渦輪泵典型故障仿真與辨識系統(tǒng)設(shè)計

姚尚鵬,黃 紅,趙佳敏,蘇 越

(1.西北工業(yè)大學(xué) 動力與能源學(xué)院,陜西 西安 710129;2.西安航天動力研究所 液體火箭發(fā)動機技術(shù)重點實驗室,陜西 西安 710100;3.中國運載火箭技術(shù)研究院 北京宇航系統(tǒng)工程研究所,北京 100076)

0 引言

隨著人類對太空的研究需求日益增加,為降低運載成本,可重復(fù)使用的運載火箭顯得尤為重要[1-2]。這就對運載火箭的關(guān)鍵部件——液體火箭發(fā)動機的使用壽命提出了更高的要求。渦輪泵作為液體火箭發(fā)動機重要且復(fù)雜的部件之一,由于其工作環(huán)境較為惡劣(如高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速、高腐蝕性等),所以其發(fā)生故障的概率較高[3-5]。

渦輪泵典型故障模式是故障機理研究與辨識的基礎(chǔ)。故障模式積累不足、故障機理不清晰是制約故障辨識的重要因素,需進一步加強相關(guān)的基礎(chǔ)研究[6]。但由于實際試車代價巨大,難以得到典型故障模式的實驗數(shù)據(jù),因此典型故障仿真就成為了一種獲取故障數(shù)據(jù)的重要方法[7]。

Hong等提出了一種基于占優(yōu)頻率分量均方根和支持向量機的故障檢測算法,用于液體火箭發(fā)動機渦輪泵的振動故障檢測[8]。Hu等提出了兩種檢測方法,用于火箭發(fā)動機渦輪泵的健康監(jiān)測[9]。第一種方法是自適應(yīng)高斯閾值模型,用于在線監(jiān)測渦輪泵的振動,第二種方法是一類支持向量機(OCSVM),用于對歷史振動信號進行事后分析。Zhong等提出了一種基于改進小波變換和最小均方誤差自適應(yīng)算法的渦輪泵故障檢測算法,并采用振動信號進行了算法驗證[10]。張國淵等建立了考慮不對中因素的聯(lián)軸器—滾動軸承—雙轉(zhuǎn)子動力學(xué)分析模型[11],計算得到了不對中參數(shù)對渦輪泵轉(zhuǎn)子動力學(xué)性能的影響規(guī)律。金路等建立了軸套結(jié)構(gòu)內(nèi)摩擦的動力學(xué)模型,通過仿真計算得到了渦輪泵轉(zhuǎn)子失穩(wěn)的振動特征,分析得到了各參數(shù)對轉(zhuǎn)子失穩(wěn)特征的影響規(guī)律[12]。Jiang等結(jié)合相似部件的數(shù)據(jù)和專家估計,提出了貝葉斯方法用于渦輪泵及其部件可靠性評估[13]。Vartha等開展了針對液體火箭發(fā)動機渦輪泵中深溝球軸承故障導(dǎo)致異常振動原因分析,并給出了此類預(yù)防故障的建議[14]。Aiswarya等通過提取統(tǒng)計時域特征來分析渦輪泵的振動,并采用支持向量機分類器檢測渦輪泵中存在的故障[15]。楊懿等采用Hilbert-Huang變換分析方法對本征模態(tài)函數(shù)進行重構(gòu)后的時間-幅值圖能在時域和頻域內(nèi)自適應(yīng)精確分析液氧渦輪泵振動數(shù)據(jù),對渦輪泵的故障進行診斷與分析[16]。楊碩提出了基于時域特征和快速支持向量機的渦輪泵故障檢測算法以及基于頻域特征和模糊分類支持向量機的渦輪泵故障檢測算法[17]。文獻[18]等為了解決轉(zhuǎn)速波動情況下渦輪泵故障診斷的問題,提出了在變換域中提取特征頻率的方法,該方法可以消除轉(zhuǎn)速波動對振動信號頻率的影響。文獻[19]提出了一種在渦輪泵啟動過程的振動故障檢測方法,利用支持向量回歸方法建立振動特征與轉(zhuǎn)速的非線性關(guān)系模型。Yin等提出了一種將E-Bayesian估計方法和等效數(shù)據(jù)融合相結(jié)合的渦輪泵裝置可靠性分析新方法[20]。

