航空发动机监控技术

在发动机工作过程中，对发动机的一些参数及系统的工作情况进行监控，是保证发动机正常工作的重要手段之一。同时，它也为发动机的视情维护提供了必要的依据，从而提高发动机的可维修性。使维护人员能及时根据监控情况，作出分析、判断而采取相应的维护措施，排除故障或潜在故障，保证发动机安全工作，延长发动机的装机寿命。发动机的监控包括下面几个方面：（1）发动机工作状态监控，通常由发动机的指示系统来完成；（2）发动机振动监控；（）滑油监控；（）发动机气路参数分析，即目前各发动机厂家所采用的“飞机发动机状态监控系统”。一…     

CFM56-5B发动机振动监控系统原理及应用

发动机N1、N2转子的振动值作为发动机运行、监控的重要参数,为发动机运行过程中提前发现潜在故障提供重要参考。本文从发动机振动指示的原理、发动机状态监控、典型故障分析三个方向,全面解读发动机振动监控系统。     

结合发动机性能趋势监控分析发动机典型故障

一、引言对航空发动机的性能状况监控包括初探检查、磁绪和油滤检查、滑油抽样分析、性能参数（包括滑油耗量）趋势监控。发动机性能趋势监控通过对起飞、巡航状态下发动机主要性能参数的趋势的观察和分析，监控发动机的综合性能情况（包括润滑系统状况）。它是对常规孔探和磁堵检查监控方法的有效补充，同时还可预测或协助判断某些发动机甚至飞机附件的故障。本文从最广泛使用的两种民用发动机的两个典型故障原因和相应巡航性能参数曲线分析，从一个侧面阐述发动机性能趋势监控对排放的指导意义。二、利用GE公司ADEPT报告分析CFM56—3…     

加强性能状态监控提高发动机工作的可靠性

发动机性能状态监控(或气路参数分析)与孔探检查、机械状态监控构成现代发动机视情维修的基本方式，其中发动机性能状态监控随着科学技术手段的不断提高在发动机维修中扮演着越来越重要的角色。     

高低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱分析与时频分布

针对传统的频谱分析方法不能很好地辨识航空发动机转子振动特征频率的问题,采用局部均值分解（Local Mean Decompo? sition, LMD）,结合切片谱的频谱分析方法,对航空发动机转子振动信号进行自适应模态分解与峰值频率辨识;对转子振动信号进行时 频分析,得到其时频分布。将该方法应用于某航空发动机高、低压转子的弹性支承振动应力信号分析中。结果表明：相比于发动机振 动正常状态,在发动机振动异常状态下,高、低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱中除了存在高、低压转子的基频和倍频成 分,还存在高、低压转子间的调制频率,且在异常状态下F分量的时变特征更加明显。采用LMD切片谱分析方法获取了发动机振动正 常状态和异常状态下的振动频谱特征和时频分布,可为航空发动机转子振动特征提取与状态判别提供参考。     

涡轮轴发动机的振动监测

本文介绍外场对涡轮轴发动机的振动监测系统组成原理。通过对发动机的振动监测,实理振动状态的监控、趋势分析,评估振动水平,提供故障诊断的依据。对发动机结构系统,特别是转子系境等机械状态的故障进行早期故障的预报和诊断,及时采取适当的维修措施。最终提高涡轮轴发动机的持续性和可靠性,保证飞行安全、降低直接使用成本。     

基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法

为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通过模糊支持向量机(FSVM)确定模糊隶属度矩阵,将模糊隶属度矩阵与信息熵距相结合,建立了一个多参数的转子振动状态评估模型;应用此模型对转子振动信号进行系统分析和定量计算,验证了该方法用于转子振动状态评估是有效、可行的。      

YF—75发动机状态监控与故障诊断工程应用系统的研制

根据YF－75发动机状态监控与故障诊断工程应用系统（CMFDS）的研制情况，重点介绍了总体设计原则、系统功能、系统组成、系统结构、系统硬件组成与接口形式、发动机主要技术状态、故障模式分析、故障数据库建立、监测部件与监测参数选择等内容，对状态监控与故障诊断算法也做了较为详细的描述。最后，还给出了用YF－75发动机18次原始试车数据对CMFDS进行验证的情况，结果显示本系统具有很强的适应性和有效性。     

航空发动机振动突增问题分析

针对某型航空发动机在试车过程中的稳态振动突增及高压转子轴心轨迹变化,基于动力学普遍方程及实际发动机的具 体情况,开展了故障因素排查;采用数值仿真计算方法建立了双转子发动机动力学分析模型,分析了K 5 支撑刚度对整机振动的影 响。结果表明：K 5 支撑刚度由各向同性到各向异性状态且刚度值发生变化,发动机支点的振动值将增大且轴心轨迹发生改变,仿 真结果与试车结果一致。分析认为稳态振动突增及转子轴心轨迹变化的主要原因是支撑刚度变化造成的,其主要由于发动机涡 轮后机匣在工作过程中受热变形,促使拉杆由自由向拉紧状态变化,导致K 5 支撑刚度发生变化。研究方法及分析结果对发动机整 机振动异常排故具有指导意义。     

一种航空发动机性能监控的免疫神经网络模型

提出了一种基于免疫神经网络的航空发动机性能监控与故障检测模型.利用人工免疫系统的识别机理,并结合人工神经网络,确定发动机性能偏离正常值的程度(异常度),实现发动机性能趋势的监控.该方法能够灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大.通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效.      

