CN117851872B - 一种航空发动机高频振动处理诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明所提供的航空发动机高频振动处理诊断方法及系统，方法是通过根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取关键特征频率；采集监控对象的振动冲击信号，结合关键特征频率，计算获取谐振参数；通过该谐振参数对振动冲击信号进行谐振处理，得到增强后的振动冲击信号；结合关键特征频率提取增强后的振动冲击信号中的故障特征值；通过故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值并与故障程度值进行比较，输出故障诊断结果。相比于现有技术，本方法通过已获取的谐振参数对振动冲击信号进行多次谐振处理，实现了对早期微弱的故障信号进行增强，在信号增强过程中去除了其中的噪声干扰，进而提高了故障诊断结果的准确性。该系统具有相同的有益效果。

Description

一种航空发动机高频振动处理诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及航空发动机状态监测技术领域，特别是涉及一种航空发动机高频振动处理诊断方法及系统。

背景技术

振动信号分析是航空发动机及其传动系统运行状态监测的主要手段之一，现有方法主要是采用振动总量、转子基频分析为主要方法，一般只适用于设备整体振动状态或关键旋转部件发生严重故障后的评估，早期预警能力有限，难以实现主轴承、转子系统、附件传动的精准诊断。

目前振动处理诊断方法，故障冲击提取能力差，不能精准定位故障部件，特别是针对高频振动信号的处理效果不佳,且早期振动信号较为微弱，导致最终获取的故障诊断结果不准确。

因此，提供一种可以有效解决上述技术问题的航空发动机高频振动处理诊断方法及系统是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种航空发动机高频振动处理诊断方法，该方法逻辑清晰，安全、有效、可靠且操作简便，能有效提高搜索精度、解算效率、降低误差、增强信号，最终提高故障诊断结果的准确性。

基于以上目的，本发明提供的技术方案如下：

一种航空发动机高频振动处理诊断方法，包括如下步骤：

根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取监控对象的关键特征频率；

获取监控对象的振动冲击信号，根据所述关键特征频率和所述振动冲击信号，计算获取谐振参数；

根据所述谐振参数对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号；

根据所述关键特征频率提取所述增强后的振动冲击信号中的故障特征值；

根据所述故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果。

优选地，所述谐振参数具体为：第一滤波器的中心频率/>，带宽/>，阶数/>，第二滤波器/>的中心频率/>，截止频率/>，阶数/>和第三滤波器/>的中心频率，带宽/>，阶数/>。

优选地，根据所述关键特征频率和所述振动冲击信号，计算获取谐振参数，具体为：

根据所述关键特征频率获取对应的频率幅值向量；

根据所述频率幅值向量、所述振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取所述谐振参数。

优选地，所述谐振参数适应度函数具体为：

；

其中，为振动冲击信号的时域平均值，/>为轴/>的转频频谱幅值，、/>、/>、/>、/>分别为轴/>轴承/>的各特征频谱幅值，/>为轴/>齿轮/>的啮合频率频谱幅值，/>为轴/>叶片/>的通过频率频谱幅值，/>为谐振参数值。

优选地，在根据所述频率幅值向量、所述振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取所述谐振参数，具体为：

根据所述谐振参数适应度函数，采用改进的羊群迁徙优化算法，计算获取所述谐振参数，并确定最优谐振参数值；

所述根据所述谐振参数对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，具体为：

根据所述最优谐振参数值对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号。

优选地，所述根据所述最优谐振参数值对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，具体为：

根据所述最优谐振参数值对所述振动冲击信号进行多次谐振处理，处理完成后，通过电子解调得到增强后的振动冲击信号；

其中，多级谐振具体为：机械-电子多级谐振或电子-电子多级谐振；

谐振采用带有增益的滤波器实现。

优选地，所述根据所述关键特征频率提取所述增强后的振动冲击信号中的故障特征值，包括如下步骤：

对所述增强后的振动冲击信号FFT处理，以获取频域；

在所述频域中根据所述关键特征频率，实现频谱去噪和提纯；

将去噪和提纯后的频谱进行IFFT变换，以获取监测对象的时域信号；

根据所述监测对象的时域信号，获取与所述时域信号相对应的振动冲击SV值，作为所述故障特征值。

优选地，所述根据所述故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果，具体为：

根据所述故障特征值、故障诊断公式计算所述故障程度值；

所述故障诊断公式具体为：

；

其中，为冲击SV值，/>为转速r/min，/>为轴径mm，/>为扭矩N·m，/>为不同故障对应的dB值，/>、/>、/>、/>、/>为实数；

所述预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果，具体为：定义当时为预警，当/>时为报警。

优选地，所述根据改进的羊群迁徙优化算法，获取所述谐振参数适应度函数中的最优谐振参数值，包括如下步骤：

预设改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，并进行羊群初始化；

每只羊分别进行随机搜索，根据第一预设公式获取每只羊当次迭代中的位置以及个体最优位置；

根据每只羊所述当次迭代中的位置以及个体最优位置定义优化程度参数并建立第二预设公式更新所述优化程度参数，根据羊群的所述优化程度参数的平均值判断是否满足第一预设条件；

若是，则羊群进入集体运动阶段，并获取羊群的谐振参数适应度函数值；

根据所述谐振参数适应度函数值判断是否满足第二预设条件；

根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置；

当达到最大迭代次数时，输出所述最优谐振参数值。

优选地，所述改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，具体为：所述最大迭代次数、种群数量、问题维度和每只羊的初始位置；

