CN109871947A - 基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法和装置 - Google Patents

基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明提出了基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法和装置，属于机械装配技术领域。所述方法包括步首先分别获取n级转子装配后由各级转子定位误差引起的偏心误差传递矩阵、装配后各级转子定位误差引起的第n级转子不平衡量、n级转子装配后由各级转子定向误差引起的偏心误差传递矩阵和装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量，然后，通过矢量相加方式获得多级转子装配后任意一级转子的不平衡量，并根据不平衡量建立优化模型。所述装置包括：基座，气浮轴系，调心调倾工作台，分别为精密力传感器，静平衡测量平台，立柱，下横向测杆，下伸缩式电感传感器，上横向测杆和上杠杆式电感传感器。

Description

基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平 衡量逐级堆叠方法和装置
技术领域
本发明涉及基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法和装置，属于机械装配技术领域。
背景技术
航空发动机是飞机的核心部件，为了保证飞机的安全性，它需要安全可靠的长时间工作。转子的振动严重影响着发动机的安全、效率及寿命，而转子的不平衡量是决定发动机转子振动响应的重要因素。发动机转子是由多个级盘装配而成，各级盘的不平衡量通过一定的组合形成转子的不平衡量。尽管在设计过程中对于每级盘的不平衡量均进行了严格的限制，但如果装配不当，多级盘的不平衡量在高速旋转过程中将对转子轴颈形成巨大的作用力与力矩，使转子产生剧烈振动。因此，优化航空发动机转子整体不平衡量，对提高其结构完整性、可靠性及寿命具有重要意义。现有的方法存在的问题为：未从数学机理上建立完善的多级转子不平衡量装配模型，未考虑单级转子定向和定位误差在装配过程引入的不平衡量，未考虑单级转子自身不平衡量对多级转子装配质量的影响。
发明内容
针对上述现有技术的不足，提出一种基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法，用以解决航空发动机转子装配初始不平衡量大、装配质量差，振动大的问题，改善发动机转子的性能。所采取的技术方案如下：
基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法，所述方法包括
步骤一、确定n级转子装配后由各级转子定位误差引起的偏心误差传递矩阵，所述偏心误差传递矩阵为：
其中，pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；dpi为第i级转子径向测量面圆心位置的加工误差向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；
步骤二、获取装配后各级转子定位误差引起的第n级转子不平衡量，所述第n级转子不平衡量表示为：
其中，Ux0-n为装配后第n级转子测量面在X轴方向上的不平衡量；Uy0-n为装配后第n级转子测量面在Y轴方向上的不平衡量；m0-n为装配后第n级转子的质量，pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；dpi为第i级转子径向测量面圆心位置的加工误差向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；
步骤三、计算n级转子装配后由各级转子定向误差引起的偏心误差传递矩阵，所述偏心误差传递矩阵为：
其中，Sxi为第i级转子基准平面绕X轴旋转θxi角度的旋转矩阵；Syi为第i级转子基准平面绕Y轴旋转θyi角度的旋转矩阵；pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；Sxj-1为第j-1级转静子基准平面绕X轴旋转θxj-1角度的旋转矩阵；Syj-1为第j-1级转静子基准平面绕Y轴旋转θyj-1角度的旋转矩阵；Srj-1为第j-1级转静子绕Z轴旋转θrj-1角度的旋转矩阵；
步骤四、根据偏心误差传递矩阵获取装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量，所述装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量表示为：
