刘岳鹏 周 磊 金 诚

(北京航天试验技术研究所 北京 100074)

1 引言

液体火箭发动机的工作过程具有高温、高压、高密度能量释放等特点,使其成为影响发射任务的重要故障敏感部位。 而作为发动机核心部件的涡轮泵在高速和强振动环境下,容易发生低温轴承保持架破碎、摩擦阻力异常增大、涡轮叶片和涡轮盘轴裂纹等故障,且据相关统计结果显示,涡轮泵故障多为瞬变、突发性故障,而且故障的发展非常迅速,一旦故障出现,若不及时处理,将快速蔓延至整个发动机乃至航天运载器,造成航天任务的失败,带来重大经济损失和负面社会影响。

在常规的液体火箭发动机试验任务中,采用转速、振动、压力、流量和温度等手段监测发动机的工作状态,这些手段往往仅能在故障已经出现宏观表征之后获得信号反映,而且传统振动检测方法是对位移和加速度等运动学信号进行检测,但设备的早期微小缺陷或低转速状态的故障不足以激起设备的明显振动,且故障信号很容易湮没在较强的正常振动噪声中,影响故障诊断的有效性。

因此,为了提高液体火箭发动机试验中涡轮泵异常状态的早期故障识别能力与效率,本文提出一种采用应力波技术的涡轮泵早期缺陷和故障检测方案,搭建系统检测平台,通过YF-XX 发动机点火试验掌握应力波数据获取和故障表征分析方法,验证应力波检测技术在液体火箭发动机试验应用中的有效性与可靠性。

2 应力波技术原理

2.1 应力波的产生

应力波是因物体接触面间的相对运动(如摩擦、碰撞或断裂等)而产生瞬态应力,引起物体内质点的振动和能量传递,从而将能量以超声波的形式沿物体向各个方向传播出去,其本质是材料中的一种弹性波。 在机械设备的健康检测任务中,应力波通常是由于旋转部件(如轴承、转子、齿轮等)的失效或缺陷而造成的冲击而产生,因此,对应力波信号的分析研究是实现旋转机械设备故障诊断的一种有效手段。

从应力波的形成机理和传播特性来看,应力波信号源自于缺陷本身,无论是设备早期的微小裂纹,还是低速下的缺陷,都会在相对运动中产生应力波并沿介质传播出去,因此,应力波技术对设备的早期故障监测更加敏感。

2.2 应力波检测原理

机械设备运行过程中会产生较强的机械振动和环境噪声,这些噪声干扰会叠加到应力波信号中被传感器采集到,对故障信息的提取造成不利影响。 因此,应力波检测技术采用了谐振解调原理对故障特征信号进行提取。 当机械设备的旋转部件存在局部损伤或缺陷时,在运转过程中损伤点会与其接触面发生碰撞并产生瞬态的冲击脉冲力,由于冲击脉冲力的频带很宽,会激起旋转部件或整个设备的高频固有振动。 这种高频固有振动作为信号的载波,其幅值会受到这些缺陷引起的冲激脉冲的调制,从而使最终的应力波信号波形表现为复杂的幅值调制波。 由于调制波的调制频率是与旋转设备缺陷相对应的频率,因此调制波的频率成分中含有缺陷所对应的故障特征频率,通过一定的滤波和解调技术处理,就能有效抑制噪声信号的干扰,将旋转机械设备的缺陷信息分离出来,从而提高对故障模式识别的准确性。

在应力波信号测量过程中,采用压电传感器,为了提升信号获取的质量,设计压电敏感材料的中心谐振频率与高频固有振动的载波频率相接近,这样有助于增强应力波信号转变为电信号的幅度。 在实际应用中,应力波传感器的谐振频率设计为35—40 kHz以匹配产生的应力波信号的状态[1],且这一频率高于设备的低频振动信号(通常为0—20 kHz),使采集到的信号更关注于35—40 kHz 这一频段内的故障信息,降低了低频振动对信号的影响。

因此,在对应力波信号进行处理时采用共振解调技术,先通过高频带通滤波器获得调制波频段的故障信号,再通过Hilbert 变换或峰值法等包络解调算法,提取信号的包络信息,从应力波信号中提取出实际的故障脉冲,最后再经过统计和频域分析,获得故障信号的频谱特征,从而识别出故障的类型[2]。 图1 所示为应力波检测过程的原理图。

