Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации
Предложена условно-корректная постановка задачи оценки величин расчетных параметров функциональных элементов в процессе эксплуатации газотурбинных двигателей с множественными отказами на основе данных измерений симптомов. Синтез квазирешения поставленной задачи осуществлялся путем регуляризации поис...
Saved in:
| Date: | 2010 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України
2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/10940 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации / Е.М. Угрюмова, А.А. Трончук, А.В. Меняйлов, В.Е. Афанасьевская // Проблемы машинострения. — 2010. — Т. 13, № 2. — С. 68-76. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859483260903489536 |
|---|---|
| author | Угрюмова, Е.М. Трончук, А.А. Меняйлов, А.В. Афанасьевская, В.Е. |
| author_facet | Угрюмова, Е.М. Трончук, А.А. Меняйлов, А.В. Афанасьевская, В.Е. |
| citation_txt | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации / Е.М. Угрюмова, А.А. Трончук, А.В. Меняйлов, В.Е. Афанасьевская // Проблемы машинострения. — 2010. — Т. 13, № 2. — С. 68-76. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Предложена условно-корректная постановка задачи оценки величин расчетных параметров функциональных элементов в процессе эксплуатации газотурбинных двигателей с множественными отказами на основе данных измерений симптомов. Синтез квазирешения поставленной задачи осуществлялся путем регуляризации поиска экстремума сглаживающего функционала с использованием метода А. Н. Тихонова – для обеспечения единственности и устойчивости решения относительно малых вариаций входных данных, выбор параметра регуляризации – в соответствии с обобщенным принципом невязки. Разработан эволюционный метод решения поставленной задачи, основанный на использовании генетического алгоритма. Рассмотрены примеры реализации предлагаемого метода при решении задачи диагностирования современного турбореактивного двигателя для пассажирского регионального самолета.
Запропоновано умовно-коректну постановку завдання оцінки величин розрахункових параметрів функціональних елементів у процесі експлуатації газотурбінних двигунів із множинними відмовами на основі даних вимірів симптомів. Синтез квазірозв’язку поставленого завдання здійснювався шляхом регуляризації пошуку екстремуму функціонала, що згладжує, з використанням методу А. М. Тихонова – для забезпечення одиничності й стійкості розв’язку щодо малих варіацій вхідних даних, вибір параметра регуляризації – відповідно до узагальненого принципу нев’язання. Розроблений еволюційний метод розв’язання поставленої задачі, що ґрунтується на використанні генетичного алгоритму. Розглянуто приклади реалізації пропонованого методу при розв’язанні завдання діагностування для сучасного турбореактивного двигуна сучасного пасажирського регіонального літака.
|
| first_indexed | 2025-11-24T15:14:58Z |
| format | Article |
| fulltext |
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 68
УДК 681.518.5: 519.816: 629.7.036.3
Е. М. Угрюмова*
А. А. Трончук*
А. В. Меняйлов, канд. техн. наук**
В. Е. Афанасьевская*
* Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского
«Харьковский авиационный институт»
** ОАО «Мотор Сич» (г. Запорожье)
ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ
ПАРАМЕТРОВ УЗЛОВ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ НА
ОСНОВЕ ДАННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ
Предложена условно-корректная постановка задачи оценки величин расчетных пара-
метров функциональных элементов в процессе эксплуатации газотурбинных двигателей
с множественными отказами на основе данных измерений симптомов. Синтез квази-
решения поставленной задачи осуществлялся путем регуляризации поиска экстремума
сглаживающего функционала с использованием метода А. Н. Тихонова – для обеспече-
ния единственности и устойчивости решения относительно малых вариаций входных
данных, выбор параметра регуляризации – в соответствии с обобщенным принципом
невязки. Разработан эволюционный метод решения поставленной задачи, основанный
на использовании генетического алгоритма. Рассмотрены примеры реализации предла-
гаемого метода при решении задачи диагностирования современного турбореактивно-
го двигателя для пассажирского регионального самолета.
