EA021468B1 - Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering - Google Patents

Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering Download PDF

Info

Publication number
EA021468B1
EA021468B1 EA201100607A EA201100607A EA021468B1 EA 021468 B1 EA021468 B1 EA 021468B1 EA 201100607 A EA201100607 A EA 201100607A EA 201100607 A EA201100607 A EA 201100607A EA 021468 B1 EA021468 B1 EA 021468B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
estimates
assessment
interference
monitoring
cross
Prior art date
Application number
EA201100607A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
EA201100607A1 (en
Inventor
Ариф Мир Джалал оглы ПАШАЕВ
Тельман Аббас Оглы Алиев
Рауф Мамед оглы ДЖАФАРЗАДЕ
Валерий Зейнатдинович Султанов
Энвер Таптыг Оглы Газарханов
Original Assignee
Ариф Мир Джалал оглы ПАШАЕВ
Тельман Аббас Оглы Алиев
Рауф Мамед оглы ДЖАФАРЗАДЕ
Валерий Зейнатдинович Султанов
Энвер Таптыг Оглы Газарханов
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ариф Мир Джалал оглы ПАШАЕВ, Тельман Аббас Оглы Алиев, Рауф Мамед оглы ДЖАФАРЗАДЕ, Валерий Зейнатдинович Султанов, Энвер Таптыг Оглы Газарханов filed Critical Ариф Мир Джалал оглы ПАШАЕВ
Priority to EA201100607A priority Critical patent/EA021468B1/en
Publication of EA201100607A1 publication Critical patent/EA201100607A1/en
Publication of EA021468B1 publication Critical patent/EA021468B1/en

Links

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

The invention relates to information-measuring systems, in particular, to methods of diagnosis of preflight condition of aviation engineering. The essence of the invention consists in collecting measuring information, its processing by methods of spectral and statistic analysis, setting identification parameters and their evaluation. As parameters informative criterium of static analysis are used: assessment of dispersion interference Dε, assessment of cross-correlation functions between the interference and useful signal Rε(μ), assessment of cross-correlation functions between the useful signals R(μ), received from different sensors, correlation coefficient rand spectral estimation of a real signal a, b. In case of the deviation of at least one parameter assessment of the static analysis from the reference value starting period of defect nucleation is set. The deviation of a, bassessments from the reference values means transition the object to emergency state. The effectiveness of the proposed method provides simple calculation and reliability of assessments of informative criterium. The method of monitoring aviation engineering can be used for monitoring technical condition for any object subjected to different dynamic loads.

Description

Изобретение относится к информационно-измерительным системам, а именно к способам диагностики предполетного технического состояния авиационной техники с целью предупреждения их аварийности при эксплуатации.The invention relates to information-measuring systems, and in particular to methods for diagnosing the pre-flight technical condition of aviation equipment in order to prevent their accident rate during operation.

В авиационной технике, как и в любой другой, в процессе эксплуатации вероятность разрушения элементов конструкций очень высока. В большинстве случаев нарушение целостности происходит под воздействием таких эксплуатационных факторов, как уровень нагрузки, воздействие окружающей среды и т.п. Эффективность процесса технической эксплуатации авиатехники во многом зависит от достоверности контроля технического состояния самолетов и их двигателей, надежность которой, в свою очередь, связывают с элементной базой и всей системой контроля. Однако, несмотря на возросшую надежность элементной базы, и всей системы в целом, количество аварий с катастрофическими последствиями по вине систем контроля и управления уменьшилось незначительно.In aviation technology, as in any other, during operation, the probability of destruction of structural elements is very high. In most cases, the integrity violation occurs under the influence of operational factors such as load level, environmental impact, etc. The effectiveness of the process of technical operation of aircraft largely depends on the reliability of monitoring the technical condition of aircraft and their engines, the reliability of which, in turn, is associated with the elemental base and the entire control system. However, despite the increased reliability of the element base, and the entire system as a whole, the number of accidents with catastrophic consequences due to the fault of control and management systems decreased slightly.

