本發(fā)明涉及大型旋轉機械裝備的運行狀態(tài)監(jiān)測及診斷運維，尤其是指一種基于孿生降階模型的離心葉輪監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、離心壓縮機具有單級壓比高、工況范圍寬、結構緊湊等優(yōu)點，是石油化工、天然氣、煤化工以及航空航天等重要領域的核心動力裝備，在國民經(jīng)濟和國防建設中占有十分重要的地位。

2、近年來，國內外發(fā)生過幾十起離心壓縮機的離心葉輪失效導致葉片振動過大而斷裂的事故，給企業(yè)造成了巨大的經(jīng)濟損失和嚴重的社會影響。根據(jù)國內外公開報道及故障統(tǒng)計分析顯示，絕大多數(shù)離心葉輪失效都是由非定常流體激勵造成的葉輪振動及高周疲勞破壞引起的。離心葉輪作為離心壓縮機的核心工作部件，常以高葉尖切向速度及高氣動負荷條件運行。隨著氣動設計參數(shù)的提高，離心葉輪所承載的非定常載荷及脈動氣流不斷加劇，造成葉輪疲勞失效頻發(fā)。

3、采用在線監(jiān)測方法能夠對葉片的振動響應進行實時監(jiān)測，但是葉尖或葉片表面一點的振動難以全面反映離心葉輪的整體響應情況；受加工誤差及運行磨損的影響，離心葉輪又不可避免地會出現(xiàn)失諧。結構循環(huán)對稱特性的破壞將對葉片振動造成不利影響，且對于特定失諧形式及氣動載荷條件，振動響應可能發(fā)生急劇變化，初始模型不再適用于長期服役的離心葉輪實體。而現(xiàn)有的用于離心葉輪健康監(jiān)測的孿生模型存在響應計算負荷大、失諧參數(shù)難提取、數(shù)字化模型缺乏聯(lián)動機制等問題，難以滿足離心葉輪的運維診斷、在線疲勞評估等監(jiān)測需求。

技術實現(xiàn)思路

1、為此，本發(fā)明所要解決的技術問題在于克服現(xiàn)有技術中用于監(jiān)測離心葉輪的孿生模型存在響應計算負荷大、失諧參數(shù)難提取、缺乏聯(lián)動機制的問題，提供了一種基于孿生降階模型的離心葉輪監(jiān)測方法及系統(tǒng)，具有聯(lián)動機制，響應計算負荷較小，易提取失諧參數(shù)，實時性與準確性較高。

2、第一方面，為解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種基于孿生降階模型的離心葉輪監(jiān)測方法，離心葉輪配置有全周葉片，該監(jiān)測方法包括下列步驟：

