燃氣輪機故障診斷：信號處理與故障隔離

　　《燃氣輪機故障診斷：信號處理與故障隔離》主要以飛機上典型的燃氣渦輪發(fā)動機為對象，從信號處理與故障隔離檢測應用兩個方面，介紹了燃氣輪機狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷方法。首先提綱挈領介紹了燃氣輪機故障診斷中的相關基本概念、信號處理過程中噪聲分離的重要性及燃氣渦輪發(fā)動機的故障診斷過程等，為后續(xù)研究內容奠定基礎。在基于信號處理的故障隔離診斷方法，針對數(shù)據(jù)獲取更新速度慢、時延小的及噪聲特性未知情況，介紹了中心加權冪等中值濾波器；針對數(shù)據(jù)記錄少、更新慢、時延小的商用飛機發(fā)動機，為了同時濾除非高斯和高斯噪聲，介紹了中值-有理混合濾波器；對于具有長時延的高速數(shù)據(jù)采集的發(fā)動機，為了能夠在測試信號中分離出噪聲信號，同時保留信號突變峰值，介紹了FIR-中值混合濾波器；對于超過70%工作時間處于非穩(wěn)態(tài)工況的軍用發(fā)動機，介紹了針對過渡態(tài)數(shù)據(jù)且能適應輸入信號質量的自適應加權Myriad濾波器理論；為了解決燃氣渦輪信號在離散時間點或時間段發(fā)生突變的問題，介紹了一種能夠用于噪聲和異常值濾除的具有遞增階的級聯(lián)遞歸中值濾波器。在基于人工智能的故障隔離和診斷方法方面，為了解決單個故障的隔離問題，將故障定位到部件級，介紹了卡爾曼濾波器；針對發(fā)動機模塊故障、系統(tǒng)故障和測量設備故障等單一故障，介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障檢測和隔離方法；針對燃氣輪機故障診斷存在高不確定性的情況，介紹了一種魯棒性強、更易于理解的模糊邏輯系統(tǒng)；針對故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊方法的參數(shù)高度關聯(lián)，用以提取故障特征的模型或者信號的測量不確定性發(fā)生變化，故障診斷系統(tǒng)就必須重建的問題，介紹了一種混合軟計算方法——遺傳模糊系統(tǒng)。此外，還介紹了基于振動的故障診斷方法。書中所涉及每一種方法理論都給出了數(shù)值仿真驗證方法，讀者可以通過采用EXCEL或者MATLAB的數(shù)據(jù)表完成仿真驗證，便于讀者快速理解和掌握。總之，《燃氣輪機故障診斷：信號處理與故障隔離》理論嚴謹、內容全面，針對性和實踐性都很強。既詳細介紹了根據(jù)信號處理數(shù)據(jù)濾波的燃氣輪機故障檢測和隔離方法，又介紹了基于人工智能機器學習的燃氣輪機故障隔離和診斷方法，還介紹了基于振動的故障診斷方法，是當前國內外一部既全面又深入介紹燃氣輪機故障檢測和診斷的著作。

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