礦用對旋風(fēng)機(jī)失速信號特征的診斷與分析

陳慶光，邢振想，姜忠瑞，張永超

(山東科技大學(xué) 機(jī)械電子工程學(xué)院，山東 青島 266590)

在煤礦企業(yè)中廣泛使用的對旋主通風(fēng)機(jī)，其設(shè)計(jì)朝著高負(fù)荷、高效率、寬穩(wěn)定工作范圍的方向發(fā)展，必須面對小流量工況下可能發(fā)生的失速、喘振等問題。旋轉(zhuǎn)失速和喘振不僅影響風(fēng)機(jī)穩(wěn)定的工作范圍，而且降低風(fēng)機(jī)運(yùn)行的可靠性，因此從風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)到運(yùn)行過程都應(yīng)給予足夠重視。自20世紀(jì)以來，國內(nèi)外學(xué)者圍繞壓氣機(jī)、風(fēng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械失速起始擾動發(fā)生的位置、類型和機(jī)理等問題，采用數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)測量的方法進(jìn)行了大量研究并取得豐碩成果[1-4]。風(fēng)機(jī)在運(yùn)行過程中必須避免進(jìn)入失速狀態(tài)，否則將可能對風(fēng)機(jī)產(chǎn)生不同程度的損害。因此，若在風(fēng)機(jī)失速發(fā)生前就能做出準(zhǔn)確的預(yù)測，則可根據(jù)預(yù)警提前采取措施以避免失速的發(fā)生。這對于保障風(fēng)機(jī)安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有非常重要的意義。

要實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)失速的準(zhǔn)確預(yù)測，需要能夠?qū)κ偬卣鬟M(jìn)行快速、有效的診斷。隨著信號處理技術(shù)的快速發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者針對旋轉(zhuǎn)失速發(fā)展了不同的診斷方法，一般分為時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻分析。從時(shí)域角度，李長征等[5，6]基于統(tǒng)計(jì)特征、時(shí)間序列分析對壓氣機(jī)喘振進(jìn)行檢測；劉洋等[7]運(yùn)用自相關(guān)分析、互相關(guān)分析對壓氣機(jī)失速信號進(jìn)行處理和分析；Yue等[8]將自相關(guān)分析和互相關(guān)分析相結(jié)合的概率統(tǒng)計(jì)方法用作失速預(yù)警方法。但時(shí)域分析易受噪聲干擾、計(jì)算耗時(shí)過長以及精度不高等缺點(diǎn)。從頻域角度，Manas等[1]運(yùn)用傅里葉分析技術(shù)分析了在對旋風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子1前緣上游位置獲得的非穩(wěn)態(tài)套管靜壓信號；Tegegn等[9]通過快速傅立葉變換分析了周向畸變條件下低速對旋軸流風(fēng)機(jī)內(nèi)部流場中的非定常壓力信號。但頻域分析以全局變換為基礎(chǔ)，無法識別失速信號的局部特征。時(shí)頻分析技術(shù)是近年來信號處理等領(lǐng)域一個新的研究熱點(diǎn)，其中小波分析因具有良好的時(shí)頻局部性及多分辨分析特性，而被廣泛使用并取得大量研究成果[10-13]。然而，現(xiàn)有的關(guān)于失速的檢測與診斷方法，在工程應(yīng)用方面還沒有達(dá)到理想的程度，失速特征的檢測與診斷仍是需要深入研究的課題。

針對以上原因，為給礦用對旋風(fēng)機(jī)提供一種有效的失速診斷方法，從頻域、時(shí)頻兩個角度揭示風(fēng)機(jī)失速信號的瞬態(tài)局部特征，提出一種FFT技術(shù)與小波-時(shí)頻分析相結(jié)合的失速診斷方法。本文基于數(shù)值模擬獲得對旋風(fēng)機(jī)近失速工況下內(nèi)部流場的非定常壓力信號，采用本文所提出的失速診斷方法對失速信號進(jìn)行診斷分析，以確定失速發(fā)生的時(shí)刻及失速的特征頻率。

