军用发动机转速摆动故障分析及预防措施初探

军用飞机在外场检修和使用飞行中,发动机转速表摆动的问题如果处理不好常常危及飞机飞行安全。从理论和实践上分析引起此故障的原因,给出解决这一问题的排故程序和预防措施。     

CFM56-3发动机引气系统低压故障分析

发动机引气系统是保证飞机空调、增压、大翼防冰、液压等系统安全可靠工作的前提.引气系统低压是发动机引气系统的常见故障,但在有些情况下,按照常规的排故方法并不能找出低压故障的原因.根据引气系统原理图进行故障分析,可以缩小故障范围,分析故障原因,是解决引气系统疑难故障最有效的方法.     

某型发动机故障诊断专家系统研究

采用分类建库和精确与模糊相结合的综合推理策略,设计该型发动机故障诊断专家系统;运用知识库与系统分离模式,可以不断丰富知识库的知识,提高诊断准确率。     

CFM56-5B发动机VBV系统故障分析

根据航空公司的实际故障，阐述了CFM56—5B发动机VBV系统的组成及控制逻辑，分析了导致该发动机VBV系统故障可能的维护因素和设计因素，并提出了解决措施。     

一起典型的FJ44-1A发动机金属末故障分析

航空发动机滑油系统发现金属末意味着这发动机部件之间出现了过度磨损,这类故障严重影响飞行安全,必须查明故障原因并纠正。本文根据多次发动机热端部件检查的实践经验,对一起由于安装不当造成发动机轴承磨损的故障进行了分析,并总结了FJ44-1A发动机热端部件装配的若干经验。     

某型直升机飞行中脚蹬偏斜的故障分析

介绍了某型直升机飞行中脚蹬偏斜的故障现象,分析了故障原因及危害,并提出了故障排除方法,对外场维护工作有一定的指导作用。     

CFM56—3发动机引气系统低压的故障分析

发动机引气系统是保证飞机空调、增压、大翼防冰、液压等系统安全可靠工作的前提。引气系统低压是发动机引气系统的常见故障，但在有些情况下，按照常规的排故方法并不能找出低压故障的原因。根据引气系统原理图进行故障分析，可以缩小故障范围，分析故障原因，是解决引气系统疑难故障最有效的方法。     

热力发动机凸轮轴凸峰及液压平面挺杆体磨损故障分析

热力发动机凸轮轴和挺杆体是发动机的重要工作部件之一 ,它们性能的好坏直接影响着发动机的正常工作 ,因此 ,认真分析其基本受力情况 ,研究、探索有针对性的维护措施 ,对于我院数量众多的热力发动机维护保障工作可以起到良好的指导意义。本文从分析凸轮轴和挺杆体磨损的原因入手 ,详细剖析了相对滑动、润滑条件和接触应力对其工作环境的影响机理 ,并提出切实有效的预防性维护措施 ,可以大大提高凸轮和挺杆体的工作可靠性 ,延长其工作寿命。     

某型涡扇发动机实时建模技术研究

通过对各部件特性的研究,提出一种简化部件计算过程的方法,该方法的最大特点是在某些部件的计算中使用很多通过试车数据所发掘的经验公式,用以代替那些繁琐的热力学计算,并合理选取初猜值,使模型能更快收敛,从而减少运算时间,提高模型的实时性。通过对比常规建模方法所建模型,可看出该模型具有实时性、稳定性好的优点。     

CFM56-5B 发动机VBV故障引起的EGT超温故障分析

从可变放气活门系统(VBV)的组成和工作原理入手,通过对系统部件和关联部件工作分析,结合维护过程的故障历史,指出了故障的排除方法和维护提示.     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

发动机磨损故障的集成神经网络融合诊断

针对发动机试车过程中的磨损故障诊断问题．本文运用了四种最常用的润滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出运用集成神经网络对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，统一转换成故障征兆的布尔值；其次，建立各子神经网络的拓扑结构，并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，从而得到各子神经网络的训练样本．对各网络进行成功训练后，利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果；然后，通过建立合适的权重矩阵．利用模糊综合决策理论，时集成神经网络的诊断结果进行综合，从而得到最终的融合诊断结果；最后，运用一个算例表明了本文方法的有效性。     

FJ44-1AP型发动机P2分离故障分析

我院CJ1+飞机曾多次出现P2分离故障。本文从某次P2分离故障入手,分析了系统工作原理,总结其故障原因为:当左右发动机进口总压平均值超过0.5个PSI时,将会触发发动机的P2分离故障。并对飞行和机务人员提出了有益建议,以降低该故障发生的几率。     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

发动机磨屑尺寸的分布模型及其应用

磨屑分析是研究零件摩擦表面破坏机理、监测机械磨损状态的主要方法之一。本文研制了一种将微机图象处理技术应用于铁谱技术的磨屑显微分析系统。根据对ＷＺ－６航空发动机长试过程的监测研究，提出了机械磨损磨屑尺寸的Ｗｅｉｂｕｌｌ分布规律、研究证实，Ｗｅｉｂｕｌｌ函数的参数、磨粒分布的均值和方差等特征能够清楚地指示出发动机工作过程中的磨损类型和程度。在此基础上，本文以统计检验和Ｊ散度指标为依据，探讨了航空发动机运行时的磨损状态监测和故障诊断的方法。     

基于贝叶斯网络的发动机燃油系统故障诊断

在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。     

发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究

提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术。该方法不依赖系统模型,只需要发动机的测量值来离线训练网络。若发生性能蜕化,该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑。文中开展了半物理仿真实验,实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境,能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度,具有较好的鲁棒性。     

基于故障树分析法的APU故障诊断研究

故障树分析（FTA）是故障分析和故障诊断中广泛应用的一种方法。结合APU的工作特性,对APU启动困难的原因进行了分析,建立APU启动困难故障树,并对故障树的基本原因事件进行了定性、定量分析,进而提出了排除APU故障的方法,以达到预测与预防故障发生的目的。     

基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断

针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。     

CFM56-7B发动机叶片振动模态分析

以CFM56-7B发动机高压压气机第一级转子叶片为研究对象,讨论其模态分析理论,采用Pro/E建立实体模型,利用有限元软件ANSYS进行模态分析。通过数字模拟结果,分析其振动特性,讨论其在各工作点振动响应,从而为提高叶片动态特性,优化叶片检查和维修技术提供依据。