Содержание к диссертации
Введение
Вибрационная диагностика газотурбинных двигателей 8
1.1. Условия, определяющие архитектуру систем вибрационной диагностики 8
1.2. Основные направления в разработке диагностических систем 9
1.3. Базовые определения систем вибрационной диагностики 12
1.3.1. Аналого - цифровое преобразование вибрационных сигналов 12
1.3.2. Алгоритмы предварительной цифровой обработки данных 13
1.3.3. Способы математического описания вибрационных сигналов. 14
1.4. Развитие специальных комплексов вибрационной диагностики 16
1.5. Стратегия вибрационной диагностики авиационных ГТД в условиях ограниченной информации 18
1.6. Выводы 19
2 Математические модели гтд в вибрационной диагностике ... 20
2.1. Частотная модель газотурбинного двигателя 20
2.1.1. Общие положения 20
2.1.2. Роторные частоты 21
2.1.3. Лопаточные частоты 21
2.1.4. Подшипниковые частоты 22
2.1.5. Частоты, генерируемые коробкой приводов агрегатов 24
2.1.6. Комбинационные частоты 26
2.1.7. Частотная модель 26
2.1.8. Вибрационный паспорт двигателя 29
2.2. Статистическая модель 30
2.3. Диагностическая модель 35
2.3.1. Общие представления 35
2.3.2. Формирование диагностической модели газотурбинного двигателя 37
2 А Выводы 40
Разработка специальных методов обработки данных 41
3.1. Метод повышения точности спектральных оценок вибрационного сигнала 41
3.2. Результаты расчётов с использованием метода, уточняющего спектральные характеристики 44
3.3. Выводы з
4 Разработка программного обеспечения систем вибрационной диагностики ГТД 48
4.1. Общие замечания 48
4.2. Состав программного обеспечения 49
4.3. Программное обеспечение сбора данных 50
4.3.1. Общие положения 50
4.3.2. Настройка программы сбора данных 53
4.3.3. Описание программы сбора данных 54
4.4. Программы- анализаторы 56
4.4.1. Общие положения 56
4.4.2. Автоматическая обработка результатов экспериментов 57
4.4.3. Эксплуатационный анализатор 57
4.4.4. Лабораторный анализатор 61
4.5. Программа поддержки системы базы данных 63
4.6. Выводы 64
Общая вибрационная диагностика авиационных двигателей
5.1. Условия проведения работы 65
5.2. Результаты анализа широкополосных вибрационных сигналов 66
5.3. Выводы : 71
6 Разработка и реализация алгоритмов диагностики технического состояния агрегатов ГТД 72
6.1. Диагностика технического состояния маслоагрегата РД-33 72
6.1.1. Диагностика зубчатых зацеплений 73
6.1.2. Диагностические признаки технического состояния МА РД-33 75
6.1.3. Диагностика технического состояния МА РД-33 75
6.1.4. Исследуемые признаки 76
6.2. Выводы 79
Вибрационная диагностика технического состояния гтд в составе газоперекачивающего агрегата 81
7.1. Определение требований к программным комплексам мониторинга технического состояния стационарных ГТД 82
7.2. Мониторинг вибрационного состояния ГТД 86 7.3. Выводы 92
Заключение 94
Список использованных источников
- Базовые определения систем вибрационной диагностики
- Частоты, генерируемые коробкой приводов агрегатов
- Программное обеспечение сбора данных
- Диагностические признаки технического состояния МА РД-33
Базовые определения систем вибрационной диагностики
Вибрационной сигнал, поступающий с датчиков, установленных на ГТД, по своей внешней форме являются очень сложным, и наряду с полезной для диагностики информацией несет много бесполезной (шумовой).
