一種基于葉尖定時技術發(fā)動機轉子葉片振幅數據識別方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及發(fā)動機轉子葉片振動測試領域，特別涉及了一種基于葉尖定時技術發(fā) 動機轉子葉片振幅數據識別方法。
【背景技術】
[0002] 目前廣泛將非接觸葉片振動測試技術應用于航空發(fā)動機研制中。由于該方法為間 斷測量葉片振動數據，表征葉片振動的測量結果與傳統(tǒng)方法完全不一致。采用該技術獲取 的發(fā)動機轉子葉片振動數據，存在著與葉片振動不相關的數據，如離心負荷、氣動負荷、機 匣振動、轉子軸扭轉、電信號噪聲等?；谌~尖定時技術測量的葉片振幅準確性，決定可否 實現(xiàn)葉片振動頻譜分析，乃至確定葉片振動特征。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明的目的是針對發(fā)動機轉子葉片振動葉尖定時方法測試數據中，存在著與葉 片振動不相關的數據，如離心負荷、氣動負荷、機匣振動、轉子軸扭轉、電信號機械噪聲等， 提出一種數據處理方法，從分析了葉片旋轉過程中離心負荷、氣動負荷對葉片振幅測量數 據產生的變化趨勢著手，運用非線性數據擬合與多項函數滑動平均方法抑制葉片振幅數據 的隨機變化，使含有噪聲的葉尖振幅信號變得平滑。特提供了一種基于葉尖定時技術發(fā)動 機轉子葉片振幅數據識別方法。
[0004] 本發(fā)明提供了一種基于葉尖定時技術發(fā)動機轉子葉片振幅數據識別方法，其特征 在于：所述的基于葉尖定時技術發(fā)動機轉子葉片振幅數據識別方法，
[0005] 葉片振幅變化趨勢分離：
[0006] 葉片非振動引起的位移包括轉子擺動；軸扭轉；軸向移動；離心力引起葉片扭轉； 機械噪聲；
[0007] 測試中使用軸定位信號時依據轉速、轉子直徑計算葉片振幅。轉子發(fā)生擺動時轉 子葉片跟隨擺動，葉尖與傳感器位置發(fā)生變化，通常轉子擺動頻率遠低于葉片振動頻率，葉 片測量數據中出現(xiàn)常數分量。軸向移動、軸扭轉使傳感器測量葉尖位置發(fā)生變化，隨之葉尖 到達時刻變化，但軸向移動頻率低于葉片振動頻率，葉片測量數據出現(xiàn)緩慢變化量。
[0008] 發(fā)動機旋轉過程中轉子葉片受氣動力與離心力作用，葉片產生扭轉引起葉尖偏 移，該偏移量隨轉速變化。由于葉尖偏移使傳感器測量位置改變，葉片到達時刻發(fā)生變化， 該變化是非葉片振動引起。轉速越高葉尖偏移量越大。
[0009] 受離心力影響葉片位移數據如圖2,紅顏色線表示某發(fā)動機試車中壓氣機葉片位 移數據。X軸轉速；Y軸葉尖位移。
[0010] 在發(fā)動機實測中采用3個以上傳感器時，用兩傳感器測量數據之差可濾掉葉片非 振動數據，處理后的2傳感器數據差不能真實表示葉片振幅特征。
[0011] 分析表明轉子擺動；軸扭轉；軸向移動；離心力引起葉片位移隨轉速近似線性變 化，葉片振幅疊加其上。采用利用最小二乘法的切貝雪副夫多項式擬合式（1)，找出葉片振 幅變化趨勢，采用分段回歸，借助3次多項式的樣條函數進行數據分段擬合式（2)，線性變 化量分離。
[0012]
[0013]
[0014]
[0015]
[0016]r= 0,1,2；i= 1, 2,......n；k= 1, 2,.....N
