CN102966526B - 基于轴向振动分析的压缩机低频流体激振类故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于轴向振动分析的压缩机低频流体激振类故障诊断方法。方法首先将获取的轴振动信号解析为直流分量和动态交流分量两部分；接着利用相干性分析，剔除与转子轴向窜动量相关的动态信号频率，对剩余的频谱通过进一步的局部频率连续细化，选取低频成份中流体冲击特征频段能量进行分析，与典型故障特征信号分析对比，快速区分判断低频流体激振类故障。方法进一步利用低频气流特征频段能量谱密度对叶片受异常流体冲击状态进行量化描述，通过趋势跟踪分析，对低频流体激振类故障进行准确辨识与实时量化跟踪监测。

Description

基于轴向振动分析的压缩机低频流体激振类故障诊断方法

技术领域

本发明涉及压缩机运行状态的故障诊断技术，具体涉及一种用压缩机轴向振动信号完成低频振动故障快速判别与量化跟踪监测的方法。

背景技术

在压缩机运行中，除转频类故障外，由于工况调整，日常操作不规范及叶片、叶轮、阀门、流道问题导致低频（频率在0～转频之间）流体激振类故障，主要包括，油膜涡动、油膜振荡、阻塞、旋转脱离、气流激振、喘振、气封磨损、支座松动和管道激励等十余种低频非线性类故障，此类故障发生频次较高，尤其是在长期异常流体冲击等循环应力作用下易引起叶片断裂等严重故障。

如何对该类异常流体冲击故障进行准确判别与划分，并根据叶片强度劣化趋势预估叶片寿命，防止叶片断裂、推力盘磨损等严重故障，是压缩机日常状态监测重要方面之一。

传统低频流体激振类故障诊断方式利用径向振动信号通过FFT变换，在频域中进行分析，利用特征频段划分的方式对油膜故障、气流扰动、机械松动等故障进行划分，并且通常以0.37～0.45倍频内为油膜故障特征频段，（0.2～0.4）或（0.6～0.8）倍频为气流扰动特征频段，0.5、0.33、0.25等分数单位倍频为机械松动特征频率。该传统方法对处于特征边界区域和重叠区域的故障频率无法进行准确划分，对于确诊是哪种低频流体激振类故障（如油膜振荡、气流激振、流场紊乱等故障），也无法进行定量监测跟踪。

发明内容

本发明目的在于提供一种直观、快速、准确有效的压缩机低频流体激振类故障的方法，该方法是基于压缩机轴向振动信号分析的多信息融合的压缩机低频流体激振类故障诊断方法。

为此：本发明提供的基于轴向振动分析的压缩机低频流体激振类故障诊断方法首先采集压缩机组的轴向振动信号，分别提取轴向振动信号的直流分量与交流分量；然后结合机组工况调整与直流分量变化，进行动态交流分量与轴位移变化的相干分析，去除因轴位移变化造成对交流振动信号的影响；接着对交流动态分量，利用局部频率连续细化技术，得到其精确特征频率，根据低频流体激振类故障分频所处不同特征频段及其能量阈值，判断低频流体激振类故障种类。

上述方法的具体步骤如下：

步骤一，采集压缩机组的轴向振动信号，所采集的轴向振动信号的直流分量为X(t)信号、交流分量为Y(t)信号；

步骤二，利用（式1）计算信号X(t)与信号Y(t)在不同频率ω处的相干系数γ_XY(ω)

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{XY}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{\left|G_{\mathrm{XY}}\left(\mathrm{\ω}\right)\right|}{{\left[G_X\left(\mathrm{\ω}\right)G_Y\left(\mathrm{\ω}\right)\right]}^{1/2}}---\left(1\right)$

式（1）中：G_X(ω)为信号X(t)在频率ω处的自谱，G_Y(ω)为信号Y(t)在频率ω处的自谱，G_XY(ω)为信号X(t)与信号Y(t)在频率ω处的互谱；

步骤三，剔除信号Y(t)中与信号X(t)相干性系数γ_XY(ω)大于选定阈值的振动频率分量；将剔除掉与信号X(t)相干性系数γ_XY(ω)大于选定阈值的振动频率分量的信号Y(t)还原至时域得到待分析信号x₁(n)（n＝0,1,2,3,…,N-1），其中，选定阈值为0.6～0.8；

