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。     

涡轮叶片裂纹故障的3维叶尖间隙变化特性分析

为了分析涡轮叶片裂纹故障的3维叶尖间隙动态变化特性,以3维叶尖间隙动态测量试验台上的模拟涡轮转子为研究 对象,建立了涡轮叶片3维叶尖间隙的有限元分析模型;采用数值仿真分析方法分别深入地分析了无裂纹涡轮叶片和不同长度裂 纹叶片3维叶尖间隙的动态变化特性。结果表明：对于无裂纹涡轮叶片,气动载荷会导致其发生弯曲变形,进而,导致轴向偏转角 呈先增大后减小的变化趋势,周向滑移角则逐渐减小,并且气动载荷对轴向偏转角和周向滑移角的影响比对径向间隙的影响更为 显著;对于有裂纹涡轮叶片,在气动载荷、离心载荷、叶片尾缘裂纹故障以及叶片自身形态等多种因素的共同影响下,导致径向间 隙呈现逐渐增大,而轴向偏转角和周向滑移角均呈现逐渐减小的变化趋势。     

EEMD与NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用

针对涡桨发动机转子系统振动信号的非平稳特征,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)与邻域粗糙集(NRS)的涡桨发动机转子故障诊断方法。该方法先对转子振动信号进行EEMD,提取原始信号的时域特征和多尺度排列熵(MPE)特征,转子系统的大部分故障信息隐藏在前几个高频本征模态函数（IMFs）中,分别计算它们的时域指标、能量特征和奇异值分解(SVD)特征;利用NRS评估各个特征的属性重要度,进而选出敏感特征;将其作为支持向量机(SVM)的输入向量来对转子进行故障诊断。实验结果表明:该方法利用敏感特征集对涡桨发动机转子进行故障诊断的准确率达到了97.5%,同时剔除了大量冗余特征,具有较强的鲁棒性。      

基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

将裂纹叶片三维动力响应分析与参数识别方法相结合,分析不同裂纹叶片状态下三维叶尖间隙（3-dimensional blade tip clearance,3D-BTC）动力响应参量的信息熵特征,并利用稀疏滤波从不同参量信息熵分布中无监督学习叶片裂纹的多尺度动力响应特征,实现裂纹叶片在运行过程中响应变化特征的信息熵定量描述。在此基础上,利用支持向量机（support vector machine,SVM）的强非线性映射能力建立多尺度响应特征空间与状态空间之间复杂映射。经试验证实,所提方法能实现叶片裂纹损伤程度的定量诊断,达到100%的诊断准确率,远优于其他方法,且诊断结果稳定性好。     

叶尖粗糙度与倾角对光纤传感器输出特性影响

航空发动机涡轮叶片叶尖间隙变化影响发动机效率也蕴含丰富的发动机健康状态信息。实际叶尖间隙变化表现为3维变化,且叶尖表面受高温气流剥蚀等影响表面粗糙度发生变化。为探究其对光纤传感器测量叶尖间隙精度的影响,利用ZEMAX光学仿真软件分析了双圈同轴式光纤传感器在叶尖表面粗糙度变化和倾角变化影响下的输出特性,并搭建3维叶尖间隙静态标定平台对上述影响进行试验。结果表明:粗糙度和倾角增大均导致传感器灵敏度降低、零点位置后移。该结果为实现叶尖间隙变化的3维精确测量提供理论和试验依据。     

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.     

叶尖间隙对跨声速压气机叶片气动阻尼的影响

为了分析叶尖间隙对压气机气动阻尼的影响,基于相位延迟边界条件,建立了跨声速转子的气动阻尼计算模型,研究叶尖间隙对其流场及气动阻尼的影响。计算该转子在设计间隙条件下的气动性能、叶片模态以及颤振边界,和实验数据吻合较好,比较不同叶尖间隙(1.6%,3.2%,5.0%叶尖弦长)的转子气动性能,发现间隙增加使转子效率和压比均有显著的下降;对叶片表面非定常压力研究表明,叶片非定常压力对叶片振动的响应具有强三维特性,同时叶片间相位角(IBPA)和叶尖间隙流对其有显著的影响,由于叶尖间隙增加使叶尖流动的影响加强,导致叶尖区域由于振动造成的一阶谐波压力幅值相对减小,大间隙趋于恶化压力面的稳定性而对吸力面的影响在不同的叶片间相位角时不同;对于气动阻尼,在不同的叶片间相位角区域,叶尖间隙对其影响有显著的差异,甚至会产生截然相反的规律,特别是在设计状态,对于该转子,大间隙提高了叶片最不稳定状态的气动阻尼。     

基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断

针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该诊断模型以起落架多节点压力信号作为输入，采用一维卷积神经网络（1DCNN）与二维卷积神经网络（2DCNN）并行多通道网络结构自适应提取深层特征信息，并在融合层将深层特征信息融合，通过优化后的SVM分类器对融合特征进行故障分类。为验证所提诊断模型的故障分类效果，基于AMESim搭建了典型飞机起落架液压系统仿真模型，构建了几种典型故障类型数据集。基于仿真数据的诊断结果表明，所提故障诊断算法精度能达到99.37%，能够有效实现起落架液压系统故障诊断；与其他智能算法对比，基于TSFFCNNPSO-SVM故障诊断模型具有更好的平稳性与可靠性，诊断精度更高。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

