CN101849169B - 涡轮叶片特性化的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了特性化涡轮叶片的方法和系统，包括特性化一个或多个涡轮叶片的动态或用固有频率、标准化响应强度和/或级模态形状或节配置表示级的阶段。这种方法和系统包括叶片盘的流体(油)激励和对流体激励的定量模型化。此外或者替换性地，提供用于分析叶片盘(例如涡轮级)的模态形状或节配置的方法和系统，其基于对从受到流体激励的叶片盘获得的应变信号的相位分析，其中，该模态形状或节配置对应于通过叶片盘或围带相连的叶片的模式。

Description

涡轮叶片特性化的方法和系统

相关申请

本申请要求2007年4月30日提交的美国临时申请No.60/914,998的权益，对于允许或者不禁止这种参考并入的每个PCT成员国和地区来说，其作为参考全部并入本文。

技术领域

本发明涉及涡轮机，并且尤其涉及，基于流体(例如油)激励下的传动箱测试和对流体激励的模型化来特性化和比较叶片响应，并且涉及特性化一个或多个涡轮级的动态特性，提供固有频率、标准化响应强度和级模态形状(也称作节配置)方面的级的特性化。

背景技术

通常，标准式传动箱测试可用于特性化涡轮叶片；然而，这种公知的测试仅仅部分地处理涡轮叶片设计的期望和需求。例如，这些测试的输出仅仅用于测量系统的固有频率，而与轮子/叶片模态形式和强制激励相关的信息很少。因此，标准的传动箱测试只进行输出-输出分析(例如，品质因子的确定)。

此外，在这些标准式传动箱测试中，通常通过气体喷射的方式模拟激励，并因此不能在太低的绝对压力下执行。而且，应当注意，气体喷射形成的激励力受到真空泵流速性能的限制。这种限制就不会允许使用高的喷射流速，并因此不会在叶片上有高的冲击力。

与上述一致地，本发明人不知道任何模型化或特性化(例如量化)气体喷射激励(这种激励很难建模)的工程，用于复杂的特性化。模型化或特性化气体喷射激励(例如量化)的困难还限制着标准式传动箱测试；例如，这种能力的缺乏会妨碍设计和/或优化这个激励来激发一种或多种特定模式(例如，像用户所希望的那样)。

尽管有软件(例如，LMS、B&K、AGILIS等)可用于对传动箱测试过程中获得的测试数据信号执行后处理并且用于模态形状的特性化，但是，这种后处理软件代表着特性化模态形状的特定算法并且具有多种限制。例如，这种后处理软件不能在整个分析激励期间形成闭环。

换句话说，测量、分析和/或特性化转动叶片(例如，涡轮机叶片的动态特性)的技术通常受限于输出-输出型技术，并且，例如，既不使用激励模型化也不使用输入-输出方法论。

发明内容

本发明的各种实施例提供用于测试、特性化和/或分析涡轮机的方法和装置，其基于流体激励和对流体激励的定量模型化。本发明的各种实施例还另外或者替换性地提供用于测试、特性化和/或分析叶片盘(例如涡轮级)的模态形状或节配置的方法和装置，其基于对从受到流体激励的叶片盘获得的应变信号的相位分析，其中，该模态形状或节配置对应于通过叶片盘或围带相连的叶片的模式。

根据本发明的一些实施例，提供一种特性化涡轮叶片的方法，包括在转子上安装至少一个涡轮叶片；转动转子，由此转动该至少一个涡轮叶片；在该至少一个涡轮叶片的转动期间，使液体冲击到该涡轮叶片上；以及，对由该冲击液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力提供定量模型。该液体可以是油，作为喷雾进行冲击。该液体在该至少一个涡轮叶片上的这个冲击可以根据由该液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力的定量模型进行控制。可以根据该定量模型对从与这些涡轮叶片直接或间接相连的传感器收到的信号进行处理。该处理包括分析来自传感器的相位信息以确定多个这样的至少一个涡轮叶片中的模态形状/节配置。

在一些实施例中，提供一种特性化至少一个涡轮叶片的方法，包括对由液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力进行模型化；以及，根据该激励力模型控制该液体在该至少一个涡轮叶片上的冲击。该激励力模型可提供作为时间的函数的激励力和/或提供激励力频率分量或谐波含量。

在一些实施例中，提供一种特性化至少一个涡轮叶片的方法，包括对从直接或间接连到由液体机械地激发的涡轮叶片上的传感器收到的信号进行处理，其中，该处理是根据由该液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力的定量模型执行的。该处理可以包括确定多个这种涡轮叶片中的模态形状/节配置。该激励力模型可提供作为时间的函数的激励力和/或提供激励力频率分量或谐波含量。

在一些实施例中，提供一种特性化至少一个涡轮叶片的方法，包括对从直接或间接连到涡轮叶片上的传感器收到的相位信号进行处理从而确定多个这种涡轮叶片中的模态形状/节配置。这些收到的相位信号可对应于由液体机械地激发的涡轮叶片。

本发明的各种实施例还包括使由模态形状/节配置分析确定的涡轮叶片的响应与激励的定量化相关联从而提供与至少一个模态形状/节配置相关的阻尼因子。

本发明的各种实施例还包括至少一个计算机可读介质，和/或具有至少一个计算机可读介质的系统，其中，该至少一个计算机可读介质存储着程序，在由至少一个计算机执行该程序时，该程序在该至少一个计算机中运行，执行着上述方法或者本文其它描述和/或要求保护的方法中的一个或多个。

本领域技术人员应当认识到，前述简要描述和下列详细描述都是对发明的示例和解释，但不意图受其限制或限制本发明能获得的优势。另外，应当理解，本发明的前述概要是本发明一些实施例的代表，既不代表也不囊括本发明范围内的所有主题和实施例。因此，本文所参照且构成本文一部分的附图解释了本发明的实施例，并且与详细描述一起用作解释本发明的原理。

附图说明

当按照结合附图给出的下列描述考虑本发明时，将会理解和更容易看出本发明的实施例的方面、特征和优点，既关于结构又关于操作，在各个附图中，相同的附图标记表示相同或相似的部分，其中：

