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航空发动机静电传感器异物监测方法研究

1. 研究团队与发表信息
本研究的核心作者包括Jiachen Guo（南京航空航天大学民航学院/利兹大学化学与过程工程学院）、Hongfu Zuo、Zhirong Zhong和Heng Jiang（均来自南京航空航天大学民航学院及飞机健康监测与智能维护民航重点实验室）。研究成果发表于《Aerospace Science and Technology》期刊2022年第123卷，文章编号107489。

2. 学术背景与研究目标
研究领域聚焦航空发动机健康管理（Engine Health Management, EHM），具体针对外来物损伤（Foreign Object Damage, FOD）的实时监测问题。FOD是航空发动机疲劳失效的主要原因，可能导致叶片损伤、热障涂层剥落甚至灾难性故障。传统监测技术（如振动分析）依赖故障的间接效应，而静电监测技术（Electrostatic Monitoring）直接检测异物（FO）的电荷信号，具有更高的早期预警潜力。然而，现有异物摄入监测系统（IDMS）存在理论模型不完善、无法精确量化异物位置和电荷量等问题。本研究旨在通过建立环形静电传感器的数学模型，提出基于脉冲波形特征的异物参数估计新方法，提升FOD监测的准确性。

3. 研究流程与方法
研究分为四个关键步骤：

（1）数学模型建立与数值分析
- 模型构建：基于静电感应原理，建立环形探针的数学表达式（公式1-19），描述电荷量为+q的异物在空间任意位置时探针表面的感应电荷分布。
- 运动模拟：通过MATLAB模拟异物匀速直线运动过程，设定采样频率20 kHz，调整运动步长模拟不同速度（如1 m/s）。
- 特征提取：定义脉冲幅度（Pulse Amplitude, qa）和脉冲宽度（Pulse Width, wf）为关键特征，分析其与异物电荷量（qf）、速度（vf）和径向位置（xf）的关系。

（2）新参数估计方法开发
- 径向位置估计：发现脉冲宽度与速度成反比（vf·wf为常数），且与径向位置存在多项式关系（公式20）。提出通过实测脉冲宽度和速度反推异物径向位置的方法。
- 电荷量估计：结合径向位置估计结果和探针空间灵敏度分布，计算异物电荷量（qe= qm/sm）。

（3）油滴标定实验验证
- 实验平台：设计油滴标定装置（图10），通过高压电场控制油滴电荷量（22–46 pC），利用双轴平台调节径向位置（0–30 mm），法拉第杯测量实际电荷量。
- 结果验证：脉冲幅度与电荷量呈线性关系（误差<1.7%），脉冲宽度与速度成反比（误差<3.8%），径向位置估计误差<10%（表2）。

（4）气枪高速实验验证
- 高速条件模拟：使用气枪发射5 mm颗粒（速度48–133.3 m/s），验证方法在高速场景下的适用性。
- 材料识别：成功区分尼龙（正电荷）和卵石（负电荷），证明静电监测可识别异物材料属性（图15-18）。

4. 主要研究结果
- 数学模型验证：数值分析与实验数据高度吻合，脉冲幅度和宽度的理论预测误差均<7.3%（图11-13）。
- 新方法有效性：径向位置估计误差<10%，电荷量误差%（表2-3）。
- 高速适用性：气枪实验证明方法在100 m/s以上速度仍有效，且能识别电荷极性（图17-18）。

5. 研究结论与价值
- 科学价值：首次建立IDMS环形探针的完整数学模型，揭示了脉冲波形特征与异物参数的定量关系。
- 应用价值：提出的基于脉冲宽度的径向位置估计方法，解决了传统IDMS无法定位异物的难题，为航空发动机健康管理提供了更精确的FOD监测工具。
- 工程意义：方法已通过实验室验证，未来可集成至航空发动机实时监测系统，降低FOD导致的维护成本和飞行风险。

6. 研究亮点
- 方法创新：首次提出基于脉冲宽度的异物径向位置估计方法，突破现有技术仅能检测异物存在的局限。
- 跨学科融合：结合静电学、信号处理和航空工程，开发了从理论建模到实验验证的完整研究框架。
- 高精度验证：通过油滴标定和气枪实验，覆盖低速（1 m/s）至超高速（133 m/s）场景，验证方法的鲁棒性。

7. 其他发现
- 噪声抑制建议：指出航空发动机附件齿轮箱机械噪声是静电传感器的主要干扰源，需结合硬件降噪和信号处理优化（第5节）。
- 未来方向：需进一步研究非匀速运动异物和多异物叠加信号的分离算法（第6节）。

本研究为航空发动机静电监测技术的工程化应用奠定了重要理论基础，相关成果已发表于航空航天领域顶级期刊，并获国家自然科学基金（U1733201、U1933202）等支持。