航空发动机叶片装配执行过程智能检测及AR引导

为了提高航空发动机叶片装配执行过程的作业智能化程度,本文提出一种航空发动机叶片装配执行过程智能检测及AR引导方法,该方法包括叶片编码识别、物料AR出入库和齐套摆放过程状态检测3个环节。针对航空发动机叶片物料缺乏自动化识别和智能化纠错的问题,搭建基于编码识别的叶片物料管理架构,提出基于图像处理的叶片编码图像前处理增强操作,并利用贝叶斯纠错对识别结果进行正误判断和纠错校正的后处理操作,提高了叶片编码识别准确率;在物料人工出入库环节,利用AR增强可视化信息辅助用户快速执行作业任务,降低了叶片物料选取作业的时间;针对叶片物料齐套准备过程,构建了基于检测比对的防错纠错系统,避免发生人为错误。所提叶片装配执行过程智能检测及AR增强辅助引导方法可以有效减少人力物力和时间消耗,在推动航空发动机迈向智能化和自动化生产上起到技术支撑作用。

某型航空发动机振动值波动故障诊断和排除

针对某型航空发动机试车过程中的稳态振动波动问题,开展了时域和频域分析,指出振动波动是由于低压2倍频和高压基频振动拍振所引起。推导了航空发动机拍振引起的振动响应,建立了某型航空发动机双转子动力学模型,并进行了仿真分析。仿真结果表明,当发动机两个激振力频率相近时,会产生拍振引起振动波动,仿真结果与试验结果相吻合。结合发动机结构和其工作特点,分析了发动机形成低压倍频-高压基频耦合拍振的条件,给出了拍振排除方法,并通过试验验证了方法的正确性。工程上可以通过调整高压和低压转子转差关系,将转速比调整到合理范围内即可消除拍振。

基于Weibull混合分布的航空发动机零部件寿命建模

针对航空发动机在维修工作中存在重要零部件使用寿命及失效率难以估算的问题,搜集了发动机重要零部件燃油计量活门、整体驱动发电机、液压机械组件的使用寿命数据,并运用Weibull混合分布及单Weibull分布分别建立了上述重要零部件的寿命模型。在模型求解过程中采用了经典的三参数相关系数优化法,求出发动机重要零部件的可靠度、失效率及故障概率密度函数。通过计算得出Weibull混合分布模型的线性相关系数r_(g)比单Weibull分布模型的大;同时K-S假设检验结果显示,Weibull混合分布的统计量观测值D_(n)均小于临界值D_(30,0.1)。结果表明:相对于单Weibull分布,Weibull混合分布模型更精确地表征了发动机重要零部件的寿命数据,从而有效地提高寿命参数的估算精度;Weibull混合分布模型的可靠性有助于发动机管理工程师制定视情维修方案;并对航材备件的数量有指导意义,具有较高的推广应用价值。

基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的航空发动机监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度,减小了时间和空间复杂度;通过注意力层整合后的信息,进一步通过前馈神经网络层和卷积层,提取传感器的空间特征,编码层之间通过扩张因果卷积相连接,扩大了感受野,提高了模型对长序列信息的捕获能力。在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法,实验结果表明,相比于实验中的对比模型,所提模型的RMSE和Score值均有提升,推理速度也优于其他模型。

航空发动机滑油系统LRU级故障树建模与分析

滑油系统是航空发动机的关键系统之一,一旦发生故障,严重影响飞行安全。滑油系统结构复杂,排故难度较大。对滑油系统进行LRU级故障树建模和分析,能够为快速定位LRU级故障源提供指导性建议。根据滑油系统工作原理、组成与运行特点,构建了以LRU级故障为底事件故障树模型,运用下行法求解故障树最小割集,采用不交化的最小割集表达式,计算滑油系统顶事件故障发生概率,以及滑油压力异常、油液污染、滑油消耗量大、滑油系统部件损坏等典型故障发生概率;在不交化最小割集矩阵中,与求顶事件概率相对应,分析LRU级故障树底事件概率重要度和相对概率重要度;通过概率重要度分析明确航空发动机滑油系统的易损部件,为日常维护与管理提供参考。

面向航空发动机的高精高频动应变测量系统

高速高精动应变监测技术是实现航空发动机旋转部件故障早期诊断目标的关键技术。提出了一种基于相位解调技术的光纤法布里-珀罗(Fabry-Pérot,F-P)动应变测量系统,实现了在高频率条件下的高精度动应变测量。实验结果表明:系统中F-P传感器对应变的灵敏度可以达到100.955 pm/με,约为一般光纤FBG应变传感器(应变约1 pm/με)的100倍;测量频率可以达到10 kHz;在对多种不同标准激振频率进行测量时,误差不超过1.1%;另外测量系统探头能耐受1200℃的高温,因而在未来航空发动机旋转部件故障监测、性能测试方面都具有较好的应用前景。

