首页|基于差分进化变分模态分解的直升机行星轮系故障监测

基于差分进化变分模态分解的直升机行星轮系故障监测

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
作为传动系统的核心减速部件,行星轮系故障监测对直升机的飞行安全至关重要,而行星轮系复杂且独特的齿轮传动结构使振动信号呈现非常复杂的信号形态,针对复杂信号背景下故障特征的提取难题,提出了基于差分进化变分模态分解(Differential Evolution Variational Mode Decomposition,DEVMD)的直升机行星轮系故障监测方法.方法集成重叠组收缩(Overlapping Group Shrinkage,OGS)算法作为前置滤波进行背景噪声抑制,结合DEVMD方法的高性能模态分解能力剥离出其他旋转部件的信号分量,获得行星轮系故障敏感信号分量,最后提取出峭度-包络谱熵作为故障指示因子进行直升机行星轮系故障监测,实验结果证明了方法的有效性.
Fault Monitoring of Helicopter Planetary Gear Trains Based on Differential Evolution Variational Mode Decomposition

helicopterplanetary gear trainfault monitoringdifferential evolutionmode decomposition

孙灿飞、彭德润

展开 >

上海工程技术大学航空运输学院,上海 201620

航空工业上海航空测控技术研究所测控技术产品部,上海 201601

直升机 行星轮系 故障监测 差分进化 模态分解

民用飞机专项科研项目

MJ-2017-F-XX

2024

10.19708/j.ckjs.2023.07.250

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2024.43(3)
  • 14