姚尚鵬,黃 紅,趙佳敏,蘇 越

(1.西北工業(yè)大學(xué) 動(dòng)力與能源學(xué)院,陜西 西安 710129;2.西安航天動(dòng)力研究所 液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710100;3.中國(guó)運(yùn)載火箭技術(shù)研究院 北京宇航系統(tǒng)工程研究所,北京 100076)

0 引言

隨著人類對(duì)太空的研究需求日益增加,為降低運(yùn)載成本,可重復(fù)使用的運(yùn)載火箭顯得尤為重要[1-2]。這就對(duì)運(yùn)載火箭的關(guān)鍵部件——液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的使用壽命提出了更高的要求。渦輪泵作為液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)重要且復(fù)雜的部件之一,由于其工作環(huán)境較為惡劣(如高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速、高腐蝕性等),所以其發(fā)生故障的概率較高[3-5]。

渦輪泵典型故障模式是故障機(jī)理研究與辨識(shí)的基礎(chǔ)。故障模式積累不足、故障機(jī)理不清晰是制約故障辨識(shí)的重要因素,需進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)的基礎(chǔ)研究[6]。但由于實(shí)際試車代價(jià)巨大,難以得到典型故障模式的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),因此典型故障仿真就成為了一種獲取故障數(shù)據(jù)的重要方法[7]。

Hong等提出了一種基于占優(yōu)頻率分量均方根和支持向量機(jī)的故障檢測(cè)算法,用于液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵的振動(dòng)故障檢測(cè)[8]。Hu等提出了兩種檢測(cè)方法,用于火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵的健康監(jiān)測(cè)[9]。第一種方法是自適應(yīng)高斯閾值模型,用于在線監(jiān)測(cè)渦輪泵的振動(dòng),第二種方法是一類支持向量機(jī)(OCSVM),用于對(duì)歷史振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行事后分析。Zhong等提出了一種基于改進(jìn)小波變換和最小均方誤差自適應(yīng)算法的渦輪泵故障檢測(cè)算法,并采用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了算法驗(yàn)證[10]。張國(guó)淵等建立了考慮不對(duì)中因素的聯(lián)軸器—滾動(dòng)軸承—雙轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)分析模型[11],計(jì)算得到了不對(duì)中參數(shù)對(duì)渦輪泵轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)性能的影響規(guī)律。金路等建立了軸套結(jié)構(gòu)內(nèi)摩擦的動(dòng)力學(xué)模型,通過(guò)仿真計(jì)算得到了渦輪泵轉(zhuǎn)子失穩(wěn)的振動(dòng)特征,分析得到了各參數(shù)對(duì)轉(zhuǎn)子失穩(wěn)特征的影響規(guī)律[12]。Jiang等結(jié)合相似部件的數(shù)據(jù)和專家估計(jì),提出了貝葉斯方法用于渦輪泵及其部件可靠性評(píng)估[13]。Vartha等開展了針對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵中深溝球軸承故障導(dǎo)致異常振動(dòng)原因分析,并給出了此類預(yù)防故障的建議[14]。Aiswarya等通過(guò)提取統(tǒng)計(jì)時(shí)域特征來(lái)分析渦輪泵的振動(dòng),并采用支持向量機(jī)分類器檢測(cè)渦輪泵中存在的故障[15]。楊懿等采用Hilbert-Huang變換分析方法對(duì)本征模態(tài)函數(shù)進(jìn)行重構(gòu)后的時(shí)間-幅值圖能在時(shí)域和頻域內(nèi)自適應(yīng)精確分析液氧渦輪泵振動(dòng)數(shù)據(jù),對(duì)渦輪泵的故障進(jìn)行診斷與分析[16]。楊碩提出了基于時(shí)域特征和快速支持向量機(jī)的渦輪泵故障檢測(cè)算法以及基于頻域特征和模糊分類支持向量機(jī)的渦輪泵故障檢測(cè)算法[17]。文獻(xiàn)[18]等為了解決轉(zhuǎn)速波動(dòng)情況下渦輪泵故障診斷的問(wèn)題,提出了在變換域中提取特征頻率的方法,該方法可以消除轉(zhuǎn)速波動(dòng)對(duì)振動(dòng)信號(hào)頻率的影響。文獻(xiàn)[19]提出了一種在渦輪泵啟動(dòng)過(guò)程的振動(dòng)故障檢測(cè)方法,利用支持向量回歸方法建立振動(dòng)特征與轉(zhuǎn)速的非線性關(guān)系模型。Yin等提出了一種將E-Bayesian估計(jì)方法和等效數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的渦輪泵裝置可靠性分析新方法[20]。