Запропоновано умовно-коректну постановку завдання оцінки величин розрахункових па-
раметрів функціональних елементів у процесі експлуатації газотурбінних двигунів із
множинними відмовами на основі даних вимірів симптомів. Синтез квазірозв’язку по-
ставленого завдання здійснювався шляхом регуляризації пошуку екстремуму функціона-
ла, що згладжує, з використанням методу А. М. Тихонова – для забезпечення одинично-
сті й стійкості розв’язку щодо малих варіацій вхідних даних, вибір параметра регуляри-
зації – відповідно до узагальненого принципу нев’язання. Розроблений еволюційний метод
розв’язання поставленої задачі, що ґрунтується на використанні генетичного алгорит-
му. Розглянуто приклади реалізації пропонованого методу при розв’язанні завдання діа-
гностування для сучасного турбореактивного двигуна сучасного пасажирського регіо-
нального літака.
Введение
В последнее время все большее внимание уделяется проблеме совершенствования
методов и автоматизированных систем контроля и диагностики (АСКД) по параметрам ра-
бочего процесса с последующим прогнозированием технического состояния (ТС) газотур-
бинных двигателей (ГТД). Решение ее и последующая эффективность эксплуатации АСКД в
реальных условиях в значительной мере зависит от степени достоверности диагностической
информации.
Эффективность реализации процесса диагностирования с использованием АСКД
главным образом зависит от качества решения следующих задач: разработка и построение
математической модели рабочего процесса ГТД, диагностической модели, выбор диагно-
стических признаков и диагностического режима, количества априорных термогазодинами-
ческих параметров рабочего процесса. Наибольшую ценность представляет результат иден-
тификации ТС двигателя с глубиной диагностирования до узла.
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 69
Однако следует учитывать важное обстоятельство, что большинство современных
ГТД и их подсистем имеют низкий уровень диагностирования. Поэтому качество анализа
информации о ТС и, как следствие, эффективность существующих АСКД ТС остается на
низком уровне. Это приводит к несвоевременному выявлению отказов подсистем (функцио-
нальных элементов) ГТД, невозможности оперативного принятия обслуживающим персона-
лом ответных эксплуатационных решений, увеличению количества досрочных прекращений
эксплуатации сложных дорогостоящих объектов авиационной техники и снижению уровня
безопасности полетов самолетов.
Кроме того, причина досрочного съема двигателя может носить комплексный харак-
тер с точки зрения возникновения дефекта или отказа в целом. Отказы могут быть вызваны
как отказами отдельных функциональных элементов, так и перемежающимися отказами –
множественными отказами. Последнее обстоятельство приводит к неопределенности в зада-
нии допусков на каждый симптом для разных сценариев отказа системы в целом, вызванных
множеством отказов.
Анализ существующих подходов и методов решения задач технической диагностики
ГТД с множественными отказами показывает, что число их ограничено. В работе [1] пред-
ложен метод адаптации расчетных параметров функциональных элементов, в котором
сложное нелинейное моделирование термогазодинамических характеристик двигателя и ге-
нетический алгоритм объединены для получения высококачественной модели характери-
стик двигателя. Однако в работе [1] отсутствует анализ корректности постановки задачи.
Метод согласования состояния двигателя, обеспечивающий точную оценку текущих пара-
метров и неопределенности прогнозируемых характеристик с учетом известных недостатков
моделей ГТД и внешних помех, описан Брайсом Росом [2]. В данном методе применяется
стохастическая фильтрация на основе линейной модели, что ограничивает его применение.
Актуальными являются задачи нахождения интервалов значений симптомов, соот-
ветствующих исправному техническому состоянию, а также оценки величин расчетных па-
раметров функциональных элементов в процессе эксплуатации на основе данных измерений
симптомов, они относятся к классу некорректных задач.
В данной работе предложена условно-корректная постановка задачи диагностирова-
ния ГТД с множественными отказами – оценки величин расчетных параметров функцио-
нальных элементов в процессе эксплуатации на основе данных измерений симптомов путем
сведения этой задачи к так называемой задаче модификации [3]. Синтез квазирешения зада-
чи модификации осуществлялся путем регуляризации поиска экстремума сглаживающего
функционала с использованием метода А.Н.Тихонова – для обеспечения единственности и
устойчивости решения относительно малых вариаций входных данных. Выбор параметра
регуляризации осуществлялся в соответствии с обобщенным принципом невязки. Предло-
жен эволюционный метод решения задачи модификации, основанный на использовании ГА.
