涡轴发动机尾气静电监测信号影响因素分析

 针对某型航空涡轴发动机试车台实验所获得的尾气静电监测信号,结合发动机台架试车状态和性能数据,分别在两个时间尺度上展开分析研究。研究发现发动机的工作状态和健康状态均对尾气静电信号产生重要影响。在小时间尺度上的分析发现,无故障情况下影响尾气静电信号变化的主要因素为燃油供给量,尾气静电信号能量随燃油供给量的增加近似按指数规律上升;而在大时间尺度上的分析发现,在一定的燃油供给和恒定的自由涡轮转速条件下,尾气静电信号能量随着发动机性能的缓慢衰退而逐渐上升。实测尾气静电信号所反映的趋势与初步的理论分析结果相一致,为建立涡轴发动机尾气静电信号的健康"基线",进而用于气路状态监测及故障识别提供了初步的依据。研究还发现,静电监测技术不仅能够为突发性故障提供预警信息,而且能够反映发动机整机性能衰退,进一步拓展了静电传感器的监测能力及其在航空发动机健康管理中的应用。     

涡喷发动机尾气静电监测及气路故障特征

利用涡喷发动机试车台和新研制的小型涡喷发动机完成了一系列静电监测实验,获取了涡喷发动机尾气静电信号特性,并通过分析静电信号特征证实了尾气静电监测技术对发动机气路部件机械故障的监测.研究发现发动机尾气静电信号的细微变化与发动机工况相关,通过分析第102试车阶段的静电信号发现活动率水平出现了与发动机工况同步变化的情况,验证了活动率水平是一种可作为表征尾气中微小颗粒的带电情况的特征参数;在102～108试车阶段中,发动机出现了燃烧室内壁积炭、燃烧室内壁轻微烧蚀和气路润滑油泄漏故障,根据静电信号的统计分析以及大时间尺度的趋势分析,发现活动率水平、正(负)事件率可作为预警参数来反映因这些故障而导致尾气静电整体水平的变化.      

融合静电信号和气路参数的发动机性能评估方法

为了研究静电监测技术对航空发动机的监测效果,开展了航空涡喷发动机静电监测台架实验,获得了140个完整试车阶段的静电信号数据。针对发动机传统气路性能评估方法的信息源有限的问题,提出了一种融合静电信号和气路参数的发动机性能评估流程和方法,进一步采用了基于逻辑回归模型的评估算法对发动机的综合性能进行量化评估,通过融合试车实验的静电数据和性能参数,对发动机的健康状态评价方法进行研究。结果表明:当健康值为0.9以上可以认为发动机为健康状态,当健康值小于0.3时可以认为发动机已经发生了较为严重的退化,所提出的融合评估方法要优于传统的性能参数评估方法,能够提前预警气路性能严重退化。     

某型航空涡扇发动机静电传感器机载化监测实验

计了一种特定尺寸的静电传感器,并将其装配在涡扇发动机低压涡轮出口附近的尾喷管管壁,以民用涡扇发动机为静电传感器载体及监测对象开展静电监测实验.以一个完整性能试车过程为周期,采集周期内的尾气静电信号.进一步对静电信号和发动机性能参数进行数据对比分析,同时对测试过程中异常状态下活动率水平（AL）和负事件率（NER）进行计算.实验验证了航空发动机静电监测技术具备机载化的可行性,实验结果表明:正常状态下静电信号电压幅值大小约为5mV,静电水平跟随运行功率变化并呈正相关性;静电传感器对尾气中存在的异常颗粒具有良好的监测效果,在发动机富油状态下静电信号的活动率水平和负事件率分别达到14pC及8%.      

某型航空涡轮轴发动机尾气静电监测探索性实验

 在某型航空涡轮轴发动机上进行了尾气静电监测探索性实验,成功地获得了尾气静电感应信号。根据实测的108 h有效数据,对信号的特征参数活动率水平(AL)、正事件率(PER)、负事件率(NER)和轴频分析(SOA)展开分析。研究结果表明：基于静电感应原理的发动机气路监测技术是可行的;发动机功率对特征参数有明显的影响。在一个完整试车循环中,随着功率的增大,AL参数呈现二次多项式变化规律;PER和NER参数呈现线性增长规律。随着试车阶段的推移,AL参数值在各个功率下均呈上升趋势,PER和NER参数没有明显的变化;水洗对发动机AL参数有明显的影响,但对PER和NER参数没有明显的影响。     

基于小波-Hilbert的涡喷发动机静电监测技术研究

在某型涡喷发动机试车过程中首次开展了气路静电监测试验,获取了若干试车阶段静电信号。选用第102阶段(发动机处于健康状态)监测的静电信号进行时域特征分析,获取了发动机处于启动、巡航、停车3个典型工况下时域幅值以及活动率水平、正负事件率特征参数的变化情况,分析表明静电信号会随发动机工况变化而变化。为了进一步揭示静电信号特征,采用小波-Hilbert变换方法处理了第102阶段的静电信号,获取了其能量值、能量分布以及功率谱的特征。为了验证分析方法的有效性,也对第174阶段(该阶段发动机存在积碳故障)的静电信号进行了对比分析。     