Известен метод технической диагностики авиационного двигателя и планера, использующий так называемую бинарную систему диагностики (1). Эта система включает перечень диагностических приемов от визуального до вероятностно-статистического с использованием специально разработанных алгоритмов предотказного состояния контролируемого объекта. В качестве решения, этот способ выдает два диагностических признака, связанных с соответствующим состоянием: да или нет. Причем решение о предотказном состоянии вовсе не означает конкретно отказ. Это может быть состояние предупреждения или необходимости ремонта. Но, главное, этот метод позволяет определить только переход от одного состояния в другой, т.е. рассматривается как мгновенный. Этот диагностический скачок говорит о неэффективности данного метода. Потому что он, либо с большим запасом выдает решение на ремонт, либо с не меньшим запозданием - на неисправность. Но и то и другое является фактом нежелательным, т.к., если в первом случае это только материальный ущерб, то во втором - катастрофические последствия.A known method of technical diagnostics of an aircraft engine and airframe, using the so-called binary diagnostic system (1). This system includes a list of diagnostic techniques from visual to probabilistic-statistical using specially developed algorithms for the precautionary state of a controlled object. As a solution, this method gives two diagnostic signs associated with the corresponding condition: yes or no. Moreover, the decision on pre-failure condition does not mean at all specifically refusal. This may be a warning condition or need to be repaired. But, most importantly, this method allows you to determine only the transition from one state to another, i.e. seen as instant. This diagnostic leap indicates the inefficiency of this method. Because he either with a large margin issues a decision for repair, or with no less delay - for a malfunction. But both of them are an undesirable fact, because if in the first case it is only material damage, then in the second it is catastrophic consequences.

Наиболее близким по технической сущности является способ диагностики технического состояния газотурбинных двигателей самолета (2) методами спектрального анализа вибросигналов. Для данного способа характерно наличие большого количества вибродатчиков (от 40 до 100 шт), которые располагаются на всех уязвимых элементах объекта. Способ осуществляет сбор измерительной информации, полученной от вибродатчиков, расположенных на большом числе разнородных элементах объекта, идентификацию сигналов и определение значений их параметров для сравнения с заранее сформированными эталонными параметрами и их значениями и принятие решения. Обработку информации осуществляют методами спектрального анализа, параметрами которого являются частота или амплитуда вибрации, значение которых получают в виде оценок апп - коэффициентов ряда Фурье реального сигнала. Уровень вибрации зависит от многих факторов: принципа действия элемента, способа приложения вибродатчиков и уровня действующих в нем динамических сил и моментов, от удаленности их от источника вибрации, месторасположения и способа крепления вибродатчиков, характеристик самого вибродатчика и т.п., в том числе и от времени и места нахождения самолета и от окружающей среды. Способ позволяет определять для всех элементов объекта последовательно и/или параллельно видоизменяющуюся вибрацию в определенных частотных диапазонах и принимать соответствующее решение. Однако недостатком данного способа является то, что мониторинг осуществляется только в отношении двигателя и не затрагивает другие объекты летательного аппарата. Основным недостатком указанного способа является невозможность обеспечить достоверность мониторинга начала зарождения дефекта в связи с тем, что все сигналы, поступающие от вибродатчиков, как для создания эталонной базы, так и для идентификации текущего сигнала, подвергаются тщательной очистке от сопутствующих сигналов, являющихся суммарной помехой ε(ίΔΐ). Это приводит к искажению информации, так как данный способ позволяет диагностировать только явно выраженные неисправности и никоим образом не реагирует на микроповреждения, которые в режиме полета и неудачно сложившейся совокупности факторов могут привести к авиакатастрофе.The closest in technical essence is a method for diagnosing the technical condition of gas turbine engines of an airplane (2) by the methods of spectral analysis of vibration signals. This method is characterized by the presence of a large number of vibration sensors (from 40 to 100 pcs), which are located on all vulnerable elements of the object. The method collects measurement information received from vibration sensors located on a large number of heterogeneous elements of the object, identifies the signals and determines the values of their parameters for comparison with pre-formed reference parameters and their values and makes a decision. Information processing is carried out by spectral analysis methods, the parameters of which are the frequency or amplitude of the vibration, the value of which is obtained in the form of estimates a p , b p - coefficients of the Fourier series of the real signal. The vibration level depends on many factors: the principle of operation of the element, the method of application of the vibration sensors and the level of dynamic forces and moments acting in it, their distance from the vibration source, the location and method of attachment of the vibration sensors, the characteristics of the vibration sensor itself, etc., including from the time and location of the aircraft and from the environment. The method allows to determine for all elements of the object sequentially and / or parallelly varying vibration in certain frequency ranges and make the appropriate decision. However, the disadvantage of this method is that monitoring is carried out only in relation to the engine and does not affect other objects of the aircraft. The main disadvantage of this method is the inability to ensure the reliability of monitoring the onset of the defect initiation due to the fact that all signals coming from vibration sensors, both for creating a reference base and for identifying the current signal, are thoroughly cleaned from the accompanying signals, which are the total interference ε ( ίΔΐ). This leads to a distortion of information, since this method allows you to diagnose only pronounced malfunctions and in no way reacts to microdamage, which in flight mode and an unfortunate combination of factors can lead to a plane crash.

