涡轮叶片三维叶尖间隙光纤检测系统

航空发动机涡轮叶片叶尖间隙呈三维变化特点,传统光纤式叶尖间隙检测系统的测量结果受维间耦合影响精度差,信息源单一。本文利用一种沿直角等腰三角排布的三路双圈同轴式光纤传感基元组成的传感探头,通过BP神经网络解耦方法,实现了从传感器输出到叶尖端面径向间隙、轴向倾角和周向倾角三维参量的解耦。设计加工三维测量光纤传感器和后续调理电路并对检测系统进行了静、动态实验验证。实验结果表明:该系统径向间隙静态测量的最大误差为47μm,标准差为10μm,轴向和周向倾角的静态测量最大误差分别为0.49°和2.32°,标准差分别为0.13°和0.36°。系统具有良好的重复性和可靠性,径向间隙的动态测量标准差小于18μm,轴向和周向倾角的动态测量标准差小0.2°和0.5°,能够满足航空发动机涡轮叶片叶尖间隙三维参量快速实时检测的需求。     

转子裂纹对叶尖间隙动态变化规律的影响

为指导叶尖间隙的动态测量和主动控制,建立了航空发动起涡轮转子缩减模型,在考虑转子部件所受热应力、离心力基础上,重点考虑了不同深度的裂纹发生在叶片和转子盘不同位置时对叶尖间隙的影响。结果表明:叶尖间隙变化范围随裂纹深度变大而变大;保持裂纹深度与叶片宽度比为0.5,分别取裂纹距离叶尖0.005,0.025和0.04m时,叶尖间隙变化范围较正常工况下最大偏移量分别为0.11,0.38和0.9mm;裂纹位于叶根时叶尖间隙的变化范围较均匀应力作用下叶尖间隙变化范围明显增大,且在发动机加、减速过程中的叶尖轨迹呈现明显不对称现象。     

发动机地面起动时涡轮叶尖间隙动态变化规律

基于涡轮叶尖间隙主动控制的需要,本文分析了涡轮叶尖间隙的变化机理,建立了机匣、叶片和转子的简化模型,同时基于某型发动机试车数据计算了涡轮叶尖间隙,研究了发动机地面起动时涡轮叶尖间隙动态变化规律。结果表明:地面起动时涡轮叶尖间隙呈减小趋势,机匣形变量上升速率最大,叶片变化量对叶尖间隙变化影响最小,可为发动机地面起动时涡轮叶尖间隙控制策略的设计提供参考。     

基于叶尖定时的风机叶片裂纹故障识别研究

风机叶片作为风电机组的关键部件,其裂纹故障尤为常见。 裂纹的存在会导致叶片或机组出现损坏。 为此,基于叶尖 定时原理和分析方法,提出一种风机叶片裂纹故障的识别方法。 首先,依据叶尖定时原理,分析叶片在载荷作用下裂纹对叶尖 偏移的影响,建立叶尖偏移与叶尖偏移时间之间的数学模型。 其次,通过仿真分析叶片在不同状态下叶尖偏移程度,结合不同 工况参数与叶尖偏移时间之间的数学模型,识别裂纹特征信号。 最后,利用风机模拟试验台实测叶尖信号,结果表明本文所提 的识别方法对裂纹的特征信号的成功提取达到了 92% 以上,并且能够实时完成裂纹信号的提取和分析,说明此方法能够实现 裂纹故障实时识别。     

基于触发脉冲的涡轮机械叶尖间隙监测方法

针对电涡流传感器在进行叶尖监测时因带宽不足导致的欠采样问题,提出了一种基于触发脉冲的叶片健康监测方法。通过对传感器在不同叶尖相对位置的灵敏度进行标定,获得传感器灵敏度与传感器探头到叶尖的距离及与叶尖重合度的函数表达式。在监测过程中,将叶尖间隙与叶尖计时数据相融合,通过叶尖计时的方法得到在各个数据点的采集时刻,计算传感器探头与叶片的重合度,结合标定得到的函数表达式,可分析得出各个数据点对应的叶尖间隙值,并通过搭建的叶尖间隙监测实验台进行了实验验证。结果表明,较于峰值定位法,所提出的触发脉冲法有效地解决了因电涡流传感器带宽限制引起的欠采样问题,改善了高线速度下叶尖间隙的测量准确性,为基于电涡流传感器的叶尖间隙主动控制及叶片振动监测提供基础。     

