动叶可调轴流风机瞬态流动及压力脉动特性

叶学民，　丁学亮，　李春曦

(华北电力大学 电站设备状态监测与控制教育部重点实验室，河北保定 071003)

动叶可调轴流风机瞬态流动及压力脉动特性

叶学民，丁学亮，李春曦

(华北电力大学 电站设备状态监测与控制教育部重点实验室，河北保定 071003)

摘要：以OB-84型动叶可调轴流风机为研究对象，将定常计算所得流场作为非定常计算的初场，模拟了风机内部各监测点处的压力脉动及瞬态流场特性.结果表明：不同监测点的压力信号均呈周期或类周期波动，其压力脉动强度随体积流量增大呈减小趋势，最大压力脉动强度位于叶顶间隙处；各监测点均在叶片通过频率处出现最高时频分布幅值，改变体积流量仅影响时频分布数值；随体积流量增大，10%叶高截面上的平均湍动能水平提高，而叶轮出口截面上的高压区向轮毂方向移动；随时间延长，叶片尾缘处和相邻叶片间的湍动能增强；叶轮旋转过程中，叶轮出口截面上的高压区在机壳与轮毂间呈现往复运动的现象.

关键词：动叶可调轴流风机； 非定常计算； 压力脉动； 瞬态流场

动叶可调式轴流风机因其结构紧凑、流量大和效率高等优点，已成为大型火力发电机组送、引风机和一次风机的首选.轴流风机运行过程中产生的振动主要是由转子旋转不平衡和风机内的不稳定流动引起的[1].其中，转子旋转不平衡是因叶轮重心和旋转轴不重合所致，随着平衡技术的发展，由此引起的风机振动已可控制到非常小的水平，而风机内的不稳定流动问题尚未得到很好的解决.因此，深入研究轴流风机内部流动和压力脉动特性对风机安全可靠运行和优化设计具有重要意义.

近年来，数值模拟方法因计算流体力学发展和计算机软硬件水平的提高，在轴流风机性能和流场研究中得到广泛认同，成为一种经济、高效的研究工具.对于轴流风机定常计算，已有学者应用数值模拟方法对轴流风机性能[2-4]、结构优化[5-6]和内部流场[7-9]等进行了大量深入研究，并取得了较好的效果.

在轴流风机非定常计算方面，李秋实等[10]利用全隐格式的非稳态压力修正求解方法，分析了对旋轴流风机的非定常流动特征，并与实验结果进行对比.胡彬彬等[11]通过实验研究了静叶的周向弯曲倾斜角度对静叶表面上非定常力的影响，结果表明周向弯曲静叶改变了后置静叶周期性脉动幅值的分布特点，对随机性压力脉动影响不大，但其研究未能详细描述内部流场特征.Jiro等[12]针对某轴流风机，通过修正离心力、重力和其他主要误差的影响，从而测得准确的瞬时压力，但其风机结构较为简单，所得结论并不具有普遍性.冀春俊等[13]利用CFD软件模拟了离心风机内的非定常流动，解释了叶片疲劳破坏与压力脉动间的关系.对于动叶可调轴流风机，李春曦等[14-15]通过大涡模拟与基于Lighthill声类比的FW-H模型相结合的方法，分析了安装角异常时气动噪声的时域和频域分布，探讨了近似熵、样本熵和Lempel-Ziv复杂度算法的复杂度测度及其表征能力，但其研究仅分析了风机声压信号的分布特征，对于风机内压力的非定常特性和局部压力脉动特征尚未展开研究.

鉴于目前针对轴流风机非稳态流动的研究很少，尤其是对动叶可调轴流风机内部的压力脉动特征及瞬态流场分布尚未完全认识，笔者采用Fluent软件对OB-84型动叶可调轴流风机进行非定常计算，进而分析不同体积流量下风机内不同位置处压力信号的时域和时频特性，以及内部流场特征，为风机稳定运行及优化设计提供参考依据.

