航空發動機故障模式智能診斷匯報人：XXX（職務/職稱）日期：2025年XX月XX日航空發動機故障診斷概述航空發動機常見故障模式故障診斷數據采集與處理故障診斷算法與模型智能診斷系統架構設計故障診斷知識庫構建實時故障監測與預警故障診斷系統性能評估目錄智能診斷技術在航空維修中的應用故障診斷系統在航空運營中的價值智能診斷技術發展趨勢故障診斷系統實施與部署案例分析與經驗分享未來展望與研究方向目錄航空發動機故障診斷概述01延長發動機壽命通過精準的故障診斷，可以優化發動機的維護策略，延長其使用壽命，減少更換頻率，從而降低航空公司的長期成本。保障飛行安全航空發動機是飛機的核心部件，其故障可能導致嚴重的安全事故。通過故障診斷技術，可以提前發現潛在問題，避免災難性后果。提高運營效率及時診斷和修復發動機故障，可以減少飛機停飛時間，提高航空公司的運營效率，降低維護成本。航空發動機故障診斷的重要性智能診斷技術發展現狀利用大數據技術，收集和分析發動機運行數據，識別異常模式，為故障診斷提供數據支持。大數據分析通過機器學習算法，如支持向量機、神經網絡等，訓練模型以識別不同類型的故障，提高診斷的準確性和效率。構建云計算平臺，實現發動機數據的集中存儲和處理，支持多用戶同時訪問和遠程診斷，提升診斷的靈活性和可擴展性。機器學習算法開發實時監控系統，能夠持續監測發動機的運行狀態，及時發現并預警潛在故障，確保飛行安全。實時監控系統01020403云計算平臺預防性維護通過故障診斷技術，制定預防性維護計劃，定期檢查和維護發動機，減少突發故障的發生。在航空事故發生后，通過故障診斷技術，分析發動機的運行數據，找出事故原因，為事故調查提供科學依據。利用智能診斷技術，預測發動機可能出現的故障，提前采取措施，避免故障發生或減輕其影響。將故障診斷技術應用于航空人員的培訓和教育，提高他們對發動機故障的識別和處理能力，增強航空安全水平。故障診斷在航空安全中的應用故障預測事故調查培訓與教育航空發動機常見故障模式02軸承磨損軸承是航空發動機中承受高負荷的關鍵部件，長期運行可能導致磨損，表現為異常噪音和振動增加，嚴重時甚至導致軸承失效，影響發動機的穩定運行。機械故障模式及特征葉片裂紋發動機葉片在高溫、高壓環境下工作，容易出現疲勞裂紋，裂紋擴展可能導致葉片斷裂，進而引發嚴重的發動機故障，表現為振動加劇和性能下降。齒輪箱故障齒輪箱在傳遞動力過程中，齒輪可能出現磨損、點蝕或斷齒，故障特征為齒輪箱溫度升高、噪音增大，嚴重時可能導致動力傳遞失效。熱力故障模式及特征渦輪葉片熱疲勞渦輪葉片在高溫燃氣中工作，長期熱循環可能導致熱疲勞，表現為葉片表面出現裂紋，嚴重時可能導致葉片斷裂，影響發動機的推力和效率。冷卻系統失效冷卻系統失效可能導致發動機關鍵部件過熱，表現為冷卻液溫度異常升高，嚴重時可能引發發動機過熱停機，影響飛行安全。燃燒室過熱燃燒室是發動機中溫度最高的部位，過熱可能導致材料性能退化，表現為燃燒室壁溫異常升高，嚴重時可能引發燃燒室燒蝕或爆裂，影響發動機的正常工作。030201控制系統故障模式及特征傳感器故障傳感器是發動機控制系統的重要組成部分，傳感器故障可能導致控制系統接收錯誤信號，表現為發動機參數顯示異常，嚴重時可能導致控制系統誤判，影響發動機的穩定運行。執行機構卡滯執行機構在控制發動機參數時，可能出現卡滯或響應遲緩，表現為發動機參數調節不靈敏，嚴重時可能導致發動機參數失控，影響飛行安全。軟件邏輯錯誤控制系統軟件邏輯錯誤可能導致發動機控制策略失效，表現為發動機參數波動或失控，嚴重時可能導致發動機性能下降或停機，影響飛行安全。故障診斷數據采集與處理03多源數據采集實時數據采集高精度采集設備無線數據傳輸航空發動機的故障診斷需要從多個傳感器獲取數據，包括溫度、壓力、振動、轉速等傳感器，通過多源數據采集可以全面反映發動機的運行狀態。航空發動機的故障診斷需要實時性，因此數據采集系統應具備高速處理能力，能夠在飛行過程中實時采集并傳輸數據，確保故障的及時發現和處理。