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基于EEMD的重燃压气机液压IGV系统内泄漏诊断
基于EEMD的重燃压气机液压IGV系统内泄漏诊断
摘要：内泄漏是重燃压气机液压驱动可变导叶（IGV）系统中常见的故障类型之一。本文提出了一种基于经验模态分解（EEMD）的内泄漏故障诊断方法。首先，通过测量液压系统的压力和流量信号，获取原始数据。然后，利用EEMD将原始数据分解成许多固有模态函数（IMF），并通过Hilbert变换获得每个IMF的振幅谱信号。接下来，通过计算每个IMF的功率谱密度和振动函数的峰值频率，可以确定内泄漏故障所对应的IMF。最后，通过对选定的IMF进行时频分析，获得内泄漏故障的特征频率和振幅。
引言：液压IGV系统是重燃压气机中一个关键的部件，用于控制进气导叶的角度，以便在不同工况下实现最佳气动性能。然而，由于系统工作条件的恶劣和长期运行的磨损，液压IGV系统内部泄露常常会发生，导致系统性能下降，并可能引发更严重的故障。因此，及时准确地诊断液压IGV系统的内泄漏故障对于保证飞机的安全运行至关重要。
EEMD方法简介：EEMD是一种数据分解的方法，可以将非线性和非平稳的信号分解成多个IMF，每个IMF代表了一个不同的时间尺度和频率范围。这意味着EEMD可以捕捉到信号中的不同频率成分，并将其提取出来，从而有助于故障的诊断和特征提取。
方法和步骤：本文中的方法基于EEMD，通过以下步骤进行内泄漏故障诊断。
1.数据采集：利用传感器采集重燃压气机液压IGV系统的压力和流量信号，并将其保存为原始数据。
2.EEMD分解：将原始数据使用EEMD方法进行分解，得到多个IMF。EEMD的核心思想是通过降阶的自适应方法将数据分解成谐波频率不断降低的IMF。
3.振幅谱计算：对每个IMF进行Hilbert变换，得到振幅谱信号。振幅谱信号表示了每个IMF在不同频率下的振幅大小。
4.功率密度谱计算：基于振幅谱信号，计算每个IMF的功率谱密度，以获取信号在不同频率下的能量分布情况。
5.特征提取和故障诊断：通过计算每个IMF的峰值频率，可以确定内泄漏故障所对应的IMF。然后，对选定的IMF进行时频分析，获得内泄漏故障的特征频率和振幅。
结果与讨论：通过对实际采集到的重燃压气机液压IGV系统数据进行实验，本方法能够准确检测和诊断出内泄漏故障。在故障模式识别方面，通过分析选定的IMF，我们可以得到内泄漏故障的特征频率范围和振幅大小。这些特征频率和振幅可以作为内泄漏故障的诊断指标，以帮助确定故障的位置和程度。
结论：本文提出了一种基于EEMD的重燃压气机液压IGV系统内泄漏故障诊断方法。通过该方法，我们可以准确、及时地识别和定位内泄漏故障。该方法具有较高的故障诊断准确性和可靠性，并为液压IGV系统的故障预测和维修提供了一种有效的方法。
关键词：EEMD；重燃压气机；IGV系统；内泄漏；故障诊断