劉曉東， 景 博， 石 慧， 羌曉清， 盛增津

(1.航空工業(yè)金城南京機(jī)電液壓工程研究中心 南京，211106) (2.航空機(jī)電系統(tǒng)綜合航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南京，211106) (3.空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院 西安，710038) (4.北京復(fù)興路14號74分隊 北京，100843) (5.95966部隊 哈爾濱，150060)

燃油泵故障診斷試驗(yàn)裝置及試驗(yàn)方案優(yōu)化設(shè)計

劉曉東1,2， 景 博3， 石 慧4， 羌曉清5， 盛增津3

(1.航空工業(yè)金城南京機(jī)電液壓工程研究中心 南京，211106) (2.航空機(jī)電系統(tǒng)綜合航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南京，211106) (3.空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院 西安，710038) (4.北京復(fù)興路14號74分隊 北京，100843) (5.95966部隊 哈爾濱，150060)

針對現(xiàn)有燃油泵測試平臺只能夠完成簡單的功能測試，在多故障模式條件下故障檢測率低的問題，設(shè)計了一套燃油泵故障診斷試驗(yàn)裝置及試驗(yàn)方案，并依據(jù)試驗(yàn)結(jié)果對方案進(jìn)行了優(yōu)化。該裝置可針對燃油泵7種典型故障進(jìn)行故障試驗(yàn)，并實(shí)時準(zhǔn)確地采集其振動及出口壓力信號。對采集到的信號進(jìn)行故障特征提取，構(gòu)造不同故障特征向量，比較不同傳感器信號組合時的診斷效果，優(yōu)化了傳感器的布局。試驗(yàn)驗(yàn)證表明，該裝置能夠?yàn)槿加捅霉收显\斷提供可靠的故障數(shù)據(jù)，并且只需一個振動傳感器和一個壓力傳感器就可以實(shí)現(xiàn)對泵的故障診斷，減小了工程應(yīng)用中機(jī)載燃油泵狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的體積及復(fù)雜性。

燃油泵； 故障診斷； 試驗(yàn)裝置； 試驗(yàn)方案; 優(yōu)化設(shè)計

引 言

為發(fā)動機(jī)提供規(guī)定流量和壓力燃油的燃油泵，是飛機(jī)燃油系統(tǒng)的核心部件之一，對其進(jìn)行故障診斷是提高飛機(jī)燃油系統(tǒng)安全性與可靠性的關(guān)鍵。故障診斷依據(jù)的是燃油泵所表征的一切有用的信息，如振動、轉(zhuǎn)速、壓力及流量等，因此，實(shí)時準(zhǔn)確地采集燃油泵故障信息是故障診斷研究的基礎(chǔ)。

目前，國內(nèi)某些航空院校[1-2]及相關(guān)研究所采用的燃油泵性能測試設(shè)備主要檢測泵的進(jìn)出口壓力、流量等基本性能參數(shù)，且對采樣頻率及精度的要求較低，主要用于修理后或裝機(jī)前對泵進(jìn)行性能檢測，判斷其性能是否達(dá)標(biāo)，很難滿足故障診斷及故障定位的要求。

根據(jù)故障診斷的需求，國內(nèi)外學(xué)者基于泵的故障機(jī)理對傳統(tǒng)測試設(shè)備進(jìn)行了改進(jìn)。文獻(xiàn)[3-5]均采用先進(jìn)的振動傳感器采集離心泵不同工作狀態(tài)下徑向和軸向的振動信號，并對采集到的信號進(jìn)行了時頻特性分析及故障特征提取。田海雷等[6]在離心泵故障診斷研究中發(fā)現(xiàn)即使非常輕微的一些機(jī)械缺陷或損傷都會引起整個系統(tǒng)的振動。文獻(xiàn)[7-8]研究發(fā)現(xiàn)故障狀態(tài)下泵出口壓力信號頻率特征與故障類型相關(guān)，離心泵的機(jī)械故障必然導(dǎo)致壓力產(chǎn)生脈動。文獻(xiàn)[9-10]用高頻壓力傳感器采集泵的出口壓力，并采用小波分析對壓力信號進(jìn)行特征提取，最終實(shí)現(xiàn)燃油泵故障診斷。因此，在離心泵狀態(tài)監(jiān)測中，壓力信號和振動信號一樣，蘊(yùn)含了豐富的故障信息。研究人員往往只采用振動信號或者壓力信號中的一種作為離心泵的故障信號[9-12]，然而，燃油泵工作環(huán)境復(fù)雜，故障模式眾多，僅僅考慮單一信號的診斷方法在多故障模式條件下診斷精度并不理想。