上述學(xué)者針對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵故障仿真與故障診斷開展了大量研究工作,然而大多為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的故障診斷,鮮有從故障動(dòng)力學(xué)機(jī)理出發(fā)進(jìn)行典型故障的診斷。本文將建立動(dòng)力學(xué)模型,在模型基礎(chǔ)上施加故障力,然后求得故障動(dòng)力學(xué)響應(yīng),總結(jié)典型故障特征,提出辨識(shí)準(zhǔn)則,建立故障辨識(shí)方法。

1 典型故障力模型

1.1 不平衡故障

渦輪泵中,材料不均勻、結(jié)構(gòu)不對(duì)稱以及加工或裝配過(guò)程中的誤差都可能造成轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心從而導(dǎo)致轉(zhuǎn)子不平衡,不平衡故障會(huì)誘發(fā)渦輪泵其他故障,如轉(zhuǎn)靜碰摩、葉片掉塊等故障。

轉(zhuǎn)子不平衡激振力來(lái)源于偏心質(zhì)量在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的離心力,該離心力與不平衡故障總偏心質(zhì)量m、偏心距離e以及旋轉(zhuǎn)速度ω有關(guān),可表示為F1=meω2。不平衡故障力在x和y方向的分力表達(dá)式為

(1)

式中:m1eω2為轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障不平衡量;m0eω2為轉(zhuǎn)子系統(tǒng)初始不平衡量;φ0為初始不平衡量相位;φ1為故障不平衡量相位。在故障仿真時(shí),將式(1)中的故障力加到模擬渦輪盤位置處,以此模擬不平衡故障。

1.2 不對(duì)中故障

不對(duì)中故障會(huì)導(dǎo)致渦輪泵軸與軸承之間產(chǎn)生軸向與徑向的作用力。轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)過(guò)程中,交變作用力會(huì)使得轉(zhuǎn)子和支承產(chǎn)生異常振動(dòng),造成軸疲勞損傷以及軸承磨損乃至軸承失效,導(dǎo)致轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的失穩(wěn)。

不對(duì)中故障通常表現(xiàn)為綜合不對(duì)中。綜合不對(duì)中包含平行不對(duì)中與角度不對(duì)中,當(dāng)套齒聯(lián)軸器存在綜合不對(duì)中時(shí),Δy為平行不對(duì)中量,ΔL為兩聯(lián)軸器端面中心間距,Δα為角度不對(duì)中量。令ΔE=Δy+ΔLtan(Δα/2)為當(dāng)量不對(duì)中量,套齒質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡可表示為

(2)

綜上,當(dāng)轉(zhuǎn)子處于不對(duì)中故障時(shí),徑向振動(dòng)特征頻率為旋轉(zhuǎn)基頻的2倍;軸向振動(dòng)頻率與旋轉(zhuǎn)基頻相等。轉(zhuǎn)子每旋轉(zhuǎn)一周,振動(dòng)信號(hào)變化兩個(gè)周期,因此軸心軌跡表現(xiàn)出雙環(huán)橢圓的特征。

仿真時(shí)以綜合不對(duì)中情況下的受力情況作為故障力。通過(guò)對(duì)式(2)套齒質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行兩次求導(dǎo)可得套齒質(zhì)心加速度方程為

(3)

式中φ2為不對(duì)中量相位。令套齒聯(lián)軸器質(zhì)量為mi,可以得到套齒聯(lián)軸器在水平方向與豎直方向所受的激振力為

(4)

在故障仿真時(shí),將式(4)所得故障力施加于聯(lián)軸器套齒位置處,以此來(lái)仿真不對(duì)中故障。

1.3 葉片掉塊故障

在渦輪泵中,由于渦輪葉片、誘導(dǎo)輪葉片上本身材料的缺陷以及葉片裂紋,在轉(zhuǎn)子高速旋轉(zhuǎn)過(guò)程中,葉片所承受的交變載荷會(huì)導(dǎo)致疲勞破壞,甚至產(chǎn)生斷裂。而斷裂的葉片極有可能打壞其他葉片,導(dǎo)致渦輪泵瞬間失效。