Задача изобретения состоит в разработке эффективного и достоверного способа предполетной диагностики технического состояния авиационной техники с целью определения начала (скрытого периода) зарождения дефекта путем новой технологии анализа зашумленных сигналов β(ίΔΙ).The objective of the invention is to develop an effective and reliable method for pre-flight diagnostics of the technical condition of aviation equipment in order to determine the onset (latent period) of a defect through a new technology for analyzing noisy signals β (ίΔΙ).

Сущность изобретения состоит в том, что способ предполетного мониторинга технического состояния авиационной техники, включает сбор измерительной информации, ее обработку методами спектрального и статистического анализа, выработку параметров идентификации и оценок их значений. В качестве параметров используют информативные признаки статистического анализа: оценки дисперсии помехи Όε, оценки взаимнокорреляционных функций между помехой и полезным сигналом Κχε(μ); оценки взаимнокорреляционных функций между полезными сигналами Κχχ(μ); полученных от различных датчиков, коэффициента корреляции τΧε и спектральные оценки реального сигнала апп. При отклонении от эталонных значений хотя бы одной из оценок параметров статистического анализа устанавливают начало периода зарождения дефекта. Отклонение значений оценок ап,Ьп, спектрального анализа от эталонных означает переход объекта в аварийное состояние.The essence of the invention lies in the fact that the method of pre-flight monitoring of the technical condition of aircraft, includes the collection of measurement information, its processing by spectral and statistical analysis, the development of identification parameters and estimates of their values. As parameters, informative signs of statistical analysis are used: estimates of the interference variance Ό ε , estimates of the cross-correlation functions between the interference and the useful signal Κ χε (μ); estimates of the correlation functions between the useful signals полез χχ (μ); obtained from various sensors, correlation coefficient τ Χε and spectral estimates of the real signal a p , b p . When deviating from the reference values of at least one of the estimates of the parameters of the statistical analysis, the beginning of the defect nucleation period is established. The deviation of the values of the estimates an, bn, spectral analysis from the reference means the transition of the object to an emergency state.

