[发明专利]一种航空发动机机械振动故障信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201910555424.7 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110186684A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 彭玉怀;潘向鹏;吴菁晶 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G01M15/00 | 分类号： | G01M15/00 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 韩国胜 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种航空发动机机械振动故障信号特征提取方法，包括如下步骤：S1、获取发动机振动数据，并对获得的振动数据进行数据预处理；S2、采用小波分解算法将经过数据预处理的振动数据进行局部化分解，获得原始振动数据的频域特征和时域特征；S3、在频域特征上寻找各个频率突变点，然后计算突变点的频段在时域特征上的一阶导数，若该一阶导数大于阈值T，则将该变化作为一个待分辨特征；S4、通过聚类算法对待分辨特征和突变点时刻发动机频率变化的控制输入数据进行聚类，获得故障特征。本发明提供的提取方法，能够精确地诊断出航空发动机机械振动的故障信号。 | ||
| 搜索关键词： | 航空发动机 故障信号 机械振动 突变点 数据预处理 频域特征 时域特征 特征提取 一阶导数 振动数据 分辨 控制输入数据 发动机频率 发动机振动 故障特征 聚类算法 小波分解 原始振动 局部化 频段 聚类 算法 分解 诊断 | ||
【主权项】：
1.一种航空发动机机械振动故障信号特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取发动机振动数据，并对获得的振动数据进行数据预处理；S2、采用小波分解算法将经过数据预处理的振动数据进行局部化分解，获得原始振动数据的频域特征和时域特征；S3、在频域特征上寻找各个频率突变点，然后计算突变点的频段在时域特征上的一阶导数，若该一阶导数大于阈值T，则将该变化作为一个待分辨特征；S4、通过聚类算法对待分辨特征和突变点时刻发动机频率变化的控制输入数据进行聚类，获得故障特征。
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