邵伟芹 张明明

摘要：航空发动机的核心部件转子系统，它的工作状态关系到整台机械设备的运行状态，对其进行状态监测和故障诊断能够提高生产效率、避免重大事故发生，对现代工业的发展具有重大的意义。通过运用双网格校正小波聚类算法分析航空发动机的故障信号可以更好的将同类数据归类，并将噪声数据从类中分离出来，从而提高聚类精度和更快得到聚类结果，因此该诊断方法可以提高航空发动机转子系统的故障诊断水平。

Abstract： Rotor system of the rotor system， which is the core component of aero-engine， is related to the operation state of the whole mechanical equipment. Condition monitoring and fault diagnosis can improve production efficiency and avoid major accidents， which is of great significance to the development of modern industry. By using the dual grid correction wavelet clustering algorithm to analyze the fault signal of aero-engine， the similar data can be better classified， and the noise data can be separated from the class， so as to improve the clustering accuracy and get the clustering results faster， so the diagnosis method can improve the fault diagnosis level of aero-engine rotor system.

关键词：小波聚类;双网格校正;航空发动机;故障诊断

Key words： wavelet clustering;double grid correction;aeroengines;fault diagnosis

中图分类号：V263.6                                     文献标识码：A                                文章编号：1674-957X（2021）11-0182-02

0  引言

航空航天产业的快速发展，越来越得到人们的重视，安全问题也成了重中之重的事情，轻则影响飞机的正常运行，重则机毁人亡，会给社会和人们带来严重的经济损失。航空发动机作为飞机的重要组成部分，直接关系到飞机的安全飞行。而航空发动机的核心零部件转子系统，转子系统的正常运行尤为重要，直接关系到飞机的运行状态，因此对转子系统进行状态监测和故障诊断具有重要意义。WaveCluster算法是由Gholamhosein Sheikholeslami、Surojit Chatterjee、Aidong Zhang提出的，经过多次完善，最终形成了现有的Wave-Cluster算法[1]。邓贝贝对小波聚类算法在转子故障诊断中的应用进行了初步探索[2];刘晓波教授提出一种基于双网格校正的小波聚类算法，并应用于转子故障诊断中[3]，因此本文利用双网格校正小波聚类算法对航空发动机转子系统的故障信号进行诊断。……