航空发动机振动环境谱统计归纳方法及振动试验台复现

为满足航空发动机及机载产品研制过程贴近使用环境的振动考核试验需求,需根据发动机实测振动数据给出振动考核试验所需的输入谱图。依据GJB/Z 126-99中给出的环境测量数据归纳方法,建立了发动机实测振动环境谱统计归纳方法并通过程序实现。利用发动机多架次实测试飞振动数据统计归纳得到发动机测点位置的振动实测谱。基于能量等效及信号频域特征分布一致原则,将归纳得到的实测谱转化为可用于振动台输入的振动环境谱,并在振动台上进行了振动信号的复现试验。结果表明:振动台输出信号与发动机实测振动信号频域分布特征一致,在统计频率带宽范围内振动总量最大相差5.7%,证明了转化方法是合理的,为航空发动机机载设备贴近使用环境的振动考核试验方法提供了真实的输入谱图。

基于ResNet-LSTM的航空发动机性能异常检测方法

为了实现数据驱动的航空发动机性能异常的智能检测,提出了一种基于残差网络(ResNet)-长短期记忆网络(LSTM)的发动机性能异常检测方法。采用发动机性能数据图像化方法,在数据降维的同时,完备保留数据的关联特征和时序特征;以残差单元构建发动机性能异常检测模型,在加深网络结构的同时,消除深层网络梯度消失问题,提高发动机性能图像空间关联特征的提取能力。同时,引入LSTM,提出基于ResNet-LSTM的发动机性能异常检测模型,通过ResNet与LSTM的融合,强化异常检测模型对时序特征的提取,提升发动机性能异常检测的准确率;通过发动机运行数据进行验证。结果表明:在训练集上,该方法的异常检测准确率为94.95%,比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高10.87%、8.00%、3.23%;在测试集上,该方法的异常检测准确率为92.15%,比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高11.81%、9.45%、3.78%。

基于冗余执行器的航空发动机推力快速响应控制方法研究

面向飞/推一体化控制需求,开展涡扇发动机推力快速响应控制研究,提出了适用于推力最小相位系统的冗余控制方案。研究内容包括:(1)借鉴阀位控制思想,提出在传统燃油流量(Wf)回路基础上增设尾喷口喉道面积(A8)回路,通过挖掘冗余执行器变化速率潜力,提高推力响应速度,降低了对于燃油泵快速作动的需求,同时该方法可以使喷口在推力响应过程逐渐回中,系统具备持续的推力快速调节能力;(2)分析了A8调节推力的物理机理,指出容腔压力动力学主导的部件间流量匹配过程使得A8对推力具有直馈作用,是提高推力响应速度的有效途径。基于发动机部件级模型的评估结果表明,本文提出的方法在执行机构存在速率限制的情况下,实现了推力10 rad/s闭环带宽和A8回中的设计目标,方法可行、有效。在推力响应过程中,A8直馈作用对推力变化的贡献度最高时超过50%。随着对于推力控制模式和推力响应速度的日趋关注,应对容腔内的压力动态过程给予充分的重视。

航空发动机陶瓷基复合材料无损表征技术研究进展

随着陶瓷基复合材料在先进航空发动机热端部件中的推广应用,对其在工艺研发、制备加工、试验考核以及使用服役等阶段形成的缺陷/损伤进行高效准确的无损表征尤为重要。由于陶瓷基复合材料复杂的制备成型工艺及多相复合引起的高度非均质和各向异性,导致传统基于整体均质化假设的无损检测技术面临诸多挑战。本文结合陶瓷基复合材料在航空发动机领域的应用情况,分析了其在制备、加工及服役等阶段的典型缺陷/损伤类型及特征,重点回顾了近年来陶瓷基复合材料无损表征技术的研究进展及应用情况,总结了现有无损表征技术面临的主要挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。

二冲程半直喷航空发动机喷油策略研究

基于自主研发的二冲程低压半直喷航空发动机及控制系统,开展喷油控制策略及对发动机性能影响规律的研究。结果表明:对于不同的发动机运行工况,需要采取不同的喷油策略组合。在起动和怠速工况,采用进气道喷射的独立供油方式;在部分负荷及高负荷工况,采用进气道喷射和缸内直喷协同供油方式,随着发动机直喷比例的提高,燃油消耗率相应减小;与采用进气道喷射供油相比较,采用低压半直喷供油可以获得较理想的燃油经济性。

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究

针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题,提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据。首先,考虑发动机每次起飞的工况不同,把工况修正引入非线性维纳过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值,基于贝叶斯理论对退化参数进行在线更新,最后基于局部线性嵌入算法,对工况参数进行融合构建工况因子,修正退化参数,实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明,采用融合工况因子修正模型,与未修正和压比修正模型相比,平均绝对百分比误差分别降低1.50%和1.01%。证明融合工况因子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差,可以用来辅助指导下发决策。

航空发动机燃油系统部件寿命建模研究

为解决燃油系统部件可靠性难以估计的问题,收集了燃油系统重要部件燃油泵组件、液压机械装置、燃油流量传感器、燃油喷嘴的工作时间数据,针对不同部件的工作时间分别绘制Weibull概率图,用三参数相关系数优化法对Weibull分布模型进行参数估计,并依据参数估计值得到不同部件的可靠度函数、失效率函数及故障概率密度函数,最后对燃油系统部件进行可靠性评估与分析。结果表明:航空发动机燃油系统部件作为一种复杂的机械电子系统,Weibull分布模型可有效评估其使用寿命,可用于对航空发动机燃油系统部件进行可靠性分析。