1数值模拟

1.1几何模型

计算模型为OB-84型单级动叶可调轴流风机，该风机有14片动叶、15片导叶，叶轮直径为1 500 mm，叶顶间隙为4.5 mm，转速为1 200 r/min，由此可得叶片通过频率为280 Hz，风机结构和参数详见文献[16]，其中提供了动叶安装角为29°、32°和35°时的风机特性曲线，为数值计算的可靠性验证提供了依据.以动叶安装角32°为基准，计算区域包括集流区、动叶区、导叶区和扩压区.

1.2网格划分

基于动叶可调轴流风机的结构特点，采取分区和局部加密划分方法，在动叶区采用加密网格，而在集流区、导叶区和扩压区采用稀疏网格.为验证数值计算结果的网格无关性，选取163万、197万、235万和260万4组网格数，对设计体积流量qV,d=37.12 m3/s下的风机全压和内流特征进行比较，结果表明：当总计算网格数约为235万，动、静叶区的网格数分别约为135万、21万时，可同时满足计算精度和计算时间的要求.

1.3计算模型及边界条件

定常计算采用Realizablek-ε湍流模型，该模型通过引入旋转和曲率相关项，可有效解决旋转运动，强逆压梯度的边界层流动分离、二次流及回流等[17]，故采用此模型对雷诺时均方程组进行封闭，并应用Simplec算法求解.同时选取多参考系模型解决叶轮中叶片与机壳间动静干涉面数据传递的问题.计算中，将集流器进口截面作为整个计算域的进口，边界条件为进口速度；扩压器的出口截面作为整个计算域的出口，边界条件为自由出流.当各参数残差均小于10-4、进出口体积流量差小于10-5m3/s，且进出口截面的总压均不随时间改变时，则认为计算已收敛.

将上述计算所得流场作为非定常计算的初场，非定常计算选用滑移网格模型进行干涉面间数据传递，滑移网格可使交界面两侧网格互相滑移，而不要求交界面两侧的网格节点相互重合，计算时只需要计算交界面两侧的通量且使其相等，即可实现动-静交界面间的信息传递.对于轴流风机，气流在动叶区因叶片对其做功而获得机械能，在导叶区以能损最小的方式改变其流向，使其沿轴向进入扩压区；与集流区和扩压区结构相比，动叶区和导叶区结构更为复杂，因此，气流在此区域的能量变化更为剧烈，由此引起的压力脉动更为显著.为研究动叶区和导叶区压力信号时域和时频特性，将压力信号监测点分别布置在动叶入口、叶顶间隙、动叶出口及导叶出口，分别以P1、P2、P3和P4表示，如图1所示.经验证，相同区域内监测点测得的压力信号特性类似，故每个区域只取一个具有代表性的监测点用于研究分析.

图1　监测点位置分布

1.4数值模拟准确性

为验证模拟结果的准确性，图2给出了风机全压及效率的模拟结果和实验值.其中，流量系数φ=qV/qV,d，qV为实际体积流量.由图2可知，风机全压及效率的模拟结果与实验值吻合良好，所得全压和效率的平均偏差分别为1.7%和2.9%，由此说明笔者所采用的数值模拟方法可完全反映该风机的运行性能.

图2　风机全压及效率模拟结果与实验值的比较

2模拟结果及分析

2.1时域分析

为描述不同监测点处压力信号随时间变化的特征，选取一个旋转周期对不同监测点处的压力时域特性进行研究.图3给出了t=0时叶轮与监测点间的相对位置，此时标记叶片翼型轴线为y轴负方向，监测点与标记叶片周向距离相差1/4周期，随着时间增加，叶轮自初始位置顺时针方向旋转.