Сопоставительный анализ заявляемого решения с прототипом показал, что в заявляемом изобретении, в отличие от известного, применяют новый метод анализа сигнала, основанный на использованииA comparative analysis of the proposed solutions with the prototype showed that in the claimed invention, in contrast to the known, apply a new method of signal analysis based on the use of

- 1 021468 помехи сигнала, как носителя дополнительной диагностической информации. При этом в качестве параметров идентификации сигнала используют комплекс информативных признаков, включающих оценки дисперсии помехи Όε, оценки взаимнокорреляционных функций между помехой и полезным сигналом Κχε(μ); оценки взаимнокорреляционных функций между полезными сигналами Κχχ(μ), полученных от различных датчиков, коэффициента корреляции ΓΧε. Сравнительный анализ заявляемого изобретения с другими известными решениями показал, что известно решение (3), в котором используется тот же комплекс информативных признаков, что и в заявляемом изобретении. Однако объектом известного решения является компрессорный агрегат, находящийся в статическом состоянии относительно окружающей среды. Объекты авиации находятся не только в состоянии динамики, но и в постоянно меняющихся условиях окружающей среды, что влияет на достоверность оценок информативных признаков и, тем самым, гораздо усложняет процесс мониторинга. Поэтому в качестве оценок для сравнения используют не нулевое значение оценок информативных признаков, как в известном решении (3), а некий эталон диапазона оценок, выработанный в процессе обучения при нормальном состоянии самолета при различных условиях эксплуатации и в соответствии с техническими требованиями эксплуатации. Таким образом, введение новых признаков дает основание утверждать, что заявляемое решение соответствует требованиям критерия новизна. Известно (4, 5), что нормальное состояние любого объекта, в том числе и авиационной техники, характеризуется зашумленными технологическими параметрами, полученными от соответствующих датчиков. При этом в течение времени Т0 - периода нормального состояния, спектральные оценки апп соответствуют эталонным коэффициентам нормального состояния объекта, а для технологических параметров статистического анализа:- 1 021468 interference signal as a carrier of additional diagnostic information. In this case, as a signal identification parameters, a complex of informative features is used, including estimates of the interference variance Ό ε , estimates of the mutual correlation functions between the interference and the useful signal Κ χε (μ); estimates of the cross-correlation functions between the useful signals Κ χχ (μ) obtained from various sensors, the correlation coefficient Γ Χε . A comparative analysis of the claimed invention with other known solutions showed that the solution (3) is known, which uses the same complex of informative features as in the claimed invention. However, the object of the known solution is a compressor unit in a static state relative to the environment. Aviation facilities are not only in a state of dynamics, but also in constantly changing environmental conditions, which affects the reliability of estimates of informative features and, thereby, greatly complicates the monitoring process. Therefore, as assessments for comparison, we use not the zero value of the assessments of informative features, as in the well-known solution (3), but a certain standard of the range of assessments developed during training under the normal state of the aircraft under various operating conditions and in accordance with the technical requirements of operation. Thus, the introduction of new features gives reason to argue that the proposed solution meets the requirements of the criterion of novelty. It is known (4, 5) that the normal state of any object, including aircraft, is characterized by noisy technological parameters obtained from the corresponding sensors. Moreover, during the time T 0 - the period of the normal state, the spectral estimates a p , b p correspond to the reference coefficients of the normal state of the object, and for the technological parameters of statistical analysis:

выполняется равенствоequality holds

Оу 'ХеOu He

т.е. все оценки параметров примерно равны нулю.those. all parameter estimates are approximately zero.

ГдеWhere

- закон распределения сигнала §(ΐΔΐ);- the law of distribution of the signal § (ΐΔΐ);

Όε, ΌΧ, Ό6 - оценки дисперсий помехи, полезного и суммарного сигналов соответственно;Ό ε , Ό Χ , Ό 6 - estimates of the variances of the interference, useful and total signals, respectively;

ΚΧΧ(μ), Κ66(μ) - оценки корреляционных функций полезного сигнала Χ(ίΔΐ) и суммарного сигнала §(ίΔί);Κ ΧΧ (μ), Κ 66 (μ) - estimates of the correlation functions of the useful signal Χ (ίΔΐ) and the total signal § (ίΔί);

πιε. тх, тд - математические ожидания помехи, полезного и суммарного сигналов;πι ε . t x , t d - mathematical expectation of interference, useful and total signals;

