CN108571346B - 用于识别摩擦事件的方法及系统 - Google Patents

Abstract

提供了用于识别燃气涡轮发动机的摩擦事件的方法及系统。在一个示例性方面，从发动机操作数据来识别涡轮发动机的一个或多个功率水平变化。对于具体识别的功率水平变化，计算了功率水平变化的大小和功率水平变化的速率。给定的功率水平变化的计算的大小和速率限定了数据点，其绘制在功率水平变化的大小对速率的图表上。数据点基于一个或多个操作参数(如，飞行阶段)来过滤，以获得执行功率水平变化时的发动机/飞行器的操作状态特有的严重性阈值。一个或多个数据点然后与严重性阈值相比较来识别可能的摩擦事件。

Description

用于识别摩擦事件的方法及系统

技术领域

本主题大体上涉及燃气涡轮发动机。更具体而言，本主题涉及识别操作期间由燃气涡轮发动机的构件经历的摩擦事件。

背景技术

在操作期间，飞行器的燃气涡轮发动机控制成极紧的叶片末梢间隙，尤其是在巡航操作期间。以此方式，可达到较好的发动机性能和效率。除了紧间隙的益处，发动机的涡轮机可能在紧间隙构造中更易受摩擦事件，因为热和机械负载在瞬变操作期间使发动机构件膨胀和收缩。当旋转涡轮机构件抵靠另一物体接触或摩擦时，发生摩擦事件，如，涡轮转子叶片末梢接触护罩时。摩擦事件可导致叶片末梢损耗、护罩破坏和密封件退化，这降低发动机性能和效率。

通常，摩擦事件以复杂的模型、以人工检查、以传感器系统和它们的组合来识别。这些常规方法可在计算和劳动方面的强度很大，且可对发动机增加重量。此外，这些常规方法大体上不可靠且实施起来昂贵。此外，并非所有发动机都包括能够识别摩擦事件的传感器系统或模型。

因此，用于识别摩擦事件的改进的方法和系统将是期望的。具体而言，在不需要计算强度大的模型或不对发动机或飞行器增加额外重量的情况下识别摩擦事件的方法和系统将是有益的。

发明内容

本公开内容的示例性方面针对用于识别燃气涡轮发动机的摩擦事件的方法及系统。本发明的方面和优点将在以下描述中部分地阐释，或可从描述中清楚，或可通过实践本发明而学习到。

在一个示例性方面，本公开内容针对一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的方法。该方法包括将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，各个数据点指示操作期间由涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率。

在一些各种实施例中，在比较期间，如果具体数据点低于严重性阈值，则筛选出数据点作为非摩擦事件，且如果具体数据点超过严重性阈值，则该数据点识别为可能的摩擦事件。

在一些各种实施例中，该方法还可包括确定识别为可能的摩擦事件的一个或多个数据点是否是实际摩擦事件。该方法还可包括至少部分地基于确定为实际摩擦事件的数据点来更新严重性阈值。

在其他各种实施例中，在比较期间，如果具体数据点低于严重性阈值且不在严重阈值的大约预定裕度内，则筛选出数据点作为非摩擦事件。

在其他各种实施例中，该方法还可包括至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的涡轮发动机的状态的一个或多个操作参数来过滤一个或多个数据点，以确定对应于操作参数的特定严重性阈值，其中在具体数据点与严重性阈值相比较时，特定严重性阈值用作严重性阈值。

在又一些各种实施例中，一个或多个操作参数包括以下至少一者：执行功率水平变化之前的停留时间、高度、马赫数、绝对功率水平、飞行阶段、飞行器姿态或飞行器姿态变化速率，以及发动机利用率。

在又一些各种实施例中，在过滤期间，至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的涡轮发动机的状态的涡轮发动机的两个或更多个操作参数来过滤一个或多个数据点，各个操作参数具有对应的特定严重性阈值。该方法还可包括：至少部分地基于对应于其相应操作参数的特定严重性阈值来计算所得的严重性阈值，其中在具体数据点与严重性阈值相比较时，所得的严重性阈值用作严重性阈值。

在一些各种实施例中，该方法还包括确定一个或多个数据点是否在一个或多个预定操作参数内。此外，该方法还包括如果具体数据点不在一个或多个预定操作参数内，则筛选出数据点作为非摩擦事件。

在一些各种实施例中，预定操作参数中的一个是停留时间范围，其中停留时间范围指示燃气涡轮发动机在功率水平变化之前停留在低功率水平的预定时间范围。

在一些各种实施例中，该方法还可包括筛选出其中功率水平变化的大小低于预定大小阈值的一个或多个数据点作为非摩擦事件。该方法还可包括筛选出其中功率水平变化的速率低于预定速率阈值的一个或多个数据点作为非摩擦事件。

在一些各种实施例中，该方法还可包括获得指示操作期间由涡轮发动机执行的功率水平变化的发动机操作数据。该方法还可包括识别涡轮发动机的功率水平变化。

在一些各种实施例中，该方法还可包括计算功率水平变化的大小和速率。

在一些其他各种实施例中，发动机操作数据还指示一个或多个最小间隙数据点，最小间隙数据点指示预计最小间隙的情况下的一个或多个已知动作或程序。该方法还可包括至少部分地基于一个或多个最小间隙数据点来更新严重性阈值。

在一些其他各种实施例中，该方法还可包括在图表上绘制数据点，其中图表包括功率变化的大小的轴线和功率变化的速率的轴线，其中严重性阈值大致是沿图表绘制的渐进函数，以及其中当渐进函数沿功率变化的速率的轴线增大时，渐进函数接近大小渐近线，且其中在渐进函数沿功率变化的大小的轴线增大时，渐进函数接近速率渐近线。

在一些各种实施例中，当数据点超过临界严重性阈值时，该方法还可包括实时发送临界摩擦事件信号。

在一些各种实施例中，临界严重性阈值设置成超过严重性阈值大约百分之十(10%)裕度或更大。

在另一个示例性方面，本公开内容针对一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的方法。该方法包括至少部分地基于一个或多个操作参数来过滤一个或多个数据点以确定对应于操作参数的特定严重性阈值，各个数据点指示操作期间由涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率，且一个或多个操作参数指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的涡轮发动机的状态。该方法还包括将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，其中当数据点与严重性阈值相比较时，所得的严重性阈值用作严重性阈值，其中所得的严重性阈值至少部分地基于对应于其相应操作参数的一个或多个特定严重性阈值。该方法还包括确定一个或多个数据点是否在一个或多个预定操作参数内。该方法还包括如果数据点不在一个或多个预定操作参数内则筛选出数据点作为非摩擦事件；其中超过严重性阈值且未筛选出作为非摩擦事件的数据点识别为摩擦事件。

在一些各种实施例中，操作参数包括高度、马赫数和飞行阶段中的至少一者。

在一些各种实施例中，预定操作参数中的一个是停留时间范围，其中停留时间范围指示燃气涡轮发动机在功率水平变化之前停留在低功率水平的预定时间范围。

在另一个示例性方面，本公开内容针对一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的系统。该系统包括一个或多个计算装置，其包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器装置，一个或多个存储器装置存储指令，指令在由一个或多个处理器运行时引起一个或多个处理器执行操作，该操作包括：将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，各个数据点指示操作期间由涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率，其中超过严重性阈值的数据点识别为可能的摩擦事件。

本发明的这些及其他特征、方面和优点将参照以下描述和所附权利要求而变得更好理解。并入且构成本说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，且连同描述用于阐释本发明的原理。

技术方案1. 一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的方法，所述方法包括：

将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，各个数据点指示操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率。

技术方案2. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，在比较期间，如果具体数据点低于所述严重性阈值，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件，且如果所述具体数据点超过所述严重性阈值，则所述数据点识别为可能的摩擦事件。

技术方案3. 根据技术方案2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定识别为可能的摩擦事件的一个或多个数据点是否是实际摩擦事件；以及

至少部分地基于确定为实际摩擦事件的数据点来更新所述严重性阈值。

技术方案4. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，在比较期间，如果具体数据点低于所述严重性阈值且不在所述严重性阈值的大约预定裕度内，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件。

技术方案5. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的所述涡轮发动机的状态的一个或多个操作参数来过滤所述一个或多个数据点，以确定对应于所述操作参数的特定严重性阈值，其中在所述具体数据点与所述严重性阈值相比较时，所述特定严重性阈值用作所述严重性阈值。

技术方案6. 根据技术方案5所述的方法，其特征在于，所述一个或多个操作参数包括以下至少一者：执行功率水平变化之前的停留时间、高度、马赫数、绝对功率水平、飞行阶段、飞行器姿态或飞行器姿态的变化速率、以及发动机利用率。

技术方案7. 根据技术方案5所述的方法，其特征在于，在过滤期间，至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的所述涡轮发动机的状态的所述涡轮发动机的两个或更多个操作参数来过滤所述一个或多个数据点，各个操作参数具有对应的特定严重性阈值；其中所述方法还包括：

至少部分地基于对应于其相应操作参数的特定严重性阈值来计算所得的严重性阈值，其中在所述具体数据点与所述严重性阈值相比较时，所述所得的严重性阈值用作所述严重性阈值。

技术方案8. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述一个或多个数据点是否在一个或多个预定操作参数内；以及

如果具体数据点不在所述一个或多个预定操作参数内，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件。

技术方案9. 根据技术方案8所述的方法，其特征在于，所述预定操作参数中的一个是停留时间范围，其中所述停留时间范围指示所述燃气涡轮发动机在功率水平变化之前停留在低功率水平的预定时间范围。

技术方案10. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

筛选出其中功率水平变化的大小低于预定大小阈值的一个或多个数据点作为非摩擦事件；以及

筛选出其中功率水平变化的速率低于预定速率阈值的一个或多个数据点作为非摩擦事件。

技术方案11. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得指示操作期间由所述燃气涡轮发动机执行的功率水平变化的发动机操作数据；以及

识别所述涡轮发动机的功率水平变化。

技术方案12. 根据技术方案11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述功率水平变化的大小和速率。

技术方案13. 根据技术方案11所述的方法，其特征在于，所述发动机操作数据还指示一个或多个最小间隙数据点，所述最小间隙数据点指示预计最小间隙的情况下的一个或多个已知动作或程序，以及其中所述方法还包括：

至少部分地基于所述一个或多个最小间隙数据点来更新所述严重性阈值。

技术方案14. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述数据点绘制在图表上，其中所述图表包括功率变化的大小的轴线和功率变化的速率的轴线；

