航空发动机转子系统早期故障迁移流形学习研究

航空发动机转子系统早期故障信号非线性、样本少、特征微弱难以提取等导致不能有效预示。为了解决这些问题,迁移学习被提出并越来越受到人们的重视。迁移学习是指运用已经现有的知识,对不同的但是相关的领域问题,一种新的求解方式。将迁移学习与流形学习相融合并充分挖掘其潜力,充分提高流形学习的推理性与延展性,形成预示早期航空发动机转子系统故障在样本少、工况交变等情况下新的理论与方法。

航空发动机转子系统动力学模型的可逆化简化方法

针对航空发动机高压转子系统动力学模型,给出了一种模型可逆化简化的方法.首先采用有限元法建立了较为精确的动力学模型,然后基于质心集中方法对该模型进行了不同程度的简化,分别得到了单跨双盘模型和单盘模型,并将其与原始模型进行了临界转速的对比.这是一种从结构特点将实际多盘转子简化成单盘转子的方法,它使得在考虑到支承等非线性因素后利用低维非线性动力学理论进行分析和参数优化成为可能.另一方面,研究了模型简化方法的可逆性,即基于质心位置及总质量最优的原则,由单跨双盘模型的圆盘结构参数反推了多级圆盘的等效内外半径、厚度、位置等参数,构建了新的工程结构模型,对比该模型和原始模型的前3阶临界转速,误差均在3%之内.这种由简化模型参数反推多级圆盘的方法,为由非线性动力学理论优化分析所得到的简化模型优化结构参数反推设计多级圆盘工程结构参数奠定了基础.

航空发动机转子故障特征提取方法研究

航空发动机的转子系统扮演着重要的角色,如果在运行过程中出现预期之外的故障会造成严重的后果。为了预防这类事件,采用转子的振动信号作为目标信号,对振动信号进行智能基函数分析,采用支持向量机分类器测试所提取的智能特征。实验表明,该方案的分类精度达到95.6%,是针对航空发动机转子系统故障诊断的一种有效的特征提取方法。

航空发动机转子在线自动平衡技术

航空发动机转子系统在高速、高温、高压作用下会发生变形、磨损及同心度变化,从而引起发动机整机振动,严重威胁发动机的使用安全。为此,及时有效地对发动机转子系统进行动平衡至关重要。但对于涡桨发动机螺旋桨转子这种大直径、大转动惯量的转子,通常采用的离线平衡方式在实施上存在很大困难,控制其不平衡振动的最有效途径是采用自动平衡技术对转子进行在线平衡。

转子系统不对中问题的研究进展

转子系统的不对中问题在旋转机械中非常普遍,是引起严重整机振动的主要原因之一.特别地,以先进涡扇发动机转子系统为代表的带有弹性支承、内外布置的多转子系统,其动力学特性具有特殊性,不对中的理论问题与工程需求十分突出.本文首先针对两类不对中问题(联轴器不对中和支点不对中),评述了目前不对中建模方法、不对中转子系统的动力学和振动特性方面的代表性研究成果.其次,针对航空发动机转子系统,详细综述了目前已有的套齿联轴器、弹性支承组件的动力学研究成果.在此基础上,作者针对其具体结构特征,进行了航空发动机转子系统不对中成因与模式分类,初步建立了联轴器不对中和支点不对中的转子系统动力学模型并进行了振动特性分析.

转子系统早期碰摩故障特征提取方法研究

航空发动机转子系统是发动机的核心部件,针对发动机转子系统早期碰摩故障难以检测的特点,通过对碰摩机理分析及早期故障特征的研究,提出了基于小波变换对原始信号降噪和虚拟仪器对转子系统振动数据采集相结合的方法,对转子系统早期碰摩故障特征进行提取,并在转子试验台上进行了实验验证。结果表明,采用LabVIEW程序采集转子系统振动数据并存储,然后应用小波变换进行数据分析和处理,能够对转子早期碰摩故障特征进行有效地提取。

航空发动机双转子系统不对中研究进展

转子不对中是旋转机械最常见的故障之一。不对中常引起整机振动加剧、轴承磨损、转静子碰摩等故障,严重时将造成灾难性事故。航空发动机转子系统由于结构复杂、工作温差大、多支点弹性支承,更容易造成滚动轴承支承不对中、联轴器不对中、动态不对中等不对中故障。虽然航空发动机不对中问题严重,但这方面的研究却相对缺乏。本文针对航空发动机转子系统的结构特点,首先论述了滚动轴承不对中、联轴器不对中、航空发动机转子不对中3种不对中故障的研究现状;其次,讨论了不对中转子系统非线性动力学特性及不对中故障定量分析方面的研究成果。最后,对航空发动机双转子系统不对中研究的发展趋势进行了展望。

