动叶片裂纹在线诊断方法与流程

本发明涉及旋转机械设备动叶片故障检测领域，特别是一种动叶片裂纹在线定量诊断方法。

背景技术

在航空发动机、燃气轮机、汽轮机、烟气轮机等大型旋转机械中，动叶片作为核心做功元件，其工作环境恶劣，尤其是在航空发动机运行时，叶片工作于高温、高压、高离心力和高气动载荷的极端恶劣环境中，在交变力作用下易发生高周疲劳损伤，产生裂纹，随着裂纹的发展，叶片可能会发生断裂，造成严重的事故，对整个发动机安全运行带来很大影响。

目前针对叶片裂纹的检测方法，最常采用的多属于离线检测方法。例如电涡流检测，利用线圈产生交变电磁场，在待测叶片表面产生电涡流，当叶片表面存在裂纹时，产生的电涡流会发生改变，利用线圈探测电涡流的改变情况，可实现叶片裂纹的检测。超声波检测法，基于超声波在传输过程中遇到声阻抗发生变化时会发生反射的原理，利用超声波换能器对叶片发射超声波，当叶片产生裂纹时，超声波会在裂纹处发生反射，并被换能器接收，实现叶片裂纹检测。x射线检测法，利用x射线照射叶片并在胶片上产生潜影，当叶片出现裂纹时，能通过观察胶片实现叶片裂纹检测。红外热波检测法，通过对叶片进行加热，利用红外成像的方法测量叶片上的热波传递，当叶片上存在裂纹时，热波传递与正常叶片不同，由此可实现叶片裂纹检测。此外还有磁粉检测、荧光渗透检测、金属磁记忆检测等方法。以上方法均仅能在相关设备停机状态下进行测量，无法对实时运转的转子叶片健康状态进行检测。

而在叶片裂纹在线检测方面，目前尚无成熟技术。由于裂纹萌生及扩展会改变叶片原有的力学参数，进而改变叶片的振动特性，所以一般是基于叶片振动在线检测系统，通过分析叶片振动及其他相关参数对叶片裂纹进行诊断，但都只能实现定性诊断，无法实现定量诊断。

技术实现要素：

为克服现有技术的不足，本发明旨在以固有频率为故障特征，建立动叶片裂纹样本数据库，通过测振实验获取叶片振动信息，判断叶片是否产生裂纹，并实现叶片裂纹长度、位置信息的在线定量诊断。为此，本发明采取的技术方案是，动叶片裂纹在线诊断方法,步骤如下：

对完整叶片进行建模，然后在此基础模型上，选取不同位置增设不同深度的裂纹，以此获得一组带有不同裂纹位置、不同裂纹深度的叶片模型；

进一步，对所述带有不同裂纹位置、不同深度裂纹的叶片模型进行振动特性和振动模态分析，获得不同振型下叶片固有频率与裂纹深度和裂纹位置的关系；

进一步，分析不同振型下叶片固有频率与裂纹深度和裂纹位置的关系，将分析得出的叶片固有频率与裂纹深度与位置的关系作为叶片裂纹故障样本进行保存，建立叶片裂纹样本数据库；

进一步，机械加工与基础模型参数一致的一组模拟叶片，在该组叶片中选取部分叶片增设裂纹，不同叶片上裂纹位置与裂纹深度不同，将所有叶片装载在同一个叶盘上，以此得到一个带有完整叶片和裂纹叶片的试验盘；

进一步，将试验盘安装于旋转试验台，并在试验台上配备振动激励源；

进一步，开启试验台，拉升转速，开启激励源，使叶片边旋转边振动；

进一步，利用应变片测振系统或叶尖定时测振系统等对所有叶片进行测振实验，获取所有叶片的振型、振动频率等振动信息；

进一步，针对某支叶片，通过得到的该叶片的振动信息，结合叶片裂纹样本数据库中的样本数据，判断该叶片是否有裂纹，如若有裂纹，亦可确定叶片裂纹的深度与位置信息，实现叶片裂纹信息的定量诊断。

本发明的特点及有益效果是：

(1)实现动叶片裂纹的在线检测。设备无需停机、搬运、拆卸，可实时监测叶片状态，进行故障预警，为大型旋转机械设备的健康管理创造可能。可视情维修，提高检测效率，降低定期维护和检测的人工成本。

(2)实现动叶片裂纹的定量诊断。通过建立叶片不同振型与叶片裂纹位置与深度的映射关系，进行定量诊断，可准确判断叶片故障位置与深度信息，为叶片疲劳寿命预测提供数据支撑。

附图说明：

图1示出以固有频率为故障特征的叶片裂纹在线诊断方法。

具体实施方式

本发明中，因为不同长度、不同位置的裂纹对叶片频率的影响不同，可以以固有频率为故障特征，建立动叶片裂纹样本数据库，通过测振实验获取叶片振动信息，判断叶片是否产生裂纹，并实现叶片裂纹长度、位置信息的在线定量诊断。

