基于气动信号分析的风机叶片裂纹故障识别

发布时间：2018-11-26 09:42

【摘要】：针对风机叶片裂纹故障,提出通过分析风机出口气动信号,实现在线动态检测裂纹的方法。采集叶片不同状态下的风机出口气动信号,利用db4小波对气动信号进行5层分解,并单支重构,将各频带归一化能量构成6维特征向量;对能量向量进行主成分分析,基于贡献率实现特征选择;采用K均值聚类方法进行叶片状态识别。实验结果表明,气动信号能有效反映风机叶片状态的变化,该方法可以实现叶片正常、异常状态检测及裂纹长度状态区分,提供了风机叶片裂纹在线实时检测依据和手段。
[Abstract]:In view of the crack fault of fan blade, the method of on-line dynamic detection of crack is put forward by analyzing the pneumatic signal of fan outlet. The aerodynamic signals of fan outlet in different states of blade were collected, and the aerodynamic signals were decomposed into five layers by db4 wavelet, and the single branch was reconstructed, and the normalized energy of each frequency band was formed into six dimensional eigenvector. The energy vector is analyzed by principal component analysis, and the feature selection is realized based on the contribution rate, and the K-means clustering method is used to recognize the leaf state. The experimental results show that the aerodynamic signal can effectively reflect the change of the blade state of the fan, and the method can realize the detection of the normal, abnormal state and the crack length state of the fan blade, and provide the on-line real-time detection basis and means for the crack in the fan blade.
【作者单位】： 徐州工业职业技术学院机电工程学院;中国矿业大学信息与控制工程学院;
【基金】：江苏省“青蓝工程”资助项目 江苏省高职院校高级访问学者计划项目
【分类号】：TH17

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本文编号：2358189