基于叶尖定时技术的叶轮叶片动态监测研究现状

范博楠， 张玉波， 王海斗， 徐滨士(装甲兵工程学院 装备再制造技术国防科技重点实验室，北京　100072)



基于叶尖定时技术的叶轮叶片动态监测研究现状

范博楠， 张玉波， 王海斗， 徐滨士(装甲兵工程学院 装备再制造技术国防科技重点实验室，北京100072)

摘要：叶轮作为旋转机械的核心部件之一，在复杂恶劣的工况中容易使叶片产生振动，进而引发疲劳断裂等失效形式，因此对叶片振动进行状态监测具有重要意义。非接触式的叶尖定时技术具有同时监测整级叶片的优势，为叶片振动及损伤诊断提供了有效方式。从叶尖定时传感、叶片振动及损伤监测等三个方面对国内外研究现状进行综述，总结了当前研究中存在的不足，并就叶尖定时技术及叶片健康监测的发展方向进行了展望。

关键词：叶片振动；损伤监测；裂纹；叶尖定时

叶轮是航空、船舶、电力和化工等行业应用广泛的重要部件，其稳定运行是保障大型旋转机械安全运输和高效生产的决定性因素[1-4]。作为能量转化的关键环节，叶轮的性能日益向高转速、高效率及高可靠性的趋势发展[5]，叶片的工作环境也愈加严峻。在离心力、气动力及热应力之上叠加工况中产生的振动载荷，使叶片产生交变应变并承受高循环应力，进而在缺陷处萌生裂纹，最终导致疲劳断裂等失效形式[6-7]，如图1所示。共振等较为剧烈的振动形式可在短时间内加速叶片损伤，危及旋转机械的整体安全[8-9]。而当前叶片维修的定期检修方式具有一定程度的滞后性，无法及时排除叶片的安全隐患。因此，动态监测叶片的振动参数，提取特征信息[10]，及早确定并排除故障，是当前亟待解决的难题。

图1　叶片出气边裂纹和裂纹源的断口形貌图Fig.1 Detailed view of the crack near the trailing edge and SEM fractographs showing the crack origins

针对叶片振动的动态监测，传统的接触式应变片测量技术较为成熟，已得到广泛的应用，但存在一些难以克服的缺点，常用于试验验证和对比[11-12]。非接触式测量法具有安装简便及不干扰被测叶片等特点[13]，在信息技术的助推下得到广泛的研究，其中叶尖定时法由于具有同时监测整级叶片振动的优势，成为当前的研究热点[14-15]。在国内外诸多学者探索的基础上，本文对基于叶尖定时技术的叶片动态监测研究现状进行了较为全面的分析，并对叶尖定时及叶片健康监测的发展方向进行了展望。

1叶尖定时

1.1测振原理

叶尖定时是基于间断相位法和脉冲调制法发展起来的叶片振动测量技术，其核心原理是将数个定时传感器沿圆周方向安置在叶轮壳体上，采集叶片经过传感器时产生的脉冲信号[16]。正常状态下，叶尖到达传感器的时间可根据叶片分布角度和转速计算得出，而振动状态下，叶尖到达则会引起相对时间差[17]。通过处理时间差序列，可得到叶片实时的振动位移，进而获取振幅、频率及振动阶次等信息。叶尖定时的本质是间断测量叶片末端的相对位移，获取并分析叶片振动过程的相关参数。

表1　某型航发测量要求及定时系统测量精度

以运用叶尖定时系统监测的某型航空发动机[18]为例，其测量精度的要求如表1所示。传感器带宽根据发动机叶片尺寸及最大切向转速的要求可知系统的定时分辨力应优于10.6 ns，因而传感器带宽应优于100 MHz。而基于固定频率脉冲填充法的传输速率根据传感器数量、转速和整级叶片数量等可得最低要求为201 Kb/s，因此叶尖定时系统应针对实际监测对象的特征，满足测量精度、带宽和数据传输速率的相关要求。

