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航空发动机故障诊断与故障处理技术研究航空发动机是飞机的“心脏”，它为飞机提供能源和推力。
由于特殊的工作环境和高负荷运行，航空发动机一旦出现故障，极易造成严重后果，甚至威胁到飞行安全。
因此，航空发动机的故障诊断与故障处理技术显得尤为重要。
一、航空发动机故障的分类航空发动机故障可以根据其性质和位置进行分类。
根据故障性质，航空发动机的故障可以分为机械故障、电气故障和控制系统故障。
根据故障位置，航空发动机的故障可以分为外部故障和内部故障。
机械故障主要包括叶片损伤、轴承故障、轮毂裂纹等。
电气故障主要包括发生器故障、电动机故障、电气线路故障等。
控制系统故障主要包括电子节气门故障、传感器故障、执行器故障等。
外部故障主要包括灰尘进入、液体进入等，内部故障主要包括涡轮腐蚀、排气口阀门关闭不严等。
二、航空发动机故障诊断技术航空发动机故障诊断技术是指利用现代化的检测装置、测试仪器和数据分析系统对航空发动机进行全面和准确地故障诊断。
故障诊断的数据来源包括机组报告、故障报告、维修记录和操作数据。
其中，机组报告和故障报告主要是人员对故障的主观描述，而维修记录和操作数据则直接反映了航空发动机的状态。
尤其是操作数据，包括航空发动机的泵、涡轮、阀门、传感器等各个部件的工作状态和参数，可以提供大量的信息和线索，对故障诊断具有重要意义。
目前，航空发动机故障诊断的技术主要包括故障代码和数据记录、虚拟故障仿真、基于故障状态的健康监测、振动和噪声分析等多种方式。
其中，数据记录是通过在航空发动机上设置传感器，采集发动机运行状态下的各种参数，建立故障数据库，通过数据挖掘和数据分析，找到故障发生的原因和规律。
虚拟故障仿真是利用计算机仿真模型来模拟航空发动机的故障状态和运行情况，以便分析和处理。
基于故障状态的健康监测是指通过发动机传感器监测发动机的健康状态，并通过特定算法监测和分析故障状态。
振动和噪声分析主要是利用振动和噪声传感器，监测发动机振动和噪声情况，分析故障原因，为发动机的维修提供指导。
航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化随着航空工业的发展和民航市场的不断扩大，航空发动机的安全性和可靠性对航空公司和乘客来说变得尤为重要。
航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化成为了航空工业中的关键问题。
本文将介绍航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化的方法与步骤。
首先，航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化需要建立合适的故障诊断模型。
故障诊断模型是通过对航空发动机运行数据进行分析和模型构建，以实现对故障的检测、诊断与预测。
建立故障诊断模型的第一步是收集航空发动机的运行数据，包括传感器数据、参数数据等。
然后，对这些数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等。
接下来，选择合适的故障诊断算法，例如基于统计学的方法、机器学习方法、人工智能算法等，并根据实际需求进行模型优化和调整。
其次，航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化需要进行特征选择与提取。
特征选择是为了找到与故障相关的最重要的特征变量，以提高故障诊断的准确性和效率。
特征提取是将原始数据转换为更具代表性的特征向量，以减少数据维度和噪声的影响。
特征选择和提取的方法有很多，如相关系数分析、主成分分析、信息增益等。
选择合适的特征选择和提取方法，可以提高模型的分类性能和诊断准确性。
第三，航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化需要进行模型训练和评估。