其中所述严重性阈值大致是沿所述图表绘制的渐进函数，以及其中在所述渐进函数沿所述功率变化的速率的轴线增大时，所述渐进函数接近大小渐近线，以及其中在所述渐进函数沿所述功率变化的大小的轴线增大时，所述渐进函数接近速率渐近线。

技术方案15. 根据技术方案1所述的方法，其特征在于，在所述数据点超过临界严重性阈值时，所述方法还包括：

实时发送临界摩擦事件信号。

技术方案16. 根据技术方案14所述的方法，其特征在于，所述临界严重性阈值设置成超过所述严重性阈值大约百分之十(10%)裕度或更大。

技术方案17. 一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的方法，所述方法包括：

至少部分地基于一个或多个操作参数来过滤一个或多个数据点以确定对应于所述操作参数的特定严重性阈值，各个数据点指示操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率，且所述一个或多个操作参数指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的所述涡轮发动机的状态；

将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，其中当所述数据点与所述严重性阈值相比较时，所得的严重性阈值用作所述严重性阈值，其中所述所得的严重性阈值至少部分地基于对应于其相应操作参数的特定严重性阈值中的一者或多者；

确定所述一个或多个数据点是否在一个或多个预定操作参数内；以及

如果所述数据点不在所述一个或多个预定操作参数内，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件；

其中超过所述严重性阈值且未筛选出作为非摩擦事件的数据点识别为摩擦事件。

技术方案18. 根据技术方案17所述的方法，其特征在于，所述操作参数包括高度、马赫数和飞行阶段中的至少一者。

技术方案19. 根据技术方案17所述的方法，其特征在于，所述预定操作参数中的一个是停留时间范围，其中所述停留时间范围指示所述燃气涡轮发动机在功率水平变化之前停留在低功率水平的预定时间范围。

技术方案20. 一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的系统，所述系统包括：

一个或多个计算装置，其包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器装置，所述一个或多个存储器装置存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器运行时，引起所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：

将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，各个数据点指示操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率，其中超过所述严重性阈值的数据点识别为可能的摩擦事件。

附图说明

针对本领域的普通技术人员的本发明的完整且充分的公开内容(包括其最佳模式)在参照附图的说明书中阐释，在附图中：

图1为根据本主题的示例性实施例的示例性燃气涡轮发动机的示意性截面视图；

图2为根据本主题的示例性实施例的图1中所示的燃气涡轮发动机的燃烧区段后端和HP涡轮前端的局部放大截面视图；

图3提供了根据本主题的示例性实施例的网络的框图；

图4绘出了根据本主题的示例性实施例的用于识别摩擦事件的示例性方法的流程图；

图5提供了根据本主题的示例性实施例的图解绘出涡轮发动机功率对时间且示出涡轮发动机的各种功率水平变化的示例性发动机操作数据；

图6提供了根据本主题的示例性实施例的图5的区段A的局部放大视图；

图7提供了根据本主题的示例性实施例的示例性燃气涡轮发动机的功率变化的大小对速率的示例性图表；

图8提供了根据本主题的示例性实施例的示例性操作参数的列表；

图9提供了根据本主题的示例性实施例的绘出各种飞行阶段的示例性飞行轨迹；

图10提供了绘出根据本主题的示例性实施例的用于各种飞行阶段的严重性阈值的图表；

图11提供了绘出根据本主题的示例性实施例的用于各种高度的严重性阈值的图表；

图12提供了绘出根据本主题的示例性实施例的用于各种马赫数的严重性阈值的图表；

图13提供了绘出根据本主题的示例性实施例的用于各种绝对功率水平的严重性阈值的图表；

图14提供了绘出根据本主题的示例性实施例的用于各种发动机利用率的严重性阈值的图表；

图15提供了绘出根据本主题的示例性实施例的所得的严重性阈值的图表；

图16提供了根据本主题的示例性实施例的摩擦事件风险对在功率水平提高图表之前在低功率下的停留时间；

图17提供了根据本主题的示例性实施的示出功率水平提高的三种情况的功率对时间的图表；

图18提供了绘出根据本主题的示例性实施例识别到可能的摩擦事件之后可采取的各种行动的列表；以及

图19提供了根据本主题的示例性实施例的用于识别摩擦事件的示例性方法的流程图。

构件列表

参照标号 构件

100 燃气涡轮发动机

100a 发动机

100b 发动机

102 纵向中心线

104 风扇区段

106 核心涡轮发动机

108 外壳

110 环形入口

112 压缩机区段

114 LP压缩机

116 HP压缩机

118 燃烧区段

120 涡轮区段

122 HP涡轮

124 LP涡轮

126 喷气排气区段

128 HP轴

130 LP轴

132 核心空气流路

134 风扇

136 风扇叶片

138 盘

140 促动部件

142 功率齿部轮箱

144 机舱

146 风扇壳或机舱

148 出口导向导叶

150 下游区段

152 旁通气流通道

154 空气

156 入口

158 空气的第一部分

160 空气的第二部分

162 燃烧气体

164 定子导叶(HP)

164a 定子导叶(第一级)

164b 定子导叶(第二级)

166 涡轮转子叶片(HP)

166a 涡轮转子叶片(第一级)

166b 涡轮转子叶片(第二级)

168 定子导叶(LP)

167a 转子盘

167b 转子盘

170 涡轮转子叶片(LP)

172 风扇喷嘴排气区段

173 压缩机排放密封件

174 热气体通路

175 级间密封件

176 第一级

178 环形阵列(定子第一级)

180 环形阵列(叶片第一级)

182 第二级

184 环形阵列(定子第二级)

186 环形阵列(叶片第二级)

188 护罩组件

188a 护罩组件

188b 护罩组件

190a 护罩

190b 护罩

192a 叶片末梢

192b 叶片末梢

193 阀

194 ACC系统

195 空气供应管

196a 吊架

196b 吊架

197 箭头(空气)

198 涡轮壳

199 入口

200 飞行器

202 机身

204 座舱

206 控制器

206a 控制器

206b 控制器

208 通信网络

210 计算装置

212 通信线缆

214 显示装置

216 云计算环境

218 机外系统

220 计算系统

222 处理器

224 存储器装置

226 计算机可读指令

228 数据

230 网络接口

240 功率水平变化

242 发动机操作数据

244 发动机功率

246 时间

248 大小

250 功率水平变化的速率

252 数据点

点A

点B

点C

点D

253 阶梯爬升数据点

254 严重性阈值

256 可能的摩擦事件

257 严重性阈值库

258 (严重性阈值的)裕度

259 临界阈值

260 图表

262 速率渐近线(竖直)

264 大小渐近线(水平)

266 低于阈值

268 超过阈值

270 操作参数

272 停留时间

274 高度

276 马赫数

278 绝对功率

280 飞行阶段

282 TOW

284 发动机寿命

285 高风险停留时间范围

286 图表(图17)

288 稳定功率

290 功率降低

292 停留时间

294 功率增大

296 过冲点

298 稳定功率

300 功率降低

302 停留时间

304 功率增大

306 过冲点

308 稳定功率

310 功率降低

312 停留时间

314 功率增大

316 过冲点

318 稳定功率

A 节段A

B 节段B

C 节段C

320 飞行轨迹图表(图9)

321 起飞阶段

322 爬升阶段

323 巡航阶段

324 阶梯爬升

325 下降阶段

326 阶段特有的阈值

327 起飞ST

328 爬升ST

329 巡航阶段ST

330 下降阶段ST

331 飞行阶段图表(图10)

332 高度图表(图11)

334 高度特有的阈值

335 10000ST

336 20000ST

337 30000ST

338 40000ST

340 马赫数图表(图12)

342 马赫数特有的阈值

343 0.5ST

344 0.6ST

345 0.7ST

346 0.8ST

350 绝对功率图表(图13)

352 绝对功率特有的阈值

353 90%ST

354 75%ST

355 60%ST

356 45%ST

360 发动机利用率图表(图14)

362 发动机利用率特有的阈值

363 10000ST

364 20000ST

365 30000ST

366 40000ST

370 所得的严重性阈值图表

400 方法

500 行动

600 方法

A1 轴向方向

R1 径向方向

C1 周向方向

P_PITCH 桨距轴线。

具体实施方式

现在将详细参照本发明的实施例，其一个或多个示例在附图中示出。该详细描述使用了数字和字母标号来表示附图中的特征。附图中相似或类似的标记用于表示本发明的相似或类似的部分。如本文使用的用语"第一"、"第二"和"第三"可互换使用，以将一个构件与另一个区分开，且不旨在表示独立构件的位置或重要性。用语"上游"和"下游"是指相对于流体通路中的流体流的相对流动方向。例如，"上游"是指流体流自的流动方向，且"下游"是指流体流至的流动方向。"HP"表示高压，且"LP"表示低压。

此外，如本文使用的用语"轴向"或"轴向地"是指沿发动机的纵向轴线的维度。连同"轴向"或"轴向地"使用的用语"前"是指朝发动机入口的方向，或构件与另一个构件相比较相对更接近发动机入口。连同"轴向"或"轴向地"使用的用语"后"是指朝发动机喷嘴的方向，或构件与另一个构件相比较相对更接近发动机喷嘴。用语"径向"或"径向地"是指发动机的中心纵向轴线(或中心线)与发动机外周之间延伸的维度。沿径向向内是朝向纵向轴线，且沿径向向外是远离纵向轴线。

本公开内容提供了一种用于识别燃气涡轮发动机的摩擦事件的方法及系统。在一个示例性方面，从发动机操作数据来识别涡轮发动机的一个或多个功率水平变化。对于具体识别的功率水平变化，计算了功率水平变化的大小和功率水平变化的速率。给定的功率水平变化的计算的大小和速率限定了数据点，其绘制在功率水平变化的大小对速率的图表上。数据点基于一个或多个操作参数(如，飞行阶段)来过滤，以获得执行功率水平变化时的发动机/飞行器的操作状态特有的严重性阈值。接下来，一个或多个数据点与严重性阈值相比较来识别可能的摩擦事件。如果数据点超过严重性阈值，则数据点识别为可能的摩擦事件，且相反，如果数据点低于严重性阈值，则数据点识别为非摩擦事件。对应于可能的摩擦事件的数据点然后可基于涡轮发动机的一个或多个操作参数(如，功率水平提高之前在低功率下的停留时间)进一步筛选，以筛选出不可能是实际摩擦事件的数据点，即使数据点超过严重性阈值。在筛选之后，可向操作者警告可能的摩擦事件，以便可采取进一步行动。位于飞行器上或外或两者的一个或多个计算装置或发动机控制器可执行本文所述的示例性方法。将认识到，上文所述的系统和方法是示例性的，且在一些实施方式中，方法的一个或多个部分或系统的构件可省略、改变或重新布置。

