CN1150400C - 叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法 - Google Patents

Abstract

一种叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法，涉及叶轮机械叶片故障的监测诊断方法。该方法包括转动叶轮机械，在计算机的“程序”中选叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件，显示该软件的主画面，在其上选叶间间距监测诊断法按钮，输入被测叶轮机械的叶片数目，确定叶片类型，将叶片脉冲信号和鉴相脉冲信号进行放大、滤波，送计算机，显示叶片信号脉冲图，鉴相信号脉冲图和故障诊断图，观察故障诊断图，并对叶片故障进行发现分析判断。本发明测量时可靠性高，测量准确性高，能诊断叶片的多种故障，简单易懂，实现容易，广泛用于各种叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断。

Description

叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法

技术领域

本发明涉及了一种叶轮机械叶片故障的监测诊断方法。该方法利用传感器非接触测量相邻两叶片间的间距，对所测的间距进行分析处理，提取叶片故障特征，判别叶片是否有故障、故障类型、故障严重程度，并进行叶片故障预报。该方法主要适用于各类叶轮机械优化设计、性能评价、运行监控和故障诊断。

背景技术

叶轮机械是利用叶片进行机械能与流体能相互转换的一种旋转机械，如：发电厂的汽轮机、水轮机，飞机的涡轮压气机、涡轮发动机，化工厂的压缩机，地下开采的通风机、水泵等。叶轮机械是广泛应用于各行各业的重点关键设备，叶片是叶轮机械的关键部件，承受离心力、流体动力、振动、温差(热应力)、介质等的综合作用。现今叶轮机械正朝着重载化、高速化、轻型化方向发展，使叶片工作长度和工作参数不断提高，工作条件越来越严酷，导致叶片容易发生故障。有资料表明叶片故障占叶轮机械故障的65％以上，而且叶片故障引起的事故往往是灾难性的，会造成巨大的损失。叶片故障严重影响叶轮机械的经济和安全运行。如何以较简单的方法和较高的准确率在线实时预报叶片故障，是困扰国内外设备故障诊断工程界和学术界的难题。

目前在检索到的资料中，原苏联巴拉诺夫中央研究院提出监测叶片振动的间断相位法。旋转叶片在强大风阻力的作用下将产生形变，变化的风阻力和叶片弹性恢复力共同作用，使叶片相对于叶轮机械转轴产生振动，其振幅较稳定。当叶片有了微小疲劳裂痕或其它故障时，叶片的振幅会明显升高。间断相位法的原理是测量叶片顶端进入和离开脉冲传感器的扫描宽度。这些脉冲传感器是安装在叶轮机械叶片相对应的外壳上，当叶片通过脉冲传感器时，脉冲传感器将产生脉冲，然后从这些脉冲宽度中分析出有关叶片振动情况的信息。采用间断相位法测试时，叶片处于正常状态时，示波器上出现规则的波形；叶片振动、折断对，脉冲传感器输出的信号将出现相位差，体现在故障前后叶片扫描宽度发生变化，此时示波器上射线长度会发生改变，由此能判断叶片振动的大小。根据间断相位法得到的叶片振动信息能诊断叶片故障。

间断相位法的主要步骤是：用传感器采集叶片在动态下相对于转动轴的振动幅值信号；从某个叶片进入传感器开始产生脉冲，将该脉冲信号输入到电子射线管的垂直偏转板上，使射线沿着屏位移并开始绘制垂直扫描线，当该叶片离开传感器时，脉冲消失，射线停止移动并结束垂直扫描线的绘制；根据屏幕上射线的长度确定叶片振动的振幅，由测到的振动信息判断叶片故障形式。

间断相位法有以下不足：出现能真实反映最大振幅的机率很低。因为能产生最大扫描度的条件是：沿旋转方向，叶片为正向最大位移时进入传感器扫描区，同时，沿旋转方向，叶片为反向最大位移时离开传感器扫描区，但出现以上条件的机率很低；不能对叶片振动和叶片故障进行区分。由于工况变化和叶片个体的差异，导致各叶片振幅有一定的差异，所以用间断相位法不能从测试得到的振幅中分辨出叶片正常和叶片故障产生的振幅；只能测量叶片振动参数，不适合监测诊断叶片变形、弯曲、松动。

