[中国发明]
CN202210001189.0
一种基于自适应随机共振的叶片裂纹故障识别方法及应用
著录项
申请号
CN202210001189.0
申请日
20220104
公开号
CN114518412A
公开日
20220520
申请(专利权)人
东南大学
当前权利人
东南大学
发明人
宋狄
许飞云
胡建中
贾民平
黄鹏
地址
江苏省南京市江宁区东南大学路2号
国省代码
江苏(32)
主分类号
G01N29/12
分类号
G01N29/12
G01N29/44
代理机构
北京德崇智捷知识产权代理有限公司
代理人
王斌
摘要
本发明公开了一种基于自适应随机共振的叶片裂纹故障识别方法及应用,其中叶片裂纹故障识别方法,包括:采集叶片轴振动信号,计算信号噪声强度;使对叶片叶振动信号进行分解,得到若干个不同频段的分量,根据中心频段分量挑选分量并进行信号重组;计算重组信号的幅值;根据信号噪声强度和重组信号的幅值,估计信号输入信噪比;根据信噪比和随机共振最优参数的关系,得到随机共振最优参数分布圆;确定重组信号的随机共振参数中心值和范围;使用遗传算法进行参数优化,并得到最优随机共振输出,实现压缩机叶片裂纹的故障识别。本发明简单易行,相比于其他现有随机共振技术能够自适应地精确实现压缩机叶片裂纹故障识别。
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一种基于自适应随机共振的叶片裂纹故障识别方法及应用