（航空宇航推进理论与工程专业论文）航空发动机整机振动故障诊断技术研究.pdf

沈阳航空_ 业学院颀十学位论支 摘要 航空发动机是一种高速旋转的机械，其可靠性直接影响到飞机的飞行安全。随着科 学技术的发展，航空发动机的推力、转速、动强度等在不断的提高，其工作过程及结构 形式也日趋复杂，振动破坏的事例显著增多。因此，对航空发动机进行状态监测和故障 诊断愈发重要。 对台架调试中的发动机进行整机振动测量，准确掌握发动机的振动状态和振动特 征，是判定发动机工作状态和进行故障诊断的重要手段。本文详细阐述了航空发动机整 机振动测试及信号分析技术，系统地研究了三种航空发动机整机振动故障诊断方法，即 基于频谱分析的故障诊断方法，基于神经网络的故障诊断方法以及基于故障方程的故障 诊断方法。通过对航空发动机整机振动信号进行时频分析，根据其频谱特征，诊断出发 动机的振动故障；建立整机振动故障诊断神经网络模型，利用大量故障样本对其进行训 练，使该网络具有振动故障模式识别能力，从而进行航空发动机整机振动故障诊断；基 于航空发动机故障诊断的主因子模型建立故障方程，运用最优估计及主成分分析等算法 来求解故障方程，进而诊断出发动机的振动故障。 本文还利用m a t l a b 与v l m a lc + + 软件开发平台，通过混合编程手段，将三种故 障诊断方法编制成相应的计算机程序，开发出航空发动机整机振动故障诊断系统，并对 某型航空发动机进行了整机振动故障诊断。结果表明，本文所采用的三种故障诊断方法， 都能有效地诊断出发动机所存在的故障；通过将各方法综合运用到故障诊断中，提高了 故障诊断的准确度。本文所研究的故障诊断方法及其相应的故障诊断系统，对航空发动 机整机振动故障诊断具有一定的应用价值。 关键词z 航宅发动机；整机振动：故障诊断；频谱分析；神经网络；故障方程 沈阳航空工业学院硕士学位论文 a b s t l - a c t a nl l c r o c n g i n ei sam a c h i n ew i t hh i 匦r o t a t i o ns p e e d ，i t sr e l i a b i l i t yd i r e c t l ya f f e c t st h e f l i g h ts a f e t yo fa i r p l a o e w i t ht h ed e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y , t h et h r u s t , r o t a t i o n 印e e d ，d y n a m i ci n t e m i t yo fa e r n g i a n ds o o ni n c r e a s eg r a d u a l l y ，t h ew o r k i n gp r o c e s s e s a n ds m l c t u r a lf o r m so fa c l - o l ：l l g i l l e 8a l s ob e c o m em o l ec o m p l e x a n dt h e nt h ee x a m p l e so f v i b r a t i o nd e s t r u c t i o nb c c , o l l l em o r er e m a r k a b l e t h ec o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i s o f a e r o e n g i n e i s b e i n g i n o g ea n d l l l 0 1 e i m p o r l a n t i t i s a l l i m p o r t a n t m c a f l , s f o r d e t e r m i n i n g t h e c o n d i t i o n sa n d m a k i n g f a u l t d i a g n o s i s o f t h e m e g m eb ym e a s u r i n gi t sw h o l eb o d yv i b r a t i o na n dt h e nm a s t e r i n gv i b r a t i o ac h a r a c t e r i s t i c s a c c o r a i n g l y i nt h i sp a p e rt h ew h o l eb o d yv i b r a t i o nt e s ta n ds i g n a la n a l y s i st e c h n o l o g yo fa e f o e n g i i l c s a mp r e s e n t e di nd e t a i l t l a r e em e t h o d sf o ra c r o e l l g j n cw h o l eb o d yf a u l td i a g n o s i sa l es t u d i e d s y s t e m i c a l l y , w h