航空发动机转子振动信号的分离测试技术

（１）转子不平衡引起的振动特征：转子不平衡 振动的时域波形近似于正弦波，振动能量集中于基 频，对转速变化较为敏感。
（２）转子不对中的振动特征：发动机转子由压 气机和涡轮两个部件组成，通过内外套齿相连接。对 双转子发动机而言，高压转子和低压转子两个同心 轴系中间靠中介轴承支承，受加工和装配精度的影 响，常形成轴承和轴系不对中。不对中振动信号的特 征是频谱中转子的二倍频、四倍频突出。
本文在传统振动信号处理方法的基础上，应用 盲源分离技术对某型涡扇发动机的振动数据进行了 处理，以提高转子振动故障诊断的准确性。
１发动机常见振动故障的特征
承力机匣、压气机静子、涡轮静子和其他机匣构 成了发动机的主框架。高压压气机、高压涡轮通过一 根长轴联为一体，形成高压转子。低压转子的结构与 此类似。高压转子和低压转子通过承力机恒的轴承 座安装在发动机中，低压转轴穿过高压转轴将低压 压气机和低压涡轮相连。高压轴中还有中介轴承。发 动机通过主安装节和辅助安装节安装在飞机上或地 面试车台上，各种附件安装在发动机机匣上。振动信
４
振动、测试与诊断
第２９卷
号中分离出３个激励源，其信号频谱图如图３所示。 分离信号１的谱低压转子基频＾突出，应为低压转 子不平衡引起的振动；分离信号２的谱高压转子基 频＾突出，应为高压转子不平衡引起的振动；分离 信号３的谱低压转子基频＾，２倍频２＾，３倍频３＾，４ 倍频４ｆ，，５倍频５ｆ，，６倍频６Ａ，９倍频９ｆ，，１０倍频 １０＾，１１倍频１ｌ＾，１２倍频１２厂Ｉ突出，判断为低压转 子与静子碰磨引起的振动。但在谱图中并没有发现 基频的分频成分，应为转子碰磨初期故障。可以看 出，盲源分离较好地分离出了仅用频谱分析难以发 现的故障特征。
学习算法，它属于无监督的学习，其基本思想是抽取 统计独立的特征作为输入的表示而又不丢失信息。
独立分量分析是盲源分离的主要方法，它基于实际
源信号ｓ（ｆ）各分量相互独立这一特性，目的就是确
定线性变换矩阵ｗ，使得变换后的输出分量Ｙ（ｆ）尽
可能统计独立。
目前，盲源分离技术应用最广泛的方法是特征
矩阵的联合近似对角化法和快速固定点算法［６］。联
（ａ）而（ｆ）
７ ０．５
篓郴０ ０
５００ ｌ ０００ ｌ ５００ ２０００ ２５００ ３ ０００ ３００ ４０００ ４５∞ 采样点数 （”《ｆ）
竺５
ｊ粤０
孥一５ ０
５００ Ｊ ０００ １ ５００ ２０００ ２５００ ３０００ ３００ ４０００４５００ 采样点数
（ｃ）《Ｏ
曲２ 趔０ 馨一２
０
竺２
５００ １ ０００ １ ５００ ２０００ ２５００ ３ ０００ ３ ００ ４＂０００ ４ ５００
（４）叶片振动故障特征：这种振动是由较长叶 片如风扇或前一、二级压气机叶片引起的。对于涡轮 风扇发动机，风扇叶片产生振动的另一个重要原因 是因气流流动所诱发的一种涉及气动弹性力学领域 中讨论的振动现象——颤振，已定型投产的涡轮风 扇发动机在地面试车台上进行的生产性试车很少发 生颤振现象。
（５）轴承振动故障特征：轴承故障与滚动体接 触所激发的振动基频紧密相关，特征频率将成为诊 断轴承故障的重要依据。
等于１９９９年提出的，它是一种快速且稳定的独立分 量分析算法【８］，其目标函数为
ＪＧ（＇．，）＝［Ｅ｛Ｇ（ｗ１工）｝一Ｅ｛Ｇ（＇，））］２ （３）
其中：，，为一零均值和单位方差的高斯随机向量；Ｗ
为权向量；Ｇ为一任意非二次性函数，可取不同的函 数。
式（３）寻优求解的基本迭代公式为
三
Ｗｐ＋ｌ ２ Ｗ／，＋Ｉ一∑ｗｐＴ＋１ｗＪ＇．，』
第２９卷第１期 ２００９年３月
振动、测试与诊断
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
Ｖ０１．２９ Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２００９
航空发动机转子振动信号的分离测试技术。
马建仓 石庆斌 程存虎 赵述元
（西北工业大学电子信息学院西安，７１００７２）
摘要在传统谱分析方法的基础上，尝试应用盲源分离技术对飞机发动机振动信号进行振源分离。首先，介绍了发 动机振动信号的基本处理方法和常见的发动机故障类型及特征，引入了盲源分离理论并讨论了其在航空发动机振 动信号处理中应用的可行性。然后。对某型涡扇发动机振动过大的现象进行了故障诊断分析。最后，应用ＦａｓｔｌＣＡ 和ＪＡＤＥ算法对检测的振动信号进行分析。分离出了发动机的振源信号。这说明发动机振动信号分析采用盲源分离 与谱分析相结合的技术可以有效分离振源信号，提高故障诊断的准确性。
（３）转子碰摩故障特征：碰摩故障初期只发生 在圆周的局部，振动带有明显的非线性，会激发出高 阶的谐波分量∥（咒＝１，２，３，…）。当动静碰摩严重时 摩擦扩展到整个圆周，对转子起到多余的附加支承 作用，从而高频振动逐步减少，而碰摩状态下的基频 将被突出，引发各分频∥（咒＝１／２，１／３，１／４，…）等成 分振动。转子与机匣的碰摩是航空发动机中常见的