ΚΧε(μ= 0), ΓΧε- взаимнокорреляционная функция и коэффициент корреляции между полезным сигналом Χ(ίΔΐ) и помехой ε(ΐΔΐ). Известно также (5, 6), что оценки спектрального анализа апп, позволяют определить только переход одного состояния в другой, а именно переход периода времени Т0 в период времени Т2. Однако известно (5,6), что в указанный период от Т0 до Т2, т.е. в период Τι, происходит непрерывное изменение оценок ΚΧΧ(μ), Κ66(μ) характеристик сигналов §(ίΔΐ) = Χ(ίΔΐ)+ε(ίΔΐ), получаемых на выходах соответствующих датчиков. Так как в этот отрезок времени Τι кроме информации полезного сигнала Χ(ΐΔΐ), помеха ε(ίΔΐ) также становится носителем диагностической информации. В то же время в традиционных технологиях этой спецификой помехи ε(ίΔΐ) пренебрегают, ориентируясь только на оценки апп. Это является причиной принятия информационными системами неадекватных решений к возникшим ситуациям в начальной стадии перехода авиационной техники, в частности, самолета из нормального в аварийное состояние. Данный факт объясняется тем, что спектральные оценки являются достоверными только в случаях, когда величина помехи меняется в ограниченных пределах, что не характерно для авиационной техники. Было установлено, что когда начинается процесс возникновения (зарождения) дефекта и наступает период скрытого Ть перехода в аварийное состояние, то указанное равенство нарушается, статистические оценки сигнала §(ίΔΐ) определяются с некоторой погрешностью и все оценки параметров в течение периода времени Т непрерывно меняются. В этот период времени Ть из-за взаимовлияния совокупности многофакторных условий, происходит изменение оценок информативных признаков: Όε, Κ66(μ), Κ06ν(μ) и ΓΧε, не просто от нуля, а в пределах определенного диапазона. Поэтому превышение значений оценок дисперсий, авто- и взаимнокорреляционных функций Κ66(μ) и Κ06ν(μ) при определенном временном сдвиге μ' (μ= μ'Δΐ) и коэффициента корреляции между полезным сигналом и помехой ΐΧε пределов значений соответствующего эталонного диапазона, можно считать индикаторами начала перехода от периода времени Т0 к скрытому периоду времени Ть Таким образом, перечисленные признаки являются существенными, а их совокупность создает новый технический эффект, что позволяет сделать вывод о соответствии заявляемого изобретения критерию технический уровень и, следовательно, заявляемое решение может быть признано изобретением.Κ Χε (μ = 0), Γ Χε is the cross -correlation function and the correlation coefficient between the useful signal Χ (ίΔΐ) and the noise ε (ΐΔΐ). It is also known (5, 6) that estimates of the spectral analysis a n , b n , allow one to determine only the transition of one state to another, namely the transition of the time period T 0 to the time period T 2 . However, it is known (5,6) that in the indicated period from T 0 to T 2 , i.e. during the period Τι, there is a continuous change in the estimates Κ ΧΧ (μ), Κ 66 (μ) of the signal characteristics § (ίΔΐ) = Χ (ίΔΐ) + ε (ίΔΐ) obtained at the outputs of the corresponding sensors. Since in this time interval Τι, in addition to the useful signal information Χ (ΐΔΐ), the interference ε (ίΔΐ) also becomes a carrier of diagnostic information. At the same time, in traditional technologies, this specificity of interference ε (εΔΐ) is neglected, focusing only on the estimates a p , b p . This is the reason for the adoption by the information systems of inadequate decisions to the situations that have arisen in the initial stage of the transition of aircraft, in particular, the aircraft from normal to emergency. This fact is explained by the fact that spectral estimates are reliable only in cases when the amount of interference varies within limited limits, which is not typical for aviation technology. It has been found that when the process of formation (nucleation) of the defect and a period of latent T s transition to the emergency state begins, then the above equation is violated, statistical evaluation signal § (ίΔΐ) are determined with an error and all estimation parameters for a period of time T continuously vary . In this period of time T b, due to the mutual influence of the totality of multifactorial conditions, there is a change in the estimates of informative signs: Ό ε , Κ 66 (μ), Κ 06ν (μ) and Γ Χ ε , not just from zero, but within a certain range. Therefore, the excess of the values of the variance estimates, auto- and cross-correlation functions Κ 66 (μ) and Κ 06ν (μ) for a certain time shift μ '(μ = μ'Δΐ) and the correlation coefficient between the useful signal and the noise ΐ Χε of the limits of the values of the corresponding reference range , can be considered indicators of the beginning of the transition from a time period T 0 to a latent time period T Таким Thus, the listed features are significant, and their combination creates a new technical effect, which allows us to conclude that the claimed invention criteria, the technical level and, therefore, the claimed solution can be recognized by the invention.

