指导教师：刘晓波教授
论文题目： 多小波及其在航空发动机转子系统故障模式识别中的研究
答辩委员会
主席：汤文成 教授 东南大学
委员：李东波 教授 南京理工大学
臧朝平 教授 南京航空航天大学
朱如鹏 教授 南京航空航天大学
岳 林 教授 南京航空航天大学
陆永华 教授 南京航空航天大学
刘晓波 教授 南昌航空大学
秘书：陆俊华 副教授 南京航空航天大学
时间：2020年12月5日14:30
地点：南京航空航天大学明故宫校区17-401
学位论文简介：
航空发动机结构复杂且故障率较高，基于振动信号分析的故障诊断法是判别航空发动机转子系统构故障最有效的手段之一。然而，在故障特别是复合故障的早期，多种微弱的故障信息耦合在一起且淹没在强噪声中，给其故障模式识别带来极大的挑战。针对该问题，论文研究了多小波变换及其降噪理论，利用频谱分析法提取故障特征频率以实现故障模式的识别。
本文的研究内容和研究成果主要包括：
1）研究了GHM多小波降噪中的阈值自适应设置策略，提出了改进的TI-MWT-NCD法，并在单故障模式识别与诊断中的应用。利用构造的仿真信号、振动测试台上振动位移信号和航空发动机转子故障实验器上振动加速度信号，验证了方法的可行性。
2）研究了基于MCKD和多小波变换的航空发动机转子系统故障模式识别方法。研究了MCKD理论，提出了基于MCKD、多小波和HTDA的MCKD-MWT-HT混合法。在变速条件下，分析了L和M不同值对诊断精度的影响。实验证明本文提出的MCKD-MWT-HT法能降低MCKD算法中对L和M参数的敏感度。
3）研究了基于自适应MCKD、多小波故障振动信号解耦和降噪方法。在仿真信号、振动测试台和发动机转子实验台的复合故障振动信号中，验证了所提出方法的有效性。
4）研究了自适应平衡多小波构造理论，提出了基于自适应平衡多小波变换、自适应MCKD和HTDA的ABMWT-AMCKD-HT法。在构造仿真信号和航空发动机转子故障实验器的碰摩-不对中-不平衡复合故障振动加速度信号中，验证了算法的有效性。
本文的主要创新点：
1）改进了多小波降噪中的阈值设置规则。该阈值规则综合考虑高频系数的标准差、多维系数的能量比率和相邻系数等因素，兼有硬阈值和软阈值降噪的优势，结合TI-MWT-NCD法可实现阈值随被处理的振动故障信号自适应调整。
2）提出了基于自适应的MCKD-多小波变换和HTDA的混合法，解决了两故障耦合的复合故障振动信号中故障信息的分离、降噪和故障主特征频率提取问题。
3）提出了平衡多小波自适应构造方法，并基于自适应平衡多小波、自适应MCKD和HTDA的混合法，解决了由三种单故障耦合的复合故障振动加速度信号的降噪、故障成分分离和故障主特征频率提取问题。
