基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。     

某高负荷前掠双级风扇设计与掠形机理研究

介绍了某高负荷双级前掠风扇的设计方法和设计结果.为改善风扇性能, 采用了转子叶尖和静子叶根适度前掠的设计方法.在此设计基础上对前掠和后掠两个单级的三维数值解进行对比研究, 认为前掠、后掠所得风扇效率的差别很小, 转子通道在三维相对运动中不存在旋向相反的流动形态;前掠明显提高失速裕度的主要原因是转子通道激波曲面按其自身结构的需要而展向发展, 它的展向构形和流向平衡位置不完全随叶片前缘形状改变, 因此前掠增大了激波与前缘的相对距离.      

某涡轴发动机整机逼喘试验研究

根据某型涡轴发动机研制的需要,在整机试验台进行了逼喘试验方法的探索,本文详述了发动机逼喘、试验方法设计、试验装置及试验过程,最后对试验结果进行了分析,研究结果表明利用该发动机上的飞机引气口接入高压气源的方法能够成功地进行该型发动机的整机逼喘试验,从而能够真实获得压气机装在整机上工作时的喘振边界线.      

基于自然激励技术的颤振边界预测

为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6％,阻尼比识别误差小于30％,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性.     

基于累积磨损量分布的飞机刹车片可靠性分析

针对高可靠、长寿命型产品可靠性分析难于获得寿命数据的问题,基于累积磨损量分布研究刹车片的可靠性评估方法。在飞机刹车片退化机理分析的基础上,选择正态分布、对数正态分布、威布尔分布描述其累积磨损量,通过建立累积磨损量分布参数的时序模型,确定未来时刻累积磨损量的分布,对刹车片进行寿命预测。     

基于退化模型的失效机理一致性检验方法

有效的加速试验必须保证产品的失效机理不变。针对加速退化试验(ADT)可靠性建模的特点,提出了一种基于退化模型的失效机理一致性检验方法。以基于随机过程和基于退化轨迹拟合的退化模型为例,通过加速系数的2种等效定义分别建立了模型参数与失效机理不变的内在联系,进一步推导出其参数在不同应力下须满足的关系。在合理假定检验样本服从正态分布的基础上,利用t统计量对样本的一致性进行检验。通过2个ADT实例验证了所提检验方法的合理性与可行性。     

轴流压气机引气后流场的数值模拟

选取了NASA Stage 35作为算例进行压气机引气数值模拟研究.通过对比验证了网格无关性和计算的准确性,应用两种数值实现方法分别进行圆孔和槽引气计算,两种数值方法的结果基本吻合.进行了两种引气方式（即圆孔和槽）的对比.结果表明:槽引气转子出口总压损失小,效果好于圆孔引气.应用NUMECA软件自带引气模块操作简单,容易实现.绘制引气管路网格增加了流道网格绘制的难度和计算边界条件设置的复杂度,但更加符合压气机实际的引气情况.引气后压气机效率 流量曲线整体上移,总压比 流量曲线下降,失速裕度有较大提升.      

离心压气机失速模式及自循环机匣处理的作用机制

通过对离心压气机不同转速下实壁机匣和处理机匣两种状态流场的数值模拟,研究了失速模式随转速的变化及不同失速模式下机匣处理作用机制的转变.结果表明:随转速的降低,失速模式由100%设计转速时的扩压器失速逐步向导风轮失速过渡,导风轮失速也经历了由80%设计转速时的端壁失速和叶片前缘失速向50%设计转速的通道大范围完全失速的发展过程.自循环机匣处理对离心压气机失速裕度和效率的影响都与失速模式紧密相关,其扩稳作用仅对80%设计转速时的叶片前缘失速有效.在80%左右设计转速,机匣处理使主流效率有朝大流量工况点变化的趋势,从而使效率降低.当转速低至50%设计转速时,主流通道形成大范围回流区,机匣处理的二次回流可以减少叶轮对通道回流区气流的做功量,从而提高效率.      

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.