Способ осуществляется следующим образом.The method is as follows.

Для проведения предполетного мониторинга самолета вибродатчики располагают в его уязвимых местах. Анализ сигналов с установленных датчиков осуществляют как в статическом режиме, так и в условиях, определяемых требованиями безопасной эксплуатации. Учитывая, что скрытый период времени Т перехода в аварийное состояние Т2 отражается в технологических параметрах сигналов:To conduct pre-flight monitoring of the aircraft, vibration sensors are located in its vulnerable places. The analysis of signals from installed sensors is carried out both in static mode and in conditions determined by the requirements of safe operation. Given that the latent period of time T transition to the emergency state T 2 is reflected in the technological parameters of the signals:

£,(М> £2ΟδΟ, ··, Ζ,Μ, ·, ^('Доопределение оценок осуществляют по формулам:£, (M> £ 2 Ο δ Ο, ··, Ζ, Μ, ·, ^ ('Additional estimates are determined by the formulas:

Из полученных оценок формируют соответствующие множества информативных признаков:From the obtained estimates, the corresponding sets of informative features are formed:

Аналогично, по оценкам дисперсий помех сигналов, которые вычисляют по формуле *77Σк0Δί> + ε('Δ')£((' + 2)Δί)-2£(ίΔί)^((ΐ + Ι)Δί)] Α ,.ι формируют множества νε соответствующих информативных признаковSimilarly, according to estimates of signal interference variances calculated by the formula * 77Σк0 Δί > + ε (' Δ ') £ (('+ 2) Δί) -2 £ (ίΔί) ^ ((ΐ + Ι) Δί)] Α, .ι form the sets ν ε of the corresponding informative features

Затем по формулам = 0)» = 0)-= 2)-^(а =3))]-Ли(а = о)] и г . дУа=0) формируют множества νχε из оценок взаимнокорреляционных функций и коэффициента корреляции между полезным сигналом и помехой в виде =Then according to the formulas = 0) ”= 0) - = 2) - ^ (a = 3))] - и and (a = o)] and r. e Va = 0) form the sets νχε from estimates of the mutual correlation functions and the correlation coefficient between the useful signal and the noise in the form =

В дополнение к оценкам статистического анализа определяют коэффициенты ряда Фурье реального сигнала апп по формуламIn addition to the estimates of statistical analysis, the coefficients of the Fourier series of the real signal a n , b n are determined by the formulas

Ь„ = Τ 5(ί'Δχ)ϊίη»ω(/Δ/)B „= Τ 5 (ί'Δχ) ϊίη» ω (/ Δ /)

Τ’ ,=ι и формируют множества ’Ь»Τ ', = ι and form the sets' b "

где апп - коэффициенты ряда Фурье реального сигнала.where a p , b p are the coefficients of the Fourier series of the real signal.

Эталонные множества оценок информативных признаков в виде группы указанных множеств: ν6εΧε и нарабатывают по всем необходимым и предполагаемым ситуациям эксплуатации самолета.Reference sets of estimates of informative features in the form of a group of the indicated sets: ν 6 , ν ε , ν Χ ε and are generated for all necessary and expected situations of aircraft operation.