（６）其他故障：如齿轮传动故障、支座连接松动 和局部共振等。
２盲源分离与振源信号分离
２．１盲源分离的基本原理和方法［４．ｓ］
盲源分离技术是目前信号处理发展的重要学科
之一，它有可靠的理论基础，在许多方面有应用潜 力。在生物医学工程、医学成像、语音增强、遥感、通
信系统、地震探测、地球物理学、计量经济学和数据
采样点数 （ｄ）“ｆ）
嚣一０： ０
５００ ｌ ０００ ｌ ５００ ２０００ ２５００ ３ ０００ ３ ００ ４０００ ４ ５００ 采样点数
（ｃ）《ｆ）
图ｌ预处理后信号波形图
万方数据
Ｏｏ
＼趟襁密诗蠢 一．．ｚＨ．ｚ暑）
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为了对预处理后的振动信号进行盲源分离，依 据频谱图可以判断有两个激振源：高、低压转子的不 平衡故障。假设振动信号激励源为３个，找出除高、 低压转子不平衡故障的其他振动激励源，用快速固 定点算法和联合近似对角化法分别进行分离，可以 相互验证算法的有效性。两种算法分离效果相近，说 明分离结果比较准确，可信度高。从预处理后振动信
关键词 航空发动机盲源分离 谱分析故障诊断 机械振动 中图分类号ＴＮ９１１．７
引言
航空涡扇发动机是一种高温、高负荷的动力机 械，其运行中的振动问题十分突出。振动故障分析是 飞机状态监测及故障诊断中的一项重要任务。由于 发动机结构复杂，检测的振动信号往往由若干个信 号混叠在一起，亦有噪声和干扰。传统的振动信号处 理方法抗扰去噪效果并不理想，给信号特征识别和 故障诊断带来了困难［１吨］。盲源分离技术由于自身独 特的盲处理优势，可以有效去除外来干扰并分离出 故障激励源信号，有助于提高诊断的准确性。
立源信号；Ｘ（￡）＝Ｅｘｌ（ｆ），ｚ２（￡），…，ｚ。（ｆ）］Ｔ为用ｍ
个传感器测得的观测信号；ｎ（￡）为噪声信号向量；Ａ
为特性未知的Ｍ×Ｎ阶混合矩阵，且Ｍ＞Ⅳ。 盲源分离就是从工（ｆ）出发，构造一个分离矩阵

ｗ。获得对未知源信号ｌ（￡）的估计
ｙ（ｆ）＝Ｗｘ（ｔ）
（２）
盲源分离的核心问题是分离（或解混合）矩阵的
联合近似对角化法及快速固定点算法理论基础
截然不同，达到的效果却是一样的，收敛速度和稳健
性也相近。二者都是盲源分离领域比较成熟的算法，
具有很好的代表性［５］。因此，本文在处理发动机信号
时采用这两种方法。
２．２振动信号的盲源分离处理
发动机运行时传感器测得的振动信号为高压转 子、低压转子和传动系统等不同激振源所激起的振 动混叠，同时还包含了测量噪声。由于引起发动机振 动的激振力是各式各样的，其大小不同、频率迥异， 且发动机中某些结构为非线性，使得发动机的振动 频带很宽、形式复杂。如何正确处理采集的振动信 号、提取出故障相关的振动特征量是一个很关键的 问题，而传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并 不理想。
合近似对角化法由法国学者Ｃａｒｄｏｓｏ于１９９９年提
出，他以Ｃｏｍｏｎ的成对数据旋转方法为基础，加强
了算法的代数概念，引入了多变量数据的四维累计
量矩阵，并对其作特征分解。算法先要对观测向量
ｘ（ｆ）进行白化，通过寻优步骤求ｗ，以使白化后矩阵
的四维累计量矩阵对角化。该方法具有很强的稳健
性Ｅ¨。快速固定点算法是芬兰学者Ａａｐｏ Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ
·国家自然科学基金资助项目（编号：６０６７２１８４）。 收稿日期：２００７—１０—２２；修改稿收到日期：２００７—１２—２９。
万方数据
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振动、测试与诊断
第２９卷
故障之一，双转子发动机内外转子的碰摩比较少见。 转子碰摩会引起整机振动过大，能使机匣发生较大 的变形，或使发动机转子叶片产生裂纹甚至断裂。
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１ ０００
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５００
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图２振动信号频谱图
２ ０００
由图２可以看出频率成分比较多，高压转子基 频厂ｈ和低压转子基频＾比较突出，由此可以初步判 断发动机振动过大的主要原因是转子不平衡。频谱 中其他频率是各种调制及固有振荡综合产生的，仅 仅靠频谱图难以判断是什么振动原因，需要进一步 处理。
Ｏ 薹｜２
３某型涡扇发动机转子振动故障诊断
某型涡扇发动机表现为振动超标。其动态振动数
据由５个加速度传感器以＾采样检测得到的。这５种
信号分别为：右发风扇进气机匣垂直振动信号ｚ。（ｆ）、
右发中介机匣垂直振动信号ｚ。（ｆ）、右发中介机匣水
平振动信号ｚｓ（￡）、右发后机匣框架外垂直振动信号
ｚｔ（ｆ）和右发后机匣框架外水平振动信号ｚ。（￡）。