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      基于小波分析的航空發(fā)動機(jī)氣動失穩(wěn)信號分析方法

      2017-02-18 15:42:12劉卓
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年3期
      關(guān)鍵詞:小波變換航空發(fā)動機(jī)

      劉卓

      摘 要:文章旨在做好航空發(fā)動機(jī)氣動失穩(wěn)信號的有效分析,通過應(yīng)用小波變換的方式分析了小波變換的原理,以航空發(fā)動機(jī)氣動失穩(wěn)信號檢測為例分析了小波變換過程的信號失穩(wěn)檢測,信號分析結(jié)果表明借助于小波變換的時(shí)頻分析能力逐漸增強(qiáng),故障診斷率高,應(yīng)用價(jià)值較好。

      關(guān)鍵詞:小波變換;航空發(fā)動機(jī);氣動失穩(wěn);信號分析

      航空發(fā)動機(jī)在其工作范圍內(nèi)存在危害性極大的“旋轉(zhuǎn)失速”和“喘振”兩類氣動失穩(wěn)現(xiàn)象。目前各國航空科研人員已將這些失穩(wěn)現(xiàn)象作為重要研究課題。小波變換在航空發(fā)動機(jī)故障的診斷過程中,可以克服傳統(tǒng)傅立葉變換的不足,實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動機(jī)故障診斷信號處理,分析同一時(shí)間域上不同頻率的分布情況,做好故障的分析結(jié)果[1]。本文從小波變換的角度分析了航空發(fā)動機(jī)氣動失穩(wěn)信號的分析方法。

      1 傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法

      傳統(tǒng)的信號分析方法通常是建立在傅立葉變換的基礎(chǔ)之上的,由于傅立葉分析無法完全表達(dá)信號的時(shí)頻局域性質(zhì),發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換、小波變換、線調(diào)頻小波變換等信號分析方法。短時(shí)傅立葉變換把信號劃分成許多小的時(shí)間間隔,在每一個(gè)時(shí)間間隔里,用傅立葉變換對其進(jìn)行分析,確定該時(shí)間間隔內(nèi)的信號頻率成分。短時(shí)傅立葉變換雖然克服了傳統(tǒng)傅立葉變換不能滿足信號處理需求的缺點(diǎn),但對于信號波形變化比較劇烈的非平穩(wěn)信號,短時(shí)傅立葉變換不具備較高的時(shí)間分辨率。小波分析兼顧了低頻信號和高頻信號的特性,在高頻信號部分具有較高的時(shí)間分辨率,在低頻信號部分具有較高的頻率分辨率,對分析正常信號中夾帶的瞬態(tài)反常信號具有良好的效果。

      2 小波變換故障檢測原理

      小波變換有著準(zhǔn)確的定位信息,同時(shí)也有著更加全面的頻率分析范圍。小波變換的過程,時(shí)間頻率分辨率矛盾逐漸化解,借助于非均勻分布的特征,更好的應(yīng)用帶寬頻率的分析和應(yīng)用?;谛盘柕姆治鲞^程,實(shí)現(xiàn)信號的有效分解和應(yīng)用,同時(shí)確定線性方式頻率的處理,體現(xiàn)出時(shí)變信號較為明顯的優(yōu)越性。在小波多分辨分析過程,確定函數(shù)構(gòu)造函數(shù),在空間函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造過程,確定標(biāo)準(zhǔn)化正交基,實(shí)現(xiàn)空間函數(shù)的相互嵌套[2]。航空發(fā)動機(jī)的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,小波變換已經(jīng)逐步應(yīng)用于航空發(fā)動機(jī)氣動不穩(wěn)定性研究領(lǐng)域。

      3 基于MATLAB的Gabor實(shí)現(xiàn)

      用于分析的計(jì)算機(jī)軟件平臺是MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件-MATLAB,MATLAB是可用于數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級計(jì)算語言。它將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中,為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)等提供了一種全面的解決方案。

      信號頻率成分如圖2所示。

      由上圖可以看出此失穩(wěn)信號包含5個(gè)主要頻率成分,在時(shí)間段1.4s~3s中,含有頻率分別為15.76Hz、33.06Hz、67.65Hz、75.33Hz、115.69Hz,其中33.06Hz成分能量最高,在2s~2.3s左右出現(xiàn),最大峰值為0.14327。由此可見,小波分析優(yōu)于傅立葉變換的地方是在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)。

      4 結(jié)束語

      小波變換主要是分析測量信號的特征模式,在非平穩(wěn)信號故障的分析過程中,結(jié)合波形變化的多種模式分析。小波變換過程可以實(shí)現(xiàn)特征信號的定位準(zhǔn)確判斷,有著全面的分析頻率范圍,在小波變換精確對特征信號提取的過程中,可以實(shí)現(xiàn)對航空發(fā)動機(jī)氣動失穩(wěn)信號準(zhǔn)確的分析和判斷。

      參考文獻(xiàn)

      [1]利用小波分析檢測航空發(fā)動機(jī)傳感器故障[J].計(jì)算機(jī)仿真,

      2005,22(9):37-39.

      [2]瞿紅春,王珍發(fā).小波變換在航空發(fā)動機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J].中國民航學(xué)院學(xué)報(bào),2001,19(4):20-23.

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