使用高精度的數據采集設備，如嵌入式工控機或專用數據采集卡，確保采集到的數據具有高分辨率和低噪聲，為后續分析提供可靠的基礎。采用無線數據傳輸技術，如Wi-Fi或藍牙，將傳感器采集到的數據實時傳輸到地面站或中央處理系統，減少線纜連接的復雜性和故障風險。傳感器數據采集方法數據降噪通過濾波技術，如低通濾波、高通濾波或小波變換，去除數據中的高頻噪聲和干擾信號，保留有用的低頻信息，提高數據的信噪比。數據清洗對采集到的原始數據進行清洗，去除噪聲、異常值和缺失值，確保數據的準確性和一致性，為后續分析提供干凈的數據集。數據歸一化將不同傳感器采集到的數據進行歸一化處理，消除量綱和量級的影響，使得數據在同一尺度下進行比較和分析，提高模型的訓練效果。數據插補對于缺失的數據，采用插補技術進行填補，如線性插值、均值插值或基于模型的插值方法，確保數據的完整性和連續性。數據預處理技術時域特征提取：從時域信號中提取特征，如均值、方差、峰值、峭度等，反映信號的統計特性，為故障診斷提供基礎特征。頻域特征提取：通過傅里葉變換或小波變換，將時域信號轉換到頻域，提取頻域特征，如頻譜能量、頻率峰值、頻帶能量等，揭示信號的頻率特性。時頻域特征提取：結合時域和頻域分析，提取時頻域特征，如短時傅里葉變換、小波包變換等，捕捉信號的時頻特性，適用于非平穩信號的分析。特征選擇算法：采用特征選擇算法，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）或遞歸特征消除（RFE），從提取的特征中選擇最具有判別能力的特征，降低數據維度，提高模型的效率和準確性。數據特征提取與選擇故障診斷算法與模型04基于統計分析的診斷方法故障特征提取運用統計工具如主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）來提取故障特征，這些特征能夠有效區分正常與異常狀態，為后續的診斷提供依據。概率模型構建基于貝葉斯定理和馬爾可夫模型，構建概率模型來預測發動機故障發生的可能性，這種方法能夠處理不確定性和噪聲數據，提高診斷的準確性。歷史數據分析通過收集和分析航空發動機運行歷史數據，利用統計方法識別出故障模式與正常模式的差異，從而建立故障預測模型。這種方法依賴于大量歷史數據的積累和分析。030201支持向量機（SVM）利用SVM算法對發動機數據進行分類，通過找到最優超平面來區分正常與故障狀態，SVM在處理高維數據和非線性問題上表現出色。機器學習算法應用隨機森林（RandomForest）通過構建多個決策樹并進行集成，隨機森林算法能夠有效處理復雜的發動機數據，提高診斷的魯棒性和準確性。聚類分析運用K-means等聚類算法對發動機運行狀態進行分類，識別出潛在的故障模式，這種方法在無監督學習中具有廣泛的應用。深度學習模型構建卷積神經網絡（CNN）利用CNN對發動機傳感器數據進行特征提取和分類，CNN在圖像和信號處理領域表現出色，能夠有效捕捉故障特征。循環神經網絡（RNN）通過RNN處理時間序列數據，捕捉發動機運行狀態的動態變化，RNN在序列數據建模和預測方面具有優勢。自編碼器（Autoencoder）利用自編碼器進行數據降維和特征提取，通過重構輸入數據來識別異常狀態，自編碼器在無監督學習和異常檢測中具有廣泛應用。智能診斷系統架構設計05分層架構設計系統采用分層架構，包括數據采集層、數據處理層、智能診斷層和用戶交互層，確保各層功能獨立且高效協同，提升系統的可擴展性和可維護性。01.系統整體架構概述分布式部署系統支持分布式部署，能夠通過多節點并行處理大規模數據，提高診斷效率，同時具備容錯能力，確保系統在部分節點故障時仍能正常運行。02.模塊化設計各功能模塊采用模塊化設計，便于獨立開發和測試，同時支持模塊的動態加載和卸載，適應不同場景下的診斷需求，提升系統的靈活性和適應性。03.