[发明专利]一种航空发动机振动趋势分析方法

说明书

本发明属于发动机状态监测技术领域，提供一种航空发动机振动趋势分析方法，主要用于发动机低压转子、高压转子、附件机匣等部件振动状态监测。解决现有发动机旋转部件性能状态趋势分析方法存在的数据量大、分析可靠性及准确性较低的问题，该方法包括：使用时域同步平均方法，获取转子系统基频、倍频幅值信息，使用转速稳定度、振动幅值稳定度和转速误差作为判定发动机旋转部件稳态的品质因数，只有当旋转部件品质因数满足设定稳态条件，才能将振动数据作为稳态趋势分析的基础，因此能够在尽量相同的外部环境下可靠、准确的趋势预测，当发动机性能衰退后，可以选择适当降低的品质因数作为稳态判定条件，提高趋势分析灵活性。

技术领域

本发明属于发动机状态监测技术领域，主要用于发动机低压转子、高压转子、附件机匣等部件振动状态监测。具体的说是一种对发动机旋转系统振动趋势的机载分析方法，机载判定传动系统振动状态，为发动机监测系统提供振动信息。

背景技术

振动信号是反映发动机工作状态的重要信号之一，振动信号包含了系统大量的运行状态信息。目前，振动信号处理是诊断航空发动机故障的一种有效方法，绝大多数结构强度方面的故障都与振动信号有密切的关系。因此，发动机振动监测是状态监控与故障诊断的一项重要内容。通过相关的传感器，可以采集到发动机的各种振动信号，通过对振动信号的振幅、振动烈度、相位等参数的实时检测，结合振动信号的固有特征，可实时监测发动机的运转情况，避免大事故发生给企业造成损失。因此，振动信号的频谱信息对发动机的动态特性和故障特性有着重要的意义，研究振动信号频率测量方法具有非常重要的工程意义。

发动机是工作在环境恶劣、工作强度大等环境下的一类重要零件，导致其易发故障，且状态变化规律难以掌握，性能难以准确预测，所以对发动机旋转部件性能状态进行趋势分析一直是提高航空武器装备安全运行的一个无法逾越的技术瓶颈，实现发动机旋转部件性能状态的准确趋势分析，时刻掌握发动机旋转部件性能变化情况，及早预测发动机旋转部件故障，是保证飞行安全和提高出勤率重要手段之一。然而现有的多数发动机旋转部件性能分析方法都无法得出准确可靠的趋势分析结果，且普遍存在分析结果不准确、误差大的缺点。中国专利CN106599823A“一种直升机传动齿轮的性能趋势预测方法”描述了一种直升机传动齿轮性能趋势分析方法，运用时域分析方法对采集到的直升机传动齿轮振动信号进行特征提取，运用熵权法对特征值进行融合，最后运用灰色理论算法构建灰色预测模型，实现对直升机传动齿轮性能状态进行可靠、准确的趋势预测。但是该专利需要采用所有的振动数据进行趋势分析，计算量大的同时可能会影响趋势分析的可靠性和准确性。如，某一时刻外部气流等影响到了振动情况，这时的数据不适合进行趋势分析。

发明内容

为了解决现有发动机旋转部件性能状态趋势分析方法存在的数据量大、分析可靠性及准确性较低的问题，本发明提出了一种有高可靠性、高准确性航空发动机振动趋势分析方法，使航空发动机振动状态趋势预测能力得到提升。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种航空发动机振动趋势分析方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

步骤1、获取发动机旋转部件的振动及转动数据；

1.1、选择发动机旋转部件N个整旋转周期的振动数据及转速，N为大于1的整数；

1.2、使用时域同步平均方法计算发动机振动基频或倍频幅值数据；其中，发动机基频频率为发动机旋转部件转速频率；

步骤2、设定品质因数；

使用转速稳定度、振动基频幅值稳定度和转速误差之和作为判定发动机旋转部件稳态的品质因数；

步骤3、根据品质因数，筛选适合进行振动趋势分析的振动数据；

步骤3.1、将整个飞行航段划分为多个时间段，每个时间段为Dt，Dt大于至少2个N个整旋转周期的时间；