Page 151 - 现代航空维修理论及应用研究

第四章 航空维修理论与安全

5. 高压压气机检测
航空航天领域经常出现各种不可预知的故障，其中压气机喘振是一种十分常
见的问题，若不能及时发现和解决，有可能会造成不可预估的后果。用刚性内窥

镜检测这一问题，不仅可以实现对管道、燃料室等位置的高精度成像，还可以获
得更高的性价比和更长的使用寿命，为了确保故障部位的准确定位，作业人员必
须提前分析可能造成问题的事故，对可能发生的位置作出初步判断，分析结构环
境，特别要注意对 J 型钩的防松销的检查，防止其出现松动脱落的现象。其次，

工作人员应考虑到高压压气机运行时也会产生摩擦，可能会致使空间缩小，所以
在这种情况下，必须用合适的探头来探测，否则就会影响探测的准确性，一般情
况下，都是用 4 毫米直径的探头，从高压压气机的叶片后面钻进去，这样可以更
准确的判断出故障部位的位置。

6. 损伤识别
损伤识别属于故障检测中更深层次的内容，它与传统的故障检测工作有很大
区别，它需要将信息技术和人工智能的优点充分地发挥出来，并与孔探技术相结
合，从而能够直接检测出目标对象缺陷的类型、位置，并得到相应的处理方案。

目前，在维护检查中，人工智能已成为技术革新的主要动力，而孔探技术是结合
其应用于航空发动机检测的一个重要方面。
对航空发动机进行损伤识别的核心是对其进行分类，这就需要智能系统能够
依据孔探技术给出的特征信息，对其进行分类。具体而言，就是将孔探内窥镜所

提供的图像像素矩阵、图像颜色深度、图像焦点内容，通过人工神经网络进行分
析和计算，从而得到对应的结果。如单纯的光影变化，破损边缘的类型、叶片的
角度等等。其中，孔探技术能够提供更多的细节且更加清晰，这将有助于人工智
能更好地进行损伤识别。在对发动机进行专业检测或投入使用之前，都会对发动

机进行全面的检查，这个时候，只需使用孔探技术采集发动机内部的信息，并将
其与之前的故障检测所得的图像一起输入到智能系统的数据库中。在内窥镜给出
影像后，人工智能会将影像状况和资料库中的海量资料进行对比，从中筛选出最
为相近的影像资料作为位置信息，让工作人员可以更加精确地判断出故障所在。

而处置方案则类似于定位，大多是基于之前的处置方式以及故障类型，将处置方
案反馈给员工，从而节省员工制定对应维护计划的时间，大大提高维护效率。不
仅如此，人工智能在损伤辨识上的优势，便是可以快速的找出更细微的损坏，甚

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