[0017] 參數{β 用最小二乘法求得其估計參數
[0018] 運用以上擬合方法將發(fā)動機實測數據中葉尖位移隨轉速變化有效地分離，使葉尖 位移數據在基線上下變化。如圖3所示。
[0019] 隨機噪聲數據中識別葉片振幅：
[0020] 發(fā)動機實測數據中包含較多隨機變化起伏成分，數據的變化規(guī)律較復雜，不知其 函數形式，但是仍要消除實測數據中非葉片振幅的隨機變化數據，利用點點函數值表示出 葉片振幅變化規(guī)律。采用平滑與濾波的方法從隨機性數據中分離葉片振幅確定性的數據。 平滑與濾波的方法為滑動平均法。滑動平均基本原理，動態(tài)測試數據由確定性成分f(t)， 隨機成分X(t)組成，如公式（3)，前者為測量結果，后者為起伏的測試誤差或噪聲X(t)= e(t) 〇
[0021] y(t) =f(t)+X(t) (3)
[0022] 經米樣尚散化表不為yk=fk+ekk= 1，2, 3,......N(2)
[0023] {yj動態(tài)測試數據，{fk}平滑濾波數據
[0024] 對非平穩(wěn)的數據{yj在適當的小區(qū)間上視為接近平穩(wěn)，做局部平均以減小{ek}所 造成的隨機起伏。沿全長N個數據的逐一小區(qū)間上進行不斷的局部平均，得到較平滑的測 量結果{fk}，濾掉頻繁起伏的隨機誤差。每m個相鄰數據的算術平均值，基本滑動平均公式 為式（4)
[0025]
[0026] 通過在小區(qū)間不同的局部平均方法，可得到多種滑動平均方法。式8表示為滑動 平均一般算式。
[0027]Wi為權系數，p,q為小于m的整數
[0028] 當
中心滑動平均。
[0029] 當％=1為端點平均。但m值、Wi影響平滑效果與隨機變動的抑制程度，式（5) m 端點等權平均公式。
[0030]
夾=u-?2 + 1
[0031] 發(fā)動機實測數據處理中采用了等權中心滑動平均與多項式擬合的2種滑動平均 方法。
[0032] 等權中心滑動平均公式5,m值取值越小時，經平滑處理后的數據仍然存在隨機噪 聲數據，信噪比較低。當m值取值越大，經處理的數據確定數據變化被平滑掉。圖4等權中 心滑動平均處理結果。紅線為原始數據，黃線為經滑動平均處理數據。
[0033] 多項式擬合的滑動平均方法，在局部加權區(qū)間上，對m個相鄰數據范圍內，以r階 多項式的最小二乘擬合，公式（6)。
[0034] yk+i=a〇+a1i+a2i2+--+ar+ek+i (6)
[0035] y=Na+e
[0036]
[0037]
[0038] {a〕}為r次多項式的待定系數，用最小二乘法估計的此系數。
[0039] 數據處理中若r取得過小確定性成分被平滑掉，若r取得過大會使隨機噪聲抑制 不夠。
[0040] 發(fā)動機實測數據處理中采用了 3階多項式擬合滑動平均方法，處理結果表明多項 式最小二乘擬合優(yōu)于等權中心滑動，處理結果如圖5,圖中白線為平滑處理的數據，紅線發(fā) 動機實測數據。
[0041] 數據處理方法驗證
[0042] 通過發(fā)動機臺架實測數據分析，認識到葉片旋轉過程中離心負荷、氣動負荷對葉 片振幅測量數據產生的影響。葉片振幅識別首先去除離心負荷、氣動負荷引起的振幅變化， 然后利用滑動平均方法對濾掉葉片振幅噪聲數據。得到確定性的葉片振幅數據。
