航空发动机滑油系统故障识别研究——金属屑形状及纹理识别

【类型】学位论文

【作者】董静芳 

【关键词】 航空发动机,故障识别,BP神经网络,图像处理,滑油系统,磨屑识别

【摘要】安全是现代航空工业尤其是民航运输工业的首要要求，发动机的健康状况将直接影响飞行的安全性。机械故障往往会导致重大的飞行事故，而磨损类故障又占有相当的比例。滑油中的磨屑是反映航空发动机机械设备内部零部件磨损状况的重要信息载体，它的特征分析是反映发动机机械故障的有效方法。由于磨屑的多样性和复杂性以及发动机拆卸的巨大费用等条件限制，磨屑的形貌特征和故障关系等方面的研究较少，目前主要由该领域的专家推测完成。综上所述，本文提出航空发动机滑油系统故障识别研究，并以金属屑的形状及纹理识别为主要研究对象。 本文的研究工作主要有： 1、基于数字图像处理技术的磨屑图像预处理，有效降低了图像噪声。 2、采用综合分割方法对磨屑图像进行分割，并提出使用标记的方式将图像中的颗粒单独提取出来，成功地实现了磨屑与图像背景的分割。 3、分析计算磨屑的形状以及纹理特征参数，形成一套较为完备的磨粒特征描述体系。 4、研究了BP神经网络及其改进算法，提出了双BP网络故障识别方法。并通过仿真试验验证了该方法的可信性和有效性，初步实现了依据磨屑图像自动识别发动机磨损故障的目的。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】中国民航大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】杨慧

【读秀链接】读秀链接