航空发动机转子振动信号的分离测试技术
航空发动机振动监测技术-教学PPT课件
三、振动监测系统的组成 振动监测系统：预处理、报警和结果输出、数据库、 数据采集、数据传输和通信及监测分析。 振动监测过程：振动测量、振动信号处理、故障特征 提取、状态识别。 振动监测系统的主要功能： 1、数据存储与显示。 2、系统的信号分析与处理 3、数据管理
1、振动测量: ①振点：传统做法是振点选择在外部机匣上， 新型发动机振点转移至内部转子支撑点。 ②参数：振动位移、振动速度、振动加速度。
控制附面层分离的措施
1、分离点的位置靠后流动阻力小，而分离点位置与流动状态与物面形状有 关。改变物面形状，流线型光滑物面-----层流段延长。
2、若附面层分离不可避免时，还可通过增加边界层内的流体流 量，如吹气、吸气、前缘缝翼减小分离区域。
高尔夫球进化史
层流附面层更易分离，而湍流边界层不易分离，改变物面粗糙 度,分离点后移，尾迹变窄。
等进行测量
设备、传感器、测振仪
中使用广泛
3、航空发动机振动测量系统 1、振动传感器 电动式速度传感器，产生的电信号与振动速度呈正比 随技术更新已淘汰；压电加速度计根据压电效应设计， 电信号与振动加速度成正比。
2、振动测量分析仪 分析仪有四类： ① 最简单的振动测量分析仪 ② 专门设计的自动跟踪转速滤波技术的振动测量分析
仪 ③ 运用快速傅里叶变换技术的数字式振动信号分析仪。
国外发展较快。 ④ 机载发动机数字式振动监视仪，分析加速度计所测
的信号并生成及存储发动机振幅和相位的数据。波 音、空客、麦道均MICROTRAC的仪器。
•
感
谢
阅
读
感
谢
阅
读
2、振动测量方法:
名称 电测法
机械法
原理
优缺点及应用
航空发动机整机振动故障诊断【精选文档】
1. 航空发动机整机振动故障诊断1。
1 国内外现状1）国内航空发动机整机振动故障诊断技术研究现状国内具备发动机整机振动试验条件的单位只有发动机的设计单位和生产单位，例如沈阳航空发动机设计所和沈阳黎明公司，因此国内对此项研究的开展非常有限，成果很少.由于试验条件的限制,目前国内一些高校、研究所主要针对航空发动机工作过程中影响振动的关键部件开展研究工作。
北京航空航天大学机械设计及自动化学院王春洁和曾福明根据保持器的运动特点，建立了冲击振动模型，分析影响振动的因素及其关系，研究保持架的轴向突然断裂和疲劳断裂机理,从而有针对性地解决了碰撞问题;目前,振动信号的盲源分离技术得到重视，取得了一些研究成果。
西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所的宋晓萍和廖明夫利用盲源分离法对双转子航空发动机振动信号进行分离，对某型双转子航空发动机高压转子和低压转子所测得包含不同频率振动信号，运用Fast ICA 算法进行了分离；西北工业大学电子信息学院马建仓、赵林和冯冰利用盲源分离技术对某型涡扇发动机振动偏大的现象进行了分析,采用Fast ICA 和JADE算法对振动信号进行分析并且在一定条件下分离出了发动机的振源信号，为发动机的振动故障诊断技术提供了依据。
中航工业航空发动机设计研究所已建成了转子振动故障再现试验器,能对发动机研制中出现的多种振动故障进行试验和信号分析,采用神经网络、小波分析技术等先进诊断技术,更加完善的故障诊断专家系统逐渐被建立起来;北京航空航天大学的洪杰、任泽刚把先进的信息处理方法和专家系统应用在航空发动机整机振动故障诊断中进行研究，中国民航大学的范作民、白杰等人把故障方程、人工神经网络等方法应用在民用航空发动机故障诊断技术中进行了研究。
西北工业大学的张加圣等人开发了一套处理航空发动机振动信号以及状态监控的系统软件，具有各个过程参数的数据采集、处理计算及控制输出，监控数据的显示、存储、分析等功能。
西北工业大学的杨小东等人研究某型航空发动机整机试车的故障特点，开发了某型航空发动机整机试车故障诊断与排除系统，该系统具有良好的用户交互界面,提供了系统用户管理、故障信息的智能汇总等功能。
航空发动机整机振动测量和分析方法
航空发动机整机振动测量和分析方法刘兵【摘要】目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求;选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用合适的软件分析方法,迅速准确地测量发动机的振动值并分析振动频率是发动机厂、所对发动机整机台架试验的要求;在发动机整机振动测量选择了压电式加速度传感器并使用带有抗混滤波的差分放大器以消除频率混叠和共模干扰,编写了专门的振动分析软件,在振动分析软件处理中采用Butterworth滤波器和Flat Top窗函数;该方法能够满足发动机生产厂提出的通带平滑度≤±5％,阻带衰减大于-30 dB/倍频程的滤波要求以及对振动测量精度≤±5％的要求;通过研究提出的航空发动机整机振动测量方法准确可靠,能够满足发动机厂、所对试车台架整机振动测量的要求.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2019(027)005【总页数】5页(P22-25,43)【关键词】航空发动机;整机振动;滤波器;窗函数【作者】刘兵【作者单位】中航工程集成设备有限公司,北京 102206【正文语种】中文【中图分类】V216.80 引言航空发动机是一种结构复杂的高速旋转机械，旋转机械不可避免的会出现振动，而发动机的整机振动主要是转子不平衡引起的周期振动和发动机流道内气体流动、燃烧等原因引起的随机振动的复合，由于装配精度以及装配过程中动平衡的情况与发动机实际工况的差异，实际的发动机转子总是会存在一定的残余不平衡量。
发动机台架试车测量整机振动的目的是为了对发动机零部件加工、装配及转子动平衡的质量进行检验的一种手段。
目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪，配套专门的振动传感器完成对发动机的振动测量，选择带有滤波和积分功能的振动信号放大器，滤波和积分选择均需针对机型专门定制，灵活性不够，同时也不能分析振动频率，满足不了发动机振动分析的要求。
