蒋世奇[1]2003年在《航空发动机试验关键参数测试与状态监测系统研制》文中进行了进一步梳理本文系统地阐述了航空发动机试验关键参数测试与状态监视系统的设计和实现。整个系统包括转速测量通道2个、燃油流量测量通道2个、压力测量通道8个，基于PCI总线，在工控机上运行，由相应的系统软件实现参数测试与状态监视。软硬件设计中充分考虑了测量通道的可扩展性，实现了测量通道的自动扩展。对转速和流量的测量基于无间歇周期测量原理，可实现连续测量，给出转速或流量与对应的测得数据的时刻，用二维方式描述转速或流量与测得时刻的关系。能自动匹配测速发电机、电磁式测速传感器和电磁涡轮流量计，适应电压峰峰值从1伏以下至300多伏、频率从1Hz以下至2500Hz以上的被测信号。这种设计可适用于所有相应测量范围的、被测量与周期相关的场合。单模板2个通道。本文中详细介绍了转速/流量测量模板的设计、实现方法。对压力的测量基于多通道无间隔并行采集技术，单模板可实现4通道并行采集，每通道采样率100KSPS，信号输入范围±20mV～±10V（七挡可选择）。本文中介绍了该压力采集模板的设计原理。文中介绍的软件设计充分考虑了用户对航空发动机试验关键参数测试与状态监视的功能需要。系统使用并在本文中介绍的关键技术还有PCI接口技术、自动增益控制技术、数字逻辑的CPLD实现技术等。
蒋世奇, 古天祥[2]2005年在《发动机关键参数测量与状态监测系统》文中研究表明系统地阐述了航空发动机试验关键参数测量与状态监视系统。该系统包括转速测量通道2个、燃油流量测量通道2个、压力测量通道8个,基于PCI总线,在工控机上运行,由相应的系统软件实现参数测量与状态监视。软硬件设计中充分考虑了测量通道的可扩展性,实现了测量通道的自动扩展。
蒋世奇, 古天祥[3]2005年在《发动机关键参数测量与状态监测系统》文中研究说明系统地阐述了航空发动机试验关键参数测量与状态监视系统。该系统包括转速测量通道2个、燃油流量测量通道2个、压力测量通道8个,基于PCI总线,在工控机上运行,由相应的系统软件实现参数测量与状态监视。软硬件设计中充分考虑了测量通道的可扩展性,实现了测量通道的自动扩展。
唐周军[4]2013年在《航空发动机试车台数采系统设计及关键测试技术研究》文中研究表明航空发动机的台架试车是发动机研制的关键环节,本文结合实际工程项目开发研究基于先进PXI总线的航空发动机试车台数据采集系统设计，并对试车台测试系统的燃油流量测量、振动测量、测功器加载控制以及压气机失稳预警等关键技术展开研究。本文分析了航空发动机试车台试验需求，获得了试车台对数据采集系统的综合要求。基于先进的虚拟仪器技术和PXI总线技术，完成了数据采集系统的软硬件总体设计方案。结合先进的计算机辅助测试技术，建立了基于PXI平台的可靠硬件系统；基于软件工程的思想，提出了合理的模块化软件结构，设计完成了试车综合管理软件。本文还对航空发动机试车台若干关键技术展开了研究：针对涡轮流量计因为叶片制造公差而引入的叶片频率脉动问题，采用循环周期滤波的方法保证了燃油流量测量的稳定性、精确性和实时性；针对试车过程中对振动的监测需求，设计了振动信号监测与分析软件，实现对振动的实时监测和对振动异常或故障问题的初步诊断；针对试车中测功器控制易出现超转、超扭等问题，设计了测功器加载控制逻辑，达到了试车工序的性能要求；基于FPGA设计开发了压气机失稳征兆的检测系统，能在线实时检测失稳征兆并产生报警信号，从而能够及时地通过适当的控制措施来避免压气机进入旋转失速。