航空发动机通用飞行台建设关键问题剖析

针对中国航空发动机通用飞行台(FTBs)在建造和使用中所关注的关键问题尚未清晰的现状,开展了针对飞行台的相关研究。阐明了通用飞行台的概念和作用,梳理了国外典型发动机飞行台建设主要内容和工作方法,总结了国外发动机挂点方案选择、气动仿真评估、引气、液压和电功率负载模拟系统总体结构、灭火、燃油和测试系统等方案,分析了通用飞行台在建造和使用过程中需特别关注的关键问题:试验对象与使用场景规划、需求制定与分解、详细设计与飞/发一体化协调、系统研制集成和验证、技术状态管理、人员资质要求、适航性评估等。根据国外飞行台建设经验和未来发动机飞行试验需求,分析了通用飞行台的未来发展趋势,给出了中国发动机飞行台建设和使用过程需特别关注的关键问题和关键环节,可为中国未来发动机通用飞行台能力建设和使用维护提供参考。

国家急需领域研究生教育综合改革的探索研究——以西北工业大学航空发动机领域研究生培养为例

航空发动机领域高层次人才是国家急需短缺领域,文章针对当前航空发动机领域人才培养与实践脱节、基础理论教学与工程教育分离的问题,对比分析国内外航空发动机行业人才培养模式,结合我国航空发动机高层次人才特征内涵,提出了基于产学研深度融合的航空发动机领域研究生教育综合改革的路径与若干举措。重点围绕国家对航空发动机领域人才的能力需求进行育人模式、课程建设、论文研究的改革与创新,切实推动航空发动机校企联合育人落实、落地,实施人才质量供给侧结构性改革,为加快我国航空发动机研制提供有力支撑。

基于运动法的航空发动机高速燃油齿轮泵卸荷槽设计与验证

高压、高速、高温化使得齿轮泵固有困油问题愈发严重,传统卸荷槽结构已难以满足高性能燃油泵设计要求。为此本文提出一种基于运动法的新型卸荷槽结构设计方法,通过构建困油模型并从整泵全局角度分析齿轮参数对困油各项性能的影响规律,以确定齿轮参数并为卸荷槽设计提供约束条件;其次基于齿轮运动规律和卸荷槽设计原则进行了某型燃油齿轮泵卸荷槽的设计,并进行了多个工况下新型卸荷槽和传统卸荷槽困油特性仿真对比;最后试制了样机并通过试验验证了卸荷槽设计的有效性。研究结果表明:所设计的卸荷槽与传统矩形卸荷槽相比,同工况下最大困油压力降低63.4 MPa,流量脉动率减小33.5%,空化区域更小,工作性能更优,能够显著缓解困油带来的不利影响。采用该结构卸荷槽的齿轮泵具有高的容积效率和长时抗汽蚀能力。

基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法

针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。

基于知识图谱与模糊贝叶斯推理的航空发动机故障诊断

针对航空发动机结构功能复杂,存在贝叶斯网络构建难、节点条件概率难以获得精确值的问题,提出基于知识图谱与模糊贝叶斯网络的故障推理诊断方法。首先,以历史故障数据为依据,构建航空发动机故障知识图谱;其次,提出“知识图谱-贝叶斯网络”的映射方法,用于快速构建贝叶斯网络;然后,引入模糊集合论,解决工程实际中概率参数的不确定性问题;最后,以航空发动机滑油系统故障进行实例验证,结果表明所提方法既能提高贝叶斯网络的构建效率,又能实现故障诊断的不确定性推理,可用于诊断策略优化和设备可靠性提升,具有较强的工程应用价值。

高技术产品造型意象机器评价方法研究——以航空发动机为例

基于图像信息熵原理提出一种机器评价高技术产品造型意象的方法,可用于产品美度评价、辅助产品工程设计等领域。以航空发动机产品为例,通过用户眼动实验探究工业设计领域专家和发动机行业人员造型评价的隐性关注点,基于优化支持向量机的造型美度算法构建航空发动机图像特征数据与其造型意象评价之间的映射模型。实验结果显示:机器评价与专家评价的拟合度评价达到75%以上,商用航空发动机的预测准确率高于军用发动机。

基于点云配准的航空发动机数字孪生模型构建

点云配准是实物和场景数字孪生模型构建的关键技术。为了适应航空工业高效、精确的虚实结合工业模式,提出了基于快速点特征直方图FPFH(Fast Point Feature Histogram)特征识别配准算法的数字孪生模型构建方法。该方法在保障精确性的前提下,通过数字化检测、信息采集、数据处理与融合,构建物理与虚拟高效互通的数字孪生模型。最后,以燃气涡轮式航空发动机中尾喷管风扇类零件为实例,验证该方法应用于该类发动机零件用于构建数字孪生模型的可行性,并最终将该方法作用于整个涡扇发动机。