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公开(公告)号：CN113504311B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110702530.0
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多个叶端定时传感器的叶片检测方法，方法中，在不同叶端定时传感器采集得到的位移数据中截取两个叶片的同转速下的两段位移数据，两段所截取位移数据为1组，基于两个叶片的夹角对位移数据修正截取区间，以重新截取位移数据；每组内的两个位移数据进行相乘，通过低频滤波，然后进行离散傅里叶变换得到每组的幅频数据，将幅频数据进行线性叠加，得到两个叶片所截取区间的乘积向量总幅频图，在总幅频图中提取两个叶片的固定频率差，取不同的叶片组合，重复第二步骤至第四步骤操作，得到每个叶片和其他叶片的固定频率差，计算每个叶片和其他叶片的频率差值和，当其超出预定的频率差值和阈值则判断叶片为异常。
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公开(公告)号：CN113565585B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111017895.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种单叶端定时传感器变工况旋转叶片固有频率提取方法，方法中，利用单叶端定时传感器获取旋转叶片的时间脉冲，首先将其转换成转速，然后根据叶片半径R和转速n将实际达到时间和理论达到时间差Δt转换为位移数据；使用变窗长的短时傅里叶变换或者最小二乘估计等频谱分析方法得到混叠频率分辨率一致的采样频率‑混叠频率图；通过Hough变换或Radon变换提取采样频率‑混叠频率图的特征；将提取到的直线斜率与四舍五入取整结果作比较，计算可信度权重；根据可信度权重对图中所有直线的截距估计结果进行加权平均，得到固有频率估计值。
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公开(公告)号：CN113530616B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110708142.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多个叶端定时传感器的叶片间固有频率差值提取方法，方法中，基于两个叶片的位移数据寻找位移数据中的共振峰，选择1个共振峰对应的序号值为参考点，选择其相邻范围作为数据截取区间，基于两个叶片的夹角对位移数据位移的数据截取区间修正，以重新截取位移数据；将截取的两个叶片的位移数据取去均值标准化处理后，对应位置的位移数据进行相乘得到两个叶片所截取区间的位移乘积数据，基于位移乘积数据提取出两个叶片的固有频率差值以叶片故障诊断。
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公开(公告)号：CN111353129B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010084473.X
申请日：2020-02-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时数据存储矩阵化处理方法，方法包括以下步骤：叶端定时数据分为转速到达时间和叶片到达时间，且满足nbtt＝nbnp(nopr‑1)，以转速到达时间为每包数据的分隔标记，每一转为一包数据，每包数据为一个数据矩阵，基于所述数据矩阵将叶片到达时间转化为叶片振动位移。
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公开(公告)号：CN113533530A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110708303.9
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种单个叶端定时传感器的叶片固有频率检测方法，方法中，两段位移数据向量点乘得到对应序号相乘后的乘积数据向量，乘积数据向量低频滤波，对滤波后的乘积向量进行Hilbert变换得到瞬时相位，对瞬时相位进行离散傅里叶变换，从幅频数据中提取叶片间的固有频率差值的绝对值，对叶盘上的叶片进行排列组合得到全部叶片的固有频率差值绝对值，计算每个叶片与其他叶片的固有频率差值绝对值和，当固有频率差值绝对值和大于预定阈值时，则认为该叶片固有频率存在异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113504310A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110702529.8
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单个或均布叶端定时传感器的叶片固有频率识别方法，方法中，利用1个叶端定时传感器或均布的叶端定时传感器获取旋转叶片的实际达到时间，并根据旋转叶片的转速和叶片长度，理论到达时间和实际达到时间之差转换为叶端的位移数据；截取位移数据并去均值后，进行点乘得到相乘后的乘积向量；对乘积向量离散傅里叶变换以及绘制幅频图，从幅频图中提取出两个叶片固有频率之和的混叠后的频率成分以及两个叶片固有频率差频成；根据叶片固有频率范围，对所有叶片进行两两组合，对每一种组合得到所有叶片的固有频率估计值，求取平均值作为每个叶片的固有频率。
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公开(公告)号：CN112733600A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011414934.1
申请日：2020-12-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种无转速参考信号的叶片故障诊断方法，建立叶片振动信号模型，第i和i+1个叶片之间所夹间隔的变化量为第i个叶尖间距变化量，叶尖间距变化信号和叶片振动信号之间的关系：yi＝xi+1‑xi，叶尖间距变化信号的计算不需要转速参考信号，所述叶尖间距变化信号和叶片振动信号之间存在线性关系，基于多重信号分类算法对叶尖间隙变化信号和叶片振动信号的频率成分分析，进行叶尖间距变化信号频率的类内对比，故障叶片相邻的两个叶尖间距变化信号存在两个频率分量，基于两个频率分量对故障叶片进行定位。
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公开(公告)号：CN110553844B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910673971.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/028 , G01B21/22 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械的不对中故障检测方法及其检测系统，方法包括以下步骤：测量旋转机械的输入端转频ωs以及输入端轴承的轴向和径向振动信号x(t)；基于所述转频ωs以及输入端轴承的轴向和径向振动信号x(t)进行数据处理得到滤波后的信号y(t)以及基于滤波后的信号y(t)频谱处理得到频谱幅值指标；通过第二步骤得到轴向频谱幅值指标TZ和径向频谱幅值指标TJ，当轴向振动信号的频幅值指标TZ小于第一预定值，径向振动信号的频幅值指标TJ小于第二预定值，确定旋转机械正常对中，当轴向振动信号的频幅值指标TZ大于第一预定值和/或径向振动信号的频幅值指标TJ大于第二预定值，确定发生不对中故障。
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公开(公告)号：CN109871661B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910236530.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时信号丢失的识别补全方法，包括：基于转速信号序列与叶端定时信号序列的插补关系，识别转速信号丢失的位置和个数；计算转速信号丢失率，根据转速信号丢失率执行转速信号补全方案；基于窗格划分的单圈叶片信号丢失识别方法，识别叶片信号丢失的位置；根据叶片信号丢失的位置，判断叶端定时信号丢失为连续丢失还是间断丢失；若为连续丢失，则采用基于窗格划分的信号补全法；若为间断丢失，则采用基于前后有效圈的信号补全法。本发明能够有效应对叶端定时信号采集过程中的信号丢失现象，改善信号的可处理性，便于后续叶片振动位移信息提取。
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公开(公告)号：CN111353129A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010084473.X
申请日：2020-02-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种叶端定时数据存储矩阵化处理方法，方法包括以下步骤：叶端定时数据分为转速到达时间和叶片到达时间，且满足 nbtt＝nbnp(nopr-1)，以转速到达时间为每包数据的分隔标记，每一转为一包数据，每包数据为一个数据矩阵，基于所述数据矩阵将叶片到达时间转化为叶片振动位移。
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