直升机被广泛应用于抗灾救援、科学研究和反恐维稳等诸多领域,在国民经济发展和国家安全中发挥着重要作用。作为直升机的重要组成部分,传动系统的运行环境恶劣多变,导致其关键部件容易产生故障,又因为传动系统的机械部件一般为无冗余设计,一旦出现故障往往引发严重事故。故障预测对于监测、预报直升机传动系统关键部件的运行状态、保障其安全运行具有重要意义。在直升机传动系统关键部件的故障预测中,常常存在故障机理不明确、故障演化数据难以获取、早期损伤检测困难、预测特征难以量化选择等问题。为此,本文以直升机传动系统中的核心部件——行星轮系为研究对象,开展了损伤建模与故障预测理论及方法的研究工作。开展的主要研究包括:1.系统地研究了行星轮系典型损伤的建模方法,以深入分析典型损伤对行星轮系动态特性的影响。(1)研究了基于集中参数动力学理论的典型损伤建模方法。通过分析行星轮系典型损伤的机理及其对时变啮合刚度的影响,建立了行星轮系太阳轮齿根疲劳裂纹、点蚀、胶合和缺齿等常见损伤模式的集中参数动力学模型。(2)提出了基于多体动力学模型的行星轮系典型损伤建模方法。通过分析行星轮系典型损伤的接触函数,建立了行星轮系太阳轮点蚀和缺齿等典型损伤模式的多体动力学模型。对比研究表明,上述动力学模型有效刻画了太阳轮常见典型损伤对行星轮系动态特性的影响。2.基于损伤模型和统计分析,深入研究了行星轮系典型损伤的特征提取方法;在此基础上,研究了基于灰色关联分析的早期损伤检测与模式识别方法。(1)基于行星轮系典型损伤模型的仿真数据分析,提出了基于多种变换域信息的特征生成方法,提出了基于统计算法的特征敏感度和稳定度的评估方法和特征权重方法。(2)基于所提取的特征向量,将灰色关联分析应用于行星轮系的早期损伤检测与识别。实验数据验证表明,基于损伤模型的特征生成、选择与权重方法可有效提取行星轮系太阳轮典型损伤的特征,特征的敏感度和稳定度优于常用特征指标;基于灰色关联分析的检测和模式识别方法可有效检测和识别行星轮系早期损伤。3.针对行星轮系的退化状态识别和故障预测,提出了基于典型损伤演化信息的预测特征提取和选择方法。在此基础上,将灰色关联分析和特征权值向量相结合,提出了基于灰色概率关联分析的行星轮系退化状态识别方法。研究表明,上述方法可建立预测特征提取和选择的量化标准,所提取的预测特征适于行星轮系典型损伤的退化状态识别。实验验证结果证实了基于灰色概率关联分析的方法对行星轮系太阳轮齿根裂纹退化状态识别的有效性。4.针对行星轮系太阳轮齿根疲劳裂纹的故障预测问题,研究了基于损伤演化机理的剩余使用寿命预测方法,提出了基于改进灰色模型的剩余使用寿命预测方法。(1)研究了基于Paris公式的行星轮系太阳轮齿根疲劳裂纹的演化机理模型,研究了基于机理模型的剩余使用寿命预测方法和预测结果准确度的评价方法。(2)将损伤演化信息与灰色模型相结合,提出了灰色模型的改进方法,并将改进灰色模型应用于行星轮系太阳轮齿根疲劳裂纹的剩余使用寿命预测。研究表明,通过对损伤演化数据和运行剖面数据的修正,有效提高了基于机理模型预测方法的准确度。同时,与传统灰色模型相比,基于改进灰色模型的预测方法具有更高的准确度。5.分析了面向直升机传动系统的故障预测与健康管理系统体系结构,开发了相关的硬件系统和软件系统,并在实验室环境下对该系统进行了验证。验证结果表明,直升机传动系统故障预测与健康管理原型系统具有数据采集与状态实时监控、信号回放与特征选择、早期损伤检测与模式识别、故障趋势预测与剩余使用寿命预测和数据、信息、知识管理等基本功能。