基于IoTDB的航空发动机试验数据清洗与升维方法

航空发动机型号研制过程中会产生大量的试验数据,为了充分发挥这些数据的作用,选用IoTDB数据管理平台,对航空发动机多源试验数据的清洗和升维方法进行了研究,并提供了一种面向多源数据融合的分布式数据平台架构。通过该平台,可保证数据得到高效利用,解决了通过人工手段处理、整合数据费时耗力且效果不理想的问题,同时为后续开展数据挖掘奠定了基础。

基于三次回归分析的试车台基线库的建立

试车台基线是航空发动机生产商或维修企业挑选性能理想的发动机在试车台上试车所得到的性能参数的趋势线。将维修后的发动机的试车数据曲线与相应参数的基线进行对比,就可得到该发动机维修后的性能状况。因此基线在试车结果分析中起着重要的作用。目前,工程师通常是利用Excel软件对试车数据进行处理来得到基线的,这种方法效率低,精度差,且容易出错。本文利用三次回归分析法建立了发动机试车台基线的数学模型,并对该数学模型所产生的误差进行估计,提出了基线库的建立方法。通过在发动机全寿命管理系统中的应用,证明了本文所述的模型的实用性。

基于试车数据的航空发动机起动过程建模

根据某型航空涡轴发动机起动过程工作原理,结合该型发动机试车数据,采用转子动力学特性与数值模拟相融合的方法,创新地提出了一种估算起动过程稳态燃油流量的算法,基于该算法提出并建立了航空涡轴发动机起动过程数学模型,编制了相应的计算程序,并与该型发动机的试车数据进行了对比分析。结果表明,所建立的该型航空涡轴发动机起动过程数学模型所给出的数值计算结果与试车数据具有较好的一致性,该航空涡轴发动机起动过程数学建模方法具有一定的通用性。

基于逐级叠加法的航空发动机起动模型研究

建立起动过程数学模型的主要困难在于缺少发动机低转速部件特性。提出一种逐级叠加与试验数据相结合的方法计算低转速部件特性,并综合考虑了燃烧室效率变化和部件的热惯性对起动过程的影响,成功地把发动机慢车以上的部件法建模应用到发动机起动过程的性能模拟。通过对某型涡轴发动机仿真结果与试验数据的对比表明,这种低转速部件特性的计算方法具有一定的精度,建立的起动模型可满足研究起动供油规律及估算起动性能的需要。

某型发动机试车数据库数据挖掘技术研究

本文对某型航空发动机试车数据的数据挖掘技术应用作了研究。根据数据的特点采用粗糙集理论,研究了数据离散化处理,通过知识约简,形成了分类规则。结果表明,所得出的规则是正确的,为试车工作提供了有价值的决策信息。

一种基于小波的发动机数据融合算法

航空发动机测试中,内部气流工况十分复杂,使用多传感器对同一截面进行测试表征一个面的气流状态,其结果往往有个别点不符合规律。为此,提出一种基于小波分析的解决方案。首先对发动机多传感器测试数据进行小波分频。然后从相似性、能量衰减等多个角度进行分析,指出高频和低频的不同特征,并提出对高频与低频部分使用不同方法进行融合的思路。最后总结出一种适用于航空发动机高空模拟试验数据使用的基于小波的数据融合算法。

航空发动机试飞趋势监控模型数据样本容量优化

建立了数据样本库任意两点之间的欧式距离。基于遗传算法对样本容量进行优化,确保满足模型预测精度条件下最大化样本之间的欧式距离,以此确定发动机建模所需的最小数据样本库。在航空发动机实际科研试飞推广应用中,通过有针对性地安排试飞内容,只需要5~6个架次即可建立发动机全状态趋势监控模型,大幅缩短了仿真建模周期。该技术可提高趋势监控模型在非样本点上的表现性能,对后续发动机实时趋势监控的实施有很大的借鉴和指导作用。

涡扇发动机可调静子叶片控制规律研究

航空发动机高压压气机采用可调静子叶片,可改善高压压气机的工作特性,扩大喘振边界,保证发动机稳定工作;通过优化可调叶片角度控制规律,还能提高发动机性能。基于双转子涡扇发动机的试车数据,介绍了可调叶片角度的控制方法,研究了可调叶片角度在低转速和高转速时的控制规律,分析了打开可调静子叶片角度对发动机性能的影响。研究表明,高压转子转速较高时,通过调节可调静子叶片角度,可以降低高压转子的物理转速,增加转子转速裕度,降低机械负荷,增加发动机在翼使用时间。

航空发动机故障模拟监控训练系统开发

针对数控发动机故障模式多、试飞工程师培训方法欠缺的现状,在真实试验数据基础上开发发动机试验故障模拟监控训练系统,成功的应用于某型发动机飞行试验项目中。实践应用表明:新系统可以有效地培训发动机试飞工程师,提高其处置飞行试验中突发故障的能力,降低试飞风险;能快速处理试验数据,提高数据分析的效率;同时,新系统验证了实时地计算机辅助判断故障告警自动提供处置策略方案的可行性和实用价值,推荐在飞行试验地面遥测监控系统、发动机地面试车台及高空台模拟试验中使用。

