Алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы контроля и диагностирования ТРДДФ по функциональным параметрам

• Автор: Ионов, Денис Александрович
• Шифр специальности: 05.07.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 160 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных систем контроля и диагностирования авиационных двигателей
1.1 Классификация систем диагностирования
1.1.1 Бортовые системы контроля и диагностирования
1.1.2 Наземные автоматизированные системы
1.1.3 Наземно — бортовые системы
1.2 Зарубежные системы диагностирования
1.3 Отечественный системы диагностирования
1.4 Перспективные автоматизированные системы диагностирования
1.5 Классификация методов диагностирования
1.6 Параметрические методы диагностирования
1.7 Выводы
2. Назначение, состав, функции АСД для перспективного двигателя
2.1 Описание объекта контроля и диагностирования
2.2 Система контроля и диагностирования прототипа (АЛ - 31Ф)
2.3 Назначение автоматизированной системы контроля и диагностирования изделия 99М2
3. Алгоритмы контроля вибросостояния и проточной части
3.1 Контроль предельных значений виброскорости
3.2 Методика контроля краткосрочного тренда виброскоростей
3.3 Контроль вибросостояния двигателя с помощью базовых характеристик
3.4 Контроль вибросостояния двигателя с помощью информации, зарегистрированной в 5 последних полётах (гонках)
3.5 Контроль изменения виброскоростей (среднесрочный тренд - анализ)
3.6 Прогнозирование
3.7 Проверка работоспособности методики контроля и диагностирования вибросостояния
3.8 Определение зон работы двигателя, подозрительных на возникновение неисправности
3.9 Контроль температуры газа за турбиной низкого давления
3.10 Локализация неисправностей в узлах проточной части (поузловое диагностирование
4. Диагностические модели узлов проточной части
4.1 Описание математической модели объекта
4.2 Алгоритм расчета по математической модели двигателя
4.3 Описание программы математической модели объекта 99М1 (М2)
4.3.1 Общие сведения о программе
4.3.2 Состав и структура программы
4.3.3 Оценка адекватности математической модели

4.4 Построение регрессионных диагностических моделей двигателя
4.5 Оптимизация (минимизация) структуры регрессионной модели
4.6 Оценка чувствительности регрессионных моделей к точности входной информации
4.7 Выбор условий полета и режимов работы двигателя для его диагностирования с использованием моделей узлов проточной части
5. Выводы
6. Литература

1. Введение
Актуальность проблемы
Непрерывное совершенствование авиационных двигателей направлено на повышение их надёжности и увеличение ресурса. Обеспечить выполнение этих требований, особенно когда рабочие режимы двигателей находятся вблизи границ устойчивости, а детали - запасов прочности, невозможно без постоянной оценки технического состояния двигателей [16].
В настоящее время для определения и прогнозирование текущего технического состояния двигателей используются автоматизированные системы контроля и диагностирования [16, 30, 32, 61, 91, 101]. Информация о текущем состоянии узлов и систем двигателей способствует повышению-их эксплуатационной надёжности, снижению затрат на обслуживание, позволяет планировать проведение ремонтов, т.е. обеспечить эксплуатацию двигателей по техническому состоянию (и в более современном понимании - эксплуатацию двигателей по надёжности). Особенно важно знание этого состояния для двигателей военной авиации, когда выполнение боевого задания во многом определяется исправностью авиационной техники.
В последние годы обозначилась тенденция объединения систем диагностирования с САУ. Это обусловлено тем, что термогазодинамические параметры, используемые в системе управления двигателем и бортового контроля, без дополнительных затрат могут приниматься встроенной в регулятор (ЦРД) системой диагностирования и обрабатываться в режиме работы, двигателя с выдачей рекомендаций экипажу по его эксплуатации в полёте [16, 27, 68]. Достоверность формируемой информации во многом определяется качеством методического обеспечения системы, т.е. степенью соответствия знаний, заложенных в методическое обеспечение, реальным процессом, происходящим в двигателе. От степени соответствия зависит возможность локализация неисправностей в начальный момент их развития, что отображается на трудозатратах на их поиск, предотвращает вторичные разрушения и т.п.
1.5 Классификация методов диагностирования
Методы оценки технического состояния ГТД можно разделить на две самостоятельные группы: органолептические и инструментальные [8, 13, 28, 34, 41,53,68, 70, 74, 75, 83].
Под органолептическими методами понимаются методы, предполагающие получение признаков изменения технического состояния от объекта посредством органов чувств человека и их экспертный анализ [13, 16].
Инструментальные методы предполагают использование различных технических устройств от простейших приспособлений до ЭВМ [12, 16, 35, 91, 102]. Они подразделяются на две большие группы: физические и параметрические [11, 36, 74, 75, 82, 101].
В свою очередь физические методьг включают:
1. Неразрушающий контроль,- объединяет следующие методы: магнитопорошковый; капиллярный" цветной, ультразвуковой, импедансный акустический, токовихревой, оптико — визуальный [53, 67, 75, 82, 101], рентгеновский [16];
2. Бесконтактный анализ - источниками" частотных сигналов являются вращающиеся детали работающего двигателя [11, 68, 75, 83];
3. Виброакустический анализ - основан на исследовании* виброакустиче-ских сигналов — носителей информации об изменении физического состояния работающего двигателя [16; 17, 28, 50];
4. Анализ продуктов износа - к методам этой группы относятся радиационный, калориметрический, спектральный, феррографический, щелевой, магнитных пробок [28, 34, 73, 74, 82].
1.6 Параметрические методы диагностирования
Под термином «параметрическая диагностика» подразумеваются диагностические методы, базирующиеся на специальной обработке и анализе значений термогазодинамических и иных параметров, измеряемых на работающем двигателе [6, 7, 101, 105 и др.]. Перечень параметров ГТД для контроля и диаг-