基于静电信号和短时傅里叶变换的齿轮故障监测方法

传统振动监测需依附被检对象,从而引起振动干扰源激励的增多,使得变工况下齿轮振动信号的故障特征被干扰信号湮没。为了解决这一问题,以啮合齿轮组为研究对象,分析了静电监测信号的优势,推导了信号时频分析理论,提出了一种基于静电信号和短时傅里叶变换(STFT)的齿轮故障监测方法。首先,研究了静电监测技术机理,设计了带阻滤波器去除工频干扰,完成了信号预处理工作;然后,推导了短时傅里叶加窗变换的原理,并结合齿轮振动和静电实验数据,分析了其时频域信号特征;最后,搭建了齿轮故障监测平台,进行了齿轮啮合磨损区域静电监测实验,验证了从静电信号中提取出齿轮故障特征的普适性。实验结果表明:静电信号提取的齿轮特征频率为309.6 Hz,与齿轮实际啮合频率一致,静电信号的三维功率谱密度与齿轮转速、载荷呈现正相关关系;与齿轮的振动信号相比,静电信号包含的干扰频带少,且利用时频功率谱可凸显不同的故障信息。研究结果表明:采用静电信号能较好地获取变工况下齿轮的状态信息,克服了振动监测的不足,该齿轮故障监测方法具有一定的应用价值。

航空发动机静电传感器温度漂移特性分析

高稳定性的传感器是传感器设计追求的目标,其中温漂是影响设计传感器性能稳定性的主要因素。采用ARIMAGARCH模型对传感器温度的线性和非线性漂移进行了建模,找出温度漂移数据的变化规律。对于线性漂移,滞后1阶的样本自相关系数大于2倍标准差,说明该温漂序列具有短期相关性。对于非线性漂移,残差平方的自相关系数2阶截尾,偏自相关系数1阶截尾,说明具有ARCH效应。研究结果表明,在不影响信度的情况下,提出的模型能够更加精确的预测置信区间,表明长时间的高温实验对传感器稳定性造成的影响能够控制在合理范围内。