В своём первоначальном виде аналоговые вибросигналы не поддаются простому и корректному математическому описанию во временной области. Под таким описанием понимается подбор такой математической функции времени, значения которой в любой момент времени однозначно пропорционально значению вибрации. Следствием отсутствия такой функции является то, что реальные сигналы не могут быть аналитически точно обработаны и описаны, т.е. не могут быть применены для автоматической диагностики. Наиболее просто, с приемлемой для практики точностью, вибрационный сигнал может быть описан в частотной области при помощи приближённых математических средств. В основном это относится к применению рядов Фурье, специального математического описания сложных сигналов. Ряды Фурье широко применяются в математике для описания различных периодических и случайных сигналов и процессов.
Для осуществления перехода от временного описания сигналов к частотному представлению в настоящее время применяются специальные математические процедуры, реализующие на практике алгоритмы быстрого преобразования Фурье (БПФ) [2], [3], [7], [13], [17]. Алгоритмы БПФ — это достаточно простые методы оптимального и быстрого расчёта значений коэффициентов ряда Фурье.
При проведении преобразования практических вибрационных сигналов, с целью повышения точности их частотного описания следует увеличивать общее количество гармоник в ряду Фурье. На практике для этого приходится уменьшать шаг спектра по частоте, увеличивать число спектральных линий.
Теоретически число гармоник в спектре сигнала должно быть неограниченно велико, но обычно большая часть из них сравнительно малозначима или даже близка к нулю. Кроме того, увеличение числа гармоник повышает трудоёмкость расчётов и требует использования оборудования с большим объёмом памяти для хранения информации.
Рассматривая БПФ в качестве основного метода описания сигнала, следует не забывать о том, что в практических применениях точность определения с его помощью параметров вибраций может быть очень низкой. Для повышения точности описания сигналов могут быть применены другие методы, возможно, уступающие по скорости, но повышающие достоверность последующей диагностики [14], [17], [48], [68], [69]. 1.4. Развитие специальных комплексов вибрационной диагностики
Использование универсальных комплексов вибрационной диагностики не всегда можно использовать для решения тех или иных задач контроля технического состояния. Узкоспециализированные комплексы, или критерии и алгоритмы, заложенные в системы общего назначения, помогают решить эту задачу. В качестве примера рассмотрим задачу диагностики технического состояния подшипников ГТД.
Подшипники являются одним их критических элементов конструкции, от состояния которых зависит не только ресурс двигателя, но и его работоспособность. Диагностика технического состояния подшипников является достаточно сложной проблемой и для каждого конкретного типа двигателей решается по-разному.
В настоящее время достаточно широко используются акустические методы оценки состояния подшипников с помощью прибора ДИП. Измерения акустического сигнала проводятся при ручной прокрутке ротора КНД в полосе 100 — 500 Гц. Подтверждено, что для некоторых типов двигателей появление сигнала в этой полосе связано с подшипниками.
Практика показала эффективность такого подхода. Однако малая чувствительность прибора не дает провести раннее обнаружение развивающегося дефекта. Помимо этого присутствуют ложные срабатывания прибора при изменении частотных характеристик корпусов и различных отклонениях в коробке агрегатов.
Для компенсации этого недостатка дополнительно используются наушники, при помощи которых диагност на слух определяет причину шума, что, конечно, является достаточно субъективным показателем.
Применение методов спектрального анализа позволяет значительно повысить достоверность диагностики. Как известно, дефекты подшипников при своём развитии проходят через несколько стадий характеризующиеся разными внешними признаками.
Так, например, шум, регистрируемый прибором ДИП, имеет наибольшую интенсивность в случае наличия на поверхностях качения различных одиночных раковин, которые при дальнейшем развитии дефекта разрабатываются, шум уменьшается, но при этом увеличивается сила трения, дефект, видоизменяясь, продолжает развиваться. Главный вывод из всего выше сказанного, это то, что при диагностике состояния подшипника необходимо применение различных алгоритмов диагностики на различных стадиях развития дефекта [33], [34].
В настоящий момент времени разработано достаточное количество методик, позволяющих диагностировать дефекты подшипников на разных стадиях развития: анализ огибающей; - различные вариации алгоритма пик - фактора; анализ шумов в спектре; кепстральный анализ; - и т.д.
