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        基于葉尖定時的葉片耦合振動參數(shù)辨識與仿真

        2015-11-19 08:43:08李海洪王德友
        航空發(fā)動機(jī) 2015年6期
        關(guān)鍵詞:葉尖曲線擬合耦合

        李海洪,岳 林,王德友,胡 偉,王 磊

        (1.南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院,南京210016;2.中航工業(yè)沈陽發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)研究所,沈陽110015)

        0 引言

        20世紀(jì)30年代以來,國內(nèi)外學(xué)者一直在研究可靠的葉片振動測量技術(shù),并取得了一定的成果。該技術(shù)主要包括接觸式和非接觸式測量方法,前者為電阻應(yīng)變片法,但該方法所測葉片數(shù)目有限,難以做到實(shí)時監(jiān)測同級的所有葉片的振動情況;基于葉尖定時方法的非接觸旋轉(zhuǎn)葉片測振技術(shù)克服了傳統(tǒng)應(yīng)變片法安裝復(fù)雜、可靠性低、壽命短等缺點(diǎn),廣泛地應(yīng)用于葉片模態(tài)分析、故障診斷及預(yù)測等領(lǐng)域,但是常用的葉尖定時方法[1]基于葉片單自由度(single-dof)模型,實(shí)際采集的現(xiàn)場數(shù)據(jù)含有大量噪聲且葉片間可能存在失諧[6]和耦合[7]。其中耦合包括氣動[8]和機(jī)械耦合[10],由護(hù)罩阻尼、氣動阻尼、葉盤阻尼以及葉片和葉盤之間的相互作用產(chǎn)生。

        由于失諧和耦合的影響[11],激勵了所有組件的模態(tài),會使每個共振區(qū)出現(xiàn)多個不同值的振動峰,所以實(shí)際葉片振動是非常復(fù)雜的多自由度系統(tǒng)。當(dāng)耦合振動數(shù)據(jù)的2個振動峰相隔較近時,用基于單自由度模型的分析方法辨識耦合數(shù)據(jù)只能選取1個峰進(jìn)行曲線擬合,可能由于選取的共振區(qū)域不完整而影響曲線擬合結(jié)果的精確度。如果選取2個峰進(jìn)行單自由度曲線擬合,只能擬合其中的1個峰,無法同時辨識2個峰的振動參數(shù)。而曲線擬合結(jié)果誤差大小,直接影響后面葉尖定時算法的參數(shù)辨識的精確度。因此,上述方法不適用。為了同時精確識別相鄰2個峰的振動參數(shù)需要建立至少2自由度(2-dof)葉片振動模型[14],進(jìn)行曲線擬合。

        本文采用基于2自由度模型的曲線擬合方法,得到葉片耦合振動2個峰的初始相位等參數(shù),用相位遍歷法辨識出葉片的振動階次和頻率。

        1 葉尖定時耦合振動辨識算法原理

        歐陽濤[15]對基于單自由度的葉尖定時振動辨識算法原理進(jìn)行了詳細(xì)推導(dǎo)。單葉片單自由度的單頻振動位移方程為

        式中:A0為外界力幅產(chǎn)生的位移;ω 為葉片的振動頻率;φ 為初始相位;C 為直流分量;H(ω)為幅頻響應(yīng);φ(ω)為相頻響應(yīng)。

        H(ω)和φ(ω)分別為

        式中:fn為葉片的固有頻率;ξ 為阻尼系數(shù)。

        對于同步振動來說,ω=Nefv。其中Ne為共振階次,fv為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速頻率。根據(jù)葉尖定時傳感器的測量原理,轉(zhuǎn)子每旋轉(zhuǎn)1周,傳感器只能采集到某一葉片的1個振動信號。假設(shè)傳感器的安裝角度為θ,則單葉片到達(dá)傳感器的時間ti為

