民用航空发动机传感器信号重构方法及其应用

以转速传感器为例,研究了基于信号合成的航空发动机高精度的传感器信号重构方法.针对民用大涵道比涡扇发动机,分析选取了用于转速传感器信号合成的参数,完成了传感器信号全包线稳态合成和动态补偿的原理分析及设计.利用发动机控制系统全数字仿真平台,对信号合成的结果进行了仿真测试.结果显示:转速合成信号的稳态误差不超过1%,动态误差不超过3%,表明该传感器信号重构方法具有高精度.      

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%.      

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

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。     

涡轮叶片前缘气膜冷却换热实验

针对某型涡轮叶片放大模型的前缘冷却结构气膜冷却效果开展了细致的实验研究,利用红外热像仪测量了叶片表面的温度场分布,分析了前缘的气膜孔倾角、吹风比、主流雷诺数等参数对绝热冷却效率和压力损失的影响.实验中前缘的3排气膜孔倾角变化范围是35°~90°,主流雷诺数变化范围是76112~142624,吹风比变化范围是0.44~2.64.结果表明:气膜孔倾角越小,前缘驻点附近的气膜覆盖效果越好;气膜孔倾角为45°的叶片压力损失系数最小,气膜孔倾角为75°的叶片压力损失系数最大;主流雷诺数增大,绝热冷却效率下降,压力损失系数增加;吹风比增大到1.32时,绝热冷却效率达到最大,吹风比再增大绝热冷却效率反而下降.      

热风洞中涡轮叶片温度场红外热像测量方法

提出了在热风洞中利用红外热像来测量涡轮叶片表面温度场的方法.针对热风洞特有的干扰因素,即石英玻璃窗口的透射比随着叶片表面温度变化以及燃气中的二氧化碳和水蒸气等组分参与热辐射所带来的干扰,在取得红外热像后按照燃气工况对温度场测量结果进行综合修正.考虑到叶片表面曲率的变化,通过几何上的变换重现了实际叶片表面上的温度场.结果表明:在热风洞的叶片温度场的红外热像测量中存在着110~140K的修正量.高温燃气环境中的红外热像测量结果必须按工况进行修正.      

Systematic centroid error compensation for the simple Gaussian PSF in an electronic star map simulator

Simulated star maps serve as convenient inputs for the test of a star sensor, whose standardability mostly depends on the centroid precision of the simulated star image, so it is necessary to accomplish systematic error compensation for the simple Gaussian PSF（or SPSF, in which PSF denotes point spread function）. Firstly, the error mechanism of the SPSF is described, the reason of centroid deviations of the simulated star images based on SPSF lies in the unreasonable sampling positions（the centers of the covered pixels） of the Gaussian probability density function. Then in reference to the IPSF simulated star image spots regarded as ideal ones, and by means of normalization and numerical fitting, the pixel center offset function expressions are got, so the systematic centroid error compensation can be executed simply by substituting the pixel central position with the offset position in the SPSF. Finally, the centroid precision tests are conducted for the three big error cases of Gaussian radius r = 0.5, 0.6, 0.671 pixel, and the centroid accuracy with the compensated SPSF（when r = 0.5） is improved to 2.83 times that of the primitive SPSF, reaching a 0.008 pixel error, an equivalent level of the IPSF. Besides its simplicity, the compensated SPSF further increases both the shape similarity and the centroid precision of simulated star images, which helps to improve the image quality and the standardability of the outputs of an electronic star map simulator（ESS）.     

航空发动机高压涡轮叶片表面红外发射率测量及应用

在使用RotamapⅡ红外测试系统前需要已知被测涡轮叶片的表面发射率。阐述了1种使用电涡流加热涡轮叶片,从而获得较大温度范围内的涡轮叶片表面发射率的方法。试验测试了某型航空发动机的新、旧2种高压涡轮叶片的表面发射率。试验结果表明:不同温度下叶片的发射率数值会发生变化,新叶片的表面发射率随温度的升高而明显增大,当叶片表面发生严重氧化后发射率变化较小,在±0.02之间。采用RotamapⅡ系统测试某型发动机高压涡轮叶片温场时,发射率数值可以取0.893,其测温误差小于被测物体温度的1%。同时结合试验得出的发射率造成的测温误差曲线可以对红外测温结果进行修正。     

红外热成像技术在功能涂层缺陷研究中的应用

介绍了一种基于红外热成像技术的无损检测方法,用于检测涂层的内部缺陷。该方法是以高能闪光灯作为热激励装置,并通过红外热像仪记录样品的热扩散和冷却过程。使用这种方法成功地检测了两组带有人工缺陷的功能涂层样品。实验结果表明,在红外热图像上能够明显地识别出涂层内部缺陷的位置和尺寸。     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.