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基于声信号的航空发动机风扇叶盘共振特征识别: 1; 作者何刘海齐成婧 +3 位作者侯明吴桂娇刘飞春徐福健《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期250-259,共10页; 航空发动机风扇叶盘模态密集,激励源丰富,使得风扇叶片容易共振出现裂纹、掉块等故障。针对振动应力、叶尖振幅和传声器阵列等测试方法复杂、成本高、周期长等特点,在风扇进气管道口布置单个传声器测量进口声信号,并对声信号进行时频分... 展开更多; 关键词风扇叶盘共振特征声信号叶尖振幅管道声模态; 在线阅读下载PDF 职称材料

航空发动机附件齿轮行波共振噪声测量与分析被引量：9: 2; 作者何刘海吴桂娇 +1 位作者王平武昌耀《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第22期210-215,共6页; 航空发动机附件齿轮由于行波共振会引起成块断裂的破坏。针对航空发动机转速高、测量环境复杂、信噪比低等特点,为了准确测量行波共振转速,设计合适的声波导管,将齿轮产生的机械噪声以平面波的形式从附件机匣内部传递出来,布置声传感器... 展开更多; 关键词航空发动机附件齿轮行波共振声波导管; 在线阅读下载PDF 职称材料

多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法被引量：4: 3; 作者吴施志边杰 +3 位作者陈亚农王平徐友良唐广《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1861-1868,共8页; 针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分... 展开更多; 关键词振动衰减信号信号分离阻尼参数辨识布谷鸟搜索算法变分模态分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应模态总数变分模态分解方法及其性能评估被引量：3: 4; 作者王锦鸿李鸿光 +1 位作者张文笛陈亚农《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期251-262,共12页; VMD方法目前广泛应用于转子系统故障诊断以及二维图像分解等领域,但传统VMD算法需要预先给出模态总数,且VMD对信号能量较弱的非中心频段存在重构效果差,含噪声下提取能力差,容易遗漏故障特征等问题;基于上述问题对VMD修改了信号的约束准... 展开更多; 关键词自适应变分模态分解重构与特征提取故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于声信号的航空发动机风扇叶盘共振特征识别: 1; 作者何刘海齐成婧侯明吴桂娇刘飞春徐福健; 机构中国航发湖南动力机械研究所中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期250-259,共10页; 文摘航空发动机风扇叶盘模态密集,激励源丰富,使得风扇叶片容易共振出现裂纹、掉块等故障。针对振动应力、叶尖振幅和传声器阵列等测试方法复杂、成本高、周期长等特点,在风扇进气管道口布置单个传声器测量进口声信号,并对声信号进行时频分析,能够清晰识别出风扇叶盘的同步、非同步共振特征,结合计算结果分析获得共振转速和固有频率,与叶尖振幅测量结果相比最大误差分别为0.22%和0.42%,验证了该结果的准确性,为航空发动机风扇叶片盘设计和故障诊断提供了简单、有效的监测手段。; 关键词风扇叶盘共振特征声信号叶尖振幅管道声模态; Keywords Fan blade disk Resonance characteristics Acoustics signal Blade tip amplitude Pipe-line acoustic mode; 分类号 V233.19 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] O422.2 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名航空发动机附件齿轮行波共振噪声测量与分析被引量：9: 2; 作者何刘海吴桂娇王平武昌耀; 机构中国航发湖南动力机械研究所中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第22期210-215,共6页; 文摘航空发动机附件齿轮由于行波共振会引起成块断裂的破坏。针对航空发动机转速高、测量环境复杂、信噪比低等特点,为了准确测量行波共振转速,设计合适的声波导管,将齿轮产生的机械噪声以平面波的形式从附件机匣内部传递出来,布置声传感器测量齿轮噪声,并对声信号进行时频分析,获得齿轮的行波共振转速、频率及激励源。其结果与有限元计算结果相比最大误差为3.75%,验证了该结果的准确性。对比分析了齿轮在不同边界条件下的行波共振转速,结果显示边界条件对高阶行波频率影响较小,为航空发动机齿轮设计和故障诊断提供了简单、有效的手段。; 关键词航空发动机附件齿轮行波共振声波导管; Keywords aero-engine accessory gear travelling wave acoustic waveguide; 分类号 V233.19 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] O422.2 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法被引量：4: 3; 作者吴施志边杰陈亚农王平徐友良唐广; 机构中国航发湖南动力机械研究所中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1861-1868,共8页; 基金国家航空推进技术验证计划（APTD1105-7）航空科学基金（2014ZD08007）; 文摘针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。; 关键词振动衰减信号信号分离阻尼参数辨识布谷鸟搜索算法变分模态分解; Keywords Vibration attenuation signal Signal separation Damping parameter identification Cuckoo search algorithm Variational mode decomposition; 分类号 O32 [理学—一般力学与力学基础] V231.92 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应模态总数变分模态分解方法及其性能评估被引量：3: 4; 作者王锦鸿李鸿光张文笛陈亚农; 机构上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室中国航发湖南动力机械研究所中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期251-262,共12页; 基金 “十四五”装备预研共用技术项目(50910050302)。; 文摘 VMD方法目前广泛应用于转子系统故障诊断以及二维图像分解等领域,但传统VMD算法需要预先给出模态总数,且VMD对信号能量较弱的非中心频段存在重构效果差,含噪声下提取能力差,容易遗漏故障特征等问题;基于上述问题对VMD修改了信号的约束准则,并引入信号未处理以及残差信号的多元约束目标,使模态总数可通过收敛得到;对模拟内圈轴承信号和试验信号的时频域重构分析以及分解模态信号的分析,对比三种算法的在非中心频段的重构效果以及特征提取能力的优劣。; 关键词自适应变分模态分解重构与特征提取故障诊断; Keywords adaptive variational mode decomposition refactoring and feature extraction fault diagnosis; 分类号 TH212 [机械工程—机械制造及自动化] TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于声信号的航空发动机风扇叶盘共振特征识别	何刘海齐成婧侯明吴桂娇刘飞春徐福健	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	航空发动机附件齿轮行波共振噪声测量与分析	何刘海吴桂娇王平武昌耀	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法	吴施志边杰陈亚农王平徐友良唐广	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	自适应模态总数变分模态分解方法及其性能评估	王锦鸿李鸿光张文笛陈亚农	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料