Основным недостатком этих методик является необходимость достаточно сильного сигнала, идущего от подшипника и для ГТД, в которых датчик устанавливаются корпусе двигателя вдали от источника возмущений, многие из перечисленных методов не работают.
Действительно, эти методы ориентированы на измерения высокочастотного сигнала, который практически затухает на своем пути от подшипника, иногда и через упруго-демпферную опору с нелинейными характеристиками.
Поэтому для каждого типа двигателей, для каждого подшипника, необходимо разрабатывать собственные методики диагностики, включающие в себя подбор алгоритмов обработки исходя из условий работы диагностируемого подшипника, а также места и способа установки датчика вибраций при котором искомый подшипник достаточно хорошо "слышен" и хорошо выделяется на фоне других источников вибрации.
Работы, проведенные автором с целью диагностики технического состояния межроторного подпшпника ГТД, позволили выделить достаточно надежный критерий его состояния - значение частотой компоненты от сепаратора подшипника. Вместе с тем следует иметь в виду следующее — отсутствие трендовой характеристики величины этой составляющей (для авиационных двигателей) не позволяет с помощью этого критерия вести раннюю диагностику состояния подшипника. Это связано с тремя причинами:
Частоты, генерируемые коробкой приводов агрегатов
Совокупность спектров вибраций двигателя в некотором частотном диапазоне, полученных на нескольких установившихся режимах часто называют вибрационным паспортом данного двигателя. Частотная модель позволяет получить в автоматическом режиме вибрационный паспорт двигателя. Вибрационный паспорт является базовым элементом любой диагностической системы, использующей стратегию индивидуального контроля.
Вибрационный паспорт формируется экспериментально путем измерений вибраций на нескольких установившихся режимах работы двигателя в диапазоне от МАЛОГО ГАЗА до МАКСИМАЛА".
Возможен подход, когда измерения происходят для всех стационарных режимов двигателя в процессе получения его дроссельной характеристики. В этом случае нет необходимости следить за установлением конкретного режима работы двигателя. Однако, время и затраты на получение информации могут серьезно возрасти.
Вибрационный паспорт может быть получен для каждого установленного датчика в процессе испытаний двигателя по заданной программе. На рис. 2.5 показана типичная циклограмма испытаний для формирования вибропаспорта. Обычно на таких циклограммах представлены кривые изменения оборотов роторов, а также общего уровня вибраций. На установившихся режимах (nl=Const, n2=Const) происходит запись вибрационных сигналов - вертикальные линии на рисунке обозначают моменты съема широкополосного вибрационного сигнала.
После получения вибрационного паспорта полученную информацию о частотном спектре прореживают, для того чтобы в дальнейшем пользоваться ограниченным набором критериев - наиболее значимых и достоверных. Несмотря на это количество отслеживаемых гармоник, используемых в дальнейшем, может составлять несколько десятков.
Для получения вибрационного паспорта двигателя может быть также использовано несколько каналов замера вибрационного сигнала.
Внешним графическим отображением вибрационного паспорта для данного канала и на некотором установившемся режиме является трехмерная каскадная диаграмма спектров вибраций, рис. 2.4.
Каскадные диаграммы даже для одного экземпляра двигателя на одних и тех же режимах по оборотам могут существенно отличаться между собой. Это связано с рядом причин и, в частности, с различными параметрами на входе двигателя, приводящими к существенному изменению динамической системы двигателя. Поэтому даже в этом случае требуется проведение статистических оценок типа MIN-MAX для определения разброса значений гармонических компонент при различных условиях эксплуатации двигателя.
Иная постановка задачи и "неучет" возможных изменений вибрационного паспорта вследствие изменения условий работы двигателя может привести к неверным результатам и ложным съемам двигателя.