六点支承航空发动机双转子系统动力学离散模型

针对六点支承形式的航空发动机双转子系统,建立了复杂离散动力学模型,对该模型进行结构降维,得到了两种简化动力学模型.首先采用有限元法建立了较为精确的多轮盘复杂离散动力学模型,然后基于质心集中方法对该模型进行了简化,分别得到了四轮盘双转子简化动力学模型和三轮盘双转子简化动力学模型,并将其与复杂离散动力学模型进行了临界转速的对比.结果表明,简化得到的四轮盘双转子简化模型,前三阶相应临界转速误差分别在5%,22%,10%之内,可以很好地保有原系统的动力学特性;简化得到的三轮盘双转子简化模型,在柔性支承下,前三阶相应临界转速误差在15%之内,可以较好地保有原系统的动力学特性.最后,给出了3种模型不平衡响应的对比分析图.这是一种从结构上将实际多轮盘双转子简化成少轮盘双转子的方法,降低了双转子系统的自由度,有利于在考虑到故障、支承非线性等因素后的理论计算分析.

叶片-轮盘-轴系统的耦合振动分析

介绍了以叶片-盘-轴系统为研究对象,用模态综合技术分析转子的耦合振动特性,建立准确而经济的计算方法和相应的软件包。充分运用模态综合技术,将整个转子系统划分为两个层次的子结构:主层次为叶片-盘系统及轴,次层次为单个叶片和盘扇形区。通过计算分析导出一些通用结论及规律,可供工程中转子系统设计及耦合振动固有模态分析时应用。

旋转失速激振力作用下航空发动机转子振动特性

为分析转子系统在压气机旋转失速故障作用下的横向振动,针对某型航空发动机转子系统,根据Mansoux模型推导了旋转失速下的压力、流量脉动响应及旋转失速横向激励力模型,并结合不平衡力、碰摩力模型,建立了航空发动机转子系统的动力学模型.仿真计算了不同工况下旋转失速激振力对转子系统振动响应,通过轴心轨迹图、频谱图、Poincare图、Bode图分析了旋转失速激振力对转子系统稳定性的影响.结果表明:旋转失速引起压气机转子强烈的非线性振动,并主要是低频振动.研究成果可为航空发动机设计和振动监测提供技术支持.

基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。

一种基于RBF神经网络的智能故障诊断方法

根据神经网络独特的容错、联想、推测、自适应、自学习等优点,针对BP网络在故障诊断应用中收敛速度慢等不足,研究了基于RBF神经网络的智能故障诊断方法。该诊断方法只需要足够的具有代表性的故障样本用以训练神经网络,然后将归一化的故障信息输入给训练好的神经网络,根据其输出结果就可以判断发生的故障类型。利用该诊断方法,对发动机转子系统故障诊断进行了仿真,仿真结果表明,基于RBF神经网络的智能故障诊断方法效果良好。

常开空心轴裂纹转子系统的动力学特性

研究了常开空心轴裂纹转子系统的动力学特性.考虑裂纹单元截面中性轴的时变特性,推导了裂纹转子的刚度矩阵,考虑重力及不平衡激励,采用有限元法建立了常开空心轴裂纹转子系统的动力学方程.采用谐波平衡法对方程进行求解,给出了不同裂纹深度下的三维幅频图,表明在临界转速和亚临界转速处均有峰值出现;分析了裂纹深度、裂纹位置对该系统的临界转速的影响,表明位于跨中靠近惯性量较大圆盘的深裂纹对常开空心轴裂纹转子系统的影响大,临界转速下降快;计算了该系统在亚临界转速时的非线性振动响应,结果表明:亚临界转速下常开空心轴裂纹转子系统会发生超谐共振现象.所提出的空心轴裂纹的建模方法为航空发动机转子系统裂纹故障的非线性动力学分析提供了理论指导.

Research on dynamic model of rotors with bearing misalignment

Based on the structural and mechanics analysis of aero-engines rotor system, the dynamic model of the flexible rotor system with multi-supports are presented in order to solve the bearing misalignment problem of rotor system in aero-engines. The motion equations are derived through Lagrange method. The relationship between structural and mechanics characteristics parameters are built up. Finally, the dynamic influence of bearing misalignment on rotor system are divided into three kinds： additional rotor bending rigidity, additional bearing misalignment excitation force and additional imbalance. The equations suggest that additional imbalance excitation force activates the nonlinearity on rotor system and an additional 2x excitation force might appear.