Научная статья на тему 'Совершенствование методов параметрической диагностики компрессора высокого давления'

Совершенствование методов параметрической диагностики компрессора высокого давления Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

CC BY
266
83
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по механике и машиностроению, автор научной работы — Аверьянов Андрей Борисович

В статье представлены методы параметрической диагностики, основанные на математических моделях, построенных с помощью регрессионного и корреляционного анализа. Показаны математические модели взаимосвязей между различными параметрами двигателя, регистрируемыми в эксплуатации, которые могут быть использованы для определения фактического технического состояния компрессора высокого давления газотурбинного двигателя, а также для прогнозирования технического состояния.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по механике и машиностроению , автор научной работы — Аверьянов Андрей Борисович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Совершенствование методов параметрической диагностики компрессора высокого давления»

2006

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Эксплуатация воздушного транспорта

№ 109

УДК 629.735.03

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ КОМПРЕССОРА ВЫСОКОГО ДАВЛЕНИЯ

А.Б. АВЕРЬЯНОВ

Статья представлена доктором технических наук, профессором Чичковым Б.А.

В статье представлены методы параметрической диагностики, основанные на математических моделях, построенных с помощью регрессионного и корреляционного анализа. Показаны математические модели взаимосвязей между различными параметрами двигателя, регистрируемыми в эксплуатации, которые могут быть использованы для определения фактического технического состояния компрессора высокого давления газотурбинного двигателя, а также для прогнозирования технического состояния.

Основными задачами параметрического диагностирования авиационных газотурбинных двигателей (ГТД) являются определение фактического технического состояния ГТД и его прогнозирование в зависимости от наработки. Для решения этих задач сейчас используются математические модели, основанные на тренд-анализе некоторых регистрируемых параметров по наработке. Однако существующие диагностические модели, базирующиеся на соответствующих математических моделях, не всегда позволяют определить техническое состояние.

В настоящее время для эксплуатируемых отечественных двигателей характерны проблемы эффективного параметрического диагностирования вследствие неэффективной регистрации параметров (малая частота съема, малая надежность датчиков и приборов контроля, малое количество регистрируемых параметров). Это характерно не только для двигателей 3-го и 4-го поколений типа Д-30, но и для современного ПС-90 А, хотя и в меньшей мере. Поскольку увеличение количества регистрируемых параметров для названных двигателей не предполагается (совершенствуются только приборы контроля) и, видимо, экономически нецелесообразно, то возможно повышение эффективности постановки диагноза путем совершенствования существующих методов диагностирования.

Сейчас уровень контролепригодности отечественных двигателей типа Д-30 заметно уступает современным зарубежным и отечественным аналогам (ПС-90А).

Информация со встроенных первичных преобразователей может приниматься различными средствами индикации и регистрации: бортовыми в полете, наземными при ТО [1].

Основными проблемами широко используемых сейчас в России двигателей являются ограниченный перечень штатно регистрируемых параметров и малая частота отсчета на крейсерском режиме (двигатели 3 и 4 поколений): Ил-62М (Д-30КУ), Ту-154Б (НК-8-2У), Ту-154М (Д-30КУ-154), Ту-134 (Д-30), Ил-76 (Д-30КП). Модернизация указанных двигателей в плане расширения перечня регистрируемых параметров, режимов регистрации и значительного повышения частоты отсчетов не предполагается. В то же время все растут объемы перевозок современными самолетами типа Ил-96-300 и Ту-204 (214), оснащенными ТРДД следующего поколения (по отношению к перечисленным двигателям) типа ПС-90А. Перечень параметров и режимов их автоматической регистрации для двигателей типа ПС-90А значительно шире. Кроме того, положительной стороной системы регистрации параметров для рассматриваемых двигателей является малый период между моментами регистрации параметров, что повышает «качество» и достоверность получаемой информации [2]. Переход на ТО по фактическому техническому состоянию как для двигателей 3-го и 4-го поколений, так и для ПС-90 А затруднен. Одной из причин этого является неэффективность диагностирования, а иногда и просто невозможность постановки диагноза.