图1示意性地描述示例性测试装置，用于在传动箱测试期间用液体(例如油)激励一个或多个叶轮，依据本发明的一些实施例；

图2A-2C示意性地描述示例性模型，依据本发明的一些实施例，用于获得由喷雾液滴对转轮的叶片的冲击传递的力；

图3示意性地描述叶片在不同时间值时的平面展开，依据本发明的一些实施例；

图4示出与对激励力的模型化一致的冲击的柱状图，依据本发明的一些实施例；

图5A-C示出由图4所示的冲击的柱状图表示的示例性情况的{r，δ，z}参考系中的力，依据本发明的一些实施例；

图6示出在360°旋转中由相同尺寸的四个喷嘴传递给一个叶片的切向力，在相同半径位置处沿着圆周均匀分布，在与图5A-C所示示例性情况相同的条件下，依据本发明的一些实施例；

图7示出图6的力分解，按照它在不同的XRev的傅里叶分量，依据本发明的一些实施例；

图8示出作为转速的函数的力的4XRev的分量，对应于图6和7的示例性情况模型的示例性条件，依据本发明的一些实施例；

图9是流程图，示出用于执行音调分析的示例性步骤，依据本发明的一些实施例；

图10示出L0叶片(最后级)的Campbell图，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试；

图11A和11B分别示出测定响应和标准化测定响应，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试的六个不同叶片在五个不同交叉点处；

图12A-F示出响应的幅度，画成微应变对rpm，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试的六个不同叶片；

图12G-L示出各个相位数据，画成度对rpm，对应于图12A-F的幅度数据，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试的六个不同叶片；

图13是Campbell图，通过这个图，沿着第六个发动机工作状态推断出图12A-L的数据，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试；

图14示出对应于理论叶片相位和测定叶片相位的位移的极坐标图，对应于图12A-L的数据，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试；

图15示出对应于与第一模式交叉的4XRev的位移的极坐标图，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试；

图16A-L示出在5XRev交叉点处六个叶片的幅度数据(微应变对rpm)和相应的相位数据(度对rpm)，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试；

图17A-C示出对应于测定5XRev交叉数据的三个相应峰值的叶片位移的极坐标图，连同5ND配置的理论位移，对于依据本发明一些实施例所执行的实验测试。

具体实施方式

鉴于随后的描述，可以理解，本发明的各种实施例涉及实验测试，并且为了方便起见，它们包括的方面和实施例可以分成三个主要区域：测试装置；激励分析/模型化；以及后处理(即相位/音调分析)。可以理解，本发明包含的主题包括，但不限于，分别注重这些主要区域的每一个的实施例，以及注重这些主要区域中的两个或多个的实施例。更具体地，本领域技术人员可以理解，依据本发明实施例的方法和系统包括整合所有三个区域的实施例和/或方面，从而限定和特性化该系统(例如所测试的涡轮叶片)的机械响应。

另外，鉴于本发明，本领域技术人员可以理解，依据本发明实施例的方法和系统提供对转动叶片桶/叶轮上的振动特征参数(每个模态形状的固有频率、阻尼因子等)的实验性测量。依据本发明实施例的方法和系统，提供级在固有频率、规格化响应强度以及级模态形状(节配置)方面的特性化。此外，鉴于本发明，应当认识到，在技术设计的较早期，执行依据本发明实施例的测试，因为它不需要整个流程硬件。

图1示意性地描述示例性测试装置，用于在传动箱测试期间用液体(例如油)激励一个或多个叶轮，依据本发明的一些实施例。更具体地，所示实施例包括腔室100，在这个腔室中，三个叶轮102a、102b、102c(例如，涡轮级，每个包含机械地连接到共用壳体的一些涡轮叶片)安装在转子轴122上，该转子轴由电动机112驱动。腔室100被真空泵110抽成期望压力，该真空泵可通讯地连到计算机106。举例来说，通过真空泵110的控制，在腔室/容器100中，在较低真空压力(例如，10mbar左右)下执行测试，因此提高测定信噪比。

叶轮102a、102b、102c中的一个或多个都包含至少多个叶片，每个叶片都包含一个或多个安装在其上的应变计，示意性地示为应变计120。这些应变计信号可通讯地(为了清楚起见，未示出连接)连到通讯接口104，该通讯接口朝着轴122的端部安装并且可通讯地连到计算机106。尽管用线路描述通讯连接，这些线路示意性地描述通讯连接，该通讯连接是由导线(例如缆线、总线等)和/或无线连接(例如遥测法)实现，并且这些线路可提供单向或双向信号通讯，取决于实施和功能需求。

该系统包括多个可控喷嘴103，这些喷嘴布置在这一个或多个叶轮102a、102b、102c(例如涡轮级)的附近，用于把流体引到这一个或多个叶轮102a、102b、102c的叶片上。为了便于理解，只示意性地示出作用在每个级/叶片盘上的两个喷嘴103。依据本发明的各种实施例，鉴于下文的激励模型，进一步理解到，喷嘴103实施为雾化型喷嘴。每个喷嘴103都构造或安装成使它相对于叶片和叶轮的方向和/或位置是可调的，因此，喷嘴可以从相对于叶片盘的各种周向和/或径向位置以及从相对于叶片表面的各种角度把流体喷到叶片上。每个喷嘴103都连到流体源(未示出)并且可由计算机106单独控制(例如通过可控阀来节流和开启流体流量，通过可调定位销来调整喷嘴孔径/环面等)。为了解释的清楚性，示意性地描述计算机106进行的位置/定向控制以及流体发射参数控制，计算机106可通讯地连到歧管/连接线105，该歧管/连接线连到喷嘴103。

如上所述，计算机106可通讯地连接，用于经由接口104控制和/或接受来自真空泵110、电动机112、喷嘴103和应变计120的信号(例如，来自应变传感器120、用于监控其它参数/状态和/或用于反馈控制的各种传感器等的信号)。计算机106把已获测试数据集存储在存储介质107上。计算机106还可操作成运行软件来提供对测试操作的程序控制，依据一些实施例，这些测试操作包括控制喷嘴103来提供根据流体激励模型所确定的期望压力激励。计算机106还可操作成执行对已获测试数据的分析或其它采集后处理，例如，依据本发明的一些实施例，执行音调分析。然而，应当理解，这些后处理以及其它模型化(例如激励模型化)或预测试分析或数据生成(例如，用于生成期望激励信号)可以由一个或多个其它不用于测试的计算机脱机进行。

