高可靠小条件数压缩感知叶尖定时信号辨识

为增强基于任意角度压缩感知(CS)叶尖定时信号(BTT)重构的稳定性,采用小生境微种群遗传算法提出了基于小条件数的高稳定性传感器安装布置方法。研究发现:任意角度CS的恢复矩阵条件数越小,不同信噪比下同步和非同步振动信号重构误差越趋于稳定在较低范围,优化后发现条件数为1的排布方案下,相邻传感器角度间隔趋向于均布2m取K的形式。利用条件数为1的矩阵冗余特性,设计了高可靠性的传感器排布方案,数值试验和有限元仿真验证表明叶尖定时系统在失效一个传感器的情况下仍可稳定得到准确的重构结果。在信噪比为5 dB时,冗余排布相比参考排布的主倍频幅值重构误差降低4.4%以上,验证了采用最小条件数排布的任意角度CS信号辨识方法在噪声及传感器失效情况下仍可保证BTT测量结果的有效性和可靠性。      

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。     

基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法

叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时（BTT）模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。     

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。     

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。     

基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法

基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000r/min和13000r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。     

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。     

非接触转子振动位移采集系统测试误差

对基于叶尖定时测量原理开发的非接触转子振动位移采集系统(NRDMS)测试误差进行了研究分析。将模拟叶片振动标准信号作为采集系统测试的输入信号,研究了测试对象参数和采集系统时基信号对测试结果误差的影响,理论和测试结果分析表明:测试误差主要受采集系统时基信号和转速的影响,采集系统的最大引用误差为0.066%。      

基于叶尖定时的叶片耦合振动参数辨识与仿真

为了实时掌握叶片振动情况、预防故障发生,目前最常用的非接触振动测量方法是基于单自由度模型的叶尖定时法,但当叶片耦合振动时2个振动峰相隔很近,该方法无法同时识别出其振动参数。采用基于2自由度模型的曲线拟合方法,得到叶片耦合振动2个峰的初始相位等参数,用相位遍历法辨识出叶片的振动阶次和频率。结果表明:采用基于2自由度模型的曲线拟合方法提高了叶片耦合振动参数辨识的精度,辨识了相邻2个峰的振动参数。辨识振动与仿真参数设置基本一致。     

转子叶片碰磨故障诊断的叶端定时方法

叶端定时技术是近年来兴起的可用于整级叶盘健康监测的非接触式测量技术,为转子叶片振动的在线监测与故障诊断提供了可能。针对转子叶片常见的碰磨故障,分别建立了单叶片与整级叶盘动力学模型,分析了上述两种模型在碰磨故障下的叶尖动态响应;提出了受碰磨影响较为明显的振动指标;阐述了碰磨状态下传感器之间及叶片之间的叶端定时信号特征,通过增强稀疏分解算法对叶端定时欠采样信号进行了特征提取;提出了一套用于诊断碰磨故障的流程。通过自主搭建的碰磨试验台验证了提出方法的有效性。     

基于叶端定时的转子叶片裂纹监测与诊断

为了实现转子叶片裂纹非接触式监测，提出基于??0范数的叶端定时欠采样信号稀疏重构算法。针对叶端定时信号欠采样问题，建立欠采样信号稀疏表示模型，利用分块正交匹配追踪算法对叶端定时欠采样信号进行分段重构，进而监测在变转速非稳态工况下转子叶片动频的变化情况，据此判断转子叶片是否产生裂纹。针对应变片信号间隔采样的特点，研究基于同步提取变换的时频分析方法，以提高时频图的时频聚集性。开展旋转叶片裂纹扩展试验，同时采用叶端定时和应变片系统测量叶片振动。对比叶端定时和应变片的分析结果，二者均可在裂纹叶片断裂之前至少20min，监测到裂纹叶片和正常叶片的动频发生分离的现象，即裂纹萌生致使叶片动频发生偏移，表明所提出的叶端定时欠采样信号重构方法能够实现转子叶片裂纹的监测与诊断。     

宽弦风扇叶片造型对碰摩振动的影响规律

基于造型叠加建立了参数化的宽弦风扇叶片模型,利用碰摩动力学研究了叶片造型对于机匣碰摩振动的影响规律。宽弦风扇叶片的复杂几何造型可能会增大碰摩的非线性程度,因此有必要研究叶片几何外型对于碰摩响应的影响。在圆柱坐标系下建立了叶片造型和几何参数间的关系,得到了风扇叶片的参数化模型。利用三次样条拟合简化了叶顶间隙的计算,研究了偏心碰摩工况下基准叶片的振动问题,分析了振动响应、涂层磨损、叶片应力三者间的关联性。基于涂层磨损程度判断不同造型叶片的碰摩特性,实现了针对碰摩-造型相关性的快速分析。计算结果表明:叶根通流角可以显著影响叶身长度,进而改变了叶片固有频率调整碰摩共振的中心频率;叶顶扭转角通过改变最小抗弯刚度方向,可有效减小碰摩共振转速区间;相较于前倾叶片,后倾叶片有着更好的碰摩稳定性。      

基于压缩感知的多级风扇周向声模态重构

基于风扇单音噪声周向声模态在叶片通过频率下稀疏的特性,研究压缩感知方法在多级风扇周向主导声模态识别和幅值重构中的应用。开展多级风扇试验器的声场测量试验,利用压缩感知方法对管道周向声模态进行准确识别与分解。建立声模态重构的压缩感知模型,实现少数传声器对主导声模态的阶数识别和幅值精确重构,同时研究传声器数量和布局策略对重构精度的影响。试验结果表明:对于确定声场,当压缩感知常量C大于3.6时,随机布局的传声器有90%以上的概率可以以较高精度重构主导声模态幅值;建立压缩感知模型观测矩阵时应避免传声器的均匀和近似均匀布局,均匀布局的感知模型难以精准重构声模态。      

风扇叶片叶尖扭转特性试验研究

为研究风扇叶片叶尖扭转特性,基于叶尖定时技术,建立一种发动机运行状态动态测量叶片叶尖弹性变形角的试验方法,在压气机试车台对小涵道比双级风扇试验件一级转子叶片不同工况下叶尖扭转特性开展了试验研究。试验结果表明：叶尖弹性变形角表现为随着转速升高而变大及随着特性线向失稳区移动而变大的特点,在100%换算转速近喘点达到本次试验风扇稳定工作状态的最大值1.25°。可变进口导叶（VIGV）角度仅在喘振边界附近对叶尖弹性变形角影响较大。在90% 转速、VIGV角度为-5°喘点处,叶尖弹性变形角出现大幅振荡,经估算,1号叶片喘振前扭转振幅为0.18°,喘点处扭转振幅为1.05°,退喘后扭转振幅为0.11°,通过监测弹性变形角测量叶片振动具有可行性。     

喘振状态下叶片振动响应的试验研究

在某单级轴流压气机试验台上,进行了旋转失速和喘振状态下叶片振动响应的试验研究,利用电阻应变片、动态压力传感器、滑环式引电器和磁带记录仪等,录取叶片振动应变和动叶出口压力信号,然后回放磁带,做信号处理,在对时域和频域数据分析的基础上,论述了旋转失速和喘振状态下叶片振动响应的特征。