基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

航空新型静电传感器建模与标定实验

静电传感器是一种用于航空发动机润滑油路中磨粒在线监测的新型传感器,为了对静电传感器的特性进行研究,改进了静电传感器的数学模型,设计了静电传感器标定装置。标定装置通过高压电场使油滴荷电,可以产生电量和极性可调的带电油滴,并可通过静电计准确测量产生的油滴电量。通过对数学模型的分析,以及标定实验的实验研究,确定了传感器的空间灵敏度分布;发现并验证了定速带电油滴沿着传感器固定径向位置移动时,静电传感器输出电压的峰值与施感电荷呈线性关系;通过标定实验获得了传感器的标定曲线,并进一步定量确定了传感器静态灵敏度在径向位置上的分布,标定实验也同时验证了数学模型的正确性。     

腐蚀条件下基于Gerber模型的DFR推导及实测

为了研究等寿命曲线模型的选取对细节疲劳额定值计算结果的影响,针对六种典型航空材料对比了Gerber模型和Goodman模型对于高周疲劳数据的拟合精度;推导基于Gerber模型的DFR计算公式、腐蚀折算系数CC的表达式;针对2024-T3铝合金(表面阳极化)进行了预腐蚀0 h、6 h、12 h、24 h、36 h和72 h的疲劳实验并分析预腐蚀72 h的疲劳断口。结果表明:Gerber模型适用于LY12CZ等铝合金,并且在N_95/95>10~5次时,基于Gerber模型的DFR法才能发挥延性材料的潜能;随着预腐蚀时间增长,2024-T3铝合金DFR值下降,基于Gerber模型计算的DFR分别为84.251 MPa、84.721 MPa、79.683 MPa、80.745 MPa、77.026 MPa和74.996 MPa,腐蚀折算系数CC为1.006、0.946、0.958、0.914、0.890,拟合得到DFR随预腐蚀时长的变化曲线是DFR=84.251[lg(t+10)]^-0.15578;断口分析发现预腐蚀产生的蚀坑和材料中的夹杂物会加速疲劳裂纹的形成和扩展,导致结构的疲劳性能降低,但与裸材相比,阳极化过的试件的DFR在腐蚀环境中下降趋势减缓。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

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。     

紧缩场反射面板热变形的适应性调整

随着季节的变化,紧缩场反射面板的温度在15~25℃之间变化.热变形量往往超出允许的误差.利用Marc有限元软件,分析了紧缩场在温度、重力和反向力等作用下的变形.针对变形最严重的工况下的变形,用最小二乘法对变形后的数据进行二次多项式曲线拟合,得出与变形后的反射面相一致的新的母线方程和焦距.仿真结果表明调整馈源位置,能够适合于面板焦距的变化.     

金属橡胶刚度阻尼模型理论分析

针对金属橡胶构件加工工艺特点,以金属丝螺旋卷为金属橡胶构件的微元体结构.根据金属丝螺旋卷之间不同的接触状态,以圆柱压缩螺旋弹簧理论为基础,基于材料力学和库仑摩擦模型,考虑摩擦力的影响,建立金属丝螺旋卷微元体结构的力学模型.通过对微元体接触状态和接触对数目的分析,从理论上解释了金属橡胶的非线性刚度及阻尼产生的机理.该模型从细观的金属丝螺旋卷微元体上描述了金属橡胶迟滞特性的物理本质,为预测和分析金属橡胶的刚度、阻尼特性和设计金属橡胶构件提供了有效的理论基础.      

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.     

加速度计贮存稳定期分析

在石英挠性加速度计有限元仿真分析的基础上,得到了加速度计标度因数稳定性随温度及时间的变化数据,采用乘积型最小二乘曲面拟合方法对标度因数稳定性、时间、温度数据进行拟合,建立了标度因数稳定性的加速退化近似模型;考虑不同产品间的分散差异和试验测试误差,对加速退化近似模型进行随机化处理,基于一阶泰勒展开计算方差的方法,给出含置信度的加速退化近似模型;结合加速度计贮存条件,进行基于模型的贮存稳定期分析,得到贮存条件下给定稳定性判据时的加速度计稳定期;同时,也可以给出加速度计稳定性评价结果,判断某贮存条件下贮存一段时间后的稳定性是否能够满足要求.