RU2154813C1

RU2154813C1 - Способ диагностики работы двигателя

Info

Publication number: RU2154813C1
Application number: RU99105603A
Authority: RU
Inventors: И.М. Дремин; В.И. Фурлетов; О.В. Иванов; В.А. Нечитайло; В.Г. Терзиев
Original assignee: Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН
Priority date: 1999-03-19
Filing date: 1999-03-19
Publication date: 2000-08-20

Abstract

Способ предназначен для диагностики работы двигателей (а также турбин, компрессоров, периодически работающих устройств) с помощью нового математического метода вейвлет-анализа. Полученные с помощью датчиков, установленных на двигателе, временные и амплитудные характеристики его работы подвергают вейвлет-анализу и выясняется, что на определенных масштабах характеристики вейвлет-коэффициентов заметно изменяются перед тем, как происходит резкая смена режима работы двигателя, часто приводящая к его разрушению. Ранняя диагностика позволяет предотвратить аварию. Такой способ позволит повысить надежность диагностики работы двигателей как в стационарных условиях, так и в процессе движения при установившихся и неустановившихся режимах работы путем обнаружения предвестников возможной неисправности. 3 ил.

Description

Изобретение относится к контролю и регулировке работы двигателей (а также турбин, компрессоров, периодически работающих устройств).

Известны способы диагностики двигателей, заключающиеся в регистрации физических сигналов (вибраций, колебаний давления, акустических шумов и т.п. ) с последующей обработкой их путем спектрального Фурье-анализа (Ж. Макс. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях, М., Мир, 1983, т. 1, гл. 2, стр. 18-35). Недостатком этих способов является выявление лишь частотных характеристик без одновременного фиксирования их временных свойств, что позволяет регистрировать их эволюцию во времени и соответствующие корреляционные характеристики только интегральным, а не локальным способом. Это требует сбора информации за достаточно длинный интервал времени, что приводит к запаздыванию в управлении. Кроме того, эффективность способа ухудшается с ростом частоты.

Известны способы диагностики, заключающиеся в сборе информации и ее обработке по изменению дисперсии огибающей спектра, по частотам собственных колебаний и по результатам измерения квазичастоты (В.А. Карасев, В.П. Максимов, М.К. Сидоренко. Вибрационная диагностика газотурбинных двигателей, М., Машиностроение, 1978, гл. 3, стр. 60-83; В.П. Максимов, А.Я. Родов. Методы и средства диагностики неустойчивых течений в компрессорах, в сб. статей "Лопаточные машины и струйные аппараты", вып. 12, труды N 1280, М., ЦИАМ, 1990, стр. 132). Недостатком этих способов также является необходимость длительного сбора информации, приводящего к запаздыванию в управлении и, соответственно, пригодность их лишь к стендовым испытаниям.

Наиболее близким к заявляемому способу по технической сущности и достигаемому эффекту является способ диагностики работы человеческого сердца по частоте сердечных сокращений, описанный в статье S. Thurner, М.С. Feurstein, М. С. Teich. Multiresolution wavelet-analysis of heartbeat intervals discriminates healthy patients from those with cardiac pathology. Phys. Rev. Lett. 80 (1998) 1544, заключающийся в анализе дисперсии на разных масштабах вейвлет-коэффициентов набора последовательных сердцебиений и приведший к наилучшим из всех известных диагностическим результатам. Недостаток способа заключается в том, что он применим для диагностики в стационарных условиях и анализ проводится только по одной дисперсионной характеристике. Это допустимо при диагностике кардиологических нарушений, но неприемлемо, скажем, в условиях полета самолета.

Предлагаемый способ существенно отличается тем, что анализ может проводиться не только в стационарных условиях, но и в процессе работы двигателя с помощью широкого набора компьютерных программ с множеством вейвлет-характеристик, когда помимо дисперсии вейвлет-коэффициентов используются также многомерные корреляционные матрицы с применением как дискретных, так и непрерывных вейвлетов, что гарантирует надежность выводов, а также с временной разверткой их эволюции непосредственно во время работы двигателя, причем существенной чертой является быстродействие этого способа, обеспечивающее заблаговременное предотвращение возможной неисправности. Эти преимущества связаны со свойствами вейвлетов - полной и ортогональной системы функций, обеспечивающей локальный анализ заданного сигнала.

Техническая задача изобретения - повышение надежности диагностики работы двигателей как в стационарных условиях, так и в процессе движения при установившихся и неустановившихся режимах работы путем обнаружения предвестников возможной неисправности.

