航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法
专利汇可以提供航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种航空 发动机 转子 系统工况振动 信号 特征信息提取方法，其特征是方法为：1）通过电 涡流 位移 传感器 测取振动位移信号；2）对信号进行 小波变换 ，获取该信号沿尺度轴上的 能量 模分布情况，将其按尺度顺序排列成向量，作为 特征向量 ，将多个特征向量组成初始样本集Q，求取样本集Q特征向量作为待诊断样本，3）将Q按距离准则逐步聚类得到聚类结果，比较待诊断样本与初始样本之间的距离，获得转子系统工况振动信号特征信息。本 发明 的优点是：克服了单一方法信号特征信息提取方式复杂、特征信息不明显等不足，提高了航空发动机转子系统运行状态识别的准确性和效率,能应用于航空发 电机 转子系统的工况监测、智能诊断和监测。，下面是航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法专利的具体信息内容。
1.一种航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法，其特征是方法为：
1)特征向量获取：通过电涡流位移传感器，按确定的时间间隔或采样频率测取确定数量个航空发动机转子系统在某个采样时段的振动位移信号，对振动位移信号进行小波变换，并获取该信号沿尺度(频率)轴上的能量模分布情况，然后将其按尺度顺序排列成向量，作为特征向量；将确定数量个特征向量组成初始样本集Q，求取样本集Q特征向量作为待诊断样本；
2)聚类分析：将Q按距离准则逐步聚类，类别由多到少(聚集法)，直到满足合适的分类要求为止，通过比较待诊断样本与各个初始样本之间的距离，最终获得转子系统工况振动信号特征信息。
2.根据权利要求1所述的航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法，其特征是所述的特征向量获取的具体步骤如下：
(1)通过电涡流位移传感器，按确定的时间间隔或采样频率测取确定数量个航空发动机转子系统在某个采样时段的振动位移信号；
(2)选择小波基函数，并用该基函数对信号进行连续小波变换；
(3)确定尺度参数的取值范围；
(4)求信号的连续小波变换的系数的模，由式
求得连续小波变换的系数，其中 为
的共轭函数，再通过式 得到其尺度-能量谱，然后用式 转
化成小波变换系数的模：
(5)按照尺度因子a由小到大将信号连续小波变换的能量模顺序排列，即得到与转子运行状态相对应的特征向量，本向量为基于尺度-能量模的特征向量；
(6)重复步骤(1)～(4)，得到n个表征转子运行状态的特征向量，将n个特征向量组成初始样本集，求取该样本集特征向量为待诊断样本。
3.根据权利要求1所述的航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法，其特征是所述的聚类分析的具体步骤为：
(1)初始化：令n个特征向量作为初始样本自成一类，即建立n个子集
(a)
计算各类之间的距离，可得到一个n×n维的距离矩阵D ，其中右上角标号(0)表示聚类开始运算前的状态，设定迭代计算器为b＝0；
(b)
(2)求距离矩阵D 中的最小元素，对角线元素除外，如果该最小元素为 和 两类之间的距离，则将 和 合并为一类 并由此建立新的分类：
(3)采用最短距离法和最长距离法计算合并后的新类别之间的距离，得距离矩阵假设A和B是两个聚类，则两类间的最短距离定义为： 最长距离
为：
式中， 表示A类中的 样本和B类中的样本 之间的距离， 表示A类中的所有样本与B类中所有样本之间的最小距离， 表示A类中的所有样本与B类中所有样本之间的最长距离，如果B类是由E类和F类合并而成的，则有
(4)令b＝b+1，跳转到步骤(2)，重复计算及合并，直到 满足条件，算法停止，所得到的分类结果即为聚类结果，将聚类结果合并得到距离矩阵；
(5)比较待诊断样本与各个初始样本之间的距离，最终获得航空发动机转子系统工况振动信号的特征信息。
航空发动机转子系统工况振动信号特征信息提取方法
技术领域
背景技术
发明内容
(b)
具体实施方式
1.计算各类之间的距离，可得到一个12、12维的距离矩阵D ，如表2，其中右上角标号(0)表示聚类开始运算前的状态，设定迭代计算器为b＝0。由于在这里各个信号之间的差异很微弱，故采用欧氏距离能够较好地区分开。
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