依据本发明的一些实施例，通过某些数量的(一个或多个)油雾喷射器(例如图1的测试装置中的喷嘴103)的冲击来激励转轮。一旦以转速旋转的叶片接触到油，就沿着其转动方向加速喷雾的每个油滴。通过这种方法，施加在油滴上的动量变化具有向叶片传递某些动量的效果并且由此激励叶片。如上所述，油雾(例如通过喷嘴发射的)可以定位于一个或多个不同周向位置(这是可调整的)上并且以在叶片的任意径向截面上传递动量的方式进行定位。

如可认识到的，图1所示测试装置能够具有非常高的信噪比。例如，如可认识到的，通过使用液体(例如油)来提供高信噪比，相比于气体而言，液体提供更高的力(例如，相比于气体而言，液体涉及高得多的质量或密度(例如在相同体积流速下)；并且，相比于气体而言，液体具有低得多的从喷嘴出来的发散度)。

本发明的各种实施例提供特性化液体(例如油)喷雾情况下的激励。如所理解的，本发明的实施例包括特性化这种液体(例如油)激励，例如描述这种激励，该激励用作为时间的函数的力表示和/或用频率分量(例如激励的谐波含量)表示。随后的描述陈述了依据本发明一些实施例的特性化激励力的示例性模型，本领域技术人员将理解到，本发明的各方面和实施例，包括注重激励分析/模型化自身的实施例以及采用激励力特性化(例如，用时间关系和/或频率分量表示)的实施例都不受限于该特定示例性模型。

图2A-2C示意性地描述示例性模型，依据本发明的一些实施例，用于获得由喷嘴203所发射的喷雾209的液滴对以N转/分钟(rpm)的转速旋转的转轮201的叶片的冲击传递的力。

在该模型中，叶片(例如叶片205)可以通过法线n(n_r，n_δ，n_z)平面的方程式模型化：

${\mathrm{\π}}_b:\stackrel{\→}{n}\·(\stackrel{\→}{P}-{\stackrel{\→}{P}}_0)=0---\left(1\right)$

图2A示意性地描述了什么称作叶片(例如，叶片205和207，在图中也分别称为叶片1和叶片2)截面的平面展开，这些叶片以恒定半径r_n排列，这个半径等于喷嘴203所定位的位置处的半径。在该平面中，

是在轴向(π_B)上的描绘叶片的线与描绘相切于叶片边缘的平面的线的交叉点。随着叶片旋转，点

以速度在切向

移动：

${\stackrel{\→}{V}}_B=\frac{N\·2\mathrm{\π}}{60}\·r_n\widehat{\mathrm{\δ}}---\left(2\right)$

本领域技术人员所知道的适于很多实施的简化模型，把喷雾看作从喷嘴发射出的整个液滴。每个液滴离开喷嘴的轴向速度

为：

${\stackrel{\→}{V}}_{\mathrm{ej}}=\mathrm{CN}\·\sqrt{\frac{2\·\mathrm{\Δp}}{\mathrm{\ρ}}}---\left(3\right)$

当液滴到达叶片边缘平面时，其速度为：

${\stackrel{\→}{V}}_D=\frac{1}{\sqrt{{r_D}^2+{{\mathrm{\δ}}_D}^2+{z_D}^2}}(\frac{{r_D}^2{V}_{\mathrm{ej}}}{z_D},\frac{{{\mathrm{\δ}}_D}^2{V}_{\mathrm{ej}}}{z_D},z_D{V}_{\mathrm{ej}})---\left(4\right)$

从这个点，液滴进入可能冲击叶片的区域。在喷雾冲击模型的示例性实施例中，提出H型(中空锥形)喷嘴的例子。喷雾图案与平面π_B的交叉点在图2A示意性地从sez.AA观察点示出，并且在图2C中在π_B平面(示出的喷雾图案交叉点具有宽为s、平均半径为R_mean且延伸至半径R_ext的环形形状)中示出。冲击分析认为液滴从这个平面移入可能冲击的区域。如果一个液滴离平面π_B为给定轴向距离l，那么它会在下式时间内到达这个平面

$t^{\′}=\frac{l}{V_{\mathrm{ej}}}---\left(5\right)$

液滴位置D能通过它在平面π_B上的径向坐标和曲线坐标(R和

)连同它距离π_B的轴向距离l来确定。在叶片系统中按照下式确定每个液滴：

或者，有了式(5)时，按照下式：

在考虑了液滴与叶片之间的冲击事件的出现时，考虑发生可能冲击的总时间T。这个时间T仅仅是叶片走完等于叶片总节距(或节距的和)以及平面π_B上的喷雾总影响尺度的距离所需的时间：

$T=\frac{p+2R_{\mathrm{ext}}}{V_B}---\left(8\right)$

然后在区间[0，T]内任意选取每个液滴到达平面π_B所需的时间t′。当液滴从它的初始位置运动到平面π_B时，代表叶片的平面的基点

成切线移动，如下式：

${\stackrel{\→}{P}}_0={\stackrel{\→}{P}}_{00}+{\stackrel{\→}{V}}_B{t}^{\′}---\left(9\right)$

式中，

是的初始位置：

${\stackrel{\→}{P}}_{00}=(r_n,-(2R_{\mathrm{ext}}+p),d)---\left(10\right)$

在时刻t′时，液滴立在平面π_B上，那么它的坐标是：

D₀＝(r_D，δ_D，d)    (11)

在这个点，计算液滴离开平面π_B的时间t″，液滴位置由下式给出：

$\stackrel{\→}{D}={\stackrel{\→}{D}}_0+{\stackrel{\→}{V}}_D\·t^{\′\′}---\left(12\right)$

而基点变成：

${\stackrel{\→}{P}}_0={\stackrel{\→}{P}}_{00}+{\stackrel{\→}{V}}_B(t^{\′}+t^{\′\′})---\left(13\right)$

