渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子碰摩故障振動(dòng)信號(hào)分析

翟歡樂，黃磊

(江蘇航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院航空工程學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212134)

0 前言

燃?xì)鉁u輪和動(dòng)力渦輪是渦軸、渦槳發(fā)動(dòng)機(jī)的核心部件，決定著發(fā)動(dòng)機(jī)性能狀態(tài)。渦軸、渦槳發(fā)動(dòng)機(jī)常被應(yīng)用到直升機(jī)上，由于其機(jī)動(dòng)性能、作用空域多變，致使發(fā)動(dòng)機(jī)工作環(huán)境比民航發(fā)動(dòng)機(jī)工作工況更為復(fù)雜。渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)工作在高載荷、高溫、高轉(zhuǎn)速下，經(jīng)常會(huì)在發(fā)動(dòng)機(jī)過渡態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)子碰摩，而碰摩異?，F(xiàn)象會(huì)被反映到振動(dòng)信號(hào)中，但同時(shí)振動(dòng)信號(hào)會(huì)耦合其他故障監(jiān)測(cè)信息，使得碰摩故障監(jiān)測(cè)難度較大。

轉(zhuǎn)子碰摩分為單點(diǎn)碰摩、多點(diǎn)碰摩和面碰摩。MUSZYNSKA、袁惠群、褚福磊、WILLIAMS等的研究使得轉(zhuǎn)子碰摩實(shí)現(xiàn)了從原理分析到數(shù)學(xué)求解、從有限元仿真到實(shí)物模擬，并應(yīng)用于工程。隨著碰摩理論研究的深入，針對(duì)不同情況開展的碰摩研究較多。目前，工程應(yīng)用較多的依舊是根據(jù)碰摩故障的振動(dòng)響應(yīng)特性，結(jié)合出現(xiàn)碰摩時(shí)出現(xiàn)的多倍頻、分?jǐn)?shù)倍頻及組合頻率成分實(shí)施故障監(jiān)測(cè)。

由工程實(shí)踐研究表明，發(fā)動(dòng)機(jī)在加減速過程中，尤其是轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速達(dá)到最大的過程，轉(zhuǎn)子的振動(dòng)幅值變化異于發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)定態(tài)，相比其他工作階段更容易導(dǎo)致碰摩故障的發(fā)生。因此，本文作者以某型號(hào)渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)的試車曲線及振動(dòng)信號(hào)為基礎(chǔ)，通過試驗(yàn)仿真研究渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)在運(yùn)動(dòng)過程中發(fā)生的局部碰摩故障；基于碰摩的振動(dòng)響應(yīng)特征，結(jié)合三叉樹算法，提出渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子碰摩故障的診斷流程。

1 三叉樹搜索算法

由于轉(zhuǎn)子發(fā)生局部碰摩時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)部分統(tǒng)計(jì)特征參量會(huì)發(fā)生突變，而碰摩故障引起的突變與其他故障引起的沖擊特征存在區(qū)別，碰摩故障通常會(huì)在轉(zhuǎn)子碰摩部分形成碰摩帶，出現(xiàn)較多的次諧波成分，使得其部分統(tǒng)計(jì)特征，如總量等發(fā)生明顯變化。而振動(dòng)信號(hào)突變是檢測(cè)部分故障發(fā)生的關(guān)鍵，因此在碰摩故障監(jiān)測(cè)算法中引入三叉樹搜索算法，提高故障識(shí)別的準(zhǔn)確率。三叉樹搜索算法是基于二叉樹而建立的一種快速搜索算法，能夠避免二叉樹無法檢測(cè)出異常點(diǎn)出現(xiàn)在端點(diǎn)的缺陷問題。

A,-1,2)

(1)

圖1 均值三叉樹結(jié)構(gòu)示意

圖2 差值三叉樹結(jié)構(gòu)示意

將均值序列、差值序列的左、中、右分支分別記為A，,:L、A，,:M、A，,:R、D，,:L、D，,:M、D,,:R，并根據(jù)式(2)和式(3)計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的值?；谑?4)—(9)分別計(jì)算均值和差值三叉樹左、中、右分支的-統(tǒng)計(jì)波動(dòng)量。

(2)

(3)

=,:L=(A，=1,:L)=

(4)

=,:M=(A，=2,:M)=

(5)

=,:R=(A,=1,:R)=

(6)

=,:L=|D,-1,2-1|=

(7)

(8)

=,:R=|D，-1,2|=

(9)

式中:()和()分別為-統(tǒng)計(jì)中的累積分布函數(shù)和理論分布函數(shù)；==2(-2);1≤≤2。

由于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)差異出現(xiàn)在突變前后，計(jì)算出左、中、右分支后，根據(jù)搜索規(guī)則1選擇波動(dòng)量較大的分支繼續(xù)向下搜索。搜索規(guī)則1描述如下：

