基于小波分析的涡扇发动机起动过程压力脉动研究

文璧，张浩，钟明，何毅娜

(中国燃气涡轮研究院航空发动机高空模拟技术重点实验室，四川江油621703)

基于小波分析的涡扇发动机起动过程压力脉动研究

文璧，张浩，钟明，何毅娜

(中国燃气涡轮研究院航空发动机高空模拟技术重点实验室，四川江油621703)

利用小波分析所具有的时频特性特点，针对涡扇发动机起动过程存在的压力脉动异常现象，获取信号随转速变化的频谱图。重点介绍了发动机脉动频率分析方法，并结合试验测点布局，根据不同脉动的频率特点，对其脉动成分进行分解，分析出脉动频率产生的原因，为发动机起动问题的解决提供支持。研究结果表明：利用小波分析进行发动机起动过程的脉动异常研究，形象、直观，具有一定的工程应用价值。

航空发动机；气动失稳；小波分析；脉动；测点布局；故障检测

1 引言

发动机试验过程中，动态压力测试主要用于检测各个部件的流场匹配和监控发动机安全状态，为发动机的性能调节和控制提供支持。发动机起动过程中，动态压力测试信号是非平稳的，不能采用传统的傅里叶变换进行分析，而小波分析以其良好的时频特性，成为信号分析的有力工具[1]。目前的研究[2-3]多利用小波分析对压气机的失速信号进行检测，尚无公开文献记载利用小波分析对发动机的起动过程进行研究。

某型涡扇发动机在起动过程中，动态压力信号出现异常频率，起动性能不佳，易进入深度失速。针对这一现象，本文利用小波变换对发动机起动过程的动态压力信号进行分析处理，获得了起动过程中压气机出口动态压力信号随转速变化的频谱图，分析了起动过程中的脉动频率，并探究出脉动频率产生的原因。

2 信号获取及数据处理

此次发动机起动试验共安排了7个动态压力传感器测点(图1)：发动机进口流量管脉动静压2点，风扇第2级转子叶尖脉动静压2点(测点相位相差180°)，风扇出口脉动静压1点，压气机出口脉动静压1点，外涵出口外壁脉动静压1点。动态压力传感器测量的脉动压力信号，经调理后输入采集板卡并存储。利用Matlab软件平台[4]编写数据处理程序，对采集到的数据进行小波分析及处理。

图1 动态压力传感器测点分布示意图Fig.1 The distribution of measuring points

3 发动机起动脉动频率分析

发动机正常起动过程中，压力传感器采集到的是有规律的压力脉动信号和噪声信号[5]；发动机出现失速和轴向脉动时，会引起压力波动，并混杂在原有压力信号中。发动机压气机出口脉动静压p主要由四部分组成：

式中：p0为前面各级及风扇增压，由转子对气体做功得到，其频率与发动机转子频率相等；pn为由测量噪声引起的压力脉动，属于高频分量，频率大于转子频率；ps为由失速团引起的压力脉动，其频率为转子频率的40%～60%；pz为燃烧波动等引起的轴向压力脉动，频率为50～5 000 Hz。

由于四部分压力分量的频率特性不同，所以四部分压力脉动混在一起，无法利用时域分开。下面利用小波分析方法对起动过程信号进行处理，根据不同脉动频率特性对其进行分解，对发动机起动过程中的压力脉动现象进行研究。

4 小波分析

首先对发动机起动过程的测点信号进行分析，确定各次起动过程中不同脉动成分的发生、发展过程；然后以历次压气机出口动态压力数据为例进行小波变换，作出发动机频率随转速变化的频谱图。

图2 发动机历次起动过程频谱图Fig.2 The spectrum of each start-up signal

图2示出了发动机历次起动过程的频谱图。图中，横坐标表征发动机转速，纵坐标表征测量信号包含频率，颜色代表脉动强度。可见，图2(a)中存在30～54 Hz、55～81 Hz和60～108 Hz三个明显的频率成分。其中30～54 Hz与60～108 Hz的频率成分存在2倍频关系，出现在3 300～6 000 r/min转速之间，基频成分随着转速的升高而升高，且与转子频率的比值固定，约为52%。55～81 Hz频率成分出现在4 400～6 000 r/min转速之间，该频率成分与转子频率的比值不固定，从69%升到82%然后再降到78%。图2(b)中存在30～62 Hz及其倍频两个频率成分，出现在4 000～6 500 r/min转速之间，基频与转子频率的比值固定，约为52%。图2(c)中存在59 Hz、75～90 Hz及其倍频三个频率成分。其中75～90 Hz及其倍频出现在5 300～6 500 r/min转速之间，基频与转子频率的比值不固定；6 500 r/min以后出现59 Hz频率，其与转子频率的比值为52%。图2(d)中仅出现85～132 Hz频率成分，出现在4 400～10 000 r/min转速之间，基频与转子频率的比值不固定，最高达90%。

