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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开一种基于叶尖定时数据时延特性的叶片振动事件识别方法，在单支传感器条件下实现对叶片振动事件的准确辨识，包括以下步骤：S1.在某旋转叶盘上的某一叶片顶部安装单只叶尖定时传感器；S2.基于叶尖定时原理，测出每一圈每个叶片旋转到达叶尖定时传感器的采样时间ti，叶片受外界激振力作用时，得到产生的单自由度无耦合振动的位移响应；S3.基于步骤S2测出每个叶片每圈的振动位移并对其添加长度为n的矩形窗；将在第j圈测得第i只叶片的振动位移表示为yij；S4.基于步骤S3测得数据构造类重构吸引子矩阵A；S5.对类重构吸引子矩阵A进行奇异值分解；S6.根据分解出的奇异值特征判别叶片振动事件。
主权项：1.一种基于叶尖定时数据时延特性的叶片振动事件识别方法，在单支传感器条件下实现对叶片振动事件的准确辨识，其特征在于，包括以下步骤：S1.在某旋转叶盘上的某一叶片顶部安装单只叶尖定时传感器；S2.基于叶尖定时原理，测出每一圈每个叶片旋转到达叶尖定时传感器的采样时间ti，叶片受外界激振力作用时，得到产生的单自由度无耦合振动的位移响应；S3.基于步骤S2测出每个叶片每圈的振动位移并对其添加长度为n的矩形窗；将在第j圈测得第i只叶片的振动位移表示为yij，采样时间为tij，振幅为Aij；j为正整数，j＝1,2,…,n，i为正整数，i＝1,2,…,m；m是叶盘上的叶片数，n是矩形窗长度，表示采集的叶片数据对应的叶盘旋转圈数；S4.基于步骤S3测得数据构造类重构吸引子矩阵A；S5.对类重构吸引子矩阵A进行奇异值分解，A＝UΣV*，其中，U为m阶酉矩阵，Σ为半正定的m行n列对角阵，V为n阶酉矩阵；矩阵Σ的对角线元素σi为矩阵A的奇异值，i＝1,2,…,minm,n；其中将分解后得到的奇异值从大到小排列，最大的奇异值计为第一奇异值，次大的计为第二奇异值并以此类推；S6.根据分解出的奇异值特征判别叶片振动事件。
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百度查询： 天津大学 一种基于叶尖定时数据时延特性的叶片振动事件识别方法
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