模型训练是使用已知的故障样本和正常样本进行模型参数的估计和学习，以建立故障诊断模型。
模型评估是对训练后的模型进行性能评估，以验证模型的准确性和鲁棒性。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过不断的训练和评估，可以优化模型的参数和结构，提高模型的预测能力和稳定性。
最后，航空发动机故障诊断技术的模型构建与优化需要进行实时监控和更新。
航空发动机故障诊断是一个持续的过程，需要实时地对发动机运行数据进行监控和诊断。
当发现异常情况或故障时，及时采取措施进行修复或更换，以保障航空发动机的安全运行。
同时，还需要不断对模型进行更新和优化，以适应不同型号和规格的航空发动机，提高故障诊断的普适性和可靠性。
航空发动机性能监测与故障诊断技术研究近年来，随着民航业的不断发展，航空发动机性能监测与故障诊断技术研究也越来越受到关注。
航空发动机不仅影响着飞机的正常飞行，也直接关系到乘客的安全。
因此，对于航空发动机的性能监测与故障诊断技术研究，是现代民航业发展的必修课程。
一、航空发动机性能监测技术航空发动机性能监测技术，是指通过对发动机运行过程中的各项数据进行监测，分析其运行情况，进而判断其健康状况的技术。
这项技术的出现，旨在通过对发动机的监测和分析，提前预警可能出现的故障，进而为维修保养作出针对性的决策。
目前，航空公司一般采取两种方法来实现发动机性能监测。
一种是计划性监测，即规定一定时间间隔对发动机进行检查。
另一种是不定期监测，即发动机在运行过程中，通过传感器实时监测各项数据。
二、航空发动机故障诊断技术发动机故障诊断技术，是指通过对发动机出现故障时发出的信号进行检测，从而判断其具体故障种类和位置，进而采取相应的修复措施的技术。
航空发动机故障诊断技术的出现，是为了解决发动机故障对飞行安全造成的潜在危害。
现在，航空公司普遍采用的方法是，在发生故障后，通过维修人员对发动机进行诊断和维修。
这种方式无疑会增加维修成本和时间成本，因此，随着技术的不断进步，越来越多的航空公司开始尝试预测性维修方式，即通过对机组数据进行分析，提前发现故障并进行修复。
三、航空发动机性能监测与故障诊断技术的研究现状目前，国内外在航空发动机性能监测与故障诊断技术的研究上取得了不少进展。
在航空发动机性能监测技术方面，国内外专家学者提出了许多独特且有效的监测方法，例如通过增加硬件设备对发动机进行检测，通过信号处理技术实现对发动机的智能化监测等。
此外，在实验数据处理方法、故障诊断技术等方面也取得了许多研究成果，例如利用人工智能技术对发动机数据进行处理，以期达到更好的故障诊断效果。
在航空发动机故障诊断技术方面，研究人员发现，基于机组数据的预测性维修技术可以大大节省航空公司的维修成本，并提高航班运行效率。
信息融合在航空发动机气路故障诊断中的应用研究的开题报告一、研究背景与意义航空发动机是飞机最重要的动力装置，具有复杂的结构和工作机理，其气路故障对飞机的安全性和性能产生直接影响。
因此，航空发动机气路故障诊断技术已成为当前航空工业关注的热点。
目前，气路故障诊断技术主要采用传统的单一信号分析方法，如振动信号、声学信号、温度信号等，但这些方法存在信号干扰、信号复杂度高等问题，因此只能提供一定的故障诊断能力。
在实际使用中，气路故障与多种信号的关系密切，因此信息融合技术的应用可以提高气路故障诊断的准确度和可靠性，具有重要的研究价值和实际应用意义。
二、研究内容和目标本研究旨在探索信息融合在航空发动机气路故障诊断中的应用，具体包括以下内容：1.建立气路故障诊断的信号采集系统，包括振动信号、声学信号、温度信号、压力信号等多种信号采集和处理。
2.分析多种信号的特征和故障模式，建立故障诊断模型和算法。
3.研究信息融合方法，包括加权平均、模型融合、数据融合等方法，提高故障诊断的准确度和可靠性。
4.实验验证研究成果，分析信息融合技术在气路故障诊断中的应用优势和局限性。
