一种基于围带声频特征的汽轮机叶片裂纹监测方法

本技术涉及旋转机械故障诊断，特别涉及一种基于围带声频特征的汽轮机叶片裂纹监测方法。

背景技术：

1、叶片是汽轮机、燃气轮机及航空发动机等大型旋转机械的核心做功部件，长期承受高温、高压、高转速离心载荷以及复杂气流激振等多重耦合作用，极易在叶根、叶身或围带连接区域产生疲劳裂纹。对于带围带结构的阻尼叶片而言，相邻叶片通常通过围带接触面装配贴合形成环向耦合结构，以提高叶片整体刚度并增强振动能量耗散能力。然而，当某一叶片萌生裂纹后，其局部刚度、固有频率及振动响应将发生改变，进而破坏原有围带接触面的贴合状态，导致接触面出现异常微滑移、碰撞和摩擦。若不能在裂纹扩展初期及时识别该类异常状态，可能进一步诱发叶片断裂、围带损伤、动静部件碰摩甚至机组非计划停机，造成严重安全事故与经济损失。因此，针对围带阻尼叶片裂纹开展早期在线监测与智能识别具有重要工程意义。

2、目前，汽轮机叶片裂纹监测方法中，叶尖定时测量技术因其非接触式测量优势而得到广泛关注与应用。该技术通过安装在机匣上的定时传感器监测叶片叶尖到达时刻，从而获取叶尖位移响应，并据此分析叶片振动幅值和频率变化，进而判断叶片是否存在结构损伤。

3、然而，由于围带阻尼叶片裂纹不仅引起单个叶片振动特性改变，更关键的是会改变相邻叶片围带接触面的接触压力、接触刚度和摩擦耗能状态，这种接触状态变化会产生特定的摩擦声频信号，而上述叶尖定时方法主要关注叶尖位移响应的幅值和频率特征，其本质是对叶片整体振动行为的间接测量，对于围带接触面局部发生的微滑移、间歇性分离和冲击摩擦等非线性接触异常缺乏直接表征能力，无法捕获围带接触界面的信息，导致围带阻尼叶片中由接触状态变化引起的早期裂纹损伤特征未被有效提取和利用，难以在裂纹萌生初期实现可靠预警。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于围带声频特征的汽轮机叶片裂纹监测方法。

2、本发明采用下述技术方案：

3、本发明提供了一种基于围带声频特征的汽轮机叶片裂纹监测方法，包括：

4、获取汽轮机围带阻尼叶片的叶片运行声频信号和工况运行参数；

5、将叶片运行声频信号按汽轮机的转动周期划分为若干叶片声频信号分析片段；

6、确定每个叶片声频信号分析片段的短时能量和峭度，并根据预设的短时能量阈值和峭度阈值对全部叶片声频信号分析片段进行筛选，得到叶片声频信号有效片段；基于所述叶片声频信号有效片段，分别提取用于表征反映围带接触面瞬态冲击程度的时域统计特征、用于表征围带接触摩擦声的频带能量分布特性的频域能量分布特征、用于表征围带接触面的调制边带增强程度的阶次调制边带特征、用于表征围带接触摩擦声的非平稳瞬态结构的时频纹理特征以及用于判定异常声源是否来自围带接触区域的阵列空间可信度特征并拼接为多维声频特征向量；

7、将叶片声频信号分析片段、多维声频特征向量、工况运行参数以及时频纹理特征拼接后输入至预训练的基于卷积神经网络的汽轮机叶片裂纹识别模型，输出汽轮机叶片的裂纹监测结果。

8、优选地，获取汽轮机围带阻尼叶片的叶片运行声频信号，具体包括：

9、将多个麦克风布置于汽轮机机匣外侧或检修观察孔附近或隔声罩内侧或靠近被监测叶片级组的可安装位置，并采用圆周阵列或弧形阵列或线性阵列或局部扇区阵列的形式进行布设，使各麦克风通道之间保持固定的空间间距；

