一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法

摘要

本发明公开了一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，包括S1，获取原始数据；S2，对原始数据进行处理，以得到转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据；S3，对转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据进行综合分析；其中，综合分析的过程包括：S31，确定判读关键因素；S32，根据判读关键因素进行初步判读；S33，分析数据变化趋势；其中包括对处理后的数据整体周期性变化趋势进行分析，以及以时间为线索对转速或转频信号与频率分布变化信号进行分析。本发明能够为涡轮泵的故障诊断、设计优化提供重要参考和指导方向。

权利要求

1.一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取原始数据；其中，原始数据包括涡轮泵振动数据和转速数据；

步骤S1包括以下具体步骤，

S11，预先在待测涡轮泵靠近离心叶轮处外壳体上焊接可安装配套振动传感器的测振座；

S12，将涡轮泵振动传感器安装在测振座上；

S13，进行试验，以采集并记录原始数据；

S2，对原始数据进行处理，以得到转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据；

步骤S2包括以下具体步骤，

S21，清洗原始数据，调整数据时间原点，确保所有数据时刻与试车时序零点对应，删除非关注时间段无效数据，并另存为涡轮泵有效振动数据；

S22，根据涡轮泵有效振动数据，采用Welch方法计算涡轮泵试车振动数据功率谱密度，得到涡轮泵振动功率谱密度‑频率曲线图；

S23，根据涡轮泵有效振动数据以秒为单位，采用快速傅里叶变换分别对各单位时长的涡轮泵有效振动数据进行分析，建立时间‑频率‑幅值三维谱阵，输出涡轮泵振动时间‑频率‑幅值三维图、时间‑频率‑幅值二维云图、频率‑幅值二维图、时间‑幅值二维图；

S24，根据涡轮泵有效转速数据，计算涡轮泵转频，并输出涡轮泵转速、转频变化曲线；

S3，对转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据进行综合分析；

其中，综合分析的过程包括：

S31，确定判读关键因素；

S32，根据判读关键因素进行初步判读；

S33，分析数据变化趋势；其中包括对处理后的数据整体周期性变化趋势进行分析，以及以时间为线索对转速或转频信号与频率分布变化信号进行分析。

2.根据权利要求1所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，步骤S12中，涡轮泵振动传感器的轴向、径向和切向分别与涡轮泵轴的轴向、径向和切向对应。

3.根据权利要求2所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，所述振动传感器的数据采样频率不小于3倍转频，且采集过程中数据采样频率不变。

4.根据权利要求2所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，步骤S22，通过取10倍log(P)进行功率谱密度分析，得到涡轮泵振动功率谱密度‑频率曲线图；其中，P指功率谱密度计算结果。

5.根据权利要求1所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，步骤S31中，判读关键因素包括范围分布、局部峰值信号和变化趋势。

6.根据权利要求5所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，步骤S32包括，积累范围分布包络，建立峰值范围与试验条件和运行状态的经验数据库；以及统计局部峰值信息，建立特征峰值与运行状态的经验数据。

7.根据权利要求6所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，在步骤S32中，若捕捉到较为明显的转频或转频倍频的局部峰值，则涡轮泵试验运行较平稳状态。

8.根据权利要求7所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其特征在于，在步骤S32中，若不能捕捉到较为明显的转频或转频倍频的局部峰值，则存在异常情况，其中，所述异常情况包括汽蚀、结构破坏和/或装配不当。

说明书

一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法

技术领域

[0001] 本发明涉及液体火箭发动机涡轮泵试验测试技术领域，具体涉及一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法。

背景技术

[0002] 涡轮泵为液体火箭发动机提供发射和飞行的动力。据相关研究，液体火箭发动机故障约有一半是涡轮泵导致的。涡轮泵结构复杂，在高速旋转试验或运行过程中，往往伴随瞬时强烈的噪声和振动，导致试验现场流态监控难度极大。而试验后获得的流量、扬程等外特性数据难以较为全面体现涡轮泵运行过程中的内部流态变化信息。振动数据的检测和分析为离心泵不稳定内流场状态的检测提供了一种较为可行可靠的技术方法。

