涡轴发动机转子碰摩故障振动信号分析

翟欢乐，黄磊

(江苏航空职业技术学院航空工程学院，江苏镇江 212134)

0 前言

燃气涡轮和动力涡轮是涡轴、涡桨发动机的核心部件，决定着发动机性能状态。涡轴、涡桨发动机常被应用到直升机上，由于其机动性能、作用空域多变，致使发动机工作环境比民航发动机工作工况更为复杂。涡轴发动机的转子系统工作在高载荷、高温、高转速下，经常会在发动机过渡态发生转子碰摩，而碰摩异常现象会被反映到振动信号中，但同时振动信号会耦合其他故障监测信息，使得碰摩故障监测难度较大。

转子碰摩分为单点碰摩、多点碰摩和面碰摩。MUSZYNSKA、袁惠群、褚福磊、WILLIAMS等的研究使得转子碰摩实现了从原理分析到数学求解、从有限元仿真到实物模拟，并应用于工程。随着碰摩理论研究的深入，针对不同情况开展的碰摩研究较多。目前，工程应用较多的依旧是根据碰摩故障的振动响应特性，结合出现碰摩时出现的多倍频、分数倍频及组合频率成分实施故障监测。

由工程实践研究表明，发动机在加减速过程中，尤其是转子转速达到最大的过程，转子的振动幅值变化异于发动机稳定态，相比其他工作阶段更容易导致碰摩故障的发生。因此，本文作者以某型号涡轴发动机的试车曲线及振动信号为基础，通过试验仿真研究涡轴发动机在运动过程中发生的局部碰摩故障；基于碰摩的振动响应特征，结合三叉树算法，提出涡轴发动机转子碰摩故障的诊断流程。

1 三叉树搜索算法

由于转子发生局部碰摩时，其振动信号部分统计特征参量会发生突变，而碰摩故障引起的突变与其他故障引起的冲击特征存在区别，碰摩故障通常会在转子碰摩部分形成碰摩带，出现较多的次谐波成分，使得其部分统计特征，如总量等发生明显变化。而振动信号突变是检测部分故障发生的关键，因此在碰摩故障监测算法中引入三叉树搜索算法，提高故障识别的准确率。三叉树搜索算法是基于二叉树而建立的一种快速搜索算法，能够避免二叉树无法检测出异常点出现在端点的缺陷问题。

A,-1,2)

(1)

图1 均值三叉树结构示意

图2 差值三叉树结构示意

将均值序列、差值序列的左、中、右分支分别记为A，,:L、A，,:M、A，,:R、D，,:L、D，,:M、D,,:R，并根据式(2)和式(3)计算各节点的值。基于式(4)—(9)分别计算均值和差值三叉树左、中、右分支的-统计波动量。

(2)

(3)

=,:L=(A，=1,:L)=

(4)

=,:M=(A，=2,:M)=

(5)

=,:R=(A,=1,:R)=

(6)

=,:L=|D,-1,2-1|=

(7)

(8)

=,:R=|D，-1,2|=

(9)

式中:()和()分别为-统计中的累积分布函数和理论分布函数；==2(-2);1≤≤2。

由于数据的统计差异出现在突变前后，计算出左、中、右分支后，根据搜索规则1选择波动量较大的分支继续向下搜索。搜索规则1描述如下：

(1)满足式(10)的条件，选择左分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:L]∧[,:L>

()]

(10)

(2)满足式(11)的条件，选择右分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:R]∧[,:R>

()]

(11)

(3)满足式(12)的条件，选择中间分支搜索：

()]

(12)

当某个分支被选择时，其他分支被舍弃。在搜索规则1下，突变异常点出现在左、右分支端点处时，搜索规则1将会失效。因此，需要按照搜索规则2进行搜索。搜索规则2描述如下：

(1)满足式(13)的条件，选择左分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:L]∧[,:L>

()]

(13)

(2)满足式(14)的条件，选择右分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:R]∧[,:R>

()]