本发明使用的装置包括：

1、叶片信号脉冲传感器：如北京测振仪器厂8500系列电涡流传感器，型号：85811-01A-85745-01A。

2、前置器：如北京测振仪器厂8500系列电涡流传感器φ8探头前置器，型号：85811-01A。

3、A/D卡：如美国National Instruments公司产品，型号：DAQCARD-1200。

4、计算机：如美国Dell公司H500XT笔记本计算机或中高档PC机。

5、连接电缆：如重庆电缆厂生产，型号：RVVP4×0.2屏蔽信号电缆或其它屏蔽电缆。

6、鉴相脉冲传感器：如北京测振仪器厂8500系列电涡流传感器，型号：85811-01A-85745-01A。

7、直流稳压电源：如辽宁朝阳市电源有限公司生产，型号：4NIC-X24。

本装置的构成是：在叶轮机械径向外壳上安装脉冲传感器，传感器探头对准叶轮机械同一级上的所有叶片，探头距离叶片顶部均为1～2mm；在叶轮的主轴外缘直径方向的上方安装一个鉴相脉冲传感器的定位件，该定位件要与叶轮上的其中一叶片对齐，与该定位件对应的叶片标记为一号叶片。在定位件的上方安装鉴相脉冲传感器，鉴相脉冲传感器的探头与定位件之间的距离为1～2mm；用传感器自带的电缆将传感器和前置器连接，用连接电缆将前置器和A/D卡连接，A/D卡插入计算机插槽；用连接电缆将直流稳压电源上的±15伏电源与前置器连接。

发明内容

本发明的目的是针对现有方法的不足，提出一种叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法。该方法能够避免在监测时要求脉冲传感器产生最大扫描宽度；能够区分叶片振动和叶片故障，并将正常振动值排除在检测值之外；能够对常见的叶片故障形式进行可靠地诊断。

叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法的原理是：考虑到叶片发生故障后将引起叶片之间间距的变化。而叶片间间距的变化能用脉冲传感器检测到的脉冲之间的宽度变化反映出来，因此采用安装在叶轮机械外壳上的叶片信号脉冲传感器非接触测量旋转叶片经过叶片信号脉冲传感器探头时产生的叶片信号脉冲，用该信号脉冲检测相邻叶片间的间距，同时利用鉴相脉冲传感器检测到的鉴相信号脉冲进行叶片数细分，达到对叶间间距分度的目的，使叶间动态间距与叶片一一对应。在叶轮机械连续运转过程中，叶轮旋转一圈检测到的叶间间距为一个样本，通过对多样本的数据进行处理，分析计算脉冲间的动态间距的变化，获取叶片振动和叶片故障的信息。当叶片没有故障时，两叶片间的间距是固定的，叶片信号脉冲传感器产生的信号脉冲之间的间距是均匀的。而叶片发生故障时，脉冲信号间的间距会发生变化。因此，通过对信号脉冲间距的动态分析，能判断叶片的运行状态并诊断叶片故障。

考虑到叶片振动也将引起叶片之间动态间距的变化，但是叶片振动和叶片故障所引起的叶间动态间距变化的特点不同，因此可以区分叶片振动和叶片故障。对刚性叶片而言，相对于叶片故障引起的动态间距的变化来说，叶片振动引起的动态间距的变化是可以忽略的。对柔性叶片而言，相对于叶片故障引起的动态间距的变化来说，叶片振动引起的动态间距的变化较大。当转速高、负荷大的条件下，某些叶轮机械上的刚性叶片变为柔性叶片，反之，某些叶轮机械上的柔性叶片变为刚性叶片。