师伟[5]2012年在《高空台试验监测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理目前，国内发动机试验状态监控方式主要采用人工监控，人工监控实时性差不能满足现在发动机试验的要求。本文设计的发动机状态监控系统正是为改变这一状态，将发动机状态监控从人工监控向智能化和专家化方向发展。以我国乃至亚洲最大的高空台为试验设备，以航空发动机为试验对象，设计了一套适用于发动机高空模拟试验安全参数监测系统。该系统在硬件为VXI+LXI的混合总线平台，软件采用C/S方式开发的安全监控软件和振动测试、应力测试、控制系统一起监测发动机及设备的安全状态，使高空台安全监控系统向智能化迈出了重要的一步。在软件设计中，采用了实时性强的C++语言编制，在测试数据有效性的实时判别中使用了趋势判别法、粗大误差剔除法；性能计算采用了固定计算和公式编辑器结合的方式既能满足不同发动机性能计算方法不同的需求，又使程序的灵活性和通用性；采用C/S方式，但用户可以配置自己的监视界面，可以满足各个专业个性化的监视需求；系统具有自动完成硬件搜索、数据采集、整合、实时存盘及实时数据发布及监测的功能；提供开放的数据接口形式并和高空台试验信息系统的Oracle数据库进行连接，支持“客户端-服务器-浏览端”访问模式。经过试验验证表明该系统在试验中能将发动机以及试验设备的安全参数、关键性能参数通过安全监测系统采集、处理及显示，为主试验员、试验指挥人员以及性能分析人员及时了解试验状态，掌握试验进程，分析试验结果提供直接支持，以最大限度保证参试试验件及试验设备的安全。高空台安全监测软件具有安全性高、功能强、可配置等特点，还可以分布式部署，满足不同地域同时参与试验的需求。
王栋[6]2011年在《微型涡喷发动机试验研究》文中指出近年来,微型涡喷发动机因具有推重比高、耗油率低、结构简单、造价低廉等优点,备受世界各国关注,尤其适合于无人机、巡飞弹及巡航导弹等微小型飞行器的动力需求。本文以厘米级微型涡喷发动机为研究对象,以试验研究为主,并结合理论分析与数值模拟等手段,对微型涡喷发动机的工作过程进行分析研究,主要工作如下：一、针对某厘米级微型涡喷发动机进行了理论分析。在给定初始条件下,根据发动机总体性能要求及零部件重要设计参数进行气动热力计算,通过进气道、压气机、燃烧室、涡轮及尾喷管的设计理论与方法选定发动机的主要预选参数,计算发动机各特征截面热力参数,最后计算出发动机性能参数。二、搭建微型涡喷发动机试验台、供油系统及相关测试系统,针对发动机起动加速过程进行了试验研究。分别进行了点火试验、慢车试验以及慢车后加速试验,对试验过程中转速、温度、推力、流量等数据进行分析,总结微型涡喷发动机起动加速性能规律,并针对发动机在起动加速试验中出现的问题提出相应的解决方案。叁、建立微型涡喷发动机环形燃烧室的物理模型,采用CFD软件对慢车状态(32000r1pm)、中间状态Ⅰ(72000rpm)、中间状态Ⅱ(90000rpm)以及最高转速状态(110000r1pm)进行了叁维数值模拟,分析不同工况下的速度、温度与浓度分布。结果表明,随着发动机转速上升,燃烧室总压恢复系数呈下降趋势,而出口平均温度逐步上升,燃烧效率也随之升高。
唐雅娟[7]2007年在《发动机试验传感器数据证实的软计算方法与系统实现研究》文中指出本文针对发动机试验领域对传感器数据证实技术的迫切需求,研究传感器数据证实的方法与应用系统实现的关键技术。针对试验数据中脉冲型噪声去除问题,设计了中心加权等幂中值滤波器及其快速实现算法。设计了模拟发动机故障、性能退化和瞬变工况并包含野值与随机白噪声的传感器信号,测试了中值滤波器保持信号真实突变特征并去除脉冲噪声的性能及计算效率,将其应用于涡轮试验数据预处理取得良好效果。针对线性关联多通道信号偏差检测问题,发展了主元—残差子空间方法。导出了偏差幅值与子空间参数对检测统计量影响的定量关系,发展了利用异常数据在多尺度分解下的统计量相对变化特征检测小幅值偏差的多尺度主元—残差子空间方法。应用于涡轮试验数据分析,表明该方法可减小偏差检测滞后性并降低偏差检测虚警率。针对具有非线性和时变性关系的涡轮试验多通道信号偏差检测问题,建立了自关联神经网络估计器和预报器方法。