(1)滿足式(10)的條件，選擇左分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:L]∧[,:L>

()]

(10)

(2)滿足式(11)的條件，選擇右分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:R]∧[,:R>

()]

(11)

(3)滿足式(12)的條件，選擇中間分支搜索：

()]

(12)

當(dāng)某個(gè)分支被選擇時(shí)，其他分支被舍棄。在搜索規(guī)則1下，突變異常點(diǎn)出現(xiàn)在左、右分支端點(diǎn)處時(shí)，搜索規(guī)則1將會(huì)失效。因此，需要按照搜索規(guī)則2進(jìn)行搜索。搜索規(guī)則2描述如下：

(1)滿足式(13)的條件，選擇左分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:L]∧[,:L>

()]

(13)

(2)滿足式(14)的條件，選擇右分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:R]∧[,:R>

()]

針對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)、技術(shù)轉(zhuǎn)移人才服務(wù)能力不足等問題，充分發(fā)揮省科技創(chuàng)新服務(wù)聯(lián)盟、省技術(shù)轉(zhuǎn)移聯(lián)盟、省技術(shù)產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)等作用，集聚科技創(chuàng)新服務(wù)資源，開展綜合性、專業(yè)化一站式服務(wù)。提升大學(xué)科技園、科技企業(yè)孵化器、加速器、眾創(chuàng)社區(qū)等各類孵化載體技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化功能。引導(dǎo)咨詢、評(píng)估、法律、創(chuàng)業(yè)投資等各類服務(wù)機(jī)構(gòu)跨界發(fā)展，集成技術(shù)轉(zhuǎn)移全鏈條服務(wù)［8］。建立技術(shù)轉(zhuǎn)移人才培育機(jī)構(gòu)，培養(yǎng)一批懂技術(shù)、懂法律、會(huì)經(jīng)營管理、懂市場(chǎng)運(yùn)作、復(fù)合型、專業(yè)化的技術(shù)轉(zhuǎn)移人才隊(duì)伍。

(14)

(3)滿足式(15)的條件，選擇中間分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:M]∧[,:M>

()]

(15)

式中:()、()分別為在給定的、置信下，滿足差值序列分布的臨界值,據(jù)顯著性水平和樣本個(gè)數(shù)查詢-統(tǒng)計(jì)表得到臨界值()。如果來流數(shù)據(jù)在兩條搜索規(guī)則下都未能檢測(cè)出突變點(diǎn)，則認(rèn)為該序列不存在突變點(diǎn)。

2 轉(zhuǎn)子局部碰摩監(jiān)測(cè)模型

由于渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生局部碰摩時(shí)，碰摩會(huì)增大運(yùn)動(dòng)阻尼、振動(dòng)信號(hào)具備沖擊且雜波成分較多，因而會(huì)導(dǎo)致能夠反映振動(dòng)信號(hào)的一些特征參數(shù)發(fā)生變化。因此，局部碰摩監(jiān)測(cè)模型基于無量綱的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)。這些統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)包括：脈沖指標(biāo)、峭度指標(biāo)、裕度指標(biāo)、總量、余量。

渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力渦輪、燃?xì)鉁u輪轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速差較大，且其振動(dòng)信號(hào)中耦合有其他振動(dòng)信號(hào)成分，因此需要多振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行整周期重采樣，提高頻率分辨率、降低頻譜變換導(dǎo)致的泄漏。由于局部碰摩故障常發(fā)生在轉(zhuǎn)速過渡態(tài)，如發(fā)動(dòng)機(jī)的提速過程，因此碰摩檢測(cè)過程中需要基于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速狀態(tài)、試驗(yàn)機(jī)的振動(dòng)限制值等進(jìn)行綜合判定。在某研究所的試驗(yàn)數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)定的基礎(chǔ)上提出轉(zhuǎn)子局部碰摩監(jiān)測(cè)模型，其流程如圖3所示。局部碰摩步驟描述如下：

圖3 渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子局部碰摩檢測(cè)流程

步驟1，根據(jù)轉(zhuǎn)速信號(hào)判斷時(shí)刻轉(zhuǎn)子工作狀態(tài)(穩(wěn)態(tài)或過渡態(tài))，同時(shí)根據(jù)振動(dòng)信號(hào)判斷時(shí)刻振動(dòng)是否超限；

步驟2，基于步驟1的判定結(jié)果，數(shù)據(jù)分析流被分為四類：穩(wěn)態(tài)且振動(dòng)正常、過渡態(tài)且振動(dòng)正常、穩(wěn)態(tài)且振動(dòng)超限、過渡態(tài)且振動(dòng)超限，這四類數(shù)據(jù)流監(jiān)測(cè)方式均是通過無量綱特征指標(biāo)進(jìn)行判斷；