飞机发动机转子振动特征提取方法诊断
的信息熵由下式给出
公式中，是10500转/分。
图1
图1示意图显示了发动机外壳上传感器布置的5个横截面位置。
如图1所示，在五个十字架上测量水平和垂直方向的套管振动部分。
表1给出了五个横截面上传感器的数量，位置和方向的说明。
表1五个横截面上的传感器位置和方向
横截面数量横截面位置描述测量点和方向的描述
第1-1节
第2-2节
第3-3节
第4-4节
第5-5节
在水平方向和垂直方向上的风机
通过中间的套管
通过在水平方向和垂直方向上的
低压涡轮
通过外部附件单元
通过齿轮减速器单元
2前缘的前轴承
2中点水平和垂直方向
2后点的轴承
2水平和垂直方向的外点
1的水平方向上点在发动机的钻机测试中，在不同的操作条件下测量振
————————————————————
作者简介:尚坤（1993-），男，河南郑州人，
熵计算结果的一个例子。
143.12158.93157.81167.70170.31161.03
（a）IMF分量从1到4（b）IMF分量从5到8
图2正常发动机的EMD分析结果
（a）IMF分量从1到4（b）IMF分量从5到8
图3故障发动机的EMD分析结果。
航空发动机振动信号分析与诊断
航空发动机振动信号分析与诊断航空发动机的振动信号分析与诊断航空发动机是现代航空运输的核心组成部分，其性能的可靠性和稳定性是保障航空安全的重要因素。
然而，由于航空发动机作业环境恶劣，长期高速运转、受到飞行器载荷的变化等因素，使得航空发动机易受到各种机械损伤或性能下降的影响，使得发动机出现振动的情况，进而影响整个飞行的安全。
因此，对航空发动机振动信号进行分析与诊断显得尤为重要。
航空发动机振动的信号分析航空发动机的振动信号是指发动机在运转过程中产生的其各个零部件振动所产生的信号。
航空发动机振动的信号分析可以帮助工程师了解设备在工作过程中的状态，及时发现潜在的问题，并做出相应的调整和维护，从而保障飞行的安全。
目前，航空发动机的振动信号主要是通过传感器或其他技术手段进行测量、声学信号的采集和处理等步骤来完成。
该信号的采集和处理在技术层面上是非常成熟的，并且有一系列的工具和资源可以用来分析这种信号。
对于航空发动机振动信号的分析，工程师们需要结合实际需要，采用一系列的技术手段和工具进行有效的分析。
其中，有以下几个方面值得探讨：1.信号的频谱分析频谱分析是航空发动机振动信号分析的基础。
在信号的频域中，工程师们可以看到不同频率的信号和其幅值的关系，并进一步将其转化成对应的图表和带通滤波器等等。
2.信号的时域分析时域分析利用时域分析方法，通过分析原始信号的波形来确定信号的特性和处理方法，包括平均值和根均方值等等。
这种信号分析方法主要是基于傅里叶变换的算法。
这种算法可以将复杂的信号频谱分解成一连串的正弦和余弦函数，这些函数会被合并在一起描述信号的特性和时域特性。
3.谱分析法谱分析法是一种通过自动处理大量噪声数据来减少运行中的误判率的技术方法。
利用此方法，通常可以快速识别出可能存在的机械故障，从而迅速采取一系列应对措施，以保障发动机的运行安全。
航空发动机振动的信号诊断航空发动机振动的信号分析结束之后，接下来的关键是通过诊断分析技术，确定出振动的原因，并做出相应的维护和更换。
航空发动机转子扭振测量新方法
采集 卡 的计 数 器确 定 第 ｉ 一 １和第 ｉ 个 脉 冲之 间 的
时问 ｒ （ 一１ ， …， Ｎ） 。则 转子 的瞬时 角速 度 为 ＝
ｇ ． ２ ＆／ｉ
一
冲信 号 ， 进 而得 到与扭 振相关 的信 息＿ ｃ ］ 。 目前 ， 典 型 的非 接触式 测量 方法 主要有 ： ａ ． 光 电脉 冲法 ， 它测 量 的是 转子旋 转一 周所 用 的时 间 ， 即转 子 在 一周 内 的
第３ ３ 卷 第 ３期 ２ ０ １ ３年 ６月
振动 、 测试 与诊 断
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｖｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ。 Ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ＆ Ｄｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ ３ ＮＯ ． ３
Ｊ ｕ ｎ ．２ ０ １ ３
之 间的周 向角 距 离 为 ２ ｘ ｏ ， 宽齿 与 相 邻 窄 齿 的 周 向 角距 离为 ２ ｘ ｏ 。测速 齿 盘 随 转 子 转 动 时 ， 其 上 的 每
个齿 都会 使 电涡 流 位移 传 感器 产 生 电脉 冲 ， 用 数 据
ｂ ． 非 接触 式 测 量 ， 它 是 利 用 装 在 轴 上 的码 盘 、 齿 轮
第 ３期
蒋云帆 ， 等： 航 空 发 动 机 转 子 扭 振 测 量 新 方 法
计算机
波动。
Ｎ） ， 利 用式 （ ２ ） 得 到 发 动 机转 子 的瞬 时 角速 度 序 列
为 了利 用航 空发 动机 已有 的测 速齿 盘实 现扭 振
测量（ 如图 １ ） ， 测 量系 统主 要 由测 速 齿 盘 、 电涡 流 位 移 传感 器 、 信号调理器 、 数 据 采 集 卡 和 计 算 机 等 组 成 。当发动 机在 稳 态 工作 时 ， 测 速 齿 盘 的每 一 个 齿 通 过 电涡流 位 移传 感 器 都会 产 生 电脉 冲 ， 电涡 流位 移 传感 器通 过振 动信 号传 输线 将 电脉 冲信号 送人 信 号 调理 器 ， 信号 调理 器将 电脉 冲信号 进行 整 流处理 ， 并 将其 送人 数据 采集 卡 。
某型航空发动机转子振动信号盲分离
（ 即从基座开始到末端 ） 相乘积 ， 就得到机器人的正运动学方程 。
