转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。     

航空发动机孔探辅助工具设计与应用

某型航空发动机涡轮叶片在台架试车过程中出现断裂故障,为排除故障,需检查涡轮转子叶片活动量。本研究通过对发动机孔探位置及路径的分析,设计研制了孔探辅助装置,并在发动机周期性维护中验证有效。应用该孔探辅助工具,高涡转子叶片的故障点可得到有效验证。     

某型航空发动机一级高压涡轮叶片三维有限元振动特性分析

针对某型发动机高压涡轮叶片的一起断裂故障,运用三维有限元振动特性以及高温条件下的叶片振动有限元模型进行了分析,给出了高压转子叶片断裂后振动变化,得出了其发生断裂的性质与原因。     

基于叶尖定时的航空发动机涡轮叶片振动测量

介绍了基于叶尖定时的非接触振动测试系统应用于涡轮转子叶片的技术瓶颈,突破高温传感器结构设计、安装以及冷却等技术难点,通过设置系统触发信号保持时间,解决H型涡轮转子叶片对叶尖定时信号的二次触发问题,并给出核心机状态下转速基准实现方法。将非接触振动测量技术成功应用在某型涡扇发动机高压涡轮转子叶片振动监测中,有效获取涡轮转子叶片共振时的振动频率和幅值,并与应变计测量叶根动应变结果进行比对。结果显示:基于叶尖定时的非接触振动测试系统和接触式动应力测试系统均可监测涡轮转子叶片振动,成功辨识转子叶片8 200 r/min时的12阶激励阶次激发的一弯振动模态,两种分析方法识别共振频率相对误差在4%以内。     

航天飞机主发动机高压燃料涡轮泵的故障模式

对航天飞机主发动机(SSME)高压燃料涡轮泵(HPFTP)的故障模式作了归纳总结,深入分析了HPFTP关键部件故障的问题及其解决办法.研究表明:①SSME的HPFTP故障模式与一次性使用液体火箭发动机液氢涡轮泵、航空燃气涡轮的故障模式存在很大的差异;②影响HPFTP寿命的重要故障模式是涡轮叶片的断裂与热防护装置的热机械疲劳故障;涡轮叶片的断裂主要由高温蠕变效应与高速旋转离心力所引起.HPFTP启动、关机瞬态效应对涡轮叶片的影响也很严重,在涡轮叶片寿命预估时必须考虑这些因素;③HPFTP次同步振动问题是SSME HPFTP设计初期面临的一个重要故障模式,主要由轴承与泵级间密封引起的;④启动隔离密封这类HPFTP专有密封件的故障模式也是HPFTP故障模式的重要组成部分.      

基于SSD-HT时频阶比跟踪的变转速转子故障诊断

为解决变转速工况下转子故障特征难以提取的问题,提出一种基于SSD-HT时频阶比跟踪的转子故障诊断方法。应用一种新的信号分解方法—奇异谱分解对转子故障振动信号进行分解,得到包含故障特征信息的奇异谱分量。运用希尔伯特变换计算各个有效奇异谱分量的瞬时频率,获取故障信号的时频分布。根据时频分布中的转频信息对原始振动信号进行阶比跟踪分析,提取直观的阶次特征。仿真分析与实验分析结果表明,在无转速测量装置条件下,所述方法可准确判别变转速工况的转子故障模式,相对于传统分析方法表现出一定的先进性。     

涡轮泵启动过程振动故障检测方法

为了更全面地保证液体火箭发动机涡轮泵的安全,提出了一种针对其启动过程的振动故障检测方法,首先对等时间隔采集的振动数据进行重采样,获得等角间隔的振动数据,消除转速变化对振动特征的影响,选择并计算振动特征值,最后采用支持向量回归方法建立振动特征与转速的非线性关系模型.当新的测试数据偏离模型一定限度时,表明涡轮泵工作异常.2.2 s试车数据的检测时间只有0.0470 s,说明模型可用于涡轮泵启动过程故障检测.      

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

液体火箭发动机涡轮泵故障诊断的新方法

针对传统的液体火箭发动机涡轮泵故障诊断方法只能在有样本数据并且样本数据充足的情况下才能进行准确诊断以及诊断时难以提取状态特征的缺点,提出一种适用于涡轮泵在线监测及诊断方法,该方法利用生物免疫系统的反面选择机理,利用生物克隆和学习机理使改进型反面选择算法产生的检测器具有不同的检测半径,使其能更有效地覆盖异常空间,能有效地提取涡轮泵的状态特征,避免了检测器产生效率低等问题。实例诊断结果表明:该方法较好地解决了故障样本难以获取及有效地提取涡轮泵的状态特征的问题,能准确监测出涡轮泵各种常见故障所引起的异常并能准确诊断,较高诊断精度表明该方法是可行的,并且具有较好的在线性、准确性及鲁棒性,为液体火箭发动机涡轮泵故障异常检测探索了一条新路。     

过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性,提出了1种以信息熵理论为基础,通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障,得到4个测点多转速下的振动故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,求其功率谱熵矩阵。结果表明:通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析,该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。     

含裂纹叶片的轴流式压气机整体叶盘振动特性分析

某型轴流式压气机性能试验过程中出现转子叶片裂纹故障.结合该型压气机结构特点,分析了振动响应的时域信号、频域信号以及高频成分出现的频率波动现象,总结了含裂纹叶片的轴流式压气机整体叶盘振动特性.分析结果显示:含裂纹叶片的整体叶盘使得轴流压气机振动响应呈现非线性特性;振动频谱中出现共振峰分离现象,表明叶片裂纹引起轴流压气机1级转子叶盘出现结构失谐;随转速升高,两个共振峰对应频率均出现波动现象(波动周期分别约为8s和9.2s),叶片裂纹不断扩展且数量增加,整体叶盘失谐程度不断加深,整体叶盘系统出现低阶模态局部化现象.      

