RU2654807C2 - Способ контроля клапана авиационного двигателя - Google Patents

Способ контроля клапана авиационного двигателя Download PDF

Info

Publication number
RU2654807C2
RU2654807C2 RU2016108018A RU2016108018A RU2654807C2 RU 2654807 C2 RU2654807 C2 RU 2654807C2 RU 2016108018 A RU2016108018 A RU 2016108018A RU 2016108018 A RU2016108018 A RU 2016108018A RU 2654807 C2 RU2654807 C2 RU 2654807C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
valve
indicator
specified
malfunction
signs
Prior art date
Application number
RU2016108018A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2016108018A (ru
Inventor
Вильям БЕНЗЕ
Original Assignee
Снекма
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 Снекма filed Critical Снекма
Publication of RU2016108018A publication Critical patent/RU2016108018A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2654807C2 publication Critical patent/RU2654807C2/ru

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16K—VALVES; TAPS; COCKS; ACTUATING-FLOATS; DEVICES FOR VENTING OR AERATING
    • F16K37/00—Special means in or on valves or other cut-off apparatus for indicating or recording operation thereof, or for enabling an alarm to be given
    • F16K37/0075—For recording or indicating the functioning of a valve in combination with test equipment
    • F16K37/0091—For recording or indicating the functioning of a valve in combination with test equipment by measuring fluid parameters
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16K—VALVES; TAPS; COCKS; ACTUATING-FLOATS; DEVICES FOR VENTING OR AERATING
    • F16K37/00—Special means in or on valves or other cut-off apparatus for indicating or recording operation thereof, or for enabling an alarm to be given
    • F16K37/0075—For recording or indicating the functioning of a valve in combination with test equipment
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16K—VALVES; TAPS; COCKS; ACTUATING-FLOATS; DEVICES FOR VENTING OR AERATING
    • F16K37/00—Special means in or on valves or other cut-off apparatus for indicating or recording operation thereof, or for enabling an alarm to be given
    • F16K37/0075—For recording or indicating the functioning of a valve in combination with test equipment
    • F16K37/0083—For recording or indicating the functioning of a valve in combination with test equipment by measuring valve parameters
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0229—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0232—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on qualitative trend analysis, e.g. system evolution
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0237—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on parallel systems, e.g. comparing signals produced at the same time by same type systems and detect faulty ones by noticing differences among their responses

