基于LabVIEW的航空發(fā)動機轉子故障診斷系統(tǒng)

劉振峰，楊偉新

（中國航發(fā)湖南動力機械研究所，湖南株洲 412002）

0 引言

航空發(fā)動機故障診斷要求做好故障定位準確快速，以方便后續(xù)的維修；另外，故障的診斷還可以對發(fā)動機的實際運行狀態(tài)進行記錄與判斷，方便后續(xù)的繼續(xù)使用，確保發(fā)動機始終處于安全狀態(tài)[1]。

EMD分解可將信號分解為多個IMF（Intrinsic Mode Function，本征模態(tài)函數(shù)）分量與一個趨勢的代數(shù)和，適用于非線性、非平穩(wěn)信號分析。基于EMD理論，以LabVIEW為開發(fā)平臺，設計并開發(fā)出一套功能完善的航空發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)。

1 彈支動應力測試技術

在彈支水平與垂直方向的彈條上粘貼應變片。彈支自由端徑向位移與彈支彈條的應變量的關系見式（1）[2]。式中Y為彈支自由端的徑向位移；l為彈條長度；ε為彈支彈條的應變量；h為彈條厚度。根據(jù)式（1），彈支自由端徑向位移與彈支彈條的應變量成正比。根據(jù)彈條的因變量（動應力信號）可監(jiān)測發(fā)動機轉子的故障。

發(fā)動機轉子系統(tǒng)發(fā)生故障時，因受到剛度的非線性、油膜間隙及載荷變化等因素的影響，彈支的動應力信號必然呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)特性[3]，另外，由于測試過程中的噪聲污染，使得通過彈支動應力信號獲取的軸心軌跡形狀復雜，難以辨別出轉子系統(tǒng)的運行狀態(tài)。因此，如何從含有背景噪聲且具有非線性、非平穩(wěn)特性的彈支動應力信號中提取出轉子系統(tǒng)故障特征信息，是航空發(fā)動機轉子故障診斷系統(tǒng)的關鍵。

2 EMD基本原理[4]

EMD（Empirical Mode Decomposition，經(jīng)驗模態(tài)分解）分解是將信號分解成多個IMF分量，可表示為式（2）。EMD分解由信號自身的變化決定，是一種自適應信號分解方法，適用于分析航空發(fā)動機轉子系統(tǒng)彈支非平穩(wěn)動應力信號。

3 總體設計

（1）硬件系統(tǒng)設計。硬件系統(tǒng)采用基于數(shù)據(jù)采集卡的虛擬儀器系統(tǒng)，采用日本共和電業(yè)應變計，型號KFH-1-120-C1-11 H1M3，數(shù)據(jù)采集卡采用美國NI公司的PXI-4471B動態(tài)信號采集卡。

（2）軟件構成。軟件的設計是核心部分，LabVIEW語言擁有高級信號分析子函數(shù)以及各種儀器驅動程序，用戶只需要將輸入控制、輸出顯示的圖標調(diào)出來，就可以完成參數(shù)的配置，然后再與程序的框圖連接起來，就可以完成對應的工作[5]。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理及故障診斷組成。

4 系統(tǒng)軟件設計

（1）數(shù)據(jù)采集模塊。支持工具中，不能缺少數(shù)據(jù)采集的驅動程序及編程接口，其能夠提供硬件設備與應用層開發(fā)工具之間的接口，確保應用層的開發(fā)工具能被不同的硬件設備使用[6]，NI公司的NI-DAQmx驅動程序，可以與LabVIEW和NI公司的硬件產(chǎn)品無縫結合使用，因此成為選用LabVIEW構建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)時驅動程序的首選。

（2）數(shù)據(jù)分析模塊。數(shù)據(jù)分析模塊可以對在線信號波形進行動態(tài)顯示，也能將數(shù)據(jù)作為文件存儲，方便后續(xù)使用。數(shù)據(jù)分析給出時域與頻域波形，界面主要有數(shù)據(jù)采集時的日期、時間及經(jīng)過的時間，另外給出一些參數(shù)設置，如分辨率、窗函數(shù)、坐標軸顯示方式等，此外還顯示一些主要特征參數(shù)，如峰值、均值、有效值等。

（3）數(shù)據(jù)EMD處理。在Matlad的環(huán)境下實現(xiàn)EMD的使用，可將Matlab與LabVIEW結合進行描述[2]。文本語言的可維護性與易讀性比較差，影響軟件后續(xù)的調(diào)試。針對EMD工具箱缺少EMD算法問題，對LabVIEW進行二次開發(fā)[7]，EMD分解方法部分程序框圖如圖1所示。

5 應用實例

某型航空發(fā)動機轉子振動信號通過安裝在發(fā)動子轉子柔性支承－彈支彈條上的應變片采集[3]，采樣頻率10 kHz。轉子轉速42 770 r/min。從時域圖（圖2）和頻譜圖（圖3）很難判斷轉子出現(xiàn)何種故障。

直接進行故障信號EMD分解，基于其各個分量信號特性，通過4個分量的分解，采樣點數(shù)為1024.其中，信號最高頻成分

圖1 EMD分解程序框圖

圖2 時域波形圖

圖3 頻域波形圖

6 結語

基于LabVIEW的航空發(fā)動機轉子故障診斷，目前主要是將計算機軟硬件技術、非平穩(wěn)信息處理技術以及應變片測試技術進行綜合運用，然后在齒輪箱故障診斷中直接的使用虛擬儀器技術，可以滿足振動信號的采集與處理要求，進而將故障診斷的精度提高，縮短系統(tǒng)開發(fā)周期，降低硬件維護費用。通過實驗證明，基于這種方式的故障診斷系統(tǒng)，工作穩(wěn)定可靠，能滿足在線與離線的故障分析，可以快速準確地診斷發(fā)動機轉子出現(xiàn)的故障。為INF1呈現(xiàn)出來的信息。EMD分解如圖4所示。

圖4 故障信號EMD分解圖

在主頻f=712.89 Hz（折合轉速為42 770 r/min）左右兩邊分別出現(xiàn)f1=628.66 Hz和f2=797.12 Hz的邊頻帶。又因f-f1=f2-f=84.23 Hz，根據(jù)文獻[8]，可以判斷轉子的故障為動靜碰摩故障。該實例驗證了轉子故障診斷系統(tǒng)的有效性。