叶片作为大型旋转机械中的核心部件通常需要长期在高转速、高负荷的状态下运转,且工作环境往往比较恶劣,如需在高温、高压、烟气、盐水浸泡或工业气体腐蚀的环境中工作,因此叶片剧烈振动或者断裂的状况时有发生,严重影响到了大型旋转机械整机的安全运转。光学叶尖定时测振系统因其尺寸小、高精度、抗电磁干扰、非接触等特点得到广泛关注,但传统的光学叶尖定时测振系统的光信号极易受诸如叶尖间隙变化、叶尖表面粗糙度变化、叶尖截面形状变化等因素的影响而产生光强波动,严重影响到了叶片到达时刻的时刻鉴别精度,进而影响整个测振系统的测量精度。针对上述问题,本论文开展了基于光学叶尖定时系统的光纤测试研究并提出了一种基于叶片叶尖表面微结构进行时刻鉴别的方法,论文的主要研究内容如下:首先介绍了本测振系统所使用的强度型光纤传感器的传感原理及传感器结构,以三光纤探头为传感器的结构为基本模型,使用多物理场仿真软件对具有周期性结构的旋转叶尖金属表面光强散射情况构建了仿真模型并对表面周期大小、调制深度、周期形貌等参数对散射光强的影响进行了详细的分析。接下来建立了光纤测试系统并对不同加工方式加工的金属表面进行了光纤测试,测试结果显示平铣、端铣和刨的加工方式更易形成表面周期性结构。同时,光纤测试结果显示的表面特征周期参数对散射光强的影响与仿真结果显示的规律相同。基于周期金属表面光强调制的仿真结果和光纤测试结果,本文提出了一种基于微结构叶尖金属表面的时刻鉴别法。一些加工后的叶尖金属表面会形成特征周期,对特征周期频率进行提取后建立特征信号,通过滤波算法或锁相算法提取特征信号的相位信息,此相位信息即为叶片到达的时间信息。论文中对于实验室中基于这种时刻鉴别方法搭建的测振系统及其时间处理算法进行了详细的介绍。分别在叶尖间隙变化时、安装角度变化时和叶片截面对称性变化时使用实验室搭建的微结构表面低速定时测试系统对端铣Ra=0.8μm和端铣Ra=3.2μm两种微结构加工表面进行试验。与相同条件下的单阈值前沿时刻鉴别法(传统时刻鉴别方法)的定时时刻进行对比后表明,在上述条件变化时使用滤波算法和锁相算法的微结构表面时刻鉴别法能有效的减小时刻鉴别的时间误差。搭建了包含光电转换电路、采集卡、LabVIEW信号处理程序等模块的三叶片旋转测振系统,对三个叶片中的两个叶片进行表面微结构加工,表面特征周期为400μm左右。在1000rpm的转速下对比了微结构表面叶片和非微结构表面叶片的定时时刻误差,结果显示前者误差明显小于后者误差,证明了本文所述时刻鉴别方法在高速旋转系统中的可行性。相较于传统测振系统中多采用的模拟信号处理电路,本文所述的系统主要采用数字处理系统,具有便于调试、好维护、精度高等优点。最后针对数字处理系统所需的带宽进行了讨论。