航空发动机转速信号的检测

介绍了某型航空发动机低频、低电压转速信号检测的隔离、滤波放大和波形转换电路及利用单片机AT89C51的外部中断和定时中断测周期、计算转速的方法。该电路经过实际调试,检测精度可以达到1‰,较好地实现了对发动机运行状态的在线监控。     

一种航空发动机整体叶盘在线检测新技术

为了解决航空发动机整体叶盘的在线检测问题,提出了一种工业机器人整体叶盘在线检测系统.该系统以工业机器人为主执行器,携带具有通信功能的电子杠杆表采集检测数据.整体叶盘被装卡在外部旋转轴上,通过旋转定位实现整体叶盘各个盘叶的检测.系统工作前需要对机器人、电子杠杆表以及外部旋转轴的空间位置关系进行标定,并通过空间坐标系转换实现整体叶盘检测数据的还原.实验结果表明:该系统能够对整体叶盘的各项参数实现在线检测,整体检测精度达到±0.05mm.与传统整体叶盘检测方法相比较,在保证精度的前提下,该系统工作更为柔性高效,并且更加适合加工现场的在线检测要求.     

激光微加工在航空发动机MRO中的应用

作为一种精密制造技术,激光微加工在航空发动机中复杂部件的维护、修理和全面翻修(Maintenance,Repair and Overhaul,MRO)中表现出明显的优势和巨大的潜力.随着新一代航空发动机性能指标的不断提升,其关键零部件将长期服役于更为苛刻的极限环境下,如高温、高压以及高转速等,工况环境对其耐热性、机械强度、表面摩擦系数、防结冰性等方面提出了很高的要求.激光微加工作为一种非接触式的表面处理技术,可以促进以上相关性能的实现.本文将基于激光与航空材料相互作用机理及其应用,介绍激光微加工技术在航空发动机MRO和生产制造中的广泛应用,探究航空发动机先进制造过程中激光加工的具体工艺和特征.由于航空发动机制造和维修的过程十分复杂,研究人员将利用激光的单色性、高亮度、高方向性和相干性等特点,基于光热过程和光化学过程两种机理,探索激光与物质相互作用的物理机制和动态过程,并讨论其在激光微纳制造、清洗、增材制造、冲击强化以及焊接切割等关键制造工艺中的合理应用.本文对激光微加工领域在航空发动机行业中的技术进行了综述,为航空发动机维修和服务保障体系建设中所需的工程技术支援和前沿研究技术联动提供了一种新模式,有望能促进与之相关的保障装备得以快速发展.     

信息融合在航空发动机故障诊断中的应用研究

本文介绍了航空发动机故障诊断技术的研究现状和发展趋势,概述了信息融合技术及其国内外应用现状,并对故障诊断中的信息融合方法进行了综述。     

倒频谱在航空发动机振动分析中的应用

基于倒频谱分析技术原理及航空发动机振动状态特征,探讨了倒谱在航空发动机振动分析中的应用。采用倒谱技术对实际发动机振动数据进行了分析,结果表明倒频谱分析技术应用于航空发动机振动分析,可以有效分离传递通道影响并从复杂的频谱中提取出特征频率。     

虚拟技术及其在航空发动机测试技术中的应用

介绍了虚拟仪器的涵义、基本构成、特点、创建和软件开发平台及其在航空发动机测试技术中的应用     

一种航空发动机压气机喘振检测方法

将发动机压气机出口脉动压力作为喘振检测信号,检验分析了压气机出口脉动压力的统计特征,采用滑动窗口的Johnson转换方法对脉动压力信号进行正态转换,基于统计特征提出了适应发动机任意状态的喘振检测阈值和方法。该方法成功检测出某发动机3次喘振故障,分析得出:发动机压气机出口脉动压力不服从正态分布,稳态过程脉动压力正态转换成功率大于瞬态过程,降低样本容量可有效提高瞬态过程正态转换成功率;对于脉动压力99.95%概率分布的上、下边界距离,其幅值范围在不同转速下差异较大,且随转速增大而增大;根据提出的喘振检测量可设置适应发动机任意状态的固定检测阈值,其检测出发动机喘振及退出喘振所需时间均小于20ms。     

反求工程在航空发动机叶片维修中的应用探索

本文利用反求工程软件对航空发动机叶片生成CAD模型,并提供维修方案,从而减少航空发动机叶片维修成本。     

基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法

为解决传统航空发动机异常检测方法准确率和泛化性能较低的问题,提出一种基于混合核最大相关熵的深度支持向量数据描述方法。首先,采用合成少数类过采样技术扩充异常样本规模,提高对非均衡样本的泛化性能;其次,建立基于混合核改进的最大相关熵损失函数,可以在无需数据分布假设的前提下提升准确率;最后,构建基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法。在某型航空发动机气路系统和滑油系统异常检测实验中,本文方法平均AUC达到98.53%,表明其具有较高的实用性和泛化性能。     

反向双激励螺线管在航空发动机油液磨损颗粒检测中的应用

油液磨粒监测有两类：离线与在线监测。为了真正实现航空发动机油液磨粒在线监测,设计了一种反向双激励型螺线管式传感器,实现了航空发动机油液磨粒类型、大小、数量等的实时在线监测。     

