滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用
滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用
滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用刘旭辉1 岳太文2 王 英3(1.2.成都航空职业技术学院,四川成都610021;3.沈阳华晨金杯汽车有限公司,辽宁沈阳110034) 收稿日期:2009-10-10作者简介:刘旭辉(1979——— ),女,辽宁省大石桥市人,硕士,从事航空发动机教学与研究。
摘 要:在航空发动机故障诊断研究中,如何从被干扰的信号中有效去除噪声并提取更为准确的故障信息是十分重要的。
本文结合实际问题,在小波分析和中值滤波两种方法的基础上提出了Db 小波与自适应中值滤波耦合法,并用该方法分析了某型航空发动机振动信号,其有效地去除了一系列噪声。
关键词:航空发动机 小波降噪 自适应中值滤波 振动信号 中图分类号:V23 文献标识码:B 文章编号:1671-4024(2009)04-0062-03Application of Filter Coupling Method in Denoising Procession of Vibration Signal of AeroengineLI U Xuhui ,Y UE T aiwen ,W ANG Y ingAbstract It is very im portant to denoise effectively from the disturbed signal and extract m ore accurately fault infor 2mation in the field of aeroengine fault diagnosis.C ombing with practical problems ,this paper proposed the method of Db wavelet trans formation and adaptive median coupling filter based on the wavelet analysis and median filter ,and used this method to analyze the vibration signal of a certain type of aeroengine and filter the noise effectively.K ey Words aeroengine ,wavelet denoising ,adaptive median filter ,vibration signal 一、引言目前针对航空发动机振动信号的去噪方法很多,如滑动平均法,傅立叶变换法、奇异值分解法以及神经网络法等等。
航空发动机的振动与噪声控制方法研究
航空发动机的振动与噪声控制方法研究航空发动机的振动与噪声是航空领域中的重要问题之一。
发动机的振动与噪声不仅影响到机组人员和乘客的舒适感受，还可能危及飞机的结构安全。
因此，研究航空发动机的振动与噪声控制方法具有重要的实际意义。
本文将围绕航空发动机的振动与噪声控制方法展开论述，主要从以下几个方面进行讨论。
第一，分析航空发动机振动与噪声的特点。
航空发动机振动与噪声的特点主要有两个方面：频谱特性和传播特性。
频谱特性指的是发动机振动与噪声在不同频率下的分布特性，而传播特性则指的是振动与噪声在机身结构中的传播路径及其传播特点。
理解航空发动机振动与噪声的特点对于选择相应的控制方法具有重要的指导作用。
第二，综述航空发动机振动与噪声控制方法研究的进展。
目前，对航空发动机的振动与噪声控制方法研究已经取得了一定的进展。
主要的控制方法包括主动控制方法和被动控制方法。
主动控制方法是通过在发动机上安装传感器和执行器，采用主动控制策略实时地调节发动机振动和噪声的传播与辐射特性。
被动控制方法则是通过改变机身结构或在机身表面加装吸声材料等被动手段降低发动机振动和噪声的传播与辐射。
对这些控制方法的研究进展进行综述，可以为进一步的研究提供参考和借鉴。
第三，探讨航空发动机振动与噪声控制方法的应用前景。
航空发动机振动与噪声控制技术不仅涉及到传感器、执行器、控制算法等技术方面，还需要考虑到工程实施、成本效益等问题。
