CN117589464A - 发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质 - Google Patents

发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN117589464A CN202311566930.9A CN202311566930A CN117589464A CN 117589464 A CN117589464 A CN 117589464A CN 202311566930 A CN202311566930 A CN 202311566930A CN 117589464 A CN117589464 A CN 117589464A
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Abstract

本申请公开了发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质，涉及航空发动机技术领域，包括：获取相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本及转速数据频域样本；基于转速数据频域样本计算的样本转速值、振动数据频域样本以及转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；基于样本转速值、叶片实际振动频率、目标航空发动机的叶片数量确定目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；根据理论指导频率确定声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，根据频谱平均值和频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。实现航空发动机气动状态准确诊断。

Description

发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及航空发动机技术领域，特别涉及发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前，在航空发动机领域中，因发动机旋转不稳定形成的过程中存在模态波和尖脉冲两种失速先兆信号，目前采用的方法，是通过对发动机临近失速前的模态扰动波和短周期扰动尖峰进行检测实现气动状态的判断。但这种方法需要在发动机机匣的安装面上钻孔安装高响应动态压力传感器或测压探针，钻孔安装很可能导致机匣结构的弱化，破坏了机匣的密封性，增加了油、燃料或其他流体泄漏风险，需要在发动机设计时即进行整体规划，设计安装位置，工程实践难度大、成本高。另一方面，由于压气机内流动力学的复杂性很难有一种通用的算法可以同时检测这两种扰动信号，对于发动机工程试验，目前尚未形成可靠的旋转不稳定在线监测应用系统，仍然依靠人工实时监测动态参数获取发动机运行状态，试验效率低。
综上，如何在非人工方式且不改变发动机结构的情况，实现航空发动机的气动状态的理论指导频率的计算，进而实现航空发动机的气动状态准确诊断是本领域有待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质，能够在非人工方式且不改变发动机结构的情况，实现航空发动机的气动状态的理论指导频率的计算，进而实现航空发动机的气动状态准确诊断。其具体方案如下：
第一方面，本申请公开了一种发动机气动状态的声振协同诊断方法，包括：
同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；
对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；
基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；
基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；
根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。
可选的，所述同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据，包括：
通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据；和/或动力涡轮机的声压数据和振动数据；和/或燃气涡轮的声压数据和振动数据。
可选的，所述通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据、动力涡轮机的声压数据和振动数据、燃气涡轮的声压数据和振动数据之前，还包括：
分别在压气机机匣外、动力涡轮机匣外且距离目标航空发动机0.5米～1米处安装所述声音传感器；采用非侵入方式分别在压气机机匣和/或燃气涡轮机匣、动力涡轮机匣的垂直方向安装所述振动传感器。
可选的，所述同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据，包括：
通过对采样频率进行设置，以得到目标采样频率；其中，Fs表示目标采样频率，N表示所述目标航空发动机的最大叶片数量，ng_max表示所述目标航空发动机的最高运行转速；
基于所述目标采样频率确定目标采样周期，并按照所述目标采样周期同步采集航空发动机车台试验过程中所述目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据。
可选的，所述对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本，包括：
按照预设分段时长对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据进行分段处理，以得到相同分段时长的声压数据样本、振动数据样本以及转速数据样本；
将所述声压数据样本、所述振动数据样本以及所述转速数据样本进行傅里叶变换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本。
可选的，所述基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，包括：
通过RMP＝60×(frmp/M)计算所述目标航空发动机的样本转速值；其中，RMP表示所述目标航空发动机的当前样本的样本转速值，frmp表示当前样本的转速频率，M表示测速齿数。
可选的，所述利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率，包括：
根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率。
可选的，所述根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率，包括：