Поставленная задача решается тем, что с помощью датчиков, установленных на работающем двигателе, измеряют величину и изменение во времени его физических параметров (вибраций, давления газов, шумов и т.п.), регистрируют их в компьютерном блоке, преобразуют эти сигналы в вейвлет-коэффициенты, а затем анализируют их дисперсии и высшие корреляционные матрицы в разных масштабах.

Регистрация сигналов датчиков с их последующим преобразованием в вейвлет-коэффициенты и специальной компьютерной обработкой позволяют за короткие сроки (см. примеры 1-3) обнаружить предвестники неисправности с высокой степенью надежности, что недостижимо другими способами.

Для осуществления заявляемого способа разработана серия компьютерных программ, различающих по вейвлет-характеристикам нормальный режим работы двигателя от возникающих нарушений. По этим характеристикам удается обнаружить предвестники помпажа в компрессорах авиационных газотурбинных двигателей на разных режимах работы. Приведенные ниже примеры осуществления способа были получены в результате стендовых испытаний при нарушении устойчивости работы компрессора вплоть до помпажа. Изменение устойчивости работы компрессора достигалось увеличением давления за компрессором с помощью подвода дополнительного воздуха в камеру сгорания. Сигналы датчиков регистрировались в течение около 5 с при интервале 1 мс.

На фиг. 1-3 приведены графики изменения во времени (ось х) дисперсии вейвлет-коэффициентов (ось у) для случаев трех режимов работы компрессора при 4-кратном интервале разрешения. Одно деление на графике по оси x соответствует 32 мс.

Пример 1 (фиг. 1). С течением времени (увеличением х) большая величина дисперсии (ось у) в режиме нормальной работы компрессора сменяется заметно меньшей дисперсией, что является предвестником помпажа и возможного разрушения двигателя, когда происходит ее резкий рост. Уменьшение дисперсии вызвано появлением вращающегося срыва на лопатках компрессора. В данном испытании частота вращений ротора составляла 76% от предельно допустимой (n/n_пр = 0,76) и предпомпажный режим от точки максимума 680 до срыва 760 длился достаточно долго (t ≈ 2,5 с). Эта длительность и величина спада дисперсии около 30-40% вполне достаточны для надежной диагностики.

Пример 2 (фиг. 2). Такой же график, полученный при работе того же компрессора с частотой вращения ротора 81% от предельно допустимой (n/n_пр = 0,81). Опять-таки предвестником помпажа является уменьшение дисперсии в интервале от 710 до 780. В данном случае наблюдается некоторая попытка к ее временному увеличению за счет появления новых гармоник в неустойчивом вращающемся срыве. Длительность предвестника помпажного режима около 2 с.

Пример 3 (фиг. 3). График третьего испытания с максимально допустимой скоростью вращения компрессора (n/n_пр = 1,0). Длительность предвестника уменьшается (t ≈ 1.2 с; интервал 670-710). Сравнительный анализ фиг. 1-3 показывает, что более напряженный режим работы приводит к изменению темпов выхода на помпаж. Все времена достаточно длительны по сравнению со временем анализа на компьютере (t ≈ 0,2 с) и потому возможна автоматическая регулировка компрессора до входа в помпаж. Во всех трех случаях корреляционные матрицы использовались для дополнительного контроля за появлением предвестника.

Отметим, что таких особенностей как предвестник помпажа не обнаруживается на непосредственной записи колебаний давления в компрессоре. Спектрограммы этих записей с помощью Фурье-разложения указывают на появление вращающегося срыва с большим запозданием и слабым сигналом.

Предложенный способ обеспечивает надежную регистрацию отклонений в режиме работы двигателей в исключительно короткие сроки. Наличие в этом способе помимо дисперсионных, также и высших корреляционных матриц делает диагностику практически безошибочной. Подчеркнем, что эти характеристики в вейвлет-анализе принципиально отличаются от того, что обычно понимается под дисперсией и корреляцией в соответствующем распределении сигнала.

Предложенный способ может быть использован для исследования режимов работы любых регулярно (в частности, периодически) работающих моторов и установок (в том числе авиационных компрессоров и турбин, автодвигателей, электрических моторов, турбин на электростанциях и т.п.) и предотвращения их аварий.

Использование предложенного метода позволяет существенно улучшить диагностику режима работы существующих двигателей, что важно для снижения аварийности, а следовательно, и для уменьшения экономических потерь.

Claims

Способ диагностики работы двигателя путем регистрации физических параметров с последующей их обработкой, отличающийся тем, что измеряют изменение величины параметров во времени, преобразуют полученные данные в вейвлет-коэффициенты, а затем анализируют дисперсию и высшее корреляционные матрицы этих коэффициентов в разных масштабах и по их изменению судят о неисправности в работе двигателя.