飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配技术

飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配技术高峰【摘要】为了提高飞机发动机的冲击、漂移故障信号诊断的准确性,提出一种基于逐级正交匹配算法飞机发动机冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配方法.根据冲击、漂移故障分量之间的差异,分别构建对应分量的稀松字典,建立飞机发动机运行信号的稀松分离模型,利用逐级正交匹配算法对信号中的冲击、漂移故障信号进行降噪和分离,获得冲击、漂移信号的特征信息,从而实现飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配.仿真实验结果表明,改进算法能够对飞机发动机的冲击、漂移故障信号进行准确分离,效果令人满意.%In order to improve the impact of aircraft engine,drifting on the accuracy of the fault signal diagnosis,a kind of orthogonal matching algorithm was put forward based on step by step the aircraft engine fault signal of the impact,drift were separated and matching method.According to the different impact,drifting between fault component,respectively,a dictionary of corresponding component was constructed,scattered aircraft engine running signal separation model is set up,using orthogonal matching algorithm step by step to shock,drift fault signal in signal noise reduction and separation,a shock,drift signal characteristic information was gotten,so as to realize the impact of the aircraft engine fault signal,the drift of poor separation and matching.The simulation experimental results show that the improved algorithm can impact on aircraft engines,the drift fault signal accurately,effect is satisfactory.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)001【总页数】5页(P68-72)【关键词】飞机;故障信号;稀松分离【作者】高峰【作者单位】陕西省西安市中国飞行试验研究院,西安710089【正文语种】中文【中图分类】TP391.76随着制造水平的不断进步和新材料的不断应用，飞机发动机的结构也变的越来越复杂，面临的工况也变的越来越恶劣[1]。

在恶劣的工况下，飞机发动机需要工作在高转速、高温、高载荷的条件下，极易发生冲击、漂移等故障，从而对飞机的安全飞行带来严重威胁[2]。

如何快速准确地对飞机发动机的冲击、漂移故障进行诊断，就成为快速排除故障，使发动机恢复正常运行的关键[3]。

在进行飞机发动机故障诊断的过程中，采集故障信号的传感器通常安装在发动机的外面，故障信号通过经过复杂的路径时会发生信号衰减、噪声干扰等现象[4]；同时，航空发动机的工况极为复杂，相同的故障可能会表现出不同的特征，相同的特征也能是若干不同的故障共同作用的结果[5]。

因此，采集到的飞机发动机故障信号与故障特征之间并非一一对应的关系[6]。

由于飞机发动机对于故障诊断的实时性和准确性的要求较高，因此，如何对飞机发动机的冲击、漂移故障信号进行快速诊断[7]，已经成为当前航空领域中的一个热点研究课题，受到了越来也多人们的关注。

当前阶段，主要的飞机发动机的冲击、漂移故障信号的检测方法包括：基于小波变换算法的检测方法[8]、基于卡尔曼滤波算法的检测方法[9]和基于神经网络算法的检测方法。

其中最常用的是基于神经网络算法的检测方法。

由于飞机发动机的冲击、漂移故障信号的检测方法在保障飞机发动机的安全运行方面具有无可替代的作用[10]。

但是，飞机发动机的冲击、漂移故障的信号具有复杂的形态成分和干扰噪声。

传统算法的复杂度较高且对于干扰噪声比较敏感，从而限制了其在复杂噪声背景下对飞机发动机的冲击、漂移故障信号进行准确的分离和匹配。

针对上述传统算法存在的缺陷，提出一种基于逐级正交匹配算法飞机发动机冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配方法。

根据冲击、漂移故障分量之间的差异，分别构建对应分量的稀松字典，建立飞机发动机运行信号的稀松分离模型，利用逐级正交匹配算法对信号中的冲击、漂移故障信号进行降噪和分离，获得冲击、漂移信号的特征信息，从而实现飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配。

仿真实验结果表明了改进算法的优势。

设置采集的飞机发动机运行信号是由不同形态成分的子成分经过线性叠加形成的，这里的“形态”指的是飞机发动机运行信号的可分辨性，如故障信号中谐波分量和冲击、漂移分量。

这种方法的基本思想是基于飞机发动机运行信号的稀松性和多样性，即飞机发动机运行信号中每一个子分量都与一个特定冗余字典中的稀松相对应。

设置飞机发动机运行信号f是由K个不同形态的子分量线性叠加产生的，则有fk，飞机发动机运行信号的形态构成分量模型需要满足下述条件。

(1) 设置飞机发动机运行信号中的任意一个构成分量fk，分别对应一个完整的字典(φk)，φk∈MN×Lk，其中，L代表维数，N表示个数，M为固定参数，明显地有Lk≥N，则下述函数存在一个非常稀松的解即0的值较小。

