航空发动机叶片动态监测技术

林俊明，李寒林2，戴永红

(1.爱德森(厦门)电子有限公司，厦门 361008；2.集美大学 轮机工程学院，厦门 361021)

航空发动机的结构复杂精密，其大量零件在十分恶劣的环境下工作，承受着高温、高压和高转速的工作负荷。发动机工作状态能否满足高性能要求，直接影响飞机的安全性和可靠性。叶片作为发动机的重要部件之一，在气动、传热、结构强度、振动及疲劳等性能设计方面都面临许多挑战。一旦叶盘系统发生故障，引起的事故是灾难性的。

航空发动机检测技术是国家科技实力的重要标志，是衡量一个国家动力研发、综合制造水平的关键。通过各种状态监测手段诊断出航空发动机叶片的早期失效及潜在故障，对于降低故障损失及事故发生率具有重要意义。因此，迫切需要航空发动机叶片动态监测手段的全面革新，充分考虑气动、传热、结构作用的影响，避免重大恶性事故的发生，以适应航空发动机大幅度提升性能的要求。

笔者提出铁磁性发动机壳体内叶片动态原位监测的方法，采用涡流检测方法，结合U型磁铁，在铁磁性发动机壳体内表面附近生成涡流场，通过叶片叶尖划过涡流场时产生的电磁感应信号，监测铁磁性发动机壳体内的叶片个数、转速、损伤状态等信息，进一步通过制作监测数据曲线，监测发动机叶片的健康状态，可以解决铁磁性发动机壳体内叶片安全监测的难题。

1 航空发动机叶片动态监测技术

1.1 叶片振动在线监测原理

航空发动机风扇叶片的展弦比大、应力水平高、工作条件恶劣，以及高速旋转产生的离心力和气流冲击引起的气动力易使叶片发生振动。发动机由振动引起的故障占总故障的60%以上，其中叶片振动故障占总振动故障的 70% 以上。叶片振动尤其是共振将产生较大的振动应力，易导致叶片疲劳失效。因此，振动特性分析是研究发动机叶片减振、抗疲劳问题的关键。

现今研究较多的发动机转子部件的故障监测，是通过对处于运行中的部件进行振动信号测量，或者采用人工激励进行振动信号测量，并对所测到的信号进行分析处理，将其特征参数与事先通过统计或预先测量、计算所得的标准参数进行比较，再根据参数间的关系，判断部件的故障。

SRINIVASIN[1]根据多年的研究成果和工作经验，总结了严重影响燃气轮机结构发展的叶片振动问题。POURSAEIDI等[2]分析了固有频率对压气机R1级叶片失效的影响，同时考虑了离心载荷和气动载荷，但对气动载荷进行了简化。XU等[3]通过有限元分析和试验测量的方法对轴流式风机叶片中由离心和气动载荷引起的振动和应力进行了分析研究。

航空发动机健康监测中，应测量运行时叶片端部的振动，由振幅测量结果来评价发动机是否可以长期运行。对于经静态试验确认端部振型存在严重问题的发动机，为了确保不在运行中突发由端部振动引发的事故，应当加装在线监测振动的装置。在线监测能够实时监测运行中端部振动的幅值，并根据其变化情况确定是否需要停机检修，能够起到对事故提前预警的作用。

1.2 叶片电磁在线监测原理

随着飞机向高速、重载、经济、舒适、节能和轻量化方向的快速发展，对航空发动机性能的要求越来越高。一方面是发动机的推重比达到20，耗油率降低50%，涡轮进气温度已接近1 800 ℃；另一方面，发动机的转速达到数万转。随着推重比、涡轮进气温度和转速的不断提高，单级负荷不断增大，工况更加恶劣，叶片、轮盘的热应力水平越来越高，叶片的气弹耦合效应更为显著，由此引发振动、疲劳损伤等问题甚至导致叶片断裂、脱榫等重大恶性事故的发生[4]。

当前，对于非铁磁性发动机壳体内的叶片监测，通常采用无源监测的方法，即将磁铁与无源感应线圈一起固定在非铁磁性发动机壳体外表面，叶片通过磁铁附近的磁场时会产生磁扰动[5]，固定在非铁磁性发动机壳体外表面的无源感应线圈内的磁场则发生变化，无源感应线圈内产生感应电流，通过这个感应电流的参数，来间接判断叶片的状态。但对于铁磁性壳体的发动机，由于铁磁性壳体的磁屏蔽作用[6]，上述方法无效，至今，铁磁性发动机壳体的叶片监测问题一直没有得到有效解决。