图4给出了不同监测点处的静压随时间的变化.由图4可知，P1、P2和P3点处的静压均呈规律的周期性波动，其波动周期约为0.003 59 s，对应频率为278.55 Hz，与叶片通过频率相符合，这与文献[18]中风机正常情形下所得压力脉动规律类似.叶片附近空气因受到叶片击打产生激励作用而形成振幅峰值点，由此压力信号的峰值点数目与叶片数一致.动叶入口处的P1点的静压峰谷值随时间无明显变化，而体积流量增大后其值均增大，此时静压时均值增大，与φ=0.9相比，分别增大了8.5%和23.7%.位于叶顶间隙处的P2点静压时均值随体积流量增大呈先增后减的趋势，动叶出口处的P3点静压时均值则与P1点具有相同的变化规律.导叶出口处的P4点压力信号由于距叶片较远而呈类周期性波动，峰值点数仍为14，φ=1.0和φ=1.1时，压力信号随时间波动较为平稳，而φ=0.9时，在0.028～0.043 s间压力信号出现非周期性波动.

图3　t=0时叶轮与监测点间的相对位置

为进一步研究不同监测点处的非定常流动特征，采用压力脉动强度进行对比.首先，将压力信号转化成无量纲压力系数Cp=p/0.5ρu22，其中u2为叶轮外圆周速度.一个周期内压力系数的平均值和压力脉动强度[19]由式(1)和式(2)确定

(1)

(2)

式中：T为叶轮旋转周期；N为数据长度.

图5为不同监测点的压力脉动强度.由图5可知，P2点的压力脉动强度最大，这是因为叶顶处存在泄漏涡及二次流等复杂流动，使得一个周期内叶顶压力变化较大，造成较大的压力脉动强度.在设计工况下，P2点的压力脉动强度分别为P1、P3和P4点处压力脉动强度的7.3倍、32.0倍和266.4倍.随着体积流量的增大，不同监测点的压力脉动强度均有不同程度降低.由图2表明，全压随体积流量增大而降低，由此导致压力脉动强度也减小.可见，动叶区因受叶轮旋转影响具有较大的压力脉动强度，且风机在小体积流量区运行，压力脉动强度会增大.

(b) P2

(c) P3

(d) P4

图5　不同监测点的压力脉动强度

Fig.5Pressure fluctuation intensity at different monitoring points

2.2时频分析

时频分析可用来描述信号能量同时随时间和频率变化的规律，包括线性时频表示和二次型时频表示，其中二次型时频表示能更加直观和合理地描述信号特征[20]，具有代表性的时频分布为Wigner-Vill分布，它有很好的时频分辨能力，但难以消除交叉干扰项.因此，笔者选用Choi-Williams分布描述信号的时频能量分布，不但可消除Wigner-Vill分布中的交叉干扰项，而且其计算量变化不明显.

图6和图7给出了不同压力信号对应的Choi-Williams时频分布.由图6(a)～图6(c)可知，P1～P3点的压力脉动幅值均集中在200～400 Hz频段，其中在280 Hz附近出现最高点，与叶片通过频率相一致，是压力脉动的主要频率分量，文献[21]中也得到了类似结果.这是由于叶片周期性作用于气体，气体压力则呈现周期性脉动，导致其在此频率处存在一个明显的峰值.P2和P3点的压力脉动幅值在2倍叶片通过频率处也存在峰值，但其能量远小于280 Hz处.P4点的压力脉动幅值则主要分布于0～400 Hz，最高幅值仍在280 Hz附近，但低于此频率时同样存在较高幅值，这说明叶轮旋转不是唯一影响该点压力脉动的因素.在压力脉动幅值较高的频段内，其值随时间变化而波动，P2和P3点的压力脉动幅值波动幅度较大，P1点处则不明显.P4点的压力脉动幅值随时间变化表现出不同特征，在0.03～0.04 s为低幅值区，其他区域压力脉动幅值相对较高.比较图6(b)、图7(a)和图7(b)可知，不同体积流量下P2点压力信号的时频分布规律相似，在1倍及2倍叶片通过频率处出现峰值，而时频分布最高幅值随体积流量增大而减小.可见，改变体积流量虽然对压力脉动时频分布规律影响不大，但却使压力脉动幅值发生显著改变.

