针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题，提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先，在网络中融合数据增强策略搜索算法，自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略，实现训练效果的提升；其次，在backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后，将YOLOv5的定位损失函数改进为efficient intersection over union损失，在加快模型收敛的同时提高预测框回归精度。实验结果表明，所提YOLOv5-CE模型，相比原YOLOv5s网络，在检测速度几乎没有下降的情况下平均精度均值提高了1.2个百分点，达到了98.5%，能够高效智能检测航空发动机4种常见类型缺陷。
机器视觉 航空发动机 表面缺陷检测 YOLOv5 注意力机制 激光与光电子学进展
2023, 60(16): 1615007
1 中国民航大学航空工程学院，天津 300300
2 中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300
航空发动机尾喷流场的压力分布对反映发动机运行状态有重要意义，传统传感器的单点测量不适用于发动机尾喷流场测量的应用场景，于是将纹影测量方法引入航空发动机尾喷流场的定量测量中。提出一种采用纹影法解耦流速与密度场的高速气流压力场分布重构方法，以实现高速气流场的密度场、速度场和压力场的实时测量与重构。首先，通过纹影图像的亮暗变化获得光线偏折角，进而间接获得流场的密度分布；然后，通过连续帧的纹影图像，采用光流测速算法获得流速分布；最后，利用已获得的流速与密度信息，通过数值计算即可获得流场的静压分布和动压分布，进而获得总压分布。实验结果表明：与皮托管测量压力结果相比，所提方法的最大偏差约为5%。所提方法仪器精简易于实现，具备非接触测量的优点，是精确重构出高速流场压力分布的有效方法，同时该方法拓展了纹影法在流场定量测量中的应用范围。
视觉测量 纹影法 光流法 压力分布 航空发动机 光学学报
2023, 43(11): 1112004
1 上海工程技术大学 电子电气工程学院, 上海 201620
2 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
为了提高非接触式测量的数据处理精度, 采用一种分阶段配准的方法, 先将缺损叶片分为4个部分, 采用自配准算法对每部分进行配准; 再对相邻两部分采用改进的完全配准算法进行整体配准。结果表明, 自配准算法与传统算法相比, 在配准误差均小于0.005 mm的前提下, 配准时间可以缩短到1 s以内; 完全配准与传统算法相比, 速度较快, 并通过0级的标准量块测量实验得出系统的测量误差小于0.010 mm, 满足叶片测量的精度要求。该分阶段配准方法对测量航空叶片具有一定的应用价值。
激光技术 航空发动机叶片 分阶段配准 降维配准 laser technique aero-engine blades staged registration dimensionality reduction registration
红外与激光工程
2022, 51(7): 20220286
1 南昌理工学院航天航空学院, 南昌 330000
2 南昌市小型通航飞机维修工程技术研究中心, 南昌 330000
为提高发动机过渡态性能且提供限制保护, 通常采用min-max燃油选择策略, 该策略困难之处在于控制器增益的整定过程, 为此提出了基于粒子群优化(PSO)算法的控制器增益整定方法。min-max燃油选择控制器增益参数的整定过程被转化为一个数值优化问题, 优化的主要对象是过渡态控制器和限制保护控制器的增益参数。在该数值优化问题中, 目标函数被设计为加权过渡态响应时间和加权燃油消耗量的总和。仿真结果显示, 此方法不仅改善了过渡态性能, 而且能够提供限制保护, 证明了该方法的有效性以及优越性。此外, 进一步分析了目标函数中加权因子对发动机响应时间和燃油消耗量的影响, 并绘制了三者之间的平衡关系图, 在发动机设计时, 可据此作为参考依据来选择加权系数。
航空发动机 粒子群优化算法 燃油消耗量 过渡态响应时间 min-max选择策略 aeroengine Particle Swarm Optimization (PSO) fuel consumption transient response time min-max selection strategy
南京航空航天大学机电学院, 江苏 南京 210016
目前我国存在较多外购发动机的情况,外购发动机存在只有实物及安装尺寸等信息,而没有三维数字化模型的问题,这给飞机与发动机的装配协调设计带来较大困难,因此飞机设计部门对快速重构航空发动机的外形几何模型提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征,提出了一种基于深度学习的航空发动机外形点云特征分割方法,该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据,这有利于后续采用不同的方法重建出各种复杂的结构特征。设计了一种迭代密度均衡算法用于构建特征分割数据集,该算法为特征分割网络的训练、测试和性能评估提供基础;设计了一种特征分割网络,从多尺度局部表面片中收集形状结构和局部邻域信息,用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云,验证结果表明,特征分割精度达到95.16%,所提算法实现了高精度语义分割。
机器视觉 航空发动机 外形点云 深度学习 特征分割
针对传统方式检测航空发动机部件表面缺陷存在检测精度低、检测速度慢的问题,提出了一种改进YOLOv4算法的航空发动机部件表面缺陷检测方法。构建航空发动机部件表面缺陷数据集,使用K-means算法对缺陷样本进行聚类,获得不同大小的先验框参数;利用改进的参数调整算法对先验框尺寸进行缩放,加大先验框尺寸差异,提高先验框与特征层之间的匹配度;在主干特征提取网络输出的不同特征层后和空间金字塔池化结构后增加卷积层,提高网络对缺陷特征的提取能力。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mAP)高达82.67%,比原始的YOLOv4算法提高了4.55个百分点,单张图片的平均检测时间为0.1240 s,与原始算法检测时间基本持平,检测性能也优于Faster R-CNN和YOLOv3。
机器视觉 YOLOv4 航空发动机 表面缺陷检测 深度学习 激光与光电子学进展
2021, 58(14): 1415004
武汉理工大学 光纤传感技术国家工程实验室， 武汉 430070
系统介绍了国内外航空发动机叶尖间隙测量技术的研究进展，分析了这些技术的原理、特点及具体应用，并指出了发展方向。在此基础上，提出了适用于航空发动机高转速叶片在线监测的新方法，并介绍了一种可实现航空发动机叶片故障监测的膜片式高温光纤FP声发射传感测量系统。
航空发动机 叶尖间隙 高温光纤 研究进展 aeroengine blade tip clearance high temperature fiber research progress
1 空军工程大学,a.航空机务士官学校, 河南 信阳 464000
2 空军工程大学,b.航空工程学院, 西安 710038
针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障检测问题, 首先, 通过辨识方法建立了具有多项式组合形式的航空发动机非线性模型, 并考虑网络因素, 建立了具有随机时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型。然后, 把非线性分布式控制系统看成是一种随机系统, 为其设计了非线性的故障观测器, 应用Lyapunov稳定性理论和随机系统均方渐近稳定理论推导了故障观测器误差系统均方渐近稳定的线性矩阵不等式条件, 并求得了线性矩阵不等式的可行解。最后, 给出了具体的故障检测步骤, 并通过仿真计算验证了所提算法的有效性。
航空发动机 故障检测 非线性系统 稳定性分析 故障观测器 aeroengine fault detection nonlinear system stability analysis fault observer