计算当前振动数据频域样本的样本转速值与前一个振动数据频域样本的样本转速值之差的绝对值，以得到目标转速差，并获取所述目标转速差大于预设转速阈值的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；
在所述目标振动数据频域样本的第一目标频段计算平均频谱值、第一振动频谱峰值；
基于所述第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值；
若所述平均频谱值小于所述第一振动频谱阈值，则将所述第一振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
可选的，所述根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率，包括：
统计各个所述振动数据频域样本的所述当前频率，以得到振动频率数组；
计算所述振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，以得到目标振动频率差；
获取所述目标振动频率差小于预设频率误差的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；
基于所述目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并根据所述目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段，以在所述第二目标频段中得到所述目标振动数据频域样本的转频峰值；
基于所述转频峰值确定转频阈值；
根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述目标振动数据频域样本的第一目标频段，并确定所述目标振动数据频域样本在所述第一目标频段中的第二频谱峰值；
若所述目标振动数据频域样本的所述转频峰值小于所述转频阈值，则将所述目标振动数据频域样本的所述第二振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
可选的，所述根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率，包括：
以所述振动数据频域样本中的第二个振动样本频谱为计算起始点，计算当前振动数据频域样本的样本转速值与前一个振动样本的样本转速值之差的绝对值，以得到目标转速差；
判断所述目标转速差是否大于预设转速阈值，以得到相应的第一判断结果；
若所述第一判断结果为所述目标转速差大于所述预设转速阈值，则将所述当前振动数据频域样本作为第一振动数据频域样本；
根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述第一振动数据频域样本的第一目标频段，并在所述第一目标频段中计算平均频谱值、搜索第一振动频谱峰值；
基于所述第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值；
当所述平均频谱值小于所述第一振动频谱阈值，则将所述第一振动频谱峰值对应的振动频率作为目标振动频率；
统计所述目标振动频率，以得到振动频率数组；
计算所述振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，以得到目标振动频率差；
将所述目标振动频率差小于预设频率误差的所述第一振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；
基于所述目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并基于所述目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段；
在所述第二目标频段中搜索转频峰值，并基于所述转频峰值确定转频阈值；
判断所述转频峰值是否大于所述转频阈值，并获取第二判断结果；
若所述第二判断结果为所述转频峰值大于所述转频阈值，则将目标振动数据频域样本的第一振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
可选的，所述基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率，包括：
通过f测量＝fys+m·fN计算所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；其中，f测量表示理论指导频率，fys表示叶片实际振动频率，m表示基于所述目标航空发动机的叶片数量确定的周向模态数，fN表示当前样本的发动机转频。
可选的，所述根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态，包括：
基于所述理论指导频率在所述声压数据频域样本确定声压计算频段，并基于在所述声压计算频段中的前N个峰值设置声压频谱阈值；
若在所述声压计算频段中计算的频谱平均值小于所述声压频谱阈值，则确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态不稳定。
第二方面，本申请公开了一种发动机气动状态的声振协同诊断装置，包括：
数据采集模块，用于同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；
数据处理模块，用于对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；
振动频率确定模块，用于基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；
指导频率确定模块，用于基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；
状态诊断模块，用于根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。
第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的发动机气动状态的声振协同诊断方法的步骤。
第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的发动机气动状态的声振协同诊断方法的步骤。