此 方法 大 大 简化 了机 器 人运 动 学 计算 中确 定 坐标 系 的烦 琐 工作 ，
同时采用计算 机 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ语言建立 的用户界面 ，进一步简化了 机器人正运动学 的计算。
参考文献
１Ｂｅ ｈ ｂｂ Ｂ， ｋＧ， ｉｔｎＭ． Ｇ ｎ ｒｌｚｄ Ｋｉｅ ｔｃＭｏ ｅｉ ｔｌｄ ｎ ａ ｉ Ｚａ Ｌｐｏ Ｇ Ａ ｅ ｅａｉｅ ｎ ｍａｉ ｄ ｌ Ｍｅｌ ｎｇ ｏ
Ｚ ＨＡＯ Ｌｎ ， ｉｎ ｃ ｎ １ＣＨＥＮＧ Ｃ ｎ ｈ ｉ １ＭＡ Ｊａ — ａ ｇ ， ｕ － ｕ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｆｒ ｔ ｎ Ｎ ｒ ｗ ｓ ｒ ｏ ｔ ｈ ｉ Ｕ ｉ ｒｉ ， ｉａ ０ ２ Ｃ ｉａ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ａ ｄＩ ｏｍａ ｏ ， ｏｔ ｅｔ ｎＰ ｌ ｅ ｎｃ ｎｖ ｓ ｙＸ ’ｎ７ ０ ７ ， ｈｎ ） Ｓ Ｅ ｃｏ ｎ ｉ ｈ ｅ ｙｃ ｅ ｔ １
ｓ ａ ｒｃｓｉ ｄ ａ ｌｄａｎ ｓ ｒ－ ｎ ｉ ． ｉ ｌ ｏｅｓｎ ａ ｆｕｔ ｉ ｏｉ ｏ ａ ｏ ｅｇｎ ｎ ｇ ｐ ｇｎ ｇ ｓ ｅ ｆ ｅ
Ｋｅ ｒ ｓ Ａｅ ｏ ｅ ｎ ｉ ｅ Ｂｌ ｄ ｓｇ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ； ｓ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ － ｅ ｇ ｎ ； ｉ ｉ ｎ ｌ ｏ ｅ ｓｎ Ｆａ ｔ ＣＡ ； ｂ ａ ｉ ｎ ｓｇ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｎ ｐ Ｖｉ ｒ ｔ ｉ ｎ ｌ ｏ ｅ ｓｎ ｏ ｐ
【 ｂｔ ｃ］ｅｏ－ ， ｖ ｒ ｉ ｉ ａ ｌａｓｉ ｌ ｅｍ ｎ ｍ ｌ ａ ｄｃｍ ｏｅｔ ｂｔ ｓ ｕ Ａ ｓ ａｔ ｒ－嚼 ｉ ａｏ ｓ ｎｌ ａ ｙ ｎ ｕ ａ ｇｃ ｐｉ ｅ ｏ ｐ ｎｎ ，ｕ ｕｅ ｌ ｒ Ａ ｅ ｂ ｔｎ ｇ ｓ ｗ ｃ ｄ ｏ ｃ ｔ ｓ ｆ
ICA在航空发动机振动信号盲源分离中的应用
特征值 求解 ， 求 出 的广义 特征 值 构成 特 征 向量矩 用
阵—— 分离矩 阵 。 该算 法是全局 最优 的分离算 法 ， 具
有 较低 的计 算复 杂度 。
的基频及倍 频成分 。对 于次谐 波和非 整倍频 超次谐 波 ， 以确定 是高压 转子还 是低 压转子 引起 的振动 。 难
针 对 以上 问题 ， 文 引 入 了 Ｉ Ａ 方 法 ＿ ］ 本 Ｃ ４ 。该 方 法 以
其中： Ｇ为全局 传输矩 阵 。 若 Ｇ＝Ｉ 则 Ｙ ｆ 一 ￡ ， 而达 到分 离源信 号 的 ， （） （）从
第３ ｏ卷第 ６ 期
２１ ０ ０年 １ ２月
振 动 、 试 与 诊 断 测
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＶｉ ｒ ｔ ｎ， ｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ＆ Ｄｉｇ ｏ ｉ ｏ ｒ ａ ｂ ａ ｉ Ｍ ａ ｕ ｅ ｎ ｏ ｏ ａ ｎ ｓｓ
Ｖｏ１ ３０ ＮＯ．６ ． Ｄｅ ｅ． ２ ０ ０１
Ｉ Ａ 在 航 空发 动 机振 动信 号 盲源 分 离 中 的应 用 Ｃ
’Leabharlann 设 Ｘ － ， … ， 为 维 零 均值 随 机 观测 一（ ｚ ， ｚ ） ｚ
信 号 向量 ， 它是 由 Ｉ个未 知的零 均值独 立 源信号 一 １ ＂
（ ， ， ，） ｓ Ｓ … ｓ 线性 混合 而成 的， 种 线性 混合 模型 这
可表示 为
Ｘ ）一 日 ｓ ７ （２ ） （） １
辽 宁 省 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ 号 ：０ ５ ０６ ２ 编 ２０４０１） 收 稿 日期 ：０ ９０—６ 修 改 稿 收 到 日期 ：０００ —０ ２ ０—４１ ； ２ １ —３１
基于EMD和HHT的航空发动机转子-机匣振动信号分析
系 列 固 有 模 态 函 数 Ｃ， … ， 和 一 个 剩 余 分 量 ｃ， Ｃ
Ｊ
，
模态函数 （Ｍ ） 而不是像傅 里叶变换把信号分解 成 ＩＦ ， 正 、 弦函数 。它是 自适应的， 余 非常适合处理非线性和 非平稳信号。 本文将 Ｅ Ｄ和 Ｈ Ｔ方法引入航空发动机转子 一 Ｍ Ｈ
分布和各部分连接刚性的不 同使得转子 一 机匣系统 的 振 动信 号 一方 面呈 现 出强 烈 的非线 性 和非 平 稳 性 ¨２， Ｉ Ｊ 另一方面振动信号经过多层结构的传 递后部分故 障信 息衰减较为严重 。因此基 于传统的线性理论对航空发 动机实测振动信号进行分析难 以有效提取故 障信息 ，
（ Ｊ （） ０ ｄ 日，
其 中 ｒ为信 号 的时 间长度 。 ，
（ ６ ）
至 １ ３ ｍ ｎ ９ ％ Ｎ 左 右 时 ， ２ １４ｒ ｉ（ ６ Ｈ） ／ 中测 点 振 动 超 限报
警。在下降过程 中， 当高压转速降至 ８２６ｒｒｎ ６ ％ １ ａ （５ ／ｉ
Ｎ 左 右时 ， 、 测 点 振 动 同 时增 大 ， Ｈ） 中 后 中测 点 的增 幅 尤 为显著 。前测 点在 此过 程 中一 直在 正常 范 围 内。 为 了分 析振 动增 大 和振 动 超 限 报警 的 具 体 原 因 ， 在这 三个 转速 附近对 中测 点 和后 测 点 分 别测 取 了若 干
压 压气机 机 匣 前 安装 边 右 侧 ； 中测 点 位 于安 装 在 扩散
定义 瞬 时频 率 为 ：
ｆ（ ／ １
机 匣上 的点 火 燃 油 喷 嘴支 架 上 部 ； 测 点 通 过 低 压 涡 后 轮轴 承 座 振 动 传 感 器 组 件 安 装 在 ７ 号 轴 承 支 座 的
