民用飞机预测维修技术研究进展

民机维修理论伴随航空科技进步在不断往前发展,从定时翻修到以可靠性为中心的计划维修,以及先进的视情与预测维修理念。现代民机测试性的发展,特别是系统/结构健康监测技术的发展和成熟,丰富了现有的持续适航概念和方法体系,在确保飞机满足持续适航要求的前提下,飞机由经验化的基于时间的计划维修向更加高效的基于系统/结构实际健康状态的维修转变。本文总结了民用飞机预测维修技术的最新研究进展情况,从以传统计划维修模式为基础引出预测维修模式,包括结构/系统预测维修任务分析方法、预测维修方案优化、预测维修关键技术以及在民机领域的应用情况。

基于BO优化SVM轴承故障的静电信号识别方法

针对新型静电监测技术应用于滚动轴承故障诊断时,静电信号易受干扰、故障识别率偏低的问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)与支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承故障静电信号识别方法。首先,通过搭建的静电仿真试验平台,采集轴承高速下不同磨损状态的静电信号,根据时域特征参数选取不同工况下的特征集;再对该模型最小误差的超参数进行选取,达到完成诊断模型训练的效果,用训练后混淆矩阵结果来评估各个模型的诊断精度。研究结果表明,本方法对静电监测下不同故障特征的轴承均具有一定识别能力,贝叶斯优化算法可以有效提高识别效率,其平均识别准确率可达98.82%。

基于磨损区域静电监测的滚动轴承故障信号特征分析

针对滚动轴承振动监测信号耦合多部件激励干扰问题,引入静电监测技术,对轴承磨损区域的荷电水平进行监测研究。设计并搭建滚动轴承静电监测实验平台,通过不同转速下的故障模拟实验,完成滚动轴承静电监测;对多组监测信号进行时频域分析,并与振动监测结果进行比较。实验结果表明,静电信号在各不同转速下均能监测到各对应故障位置的特征频率,且与理论特征值相匹配;实测同组静电信号与振动信号相比,静电信号所含干扰较小,故障特征信号更为明显。研究方法和结果证明静电监测技术可避免多激励源,对滚动轴承磨损区域监测具备优势。

基于静电信号和短时傅里叶变换的齿轮故障监测方法

传统振动监测需依附被检对象,从而引起振动干扰源激励的增多,使得变工况下齿轮振动信号的故障特征被干扰信号湮没。为了解决这一问题,以啮合齿轮组为研究对象,分析了静电监测信号的优势,推导了信号时频分析理论,提出了一种基于静电信号和短时傅里叶变换(STFT)的齿轮故障监测方法。首先,研究了静电监测技术机理,设计了带阻滤波器去除工频干扰,完成了信号预处理工作;然后,推导了短时傅里叶加窗变换的原理,并结合齿轮振动和静电实验数据,分析了其时频域信号特征;最后,搭建了齿轮故障监测平台,进行了齿轮啮合磨损区域静电监测实验,验证了从静电信号中提取出齿轮故障特征的普适性。实验结果表明:静电信号提取的齿轮特征频率为309.6 Hz,与齿轮实际啮合频率一致,静电信号的三维功率谱密度与齿轮转速、载荷呈现正相关关系;与齿轮的振动信号相比,静电信号包含的干扰频带少,且利用时频功率谱可凸显不同的故障信息。研究结果表明:采用静电信号能较好地获取变工况下齿轮的状态信息,克服了振动监测的不足,该齿轮故障监测方法具有一定的应用价值。

基于静电监测和稀疏表示的滚动轴承故障特征提取方法研究

静电监测是一种高灵敏的监测方式,能够更早监测到系统性能退化的发生,但静电信号微弱,在实际复杂环境中易受到工况变化干扰而降低其监测能力。在滚动轴承静电监测过程中,有效静电信号易被噪声淹没,故障特征难以提取。为解决上述问题,提出基于聚类收缩分段正交匹配追踪算法(cluster-contraction stagewise orthogonal matching pursuit,CcStOMP)稀疏表示的方法用于滚动轴承静电信号故障特征提取。该方法在分段正交匹配追踪算法(stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)中加入聚类收缩机制,在原子搜索过程中对所选原子进行二次过滤,更新支撑集,最后求解权值并更新残差对原始静电信号重构,提取滚动轴承故障特征成分,保持快速收敛性,同时提高了稀疏恢复的准确性。通过监测滚动轴承外圈和轴承滚子故障实测信号,与StOMP算法对比分析得出,CcStOMP算法具有更准确提取滚动轴承静电监测信号的故障特征的优点。

在翼航空发动机性能数字孪生建模方法

由于在翼发动机的运行环境和使用条件多变,发动机多运行在非设计状态,基于试车数据的稳态性能模型难以反映发动机运行的真实状况,鉴于此,提出了基于发动机在翼状态数据的性能模型修正方法,通过循环迭代计算的设计点性能匹配和特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配,借助GasTurb软件构建了某型CFM56-7B发动机在翼性能数字孪生模型,模型全工况多参数预测误差小于2.67%,验证了该方法的有效性和实用性。

