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题名基于参考键相动态追踪的无转速叶尖定时测量方法
被引量：1
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作者
周凯
乔百杰
刘美茹
代江波
卫靖澜
陈雪峰
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机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学航空动力系统与等离子体技术全国重点实验室
中国航发四川燃气涡轮研究院
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出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期226-235,共10页
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基金
国家自然科学基金(52075414)。
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文摘
针对叶尖定时系统在测量转子叶片振动过程中转速同步传感器安装困难的问题,提出基于参考键相动态追踪的叶尖定时测量方法。假设整级转子叶片间存在随机失谐,则在变转速工况下各叶片并非同时达到共振状态,在每转内,利用各叶片到达传感器的实测到达时间,计算叶片在相邻叶尖定时传感器间的局部平均转速与转子整圈平均转速的偏差值,判断同级所有叶片的振动状态,选择几乎不振动的叶片作为该圈的参考键相,计算目标叶片在该圈的振动位移值,依此类推,计算各圈目标叶片的振动位移,实现转子叶片在无转速参考下的非接触式振动测量。试验验证结果表明,与传统叶尖定时方法相比,利用该方法计算出的叶片振动位移所辨识出的叶片振动频率相对误差小于0.2%,振动位移相对误差小于10%,说明基于参考键相动态追踪的叶尖定时测量方法不仅能在无转速参考的情况下准确计算出叶片的振动位移,更能准确地辨识出叶片振动参数。
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关键词
叶尖定时
无转速参考
参考键相
参数辨识
非接触式振动测量
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Keywords
Blade tip timing
None once-per-revolution reference
Reference key phase
Parameter identification
Non-contact vibration measurement
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分类号
V231.92
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名动态视觉赋能的非接触式装备迁移诊断
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作者
李响
陈欣瑞
雷亚国
李乃鹏
杨彬
俞舒鹏
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机构
西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
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出处
《机械工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第24期1-10,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52005086)。
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文摘
振动测量与信号处理是机械装备故障诊断的重要方法。目前,主流的接触式振动测量方法已经取得了显著的成果。然而,此类方法对传感器部署环境有较高要求,在很多工程场景下难以适用。因此,非接触式机械振动测量与故障诊断方法逐渐得到广泛关注。事件相机作为一种受生物启发的非接触式动态视觉传感器,具有极高的时间分辨率、高动态范围、低数据冗余等优秀特性,能够从视觉角度准确捕捉机械装备微振动。提出了一种动态视觉赋能的非接触式机械装备智能迁移诊断方法。首先,基于事件相机采集的机械装备动态视觉振动信号,建立了面向动态事件流数据的跨领域扩散生成模型,实现了对实测场景下装备未知故障状态的动态视觉数据智能生成。在此基础上,提出了一种基于类脑计算的动态视觉数据特征提取与装备故障模式智能识别方法,实现了机械装备变工况下跨领域迁移诊断。最后,所提方法在核电机泵冷却循环试验台上针对关键旋转机械部件进行了验证,试验结果表明所提方法实现了基于动态视觉数据的非接触式机械装备智能迁移诊断,为难以部署接触式振动传感器的工程场景下装备振动测量与故障诊断问题提供了一种新型视觉解决方案。
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关键词
智能故障诊断
非接触式振动测量
事件相机
扩散模型
类脑计算
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Keywords
intelligent fault diagnosis
contactless vibration monitoring
event-based camera
diffusion model
neuromorphic computing
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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