基于激光自混合原理的涡轮叶片转速与叶尖间隙动态同步测量方法

针对在高温等恶劣环境下,航空发动机高转速下涡轮叶尖间隙测量稳定性差、易受干扰、精准度低等问题,提出一种基于激光自混合原理的涡轮叶片转速与叶尖间隙动态同步测量方法。 首先,提出基于三镜 F-P 腔模型的自混合干涉模型,并以此为基础构建测速和测距的数学模型;其次着重研究了涡轮叶片转动下动态自混合干涉信号的处理,将采集到的信号依次经过带通滤波以及小波降噪处理,再用 FFT 进行处理得到频率,由此求得叶尖间隙值;之后分别进行静态和动态激光自混合干涉测距实验进行验证;最后探讨影响动态测量的误差源,并对测量系统以及算法进行优化补偿。 实验结果证明,该方法可以有效地提高涡轮叶片转速与叶尖间隙的同步测量的稳定性及精度,测速相对误差为 1% ,叶尖间隙测量误差为 23 μm。     

叶尖间隙对轴流压气机近失速叶尖流动的影响

为研究动叶间隙大小对轴流压气机近失速叶尖流动的影响,以一台高亚声速一级半压气机级为研究对象,在设计间隙、小间隙及2个大间隙下进行定常三维数值模拟。计算结果表明,设计间隙下压气机喘振裕度最大,随着间隙增大,裕度近似呈线性降低,失速形式由动叶吸力面分离引起的"叶尖失速"转变为"泄漏涡堵塞失速"。大间隙情况下,叶尖前缘附近发出的泄漏流形成松散的涡系结构,诱导中部及尾缘附近泄漏流共同形成回流及大量二次泄漏,堵塞转子通道进口,引起失速的发生。     

航空发动机涡轮叶片叶尖损伤修复自适应加工技术研究与应用

损伤的涡轮叶片修复对航空发动机的检修及延寿具有重要意义.综述了某镍基铸造高温合金涡轮工作叶片修复技术的研究进展,重点介绍了叶尖部位自适应机械加工的修复方法,深入阐述了试验加工过程与验证结果,并对涡轮叶片修复技术的发展前景进行了展望.     

基于深度信念网络的航空发动机气路故障诊断技术研究

针对传统的航空发动机故障诊断方法正确率较低,并且对异常数据不敏感的问题,将智能诊断算法引入航空发动机气路故障诊断领域。以涡轴发动机为例,分析了常见气路部件故障类型的成因和表现,并在Tensorflow上建立基于深度信念网络的故障诊断模型。与传统的故障诊断方法相比,具有更高的故障诊断正确率。     

基于DBN的故障特征提取及诊断方法研究

随着装备日趋复杂化,依靠专家经验或信号处理技术人工提取和选择故障特征变得越来越困难。此外,以BP神经网络、SVM为代表的浅层模型难以表征被测信号与装备健康状况之间复杂的映射关系,且面临维数灾难等问题。结合深度置信网络(DBN)在提取特征和处理高维、非线性数据等方面的优势,提出一种基于深度置信网络的故障特征提取及诊断方法。该方法通过深度学习利用原始时域信号训练深度置信网络并完成智能诊断,其优势在于能够摆脱对大量信号处理技术与诊断经验的依赖,完成故障特征的自适应提取与健康状况的智能诊断,该方法对时域信号没有周期性要求,具有较强的通用性和适应性。在仿真数据集和轴承数据集上进行了故障特征提取和诊断实验,实验结果表明:本文提出的方法能够有效地从原始信号中进行多种工况、多种故障位置和多种故障程度的故障特征提取和诊断,并且具有较高的故障识别精度。     

基于叶尖定时的非接触式旋转叶片异步振动分析

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。     

叶尖间隙影像测量仪的运动机构控制系统设计

为了快速准确地实现航空发动机装配过程中叶尖间隙值的测量,给出了叶尖间隙影像测量仪运动机构控制的总体方案,介绍了基于PC+运动控制卡的伺服控制系统,确定了各电机的PID参数,获得了较好的精度和稳定性,其中X、Y和Z向精度分别可达到0.015mm、0.005mm和0.020mm,同时,采用了高速回原点的方式对系统的初始化速度进行优化,使得系统达到待工况状态的时间小于4min。此控制系统结构简单、操作方便,为后续的快速准确地测量奠定了基础。     

