航空发动机故障诊断中的磨屑识别研究

滑油系统是保证发动机正常工作的一个重要系统,当运转机件发生磨损时,产生的磨屑会进入滑油中,并被收集.本文所采集的磨屑是肉眼能看的金属屑.它们是反映航空发动机机械设备内部零部件磨损状况的重要信息载体,分析它的特征是反映发动机机械故障的有效方法.     

发动机磨粒统计分布规律与磨损状态监测研究

根据对 WZ- 6航空发动机等由滑油润滑的机械零件磨损磨粒的显微形态统计研究 ,提出了磨屑尺寸分布的 Weibull分布模型 ,探讨了滑油取样和磨粒采样等随机误差的估计及航空发动机磨损状态监测和故障诊断的方法     

航空发动机大颗粒金属磨屑监控技术

综述了油液监控技术在航空发动机上的应用,分析了原子发射光谱分析存在局限性,论述监控航空发动机滑油系统中的大颗粒金属磨屑的重要意义,并介绍了航空发动机大颗粒金属磨屑监控技术的研究应用现状.     

基于D—S证据理论的航空发动机故障诊断

航空发动机滑油中舍有摩擦副产生的磨损微粒。通过滑油介质中所含磨损微粒中元素的分析．运用Dempster-Shafer证据融合诊断方法,对航空发动机的磨损状态等进行有效的诊断,确定发动机的磨损程度,以及发动机的磨损部位,从而可对发动机的故障排除作参考。在融合过程中提出了先对每个元素的磨损量和磨损率进行融合,再总体融合的方法。针对Dempster—Sharer证据融合的局限,应用了两种改进的融合方法,并进行比较。实例表明,Dempster—Shafer证据融合是一种有效的航空发动机滑油磨损的故障诊断方法。     

航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

某型飞机滑油金属屑信号器引起“减小转速”故障分析

金属屑信号器用于监测发动机传动部件的磨损情况,当滑油回油油液中出现金属屑时,滑油金属屑信号器向通用信号盘发出减小转速的报警信号,引起发动机减小转速,严重威胁飞行安全。针对飞行中金属屑信号器向通用信号盘发出"减小转速"信号的典型故障,分析故障原因,并提出预防措施。     

航空发动机滑油系统监控与诊断技术

滑油系统是发动机一个重要的工作系统,它直接关系着发动机能否安全可靠工作,以及工作性能的优劣。且其滑油具有循环使用的特点,携带着发动机内部大量信息,通过对滑油系统进行监控和技术诊断,可提前发现发动机的内部故障,为预测发动机部件使用寿命和可靠性提供有力依据。本文结合某型发动机所应用的金属屑探测技术和滑油光谱分析技术,介绍航空发动机滑油系统监控与诊断技术的应用方案,并对我国在此方面的研究与应用提出了建议。     

浅析某型发动机滑油磨粒分析异常故障

针对某型发动机滑油磨粒分析异常的故障,对其所用的滑油进行了理化性能分析、滑油光谱分析、滑油铁谱和自动磨粒分析,并结合发动机分解检查,验证了滑油磨损元素监控与发动机磨损故障的一致性。     

AS350B2直升机发动机低滑油压力故障分析与预防措施

针对一起由滑油滤基座下部胶垫变形引起的Arriel1D1发动机滑油压力指示低且低滑油压力警告灯燃亮的故障现象,研究了该发动机的滑油系统的工作原理,分析了滑油滤基座下部胶垫变形的原因,再从维护人员的角度提出对于该故障的预防性维护措施。     

航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势

航空发动机主轴轴承承受着高温、高速、重载、贫油、断油等极端工况,其疲劳、磨损等失效问题严重影响发动机的可靠性.因此,对航空发动机主轴轴承的使用状态进行有效精确监测极为重要.对航空发动机主轴轴承工况特点、主要失效模式和失效机制进行了梳理;针对主轴轴承的状态监测方法和技术,总结并对比分析了现有主轴轴承振动、滑油状态、声音、...     

一种航空发动机滚动轴承磨损故障监测技术

针对航空发动机滚动轴承磨损状态监测对长轴尺寸大于10μm的故障敏感磨粒检测的需要,研制了多功能油液磨粒智能检测与诊断系统,克服了传统光谱分析对大磨粒不敏感的缺点,以及传统铁谱分析检测步骤烦琐的不足,可直接对流动的油液中大于10μm的运动磨粒进行检测.提出了油液运动磨粒的7个数字特征参数及其识别策略,实现了磨粒的自动识别,识别率基本上达到99%以上.利用实际的航空发动机油样进行了试验验证,并与传统光谱分析进行了对比,试验结果表明该系统较光谱分析具有更强的检测力和更优的时效性.      

基于D-S证据理论的磨粒识别

基于D-S证据理论的信息融合方法应用于磨损颗粒的自动识别,编制了相应的计算机识别程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行筛选和统计分析的基础上,确定了各参数的统计容许限和决策基元概率。通过对一组标准磨粒的模拟识别试验,显示该方法具有算法简单、运行可靠、识别正确率高以及识别速度快的优点。      

基于比例风险模型的航空发动机视情维修决策

基于航空发动机在翼监控信息来合理确定视情维修(CBM)决策是航空公司安全运营中的重要内容。本文利用Weibull比例风险回归的建模思想,分析了航空发动机因性能衰退而换发的历史监控数据记录,并据此建立了反映该类发动机性能参数与在翼时间之间的函数关系;进而采用最小维修成本、最大可用度策略确定最优维修决策阈值,为同类型在翼发动机进行维修决策的优化提供了一个客观的量化方法。最后对CF6型发动机历史故障数据进行了实例分析,表明该方法在发动机视情维修决策中的实用价值。      

