基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

黄鑫; 张小栋; 张英杰; 熊逸伟; 刘洪成; 范博超

doi:10.13224/j.cnki.jasp.20220030

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基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

结构、强度、振动 | 更新时间：2025-03-14

- 基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法
- Dynamical response feature analysis based on 3⁃dimensional blade tip clearance and diagnosis method for blade crack
- 航空动力学报 2022年37卷第9期页码：1923-1935
- 作者机构：
  
  1.西安交通大学机械工程学院，西安 710049
  2.西安交通大学现代设计与轴承转子系统教育部重点实验室，西安 710049
- 作者简介：
  
  黄鑫（1993-），男，博士生，主要研究方向为航空发动机光纤动态检测与智能诊断。E⁃mail：1559196486@qq.com
  张小栋（1967-），男，教授、博士生导师，博士，主要研究方向为智能检测诊断与控制技术。E⁃mail：xdzhang@mail.xitu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(52175117);中国航发四川燃气涡轮研究院外委课题(GJCZ⁃0820⁃21)
- DOI：10.13224/j.cnki.jasp.20220030
  中图分类号：
- 稿件说明：
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黄鑫, 张小栋, 张英杰, 等. 基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法[J]. 航空动力学报, 2022,37(9):1923-1935.

Xin HUANG, Xiaodong ZHANG, Yingjie ZHANG, et al. Dynamical response feature analysis based on 3⁃dimensional blade tip clearance and diagnosis method for blade crack[J]. Journal of Aerospace Power, 2022, 37(9): 1923-1935.
黄鑫, 张小栋, 张英杰, 等. 基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法[J]. 航空动力学报, 2022,37(9):1923-1935. DOI： 10.13224/j.cnki.jasp.20220030.

Xin HUANG, Xiaodong ZHANG, Yingjie ZHANG, et al. Dynamical response feature analysis based on 3⁃dimensional blade tip clearance and diagnosis method for blade crack[J]. Journal of Aerospace Power, 2022, 37(9): 1923-1935. DOI： 10.13224/j.cnki.jasp.20220030.

摘要

将裂纹叶片三维动力响应分析与参数识别方法相结合，分析不同裂纹叶片状态下三维叶尖间隙（3⁃dimensional blade tip clearance

3D⁃BTC）动力响应参量的信息熵特征，并利用稀疏滤波从不同参量信息熵分布中无监督学习叶片裂纹的多尺度动力响应特征，实现裂纹叶片在运行过程中响应变化特征的信息熵定量描述。在此基础上，利用支持向量机（support vector machine

SVM）的强非线性映射能力建立多尺度响应特征空间与状态空间之间复杂映射。经试验证实，所提方法能实现叶片裂纹损伤程度的定量诊断，达到100%的诊断准确率，远优于其他方法，且诊断结果稳定性好。

Abstract

By combining the 3⁃dimensional dynamic response analysis with parameter identification，the information entropy of the 3D⁃BTC （3⁃dimensional blade tip clearance） dynamic response parameters for different crack blades was analyzed，and sparse filtering was used to learn multi⁃scale dynamic response features from information entropy distribution of different response parameters in an unsupervised manner，realizing quantitative description of operational response features for different crack blades based on multi⁃scale dynamic response information entropy.On this basis，the support vector machine （SVM） was further used to construct the complex mapping relationship between the multi⁃scale response feature space and the condition space by its strong non⁃linear mapping ability.In different sets of experiments，the quantitative effectiveness of the proposed method for different crack blades was verified，and the diagnosis accuracy reached 100% far beyond other comparative methods，and the stability of diagnosis results was fairly good.

关键词

Keywords

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