普通高等教育“十三五”规划教材 航空发动机状态监测与故障诊断技术 航空、航天类PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

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第1章 发动机状态监测与故障诊断概述1

1.1 发动机状态监测与故障诊断的目的与任务1

1.1.1 基本概念1

1.1.2 状态监测与故障诊断的目的与任务2

1.2 发动机状态监测与故障诊断方法3

1.2.1 性能状态监测和故障诊断3

1.2.2 机械状态监测与故障诊断4

1.2.3 无损检测5

1.3 发动机状态监测与故障诊断实施过程5

1.3.1 故障库建立5

1.3.2 监测与诊断实施6

1.4 发动机状态监测与故障诊断系统6

1.5 发动机故障诊断技术发展趋势8

第2章 信号分析与处理9

2.1 信号分类及其描述9

2.1.1 信号分类与基本描述9

2.1.2 周期信号与离散谱12

2.1.3 非周期信号与傅里叶变换14

2.2 数据采集14

2.2.1 数据采集系统14

2.2.2 滤波与滤波器15

2.2.3 数据采集原理17

2.2.4 时间窗函数及其选择23

2.3 离散信号频域分析26

2.3.1 离散傅里叶变换26

2.3.2 快速傅里叶变换29

2.4 信号的幅域分析32

2.4.1 概率密度函数及概率分布函数32

2.4.2 常用幅域参数的定义与计算公式34

2.5 信号的时域分析35

2.6 信号的频域分析39

2.6.1 信号的幅值谱与相位谱39

2.6.2 阶比谱40

2.6.3 功率谱41

2.6.4 倒频谱45

第3章 故障诊断的常用方法49

3.1 Bayes分类法49

3.1.1 条件概率49

3.1.2 全概率公式49

3.1.3 最小错误率的Bayes决策规则50

3.1.4 最小平均损失51

3.2 线性判别函数法52

3.2.1 线性判别函数的基本概念52

3.2.2 设计线性分类器的主要步骤54

3.2.3 Fisher线性判别函数法54

3.3 距离判别函数法56

3.3.1 空间距离（几何距离）函数56

3.3.2 信息距离判别法57

3.4 最小二乘估计法58

3.5 时序模型分析法61

3.5.1 ARMA、AR和MA模型61

3.5.2 ARMA模型的建模63

3.5.3 ARMA模型的预测66

3.5.4 ARMA模型的频域故障诊断67

3.6 极大似然估计法68

3.6.1 极大似然估计68

3.6.2 正态线性模型的极大似然估计69

3.7 最小方差估计法70

3.7.1 最小方差估计的概念和性质70

3.7.2 线性最小方差估计71

3.7.3 线性最小方差估计的递推算法74

3.8 Kalman滤波法74

第4章 智能故障诊断方法80

4.1 灰色理论诊断方法80

4.1.1 灰色预测法80

4.1.2 灰色关联度分析82

4.2 模糊诊断方法83

4.2.1 隶属函数83

4.2.2 模糊矢量87

4.2.3 模糊关系方程87

4.2.4 模糊诊断准则87

4.3 神经网络诊断方法88

4.3.1 神经网络的基本原理89

4.3.2 BP神经网络91

4.3.3 某型航空发动机整机振动故障诊断实例95

4.4 基于遗传算法的故障诊断方法98

4.4.1 遗传算法的基本理论98

4.4.2 遗传算法的基本原理和方法102

4.4.3 遗传算法的一般运行过程107

4.4.4 基于进化计算的故障特性分析一般过程109

4.5 基于支持向量机的故障诊断方法113

4.5.1 统计学习理论113

4.5.2 支持向量机114

4.5.3 支持向量机（SVM）的分类116

4.5.4 航空发动机整机振动故障诊断实例分析119

4.6 专家系统故障诊断方法120

4.6.1 专家系统的基本结构及功能121

4.6.2 知识表示与知识获取122

4.6.3 专家系统的局限性124

第5章 旋转机械振动故障诊断126

5.1 滚动轴承故障及其诊断方法126

5.1.1 滚动轴承故障的基本形式126

