融合ESPRIT和FFT的动叶片振动参数辨识方法研究

摘要

叶端定时（Blade Tip Timing, BTT）是当前研究叶片振动问题最有效的测试技术之一，被广泛应用于动叶片的状态监测与故障诊断。然而，BTT技术固有的非均匀、欠采样特性引发的叶片振动参数辨识困难已成为当前BTT技术亟需解决的难题。首先，研究旋转不变子空间（Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）辨识叶片振动参数的特征；然后，对叶片振动的频谱分析结果进行扩展；最后，提出一种融合ESPRIT和FFT的动叶片振动参数辨识方法。ESPRIT-FFT方法利用扩展频谱寻找叶片振动频率的估计值，通过ESPRIT算法确定频率所属的频带，进而辨识叶片振动参数。仿真研究证明了ESPRIT-FFT方法的可行性和抗噪性。离心压缩机叶轮振动试验显示ESPRIT-FFT方法辨识叶片振动频率的绝对误差为1.4 Hz，相对误差为0.22%。

关键词

叶端定时 / 动叶片 / 旋转不变子空间 / 快速傅里叶变换 / 频谱扩展 / 参数辨识