針對上述問題，筆者研制了一套燃油泵故障診斷試驗(yàn)裝置，該裝置可同時采集燃油泵徑向和軸向的振動加速度信號及出口壓力信號。在分析某型離心式機(jī)載燃油泵故障機(jī)理的基礎(chǔ)上，從試驗(yàn)件選型、傳感器選型及布局、數(shù)據(jù)采集設(shè)備選型等方面對試驗(yàn)裝置進(jìn)行了分析。針對7種典型故障模式，設(shè)計試驗(yàn)方案，采集故障信號。對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行時頻特性分析及特征提取，并用支持向量機(jī)(support vector machine，簡稱SVM)[13]進(jìn)行故障分類，依據(jù)診斷結(jié)果，對傳感器的布局進(jìn)一步優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了用最少的傳感器，達(dá)到最大故障檢測率的目標(biāo)。

1 燃油泵故障機(jī)理分析

筆者以某型離心式交流電動泵作為研究對象，該型號燃油泵是機(jī)載燃油系統(tǒng)中的核心部件之一，用于散熱分系統(tǒng)輸油和供油箱輸油，其工作介質(zhì)是航空噴氣燃料RP-3，工作參數(shù)見表1。

表1 燃油泵主要工作參數(shù)

表中泵增壓為溫度-60℃～+85℃時的最低要求燃油泵結(jié)構(gòu)見圖1。

1-電動機(jī)；2-墊圈；3-盤形彈簧；4-調(diào)整墊片；5-葉輪；6-擴(kuò)散管；7-墊圈；8-圓柱頭螺釘；9-油泵口；10-軸流葉輪；11-調(diào)整墊片；12-墊片；13-螺釘；14-濾網(wǎng)；15-鍵；16-密封圈；17-沉頭螺釘；18-密封圈；19-密封圈；A-可調(diào)整間隙圖1 燃油泵結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of the fuel pump

該型燃油泵工作主要分3個流程，即“電機(jī)流程-傳動-泵流程”。當(dāng)電機(jī)1通電時，電機(jī)軸的旋轉(zhuǎn)力矩通過平鍵(15)傳遞給葉輪(5)及軸流葉輪(10)。來自儲油箱的工作燃油經(jīng)過濾網(wǎng)(14)進(jìn)入軸流葉輪(19)和葉輪(5)。在離心力的作用下，燃油從葉輪葉間甩向葉輪外徑，同時獲得附加動能。燃油從葉輪出口流出之后，燃油經(jīng)擴(kuò)散管(6)進(jìn)入燃油系統(tǒng)的集油管，此后燃油被壓入飛機(jī)燃油總管，輸送到供油箱內(nèi)。

對該型離心式燃油泵典型故障模式及其原因分析如下。

1) 異物損傷，主要分3種：a.葉輪損傷；b.擴(kuò)散管損傷；c.葉輪、擴(kuò)散管同時損傷。由圖1可見，任何細(xì)小的零件(例如螺釘)掉入油液進(jìn)入燃油泵內(nèi)都將導(dǎo)致葉輪葉片損傷和擴(kuò)散管損傷，這些屬于突發(fā)性故障，將直接導(dǎo)致燃油泵不能正常工作。

2) 刮蹭，主要分2種：a.葉輪與擴(kuò)散管刮蹭；b.葉輪與泵口刮蹭。由圖1可見，葉輪在擴(kuò)散管工作腔中的位置由擴(kuò)散管與葉輪之間的間隙A確定，間隙A的調(diào)整范圍為0.3～0.5 mm。通過選取調(diào)整墊片(4)來保證間隙A，如果墊片厚度不合適，將會導(dǎo)致葉輪與擴(kuò)散管或者泵口之間的刮蹭。

