基于小波分析的航空發動機氣動失穩信號分析方法

劉卓

摘 要：文章旨在做好航空發動機氣動失穩信號的有效分析，通過應用小波變換的方式分析了小波變換的原理，以航空發動機氣動失穩信號檢測為例分析了小波變換過程的信號失穩檢測，信號分析結果表明借助于小波變換的時頻分析能力逐漸增強，故障診斷率高，應用價值較好。

關鍵詞：小波變換；航空發動機；氣動失穩；信號分析

航空發動機在其工作范圍內存在危害性極大的“旋轉失速”和“喘振”兩類氣動失穩現象。目前各國航空科研人員已將這些失穩現象作為重要研究課題。小波變換在航空發動機故障的診斷過程中，可以克服傳統傅立葉變換的不足，實現航空發動機故障診斷信號處理，分析同一時間域上不同頻率的分布情況，做好故障的分析結果[1]。本文從小波變換的角度分析了航空發動機氣動失穩信號的分析方法。

1 傳統的時頻分析方法

傳統的信號分析方法通常是建立在傅立葉變換的基礎之上的，由于傅立葉分析無法完全表達信號的時頻局域性質，發展了短時傅立葉變換、小波變換、線調頻小波變換等信號分析方法。短時傅立葉變換把信號劃分成許多小的時間間隔，在每一個時間間隔里，用傅立葉變換對其進行分析，確定該時間間隔內的信號頻率成分。短時傅立葉變換雖然克服了傳統傅立葉變換不能滿足信號處理需求的缺點，但對于信號波形變化比較劇烈的非平穩信號，短時傅立葉變換不具備較高的時間分辨率。小波分析兼顧了低頻信號和高頻信號的特性，在高頻信號部分具有較高的時間分辨率，在低頻信號部分具有較高的頻率分辨率，對分析正常信號中夾帶的瞬態反常信號具有良好的效果。

2 小波變換故障檢測原理

小波變換有著準確的定位信息，同時也有著更加全面的頻率分析范圍。小波變換的過程，時間頻率分辨率矛盾逐漸化解，借助于非均勻分布的特征，更好的應用帶寬頻率的分析和應用。基于信號的分析過程，實現信號的有效分解和應用，同時確定線性方式頻率的處理，體現出時變信號較為明顯的優越性。在小波多分辨分析過程，確定函數構造函數，在空間函數標準構造過程，確定標準化正交基，實現空間函數的相互嵌套[2]。航空發動機的控制系統結構復雜，小波變換已經逐步應用于航空發動機氣動不穩定性研究領域。

3 基于MATLAB的Gabor實現

用于分析的計算機軟件平臺是MathWorks公司出品的商業數學軟件-MATLAB，MATLAB是可用于數據可視化、數據分析以及數值計算的高級計算語言。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計等提供了一種全面的解決方案。

信號頻率成分如圖2所示。

由上圖可以看出此失穩信號包含5個主要頻率成分，在時間段1.4s～3s中，含有頻率分別為15.76Hz、33.06Hz、67.65Hz、75.33Hz、115.69Hz，其中33.06Hz成分能量最高，在2s～2.3s左右出現，最大峰值為0.14327。由此可見，小波分析優于傅立葉變換的地方是在時域和頻域同時具有良好的局部化性質。

4 結束語

小波變換主要是分析測量信號的特征模式，在非平穩信號故障的分析過程中，結合波形變化的多種模式分析。小波變換過程可以實現特征信號的定位準確判斷，有著全面的分析頻率范圍，在小波變換精確對特征信號提取的過程中，可以實現對航空發動機氣動失穩信號準確的分析和判斷。

參考文獻

[1]利用小波分析檢測航空發動機傳感器故障[J].計算機仿真，

2005，22（9）：37-39.

[2]瞿紅春，王珍發.小波變換在航空發動機故障診斷中的應用[J].中國民航學院學報，2001，19（4）：20-23.