文献类型：期刊文章

作　　者：王维民[1,2] 张旭龙[1] 陈康[2] 户东方[1] 李维博[2]

WANG Weimin;ZHANG Xulong;CHEN Kang;HU Dongfang;LI Weibo(Key Lab of Engine Health Monitoring-Control and Networking,Beijing University of Chemical Technology Beijing 100029,China;Beijing Key Laboratory of Health Monitoring Control and Fault Self-recovery for High-end Machinery,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China)

机构地区：[1]北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室,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

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(51775030);中央高校基本科研业务费(BHYC1703A;JD1807)

年　　份：2019

卷　　号：38

期　　号：23

起止页码：54-61

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：压气机运行过程中叶片承受复杂的交变载荷,容易产生高周疲劳故障,若不及时预警将会导致重大事故。为解决用叶尖定时法在叶片振动监测过程中键相传感器安装困难(如航空发动机等装备无键相传感器)或键相参考不准确的难题,提出了基于叶片失谐特性的无键相叶片振动监测方法,并在此基础上,对算法改进,提出了谐调叶片的无键相监测方法。通过模拟,对所提出的方法进行了验证,然后在某大型轴流压气机上进行了实验研究,分别利用有键相法与无键相法对监测数据进行分析,完成了叶片同步振动参数的辨识,分析结果表明所提出的无键相法可以准确识别叶片同步振动参数,有键相法和无键相法的叶片共振频率识别相对误差小于0.06%。该方法在大型轴流压气机叶片的振动监测与故障预警中是有效和可行的。

关 键 词：叶尖定时  无键相  同步振动  参数辨识

分 类 号：TK14] V216.2]