CN1966955B - 燃气涡轮发动机部件评价质量参量的系统 - Google Patents

Abstract

提供一种评价燃气涡轮发动机的多个发动机部件的品质参量的方法。这些发动机部件具有至少一个响应发动机部件运转的传感器。该方法包括：提供一种具有假想的传感器值(50)和对应于发动机部件的多个传感器的品质参量的发动机模型(10)；比较假想的传感器值(50)和发动机部件的多个传感器的实际传感器值(46)，以确定实际的(46)和假想的传感器值(50)之间的差值；用一预定的增益放大该差值；根据该感知的差值而产生多个品质参量的增量；通过将所产生的品质参量增量的一个预定部分输入该被装入的模型(56)中而以迭代方式不断修正该被装入的模型(56)；对发动机运转工况调整该被装入的发动机模型；以及迭代计算这些假想的传感器值(50)。

Description

燃气涡轮发动机部件评价质量参量的系统

发明领域

本发明总的涉及燃气涡轮发动机，尤其涉及一种跟踪和评价发动机部件品质的方法。

发明背景

当燃气涡轮发动机运转时，发动机可能由于包括磨损和损伤的因素的综合而降低效率。因为发动机恶化的速率取决于若干运转因素，所以该速率很难预测，这样，发动机部件通常根据预先选择的时间或周期数目而计划进行维修。该预选的数目通常是根据多个因素而谨慎地选择的，这些因素包括过去的部件经历和过去的发动机性能评价。如果一个部件失效，那么就进行预定的诊断程序来识别和替换该失效的部件。

为了评价发动机性能和找出发动机传感器故障，感知和监测所选择的发动机参量来评价发动机性能的总损失。通常，对运转工况中的变化校正或标定转子速度、废气温度和燃料流量，并推定这些被标定的参量的趋势，即作出短期和长期变化的图线，并用于预测发动机何时需要再恢复。此外，如果比较当前的趋势值和先有的趋势值而表示出存在突然的变化或阶梯式变化，那么就可以计划立即修理发动机。

虽然通过评估在运转和长期趋势期间的发动机传感器值而推断出当前的总的发动机性能和品质，但燃气涡轮的单个部件如风机、压缩机或涡轮的品质水平却在运转期间没有受到评价和连续地不断修正。

需要在发动机大修之前能通过评价和跟踪发动机部件品质来预测发动机的剩余寿命。也需要能确定发动机所要大修的范围与检测和隔离发动机部件的损伤和故障。

发明概要

本发明针对一种对燃气涡轮发动机的多个部件评价品质参量的方法。这些发动机部件具有至少一个响应发动机部件运转的传感器。该方法包括：提供一种具有假想的传感器值和对应于发动机部件的多个传感器的品质参量的发动机模型；比较假想的传感器值和发动机部件的多个传感器的实际传感器值，以确定实际的和假想的传感器值之间的差值；用一预定的增量放大该差值；根据该感知的差值而产生多个品质参量的增量；通过将所产生的品质参量增量的一个预定部分输入该被装入的发动机模型中而以迭代方式不断修正该被装入的发动机模型；对发动机运转工况调整该被装入的发动机模型；以及重新计算这些假想的传感器值；并且对所产生的品质参量增量的一个预定百分率重复这些比较、放大、产生和不断修正该被装入的模型的步骤。

在另一方面，本发明指向一种用于对燃气涡轮发动机的多个发动机部件评价品质参量的诊断系统。该系统包括一种用于计算假想的传感器值和对应于发动机部件的多个传感器的品质参量的发动机模型。一个比较器连接在该发动机模型的输出上，用以比较假想的传感器值和发动机部件的多个传感器的实际的传感器值，以确定该实际的和假想的传感器值之间的差值。这些差值用一个具有预定的增量的放大器倍增。一个处理器单元根据所确定的实际的相对于假想的传感器值的差值而产生多个品质参量增量。自动开关机构通过将所产生的这些品质参量增量的一个预定部分切换到该被装入的发动机模型中而以迭代方式不断修正该发动机模型。该模型还有用于感知发动机运转工况的输入，以便为了通到比较器的反馈而调整这些假想的传感器值。

