机械工程学报

作者：陈康, 张娅, 王维民, 张旭龙, 户东方

单位：1. 北京化工大学化工安全教育部工程研究中心 北京 100029;2. 北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室 北京 100029

关键词：叶尖计时(BTT),叶片振动,参数辨识,倍频；

基金：国家自然科学基金（51775030，91860126）和中央高校基本科研业务费（BHYC1703A，JD1807）资助项目。

叶片的振动及其导致的高周疲劳断裂问题是当前高性能透平机械研发与运行中面临的主要问题，高负荷叶片的流动参数在尾迹的干扰下发生周期性脉动造成高倍频振动是造成高周疲劳的主要因素，因此叶片高倍频振动的监测对高周疲劳的诊断预警具有重要意义。提出了基于虚拟传感器内插法的旋转态叶片高倍频信号重构及辨识方法，可实现高倍频的求解。在传感器安装夹角为6°的情况下可实现高达60倍频以内的振动辨识，理论上只需2支传感器即可进行倍频的识别，实际应用中采用4支传感器即可保证辨识精度，且只需一次启车或停车就可实现叶片振动频率的识别，简化了测试步骤。所提出的辨识方法可应用于航空发动机等静叶片数量较多、振动形式为高阶次高倍频的高端旋转机械的振动监测识别，模拟仿真和试验结果验证了该方法的有效性及准确性。

来源：2019年第19期

《机械工程学报》期刊编辑部

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