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      航空發(fā)動機故障診斷方法及測試流程分析

      2016-11-19 08:41:24龔川森杜小陽周強劉建輝
      科技創(chuàng)新與應用 2016年4期
      關鍵詞:航空發(fā)動機故障診斷測試

      龔川森 杜小陽 周強 劉建輝

      摘 要:航空發(fā)動機是飛機最重要的組成部分,是一種高度復雜和精密的熱力機械,作為航空業(yè)的主要組成,素有“工業(yè)之花”的稱譽。因為航空發(fā)動機是飛機的動力來源,因此在飛行過程中一旦發(fā)動機產(chǎn)生故障會嚴重影響飛機的系統(tǒng)運行及飛行安全。文章中通過對航空發(fā)動機故障診斷方式進行介紹,其中主要包括信號診斷和智能檢測診斷。文中系統(tǒng)的對航空發(fā)動機故障診斷流程進行闡述,明確航空發(fā)動機故障后應該如何進行操作,以保障飛機系統(tǒng)的順利運行。

      關鍵詞:航空發(fā)動機;故障診斷;測試

      前言

      目前我國航空發(fā)動機可以分為活塞式發(fā)動機、燃氣渦輪發(fā)動機、沖壓發(fā)動機等。航空發(fā)動機具有結(jié)構(gòu)高度復雜、零件多的特點。因此,在日常的運行中需要對發(fā)動機進行診斷和維護。對于發(fā)動機產(chǎn)生故障監(jiān)測需要具有專業(yè)的、系統(tǒng)的診斷及工作流程,才能保證航空發(fā)動機的正常運行。同時航空發(fā)動機測試設備需要在耐高溫、高壓、高負荷等極端環(huán)境下準確測試發(fā)動機性能。由此不難看出,航空發(fā)動機的故障診斷及測試流程的重要性。

      1 航空發(fā)動機故障診斷方法

      1.1 信號診斷方法

      信號診斷是航空發(fā)動機故障診斷的主要方式,主要是建立I/O信號模型,通過信號幅度,信號頻率等對航空發(fā)動機進行故障診斷。在航空發(fā)動機信號故障診斷中可以PCA分析法對故障進行分析[1]。PCA信號診斷方法主要是通過將實際信號與標準信號進行對比診斷,通過與參照信號數(shù)據(jù)之間的對比差異來顯示當前航空發(fā)動機中是否存在問題。具體分析方法為:首先,建立正常航空發(fā)動機狀態(tài)下的PCA數(shù)據(jù)模型[2]。其次,當航空發(fā)動機產(chǎn)生故障時信號與數(shù)據(jù)模型對比產(chǎn)生異常,在將航空發(fā)動機故障信息通過數(shù)據(jù)總線傳出。最后,通過PCA數(shù)據(jù)分析,分析航空發(fā)動機產(chǎn)生故障的部位。信號診斷中還可以采用小波變換診斷方式對故障進行診斷。小波變換診斷方式主要是通過信號波動進行診斷,將產(chǎn)生非穩(wěn)定狀態(tài)下的小波動轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)信號,在通過輸入變換端中的異常部位檢查波段中異常點的位置,從而對故障點進行診斷。此外,在信號診斷中還可以采用δ算子分析法對航空發(fā)動機故障進行診斷[3]。此方法主要是利用δ

      算子在特定的空間內(nèi)構(gòu)造出的最小投影向量集的方式進行診斷,其中特定空間主要是指Hibert空間。通過將完整的格形的濾波器,將誤差向量與首位元素之間進行殘差的比較。同時應用降噪技術的配合來實現(xiàn)故障噪音敏感檢測,從而診斷航空發(fā)動機故障發(fā)生點。

      1.2 智能檢測方法

      智能檢測方式主要是依靠當前智能操作系統(tǒng)對航空發(fā)動機故障進行診斷,其主要優(yōu)點在于使用人工智能可以更加準確的對故障部位進行確定,提高診斷精確度。智能檢測方式主要依據(jù)以下三種方法進行故障診斷:第一,模糊倫理智能分析法。模糊倫理智能分析法主要是通過在特定的環(huán)境下,進行精度確定,從而給出的一種非線性函數(shù)診斷。通過事先對故障征兆和故障類型等進行模型的建立,將故障征兆與故障類型之間的原因與現(xiàn)實的結(jié)果進行關系建立,通過二者之間的模糊關系建立一種非線性函數(shù)關系。根據(jù)航空發(fā)動機領域中的相關特點和常識特點進行人工智能問題推導,最終診斷出故障的來源及故障原因。第二,神經(jīng)網(wǎng)絡診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡診斷主要是指一種基于網(wǎng)絡神經(jīng)的智能化診斷技術。一般采用計算機能力較高的測試系統(tǒng)對故障進行排查,通過計算機中高速的數(shù)據(jù)演算功能將航空發(fā)動機中可能或存在的問題進行分析,最終將故障進行總結(jié)。由于是利用智能化人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行診斷,因此被稱之為神經(jīng)網(wǎng)絡診斷。第三,粗糙集模型診斷。粗糙集模型診斷主要使用數(shù)學計算手段進行演算和診斷。由于此種診斷方式不需要事先對航空發(fā)動機故障經(jīng)驗進行模型建立,因此被稱之為粗糙模糊診斷。此種診斷方式主要是通過RS理論進行的一種簡化故障維度系數(shù)的診斷方式。通過將航空發(fā)動機故障診斷進行最小范圍內(nèi)的縮進,最終進行診斷的一種程序。