數據采集模塊負責實時采集發動機運行數據，包括溫度、壓力、轉速等關鍵參數，通過高精度傳感器和通信接口，確保數據的準確性和實時性，為后續診斷提供可靠數據基礎。智能診斷模塊基于深度學習和機器學習算法，對處理后的數據進行故障模式識別和預測，生成診斷報告，并通過可視化界面展示診斷結果，幫助維護人員快速定位和修復故障。數據處理模塊對采集的原始數據進行清洗、去噪和歸一化處理，提取有效特征，并通過數據壓縮和存儲優化，減少數據冗余，提高處理效率，為智能診斷提供高質量數據輸入。用戶交互模塊提供友好的用戶界面，支持多終端訪問，允許用戶自定義診斷參數和查看歷史診斷記錄，同時提供實時報警和遠程控制功能，提升用戶體驗和操作便捷性。各模塊功能與接口設計在系統開發完成后，進行全面的集成測試，驗證各模塊之間的接口兼容性和數據一致性，確保系統整體運行的穩定性和可靠性，減少實際應用中的故障風險。系統集成測試系統集成與優化通過算法優化和硬件加速，提升系統的診斷速度和準確性，同時優化資源調度和內存管理，減少系統延遲和資源浪費，確保系統在高負載下仍能高效運行。性能優化根據實際應用反饋和新技術發展，對系統進行持續迭代更新，優化診斷算法和功能模塊，提升系統的智能化水平和用戶體驗，確保系統始終處于行業領先地位。持續迭代更新故障診斷知識庫構建06故障案例收集與整理多渠道數據采集01通過航空公司維修記錄、飛行數據記錄器（FDR）、發動機健康管理系統（EHM）等多渠道收集故障案例，確保數據的全面性和代表性。案例分類與標注02對收集到的故障案例進行分類和標注，按照故障類型、嚴重程度、發生頻率等維度進行整理，便于后續的檢索和分析。案例驗證與篩選03通過專家評審和實際驗證，篩選出具有代表性和可靠性的故障案例，確保知識庫中的案例質量。案例歷史數據分析04對歷史故障案例進行深入分析，提取故障發生的規律和趨勢，為故障預測提供數據支持。知識圖譜構建利用知識圖譜技術，將故障案例、故障模式、故障原因、解決方案等知識元素進行關聯，構建結構化的知識表示體系。知識表示與存儲01語義網絡存儲采用語義網絡存儲技術，將知識元素以節點和邊的形式存儲，支持復雜的知識查詢和推理。02多模態數據融合將文本、圖像、視頻等多模態數據融合到知識庫中，豐富知識表示的形式，提高知識庫的實用性和可理解性。03知識版本管理建立知識版本管理系統，記錄知識的更新和修改歷史，確保知識庫的持續更新和準確性。04知識更新與維護自動知識更新通過機器學習算法，自動從新的故障案例和維修記錄中提取知識，更新知識庫，保持知識庫的時效性。專家評審機制建立專家評審機制，定期對知識庫中的知識進行評審和修正，確保知識的準確性和權威性。用戶反饋機制建立用戶反饋機制，收集航空公司和維修人員的反饋意見，及時修正和補充知識庫中的不足。知識庫性能監控對知識庫的查詢性能、響應速度、數據完整性等指標進行監控，確保知識庫的高效運行和穩定性。實時故障監測與預警07實時數據采集與傳輸高效數據傳輸采用高速、低延遲的通信協議（如5G或光纖網絡）實現數據的實時傳輸，確保監測系統能夠快速響應發動機狀態的任何變化，避免因數據傳輸延遲導致的故障遺漏。數據安全與加密在數據傳輸過程中，應用先進的加密技術和安全協議，防止數據被篡改或泄露，確保監測系統的完整性和可靠性。多源數據整合通過傳感器、飛行數據記錄器（FDR）等多種設備采集發動機的溫度、壓力、振動等關鍵參數，確保數據的全面性和準確性，為后續分析提供可靠基礎。030201深度學習模型應用基于深度學習的算法（如卷積神經網絡、長短期記憶網絡）對采集到的實時數據進行處理，能夠高效識別發動機的異常狀態，提升故障檢測的準確性和實時性。在線監測算法實現特征提取與優化通過數據預處理和特征工程，提取發動機運行中的關鍵特征（如溫度波動、壓力異常），并結合專家經驗優化模型參數，進一步提升算法的診斷性能。實時性能評估在線監測算法不僅能夠檢測故障，還能實時評估發動機的健康狀態，為維護決策提供科學依據，降低因故障導致的飛行風險。