CN102072926B - 一种发动机机体疲劳裂纹诊断的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及发动机机体疲劳检测领域，旨在提供一种发动机机体疲劳裂纹诊断的方法。该方法包括：应变信号的监测、应变信号的预处理、时间序列数据建模、特征量提取和残差方差处理。本发明可以实时监测机体疲劳裂纹的出现及扩展，特别是适用于机体材料为灰铸铁的疲劳试验中。
Description
技术领域
本发明涉及发动机机体疲劳检测领域，特别涉及一种发动机机体疲劳裂纹诊断的方法。
背景技术
发动机机体是发动机主要承载零部件的支撑结构，对整机工作可靠性至关重要。目前开展机体结构可靠性研究的主要手段包括仿真计算和疲劳试验两方面。
机体疲劳试验主要是考核机体主轴承盖、机体隔板及主轴承螺栓的疲劳可靠性，如图1所示，高压润滑油由液压泵站注入到试验装置的高压油腔内，载荷由高压油、活塞、连杆及轴传递至机体主轴承座处。改变不同的油压可以实现模拟不同的载荷，一个载荷循环过程为一次润滑油的加压过程，反复施加载荷直至机体出现疲劳裂纹，并记录相应载荷循环次数。
发动机机体疲劳试验中不允许将机体从试验台架上拆除以进行裂纹的检查，当机体出现明显疲劳裂纹后即结束此次试验，因此需要在试验中监测裂纹的出现用以判断试验的终止。试验中通过肉眼观察裂纹的出现会导致裂纹不能及时被发现，不能及时将试验系统停止，造成一定的破坏或事故发生。
本发明提出了一种针对机体疲劳试验过程中裂纹的诊断方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，针对发动机机体疲劳试验，机体主轴承座部位的动态应变信号作为试验系统的输出，通过应变信号反映整个试验系统的运行特性，提出一种以应变信号时序分析进行裂纹诊断的方法。
为解决该技术问题，本发明的技术方案是：
提供一种发动机机体疲劳裂纹诊断的方法，包括以下步骤：
(1)应变信号的监测：
将应变片粘贴于待测发动机的机体底部主轴承座处，对疲劳试验中的应变信号进行实时监测并记录，记录的应变信号经下位机传递至上位机；
(2)应变信号的预处理：
内置于上位机中的应变信号预处理模块对应变信号进行数据预处理，应用多项式最小二乘法以消除趋势项，将原始信号变为平稳信号；
(3)时间序列数据建模：
由时间序列数据建模模块对应变信号进行AR(n)建模，以每秒钟采集的数据为建模单元，即每500个数据为一组进行AR(n)模型建立；
(4)特征量提取：
由于模式向量各参数的重要性不同，同时其也不一定相互独立，因此，需特征量提取模块对步骤(3)所建立的时序模型进行参数估计，通过计算选择指定参数来确定低维向量且对裂纹具有敏感特性的向量作为裂纹诊断的特征量。
(5)残差方差处理：
通过步骤(4)选择的特征向量中，AR模型的残差方差作为裂纹诊断的特征量，因此残差方差处理模块对AR(n)模型进行模型残差方差运算，获得残差方差数据，同时计算不同时刻残差方差随时间变化的趋势项；当裂纹出现时，残差方差随时间变化的规律出现明显的突变。
本发明中，步骤(5)之后，还包括步骤：
(6)提示报警信息：
残差方差发生突变时，残差方差处理模块向上位机的处理器发送信号，并由后者向显示装置发送作为故障诊断的特征向量信息。
本发明的步骤(1)中，实现应变监测的采集桥路为四分之一应变电桥，应变片的电阻值为120或者350欧姆，采集硬件为NI 1520应变卡，采样频率为500Hz。
本发明的有益效果在于：
本发明可以实时监测机体疲劳裂纹的出现及扩展，特别是适用于机体材料为灰铸铁的疲劳试验中。
附图说明
图1发动机机体疲劳试验系统示意图；
图2原始应变信号；
图3消除趋势项的应变信号；
图4残差方差曲线。
图1中的附图标记为：1-轴、2-连杆、3活塞、4液压油、5机体、6应变片。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细表述。
本发明中，所述的应变信号预处理模块、时间序列数据建模模块、特征量提取模块、残差方差处理模块均为内置于上位机的软件实现的功能性模块；本领域技术人员在了解本发明的全部内容的基础上，根据其自身理解，可利用各种软件编程手段予以实现。本发明所述上位机是PC机，所述下位机是NI PXI1033。
