航空发动机油液监测中磨粒参数识别和优化研究

针对航空发动机油液监测中存在的磨粒特征参数过多的问题,采用主成分分析法进行了参数优化,经实践证明,用该方法可较全面地综合评价参数的分类状况,从而降低了磨粒识别的难度。     

某新型航空发动机三级盘无损检测方法研究

为了研究适用于某新型航空发动机三级盘裂纹特征的有效的无损检测方法,首先对三级盘转接R部位自然裂纹进行分析,确认该裂纹属于一种多源疲劳性质且裂纹深度大于1mm、开口小于0.5μm、趋于闭合的特殊裂纹。通过对该盘进行高灵敏度渗透法检测、涡流检测的对比试验以及裂纹断口分析,验证确定了该新型航空发动机三级盘应采用以涡流检测结果为主、高灵敏度渗透(后乳化)检测为辅的无损检测方法。该研究分析结果可为航空发动机类似盘检测工艺的改进提供参考。     

航空发动机的油液故障诊断专家系统

专家系统是具有大量专门知识,并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统.目前,油液分析技术包括铁谱分析、光谱分析、油品理化分析等多种技术,这些分析技术的联合应用增加了发动机摩擦学信息的来源,正确充分地利用这些信息是有效建立航空发动机油液故障诊断专家的关键.     

航空发动机摩擦磨损油液监测实验系统

阐述了工业摩擦磨损油液监测的意义及油液监测分析技术，介绍了国内外的应用情况。提出建立包括油料光谱分析，磨粒铁谱分析，润滑油品理化性能分析的综合实验系统是实施航空发动机摩擦磨损油液监测行之有效的方法。     

油液分析技术在航空发动机磨损故障诊断中的应用

磨损故障是航空发动机最常见的故障形式之一,本文综合介绍了几种油液分析技术的相关理论及其特点,重点举例阐述了光谱分析和铁谱分析在发动磨损故障诊断中的应用.     

D-S证据理论及其在滑油故障诊断中的应用

结合算例阐述了D-S证据融合理论的基本思想及其改进公式,并应用在航空发动机滑油光谱分析和磨粒分析中,表明D-S证据理论是航空发动机滑油故障诊断中一种非常有效的数据融合方法。     

飞机发动机油液光谱趋势监控

油液光谱分析技术是一种应用于预防性维修领域中成功的快速评定方法，它可用于飞机、汽车、机车等发动机润滑系统中及任何封闭循环的液压系统中油液的状态趋势监控。这种技术作为一种设备维护方法自1941年被美国铁路领域首次运用后，如今已普及到很多国家的多个领域。在铁路、航空和设备制造中，人们通过采用油液光谱分析技术检测     

航空发动机健康监测技术研究

介绍了几种目前油液分析技术常用的方法以及它们在航空发动机健康监测中的最新应用,重点介绍了涉及显微图像技术的磨损颗粒检测系统,并对未来健康监测技术的发展趋势进行了预测,阐明了在航空发动机预防性维修中应用此项技术的重要意义.     

航空武器装备维修检测与发动机的故障诊断

介绍了国内外航空武器装备维修检测技术的发展状况,概述了各种诊断航空发动机故障的油液分析技术,阐明了航空发动机故障诊断的意义及发展趋势。     

民用飞机发动机监测方法研究

对民用飞机发动机状态监测和故障诊断方法进行了研究,提出了一种能够实时反映零件故障信息的油液在线静电监测方法,设计并搭建了一套静电监测系统及实验平台,开展了循环润滑条件下销盘滑动摩擦磨损实验,使用自制的油液静电传感器对油路中磨粒进行监测。实验结果表明油液静电传感器能够监测到金属材料荷电颗粒,感应电压幅值与磨粒大小具有相关性,感应电压波形与磨粒荷电特性有关,验证了静电传感器在线监测的有效性,为判断故障提供了进一步的依据。     

