航空发动机是飞机的“心脏”．作为最核心的设备，其运行状态的好坏直接影响到任务成功率和飞行安全．因此，研究有效的状态监控与故障诊断技术，设计高效、实用的故障诊断系统，对于保证发动机正常工作、预防事故发生具有重要意义．针对目前X X航空发动机外场故障诊断与维修中孔探检测技术现状与实际需求，以改进孔探数据处理与特征提取方法、提高故障诊断水平为目标，研究了航空发动机故障诊断中的孔探图像特征提取技术，开发了航空发动机快速故障诊断系统，并进行了实际应用与验证．
主要研究工作及成果总结如下：
l、在介绍、分析X X航空发动机的组成及工作原理的基础上，通过广泛、深入的调研，应用FMEA分析方法，总结、归纳、分析了发动机关键部件的主要故障模式、产生机理、表现特征、故障影响及判决方法和维护经验等，为收集、整理发动机故障诊断规则和知识指明了范围，为建立诊断知识库和故障诊断系统打下了较好地基础．
2、为便于自动测量孔探图像缺陷尺寸，有效提取故障特征，开展了图像预处理方法在孔探图像特征提取中的应用研究，阐述了应用计算机数字图像处理技术进行孔探图像增强、图像分割、轮廓特征提取的途径和方法，主要包括：
(1)通过应用图像灰度化、图像平滑、锐化等图像增强方法，提高了图像边缘的清晰程度；
(2)在图像分割基本原理基础上，阐述了基于最大类间方差法的图像阈值分割方法。该方法具有分割效果好等优点：
3、研究了孔探图像边缘检测方法，给出了Roberts算子、Sobcl算子、Prcwitt算子和Canny算子等微分边缘检测算子的基本思想和实现步骤，较清晰地提取出了图像边缘；
4、针对各方法的特点，提出了孔探图像预处理中应该注意的若干问题．上述方法均进行了试验验证，结果表明这些方法能够有效地增强图像缺陷特征，方便了以后的自动测量和缺陷特征提取。 |