步驟3，計(jì)算脈沖指標(biāo)，并基于三叉樹突變檢測(cè)算法檢測(cè)時(shí)刻的脈沖指標(biāo)是否發(fā)生突增，若是，則轉(zhuǎn)入步驟4，否則跳轉(zhuǎn)步驟7；

步驟4，計(jì)算峭度指標(biāo)，并基于三叉樹突變檢測(cè)算法檢測(cè)時(shí)刻的峭度指標(biāo)是否發(fā)生突增，若是，則轉(zhuǎn)入步驟5，否則跳轉(zhuǎn)步驟7；

步驟5，計(jì)算裕度指標(biāo)，并基于三叉樹突變檢測(cè)算法檢測(cè)時(shí)刻的裕度指標(biāo)是否發(fā)生突增，若是，則轉(zhuǎn)入步驟6，否則跳轉(zhuǎn)步驟7；

步驟6，計(jì)算總量、余量指標(biāo)，并基于三叉樹突變檢測(cè)算法檢測(cè)時(shí)刻的總量、余量是否發(fā)生突增，若是(即步驟3、4、5、6全部滿足)，則得出轉(zhuǎn)靜子發(fā)生局部碰摩故障，否則跳轉(zhuǎn)步驟7；

步驟7，終止振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)流的后續(xù)判斷，并得出非局部碰摩故障，疑似其他故障類型，需要進(jìn)一步分析。

3 渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)分析

3.1 某渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)說明

渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)源自某所某型號(hào)軍用渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)，從保密性出發(fā)對(duì)真實(shí)采集振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，提取各個(gè)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速倍頻幅值，并構(gòu)成倍頻幅值包絡(luò)線?；谠摪j(luò)線對(duì)渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行還原。轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)采樣頻率為10 kHz、燃?xì)鉁u輪最大轉(zhuǎn)速為38 000 r/min、動(dòng)力渦輪為26 000 r/min，振動(dòng)信號(hào)采集整個(gè)模擬試車周期數(shù)據(jù)，單次模擬試車時(shí)間持續(xù)3 min，分別模擬轉(zhuǎn)子正常、碰摩時(shí)渦輪機(jī)匣測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)。模擬試車轉(zhuǎn)速變化曲線、模擬振動(dòng)信號(hào)如圖4所示。為突出故障模擬仿真位置，在圖4中采用矩形線框標(biāo)記，便于識(shí)別。

圖4 轉(zhuǎn)速曲線與振動(dòng)信號(hào)

3.2 渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)分析

渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)正常、碰摩振動(dòng)信號(hào)頻譜分別如圖5、圖6所示?？梢钥闯觯恨D(zhuǎn)子發(fā)生碰摩時(shí)會(huì)在碰摩區(qū)域形成一條清晰的碰摩帶，由于碰摩故障的發(fā)生使得碰摩區(qū)域次諧波增多。圖7、圖8所示分別為正常、碰摩狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)的各倍頻幅值變化?？梢园l(fā)現(xiàn)：隨著轉(zhuǎn)速的變化，振動(dòng)信號(hào)各倍頻幅值也會(huì)發(fā)生明顯變化。

圖5 正常狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)瀑布圖

圖6 碰摩狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)瀑布圖

圖7 正常狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)各倍頻幅值

如圖8所示，由碰摩故障導(dǎo)致的振動(dòng)幅值變化相對(duì)較為明顯，尤其凸顯在轉(zhuǎn)子基頻幅值上。由于任何故障均會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)沖擊信號(hào)現(xiàn)象，并不能簡(jiǎn)單根據(jù)振動(dòng)突變就定義為碰摩。但碰摩會(huì)在振動(dòng)信號(hào)碰摩處出現(xiàn)次諧波，如圖6所示，使得振動(dòng)信號(hào)中的統(tǒng)計(jì)特征發(fā)生變化。因此，需要對(duì)文中所提出的監(jiān)測(cè)方案進(jìn)行檢測(cè)。

圖8 碰摩狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)各倍頻幅值

3.3 渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子碰摩振動(dòng)信號(hào)分析

基于本文作者提出的轉(zhuǎn)子碰摩監(jiān)測(cè)方案，計(jì)算正常、碰摩故障振動(dòng)信號(hào)的脈沖、峭度、裕度、總量指標(biāo)，結(jié)果分別如圖9、圖10所示。可以看出：兩種狀態(tài)下的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)變化差距較小，除了碰摩故障發(fā)生位置，尤其是總量對(duì)碰摩故障異常明顯，其碰摩帶處參數(shù)值異常大，異于其他故障導(dǎo)致的沖擊信號(hào)(如單點(diǎn)故障導(dǎo)致的沖擊信號(hào)，不會(huì)出現(xiàn)碰摩故障帶導(dǎo)致的總量大幅度增加)。

