專利名稱：航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信號處理技術(shù)，涉及一種振動源信號識別方法。
背景技術(shù)：
對于高速運行的航空發(fā)動機(jī)，其各個零部件的振動是導(dǎo)致其故障的重要原因。通過傳感器對振動信號進(jìn)行測量，所得到的信息可以為發(fā)動機(jī)健康監(jiān)測與故障診斷提供重要指導(dǎo)。但是通過傳感器測量得到的振動信號往往是混疊并且含噪的，一般的信號處理方法難以得到振動源信號的特征信息。目前人們對航空發(fā)動機(jī)振動信號源識別方法的研究已取得了若干成果。各種現(xiàn)代信號處理方法如短時傅里葉變換和小波變換等已經(jīng)廣泛應(yīng)用于振動信號源特征提取，但是難以對發(fā)動機(jī)上多混疊的振動信號進(jìn)行分離，因而不能準(zhǔn)確地分析發(fā)動機(jī)的振動特性。傳統(tǒng)的信號分解和提取技術(shù)如主分量分析、奇異值分解只能得到不相關(guān)的信號，而不能得到真正獨立的信號，給航空發(fā)動機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷造成了一定的困難。所以在已有理論基礎(chǔ)上采用新的振動信號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)先驗知識已知的條件下，綜合各種預(yù)處理方法與盲信號處理算法的優(yōu)點，提供一種針對航空發(fā)動機(jī)的振動源信號估計與典型截面振動特征提取方法。本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案一種航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，其特征在于包括如下步驟第一步根據(jù)航空發(fā)動機(jī)振源先驗知識確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝振動傳感器；第二步在線采集航空發(fā)動機(jī)振動信號；第三步對含噪混疊的振動信號進(jìn)行預(yù)處理；第四步選擇面向航空發(fā)動機(jī)的特征分離與提取算法估計振動源信號；第五步對特征信號分離效果進(jìn)行評判與比較，得到振源信號的最佳逼近。本發(fā)明具有如下有益效果①針對航空發(fā)動機(jī)的特點，其振動信號是由特征信號與噪聲混疊而成，與傳統(tǒng)的信號處理方法相比，本發(fā)明方法具有更好的降噪效果，可以有效識別所采集信號中的特征信號②通過本發(fā)明方法可以取得振源信號的最佳估計，為航空發(fā)動機(jī)故障診斷技術(shù)的實施進(jìn)行指導(dǎo)。③通過本發(fā)明方法可以獲得航空發(fā)動機(jī)特定截面的振動情況，為整機(jī)健康監(jiān)測提供有效信息。


圖1是本發(fā)明的航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法實際應(yīng)用流程圖。圖2基于最大似然的快速主分量分析方法實施流程圖。圖3基于協(xié)方差矩陣組對角化迭代方法實施流程圖。圖4基于四階累積量矩陣組對角化迭代方法實施流程圖。圖5基于高階累積量矩陣組聯(lián)合對角化方法實施流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖及具體實施方式
對本發(fā)明內(nèi)容做出進(jìn)一步說明。如圖1所示，本發(fā)明的航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法包括以下5個步驟步驟1 根據(jù)航空發(fā)動機(jī)振源先驗知識確定傳感器數(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)動機(jī)結(jié)構(gòu)特點與在線實測數(shù)據(jù)分析結(jié)果確定振動信號傳感器的數(shù)量與最佳安裝位置。為解決振源混合參數(shù)先驗知識缺乏所帶來的欠定分離問題，首先根據(jù)轉(zhuǎn)子基頻及其諧頻初步選定特征頻點，然后以參考文獻(xiàn)(李寧，史鐵林.基于功率譜密度的盲信號源數(shù)估計[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)在特征頻點處的定點值近似混合參數(shù)比值矩陣，對混合參數(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 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
權(quán)利要求
1.一種航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，其特征在于包括如下步驟第一步根據(jù)航空發(fā)動機(jī)振源先驗知識確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝振動傳感器；第二步在線采集航空發(fā)動機(jī)振動信號； 第三步對含噪混疊的振動信號進(jìn)行預(yù)處理；第四步選擇面向航空發(fā)動機(jī)的特征分離與提取算法估計振動源信號； 第五步對特征信號分離效果進(jìn)行評判與比較，得到振源信號的最佳逼近。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，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，然后以互功率譜函數(shù)在特征頻點處的定點值近似混合參數(shù)比值矩陣，對混合參數(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)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，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，在保證對關(guān)鍵部件的振動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特征信息的測點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)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，其特征在于對含噪混疊的振動信號進(jìn)行預(yù)處理，完整過程包括(1)采用多通帶濾波器對信號進(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，減輕后處理時的數(shù)據(jù)負(fù)荷；(2)采用時延自相關(guān)函數(shù)降低混疊信號的噪聲分量，去除時域相關(guān)性較大的噪聲信號， 保留特征信號。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，其特征在于面向航空發(fā)動機(jī)的特征分離與提取算法是指針對航空發(fā)動機(jī)振動信號的組成特點與整機(jī)模型特征， 采用實測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)過所述第三步預(yù)處理后信號的振動特征，提取振源信號。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，其特征在于對特征信號分離效果進(jìn)行評判與比較，得到振源信號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)為與編號對應(yīng)的單頻特征信號二次殘差函數(shù)表達(dá)式為^^1Q1。gi。{ ^Lmi }，E表示計算函數(shù)期望，徹]/擬ω]為投影系數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開一種航空發(fā)動機(jī)振動信號的盲源分離方法，其特征在于包括如下步驟根據(jù)航空發(fā)動機(jī)振源先驗知識確定傳感器數(shù)目以及最佳安裝位置，安裝振動傳感器；在線采集航空發(fā)動機(jī)振動信號；對含噪混疊的振動信號進(jìn)行預(yù)處理；選擇面向航空發(fā)動機(jī)的特征分離與提取算法估計振動源信號；對特征信號分離效果進(jìn)行評判與比較，得到振源信號的最佳逼近。本發(fā)明方法可精確地對航空發(fā)動機(jī)振動源信號進(jìn)行特征提取，并實現(xiàn)有效的振源識別。
文檔編號G01H17/00GK102519582SQ20111043402
公開日2012年6月27日 申請日期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 申請人:南京航空航天大學(xué)