发动机试验数据分析系统设计与实现

本文以发动机试验数据为研究对象,建立了一套试验数据分析系统,该系统可对研制和生产过程中的整机试验结果进行分析。本文在分析系统作用的基础上,阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑,并给出了主要功能模块的流程设计。最后,本文就系统的发展进行了讨论。

基于Oracle平台的发动机试验数据库系统构建

为有效管理发动机试验数据,提高数据存放的安全性和规范性,开发了一致性和完整性强、数据安全性好的发动机试验数据库系统。该系统功能完备,易于使用,同时还具有强大的定制性和良好的重用性,可为具体试验项目和试验过程快速搭建试验信息管理系统提供坚实基础。运行结果表明,该系统可同时满足设计人员和试验人员的需求,极大地提高了试验数据的可管理性和使用效率。

航空发动机电气故障检测系统设计

针对现有航空发动机电气故障检测方法存在检测速度慢、劳动强度大、不能对已有数据存储以便事后分析等问题,设计了一种基于检测传感器特征参数的航空发动机电气故障检测系统,开发了用于原位检测和离线检测的软件系统。硬件部分采用模块化设计思想,较好地实现了检测系统的通用性和扩展性。应用表明,该检测系统不仅检测速度快、数据准确、可靠,而且功能全面、操作简单、便于携带,达到了设计目标。

数据融合技术在航空发动机试验中的应用

将分布图法和基于算术平均值与分批估计的数据融合方法应用到航空发动机试验稳态数据采集的性能计算中,使稳态数据更准确地反映发动机的性能。这种方法计算简单,易于实现,具有较高的可靠性,通过在某型航空发动机试车台的实际应用结果证明了该方法的有效性。

航空发动机试车过程数据可视化方法研究

针对航空发动机试车过程中出现的数据抽象,直观性、可读性差,关键信息难以被发现,发动机原理和故障原因不易分析的问题,提出试车数据与发动机3D数字化模型融合的实时可视化方法,包括试车参数驱动发动机的运动、发动机部件上数据云图显示、发动机工作时的燃烧特效生成。通过航空发动机试车系统的仿真实例,实现发动机模型结构和测试参数可视化的功能。最后,验证了上述方法的高效可用性,说明航空发动机试车中的数据可视化能够在航空发动机试车过程中起到重要作用。

基于MATLAB的航空发动机试车数据的线性回归研究

航空发动机试车数据是航空公司、航空维修企业评价发动机维修质量的重要数据。为了分析和研究发动机各性能参数之间的关系并更好地评估发动机的维修质量,利用MATLAB对燃油流量(FF)和发动机排气温度(EGT)进行回归分析。首先建立了线性回归数学模型;进而计算回归系数,得出线性回归方程;然后对回归方程进行了假设检验和残差分析;最后利用所得的经验公式对FF和EGT进行控制和预测。旨在为大修后发动机性能的评估提供理论基础。

发动机试车数据报表的设计与实现

针对某型航空发动机试车过程定制开发的专用数据报表处理系统。用于发动机试车专用表格中数据的信息化处理,代替人工处理,促进试车台的信息化进程。根据发动机试车大纲的要求,结合当前先进的计算机技术,实现用户界面与数据库端的数据共享、调用;提供对试车数据的查询,更新等操作,从数据库中读取相关数据,并生成特定的报表格式。实际应用表明,该系统满足试车数据报表格式的设计要求,运行良好。具有工作稳定可靠,操作简单,维护方便等特点。

基于航空发动机的总装脉动生产线技术

文中从航空发动机装配生产的自身特点入手,结合中国航空发动机发展的实际需求,设计了一种符合中国航空发动机装配特点的柔性化总装脉动生产线。通过对生产线柔性和效率的深度剖析与航空发动机装配工艺的实际调研,并根据脉动式生产线在航空发动机总装过程中的具体应用,提出了涵盖两大价值流、AGV(自动导引运输车)式发动机装配平台、贯穿整个生产流程的AGV中央控制系统和装配质量数据系统以及提高装配质量和效率的装配检测工具的装配理念,以此实现航空发动机脉动式装配以及装配数据的追溯与实时控制,高效精准地辅助航空发动机的总体装配。

基于试飞数据的航空发动机维修性分析优化技术研究

针对我国航空发动机试飞期间维修性与指标要求有一定偏离的现状,引入以可靠性为中心的维修理论和方法,开展基于试飞数据的维修性分析优化技术研究,提出维修性优化方案,并按"试验—暴露—改进—再试验"模式,对优化方案实施结果进行预测,为提升我国航空发动机维修性水平提供技术支持,为新型发动机维修性研制论证提供参考。

试车台数据采集系统热电偶温度测量及校验方法研究

在航空发动机试车过程中,通过试验研究找出热电偶测温系统的缺陷,确定了科学的校验方法,提高了测量系统精确度。此方法也可应用于其他热电偶测温系统。