气路颗粒静电监测技术及实验

介绍了发动机气路荷电颗粒产生的机理、静电传感器原理以及气路静电监测技术的原理,然后介绍了模拟试验装置和试验过程,并通过实验的方法对静电监测技术进行了研究,最后通过小波分析的方法对实验信号的能量分布特征进行了研究,结果为大颗粒产生的感应信号的幅度要大而能量分布集中在低频段,而细小颗粒产生的感应信号幅值较小,信号能量分布集中在高频段,实验结果为在气路监测中辨别异常颗粒提供了参考依据,同时也表明了基于颗粒静电监测方法的可行性.      

基于Labview与Matlab的航空发动机气路静电采集系统研究

说明了如何在Labview平台下结合应用Matlab软件;介绍了发动机故障诊断方法之静电监测技术,给出了静电信号相关参数,并在此基础上,基于labview与matlab开发了航空发动机气路静电采集系统和烟尘排放量/浓度监测系统,并应用于采集静电信号试验,以对系统进行测试。     

航空发动机气路颗粒静电监测技术模拟实验

探讨了航空发动机气路颗粒静电监测技术的工作原理和技术特点。为进行该技术的可行性研究搭建了模拟实验台,利用电晕模拟了气路故障发生时尾气中不同大小的带电颗粒,使用自制的探针式静电传感器对运动带电颗粒进行监测,信号调理器将感应电荷放大并转换为对应的电压,结果显示：①静电传感器能够监测到运动带电颗粒;②感应电压幅值与颗粒大小有关;③感应电压波形与颗粒性质有关;④大量小颗粒和单个大颗粒混合物的感应电压表现出两者各自的特征。     

航空发动机增强型机载自适应模型气路故障诊断方法

针对航空发动机在工程应用中气路健康状态的评估问题,提出一种基于增强型机载自适应模型的气路故障诊断方法。 该方法在机载模型中加入神经网络补偿算法,在线修正机载模型的输出误差,提高了卡尔曼滤波器估计精度,以此为基础建立了 发动机增强型自适应模型和性能基线模型。增强型自适应模型可实时评估健康参数状态,并指导性能基线模型跟踪发动机正常 性能降级趋势,确保剪裁精准的故障信息用于检测和诊断。基于发动机性能仿真模型模拟故障特征数据库,采用RBF神经网络训 练样本,完成了故障模式判定和故障隔离。通过构建某型涡轴发动机气路故障诊断平台进行仿真验证,结果表明：该方法能够有 效监视发动机在全包线、全寿命周期的气路健康状况,在实际工作流程中具备可行性。     

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

某型涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法

本文是涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法研究的结果。根据监控功能要求 ,应用气路参数分析法 ,确定反映部件性能参数变化的测量参数 ,建立故障诊断模型 ,探讨分别应用 6个和 4个测量参数诊断气路部件故障的方法     

基于KPCA 和DBN 的航空发动机排气温度基线模型

为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生的快速存取数据作为原始的数据样本,利用核主成分分析进行降维处理,选用高斯函数作为核函数,将降维后的数据作为深度置信网络的输入,建立航空发动机EGT基线模型,通过大量QAR数据验证了模型的有效性和正确性。与传统神经网络建模方法相比,所提出的建模方法不但降低了网络结构的复杂度,同时也提高了模型的精度。     

涡轴发动机性能在线监测技术研究及试验验证

研究了基于模型的涡轴发动机性能在线监测技术,开发了涡轴发动机性能在线监测软件,并进行了真实台架试车试验验证.试验结果表明:软件能够自动判断发动机是否已进入准稳态工况,并根据当前的大气条件、燃气涡轮转速、动力涡轮转速,实时计算发动机其它状态量与性能量,如压气机增压比、动力涡轮前温度、轴输出功率、耗油率等.与模型计算结果相比,被试发动机压气机增压比稳态测量值最大偏低2.3%左右,反映了被试发动机与基准发动机之间的性能差异,验证了涡轴发动机地面台架试车性能在线监测技术的有效性.      

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

基于核主元分析方法的燃气涡轮发动机燃烧系统实时监测与诊断

针对燃气涡轮发动机燃烧室状态监测方法不足,故障定位难和故障早期发现难的问题,以涡轮排气温度场周向数据为分析依据,通过研究燃气在涡轮通流部分的偏转规律,利用核主元分析(KPCA)方法对经过有效性处理后的温度场数据进行分析,并结合两台发动机的故障数据,分别对燃烧系统自身故障和热电偶传感器故障进行检测与识别,验证了排气温度场燃气偏转规律与核主元分析相结合的方法对燃烧系统故障和传感器故障进行诊断的有效性.结果表明:该方法能够将安装了环管式分布火焰筒的燃气涡轮发动机燃烧室的故障诊断定位层次从目前的燃烧室这个大部件提高到火焰筒级别的小部件.