航空发动机振动突增问题分析

针对某型航空发动机在试车过程中的稳态振动突增及高压转子轴心轨迹变化,基于动力学普遍方程及实际发动机的具 体情况,开展了故障因素排查;采用数值仿真计算方法建立了双转子发动机动力学分析模型,分析了K 5 支撑刚度对整机振动的影 响。结果表明：K 5 支撑刚度由各向同性到各向异性状态且刚度值发生变化,发动机支点的振动值将增大且轴心轨迹发生改变,仿 真结果与试车结果一致。分析认为稳态振动突增及转子轴心轨迹变化的主要原因是支撑刚度变化造成的,其主要由于发动机涡 轮后机匣在工作过程中受热变形,促使拉杆由自由向拉紧状态变化,导致K 5 支撑刚度发生变化。研究方法及分析结果对发动机整 机振动异常排故具有指导意义。     

基于叶尖间隙测量的航空发动机转子振动预测

基于叶尖间隙测量,进行了航空发动机转子振动位移和轴心轨迹的预测方法研究,建立于叶尖间隙变化动态模型,对叶尖间隙变化进行了数值计算以及有限元仿真,并针对带机匣的转子试验器进行了试验研究。采用电涡流传感器对相互垂直的两个测点进行叶尖间隙测试;通过Hilbert-Huang变换对信号进行处理,提取其低频分量;再利用互相关分析方法提取出转频信号,并由转频分量绘制了轴心轨迹;与直接测得同截面转轴上的轴心轨迹相比,两者的吻合度达到90%以上,试验结果充分表明了研究方法的正确有效性,为通过叶尖间隙测试间接获取转子振动位移提供了有效的技术途径。      

半球动压马达自振动的分析

本文采用加速度传感器,对半球动压马达径向平面内的两个垂直方向和轴向进行了振动测量。完成了对半球动压马达起动至停止全过程的振动数据采集。通过频谱数据分析,结合马达和轴承的工作特点,从机械、电磁等方面分析了半球动压马达振动产生的原因和特点。并通过对振动数据的处理,定性绘制出转子轴心的运动轨迹。     

基于振动能量积奇异值分解的航空发动机 振动状态识别

为进一步提高航空发动机振动状态监测的有效性和故障诊断的准确性,将机匣截面振动信号的各谐波轴心轨迹椭圆长短轴乘积看成广义时间序列.基于该序列能够全面反映发动机转子系统各谐波能量分布的客观事实,利用其构造矩阵并提取奇异值向量.借助于该向量构造特征值,通过比较特征值向量实现对发动机不同振动状态的识别.对实测振动信号的分析表明:在同一振动状态下,各数据椭圆长短轴乘积相对奇异值强度具有相同的变化趋势和良好的稳定性;在不同振动状态下,椭圆长短轴乘积相对奇异值强度变化趋势不尽相同;通过椭圆长短轴乘积奇异值相对距离熵能够较好地识别发动机各振动状态.     

基础振动对转子系统动力特性影响的试验研究

为了满足航空发动机转子系统的动力学设计需求,采用试验方法研究基础的振动幅值和振动频率对转子系统横向振动的影响。结果表明,基础振动对转子动力特性的影响具有方向正交性,基础的水平振动仅影响转子的水平振动响应。转子与基础产生振动耦合,其轴心轨迹的形状和大小受基础振动幅值和频率共同影响,转子振动幅值随基础振幅增加而线性增加,随频率的增加呈二次函数增长,振幅比最大可以达到4。由于基础过大的振幅或频率会带来轴心轨迹的复杂变化,导致振动响应过大,在航空发动机的转子动力特性设计中,必须考虑和有效控制基础的振动幅值和频率,以降低转子系统的振动响应。     

旋转失速激振力作用下航空发动机转子振动特性

为分析转子系统在压气机旋转失速故障作用下的横向振动,针对某型航空发动机转子系统,根据Mansoux模型推导了旋转失速下的压力、流量脉动响应及旋转失速横向激励力模型,并结合不平衡力、碰摩力模型,建立了航空发动机转子系统的动力学模型.仿真计算了不同工况下旋转失速激振力对转子系统振动响应,通过轴心轨迹图、频谱图、Poincare图、Bode图分析了旋转失速激振力对转子系统稳定性的影响.结果表明:旋转失速引起压气机转子强烈的非线性振动,并主要是低频振动.研究成果可为航空发动机设计和振动监测提供技术支持.      

