滑油系统全流量在线磨粒静电监测技术研究

 针对滑油系统非金属材料难以实现在线监测的问题,基于静电感应原理展开全流量磨粒监测技术研究。研究润滑条件下荷电磨粒的产生机理和全流量磨粒静电监测原理,着重进行了静电信号特征提取方法研究。为验证磨粒静电监测技术的可行性,设计并搭建了模拟实验平台,开展了故障颗粒注入实验和循环润滑条件下销盘滑动摩擦磨损实验,使用自制的全流量在线磨粒静电传感器对油路中的磨粒进行监测。结果表明:静电传感器能够监测到金属、非金属等不同材料荷电磨粒;感应电压幅值与磨粒大小具有相关性;感应电压波形与荷电磨粒特性有关;静电传感器可以在线监测滑油回路中非金属摩擦副的摩擦磨损状态。     

基于Wiener过程的民用航空发动机性能可靠性预测

通过对民用航空发动机性能退化数据的分析,提出了一种有效融合先验退化数据和现场退化数据的性能可靠性评估和剩余寿命预测方法.首先在先验退化数据的基础上确定Wiener过程参数的先验分布,然后利用贝叶斯方法融合新增的现场数据,对Wiener过程参数进行更新,并在此基础上对单台发动机进行性能可靠性评估和剩余寿命预测.该方法能根据现场退化数据不断地对可靠性和剩余寿命进行更新.最后通过某航空公司发动机性能退化数据验证文中提出的方法,结果表明41号发动机在2000循环和3000循环时预测的剩余寿命相对误差分别为0.060和0.018,可以满足航空公司发动机下发计划制定的实际需要.      

滑油系统全流量磨粒在线监测静电传感技术研究

在滑油系统全流量磨粒在线静电监测中,针对缺乏与实际物理模型相一致的数学模型以及深入地分析,建立了较准确的数学模型.对信号采集电路的分析表明:带不同极性电荷的磨粒经过静电感应区域时输出的感应电压变化不同,从而确定带电磨粒的极性.同时,引入空间灵敏度概念,对带电磨粒的位置、传感器的轴向长度与径向半径3个影响因素分别进行了研究,所得空间灵敏度曲线彼此印证,进而说明了所建数学模型的准确性.为了证实所建立的数学模型与实际的滑油系统全流量磨粒在线监测数据的一致性,设计了仿真监测试验平台,试验结果表明,虽然监测到的静电感应信号夹杂着噪声,但与理论分析的理想电压输出相似,并且可以判断磨粒所带电荷的极性.     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

基于Labview与Matlab的航空发动机气路静电采集系统研究

说明了如何在Labview平台下结合应用Matlab软件;介绍了发动机故障诊断方法之静电监测技术,给出了静电信号相关参数,并在此基础上,基于labview与matlab开发了航空发动机气路静电采集系统和烟尘排放量/浓度监测系统,并应用于采集静电信号试验,以对系统进行测试。     

发动机磨粒统计分布规律与磨损状态监测研究

根据对 WZ- 6航空发动机等由滑油润滑的机械零件磨损磨粒的显微形态统计研究 ,提出了磨屑尺寸分布的 Weibull分布模型 ,探讨了滑油取样和磨粒采样等随机误差的估计及航空发动机磨损状态监测和故障诊断的方法     

某型航空涡扇发动机静电传感器机载化监测实验

计了一种特定尺寸的静电传感器,并将其装配在涡扇发动机低压涡轮出口附近的尾喷管管壁,以民用涡扇发动机为静电传感器载体及监测对象开展静电监测实验.以一个完整性能试车过程为周期,采集周期内的尾气静电信号.进一步对静电信号和发动机性能参数进行数据对比分析,同时对测试过程中异常状态下活动率水平（AL）和负事件率（NER）进行计算.实验验证了航空发动机静电监测技术具备机载化的可行性,实验结果表明:正常状态下静电信号电压幅值大小约为5mV,静电水平跟随运行功率变化并呈正相关性;静电传感器对尾气中存在的异常颗粒具有良好的监测效果,在发动机富油状态下静电信号的活动率水平和负事件率分别达到14pC及8%.      

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

航空发动机吸入颗粒物静电感应特性的模拟实验及分析

利用静电传感器和SC-010型环境试验箱等硬件搭建了吸入颗粒物静电监测模拟实验平台,并在此实验平台上展开了针对航空发动机吸入颗粒物静电感应特性的模拟实验研究,成功获取相应静电监测信号。实验设置颗粒材料、管道流速、颗粒粒径和颗粒投入质量4种变量作为变量条件,分别进行4组单一变量的对比实验,采集在不同颗粒材料、不同管道流速、不同颗粒粒径以及不同颗粒质量浓度环境下带电颗粒所产生的静电感应信号,对每组实验信号的活动率水平(AL)、正/负事件率(PER/NER)和绝对平均幅值等特征参数进行相应的数据分析和对比,并得到了一些有用的结论。实验发现,上述4种变量条件分别对静电感应信号的绝对时域平均幅值、AL参数、PER/NER参数有不同程度的影响。     

基于案例推理的直接维修成本预计方法

在飞机研制初期就开始对直接维修成本(DMC)进行分析和控制对于降低飞机全寿命周期成本、增强飞机市场竞争力具有重要的意义。然而,现有的DMC预计方法存在精度低、大量依靠专家经验的缺陷,针对这些缺陷提出一种基于案例推理的预计方法。经过验证,此方法不仅需要的经验知识大大减少,而且简单、快捷,精度比其他方法提高了十几个百分点。