Проводимые в настоящее время на эксплуатационных предприятиях исследования в виде подконтрольной эксплуатации авиационных ГТД с использованием различных дополнительных методов контроля показали реальную возможность эксплуатации ГТД по техническому состоянию. Анализ полученных данных показывает, что применение дополнительных методов контроля и диагностирования позволяет существенно уменьшить число выключений двигателей в полете и обеспечить эксплуатацию двигателей с наработкой, в 1,5-2 раза превышающей первоначальный гарантийный ресурс при сохранении заданного уровня надежности.

Таким образом, применение различных методов контроля двигателей, позволяющих выявлять и устранять неисправности на ранней стадии их развития, способствует обоснованному увеличению наработки двигателей. Это - одна из основных причин перевода ГТД на ТО по состоянию.

Одним из путей выхода из сложившейся ситуации неэффективного диагностирования по данным полетной информации является повышение эффективности постановки диагноза путем совершенствования существующих методов анализа трендов параметров. В настоящее время для тренд-анализа параметров используются регрессионные модели параметров по наработке. Однако эти модели не всегда позволяют идентифицировать возникновение неисправности. В действующих методиках и бюллетенях обработки регистрируемых параметров не предусмотрено построение моделей вида «параметр /ЧР(параметр у)», где параметр /, у - параметры из множества регистрируемых диагностических параметров. Такой подход не позволяет учесть физические взаимосвязи между компонентами двигателя и снижает достоверность диагноза. В целях повышения эффективности постановки диагноза предлагается использовать связи между параметрами, описываемые моделями вида «параметр /ЧР(параметр у)» [3].

Для построения математических моделей необходимо выполнить предварительно построение корреляционных матриц. Результатами построения выделяются наиболее значимые связи. Приведем алгоритм построения корреляционных матриц:

1. Из полученных коэффициентов парных корреляций составляется матрица ненормированных корреляций без исключения незначимых моделей.

2. Проверяется гипотеза об отсутствии связи с помощью таблицы Р. Фишера для соответствующего количества полетов, т.е. определяется коэффициент корреляции, нормированный относительно табличного значимого.

3. Строится матрица ненормированных корреляций с исключением незначимых моделей путем сравнения коэффициентов корреляции из матрицы без исключения незначимых моделей с коэффициентом корреляции, нормированным относительно табличного значимого. Если коэффициент меньше нормированного, то данная связь считается незначимой и исключается.

4. Строится матрица нормированных корреляций путем деления коэффициентов корреляции из матрицы ненормированных корреляций с исключением незначимых моделей на табличный коэффициент корреляции.

Построение проводится для всех полетов, по первым 10 полетам и по последним 10 полетам для каждой неисправности. Предлагается использовать один из наиболее совершенных показателей степени тесноты связи - линейный коэффициент корреляции (г).

При построении приведенных здесь математических моделей были использованы статистические данные для неисправности «разрыв 5 ступени КВД», полученные при эксплуатации двигателей типа ПС-90А на максимальном режиме работы (© ОАО «Авиадвигатель»). Полученные статистические данные были предварительно обработаны (приведены к САУ и одному режиму) в соответствии с методикой [4].

На рис. 1-2 приведены примеры математических моделей, используемых в эксплуатации.

•Ув Р

Ув_Р_по_посл_10 пол

Ув_Р_по_перв_10 пол

— Линейный (Ув_Р)

—Линейный

(Ув_Р_по_посл_1

0пол)

—Линейный

(Ув_Р_по_перв_1

0пол)

Наработка, ч

Рис. 1. Регрессионные модели вида «вибрации ротора НД=Р(наработка)» Впо всем=0,000006, незначим; Вперв10=-0,0025, незначим; Впосл10=0,0076, значим, не норма

5 4,5

4

3.5 3

'¿2,5

-

3

2

1.5 1

0,5

0

у = -0,016х + 15,665 = 0,4589

к

Ук З

Ук_З_по_посл_10 пол

Ук_З_по_перв_10 пол

— Линейный (Ук_З)

—Линейный

(Ук_З_по_посл_1

0пол)

—Линейный

(Ук_З_по_перв_1

0пол)

100 200 300

400 500 600 700

Наработка, ч

800 900 1000

0

Рис. 2. Регрессионные модели вида «вибрации ротора ВД=Р(наработка)»

Впо всем=0,001, значим; Вперв10=-0,0118, незначим; Впосл\0=-0,016, значим, не норма

На рис. 3-4 представлены модели взаимосвязи различных параметров, регистрируемых в эксплуатации, между собой.