Применение предлагаемого подхода, а также процедуры адаптации при выборе параметров
ГА обеспечивает значительное снижение информационной сложности алгоритма поиска ра-
ционального решения. Рассмотрены примеры реализации предлагаемого метода при реше-
нии задачи диагностирования для современного турбореактивного двигателя пассажирского
регионального самолета.
Постановка задачи исследования
Газотурбинный двигатель, являющийся объектом диагностирования (ОД), рассмат-
ривается как сложная техническая система, состоящая из взаимодействующих подсистем и
функциональных элементов. В каждом из них в процессе эксплуатации могут возникать де-
фекты, приводящие к отказам функциональных элементов, а затем и системы в целом.
Формализуем представление объекта диагностирования. Для удобства введем приве-
дение всех данных к безразмерному виду
,,,)(2,)(2
00
minmaxminmax
∗∗
∗
∗ −=δ−=δ
−
><−
=
−
><−
= ffff
FF
FFf
FF
FFf ff
oooo
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 70
где F, Fmin, Fmax, F
* – текущее, минимальное, максимальное и эталонное значения рассмат-
риваемого параметра (переменной); F0 – значение параметра (переменной), соответствую-
щее прототипу;
].1,1[),,,(],,[),(,
2 0maxmin0
minmax −∈δδ∈
+
>=< ∗∗∗
ffffFFFFFFF o
Для удобства представления результатов работы введем оценки текущих, рацио-
нальных и желаемых параметров (переменных)
2
0
02
0
02
0
0 10,10
ˆˆ,10 ⋅
−
=Δ⋅
−
=Δ⋅
−
=Δ
∗
∗
F
FFf
F
FFf
F
FFf oo ,
а также верхней и нижней границ F, соответствующих работоспособному состоянию
2
0
0
,
, 10⋅
−
=Δ
−+
−+
F
FFf .
Пусть техническое состояние объекта диагностирования определяется множеством
критериев }{ oo
iwW = , i = 1, 2, …, I; wi
* – эталонное значение i-го критерия, характеризующе-
го техническое состояние объекта диагностирования; ∗−=δ iiwi wqw )( oo – фактическое откло-
нение текущего значения этого критерия от эталонного, ),,( oooo ΦΠ= Uq ; oΠ – вектор про-
ектных и режимных параметров, oU – вектор управляющих или регулирующих переменных,
oΦ – вектор фазовых переменных; Qq ∈o – конечное множество параметров и переменных,
определяющих техническое состояние объекта диагностирования; −+ε ,
wi – верхнее и нижнее
значения допустимых отклонений δwi. Тогда если true)()(:...1 =ε≥δ∧ε≤δ=∀ −+
wiwiwiwiIi , то
можно утверждать, что объект диагностирования находится в нормальном (исправном, ра-
ботоспособном) состоянии. Если же справедливо логическое выражение
true)()(:...1 =ε<δ∨ε>δ=∀ −+
wiwiwiwiIi ,
то наблюдается аномальное состояние – возникли отказы подсистем, функциональных эле-
ментов.
Отказы могут возникать как «элементарный отказ» – отказ работы единичного
функционального элемента и как «множественный отказ» – комбинация элементарных отка-
зов. Следовательно, необходимо иметь в виду, что возможно существование подмножества
значений ooo qqq kk ⊂},{ , k = 1, 2, …, K, приводящих к возникновению отказа системы в целом,
где K – число возможных сценариев.
Будем понимать под дефектом (fj, j = 1, 2, …, Jk) функционального элемента повреж-
дение, которое характеризуется отклонением текущего значения вектора o
jq от эталонного
значения qj
*. Следует подчеркнуть, что каждому дефекту fj, j = 1, 2, …, Jk как диагностиче-
скому признаку можно поставить в соответствие один или, в общем случае, подмножество
параметров o
jjtjt PPP ∈},{ , t = 1, 2, …, Tj, его характеризующих, где ),( ooo UP Π= . Пусть
∗−=δ jjqj qqo – фактическое отклонение текущего значения o
jq от эталонного значения qj
*,
−+ε ,
qj – верхнее и нижнее значения допустимых отклонений δqj. Тогда, если справедливо ло-
гическое выражение: =ε<δ∨ε>δ=∀ −+ )()(:...1 qjqjqjqjkJj true – говорят, что наблюдается от-
каз j-го функционального элемента сложной технической системы.
