CN111397909A - 一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法 - Google Patents

一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111397909A
CN111397909A CN202010269887.XA CN202010269887A CN111397909A CN 111397909 A CN111397909 A CN 111397909A CN 202010269887 A CN202010269887 A CN 202010269887A CN 111397909 A CN111397909 A CN 111397909A
Authority
CN
China
Prior art keywords
crack
cycle
low
disc
cycle fatigue
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202010269887.XA
Other languages
English (en)
Inventor
曹宏瑞
王磊
乔百杰
陈雪峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN202010269887.XA priority Critical patent/CN111397909A/zh
Publication of CN111397909A publication Critical patent/CN111397909A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00Testing of engines
    • G01M15/14Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01DNON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/003Arrangements for testing or measuring
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H11/00Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties
    • G01H11/02Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties by magnetic means, e.g. reluctance
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00Testing of machine parts

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,在航空发动机涡轮盘低循环疲劳试验器的轮盘轴上设置电涡流位移传感器和键相传感器以在线获取轮盘轴径向位移振动信号和键相脉冲信号;在每个载荷循环中获取事先设置好的转速下轮盘的振动信号;采用整周期离散傅里叶变换从振动信号中提取裂纹指标的实部与虚部;选取试验开始时若干个循环的裂纹指标作为基线,在随后的循环中通过与基线作向量差构成裂纹指标相对幅值和相对相位,以3σ准则设定报警阈值,监测涡轮盘疲劳裂纹。本发明避免因轮盘爆裂,造成试验器损伤,而且不需要在低循环疲劳试验过程中停机检查,能够缩短试验周期,降低试验费用。

Description

一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法
技术领域
本发明属于航空发动机故障诊断技术领域,具体涉及一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法。
背景技术
作为航空发动机的三大部件之一,涡轮工作在高温,高压和高转速条件下,承受着离心力、热应力、气动力和振动应力等联合交变载荷,还要承受环境介质的腐蚀与氧化作用,使涡轮成为航空发动机中最易损的部件,其寿命是制约发动机整体寿命的主要因素。涡轮盘是航空发动机结构中重要的旋转部件之一,其主要功能是安装涡轮叶片以传递功率。涡轮盘的断裂失效大多会造成非包容性破坏,其后果往往是灾难性的,因此摸清涡轮盘的寿命十分重要。涡轮盘疲劳寿命考核试验是在新发动机的设计阶段为发动机定寿或是为老发动开展延寿工作的重要手段。
目前在航空发动机涡轮盘疲劳寿命考核试验中,主要采用孔探仪、荧光粉渗透、超声波、电涡流等无损检测方法检测裂纹,间断性分解探伤检查,导致试验周期长、代价高。不仅影响发动机整体研发周期,而且在检查的间隔,涡轮盘仍然有爆裂的风险。
因此,如何在航空发动机低循环疲劳试验中,在线监测涡轮盘疲劳裂纹成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提供一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,在航空发动机低循环疲劳试验中在线监测涡轮盘疲劳裂纹。