冲击的条件最终由

情况下的式(1)给出：

$\stackrel{\→}{n}\·(\stackrel{\→}{D}-{\stackrel{\→}{P}}_0)|=0---\left(14\right)$

将式(12)和(13)代入式(14)中，冲击时间t″的方程式为：

$\stackrel{\→}{n}\·({\stackrel{\→}{D}}_0+{\stackrel{\→}{V}}_D\·t^{\′\′}-{\stackrel{\→}{P}}_{00}-{\stackrel{\→}{V}}_B(t^{\′}+t^{\′\′}))=0---\left(15\right)$

转化式(15)，能够找出从液滴进入可能冲击区域的时刻到冲击本身的时刻所经过的时间

$t^{\′\′}=-\frac{\stackrel{\→}{n}\·({\stackrel{\→}{D}}_0-{\stackrel{\→}{P}}_{00}-{\stackrel{\→}{V}}_B{t}^{\′})}{\stackrel{\→}{n}\·({\stackrel{\→}{V}}_D-{\stackrel{\→}{V}}_B)}---\left(16\right)$

于是，每个考虑之中的液滴冲击叶片的总时间为：

t＝t′+t″    (17)

通过把式(16)代入式(12)给出冲击液滴

的位置。

清楚地，在此示例性模型中，不是所有冲击都可能发生或有利的。更具体地说，在此示例性实施例中，有利的冲击是那些在时间t′时发生在第一与第二叶片之间的叶片通道中的，如图3所示，该图示意性地描绘了叶片205和叶片207在时间0、t′、t′+t″时的平面展开。

其它通道中的条件也是相同的。当下式为真时验证这个条件。

$[\stackrel{\&RightArrow;}{n}\&CenterDot;({\stackrel{\&RightArrow;}{D}}_{\mathrm{im}}-{\stackrel{\&RightArrow;}{P}}_0)]\&CenterDot;[\stackrel{\&RightArrow;}{n}\&CenterDot;({\stackrel{\&RightArrow;}{D}}_{\mathrm{im}}-({\stackrel{\&RightArrow;}{P}}_0+p\widehat{\mathrm{\&delta;}}))]<0---\left(18\right)$

而且，冲击点的径向和轴向坐标必须使得在叶片上在物理上发生冲击：

$z_{D_{\mathrm{im}}}<d+a---\left(19\right)$

$r_{D_{\mathrm{im}}}<r_{\mathrm{tip}}$

式中，a是叶片的轴向长度，而是r_tip是叶尖半径。

依据本发明一些实施例的此示例性模型，把液滴都假设为具有相同的直径。这个直径等于Soutern平均直径d₃₂。正如本领域技术人员所知，文献资料上有不同的关系式可用。对于本文给出的本发明一些实施例的此示例性模型来说，采用了Hiroyasu和Kadota(例如，参见H.Hiroyasu和T.Kadota在SAE Paper740715(1974)上的“Fuel Droplet Size Distribution in Diesel Combustion Chamber”)的关系式：

d₃₂＝A·Δp^-0.135ρ_a ^0.121Q^0.131    (20)

式中，d₃₂的单位为μm，A是取决于喷嘴的几何常数(对于28Gal的喷嘴，等于18.82，为了解释且举例来说，本文给出了这种喷嘴的模型化结果)，Δp是喷嘴中的平均有效压力差(MPa)，ρ_a是大气密度(kg/m³)，以及，Q(mm³/s)是体积流速。本领域技术人员应当理解，尽管所建议的关系式是为柴油喷射器提出的，但是，根据本发明的各种实施例有多得多的关系式用于很多模型化实施。

于是，每个液滴的质量为：

$m_D=\mathrm{\&pi;}\frac{{d_{32}}^3}{6}\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{oil}}---\left(21\right)$

质量流速

(对于喷嘴特性这是众所周知的)与时间T以及在那个时间喷出的液滴总数M相关联，如下式：

$\stackrel{\&CenterDot;}{m}=\frac{M\&CenterDot;m_D}{T}---\left(22\right)$

通过该式有：

$M=\frac{\stackrel{.}{m}\&CenterDot;T}{m_D}---\left(23\right)$

假设液滴在径向上具有给定分布并且在周向和轴向上有相干分布，这在附录中解释。如果m_R是径向上的粒子数，那么周向和轴向上的粒子数

和m_z为：

$m_z=\mathrm{round}\left(m_R\frac{T\&CenterDot;V_{\mathrm{ej}}}{s}\right)---\left(25\right)$

式中，R_mean和_s分别是喷雾图案在平面π_B上的平均半径和宽度。因此，所考虑的液滴的总数为：

转化式(26)，一旦m_R为已知(显然要四舍五入为最接近的整数)，通过式(24)和(25)也就知道了

和m_z。

总之，液滴以速度

从喷嘴散开。同时，叶片以速度

按切线方向行进。因此，在冲击时，叶片与液滴之间的相对速度为：

${\stackrel{\&RightArrow;}{V}}_{\mathrm{imp}}={\stackrel{\&RightArrow;}{V}}_D-{\stackrel{\&RightArrow;}{V}}_B---\left(27\right)$

DesJardin等根据能量守恒定律用公式表示了冲击在表面上的液滴的冲击模型(例如，参见12届Halon Options Technical Working Conference(HOTWC)的会议论文集，NIST SP 984，1-12页(2002)的“A Droplet Impact Model for AgentTransport in Engine Nacelles”)。他们的工作成果中的一个是一个判定法，用于分析液滴在冲击之后的行为。在冲击之后，液滴能够重新弹开表面或粘在表面上。尤其是，参考DesJardin等获取其他详细资料，这个判定法主要陈述了，如果正处冲击状态(此时假设液滴以大致饼状在表面上散开)的表面能小于冲击期间消耗的能量，那么液滴就粘在表面上。

结合前述模型预测的液滴特性以及在标准的传动箱测试中通常遇到的叶片速度来考虑DesJardin等的分析，对于这些情况，通常不会出现弹开的现象。因此，在这些情况下，因为可以把冲击分析成如同完全无弹性的冲击，所以更容易(例如相比于涉及不完全无弹性的冲击情况)计算冲击中产生的力。