3) 滲漏。密封圈使用中容易損壞及老化，是導(dǎo)致燃油滲漏、泵增壓值下降的主要原因。

4) 軸承磨損。軸承受到的溫度及振動載荷較大，易出現(xiàn)磨損，是燃油泵的重要故障模式之一。

綜上所述，筆者主要針對該燃油泵7種典型故障模式進(jìn)行試驗(yàn)并采集其故障信號。

2 試驗(yàn)裝置及試驗(yàn)方案設(shè)計

所設(shè)計的燃油泵故障信號采集裝置結(jié)構(gòu)如圖2所示，主要包括3個振動加速度傳感器、1個壓力傳感器、數(shù)據(jù)采集設(shè)備、計算機(jī)和顯示器。下面從試驗(yàn)件選型、傳感器選型與布局、數(shù)據(jù)采集設(shè)備選型等方面對上述試驗(yàn)裝置進(jìn)行分析。

圖2 燃油泵故障診斷實(shí)驗(yàn)裝置結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of the fault diagnosis experimental device for fuel pump

2.1 試驗(yàn)件選型

根據(jù)上述7種典型故障模式，對其故障件選型。如圖3所示，均是機(jī)上使用后拆卸下來的故障件，其中：(a)和(b)分別為異物打傷后的離心葉輪與擴(kuò)散管；(c)為上沿與泵口刮蹭而被磨尖發(fā)亮的葉輪；(d)為與葉輪發(fā)生刮蹭的擴(kuò)散管；此外還有老化的密封圈和磨損失效的軸承。

圖3 故障件實(shí)物圖Fig.3 Pictures of the failed components

2.2 傳感器選型及布局

2.2.1 振動傳感器的選型及布局

振動傳感器主要分位移、速度和加速度3種。位移傳感器一般都是非接觸式的，由于燃油泵安裝在油箱內(nèi)，因此必須將位移傳感器安裝在油箱內(nèi)壁，這樣工作過程中油箱自身的振動會對測試結(jié)果造成較大誤差。速度傳感器與加速度傳感器同屬于接觸式測量傳感器，這兩種傳感器安裝簡單，但是速度傳感器的頻率響應(yīng)范圍比加速度傳感器小，而且加速度傳感器更能反映故障信號中高頻分量或者脈沖量的變化。因此，筆者選擇聯(lián)能科技有限公司生產(chǎn)的型號為CA-YD-182-10的振動加速度傳感器，其頻率響應(yīng)范圍廣，量程大，質(zhì)量輕，能夠滿足測試需求。傳感器外形如圖4所示。

圖4 振動傳感器Fig.4 Vibration sensors

為獲得加速度傳感器的最佳使用性能，應(yīng)盡可能靠近其要求的試驗(yàn)部位，使其具有同樣的運(yùn)動。

由泵的結(jié)構(gòu)可知，泵的機(jī)械故障會直接導(dǎo)致軸承振動加劇，偏離常態(tài)，因此加速度傳感器必須安裝在靠近軸承的位置。

參照圖5，x軸、y軸和z軸是笛卡爾坐標(biāo)系中互相垂直的3個方向。其中，x軸方向、y軸方向?yàn)殡姍C(jī)徑向方向，且x-y平面與前軸承在同一水平面上；z軸方向?yàn)檠仉姍C(jī)軸過電機(jī)殼頂蓋中心的方向。正式測試前進(jìn)行預(yù)測試，測試結(jié)果表明，故障狀態(tài)下，該型燃油泵沿著燃油入口方向上的B點(diǎn)及其垂直方向上的A點(diǎn)振動幅值較大，綜合這兩個測點(diǎn)位置的特殊性及其信號優(yōu)越性，筆者選擇該點(diǎn)作為徑向測點(diǎn)，分別測取燃油泵徑向y軸、徑向x軸的振動加速度信號。軸向振動傳感器安裝在電機(jī)殼頂蓋中心測點(diǎn)C處，測取泵的軸向振動加速度信號。