步骤四，采用局部频率连续细化方法对待分析信号x₁(n)（n＝0,1,2,3,…,N-1）进行处理得到细化频谱，进而从细化频谱上得到精确的特征频率：

（1）通过傅里叶变换获取待分析信号x₁(n)（n＝0,1,2,3,…,N-1）的全景频谱X₁(k)：

$X_1\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1(n/f_s)\exp (-2\mathrm{j\πkn}/N),$ 0≤k≤N-1（2）

式（2）中，f_s为采样频率；

（2）对全景频谱X₁(k)中的低频谱段进行加窗处理后得到频谱X(k)：

$X\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x(n/f_s)\exp (-2\mathrm{j\πkn}/N),$ 0≤k≤N-1（3）

（3）对频谱X(k)进行逆傅里叶变换，得到采样频率为f_s、采样点数为N的信号序列：{x(t_n),t_n＝n/f_s,n＝0,1,2,3,…,N-1}，该信号序列的傅里叶变换为频谱X(k)；

（4）对频谱X(k)进行连续的傅里叶变换得到细化频谱X(f)：

$X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t_n\right)\exp (-2\mathrm{j\πnf}/f_s),$ 0≤f≤f_s(4）

步骤五，当特征频率小于等于0.1倍转频时，故障类型为地基裂纹、地基松动或管道激振；

当特征频率大于0.1倍转频且小于等于0.42倍转频，或者，当特征频率大于0.6倍转频且小于等于0.9倍转频时，故障为气流激振、气流扰动、喘振、旋转脱离或阻塞；

当特征频率大于0.43倍转频且小于等于0.47倍转频时，故障为油膜涡动或油膜振荡；

否则，为信号干扰。

对上述方法的进一步利用，通过对细化频谱中低频（频率在0～转频之间）气流特征频段能量谱密度进行量化监测，预测避免因高周疲劳导致叶片断裂，推力瓦因轴向气流作用力波动较大烧毁等事故，具体为执行完步骤五后继续执行以下步骤：

步骤六，当故障为气流激振或气流扰动时，根据压缩机组的故障表现状况，确定监测周期σ；

步骤七，每隔σ时间，对压缩机组进行监测；

每次监测时进行上述步骤一至步骤四后，利用式（5）计算当前次监测的低频气流特征频段能量谱密度φ(ω)，设当前次监测需监测的气流特征频段的总段数为A/2，

$\mathrm{\φ}\left(\mathrm{\ω}\right)={\∫}_{f_2}^{f_1}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}+{\∫}_{f_4}^{f_3}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}+\·\·\·+{\∫}_{f_a}^{f_a}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}\·\·\·+{\∫}_{f_A}^{f_{A-1}}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}---\left(5\right)$

式（5）中，a＝1,3,5,…,A-1；f₁、f₃…f_a…f_A-1为需监测气流特征频段的起始频率；f₂、f₄…f_a+1…f_A为需监测气流特征频段的终止频率；

步骤八，利用式（6）计算当前次监测的叶片损伤度D，并且当D＞0.5时，表明叶片已进入危险期，

D＝φ(ω)/τ（6）

式（6）中，τ为被监测压缩机组的叶片损伤度与低频气流特征频段能量谱密度的关联系数。

本发明基于压缩机轴向振动分析技术，利用通常诊断中被忽视的轴向振动参数，通过构建轴向的转子动力学标准模态与频谱细化技术，能够快速准确区分各种流体激振类故障，缩短机组故障排查时间，避免工程人员盲目进行机组检修维修，提高故障识别精度和故障处理效率。为实现压缩机叶片受流体冲击，而造成的高周疲劳断裂定量研究开辟了新的思路，与现有技术相比，本发明具有如下特点：

1）传统的振动信号分析方法通常利用径向振动信号进行故障诊断，从而忽略了各轴承轴向振动信号中包含的大量有效信息。本发明综合考虑了转子在三维度方向上的振动信息，尤其轴向直接传递的低频信息，达到精确识别各种低频流体激振类故障。

