民航強(qiáng)國論文800字

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基于案例庫討論的航空發(fā)動機(jī)故障診斷討論

摘要：隨著航空業(yè)的高速進(jìn)展，民用航空設(shè)備的修理要求也越來越高，在保證飛行平安，縮短維護(hù)時間，降低運(yùn)營成本等方面對故障診斷方法和維護(hù)手段提出了新的挑戰(zhàn)。隨著飛機(jī)結(jié)構(gòu)簡單性不斷增加，故障種類也體現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的人工診斷方式已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)前局面，智能診斷開頭進(jìn)入航空維護(hù)領(lǐng)域，很大程度上提高了診斷水平。目前在智能故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用較多的為案例推理系統(tǒng)，該方法能夠模擬人類思維方式，通過回憶以往的閱歷來找到解決面對問題的解決方案。

關(guān)鍵字：故障診斷案例推理內(nèi)窺圖像

第一章緒論

從上世紀(jì)80年月開頭，世界各國航空事業(yè)迅猛進(jìn)展，對航空發(fā)動機(jī)的運(yùn)行牢靠性要求也不斷提高，隨之而來的平安問題也越來越突出。據(jù)中國民航局1989-1999十年的統(tǒng)計(jì)資料顯示，機(jī)械故障引起的嚴(yán)峻飛行事故占37.9%，而發(fā)動機(jī)的故障又占全部機(jī)械故障的60%，可見發(fā)動機(jī)故障對飛行平安的影響特別之大[1]。因此在使用中對發(fā)動機(jī)實(shí)行必要的狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷，對其承受高負(fù)荷、高溫、高速和處于腐蝕介質(zhì)中的零部件進(jìn)行定期與非定期探測、檢驗(yàn)，準(zhǔn)時發(fā)覺各類損傷和缺陷是確保飛行平安的重要措施之一，對于降低飛機(jī)事故的發(fā)生率及提高民航運(yùn)輸?shù)慕?jīng)濟(jì)效益有著極其重大的意義。

內(nèi)窺檢測具有無損、直觀、快速的特點(diǎn)，是航空發(fā)動機(jī)維護(hù)中的一種有效的故障檢測和監(jiān)控手段，對于監(jiān)控航空發(fā)動機(jī)的性能、提高發(fā)動機(jī)的利用率、保障飛行的牢靠性和平安性起著重要的作用，在現(xiàn)代航空發(fā)動機(jī)維護(hù)中被廣泛采納。據(jù)統(tǒng)計(jì)，大約90%的航空發(fā)動機(jī)非例行更換都與內(nèi)窺檢測結(jié)果直接相關(guān)。

依據(jù)發(fā)動機(jī)的內(nèi)窺檢測部位、損傷類型及損傷尺寸需要與手冊標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比來進(jìn)行損傷推斷和修理決策，往往需要檢測和修理人員查閱相關(guān)手冊，目前飛機(jī)修理手冊中均規(guī)定了基于內(nèi)窺檢測的修理決策標(biāo)準(zhǔn)，但是查閱手冊一方面需要檢測人員對手冊的熟識，另一方面也需要更多翻閱手冊的時間，特殊是在手冊規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)四周，做出牢靠的經(jīng)濟(jì)的修理決策往往需要?dú)v史閱歷及眾多專家參加的綜合權(quán)衡、分析和爭論，必要時甚至需要求助于制造商。

目前，航空公司普遍具有飛機(jī)機(jī)群大、機(jī)種多、分布廣等特點(diǎn)，而具有能給發(fā)動機(jī)做內(nèi)窺檢測損傷評估及修理決策的專家不行能分布在各地，往往僅僅限于在特地從事飛機(jī)發(fā)動機(jī)修理的相關(guān)部門，這種特點(diǎn)使目前發(fā)動機(jī)內(nèi)窺檢測面臨了典型的異地檢測、評估與決策困難的問題。同時，僅僅依靠內(nèi)窺檢測專家的閱歷進(jìn)行損傷評估和決策，將表現(xiàn)出很大的局限性，表現(xiàn)在專家的豐富閱歷往往需要

