发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

民用飞机初始库存量的预测模型及优化方法研究

以民用飞机可靠性数据为依据,对ABJ21飞机备件进行合理的分类,并建立了相应的初始库存量预测模型,对ARJ21飞机初始库存量需求进行定量的计算和优化分析,在一定条件下达到了制造商的节约成本和满足一定可用度的双重要求。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

基于小波-Hilbert的涡喷发动机静电监测技术研究

在某型涡喷发动机试车过程中首次开展了气路静电监测试验,获取了若干试车阶段静电信号。选用第102阶段(发动机处于健康状态)监测的静电信号进行时域特征分析,获取了发动机处于启动、巡航、停车3个典型工况下时域幅值以及活动率水平、正负事件率特征参数的变化情况,分析表明静电信号会随发动机工况变化而变化。为了进一步揭示静电信号特征,采用小波-Hilbert变换方法处理了第102阶段的静电信号,获取了其能量值、能量分布以及功率谱的特征。为了验证分析方法的有效性,也对第174阶段(该阶段发动机存在积碳故障)的静电信号进行了对比分析。     

航空新型静电传感器建模与标定实验

静电传感器是一种用于航空发动机润滑油路中磨粒在线监测的新型传感器,为了对静电传感器的特性进行研究,改进了静电传感器的数学模型,设计了静电传感器标定装置。标定装置通过高压电场使油滴荷电,可以产生电量和极性可调的带电油滴,并可通过静电计准确测量产生的油滴电量。通过对数学模型的分析,以及标定实验的实验研究,确定了传感器的空间灵敏度分布;发现并验证了定速带电油滴沿着传感器固定径向位置移动时,静电传感器输出电压的峰值与施感电荷呈线性关系;通过标定实验获得了传感器的标定曲线,并进一步定量确定了传感器静态灵敏度在径向位置上的分布,标定实验也同时验证了数学模型的正确性。     

基于统计方法的高压涡轮转子叶片寿命分析

针对航空公司已有高压涡轮(HPT)转子叶片寿命统计分析方法的不足,结合其他领域疲劳寿命统计分析方法,包括最小二乘估计结合极大似然估计、概率图、K-S检验、AIC,以及参数回归模型,建立了一套更加完备的HPT转子叶片寿命统计分析流程。在流程中加入了对影响寿命的因素的统计分析。通过对一组寿命数据的拟合,得出了寿命的基本分布为对数正态分布这一结果,然后,对寿命和相应的推理等级联合建模,得出了不同推力等级下的寿命分布。该流程可以推广到其他具有疲劳失效机制部件寿命分析。     

民机复合材料典型结构件检修间隔的概率分析

民机复合材料结构在服役过程中的损伤主要来源于意外冲击,会大幅度降低结构强度,影响飞机安全.以某型飞机外翼为例,考虑运行过程中意外冲击损伤的产生、载荷超限和维护过程中损伤的漏检等因素,采用概率分析方法对结构失效概率进行分析,并计算详细目视检测方法对应的检修间隔.结果表明,计算得到的检修间隔略大于工程实际中"4C"值.此概率分析方法用来确定复合材料结构件检修间隔是可行的,并可以实现检修间隔的动态化调整.     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。     

一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。     

基于延迟时间模型的民机部件维修优化方法

民机视情维修理念推动了维修向高效、经济的方向发展。本文阐述了民机视情维修的概念;研究了延迟时间模型建模原理和建模过程,提出了以维修间隔为约束、以费用率为目标的维修优化模型。针对当前中国确定民机部件维修间隔主要凭借经验的现状,进行仿真分析,并提出通过仿真机体面板的故障数据,将延迟时间模型应用于机体面板的检查与更换等维修决策中。模型以费用最低为目标、维修间隔为约束,优化了维修决策。仿真分析同时研究了不同参数条件下的最优维修间隔的变化情况。研究结果表明该方法提高了部件维修决策的合理性。