CN112179480A - 一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法、系统及电子设备，所述方法包括：步骤1，测量获得叶顶位移数据；步骤2，得到简化后的叶片振动方程；步骤3，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；步骤4，计算获得叶顶位移数据；步骤5，基于测量和计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求；步骤6，不符合则基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行步骤4；步骤7，符合则将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵代入，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程。本发明可以较好地解决实际叶片振动中频率混叠以及主频不够突出的技术问题。

Description

一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法、系统及电 子设备

技术领域

本发明属于叶尖定时振动参数识别技术领域，特别涉及一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法、系统及电子设备。

背景技术

旋转叶片为很多动力系统的核心部件，在工作时，叶片往往会承受多种复杂的作用力，容易发生振动，进而引发叶片疲劳，出现断裂等故障。在设计过程中虽可通过模拟计算得到叶片的振动参数，但其往往与复杂实际环境中的工作状况相差较大，难以为叶片实时的安全监测以及故障诊断提供可靠的依据，因此获得叶片实际运行中的振动参数十分有必要。

叶尖定时技术作为一种非接触式的叶片振动测量技术，其结构简单的特性已成为研究热点。该技术仅需在静止外壳上安装传感器，通过测定叶片经过传感器的时间来计算出叶片振动的幅值与频率；由于技术特点，叶尖定时测量的单个传感器在每圈对单个叶片仅获得一个信号，但叶片振动频率却远大于自身旋转频率，因此叶尖定时测量得到的数据为欠采样数据，需要适合的方法对叶片的振动参数进行辨识。

目前，对叶尖定时同步振动的参数识别方法往往采用倍频遍历的方法对实验采集的信号进行处理，拟合出方程中最优的参数，其特点是为了研究方便，只关注某一阶次的主频而忽略了其余振动。在实际的叶片中，叶片叶尖振动传感器的严重欠采样带来的频率混叠，且实际振动的复杂性，各种频率都存在，主振频率不是特别突出，因此使得该方法得到的结果会出现较大的误差，甚至得到错误的振动频率与振幅。

发明内容

本发明的目的在于提供一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法、系统及电子设备，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明可以较好地解决实际叶片振动中频率混叠以及主频不够突出的技术问题。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，包括以下步骤：

步骤1，设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

步骤2，基于步骤1建立的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；

步骤3，代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

步骤4，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

步骤5，基于步骤1测量获得的叶顶位移数据及步骤4计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行步骤6，符合则跳转执行步骤7；

步骤6，基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行步骤4；

步骤7，将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入步骤3获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程。

本发明的进一步改进在于，步骤2中，简化后的叶片振动方程的表达式为：

式中，A_j为j阶次下叶片的振动幅值；P为振动倍频；φ为初始相位。

本发明的进一步改进在于，步骤3中，修正后的谐波叠加的振动方程组的表达式为：

式中，C为叶尖定时测量带来的直流分量；θ_M为编号M测量传感器的安装角度。

本发明的进一步改进在于，步骤4中，计算获得的叶顶位移数据的表达式为：

本发明的进一步改进在于，步骤5中，采用模拟退火算法计算获得判定参数，其具体步骤包括：

给定方程表达式为：

F(X)＝|Y-BX|，

式中，Y为实际叶尖定时测量所得到数据；

给定扰动新解X_new，计算

dE＝F(X_new)-F(X_old)；

判定dE<0，则将X_new作当前解；若dE>0，计算

式中，KT为给定值；以P作为接受新解X_new的概率；

其中，对给定KT，连续多次不接受新解X_new后，根据退火速率降低KT，继续产生新解迭代；最终迭代至KT满足要求。

本发明的进一步改进在于，步骤5中，采用模拟退火算法的判定系数要求为：

KT_min＜1×10^-6。

本发明的进一步改进在于，步骤6中，作为中间迭代值的系数矩阵的表达式为：

X^m＝[A₁cos₁ ^m A₁sinφ₁ ^m...A_qsinφ_M ^m C^m]^T。

本发明的进一步改进在于，步骤7中，实际叶片的谐波叠加振动拟合方程的表达式为：

本发明的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的系统，包括：

位移数据测取模块，用于设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

方程组获取及系数初值赋值模块，用于基于数据测取模块建立的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

