系统简介

民用航空发动机磨损检测专家系统CEWDS1.0（Civil Aero Engine Wear Detection System 1.0），是中国航发上海商用航空发动机制造有限责任公司与南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室联合开发的针对民用飞机发动机磨损故障诊断的专家系统。

开发环境

本系统采用Microsoft Visual C++6.0软件进行Windows应用程序开发，专家系统知识库和动态数据库采用Microsoft Access数据库，数据库的连接是通过ODBC数据源管理器，基于Python语言编写的相关深度学习代码则是在VC++6.0中通过阻塞方式调用。该专家系统具有界面友好，操作简单，使用方便等优点。

功能特点

（1）样品信息注册：专家系统样品信息注册模块实现油液检测信息的注册入库，为后续的专家诊断提供数据来源。将飞机发动机油样分析方法分为五类，即颗粒计数分析、光谱分析、铁谱分析、扫描电镜能谱分析和理化分析（酸值、闪点、杂质、氧化值、硝化值、水分、粘度）。油液检测数据通过手动和自动两种途径导入到专家系统油液分析数据库。同时，在本系统中采用Webservice技术实现与LIMS的接口，开发与LIMS系统的接口程序，自动获取相关数据自动输入到系统油样分析数据库，实现油液监测数据的自动获取。同时，采用异构油液数据源提取技术，直接从电子扫描显微镜产生的Word文档中提取油液数据。

（2）阈值制定与趋势预测：以大量历史数据积累为基础，对各种故障和不合格案例深入研究，研究界限值制定方法（统计法和最大熵法），确定油液分析数据是否正常的判定依据，建立判据库。并从注册的油样数据库中，读出历史油样数据，按时间的先后顺序画出趋势图，分析相关参数的变化趋势，从趋势图上可以发现故障的出现。另外，采用支持向量机SVM建立自回归预测模型对下一时刻的油样分析数据进行预测分析。

（3）磨损颗粒智能分析：利用基于深度学习的目标检测技术，对油液中的磨损颗粒图像进行自动特征分析，并获取其尺寸、类别、材料、来源等信息以实现航空发动机润滑系统磨损故障检测和诊断。

（4）机器学习与专家诊断：通过人工机械式学习和机器学习方式获取磨损故障诊断规则，其中人工机械式规则获取适用于难于量化的经验知识，机器学习的自动获取方式适用于容易获取大量数值型样本数据的情况并对于已经确诊的故障模式，本软件采用决策树方法实现知识规则的自动获取。

（5）融合诊断：利用模糊逻辑和D-S证据理论实现光谱、铁谱、颗粒计数和理化指标数据的模糊融合诊断，再结合电子扫描能谱数据，最终实现磨损故障的定位、定性和定因诊断。

应用情况

从2021年开始应用于中国航发上海商用航空发动机制造有限责任公司。