基于多性能参数的民用航空发动机 实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论,对发动机的性能可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,利用状态空间方法建立了时变性能退化模型,并通过卡尔曼滤波对性能趋势进行预测;然后考虑各性能参数之间的相关性,运用随机过程理论建立了基于多性能参数的实时性能可靠性预测模型,从而对发动机的退化时间进行实时预测;最后通过实例证明该方法是有效的,并且易于工程实现,同时,也为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

FTIR发射光谱遥测飞机发动机排放指数

根据飞机发动机排放测量的要求,针对传统测试系统复杂、技术难度大、成本高和实时性差的缺点,引入傅里叶变换红外（FTIR）被动遥测技术,使用FTIR发射光谱对飞机发动机排放气体组分进行定量分析,计算出排放指数。介绍了遥感测量原理和大气辐射的一个3层计算模型。采用Tensor27在无人机测试台获得某型发动机的一系列单通道光谱,计算出在14%,26%,50%,69%最大推力下,对应CO的排放指数分别为40.00,30.70,6.67,2.56 g/kg,对应NO的排放指数分别为0.79,2.09,8.24,38.70 g/kg。结果表明,FTIR发射光谱技术在飞行中的飞机发动机排放测试中具有巨大的应用前景。     

基于PAM-CRASH的鸟撞风挡有限元分析

基于有限元分析软件PAM-Crash及其提供的SPH法,建立了鸟撞风挡的有限元模型。对鸟击风挡进行了有限元分析,仿真结果显示SPH鸟体能够很好地模拟鸟撞风挡的过程,尤其是鸟体破碎和飞溅的情况;确定了风挡可能产生塑性应变的位置;选取多个撞击位置,得出不同撞击位置产生的塑性应变云图,并进行比较分析,得出撞击位置对于风挡的影响。     

基于LabVIEW的滚轮滑轨磨损故障监测系统

飞机襟、缝翼运动机构中滚轮滑轨的磨损状况对飞机的安全性有很大的影响,为研究滚轮滑轨的磨损情况,基于某滚轮滑轨磨损试验机,Ni WLS-9234数据采集卡和LabVIEW软件开发平台,对滚轮和滑轨相对位移所产生的振动信号进行采集及分析,并开展大量试验,开发了一套磨损故障监测系统。系统采用Remote Panels监控技术、SQL与数据库访问技术、报表生成技术、以及小波分析技术,能够有效地监测磨损故障。     

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。      

轨道随机不平顺对车辆／轨道系统横向振动的影响

基于车辆－轨道耦合动力学理论，建立了车辆－轨道垂横耦合模型，利用时域数值积分法在时域仿真得到耦合系统的横向随机振动响应，再用周期图法估计出车辆、轨道横向随机响应功率谱密度，利用谱分析详细研究了轨道高低、水平、方向和轨距不平顺对车辆、轨道横向随机振动的影响。结果表明，车辆及轮轨横向表现为低频振动，主要受轨道方向和水平不平顺影响；钢轨和轨枕的横向振动频率分布很广，其低频段主要受轨道方向和水平不平顺影响，而高频段的振动主要由轨面垂向短波不平顺激发。     

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。     

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。     

民航发动机视情维修决策方法

为了提供可行的民航发动机视情维修决策方法,首先介绍了民航发动机视情维修决策理论。基于可靠性和状态数据建立了比例强度模型,根据该模型实现了发动机最优预防维修间隔决策和拆换决策,并通过收集发动机运行役龄和状态数据,实现了发动机在翼时间预测。最后以某航空公司CF6—80C2型号的发动机机队为应用实例,研究发现完备的发动机运营数据是准确决策的关键。研究结果表明,这些视情维修决策方法有助于更好地控制发动机维修活动和在翼时间,从而减少风险和维修成本。     

一种新的航空发动机气路监测方法

分析了气路中颗粒物的产生以及颗粒荷电的机理、气路静电监测方法的原理,并通过模拟实验对该方法进行了初步的研究.实验监测信号表明,气路中异常颗粒产生的感应信号幅值随着粒径的增加而增加,通过小波分析的方法将信号进行分解到不同的频段并获得相应的能量分布.结果表明异常颗粒产生的信号的能量分布集中在低频部分,为判断异常颗粒提供了依据.实验结果表明了基于颗粒静电监测方法能够有效地监测到异常颗粒,证明了该方法的可行性.