位移数据计算模块，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

迭代判定模块，用于基于测量获得的叶顶位移数据及计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行修正值获取模块，符合则跳转执行参数识别模块；

修正值获取模块，用于基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行位移数据计算模块；

参数识别模块，用于将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入方程组获取及系数初值赋值模块获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程，完成参数识别。

本发明的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：

步骤1，设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

步骤2，基于步骤1建立的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；

步骤3，代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

步骤4，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

步骤5，基于步骤1测量获得的叶顶位移数据及步骤4计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行步骤6，符合则跳转执行步骤7；

步骤6，基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行步骤4；

步骤7，将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入步骤3获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提出了一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，建立了谐波叠加的叶片振动方程，采用拟合法处理叶尖定时测量的叶片振动数据，获得了叶片各阶振动的幅值与相位，即获得了叶片的谐波叠加振动数据。本发明的方法获得的叶片振动方程可以用于分析叶片各阶振动对整体振动的影响；本发明获得的多阶振动拟合方程可以较好地解决了实际叶片振动中频率混叠以及主频不够突出的问题；由于其考虑了叶片各阶振动的影响，故可较好地处理实际中不同叶片振动特性的差异性，即既可处理主频振动突出的叶片，也可处理各阶振动混叠的叶片，相对于目前单阶叶尖定时测量参数辨识方法具有更高的普适性。

本发明的系统建立了谐波叠加的叶片振动方程，采用拟合法处理叶尖定时测量的叶片振动数据，获得了叶片各阶振动的幅值与相位，即获得了叶片的谐波叠加振动数据；相对于目前单阶叶尖定时测量参数辨识具有更高的普适性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中，叶尖定时测量系统结构示意图；

图3是本发明实施例中，叶片一维集总参数模型示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例。基于本发明公开的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它实施例，都应属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，包括以下步骤：

步骤1，考虑旋转实际叶片-叶盘模型的振动特性，即在一般情况下较大的叶片振动位移出现在叶片顶部，且主要为弯振，为了简化叶片的振动模型，可建立起叶片的一维集中参数模型。

请参阅图3，叶片通过弹簧和阻尼器弹性连接到相邻圆盘扇区上，圆盘还具有与旋转构件的接口，使叶片圆盘绕其质心轴旋转。

对于实际叶片的强迫振动，其微分方程为：

[m]y″+[c]y′+[k]y＝F(t)；

式中，[m]、[c]、[k]分别为质量矩阵、阻尼矩阵以及弹性矩阵，该三者的方阵维度为整个系统的自由度，y为叶片单元的位移，该些矩阵维度均与实际单元数有关；F(t)为外界激振力。