通过分析航空发动机振动与噪声控制技术的应用前景，可以为航空工程师提供指导，指导他们在实际工程应用中选择合适的技术手段。
综上所述，航空发动机的振动与噪声控制方法研究是一个复杂而庞大的课题。
本文通过分析航空发动机振动与噪声的特点、综述控制方法研究的进展和探讨应用前景，希望能够为航空工程师和研究人员提供参考和借鉴，推动航空发动机振动与噪声控制技术的进一步发展。
航空发动机振动噪声控制技术分析
航空发动机振动噪声控制技术分析航空发动机是飞行器的核心部件，它产生的噪声和振动是飞机噪声污染的主要来源之一。
为解决这一问题，发动机振动噪声控制技术逐渐得到了广泛应用。
本文将从振动噪声的产生原理、现场测试方法、控制技术等方面进行分析。
一、振动噪声的产生原理发动机振动噪声产生的原理是因为旋转机件的离心力引起的振动。
在振动过程中，机件与机壳、机械叶片相互作用产生噪声。
根据振动噪声产生的不同机理，可以分为结构噪声、流体噪声、和辐射噪声三种类型。
二、现场测试方法为了精确地分析振动噪声产生的原因，需要对发动机进行现场测试。
发动机的振动特性是瞬态的，且随机性较强，因此，测试技术需要足够灵敏、具有高精度和可靠性。
目前常用的测试方法有：1.激振法测试：该方法通过在振动系统中加入激振源进行测试。
它能够准确快速地获得包括频率响应、共振频率、腔体阻尼等振动系统参数，但该方法不能测试到机件的相互影响对振动的影响。
2.激光位移法测试：该方法利用激光来测量振动系统中的位移，能够更全面、准确地获取振动信息。
但此方法需要仪器成本高、技术难度大、现场操作受到干扰等缺点。
3.频谱分析法测试：该方法采用传感器对振动信号进行采集，并通过频谱分析来推断振动源和振动特性。
虽然操作简单易行，但由于信号受到环境干扰和测量误差等因素的影响，精度较低。
以上三种测试方法各有优缺点，需要针对具体情况选择合适的测试方法。
三、控制技术针对发动机振动噪声产生的原因和现场测试结果，需要采用合适的控制技术进行控制。
现阶段主要的控制技术包括：1.结构优化控制：通过改变材料和结构、降低质量和刚度等方式来减少结构噪声的产生。
但这种方法涉及到机器设计的核心理念，受到制造成本、性能和工艺等方面的制约，效果有限。
2.降噪隔振控制：通过降噪材料和隔振系统来降低振动噪声的传递。
该方法具有工艺简单、成本低等优点，但隔振系统对工作环境要求高，而降噪材料对声学性能要求高，这对产品的性能和可靠性提出了更高的要求。
航空发动机噪音与振动控制的研究与应用
航空发动机噪音与振动控制的研究与应用航空发动机是航空器的核心部件之一，发动机噪音和振动对飞机的运行安全和舒适度有很大影响。
因此，航空发动机噪音与振动控制的研究和应用一直是航空领域中的一个重要课题。
一、噪音和振动的产生原因航空发动机噪音和振动的产生原因主要有以下几个方面：1.气动噪音气动噪音是发动机高速旋转产生的空气随着转速高速搅动而产生的噪音。
气流在旋转部件的表面逐渐加速并形成高速气流，在某些结构上形成大量湍流，湍流的形成产生了频繁的气音振动。
2.机械噪音机械噪音是由于发动机旋转部件的非理想运动状态引起的，例如齿轮、轴承、活塞、连杆等零部件的摩擦和冲击。
由于工作条件的不同，这些零部件的振动和声音会发生变化，导致机械噪音的产生。
3.排气噪音排气噪音是由于发动机排出气体的高速流动，产生的类似于口哨声的噪音。
二、控制噪音和振动的方法为了控制航空发动机的噪音和振动，科学家们采取了以下几种方法：1.使用声学包采用声学包将整个发动机包裹起来，可以有效地减少机体内部的噪音和振动传导到外部的情况，使得机舱内的噪音和振动得到有效的控制。
2.降低旋转部件的振动采用高强度的材料和更好的制造工艺制造转子、活塞和连杆等零件，可以降低这些零件的振动，减少机体的振动和噪音。
通过精细加工可以减少内部零件之间的摩擦和冲击。
3.降低高速排气流的速度采用扩口排气管和其他排气降速设备，在排气过程中使高速气流减速，从而降低噪音和振动的产生，同时减少对地面和飞机上其他部件产生的干扰。
4.采用主动控制技术通过控制某些系统的振动、加速度、速度和频率等特征，可以使机械振动和气动振动得到更好的控制。
5.采用被动控制技术通过增加导流板、尾锥、离心式消声器等部件的数量，可以抵消因气体流动而产生的噪音和振动。
例如，增加导流板可以让气流更流畅，减少湍流的形成，从而降低噪音和振动的级别。
