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航空发动机磨损故障检测技术

时间:2022-11-25 12:00:30 公文范文 来源:网友投稿

摘要:为了研究航空发动机磨损故障检测技术,本文主要介绍了:油液理化分析法、光谱分析方法、磁塞分析法以及铁谱分析方法。同时介绍了这几种故障检测技术的应用。目前主要通过滑油光谱分析仪和铁谱分析仪针对滑油系统中所含的金属元素含量和磨屑进行检测,以得到的金属元素含量和磨屑参数的数据为基础对发动机的故障进行检测。本文研究可以作为航空发动机磨损故障检测过程中的参考。

关键词:航空;发动机;磨损故障;铁谱分析

前言

在科学技术不断发展的过程中发动机系统越来越复杂,这些复杂的系统虽然使飞机的飞行更加稳定,但是一旦在飞行过程中发动机发生故障就会造成飞机的失控,带来不可挽回的重大损失,因此应当及时的对发动机的故障进行检测以保证飞行的安全和可靠,从多年的发动机维修经验中可以看出航空发动机功能失效和失控主要是因为发动机内部机件存在的异常机械磨损所造成的。

1.航空发动机机械磨损故障的常用检测技术及其应用

由于机械磨损对航空发动机的影响是非常大的,因此我国的很多民航机构都在致力于研究航空发动机机械磨损的检测,目前,在我国,对航空发动机磨损进行检测时候主要有以下几种方法:首先是磁塞分析方法;其次是油品理化性能分析法;再次是光谱分析法;最后是铁谱分析法。其中每一种不同的检测技术都有不同的检测范围,其中光谱分析的检测有效范围为小于5微米,最大范围为10微米。铁谱分析的有效范围为1-200微米,而磁塞分析的有效范围为大于50微米。下面对这些技术的检测原理以及每种方法的具体应用进行简单的介绍。

1.1 磁塞分析法及其应用

在对滑油系统中磨损颗粒进行收集的过程中比较简单的方法就是磁塞分析法。磁塞分析法的原理是在回路中的综合油箱中插入磁塞,这样能够在将油液中的磁性颗粒过滤出来的同时将其定期取出。为了对吸附的磁性颗粒进行分析判断,并判别颗粒的大小和数量等特征,维护人员需要借助放大镜或肉眼进行观察,进而可以判断是否需要更换润滑油。这是一种简单快捷的方法。能够检测尺寸较大的金属磨屑,但是这种方法主要存在着对于微小颗粒和非磁性颗粒没有作用的缺点。

在进行检测的时候在发动机润滑系统中永久的安装着磁塞、封油阀和一个磁性探头构成了整个磁塞,磁铁会在探头插入以后暴露在循环着的润滑油中,为了防止漏油,,应当定期的把磁性探头取下时以保证主体内的封油阀会自动封闭油出口,通过对线路动作的控制可以在磁塞磨屑过多的时候将主机停止运行。必须在润滑系统中能得到最大捕获磨屑机会的地方安装磁塞,最好装在管子的弯曲部位。

1.2 油液理化分析法

滑油的油品质量会在发动机逐渐使用的过程中劣化,就会影响润滑效果,因此首先为了确定最经济有效的更换滑油的周期以减少机械磨损故障的发生可能性应当对滑油理化指标的变化情况进行监控。然后为了提高滑油使用的科学性、有效性应当以检测结果为基础进一步的对滑油的衰变特性进行分析。基于以上两个目的进行油液理化分析。

在具体的故障检测过程中首先要弄清楚油液降解和污染的主要途径及其重要表征参数:其中油液降解的主要表征参数有粘度、总酸值、总碱值、氧化深度、硝化深度、确酸盐、抗氧剂水平、抗磨剂水平等,这种油液变质方式的途径主要有氧化、硝化、磺化、添粘以及加剂损耗。而油液污染的主要途径有燃料稀释、水分、冷却剂、积碳以及固体杂质,表征参数主要有闪点、粘度、燃料水平、水含量、冷却剂水平、不溶物含量以及积碳水平。