为了实现上述发明目的，本发明的技术实施方案是：

1、启动动力机构，使叶轮机械转动；

2、启动计算机，并运行“开始”菜单中“程序”选项下的叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件；

3、计算机显示该软件的主画面；

4、用鼠标左键单击主画面上名称为“叶间间距监测诊断法”的按钮；

5、输入被测叶轮机械的叶片数目，用鼠标左键单击“确定”按钮；

6、选择刚性叶片或柔性叶片，并用鼠标左键单击“确定”按钮；

7、叶片信号脉冲传感器采集反映相邻叶片间间距变化的叶片信号脉冲和鉴相脉冲传感器采集鉴相信号脉冲，使这两种信号脉冲自动进入前置器，前置器对其放大、滤波处理后送入计算机；

8、计算机根据从前置器传来的信号，自动显示叶轮机械开始被监测后叶轮机械各叶片的脉冲信号随时间变化的叶片信号脉冲图，鉴相脉冲传感器定位件产生的脉冲随时间变化的鉴相信号脉冲图以及被测叶轮机械上的各叶片转动一圈，叶片信号脉冲传感器产生的信号脉冲为一组叶片信号脉冲，转动n圈，组成n组叶片信号脉冲，n组叶片信号脉冲与细分鉴相信号脉冲构成的叶片故障诊断图。每一叶片对应的细分鉴相信号脉冲是由鉴相脉冲传感器定位件连续两次通过鉴相脉冲传感器产生的脉冲宽度除以叶轮机械的叶片数减1后得到，以此将每一叶片产生的所有叶片信号脉冲与相应的细分鉴相信号脉冲对应；

对于刚性叶片，由于刚性叶片没有振动，当叶片没有故障时，该叶片所有的信号脉冲与其对应的细分鉴相信号脉冲在同一条直线上，此时的X_ij等于零。当某叶片产生了故障时，均不同程度地引起叶片信号脉冲的提前或滞后，X_ij不等于零，|X_ij|越大，故障越严重。对|X_ij|设定故障警告值T，以此为基准，计算机进行趋势分析。当|X_ij|≥T后，计算机报警，T是根据所监测设备的重要性、转速高低由公式 $\frac{s}{k\×\mathrm{\ω}\×R}$ 而具体确定的。

对于柔性叶片，无论是否发生叶片故障都将产生叶片振动。当叶片没有故障时，该叶片信号脉冲与其对应的细分鉴相信号脉冲不在同一条直线上，叶片信号脉冲在其对应的细分鉴相信号脉冲位置的左右徘徊，X_ij不等于零，X_ij的平均值 $\left|G\right|=\left|\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Xij}}{n}\right|$ 等于零。叶片的振动幅度F等于该叶片的多次测量中的X_ij的最大值max{X_ij}与最小值min{X_ij}的差值。当叶片发生故障时，X_ij的平均值|G|不等于零，|G|越大表明故障越严重，以此区分叶片振动与叶片故障。根据所监测设备的重要性、转速高低对|G|设定故障警告值T′，T′是由公式 $\frac{s^{\′}}{k^{\′}\×\mathrm{\ω}\×R}$ 而具体确定的；同时对振动幅度F设定振动警告值W，W是根据有关相应的叶轮机械叶片振动国家标准确定，以此为基准计算机进行趋势分析和报警；

