和特征向量之间的映射关系；步骤2、在线监测阶段，包括如下具体步骤：步骤2.1、实时采集直升机高速重载输入级振动信号数据，利用振动信号频谱分析获得输入级转速值；步骤2.2、使用步骤1.2中方法对振动信号去噪，利用步骤1.3中方法提取当前状态下输入级实时监测振动信号的特征向量；步骤2.3、将步骤2.1中得到的当前输入级转速值输入到步骤1.4中得到的BP神经网络模型中，获得直升机高速重载输入级正常状态在当前转速下的振动信号特征向量；步骤2.4、计算步骤2.2中当前状态特征向量与步骤2.3中正常状态特征向量的欧式距离；步骤2.5、计算步骤2.4中的欧式距离与步骤2.3中正常状态特征向量模值的比值，并以此比值作为反应直升机高速重载输入级健康状态的评估指标。