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基于卷积自编码神经网络的航空发动机轴承故障诊断方法研究

2021-12-22周孟申

计算机测量与控制 2021年12期
关键词:特征故障信号

肖 娜,周孟申

(中航西安飞机工业集团股份有限公司, 西安 710089)

0 引言

在现代飞行器中,以航空发动机为中心构成的能源动力系统是飞行器的“心脏”,航空发动机运行状态直接影响整个飞行器的安全和经济效益[1]。其中,航空发动机主要由进气风扇、压气机、涡轮等高速旋转机构组成,各个机构间又通过主轴连接[2],高速主轴和低速主轴主要通过轴承进行支撑[3]。作为传动部件的航空发动机轴承运行转速高,一旦发生故障将会直接影响主轴运行平稳,进而损坏叶片造成严重事故[4]。据美军报道,轴承失效是引发美军军用和商用发动机空中停车和非计划内换发的主导因素之一,高速滚动轴承(滚子或滚珠)占到了故障失效原因的近90%[5]。主轴承振动监测及故障诊断技术是先进高性能发动机健康管理技术的关键技术之一[6],轴承的寿命受环境影响巨大,疲劳延伸程度受载荷、速度、材料、状态、接触区域活动、接触集合形状以及润滑剂的类型和状态等的影响[7]。轴承在出现早期故障时往往对发动机整机性能影响不大,但是轴承早期故障劣化速度非常快,将会引发发动机其它部件受损进而严重影响发动机性能,造成空中停车的严重故障[8]。因此研究航空发动机轴承早期故障诊断技术,阻止故障进一步劣化,是保证航空发动机健康运行,保证飞行安全的有效途径。

由于航空发动机的复杂程度不断提高,加上目前缺乏直接测量航空发动机轴承振动信号的手段,多采集发动机机匣振动信号进行分析[9],导致得到的发动机振动信号中含有较多激励成分,信号信噪比低[10]。……

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