考虑中的M个液滴中的每一个在给定时间(式(17))之后冲击叶片。这些时间可以汇总为柱状图，从而得到在某个时段[t，t+dt]中发生的冲击数N。为了解释，举例来说，图4中给出了28Gal的喷嘴的柱状图，该喷嘴带有10bar的压头，它安装在以8000RPM转速转动的L0级上的r_n＝878.5[mm]且d＝10[mm]位置处。

通过动量守恒就容易得出传递给叶片的力：

$\stackrel{\&RightArrow;}{F}\left(t\right)=\frac{m_D\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\stackrel{\&RightArrow;}{V}}_{\mathrm{imp},i}}{\mathrm{dt}}---\left(28\right)$

式中，下标i区别这个时段[t，t+dt]中冲击的单个粒子。图5A-C示出图4中冲击的柱状图所代表的示例性例子在{r，δ，z}参考系中的分力。

一旦一个喷嘴喷出的液滴给叶片的冲击所传递的力被认为是时间的函数，就可能研究转轮周围的任意分布的喷嘴的力图。举例来说，图6示出了在360°的旋转中由四个相同尺寸的喷嘴传递给一个叶片的切向力，围绕圆周在相同的径向位置均匀分布，处于与图5A-C的示例性例子相同的条件，而图7示出了图6的力分解，用不同的XRev下的傅里叶分量表示。对于此示例性例子，图8示出了力的4XRev分量，作为转速的函数，清楚地表明该4XRev分量随着转速线性增大，力的其它XRev分量也呈现这种关系(未示出)。

依照本发明的一些实施例，可通过多种方式使用激励的这种模型化，例如用于控制喷嘴参数以产生期望激励。激励设计有关的示例性自由度包括(即，但不限于)以下方面：对准给定级的油雾喷嘴的数量；油雾喷嘴标称尺寸和喷嘴类型；作用于喷嘴的压降；喷嘴的周向位置；每个喷嘴的轴向间距；以及每个喷嘴的径向位置。专用代码可处理上述参数，从而量化所得到的激励。优化程序可用于设计激励为设计需求(例如客户需求)的函数。例如，设计需求、期望或请求(例如基于客户需求)可以包含用公知激励来激励特定叶片/转轮模态形状的可行性，从而同步模拟实时工作条件。基于本发明实施例的激励模型化来提供这些需求、期望或请求。

依照本发明的一些实施例，基于这种激励模型化，喷嘴喷射的流体所施加的激励力可受到控制，因此，激励强度是转速的期望函数。例如，可期望一些测试来控制激励力，从而使得对于不同的转速，例如，在不同模式下被激励的转速，都有大致相同的激励力(例如，恒定的激励力，作为旋转频率的函数)。此外，正如下文要进一步描述的，这种激励模型化提供了对系统动态的输入-输出分析(例如，来确定阻尼因子和/或系统的其它机械性能)从而更精确和/或更完整地特性化该系统。例如，这种激励模型化能使不同的测定系统响应(例如，在不同的频率下)相对于它们各自的激励力进行分析(例如，相对于它们的激励使响应标准化)。

依照本发明各种实施例的方法和系统还在测试期间对从应变计获得的信号执行所谓的“音调分析”。更具体地说，在一些实施例中，后处理代码可操作成分析应力计信号从而运行音调分析来研究测试期间的不同模态叶片/转轮形状谐振。也就是说，音调分析提供了确定叶片之中的模态形状/节配置，并且依照本发明的各种实施例，会涉及使用应力计响应的相位信息来识别耦合模式。

图9是流程图，示出依照本发明实施例执行音调分析的示例性步骤。在RPM的范围内已经测试了一个或多个涡轮叶片级来获得两个或多个叶片(优选地，叶片的数量能够提供识别有利的模态直径的足够数据)的应力计测量值(步骤902)之后，把关于相对于每个发动机工作状态(engine order)(即XRev)的振幅(幅度)和相位响应的数据集存储起来。

在步骤904，对于给定的发动机工作状态(“XRev”)，对于已经获取数据的一组叶片中的每一个(例如，对于两个或多个叶片，并且优选为用于评估有利节配置的足够数量)，对在与可能的谐振区域相对应的窄带RPM内的应力计响应(例如，FFT幅度)进行分析以确认叶片是否处于耦合谐振模式。例如，这个分析可包括确认(i)每个叶片在有利的RPM范围内对于给定XRev处于谐振，这可以例如基于每个叶片的振幅信号是否具有特性谐振峰值(例如，基于振幅阈值和/或振幅信号形状，例如峰值与半峰值处的全宽的比值等)所确定；(ii)谐振可被看作是耦合的(例如，基于处于相同频率处或附近的峰值振幅的各个频率)。如果判定这些叶片不处于耦合谐振状态(步骤906)，那么就判断是否要分析附加数据(步骤912)(例如，基于用户输入和/或是否有可行分析的附加数据可用)。

替换性地，在步骤906，如果判定这些叶片可能处于耦合谐振状态，那么就分析每个叶片的相应相位数据来识别或者推断每个叶片的相位值(步骤908)。依照一些实施例，这个分析包括判断在谐振区域中的相位数据之中是否有相干性。例如，通过在谐振的谐振信号附近(例如，在一个窗口以内和以外，例如，该窗口由FFT振幅谐振的宽度定义)的RPM值范围内，把这些叶片的一个的相位数据选定为基准相位数据并且从其它每个叶片的相位数据中减去这个基准相位数据，来执行这个相干评估。例如，通过表明谐振窗口内的定义明确的相位信号的这些相位差信号的每一个(例如，与有噪声的、迅速变化的或任意的相位变化有关的，其可呈现在谐振窗口外界)来推断相位之中的相干性。对于每个叶片，可以把谐振的相位值确定为谐振频率下(例如，与依据峰值振幅所确定的一样)的相应FFT相位值(或确定为来自不同信号的相位值，在这种情况下，基准叶片相位为零)。