航空活塞式发动机 振动试验方法-最新国标
航空活塞式发动机振动试验方法1 范围本文件规定了航空活塞式发动机振动试验的试验条件、试验件、试验装置和测量设备、试验流程、试验数据处理和试验报告等要求。
本文件适用于民用航空活塞式发动机振动试验。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 14412 机械振动与冲击-加速度计的机械安装GB/T 23341.1-2018 涡轮增压器第1部分：一般技术条件GB/T 23341.2-2018 涡轮增压器第2部分：试验方法3 术语和定义GB/T 23341.1、GB/T 23341.2界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1振动敏感部件 vibration sensitive part在发动机转子转速使用限制范围内或附近具有明显共振的部件。
3.2振动不敏感部件 vibration insensitive part在发动机转子转速使用限制范围内或附近没有明显共振的部件。
3.3关键部件 critical part失效后产生危害性发动机后果的部件。
3.4疲劳极限 fatigue limit经过无穷多次应力循环而不发生材料疲劳破坏时的最大应力范围。
疲劳极限由稳态应力、温度和其他因素决定。
钢的疲劳极限用一千万次循环疲劳测试表征。
3.5安全极限频率 Safety limit frequency发动机零部件在发动机转子的转速使用限制范围内安全工作的极限频率。
4 试验目的振动试验的目的包括：1)验证发动机不会把过大振动传递到振动敏感部件和航空器结构；2)验证发动机的轴类零部件（曲轴和螺旋桨轴或其他输出轴）的振动应力在所有气缸正常点火工况下不超过疲劳极限，在单只气缸不点火工况下不产生影响发动机安全使用的过大振动。
5 试验原理航空活塞发动机振动试验原理是通过振动扫频试验、振动驻留试验和缺缸振动扫频试验，验证实验目的是否实现。
航空发动机振动测试与分析
航空发动机振动测试与分析随着现代飞机的飞行速度和高度不断提高，对于航空发动机的性能和安全性更是要求越来越高。
在发动机的设计和制造中，振动测试与分析是非常重要的一个环节。
本文将从航空发动机振动产生原因、测试方法以及分析结果等方面探讨航空发动机振动测试与分析。
一、航空发动机振动产生原因航空发动机进行振动测试的目的是为了判断其在使用过程中是否会出现不正常的振动现象。
那么，航空发动机为什么会产生振动呢？这个问题需要从以下几个方面逐一解答。
1. 不平衡不平衡是导致航空发动机振动的最主要原因。
当发动机部件的重量分布不均匀，或者质心与转轴不在同一位置时，就会引起不平衡。
这样，在高速旋转时就会引起离心力作用，导致整个发动机也发生振动。
2. 根扭根扭是指发动机转子以扭转模式振动的一种现象。
这种振动通常是由于转子的弯曲或者断面形状不均匀所引起的。
根扭会导致转子在高速旋转时发生扭动，进而会引起整个发动机的振动。
3. 机械共振机械共振是指发动机受到外界激励作用，发动机各部件均以共振模式振动时产生的一种现象。
机械共振往往是在特定的频率范围内发生，如果这种共振模式与发动机工作频率相似，那么就会导致整个发动机产生严重的振动。
二、航空发动机振动测试方法了解了航空发动机振动的产生原因，接下来我们来了解一下航空发动机振动测试的方法。
1. 简单的直接测量法直接测量法是指通过安装加速度计来测量发动机的振动情况。
这种方法简单易行，但是只能对整个发动机的振动情况进行监测，无法确定引起振动的具体原因。
2. 多点振动测试法多点振动测试法是指在整个发动机上安装多个加速度计，同时对每个加速度计的输出结果进行同步处理，以确定发动机各部件的振动情况，并尝试确定引起振动的原因。
多点振动测试法需要使用高精度的测量设备，且测试比较复杂，需要专业人员进行操作。
3. 模态测试法模态测试法是一种基于振动模态分析的测试方法，旨在研究发动机在不同振动模态下的自然频率和振动形态，以确定其振动特性和原因。
利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法
利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法杨广振;荆建平;明阳;颜逸飞;陈昌敏【摘要】针对航空发动机机匣观测信号为多个振动源的混合信号的问题,提出了一种基于航空发动机振动信号特征的盲分离算法,能够从混合的观测信号中确定振动源的个数以及提取发动机内部各个振动源的振动信息.算法的核心是基于航空发动机等旋转机械转轴故障振动信号的频谱特点,其故障信号的振动谱一般包含基频、谐波成分和次谐波成分,如不对中、碰磨、裂纹等.算法用到的主要工具是连续小波变换和时间同步平稳法,主要步骤为:首先通过连续小波变换将航空发动机不同观测通道上的观测信号分解,根据谱峰值分析确定主要振动源及对应的基频;然后通过时间同步平稳法,分别从每个观测通道上提取各个振动源的谐波和次谐波成分,从每个观测通道上提取出了源信号;对于同一源信号,从每个观测通道上都能提取出一个基本映像,最后通过对比每个映像信号的二范数,确定每个源信号的最优估计.通过数值模拟信号和实测航空发动机加速度振动信号对算法进行了验证,结果表明,在对发动机转速有一定先验知识的情况下,所提算法能够估计出发动机内部的主要振动源的个数,并能提取源信号的主要成分.结合旋转机械振动频谱特点等先验知识,说明了所提算法的正确性和实用性.