图2　叶尖定时系统示意图Fig.2 BTT system schematic

1.2关键技术及应用

叶尖定时系统组成如图2所示。旋转叶片振动信号采集及处理的关键是定时传感器及融合辨识算法的传感器布局方式。传感器的性能直接影响信号的精确度，因此定时传感器需有大频宽、高信噪比和较好的响应速度[18]。如表2所示，不同类型传感器性能各有优缺，具体选型取决于实际工况及性能需求。而融合信号辨识算法的传感器布局是影响振动参数分析精度的重要因素，其精确性和实用性对叶尖定时的工程化应用具有一定的决定性意义。

表2　叶尖传感器对比[16]

当前基于叶尖定时的叶片监测研究主要分为两个方面：一是进行传统的振动监测，在不同工况下针对叶片的同步和异步振动，进行振动参数采集和辨识的研究；二是运用叶尖定时监测叶片服役中的损伤失效。通过单参数监测和多参数统计学分析等方法，对损伤叶片的振动信号进行故障特征提取的研究。

1.3其他非接触式测量法

常见的非接触式测量方法如表3所示：激光多普勒法的现场安装调试比较复杂，系统误差对测量结果会产生较大影响；声发射多普勒法容易受到各类背景噪声的影响，在信号降噪的理论研究和工程实践上仍存在较大挑战；叶间动态压力诊断法主要以定性研究的方式为主，在定量分析表征上还需要进一步深入的探索。

表3　典型非接触式测量方法

2基于叶尖定时的叶片动态监测研究现状

2.1叶尖定时传感研究

旋转叶片经过定时传感器感应区域时会使其产生信号脉冲，进而生成时间序列以进行振动监测。叶尖定时传感器是实现信号精确采集的关键。表4为不同传感器的基础性能对比，可知带透镜的激光传感器测量精度最高。基于不同传感原理的定时传感器在性能指标和环境适应性上存在差异，研究人员通过运用试验台或旋转机械实物进行试验，对实际运用中不同传感器的工程应用能力进行了验证和分析。

基于强度调制的反射式光纤传感具有良好的抗干扰性和测量精度，在叶尖定时监测实验中得到了广泛的应用。在与多光纤探头的性能对比测试中，单光纤探头带宽更高且噪声水平更低。同时仿真和实验研究表明，基于单光纤对模型的传感器在精度、适用性扩展性上更具有优势[22]。而在“1+36”全光纤传感器的基础上[18]开发出的“1+6”Y型自聚焦光纤传感器[23]，如图3所示，通过在探头处增加透镜以及风冷稳功率控制，有效解决了光源产生的光强波动问题，提高了定时系统的稳定性和可靠性，在后续定时监测实验中得到良好的应用。

图3　“1+6”光纤传感器结构图[23-24]Fig3 The stucture chart of the “1+6” optical fiber sensor[23-24]

反射式光纤传感虽具有较好的精度，但对工作环境要求较高，因而科研人员探索运用耐污染性更好的电容传感。在运用叶尖间隙测量系统的电容传感器对叶片一阶振动进行监测中[25]，其测量精度高于运用有限数量的应变片测量结果，同时分析认为，使振动叶片的定时数据产生误差的原因在于模拟信号的离散化处理及系统噪声。针对烟气轮机的工况，精度较高的双屏蔽电容传感器被开发用于信号的采集实验[16]，结果显示该传感器实测信号与理论计算的幅值对应性好，且过零点处信号的转换速率较大，表明该传感器具有较高的信噪比和良好的定时精度。

近年来，新型传感方式也被探索用于旋转叶片的动态监测。在运用叶尖定时系统对通风机叶片进行在线监测时，光纤光栅磁耦合传感器[26]可将初始定时信号转为光栅应变信号，进而变为波长信号并传递给信号处理模块。通过同步及异步振动的监测证实了该传感器能有效监测叶片的振动。而微波传感器[27]通过仿真和样品测试，证实了其相对于涡流传感器具有较好的分辨率和带宽，且结构简易并能更加可靠地适应复杂工况。