i c ha b a s e do ns p e c t r u ma n a l y s i s , i l e l v en e t w o r k 删) a n df a u l te q u a t i o n r e s p e c t i v e l y b ya n a l y z i a gt h ew h o l eb o d yv i b r a t i o ns i g n a li nt i m ea n df r e q u e n c yd o m a i n , v i b r a t i o nf a u l t so f f o 如酉雠a l ed i a g n o s e db a s e do nt h es p e e m m ae h a r a e t e r i s d e s t h en n m o d e lf o rt h ea e f o e n 酉n ew h o l eb o d yv i b r a t i o nf a u l td i a g n 0 6 i si sb u i l t , a n dw a st r a i n e dw i t ha l l l o t l l l to fs a m p l e , st om a k ei tl a a v et h ea b i l i t yo fi d e n t i f y i n gt h ev i b r a t i o nf a u l tp a t t e r n s t h e f a u l te q u a t i o l ai sb u i l tb a s e do i lt h em a i nc o m p o n c r t tm o d e lo ff a u l td i a g n o s i so f r o e n g m e 。 t h ev i b r a t i o nf a u l t so fa e r o e i l g i n ea r ed i a g n o s e db ya p p l y i n gt h eo p t i m i z a t i o ne s t i m a t i o na n d t h em a i nc o m p o n e n ta n a l y s i sm e t h o dt oc a l c u l a t et h ef a u l te q u a t i o n i nt h i sp a p e r , t h ea e r n g i n ew h o l eb o d yv i b r a t i o nf a u l td i a g n o s i ss y s t e mw a sa l s os e tu p a c c o r d i n gt ot h ea b o v et h r e ef a u l td i a g n o s i sm e t h o d sb a s e d0 1 1m a t l a b a n dv i s u a lc + + f u r f l l e l m o l e , t h ew h o l eb o d yv i b r a t i o nf a u l t so fl l e l o c n g i l l ea f ed i a g n o s e d i tp r o v e dt h a tt h e a b o v et h r e ef a u l td i a g a o s i sm e t h o d sp r e s e n t e di nt h et h e s i s 渤e f ：f i c i c n t l yd i a g n o s ef a u l t so f a e - g i n t h ev i b r a t i o nf a u l td i a g n o s i se f f e c t s 甜ei m p r o v e db yu s i n gt h es y n t h e t i c a lf a u l t d i a g n o s i sm e t h o d m e t h o d su s e di nt h ed i a g n o s i sa n ds y s t e md e s i g n e di n t h i sp a p e ra v a l u a b l ef o ra e r o e n g i n ew h o l eb o d yv i b r a t i o nf a u l td i a g n o s i s ， 鎏堕堕窒! 些兰堡堡主兰垡望奎 k e y w o r d s ：a e r o - e n g i n c ；w h o l eb o d yv i b r a t i o n ；f a u l td i a g n o s i s ；s p e c t r u ma n a l y s i s ；n e r v e n e t w o r k 科n ) ；f a u l te q u a t i o n i 、k 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完 成的。