В период времени Т0, когда объект находится в нормальном состоянии, все элементы множеств информативных признаков ν6εΧε и будут находиться в эталонном диапазоне. В момент зарождения дефекта, отклонение любого элемента множеств ν6εΧε от эталонного диапазона, системой будет восприниматься как начало перехода объекта мониторинга из нормального периода времени Т0 в скрытый период аварийного периода времени Ть При этом по номеру множества, по номеру столбца и строки расположения элемента информативного признака, отличающегося от эталонного диапазона, можно определить, т.е. идентифицировать место и характер неисправности. Отклонение любого из эле- 3 021468 ментов множества \ν,ιΙ:, от эталонного - будет означать аварийное состояние узла объекта техники, т.е. период Т2. Сочетание трех информативных множеств со спектральным анализом является надежным и позволяет многократно повысить достоверность результатов мониторинга.In the period of time T 0 , when the object is in a normal state, all elements of the sets of informative features ν 6 , ν ε , ν Χ ε and will be in the reference range. At the moment of defect initiation, the deviation of any element of the sets ν 6 , ν ε , ν Χ ε from the reference range by the system will be perceived as the beginning of the transition of the monitoring object from the normal time period T 0 to the latent period of the emergency time period T b. the number of the column and row of the location of the element of an informative feature that differs from the reference range can be determined, i.e. identify the location and nature of the malfunction. Deviation of any of the elements of the set \ ν, ιΙ:, from the reference one will mean an emergency condition of the unit of the object of equipment, i.e. period T 2 . The combination of three informative sets with spectral analysis is reliable and can significantly increase the reliability of monitoring results.

Эффективность предлагаемого способа заключается в том, что расчет оценок каждого из перечисленных индикаторов достаточно прост, а результаты надежны. Кроме того, совместное использование указанных индикаторов и оценок апп, получаемых при спектральном анализе измерительной информации, повышает достоверность предполетного мониторинга авиационной техники, а сам способ мониторинга авиационной техники может быть использован для мониторинга технического состояния для любого объекта, подвергаемого различным динамическим нагрузкам.The effectiveness of the proposed method lies in the fact that the calculation of the estimates of each of the listed indicators is quite simple, and the results are reliable. In addition, the joint use of these indicators and estimates of a p , b p obtained by spectral analysis of measurement information increases the reliability of pre-flight monitoring of aircraft, and the monitoring method of aircraft can be used to monitor the technical condition for any object subjected to various dynamic loads .

ЛитератураLiterature

Claims (1)

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯCLAIM Способ предполетного мониторинга технического состояния авиационной техники, включающий сбор измерительной информации от вибродатчиков, расположенных на уязвимых элементах авиационной техники, ее обработку и выработку параметров идентификации, в качестве которых используют спектральные оценки реального сигнала ахп,Ьхп для сравнения с аналогичными, заранее сформированными эталонными оценками, и при отклонении текущих оценок от эталонных устанавливают наличие дефекта, отличающийся тем, что способ дополнительно включает статистический анализ измерительной информации, в качестве параметров идентификации используют оценки дисперсии помехи Όε, оценки коэффициента корреляции Γχε и взаимнокорреляционных функций между помехой и полезным сигналом Κχε(μ); оценки взаимнокорреляционных функций между сигналами К66(ц), полученных от различных датчиков, и при отклонении хотя бы одной из оценок параметров от эталонного диапазона устанавливают начало периода зарождения дефекта.A method for pre-flight monitoring of the technical condition of aviation equipment, including the collection of measurement information from vibration sensors located on vulnerable elements of aircraft, its processing and generation of identification parameters, which are used as spectral estimates of the real signal a x p, b x p for comparison with similar ones, in advance generated reference estimates, and if the current estimates deviate from the reference ones, a defect is established, characterized in that the method further includes statistics esky analysis measurement information, as identification parameters use a dispersion interference estimate Ό ε, the estimated correlation coefficient Γ χε and cross-correlation functions between interference and the useful signal Κ χε (μ); estimates of the cross-correlation functions between the K 66 (c) signals received from various sensors, and if at least one of the parameter estimates deviates from the reference range, the beginning of the defect initiation period is established.
EA201100607A 2011-01-14 2011-01-14 Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering EA021468B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201100607A EA021468B1 (en) 2011-01-14 2011-01-14 Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201100607A EA021468B1 (en) 2011-01-14 2011-01-14 Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EA201100607A1 EA201100607A1 (en) 2012-08-30
EA021468B1 true EA021468B1 (en) 2015-06-30

