基于EHHO-BP网络和波形映射的叶尖定时传感器动态电压响应估计

《Sensors》：Dynamic Voltage-Response Estimation for Blade-Tip Timing Sensors Based on EHHO-BP Network and Waveform Mapping

　　

摘要

叶尖定时（Blade-Tip Timing, BTT）传感器技术被广泛用于非接触式叶片振动测量。然而，传统BTT方法主要依赖稀疏的到达时间（Time-of-Arrival, TOA）信息，这限制了在传感器域内对叶片振动进行连续表征的能力。为克服这一局限，本文提出了一种结合精英哈里斯鹰优化算法（Elite Harris Hawks Optimization, EHHO）改进的误差反向传播神经网络（EHHO-BP）与波形映射的动态电压响应估计框架。通过零转速静态标定实验，建立叶片叶尖径向间隙、相对角位置与传感器电压之间的非线性关系，并利用EHHO-BP模型对标定响应进行估计。随后，将数值模型所得或经BTT TOA测量重构的叶片振动位移，在准静态传递假设下映射为连续的动态电压响应。单谐波与多谐波仿真验证了响应估计过程的有效性。在静态标定对比中，EHHO-BP模型的中位均方根误差（RMSE）为8.92 mV，变异均方根误差（CVRMSE）为0.56%，平均绝对误差（MAE）为6.34 mV，R²为0.99982。在400、600、800、1200和1500 rpm转速下的旋转实验进一步评估了零转速标定模型在不进行重新训练或转速依赖修正情况下的可迁移性。在整个测试转速范围内，相关系数保持在0.9868至0.9989之间，R²保持在0.952至0.997之间；然而，半高全宽（FWHM）误差从400 rpm时的1.469%增至1500 rpm时的22.662%。结果表明，本文提出的准静态映射方法在中低转速范围内具有良好的可迁移性，同时揭示了高转速下时间波形一致性逐渐恶化的现象。因此，所提框架为BTT所得叶片振动位移提供了连续的传感器域表征，并对其转速依赖的适用性给出了实验验证的评估。