Abstract

Изобретение относится к способу и системе обнаружения первых признаков неисправности клапана авиационного двигателя, содержащей средства сбора, выполненные с возможностью сбора измерений выходного давления указанного клапана и данных управления и обстановки, связанных с указанным клапаном, средства обработки, выполненные с возможностью определения совокупности показателей первых признаков неисправности в зависимости от указанных измерений выходного давления и от указанных данных обстановки и управления, средства обработки, выполненные с возможностью контроля изменения по времени каждого показателя из указанной совокупности показателей первых признаков неисправности, и средства обработки, выполненные с возможностью обнаружения возможного отклонения по меньшей мере одного показателя среди указанной совокупности показателей, при этом указанное отклонение отображает признаки неисправности указанного клапана. Технический результат изобретения – упрощение данных способа и устройства, позволяющих быстро, точно и надежно обнаруживать первые признаки неисправности на клапане авиационного двигателя, а также прогнозировать аномалии. 3 н. и 7 з.п. ф-лы, 6 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к области систем контроля вентиля авиационного двигателя и, в частности, касается обнаружения первых признаков неисправности клапана типа NAI.
Уровень техники
Авиационный двигатель содержит множество клапанов, необходимых для управления расходом различных текучих сред, циркулирующих в двигателе. Как правило, клапаны содержат датчики положения, позволяющие отслеживать их рабочее состояние. При этом контроль состоит в сравнении заданного положения клапана с положением, обнаруженным датчиками положения. Неисправность или повреждение одного или нескольких датчиков положения приводит к срабатыванию тревожной сигнализации и к более или менее длительной остановке летательного аппарата для осуществления операции технического обслуживания.
Кроме того, некоторые клапаны, такие как клапан системы борьбы с обледенением гондолы NAI (Nacelle Anti-Icing), не имеют средств обнаружения положения, поэтому трудно осуществлять контроль их работы. Действительно, обнаружение неисправностей затруднено, если нет возможности установить непосредственно неисправность, а можно лишь констатировать ее последствия.
Клапаны NAI применяют в пневматических системах борьбы с обледенением, используемых для предупреждения обледенения гондолы. Если клапан NAI остается заблокированным в открытом положении, возникает риск перегрева обледененных компонентов. Если же, наоборот, клапан остается заблокированным в закрытом положении, обледенение гондолы может привести к попаданию льда в двигатель. Чтобы избежать этих проблем, желательно обнаруживать первые признаки неисправности этих клапанов, прежде чем они окажутся заблокированными.
В связи с этим настоящее изобретение призвано предложить способ и систему обнаружения, простые в применении и позволяющие быстро, точно и надежно обнаруживать первые признаки неисправности на клапане авиационного двигателя, а также прогнозировать аномалии.
Раскрытие изобретения
Объектом изобретения является способ обнаружения первых признаков неисправности клапана авиационного двигателя, содержащий следующие этапы, на которых:
- получают результаты измерений выходного давления указанного клапана и данных управления и обстановки, связанных с указанным клапаном,
- определяют совокупность показателей первых признаков неисправности в зависимости от указанных результатов измерений выходного давления и от указанных данных обстановки и управления,
- контроль изменения по времени каждого показателя из указанной совокупности показателей первых признаков неисправности,
- обнаружение во время указанного контроля возможного отклонения по меньшей мере одного показателя среди указанной совокупности показателей, при этом указанное отклонение отображает первые признаки неисправности указанного клапана.
Заявленный способ является простым в применении и требует минимального числа вычислительных операций. Кроме того, этот способ позволяет обнаруживать первые признаки неисправности клапана, не имеющего датчика положения, в основном на основании измерения выходного давления.
Согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения, обнаружение отклонения по меньшей мере одного показателя включает в себя следующие этапы, на которых:
- определяют для каждого показателя крутизну характеристики, называемую оценочной крутизной, связанную с наблюдаемым изменением по времени показателя, и
- обнаруживают возможное ненормальное поведение оценочной крутизны, свидетельствующее об отклонении показателя, связанного с указанной оценочной крутизной.
Предпочтительно обнаружение ненормального поведения оценочной крутизны включает в себя по меньшей мере одно событие среди следующих событий: разрыв крутизны, крутизна, превышающая первое заранее определенное пороговое значение, и крутизна, меньшая второго заранее определенного порогового значения.
Предпочтительно обнаружение ненормального поведения оценочной крутизны включает в себя следующие этапы, на которых:
- определяют для каждого показателя другой показатель крутизны характеристики, называемый ожидаемой крутизной, связанной с естественным изменением по времени каждого показателя,
- вычисляют для каждого показателя определяющее отклонение между оценочной крутизной и соответствующей ожидаемой крутизной, и
- сравнивают указанное определяющее отклонение, связанное с каждым показателем, с соответствующим заранее определенным интервалом порога срабатывания тревоги.
Таким образом, любое отклонение можно обнаружить очень быстро с минимальным количеством вычислений и с очень высокой точностью. Заранее определенный интервал порога срабатывания тревоги можно выбрать в зависимости от показателя.
Предпочтительно способ содержит фазу обучения для определения естественного изменения по времени каждого показателя и для определения ожидаемой крутизны, связанной с каждым показателем, на основании его естественного изменения по времени.
Это позволяет эффективно сравнивать наблюдаемое изменение с естественным изменением показателя, чтобы обнаруживать малейшее изменение крутизны.
Предпочтительно способ включает в себя срабатывание тревоги при первых признаках неисправности, если указанное определяющее отклонение, связанное по меньшей мере с одним показателем, выходит за пределы указанного заранее определенного интервала порога срабатывания тревоги во время определенной совокупности полетов.
Согласно варианту, способ содержит следующие этапы, на которых:
- включают тревогу нижнего уровня, если указанное определяющее отклонение, связанное с показателем, уменьшается во время определенной совокупности полетов,
- включают тревогу среднего уровня, если указанное определяющее отклонение, связанное с показателем, остается постоянным во время определенной совокупности полетов,
- включают тревогу верхнего уровня, если указанное определяющее отклонение, связанное с показателем, увеличивается во время определенной совокупности полетов.
Согласно другому варианту, способ содержит следующие этапы, на которых:
- включают тревогу нижнего уровня, если только один показатель имеет определяющее отклонение за пределами указанного заранее определенного интервала порога срабатывания тревоги,
- включают тревогу среднего уровня, если два показателя имеют определяющее отклонение за пределами указанного заранее определенного интервала порога срабатывания тревоги, и
- включают тревогу верхнего уровня, если по меньшей мере три показателя имеют определяющее отклонение за пределами указанного заранее определенного интервала порога срабатывания тревоги.
Согласно другому предпочтительному варианту осуществления изобретения, способ содержит следующие этапы, на которых:
