ICA在航空发动机振动信号盲源分离中的应用

被引：35

作者：

艾延廷

费成巍

张凤玲

刘秀芳

孙晓倩

张

机构：

[1] 沈阳航空航天大学辽宁省数字化工艺仿真与试验技术重点实验室

来源：

振动测试与诊断. | 2010年 / 30卷 / 06期

关键词：

航空发动机; 振动信号; 盲源分离; 信噪比; FFT分离方法;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2010.06.009

中图分类号：

V263.6 [故障分析及排除];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

研究了基于独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的发动机振动信号盲源分离技术,旨在将发动机振动信号按照不同的激振源进行分离。首先阐述了基于最大信噪比的盲源分离算法原理,通过对仿真信号进行分离,判断了分离输出信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性;然后将该算法与FFT分离法相结合,应用于某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号盲源分离中,取得了很好的分离效果,表明应用ICA技术建立的基于最大信噪比的盲源分离算法具有迭代次数少、计算复杂度低、效果好及稳定等优点。

引用

页码：671 / 674+711 +711-712

页数：6

共 6 条

[1]

航空发动机转子振动信号的分离测试技术 [J].