其中，Ux0-n为装配后第n级转子测量面在X轴方向上的不平衡量；Uy0-n为装配后第n级转子测量面在Y轴方向上的不平衡量；m0-n为装配后第n级转子的质量；Sxi为第i级转子基准平面绕X轴旋转θxi角度的旋转矩阵；Syi为第i级转子基准平面绕Y轴旋转θyi角度的旋转矩阵；pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；Sxj-1为第j-1级转静子基准平面绕X轴旋转θxj-1角度的旋转矩阵；Syj-1为第j-1级转静子基准平面绕Y轴旋转θyj-1角度的旋转矩阵；Srj-1为第j-1级转静子绕Z轴旋转θrj-1角度的旋转矩阵；
步骤五、将单级转子自身不平衡量和装配过程中由定位和定向误差引入的不平衡量进行矢量相加，得到多级转子装配后任意一级转子的不平衡量；
步骤六、将各级转子不平衡量进行矢量叠加，得到多级转子初始不平衡量；
步骤七、利用卷积神经网络，将各级转子几何量、不平衡量、装配角度及多级转子装配后预测初始不平衡量作为输入参量，实际不平衡量作为输出参量，建立多级转子装配初始不平衡量预测修正模型，实现初始不平衡量的准确预测。
步骤八、依据多级转子初始不平衡量与角向安装位置之间的关系，建立基于各级转子角向安装位置的多级转子初始不平衡量的优化模型；
步骤九、利用遗传算法优化各级转子角向安装位置，即可得到各级转子角向最佳安装相位，实现多级转子初始不平衡量的优化。
基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠装置，所述装置包括基座1，气浮轴系2，调心调倾工作台3，分别为精密力传感器4a、4b、4c，静平衡测量平台5，立柱6，下横向测杆7，下伸缩式电感传感器8，上横向测杆9和上杠杆式电感传感器10；所述气浮轴系2嵌套在基座1中心位置上，调心调倾工作台3配置在气浮轴系2中心位置上，三个精密力传感器4a、4b、4c均匀配置在调心调倾工作台3上；静平衡测量平台5在三个精密力传感器4a、4b、4c上；立柱6分布在气浮轴系2的左侧且固装在基座1上；在立柱6上从上至下依次可移动调节地套装上横向测杆9和下横向测杆7，上杠杆式电感传感器10与上横向测杆9固定连接；下伸缩式电感传感器8与下横向测杆7固定连接。
本发明有益效果：
本发明基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法分析航空发动机转子的定位误差及定向误差在装配中的传递过程，确定n级转子装配后的偏心误差的传递关系，得到装配后各级转子定位误差和定向误差引入的不平衡量，再复合单级转子自身不平衡量，依据矢量合成法则，建立基于各级转子角向安装位置的多级转子初始不平衡量的优化模型，利用神经网络对初始不平衡量预测值进行修正，实现多级转子装配初始不平衡量精准预测，利用遗传算法对各级转子角向安装位置优化，得到各级转子角向最佳安装相位，实现了多级转子初始不平衡量的优化。
所述基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠装置能够有效、快速、准确的完成大行高速回转装备多级零部件的堆叠。极大程度上提高零部件堆叠的效率和精确度。
附图说明
图1为基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法的流程图；
图2为基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠装置的结构示意图。
(1为基座，2为气浮轴系，3为调心调倾工作台，4a、4b、4c分别为精密力传感器，5为静平衡测量平台，6为立柱，7为下横向测杆，8为下伸缩式电感传感器，9为上横向测杆，10为上杠杆式电感传感器)
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，但本发明不受实施例的限制。
实施例1：
基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法，如图1所示，所述方法包括
步骤一、航空发动机多级转子装配中，单级转子定位误差会进行传递与累积，影响多级转子装配后的累积偏心误差。确定n级转子装配后由各级转子定位误差引起的偏心误差传递矩阵，所述偏心误差传递矩阵为：
其中，pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；dpi为第i级转子径向测量面圆心位置的加工误差向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；
步骤二、获取装配后各级转子定位误差引起的第n级转子不平衡量，所述第n级转子不平衡量表示为：
