无人直升机尾桨轴承超声信号故障映射模型

无人直升机被广泛应用于军事民用领域中执行高危任务,对其进行健康维护具有重要意义。尾桨轴承是无人直升机尾桨的关键零件,关系到无人直升机的平衡与航向控制。传统基于振动信号的监测诊断方法易受环境噪音干扰,诊断算法也易受噪声混叠影响。为解决以上问题,提出了一种基于超声信号的无人机尾桨轴承故障映射模型。首先,采集轴承不同故障状态下的超声信号。然后,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将信号分解,对分解后的信号分量计算各类熵值并融合构造特征向量。最后,将特征向量输送到基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机中建立特征向量与故障类型的映射模型,实现故障诊断。该方法在超声信号下对尾桨轴承早期故障诊断具有有效性和敏感性。