【摘 要】
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针对飞行器结构系统声发射信号的非线性与非平稳特征,为实现飞行器结构部件的有效健康监测,提出了基于经验模态分解包络谱的飞行器健康诊断方法。该法首先对由声发射传感器募
【机 构】
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沈阳航空工业学院自动化学院,沈阳飞机设计研究所
【基金项目】
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国家航空科学基金资助项目（2007ZD54006）, 中国博士后科学基金资助项目（20070421062）, 辽宁省教育厅科研基金资助项目（2008544）, 沈阳航空工业学院博士启动基金资助项目（06YB19）
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针对飞行器结构系统声发射信号的非线性与非平稳特征,为实现飞行器结构部件的有效健康监测,提出了基于经验模态分解包络谱的飞行器健康诊断方法。该法首先对由声发射传感器募集到的飞行器关键部件原始声发射信号进行经验模态分解（EMD）,提取其固有频率段的固有模态函数（IMF）信息,然后运用Hilbert变换对其进行处理得到各IMF的包络信号,由此可得其包络谱。通过包络谱的特征信息便可实现对飞行器结构部件的健康诊断。将该方法应用于某飞机真实水平尾翼疲劳试验所募集的声发射信号,结果表明,该法可监测出飞行器水平尾翼的健康状
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