三、应用展望随着科技的进步，航空发动机噪音和振动控制技术将有望得到更好的应用。
航空航天工程师在航空发动机噪声控制中的创新
航空航天工程师在航空发动机噪声控制中的创新航空发动机噪声控制是现代航空工程中一个重要的课题。
随着航空业的快速发展，航空发动机噪声对于飞行安全、机组与乘客的舒适度以及对周边环境的影响都提出了更高的要求。
为了满足这些要求，航空航天工程师们在航空发动机的设计和控制中积极进行创新。
一、研究与模拟噪声源航空发动机噪声的主要源头是涡流噪声和气动噪声。
航空航天工程师为了准确地研究和模拟这些噪声源，借助现代计算机仿真技术，开展了大量的数值模拟。
通过对发动机内部流动和振动的细致计算，工程师们可以深入了解噪声产生的机理，为后续的噪声控制方案提供科学依据。
二、发动机噪声降幅措施为了降低航空发动机噪声，航空航天工程师采取了多种创新措施。
1. 优化进气口和排气口设计：工程师们通过改进进气口和排气口的形状和结构，降低了空气进出发动机时的湍流流动和压力波的产生，从而减少了噪声的产生；2. 采用隔振技术：航空发动机的振动也会导致噪声的产生，工程师们通过在发动机的重要部位使用隔振材料和隔振装置，有效减小了振动的传递和辐射，实现了噪声的降低；3. 涡流噪声控制：针对涡流噪声的特点，在设计和优化涡轮机械结构的过程中，工程师们考虑了叶轮的几何形状、叶片数目和叶片间隙等因素，以减小涡流噪声的产生；4. 声波抑制装置：航空航天工程师还发展了一些声波抑制装置，如声学波纹管、声学吸声材料等，可以较大幅度地吸收和消减发动机噪声。
三、新型材料应用航空航天工程师还利用新型材料的研发和应用，推动航空发动机噪声控制的创新。
1. 高温合金材料：发动机部件在高温环境下会出现热胀冷缩以及振动等问题，而这些问题也会导致噪声的产生。
航空航天工程师通过研发高温合金材料，提高发动机的稳定性和可靠性，减小了噪声的产生；2. 复合材料：航空发动机部件的重量对于飞机的整体性能有着重要的影响。
传统的金属材料具有较大的密度，而复合材料具有较小的密度和较高的强度，可以减轻发动机的重量和减小噪声的产生，从而提高了飞机的性能；3. 声学材料：航空航天工程师还开发了一些具有吸音和隔音功能的声学材料，应用于发动机壁面和内部空腔的处理，有效地减小了发动机噪声的传播和辐射。
航空发动机叶片振动衰减技术应用
航空发动机叶片振动衰减技术应用航空发动机作为航空器的心脏，其性能直接关系到飞行的安全性、经济性和可靠性。
在航空发动机的众多关键技术中，叶片振动衰减技术是确保发动机长期稳定运行的关键一环。
叶片振动不仅影响发动机的工作效率，还会导致疲劳损伤，严重时可引发叶片断裂等灾难性故障。
因此，探索和应用高效的叶片振动衰减技术对于提升航空发动机的整体性能至关重要。
以下是航空发动机叶片振动衰减技术的六个核心方面及其应用探讨。
一、叶片主动控制技术主动控制技术是一种通过外部力或力矩的施加，实时调整叶片动态响应的方法。
该技术主要依靠传感器监测叶片振动状态，随后通过执行器产生相应的控制力，如电磁力、气动力或液压力，来直接抑制叶片的有害振动。
主动控制技术能够针对特定频率的振动进行精准控制，尤其适用于高转速下难以通过结构改进解决的复杂振动问题。
例如，压电陶瓷执行器被广泛研究用于叶片振动的主动控制，通过精确的时域或频域控制算法，有效降低了叶片的振动幅值。
二、被动阻尼技术被动阻尼技术通过在叶片系统中引入额外的损耗机制来消耗振动能量，以达到减振目的。
这包括使用粘弹性阻尼器、摩擦阻尼器或结构阻尼层等。
这些阻尼元件能够在不消耗外部能量的情况下，将叶片振动的能量转化为热能或其他形式的能量散失掉。
例如，采用高损耗系数的阻尼涂层覆盖叶片表面，能在振动过程中吸收振动能量，显著降低共振峰值，提高叶片的使用寿命。
三、结构优化设计结构优化设计旨在通过改变叶片的几何形状、材料分布或连接方式，从根本上改善其动态特性，降低振动敏感度。
利用有限元分析（FEA）和计算流体动力学（CFD）等仿真技术，可以精确预测不同设计方案下的振动响应，从而指导设计优化。
例如，采用拓扑优化技术可以找到最优的材料布局，去除不必要的材料同时保证结构强度，减轻重量并提升抗振能力。
四、智能材料的应用智能材料，如形状记忆合金（SMA）、磁流变液（MR）和压电材料等，因其特殊的物理性能，在航空发动机叶片振动控制中展现出巨大潜力。
航空发动机振动与噪声控制技术