表4　不同传感器的性能对比[18]

2.2基于叶尖定时的叶片振动监测研究

高速旋转叶片在气流和机械激振力等多重因素影响下所产生的各型振动，极有可能诱发疲劳断裂等失效形式[28]。当前振动监测研究主要集中于端部自由叶片沿圆周切线方向的同步和异步共振。其中由转速引起激振而形成的同步共振在振动参数的获取上较为困难，因而是叶片振动领域研究的重点[29]。对此国内外研究学者相继提出了一些典型算法，如速矢端迹法、双参数法和自回归法等[17]，进行了有效的探索。

在叶片同步共振的参数识别上,针对叶片本征频率和阻尼比的离线识别，两种模式的子空间方法对多只叶尖定时传感器的信号进行了对比研究[30]。结果表明，子空间方法对本征频率的识别误差小于FFT，同时还可获得叶片的阻尼系数，相比FFT有了明显的改进。在运用间断相位法监测稳定转速下叶片同步振动的探索中[31]，叶尖定时传感器以均匀夹角进行安置，进行了3均布、5均布及“5+2”(即以共用一个传感器的方法融合3均布和5均布的方式)等布局的实验。结果表明该方法可以获得振幅值并能消除不同转速下因叶片变形而产生的系统误差，但不能准确计算出振动的频率。而旋转不变子空间[32](ESPRIT)的振动信息辨识法在恒定转速下，将2个定时传感器以14°夹角进行安装以采集振动信号，能有效识别出多谐波叠加下振动信号的频率参数，可对同步共振进行监测。同时基于多个传感器以任意角分布的倍频遍历算法[33]，在航空设备的变速扫频的验证实验中，也识别出了振动的倍频、频率及幅值等参数。此外，在多种同步振动共存状态的监测中[34]，通过运用“5+2”定时传感器布局进行多取样动态监测，在改变转速的状态下，融合运用数组传感器，有效监测到了多个同步共振频率。同时作者认为在大量共振频率并存且不同振频间的差值为转速的整数倍时，该方法会产生较严重的混叠现象，对此还需要进行深入的研究。

对于叶片的异步振动监测，融合了3均布和5均布的“5+2”布局频率辨识法[35]具有双速率同步采样的特点。在多个恒定转速下分别进行振频辨识，通过与坎贝尔图进行对比，展示了较好的辨识精度，并在与应变片监测数据的比对中，呈现了良好的一致性。在对全相位FFT辨识法[36]的研究中，7个定时传感器分别以0°、21.2°、38.8°、56.3°、72.0°、144.0°和216.0°的夹角进行安装以采集叶片振动信号，在3 300 r/min的恒速下进行测量。其仿真结果表明对振动相位的识别精度要高于传统FFT。试验结果也证实，结合多传感器遍历算法的全相位FFT在异步振动频率的识别上精度更高。但该方法对转速稳定性和轴系扭振量级的要求较高，也受到传感器监测布局的直接影响。

对于闭式叶片的振动监测，原有的一维叶尖定时监测系统难以直接应用，研究人员针对叶片的实际结构提出两种改进方法[37]。一是将两组双磁阻定时传感器以90°夹角安装于定子，并使每组的两个传感器分别对应护罩的进气边和出气边，一组用以监测叶片的轴向偏移，另一组则监测径向偏移，如图4所示；二是运用一个多系统集成的二维共轴磁阻传感器同时监测叶片轴向及径向的运动，其原理类似于两个独立传感器。经过试验台测试，两种方法均能有效地监测叶片在两个或三个方向上的振动，为闭式叶轮叶片复杂结构的振动监测奠定了基础。