本文所述的系统和方法可提供许多技术效果和利益。例如，对于涡轮发动机的具体功率水平变化，通过将功率水平变化的大小和速率与严重性阈值相比较，计算系统仅需要计算和比较少量参数来识别摩擦事件，这与使用计算强度大的发动机循环模型相反。因此，计算系统可节省可用于其他核心功能的有价值的资源。更具体而言，通过减少或消除使用发动机循环模型来识别摩擦事件的需要，系统和方法可限制此类识别所需的处理和存储资源的分配。节省的资源可分配至计算系统的其他功能，如，其他发动机功能的处理。以此方式，根据本主题的示例性方面的系统和方法具有的技术效果在于提供计算高效的途径来解决摩擦事件的识别。

本主题的示例性系统和方法提供了飞行器计算技术的改进。例如，方法和系统允许了飞行器技术识别摩擦事件而不加入复杂、昂贵的硬件，如专用计算机或传感器系统，因为本公开内容的系统和方法可减少或消除对计算强度大的发动机循环模型或叶片末梢传感器系统的需要。例如，在常规系统中，发动机循环模型可包括发动机热力学模型、控制系统模型和间隙模型的组合来识别摩擦事件。在一些情况下，为了使用发动机循环模型来预测或识别摩擦事件，需要处理大于五十万(500000)行代码。相比之下，在一个示例性方面，本方法和系统可能需要小于两百(200)行代码来识别摩擦事件。本方法和系统可将一个或多个数据点与严重性阈值相比较来识别可能的摩擦事件，其中各个数据点指示给定功率水平变化的大小和速率。因此，使用本主题的方法及系统，需要较少处理功率和较少存储器进行摩擦事件识别。并且因此，大体上不需要额外或昂贵的计算装置和传感器。此外，飞行器或发动机计算系统可节省可另外用于协调其他飞行器系统或发动机功能的计算资源。因此，飞行器技术的节省的处理和存储资源可针对飞行器的更关键的核心功能来消耗。

现在参照附图，图1为根据本公开内容的示例性实施例的燃气涡轮发动机100的示意性截面视图。更具体而言，对于图1的实施例，燃气涡轮发动机100是航空高旁通涡扇喷气发动机，其构造成安装在飞行器上，如，以翼下构造或安装在尾部的构造。如图1中所示，燃气涡轮发动机100限定轴向方向A1(与用于参照提供的纵向中心线102平行或同轴延伸)、径向方向R1、和周向方向C1(即，围绕轴向方向A1延伸的方向；未绘出)。大体上，燃气涡轮发动机100包括风扇区段104和设置在风扇区段104下游的核心涡轮发动机106。

绘出的示例性核心涡轮发动机106大体上包括大致管状的外壳108，其限定环形入口110。外壳108以串流关系包围：包括第一增压器或LP压缩机114和第二HP压缩机116的压缩机区段112；燃烧区段118；包括第一HP涡轮122和第二LP涡轮124的涡轮区段120；以及喷气排气喷嘴区段126。HP轴或转轴128将HP涡轮122传动地连接到HP压缩机116上。LP轴或转轴130将LP涡轮124传动地连接到LP压缩机114上。压缩机区段、燃烧区段118、涡轮区段、和喷气排气喷嘴区段126一起限定穿过核心涡轮发动机106的核心空气流路132。

仍参照图1的实施例，风扇区段104包括具有以间隔开的方式联接到盘138上的多个风扇叶片136的可变桨距风扇134。如图所示，风扇叶片136从盘138大体上沿径向方向R向外延伸。各个风扇叶片136借助于风扇叶片136(可操作地联接到适合的促动部件140上)关于盘138可围绕桨距轴线P旋转，促动部件140构造成例如一起地共同改变风扇叶片136的桨距。风扇叶片136、盘138和促动部件140可通过跨过功率齿部轮箱142的LP轴130围绕纵向中心线102一起旋转。功率齿部轮箱142包括多个齿部轮，以用于使LP轴130的旋转速度逐步降低至更高效的旋转风扇速度。

仍参照图1的示例性实施例，盘138由可旋转的整流罩144覆盖，其空气动力学地定轮廓，以促进气流穿过多个风扇叶片136。此外，示例性风扇区段104包括环形风扇壳或外机舱146，其沿周向包绕风扇134和/或核心涡轮发动机106的至少一部分。此外，对于所述实施例，机舱146由多个沿周向间隔开的出口导向导叶148关于核心涡轮发动机106支撑。此外，机舱146的下游区段150在核心涡轮发动机106的外部部分上延伸，以便限定其间的旁通气流通道152。

在燃气涡轮发动机100的操作期间，一定体积的空气154经由机舱146和/或风扇区段104的相关联的入口156进入燃气涡轮发动机100。当该体积的空气154经过风扇叶片136时，如由箭头158指示的空气154的第一部分引导或传送到旁通气流通道152中，且如由箭头160指示的空气154的第二部分引导或传送到LP压缩机114中。空气的第二部分160的压力然后在其传送穿过高压(HP)压缩机116且进入燃烧区段118时增大。

仍参照图1，来自压缩机区段的压缩的空气的第二部分160与燃料混合，且在燃烧区段118内焚烧来提供燃烧气体162。燃烧气体162从燃烧区段118沿热气体通路174传送穿过HP涡轮122，在那里，来自燃烧气体162的热能和/或动能的一部分经由联接到外壳108上的HP涡轮定子导叶164和联接到HP轴或转轴128上的HP涡轮转子叶片166的连续级抽取，因此引起HP轴或转轴128旋转，从而支持HP压缩机116的操作。

燃烧气体162然后传送穿过LP涡轮124，在那里，热能和动能的第二部分从燃烧气体162经由联接到外壳108上的LP涡轮定子导叶168和联接到LP轴或转轴130上的LP涡轮转子叶片170的连续级抽取，因此引起LP轴或转轴130旋转，从而支持LP压缩机114的操作和/或风扇134的旋转。

燃烧气体162随后传送穿过核心涡轮发动机106的喷气排气喷嘴区段126来提供推进推力。同时，空气的第一部分158的压力在空气的第一部分158传送穿过旁通气流通道152时在其从燃气涡轮发动机100的风扇喷嘴排气区段172排出之前大致增大，也提供推进推力。HP涡轮122、LP涡轮124和喷气排气喷嘴区段126至少部分地限定热气体通路174来用于将燃烧气体162传送穿过核心涡轮发动机106。

如图1中进一步所示，压缩机排放密封件173定位在HP压缩机116的末级和静止燃烧区段118之后。压缩机排放密封件173用于限制从旋转压缩机区段112与非旋转燃烧区段118之间泄漏的压缩空气。为了优化发动机性能，该密封件上的紧间隙对于最小化泄漏是很期望的。泄漏穿过密封件的任何空气都不会经过燃气涡轮发动机100的燃烧器，且因此不会有助于由燃烧产物产生的动力。

在一些示例性实施例中，迷宫类型的密封件可用作压缩机排放密封件173。迷宫类型的密封件包括一个或多个周向齿部，其与周向密封表面邻近，其中齿部和密封表面相对可旋转。迷宫式密封件可提供对气流的较高限制，且同时存在一些泄漏，迷宫式密封件的确允许密封件的上区段与下区段之间的自由旋转。

迷宫式密封件的有效性是密封齿部与邻近密封表面之间的间隙的函数。尽管发动机部分可准确地加工成获得最小间隙间距和高度有效密封，但发动机的实际操作由于密封齿部与密封表面之间的差异热生长而导致密封间隙退化。具体地，当旋转构件抵靠静止构件摩擦时，摩擦事件发生，且过大的密封件摩擦可导致不是最佳的发动机性能。

此外，迷宫式密封件可贯穿燃气涡轮发动机100使用。例如，级间涡轮密封件175可用于HP涡轮122的第二级喷嘴164b与HP轴或转轴128之间(图2)。级间涡轮密封件175可用于减小HP涡轮122(或在其他实施例中，LP涡轮124、LP压缩机114和/或HP压缩机116)的级之间的流体泄漏。像如上文所述的压缩机排放密封件173，级间涡轮密封件175包括旋转构件和静止构件。级间密封系统包括密封级间间隙间距CL(级间涡轮密封件175的间隙间距CL在图2中示出)的特征。在燃气涡轮发动机100的操作期间，密封间隙退化可归因于密封齿部与密封表面之间的差异热生长。具体地，如上文所述，当旋转构件抵靠静止构件摩擦时，摩擦事件发生，且过大的摩擦可导致不是最佳的发动机性能。

将认识到，图1中绘出的示例性燃气涡轮发动机100仅作为示例，且在其他示例性实施例中，燃气涡轮发动机100可具有任何其他适合的构造。此外或作为备选，本公开内容的方面可结合任何其他适合的航空燃气涡轮发动机使用，如，涡轮轴发动机、涡轮螺旋桨发动机、涡轮喷气发动机等。此外，本公开内容的方面还可结合任何其他陆基燃气涡轮发动机使用，如功率生成燃气涡轮发动机，或任何航改式燃气涡轮发动机，如船用燃气涡轮发动机。

图2提供了根据本主题的各种实施例的如图1中所示的燃气涡轮发动机100的燃烧区段118的后端和HP涡轮122的前端的局部放大截面视图。如图2中所示，HP涡轮122包括成串流关系的第一级176，其包括与涡轮转子叶片166a(仅示出一个)的环形阵列180沿轴向间隔开的定子导叶164a(仅示出一个)的环形阵列178。HP涡轮122还包括第二级182，其包括与涡轮转子叶片166b(仅示出一个)的环形阵列186沿轴向间隔开的定子导叶164b(仅示出一个)的环形阵列184。涡轮转子叶片166a、166b从HP轴或转轴128(图1)沿径向向外延伸，且由转子盘167a、167b联接到其上。如图2中所示，定子导叶164a、164b和涡轮转子叶片166a、166b将燃烧气体162从燃烧区段118沿热气体通路174传送穿过HP涡轮122。

