一种模态参数的获得方法与流程

1.本发明涉及发动机技术领域，尤其涉及一种模态参数的获得方法及装置。


背景技术：

2.模态频率和模态阻尼是发动机叶片的两个重要模态参数，模态参数的准确获取对叶片的振动设计具有重要意义。叶片工作状态下的试验模态参数主要通过动应力测试得到。一般的叶片的阻尼较小(阻尼比通常低于0.5％)，在发动机转速变化时，叶片在较短的时间内出现大的共振峰值响应并随着转速很快衰减，很难准确获得平滑的频响曲线，模态参数识别的误差较大。
3.工程上，旋转叶片的试验模态参数一般通过频域法进行识别。频域识别的关键是频响函数质量的好坏。为获得较高的模态参数识别精度，频响函数应具有较高的频率分辨率和较高的幅值精度。频域识别主要通过傅里叶变换获得不同转速时特定频率分量下的振动响应，得到响应随频率的变化规律，在此基础上进一步识别叶片的模态参数。从频域到时域变化时需要选取一段时间内的测试数据进行分析，由于时间分辨率和频率分辨率成反比，为了得到较高的频率分辨率需要选取较长时间段的数据进行分析。而叶片的在很短的时间内出现共振并衰减，选取较长时间段的数据进行分析时，振动幅值会被平均，幅值结果会偏低，不能准确反映幅值随频率的变化规律。另一方面，对于截取的非整周期信号，傅里叶变换时存在泄露，虽然加窗可一定程度减少泄露，但是泄露是不可避免的。因此，从时域到频域变换时会产生误差。
4.模态阻尼比的常用计算方法有对数衰减法和半功率带宽法。对数衰减法是一种时域分析方法，可用于自由振动状态下的模态阻尼比识别，且要求只有一阶模态发生振动，不能用于旋转叶片在共振状态下的模态阻尼识别。半功率带宽法通过分析幅值随频率的变化规律计算模态阻尼，可用于频域识别也可用于时域识别。由于难以同时满足较高的频率分辨率和时间分辨率要求，通常用于小阻尼叶片共振状态下的频域模态参数识别时精度较低。由于动应力测试数据是通过离散的点进行采样得到，测试得到的时间-响应曲线和理想状态存在差别，很难直接从时域图中准确读取出振动幅值和频率信息，并且实际叶片振动可能存在多个频率成分，如图1所示。因此半功率带宽方法也难以用于常规的时域模态阻尼识别。
5.综上可知，现有的技术主要存在以下问题：1.常规的频域分析方法难以同时获得较高的时间分辨率和时频率分辨率，得到的频响曲线质量不高，模态参数识别的精度较低。尤其是对于模态阻尼较低的叶片，发动机在加减速时共振状态下的模态参数难以准确识别；2.常规的频域分析方法将信号从时域到频域变换时，容易存在泄露，会影响分析的精度。3.直接从时域图上读取幅值和频率信号误差较大。