三、研究方法和技术路线本研究主要采用实验研究与理论分析相结合的方法，通过建立气路故障诊断信号采集系统，获取发动机振动信号、声学信号、温度信号和压力信号等多种信号数据。
在此基础上，分析不同信号的特征和故障模式，建立基于单一信号故障诊断模型和信息融合模型。
通过实验验证和分析，研究不同信息融合算法在气路故障诊断中的应用优势和局限性，并提出进一步研究和改进方案。
四、预期结果及意义本研究预计能够在航空发动机气路故障诊断方面取得以下成果：1.建立气路故障诊断信号采集系统，获取多种信号数据，为航空发动机故障诊断提供实验基础和数据支持。
2.分析多种信号的特征和故障模式，建立气路故障诊断的单一信号模型和信息融合模型。
3.研究信息融合方法，包括加权平均、模型融合、数据融合等方法，提高气路故障诊断的准确度和可靠性。
航空发动机故障诊断与维修技术研究随着航空业的快速发展，航空发动机的故障率也越来越高，成为了制约航空运输安全的一大问题。
对于航空公司和飞行员而言，发现并及时排除故障至关重要，而航空发动机故障诊断与维修技术的研究就显得尤为重要。
本文将详细探讨航空发动机故障的诊断方法和维修技术，并尝试寻找更高效的解决方案。
一、航空发动机故障的诊断方法航空发动机故障的诊断方法一般是根据故障的症状进行分析。
常见的故障症状包括发动机噪音大、排气颜色异常、工作温度过高、功率不足等。
针对不同的故障症状，通常采用以下诊断方法：1. 根据故障代码检测和分析：先进的航空发动机通常会带有故障代码系统，当发动机出现故障时，系统会自动产生对应的故障代码，可以通过读取故障代码来分析故障的具体原因。
2. 实验和测试：通过实验和测试的方式，对发动机各个模块的工作状态进行全面的检测，包括燃油系统、油压系统、冷却系统等。
同时还可以通过人工观察发动机冷却液的颜色和气味等特征来判断是否存在故障。
3. 数据处理：现代发动机的喘振检测系统（FDD）具有很强的自适应能力，可以通过处理大量的系统数据，判断发动机是否存在故障，并可以通过信号源、时域和频域分析来对发动机状况进行准确分析。
以上方法虽然相对较为可靠，但需要手动进行数据处理和分析，对于大规模的发动机维修来说，还是显得相对繁琐，需要更高效的解决方案。
二、航空发动机维修技术的研究航空发动机维修技术是指对发动机进行必要的检查、调整和维护，使其达到最优工作状态的过程。
在航空发动机的维修过程中，工程技术人员主要依靠人力和经验进行操作，比较依赖手工调试的方法，但这种方法效率较低，耗时长，且往往需要定期进行机械拆卸，才能彻底解决发动机故障。
为了提高航空发动机的维修效率，现代技术正在对航空发动机的维修技术进行升级。
诸如智能化监测、智能化控制、先进机器人双臂维修系统等技术，正在逐步在发动机维修领域得到应用。
随着5G、人工智能等技术的快速发展，航空发动机维修技术也面临不断的更新升级。
基于 SAE的航空发动机气路故障诊断摘要：航空发动机气路喘振故障会极大影响发动机性能，严重时则会给整机安全飞行带来灾难性的风险。
而旋转失速被认为是航空发动机喘振的前兆，因此针对复杂工况下航空发动机旋转失速发展过程的精准识别，是预警和检测航空发动机气路喘振故障的关键所在。
关键词：SAE；航空发动机；气路故障航空发动机状态参数数据蕴含着丰富的健康状态信息和特征，基于状态参数数据分析的数据驱动技术是当前气路故障诊断的研究热点。
近年来，国内外专家学者虽然对基于数据驱动技术的航空发动机气路故障诊断进行了诸多研究，但是由于状态参数数据具有的非线性、非典型性、非等效性等特征使得航空发动机状态参数数据分析具有复杂性，且当前方法在建模、表征和函数表达能力方面的不足使得气路故障信息和特征难以被精细灵敏地挖掘和识别，导致目前诊断方法的诊断效果仍不理想。
因此迫切需要开展能更加有效的基于航空发动机状态参数数据分析的故障诊断新方法的研究。
栈式自编码网络(Stacked Autoencoder，SAE)有优良的建模、泛化和函数表达能力，使用无监督预训练和有监督调优相结合的两阶段训练算法，使得其在特征提取与健康状况识别方面优势明显，可以有效挖掘出数据中包含的丰富信息，从而提高分类和预测的准确率。
