[發明專利]一種航空發動機軸承故障診斷方法

有效

• 申請號: 201611018992.6
• 申請日: 2016-11-17
• 公開（公告）號: CN107036816B
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 陳志強;劉傳文;李川;陳旭東;劉杰;喻其炳;白云;姚行艷;余婷梃
• 申請（專利權）人: 重慶工商大學
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04;G01M13/045
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491
• 代理人: 姜彥

本發明公開了一種航空發動機軸承故障診斷方法，首先通過采集渦噴發動機的振動信號、發動機轉速、發動機排氣溫度、燃油流量、發動機推力5種信號；提取各種信號的經典的時域統計學特征、頻域特征，以及基于小波包分解獲得時頻域特征；然后分別對各種信號的特征參數采用深度波爾曼茲機進行特征學習；接下來采用數據融合技術將深度波爾曼茲機學習到的各源特征進行融合；最后將融合后的特征參數作為分類器支持向量機的輸入，對發動機故障進行分類識別。本發明提升了渦噴發動機的軸承故障的識別精度和穩定性；有效的挖掘了數據的本質特征；極大的提高了渦噴發動機軸承故障精度。

技術領域

本發明屬于發動機故障診斷技術領域，尤其涉及一種航空發動機軸承故障診斷方法。

背景技術

通用航空活動正在我國快速發展。已廣泛用于農業、林業、漁業和建筑業的飛行作業，在搶險救災、氣象監測、科學實驗等領域尤其活躍。通用航空飛機的可靠性一直是航空業界優先考慮，因為一旦出現故障，后果不堪設想。對通用航空飛機，進行可預測性維護，在提高飛機可靠性，降低運營維護成本有著非常重要意義。發動機是飛機心臟，也是飛機可預測性維護重點。滾動軸承是渦噴發動機的最易損傷的部件之一，相當多的發動機故障與軸承損傷有關聯。為了提高發動機運行可靠性和安全性，有必要通過監控手段，對航空發動機進行預測性維護，尤其是針對軸承進行監測與故障診斷，采用故障診斷技術，跟蹤狀態特征，對軸承進行健康狀態診斷，是確保航空發動機可靠運行的有效措施。目前軸承的故障診斷中，常用的單一模態的狀態特征，很難完全體現復雜的早期軸承故障狀態信息。渦噴航空發動機軸承的狀態信息蘊藏在振動信號、發動機轉速、發動機排氣溫度、燃油流量、發動機推力等狀態信號中。雖然每一種模態的狀態信息都在一定程度上能夠反映軸承故障信息，但是其普適性和魯棒性仍然有待提升。

綜上所述，目前軸承的故障診斷中，常用的單一模態的狀態特征，很難完全體現復雜的早期軸承故障狀態信息。

發明內容

本發明的目的在于提供一種航空發動機軸承故障診斷方法，旨在解決目前軸承的故障診斷中，常用的單一模態的狀態特征，很難完全體現復雜的早期軸承故障狀態信息的問題。

本發明是這樣實現的，一種航空發動機軸承故障診斷方法，所述航空發動機軸承故障診斷方法包括以下步驟：

首先通過采集渦噴發動機的振動信號、發動機轉速、發動機排氣溫度、燃油流量、發動機推力5種信號；提取各種信號的經典的時域統計學特征、頻域特征，以及基于小波包分解獲得時頻域特征；

然后分別對各種信號的特征參數采用深度波爾曼茲機進行特征學習；接下來采用數據融合技術將深度波爾曼茲機學習到的各源特征進行融合；

最后將融合后的特征參數作為分類器支持向量機的輸入，對發動機故障進行分類識別。

進一步，所述時域統計學特征包括：

有量綱參數，包括：平均值、均方根值、方差、方根幅值、峰值、峭度、偏度；

無量綱參數，包括：波形指標、峰值指標、脈沖指標、裕度指標、峭度指標。

進一步，所述頻域特征提取包括：應用快速傅里葉變換時域信號，獲得頻域參數；頻域特征參數包括：均值、方差、標準方差、偏度、峭度、中心頻率、均方根值；均方根值，指的是在指定頻帶的頻率幅值均方根值。

進一步，所述基于小波包分解提取時頻域特征：每個小波包分解中，分解級數為6，也就是說獲得2⁶個小波系數；每個小波系數的能量被計算，每個母小波共計2⁶個小波系數的能量組成一個特征向量，表征故障狀態特征。

進一步，所述深度波爾曼茲機的能量函數定義如下：