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摘要
气路静电监测是面向航空发动机健康诊断的全新技术，为使其后续可应用于气路故障识别，提出一种基于变分模态分解和随机森林的识别方法。首先分析了气路静电监测原理，针对静电信号噪声干扰问题，提出了一种基于变分模态分解和峭度-排列熵重构准则的静电信号增强方法，并提出故障特征集构造方法，帮助有效提取关键故障信息；进一步通过开展燃烧室积碳、叶片-机匣碰摩、部件掉块等模拟实验，获取故障静电信号和特征集，并构建了基于随机森林的故障类型识别模型。结果表明：所提方法测试集上识别精度达到90%以上，且所提出新特征的归一化重要度达到0.2以上，较传统特征更高，能为基于静电监测的气路部件故障识别提供有效途径。
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