多級預警系統根據故障的嚴重程度，設置多級預警機制（如輕微異常、中度風險、嚴重故障），并觸發不同的響應策略，確保不同級別的故障能夠得到及時處理。01.預警機制與響應策略自動化響應流程在預警觸發后，系統自動生成維修建議并通知相關技術人員，同時啟動應急預案（如發動機降功率運行或緊急返航），最大限度降低故障對飛行安全的影響。02.歷史數據分析結合歷史故障數據和維修記錄，優化預警機制和響應策略，提高系統的預測能力和應對效率，為航空發動機的長期穩定運行提供保障。03.故障診斷系統性能評估08魯棒性評估系統在面對數據噪聲、傳感器誤差等干擾時的穩定性，魯棒性強的系統能夠在復雜環境中保持較高的診斷準確率。診斷準確率衡量系統正確識別故障的能力，通常通過對比實際故障與診斷結果來計算，是評估系統性能的核心指標。響應時間指系統從接收數據到輸出診斷結果所需的時間，較短的響應時間能夠提高故障處理的效率，減少設備停機損失。誤報率與漏報率誤報率指系統錯誤地將正常狀態識別為故障的概率，漏報率則是系統未能識別實際故障的概率，兩者直接影響系統的可靠性。評估指標與方法通過模擬航空發動機在不同工況下的運行狀態，生成故障數據，用于驗證系統在各種場景下的診斷能力。利用真實航空發動機運行過程中采集的故障數據，對系統進行測試，確保其在實際應用中的有效性。將智能診斷系統與傳統診斷方法進行對比，分析其在診斷準確率、響應時間等方面的優勢與不足。通過長時間運行系統，觀察其在不同時間段內的性能變化，評估其長期使用的可靠性。系統測試與驗證仿真測試實際數據測試對比實驗長期穩定性測試算法優化通過改進機器學習或深度學習算法，提高系統的診斷準確率和響應速度，例如引入更復雜的神經網絡結構或優化損失函數。性能優化與改進01數據預處理對輸入數據進行降噪、歸一化等預處理操作，減少數據噪聲對診斷結果的影響，提升系統的魯棒性。02特征工程提取更有效的特征用于故障診斷，例如通過頻域分析、時頻分析等方法獲取更豐富的故障信息。03系統集成將智能診斷系統與航空發動機的其他監控系統進行集成，實現數據的實時共享與協同分析，提高整體故障診斷效率。04智能診斷技術在航空維修中的應用09故障診斷與維修決策支持通過深度學習技術，航空發動機的故障診斷可以更加精準和高效。例如，南航與民航大合作研發的“基于深度學習的航空發動機EGTM預測與智能診斷算法研究”項目，成功構建了EGTM基線數據集，并設計了性能優越的預測模型，顯著提升了故障診斷的準確性。深度學習算法智能診斷系統能夠整合大量飛行數據和維修記錄，通過數據分析和機器學習，為維修工程師提供科學的決策支持。例如，AFIKLME&M開發的Prognos平臺，能夠預測飛機和發動機的健康狀況，幫助制定更合理的維修計劃。數據驅動決策智能診斷技術可以實現對航空發動機的實時監控，及時發現潛在故障并發出預警。這種實時監控系統不僅提高了飛行安全性，還減少了突發故障帶來的維修壓力。實時監控與預警010203維修流程優化智能排故方案AI技術可以快速生成詳細的維修方案，大幅縮短維修時間。例如，長龍航空與浙江大學合作開發的“民航AI維修工程師”軟件，能夠在1分鐘內生成飛機排故方案，顯著提升了維修效率。資源優化配置智能診斷系統能夠根據故障類型和維修需求，優化維修資源的配置。例如，通過預測發動機的健康狀況，可以提前安排維修人員和設備，減少資源浪費和停機時間。自動化檢測利用計算機視覺和人工智能技術，航空維修中的檢測流程可以實現自動化。例如，荷蘭AiirInnovations公司通過分析圖像和視頻，能夠快速識別發動機部件的缺陷，顯著提高了檢測效率和準確性。030201預測性維護通過智能診斷技術，可以實現對航空發動機的預測性維護，減少不必要的維修和更換。例如，南航技術分公司通過深度學習技術，能夠預測發動機的EGT裕度，提前發現潛在問題，降低維修成本。