基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

黄鑫; 张小栋; 张英杰; 熊逸伟; 刘洪成; 范博超

doi:10.13224/j.cnki.jasp.20220030

基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220030

黄鑫^1,,
张小栋^{1, 2,, ,},
张英杰¹,
熊逸伟¹,
刘洪成¹,
范博超¹

1.
西安交通大学机械工程学院，西安 710049
2.
西安交通大学现代设计与轴承转子系统教育部重点实验室，西安 710049

基金项目:

国家自然科学基金 52175117

中国航发四川燃气涡轮研究院外委课题 GJCZ⁃0820⁃21

详细信息

作者简介:
黄鑫（1993-），男，博士生，主要研究方向为航空发动机光纤动态检测与智能诊断。E⁃mail：1559196486@qq.com

通讯作者:
张小栋（1967-），男，教授、博士生导师，博士，主要研究方向为智能检测诊断与控制技术。E⁃mail：xdzhang@mail.xitu.edu.cn

中图分类号: V232
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出版历程
- 收稿日期: 2022-01-18
- 网络出版日期: 2022-10-14

Dynamical response feature analysis based on 3⁃dimensional blade tip clearance and diagnosis method for blade crack

1.
School of Mechanical Engineering，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710049，China
2.
Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor⁃Bearing System，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710049，China

摘要

摘要:
将裂纹叶片三维动力响应分析与参数识别方法相结合，分析不同裂纹叶片状态下三维叶尖间隙（3⁃dimensional blade tip clearance,3D⁃BTC）动力响应参量的信息熵特征，并利用稀疏滤波从不同参量信息熵分布中无监督学习叶片裂纹的多尺度动力响应特征，实现裂纹叶片在运行过程中响应变化特征的信息熵定量描述。在此基础上，利用支持向量机（support vector machine,SVM）的强非线性映射能力建立多尺度响应特征空间与状态空间之间复杂映射。经试验证实，所提方法能实现叶片裂纹损伤程度的定量诊断，达到100%的诊断准确率，远优于其他方法，且诊断结果稳定性好。
- 定量诊断 /
- 涡轮叶片裂纹 /
- 三维叶尖间隙（3D⁃BTC） /
- 信息熵 /
- 稀疏滤波 /
- 支持向量机（SVM）
Abstract:
By combining the 3⁃dimensional dynamic response analysis with parameter identification，the information entropy of the 3D⁃BTC （3⁃dimensional blade tip clearance） dynamic response parameters for different crack blades was analyzed，and sparse filtering was used to learn multi⁃scale dynamic response features from information entropy distribution of different response parameters in an unsupervised manner，realizing quantitative description of operational response features for different crack blades based on multi⁃scale dynamic response information entropy.On this basis，the support vector machine （SVM） was further used to construct the complex mapping relationship between the multi⁃scale response feature space and the condition space by its strong non⁃linear mapping ability.In different sets of experiments，the quantitative effectiveness of the proposed method for different crack blades was verified，and the diagnosis accuracy reached 100% far beyond other comparative methods，and the stability of diagnosis results was fairly good.
- quantitative diagnosis /
- turbine blade crack /
- 3⁃dimensional blade tip clearance （3D⁃BTC） /
- information entropy /
- sparse filtering /
- support vector machine （SVM）
注释:

1) 秦理曼

HTML

图 1 稀疏滤波模型结构

Figure 1. Architecture of sparse filtering model

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图 2 3⁃D BTC动力模型

Figure 2. 3D⁃BTC dynamic model

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图 3 测点分布方式

Figure 3. Distribution method of measurement points

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图 4 不同测点3D⁃BTC响应参量变化趋势

Figure 4. Change tendency of 3D⁃BTC response parameters in different measurement points

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图 5 裂纹叶片动力特征提取示意图

Figure 5. Diagram of dynamical features extraction for crack blade

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图 7 小波包能量谱相对分布

Figure 7. Relative energy distribution of WPT

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图 8 不同叶片状态下小波包能量谱熵变化趋势

Figure 8. Change tendency of wavelet energy entropy under different blade conditions

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图 9 不同裂纹叶片动力特征变化趋势

Figure 9. Change tendency of dynamical features under different conditions of crack blade

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图 10 所提方法流程图

Figure 10. Diagram of proposed method

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图 11 3⁃D BTC检测试验装置

Figure 11. Experimental device for acquiring 3D⁃BTC

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图 12 不同状态裂纹叶片

Figure 12. Different conditions for crack blade

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图 13 训练样本数对诊断结果的影响

Figure 13. Diagnosis results using different numbers of training samples

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图 14 不同方法10次测试准确率

Figure 14. Testing accuracy of different methods for 10 times tests

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图 15 不同方法对叶片不同状态的 $F_{1 ⁃ s c o r e}$ 评价

Figure 15. $F_{1 ⁃ s c o r e}$ evaluation for different blade health condtions using different methods

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图 16 不同方法在某一测试集的诊断结果模糊矩阵

Figure 16. Confusion matrix for diagnostic results in a certain testing sets using different methods

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图 17 不同方法高维特征可视化图

Figure 17. High dimensional features visualization using different methods

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表 1 叶片健康状态说明

Table 1. Description for health conditions of blades

类别标签	健康状态	训练集	测试集	工况参数
1	无裂纹	250	750	转速:1 500、2 000、2 500、3 000 r/min；最大叶片线速度:125.66 m/s；采样频率:10 kHz；采集时间:120 s
2	2 mm裂纹	250	750
3	4 mm裂纹	250	750
4	6 mm裂纹	250	750

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表 2 本文所提方法与对比方法性能比较

Table 2. Performance comparison among proposed method and other methods

方法	SF+WPTEE		SF+WPTEE（无EEMD）		SF+RS		BPNN		SAE		IDBN
方法	数值	标准差	数值	标准差	数值	标准差	数值	标准差	数值	标准差	数值	标准差
准确率	100	0	87.27	3.58	59.00	1.74	83.06	0.96	56.08	3.56	49.71	3.48
精确率	100	0	88.86	5.26	71.02	3.20	87.38	1.38	57.61	6.81	29.87	3.08
召回率	100	0	87.32	6.59	59.00	3.70	83.09	2.52	56.08	7.21	65.60	1.88
$F_{1 ⁃ s c o r e}$	100	0	86.92	4.90	55.34	2.59	82.53	2.76	55.11	5.90	40.10	3.11

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基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20220030

作者简介:
黄鑫（1993-），男，博士生，主要研究方向为航空发动机光纤动态检测与智能诊断。E⁃mail：1559196486@qq.com

通讯作者:
张小栋（1967-），男，教授、博士生导师，博士，主要研究方向为智能检测诊断与控制技术。E⁃mail：xdzhang@mail.xitu.edu.cn

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通讯作者: 张小栋（1967-），男，教授、博士生导师，博士，主要研究方向为智能检测诊断与控制技术。E⁃mail：xdzhang@mail.xitu.edu.cn

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