某型航空发动机振动故障树的建立

针对某型发动机结构特点以及装配过程中与振动相关要素的分析,建立了该型发动机振动故障的故障树,依据故障树对该型发动机生产过程中常见振动故障案例进行了分析,总结出该型发动机常见振动故障诊断及排除方法。     

某型涡桨发动机减速器负拉力试验不合格故障分析

针对某型涡桨发动机减速器负拉力试验不合格故障，分析了负拉力传感器的结构特点和影响因素，建立了故障树开展故障排查，明确了故障原因，提出了改进措施。     

发动机起动过程的振动谱分析

在开展某型涡桨发动机振动监控课题研究工作时,曾迂到该型发动机在台架试车过程中出现压气机转子前部叶片严重偏磨和轴承损坏等故障,且每次都发生在起动过程,故障后均伴有严重的振动损坏现象。为此,我们决定从测量分析发动机起动过程的振动特性着手,寻找规律,为排故提供重要依据。因其问题属于瞬态振动分析,以运用实时振动分析技术进行数据处理为宜。      

EEMD与NRS在涡桨发动机转子故障诊断中的应用

针对涡桨发动机转子系统振动信号的非平稳特征,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)与邻域粗糙集(NRS)的涡桨发动机转子故障诊断方法。该方法先对转子振动信号进行EEMD,提取原始信号的时域特征和多尺度排列熵(MPE)特征,转子系统的大部分故障信息隐藏在前几个高频本征模态函数（IMFs）中,分别计算它们的时域指标、能量特征和奇异值分解(SVD)特征;利用NRS评估各个特征的属性重要度,进而选出敏感特征;将其作为支持向量机(SVM)的输入向量来对转子进行故障诊断。实验结果表明:该方法利用敏感特征集对涡桨发动机转子进行故障诊断的准确率达到了97.5%,同时剔除了大量冗余特征,具有较强的鲁棒性。      

涡桨发动机低功率控制故障分析

针对某型涡桨发动机试验室出现的功率控制异常现象,对发动机功率控制的工作原理、故障探测和处置逻辑等进行了介绍,并根据故障现象分析了故障原因,最终提出了故障排查措施,为后续涡桨发动机功率控制系统的设计提供有价值的参考,对型号研制中可能出现的类似故障提供解决思路.     

航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展

航空发动机汇集各领域高精尖技术,是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发,发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机的主要故障模式,本文从整机振动监测与故障诊断的系统研制与应用、理论研究现状及发展方向3个方面,对国内外现有航空发动机振动类故障诊断技术进行梳理、剖析,具体包括动力学分析、信号处理及深度学习等相关技术,分析航空发动机振动类故障诊断面临的问题与挑战,并归纳未来发展趋势。     

齿轮的摇型节径振动及其减振法

在研究排除某型机减速器振动过大故障中发现齿轮的一种新型振动模态即摇型节径振动模态。本文研究了其振动特性并由此阐明了减速器振动过大的机理。提出了两种特殊的调频方法,可将在工作转速上、下边界内的两摇型节径模态共振移出边界以外。论证了阻尼衬筒和阻尼圈减振的有效性。经采用齿轮减振措施后,减速器振动降到很低水平。      

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

某型发动机附件机匣中心传动从动锥齿轮断裂故障分析

介绍了某型发动机附件机匣中心传动从动锥齿轮断裂故障,通过对断口的金相检查,及齿轮的动态性能分析和台架动应力测量。对齿轮断裂进行了理论分析和试验研究,确认该齿轮破坏属于振动疲劳破坏,据此提出了改进措施。     

基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断

针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找出特征频带,继而用CHI-LMD对特征频带进行再分解获得若干PF分量,最后对获得的PF分量计算谱峭度作为故障识别参数。利用此方法对10组待识别信号的诊断结果表明,该方法能有效识别减速器一级齿轮毂故障,在不拆卸发动机的情况下实现了对目标的诊断。