基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法

目的 解决航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出基于优化小波包分解的航空发动机主轴承故障特征增强方法。方法 首先通过计算阶次分析方法,将振动时域信号转化为振动角域信号;然后对振动角域信号进行小波包分解,并引入有效故障特征能量比和优化最大相关峭度解卷积方法对信号故障特征进行增强,通过循环迭代逐步提取故障特征;最后对信号进行包络分析,并与理论轴承故障阶次进行对比,实现轴承故障诊断。结果 通过对整机试车条件下航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据进行分析,验证了该方法能够有效增强振动信号中的故障特征信息。结论 与传统WPD方法相比,该方法可以有效增强主轴承故障特征阶次,实现高背景噪声环境和变转速工况下的故障诊断。