基于LabVIEW的航空發動機轉子故障診斷系統

劉振峰，楊偉新

（中國航發湖南動力機械研究所，湖南株洲 412002）

0 引言

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

EMD分解可將信號分解為多個IMF（Intrinsic Mode Function，本征模態函數）分量與一個趨勢的代數和，適用于非線性、非平穩信號分析?；贓MD理論，以LabVIEW為開發平臺，設計并開發出一套功能完善的航空發動機故障診斷系統。

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。根據彈條的因變量（動應力信號）可監測發動機轉子的故障。

發動機轉子系統發生故障時，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出非線性、非平穩特性[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的運行狀態。因此，如何從含有背景噪聲且具有非線性、非平穩特性的彈支動應力信號中提取出轉子系統故障特征信息，是航空發動機轉子故障診斷系統的關鍵。

2 EMD基本原理[4]

EMD（Empirical Mode Decomposition，經驗模態分解）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，適用于分析航空發動機轉子系統彈支非平穩動應力信號。

3 總體設計

（1）硬件系統設計。硬件系統采用基于數據采集卡的虛擬儀器系統，采用日本共和電業應變計，型號KFH-1-120-C1-11 H1M3，數據采集卡采用美國NI公司的PXI-4471B動態信號采集卡。

（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、輸出顯示的圖標調出來，就可以完成參數的配置，然后再與程序的框圖連接起來，就可以完成對應的工作[5]。該系統主要由數據采集、數據分析、數據處理及故障診斷組成。

4 系統軟件設計

（1）數據采集模塊。支持工具中，不能缺少數據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工具之間的接口，確保應用層的開發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公司的硬件產品無縫結合使用，因此成為選用LabVIEW構建數據采集系統時驅動程序的首選。

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

（3）數據EMD處理。在Matlad的環境下實現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，影響軟件后續的調試。針對EMD工具箱缺少EMD算法問題，對LabVIEW進行二次開發[7]，EMD分解方法部分程序框圖如圖1所示。

5 應用實例

某型航空發動機轉子振動信號通過安裝在發動子轉子柔性支承-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，采樣點數為1024.其中，信號最高頻成分為INF1呈現出來的信息。EMD分解如圖4所示。

圖1 EMD分解程序框圖

圖2 時域波形圖

圖3 頻域波形圖

在主頻f=712.89 Hz（折合轉速為42 770 r/min）左右兩邊分別出現f1=628.66 Hz和f2=797.12 Hz的邊頻帶。又因f-f1=f2-f=84.23 Hz，根據文獻[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的有效性。

6 結語

基于LabVIEW的航空發動機轉子故障診斷，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，縮短系統開發周期，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，工作穩定可靠，能滿足在線與離線的故障分析，可以快速準確地診斷發動機轉子出現的故障。

圖4 故障信號EMD分解圖

[1]應勇，王仲生.非平穩信號特征提取在航空發動機故障診斷中的應用[J].計測技術，2006，27（2）：7-10.

[2]彭宇寧，朱后.利用DLL技術實現LabVIEW和Matlab混合編程[J].計算機與現代化，2007（8）：93-95.

[3]吳桂嬌，陳運西，王平，丁建雄.高速轉子彈支振動應變測量技術[C].中國航空學會第八屆小發動機學術會議，2009.

[4]Huang N E.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proc R Soc Lond A，1988，454：903-995.

[5]蘇敏，王勇，何惜港，等.基于LabVIEW的滾動軸承故障診斷系統[J].軸承，2010（9）：41-44.

[6]張桐，陳國順，王正林著.精通LabVIEW程序設計[M].北京：電子工業出版社，2008.

[7]楊偉新，江親瑜，王珍，郭方.EMD與高階累積量在滾動軸承故障診斷中的應用研究[J].噪聲與振動控制，2010，31（5）：142-145.

[8]航空發動機設計手冊（第19分冊）[M].北京：航空工業出版社，2000.