在不同振动监测方式的实验效果对比上，研究人员也开展了部分工作。在整体叶盘的振动监测中[38]。通过采用扫描激光多普勒和叶尖定时分析两种方法对叶片振动进行监测。实验中通过在叶片端部上加装45°三角楔形块以增加叶片振动的定时延迟效果，同时安装高度略低的失谐块以避免对传感器的干扰，8只定时传感器分别以0°、24.7°、37°、50.6°、62.9°、85.7°、93.3°和153.2°的角度进行安装以采集叶片振动信号。结果表明，在不同激振下，叶尖定时对振幅的监测值较高，同时共振振动峰值的监测上也高于激光多普勒。分析认为导致两者数据不匹配的可能性原因是楔形块安装位置及制造尺寸的精度未达到预期要求。而在叶片整阶次和非整阶次振动监测中[39]，通过对比2个光纤叶尖传感器及应变片采集的数据，验证了叶尖定时的测量原理，并在压气机测试实验中，进一步证实了该系统对监测整级叶片的整阶次和非整阶次共振的有效性。

图4　闭式叶片传感器监测布局[37]Fig.4 The arrangement of sensors for monitoring shrouded blades[37]

2.3基于叶尖定时的叶片损伤监测研究

工作环境的严峻性决定了叶片故障的多样性、复合性。因冲蚀[40-41]、外物划伤[42-44]等因素而受损的叶片在承受长时间的工作载荷后，容易在缺陷处萌生裂纹并最终导致失效。缺陷叶片由于结构刚度发生改变，在振动特性上也会产生相应的变化[45]。因而通过分析叶片振动特性的改变，并进行故障特征的提取，便可获取叶片损伤的相关信息。损伤监测是叶片健康监测的重要研究内容，也是行业难题。当前科研人员基于叶尖定时技术主要通过结构变形、频率趋势监测等单参数法，以及对故障特征进行统计学分析的多参数方法，开展针对裂纹的监测研究。

在燃气轮机转子叶片损伤的振动监测中[46]，首先通过有限元模态分析获取了叶片的固有频率和一阶振动的应力分布，并判断接近于最大转速的3倍频为潜在危险点。实验中采用的5个电涡流和2个光纤传感器以15°间隔均匀分布。在3倍频激励下，对加速和减速阶段中叶片的振幅及倾斜度进行监测，结果表明其中3支叶片的振幅在加速及减速阶段出现明显增大和减少，同时叶片倾斜度在加速阶段也显著增大并随后保持趋势不变，如图5所示，运用此差异性特征有效地监测出叶片裂纹的存在。同时在运用叶片健康监测系统对压气机叶片损伤进行监测时[47]，系统通过采集分析叶尖定时数据，一方面依据频率失谐趋势监测旋转机械因多次启停而引起的裂纹萌生，另一方面运用静态扰度趋势对长期运行的旋转机械进行监测，通过趋势分析可以有效判断叶片裂纹的存在。笔者认为该系统依据频率失谐可进一步探索低周疲劳裂纹监测，而基于静态扰度趋势可针对高周疲劳进行监测研究。

图5　叶片振幅及倾斜度变化[45]Fig.5 The variation of vibration amplitude and blade lean[45]

在运用统计学原理分析损伤叶片的叶尖定时信号中，研究人员进行了一定的探索。在叶片一阶振动监测中[24]，对振动信号进行了重构，而后运用基于主成分分析(PCA)的特征提取方法，对振频、振幅及相关参数进行特征提取，确定贡献率较高的主成分，并对比叶片在含裂纹及正常状态下，主成分之间欧几里得角度分布的差异，进而有效地提取出裂纹信息，如图6所示。相比之下，振动信号的能谱图在裂纹存在时呈现的差异较小，在含噪情况下难以提取。更进一步的研究中，核主成分分析(KPCA)和灰色模型用于叶片裂纹的预测[48]。运用香农定理和小波包对振动信号进行重构，并采用核主成分分析进行裂纹特征提取且以马氏距离定义损伤指标，经过对比确定σ为100 000时可最有效地表征损伤趋势，并以此进行灰色模型预测。经过长时间的旋转实验所采集的损伤扩展数据与模型预测的趋势较为相近，证实了该方法预测裂纹损伤的有效性。