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体 已经发表或撰写过的作品或成果，也不包含本人为获得其他学位而使 用过的成果。对本文研究做出重要贡献的个人或集体均已在论文中进 行了说明并表示谢意。本声明的法律后果由本人承担。 论文作者签名：互惠 侧1 年，月日 版权授权说明 本人授权学校“有权保留送交学位论文的原件，允许学位论文被 查阅和借阅，学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以影印、 缩印或其他复制手段保存学位论文”；愿意将本人学位论文电子版提 交给研究生部指定授权单位收录和使用。学校必须严格按照授权对论 文进行处理，不得超越授权对毕业论文进行任意处置。 授权人：工惑 叫年1 月劢日 沈佴i 航空工业学院硕士学位论文 第1 章绪论 随着现代航空技术的发展作为飞机心脏的航空发动机结构日趋复杂。航空发动机 的可靠性直接影响到发动机的利用率、经济效益以及飞机的飞行安全。如何监控发动机 以及实现发动机的快速故障诊断是当今世界各航空公司以及研究所所关心的问题。从2 0 世纪年代开始t 世界各国对航空发动机的研制和使用提出了许多新的研究课题，其 中一个重要课题就是发动机状态畸控与故障诊断【1 】o l 1 航空发动机故障诊断的研究对象、任务及意义 航空发动机故障诊断的研究对象是完全组装好的、正在工作的或准备工作的发动机 ( 有时也包括像压气机、涡轮等单独部件) 嘲。诊断的进行应当是不对发动机进行分解， 而所采取的所有诊断方法和手段应当是无损的。发动机的故障诊断与生产过程中发动机 零件与材料工程检验的“无损检验方法”不同。后者不具有与有损检验方法( 如试样或 零件的破坏试验等) 对比以外的意义，不适用于组装好的发动机的诊断。 发动机故障诊断的任务在于揭示发动机的故障，即确定故障的部位、故障严重程度 和预测故障的发生。按照发动机故障诊断学的观点，故障指的是发动机的一种不合格状 态，它的发生会影响发动机的正常工作或降低发动机的性能指标。发动机故障包括以下 几个方面的情况：m 发动机机械零件或构件的损坏；b 发动机系统或设备丧失规定的功 能；c 发动机实际性能的衰退超过规定值。 发动机故障诊断任务可以在不同程度上解决：a 故障检测，只指出故障产生的事实 本身。b 故障隔离( 故障定饨) ，将故障隔离到发动机的单元体或某个附件。c 故障辨 识，要求指出故障的严重程度。 航空发动机掘动故障诊断研究的重要意义在于：一方面，它可以迅速而准确地确定 故障部位及故障严重程度，有利于确保飞行安全以及减少投入维修的人力、物力，缩短 飞机的停飞时间，提高飞机的利用率：另一方面，它又是实现先进的维修思想( 从经验 型的“以预防为主”的维修思想转向“以可靠性为中心”的维修思想) 和维修方式( 从 单纯的定时维修方式转向定时维修、视情维修和状态监控三种方式) 的必要手段与前提 沈阡i 航空工业学院硕士学位论文 条件。 1 2 航空发动机整机振动故障诊断技术研究现状与展望 航空发动机状态监控和故障诊断，是指借助于一定的、有效的方式对与发动机各部 件工作状态紧密相关的各种参数实施监测，根据所监测的数据对各部件工作状态的发展 趋势作出有价值的判断，即对所发生的故障作出诊断结论或预报即将发生的故障，及时 提出维修的具体技术内容，达到保证飞行安全、提高维修经济效益的目的。 众所周知，振动问题是航空发动机生产和使用中的主要故障之一。随着科学技术的 发展，航空发动机的推力、转速、动强度等在不断的提高，其工作过程及结构形式也日 趋复杂，导致发动机零部件的振动载荷不断增加，振动破坏的事例显著增多，例如：美 国惠普公司1 9 9 0 年关于发动机振动报告指出，整个j t g d 型发动机在台架由于振动超标 返修率为1 5 ，其中j t 9 d 7 k 4 型发动机返修率达1 9 p 1 。所以，对台架调试中的发动 机进行整机振动测量，准确掌握发动机的振动状态和振动特征，是判定发动机转子动特 性优劣与否的重要手段。通过发动机的振动特征及时发现转子源的振动故障，为发动机 早期故障诊断提供有效的依据。 航空发动机的振动是复杂的、随机的。目前常使用的力学离散方法能反映发动机主 要振动频率范围内的振动特性，是制定振动监控规范( 选测点、定标准) 的依据之一。 集聚质量法是目前较为常用和较为有效的力学模型离散方法，国内、外许多学者、技术 人员用此法对不同机种进行过分析。比如，日本和前苏联学者都根据此方法设计出自己 的模型，并取得了良好的效果。美国通用电气公司对c f 7 0 0 发动机转静子的碰摩振动问 题进行了深入研究 4 1 。美国空军在j 8 5 发动机上进行了试验，用寿命监控和诊断系统延 长了该机的定期检修周期 5 1 。我国第六。六研究所已经建成带机匣的转子振动故障再现 试验器，能对发动机研制中出现的多种振动故障进行试验和信号分析研究，采用神经网 络技术、小波分析技术和正反进动轨迹分析等诊断技术，逐步建立起更加完善的故障诊 断专家系统。 航空发动机振动监测和故障诊断技术的发展方兴未艾，有着宽广的科研技术领域和 广阔的应用前景。