涡轮泵实时故障检测的时间编码信号处理方法研究

为了提高液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测的有效性,通过取消对胞元长度限制和提出新的编码计算方法,提出了一种改进的时间编码信号处理方法,并将其应用于涡轮泵振动信号的实时特征提取。通过正常和异常涡轮泵历史试车稳态过程的振动数据对该方法的稳定性和故障检测有效性进行了验证,结果表明,基于时间序列编码的信号处理方法可以有效提取故障特征,可用于涡轮泵故障的实时检测。

基于时间编码信号处理与识别的滚动轴承性能退化程度评估

滚动轴承是最常见的机械设备之一,对其进行性能退化评估是实现视情维修的基础。近年来滚动轴承监测技术已经取得了一定的成果,但找到一个能够对轴承故障进行早期预警且具有可信度高、高效率的监测系统是一大挑战。提出了一种基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)的设备性能退化评估方法,并将其运用于滚动轴承不同故障程度实验与全寿命实验。结果表明:TESPAR分析不仅能准确分辨不同故障程度,且对轴承故障的变化具有敏感性。