SAE已在众多领域得到了相关应用并展现出优势，但未见在航空发动机气路故障诊断研究领域中应用。
本文提出基于SAE的航空发动机气路故障诊断方法，构建航空发动机气路故障诊断模型；首先通过无监督方法对SAE进行训练从而有效挖掘状态参数数据中的气路故障特征，然后通过有监督方法对网络参数进行微调并优化SAE对气路故障特征的表达，实现气路故障的诊断。
通过使用JT9D航空发动机气路故障样本进行仿真验证分析，验证了所提方法的可行性和有效性。
1 栈式自编码网络SAE是由多层稀疏自编码器和一层回归分类层堆叠而成的深层网络模型。
其中稀疏自编码器加入了稀疏性限制，使得SAE具备优良的训练学习和特征提取能力。
航空发动机气路故障诊断研究现状摘要：航空发动机是航空器的动力源，其运行状态的稳定性和可靠性对航空器的安全飞行至关重要。
然而，航空发动机在使用过程中难免会出现各种各样的故障，如涡轮叶片断裂、涡轮转子失衡等，其中气路故障是航空发动机中比较常见的一种故障类型。
气路故障会导致发动机性能下降、寿命缩短，甚至可能引起事故。
因此发展高效、准确的航空发动机气路故障诊断技术对于提高航空发动机的可靠性和安全性具有重要意义。
本文对航空发动机气路故障诊断方法展开探讨，并说明航空发动机气路故障诊断系统，旨在为读者提供参考。
关键词：航空发动机；气路故障诊断；故障诊断方法引言航空发动机作为航空器的核心部件，其性能和可靠性对于飞机的飞行安全和经济性都有着至关重要的影响。
然而，在航空发动机的使用过程中，由于各种原因导致航空发动机出现故障，其中气路故障是较为常见的故障类型之一。
气路故障不仅会导致航空发动机性能下降，寿命缩短，而且还可能引起严重的事故。
因此对航空发动机气路故障进行及时准确的诊断，对于保障航空器的安全性和可靠性具有极为重要的意义。
气路故障诊断技术是航空发动机保障和维修领域中的重要研究内容，发展高效、准确的气路故障诊断技术对于提高航空发动机的可靠性和安全性具有重要意义。
一、航空发动机气路故障诊断方法（一）传统方法传统的航空发动机气路故障诊断方法主要包括经验判断和故障分析。
经验判断是指基于专业技术人员多年的经验和感觉对航空发动机的运行状态进行判断。
工程师根据发动机的声音、振动、温度等特征，通过观察和听觉等手段，对发动机的运行状态进行评估和判断。
在实际应用中，经验判断方法通常适用于对于一些简单的故障进行初步的诊断。
故障分析则是根据发动机的运行数据对其进行分析。
例如通过监测发动机的振动、压力、温度等参数，对其运行状态进行分析和判断。
在实际应用中，工程师可以根据发动机的运行数据，结合故障模式库和经验判断，对发动机的气路故障进行诊断和判断。
试分析航空发动机故障诊断技术航空发动机故障诊断技术的关键在于掌握设备在运行过程中出现的一系列情况，然后可以准确地对发动机进行一个判断，观察发动机有没有出现一些异常的情况，这样做有利于及时发现故障，从而对其采取必要的措施。
如果在检测过程中发现了故障，就要对产生故障的原因及故障所在处进行分析，然后进行下一步的维修工作。
一、航空发动机故障分析1.1收集信息想要为航空发动机的故障进行合理地诊断，首先要做的是收集发动机的基本情况信息，确保这些信息的及时性、准确性，才能对故障进行下一步诊断。
航空发动机的作用就是利用一些设备来收集信息，一般用到的设备是传感器，而对于一些特殊的传感器（比如相关维护人员凭感觉对发动机进行一个诊断），就要在适当的时候去使用它，不要盲目使用。
除此以外，可以直接影响到信息收集的因素还有传感器的质量、安装位置、安装技术等等。
1.2分析处理信息正常在传感器使用的时候，它收集的信息比较多而且复杂，甚至有些信息是完全没有用的，没有一个明确的特征，这样会给相关人员的观察判断带来麻烦，所以就需要专门进行信息的分析与处理。
首先需要把收集到的信息进行筛选，把没有用的一些数据过滤掉，留下对后续研究有帮助的信息。
接下来就是数据的处理，对筛选出有用的数据进行全面的分析，尽量做成一种比较直观的方式，可以明显能看出特征的形式，然后利用专门的设备对这些数据进行处理。
