航空发动机早期故障振动信号的多重自相关分析策略

航空发动机转子振动信号的早期故障分析是一篇关注航空发动机运行中关键问题的文章，它指出由于涡扇发动机作为旋转动力机械的本质，其早期故障往往伴随着周期性振动信号。这些信号虽然微弱，但在故障发生前可能会有显著变化，因此对其进行准确检测至关重要。 文章的核心技术是多重自相关方法，这是一种有效的信号处理手段，特别适用于识别和提取淹没在高强度噪声中的周期性振动。通过多重自相关运算，可以增强信号的周期性特征，使得原本难以察觉的微弱信号得以显现。这种方法的优势在于，即使在复杂且多变的航空发动机振动环境下，也能有效地分离出故障信号的频率和幅值信息。 在实际应用中，如某型航空发动机在空中停车前的故障案例，作者采用这一技术进行了深入研究。他们首先对振动信号进行多重自相关运算，然后进行频谱分析，这样不仅能精确捕捉到故障信号的频率特性，还能量化其强度。通过这种方式，早期的微弱故障信号被成功提取出来，为早期故障的诊断提供了有力支持，从而有助于提高飞行安全性和发动机维护效率。 关键词"航空发动机"、"多重自相关"、"微弱信号"和"早期故障"凸显了论文的研究重点，强调了这种技术在航空发动机维护领域的重要作用。同时，文章还引用了中图分类号TN911.7和文献标识码A，表明这是工程技术类学术期刊的研究成果，具有较高的学术价值。 这篇论文通过对航空发动机转子振动信号的早期故障分析，展示了多重自相关方法在故障检测中的实用性和有效性，为航空工业提供了一种新的故障预警和诊断工具。