本发明采用以下技术方案:
一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,包括以下步骤:
S1、在线获取轮盘振动信号和键相脉冲信号;
S2、根据步骤S1得到的键相脉冲信号和转速控制信号,在每个载荷循环中获取事先设置好的转速附近K个旋转周期轮盘的振动信号;
S3、采用整周期离散傅里叶变换提取不同旋转周期裂纹指标实部和虚部;
S4、选取试验开始时若干个循环裂纹指标的均值作为基线,计算裂纹指标相对幅值和相对相位,以3σ准则设定报警阈值监测涡轮盘疲劳裂纹。
具体的,步骤S1中,采用电涡流位移振动传感器在线获取轮盘振动信号,电涡流位移振动传感器至少包括1个,设置在涡轮盘低循环疲劳试验器上;采用键相传感器在线获取键相脉冲信号,键相传感器靠近轮盘工装的凹槽设置。
具体的,步骤S2中,事先设置好的转速依次为低循环疲劳试验中升速过程最大转速的98%,95%,90%,80%,70%,60%。
具体的,步骤S3具体为:
S301、使用傅里叶级数提取一阶同步振动的cos和sin分量;构成不同旋转周期裂纹指标实部和虚部;
S302、对每个载荷循环计算的K个旋转周期轮盘的裂纹指标的实部和虚部分别取平均,得到该次载荷循环裂纹指标的实部和虚部。
进一步的,步骤S301中,第i个载荷循环第k个旋转周期裂纹指标
Figure BDA0002442764450000021
的实部
Figure BDA0002442764450000022
和虚部
Figure BDA0002442764450000023
分别为:
Figure BDA0002442764450000031
Figure BDA0002442764450000032
其中,
Figure BDA0002442764450000033
表示第i个载荷循环采集的第k个旋转周期轮盘振动信号,N为信号
Figure BDA0002442764450000034
信号长度。
进一步的,步骤S302中,第i个载荷循环裂纹指标的实部Xi和虚部Yi具体为:
Figure BDA0002442764450000035
Figure BDA0002442764450000036
其中,
Figure BDA0002442764450000037
Figure BDA0002442764450000038
表示第i个载荷循环第k个旋转周期裂纹指标的实部和虚部。
具体的,步骤S4中,第i个载荷循环裂纹指标的相对幅值Amplitude_relative(i)具体为:
Figure BDA0002442764450000039
第i个载荷循环裂纹指标的相对相位Phase_relative(i)具体为:
Figure BDA00024427644500000310
其中,Xi和Yi分别为第i个载荷循环裂纹指标的实部和虚部,X_baseline和Y_baseline表示裂纹指标的实部和虚部基线。
具体的,步骤S4中,3σ准则的报警值为u+3σ,其中,u和σ分别为裂纹指标相对幅值的均值和标准差,当裂纹指标相对幅值连续三个载荷循环都超过阈值区间的时刻,作为报警时刻监测涡轮盘疲劳裂纹。
与现有技术相比,本发明至少具有以下有益效果:
本发明一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,以涡轮盘疲劳裂纹故障机理为基础,以信号处理方法为手段,提供了一种能够在航空发动机低循环疲劳试验中,在线监测涡轮盘疲劳裂纹的萌生与扩展过程,而无需停机拆装检查,能够减少试验周期和试验费用,降低轮盘在检查间隔期间爆裂的风险,为掌握航空发动机涡轮盘裂纹扩展规律和故障诊断做技术支撑。
进一步的,采集的位移振动信号包含轮盘的裂纹信息,通过键相信号能够获取轮盘旋转整周期的时刻,方便提取整周期位移振动信号。
进一步的,轮盘低循环疲劳寿命试验中轮盘的转速是变化的,步骤S2提取相同转速下的振动信号,能排除转速对指标的影响。
进一步的,通过整周期离散傅里叶提取轮盘一阶同步振动的实部和虚部,算法简单,计算效率高,方便在线监测裂纹。
进一步的,由于裂纹引起的不平衡量可以表示为整体不平衡量与初始不平衡量的矢量差,在试验的初期可以认为轮盘没有裂纹,通过S4设计的指标能有效反映因裂纹产生的不平衡量,从而有效监测裂纹。
进一步的,轮盘正常时,可以认为裂纹指标相对幅值服从正态分布,通过步骤S4设置的报警阈值能有效降低误诊率和漏诊率。
综上所述,本发明能实时监测涡轮盘疲劳裂纹,缩短试验周期,保证轮盘低循环疲劳试验安全。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为涡轮盘裂纹监测系统结构图;
图2为提取特定转速下振动信号过程图;
图3为涡轮盘低循环疲劳试验加载过程图;
图4为第13500次载荷循环位移振动信号图;
图5为第13500次载荷循环键相信号图;
图6为裂纹指标相对幅值图;
图7为裂纹指标相对相位图。
具体实施方式
