风扇/压气机周向模态识别中传感器角度偏差的影响

基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。     

单级风扇声模态相关性研究及其影响

航空发动机轮毂比的增加使得处于“截通”状态的管道声模态数目急剧增加,为了提高风扇管道宽频噪声模态识别及分解技术的准确性,就需要对管道声模态相关性进行分析研究。本文以一台单级低速轴流风扇实验台为实验对象,研究了单级风扇的模态相关性以及声场相关性。进一步结合参考传声器模态分解法和互相关模态分解法,对比了模态相关性对管道进口声功率级产生的影响。结果表明,管道模态相关性对入射声波影响较小,对反射声波影响较大。因此,在高精度模态分解实验中,有必要考虑到模态相关性,并采用更加合理的模态分解技术。     

压缩感知在轴流压气机周向模态识别中的应用

研究了将压缩感知应用于轴流压气机管道周向模态识别的方法。采用数值实验的方法对稀疏模态信号进行压缩感知分析。对确定性信号，讨论了信号欠采样因子和感知常数对不同稀疏比信号重构成功率的影响，当感知常数大于3.5时，感知成功率超过90%；对未知信号，随机选取测量矩阵在感知失败时信号的模态分布没有规律。在此基础上，将Nyquist-Shannon采样定理和压缩感知方法结合，提出了轴流压气机管道周向模态传感器双均布测点布置方式，发现了其感知的成功与否与信号模态数的差值和测点数相关，选择合适的测点数，可用于基于动静干涉的压气机周向模态的可靠重构。讨论了双均布测点分布的鲁棒性，发现任意减少3个测点时仍可保证研究对象中至少5个叠加模态的成功感知。最后，将压缩感知方法应用于轴流压气机管道周向模态识别，成功感知到了基于Tyler-Sofrin的轴流压气机高阶动静干涉模态。该研究为轴流压气机管道模态分析和测量提供了新的实验数据处理方法。      

基于模态发生器的进气道风扇噪声及声衬降噪实验

为研究发动机进气道风扇噪声特性及声衬降噪效果,使用模态发生器提供声源,采用固定麦克风阵列和旋转扫描耙装置测量进气道内噪声信号,进而利用周向和径向模态分解方法得到声模态幅值,对影响模态分解结果的关键因素进行了研究。对周向模态在时域内进行分解,得到幅值和相位的时变特性。最后完成了2套声衬实验件降噪效果测试。结果表明:模态发生器提供的声源可获得风扇噪声的主要模态特征,包括模态幅值、旋转角速度等;满足采样定理条件,径向模态n=0情况下模态发生器产生的主模态和扬声器数量无关;使用旋转扫描耙装置测量声模态,旋转扫描耙的采样位置数对测量结果影响可忽略;在设计频率下,声衬降噪效果良好。模态发生器提供的进气道风扇噪声源可用于对声衬设计方法进一步实验验证。      

基于卡尔曼滤波的翼型表面压力实时重构方法

为实现基于稀疏数据的翼型表面压力实时重构，提出了一种基于压缩感知与卡尔曼滤波器的数据融合方法，该方法主要包括线下建立数据库和线上实时感知两部分。首先，在线下通过粒子图像测速技术、压敏漆、计算流体力学等方法对翼型表面压力进行全场采样，并采用本征正交分解对所测得的全场压力数据进行降维，建立含有主导相干流动结构的模态数据库以及各模态时间系数之间的状态转换关系。其次，在线上基于压缩感知，利用离散压力传感器所测量数据与压力场主导模态，通过求解L₁范数下的最优化问题，对各主导模态的时间系数进行初步求解。最后，将线下所得各模态时间系数之间的状态转换关系放入卡尔曼滤波器，作为其系统模型进行预测；将线上所求得各模态时间系数放入卡尔曼滤波器，作为其观测值进行校正。以CFD模拟翼型压力作为验证数据，对该方法的性能进行评估，结果显示：该方法与仅采用压缩感知进行重构对比，升力重构误差从18.15%减小至6.39%。     

基于声模态分解的风扇叶盘同步振动辨识

采用非接触式非侵入式的测量方法实现航空发动机叶盘振动测量，对发动机研制、试验、运行安全具有重要意义。提出基于声模态分解的叶盘同步振动辨识方法，在某三级风扇试验器的进气道布置环形声阵列，作为参照并在动叶布置若干应变片，开展升降速试验。分析声压信号的叶片通过频率随转速的变化规律，对动叶一阶通过频率下的声阵列信号进行声模态分解，结合应变片实测的动叶坎贝尔图，建立主导声模态数与叶盘节径数的映射关系。声场和动应力测试结果表明：当主导声模态数与叶盘节径相等时，动叶发生共振现象，此时可有效地对风扇叶盘同步振动进行辨识；动叶与前后叶排静叶都存在转静干涉现象，声压信号呈现为窄带宽频，形成声模态离散，造成动叶表现为多模态振动；声压信号是叶片不同振动模态的气动载荷分布的综合反映，具有好的灵敏性和完备性，可实现航空发动机动叶非接触式非侵入式振动测量。     