技术实现要素：

6.本发明目的在于提出了一种试验模态参数的获得方法，能够对小阻尼比叶片进行
模态参数识别时，获得较高的识别精度。
7.为实现上述目的，本发明提供一种模态参数的获得方法，包括：
8.根据获得的振动测试信号的响应图，确定针对同一个共振点的初始共振频率和初始时刻，所述响应图为所述振动测试信号的时间与频率之间的关系图；
9.根据所述初始时刻和预设时间段，确定与所述预设时间段对应的数据段，所述预设时间段包含所述初始时刻；
10.基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，所述用于表示振动的时变特征的曲线由各小段数据对应的能量参数与时间参数组成；
11.读取在任意时间段内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数。
12.可选的，上述方法还包括：
13.获得振动测试信号；
14.对所述振动测试信号进行短时傅里叶变换处理，获得所述振动测试信号的响应图。
15.可选的，所述预设时间段的开始时刻的振动响应值和结束时刻的振动响应值均低于所述初始时刻的振动响应值。
16.可选的，上述基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，包括：
17.对所述数据段中的数据进行信号滤波处理，获得滤波后的数据；
18.对所述滤波后的数据进行分段处理，获得用于表示振动的时变特征的曲线。
19.可选的，所述读取在任意时间内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数，包括：
20.读取在任意时间内的转速信号，并获得转速信号与时间的关系曲线；
21.根据所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得模态参数。
22.可选的，所述根据所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得模态参数，包括：
23.根据所述转速信号与时间的关系曲线，获得共振时对应激振阶次；
24.根据所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得转速加减速率；
25.根据所述转速加减速率、所述共振时对应激振阶次、所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得模态参数。
26.本发明还提供一种模态参数的获得装置，包括：
27.初始共振频率和初始时刻确定单元，用于根据获得的振动测试信号的响应图，确定针对同一个共振点的初始共振频率和初始时刻，所述响应图为所述振动测试信号的时间与频率之间的关系图；
28.时间段确定单元，用于根据所述初始时刻和预设时间段，确定与所述预设时间段对应的数据段，所述预设时间段包含所述初始时刻；
29.表示振动的时变特征的曲线获得单元，用于基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，所述用于表示振动的时变特征的曲线由各小段数据对应的能量参数与
时间参数组成；
30.模态参数获得单元，用于读取在任意时间内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数。
31.可选的，所述装置还包括：响应图确定单元；
32.所述响应图确定单元，用于获得振动测试信号；对所述振动测试信号进行短时傅里叶变换处理，获得所述振动测试信号的响应图。
33.可选的，所述预设时间段的开始时刻的振动响应值和结束时刻的振动响应值均低于所述初始时刻的振动响应值。
34.可选的，上述基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，包括：
35.对所述数据段中的数据进行信号滤波处理，获得滤波后的数据；
36.对所述滤波后的数据进行分段处理，获得用于表示振动的时变特征的曲线。
37.可选的，所述读取在任意时间内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数，包括：
38.读取在任意时间内的转速信号，并获得转速信号与时间的关系曲线；
39.根据所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得模态参数。
40.可选的，所述根据所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得模态参数，包括：
41.根据所述转速信号与时间的关系曲线，获得共振时对应激振阶次；
42.根据所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得转速加减速率；
43.根据所述转速加减速率、所述共振时对应激振阶次、所述表示振动的时变特征的曲线和所述转速信号与时间的关系曲线，获得模态参数。
44.本发明的技术效果和优点：
45.本发明提供一种模态参数的获得方法，包括：根据获得的振动测试信号的响应图，确定针对同一个共振点的初始共振频率和初始时刻，所述响应图为所述振动测试信号的时间与频率之间的关系图；根据所述初始时刻和预设时间段，确定与所述预设时间段对应的数据段，所述预设时间段包含所述初始时刻；基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，所述用于表示振动的时变特征的曲线由各小段数据对应的能量参数与时间参数组成；读取在任意时间段内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数。本发明能够对小阻尼比叶片进行模态参数识别时，获得较高的识别精度。
46.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
47.图1为理想状态下和实测状态下获得的时间-响应曲线示意图；
48.图2为模态参数获得方法的流程图；
49.图3为r-t曲线的示意图；
50.图4为选取不同时间长度段dt的r-t曲线；
51.图5为模态参数获得装置的流程图。
具体实施方式
