基于LabVIEW的航空发动机转子故障诊断系统

刘振峰，杨伟新

（中国航发湖南动力机械研究所，湖南株洲 412002）

0 引言

航空发动机故障诊断要求做好故障定位准确快速，以方便后续的维修；另外，故障的诊断还可以对发动机的实际运行状态进行记录与判断，方便后续的继续使用，确保发动机始终处于安全状态[1]。

EMD分解可将信号分解为多个IMF（Intrinsic Mode Function，本征模态函数）分量与一个趋势的代数和，适用于非线性、非平稳信号分析。基于EMD理论，以LabVIEW为开发平台，设计并开发出一套功能完善的航空发动机故障诊断系统。

1 弹支动应力测试技术

在弹支水平与垂直方向的弹条上粘贴应变片。弹支自由端径向位移与弹支弹条的应变量的关系见式（1）[2]。式中Y为弹支自由端的径向位移；l为弹条长度；ε为弹支弹条的应变量；h为弹条厚度。根据式（1），弹支自由端径向位移与弹支弹条的应变量成正比。根据弹条的因变量（动应力信号）可监测发动机转子的故障。

发动机转子系统发生故障时，因受到刚度的非线性、油膜间隙及载荷变化等因素的影响，弹支的动应力信号必然呈现出非线性、非平稳特性[3]，另外，由于测试过程中的噪声污染，使得通过弹支动应力信号获取的轴心轨迹形状复杂，难以辨别出转子系统的运行状态。因此，如何从含有背景噪声且具有非线性、非平稳特性的弹支动应力信号中提取出转子系统故障特征信息，是航空发动机转子故障诊断系统的关键。

2 EMD基本原理[4]

EMD（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）分解是将信号分解成多个IMF分量，可表示为式（2）。EMD分解由信号自身的变化决定，是一种自适应信号分解方法，适用于分析航空发动机转子系统弹支非平稳动应力信号。

3 总体设计

（1）硬件系统设计。硬件系统采用基于数据采集卡的虚拟仪器系统，采用日本共和电业应变计，型号KFH-1-120-C1-11 H1M3，数据采集卡采用美国NI公司的PXI-4471B动态信号采集卡。

（2）软件构成。软件的设计是核心部分，LabVIEW语言拥有高级信号分析子函数以及各种仪器驱动程序，用户只需要将输入控制、输出显示的图标调出来，就可以完成参数的配置，然后再与程序的框图连接起来，就可以完成对应的工作[5]。该系统主要由数据采集、数据分析、数据处理及故障诊断组成。

4 系统软件设计

（1）数据采集模块。支持工具中，不能缺少数据采集的驱动程序及编程接口，其能够提供硬件设备与应用层开发工具之间的接口，确保应用层的开发工具能被不同的硬件设备使用[6]，NI公司的NI-DAQmx驱动程序，可以与LabVIEW和NI公司的硬件产品无缝结合使用，因此成为选用LabVIEW构建数据采集系统时驱动程序的首选。

（2）数据分析模块。数据分析模块可以对在线信号波形进行动态显示，也能将数据作为文件存储，方便后续使用。数据分析给出时域与频域波形，界面主要有数据采集时的日期、时间及经过的时间，另外给出一些参数设置，如分辨率、窗函数、坐标轴显示方式等，此外还显示一些主要特征参数，如峰值、均值、有效值等。

（3）数据EMD处理。在Matlad的环境下实现EMD的使用，可将Matlab与LabVIEW结合进行描述[2]。文本语言的可维护性与易读性比较差，影响软件后续的调试。针对EMD工具箱缺少EMD算法问题，对LabVIEW进行二次开发[7]，EMD分解方法部分程序框图如图1所示。

5 应用实例

某型航空发动机转子振动信号通过安装在发动子转子柔性支承-弹支弹条上的应变片采集[3]，采样频率10 kHz。转子转速42 770 r/min。从时域图（图2）和频谱图（图3）很难判断转子出现何种故障。

直接进行故障信号EMD分解，基于其各个分量信号特性，通过4个分量的分解，采样点数为1024.其中，信号最高频成分为INF1呈现出来的信息。EMD分解如图4所示。

图1 EMD分解程序框图

图2 时域波形图

图3 频域波形图

在主频f=712.89 Hz（折合转速为42 770 r/min）左右两边分别出现f1=628.66 Hz和f2=797.12 Hz的边频带。又因f-f1=f2-f=84.23 Hz，根据文献[8]，可以判断转子的故障为动静碰摩故障。该实例验证了转子故障诊断系统的有效性。

6 结语

基于LabVIEW的航空发动机转子故障诊断，目前主要是将计算机软硬件技术、非平稳信息处理技术以及应变片测试技术进行综合运用，然后在齿轮箱故障诊断中直接的使用虚拟仪器技术，可以满足振动信号的采集与处理要求，进而将故障诊断的精度提高，缩短系统开发周期，降低硬件维护费用。通过实验证明，基于这种方式的故障诊断系统，工作稳定可靠，能满足在线与离线的故障分析，可以快速准确地诊断发动机转子出现的故障。

图4 故障信号EMD分解图

[1]应勇，王仲生.非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用[J].计测技术，2006，27（2）：7-10.

[2]彭宇宁，朱后.利用DLL技术实现LabVIEW和Matlab混合编程[J].计算机与现代化，2007（8）：93-95.

[3]吴桂娇，陈运西，王平，丁建雄.高速转子弹支振动应变测量技术[C].中国航空学会第八届小发动机学术会议，2009.

[4]Huang N E.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proc R Soc Lond A，1988，454：903-995.

[5]苏敏，王勇，何惜港，等.基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统[J].轴承，2010（9）：41-44.

[6]张桐，陈国顺，王正林著.精通LabVIEW程序设计[M].北京：电子工业出版社，2008.

[7]杨伟新，江亲瑜，王珍，郭方.EMD与高阶累积量在滚动轴承故障诊断中的应用研究[J].噪声与振动控制，2010，31（5）：142-145.

[8]航空发动机设计手册（第19分册）[M].北京：航空工业出版社，2000.