基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法

技术领域

本发明属于机械故障诊断领域，涉及基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法。

背景技术

转子叶片是航空发动机中的重要零部件。航空发动机工作时的高温、高压、高转速等恶劣工作条件容易使叶片产生振动，进而引起叶片的高周疲劳，导致叶片产生裂纹等损伤。而航空发动机叶片的损伤故障，通常会导致叶片的一些振动参数，如振动频率、振幅等发生改变。在叶片运行过程中，通过对其振动参数进行准确监测，对叶片损伤位置进行定位，评估叶片损伤情况对于减少发动机运行维护成本，保障航空发动机的运行安全有着重要作用。

高保真仿真模型是转子叶片健康监测实施的核心。建立集成离心载荷、气动载荷、温度载荷的多物理场转子叶片仿真模型，并作为初始状态的基准模型，将弹性模量、密度、几何参数作为全局修正变量，研究转子叶片有限元基准模型修正方法；在此基础上，研究基于参数灵敏度的模型更新策略，以单位刚度损伤因子为更新变量，构造不同转速下模态频率关于更新灵敏度矩阵，建立运行状态下模型更新的欠定控制方程，充分利用局部损伤空间分布的系数特征，建立基于l

在背景技术部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本发明背景的理解，因此可能包含不构成在本国中本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提出基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法，通过挖掘损伤刚度因子的组稀疏特征，提出基于l

本发明的目的是通过以下技术方案予以实现：

一种基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法，包括以下步骤：

第一步骤(S1)中：建立单个转子叶片的三维模型，通过有限元软件计算叶片不同转速下的各阶模态固有频率，以传感器实测的转子叶片振动频率和有限元模型计算的各阶模态固有频率的差值为目标函数，以有限元模型的材料参数和几何参数为设计变量，构造有限元模型修正方程，利用进化算法求解得到修正后的有限元基准模型；

第二步骤(S2)中：构造模型更新灵敏度矩阵以反映单元刚度矩阵变化对于转子叶片固有频率的影响；

第三步骤(S3)中：基于所述模型更新灵敏度矩阵，建立服役状态下有限元模型实时更新方程；

第四步骤(S4)中：基于所述模型实时更新方程，建立基于l

更优选的，

第一步骤(S1)中，建立转子叶片三维模型并基于有限元计算建立转子叶片的有限元模型，通过有限元计算叶片不同转速下的各阶模态固有频率f

其中，E为材料弹性模量，ρ为密度，μ为泊松比，l为转子叶片长度，w为转子叶片宽度，h为转子叶片厚度，α为转子叶片攻角，基于进化算法不断调整所述有限元模型修正方程中的材料参数和几何参数，使得目标函数的值达到最小，得到所述有限元基准模型。

更优选的，

第二步骤(S2)中，构造模型更新灵敏度矩阵为：

更优选的，

第三步骤(S3)中，基于所述模型更新灵敏度矩阵，建立服役状态下转子叶片的实时更新模型，其中，基于所述有限元基准模型的总体刚度矩阵和单元刚度矩阵，建立参数化的刚度损伤模型：

