基于粗糙集的航空發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)故障AE信號(hào)特征識(shí)別方法研究.pdf

1、航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為飛機(jī)的“心臟”，并且是極其復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，對(duì)于飛機(jī)的安全運(yùn)行起到了至關(guān)重要的作用。航空發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度極高，軸承以及轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障最為常見(jiàn)，如葉片斷裂、異物撞擊等。在軸承的故障中，常出現(xiàn)軸承內(nèi)外圈磨損、滾動(dòng)體剝落等故障，而滾動(dòng)軸承作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)中主要支撐部件，本文重點(diǎn)選取滾動(dòng)軸承的磨損故障展開研究。
　　在本文中，以聲發(fā)射技術(shù)作為主要手段，在基于聲發(fā)射技術(shù)的條件下，對(duì)故障軸承進(jìn)行了信號(hào)提取與分析，進(jìn)行了理論以及實(shí)驗(yàn)

2、研究。主要針對(duì)于內(nèi)圈、外圈以及滾動(dòng)體三種故障類型，具體從以下幾個(gè)方面開展了研究:
　　分析了聲發(fā)射以及與聲發(fā)射相關(guān)的理論知識(shí)、聲發(fā)射技術(shù)的特點(diǎn)及應(yīng)用?；诤娇瞻l(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)研究了聲發(fā)射波的傳播理論，并針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)深入研究了聲發(fā)射信號(hào)時(shí)域、頻域以及小波包等分析方法。
　　針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及故障的產(chǎn)生機(jī)理，研制了基于滾動(dòng)軸承各類故障的航空發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)臺(tái)，并開展了航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中提取了正常以及

3、軸承外圈、軸承內(nèi)圈、滾動(dòng)體故障狀態(tài)下的聲發(fā)射信號(hào)，分別從聲發(fā)射特征參數(shù)、時(shí)域分析以及頻域分析三個(gè)方面對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的特征進(jìn)行了分析。
　　針對(duì)滾動(dòng)軸承非平穩(wěn)信號(hào)的特點(diǎn)，采用小波包分析對(duì)軸承的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了分析，得到了滾動(dòng)軸承信號(hào)的特征參數(shù)。基于人工智能算法—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了一種基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法:利用小波包分析提取特征數(shù)據(jù)，通過(guò)粗糙集實(shí)現(xiàn)屬性的約簡(jiǎn)過(guò)程，將約簡(jiǎn)后的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中完成故障類型的識(shí)別。<