近3 0 年来，故障诊断技术不断吸取现代科学技术发展的最新成果， 从理论到实际应用都有迅速发展，至今已发展成为集数学、物理、力学、化学、电子技 沈阳航空工业学院硕士学位论文 术、计算机技术、信息处理、人工智能等各种现代科学技术于一体的新兴交叉学科。现 今，各航空维修公司和研究单位都在进行发动机振动状态监控和故障诊断的研究。但绝 大多数的故障诊断研究是基于一定的故障假设之下进行的，而假设下进行的故障诊断研 究所用的多数故障模式却正是航空发动机公司竭尽全力避免发生的。现代航空发动机的 可靠性已经得到了较大的提高，通常的假设故障模式只占实际故障模式的1 0 左右，多 数故障出现在物理因果关系例证困难的情况下1 6 l 。况且现有故障诊断理论还存在三个方 面的不足：首先，现有的理论在实用上存在较大的局限性( 对测量参数数量要求过高， 并且多重共线性影响较大) ：其次，现有文献存在很多不妥的观点；再者，现有理论不 够系统、完整。有些算法实际上只是同一种基本方法的不同表现形式或变形形式，还有 不少算法既缺乏理论依据又被实践证明是不可靠的。 人工神经网络技术的应用，为发动机状态监控和故障诊断提供了一个非常有效的工 具。由于神经网络系统具有容错、联想、推测、记忆、自学习、自适应、多模式处理等 功能，利用神经网络算法进行发动机振动故障诊断，不但使发动机故障诊断系统能应用 于多种不同状态下的故障模式诊断，而且对于扰抑制力强，诊断准确。关于神经网络在 发动机故障诊断方面的应用，从e l 前文献内容来看，主要限于分类诊断问题【_ 1 。 基于故障方程的故障诊断是一种非常有效的故障诊断方法。发动机故障诊断的主因 子模型是一种新型的发动机故障诊断理论，它很好地解决了有限信息情况下的故障诊断 难题，包括超定和亚定故障诊断问题，而且能有效地克服多重共线性影响。 1 , 3 本文主要研究内容及刨新点 本文系统地研究了三种航空发动机整机振动故障诊断方法，即基于频谱分析的故障 诊断方法，基于神经网络的故障诊断方法以及基于故障方程的故障诊断方法。详细阐述 了航空发动机整机振动测试及信号分析技术，对发动机整机振动信号进行采集，为发动 机整机振动故障诊断做好前期准备。 本文主要研究内容如下： 1 ) 通过对整机振动信号进行频域分析，根据其信号频谱特征与典型振动故障频谱 的比较、分析，诊断出发动机的振动故障。 2 ) 详细阐述了神经网络的原理脚、算法以及应用。利用神经网络技术，通过对故障 沈僻1 航空工业学院硕士学位论文 样本的训练，使神经网络能够识别出振动故障模式，从而进行航空发动机整机振动故障 诊断。 3 ) 建立了发动机整机振动故障诊断模型，基于航空发动机故障诊断的主因子模型 ( 它反映了发动机故障诊断理论的最新进展) 建立故障方程，采用最优估计理论等算法 来求解线性方程组，采用主成分估计方法【9 j 等有效措施来改善故障方程病态( 多重共线 性) 的不利影响。 4 ) 深入剖析了上述算法的原理及其实质，利用m 衄l a b 与v c + + 平台f 1 0 - 1 5 l 将其编 制成相应的计算机程序，开发了航空发动机整机振动故障诊断系统，将其应用在航空发 动机故障诊断中。 5 ) 通过航空发动机台架整机振动试验，采集数据，进行分析，用咀检验各算法在 故障诊断中的正确性及有效性，找出晟佳算法，从而达到改善诊断精度，提高诊断效率 的良好效果。 本文主要创新点为：综合研究了多种故障渗断方法，既分析了传统的基于频谱分析 的故障诊断方法，又把神经网络模型这种比较先进的算法应用到故障诊断中，通过综合 诊断，从而提高诊断效果。基于故障方程的故障诊断是一种非常有效的故障诊断方法， 本文将这种新型的故障诊断理论引入到航空发动机整机振动故障诊断中，通过建立主因 子模型，并对其求解，来进行整机振动故障诊断研究，达到了良好的诊断效果。 一4 ， 沈阳航卒工业学院硕_ l 学位论文 第2 章航空发动机整机振动研究 安装在飞机或台架上的航空发动机，是一个无限多自由度的振动系统，所谓发动机 的整机振动，就是这一系统存各种激振力作用下的响应。航宅发动机结构日趋复杂，性 能不断提高，因此，对它的安全性和可靠性提出了更高、更苛刻的要求。除了要求不断 地改进设计、制造和提高装配质量，确保交付合格产品外，更要求在发动机研制和使用 过程中，运用先进的以状态监测和故障诊断技术为目标的整机振动监测技术，及时监测、 评定发动机的工作状态与变化趋势，根据发动枫的振动特性进行早期的故障诊断，以保 障现代航空发动机的正常研制和安全运行。 2 1 航空发动机振动测试与信号分析 2 1 1 航空发动机整机振动罚试 航空发动机整机振动问题是新机研制中的难题之一，而对整机振动进行有效的测量 和分析，建立故障模式和识别系统是解决减振排故问题的关键。航空发动机结构复杂， 工作条件苛刻，研制中某一环节上出现问题，都可能引起较大扳动。事实上无论我国自 行研制的某型发动机，还是维修的某型涡扇发动机，都一直存在整机振动大的问题，严 重影响发动机的研制和生产，因此，掌握发动机振动机理，识别出振动故障，进而降低 发动机振动或排除振动故障成为急待解决的问题。 航空发动机振动检测和信号分析技术主要用于识别发动机结构系统，特别是转子系 统的机械状态和故障。振动测试系统由传感器、信号调节器( 二次仪表) 、记录仪、分 析仪以及微机为中心处理系统等部分组合而成。 