分析了自关联神经网络结构及输入—输出参数与数据内在物理关联性之间的关系,研究提出了不同输入参数的涡轮试验传感器数据估计器和预报器,可实现偏差检测、分离及数据重构。针对多源证据融合问题,建立了贝叶斯信度网络在发动机及其部件试验传感器数据证实中的应用方法,涉及传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,根据传感器与检验关系式集合自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法。分析了在线证实的实时性问题,给出了贝叶斯信度网络建立原则。针对高压涡轮试验数据证实系统开发需要,建立了流体和机械运动参数之间的稳态关联方程,分析了基于物理模型的解析冗余方法可用性,给出了时域滑动数据窗相关方法在涡轮试验数据证实中的应用方案。解决了传感器数据证实系统涉及的检验关系式数目、残差阈值、单周期决策逻辑、多周期决策策略、系统可放大性等问题;给出了传感器选择、关系式建立途径及系统调试方法,设计实现了传感器数据证实网络自动生成系统和实时运行内核。建立了组合解析冗余、统计相关检验与贝叶斯信度网络融合证据的传感器数据证实方案,实现了高压涡轮试验传感器数据证实系统。该系统具有事后证实功能,测试表明系统具有实用价值。
周俊[8]2016年在《航空发动机振动监测与故障诊断系统研究》文中进行了进一步梳理我国目前正在大力发展航空发动机产业,正处于航空发动机研制的关键时期,为了配合发动机的研制工作需要进行大量的试车实验,但发动机的整机振动极大地增加了试车成本,导致航空发动机的研制工作受到影响,而我国并没有先进成熟的航空发动机振动监测诊断系统可以为整机振动故障排除提供有效的技术支持。本文在这个背景下以双转子航空发动机为对象进行了振动监测与故障诊断系统的研究。本文首先对系统的需求进行了深入地分析,在这个基础上对系统的软硬件结构做了总体设计。针对双转子航空发动机的特点设计了数据采集程序,采集内外转子转速,产生两个键相信号分别触发对应振动测点的采样。在采集的同时提取振动信号的指标,并判断是否需要报警,使用了组合报警的方法来保证报警有效性。同时本文对系统中数据存储和管理的策略做了研究。为了实现航空发动机振动故障的智能诊断,本系统使用了神经网络和专家系统两种故障诊断方法。在前期缺少数据样本的情况下,在专家系统中添加常用的诊断规则,用专家系统初步实现故障诊断功能。当积累了足够多的数据样本后,用来训练神经网络和完善专家系统知识库,实现对航空发动机振动故障的有效诊断。本系统中神经网络模块使用了基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断方法来解决神经网络输入向量选取困难的问题,同时本文使用实验数据对这种方法的有效性进行了验证,结果显示选择合适的邻域半径和使用并行神经网络可以在优化神经网络结构的同时保证故障诊断的正确率。本系统中专家系统在故障诊断过程中可以进行自学习,不断完善诊断规则,最终对航空发动机振动故障达到较好的诊断效果。在以上研究成果的基础上,本文完成了“航空发动机振动监测与故障诊断系统”的开发,在系统中使用了多种振动信号分析方法对航空发动机振动信号进行监测分析,并且实现了测点布局的可视化组态设置功能。使用航空发动机转子故障模拟试验器对本系统进行了测试,结果显示该系统运行状况良好,可以满足航空发动机试车台的振动监测和故障诊断功能。