В случае множественных отказов диагностическая гипотеза, представленная ранее
для элементарного отказа, для k-го сценария примет вид
=ε<δ∨ε>δ∧ −+
∈
))()((
]...1[ qjqjqjqjJj k
true. (1)
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 71
Будем предполагать, что объект диагностирования оснащен АСКД, с помощью кото-
рой возможен мониторинг технического состояния путем измерения и регистрации фазовых
переменных (симптомов) oo Φ⊂S . Если учесть, что ooo qS ⊂Φ⊂ , то предикат (1), отра-
жающий возникновение отказа объекта диагностирования в целом по k-му сценарию, можно
переписать в виде
=ε<δ∨ε>δ∧ −+
∈
))()((
]...1[ slslslslLl k
true,
где ooooo SSsSSS kklkkksl ⊆=−=δ ∗ },{, ; l = 1, 2, …, Lk; Lk – число симптомов, фактическое откло-
нение текущих значений o
kls которых выходят за пределы ],[ +− εε slsl для каждого k-го сцена-
рия.
Будем считать, что вектор oW может быть найден расчетным путем на базе исход-
ной математической модели (ИММ) объекта диагностирования [4]
)(),,,( oooooo PUWW Φ=ΦΦΠ= , (2)
где ),( ooo UP Π= . Следует отметить, что в результате декомпозиции ИММ можно выявить
подмножество частных математических моделей (ЧММ) вида )( oo
ll Ps φ= ; l = 1, 2, …, Lk, где
Lk – число симптомов для k-го сценария; }{ ljl PP =o , j = 1, 2, …, Jl, Jl – число параметров в l-й
ЧММ. Поэтому если в k-м сценарии отказа системы в целом мы наблюдаем подмножество
oooo SSsS kklk ⊆= },{ ; l = 1, 2, …, Lk, где Lk – число симптомов, фактическое отклонение теку-
щих значений которых выходят за пределы ],[ +− εε slsl , то отказ системы в целом может быть
вызван лишь подмножеством параметров {Pj}, j = 1, 2, …, Jk, где ∑
=
≤
kL
l
lk JJ
1
.
С помощью (2) для каждого сценария может быть решена прямая задача интерваль-
ного анализа
}),{(}),{(}),{( iwwlssjpp
+−+−+− →→ εεεεεε , KkIiLlJj kk ...1,...1,...1,...1 ==== .
Переход объекта диагностирования в аномальное состояние требует решения задачи
диагностирования, которая формулируется следующим образом: исходя из текущих данных
измерений симптомов oS , определить подсистемы (функциональные элементы), в которых
произошли отказы. Обобщенный алгоритм решения задачи диагностирования в результате
ее декомпозиции может быть представлен как последовательность решения взаимосвязан-
ных задач:
− обратная задача интервального анализа для каждого сценария – нахождения интервалов
значений симптомов, соответствующих исправному техническому состоянию объекта
диагностирования с множественными отказами
}),{(}),{(}),{( lssjppiww
+−+−+− εε→εε→εε .
На основе полученных результатов формируется база данных допусков на парамет-
ры и переменные, соответствующие исправному техническому состоянию системы в целом;
− измерение симптомов oS , определение подмножества симптомов }{ oo
ala sS = ,
l = 1, 2, …, La, oo SSa ⊆ , где La – количество измеряемых переменных, для которых δsl ≠ 0;
а также перечня параметров {Pj}, j = 1, 2, …, Ja, соответствующих наблюдаемым симпто-
мам o
aS ;
− оценка величин расчетных параметров функциональных элементов в процессе эксплуа-
тации на основе данных измерений симптомов o
aS
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 72
ajpsl Jj ...1},){(}{ =δ→δ ; (3)
− распознавание образов – определения функциональных элементов, отказ которых привел
к отказу системы в целом;
− составление графика работ для обслуживающего персонала по обнаружению отказавших
функциональных элементов.
