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同样，当叶片伸长碰摩涡轮机匣时，机匣或叶尖的粒子被磨损，在高温燃气流中，这些粒子易于燃烧并增加了离子的气化。
燃气流中的离子和带离子的微粒能发出极低的频率，这些频率可以显示出离子量的分布。根据这些离子量的分布可以推断出颗粒的组成成分和发动机内部的磨损、磨蚀或剥落颗粒的量。当这种颗粒量明显地增加时，这说明发动机出现了紧急故障。
紧急故障监测器是通过监控电磁辐射的频率来测量火焰筒、涡轮叶片和涡轮机匣材料出现的离子。这些离子受地球磁场的影响，以一定的频率发生辐射，此频率是电荷与质量比的函数。应用简单的天线和调到离子辐射频率的无线接收机，就可以测得这种辐射。频率与电荷 ,质量比之间的关系说明了在排气流中的离子化粒子的量与发射频率直接相关。
对于航空发动机燃烧室和尾喷管，其离子浓度为 %’%-, ./&左右。这些离子即是这种仪器的工作依据。根据基础物理学，任何电荷或带电荷粒子的加速都会产生电磁辐射。地球磁场对离子强加一个力，使离子加速运动。这个力促使每个离子以旋转频率进行辐射，该旋转频率为
频率 0（电荷 1磁场强度）（,质量）
通过仪器检测出这种频率。列出了碳氢化合物在空气中燃烧产生的几种离子，及其在典型的地磁场 2’微特斯拉（345磁通密度单位）时的旋转频率。该表说明，燃烧产生的离子旋转频率很低，而发动机构件中，较重的金属离子旋转频率更低。
这些离子发射出的第二种辐射源是燃烧气体流动时形成的离子加速。辐射频率可以反映燃烧室的亥姆霍尔兹（ 678/9:9;）共振、喷管曲率、涡轮叶片通过频率。发动机内部的音频和机械频率是很低的。涡轮工作时产生的频率由几百赫兹到通过叶片的几千赫兹。
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发射的第三种频率来自转子自身的旋转，改变了涡轮热斑点处生成的离子流。离子流以螺旋型轨迹流过固定在尾喷管处的传感器。对此仪器处理的信号与发动机转动频率相互调谐，从而使信号比不谐调时的强度增大约 "，这样更易于检测。
辐射源强度是温度、耗油率和电荷加速度的函数。在碳氢化合物火焰中电离的燃油分子比例约为 %" &’。确定热斑点上产生的离子数与燃油热容值、燃油离子温度（常低于绝热火焰温度）、燃气温度、火焰对火焰筒壁和涡轮叶片的辐射有关。金属要比相同体积的燃气产生更多的离子。在涡轮部件中，地球磁场和声音加速作用和离子间相互作用能引起电磁辐射。在燃烧室或喷管中放置天线可以检测到这些电磁源。
(测量仪器
仪器中有一个传感器，它是一简单的天线装置，可检测很低的回旋加速和机械激发离子的频率。该传感器的信号传输给信号调理器。放大器放大来自天线的信号，过滤器消除有用频带以外的信号并减少数字采样数据中的假数据。信号经 )*+转换器送到信号处理器中。信号处理器完成频率分析、积分和状态检测。显示器显示出检测数据。当信号超出预先定义的门限值时，该装置发出报警。为了消除环境磁场噪声的干扰，采用三支正交排列、独立处理的探测器，分析其输出结果，完善指向发动机中粒子源处的探测器信号。当检波处理器积分运算时，由于地球磁场的变化会引起离子发射频率的分散。通过增加磁力传感器和自适应处理可以减弱频率散布现象。磁场的测量与粒子探测器采样同步，这样可以采用测得的磁场值计算探测器信号的频率，而不采用固定的平均场值。
在喷口热燃气流中或局部高温燃气流中增加一适度酌磁场可以提高离子的发射频率。这种磁场会使发射频率高于只有地球磁场时的频率。较高的频率使采样和处理运算更适合于发动机运行状况。采用可调整的磁场也可以使常用的频率远离环境和发动机附件所发出的干扰信号的影响。
图 ’ &, &%"示出紧急故障监控器与发动机相连接的情况。这种方法使信号处理与涡轮工作状态相联系，并可区分是燃烧室火焰筒故障还是涡轮叶片故障。
图 ’ &, &%"-发动机 *仪器的连接 •%.%•
该仪器取决于回旋加速器辐射的发射和发动机中声场对粒子的加速所产生的辐射。测出频率后应用其与质量的函数关系以区分产生此频率的离子。一旦测出离子，其状态和调节特性就可与发动机状态相联系。例如，离子数量水平突然增加就表明燃烧室火焰筒上出现热斑点。相似的，当出现旋转调制信号时，就意指叶片上有一裂纹在扩展。
七、发动机神经网络监控技术
采用神经网络监控发动机状态和进行故障诊断是目前正在研究的课题。 ""曾采用神经网络评估了 %&’飞机发动机 %&((的性能和使用情况，监控了实际飞行中 )个发动机参数。 *"+,曾采用神经网络进行了发动机故障诊断。神经网络技术和此技术在预测发动机性能方面的能力是目前研究的重点。
神经网络技术在预测发动机部件性能中获得很大进展；在预测发动机振动中是相当有效的。神经网络在提高发动机试验和诊断能力方面具有很强的潜力。
&-方法说明
图 . /0 /&&示出 ’个发动机部件的准一维模型。采用部件效率来模拟非设计点的发动机性能。发动机推力和耗油率（ 1%2）都是用部件效率来计算。因此，每个效率、温度、推力和耗油率的组合都代表一种发动机工作状态。神经网络的训练采用 &((((种工作状态，并且有 3)种工况用于评估神经网络的性能。
被模拟的发动机为 %5(3 / 66 / 5(’7 8 9（海军垂直起落 : 8 1;<=飞机），该机为双转子、涡扇型。它包括高、低压压气机和高、低压涡轮。该机采用速度传感器测量发动机的振动，传感器固定在发动机前、后轴
承上。试验从慢车至最大，再减至慢图 . /0 /&&4涡轮喷气发动机
车。采用光谱分析技术监控发动机的振动，并分析其超限时的原因。
神经网络是能够通过例子记忆非线性关系的平行计算装置。神经每个 >?是一个处理器，类似于生物的神经细胞，大脑中的神经。多个处理器 >?1是通过负荷键连接的，信号在负荷键上通过，类似于生物的神经键。每个 >?通过其输入连接接收信号，信号来自 >?1和外部输入， >?只产生输出信号。此输出信号可以被分成许多个小连接。输出分支终止在 >?的进口连接或网络的输出端。这种应用在神经网络中的连接模式是受到人脑结构的启发。
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