专利名称：一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法
技术领域：
本发明涉及一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法，具体涉及一种识别转子碰磨故障中发 生连续碰磨的叶片数目的方法，属于航空发动机系统故障检测领域。
技术背景现代航空发动机设计基于高推重比和高压气动效率的目的，将转子转速高速化，转子径 向间隙减小到发生碰磨的临界区。转子与定子一旦发生碰磨，轻则影响工作稳定性，重则造 成发动机严重损坏。因此，在发动机地面试车阶段常以振动监测设备检测发动机的工作状态， 以此评价发动机系统稳定性水平。随着工业水平的提高，如果在对系统稳定性做出评价的同时能够预测并发现系统存在的 故障隐患，不但能降低损失，还能提髙产品研发效率。目前，经常使用的方法包括有限元 模拟法、经验判别法和近年流行的小波分析法。有限元模拟法根据设计或故障预测要求提出 相应的结构仿真模型，将该仿真模型离散成有限单元，将所有单元的特征矩阵集总求解，得 出相应的特征量值，根据求解结果与实测数据对比，若二者相似说明预测模型正确，即可按 预测方向进行结构缺陷探寻或改进设计。经验判别法是根据工程应用中长期积累的经验，将 监测数据和故障类型对应起来形成数据库，作为故障判别依据。经常出现的情况是故障初期 征兆微弱，在监测信号中无法直接识别，由此国外发展了小波理论，并将其用于工程实践中。 事实证明小波法是早期故障预测极为有效的办法，因而得到迅速的推广。国内关于小波理论 的研究起步较晚，虽然近几年来相关理论著作很多，还是多限于科研院所和高校范围内，工 程应用推广有待发展。 发 明 内 容本发明的目的是提出一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法，基于振动测试信号，结合 多种振动响应谱图实现了故障类型的迅速判别，不用借助复杂的信号处理手段即可确定排故 方向，，节省试验时间。为达到上述目的，本发明提供一种识别转子叶片碰磨数目的方法，此方法通过四步来实现步骤一绘制时域响应图，并记录相关信息。绘制时域响应信号曲线，找出响应异常区段，记录该区段的时间域、幅值范围和响应峰 值的数目。该区段具有的特征为在某一时段连续出现多个振动水平相近的峰值点，其间均匀分布波峰与波谷，且各波峰振动水平相近，各波谷振动水平相近。 步骤二绘制三维谱图，査找集中点数目并记录相关信息。绘制三维谱图，在记录的时间段内寻找响应幅值相同或相近的区域，并记录属于同一能 量分布范围的能量极值点数目及这些集中点对应的时间点数值和频率值，该数字就是可能发 生连续碰磨的叶片数，但还需经下一步确认。步骤三通过自谱曲线图验证发生连续碰磨的叶片数目。找出上一步记录的时间点对应的时域响应曲线并做出自谱曲线，根据记录的频率值找出 对应的响应幅值，若该值和时域中的幅值相同即可确定叶片碰磨数。 步骤四通过功率密度谱图验证发生连续碰磨的叶片数目。绘制功率密度谱图，校核故障点数目的一致性，找出记录的故障时间段内功率密度峰值 点即能量源，若峰值点数目和自功率谱图中的能量极值点数目相同即可确定叶片碰磨数。本发明的优点是方法简单、节省设计资源，提高研发效率，识别迅速，适合工程中转 子故障状态诊断，具有较高的实用价值，适合工程应用。
图1本发明识别方法的流程图； 图2时域响应图；图3时域某一时间段的局部放大图；图4三维谱图；图5 112.25s自1f响应图；图6 113.25s自it响应图；图7 114.25s自谱响应图；图8考察区段功率密度谱图。
具体实施方式
