基于真实数据反演的风扇转子本机平衡方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28321

Abstract

Abstract:

A fan rotor local balancing method based on the model and real dynamic balancing data inversion is proposed to address the phenomena of difficult fan rotor phase monitoring， complex vibration transmission paths， large variability of dynamic characteristics of different machines， and low dynamic balancing efficiency. The data inversion model is first constructed and the inversion characteristic parameters determined by decomposing the fan rotor vibration transmission path. The real dynamic balance data is then used to invert the performance to match the key characteristic parameter K_cs（casing to pivot point 1 dynamic stiffness） of each machine. Finally， the linear matrix equation of casing vibration response， characteristic parameter K_csand rotor unbalance is established based on the inversion theory to realize the inverse operation of rotor unbalance. This method is verified by the field dynamic balancing of fan rotors， which can achieve 100% vibration suppression in the given speed range， and the vibration suppression ratio reaches 43%—68%， significantly improving the dynamic balancing efficiency.

Key words: aeroengine, fan rotor, local balance, data inversion, without OPR sensor

CLC Number:

V231.92

Lifang CHEN, Yabing SUN, Shuhua ZHOU, Qiang GAO, Baodong QIAO, Dong LI. Fan rotor local balancing method based on real data inversion[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(4): 628321-628321.

Figures/Tables 21

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Fig.9

Fig.10

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Fig.13

Fig.14

Table 1

Machine 1 dynamic stiffness Kcs

转速/（r·min^-1）	历史初始振幅/mil	历史原始不平衡量/（g·mm）	$K c d$ /（10⁷ N·m^-1）	$K s s$ / $K s d$ *	$K c s$ /（10⁷ N·m^-1）
5 400	0.47	1 000	2.68	1.019 6	2.63
5 650	1.38	1 038	1.03	1.019 0	1.02
5 800	1.80	1 001	0.81	1.018 6	0.79
5 970	3.20	957	0.46	1.018 2	0.45
6 230	4.50	903	0.34	1.017 5	0.33
6 410	3.90	850	0.39	1.016 9	0.38
6 600	3.50	878	0.47	1.016 4	0.46
6 861	2.90	851	0.60	1.015 6	0.59
7 200	2.30	791	0.77	1.014 4	0.76
7 650	2.00	686	0.87	1.012 8	0.86
8 000	1.75	700	1.11	1.011 4	1.09
8 400	2.00	645	0.98	1.009 7	0.97

Table 1

Table 2

Machine 2 dynamic stiffness Kcs

转速/（r·min^-1）	历史初始振幅/mil	历史原始不平衡量/（g·mm）	$K c d$ /（10⁷ N·m^-1）	$K s s$ / $K s d$ *	$K c s$ /（10⁷ N·m^-1）
5 600	1.3	1 415	1.47	1.019 0	1.45
5 800	2.7	1 291	0.69	1.018 6	0.68
6 000	3.3	1 036	0.49	1.018 1	0.48
6 200	4.7	1 175	0.41	1.017 5	0.41
6 400	3.6	1 287	0.63	1.017 0	0.62
6 600	3.2	1 627	0.96	1.016 4	0.94
6 800	2.8	1 566	1.12	1.015 8	1.10
7 000	2.7	1 799	1.41	1.015 1	1.39
7 200	2.0	1 635	1.84	1.014 4	1.82
7 400	1.5	1 443	2.27	1.013 7	2.24
7 600	1.6	1 264	1.97	1.013 0	1.94
7 800	1.8	1 901	2.77	1.012 2	2.74
8 000	2.0	2 181	3.01	1.011 4	2.98
8 200	2.1	2 368	3.27	1.010 6	3.24

Table 2

Fig.15

Table 3

Table 4

Fig.16

Fig.17

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转速/（r·min^-1）	原始不平衡量大小/（g·mm）	试重后不平衡量大小/（g·mm）	配重位置1/（°）	配重位置2/（°）
5 800	1 434	1 816.4	265	85
6 000	1 381	缺少
6 200	1 450	缺少
6 400	1 502	缺少
6 600	1 729	2 491.79	235	115
6 800	1 734	2 237.42	254	96
7 000*	1 866	2 998.93
7 200	1 799	3 038.13	221	129
7 400*	1 731	3 077.33
7 600	1 580	2 291.00	240	110

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Fan rotor local balancing method based on real data inversion

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