【摘 要】
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航空器飞行安全在航空业迅速发展的当下被赋予了更高的要求,而航空发动机运行安全是保障飞行安全的关键。因此本文针对航空发动机关键部件的故障进行了分析,重点研究了压气机、涡轮和燃烧室以及轴承的故障诊断和预测方法。首先,研究了航空发动机关键部件压气机、涡轮和燃烧室的疲劳损伤,对裂纹、掉块、涂层脱落和烧蚀故障进行了诊断。鉴于孔探图像存在分辨率低,光线差,色差大等问题,提出了一种基于残差网络ResNet50的
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航空器飞行安全在航空业迅速发展的当下被赋予了更高的要求,而航空发动机运行安全是保障飞行安全的关键。因此本文针对航空发动机关键部件的故障进行了分析,重点研究了压气机、涡轮和燃烧室以及轴承的故障诊断和预测方法。首先,研究了航空发动机关键部件压气机、涡轮和燃烧室的疲劳损伤,对裂纹、掉块、涂层脱落和烧蚀故障进行了诊断。鉴于孔探图像存在分辨率低,光线差,色差大等问题,提出了一种基于残差网络ResNet50的故障诊断模型,能够有效识别出图像中不明显的故障特征实现故障诊断。通过实例验证,并与卷积神经网络、Alex Net和VGG-16进行对比,表明了该方法的有效性和优势性。然后,在发动机疲劳损伤的基础上又探讨了飞鸟撞击航空发动机造成的偶然损伤。利用CATIA、Hyper Mesh和PAM-CRASH建立了航空发动机风扇叶片的鸟撞数值仿真模型,分别以三种不同的鸟撞速度进行了撞击仿真,得到了不同撞击速度对叶片损伤程度的影响,并且仿真结果与民航局对航空发动机鸟撞后的适航性要求相吻合。最后,根据《航空发动机转动部件的失效与预防》统计,在以往发生的航空发动机大型机械故障中转动部件的故障高达80%,因此针对于转动部件中必不可少的轴承进行了故障预测研究。考虑到传统故障预测方法只能预测单阶段的故障,提出了一种新的模型,将统计过程分析和长短时记忆网络(LSTM)结合起来,实现轴承的多阶段故障退化趋势和剩余使用寿命预测,并通过NASA和FEMTO-ST研究所提供的滚动轴承数据验证了该方法的有效性,且预测精度高于RNN、SVR和LSTM。
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