对上述频率成分进行分析，发现压气机出口脉动压力存在两种频率成分。第一种出现在转速3 300～6 500 r/min之间，随转子频率的变化而变化，且与转子频率的比值固定，约为52%；同时，风扇第2级转子叶尖脉动静压两个测点信号的相位相差180°，如图3所示，符合失速时信号相位与测点布局相位一致的条件，初步确定为失速频率。随着转速的升高，压气机出口脉动压力突降，而其他测点的脉动压力皆有所上升，发动机进入深度失速状态，故认为第一种脉动为失速团引起的压力脉动。第1次和第2次起动都是在点火后就进入失速，为压气机在低转速下稳定裕度较低所致。第二种频率，压气机出口脉动压力信号表现得较为明显，风扇第2级转子叶尖脉动静压两个测点实测信号无相位差，排除旋转失速可能；同时，由于其脉动频率高，最高达转子频率的93%，不符合失速频率要求，可排除失速导致。对第4次起动的其他测点进行小波分析，通过图4各测点和图2(d)的脉动强度看，在转速4 400 r/min开始出现第二种频率时，压气机出口脉动压力信号幅值为5.00 kPa，风扇第2级转子叶尖脉动静压幅值为0.50 kPa，流量管的脉动静压无幅值，风扇出口脉动幅值为0.45 kPa，外涵出口脉动外壁静压幅值为0.40 kPa。结合发动机流道，判定该频率来源于压气机出口和燃烧室，为轴向脉动导致，需考虑燃烧室进口流场组织不稳定。

对于此发动机起动过程中存在的脉动异常现象，试验中通过改变导叶角度和供油规律，也没有改变发动机起动过程中存在的脉动异常现象，可见压气机低速下的稳定裕度较低，与燃烧室匹配存在问题。建议改进压气机结构，扩大低速下的稳定裕度，优化燃烧室进口流场。

图3 风扇第2级转子叶尖脉动静压2测点时域图Fig.3 The pressure signals from the 2nd stage rotor

图4 第4次起动发动机各测点的脉动频谱图Fig.4 The spectrum of the 4th start-up signal

5 结论

(1)利用小波变换获得发动机起动过程中各测点动态压力随发动机转速变化的频谱图，可清楚地直观脉动测点在不同转速下的脉动频率，说明小波分析法在发动机起动数据处理上获得较好的效果。

(2)发动机在起动过程中的脉动异常由两种原因导致，一种是由于压气机的稳定裕度过窄导致失速，失速频率与转子频率的比值约为52%；另一种是由于燃烧室进口流场组织不稳定导致的轴向脉动。

[1]杨建国，夏松波，须根法.基于小波的周期信号中瞬态冲击特征提取[J].航空动力学报，1999，14(4)：343—347.

[2]姜涛，李应红，李军.某型发动机压气机最先失速级判定的试验研究[J].航空动力学报，2002，17(1)：80—82.

[3]吕建伟，李军.基于时频-小波分析的压气机失速过程研究[J].航空动力学报，2004，19(4)：490—494.

[4]Hanselman D，Littlefield B.精通Matlab 7[M].朱仁峰，译.北京：清华大学出版社，2006.

[5]姜涛，贾智伟，李应红.基于小波分析的压气机失速故障检测[J].推进技术，2003，24(1)：55—57.

Research on aerodynamic unsteadiness during turbofan engine start-up using wavelet analysis method

WEN Bi，ZHANG Hao，ZHONG Ming，HE Yi-na
(Key Laboratory on Aero-Engine Altitude Simulation Technology，China Gas Turbine Establishment，Jiangyou 621703，China)

Because of the instability of start-up signals,traditional signal processing methods such as FFT can’t be used.In this paper,the wavelet method was used for the data processing because of its time-fre⁃quency characteristics.According to the characteristics of engine start-up,the spectrum pressure signals were obtained.Combined with measuring point placements and the characteristics of each frequency,the pulsation was decomposed with wavelet analysis method to find out the causes generating the frequency. The study provided a support to solve the problems on engine start-up.The results show that the wavelet method is suitable for engine start-up signal analysis,which has good effects in engineering application.

aero-engine；aerodynamic unsteadiness；wavelet analysis；pulsation；measuring point placement；fault diagnosis

V235.13；V263.6

A

1672-2620(2016)01-0014-03

2014-03-19；

2015-01-26

文璧(1983-)，男，山西稷山人，工程师，硕士，主要从事航空发动机特种测试技术研究工作。