涡轮泵实时故障检测的改进自适应相关阈值算法

1引言火箭发动机在飞行使用之前,需要分析试车振动数据以评估发动机的性能与状态[1]。涡轮泵是液体火箭发动机中最复杂故障概率最高的部件[2],而振动是涡轮泵故障的重要起因[3],因此,涡轮泵振动数据的分析显得尤为重要。目前,它的主要分析方法有时域统计[4]、频谱分析[5]、神经     

Experimental study of rotor blades vibration and noise in multistage high pressure compressor and their relevance

Rotor blades fault of aeroengine compressor is mostly caused by mechanical and aerodynamic excitation. And the excitation factor of high intensity sound wave to rotor blades should not be ignored. Experimental researches are conducted on a multistage high pressure compressor. When high level vibration occurs on the first stage of rotor blades, the noise spectrum presents typical characteristic for discrete multi-tone in the compressor. The amplitude of blade vibration displacement and the sound pressure level of characteristic frequency noise increases and decreases simultaneously and reaches the maximum value at the same time. This frequency merely occur on a certain speed range and is locked in a specific range which presents no variation with the rotating speed. When high level vibration occurs on the first stage of rotor blades, the noise spectrum presents a sharp peak and the propagation state of the characteristic frequency is a helix structure in the compressor. It can be confirmed that acoustic resonance occurs in the multistage compressor. The acoustic resonance frequency and its side band frequencies are generated by modulation of a rotating noise source at the rotor speed which is the excitation source of the rotor blades vibration.     

涡轮泵故障检测系统

1引言随着可重复使用运载器(RLV)的出现与发展,要求涡轮泵具有较高的可重复使用率,因此,它的故障检测与状态监控工作也变得越来越重要[1]。马歇尔飞行中心(MSFC)和波音-加州坎诺加帕克(BCP)正在研究航天飞机主发动机(SSME)涡轮泵的先进实时振动监控系统(ARTVMS)[2]。我国也针对     

突加不平衡激励下高速柔性转子系统振动特性试验

针对航空发动机高速柔性转子系统叶片丢失所造成的突加不平衡激励,基于结构/力学特征等效原则,建立高速柔性悬臂转子系统试验器,对突加不平衡及持续碰摩所产生的附加激励下转子系统振动响应进行试验测试,并对其时域/频域响应特征进行分析。结果表明:突加不平衡瞬时具有显著冲击效应,转子系统瞬态振动响应加剧,并激起转子横向模态振动;转静件之间的持续碰摩会产生约束作用使转子系统临界转速提高,呈现非线性振动,产生谐波振动频率成分。      

涡轮泵转子工作转速的模糊可靠性确定方法及其应用

针对涡轮泵转子共振失效的特点,分析了转子工作状态超界的隶属函数,详细讨论了隶属函数中有关参数的确定方法,建立了转子工作转速模糊可靠性计算模型,推导出工作转速的计算公式,并与常规的工作转速确定法进行了比较。     

基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断

为解决采用在转子升降速过程中产生的非平稳信号难以进行故障诊断的问题,提出一种基于2维时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法。采集转子升降速信号,采用2维时频分布的峰值脊线提取法获得信号脊线特征,结合脊线特征与等角度重采样技术依次获得信号角度域、角-阶域和阶次域图像,将信号阶次域内的特征参数作为故障敏感特征,输入人工神经网络诊断模型,对转子信号的故障类型进行分类。利用实测信号验证所提方法的实际应用效果,并与传统特征提取法的结果进行对比。结果表明:阶次分析方法的测试准确率约为99.8%,标准差小于0.09%,均优于传统特征提取法。基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法具有更高的诊断准确率,在非平稳信号特征提取过程中具有很好的可行性和准确性。     

叶片丢失激励下航空发动机柔性转子系统的动力学响应

为揭示叶片丢失激励下转子系统动力学响应特征,考虑涡扇发动机低压转子刚度/质量分布特征、载荷传递特征、转静件耦合特征等,建立了高速柔性悬臂转子系统动力学模型。对突加不平衡激励及持续碰摩约束下转子系统动力学响应特性进行分析。结果表明:所建立转子动力学模型可以有效反映叶片丢失激励下转子冲击振动和复杂简谐振动响应特征。在突加不平衡激励下转子系统的瞬态振动响应加剧,具有显著冲击响应特征,并伴有转子横向固有振动。持续碰摩所产生的约束作用可使转子临界转速发生变化,虽然响应幅值降低,但频率成分及转子振动趋于复杂。      

涡轮泵转子次同步进动的机理

阐明次同步进动的发生机理和特征,讨论内阻尼（材料内阻尼、结构阻尼）、干摩擦、气弹效应、动压密封等诱发次同步进动的因素和消除次同步进动的措施。