[0003] 国内外涡轮泵试验振动数据的分析方法主要有：时域分析、频域分析两大类。前者主要是通过试验采集的原始时域信号展示涡轮泵试车运行过程中振动信号加速度值的随时间的变化，后者则主要通过傅里叶变换或小波变换等方法以原始时域信号为输入，计算获得各个频率下振动信号的加速度值。两种方法分别建立了“时间‑幅值”、“频率‑幅值”的相关关系。但是对于分析离心泵强瞬态、高转速、大曲率的内部流态变化来说，难以在时间尺度上观察不同频率信号的强弱程度。因此，需要探索一种能够揭示“时间‑频率‑幅值”之间的相互关系的涡轮泵振动数据分析方法。此外，涡轮泵作为高速旋转做功机械，高速旋转的离心叶轮与静止蜗壳隔舌处存在动静干涉，导致涡轮泵振动特性受到周期性旋转效应的影响。

[0004] 综上所述，如何揭示涡轮泵旋转效应对振动特性的影响，获取液体火箭涡轮泵的试验全过程“时间‑频率‑幅值”信息，为涡轮泵的故障诊断、设计优化提供重要参考，是本领域亟待解决的重要问题之一。

发明内容

[0005] 本发明的目的是提供一种能够揭示液体火箭发动机涡轮泵试验全过程振动数据“时间‑频率‑幅值”相关关系的数据处理方法，克服现有技术不足，解决了时间尺度上振动频率幅值信息精细化分析的难题，可用于深度解析热试车等涡轮泵振动试验数据，获取其时间尺度上涡轮泵运行状态的关键信息，为涡轮泵的故障诊断、设计优化提供重要参考和指导方向。

[0006] 本发明提供了一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，包括以下步骤：

[0007] S1，获取原始数据；其中，原始数据包括涡轮泵振动数据和转速数据；

[0008] S2，对原始数据进行处理，以得到转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据；

[0009] S3，对转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据进行综合分析；

[0010] 其中，综合分析的过程包括：

[0011] S31，确定判读关键因素；

[0012] S32，根据判读关键因素进行初步判读；

[0013] S33，分析数据变化趋势；其中包括对处理后的数据整体周期性变化趋势进行分析，以及以时间为线索对转速或转频信号与频率分布变化信号进行分析。

[0014] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，步骤S1包括以下具体步骤，

[0015] S11，预先在待测涡轮泵靠近离心叶轮处外壳体上焊接可安装配套振动传感器的测振座；

[0016] S12，将涡轮泵振动传感器安装在测振座上；

[0017] S13，进行试验，以采集并记录原始数据。

[0018] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，步骤S12中，涡轮泵振动传感器的轴向、径向和切向分别与涡轮泵轴的轴向、径向和切向对应。

[0019] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，所述振动传感器的数据采样频率不小于3倍转频，且采集过程中数据采样频率不变。

[0020] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，步骤S2包括以下具体步骤，

[0021] S21，清洗原始数据，调整数据时间原点，确保所有数据时刻与试车时序零点对应，删除非关注时间段无效数据，并另存为涡轮泵有效振动数据；

[0022] S22，根据涡轮泵有效振动数据，采用Welch方法计算涡轮泵试车振动数据功率谱密度，得到涡轮泵振动功率谱密度‑频率曲线图；

[0023] S23，根据涡轮泵有效振动数据以秒为单位，采用快速傅里叶变换分别对各单位时长的涡轮泵有效振动数据进行分析，建立时间‑频率‑幅值三维谱阵，输出涡轮泵振动时间‑频率‑幅值三维图、时间‑频率‑幅值二维云图、频率‑幅值二维图、时间‑幅值二维图；

[0024] S24，根据涡轮泵有效转速数据，计算涡轮泵转频，并输出涡轮泵转速、转频变化曲线。

[0025] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，步骤S22，通过取10倍log(P)进行功率谱密度分析，得到涡轮泵振动功率谱密度‑频率曲线图；其中，P指功率谱密度计算结果。

[0026] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，步骤S31中，判读关键因素包括范围分布、局部峰值信号和变化趋势。

[0027] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，步骤S32包括，

[0028] 积累范围分布包络，建立峰值范围与试验条件和运行状态的经验数据库；以及统计局部峰值信息，建立特征峰值与运行状态的经验数据。

[0029] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，在步骤S32中，若捕捉到较为明显的转频或转频倍频的局部峰值，则涡轮泵试验运行较平稳状态。