10、对各麦克风通道的声压信号进行前置放大、阻抗匹配和抗混叠滤波；

11、采集叶片旋转运行过程中的键相信号或编码器信号或转速脉冲信号，同步记录转速、负荷、温度、压力运行参数；

12、根据各麦克风的空间位置坐标以及预先标定的围带等效声源位置坐标，计算各麦克风与围带等效声源之间的欧氏距离作为声传播距离；将声传播距离与现场环境的空气声速的比值确定各通道的理论传播时延；

13、根据各麦克风灵敏度将各通道输出电压信号转换为对应声压值，并对各通道采用标准声源标定获得的修正系数进行修正，得到各通道的声压序列；

14、根据围带摩擦声有效频带上限设定采样频率，使采样频率不低于围带摩擦声有效频带上限的指定倍数；

15、基于各通道理论传播时延与采样频率的乘积取整后得到各通道的补偿采样点数，对各通道的声压序列进行延时补偿，使各通道信号在围带声源到达时间上对齐；

16、将延时补偿后的各通道声压序列分别与对应通道权重进行加权求和，得到指向围带接触区域的增强声压信号；

17、将健康叶片样本、预制裂纹叶片样本或经检修确认的裂纹叶片样本与同步记录的转速、负荷、温度、压力工况参数及健康或裂纹状态标签共同存入数据库，得到叶片运行声频信号。

18、优选地，将叶片运行声频信号按汽轮机的转动周期划分为若干叶片声频信号分析片段，具体包括：

19、对叶片运行声频信号进行幅值和时间基准校正；

20、对校正后的声压信号依次进行去直流、异常尖峰剔除和幅值归一化；

21、根据采集的叶片键相信号或编码器信号确定转子瞬时转频，将转子瞬时转频与被监测级组叶片数的乘积确定为叶片通过频率，并依据叶片通过频率自适应确定滤波频段和分析窗口；

22、根据滤波频段对归一化后的叶片运行声频信号进行工况自适应带通滤波；

23、利用键相信号对滤波后的叶片运行声频信号进行等角度重采样，以将滤波后的叶片运行声频信号在转子角位移等于角度采样间隔的整数倍时对应的采样点取出，得到叶片角域重采样信号，使不同转速下的叶片相位对齐；

24、将每一旋转周期或连续若干旋转周期的叶片角域重采样信号作为一个分析单元，或将按叶片角间距划分的单叶片通过子片段作为一个分析单元，对叶片角域重采样信号进行海峰，得到若干个叶片声频信号分析片段。