建立基于所述模型更新灵敏度矩阵的模型实时更新方程：Δf＝Sθ+ε其中，

更优选的，

第四步骤(S4)中，基于所述模型实时更新方程，建立基于l

更优选的，

第一步骤(S1)中，建立转子叶片的有限元基准模型，并对模型进行修正包括以下步骤：

S101、依据实际使用中的转子叶片形状，进行等比例三维建模，得到转子叶片三维模型，并基于有限元计算建立转子叶片有限元模型，

S102、确定转子叶片实际运行过程中到达的最高转速Rm，利用有限元计算转子叶片三维模型在0-Rm转速下的各阶模态固有频率，

S103、在转子叶片运行前对其进行检测，确保实际叶片运行前不含故障，

S104、在实际转子叶片机匣及周围运行环境安装传感器，令转子叶片转速从0-Rm升速运行再降速至0，得到所有传感器测得的数据，

S105、转子叶片运行结束后，对叶片进行检查，若检查实际叶片运行后产生故障，则更换叶片重复步骤S103、S104和S105，直至实际叶片运行后不含有故障。

更优选的，

步骤S104中，用于测量叶片振动参数的传感器为叶端定时传感器，其测量叶片振动频率包括以下步骤：

S1041、将叶端定时传感器安装在发动机机匣上，测量叶片到达传感器的时间，并以转速传感器测得的时间信号为参考基准，计算出叶端振动位移：

y＝2πf

S1042、根据测得的叶片振动位移y，构建压缩感知重构模型：

S1043、根据非欠采样重构信号Y，计算实际叶片振动频率f

f

更优选的，

所述理想状态为叶片不发生振动。

更优选的，

当θ

更优选的，

第三步骤(S3)中，噪声矢量ε包含模态频率测量误差和模型数值计算误差。

有益效果

本发明提供方法通过优化算法对有限元模型进行修正，得到与物理实体对应的有限元基准模型，构造模型更新灵敏度矩阵，从而建立服役状态下转子叶片实时更新模型，利用基于l

附图说明

通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述，本发明各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。而且在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。

在附图中：

图1是基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法的流程图。

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的解释。

具体实施方式

下面将参照附图1更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。

为了更好地理解，图1为基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法的流程图，如图1所示，基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法包括以下步骤：

第一步骤中，建立转子叶片的三维有限元模型，通过有限元计算叶片不同转速下的各阶模态固有频率，根据转子叶片初始无裂纹状态下测得的模态信息对有限元模型进行修正；

第二步骤中，构造模型更新灵敏度矩阵；

第三步骤中，建立服役状态下转子叶片实时更新模型；

第四步骤中，建立基于l

所述方法中，第一步骤中，建立转子叶片健康监测的基准模型，并对模型进行修正包括以下步骤：

S101、依据实际使用中的转子叶片形状，进行等比例三维建模。利用接触式非球面测量仪对实际叶片进行扫描，得到较为准确的转子叶片三维模型，在ANSYS中建立转子叶片有限元模型。

S102、确定转子叶片实际运行过程中可以到达的最高转速Rm，利用有限元计算转子叶片三维模型在0-Rm转速下的各阶模态固有频率。

S103、在转子叶片运行前对其进行检测，确保实际叶片运行前不含故障。

S104、在实际转子叶片机匣及周围运行环境安装传感器，令转子叶片转速从0-Rm升速运行再降速至0，得到所有传感器测得的数据。

S105、转子叶片运行结束后，对叶片进行检查。若检查实际叶片运行后产生故障，则更换叶片重复步骤S103、S104和S105，直至实际叶片运行后不含有故障。

S106、将有限元计算的各阶模态固有频率f

subjected to VLB≤{M，G}≤VHB

其中，E为材料弹性模量，ρ为密度，μ为泊松比，l为叶片长度，w为叶片宽度，h为叶片厚度，α为叶片攻角。利用进化算法不断调整有限元模型修正方程中的材料参数和几何参数，使得目标函数的值达到最小，即可得到转子叶片的有限元基准模型。

所述方法中，步骤S104中，用于测量叶片振动参数的传感器为叶端定时传感器，其测量叶片振动频率包括以下步骤：

S1041、将叶端定时传感器安装在发动机机匣上，测量叶片到达传感器的时间，并以转速传感器测得的时间信号为参考基准，计算出叶端振动位移：

y＝2πf

其中，Δt＝t

S1042、根据测得的叶片振动位移y，构建压缩感知重构模型：

得到非欠采样重构信号为：

Y＝Dα

其中，D为离散余弦字典，α为非欠采样重构信号Y在离散余弦字典D下的稀疏表示，Φ为观测矩阵与叶端定时传感器的安装位置相关，ε为容许误差。

S1043、根据非欠采样重构信号Y，计算实际叶片振动频率f

f

其中，FFT(.)表示离散傅里叶变换。

所述方法中，第二步骤中，构造模型更新灵敏度矩阵为：

其中，ψ

所述方法中，第三步骤中，建立服役状态下转子叶片的实时更新模型，其主要包括以下步骤：

S301、利用有限元基准模型中，总体刚度矩阵K的变化来反应叶片的损伤情况。基于转子叶片有限元基准模型的总体刚度矩阵和单元刚度矩阵，建立参数化的刚度损伤模型：

其中，K(t

S302、建立基于灵敏度矩阵的模型实时更新方程：

Δf＝Sθ+ε

其中，

所述方法中，第四步骤中，建立基于l

其中，

尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。