- экстраполируют наблюдаемое изменение по времени каждого показателя до заранее определенного горизонта числа полетов, и
- вычисляют для каждого показателя вероятность превышения заранее определенного расчетного порога значением показателя на горизонте.
Это позволяет прогнозировать возможную аномалию клапана на данном горизонте.
Согласно еще одному предпочтительному варианту осуществления изобретения, способ содержит следующие этапы, на которых:
- определяют для каждого показателя измерение вероятности превышения заранее определенного расчетного порога,
- экстраполируют наблюдаемое изменение по времени каждого показателя, и
- вычисляют расчетный горизонт для каждого показателя, в конце которого достигается указанное измерение вероятности.
Это позволяет прогнозировать срок службы клапана.
Предпочтительно данные обстановки включают в себя данные окружающего давления, давления питания клапана и измерения температуры, а данные управления включают в себя моменты управления открыванием и закрыванием указанного клапана.
Сбор данных обстановки и управления не требует дополнительных средств и одновременно позволяет повысить точность определения показателей. Действительно, данные обстановки легко получить при помощи уже существующей в летательном аппарате системы контроля, а данные управления доступны в бортовом вычислительном устройстве. Кроме того, данные обстановки служат для стандартизации показателей, чтобы система обнаружения могла работать одинаково в любых условиях сбора.
Предпочтительно указанная совокупность показателей первых признаков неисправности включает в себя один или несколько следующих показателей:
- время срабатывания открывания указанного клапана, определяемое временем между моментом подачи команды на открывание клапана и моментом, когда выходное давление отвечает заранее определенной функции, указывающей на открытый клапан,
- время срабатывания закрывания указанного клапана, определяемое временем между моментом подачи команды на закрывание клапана и моментом, когда выходное давление примерно равно окружающему давлению,
- состояние открывания указанного клапана, определяемое путем сравнения между выходным давлением и указанной заранее определенной функцией, указывающей на открытый клапан, и
- состояние закрывания указанного клапана, определяемое путем сравнения между выходным давлением и окружающим давлением.
Объектом изобретения является также система обнаружения первых признаков неисправности клапана авиационного двигателя, содержащая:
- средства сбора, выполненные с возможностью сбора измерений выходного давления указанного клапана и данных управления и обстановки, связанных с указанным клапаном,
- средства обработки, выполненные с возможностью определения совокупности показателей первых признаков неисправности в зависимости от указанных измерений выходного давления и от указанных данных обстановки и управления,
- средства обработки, выполненные с возможностью контроля изменения по времени каждого показателя из указанной совокупности показателей первых признаков неисправности,
- средства обработки, выполненные с возможностью обнаружения возможного отклонения по меньшей мере одного показателя среди указанной совокупности показателей, при этом указанное отклонение отображает первые признаки неисправности указанного клапана.
Эти показатели охватывают все случаи работы клапана и являются, таким образом, релевантными для обнаружения первых признаков неисправности.
Объектом изобретения является также авиационной двигатель, содержащий вышеупомянутую систему обнаружения.
Краткое описание чертежей
Другие отличительные предпосылки и преимущества изобретения будут более очевидны из нижеследующего описания предпочтительных вариантов выполнения изобретения со ссылками на прилагаемые фигуры, среди которых:
На фиг. 1 показана схема системы обнаружения первых признаков неисправности клапана авиационного двигателя в соответствии с изобретением;
на фиг. 2 показан график, иллюстрирующий выходное давление в зависимости от окружающего давления для обычно закрытого клапана;
на фиг. 3 показан график, иллюстрирующий выходное давление в зависимости от окружающего давления для обычно открытого клапана;
на фиг. 4 показан график, иллюстрирующий изменение по времени показателя первых признаков неисправности в соответствии с изобретением;
на фиг. 5 показан график, схематично иллюстрирующий способ прогнозирования первых признаков неисправности согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения;
на фиг. 6 показан график, схематично иллюстрирующий способ прогнозирования срока службы клапана согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения.
Осуществление изобретения
Основным принципом изобретения является отслеживание во времени релевантных показателей обнаружения первых признаков неисправности, которые определяют практически на основании измерения давления.
На фиг. 1 схематично показана заявленная система 1 обнаружения первых признаков неисправности клапана 3 авиационного двигателя.
Клапан 3 отбора воздуха типа PRSOV (Pressure Regulating Shut Off Valve) отбирает воздух от компрессора 5 двигателя для его подачи на другие устройства летательного аппарата. Например, в случае клапана NAI горячий воздух, отбираемый на уровне компрессора 5, поступает в средства 7 борьбы с обледенением гондолы авиационного двигателя.
Следует отметить, что при нормальной работе этот вид клапана дроссельного типа не имеет никакого промежуточного положения, и положение является либо открытым, либо закрытым.
Обычно клапан 3 содержит средства 9 управления, выполненные с возможностью управления и регулирования положения открывания или закрывания клапана 3. Средства 9 управления задают положение клапана 3 в зависимости от сигналов, полученных от бортового вычислительного устройства 11 и/или от приводных устройств, приводимых в действие экипажем.
Кроме того, клапан 3 содержит датчик 13 давления, который измеряет выходное давление, обеспечиваемое клапаном 3. Значение давления поступает через цепь 15 контроля на средства 9 управления, которые корректируют положение клапана в зависимости от измерения давления с целью поддержания соответствующего выходного давления.
Система 1 обнаружения выполнена с возможностью использования измерения выходного давления для обнаружения первых признаков неисправности клапана 3.
В частности, система 1 обнаружения содержит средства 17 сбора для получения значений выходного давления (стрелка 19) клапана, измеряемого датчиком давления, а также данных (стрелка 21) обстановки и управления клапана.
Данные обстановки могут включать в себя данные окружающего давления, давления питания клапана 3 и измерения температуры, например, на уровне питания клапана 3.
Например, данные обстановки можно получать от уже существующей системы контроля и/или от бортового вычислительного устройства 11. Действительно, обычно летательный аппарат содержит систему контроля (не показана), которая снимает и записывает в течение времени измерения, содержащие данные о работе двигателя, а также данные обстановки для отслеживания нормальной работы двигателя.
В варианте, данные обстановки можно получать непосредственно от специальных датчиков (не показаны), выполненных с возможностью измерения параметров этих данных обстановки.
Кроме того, данные управления включают в себя моменты управления открыванием и закрыванием клапана 3, получаемые, например, от бортового вычислительного устройства 11.
Система 1 обнаружения содержит также средства 23 обработки для определения совокупности показателей первых признаков неисправности в зависимости от измерений выходного давления и от данных обстановки и управления. Следует отметить, что совокупность показателей может включать в себя только один релевантный показатель или несколько релевантных показателей.
