基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法
Parameter identification of blade tip timing signal using compressed sensing作者机构:西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 中国航空发动机有限公司四川燃气涡轮研究院成都610500
出 版 物:《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)
年 卷 期:2021年第42卷第5期
页 面:215-225页
核心收录:
学科分类:082502[工学-航空宇航推进理论与工程] 08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术]
基 金:国家自然科学基金(52075414,51705397) 国家科技重大专项(2017-V-0009) 国家重点研发计划(2020YFB2010800)
摘 要:叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时(BTT)模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。