特别要注意，相关维护人员对收集到的信息进行分析主要是通过一个直接的感觉，这会影响到最后的故障原因分析。
二、航空发动机故障种类2.1稳定型故障这种类型的故障是航空发动机比较重要的一种故障，它表现出来的特征不太明显，危害性比较大，容易引起发动机内部结构的一个变化，从而使发动机变得不太稳定。
而且在检修的过程中存在很多的困难，检修工作因此会变得很繁重。
2.2磨损、疲劳故障在发动机使用的初期，最先出现的一种故障是磨损、疲劳故障，在发动机内部的一些部件出现磨损和使用疲劳的状况，这主要是因为在使用过程中，各个部件之间会出现异常的磨损，从而引起部件的使用疲劳。
航空发动机故障检测与诊断技术综述航空发动机作为飞机的心脏，它的性能对于飞机的整体性能至关重要。
航空发动机故障是造成飞行安全事故的主要原因之一。
因此，航空发动机故障检测和诊断技术的研究一直是航空工业的热点之一。
本文将从航空发动机故障检测和诊断技术的现状、发展趋势、优缺点以及未来发展方向等方面进行综述分析。
一、航空发动机故障检测和诊断技术的现状1.传统方法传统的航空发动机故障检测和诊断方法主要依靠人工进行。
操作人员通过航空发动机的运转声音、漏油情况、航行数据等手段来判断发动机的状态。
这种方法虽然简单易行，但是因为人的主观性，误判率高，同时也存在着不能发现潜在问题、不能及时准确判断问题症结等缺点。
2.基于故障树的方法基于故障树的方法是一种较为常用的故障诊断方法。
它采用图形化方式表示发动机各部件之间的关系，通过对树状结构的分析，可以快速定位故障，有效减少了故障诊断时间。
但是这种方法也存在着信息预处理和数据分析的困难等问题。
3.基于模型的方法基于模型的方法是一种比较先进的故障检测和诊断技术。
模型通过对发动机进行建模，模拟发动机在不同工作状态下的性能数据，再通过对比计算模型与实际数据之间的差异来诊断故障。
这种方法精度高，能够发现潜在问题，但是也对建模的要求较高，同时需要耗费大量时间来建立模型。
二、航空发动机故障检测和诊断技术的发展趋势1.无人驾驶飞机随着无人驾驶飞机的发展，自动化检测和诊断技术将会逐渐成为航空发动机故障检测的主流方法。
无人驾驶飞机具有自动飞行、自动控制等特点，能够实现对发动机状态的实时监测和故障诊断。
2.大数据对于航空发动机来说，产生的数据量是相当可观的，传统的人工判断很难完全解决发动机故障检测和诊断的问题。
因此，利用大数据技术对海量数据进行分析，挖掘出其中的规律，通过机器学习算法对数据进行分类、维度降低等方法将成为未来的发展趋势。
3.智能化智能化是未来航空发动机故障检测和诊断技术的必然趋势。
航空发动机气路故障诊断研究现状与展望摘要：航空发动机气路故障诊断是通过对发动机系统、部件的气路参数进行分析，以识别气路部件性能退化或故障的主动过程，是提高飞行安全性和可靠性、降低发动机维修成本的重要途径，当前已成为飞行推进技术研究领域的热点。
本文讨论了发动机气路故障诊断的主要方法，包括基于线性/非线性模型的诊断方法、基于数据驱动的诊断方法、基于信息融合的诊断方法等，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：航空发动机；气路故障诊断；性能退化；机理模型；数据驱动；信息融合1气路故障诊断基本原理及目前面临的困难当前气路故障诊断面临的困难有以下几点:(1)对于大多数发动机机型依然是测量参数个数少于未知参数个数;(2)故障之间存在很强的相关性,区分相似故障很困难;(3)测量参数中的噪声与故障造成的测量参数偏差具有相同级别,且测量信号存在偏置;(4)发动机具有很强的非线性及复杂性,且工作环境变化较大;(5)气路故障试验的成本过大;(6)发展适合故障诊断的发动机模型依然比较困难。
2气路故障诊断方法2.1发动机故障模型建立基于模型的诊断方法的突出问题在于对模型精度的要求较高，尤其对于大范围工况的航空发动机而言，对系统不确定性的鲁棒性能是必须考虑的问题，包括模型偏差、性能退化、噪声等。