上述學(xué)者針對液體火箭發(fā)動機渦輪泵故障仿真與故障診斷開展了大量研究工作,然而大多為數(shù)據(jù)驅(qū)動下的故障診斷,鮮有從故障動力學(xué)機理出發(fā)進行典型故障的診斷。本文將建立動力學(xué)模型,在模型基礎(chǔ)上施加故障力,然后求得故障動力學(xué)響應(yīng),總結(jié)典型故障特征,提出辨識準(zhǔn)則,建立故障辨識方法。

1 典型故障力模型

1.1 不平衡故障

渦輪泵中,材料不均勻、結(jié)構(gòu)不對稱以及加工或裝配過程中的誤差都可能造成轉(zhuǎn)子質(zhì)量偏心從而導(dǎo)致轉(zhuǎn)子不平衡,不平衡故障會誘發(fā)渦輪泵其他故障,如轉(zhuǎn)靜碰摩、葉片掉塊等故障。

轉(zhuǎn)子不平衡激振力來源于偏心質(zhì)量在旋轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的離心力,該離心力與不平衡故障總偏心質(zhì)量m、偏心距離e以及旋轉(zhuǎn)速度ω有關(guān),可表示為F1=meω2。不平衡故障力在x和y方向的分力表達式為

(1)

式中:m1eω2為轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障不平衡量;m0eω2為轉(zhuǎn)子系統(tǒng)初始不平衡量;φ0為初始不平衡量相位;φ1為故障不平衡量相位。在故障仿真時,將式(1)中的故障力加到模擬渦輪盤位置處,以此模擬不平衡故障。

1.2 不對中故障

不對中故障會導(dǎo)致渦輪泵軸與軸承之間產(chǎn)生軸向與徑向的作用力。轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)過程中,交變作用力會使得轉(zhuǎn)子和支承產(chǎn)生異常振動,造成軸疲勞損傷以及軸承磨損乃至軸承失效,導(dǎo)致轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的失穩(wěn)。

不對中故障通常表現(xiàn)為綜合不對中。綜合不對中包含平行不對中與角度不對中,當(dāng)套齒聯(lián)軸器存在綜合不對中時,Δy為平行不對中量,ΔL為兩聯(lián)軸器端面中心間距,Δα為角度不對中量。令ΔE=Δy+ΔLtan(Δα/2)為當(dāng)量不對中量,套齒質(zhì)心運動軌跡可表示為

(2)

綜上,當(dāng)轉(zhuǎn)子處于不對中故障時,徑向振動特征頻率為旋轉(zhuǎn)基頻的2倍;軸向振動頻率與旋轉(zhuǎn)基頻相等。轉(zhuǎn)子每旋轉(zhuǎn)一周,振動信號變化兩個周期,因此軸心軌跡表現(xiàn)出雙環(huán)橢圓的特征。

仿真時以綜合不對中情況下的受力情況作為故障力。通過對式(2)套齒質(zhì)心運動軌跡進行兩次求導(dǎo)可得套齒質(zhì)心加速度方程為

(3)

式中φ2為不對中量相位。令套齒聯(lián)軸器質(zhì)量為mi,可以得到套齒聯(lián)軸器在水平方向與豎直方向所受的激振力為

(4)