圖5 振動信號測點(diǎn)位置Fig.5 Test point of vibration signals

加速度傳感器安裝方法主要有螺釘安裝、膠粘安裝和磁吸座安裝3種。

螺釘安裝方式對于螺孔加工的精度要求比較高，螺釘在螺孔中碰到底部，這可能導(dǎo)致兩安裝面中有小間隙，從而使剛度降低，帶來運(yùn)動失真。

膠粘安裝方式需要一個相對干燥的環(huán)境，在燃油環(huán)境中，膠水不易固化，或者出現(xiàn)粘不牢的現(xiàn)象。

磁吸座安裝方式如圖6所示，磁吸座安裝拆卸方便，適合快速測量，可在測試過程中根據(jù)實(shí)時分析結(jié)果調(diào)整傳感器布局。

圖6 磁吸座安裝示意圖Fig.6 Magnetic bock installation diagram

根據(jù)已確定的測點(diǎn)A，B和C，將振動傳感器以磁吸座安裝方式安裝在電機(jī)殼上。圖7為振動傳感器安裝實(shí)物圖。

2.2.2 壓力傳感器的選型及布局

壓力傳感器主要有壓電式和壓阻式兩種，壓電式壓力傳感器是利用壓電材料的壓電效應(yīng)將被測壓力轉(zhuǎn)換為電信號的傳感器，其優(yōu)點(diǎn)是頻率范圍寬、動態(tài)響應(yīng)快，缺點(diǎn)是靈敏度較低，一般都用于兆帕(MPa)級的壓力測量。實(shí)際上該燃油泵的正常輸出壓力在70 kPa～80 kPa之間，因此壓電式壓力傳感器不適合該測試。壓阻式壓力傳感器直接將壓力信號轉(zhuǎn)換為電壓信號，無需外加信號調(diào)理器，安裝方便，靈敏度高，適合小量程的測量。因此該測試選用聯(lián)能科技有限公司生產(chǎn)的型號為CY-YZ-001的壓力傳感器，其測量范圍為0～100 kPa，外形如圖8所示。

壓力傳感器一般選擇易于操作、維護(hù)的地方進(jìn)行安裝，并且應(yīng)盡量遠(yuǎn)離振動源和熱源。

參照圖9，壓力傳感器安裝在泵出口的輸油管上，在距離儲油箱出口50～100 cm處安裝轉(zhuǎn)接管，將壓力傳感器與轉(zhuǎn)接管進(jìn)行連接。圖10為該試驗(yàn)壓力傳感器的安裝實(shí)物圖。

1-轉(zhuǎn)接管； 2-壓力傳感器圖10 壓力傳感器的安裝實(shí)物圖Fig.10 Distributions of pressure sensor

2.3 數(shù)據(jù)采集設(shè)備選型

數(shù)據(jù)采集設(shè)備的主要性能指標(biāo)有通道數(shù)、精度及采樣頻率。因?yàn)樵摐y試測取3路振動信號及1路壓力信號，因此數(shù)據(jù)采集設(shè)備必須是4通道以上，并且必須能夠同步采樣。

對于精度需求，國內(nèi)數(shù)據(jù)采集設(shè)備一般都采用24位分辨率的ADC。

該測試對采樣頻率要求最高，根據(jù)采樣定理，采樣頻率fs與信號最高頻率fmax之間必須滿足fs≥2fmax，才可避免頻譜混疊。該型燃油泵的轉(zhuǎn)速是恒定的，為5 600 r/min，因此泵的基頻在93 Hz左右，如果離心葉輪10個葉片全部損傷，則故障信號的頻率將高達(dá)930 Hz。根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣頻率必須高于最高有用頻率的2.56倍，因此當(dāng)葉片全部損傷時，采樣頻率必須達(dá)到2 380 Hz以上才能獲取信號的完整信息。

該測試選擇杭州憶恒公司型號為MI-7008的數(shù)據(jù)采集與分析儀，采樣頻率最高可達(dá)192 kHz，并且支持同步采樣，采用高速USB2.0接口保證了連接PC的方便性及數(shù)據(jù)的高速傳輸，能夠高效快捷地獲得測試結(jié)果，適合現(xiàn)場測試。設(shè)備外形如圖11所示。

