基于振动的通风机叶片裂纹识别方法，属于设备故障诊断领域。首先测量出叶片振动的全局响应，裂纹的位置和大小的确定，确定裂纹的位置后确定裂纹的大小；利用得到的全局响应确定裂纹的位置参数；确定了裂纹位置之后，将全局响应分解为两个局部响应。根据局部响应固有频率的差值，即固有频率的相对变化量来识别裂纹的严重程度；如果两个频率值相等，说明叶片不存在裂纹故障；如果两个频率值大小不等，说明叶片裂纹存在；并且如果相对变化量比较大，则说明产生的裂纹比较严重；反之则说明产生的裂纹较小。本发明建立了一个相似度判据来衡量损伤发生的位置；与其他已有方法对比，本发明识别裂纹的方法简单、快捷、可靠、易行。
1.基于振动的通风机叶片裂纹识别方法，其特征在于：
首先，测量出叶片振动的全局响应，该响应是位移响应或加速度响应；裂纹的位置和大小的确定，首先确定裂纹的位置，然后确定裂纹的大小；
利用得到的全局响应确定裂纹的位置参数；结构频率具有容易测量且数据比较精确的优势，所以本方法基于频率来进行损伤识别；得到全局响应之后，测出良好叶片的前几阶固有频率并进行记录，接着测量多组不同裂纹位置参数情况下的故障叶片的固有频率并记录，建立裂纹存在时表现出来的固有频率平方变化比的特征图亦即建立一个损伤库；最后通过实际实验得到的值和损伤库数据作对比，判断出裂纹发生的位置；制定一个相似度判据，通过指标数值来量化裂纹发生在该位置的可能性；将实际测得值与损伤库数据进行比较，对比较结果得到的数据进行分析，来更准确的确定裂纹的具体位置信息；
识别裂纹位置信息之前，需要建立一个标准——相似度判据；频率平方变化比向量相似度判据指标可以由下式得到：式中F1，F2分别表示损伤库中的频率平方变化比向量和现场实验得到的频率平方变化比向量，AC(F1，F2)表示相似度判据，固有频率变化平方比向量相关判据表示两个向量的相关程度，若值为0则说明这种情况下没有造成频率的改变，叶片是完好的，若接近1，说明这种损伤情况造成了频率的改变，因此可以确定损伤位置，有了这个相关判据之后，直接通过数值的大小来量化相似程度；相似程度越大，说明裂纹发生在该位置的可能性越大，当相似程度大于90％的时候，就可以确认裂纹故障就发生在该位置；
确定了裂纹位置之后，将全局响应分解为两个局部响应，以此来确定裂纹的大小参数；
叶片的刚度会在系统的平衡位置x＝0处发生变化；而裂纹的存在，使得叶片完好时候的刚度k发生变化，裂纹左边一段的刚度变为k1，右边一段的刚度变为k2；具体而言，根据位移x≥
0和位移x＜0或者根据加速度a≤0和a＞0，将全局响应分解成两个局部响应；进一步，利用MATLAB软件编程得到每个局部响应的频谱图，获得局部固有频率值ω1和ω2；然后将得到的两个频率的差值进行对比，从而确定裂纹的严重程度；
根据局部响应固有频率的差值，即固有频率的相对变化量来识别裂纹的严重程度：
如果两个频率值相等，说明叶片不存在裂纹故障；如果两个频率值大小不等，说明叶片裂纹存在；并且如果相对变化量比较大，则说明产生的裂纹比较严重；反之则说明产生的裂纹较小。
2.根据权利要求1所述的基于振动的通风机叶片裂纹识别方法，其特征在于：
首先，测量出叶片振动的全局响应，该响应是由位移传感器获得的位移响应，或是由加速度传感器获得的加速度响应；理论分析的时候使用的是位移响应曲线；
