一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统

本发明涉及大型旋转机械装备的运行状态监测及诊断运维，尤其是指一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统。

背景技术：

1、离心压缩机具有单级压比高、工况范围宽、结构紧凑等优点，是石油化工、天然气、煤化工以及航空航天等重要领域的核心动力装备，在国民经济和国防建设中占有十分重要的地位。

2、近年来，国内外发生过几十起离心压缩机的离心叶轮失效导致叶片振动过大而断裂的事故，给企业造成了巨大的经济损失和严重的社会影响。根据国内外公开报道及故障统计分析显示，绝大多数离心叶轮失效都是由非定常流体激励造成的叶轮振动及高周疲劳破坏引起的。离心叶轮作为离心压缩机的核心工作部件，常以高叶尖切向速度及高气动负荷条件运行。随着气动设计参数的提高，离心叶轮所承载的非定常载荷及脉动气流不断加剧，造成叶轮疲劳失效频发。

3、采用在线监测方法能够对叶片的振动响应进行实时监测，但是叶尖或叶片表面一点的振动难以全面反映离心叶轮的整体响应情况；受加工误差及运行磨损的影响，离心叶轮又不可避免地会出现失谐。结构循环对称特性的破坏将对叶片振动造成不利影响，且对于特定失谐形式及气动载荷条件，振动响应可能发生急剧变化，初始模型不再适用于长期服役的离心叶轮实体。而现有的用于离心叶轮健康监测的孪生模型存在响应计算负荷大、失谐参数难提取、数字化模型缺乏联动机制等问题，难以满足离心叶轮的运维诊断、在线疲劳评估等监测需求。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中用于监测离心叶轮的孪生模型存在响应计算负荷大、失谐参数难提取、缺乏联动机制的问题，提供了一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统，具有联动机制，响应计算负荷较小，易提取失谐参数，实时性与准确性较高。

2、第一方面，为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法，离心叶轮配置有全周叶片，该监测方法包括下列步骤：

3、采集所述全周叶片的叶尖振动信号得到原始振动数据；

4、对所述原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据；

5、基于无键相参考法处理所述叶尖振动数据得到叶尖振动位移；

6、对所述叶尖振动位移进行非线性最小二乘曲线拟合，辨识出所述全周叶片中各独立叶片的动力学参数；

7、构建所述离心叶轮的孪生降阶模型，基于所述动力学参数确定所述孪生降阶模型的更新参数；

8、基于所述更新参数对所述孪生降阶模型进行更新，得到数字化模型；

9、基于所述数字化模型对所述离心叶轮进行监测；

10、其中，构建所述离心叶轮的孪生降阶模型的步骤包括：

11、采用混合界面法将所述离心叶轮划分为第一子结构和第二子结构：

12、所述第一子结构对应整体协调叶轮，所述第一子结构的模型采用谐调公称模态子集中的协调模态生成；

13、所述第二子结构对应失谐叶片，所述第二子结构的模型引入质量失谐模型或者刚度失谐模型；

14、基于所述第一子结构的模型和所述第二子结构的模型构建所述离心叶轮的孪生降阶模型。

15、在本发明的一个实施例中，采集所述全周叶片的叶尖振动信号得到原始振动数据，包括下列步骤：

16、采用分块兰索斯法对所述离心叶轮进行模态分析得到叶轮模态；

17、基于所述叶轮模态在所述离心叶轮的端壁机匣周向安装叶端定时传感器；

18、基于所述叶端定时传感器对所述全周叶片的叶尖振动信号进行采集，得到原始振动数据。

19、在本发明的一个实施例中，对所述原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据，包括下列步骤：