由此可见，本申请公开了一种发动机气动状态的声振协同诊断方法，包括：同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。由此可见，通过传感器采集的声压信号、振动信号和转速信号对航空发动机的气动状态是否处于气动不稳定状态进行判断，无需像传统的压力传感器进行机匣打孔检测，也可进行航空发动机的气动不稳定状态的诊断。并通过将航空发动机叶片的实际振动频率作为叶尖流场振动频率来确定当前叶轮轮级的气动不平衡状态的理论指导频率，进而通过当前理论指导频率和当前声压信号确定目标航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。该方法提出了一种航空发动机的气动不稳定状态的理论指导频率的计算方法，以及通过该理论指导频率对航空发动机气动不稳定状态的判断方法。该方法无需在目标航空发动机上进行结构调整，即可实现航空发动机的气动不稳定的理论指导频率的计算，进而实现航空发动机的气动状态准确诊断，并能准确定位出存在气动不稳定状态的叶片位置。并且通过利用叶片实际振动频率建立用于计算航空发动机的理论指导频率的方式，能够减少航空发动机的气动状态判断过程中的判断步骤，易于算法程序的实施和维护，判断步骤简单，进而能够对航空发动机的气动状态进行实时诊断。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请公开的一种发动机气动状态的声振协同诊断方法流程图；
图2为本申请公开的一种航空发动机测点布置示意图；
图3为本申请公开的一种泄漏涡振荡示意图；
图4为本申请公开的一种泄漏涡声源周向旋转关系图；
图5为本申请公开的一种具体的发动机气动状态的声振协同诊断方法流程图；
图6为本申请公开的一种发动机气动状态的声振协同诊断装置结构示意图；
图7为本申请公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
目前，在航空发动机领域中，因发动机旋转不稳定形成的过程中存在模态波和尖脉冲两种失速先兆信号，目前采用的方法，是通过对发动机临近失速前的模态扰动波和短周期扰动尖峰进行检测实现气动不稳定状态的判断。但这种方法需要在发动机机匣的安装面上钻孔安装高响应动态压力传感器或测压探针，钻孔安装很可能导致机匣结构的弱化，破坏了机匣的密封性，增加了油、燃料或其他流体泄漏风险，需要在发动机设计时即进行整体规划，设计安装位置，工程实践难度大、成本高。另一方面，由于压气机内流动力学的复杂性很难有一种通用的算法可以同时检测这两种扰动信号，对于发动机工程试验，目前尚未形成可靠的旋转不稳定在线监测应用系统，仍然依靠人工实时监测动态参数获取发动机运行状态，试验效率低。
为此，本发明提供了一种航空发动机气动状态的声振协同诊断方案，能够在非人工方式且不改变发动机结构的情况，实现航空发动机的气动状态的理论指导频率的计算，进而实现航空发动机的气动状态准确诊断。
参照图1所示，本发明实施例公开了一种发动机气动状态的声振协同诊断方法，包括：
步骤S11：同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据。
本实施例中，通过对采样频率进行设置，以得到目标采样频率；其中，Fs表示目标采样频率，N表示所述目标航空发动机的最大叶片数量，ng_max表示所述目标航空发动机的最高运行转速；基于所述目标采样频率确定目标采样周期，并按照所述目标采样周期同步定时采集航空发动机车台试验过程中所述目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据。可以理解的是，由于同步采样声压信号、振动信号、转速信号，所以能够得到同一转速值下的声压信号和振动信号。而转速值则是根据采集的转速信号确定的。目标采样频率根据发动机最大叶片数与发动机最高运行转速进行设置，当目标航空发动机最大叶片数为N，发动机最高转速ng_max，单位r/min，则目标采样频率Fs不低于/>通过设置目标采样频率能够捕捉到航空发动机运行过程中的高频信号，保证了采集到的声压信号、振动信号、转速信号的精度和可靠性。采样频率与发动机最大叶片数和最高运行转速相关，考虑到了发动机的实际情况，使得采样频率更加合理和准确。同步采样保证了声压信号、振动信号和转速信号的同步性，便于对数据进行分析和处理。目标采样频率不低于/>的设置保证了采样频率足够高，能够满足对航空发动机运行状态进行监测和诊断的需要。通过这种目标采样频率的设置，可以采集到足够多的航空发动机运行数据，为后续的数据分析和故障诊断提供了有力的支持。
本实施例中，通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据；和/或动力涡轮机的声压数据和振动数据；和/或燃气涡轮的声压数据和振动数据。可以理解的是，在航空发动机试验车台上，通过在航空发动机机匣外侧安装声压传感器、机匣上安装振动传感器，而转速传感器则与航空发动机转速通讯接口连接。当安装结束后，通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据，同步采集动力涡轮机的声压数据和振动数据，同步采集燃气涡轮的声压数据和振动数据，可见，通过采集成套的声压数据和振动数据的方式，能够在根据声压数据和振动数据等航空发动机数据诊断其出现气动旋转不稳定状态时更准确的定位处旋转不稳定所发生的叶片位置。
本实施例中，通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据、动力涡轮机的声压数据和振动数据、燃气涡轮的声压数据和振动数据之前，还包括：分别在压气机机匣外、动力涡轮机匣外且距离目标航空发动机0.5米～1米处安装所述声音传感器；采用非侵入方式分别在压气机机匣和/或燃气涡轮机匣、动力涡轮机匣的垂直方向安装所述振动传感器。可以理解的是，声压传感器安装于航空发动机机匣外侧动压气机部位与动力涡轮部位，通过支架固定，实现航空发动机车台试验过程中声压的检测、处理、传输。振动传感器安装于航空发动机压气机机匣垂直方向、动力涡轮机匣垂直方向、附件机匣垂直方向，通过胶粘/磁吸固定，实现航空发动机车台试验过程中振动检测、处理、传输。转速传感器与航空发动机转速通讯接口连接，实现航空发动机车台试验过程中发动机转速的处理、传输。信号采集仪在航空发动机车台试验过程中，实时采集声压信号、振动信号、转速信号，通过数据接口下载试验数据，也可通过网络接口与地面系统实现声压数据、振动数据、转速数据的实时通讯，将该数据导入地面系统进行诊断。如图2所示，试验发动机主要由附件齿轮箱、过渡齿轮箱、压气机、燃气涡轮、动力涡轮等结构组成。共设置2个声音监测点与1～3个振动监测点。声音传感器安装于压气机机匣外、动力涡轮机匣外，距离发动机0.5m～1m处。振动传感器采用磁吸/胶粘方式安装于压气机机匣垂直方向。振动监测点可多于1个，分别设置在发动机的压气机、燃气涡轮、动力涡轮部位的机匣垂直方向，以监测不同部位的叶轮叶片振动频率。可见，能够在不改变发动机结构的前提下，获取到声压信号、振动信号以及转速信号，以便基于声压信号、振动信号以及转速信号进行航空发动机气动状态的诊断。
步骤S12：对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本。
