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文檔簡介
1、滾動軸承是航空發(fā)動機承力傳動系統(tǒng)的關鍵部件,工作在高速、高溫以及高載荷的變工況下,極易發(fā)生故障,因此,對航空發(fā)動機滾動軸承進行故障診斷和壽命預測對于有效地實施航空發(fā)動機的視情維修和健康管理具有重要的理論意義和工程實用價值?;诖?,本文分別開發(fā)了離線油液磨粒檢測技術和在線油液磨屑檢測技術,研究了航空發(fā)動機滾動軸承故障診斷方法和壽命預測方法,并進行了實際工程應用和試驗驗證。論文主要研究內容如下:
?。?)總結了常見航空發(fā)動機滾動軸承
2、的失效基本模式,以某型航空發(fā)動機為例,通過研究典型的主軸承和附件機匣軸承故障案例,分析了其失效原因和機理,結果表明,航空軸承主要失效模式為滾動接觸疲勞失效。通過航空軸承加速失效試驗平臺,進行了實際航空軸承的疲勞剝落失效過程試驗,并對軸承進行了失效原因分析,表明通過該試驗過程可以模擬航空發(fā)動機軸承的疲勞剝落失效過程。最后對航空發(fā)動機滾動軸承疲勞失效過程中的征兆信息進行了分析,對現(xiàn)有航空發(fā)動機軸承故障監(jiān)控方法的缺陷和不足進行了討論,梳理航空
3、發(fā)動機滾動軸承的失效特征,可以針對小尺寸磨粒開展油液磨粒離線監(jiān)測實現(xiàn)對航空發(fā)動機滾動軸承的故障診斷,針對大尺寸磨屑進行油液磨屑在線監(jiān)測,從而實現(xiàn)對航空發(fā)動機滾動軸承的狀態(tài)評估和壽命預測。
(2)針對目前油樣分析方法中難于實現(xiàn)對大于10μm的磨損顆粒的檢測問題,為更有效的診斷航空發(fā)動機軸承疲勞失效故障,研究了油液運動磨粒智能檢測技術,并專門設計開發(fā)了基于磨粒圖像分析的多功能油液磨粒智能檢測與診斷系統(tǒng)(Multiple Intel
4、ligent Debris Classifying System,MIDCS),既能計算油液固體顆粒污染度等級,又能對大于10μm以上的顆粒進行分析判斷,將顆粒識別為金屬和非金屬,同時對金屬顆粒進一步識別為切削磨粒、嚴重滑動磨粒、疲勞磨粒,對非金屬顆粒進一步區(qū)分為氣泡、纖維、其他非金屬顆粒等。提出了基于遺傳算法的顯微成像系統(tǒng)多參數(shù)自適應調整的新方法。針對MIDCS中的磨粒識別特征冗余問題,利用Weka軟件的C4.5算法對特征磨粒樣本集進
5、行了規(guī)則提取,獲取了識別磨粒的專家知識規(guī)則,并對規(guī)則進行了分析,并與人工提取的規(guī)則進行了比較,結果表明本文所提取出的磨粒識別規(guī)則反應了實際磨粒識別的統(tǒng)計規(guī)律,具有很高的識別精度。
?。?)研究了基于油液運動磨粒檢測的航空發(fā)動機磨損故障診斷方法,對磨粒監(jiān)測界限值制定方法進行討論分析。采用MIDCS進行了實際航空發(fā)動機磨損監(jiān)控驗證,由于MIDCS對10μm以上的異常磨粒檢測力更強,而滾動軸承早期疲勞剝落將產生10μm以上的異常磨粒,
6、因此,與傳統(tǒng)光譜分析相比,MIDCS對于監(jiān)控航空發(fā)動機滾動軸承疲勞故障更具優(yōu)勢。采用MIDCS磨粒檢測,成功提前預報多起航空發(fā)動機故障,避免了危險性事故的發(fā)生。
(4)對油液在線磨屑監(jiān)測傳感器進行了理論分析,討論了鐵磁性顆粒檢測和非鐵磁性顆粒檢測的原理。根據(jù)理論分析結果,設計開發(fā)了油液在線磨屑監(jiān)測系統(tǒng),討論了系統(tǒng)結構和工作模式。研究提出了磨屑識別策略和算法,并進行驗證,表明了算法的有效性。在傳感器信號處理方面,研究了改進中值濾
7、波去噪方法,并通過實驗對所提方法進行了驗證,傳感器的信噪比有了明顯的提高。
?。?)以航空發(fā)動機附件機匣的35-206P1型軸承為試驗對象,進行了15組航空軸承疲勞加速實驗,并通過分析篩選出有效的軸承失效數(shù)據(jù);在試驗的基礎上,引入了支持向量回歸(support vector regression,SVR)對有效數(shù)據(jù)進行訓練建模,得到了滾動軸承的剩余使用壽命(Remaining Useful Life,RUL)關于徑向載荷、轉速、
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