民用涡扇发动机在使用和维护中的EGT裕度管理

分析了民用涡扇发动机EGT裕度的影响因素,总结了发动机使用维护中提高EGT裕度,减小EGT裕度衰退,恢复EGT裕度的措施。     

发动机起飞EGT裕度的估算

发动机起飞EGT裕度是衡量发动机性能的主要参数,本文详细阐述了几种起飞EGT裕度的估算方法,最后给出了改进EGT裕度的一些措施。     

提高民航发动机起飞EGT裕度的措施

随着航空发动机状态监控与故障诊断技术的不断完善与提高,目前航空发动机的维修思想已由"预防为主"转向"以可靠性为中心",维修方式相应地由"定时维修"转变为"视情维修".实现发动机视情维修的基础是对发动机的主要性能参数进行实时监控,而发动机起飞EGT裕度是衡量发动机性能的主要参数,EGT裕度越大表明发动机的健康状况越好.     

基于主成分分析方法的航空发动机性能排队研究

提出基于主成分分析的发动机性能排队方法,并以此方法对19台JT9D-7R4发动机进行性能排队,与发动机实际换发方案以及普惠公司的EGT指数法相比,主成分分析方法可以综合地考量发动机各方面因素,可信度高,利于规模大的机队精细地评估性能相近的发动机,并给出更好的排队结果。     

如何防止JT8D—217A／C发动机超温

针对JT8D－217A／C发动机超温现象发生的原因，制定了JT8D－217A／C发动机起飞EGT裕度监控方案，并利用此方案监控发动机，在中国北航空公司取得了良好的效果。     

基于蒙特卡罗发动机竞争失效的下发仿真模型

针对常规的解析法预测发动机下发时间建模过程复杂且不易求解的问题,提出了一种基于蒙特卡罗仿真预测发动机首次下发时间的方法。通过分析发动机机队的历史数据,研究排气温度裕度(EGTM)的衰退规律以及性能衰退超标的寿命分布,统计各主要部件发生首次部件损伤的时间分布,并计算偶然性损伤的发生概率,确定偶然性损伤的时间分布,对性能衰退、部件损伤、偶然性损伤三种失效模式进行竞争分析,建立蒙特卡罗仿真模型,预测发动机的首次下发时间规律。结合该机队提供的实际下发数据,利用Kolmogorov-Smirnov检验确定首次下发时间的分布类型,经分析,仿真结果的可靠度误差甚小,在-1%~2%之间,从而验证了该方法的合理性和可行性。      

基于运筹优化的大型航司航空发动机机队管理方法

本文介绍了利用运筹优化方法对大型航司发动机机队进行辅助管理的方法和实践.通过运筹学的方法可以全局地考虑发动机机队管理中所需要考虑的多维度因素,包括发动机状态,备发数量,维修策略,成本预算控制等,从而达到在保证机队运营前提下降低运营成本,将发动机管理模式从被动式向主动式过渡.此方法中包括发动机状态预测、维修策略生成,全生...     

维修动态

<正>海航技术顺利为第三方客户完成发动机水洗工作近日,海航航空技术有限公司在海口基地顺利为第三方客户完成了波音737-800飞机的发动机水洗工作。此台发动机水洗后的EGT裕度恢复15℃以上,燃油流量下降0.5%左右,延长了在翼时间,有效降低了燃油成本和发动机维修成本。本次使用的发动机水洗设备由海航技术自主研发和制造,可支持多种型号发动机水洗,拥有清水去离子     

CFM56—7B型发动机衰退模型建立与研究

发动机从投入使用到返厂大修整体性能衰退是一个连续性过程．研究目的在于建立能精确反映该过程的模型。收集大量CFM56—7B型发动机数据,通过解码、修正、换算得到大量的发动机排气温度裕度数据点．分段拟合并比较得到最优的该型发动机衰退数学模型,并运用另一机队数据验证模型。验证表明模型能较好地反映该型发动机衰退规律,给系统工程师分析该型发动机提供了指导依据,对研究该型发动机的性能衰退过程具有实用和理论指导意义。     

发动机进气总压畸变流场中压力脉动分析

总压脉动强度和涡旋尺度是描述发动机进气总压畸变流场脉动强度和大小的主要参数，对于发动机的稳定裕度有着较大的影响，了解它们在畸变流场中的变化趋势及其关系将有助于发动机稳定性控制研究。本文分析了总压脉动强度和涡旋尺度在进气总压畸变流场中随湍流发展的一些变化趋势及其相互关系。     

Improving EGT sensing data anomaly detection of aircraft auxiliary power unit

The reliability of the on-wing aircraft Auxiliary Power Unit (APU) decides the cost and the comfort of flight to a large degree. The most important function of APU is to help start main engines by providing compressed air. Especially on the condition of sudden shutdown in the air, APU can offer additional thrust for landing. Therefore, its condition monitoring has drawn much attention from the academic and industrial field. Among the on-wing sensing data which can reflect its condition, Exhaust Gas Temperature (EGT) is one of the most important parameters. To ensure the reliability of EGT, one kind of data-driven anomaly detection framework for EGT sensing data is proposed based on the Gaussian Process Regression and Kernel Principal Component Analysis. The situations of one-dimensional and two-dimensional input data for EGT anomaly detection are considered, respectively. The cross-validation experiments are carried out by utilizing the real condition data of APU, which are provided by China Southern Airlines Company Limited Shenyang Maintenance Base. The anomalous stuck condition of EGT sensing data is also detected. Experimental results show that the proposed EGT sensing data anomaly detection method can achieve better performance of false positive ratio, false negative ratio and accuracy.     