圖9 正常狀態(tài)下統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)

圖10 碰摩狀態(tài)下統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)

根據(jù)方案可知，脈沖、峭度、裕度、總量指標(biāo)均發(fā)生突變時(shí)，可認(rèn)定為發(fā)生了碰摩故障。因此，采用三叉樹算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)特征特征進(jìn)行檢測(cè)，其檢測(cè)結(jié)果如圖11所示。圖11中，由上及下分別羅列轉(zhuǎn)速曲線、指標(biāo)參數(shù)變化，指標(biāo)參數(shù)圖中給出指標(biāo)參數(shù)曲線、指標(biāo)參數(shù)光滑曲線(光滑曲線采用10個(gè)點(diǎn)移動(dòng)平均，移動(dòng)步長為1)、突變檢測(cè)曲線。在突變檢測(cè)曲線中，每一次駐點(diǎn)的出現(xiàn)均表示發(fā)生一次突變。由圖11中虛豎線可以看出(結(jié)合轉(zhuǎn)速)，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速由一個(gè)穩(wěn)態(tài)過渡到另個(gè)穩(wěn)態(tài)，會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)發(fā)生變化，檢測(cè)算法會(huì)將它檢測(cè)為一次振動(dòng)突變信號(hào)，因此在檢測(cè)過程中需要根據(jù)提出的方案排除轉(zhuǎn)速變化對(duì)檢測(cè)帶來的影響。

圖11 振動(dòng)信號(hào)碰摩故障檢測(cè)結(jié)果

為避免轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速發(fā)生變化帶來的影響，可選擇碰摩發(fā)生段進(jìn)行詳細(xì)分析，其檢測(cè)結(jié)果如圖12所示?？梢园l(fā)現(xiàn)：檢測(cè)算法均能對(duì)突變故障段進(jìn)行有效識(shí)別，而碰摩發(fā)生段恰好位于檢測(cè)算法波峰-波谷-波峰段(圖中橢圓部分)。這是由于碰摩發(fā)生前故障突變向上、碰摩故障消失時(shí)突變故障向下，而波峰段之間恰好為碰摩帶。但仔細(xì)觀察圖12左邊靠右的兩個(gè)橢圓部分，碰摩段僅位于波谷-波峰段，并不如前描述，仔細(xì)觀察特征參數(shù)可發(fā)現(xiàn)，這是由于后半段碰摩發(fā)生相對(duì)平穩(wěn)，其突變現(xiàn)象并不明顯。對(duì)于總量指標(biāo)的檢測(cè)，由于碰摩故障導(dǎo)致的突變異常明顯，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)量值增大，使得突變檢測(cè)曲線不會(huì)出現(xiàn)如其他指標(biāo)檢測(cè)相似的現(xiàn)象。但從整體而言，文中提出的方法能夠有效檢測(cè)出轉(zhuǎn)子碰摩故障。

圖12 振動(dòng)信號(hào)碰摩段故障檢測(cè)結(jié)果

4 結(jié)論

針對(duì)渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子工作狀況較為復(fù)雜，容易在轉(zhuǎn)子加速過程中導(dǎo)致碰摩故障的發(fā)生，從而引起部分振動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)發(fā)生變化，提出轉(zhuǎn)子局部碰摩故障檢測(cè)方法。

由于故障的產(chǎn)生容易導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)沖擊現(xiàn)象，針對(duì)碰摩故障引起的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)出現(xiàn)突變現(xiàn)象引入三叉樹檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)故障甄別。算法研究基于某渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)倍頻幅值包絡(luò)線、試車轉(zhuǎn)速曲線，通過分別仿真渦輪機(jī)匣測(cè)點(diǎn)發(fā)生局部碰摩故障與正常工作狀態(tài)的方式獲取振動(dòng)信號(hào)。

對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，結(jié)果表明：轉(zhuǎn)子由當(dāng)前穩(wěn)態(tài)過渡到下一個(gè)穩(wěn)態(tài)，轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)會(huì)發(fā)生明顯變化；故障特征易發(fā)于轉(zhuǎn)子基頻，振動(dòng)信號(hào)的部分統(tǒng)計(jì)特征容易凸顯出故障信息，如碰摩發(fā)生時(shí)，其總量變化較為明顯；使用文中提出的局部碰摩故障檢測(cè)方法，能夠較好地識(shí)別出故障的發(fā)生。