然后对推断出的这些叶片的相位值进行分析以识别与谐振相关的节直径(nodal diameter)。依照本发明的实施例，可以根据相位数据与对于给定节直径的理论相位分布之间的关系确定耦合模式的节直径，其中，理论相位分布可用下式表示：

${\mathrm{\&phi;}}_t\left(n\right)=\left(\frac{360*\mathrm{ND}}{N_b}\right)\&CenterDot;(n-1)---\left(29\right)$

式中，φ_t是理论相位，ND是节直径数，N_b是叶片总数，n是从1到N_b的整数用于识别第n个叶片。正如所能理解的，假定第一叶片(即n＝1)具有零相位，并且相当于基准叶片，作为其它叶片的相对相位和相对叶片数的基准。以多种方式中的任一种执行这种分析，例如，通过把许多节直径的每一个的测定相位与计算的理论相位相比较，通过执行最佳拟合(例如，最小二乘法)计算来推断ND，等。正如本领域技术人员所能理解的，并且如上所述，给定节直径数的识别需要与最低够数的叶片相对应的数据。或者，可识别“唯一必需”条件。

在执行了给定数据集的节直径分析之后，可根据所述音调分析对附加数据(例如对应于其它XRev)进行分析(例如步骤912)来识别测试期间激励的附加模态配置。

通过上述内容可以理解，依照替代性实施，不必在分析相位数据之前通过分析每个叶片各自的振幅信号来确认每个叶片是否呈现谐振(例如按照步骤904)。例如，参考或不参考一个或多个叶片的振幅信号，对不同叶片的相应XRev的相位数据进行分析以识别相干域和评估的节直径匹配，通过这个相干域推断各个相位值。此外，在一些实施中，可替换地或附加地，不必在处理相位数据以推断用于识别叶片相位与节直径的关系的相位值之前评估相位数据自身的相干性，因为，例如，不同叶片的推断出的相位值是否会引起与节直径的有意义的或显著关系(或这个结果的程度)，本身会表现出叶片是否对应于耦合模式。然而，依照一些实施，在从中推断相位值之前的每个谐振振幅信号的评估(例如步骤904)和/或谐振窗口内相位数据的相干性评估提供了对耦合模式存在的附加确认。

应当理解，依照本文给出的激励模型，因为激励模型提供了分解或者代表了用对应于不同响应频率下测定的响应的分量表示的施加激励，因此，依据施用在测定数据上的输入-输出技术使测定系统的动态特性化。因此，依照本发明的一些实施例，除标准的输出-输出参数之外的参数可从测试数据推断出。例如，可以判定叶片振动的等级与加力功能之间的关系。也就是说，依照本发明的一些实施例，通过使系统响应(例如，不仅用振幅表示，还用相位表示)与激励量化、阻尼因子、力响应相干性等之间关联起来，可判定与每个模态形式的关联性。例如，在一些实施中，商用模拟程序(例如ANSYS)可用于实施一个模型，这个模型使用根据本文所述模型算得的激励力作为输入，并且判定阻尼因子作为参数，这个参数可调整(例如，优化)成提供传动箱测试期间测得的输出特性(例如，最佳拟合估算)。依照本发明的一些实施例，通过使传动箱响应与模拟空气动力成比例，输入-输出分析所提供的信息(例如，阻尼因子、力响应相干性等)在实操作中预测响应。

此外，应当注意，大多数输出-输出算法作了某一套假说或假设来推断模型参数。其中，重要的假说/假设是系统的线性。更详细地，这些方法通常假设系统特性参数与激励等级无关。然而，在实际机器中，存在无数的非线性源，因此，至少应当核实这个线性假说的可靠性和/或评估应用这些输出-输出技术的非线性的程度。正如本领域技术人员会理解的，依照本发明的一些实施例，现在可以对其进行评估。

给出下面的例子来解释本发明的一些实施例及其特征和优点，但不意图限制本发明。正如会从下列讨论结果理解的，本发明的实施很强地特性化涡轮级，用模态分析、固有频率、转轮模态形式(直径节配置)、叶片模态形式(弯曲、轴向、扭转)表示，以及测量与不同模态形状相关的阻尼因子。

更具体地说，下文给出从传动箱测试获得的一些示例性结果，其中，含有实物大小的转轮的实验装置，用于安装在测试装置的真空过速叶片桶中的HS8低压级，类似于图1示意性示出的装置。这个装置提供用N个供油喷嘴激励叶片(f激励＝N x Rev并且有多个)，通过调整入口压力和喷嘴直径来调节每个喷嘴喷雾的质量流量，以及改变从0至125％变化的操纵速度来捕捉操作范围内的所有模式。此外，从分析上对激励力建模，例如依照上文所述模型化。

所分析的这四个低压级装有50个高带宽应力计。使用有限元(FE)模型来选择这些应力计的位置从而充分灵敏地检测所有有利模式，所有传感器最终通向置于轴端的遥测传输箱，这个遥测传输箱把应力计信号传输给数据采集系统。用于此测试的这个遥测系统是Datatel的调频型，它允许整个测量链进行，在整个频率域内噪声级低于0.2微应变(μstrain)。这导致高质量的测量，能够鉴别所有振动模式，还有谐振外的。

数据采集系统收集慢变化(静态)参数(例如喷射系统油压、温度等)和动态参数(应力计信号)。静态系统主要是经由GPIB连到PC的Datalogger Agilent34970，并且获取的数据通过用户软件程序与动态系统共享。这个系统能够把数据备份在20Khz带宽的AIT带上，并且能够每隔200ms实时获取频率域中每个通道的快速傅立叶变换(FFT)。对于FFT，使用下列设置值：数据段大小＝2048pt、取样频率＝12.8Ksa/s，这意味着，5KHz带宽有6Hz分辨率。如果需要较高分辨率，通常可以用不同设置值对AIT带上的数据重新取样。所有通道是实时且重放地同步的；通道之间的相位滞后小于1度。然后经由软件把FFT数据存储和处理到Campbell图中。

传动箱测试的主要输出是叶列的Campbell图。图10示出L0叶片(最后级)的Campbell。在出现响应峰值的地方检测叶片模式频率。在与发动机工作状态(“XRev”)交叉的地方，油射流通行频率(以及谐波)产生的激励与叶片耦合模式频率相匹配，发生谐振。分析的级别通常能够判定叶片的Campbell，但是为了评估叶列的阻尼，需要对数据的进一步推敲。