Рт/Рвх ^КВД, об/мин

ж N_КВД

■ N_КВД_по_перв_10пол

а N_КВД_по_посл_10пол

----Линейный (N_КВД)

- - -Линейный

^_КВД_по_перв_10пол)

---Линейный

^_КВД_по_посл_10пол)

От, кг/ч

Рис. 3. Регрессионные модели вида «обороты ротора ВД=Р(расход топлива)»

Впо всем=0,0005, незначим; Вперв10=0,0041, значим, не нормируется; Впосл10=-0,001, незначим Критерий распознавания неисправности В<0,004

+ Рт/Рвх

а Рт/Рвх_по_перв_10пол

■ Рт/Рвх_по_посл_10пол

----Линейный (Рт/Рвх)

- - -Линейный

(Рт/Рвх_по_перв_10пол)

---Линейный

(Рт/Рвх_по_посл_10пол)

Вп

От, кг/ч

Рис. 4. Регрессионные модели вида «параметр тяги=Р (давление топлива в 1-м контуре форсунок)» м=0,001, значим; Вперв10=0,0014, значим, не нормируется; Впосл10=-0,0002, незначим Критерий распознавания неисправности В<0,0014

Как видно из моделей, представленных на рис. 1-2, они позволяют определить техническое состояние ГТО, однако ввиду невысокой надежности этой аппаратуры (12 ложных срабатыва-

ний за вторую половину 2005 года) может возникнуть ситуация, способствующая затруднению определения технического состояния двигателя. В этом случае возможно определение технического состояния с помощью моделей, приведенных на рис. 3-4.

На рис. 1-4 обозначения параметров: ¥в, ¥к - виброскорость роторов вентилятора и компрессора высокого давления; Ы_КВД - частота вращения ротора КВД; От - часовой расход топлива; Рт/Рвх - параметр тяги; Рт_1к - давление топлива в 1-м контуре форсунок. Также на рис. 1-4 Я2 - квадрат коэффициента корреляции - линейный, значит линейный тренд.

Таким образом, математические модели трендов различных параметров позволяют повысить эффективность и достоверность постановки диагноза. Создание комплексов таких моделей между различными регистрируемыми в эксплуатации параметрами позволит с большой долей вероятности определять и прогнозировать возникновение неисправности, а также определять место и причину возникновения неисправности с точностью до узла.

ЛИТЕРАТУРА

1. Практическая диагностика авиационных газотурбинных двигателей / Под ред. В.П. Степаненко. -М.: Транспорт, 1985.

2. Чичков Б. А. Модели и параметрическая диагностика авиационных двигателей. Часть 1. Учебное пособие. -М.: МГТУ ГА, 2004.

3. Чичков Б. А. Методология оптимизации статистических диагностических моделей авиационных ГТД для установившихся режимов работы. Монография. - М.: МГТУ ГА, 2001.

4. Бюллетень №94148-БЭ-г. Изделие: двигатель ПС-90А. По вопросу внедрения в эксплуатацию 2-й очереди наземной автоматизированной системы диагностирования «АСД - Диагноз-90» двигателя ПС-90А на самолете Ил-96-300. Пермь, 1996.

PERFECTION OF PARAMETRIC DIAGNOCTIC’S METHODS OF HIGH PRESSURE

COMPRESSOR

Averianov A.B.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

The article describes the methods of parametric diagnostic, which are based the mathematic models founded on regressive and correlative analis’s help. The article shows the mathematic models of correlation between different engine’s parameters, which are registered during expluatation and which can be used for definding real technical position of high pressure compressor of the turbofan engine, and also to technical position’s for prognosing.

Сведения об авторе

Аверьянов Андрей Борисович, 1983 г.р., окончил МГТУ ГА (2005), аспирант кафедры двигателей летательных аппаратов МГТУ ГА, область научных интересов - диагностика авиационных двигателей по регистрируемым параметрам.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.