基于马氏距离的航空发动机健康监控方法

航空发动机健康监控是实现航空发动机健康管理的关键技术之一。针对航空发动机健康监控高维计算复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析与马氏距离结合的计算方法。首先通过主成分分析对性能监测参数进行降维,并采用马氏距离计算发动机的健康参数,最终根据威布尔分布确定健康参数的警戒值。实例计算结果表明,方法能够较好反映航空发动机健康状态,并能检测运行过程中出现的异常点。     

基于混沌变量的航空发动机性能监控与故障诊断

针对在利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时,各参数的权系数难于确定,本文提出利用混沌变量确定各参数的权系数,使优化得到的综合指数值比采用专家调查法所得到的综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高了发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大。通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效。      

基于模糊指数融合和正交基分解的发动机性能监控

针对发动机性能监控过程中出现的单参数监控信息量不足和多参数容易矛盾的情况,提出一种发动机性能监控模糊指数融合方法。该方法基于滑动窗口参数均值和熵,采取有效的信息融合技术,建立表征发动机性能的模糊融合指数。利用神经网络方法,依据已确定的模糊融合规则推导出剩余决策规则。实例表明,模糊融合指数能很好地跟踪发动机性能缓慢衰退和突变两种情况。用正交基分解的方法对模糊指数进行重构预测,与线性拟合和二次拟合相结合的方法相比,其预测精度更高,能准确预测发动机的性能变化。     

PW127F发动机的监控

ＰＷ１２７Ｆ发动机及其监控工具ＰＷ１２７Ｆ发动机属于普惠·加拿大ＰＷ１００系列发动机家族的一员,它采用涡轮螺旋桨设计,并通过反流式燃烧室缩短了转动部件轴的长度,有效地减轻了发动机的重量。其核心部分由三个独立的转动部件构成：（１）低压转子,由一级低压离心式叶轮和一级低压涡轮组成;（２）高压转子,由一级高压离心式叶轮和一级高压涡轮组成;（３）自由涡轮,由两级涡轮叶片带动,经两级齿轮减速后驱动螺旋桨旋转。发动机监控工具分为三种：（１）ＥＣＴＭ（发动机状态监控）软件,该软件负责计算从ＦＤＡＵ（飞行数据采…     

V2500发动机性能监控几起典型故障分析

民用航空发动机性能状态监控是保证飞行安全的重要手段,但目前发动机性能状态监控主要以视情维护为主.本文列举了实际工作中遇到的V2500发动机性能状态趋势变化的不同形式,并结合具体实例进行了分析和总结.     

A340发动机性能监控数据的采集

本文介绍了Ａ３４０发动机性能监控数据采集的过程：利用飞机状态监控系统提供的起飞和巡航数据,经下载到磁盘上,通过转换成特定格式,由发动机性能分析软件直接使用,经过处理获得发动机起飞和巡航性能趋势数据,达到监控发动机性能状况的目的。     

弹用涡喷发动机的状态监控方法分析

针对弹用涡喷发动机使用和结构上的特点,对如何采用气路参数分析法、振动监测法、低循环疲劳监测法、温度监测与蠕变分析法以及磨损监测法等对弹用涡喷发动机进行状态监控的问题进行了分析。     

基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。     

基于模糊粗集的航空发动机健康状态监测算法研究

在发动机运行过程中,由于诸多非线性因素的影响,现有发动机状态监测中使用的参数只能部分地反映发动机性能状态,无法进行故障准确定位和故障预测.本文将通过研究模糊粗集的特征参数挖掘算法,从远程发动机监控系统所获得的大量发动机工况参数、气动热力参数和机械性能信息中进行数据挖掘,找出能够全面反映发动机性能状态的特征参数和新规律,进行发动机健康状态监测.     

航空发动机性能监控与预测

测量参数选择和数据处理 发动机性能监控就是利用测量的气动热力参数,如发动机气路中各主要截面的总温、总压、静压、转子转速和燃油流量等来分析发动机及部件的性能水平,并可将气动热力参数反映的故障隔离到气路部件或单元体及有关的子系统中.