航空发动机振动与噪声控制技术航空发动机是飞机的核心动力装置，在飞行中发挥着至关重要的作用。
然而，航空发动机振动与噪声问题一直以来都是航空工程师们面临的重要挑战。
因此，航空发动机振动与噪声控制技术的研究与应用显得尤为重要。
本文将介绍航空发动机振动与噪声控制技术的现状，并探讨未来的发展方向。
一、航空发动机振动控制技术1.主动振动控制技术主动振动控制技术是一种通过主动干预系统来减小振动的技术手段。
通过感知发动机的振动信号，系统可以产生相反的力或振动信号以抵消本身的振动，从而使发动机运行更加平稳。
主动振动控制技术采用了传感器、执行器和控制器等组成的系统，可以实现振动的实时监测和控制，大大降低了发动机振动对飞机的影响。
2.被动振动控制技术被动振动控制技术是一种利用增加质量或刚度的方法来降低发动机振动的技术手段。
通过在发动机结构上增加质量或刚度，可以改变发动机的固有频率，从而减小振动响应。
被动振动控制技术通常采用质量块、弹簧和减振器等装置来实现。
二、航空发动机噪声控制技术1.消声技术消声技术是一种通过改变声波传播的路径和方式来降低噪声的技术手段。
航空发动机噪声主要来自于排气流和机械振动，通过在发动机周围安装消声壁、消声管等装置，可以有效地吸收和分散噪声能量，从而降低噪声的传播。
2.隔声技术隔声技术是一种通过增加隔离层来阻挡噪声传播的技术手段。
航空发动机噪声不仅会传播到飞机内部，还会对周围环境造成干扰。
通过在飞机内部和外部增加隔音材料，可以有效地隔离噪声的传播，提高飞机的噪声防护性能。
三、航空发动机振动与噪声控制技术的发展趋势随着航空工业的高速发展，航空发动机振动与噪声控制技术也在不断进步与创新。
未来，航空发动机振动与噪声控制技术的发展主要集中在以下几个方向：1.智能化控制技术随着人工智能技术的迅猛发展，航空发动机振动与噪声控制技术也将朝着智能化方向发展。
智能化控制技术可以实现对振动和噪声的智能化感知和控制，提高控制系统的精确度和稳定性。
航空发动机涡流流动噪声解耦降噪研究
航空发动机涡流流动噪声解耦降噪研究随着航空业的飞速发展，航空发动机的性能和安全要求也越来越高。
然而，航空发动机在运行过程中产生的噪声问题一直是制约其发展的重要因素。
其中，涡流流动噪声是造成航空发动机噪声的主要来源之一。
因此，研究航空发动机涡流流动噪声的解耦降噪问题，对于提高航空发动机的性能和降低噪声具有重要意义。
航空发动机涡流流动噪声产生的原理是涡流变化导致的压力波动，这种压力波动会引起空气分子的振动，进而产生噪声。
解决涡流流动噪声问题的关键是找到噪声产生的机理，并采取合适的措施降低噪声的传播和辐射。
一种常见的解耦降噪方法是通过改进发动机的设计和结构，减少涡流流动噪声的产生。
例如，改进发动机的进气和排气系统，优化叶轮的形状和材料，减小涡流的强度和频率等。
这些措施可以减少涡流流动的幅度和波动，降低噪声的产生。
另一种解耦降噪方法是通过改变发动机的振动特性来降低噪声的传播。
由于涡流流动噪声是由发动机结构的振动引起的，因此通过改变发动机的振动特性可以降低噪声的传播和辐射。
例如，采用减振器和隔振材料可以有效减少发动机振动，从而降低噪声的产生和传播。
此外，利用先进的流体力学模拟技术和声学分析方法也是解决航空发动机涡流流动噪声问题的重要途径。
通过建立适当的数值模型，可以模拟和分析涡流流动的产生和传播过程。
同时，利用声学分析方法可以定量评估噪声的强度和分布，为降低噪声提供科学依据。
航空发动机涡流流动噪声解耦降噪研究领域还存在一些挑战和问题。
首先，涡流流动噪声的产生机理非常复杂，需要结合实验和数值模拟方法进行研究。
其次，涡流流动噪声的传播和辐射过程受到多种因素的影响，如温度、压力、流速等，需要考虑多种因素的综合影响。
此外，涡流流动噪声的解耦降噪方法还需要进一步完善和优化，以提高降噪效果和降低成本。
综上所述，航空发动机涡流流动噪声的解耦降噪研究是一个具有重要意义的领域。
通过改进发动机的设计和结构、改变发动机的振动特性以及利用先进的流体力学模拟技术和声学分析方法，可以有效降低航空发动机涡流流动噪声的产生和传播。
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滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用刘旭辉1 岳太文2 王 英3(1.2.成都航空职业技术学院,四川成都610021;3.沈阳华晨金杯汽车有限公司,辽宁沈阳110034) 收稿日期:2009-10-10作者简介:刘旭辉(1979——— ),女,辽宁省大石桥市人,硕士,从事航空发动机教学与研究。
