-
题名航空发动机涡轮叶片裂纹检测信号特征提取
被引量：16
- 1
-
-
作者
于霞
张卫民
邱忠超
陈国龙
赵敦慧
-
机构
北京理工大学机械与车辆学院
中国兵器工业导航与控制技术研究所
-
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期1267-1274,共8页
-
基金
总装备部"十二五"预先研究项目(051317030204)
-
文摘
航空发动机涡轮叶片是高精密重要器件,其表面微裂纹检测属于不规则曲面检测的一种,是无损检测领域研究的热点和难点。考虑到涡流检测的特有优势,设计了一种不同于传统方式的简单实用且有效的差激励涡流探头,实现对涡轮叶片预制微裂纹的识别。由于叶片表面为曲率变化的弧面,检测过程难免会发生提离,因此获得的检测信号中包含噪声和多个奇异点等多种干扰因素。为保证缺陷位置重要信息不丢失,采用镜像延拓经验模态分解(EMD)重构与小波奇异性检测相结合的方法对得到的微裂纹信号进行处理,滤除了非裂纹位置的多处畸变点影响,有效准确地实现了叶片微裂纹位置的判定。实验结果表明,该方法可以有效降低检测信号的噪声和干扰,准确提取裂纹信号特征信息,对飞机涡轮叶片类零件微缺陷的早期检测和完整有效性评估具有一定的借鉴意义。
-
关键词
航空、航天系统工程
航空发动机涡轮叶片
微裂纹
镜像延拓经验模态分解
小波奇异性
-
Keywords
aerospace system engineering
aero-engine turbine blade
micro-crack
mirror extension emd
wavelet singularity
-
分类号
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
-
-
题名改进EMD在轴承故障诊断中的应用
被引量：3
- 2
-
-
作者
孙永鹏
董增寿
-
机构
太原科技大学电子信息工程学院
-
出处
《太原科技大学学报》
2018年第1期25-30,共6页
-
基金
太原科技大学校博士启动基金(20132021)
-
文摘
为解决传统镜像延拓经验模态分解(mirror Empirical Mode Decomposition,简称mirror-EMD)在对信号分解过程中易受随机噪声干扰,易产生虚假固有模态分量(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的缺点,论文提出了一种将自适应小波阈值去噪,镜像延拓EMD分解,相关系数法剔除虚假IMF三者相结合的改进EMD方法 (简称wt-mirror-EMD).该方法首先对原始故障信号去噪,然后对去噪后信号镜像延拓EMD分解,得到若干个IMF分量,最后对各IMF分量计算相关系数,对相关系数大的主IMF作频谱分析。仿真信号和实际轴承信号分析均表明,wt-mirror-EMD,该方法相对于传统改进mirror-EMD方法,尤其是当有噪声干扰时,检测结果更加准确。
-
关键词
小波阈值去噪
镜像延拓emd
轴承
故障诊断
-
Keywords
wavelet threshold denoising
mirror extension emd
bearing
fault diagnosis
-
分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
-