本发明的一个优点是能够跟踪和评价发动机部件的品质，以便预测使用寿命、确定大修的范围与检测和隔离部件的损伤或故障。

本发明的另一优点是对发动机的每单个部件能跟踪品质参量。

结合作为例子例示本发明原理的附图来阅读下面优选实施例的详细描述，将清楚本发明的其它特点和优点。

附图简述

图1是一种以物理学为基础的被装入的部件标准模型的示意图。

图2是质量评价方法的图示。

图3是利用本发明的质量评价法的质量最优化过程的图示。

图4是在一次示范的起飞期间品质增量中的变化的图线表示。

发明详述

首先参照图1，一台燃气涡轮发动机包括多个传感器(未示出)，它们监测发动机运转和发动机运转期间通到发动机模型10的输入实时的实际的发动机传感器数据。在一个实施例中，这些传感器监测发动机转子速度、发动机温度和发动机压力。周围的飞行条件数据也输入到发动机模型10中。周围的飞行条件数据的输入包括(但不限于)周围温度、周围压力、飞机马赫数和发动机动力设置参量如风机速度或发动机压力比。可以采用收集周围飞行条件数据和实际的发动机传感器数据。

发动机模型10用于评价感知的参量，如转子速度、温度和压力，以及计算的参量如推力、空气流、失速边界和涡轮入口温度。这些计算的参量是以周围状况、动力调置参量和输入发动机模型10中的驱动器位置为基础的。在该示范的实施例中，发动机模型10是一种以物理学为基础的空气热动力学模型。在另一实施例中，发动机模型10是一种回归-装配模型。在又一实施例中，发动机模型10是一种中性网模型。

一种以物理学为基础的发动机模型10包括一个核芯发动机38，后者沿串联的轴向流动关系包括一高压压缩机14、一燃烧器24和一高压涡轮16。核芯发动机38在入口22、风机12和升压器20的下游。风机12和升压器20跟核芯发动机38与旁路导管30和旁路喷嘴32成串联的轴向流动关系。风机12、升压器20和低压涡轮18用第一轴52联接，而压缩机14和高压涡轮16用第二轴54联接。进入入口22的空气流58的一部分通过旁路导管30流通并通过旁路喷嘴32排出，而空气流58的其余部分通过核芯发动机38并通过核芯发动机喷嘴26排出。

发动机模型10已知是一种部件标准模型(Component LevelModel-CLM)，因为发动机模型10内的部件12、14、16、18、20、24单个设计，然后装配成特定的发动机模型，如以物理学为基础的发动机模型10。发动机模型10被编制程序而代表一种快速运转的瞬时发动机循环，这些循环影响飞行条件、控制变量输入和高压压缩机漏气。其次，发动机模型10包括一些参量如发动机部件效率和可以调整的气流。这些参量可以利用参量评价算法来修改，将一种标称的或平均的发动机的模型修改为一种特定发动机的模型。

发动机模型10设计成对飞行条件、控制参量输入和高压压缩机漏气具有仿真的灵敏度。发动机模型10的品质参量包括对每个主要转动部件的气流和效率修改量。每个风机12、压缩机14、高压涡轮16、低压涡轮18和(在某些情况下)升压器20有一气流修改量和一效率修改量，形成发动机模型10的八个品质参量，如果包括升压器就可能是十个品质参量。这些品质参量是以上述感知的发动机部件参量为基础的。这些品质参量可以调整或受扰动而偏离其标称值，由此影响模型计算。合适地操纵这些品质参量使该模型能更精确地模拟一种特定发动机的行为，考虑发动机之间制造差异、发动机恶化或发动机部件损伤的影响。这些品质参量的扰动允许模型化计算的传感器值更好地匹配实际的发动机传感器值。

此外，该以物理学为基础的发动机模型10包括与空气入口22、燃烧器24、核芯喷嘴26、旁路导管30、旁路喷嘴32有关的部件和传感器参量。

当合适地跟踪并给出精确的传感器值时，这些模型品质参量反映实际的部件品质标准(Component quality level)，而这些标准可以用于诊断发动机中的问题。例如，从使模型输出对发动机传感器匹配的跟踪滤波器的试验得出，一种对风机的“大的”鸟类撞击形成该模型中风机的气流和效率的“大的”负移动。如果由鸟类撞击造成的损伤传播到压缩机，那么也能看到压缩机品质参量中的负移动。