        式中:i為轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的圈數(shù),i=1,…,N。

        將式(2)~(4)代入式(1),并簡化可得

        式中:η'=Q(fn/ω-ω/fn);Amax=A0Q,為共振幅值;Q=為品質(zhì)因子;φ=Neθ+φ0,為初始相位;Ne與fn表達(dá)形式為Ne/fn,二者等同于1個參數(shù),令Ωn=fn/Ne,則式(5)可轉(zhuǎn)化為

        式中:Ωn為中心共振頻率(共振時的轉(zhuǎn)速頻率)。

        式(6)中的A0、Q、φ、Ωn、C 等參數(shù)為因變量,轉(zhuǎn)速頻率fv為自變量。根據(jù)非線性最小二乘擬合法中具有可靠性的Levenberg-Marquardt法(LM)求出式(6)中的5個未知參數(shù)。通過簡單的計(jì)算得出最大共振幅值A(chǔ)max、ξ、Ωn、初始相位φ、C。

        基于2自由度模型的曲線擬合法可以選取相鄰2個振動峰進(jìn)行曲線擬合,也就是把2個單自由度曲線擬合目標(biāo)方程的表達(dá)式疊加

        假設(shè)n(n≥4)型傳感器相對于0號傳感器的安裝角度依次為θ0、θ1、θ2…θn-1,其中(θ0=0),令葉片經(jīng)過0號傳感器時的時刻t0=0,經(jīng)過其他傳感器的時間ti=θi/fv;同步振動中ω=Nefv,其中Ne為共振階次,所以傳感器測得的相對于0號傳感器的振動相位差為

        式中:Δφ0=0。

        計(jì)算各傳感器相對于0號傳感器的振動相位差Δφi(i=1,2…,n-1),由于角度存在360°的周期性,需要將相位差Δφi值規(guī)整到[0,360],向量表示ΔΦ=[Δφ0Δφ1Δφ2…Δφn-1]T。假設(shè)葉片實(shí)際的振動階次為Ne,對于其整階次振動,Ne為正整數(shù),并在一定的范圍內(nèi)取值,依次將此范圍內(nèi)的Ne代入式(8),得到Δφik,且規(guī)整到[0,360],得到對應(yīng)的相位差向量ΔΦk=[Δφ0kΔφ1kΔφ2k…Δφ(n-1)k]T,并把得到的相位差ΔΦk與傳感器物理安裝角度的相位差ΔΦ 進(jìn)行比較,求得均方根誤差Sk,表示跟蹤估計(jì)值偏離實(shí)際測量值的大小?;?自由度模型的葉尖定時參數(shù)辨識算法,選取2個峰進(jìn)行曲線擬合得到2組相位,進(jìn)行階次跟蹤取Sk最小時的Nek為實(shí)際的振動倍頻Ne,分別取2個峰對應(yīng)的中心共振頻率Ωn1、Ωn2,計(jì)算其對應(yīng)的振動 頻 率 fn1=NeΩn1和fn2=NeΩn2。算法流程如圖1所示。

        為了表示上述葉尖定時參數(shù)辨識方法的可信度,引入明顯度ΔS%對辨識結(jié)果可信度進(jìn)行評價[15]

        圖1 算法流程

        式中:Skmax、Skmin1Skmin分別為均方根誤差Sk的最大值、次小值和最小值,ΔS%越大表示階次辨識可信度越大。

        2 仿真模型建立和算法驗(yàn)證

        2.1 耦合仿真數(shù)據(jù)

        Mercadal[16]描述了不同的葉片耦合模型,最常用的模型是n 葉片模型,每個葉片代表1個自由度,通過彈簧和阻尼元件耦合,如圖2所示。G.Dimitridis[17]在葉片振動數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,基于Matlab中的仿真平臺Simulink建立了1個4葉片測振仿真模型。