针对科技服务机构、技术转移人才服务能力不足等问题，充分发挥省科技创新服务联盟、省技术转移联盟、省技术产权交易市场等作用，集聚科技创新服务资源，开展综合性、专业化一站式服务。提升大学科技园、科技企业孵化器、加速器、众创社区等各类孵化载体技术转移转化功能。引导咨询、评估、法律、创业投资等各类服务机构跨界发展，集成技术转移全链条服务［8］。建立技术转移人才培育机构，培养一批懂技术、懂法律、会经营管理、懂市场运作、复合型、专业化的技术转移人才队伍。

(14)

(3)满足式(15)的条件，选择中间分支搜索：

[max(,:L,,:M,,:R)=,:M]∧[,:M>

()]

(15)

式中:()、()分别为在给定的、置信下，满足差值序列分布的临界值,据显著性水平和样本个数查询-统计表得到临界值()。如果来流数据在两条搜索规则下都未能检测出突变点，则认为该序列不存在突变点。

2 转子局部碰摩监测模型

由于涡轴发动机转子系统发生局部碰摩时，碰摩会增大运动阻尼、振动信号具备冲击且杂波成分较多，因而会导致能够反映振动信号的一些特征参数发生变化。因此，局部碰摩监测模型基于无量纲的统计特征参数实现。这些统计特征参数包括：脉冲指标、峭度指标、裕度指标、总量、余量。

涡轴发动机动力涡轮、燃气涡轮转子转速差较大，且其振动信号中耦合有其他振动信号成分，因此需要多振动信号进行整周期重采样，提高频率分辨率、降低频谱变换导致的泄漏。由于局部碰摩故障常发生在转速过渡态，如发动机的提速过程，因此碰摩检测过程中需要基于发动机转速状态、试验机的振动限制值等进行综合判定。在某研究所的试验数据及参数设定的基础上提出转子局部碰摩监测模型，其流程如图3所示。局部碰摩步骤描述如下：

图3 涡轴发动机转子局部碰摩检测流程

步骤1，根据转速信号判断时刻转子工作状态(稳态或过渡态)，同时根据振动信号判断时刻振动是否超限；

步骤2，基于步骤1的判定结果，数据分析流被分为四类：稳态且振动正常、过渡态且振动正常、稳态且振动超限、过渡态且振动超限，这四类数据流监测方式均是通过无量纲特征指标进行判断；

步骤3，计算脉冲指标，并基于三叉树突变检测算法检测时刻的脉冲指标是否发生突增，若是，则转入步骤4，否则跳转步骤7；

步骤4，计算峭度指标，并基于三叉树突变检测算法检测时刻的峭度指标是否发生突增，若是，则转入步骤5，否则跳转步骤7；

步骤5，计算裕度指标，并基于三叉树突变检测算法检测时刻的裕度指标是否发生突增，若是，则转入步骤6，否则跳转步骤7；

步骤6，计算总量、余量指标，并基于三叉树突变检测算法检测时刻的总量、余量是否发生突增，若是(即步骤3、4、5、6全部满足)，则得出转静子发生局部碰摩故障，否则跳转步骤7；

步骤7，终止振动信号数据流的后续判断，并得出非局部碰摩故障，疑似其他故障类型，需要进一步分析。

3 涡轴发动机转子振动信号分析

3.1 某涡轴发动机转子振动信号说明

涡轴发动机转子振动信号源自某所某型号军用涡轴发动机，从保密性出发对真实采集振动信号进行分析，提取各个转子转速倍频幅值，并构成倍频幅值包络线。基于该包络线对涡轴发动机转子振动信号进行还原。转子振动信号采样频率为10 kHz、燃气涡轮最大转速为38 000 r/min、动力涡轮为26 000 r/min，振动信号采集整个模拟试车周期数据，单次模拟试车时间持续3 min，分别模拟转子正常、碰摩时涡轮机匣测点的振动信号。模拟试车转速变化曲线、模拟振动信号如图4所示。为突出故障模拟仿真位置，在图4中采用矩形线框标记，便于识别。