3、采集所述全周葉片的葉尖振動信號得到原始振動數(shù)據(jù)；

4、對所述原始振動數(shù)據(jù)進行預處理得到葉尖振動數(shù)據(jù)；

5、基于無鍵相參考法處理所述葉尖振動數(shù)據(jù)得到葉尖振動位移；

6、對所述葉尖振動位移進行非線性最小二乘曲線擬合，辨識出所述全周葉片中各獨立葉片的動力學參數(shù)；

7、構建所述離心葉輪的孿生降階模型，基于所述動力學參數(shù)確定所述孿生降階模型的更新參數(shù)；

8、基于所述更新參數(shù)對所述孿生降階模型進行更新，得到數(shù)字化模型；

9、基于所述數(shù)字化模型對所述離心葉輪進行監(jiān)測；

10、其中，構建所述離心葉輪的孿生降階模型的步驟包括：

11、采用混合界面法將所述離心葉輪劃分為第一子結構和第二子結構：

12、所述第一子結構對應整體協(xié)調葉輪，所述第一子結構的模型采用諧調公稱模態(tài)子集中的協(xié)調模態(tài)生成；

13、所述第二子結構對應失諧葉片，所述第二子結構的模型引入質量失諧模型或者剛度失諧模型；

14、基于所述第一子結構的模型和所述第二子結構的模型構建所述離心葉輪的孿生降階模型。

15、在本發(fā)明的一個實施例中，采集所述全周葉片的葉尖振動信號得到原始振動數(shù)據(jù)，包括下列步驟：

16、采用分塊蘭索斯法對所述離心葉輪進行模態(tài)分析得到葉輪模態(tài)；

17、基于所述葉輪模態(tài)在所述離心葉輪的端壁機匣周向安裝葉端定時傳感器；

18、基于所述葉端定時傳感器對所述全周葉片的葉尖振動信號進行采集，得到原始振動數(shù)據(jù)。

19、在本發(fā)明的一個實施例中，對所述原始振動數(shù)據(jù)進行預處理得到葉尖振動數(shù)據(jù)，包括下列步驟：

20、首先，依據(jù)所述原始振動數(shù)據(jù)中的前m個葉尖脈沖計數(shù)序列得到初始化轉頻參數(shù)：

21、；

22、其中，為第j個葉尖脈沖計數(shù)序列，為第j-1個葉尖脈沖計數(shù)序列，為計數(shù)器基頻；

23、然后，計算理論脈沖計數(shù)間隔：

24、；

25、其中，為葉端定時傳感器的數(shù)量；

26、接著，基于葉尖振動的實際脈沖計數(shù)間隔得到葉尖振動數(shù)據(jù)，所述實際脈沖計數(shù)間隔需滿足：

27、。

28、在本發(fā)明的一個實施例中，基于無鍵相參考法處理所述葉尖振動數(shù)據(jù)得到葉尖振動位移，包括下列步驟：

29、將所述葉尖振動數(shù)據(jù)轉化為葉尖到達定時序列；

30、基于所述葉尖到達定時序列確定定時參考信號；

31、基于所述定時參考信號計算所述離心葉輪每次旋轉對應的旋轉周期和轉頻；

32、基于所述旋轉周期或者所述轉頻獲得理想到達時間；

33、基于所述理想到達時間得到葉尖振動位移。

34、在本發(fā)明的一個實施例中，構建所述離心葉輪的孿生降階模型的步驟包括：

35、基于所述動力學參數(shù)確定所述孿生降階模型的更新參數(shù)，所述更新參數(shù)包括阻尼比，確定所述阻尼比的步驟包括：

36、采用瑞利阻尼模型構建所述離心葉輪各獨立葉片的阻尼矩陣：

37、；

38、將常值質量阻尼系數(shù)設定為零，使得所述阻尼矩陣與質量矩陣無關，所述阻尼矩陣僅與諧調剛度矩陣成比例；常值剛度阻尼系數(shù)為：

39、；

40、其中，為所述離心葉輪的共振轉速對應角頻率，為所述離心葉輪各獨立葉片的阻尼比。

41、在本發(fā)明的一個實施例中，基于所述動力學參數(shù)確定所述孿生降階模型的更新參數(shù)，所述更新參數(shù)包括失諧偏差，確定所述失諧偏差的步驟包括：

42、；

43、其中，為第k號葉片固有頻率，為理想諧調葉片頻率。

44、在本發(fā)明的一個實施例中，基于所述更新參數(shù)對所述孿生降階模型進行更新的步驟包括：

45、將所述孿生降階模型的更新視為一個決策問題，所述決策問題的修正準則為：

46、；

47、；

48、其中，表示所述各獨立葉片單一動力學參數(shù)的參數(shù)群總體偏差程度；表示脈沖指標，所述脈沖指標用于評價所述單一動力學參數(shù)的極大偏離程度；為葉端定時傳感器的數(shù)量；為第一判定閾值；為第二判定閾值；表示所述孿生降階模型的更新參數(shù)；表示與所述更新參數(shù)對應的動力學參數(shù)辨識結果；σ表示求和；‖表示求絕對值。

49、在本發(fā)明的一個實施例中，基于所述數(shù)字化模型對所述離心葉輪進行監(jiān)測的步驟包括：

50、基于所述數(shù)字化模型計算得到三維響應場；

51、對所述三維響應場引入循環(huán)坐標，并進行從所述循環(huán)坐標到物理坐標的變換，得到運動方程；

52、基于所述運動方程獲得所述各獨立葉片的模態(tài)參與因子；

53、基于所述模態(tài)參與因子對所述離心葉輪的狀態(tài)指標進行表征，所述狀態(tài)指標包括三維全場振動位移和應變；在所述狀態(tài)指標處于設定范圍內的情況下，所述離心葉輪的監(jiān)測結果為正常；在所述狀態(tài)指標不處于所述設定范圍內的情況下，所述離心葉輪的監(jiān)測結果為異常。

54、第二方面，為解決上述技術問題，本發(fā)明還提供了一種基于孿生降階模型的離心葉輪監(jiān)測系統(tǒng)，離心葉輪配置有全周葉片，該監(jiān)測系統(tǒng)包括：

55、采集模塊，采集所述全周葉片的葉尖振動信號得到原始振動數(shù)據(jù)；

56、第一處理模塊，對所述原始振動數(shù)據(jù)進行預處理得到葉尖振動數(shù)據(jù)；

57、第二處理模塊，基于無鍵相參考法處理所述葉尖振動數(shù)據(jù)得到葉尖振動位移；

58、參數(shù)識別模塊，對所述葉尖振動位移進行非線性最小二乘曲線擬合，辨識出所述全周葉片中各獨立葉片的動力學參數(shù)；

59、模型構建模塊，構建所述離心葉輪的孿生降階模型，基于所述動力學參數(shù)確定所述孿生降階模型的更新參數(shù)；

60、模型更新模塊，基于所述更新參數(shù)對所述孿生降階模型進行更新，得到數(shù)字化模型；

61、監(jiān)測模塊，基于所述數(shù)字化模型對所述離心葉輪進行監(jiān)測；

62、其中，構建所述離心葉輪的孿生降階模型的步驟包括：

63、采用混合界面法將所述離心葉輪劃分為第一子結構和第二子結構：

64、所述第一子結構對應整體協(xié)調葉輪，所述第一子結構的模型采用諧調公稱模態(tài)子集中的協(xié)調模態(tài)生成；

65、所述第二子結構對應失諧葉片，所述第二子結構的模型引入質量失諧模型或者剛度失諧模型；

66、基于所述第一子結構的模型和所述第二子結構的模型構建所述離心葉輪的孿生降階模型。

67、本發(fā)明的上述技術方案相比現(xiàn)有技術具有以下有益效果：

68、本發(fā)明提供了一種基于孿生降階模型的離心葉輪監(jiān)測方法及系統(tǒng)，基于動力學參數(shù)確定孿生降階模型的更新參數(shù)，建立起虛實交互參數(shù)融合機制，實現(xiàn)葉尖振動信號與孿生降階模型的耦合聯(lián)動，響應計算負荷較小，提取失諧參數(shù)較為容易，實時性與準確性較高。