發(fā)布時(shí)間：2017-11-28 22:18

  本文關(guān)鍵詞：基于孔探圖像分析的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著新型戰(zhàn)機(jī)不斷裝備軍隊(duì),訓(xùn)練強(qiáng)度逐年增大,陌生地域及野戰(zhàn)機(jī)場(chǎng)環(huán)境惡劣等客觀情況給發(fā)動(dòng)機(jī)的使用維護(hù)造成了巨大挑戰(zhàn)。目前孔探技術(shù)作為發(fā)動(dòng)機(jī)損傷檢測(cè)的主要手段已非常成熟。在外場(chǎng)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行維修檢測(cè)主要采用以孔探技術(shù)為主的無損檢測(cè)方法獲取損傷部位的孔探檢測(cè)圖像,但通過這些圖像信息一般不可以直接給出維修工作的建議和決策,必須進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)分析和專家診斷。針對(duì)這些存在的問題,將孔探圖像分析與專家系統(tǒng)診斷相結(jié)合,圍繞航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片損傷特征點(diǎn)自動(dòng)提取和內(nèi)部損傷裂紋自動(dòng)測(cè)量進(jìn)行研究,消除了人的因素對(duì)測(cè)量結(jié)果和診斷結(jié)果的影響從而提高了診斷效率。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)結(jié)合多種診斷方法實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)維修診斷。將《發(fā)動(dòng)機(jī)診斷檢測(cè)規(guī)程》和《發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)使用細(xì)則》和多年來發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)窺檢測(cè)專家所提取的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為知識(shí)規(guī)則庫(kù),摒棄手冊(cè)查閱這樣傳統(tǒng)的診斷方法應(yīng)用規(guī)則推理的方法,大大節(jié)省了診斷時(shí)間。另外,本文建立了發(fā)動(dòng)機(jī)故障案例庫(kù),主要由故障描述和故障解決方案兩部分組成,并建全了相應(yīng)的案例檢索機(jī)制和維護(hù)方法。(2)針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片的典型損傷提出了一種基于三次樣條插值的葉片損傷自動(dòng)測(cè)量方法。通過圖像預(yù)處理方法提取損傷葉片輪廓曲線,然后利用三次樣條插值方法定位特征點(diǎn)并計(jì)算損傷尺寸。通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了此方法能夠有效進(jìn)行損傷的識(shí)別和測(cè)量,在一定程度上解決了由于孔探人員素質(zhì)差異引起的測(cè)量誤差的問題,提高了故障診斷效率。(3)提出一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部裂紋自動(dòng)測(cè)量方法。通過裂紋分割、裂紋識(shí)別、裂紋測(cè)量三個(gè)步驟提取裂紋骨架并計(jì)算出長(zhǎng)度,在知識(shí)庫(kù)中搜索規(guī)則并進(jìn)行診斷。該方法一定程度上解決了孔探裂紋檢查嚴(yán)重依賴工作人員經(jīng)驗(yàn)、測(cè)量準(zhǔn)確差、效率低等問題。(4)采用Microsoft Visual C++6.0和Microsoft Access 2003數(shù)據(jù)庫(kù),并利用韋林公司的i View PC軟件開發(fā)了航空發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部損傷智能診斷專家系統(tǒng)AIDES(Aeroengine Internal Damage Intelligent Diagnosis Expert System),實(shí)現(xiàn)了基于孔探圖像分析的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障智能診斷和損傷自動(dòng)與半自動(dòng)測(cè)量等功能。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;V263.6

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李愛;陳果;;基于SVM的航空發(fā)動(dòng)機(jī)油樣光譜診斷界限值制定[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2011年04期

2 羅云林;牟君鵬;;航空發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)窺故障診斷專家系統(tǒng)研究[J];中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào);2009年06期

3 李明;趙勛杰;毛偉民;;Sobel邊緣檢測(cè)的FPGA實(shí)現(xiàn)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2009年16期

4 袁春蘭;熊宗龍;周雪花;彭小輝;;基于Sobel算子的圖像邊緣檢測(cè)研究[J];激光與紅外;2009年01期

5 陳果;湯洋;;基于孔探圖像紋理特征的航空發(fā)動(dòng)機(jī)損傷識(shí)別方法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2008年08期

6 高向軍;田聯(lián)房;王立非;毛宗源;;虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)分析[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2008年07期

7 吳捷;陳德智;郭成志;;Sobel邊緣檢測(cè)算法的變異實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)[J];激光與紅外;2008年06期

8 張勇;劉冠軍;邱靜;;基于圖像自動(dòng)測(cè)量的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)技術(shù)研究[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2008年02期

9 白芳;左洪福;文振華;戎翔;趙紅華;;基于視情維修策略的航空發(fā)動(dòng)機(jī)調(diào)度方法[J];交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào);2007年03期

10 丁鵬;李長(zhǎng)有;馬齊爽;姚紅宇;;基于小波的航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片孔探損傷檢測(cè)[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2006年12期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 李愛;航空發(fā)動(dòng)機(jī)磨損故障智能診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

2 于輝;發(fā)動(dòng)機(jī)故障圖像的三維測(cè)量、視覺重建與識(shí)別方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2002年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 李旭鵬;航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)可視化技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

2 孔丁祥;電子內(nèi)窺鏡圖像處理及測(cè)量系統(tǒng)研究[D];南京理工大學(xué);2013年

3 雷達(dá);計(jì)及硬件損傷的航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

4 李宏娟;基于規(guī)則和案例的壓縮機(jī)集成故障診斷專家系統(tǒng)研究[D];湖南大學(xué);2008年

5 湯洋;基于Internet的民航發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部損傷評(píng)估與維修決策研究[D];南京航空航天大學(xué);2007年

6 李永平;基于CBR方法的飛機(jī)排故支持技術(shù)研究與應(yīng)用[D];南京航空航天大學(xué);2006年

7 唐海勇;圖像處理系統(tǒng)平臺(tái)與灰度線條紋圖像處理的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2003年

8 王悅;基于實(shí)例與基于規(guī)則混合推理的車輛診斷專家系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)[D];合肥工業(yè)大學(xué);2002年

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本文編號(hào)：1235193