[发明专利]一种基于故障数据的航天传动机构分析方法

说明书

本发明公开了一种基于故障数据的航天传动机构分析方法，所述方法包括以下步骤：S1：采集数据，采集航空发动机内外转子的转速，产生两个键相信号分别触发对应振点测点采样；S2：数据存储，在线监测时，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传动机构对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；S3：监测分析，对传动机构的振动信号进行全面监测分析，分为实时监测和历史查询两种模式；S4：故障诊断，包括a,检测分析数据特征提取；b,建立数据库；c,对新数据集进行分层；d,得出新数据故障诊断结果；S5：故障管理，得出诊断结果之后，给出每个故障的原因和解决措施，并根据故障类型给出相应的维修建议；本系统方法合理、可靠性高。

技术领域

本发明属于航空传动故障设备领域，尤其涉及一种基于故障数据的航天传动机构分析方法。

背景技术

航空发动机支撑传动系统是是航空发动机的重要组成本部分，是飞机的心脏，一旦发生故障，常常导致严重的飞行事故；支撑传动系统核心部件是滚动轴承和传动轴，现有的故障诊断方法多采用在未拆解的情况下同时对轴承故障类型进行分析，并针对振动信号提出适用于航空发动机轴承和传动轴。

我国目前正在大力发展航空事业，并取得一定的优异成绩，但是我国目前没有先进成熟的航空传动系统故障检测诊断系统可以为整机振动提供有效的技术支持；现有的航空诊断系统健壮性不够，一旦主机服务器崩溃，将导致整个系统无法运行；当中心服务器数据库被外界攻击或者管理人员恶意修改数据将破坏数据真实性和权威性，严重影响我国航空事业发展。

中国专利申请201810868409 .3公开了一种航空发动机转子故障的诊断方法，该方法先利用电涡流加速度传感器对航空发动机转子的振动加速度信号进行采集，再对采集航空发动机转子的振动加速度信号进行降噪处理，并提取航空发动机转子降噪后的信号特征量，又基于马氏距离的自动密度峰值聚类对信号特征量进行聚类分析，该故障诊断方法利用小波分解并进行阈值处理，再通过提升小波重构，高效地去除了信号中的噪声干扰，并提取出降噪后的信号特征量，再基于马氏距离的自动密度峰值聚类对信号特征量进行聚类分析，从而在将噪音干扰消除至最小值，实现了对航空发动机转子故障信息的诊断。

中国专利申请201811489387 .6公开了一种航空发动机故障监测系统，包括飞机存储系统、信号处理和控制模块、显示输出模块、数据通信模块，所述信号处理和控制模块由下位机和上位机以及外部存储单元共同构成，所述外部存储单元由下位机的SDRAM和Flash组成，所述显示输出模块基于显示屏实现，所述数据通信模块由DSP的缓冲串口、主机接口( HPI )、串口通信模块、PC机串口、连接电缆和数字转换电路构成，飞机的发动机上安装有监测硬件；所述检测硬件与计算机连接，计算机内设置有分析软件，所述分析软件与云端数据库基于以太网连接，所述云端数据库与航班公司系统基于以太网连接，所述航班公司系统与移动客户端基于以太网连接。

但是上述现有技术中，实施难度大，故障系统存在不安全因素，管理系统健壮性不够，容易被恶意攻击，影响故障数据结果的真实可靠性。

发明内容

针对现有技术不足，本发明的目的在于提供一种基于故障数据的航天传动机构分析方法，解决了背景技术中提出的问题。

本发明提供如下技术方案：

一种基于故障数据的航天传动机构分析方法，所述方法包括以下步骤：

S1：采集数据，采集航空发动机内外转子的转速，产生两个键相信号分别触发对应振点测点采样；

S2：数据存储，在线监测时，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传动机构对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；

S3：监测分析，对传动机构的振动信号进行全面监测分析，分为实时监测和历史查询两种模式，分析结果能够显示在监测主机屏幕上。