摘 要:在航空发动机故障诊断研究中,如何从被干扰的信号中有效去除噪声并提取更为准确的故障信息是十分重要的。
本文结合实际问题,在小波分析和中值滤波两种方法的基础上提出了Db 小波与自适应中值滤波耦合法,并用该方法分析了某型航空发动机振动信号,其有效地去除了一系列噪声。
关键词:航空发动机 小波降噪 自适应中值滤波 振动信号 中图分类号:V23 文献标识码:B 文章编号:1671-4024(2009)04-0062-03Application of Filter Coupling Method in Denoising Procession of Vibration Signal of AeroengineLI U Xuhui ,Y UE T aiwen ,W ANG Y ingAbstract It is very im portant to denoise effectively from the disturbed signal and extract m ore accurately fault infor 2mation in the field of aeroengine fault diagnosis.C ombing with practical problems ,this paper proposed the method of Db wavelet trans formation and adaptive median coupling filter based on the wavelet analysis and median filter ,and used this method to analyze the vibration signal of a certain type of aeroengine and filter the noise effectively.K ey Words aeroengine ,wavelet denoising ,adaptive median filter ,vibration signal 一、引言目前针对航空发动机振动信号的去噪方法很多,如滑动平均法,傅立叶变换法、奇异值分解法以及神经网络法等等。
但是在众多去噪方法中小波变换法以及中值滤波法凭借它们的一系列优点被广泛应用于信号以及图象处理领域当中。
小波分析对于非稳态信号的处理已经成功的应用于各个领域当中。
它的灵活性、快速性、双域性以及深刻性使人们对这一方法有越来越多的信赖。
中值滤波是一种基于顺序统计量的非线性滤波方法。
这种方法不仅可以有效地去除脉冲噪声,同时,还可以很好地保留信号的细节(如边缘信息等)。
此外,由于中值滤波器的任何输出总是取自对应的滑动窗口中输入数据中的一个,这就意味着量化信号经中值滤波后,信号幅度有较高的保真度,不会增加新的量化级,从而避免引入量化噪声的干扰,影响信号分析的精确性。
二.基本原理(一)小波降噪的主要原理1.小波分析的理论基础定义1设ΨL 2(IR )∩L 1(IRP 且^Ψ,则按如下方式平移和伸缩而生成函数族{Ψa ,b }:Ψa ,b =|a |-12Ψ(t -b a) a.b :R 但a ≠0(1)叫分析小波或连续小波,Ψ叫基本小波或母小波。
定义2设Ψ是基本小波,Ψa ,b 是按(1)式给出・26・成都航空职业技术学院学报Journal of Chengdu Aeronautic V ocational and T echnical C ollege 2009年12月第4期(总第81期)V ol.25N o.4(Serial N o.81)2009的连续小波,对f:L2(IR),信号f的连续小波变换WΨf(a,b)定义为:WΨf(a,b)=<f,Ψa,b>=|a|-12 ∞-∞f(t)Ψ(t-b)a)dt(2)任何存在反变换的变换都有实际意义,对连续小波变换而言,可以证明,如果小波满足容许条件,则由WΨf(a,b)可以重构原信号f(t):f(t)=1CΨ∞-∞ ∞-∞[WΨf(a,b)]・Ψa,b(t)daa2ab(3)2.小波降噪的基本步骤[1][2]小波的多分辨率时频局部化分析特性可以在多个尺度下把信号中不同频率的成分分解到不同的子空间中去,如果对分解得到的小波系数作用阀值,将低于阀值的噪声成分所在频道的小波变换系数置零,保留相关频带的小波变换系数,然后重新合成信号,就可以得到消除噪声的信号。
