工业大数据背景下的航空智能发动机：机遇与挑战

随着人工智能技术的发展,智能化已经成为未来航空发动机产业的发展趋势之一,航空智能发动机成为近年来的研究热点,其发展将会带来新一轮航空工业的技术革命。本文阐述了航空智能发动机的研制背景,分析了航空智能发动机在航空工业的2例成功应用案例,重点探讨了航空智能发动机在智能控制、智能健康监测与故障诊断等方面的研究现状,以及航空智能发动机发展的关键问题。最后,总结了工业大数据背景下航空智能发动机在数据管理、信息交互、信息融合、诊断时效性、寿命预测等方向的发展趋势。     

基于LabVIEW的航空发动机远程监测系统设计

本文介绍了虚拟仪器技术,并采用LabVIEW软件设计编制了航空发动机振动信号远程监测系统.该系统对振动信号进行数据采集通过DataSocket技术实现对航空发动机的远程监测,为振动信号的分析和航空发动机故障诊断提供分析手段.     

航空发动机滑油磨粒在线监测

航空发动机轴承部件磨损是导致发动机失效,引起飞机重大事故的主要因素之一。分析了航空发动机突发性剧烈磨损的疲劳磨损失效机理,陈述了磨粒尺寸和数量表征磨损程度的关系,系统介绍了各种航空发动机滑油磨粒在线监测技术,讨论了各技术方法的原理、技术特点、典型参数、典型应用、最新研究成果及技术适应性。滑油磨粒在线监测技术,能有效发现航空发动机突发性剧烈磨损,及时预警失效,避免出现重大事故,具有重大工程应用价值。     

基于多Agent和网络的航空发动机滑油系统故障监测与诊断系统研究

本文简介了航空发动机滑油系统检测的现状，建立了航空基于网络的发动机滑油系统故障监测与诊断系统的Agent模型，并初步实现了系统的基本功能。     

现役航空发动机综合监控系统的构建及实现

在不改变现役发动机技术现状的情况下,从系统总体设计出发,构建了现役航空发动机综合监控系统的功能模型和信息模型,并研究了寿命管理、状态监测和故障诊断实现的技术手段,为实现现役航空发动机视情维修提供了技术基础。     

基于直读铁谱技术的航空发动机磨损状态监测

利用线阈法分析某型航空发动机润滑油样的直读铁谱数据,提出油液直读铁谱分析诊断标准.诊断实践证明,该标准应用于航空发动机磨损状态监测效果较好.     

航空发动机振动监测研究

随着航空发动机的维护方法从定期维护向视情维护过渡,军用发动机状态监控与故障诊断技术在航空发达国家已得到广泛应用,而在我国,这项技术的应用研究还处于起步阶段.振动分析是诊断发动机结构强度故障的一种有效方法,绝大多数结构强度方面的故障都与发动机振动信号有密切的关系.发动机振动监测是状态监控与故障诊断的一项重要内容.首先研究了航空发动机的典型故障,随后分析了产生这些故障的振动机理并构建了分析模型.最后确定了发动机振动监测系统的组成和主要功能.     

基于ICA与深度学习的发动机气路系统状态监测

为提升航空发动机气路系统状态监测的有效性，提出一种采用深度学习并结合独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）的新方法，对航空发动机气路系统的健康状态进行了监测技术研究。首先，对实际采集的航空发动机气路系统健康监测参数进行预处理，对预处理后的参数数据采用独立分量分析方法进行处理，提取代表当前状态的特征系数矩阵；其次，由提取的特征矩阵创建深度学习状态监测模型；最后，由创建的状态监测模型对航空发动机气路系统健康状态进行监测。为验证所提方法的有效性，采用典型神经网络与支持向量机分别对由主成分分析（principal components analysis,简称PCA)和ICA构建的特征矩阵进行了状态监测研究。结果表明，采用ICA和深度学习相结合的状态监测方法，可以更好地实现对航空发动机气路系统的状态监测，有良好的应用与推广前景。     

基于改进灰靶理论的航空发动机健康监测方法

为实现航空发动机状态等级的划分与识别、可靠性和剩余寿命的分析以及典型故障的诊断,基于灰靶决策理论、层次分析法和熵理论提出一种航空发动机健康监测方法。首先,以新航空发动机状态监测值作为靶心,用经层次分析法和熵理论综合算法优化权重系数后的灰靶模型计算靶心度;然后,结合故障严酷度和发生概率制定各健康状态等级的划分标准,并将靶心度转化为可靠度,在此基础上结合发动机性能退化曲线计算剩余寿命;最后,计算典型故障数据的靶心度作为参照实现故障类型的诊断。用某型航空发动机气路性能参数监测数据进行验证,结果表明笔者提出的算法可有效实现航空发动机健康监测,该算法具有较好的实用性和准确性。     

基于递归过程神经网络的航空发动机滑油系统状态监测

针对航空发动机滑油系统状态监测问题,提出了递归过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元,该网络的输入信号为时变函数或过程,并且含有一个特别的关联层,在建模过程中能储存系统过去更多时刻的状态信息,使得网络结构适于预测时间序列问题。文中给出了相应的学习算法,并且分别利用人工神经网络和递归过程神经网络对航空发动机滑油系统状态进行预测。结果表明,递归过程神经网络预测精度高,优于传统人工神经网络的预测能力。为航空发动机滑油系统状态监测问题提供了一种有效的方法。     