所述进行羊群初始化，包括如下步骤：

获取每只羊所对应解的谐振参数适应度函数初始值，并排序；

根据所述谐振参数适应度函数的预设目标，定义最优值为头羊，并将所述头羊作为当前羊群最优解。

优选地，所述第一预设公式包括：每只羊的搜索步长更新公式、每只羊的位置迭代公式和个体最优位置更新公式；

所述每只羊分别进行随机搜索，根据第一预设公式获取每只羊当次迭代中的位置以及个体最优位置，具体为：

定义头羊的位置为；

头羊的搜索步长更新公式为：

；

头羊的位置迭代公式为：

；

定义普通羊的位置为/>；

普通羊的搜索步长更新公式为：

；

普通羊的位置迭代公式为：

；

当任意一只羊根据所述优化程度参数判断所搜索的解的优化程度大于当前优化程度，则对羊/>的位置更新为个体最优位置，个体最优位置更新公式为：

；

其中，为当次迭代中羊群已搜索次数，/>为维向量，/>和/>分别为头羊和普通羊的基准搜索步长，/>为任意一只羊/>的个体最优位置。

优选地，所述根据每只羊所述当次迭代中的位置以及个体最优位置定义优化程度参数并建立第二预设公式更新所述优化程度参数，具体为：

定义所述优化程度参数值/>用于表示任意一只羊/>搜索到的解优化程度；

所述第二预设公式具体为：

；

其中，为任意一只羊/>在当次迭代中的位置，/>为任意一只/>的个体最优位置。

优选地，所述根据羊群的所述优化程度参数的平均值判断是否满足第一预设条件，包括如下步骤：

获取羊群的所述优化程度参数的平均值；

判断所述优化程度参数的平均值是否大于预设迁移判据，且所述当前羊群最优解获得更新；

判断所述当次迭代中羊群已搜索次数是否大于当次迭代中预设的羊群最大允许搜索次数；

若上述判断结果任一为是，则满足所述第一预设条件。

优选地，所述第二预设条件，具体为：整体迁徙；

所述根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置，包括如下步骤：

若所述当前羊群最优解获得更新，则羊群执行整体迁徙策略，更新头羊位置，在头羊结束移动后，更新普通羊位置；

更新头羊位置的公式为：

；

；

其中，为集体运动阶段中羊群的移动次数，/>为头羊在集体运动阶段中移动次数为0时的位置，/>为羊群的迁徙步长，/>为羊群的基准迁徙步长；

更新普通羊位置的公式为：

；

其中，表示第/>只羊的移动方向。

优选地，所述根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置，还包括如下步骤：

若所述当前羊群最优解未获得更新，则羊群执行收缩策略，头羊位置不变，更新普通羊位置；

更新普通羊位置的公式为：

；

；

其中，为随迭代次数线性变化的收缩系数，且满足/>，/>为预设参数。

优选地，在所述羊群执行收缩策略，头羊位置不变，更新普通羊位置之后，还包括如下步骤：

通过预设补偿公式补偿羊群的全局搜索能力；

所述预设补偿公式具体为：

；

；

其中，为补偿因子。

优选地，所述根据所述监测对象的时域信号，获取与所述时域信号相对应的振动冲击SV值，作为所述故障特征值，包括如下步骤：

将所述监测对象的时域信号按照所述关键特征频率划分，得到划分后的时域信号；

对所述划分后的时域信号进行FFT变换，在所述频域中获取局部SV值；

对预设标准冲击信号进行FFT变换，在所述频域中获取参考SV值；

根据所述参考SV值和所述局部SV值至与预设冲击公式，获取与所述时域信号相对应的振动冲击SV值；

所述预设预设公式具体为：

；

其中，为振动冲击SV值，/>为局部SV值，/>为参考SV值。

一种航空发动机高频振动处理诊断系统，包括：

获取模块，用于根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取监控对象的关键特征频率；

谐振参数模块，用于获取监控对象的振动冲击信号，根据所述关键特征频率和所述振动冲击信号，计算获取谐振参数；

信号增强模块，用于根据所述谐振参数对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号；

特征提取模块，用于根据所述关键特征频率提取所述增强后的振动冲击信号中的故障特征值；

诊断预警模块，用于根据所述故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果。

本发明所提供的航空发动机高频振动处理诊断方法，是通过根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取关键特征频率；采集监控对象的振动冲击信号，结合关键特征频率，计算获取谐振参数；通过该谐振参数对振动冲击信号进行谐振处理，得到增强后的振动冲击信号；结合关键特征频率提取增强后的振动冲击信号中的故障特征值；通过故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值并与故障程度值进行比较，输出故障诊断结果。

相比于现有技术，本方法通过已获取的谐振参数对振动冲击信号进行多次谐振处理，实现了对早期微弱的故障信号进行增强，在信号增强过程中去除了其中的噪声干扰，进而提高了故障诊断结果的准确性。

本方法针对现有技术具有如下优点：

1）提出了一种适用于航空发动机的高频振动处理方法，利用多级谐振、电子解调技术，从振动信号的高频部分多次谐振增强提取故障微弱冲击，实现振动冲击微弱故障信号的增强和分离。