2）通过内插技术，获得准确的轴向振动幅值、频率、相位，做出精确的频谱划分，使振动信号能够更加清晰的表现出机组低频故障。

3）因动态监测叶片裂纹及强度变化仍属于世界难题，通过对压缩机转子受流场作用力能量改变来进行量化描述，可有效预防叶片断裂，提高机组安全性。

附图说明

以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1为与表1相对应的压缩机组进气侧水平方向频谱图；

图2为与表2相对应的压缩机组进气侧垂直方向频谱图；

图3为与表3相对应的压缩机组排气侧水平方向频谱图；

图4为与表4相对应的压缩机组排气侧垂直方向频谱图；

图5为与表5相对应的压缩机组轴向方向频谱图；

图6为与表6相对应的压缩机组轴向方向频谱图；

图7为与表7相对应的压缩机组轴向方向频谱图。

具体实施方式

本发明引入轴向低频（频率在0～转频之间）振动信号分析技术，采用对轴向振动信号中的动态交流部分进行频谱细化分析，对低频流体激振类故障进行准确识别诊断与量化跟踪监测。

首先，为能让获得的振动信号更加清晰的表现压缩机低频故障，考察其与直流信号变化的相干性，剔除掉轴向窜动信号对振动信号产生的影响，并对得到的轴向振动交流部分信号进行FFT变换，并运用特征谱线内插技术，求出准确的幅值、频率和相位，做出精确的频谱，以更好突现低频流体激振类故障信号的实际振动特征。对比典型特征图谱，可直接对流体激振类故障进行判别。并进一步利用低频能量谱密度为量化监测指标，与叶片实际疲劳寿命统计值相结合，对叶片强度衰减及受流体冲击场变化可进行量化跟踪描述，不仅可缩短故障排查时间，提高故障识别精度和故障处理效率，还可有效的预估叶片疲劳断裂寿命，避免叶片断裂，推力轴承损伤等恶性故障的发生。

依照本发明的技术方案，本发明的具体实施步骤如下：

1）利用轴向方向安装的电涡流传感器采集压缩机组的轴向振动信号，对于有轴位移探头的压缩机，可直接利用其轴位移探头采样信号，对于未安装轴位移探头的压缩机，以自由端端面为测量面，电涡流传感器安装在轴端端盖上；所采集的轴向振动信号的直流分量为X(t)信号、交流分量为Y(t)信号；

2）由式(1)计算出两随机信号在不同频率ω处的相干系数γ_XY(ω)：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{XY}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{\left|G_{\mathrm{XY}}\left(\mathrm{\ω}\right)\right|}{{\left[G_X\left(\mathrm{\ω}\right)G_Y\left(\mathrm{\ω}\right)\right]}^{1/2}}---\left(1\right)$

式（1）中：G_X(ω)为信号X(t)在频率ω处的自谱，G_Y(ω)为信号Y(t)在频率ω处的自谱，G_xY(ω)为信号X(t)与信号Y(t)在频率ω处的互谱；；

3）剔除信号Y(t)中与信号X(t)相干性系数γ_XY(ω)大于选定阈值的振动频率分量，将剔除掉与信号X(t)相干性系数γ_XY(ω)大于选定阈值的振动频率分量的信号Y(t)还原至时域得到待分析信号x₁(n)（n＝0,1,2,3,…,N-1），其中，选定阈值为0.6～0.8；

4）采用局部频率连续细化方法对待分析信号x₁(n)（n＝0,1,2,3,…,N-1）进行处理得到细化频谱，进而从细化频谱上得到精确的特征频率：

①通过FFT获取全景谱，用FFT做采样频率为f_s、采样点数为N的待分析信号时间序列x₁(n)（n＝0,1,2,3,…,N-1）的全景谱X₁(k):

$X_1\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1(n/f_s)\exp (-2\mathrm{j\πkn}/N),$ 0≤k≤N-1（2）

②在全景谱X₁(k)上选定低频区域谱段，对该频谱段做加窗处理，滤去其他频率与噪声，得到新的频谱X(k)：

$X\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x(n/f_s)\exp (-2\mathrm{j\πkn}/N),$ 0≤k≤N-1（3）

