人工神经网络技术在民用涡扇发动机故障诊断中的应用

讨论了神经网络技术在航空发动机状态监视和故障诊断领域的应用．介绍了涡扇发动机的气路故障诊断原理,以及人工神经网络故障诊断方法,并介绍了ＢＰ网络对ＰＷ４０００发动机的常见故障进行诊断的实例。     

航空发动机磨损故障分析及诊断技术述评

磨损类故障是航空发动机安全与高效运行的主要威胁之一。本文分析了发动机磨损类故障的组成以及相应诊断方法的研究现状,并结合机械设备故障诊断技术的发展趋势预测了航空发动机故障诊断技术的发展方向。     

航空发动机故障诊断技术现状及发展研究

过去几十年中,故障分析与诊断方法的研究得到了飞速发展,出现了一些新的理论与方法。本文对基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的智能诊断方法等发动机故障诊断方法进行了逐一说明,并介绍了近年来航空发动机故障诊断技术的现状及发展趋势。     

航空发动机故障诊断方法及测试流程分析

阐述了某型航空发动机工程研制中应用的发动机故障诊断方法及测试流程。根据发动机型号的使用特点和发动机故障诊断方法对FMECA分析结果进行故障分类,指出了各类故障在现有的测试技术下是否能进行故障诊断,并对能诊断的故障类型进行了详细的故障诊断及测试流程分析,经验证,发动机故障诊断方法及测试性流程可满足航空发动机型号的测试性需求。     

航空燃气涡轮风扇发动机故障识别诊断方法研究

航空发动机的故障预测诊断研究是视情维修制度的主要应用,以状态监控为基础的维修制度需要对航空发动机进行状态监测与故障诊断。故障状态监测与诊断研究方法的多样性使初涉者毫无头绪,为了更好地把握航空发动机故障状态监测与诊断的研究方向,选择方法的最优面组合杂交出更加有效的故障检测与诊断技术,可以解决更加复杂的系统故障问题。本文对较为典型的航空发动机故障检测与诊断技术进行简析与评价,从而更加深刻地把握航空发动机故障预测技术。     

航空发动机滑油系统监控与诊断技术

滑油系统是发动机一个重要的工作系统,它直接关系着发动机能否安全可靠工作,以及工作性能的优劣。且其滑油具有循环使用的特点,携带着发动机内部大量信息,通过对滑油系统进行监控和技术诊断,可提前发现发动机的内部故障,为预测发动机部件使用寿命和可靠性提供有力依据。本文结合某型发动机所应用的金属屑探测技术和滑油光谱分析技术,介绍航空发动机滑油系统监控与诊断技术的应用方案,并对我国在此方面的研究与应用提出了建议。     

发动机喘振-爆燃故障的信号分析

本文着重介绍某双轴发动机喘振—爆燃故障用 FFT信号处理机进行诊断和信号分析的方法。文章结合发动机在湍流动态畸变流场下的喘振—爆燃试验研究,介绍了试验设备、测量系统和对发动机“故障”信号分析的结论。湍流型动态畸变流场下的压气机喘振多为“漂移型”喘振,表现有随机性。发动机对动态畸变流场的敏感度远高于稳态畸变。利用 FFT信号分析技术进行故障诊断,有广泛应用价值。它较其它方法精确、迅速、简便。      

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.      

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.     

某系列发动机涡轮轴技术寿命研究

简要介绍了系列发动机涡轮轴寿命研究课题取得的技术成果和主要技术工作内容，并重点介绍涡轮轴疲劳寿命试验技术和寿命的分析确定方法。     

基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断技术研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的一种新型机器学习方法,由于它出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。针对某型航空发动机整机振动过大的现象,提出了一种基于支持向量机（SVM）的整机振动故障诊断方法。首先介绍了SVM理论,然后根据SVM学习方法的结构风险最小化原则,对某型航空发动机已知的整机振动故障模式数据进行了训练和预测,并建立了基于SVM的航空发动机整机振动故障诊断模型。最后通过对已有故障模式进行诊断预测,证明该方法在航空发动机整机振动故障诊断方面具有良好效果。     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

航空发动机技术成熟度评价方法研究

技术成熟度评价是控制新型航空发动机研制中技术风险的有效途径,在国外航空发动机研制、技术发展中得到广泛应用。本文介绍了美国国防部成熟度评价方法和国外航空发动机技术成熟度评价的现状,提出了开展航空发动机技术成熟度评价的设想和初步的评价方法,并以虚拟的高压压气机技术验证项目为例进行了技术成熟度模拟评价。     

航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法

为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定量分析与专家经验和定性分析相结合,并应用于某型航空发动机整机振动故障诊断。实际应用表明,基于模糊信息熵融合的诊断模型较单一的模糊诊断模型准确率明显提高,验证了该方法用于航空发动机整机振动故障诊断是有效的。     

基于支持向量机的航空发动机转静碰摩部位诊断规则提取

引入基于支持向量机(SVM)的数据挖掘技术,提出了基于SVM的转静碰摩部位诊断知识获取.首先,基于带机匣的航空发动机转子实验器,模拟了4个碰摩部位的碰摩实验,利用机匣4个部位的应变测试,获取了4个碰摩部位和4个测点的大量实验数据;然后提出了一种基于支持向量聚类(SVC)的诊断知识规则提取方法.在该方法中,利用SVC算法得到特征选取后样本的聚类分配矩阵,最后根据聚类分配矩阵构建超矩形规则.为使规则更加简洁,易于解释,采用规则合并、维数约简、区间延伸等方法对超矩形规则进行进一步简化.利用基于SVM的数据挖掘方法,从大量的碰摩部位实验数据中提取出了转静碰摩部位诊断的知识规则,并进行了相应解释和验证,规则识别率达到了99%以上,表明了该方法的正确有效性.      

基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

整流支板和火焰稳定器的一体化设计及性能分析

针对航空发动机高推质比、高隐身的需求,提出一种加力燃烧室整流支板和火焰稳定器一体化设计的方法,并开展了相关模型加力燃烧室的计算和试验研究.研究结果表明:采用一体化设计加力燃烧室,能够缩短加力燃烧室长度,大幅降低非加力状态的冷态流阻,明显改善发动机加力燃烧室的性能,提高发动机的推质比.可为解决高推质比、高隐身发动机技术提供了一种新的思路和研究方向.