專(zhuān)利名稱(chēng)：航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信號(hào)處理技術(shù)，涉及一種振動(dòng)源信號(hào)識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
對(duì)于高速運(yùn)行的航空發(fā)動(dòng)機(jī)，其各個(gè)零部件的振動(dòng)是導(dǎo)致其故障的重要原因。通過(guò)傳感器對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量，所得到的信息可以為發(fā)動(dòng)機(jī)健康監(jiān)測(cè)與故障診斷提供重要指導(dǎo)。但是通過(guò)傳感器測(cè)量得到的振動(dòng)信號(hào)往往是混疊并且含噪的，一般的信號(hào)處理方法難以得到振動(dòng)源信號(hào)的特征信息。目前人們對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)源識(shí)別方法的研究已取得了若干成果。各種現(xiàn)代信號(hào)處理方法如短時(shí)傅里葉變換和小波變換等已經(jīng)廣泛應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)源特征提取，但是難以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)上多混疊的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分離，因而不能準(zhǔn)確地分析發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)特性。傳統(tǒng)的信號(hào)分解和提取技術(shù)如主分量分析、奇異值分解只能得到不相關(guān)的信號(hào)，而不能得到真正獨(dú)立的信號(hào)，給航空發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷造成了一定的困難。所以在已有理論基礎(chǔ)上采用新的振動(dòng)信號(hào)處理方法具有十分重要的意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是在結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識(shí)已知的條件下，綜合各種預(yù)處理方法與盲信號(hào)處理算法的優(yōu)點(diǎn)，提供一種針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)源信號(hào)估計(jì)與典型截面振動(dòng)特征提取方法。本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于包括如下步驟第一步根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振源先驗(yàn)知識(shí)確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝振動(dòng)傳感器；第二步在線采集航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)；第三步對(duì)含噪混疊的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；第四步選擇面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)的特征分離與提取算法估計(jì)振動(dòng)源信號(hào)；第五步對(duì)特征信號(hào)分離效果進(jìn)行評(píng)判與比較，得到振源信號(hào)的最佳逼近。本發(fā)明具有如下有益效果①針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的特點(diǎn)，其振動(dòng)信號(hào)是由特征信號(hào)與噪聲混疊而成，與傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法相比，本發(fā)明方法具有更好的降噪效果，可以有效識(shí)別所采集信號(hào)中的特征信號(hào)②通過(guò)本發(fā)明方法可以取得振源信號(hào)的最佳估計(jì)，為航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)的實(shí)施進(jìn)行指導(dǎo)。③通過(guò)本發(fā)明方法可以獲得航空發(fā)動(dòng)機(jī)特定截面的振動(dòng)情況，為整機(jī)健康監(jiān)測(cè)提供有效信息。


圖1是本發(fā)明的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法實(shí)際應(yīng)用流程圖。圖2基于最大似然的快速主分量分析方法實(shí)施流程圖。圖3基于協(xié)方差矩陣組對(duì)角化迭代方法實(shí)施流程圖。圖4基于四階累積量矩陣組對(duì)角化迭代方法實(shí)施流程圖。圖5基于高階累積量矩陣組聯(lián)合對(duì)角化方法實(shí)施流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明內(nèi)容做出進(jìn)一步說(shuō)明。如圖1所示，本發(fā)明的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法包括以下5個(gè)步驟步驟1 根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振源先驗(yàn)知識(shí)確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝主傳感器以及輔助傳感器，具體是指根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與在線實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果確定振動(dòng)信號(hào)傳感器的數(shù)量與最佳安裝位置。為解決振源混合參數(shù)先驗(yàn)知識(shí)缺乏所帶來(lái)的欠定分離問(wèn)題，首先根據(jù)轉(zhuǎn)子基頻及其諧頻初步選定特征頻點(diǎn)，然后以參考文獻(xiàn)(李寧，史鐵林.基于功率譜密度的盲信號(hào)源數(shù)估計(jì)[J]數(shù)據(jù)采集與處理，2008，23(1) 1-7)所述方法，即以互功率譜函數(shù)在特征頻點(diǎn)處的定點(diǎn)值近似混合參數(shù)比值矩陣，對(duì)混合參數(shù)比值向量進(jìn)行模糊判決與比較，最終判斷出振源數(shù)量。該方法中使用的互功率譜函數(shù)，其具體表達(dá)式為Ρ,;{ω) = 1πRij ( τ )表示任意信號(hào) Xi (t)，Xj (t)的互相關(guān)函數(shù)， Pij(O)表示互功率譜以互功率譜函數(shù)在特征頻點(diǎn)