民机襟翼用滑轨材料磨损表面图像分析

利用MZ-4018滚动轴承滑轨摩擦磨损试验机进行磨损试验,通过体视显微镜和工业相机对襟翼滑轨材料试验件磨损表面进行图像采集;采用wiener滤波和Laplace算子进行预处理,以实现图像平滑,增强图像的边缘和细节信息;迭代法和最大间类方差法确定两阈值,以此作为选取种子点的标准,确定生长准则后进行图像分割;最后利用形态学方法进行磨损边界提取并对磨损面积进行测算;实现了对襟翼滑轨材料磨损特征的定量分析。     

基于火焰图像诊断的模型燃烧室燃烧不稳定特性

提出了一种基于火焰图像诊断的旋流燃烧室燃烧不稳定特性研究方法。分析甲基滤镜下高速CCD （charge coupled device）拍摄的火焰面振荡图像,发现不稳定工况下的旋流火焰在以较高频率抖动的同时伴随着周期性的火焰脱落,其脱落信息可由火焰面轴向峰值位置体现。对CCD图像进行数字图像处理获得轮廓线,统计其边缘轴向最远处坐标作为火焰抖动峰值位置。基于图像分析确定火焰脱落阈值,获得不同工况下火焰脱落发生时的脉冲时序信号,统计得各工况火焰脱落频率。研究发现该频率分别与火焰抖动时序、CH^*时序及燃烧室压力脉动时序信号各自3阶本征模态函数的傅里叶谱主峰值接近。在多工况下研究了不稳定火焰脱离频率在时序信号中的存在方式和规律,发现对于本模型燃烧室,火焰脱落频率随着油气比的降低而升高,在油气比约0.0096处到达火焰脱落频率临界点,之后呈现缓慢下降趋势。     

Regression model for civil aero-engine gas path parameter deviation based on deep domain-adaptation with Res-BP neural network

The variations in gas path parameter deviations can fully reflect the healthy state of aero-engine gas path components and units; therefore, airlines usually take them as key parameters for monitoring the aero-engine gas path performance state and conducting fault diagnosis. In the past, the airlines could not obtain deviations autonomously. At present, a data-driven method based on an aero-engine dataset with a large sample size can be utilized to obtain the deviations. However, it is still difficult to utilize aero-engine datasets with small sample sizes to establish regression models for deviations based on deep neural networks. To obtain monitoring autonomy of each aero-engine model, it is crucial to transfer and reuse the relevant knowledge of deviation modelling learned from different aero-engine models. This paper adopts the Residual-Back Propagation Neural Network (Res-BPNN) to deeply extract high-level features and stacks multi-layer Multi-Kernel Maximum Mean Discrepancy (MK-MMD) adaptation layers to map the extracted high-level features to the Reproduce Kernel Hilbert Space (RKHS) for discrepancy measurement. To further reduce the distribution discrepancy of each aero-engine model, the method of maximizing domain-confusion loss based on an adversarial mechanism is introduced to make the features learned from different domains as close as possible, and then the learned features can be confused. Through the above methods, domain-invariant features can be extracted, and the optimal adaptation effect can be achieved. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by using cruise data from different civil aero-engine models and compared with other transfer learning algorithms.     

轴承钢摩擦副全流量在线磨粒静电监测方法

为满足滑油系统零部件衰退早期症兆监测要求,采用自制的全流量在线磨粒静电传感器对润滑条件下轴承钢滑动摩擦副开展实时在线磨损状态监测研究.研究了润滑条件下金属磨粒荷电机理和设计了静电监测系统,开展了不同载荷和滑动速度时的磨损实验,对摩擦系数、静电感应信号、静电信号均方根值(RMS)进行相关性分析.研究结果显示:①全流量在线磨粒静电监测方法与摩擦系数均能监测到粘着的发生,具有一致性;②静电监测方法在粘着发生前监测到异常;③在稳定磨损阶段,摩擦系数随载荷的增大而减小,随滑动速度的升高而降低;④在剧烈磨损阶段,静电信号中脉冲尖峰的RMS值随载荷增加时先增加后减小,随滑动速度的升高而减小.      

考虑支承约束的航空发动机复杂转子振动特性

针对航空发动机转子复杂的结构特征及支承动力学设计问题,基于有限元(FE)、分段线性拟合和自由度(DOF)降维法,采用主子单元对复杂转子进行合理地等效,构建了航空发动机等复杂转子-支承系统的动力学模型,并对模型的有效性进行了试验验证。从转子固有特性、应变能分布、支承传递力和振动响应等方面对支承刚度进行了设计,并开展了弹性支承并联挤压油膜阻尼器(SFD)非线性减振效率分析。结果表明：动力学模型能较好地反映复杂转子的动力学特性,支承刚度合适取值范围为1.5×10⁴～2.8×10⁴ N/mm,弹性支承并联SFD设计减振和降支承力效果显著,满足临界转速设计准则、应变能约束条件和变形要求,该研究为航空发动机支承刚度和SFD并联设计提供了定量的参考依据,具有重要的工程应用价值。     

多型航空发动机备份量的决策方法

将多型航空发动机备份量的使用要求进行了层次化分析,应用模糊数学方法对单型发动机备份量满足“使用要求1”的程度进行模糊度量,在此基础上,建立了多型航空发动机备份量综合决策的层次分析法(AHP)模型。通过实例和对模型的灵敏性分析,验证了该方法的可行性和有效性