本实施例中，按照预设分段时长对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据进行分段处理，以得到相同分段时长的声压数据样本、振动数据样本以及转速数据样本；将所述声压数据样本、所述振动数据样本以及所述转速数据样本进行傅里叶变换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本。可以理解的是，通过地面系统下载通过各个传感器采集的声压数据、振动数据、转速数据，在地面系统中完成预处理。对声压数据data_s，振动数据data_v，转速数据data_rmp按照分段时长T，单位s(秒)进行分段，得到时长一致的一个单元的分段数据例如：设置分段时长为1s、2s、……作为一个数据分段，即：数据样本，所述数据样本包括：声压数据样本data_v_s，振动数据样本data_v_n，转速数据样本data_rmp_n。然后对声压数据样本data_v_s，振动数据样本data_v_n，转速数据样本data_rmp_n进行FFT计算，得到声压数据样本频谱data_v_s_fft，振动数据样本频谱data_v_n_fft，转速数据样本频谱data_rmp_n_fft，也即得到声压数据频域样本、振动数据频域样本和转速数据频域样本。进而通过对频谱进行分析。
步骤S13：基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率。
本实施例中，基于振动数据频域样本与对应的样本转速值进行目标航空发动机的叶片固有振动频率识别，其中，所述样本转速值为基于转速数据频域样本计算确定的。然后进一步进行叶片固有振动幅度判断，确定在振动数据频域样本中目标频段中发动机转频的频谱峰值，以获取当前转频振动的量值，并基于当前转频振动的量值确定叶片实际振动频率fys。需要注意的是，叶轮中单个叶片的理论固有频率为fyg，该理论固有频率是航空发动机设计参数，并且叶轮中不同级的叶片理论固有频率不同，如果在航空发动机不同转速工况下，测量到叶片振动频率在理论固有频率误差范围内，则可以确认所测到的频率为叶片实际振动频率。因此，不同级的叶片实际振动频率也不同。
本实施例中，所述基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，包括：通过RMP＝60×(frmp/M)计算所述目标航空发动机的样本转速值；其中，RMP表示目标航空发动机的当前样本的样本转速值，frmp表示当前样本的转速频率，M表示测速齿数。可以理解的是，基于测速齿数M，在转速数据样本频谱data_rmp_n_fft中搜索最大峰值频率frmp，计算目标航空发动机的样本转速值RMP＝60×(frmp/M)，单位为r/min。依据此算法，逐个计算第1个转速数据样本、第2个转速数据样本、第3个转速数据样本……第n个转速数据样本的转速值RMP1、RMP2、RMP3……RMPn，单位r/min，n表示样本编号。所述样本转速值为同一航空发动机部件的声压数据和振动数据对应的转速值。
步骤S14：基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率。
本实施例中，通过f测量＝fys+m·fN计算所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；其中，f测量表示理论指导频率，fys表示叶片实际振动频率，m表示基于所述目标航空发动机的叶片数量确定的周向模态数，fN表示当前样本的发动机转频。可以理解的是，通过f测量＝fys+m·fN计算所述目标航空发动机各个模态下的旋转不稳定的理论指导频率，进而f测量＝fys+m·fN又等价于f测量＝fys+m·(RMP/60)即可根据f测量＝fys+m·(RMP/60)计算旋转不稳定的理论指导频率。由于每个声压数据频域样本的样本转速值分别计算为RMP1、RMP2、RMP3……RMPn。因叶尖流场振荡激发叶片振动，所以叶片实际振动频率fys可间接反映叶尖流场振荡频率fS，因此本发明将叶片实际振动频率作为叶尖流场振动频率，即fs≈fys，已知叶片数YN，将m＝-YN、-YN+1、-YN+2、……、YN-2、YN-1、YN代入f测量＝fys+m·(RMP/60)迭代计算，得到一组频率值，这组频率值是不同模态m下的旋转不稳定的理论指导频率。
进一步的，由于旋转不稳定是航空发动机处于稳定运行状态时，转子上没有阻滞的一种周期性气流分离现象，分离气流在叶片通道内部形成漩涡结构的不稳定气团，称为泄漏涡。泄漏涡引发噪声，由于周向多普勒效应，从机匣外部的固定传声器获得的旋转不稳定声音信号频率由泄漏涡声源频率和周向旋转产生的模态分量两部分构成。泄漏涡是转子叶片前缘区域的主流、叶尖泄漏流、壁面倒流三者相互干涉形成的一种位于叶片通道内部的漩涡结构。如图3所示，由于主流冲击，泄漏涡从叶片吸力面沿流向运动，泄漏涡与相邻叶片压力面相交，导致相邻叶片的压力面大幅压力振荡。振荡表现为多个小尺度的不稳定气团随着转子周向传播，整个过程呈现出周期性的时空振荡特性。从涡动力学角度出发，可将整个流场看成是一个涡旋场，建立涡声理论，其涡声方程可以表示为：
其中，p为流体压力，t为时间，ρ为流体密度，c0为声速，ω为涡量矢量，u为速度矢量。等式左边的微分式描述了非均匀流体的传播运动。等式右边为涡声源表示由于速度u的影响而造成的涡拉伸和破裂，由此产生声辐射。
声源周向运动产生多普勒效应，具体的，泄漏涡声源随转子周向运动，相对于发动机机匣外部的声音传感器来说，是周向运动声源。因此，从声音传感器获取的泄漏涡声源频率存在周向多普勒效应。声压波动形式表示如下：
p(r，t)＝A·ej(ωt-kr)；
其中，A为声压振幅，ω为声波频率，k＝ω/c＝2π/λ为声波波数，c为介质中声波的传播速度，λ为声波波长，r为声源与测量点之间的距离。
如图4所示，在参考点P放置传声器，假设固定坐标系下存在频率为ωG的固定声源，声压沿周向传播，产生周向波动，该声源与测量点P之间的距离的公式如下：
其中，N为转子的叶片数，d为栅距，为固定声源与测量点P之间的弧度角。
相应的，固定坐标系下，固定声源的声压波动形式如下：
其中，m＝N·d/λ为周向模态，表示泄漏涡声源波长λ占据了个栅距。
在固定坐标系下，泄漏涡声源随转子周向旋转，而泄漏涡声源所在的坐标系为旋转坐标系。假设参考点P放置的传声器也随旋转坐标系周向旋转，即传声器相对于泄漏涡声源是静止的，那么泄漏涡声源在自身旋转坐标系下的声压波动形式同样可以表示如下：
为了区分固定坐标系下的声压波动表达形式，将泄漏涡声源频率表示为ωS，泄漏涡声源与测量点P之间的弧度角表示为
由于旋转坐标系做圆周运动，当旋转坐标系的旋转角频率为时，旋转坐标系与固定坐标系的相对关系为：
基于泄漏涡声源在自身旋转坐标系下的声压波动形式的公式、旋转坐标系与固定坐标系的相对关系的公式得到固定坐标系下沿周向旋转运动的泄漏涡声源的声压波动形式：
对比固定坐标系下，固定声源的声压波动形式表示公式，得到
然后将分别除以2π，获取fG＝fS+m·fN。
fG＝fS+m·fN表示在固定坐标系参考点P放置的传声器，测量到的沿周向旋转运动的声音频率fG由两部分构成，一部分是泄漏涡声源频率fS，另一部分是周向旋转产生的频率分量m·fN，其中，fN表示发动机转频，m为周向模态数，m取正值代表声源与转子旋转方向相同，m取负值代表声源与转子旋转方向相反。
