[发明专利]基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法

说明书

本发明公开了基于组稀疏的转子叶片损伤定量识别方法，所述方法包括：建立单个叶片的三维模型，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。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；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；基于所述实时更新方程，建立基于l_1，2混合范数的组稀疏优化模型；通过凸优化方法获得待识别损伤参数的组稀疏解，判断转子叶片是否发生损伤。

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_1，2混合范数的有限元模型的模型实时更新的组稀疏优化目标函数，更新潜在损伤单元刚度矩阵，真实刻画转子叶片运行状态，实现转子叶片服役周期内疲劳裂纹定量识别。

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_1，2混合范数的组稀疏优化方法，可获得欠定系统具有物理意义的组稀疏解，实现转子叶片有限元模型实时更新与损伤识别。

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_1，2混合范数的组稀疏优化模型；通过凸优化方法获得待识别损伤参数的组稀疏解，判断转子叶片是否发生损伤。

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