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。     

回油型面结构对计量装置特性影响研究

为评价回油型面结构对燃油计量装置特性的影响,以Matlab为平台建立了燃油计量装置仿真模型,采用相同输入量对三角形、矩形和圆形回油型面结构进行仿真计算,并对其仿真结果进行对比和分析。结果表明:3种回油型面结构对装置的计量特性都有较大影响,在相同条件下,三角形回油型面结构的计量特性最优,而矩形回油型面结构的最差;当活门开启时,矩形及圆形回油型面结构的开度面积及流量特性都会出现震荡现象,而三角形回油型面结构则是稳定的。     

基于研制信息的测试性验证试验方案研究

针对现有测试性验证试验方案需要较大故障样本量的问题,提出了一种利用研制信息制定测试性验证试验方案的新方法。首先,在二项分布经典抽样模型的基础上,运用证据理论方法,研究了基于测试性试验数据、测试性预计结果和专家经验等研制信息的基本信任分配函数的构造方法,建立了基于融合不同种类研制信息的测试性验证试验方案,并确定了该方案的存在性,给出了方案的确定方法,最后开展了案例应用研究。由于充分考虑了研制信息,因此在确保有较好的验证效果的条件下,与传统的试验方案相比,该方法可以明显减少故障样本量,或在样本量保持不变的情况下有效降低双方风险。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

某型军用发动机使用可靠性评估

某型军用航空发动机在实际使用中故障频发,为了寻找制约整机可靠性提高的薄弱环节,提高飞机战备完好性,提出了基于部件系统及其重要性的航空发动机可靠性评估方法。并依据外场故障数据,利用该方法对某型发动机的使用可靠性进行了评估。采用层次分析方法（AnalyticHierarchyProcess,AHP）,建立了具有3层评估指标的整机使用可靠性评估系统。运用数理统计的方法,根据同类型故障的寿命分布模型计算其可靠性指标。运用加权融合的方法获得部件系统及整机的平均故障间隔时间TM,用以评估发动机的使用可靠性,为该型发动机各个部件系统的外场维护及定检时间提供了参考。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

马赫数为4的超燃发动机碳氢燃料点火试验

在直连式脉冲燃烧风洞设备上,开展了模拟马赫数为4,总温为935K的超燃发动机碳氢燃料点火试验.试验利用了点火器加引导氢气、引导氢气自燃辅助点火、节流加引导氢气3种辅助点火方式成功实现了乙烯燃料的点火并维持了稳定燃烧.试验研究发现:利用氢气自燃辅助乙烯点火,氢气质量流量范围为0.43~12.61g/s,氢气质量流量过大不能成功点火;利用节流加引导氢气的辅助点火方式,节流量为10%~30%,氢气注油压力为5MPa能够可靠点火.最后研究了乙烯从凹槽上游和从凹槽底部注油的发动机贫油点火极限和富油工作极限,研究发现两者的贫油熄火极限相近,为当量比为0.077,而富油工作极限差别较大,当量比分别为0.327和0.471.      

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

一种描述燃油与气体组分传质的频率传质模型

抛开经典Fick定律,提出用传质频率来表征燃油和空气氧氮传质的快慢,建立了以频率传质模型为基础的飞机燃油箱冲洗惰化数学模型,该模型能对传质速度进行量化,而国内外工程界目前使用的模型不具备此量化能力;该数学模型的准确性和有效性得到美国联邦航空管理局（FAA）相关封闭燃油箱内的氧氮传质实验数据的验证;将该数学模型用于仿真A320的飞行阶段的氧的体积分数,仿真结果同测试数据及其他模型的计算结果对比后发现:频率传质模型的计算精度最高;进一步仿真表明,载油率的增加会明显延缓惰化氧的体积分数的降低,且在高载油率下频率传质模型同不传质以及瞬时平衡这两种模型的计算结果差异很大.      

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。