基于IA-VMD的浮环密封声发射信号降噪与特征提取

针对航空发动机浮环密封运行时，声发射信号易受外界噪声干扰，且特征信号难以提取的问题，提出一种基于免疫算法(immune algorithm, IA)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的声发射信号处理方法。首先应用免疫算法对变分模态分解中的模态数K和惩罚因子α进行优化，采用样本熵为亲和度函数，得到VMD算法中的最佳参数组合。其次，对原始信号进行分解得到若干模态分量(intrinsic mode function, IMF)并计算出各个分量的相对熵，选取差异小的分量进行重构得到降噪信号。仿真信号分析表明，IA-VMD方法可以获得最佳参数，在抗噪声干扰方面具有明显优势。最后，对浮环密封声发射信号降噪并进行特征提取，结果表明，采用IA-VMD方法能够在降噪的同时最大限度保留有效信息，获得表征浮环密封主密封面碰摩状态的声发射信号，为今后浮环密封故障诊断奠定基础。