Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние проблемы диагностирования ГТД по регистрируемым в полете параметрам 14
1.1.Сравнительная оценка полноты и достаточности полетной информации, регистрируемой вручную и магнитными системами регистрации параметров для диагностирования ГТД 14
1.2. Анализ эффективности методов диагностирования ГТД, используемых в авиационно-технических базах авиапредприятий ГА 19
1.2.1.Анализ эффективности существующих параметрических методов оценки ТС ГТД в эксплуатации 25
1.3.Перспективы использования полетной информации при диагностировании современных ГТД 31
Выводы к первой главе 36
Глава 2. Исследование параметров ГТД, регистрируемых на установившемся режиме их работы в крейсерском полете ВС 37
2.1.Оценка точности и отбраковка анормальных значений при руч ной регистрации параметров ГТД 3 7
2.1.1.Методика исключения грубых погрешностей результатов измерений 41
2.1.2.Оценка погрешностей результатов измерений 42
2.2. Экспериментальные исследования функциональных параметров ГТД 50
2.2.1.Экспериментальное определение функций распределений регистрируемых параметров ГТД 51
2.2.2.Исследование взаимовлияний различных факторов и регис трируемых параметров ГТД 69
Выводы ко второй главе 76
Глава 3. Разработка методики оценки ТС ГТД на основе полетной информации 78
3.1.Общая характеристика метода диагностирования ТС ГТД по параметрам, регистрируемым в полете . 78
3.1 Л.Методика оценки границ статистически возможных и до пустимыу диапазонов регистрируемых параметров ГТД 80
3.1.2.Определение характеристик законов распределения пара метров работы двигателя 85
3.1.3. Разработка методики оценки ТС ГТД с помощью корреля ционно-регрессионного анализа с применением МНК 87
3.1.4. Методика формирования текущей модели изменения ТС ГТД 92
3.2.Идентификация неисправного состояния двигателя 94
3.2.1.Идентификация ТС ГТД по статистически возможным и допустимым диапазонам параметров 94
3.2.2.Идентификация ТС ГТД по характеристикам законов распределения параметров 97
3.2.3.Идентификация ТС ГТД по динамике изменения коэффи циентов регрессии 101
3.3.Определение узла неисправности двигателя по результатам идентификации ТС ГТД 104
3.4.Методика прогнозирования технического состояния двигателя и функциональных параметров 106
3.5.Идентификация и прогнозирование ТС ГТД при больших откло нениях законов распределения параметров от нормального 107
Выводы к третьей главе 107
Глава 4. Разработка алгоритмов оценки ТС ГТД по параметрам, регистрируемым в полете, и принятия решений 109
4.1.Алгоритм выявления анормальных значений регистрируемых параметров двигателя 109
4.2. Алгоритм определения границ статистически возможных диапа зонов регистрируемых параметров ГТД 110
4.3.Алгоритм определения границ статистически допустимых диа пазонов регистрируемых параметров ГТД 110
4.4.Алгоритм определения коэффициентов асимметрии и эксцесса законов распределения параметров ГТД 111
4.5.Алгоритм аппроксимации коэффициентов асимметрии и эксцесса 111
4.6.Алгоритм формирования модели исходного состояния двигателя 112
4.7.Алгоритм формирования базовых диапазонов коэффициентов регрессии 113
4.8.Алгоритм формирования допустимых диапазонов коэффициентов регрессии 113
4.9.Алгоритм формирования модели текущего состояния двигателя 114
4.10.Алгоритмы принятия решений по результатам оценки ТС ГТД 114
Выводы к четвертой главе 116
Глава 5. Экспериментальная оценка эффективности разработанной методики диагностирования ТС ГТД 117
5.1.Сравнительная оценка эффективности разработанной методики диагностирования ТС ГТД на основе экспериментальных исследований 118
Выводы к пятой главе 145
Основные результаты и выводы 147
Литература
- Анализ эффективности методов диагностирования ГТД, используемых в авиационно-технических базах авиапредприятий ГА
- Экспериментальные исследования функциональных параметров ГТД
- Разработка методики оценки ТС ГТД с помощью корреля ционно-регрессионного анализа с применением МНК
- Алгоритм определения границ статистически возможных диапа зонов регистрируемых параметров ГТД
Анализ эффективности методов диагностирования ГТД, используемых в авиационно-технических базах авиапредприятий ГА
В настоящее время в практику эксплуатации авиационных ГТД для обеспечения их высокой готовности, безопасности полетов при заданной надежности, больших ресурсах и низких эксплуатационных расходах наряду с традиционной системой эксплуатации по ресурсу внедряются новые прогрессивные системы эксплуатации по техническому состоянию и по уровню надежности. Однако, практическая реализация каждой из этих систем в отдельности и в оптимальном сочетании возможна только при наличии в эксплуатации эффективных инструментальных методов и средств диагностирования для оценки, контроля и прогнозирования технического состояния силовой установки и при условии, что конструкция ГТД обладает достаточной контролепригодностью [I].