降低維修成本與提高效率減少停機時間智能診斷系統能夠快速定位故障并提供解決方案，減少飛機的停機時間。例如，長龍航空的AI維修軟件能夠在短時間內生成排故方案，顯著縮短了維修時間，提高了航班放行效率。延長發動機壽命通過精準的故障診斷和科學的維修決策，可以有效延長航空發動機的使用壽命。例如，荷蘭航空航天中心利用人工智能平臺進行機器人檢測，能夠及時發現并處理微小缺陷，延長發動機的壽命。故障診斷系統在航空運營中的價值10提高飛行安全性實時監控與預警智能診斷系統能夠實時監控發動機的運行狀態，通過深度學習算法分析數據，及時發現潛在故障，提前預警，避免飛行過程中因發動機故障引發的安全事故。精準故障定位系統通過多維度數據分析，能夠精確定位故障發生的具體位置和原因，為維修人員提供準確的故障信息，減少排查時間，提高維修效率，從而保障飛行安全。減少人為失誤傳統故障診斷依賴人工經驗，容易出現誤判或漏判，智能診斷系統通過自動化分析，減少人為干預，降低因人為失誤導致的安全隱患。優化維護策略系統通過分析發動機的運行數據，預測可能出現的故障，提前進行預防性維護，減少突發性故障對發動機的損害，延長其使用壽命。預防性維護減少非計劃停機通過智能診斷系統的精準預測和預警，能夠減少因發動機故障導致的非計劃停機，確保發動機的持續穩定運行，延長其使用壽命。智能診斷系統能夠根據發動機的運行狀態和歷史數據，制定個性化的維護計劃，避免過度維護或維護不足，從而延長發動機的使用壽命。延長發動機使用壽命降低運營成本減少維修費用智能診斷系統能夠精準定位故障，減少不必要的維修工作，降低維修費用，同時通過預防性維護，減少突發性故障的維修成本。提高維修效率優化備件管理系統通過自動化分析和精準故障定位，縮短維修時間，提高維修效率，減少因維修導致的停機時間，降低運營成本。智能診斷系統能夠預測發動機的維護需求，優化備件庫存管理，減少備件積壓和浪費，降低備件采購和存儲成本。智能診斷技術發展趨勢11深度學習算法基于深度學習的航空發動機EGTM預測與智能診斷算法研究，通過構建EGTM基線數據集，利用深度學習模型實現對發動機狀態的精準預測和故障診斷，顯著提升診斷效率和準確性。人工智能方法結合鄰域粗糙集、KPCA-WNN、DAEN等人工智能方法，對航空發動機氣路系統進行故障診斷，通過參數約簡和特征提取，建立高效診斷模型，有效識別發動機異常狀態。智能故障診斷框架基于人工神經網絡的智能故障診斷技術，通過構建多層神經網絡模型，實現對復雜工業設備故障的實時監測和診斷，為設備持續正常運行提供技術支撐。新技術在故障診斷中的應用多模型協同診斷通過D-S證據理論對多個診斷模型的輸出結果進行融合，利用多模型協同診斷的優勢，提高故障診斷的可靠性和魯棒性。數據集成與清洗在多源數據融合技術中，首先需要對來自不同傳感器的數據進行集成和清洗，確保數據的準確性和一致性，為后續分析提供可靠基礎。特征提取與融合利用KPCA等技術對多源數據進行特征提取，并通過加權融合方法將不同特征進行整合，提升故障診斷的全面性和精確度。多源數據融合技術自適應診斷系統能夠實時監測航空發動機的運行狀態，并根據監測數據動態調整診斷策略，確保系統能夠快速響應異常情況。實時監測與反饋系統通過不斷學習和優化診斷模型，提升對新型故障的識別能力，確保診斷系統能夠適應發動機運行環境的變化。模型自學習與優化結合工程師經驗和智能算法，自適應診斷系統能夠提供智能決策支持，幫助工程師快速定位故障原因并制定有效的維護方案。智能決策支持自適應診斷系統故障診斷系統實施與部署12分階段推進系統實施應遵循分階段推進的原則，從需求分析、系統設計到開發測試，逐步完成各模塊的集成與優化，確保系統功能的完整性和穩定性。系統實施策略數據驅動決策在系統實施過程中，充分利用歷史數據和實時監測數據，通過數據分析和模型訓練，不斷優化診斷算法，提高系統的準確性和可靠性。跨部門協作系統實施需要技術、運維、安全等多個部門的緊密協作，明確各部門的職責和任務，確保系統順利上線并持續改進。