图6　不同主成分间欧几里得角度的分布[24]Fig.6 Euclidian angle pairs between the first and the second, the third and the fourth principle[24]

3结论与展望

叶片的工作环境复杂恶劣，容易出现损伤失效，减少正常的服役寿命。修复后的叶片会引入一定的材料表界面效应，也可能产生类似新品的损伤失效。对叶片的工作状态进行监测以获取服役参数，不仅有利于确保大型旋转机械的安全，也可向科研工作者准确反馈损伤信息，供其对叶片的制造和修复技术进行改进完善，这对于提高叶片性能、延长服役寿命具有重要意义。

3.1结论

(1) 叶尖定时系统的软硬件整体技术进步较大，但传感器在性能指标和环境适应性上的兼容有待提高；融合辨识算法的传感器布局方式虽能较为准确地还原叶片的振动，但在真实工况下的实用性有待进一步验证，同时对于提高信号精度的降噪问题尚缺乏深入的研究。

(2) 当前叶片振动的监测研究，主要集中于开式叶轮端部自由叶片的同步和异步振动，而针对闭式叶轮叶片的研究相对较少。叶尖定时监测虽然可实现在线振幅测量，但振频计算和振型判定仍需离线处理，实现全面的动态监测有待进一步突破。

(3) 叶片损伤监测在针对裂纹的研究上取得一定进展，但仍处于探索阶段。当前对裂纹的监测主要采用基于振动信号的单参数和多参数统计学方法，运用其他信号处理方法进行损伤监测的研究相对较少；同时分析判定多采用定性手段，缺乏对裂纹监测的定量表征。此外，融合包括裂纹在内的多种损伤类型的全面监测研究相对较少，需要进一步拓展多种损伤类型的特征识别研究。

3.2展望

(1) 定时传感器及其布局方式是叶尖定时技术的关键。传感器在提高信号采集精度的同时，要兼顾尺寸及环境耐用性等性能；布局方式需要在进行充分的实用性验证的基础上，加强对影响信号精度的噪声特性进行研究，并逐步实现在旋转机械的设计阶段对传感器与壳体进行结构融合，同时将降噪处理融入信号处理流程之中，提高定时信号的精确性。

(2) 叶片振动监测应进一步拓展对闭式叶轮以及多种叶型在不同振型上的研究，并在振幅动态测量基础上逐步实现振频和振型的在线判定。

(3) 故障特征提取是准确判定故障的关键。在监测振动参数的基础上，进一步研究能有效诊断故障的特征参量及提取方法，加强故障的定量判定研究，以准确地判定故障类型，提高在线监测的可靠性与智能型。

(4) 叶片健康监测可在叶尖定时振动监测的基础上，结合叶片应力分布、叶尖间隙等参量进行多信息融合，更为全面地获取叶片的工作状态，增强对叶片振动和损伤的实时诊断能力，最大限度地保障旋转机械的安全运转。

参 考 文 献

[ 1 ] Xiong Xin-hong, Zhang Hai-ou, Wang Gui-lan, et al. Hybrid plasma deposition and milling for an aeroengine double helix integral impeller made of superalloy[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2010, 26(4): 291-295.

[ 2 ] Qu S, Fu C M, Dong C et al. Failure analysis of the 1st stage blades in gas turbine engine[J]. Engineering Failure Analysis, 2013, 32: 292-303.

[ 3 ] Punit S, Franz N. Internal hydraulic analysis of impeller rounding in centrifugal pumps as turbines[J]. Experimental Thermal and Fluid Science, 2011, 35(1): 121-134.

[ 4 ] Sivaprasad S, Narasaiah N, Das S K, et al. Investigation on the failure of air compressor[J]. Engineering Failure Analysis, 2010, 17(1): 150-157.

[ 5 ] 张锦, 刘晓平. 叶轮机振动模态分析理论及数值方法[M]. 北京: 国防工业出版, 2001: 4.