Первый показатель может относиться к времени срабатывания закрывания клапана 3, которое можно определить по времени между моментом подачи команды на закрывание клапана 3 и моментом, когда выходное давление приблизительно равно окружающему давлению, возможно, после определенного времени подтверждения.
Второй показатель касается состояния закрывания клапана 3 и позволяет убедиться, что клапан является герметичным в закрытом положении. Это можно определить посредством сравнения между выходным давлением и окружающим давлением.
Необходимо отметить, что после команды на закрывание клапана 3 выжидают некоторое время подтверждения, которое превышает нормальное время срабатывания закрывания клапана, прежде чем начать учитывать измерения выходного давления, чтобы убедиться, что нормально работающий клапан имел достаточно времени для своего закрывания. Предпочтительно выходное давление измеряют в течение заранее определенного периода, чтобы вычислить среднее значение этих измерений.
На фиг. 2 представлен график, иллюстрирующий выходное давление Paval в зависимости от окружающего давления Pamb для обычно закрытого клапана.
Действительно, для герметично закрытого клапана выходное давление Paval является линейной функцией, отображаемой в виде прямой D1 номинального давления, проходящей через начало координат. Прямая D1 может быть обрамлена зоной Z1 допустимого разброса, связанного с неточностью измерения.
Третий показатель касается времени срабатывания открывания клапана 3. Это время срабатывания открывания определяют посредством измерения времени между моментом подачи команды на открывание клапана 3 и моментом, когда выходное давление Paval отвечает заранее определенной функции, указывающей на открывание клапана, возможно, после некоторого времени подтверждения.
Эта заранее определенная функция зависит от давления питания.
Четвертым показателем является состояние открывания клапана 3. Его можно определить посредством сравнения между выходным давлением Paval и указанной заранее определенной функцией, указывающей на обычно открытый клапан. Сравнение можно осуществлять путем вычисления соотношения между измеренным выходным давлением и теоретическим выходным давлением, соответствующим указанной заранее определенной функции, зная, что при нормальной работе это соотношение должно быть близким к единице.
Из предосторожности и, как было указано выше, выжидают некоторое время подтверждения, превышающее время срабатывания открывания клапана 3, прежде чем учитывать измерения выходного давления, чтобы убедиться, что нормально работающий клапан имел достаточно времени для открывания. Точно так же, выходное давление Paval предпочтительно измеряют в течение заранее определенного периода, чтобы вычислить среднее значение этих измерений.
На фиг. 3 представлен график, иллюстрирующий выходное давление Paval в зависимости от давления питания Palim для обычно открытого клапана. В данном случае выходное давление Paval выражено в виде заранее определенной функции типа фрагментарной линейной функции. Кривая указанной заранее определенной функции образована первым и вторым сегментами прямой D2 и D3. Первый сегмент прямой D2 отображает равенство между выходным давлением Paval и давлением питания Palim, когда последнее меньше заранее определенного порогового давления Ps. Второй сегмент прямой D3 отображает тот факт, что выходное давление Paval остается постоянным в значении, равном заранее определенному пороговому давлению Ps, когда давление питания Palim превышает указанное пороговое давление Ps. Сегменты прямой D2 и D3 обрамлены зоной Z2 разброса, связанной с неточностью измерения.
Разумеется, в случае обычно открытого клапана 3 выходное давление Paval превышает окружающее давление Pamb как показано на графике на фиг. 3.
Предпочтительно средства 23 обработки выполнены также с возможностью нормирования или стандартизации показателей в зависимости от всех других показателей первых признаков неисправности или от одной или нескольких данных обстановки в соответствии с классическим методом регрессии. Это позволяет сформировать совокупность нормированных показателей, независимых от обстановки.
Следует отметить, что систему и способ обнаружения в соответствии с изобретением предпочтительно применяют для нормированного показателя, но их можно также применять и для не нормированного показателя. Для упрощения термин «показатель» будет в дальнейшем обозначать нормированный показатель.
На фиг. 4 показан график, иллюстрирующий пример изменения по времени показателя первых признаков неисправности в соответствии с изобретением.
В данном случае время t представлено через количество циклов открывания (или закрывания) клапана, и, следовательно, кривая показывает изменение показателя в зависимости от числа циклов. В варианте, время t можно представить через количество полетов летательного аппарата, которое, разумеется, взаимосвязано с числом циклов.
Средства 23 обработки выполнены также с возможностью отслеживания изменения по времени каждого показателя I из совокупности показателей первых признаков неисправности.
Так, отслеживая различные показатели, средства 23 обработки могут обнаруживать возможное отклонение по меньшей мере одного показателя I, при этом отклонение отображает первые признаки неисправности клапана.
Предпочтительно отклонение показателя I обнаруживают при помощи крутизны θ1 прямой d11, связанной с изменением показателя. Действительно, средства 23 обработки выполнены с возможностью определения для каждого показателя крутизны, называемой оценочной крутизной θ1, соответствующей наблюдаемому (или отслеживаемому) изменению по времени показателя.
Следует отметить, что в общем случае (не показан) показатель почти не меняется, и крутизна остается практически нулевой.
В случае, когда наблюдаемое изменение по времени показателя в некотором роде соответствует линейной кривой, крутизну можно определить, например, непосредственно при помощи линейной регрессии на данном интервале кривой. В противном случае средства 23 обработки могут сначала преобразовать наблюдаемое изменение по времени показателя в соответствующее линейное отображение. Например, если наблюдаемое изменение по времени показателя является экспоненциальным, осуществляют логарифмическое преобразование для его приведения к линейному случаю, прежде чем вычислять при помощи линейной регрессии оценочную крутизну изменения показателя. Средства 23 обработки выполнены с возможностью обнаружения возможного ненормального поведения оценочной крутизны, которое свидетельствует об отклонении показателя, связанного с этой крутизной.
Например, ненормальное поведение оценочной крутизны соответствует разрыву крутизны или тому, что крутизна превышает первое заранее определенное пороговое значение или меньше второго заранее определенного порогового значения. Средства 23 обработки включают тревожную сигнализацию 25 первых признаков неисправности, если обнаружено ненормальное поведение оценочной крутизны.
Согласно варианту, ненормальное поведение крутизны, связанной с показателем, можно обнаружить путем сравнения оценочной крутизны θ1 с нормальной крутизной прямой d12, связанной с нормальным изменением показателя.
Действительно, согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения, средства 23 обработки выполнены с возможностью определения для каждого показателя другой крутизны, называемой ожидаемой крутизной θ2 прямой d12, связанной с нормальным или естественным изменением по времени каждого показателя.
Следует отметить, что, как было указано выше, если естественное изменение по времени не соответствует квази-линейной функции, его преобразуют в линейное отображение для обеспечения возможности вычислений ожидаемой крутизны, связанной с естественным изменением по времени показателя.
