基于一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计了基于一类辨识的一类分类器,并将它运用到航空发动机故障诊断中。通过对几种典型故障的分析,证明了该方法的有效性。     

支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究

支持向量机（SVM）可以优化网络,有效降低模型复杂性,不存在维数灾难和局部极小问题。本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识,并使用另外一组试车数据．通过辨识模型对起动过程进行了仿真;最后,比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度。结果表明,用SVM辨识发动机起动过程模型,方法简单,学习速度快,辨识精度较高。     

基于支持向量机的航空发动机辨识模型

针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。      

基于模型参数辨识的航空发动机风扇叶片裂纹故障诊断

为了对发动机风扇叶片裂纹故障进行精确诊断,在航空发动机故障模拟试验平台上开展了风扇叶片裂纹故障模拟试验,对风扇转子叶片进行典型裂纹故障预置,并对风扇转子叶片产生裂纹前后的叶片典型参数进行试验测量。通过风扇转子叶片阻尼系统及裂纹故障特征理论分析发现,裂纹叶片的模态质量和模态刚度变化会使叶片阻尼比发生明显变化。采用基于遗传算法的模型参数辨识方法辨识风扇叶片应变响应函数,进而获取风扇叶片阻尼比。结果表明：相同叶片不同次测量试验得到的叶片阻尼比相差0.02%;不同叶片个体差异导致的阻尼比最大相差2.9%;5#风扇叶片产生裂纹后的阻尼比减小了6.4%。可见,叶片的阻尼比对其几何特性的变化十分敏感,且通过对风扇叶片阻尼比进行模型参数对应的遗传算法辨识能够实现风扇叶片裂纹故障诊断。     

潜在故障期内航空发动机的剩余寿命预测

在航空发动机的潜在故障期内,状态参数的变化规律可以间接地预测发动机的剩余寿命。针对潜在故障期内的特点,利用随机滤波理论建立了航空发动机的剩余寿命预测模型,并采用K-M法检验发动机性能参数的退化数据服从威布尔分布,按照最优线性无偏估计的点估计方法和极大似然函数法对相关参数进行点估计,举例对某型航空发动机在潜在故障期内的剩余寿命进行了预测。模型有效地预测了航空发动机的剩余寿命,为航空发动机的视情维修提供了决策依据。     

基于小波分形和一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,针对支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论。设计了航空发动机几种典型故障的一类分类器,使得发动机的故障诊断更加简单可行。同时,将小波分形方法引入到航空发动机振动信号的特征提取中。通过对航空发动机典型故障的成功诊断,证明了该方法的有效性。     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素.准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义.针对航空发动机剩余寿命预测问题,提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型.与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期...     

一种基于神经网络的航空发动机剩余寿命预估方法

针对航空发动机剩余寿命预估中模型建立困难且计算精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆神经 网络进行航空发动机剩余寿命预估的方法。利用卷积神经网络中的卷积层与池化层提取传感器数据中的特征,并依据卷积层提 取出的特征,利用长短期记忆神经网络进行时间序列预测,并使用全连接层输出航空发动机剩余寿命。在NASA的C-MAPSS提 供的涡扇发动机退化仿真数据集上对该方法进行了验证。结果表明：基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的航空发动机剩 余寿命预估方法,可以在保证预测精度的前提下,对航空发动机剩余寿命进行较为保守的预估,在保证资源不被浪费的情况下,尽 可能提前发出故障预警信号,从而提高飞行的安全性,进而为航空发动机健康管理系统提供有用信息。该预测方法在对称指标和 非对称指标上均优于此前提出的方法。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

基于叶尖定时的航空发动机压气机叶片振动测量

基于叶尖定时的转子叶片非接触振动测试系统的基本原理和数据分析方法,将非接触振动测量技术成功应用在某型涡扇发动机高压压气机一级转子叶片排故(改型)中,获取叶片共振时的振动频率和幅值,并通过有限元分析方法得到叶尖位移与关键点的位移-应力换算系数。依据反算的关键点动应力可实现(改型)前后转子叶片的高周疲劳寿命预测。某型涡扇发动机高压压气机一级转子叶片非接触振动测试结果显示:由于加工工艺原因导致原型叶片叶型厚度变大,引起叶片固有频率升高,转子叶片在发动机工作转速范围内发生3阶激励激起的一弯振动,导致叶片发生故障。改进加工工艺后,非接触振动测试系统结果显示叶片振动状态较好。      

基于叶尖定时的航空发动机涡轮叶片振动测量

介绍了基于叶尖定时的非接触振动测试系统应用于涡轮转子叶片的技术瓶颈,突破高温传感器结构设计、安装以及冷却等技术难点,通过设置系统触发信号保持时间,解决H型涡轮转子叶片对叶尖定时信号的二次触发问题,并给出核心机状态下转速基准实现方法。将非接触振动测量技术成功应用在某型涡扇发动机高压涡轮转子叶片振动监测中,有效获取涡轮转子叶片共振时的振动频率和幅值,并与应变计测量叶根动应变结果进行比对。结果显示:基于叶尖定时的非接触振动测试系统和接触式动应力测试系统均可监测涡轮转子叶片振动,成功辨识转子叶片8 200 r/min时的12阶激励阶次激发的一弯振动模态,两种分析方法识别共振频率相对误差在4%以内。     