[ 6 ] Leea B W, Suha J, Leea H et al. Investigations on fretting fatigue in aircraft engine compressor blade[J]. Engineering Failure Analysis, 2011, 18(7): 1900-1908.

[ 7 ] Poursaeidi E, Babaei A, Behrouzshad F et al. Failure analysis of an axial compressor first row rotating blades[J]. Engineering Failure Analysis, 2013, 28: 25-33.

[ 8 ] Li L, Li Y H, Liu Q K. Flapwise non-linear dynamics of wind turbine blades with both external and internal resonances[J]. International Journal of Non-Linear Mechanics, 2014, 61: 1-14.

[ 9 ] Poursaeidi E, Babael A, Mohammadi A et al. Effects of natural frequencies on the failure of R1 compressor blades[J]. Engineering Failure Analysis, 2012, 25: 304-315.

[10] Zhang Kui, Li Yu-hua, Philip S et al. Feature selection for high-dimensional machinery fault diagnosis data using multiple models and radial basis function networks[J]. Neurocomputing, 2011, 74(17): 2941-2952.

[11] Anindya G, Mannur J S, Mark J S, et al. Structural health monitoring techniques for wind turbine blades[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2000, 85(3): 309-324.

[12] Roy N, Ganguli R. Helicopter rotor blade frequency evolution with damage growth and signal processing[J]. Journal of Sound and Vibration, 2005, 283(3/4/5): 821-851.

[13] 葛永庆, 刘江, 安连锁. 汽轮机叶片振动非接触测量技术综述[J]. 华北电力大学学报, 2006, 33(3): 54-58.

GE Yong-qing, LIU Jiang, AN Lian-suo. Review on noncontact measurement technologies for turbine blades vibration[J]. Journal of North China Electric Power University, 2006, 33(3): 54-58.

[14] Imregun M, Heath S. An improved single-parameter tip-timing method for turbomachinery blade vibration measurements using optical laser probes[J]. International Journal ofMechanical Sciences, 1996, 38(10): 1047-1058.

[15] Bendali S, Joseph L, Marc B. Identification of modal parameters and aeroelastic coefficients in bladed disk assemblies[J]. Mechanical Science and Signal Processing, 2009, 23(6): 1894-1908.

[16] 张玉贵. 烟气轮机叶片振动的非接触式在线监测关键技术研究[D]. 天津: 天津大学, 2008.

[17] 欧阳涛. 基于叶尖定时的旋转叶片振动检测及参数辨识技术[D]. 天津: 天津大学, 2011.

[18] 王宇华. 高速旋转叶片振动叶端定时测量方法和系统研究[D]. 天津: 天津大学, 2003.

[19] Oberholster A J, Heyns P S. Online condition monitoring of axial-flow turbomachinery blades using rotor-axial eulerian laser doppler vibrometry[J]. Mechanical Science and Signal Processing, 2009, 23(5): 1634-1643.

[20] 韩敬宇. 基于声发射技术的风电叶片裂纹无线监测系统研究[D]. 北京: 北京化工大学, 2010.

[21] 孙红岩, 谢志江, 陈平. 叶轮机械叶片故障的叶间动态压力诊断法[J]. 动力工程, 2005, 25(4): 563-566.

SUN Hong-yan, XIE Zhi-jiang, CHEN Ping.Diagnosing blade faults in machinery by probing the fluid’s dynamic pressure in the blade path[J]. Journal of Power Engineering, 2005, 25(4): 563-566.

[22] Cao Hui-min, Chen You-ping, Zhou Zu-de, et al. The Theoretical and experimental study on the optical fiber bundle displacement sensors[J]. Sensors and Actuators A-Physical, 2007, 136(2): 580-587.

[23] 方志强. 叶尖定时传感器及叶片振动信号处理技术的研究[D]. 天津: 天津大学, 2004.