圖11 數(shù)據(jù)采集分析儀Fig.11 Data collector and signal analyzer

2.4 試驗(yàn)方案設(shè)計

本設(shè)計試驗(yàn)步驟如圖12所示。

圖12 試驗(yàn)步驟流程圖Fig.12 Experimental procedure

試驗(yàn)前，對圖3中的故障部件做好備份，另外準(zhǔn)備一臺正常工作的燃油泵。試驗(yàn)時，針對每一種故障模式，選擇其對應(yīng)的故障部件替代燃油泵中的正常件，裝配后進(jìn)行傳感器安裝和試驗(yàn)接線。

試驗(yàn)時，控制泵輸出額定流量為12 000 L/h。根據(jù)2.3節(jié)分析，采樣頻率必須達(dá)到2 380 Hz，實(shí)際測試時，采樣頻率可設(shè)置比理論值高一些，設(shè)為6 kHz。采樣時間不宜太長，否則數(shù)據(jù)文件太大，不方便后期數(shù)據(jù)分析處理。筆者將采樣時間設(shè)置為5 s，每種故障狀態(tài)下測30組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包括3路振動信號和1路壓力信號。計算機(jī)將振動信號以時間(s)-振動幅值(m/s2)格式進(jìn)行保存，將壓力信號以時間(s)-壓力(kPa)格式進(jìn)行保存。

每種狀態(tài)試驗(yàn)結(jié)束之后，將試驗(yàn)接線和傳感器拆卸下來，更換故障件進(jìn)行下一組試驗(yàn)。重復(fù)上述步驟，直至完成燃油泵正常狀態(tài)及7種故障狀態(tài)下的測試，停止試驗(yàn)。

3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析及試驗(yàn)方案優(yōu)化

為了優(yōu)化傳感器布局及減小數(shù)據(jù)處理復(fù)雜程度，筆者對采集到的故障信號進(jìn)行時頻特性分析，根據(jù)信號時域和頻域特征，篩選故障特征明顯的信號進(jìn)行故障特征提取。最后將故障特征參數(shù)進(jìn)行不同組合，以求采用最少的傳感器，實(shí)現(xiàn)最大故障檢測率。

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)及其頻譜

圖13為正常狀態(tài)、葉片損傷狀態(tài)及擴(kuò)散管損傷狀態(tài)下的振動信號及其頻譜。由圖可見，燃油泵不同工作狀態(tài)下，振動信號的能量空間分布變化較大，所以對振動信號進(jìn)行分析處理，能夠提取出有效的故障信息。z方向的振動信號頻譜各分量幅值較小，故障特征并不明顯。相比之下，x方向和y方向振動信號的頻率成分變化明顯，說明徑向振動對故障較為敏感。因此對于故障識別而言，徑向的振動信號優(yōu)于軸向的振動信號，筆者選擇x軸和y軸振動信號作為故障分析信號。

圖14為正常狀態(tài)、葉片損傷狀態(tài)及擴(kuò)散管損傷狀態(tài)下的壓力信號及其頻譜，壓力信號在頻域的特征并不明顯，其基礎(chǔ)頻率99Hz及倍頻199，597Hz成分基本沒有大的變化，但是不同故障狀態(tài)下壓力信號幅值明顯改變。實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)泵發(fā)生故障時，將直接影響出口壓力，當(dāng)壓力達(dá)不到增壓要求時，泵就無法正常工作。因此，出口壓力信號也可作為該燃油泵的重要故障分析信號。

3.2 故障特征提取

本研究采用小波分析[14]對振動信號進(jìn)行故障特征提取。用db3小波對振動信號進(jìn)行3層小波包分解，分解為D0～D7這8個頻段的信號。ej為Dj頻段內(nèi)信號能量

(1)

其中：xj(k)為Dj頻段信號的離散點(diǎn)的幅值；n為信號長度。

由圖13可見，故障狀態(tài)下，x軸和y軸方向振動信號主要分布在0～1 500Hz的頻段，其對應(yīng)3層小波包分解的前4個頻段，因此，筆者提取x方向和y方向振動信號的前4個頻段的信號能量ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3作為故障特征參數(shù)。

由于壓力信號在頻域的特征并不明顯，因此小波包分解信號頻段并不能提取有用的故障信息。但是不同狀態(tài)下壓力信號振幅的平均水平變化較大，因此，筆者提取壓力均值作為故障特征參數(shù)。