下面结合附图来对本发明做进一步说明。本发明一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法， 如图1所示流程，此方法通过四步来实现步骤一绘制时域响应图，并记录相关信息。绘制时域响应图中的信号曲线，寻找响应异常区段，记录该异常区段的时间域、幅值范 围和响应峰值的数目。所述的异常区段是具有的特征的区段在某一时间段内连续出现多个 振动水平相近的峰值点，其间均匀分布波峰与波谷，且各波峰振动水平相近，各波谷振动水 平相近。步骤二绘制三维谱图，查找集中点数目并记录相关信息。绘制三维谱图，在步骤一记录的异常区段所在的时间域内寻找响应幅值相同或相近的区域，并记录属于同一能量分布范围的能量极值点数目及这些集中点对应的时间点数值和频率 值，该极值点的数目就是可能发生连续碰磨的叶片数目，伹还需经下一步确认。 步骤三通过自谱曲线验证发生连续碰磨的叶片数目。找出步骤二中记录的时间点对应的时域响应曲线并做出自谱曲线，根据记录的频率值找 出对应的响应幅值，若该响应幅值和时域中的幅值相同即可确定叶片碰磨数目正确。 步骤四通过功率密度谱图验证发生连续碰磨的叶片数目。绘制功率密度谱图，校核发生连续碰撞的叶片数目。找出步骤一中记录的异常时间段内功 率密度峰值点即能量源，若峰值点数目和功率密度谱图中的能量极值点数目相同即可确定发 生连续碰磨的叶片数目。 实 施 例下面结合一具体实施例来对本发明提供的方法做进一步说明。。首先安装发动机，试车、采集振动加速度响应数据，绘制时域响应图，如图2所示，从 振动时域响应图2中可以观察到，在时间段106-118s中响应幅值偏高，接近80g,确定为 异常时间段。为观察方便在此时段内提高分辨率得图3，观察其响应具体形状幅值76g, 共有三个波峰，且振动水平相近排列整齐。如图4是三维谱图，在图4中观察到，在上述时间段106-118s内存在振动幅值集中区， 其峰值对应时间点为112.25s、 113.25s和114.25s，对应频率在1HZ—下，为低频碰磨 振动。找出以上3个时间点的时域响应曲线并做FFT变换,在响应低频段看幅值大小(图5~ 图7),均接近76g，预测转子叶片发生连续碰磨数目为3片。试验结束后经拆机检验，发现压气机叶片出现碰磨，碰磨叶片数恰为3个。观察响应信 号的功率密度谱图，如图8，发现在对应的时间点、频率段内存在着全域范围内功率谱极值， 大小为3800gVHZ,反映了能量值集中区域即在此范围内。最终确定发生连续碰磨的叶片 数目为3个。
权利要求
1、一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法，其特征在于通过如下四步骤来实现步骤一、绘制时域响应图，并记录相关信息；绘制时域响应信号曲线，查找响应异常区段，记录该区段的时间域、幅值范围和响应峰值的数目；步骤二、绘制三维谱图，查找集中点数目并记录相关信息；绘制三维谱图，在步骤一记录的时间段内寻找响应幅值相同或相近的区域，并记录属于同一能量分布范围的能量极值点数目及这些集中点对应的时间点数值和频率值，该数字就是可能发生连续碰磨的叶片数，但还需经下一步确认；步骤三通过自谱曲线图验证发生连续碰磨的叶片数目；找出步骤二记录的时间点对应的时域响应曲线并做出自谱曲线，根据记录的频率值找出对应的响应幅值，若该值和时域中的幅值相同即可确定叶片碰磨数；步骤四通过功率密度谱图验证发生连续碰磨的叶片数目；绘制功率密度谱图，校核故障点数目的一致性，找出记录的故障时间段内功率密度峰值点即能量源，若峰值点数目和自功率谱图中的能量极值点数目相同即可确定叶片碰磨数。
2、 根据权利要求1所述的一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法，其特征在于所述的异常 区段，其具有的特征为在某一时段连续出现多个振动水平相近的峰值点，其间均匀分布 波峰与波谷，且各波峰振动水平相近，各波谷振动水平相近。
全文摘要
本发明公开了一种识别转子叶片连续碰磨数目的方法，此方法通过四步来实现1.绘制时域响应信号曲线，查找响应异常区段，记录该区段的时间域、幅值范围和响应峰值的数目。2.绘制三维谱图；3.找出上一步记录的时间点对应的时域响应曲线并做出自谱曲线；4.绘制功率密度谱图。本发明基于振动测试信号，结合多种响应信号谱图对转子碰磨故障状态中连续碰磨叶片数进行识别。方法简单、识别迅速，适合工程中转子故障状态诊断，具有较高的实用价值。
文档编号G01M15/00GK101334337SQ20081011736
公开日2008年12月31日 申请日期2008年7月30日 优先权日2008年7月30日
发明者丁水汀, 奇 张, 杜发荣, 巍 陈, 智 陶, 韩树军 申请人:北京航空航天大学