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基于JWTS的航空发动机振动源定位及故障诊断方法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 基于盲分离技术的旋转机械故障诊断与定位的研究现状第15-16页
    1.3 航空发动机常见的故障诊断技术研究现状第16-19页
        1.3.1 基于知识的方法第17-18页
        1.3.2 基于解析模型的方法第18页
        1.3.3 基于经典信号处理的方法第18-19页
    1.4 振动故障脉冲信号提取方法的研究现状第19-20页
    1.5 本文主要研究内容第20-22页
第二章 经典盲分离技术在航空发动机上的应用研究第22-41页
    2.1 经典盲分离算法的数学模型和基本假设第22-23页
        2.1.1 线性瞬时混合模型第22页
        2.1.2 盲源分离的基本假设与不确定性第22-23页
    2.2 信号的预处理第23-27页
        2.2.1 中心化处理第23-24页
        2.2.2 白化处理第24页
        2.2.3 去噪声处理第24-27页
    2.3 源个数的估计方法第27-28页
    2.4 经典盲分离算法第28-30页
        2.4.1 SOBI算法第28页
        2.4.2 JADE算法第28-29页
        2.4.3 FASTICA算法第29页
        2.4.4 盲分离性能的评价指标第29-30页
    2.5 经典盲分离算法的局限性探讨第30-39页
        2.5.1 分离模拟航空发动机观测信号第30-35页
        2.5.2 分离实测航空发动机观测信号第35-39页
    2.6 本章小结第39-41页
第三章 基于JWTS算法的振动源分离与定位方法研究第41-65页
    3.1 振动源个数的估计原理第41-44页
        3.1.1 小波变换分解各个通道观测信号第42-43页
        3.1.2 每个观测通道上源个数估计第43-44页
        3.1.3 系统源个数估计第44页
    3.2 振动源特征提取原理第44-47页
        3.2.1 时间同步平稳法的基本原理第44-46页
        3.2.2 平均方法的选择第46-47页
    3.3 最优源确定的原理第47-48页
    3.4 基于JWTS算法的振动源分离与定位的总体思路第48页
    3.5 JWTS算法数值模拟信号验证第48-56页
    3.6 JWTS算法实测航空发动机振动信号验证第56-64页
        3.6.1 实际发动机振动信号的采集第56-57页
        3.6.2 机匣实测振动信号验证第57-64页
    3.7 本章小结第64-65页
第四章 故障脉冲信号的提取方法研究第65-79页
    4.1 小波阈值去噪法概述第65-67页
    4.2 基于峭度的混合阈值去噪法第67-71页
        4.2.1 混合阈值规则第67-70页
        4.2.2 参数ak的选取规则第70-71页
    4.3 方法性能评估第71-76页
        4.3.1 评估准则第71-72页
        4.3.2 算法验证第72-76页
    4.4 提取航空发动机的故障脉冲信号第76-77页
    4.5 本章小结第77-79页
第五章 基于自回归模型的故障诊断方法研究第79-104页
    5.1 自回归模型的基本原理第80-83页
        5.1.1 AR模型的基本解析式第80页
        5.1.2 AR模型的参数估计第80-81页
        5.1.3 多变量AR模型(MAR模型)第81-82页
        5.1.4 含外部输入的AR模型(ARX模型)第82-83页
    5.2 自回归模型的检验第83页
    5.3 单因素方差分析第83-84页
    5.4 航空发动机振动源信号回归模型的建立第84-94页
        5.4.1 AR-ARX模型建模第85-89页
        5.4.2 Env-ARX模型建模第89-92页
        5.4.3 Een-AR-ARX模型建模第92-93页
        5.4.4 自回归模型建模总结第93-94页
    5.5 基于Env-AR-ARX模型的故障诊断过程第94-99页
    5.6 联合JWTS和 Env-AR-ARX模型的航空发动机故障诊断与定位第99-102页
    5.7 本章小结第102-104页
第六章 航空发动机故障诊断方法试验验证第104-112页
    6.1 试验过程第104-106页
    6.2 联合硬阈值和混合阈值法的脉冲故障提取法实验验证第106-107页
    6.3 基于Env-AR-ARX模型的故障诊断方法的验证第107-110页
    6.4 本章小结第110-112页
第七章 总结与展望第112-114页
    7.1 全文总结第112-113页
    7.2 进一步的研究方向第113-114页
参考文献第114-120页
致谢第120-121页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第121-123页

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