1 對旋風(fēng)機(jī)內(nèi)部流場的數(shù)值模擬

研究針對一臺礦用對旋式主通風(fēng)機(jī)，其輪轂比為0.62，設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速為980r/min，前后級葉片數(shù)分別為19和17，葉頂間隙為2mm。

1.1 幾何模型與網(wǎng)格劃分

數(shù)值模擬針對對旋風(fēng)機(jī)全流道幾何模型進(jìn)行，由集流器、前級轉(zhuǎn)子、后級轉(zhuǎn)子和擴(kuò)散器組成，計(jì)算網(wǎng)格如圖1所示，考慮到模擬計(jì)算的效率與精度，用六面體單元對全流道模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分，動葉區(qū)域采用H-O-H型拓?fù)?。對兩級葉輪的葉頂間隙、前緣及尾緣區(qū)域進(jìn)行局部網(wǎng)格加密，在葉頂間隙內(nèi)布置了16層網(wǎng)格，兩級葉輪域局部網(wǎng)格如圖2所示。經(jīng)網(wǎng)格無關(guān)性驗(yàn)證，全流道總網(wǎng)格數(shù)取551萬，其中前、后級葉輪兩個子區(qū)域的網(wǎng)格數(shù)分別為268萬和255萬。

圖1 對旋風(fēng)機(jī)全流道網(wǎng)格

圖2 兩級葉輪區(qū)域網(wǎng)格劃分

1.2 數(shù)值計(jì)算方法與邊界條件設(shè)置

由于分離渦模擬(Detached Eddy Simulation，DES)技術(shù)能夠較好地預(yù)測旋渦及分離流動，因此本文選擇DES模型來模擬湍流。壁面采用無滑移條件；進(jìn)口給定總壓1.01325×105Pa和進(jìn)氣角(軸向進(jìn)氣)。首先進(jìn)行定常模擬，通過逐步提高出口背壓獲得收斂解，再以定常解作為初場并加載出口節(jié)流閥函數(shù)進(jìn)行非定常模擬，模擬過程中通過減小節(jié)流閥開度(減小流量)使風(fēng)機(jī)逐步逼近失速工況，從而獲得失速流動信號。所采用的出口節(jié)流閥模型函數(shù)為：

式中，p1為出口背壓，Pa；p0為大氣壓，Pa；k0為常數(shù)；k1為節(jié)流閥開度；ρ為密度，kg/m3；V為出口軸向速度，m/s。

1.3 監(jiān)測點(diǎn)布置

通常風(fēng)機(jī)失速首先發(fā)生在葉頂區(qū)域，因此，為監(jiān)測對旋風(fēng)機(jī)失速過程的靜壓信號，如圖3所示，在前、后級葉頂間隙內(nèi)分別沿周向布置了4個靜壓監(jiān)測點(diǎn)，前級相鄰兩個監(jiān)測點(diǎn)周向間隔37.89°，后級相鄰兩個監(jiān)測點(diǎn)周向間隔42.35°。

圖3 前、后級內(nèi)監(jiān)測點(diǎn)的布置

1.4 模擬結(jié)果與分析

目前判定風(fēng)機(jī)進(jìn)入旋轉(zhuǎn)失速的方法主要有兩種：一是監(jiān)測風(fēng)機(jī)出口壓力與流量是否有明顯的下降，二是觀察沿葉輪周向均勻布置的監(jiān)測點(diǎn)所監(jiān)視的靜壓或軸向速度的變化情況[14]。