2 叶片动态监测系统的组成

航空发动机叶片动态监测系统主要由以下几部分组成：振动信号传感部分、涡流信号传感部分、数据采集系统和信号分析系统等。振动信号传感部分主要包括加速度传感器和信号调理器(包括电荷放大器)，用来测量测点的响应信号，以及调理转换电荷信号为电压信号。涡流信号传感部分主要包括永久磁铁和涡流探头，可以在发动机壳体内表面附近形成涡流场，并通过叶片感应生成相应的涡流检测信号。以上两类信号传送至数据采集系统，经系统放大处理得到信号，并将处理后的信号送至信号分析系统。信号分析系统进行信号的模数转换、数据存储、计算机通讯，并将测量的信号与数据库的数据进行对比，判断叶片是否正常。

2.1 振动在线监测传感部分

航空发动机的一个完整的飞行循环主要包括6种典型工况：最大、最大连续、90%最大连续、70%最大连续、飞行慢车和地面慢车等。无论何种工况，叶片在工作时一般受到以下3类载荷：自身运转过程中产生的离心载荷，稳态和非稳态气流作用下的气动载荷，机械结构的自激及外部吸入物的激励等。如果外部作用力和机械振动之间是相互削弱的，则叶片稳定，否则会发生振动，由此引起的振动应力可能导致叶片疲劳。

航空发动机在运行过程中，不同类型的传感器分布在发动机机身及其周围部件上。采集传感器得到发动机在不同工况下的数据以便分析处理。振动传感器配置有12个，叶片端和自由端各6个。在每端按120°在末端绕组分布一对径向和切向安装的传感器。压电式传感器电缆布置于发动机内部的受保护位置，以避免发生损坏。

2.2 叶片电磁检测传感部分

采用电磁检测的涡流检测方法，可以有效地监测铁磁性发动机壳体内叶片个数、转速、损伤状态等参数。叶片电磁检测原理示意如图1所示，将U型永久磁铁或电磁铁的两个磁极紧贴固定在铁磁性发动机壳体外表面，再将涡流检测探头固定在U型磁铁的两个磁极之间的铁磁性发动机壳体外表面，涡流检测探头的探测面与发动机壳体外表面紧贴，涡流检测探头与涡流信号处理单元连接。

图1 叶片电磁检测原理示意

涡流信号处理单元激励涡流检测探头，由于U型磁铁的两个磁极之间的铁磁性发动机壳体被U型磁铁磁化，处于U型磁铁的两个磁极之间的涡流检测探头所激发的涡流场穿透铁磁性发动机壳体，在铁磁性发动机壳体内表面附近形成涡流场。

启动发动机，在发动机内叶片的转动过程中，每个叶片的叶尖部位将划过铁磁性发动机壳体内表面附近形成涡流场，涡流检测探头感应生成相应的涡流检测信号，并将其传输至涡流信号处理单元。

2.3 数据采集和信号分析系统组成

数据采集和信号分析系统包含A/D(模拟/数字)转换、数据存储、计算机通讯等模块和计算机、包含动态信号测试所需的信号调理器、直流电压放大器、滤波器、A/D 转换器、缓冲存储器以及采样控制和计算机通讯的全部硬件等，是以计算机为基础、智能化的动态信号测试分析系统。

系统采用数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)联合控制，一方面可以利用DSP运算速度快、支持复杂算法的优势；另一方面可以通过FPGA实现地址译码和逻辑控制，具有高集成性、高可靠性、高扩展性等特点，总体设计方案如图2所示(其中SRAM为静态随机存储器)。系统中的DSP负责与报警系统、数据采集系统以及其他控制系统进行通讯以及信号处理。通过网口可以连接普通的计算机通讯，负责处理或显示系统输入的数据或设置系统运行参数。