本发明的实现步骤描述如下：
1、试验方案：如图1所示的监测试验方案，将应变片粘贴于发动机机体底部主轴承座处，应变作为整个试验系统的输出响应，当系统的运行特性发上变化时，应变信号将有所反应，因此通过监测应变信号来了解系统的运行特性。该监测试验系统本领域技术人员可采用现有监测试验系统，也可根据实际需要进行装配或改良。
2、应变信号的采集：疲劳试验中对应变信号进行实时记录，应变的采集桥路为四分之一应变电桥，应变片的电阻值为120或者350欧姆，采集硬件为NI 1520应变卡，采样频率为500Hz。采集的原始应变信号如图2所示。
3、应变信号的预处理：由于发动机机体疲劳试验的加载方式为脉动载荷，同时由于应变信号的零点漂移特性导致采集的应变信号具有一定的趋势性，因此需要由应变信号预处理模块对记录的应变信号进行数据预处理，其目的是将原始信号变为平稳信号。应用多项式最小二乘法消除趋势项。设趋势项多项式函数：(k＝1，2，…，n)，消除趋势项的计算公式为
xk为原始应变时间序列，
应变趋势项序列，yk为消除趋势项的应变时间序列，当m＝0，消除常数趋势项，m＝1消除线性趋势项，m≥2消除曲线趋势项，文中采用m＝3消除曲线趋势项。消除趋势项后的应变信号如图3所示。
4、时间序列数据建模：预处理后的应变信号时间序列为{xt}，由时间序列数据建模模块对应变信号{xt}进行AR(n)建模，其建立的模型公式为：XΦ＝A，
式中：
对上述公式采用递归的Burg算法对
值进行估计。N为建模数据的个数，n为所建立AR模型的阶数。以每秒钟采集的数据为建模单元，即每500个数据为一组进行AR模型建立。
5、特征量提取：由于模式向量各参数的重要性不同，同时其也不一定相互独立，因此，需特征量提取模块通过恰当的变换，选择比较少的参数来确定低维向量且对裂纹具有敏感特性的向量作为裂纹诊断的特征向量。
6、残差方差计算：残差方差处理模块对AR(n)模型，得出
，进一步根据公式
得出模型残差方差
，并将
作为故障诊断的特征量，试验中残差方差随时间变化的规律如图4所示，且当裂纹出现时残差方差发生明显突变。
7、提示报警信息：残差方差发生突变时，残差方差处理模块向上位机的处理器发送信号，并由后者向显示装置(PC机的显示器)发送作为故障诊断的特征向量信息。
以上公布的仅是本发明的具体实施例。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种发动机机体疲劳裂纹诊断的方法，包括以下步骤：
(1)应变信号的检测：
将应变片粘贴于待测发动机的机体底部主轴承座处，对疲劳试验中的应变信号进行实时检测并记录，记录的应变信号经下位机传递至上位机；
(2)应变信号的预处理：
内置于上位机中的应变信号预处理模块对应变信号进行数据预处理，应用多项式最小二乘法以消除趋势项，将原始信号变为平稳信号；
(3)时间序列数据建模：
由时间序列数据建模模块对应变信号进行AR(n)建模，以每秒钟采集的数据为建模单元，即每500个数据为一组进行AR(n)模型建立；
(4)特征量提取：
由特征量提取模块对步骤(3)所建立的时序模型进行参数估计，通过计算选择指定参数来确定低维向量且对裂纹具有敏感特性的向量作为裂纹诊断的特征量；
(5)残差方差处理：
残差方差处理模块对AR(n)模型进行模型残差方差运算，获得残差方差数据；同时计算不同时刻残差方差随时间变化的趋势项；当裂纹出现时，残差方差随时间变化的规律出现明显的突变。
2.根据权利要求1所述的发动机机体疲劳裂纹诊断的方法，其特征在于，步骤(5)之后，还包括步骤：
(6)提示报警信息：
残差方差发生突变时，残差方差处理模块向上位机的处理器发送信号，并由后者向显示装置发送作为故障诊断的特征向量信息。
3.根据权利要求1所述的发动机机体疲劳裂纹诊断的方法，其特征在于，步骤(1)中，实现应变检测的采集桥路为四分之一应变电桥，应变片的电阻值为120或者350欧姆，采集硬件为NI 1520应变卡，采样频率为500Hz。
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