航空发动机整机振动测试的基本内容有： 1 ) 发动机系统振动基本参数的测量。测量压气机、涡轮、附件传动机廨外部结构 上的振动位移、速度、加速度总量；在轴承的适当位置测量轴承载荷及转子振动加速度 速度、位移值，咀及频率、相位、外传力等参数。 2 ) 发动机系统振动特征参数的测试。测量转予一支承系统以及机匣等其它产生高 频振动和应力的构件的固有频率，转子临界转速，振型、刚度、阻尼等模态参数和物理 沈阳航空t 业学院硬十学位论文 参数。 根据传感器的参数不同，振动的测量方法可分为机械法( 将机械振动量转换成便于 测量的机械量) 、光测法( 转换成相应的光信号) 和电测法( 转换成电信号) 等三种。 航空发动机整机振动测量中广泛应用电测法。 一、典型的振动测量系统 典型的振动试验系统，除试件外，通常由以下三部分组成。 1 ) 激振系统。目的是激发被测试件产生振动。激振系统由信号源，放大器和激振 设备等组成。常用的激振设备有振动台，压电晶体激振器，电涡流激振器等。 2 ) 测量系统。它由传感器将被测试件的机械振动量( 如振幅、速度、加速度等) 转换成电信号或电参数( 如电阻、电容、电感等) ，再由测量电路或仪器进行测量、放 大、显示和记录。常用的传感器有压电式、电容式、电涡流式、磁电式和光导纤维等。 3 ) 分析系统。该系统是将测量的结果加以处理，根据不同的目的和要求，获得有 关的参数或曲线图表。 = 、振动测量参数 1 ) 在时域中迸行振动测量时( 以简谐振动为倒) 要测量以下几个参数： 位移哟= a 咧哪= a s i n ( 2 a ) ( 2 1 ) 速度v ( 0 = 础c o n 的= c a 4 s i n ( 2 矿+ x 2 ) ( 2 2 ) 加速度a ( 0 - 一珊2 a s i n ( c o t ) l 埘2 a s i n ( 2 | 旷+ 砷 ( 2 3 ) x o ) 、们和口三者之间的相位依次相差，2 ，如图2 1 所示 槲：r 。 遨 图2 1 位移、速度，加速度时同历程示意图 沈阳航空工业学院硕士学位论文 在测量中，振动铡量参数的大小常用其峰值、绝对平均值和有效值来表示。所谓峰 值是指振动量在给定区间内的最大值；均值是振动量在一个周期内的平均值；有效值即 振动信号的均方根值。它们从不同的角度反映了振动信号的强度和能量。在测量仪表上， 峰值一般用p e a k - p e a k ( 峰峰) 表示，而有效值目用r m s ( r o o tm e a ns q u a r e ) 表示。用 有效值来表征振动量级的优点在于：既考虑了振动的时间历程，同时又表征了机械振动 能量的大小，正因为有效值有如此的优越性，国际i s 0 2 3 7 2 标准中对振动烈度采用有效 值来表征振动量级。 位移绝对平均值以( 或常用覃来表示) 的表达式为 心2 瓤) i n ( 2 4 ) 位移有效值。的表达式为 = 瓜丽 而m 反映了振动的能量或功率的大小。 对于简谐振动，其位移峰值m 就是它的幅值 ，而位移的有效值 ( 2 5 ) = 瓜石丽= 万1 a包s ， 峰值与有效值之比，称为波峰系数或波峰指标。简谐振动的波峰系数 疋2 砉2 压吨 ( 2 7 ) 有效值与均值之比，称为波形系数。简谐振动的波形系数 ，：兰g 坠：皂1 。1 1( 2 。8 ) 。 p l 2 4 2 波峰系数最和波形系数，反映了振动波形的特征，是机械故障诊断中常用来作为 判断依据的两个重要指标。 在振动测试过程中，为了计算分析方便，除了用线性单位表示位移、速度和加速 沈阳航空工业学院硕士学位论文 度外，在分析仪中还常用“d b ”( 分贝) 数来表示，称为振动级。这种量纲是以对数为 基础的，其规定如下 加速度 速度 4 。= 2 0 l o g 口a 1 d b = 2 0 1 。8 i v 1 d b ( 2 9 ) ( 2 1 0 ) 位移 铀5 2 0 l o g 屹x l d b( 2 - 1 1 ) 采用对数量纲时，波峰系数艺和波形系数砟可分别表示为 e = 2 0 l o g 压- 3 d b ( 2 1 2 ) f ，22 0 1 0 9 专。1 d b( 2 1 3 ) 2 ) 在频域中进行振动测量，频谱分析法是十分有效的方法。频谱分析法是把一个 时日j 域的振动信号函数转变到频率域函数的一种计算方法。 如果一个实测的振动信号函数为椰) ，则它的傅立叶积分( 频谱) 为 z ( ，) 一c 摊书砷d f ( 2 1 4 ) 式中f 为频率变量，x ( ，) 是频率f 的复函数。把x ( ，) 转化成模i 膏( ，) i 与相位角 “，) 形式，则有 j ( ，) = 阻( d p 州 ( 2 1 5 ) 汪( 力i 与“，) 郁是频率，的实函数。把频率，作为横坐标，阻( 力l 与州，) 作为纵坐 标所绘成的曲线图称为频谱曲线图。由阻( d l 绘成的曲线称为幅频曲线，而由烈，) 绘成 的曲线称为相频曲线。频谱曲线图是由测试设各中的分析设各对实测信号砸) 进行数据 处理后自动绘制而成。 沈阳航空工业学院硕士学位论文 2 1 2 航空发动机整机振动信号分析 为研究发动机的振动特性、动力响应及进行故障诊断，必须对溺量的原始振动信号 进行分析和数据处理，以求得信号的频谱、幅值、相位及其它特征参数。 