[24] Chen Zhong-sheng, Yang Yong-min, Xie Yong et al. Non-contact crack detection of high-speed blades based on principal component analysis and Euclidian angles using optical-fiber sensors[J]. Sensors and Actuators A-Physical, 2013, 201: 66-72.

[25] Craip P L, Paul C L. Tubomachinery blade vibration amplitude measurement through tip timing with capacitance tip clearance probes[J]. Sensors and Actuators A-Physical, 2005, 118(1): 14-24.

[26] Wu Fei, Liang Lei, Xing Jun-ya et al. Blade tip timing vibration monitoring method based on fiber bragg grating[J]. Photonic Sensors, 2014, 4(2): 188-192.

[27] Maddelena V, Qin X, Olivier H et al. New microwave sensor for on-line blade tip timing in gas and steam turbines[C]//Proceedings of APMC, Taiwan, China, 2012: 1055-1057.

[28] 陶春虎, 钟培道, 王仁智, 等. 航空发动机转动部件的失效与预防[M]. 北京: 国防工业出版社, 2000: 40.

[29] Dimitriadis G, Carrington I B, Wright J R, et al. Blade-tip timing measurement of synchronous vibrations of rotating bladed assemblies [J]. Mechanical Science and Signal Processing, 2002, 16(4): 599-622.

[30] Bendail S, Joseph L, Marc Bey et al. Modal parameter identification of mistuned bladed disks using tip timing data[J]. Journal of Sound and Vibration, 2008, 314(3/4/5): 885-906.

[31] 张玉贵, 段法阶, 方志强, 等. 间断相位法测量叶片同步振动幅值的研究[J]. 振动与冲击, 2008, 27(10): 183-186.

ZHANG Yu-gui, DUAN Fa-jie, FANG Zhi-qiang, et al. Measuring synchronous vibration of rotating blades using discontinuous phase method[J]. Journal of Vibration and Shock, 2008, 27(10): 184-186.

[32] 李孟麟, 段发阶, 欧阳涛, 等. 基于叶尖定时的旋转机械叶片振动频率辨识ESPRIT方法[J]. 振动与冲击, 2010, 29(12): 18-21.

LI Meng-lin, DUAN Fa-jie, OUYANG Tao, et al. ESPRIT method for blade vinration frequency identification in rotating machinery based on blade tip-timing measurement[J]. Journal of Vibration and Shock, 2010, 29(12): 18-21.

[33] 欧阳涛, 段发阶, 李孟麟, 等. 恒速下旋转叶片同步振动辨识方法[J]. 天津大学学报, 2011, 44(8): 742-746.

OUYANG Tao, DUAN Fa-jie, LI Meng-lin, et al. Method for identification rotating blade synchronous vibration at constant speed[J]. Journal of Tianjin University, 2011, 44(8): 742-746.

[34] Pierre B, Régis L. Nonintrusive turbomachine blade vibration measurement system[J]. Mechanical Science and Signal Processing, 2007, 21(4): 1717-1738.

[35] 张玉贵, 段发阶, 方志强, 等. 旋转叶片异步振动的频率识别技术[J]. 振动与冲击, 2007, 26(12): 106-108.

ZHANG Yu-gui, DUAN Fa-jie, FANG Zhi-qiang, et al. Frequency identification technique for asynchronous vibration of rotating blades[J]. Journal of Vibration and Shock, 2007, 26(12): 106-108.

[36] 欧阳涛, 段发阶, 李孟麟, 等. 旋转叶片异步振动全相位FFT辨识方法[J]. 振动工程学报, 2011, 24(3): 268-272.

OUYANG Tao, DUAN Fa-jie, LI Meng-lin et al. A method for identification rotating blade asynchronous vibration by all-phase FFT[J]. Journal of Vibration Engineering, 2011, 24(3): 268-272.

[37] Pavel P, Frantiek V. New methods of non-contact sensing of blade vibrations and deflections in turbomachinery[C]//IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference(I2MTC). Minneapolis, USA, 2013: 1109-1114.