%To solve the difficulty that the observed signals on aircraft engine case are generally a mixture of multiple vibration sources,a blind source separation algorithm is proposed based on the characteristics of aircraft engine vibration sources,where the spectral characteristics of'the rotating shaft vibration signal of aircraft engine are aimed at.The vibration spectrum of shaft fault signals of rotating machinery usually includes fundamental frequency,harmonic components and sub-harmonic components,corresponding to such asmisalignment,rubbing and crack.The observed signals from different channels are decomposed by continuous wavelet transform,the main vibration sources and the corresponding fundamental frequencies are determined according to the spectral peak analysis,and the harmonics and subharmonic components of each vibration source are extracted from each observed signal with time synchronous averaging method,thus an image of each source can be extracted from each observation channel,and several image signals are obtained for the same source.The optimal estimation is determined by comparing the 2-norm of image signals of each source.The proposed algorithm is validated by numerical simulation signal and measured aerodynamic acceleration signal from aircraft engine case.The results show that the algorithm can estimate the number of main vibration sources inside the engine and extract the main components of each source signal in the case of a certain priori knowledge of the engine speed.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2017(051)006【总页数】8页(P20-27)【关键词】航空发动机;盲分离;信号特征;振动信号【作者】杨广振;荆建平;明阳;颜逸飞;陈昌敏【作者单位】上海交通大学机械与动力工程学院,200240,上海;上海交通大学机械与动力工程学院,200240,上海;中国航发商用航空发动机有限责任公司,200240,上海;上海交通大学机械与动力工程学院,200240,上海;上海交通大学机械与动力工程学院,200240,上海【正文语种】中文【中图分类】TN911.72随着旋转机械向着高速高负载方向发展,对旋转机械实时的状态监测变得尤为重要,而振动信号分析是一种非常有效的旋转机械状态监测方法。
航空发动机振动测试技术研究
航空发动机振动测试技术研究顾宝龙赵振平何泳闫旭陈浩远（中航工业上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室，上海 201601）摘要综述了航空发动机振动测量的必要性及发展现状，介绍了国内外正在发展中的先进航空发动机振动测量技术方法，并对它们的测量原理、特点和应用进行了阐述。
关键词发动机振动测试Research on aero-engine vibration testing technologyGu Baolong Zhao Zhenping He Yong Y an Xu Chen Haoyuan(Aviation Industry Corporation of China Shanghai Aero Measurement & Control Technology Research InstituteKey Laboratory of Aviation Technology for Fault Diagnosis and Health Management Research, Shanghai ,201601)Abstract This paper reviews the current status of development and the necessity of aero-engine vibration testing, introduces the development of the domestic and foreign advanced technology aviation engine vibration test methods. Their testing principles，characteristics and applications are described.Key words aero-engine vibration testing0 引言航空发动机是飞机的心脏，是一种结构复杂、高速旋转的流体机械，其可靠性直接影响到飞机的飞行安全。