Уровень контролепригодности должен обеспечить оперативный контроль за техническим состоянием ГТД в полете и на земле в целях предотвращения отказов, которые могут привести к неправильному функционированию ГТД и тем самым к снижению уровня безопасности полетов. Кроме указанного, уровень контролепригодности должен обеспечивать раннее обнаружение неисправностей до момента их перехода в отказ и прогнозирование изменения технического состояния ГТД на земле, если применение средств и методов диагностирования в полете невозможно или нецелесообразно [2].
Сложность и многообразие физических процессов, протекающих в двигателе, не позволяют обеспечить качественное диагностирование технического состояния ГТД при использовании только одного из известных методов [1,2,3]. При этом методу контроля параметров работы ГТД присущи некоторые характерные отличия, которые в совокупности определяют особое место этого метода в системе контроля ТС ГТД. Такими отличиями являются:
1. Информация о ТС ГТД, которая содержится в параметрах, собирается на работающем двигателе в полете н на земле при опробованиях. Количество и состав параметров ГТД, при достаточно частом измерении и регистрации их значений в ходе опробования или эксплуатации ГТД, позволяют обнаруживать неисправности в ранней стадии, проследить их поведение и прогнозировать их дальнейшие тенденции.
2. Многие параметры ГТД используются не только для управления двигателем, но и в диагностических целях, в результате чего отпадают задачи препарирования и дооборудования двигателей.
3. Физическая природа различных параметров ГТД позволяет применять не только строгие математические модели ГТД, но и вероятностно-статистические методы в целях диагностирования ТС ГТД.
При использовании параметров ГТД для диагностического анализа следует учесть, что: - многие условия и режимы работы двигателей, характерные для реальных полетов, не воспроизводятся при наземных опробованиях двигателя на самолете; - некоторые явления, происходящие в двигателе в реальных полетах (неисправности маслосистемы, высокие уровни вибраций на определенных режимах полета, случаи помпажа, аномалии процессов горения и многие другие), часто не поддаются воспроизведению при наземных опробованиях ГТД; - в плановых полетах для изменения параметров не требуется дополнительные затрат времени, топлива и ресурса двигателя в отличие от наземных опробований ГТД [4].
С учетом выщеизложенного, можно отметить важную роль сбора полной диагностической информации по двигателям непосредственно в полете и опро бованиях на земле. Но эффективность систем диагностики технического состояния двигателей по параметрам, зарегистрированным в полете и на земле, во многом определяется возможностями средств регистрации [4]. Регистрация значений параметров двигателя как в полете, так и на земле может осуществляться либо вручную, либо автоматически с помощью специальных приборов.
Практика эксплуатации самолетов показывает, что до 60% неисправностей ГТД выявляется по приборным записям параметров в полете [1,5].
На российских и зарубежных самолетах наибольшее распространение получили магнитные системы регистрации параметров (МСРП). К российским регистраторам такого типа относятся, например, МСРП-12, МСРП-64, МСРП-256 и др. Эти системы обеспечивают регистрацию на борту от 50 до 250 параметров (см. табл. 1.1-1.4, приложение 1) с последующим их подробным анализом на наземных электронных вычислительных машинах. Зарубежными аналогами являются, например, бортовая система регистрации данных AIDS (Aircraft Integrated Data Recorder System, разработана фирмой Hamilton Standard-США), которая устанавливается на самолетах Боинг-747, DC-10, A310 и регистрирует до 360 сигналов датчиков, измеряющих температуру, давление, частоту вращения, ускорение, положение рулей управления, расход топлива, вибрации, а также электрические сигналы различных приборов [1,6,13,14,121,122]. В современных воздушных судах типа Боинг-757 также нашли применение системы FDRS (Flight Data Recorder System), разработанные фирмой AlliedSignal Avionics (США) [121,122].