(a) P1

(b) P2

(c) P3

(d) P4

(a) φ=0.9

(b) φ=1.1

2.3能量特征提取

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)方法可将复杂的非平稳信号从高频到低频分解为有限个本征模态函数(Intrinstic Mode Function, 简称IMF)之和，各个IMF分量可突出原始信号的某些局部特征[22].因此，选取各监测点的压力信号进行EMD分解，再将分解得到的IMF进行能量特征提取，以针对性地分析压力信号在主要分布频带的局部特征.IMF均方根能量表达式为：

(3)

式中：pi(t)为各IMF的幅值函数.

将式(3)所得结果进行归一化处理，得到不同IMF分量能量占信号总能量的百分比，如图8所示.由图8可知，P1～P3点的最大能量相对值均在IMF1分量，P4点不同分量下的能量相对值相差不明显.其中，P1点的IMF1分量能量相对值随体积流量增大呈先增后减的趋势，φ=0.9和φ=1.0时其他分量的能量相对值相差不大，φ=1.1时IMF2～IMF5分量能量相对值高于其他体积流量下，而IMF6和IMF7分量则正好相反.P2点的最高能量随体积流量增大而变大，φ=0.9时，低频部分(IMF5～IMF7分量)能量占总能量一半以上，φ=1.0和φ=1.1时IMF2～IMF7分量能量分布较为平均.P3点的能量相对最大值随体积流量增大也呈先增后减的趋势，对于IMF2～IMF7分量，设计体积流量下各能量相对值相差不大，φ=0.9时在低频区(IMF5～IMF7分量)压力脉动能量较高，而φ=1.1时则正好相反.不同体积流量下，P4点各个IMF分量能量分布较为平均，但其能量相对值变化趋势不同，且最大能量相对值并未集中在同一分量下.可见，动叶区由于靠近叶轮，受叶轮的影响较大，故P1～P3点能量分布会集中于IMF1分量，而导叶出口因距离叶轮较远，因此P4点能量分布较分散.

(a) P1

(b) P2

(c) P3

(d) P4

2.4内部流场

为更好地探究风机内部动叶区复杂的流动特征，选取10%叶高截面及叶轮出口截面进行研究.由图4中的压力信号时域特性可知，动叶区监测点压力在t=0.005 s时出现最小静压值，在t=0.015 s时的静压接近时均值，而在t=0.025 s时为最大静压值，故选取这3个时刻进行瞬态流场分析.

湍动能可表征流体湍流强度和湍流脉动程度，其大小和空间不均匀性也在一定程度上反映了脉动扩散和黏性耗散损失的大小和发生范围.图9为10%叶高截面上的湍动能分布，气流方向和叶轮旋转方向在图9(a)中标出.由图9可知，不同情形下的湍动能呈相似分布：叶片吸力面上的湍动能总体水平高于压力面，叶片前缘部分的湍动能梯度较大，说明该处湍流强度变化显著，而距叶片较远区域则处于较低湍动能水平且其值变化不明显.同一体积流量下，叶片尾缘处的湍动能随时间增加而增强，出现高湍流强度区且其梯度变化明显增大，从而形成较大漩涡；两相邻叶片间湍动能水平提高，尤其φ=1.1时湍动能增幅更为显著，t=0.025 s时较高湍动能已扩散到大部分流道.不同体积流量下的湍动能分布也存在差异：叶片前缘靠近压力面侧湍动能变化梯度随体积流量增大而减小；t=0.015 s时，φ=0.9、φ=1.0和φ=1.1的截面平均湍动能分别为4.12 m2/s2、4.22 m2/s2和4.47 m2/s2，湍动能水平随体积流量增大而增强，这是由于体积流量增大使惯性力作用更为突出，此时流体紊乱程度提高，因此呈现出湍流强度增大的特征.