如图2中进一步所示，HP涡轮122可包括各自形成围绕转子叶片166的环形阵列的环形环的一个或多个护罩组件188。例如，护罩组件188a可形成围绕第一级176的转子叶片166a的环形阵列180的环形环，且护罩组件188b可形成围绕第二级182的涡轮转子叶片166b的环形阵列186的环形环。护罩190a、190B与吊架196b、196b联接，吊架196b、196b继而又与涡轮壳198联接。大体上，护罩组件188a、188b的护罩190a、190b与转子叶片166a、166b中的各个的叶片末梢192a、192b沿径向间隔开。护罩190a、190b大体上减小间隙和跨过叶片末梢的泄漏，以便最大化经由叶片166a、166b从热气体通路174抽取的涡轮功率。叶片末梢间隙间距CL限定在叶片末梢192a、192b与护罩190a、190b之间。应当注意，护罩与叶片末梢之间的间隙间距CL可在LP压缩机114、HP压缩机116和/或LP涡轮124中以类似的方式存在。此外，将认识到，旋转密封件与静止元件(例如，如，级间密封件、压缩机排放密封件等)之间的间隙间距将可能以与关于HP涡轮122所述的相似方式存在。因此，本文公开的本主题不限于检测HP涡轮122中的摩擦事件，而是可用于识别示例性燃气涡轮发动机100的任何适合区段中的摩擦事件。

将认识到，发动机性能参数(例如，推力、比燃料消耗(SFC)、排气温度(EGT)、排放等)至少部分地取决于涡轮叶片末梢192a、192b与组件188a、188b的护罩190a、190b之间的间隙间距CL。涡轮叶片末梢192a、192b与护罩190a、190b之间的间隙间距CL大体上最小化来便于最佳发动机性能和效率。最小化间隙间距CL的挑战在于，在发动机的操作期间作用于涡轮机构件上的机械负载和热负载在不同速率下膨胀和收缩构件。例如，转子和包绕叶片的壳在不同速率下收缩和膨胀。当涡轮叶片166与护罩190之间的间隙间距CL最小时，该现象一般称为"夹点"或"多个夹点"。

有时，涡轮机构件与彼此接触或摩擦，从而引起摩擦事件。例如，在叶片末梢192a、192b与对应护罩190a、190b接触或触碰其的情况下，摩擦事件发生。摩擦事件可在任何数目的情形和/或飞行阶段发生，包括起飞期间，大体上瞬变操作，功率水平在巡航操作期间变化，如，阶梯爬升，大体上再加速，且/或在军事应用的情况下在再爆发事件和避让动作期间。摩擦事件还可能在发动机的飞行中停机和再加速之后的一段时间之后发生(即，旋塞阀)。大体上，摩擦事件可导致较差的发动机性能和效率，可缩短叶片166a、166b和/或护罩190a、190b的有效使用寿命，且可使发动机的排气温度裕度和其在翻新之前可继续操作的时间量变差。

主动间隙控制(ACC)系统是一种已知系统，其贯穿飞行的各种阶段控制和优化间隙间距CL。如将认识到的那样，ACC系统194调制来自发动机风扇区段104和/或压缩机区段112(图1)的相对较冷或较热的空气的流，且将空气分散到HP和/或LP涡轮壳和护罩上，以取决于除其他因素外的飞行器的操作和飞行状态来关于涡轮叶片末梢收缩或膨胀发动机壳。以此方式，间隙间距CL调整来优化发动机性能。

如图2中所示，ACC系统194包括控制器206，以用于控制撞击在HP和/或LP涡轮壳上的空气的量和温度，以最终控制护罩190a、190b与叶片末梢192a、192b之间的间隙间距CL。例如，控制器206可为全权数字发动机控制器(FADEC)或ACC专用控制器。ACC系统194还包括空气供应管195，其从源接收空气，如，来自风扇区段104的空气和/或来自压缩机区段112的排放空气，且如箭头197所示的那样将空气传送穿过换热器(未示出)且然后穿过涡轮壳198的入口199。控制阀193与控制器206操作性通信，且沿空气供应管195定位，以选择性地允许空气197流至涡轮壳198或其他可能的位置，诸如至沿周向包围LP涡轮124的撞击环(未示出)。当控制阀193打开时，相对较冷或较热的空气197分散在涡轮壳198和护罩组件188上以调整间隙间距CL。然而，即使利用ACC系统194或类似系统，摩擦事件仍可发生。

图3提供了根据本主题的示例性实施例的网络的框图。如图所示，示例性飞行器200与云计算环境216和/或机外系统218操作性通信。云计算环境216可与飞行器200和/或机外系统218操作性通信。同样，机外系统218可与飞行器200和/或云计算环境216操作性通信。将继而论述飞行器200、云计算环境216和机外系统218的各种构件。

飞行器200包括一个或多个发动机100(如，图1的燃气涡轮发动机100)、机身202、座舱204，以及控制一个或多个发动机100的一个或多个发动机控制器206。例如，发动机控制器206可为FADEC控制器。发动机控制器206通常还可称为电子发动机控制器(EEC)或电子控制单元(ECU)。对于该示例性实施例，飞行器200包括两个燃气涡轮发动机100a和100b，其分别由两个发动机控制器206a和206b控制。发动机控制器206a、206b可用于优化燃料管理、发动机性能，且例如控制图2中的ACC系统194。此外，发动机控制器206a、206b可收集指示预定时间内(如，在整个飞行轨迹内)的飞行器200的一个或多个功率水平变化的发动机操作数据。此外，发动机操作数据可指示一个或多个操作参数，如，高度、马赫数、飞行阶段等。飞行器200、云计算环境216、机外系统218或前述的组合可使用发动机操作数据来执行本文针对识别摩擦事件所述的方法。

仍参照图3，飞行器200还可包括通信网络208，如，航电网络。例如，通信网络208可包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、SATCOM网络、VHF网络、HF网络、Wi-Fi网络、Wimax网络、gatelink网络和/或用于传输消息至和/或自飞行器200(如，至云计算环境216和/或机外系统218)的任何其他适合的通信网络。此网络环境可使用多种多样的通信协议。通信网络208可包括数据总线或有线和/或无线通信链路的组合。通信网络208还可由一个或多个通信线缆212或由无线手段联接到一个或多个控制器206a、206b上。一个或多个控制器206a、206b可构造成经由通信网络208与飞行器200的一个或多个计算装置210通信。

如图所示，飞行器210、云计算环境216和机外系统218所有都可包括一个或多个计算装置210。计算装置210可与飞行器210的通信网络208和/或与彼此操作性通信。各个计算装置210可包括用于执行各种操作和功能的各种构件。特别地，如参照机外系统218的计算装置210更清楚所述，计算装置210可各自包括一个或多个处理器222以及一个或多个存储器装置224。一个或多个存储器装置224可存储指令226，其在由一个或多个处理器222运行时，引起一个或多个处理器222执行操作和功能，如，本文针对识别摩擦事件所述的那些。

一个或多个处理器222可包括任何适合的处理装置，如，微处理器、微控制器、集成电路、逻辑装置和/或其他适合的处理装置。一个或多个存储器装置224可包括一个或多个计算机可读介质，包括但不限于非暂时性计算机可读介质、RAM、ROM、硬盘驱动器、闪速驱动器和/或其他存储器装置。存储器装置224还可存储可由处理器222访问的数据228。例如，数据228可包括从一个或多个飞行器传感器(未示出)接收到的数据或来自发动机控制器206的输入/输出，如，一定时间内的发动机速度或功率，且/或本文所述的任何其他数据和/或信息。指令226可为以任何适合的编程语言编写的软件，或可在硬件中实施。此外和/或作为备选，指令226可在处理器222上以逻辑和/或虚拟的单独线程运行。

计算装置210还可包括用于例如与网络的其他构件或节点或与机外系统218、云计算环境216或两者通信的网络接口230。网络接口230可包括用于与一个或多个网络对接的任何适合的构件，例如，包括发射器、接收器、端口、控制器、天线和/或其他适合的构件。云计算环境216和/或机外系统218的一个或多个计算装置210可构造成从飞行器200的计算装置210接收一个或多个命令或指令226，且/或将命令或指令226发送至其。一个或多个计算装置210可连接到一个或多个显示装置214上，如，位于座舱204中的一个或多个显示装置。一个或多个显示装置214可构造成显示信息给使用者，如飞行员。将认识到，发动机控制器206可包括相同或类似的构件，且以与本文所述的一个或多个计算装置210相同或类似的方式起作用。

图4绘出了用于识别摩擦事件的示例性方法(400)的流程图。一些或所有方法(400)可由图3中所示的一个或多个计算装置210和/或发动机控制器206来实施。一些或所有方法(400)可在飞行器200的机上且在飞行器200操作时执行，如，在飞行器200飞行时。作为备选，一些或所有方法(400)可在飞行器200未操作时和/或在飞行器200机外执行。此外，图4为了图示和论述的目的以具体顺序绘出了方法(400)。将认识到，示例性方法(400)可以以各种方式变化、改变、扩展、重排和/或省略，而不会脱离本主题的范围。大体上参照了图4来描述示例性方法(400)。可对各图进行特定参照来更完整阐释其具体部分。

在(402)处，示例性方法(400)包括获得发动机操作数据。对于该示例性实施例，发动机操作数据包括指示飞行期间由燃气涡轮发动机100运行的一个或多个功率水平变化的数据。发动机操作数据还可包括操作参数，其可感测或计算，例如，如，飞行器的功率水平提高之前在低功率下的停留时间、马赫数、飞行阶段、飞行器姿态或飞行器姿态的变化速率、绝对功率水平、发动机利用率、发动机构件的测得性能退化，等。将认识到，可包括其他发动机操作参数。

在(404)处，示例性方法(400)包括识别涡轮发动机100的功率水平变化240。这可在飞行期间在飞行器机上完成，或在飞行器未操作期间在机外完成。功率水平变化240可为加速(即，发动机功率增大)或减速(即，发动机功率降低)。功率水平变化240可通过以一个或多个计算装置210处理发动机操作数据242来识别。具体而言，算法可用于识别预定时间内的各个功率水平变化240，如，整个飞行轨迹或在具体飞行阶段期间，例如，如在巡航操作期间。其他适合方法也可用于识别功率水平变化。

图5提供了绘出发动机功率244对时间246的示例性发动机操作数据242的图解表达。如图所示，燃气涡轮发动机100在操作期间进行许多功率水平变化240。发动机功率244示为N1K(或风扇134的校正的旋转风扇速度)的百分比。实际风扇速度N1可针对标准每日状态校正为校正的风扇速度N1K，使得校正的风扇速度N1K等于：

(方程1)

其中N1_ACT是实际风扇速度，且T_INLET是按兰氏温度的风扇入口温度。尽管发动机功率244示为N1K的百分比，但其他发动机构件可用于确定燃气涡轮发动机100的发动机功率。例如，计算的发动机压力比，组合核心喷嘴126和/或风扇喷嘴172上游的一个或多个压力测量结果之比且除以发动机入口156的压力，确定了发动机功率。作为另一个示例，N2K或HP轴或转轴128的校正的旋转速度可用于确定发动机功率244。作为另一个示例，在具有安装在功率输送轴上的转矩计的涡轮轴发动机中，发动机输送的功率可直接从转矩和轴旋转速度的乘积来计算。在一些示例性实施例中，前述的一个、所有或组合可用于确定发动机功率。可以以任何适合的时间单位来测量时间246，如，如图5中所示的秒。