Как уже отмечалось, возможно, два основных направления в вибрационной диагностике технического состояния газотурбинных двигателей: индивидуальный контроль, когда для каждого двигателя существует его вибрационный паспорт и диагностическая система с достаточно большой частотой отслеживает его изменения (изменения гармонических компонент или изменения критериев, построенных на их основе) и строит соответствующие тренды этих изменений в некотором доверительном интервале значений параметра; контроль технического состояния с использованием критериев, полученных на базе статистических оценок типа MIN-MAX или соответствующих гармонических составляющих для большого количества двигателей. И в том и другом случае для получения информации о значении критериев, которые могут использоваться в целях диагностики технического состояния двигателей, требуется создание так называемых статистических моделей вибрационного состояния двигателя. [1], [5], [27]. Статистическая информация формируется в процессе эксплуатации двигателей, либо в процессе специальных экспериментальных исследований [12], [25], [28], [31].
На основе достаточно большого количества измерений вибрационного состояния двигателя или двигателей (в зависимости от вида диагностики) для выбранного канала (вибрационного датчика) формируется информация о значениях гармонических компонент и их разбросе для установившихся режимов работы [18], [21].
Установившимся режимом называется режим некоторых постоянных значений скорости роторов щ и «2, на которых проводится оценка значений выбранных гармонических компонент. Измерения проводятся для различных условий на входе в двигатель.
Полученная информация формируется в массивы значений гармонических составляющих, которые могут быть, затем обработаны тем или иным методом для получения надежного критерия состояния. Часто используемым методом обработки таких таблиц при достаточно большом количестве испытаний является использование максимального значения параметра, используемого в качестве признака, например VHSM макс [18], и определение MIN-MAX диапазона ("трубки") значений параметра соответствующей гармонической составляющей.
Автором в течении длительного времени с помощью разработанной им системы велись измерения и накопление параметров вибрационного состояния двигателя двухвального ГТД в процессе различных испытаний (контрольных, приемо-сдаточных, предъявительских и прочих).
Программное обеспечение сбора данных
Среди элементов конструкции, за состоянием которых необходимо следить в первую очередь, находятся роторы (разбалансировка, несоосность, искривления, касания, трещины), подшипники (износ, повреждения), узлы и детали коробки агрегатов и т.д. [49], [50], [52],[55], [58], [59], [56]...
При этом следует понимать, что ограниченное число датчиков, установленное на корпусе двигателя и их удаленность от источника возбуждения колебаний, не всегда могут дать необходимую информацию для целей диагностики. В этом случае приходится ставить дополнительные датчики, например, на узлах коробки агрегатов, тем самым приближая источник колебаний к месту их замера.
Формирование диагностических признаков ведется на базе статистической модели исследуемого ГТД или его узла. Чем обширней информация, заложенная в статистической модели, тем больше шанс на получения доброкачественного критерия технического состояния того или иного узла.
Приведем некоторые примеры диагностических признаков, которые автор получил по показаниям штатных датчиков и использовал при разработке диагностической модели двухвальных ГТД.
Для диагностики разбалансировки ротора НД или ротора ВД используется первая гармоника соответствующего ротора. Более чувствительным интегральным признаком к разбалансировке может явиться вектор из гармонических компонент ротора (ЇХ, 2Х, ЗХ....) в расширенном частотном диапазоне.
Перекос ротора НД сопровождается появлением в спектре гармоники 2Хрнд, комбинационной гармоники - 2Хрвд-1Хрнд, а также некоторым увеличением уровня гармоник сепараторов подшипников ротора.
Появление в спектре гармонической составляющей 0.47 - 0.48 от частоты вращения РВД указывает на появление вращающегося срыва на одной из ступеней ротора. Однако, прежде чем делать такой вывод для других двигателей желательно выяснить нет ли в его конструкции агрегата, вращающегося с такой же частотой.
Для диагностики состояния межвальных и межроторных подшипников можно использовать частоту вращения его сепаратора. С наработкой амплитуда этой гармоники растет. Существенное увеличение уровня гармоник сепараторов этих подшипников происходит незадолго перед разрушением.
