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申请/专利权人：太仓点石航空动力有限公司

摘要：本发明属于航空检测技术领域，本发明提供了一种航空发动机压气机叶片涂层检测方法及系统，包括：基于航空发动机压气机叶片在使用周期后表面涂层的厚度数据，得到厚度异常表现值；根据厚度异常表现值对叶片涂层的质量进行判断；多次获取航空发动机压气机叶片在使用周期后的厚度异常表现值以及使用周期内的温度数据，并分析得到关联值；根据关联值判断温度变化和航空发动机压气机叶片涂层质量之间是否存在关联性，并生成关联信号；基于生成的关联信号，获取目标预测模型，根据目标预测模型对航空发动机压气机叶片涂层的质量进行预测，本发明有利于保证航空发动机的运行安全以及对航空发动机压气机叶片在使用后的涂层质量进行有效预测。

主权项：1.一种航空发动机压气机叶片涂层检测方法，其特征在于：包括：获取航空发动机压气机叶片在使用周期后表面涂层的厚度数据，其中，厚度数据包括厚度值，基于对厚度数据进行分析，得到厚度异常表现值；所述厚度异常表现值的获取方式为：将航空发动机压气机叶片表面区域划分为若干个面积相等的网格子区域，将每个网格子区域的中心点作为检测点，获取每个检测点涂层的厚度值；基于对检测点的厚度值进行分析，将检测点标记为异常检测点和正常监测点；基于异常检测点，分析得到异常检测点的占比表现数据，其中，占比表现数据包括异常检测点的数量占比以及异常检测点的异常程度均值比；将异常检测点的数量占比以及异常程度均值比进行乘积处理，得到厚度异常表现值；根据厚度异常表现值对航空发动机压气机叶片涂层的质量进行判断；多次获取航空发动机压气机叶片在使用周期后的厚度异常表现值以及使用周期内的温度数据，其中温度数据包括温度值，基于对温度数据以及厚度异常表现值进行分析，得到关联值；将温度值与温度预设范围进行比较，若温度值在温度范围内，则生成温度正常信号，若温度值不在温度范围内，则生成温度异常信号；获取异常信号的时间数据，其中，时间数据包括异常信号持续时间均值比、异常信号间隔时间均值比以及异常信号的异常程度比；将时间数据以及对应的厚度异常表现值整合标记为一个计算数据分组；基于多次获取，得到多个计算数据分组；利用排列组合的方法多次选取三个计算数据分组作为计算数据组；将计算数据组代入预设的预测模型函数，其中，预设的预测模型函数为：Y=s1×XU+s2×YU+s3×TU，其中，Y表示的是厚度异常表现值，XU表示的是异常信号持续时间均值比，YU表示的是异常信号间隔时间均值比，TU表示的是异常信号的异常程度比，s1、s2以及s3均为待求解比例系数，其中，s1具体表示为第一待求解比例系数，s2具体表示为第二待求解比例系数，s3具体表示为第三待求解比例系数；若代入的计算数据组能够对待求解比例系数进行求解，则将计算数据组标记为可求解计算数据组，若代入的计算数据组无法对待求解比例系数进行求解，则将计算数据组标记为无解计算数据组；统计所有计算数据组的数量以及可求解计算数据组的数量，将可求解计算数据组的数量与所有计算数据组的数量进行比值处理，得到可求解计算数据组的数量比；获取代入可求解计算数据组得到的所有第一待求解比例系数、第二待求解比例系数以及第三待求解比例系数，并进行分析处理，得到待求解比例系数偏差表征值；将待求解比例系数偏差表征值与待求解比例系数偏差表征阈值进行比较：若待求解比例系数偏差表征值小于待求解比例系数偏差表征阈值，则将待求解比例系数偏差表征值对应的可求解计算数据组标记为正常可求解计算数据组；若待求解比例系数偏差表征值大于等于待求解比例系数偏差表征阈值，则将待求解比例系数偏差表征值对应的可求解计算数据组标记为异常可求解计算数据组；统计正常可求解计算数据组的数量以及可求解计算数据组的数量，并将其进行比值处理，得到正常可求解计算数据组的数量比；将正常可求解计算数据组的数量比与可求解计算数据组的数量比进行乘积处理，得到关联值；将关联值与关联阈值进行比较，根据比较结果判断温度变化和航空发动机压气机叶片涂层质量之间是否存在关联性，并生成信号，其中信号包括关联信号和非关联信号；若关联值大于等于关联阈值，则说明温度变化和航空发动机压气机叶片涂层质量之间存在关联性，则生成关联信号；若关联值小于关联阈值，则说明温度变化和航空发动机压气机叶片涂层质量之间不存在关联性，则生成非关联信号；基于生成的关联信号，获取目标预测模型，根据目标预测模型对航空发动机压气机叶片涂层的质量进行预测；获取所有正常可求解计算数据组所求解出的第一待求解比例系数，并将其求和取均值，得到第一目标待求解系数，同理，与第一目标待求解系数的获取方式相同，将所有正常可求解计算数据组所求解出的第二待求解比例系数进行求和取均值，得到第二目标待求解系数，将所有正常可求解计算数据组所求解出的第三待求解比例系数进行求和取均值，得到第三目标带求解系数；将得到的第一目标待求解系数、第二目标待求解系数以及第三目标待求解系数代入预设的预测模型函数，得到目标预测模型。

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