民用发动机状态混沌预测算法

首先应用Haar小波和DB16小波对航空发动机排气温度的原始数据序列进行去噪处理,并且证明了处理后的数据序列具有混沌特征.其次应用混沌理论建立发动机状态预测算法,实现对排气温度的预测.通过检验排气温度预测值是否超过所规定的红线,以及该曲线是否平稳,从而进行发动机的健康状态排查.作为验证实例,使用一组某机型发动机实际飞行...     

基于深度学习的辅助动力装置性能参数预测方法研究

针对传统机器学习的辅助动力装置(Auxiliary Power Unit, APU)性能参数预测方法不能充分利用参数数据间的时序性和非线性问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)-注意力(Attention)的APU性能参数预测方法。首先,引入一维CNN,通过预处理的参数数据得到不同属性的抽象特征。然后,使用LSTM神经网络对这些特征进行记忆,并结合可以对特征状态赋予不同权重的Attention机制来实现参数预测。使用某型APU的参数数据预测未来不同步长的排气温度(Exhaust Gas Temperature, EGT)。实验结果表明,对于单步EGT的预测,CNN-LSTM-Attention模型在平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)指标上比CNN-LSTM、LSTM和简单循环神经网络(Simple Recurrent Neural Network, Simple RNN)模型分别降低了15.2%、32.5%、60.3%,在均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)指标上分别降低了7.3%、11.6%、32.9%。同时它在多步EGT的预测中具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性,为短期APU性能变化趋势预测提供一定的参考。     

CFM56—3C—2发动机排气超温的分析研究

详细分析研究了造成CFM56-3C-1发动机排气温度超温的4个主要外部因素,即冷态起飞、起飞功率设置、起飞机场高度与环境温度,并利用实际的飞行数据和试验结果定量分析了各因素对发动机排气温度的影响,提出了预防超温的各种措施.     

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型

利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力，对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响，因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOA-GRNN)，并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例，选取相关参数作为预测模型的输入变量，EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下，将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN；IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.8506，其预测效果均优于其他对比算法；同时，IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。      

卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用

 针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度。给出了卷积和离散过程神经网络模型的学习算法,并通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测对提出的方法进行应用说明和验证。通过航空发动机EGT预测实例,并与卷积和离散过程神经网络模型的连续函数输入过程神经网格以及传统人工神经网络(ANN)的预测结果进行了对比。结果表明,相较于连续函数输入过程神经网络以及传统人工神经网络,卷积和离散过程神经网络具有更高的预测精度,且对于EGT的预测具有较好的适应性,因而为航空发动机EGT预测提供了一种有效的方法。     

基于多元线性回归的发动机性能参数预测

在对发动机性能参数相关性研究基础上,结合多元线性回归预测模型,提出了一种能够考虑发动机众多因素对因变量影响的发动机性能预测模型.使用该模型对发动机排气温度(EGT)进行预测时,能够兼顾到p_4.95,N₂,T₃,N₁,p_B等性能参数对EGT影响.最后使用一组某民用机型发动机飞行试验数据对模型进行了验证,并与加权一阶局域法进行了对比.结果表明,该模型预测精度优于加权一阶局域法,该方法可以为这种机型发动机故障预测提供决策依据.      

某型航空活塞发动机排气门的对称烧蚀机理

基于统计显示某型航空活塞发动机运行中出现的大量排气门烧蚀故障案例中烧蚀位置均基本呈两点对称分布在气门头部两侧的现象。通过测量排气门密封面附近气门体的实际运行温度,获取了该型发动机上气门运行温度与排气温度（EGT）之间的对应关系,进一步结合该型发动机的结构设计和实际运行环境分析了这种气门烧蚀点对称分布的机理。研究表明:气门偏摆引起气门密封面温度周向对称性分布不均和运行中过度调贫使气门密封面温度过高是排气门对称烧蚀的主要原因。据此提出以EGT为参照限制调贫幅度的方案,经70 000飞行小时实践验证表明故障得到了完全解决。      

737飞机APU排气温度表校验仪的研制

说明了如何利用单片机技术实现波音７３７飞机ＡＰＵ排气温度的检测；讨论了飞机发动机热电偶的冷端补偿、曲线拟合及测量仪的硬件电路和软件结构。最后给出研制结果。