本书根据航空发动机故障诊断工作过程中的特点，划分成“航空发动机状态监测技术”“航空发动机故障分析技术”和“航空发动机健康管理技术”三篇。首先，讨论发动机试车和机载的测量/测试系统、监测的特征参数以及故障检测红线的相关标准。然后，揭示发动机整机/主要部件的典型故障机制。从典型的单一故障入手，再到气构液热的多场耦合故障。最后，介绍融合诊断、状态评估和智能诊断的新方法，介绍学科交叉新技术在发动机故障诊断中的应用。
样章试读
目录
- 目录
丛书序
前言绪论
第一篇航空发动机状态监测技术
第1章 航空发动机状态监测物理量
1.1 发动机监测参数类型 015
1.2 整机振动参数 018
1.2.1 时域参数监测 020
1.2.2 频域参数监测 022
1.3 气动性能参数 025
1.3.1 主要性能指标 026
1.3.2 小偏差监测方法 028
1.4 滑油品质参数 029
1.4.1 滑油消耗量 030
1.4.2 理化参数 031
1.4.3 磨粒参数 032
小结 033
参考文献 034
第2章 故障诊断对象的特点
2.1 发动机的主要类型与指标 035
2.1.1 发动机类型和截面划分 035
2.1.2 发动机的热力循环 041
2.1.3 发动机推力产生原理 043
2.1.4 发动机的技术指标 046
2.1.5 发动机故障的定义及内涵 051
2.2 结构特点及故障风险 052
2.2.1 发动机结构与单元体 052
2.2.2 支承和传力的特点 058
2.3 工作特点及故障风险 069
2.3.1 状态的划分 069
2.3.2 振动随转速的变化规律 070
2.3.3 效率随飞行速度的规律 071
2.3.4 推力随高度的变化规律 072
2.4 监测特点与诊断要求 073
2.4.1 计算机辅助测试的监测系统 073
2.4.2 发动机数据采集系统 074
2.4.3 最高分析频率需求分析 081
小结 086
参考文献 087
第3章 航空发动机振动监测
3.1 整机振动的振源 088
3.1.1 整机振动超标的原因 088
3.1.2 激振源的类型 089
3.1.3 激振响应的监测方法 090
3.1.4 振动监测特征量 090
3.1.5 振动限制值 091
3.2 振动信号的积分和微分变换 092
3.3 整机测振中的传感器轴向位置优化 095
3.3.1 轴侧布置传感器位置选择思路 095
3.3.2 测振截面选择方法 096
3.3.3 机匣测振传感器位置选择 100
3.3.4 机载测点选择 102
3.3.5 某型发动机测点布置方案 104
3.3.6 工程应用中的要点 106
3.4 整机测振中的传感器周向位置修正 106
3.4.1 测振传感器周向位置 106
3.4.2 测振传感器周向位置修正算法 107
3.4.3 工程应用中的要点 110
3.5 振动限制值确定方法 110
3.5.1 一次试车数据的总体分布 110
3.5.2 不同台份试车数据的总体分布 111
3.5.3 特征参数振动限制值的确定 113
3.5.4 工程应用中的要点 115
小结 116
参考文献 116
第4章 振动特征的提取和优化选择
4.1 发动机稳定状态的特征参数提取 118
4.1.1 时域特征参数 118
4.1.2 频谱特征参数 119
4.1.3 能量特征参数 120
4.1.4 形状特征参数 122
4.2 发动机非稳定状态的特征参数提取 128
4.2.1 短时傅里叶变换与Gabor变换 129
4.2.2 维格纳分布 130
4.2.3 小波变换 131
4.2.4 经验模态分解 133
4.2.5 希尔伯特黄变换 135
4.3 特征参数的优化选择 138
4.3.1 特征参数优化选择方案 139
4.3.2 过滤算法研究 140
4.3.3 嵌入算法研究 144
4.3.4 多目标寻优及实例验证 148
4.3.5 对于算法的几点讨论 151
小结 152
参考文献 153
第5章 整机振动源识别
5.1 发动机振动信号盲源分离思路 155
5.1.1 盲源分离数学模型 156
5.1.2 盲源分离基本公式 157
5.1.3 分离效果评价方法 158
5.2 半盲源分离算法理论与应用 159
5.2.1 半盲源分离的优势 159
5.2.2 引入参考信号的多单元ICAR算法 162
5.2.3 适用于发动机振动信号的ICAR算法 164
5.2.4 发动机实测振动信号半盲源分离 173
5.3 工程应用中的要点 181
小结 181
参考文献 181
第二篇航空发动机故障分析技术
第6章 发动机典型故障机制
6.1 转子类故障——质量不平衡 186
6.1.1 故障成因及特点 186
6.1.2 风扇叶片结垢/结冰故障模式 188
6.1.3 高压转子残余不平衡超标故障模式 192
6.1.4 不同因素对不平衡响应的影响规律 199
6.2 静子类故障——支点不对中 199
6.2.1 故障成因及特点 199
6.2.2 不对中故障模式 202
6.2.3 不对中故障特征 206
6.2.4 不同因素对故障响应的影响规律 210
6.3 整机类故障——转静碰摩 214
6.3.1 故障成因及特点 214
6.3.2 转子机匣碰摩故障模式 214
6.3.3 转子机匣碰摩故障特征仿真 222
6.3.4 不同参数对转子机匣碰摩响应的影响规律 227
6.4 关键部件故障——轴承损伤 235
6.4.1 故障成因及轴承故障类型 235
6.4.2 轴承的故障特征 238
6.4.3 滚动轴承振动信号的调制特性 241
6.4.4 调制信号的解调方法 244