虚拟仪器技术在航空发动机稳定性测试中的应用

利用1abwindows／CVI虚拟仪器开发平台进行航空发动机稳定性测试系统的研制，测试系统由数据采集、数据处理、数据显示等测试子模块组成。通过实际数据测试检验表明，测试结果比较真实的反映了被测发动机进气畸变及喘振时的实际工作状态，与传统的测试手段相比，具有很大的优势。     

医用电子内窥镜畸变实时校正系统的视频控制

针对内窥镜系统光学畸变问题,提出了医用电子内窥镜畸变实时校正系统的原理和硬件系统的实现．系统采用基于点阵样板的校正方法,拟合理想像与实际像的关系,完成像素点的几何位置校正和灰度校正;采用FP-GA作为控制中心,设计了I^2C串行总线通信,协调了解码器与编码器的同步控制,最终利用硬件实现了畸变实时校正功能．图像采样频率13．5MHz,帧频达25帧／s．     

民用航空发动机限寿件适航符合性方法

 针对中国民用大涵道比涡扇发动机型号取证的需要,开展发动机限寿件适航符合性方法研究.分析欧美航空发动机限寿件适航要求的安全目标,对AC33.70-1和AMC515发动机限寿件定寿方面的适航符合性要求进行读解分析.以典型航空发动机为例,研究了限寿件的判定方法,分析发动机限寿件适航审定过程中的关键环节,从发动机载荷谱制定、材料性能数据、安全寿命制定3个方面给出航空发动机限寿件适航符合性验证的关键流程和方法.参考国外设计标准给出限寿件应力分析和试验方案设计流程,给出限寿件寿命散度系数的获取方法.本研究为编制航空发动机限寿件的适航指南提供参考依据.     

航空发动机风扇地面慢车关键结冰温度分析

根据《航空发动机适航规定》中第33.68条"进气系统结冰"的要求,发动机需在地面慢车状态下进行结冰试验验证,并应在-9~-1℃的环境温度范围内选择结冰最严重的温度点作为试验温度。风扇是发动机首当其冲的结冰部件。为确定某型发动机风扇在该温度范围内的关键温度点,基于Messinger结冰热力学模型,利用FENSAP-ICE软件对风扇进行了结冰计算。通过结冰质量的比较分析,获得了风扇的关键结冰温度点。计算结果显示,风扇结冰质量随环境温度呈两个阶段的变化趋势:在-9~-6℃范围内,结冰质量不随温度变化,单个叶片保持在0.29 kg;在-6~-1℃范围内,结冰质量随温度升高呈二次曲线的下降趋势。因此从结冰质量的角度来看,风扇在地面慢车状态下的关键结冰温度为-9~-6℃。     

基于粒子群算法的航空发动机管路布局方法

针对航空发动机的内机匣表面为近似柱面的特点,建立了布管模型坐标系,将三维布管问题简化为二维问题,以栅格法和粒子群算法为基础,提出了基于粒子群算法的航空发动机管路布局方法.该方法采用栅格法对环境进行建模,设计了一种基于栅格的定长度粒子编码机制以解决变长度编码的不足,建立了路径寻优的目标函数,应用粒子群算法在环境模型中搜索最优粒子.最后给出了仿真结果与UG视图,证明了该方法的可行性和有效性.     

体内无线式内窥镜胶囊视频图像采集系统的设计

提出了一种新的数字无线式内窥镜胶囊视频图像采集系统。在对系统工作原理及其特点介绍的基础上,对微型成像系统中的图像采集和数据转换传输部分和无线发射部分进行了设计与改进,从而降低发射功耗,并减小电路尺寸。对所设计线路的实验测试表明:方案中的各系统部件调试工作正常,满足设计要求。     

浅析通用飞机航电系统发展

通用航空是民用航空重要和不可分割的组成部分,通用航空产业对国家的经济建设和社会发展有重要的作用.叙述了通用飞机航电系统的架构,分析了其设计、试验、维护和适航审定特点,并总结出通用飞机航电系统需要解决的关键技术,对国内现状及今后的航电系统设计提出了自己的看法.     

国产新支线飞机发动机自然结冰试飞

论述了国产发动机开展自然结冰试飞的背景、主要改装工作、试飞方法及风险处置措施,对试飞结果进行了分析与讨论。在发动机慢车功率、双发待机功率以及最大爬升功率下均能观察到超过三次明显的冰脱落过程,发生冰脱落时的大气中液态水含量均值为0.54~0.83 g/m~3,水滴平均直径为15.2~16.1μm,随着发动机功率的增加冰脱落循环周期呈现减小趋势,在双发待机功率下风扇振动变化幅度最大。试飞过程中发动机工作未出现异常。试飞同时验证了飞行手册中的手动脱冰程序。该试飞方法可以为国内其他同类型发动机的自然结冰试飞提供参考。     

视频服务器在视频领域的应用

文章叙述了视频服务器在电视播出视频技术领域应用的特点 ,以及关于视频服务器数字视频压缩与数码率、硬盘存储容量及冗余方式。     

基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测

预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度,提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。