目前大多数基于模型的气路故障诊断方法侧重于诊断算法本身，而对于模型的研究尚不完善。
事实上，模型的精度对诊断结果的影响更为突出，由于航空发动机存在制造、安装公差，发动机个体之间的差异也较大，使用过程中发动机性能会发生退化，因此，需要根据试验数据修正模型，提高建模精度。
另外，性能退化下的发动机气路故障诊断方法已比较成熟，相对而言，对于发动机气路部件突变故障问题的研究还远远不够，而发动机气路部件的突变故障恰恰是危险性最大的问题，也是急迫需要解决的问题，对于空中停车等突发问题的诊断意义重大。
突变故障的形成机理与渐变退化的形成机理不同，其模型的表现形式也不同。
基于小偏差法的航空发动机气路故障诊断方法
随着航空发动机技术的迅速发展，发动机故障的检测和诊断任务变得越来越重要。
在
过去的几年里，由于不同的故障模式，传统的故障诊断方法已经无法满足目前的航空发动
机故障诊断的要求。
因此，基于小偏差法的航空发动机气路故障诊断方法的研究越来越受
到关注。
基于偏差小法的航空发动机气路故障诊断方法是一种新型的故障诊断方法，它使用气
路参数输入系统，通过实时系统动态响应数据技术，首先确定正常工作状态下的气路参数，然后在工作状态变化时，利用参数改变来确定可能发生的故障状态，从而进行故障诊断。
该方法有以下优点：首先，抗干扰能力强，对参数的负载和输出比偏差的分析范围更大，可增加诊断准确率；其次，不需要控制系统模型，只需要通过小偏差测量，就可以在
运行时候识别故障，大大减少了检测的成本和时间；最后，高精度的参数检测，可以更好
的跟踪参数的变化，能够提高诊断的精准度。
但是，该方法也有一些缺点：一是参考模型模拟精度有限，会影响参数变化的准确性；二是未来取样时间也会影响故障诊断的准确性；三是偏差检测的门限太低可能会导致故障
的误报；四是残余偏差的变化可能会对诊断结果产生影响。
总之，基于小偏差法的航空发动机气路故障诊断方法有许多优点，但也存在一些问题
需要关注，目前还是在加强研究和实践中发展壮大。
航空发动机故障诊断与维修关键技术研究航空发动机作为飞机的核心装置，其性能和可靠性对飞行安全至关重要。
然而，由于工作环境的极端恶劣条件和高强度的运行要求，航空发动机故障时有发生。
因此，对发动机故障进行准确的诊断和及时的维修显得至关重要。
在过去的几十年里，针对航空发动机故障诊断和维修的关键技术进行了广泛的研究。
本文将从故障诊断和维修两个方面，对航空发动机故障诊断与维修关键技术进行探讨。
一、航空发动机故障诊断关键技术1.故障检测技术故障检测是指通过监测飞机系统的性能和状态参数，实时分析系统异常信息，识别故障位置和类型。
目前，常用的故障检测技术包括传统的基于规则的专家系统和基于模型的故障检测方法，以及近年来快速发展的数据驱动的机器学习方法。
2.故障诊断技术故障诊断是指在发现故障后，通过分析故障表现和采集的数据信息，确定故障原因并进行故障分类和定位。
常用的故障诊断方法包括基于规则的专家系统、基于故障树和贝叶斯网络的故障诊断算法，以及近年来兴起的基于神经网络和深度学习的故障诊断技术。
3.故障预测技术故障预测是根据航空发动机的运行参数和历史数据，通过数学模型建立发动机的健康状态预测模型，实现对发动机故障的提前预警。
常见的故障预测方法包括基于统计学的故障概率模型、基于物理原理的故障预测方法，以及基于机器学习的数据驱动方法。
二、航空发动机维修关键技术1.非破坏性检测技术非破坏性检测技术是指通过利用超声波、磁粉、涡流等方法，对发动机零部件进行检测，发现隐蔽的缺陷或损伤，以保证发动机在修理后的可靠性和安全性。
常用的非破坏性检测方法包括超声波检测、磁粉检测、涡流检测和红外热检测技术。
2.修理技术修理技术是指在航空发动机故障发生后，对发动机进行故障定位、零部件更换、磨削修复等操作，使发动机恢复正常运行。
修理技术包括替换拆卸组件、修复零部件、研磨修磨技术等。
3.保养技术保养技术是指在正常使用过程中，通过定期检查、清洗、润滑等手段对航空发动机进行保养，以延长其使用寿命和提高可靠性。