具体的油液理化分析测试方法和内容如下:戊烧不溶性实验测试、不溶物含量、积碳水平;粘度实验测量粘度;总酸、碱实验测量总酸值和总碱值;相对密度实验、闪点实验测量燃料水平;红外分析实验测量氧化程度、销化深度、硝酸盐、抗氧剂水平、抗磨剂水平、冷却剂水平。

1.3 光谱分析方法及其应用

在原子物理学的介绍中,带正电的原子核和围绕其运转的电子组成了物质结构的原子,由于各层电子所含的能量级在正常情况下是最低的,这时的原子状态成为基态,当诸如光照、电弧冲击、辖射等外来能量被基态吸引以后,核外电子在吸收能量以后就会从能量较低的能级跃迁到能量较高能级的轨道上去,是原子处于激发状态。由于这时候原子是非常不稳定的,返回基态的趋势比较强,在原子由激发态返回基态的过程中,吸收的能量会以一定频率的电磁波形式被福射出去。

为了了解所对应元素的含量,应当通过一定的方法将用特征波长的射线激发原子后福射强度的变化测量出来,这就是原子吸收光谱分析法。另外一方面,为了测得其发射辐射线的特征波长,利用一定的方法将含有多种金属元素的原子激发后的辐射线特征波长测量出来,这就是指的原子发射光谱分析法。滑油光谱分析既有缺点也有优点,优点主要是能够及时的发现发动机内部机件早期的粘着磨损和磨屑磨损故障征兆,同时具有较高的灵敏度,但是对于疲劳磨损故障征兆很难发现,同时磨屑准确度太低。

在光谱分析法的应用中,首先对数据进行处理,然后进行模式识别。在数据处理的和模式识别的过程中应用BP神经网络工具来实现,通过滑油光谱分析可以定性判断出发动机内部构件磨损等故障,主要包括:主轴承严重磨损、附件机匣轴承和轴承保持架磨损、附件机内齿轮磨损、轴间轴承磨损、离心通风器壳体磨损、封严圈严重磨损等。

1.4 铁谱分析方法及其应用

采用磁性的方法,以磁谱仪为工具将于润滑油中的金属磨屑分离出来就是铁谱分析技术,同时将分离出来的金属磨屑按其尺寸大小依次、不重叠地沉淀到一块透明的基片上得到谱片,在进行观察的过程中进行分析就可以得到磨屑的形态特征、尺寸大小及其差异,这样就得到了磨屑的表面形貌和成分。另外,在铁谱显微镜上加装相应的光密度计分析大小磨屑的相对含量。运用铁谱分析技术能够有效的检测机械磨损,同时还可以研究磨损机理。

铁谱分析方法的不足主要表现在以下几个方面:首先是存在着一定的误差,无法有效的控制这些误差;然后运用铁谱分析方法的操作人员的专业水平和经验必须要达到很高的要求;最后,对于一般人员进行现场快速分析的工作不适合应用铁谱分析方法。

在铁谱分析法的应用过程中,首先确定主要表征磨屑的参数,然后进行BP神经网络的编程,并有灰色关联度在MATLAB中实现故障的模式识别,最后实现铁谱数据分析GUI界面的实现。这样由录入的表征磨屑的参数,直接输出训练后的矩阵,进而刻意判断出属于那种故障模式,在人机交互的过程中使结果更加直观。

2.总结

通过前面的研究可以看出有多中方法可以对航空发动机磨损故障进行检测,但是在具体的检测过程中应当综合应用各种方法,有效的检测到发动机的故障,避免发生安全事故,后续还应当对上述各种技术的具体应用进行更加深入的研究。

参考文献:

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[3]李咏.油液分析技术在发动机磨损故障中的运用[J].实验科学与技术,2014,34(01):36-38.

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