Для диагностики состояния рессор приводов различных агрегатов - гармоники с частотой к,п, где kt - коэффициент редукции, п - частота вращения ротора. Замечено, что с наработкой растут амплитуды соответствующих гармоник
Попадание масла в барабан компрессора диагностируется с помощью частоты близкой к частоте вращения ротора (0,9Х...0.95Х).
Следует отметить, что для авиационных двигателей в условиях ограниченной информации, получаемой с одного двух датчиков на корпусе ГТД, использование выше названных критериев не всегда может однозначно указать место дефекта. Например, не всегда удается разделить информацию по компрессорной и турбинной частям ротора.
Более надежное распознавание можно провести для двигателя, работающего в стационарных условиях, когда на корпусе закрепляется по шесть или более вибродатчиков для замера вибраций в разных точках и по разным направлениям. Это можно сделать и для двигателя, поставленного на другие испытания.
Список правил на этом не заканчивается. Более того - полученные статистические модели и возможность ее расширения с записью информации в базу данных разработанной диагностической системы открывает громадное поле деятельности инженерам и производственникам, работающим в направлении повышения надежности, долговечности узлов и деталей, а также и ресурса двигателя.
Разработана методология получения диагностических признаков состояния газотурбинных двигателей через математические модели вибрационной диагностики - частотную модель, статистическую модель, диагностическую модель.
Разработана структура, описание и алгоритмы создания частотной модели. На ее базе решены задачи и построены алгоритмы автоматического распознавания частотных компонент спектральных характеристик
Разработана структура и описание статистической модели. Использование методов математической статистики позволяет установить интервалы значений частотных компонент, используемых далее в критериях оценки состояния.
Разработано описание диагностической модели, методы ее получения и составления диагностических критериев и правил.
Для авиационного двухвального ГТД АЛ-31ф разработаны частотная, статистическая и диагностическая модели. Модели используются в практической деятельности серийного завода при проведении испытаний машин и диагностике их технического состояния.
Диагностические признаки технического состояния МА РД-33
Программы этой группы ответственны за ведение архива экспериментов, результатов обмеров, формирования набора конфигураций доступных пользователю, статистический анализ собранных данных, формирование набора уставок. Все данные в предлагаемом комплексе содержатся в базе данных стандартного формата "mdb" фирмы Microsoft. Использование этого формата позволяет структурировать данные в виде отдельных взаимосвязанных таблиц и осуществлять выборку требуемых данных, используя стандарт SQL, являющийся наиболее гибким и распространённым языком запросов к базам данных.
Формат "mdb" позволяет производить выборку и обработку данных при помощи встроенного язьпса Visual Basic, который, в данном варианте, являясь надстройкой над SQL, и даёт возможность представлять результаты обработки в виде наиболее удобном для анализа.
Статистический анализ собранных данных, проводимый для выработки уставок, производится по следующему алгоритму:
В специальных формах под управлением программы Access пользователь задаёт параметры запроса к базе данных: исследуемый параметр (это может или определённая составляющая спектра, или общий уровень, или любой другой параметр, ранее заведённый в базу данных по результатам расчётов лабораторного анализатора; диапазон режимов, определяемый значениями частот вращения роторов.
Программа, написанная на Visual Basic, динамически формирует запрос к базе данных на языке SQL.
Полученные данные при помощи СОМ - технологии передаются в другую программу Excel, в которой эти данные представляются в зависимости от желания пользователя или в виде гистограмм частот, или в виде зависимостей амплитуды от частоты вращения одного из роторов.
С помощью стандартных функций Exel проводится статистическая обработка данных. Следует отметить ещё одну возможность представляемую данным комплексом. В анализаторе возможно ведение базы данных, содержащей в себе результаты обмеров узлов и деталей двигателя. Это позволяет, используя различные методы регрессионного анализа, а также методы математического моделирования, для неблагополучных в вибрационном отношении машин устанавливать взаимосвязь с нарушениями технологий изготселе:;чя„ сборки и т.д. 4.6. Разработана многоуровневая архитектура ПО аппаратно-программного комплекса для проведения оценки технического состояния узлов и деталей ГТД методами вибрационной диагностики.
