杜炜
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：空军工程大学航空航天工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程理学更多>>
- 基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断被引量：3
- 2017年
- 针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找出特征频带,继而用CHI-LMD对特征频带进行再分解获得若干PF分量,最后对获得的PF分量计算谱峭度作为故障识别参数。利用此方法对10组待识别信号的诊断结果表明,该方法能有效识别减速器一级齿轮毂故障,在不拆卸发动机的情况下实现了对目标的诊断。
- 钟也磐陈卫杜炜巩孟林
- 关键词：航空发动机故障诊断AR模型小波包
- LMD和支持向量机相结合的齿轮毂故障诊断方法被引量：11
- 2015年
- 局部均值分解(LMD)作为一种新的自适应时频分析方法,在故障诊断领域展现了良好的应用前景。根据某型航空发动机减速器一级齿轮毂出现裂纹故障时其振动信号会产生调制现象的特点,提出了基于LMD和支持向量机(SVM)的某型航空发动机减速器一级齿轮毂裂纹故障诊断方法。对某型航空发动机进行振动测试获取其振动样本数据,利用LMD提取故障样本数据的故障特征信息、构造特征向量,并将其作为SVM的输入特征参数,成功建立了针对目标故障的故障诊断模型。对一级齿轮毂工作状态的分析结果表明了该方法的有效性。
- 陈鹏飞陈卫高星伟杜炜张海涛
- 关键词：故障诊断局部均值分解支持向量机
- 基于稀疏表示和SVM的航空发动机故障诊断被引量：2
- 2017年
- 针对某型航空发动机减速器一级齿轮毂断裂问题,考虑其不易拆卸的特点,提出基于信号稀疏表示和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。首先,利用稀疏表示提取出最大和次大的稀疏系数作为特征向量。其次,选取支持向量机进行故障识别,在小样本学习条件下保持了较高的识别准确率。通过对简易减速器和航空发动机振动信号的分析证明了所提算法的有效性及其在工程应用中的价值。
- 巩孟林陈卫钟也磐杜炜李思路梁涛
- 关键词：振动与波航空发动机故障诊断支持向量机
- 小波包能量熵的高压转子装配性能特征的提取方法研究被引量：1
- 2013年
- 航空发动机结构装配性能对于保证发动机安全稳定的工作具有极其重要的意义。以航空发动机高压转子为研究对象,围绕转子装配性能进行检测试验、特征提取、规律分析等方面的研究。在分析小波包分解原理以及能量熵原理的基础上,提出了基于小波包能量熵的信号特征提取方法。通过对不同状态下的航空发动机高压转子装配性能进行检测试验对该方法的准确性加以验证。实验结果表明,所提出的特征提取方法能够准确描述转子装配状态变化规律。
- 杜炜陈卫程礼赵传洪
- 关键词：航空发动机高压转子故障诊断