其中：X_ij——叶轮机械旋转第i圈时第j片叶片的信号脉冲与细分鉴相信号脉冲出现的

             时间差值，

      i——叶片转动的圈数编号，i＝1，2，……n，

      n——测试时叶轮转动的实际圈数，

      j——叶片号数，j＝1，2，……m，

      m——实际的叶片数目，

      s——刚性叶片顶端的最大允许变形量，

      k——刚性叶片安全系数，查国家标准确定，

      s′——柔性叶片顶端的最大允许变形量，

      k′——柔性叶片安全系数，查国家标准确定，

      ω——叶轮机械旋转的角速度，

      R——叶片顶端到转轴中心的距离。

9、观察故障诊断图，并对故障进行分析判断。当叶片的叶片信号脉冲完全消失，就能诊断该叶轮机械发生叶片折断或断落。

对于刚性叶片，当叶片的大量叶片信号脉冲位置相对于细分鉴相信号脉冲位置滞后，在故障诊断图上叶片信号脉冲出现在细分鉴相信号脉冲的右边，此时X_ij大于零，能初步诊断出叶轮机械叶片变形。当叶片的大量叶片信号脉冲位置相对于细分鉴相信号脉冲位置提前，在故障诊断图上叶片信号脉冲出现在细分鉴相信号脉冲的左边，此时X_ij小于零，则能初步诊断叶轮机械有叶片松动或叶片变形。

对柔性叶片，当叶片的大量叶片信号脉冲平均后的位置总是相对于细分鉴相信号脉冲位置提前，此时G小于零，就能初步诊断叶轮机械有叶片松动或叶片变形。当叶片的大量叶片信号脉冲平均后的位置相对于细分鉴相信号脉冲位置滞后，此时G大于零，则能初步诊断叶轮机械有叶片变形；

10、关闭叶轮机械，打开机壳确认故障种类，当叶轮机械没有故障时，连续监测。

本方法与现有技术相比具有以下技术效果：

(1)测量时的可靠性高。因为本发明的方法是对叶片间间距进行监测，并不需要直接检测到每个叶片的变化情况，所以不要求传感器产生最大扫描宽度。避免了要传感器产生最大扫描宽度而实际中传感器能产生最大扫描宽度的机率很小这个矛盾。从而提高了可靠性。

(2)能够诊断出的叶片故障种类多。本方法能诊断出的叶片故障种类有折断、断落、变形、松动。而间断相位法只能检测出叶片的有关振动参数。

(3)监测准确性高。在实验室试验中，利用叶片转子实验台进行监测诊断，其结果准确率达到90％-100％。由图14的结果表明：对由6片叶片构成的叶轮机械进行测试时，当有5片叶片出现松动时，检测并诊断出5片叶片发生叶片松动；当有4片叶片弯曲时，检测并诊断出4片叶片发生叶片弯曲；当有一片叶片出现折断时，检测并诊断出1片叶片发生折断。并且位置准确，测试准确率达到100％。对由12片叶片构成的叶轮机械进行测试时，当有7片叶片出现松动时，检测并诊断出了其中的6片叶片松动；当有1片叶片出现弯曲时，检测并诊断出了1片叶片发生弯曲；当有2片叶片折断时，检测并诊断出了2片叶片发生折断。并且位置准确，其准确率达到90％。而且本方法能严格区分叶片振动和叶片故障，因而使准确率大大增加。

