非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用 |
Application of Extracting Features of Unbalanced Signal to Aircraft Engine Faults Diagnosis |
投稿时间:2006-10-20 修订日期:2007-03-19 |
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中文摘要: |
在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法. |
英文摘要: |
Extracting features of the faults is one of the most important processes in the aircraft engine incipient faults diagnosis.We study the aircraft engine rotor faults and present two methods for extracting feature of faults based on empirical mode decomposition(EMD) and wavelet transformation respectively.Through the numerical data magnitude analyzing and emulation,we compare the characteristics between two methods.Under the environment of Matlab7.0,a soft system of extracting feature of the fault is developed.The experiment result shows that the time-frequency method based on EMD can effectively extract the feature of unbalanced fault signal and is proper for non-frequency modulation signal procession. |
应勇 王仲生 |
西北工业大学航空学院,陕西西安710072 |
中文关键词: 经验模式分解 小波变换 早期故障诊断 故障特征提取 非平稳 信号特征提取 航空发动机 早期故障诊断 应用 Faults Diagnosis Engine Aircraft Signal Features 信号处理 非线性 特征信号 时频分析方法 结果 软件系统 开发 环境 比较 核心 |
英文关键词:empirical mode decomposition wavelet transformation incipient faults diagnosis extracting features of the faults |
基金项目:国家自然科学基金
,
航空基础科学基金 |
DOI: |
引用本文:应勇,王仲生.非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用[J].计测技术,2007,27(2):7~10. |
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