文档介绍：南京航空航天大学
博士学位论文
基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究
姓名:吴振锋
申请学位级别:博士
专业:机械制造及其自动化
指导教师:刘正埙;左洪福
摘要体文研究工作提出了大量磨粒特征参数,尤其深入研究了沉积链谱片的特征描述融合诊断决策方法为发动机多故障征兆综合诊断系统提供了基本的诊断理论手段。卜’~踩窍执娇展ひ涤绕涫敲窈皆耸涔ひ档氖滓RG螅魑O执尚衅鞯亩术为基础,引入计算机视觉与信息融会技术,开展基于磨粒分析和信息融合的航空发动机磨损故障诊断技术研究√’本文的研究工作主要包括以下五个部分:首先,介绍航空发动机常见的磨损故障类型,研究磨损故障的失效机理,分析磨粒的产生机理、分类以及形态特征;其次,故障诊断,本文引入信息融合技术,开展航空发动机多故障征兆信息综合诊断方法的研究与探索;最后,基于航空发动机滑油光谱分析与铁谱分析数据,应用时序模型、灰色模型以及组合模型进行磨损故障的预测方法研究。问题保卣鞑问拿舾行浴⑶侄扔肴哂喽确治鑫DチL卣鞑问纳秆∮呕识别流程为磨粒识别提供了可靠的识别算法:最后,基于光谱和铁谱信息的磨损故障关键词:航空发动机;磨损:故障诊断;磨粒分析;信息融合核心娇辗⒍陌踩ā⒖煽吭诵性蚴侵刂兄兀虼耍娇辗⒍诵凶刺嗖与故障诊断技术也就成为当今的研究热点。据统计,导致飞行事故的主要因素是机械故障,其中,磨损类故障又占很大比例,本文就以传统的铁谱分析技术和光谱分析技针对传统铁谱分析技术的缺点,引入图像分析技术,再结合特征参数优化筛选,形成基于图像的磨粒显微形态学特征描述方法;然后,基于提取到的磨粒形态特征信息,应用模式识别方法完成磨粒自动识别,并根据颗粒摩擦学的基本原理进行航空发动机磨损故障的诊断与定位;再后,鉴于单一方法不能提取足够的故障征兆信息进行磨损供了量化指标:另外,基于证据融合理论的磨粒统计融合决策识别方法以及磨粒综合南京航空航天大学博士学位论文
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图表索引强残兔褂煤娇辗⒍副瓯浠魇啤基于磨粒分析与信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究霉烁狈教腹邢电沙伞鎏神经鞫络￡幕窘峁埂霉哪0帷阺的基本结檎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.蘑损进程与誉损教鼯率浴筮夔线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.爨帮分壤粒样本爨⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯豳闹值湫桶炅5男纬晒獭阑Яe蚍较蚣暗刃Ш翅佟图呓绶中蚊枋觥图咴捣中渭扑阌胂咝曰毓椤阉叫泄庵崴苛⑻宄上窦负卧磲佟豳叫泄庵崴空栈站祷癖薜氖导梳傧瘛围ヅ浼扑闼美嘉拭驷佟粥谱片采样点分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯翻筒糠志L卣鞑问路植既Α溺粄神经网络组成结构囤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯窝毒藏粒综合漩剩流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯神经网络触会诊断模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..圈航空发动机多征兆信息融合诊断系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯圈编号⒍虵K厥沉勘浠魇剖毙駻预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯豳嗪发动机滑油元素禽量变化趋势时序预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图嗪畿动梳滑油瘫元素含量变纯趋势豹灰色时序预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..蜃嗪发动梳滑浦元素禽量变耗趋势的荻色时序预渊⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯У逡慌逊⒍顺な猿卧丁J勘湟谇魇频那夼檬毙蛟げ狻—年世爨民舷飞行事赦统计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~晔澜缑窈椒刹臼鹿试蚍掷唷图蹦表卜表..
南京航空航天大学博士学位论文典型零件的磨损类型、损伤模式及其产生的特征磨粒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠旨负尾问扑阒怠附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠志夭问扑阒怠附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠直呓缧巫床问扑阒怠附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠纸峁共问扑阒稻怠附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠盅丈ú问扑阒稻怠附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠治评聿问扑阒稻怠附录衅呖诺湫吞卣髂チ5牟糠址中尾问扑阒稻怠附录械湫统粱雌灼映〉淖芴宀问扑阒怠附录械湫统粱雌灼映〉纳璨问扑阒怠附录械湫统粱雌灼映〉奈评聿问扑阒怠部分磨粒特征参数之间的信息冗余度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯部分磨粒特征参数的计算值均值序列⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯部分磨粒特征参数之问的信息冗余度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..各类特征磨