其中，Ux0-n为装配后第n级转子测量面在X轴方向上的不平衡量；Uy0-n为装配后第n级转子测量面在Y轴方向上的不平衡量；m0-n为装配后第n级转子的质量，pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；dpi为第i级转子径向测量面圆心位置的加工误差向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；
步骤三、航空发动机多级转子装配中，单级转子定向误差会进行传递与累积，影响多级转子装配后的累积偏心误差。计算n级转子装配后由各级转子定向误差引起的偏心误差传递矩阵，所述偏心误差传递矩阵为：
其中，Sxi为第i级转子基准平面绕X轴旋转θxi角度的旋转矩阵；Syi为第i级转子基准平面绕Y轴旋转θyi角度的旋转矩阵；pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；Sxj-1为第j-1级转静子基准平面绕X轴旋转θxj-1角度的旋转矩阵；Syj-1为第j-1级转静子基准平面绕Y轴旋转θyj-1角度的旋转矩阵；Srj-1为第j-1级转静子绕Z轴旋转θrj-1角度的旋转矩阵；
步骤四、根据偏心误差传递矩阵获取装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量，所述装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量表示为：
其中，Ux0-n为装配后第n级转子测量面在X轴方向上的不平衡量；Uy0-n为装配后第n级转子测量面在Y轴方向上的不平衡量；m0-n为装配后第n级转子的质量；Sxi为第i级转子基准平面绕X轴旋转θxi角度的旋转矩阵；Syi为第i级转子基准平面绕Y轴旋转θyi角度的旋转矩阵；pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；Sxj-1为第j-1级转静子基准平面绕X轴旋转θxj-1角度的旋转矩阵；Syj-1为第j-1级转静子基准平面绕Y轴旋转θyj-1角度的旋转矩阵；Srj-1为第j-1级转静子绕Z轴旋转θrj-1角度的旋转矩阵；
步骤五、将单级转子自身不平衡量和装配过程中由定位和定向误差引入的不平衡量进行矢量相加，得到多级转子装配后任意一级转子的不平衡量；
步骤六、将各级转子不平衡量进行矢量叠加，得到多级转子初始不平衡量；
步骤七、利用卷积神经网络，将各级转子几何量、不平衡量、装配角度及多级转子装配后预测初始不平衡量作为输入参量，实际不平衡量作为输出参量，建立多级转子装配初始不平衡量预测修正模型，实现初始不平衡量的准确预测。
步骤八、依据多级转子初始不平衡量与角向安装位置之间的关系，建立基于各级转子角向安装位置的多级转子初始不平衡量的优化模型；
步骤九、利用遗传算法优化各级转子角向安装位置，即可得到各级转子角向最佳安装相位，实现多级转子初始不平衡量的优化。
所述基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法分析航空发动机转子的定位误差及定向误差在装配中的传递过程，确定n级转子装配后的偏心误差的传递关系，得到装配后各级转子定位误差和定向误差引入的不平衡量，再复合单级转子自身不平衡量，依据矢量合成法则，建立基于各级转子角向安装位置的多级转子初始不平衡量的优化模型，利用神经网络对初始不平衡量预测进行修正，实现多级转子装配初始不平衡量精准预测，利用遗传算法对各级转子角向安装位置优化，得到各级转子角向最佳安装相位，实现了多级转子初始不平衡量的优化。
实施例2
基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠装置，如图2所示，所述装置包括基座1，气浮轴系2，调心调倾工作台3，分别为精密力传感器4a、4b、4c，静平衡测量平台5，立柱6，下横向测杆7，下伸缩式电感传感器8，上横向测杆9和上杠杆式电感传感器10；所述气浮轴系2嵌套在基座1中心位置上，调心调倾工作台3配置在气浮轴系2中心位置上，三个精密力传感器4a、4b、4c均匀配置在调心调倾工作台3上；静平衡测量平台5在三个精密力传感器4a、4b、4c上；立柱6分布在气浮轴系2的左侧且固装在基座1上；在立柱6上从上至下依次可移动调节地套装上横向测杆9和下横向测杆7，上杠杆式电感传感器10与上横向测杆9固定连接；下伸缩式电感传感器8与下横向测杆7固定连接。
所述基于形心和质心极小化测调的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠装置能够有效、快速、准确的完成大行高速回转装备多级零部件的堆叠。极大程度上提高零部件堆叠的效率和精确度。