转子对高压涡轮叶尖间隙变化规律的影响

基于涡轮叶尖间隙主动控制的需要,初步分析了涡轮叶尖间隙的变化机理,建立了机匣、叶片和转子的简化模型。在此基础上,分别仿真计算转速变化和发动机起动过程瞬态温度下转子的径向变化,讨论了转子在飞行器机动飞行情况下的振动幅值对叶尖间隙的影响。结果表明,转子振动幅值和径向位移对叶尖间隙变化有重要作用。     

基于叶尖定时的旋转机械叶片振动信号重建

基于叶尖定时原理采集的旋转机械叶片振动信号是离散的欠采样信号,利用插值法对其重建的时域信号能反映叶片振动峰值等参数特征,为故障诊断提供依据.通过分析简谐振动的数学模型和信号采样及重构定理,提出在匀转速下利用若干均匀安装在机匣上的叶尖定时传感器采集叶片振动信息进行振动位移信号重建的新方法.利用高阶B样条函数构建的插值核函数具有快速收敛的特点,在减小信号截断误差的同时降低了算法复杂度,利于工程应用.介绍信号重建误差的来源,其测量精度对转速稳定性有较高要求,通过计算机仿真和模拟振动平台气激试验分析该方法性能,验证其在实践中的有效性.     

基于频谱的篦齿轴向窜动与叶尖间隙测量方法

航空发动机低压涡轮带冠叶片篦齿和机匣之间的叶尖间隙参数以及篦齿轴向窜动参数的在线高精度测量是保证涡轮发动机安全运作和气动效率的关键。传统的电容式叶尖间隙测量系统对噪声敏感度大,且不能对篦齿的轴向窜动参数同时进行测量。因此研制了一种“人”字形电容传感器,提出了一种基于频谱的篦齿叶尖间隙参数和轴向窜动参数的提取方法。建立了“人”字形电容传感器测量模型。仿真分析了测量信号的幅度谱特征并提出了一种最优谱线选择方法。提出了基于转速和信号特征频率估计的自适应频域滤波,信号整周期等角度采样,幅度谱估计以及二元多项式曲面拟合相融合的信号处理方法,实现了叶尖间隙参数和轴向窜动参数的动态测量。在实验室环境下搭建了篦齿叶尖间隙参数和轴向窜动参数测试实验平台,完成了标定和测量实验。实验结果显示,篦齿盘工作在1 900 r/min以下时,测量系统在0.5～1.5 mm叶尖间隙及±1 mm轴向窜动范围内,叶尖间隙测量精度达18μm,轴向窜动测量精度达30μm。     

基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断

航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于特征提取的滚动轴承故障诊断方法,通过特征提取获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。     

基于2D激光测量技术的矿用通风机叶尖间隙测量方法研究

针对矿用通风机叶尖间隙测量方法存在精度和自动化水平低等问题,对间隙测量技术、表征及评价方法等进行了研究,提出了一种基于2D激光测量的矿用通风机叶尖间隙测量方法。采用LS-100CN激光轮廓测量传感器采集了叶尖间隙几何信息,然后通过投影变换、特征提取等技术实现了叶尖间隙的高精度测量;采用叶片形位偏差、机壳形状偏差、综合叶尖间隙等参数,综合地表征和评价了通风机叶尖间隙的实际几何状态,得到了更全面、更科学的评价结果。研究结果表明:该方法具有精度高、非接触等特点,显著提高了测量的效率、精度和智能化水平。     

DBN与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对如何提高轴承故障诊断的准确率和算法训练的效率问题,提出了一种深度信念网络(DBN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,求出信号的时频特征统计量,其次,利用DBN对时频特征统计量进行特征提取,最后,利用PSO-SVM进行分类。实验结果表明:相比于直接用PSO-SVM进行分类,该方法不仅准确率更高,而且算法训练的时间大大缩短了,提高了滚动轴承故障诊断的准确率和效率。     

基于深度自编码网络的航空发动机故障诊断

为有效解决航空发动机的故障诊断难题,提出了基于深度自编码网络的航空发动机故障诊断方法,对发动机进行故障诊断技术研究.首先,对监测数据进行预处理,根据数据特征构建深度自编码网络的基本结构,采用无标签数据样本集对深度自编码网络进行预先训练,得到网络参数的初始值;其次,利用有标签的数据样本集对该网络进行训练,对网络参数进行微...