步骤S15：根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。
本实施例中，基于所述理论指导频率在所述声压数据频域样本确定声压计算频段，并基于在所述声压计算频段中的前N个峰值设置声压频谱阈值；若在所述声压计算频段中计算的频谱平均值小于所述声压频谱阈值，则确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态不稳定。可以理解的是，基于理论指导频率和声压数据频域样本对目标航空发动机的旋转状态进行判断：在声压计算频段[f测量_m-f测量_m·5％，f测量_m+f测量_m·5％]中计算频谱平均值Savg_n，进一步在该声压计算频段搜索声压频谱峰值Svp_n，当Savg_n＜20％·Svp_n，且峰值Svp_n为整个声压数据频域样本范围的前5大峰值，则确认航空发动机的气动状态为旋转不稳定状态，并同时确定出在航空发动机旋转不稳定状态时对应的当前叶片及当前叶片所在级数，进而定位出航空发动机在发生旋转不稳定时的叶片位置。基于发动机发声机理的分析和沿周向旋转运动的泄漏涡的声源模型推导的基础上，判据航空发动机的运行状态步骤简单、易于算法程序的实施和维护，进一步的所形成的诊断软件可应用于面向发动机状态监测的在线诊断系统，在车台试验过程中，对航空发动机试验状态开展实时监测与诊断。
由此可见，本申请公开了一种发动机气动状态的声振协同诊断方法，包括：同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。由此可见，通过传感器采集的声压信号、振动信号和转速信号对航空发动机的气动状态是否处于气动不稳定状态进行判断，无需像传统的压力传感器进行机匣打孔检测，也可进行航空发动机的气动不稳定状态的诊断。并通过将航空发动机叶片的实际振动频率作为叶尖流场振动频率来确定当前叶轮轮级的气动不平衡状态的理论指导频率，进而通过当前理论指导频率和当前声压信号确定目标航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。该方法提出了一种航空发动机的气动不稳定状态的理论指导频率的计算方法，以及通过该理论指导频率对航空发动机气动不稳定状态的判断方法。该方法无需在目标航空发动机上进行结构调整，即可实现航空发动机的气动不稳定的理论指导频率的计算，进而实现航空发动机的气动状态准确诊断，并能准确定位出存在气动不稳定状态的叶片位置。并且通过利用叶片实际振动频率建立用于计算航空发动机的理论指导频率的方式，能够减少航空发动机的气动状态判断过程中的判断步骤，易于算法程序的实施和维护，判断步骤简单，进而能够对航空发动机的气动状态进行实时诊断。
参照图5所示，在一种具体的实施方式中，针对步骤S13，利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率，具体的：
步骤S131：根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段。
本实施例中，根据不同的叶轮轮级叶片的理论固有频率设置振动数据频域样本的目标频段，可以理解的是，由于不同叶轮轮级上的叶片的理论固有频率为非固定频率，并且不同轮级叶片的理论固有频率虽为航空发动机设计参数，但是该理论固有频率在航空发动机在不同转速工况下对应的也会不同，因此，该理论固有频率为非固定频率值。因此，根据不同叶轮轮级叶片的理论固有频率设置相应的目标频段。
步骤S132：确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率。
本实施例中，在目标频段中确定出振动数据频域样本的频谱峰值，其中，确定出频谱峰值过程中需要筛选振动数据频域样本，并非所有振动数据频域样本均为符合条件的，并筛选出的振动数据频域样本的频谱峰值对应的振动频率作为当前叶片实际振动频率。
在一种具体实施方式中，确定出频谱峰值过程中需要筛选振动数据频域样本，进而确定当前叶片实际振动频率，包括：计算当前振动数据频域样本的样本转速值与前一个振动数据频域样本的样本转速值之差的绝对值，以得到目标转速差，并获取所述目标转速差大于预设转速阈值的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；在所述目标振动数据频域样本的第一目标频段计算平均频谱值、第一振动频谱峰值；基于所述第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值；若所述平均频谱值小于所述第一振动频谱阈值，则将所述第一振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。可以理解的是，选择转速工况，确定转速工况后，计算当前振动数据频域样本的样本转速值RMPn与前一个振动数据频域样本的样本转速值RMPn-1之差的绝对值，获取目标转速差|Δr|，同时将目标转速差|Δr|大于预设转速阈值R的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本，其中，预设转速阈值R的单位r/min，R取值一般为500～2000，转速跨度超过一定范围则代表不同转速工况。然后对筛选出的目标振动数据频域样本的第一目标频段中计算平均频谱值，所述第一目标频段为[fyg-fyg·10％，fyg+fyg·10％]，该第一目标频段为基于叶轮轮级叶片的理论固有频率fyg设置的。然后在第一目标频段中计算平均频谱值，Vavg_n，平均频谱值Vavg_n的单位g，n与振动样本编号对应。从第一目标频段中搜索其中的频谱峰值，以得到第一振动频谱峰值Vvp_n，单位g，然后确定第一振动频谱阈值为20％·Vvp_n，当Vavg_n＜20％·Vvp_n则将第一振动频谱峰值Vvp_n对应的振动频率作为目标振动频率fys_n。