基于油液分析的航空发动机状态监控与故障诊断系统研究

论述了航空发动机状态监控的重要性及其原理．研究开发了基于油液分析的航空发动机状态监控与故障诊断系统，并初步实现了系统的基本功能。     

直读铁谱在舰船机械状态监测上的应用

采用直读铁谱仪对某型船用机械在用润滑油进行了跟踪监测,选择IS(磨损烈度指数)作为定性分析的判据,利用三线值法对某型船用齿轮箱润滑油样的直读铁谱数据进行处理,并制定出了监测标准。诊断实践证明,直读铁谱监测特征参数IS的选择,是合理准确的,基于三线值法建立的润滑油直读铁谱分析诊断标准,具有良好的实效性,能够较准确地判断和预测船用发动机油润部件的磨损状态和磨损趋势。     

基于介电常数法的油液监测

提出了基于介电常数法的油液监测方法,分析了介电常数法油液监测的原理,通过试验研究了润滑油的主要理化指标与其介电常数之间的变化规律.结果表明,影响润滑油介电常数的主要理化指标是水分、酸值和金属磨粒;介电常数作为润滑油的劣化评价指标是可行的.     

Scuffing detection of TU3 cam–follower contacts by electrostatic charge condition monitoring

The increasing costs associated with lubricant development and qualification has driven the need for condition monitoring techniques to be deployed on test engines to maximise information gained from expensive testing programmes. This paper discusses the results from a motorised TU3 engine with electrostatic sensors focused on the cams. System characterisation tests and an oil starvation test were used to decouple charge mechanisms associated with a lubricated wear test, accelerated through the use of carbon black. Cross-correlation of various charge signal processing techniques, scanning electron microscopy and profilometry revealed that tribocharging dominated during running-in/mild wear and contact potential difference (CPD) dominated during the progression of severe adhesive wear. Tribocharging (the charge generated by a low conductivity fluid) has been shown to be affected by oil temperature, cam rotation speed and the presence of charged species within the lubricant. Contact potential differences was principally generated by the work function difference between oxidised and nascent regions associated with adhesive wear on the cam surface. Electrostatic monitoring which is sensitive to lubricant chemistry and wear, and can be implemented in an industry standard engine, has great potential for the lubricant industry.     

油液污染度分析在船用舵桨装置状态监测中的应用

应用污染度检测仪对2条港口作业拖船的舵浆装置润滑油进行了污染度检测，通过对所测污染度数据的分析并辅以油液光谱分析和铁谱分析，对船用舵桨装置运动副的磨损状态及发展趋势进行了评价和预测。指出油液污染度分析不仅可对机械设备的磨损状态进行监测、评价和趋势预报，而且简单方便可行，是设备状态监测与故障诊断的一种重要技术手段。     

轴向磁化双环嵌套磁场的解析模型及其应用

以在线式全流量可视铁谱仪为背景,对静磁场的磁路进行设计,采用轴向充磁,双环异极嵌套的安装方式,两环间隙用不导磁材料做成的圆环作为衬套,并从磁荷模型出发,利用标量磁位法,并引入广义二项式定理分别对同心双环嵌套磁体、偏心双环嵌套磁体产生的磁感应强度进行解析计算,通过对比磁感应强度的理论值和实际测量值发现解析表达式很好地反映出静磁场的磁感应强度分布规律,并对误差进行分析。同时,通过对比这两种磁体的磁感应强度的分布,选择合适的静磁场以满足在线式全流量可视铁谱仪在润滑油高流速条件下有效吸附铁磁颗粒的要求。在此基础上,将所设计的静磁场应用到某新型涡喷航空发动机性能监测中,对监测到的磨粒进行分析,分析结果间接验证所设计的静磁场在润滑油高流速条件下吸附铁磁颗粒的有效性。     

油液监测技术在汽车制造设备运行管理中的应用

介绍了将油液监测技术应用于汽车制造设备运行管理的基本情况,并通过几个具体案例说明了油液监测技术对提高设备可靠性,降低设备运行维护成本的作用。     

航空发动机滑油综合监测技术研究

介绍了原子发射光谱仪MOA和金属扫描仪METALSCAN两种仪器的性能特点。根据航空发动机在用滑油的特点和现有油液监测仪器的水平，探讨了利用这两种仪器对航空发动机滑油进行综合监测的新技术，以满足故障诊断的实时化和准确性的要求。     

在线实时监测精轧机润滑油含水装置设计

高速线材生产线冷却水污染润滑系统是目前国内各高线机组最常见的问题。设计一种基于电化学阻抗谱(EIS)的实时监测高线轧机润滑油含水率变化的监测装置,并进行实验室模拟测试。结果表明,该装置能够在线准确地检测出润滑油中的含水率,并能实时监测滑油中水分含量的变化趋势;该测量装置对油液中磨损金属颗粒的反应不太敏感,在使用中可以忽略污染颗粒的影响。