[发明专利]一种航空发动机的孔探检测装置和方法

说明书

本发明公开了一种航空发动机的孔探检测装置和方法。其航空发动机的孔探检测装置包括：固定环、固定法兰盘、后整流罩锥、传感器安装底座、第一无线陀螺仪角度传感器、发动机手摇把手接口、特制加长杆、第二无线陀螺仪角度传感器、单向棘轮扳手和径向传动轴，所述第一无线陀螺仪角度传感器固定安装于传感器安装底座上，所述传感器安装底座通过螺栓与后整流罩锥固定连接，所述第二无线陀螺仪角度传感器固定安装于特制加长杆上。本发明可以分别精确测量低压转子、高压转子的转动角度，避免了人工驱动转子运动的不匀速缺陷，也弥补了单纯测量驱动端角速度和角度而无法避免机械系统误差的缺陷。

技术领域

本发明涉及孔探检测装置技术领域，具体为一种航空发动机的孔探检测装置和方法。

背景技术

航空燃气涡轮发动机装上飞机使用后，在翼时间很长，特别是民用发动机可以达到10000小时以上。在长期运行过程中，出现零部件的磨损、变形、积垢、掉块等问题，造成部件的效率和流通能力降低，排气温度升高，推力减小和耗油率增加，称为性能衰退。性能衰退是一个性能逐渐降低的过程，发动机仍然能正常工作。

造成发动机性能衰退的主要原因包括：

一、旋转零、部件的磨损、变形，导致压气机和涡轮叶片的尖部间隙增大，二次流损失增加，效率下降。

二、密封件间隙增大，使得漏气损失增加。

三、空气中的颗粒堆积在叶片表面上形成污垢，进而增加了叶型损失，增加了流通能力和效率，甚至影响了压气机单元体的稳定性。

四、外来物打伤，热端零部件的变形或掉块等，也造成流动损失增加。

发动机在外场使用期间，航空公司日益重视发动机的性能衰退，采用“视情维修”的维修策略，其前提就是能够监视发动机使用中的健康状况，因此发展了发动机健康管理EHM(Engine Health Management)系统。EHM关注的核心是预先防止、延缓以及包容发动机的性能衰退、故障或失效。故EHM采用了多种监视方法，包括无损检测和试验。

无损检测是利用专用设备探查发动机零、部件的机械损伤，一般只做地面检测用，如孔探检查、电涡流检测，同位素照相检查、超声波检查、磁力探伤、液体渗透检查等。

经检索，申请公布号为CN111178392A公开了基于深度神经网络的航空发动机孔探图像损伤分割方法，借助特征金字塔网络构建了一种深度神经网络的孔探图像分割方法，构建和扩展了数据集，测试图像经网络计算可以产生损伤区域的检测框和损伤的像素级分割。

申请公布号为CN110895814A公开了一种基于上下文编码网络的航空发动机孔探图像损伤智能分割方法，在构建孔探图像语义分割数据集，搭建特征提取子网络、多尺度上下文信息提取子网络和特征扩张子网络的基础上，利用数据集训练深度卷积神经网络，讲需要处理的发动机孔探图像输入上述网络，即可得到预测标签图像。

申请公布号为CN109800708A公开了基于深度学习的航空发动机孔探图像损伤智能识别方法，获取在测试集上达到预设准确率的全卷积神经网络，使用该网络对发动机孔探图像进行处理，得到损伤区域和其对应的损伤类别。

利用深度学习的航空发动机孔探图像分类和图像分割方法已经有多种，其分类和分割的准确度也是足够高，但目前尚无针对孔探相机定位的专利，且上述专利有如下缺点：1.目前的图像采集都是在实际工作中随机角度和随机距离进行采集的，分割之后的图像无法在发动机数字模型上进行定位，也无法在不同发动机或者在同一发动机不同寿命阶段进行定位对比；2.如果没有对损伤进行定性和定位，就无法按照航空公司常用的AMM手册对不同损伤部位不同损伤程度进行赋予不同重要度，例如相同长度的裂纹长度，在叶尖、叶根对于发动机维修的决策影响就差别很大；3.在定量分析的工作方面，如果没有孔探相机的位姿估计，就无法映射得到损伤的实际位置和姿态，只能统计损伤叶片个数，裂纹长度，无法统计损伤的面积占比。