XRF和显微图像技术在航空发动机智能监测中的综合应用

【类型】学位论文

【作者】罗锋 

【关键词】 航空发动机 磨损 XRF 磨粒分析 信息融合 智能分析

【摘要】航空发动机是民航飞机的动力核心,因此对其运行状态进行监测至关重要。在磨损故障监测中,针对不同的监测对象,有选择地联合运用几种油液监测手段,是获得更为准确分析结论的有效途径。本文以XRF技术和显微图像技术为基础,引入神经网络、灰色系统理论、概率统计、D-S证据理论等智能方法,对航空发动机的智能监测技术进行研究,致力于研制出一套智能化、系统化的智能监测系统。 XRF(X射线荧光)技术利用同位素放射源辐射被测物质,通过一系列装置产生能谱,根据能谱来判别物质的元素类别。显微图像技术通过显微光学成像系统、图像采集与分析处理等过程,实现对发动机磨损磨粒的监测,具有颗粒计数器与铁谱仪的双重功能。 本文研究工作主要包括以下三部分:首先,在基于XRF分析技术得到能谱数据的基础上,对能谱进行处理和分析,得到元素的浓度;研究了金属元素浓度的界限值的制定方法,以及在此基础上的故障诊断,并运用灰色预测实现了发动机的故障预测。其次,在显微图像分析得到磨损磨粒参数以及磨粒数目的基础上,实现了运用径向基函数神经网络(RBF)、BP神经网络和灰度关联分析对磨损磨粒的融合识别,提高了磨粒识别的准确率。在磨粒...

【学位名称】硕士

【学位授予单位】南京航空航天大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】李艳军

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