2）提出了航空发动机轴、轴承、齿轮、叶片的故障定性和定量方法。

3）提出采用智能算法进行优化，选取合适的谐振参数，选取到的共振带避免了无规律随机冲击的影响，有利于实现航空发动机及其传动系统关键机械部件的早期微弱故障信号增强。

4）提出了一种基于羊群迁徙优化算法的自动谐振参数计算方法，将局部搜索和全局搜索相结合，有效提升算法的全局搜索能力，在搜索精度、解算效率和误差等方面具有显著优势，能够得到最优的谐振参数。

5）提出组合时域回归冲击SV值计算方法，能够剔除噪声干扰，得到精确的冲击量化精度，表征不同轴承、齿轮故障状态下的冲击大小，为后续发动机轴承、齿轮状态趋势显示和故障诊断报警提供精确输入。

本发明还提供了一种航空发动机高频振动处理诊断系统，由于与该方法解决相同的技术问题，属于相同的技术构思，理应具有相同的有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种航空发动机高频振动处理诊断方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的步骤S3的流程图；

图3为本发明实施例提供的步骤S4的流程图；

图4为本发明实施例提供的步骤A2的流程图；

图5为本发明实施例提供的步骤C3中判断是否满足第一预设条件的流程图；

图6为本发明实施例提供的步骤B4的流程图；

图7为本发明实施例提供的带有增益的滤波器的设计原理图；

图8为本发明实施例提供的一种航空发动机高频振动处理诊断系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例采用递进的方式撰写。

本发明实施例提供了一种航空发动机高频振动处理诊断方法及系统。主要解决现有技术中，解算效率较差和误差较高，且早期振动信号较为微弱，导致最终获取的故障诊断结果不准确的技术问题。

如图1所示，一种航空发动机高频振动处理诊断方法，包括如下步骤：

S1.根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取监控对象的关键特征频率；

S2.获取监控对象的振动冲击信号，根据关键特征频率和振动冲击信号，计算获取谐振参数；

S3.根据谐振参数对振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号；

S4.根据关键特征频率提取增强后的振动冲击信号中的故障特征值；

S5.根据故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将故障程度值与预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果。

步骤S1中，航空发动机监控对象为航空发动机、传动系统、附属设备如泵、电机等关键部件；

在本实施例中，航空发动机监控对象的关键设计参数具体包括：

轴的转速/>，单位为r/min，

每条轴上可能有多个轴承，设轴共有/>个轴承，则轴承/>的中径、滚径/>、滚子个数/>、接触角/>；

每条轴上也可能有多个齿轮，设轴共有/>个齿轮，齿数为/>；

每条轴上也可能有多个叶片，设轴共有/>级叶片，叶片数为/>；

根据上述关键设计参数，按下表1中计算公式可计算获取监控对象的关键特征频率，具体包括：各轴转频，各齿轮啮合频率，各轴承保持架碰外圈、保持架碰内圈、外圈、内圈、滚动体端面、滚动体圆周故障频率；

表1 故障特征频率计算表

表1中：

针对轴承特征频率下标表示轴/>的轴承/>，该轴/>有/>个轴承，则/>表示为其第/>个轴承/>；

针对齿轮特征频率下标表示轴/>的齿轮/>，该轴/>有/>个齿轮，则/>表示为其第/>个齿轮/>；

针对叶片特征频率下标表示轴/>的叶片/>；该轴/>有/>个叶片，则/>表示为其第/>个叶片/>；

表示轴/>轴承/>的保持架碰外圈故障特征频率，其中/>表示持架碰外圈故障特征频率，后续命名同理。

该轴共有输入维数为；

步骤S2中，通过安装在外机匣上，比如机匣外壁或连接法兰处，也可以安装于传动系统外壳或轴承座处的加速度振动传感器采集获取监控对象的高频振动冲击信号；

步骤S3中，通过谐振参数对振动冲击信号进行谐振处理，目的为了对初期的微小振动冲击信号进行增强，得到增强后的振动冲击信号；

步骤S4中，航空发动机轴承、齿轮各类型故障特征频率成分，是作为故障表征的主要特征。轴承包含保持架故障频率、外圈故障频率、内圈故障频率和滚动体故障频率，齿轮包含转频和啮合频率，叶片包括叶片通过频率，轴为轴的基频及高阶；

在本实施例中，采用组合时域回归冲击SV值计算方法提取故障特征，能够剔除噪声干扰，得到精确的冲击量化精度，表征不同轴承、齿轮故障状态下的冲击大小；

步骤S5中，采用不同故障定量dB值计算方法，计算故障特征程度dB值，预设预警阈值，与故障特征值进行比较，输出故障诊断结果。

优选地，谐振参数具体为：第一滤波器的中心频率/>，带宽/>，阶数/>，第二滤波器/>的中心频率/>，截止频率/>，阶数/>和第三滤波器/>的中心频率/>，带宽/>，阶数/>。