一方面，根据测得的叶片振动的全局响应，确定裂纹的位置参数；选取叶片的前几阶固有频率，测出良好叶片和多组不同裂纹参数大小情况下的故障叶片的任意二阶固有频率的大小；计算出所选的这几阶固有频率的任意两个阶次的频率平方变化值之比，建立裂纹存在时表现出来的固有频率变化平方比的特征图；通过制定相似度判据指标，量化相似程度，直接通过数值的大小来描述裂纹发生在该位置的可能性；频率平方变化比向量相似度判据指标可以由下式得到：式中F1，F2分别表示损伤库中的频率平方变化比向量和现场实验得到的频率平方变化比向量；AC(F1，F2)表示相似度判据，固有频率变化平方比向量相关判据表示两个向量的相关程度；此指标的范围为0-1；若为0则说明这种情况下没有造成频率的改变，叶片是完好的；若接近1，说明这种损伤情况造成了频率的改变，因此通过实验获得的裂纹存在时结构频率变化平方比与损伤库中的数据作对比，确定裂纹的位置所在；通过以上所述的步骤，就已经确定好了裂纹的位置；
另一方面，根据测得的叶片振动的全局响应，再确定裂纹的大小；通过全局响应得到叶片的裂纹位置信息之后，根据位移x≥0和位移x＜0或者根据加速度a≤0和a＞0，将全局响应分解成两个局部响应，依此来确定裂纹的大小参数；利用MATLAB软件编程得到每个局部响应的频谱图，获得局部固有频率值ω1和ω2；将得到的上下两个部分的波形进行重构，将重构之后的波形进行频谱分析，就获得局部区域的固有频率ω1和ω2；由下式计算出局部固有频率的相对变化量：利用Δω1，2这个参数，依据两个频率值的差值来确定叶片的裂纹大小信息；
通过以上所述的步骤，就已经确定好了通风机叶片的裂纹位置和大小信息；
进一步，对比一下本方法与传统的其他方法的灵敏度的差别；在产生裂纹之前，假设全局固有频率大小为ω0， x＞0时，局部固有频ω1＝ω；x＜0时，局部固有频率ω2＝ω；此时，全局固有频率值为：当有裂纹产生后，假设全局频率下降为βω，局部频率ω1下降为αω，0＜α＜1，局部频率ω2保持不变；那么，全局频率可由下式表示：全局频率的变化为：
所以基于局部频率差值来识别裂纹严重程度要比基于全局频率灵敏度要高的多。
基于振动的通风机叶片裂纹识别方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种通风机叶片裂纹的识别方法。具体而言，本发明是有关于对通风机叶片裂纹位置及裂纹大小的识别方法，属于设备故障诊断领域。
背景技术
[0002] 通风机是一种装有若干个叶片的旋转轴推动气流的机械。叶片将电机施加于轴上的旋转机械能转变为推动气体流动的压力，从而实现气体的流动。它是风机转子系统的重要部件。
[0003] 对于通风机叶片，由于在铸造、焊接、设计上的缺陷，很容易导致叶片应力集中；受气候、地理位置及经济方面的制约，不能够只考虑硬度高、抗疲劳性强的材料；其次在转子系统工作时，叶片会受到自身运动过程中产生的离心力以及稳态和非稳态的气流力作用，气动力和机械振动之间的相互作用导致叶片发生振动，出现不稳定运动。叶片振动将产生较大的动态应力，导致叶片的疲劳，产生裂纹甚至断裂。此外，由于叶片承受着来自温差和介质等的综合作用，也使得叶片很容易发生机械故障。裂纹的产生对风机机组运行安全构成很大的威胁，甚至导致重大事故的产生，也给企业生产带来极大的经济损失。
[0004] 传统的基于结构振动和系统动态参数进行裂纹识别问题的研究虽然已经发展了很多方法，但是由于实际工程复杂性及不确定性(例如现场的高强度噪声、粉尘的影响等等)，使得这些方法在实际应用方面存在困难。同时这些方法都存在局限性(多数方法可以实现确定裂纹的存在，但是不能同时确定裂纹的位置和大小)。所以，急需提出一种具有非破坏性、快速、廉价和易于实现的基于结构振动的损伤识别的新方法。
发明内容
[0005] 本发明能实现较高精度的快速识别出通风机叶片的叶片裂纹故障，包括裂纹的位置和大小参数。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案。具体的实现步骤如下所述：