航空发动机振动分析与故障诊断技术研究
航空发动机振动分析与故障诊断技术研究航空发动机是飞行器安全运行的核心组件之一，其稳定性和可靠性对于飞行安全具有至关重要的意义。
然而，随着飞机飞行时间的累积和使用情况的变化，发动机的振动问题和故障诊断成为了航空工程研究的热点之一。
本文将从航空发动机振动分析和故障诊断技术两个方面进行深入探讨。
1.航空发动机振动分析技术航空发动机振动是指发动机部件在运行过程中所产生的不平衡振动，可能由于多种原因引起，如组件材料质量、制造工艺、磨损和老化等。
对于发动机的振动问题进行准确的分析，有助于判断发动机的运行状态及早发现潜在的故障点。
1.1 振动信号采集与处理航空发动机振动诊断的第一步是采集振动信号。
通常使用加速度传感器将振动信号转换为电信号，并通过数据采集设备进行实时的数据采样和存储。
1.2 频谱分析频谱分析是发动机振动特性研究的重要手段之一。
通过将时域振动信号转换为频域信号，可以分析得到振动信号中存在的频率成分，从而判断是否存在振动源和异常频率分量。
1.3 振动模态分析振动模态分析是对航空发动机结构刚性特性的研究，通过对振动模态的测量和分析，可以了解发动机部件的固有频率、模态形式和振动模态的分布等，为后续的振动检测和故障诊断提供依据。
2.航空发动机故障诊断技术航空发动机的故障诊断涉及到多个学科领域，如机械工程、材料学、信号处理以及人工智能等。
发动机故障诊断的关键是提取有效的特征参数并准确地判断故障类型。
2.1 特征参数提取特征参数提取是发动机故障诊断的关键环节。
通过分析振动信号或其他相关信号中的频率、振幅、时间域和频域特性等，可以提取出能够表示故障状态的特征参数。
2.2 故障信号处理故障信号处理是对特征参数的进一步加工和处理。
常见的处理方法包括小波变换、时频分析和模型识别等。
通过对故障信号进行处理，可以进一步提取故障特征信息，并辅助故障诊断。
2.3 故障诊断算法故障诊断算法是故障诊断技术的核心。
传统的方法包括基于规则的故障诊断和模型基础的故障诊断等。
振动测量系统在航空发动机监测中的应用
振动测量系统在航空发动机监测中的应用航空发动机是飞机的心脏，它的安全运行对于飞机的安全性至关重要。
随着航空工业技术的不断发展，机载振动测量系统已经成为了航空发动机监测中的重要手段。
本文将从振动测量系统的基本原理、航空发动机的振动特性、航空发动机振动监测的目的和机载振动测量系统的应用等方面对这一话题进行探讨。
一、振动测量系统的基本原理振动测量系统是一种利用传感器对物体进行振动检测的仪器。
其基本原理是通过传感器精确测量物体发生的振动，将振动信号转换为电信号，并经过放大、滤波等处理后，送入数据采集单元和分析处理单元进行振动特性分析和故障预警等。
二、航空发动机的振动特性航空发动机的振动源主要来自内部和外部两个方面。
内部振动源包括发动机内部的旋转部件、缸体和气门系等；外部振动源包括飞机机身、负载和干扰等。
航空发动机振动既包括低频振动，也包括高频振动。
低频振动主要来源于内部振动源，一般在5~20Hz左右；高频振动主要来自外部振动源，一般在200~5000Hz之间。
航空发动机的振动特性是复杂多样的，需要通过振动测量系统对其进行监测与分析。
三、航空发动机振动监测的目的航空发动机振动监测的目的主要是为了保证发动机的安全性和可靠性。
振动测量系统可以通过对发动机振动特性的监测，及时发现潜在故障，预测机件寿命，提高发动机的运行效率和可靠性。
具体来说，振动测量系统可以实现以下功能：监测发动机的振动特性，发现异常振动情况；对发动机进行故障诊断与预测；通过数据分析和比对，挖掘出发动机的优化性能和隐含故障等。
四、机载振动测量系统的应用机载振动测量系统是近年来航空发动机监测的重要手段之一。
机载振动测量系统通常由传感器、模拟信号处理器、信号采集器和计算机组成。
机载振动测量系统可以实现对航空发动机的实时监测和故障预警。
它能够对发动机振动数据进行实时采集、处理和分析，对发现的故障进行告警提示，提高发动机的安全性和可靠性。
同时，它还可以帮助工程师对发动机进行优化设计和改进，提升发动机的性能和效率。
航空发动机的振动分析与控制
航空发动机的振动分析与控制在现代航空领域，航空发动机被誉为飞机的“心脏”，其性能和可靠性直接影响着飞行的安全与效率。
然而，航空发动机在运行过程中不可避免地会产生振动，过度的振动不仅会影响发动机的性能和寿命，还可能引发严重的安全事故。
因此，对航空发动机的振动进行分析与控制具有极其重要的意义。
航空发动机振动产生的原因是多方面的。
首先，发动机内部的旋转部件，如涡轮叶片、压气机叶片等，由于制造误差、材料不均匀等因素，在高速旋转时会产生不平衡力，从而导致振动。
其次，气流的不稳定流动、燃烧过程的不均匀性以及机械部件之间的摩擦和冲击等，也会引起发动机的振动。
此外，发动机的安装方式、与飞机结构的连接以及外部环境因素（如温度变化、风载荷等）都可能对振动产生影响。
为了准确地分析航空发动机的振动，需要采用一系列先进的测试技术和分析方法。
振动测试是获取振动信息的重要手段，常用的传感器包括加速度传感器、位移传感器等。
通过在发动机的关键部位安装这些传感器，可以实时监测振动信号。
对采集到的振动信号进行处理和分析是关键的一步。
傅里叶变换是一种常用的分析方法，它可以将时域信号转换为频域信号，从而帮助我们识别振动的频率成分。
此外，还有小波分析、模态分析等方法，它们能够更深入地揭示振动的特征和规律。
在对航空发动机振动进行分析的基础上，采取有效的控制措施至关重要。
主动控制和被动控制是两种常见的控制策略。
被动控制主要通过增加结构的阻尼、改变结构的刚度等方式来减小振动。
例如，在发动机的结构中添加阻尼材料，如橡胶、粘弹性材料等，可以有效地消耗振动能量。
优化发动机的支撑结构，提高其刚度和稳定性，也能够降低振动水平。
主动控制则是通过引入外部的能量和控制算法，实时地对振动进行干预和调整。