長時間的積累，而且對每種型號的發(fā)動機(jī)均具有不同的閱歷。所以建立內(nèi)窺故障智能診斷系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測與診斷的技術(shù)成為關(guān)鍵。

第二章故障分析及案例庫建立

一個完整的智能診斷系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)從學(xué)問的獵取開頭，本章首先對航空發(fā)動機(jī)的主要故障進(jìn)行了定義，之后介紹了主流圖像處理方法，具體描述了本文所實(shí)行的算法步驟；然后簡要對主要的智能故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了對比，結(jié)合討論課題的特點(diǎn)，選取了適合本文討論課題的診斷方案——基于案例的診斷方法，并對案例的表示與案例庫結(jié)構(gòu)進(jìn)行了初步設(shè)計(jì)。

2.1航空發(fā)動機(jī)主要故障分析

航空發(fā)動機(jī)內(nèi)部常見的損傷主要有：裂紋、刻痕、壓坑、撕裂、凹痕、燒傷、腐蝕、葉尖卷邊等。如圖2.1所示為各種損傷的定義圖[11]：

圖2.1常見發(fā)動機(jī)故障定義圖

通過對損傷形成緣由和評估參數(shù)的分析，典型損傷進(jìn)行分析：

1.裂紋（crack）

裂紋是最常見的損傷形式，依據(jù)成因不同分為燒傷裂紋、震驚裂紋、疲憊裂紋等多種。造成裂紋的主要緣由是過熱或振動使金屬應(yīng)力過大直至金屬疲憊。通常表現(xiàn)為一條鋸齒狀的黑色線開口。對于裂紋損傷，長度是評估的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

2.葉片折斷與掉快（broken）

折斷與掉快是由于沖擊、撞擊等外力因素而導(dǎo)致葉片破裂或折斷，破裂或折

斷部分移走。

3.凹坑（dent）

凹坑是由于葉片或壁面的局部由于撞擊而受損，材料發(fā)生坑狀變形，但沒有發(fā)生移動。凹坑成“U”型，外型為鈍邊，表面相對光滑。損傷經(jīng)常消失在葉片根部和渦輪艙壁面。對于凹坑損傷，凹坑深度和最大外徑是損傷評估的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

4.邊緣刻口（nick）

刻口是由于葉片邊緣受到外物撞擊而導(dǎo)致材料變形，刻口呈“V”型，刻痕邊緣呈亮色。邊緣刻口也是內(nèi)窺檢測中常見的損傷類型之一，損傷的級別依據(jù)刻口的口徑長度以及刻口深度來判定。

5.葉片扭曲（bent）

扭曲是由于來自相反方向的直線型外力作用于葉片表面的不同區(qū)域，導(dǎo)致原有的扭轉(zhuǎn)角度發(fā)生變化。葉片扭曲部分相對于完整葉片所占比例是判定葉片扭曲損傷級別的依據(jù)。

6.葉邊卷刃（curled）

葉片尖部由于受到與葉片運(yùn)動方向相反的作用力，像刀刃卷曲一樣變成圓角形折疊，從而形成葉邊卷刃。

7.積炭（deposits）

積炭經(jīng)常發(fā)生在導(dǎo)向器邊緣和表面，以及燃燒室壁面，是由于燃燒產(chǎn)生的炭粒在表面沉積而產(chǎn)生的。大面積積炭會影響到發(fā)動機(jī)的燃燒效率，因此，積炭區(qū)域的大小是評估該類型損傷的依據(jù)。

8.表皮剝落（overheated）

表皮剝落是由于材料受到長時間高溫而導(dǎo)致部分表面材料脫落，失去結(jié)構(gòu)的完整性。表皮剝落損傷的表面比較光滑，還沒有形成材料熔化變形。

9.燒蝕（burned）

燒蝕是由于受熱嚴(yán)峻而導(dǎo)致材料部分熔化，引起燒傷。內(nèi)窺檢測中會發(fā)覺損傷區(qū)域顏色發(fā)生變化或者變形，一般呈暗黑色。燒蝕損傷的評估依據(jù)或者是表面損傷區(qū)域的大小，或者是葉片變形或脫落區(qū)域的長度和深度等參數(shù)。

