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摘要
航空装备在巡航、物资运输、军事作战等领域具有重要作用,因此一旦发生故障,造成的损失也是巨大的。在航空装备故障中,机电故障是最难以诊断和修复的。以往在故障检修的故障信号处理环节中,多采用小波变换、盲源分离以及奇异值分解等三种方法,信号去噪能力不足,影响了整体方法的检修效果。针对上述情况,提出一种基于稀疏分解的航空装备机电故障检修方法。该方法首先利用采集装置对航空装备机电故障信号进行采集,然后利用稀疏分解对故障信号进行分解去噪处理,接着利用免疫聚类算法对去噪后的信号进行故障识别,最后对不同类型的故障进行故障修复。结果表明:稀疏分解去噪后,信号信噪比提高1.4dB、5.3dB、9.8dB,去噪效果有明显改善;使得所提方法的漏检率与误检率降低,提高了整体检修质量。
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单位陆军航空兵学院