Рассмотрим подробнее задачу оценки величин расчетных параметров функциональ-
ных элементов в процессе эксплуатации на основе данных измерений симптомов oS (3). Ис-
ходными данными для нее является подмножество симптомов }{ oo
ala sS = , l = 1, 2, …, La,
oo SSa ⊆ , где La – количество измеряемых переменных, для которых δsl ≠ 0, а также перечень
параметров {Pj}, j = 1, 2, …, Ja, соответствующих наблюдаемым симптомам o
aS . Необходимо
определить множество {{δp}j} фактических отклонений текущих значений параметров и пе-
ременных Pj, j = 1, 2, …, Ja от эталонных значений Pj
*.
Определим компоненты вектора допустимых отклонений значений sal от эталонных
значений
minmax )()(
)(2
ll
lal
sl ss
ss
−
−
=ε
∗
, а также значения оценок sal: ∗
∗−
=Δ
al
alal
al s
ssso , где sl
* = sl,0.
Введем отображение oo wsG al ˆ}{: → , определяющее обобщенную функцию выбора
∑ ∑
= =
δβ+ε−δ=β
a aL
l
J
j
pjslslPw
1 1
22 )()(),(ˆ oo , (4)
где G – система предпочтений лица, принимающего решения (модель принятия решений),
параметр регуляризации, 0,, jjjjpj PPPP =−=δ ∗∗ .
Отметим, что размерность поставленной задачи может быть существенно уменьше-
на, если на основе решения задачи распознавания образов будет заранее определен вид сце-
нария отказа системы в целом, который достоверно соответствует наблюдаемым симптомам.
Результатом решения такой задачи будет перечень oooo SSLlsS kklk ⊆∈= k],,1[},{ , где Lk – число
симптомов, фактическое отклонение текущих значений которых o
kls выходят за пределы
],[ +− εε slsl для этого сценария, а также перечень параметров {Pj}, j = 1, 2, …, Jk, соответствую-
щих наблюдаемым симптомам o
kS . В этом случае в формуле (4) можно будет выполнить за-
мену пределов суммирования kaka JJLL →→ , .
Задача (3) относится к классу существенно некорректных задач. Квазирешение по-
ставленной задачи (нормальное решение) может быть найдено методом регуляризации
А. Н. Тихонова
),(ˆminargˆ
m
P
m PwP β=
π∈
ooo
o
, ]}1,1[:{ −∈∈=π oo PRP n . (5)
Параметр βm выбирался в соответствии с обобщенным принципом невязки
plslsl δξεδ h+<− , l = 1, 2, …, La,,
где ξi – погрешность определения εsl; h – погрешность определения oŵ .
Эволюционный метод решения задачи диагностирования ГТД с множественными
отказами
Поиск решения задачи (5) осуществлялся с помощью разработанного авторами эво-
люционного метода.
В качестве контрольных переменных и настроек генетического алгоритма (ГА) при
расчетах использовались следующие параметры: размер популяции 20, схема отбора роди-
тельских особей – рулетка в совокупности с элитарным отбором; тип кроссовера – стандарт-
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 73
ный одноточечный, вероятность кроссовера 0,9; тип мутации – гауссовский, вероятность
мутации 0,01; максимальное количество итераций 250.
Для предохранения популяции от доминирования неоптимальной хромосомы и тем
самым для предотвращения преждевременной сходимости ГА использовалось масштабиро-
вание функции приспособленности
Fitness )ˆexp(1 owC ⋅−−= , C > 1.
Для повышения точности нахождения экстремума была разработана процедура адап-
тации. Суть этой процедуры заключается в следующем: последовательно производится за-
пуск ГА с уменьшающейся областью определения управляющих переменных и увеличи-
вающейся точностью до тех пор, пока не будет выполнено условие остановки. Процедура
адаптации позволяет снизить информационную сложность алгоритма.
Результаты численного решения поставленной задачи
В качестве примера реализации предложенного подхода рассмотрим решение задачи
оценки величин расчетных параметров функциональных элементов в процессе эксплуатации
на основе данных измерений симптомов для трехвального турбореактивного двигателя
(ТРДД) типа Д-36.
Возможные дефекты и соответствующие им параметры в исходной математической
модели для ТРДД типа Д-36 представлены в табл. 1.