图4 转速曲线与振动信号

3.2 涡轴发动机转子振动信号分析

涡轴发动机正常、碰摩振动信号频谱分别如图5、图6所示。可以看出：转子发生碰摩时会在碰摩区域形成一条清晰的碰摩带，由于碰摩故障的发生使得碰摩区域次谐波增多。图7、图8所示分别为正常、碰摩状态下振动信号的各倍频幅值变化。可以发现：随着转速的变化，振动信号各倍频幅值也会发生明显变化。

图5 正常状态下振动信号瀑布图

图6 碰摩状态下振动信号瀑布图

图7 正常状态下振动信号各倍频幅值

如图8所示，由碰摩故障导致的振动幅值变化相对较为明显，尤其凸显在转子基频幅值上。由于任何故障均会导致振动信号出现冲击信号现象，并不能简单根据振动突变就定义为碰摩。但碰摩会在振动信号碰摩处出现次谐波，如图6所示，使得振动信号中的统计特征发生变化。因此，需要对文中所提出的监测方案进行检测。

图8 碰摩状态下振动信号各倍频幅值

3.3 涡轴发动机转子碰摩振动信号分析

基于本文作者提出的转子碰摩监测方案，计算正常、碰摩故障振动信号的脉冲、峭度、裕度、总量指标，结果分别如图9、图10所示。可以看出：两种状态下的统计特征参数变化差距较小，除了碰摩故障发生位置，尤其是总量对碰摩故障异常明显，其碰摩带处参数值异常大，异于其他故障导致的冲击信号(如单点故障导致的冲击信号，不会出现碰摩故障带导致的总量大幅度增加)。

图9 正常状态下统计特征参数

图10 碰摩状态下统计特征参数

根据方案可知，脉冲、峭度、裕度、总量指标均发生突变时，可认定为发生了碰摩故障。因此，采用三叉树算法对振动信号特征特征进行检测，其检测结果如图11所示。图11中，由上及下分别罗列转速曲线、指标参数变化，指标参数图中给出指标参数曲线、指标参数光滑曲线(光滑曲线采用10个点移动平均，移动步长为1)、突变检测曲线。在突变检测曲线中，每一次驻点的出现均表示发生一次突变。由图11中虚竖线可以看出(结合转速)，转子转速由一个稳态过渡到另个稳态，会导致振动信号发生变化，检测算法会将它检测为一次振动突变信号，因此在检测过程中需要根据提出的方案排除转速变化对检测带来的影响。

图11 振动信号碰摩故障检测结果

为避免转子转速发生变化带来的影响，可选择碰摩发生段进行详细分析，其检测结果如图12所示。可以发现：检测算法均能对突变故障段进行有效识别，而碰摩发生段恰好位于检测算法波峰-波谷-波峰段(图中椭圆部分)。这是由于碰摩发生前故障突变向上、碰摩故障消失时突变故障向下，而波峰段之间恰好为碰摩带。但仔细观察图12左边靠右的两个椭圆部分，碰摩段仅位于波谷-波峰段，并不如前描述，仔细观察特征参数可发现，这是由于后半段碰摩发生相对平稳，其突变现象并不明显。对于总量指标的检测，由于碰摩故障导致的突变异常明显，导致统计量值增大，使得突变检测曲线不会出现如其他指标检测相似的现象。但从整体而言，文中提出的方法能够有效检测出转子碰摩故障。

图12 振动信号碰摩段故障检测结果

4 结论

针对涡轴发动机转子工作状况较为复杂，容易在转子加速过程中导致碰摩故障的发生，从而引起部分振动统计指标发生变化，提出转子局部碰摩故障检测方法。

由于故障的产生容易导致振动信号出现冲击现象，针对碰摩故障引起的统计指标出现突变现象引入三叉树检测算法实现故障甄别。算法研究基于某涡轴发动机转子振动倍频幅值包络线、试车转速曲线，通过分别仿真涡轮机匣测点发生局部碰摩故障与正常工作状态的方式获取振动信号。

对振动信号进行分析，结果表明：转子由当前稳态过渡到下一个稳态，转子振动信号会发生明显变化；故障特征易发于转子基频，振动信号的部分统计特征容易凸显出故障信息，如碰摩发生时，其总量变化较为明显；使用文中提出的局部碰摩故障检测方法，能够较好地识别出故障的发生。