小波降噪步骤(1)小波基选取:选取不同的小波基对于不同信号的去噪效果是不同的,通常可以针对所关心的信号选取合适的小波基。
本文经过尝试各种小波基综合考虑选用Db16小波。
(2)小波分解:对信号做N层分解。
本文N取4。
(3)作用阈值:对小波分解的各层系数作用阈值。
本文选用软阈值函数处理方式。
(4)重构信号:将处理过的信号进行小波反变换恢复原始信号。
(二)自适应中值滤波主要原理[3]1.中值滤波的基本性质[4][5]中值滤波是由Tukey在1970年提出的,它主要用于对实值离散信号的滤波。
由于它具有良好的边缘保持特性和清除脉冲噪声的能力,故一经提出,便受到人们的重视。
对于一长度为L=2N+1(N 为正整数)的滤波窗口,设在第n时刻输入信号序列在窗口内的样点为x(n-N),…,x(n),…,x(n+N)。
那么此时中值滤波的输出被定义为:y(n)=med[x(n-N),…,x(n),…,x(n+N)]这里表示窗口内所有的数按从小到大的秩序排列后,取其中值的运算。
它有如下性质:中值滤波可以保护信号的边缘,使其不被模糊;当窗口的宽度为2N+1时,信号序列中宽度不大于的脉冲便会被中值滤波清除。
2.自适应中值滤波的基本原理根据中值滤波器的基本性质,滑动窗口长度的大小对信号滤波性能起到至关重要的作用。
长度较小的窗口能够较好地保护信号的细节信息,但却不能有效地滤除高斯白噪声和脉冲噪声;长度较大的滑动窗口能更好地抑制噪声,同时却使信号的边缘模糊,甚至丢失重要的有用信息。
针对这一缺陷本文应用了自适应中值滤波。
通常情况下,脉冲噪声点的幅度模值要大于其局部中值。
利用这一特点可以将明显的脉冲噪声点使用较大的滑动窗口,而对于其它噪声干扰较小的点用较小的滑动窗口,这样一来就可以更好地保护信号的细节信息,同时也可有效去除那些脉冲噪声点。
三.去噪效果讨论针对以上两种方法,可以考虑取其各自的优点来弥补对方的不足。
本文选择了一种更有效的去噪方法———Db小波与自适应中值滤波耦合法。
下面对一简单含噪信号进行降噪处理来对比该方法的实用性。
图1是利用Matlab随机产生一个含噪信号。
图1 随机产生的含噪信号一般情况下信号降噪的准则有两条:1)光滑性在大部分情况下,降噪后的信号应该至少和原信号具有同等的光滑性;2)相似性降噪后的信号和原信号的方差,估计应该是最坏情况下的方差的最小。
根据以上两条准则可以看出Db小波与中值滤波耦合法具有良好的降噪效果(图3)。
单纯Db的小波降噪虽然能很好地去除噪声,但一些细节信息也随着去噪过程被滤掉了(图2)。
中值滤波的降噪效果・36・则相对较弱一些。
图2 单纯Db 小波降噪后信号图3 Db 小波与自适应中值滤波耦合法滤波后信号四、应用与结论通过上述验证结果表明Db 小波与自适应中值滤波耦合法是一种更为有效的去噪方法,将该方法运用到航空发动机领域中,对某型涡扇发动机慢车状态下前支点处某一测点的垂直方向振动信号作滤波处理,结果如图4显示。
图4 Db 小波与自适应中值滤波耦合滤波后的信号图5 局部放大的降噪前信号包络谱由于测量所使用的传感器频率大概为20-700H z ,因此低于20H z 和高于700H z 的频率成分可以视其为无可用价值的信号,必须将其有效滤除。
该方法滤波不但可以有效地将无可用价值信号成功滤除,而且还凭借小波变换的优势将中低频信号分辨率提高,从而将弱的中低频成分信息有效地提取出来。
这对于航空发动机转子早期的不平衡、不对中等故障有很好的识别作用。
为找出航空发动机的具体故障,将降噪前信号包络谱进行局部放大得到图5,可以看到第一个峰值所对应的频率为49.9H z ,经分析可知f =49.9H z 为发动机慢车状态低压转子转频。
经分析该发动机的低压转子处可能出现不平衡故障。
因此,本文采用的Db 小波与自适应中值滤波耦合法不仅有较好的去噪能力,而且还可以有效保护信号的细节。
如将其运用到航空发动机振动信号分析中,能够有效去除一系列噪声,可为今后航空发动机振动故障诊断做一定的理论支持。
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