基于卷积双向长短期记忆网络的轴承故障尺寸估计

基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。     

基于图像的发动机滑油滤磨屑定量分析技术

定量分析滑油滤磨屑是提高航空发动机内部磨损故障诊断成功率的有效技术途径.为满足某型航空发动机使用维护中滑油滤磨屑快速定量分析和磨损状态诊断的实际需求,设计制造了油滤磨屑自动清洗收集装置,采用电荷耦合器件(CCD)获取油滤磨屑数字图像,运用二维最大熵遗传算法对磨屑图像进行阈值分割后提取磨屑目标的特征量,将磨屑特征量与反映...     

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.      

基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断灵敏性分析

研究了基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断的灵敏性问题.首先利用两个带机匣的航空发动机转子试验器进行了冲击响应试验,比较了滚动轴承处冲击激励引起的轴承座测点响应和机匣测点响应的差别;然后利用这两个带机匣的转子试验器进行了滚动轴承故障模拟试验,详细对比分析了轴承座测点信号和机匣测点信号的时域波形、频谱和小波包络谱.结果表明:当滚动轴承和机匣的连接刚度较小时,故障滚动轴承的振动信号传递到机匣上时会产生很大的衰减,然而利用传统的基于小波包变换的包络解调方法仍然可以很好地诊断出外圈故障和内圈故障,对于滚动体故障的诊断效果略差.研究结果对于实际中基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断提供了试验依据.      

基于光谱分析技术的磨损故障监测

采用转盘电极式原子发射光谱分析技术,监测某型燃气轮机传动润滑系统磨损状况的发展变化趋势,及时诊断早期磨损故障.为确保光谱分析技术监测的准确性,着重研究了环境温度波动、标准曲线细化、样品黏度以及磨损颗粒尺寸等主要因素对测量结果的影响,并简要阐述了光谱分析技术的基本原理.经大量研究试验表明:光谱分析技术能够提前预报燃气轮机传动润滑系统可能发生的磨损故障,是油液状态监控的1种有效手段.     

民机襟、缝翼运动机构试验件磨损表面图像分析

基于MZ-4018滚动轴承滑轨摩擦磨损试验机设计了民机襟、缝翼运动机构试验件(钛板)的滚动摩擦磨损试验,利用XJP-300金相显微镜采集磨损表面图像;选用中值滤波法对磨损表面图像进行平滑增强处理,最大方差化法计算分割阈值,运用Laplacian-Gauss算子进行边缘检测,利用傅立叶谱分析法获得图像的频谱,图像对比探索随摩擦次数增加磨损的变化趋势。     

基于灰色聚类的磨粒自动识别

 将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。     

原位合成TiC颗粒强化铝合金组织与性能

采用铝系合金2A14（LD10）作为母合金,利用原位合成法制备了TiC颗粒弥散强化铝基材料。显微组织观察表明,合金中的TiC颗粒呈等轴状,尺寸约为1～3μm。加入TiC颗粒后,合金铸态组织显著细化,室温抗拉强度和屈服强度得到一定程度提高,但塑性下降。150℃时,合金的拉伸性能变化随TiC加入量增加而变化的规律与室温相似。合金中TiC颗粒的引人大大提高了合金的耐磨性能。在油润滑条件下,TiC／2A14材料的耐磨损体积远远优于其母合金以及其他典型的金属耐磨材料,如耐磨黄铜、ZA30锌基合金和Al—30Si高硅铝合金。     

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     

基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断问题,提出了一种滚动轴承故障的协同诊断技术。通过最小熵解卷积消除信号传递路径的影响以增强信号中的冲击性成分;通过小波变换提取共振频带;通过自相关分析抑制频带信号中的非周期性成分并进一步提升信噪比。依托带机匣的转子试验器分别对人工故障轴承和真实故障轴承进行了两组试验,试验结果表明:相比于其他典型方法,采用所提协同诊断法得到的包络谱中故障特征频率对应的谱峰更加清晰、明显。