实际运用过程中，谐振参数具体为三个滤波器的重心频率、带宽和阶数，共有输入维数为9。结合上述关键特征频率与振动冲击信号，可以计算得出该谐振参数。

如图2所示，优选地，步骤S3，具体为：

A1.根据关键特征频率获取对应的频率幅值向量；

A2.根据频率幅值向量、振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取谐振参数。

实际运用过程中，同时对进行FFT变换，得到其频率为：

；

式中：为频域的频率值。

并根据关键特征频率得到其对应的频率幅值向量。

对高频振动信号进行多级谐振技术得到的信号（即冲击信号）为：

；

对该信号计算时域平均值；

根据频率幅值向量，由振动冲击信号转换得到的时域平均值以及谐振参数适应度函数，计算获取谐振参数。

优选地，谐振参数适应度函数具体为：

；

其中，为振动冲击信号的时域平均值，/>为轴/>的转频频谱幅值，、/>、/>、/>、/>分别为轴/>轴承/>的各特征频谱幅值，/>为轴/>齿轮/>的啮合频率频谱幅值，/>为轴/>叶片/>的通过频率频谱幅值，/>为谐振参数值。

实际运用过程中，通过关键特征频率得到其对应的频率幅值向量，以及时域平均值，可以得到多个谐振参数值，根据该谐振参数值即可实现故障诊断。

优选地，在根据频率幅值向量、振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取谐振参数，具体为：

根据所述谐振参数适应度函数，采用改进的羊群迁徙优化算法，计算获取所述谐振参数，并确定最优谐振参数值；

根据谐振参数对振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，具体为：

根据最优谐振参数值对振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号。

实际运用过程中，在一种实施方式中，还将该谐振参数值通过改进的羊群迁徙优化算法进行优化，得到谐振参数最优值，通过谐振参数最优值对振动冲击信号进行谐振处理后，在后续的故障诊断过程中，进一步提高诊断精确性。

优选地，根据最优谐振参数值对振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，具体为：

根据最优谐振参数值对振动冲击信号进行多次谐振处理，处理完成后，通过电子解调得到增强后的振动冲击信号；

其中，多级谐振具体为：机械-电子多级谐振或电子-电子多级谐振；

谐振采用带有增益的滤波器实现。

实际运用过程中，多级谐振具体可以通过机械-电子多级谐振或电子-电子多级谐振实施；谐振操作采用带有增益的滤波器实现；

在本实施例中，谐振器采用带增益滤波器设计，即在谐振峰前的平坦区间增益一般为0dB，在谐振范围内增益＞0dB，如图7所示。

如图3所示，优选地，步骤S4，包括如下步骤：

B1.对增强后的振动冲击信号FFT处理，以获取频域；

B2.在频域中根据关键特征频率，实现频谱去噪和提纯；

B3.将去噪和提纯后的频谱进行IFFT变换，以获取监测对象的时域信号；

B4.根据监测对象的时域信号，获取与时域信号相对应的振动冲击SV值，作为故障特征值。

实际运用过程中，对冲击信号进行FFT之后得到频域/>，在频域基于不同故障机理的特征表现实现频谱去噪和提纯，具体是：

轴承保持架故障保留保持架故障特征频率成分的/>阶，/>取频谱最大阶数；

轴承外圈故障保留外圈故障频率成分的/>阶，/>取频谱最大阶数；

轴承内圈故障保留内圈故障频率成分的/>阶及其左右2阶转频边频，/>取频谱最大阶数；

轴承滚动体故障保留滚动体故障频率成分的/>阶及其左右2阶保持架转频边频，/>取频谱最大阶数；

齿轮故障保留转频频率成分的/>阶，/>取频谱最大阶数；

其中：监测范围内的多套轴承、多套齿轮均可用上述方法对应提取；

对上述保留的频率，结合相位信息，进行IFFT变换，得到对应轴承、齿轮、叶片的时域信号；

其中，表示轴承保持架故障冲击，/>表示轴承外圈故障冲击，/>表示轴承内圈故障冲击，/>表示轴承滚动体故障冲击，/>表示轴或齿轮故障冲击，/>表示叶片碰磨故障冲击；

采用基于组合时域回归冲击SV值计算方法计算得到对应的冲击SV值/>。

优选地，步骤S5，具体为：

根据故障特征值、故障诊断公式计算故障程度值；

故障诊断公式具体为：

；

其中，为冲击SV值，/>为转速r/min，/>为轴径mm，/>为扭矩N·m，/>为不同故障对应的dB值，/>、/>、/>、/>、/>为实数；

预设预警阈值，将故障程度值与预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果，具体为：定义当时为预警，当/>时为报警。

实际运用过程中，当发生故障时,在运转过程中其损伤部位产生的冲击脉冲激励下,通过上述处理可获得与故障脉冲对应的冲击脉冲，冲击脉冲的强弱直接反映了故障的严重程度；

关于冲击SV值的选取，考虑到实际运行数据提取到的冲击脉冲也会存在一定的噪声干扰，进而影响冲击SV值的量化精度，结合不同故障具有特有的冲击时域特征表现，采用基于组合时域回归冲击SV值计算方法；

其中，、/>、/>、/>、/>均可根据实际需要进行设置，预设的预警阈值为25dB和40dB，同样也可以根据实际需要进行相应的设置。

如图4所示，优选地，步骤A2，包括如下步骤：

C1.预设改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，并进行羊群初始化；

C2.每只羊分别进行随机搜索，根据第一预设公式获取每只羊当次迭代中的位置以及个体最优位置；

C3.根据每只羊当次迭代中的位置以及个体最优位置定义优化程度参数并建立第二预设公式更新优化程度参数，根据羊群的优化程度参数的平均值判断是否满足第一预设条件；

C4.若是，则羊群进入集体运动阶段，并获取羊群的谐振参数适应度函数值；

C5.根据谐振参数适应度函数值判断是否满足第二预设条件；

C6.根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置；

C7.当达到最大迭代次数时，输出最优谐振参数值。

实际运用过程中，基于羊群迁徙优化算法的自动谐振参数计算方法，将局部搜索和全局搜索相结合，有效提升算法的全局搜索能力，在搜索精度、解算效率和误差等方面具有显著优势，能够得到最优的谐振参数；