Кроме того, средства 23 обработки выполнены с возможностью вычисления для каждого показателя определяющего отклонения θ между оценочной крутизной θ1 и соответствующей ожидаемой крутизной θ2. После этого средства 23 обработки сравнивают определяющее отклонение θ, связанное с каждым показателем, с соответствующим заранее определенным интервалом порога срабатывания тревоги при первых признаках неисправности. Предпочтительно интервал срабатывания тревоги выбирают в зависимости от показателя, от уровня тревоги и от надежности обнаружения.
Естественное изменение по времени показателя можно определить либо теоретически на основании заранее известного поведения показателя, либо на основании данных, собранных во время фазы обучения.
Действительно, можно использовать фазу обучения для определения естественного изменения по времени каждого показателя на основании нормальных данных. Нормальные данные могут, например, представлять собой данные, записанные во время первых полетов или уже известных нормальных полетов.
Кроме того, в случае, когда определяющее отклонение, связанное по меньшей мере с одним показателем, выходит за пределы заранее определенного интервала срабатывания тревоги (то есть превышает верхний предел интервала или меньше нижнего предела интервала), средства 23 обработки передают тревожный сигнал 25 обнаружения первых признаков неисправности. Чтобы избежать ложной тревоги, тревожный сигнал может быть передан, если определяющее отклонение, связанное по меньшей мере с одним показателем, остается за пределами заранее определенного интервала срабатывания тревоги во время определенного количества полетов, например, во время определенного числа k циклов/полетов среди n последних циклов/полетов.
Согласно варианту, средства 23 обработки включают несколько уровней тревоги 25 в зависимости от изменения по времени определяющего отклонения, связанного с показателем. Например, включают тревогу нижнего уровня, если определяющее отклонение, связанное с показателем, уменьшается во время определенной совокупности полетов. Кроме того, включают тревогу среднего уровня, если определяющее отклонение, связанное с показателем, остается постоянным во время определенной совокупности полетов, и, наконец, включают тревогу верхнего уровня, если определяющее отклонение увеличивается во время определенной совокупности полетов.
Согласно другому варианту, средства 23 обработки включают несколько уровней тревоги в зависимости от количества показателей, которые имеют отклонения за пределами заранее определенного порога срабатывания тревоги. Например, тревогу нижнего уровня включают, если только один показатель имеет определяющее отклонение за пределами заранее определенного порога срабатывания тревоги. Тревогу среднего уровня включают, если два показателя имеют определяющее отклонение за пределами заранее определенного порога срабатывания тревоги, и, наконец, тревогу верхнего уровня включают, если по меньшей мере три показателя имеют определяющее отклонение за пределами заранее определенного порога срабатывания тревоги.
Кроме того, после срабатывания тревоги 25 обнаружения первых признаков неисправности согласно любому из вышеуказанных вариантов определяющее отклонение θ можно сравнить со вторым интервалом порога неисправности, чтобы определить, не является ли клапан уже неисправным, и чтобы включить тревогу неисправности в случае выхода за пределы этого второго интервала порога срабатывания тревоги.
На фиг. 5 показан график, иллюстрирующий способ прогнозирования первых признаков неисправности согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения.
График иллюстрирует пример, когда изменение по времени показателя I первых признаков неисправности является линейным. В частности, на графике показана кривая изменения показателя I в зависимости от числа циклов открывания клапана. В варианте время t может быть отображено по количеству полетов.
Средства 23 обработки выполнены с возможностью экстраполяции наблюдаемого изменения по времени каждого показателя до заранее определенного горизонта Н количества полетов. Действительно, средства 23 обработки отмечают в текущей точке изменения хронологию изменения, чтобы ее экстраполировать до горизонта Н. Следует отметить, что предпочтительно производить экстраполяцию на основании более сокращенной хронологии (например, десяти или двадцати последних точек), когда поведение показателя начинает меняться.
Кроме того, горизонт Н можно параметрировать в зависимости от показателя и от характера его изменения. Например, горизонт Н для показателя, имеющего разрыв крутизны, можно выбрать ниже, чем для равномерно меняющегося показателя. Например, горизонт Н можно выбрать в интервале от 1 полета до 100 полетов с номинальным диапазоном от 10 до 20 полетов.
Кроме того, средства 23 обработки выполнены с возможностью вычисления для каждого показателя вероятности выхода за пределы расчетного порога S. В частности, вероятность выхода за пределы отображает вероятность того, что значение показателя на горизонте Н может выйти за пределы заранее определенного расчетного порога S. Например, для оценки вероятности выхода за пределы можно использовать нормальную закономерность или закономерность Student.
В частности, график на фиг. 5 показывает плотность вероятности нормальной закономерности 31 (то есть гауссово распределение), сфокусированной на оценочном значении 33 показателя на горизонте. Площадь заштрихованной части 35 плотности вероятности 31, которая находится над расчетным порогом S, отображает вероятность выхода за пределы этого порога значением показателя на горизонте, учитывая, что общая площадь под кривой равна 1.
Разумеется, уровень расчетного порога S должен выбирать специалист по клапанам в зависимости от показателя и от требуемой надежности. Например, в случае клапана, которому обычно требуется от одной до четырех секунд для открывания, специалист может выбрать порог в пять секунд на графике, относящемся к изменению показателя времени открывания клапана.
На фиг. 6 представлен график, схематично иллюстрирующий способ прогнозирования срока службы клапана согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения.
Согласно этому варианту осуществления, система обнаружения должна прогнозировать срок службы, в конце которого клапан будет иметь (с заранее определенной вероятностью) первые признаки неисправности.
В этом случае сначала выбирают заранее определенное измерение вероятности выхода за пределы расчетного порога и затем вычисляют время (или, точнее, число полетов или циклов), необходимое для достижения этого измерения.
Так, средства 23 обработки сначала определяют для каждого показателя заранее определенное измерение вероятности, выражающее выход показателя за пределы заранее определенного расчетного порога.
Затем, средства 23 обработки экстраполируют наблюдаемое изменение по времени каждого показателя и затем вычисляют для каждого показателя расчетный горизонт, в конце которого достигается заранее определенное измерение вероятности.
На фиг. 6 показан первый горизонт H1, соответствующий вероятности 35а выхода за переделы ниже 5%, а также второй горизонт Н2, соответствующий вероятности 35b выхода за переделы ниже 20%.
Необходимо отметить, что систему 1 обнаружения можно выделить в специальный блок, или она может быть частью уже существующего электронного блока. Предпочтительно можно использовать средства сбора и обработки бортового вычислительного устройства 11 на летательном аппарате или вычислительного устройства, встроенного в двигатель летательного аппарата, типа EMU (Engine Monitoring Unit) для использования заявленной системы 1 обнаружения. В частности, можно использовать вычислительное устройство для исполнения компьютерной программы, записанной в средствах накопления информации вычислительного устройства и содержащей командные коды для осуществления заявленного способа обнаружения.