一、常用的信号分析方法 1 ) 自相关函数和自功率谱密度函数 描述各态历经信号某一时间，的瞬时值和另一时刻t - i - f 瞬时值的依从关系的自相关 函数e ( f ) 为 r x ( r ) - 】l i m j l 。t ，r x ( t ) x ( t + f ) d t ( 2 1 6 ) 凡( f ) 总是实偶函数，在f = o 时取得最大值，并且有也( 0 ) 一疋。 相关函数且。( f ) 从时间上给出了平稳过程的基本统计特性，它的傅立叶变换记为 文( 功一j 二冠( f ) e - j 。, d r ( 2 1 7 ) 瓦( 回是从频率域上描述平稳过程基本统计特性的函数，称为平稳随机过程傲f ) 的 功率谱密度，简称谱密度。根据傅立叶变换对有 见( f ) = l f s ，( o j ) e j “蛔 ( 2 1 8 ) 如果和f 仅考虑在区间( o 唧中变化，则采用单边谱密度矸0 ( 功和取( ，) 来表示， 如图2 2 所示。 瞰q o ) 签，( ： 八 x , 以弋” 跗。、迨 图2 2 单边和双边功率谱密度 2 ) 互相关函数和互谱密度函数 ( 2 1 9 ) 两个随机过程之问的相关关系可用互相关函数来描述。各态历经的随机信号柙) 和 沈阳航空工业学院硕士学位论文 y ( f ) 的互相关函数j k p ) 可定义为 ( r ) - 般x 川) y o + r ) 出 勤( f ) 是一个可正负的实数，但不是偶函数r 在f = o 处，也不 而，疋，( f ) 有下列一些性质： j b ( f ) - r ( 一f ) 1 ( r ) 1 2 t 疋( o ) q ( o ) 1 ( f ) | 限( 0 ) + 月，( o ) 1 2 若加) 和y 是统计独立的，则 定取得最大值。然 ( 2 2 t ) ( 2 2 2 ) ( 2 2 3 ) r ( f ) 一, u x z v ( 2 2 4 ) 两平稳随机信号的互相关函数的傅立叶变换，称为互谱密度函数并记为s 。p ) ， 其式为 ( 回一，二( f ) 矿御d f ( 2 2 5 ) 随机过程的统计参数，一般采用总体平均来求得；对于各态历经过程，总体平均和 时间平均的结果相同。通常用均方值、概率密度函数、相关函数和功率谱密度来描述随 机信号在强度、幅值、时域和频域等方面的特性。 3 ) 随机信号的谱分析 随机信号的谱分析在测试技术中应用很广，可用于机械故障诊断、机械阻抗分析、 机械状态监控和振动模态分析等。 f f f r 是典型的谱分析方法，f f t 谱的幅值和相位充分反映了确定性准周期信号的各 个频率成分，适宜分析旋转机械( 特别是像航空发动机这样的大型旋转机械) 的振动信 号。将原始信号进行数字化处理的第一步就是采样，所谓采样就是要将连续时间变化信 号变成离散值。对数据进行数字分析时，采样通常是等间隔进行的。设信号长度为r ， 沈阳航空工业学院硕士学位论文 采样点数为，采样周期为出，则r = n a t 。缸的选取一定要符合采样定理丘- 2 l ， 而丘- l t l f ，因此有加s 1 ( 2 f 。) 。式中丘为采样频率：为信号截止频率。等于信号 所包含的最高频率。 ， 离散傅立叶变换c d f t ) 式为 毛a ， p ”“”o = 吼2 ，n 1 ) ( 2 2 6 ) 删 从式( 2 2 6 ) 中可看出，要求得一个谱，就必须做n x 次乘法运算，如果利用三 角函数的周期性，对数据进行分组处理，从而使一次傅立时变换的乘法次数由2 减少 为n l 0 9 2 n 次，显然这使运算速度大大提高，这就是快速傅立叶变换( f f t ) ，目前常 用的谱分析仪大多采用此方法。 在进行离散傅立叶变换时容易存在以下问题： a 采样过程中存在的频率混叠问题； b 时域截断时产生的皱波现象，即能量泄露问题。 为了使数字化处理时不发生频率混叠，可采用下面两个措施： a 提高采样频率。即采用转换速度较高的刖d 转换器。的提高可以减小甚至避免 频率混叠，但，j 的选取还要兼顾采样长度。 b 降低信号中的最高截止频率丘。信号中的高频成分有时并不是我们所需要的，另 外，噪声干扰也常常分布在高频区域，这时我们可以考虑在采样前把信号中感兴趣频率 以上的成分滤除，以满足采样定理得要求，这种技术措施就是信号处理中常用的抗混滤 波。 为了减少泄露可采用下面两个措施： a 增加截断长度瓦。增加写可使窗函数的主瓣变窄，旁瓣向主瓣密集，从而减少泄 露。 b 尽量选取频域中窗函数( ，) 接近饿，) ，即旁瓣小主瓣窄的窗函数，如三角窗、 海明( 岫i n g ) 窗、海宁( h a r m i n g ) 窗和指数窗等。 沈阳航空工业学院硕士学位论文 二，振动信号分析和数据处理系统 振动信号分析系统主要有模拟分析仪和数字分析仪两种。模拟分析仪有恒带宽及恒 百分比带宽的滤波式频谱分析仪。目前多用数字式频谱分析仪及以微机为中心，软件、 硬件相结合的动态信号处理系统。 1 ) 实时谱分析仪 实时分析仪的核心是快速傅里叶变换( f f r ) 。工程上一般用软件、硬件和专用数字 信号处理器( d s p ) 硬件加软件等三种方式实现快速傅里叶变换。软件方式是在通用计 算机或微机上用软件实现f f r ，通用性强，速度慢。