对于该示例性实施例，飞行器200的一个或多个FADEC发动机控制器206识别燃气涡轮发动机100的各种功率水平变化240(其中仅一些在图5中标出)。举例来说，如上文所述，可在计算装置210或发动机控制器206上运行的功率水平变化算法可识别飞行员或自动驾驶仪增大或减小飞行器200的燃气涡轮发动机100的功率水平时的各次情况或发生。然而，在图5中，燃气涡轮发动机100的仅加速或加速度由功率水平变化算法识别。功率水平变化算法可监测预定区间下的预定大小的功率水平变化。预定大小可为大于N1K的百分之零点五(N1K的0.5%)的功率水平变化，且预定区间例如可为每百分之一秒。

又参照图4，在(406)处，一旦识别到功率水平变化240，则计算各个功率水平变化240的大小248和速率250。还参照图6，提供了详述操作期间的燃气涡轮发动机100的示例性功率水平变化240的图5的区段A的局部放大视图。特别地，在图6中，功率水平变化240是燃气涡轮发动机100的功率水平提高。

举例来说，为了计算图6的功率水平变化240的大小248或功率的变化ΔP，点B处的N1K的百分比从点A处的N1K的百分比减去。点A和B处的百分比的差异认为是功率水平变化240的大小248。

为了计算速率250，计算点A与点B之间过去的时间来确定时间变化Δt。功率水平变化240的速率250限定为ΔP/Δt。

对于该示例性实施例，点B限定为在功率大小增大预定大小之前发动机功率处于其最低的点。点A限定为功率大小在预定范围内稳定或停止增大达预定时间的点。确保该大小是预定大小可改善处理时间，因为计算装置210或发动机控制器206不必计算近似于"噪音"的功率水平变化，如，很小的功率波动或传感器测量结果变化。此外，确保功率稳定在预定范围内达预定时间可改善各个功率水平变化的识别和计算的一致性和准确性。

在其他示例性实施例中，如图6中所示，为了确定功率水平减小的大小和速率，点C限定为功率减小预定量的第一点，且点D限定为功率的大小在预定范围内稳定或停止减小达预定时间的点。

一旦计算具体功率水平变化的大小和速率，则功率水平变化250的大小248和速率250限定该具体功率水平变化240的数据点252。各个功率水平变化240具有对应的数据点252。

大体上参照图4和7，在(408)处，与各种功率水平变化240对应的数据点252在图表260上绘制。图7提供了具有限定竖直y轴线(即、功率变化大小的轴线)的功率变化大小(ΔP)和限定水平x轴线(即，功率变化速率的轴线)的功率变化速率(ΔP/Δt)的示例性图表260。将认识到，在其他示例性实施例中，功率变化大小可为水平x轴线，且功率变化速率可为y轴线。对于此实施例，一个或多个数据点252通过绘制功率水平变化的大小相对于功率水平变化的速率来确定。

如图7中所示，图表260包括严重性阈值254。简言之，严重性阈值254用于确定哪些数据点252将识别为可能的摩擦事件。具体而言，如果数据点超过严重性阈值254，则其可认作是可能的摩擦事件。并且相反，如果数据点低于严重性阈值254，则其可筛选出作为非摩擦事件。将参照方法(400)的(412)来更详细阐释数据点252如何与严重性阈值254相比较。独立的严重性阈值可应用于单间隙界面CL如HP涡轮122的第一级176，多构件模块如HP涡轮122，或整个发动机100。

图7中示出的严重性阈值254具有大致渐近线形状。特别地，严重性阈值254是限定沿图表260绘制的大致渐近曲线的函数(即，其中功率变化的大小对功率变化的速率分别是y轴线和x轴线)。竖直渐近线大体上限定在y轴线处或附近(本文称为速率渐近线262)，且水平渐近线大体上限定在x轴线处或附近(本文称为大小渐近线264)。当严重性阈值254沿x轴线增大时，渐进曲线接近大小渐近线264，且当严重阈值254沿y轴线增大时，渐进曲线接近速率渐近线262。严重性阈值254在功率水平变化的速率至少部分增大时展示出渐进性质，因为相对较小的功率变化可在较低摩擦事件风险下相对较快完成。同样，严重性阈值254在功率水平变化的大小至少部分增大时展示出渐进性质，因为相对较慢功率变化可在较低摩擦事件风险下有很大的大小。

对于该示例性实施例，严重性阈值254是可调整的阈值，其可贯穿燃气涡轮发动机100的使用寿命改变。首先，例如，严重性阈值254可为指示特定发动机的测试情况、具体发动机模型的模拟、相似或类似发动机的实际发动机操作数据、发动机硬件的检查或它们的组合的渐进曲线。当发动机开动时，来自飞行的发动机操作数据可用于较好拟合特定发动机的严重性阈值254。举例而言，严重性阈值254可基于现场发动机数据来更新(即，调整或确认为准确的)，其中操作状态和节流阀程序由分析模型预测而导致发动机的最小间隙。因此，这些现场数据可有助于确定严重性阈值的渐进函数的曲率。例如，严重性阈值254可设置成略微超过与这些最小间隙状态相关联的数据点，其由于没有观察到性能退化以及由经由管道镜或在发动机翻新期间的人工检查而确认为非摩擦事件。以此方式，严重性阈值254并未包括已知的非摩擦事件，而是近似限定为预计有摩擦的位置(即，略微超过最小间隙点253；图7)。

例如，严重性阈值254可通过机器学习技术来调整或更新。特别地，机器学习算法可在一个或多个计算装置210或发动机控制器206上或由它们实施，以更准确地确定具体发动机的最佳严重性阈值254。机器学习技术可在云计算环境216、机外系统218、飞行器210和/或前述的组合中执行。

示例性机器学习技术包括训练数据、模型训练器和严重性阈值调整模型。训练数据可包括来自所述特定发动机的数据点、类似或相似发动机的发动机操作数据、机群发动机操作数据、可用发动机操作数据的集合等，和/或前述的组合。如上文所述，训练数据可包括现场数据。模型训练器可使用训练数据经由监管、半监管或未监管的技术来训练严重性阈值模型。例如，训练数据可包括一些数据点，其标为"摩擦事件"或"非摩擦事件"，且其他数据点可未标记。

机器学习技术可实施模型训练器来训练和/或再训练一个或多个严重性阈值调整模型。举例来说，模型训练器可执行反向传播技术如批量梯度下降或随机梯度下降，来训练模型。模型训练器还可利用跌落技术来对抗模型过拟合。示例性模型包括例如贝叶斯混合模型、线性判别分析模型、部分最小二乘判别分析模型、支持向量机模型、随机树模型、逻辑回归模型、朴素贝叶斯分类模型、K邻近分类模型、二次判别分析模型、异常检测模型、增强和装袋决策树模型、人工神经网络模型、C4.5模型或k-means模型。将认识到，还构想出了其他适合的机器学习模型。如将从上文所述的示例性模型中认识到的那样，机器学习技术可使用参数严重性阈值调整模型、非参数严重性阈值调整模型或两者。例如，对于参数模型如逻辑回归模型，函数(即，严重性阈值)的形式可选择为渐近曲线。通过使用训练数据，函数的系数可学习且然后应用来调整函数以拟合具体发动机。对于非参数模型，如，神经网络或支持向量机模型，严重性阈值调整模型的函数的形式不需要选择；而是模型将在学习时通过训练数据的使用来形成。

例如，严重性阈值调整模型可在某些区间或在发生某些确认的摩擦事件之后再训练。以此方式，严重性阈值贯穿燃气涡轮发动机100的使用寿命保持准确。例如，当燃气涡轮发动机100的涡轮机构件在一定时间内退化时，机器学习技术将说明其退化，且将变得较小限制性(即，其将允许功率水平变化的大小和速率的略微较大的组合，因为在叶片末梢损耗的情况下，叶片摩擦的可能性将较小)。将认识到，在其他示例性实施例中，严重性阈值可贯穿发动机的使用寿命而保持静止。

又参照图4，在(410)处，示例性方法(400)包括至少部分地基于燃气涡轮发动机100的一个或多个操作参数来过滤数据点252。过滤数据点252可改善识别摩擦事件的准确性。特别地，除通过使用机器学习或另一适合的技术来动态调整严重性阈值254的能力外，通过在(410)处过滤数据点252，执行功率水平变化时的飞行器/发动机的操作状态特有的严重性阈值254可用于执行方法(400)。换言之，数据点252可至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的涡轮发动机100的状态的一个或多个操作参数来过滤，以确定对应于操作参数的特定严重性阈值。计算装置210或发动机控制器206中的一个或多个的一个或多个存储器装置224可包括严重性阈值库257，以用于存储与一个或多个具体感测的、测量的、计算的或预测的操作参数特有的一个或多个严重性阈值254。这些严重性阈值254可从存储器装置224取得且用于运行方法(400)。

图8提供了示例性操作参数270的列表。一个或多个操作参数可包括：给定功率水平变化240之前在低功率下的停留时间272、各种飞行状态如高度274和马赫数276、进行给定功率水平变化240时的飞行器200的绝对功率278、进行功率变化的飞行阶段280、发动机利用率282、飞行器姿态或飞行器姿态变化速率283、发动机的测得性能退化284，以及未明确列出的其他操作参数。继而论述数据点252可基于一个或多个操作参数270过滤的各种方式。

飞行阶段280可用于过滤数据点252。具体而言，数据点252可通过飞行阶段280过滤，使得数据点252与阶段特有的严重性阈值254(其为进行功率水平变化的飞行阶段所特有的)相比较。

参照图9和10，图9提供了绘出各种飞行阶段的示例性飞行轨迹，且图10提供了绘出根据本主题的示例性实施例的各种飞行阶段280的严重性阈值254的图表。如图9中所示，示例性飞行轨迹320包括起飞阶段321、爬升阶段322、具有一个阶梯爬升324的巡航阶段323，以及下降阶段325。还可构想出未明确列出的其他飞行阶段，如，中止降落(重飞或复飞)、军事应用中的机动或特技飞行阶段。