(4)简单易懂，只需记住故障诊断图上的叶片信号脉冲位置与细分鉴相信号脉冲位置关系特征对应的具体故障种类，就能对叶轮机械叶片故障进行诊断。

(5)实现容易，不需复杂专门设计的监测诊断装置就能实现叶轮机械叶片故障的监测诊断。

附图说明

图1 叶间间距监测诊断法测试原理图，

图2 叶片转子实验台结构示意图，

图3 叶片转子实验台立体图，

图4 刚性叶片故障诊断示意图，

图5 柔性叶片故障诊断示意图，

图6 6片刚性叶片组成的叶片转子实验台的叶片信号脉冲图，

图7 鉴相信号脉冲图，

图8 取下标号为一号叶片后的叶片信号脉冲图，

图9 6片刚性叶片组成的叶片转子实验台在正常工作情况下的故障诊断图，

图10 6片刚性叶片组成的叶片转子实验台在取下标号为一号叶片后的故障诊断图，

图11 6片柔性叶片组成的叶片转子实验台在正常工作情况下的故障诊断图，

图12 6片柔性叶片组成的叶片转子实验台在标号为三号叶片弯曲情况下的故障诊断图，

图13 叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件流程图，

图14 由6片或12片叶片组成的叶片转子试验台部分故障诊断结果图，

在图1至图2中

1、机壳                                      7、计算机

2、叶片                                      8、轴承座

3、转子                                      9、支座

4、螺钉                                      10、机座

5、脉冲传感器                                11、电机

6、前置器

具体实施方式

为了验证本发明，在实验室构造了叶片转子实验台。该实验台在机座上安装两个支座，用以支撑并固定两个轴承座，在两个轴承座上安装转轴，转轴的一端通过联轴器与电机连接，转轴的中央安装一个叶轮，在叶轮上每隔15度，即24等分地加工出M6的螺纹孔用以安装叶片。叶片的材料为45钢，等截面，厚度1mm，宽度为15mm，柔性叶片工作部分高度为25cm，刚性叶片工作部分高度为10cm。电机为三相异步电动机，功率3.5KW，通过变频器调速，电机转速变化范围是0～12000r/min。

1、刚性叶片的具体监测诊断步骤如下：

(1)在叶片转子实验台上安装6个刚性叶片，启动电机，使叶轮机械转动；

(2)输入软件密码aaaa。

(3)计算机屏幕上提示输入叶轮机械叶片数目，输入数字6，用鼠标左键单击“确定”按钮。

(4)用鼠标左键单击名为“刚性叶片”的按钮，进入刚性叶片叶间间距监测诊断。

(5)显示6片叶片的叶片信号脉冲图、鉴相信号脉冲图和故障诊断图。此时的叶片信号脉冲图上的脉冲之间的间距均匀。鉴相信号脉冲图上显示有三个脉冲信号。故障诊断图上的X₁表示测量6片叶片的第1圈，同理X₂、X₃、X₄、X₅分别表示叶片转子实验台转动的第2、3、4、5圈的测量，图上底部的每个三角形符号表示细分鉴相信号产生的脉冲，其它的三角形符号表示每片叶片通过叶片信号脉冲传感器探头时产生的信号脉冲，图顶部的序号对应6片叶片的编号。

(6)计算机计算X_ij的值等于0，观察故障诊断图，看出故障诊断图上的每片叶片在每次通过叶片信号脉冲传感器时产生的叶片信号脉冲与各自对应的细分鉴相信号脉冲均在同一条直线上，叶片没有故障。

(7)用鼠标左键单击界面上的“停止采样”按钮。

(8)用鼠标左键单击界面右上角的“关闭”按钮，退出叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件系统。

(9)用鼠标左键单击“开始”菜单中的“关闭”选项，关闭计算机。

(10)切断电源，叶轮停止转动。

(11)从叶轮上取下第一片叶片。

(12)重复启动电机，使叶轮机械转动到叶片信号脉冲和鉴相信号进入计算机的过程。

(13)显示叶片信号脉冲图、鉴相信号脉冲图和故障诊断图。此时的叶片信号脉冲图上有两个叶片信号脉冲之间的间距发生了明显的变化，有一个叶片信号脉冲完全消失了。同时根据鉴相信号脉冲图上的脉冲能初步分析出是第一片叶片可能折断或断落。观察故障诊断图，第一片叶片的叶片信号脉冲完全消失，即Xi1为无穷大了，初步判断第一号叶片发生折断或断落。

(14)计算机计算|X_ij|的值，|X_ij|的值为无穷大，计算机发出报警声。

(15)用鼠标左键单击界面上的“停止采样”按钮。

(16)关闭电机，使叶轮停止转动。

(17)用鼠标左键单击界面右上角的“关闭”按钮，退出叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件。