本发明提供了一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,在航空发动机涡轮盘低循环疲劳试验器的轮盘轴上设置电涡流位移传感器和键相传感器以在线获取轮盘轴径向位移振动信号和键相脉冲信号;在每个载荷循环中获取事先设置好的转速下轮盘的振动信号;采用整周期离散傅里叶变换从振动信号中提取裂纹指标的实部与虚部,裂纹指标的实部和虚部分别为轮盘振动的一阶同步振动频域的cos分量和sin分量;由于裂纹引起的不平衡量可以表示为整体不平衡量与初始不平衡量的矢量差,选取试验开始时若干个循环的裂纹指标作为基线,在随后的循环中通过与基线作向量差构成裂纹指标相对幅值和相对相位,以3σ准则设定报警阈值,监测涡轮盘疲劳裂纹。本发明可以在航空发动机涡轮盘低循环疲劳试验过程中实现轮盘裂纹在线监测,避免因轮盘爆裂,造成试验器损伤,而且不需要在低循环疲劳试验过程中停机检查,能够缩短试验周期,降低试验费用。
本发明一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,包括以下步骤:
S1、在涡轮盘低循环疲劳试验器上设置至少1个电涡流位移振动传感器以在线获取轮盘振动信号,设置1个键相传感器以在线获取键相脉冲信号,键相传感器安装时应靠近工装的凹槽,确保能够采集键相信号。
请参阅图1,涡轮盘裂纹监测系统结构包括信号采集器,信号采集器分别采集建相脉冲信号和位移振动信号,获取的信号经过数字采集器转换为数字信号,传输到处理器进行分析存储与显示。
S2、通过键相脉冲信号和转速控制信号,在每个载荷循环中获取事先设置好的转速附近K个旋转周期轮盘的振动信号,事先设置好的转速为低循环疲劳试验中升速过程最大转速的98%,95%,90%,80%,70%,60%,这个过程如图2所示。
S3、采用整周期离散傅里叶变换提取不同旋转周期裂纹指标实部和虚部;
S301、在一个旋转周期(数量级为10-3s)内转速是平稳的,直接使用傅里叶级数提取一阶同步振动的cos和sin分量;构成不同旋转周期裂纹指标实部和虚部,第i个载荷循环第k个旋转周期裂纹指标
Figure BDA0002442764450000061
具体为:
Figure BDA0002442764450000062
Figure BDA0002442764450000063
Figure BDA0002442764450000064
其中,j为虚数单位,
Figure BDA0002442764450000065
Figure BDA0002442764450000066
表示第i个载荷循环第k个旋转周期裂纹指标的实部和虚部,
Figure BDA0002442764450000067
表示第i个载荷循环采集的第k个旋转周期轮盘振动信号,N为信号
Figure BDA0002442764450000068
信号长度。
S302、对每个载荷循环计算的K个旋转周期轮盘的裂纹指标的实部和虚部分别取平均,得到该次载荷循环裂纹指标的实部和虚部,第i个载荷循环裂纹指标的实部Xi和虚部Yi具体为:
Figure BDA0002442764450000069
Figure BDA0002442764450000071
S4、选取试验开始时若干个循环裂纹指标的均值作为基线,计算裂纹指标相对幅值和相对相位,以3σ准则设定报警阈值监测涡轮盘疲劳裂纹。
S401、通过与基线裂纹指标作向量差构成裂纹指标相对幅值和相对相位,具体为:
Figure BDA0002442764450000072
Figure BDA0002442764450000073
其中,Amplitude_relative(i)和Phase_relative(i)表示第i个载荷循环裂纹指标相对幅值和相对相位,X_baseline和Y_baseline表示裂纹指标的实部和虚部基线。
S402、根据3σ准则设定报警阈值,当裂纹指标相对幅值连续三个载荷循环都超过阈值区间的时刻,作为报警时刻监测涡轮盘疲劳裂纹。
3σ准则的报警值为u+3σ,其中,u和σ分别为裂纹指标相对幅值的均值和标准差。
以裂纹指标相对相位作为裂纹监测的参考和补充,当轮盘正常时,裂纹指标相对相位不稳定,产生波动,当裂纹出现时,相对相位稳定在某一值;裂纹指标相对相位对裂纹更敏感,因此更容易产生虚警。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
某涡轮盘疲劳裂纹监测
在涡轮盘低循疲劳试验时,转速按照“升速—保载—降速”的方式施加疲劳循环载荷,和实际中发动机轮盘寿命考核试验的加载方式相同,一个“升速—保载—降速”称之为一个载荷循环,最高转速为18000RPM,最低转速为2000RPM,一个循环过程大约78秒,加载曲线如图3所示。试验进行到14403次循环时,涡轮盘发生破裂,试验终止;
事后通过本发明的监测方法能有效避免涡轮盘爆裂。
本实施例仅分析13500次循环后数据。具体过程如下:
(1)通过位移振动传感器和键相传感器,获取试验过程中位移振动信号和键相脉冲信号,如,第13500次循环位移振动数据和键相信号如图4和图5所示;
(2)通过键相脉冲信号和转速信号,在每个载荷循环中获取升速过程最大转速98%附近20个旋转周期的振动信号;
(3)采用整周期离散傅里叶变换提取不同旋转周期裂纹指标实部和虚部,并对每个载荷循环计算的20个旋转周期轮盘的裂纹指标的实部和虚部分别取平均,得到该次载荷循环裂纹指标的实部和虚部;
(4)选取试验开始时前200个循环裂纹指标的均值作为基线,在随后的循环中通过与基线裂纹指标作向量差构成裂纹指标相对幅值和相对相位。