因为在传动箱测试中，激励(油雾)的强度作为转速的函数而增大(对于给定油质量流量)，所以较高速的谐振响应预期显示较高值。然而，速度的增大也会引起盖罩之间(且在燕尾处)的接触力的增大，因此摩擦阻尼减小，这代表着响应增大的又一原因。因此，为了正确地评估哪部分增大的响应实际上是由低阻尼引起的，而不仅仅是由激励的增大引起的，并且为了比较不同速度和条件下的叶片响应，那么获取对激励力及其频率含量的一些了解很重要。

在过去，油射流简单地模型化成“方形脉冲”函数。然而，依照本发明的一些实施例，在这些实验期间，试图以更实际的基础来描述激励的形状，通过下列两种模型来实施：一个是基于Eulerian方法，另一个是基于Lagrangisan方法(例如上文所描述的)。这些模型用于判定给定测试条件下(例如，质量流量、转速、喷嘴类型和级几何形状)激励的频率含量。

图11A所报告的图表示出六个不同叶片在五个不同交叉点(即不同速度)处的测定响应。由于失谐效应，存在一定的叶片与叶片之间的响应变异性，但是，响应振幅的增大非常明显，5XRev处的平均响应与9XRev处的平均响应的比值约为4。使用实验数据的这个表示法，不可能分辨出哪部分响应增大是由激励变化引起的，哪部分是由阻尼降低引起的，后者是较高速时预料得到的。当通过根据激励模型化确定的激励谐波分量对同一组数据标准化时，就可以隔离阻尼降低的影响。标准化数据，如图11B所示，示出更平滑的趋势，5XRev处的标准化平均响应与9XRev处的标准化平均响应之比约为1.8，与未标准化的数据的约4.0(即图11A所示)相比较。这种方法论还可用于比较标准化激励下不同叶片的响应。尤其是，把新汽轮机最后1级叶片的响应与现有已证实的一个的响应做比较。

耦合的循环对称系统，像有围带的涡轮叶片，易于具有单个振动结构的性质并且因此呈现循环对称模态解法，这可看作“耦合模式”，这在例如Dresser-RandCompany的Technology Report ST 16的Singh的“SAFE diagram”(1984)中以及Texas A&M University的Proceedings of the Seventeenth Turbomachinery Symposium的93-101页Singh等人的“SAFE Diagram-A Design Reliability Tool for TurbineBlading”(1988)(也可参见Singh等人的Dresser-Rand Technical PapersTP024，TP025)中已经有了很好的证明文件。这些循环对称模态解法通常称做节直径解法，因为它们由对称布置的N个直径(ND)的存在来特性化，这种情况下，模态位移接近于零。

在实验测试(如传动箱或试验车)中，ND解法的鉴定是更复杂的工作，至少由于下列原因。首先，涡轮叶片测试期间监控的传统输出是用振幅和频率表示的应力计信号频谱。因此，不是直接评估测定响应峰值是否与“单叶片”或“耦合”模式形状有关。第二，激励的空间形状必须与ND解法的模式形状一致以传递能量给模式并且使响应可检测。因此，测试期间，仅仅预期观测一些ND模式。第三，叶片和轴系统具有失谐性能，由于制造工艺带来较小的几何形状差异。这种失谐通常引起出现两个峰值，这使得数据分析更复杂。

在所进行的调查中，应力计响应的相位用于证实是否检测到的振动振幅峰值与“耦合模式”相关，并且在有肯定回答的情况下，用相位来判定所检测模式的节直径的数量。支持这种方法论的基本假设是在“耦合模式”中，所有叶片都有相位变化。在L0列(最后一级)的测试中，40个中只有六个叶片(也就是，按顺序，叶片1、7、14、21、28和35)装有测量仪表；因此，期待这种方法论只为多达6个节直径的解法给出ND数量的足够证明。

测试期间所用的采集系统能够追踪每个发动机工作状态(XRev)的响应振幅和相位。在这个例子中，通过把这些应力计中的一个设为基准，能够读取整个rpm范围内其它应力计的相对相位的演变。

图12A-F示出(画成微应变对rpm)响应的幅度(即来自FFT)，图12G-L示出(画成度对rpm)六个应力计的响应的各个相应相位(即，来自FFT，使用叶片1作为基准)，按照叶片顺序(例如，图12A和图12G分别示出叶片1的应力计的幅度和相位，图12B和图12H分别示出叶片7的应力计的幅度和相位，等等)。这些图是沿着图13所示Campbell的第六个发动机工作状态推断出的。如所示，把第一叶片用作基准(例如，对于每个叶片，所示相位数据代表着叶片的FFT计算相位与第一叶片的FFT计算相位之间的差值)来计算图示相位，这些图集中在窄带RPM上，并且为Campbell图的特定“XRev”(在此例中为第六个)推断出。

参照图12A-G，当振幅峰值明显地出现在所有幅度曲线(谐振)中时，能够在相位曲线的右侧注意到相干相位状态，而在远离峰值的地方，相位状态是不相干的或随意的。换句话说，在对应于谐振状态的相干窗口中可读取或者判定相位(例如，在谐振峰值处判定相位)，因为远离或超出振幅峰值附近，相位信息基本上是随意出现的。相干相位的存在表明，观测到的谐振与“耦合模式”有关。因为模式交叉于6XRev激励，最响应的ND解法被期待为6ND。

为了支持这个假设，记录的相位角画在极坐标图上，并且与6ND模态解法的理论相位进行比较，按照下列步骤：(1)使用上式(29)计算对于给定ND值(例如，本例ND＝6)的每个叶片的理论相位φ_t(n)；(2)通过针对每个理论相位值计算第n个叶片的位移d(n)成理论相位值的余弦(即，d(n)＝cos[φ_t(n)])，在极坐标图上画出每个叶片的理论叶片位移(例如，示出贯穿理论叶片位移值的曲线图)；以及(3)在同一极坐标图上，根据测定相位画出测定叶片的位移(即，为每个测定叶片，计算d(n)成测定相位的余弦)。因此这个极坐标图能够使理论ND配置形象化，其作为与对应于测定相位的位移相关的基准。