面向PHM的民机飞行数据分析及应用研究进展

针对现代飞机装备在可靠性、安全性、维修保障性和成本等方面存在的问题,探究了飞行数据在民机故障预测与健康管理领域的最新技术发展及应用。介绍了民机飞行数据采集和译码原理,针对民机智能运维应用场景,结合机器学习和数字孪生等技术,重点介绍了围绕机载系统健康监测与预测维修、发动机状态监控与寿命管理等应用场景的数据分析与建模方法,并结合实际工程问题给出了数据分析应用案例。开发的具有自主知识产权的民机飞行数据译码和智能化分析工具,可面向不同用户需求、不同机型开展客户化开发与部署,实现了民机的飞行安全监控和故障预警,可为民航运输安全、运营、保障等需求提供数字化、智慧化的关键理论与技术支撑。

基于LabVIEW的齿轮传动健康状态静电在线监测系统研究

针对齿轮传动时会发生各种故障,无法及时发出预警的问题,利用图形化编程虚拟仪器LabVIEW开发设计了齿轮传动健康状态静电在线监测系统。系统通过对采集到的齿轮静电数据的时域、奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、联合算法等频域分析,能够准确判断齿轮的故障类型,实现对齿轮的实时在线监测。相比于振动、温度等传统故障诊断,该系统更有利于发现齿轮的早期微弱故障。

基于民航发动机状态数据的涡轮叶片剩余寿命评估

针对民航发动机的特点,提出一种基于涡轮叶片外场故障数据及快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)历史数据的涡轮叶片剩余寿命评估方法。从发动机QAR数据中提取涡轮叶片使用载荷谱,进而借助寿命损耗模型估算涡轮叶片的累积损伤量,并进一步评估涡轮叶片的剩余寿命。以涡轮叶片的蠕变损伤失效模式为例验证方法的可行性,方法可推广应用于热机械疲劳以及疲劳-蠕变交互作用失效模式下的涡轮叶片剩余寿命估计问题,为有限信息条件下外场发动机涡轮叶片的寿命评估提供了一种可行的工程方法,可为民航发动机在翼寿命评估及送修方案的制定提供决策支持。

使用条件对民航发动机涡轮叶片蠕变寿命的影响分析

发动机使用条件及自身健康状况对涡轮叶片的实际使用寿命有重要影响。以民航发动机为对象,借助发动机性能仿真模型和拉森-米勒蠕变寿命预测模型,研究了发动机性能退化、大气温度变化以及减推力起飞对涡轮叶片蠕变寿命的影响。通过仿真实验研究发现:发动机性能衰退加速了涡轮叶片的寿命损耗,压气机效率损失3%即可导致涡轮叶片蠕变寿命减少80%;随大气温度的升高,涡轮叶片蠕变寿命呈指数规律递减;减推力起飞对涡轮叶片延寿效果比较明显,但随着推力的进一步减小,对涡轮叶片的延寿效果却不再显著。

民机PHM预测维修模式在空调系统的应用

针对故障预测与健康管理(Prognostic and health management,PHM)技术在民机维修工程中的应用问题,探讨了基于PHM的预测维修模式设计,提出了考虑PHM的初始维修任务分析流程以及基于PHM的预测维修模式实施方法。以B737NG空调系统为例开展验证研究,建立了基于数据驱动的空调系统PHM模型,设计了空调系统PHM维修模式,并基于历史运行数据开展了计划维修模式与预测维修模式下维修成本对比分析。研究结果表明:基于PHM的维修模式不仅可以取消部分定期检查工作,还可以通过提前监测减少非计划的维修事件,进而降低民机系统全寿命周期维修成本。成本效益分析表明:相比传统计划维修,PHM维修可降低40%以上的成本,进一步推广应用到整机其他系统将带来更大的经济效益和安全效益。

系统实时性能可靠性评估的贝叶斯方法

多数产品或系统的失效可归结为其潜在的退化过程,且系统退化通常为隐含的过程而无法直接观测或测量。针对隐含的退化过程不可直接观测的特点,本文提出一种基于状态空间模型的产品退化建模方法,以系统运行期间采集的性能数据为基础,结合贝叶斯估计理论,实现了对系统隐含退化状态的在线估计与预测,以及对系统性能可靠性的实时评估。以民航发动机为对象,通过对实际收集的性能数据的分析表明,本文所提方法能够较好地用于系统性能可靠性的实时评估。

