基于低秩稀疏分解算法的航空锥齿轮故障诊断

锥齿轮是航空发动机传动系统改变传动方向和传递功率的核心部件,常工作于高速、重载的条件下,不可避免发生齿面损伤及疲劳断裂等故障,其故障模式复杂、背景噪声强烈,难以有效诊断.针对上述问题,研究了旋转机械特征的自相似属性,分析了观测信号中干扰信息和特征信息的奇异值分布差异性,建立了二维特征矩阵的奇异值稀疏低秩先验,并将其建模为稀疏核范数正则描述,进而构建了低秩稀疏分解模型,提出了基于广义块坐标优化理论的模型求解算法框架.将算法用于滑油附件锥齿轮的故障诊断,有效地辨识了潜在的故障,并与经典的稀疏正则和标准的谱峭度算法进行对比分析,结果证实了算法的优越性.