圖13 振動信號及其頻譜Fig.13 Vibration signals and spectrum

圖14 壓力信號及其頻譜Fig.14 Pressure signals and spectrum

根據(jù)式(2)計算壓力均值

(2)

其中：n為信號長度；pk為第k個采樣點(diǎn)壓力值。

根據(jù)式(1)和式(2)在每組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取9維故障特征參數(shù)ep,ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3，每種狀態(tài)下分別提取60組特征參數(shù)，共構(gòu)成480個歷史樣本。

3.3 試驗(yàn)方案優(yōu)化

筆者采用支持向量機(jī)對故障特征參數(shù)進(jìn)行分類，將480個故障樣本隨機(jī)分配240個作為訓(xùn)練集，另外240個作為測試集。

為簡化傳感器布局，以實(shí)現(xiàn)用最少的傳感器，達(dá)到最大故障檢測率的目標(biāo)，筆者對提取的9維特征參數(shù)進(jìn)行重新組合，構(gòu)造不同特征向量T，比較不同傳感器信號組合時的診斷效果。表2為在不同故障特征向量下SVM的診斷結(jié)果。

表2 不同故障特征向量的診斷結(jié)果

根據(jù)診斷結(jié)果可得如下結(jié)論。

1) 由T=[ex0,ex1,ex2,ex3]/[ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]的診斷結(jié)果可知，文獻(xiàn)[11-13]提出的只采用振動信號或者壓力信號中的一種作為故障信號的方法，并不能滿足多故障模式下故障診斷精度要求，出口壓力作為燃油泵的重要性能參數(shù)，將其與振動信號一起作為故障分析信號，能大大提高燃油泵的故障檢測率。

2) 由T=[ep,ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]/[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]的診斷結(jié)果可知，故障特征向量維數(shù)過大或過小，都會影響SVM的分類準(zhǔn)確率。維數(shù)過大，存在信息冗余，干擾SVM的分類；維數(shù)過小，信息太少，無法區(qū)分眾多故障。該裝置的傳感器布局可以進(jìn)一步優(yōu)化，只需在泵的入口方向(即y方向)安裝一個振動傳感器，泵出口處安裝一個壓力傳感器就可以實(shí)現(xiàn)最大的故障檢測率。

4 結(jié) 論

1) 筆者設(shè)計的試驗(yàn)裝置可實(shí)時、準(zhǔn)確地采集燃油泵故障信息，為故障診斷提供可靠的故障數(shù)據(jù)。

2) 將振動信號和出口壓力信號結(jié)合起來，可以在多故障模式條件下，大大提高燃油泵的故障診斷準(zhǔn)確率。

3) 該裝置的傳感器布局可以進(jìn)一步優(yōu)化，只需在泵的入口方向(即y方向)安裝一個振動傳感器，泵出口處安裝一個壓力傳感器，就可以實(shí)現(xiàn)對泵典型故障的診斷。

4) 以上結(jié)論對于改進(jìn)現(xiàn)有的燃油泵測試方法，減小工程應(yīng)用中機(jī)載燃油泵監(jiān)測系統(tǒng)的體積、功耗及復(fù)雜性有一定的參考意義。

[1] 祝剛，謝平. 航空發(fā)動機(jī)燃油泵自動測試系統(tǒng)的設(shè)計[J].微計算機(jī)信息, 2007,23 (1):157-158.

Zhu Gang, Xie Ping. Automatic test system design of the aero engine fuel pump[J]. Microcomputer Information, 2007,23(1):157-158.(in Chinese)

[2] 王占勇，鄒剛，周凱. 飛機(jī)交流燃油泵測試臺控制系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 液壓與氣動, 2012,3:13-16.

Wang Zhanyong, Zou Gang, Zhou Kai. The design of control system for airplane alternating current fuel pump testing device[J]. Chinese Hydraulics and Pneumatics, 2012,3:13-16. (in Chinese)

[3] 劉普. 民航發(fā)動機(jī)燃油泵測試臺中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 天津:中國民航大學(xué), 2007.

[4] Wang Huaqing, Chen Peng. Intelligent method for condition diagnosis of pump system using discrete wavelet transform, rough sets and neural network[C]∥Bio-inspired Compuying: Theories and Applications, 2007. Washington DC,USA: IEEE,2007:24-28.