如将认识到，包含在FADEC发动机控制器206中的间隙控制计划将计划叶片末梢间隙CL来取决于飞行阶段而开启较多或闭合较多。大体上，叶片末梢间隙CL在起飞阶段321、爬升阶段322和下降阶段325期间设置成开启较多，且在巡航阶段323中开启较少，其中预计节流阀移动较少。数据点252按阶段且基于具体数据点下降的飞行阶段过滤，阶段特有的严重性阈值254从严重性阈值库257取得且用于运行方法(400)。举例来说，数据点252可按起飞、爬升、巡航和下降阶段321、322、323、325过滤，且然后一个或多个阶段特有的严重性阈值254可用于将过滤的数据点252与阶段特有的严重性阈值254相比较。

如图10中所示，阶段特有的严重性阈值326针对起飞、爬升、下降和巡航阶段321、322、323、325在飞行阶段图表331中示出。更具体而言，起飞阶段特有的严重性阈值327、爬升阶段特有的严重性阈值328、巡航阶段特有的严重性阈值329和下降阶段特有的严重性阈值330在图10中示出。如上文所述，当间隙控制计划设置成在巡航阶段323期间大体上闭合较多时，巡航阶段特有的严重性阈值329示为比起飞、爬升、下降阶段特有的严重性阈值327、328、330有较大限制性。意味着，巡航阶段323中的具体功率水平变化240的大小248和速率250不可与认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前的其他飞行阶段中进行的那些一样大或一样快。并且相反，当间隙控制计划设置成在起飞、爬升和下降阶段321、322、325期间开启较多时，这些阶段特有的严重性阈值327、328、330有较小限制性。因此，较大和较快的功率变化可在这些阶段321、322、325产生，而不会认为数据点252超过严重性阈值。将认识到，在其他备选实施例中，阶段特有的严重性阈值326可通过在识别和计算功率水平变化且限定与那些功率水平变化240相关联的数据点252之前将发动机操作数据242过滤到飞行阶段280中来确定。

各种飞行状态(如，高度274和马赫数276)，可用于通过高度和/或马赫数来过滤数据点252，使得高度特有或马赫数特有的严重性阈值可从严重性阈值库257确定和取得来用于运行方法(400)。

大体上，在较低高度和马赫数下，预计有较大的节流阀移动(即，较大功率水平变化)，且因此叶片末梢间隙间距CL在这些低高度或低马赫数操作状态中由FADEC发动机控制器206或其他计算装置210保持相对开启。相比之下，在较高高度和马赫数下，预计节流阀移动较小(即，较小功率水平变化)，且因此叶片末梢间隙间距CL由FADEC发动机控制器206或其他计算装置210保持相对较紧或闭合。

图11提供了绘出用于根据本主题的示例性实施例的各种高度的高度特有的严重性阈值334的高度图表332。具体而言，高度特有的严重性阈值334针对高度而示出，10000英尺(ft)的高度表示为335，20000ft的高度表示为336，30000ft的高度表示为337，且40000ft的高度表示为338。40000ft的高度特有的严重性阈值337是最大限制性的，因为很少功率水平变化可在此高度预计到(至少参照民用或商业飞行器)。并且如图所示，高度特有的严重性阈值334随高度降低而变得较小限制性，因为在较低高度可预计到更多功率水平变化。因此，较高高度下的具体功率水平变化的大小和速率不可与认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较低高度下进行的那些一样大或一样快。并且相反，较低高度下的具体功率水平变化的大小和速率可比认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较高高度处进行的那些较快且/或较大。将认识到，高度特有的严重性阈值334的10000ft区间仅为了示例性目而设置，且可构想出任何适合的区间，如，每2000或5000ft。

图12提供了根据本主题的示例性实施例的绘出用于各种马赫数的马赫数特有的严重性阈值342的马赫数图表340。马赫数特有的严重性阈值342针对马赫数而示出，0.5的马赫数表示为343，0.6的马赫数表示为344，0.7的马赫数表示为345，且0.8的马赫数表示为346。用于0.8的马赫数特有的严重性阈值346在该示例中是最大限制性的，因为在此马赫数下预计到较少功率水平变化(至少参照民用或商业飞行器)。并且如图所示，严重性阈值342随马赫数降低而变得较小限制性，因为随飞行期间的飞行器马赫数降低而预计到较大功率水平变化。因此，较高马赫数下的具体功率水平变化的大小和速率不可与认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较低马赫数下进行的那些一样大或一样快。相反，较低马赫数下的具体功率水平变化的大小和速率可比认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较高马赫数下进行的那些较快且/或较大。将认识到，马赫数特有的严重性阈值342之间的区间仅用于示例性目的，且该区间可为任何适合的区间。

示例性飞行器200在进行给定功率水平变化240时的绝对功率278也可过滤数据点252。具体而言，数据点252可由绝对功率278过滤，使得绝对功率特有的严重性阈值254可从严重性阈值库257确定和取得来用于执行方法(400)。

图13提供了绝对功率图表350，其绘出了根据本主题的示例性实施例的用于各种绝对功率水平的绝对功率特有的严重性阈值352。绝对功率特有的严重性阈值352针对功率水平而示出，90%N1K的功率水平表示为353，75%N1K的功率水平表示为354，60%N1K的功率水平表示为355，且45%N1的功率水平表示为356。功率水平代表终止绝对校正风扇速度(即，进行功率水平变化之后的校正的风扇速度)。用于90%N1K的功率水平特有的严重性阈值353在该示例中是最大限制性的严重性阈值，因为在该绝对功率水平下的终止功率水平变化大体上将比较低终止绝对功率水平下的功率水平变化较重的负载置于涡轮机构件上。如图所示，严重性阈值352在终止功率水平按百分比减小时变得较小限制性。例如，用于75%N1K的绝对功率特有的严重性阈值354比用于90%N1K的绝对功率特有的严重性阈值353有较小限制性，用于60%N1K的绝对功率特有的严重性阈值355比用于75%N1K的绝对功率特有的严重性阈值354有较小限制性，且用于45%N1K的绝对功率特有的严重性阈值356比用于60%N1K的绝对功率特有的严重性阈值355有较小限制性。

因此，较高终止绝对功率水平下的具体功率水平变化的大小和速率不可与认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较低终止绝对功率水平下进行的那些一样大或一样快。并且相反，较低终止功率水平下的具体功率水平变化的大小和速率可比认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值254之前在较高终止功率水平下进行的那些较快且/或较大。将认识到，图13中所示的终止功率水平仅为了示例性目的，且可选择终止功率水平变化的其他适合的区间。例如，绝对功率水平特有的严重性阈值352可设置为5%N1K区间。此外，还将认识到，可构想出用于确定终止功率水平的任何适合的方法。例如，可使用N2K的百分比。

涡轮发动机100的发动机利用率282也可用于过滤数据点252。具体而言，数据点252可通过发动机利用率(即，发动机服务的时间和循环量)来过滤，使得发动机利用率特有的严重性阈值可从严重性阈值库257确定和取得来用于执行方法(400)。

可经由操作时间、循环数、性能趋势等测得的发动机的提高的利用率可使涡轮发动机100更有可能已经经历一个或多个摩擦事件、叶片损耗、退化等。发动机性能在发动机的使用寿命内由于叶片末梢损耗、结垢、侵蚀和磨损等而退化。简言之，发动机的叶片末梢损耗和/或退化变得越大，则叶片末梢将干扰壳的可能性越低。并且相反，叶片末梢损耗和/或发动机退化越小，则叶片末梢将更有可能与周围的壳干扰或摩擦，假定了相同的功率水平变化的大小和速率用于比较。发动机寿命和退化模型可用于预测通常贯穿发动机的操作寿命的一些区间下发生的摩擦事件和/或发动机退化的数目。

图14提供了发动机利用率图表360，其绘出了根据本主题的示例性实施例的从翻新或新建起的各种飞行操作循环的发动机利用率特有的严重性阈值362。各种发动机利用率特有的严重性阈值362针对操作时间而示出，1000循环的操作时间表示为363，2000循环的操作时间表示为364，3000循环的操作时间表示为365，且4000循环的操作时间表示为366。用于1000hr的发动机利用率特有的严重性阈值363在该示例中是最大限制性的严重性阈值，因为涡轮机构件可能比所示其他操作时间具有较少破坏和叶片末梢损耗。如图所示，发动机利用率特有的严重性阈值362随发动机操作时间增加而变得较小限制性。例如，用于2000循环的发动机利用率特有的严重性阈值364具有比用于1000循环的发动机利用率特有的严重性阈值363的较小限制性严重性阈值，且用于3000循环的发动机利用率特有的严重性阈值365比用于2000循环的发动机利用率特有的严重性阈值364有较小限制性，且用于4000循环的发动机利用率特有的严重性阈值366比用于3000循环的发动机利用率特有的严重性阈值365有较小限制性。将认识到，飞行循环的量度用于示例性目的，且可使用其他适合的利用率量度，包括从翻新起的操作小时数、由趋势形成的按测得的EGT裕度的性能退化，或由趋势形成的按燃料消耗的性能退化。

因此，较低发动机操作时间下的具体功率水平变化的大小和速率不可与认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较高发动机操作时间下进行的那些一样大或一样快。相反，较高操作时间下的具体功率水平变化的大小和速率可比认为在与该具体功率水平变化相关联的数据点252超过严重性阈值之前在较低操作时间下进行的那些较快且/或较大。将认识到，可选择其他操作时间或区间。

大体上，将认识到，操作参数特有的严重性阈值可通过机器学习技术或其他适合的技术来调整，使得数据点252与严重性阈值254相比较时，摩擦事件的识别更准确。

一方面，数据点252可通过多于一个操作参数270过滤。通过由操作参数270过滤数据点252，由254表示的所得的严重性阈值可通过一个或多个计算装置210或发动机控制器206计算，且用于执行方法(400)。

在一些实施例中，可使用用于各种飞行器姿态和/或飞行器姿态变化速率283的严重性阈值362。发动机上的这些飞行器引起和陀螺负载可影响HP和/或LP涡轮、HP和/或LP压缩机和潜在地风扇的叶片末梢间隙。例如，在旋转期间或在极端倾斜动作期间，旋转涡轮机和/或风扇旋转构件中的一个或多个可抵靠对应的静止构件摩擦。最大限制性的姿态严重性阈值将是最极端或运行或执行最快的那些姿态变化或姿态变化速率。姿态严重性阈值可在姿态变化或姿态变化速率减小时变为较小限制性。