民机引气系统快速存取记录器数据健康监测方法

状态监控与健康管理技术是国产民机运营支持亟待突破的关键技术,以民机引气系统为对象,设计实现了基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据的民机引气系统健康监测方法,提出引气系统故障检测算法。根据引气系统原理和工况从QAR解码数据中提取高压级和低压级调压对应的监测数据。引入准确度、虚警率和漏警率指标优化指数加权滑动平均(Exponentially weighted moving average,EWMA)控制图方法,根据优化指标确定控制图的关键参数EWMA的平滑系数、构成检测样本的监测数据点数量和EWMA的控制限系数。借助航空公司收集的实际数据对方法进行验证,结果表明,与当前航空公司现行方法相比,提出的方法可降低故障预警的虚警率、提高准确度,提前故障发现时间,为航空公司合理安排飞机维修计划、减少飞机停场时间提供支持。

涡喷发动机气路滑油泄漏故障在线监测研究

描述了关于气路滑油泄漏故障监测的探索性研究,利用静电感应技术首次实现了对该类故障的在线监测,获取了实测的故障信号。采用自适应提升小波方法得到了第102阶段(正常状态)和第106阶段(故障状态)的2层细节信号、逼近信号,经过对比分析发现二者在细节信号最大幅值以及局部波形上存在着较大差异;根据统计分析方法及Hilbert方法提取了静电信号(电压信号)时域特征参数、频域特征,并将静电信号(电压信号)转化为电荷信号后进一步提取出活动率水平、正(负)事件率等参数,总结了可用于气路滑油泄漏故障判别的故障特征。研究结果表明利用静电感应技术可以实现在线监测发动机气路滑油泄漏故障,该研究是基于静电感应的气路状态监测及故障诊断技术的重要组成部分,并为实现仪器产品化奠定了基础。

基于图论模型的故障诊断方法研究进展综述

基于图论模型的故障诊断方法已被广泛应用于解决复杂系统的故障诊断问题。根据图论模型的建模思想、模型表达、推理方法,对现有的主要图论模型进行了分类。对目前图论模型的研究现状、研究成果以及存在的优缺点进行了综述,并通过分析国内外基于图论模型故障诊断方法在实际工程应用中存在的不足,提出了一些解决问题的思路。最后阐述了该类方法的发展趋势。

民用无人机的监管与规范探讨

民用无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)市场广阔,但由于监管缺失导致威胁公共安全的事件频发。本文针对无人机监管难的问题,对民用无人机监管进行了研究。从无人机的生命周期入手,提出了应对无人机实施全生命周期监管的理念。从监管机构职能划分、监管措施制定与完善、法律法规制定与持续更新这三个方面对无人机全生命周期监管进行了详细的论述,建议通过理清任务、明确职责、设置目标、规范流程、制定措施、形成法律法规的方式,来构建无人机监管体系。重点论述了无人机监管措施的制定与完善,提出了由政府制定框架和规范、依靠民间力量来执行和完善的监管建议。

多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.

黄铜全流量在线磨粒静电监测实验研究

为深入了解静电监测方法对黄铜的监测能力,采用自制的全流量在线磨粒静电传感器开展黄铜的静电监测方法研究。研究了润滑条件下轴承钢-黄铜滑动摩擦荷电磨粒的产生机理并设计了磨粒静电监测系统,开展了三种尺寸的轴承钢球和黄铜球的单颗粒注入实验、双颗粒注入实验以及相同载荷、不同滑动速度的轴承钢-黄铜滑动摩擦磨损实验,对摩擦因数、静电感应信号、静电信号均方根值进行相关性分析。研究结果表明:全流量在线磨粒静电传感器具有较好的检测一致性;静电监测方法对黄铜的监测能力强于对轴承钢的监测能力;摩擦因数与静电监测信号具有相关性,在磨损阶段,静电感应信号出现脉冲尖峰与持续上升。

基于贝叶斯网络工况分类的民机引气系统异常检测

状态监控与健康管理技术是国产民机运营支持亟待突破的关键技术,以民机引气系统为对象,设计实现了基于飞行数据(QAR,Quick access recorder)的民机引气系统异常检测流程,提出了贝叶斯网络分类的同工况数据提取和指数加权滑动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图的引气系统异常检测方法。借助航空公司收集的实际数据对方法进行了验证,结果表明可有效检测民机引气系统异常,并提前故障发现时间,为航空公司合理安排飞机维修计划、减少飞机停场时间提供了支持。

面向民用飞机运行的健康管理系统设计

针对飞机使用过程中由于缺乏先进的健康管理手段,在民航运行保障领域时常发生重大事故的问题。首先,对国内外飞机健康管理的现状进行分析,突出了国航在飞机健康管理上的重点和举措,并从5个维度指出国内现有飞机健康管理系统的不足。其次,根据飞机运行特点和安全运行目标提出了飞机运行健康管理系统架构,包括健康的飞机支持系统和与飞机运行相关的民航运行业务管理系统。最后,基于民航业务需求提出面向飞机运行的健康管理系统的具体功能和实现内容,为进一步完善民机运行的健康管理系统提供重要参考。这种融入新的要素建立的飞机健康管理系统,是目前飞机健康管理系统的增强型,且真正朝着更加综合化、标准化和智能化的方向发展。