Экспериментальные исследования функциональных параметров ГТД
Анализ изменения регистрируемых параметров двигателей на установившихся режимах их работы свидетельствует о том, что существенное влияние на них оказывает ТС его элементов проточной части и его систем. Поэтому эти параметры можно использовать в качестве диагностических признаков для определения классов ТС ГТД. Однако, их зависимость от внешних условий и режима полета затрудняет процесс диагностирования, в связи с чем целесообразно разработать такую методику, которая позволяла бы оценить ТС ГТД с учетом всех воздействующих факторов. С этой целью необходимым является проведение экспериментальных исследований установившихся режимов работы двигателей.
В целях выбора метода оценки ТС ГТД в течение двух лет были проанализированы изменения значений регистрируемых параметров двухконтурных турбореактивных двигателей (ДТРД), эксплуатирующихся в авиакомпании «АЗАЛ» (г. Баку, Азербайджан). Исследованиям подверглись данные 15 двигателей типа Д-ЗОКУ-154, зарегистрированные вручную в специальных картах на установившемся режиме (0.7-5-0.9 ном; Я=8-5-13 км; М=0.6-=-0.9) и крейсерском участке полета (см.табл.3.1, приложение 3).
В каждой выборке производилась отбраковка анормальных наблюдений, для чего рассчитывались выборочные средние и средние квадратические отклонения параметров п ,=1 V л -1 п-\ где п- размер выборки; Я,-значения регистрируемого параметра в /-ом наблюдении. Процедура выявления анормальных значений параметров приведена в п.2.1.1.
В процессе обработки статистических данных существенный интерес представляло определение третьего и четвертого центральных моментов, характеризующих асимметрию и эксцесс, т.е. отклонения от формы нормального распределения. Так, третий центральный момент служит для характеристики асимметрии или "скошенности" распределения = (я,-я)3 мг = П /=1 Величину асимметрии оценивали с помощью коэффициента асимметрии Четвертый центральный момент = 1"(/7 -77) используют для характеристики степени "крутости" распределения, оцениваемой с помощью коэффициента эксцесса Е S4 Как известно, для нормального распределения А=0 и "=0.
В процессе статистической обработки экспериментальных данных определялись также значения коэффициента вариации
Исследования показывают, что законы распределения параметров работы двигателей по мере наработки приближаются и удаляются от нормального. В конкретных диагностических ситуациях, когда эмпирические законы распределения некоторых параметров ГТД приближаются к нормальному, у остальных параметров они имеют определенные отклонения от этого закона. Это выражается в том, что асимметрия и эксцесс не равны нулю, т.е.Л О и Е Ф 0 [142,148,150].
На рис.2.1-2.6 представлены результаты статистической обработки данных ручной регистрации параметров двигателя Д-ЗОКУ-154 (двигатель 03059329212428) для различного времени эксплуатации, который длительное время работал с медленным развитием неисправности межвального подшипника. Ширина прямоугольников (интервалов) гистограмм равна дисперсии наблюдений в момент проведения вычислений по накопленным данным и отложена по осям абсцисс, а частоты наблюдений отложены по осям ординат. Сплошными кривыми линиями показаны ожидаемые формы нормального закона распределения согласно критерию Колмогорова-Смирнова. Так, рис. 2.1,а характеризует распределение приведенных частот вращения ротора низкого давления (НД) пнд двигателя отработавшего, Г=375 летн.ч.; б-Г=1135 летн.ч.; в-Г=1909 летн.ч.; г- Г=2540 летн.ч. Как видно, с увеличением наработки математическое ожидание приведенной частоты вращения пнд колеблется я второну уольших хли иалых хначений, , формм гистограммы меняется вследствие изменения значений S, А и Я. На рис.2.2-2.6 также представлены распределения остальных контролируемых параметров двигателя в разные времена наработки. Характер изменения распределений параметров соответствуют рассмотренному выше (см.рис.2.1).
Разработка методики оценки ТС ГТД с помощью корреля ционно-регрессионного анализа с применением МНК
В качестве исходных данных используются зарегистрированные значения контролируемых параметров двигателя, условий полета и соответствующие им значения времени эксплуатации (наработка г или число полетов N).