Таблица 1. Соответствие дефектов и параметров математической модели ТРДД
Признаки де-
фектов fj
Описание дефекта Параметры
дефектов Pj
f1 Помпаж двигателя πI
f2 Обледенение входного устройства двигателя σвх
f3 Дефект проточной части вентилятора ηВ
f4 Дефект проточной части компрессора среднего давления ηКСД
f5 Дефект проточной части компрессора высокого давления ηКВД
f6 Дефект в работе клапанов или лент перепуска воздуха компрес-
сора среднего давления
ΔGКСД
f7 Дефект в работе клапанов или лент перепуска воздуха компрес-
сора высокого давления
ΔGКВД
f8 Наличие воды в топливе Hu
f9 Засорение или обгорание топливных форсунок ηг
f10 Дефект жаровой трубы и корпуса камеры сгорания σКС
f11 Обгорание деталей проточной части турбины высокого давле-
ния
ηТВД
f12 Обгорание деталей проточной части турбины среднего давле-
ния
ηТСД
f13 Обгорание деталей проточной части турбины вентилятора ηТВ
f14 Разрушение выходного устройства ϕCI, ϕCII
Объект диагностирования оснащен АСКД, с помощью которой осуществляется ре-
гистрация ряда переменных (см. табл. 2). Следует подчеркнуть, что ТРДД типа Д-36 следует
отнести к системам с низким уровнем эксплуатационной технологичности и контролепри-
годности.
В качестве исходной математической модели в данной работе использовалась тер-
модинамическая модель ТРДД [4], предназначенная для решения задач проектирования. Ко-
эффициенты влияния параметров исходной математической модели при отклонении каждо-
го из них 1−=Δ o
jP на значения симптомов o
lsΔ для ТРДД типа Д-36 при m = const,
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 74
πBII = const, πI = const, TГ = const представлены в табл. 3 (отклонения P2, P10 – P14 не влияют
на o
lsΔ ).
Таблица 2. Регистрируемые переменные
Симптом si Переменная Символьное обозначение
s1 Частота вращения вентилятора ηВ
s2 Частота вращения компрессора среднего давления ηКСД
s3 Частота вращения компрессора высокого давления ηКВД
s4 Давление воздуха за компрессором высокого дав-
ления
PКВД
s5 Расход топлива GT
s6 Температура газа за турбиной среднего давления TNC
Таблица 3. Коэффициенты влияния параметров математической модели
Pj P1 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9
o
5sΔ 0,314 –0,065 –0,349 –0,393 0,008 0,045 1,010 1,010
o
6sΔ 0,180 –0,019 –0,201 –0,219 0,002 0,015 0,009 0,009
Анализ результатов обработки статистических данных по выявлению отказов функ-
циональных элементов ТРДД типа Д-36 показал, что на долю множественных отказов при-
ходится около 11,46% от их общего количества [5]. В данной работе для анализа было ото-
брано два характерных сценария, когда отказ ТРДД в целом был обусловлен именно множе-
ственными отказами функциональных элементов:
− вентилятора, компресора среднего давления, компресора высокого давления (сцена-
рий 1);
− компресора высокого давления, камеры сгорания, турбины высокого давления (сцена-
рий 2).
На основе решения задачи интервального анализа для этих сценариев были опреде-
лены интервалы значений симптомов, соответствующих исправному техническому состоя-
нию рассматриваемого объекта диагностирования с множественными отказами:
− для сценария 1: [-3,0]}[0,2],{ →∈Δ∈Δ oo
УДУД RC [-0,19;0]}T̂[-0,52;0],Ĝ{ ТСДТ ∈Δ∈Δ oo ;
− для сценария 2: [-3,0]}[0,2],{ →∈Δ∈Δ oo
УДУД RC [-0,01;0]}T̂[-0,10;0],Ĝ{ ТСДТ ∈Δ∈Δ oo .
Предположим, что в процессе мониторинга технического состояния выбранного эк-
земпляра объекта исследования зафиксированы следующие значения симптомов:
28.0−=Δ o
ТG , 1.0T −=Δ o
ТСД . Следует отметить, что наблюдаемые значения не принадлежат
интервалу значений симптомов, соответствующих исправному техническому состоянию
рассматриваемого объекта диагностирования, согласно сценарию 2.