t=0.005st=0.015st=0.025s

(a) φ=0.9

(b) φ=1.0

(c)φ=1.1

图910%叶高截面上的湍动能分布

Fig.9Turbulent energy distribution on the section at10% blade height

图10为不同体积流量下叶轮出口截面上的总压分布，叶轮旋转方向如图10(a)所示.由图10可知，因壁面边界层及尾迹损失的缘故，在叶轮出口截面处均存在不同程度的低压区，在圆周方向上因尾迹流影响,高压与低压值交替分布，叶片尾迹流后的低压区在惯性作用下向叶轮旋转反方向偏移.不同体积流量下，随体积流量增大，高压区有从机壳向轮毂移动的趋势：φ=0.9时，较高压力值均分布于流道中上部，而φ=1.1时轮毂附近压力水平较高，同时机壳低压区随体积流量增大而扩大.在φ=0.9和φ=1.0时，随时间增加，叶轮出口截面上的高压区逐渐向轮毂方向移动，机壳处低压区范围减小，总压的平均值提高.φ=1.1时，机壳处较低压力区分布随时间变化不明显，高压区也有向轮毂移动的趋势.图10(d)表明，随时间增加，叶轮流道中的高压区逐渐返回到流道中上部，t=0.045 s时高压区又出现于机壳附近.综上所述，随体积流量增大，高压区逐步从机壳向轮毂移动，机壳附近低压区范围扩大；叶轮旋转过程中，高压区在机壳与轮毂间呈现往复运动的特征.

t=0.005st=0.015st=0.025s

(a) φ=0.9

(b) φ=1.0

(c) φ=1.1

(d)φ=0.9

图10叶轮出口截面总压分布

Fig.10Total pressure distribution on the outlet section of impeller

3结论

(1) 动叶区及导叶区监测点处的压力信号呈周期或类周期性波动，其脉动频率与叶片通过频率一致；最大压力脉动强度位于叶顶间隙处，其他监测点处的压力脉动强度远小于叶顶间隙处，各监测点处的压力脉动强度随体积流量增大均呈减小趋势.

(2) 在设计体积流量下，各监测点均在叶片通过频率处出现最高时频分布幅值；改变体积流量对时频分布规律影响不大，但其幅值会发生显著改变.动叶区因靠近叶轮受其影响较大，P1～P3点的能量分布会集中于IMF1分量；而导叶出口因距离叶轮较远，P4点各分量能量相对值相差不显著.

(3) 同一体积流量下，叶片尾缘处湍动能随时间增加而增强且其变化梯度明显增大，两相邻叶片间的湍动能水平提高；同一时刻下，湍动能随体积流量增大而变大.叶轮出口截面上的高压区随体积流量增大逐步从机壳向轮毂移动，机壳附近的低压区范围得到扩大；叶轮旋转过程中，叶轮出口截面上的高压区呈现在机壳与轮毂间往复运动的特征.

参考文献：

[1]XU C, AMANO R S. Unsteady pressure field investigation of an axial fan-blade unsteady pressure field measurement[J]. International Journal of Rotating Machinery, 2002, 8(6): 385-395.

[2]吕峰，赵燕杰，李景银．叶片顶切对大型轴流风机性能的影响[J]．风机技术，2012(2)：18-22．

LÜ Feng, ZHAO Yanjie, LI Jingyin. Effects of blade cutting on the performance of large-type axial-flow fan[J]. Fan Technology, 2012(2): 18-22.

[3]赵燕杰，韩强，李景银．新型地铁风机动叶安装角度的变化对风机性能的影响[J]．风机技术，2011(5)：11-14．

ZHAO Yanjie, HAN Qiang, LI Jingyin. The influence of variation of the rotor installation angles on performances of the new type fans for metro[J]. Fan Technology, 2011(5): 11-14.

