基于EMD-ARMA的飞行器健康诊断技术与疲劳裂纹检测
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更新于2024-08-12
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本文主要探讨了在飞行器健康诊断领域的一种创新方法,即结合 Empirical Mode Decomposition (EMD) 和 AutoRegressive Moving Average (ARMA) 模型。标题"基于EMD-ARMA模型的飞行器健康诊断 (2010年)"明确指出,研究者针对飞行器健康状况的有效诊断需求,引入了EMD分解技术来处理声发射信号。
EMD是一种数据解析工具,特别适合处理非线性和非平稳的时间序列数据,如飞行器的关键部件产生的声发射信号。通过EMD,信号被分解成多个Intrinsic Mode Functions (IMF) 或内禀模态分量,这些分量反映了信号的不同频率成分和局部特性。作者选择包含主要信息的IMF分量,构建ARMA(n,n-1)模型,这是一种广泛应用于时间序列分析的模型,其参数能够捕捉信号的动态行为。
接着,采用长自回归模型法进行ARMA模型的参数估计,这种方法旨在精确捕捉信号的自回归特性。得到的模型参数被用来绘制详细的细化图,用于进行健康诊断。这种健康诊断方法的关键优势在于能够处理非平稳信号,并通过ARMA模型的参数变化识别飞行器的关键结构部件的健康状况,例如疲劳裂纹。
作者通过在某型号真实飞行器的关键结构部件上进行健康监测实验,验证了这种方法的有效性。实验结果显示,这种方法不仅能有效地检测到疲劳裂纹,还有可能降低维修成本,促进飞行器的视情维修,并提升其整体性能和使用寿命。
这篇论文将EMD与ARMA模型相结合,为飞行器健康诊断提供了一种新颖且实用的方法,它在处理复杂声发射信号、提取信号特征以及进行故障检测方面展现出了巨大潜力,对于现代航空航天工程具有重要的实践意义。
2020-07-02 上传
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