为克服现有技术的不足，本发明提出一种以固有频率为故障特征的动叶片裂纹在线诊断方法，主要是为了叶片裂纹位置和深度的在线定量诊断。

为达到上述目标，本发明采取的技术方法如图1所示。

进一步，通过solidworks、pro/engineer或ansys等软件对完整叶片进行建模，然后在此基础模型上，选取不同位置(叶根、叶身中部或叶片顶端)增设不同深度(0-3毫米)的裂纹，以此获得一组带有不同裂纹位置、不同裂纹深度的叶片模型；

进一步，将这组带有不同裂纹位置、不同深度裂纹的叶片模型导入ansys软件中，进行振动特性和振动模态分析，获得不同振型(扭振、弯振及复合振动)下叶片固有频率与裂纹深度和裂纹位置的关系；

进一步，根据ansys软件分析出的不同振型下叶片固有频率与裂纹深度和裂纹位置的关系，可以得知如果能确定某一振型下叶片的固有频率，就能确定出裂纹位置与裂纹深度的有限个解；如果能确定多种振型下叶片的固有频率，就能确定出裂纹位置与裂纹深度的唯一解。将上述分析得出的叶片固有频率与裂纹深度与位置的关系作为叶片裂纹故障样本进行保存，建立叶片裂纹样本数据库；

进一步，机械加工与基础模型参数一致的一组模拟叶片，在该组叶片中选取部分叶片增设裂纹，不同叶片上裂纹位置与裂纹深度不同。将所有叶片装载在同一个叶盘上，以此得到一个带有完整叶片和裂纹叶片的试验盘；

进一步，将试验盘安装于旋转试验台(一般由电机，支架，底座构成)，并在试验台上配备振动激励源(气激源或电磁线圈激励源)；

进一步，开启试验台，拉升转速，开启激励源，使叶片边旋转边振动；

进一步，利用应变片测振系统或叶尖定时测振系统等对所有叶片进行测振实验，获取所有叶片的振型、振动频率等振动信息；

进一步，针对某支叶片，通过得到的该叶片的振动信息，结合叶片裂纹样本数据库中的样本数据，即可判断该叶片是否有裂纹，如若有裂纹，亦可确定叶片裂纹的深度与位置信息，实现叶片裂纹信息的定量诊断。

为克服现有技术的不足，本发明提出一种以固有频率为故障特征的动叶片裂纹在线诊断方法，主要解决的技术问题是：

(1)实现动叶片裂纹的在线检测。设备无需停机、搬运、拆卸，可实时监测叶片状态，进行故障预警，为大型旋转机械设备的健康管理创造可能。可视情维修，提高检测效率，降低定期维护和检测的人工成本。

(2)实现动叶片裂纹的定量诊断。通过建立叶片不同振型与叶片裂纹位置与深度的映射关系，进行定量诊断，可准确判断叶片故障位置与深度信息，为叶片疲劳寿命预测提供数据支撑。

本发明是这样实现的：

进一步，通过ansys等软件对完整叶片进行建模，然后在此基础模型上，选取不同位置(叶根、叶身中部或叶片顶端)增设不同深度(0-3毫米)的裂纹，以此获得一组带有不同裂纹位置、不同裂纹深度的叶片模型；

进一步，将这组带有不同裂纹位置、不同深度裂纹的叶片模型在ansys软件中进行振动特性和振动模态分析，获得不同振型(扭振、弯振及复合振动)下叶片固有频率与裂纹深度和裂纹位置的关系；

进一步，根据ansys软件分析出的不同振型下叶片固有频率与裂纹深度和裂纹位置的关系，可以得知如果能确定某一振型下叶片的固有频率，就能确定出裂纹位置与裂纹深度的有限个解；如果能确定多种振型下叶片的固有频率，就能确定出裂纹位置与裂纹深度的唯一解。将上述分析得出的叶片固有频率与裂纹深度与位置的关系作为叶片裂纹故障样本进行保存，建立叶片裂纹样本数据库；

进一步，机械加工与基础模型参数一致的一组模拟叶片，在该组叶片中选取三支叶片在叶根位置增设裂纹，裂纹深度分别为1毫米、2毫米和3毫米。将所有叶片装载在同一个叶盘上，以此得到一个带有完整叶片和裂纹叶片的试验盘；

进一步，将试验盘安装于旋转试验台，并在试验台上配备气体振动激励源；

进一步，开启试验台，开启激励源，匀速拉升转速至15000转/分钟，拉升速率为200转/分钟，使叶片边旋转边振动；

进一步，利用应变片测振系统或叶尖定时测振系统等对所有叶片进行测振实验，获取所有叶片的振型、振动频率等振动信息；

进一步，针对某支叶片，通过得到的该叶片的振动信息，结合叶片裂纹样本数据库中的样本数据，即可判断该叶片是否有裂纹，如若有裂纹，亦可确定叶片裂纹的深度与位置信息，实现叶片裂纹信息的定量诊断。