Family

ID=46827011

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA201100607A EA021468B1 (en) 2011-01-14 2011-01-14 Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering

Country Status (1)

Country Link
EA (1) EA021468B1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030028332A1 (en) * 2001-06-19 2003-02-06 The Aerospace Corporation Rocket engine gear defect monitoring method
RU2310180C1 (en) * 2006-03-21 2007-11-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный институт авиационного моторостроения имени П.И. Баранова" Method of testing gas turbine engines
RU2379645C2 (en) * 2007-06-19 2010-01-20 Андрей Павлович Ушаков Method to diagnose health of gas turbine engine assembly units and parts and device to this end

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030028332A1 (en) * 2001-06-19 2003-02-06 The Aerospace Corporation Rocket engine gear defect monitoring method
RU2310180C1 (en) * 2006-03-21 2007-11-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный институт авиационного моторостроения имени П.И. Баранова" Method of testing gas turbine engines
RU2379645C2 (en) * 2007-06-19 2010-01-20 Андрей Павлович Ушаков Method to diagnose health of gas turbine engine assembly units and parts and device to this end

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ДОРОШКО С.М. Контроль и диагностирование технического состояния газотурбинных двигателей по вибрационным параметрам, М, "Транспорт", 1984, с 81-123 *

Also Published As

Publication number Publication date
EA201100607A1 (en) 2012-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3142910B1 (en) Diagnosis of gear condition by comparing data from coupled gears
Zhang et al. A probabilistic fault detection approach: Application to bearing fault detection
US7415328B2 (en) Hybrid model based fault detection and isolation system
EP1926001B1 (en) Reducing gas turbine performance tracking estimation non-repeatability
Park et al. A positive energy residual (PER) based planetary gear fault detection method under variable speed conditions
EP3130976B1 (en) Failure detection device
US10496466B2 (en) Preprocessor of abnormality sign diagnosing device and processing method of the same
Patrick et al. An integrated approach to helicopter planetary gear fault diagnosis and failure prognosis
JP2015162032A (en) Diagnostic device for traveling object
Antolick et al. Evaluation of gear condition indicator performance on rotorcraft fleet
EP2672164B1 (en) System and method for detecting spall initiation and defining end of life in engine components
CN104756029A (en) System for monitoring a set of components of a device
EP2345894A2 (en) Trending of vibration data taking into account torque effect
Sheldon et al. Robust wind turbine gearbox fault detection
Elasha et al. A comparative study of adaptive filters in detecting a naturally degraded bearing within a gearbox
CN103455658A (en) Weighted grey target theory based fault-tolerant motor health status assessment method
Babbar et al. Advanced diagnostics and prognostics for engine health monitoring
Siegel Prognostics and health assessment of a multi-regime system using a residual clustering health monitoring approach
Liu et al. A divide and conquer approach to anomaly detection, localization and diagnosis
EA021468B1 (en) Method of preflyght monitoring of technical condition of aviation engineering
Murray et al. Wind turbine drivetrain health assessment using discrete wavelet transforms and an artificial neural network
Watson et al. A comprehensive high frequency vibration monitoring system for incipient fault detection and isolation of gears, bearings and shafts/couplings in turbine engines and accessories
EP4091945B1 (en) Method and system for detecting anomalies relating to components of a transmission system of an aircraft, in particular a helicopter
Byington et al. False alarm mitigation of vibration diagnostic systems
JP5413399B2 (en) Fault diagnosis device for on-board equipment

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM

MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): RU