步骤C1至步骤C7中，是羊群初始化后，每只羊进行随机搜索，获取每只羊在当次迭代中的位置以及个体最优位置；根据当次迭代中的位置及个体最优位置定义优化程度参数，并建立第二预设公式更新该优化程度参数；根据羊群的优化程度参数平均值判断是否满足集体运动条件，若是，则羊群进入集体运动阶段，并获取羊群的谐振适应度函数值，若否，则羊群处于放牧阶段；根据谐振参数函数值判断羊群是否满足迁徙条件，根据判断结果执行不同的迁徙策略，并迭代更新羊群位置，当达到最大迭代次数时，输出优化后的谐振参数。

优选地，改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，具体为：最大迭代次数、种群数量、问题维度和每只羊的初始位置；

进行羊群初始化，包括如下步骤：

获取每只羊所对应解的谐振参数适应度函数初始值，并排序；

根据谐振参数适应度函数的预设目标，定义最优值为头羊，并将头羊作为当前羊群最优解。

实际运用过程中，改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，包括：算法最大迭代次数，种群数量/>，问题维度/>，每只羊/>的位置/>；

步骤C1中的进行羊群初始化，具体为：计算每只羊所对应解的谐振参数适应度函数值/>并排序，根据谐振参数适应度函数的目标，将最优值对应的个体选为头羊，即领导者，记录当前羊群的最优解/>，其中/>为算法当前迭代次数。

优选地，第一预设公式包括：每只羊的搜索步长更新公式、每只羊的位置迭代公式和个体最优位置更新公式；

步骤C2，具体为：

定义头羊的位置为；

头羊的搜索步长更新公式为：

；

头羊的位置迭代公式为：

；

定义普通羊的位置为/>；/>

普通羊的搜索步长更新公式为：

；

普通羊的位置迭代公式为：

；

当任意一只羊根据优化程度参数判断所搜索的解的优化程度大于当前优化程度，则对羊/>的位置更新为个体最优位置，个体最优位置更新公式为：

；

其中，为当次迭代中羊群已搜索次数，/>为维向量，/>和/>分别为头羊和普通羊的基准搜索步长，/>为任意一只羊/>的个体最优位置。

实际运用过程中，每只羊将在以自身位置为中心的/>维空间内进行随机搜索；为一个维向量，每一个分量/>都是/>之间的随机数。

优选地，步骤C3中定义优化程度参数并更新的过程，具体为：

定义优化程度参数值/>用于表示任意一只羊/>搜索到的解优化程度；

第二预设公式具体为：

；

其中，为任意一只羊/>在当次迭代中的位置，/>为任意一只羊/>的个体最优位置。

实际运用过程中，定义优化程度参数，该优化程度参数用于衡量搜索到解的优化程度，进而引领羊群进行迁徙；

对于任意一只羊，定义的/>值/>，且该值越大，表明搜索到的解越优。每一次迭代开始时所有羊的/>值初值均设为0，当其搜索到更优解时，便会更新自身/>值。

如图5所示，优选地，根据羊群的优化程度参数的平均值判断是否满足第一预设条件，包括如下步骤：

D1.获取羊群的优化程度参数的平均值；

D2.判断优化程度参数的平均值是否大于预设迁移判据，且当前羊群最优解获得更新；

判断当次迭代中羊群已搜索次数是否大于当次迭代中预设的羊群最大允许搜索次数；

D3.若上述判断结果任一为是，则满足第一预设条件。

步骤D1中，当种群中所有羊都完成一次搜索后，对所有解进行评估，此时羊群处于放牧阶段；

计算获取羊群的平均值/>，具体为：

；

步骤D2至步骤D3中，判断且/>获得更新，其中代表迁徙判据，是预先设定的一个常数；或判断/>，其中/>表示算法在一次迭代中羊群的最大允许搜索次数；当上述判断结果任一满足时，放牧阶段结束，羊群进入集体运动阶段，即满足第一预设条件。

优选地，第二预设条件，具体为：整体迁徙；

步骤C6，包括如下步骤：

若当前羊群最优解获得更新，则羊群执行整体迁徙策略，更新头羊位置，在头羊结束移动后，更新普通羊位置；

更新头羊位置的公式为：

；

；

其中，为集体运动阶段中羊群的移动次数，/>为头羊在集体运动阶段中移动次数为0时的位置，/>为羊群的迁徙步长，/>为羊群的基准迁徙步长；

更新普通羊位置的公式为：

；

其中，表示第/>只羊的移动方向。

需要说明的是，在集体运动阶段中，首先根据各羊对应适应度函数的目标对羊群进行排序，得到/>，其中，/>为排列顺序。在完成排序后，羊群会根据放牧阶段中的两个不同条件，选择两种不同移动策略；