經(jīng)過多次適度地關(guān)小閥門開度，最終發(fā)現(xiàn)在同樣足夠長的時(shí)間內(nèi)，當(dāng)閥門開度k1維持在0.8時(shí)，風(fēng)機(jī)的出口壓力與流量尚能維持穩(wěn)定的周期性變化，如圖4所示。從圖中還可看出，當(dāng)閥門開度k1進(jìn)一步減小至0.7時(shí)，風(fēng)機(jī)出口壓力的波動趨勢明顯增強(qiáng)，并在經(jīng)過10個旋轉(zhuǎn)周期后，出口壓力發(fā)生突降，并伴隨著出口流量的下降，最終二者均穩(wěn)定在一個較低的值?；陲L(fēng)機(jī)所處的運(yùn)行工況以及性能表現(xiàn)可以推測風(fēng)機(jī)此時(shí)已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)值失速狀態(tài)。

圖4 不同閥門開度下出口壓力與流量的變化

風(fēng)機(jī)的動態(tài)失速過程可以分為三個階段：近失速、失速發(fā)展及完全失速。不同失速階段兩級葉輪部分流道葉頂區(qū)域(98%葉高處)的流線分布如圖5所示。從圖5(a)可以看出，在設(shè)計(jì)工況下兩級葉輪的葉頂間隙流均隨主流一起向下流流動，流道內(nèi)具有良好的流通性，沒有形成前緣溢流、尾緣反流。隨著風(fēng)機(jī)進(jìn)入近失速階段如圖5(b)所示，兩級葉輪的葉頂間隙流與主流相互作用形成前緣溢流，同時(shí)還能看出前級葉輪處來自相鄰葉片的葉頂泄漏流繞過尾緣形成了尾緣反流，但后級葉輪沒有出現(xiàn)尾緣反流。在近失速階段，對旋風(fēng)機(jī)前級葉輪葉頂區(qū)域同時(shí)出現(xiàn)了前緣溢流與尾緣反流，二者作為典型的失速起始擾動特征與Vo[15-20]等提出的“突尖型”失速起始擾動的出現(xiàn)準(zhǔn)則一致，證明了對旋風(fēng)機(jī)進(jìn)入失速狀態(tài)，失速類型屬于“突尖型”失速。

圖5 不同失速階段98%葉高處的流線分布

當(dāng)風(fēng)機(jī)進(jìn)入失速發(fā)展階段時(shí)，從圖5(c)可以觀察到后級葉輪中部分葉頂泄漏流穿過葉片尾緣后又向上游流動，直至到達(dá)相鄰葉片的壓力面而形成了尾緣反流。從圖5(c)還可以看出，兩級葉輪在近失速階段所形成的前緣溢流所涉及的范圍及強(qiáng)度均變得更大，與葉片吸力面附近的分離流一起演變成為大范圍的通道反流，并且前級葉輪中的通道反流范圍及強(qiáng)度都大于后級葉輪。最后風(fēng)機(jī)進(jìn)入完全失速階段，從圖5(d)可以看出兩級葉輪通道內(nèi)的反流區(qū)域較失速發(fā)展階段進(jìn)一步增大，前級葉輪的壓力面附近還形成了較大的失速渦，該失速渦是通道反流與部分堵塞流體在葉片的推動下相互作用而形成的，該失速渦與其余的通道反流一起占據(jù)了大部分流道。同時(shí)兩級葉輪尾緣附近的流線均聚集在一起而沒有向下游展開，這說明在完全失速階段有大量流體聚集在兩級葉輪內(nèi)。

2 失速信號的診斷與分析

基于數(shù)值模擬結(jié)果，從頻域、時(shí)頻兩個角度對風(fēng)機(jī)流場內(nèi)監(jiān)測點(diǎn)的靜壓信號進(jìn)行分析。首先通過對原始壓力信號進(jìn)行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)，確定失速發(fā)生時(shí)頻率的主要成分及其變化；然后進(jìn)行小波-時(shí)頻分析，確定失速發(fā)生的時(shí)間，技術(shù)路線如圖6所示，其中ca和cd分別為小波分解的低頻信號和高頻信號。

