目前对飞机发动机风扇叶片压力面的清洗主要采用人工清洗方式,存在清洗效率低、工作环境对人体健康有害、人工检测清洗质量标准不一等问题,因此研究一种飞机发动机风扇叶片压力面的自动清洗方法,并对清洗工艺进行优化与控制,实现飞机发动机风扇叶片压力面的清洗自动化。首先,研究了飞机发动机风扇叶片压力面污染物构成与附着机理,选取飞机发动机风扇叶片压力面的清洗方式与清洗工艺流程,在此基础上设计了飞机发动机风扇叶片压力面自动清洗机构、传送装置和待洗件工装卡具。其次,实验分析影响清洗效果的清洗工艺参数,建立基于广义回归神经网络的清洁度预测模型;再使用遗传算法优化模型的输入工艺参数,得到消耗能量最小的工艺参数组合,从而实现高效、节能的清洗目标。再次,采用工控主板和总线相结合对清洗机构和清洗工艺进行控制,特别针对清洗液温度的惯性等特点,设计一种模糊PID控制策略,仿真结果表明模糊PID控制更加适合用于超声波清洗液的温度控制系统。最后,针对目前人为目视检测带来的清洁度检测误差大的问题,论文采用视觉传感器提取清洗后的清洗件图像,通过提取图像的色调、饱和度和明度特征来检测清洁度,实验分析结果表明该方法可以有效降低人为因素带来的误差,并提高了检测效率。实验结果表明采用超声波清洗可以在保证清洁度的同时降低能耗,提高清洗效率,实现飞机发动机风扇叶片压力面清洗的自动化。