52.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
53.为解决现有技术的不足，本发明公开了一种模态参数的获得方法，包括：根据获得的振动测试信号的响应图，确定针对同一个共振点的初始共振频率和初始时刻，所述响应图为所述振动测试信号的时间与频率之间的关系图；根据所述初始时刻和预设时间段，确定与所述预设时间段对应的数据段，所述预设时间段包含所述初始时刻；基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，所述用于表示振动的时变特征的曲线由各小段数据对应的能量参数与时间参数组成；读取在任意时间段内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数。本发明能够对小阻尼比叶片进行模态参数识别时，获得较高的识别精度。
54.为便于更好地理解本发明，以下将对模态参数的获得方法进行详细描述，如图2所示：
55.(1)共振识别阶段
56.对振动测试信号做短时傅里叶变换，得到时间-频率-响应云图。分析云图中的共振点，初步得到初始共振频率f
st
和共振点对应的初始时刻t
st
。该共振频率可能存在较大误差，仅作为步骤(2)中的输入参数，不作为本方法的实际模态频率参数。
57.(2)数据段选取阶段
58.在原始测试数据中选取一段时间长度(预设时间段)的数据段，数据的开始时间为t
st-0.5δt，数据的结束时间为t
st
+0.5δt，δt为数据段的时间长度。要求数据开始和结束时刻在步骤(1)中分析的振动响应大小远低于t
st
时刻，建议该值不高于10％的t0时刻振动响应大小。
59.(3)信号滤波阶段
60.由于信号可能存在多个频率成分，所以，本技术采用带通滤波器对选取的数据段进行滤波，带通滤波器的通频带的中心频率为f
st
，滤波后的信号在时域上显示应为正弦波。
61.(4)信号时变特征提取阶段
62.针对步骤(3)中滤波后的采样数据，从第1个采样数据开始，分成m个小段，每段的数据长度为n，对应时间长度为在dt＝n/fs，并将采样数据中第m
·
n个以后的数据舍弃。m为满足下式的最大整数：
[0063][0064]
其中，fs为采样频率。
[0065]
引入能量参数ri，对各小段数据进行计算，ri定义如下：
[0066][0067]
其中：x
i,j
对应时刻为t
i,j
。
[0068]
计算各小段的时间参数ti，ti的定义如下：
[0069][0070]
将ri和ti按顺序依次组合，得到r-t函数，其中：
[0071]
r＝[r1,r2,
…
,r
m-1
,rm]
[0072]
t＝[t1,t2,
…
,t
m-1
,tm]
[0073]
以上r-t曲线可用来表示振动的时变特征，可用来表达振动的幅值-时间变化特点。
[0074]
(5)转速信息获取阶段
[0075]
读取发动机在时间段t内的转速信号n，得到n-t曲线，设t
st
时刻的转速为n
st
(单位为rpm)，可计算得到叶片共振时对应激振阶次k,k为近似满足下式的整数：
[0076][0077]
(6)模态参数计算阶段
[0078]
根据步骤(4)中得到r-t曲线，找到r值的最大值r0，对应的时刻t0，并找到曲线中r值为时对应的两个时刻ta和tb，如图3所示。根据步骤(5)中得到的转速信号计算ta到tb时间范围内的转速加减速率λ(单位为rpm/s)，该参数也可在振动测试阶段作为发动机转速控制信号输入。λ的计算公式如下：
[0079][0080]
其中，na和nb分别为ta和tb时刻对应的转速。
[0081]
叶片的模态频率f0和模态阻尼η分别可由下式得到：
[0082][0083][0084]
或
[0085]
为了更好地证明本发明的可行性，接下来通过实验进行验证，具体如下：
[0086]
采用仿真信号进行模态参数识别的结果进行验证，仿真信号的相关参数如表1所示。选取不同的时间长度dt进行分析，分析的结果如表2所示，获得的r-t曲线，如图4所示。根据分析结果可知当数据段时间长度为0.01s时，识别的模态频率和阻尼比分别为600hz和
0.2％，识别结果与理论值一致。由于该方法避免了时域到频域的转换，具有较高的精度。
[0087]
表1仿真信号参数
[0088]
理论共振频率600hz理论阻尼比0.20％激振阶次k20转速变化率λ240rpm/s采样频率fs6000hz
[0089]
表2模态参数识别结果
[0090]
时间长度dt(s)识别模态频率f0(hz)识别模态阻尼比η(％)0.01600.00.200.04599.80.210.08600.00.210.10599.60.23
[0091]
综上分析，本发明具有以下优点：1.频域分析仅作为寻找共振时间段辅助手段，模态参数的计算完全在时域内进行，分析结果未引入频域分析的参数，避免了时域到频域转换的能量泄露，也避开了时间分辨率和频率分辨率难以同时满足的问题，具有较高的分析精度。2.通过信号滤波和信号能量(r值)分析，解决了离散的采样数据在时域内幅值-时间曲线难以准确获取问题，可得到较平滑的r-t变化曲线，通过引入转速信号和激振阶次，获得信号的幅频响应特点。3.可实现模态频率和阻尼的快速识别，具有较高的效率。
[0092]
本发明还提供一种模态参数获得装置，请参考图5。该装置包括：初始共振频率和初始时刻确定单元，用于根据获得的振动测试信号的响应图，确定针对同一个共振点的初始共振频率和初始时刻，所述响应图为所述振动测试信号的时间与频率之间的关系图；时间段确定单元，用于根据所述初始时刻和预设时间段，确定与所述预设时间段对应的数据段，所述预设时间段包含所述初始时刻；表示振动的时变特征的曲线获得单元，用于基于所述数据段，获得用于表示振动的时变特征的曲线，所述用于表示振动的时变特征的曲线由各小段数据对应的能量参数与时间参数组成；模态参数获得单元，用于读取在任意时间内的转速信号，并根据所述表示振动的时变特征的曲线获得模态参数。
[0093]
由于本装置与上述方法相对应，所以，在此不再进行解释说明，相关内容请参考上述方法解释部分。
[0094]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。