③做频谱X(k)的逆FFT，可得到一个采样频率仍为f_s、采样点数仍为N的新时间序列：{x(t_n),t_n＝n/f_s,n＝0,1,2,3,…,N-1}，该信号的FFT变换为X(k)；

④用连续的傅里叶变换对频谱X(k)进行处理计算，把频谱曲线看成连续的，及将式（3）的k看做是一个在区间0≤k≤N-1内的连续实数，则可得到连续的频率f，见式（4），利于该式进行频谱细化，可依照敏感低频特征频段分界点任意设定细化密度，对低频类故障进行准确判定与区分；

$X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t_n\right)\exp (-2\mathrm{j\πnf}/f_s),$ 0≤f≤f_s（4）

5）将特征频段对照表0确定机组的故障类型。

表0

为了预测避免因高周疲劳导致叶片断裂，推力瓦因轴向气流作用力波动较大烧毁等事故，上述方法完成后可通过对细化频谱中低频（频率在0～转频之间）气流特征频段能量谱密度进行量化监测，具体为执行完步骤五后继续执行以下步骤：

6）当故障为气流激振或气流扰动时，根据压缩机组的故障表现状况，确定监测周期σ；

7）每隔σ时间，对压缩机组进行监测；

每次监测时进行上述步骤一至步骤四后，利用式（5）计算当前次监测的低频气流特征频段能量谱密度φ(ω)，设当前次监测需监测的气流特征频段的总段数为A/2，

$\mathrm{\φ}\left(\mathrm{\ω}\right)={\∫}_{f_2}^{f_1}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}+{\∫}_{f_4}^{f_3}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}+\·\·\·+{\∫}_{f_a}^{\mathrm{fa}}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}\·\·\·+{\∫}_{f_A}^{f_{A-1}}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}---\left(5\right)$

式（5）中，a＝1,3,5,…,A-1；f₁、f₃…f_a…f_A-1为需监测气流特征频段的起始频率；f₂、f₄…f_a+1…f_A为需监测气流特征频段的终止频率；

步骤八，利用式（6）计算当前次监测的叶片损伤度D，并且当D＞0.5时，表明叶片已进入危险期，

D＝φ(ω)/τ（6）

式（6）中，τ为被监测压缩机组的叶片损伤度与低频气流特征频段能量谱密度的关联系数。

针对不同压缩机组的不同叶片，其叶片损伤度D与低频气流特征频段能量谱密度的关联系数τ是不同的，在对某一机组采用本发明的方法进行故障处理时，采用统计的方法计算该机组的某一型号叶片的叶片损伤度与低频气流特征频段能量谱密度值的平均关联系数τ，具体为叶片从完好到折断时的平均关联系数τ＝∑(φ_p(ω)/D_P)/P，p为当前统计次数,P为统计的总次数，且p＝1,2,3,…,P。

本发明中的叶片损伤度D取值为0＜D≤1，当D＝1时表示叶片已完全损坏。传统叶片损伤度D的监测采用探伤仪监测，但该方法需要停机，拆卸叶片，监测过程耗时耗力，而本发明的方法可对叶片的损伤度进行在线监测。

低频流体激振类故障中的异常气流扰动故障，通常在径向振动表现频率在0.3～0.8倍频范围以内，不易与油膜、电气、机械干扰、松动等其它低频故障特征频段相区分。采用轴向振动分析方法，特征表现频段上下限扩展至0.1～0.9倍频，常见频率为0.1～0.42、0.6～0.9倍频，且与机械松动等故障无重合频段，更易准确识别气流激振、旋转脱离、喘振与油膜涡动等流体激振故障，且气流激振故障的频段能量大小与气流扰动影响趋势保持一致，在长期跟踪监测叶片高周疲劳断裂环境因素上具有较实用参考价值。