其次参照图2，例示该参量品质评价法的图100。一种用于执行本发明方法的逻辑电路单元(未示出)可以包括一个处理器，该处理器是通过一个微处理器及相关的部件如RAM、I/O装置和其它计算机部件而实施的。在中等额定功率(IRP)处的发动机传感器值46输入到减法器电路60中。从发动机传感器值46中减去假想的传感器值50，将其差值(或增量)信号64输入滤波器方框66中以计算品质调整值，在滤波器方框66中，假想的和发动机的传感器值46之间的差值乘上预定的增量水平，从而产生计算的品质调整值69。该计算的品质调整值的一个预定的百分率被输入方框72中，用以通过一个迭代过程68不断修正被装入的模型56。带有时间延退的迭代过程68控制以开关70指示的采样速率，开关70以足够高的速率进行接通和断开。该时间延迟最好为约250毫秒(ms)。

发动机模型在步骤72处用计算的品质调整值69按每个延迟时期不断修正。IRP处的运转状态76输入到调整的被装入的模型56中。被装入的模型56产生一组最佳的部件品质调整值78，也产生一组不断修正的假想的传感器值50，来闭合通到减法器60的反馈环路，它们在下一次迭代中被从IRP发动机传感值46中再一次减去。在飞行期间该迭代过程完成连续的采样和调整。

本发明的迭代过程使被装入的模型56能够迁移到一个其中假想的传感器紧密匹配实际的发动机传感器的状态。被装入的模型56中计算的形成的修改的部件品质对运转状态得到最优化。该品质评价过程在稳定态发动机运转工况下实行。部件品质调整使计算而该被装入的模型以迭代方式被调整。然后这些部件品质参量可以遍及无论何时都遇到稳定态运转工况的飞行而被跟踪。

该用于计算评价部件品质调整的增益的方法如下：

$Y\left(Q\right)=\left(\begin{array}{c}{y}_1(q_1,...,q_m)\\ y_2(q_1,...,q_m)\\ .\\ .\\ .\\ y_n(q_1,...,q_m)\end{array}\right)---\left[1\right].$

式中n是计算的传感器值的数目；

m是品质参量的数目；

y_i对应于一个传感器值(如y₁是风机速度，y₂是核芯速度等等)；

q_i是部件品质参量(如q₁是风机气流修改值，q₂是风机效率等等)；

Y也是模型状态以及其它模型值和变量的函数，但品质参量是该分析中与系统有关的唯一的参量。对迭代的品质评价算法获得该组增益的第一步是计算Y(Q)的函数雅各比行列式。Y(Q)的函数雅各比行列式定义为：

给出实际的发动机传感器值s₁，s₂，…，s_n和模型的计算的传感器值y₁，y₂，…，y_n，误差矢量E就计算如下：

E＝(e₁…e_n)＝(s₁-y₁…s_n-y_n)    [3]

品质参量的增量变化值计算为设计常数或增益值h和行矢量E和矩阵J_Y的乘积，即：

ΔQ＝(Δq₁…Δq_m)＝hEJ_Y    [4]

在该算法的每次迭代中，根据E的当前值来计算ΔQ，并按照下列方程式不断修正品质参量矢量Q：

[Q]_k+1＝[Q]_k+ΔQ    [5]

式中[Q]_k是迭代步骤k处的品质参量矢量。

在本发明的另一方面，上述迭代过程被修改成提供图3中的故障检测和隔离过程。被装入的模型56输出一组部件品质调整值80。将部件品质调整值80与每次飞行的先前一次任务相比较，如步骤82中所示。其后，在步骤84处将部件品质调整值80与当前的起飞参量相比较。将两个步骤82和84的输出连接到故障检测和隔离分级器86上。然后传送从故障检测和隔离分级器86得到的输出而用于诊断88。

下面参照图4，该图表示在一次示范起飞期间对于HPT和LPT气流与效率参量的品质增量的变化。图线200是F414发动机数据与ASMET试验发动机的比较，其中发动机循环由低动力值202驱动，而后由动力突发驱动到最大的后燃烧器(A/B)204，后随一个动力减小，以稳定中间额定动力(IRP)206。利用一个跟踪滤波器将部件标准模型(CLM)与ASMET发动机试验数据匹配。图线绘制出的结果指示在匹配成的发动机运转期间品质增量或差异中的百分率变化。