Claims (29)

1. Способ обнаружения первых признаков неисправности клапана авиационного двигателя, характеризующийся тем, что содержит следующие этапы:
- сбор измерений выходного давления указанного клапана (3) и данных управления и обстановки, связанных с указанным клапаном (3),
- определение совокупности показателей (I) первых признаков неисправности в зависимости от указанных измерений выходного давления и от указанных данных обстановки и управления,
- контроль изменения по времени каждого показателя из указанной совокупности показателей первых признаков неисправности,
- обнаружение во время указанного контроля возможного отклонения по меньшей мере одного показателя среди указанной совокупности показателей, при этом указанное отклонение отображает первые признаки неисправности указанного клапана.
2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что обнаружение отклонения по меньшей мере одного показателя включает в себя следующие этапы, на которых:
- определяют для каждого показателя крутизну характеристики, называемую оценочной крутизной (θ1), связанную с наблюдаемым изменением по времени показателя, и
- обнаруживают возможное ненормальное поведение оценочной крутизны, свидетельствующее об отклонении показателя, связанного с указанной оценочной крутизной.
3. Способ по п. 2, характеризующийся тем, что обнаружение ненормального поведения оценочной крутизны включает в себя по меньшей мере одно событие среди следующих событий: разрыв крутизны, крутизна, превышающая первое заранее определенное пороговое значение, и крутизна, меньшая второго заранее определенного порогового значения.
4. Способ по п. 2, характеризующийся тем, что обнаружение ненормального поведения оценочной крутизны включает в себя следующие этапы, на которых:
- определяют для каждого показателя другую крутизну, называемую ожидаемой крутизной (θ2), связанной с естественным изменением по времени каждого показателя,
- вычисляют для каждого показателя определяющее отклонение (θ) между оценочной крутизной и соответствующей ожидаемой крутизной, и
- сравнивают указанное определяющее отклонение, связанное с каждым показателем, с соответствующим заранее определенным интервалом порога срабатывания тревоги.
5. Способ по п. 4, характеризующийся тем, что содержит фазу обучения для определения естественного изменения по времени каждого показателя и для определения ожидаемой крутизны, связанной с каждым показателем, на основании его естественного изменения по времени.
6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что содержит следующие этапы, на которых:
- экстраполируют наблюдаемое изменение по времени каждого показателя до заранее определенного горизонта числа полетов, и
- вычисляют для каждого показателя вероятность выхода за пределы заранее определенного расчетного порога значения показателя на горизонте.
7. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные обстановки включают в себя данные окружающего давления, давления питания клапана и измерений температуры, при этом данные управления включают в себя моменты управления открыванием и закрыванием указанного клапана.
8. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что указанная совокупность показателей первых признаков неисправности включает в себя один или несколько следующих показателей:
- время срабатывания открывания указанного клапана, определяемое временем между моментом подачи команды на открывание клапана и моментом, когда выходное давление отвечает заранее определенной функции, указывающей на открытый клапан,
- время срабатывания закрывания указанного клапана, определяемое временем между моментом подачи команды на закрывание клапана и моментом, когда выходное давление примерно равно окружающему давлению,
- состояние открывания указанного клапана, определяемое путем сравнения между выходным давлением и указанной заранее определенной функцией, указывающей на открытый клапан, и
- состояние закрывания указанного клапана, определяемое путем сравнения между выходным давлением и окружающим давлением.
9. Система обнаружения первых признаков неисправности клапана авиационного двигателя, содержащая:
- средства сбора, выполненные с возможностью сбора измерений выходного давления указанного клапана (3) и данных управления и обстановки, связанных с указанным клапаном (3),
- средства (23) обработки, выполненные с возможностью определения совокупности показателей первых признаков неисправности в зависимости от указанных измерений выходного давления и от указанных данных обстановки и управления,
- средства (23) обработки, выполненные с возможностью контроля изменения по времени каждого показателя из указанной совокупности показателей первых признаков неисправности,
- средства (23) обработки, выполненные с возможностью обнаружения возможного отклонения по меньшей мере одного показателя среди указанной совокупности показателей, при этом указанное отклонение отображает первые признаки неисправности указанного клапана.
10. Авиационной двигатель, содержащий систему обнаружения по п. 9.
RU2016108018A 2013-08-09 2014-08-04 Способ контроля клапана авиационного двигателя RU2654807C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1357916A FR3009581B1 (fr) 2013-08-09 2013-08-09 Procede de surveillance d'une vanne d'un moteur d'aeronef
FR1357916 2013-08-09
PCT/FR2014/052024 WO2015019010A1 (fr) 2013-08-09 2014-08-04 Procede de surveillance d'une vanne d'un moteur d'aeronef