Для непосредственной оценки влияния внутренних и внешних факторов на изменение функциональных параметров ГТД и установления корреляционной связи между параметрами строится модель двигателя с применением множественного регрессионного анализа в виде [118,119,120,144,149]: 0 = 00 +ах -Я, 4а2 2П2з.... + ак -Пк, (3(31) где д0oя,,я2,...,я,- выборочные коэффициенты регрессии, определяемые МНК из условия Ф = І(4-5.Г-тт, где п - объем выборки, к- число входных параметров в уравнении, D-выходной параметр модели - диагностируемый параметр двигателя. При диагностировании ТС двигателя Д-ЗОКУ-154 можно использовать 12 параметров, характеризующих внешние и внутренние воздействующие на ГТД факторы. При ручной регистрации этими параметрами являются И, М, 1 н, рн, пнд, І 4, LrT, рт, рм, 1 м, У п0, V30.
При построении модели в качестве выходного параметра D используется один из восьми параметров работы двигателя (nm,Tl,GT,pT,pM,ТМ, Vno, V30). При этом остальные параметры принимаются как входные.
Идентификация ТС ГТД по данной методике производится в четыре этапа: - формирование исходных моделей (эталонных моделей) в начале эксплуатации для каждого и данного типа исправного двигателя парка по каждому диагностируемому параметру D; - формирование базовых и допустимых диапазонов коэффициентов влияния (выборочных коэффициентов регрессии) по каждому диагностируемому параметру D; - формирование текущей модели изменения ТС ГТД по каждому диагностируемому параметру D с текущими коэффициентами влияния; - сравнение по каждому диагностируемому параметру текущих коэффициентов влияния с их базовыми (допустимыми) диапазонами. Построение как исходной, так и текущей модели по каждому диагностируемому параметру проводится по единой методике с применением МНК. Оценка ТС ГТД проводится в следующем порядке,
По результатам измерений в первых 20 полетах для каждого двигателя парка по всем параметрам формируются уравнения исходного (исправного) состояния. Проведенные исследования показывают, что связь между вышеуказанными параметрами двигателя удовлетворительно описывается с помощью многомерной линейной регрессии без свободного члена. Присутствие свободного члена в уравнении регрессии отражается отрицательно на адекватности модели. Поэтому целесообразно систему уравнений модели для исходного и текущего состояний ГТД составлять без их учета [143,144,145,147,149].
Так, например, для исходного состояния двигателя типа Д-ЗОКУ-154 составляется восемь уравнений в виде: ("нд )исх = охН + а2М + аъГн + а,рн + а,Ґ, + a6GT +аіРт+ а%Рм + + aX0Vno+anV3O, (3.32) (ТІ) =ЬхН+ ЪгМ + ЬХн + ьУн + Мда +KGT +blPr +b9pu + b9TAt + + b10Vm+bnV3o, (3.33) (GT)UCX =C1H + C2M + C3T; +cApH +с,лил +cjl +c7pT +cspAt +c9TAf + + Л0+ Л (3.34) (Pr)« -d.H+d.M + dX +diPH +d5nm +dX +d7GT +d9pu + d9TM + + dl0Vno+dnV3o, (3 35) (Au)ucv =е1Н + е2М + е,Т; +еіР н +е "нд + eJl +e7GT +espT + e9Tu + + el0Vno+euV3o, (3.36) (T AH+f.M+fX +/Ун +А»щ +fj; +fiGr +fsPr +f9pAf + + /Л +/цГ . (3.37) (Vno)ucX=g +g2M + gX +g4ri + 5«яд +g«r; +g7GT +gspT +g9pu + + SIJM +8пГ » (3.38) ( L =ьн+кгм+ьх +hApH +hsnm + лбг; +h7GT +hsPr +h9p,f + + ЬА+\іГт- (3.39)
Адекватность моделей изменения ТС ГТД проверяется по критерию Фишера, а оценка значимости коэффициентов регрессии производится по критерию Стьюдента. Для определения силы связи выходного параметра с входными параметрами рассчитывается коэффициент множественной корреляции Л [118,119,120].
Затем производится формирование базовых и допустимых диапазонов коэффициентов влияния. Для этого в течении 20-60 полетов уточняется модель исходного состояния двигателя. Следовательно, на основе значений коэффициентов влияния, изменяющихся для каждого полета (в течение 20-60 полетов) накапливаются и составляются выборки. Далее, рассчитываются их доверительные интервалы, например, при диагностировании ТС ГТД по пн„ границы для коэффициента влияния ах, рассчитываются по формулам:
Алгоритм определения границ статистически возможных диапа зонов регистрируемых параметров ГТД
Формирование модели двигателя для его текущего состояния производится по всем контролируемым параметрам работы. При этом каждый из этих параметров поочередно принимается выходным, а остальные -входными (независимыми). Модель текущего состояния двигателя представляет собой многомерное регрессионное уравнение с определенными коэффициентами влияния. Методом и средством составления этих уравнений, как и при составлении исходной модели двигателя, является МНК и соответствующий пакет стандартных прикладных программ.