(18)用鼠标左键单击“开始”菜单中的“关闭”选项，关闭计算机。

其余步骤与技术方案相同。

2、柔性叶片的具体监测诊断步骤如下：

(1)在叶片转子实验台上安装6片柔性叶片，启动电机，使叶轮机械转动，重复权利要求1步骤(2)到(5)的过程。

(2)用鼠标左键单击“柔性叶片”的按钮，进入柔性叶片叶间间距监测诊断。

(3)叶片信号脉冲传感器采集到的叶片信号脉冲和鉴相传感器采集的鉴相信号脉冲经过前置器的滤波、放大处理进入计算机。

(4)显示6片柔性叶片的故障诊断图。该故障诊断图上的X₁表示6片柔性叶片测量的第1圈，同理有X₂、X₃、X₄、X₅分别表示对整个叶轮机械转动的第2、3、4、5圈的测量，图上底部的每个三角形符号表示细分鉴相信号产生的脉冲，其它的三角形符号表示每片叶片通过叶片信号脉冲传感器探头时产生的脉冲，图顶部的序号对应叶片的编号。

(5)计算机计算每一叶片对应的X_ij的平均值等于0，观察6片柔性叶片的故障诊断图，看出故障诊断图上的每片叶片在每次通过叶片信号脉冲传感器时产生的叶片信号脉冲与各自对应的细分鉴相信号脉冲虽然不在同一条直线上，但它们总是在各自对应的细分鉴相信号脉冲位置的左右徘徊，它们的平均位置与各自对应的细分鉴相信号脉冲位置在同一条直线上，叶片没有故障；

(6)停止采样，退出叶间间距监测诊断软件，关闭计算机，停止叶轮机械。

(7)使第三号叶片顶端弯曲。

(8)重复启动电机到叶片信号脉冲和鉴相信号进入计算机的步骤。

(9)显示故障诊断图。观察故障诊断图，看出故障诊断图上的第三号叶片在每次通过叶片传感器时产生的叶片信号脉冲的平均位置与它对应的细分鉴相信号脉冲位置相比滞后，第三号叶片有叶片弯曲。

(10)计算机计算每一叶片对应的X_ij的平均值|G|，其中，第三号叶片的X_i3的|G|大于0，计算机发出报警声。

(11)重复“停止采样”到关闭计算机的步骤。

其余步骤与技术方案相同。

Claims (3)

1、一种叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法，其特征在于该监测诊断法的步骤如下：

(1)启动动力机构，使叶轮机械转动；

(2)启动计算机，并运行“开始”菜单中“程序”选项下的叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件；

(3)计算机显示该软件的主画面；

(4)用鼠标左键单击主画面上名称为“叶间间距监测诊断法”的按钮；

(5)输入被测叶轮机械的叶片数目，用鼠标左键单击“确定”按钮；

(6)选择刚性叶片或柔性叶片，并用鼠标左键单击“确定”按钮；

(7)叶片信号脉冲传感器采集反映相邻叶片间间距变化的叶片信号脉冲和鉴相脉神传感器采集鉴相信号脉冲，使这两种信号脉冲自动进入前置器，前置器对其放大、滤波处理后送入计算机；

(8)计算机根据从前置器传来的信号，自动显示叶轮机械开始被监测后叶轮机械各叶片的脉冲信号随时间变化的叶片信号脉冲图，鉴相脉冲传感器定位件产生的脉冲随时间变化的鉴相信号脉冲图以及被测叶轮机械上的各叶片转动一圈，叶片信号脉冲传感器产生的信号脉冲为一组叶片信号脉冲，转动n圈，组成n组叶片信号脉冲，n组叶片信号脉冲与细分鉴相信号脉冲构成的叶片故障诊断图；

对于刚性叶片，由于刚性叶片没有振动，当叶片没有故障时，该叶片所有的信号脉冲与其对应的细分鉴相信号脉冲在同一条直线上，此时的X_ij等于零，当某叶片产生了故障时，均不同程度地引起叶片信号脉冲的提前或滞后，X_ij不等于零，|X_ij|越大，故障越严重，对|X_ij|设定故障警告值T，以此为基准，计算机进行趋势分析，当|X_ij|≥T后，计算机报警，T是根据所监测设备的重要性、转速高低由公式 $\frac{s}{k\×\mathrm{\ω}\×R}$ 而具体确定的；

