【摘 要】
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研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题.利用最优参数搜索法改进了独立分量分析(ICA)算法,用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题.在此基础上,对分
【机 构】
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北京航空航天大学,北京航空航天大学
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研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题.利用最优参数搜索法改进了独立分量分析(ICA)算法,用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题.在此基础上,对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测.结果显示最优搜索的ICA算法运行效率高,信号分离纯度好,对振动信号有高效的降噪作用,并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息,其效果优于小波分解法.信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断.
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