權(quán)利要求
1.一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于包括如下步驟第一步根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振源先驗(yàn)知識(shí)確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝振動(dòng)傳感器；第二步在線采集航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)； 第三步對(duì)含噪混疊的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；第四步選擇面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)的特征分離與提取算法估計(jì)振動(dòng)源信號(hào)； 第五步對(duì)特征信號(hào)分離效果進(jìn)行評(píng)判與比較，得到振源信號(hào)的最佳逼近。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于確定傳感器數(shù)目的方法是根據(jù)轉(zhuǎn)子基頻及其諧頻初步選定特征頻點(diǎn)，然后以互功率譜函數(shù)在特征頻點(diǎn)處的定點(diǎn)值近似混合參數(shù)比值矩陣，對(duì)混合參數(shù)比值向量進(jìn)行模糊判決與比較，判斷出振源數(shù)量，依據(jù)傳感器數(shù)量大于振源數(shù)量的原則安裝傳感器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于確定傳感器最佳安裝位置的方法是安裝位置根據(jù)整機(jī)模態(tài)信息初步確定，在保證對(duì)關(guān)鍵部件的振動(dòng)信息有效采集的前提下，以取得模態(tài)信息熵極大值為原則確定最能有效獲取振動(dòng)特征信息的測(cè)點(diǎn)作為傳感器的最佳安裝位置。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于對(duì)含噪混疊的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，完整過(guò)程包括(1)采用多通帶濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域限帶，將各通帶中心頻率選在轉(zhuǎn)速基頻及其諧頻位置，所有通帶寬度均為1倍基頻寬度，避免頻譜混疊，減輕后處理時(shí)的數(shù)據(jù)負(fù)荷；(2)采用時(shí)延自相關(guān)函數(shù)降低混疊信號(hào)的噪聲分量，去除時(shí)域相關(guān)性較大的噪聲信號(hào)， 保留特征信號(hào)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)的特征分離與提取算法是指針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的組成特點(diǎn)與整機(jī)模型特征， 采用實(shí)測(cè)信噪比下分離效果較為穩(wěn)健的算法尋求最優(yōu)分離矩陣，分離經(jīng)過(guò)所述第三步預(yù)處理后信號(hào)的振動(dòng)特征，提取振源信號(hào)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于對(duì)特征信號(hào)分離效果進(jìn)行評(píng)判與比較，得到振源信號(hào)的最佳逼近的方法是，在混合矩陣信息缺乏的情況下，采用相似系數(shù)與二次殘差函數(shù)作為數(shù)值指標(biāo)進(jìn)行評(píng)判，遵循(ι)相似系數(shù)I Ρ」盡量接近1 ； ( 二次殘差函數(shù)VQM保證小于_23dB且相對(duì)較小為原則選取振源最佳逼近；其中，相似系數(shù)表達(dá)式為COVisi(Z), S ( )明胸后匪，Si(t)為與編號(hào)對(duì)應(yīng)的單頻特征信號(hào)二次殘差函數(shù)表達(dá)式為^^1Q1。gi。{ ^Lmi }，E表示計(jì)算函數(shù)期望，徹]/擬ω]為投影系數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的盲源分離方法，其特征在于包括如下步驟根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振源先驗(yàn)知識(shí)確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝振動(dòng)傳感器；在線采集航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)；對(duì)含噪混疊的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；選擇面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)的特征分離與提取算法估計(jì)振動(dòng)源信號(hào)；對(duì)特征信號(hào)分離效果進(jìn)行評(píng)判與比較，得到振源信號(hào)的最佳逼近。本發(fā)明方法可精確地對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)源信號(hào)進(jìn)行特征提取，并實(shí)現(xiàn)有效的振源識(shí)別。
文檔編號(hào)G01H17/00GK102519582SQ20111043402
公開(kāi)日2012年6月27日 申請(qǐng)日期2011年12月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月22日
發(fā)明者李紀(jì)永, 李舜酩, 馬賽 申請(qǐng)人:南京航空航天大學(xué)