航空发动机多支撑附件系统振动传递路径分析

作者： 朱清玉     韩清凯     王维民     江志农   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 附件系统   传递路径分析   传递函数   动力学设计   仿真TPA   逆矩阵法  

描述： ，基于仿真TPA方法，比较研究了不同飞行状态下安装结构对滑油箱振动响应的贡献量大小。结果表明，在N₁、N₂及2N₁处，滑油箱振动响应相对

航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展

作者： 胡明辉     高金吉     江志农     王维民     邹利民     周涛     凡云峰     王越     冯家欣     李晨阳   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   振动分析   动力学模型   智能诊断   信号处理  

描述： 航空发动机汇集各领域高精尖技术，是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发，发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机的主要故障模式，本文从整机振动监测与故障诊断的系统研制与应用、理论研究现状及发展方向3个方面，对国内外现有航空发动机振动类故障诊断技术进行梳理、剖析，具体包括动力学分析、信号处理及深度学习等相关技术，分析航空发动机振动类故障诊断面临的问题与挑战，并归纳未来发展趋势。

航空发动机转子非稳态振动分量提取方法

作者： 肖袁     冯坤     胡明辉     江志农   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   转子   谐波乘积谱   Vold   Kalman滤波   非稳态振动  

描述： 对发动机转子振动状态进行监测是提高发动机可靠性的重要方法之一。然而在实际运行与振动监测过程中发现，发动机转速变化快且转子振动分量微弱，其转子谐频振动分量难以实时跟踪提取。为解决这一问题，提出了基于稀疏谐波乘积谱及自适应Vold-Kalman滤波的航空发动机转子振动分量提取方法。首先，分析了发动机机匣信号特性，通过机匣信号中叶片通过频率与转频的谐波关系，结合谐波乘积谱的思路，提出了一种快速计算发动机转频的方法，该方法无需准确的键相信息。其次，使用变步长迭代的方法最小化阶次谱残余误差，确定Vold-Kalman滤波器的最佳滤波参数，从而实现发动机转子谐频振动分量的准确提取。通过仿真数据验证了本方法在较大的噪声下仍能够很好地提取出机匣信号中微弱的转子振动分量，并与多种经典信号分解方法进行了对比。最后，对实际发动机信号进一步分析，针对发动机启停、加减速状态2种典型非稳态工况进行了计算并验证，证明了所提方法的优越性。

贴敷宏纤维复合材料片的飞机壁板振动响应预测

作者： 李凯翔     乔洲     张飞     李晖     韩清凯   来源： 航空工程进展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机壁板   宏纤维复合材料   振动   解析法   基础谐波激励  

描述： 传统的有限元模型存在计算成本高、黑箱操作多、缺乏自主知识产权等问题。采用解析法研究基础谐波激励下贴敷宏纤维复合材料（MFC）片的飞机壁板振动响应的预测问题；基于经典层合板理论、机电耦合本构方程和能量法，建立基础谐波激励下MFC-壁板的解析模型；利用速度反馈法和模态叠加原理，实现对该激励条件下结构系统在主动控制前后振动响应的求解；结合文献和组建的振动测试系统获得的实验数据，对该解析模型及其预测结果进行详细验证。结果表明：相较于文献结果，模型等固有频率计算偏差最大不超过2%，模型预测获得的前两阶共振响应的最大误差不超过8.6%，均在误差允许的范围内。

空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法

作者： 杨同光     袁晟友     周献文     韩清凯     于晓光   来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   故障诊断   航空管路   空时融合   轻量化  

描述： 航空发动机外部液压管路结构复杂且管路故障信号中伴随着强大的噪声干扰，导致航空管路故障特征提取十分困难，同时目前诊断模型参数和计算量比较庞大，不适合高效地移植到移动和嵌入式设备。面对上述挑战，提出一种轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法，并命名为S-Bi-ATM-Net模型，首先，设计轻量化管路空间特征提取模块，从而融合管路故障数据的空间特征，抽取数据的细粒度特征；然后，设计轻量化管路时间特征提取模块，从细粒度特征中继续融合管路粗粒度特征，实现粗细粒度特征融合；此外在空时模型中融合自注意力机制进行优化，使得最后的决策更加的聚焦，进一步提高所提模型的诊断精度。基于同一数据集，将所提方法与目前主流方法对比分析发现，所提方法能更准确地识别航空管路不同的故障状态，证明了所提方法的优越性和稳定性。

空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法

作者： 杨同光     袁晟友     周献文     韩清凯     于晓光   来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   故障诊断   航空管路   空时融合   轻量化  

描述： 航空发动机外部液压管路结构复杂且管路故障信号中伴随着强大的噪声干扰，导致航空管路故障特征提取十分困难，同时目前诊断模型参数和计算量比较庞大，不适合高效地移植到移动和嵌入式设备。面对上述挑战，提出一种轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法，并命名为S-Bi-ATM-Net模型，首先，设计轻量化管路空间特征提取模块，从而融合管路故障数据的空间特征，抽取数据的细粒度特征；然后，设计轻量化管路时间特征提取模块，从细粒度特征中继续融合管路粗粒度特征，实现粗细粒度特征融合；此外在空时模型中融合自注意力机制进行优化，使得最后的决策更加的聚焦，进一步提高所提模型的诊断精度。基于同一数据集，将所提方法与目前主流方法对比分析发现，所提方法能更准确地识别航空管路不同的故障状态，证明了所提方法的优越性和稳定性。