葉輪多參數(shù)的單類傳感器同步測(cè)量方法研究.pdf

1、大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備廣泛應(yīng)用于電力、航空、石化、冶金等工業(yè)系統(tǒng)中，其葉輪健康狀態(tài)及運(yùn)行參數(shù)關(guān)系到生產(chǎn)運(yùn)行安全，若發(fā)生故障將導(dǎo)致嚴(yán)重后果。實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備葉輪的在線實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)、故障預(yù)測(cè)和智能控制是旋轉(zhuǎn)設(shè)備的重要發(fā)展方向。目前關(guān)于智能健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究主要集中于葉尖間隙、葉片彎曲振動(dòng)參數(shù)測(cè)量和信號(hào)辨識(shí)等方面，缺少對(duì)葉片扭轉(zhuǎn)振動(dòng)、葉片軸向偏擺等重要參數(shù)的影響研究，檢測(cè)技術(shù)也僅限于采用多種類傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)各參數(shù)的各自獨(dú)立的、分離的單一參數(shù)測(cè)量。同時(shí)，

2、由于受實(shí)際系統(tǒng)空間結(jié)構(gòu)及惡劣工作環(huán)境的限制，往往要求采用盡可能少的測(cè)量傳感器種類與數(shù)量進(jìn)行最佳組合，實(shí)現(xiàn)多個(gè)參數(shù)的同步測(cè)量。因此，本論文采用單類傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)葉輪多參數(shù)同步測(cè)量的方法展開研究，所取的研究成果具有極其重要的學(xué)術(shù)研究意義與實(shí)際應(yīng)用參考價(jià)值。
　　本論文致力于葉輪葉尖間隙、葉片振動(dòng)、振動(dòng)模態(tài)等參數(shù)的單類傳感器同步測(cè)量與辨識(shí)方法研究，主要研究工作內(nèi)容包括:
　　1.基于葉片的力學(xué)振動(dòng)特性，建立葉輪多參數(shù)數(shù)學(xué)模型，著重研

3、究了葉片彎曲振動(dòng)、扭轉(zhuǎn)振動(dòng)、葉輪偏心振動(dòng)、溫度、轉(zhuǎn)速等對(duì)葉尖到達(dá)時(shí)間、葉尖間隙參數(shù)影響。以四葉片為例分析了葉輪到達(dá)時(shí)間、葉尖間隙特性，并分析了在偏心振動(dòng)測(cè)量中傳感器位置對(duì)信號(hào)的影響。
　　2.采用葉片三維數(shù)學(xué)模型，研究了傳感器的空間濾波特性，提出最小采樣判據(jù);分析葉片到達(dá)信號(hào)特點(diǎn)，并根據(jù)信號(hào)特點(diǎn)，提出了數(shù)字濾波器理論設(shè)計(jì)依據(jù)，設(shè)計(jì)了相關(guān)濾波器。
　　3.根據(jù)葉尖間隙特點(diǎn)，研究了最小值法、最小二乘擬合法和高斯擬合法三種葉尖間隙

4、的測(cè)量方法;根據(jù)振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)，研究了閾值法、中值法、邊沿斜率交叉法、高斯法四種葉尖到達(dá)時(shí)間的測(cè)量方法，并對(duì)葉尖等間隙變化的轉(zhuǎn)速測(cè)量方法的進(jìn)行研究。
　　4.分析現(xiàn)有葉輪振動(dòng)信號(hào)辨識(shí)算法特點(diǎn)，研究周期非均勻采樣信號(hào)對(duì)葉片振動(dòng)信號(hào)頻譜的影響，研究雙素?cái)?shù)周期采樣傅里葉變換法對(duì)應(yīng)的振動(dòng)倍頻辨識(shí)范圍和優(yōu)化方法。
　　5.搭建實(shí)驗(yàn)裝置，驗(yàn)證葉尖間隙、到達(dá)時(shí)間、轉(zhuǎn)速測(cè)量方法的可行性，并建立LABVIEW監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速、葉尖間隙、到達(dá)時(shí)

5、間差測(cè)量和振動(dòng)信號(hào)處理。
　　本論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1.提出了雙傳感器測(cè)量葉尖到達(dá)時(shí)間差辨識(shí)葉片扭轉(zhuǎn)振動(dòng)的方法，及雙傳感器校正葉尖偏擺引起的葉尖到達(dá)時(shí)間、轉(zhuǎn)速偏差的方法，解決了用單類傳感器進(jìn)行葉輪轉(zhuǎn)速、葉尖間隙變化、葉片扭轉(zhuǎn)振動(dòng)、葉片彎曲振動(dòng)、葉片軸向偏擺等多參數(shù)的同步測(cè)量技術(shù)難題，提高了測(cè)量可靠性，為實(shí)時(shí)在線智能健康監(jiān)測(cè)技術(shù)研究提供了重要理論依據(jù)。
　　2.建立完整的葉輪多參量耦合模型，包含了葉片彎曲振動(dòng)、扭轉(zhuǎn)

6、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、葉輪偏心、軸向偏擺、溫度、傳感器位置等與間隙測(cè)量值、到達(dá)時(shí)間關(guān)系，為葉輪多參量同步測(cè)量提供理論基礎(chǔ)。
　　3.提出了單個(gè)傳感器的葉輪轉(zhuǎn)速、葉尖到達(dá)時(shí)間測(cè)量方法;基于葉尖間隙采樣特性，提出了葉尖間隙最小采樣判據(jù)和最小間隙識(shí)別算法;實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了葉輪轉(zhuǎn)速、葉尖到達(dá)時(shí)間、葉尖間隙變化測(cè)量方法的可行性，解決了軸上無安裝傳感器進(jìn)行葉尖振動(dòng)測(cè)量、葉尖間隙識(shí)別的難題。
　　4.基于葉輪多參數(shù)測(cè)量傳感器布置特性，分析了非周期測(cè)量的頻