常见的主动控制技术包括主动磁轴承、压电作动器等。
主动磁轴承可以通过调整磁场来控制轴的位置和运动，从而减少振动。
压电作动器则利用压电材料的特性，根据控制信号产生相应的力来抑制振动。
航空发动机整机振动故障及其处理技术
航空发动机整机振动故障及其处理技术发布时间：2022-11-11T03:18:36.252Z 来源：《新型城镇化》2022年21期作者：赵东威陆海[导读] 克服了小波包失真的缺点。
当前有必要对发动机生产中振动问题进行技术研究，设计振动数据库及故障诊断技术，为发动机排振工作提供技术支持。
国营长虹机械厂广西壮族自治区桂林市 541000摘要：航空发动机是高速旋转的机械装置，其通常在高温、高压的恶劣条件下工作，整机振动故障频率高，发动机维修成本大，采取有效控制手段来减少发动机振动故障成为当前发动机研究工作的重点。
频谱分析是发动机故障诊断中使用广泛的信号处理方法，可对振动信号进行频谱分析，小波包和谐波小波具有很好的细化分辨能力和很高的频率分辨率能力。
运用小波包和谐波小波对振动信号进行频谱分析，综合对比分析表明，谐波小波变换具有任意划分数据段的能力，小波包具有运算速度快的优点。
关键词：航空发动机；振动故障；维修技术航空发动机工作条件复杂，研制周期长，关于航空发动机整机振动国际性难题，我国相关研究成果较少，国内具备发动机整机振动试验条件的设计单位和生产单位、一些高校针对发动机工作中影响振动的关键部件开展研究。
由于小波具有很好的始频域分割能力，有学者将谐波小波应用到振动信号分析中，克服了小波包失真的缺点。
当前有必要对发动机生产中振动问题进行技术研究，设计振动数据库及故障诊断技术，为发动机排振工作提供技术支持。
1航空发动机整机振动故障机理航空发动机是无限自由度振动系统，各种激励振动影响发动机整机振动，由于发动机结构复杂，安全性能要求更高。
信号是信息的载体，需要转化为传输媒质能接受的信号形式，振动信号分为连续信号与离散信号，振动是动态量，航空发动机是复杂的机械装置，其振动信号形式非简谐振动[1]。
航空发动机振动分析不能脱离高低压转子转频，通过对振动信号进行傅里叶变换，能将复杂振动信号频率分量幅值进行简单处理。
2航空发动机整机振动故障原因分析2.1 转子故障（1）转子不平衡故障。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（２）转子不对中的振动特征：发动机转子由压 气机和涡轮两个部件组成，通过内外套齿相连接。对 双转子发动机而言，高压转子和低压转子两个同心 轴系中间靠中介轴承支承，受加工和装配精度的影 响，常形成轴承和轴系不对中。不对中振动信号的特 征是频谱中转子的二倍频、四倍频突出。
本文在传统振动信号处理方法的基础上，应用 盲源分离技术对某型涡扇发动机的振动数据进行了 处理，以提高转子振动故障诊断的准确性。
１发动机常见振动故障的特征
承力机匣、压气机静子、涡轮静子和其他机匣构 成了发动机的主框架。高压压气机、高压涡轮通过一 根长轴联为一体，形成高压转子。低压转子的结构与 此类似。高压转子和低压转子通过承力机恒的轴承 座安装在发动机中，低压转轴穿过高压转轴将低压 压气机和低压涡轮相连。高压轴中还有中介轴承。发 动机通过主安装节和辅助安装节安装在飞机上或地 面试车台上，各种附件安装在发动机机匣上。振动信
４
振动、测试与诊断
第２９卷
号中分离出３个激励源，其信号频谱图如图３所示。 分离信号１的谱低压转子基频＾突出，应为低压转 子不平衡引起的振动；分离信号２的谱高压转子基 频＾突出，应为高压转子不平衡引起的振动；分离 信号３的谱低压转子基频＾，２倍频２＾，３倍频３＾，４ 倍频４ｆ，，５倍频５ｆ，，６倍频６Ａ，９倍频９ｆ，，１０倍频 １０＾，１１倍频１ｌ＾，１２倍频１２厂Ｉ突出，判断为低压转 子与静子碰磨引起的振动。但在谱图中并没有发现 基频的分频成分，应为转子碰磨初期故障。可以看 出，盲源分离较好地分离出了仅用频谱分析难以发 现的故障特征。
学习算法，它属于无监督的学习，其基本思想是抽取 统计独立的特征作为输入的表示而又不丢失信息。
独立分量分析是盲源分离的主要方法，它基于实际
源信号ｓ（ｆ）各分量相互独立这一特性，目的就是确
定线性变换矩阵ｗ，使得变换后的输出分量Ｙ（ｆ）尽
可能统计独立。
目前，盲源分离技术应用最广泛的方法是特征
矩阵的联合近似对角化法和快速固定点算法［６］。联
（ａ）而（ｆ）
７ ０．５
篓郴０ ０
５００ ｌ ０００ ｌ ５００ ２０００ ２５００ ３ ０００ ３００ ４０００ ４５∞ 采样点数 （”《ｆ）
竺５
ｊ粤０
孥一５ ０
５００ Ｊ ０００ １ ５００ ２０００ ２５００ ３０００ ３００ ４０００４５００ 采样点数
（ｃ）《Ｏ
曲２ 趔０ 馨一２
０
竺２
５００ １ ０００ １ ５００ ２０００ ２５００ ３ ０００ ３ ００ ４＂０００ ４ ５００
（４）叶片振动故障特征：这种振动是由较长叶 片如风扇或前一、二级压气机叶片引起的。对于涡轮 风扇发动机，风扇叶片产生振动的另一个重要原因 是因气流流动所诱发的一种涉及气动弹性力学领域 中讨论的振动现象——颤振，已定型投产的涡轮风 扇发动机在地面试车台上进行的生产性试车很少发 生颤振现象。
（５）轴承振动故障特征：轴承故障与滚动体接 触所激发的振动基频紧密相关，特征频率将成为诊 断轴承故障的重要依据。
等于１９９９年提出的，它是一种快速且稳定的独立分 量分析算法【８］，其目标函数为
ＪＧ（＇．，）＝［Ｅ｛Ｇ（ｗ１工）｝一Ｅ｛Ｇ（＇，））］２ （３）
其中：，，为一零均值和单位方差的高斯随机向量；Ｗ
为权向量；Ｇ为一任意非二次性函数，可取不同的函 数。
式（３）寻优求解的基本迭代公式为
三
Ｗｐ＋ｌ ２ Ｗ／，＋Ｉ一∑ｗｐＴ＋１ｗＪ＇．，』
第２９卷第１期 ２００９年３月
振动、测试与诊断
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