      2 航空發(fā)動機故障測試流程

      航空發(fā)動機的故障測試的具體流程為:首先,確定該種航空發(fā)動機的型號及總體診斷方案;其次,對其進行測試診斷,其中包括使用維護要求分析和保障性分析兩種方式,分別從以上兩種診斷中進行測試,最終確定測試方法和測試設備。根據(jù)發(fā)動機FMECA分析將發(fā)動機故障數(shù)據(jù)進行分類。將以上兩種診斷的結(jié)果與航空發(fā)動機故障診斷方法分析相結(jié)合,從而進行綜合性分析,最終卻定發(fā)動機故障診斷方法及測試流程。

      根據(jù)航空發(fā)動機故障測試流程進行分析發(fā)現(xiàn),航空發(fā)動機的故障主要存在以下三種類型:第一類,功能失效及性能衰退故障。此類故障主要是由于發(fā)動機轉(zhuǎn)速、擺動、喘振、溫度產(chǎn)生故障。因此,在檢測中可以根據(jù)實時監(jiān)控和系統(tǒng)采集的信息進行分析。通過航空發(fā)動機的總溫度、轉(zhuǎn)子速度和燃油量等進行最終確定,將故障方位進行隔離,從而進行維護。第二類,航空發(fā)動機內(nèi)部檢測與地面內(nèi)部檢測系統(tǒng)故障。此類航空發(fā)動機的故障主要是由于發(fā)動機內(nèi)部風扇部位的轉(zhuǎn)子葉片產(chǎn)生裂痕、風扇部件轉(zhuǎn)子葉片葉身掉落及高壓氣機轉(zhuǎn)子葉片裂痕等。在對此類故障進行分析的過程中發(fā)現(xiàn)由于內(nèi)部發(fā)動機內(nèi)部結(jié)構(gòu)損傷導致無法完成自動檢測,需要進行人工檢測。根據(jù)航空發(fā)動機故障測試流程,最終確定檢測方式為,使用孔探儀對故障部位進行檢測,或者使用超聲波檢測和磁力探傷檢測等方式對發(fā)動機特定的機構(gòu)內(nèi)部進行檢測[4]。第三類,航空發(fā)動機無法進行內(nèi)部檢測和地面檢測。產(chǎn)生此種故障的主要原因為發(fā)動機內(nèi)部的中央傳動機構(gòu)受損。可能由于腐蝕、磨損等原因,從而造成發(fā)動機無法進行自動檢測。根據(jù)航空發(fā)動機故障測試流程,最終確定檢測方式為,使用分解設備、探傷設備和裝配設備對發(fā)動機進行分解,更換部分零件,重新進行組裝。

      3 航空發(fā)動機測試系統(tǒng)設計要求

      在對航空發(fā)動機故障診斷及測試系統(tǒng)進行設計中應該注意以下幾點設計要求:第一,對于自測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集設備應固定在一個具體的單元模版中,從而方便進行檢測;第二,對于測試點的設定,應該使用或建立更加快捷、方便的測試工具和測試設備,從而方便發(fā)動機內(nèi)外部的聯(lián)系,便于智能檢測和人工檢測;第三,設定具體的數(shù)據(jù)庫和自動測定原件或電子控制系統(tǒng)等。通過電子設備和電子程序的設定,定期對航空發(fā)動機內(nèi)部進行診斷,及時進行故障檢測、故障隔離、故障警報等,提高發(fā)動機的運行效率。第四,對發(fā)動機渦輪系統(tǒng)、數(shù)控系統(tǒng)等進行數(shù)據(jù)參數(shù)的設定及調(diào)整,從而進一步完善航空發(fā)動機測試系統(tǒng)。

      4 結(jié)束語

      由于航空發(fā)動機的復雜性,在對航空發(fā)動機故障進行檢測和診斷中需要更精準的檢測率。因此,在進行航空發(fā)動機故障診斷方法和測試流程設定的過程中需做到精益求精,不斷優(yōu)化航空發(fā)動機的測試方法與流程,以提升發(fā)動機測試準確率,在飛機科研與生產(chǎn)過程中極為關鍵。

      參考文獻

      [1]郝騰飛,陳果,廖仲坤,等.基于正則化多核判別分析的航空發(fā)動機滾動軸承早期故障融合診斷方法[J].航空動力學報,2013,12(1):2759-2770.

      [2]于宗艷,韓連濤,孟嬌茹.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的航空發(fā)動機故障診斷方法[J].現(xiàn)代電子技術,2013,2(5):65-67.

      [3]劉文興,劉海年,劉慧娟.航空發(fā)動機成品研制中的可靠性強化試驗技術的應用[J].航空維修與工程,2013,3(6):40-43.

      [4]李業(yè)波,李秋紅,黃向華,等.航空發(fā)動機氣路部件故障融合診斷方法研究[J].航空學報,2014,6(7):1612-1622.

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