[4]尹超，胡骏，屠宝峰，等．出口轮毂形状对大型轴流风机性能影响的数值研究[J]．航空动力学报，2014，29(5)：1170-1176．

YIN Chao, HU Jun, TU Baofeng,etal. Numerical investigation of effect of outlet hub geometry on performance of large scale axial fan[J]. Journal of Aerospace Power, 2014, 29(5): 1170-1176.

[5]刘广强，吕子强，郭宇，等．中低压轴流风机流型优化的数值模拟与实验分析[J]．流体机械，2014，42(10)：1-5．

LIU Guangqiang, LÜ Ziqiang, GUO Yu,etal. Numerical simulation of axial fan based on different circulation index of impeller[J]. Fluid Machinery, 2014, 42(10): 1-5.

[6]孟丽，林丽华，吴海英，等．轴流风机后导叶三维数值优化设计方法及其应用[J]．风机技术，2014(3)：48-52．

MENG Li, LIN Lihua, WU Haiying,etal. A 3-D numerical optimization design method and its application in axial fans with outlet guide vanes[J]. Fan Technology, 2014(3): 48-52.

[7]刘洋，杨志刚．叶顶间隙对轴流风机内部流场影响的研究[J]．风机技术，2013(2)：9-14．

LIU Yang, YANG Zhigang. Effect of blade tip clearance on the internal fluid field in axial-flow fan[J]. Fan Technology, 2013(2): 9-14.

[8]李秋实，陆亚钧，李玲．对旋轴流风机的稳态流场数值模拟[J]．北京航空航天大学学报，2002，28(5)：528-531．

LI Qiushi, LU Yajun, LI Ling. Numerical simulation for steady flow field of counter-rotating axial fan[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2002, 28(5): 528-531.

[9]张健，闫小康，王立军．单级后置导叶轴流通风机内部流场数值模拟与优化[J]．风机技术，2009(1)：21-24．

ZHANG Jian, YAN Xiaokang, WANG Lijun. Numerical simulation and optimization for the inner flow field of single-stage axial flow fan with back vane[J]. Fan Technology, 2009(1): 21-24.

[10]李秋实，陆亚钧，李玲．对旋轴流风机非定常流场数值模拟[J]．北京航空航天大学学报，2002，28(6)：605-608．

LI Qiushi, LU Yajun, LI Ling. Numerical simulation for unsteady flow field of counter-rotating axial fan[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2002, 28(6): 605-608.

[11]胡彬彬，欧阳华，金光远，等．后置静叶周向弯曲对表面非定常压力脉动的影响[J]．实验流体力学，2013，27(1)：25-31．

HU Binbin, OUYANG Hua, JIN Guangyuan,etal. The influence of the circumferential skew on the unsteady pressure fluctuation of surfaces of rear stator blades[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2013, 27(1): 25-31.

[12]JIRO F, TAKUYA F, YUSUKE O,etal. Measurements of minute unsteady pressure on three-dimensional fan[J]. Journal of Environment and Engineering, 2010, 5(2): 298-310.

[13]冀春俊，李彩华，惠洪杰.叶片断裂破坏与气动非定常脉动的关联分析[J]．风机技术，2012(2)：9-11．

JI Chunjun, LI Caihua, HUI Hongjie. Collaborated analysis of blade failure mechanism and unstable flow of centrifugal compressor[J]. Fan Technology, 2012(2): 9-11.

[14]李春曦，林卿，叶学民．单动叶安装角异常时轴流风机的噪声特性[J]．中国电机工程学报，2015，35(5):1183-1192．

LI Chunxi, LIN Qing, YE Xuemin. Acoustic characteristics of an axial flow fan with abnormal installation angle of single blade[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(5): 1183-1192.