硬件配置系統部署需要穩定的網絡環境，保證數據傳輸的實時性和安全性，避免因網絡延遲或中斷影響診斷結果的準確性。網絡條件安全防護部署環境需配備完善的安全防護措施，包括防火墻、入侵檢測系統和數據加密技術，防止系統受到惡意攻擊和數據泄露。部署環境需要高性能的服務器和存儲設備，以支持大規模數據處理和模型訓練，同時確保系統的實時性和響應速度。部署環境與要求定期巡檢系統維護需定期進行硬件和軟件的巡檢，及時發現和解決潛在問題，確保系統的穩定運行和高效診斷。數據更新版本管理系統維護與升級系統需定期更新發動機運行數據和故障案例，通過持續的數據訓練和模型優化，提升診斷系統的準確性和適應性。系統升級需嚴格遵循版本管理流程，記錄每次升級的內容和影響，確保升級過程的透明性和可追溯性，同時避免因升級引入新的問題。案例分析與經驗分享13典型故障案例分析葉片斷裂故障：某型渦扇發動機在飛行過程中突然發生異響，隨后發動機功率下降，經檢查發現高壓壓氣機葉片斷裂。葉片材料疲勞、制造缺陷或異物損傷均可能導致葉片斷裂，長期在高溫、高壓環境下工作也會加速葉片的老化和損壞。葉片斷裂會直接影響發動機的壓縮效率和推力輸出，嚴重時可能導致發動機失效，危及飛行安全。預防措施包括加強葉片的材質研究和制造工藝控制，定期進行無損檢測和葉片更換，提高發動機的清潔度和維護水平，減少異物損傷的風險。滑油系統泄漏故障：某型航空發動機在運行過程中出現滑油系統泄漏，導致發動機潤滑不足，進而引發軸承磨損和過熱。泄漏原因可能包括密封件老化、安裝不當或系統壓力過高。滑油泄漏會嚴重影響發動機的潤滑和冷卻性能，導致關鍵部件磨損加劇，甚至引發火災。預防措施包括定期檢查密封件狀態，確保安裝工藝符合標準，監測系統壓力并設置安全閥，及時更換老化和損壞的部件。中介軸承故障：高壓渦輪轉子和低壓渦輪轉子之間的中介軸承位于發動機最內部，傳統檢測手段難以直接對其進行狀態監測和故障診斷。中介軸承滾道表面剝落、滾動體磨損、保持架斷裂等損傷引起的微弱沖擊信號，需經過復雜的傳遞路徑才能被檢測到。解決此挑戰需要使用靈敏度與分辨率較高的振動傳感器和較高AD位數的采集儀，采用先進的信號處理方法過濾噪聲成分，提取故障特征信息，確保采集數據的準確性和可靠性。成功實施經驗分享深度學習技術應用：南航技術分公司與民航大合作研發的“基于深度學習的航空發動機EGTM預測與智能診斷算法研究”項目取得重大突破。通過創新性地提出EGTM基線數據集構建方法，結合飛行時間信息和數據清洗技術，成功構建起可靠的數據集，并設計出基于深度學習的EGTM基線預測模型。該模型結構精妙，性能參數加權模塊以Transformer為核心，顯著提升了預測精度和診斷效率，為航空發動機狀態監控和故障診斷帶來了全新變革。聯合創新合作框架：2024年，南航技術分公司與民航大簽署聯合創新合作框架協議，雙方基于實際工作需求，聚焦發動機EGT裕度預測和發動機異常診斷展開深入研究。通過緊密合作，雙方充分發揮各自優勢，整合資源和技術，共同攻克技術難題，推動了航空發動機智能診斷技術的快速發展，為行業提供了寶貴的合作經驗。數據驅動決策：在航空發動機故障診斷中，數據驅動決策的重要性日益凸顯。通過建立完善的數據采集和分析系統，實時監測發動機運行狀態，結合歷史數據和專家經驗，構建智能診斷模型，能夠實現故障的早期預警和精準定位。數據驅動決策不僅提高了診斷的準確性和效率，還降低了維護成本，延長了發動機的使用壽命，為航空安全提供了有力保障。挑戰與解決方案微弱信號檢測：航空發動機中介軸承故障信號微弱，且經過復雜傳遞路徑后更難檢測。為解決此問題，項目團隊采用INV9827B系列IEPE型高性能加速度傳感器，該傳感器具有高分辨率、低噪聲、多靈敏度可選等特點，能夠有效捕捉微弱沖擊信號。同時，使用較高AD位數的采集儀，確保信號采集的準確性和穩定性，為后續的信號處理和分析提供了可靠的數據基礎。復雜信號處理