图15提供了图表370，其绘出了根据本主题的示例性实施例的所得的严重性阈值254。在该示例中，具体数据点252对应于在巡航阶段323运行的功率水平变化的大小和速率，其中飞行器具有38000ft的高度、0.8的马赫数、85%N1K的终止绝对功率水平、和10000hr的当前操作寿命。数据点252由操作参数270过滤，针对飞行阶段、高度334、马赫数342、绝对功率352和发动机利用率362 的特定严重性阈值326对应于从严重性阈值库257取得的已知操作参数270，且然后一个或多个计算装置210或发动机控制器206的一个或多个处理器222计算所得的严重性阈值254。对于该示例性实施例，所得的严重性阈值254是考虑到所有特定严重性阈值326、334、342、352、362且然后计算最大限制性的曲线或函数的函数。如图15中所示，对于相对较低变化速率下的较大的大小变化，用于38000ft的高度特有的严重性阈值334是最大限制性的严重性阈值。然后，当速率增大时，用于0.8的马赫数特有的严重性阈值342是最大限制性的严重性阈值。然后，对于很快速率和相对较小的大小的功率水平变化，用于巡航阶段323的巡航阶段特有的严重性阈值326是最大限制性的严重性阈值。用于85%N1K的绝对功率特有的严重性阈值352和用于10000hr的发动机利用率特有的严重性阈值362不是图表370中的最大限制性的严重性阈值；因此，它们未用于计算所得的严重性阈值254的函数。如图所示，所得的严重性阈值254(由实线所示)是最大限制性的操作参数特有的严重性阈值的函数。

又参照图4和7，在(412)处，数据点252与严重性阈值254相比较来识别可能的摩擦事件256。如上文所述，严重性阈值254可为普通严重性阈值、一个操作参数特有的严重性阈值，或可为基于多于一个操作参数270的所得的严重性阈值。如图7中所示，大部分数据点252低于严重性阈值254作为良性的正常操作数据点。箭头266表示低于严重性阈值254的方向。最小间隙数据点253示为大体上刚好低于由虚线环绕的严重性阈值254，且如前文所述，这些最小间隙数据点253可用于首先设置严重性阈值254，且然后更新或细化涡轮发动机100的使用寿命内的严重性阈值254。一些数据点252可超过如图所示的严重性阈值254，且因此可最终识别或标记为可能的摩擦事件256。箭头268表示超过严重性阈值254的方向。

应当注意，在一些示例性实施例中，尽管图4中未示出，但一个或多个数据点252可筛选出作为非摩擦事件，其中具体数据点的功率水平变化的大小低于预定大小阈值。以类似方式，一个或多个数据点252可筛选出作为非摩擦事件，其中具体数据点的功率水平变化的速率低于预定速率阈值。阈值可设置为速率和大小的渐近线262、264，例如，其中预定速率阈值对应于速率渐近线262，且预定大小阈值对应于大小渐进线264。在其他实施例中，阈值可设置成不同于渐近线。尽管低于预定大小和速率阈值的数据点可能在与严重性阈值254相比较时识别为非摩擦事件，但使用阈值来筛选出数据点252可能需要较小计算强度的操作，因为严重性阈值254相比于更静态的速率和/或大小阈值函数可为更复杂的可调整的函数。

一旦数据点252在方法(400)的(414)处与严重性阈值254相比较，则确定一个或多个数据点252超过严重性阈值254。对于此实施例，如果数据点252低于严重性阈值254，则数据点252在(416)处识别为非摩擦的(即，数据点不再认作是可能的摩擦事件，因为在具体功率水平变化的大小和速率下实际发生摩擦事件的概率很低)。相反，如果数据点252超过严重性阈值254，则数据点252识别为可能的摩擦事件256，且如图所示，继续进行方法(400)。

在一些示例性实施例中，临界严重性阈值259可设置成超过和反映如图7中所示的预定裕度处的严重性阈值254。例如，临界严重性阈值259可设置成偏离严重性阈值254大约百分之十(10%)裕度或更大(即，例如，临界严重性阈值259超过严重性阈值254大于大约百分之十(10%)、大约百分之十五(15%)或更大、或大约百分之二十(20%)裕度或更大)。临界严重性阈值259设置成使得超过该裕度的数据点252很可能引起摩擦事件，这需要立即注意核心涡轮发动机106的涡轮机构件。因此，当数据点252超过临界严重性阈值259时，尽管未示出，但方法(400)包括实时发送临界摩擦事件信号。临界摩擦事件信号可发送且经由显示器214显示给飞行器200的飞行员，其可发送至机外系统218和/或云计算环境216的一个或多个计算装置210，使得一个或多个计算装置210可计划涡轮发动机100的立即检查，一个或多个计算装置210或发动机控制器206可与ACC系统194通信来改变叶片末梢间隙计划，以解决可能的叶片末梢损耗，或可通知地勤人员维修小组有可能的摩擦事件，使得发动机可从工作中除去或大修。

在其他示例性实施例中，在发动机相对较新或严重性阈值254刚刚调整或再训练的情况下，则可使用相对于严重性阈值254的一些误差裕度。在此方面，预定裕度阈值258可设置成比严重性阈值254低预定裕度。例如，预定裕度阈值258可设置成比严重性阈值254低大约百分之二十(20%)或更大、大约百分之十(10%)或更大、大约百分之五(5%)或更大、或大约百分之二(2%)或更大。将认识到，预定裕度阈值258可调整，因为更多发动机操作数据242变得可用，且裕度258可至少部分地基于各种因素调整，如，过去识别用于具体发动机模型的摩擦事件时，严重性阈值254有多细化，以及严重性阈值有多准确。在一些示例性实施例中，如果具体数据点252低于严重性阈值254且未在大约预定裕度区域258内(即，未在严重性阈值254与预定裕度阈值258之间)，则筛选出数据点252作为非摩擦事件。但是如果数据点252低于严重性阈值254但在预定裕度阈值258内，则数据点252标记或表示为可能的摩擦事件256。

又参照图4，一旦确定一个或多个数据点252超过严重性阈值254，则在(418)处，至少部分地基于一个或多个操作参数270来筛选数据点252。为了筛选数据点252，则在方法(400)的(420)处，确定具体数据点252是否在预定操作参数集内。如果数据点252在预定操作参数集内，则在(422)处，数据点252识别为可能的摩擦事件。如果数据点252不在预定操作参数集内，则如图4中所示，数据点252在(416)处识别为非摩擦事件。

在一些示例性实施例中，数据点252可通过发动机的终止绝对功率水平278来筛选。例如，如果发动机的终止绝对功率水平278在进行功率水平变化时低于一定阈值，如，小于或等于大约50%N1K，则认为数据点252不在预定操作参数集内。如果数据点252不在预定操作参数集内，则如上文所述，数据点252在(416)处识别为非摩擦事件。相反，如果数据点252在预定操作参数集内，或在本例中高于大约50%N1K，则数据点252在(422)处识别为可能的摩擦事件。

停留时间272是可在(418)处考虑的另一个操作参数270。在此语境下，停留时间272是飞行器200在进行功率水平提高之前保持低功率水平的时间段。

涡轮叶片末梢与周围的壳(护罩)之间的间隙间距CL可由两个主要类型的负载影响：功率引起的发动机负载在和飞行负载。功率引起的发动机负载大体上包括离心负载、热负载、内部压力负载和推力负载。飞行负载大体上包括惯性负载、空气动力负载和陀螺负载。在停留时间272的语境下，离心和热发动机负载是主要考虑的，因为这些负载负责叶片末梢间隙间距CL中的最大径向变化。相对于离心负载，涡轮发动机的转子组件可取决于其旋转速度而机械地膨胀或收缩。大体上，转子的旋转速度越快，则机械膨胀越大，且因此转子叶片沿径向向外延伸越远。相反，转子的旋转速度越慢，则其经历的机械膨胀越小，且因此叶片沿径向向内延伸越远。相对于热负载，当发动机至少部分地由于功率水平变化而加热或冷却时，电机和壳在不同速率下热膨胀和/或收缩。即，转子相对较大且较重，且因此其热质量在比相对较薄和轻的壳在远远较慢的速率下加热和冷却。因此，壳的热质量比转子远远较快地加热和冷却。因此，当飞行器的发动机进行功率水平变化时，转子和壳在不同速率下收缩和膨胀。意味着，它们有时不是热匹配的。这导致间隙间距CL的变化，且在一些情况下导致摩擦事件。

图16提供了根据本主题的示例性实施例的摩擦事件风险对在功率水平提高图表之前在低功率下的停留时间。如图所示，在发动机在功率水平提高之前在相对较短的时间段停留在低功率的情况下，发动机将经历摩擦事件的风险相对较低，因为发动机的转子仍较热且沿径向向外膨胀。同样，壳也仍较热，且沿径向向外膨胀，由于壳还没有机会冷却。因此，转子和壳热匹配，且因此摩擦事件将在涡轮发动机的随后功率水平提高期间发生的风险较低。

对于在功率水平提高之前在低功率下的相对较长的停留时间，给予了壳足够的时间来冷却。同样，转子也具有足够时间冷却。因此，转子和壳两者沿径向向内收缩，且热匹配。因此，摩擦事件将在涡轮发动机的随后功率水平提高期间发生的风险较低。

如图16中所示，摩擦事件的风险在相对较短停留时间与相对较长停留时间之间的别处的停留时间下远远较大。停留时间范围285是燃气涡轮发动机100的功率水平提高之前在较低功率下的停留时间范围，其中壳具有足够的时间冷却且因此向内收缩，但转子没有足够时间冷却且仍将向外膨胀。这产生了热失配的夹点状态。当转子的离心负载在后续功率水平提高期间引起机械生长时，叶片末梢间隙在较接近壳时"夹住"，且摩擦事件的可能性提高。将认识到，停留时间范围285可基于若干因素设置，如，发动机设计(例如，壳厚度和质量、转子厚度和质量、主动间隙控制流冷却或加热壳的效率、内部发动机温度和压力等)、间隙控制计划、发动机退化等。在一个示例性实施例中，停留时间范围285可在大约五(5)秒到十五(15)秒之间。在其他示例性实施例中，停留时间285可在大约五(5)秒与五(5)分钟之间。

举例来说，现在参照图17，提供了绘出燃气涡轮发动机100的功率水平(%N1K)的FADEC迹线对时间(秒)的图表286。首先参照节段A，在288处，燃气涡轮发动机100执行巡航操作，且保持相对稳定的功率水平。然后，涡轮发动机在290处执行快速功率水平降低(减速)。在292处，涡轮发动机在功率水平在294处快速提高之前在低功率水平停留达相对较短时间段。在294处的功率增大在涡轮发动机的功率水平在298处稳定之前延伸到过冲点296。在节段A中，由于停留时间272是相对较短的时间段，这是在节段A中不允许发动机的转子和壳两者冷却的时间，故在294处，摩擦事件在功率水平提高期间发生的风险相对较低。即使在294处的功率水平变化的大小和速率很大，但由于发动机在增大之前在低功率水平停留相对较短时间段，故摩擦事件不太可能已经发生。因此，与该具体功率水平变化相关联的数据点252(即，294处的功率水平提高)可筛选和确定(418、420)成不在预定操作参数内，因为数据点在停留时间范围285之外。并且因此，在方法(400)的(416)处，数据点252识别为非摩擦事件。