在另一种具体实施方式中，确定出频谱峰值过程中需要筛选振动数据频域样本，进而确定当前叶片实际振动频率，包括：统计各个所述振动数据频域样本的所述当前频率，以得到振动频率数组；计算所述振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，以得到目标振动频率差；获取所述目标振动频率差小于预设频率误差的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；基于所述目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并根据所述目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段，以在所述第二目标频段中得到所述目标振动数据频域样本的转频峰值；基于所述转频峰值确定转频阈值；根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述目标振动数据频域样本的第一目标频段，并确定所述目标振动数据频域样本在所述第一目标频段中的第二频谱峰值；若所述目标振动数据频域样本的所述转频峰值小于所述转频阈值，则将所述目标振动数据频域样本的所述第二振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。可以理解的是，先统计各个振动数据频域样本的当前频率，并生成相应的振动频率数组，以对振动数据频域样本进行筛选，对振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，得到目标振动频率差，并选择目标振动频率差满足小于预设频率误差条件的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本，实现对振动数据的筛选，然后根据筛选出的目标振动数据频域样本的的转速频率确定其对应的目标样本转频，然后根据目标样本转频在目标振动数据频域样本中确定出第二目标频段，实现转速工况对其的限制，然后确定第二目标频段中的转频峰值，进而根据转频峰值确定转频阈值，当转频峰值满足小于转速阈值的限定条件使，根据目标振动数据频域样本的在第一目标频段中的第二频谱峰值对应的振动频率确定出叶片实际振动频率，也即将该振动频率作为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
本实施例中，在软件程序中确定叶片实际振动频率的步骤如下：以所述振动数据频域样本中的第二个振动样本频谱为计算起始点，计算当前振动数据频域样本的样本转速值与前一个振动样本的样本转速值之差的绝对值，以得到目标转速差；判断所述目标转速差是否大于预设转速阈值，以得到相应的第一判断结果；若所述第一判断结果为所述目标转速差大于所述预设转速阈值，则将所述当前振动数据频域样本作为第一振动数据频域样本；根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述第一振动数据频域样本的第一目标频段，并在所述第一目标频段中计算平均频谱值、搜索第一振动频谱峰值；基于所述第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值；当所述平均频谱值小于所述第一振动频谱阈值，则将所述第一振动频谱峰值对应的振动频率作为目标振动频率；统计所述目标振动频率，以得到振动频率数组；计算所述振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，以得到目标振动频率差；将所述目标振动频率差小于预设频率误差的所述第一振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；基于所述目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并基于所述目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段；在所述第二目标频段中搜索转频峰值，并基于所述转频峰值确定转频阈值；判断所述转频峰值是否大于所述转频阈值，并获取第二判断结果；若所述第二判断结果为所述转频峰值大于所述转频阈值，则将目标振动数据频域样本的第一振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。可以理解的是，对转速工况进行选择，具体的，从第2个振动数据频域样本开始，将第2个振动样本频谱作为当前振动样本，计算当前振动样本转速值RMPn与前一个振动样本转速值RMPn-1之差的绝对值|Δr|，以获取目标转速差|Δr|。然后进一步识别叶片的固有振动频率，具体，判断目标转速差|Δr|是否大于预设转速阈值R，并获取相应的判断结果，其中，预设转速阈值R的单位r/min，R取值一般为500～2000，转速跨度超过一定范围则代表不同转速工况，若第一判断结果为|Δr|＞R，则将当前振动数据频域样本作为第一振动数据频域样本，并在振动样本频谱中的第一目标频段[fyg-fyg·10％，fyg+fyg·10％]中计算平均频谱值Vavg_n，平均频谱值Vavg_n的单位g，n与振动样本编号对应。可见，第一目标频段为基于叶片理论固有频率设置的。在该第一目标频段搜索第一振动频谱峰值Vvp_n，单位g，基于第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值为20%·Vvp_n。当Vavg_n<20%·Vvp_n，则记录与第一振动频谱峰值Vvp_n对应的振动频率作为目标振动频率fys_n。依据此算法，逐个判断转速跨度大于R的振动样本频谱中的目标振动频率…、fys_m、…、fys_n，以得到振动频率数组fys＝[fys_2、…、fys_m、…、fys_n]。计算目标振动频率数组fys＝[fys_2、…、fys_m、…、fys_n]相邻元素之差绝对值|Δfys|，也即计算目标振动频率差。其中，|Δfys|＝[|Δfys_1|、|Δfys_2|、…、|Δfys_k|]，进一步，叶片固有振动幅度判断如下：当目标振动频率差小于预设频率误差时，也即|Δfys|＜10Hz时，表明在不同转速工况下，所测得的目标振动频率误差在10Hz以内，则进一步基于目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并基于目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段，也即确定在对应编号2、…、m、…、n的振动数据频域样本data_v_n_fft的第二目标频段[frmp/M-(frmp/M)·1％，frmp/M+(frmp/M)·1％]。在第二目标频段[frmp/M-(frmp/M)·1％，frmp/M+(frmp/M)·1％]中搜索目标航空发动机的转频峰值Prmp，单位g，即得到当前转频振动的量值，基于转频峰值Prmp确定转频阈值为75%·Prmp，当Pys>75%·Prmp，则确认fys为叶片实际振动频率。
由此可见，将上述计算叶片实际振动频率的步骤以算法程序内置在面向航空发动机状态监测的在线诊断系统或者在车台试验中采用上述计算叶片实际振动频率并结合基于叶片实际振动频率计算叶片理论指导频率，然后通过叶片理论指导频率可以简单准确的获取航空发动机的实时状态，实现对航空发动机的试验状态进行实时监测和诊断。
参照图6所示，本发明还相应公开了一种发动机气动状态的声振协同诊断装置，包括：
数据采集模块11，用于同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；
数据处理模块12，用于对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；
振动频率确定模块13，用于基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；