10.撕裂（gouge）

葉片表面局部由于受到尖銳外物的撞擊，材料撕開而產(chǎn)生的穿透形開口，形成撕裂。裂口長度是撕裂損傷的評估依據(jù)。

2.2圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理的主要目的是提取圖像的特征參數(shù)，這也是實(shí)現(xiàn)故障檢測智能化的基礎(chǔ)。在圖像預(yù)處理的過程中，包含圖像增加、圖像分割、邊緣檢測、損傷參數(shù)提取等。

由于航空發(fā)動機(jī)工作環(huán)境及內(nèi)窺檢測的特別性，拍攝的航空發(fā)動機(jī)內(nèi)窺圖像

不同于一般的圖像，詳細(xì)表現(xiàn)為：

1、發(fā)動機(jī)內(nèi)窺圖像背景很簡單，圖像分割的難度較大；

2、內(nèi)窺檢測拍攝到的圖像整體偏暗，對比度較差，清楚度不高；

3、發(fā)動機(jī)工作在高溫高壓、快速運(yùn)轉(zhuǎn)的條件下，空氣中存在大量灰塵顆粒，從而在拍攝的圖像上存在大量的隨機(jī)噪聲。

綜上所述，拍攝到的發(fā)動機(jī)內(nèi)窺損傷圖像不能直接用于圖像識別分析，必需經(jīng)過圖像增加，提高圖像的質(zhì)量，才能削減外界干擾所帶來的圖像誤識別。圖像增加的目的有兩個，一是采納一系列技術(shù)改善圖像的視覺效果，提高圖像成分的清楚度；另一個是是圖像變得更加便于圖像分割與識別。圖像增加可分為對比度增加、圖像平滑及圖像銳化。

正交性是從變換后的小波系數(shù)的相關(guān)性來考慮的，假如是正交小波，變換后的小波系數(shù)是不相關(guān)的，濾波效果更好。正則性好的小波在信號重構(gòu)中比較平滑。正交小波中除Haar小波外，都不滿意對稱性，而對稱性好的雙正交小波基構(gòu)造和計(jì)算都比較簡單。因此選取sym4作為小波基，它具有簡潔、對稱性好，在重構(gòu)過程中相移小等優(yōu)點(diǎn)。詳細(xì)步驟如下：

步驟一：對圖像進(jìn)行小波分解，選取sym4小波基，用Matlab對圖像進(jìn)行三層小波分解；

步驟二：對高頻系數(shù)軟閾值化處理，每個圖層選取一個閾值，濾去噪聲；步驟三：對閾值化后的小波系數(shù)進(jìn)行增加處理；

步驟四：重構(gòu)圖像，得到增加后的圖像。

圖2.2小波分解示意圖

圖2.3為PW4000燃燒室裂紋圖像：

圖2.3PW4000燃燒室裂紋圖像

2.3基于案例推理的智能故障診斷方法

案例式推理，是一種類比推理方法，是通過改編那些解決舊問題的方法來嘗試解決新問題，也就是利用查找相像案例的推理方法，找到解決舊問題的方法來適用于解決新的問題。案例式推理強(qiáng)調(diào)這樣的思想：人類在解決問題時，經(jīng)常回憶過去積累下來的類似狀況的處理，通過對過去類似狀況處理的適當(dāng)修改來解決新的問題。過去的類似狀況及其處理技術(shù)被稱之為案例(CASE)。過去的案例還可以用來評價新的問題及新問題的求解方案，并且對可能的錯誤進(jìn)行預(yù)防。運(yùn)用這一基本思想進(jìn)行推理被稱為案例推理技術(shù)。

案例檢索

）（ReviewEvaluation）圖

圖2.4案例推理過程

案例推理的作法是首先先做一問題的描述(Presentation)，再從Case-Base中找出最類似的Case(Retrieval)，即使選擇出最類似的Case也不行能完全相同，故要依照Case的Solution再作調(diào)整(Adaptation)，再將調(diào)整出的結(jié)果與使用者或大環(huán)境來證明(Validation/Test)，假如適當(dāng)，則被證明的結(jié)果將會被增加到Case-Base中(Feedback)。上述過程即為一個完整的案例推理