由于葉片掉塊是瞬間發(fā)生的,因此其故障力為

(5)

式中:φ3為葉片掉塊相位;ms為葉片掉塊質(zhì)量;ts為葉片掉塊故障發(fā)生時(shí)刻。當(dāng)t

2 仿真分析

本部分內(nèi)容建立單轉(zhuǎn)子有限元模型,在單轉(zhuǎn)子有限元模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了不平衡、不對(duì)中、葉片掉塊故障的仿真,并通過(guò)數(shù)據(jù)處理得到了轉(zhuǎn)子振動(dòng)響應(yīng)時(shí)域波形、頻域譜圖以及軸心軌跡圖,對(duì)轉(zhuǎn)子振動(dòng)響應(yīng)分析得出3種典型故障的故障特征。

2.1 轉(zhuǎn)子有限元模型

建立3支點(diǎn)模擬渦輪泵轉(zhuǎn)子模型進(jìn)行故障仿真,該轉(zhuǎn)子模型結(jié)構(gòu)以及有限元節(jié)點(diǎn)劃分如圖1所示。該轉(zhuǎn)子模型由模擬渦輪盤結(jié)構(gòu)、軸套結(jié)構(gòu)、支承結(jié)構(gòu)、軸段結(jié)構(gòu)組成。

圖1 模擬渦輪泵轉(zhuǎn)子模型Fig.1 Model of simulating turbine pump rotor

該轉(zhuǎn)子模型共劃分為41個(gè)節(jié)點(diǎn),其中1節(jié)點(diǎn)為模擬渦輪盤結(jié)構(gòu),3節(jié)點(diǎn)、7節(jié)點(diǎn)、36節(jié)點(diǎn)為支承結(jié)構(gòu)。表1為剛性盤參數(shù),表2為支承參數(shù)。主干節(jié)點(diǎn)材料密度ρ=7 875 kg/m3,彈性模量E=201 GN/m2。

表1 剛性盤參數(shù)Tab.1 Parameters of rigid disk

表2 支承參數(shù)Tab.2 Support parameters

各支點(diǎn)剛度與阻尼大小根據(jù)實(shí)際渦輪泵參數(shù)給定。根據(jù)上述渦輪泵單轉(zhuǎn)子模型,使用有限元法計(jì)算其動(dòng)力學(xué)特性,圖2為轉(zhuǎn)子坎貝爾圖。

圖2 坎貝爾圖Fig.2 Campbell diagram

由坎貝爾圖可知,該轉(zhuǎn)子一階臨界轉(zhuǎn)速為2 250 r/min,二階臨界轉(zhuǎn)速為4 192 r/min,三階臨界轉(zhuǎn)速為8 118 r/min。

在以上3支點(diǎn)有限元轉(zhuǎn)子模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行故障仿真。根據(jù)第1節(jié)中提出的3種典型故障力學(xué)模型,分別將不平衡故障力施加于模擬盤位置,不對(duì)中故障力施加于軸段位置,葉片掉塊故障力施加于模擬盤位置然后計(jì)算得到典型故障振動(dòng)響應(yīng),再對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到振動(dòng)時(shí)域圖、頻域圖以及軸心軌跡。

2.2 不平衡故障仿真及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

令轉(zhuǎn)子系統(tǒng)初始不平衡量U0=2 g·cm,轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障不平衡量U1=5 g·cm;初始不平衡相位φ0=60°,故障不平衡相位φ1=60°;當(dāng)轉(zhuǎn)速ω=3 000 r/min時(shí),不平衡故障時(shí)域波形如圖3所示,不平衡故障頻譜圖如圖4所示,不平衡故障軸心軌跡如圖5所示。

圖3 不平衡故障時(shí)域波形Fig.3 Time domain waveform of unbalanced fault

圖4 不平衡故障頻譜圖Fig.4 Spectrum diagram of unbalanced fault

圖5 不平衡故障軸心軌跡Fig.5 Axis track of unbalanced fault

不平衡故障下,振動(dòng)幅值明顯增大;振動(dòng)時(shí)域波形近似為正弦曲線波形,振幅變化比較平緩;在頻譜圖中可以看到是旋轉(zhuǎn)基頻1倍頻占優(yōu)。由于不考慮剛度異性,軸心軌跡呈現(xiàn)出一個(gè)圓形。