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2016108018A RU2016108018A (ru) 2017-09-14
RU2654807C2 true RU2654807C2 (ru) 2018-05-22

Family

ID=49382450

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016108018A RU2654807C2 (ru) 2013-08-09 2014-08-04 Способ контроля клапана авиационного двигателя

Country Status (8)

Country Link
US (1) US10174863B2 (ru)
EP (1) EP3030819B1 (ru)
CN (1) CN105473921B (ru)
BR (1) BR112016002517B1 (ru)
CA (1) CA2920229C (ru)
FR (1) FR3009581B1 (ru)
RU (1) RU2654807C2 (ru)
WO (1) WO2015019010A1 (ru)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3011936B1 (fr) 2013-10-11 2021-09-17 Snecma Procede, systeme et programme d'ordinateur d'analyse acoustique d'une machine
GB201607791D0 (en) 2016-05-04 2016-06-15 Rolls Royce Method to determine a state of a valve and valve monitoring apparatus
US11080660B2 (en) * 2017-03-20 2021-08-03 The Boeing Company Data-driven unsupervised algorithm for analyzing sensor data to detect abnormal valve operation
US11659322B1 (en) * 2017-06-26 2023-05-23 Wing Aviation Llc Audio based aircraft detection
DE102018119798A1 (de) * 2018-08-15 2020-02-20 Fogtec Brandschutz Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Überwachung von Ventilen
FR3094350B1 (fr) * 2019-04-01 2021-03-12 Safran Aircraft Engines Procédé de surveillance d’au moins un moteur d’aéronef
CN110593964B (zh) * 2019-09-18 2022-04-08 湖北华电江陵发电有限公司 一种给水泵汽轮机速关阀开阀过程故障诊断方法及系统
CN111413926A (zh) * 2020-03-31 2020-07-14 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种持续超限的故障预警方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU681201A1 (ru) * 1978-03-06 1979-08-25 Предприятие П/Я Р-6838 Способ контрол срабатывани клапанов перепуска воздуха газотурбинного двигател
EP0315391A2 (en) * 1987-10-30 1989-05-10 Westinghouse Electric Corporation Online valve diagnostic monitoring system
WO2009072487A1 (ja) * 2007-12-03 2009-06-11 Yamatake Corporation 調節弁の漏洩診断装置
EP2202600A2 (en) * 2008-12-23 2010-06-30 EMBRAER - Empresa Brasileira de Aeronáutica S.A. Performance monitoring and prognostics for aircraft pneumatic control valves
RU2442075C2 (ru) * 2006-04-17 2012-02-10 САУНДБЛАСТ ТЕКНОЛОДЖИЗ ЭлЭлСи Система и способ зажигания газовой или дисперсной топливно-окислительной смеси
WO2012110733A1 (fr) * 2011-02-15 2012-08-23 Snecma Surveillance d'un moteur d'aéronef pour anticiper les opérations de maintenance

