基于统计特征的航空发动机风扇外物撞击检测

为了检测识别航空发动机工作过程中的风扇外物撞击事件,采用非接触叶尖振动测量系统对风扇叶片叶尖振动位移进行实时采集与检测。通过风扇叶片非接触叶尖振动位移数据统计分析,发现叶尖振动位移服从正态分布,并采用Epps-Pulley假设检验证明。设计了基于统计特征的风扇叶片外物撞击叶尖振动位移检测算法,采用该方法获取了风扇转子不同转速下外物撞击叶尖振动位移检测阈值。对风扇转子转速为3000r/min状态下,直径16mm、质量为2.9g的外物弹体撞击风扇叶片的振动位移数据进行分析,并采用高速摄像系统对该方法识别结果的可靠性进行验证。结果表明:基于统计特征的发动机风扇外物撞击检测方法,能够准确识别外物撞击风扇叶片事件及发生撞击的叶片编号。     

基于叶尖定时的转子叶片轴向位移辨识方法

叶尖定时技术在透平机械叶片振动的监测与诊断中广泛应用,取得了较好的效果。然而叶尖定时法的测量结果为叶尖位移在旋转方向上的分量,叶片轴向位移导致的叶尖定时测点位置变化会引入旋转方向上的位移分量,需对叶尖定时测量结果进行解耦,从中辨识叶片的轴向位移。依据叶尖定时测量原理,分析了测点位置变化对测量结果的影响关系,提出了基于叶尖定时的叶片轴向位移辨识方法。结合叶片型线方程,建立了融合叶片轴向位移的叶尖定时采样模型,仿真验证了所提方法的有效性。然后利用轴向位移可调式航空发动机压气机叶片实验台实测的叶尖定时信号进行验证,将转子叶片轴向位移辨识值与真实值进行对比,验证了本文所提方法的准确性。对叶片运行状态的全面准确评估以及转子-叶片轴位移故障诊断具有重要的工程应用价值。     

航空发动机转子径向振动测试技术研究

建立了航空发动机转子径向振动模型,研制了一套专门用于航空发动机转子径向振动测量的测试系统。通过获取转子叶片叶尖间隙、叶片到达时间的信息,采用离散周期信号频谱分析方法,获得发动机压气机转子径向振动数据。结果表明,随着转速的升高,转子径向振动的幅值、频率及相位角度均增大。该结果对发动机的结构设计起指导作用,为转子径向振动主动抑制技术研究提供了基础数据。     

基于方差分析的航空发动机风扇叶片外物撞击识别

航空发动机工作过程中风扇外物撞击事件的检测与识别对飞机飞行安全至关重要。通过风扇叶片外物撞击试验平台模拟真实发动机受外物撞击的过程,研究风扇外物撞击规律与检测识别方法。针对航空发动机的机载参数和加装振动参数对风扇外物撞击事件识别难度高与识别准确率低的问题,开展了基于非接触风扇叶片叶尖振动测量的外物撞击检测试验,提出了基于非接触叶尖振动位移方差威布尔分布函数极大似然估计与自动门限检测系统的风扇叶片外物撞击自动门限识别方法,并获取了风扇转子不同转速下外物撞击叶尖振动位移方差识别门限值。选取风扇转子转速为3 000 r/min状态下,直径为16 mm、质量为2.9 g的外物弹体撞击风扇叶片的振动位移数据进行分析,并采用高速摄像系统对该方法识别结果的可靠性进行验证,结果表明：基于非接触叶尖振动位移方差分析法能够准确识别风扇叶片外物撞击事件、撞击叶片编号与撞击叶片数。     

基于叶尖定时技术分析叶片非整阶次振动

介绍了非接触叶尖定时技术分析航空发动机转子叶片非整阶次振动,通过数值仿真结果与实测结果对比,验证了相关分析方法可有效的分析叶片非整阶次振动。详细介绍了某发动机台架试车转子叶片非整阶次振动测量实例。     

基于任意传感器排布的叶尖定时信号压缩感知辨识方法

基于叶片振动和叶尖计时系统的特点,推导了任意传感器角度分布下叶片振动响应的分布规律,并基于叶尖定时信号频域的稀疏性,探究了压缩感知方法在叶尖定时信号的重构和倍频辨识上的应用。通过同步信号和非同步信号的大量数值实验,分析了包括信号重构误差、传感器数量、旋转周期数、频率分辨率和信噪比等因素对辨识效果的影响,提出了压缩感知重构叶尖定时信号的基本方法和步骤。进一步将压缩感知方法应用于某型号涡扇发动机钛合金宽弦风扇叶片有限元仿真获得的振动响应数据重构,验证了该方法的有效性。结果表明:在加入了叶尖测点位置误差和30 dB随机噪声的前提下,在80%、90%和100%三种转速工况下均清晰辨识出幅值较大的激励倍频。基于任意传感器角度分布的压缩感知方法对叶尖定时信号辨识效果较好。     

离心叶轮高速旋转叶片振动测量与特性分析

为了解离心叶轮高速旋转叶片的振动特性,对其进行振动应力测量与叶尖振幅测量,并将两种方法的测量结果进行对比分析。在介绍振动应力测量与叶尖振幅测量基本原理及数据处理方法的基础上,对离心叶轮高速旋转叶片进行了振动测量与分析。分析结果表明,两种方法均能有效识别叶片的5个共振转速区以及相应的激励源(转速的4,8和17倍频)。振动应力测量与叶尖振幅测量识别的叶片最大共振转速差异为0.56%,识别的叶片最大共振频率差异为1.78%。以振动应力测量结果为参考,验证了叶尖振幅测量结果的准确性和有效性。     

基于无转速定位信号的非接触叶片振动测试技术

介绍了在无转速定位信号情况下实现非接触叶片振动测试的方法,通常定位传感器安装干发动机转子部件内,存在传感器脱落打伤发动机的隐患。对此,开展了双光纤信号替代转速定位信号实现叶片振动测试方法的研究。运用单自由度理论分析了无转速定位的测量原理,分析了在无转速定位时对叶片振动测量误差的影响。该方法通过了模拟试验器和台架压气机试验验证。结果表明：无转速定位非接触叶片振动测试方法与转速定位方法的测试结果基本一致,为发动机工作叶片安全监视提供了更为简易的技术手段。     

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。     

航空发动机风扇叶片与机匣刮蹭分析及结构设计

针对异常载荷下,航空发动机宽弦风扇叶片的叶尖与机匣刮蹭变形及损伤特征缺乏数据支持,而传统理论计算方法存在较大的误差问题，建立了宽弦风扇叶片叶尖刮蹭显式动力学分析模型,采用宽弦风扇叶片与机匣刮蹭试验数据,对分析模型的计算精度进行了验证。基于分析模型进行了仿真参数的敏感度分析,得到了叶片与机匣刮蹭后叶片变形及机匣损伤规律。研究结果表明:叶尖伸长量对转子转速非常敏感，叶尖径向伸长量增加速率远大于转速增加值，因此在叶片设计中应考虑到风扇叶片极限转速下叶尖伸长量。同时需要选取合理的扭转角度以满足叶片安全性和气动性能的要求。在风扇机匣包容区设计中应主动考虑异常载荷的影响，增大安全性设计域度；设计合理的耐磨层材料参数，减小风扇叶片对其冲击损伤。采用该方法可以提高叶尖间隙控制精度,减小刮蹭对叶片和机匣造成的损伤。      

高转速风扇叶片外物撞击损伤的定量评价方法

外物撞击是造成航空发动机风扇叶片变形、损伤甚至断裂的主要因素。针对外物撞击持续时间短、瞬间载荷大、损伤影 响因素多，难以进行定量损伤评价的问题，提出基于叶片损伤参数α的叶片损伤定量评价方法。以发动机风扇叶片受冰撞为例， 采用非接触叶尖计时测量方法，对叶片撞击产生的叶尖位移进行监测分析，验证了该方法的可行性。采用瞬态动力学分析方法对 叶片经受撞击过程进行全流程仿真模拟，并采用正交试验法定量研究了外物撞击过程中的撞击速度、叶片转速、撞击位置3种因 素对叶片损伤参数α的影响，拟合回归方程并绘制了这3种因素的3D响应曲面图，得到各因素的影响权重。结果表明：冰块速度 与撞击位置同时下降时，叶片损伤弱化效果显著。该方法可为大型风扇叶片抗外物打击性能设计和在役健康监测提供理论支撑。     

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。     

航空发动机振动监测系统模拟试验台搭建研究

航空发动机振动监测系统作为发动机故障诊断的重要手段之一,在航空领域有着重要的意义。为了更好地了解航空发动机的振动特性,本文设计和构建了航空发动机振动监测系统模拟试验台。首先对航空发动机振动的典型特征和监测原理进行研究,进行模型简化,利用3D打印搭建了发动机振动监测系统模拟试验台;然后,利用STM32芯片,通过多模块的设计,实现了振动信号的采集、速度的测量、转速控制等功能;最后,将采集的数据导入MATLAB进行分析,利用其强大的计算能力,实现时、频域分析等功能。经实践,具有良好的教学意义。     

涡轮3 维叶尖间隙对典型故障特征的响应特性分析

为了有效地克服传统叶尖间隙在航空发动机涡轮叶盘的健康监测中传递信息能力有限的不足,充分考虑了在航空发动机运行过程中涡轮叶片叶尖的3维特征,提出包含径向间隙、叶片叶尖端面轴向偏转角和周向偏转角在内的涡轮3维叶尖间隙的概念,并将3维叶尖间隙特征参量作为叶片故障信号载体,通过有限元方法分析了3维叶尖间隙特征参量对高压涡轮叶片典型裂纹故障的响应特性。结果表明:3维叶尖间隙特征参量对高压涡轮叶片尾缘裂纹的故障特征信息有良好的反映效果。     

基于叶尖定时技术的非接触式叶片叶尖扭转角测试及应用

为了验证风扇转子叶片反扭设计的准确性及获取不同气动状态、不同转速条件下叶片扭转变形情况,建立叶片扭转应用理论模型,开发了基于叶尖定时技术的非接触式叶片叶尖扭转角测试技术,在发动机风扇转子叶片上开展了旋转状态下的叶片叶尖扭转角测试和仿真计算。结果表明：叶片叶尖扭转角变形理论计算值为1.5°,实测值为1.4°;采用统计分析方法计算稳态转速风扇转子叶片所有叶片叶尖扭转角最大标准偏差为0.1°,是因加工误差、装配误差、气流扰动和振动因素导致的;单个叶片叶尖扭转角最大标准偏差为0.01°,是因气流扰动和振动因素影响所导致的。该项测试技术成功地验证了叶型反扭设计,稳态转速风扇转子单个叶片叶尖扭转角小于所有叶片叶尖扭转角的离散度。     

航空发动机转子非稳态振动分量提取方法

对发动机转子振动状态进行监测是提高发动机可靠性的重要方法之一。然而在实际运行与振动监测过程中发现,发动机转速变化快且转子振动分量微弱,其转子谐频振动分量难以实时跟踪提取。为解决这一问题,提出了基于稀疏谐波乘积谱及自适应Vold-Kalman滤波的航空发动机转子振动分量提取方法。首先,分析了发动机机匣信号特性,通过机匣信号中叶片通过频率与转频的谐波关系,结合谐波乘积谱的思路,提出了一种快速计算发动机转频的方法,该方法无需准确的键相信息。其次,使用变步长迭代的方法最小化阶次谱残余误差,确定Vold-Kalman滤波器的最佳滤波参数,从而实现发动机转子谐频振动分量的准确提取。通过仿真数据验证了本方法在较大的噪声下仍能够很好地提取出机匣信号中微弱的转子振动分量,并与多种经典信号分解方法进行了对比。最后,对实际发动机信号进一步分析,针对发动机启停、加减速状态2种典型非稳态工况进行了计算并验证,证明了所提方法的优越性。     

基于HILBERT变换的航空发动机转速测量研究

精确测量的航空发动机转速信号是航空发动机控制系统及故障诊断的重要依据。首先介绍了目前常用的航空发动机转速信号的测量方法-直接测频法并对该方法误差进行了分析;其次根据航空发动机工作时的转速变化特性,详细描述了通过Hilbert变换求取瞬时频率来测量转速的方法,并对该方法的端点效应问题进行了处理;最后通过仿真发动机一个转速上升过程,计算得出瞬时频率(转速)及误差大小。结果表明,该方法对航空发动机转速测量可行。     

基于叶尖定时的航空发动机压气机叶片振动测量

基于叶尖定时的转子叶片非接触振动测试系统的基本原理和数据分析方法,将非接触振动测量技术成功应用在某型涡扇发动机高压压气机一级转子叶片排故(改型)中,获取叶片共振时的振动频率和幅值,并通过有限元分析方法得到叶尖位移与关键点的位移-应力换算系数。依据反算的关键点动应力可实现(改型)前后转子叶片的高周疲劳寿命预测。某型涡扇发动机高压压气机一级转子叶片非接触振动测试结果显示:由于加工工艺原因导致原型叶片叶型厚度变大,引起叶片固有频率升高,转子叶片在发动机工作转速范围内发生3阶激励激起的一弯振动,导致叶片发生故障。改进加工工艺后,非接触振动测试系统结果显示叶片振动状态较好。      

航空发动机转子叶尖间隙及同心度变化规律研究

航空发动机转子叶尖间隙及同心度是影响发动机性能和安全的重要参数。组建了一套电容法测试系统,并成功用于发动机风扇转子叶尖间隙及同心度测量。通过分析测量数据,得到了发动机风扇转子叶尖间隙及同心度随转速和时间的变化规律。结果表明:慢车以下状态时,转速升高,转子叶尖间隙减小,转子向下偏移;慢车以上状态时,转速升高,转子叶尖间隙减小,转子向上偏移;最大状态时,部分测点存在较大叶尖间隙,同心度均不为零。     

用激光监测发动机叶片的振动

用激光监测发动机叶片的振动剑桥顾问人员与英国的一家航空发动机制造商经过３年的时间，研制出一种利用反射激光束来测量航空发动机中每个叶片振动情况的非接触式监视系统．把一个直径只有几ｍｍ的微型传感器头安装在发动机中，并对准涡轮机，用先导纤维把传感要与装卫中...