对于图3中所示的叶片单自由度模型，其对于激振力F(t)，其可由其动态特性傅里叶展开为：

式中，Ω为激振力基频，即为对应叶片的转速；F_i为第i阶谐波幅值；

为第i阶谐波初始相位。

对此经过主坐标与模态坐标的变换，对于单自由度系统，其可以得到叶片的位移响应为：

上式中，A_i为i阶次下叶片的振动幅值；P_i为振动倍频；φ_i为初始相位。

对于叶片受到的激振力，其阶次越高对振动影响越小，故在本发明实施例中，选取前q阶次的激振力，一般可取1≤q≤20则上式可以写成：

步骤2，对于叶尖定时系统，选取叶片经过编号为0的传感器时刻为0，则叶片到达下一编号的传感器时间

θ_k为编号k测量传感器的安装角度，n为转过的圈数。考虑叶尖定时测量带来的直流分量C，则第k个叶片其振动方程应为：

由于采用随机角度测量传感器排布法。考虑安装等因素，传感器布置数量为M，一般可取4≤M≤8则对于任一叶片，其测量数据均满足以下方程组：

步骤3，对于步骤2中得到了叶尖定时数据满足的方程组，为了得到方程中各系数，对方程可进行展开：

令

X＝[A₁cosφ₁ A₁sinφ₁ A₂cosφ₂ A₂sinφ₂ ... A_qcosφ_M A_qsinφ_M C]^T，

这里可规定首位测量传感器的角度为0，则可得到系数矩阵

Y＝(y₁ y₂ … y_M)^T；

则方程可化为Y＝BX,由于P作为振动倍频为自然数，则目前在X中包含了A，φ与C未知量，

X＝(B^TB)^-1B^TY；

目前谐波叠加方程已化为对方程待定系数的求解，对该部分求解可采用多种算法，在本发明实施例中，可采用模拟退火算法，这里令

F(X)＝|Y-BX|；

给定扰动，产生新解，得到F(X_new),dE＝F(X_new)-F(X)；

判定dE<0,则将X_new作当前解；若dE>0，计算

上式中KT为给定值。以P作为接受新解X_new的概率。

继续上述循环至连续多次不接受新解X_new。

本发明实施例中，给定退火速率为0.98，降低KT值继续循环至足够小的KT_min，该值需与具体的精度要求有关，一般取1×10^-6。

迭代结束后，得到最终的X_final，

则对于此模型其基于谐波叠加拟合的振动方程可表示为：

根据此方程即可得到该模型下各叶片任意时刻的振动参数。

本发明实施例的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的系统，包括：

位移数据测取模块，用于设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；旋转叶片叶尖定时测量系统的结构如图2所示。

方程组获取及系数初值赋值模块，用于基于数据测取模块建立的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

位移数据计算模块，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

迭代判定模块，用于基于测量获得的叶顶位移数据及计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行修正值获取模块，符合则跳转执行参数识别模块；

修正值获取模块，用于基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行位移数据计算模块；

参数识别模块，用于将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入方程组获取及系数初值赋值模块获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程，完成参数识别。

本发明实施例的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别电子设备，包括：

在硬件层面，该电子设备包括：处理器，可选的还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少一个磁盘存储器等。当然，该电子设备可能还包括其他业务所需的硬件。

处理器、网络接口、存储器通过内部总线互相连接，该内部总线可以是工业标准体系结构总线、外设部件互连标准总线、扩展工业标准结构总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

存储器用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码、所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成上述电子设备。处理器执行程序时，具体执行以下操作：

步骤1，设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

步骤2，基于步骤1建立的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；

步骤3，代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

步骤4，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

步骤5，基于步骤1测量获得的叶顶位移数据及步骤4计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行步骤6，符合则跳转执行步骤7；

步骤6，基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行步骤4；

步骤7，将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入步骤3获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程。