在298处，现在参照图17的节段B，涡轮发动机的功率水平相对稳定达一定时间段。在300处，执行快速功率降低。在302处，涡轮发动机100在功率水平在304处快速增大之前的时间停留在一定功率水平，且在308处在又稳定之前进入过冲点306。在302处，允许功率水平在304处进行功率水平提高之前在低功率水平停留预定时间。在节段B中，功率水平提高之前在低功率停留预定时间，使得发动机壳具有足够的时间来冷却(且因此允许沿径向向内收缩)，但转子没有足够时间冷却(且因此保持沿径向向外膨胀)。因此，在功率水平提高之前在低功率下的该停留时间在停留时间范围285内。因此，在此情形下，叶片末梢摩擦事件是可能的，且功率水平变化的速率越快且功率水平变化的大小越大，则叶片末梢摩擦事件的可能性越高。并且因此，与该具体功率水平变化(即，304处的功率水平变化)相关联的数据点252可筛选和确定(418、420)成在预定操作参数内，因为数据点在停留时间范围285内。并且因此，在方法(400)的(422)处，数据点252识别为可能的摩擦事件。

现在参照图17的节段C，在308处，涡轮发动机的功率水平相对稳定达一定时间段。在310处，执行快速功率水平降低。在312处，涡轮发动机100在功率水平在314处快速增大之前在一定功率水平下停留相对较长时间段。功率水平在318处稳定之前增大到过冲点316。在节段C中，当停留时间272是相对较长时间段时(允许发动机的转子和壳两者冷却的时间)，在314处的功率水平提高期间发生摩擦事件的风险相对较低。即使在314处的功率水平变化的大小和速率很大，但由于发动机在功率水平提高之前在低功率水平停留相对较长时间段，故摩擦事件不太可能已经发生。因此，与该具体功率水平变化相关联的数据点252(即，314处的功率水平提高)可筛选和确定(418、420)成不在预定操作参数内，因为数据点在停留时间范围285之外。并且因此，在方法(400)的(416)处，数据点252识别为非摩擦事件。

除终止绝对功率278和停留时间272外，其他操作参数270可用于筛选数据点252。例如，数据点252可至少部分地基于飞行器200的高度、马赫数276、飞行阶段280和/或发动机利用率282(以及燃气涡轮发动机100的其他示例性操作参数270)来筛选。

又参照图4，如上文所述，在筛选(418)和确定(420)之后，数据点252在(416)处识别为非摩擦事件，或在(422)处识别为摩擦事件。

图18提供了如果一个或多个数据点252识别为可能的摩擦事件256则采取的示例性行动500的列表。

在502处，例如，在系统指示可能发生了严重摩擦事件的情况下，警告可发送至飞行器维修小组，使得在飞行器着陆时解决摩擦事件，或发动机可从工作中除去来维护或报废。

在504处，可计划发动机的管道镜检查来查找末梢损耗。如果末梢损耗通过管道镜或类似检查而被证实，且发动机具有能力，则ACC系统194可调节成闭合较多运行来补偿材料的损耗。

在506处，可通过显示装置214向飞行员或操作者警告已经发生潜在的摩擦事件。因此，飞行员或操作者可利用他或她的技术以便降低操作的严重性，且改善发动机的性能保持和在翼寿命。例如，飞行员可在较轻的负载下飞行，使用减少的推力来用于起飞和/或爬升，且在较低高度机场的路线上使用飞行器。

在508处，与可能的摩擦事件256相关联的数据点252可结合到累积破坏模型中，且用于目标检查来识别受损伤的硬件。

在510处，数据点252可用于识别燃气涡轮发动机100的严重操作的频率和大小，以选择将在大修或返厂期间替换的模块和零件(叶片/导叶/护罩/密封件)。

在512处，与可能的摩擦事件256相关联且确认为摩擦事件的数据点252可用于细化严重性边界254。

在514处，与可能的摩擦事件256相关联且确认或确定为实际摩擦事件的数据点252可用于更新严重性阈值254。更新可为调整或细化严重性阈值254，或更新可为确认严重性阈值254准确预测了摩擦事件。基于确定为实际摩擦事件的数据点252更新严重性阈值254可甚至在现场发动机性能转移的情况下允许摩擦事件的准确预测。换言之，数据点252可用于在发动机在一定时间内退化时，在燃气涡轮发动机100的使用寿命内调整严重性阈值254。将认识到的是，其他示例性行动500可响应于可能的摩擦事件256的识别来采取。

图19提供了用于识别示例性涡轮发动机100的摩擦事件的示例性方法(600)的流程图。对于该实施例，在(602)处，方法(600)包括：将一个或多个数据点252与严重性阈值254相比较。各个数据点252指示在操作期间由涡轮发动机100执行的功率水平变化的大小和速率。

本文所述的技术参照了基于计算机的系统、和由基于计算机的系统采取的行动、和发送至和自基于计算机的系统的信息。将认识到，基于计算机的系统的固有灵活性允许了构件之间和之中的任务和功能性的多种可能构造、组合和划分。例如，本文所述的过程可使用单个计算装置或组合工作的多个计算装置来实施。数据库、存储器、指令和应用可在单个系统上实施或跨过多个系统分布。分布式构件可按顺序或并行操作。

本书面描述使用了示例来公开本发明，包括最佳模式，且还使本领域的任何技术人员能够实践本发明，包括制作和使用任何装置或系统，以及执行任何并入的方法。本发明可申请专利的范围由权利要求限定，且可包括本领域的技术人员想到的其他示例。如果此类其他实施例包括并非不同于权利要求的书面语言的结构元件，或如果它们包括与权利要求的书面语言无实质差别的等同结构元件，则期望此类其他示例处于权利要求的范围内。

Claims (20)

1.一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的方法，所述方法包括：

将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，各个数据点由操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率限定，其中超过所述严重性阈值的数据点识别为可能的摩擦事件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在比较期间，如果具体数据点低于所述严重性阈值，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定识别为可能的摩擦事件的一个或多个数据点是否是实际摩擦事件；以及

至少部分地基于确定为实际摩擦事件的数据点来更新所述严重性阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在比较期间，如果具体数据点低于所述严重性阈值且不在所述严重性阈值的大约预定裕度内，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的所述涡轮发动机的状态的一个或多个操作参数来过滤所述一个或多个数据点，以确定对应于所述操作参数的特定严重性阈值，其中在所述具体数据点与所述严重性阈值相比较时，所述特定严重性阈值用作所述严重性阈值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一个或多个操作参数包括以下至少一者：执行功率水平变化之前的停留时间、高度、马赫数、绝对功率水平、飞行阶段、飞行器姿态或飞行器姿态的变化速率、以及发动机利用率。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在过滤期间，至少部分地基于指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的所述涡轮发动机的状态的所述涡轮发动机的两个或更多个操作参数来过滤所述一个或多个数据点，各个操作参数具有对应的特定严重性阈值；其中所述方法还包括：

至少部分地基于对应于其相应操作参数的特定严重性阈值来计算所得的严重性阈值，其中在所述具体数据点与所述严重性阈值相比较时，所述所得的严重性阈值用作所述严重性阈值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述一个或多个数据点是否在一个或多个预定操作参数内；以及

如果具体数据点不在所述一个或多个预定操作参数内，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预定操作参数中的一个是停留时间范围，其中所述停留时间范围指示所述涡轮发动机在功率水平变化之前停留在低功率水平的预定时间范围。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

筛选出其中功率水平变化的大小低于预定大小阈值的一个或多个数据点作为非摩擦事件；以及

筛选出其中功率水平变化的速率低于预定速率阈值的一个或多个数据点作为非摩擦事件。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得指示操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的发动机操作数据；以及

识别所述涡轮发动机的功率水平变化。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述功率水平变化的大小和速率。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述发动机操作数据还指示一个或多个最小间隙数据点，所述最小间隙数据点指示预计最小间隙的情况下的一个或多个已知动作或程序，以及其中所述方法还包括：

至少部分地基于所述一个或多个最小间隙数据点来更新所述严重性阈值。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述数据点绘制在图表上，其中所述图表包括功率变化的大小的轴线和功率变化的速率的轴线；

其中所述严重性阈值大致是沿所述图表绘制的渐进函数，以及其中在所述渐进函数沿所述功率变化的速率的轴线增大时，所述渐进函数接近大小渐近线，以及其中在所述渐进函数沿所述功率变化的大小的轴线增大时，所述渐进函数接近速率渐近线。

15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述数据点超过临界严重性阈值时，所述方法还包括：

实时发送临界摩擦事件信号。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述临界严重性阈值设置成超过所述严重性阈值百分之十(10%)裕度或更大。

17.一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的方法，所述方法包括：

至少部分地基于一个或多个操作参数来过滤一个或多个数据点以确定对应于所述操作参数的特定严重性阈值，各个数据点由操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率限定，且所述一个或多个操作参数指示与具体数据点相关联的功率水平变化期间的所述涡轮发动机的状态；

将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，其中当所述数据点与所述严重性阈值相比较时，所得的严重性阈值用作所述严重性阈值，其中所述所得的严重性阈值至少部分地基于对应于其相应操作参数的特定严重性阈值中的一者或多者；

确定所述一个或多个数据点是否在一个或多个预定操作参数内；以及

如果所述数据点不在所述一个或多个预定操作参数内，则筛选出所述数据点作为非摩擦事件；

其中超过所述严重性阈值且未筛选出作为非摩擦事件的数据点识别为摩擦事件。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述操作参数包括高度、马赫数和飞行阶段中的至少一者。

19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述预定操作参数中的一个是停留时间范围，其中所述停留时间范围指示所述涡轮发动机在功率水平变化之前停留在低功率水平的预定时间范围。

20.一种用于识别涡轮发动机的摩擦事件的系统，所述系统包括：

一个或多个计算装置，其包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器装置，所述一个或多个存储器装置存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器运行时，引起所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：

将一个或多个数据点与严重性阈值相比较，各个数据点由操作期间由所述涡轮发动机执行的功率水平变化的大小和速率限定，其中超过所述严重性阈值的数据点识别为可能的摩擦事件。

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