圖6 技術(shù)路線圖

2.1 小波分析

為從時(shí)頻角度揭示對旋風(fēng)機(jī)內(nèi)部的失速流動的特征，借助小波變換來分析失速發(fā)生時(shí)流場內(nèi)的非定常靜壓信號。信號的小波變換表達(dá)式為：

小波分析法的最大優(yōu)點(diǎn)是使用時(shí)間分辨率隨頻率變化的時(shí)間窗口，即當(dāng)處理低頻信號時(shí)，時(shí)間窗口比較大，而當(dāng)處理高頻信號時(shí)，時(shí)間窗口比較小。失穩(wěn)信號一般都包含在壓力信號的低頻段，使用小波分析法剛好能夠提取出詳細(xì)的失穩(wěn)信息。另外，避免了傅里葉變換在時(shí)域和頻域完全分離的缺陷，聯(lián)合時(shí)域和頻域來分析信號，能同時(shí)考慮時(shí)域和頻域的特征。

2.2 頻域分析

對圖3中A點(diǎn)的壓力脈動數(shù)據(jù)(15個旋轉(zhuǎn)周期)進(jìn)行信號分析處理，時(shí)域波形如圖7所示。對壓力信號做FFT得到如圖8所示的頻譜。

圖7 原始信號的時(shí)域波形

圖8 原始信號的頻譜圖

由圖8可以看出，信號頻率主要集中在600Hz以內(nèi)，有兩個非常明顯的頻率分量即70Hz和555Hz，幅值都比較大，同時(shí)還包括140Hz等頻率分量，但幅值都較小。555Hz為兩倍后級葉片通過頻率(BPF=980/60×17=227.6Hz)，70Hz屬于低頻分量且推測為失速的特征頻率。但是，由于長度為15個旋轉(zhuǎn)周期的信號包含了風(fēng)機(jī)穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)的信號頻率，而信號的FFT處理是針對信號的整體進(jìn)行全局變換得到的頻域信息。因此需要對信號在時(shí)域上進(jìn)行劃分，基于短時(shí)傅里葉變換的思路，把原始的15個旋轉(zhuǎn)周期長度的信號每3個旋轉(zhuǎn)周期分為一段即a段(5T—8T)、b段(8T—11T)、c段(11T—14T)、d段(14T—17T)、e段(17T—20T)，然后對每一段進(jìn)行FFT處理，這樣可以得到5幅3個旋轉(zhuǎn)周期長度的信號頻譜圖，如圖9所示。由圖9可知風(fēng)機(jī)在失速狀態(tài)下的時(shí)域、頻域特征，555Hz頻率分量始終存在，且幅值保持不變。在b段開始出現(xiàn)70Hz及140Hz等頻率分量，隨著時(shí)間增加幅值逐漸增大。總體來看，對旋風(fēng)機(jī)失速特征表現(xiàn)為70Hz及140Hz等頻率分量的出現(xiàn)。

圖9 A點(diǎn)壓力信號的FFT分析

2.3 小波-時(shí)頻分析

由上述頻譜分析確定了風(fēng)機(jī)進(jìn)入失速狀態(tài)時(shí)頻率的主要成分和幅值變化。雖然上述分段頻譜分析將風(fēng)機(jī)信號的失速突變時(shí)間縮小在3個旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)，但本質(zhì)上仍然是一段時(shí)域內(nèi)的全部信息。因此，需要通過更加精細(xì)的劃分來對風(fēng)機(jī)內(nèi)部的突變信號進(jìn)行分析。Db(Daubechies，Db)小波對信號的局部奇異變化非常敏感，因此，本文采用Db小波作為基小波對信號進(jìn)行多分辨分析。分析包含信號主要頻率成分的低頻部分，觀察信號在失速前后的頻率和幅值變化。

