王端民

(陆军航空兵学院第一飞行训练旅，四川 宜宾 644000)

1 引言

航空工业是技术密集的产业，在军事和经济上具有重要地位和作用，保证航空领域的领土安全对于国家安全与稳定来说具有重要的意义。各种先进的航空装备相继研制出来，投入到巡航、物资运输、军事作战中。然而，航空装备机电故障问题至今仍是航空装备制造领域面临的一大问题。机电不是单一某个装置，而是由各种机械设备和电气设备组成的一个系统。机电设备是航空装备运行自动控制装置，主要用于动力输出、自动化控制等[1]。一旦航空装备的机电出现故障，不仅影响装备正常运行，还会失去对其控制。针对上述情况，对航空装备机电故障进行实时检修是必要的，预防和避免故障带来的危害，保证装备正常运行。

当前，航空装备机电故障检修多是通过采集故障信号，然后进行故障诊断，最后进行故障维修。在这一过程中，由于开始采集到的故障信号是混合信号，所以为保证故障诊断结果的准确性，需要对故障信号进行处理，从混合信号找出真正的故障信号，这是整个故障检修工作的关键环节，一般在这个故障信号处理环节，经常采用小波变换、盲源分离以及奇异值分解等三种方法对混合信号进行去噪，但是三种方法分离能力不足，分解出来的信号质量并不好，影响了整体检修效果[2]。

针对上述问题，将稀疏分解应用到故障信号分解环节当中，改善航空装备机电故障检修效果。……