Разработаны алгоритмы и программы для сбора данных в различных условиях -стендовые испытания в опытном производстве, стендовые испытания на серийном заводе, испытания в условиях эксплуатации, как на борту, так и в наземных вариантах. Разработаны алгоритмы и программы-анализаторы для использования в различных условиях их применения. Разработаны алгоритмы и программы поддержки баз данных в системах вибрационной диагностики.
Разработаны специализированные программные комплексы для оценки технического состояния методами вибрационной диагностики: программный комплекс для проведения контроля состояния ГТД на борту в полевых условиях программный комплекс для проведения вибрационной диагностики ГТД в условиях стационарного применения (энергоустановки, газоперекачивающие агрегаты) программный комплекс - анализатор для проведения углубленных исследований вибрационного состояния двигателей, создания частотных, статистических и диагностических моделей газотурбинных двигателей, их деталей и узлов различных типов.
Все программное обеспечение прошло экспериментальное опробование, доводку по замечаниям заказчиков и сертификацию для применения в различных условиях. общая вибрационная диагностика авиационных двигателей
На базе разработанного автором программного обеспечения были созданы специализированные аппаратно-программные комплексы для оценки технического состояния методами вибрационной диагностики двигателей РД-33 и АЛ-31ф, находящимися в различных условиях испытаний — на борту самолетов, на испытательных стендах, а также для их стационарных аналогов на газоперекачивающих станциях и энергоблоках.
С помощью созданных систем вибрационной диагностики было проведено большое количество испытаний по оценке технического состояния различных двигателей и, в частности, РД-33, установленных на самолетах МИГ-29 российских ВВС, а также самолетах МИГ-29, принадлежащих Германии, Румынии и т.д.
В настоящем разделе приведены результаты испытаний двигателей с номерами N870884772308 (правый) и N870881761071 (левый) в составе объекта.. Цель проведения работы состояла из двух частей: отработка методики проведения виброметрирования двигателей РД-33 в составе объектов с помощью мобильного комплекса вибрационной диагностики, построенного на базе переносного компьютера, удовлетворяющего требованиям военной приемки; сравнение результатов диагностики с показаниями ПНК-88; оценка технического состояния двигателей в составе объекта.
Первичный вибропреобразователь для двигателя N870884772308 (правый) штатный датчик МВ-27 (осевой) - N370525; для двигателя N870881761071 (левый) штатный датчик MB - 27 (осевой) - N 460300.
Дополнительно снимались и обрабатывались показания вибропреобразователя МВ-27, установленного на коробке самолетных агрегатов КС А - N 101776.
Вторичная аппаратура - не использовалась. Это связано с тем, что сигнал идущий непосредственно от сейсмометров типа МВ-27 является достаточно мощным (до 3 в) для преобразования в АЦП. Сигнал с вибропреобразователей отбирался от переходника, установленного на входе в пульт наземного контроля ПНК-88. (вибрационный канал был подготовлен ТМКБ"Союз"). 4. Замер вибрационных сигналов проводился в диапазоне от МГ до МАКСИМАЛА и обратно на стационарных площадках длительностью 5... 10 сек через 2 - 3 %.
Частота дискретизации, установленная при сборе вибрационного сигнала, составляла 8000 Гц, длина каждой реализации (количество точек принятого вибрационного сигнала) - 16384.
Диапазон для проведения частотного анализа - 0...300 Гц для штатных осевых датчиков, для датчика, установленного на КСА - 1000 Гц. Следует отметить, что паспортный частотный диапазон датчика МВ-27 составляет 300 Гц; вместе с тем датчик достаточно уверенно работает в диапазоне до 1000 Гц, хотя и с нелинейной характеристикой коэффициента преобразования (исследователей интересовала качественная оценка частотного спектра).
Похожие диссертации на Вибрационная диагностика газотурбинных двигателей в условиях ограниченной информации