图1 应力波检测原理图Fig.1 Schematic diagram of stress wave detection

表1 统计了液体火箭发动机涡轮泵典型机械故障与特征频率的关系[3],其中,n是转子的转动频率,根据信号分析后获得的频率特征,可以推断出应力波信号中包含的特定故障信息。

表1 典型机械故障与特征频率关系Table 1 Relationship between typical mechanical failure and characteristic frequency

3 应力波低温检测技术研究

根据应力波的声学特性可知,声波在沿固体传播的过程中,如果出现介质特性变化,会造成部分能量发生反射或散射,使应力波在原始传播方向上的能量有较大衰减,不利于信号的检测。 因此,为了使应力波传感器更有效地接收故障或缺陷产生的应力波信号,应尽量避免或减少在传播路径上出现分界面和焊缝等结构。 鉴于以上原因,在液体火箭发动机试验应用中,为了更好地获取旋转部件的应力波信号,通常需要将传感器直接安装在涡轮泵上。

3.1 分体式应力波传感器设计

常规的应力波传感器为避免噪声对信号传输的影响,将压电敏感元件和调理电路封装进传感器壳体内,使采集到的应力波信号能够及时转变为电信号,这就需要保证在使用过程中,压电敏感元件和调理电路都要在适应的环境范围内工作。 根据应力波传感器的出厂设定,通常在-40—125 ℃都能保证传感器的有效性。

但在液体火箭发动机试验测试应用中,氢氧发动机的涡轮泵在工作中需要为点火提供液氢和液氧作为燃料和氧化剂,而液氢和液氧的沸点温度分别为-252 ℃和-183 ℃,这就导致试验点火过程中,涡轮泵外壁及附近的温度比较低,至少会达到-180 ℃以下。 在前期对液体火箭发动机试验开展应力波搭载任务过程中,发现在低温下测试过的传感器有一定概率出现永久性损坏,经过厂家对损坏传感器的检测,确认了是放大电路损坏,而压电敏感元件仍有效。

由于应力波传感器是安装在涡轮泵外壁上,考虑温度沿涡轮外壁传导影响大于辐射影响,本文设计了分体式应力波传感器的结构,将放大电路从传感器壳体中分离出来,避免液氢和液氧的温度传递到放大电路部分,图2 所示为常规应力波传感器和分体式应力波传感器的差异图。 对分体式应力波传感器在液氮(沸点-196 ℃)下进行低温性能测试,结果显示传感器能够满足这一低温环境下的测试需求,且测试过程中,信号的稳定性和传感器的灵敏度都有良好的体现。

图2 常规型与分体式应力波传感器差异Fig.2 Difference between conventional type and split type stress wave sensor

3.2 耦合剂

基于前面论述的应力波传播特性,当故障信号沿设备传递到传感器接收端面时,如果接触面耦合效果不好,中间会存在空气层,造成信号衰减,影响接收信号的质量。 但由于传感器端面和被测设备的安装表面都是刚性结构,很难实现良好接触。 在声学检测领域,通常使用凡士林、硅油和环氧树脂胶等液体或固体耦合剂来填补传感器与安装面之间的空气间隙,以达到减小信号衰减的目的[4]。

但在液体火箭发动机试验应用中,因低温条件影响,会使常规液态耦合剂出现粘性降低或低温凝固等问题,而环氧树脂胶等固态耦合剂在低温下会出现变脆碎裂等问题,这都将导致耦合性能降低。 因此,参考试验过程中的其它物理量测试方案,选取了专用的低温耦合油脂作为耦合剂,以实现应力波传感器与被测设备间的良好耦合效果。

4 试验应用

面向YF-XX 型液体火箭发动机试验应用需求,开展了针对涡轮泵的应力波检测技术验证研究,并在某次发动机可靠性热试车任务中进行了应力波系统的搭载测试。 试验过程的点火时间持续500 秒,会进行工况调整,其中,氢泵和氧泵的稳定段转速分别约为31 800 r/min 和18 200 r/min 左右。

4.1 系统布局

本次搭载测试任务采用了两只应力波传感器,分别安装在氢泵和氧泵支撑轴承附近壳体的振动测量块上,传感器与振动块的接触面使用低温油脂进行耦合,并通过螺栓进行紧固;传感器信号经过专用的屏蔽电缆连接至测量前间的应力波采集器,由于测量前间与测控间的距离超过200 米,需要经光纤收发器将信号传输至测控间的服务器,实现信号的采集、存储和分析等过程。 应力波检测系统布局如图3 所示。另外,为验证应力波检测技术的有效性和可靠性,在研究过程中选择了与应力波传感器安装位置相同的振动测点进行分析结果对比。

