航空发动机故障诊断的信息融合技术研究

"基于信息融合的发动机故障诊断技术在航空发动机维护中的应用" 本文主要探讨的是利用信息融合技术来进行航空发动机的故障诊断，这是一项旨在提高航空发动机维护效率、降低成本和保障飞行安全的关键技术。信息融合是一种综合处理来自多个源的数据以获取更准确、更全面的系统状态理解的方法。在航空发动机领域，它被用来整合各种传感器数据，增强故障识别的准确性和可靠性。 在描述中，文章提到了几个关键的故障诊断方面： 1. 发动机气路部件性能故障诊断：气路部件如进气道、燃烧室和喷口等的性能故障可能导致发动机效率下降或不稳定性。通过信息融合，可以从多个参数中检测出异常变化，及时发现并定位问题。 2. 传感器故障融合诊断：传感器是监测发动机状态的关键元素，但它们可能会出现故障。信息融合技术可以识别并校正来自故障传感器的数据，确保整体诊断的准确性。 3. 定性融合诊断与定量融合诊断：定性诊断依赖于专家知识和经验，而定量诊断则基于数学模型和数据分析。两者结合可以提供更全面的故障评估，既考虑了直观判断，又包含了精确的数值计算。 4. 发动机部件故障交叉融合诊断：当一个部件的故障可能影响其他部件时，交叉融合诊断能够识别这种关联性，帮助预测和预防多部位故障的发生。 论文作者鲁峰在系统仿真与控制这一专业方向下，由黄金泉教授指导，深入研究了这些融合技术。研究工作包括建立发动机的机载自适应模型，采用小扰动法和卡尔曼滤波器来分析和估计发动机健康参数。此外，论文还模拟了发动机在非额定工作状态下的性能，研究了气路部件性能退化对测量参数的影响，进一步验证了信息融合在故障诊断中的有效性。 这篇博士论文为航空发动机的故障诊断提供了新的视角和方法，强调了信息融合在航空动力技术领域的应用潜力，对于提高航空发动机的维护策略和安全性具有重要意义。通过这样的技术，可以预期未来航空发动机的维护将更加智能、精准，从而降低运行成本并提升飞行安全性。