发动机篦齿-橡胶涂层碰摩转子振动特性实验研究

转静碰摩是航空发动机的多发故障,其引起的转子振动特性受转静碰摩材料的影响。考虑了碰摩机匣的硫化橡胶软涂层,实验研究了发动机增压级封严篦齿与封严机匣之间的渐进式碰摩,分析了转静碰摩过程中的转速、振动位移波形、轴心轨迹和进动特征的变化规律。结果表明：封严篦齿与橡胶涂层机匣的碰摩可分为四个阶段,转子转速经过了掉转-超加速-波动恢复-过减速的过程,振动位移波形在转速掉转阶段变化最明显,轴心轨迹呈现稳定-不稳定-稳定的变化规律,篦齿-橡胶软碰摩激起了转静子局部共振,表现为正反进动的高阶超次谐频,碰摩同时引起了对正反进动基频和低阶倍频的频率调制,增压级转静碰摩对涡轮端振动的影响相对较弱。     

低前挡板型小尺寸刷式封严泄漏特性的试验

对间隙、过渡、过盈3种配合状态的低前挡板型小尺寸刷式封严的转子轴心轨迹和泄漏特性进行了实验研究.转子的轴心位移采用电涡流传感器进行测量,其测量结果表明:压差小于0.4MPa时,转子轴心位移随压差的增大略有减小;当压差达到0.4MPa后,其轴心位移范围不再随压差而变化;在不考虑磨损的情况下轴心位移对不同配合状态的封严泄漏特性基本没有影响.由此确保了封严试验台的安全性和有效性.在此基础上,试验研究了转子转速、上下游压差以及封严间隙对泄漏特性的影响.结果表明:泄漏系数随转速增加略有减小;间隙配合下有明显的滞后,过盈配合下滞后不明显;磨损对泄漏的影响在过盈配合下比较显著;间隙配合下压差在0.1～0.2MPa泄漏系数随压差的升高而增大,压差为0.3MPa时泄漏系数降低,0.3MPa以后泄漏系数变化趋于稳定;过盈配合下泄漏系数随压差的升高总体呈增大趋势,压差在0.3～0.5MPa时增大的趋势较小,泄漏系数较为稳定.      

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.     

基于统计特征的航空发动机风扇外物撞击检测

为了检测识别航空发动机工作过程中的风扇外物撞击事件,采用非接触叶尖振动测量系统对风扇叶片叶尖振动位移进行实时采集与检测。通过风扇叶片非接触叶尖振动位移数据统计分析,发现叶尖振动位移服从正态分布,并采用Epps-Pulley假设检验证明。设计了基于统计特征的风扇叶片外物撞击叶尖振动位移检测算法,采用该方法获取了风扇转子不同转速下外物撞击叶尖振动位移检测阈值。对风扇转子转速为3000r/min状态下,直径16mm、质量为2.9g的外物弹体撞击风扇叶片的振动位移数据进行分析,并采用高速摄像系统对该方法识别结果的可靠性进行验证。结果表明:基于统计特征的发动机风扇外物撞击检测方法,能够准确识别外物撞击风扇叶片事件及发生撞击的叶片编号。     

基于融合信息熵距的转子裂纹-碰摩耦合故障诊断方法

针对转子系统的裂纹-碰摩耦合故障,提出了一种基于融合信息熵距的转子振动故障诊断方法.利用转子实验台模拟转子系统裂纹故障、碰摩故障及裂纹-碰摩耦合故障,并采集三种典型故障的振动加速度信号.利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵以及小波空间特征谱熵,计算融合信息熵距实现故障诊断.实例研究表明:这四种信息熵形成了综合评价转子振动状态的特征指标,多测点、多转速下的信息熵距曲线较好地区分了单一故障和耦合故障,有效地提高了转子振动故障诊断的准确性.测试信号与其对应的振动故障之间的信息熵距最小,信息熵距曲线位于坐标轴的最下方,达到了诊断单一故障和耦合故障的目的.      

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.     

周期性碰摩激励作用下薄壁机匣支撑系统响应机理

针对发动机薄壁机匣支撑系统在碰摩激励作用下动力学响应复杂,基于机匣振动信号的碰摩故障特征识别难度大的问题,提出了一种用于故障特征机理分析的数值仿真方法。通过建立薄壁机匣系统的等效动力学三维实体模型,将碰摩激励进行等效力学简化,利用瞬态动力学方法对周期性碰摩故障进行了数值仿真。在系统固有特性分析的基础上,对机匣测点在碰摩激励作用下的时域、频域响应特征展开研究,得到了碰摩故障特征的产生机理。机匣位移振动信号主导频率为系统整体低阶固有频率,加速度振动信号主导频率为碰摩脉冲激励频率及其倍频,上述结论可作为碰摩故障发生的依据,为故障早期诊断提供参考。      

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。      

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术研究

本文首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机（FSVM）的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行和有效的,为转子振动故障准确诊断提供了一种新方法。     

弹用涡喷发动机振动故障诊断技术探讨

简要地论述了弹道涡喷发动机振动故障诊断的理论基础，介绍了弹用涡喷发动机振动故障的一些特点，设计一套弹用涡喷发动机振动故障诊断系统，探讨了弹用涡喷发动机振动故障诊断的方法。     

航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法

为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定量分析与专家经验和定性分析相结合,并应用于某型航空发动机整机振动故障诊断。实际应用表明,基于模糊信息熵融合的诊断模型较单一的模糊诊断模型准确率明显提高,验证了该方法用于航空发动机整机振动故障诊断是有效的。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

基于支持向量机和信息融合的整机振动状态监视与诊断

将信息融合和支持向量机等智能诊断技术应用于整机振动状态监视与故障诊断领域。采用航空发动机振动信号作为诊断模型的训练样本,使支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,从而成功地诊断了某型发动机的振动故障模式。