硬件方式则全部用硬件实现f f r 速度快，通用性差，用于实时性要求很高的专业性颁域。由数字信号处理器( d s p ) 、 浮点运算处理器( f v r ) 、中央处理器( c p i j ) 等硬件加软件构成的实时分析仪，具有数 据采集、信号处理及多种信号源的功能。 2 ) 动态信号处理系统 动态信号处理系统又称动态信号处理机。它是以电子计算机为中心，以快速傅旱叶 变换( f f r ) 为主要内容的数字信号处理设备。主要由测试分析前端和通用计算机以及 相应的信号分析软件组成。测试分析前端包括多通道数据采集系统、加窗处理及多功能 信号源等部分组成。计算机除实现各种平均计算、功率谱和相关函数等信号处理之外， 还通过信号处理软件实现对整个测试分析系统的全部控制功能。动态信号处理系统的特 点是：运算功能多；表示参数丰富：运算速度快、实时能力强；分辨率高、精度高及操 作与显示、复制与存储、扩展与再处理的功能强。 2 2 航空发动机整机振动故障诊断 发动机故障会产生独特的发动机整机振动，故障不同，其特征也不同。航空发动机 整机振动故障诊断，就是在发动机运行过程中监视、识别和预测其运行状态变化情况， 根据振动信号的特征值，在事故发生之前，及时作出诊断查明故障发生的原因和可能 发生的部位，以便采取相应决策，及时排除故障，消除隐患，提高发动机运行的可靠性 及安全性。 2 2 1 航空发动机故障诊断的基本原理 航空发动机故障诊断的基本原理可以表述如下：设被测对象全部可能发生的状态 沈阳航空工业学院硕十学位论文 ( 包括正常状态和故障状态) 组成状态空间，它的可测量特征的全部可能取值范围形成 特征空间，当系统处于某一状态s 时，它将具有确定的特征，即存在着映射g g ：s _ y ( 2 2 7 ) 反之，一定的系统特征也对应于确定的状态，即存在着映射， ，：y 斗s ( 2 2 8 ) 如果，和g 是双射函数，即特征空间和状态空间存在一对一的映满的映射，则由特 征向量可唯一地确定系统的状态。映射g 可由系统的工作原理和相应的理论求得。故障 诊断的目的在于根据可测量的特征向量判断系统处于如何何种状态即故障诊断的任务 是找到映射，。 2 2 , 2 航空发动机整机振动典型故障 故障诊断的关键在于找到发动机振动状态参数与振动故障特征参数之问的对应关 系。比较典型的航空发动机振动故障及代码如表2 1 所示。 表2 1 某型航空发动机典型振动故障类型及代码 故障代码故障类型 正常状态 轴承问对中性不好 支承剐度在垂直与水平面内不等 转子或静子松动 叶片碰磨 密封碰磨 次谐波共振 轴承内、外环搅伤 工作叶片裂纹 失衡、振荡燃烧、旋转失速、临界转速 失稳 结构共振 2 2 3 航空发动机故障诊断的复杂性和有效性 一、故障诊断的复杂性 1 ) 航空发动机故障诊断的已知信息通常是不足的：a 发动机的被测参数( 已知信 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 加n 沈r 1 航空工业学院硕士学位论文 息) 数目通常远小于故障类型( 待确定的未知数) 的总数。一般说来，我们只把多种多 样的故障类型用某些方法缩减到一定范围内加以考虑。如果实际故障未被包括在指定的 故障类型内，就不可能给出正确的诊断结果。b 发动机的被测参数的特征往往不能对不 同故障类型迸行有效辨识，即很多故障类璎所引起的征兆量变化往往是相似的。 2 ) 发动机的数学模型很难保证与发动机实际工作过程完全相符。 3 ) 一般说来，发动机故障诊断所依据的原始信息，即征兆量的变化通常是较小的， 与此相比，征兆量的各种误差( 测量误差和数据处理误差，后者包括基线误差、数据平 滑误差和初值误差) 可能是相当大的。在征兆量偏差本身数值很小而相应的误差较大的 情况下，显然难以得到可靠的诊断结果。 二、故障诊断的有效性 故障诊断的复杂性决定了故障诊断的有效性的随机性质。在评价故障诊断的有效性 时，我们不仅不能要求某种故障诊断方法总是有效的，而且也不能仅仅根据几个实例检 验的成功与失败来评价诊断方法的可靠性。正确的做法应当是按照概率统计的观点来评 价故障诊断方法的有效性。当然，上述观点是就整体发动机故障诊断问题而言的。至于 对故障诊断的某种具体算法的某些问题，例如算法的稳定性问露、数学模型的合理性和 有效性问题，完全可以从理论上进行分析并给予确定的回答。 沈阳航空工业学院硕士学位论文 第3 章基于频谱分析法的整机振动故障诊断 3 1 概述 工程上所测得的信号一般为时域信号，然面由于故障的发生、发展常常引起信号频 率结构的变化，为了通过所测信号了解、观测对象的动态行为，往往需要频域信息。将 时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析，频谱分析的目的是把复杂的时间历 程波形，经傅里叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率结果以及 各谐波幅值和相位信息。 频谱分析是机械故障诊断中用得最广泛的信号处理方法之一。频谱图形有离散谱和 连续谱之分，前者与周期性及准周期信号相对应，后者与非周期信号及随机信号相对应。 功率谱分析是故障诊断中常用的谱分析方法，在频谱分析中，幅值谱通过信号的傅里叶 变换直接求得，而功率谱可通过幅值谱的平方求得，另外也可以通过相关函数的傅里叶 变换求得。