压气机失速及喘振模拟技术研究

本文了一个有能力展示诸如压缩系统喘振和旋转失速行为的一维非定常逐级压缩系统过失速模型,讨论了模拟技术、控制方程,数值方法以及数值稳定性准则,通过利用试验所得的低速压气机的过失速级特性,模拟了这个系统的过失速行为,并把模拟结果和前人在类似低速压气机上所作的过失速试验结果进行了比较,两者的规律和特性是一致的。     

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。     

基于希尔伯特-黄与小波变换的压气机失速信号分析方法

针对多级跨声速压气机失速过程壁面静压测量数据,分别采用希尔伯特-黄变换(HHT)和小波分析方法进行时频分析。相比于小波分析方法,HHT时频图中失速过程的频率特征变化更为明显,且利用HHT图中失速发生后的特征频率可判断出失速团的旋转速度。结合方差分析,进一步探索了获取失速先兆信号的可行性。结果表明,两种方法均可用于压气机失速先兆预测,其中HHT方法能够提供更高层次的分解信号,得到的失速先兆更为提前。     

基于小波分析的发动机惯性起动失速信号检测方法研究

针对某型涡扇发动机惯性起动失败,利用小波Mallat算法对采集到的风扇和压气机脉动压力信号进行快速高频滤波,通过对滤除高频噪声的信号进行傅里叶频谱分析,准确检测出发动机起动失败时的失速信号。研究结果表明,利用小波分析方法进行失速故障检测简单、直观,具有一定的工程实用价值。     

组合压气机旋转失速特征的小波分析

采用高频响动态压力探针测量了小流量轴流/离心组合压气机的旋转失速和喘振,并采用基于Morlet小波时频分析和小波系数奇异分解的方法分析了压气机失速信号.研究结果表明:稳定工况下,频率分量较多、幅值较小.失速工况下,特征频率能量较大、且成倍频关系.在该组合压气机的失稳过程中,并没有引起大幅度的压力脉动.压气机光滑地从失速前出现的模态波过渡到完全失速.周向存在2个失速团,失速团传播速度约为44.8%~45.9%转速.      

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。      

基于小波分析的航空发动机旋转失速检测方法

对试车检测到的压气机旋转失速压力数据,进行了小波降噪处理,并对处理后的数据进行多分辨分析,利用dN层小波系数重构相关频带内的压力信号分量,当重构信号某处的幅值超过给定阀值时,认为检测到了失速。研究结果表明,小波分解能有效地区分信号中的突变部分和噪声,达到降噪的目的;对不同采样频率的压力数据进行分析,给出了相应的阀值,对dN层重构信号进行监测,能有效检测到旋转失速的发生。      

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。     

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。     

跨声速轴流压气机间隙泄漏流触发旋转失速

通过对跨声速轴流压气机NASA转子37进行单通道定常及多通道定常、非定常数值模拟,单通道定常数值模拟结果与实验结果能较好吻合。多通道非定常数值模拟结果显示,间隙泄漏流及其与激波干涉的非定常振荡,触发突尖型旋转失速先兆,具体表现为叶顶前缘间隙泄漏流溢出。失速团首先在叶顶处形成,且速度约为80%转速。随着流量的下降,失速团进一步发展,在失速通道内,激波与叶片前缘完全分离,且在叶片尾缘出现回流。当转子完全数值失速时,失速团周向尺度约为4个通道,且径向占据约半个叶高。     

涡扇发动机过失速性能数值模拟

基于风扇、压气机的级特性 ,发展了涡扇发动机过失速一维非定常逐级模拟技术 ,采用了分析压缩系统过失速响应的动态滞后方法 ,通过调节发动机尾喷管的出口面积来模拟发动机的过失速状况 ,得到了合理的定性结果     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

轴流压气机近失速状态叶片通过频率特性研究

为研究压气机转子叶片通过频率特性与压气机气动稳定性之间的内在联系，对某型单轴涡喷发动机的轴流式压气机静子机匣壁面静压信号进行了时频分析。结果表明，发动机运行过程中压气机叶片通过频率特性的变化可以反映特定的压气机级的流态变化。在中小转速的工况下，随着发动机工作点逐渐靠向喘振边界，机匣壁面静压信号中压气机第1级至第3级转子的叶片通过频率信号逐渐增强。与设计点相比，在近失速边界的工况下，压气机第1级转子叶片通过频率幅度增强达10dB以上。此外，在中低转速范围内打开放气带后，压气机前面级转子叶片通过频率幅度显著减小，与流场的变化情况相一致。因此，轴流压气机转子叶片通过频率特性可以提供压气机气动稳定工作状况的重要信息。     

机匣处理对轴流压气机失速恢复性的影响

针对一种扩稳增效的新型处理机匣,实验研究了亚声速单级轴流压气机机匣处理前后的过失速性能的变化。借助于压缩系统的一维逐级可压流的数学模型,发展了一种可用于带机匣处理的压气机失速可恢复性预测程序。数值模拟的结果很好地展示了机匣处理前后失速恢复性地变化,并解释了机匣处理后单级压气机失速恢复性改善的原因。     

对不同转角扩压叶栅内弯叶片的数值模拟

通过数值模拟,分析了叶片周向弯曲对不同转角的压气机叶栅内分离结构和叶栅损失系数的影响。折转角分别为37,°46°和54°;冲角分别为±5°和±10°,弯角分别为±10,°±20°,±30°。结果表明,在不同折转角下,叶片正弯的表现不同:折转角较小时,正弯增强了吸力面的二次流,叶栅总损失增加;中等折转角时,叶片正弯可以有效遏止角区分离,并改善吸力面分离型态;大折转角时,较小的叶片正弯可以改善流动,但弯角大于20°时,流动重新恶化。反弯使得叶栅内角区分离趋势增加,气动性能明显降低。不同冲角下,弯角对损失影响的变化趋势基本相同,只是正冲角增强了这种趋势,负冲角减弱这种趋势。     

液体火箭发动机动态数据处理的小波分析方法

研究了基于小波分析的液体火箭发动机动态数据处理方法，给出了数据处理模型，应用小波奇异性检测和误差滤波理论，分析了动态数据的处理过程，并用某液体火箭发动机某次地面试车的动态测试数据进行了验证。结果表明，小波分析方法不需要过程误差的先验知识，能够同时完成异常数据的检测及相应误差的滤除任务，非常适合于液体火箭发动机的动态工作过程。     

压气机失速先兆及转子多工况流场的DMD分析

对NASA Rotor 37跨声速轴流压气机级在多工况下的非定常流场进行了流固耦合数值模拟,采用动力学模态分解(DMD)方法得到了流体压力和速度的模态信息并绘制了模态云图,数值判定了压气机各工况的稳定性,获得了流动特征结构,通过模态云图发现了近失速点突尖型失速的初期表现。结果表明:在计算的多种工况中,近失速点和堵塞点均存在不稳定的模态阶次;DMD方法识别的各阶频率与压力信号频谱分析结果的最大误差为0.63%;随着背压上升,相邻两叶片通道内高压低速流体团位置逐渐向叶片前缘移动,范围逐渐扩展;在近失速点,尾缘回流与主流的掺混在叶片吸力面中部产生了半椭球形的旋涡并造成流道堵塞,是突尖型失速的初期表现。     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。