机械工程学报

作者：张晗, 田毅, 杜朝辉

单位：1. 长安大学工程机械学院 西安 710064;2. 长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室 西安 710064;3. 西北工业大学航海学院 西安 710072

关键词：航空轴承,故障诊断,时变高斯噪声,稀疏表示,自适应加权矩阵；

基金：国家自然科学基金（52275085，51805040）、陕西省自然科学基金（2020JQ-131）和中央高校基本科研业务费专项资金（300102252201）资助项目。

航空发动机的非平稳运行工况、时变气流环境等导致传感器采集到的振动噪声信号具有时变特性，同时，主轴轴承高转速运行工况导致其故障波形混叠变异，难以有效识别诊断。针对该问题，揭示了航空轴承噪声信号方差的时变特性，提出了基于时变噪声结构的自适应加权稀疏诊断模型。首先针对混叠变异故障波形难以构造匹配的稀疏表示字典的问题，构造了与特征周期先验匹配的分割算子，分析了故障特征矩阵的低秩先验，建立了混叠变异特征的自适应奇异值分解（Singular value decomposition，SVD）字典；然后，揭示了航空轴承噪声方差的时变特性，构造了与噪声时变结构和特征奇异值分布模式相匹配的自适应权重矩阵；进而，构建了自适应加权稀疏诊断模型（Adaptive weighted sparse diagnosis model，AWSM），开发了AWSM的优化求解算法。仿真分析表明，提出算法可有效实现航空轴承时变噪声的滤除，从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后，航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为1.0 mm2的航空轴承故障诊断。

来源：2023年第17期

《机械工程学报》期刊编辑部

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