对于柔性叶片，无论是否发生叶片故障都将产生叶片振动，当叶片没有故障时，该叶片信号脉冲与其对应的细分鉴相信号脉冲不在同一条直线上，叶片信号脉冲在其对应的细分鉴相信号脉冲位置的左右徘徊，X_ij不等于零，X_ij的平均值 $\left|G\right|=\left|\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Xij}}{n}\right|$ 等于零，叶片的振动幅度F等于该叶片的多次测量中的X_ij的最大值max{X_ij}与最小值min{X_ij}的差值，当叶片发生故障时，X_ij的平均值|G|不等于零，|G|越大表明故障越严重，以此区分叶片振动与叶片故障，根据所监测设备的重要性、转速高低对|G|设定故障警告值T′，T′是由公式 $\frac{s^{\′}}{k^{\′}\×\mathrm{\ω}\×R}$ 而具体确定的；同时对振动幅度F设定振动警告值W，W是根据有关相应的叶轮机械叶片振动国家标准确定，以此为基准计算机进行趋势分析和报警；

其中：X_ij——叶轮机械旋转第i圈时第j片叶片的信号脉冲与细分鉴相信号脉冲出现的

             时间差值，

      i——叶片转动的圈数编号，i＝1，2，……n，

      n——测试时叶轮转动的实际圈数，

      j——叶片号数，j＝1，2，……m，

      m——实际的叶片数目，

      s——刚性叶片顶端的最大允许变形量，

      k——刚性叶片安全系数，查国家标准确定，

      s′——柔性叶片顶端的最大允许变形量，

      k′——柔性叶片安全系数，查国家标准确定，

      ω——叶轮机械旋转的角速度，

      R——叶片顶端到转轴中心的距离；

(9)观察故障诊断图，并对故障进行分析判断，当叶片的叶片信号脉冲完全消失，就能诊断该叶轮机械发生叶片折断或断落；

对于刚性叶片，当叶片的大量叶片信号脉冲位置相对于细分鉴相信号脉冲位置滞后，在故障诊断图上叶片信号脉冲出现在细分鉴相信号脉冲的右边，此时X_ij大于零，能初步诊断出叶轮机械叶片变形，当叶片的大量叶片信号脉冲位置相对于细分鉴相信号脉冲位置提前，在故障诊断图上叶片信号脉冲出现在细分鉴相信号脉冲的左边，此时X_ij小于零，则能初步诊断叶轮机械有叶片松动或叶片变形；

对柔性叶片，当叶片的大量叶片信号脉冲平均后的位置总是相对于细分鉴相信号脉冲位置提前，此时G小于零，就能初步诊断叶轮机械有叶片松动或叶片变形，当叶片的大量叶片信号脉冲平均后的位置相对于细分鉴相信号脉冲位置滞后，此时G大于零，则能初步诊断叶轮机械有叶片变形；

(10)关闭叶轮机械，打开机壳确认故障种类，当叶轮机械没有故障时，连续监测。

2、根据权利要求1所述的叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法，其特征在于刚性叶片的监测诊断步骤如下：

(1)在叶片转子实验台上安装6片刚性叶片，启动电机，使叶轮机械转动；

(2)输入软件密码aaaa；

(3)计算机屏幕上提示输入叶轮机械叶片数目，输入数字6，用鼠标左键单击“确定”按钮；

(4)用鼠标左键单击名为“刚性叶片”的按钮，进入刚性叶片叶间间距监测诊断；

(5)显示6片叶片的叶片信号脉冲图、鉴相信号脉冲图和故障诊断图，此时的叶片信号脉冲图上的脉冲之间的间距均匀，鉴相信号脉冲图上显示有三个脉冲信号，故障诊断图上的X₁表示测量6片叶片的第1圈，同理X₂、X₃、X₄、X₅分别表示叶片转子实验台转动的第2、3、4、5圈的测量，图上底部的每个三角形符号表示细分鉴相信号产生的脉冲，其它的三角形符号表示每片叶片通过叶片信号脉冲传感器探头时产生的信号脉冲，图顶部的序号对应6片叶片的编号；

