通风机是广泛应用于矿山冶金、能源制药、石油化工、航天航海等诸多国民经济行业的通用设备,通过除尘除湿、调节风量、降低有害气体的浓度等方式来确保工作环境的空气质量,从而保障工作人员的生命安全和行业运作的生产安全。叶片是通风机转子系统的重要零件,长期运行中承受着离心力、流体动力、振动、温差、介质等的综合作用,会出现不同程度的裂纹。因此,进行通风机叶片裂纹故障诊断方法的研究,尽早获知叶片裂纹的损伤信息,在裂纹故障升级前对叶片进行修复或更换,避免重大事故突发,具有巨大的安全效益、社会效益和经济效益。鉴于此,本文针对叶片裂纹局部的损伤对应信号奇异点的特性,提出一种基于Hilbert—Huang变换的通风机叶片裂纹故障诊断方法,实现对通风机叶片裂纹位置和深度的诊断,并且通过模态试验验证了该方法的可行性。主要工作如下:(1)简化通风机叶片模型并对其进行动力学分析,结合损伤力学理论与基于信号奇异性的损伤检测原理推导出叶片的振型函数,通过理论分析得到叶片振型和裂纹位置之间的数学关系。(2)应用三维建模软件Solid Works建立了含裂纹的通风机叶片模型。模型共设置25组:叶片裂纹设置为6种不同的位置、4种不同的深度,共计24组,外加无裂纹叶片模型1种。将25组模型导入ANSYS Workbench有限元软件中进行模态分析,获得到了叶片模型的前六阶振型。(3)利用MATLAB对有限元分析得到的振型数据进行预处理,采用Hilbert-Huang变换的方法,对这些叶片模型的振型位移数据进行相应处理——EMD分解与Hilbert谱分析,实现对叶片裂纹模型位置与深度的损伤识别。(4)进行通风机裂纹叶片模态试验,采用锤击法对含有裂纹的叶片进行激励,获得加速度响应,应用模态试验DASP软件得到固有频率与振型数据,依据上述的Hilbert-Huang变换方法对振型进行处理,实现对叶片裂纹位置和深度的识别。试验结果证明了本文提出的叶片裂纹位置和深度识别方法的有效性和可行性。