        圖2 葉片振動模型

        耦合參數(shù)ki(i+1)、ci(i+1)都不為0的情況下,產(chǎn)生葉尖耦合振動數(shù)據(jù)。為了產(chǎn)生單倍頻降速同步有耦合仿真數(shù)據(jù),采用變速掃頻激勵,見式(10)。仿真數(shù)據(jù)參數(shù)fn1=fn3=175Hz,fn2=fn4=180Hz,ξ1=ξ3=0.41%,仿真時間為100s,加30%白噪聲,分別產(chǎn)生傳感器等間隔角為10°、15°、20°、25°的葉片2的1~8倍頻的單倍頻有耦合降速同步仿真數(shù)據(jù)。

        式中:Fn,i為激振力幅;Ne為振動階次;T 為仿真時長;φn,j為初始相位。

        按照上述參數(shù),當(dāng)傳感器等間隔角度為10°時,葉片2的第1、3階有耦合仿真信號和轉(zhuǎn)速變化如圖3所示。

        2.2 算法的數(shù)值仿真

        在不同傳感器安裝角度下測得的第1~8階的單倍頻有耦合降速同步仿真數(shù)據(jù)中選取相同數(shù)據(jù)段,分別進(jìn)行基于單自由度和2自由度模型的參數(shù)辨識。當(dāng)傳感器等間隔角為10°時,葉片2的第1~8階有耦合振動數(shù)據(jù)基于2自由度模型的曲線擬合結(jié)果如圖4所示。

        圖3 葉片2的有耦合振動信號和轉(zhuǎn)速變化

        圖4 葉片2的第1~8階振動信號基于2自由度模型的曲線擬合結(jié)果

        從圖4中可見,基于2自由度模型的曲線擬合可以同時擬合相鄰2個峰。由于測量誤差和噪聲的影響,擬合均方根誤差(RMSE)在0.010~0.015范圍內(nèi),表明基于2自由度模型的曲線擬合結(jié)果準(zhǔn)確?;?自由度模型的葉尖定時算法辨識的2個峰的頻率結(jié)果見表1~4。

        表1 傳感器安裝角10°時振動頻率辨識結(jié)果

        表2 傳感器安裝角15°時振動頻率辨識結(jié)果

        表3 傳感器安裝角20°時振動頻率辨識結(jié)果

        表4 傳感器安裝角25°時振動頻率辨識結(jié)果

        辨識結(jié)果的相對誤差ΔE 為

        從表1~4中可見,基于2自由度模型的葉尖定時算法辨識傳感器,在不同安裝角度下測得的葉片2的單倍頻降速同步有耦合仿真數(shù)據(jù)的2個峰振動頻率的相對誤差ΔE 都小于1%,在誤差允許范圍內(nèi),說明該算法可以準(zhǔn)確辨識葉片2個共振峰的振動頻率?;趩巫杂啥?、2自由度模型的振動參數(shù)辨識明顯度比較結(jié)果如圖5所示。

        從圖5中可見,傳感器安裝間隔角度越大,即分布范圍越廣,辨識的明顯度越高,結(jié)果可信度越高;在相同傳感器安裝角度下,基于單自由度模型的葉尖定時參數(shù)辨識方法的明顯度小于基于2自由度模型的。所以,基于2自由度模型的葉尖定時參數(shù)辨識方法辨識結(jié)果更可信。

        圖5 基于2種自由度模型的振動參數(shù)辨識明顯度比較

        3 結(jié)論

        (1)采用基于2自由度模型的葉尖定時算法可以同時辨識出葉片耦合振動相鄰2個峰的振動階次和頻率等參數(shù)。運(yùn)用仿真數(shù)據(jù)對該算法進(jìn)行驗(yàn)證,得出辨識振動階次和頻率的相對誤差都小于1%,表明了該算法可行,且具有一定的工程應(yīng)用價值。

        (2)葉片耦合使葉片的振動頻率、幅值、阻尼等參數(shù)發(fā)生變化,但葉片耦合振動對振動參數(shù)產(chǎn)生的影響還需進(jìn)一步研究。

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