航空发动机振动信号盲分离研究

根据航空发动机振源信号的相互独立性,阐述了利用盲分离技术对航空发动机振动信号进行分离的原理和实现.利用Fast ICA算法对某型涡轮风扇发动机转子产生的振动信号进行了盲分离实践.     

某型发动机涡轮碰磨振动故障诊断

介绍了某型双转子航空发动机涡轮转子与静子部件由于碰磨引起的振动故障和诊断方法,并进行了实例分析.     

旋转失速激振力作用下航空发动机转子振动特性

为分析转子系统在压气机旋转失速故障作用下的横向振动,针对某型航空发动机转子系统,根据Mansoux模型推导了旋转失速下的压力、流量脉动响应及旋转失速横向激励力模型,并结合不平衡力、碰摩力模型,建立了航空发动机转子系统的动力学模型.仿真计算了不同工况下旋转失速激振力对转子系统振动响应,通过轴心轨迹图、频谱图、Poincare图、Bode图分析了旋转失速激振力对转子系统稳定性的影响.结果表明:旋转失速引起压气机转子强烈的非线性振动,并主要是低频振动.研究成果可为航空发动机设计和振动监测提供技术支持.      

基于独立分量分析的航空发动机振动信号盲源分离

阐述了基于峭度的盲源分离开关算法,对仿真信号进行分离,验证了该算法的可行性.并将该算法与FFT分离法结合,对某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号进行了盲源分离实践,取得了很好的分离效果,从而为双转子发动机振动监测与故障诊断提供了一种可行的信号处理方法.     

某型航空发动机双转子系统动态特性分析

为了更好地了解和掌握航空发动机固有的振动特性,运用三维建模软件Catia对某型航空发动机双转子系统进行三维实体建模,并将其导入到ANSYS Workbench中对该模型进行模态分析。提取了前6阶固有频率和振型,并对仿真结果进行了分析。研究可为该型航空发动机的优化运行及其双转子结构优化设计提供参考和依据。     

某型航空发动机转子不平衡故障的仿真分析

航空发动机故障种类繁多,转子不平衡故障是典型的振动故障之一,对航空发动机转子进行不平衡故障的仿真分析可以为航空发动机的维修工作提供参考依据。本文针对某型航空发动机转子建立简化模型,运用有限元法进行不平衡故障的仿真分析。研究表明,低压转子或者高压转子上存在不平衡故障时,高压涡轮盘振幅最大,其次为低压涡轮四级轮盘;高压转子和低压转子同时存在不平衡故障时,转子系统各部件振幅显著增大。     

某型航空涡扇发动机试车振动异常现象分析

对某型航空涡扇发动机在试车中出现的振动过大现象进行了测量和分析。在对发动机进行时域、频域和三维谱阵等分析后,发现发动机的振动与转频变化密切相关。根据发动机转子不平衡和不对中等故障的振动特征,发现不平衡振动是导致01号发动机在试车中振动异常的原因;02号发动机试车振动中不对中特征明显。所得出的结论对该型航空发动机的故障诊断有一定的参考价值。     

基于转子初始不平衡量控制的整机振动排故方法

针对某型航空发动机试车低压振动超限问题,结合发动机的结构特点,进行了故障分析。通过改进转子的平衡工艺,提出了控制转子初始不平衡量从而抑制发动机临界转速振动大的排故方法,再次试车时发现振动水平良好。结果表明排故方法有效,对今后发动机装配和整机振动排故具有重要的参考价值。     

航空发动机整机动力学研究进展与展望

对近年来航空发动机整机动力学的研究现状、进展进行了综述,包括双转子系统固有特性计算、转子-滚动轴承系统动力学、转子叶片振动、发动机机匣动力学、机动飞行转子系统动力学、航空发动机转子碰摩动力学、航空发动机转子裂纹以及整机动力学等.最后对航空发动机整机动力学今后工作研究的方向进行了展望.     

高低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱分析与时频分布

针对传统的频谱分析方法不能很好地辨识航空发动机转子振动特征频率的问题,采用局部均值分解（Local Mean Decompo? sition, LMD）,结合切片谱的频谱分析方法,对航空发动机转子振动信号进行自适应模态分解与峰值频率辨识;对转子振动信号进行时 频分析,得到其时频分布。将该方法应用于某航空发动机高、低压转子的弹性支承振动应力信号分析中。结果表明：相比于发动机振 动正常状态,在发动机振动异常状态下,高、低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱中除了存在高、低压转子的基频和倍频成 分,还存在高、低压转子间的调制频率,且在异常状态下F分量的时变特征更加明显。采用LMD切片谱分析方法获取了发动机振动正 常状态和异常状态下的振动频谱特征和时频分布,可为航空发动机转子振动特征提取与状态判别提供参考。     

基于阶次小波包的转子加速阶段振动故障研究

针对发动机转子在加速阶段的振动信号为非稳态、且该阶段的振动信号无法直接使用谱分析等技术处理的问题,提出了利用改进的阶次跟踪分析技术对信号进行等角度重采样,将时域非稳态信号转换为角域稳态信号,然后对信号进行小波包分析及能量特征向量提取。结果表明,利用阶次小波包方法可以很好地处理变速振动信号,效果好于直接使用小波包分析非稳态的时域信号,计算后的结果可用于进一步的数据处理。     

转子振动信号的二阶非平稳源盲分离

复杂的转子系统的多振动混叠信号分离是振动信号处理领域的一个难题。在介绍盲源分离基本原理的基础上,首次选用了二阶非平稳源盲分离算法对带有较强噪声的实际转子系统的振动信号进行盲分离,满意地分离出了各个振动源信号。采用SONS算法得到的振动源频谱分析清晰地反映出了各个振动源的频谱特性,且较好地抑制了噪声的影响。研究中提出的测量方法,为实际复杂结构的振动源盲识别提供了支持。     

