航空發動機是一個典型的旋轉機械系統,其內部結構復雜,工作條件惡劣,容易發生各種故障。由于發動機氣路部件的失效、旋轉部件的振動和摩擦副的磨損等,均會嚴重影響其運行的安全性、可靠性和高效性,因此提高和完善發動機的狀態監控和故障診斷技術具有十分重要的意義。
目前,對航空發動機故障的分析主要分為兩方面。一是在不分解發動機的情況下,通過檢測故障發動機的有限測量參數來實現故障的定位、定性及定因。隨著遺傳算法、模糊邏輯、神經網絡、專家系統及粗糙集理論等非經典數學方法的興起,航空發動機故障診斷正朝著多余度化、智能化方向發展。二是對故障發動機進行分解拆卸,按照一定的排故流程對故障進行分析,發現其故障原因和機理,找到設計的薄弱環節并加以改進,經試驗驗證后實現故障歸零。
本期為廣大讀者提供了《基于數據融合的航空發動機多余度智能傳感器故障診斷》、《基于經驗模態分解剩余信號能量特征的滾動軸承故障模式智能識別》、《航空發動機渦輪葉片高周疲勞裂紋故障分析與思考》、《航空發動機盤腔積油振動故障分析》和《航空發動機放氣帶提前關閉故障分析》等幾篇故障分析類文章,以期為發動機故障分析提供參考。