[0043] 在發(fā)動機實測數據對于具有共振特征的葉片振幅變化，可應用滑動平均處理方 法，信噪比37%，經中心平滑處理的結果，信噪比16%，多項式滑動平均處理的結果信噪比 4%。由此可見實測數據處理效果，很大程度上取決于參數選定，從處理結果看出多項式最 小二乘擬合方法能有效地濾掉葉片振幅噪聲。
[0044] 非接觸測試葉尖振動數據的特點，測量得到葉尖周向的位移包括轉子擺動；軸扭 轉；軸向移動；離心力引起葉片扭轉；機械噪聲，葉片振動位移。
[0045] 采用非線性數據擬合與滑動平均方法解決葉片振動數據的解藕問題，運用該方法 分析了發(fā)動機臺架試車實測數據，證實該方法能較準確的從發(fā)動機帶有隨機噪聲的實測數 據中解藕葉片振動幅值。在復雜的機械振動與流固耦合影響情況下，解釋葉片到達時刻數 據的測量不確定性，使現(xiàn)有的葉尖定時技術既能確定葉片振動特性又能判斷葉片振動水 平。
[0046] 本發(fā)明的優(yōu)點：
[0047] 本發(fā)明所述的基于葉尖定時技術發(fā)動機轉子葉片振幅數據識別方法，分析發(fā)動機 臺架試車壓氣機葉片實測數據，有效地提高葉片振幅測量信噪比，依據此振幅結果為準確 分析葉片振動特性提供數據，使葉尖定時分析技術顯著的進步。
【附圖說明】
[0048] 下面結合附圖及實施方式對本發(fā)明作進一步詳細的說明：
[0049] 圖1為數據處理步驟示意圖；
[0050] 圖2為某發(fā)動機試車中測試壓氣機葉片位移數據示意圖；
[0051] 圖3為消除離心負荷影響葉片位移示意圖；
[0052] 圖4為等權中心滑動平均處理噪聲結果示意圖；
[0053] 圖5為發(fā)動機實測數據結果示意圖；
[0054] 圖6為滑動平均方法濾掉葉片振幅示意圖。
【具體實施方式】
[0055] 實施例1
[0056] 本實施例提供了一種基于葉尖定時技術發(fā)動機轉子葉片振幅數據識別方法，其特 征在于：所述的基于葉尖定時技術發(fā)動機轉子葉片振幅數據識別方法，
[0057] 葉片振幅變化趨勢分離：
[0058] 葉片非振動引起的位移包括轉子擺動；軸扭轉；軸向移動；離心力引起葉片扭轉； 機械噪聲；
[0059] 測試中使用軸定位信號時依據轉速、轉子直徑計算葉片振幅。轉子發(fā)生擺動時轉 子葉片跟隨擺動，葉尖與傳感器位置發(fā)生變化，通常轉子擺動頻率遠低于葉片振動頻率，葉 片測量數據中出現(xiàn)常數分量。軸向移動、軸扭轉使傳感器測量葉尖位置發(fā)生變化，隨之葉尖 到達時刻變化，但軸向移動頻率低于葉片振動頻率，葉片測量數據出現(xiàn)緩慢變化量。
[0060] 發(fā)動機旋轉過程中轉子葉片受氣動力與離心力作用，葉片產生扭轉引起葉尖偏 移，該偏移量隨轉速變化。由于葉尖偏移使傳感器測量位置改變，葉片到達時刻發(fā)生變化， 該變化是非葉片振動引起。轉速越高葉尖偏移量越大。
[0061] 受離心力影響葉片位移數據如圖2,紅顏色線表示某發(fā)動機試車中壓氣機葉片位 移數據。X軸轉速；Y軸葉尖位移。
[0062] 在發(fā)動機實測中采用3個以上傳感器時，用兩傳感器測量數據之差可濾掉葉片非 振動數據，處理后的2傳感器數據差不能真實表示葉片振幅特征。
[0063] 分析表明轉子擺動；軸扭轉；軸向移動；離心力引起葉片位移隨轉速近似線性變 化，葉片振幅疊加其上。采用利用最小二乘法的切貝