图14示出这个过程的结果，数值来自图12A-L示出的实验测试(对应于沿着第6个XRev的谐振)，并且表明与ND＝6的匹配看起来很好。(注意，叶片1、7、14、21、28和35的测定相位值，以度为单位，分别为0、49.96491、-15.3813、-8.71609、-6.6103和-15.0029)。应当注意，这种方法算出的理论位移不是特别地关联到任何特殊振动模式形状(轴向、切向或扭转的)，而只是关联到节配置。根据理论相位算出的理论位移d(n)(如上所述)简单地示出叶片是如何根据式(29)中指定的ND在+1/-1的范围内移动的。相同的分析也可成功地重复在与第一模式交叉的4XRev上，图15所示极图证实，正如所期待的，找到了4ND解法。

在5XRev交叉点观测到失谐效应的经典例子，它的幅度数据(微应变对rpm)显示在图16A-F中，相应的相位数据(度对rpm)显示在图16G-L中，分别对应于这六个测定叶片中的每一个，按顺序(即，叶片1、7、14、21、28和35)。在振幅曲线中，可以注意到一些叶片(7、14和35)怎样出现多个峰值。进行与上文相同的分析，揭示出，相干5ND配置出现在约8980rpm处，这在图17A的极坐标图中示出。随后的峰值，分别在9010和9055rpm处，没有与理论5ND完全匹配；事实上，在这两种情况中，叶片7和35看起来离相约90°。更多峰值的存在可以解释成，作为单叶片模式，因为盖罩制造变化性的影响，在一些叶片中抑制了接触，在其它叶片中又很显著。然而，通过了9080和9115rpm，级再次显示出相干响应，分别匹配理论6ND和7ND配置，分别可从图17B和17C的极坐标表示法中看出。

总之，测试结果表明了与数值模拟(例如使用ANSYS)的良好匹配，能够进行输入-输出分析，还能够具有可用于通过相应地改变边界条件而重复在模型上的详细信息。此外，连同实验分析的标准输出(例如，Campbell图，Waterfall图)，这个技术，利用相位分析，还能够具有转轮和叶片的模态形状的精确信息。取决于所用应力计的总数，这个技术能够独特地识别模态形式(有必要和足够条件)。在另一种例子中，这个技术提供必要信息，这个信息可以与数值模拟一起使用来提供足够的部分。

已经参照特定实施例解释和描述了本发明，这些实施例仅仅是对本发明原理的示例并且不意图排除或限制实施例。因此，尽管本发明的上述示例性实施例的描述以及各种示例性改型和方面提供了很多特征，但是，这些能够实现的细节不应被理解为限制本发明的范围，本领域技术人员应当很容易理解，本发明很容易进行改型、修改、变化、省略、添加以及等效实施，而不背离这个范围并且不减少它的附带优点。例如，在某种程度上，除了程序自身必须或固有的之外，本发明所述步骤或方法或程序阶段没有暗示特定顺序，包含附图。在很多情况下，程序步骤的顺序是变化的，各种示例性步骤可以组合、改变或省略，而不改变所述方法的目的、效果或重要性。还应当注意到，所用的措辞和表达只是用于描述而不是用于限制。没有想要用措辞或表达来排除所示和所描述的任何等效特征或其部分。此外，可在没有必要提供本文所述一个或多个优点的情况下实施本发明，或者考虑所公开的内容来理解本发明，和/或通过其很多实施例来实现。因此，意图使本发明不受限制在所公开的实施例，而是应当依照所附权利要求进行定义。

Claims (13)

1.一种特性化涡轮叶片的方法，该方法包括步骤：

在转子上安装至少一个涡轮叶片；

转动转子，由此转动该至少一个涡轮叶片；

在该至少一个涡轮叶片的转动期间，使液体冲击到该涡轮叶片上；以及

对由冲击的液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力提供定量模型，

其中，该激励力的定量模型提供作为时间的函数的激励力或提供激励力频率分量或谐波含量。

2.如权利要求1所述的方法，其中，该液体是油。

3.如权利要求1所述的方法，其中，该液体经由至少一个喷嘴冲击到该至少一个涡轮叶片上。

4.如权利要求1所述的方法，其中，该液体在该至少一个涡轮叶片上的冲击根据由该液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力的所述定量模型进行控制。

5.如权利要求1或4所述的方法，还包括步骤：对从与涡轮叶片直接或间接相连的传感器收到的信号进行处理，其中，该处理是根据所述定量模型执行的。

6.如权利要求5所述的方法，其中，该处理包括分析来自传感器的相位信息以确定多个所述至少一个涡轮叶片中的模态形状/节配置。

7.如权利要求6所述的方法，其中，这些传感器包括机械连到涡轮叶片的应力计。

8.一种特性化至少一个涡轮叶片的方法，该方法包括步骤：

对由液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力进行定量模型化；以及

根据该激励力的定量模型控制该液体在该至少一个涡轮叶片上的冲击，其中，该激励力的定量模型提供作为时间的函数的激励力或提供激励力频率分量或谐波含量。

9.如权利要求8所述的方法，其中，该液体是油。

10.如权利要求8所述的方法，还包括步骤：对从直接或间接连到涡轮叶片上的传感器收到的信号进行处理从而确定多个所述至少一个涡轮叶片中的模态形状/节配置。

11.一种特性化至少一个涡轮叶片的方法，该方法包括步骤：对从直接或间接连到由液体机械激励的涡轮叶片上的传感器收到的信号进行处理，其中，该处理是根据由液体施加在该至少一个涡轮叶片上的激励力的定量模型执行的，该激励力的定量模型提供作为时间的函数的激励力或提供激励力频率分量或谐波含量。

12.如权利要求11所述的方法，其中，该处理包括确定多个涡轮叶片中的模态形状/节配置。

13.如权利要求12或5或8或10所述的方法，还包括步骤：使由模态形状/节配置分析确定的涡轮叶片的响应与激励的定量化相关联从而提供与至少一个模态形状/节配置相关的阻尼因子。

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