移动策略1（整体迁徙）：若羊群在放牧阶段中更新了，则羊群进行整体迁徙；

头羊按照上述公式完成迁徙后，普通羊照次序依次移动；

其中，表示第/>只羊的移动方向，由三个向量通过线性组合确定：

；

式中，表示不同方向的比例系数，满足/>，不同的取值组合决定了羊群选择不同的迁徙策略，三个单位方向向量分别为：

；/>

；

；

式中，定义为羊的“渴望方向”，由/>在集体运动算子开始时的位置指向放牧算子中得到的个体最优解位置；/>定义为/>的“领导方向”，由/>移动前的位置指向移动后的位置，其作用是指导/>跟随者的移动；/>定义为/>的“领导方向下的跟随方向”，由/>当前所在位置指向其前一只羊，即领导者所在位置；

在由移动策略1主导的集体移动算子中，还需要在每次整体迁徙后对头羊的优化情况做进一步判断。如果头羊位置得到优化，那么需要重复执行迁徙过程，直到头羊位置不再优化为止；若未得到优化，则结束集体运动算子，羊群在下一次迭代开始时的位置由下式确定：

；

优选地，步骤C6，还包括如下步骤：

若当前羊群最优解未获得更新，则羊群执行收缩策略，头羊位置不变，更新普通羊位置；

更新普通羊位置的公式为：

；

；

其中，为随迭代次数线性变化的收缩系数，且满足/>，/>为预设参数。

实际运用过程中，移动策略2（收缩）：若羊群在放牧算子中未更新，表明羊群可能位于最优解附近，执行收缩策略。此时，头羊的位置/>不变，其余羊根据头羊位置和自身个体最优解进行位置更新；

在本实施例中，式中一般取0.1；

所有羊都进行一次收缩移动后，结束集体移动算子，进入下一次迭代。

优选地，在羊群执行收缩策略，头羊位置不变，更新普通羊位置之后，还包括如下步骤：

通过预设补偿公式补偿羊群的全局搜索能力；

预设补偿公式具体为：

；

；

其中，为补偿因子。

实际运用过程中，为了避免算法陷入局部最优，进一步设计补偿策略来提高算法跳出局部最优的能力。羊群执行收缩策略（移动策略 2）后，通过扩大放牧算子搜索范围的方式对全局搜索能力进行补偿；

在下一次迭代中，补偿策略将放牧算子的搜索范围扩大倍，以有效降低羊群迁徙算法在前期陷入局部最优解的概率。当算法迭代至放牧算子的后期阶段，搜索步长已递减至较小值，仍能保持足够的局部搜索能力。

如图6所示，优选地，步骤B4，包括如下步骤：

E1.将监测对象的时域信号按照关键特征频率划分，得到划分后的时域信号；

E2.对划分后的时域信号进行FFT变换，在频域中获取局部SV值；

E3.对预设标准冲击信号进行FFT变换，在频域中获取参考SV值；

E4.根据参考SV值和局部SV值至与预设冲击公式，获取与时域信号相对应的振动冲击SV值；

预设预设公式具体为：

；

其中，为振动冲击SV值，/>为局部SV值，/>为参考SV值。

实际运用过程中，对得到时域信号按照其特征频率导数间隔（外圈故障冲击信号按外圈故障频率导数间隔，此时/>）划分，设时间长度为/>，则划分段数/>为/>（/>为向下取整符号），对应时间序列为/>，划分后的信号为；对划分后的/>信号进行FFT变换，在频域中搜索最大值点作为该段信号的局部SV值/>；对标准单冲击信号经传感器进行FFT变换，在频域中搜索最大值点作为参考信号SV值/>。则根据上述公式计算获取对应轴、轴承、齿轮、叶片的时域信号/>对应的冲击SV值/>。

如图8所示，一种航空发动机高频振动处理诊断系统，包括：

获取模块，用于根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取监控对象的关键特征频率；

谐振参数模块，用于获取监控对象的振动冲击信号，根据关键特征频率和振动冲击信号，计算获取谐振参数；

信号增强模块，用于根据谐振参数对振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号；

特征提取模块，用于根据关键特征频率提取增强后的振动冲击信号中的故障特征值；

诊断预警模块，用于根据故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将故障程度值与预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果。

本发明还提供了一种航空发动机高频振动处理诊断系统，是通过获取模块获取监控对象的关键特征频率，并发送至谐振参数模块与特征提取模块；通过谐振参数模块获取监控对象的振动冲击信号，并计算获取谐振参数后发送至信号增强模块；通过信号增强模块实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，并发送至特征提取模块；通过特征提取模块提取故障特征值，并发送至诊断预警模块；通过诊断预警模块预设预警阈值，输出故障诊断结果。在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个模块或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

另外，在本发明各实施例中的各功能模块可以全部集成在一个处理器中，也可以是各模块分别单独作为一个器件，也可以两个或两个以上模块集成在一个器件中；本发明各实施例中的各功能模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令及相关的硬件来完成，前述的程序指令可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序指令在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应当理解，本申请中如若使用了“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”，仅是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换该词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。

本申请中如若使用了流程图，则该流程图是用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

以上对本发明所提供的一种航空发动机高频振动处理诊断方法及系统进行了详细介绍。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (15)