[38] Maio D D, Ewins D J. Experimental measurements of out-of-plane vibrations of a simple blisk design using blade tip timing and scanning LDV measurement methods[J]. Mechanical Science and Signal Processing, 2012, 28: 517-527.

[39] 李勇, 胡伟, 王德友, 等. 非接触式转子叶片振动测试技术应用研究[J]. 航空动力学报, 2008, 23(1): 21-25.

LI Yong, HU Wei, WANG De-you, et al.Investigation and application of contact rotor blade vibration measurement technique[J]. Journal of Aerospace Power, 2008, 23(1): 21-25.

[40] Regiane F P, Thierry C, Jean-Luc R et al. Cavitation erosion; Fluid/material coupling; Elastoplastic constitutive equation; Profilometry; Damage modeling; Damage testing[J]. Wear, 2013, 300(1/2): 205-215.

[41] Ivan F, Tomš J. The relation between the rate of erosion wear of a pitched blade impeller and its process characteristics[J]. Chemical Engineering Research & Design, 2011,89(10): 1929-1937.

[42] Spanrad S, Tong J. Characterisation of foreign object damage (FOD) and early fatigue crack growth in laser shock peened Ti-6Al-4V aerofoil specimens[J]. Materials Science and Engineering A-Structural Materials Properties Microst, 2011, 528(4/5): 2128-2136.

[43] Seyed M M, Mehdi T. Foreign object damage on the leading edge of gas turbine blades[J]. Aerospace Science and Technology, 2014, 33(1): 65-75.

[44] Lina B, Luptona C, Spanrada S et al. Fatigue crack growth in laser-shock-peened Ti-6Al-4V aerofoil specimens due to foreign object damage[J]. International Journal of Fatigue, 2014, 59: 23-33.

[45] Yogesh P, Anand P. Failure path based modified gear mesh stiffness for spur gear pair with tooth root crack[J]. Engineering Failure Analysis, 2013, 27: 286-296.

[46] Madhavan S, Jain R, Sujatha C et al. Vibration based damage detection of rotor blades in a gas turbine engine[J]. Engineering Failure Analysis, 2014, 46: 26-39.

[47] Aninda B, Venkatesh R, Ajay B et al. System to monitor blade health in axial flow compressors[C]//2011 IEEE Prognostics and Health Management, Montreal, Canada, 2011: 1-7.

[48] Chen Z S, Yang Y M, Guo B et al. Blade damage prognosis based on kernel principal component analysis and grey model using subsampled tip-timing signals[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2014, 228(17): 1-8.

Research status for dynamic monitoring impellers’ of blades based on blade tip-timing

FANBo-nan,ZHANGYu-bo,WANGHai-dou,XUBin-shi(National Key Laboratory for Remanufacturing, Academy of Armored Forces Engineering, Beijing 100072, China)

Abstract:As one of the key parts of rotating machineries, a blade of impellers working in complex and bad conditions suffers from vibration load easily, it can lead to blade failures, such as, fatigue fracture and threaten the safety of the whole machine. In order to avoid this dangerous situation, it is very important to monitor vibration of blades dynamically. Nowadays, as the most promising non-contact method, blade tip-timing has an ability to monitor an entire series of blades and provide an effective means for vibration and damage diagnosis of blades. Here, a summary of research status at home and abroad in fields of blade tip-timing sensing, blade vibration and damage monitoring was presented. some insufficiencies were illustrated as well. At the end, the future development of blade tip-timing and blade health monitoring was forecasted.

Key words:blade vibration; damage monitoring; crack; tip-timing

中图分类号:V232.4; TK14

文献标志码：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.05.015

通信作者王海斗 男，教授, 1969年生

收稿日期：2015-04-10修改稿收到日期：2015-08-13

基金项目：国家973计划资助(2011CB013405)；国家杰出青年科学基金资助(51125023)

第一作者 范博楠 男，硕士生，1991年生

E-mail：wanghaidou@aliyun.com