指导频率确定模块14，用于基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；
状态诊断模块15，用于根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。
由此可见，本申请公开了同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。由此可见，通过传感器采集的声压信号、振动信号和转速信号对航空发动机的气动状态是否处于气动不稳定状态进行判断，无需像传统的压力传感器进行机匣打孔检测，也可进行航空发动机的气动不稳定状态的诊断。并通过将航空发动机叶片的实际振动频率作为叶尖流场振动频率来确定当前叶轮轮级的气动不平衡状态的理论指导频率，进而通过当前理论指导频率和当前声压信号确定目标航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。该方法提出了一种航空发动机的气动不稳定状态的理论指导频率的计算方法，以及通过该理论指导频率对航空发动机气动不稳定状态的判断方法。该方法无需在目标航空发动机上进行结构调整，即可实现航空发动机的气动不稳定的理论指导频率的计算，进而实现航空发动机的气动状态准确诊断，并能准确定位出存在气动不稳定状态的叶片位置。并且通过利用叶片实际振动频率建立用于计算航空发动机的理论指导频率的方式，能够减少航空发动机的气动状态判断过程中的判断步骤，易于算法程序的实施和维护，判断步骤简单，进而能够对航空发动机的气动状态进行实时诊断。
进一步的，本申请实施例还公开了一种电子设备，图7是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。
图7为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的发动机气动状态的声振协同诊断方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，以实现处理器21对存储器22中海量数据223的运算与处理，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的发动机气动状态的声振协同诊断方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。数据223除了可以包括电子设备接收到的由外部设备传输进来的数据，也可以包括由自身输入输出接口25采集到的数据等。
进一步的，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的发动机气动状态的声振协同诊断方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器RAM(Random Access Memory)、内存、只读存储器ROM(Read Only Memory)、电可编程EPROM(Electrically Programmable Read Only Memory)、电可擦除可编程EEPROM(ElectricErasable Programmable Read Only Memory)、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM(CompactDisc-Read Only Memory，紧凑型光盘只读储存器)、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (15)

1.一种发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，包括：
同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；
对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；
基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；
基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；
根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。
2.根据权利要求1所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据，包括：
通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据；和/或动力涡轮机的声压数据和振动数据；和/或燃气涡轮的声压数据和振动数据。
3.根据权利要求2所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述通过声音传感器和振动传感器同步采集压气机的声压数据和振动数据、动力涡轮机的声压数据和振动数据、燃气涡轮的声压数据和振动数据之前，还包括：
分别在压气机机匣外、动力涡轮机匣外且距离目标航空发动机0.5米～1米处安装所述声音传感器；采用非侵入方式分别在压气机机匣和/或燃气涡轮机匣、动力涡轮机匣的垂直方向安装所述振动传感器。
4.根据权利要求1所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据，包括：
通过对采样频率进行设置，以得到目标采样频率；其中，Fs表示目标采样频率，N表示所述目标航空发动机的最大叶片数量，ng_max表示所述目标航空发动机的最高运行转速；
基于所述目标采样频率确定目标采样周期，并按照所述目标采样周期同步采集航空发动机车台试验过程中所述目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据。
5.根据权利要求1所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本，包括：
按照预设分段时长对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据进行分段处理，以得到相同分段时长的声压数据样本、振动数据样本以及转速数据样本；
将所述声压数据样本、所述振动数据样本以及所述转速数据样本进行傅里叶变换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本。
6.根据权利要求1所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，包括：
通过RMP＝60×(frmp/M)计算所述目标航空发动机的样本转速值；其中，RMP表示所述目标航空发动机的当前样本的样本转速值，frmp表示当前样本的转速频率，M表示测速齿数。
7.根据权利要求1所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率，包括：