1.一种航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取监控对象的关键特征频率；

获取监控对象的振动冲击信号，根据所述关键特征频率和所述振动冲击信号，计算获取谐振参数；

根据所述谐振参数对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号；

根据所述关键特征频率提取所述增强后的振动冲击信号中的故障特征值；

根据所述故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果;

所述谐振参数具体为：第一滤波器的中心频率/>，带宽/>，阶数/>，第二滤波器的中心频率/>，带宽/>，阶数/>和第三滤波器/>的中心频率/>，带宽/>，阶数；

所述根据所述关键特征频率和所述振动冲击信号，计算获取谐振参数，具体为：

根据所述关键特征频率获取对应的频率幅值向量；

根据所述频率幅值向量、所述振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取所述谐振参数；

所述谐振参数适应度函数具体为：

；

其中，为振动冲击信号的时域平均值，/>为轴/>的转频频谱幅值，/>、、/>、/>、/>分别为轴/>轴承/>的各特征频谱幅值，为轴/>齿轮/>的啮合频率频谱幅值，/>为轴/>叶片/>的通过频率频谱幅值，/>为谐振参数值，/>为轴的总数，/>为轴/>的齿轮总数，/>为轴/>的叶片总数，/>为轴/>的轴承总数。

2.如权利要求1所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，在根据所述频率幅值向量、所述振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取所述谐振参数，具体为：

根据所述谐振参数适应度函数，采用改进的羊群迁徙优化算法，计算获取所述谐振参数，并确定最优谐振参数值；

所述根据所述谐振参数对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，具体为：

根据所述最优谐振参数值对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号。

3.如权利要求2所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据所述最优谐振参数值对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号，具体为：

根据所述最优谐振参数值对所述振动冲击信号进行多级谐振处理，处理完成后，通过电子解调得到增强后的振动冲击信号；

其中，多级谐振具体为：机械-电子多级谐振或电子-电子多级谐振；

谐振采用带有增益的滤波器实现。

4.如权利要求1所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据所述关键特征频率提取所述增强后的振动冲击信号中的故障特征值，包括如下步骤：

对所述增强后的振动冲击信号FFT处理，以获取频域；

在所述频域中根据所述关键特征频率，实现频谱去噪和提纯；

将去噪和提纯后的频谱进行IFFT变换，以获取监测对象的时域信号；

根据所述监测对象的时域信号，获取与所述时域信号相对应的振动冲击SV值，作为所述故障特征值。

5.如权利要求1所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据所述故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果，具体为：

根据所述故障特征值、故障诊断公式计算所述故障程度值；

所述故障诊断公式具体为：

；

其中，为冲击SV值，/>为转速r/min，/>为轴径mm，/>为扭矩N·m，/>为不同故障对应的dB值，/>、/>、/>、/>为实数；

所述预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果，具体为：定义当时为预警，当/>时为报警。

6.如权利要求2所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据所述谐振参数适应度函数，采用改进的羊群迁徙优化算法，计算获取所述谐振参数，并确定最优谐振参数值，包括如下步骤：

预设改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，并进行羊群初始化；

每只羊分别进行随机搜索，根据第一预设公式获取每只羊当次迭代中的位置以及个体最优位置；

根据每只羊所述当次迭代中的位置以及个体最优位置定义优化程度参数并建立第二预设公式更新所述优化程度参数，根据羊群的所述优化程度参数的平均值判断是否满足第一预设条件；

若是，则羊群进入集体运动阶段，并获取羊群的谐振参数适应度函数值；

根据所述谐振参数适应度函数值判断是否满足第二预设条件；

根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置；

当达到最大迭代次数时，输出所述最优谐振参数值。

7.如权利要求6所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述改进的羊群迁徙优化算法的相关参数，具体为：所述最大迭代次数、种群数量、问题维度和每只羊的初始位置；

所述进行羊群初始化，包括如下步骤：

获取每只羊所对应解的谐振参数适应度函数初始值，并排序；

根据所述谐振参数适应度函数的预设目标，定义最优值为头羊，并将所述头羊作为当前羊群最优解。

8.如权利要求7所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述第一预设公式包括：每只羊的搜索步长更新公式、每只羊的位置迭代公式和个体最优位置更新公式；

所述每只羊分别进行随机搜索，根据第一预设公式获取每只羊当次迭代中的位置以及个体最优位置，具体为：

定义头羊的位置为；

头羊的搜索步长更新公式为：

；

头羊的位置迭代公式为：

；

定义普通羊的位置为/>；

普通羊的搜索步长更新公式为：

；

普通羊的位置迭代公式为：

；

当任意一只羊根据所述优化程度参数判断所搜索的解的优化程度大于当前优化程度，则对羊/>的位置更新为个体最优位置，个体最优位置更新公式为：

；

其中，为当次迭代中羊群已搜索次数，/>为维向量，/>为本次更新后头羊的基准搜索步长，/>为本次更新前头羊的基准搜索步长，/>为本次更新后普通羊的基准搜索步长，/>为本次更新前普通羊的基准搜索步长，/>为任意一只羊/>的个体最优位置，/>为最大迭代次数，/>为问题维度，/>为当前迭代次数，/>为当次迭代中当次搜索时的头羊位置，/>为当次迭代中当次搜索时的普通羊/>的位置。

9.如权利要求8所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据每只羊所述当次迭代中的位置以及个体最优位置定义优化程度参数并建立第二预设公式更新所述优化程度参数，具体为：