2.3 不對(duì)中故障仿真及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

令平行不對(duì)中量Δy=1.8 mm;半聯(lián)軸器端面中心間距ΔL=0.04 m;角度不對(duì)中Δα=0.005°;套齒質(zhì)量mi=1.2 kg。當(dāng)轉(zhuǎn)速ω=3 000 r/min時(shí),不對(duì)中故障時(shí)域波形如圖6所示,不對(duì)中故障頻譜圖如圖7所示,不對(duì)中故障軸心軌跡如圖8所示。

圖6 不對(duì)中故障時(shí)域波形Fig.6 Time domain waveform of misaligned fault

圖7 不對(duì)中故障頻譜圖Fig.7 Spectrum diagram of misaligned fault

圖8 不對(duì)中故障軸心軌跡Fig.8 Axis track of misaligned fault

不對(duì)中故障下,振動(dòng)幅值明顯增大。振動(dòng)時(shí)域波形可近似為兩組不同幅值的正弦曲線組成。從頻譜圖可以看出,不僅存在1倍頻,還存在由于不對(duì)中故障產(chǎn)生的2倍頻,且倍頻成分的幅值比較大。軸心軌跡比較特殊,呈現(xiàn)出一個(gè)“內(nèi)8”形狀。

2.4 葉片掉塊故障仿真及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

令葉片掉塊發(fā)生時(shí)的突加不平衡大小U2=20 g·cm,葉片掉塊發(fā)生的相位φ3=30°。初始不平衡大小U0=2 g·cm,初始不平衡相位φ0=60°。當(dāng)轉(zhuǎn)速ω=3 600 r/min時(shí),葉片掉塊故障時(shí)域波形如圖9所示,葉片掉塊故障頻譜圖如圖10所示,葉片掉塊故障軸心軌跡如圖11所示。

圖9 葉片掉塊故障時(shí)域波形Fig.9 Time domain waveform of blade falling fault

圖10 葉片掉塊故障頻譜圖Fig.10 Spectrum diagram of blade falling block fault

圖11 葉片掉塊故障軸心軌跡Fig.11 Axis track of blade falling block

葉片掉塊故障下,振動(dòng)幅值發(fā)生突變。振動(dòng)幅值在突增后又緩緩降至某一穩(wěn)定值,時(shí)域圖中振幅突變的位置就是葉片掉塊發(fā)生的時(shí)刻。從頻譜圖可以看出,葉片掉塊故障特征頻率為1倍頻。軸心軌跡特征為:掉塊故障發(fā)生之前軸心軌跡比較穩(wěn)定、掉塊之后軸心軌跡也比較穩(wěn)定、掉塊時(shí)的短時(shí)間內(nèi)軸心軌跡比較雜亂。

3 故障辨識(shí)

針對(duì)以上3種典型故障建立了故障辨識(shí)的流程與方法。通過(guò)將故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用時(shí)域特征與頻域特征來(lái)辨別出故障的類別,建立故障辨識(shí)方法。

3.1 辨識(shí)流程

故障辨別有兩種思路:一是建立動(dòng)力學(xué)模型,然后進(jìn)行數(shù)值求解,得到轉(zhuǎn)子響應(yīng)后研究振動(dòng)規(guī)律;二是采用信號(hào)處理的方法,對(duì)信號(hào)分析得到時(shí)域和頻域圖,從中提取振動(dòng)特征。本文將采用第二種方法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)處理,得到其時(shí)域特征與頻域特征,以此來(lái)判斷故障類別。故障辨識(shí)流程如圖12所示。