[0007] 首先，测量出叶片振动的全局响应，该响应是位移响应或加速度响应。因为叶片多为高频振动，所以多数情况下测得的是加速度响应曲线。裂纹的位置和大小的确定，首先确定裂纹的位置，然后确定裂纹的大小。
[0008] 利用得到的全局响应确定裂纹的位置参数。结构频率具有容易测量且数据比较精确的优势，所以本发明基于频率来进行损伤识别。得到全局响应之后，测出良好叶片的前几阶(一般选取前6阶)固有频率并进行记录，接着测量多组不同裂纹位置参数情况下的故障叶片的固有频率并记录，建立裂纹存在时表现出来的固有频率平方变化比的特征图(亦即建立一个损伤库)。最后通过实际实验得到的值和损伤库数据作对比，判断出裂纹发生的位置。频率平方变化比损伤定位的方法，只能从图形来大致判定损伤位置，直观却带有很大的随意性。对于同样的图形，不同的观察者甚至可能得出完全相反的结论，因此很有必要提出一个标准。制定一个相似度判据，通过该指标数值来量化裂纹发生在该位置的可能性。将实际测得值与损伤库数据进行比较，对比较结果得到的数据进行分析，来更准确的确定裂纹的具体位置信息。
[0009] 识别裂纹位置信息之前，需要建立一个标准——相似度判据。频率平方变化比向量相似度判据指标可以由下式得到：
[0010]
[0011] 式中F1,F2分别表示损伤库中的频率平方变化比向量和现场实验得到的频率平方变化比向量，固有频率变化平方比向量相关判据表示两个向量的相关程度，若值为0则说明这种情况下没有造成频率的改变，叶片是完好的，若接近1，说明这种损伤情况造成了频率的改变，因此可以确定损伤位置，有了这个相关判据之后，直接通过数值的大小来量化相似程度；相似程度越大，说明裂纹发生在该位置的可能性越大，当相似程度大于90％的时候，就可以确认裂纹故障就发生在该位置。
[0012] 确定了裂纹位置之后，将全局响应分解为两个局部响应，以此来确定裂纹的大小参数。叶片的刚度会在系统的平衡位置(x＝0)处发生变化。而裂纹的存在，使得叶片完好时候的刚度k发生变化，裂纹左边一段的刚度变为k1，右边一段的刚度变为k2。具体而言，根据位移x≥0和位移x<0或者根据加速度a≤0和a＞0，将全局响应分解成两个局部响应。进一步，利用MATLAB软件编程得到每个局部响应的频谱图，获得局部固有频率值ω1和ω2。然后将得到的两个频率的差值进行对比，从而确定裂纹的严重程度。
[0013] 根据局部响应固有频率的差值，即固有频率的相对变化量来识别裂纹的严重程度：
[0014]
[0015] 如果两个频率值相等，说明叶片不存在裂纹故障；如果两个频率值大小不等，说明叶片裂纹存在；并且如果相对变化量比较大，则说明产生的裂纹比较严重；反之则说明产生的裂纹较小。
[0016] 通过以上步骤，就完成了叶片裂纹位置及大小信息的确定。
[0017] 本发明识别叶片的裂纹位置和大小，具有以下显著特点：
[0018] 1、对叶片的裂纹严重程度的识别过程，不需要多次测量的数据对比，而是仅仅使用同一次的测量数据。这样就不再需要基准数据，同时可以避免外界各种因素的干扰，不受外界因素变化和测量误差的影响；
[0019] 2、由局部响应得到固有频率，其值的变化具有较高的灵敏度；
[0020] 3、频率平方变化比损伤定位的方法，如果没有一个标准，就只能从图形来大致判定损伤位置，直观带有很大的随意性。所以，本发明建立了一个相似度判据来衡量损伤发生的位置；
[0021] 4、与其他已有方法对比，本发明识别裂纹的方法简单、快捷、可靠、易行。
附图说明