Результаты расчетов параметров и соответствующих им оценок достигнутых крите-
риев качества для двух сценариев отказа при 28,0−=Δ o
ТG ; 1,0−=Δ o
ТСДT (m = const,
πBII = const, πI = const, TГ = const) для β = 0,001 представлены в табл. 4. При выборе управ-
ляющих переменных для сценария 2 учитывалось, что o
КСσΔ , o
ТВДηΔ не влияют на o
ТGΔ ,
o
ТСДTΔ .
Таким образом, решена задача оценки величин расчетных параметров функциональ-
ных элементов в процессе эксплуатации на основе данных измерений симптомов. На основе
анализа результатов вычислений можно сделать следующие выводы:
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 75
Таблица 4. Результаты расчетов параметров и
соответствующих им оценок критериев качества
Сценарий o
Вη̂Δ o
КСДη̂Δ o
КВДη̂Δ o
КСσ̂Δ o
ТВДη̂Δ o
УДĈΔ o
УДR̂Δ
1 –0,93 –0,11 –0,24 – – 0,72 –0,81
2 – – –0,47 – – 0,29 –0,43
− полученные значения величин расчетных параметров функциональных элементов, на-
пример o
КВДηΔ , для различных сценариев отказа ТРДД в целом отличаются;
− при решении задачи оценки величин расчетных параметров функциональных элементов в
процессе эксплуатации на основе данных измерений симптомов необходима дополни-
тельная информация о вероятности реализации каждого из возможных сценариев отказа
системы в целом;
− для сценария 2 нельзя определить состояние элементов камеры сгорания и турбины вы-
сокого давления в данном случае, так как при m = comst, πBII = const, πI = const, TГ = const
– o
ТGΔ , o
ТСДTΔ не зависят от o
КСσΔ , o
ТВДηΔ (см.табл.4);
− для сценария 2 в рассматриваемом случае при регистрируемых значениях симптомов
нельзя сделать заключение о техническом состоянии ТРДД в целом. Наблюдаемые зна-
чения симптомов находятся вне допустимых диапазонов, в то время как критерии качест-
ва, характеризующие состояние объекта диагностирования – удельный расход топлива
CУД и удельная тяга RУД – принадлежат соответственно выбранным;
− в задачах диагностирования технического состояния ТРДД при выборе симптомов необ-
ходимо дополнительно располагать информацией о наличии влияния дефектов на сим-
птомы, а также о вероятности реализации каждого из возможных сценариев отказа сис-
темы в целом.
Заключение
Рассмотрены условно-корректная постановка и вычисленный метод определения ве-
личин расчетных параметров функциональных элементов ТРДД в процессе эксплуатации на
основе данных измерений симптомов.
Получены оценки величин расчетных параметров для нескольких характерных сце-
нариев, когда отказ ТРДД в целом был обусловлен множественными отказами функцио-
нальных элементов. Показано, что при выборе симптомов, а также при определении величин
расчетных параметров функциональных элементов в процессе эксплуатации на основе дан-
ных измерений симптомов необходимо дополнительно располагать информацией о наличии
влияния дефектов на симптомы, а также о вероятности реализации каждого из возможных
сценариев отказа системы в целом.
Применение процедуры адаптации при выборе параметров генетического алгоритма
в предлагаемом эволюционном методе обеспечивает в среднем снижение на (10–50)% ин-
формационной сложности алгоритма поиска рационального решения по сравнению с тради-
ционным генетическим алгоритмом.
Литература
1. Li Yi-Guang. A Genetic Algorithm Approach to Estimate Performance Status of Gas Turbines // Proc.
ASME Turbo Expo 2008: Power for Land, Sea and Air (GT2008). – Berlin (Germany). – 2008. –P 9.
(GT2008-50175).
2. Bryce A. Roth. Probabilistic matching of turbofan engine performance models to test data /
A. Roth Bryce, L. Doel David, J. Cissell Jeffrey // Proc. ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea
and Air (GT2005). – Nevada (USA). – 2005. –P 8. (GT2005-68201)
3. Угрюмова Е. М. Совершенствование сложных технических систем методом обратных задач /
Е. М. Угрюмова, С. Г. Волков, М. Л. Угрюмов // Авиац.-косм. техника и технология. – 2006. – № 1
(27). – С. 91–95.
ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
ISSN 0131–2928. Пробл. машиностроения, 2010, Т. 13, № 2 76
4. Теория воздушно-реактивных двигателей / Под. ред. С. М. Шляхтенко. – М.: Машиностроение,
1975. – 568 с.
5. Попов А. В. Исследование динамических характеристик ТРДД с перемежающимися неисправно-
стями проточной части на установившихся режимах его работы // Авиац.-косм. техника и техноло-
гия. – 2007. – № 2 (38). – С. 63–67.
Поступила в редакцию
3.06.2009
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-10940 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0131-2928 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-24T15:14:58Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Угрюмова, Е.М. Трончук, А.А. Меняйлов, А.В. Афанасьевская, В.Е. 2010-08-10T09:19:25Z 2010-08-10T09:19:25Z 2010 Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации / Е.М. Угрюмова, А.А. Трончук, А.В. Меняйлов, В.Е. Афанасьевская // Проблемы машинострения. — 2010. — Т. 13, № 2. — С. 68-76. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. 0131-2928 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/10940 681.518.5: 519.816: 629.7.036.3 Предложена условно-корректная постановка задачи оценки величин расчетных параметров функциональных элементов в процессе эксплуатации газотурбинных двигателей с множественными отказами на основе данных измерений симптомов. Синтез квазирешения поставленной задачи осуществлялся путем регуляризации поиска экстремума сглаживающего функционала с использованием метода А. Н. Тихонова – для обеспечения единственности и устойчивости решения относительно малых вариаций входных данных, выбор параметра регуляризации – в соответствии с обобщенным принципом невязки. Разработан эволюционный метод решения поставленной задачи, основанный на использовании генетического алгоритма. Рассмотрены примеры реализации предлагаемого метода при решении задачи диагностирования современного турбореактивного двигателя для пассажирского регионального самолета. Запропоновано умовно-коректну постановку завдання оцінки величин розрахункових параметрів функціональних елементів у процесі експлуатації газотурбінних двигунів із множинними відмовами на основі даних вимірів симптомів. Синтез квазірозв’язку поставленого завдання здійснювався шляхом регуляризації пошуку екстремуму функціонала, що згладжує, з використанням методу А. М. Тихонова – для забезпечення одиничності й стійкості розв’язку щодо малих варіацій вхідних даних, вибір параметра регуляризації – відповідно до узагальненого принципу нев’язання. Розроблений еволюційний метод розв’язання поставленої задачі, що ґрунтується на використанні генетичного алгоритму. Розглянуто приклади реалізації пропонованого методу при розв’язанні завдання діагностування для сучасного турбореактивного двигуна сучасного пасажирського регіонального літака. ru Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України Высокие технологии в машиностроении Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации Article published earlier |
| spellingShingle | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации Угрюмова, Е.М. Трончук, А.А. Меняйлов, А.В. Афанасьевская, В.Е. Высокие технологии в машиностроении |
| title | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации |
| title_full | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации |
| title_fullStr | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации |
| title_full_unstemmed | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации |
| title_short | Применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации |
| title_sort | применение эволюционных методов для оценки параметров узлов газотурбинных двигателей на основе данных измерений в процессе эксплуатации |
| topic | Высокие технологии в машиностроении |
| topic_facet | Высокие технологии в машиностроении |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/10940 |
| work_keys_str_mv | AT ugrûmovaem primenenieévolûcionnyhmetodovdlâocenkiparametrovuzlovgazoturbinnyhdvigateleinaosnovedannyhizmereniivprocesseékspluatacii AT trončukaa primenenieévolûcionnyhmetodovdlâocenkiparametrovuzlovgazoturbinnyhdvigateleinaosnovedannyhizmereniivprocesseékspluatacii AT menâilovav primenenieévolûcionnyhmetodovdlâocenkiparametrovuzlovgazoturbinnyhdvigateleinaosnovedannyhizmereniivprocesseékspluatacii AT afanasʹevskaâve primenenieévolûcionnyhmetodovdlâocenkiparametrovuzlovgazoturbinnyhdvigateleinaosnovedannyhizmereniivprocesseékspluatacii |