直升机旋转部件故障特征提取的高阶统计量方法研究

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1、国防科学技术大学研究生院学位论文摘要随着直升机在现代战争中作用和地位的日益提高，它的可靠性和安全性问题越来越引起军方的高度重视。旋转部件是直升机最容易发生故障且无冗余备份的部分，一旦发生故障常常会导致灾难性的后果，因此设法尽早地对这些可能引发灾难性事故的故障进行有效检测对提高直升机的可靠性和安全性具有重要意义，而这类故障早期检测的关键技术之一就是故障信号的特征提取。直升机旋转部件的结构复杂、工作环境恶劣，使得表征故障的特征信号较复杂，因冲击和调制所引发的动态信号往往具有非高斯和(或)非平稳性，突出的故障特征信号表现出相位耦合、冲击和循环平稳等特点。建立在高斯性和平稳

2、性假设基础上的传统的分析方法不太适合于有效提取这些故障的特征信息。为此，发展能有效处理非高斯、非平稳特征信号的高阶统计量分析方法，并将其用于直升机旋转部件故障特征提取具有重要的实际应用价值。本文正是在“十五”武器装备预先研究项目的资助下，以某型直升机中减速器为研究对象，利用高阶统计量理论中的高阶谱、高阶时频分布和循环统计量方法，对能突出表征直升机旋转部件故障的相位耦合、冲击和循环平稳信号的特征提取方法进行了深入的研究。主要内容包括：1。在分析直升机旋转部件故障特征提取面临的主要问题、总结常规特征提取方法存在的主要局限的基础上，深入探讨了高阶统计量方法在直升机旋转部件

3、故障信号特征提取中的优势及需要解决的问题。2．针对表征直升机旋转部件故障的相位耦合信号的特征提取，研究并改进了基于高阶谱的故障特征提取方法。首先构造了一种二维Harming．Poisson组合滞后窗，提高了双谱估计的方差性能，然后分析了基于三谱的故障相位耦合信号的特征提取方法，并利用2必维谱实现了三谱的在线应用。数值分析和实验表明，双谱和三谱用于提取背景噪声下故障相位耦合信号特征是行之有效的，且三谱能弥补双谱不能处理对称分布非高斯信号的不足。3．研究了基于离阶时频分布的故障特征提取方法，以有效提取表征直升机旋转部件故障的冲击信号的特征。首先构造了一种冲击信号增强的两

4、级滤波预处理结构，然后利用图像处理技术定义了冲击信号的两种图像特征，能够实现冲击信号特征的自动第1页提取和量化。研究表明，两级滤波预处理结构能抑制窄带干扰信号和宽带随机噪声，提高了冲击信号的信噪比，在此基础上利用Wigner切片三谱自动提取故障冲击信号的特征是行之有效的，其有效性在某型直升机中减速器齿轮点蚀故障特征提取中获得实验证实。4．为了有效提取表征直升机旋转部件故障的循环平稳信号的特征，深入研究了基于循环统计量的故障特征提取方法。fl、提出了基于谱线再生技术的故障一维循环特征提取方法。(2)探讨了基于谱相关函数的故障二维循环平稳特征提取方法。(3)提出了利用循

5、环双谱提取故障三维循环平稳特征的方法，并推导了基于二维Chirp．Z变换的循环双谱估计算法。数值分析和实验表明，循环统计量能在背景噪声下有效提取与故障特征频率密切相关的循环平稳特征。5．结合直升机旋转部件故障信号很多具有循环平稳性的特点，提出了基于循环平稳时间序列模型的故障特征提取方法。首先建立了线性几乎周期时变AR模型，然后定义了模型的定阶准则，并在时域和频域推导了模型参数的辨识算法。研究表明，该方法适合于对循环平稳信号建模，且对加性平稳噪声不敏感，为早期检测甚至预报直升机旋转部件“新”出现的异常状态提供了一种分析手段。关键词：直升机旋转部件故障特征提取低信噪比高

6、阶统计量双谱三谱Wigner切片三谱循环统计量谱相关函数循环双谱线性几乎周期时变AR模型第1I页国防科学技术大学研究生院学位论文ABSTRACTHelicoptersarebecomingmoreandmoreimportantinmodemwars，sotheirreliabilityandflyingsafetyhaveattractedmoreattentioninthemilitarydomain．Rotatingcomponentsareveryeasytogetabnormalandoftennotredundant，SOin—flightmalfunc

7、tionscanleadtocatastrophicresults．Thusitismuchsignificanttotrytodetectsuchfaultsearlytoimprovereliabilityandsafetyofhelicopters．Oneofitskeytechniquesisfeatureextractionoffaultsignals．Faultsignalsofrotatingcomponentsinhelicoptersareoftencomplexduetotheircomplexstructuresandscrionsoper