圖12 故障辨識(shí)流程圖Fig.12 Flow chart of fault identification

首先導(dǎo)入故障數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)處理得到時(shí)域波形圖以及頻譜圖。然后開始尋找故障特征,當(dāng)頻譜圖中存在2倍頻以及1倍頻時(shí),此時(shí)判定為不對(duì)中故障發(fā)生,由于不對(duì)中故障對(duì)渦輪泵影響較小,因此需要產(chǎn)生警告信息;當(dāng)頻譜圖中1倍頻占優(yōu)且時(shí)域波形圖中振幅發(fā)生突變時(shí),此時(shí)判定為葉片掉塊故障發(fā)生,由于葉片掉塊故障后果嚴(yán)重,因此需要產(chǎn)生報(bào)警信息;當(dāng)頻譜圖中1倍頻占優(yōu)且時(shí)域波形圖中沒(méi)有出現(xiàn)振幅突變現(xiàn)象,此時(shí)判定為不平衡故障,由于不平衡故障對(duì)渦輪泵影響較小,故只需產(chǎn)生警告信息即可。

根據(jù)上述流程,在MatlabGUI平臺(tái)的基礎(chǔ)上,建立故障仿真與辨識(shí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以設(shè)置故障參數(shù),仿真3種典型故障的動(dòng)力學(xué)響應(yīng),還可導(dǎo)入故障數(shù)據(jù),然后自動(dòng)提取故障特征,給出故障辨識(shí)結(jié)果。

3.2 系統(tǒng)展示

圖13為系統(tǒng)初始界面,初始界面分為兩部分,即故障仿真模塊以及故障辨識(shí)模塊。用戶可以根據(jù)需求選擇不同的功能。

圖13 系統(tǒng)界面Fig.13 System interface

圖14為故障仿真界面,在選擇故障類型后,可以選擇轉(zhuǎn)速大小以及不平衡量大小,以模擬不同的故障程度。根據(jù)第2節(jié)仿真分析部分所述的流程進(jìn)行故障模擬。仿真結(jié)果依次為:水平方向時(shí)域波形、豎直方向時(shí)域波形、軸心軌跡、頻譜圖。

圖14 故障仿真結(jié)果Fig.14 Simulation results of fault

圖15為故障辨識(shí)界面,點(diǎn)擊導(dǎo)入實(shí)驗(yàn)器不平衡與不對(duì)中故障數(shù)據(jù),選擇數(shù)據(jù)文件,依據(jù)圖12所示的辨識(shí)規(guī)則進(jìn)行故障類別辨識(shí),即可得到故障辨識(shí)結(jié)果,以及故障時(shí)頻域特征展示:時(shí)域波形、頻譜圖。

圖15 不對(duì)中辨識(shí)結(jié)果和不平衡辨識(shí)結(jié)果Fig.15 Misalignment identification results and unbalance identification results

該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)典型故障的仿真與辨識(shí),并且由于故障仿真基于動(dòng)力學(xué)模型,后續(xù)還可將不同故障的故障力施加于轉(zhuǎn)子模型相應(yīng)位置處,即可得到該種故障的振動(dòng)響應(yīng)并分析得出故障特征。還可以導(dǎo)入故障數(shù)據(jù),快速給出故障辨識(shí)結(jié)果,便于渦輪泵的排故維修。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵,首先明確不平衡、不對(duì)中、葉片掉塊這3種故障力的表達(dá)式;其次建立模擬渦輪泵轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)模型,將所得故障力施加于模型對(duì)應(yīng)位置處,然后求解得到不平衡、不對(duì)中、葉片掉塊故障的振動(dòng)響應(yīng),包括時(shí)域波形、頻譜特征以及軸心軌跡,總結(jié)得到了3種典型故障的故障特征;第三,在已得到的故障特征的基礎(chǔ)上建立了一套辨識(shí)流程,可以導(dǎo)入故障數(shù)據(jù),然后自動(dòng)給出辨識(shí)結(jié)果;最后基于上述仿真與辨識(shí)流程,采用MatlabGUI平臺(tái)設(shè)計(jì)了一個(gè)典型故障仿真與辨識(shí)系統(tǒng)。

該系統(tǒng)可以仿真典型故障的振動(dòng)響應(yīng),而且擴(kuò)展性良好,可根據(jù)不同故障類型給出故障力施加于轉(zhuǎn)子模型相應(yīng)位置處,得到該故障的故障特征。所得故障特征還可作為新的辨識(shí)規(guī)則添加進(jìn)故障辨識(shí)模塊。該系統(tǒng)對(duì)渦輪泵健康狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷有著積極的意義。