[0030] 如上所述的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，可选的是，在步骤S32中，

[0031] 若不能捕捉到较为明显的转频或转频倍频的局部峰值，则存在异常情况，其中，所述异常情况包括汽蚀、结构破坏和/或装配不当。

[0032] 与现有技术相比，本发明建立了时间与振动频率、幅值的相关关系，可以方便地直观可视化分析时间尺度上的涡轮泵振动频率变化情况；并揭示了涡轮泵旋转效应对振动特性的影响，将转频信息与振动信息联系起来，并通过实践经验积累出重点关注因素及其初步判断原则。本方法能够更为全面认识涡轮泵振动数据的信号分布，通过放大功率谱密度计算结果与快速傅里叶变换互为补充，获取更为全面准确的信号分布情况；本发明可便捷地应用于液体火箭发动机热试车等各种试验，具有可操作性强、对原有试验系统干扰少的优势；本发明的计算可实时进行全时段的数据分析，具有高效、全面的优势；实现本方法的系统成本低廉、稳定可靠。

附图说明

[0033] 图1是本发明实施例1提出的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法的步骤流程图；

[0034] 图2是本发明实施例1提出的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法中步骤S1的步骤流程图；

[0035] 图3是本发明实施例1提出的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法中步骤S2的步骤流程图；

[0036] 图4是本发明实施例1提出的用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法中步骤S3的步骤流程图；

[0037] 图5是本发明实施例1提出的涡轮泵振动传感器的安装结构示意图；

[0038] 图6是本发明实施例1提出的归一化处理后的功率谱密度曲线图；

[0039] 图7a是本发明实施例1提出的归一化处理后的转速曲线图；

[0040] 图7b是本发明实施例1提出的归一化处理后的转频曲线图；

[0041] 图8a是本发明实施例1提出的归一化处理后的“时间‑频率‑幅值”三维图；

[0042] 图8b是本发明实施例1提出的归一化处理后的“时间‑频率‑幅值”二维云图；

[0043] 图8c是本发明实施例1提出的归一化处理后的“频率‑幅值”二维图；

[0044] 图8d是本发明实施例1提出的归一化处理后的“时间‑幅值”二维图。

[0045] 附图标记说明：

[0046] 1‑涡轮泵振动传感器，2‑测振座，3‑涡轮泵壳体。

具体实施方式

[0047] 下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

[0048] 为了解决背景技术中提出的问题，本发明提出了以下实施例予以解决。

[0049] 实施例1

[0050] 请参照图1到图4，本实施例提出了一种用于液体火箭发动机试验涡轮泵振动数据处理方法，其中，包括以下步骤：

[0051] S1，获取原始数据；其中，原始数据包括涡轮泵振动数据和转速数据；本步骤的目的在于获取原始数据。

[0052] 在本步骤包括以下具体步骤：

[0053] S11，预先在待测涡轮泵靠近离心叶轮处外壳体上焊接可安装配套振动传感器的测振座。

[0054] S12，将涡轮泵振动传感器安装在测振座上；在本步骤中，请参照图5，涡轮泵振动传感器的轴向、径向和切向三个测振方向与涡轮泵轴的轴向、径向和切向对应且一致。即，涡轮泵振动传感器能够分别检测涡轮泵轴的三个方向的振动。在具体实施时，所述振动传感器的数据采样频率不小于3倍转频，且采集过程中数据采样频率不变。振动传感器的量程范围为±500g，其中，g为重力加速度单位；

[0055] S13，进行试验，以采集并记录原始数据。试验开始前，按下采集控制器“开始”按钮同步采集涡轮泵振动数据、涡轮泵转速等试验数据；试验结束后，按下采集控制器“停止”按钮停止数据的采集。

[0056] S2，对原始数据进行处理，以得到转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据。归一化后的转速曲线如图7a所示，归一化后的转频曲线如图7b所示。

[0057] 具体地，本步骤包括以下具体步骤，

[0058] S21，清洗原始数据，调整数据时间原点，确保所有数据时刻与试车时序零点对应，删除非关注时间段无效数据，并另存为涡轮泵有效数据。

[0059] S22，根据涡轮泵有效振动数据，采用Welch方法计算涡轮泵试车振动数据功率谱密度，涡轮泵振动功率谱密度‑频率曲线图。在某次试验过程中，得到的归一化后的功率谱密度曲线如图6所示。

[0060] 在本步骤中，通过取10倍log(P)进行功率谱密度分析，得到涡轮泵振动功率谱密度‑频率曲线图。通过这种方式，克服了功率谱密度计算结果P数值量级小、分析对比不便的问题。