虽然本发明已以较佳的实施例公开如上，但其并非用以限定本发明，任何熟悉此技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做各种改动和修饰，因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。

Claims (2)

1.基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法，其特征在于，所述方法包括
步骤一、确定n级转子装配后由各级转子定位误差引起的偏心误差传递矩阵，所述偏心误差传递矩阵为：
其中，pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；dpi为第i级转子径向测量面圆心位置的加工误差向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；
步骤二、获取装配后各级转子定位误差引起的第n级转子不平衡量，所述第n级转子不平衡量表示为：
其中，Ux0-n为装配后第n级转子测量面在X轴方向上的不平衡量；Uy0-n为装配后第n级转子测量面在Y轴方向上的不平衡量；m0-n为装配后第n级转子的质量，pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；dpi为第i级转子径向测量面圆心位置的加工误差向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；
步骤三、计算n级转子装配后由各级转子定向误差引起的偏心误差传递矩阵，所述偏心误差传递矩阵为：
其中，Sxi为第i级转子基准平面绕X轴旋转θxi角度的旋转矩阵；Syi为第i级转子基准平面绕Y轴旋转θyi角度的旋转矩阵；pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；Sxj-1为第j-1级转静子基准平面绕X轴旋转θxj-1角度的旋转矩阵；Syj-1为第j-1级转静子基准平面绕Y轴旋转θyj-1角度的旋转矩阵；Srj-1为第j-1级转静子绕Z轴旋转θrj-1角度的旋转矩阵；
步骤四、根据偏心误差传递矩阵获取装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量，所述装配后由各级转子定向误差引起的第n级转子不平衡量表示为：
其中，Ux0-n为装配后第n级转子测量面在X轴方向上的不平衡量；Uy0-n为装配后第n级转子测量面在Y轴方向上的不平衡量；m0-n为装配后第n级转子的质量；Sxi为第i级转子基准平面绕X轴旋转θxi角度的旋转矩阵；Syi为第i级转子基准平面绕Y轴旋转θyi角度的旋转矩阵；pi为第i级转子径向测量面圆心的理想位置向量；Sri为第i级转子绕Z轴旋转θri角度的旋转矩阵；Sr1为单位矩阵；Sxj-1为第j-1级转静子基准平面绕X轴旋转θxj-1角度的旋转矩阵；Syj-1为第j-1级转静子基准平面绕Y轴旋转θyj-1角度的旋转矩阵；Srj-1为第j-1级转静子绕Z轴旋转θrj-1角度的旋转矩阵；
步骤五、将单级转子自身不平衡量和装配过程中由定位和定向误差引入的不平衡量进行矢量相加，得到多级转子装配后任意一级转子的不平衡量；
步骤六、将各级转子不平衡量进行矢量叠加，得到多级转子初始不平衡量；
步骤七、利用卷积神经网络，将各级转子几何量、不平衡量、装配角度及多级转子装配后预测初始不平衡量作为输入参量，实际不平衡量作为输出参量，建立多级转子装配初始不平衡量预测修正模型，实现初始不平衡量的准确预测；
步骤八、依据多级转子初始不平衡量与角向安装位置之间的关系，建立基于各级转子角向安装位置的多级转子初始不平衡量的优化模型；
步骤九、利用遗传算法优化各级转子角向安装位置，即可得到各级转子角向最佳安装相位，实现多级转子初始不平衡量的优化。
2.基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠装置，其特征在于，所述装置包括基座(1)，气浮轴系(2)，调心调倾工作台(3)，分别为精密力传感器(4a、4b、4c)，静平衡测量平台(5)，立柱(6)，下横向测杆(7)，下伸缩式电感传感器(8)，上横向测杆(9)和上杠杆式电感传感器(10)；所述气浮轴系(2)嵌套在基座(1)中心位置上，调心调倾工作台(3)配置在气浮轴系(2)中心位置上，三个精密力传感器(4a、4b、4c)均匀配置在调心调倾工作台(3)上；静平衡测量平台(5)在三个精密力传感器(4a、4b、4c)上；立柱(6)分布在气浮轴系(2)的左侧且固装在基座(1)上；在立柱(6)上从上至下依次可移动调节地套装上横向测杆(9)和下横向测杆(7)，上杠杆式电感传感器(10)与上横向测杆(9)固定连接；下伸缩式电感传感器(8)与下横向测杆(7)固定连接。
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