根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率。
8.根据权利要求7所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率，包括：
计算当前振动数据频域样本的样本转速值与前一个振动数据频域样本的样本转速值之差的绝对值，以得到目标转速差，并获取所述目标转速差大于预设转速阈值的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；
在所述目标振动数据频域样本的第一目标频段计算平均频谱值、第一振动频谱峰值；
基于所述第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值；
若所述平均频谱值小于所述第一振动频谱阈值，则将所述第一振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
9.根据权利要求7所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率，包括：
统计各个所述振动数据频域样本的所述当前频率，以得到振动频率数组；
计算所述振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，以得到目标振动频率差；
获取所述目标振动频率差小于预设频率误差的振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；
基于所述目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并根据所述目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段，以在所述第二目标频段中得到所述目标振动数据频域样本的转频峰值；
基于所述转频峰值确定转频阈值；
根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述目标振动数据频域样本的第一目标频段，并确定所述目标振动数据频域样本在所述第一目标频段中的第二频谱峰值；
若所述目标振动数据频域样本的所述转频峰值小于所述转频阈值，则将所述目标振动数据频域样本的所述第二振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
10.根据权利要求7所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述根据不同所述叶轮轮级叶片的理论固有频率设置所述振动数据频域样本的目标频段，并确定所述振动数据频域样本在所述目标频段中的频谱峰值，将所述频谱峰值对应的振动频率作为当前的叶片实际振动频率，包括：
以所述振动数据频域样本中的第二个振动样本频谱为计算起始点，计算当前振动数据频域样本的样本转速值与前一个振动样本的样本转速值之差的绝对值，以得到目标转速差；
判断所述目标转速差是否大于预设转速阈值，以得到相应的第一判断结果；
若所述第一判断结果为所述目标转速差大于所述预设转速阈值，则将所述当前振动数据频域样本作为第一振动数据频域样本；
根据不同所述叶轮轮级的叶片理论固有频率设置所述第一振动数据频域样本的第一目标频段，并在所述第一目标频段中计算平均频谱值、搜索第一振动频谱峰值；
基于所述第一振动频谱峰值确定第一振动频谱阈值；
当所述平均频谱值小于所述第一振动频谱阈值，则将所述第一振动频谱峰值对应的振动频率作为目标振动频率；
统计所述目标振动频率，以得到振动频率数组；
计算所述振动频率数组中相邻元素之差的绝对值，以得到目标振动频率差；
将所述目标振动频率差小于预设频率误差的所述第一振动数据频域样本作为目标振动数据频域样本；
基于所述目标振动数据频域样本的转速频率确定对应的目标样本转频，并基于所述目标样本转频在所述目标振动数据频域样本中确定第二目标频段；
在所述第二目标频段中搜索转频峰值，并基于所述转频峰值确定转频阈值；
判断所述转频峰值是否大于所述转频阈值，并获取第二判断结果；
若所述第二判断结果为所述转频峰值大于所述转频阈值，则将目标振动数据频域样本的第一振动频谱峰值对应的振动频率确定为当前目标振动数据频域样本的叶片实际振动频率。
11.根据权利要求1所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率，包括：
通过f测量＝fys+m·fN计算所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；其中，f测量表示理论指导频率，fys表示叶片实际振动频率，m表示基于所述目标航空发动机的叶片数量确定的周向模态数，fN表示当前样本的发动机转频。
12.根据权利要求1至11任一项所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法，其特征在于，所述根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态，包括：
基于所述理论指导频率在所述声压数据频域样本确定声压计算频段，并基于在所述声压计算频段中的前N个峰值设置声压频谱阈值；
若在所述声压计算频段中计算的频谱平均值小于所述声压频谱阈值，则确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态不稳定。
13.一种发动机气动状态的声振协同诊断装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于同步采集目标航空发动机的声压信号、振动信号以及转速信号，以得到所述目标航空发动机的声压数据、振动数据以及转速数据；
数据处理模块，用于对所述声压数据、所述振动数据以及所述转速数据依次进行分段处理和频域转换处理，以得到相同分段时长的多个声压数据频域样本、振动数据频域样本以及转速数据频域样本；
振动频率确定模块，用于基于所述转速数据频域样本计算目标航空发动机当前时刻的样本转速值，并利用所述振动数据频域样本以及所述转速数据频域样本确定叶片实际振动频率；
指导频率确定模块，用于基于所述样本转速值、所述叶片实际振动频率、所述目标航空发动机的叶片数量确定所述目标航空发动机各个模态下的表征当前叶轮轮级的气动状态的理论指导频率；
状态诊断模块，用于根据所述理论指导频率确定所述声压数据频域样本的目标频段，计算目标频段内的频谱平均值和频谱峰值，并根据频谱平均值和所述频谱峰值确定航空发动机的当前叶轮轮级的气动状态。
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至12任一项所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至12任一项所述的发动机气动状态的声振协同诊断方法的步骤。
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