(6)计算机计算X_ij的值等于0，观察故障诊断图，看出故障诊断图上的每片叶片在每次通过叶片信号脉冲传感器时产生的叶片信号脉冲与各自对应的细分鉴相信号脉冲均在同一条直线上，叶片没有故障；

(7)用鼠标左键单击界面上的“停止采样”按钮；

(8)用鼠标左键单击界面右上角的“关闭”按钮，退出叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件系统；

(9)用鼠标左键单击“开始”菜单中的“关闭”选项，关闭计算机；

(10)切断电源，叶轮停止转动；

(11)从叶轮上取下第一片叶片；

(12)重复启动电机，使叶轮机械转动到叶片信号脉冲和鉴相信号脉冲进入计算机的过程；

(13)显示叶片信号脉冲图、鉴相信号脉冲图和故障诊断图，此时的叶片信号脉冲图上有两个叶片信号脉冲之间的间距发生了明显的变化，有一个叶片信号脉冲完全消失了，同时根据鉴相信号脉冲图上的脉冲能初步分析出是第一片叶片可能折断或断落，观察故障诊断图，第一片叶片的叶片信号脉冲完全消失，即X_i1为无穷大了，初步判断第一号叶片发生折断或断落；

(14)计算机计算|X_ij|的值，|X_i1|的值为无穷大，计算机发出报警声；

(15)用鼠标左键单击界面上的“停止采样”按钮；

(16)关闭电机，使叶轮停止转动；

(17)用鼠标左键单击界面右上角的“关闭”按钮，退出叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断软件；

(18)用鼠标左键单击“开始”菜单中的“关闭”选项，关闭计算机。

3、根据权利要求1所述的叶轮机械叶片故障叶间间距监测诊断法，其特征在于柔性叶片的监测诊断步骤如下：

(1)在叶片转子实验台上安装6片柔性叶片，启动电机，使叶轮机械转动，重复权利要求1步骤(2)到(5)的过程；

(2)用鼠标左键单击“柔性叶片”的按钮，进入柔性叶片叶间间距监测诊断；

(3)叶片信号脉冲传感器采集到的叶片信号脉冲和鉴相传感器采集的鉴相信号脉冲经过前置器的滤波、放大处理进入计算机；

(4)显示6片柔性叶片的故障诊断图，该故障诊断图上的X₁表示6片柔性叶片测量的第1圈，同理有X₂、X₃、X₄、X₅分别表示对整个叶轮机械转动的第2、3、4、5圈的测量，图上底部的每个三角形符号表示细分鉴相信号产生的脉冲，其它的三角形符号表示每片叶片通过叶片信号脉冲传感器探头时产生的脉冲，图顶部的序号对应叶片的编号；

(5)计算机计算每一叶片对应的X_ij的平均值等于0，观察6片柔性叶片的故障诊断图，看出故障诊断图上的每片叶片在每次通过叶片信号脉冲传感器时产生的叶片信号脉冲与各自对应的细分鉴相信号脉冲虽然不在同一条直线上，但它们总是在各自对应的细分鉴相信号脉冲位置的左右徘徊，它们的平均位置与各自对应的细分鉴相信号脉冲位置在同一条直线上，叶片没有故障；

(6)停止采样，退出叶间间距监测诊断软件，关闭计算机，停止叶轮机械；

(7)使第三号叶片顶端弯曲；

(8)重复启动电机到叶片信号脉冲和鉴相信号进入计算机的步骤；

(9)显示故障诊断图，观察故障诊断图，看出故障诊断图上的第三号叶片在每次通过叶片传感器时产生的叶片信号脉冲的平均位置与它对应的细分鉴相信号脉冲位置相比滞后，第三号叶片有叶片弯曲；

(10)计算机计算每一叶片对应的X_ij的平均值|G|，其中，第三号叶片的X_i3的|G|大于0，计算机发出报警声；

(11)重复“停止采样”到关闭计算机的步骤。

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