定义所述优化程度参数值/>用于表示任意一只羊/>搜索到的解优化程度；

所述第二预设公式具体为：

；

其中，为任意一只羊/>在当次迭代中的位置，/>为任意一只羊/>的个体最优位置。

10.如权利要求9所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据羊群的所述优化程度参数的平均值判断是否满足第一预设条件，包括如下步骤：

获取羊群的所述优化程度参数的平均值；

判断所述优化程度参数的平均值是否大于预设迁移判据，且所述当前羊群最优解获得更新；

判断所述当次迭代中羊群已搜索次数是否大于当次迭代中预设的羊群最大允许搜索次数；

若上述判断结果任一为是，则满足所述第一预设条件。

11.如权利要求10所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述第二预设条件，具体为：整体迁徙；

所述根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置，包括如下步骤：

若所述当前羊群最优解获得更新，则羊群执行整体迁徙策略，更新头羊位置，在头羊结束移动后，更新普通羊位置；

更新头羊位置的公式为：

；

；

其中，为集体运动阶段中羊群的移动次数，/>为头羊在集体运动阶段中移动次数为0时的位置，/>为羊群的迁徙步长，/>为羊群的基准迁徙步长，/>为头羊在集体运动阶段中当次移动后的位置，/>为头羊在集体运动阶段上一次移动后的位置，为排列顺序为/>的羊/>的个体最优位置，/>为为生成0-1的随机数的函数，/>为最大迭代次数，/>为当前迭代次数；

更新普通羊位置的公式为：

；

其中，表示第/>只羊的移动方向，/>为排列顺序为/>的羊/>在集体运动阶段中当次移动后的位置，/>为排列顺序为/>的羊/>在集体运动阶段中上一次移动后的位置。

12.如权利要求11所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据判断结果，执行不同的羊群迁徙策略，迭代更新羊群位置，还包括如下步骤：

若所述当前羊群最优解未获得更新，则羊群执行收缩策略，头羊位置不变，更新普通羊位置；

更新普通羊位置的公式为：

；

；

其中，为随迭代次数线性变化的收缩系数，且满足/>，/>为预设参数，/>为排列顺序为/>的羊/>当次移动后的位置，/>为头羊当次移动后的位置，/>为生成0-1的随机数的函数，/>为最大迭代次数，/>为当前迭代次数，/>为排列顺序为/>的羊/>的个体最优位置。

13.如权利要求11所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，在所述羊群执行收缩策略，头羊位置不变，更新普通羊位置之后，还包括如下步骤：

通过预设补偿公式补偿羊群的全局搜索能力；

所述预设补偿公式具体为：

；

；

其中，为补偿因子，/>为本次更新后头羊的基准搜索步长，/>为本次更新前头羊的基准搜索步长，/>为本次更新后普通羊的基准搜索步长，/>为本次更新前普通羊的基准搜索步长，/>为最大迭代次数，/>为当前迭代次数。

14.如权利要求4所述的航空发动机高频振动处理诊断方法，其特征在于，所述根据所述监测对象的时域信号，获取与所述时域信号相对应的振动冲击SV值，作为所述故障特征值，包括如下步骤：

将所述监测对象的时域信号按照所述关键特征频率划分，得到划分后的时域信号；

对所述划分后的时域信号进行FFT变换，在所述频域中获取局部SV值；

对预设标准冲击信号进行FFT变换，在所述频域中获取参考SV值；

根据所述参考SV值和所述局部SV值与预设冲击公式，获取与所述时域信号相对应的振动冲击SV值；

所述预设冲击公式具体为：

；

其中，为振动冲击SV值，/>为划分后第h段信号的局部SV值，/>为参考SV值，/>为划分段数。

15.一种航空发动机高频振动处理诊断系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于根据航空发动机监控对象的关键设计参数，获取监控对象的关键特征频率；

谐振参数模块，用于获取监控对象的振动冲击信号，根据所述关键特征频率和所述振动冲击信号，计算获取谐振参数；

信号增强模块，用于根据所述谐振参数对所述振动冲击信号进行谐振处理，以实现信号增强，得到增强后的振动冲击信号；

特征提取模块，用于根据所述关键特征频率提取所述增强后的振动冲击信号中的故障特征值；

诊断预警模块，用于根据所述故障特征值计算故障程度值，预设预警阈值，将所述故障程度值与所述预警阈值进行比较，以输出故障诊断结果；

所述谐振参数具体为：第一滤波器的中心频率/>，带宽/>，阶数/>，第二滤波器的中心频率/>，带宽/>，阶数/>和第三滤波器/>的中心频率/>，带宽/>，阶数；

所述谐振参数模块具体用于：

根据所述关键特征频率获取对应的频率幅值向量；

根据所述频率幅值向量、所述振动冲击信号和谐振参数适应度函数，计算获取所述谐振参数；

所述谐振参数适应度函数具体为：

；

其中，为振动冲击信号的时域平均值，/>为轴/>的转频频谱幅值，/>、、/>、/>、/>分别为轴/>轴承/>的各特征频谱幅值，为轴/>齿轮/>的啮合频率频谱幅值，/>为轴/>叶片/>的通过频率频谱幅值，/>为谐振参数值，/>为轴的总数，/>为轴/>的齿轮总数，/>为轴/>的叶片总数，/>为轴/>的轴承总数。