善測(cè)（天津）科技有限公司位于天津市西青學(xué)府工業(yè)區(qū)，于 2015年 7 月份成立，公司注冊(cè)資本 500 萬(wàn)，是一家集研發(fā)生產(chǎn)一體的高科技公司。公司提供旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和健康管理。等產(chǎn)品和服務(wù)。

為了改善裝配過(guò)程中葉尖間隙一直以來(lái)采用塞尺測(cè)量帶來(lái)的效率低和精度不高，甚至對(duì)葉片石墨涂層掛傷的缺點(diǎn)，依據(jù)如今碰壁發(fā)展的先進(jìn)光學(xué)影像測(cè)量技術(shù)和運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)，突出了一種利用光學(xué)影像測(cè)量裝配過(guò)程中葉尖間隙的非接觸測(cè)量方法。

在測(cè)量系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)上，在橫向上采用左右螺旋直線直線運(yùn)動(dòng)單元，縱向上采用雙直線運(yùn)動(dòng)單元，如此，可依據(jù)實(shí)際情況和需要，選用單個(gè)或雙個(gè)CCD攝像機(jī)進(jìn)行測(cè)量。

發(fā)動(dòng)機(jī)葉尖間隙影像測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子葉片葉尖到開(kāi)半機(jī)匣內(nèi)壁徑向距離是衡量發(fā)動(dòng)機(jī)質(zhì)量是否合格的一個(gè)重要指標(biāo)，其值的大小對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的安全運(yùn)行至關(guān)重要。利用立體視覺(jué)原理、自動(dòng)聚焦技術(shù)和邊緣檢測(cè)算法，設(shè)計(jì)了一套發(fā)動(dòng)機(jī)裝配過(guò)程中葉尖間隙靜態(tài)測(cè)量裝置。該測(cè)量裝置實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)葉尖間隙的非接觸測(cè)量，且操作簡(jiǎn)單，測(cè)量精度高。建立傳感器采樣點(diǎn)分布范圍DR這一函數(shù)對(duì)傳感器布局優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該套裝置測(cè)量精度達(dá)到20 μm。

基于葉尖定時(shí)的旋轉(zhuǎn)葉片振動(dòng)檢測(cè)及參數(shù)辨識(shí)技術(shù)

大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械主要包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)、煙氣輪機(jī)、汽輪機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)等,是航空、艦船、電力、石化、冶金等工業(yè)系統(tǒng)廣為應(yīng)用的關(guān)鍵設(shè)備。葉片作為大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心部件,是設(shè)備安全運(yùn)行和提高其效率的重要保障。葉片振動(dòng)是導(dǎo)致葉片工作失效的主要原因之一。由于葉尖定時(shí)測(cè)振屬于嚴(yán)重的欠采樣方法,振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)相對(duì)困難。另一方面,實(shí)時(shí)地檢測(cè)葉尖動(dòng)態(tài)間隙變化,也成為發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理項(xiàng)目中對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)的重要內(nèi)容。本文在課題組多年研究基礎(chǔ)上,主要致力于葉尖定時(shí)振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)算法的研究。建立了葉尖定時(shí)測(cè)振模型,通過(guò)理論和仿zhen分析振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn),提出了新的葉片振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)方法,并通過(guò)大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,取得滿意的結(jié)果。主要內(nèi)容如下:

1、對(duì)旋轉(zhuǎn)葉片進(jìn)行受力分析,建立了整個(gè)葉尖定時(shí)測(cè)振系統(tǒng)模型,包括葉片組模型、激振力模型以及葉尖定時(shí)傳感模型等,是葉尖定時(shí)算法理論研究和仿zhen分析的基礎(chǔ)。通過(guò)仿zhen對(duì)比了恒速和變速下的同步振動(dòng)和異步振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)。

 2、討論了不同條件下葉尖定時(shí)振動(dòng)信號(hào)分析處理的難點(diǎn)。對(duì)典型的葉尖定時(shí)算法進(jìn)行了理論推導(dǎo),包括速矢端跡法、雙參數(shù)法、自回歸方法等,分析對(duì)比了各算法優(yōu)缺點(diǎn),為探索欠采樣下的新算法指明方向。

 3、提出了基于任意角分布的多傳感器葉片振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)新方法。主要針對(duì)變速下同步振動(dòng)、恒速下同步振動(dòng)以及恒速下異步振動(dòng)三種情況分別提出了三種不同的振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)方法,并獲得國(guó)家發(fā)明專利兩項(xiàng)。研究結(jié)果表明:葉尖區(qū)域由于間隙泄漏流動(dòng)會(huì)形成間隙分離渦和間隙泄漏渦。對(duì)各方法進(jìn)行了詳細(xì)的理論推導(dǎo)及仿zhen分析,其中運(yùn)用了二乘、曲線擬合、全相位FFT以及振動(dòng)倍頻遍歷等算法,能夠準(zhǔn)確辨識(shí)出不同條件下葉片振動(dòng)幅值、頻率、倍頻等參數(shù)。解決了因欠采樣引起的振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)不全、不確定性問(wèn)題。

 4、討論了傳感器布局對(duì)不同葉尖定時(shí)振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)算法的影響。建立傳感器采樣點(diǎn)分布范圍DR這一函數(shù)對(duì)傳感器布局優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)價(jià);利用明顯度(ΔS%)對(duì)振動(dòng)倍頻遍歷結(jié)果進(jìn)行判定。結(jié)合實(shí)際條件,擬出了基于任意角分布的多傳感器布局擇優(yōu)選取方法。

 5、在多種旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備上完成了葉片振動(dòng)檢測(cè)實(shí)驗(yàn),通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)各種葉尖定時(shí)振動(dòng)參數(shù)辨識(shí)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明了算法的可行性和有效性。