图6和图7为裂纹指标的相对幅值和相对相位,以3σ准则设定阈值,即阈值为u+3σ,从结果可以看出,本发明能够在涡轮盘爆裂前近43个载荷循环发出报警,即提前56分钟终止试验,有效避免轮盘爆裂,降低经济损失,同时给出轮盘准确的低循环疲劳寿命,完美达到试验目的。
综上所述,本发明一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,能够在线监测涡轮盘疲劳裂纹,避免轮盘爆裂,保证试验安全,同时不需要试验中途停机检查,缩短试验周期。
以上内容仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、在线获取轮盘振动信号和键相脉冲信号;
S2、根据步骤S1得到的键相脉冲信号和转速控制信号,在每个载荷循环中获取事先设置好的转速附近K个旋转周期轮盘的振动信号;
S3、采用整周期离散傅里叶变换提取不同旋转周期裂纹指标实部和虚部;
S4、选取试验开始时若干个循环裂纹指标的均值作为基线,计算裂纹指标相对幅值和相对相位,以3σ准则设定报警阈值监测涡轮盘疲劳裂纹。
2.根据权利要求1所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S1中,采用电涡流位移振动传感器在线获取轮盘振动信号,电涡流位移振动传感器至少包括1个,设置在涡轮盘低循环疲劳试验器上;采用键相传感器在线获取键相脉冲信号,键相传感器靠近轮盘工装的凹槽设置。
3.根据权利要求1所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S2中,事先设置好的转速依次为低循环疲劳试验中升速过程最大转速的98%,95%,90%,80%,70%,60%。
4.根据权利要求1所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S3具体为:
S301、使用傅里叶级数提取一阶同步振动的cos和sin分量;构成不同旋转周期裂纹指标实部和虚部;
S302、对每个载荷循环计算的K个旋转周期轮盘的裂纹指标的实部和虚部分别取平均,得到该次载荷循环裂纹指标的实部和虚部。
5.根据权利要求4所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S301中,第i个载荷循环第k个旋转周期裂纹指标
Figure FDA0002442764440000021
的实部
Figure FDA0002442764440000022
和虚部
Figure FDA0002442764440000023
分别为:
Figure FDA0002442764440000024
Figure FDA0002442764440000025
其中,
Figure FDA0002442764440000026
表示第i个载荷循环采集的第k个旋转周期轮盘振动信号,N为信号
Figure FDA0002442764440000027
信号长度。
6.根据权利要求4所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S302中,第i个载荷循环裂纹指标的实部Xi和虚部Yi具体为:
Figure FDA0002442764440000028
Figure FDA0002442764440000029
其中,
Figure FDA00024427644400000210
Figure FDA00024427644400000211
表示第i个载荷循环第k个旋转周期裂纹指标的实部和虚部。
7.根据权利要求1所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S4中,第i个载荷循环裂纹指标的相对幅值Amplitude_relative(i)具体为:
Figure FDA00024427644400000212
第i个载荷循环裂纹指标的相对相位Phase_relative(i)具体为:
Figure FDA00024427644400000213
其中,Xi和Yi分别为第i个载荷循环裂纹指标的实部和虚部,X_baseline和Y_baseline表示裂纹指标的实部和虚部基线。
8.根据权利要求1所述的航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法,其特征在于,步骤S4中,3σ准则的报警值为u+3σ,其中,u和σ分别为裂纹指标相对幅值的均值和标准差,当裂纹指标相对幅值连续三个载荷循环都超过阈值区间的时刻,作为报警时刻监测涡轮盘疲劳裂纹。
CN202010269887.XA 2020-04-08 2020-04-08 一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法 Withdrawn CN111397909A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010269887.XA CN111397909A (zh) 2020-04-08 2020-04-08 一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010269887.XA CN111397909A (zh) 2020-04-08 2020-04-08 一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111397909A true CN111397909A (zh) 2020-07-10