取失速前后7個旋轉(zhuǎn)周期(6T—13T)的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻分析，原始信號的時(shí)域波形如圖10所示。選用Db3小波對信號進(jìn)行分析，采樣頻率為3333Hz(本文所用信號來自于數(shù)值模擬，因此文中的采樣頻率與數(shù)值模擬中的時(shí)間步長有關(guān)，為時(shí)間步長的倒數(shù)即f=1/T。本文數(shù)值模擬中的時(shí)間步長T=0.0003s，所以采樣頻率f=3333Hz)，進(jìn)行4層小波分解。由上文可知：風(fēng)機(jī)失速突變信號的主要特征為70Hz頻率及140Hz等頻率分量的出現(xiàn)，而第4層低頻系數(shù)的頻帶范圍是0～208.3125Hz，包含了失速流動的特征頻率，因此將ca4低頻系數(shù)進(jìn)行單支重構(gòu)得到只包含失速特征頻率的信號分量，如圖11所示。由圖11可知，風(fēng)機(jī)大約在10個旋轉(zhuǎn)周期后壓力開始下降(如紅色標(biāo)記)，進(jìn)入失速狀態(tài)，其與圖4分析結(jié)果一致。

圖10 原始信號的時(shí)域波形

圖11 ca4低頻系數(shù)重構(gòu)信號

為從時(shí)頻角度揭示失速流動信號的特征，對圖11所示的壓力信號進(jìn)行時(shí)頻分析，如圖12所示，橫坐標(biāo)以葉輪一個旋轉(zhuǎn)周期為單位，縱坐標(biāo)為頻率，其顏色由藍(lán)到黃代表小波變換系數(shù)由小到大。由圖12可知，風(fēng)機(jī)大約在第10個旋轉(zhuǎn)周期開始出現(xiàn)一條70Hz頻率帶(如圈1所示)，同時(shí)伴隨著140Hz頻率分量的出現(xiàn)(如圈2所示)，但70Hz頻率分量較140Hz頻率分量明顯?？傮w來看，頻率分布趨勢與圖8所示頻譜一致(70Hz幅值較大，140Hz幅值較小)，失速特征表現(xiàn)與圖9分析結(jié)果一致(70Hz及140Hz頻率分量的出現(xiàn))，進(jìn)入失速狀態(tài)的時(shí)間與圖4分析結(jié)果一致(大約在10個旋轉(zhuǎn)周期后進(jìn)入失速狀態(tài))。

圖12 小波變換的時(shí)間頻圖

3 結(jié) 論

1)對旋風(fēng)機(jī)在第10個旋轉(zhuǎn)周期后進(jìn)入失速狀態(tài)，伴隨著前緣溢流與尾緣反流的出現(xiàn)而發(fā)生。

2)通過分段頻譜分析可以獲得流動信號在時(shí)域上的變化，縮小了失速信號突變的時(shí)間范圍，并從頻域角度確定出失速特征表現(xiàn)為70Hz及140Hz頻率分量的出現(xiàn)(失速下的頻率是由失速團(tuán)引起的，而失速團(tuán)的形成與演變機(jī)理十分復(fù)雜，針對不同研究對象，失速團(tuán)的個數(shù)也不盡相同，但與風(fēng)機(jī)的結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)速息息相關(guān)。一般來講，失速團(tuán)的個數(shù)少則2、3個，多則聚集于葉輪葉頂區(qū)域與葉片數(shù)相同，失速團(tuán)的轉(zhuǎn)速一般為30%～70%轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。)。

3)利用小波-時(shí)頻分析方法從時(shí)頻角度進(jìn)行失速流動特征分析，發(fā)現(xiàn)對旋風(fēng)機(jī)在第10個旋轉(zhuǎn)周期開始出現(xiàn)一條70Hz頻率帶，同時(shí)伴隨著140Hz頻率帶的出現(xiàn)，但70Hz頻率分量較140Hz頻率分量明顯。

4)采用FFT技術(shù)與小波-時(shí)頻分析相結(jié)合的方法，可有效捕捉對旋風(fēng)機(jī)失速流動現(xiàn)象的瞬態(tài)時(shí)頻特征，能夠確定失速特征及失速時(shí)間。