某型航空涡轮轴发动机尾气静电监测探索性实验

 在某型航空涡轮轴发动机上进行了尾气静电监测探索性实验,成功地获得了尾气静电感应信号。根据实测的108 h有效数据,对信号的特征参数活动率水平(AL)、正事件率(PER)、负事件率(NER)和轴频分析(SOA)展开分析。研究结果表明：基于静电感应原理的发动机气路监测技术是可行的;发动机功率对特征参数有明显的影响。在一个完整试车循环中,随着功率的增大,AL参数呈现二次多项式变化规律;PER和NER参数呈现线性增长规律。随着试车阶段的推移,AL参数值在各个功率下均呈上升趋势,PER和NER参数没有明显的变化;水洗对发动机AL参数有明显的影响,但对PER和NER参数没有明显的影响。     

基于RBR与CBR的维修大纲专家系统

根据飞机维修大纲研制的需要,依据最新的维修指导小组思想和类似机型的维修大纲经验,提出了基于规则推理(RBR)和案例推理(CBR)相结合的民机维修大纲制订方法.构建了民机维修大纲专家系统的总体框架,并对该系统中的关键技术问题——案例的表示和组织、案例的检索、集成推理技术和案例的修正与存储进行了详细分析和研究.案例的检索分两步进行:首先从案例库中找出与新机型尽可能相似的机型,然后,从类似机型中进一步匹配出最相似的项目.集成推理采用RBR和CBR分开推理,再比较结果做出决策.最后,采用面向对象的程序设计方法对该专家系统编程,并以某航空公司飞机验证了RBR和CBR相结合的维修大纲制订方法的有效性.      

航空发动机叶尖径向间隙静电监测方法

提出航空发动机叶尖径向间隙静电监测方法,分别对叶尖荷电在点电荷与电荷分布条件下的静电感应过程建立数学模型,得到感应电荷量与叶尖径向间隙值、叶尖周向位置及叶尖电荷分布的关系。设计并搭建叶尖径向间隙静电监测模拟实验台,提取时域特征参数并分析叶尖径向间隙值及叶尖局部曲率对静电水平的影响。数学模型计算结果表明:①感应电荷量与叶尖径向间隙及叶尖相对传感器的径向位置绝对值呈负相关;②感应电荷量与叶尖所带电荷量呈正相关,且与电荷密度分布有关;③感应电荷量与叶尖尺寸及传感器尺寸有关。实验结果表明静电信号方均根值和整流平均值与叶间径向间隙值呈负相关,与叶尖局部曲率呈正相关,其结果与理论模型相符。      

润滑油路静电传感器动态特性仿真与试验

针对航空发动机润滑油路磨粒在线监测的静电传感器缺少特性参数与验证方法的问题,根据静电感应基本原理和传感器结构,提出相应的特性参数指标,利用环状探极感应模型进行仿真,并设计和搭建了静电传感器试验系统平台,通过试验对润滑油路静电传感器动态特性进行分析与验证。结果表明:所提特性参数指标可有效反映静电传感器的动态特性;长径比是环状润滑油路静电传感器的重要结构参数,传感器效率随长径比的增大而增大;传感器有效视场也随探极尺寸的增大而增大;所建平台可适用于实物静电传感器动态特性的分析与试验,且具有良好的可重复性。仿真和试验结果对润滑油路静电传感器的设计与应用具有重要的指导意义。      

航空发动机拆换率平滑方法研究

结合发动机视情维修策略的特点,建立起基于发动机剩余在翼时间预测方法的以飞机为对象的发动机群总保障成本的混合整数非线性规划模型,并提出了一种启发式拆换率平滑方法——SSPT算法,并以CF6型发动机的使用数据为例与其它三种算法进行分析比较.研究结果表明应用SSPT算法制定维修调度计划,能够使总保障成本最低、保障率最高、平均拆换率下降,并得到较好的拆换率平滑效果.      

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。     

基于人工智能技术的磨粒显微形态学分析

基于颗粒显微形态学分析理论，建立了一套磨损微粒显微特征描述体系。首先应用这套特征参数描述体系，提取磨损微粒形态中蕴涵的特征信息，然后综合使用自动聚类、人工神经网络和其他的人工智能分析方法进行磨损微粒的综合分析与识别。本项技术已经在航空发动机磨损故障诊断中得到了实际应用。     

便携式维修设备终端PMA的研究

针对民用航空维修领域中大量使用数字化信息的特点,研制了一款PMA终端系统。该PMA的系统平台由32位ARM处理器和嵌入式Linux构成,集成了IETM的交互式查询、视音频信息采集、机载数据下载、故障分析与故障信息上传等功能。它具有操作简便、功能扩展性好等特点。     

基于贝叶斯的航空备件需求研究与应用

鉴于目前航空备件需求计算应用泊松公式存在计算结果误差较大的问题,依据历史故障数据并应用广义更新过程建立反映历史故障数据以及维修能力的可靠性分布模型,同时针对目前历史故障数据主要是小样本事件,应用贝叶斯方法并采用切片采样法对可靠性分布模型进行参数估计。最后通过实例进行分析,结果表明实际故障次数和实际故障情况较为吻合,增大了模型的应用范围。