6.5 附件系统故障——传动齿轮异常 250
6.5.1 附件结构及齿轮故障分类 250
6.5.2 附件传动系统的故障特征 253
6.5.3 附件传动系统振动信号及其调制特性 254
6.5.4 传动系统故障的特征提取方法 256
6.6 典型部件故障——减速器故障 262
6.6.1 减速器类型及故障成因 262
6.6.2 减速器的故障特征 266
6.6.3 减速器故障信号的降噪处理 269
6.6.4 工程中应用的要点 272
6.7 发动机故障基因 272
6.7.1 故障基因的定义 273
6.7.2 故障基因库的建立 273
6.7.3 应用举例 279
小结 281
参考文献 281
第7章 气流结构耦合故障分析
7.1 发动机的气构耦合异常振动 284
7.1.1 试车异常振动现象 284
7.1.2 气构耦合的失稳机制 285
7.2 发动机转子的气构耦合模型 286
7.2.1 气动激振力的表达式 286
7.2.2 气动激振力产生的交叉刚度 288
7.3 转子运动稳定性分析 290
7.3.1 稳定性判据 290
7.3.2 判据的非线性应用 294
7.4 工程应用中的要点 297
小结 297
参考文献 297
第8章 油液结构耦合故障分析
8.1 盘腔积液的液构耦合模型 302
8.1.1 带积液转子的动力学方程 302
8.1.2 转子协调正进动的积液流动分析 304
8.1.3 转子非协调正进动的积液流动分析 305
8.2 带积液转子的稳定性分析 308
8.2.1 液构耦合的失稳机制 308
8.2.2 转子失稳振动分析 309
8.2.3 失稳转速区间确定 312
8.2.4 影响失稳门槛转速的因素 314
8.3 带积液转子的稳定边界 316
8.3.1 失稳现象实验复现 316
8.3.2 失稳实验特征分析 320
8.3.3 积液参数对失稳振动的影响规律 322
8.3.4 带积液转子失稳振动预警 324
8.4 工程应用中的要点 325
小结 326
参考文献 326
第9章 结构结构耦合故障分析
9.1 构构耦合故障出现的部件 328
9.2 构构耦合的失稳机制 330
9.2.1 内阻尼失稳机制 330
9.2.2 不同结构内阻尼引起失稳 331
9.2.3 失稳原因的统一表达 335
9.3 构构耦合的建模与仿真 338
9.3.1 耦合故障的转子运动方程 338
9.3.2 耦合故障振动特征的数值仿真 342
9.3.3 耦合故障的影响参数分析 342
9.4 工程应用中的要点 344
小结 344
参考文献 345
第10章 高、低压转子的耦合故障
10.1 概述 346
10.2 带中介轴承的双转子系统的受力分析 347
10.3 中介轴承滚道承受的动载荷 348
10.4 减载设计的原则 350
10.5 减载设计算法 353
10.6 工程应用中的要点 355
小结 355
参考文献 356
第三篇航空发动机健康管理技术
第11章 融合诊断
11.1 发动机故障的融合诊断 359
11.1.1 多层多域融合诊断的思路 359
11.1.2 融合诊断域 361
11.2 特征层融合 362
11.2.1 气路故障模式及其特征 363
11.2.2 振动故障模式及其特征 363
11.2.3 部件级的典型故障原因及融合特征 364
11.3 模式层融合 367
11.3.1 基于小偏差法的气路故障判据 367
11.3.2 典型振动故障模式的判据 371
11.3.3 典型融合故障系数矩阵 373
11.3.4 故障的权重系数矩阵 374
11.3.5 发动机故障融合模型 376
11.4 决策层融合 378
11.4.1 融合识别思路 378
11.4.2 融合数据处理 378
11.4.3 相似程度决策 380
11.4.4 距离指标决策 380
11.5 工程应用中的要点 381
小结 381
参考文献 382
第12章 发动机整机振动预测
12.1 整机振动趋势预测的框架 383
12.2 趋势模型建立与识别 385
12.2.1 平稳波动模型 385
12.2.2 周期摆动模型 385
12.2.3 线性发展模型 387
12.2.4 阶跃突起模型 388
12.3 基于趋势模型的故障预测 389
12.3.1 线性发展预测模型 389
12.3.2 双源拍振预测模型 390
12.3.3 振幅突变预测模型 391
12.4 预测案例分析 392
12.4.1 历史数据情况 393
12.4.2 垂直测点预测结果 394
12.4.3 水平测点预测结果 395
12.4.4 误差分析 396
12.5 工程应用中的要点 397
小结 397
参考文献 397
第13章 发动机健康状态评价
13.1 发动机健康状态识别的框架 399
13.1.1 健康状态识别 399
13.1.2 评价指标 403
13.2 基于数理统计的识别方法 404
13.2.1 贝叶斯诊断理论 404
13.2.2 健康状态的贝叶斯分类问题表述 405
13.2.3 贝叶斯网络和朴素贝叶斯 407
13.2.4 朴素贝叶斯分类器的错误率 410
13.2.5 发动机健康状态模式识别的结果解释 411
13.3 发动机健康等级综合评价 412
13.3.1 发动机健康状态等级的划分 412
13.3.2 影响发动机健康等级的主要因素 414
13.3.3 发动机健康等级的综合评价原理 414
13.3.4 发动机健康等级的确定 419
13.3.5 发动机健康等级评估实例 420
13.4 工程应用中的要点 421
小结 421
参考文献 422
京公网安备 11010102004214号