[15]李春曦，林卿，叶学民．基于复杂度的轴流风机动叶偏移时声压信号表征[J]．动力工程学报，2015，35(1):62-69．

LI Chunxi, LIN Qing, YE Xuemin. Characterization of sound pressure signal in an axial flow fan with abnormal blade angle based on complexity algorithms[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2015, 35(1): 62-69.

[16]索洛玛霍娃 T C．通风机气动略图和性能曲线[M]．北京：煤炭工业出版社，1986：336-348．

[17]李春曦，李新颖，叶学民．叶片切割对轴流风机性能影响的数值研究[J]．机械工程学报，2014，50(10)：183-190．

LI Chunxi, LI Xinying, YE Xuemin. Numerical investigation of blade trimming effect on performance of an axial flow fan[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2014, 50(10): 183-190.

[18]SHIN Y H, KIM K H, KANG C S. Unsteady pressure measurements around rotor of an axial flow fan under stable and unstable operating conditions[J]. JSME International Journal, 2005, 48(1): 56-64.

[19]王文杰，袁寿其，裴吉，等．时序效应对导叶式离心泵内部压力脉动影响的数值分析[J]．机械工程学报，2015，51(4)：186-192．

WANG Wenjie, YUAN Shouqi, PEI Ji,etal. Numerical analysis of the clocking effect on the pressure fluctuation in the centrifugal pump with vaned diffuser[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2015, 51(4): 186-192.

[20]胡劲松．面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究[D]．杭州：浙江大学，2003．

[21]刘涛，黄其柏．基于EEMD和HT的轴流泵压力脉动特征信息提取[J]．机电工程，2012，29(3)：278-281．

LIU Tao, HUANG Qibai. Characteristic information extraction of pressure pulsation signal in axis-flow pump based on EEMD and HT[J]. Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2012, 29(3): 278-281.

[22]周云龙，梁超．基于EMD能量熵的离心泵汽蚀故障诊断研究方法[J]．化工自动化及仪表，2010，37(5)：41-46．

ZHOU Yunlong, LIANG Chao. Research on fault diagnosis of cavitation for centrifugal pump based on energy entropy of EMD[J]. Control and Instruments in Chemical Industry, 2010, 37(5): 41-46.

Transient Flow and Pressure Fluctuation in a Variable-pitch Axial-flow Fan

YEXuemin,DINGXueliang,LIChunxi

(Key Lab of Condition Monitoring and Control for Power Plant Equipment, North China Electric Power University, Baoding 071003, Hebei Province, China)

Abstract：A variable-pitch axial-flow fan of OB-84 type was taken as the object of study to simulate the pressure fluctuation at monitoring points and the characteristics of transient flow field based on the flow field in steady state considered as the initial flow field of unsteady state. Results show that all the pressure signals appear in the pattern of periodic or quasi-periodic fluctuation, and the pulsation intensity decreases with increasing flow rate, while the maximum value is located at the tip clearance. The maximum amplitudes at different monitoring points are presented at blade passing frequency, and the variation of flow rate only affects the time-frequency distribution. With the rise of flow rate, the average turbulent kinetic energy on the section at 10% blade height improves, and the high-pressure region at outlet section of impeller moves to the hub. The turbulent kinetic energy is enhanced with duration at trailing edge of blades and in the passage between adjacent blades. The high-pressure region at outlet section of impeller reciprocates between the casing and the hub during the rotation of impeller.

Key words：variable-pitch axial-flow fan; unsteady calculation; pressure fluctuation; transient flow field

收稿日期：2015-06-04

修订日期：2015-08-10

基金项目：河北省自然科学基金资助项目(E2012502016)；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(13MS98)

作者简介：叶学民(1973-)，男，河北邢台人，教授，博士，主要从事流体机械、流体动力学理论及应用和新能源技术等方面的研究.

文章编号：1674-7607(2016)04-0277-09中图分类号：TK223.26

文献标志码：A学科分类号：470.30

电话(Tel.)：13932203443;E-mail：yexuemin@163.com.