Ｖ０１．２９ Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２００９
航空发动机转子振动信号的分离测试技术。
马建仓 石庆斌 程存虎 赵述元
（西北工业大学电子信息学院西安，７１００７２）
摘要在传统谱分析方法的基础上，尝试应用盲源分离技术对飞机发动机振动信号进行振源分离。首先，介绍了发 动机振动信号的基本处理方法和常见的发动机故障类型及特征，引入了盲源分离理论并讨论了其在航空发动机振 动信号处理中应用的可行性。然后。对某型涡扇发动机振动过大的现象进行了故障诊断分析。最后，应用ＦａｓｔｌＣＡ 和ＪＡＤＥ算法对检测的振动信号进行分析。分离出了发动机的振源信号。这说明发动机振动信号分析采用盲源分离 与谱分析相结合的技术可以有效分离振源信号，提高故障诊断的准确性。
（３）转子碰摩故障特征：碰摩故障初期只发生 在圆周的局部，振动带有明显的非线性，会激发出高 阶的谐波分量∥（咒＝１，２，３，…）。当动静碰摩严重时 摩擦扩展到整个圆周，对转子起到多余的附加支承 作用，从而高频振动逐步减少，而碰摩状态下的基频 将被突出，引发各分频∥（咒＝１／２，１／３，１／４，…）等成 分振动。转子与机匣的碰摩是航空发动机中常见的
（６）其他故障：如齿轮传动故障、支座连接松动 和局部共振等。
２盲源分离与振源信号分离
２．１盲源分离的基本原理和方法［４．ｓ］
盲源分离技术是目前信号处理发展的重要学科
之一，它有可靠的理论基础，在许多方面有应用潜 力。在生物医学工程、医学成像、语音增强、遥感、通
信系统、地震探测、地球物理学、计量经济学和数据
采样点数 （ｄ）“ｆ）
嚣一０： ０
５００ ｌ ０００ ｌ ５００ ２０００ ２５００ ３ ０００ ３ ００ ４０００ ４ ５００ 采样点数
（ｃ）《ｆ）
图ｌ预处理后信号波形图
万方数据
Ｏｏ
＼趟襁密诗蠢 一．．ｚＨ．ｚ暑）
筘嚣。００Ｌｉ上医—＝正》茼二如五一］
嚣。耻音—护靠一
＼
瑙
糨
整
瓣
Ｊ
雷
＼
簧§ｏ．０４
为了对预处理后的振动信号进行盲源分离，依 据频谱图可以判断有两个激振源：高、低压转子的不 平衡故障。假设振动信号激励源为３个，找出除高、 低压转子不平衡故障的其他振动激励源，用快速固 定点算法和联合近似对角化法分别进行分离，可以 相互验证算法的有效性。两种算法分离效果相近，说 明分离结果比较准确，可信度高。从预处理后振动信
关键词 航空发动机盲源分离 谱分析故障诊断 机械振动 中图分类号ＴＮ９１１．７
引言
航空涡扇发动机是一种高温、高负荷的动力机 械，其运行中的振动问题十分突出。振动故障分析是 飞机状态监测及故障诊断中的一项重要任务。由于 发动机结构复杂，检测的振动信号往往由若干个信 号混叠在一起，亦有噪声和干扰。传统的振动信号处 理方法抗扰去噪效果并不理想，给信号特征识别和 故障诊断带来了困难［１吨］。盲源分离技术由于自身独 特的盲处理优势，可以有效去除外来干扰并分离出 故障激励源信号，有助于提高诊断的准确性。
立源信号；Ｘ（￡）＝Ｅｘｌ（ｆ），ｚ２（￡），…，ｚ。（ｆ）］Ｔ为用ｍ
个传感器测得的观测信号；ｎ（￡）为噪声信号向量；Ａ
为特性未知的Ｍ×Ｎ阶混合矩阵，且Ｍ＞Ⅳ。 盲源分离就是从工（ｆ）出发，构造一个分离矩阵
ｗ。获得对未知源信号ｌ（￡）的估计
ｙ（ｆ）＝Ｗｘ（ｔ）
（２）
盲源分离的核心问题是分离（或解混合）矩阵的
联合近似对角化法及快速固定点算法理论基础
截然不同，达到的效果却是一样的，收敛速度和稳健
性也相近。二者都是盲源分离领域比较成熟的算法，
具有很好的代表性［５］。因此，本文在处理发动机信号
时采用这两种方法。
２．２振动信号的盲源分离处理
发动机运行时传感器测得的振动信号为高压转 子、低压转子和传动系统等不同激振源所激起的振 动混叠，同时还包含了测量噪声。由于引起发动机振 动的激振力是各式各样的，其大小不同、频率迥异， 且发动机中某些结构为非线性，使得发动机的振动 频带很宽、形式复杂。如何正确处理采集的振动信 号、提取出故障相关的振动特征量是一个很关键的 问题，而传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并 不理想。
合近似对角化法由法国学者Ｃａｒｄｏｓｏ于１９９９年提
出，他以Ｃｏｍｏｎ的成对数据旋转方法为基础，加强
了算法的代数概念，引入了多变量数据的四维累计
量矩阵，并对其作特征分解。算法先要对观测向量
ｘ（ｆ）进行白化，通过寻优步骤求ｗ，以使白化后矩阵
的四维累计量矩阵对角化。该方法具有很强的稳健
性Ｅ¨。快速固定点算法是芬兰学者Ａａｐｏ Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ
·国家自然科学基金资助项目（编号：６０６７２１８４）。 收稿日期：２００７—１０—２２；修改稿收到日期：２００７—１２—２９。
万方数据
２
振动、测试与诊断
第２９卷
故障之一，双转子发动机内外转子的碰摩比较少见。 转子碰摩会引起整机振动过大，能使机匣发生较大 的变形，或使发动机转子叶片产生裂纹甚至断裂。
斑＿
篓马 ｏ ０
ｌ五 ．兰．Ｌ．．＾一．。ｌ羔．。▲＾．．Ｌ．．．．
１．Ｌ▲．＾．
１ ０００
ｌ ５００
２ ０００
ｆ／ｌ－ｌｚ
（ｄ）“Ｏ
５００
１ ０００
ｌ ５００
ｆ／ｌ－ｌｚ （ｃ）瓤ｒ）
图２振动信号频谱图
２ ０００
由图２可以看出频率成分比较多，高压转子基 频厂ｈ和低压转子基频＾比较突出，由此可以初步判 断发动机振动过大的主要原因是转子不平衡。频谱 中其他频率是各种调制及固有振荡综合产生的，仅 仅靠频谱图难以判断是什么振动原因，需要进一步 处理。
Ｏ 薹｜２
３某型涡扇发动机转子振动故障诊断
某型涡扇发动机表现为振动超标。其动态振动数
据由５个加速度传感器以＾采样检测得到的。这５种
信号分别为：右发风扇进气机匣垂直振动信号ｚ。（ｆ）、
右发中介机匣垂直振动信号ｚ。（ｆ）、右发中介机匣水
平振动信号ｚｓ（￡）、右发后机匣框架外垂直振动信号
ｚｔ（ｆ）和右发后机匣框架外水平振动信号ｚ。（￡）。