裂纹转子非线性振动特征的谐波小波与分形识别

通过对谐波小波的分析研究,指出了谐波小波对振动信号局部频段分析的优良特性。采用谐波小波对裂纹转子的非线性振动信号在低频段进行了分析。理论分析与实验结果表明:对实际裂纹转子信号,经谐波小波的频段分析后,能够得到通常难以由理论分析与实验结果获得的非整数倍周期分叉的非线性特征频谱。计算了裂纹转子的分形维数,发现裂纹转子的振动信号比理论结果要复杂、可以用多重分形作为判断实际转子是否有裂纹的一个特征。提出了用谐波小波变换后的奇异谱来识别裂纹转子非整数倍周期分叉的非线性特征频谱的方法,并对实际转子信号进行分析,得到了明显的非整数倍周期分叉的奇异谱。      

旋转机械振动诊断技术展望

 本文简要地论述了机械设备故障振动诊断的理论基础,进而基于理论上的分析及作者个人的经验,对旋转机械故障振动诊断的前景作了评述,提出了若干建议。     

风洞模型-支撑系统涡激振动测量与分析

以0.55m×0.4m低湍流航空声学风洞某模型及其支撑系统为研究对象,采用基于加速度传感器直接测量支撑系统和热线间接测量模型尾流相结合的方法,测量并分析了风洞模型-支撑系统的涡激振动模态,给出了测量方案和数据处理方法。采用基于加速度传感器的功率谱分析方法,获得了模型-支撑系统的三阶振动频率分别为31.1、120.9和221.4Hz;采用基于加速度传感器的频域滤波和频域积分方法,提高了有效信号的信噪比,获得了模型-支撑系统振动的振型和振动节点位置;采用热线测量模型尾流分离涡脱落频率的方法,获得了模型一阶和二阶振动的尾流涡激频率分别为31.1和124.1Hz,并从测量尾流速度脉动量获得了模型振幅变化和抖振边界信息。实验结果表明,采用热线测量模型尾流从而分析模型振动的方法,有利于小尺度的模型振动测量,而且相对于加速度传感器装于模型表面的直接测量方法而言,对试验模型的绕流流场干扰较小,为测量风洞试验模型的涡激振动模态提供了一种方法。     

基于压缩感知的整体叶盘多模态振动叶尖定时信号重构方法

叶尖定时测量技术是近年来发展的一种非接触式旋转叶片振动监测方法,具有非入侵性的优点,但是该系统测得的振动信号通常是欠采样的。为了能够重构叶尖定时欠采样信号,本文根据压缩感知理论以及叶尖定时采样原理引入了叶尖同步振动信号稀疏模型以及叶尖振动信号重构方法。对整体叶盘有限元模型进行瞬态分析得到叶尖振动信号,使用优化的正交匹配追踪算法以及基追踪对欠采样信号进行重构并和传统方法进行对比。计算结果表明：在信噪比为30dB的噪声环境下,限制频域的正交匹配追踪算法(OMP-RFD)可以准确地识别出叶尖振动信号的主要频率成分。最后使用试验所获得的叶尖振动信号进行重构,验证了OMP-RFD算法有效性。综上可知：压缩感知方法可以很好地应用于叶尖定时测量装置中,能够使用较少传感器识别叶尖同步振动欠采样信号参数,有效提高噪声环境下识别高阶频率的成功率以及准确度。     

Stationary non-Gaussian random vibration control: A review

This paper presents a review of the various methods for the stationary non-Gaussian random vibration control. Random vibration tests can be divided, according to the number of exciters, in single-shaker tests and multiple-shaker tests. In the stationary non-Gaussian random vibration test, the time and frequency domain characteristics of the responses should be controlled independently and simultaneously. Skewness and kurtosis are usually selected as the non-Gaussian time control references (targets) while power spectral density is the frequency domain control procedure before it recalls the concepts of non-Gaussianity. Then, the generation of a one frame stationary non-Gaussian random signal for both the single and multiple shakers are reviewed. The commonly used methods for the single non-Gaussian random signal generation in the random vibration test are memoryless nonlinear transformation, phase modification and Filtered Poisson process. For the multiple-shaker case, the sequential phase modification and memoryless nonlinear transformation are used to generate one frame coupled multi-channel non-Gaussian random signal. In order to obtain a stationary and consecutive dynamic input, the time domain randomization procedure is introduced with high computational efficiency and its influences on the skewness and kurtosis are analyzed. Finally, two existing problems in the non-Gaussian random vibration control are addressed.     

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

基于小波分析的航空发动机故障诊断方法研究

小波变换是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法优越。在阐述小波分析理论基础上,对某型航空发动机的振动信号进行分析,采用小波分解和信号重构的方法,提取了噪声掩盖下振动信号中的故障信息,根据航空发动机整机振动的典型故障特征频率,判断该发动机是否发生故障。     

信号周期分段处理法诊断单级传动齿轮副故障

为了诊断单级传动齿轮副故障,本文提出信号周期分段处理的方法。首先同步整周期采集振动信号,然后对采集的振动信号做时域平均,进行降噪和凸显故障脉冲的处理。利用周期分段处理法,将振动平均信号等距分段,分别对各段信号进行频谱分析。比较各段信号的时域波形和频谱的异同,可以准确诊断出单级传动齿轮副中同步齿轮故障位置,且还能诊断出非同步齿轮故障位置。数字仿真试验以及模拟故障实验结果都证实了信号周期分段处理法诊断齿轮故障的可行性和有效性;它为诊断单级传动齿轮副故障提供一种有效手段。