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。      

风扇单音噪声模态识别及其误差传递特性研究

为了探究不同阵列对风扇单音噪声模态识别的影响,对径向耙和轴向传声器阵列在模态分解中的优缺点和误差传递特性进行了数值和实验研究。数值研究中通过在人造声场中加入随机扰动研究了不同阵列在径向模态分解中的误差传递特性,从而对两种阵列在径向模态分解方面的适用性和局限性进行评估。以此为指导,实验中通过旋转轴向阵列测量了风扇管道内顺流和逆流传播的模态波结构。结果表明中低频时径向耙式阵列误差较大,在模态截通频率处其传递函数的条件数大于100,而轴向阵列的条件数要小于10。轴向阵列在径向模态分解时,其精度强烈依赖于阵列轴向间距。实验结果表明管道内入射声波比反射声波能量高10d B左右。在入射声波中,转静干涉模态是其主导模态,而在反射声波中,模态能量分布规律不明显。     

基于旋转轴向阵列的风扇宽频噪声实验

航空发动机降噪研究迫切需要一种叶轮机械管道内宽频噪声测量方法来指导降噪设计。本文通过对阵列测量的声压信号进行互相关分析,得到管道内顺流和逆流传播的模态声功率结果。安装在风扇实验台进口段的传声器阵列由2排周向间隔180°的轴向阵列组成,每排阵列有14个等间距的传声器。阵列安装在可周向旋转的测量段上,实验中测量段每隔6°旋转一次,共获得840个测点位置的声场信号。结果表明入射波与反射波最大可相差10dB。模态分解结果表明,转静干涉模态是转子通过频率及其谐频处的主导模态。利用不同参考信号计算出的声场结果相同,说明该实验测试方法对参考信号位置没有特殊要求,进一步说明该方法有很好的适用性。     

轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

基于声阵列信号的风扇喘振先兆特征识别

提出了一种基于麦克风声阵列信号的航空发动机风扇喘振先兆特征识别方法,有效避免了传统侵入式传感器在测量过程中对管道流场产生的外来干扰。开展多级风扇试验器由稳定旋转至喘振的瞬态测试试验,利用短时傅里叶分析、频谱分析和声模态分解的方法,对喘振先兆特征实现了辨识。结果表明:风扇在进入喘振前有非同步共振频率的强烈单音噪声,约为叶片通过频率的70%,是由多个模态波在转静叶排间共振产生。通过对特征频率和声模态谱的监测可以实现喘振的预警。      

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。     

基于参考信号方法的叶轮机械宽频噪声试验研究

航空发动机降噪研究迫切需要1种叶轮机械宽频噪声测量方法。通过在单级轴流风扇进口段布置的4圈环形麦克风阵列对管道内宽频噪声进行了测量,每圈阵列由8个环壁面布置的传声器组成。在40%~100%设计转速下,利用互相关方法对管道内宽频噪声进行了试验研究。结果表明:在相同转速不同工况下的噪声结果差别很小。该方法能准确地对管道内模态波进行分解,并分辨出顺流和逆流传播的模态波,进一步证实了互相关方法在管道宽频噪声测量方面有很好的鲁棒性。     

风扇前传噪声及声衬特性研究

为了探究航空发动机的风扇噪声,通过试验研究了缩尺风扇前传噪声在不同转速工况下的频谱特性和周向模态特性,并对所设计的环形声衬降噪效果进行了验证。研究结果表明,基于试验测量数据分析得到的频谱特性和周向模态特性满足转静干涉噪声理论。随着转速的提高,风扇纯音噪声越显著,高转速工况下纯音噪声的能量约占风扇前传噪声的85%。在所研究的工况范围内,该声衬对目标频率及模态均有显著的降噪效果,且在85%转速工况时的纯音降噪效果最优,其主模态的传声损失约为59dB。该声衬对于设计频率附近的宽频噪声也有一定降噪效果,在85%转速时的宽频噪声平均传递损失约为3dB。     

流管实验装置传声器阵列的校准方法

发展了一种应用于流管实验装置的现场传声器阵列校准方法.该方法利用两支标准传声器的测量结果计算管内声场,然后比对待校准传声器的测量信号得到其灵敏度.与传统校准方法相比,该方法具有实时快速、能提供相位校准等优点.在流管装置上进行实验,用模态匹配方法对校准结果进行校核,显示该校准方法得到的声压与计算结果吻合得更好.使用本方法,利用高精度传声器对低精度传声器进行校准并应用,可有效降低测量实验成本.      

改进的单级风扇单音噪声解析预测模型

针对单级轴流风扇单音噪声的声模态与声功率(PWL)预测,基于早期的二维叶栅噪声解析预测模型,开发了改进的三维单级风扇噪声解析预测模型。主要目的是可以通过该预测方法快速、准确地给出声场信息以优化风扇设计方案。该模型由模拟转子粘性尾迹,求解静子表面非定常载荷以及模拟管道噪声传播三个部分组成,并采用单级轴流风扇噪声试验数据对该解析预测模型的结果进行了验证。与试验数据相比较,该解析预测模型1BPF单音噪声预测结果误差1.5dB,2BPF单音噪声预测结果误差5dB,同时给出了合理的周向与径向模态声场模拟结果。与传统的叶轮机噪声解析预测模型相比,该方法不仅考虑了三维几何,还可以模拟出管道内的声场结构,计算方法更为合理,噪声预测结果也更为可靠,具有很好的工程应用价值。