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1、第29卷第1期振动、测试与诊断Vol.29No.12009年3月Mar.2009JournalofVibration,Measurement&Diagnosis航空发动机转子振动信号的分离测试技术X马建仓石庆斌程存虎赵述元(西北工业大学电子信息学院西安,710072)摘要在传统谱分析方法的基础上,尝试应用盲源分离技术对飞机发动机振动信号进行振源分离。首先,介绍了发动机振动信号的基本处理方法和常见的发动机故障类型及特征,引入了盲源分离理论并讨论了其在航空发动机振动信号处理中应用的可行性。然后,对某型
2、涡扇发动机振动过大的现象进行了故障诊断分析。最后,应用FastICA和JADE算法对检测的振动信号进行分析,分离出了发动机的振源信号。这说明发动机振动信号分析采用盲源分离与谱分析相结合的技术可以有效分离振源信号,提高故障诊断的准确性。关键词航空发动机盲源分离谱分析故障诊断机械振动中图分类号TN911.7号由安装在发动机机匣上的振动传感器采集获得。引言发动机的故障诊断就是根据振动信号的分析并结合发动机故障的基本机理进行故障类型判断,找出故航空涡扇发动机是一种高温、高负荷的动力机障源。械,其运行中的振
3、动问题十分突出。振动故障分析是航空发动机整机振动问题虽然非常复杂,引起飞机状态监测及故障诊断中的一项重要任务。由于振动的原因多种多样,但也是有迹可寻的。在研究发发动机结构复杂,检测的振动信号往往由若干个信动机振动时,常按结构激振源来进行分类,即分成主号混叠在一起,亦有噪声和干扰。传统的振动信号处转子振动、叶片振动和轴承振动等,并考查基频及各理方法抗扰去噪效果并不理想,给信号特征识别和次谐波的幅值和能量,以便于查找振源,排除故障。[122][3]故障诊断带来了困难。盲源分离技术由于自身独双转子涡扇飞
4、机发动机的常见故障及特征如下:特的盲处理优势,可以有效去除外来干扰并分离出(1)转子不平衡引起的振动特征:转子不平衡故障激励源信号,有助于提高诊断的准确性。振动的时域波形近似于正弦波,振动能量集中于基本文在传统振动信号处理方法的基础上,应用频,对转速变化较为敏感。盲源分离技术对某型涡扇发动机的振动数据进行了(2)转子不对中的振动特征:发动机转子由压处理,以提高转子振动故障诊断的准确性。气机和涡轮两个部件组成,通过内外套齿相连接。对双转子发动机而言,高压转子和低压转子两个同心1发动机常见振动故障的特
5、征轴系中间靠中介轴承支承,受加工和装配精度的影响,常形成轴承和轴系不对中。不对中振动信号的特承力机匣、压气机静子、涡轮静子和其他机匣构征是频谱中转子的二倍频、四倍频突出。成了发动机的主框架。高压压气机、高压涡轮通过一(3)转子碰摩故障特征:碰摩故障初期只发生根长轴联为一体,形成高压转子。低压转子的结构与在圆周的局部,振动带有明显的非线性,会激发出高此类似。高压转子和低压转子通过承力机匣的轴承阶的谐波分量nf(n=1,2,3,⋯)。当动静碰摩严重时座安装在发动机中,低压转轴穿过高压转轴将低压摩擦扩展
6、到整个圆周,对转子起到多余的附加支承压气机和低压涡轮相连。高压轴中还有中介轴承。发作用,从而高频振动逐步减少,而碰摩状态下的基频动机通过主安装节和辅助安装节安装在飞机上或地将被突出,引发各分频nf(n=1ö2,1ö3,1ö4,⋯)等成面试车台上,各种附件安装在发动机机匣上。振动信分振动。转子与机匣的碰摩是航空发动机中常见的X国家自然科学基金资助项目(编号:60672184)。收稿日期:2007210222;修改稿收到日期:2007212229。2振动、测试与诊断第29卷故障之一,双转子发动机内外转
7、子的碰摩比较少见。目前,盲源分离技术应用最广泛的方法是特征[6]转子碰摩会引起整机振动过大,能使机匣发生较大矩阵的联合近似对角化法和快速固定点算法。联的变形,或使发动机转子叶片产生裂纹甚至断裂。合近似对角化法由法国学者Cardoso于1999年提(4)叶片振动故障特征:这种振动是由较长叶出,他以Comon的成对数据旋转方法为基础,加强片如风扇或前一、二级压气机叶片引起的。对于涡轮了算法的代数概念,引入了多变量数据的四维累计风扇发动机,风扇叶片产生振动的另一个重要原因量矩阵,并对其作特征分解。算法先
8、要对观测向量是因气流流动所诱发的一种涉及气动弹性力学领域x(t)进行白化,通过寻优步骤求W,以使白化后矩阵中讨论的振动现象——颤振,已定型投产的涡轮风的四维累计量矩阵对角化。该方法具有很强的稳健扇发动机在地面试车台上进行的生产性试车很少发[7]性。快速固定点算法是芬兰学者AapoHyvarinen生颤振现象。等于1999年提出的,它是一种快速且稳定的独立分(5)轴承振动故障特征:轴承故障与滚动体接[8]量分析算法,其目标函数为触所激发的振动基频紧密相关,特征频率将成为诊T2JG(w