利用式(1)能够对飞机发动机信号的构成分量fk进行完全的分离，从而产生稀松系数αk，αopt代表稀松结构系数。

(2) 设置飞机发动机运行信号中的任意一个构成分量fl，且k≠l，则下述运行函数存在一个不稀松的解即0的值较大。

通过上述两个条件能够使字典φk区分不同形态分量的飞机发动机信号。

则飞机发动机运行信号f的稀松分解能够用下述公式进行描述上述函数属于非凸的NP-hard问题，无法求解，因此需要将其转换为下述凸优化问题进行求解当飞机发动机运行信号中的所有分量都能在字典中有稀松表示时，能够获得最优解，则式(4)的约束优化问题能够转换为无约束的优化问题，即通常情况下，矢量αall={α1,…,αK}的维数L的值较大(L≫N)，从而降低了运算效率。

因此，可将公式(5)中求解系数{α1,…,αK}的问题转化为求解飞机发动机信号分量}的问题，即：根据上面阐述的方法，构建了故障信号分量稀松字典，能够使飞机发动机运行信号在超完备字典中进行分解，并根据飞机发动机的冲击、漂移故障信号分量之间的差异，分别构建对应分量的稀松字典，从而为飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配提供了准确的理论依据。

2.1 稀松分离、匹配模型的构建设置飞机发动机运行信号f的初始残量r0=f，初始解为x0=0，利用逐级正交匹配算法对当前的信号残量进行匹配滤波，则在第s步迭代时获得的滤波系数为αs=φTrs-1滤波系数αs中包含数值较大的非零元干扰噪声。

接着算法利用高斯定理对滤波系数进行阈值处理，经过阈值处理能够获得cs中数值较大的非零元的作用范围Js={j:|αs(j)>tsσs|}式(8)中，σs为干扰噪声，ts为阈值系数。

利用下述公式能够获得第s步迭代产生的支撑集IsIs=Is-1∪Js利用最小二乘对作用范围Is内对飞机发动机运行信号f进行处理能够得到第s步迭代的解利用下述公式对飞机发动机运行信号中的残量进行更新rs=f-φxs对匹配结果进行检查，看其是否符合停止条件，若符合，则停止迭代。

2.2 飞机发动机的冲击、漂移故障信号的分离与匹配实现的过程假设飞机发动机运行信号f是由冲击、漂移故障信号等K种不同形态的分量和干扰噪声ε线性叠加而成，为干扰噪声的方差，则有：利用下述公式建立飞机发动机的冲击、漂移故障信号的逐级匹配的数学模型：参数ε考虑了飞机发动机的冲击、漂移故障信号不完全匹配时产生的误差，取值为σε。

综上所述，飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配的具体过程如下所述。

(1)初始化。

采集飞机发动机的运行信号f，设置其初始残量为R=f。

(2) 根据飞机发动机运行信号f中包含的冲击、漂移等K种分量的先验知识，构建对应的稀松字典φk∈MN×Lk，k=1,2,…,K。

(3) 令fk′≠k和αk不变，对fk进行更新，k=1,2,…,K。

① 利用逐级正交匹配算法对信号残量r进行分离获得稀松系数αk，s=1,2,…,S。

设置信号残量r=R，利用逐级正交匹配算法对当前的信号残量R进行匹配滤波，得到·r。

对αk利用高斯定理对滤波系数进行阈值处理得到k，并得到支撑集Is。

利用最小二乘求解r，并对信号残量进行更新② 对fk进行重构：fk=φkαk。

③ 对飞机发动机运行信号残量进行更新：R=R-fk。

(4) 对飞机发动机运行信号残量进行更新：R=fk。

(5) 判断是否符合停止的条件。

否则，则重复过程(3)、(4)。

根据上面阐述的方法，利用逐级正交匹配算法对飞机发动机运行信号残量进行分离获得稀松系数，根据飞机发动机运行信号中的冲击、漂移故障分量之间的差异，分别构建对应分量的稀松字典，建立飞机发动机运行信号的稀松分离模型，利用逐级正交匹配算法对飞机发动机运行信号中的冲击、漂移故障信号进行降噪和分离，获得飞机发动机运行信号中冲击、漂移信号的特征信息，从而实现飞机发动机的冲击、漂移故障信号的稀松分离与匹配。

3.1 实验环境设置为了验证改进算法在飞机发动机的冲击、漂移故障信号检测方面的有效性，需要进行一次仿真实验，利用仿真软件MATLAB 7.1构建实验环境。

利用传统算法进行对比实验。

飞机发动机运行信号中的冲击、漂移故障信号经常被强大的背景噪声淹没。

设置飞机发动机运行信号的数学，模型为f=xn+xl+n，其中xn为飞机发动机运行信号中的冲击故障信号分量，xl为漂移故障信号分量，n为干扰噪声。

由于飞机发动机运行信号中的冲击、漂移故障信号分量和干扰噪声分量之间具有不同的形态，因此可以离散余弦变换字典、离散小波字典和傅里叶变换字典来分别稀松表示。

在实验的过程中构建了下述数学信号x(t)=xp(t-iT)+xs(t)+n(t)xs(t)=Assin(2πfst+φs)式中，x(t)为飞机发动机的故障仿真信号，飞机发动机运行时的震动频率为fn=1 050 Hz，位移常数为Ap=4，阻尼系数为ξ=1。