转子叶片气弹稳定性与强迫响应分析

针对由叶轮机械转子叶片流致振动引起的叶片高循环疲劳失效的突出问题,采用数值模拟方法对叶片流致振动特性进 行预测分析。常见的流致振动问题包括气弹稳定性和强迫响应,分别以压气机和高压涡轮转子叶片为例给出了气弹稳定性和强 迫振动响应的分析方法及其流程。对于压气机叶片,采用能量法和特征值法进行了气弹稳定性计算。结果表明：气弹稳定性结果 相互吻合,在高阶模态下的气动阻尼比在低阶模态下的更小,根据振型特征确定危险点位于叶尖近前缘和近尾缘部位,在该部位 可能导致叶片掉角;对于高压涡轮叶片,分析了其强迫振动响应特征。结果表明：叶片非定常气动激励主要来源于上游导叶,在设 计状态下其频率距离转子叶片第5阶模态频率较近,并对危险模态阶次的共振应力进行分析,在0.14%阻尼下振动应力最大可达 134 MPa。     

Active generalized predictive control of turbine tip clearance for aero-engines

Active control of turbine blade tip clearance continues to be a concern in design and control of gas turbines. Ever increasing demands for improved efficiency and higher operating temperatures require more stringent tolerances on turbine tip clearance. In this paper, a turbine tip clearance control apparatus and a model of turbine tip clearance are proposed; an implicit active generalized predictive control （GPC）, with auto-regressive （AR） error modification and fuzzy adjustment on control horizon, is presented, as well as a quantitative analysis method of robust per- turbation radius of the system. The active clearance control （ACC） of aero-engine turbine tip clear- ance is evaluated in a lapse-rate take-off transient, along with the comparative and quantitative analysis of the stability and robustness of the active tip clearance control system. The results show that the resultant active tip clearance control system with the improved GPC has favorable steadystate and dynamic performance and benefits of increased efficiency, reduced specific fuel consump- tion, and additional service life.     

重型燃气轮机压气机第一级转子叶片断裂分析

为了明确某燃气轮机压气机第1级转子叶片在工作过程中断裂失效的性质和产生原因,通过外观检查、断口分析、表面检查、成分分析、组织检查、硬度测试和强度计算等手段进行分析。结果表明:故障叶片为疲劳断裂;在工作过程中叶尖与机匣处理环异常碰摩,使叶片承受非正常冲击载荷是导致故障叶片产生疲劳裂纹的主要原因;榫齿出现微动磨损及其未进行喷丸强化对裂纹萌生起促进作用。提出了对叶片榫齿工作面进行喷丸表面强化,控制合理的叶片与机匣处理环之间的间隙的改进建议,避免类似故障发生。     

燃气轮机过渡过程中叶尖间隙估算及间隙变化对加速过程的影响

给出了一种估算燃气轮机加、减速过程中叶尖间隙及效率随时间变化的简化方法。算例结果与国外文献的对比表明该方法是可行的且有一定的准确度。      

基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。      

温度与转速对涡轮叶尖径向间隙的影响

给出了考虑温度和转速影响的涡轮叶尖径向间隙的分析计算方法。用ＡＮＳＹＳ有限元软件计算出涡轮叶径向间隙的时间历程变化趋势,其中叶盘径向位移主要考虑温度和转速的影响,机匣径向位移主要考虑温度的影响。该分析计算方法为进一步开展涡轮叶尖径向间隙主动控制的研究奠定一定的基础。     

涡轮复杂气冷叶盘结构变形分析模型简化方法

基于高压转子开展高压(HP)涡轮转子叶片叶尖变形分析可提高叶尖间隙的数值模拟精度,而高压涡轮转子叶片由于其复杂的气冷结构,有限元分析网格数量巨大;叶片和轮盘的榫接结构属于非线性分析,也需要足够的计算机时。针对该问题提出了一种复杂气冷叶片的简化方法和榫接结构接触计算简化方法,在不影响计算精度的前提下提高计算效率。采用该方法对典型结构高压涡轮转子进行了变形分析,与采用复杂气冷叶片模型和接触分析方法的变形分析结果进行比较。结果表明:涡轮叶片叶尖最大径向变形相对误差为0.47%,计算机时减少99%,证明简化方法和计算方法的有效性。      

某型航空发动机高压涡轮叶顶间隙三维数值分析

利用有限元分析软件计算出了某型航空发动机高压涡轮叶顶间隙的时间历程变化.分析过程中考虑了温度、压力和转速的影响,并给出了施加边界条件的新方法.通过与前人的计算方法进行对比分析,得出了较为合理的结果:转速的影响是轮盘径向尺寸变化的主要因素,而温度是影响机匣和叶片的主要因素,叶顶间隙分别在慢车突然加速和反推力状态下出现最小值.