20、首先，依据所述原始振动数据中的前m个叶尖脉冲计数序列得到初始化转频参数：

21、；

22、其中，为第j个叶尖脉冲计数序列，为第j-1个叶尖脉冲计数序列，为计数器基频；

23、然后，计算理论脉冲计数间隔：

24、；

25、其中，为叶端定时传感器的数量；

26、接着，基于叶尖振动的实际脉冲计数间隔得到叶尖振动数据，所述实际脉冲计数间隔需满足：

27、。

28、在本发明的一个实施例中，基于无键相参考法处理所述叶尖振动数据得到叶尖振动位移，包括下列步骤：

29、将所述叶尖振动数据转化为叶尖到达定时序列；

30、基于所述叶尖到达定时序列确定定时参考信号；

31、基于所述定时参考信号计算所述离心叶轮每次旋转对应的旋转周期和转频；

32、基于所述旋转周期或者所述转频获得理想到达时间；

33、基于所述理想到达时间得到叶尖振动位移。

34、在本发明的一个实施例中，构建所述离心叶轮的孪生降阶模型的步骤包括：

35、基于所述动力学参数确定所述孪生降阶模型的更新参数，所述更新参数包括阻尼比，确定所述阻尼比的步骤包括：

36、采用瑞利阻尼模型构建所述离心叶轮各独立叶片的阻尼矩阵：

37、；

38、将常值质量阻尼系数设定为零，使得所述阻尼矩阵与质量矩阵无关，所述阻尼矩阵仅与谐调刚度矩阵成比例；常值刚度阻尼系数为：

39、；

40、其中，为所述离心叶轮的共振转速对应角频率，为所述离心叶轮各独立叶片的阻尼比。

41、在本发明的一个实施例中，基于所述动力学参数确定所述孪生降阶模型的更新参数，所述更新参数包括失谐偏差，确定所述失谐偏差的步骤包括：

42、；

43、其中，为第k号叶片固有频率，为理想谐调叶片频率。

44、在本发明的一个实施例中，基于所述更新参数对所述孪生降阶模型进行更新的步骤包括：

45、将所述孪生降阶模型的更新视为一个决策问题，所述决策问题的修正准则为：

46、；

47、；

48、其中，表示所述各独立叶片单一动力学参数的参数群总体偏差程度；表示脉冲指标，所述脉冲指标用于评价所述单一动力学参数的极大偏离程度；为叶端定时传感器的数量；为第一判定阈值；为第二判定阈值；表示所述孪生降阶模型的更新参数；表示与所述更新参数对应的动力学参数辨识结果；σ表示求和；‖表示求绝对值。

49、在本发明的一个实施例中，基于所述数字化模型对所述离心叶轮进行监测的步骤包括：

50、基于所述数字化模型计算得到三维响应场；

51、对所述三维响应场引入循环坐标，并进行从所述循环坐标到物理坐标的变换，得到运动方程；

52、基于所述运动方程获得所述各独立叶片的模态参与因子；

53、基于所述模态参与因子对所述离心叶轮的状态指标进行表征，所述状态指标包括三维全场振动位移和应变；在所述状态指标处于设定范围内的情况下，所述离心叶轮的监测结果为正常；在所述状态指标不处于所述设定范围内的情况下，所述离心叶轮的监测结果为异常。

54、第二方面，为解决上述技术问题，本发明还提供了一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测系统，离心叶轮配置有全周叶片，该监测系统包括：

55、采集模块，采集所述全周叶片的叶尖振动信号得到原始振动数据；

56、第一处理模块，对所述原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据；

57、第二处理模块，基于无键相参考法处理所述叶尖振动数据得到叶尖振动位移；

58、参数识别模块，对所述叶尖振动位移进行非线性最小二乘曲线拟合，辨识出所述全周叶片中各独立叶片的动力学参数；

59、模型构建模块，构建所述离心叶轮的孪生降阶模型，基于所述动力学参数确定所述孪生降阶模型的更新参数；

60、模型更新模块，基于所述更新参数对所述孪生降阶模型进行更新，得到数字化模型；

61、监测模块，基于所述数字化模型对所述离心叶轮进行监测；

62、其中，构建所述离心叶轮的孪生降阶模型的步骤包括：

63、采用混合界面法将所述离心叶轮划分为第一子结构和第二子结构：

64、所述第一子结构对应整体协调叶轮，所述第一子结构的模型采用谐调公称模态子集中的协调模态生成；

65、所述第二子结构对应失谐叶片，所述第二子结构的模型引入质量失谐模型或者刚度失谐模型；

66、基于所述第一子结构的模型和所述第二子结构的模型构建所述离心叶轮的孪生降阶模型。

67、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下有益效果：

68、本发明提供了一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统，基于动力学参数确定孪生降阶模型的更新参数，建立起虚实交互参数融合机制，实现叶尖振动信号与孪生降阶模型的耦合联动，响应计算负荷较小，提取失谐参数较为容易，实时性与准确性较高。