在故障仿真時,將式(4)所得故障力施加于聯(lián)軸器套齒位置處,以此來仿真不對中故障。

1.3 葉片掉塊故障

在渦輪泵中,由于渦輪葉片、誘導(dǎo)輪葉片上本身材料的缺陷以及葉片裂紋,在轉(zhuǎn)子高速旋轉(zhuǎn)過程中,葉片所承受的交變載荷會導(dǎo)致疲勞破壞,甚至產(chǎn)生斷裂。而斷裂的葉片極有可能打壞其他葉片,導(dǎo)致渦輪泵瞬間失效。

由于葉片掉塊是瞬間發(fā)生的,因此其故障力為

(5)

式中:φ3為葉片掉塊相位;ms為葉片掉塊質(zhì)量;ts為葉片掉塊故障發(fā)生時刻。當(dāng)t

2 仿真分析

本部分內(nèi)容建立單轉(zhuǎn)子有限元模型,在單轉(zhuǎn)子有限元模型的基礎(chǔ)上進行了不平衡、不對中、葉片掉塊故障的仿真,并通過數(shù)據(jù)處理得到了轉(zhuǎn)子振動響應(yīng)時域波形、頻域譜圖以及軸心軌跡圖,對轉(zhuǎn)子振動響應(yīng)分析得出3種典型故障的故障特征。

2.1 轉(zhuǎn)子有限元模型

建立3支點模擬渦輪泵轉(zhuǎn)子模型進行故障仿真,該轉(zhuǎn)子模型結(jié)構(gòu)以及有限元節(jié)點劃分如圖1所示。該轉(zhuǎn)子模型由模擬渦輪盤結(jié)構(gòu)、軸套結(jié)構(gòu)、支承結(jié)構(gòu)、軸段結(jié)構(gòu)組成。

圖1 模擬渦輪泵轉(zhuǎn)子模型Fig.1 Model of simulating turbine pump rotor

該轉(zhuǎn)子模型共劃分為41個節(jié)點,其中1節(jié)點為模擬渦輪盤結(jié)構(gòu),3節(jié)點、7節(jié)點、36節(jié)點為支承結(jié)構(gòu)。表1為剛性盤參數(shù),表2為支承參數(shù)。主干節(jié)點材料密度ρ=7 875 kg/m3,彈性模量E=201 GN/m2。

表1 剛性盤參數(shù)Tab.1 Parameters of rigid disk

表2 支承參數(shù)Tab.2 Support parameters

各支點剛度與阻尼大小根據(jù)實際渦輪泵參數(shù)給定。根據(jù)上述渦輪泵單轉(zhuǎn)子模型,使用有限元法計算其動力學(xué)特性,圖2為轉(zhuǎn)子坎貝爾圖。

圖2 坎貝爾圖Fig.2 Campbell diagram

由坎貝爾圖可知,該轉(zhuǎn)子一階臨界轉(zhuǎn)速為2 250 r/min,二階臨界轉(zhuǎn)速為4 192 r/min,三階臨界轉(zhuǎn)速為8 118 r/min。

在以上3支點有限元轉(zhuǎn)子模型的基礎(chǔ)上進行故障仿真。根據(jù)第1節(jié)中提出的3種典型故障力學(xué)模型,分別將不平衡故障力施加于模擬盤位置,不對中故障力施加于軸段位置,葉片掉塊故障力施加于模擬盤位置然后計算得到典型故障振動響應(yīng),再對振動數(shù)據(jù)進行處理,得到振動時域圖、頻域圖以及軸心軌跡。

2.2 不平衡故障仿真及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

令轉(zhuǎn)子系統(tǒng)初始不平衡量U0=2 g·cm,轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障不平衡量U1=5 g·cm;初始不平衡相位φ0=60°,故障不平衡相位φ1=60°;當(dāng)轉(zhuǎn)速ω=3 000 r/min時,不平衡故障時域波形如圖3所示,不平衡故障頻譜圖如圖4所示,不平衡故障軸心軌跡如圖5所示。