[5] Muralidharan V, Sugumaran V. Rough set based rule learning and fuzzy classification of wavelet features for fault diagnosis of monoblock centrifugal pump[J]. Measurement, 2013, 46(9):3057-3063.

[6] 田海雷，李洪儒，許葆華. 基于集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂椭С窒蛄繖C(jī)的液壓泵故障預(yù)測研究[J]. 中國機(jī)械工程,2013,24(7):926-931.

Tian Hailei, Li Hongru, Xu Baohua. Fault prediction for hydraulic pump based on EEMD and SVM[J].China Mechanical Engineering, 2013,24(7):926-931. (in Chinese)

[7] Hancock K M, Zhang Q. A hybrid approach to hydraulic vane pump condition monitoring and fault detection[J]. Transaction American Society of Agricuttural and Biological Engineers, 2006, 49(4):1203-1211.

[8] Ramadevi R. Cavitation signal analysis using discrete wavelet transform[C]∥2014 International Conference on Control, Instrumentation, Communiation and Ccomputation Technologies. Kanyakvmari District, India:IEEE, 2014:558-560.

[9] 田雷海，李洪儒，許葆華. 基于小波包一混沌支持向量機(jī)的液壓泵壓力信號預(yù)測[J]. 中國機(jī)械工程, 2013,24(8):1085-1089.

Tian Hailei, Li Hongru, Xu Baohua. Prediction for pressure signals of hydraulic pump based on wavelet packet-chaos theory and SVM[J]. China Mechanical Engineering, 2013, 24(8):1085-1089. (in Chinese)

[10] 明廷鋒，姚曉山，王凱，等. 基于小波-主成分分析的離心泵故障診斷方法[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報：交通科學(xué)與工程版, 2010,34(6):1190-1193.

Ming Tingfeng, Yao Xiaoshan, Wang Kai, et al. Fault diagnosis method of the centrifugal pump based on wavelet transform-P rincipal component analysis[J]. Journal of Wuhan University of Technology ：Transportation Science & Engineering,2010,34(6):1190-1193. (in Chinese)

[11] 段向陽，王永生，蘇永生. 振動分析在離心泵空化監(jiān)測中的應(yīng)用[J]. 振動與沖擊, 2011,30(4):16 1-165.

Duan Xiangyang, Wang Yongsheng, Su Yongsheng. Vibration analysis of cavitation monitoring in centrifugal pump[J]. Journal of Vibration and Shock, 2011,30(4): 161-165. (in Chinese)

[12] Muralidharan V, Sugumaran V, Indira V. Fault diagnosis of monoblock centrifugal pump using SVM[J]. Engineering Science and Technology An International Journal, 2014，17(3): 152-157.

[13] 崔建國，嚴(yán)雪，蒲雪萍，等.基于動態(tài)PCA與改進(jìn)SVM的航空發(fā)動機(jī)故障診斷[J]. 振動、測試與診斷, 2015, 35(1): 94-99.

Cui Jianguo, Yan Xue, Pu Xueping, et al. Aero-engine fault diagnosis based on dynamic PCA and improved SVM[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2015, 35(1): 94-99. (in Chinese)

[14] 李學(xué)軍，何能勝，何寬芳，等.基于小波包近似熵和SVM的圓柱滾子軸承診斷[J]. 振動、測試與診斷, 2015, 35(6): 1031-1036.

Li Xuejun, He Nengsheng, He Kuanfang, et al. Cylindrical roller bearing diagnosis based on wavelet packet approximate entropy and support vector machines[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2015, 35(6): 1031-1036. (in Chinese)

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.06.018

航空科學(xué)基金資助項目(20142896022)

2016-03-21；

2016-06-03

TP277; TH311

劉曉東,男，1984年4月生，高級工程師。主要研究方向?yàn)轱w機(jī)燃油泵及燃油系統(tǒng)設(shè)計。曾發(fā)表《Fuel system configuration and restructuring of MALE and HALE UAV》(《Applied Mechanics and Materials 》2015，Vol.779)等論文。

E-mail: bettercc@sohu.com