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。     

双转子涡扇发动机碰摩振动特征研究

针对某双转子涡扇发动机转子叶片-机匣碰摩振动问题,建立了新型叶片-机匣碰摩的力学模型。将所提出的碰摩模型 应用于某型发动机转子-支承-机匣整机模型中,开展了高压涡轮转子叶片和高压涡轮机匣的碰摩仿真分析。分析结果表明：碰摩 导致整机振动值较大幅度的增大,同时伴随着高压转子倍频和高低压组合频振动成分。对某发动机整机试车振动数据分析表明： 其振动偏大主要是由于工作过程中转子和静子机匣的热变形不协调导致的高压涡轮转子叶片和高压涡轮机匣的碰摩引起的,主 要特征表现为振动总量和高压基频振动的增大,同时伴随明显的高压2倍频振动和高低压组合频振动。仿真分析结果与发动机 实测振动数据基本一致。     

支承松动的转子系统动力学模型及其故障诊断方法

针对滚动轴承转子系统支承松动故障 ,考虑了松动间隙的非线性情况 ,以转子动力学、Hertz接触理论和非线性动力学理论为基础 ,建立了转子系统的动力学模型。对转子系统动力学方程在松动故障和无故障情况下分别进行数值积分 ,得到两种情况下轴承座 (有故障时为松动端 )上的振动仿真信号。利用频谱和小波变换对所获振动信号进行了处理 ,并将结果进行了分析 ,得出小波变换不但能很好地诊断滚动轴承—转子系统的支承松动故障 ,而且比 Fourier变换在更低转速下诊断出转子系统的支承松动故障      

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。     

双转子系统轴承座松动的动力学模型及故障特性

针对双转子系统轴承座松动故障,基于实验台双转子结构,考虑松动轴承座的3自由度平面刚体运动,引入碰撞恢复系数,建立双转子系统轴承座松动的动力学模型.基于Timoshenko梁单元,利用有限元和刚体运动学方法,采用Newmark-β算法进行数值仿真,对轴承座松动故障时内、外转子运动的动力学特性进行了研究.同时,进行了两种不同转速组合下双转子系统的松动实验,结果基本相同.将仿真结果与实验结果对比分析,结果表明:轴承座松动故障时,松动转子振动位移波形有“削波”现象,内、外转子振动位移频谱不但含有两转子基频的差频与和频,还包含支承松动转子的2倍频,3倍频等分量;低频段谱线较多,含有分频成分等;转子位移频谱中还含有较少的组合频率成分等.轴承座单侧松动时,松动转子的轴心轨迹呈拉伸的类椭圆状.     

基于融合信息的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息特征,提出基于融合信息的转子振动故障支持向量机(SVM)诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息特征;最后,将提取到的信息特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明:将信息特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

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。     

基于融合信息(火用)的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)的转子振动故障支持向量机（SVM）诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明：将信息(火用)特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

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。     

某型发动机截面4振动故障的分析研究

本文介绍了某机截面4振动故障现象和特点,从转子动力学设计、转子平衡、发动机装配和涡轮结构等方面进行了分析,寻找振动原因。着重分析了高压涡轮转、静子碰摩引起振动大的机理、碰摩振动特性,阐述了针对碰摩振动所采取的排振措施及其显著效果。