圖3 不平衡故障時域波形Fig.3 Time domain waveform of unbalanced fault

圖4 不平衡故障頻譜圖Fig.4 Spectrum diagram of unbalanced fault

圖5 不平衡故障軸心軌跡Fig.5 Axis track of unbalanced fault

不平衡故障下,振動幅值明顯增大;振動時域波形近似為正弦曲線波形,振幅變化比較平緩;在頻譜圖中可以看到是旋轉(zhuǎn)基頻1倍頻占優(yōu)。由于不考慮剛度異性,軸心軌跡呈現(xiàn)出一個圓形。

2.3 不對中故障仿真及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

令平行不對中量Δy=1.8 mm;半聯(lián)軸器端面中心間距ΔL=0.04 m;角度不對中Δα=0.005°;套齒質(zhì)量mi=1.2 kg。當(dāng)轉(zhuǎn)速ω=3 000 r/min時,不對中故障時域波形如圖6所示,不對中故障頻譜圖如圖7所示,不對中故障軸心軌跡如圖8所示。

圖6 不對中故障時域波形Fig.6 Time domain waveform of misaligned fault

圖7 不對中故障頻譜圖Fig.7 Spectrum diagram of misaligned fault

圖8 不對中故障軸心軌跡Fig.8 Axis track of misaligned fault

不對中故障下,振動幅值明顯增大。振動時域波形可近似為兩組不同幅值的正弦曲線組成。從頻譜圖可以看出,不僅存在1倍頻,還存在由于不對中故障產(chǎn)生的2倍頻,且倍頻成分的幅值比較大。軸心軌跡比較特殊,呈現(xiàn)出一個“內(nèi)8”形狀。

2.4 葉片掉塊故障仿真及數(shù)據(jù)處理結(jié)果

令葉片掉塊發(fā)生時的突加不平衡大小U2=20 g·cm,葉片掉塊發(fā)生的相位φ3=30°。初始不平衡大小U0=2 g·cm,初始不平衡相位φ0=60°。當(dāng)轉(zhuǎn)速ω=3 600 r/min時,葉片掉塊故障時域波形如圖9所示,葉片掉塊故障頻譜圖如圖10所示,葉片掉塊故障軸心軌跡如圖11所示。

圖9 葉片掉塊故障時域波形Fig.9 Time domain waveform of blade falling fault

圖10 葉片掉塊故障頻譜圖Fig.10 Spectrum diagram of blade falling block fault

圖11 葉片掉塊故障軸心軌跡Fig.11 Axis track of blade falling block

葉片掉塊故障下,振動幅值發(fā)生突變。振動幅值在突增后又緩緩降至某一穩(wěn)定值,時域圖中振幅突變的位置就是葉片掉塊發(fā)生的時刻。從頻譜圖可以看出,葉片掉塊故障特征頻率為1倍頻。軸心軌跡特征為:掉塊故障發(fā)生之前軸心軌跡比較穩(wěn)定、掉塊之后軸心軌跡也比較穩(wěn)定、掉塊時的短時間內(nèi)軸心軌跡比較雜亂。

3 故障辨識

針對以上3種典型故障建立了故障辨識的流程與方法。通過將故障數(shù)據(jù)進行處理,利用時域特征與頻域特征來辨別出故障的類別,建立故障辨識方法。

3.1 辨識流程

故障辨別有兩種思路:一是建立動力學(xué)模型,然后進行數(shù)值求解,得到轉(zhuǎn)子響應(yīng)后研究振動規(guī)律;二是采用信號處理的方法,對信號分析得到時域和頻域圖,從中提取振動特征。本文將采用第二種方法,對數(shù)據(jù)進行信號處理,得到其時域特征與頻域特征,以此來判斷故障類別。故障辨識流程如圖12所示。

