图 文 导 读

图1 Graphical abstract

1. 提出了基于模糊熵分析的轴流压气机失速诊断新方法；

2. 揭示了熵分析提取叶顶间隙泄漏流非定常波动特征的突尖型失速诊断机制；

3. 分析了不同参数对模糊熵失速诊断方法的可靠性影响规律；

4. 实现了不同失速先兆类型的轴流压气机失速诊断，诊断时间为失速前100~300 转。

1. A stall diagnosis method based on fuzzy entropy analysis in axial compressors is proposed.

2. The stall diagnosis mechanism of the entropy analysis method to identify the spike stall precursor is revealed by extracting the unsteady fluctuation characteristics of tip leakage flow.

3. The influence of different parameters on the reliability of the fuzzy entropy stall diagnosis method is analyzed.

4. The stall diagnosis of different types of stall precursors in axial compressors is realized, and the diagnosis time is 100—300 revolutions before stall.

航空压气机高效宽稳定裕度运行是提高航空发动机推重比和稳定性、降低耗油率的关键。然而，随着压气机级负荷增加，强逆压梯度会加剧流动恶化程度，使其高效宽稳定裕度运行面临严峻挑战。为避免航空压气机气动失稳故障，通过在线监测压气机工作状态，及时有效地诊断失稳并进行有效的扩稳控制将成为预防失稳故障发生，进而保障航空发动机在全生命周期内稳定高效运行的关键。此外，在高机动飞行、导弹发射、恶劣天气等极端使役条件下，航空发动机进气口会产生复杂的进气畸变流动，同样造成稳定性问题，并导致压气机失稳特征及途径的多样化。针对畸变进气条件下失稳途径多样化与互相转化的现象，目前尚缺乏普遍适用的压气机失稳诊断方法。

中国科学院工程热物理研究所朱俊强研究员团队在《国际机械系统动力学学报（英文）》（International Journal of Mechanical System Dynamics, IJMSD）发表“基于熵特征辨识的轴流压气机失速诊断方法”研究论文。该文借助熵特征辨识算法，提出了突尖型和模态波型失速先兆的轴流压气机失速诊断方法，揭示了熵分析提取叶顶间隙泄漏流非定常波动特征的突尖型失速诊断机制，发现了模态波先兆扰动幅值逐渐增大的特征现象及其与吸力面流动分离的关联性。研究结果表明，熵特征辨识算法通过提取前失速先兆、失速先兆等非线性特征扰动信号实现了失速诊断；两种失速先兆的诊断时间为失速前100~300 转，为实现轴流压气机主动控制预留了充足时间。此外，该文还进行了不同参数对模糊熵失速诊断方法的可靠性分析，分析结果可作为模糊熵分析参数选择的参考。该文提出的基于模糊熵分析的轴流压气机失速诊断新方法同时适用于突尖型和模态波型失速先兆，解决了因进气畸变导致失速先兆类型转换的轴流压气机失速诊断问题。

Abstract:A stall diagnosis method based on the entropy feature extraction algorithm is developed in axial compressors with two different types of stall inception. The reliability of the proposed method is determined and a parametric sensitivity analysis is experimentally conducted. A collection of time-resolved pressure sensors is mounted circumferentially and along the chord direction to measure the dynamic pressure on the casing. Results show that the stall and prestall precursor embedded in the dynamic pressures are identified through nonlinear feature perturbation extraction using the entropy feature extraction algorithm. Further analysis demonstrates that the prestall precursor with the peak entropy value is related to the unsteady tip leakage flow for the spike-type stall diagnosis. The modal wave inception with increasing amplitude is identified by the considerable increase of the entropy value. The flow field in the tip region indicates that the modal wave corresponds to the flow separation in the suction side of the rotor blade. The warning time is 100–300 rotor revolutions for both types of stall diagnoses, which is beneficial for stall control in different axial compressors. Moreover, a parametric study of the embedding dimension m, similar tolerance n, similar radius r, and data length N in the fuzzy entropy method is conducted to determine the optimal parameter setting for stall diagnosis. The stall warning based on the entropy feature extraction algorithm provides a new stall diagnosis approach in the axial compressor with different stall types. This stall warning can also be adopted as an online stability monitoring index when using the concept of active stall control.

Keywords:stall diagnosis,entropy feature extraction algorithm,fuzzy approximate entropy,axial compressor

DOI: 10.1002/msd2.12064

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Cite this article: Liu Y, Du J, Li J, Xu Y, Zhu J, Nie C. A stall diagnosis method based on entropy feature identification in axial compressors. Int J Mech Syst Dyn. 2023; doi:10.1002/msd2.12064

作 者 简 介

刘  洋    中国科学院工程热物理研究所博士研究生，研究方向为轴流压气机气动稳定性及实验测量等。获博士研究生国家奖学金、硕士研究生国家奖学金及中国科学院朱李月华优秀博士生奖学金等奖项。作为主要完成者完成国家自然科学基金委重大仪器研制项目、国家重大科技专项等项目，合作发表学术论文19篇，其中以一作发表SCI论文3篇。

杜  娟    中国科学院工程热物理研究所研究员，数字孪生研究中心主任。研究方向为叶轮机械内部非定常流动数值模拟与实验测量、航空压气机失稳与损失调控等。获国家自然科学基金委优秀青年基金资助，德国洪堡基金资助，亚洲流体机械委员会杰出青年工程师奖，中国航空学会青年科技奖，中国工程热物理学会吴仲华优秀青年学者奖等奖项。承担国家自然科学基金委项目、国家重大科技专项及基础科学中心重大项目子课题等国家级项目14项。发表学术论文130余篇，授权发明专利12项。

李继超   中国科学院工程热物理研究所研究员，中国科学院青年创新促进会会员。研究方向为航空发动机/燃气轮机轴流压气机内部流动失稳机理、稳定性控制与建模及实验测量等。曾获得中国科学院工程热物理研究所青年学者论坛一等奖、中国科学院工程热物理研究所五四之星等荣誉称号。承担国家自然科学基金委与国家重大科技专项等项目。发表学术论文80余篇，授权发明专利13项。

徐  杨    河海大学工程硕士。研究方向为航空发动机/燃气轮机轴流压气机失速预警等。

朱俊强   中国科学院工程热物理研究所所长，研究员。现任中国工程热物理学会副理事长。长期从事航空发动机基础理论、关键技术攻关和工程应用研究，担任国家重大科技专项副总设计师、国家重大科技专项基础研究委员会气动与声学专业组组长等职。获国家科技进步二等奖、国防科技工业突出贡献奖、中国科学院杰出科技成就奖等奖励。承担了国家重大科技专项、民用飞机科研重大、国防基础科研和国际合作等项目。发表论文245篇，出版专著3部，授权发明专利78项。

聂超群   中国科学院工程热物理研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，工程热物理学会理事。长期从事压气机流动失稳机理与控制途径方面的基础性科研工作。2000年作为中国科学院高级访问学者，在英国剑桥大学怀特实验室进行旋转失速先兆特征的实验研究。曾获国家科学进步二等奖，山东省科学进步一等奖等奖励。先后承担科技部973课题、国家自然科学基金委重大仪器研制项目、国家重大科技专项等国家级项目20余项，发表论文100余篇，授权发明专利20余项。