项目名称: 航空发动机主轴轴承故障特征提取、智能诊断及预示方法研究
项目编号: No.51375037
项目类型: 面上项目
立项/批准年度: 2013
项目学科: 机械、仪表工业
项目作者: 王华庆
作者单位: 北京化工大学
项目金额: 82万元
中文摘要: 主轴轴承是航空发动机的关键部件,因其故障导致飞机严重事故多发,针对国外对我国长期实行技术封锁、国内缺乏有效诊断及预示系统的现状,面向我国对航空发动机监测的重大战略需求,本课题以航空发动机主轴轴承为对象,开展复杂路径下基于振动、声发射及声学等多物理信息的故障特征提取、智能诊断及早期预示方法与实验研究。研究基于动力学模型的轴承故障建模及动态演化机理,探究故障信号传递特性,揭示故障激励与动态响应的内在联系;研究复杂路径下基于抑制和利用噪声增强的信号特征提取方法及状态特征矩阵的降维与重构;构建多特征参数与故障状态的耦合关系映射,引入评价机制优化层级结构,建立分层融合的混合智能诊断模型;优化贝叶斯网络结构,建立多参数融合的自适应动态趋势预测模型,构建主轴轴承故障层次化智能诊断及预示系统,并进行试验验证,为自主研发航空发动机健康监测及预警系统提供技术支撑与应用基础。
中文关键词: 航空发动机;主轴轴承;特征提取;智能诊断;故障预示
英文摘要: Main shaft bearing is the crucial part of aero-engine, which is also the main cause of flameout in flight. Aiming at great strategic demands of aero-engine monitoring in our country and technical blockage of foreign countries, along with the status of lac
英文关键词: Aero-engine;Main Shaft Bearing;Feature Extraction;Intelligence Diagnosis;Fault Predication