[0022] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023] 图1风机叶片裂纹位置和大小识别流程图
[0024] 图2实验数据与损伤库中数据的相似性
[0025] 图3叶片振动全局响应
[0026] 图4叶片振动局部响应(x>0)
[0027] 图5叶片振动局部响应(x<0)
[0028] 图6局部响应的频谱图
具体实施方式
[0029] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。
[0030] 图1为风机叶片裂纹位置和大小识别流程图。本方法的实施步骤如下：
[0031] 首先，测量出叶片振动的全局响应，该响应可以是由位移传感器获得的位移响应，或是由加速度传感器获得的加速度响应。因为叶片多为高频振动，所以多数情况下测得的是加速度响应曲线。理论分析的时候使用的是位移响应曲线。
[0032] 一方面，根据测得的叶片振动的全局响应，确定裂纹的位置参数。选取叶片的前几阶固有频率(一般选取前6阶)，测出良好叶片和多组不同裂纹参数大小情况下的故障叶片的任意二阶固有频率的大小(注：所选固有频率的阶数要相同)。计算出所选的这几阶固有频率的任意两个阶次的频率平方变化值之比，建立裂纹存在时表现出来的固有频率变化平方比的特征图(亦即建立一个损伤库)。通过制定相似度判据指标，量化相似程度(如图2所示)，直接通过数值的大小来描述裂纹发生在该位置的可能性。频率平方变化比向量相似度判据指标可以由下式得到：
[0033]
[0034] 式中F1,F2分别表示损伤库中的频率平方变化比向量和现场实验得到的频率平方变化比向量。固有频率变化平方比向量相关判据表示两个向量的相关程度。此指标的范围为0-1。若为0则说明这种情况下没有造成频率的改变，叶片是完好的。若接近1，说明这种损伤情况造成了频率的改变，因此通过实验获得的裂纹存在时结构频率变化平方比与损伤库中的数据作对比，确定裂纹的位置所在。通过以上所述的步骤，就已经确定好了裂纹的位置。
[0035] 另一方面，根据测得的叶片振动的全局响应，再确定裂纹的大小。上述通过全局响应得到叶片的裂纹位置信息之后，根据位移x≥0和位移x<0或者根据加速度a≤0和a＞0，将全局响应分解成两个局部响应，依此来确定裂纹的大小参数。利用MATLAB软件编程得到每个局部响应的频谱图，获得局部固有频率值ω1和ω2。具体而言，如图3所示的叶片振动全局响应分解成两个局部响应(如图4和图5所示)。将得到的上下两个部分的波形进行重构，将重构之后的波形进行频谱分析，就可以获得局部区域的固有频率ω1和ω2(如图6所示)。由下式计算出局部固有频率的相对变化量：
[0036]
[0037] 利用Δω1,2这个参数，依据两个频率值的差值来确定叶片的裂纹大小信息。
[0038] 通过以上所述的步骤，就已经确定好了通风机叶片的裂纹位置和大小信息。
[0039] 进一步，对比一下本发明与传统的其他方法的灵敏度的差别。在产生裂纹之前，假设全局固有频率大小为ω0，局部固有频率(x>0时)ω1＝ω，局部固有频率(x<0时)ω2＝ω。此时，全局固有频率值为：
[0040]
[0041] 当有裂纹产生后，假设全局频率下降为βω，局部频率ω1下降为αω(0<α<1)，局部频率ω2保持不变。那么，全局频率可由下式表示：
[0042]
[0043] 全局频率的变化为：
[0044]
[0045] 局部频率的差值为：
[0046] Δω＝(1-α)ω＞Δω0
[0047] 所以基于局部频率差值来识别裂纹严重程度要比基于全局频率灵敏度要高的多。