Family

ID=71435075

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010269887.XA Withdrawn CN111397909A (zh) 2020-04-08 2020-04-08 一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111397909A (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112016223A (zh) * 2020-07-20 2020-12-01 浙江海骆航空科技有限公司 一种涡轮毛坯盘预旋转消除残余应力的试验装置及方法
CN112082742A (zh) * 2020-07-22 2020-12-15 西安交通大学 一种航空发动机轮盘裂纹智能识别方法、系统及装置
CN112327957A (zh) * 2020-09-24 2021-02-05 哈尔滨雅静振动测试技术有限公司 转子低频振动多阶线谱的控制方法及装置
CN113252794A (zh) * 2021-06-03 2021-08-13 沈阳工业大学 一种声发射裂纹监测方法及系统
CN115203765A (zh) * 2022-07-29 2022-10-18 中国航发沈阳发动机研究所 一种航空发动机转子低循环疲劳试验的配重块设计方法
CN115436062A (zh) * 2022-09-13 2022-12-06 中国航发北京航空材料研究院 一种定量在线测量航空发动机轮盘疲劳裂纹扩展长度的方法
CN117037427A (zh) * 2023-08-23 2023-11-10 旺苍县地质环境监测站 一种地质灾害联网监测预警系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2815123A1 (fr) * 2000-10-10 2002-04-12 Snecma Moteurs Controle acoustique de roues aubagees monoblocs
CN102980722A (zh) * 2012-12-05 2013-03-20 合肥工业大学 一种适用于在线动平衡的不平衡信号提取法
CN107976482A (zh) * 2017-11-23 2018-05-01 西安交通大学 在寿命考核试验中的盘类零件的裂纹在位监测系统和方法
WO2018207973A1 (ko) * 2017-05-12 2018-11-15 한국전력공사 발전 설비의 자동 진단 시스템 및 자동 진단 방법
CN110763441A (zh) * 2019-07-02 2020-02-07 中国民航大学 基于单类最大向量角区域间隔的发动机涡轮盘检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2815123A1 (fr) * 2000-10-10 2002-04-12 Snecma Moteurs Controle acoustique de roues aubagees monoblocs
CN102980722A (zh) * 2012-12-05 2013-03-20 合肥工业大学 一种适用于在线动平衡的不平衡信号提取法
WO2018207973A1 (ko) * 2017-05-12 2018-11-15 한국전력공사 발전 설비의 자동 진단 시스템 및 자동 진단 방법
CN107976482A (zh) * 2017-11-23 2018-05-01 西安交通大学 在寿命考核试验中的盘类零件的裂纹在位监测系统和方法
CN110763441A (zh) * 2019-07-02 2020-02-07 中国民航大学 基于单类最大向量角区域间隔的发动机涡轮盘检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
符顺国等: ""欠采样在航空发动机涡轮叶片频率测量中的应用"", 《燃气涡轮试验与研究》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112016223A (zh) * 2020-07-20 2020-12-01 浙江海骆航空科技有限公司 一种涡轮毛坯盘预旋转消除残余应力的试验装置及方法
CN112016223B (zh) * 2020-07-20 2024-04-19 浙江海骆航空科技有限公司 一种涡轮毛坯盘预旋转消除残余应力的试验装置及方法
CN112082742A (zh) * 2020-07-22 2020-12-15 西安交通大学 一种航空发动机轮盘裂纹智能识别方法、系统及装置
CN112082742B (zh) * 2020-07-22 2021-08-13 西安交通大学 一种航空发动机轮盘裂纹智能识别方法、系统及装置
CN112327957A (zh) * 2020-09-24 2021-02-05 哈尔滨雅静振动测试技术有限公司 转子低频振动多阶线谱的控制方法及装置