[0061] S23，根据涡轮泵有效振动数据以秒为单位，采用快速傅里叶变换分别对各单位时长的涡轮泵有效振动数据进行分析，建立时间‑频率‑幅值三维谱阵，输出涡轮泵振动时间‑频率‑幅值三维图、时间‑频率‑幅值二维云图、频率‑幅值二维图、时间‑幅值二维图。

[0062] ；

[0063] 其中，n为振动信号采样点数， 为第j个振动信号，j、k均为角标，范围均为1至n，分别用于输入振动信号和傅里叶变换后的数值索引。

[0064]

[0065] 其中，e为数学常数即欧拉数， ，i为虚数单位， 。

[0066] 傅里叶变换后振动幅值为：

[0067]

[0068] ，

[0069] 为振动信号频率，Hz， 为采样频率，Hz， 为采样点数n一半的序列索引。

[0070] 在具体实施时，在某一试验中，归一化后的“时间‑频率‑幅值”三维图如图8a所示、归一化处理后的“时间‑频率‑幅值”二维云图如图8b所示，归一化处理后的“频率‑幅值”二维图如图8c所示、归一化处理后的“时间‑幅值”二维图如图8d所示。

[0071] S24，根据涡轮泵有效转速数据，计算涡轮泵转频，并输出涡轮泵转速、转频变化曲线。具体地，涡轮泵转频通过以下公式计算：

[0072] ；

[0073] 其中，n为涡轮泵转速，r/min； 为涡轮泵的转频，Hz。即，在具体实施时，通过上述公式将涡轮泵转速转化为转频，此处的转频变化曲线是指涡轮泵转频变化曲线。

[0074] S3，对转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据进行综合分析。通过对转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据进行综合分析，以判断涡轮泵运转状态是否平稳，以及可能出现的故障。

[0075] 在本步骤中，综合分析的过程包括：

[0076] S31，确定判读关键因素；具体地，本步骤包括范围分布、局部峰值信号和变化趋势。即，以范围分布、局部峰值信号和变化趋势为关键因素进行判读。

[0077] S32，根据判读关键因素进行初步判读；在具体应用过程中，初步判读的目的为了判断涡轮泵试验运行是否平稳，以及是否可能存在汽蚀、结构破坏和/或装配不当的情况。

[0078] 更具体地，初步判读推荐方法为，

[0079] 积累范围分布包络，建立峰值范围与试验条件和运行状态的经验数据库。统计局部峰值信息，建立特征峰值与运行状态的经验数据。在具体判断时，若捕捉到较为明显的转频或转频倍频的局部峰值，则涡轮泵试验运行较平稳状态。若不能捕捉到较为明显的转频或转频倍频的局部峰值，则可能存在汽蚀、结构破坏和/或装配不当等异常情况。即，在本步骤中，是通过局部峰值信息的统计来确定涡轮泵试验运行是否平稳。在具体实施时，较为明显的转频或倍频是指，存在局部峰值为转频或转频倍频。S33，分析数据变化趋势；其中包括对处理后的数据整体周期性变化趋势进行分析，以及以时间为线索对转速或转频信号与频率分布变化信号进行分析。

[0080] 通过以上方法，解决了时间尺度上振动频率幅值信息精细化分析的难题，可用于深度解析热试车等涡轮泵振动试验数据，获取其时间尺度上涡轮泵运行状态的关键信息，为涡轮泵的故障诊断、设计优化提供重要参考和指导方向。

[0081] 实施例2

[0082] 本实施例提出了一种用于实现实施例1中所述方法的系统；相同之处不再赘述，以下仅对不同之处予以说明。

[0083] 本实施例包括涡轮泵振动传感器、采集控制器和上位机，采集控制器与涡轮泵振动传感器、上位机电连接，所述采集控制器通过涡轮泵振动传感器采集涡轮泵振动的原始数据。所述上位机可以是电脑，也可以是工作站、服务器，具体实施时，上位机内预设有用于实现实施例1的方法的软件，上位机用于对采集到的原始数据进行清洗，以得到有效数据，并根据清洗后的有效数据，以得到转速曲线、转频曲线、功率谱密度曲线、快速傅里叶变换三维谱阵图及处理后的数据。上述数据清洗及计算过程可具体参照实施例1，本实施中不再赘述。

[0084] 在另一种实现方式中，数据清洗过程，可以由采集控制器处理，后续步骤由上位机处理。当如此设置后，采集控制器向上位机传输原始数据和清洗后的数据。

[0085] 以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。