航空發(fā)動機故障診斷與振動預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、隨著航空發(fā)動機結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，性能不斷提高，其振動故障也越發(fā)多樣，危害越來越嚴(yán)重，直接導(dǎo)致發(fā)動機可靠性降低。航空發(fā)動機故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng)（PHM）是先進(jìn)發(fā)動機的標(biāo)志和關(guān)鍵技術(shù)之一。美國自上世紀(jì)50年代開始研究航空發(fā)動機預(yù)測健康管理技術(shù)，并在F119發(fā)動機上配裝PHM系統(tǒng)，發(fā)揮了重要的作用。因此開展航空發(fā)動機故障診斷和振動預(yù)測研究對提高發(fā)動機可靠性，推動我國發(fā)動機綜合設(shè)計水平的提高具有重要意義。
　　本文將發(fā)動機歷史數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計

2、、動力學(xué)分析和振動預(yù)測方法有機結(jié)合，形成統(tǒng)計模型、診斷模型、預(yù)測模型和驗證模型四個聯(lián)系的整體，開展研究工作。主要工作內(nèi)容包括基于統(tǒng)計的發(fā)動機狀態(tài)識別、基于動力學(xué)模型的發(fā)動機故障辨識和發(fā)動機振動預(yù)測方法研究?；诮y(tǒng)計的狀態(tài)識別研究了四種統(tǒng)計影響因素與振動的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上得到了振動限制值定限方法并提出了發(fā)動機正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的識別方法?；趧恿W(xué)模型的故障辨識從故障機理、特征頻率和振動特征研究了三種典型故障——葉片結(jié)垢故障、雙源拍振故障

3、和葉片掉塊故障，并提出了這三種典型故障的振動趨勢模型和故障辨識準(zhǔn)則。整機振動預(yù)測方法的建立是在前二者的基礎(chǔ)之上，統(tǒng)計影響因素與振動的關(guān)系、故障辨析準(zhǔn)則和趨勢模型共同指導(dǎo)形成了振動預(yù)測策略，得到了工況平穩(wěn)條件下的五種預(yù)測模型和過渡態(tài)預(yù)測模型。最后，以一組發(fā)動機實測數(shù)據(jù)驗證了本文的方法和流程，考核算法，從側(cè)面反映了本文的工程價值。
　　通過上述研究，主要得到了以下結(jié)論：（1）一次試車中，相同工況下，正常狀態(tài)下振動幅值符合正態(tài)分布。多次

4、經(jīng)歷相同轉(zhuǎn)速，振動幅值均值不同，屬于不同的工況，在診斷和預(yù)測過程中應(yīng)該區(qū)別討論；同次裝配不同次試車，同測點同工況下，振動幅值方差無顯著差異，可為幅值波動范圍的選擇和限制值定限提供參考。（2）多源耦合拍振、振幅緩增和振幅突變故障模式是航空發(fā)動機最常見的幾種異常振動現(xiàn)象。文章建立的模式辨別算法對于周期擺動案例、轉(zhuǎn)子熱彎曲案例和雙穩(wěn)態(tài)振動案例的識別值分別為rt=3.06、rt=87.01和rt=4.97，均在模型辨別的接受域范圍內(nèi)，說明了本文