以下是发明人提供的实施例，以对本发明的技术方案作进一步解释说明：

该实施例中的轴流压缩机为炼铁用风机，型号为静叶可调式轴流压缩机AV80-15，该机组的主要设计参数见表O′：

表O′

工作转速	4257	r/min
			排气流量	4726	Nm3/min
进气压力	99.7	KPa
			排气压力	358.7	KPa

该机组于2007年9月发生了第三级叶片断裂后，将其第三级叶片数由原来的26片更换至29片。

2009年4月，对该机组的动静叶间隙进行调整、机组转子进行规圆、更换密封、完成转子高速动平衡、研磨和调整支撑轴瓦。

2009年5月，该机组投入运行，机组进、排气侧径向测振探头测得机组的轴振动值最大为25um，但风机的前、后轴承箱壳振达5.6mm/s(振动烈度)。

对2009年5月投运后此机组的整个故障处理过程如下：

首先对机组的径向振动信号进行了分析：

观察风机径向振动信号，从进、排气侧各测点频谱成份分析，低频振动分量相对较小，且分布频段与油膜特征频段、机械干扰、松动频段接近，不易区分。监测结果见图1、表1、图2、表2、图3、表3、图4和表4，结果中包含0.71倍、0.7倍、0.36倍、0.35倍、0.23倍、0.22倍、0.18倍、0.05倍等分数倍频值。其中，0.71、0.7倍频最大，为4.29um，经确认，该0.71、0.7倍频能量频率为50Hz，由交流电干扰造成，无法从低频段绝对能量大小中得出气流激振等有效判断信息。

表1压缩机组进气侧水平方向振动参数

表2压缩机组进气侧垂直方向振动参数

表3压缩机组排气侧水平方向振动参数

表4压缩机组排气侧垂直方向振动参数

接着采用本发明的方法对机组的故障进行了如下处理：

监测诊断采用西安交通大学研发的Rotview6.0设备进行采集，采样信息如下：

采样频率：f_s＝2048Hz

采样点数：N＝2048

轴振数据：利用机组所带Bently3300缓冲输出取数，轴向振动信号利用机组原有轴位移传感器获得。

壳振数据：利用Bently速度传感器在轴承部位测量得到。

1）采集轴向振动信号，具体方法是利用轴位移电涡流探头，取输出电压信号交流部分，进行隔直、滤波处理后，剔除与直流分量相干系数大于0.6的频率分量，对得到的新频谱低频信号部分进行局部频率连续细化处理。

2）从得到的细化频谱中明显分辨出，除工频能量成份外，有较大低频分量，该分量频段为0.14倍频（频率为10.26Hz）附近，与标准模态下气流频段吻合，相对油膜特征频段有较大区分性，见表5和图5，确诊为气流激振故障。计算其能量谱密度指标值为0.772μm²/Hz，根据前期统计此类机组（N5、N8叶型）损伤度关联系数为τ_N5＝3.75，τ_N8＝3.18，估算叶片损伤度分别为0.20与0.24,均在安全裕度之内。

表5压缩机组轴向方向振动参数（检修前，2009年5月份）

3）2009年12月，对该机组轴向振动再次采样，观察到0.14倍频附近能量有明显增长，见表6和图6，对比前后两次特征频段区（0.1～0.3倍频区）能量谱密度指标由0.772μm²/Hz，增加至2.136μm²/Hz，该转子受气流激振影响进一步加剧。根据损伤度关联系数计算对于两种叶型，估算损伤度分别为：0.57，0.67已大于0.5，进入危险期。对转子进行了解体检查，对叶片进行探伤，部分N8型叶片根部已出现约10毫米左右的疲劳裂纹，如继续运行，必然带来叶片断裂等严重后果。进一步调查裂纹原因，对每片叶片进行测频，发现部分N8型叶片1阶固有频率、N5型叶片2阶固有频率与机组转频成整数倍关系，叶片受气流影响产生共振，造成此叶片裂纹隐患。

表6压缩机组轴向方向振动参数（2009年12月份）

4）经对已出现裂纹的叶片进行更换，并将其余共振叶片修频处理后，机组再次投入运行，轴向振动大幅度降低，且保持稳定，推力轴承温度也明显下降。测得轴向振动的频谱中低频成份与工频成份大幅度降低，见表7和图7，低频的气流频段成份几乎消失。

表7压缩机组轴向方向振动参数（检修后）

Claims (2)

