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第1章 绪论1

1.1 发动机状态监控与故障诊断学1

1.1.1 发动机状态监控与故障诊断学的发展1

1.1.2 发动机故障诊断学的研究对象2

1.1.3 发动机故障诊断学的主要任务2

1.2 发动机状态监控与故障诊断系统2

1.2.1 发动机状态监控与故障诊断学体系2

1.2.2 状态监控与故障诊断的基础理论3

1.2.3 发动机状态监控与故障诊断系统的组成6

1.3 发动机监控系统的能力和效益8

1.3.1 发动机监控系统的能力8

1.3.2 发动机监控系统的效益10

1.4 发动机性能参数的录取12

1.4.1 典型EMS参数12

1.4.2 基本EMS结构13

1.4.3 发动机性能参数录取的基本要求14

1.5 发动机的状态和故障15

1.5.1 状态15

1.5.2 状态量（状态参数）15

1.5.3 故障的分类16

1.6 发动机健康管理（EHM）系统简介16

1.6.1 发动机健康管理的基本概念16

1.6.2 国内外相关技术的研究概况、水平和发展趋势18

1.6.3 发动机健康管理的主要研究内容18

思考题19

第2章 发动机状态诊断21

2.1 发动机状态诊断概述22

2.1.1 故障信息的传递过程22

2.1.2 基本原理22

2.1.3 基本方法23

2.1.4 基本步骤23

2.1.5 状态诊断的基本概念24

2.2 故障方程25

2.2.1 发动机故障模型的建立与求解的一般原则25

2.2.2 发动机的原始数学模型26

2.2.3 发动机的故障模型28

2.2.4 故障因子29

2.2.5 建立故障方程30

2.2.6 建立经验故障方程32

2.3 故障方程求解的数学基础38

2.3.1 故障方程的病态问题39

2.3.2 多元线性模型39

2.3.3 最小二乘估计40

2.3.4 统计假设和假设检验43

2.4 故障方程的求解49

2.4.1 故障方程求解的基本概念49

2.4.2 故障方程的求解方法50

2.4.3 合理解的选择53

2.5 应用实例——JT9D发动机的性能监控54

2.5.1 利用高斯法求解55

2.5.2 利用有约束的最小二乘法56

2.5.3 单因子的最小二乘法56

思考与练习题58

第3章 发动机振动诊断方法59

3.1 振动监视系统概述60

3.1.1 振动监视系统的组成60

3.1.2 振动监视系统的监视和诊断功能60

3.2 发动机的主要激振源61

3.2.1 转子激振源61

3.2.2 气动激振力62

3.2.3 轴承激振源63

3.2.4 齿轮激振源64

3.3 信号分析基础64

3.3.1 振动信号的分类64

3.3.2 振动信号的时域特征67

3.4 振动分析方法68

3.4.1 相关分析68

3.4.2 频谱分析72

3.4.3 振动系统动态特性分析80

3.5 故障诊断实例85

3.5.1 旋转机械的振动诊断85

3.5.2 齿轮缺陷的振动诊断95

3.6 振动诊断仪器及发展97

3.6.1 振动测试系统的组成97

3.6.2 振动测试技术的发展100

思考与练习题106

第4章 航空发动机常用诊断方法107

4.1 趋势图分析方法107

4.1.1 趋势图的绘制109

4.1.2 趋向分析110

4.1.3 趋势图分析的不足112

4.2 指印图诊断方法112

4.2.1 指印图112

4.2.2 指印图分析114

4.2.3 故障诊断实例115

4.3 滑油油样分析及故障诊断125

4.3.1 油样分析概述125

4.3.2 滑油理化分析129

4.3.3 滑油铁谱分析132

4.3.4 滑油光谱分析法143

4.3.5 滑油屑末分析148

4.3.6 应用实例152

4.3.7 三种技术的比较160

4.4 故障树分析法160

4.4.1 故障树分析法基础160

4.4.2 建造故障树166

4.4.3 故障树的定性分析175

4.4.4 故障树的定量分析181

4.4.5 故障树分析法应用举例187

思考与练习题191

第5章 现代故障诊断方法192

5.1 模式识别理论概述192

5.1.1 简介192

5.1.2 模式识别方法193

5.1.3 模式识别系统194

5.2 航空发动机故障特征提取方法196

5.2.1 信号预处理196

5.2.2 时域统计参数分析197

5.2.3 频域分析198

5.2.4 Wigner-Ville分布198

5.2.5 小波变换199

5.2.6 转子不平衡故障的特征提取203

5.3 模糊诊断原理及应用213

5.3.1 模糊信息及其处理213

5.3.2 隶属函数的确定217

5.3.3 模糊诊断方法226

5.3.4 模糊故障诊断实例230

5.4 神经网络及其在故障诊断中的应用232

5.4.1 神经网络概述232

5.4.2 人工神经网络基础234

5.4.3 前馈神经网络238

5.4.4 其他神经网络概述243

思考与练习题243

第6章 故障诊断专家系统概论245

6.1 专家系统概述245

6.1.1 故障诊断专家系统的功能246

6.1.2 故障诊断专家系统的结构246

6.1.3 故障诊断专家系统的原理247

6.1.4 故障诊断专家系统的诊断模型250

6.2 知识的表示与获取253

6.2.1 知识的表示253

6.2.2 知识的获取255

6.3 诊断推理机制256

6.3.1 基于规则的诊断推理256

6.3.2 基于模型的诊断推理257

6.3.3 基于案例的诊断推理259

6.3.4 不精确诊断推理261

6.4 诊断专家系统的开发262

6.4.1 专家系统开发简述262

6.4.2 专家系统的结构和功能设计263

6.4.3 专家系统的开发环境与工具264

6.4.4 专家系统实例简介269

第7章 航空维修工程中的可靠性272

7.1 概述272

7.2 可靠性的基本概念273

7.2.1 系统可靠性及其计算273

7.2.2 可靠性与维修性275

7.2.3 可靠性特征277

7.3 航空发动机的可靠性278

7.3.1 早期发动机采用的可靠性指标278

7.3.2 民用发动机可靠性指标278

7.4 可靠性理论在民航维修工作中的应用281

7.4.1 以可靠性为中心的维修思想281

7.4.2 可靠性管理285

7.4.3 可靠性维修方案286

7.4.4 性能标准（警告值UCL）的制定292

思考题295

附录296

参考文献297