【摘要】：航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子有著故障率高、調(diào)整復(fù)雜,維護(hù)工作量大的特點,對轉(zhuǎn)子進(jìn)行及時、有效的故障診斷,可顯著提高發(fā)動機的安全性和可靠性。由于航空發(fā)動機結(jié)構(gòu)復(fù)雜,采用傳統(tǒng)的故障診斷方法進(jìn)行診斷與定位,具有較大的難度;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和人工智能的診斷方法又依賴大量的故障數(shù)據(jù)和經(jīng)驗。本文針對航空發(fā)動機的結(jié)構(gòu)特點,考慮航空發(fā)動機實際測量條件,重點研究基于故障特征參數(shù)識別的轉(zhuǎn)子典型故障診斷與定位的方法。論文的主要工作如下:針對實際航空發(fā)動機整機結(jié)構(gòu),用有限元法建立了一種耦合的雙轉(zhuǎn)子-支承-機匣動力學(xué)模型。同時對轉(zhuǎn)子典型單一故障(不平衡、不對中、裂紋、碰摩、彎曲、松動)和復(fù)合故障建立了動力學(xué)模型,并探究了含有轉(zhuǎn)子故障的航空發(fā)動機的動力學(xué)響應(yīng)。提出了基于航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子故障特征參數(shù)識別的典型故障診斷與定位方法。采用EKF濾波算法進(jìn)行故障特征參數(shù)估計,基于不同故障的特征參數(shù)值及特征參數(shù)所處位置,實現(xiàn)故障的診斷和定位。為了提高參數(shù)識別的收斂性和穩(wěn)定性,引入了加權(quán)整體迭代和衰減記憶濾波算法,通過不平衡、不對中、裂紋和彎曲等幾個實例的多個故障參數(shù)的識別,驗證了該方法對轉(zhuǎn)子故障診斷與定位的有效性。針對EKF濾波對強非線性系統(tǒng)出現(xiàn)的估計精度及復(fù)雜的線性化問題,引入了UKF濾波算法,并針對參數(shù)估計過程中出現(xiàn)的參數(shù)失效問題,引入了均方根的UKF濾波(SRUKF)。通過對不對中、碰摩、裂紋等單一故障和復(fù)合故障的多個故障參數(shù)的識別,并和EKF濾波估計結(jié)果進(jìn)行對比,驗證了SRUKF濾波在強非線性系統(tǒng)中有較高的參數(shù)估計精度。由于實驗條件的限制,無法獲得航空發(fā)動機故障實測數(shù)據(jù)。在本特利轉(zhuǎn)子實驗臺上進(jìn)行不平衡、不對中、碰摩和裂紋故障實驗,驗證了有限元建模方法和基于EKF濾波的故障診斷與定位方法的有效性�；贑#開發(fā)了一套航空發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷軟件�；赟ql Server開發(fā)了數(shù)據(jù)庫填充自動處理腳本,設(shè)計了航空發(fā)動機振動數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。該系統(tǒng)包含狀態(tài)監(jiān)測模塊、信號分析模塊、盲源分離模塊和故障診斷模塊。
【圖文】：

圖 1-1 航空發(fā)動機毀壞現(xiàn)場Fig. 1-1 The destruction scene picture of aero-engine機有故障率高、可靠性差、調(diào)整復(fù)雜和維修護(hù)理工作量機械原因而導(dǎo)致重大飛行事故中，發(fā)動機機械故障原空發(fā)動機的發(fā)展來看，，航空發(fā)動機作為工業(yè)皇冠上的

驗證機轉(zhuǎn)子支承簡圖
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：V263.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2663096