■ 许玮健 杨明绥 王萌/中国航发动力所

基于声纹特征识别的航空发动机进气支板裂纹故障检测方法，与外场常规的目视或孔探检测方法相比，具有可量化和效率高等优点。

航空发动机是工作环境最极端、最苛刻的系统之一。进气机匣作为航空发动机前端主要承力和进气部件，一方面是用来承接低压转子前支点载荷、振动及气动载荷；另一方面是对发动机进气来流进行整流，保证气流能够满足压气机使用需求。为满足现代武器装备超高性能、超高负荷的使用需求，进气机匣面临着负荷大、质量轻的考验，导致进气支板极易出现裂纹故障。进气支板裂纹故障的危害极大，早期往往出现于支板内部，常规的目视或孔探检测手段无法察觉，如图1所示。出现裂纹后仅几个飞行架次就可能发生掉块、脱落，打伤发动机转子，引发事故。针对上述问题，创新团队基于声纹特征识别技术给出了解决方案。

图1 进气支板在飞机上的位置示意

检测原理及技术路线

声纹特征识别检测的基本原理是因为不同的人、物、机械都有其特定的声纹（包括频率、波长和强度等特征参数），对声纹参数信号进行提取和分析，能够反映出声源本身的状态。应用到航空发动机进气支板裂纹故障检测中，可以通过敲击支板，获得声纹信号进行测试分析，找出反映支板裂纹状态的声纹参数，就可以实现支板裂纹故障的有效检测与识别。该方法不仅可实现对有无裂纹的诊断，还能对裂纹状态进行量化检测，是发动机进气支板裂纹诊断的数字化“听诊器”，大大改善了常规检测方法存在的缺少量化、易误诊/漏诊、检测效率低等诸多问题。

为实现该技术在航空发动机进气支板裂纹故障的原位检测上的应用，创新团队主要从故障机理研究、特征信号提取、全场景试验验证、早期故障识别和装置及软件研发等方面开展研究。

裂纹支板的声纹特征机理及规律

要实现对支板裂纹故障的诊断，需对声纹特征的机理及规律进行研究，如图2所示。创新团队首先通过发展高精度有限元动力学模型，提炼不同裂纹形式、不同裂纹位置和不同裂纹长度支板的结构动力学响应特征；之后，通过发展结构有限元与声学边界元耦合分析方法，对裂纹支板的声纹特征规律进行提取；最后，通过加工预制裂纹的支板对仿真方法的有效性及精度完成校验。

图2 裂纹支板的声纹特征机理及规律

声纹特征信号辨识与提取

完成机理研究后，需要考虑的是如何通过声纹对故障进行有效的辨识。深度学习是故障识别中常用的手段，通过自学习功能，对支板声纹特征不断训练，来实现对支板裂纹故障的识别。创新团队通过将全卷积网络（FCN）和长短期记忆网络（LSTM）算法相结合，建立包含声纹预处理、网络模型、分类器及深度学习网络的支板裂纹故障识别模型，以不同裂纹形式、不同裂纹位置、不同裂纹长度支板的模型试验结果为基础，建立涵盖完好和裂纹支板的数据库；通过机器学习算法对声纹进行训练和辨识，实现对支板裂纹故障的智能化识别，初步完成支板裂纹故障识别模型的建立。

全场景试验验证

试验验证是检测方法有效性的关键环节。为实现检测方法的快速迭代，创新团队分别从构件、整机和外场等3 个级别开展试验验证，如图3所示。

图3 全场景试验验证

构件级试验验证

构件级试验验证的目的是基于已出现故障的数据样本，对故障识别模型参数开展优化。支板模型试验结果可以实现对仿真结果和故障模型精度的校验，但无法真实反映支板实际使用时的裂纹状态信息，通过真实的数据样本可以对模型精度进一步开展优化。

整机级试验验证

进气机匣在整机状态下，安装状态、工作环境都会发生变化。通过整机级试验验证，可对方法的精度和有效性进一步验证。

外场级试验验证

外场条件下，嘈杂的环境噪声、多变的环境会对声纹检测方法提出更高的精度要求。外场级试验验证的目的则是针对外场使用时存在的因素（如强背景噪声干扰、温度差异）对特征声纹识别的影响、检测信号精度/有效性等问题，进行验证和解决，有针对性地开发修正模块。

早期裂纹识别技术

由于支板出现早期裂纹后往往发展较快，仅几个飞行架次就可能出现掉块、脱落，打伤发动机叶片，从而引发事故症候，因此对支板早期裂纹故障的有效识别是用户单位高度关注的问题。

针对用户需求，创新团队从机理研究出发，基于对裂纹支板声纹特征规律的研究，结合大量外场支板声纹信号特征随飞机/发动机工作时间、工作状态的演化规律，提炼出可以反映支板早期裂纹的声纹参数；之后将参数输入到故障样本中进行验证和迭代，最终提炼出可以反映支板早期裂纹的声纹参数及阈值，实现对支板早期裂纹故障的识别，如图4所示。

图4 早期裂纹识别技术

检测装置及软件研发

除了有效、高精度的检测方法外，面向用户单位非专业人员的使用需求，如何在外场高效、智能地完成检测也是项目急需解决的问题。针对用户需求，项目团队分别从检测软件智能化和检测装置便携性两方面开展研究工作，如图5所示。

图5 智能化检测软件及便携性检测装置

智能化检测软件开发

软件中除了将已经完成的检测模型写入外，还需要输入、输出、数据管理等其他内容，充分考虑用户的操作性，如依据发动机/机匣的命名对检测数据进行自动存储、检测信号无效性判断、通过红/绿灯实现对检测结果好/坏的输出等。

除了故障识别模型外，软件还需针对用户“非专业人员”的使用需求，完善软件输入信号有效性判据、检测数据自动命名及分类存储、检测结果有效判断等功能，使检测软件实现对信号全自动地处理、判断和输出。

便携式检测装置设计

装置设计一方面需要考虑外场多变的环境，增加防雨/防水设计；同时需要考虑用户高效的检测需求，要求检测装置质量轻、易携带、硬件高度集成，尽可能减少现场的工作量。

结束语

项目研发的基于声纹特征识别的支板裂纹故障检测方法及装置，有效地解决了现有检测手段无量化、效率低和易误诊/漏诊等问题，能有效避免外场发动机损伤的恶性事故。目前，该检测方法及装置已在多个用户单位开展应用，提前预警及有效识别支板裂纹故障多起，有效地支撑了用户单位的作训任务。同时该方法也可推广应用于其他军、民用领域的生产过程控制、出厂一致性检测和结构裂纹检测。