刘宏伟[9]2017年在《航空发动机典型故障监测方法研究》文中认为航空发动机主燃油泵作为航空发动机燃油系统的核心部件之一,其能否正常工作将直接影响到飞机的飞行安全。由于主燃油泵长期处于高压、高温等恶劣的工作环境中,使得主燃油泵极易发生故障且寿命较短。因此,如何准确监测识别出航空发动机关键部件主燃油泵所处的不同故障模式,对确保飞机飞行安全以及降低维修成本起关键作用,具有重要的军事与经济价值。本文以某型航空发动机关键部件—主燃油泵为具体研究对象,对其在飞行过程中遇到的典型故障进行了故障监测技术研究。首先在某型真实航空发动机试验平台上,经长期试验,获取了航空发动机不同健康状态众多参数的原始数据。并对其进行预处理,进行主燃油泵数据有效性方法的研究,获取可以表征主燃油泵健康状态的特征参数。经综合分析后,将航空发动机主燃油泵健康状态分为正常工作状态、主燃油泵轴承损伤故障、主燃油泵调节器故障,以及当油门杆由慢车状态推至中间状态时航空发动机主燃油泵出现排气温度和转速超出限制值现象的故障这四种故障。最后,分别构建了基于SVM、基于ELM和基于KELM的故障诊断模型,并采用所构建的诊断模型对主燃油泵进行故障识别技术研究。研究结果表明,基于SVM故障诊断模型的准确率为87.5%,基于ELM故障诊断准确率为92.5%,KELM故障诊断的准确率为97.5%,因此本文所设计的状态监测算法可以对航空发动机主燃油泵的故障模式进行较好的故障诊断,均达到了预期的研究目标。
魏勇[10]2010年在《某小型涡扇发动机性能试验技术研究》文中研究说明自20世纪20年代以来,世界各航空大国相继开展了高空风洞试验研究和高空模拟试验研究。时至今日,航空发动机试验已成为发展完善、耐久、可靠的高性能航空发动机的关键,航空发动机高空模拟试验在航空发动机研制过程中发挥着越来越重要的作用。在本文第一章中,首先简要地介绍了航空发动机试验研究的目的与内容,介绍了高空模拟试车台的组成、工作原理和高空模拟试验舱的分类、功能,介绍了国外高空模拟试车台的发展概况,介绍了我国高空台的发展历程,并给出了本文所研究的主要内容。在第二章中,介绍了SB121高空台各系统的作用、工作原理、工作能力、系统组成,着重介绍了气源系统、高空舱系统、进排气调压系统、测试系统。在第叁章中,简要介绍了某小型涡扇发动机的研制背景、总体结构、设计性能。将试验结果与设计性能进行对比,可验证并改进设计技术。在第四章中,介绍了发动机测量参数与测试布局,详细介绍了主要性能参数的测量方法,包括空气流量、燃油流量、发动机总推力与净推力如何确定。在第五章中,就如何保证试验的有效性进行了说明,介绍了不同类型测量通道的计量标定方法与误差分析方法,简要介绍了SB121高空台测试数采系统计量标定结果。在第六章中,介绍了数据处理与分析的必要性,介绍了发动机性能参数的计算方法与模拟偏差的修正方法,介绍了各部件主要性能参数的计算方法,通过计算结果与实际测试结果的比对,可判断测试数据的有效性并验证发动机各部件的协调工作情况。在第七章中,简单介绍了某小型涡扇发动机考核点高空模拟试验情况,试验结果表明：该小型发动机的设计技术先进,达到了预期性能指标,为后续的型号研制提供了技术支持。
参考文献：
[1]. 航空发动机试验关键参数测试与状态监测系统研制[D]. 蒋世奇. 电子科技大学. 2003
[2]. 发动机关键参数测量与状态监测系统[C]. 蒋世奇, 古天祥. 第叁届全国信息获取与处理学术会议论文集. 2005
[3]. 发动机关键参数测量与状态监测系统[J]. 蒋世奇, 古天祥. 仪器仪表学报. 2005
[4]. 航空发动机试车台数采系统设计及关键测试技术研究[D]. 唐周军. 南京航空航天大学. 2013
[5]. 高空台试验监测系统的设计与实现[D]. 师伟. 电子科技大学. 2012
[6]. 微型涡喷发动机试验研究[D]. 王栋. 南京理工大学. 2011
[7]. 发动机试验传感器数据证实的软计算方法与系统实现研究[D]. 唐雅娟. 国防科学技术大学. 2007
[8]. 航空发动机振动监测与故障诊断系统研究[D]. 周俊. 华中科技大学. 2016
[9]. 航空发动机典型故障监测方法研究[D]. 刘宏伟. 沈阳航空航天大学. 2017
[10]. 某小型涡扇发动机性能试验技术研究[D]. 魏勇. 电子科技大学. 2010