功率谱在对各种动力学过程的分析中，具有更加明显的效果，它突出了振动 的主频率。许多动力过程的破坏是与功率紧密相关的，而且随机信号往往只作功率谱分 析。 谱分析方法分为两大类：非参数化方法和参数化方法。非参数化谱分析( 如周期图 法) 又叫“经典”谱分析，它是以f o u r i e r 分析为基础的，其主要缺陷是频率分辨率低。 参数化谱分析又叫现代谱分析，它具有频率分辨率高的特点，主要有a r m a 谱分析、 最大似然法、熵谱估计法和特征分解法四种。其中，a r m a 谱分析是一种建模方法，即 通过对平稳线性信号过程建立模型来估计功率谱密度，是应用较广的一种现代谱分析方 法，它采用时间序列线性预测建模的方法来描述信号，由a r m a 得到的频谱较f f t 更 为平滑、频谱分辨率更高、对信号处理点数要求也不高，其中由一阶白噪声驱动的a r m a 模型即a r 模型在实践中得到更为广泛的应用。由于在a r 模型中，信号可视为自噪声 通过一滤波环节产生的输出，因此信号a r 模型的线性预测系数也可作为信号的特征之 一。 随着对机械设备故障机理研究的不断深入，谱分析技术日臻完善。振动故障诊断中 最常用的谱分析方法有： 沈阳航空工业学院硕士学付论文 1 ) 幅度谱 旋转机械的振动般表现为周期振动，它町分为许多频率分量的合成，即频率谱是 离散谱，幅度谱表征每个频率分量上振动幅值的大小，它是故障诊断中最常用的分析手 段，由它可依据故障特征频率诊断一般的故障类型。 2 ) 功率潜( “自潜”、。均方谱密度”) 功率谱是信号的自相关函数 r ( f ) - 磐瓤x ( o x ( t + o d t ( 3 1 ) 的幅度谱( 傅里叶变换) ，由于振动的能量与振幅的平方成正比，因此，功率谱是以能 量的观点对振动信号进行谱分析。 3 ) 对数谱 幅度谱和功率谱都足该物理量的线性谱，但对许多故障信号往往反映在振动信号的 边带分量和谐波分量上，虽然其变化量级可以很大，但对其基波分量( 往往是转频) 相 对而言，幅值是较小，甚或是相当微弱的。这样，在幅度谱上不容易观察到其变化的程 度，这时应采用对数谱。对数潜实质上是加权幅度谱，对强信号给予小的加权，对弱信 号给予大的加权。 4 ) 细化( z o o m ) 技术 细化技术，就是“局部放大”的方法。故障信号往往集中在某一频段内，为提高这 段频率区间信号的频率分辨率，以准确确定幅值的大小和特征频率，需要采用细化技术。 其实质是选带分析技术，利用频移原理在感兴趣的频带( 基带) 内仍采用同样多的谱线 数进行分析，从而提高了分辨率。 5 ) 包络分析 包络分析也是目前故障诊断中常采用的技术，许多故障的振动信号表现为幅度调 制，如轴承故障或齿轮表面剥落或损伤会产生周期性的冲击振动信号，一般其载波信号 是系统的自由振荡信号及各种干扰信号频率，面调制信号即包络线多为故障信号，其频 率较低，包络分析就是对信号进行解调分离，提取出包络信号，分析它的特征频率和幅 度，就能准确可靠地诊断出轴承和齿轮的疲劳、缺齿，剥落等故障。 振动能量的大小是危害机器的主要因素，而表示这个能量大小的应是宽频带内的振 沈阳航空t 业学院硕七学位论文 动速度有效值，但是在3 0 多年前，当时的测量技术不能满足振动理论提出的要求，六 十年代的诊断标准大多为振幅标准，典型代表是1 9 6 8 年国际电工委员会( c ) 对转速 不同的汽轮机、电机等所作的诊断标准，如表3 1 所示。 表3 1 振动诊断幅值标准( 良好标准) 通过这个标准说明，振幅标准值是随转速变化而变化的，转速越高，标准值越低， 因此现在通常不采用测量位移来判断设备的好坏，而振动的速度有效值是与设各的转速 无关的，它确能反映设备的最大破坏能量。 振动测量是在机器部件表面进行，因此，测量值还取决于测量处的机械导纳。因此， 选取正确的测点位置是十分重要的，不正确的位置往往导致错误的诊断结果。为了克服 测点机械导纳的影响，可靠的办法是通过集中相对变化取得状态信息，即用确定的参考 “基线”或级值的变化来获得。i s o 和其它标准建议：小于1 k h z 分量变化2 5 倍( s d b ) 作为研究状态重要变化的正常理由，从参考状态上增加1 0 倍( 2 0 d b ) 则意味着机器需 要修理；大于4 1 g h z 的频率分量则分别为增加6 倍( 1 6 i 帕) 和1 0 0 倍( 4 0 d b ) 。 3 2 旋转机械故障类型及其振动特征 振动级值增加表示故障在发展，宽带振动测量对于精确判定故障位置提供不了多少 信息，一般说来，频谱分析是振动故障诊断的关键。 在实际工作中，如何从振动信号频谱中识别出故障特征是一项较难的工作，尤其对 刚从事故障诊断工作的人员来说更是如此，有人曾把学习如何识别振动谱图比作学习 一种新的工程语言。在分析谱图时应抓住重点，忽略次要因素，以确定故障类型，找出 设各存在的问题。 一、在分析振动谱图时，要记住两条原则 a 频率形态( 大小及其变化等) 代表故障类型； b 幅值代表故障劣化程度。 二、典型机械故障振动谱图特征 1 ) 不平衡 一i 7 一 沈阳航空工韭学院硕士学位论文 旋转机械( 如泵、风机、电动机等) 使用一段时间后，由于