CN112327957B (zh) * 2020-09-24 2021-08-31 哈尔滨雅静振动测试技术有限公司 转子低频振动多阶线谱的控制方法及装置
CN113252794A (zh) * 2021-06-03 2021-08-13 沈阳工业大学 一种声发射裂纹监测方法及系统
CN115203765A (zh) * 2022-07-29 2022-10-18 中国航发沈阳发动机研究所 一种航空发动机转子低循环疲劳试验的配重块设计方法
CN115203765B (zh) * 2022-07-29 2023-07-07 中国航发沈阳发动机研究所 一种航空发动机转子低循环疲劳试验的配重块设计方法
CN115436062A (zh) * 2022-09-13 2022-12-06 中国航发北京航空材料研究院 一种定量在线测量航空发动机轮盘疲劳裂纹扩展长度的方法
CN117037427A (zh) * 2023-08-23 2023-11-10 旺苍县地质环境监测站 一种地质灾害联网监测预警系统
CN117037427B (zh) * 2023-08-23 2024-02-20 旺苍县地质环境监测站 一种地质灾害联网监测预警系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111397909A (zh) 一种航空发动机涡轮盘低循环疲劳裂纹在线监测方法
US6098022A (en) Detecting anomalies in rotating components
US4380172A (en) On-line rotor crack detection
US9739167B2 (en) Method and system for monitoring rotating blade health
EP1533479A2 (en) Method and apparatus for detecting rub in a turbomachine
US6904371B2 (en) Method and apparatus for measuring rotor unbalance
JPH0315698B2 (zh)
EP2402563B1 (en) Method for monitoring health of airfoils
CN103998775A (zh) 用于确定风能源设备的转子叶片的机械损坏的方法
UA82462C2 (uk) Спосіб і система для виявлення ушкодження ротора двигуна літального апарата і двигун літального апарата
CN102341597A (zh) 用于监控风力涡轮机的方法
CN116304848B (zh) 一种滚动轴承故障诊断系统及方法
WO2014123443A1 (ru) Способ вибрационной диагностики и прогнозирования внезапного отказа двигателя и устройство
CN107976482B (zh) 在寿命考核试验中的盘类零件的裂纹在位监测系统和方法
US5767780A (en) Detector for flow abnormalities in gaseous diffusion plant compressors
Przysowa Blade vibration monitoring in a low-pressure steam turbine
Krause et al. Asynchronous response analysis of non-contact vibration measurements on compressor rotor blades
JP2003149043A (ja) 回転機械の振動診断方法及び装置
US11788931B2 (en) Method for monitoring the torsion of a rotary shaft on a turbomachine of an aircraft
Lim et al. Improved blade fault diagnosis using discrete Blade Passing Energy Packet and rotor dynamics wavelet analysis
CN116557230A (zh) 一种风电场机组功率异常在线评估方法及系统
CN113533529A (zh) 单个或均布叶端定时传感器提取叶片间固有频率差值方法
US10345194B2 (en) Detection device for initiating failures of a mechanical system
KR101482511B1 (ko) 위상 지연과 데이터 분포 형상지수를 이용한 베어링 결함 진단 시스템 및 그 진단 방법
CN113533530B (zh) 单个叶端定时传感器的叶片固有频率检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20200710