本发明实施例的一种多谐波拟合叶尖定时振动参数识别的方法中，

对于叶片受到的激振力，其阶次越高对振动影响越小，故在本发明实施例中，选取前20阶次的激振力，则上式可以写成：

步骤2，对于叶尖定时系统，选取叶片经过编号为0的传感器时刻为0，则叶片到达下一编号的传感器时间

θ_k为编号k测量传感器的安装角度，n为转过的圈数。考虑叶尖定时测量带来的直流分量C，则第k个叶片其振动方程应为：

由于采用随机角度4测量传感器排布法，则对于任一叶片，其测量数据均满足以下方程组：

步骤3，对于步骤2中得到了叶尖定时数据满足的方程组，为了得到方程中各系数，对方程可进行展开：

令

X＝[A₁cosφ₁ A₁sinφ₁ A₂cosφ₂ A₂sinφ₂ ... A₂₀cosφ₂₀ A₂₀sinφ₂₀ C]^T，

这里可规定首位测量传感器的角度为0，则可得到系数矩阵

Y＝(y₁ y₂ y₃ y₄)；

则方程可化为Y＝BX,由于P作为振动倍频为自然数，则目前在X中包含了A，φ与C共41个未知量，

X＝(B^TB)^-1B^TY；

目前谐波叠加方程已化为对方程待定系数的求解，对该部分求解可采用多种算法，在本发明实施例中，可采用模拟退火算法，这里令

F(X)＝|Y-BX|；

给定扰动，产生新解，得到F(X_new),dE＝F(X_new)-F(X)；

判定dE<0,则将X_new作当前解；若dE>0，计算

上式中KT为给定值。以P作为接受新解X_new的概率。

继续上述循环至连续多次不接受新解X_new。

对给定KT，连续多次不接受新解X_new后，根据退火速率降低KT，继续产生新解迭代；

最终迭代至KT满足要求。

本发明实施例中，给定退火速率为0.98，降低KT值继续循环至足够小的KT_min，该值需与具体的精度要求有关，一般取1e-6。

迭代结束后，得到最终的X_final，

则对于此模型其基于谐波叠加拟合的振动方程可表示为：

根据此方程即可得到该模型下各叶片任意时刻的振动参数。

在工程的应用中，本发明首先根据实际叶片数建立其一维集中参数模型，并由此得到叶片的振动方程；在轴上安装基准定时传感器，包括转速同步传感器以及角基准传感器，在机壳上选择不同位置安装叶尖定时定时传感器，给定编号并得到编号k测量传感器的安装角度θ_k；运行整个系统，将多路定时传感器信号相对转速同步信号的时间间隔序列{t_ij}记录下来，并基于转速获得叶片振动的位移信号y_k；对振动位移信号进行处理，采用本发明提出的谐波叠加方程拟合方法，获得各叶片的振动方程，即可实时监测叶片的振动状态。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

步骤2，基于步骤1的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；

步骤3，代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

步骤4，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

步骤5，基于步骤1测量获得的叶顶位移数据及步骤4计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行步骤6，符合则跳转执行步骤7；

步骤6，基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行步骤4；

步骤7，将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入步骤3获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程。

2.根据权利要求1所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤2中，简化后的叶片振动方程的表达式为：

式中，A_j为j阶次下叶片的振动幅值；P为振动倍频；φ为初始相位。

3.根据权利要求2所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤3中，修正后的谐波叠加的振动方程组的表达式为：

式中，C为叶尖定时测量带来的直流分量；θ_M为编号M测量传感器的安装角度。

4.根据权利要求3所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤4中，计算获得的叶顶位移数据的表达式为：

5.根据权利要求4所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤5中，采用模拟退火算法计算获得判定参数，其具体步骤包括：

给定方程表达式为：

F(X)＝|Y-BX|，

式中，Y为实际叶尖定时测量所得到数据；

给定扰动新解X_new，计算

dE＝F(X_new)-F(X_old)；

判定dE＜0，则将X_new作当前解；若dE＞0，计算

式中，KT为给定值；以P作为接受新解X_new的概率；

对给定KT，连续预定次数不接受新解X_new后，根据退火速率降低KT，继续产生新解迭代；最终迭代至KT满足要求。

6.根据权利要求5所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤5中，采用模拟退火算法的判定系数要求为：

KT_min＜1×10^-6。

7.根据权利要求4所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤6中，作为中间迭代值的系数矩阵的表达式为：

X^m＝[A₁cosφ₁ ^m A₁sinφ₁ ^m … A_qsinφ_M ^m C^m]^T。

8.根据权利要求7所述的一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的方法，其特征在于，步骤7中，实际叶片的谐波叠加振动拟合方程的表达式为：

9.一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别的系统，其特征在于，包括：

位移数据测取模块，用于设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

方程组获取及系数初值赋值模块，用于基于数据测取模块设计的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

位移数据计算模块，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

迭代判定模块，用于基于测量获得的叶顶位移数据及计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行修正值获取模块，符合则跳转执行参数识别模块；

修正值获取模块，用于基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行位移数据计算模块；

参数识别模块，用于将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入方程组获取及系数初值赋值模块获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程，完成参数识别。

10.一种谐波叠加拟合叶尖定时振动参数识别电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：

步骤1，设计带有外壳的旋转叶片叶尖定时测量系统；其中，外壳安装M个测量传感器，轴上布置同步传感器；固定转速，对每个叶片进行叶尖定时测量，获得叶顶位移数据；

步骤2，基于步骤1设计的旋转叶片叶尖定时测量系统，构建获得叶片的一维集中参数模型；保留叶片振动方程的前q阶，得到简化后的叶片振动方程；

步骤3，代入测量传感器安装角度，获得修正后的谐波叠加的振动方程组；给定谐波叠加振动方程组的系数矩阵初值；

步骤4，基于谐波叠加振动方程组及系数矩阵，计算获得叶顶位移数据；

步骤5，基于步骤1测量获得的叶顶位移数据及步骤4计算获得的叶顶位移数据，计算获得判定参数；判断判定参数是否符合预设要求，不符合则跳转执行步骤6，符合则跳转执行步骤7；

步骤6，基于判定参数，计算获得系数修正值，获得作为中间迭代值的系数矩阵，跳转执行步骤4；

步骤7，将满足预设要求的判定参数对应的系数矩阵，代入步骤3获得的谐波叠加振动方程组，获得实际叶片的谐波叠加振动拟合方程。

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