航空发动机振动状态特征提取与模式识别方法研究

【类型】学位论文

【作者】韩磊 

【关键词】 航空发动机 特征提取 模式识别 信息融合 小波分析 希尔伯特黄变换 支持向量机

【摘要】航空发动机振动状态特征提取与模式识别主要用于识别发动机机械系统，特别是转子系统的力学状态。通常认为，振动信息所包含转子系统的力学特征最为丰富（包含幅值、频率和相位等多种信息），能够全面地反映转子系统的工作状态。从航空发动机转子系统故障数据分析，转子系统不平衡、支承不同心、碰摩、突加不平衡是转子系统最基本、最主要的故障模式。当转子系统发生上述典型故障模式时，会使得发动机振动增大，进而导致发动机结构破坏。因此，一般将航空发动机振动状态特征提取与模式识别置于首要位置。针对航空发动机转子系统不平衡量识别方法，本文首先分析典型双转子涡扇发动机转子系统不平衡分布特征，进而提出转子系统不平衡量随机分布（多截面/多相位）的力学模型。同时，建立航空发动机双转子系统不平衡响应仿真模型，分别得到转子系统不平衡量不同分布情况下的挠曲线和支反力特征规律。在此基础上，进一步开展转子系统不平衡量识别方法研究，并在转子系统试验台得到验证。针对航空发动机转子系统突加不平衡故障诊断方法，本文首先分析典型双转子涡扇发动机转子系统叶片丢失故障形式及其典型特征，进而建立转子系统突加不平衡力学模型与仿真模型，深入分析转子系统突加不平衡激励下的振动响应特征。在此基础上，提出基于信息融合的转子系统突加不平衡故障诊断方法，融合发动机气路特征参数与振动特征参数，准确监视叶片丢失故障的发生，对于航空发动机转子系统突加不平衡的实时监视具有重要意义。针对航空发动机转子系统碰摩故障诊断方法，本文首先结合航空发动机转静件碰摩的特点，建立转静件碰摩的力学模型与高压转子系统仿真模型，深入分析转静件碰摩故障的振动响应特征。为模拟真实航空发动机转静件碰摩故障不同形式，开展转静件碰摩故障试验研究，并采用现代信号处理方法对转静件碰摩故障进行特征提取，为碰摩等非平稳振动故障信号提供有效、可靠的时频分析手段。针对航空发动机转子系统支承不同心故障诊断方法，本文首先分析航空发动机转子系统支承不同心两种典型形式，根据低压转子系统的结构和力学特征，提出相应的不同心力学模型，得到转子系统支承不同心激振力。基于有限元法建立转子系统支承不同心仿真模型，分析不同心特征参数对转子系统的动力响应影响规律。为验证仿真模型的可靠性、准确性，进一步开展转子系统支承不同心试验研究。最后，深入研究有效的转子系统支承不同心等典型故障特征提取与模式识别方法，为转子系统支承不同心等典型故障模式识别提供有力依据。本文从理论分析、数值仿真及试验验证等方面系统深入研究了航空发动机整机振动状态特征提取与模式识别方法，提出了适用于识别转子系统不平衡、支承不同心、转静子碰摩、突加不平衡等典型故障模式的有效方法，对于实时监视整机振动状态以及防止严重故障模式的发展具有重要工程应用价值。

【学位名称】博士

【学位授予单位】北京航空航天大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】洪杰

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