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60139901A (ja) * 1983-12-27 1985-07-24 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 空気作動式調節弁制御装置
US4807516A (en) * 1987-04-23 1989-02-28 The Boeing Company Flight control system employing three controllers operating a dual actuator
EP1895452A1 (en) * 2006-08-18 2008-03-05 Abb Research Ltd. Life time estimation of objects
US8947242B2 (en) * 2011-12-15 2015-02-03 Honeywell International Inc. Gas valve with valve leakage test

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU681201A1 (ru) * 1978-03-06 1979-08-25 Предприятие П/Я Р-6838 Способ контрол срабатывани клапанов перепуска воздуха газотурбинного двигател
EP0315391A2 (en) * 1987-10-30 1989-05-10 Westinghouse Electric Corporation Online valve diagnostic monitoring system
RU2442075C2 (ru) * 2006-04-17 2012-02-10 САУНДБЛАСТ ТЕКНОЛОДЖИЗ ЭлЭлСи Система и способ зажигания газовой или дисперсной топливно-окислительной смеси
WO2009072487A1 (ja) * 2007-12-03 2009-06-11 Yamatake Corporation 調節弁の漏洩診断装置
EP2202600A2 (en) * 2008-12-23 2010-06-30 EMBRAER - Empresa Brasileira de Aeronáutica S.A. Performance monitoring and prognostics for aircraft pneumatic control valves
WO2012110733A1 (fr) * 2011-02-15 2012-08-23 Snecma Surveillance d'un moteur d'aéronef pour anticiper les opérations de maintenance

Also Published As

Publication number Publication date
FR3009581B1 (fr) 2015-09-25
BR112016002517A2 (pt) 2017-08-01
EP3030819A1 (fr) 2016-06-15
WO2015019010A1 (fr) 2015-02-12
BR112016002517B1 (pt) 2022-04-19
US10174863B2 (en) 2019-01-08
CN105473921B (zh) 2018-10-02
FR3009581A1 (fr) 2015-02-13
RU2016108018A (ru) 2017-09-14
CA2920229C (fr) 2021-11-16
CN105473921A (zh) 2016-04-06
US20160186890A1 (en) 2016-06-30
EP3030819B1 (fr) 2018-03-28
CA2920229A1 (fr) 2015-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2654807C2 (ru) Способ контроля клапана авиационного двигателя
US8825278B2 (en) System for detecting the first signs of a malfunction of an aircraft engine valve
WO2020052147A1 (zh) 监测设备故障检测方法及装置
US9689790B2 (en) Environmental control systems and techniques for monitoring heat exchanger fouling
CN101799365B (zh) 飞行器气动控制阀的性能监测和预报
CN109186813A (zh) 一种温度传感器自检装置及方法
EP2562614A2 (en) Control device of control system and elevator systems
US9383249B2 (en) Method to detect angle sensor performance degradation through dither monitoring
CN109298697A (zh) 基于动态基线模型的火电厂系统各部件工作状态评估方法
JP5991329B2 (ja) 制御装置、管理装置、プラント制御システム、及びデータ処理方法
BRPI0905516A2 (pt) Prognósticos e monitoramento de saúde para sistemas e componentes eletromecânicos
KR20150012219A (ko) 엔진 윤활유 모니터링 시스템 및 방법
US11472568B2 (en) Prognostic monitoring of complementary air data system sensors
US20190353277A1 (en) Fault prediction in valve systems through bayesian framework
US20190026632A1 (en) Information processing device, information processing method, and recording medium
US20200263669A1 (en) Operating state evaluation method and operating state evaluation device
US20050246593A1 (en) Methods and apparatus for providing alarm notification
JP7288794B2 (ja) 稼働状態評価方法、及び、稼働状態評価装置
US10676206B2 (en) System and method for heat exchanger failure detection
KR20160026492A (ko) 시계열 분석 기반의 신뢰 구간 추정을 이용한 이상 감지 방법
CA3165996A1 (en) Anomaly detection and failure prediction for predictive monitoring of industrial equipment and industrial measurement equipment
JP2010134525A (ja) 電子装置の障害監視装置、障害監視方法および障害監視プログラム
KR20230125116A (ko) 머신러닝 클러스터링 알고리즘과 통계적 기법을 이용해 고장 데이터가 부재한 시스템의 결함 탐지 및 고장 진단 예측 방법
EP3955707A1 (en) Method and system for predicting a failure probability of a component of an x-ray system
JP7110047B2 (ja) プラント監視システム

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner