失速起始检测的低频平均频谱幅值法

高速多级轴流式压气机在中低转速的失速起始总是以短周期扰动的形式出现。为了在压气机整机进入深度失速前检测到失速起始信号，通过分析提出了一种基于低频平均频谱幅值的失速起始信号检测方法。对某轴流式压气机压力测量信号的分析结果表明，该方法是准确、可靠和快速的，有望用于失速起始的实时检测。     

旋转畸变对模态波发展过程影响试验

为探究"危险频率"的物理机制,设计了旋转畸变发生器,对旋转畸变条件下两级低速轴流压气机的失速起始过程进行了试验研究.结果表明:该旋转畸变发生器在不同转速下均能输出类方波状的总压分布.旋转畸变导致压气机总静压升特性下降和稳定裕度损失,并且存在使压气机稳定裕度损失最大的畸变旋转频率.失速起始过程中模态波产生于畸变区,传播到非畸变区时会受到抑制.当畸变旋转频率等于模态波的传播频率时,模态波发展为旋转失速所需的时间最短,压气机稳定裕度损失最大.对失速起始信号的时频分析显示"危险频率"在数值上等于模态波的传播频率.     

带主燃烧室的轴流压缩系统过失速行为的数值模拟

基于轴流压气机逐级过失速特性和燃烧室特性 ,建立了带主燃烧室的多级轴流压气机过失速的分析模型。发展了分析轴流压气机过失速响应的动态滞后方法 ,确定了压气机过失速响应的统一时间常数。并将该模型应用到国内某型发动机的过失速行为的分析 ,得到了合理的定性理论结果。     

风扇/压气机失稳辨识系统设计与验证

失速和喘振是航空发动机试验中常遇的两类气动失稳现象,为保障发动机零部件试验安全运转,必须对失速喘振信号进行在线检测控制。根据零部件试车台架的需求,设计了失速喘振辨识算法并对影响辨识算法的关键因素进行了分析,通过小型嵌入式系统为硬件平台实现了失稳辨识系统在线检测功能。该失稳辨识系统具有体积小、实时性强、抗干扰能力强的特点。在多个型号零部件试验件的应用表明,该系统能有效识别发动机深度失速和喘振状态,满足航空发动机风扇/压气机对失速喘振在线检测控制的要求,具有较高的工程应用价值。     

进气畸变下低速轴流压气机失速起始特性试验

为探索进气畸变对压气机失速起始特性的影响,本文以一台双级低速轴流压气机为研究对象,对均匀进气和多种进气畸变形式下的失速起始特性进行了详细研究。进气畸变包括1×90°稳态单波、2×90°稳态双波和1×90°周向旋转单波3种形式,压气机转速为600 r/min和800 r/min。试验结果表明,在均匀进气和固定进气畸变条件下该压气机均表现为模态波式失速起始特征,而在旋转畸变时观察不到失速前扰动信号。均匀进气时,失速前20～30个转子旋转周期即可观察到模态波的存在,其传播速度等于42%转子转速,并诱导产生旋转失速团,而且在失速发展过程中,失速团旋转速度保持不变。稳态进气畸变时,也是由模态波诱导产生旋转失速,但在失速团发展过程中,失速团的旋转速度会发生变化。旋转进气畸变时,失速前检测不到42%转子转速的模态波扰动,也没有发现尖脉冲扰动。     

轴流压气机小扰动诱发旋转失速的试验研究

为了了解压气机旋转失速产生的原因 ,用试验方法对一低速轴流压气机旋转失速前的小扰动波进行了研究 ,通过分析该扰动波的特性 ,推断出小扰动是从转子进口端壁附面层内产生的 ,该波的振荡是旋转失速产生的根源     

基于方差分析的某轴流式压气机失速征兆起始检测

及时、准确地检测到压气机不稳定工作的征兆对于保障飞行安全具有重要的意义。为了对某涡喷发动机进行稳定性监控,对节流过程中的压气机机匣壁面静压信号进行了方差分析。分析表明,压力信号的方差可以表征压气机工作状态变化对信号脉动强度的影响,可以提前0 03s-0 07s检测到失速起始征兆,由于算法简单,该方法具有较大的工程应用价值。     

预测轴流压气机工作稳定性的非线性模型

建立了预测轴流压气机工作稳定性的非线性模型,采用有限差分数值模拟单转子和一台三级轴流压气机旋转失速的形成和发展过程,预测失速特征参数。由于合理地考虑了失速流动的非定常和非线性因素的影响,大多数失速特征参数的预测结果与试验测量值相符。     

轴流式压气机旋转失速信号的早期检测

早期检测航空发动机压气机旋转失速信号对于设计一种高效的防喘、消喘控制系统具有重要意义。通过对压气机旋转失速形成、发展、退出过程中压力信号频谱演化特性的分析,提出了一种基于FFT的压气机旋转失速信号检测判据。对某轴流式压气机压力测量信号的分析结果表明,该判据是准确、可靠和快速的,可以用于旋转失速信号的早期检测。     

转子叶尖端壁失速特性试验研究

为了研究转子叶尖端壁的失速特性,对一台单级低速轴流压气机进行了节流特性试验,采用转子叶尖端壁弦向布置动态压力传感器的方法测得了整个节流过程的动态压力信号,并对其进行壁面压力谱分析及均方根压力脉动分析。结果表明:压气机逼近失速的过程中泄漏涡的轨迹及触发点的位置逐渐向转子前缘移动,失速时泄漏涡轨迹从邻近叶片通道的转子前缘溢出;压气机向深度失速逼近的过程中失速团的周向尺度增大,退出失速的过程中周向稳定为两个失速团,其周向尺度逐渐减小但失速团的转动频率保持不变约为30Hz,并在退出失速前3个转子周期两个失速团合并为单个失速团。     

轴流压缩系统的Lyapunov指数谱分析及应用

1引言Moore和Greiter[1]在1986年联合提出了描述压缩系统失速动态性能的旋转失速和喘振的统一模型(MG模型)。目前理论分析主要是采用各种系统模型(包括MG模型)进行仿真计算,并与试验结果进行参照和验证,使用非线性分叉理论进行分析,Li-aw[2]等对MG模型进行了非线性分析并提出非     

基于模态波理论的压气机失速先兆识别方法

针对压气机气动失速预警存在无法兼顾对渐进型和突尖型失速先兆有效识别的不足，以及提取失速团幅值需要多路传感器信号的局限。分析了压气机失速发展过程中的信号特征；根据压气机失速信号的旋转特性，提出基于单路传感器信号重构周向多路失速先兆信号的方法，讨论了信号重构步长的取值；基于模态波理论，通过对重构信号进行空间傅里叶变换，得到失速扰动信号各阶模态幅值，根据低阶模态的幅值变化实现对渐进型与突尖型失速先兆的识别。以某压气机为例进行仿真，结果表明:当信号重构的步长小于突尖波时间尺度的一半时，重构的多路信号能够复现压气机周向位置失速发展过程，且步长越小，越有利于失速先兆的识别；由模态分解得到的1阶模态幅值的变化能够有效反映失速发展过程；通过合理设置模态幅值的阀值，可以在失速发展前期对失速先兆进行准确识别，从而，基于单路传感器失速信号即可实现对渐进型失速和突尖型失速均能进行预警。      

亚声速轴流压气机失速监测方法试验

为了研究轴流压气机失速先兆信号监测的有效算法,对亚声速轴流压气机试验台的孤立转子在不同转速下,从稳定工况到失速工况叶顶不同轴向位置进行了动态压力信号测量试验,采用自相关分析和方差分析算法对试验数据进行了对比分析。结果表明,该压气机为突尖型失速,在叶顶前缘附近能明显感受到失速先兆信号,自相关分析监测到失速先兆信号的时间明显早于方差分析,可更有效的达到失速预警的作用。     

基于时频-小波分析的压气机失速先兆研究

采用时频-小波分析法对某型发动机的八级轴流压气机级间压力信号的失速先兆及发展信息进行了分析,检验了失速时刻信号的奇异值。结果表明，在失速前的阶段，不同的频率段表现出不同的失速先兆成分。     

跨声速压气机转子失速过程的实验

针对一台跨声速压气机转子在不同转速下的失速过程进行了稳态和动态实验研究.通过对原始信号、小波分析结果以及FFT(fast Fourier transform)变换结果的分析得到,该压气机转子在3个不同转速时均为突跃型全叶高失速,流场中存在一个失速团,失速团沿周向的传播方向与转子转动方向相同,其相对静止坐标系的量纲一转速随转子转速的增大而减小,对这一规律产生的原因进行了分析.      

基于时频—小波分析的压气机失速过程研究

采用时频—小波分析的方法,针对某型发动机的八级轴流压气机级间压力信号,提取失速先兆及发展信息。结果表明,在失速前的阶段,不同的频率段表现出不同的失速先兆成分;并检验了失速时刻信号的奇异性,最后确定了最先失速级。      

低速轴流压气机旋转失速特性试验

在一台双级低速轴流压气机上进行了均匀进气时的全流量特性试验研究,重点分析了该压气机旋转失速特性随流量系数的变化情况和失速起始特性.试验结果表明,压气机在失速前出现模态波扰动,其传播频率约等于40%转子旋转频率,范围贯穿整台压气机;压气机第二级在模态波扰动诱导下率先进入旋转失速,初始失速团旋转速度为83.3%转子转速;失速团在向第一级扩散传播过程中,其旋转速度逐步降低,最后稳定在41.9%转子转速;失速团旋转频率随着流量系数的降低而减小;失速团范围随着流量系数的减小而逐渐增加.