5.1.2 滚动轴承的振动机理与典型故障的振动特征127

5.1.3 滚动轴承故障的振动诊断方法133

5.2 齿轮故障及其诊断方法134

5.2.1 齿轮故障的基本形式134

5.2.2 齿轮的振动及其特点135

5.2.3 齿轮故障的振动诊断方法141

5.3 转子系统故障及其诊断方法143

5.3.1 转子振动的基本特性143

5.3.2 转子典型故障的机理与振动特征150

5.3.3 转子振动故障诊断的一般方法163

5.3.4 转子振动故障的全息谱诊断法169

5.3.5 利用征兆的故障诊断方法170

第6章 航空发动机性能状态监测和故障诊断182

6.1 发动机性能监测和故障诊断的目的和功能182

6.2 发动机测量参数选择与数据获取182

6.2.1 基本测量参数182

6.2.2 可扩展性能监测参数183

6.2.3 性能监测参数数据获取方法184

6.3 性能监测参数基线确定185

6.3.1 基线模型建立方法185

6.3.2 参数偏差值修正187

6.4 监测数据处理方法187

6.4.1 测量数据预处理187

6.4.2 消除多项式趋势项188

6.4.3 数据平滑190

6.5 性能监测和故障诊断方法192

6.5.1 阈值诊断法193

6.5.2 参数对比法193

6.5.3 模型分析法194

6.5.4 趋势分析法200

6.5.5 指印图诊断法203

6.5.6 测量数据的有效性检查204

第7章 航空发动机机械状态监测和故障诊断206

7.1 航空发动机振动监测和故障诊断206

7.1.1 航空发动机振动的特点与测量206

7.1.2 航空发动机主要振源分析207

7.1.3 航空发动机振动监测与故障诊断系统的组成210

7.1.4 航空发动机振动故障诊断实例212

7.2 航空发动机滑油监测和故障诊断223

7.2.1 滑油监测和故障诊断的目的与要求223

7.2.2 滑油系统工作状态监测224

7.2.3 滑油屑末监测224

7.2.4 滑油理化性能监测233

第8章 无损检测技术及其应用237

8.1 无损检测技术概述237

8.1.1 发动机延寿工作中的无损检测238

8.1.2 新机新材料的无损检测238

8.2 超声检测238

8.2.1 超声检测原理239

8.2.2 超声检测仪器与探头的选择239

8.2.3 超声检测的优点和局限性240

8.2.4 超声检测在航空发动机维修中的应用241

8.3 涡流检测242

8.3.1 涡流检测原理243

8.3.2 涡流检测的优点和局限性243

8.3.3 涡流检测技术可检测的主要项目243

8.3.4 涡流的趋肤效应和渗透深度244

8.3.5 涡流检测仪器244

8.4 磁粉检测246

8.4.1 磁粉检测原理246

8.4.2 磁粉检测的优点和局限性247

8.4.3 磁粉检测在航空维修中的应用247

8.5 射线检测248

8.5.1 射线检测原理249

8.5.2 射线检测的优点和局限性249

8.5.3 射线检测的适用范围249

8.5.4 射线检测在航空发动机维修中的应用249

8.6 渗透检测250

8.6.1 渗透检测原理250

8.6.2 渗透检测的优点和局限性251

8.6.3 渗透检测的应用251

8.7 内窥镜测量（孔探）技术253

8.7.1 内窥镜的构造及使用253

8.7.2 航空发动机多发故障分析255

8.7.3 孔探技术在航空发动机维修中的应用255

8.7.4 孔探技术的延伸及发展257

第9章 航空发动机使用寿命监控与综合健康管理258

9.1 航空发动机使用寿命监控258

9.1.1 航空发动机使用寿命监控和管理的目的258

9.1.2 航空发动机使用寿命监控259

9.1.3 航空发动机零件寿命管理266

9.2 航空发动机综合健康管理269

9.2.1 EPHM系统的基本构成269

9.2.2 EPHM系统设计要求272

9.2.3 EPHM系统设计的关键技术273

9.2.4 EPHM系统与飞机、发动机的交联276

9.2.5 发动机健康管理技术的发展趋势279

参考文献281