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考虑到传统的应变法无法同时测量所有叶片的振动且存在一定的安全隐患,故利用叶尖定时技术对叶片振动进行监测。由于该方法得到的信号属于严重欠采样信号,且实际获得的信号存在噪声干扰,传统的傅里叶分析无法得到叶片的真实振动频率。研究基于总体最小二乘准则(TLS)的旋转不变子空间法(Esprit)对存在噪声干扰的欠采样信号进行频率估计,并以估计结果作为先验知识对欠采样信号进行重构。通过仿真信号分析及高速旋转叶片试验台验证方法的有效性。结果表明,所提方法可以有效地对含噪欠采样信号进行处理并估计出叶片的真实频率信息,具有很好的工程应用价值。 相似文献
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基于叶尖定时的非接触式旋转叶片异步振动分析 总被引：4，自引：1，他引：3
基于叶尖定时原理设计一套旋转叶片振动实时检测系统,该系统主要由光纤传感、数据采集、振动分析三个部分组成。光纤传感的核心是叶尖定时传感器和光电转换模块的设计,数据采集实现对转换后的脉冲数据进行高速采集、预处理和与计算机之间的高速通信,振动分析则由计算机软件进行实时处理并显示分析结果。整套系统在现场某大型压气机上进行了原理性验证,同时在高速模拟转子上通过了实时性验证,异步振动分析结果与应变片监测的数据完全吻合,保证了整套系统最终应用于压气机叶片振动的在线实时监测。 相似文献
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叶片的振动及其导致的高周疲劳断裂问题是当前高性能透平机械研发与运行中面临的主要问题,高负荷叶片的流动参数在尾迹的干扰下发生周期性脉动造成高倍频振动是造成高周疲劳的主要因素,因此叶片高倍频振动的监测对高周疲劳的诊断预警具有重要意义。提出了基于虚拟传感器内插法的旋转态叶片高倍频信号重构及辨识方法,可实现高倍频的求解。在传感器安装夹角为6°的情况下可实现高达60倍频以内的振动辨识,理论上只需2支传感器即可进行倍频的识别,实际应用中采用4支传感器即可保证辨识精度,且只需一次启车或停车就可实现叶片振动频率的识别,简化了测试步骤。所提出的辨识方法可应用于航空发动机等静叶片数量较多、振动形式为高阶次高倍频的高端旋转机械的振动监测识别,模拟仿真和试验结果验证了该方法的有效性及准确性。 相似文献
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