图2 数据采集和信号分析系统框架图

采集系统由传感器与FPGA共同组成。传感器将电信号传递到以FPGA为核心的数字信号处理系统中，进行信号的预处理;其后再上传给DSP处理器，进行更高层次的处理。报警系统是独立系统，根据输入的信号不同，产生不同的动作。其他控制系统通过RS 485串行总线与系统相连，接收或发出必要的控制信息。系统可实现调试演示模式和在线运行模式两种工作模式：调试演示模式通过网口连接普通计算机，显示原始数据信号以及经过处理过的统计数值；而在线运行模式只有系统独立运行，进行数据保存、分析判断，向报警系统输出数据。如有需要可以通过串口、网络模块输出数据，作进一步的分析与后处理。

图3 硬件电路框图

2.4 信号分析与处理

(1) 振动信号处理：在航空发动机正常运行中，如果经过一段时间的稳定振动，振幅突然增加，然后保持在较高水平，可以结合以往设备运行经验，通过对数据的分析来推断问题，安排修复设备，控制振动信号下降到预期水平。

(2) 涡流信号处理：系统保存每个叶片叶尖扰动涡流场产生的涡流检测信号参数。由于发动机叶片在完好情况下，叶尖与叶尖之间的间距相同，每个叶片叶尖扰动涡流场产生的涡流检测信号的幅度也相同。

计算出每分钟产生的涡流检测信号个数，即为每分钟划过涡流场的叶片个数，从而计算出发动机叶片当前的转速，同时，根据涡流检测信号的幅度参数，间接测算出每个叶片与铁磁性发动机壳体内表面之间的间隙。

系统定期激励涡流检测探头，采集保存每个叶片叶尖扰动涡流场产生的涡流检测信号参数；当采集到的涡流检测信号中，出现一个或多个幅度参数与其他涡流检测信号不同的涡流检测信号时，则可间接判断出发动机叶片中有一个或多个叶片的叶尖表面存在缺损；当采集到的涡流检测信号出现间隔时间不均匀的涡流检测信号时，则可间接判断出发动机叶片中有叶片已弯曲或断裂。

发动机叶片涡流检测信号示意如图4所示，涡流检测信号A、D、E为正常信号，表明其所对应的叶片正常，涡流检测信号B表明其所对应的叶片有异常跳动或缺损，涡流检测信号C表明其所对应的叶片有异常跳动。

图4 发动机叶片涡流检测信号示意

采用数据分析系统将采集的涡流检测信号参数，按照监测时间制作监测数据曲线，根据监测数据曲线监控发动机叶片的健康状态。

2.5 系统抗干扰处理

为了保证板卡能够在恶劣的电磁环境下使用，并且不影响其他电子设备的正常工作，电磁兼容性(EMC)和防静电(ESD)的设计在整个印刷电路板(PCB)的设计中显得尤为重要。板卡在元器件选型时主要选取军品级元器件，从根源上消除了不稳定因素，保证了板卡的可靠性。

(1) 电源线和地线设计：根据电流大小尽量加宽电源线宽度，同时接地线也尽量加粗，减少线路阻抗和来自电源的干扰，并将接地电路做成闭环环路。

(2) 电路去耦：在直流电源回路中，负载的变化会引起电源噪声，有效的高低频去耦电路很重要。

(3) 数字地和模拟地分离：模拟地和数字地共用会产生严重的公共阻抗耦合，造成系统工作不稳定。设计时将数字地和模拟地分开，各有各的电源和地线回路，能有效抑制干扰。

2.6 系统云扩展

笔者在2011年首次提出无损云检测(CNDT)概念，是基于云计算技术和检测集成技术的全新理念。无损云检测通过云计算技术和无损检测集成技术的结合，利用互联网将传感器采集的数据传输到云端进行分析、存储和处理。云端的功能包括信号比对、处理、存储、评估、预测、信息反馈等一系列软硬件共享资源，用户能够共享软、硬件资源，享受云检测带来的便捷服务和高效率。

3 结语

航空发动机叶片易发生损伤并导致重大安全事故，提出了结合振动和涡流检测方法的航空发动机叶片动态监测技术，其原理是将两个磁极固定于铁磁性发动机壳体外表面，将涡流检测探头固定在磁极之间，利用涡流检测方法监测铁磁性发动机叶片个数、转速、损伤状态等信息。在此基础上，设计了相应的动态监测系统，对航空发动机叶片运行状态可以进行实时监控，能进行长期运行有效性趋势的预测，以及使用年限的预警。同时，系统装置具有结构紧凑、小巧、安装方便等特点，不仅可运用在发动机叶片的保护领域，还可以结合云检测技术运用到其他高速旋转机械部件的保养与维护领域。