图3 应力波检测系统布局图Fig.3 Layout of stress wave detection system

4.2 测试结果分析

试验过程中应力波传感器的工作稳定,且试验后测试的状态完好,表明本文采用的应力波低温检测技术能够确保传感器在低温环境下的稳定性能,可有效地适应液体火箭发动机试验的测试需求,

通过表1 所述的典型故障模式和特征频率的关系看出,液体火箭发动机的故障判别是以特征频率和转速频率的关系确定的,因此,根据试验设置的氢泵和氧泵转速,得出对应的特征频率分别为530 Hz 和303 Hz。

由于应力波检测系统最终采集到的数据是涡轮泵旋转过程中产生的应力波信号经过图1 所示的应力波检测原理进行滤波和解调处理的结果,该过程由应力波采集器硬件电路和算法进行实时处理,以提高信号的处理效率。 为了匹配应力波传感器的响应频率范围,系统采用的硬件滤波器是30—45 kHz 带通滤波器,以便滤除高低频噪声干扰;信号的包络解调采用希尔伯特变换算法,通过硬件系统搭载的FPGA芯片进行处理,从而从高频载波信号中提取冲击信号,最终通过TCP/IP 协议发送至服务器。

在服务器软件中,获取到经采集系统硬件处理后的数据,抽取发动机运行过程中稳定段的5 s 时长的数据进行分析。 图4 为应力波检测系统采集到的氢泵位置的数据结果。 图4a 为应力波信号的时域波形,信号均值约1V,且因进行了包络解调,所以数据均为正值。 对时域数据进行快速傅里叶变换,获得氢泵位置信号的频谱如图4b 所示,最显著的特征频率为3 208 Hz,对应氢泵的6 倍转速频率,结合涡轮泵的结构特点分析可知,涡轮泵转子具有6 个叶片,其在转动过程中会产生脉动流,进而激发产生了应力波信号。

图4 氢泵位置应力波信号及频谱Fig.4 Stress wave signal and frequency spectrum at hydrogen pump

图5 所示为氧泵位置采集到的应力波信号,图5a为信号的时域波形,信号均值约1V,图5b 为经FFT 获得的频谱图,看出最显著的频率特征是1 823 Hz,对应氧泵的6 倍转速频率,产生原因同样是由于氧涡轮泵转子的6 个叶片的脉动流激发的应力波信号。

图5 氧泵位置应力波信号及频谱Fig.5 Stress wave signal and frequency spectrum at oxygen pump

同时,对氢泵和氧泵上与应力波传感器安装位置相近的振动测点数据进行分析,结果如图6 所示。 从图中看出,振动数据的频谱图中除了涡轮泵转速的6倍频和相关频率外,在低频段还存在比较复杂的低频特性,这些频率特征对设备的故障模式分析会产生一定干扰,不利于故障定位。

经过对比图4—图6 的结果可以看出,应力波传感器的测量结果和振动数据的结果都以6 倍频为最显著特征频率,且信噪比较高,说明两种方案的测试效果具有较好的一致性,但因振动数据的分析结果中包含一定程度的复杂低频噪声影响,而应力波数据经过了滤波和包络解调后较好地屏蔽了低频噪声的干扰,更有利于对故障模式的分析和定位。

图6 振动数据及频谱Fig.6 Vibration data frequency spectrum

5 结论

通过建立针对液体火箭发动试验的应力波检测系统,证明了应力波技术对液体火箭发动机涡轮泵可靠性分析的有效性,得到的具体结论如下:

(1)采用了分体式应力波传感器和低温耦合剂的配置方案,能够适应试验台液氢和液氧系统的低温环境下的测试需求,验证了应力波信号的可获取性和应力波检测技术的可应用性。

(2)对应力波信号的分析结果显示,实测数据分别捕捉到氢泵和氧泵6 倍转频的特征频率,对应于涡轮泵转子叶片转动产生的脉动流状态。

(3)通过对比,应力波数据与振动数据的检测结果具有较好的一致性,且应力波数据的分析结果中避免了低频噪声的影响,对故障模式的分析和定位更为有利。