1.一种基于轴向振动分析的压缩机低频流体激振类故障诊断方法，其特征在于，方法的具体步骤如下：

步骤一，采集压缩机组的轴向振动信号，所采集的轴向振动信号的直流分量为X(t)信号、交流分量为Y(t)信号；

步骤二，利用式(1)计算信号X(t)与信号Y(t)在不同频率ω处的相干系数γ_XY(ω)：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{XY}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{\left|G_{\mathrm{XY}}\left(\mathrm{\ω}\right)\right|}{{\left[G_X\left(\mathrm{\ω}\right)G_Y\left(\mathrm{\ω}\right)\right]}^{1/2}}---\left(1\right)$

式(1)中：G_X(ω)为信号X(t)在频率ω处的自谱，G_Y(ω)为信号Y(t)在频率ω处的自谱，G_XY(ω)为信号X(t)与信号Y(t)在频率ω处的互谱；

步骤三，剔除信号Y(t)中与信号X(t)相干性系数γ_XY(ω)大于选定阈值的振动频率分量；将剔除掉与信号X(t)相干性系数γ_XY(ω)大于选定阈值的振动频率分量的信号Y(t)还原至时域得到待分析信号x₁(n)(n＝0,1,2,3,…,N-1)，其中，选定阈值为0.6～0.8；

步骤四，采用局部频率连续细化方法对待分析信号x₁(n)(n＝0,1,2,3,…,N-1)进行处理得到细化频谱，进而从细化频谱上得到精确的特征频率：

(1)通过傅里叶变换获取待分析信号x₁(n)(n＝0,1,2,3,…,N-1)的全景频谱X₁(k)：

$X_1\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1(n/f_s)\exp (-2\mathrm{j\πkn}/N),0\≤k\≤N-1---\left(2\right)$

式(2)中，f_s为采样频率；

(2)对全景频谱X₁(k)中的低频谱段进行加窗处理后得到频谱X(k)：

$X\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x(n/f_s)\exp (-2\mathrm{j\πkn}/N),0\≤k\≤N-1---\left(3\right)$

(3)对频谱X(k)进行逆傅里叶变换，得到采样频率为f_s、采样点数为N的信号序列：{x(t_n),t_n＝n/f_s,n＝0,1,2,3,…,N-1}，该信号序列的傅里叶变换为频谱X(k)；

(4)对频谱X(k)进行连续的傅里叶变换得到细化频谱X(f)：

$X\left(f\right)=\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}x\left(t_n\right)\exp (-2\mathrm{j\πnf}/f_s),0\≥f\≥f_s---\left(4\right)$

从细化频谱上得到精确的特征频率；

步骤五，当特征频率小于等于0.1倍转频时，故障类型为地基裂纹、地基松动或管道激振；

当特征频率大于0.1倍转频且小于等于0.42倍转频时，或者，当特征频率大于0.6倍转频且小于等于0.9倍转频时，故障为气流激振、气流扰动、喘振、旋转脱离或阻塞；

当特征频率大于0.43倍转频且小于等于0.47倍转频时，故障为油膜涡动或油膜振荡；

否则，为信号干扰。

2.如权利要求1所述的基于轴向振动分析的压缩机低频流体激振类故障诊断方法，其特征在于，方法还包括以下步骤：

步骤六，当故障为气流激振或气流扰动时，根据压缩机组的故障表现状况，确定监测周期σ；

步骤七，每隔σ时间，对压缩机组进行监测；

每次监测时进行上述步骤一至步骤四后，利用式(5)计算当前次监测的低频气流特征频段能量谱密度φ(ω)，设当前次监测需监测的气流特征频段的总段数为A/2，

$\mathrm{\φ}\left(\mathrm{\ω}\right)={\∫}_{f_2}^{f_1}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}{+}_{f_4}^{f_3}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}+...+{\∫}_{f_{a+1}}^{f_a}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}...+{\∫}_{f_A}^{f_{A-1}}{\left|x\left(f\right)\right|}^2\mathrm{df}---\left(5\right)$

式(5)中，a＝1,3,5,…,A-1；f₁、f₃…f_a…f_A-1为需监测气流特征频段的起始频率；f₂、f₄…f_a+1…f_A为需监测气流特征频段的终止频率；

步骤八，利用式(6)计算当前次监测的叶片损伤度D，并且当D＞0.5时，表明叶片已进入危险期，

D＝φ(ω)/τ   (6)

式(6)中，τ为被监测压缩机组的叶片损伤度与低频气流特征频段能量谱密度的关联系数。