25、优选地，根据预设的短时能量阈值和峭度阈值对全部叶片声频信号分析片段进行筛选，得到叶片声频信号有效片段，具体包括：

26、获取健康汽轮机叶片的叶片声频信号片段；

27、根据健康汽轮机叶片的叶片声频信号片段的峭度均值与峭度标准差，确定预设的峭度阈值；

28、根据根据健康汽轮机叶片的叶片声频信号片段的短时能量均值与短时能量标准差，确定预设的短时能量阈值；

29、将短时能量大于短时能量阈值或峭度大于峭度阈值，并且在连续多个分析窗口内重复出现的叶片声频信号分析片段确定为叶片声频信号有效片段。

30、优选地，用于表征反映围带接触面瞬态冲击程度的时域统计特征是通过计算全部叶片声频信号有效片段的均方根值、峰值因子、峭度、偏度和冲击指标后并进行拼接所确定的；

31、其中，所述峰值因子为叶片声频信号有效片段的绝对值最大值与均方根值的比值；所述冲击指标为叶片声频信号有效片段的绝对值最大值与绝对值均值的比值。

32、优选地，用于表征围带接触摩擦声的频带能量分布特性的频域能量分布特征的提取，具体包括：

33、对每个叶片声频信号有效片段进行快速傅里叶变换，得到每个叶片声频信号有效片段的幅值谱；

34、根据所述幅值谱，提取叶片通过频率及其倍频附近幅值、谱质心、谱熵、高低频能量比以及围带异常频带能量比并拼接为频域能量分布特征。

35、其中，频带能量比是通过每个预设频带的频带能量在全部预设频带的频带能量中的占比所确定的。

36、优选地，用于表征围带接触面的调制边带增强程度的阶次调制边带特征的提取，具体包括：

37、将每个叶片声频信号有效片段对应的频率与当前汽轮机转子频率的比值确定为叶片通过阶次；

38、根据每个叶片声频信号有效片段的幅值谱、叶片通过阶次以及叶片通过频率，确定阶次调制边带幅值比作为阶次调制边带特征。

39、优选地，用于表征围带接触摩擦声非平稳瞬态结构的时频纹理特征的提取，具体包括：

40、对每个叶片声频信号有效片段采用滑动窗函数对该片段进行加窗截取，对各加窗截取后得到有效片段子段进行傅里叶变换，得到随时间和频率分布的短时傅里叶功率谱矩阵；

41、将短时傅里叶功率谱矩阵经滤波器组映射后进行对数压缩，得到对数声纹谱图作为叶片声频信号有效片段的时频纹理特征。

42、优选地，用于判定异常声源是否来自围带接触区域的阵列空间可信度特征的提取，具体包括：

43、从全部叶片声频信号有效片段选取任意两个来自不同麦克风通道的叶片声频信号有效片段，以确定关于叶片声频信号时延的互相关函数；

44、提取互相关函数峰值对应的叶片声频信号时延，当互相关函数峰值对应的叶片声频信号时延与围带等效声源到两个麦克风通道的理论传播时延之差一致时，则判断叶片声频信号时延具有围带空间来源可信度；否则，则判断叶片声频信号时延不具有围带空间来源可信度；

45、确定全部叶片声频信号有效片段中任意两个来自不同麦克风通道的叶片声频信号有效片段的自功率谱密度和互功率谱密度，以确定两麦克风通道的通道相干函数；

46、将围带空间来源可信度以及两麦克风通道的通道相干函数值确定为阵列空间可信度特征。

47、优选地，基于卷积神经网络的汽轮机叶片裂纹识别模型包括：并行的时频特征提取分支、声频序列分支、统计特征分支、工况特征分支以及与各并行分支级联的输出层；

48、所述声频序列分支以叶片声频信号有效片段为输入，提取叶片声频时序特征向量；

49、所述时频特征提取分支以时频纹理特征为输入，采用卷积网络对输入进行卷积、批归一化和激活函数运算，逐层提取时频纹理特征中的局部纹理特征、边带结构特征和瞬态能量带特征，输出叶片时频融合特征向量；

50、所述统计特征分支以多维声频特征向量为输入，提取叶片统计融合特征向量；

51、所述工况特征分支以工况运行参数为输入，提取叶片工况编码特征向量；

52、将叶片声频时序特征向量、叶片时频融合特征向量、叶片统计融合特征向量和叶片工况编码特征向量拼接为叶片融合特征向量；

53、输出层采用分类器根据叶片融合特征向量输出汽轮机叶片的裂纹状态，包括：健康、轻微裂纹、中等裂纹和严重裂纹。

54、本发明采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

55、本发明提取的多维声频特征向量中，时域统计特征直接量化幅值波动幅度与瞬态冲击强度，将接触面微滑移与碰撞产生的脉冲性异常转化为明确数值指标；频域能量分布特征刻画摩擦声能量在频谱上的迁移规律，捕捉接触刚度变化引起的能量从低频向中高频带的迁移；阶次调制边带特征通过叶片通过频率周围边带幅值比的变化，直接反映接触非线性加剧程度；时频纹理特征揭示非平稳瞬态事件的时间频率分布模式，弥补纯频谱分析丢失时变细节的不足；阵列空间可信度特征基于多通道互相关与相干函数判断异常声源是否真实来自围带区域，排除外部非围带声源干扰。上述五类特征分别从冲击强度、频带迁移、调制深度、时变纹理和空间定位等多个维度互补刻画围带接触异常，能够充分表征在汽轮机叶片围带接触面局部发生的微滑移、间歇性分离和冲击摩擦等非线性接触异常，实现了围带接触面由接触状态变化引起的早期裂纹损伤特征的有效提取，能够对汽轮机叶片在裂纹萌生初期的裂纹状态进行精确识别，从而实现汽轮机叶片在裂纹萌生初期的可靠预警。