稳定的IRP范围中的HPT气流品质增量210在约1.25％和2.25％之间增大。LPT气流品质增量212甚至大约在稳定的IRP范围内处于约正1.1％。稳定的IRP范围中的HPT效率214稳定在约负2.9％，而稳定的IRP范围中的LPT效率216在约负2.7％和负3.5％之间变化。

虽然已参考一个优选的实施例而描述了本发明，但该技术的专业人员将理解，可以进行各种变化和可以对其部件替代使用等效部件而并不偏离本发明的范围。此外，可以进行各种修改来使一种特定的状况或材料适应本发明的说明而并不偏离本发明的实质范围。因此，预期本发明不限于作为实施本发明的最好方式而公开的特定实施例，相反，本发明将包括落入附属的权利要求书的范围内的所有实施例。

部件清单

10    发动机模型

12    风机

14    高压压缩机

16    高压涡轮

18    低压涡轮

20    升压压缩机

22    空气入口

24    燃烧器

26    核芯喷嘴

30    旁路导管

32    旁路喷嘴

38    核芯发动机

52    第一轴

54    第二轴

58    空气流

Claims (10)

1.一种用于对燃气涡轮发动机的多个发动机部件评价品质参量的系统，包括：

一个其构型做成计算假想的传感器值和品质参量的发动机模型，该假想的传感器值对应于来自多个发动机部件的多个传感器的传感器值；

一个比较器，用以将假想传感器值与来自多个传感器的实际传感器值进行比较，以计算实际的传感器值和假想的传感器值之间的差值；

一个有预定增益的放大器；

根据所计算的实际的传感器值和假想的传感器值之间的差值而计算多个品质参量增量的处理器单元；

自动开关机构，通过将所计算的品质参量增量的预定部分切换到该发动机模型中而以迭代方式不断修正发动机模型；以及

所述系统确定预测发动机部件使用寿命、维护大修范围、检测和隔离部件损伤或故障中的任一个；

其中该发动机模型具有接收发动机运转工况的至少一个输入，这些发动机运转工况被用于产生提供给该比较器的假想传感器值。

2.权利要求1的系统，其特征在于，该发动机模型包括一个输出，其构型做成为多个发动机部件提供一组品质调整参量。

3.权利要求1的系统，其特征在于，发动机模型是一种以物理学为基础的模型、回归模型或中性网模型。

4.权利要求1的系统，其特征在于，该发动机模型包括一个风机、至少一个压缩机、一个高压涡轮和一个低压涡轮的模型。

5.权利要求4的系统，其特征在于，该发动机模型还包括一个空气入口、一个燃烧器、一个核芯喷嘴、一个旁路导管、一个旁路喷嘴和一个排气装置的模型。

6.权利要求5的系统，其特征在于，发动机模型的每个部件模型被单个地制成模型，并被装配到一个部件标准模型中。

7.权利要求1的系统，其特征在于，这些品质参量增量包括流量修改量和效率修改量。

8.权利要求1的系统，其特征在于，品质参量增量是根据实际的传感器值和假想的传感器值之间的差值和所述预定增益而计算的。

9.权利要求8的系统，其特征在于，该品质参量增量的产生步骤包括计算作为设计常数乘以一个误差矢量和一种算法的函数的品质参量增量，其中该算法是一种雅各比行列式函数，被定义为：

式中n代表假想的传感器值的数目；m代表品质参量的数目；Y_i对应于第i个计算的传感器值；而q_i代表第i个部件品质参量。

10.权利要求9的系统，其特征在于，产生多个品质参量增量的步骤包括计算作为有增益值h的预定增益、有误差矢量E的差值和矩阵J_Y的乘积的品质参量增量，该误差矢量E被定义为：

E＝(e₁...e_n)＝(s₁-y₁...s_n-y_n)，式中s_i代表第i个实际的发动机传感器值；以及

其中在该算法的每次迭代时，该品质参量增量ΔQ是根据E的当前值来计算的，而该品质参量按照下述方程式而不断修正：

[Q]_k+1＝[Q]_k+ΔQ

式中[Q]_k是在迭代步骤k中的品质参量矢量。

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