基于叶尖间隙测量的航空发动机转子振动预测

基于叶尖间隙测量,进行了航空发动机转子振动位移和轴心轨迹的预测方法研究,建立于叶尖间隙变化动态模型,对叶尖间隙变化进行了数值计算以及有限元仿真,并针对带机匣的转子试验器进行了试验研究。采用电涡流传感器对相互垂直的两个测点进行叶尖间隙测试;通过Hilbert-Huang变换对信号进行处理,提取其低频分量;再利用互相关分析方法提取出转频信号,并由转频分量绘制了轴心轨迹;与直接测得同截面转轴上的轴心轨迹相比,两者的吻合度达到90%以上,试验结果充分表明了研究方法的正确有效性,为通过叶尖间隙测试间接获取转子振动位移提供了有效的技术途径。      

基于遗传算法的发动机控制通道数学模型辨识

由于控制器结构的变化,某型发动机电子调节器主要控制通道的动态响应过程为分段线性数学模型。为了获得精确的数学模型,对基本遗传算法进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法的辨识算法,能有效辨识出系统的结构跳变时刻及其分段数学模型参数,仿真结果表明,该算法辨识的模型与实际系统接近,较之其它辨识算法具有计算稳定、辨识精度高和适应性强等优点。     

直升机旋翼桨叶的弹性碰撞动力学建模

建立了直升机旋翼桨叶弹性正碰撞的动力学模型,采用有限转动梁理论处理桨叶的弹性变形,利用Hertz接触理论处理局部弹性变形,引入位移协调方程识别弹性碰撞载荷,运用Hamilton原理建立了桨叶正碰撞的动力学方程.通过与Timoshenko算例的对比表明了该方法的正确性,且对集中质量与直升机桨叶的弹性正碰撞问题进行了研究.      

航空发动机可拆卸盘鼓型转子拉杆螺栓装配紧度辨识方法

针对沿轮盘周向分布的拉杆螺栓装配紧度是影响航空发动机可拆卸盘鼓型转子振动特性的一个重要因素,提出了一种拉杆螺栓装配紧度辨识方法.通过对可拆卸盘鼓型转子进行激振测试,提取提升小波包分解重构信号的相对能量特征,然后定义拉杆螺栓装配紧度熵将相对能量特征映射到拉杆螺栓装配紧度辨识空间.实验研究了拉杆螺栓由松到紧的3种状态,结果表明装配紧度熵具有单调一致性递减规律.实验测试了外场服役的某型航空发动机可拆卸盘鼓型转子拉杆螺栓的装配紧度状态,结果表明拉杆螺栓装配紧度发生退化,拉杆螺栓处于松动状态.      

基于实测数据的航空发动机转子叶尖装配间隙预测

以多级转静子装配过程为研究对象,基于空间几何变换理论及形位公差理论,提出了一种多级转子叶尖间隙预测方法。具体是将转静子系统分为转子、静子、支承等3个子系统,分别针对子系统建立装配偏差子模型,进一步将各模型进行坐标统一,以配合面的实测偏差数据作为输入量,计算同一轴向位置处的转子叶尖坐标及机匣坐标,从而计算出转子叶尖间隙。试验结果表明,采用所述间隙预测模型,可准确预测转子叶尖间隙,预测最大相对误差为11%,从而为装配质量分析提供了参考依据。     

时频展缩随机共振用于航空发动机转子故障检测

提出一种基于时频展缩的随机共振算法,用于检测转子早期故障信号,该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势,通过引入时频展缩,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,从强噪声中提取出转子微弱早期故障信号.理论分析和实测结果表明:对埋在强噪声中的未知频率的早期故障信号,采用连续的压缩算法,以获得一个适...     

航空发动机转子径向振动测试技术研究

建立了航空发动机转子径向振动模型,研制了一套专门用于航空发动机转子径向振动测量的测试系统。通过获取转子叶片叶尖间隙、叶片到达时间的信息,采用离散周期信号频谱分析方法,获得发动机压气机转子径向振动数据。结果表明,随着转速的升高,转子径向振动的幅值、频率及相位角度均增大。该结果对发动机的结构设计起指导作用,为转子径向振动主动抑制技术研究提供了基础数据。     

An electrochemical machining method for aero-engine blades based on four-directional synchronous feeding of cathode tools

Blades are critical components of modern aero-engine. Among the many characteristic structures of the blade, the leading/trailing edges are key structures that have the greatest influence on the aerodynamic effect and power conversion of the blade. Electrochemical machining(ECM) is regarded as one of the most important techniques in blade manufacturing due to its process characteristics of high material removal rates, virtually no tool wear, and no areas of thermal or mechanical damage to the wo...