【摘 要】
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空气涡轮起动机是航空发动机起动系统的核心部件,而轴承作为起动机内部的重要机械元件,其传动性能直接决定了起动机的输出效率,进而影响到发动机的工作状态。由于轴承在高速高温的环境下运转,且与其他部件存在紧耦合关系,使其成为起动机内部故障多发元件之一,其维护时间间隔控制一直是航空公司维修部门面临的突出难题。本文以波音737NG飞机的空气涡轮起动机为研究对象,对其轴承的剩余寿命预测问题进行了深入研究,主要完
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空气涡轮起动机是航空发动机起动系统的核心部件,而轴承作为起动机内部的重要机械元件,其传动性能直接决定了起动机的输出效率,进而影响到发动机的工作状态。由于轴承在高速高温的环境下运转,且与其他部件存在紧耦合关系,使其成为起动机内部故障多发元件之一,其维护时间间隔控制一直是航空公司维修部门面临的突出难题。本文以波音737NG飞机的空气涡轮起动机为研究对象,对其轴承的剩余寿命预测问题进行了深入研究,主要完成如下工作内容:首先,对空气涡轮起动机的工作机理进行了深入分析。通过对起动过程的研究,剖析了起动机轴承的运行特点以及可能出现的失效模式,同时分析了轴承在健康状态下和性能退化时振动信号的特征。其次,提出了一种基于注意力机制的长短期记忆网络（LSTM）剩余寿命预测方法。通过引入经验小波变换算法（EWT）克服低信噪比的振动信号给深度学习算法带来的预测精度上的影响,将原始振动信号平稳分解成多个固有模态函数（IMF）分量;通过定义加权能量熵和方差贡献率,建立起了IMF的退化指标,并基于距离排序的思想筛选出退化指标较高的IMF分量,提取了退化IMF分量的均方根来进一步表征轴承的退化状态;设计了基于注意力机制的LSTM网络结构,充分考虑了不同时刻的退化特征对寿命预测的影响程度,将退化IMF分量作为网络输入,精准预测出轴承的剩余寿命。最后,进行了轴承加速疲劳实验,通过实际采集的轴承全寿命周期数据来验证所提方法的准确性。搭建轴承疲劳试验平台并开发了一套轴承状态监测系统,给出了具体的实验方案设计,采集到了多工况下的多组轴承数据,与其他方法进行了对比实验,结果显示通过退化指标的筛选不仅显著减轻了计算负担,还降低了模型复杂度并取得了较高的预测精度。
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