圖12 故障辨識流程圖Fig.12 Flow chart of fault identification

首先導(dǎo)入故障數(shù)據(jù)并對其進行數(shù)據(jù)處理得到時域波形圖以及頻譜圖。然后開始尋找故障特征,當(dāng)頻譜圖中存在2倍頻以及1倍頻時,此時判定為不對中故障發(fā)生,由于不對中故障對渦輪泵影響較小,因此需要產(chǎn)生警告信息;當(dāng)頻譜圖中1倍頻占優(yōu)且時域波形圖中振幅發(fā)生突變時,此時判定為葉片掉塊故障發(fā)生,由于葉片掉塊故障后果嚴(yán)重,因此需要產(chǎn)生報警信息;當(dāng)頻譜圖中1倍頻占優(yōu)且時域波形圖中沒有出現(xiàn)振幅突變現(xiàn)象,此時判定為不平衡故障,由于不平衡故障對渦輪泵影響較小,故只需產(chǎn)生警告信息即可。

根據(jù)上述流程,在MatlabGUI平臺的基礎(chǔ)上,建立故障仿真與辨識系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以設(shè)置故障參數(shù),仿真3種典型故障的動力學(xué)響應(yīng),還可導(dǎo)入故障數(shù)據(jù),然后自動提取故障特征,給出故障辨識結(jié)果。

3.2 系統(tǒng)展示

圖13為系統(tǒng)初始界面,初始界面分為兩部分,即故障仿真模塊以及故障辨識模塊。用戶可以根據(jù)需求選擇不同的功能。

圖13 系統(tǒng)界面Fig.13 System interface

圖14為故障仿真界面,在選擇故障類型后,可以選擇轉(zhuǎn)速大小以及不平衡量大小,以模擬不同的故障程度。根據(jù)第2節(jié)仿真分析部分所述的流程進行故障模擬。仿真結(jié)果依次為:水平方向時域波形、豎直方向時域波形、軸心軌跡、頻譜圖。

圖14 故障仿真結(jié)果Fig.14 Simulation results of fault

圖15為故障辨識界面,點擊導(dǎo)入實驗器不平衡與不對中故障數(shù)據(jù),選擇數(shù)據(jù)文件,依據(jù)圖12所示的辨識規(guī)則進行故障類別辨識,即可得到故障辨識結(jié)果,以及故障時頻域特征展示:時域波形、頻譜圖。

圖15 不對中辨識結(jié)果和不平衡辨識結(jié)果Fig.15 Misalignment identification results and unbalance identification results

該系統(tǒng)可以實現(xiàn)典型故障的仿真與辨識,并且由于故障仿真基于動力學(xué)模型,后續(xù)還可將不同故障的故障力施加于轉(zhuǎn)子模型相應(yīng)位置處,即可得到該種故障的振動響應(yīng)并分析得出故障特征。還可以導(dǎo)入故障數(shù)據(jù),快速給出故障辨識結(jié)果,便于渦輪泵的排故維修。

4 結(jié)束語

本文針對液體火箭發(fā)動機渦輪泵,首先明確不平衡、不對中、葉片掉塊這3種故障力的表達式;其次建立模擬渦輪泵轉(zhuǎn)子動力學(xué)模型,將所得故障力施加于模型對應(yīng)位置處,然后求解得到不平衡、不對中、葉片掉塊故障的振動響應(yīng),包括時域波形、頻譜特征以及軸心軌跡,總結(jié)得到了3種典型故障的故障特征;第三,在已得到的故障特征的基礎(chǔ)上建立了一套辨識流程,可以導(dǎo)入故障數(shù)據(jù),然后自動給出辨識結(jié)果;最后基于上述仿真與辨識流程,采用MatlabGUI平臺設(shè)計了一個典型故障仿真與辨識系統(tǒng)。

該系統(tǒng)可以仿真典型故障的振動響應(yīng),而且擴展性良好,可根據(jù)不同故障類型給出故障力施加于轉(zhuǎn)子模型相應(yīng)位置處,得到該故障的故障特征。所得故障特征還可作為新的辨識規(guī)則添加進故障辨識模塊。該系統(tǒng)對渦輪泵健康狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷有著積極的意義。