基于振動分析的民航發(fā)動機轉子系統(tǒng)故障診斷研究.pdf

1、民用航空事業(yè)的快速發(fā)展對民航運營安全性和經(jīng)濟性提出了越來越高的要求，發(fā)動機作為民航飛機的核心部件，其運行狀況勢必制約整機的運營安全和經(jīng)濟效益。據(jù)統(tǒng)計，在造成飛行事故的各種機械故障中，發(fā)動機故障約占了1/3，其中有60％-70%為轉子系統(tǒng)的結構強度故障。由此可見，開展發(fā)動機轉子系統(tǒng)故障診斷是實現(xiàn)發(fā)動機健康管理和視情維修，提高飛行安全，降低維修成本的重要手段，因此研究先進的故障診斷方法與技術具有重要的科學意義和應用價值。本文圍繞民航發(fā)動機轉

2、子系統(tǒng)故障診斷的若干關鍵問題，采用仿真分析和模擬實驗等手段，對轉子系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)庫建立、故障信號分析處理與特征提取、故障識別與診斷決策等內容進行了深入的研究。
　　在故障數(shù)據(jù)庫建立方面，根據(jù)數(shù)據(jù)庫設計的一般方法和轉子系統(tǒng)故障診斷需求，設計了故障數(shù)據(jù)庫的總體結構。針對故障數(shù)據(jù)不易獲取的問題，在采集發(fā)動機試車試驗振動數(shù)據(jù)的同時，開展了轉子系統(tǒng)動力學仿真和模擬實驗研究，建立發(fā)動機轉子動力學模型，求解典型故障下系統(tǒng)的動力學響應；搭建民航發(fā)動

3、機轉子模擬實驗臺，設計實驗方案，對典型故障進行模擬，獲取了多種工況下的振動信息。故障數(shù)據(jù)庫的建立為開展故障診斷方法研究奠定了基礎。
　　在故障信號分析處理與特征提取方面，對自適應非平穩(wěn)信號分析方法經(jīng)驗模式分解方法進行了研究，針對經(jīng)驗模式分解存在的端點效應、模式混疊以及不能提取信號中高頻小能量特征的問題，提出了改進方法，對滾動軸承故障及轉子故障信號進行分析，結果驗證了改進方法在描述信號時頻分布和提取故障特征方面的優(yōu)越性。
　　

4、在故障模式識別方面，提出了基于模糊支持向量機的故障識別方法，以解決傳統(tǒng)支持向量機易受噪聲和奇異點干擾的問題，采用自適應核模糊聚類方法確定樣本的模糊隸屬度，并利用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)；結合多征兆域故障特征，對轉子系統(tǒng)故障進行診斷，與其他方法進行對比，驗證了該方法在識別故障類型和故障程度上的有效性及抑制噪聲方面的優(yōu)越性。
　　在診斷決策方面，針對單一信源故障診斷結果的不精確和不確定性問題，提出了基于多分類器和多傳感器的融合診斷模型，研