Формирование модели текущего состояния производится после N = 60 замеров (полетов) в режиме накопления данных. При этом с непрерывным поступлением новых данных (или после каждого полета) формируется новая модель двигателя с новыми коэффициентами влияния: например, при диагностировании ГТД по модели D = пНд, текущими коэффициентами регрессии для замера (полета) N = 61 будут Методика формирования текущей модели двигателя изложена в п.3.1.3. Условием начала выполнения алгоритма является накопление всех измеренных значений по каждому параметру за N 60.
Алгоритм формирования модели текущего состояния ГТД приведен на рис.4.9 (приложение 4).
Контроль ТС двигателя осуществляется по результатам обработки полетной информации согласно методик, изложенных в п.3.1.1-п.3.1.4. Вычислительные алгоритмы указанных методик приведены в п.4.1- 4,9,
Разработка алгоритмов принятия решения по идентификации ТС диагностируемого двигателя является завершающим этапом создания АСД. Информационной базой процесса принятия решения являются данные результатов обработки параметров работы двигателя и условия полета.
Формирование решений о ТС двигателя и выдача рекомендаций по дальнейшей эксплуатации проводится по признакам, приведенным в п.3.2.1 -п.3.2.3. Решения о ТС ГТД принимаются
а) по результатам сравнения зарегистрированных значений контролируемых параметров с их статистическими диапазонами,
б) по результатам исследований значений и тенденций изменения коэффициентов асимметрии и эксцесса законов распределения параметров двигателя,
в) по результатам сравнения между собой значений коэффициентов асимметрии законов распределения контролируемых параметров двигателя, г) по результатам сравнения значений текущих коэффициентов регрессии модели изменения ТС ГТД с их базовыми и допустимыми диапазонами.
Результаты обработки полетной информации приводят к различным ситуациям, которые приведены в табл.4.1- 4.3 (приложение 4). Для регистрации ситуаций W2 и W3 в соответствующих алгоритмах предусмотрены счетчики А и В. Счетчики А и В подключаются непосредственно с первых событий W2 и W3. Соответствующие алгоритмы принятия решений приведены на рис.4.11-4.14 (приложение 4). Тексты предупредительных сообщений по соответствующим ситуациям приведены в табл. 4.4-4.6 (приложение 4).
На основе разработанных алгоритмов оценки ТС ГТД создана АСД «Оперативное диагностирование Д-ЗОКУ-154», которая внедрена в регулярную эксплуатацию в лаборатории диагностики в СП «АТЦ-АЗАЛ» (акт внедрения прилагается, приложение 5).
1. Разработан алгоритм выявления анормальных значений регистрируемых параметров двигателя в режиме их накопления с помощью регрессионного уравнения ZT =a + b-\nN, что исключает необходимость создания большого массива под справочные значения комплекса Zr.
2. Разработаны алгоритмы расчета всех необходимых показателей в виде отдельных модулей, позволяющие создать гибкую автоматизированную систему диагностирования, которую можно настроить на различные методики и типы двигателей.
3. Разработан алгоритм принятия решения по результатам сравнения зарегистрированных значений параметров с их возможными и допустимыми диапазонами, в результате чего ТС ГТД оценивается в виде "исправен" или "неисправен".
4. Сравнением значений коэффициентов асимметрии из всех контролируемых параметров в рассматриваемом полете выявляется наиболее нестабильный. Сравнением двух последовательных значений коэффициента асимметрии по каждому контролируемому параметру выявляется появление и тенденция неисправности двигателя.
5. Сравнением двух последовательных значений коэффициента эксцесса по каждому контролируемому параметру состояние ГТД оценивается в виде "установившееся" или "неустановившееся".
6. Разработан алгоритм выявления наиболее интенсивно воздействующего фактора на нестабильный параметр сравнением текущих коэффициентов влияния с их базовыми и допустимыми диапазонами.
Похожие диссертации на Совершенствование методики диагностирования газотурбинных двигателей на основе полетной информации
