RU2688340C2 - Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя - Google Patents
Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя Download PDFInfo
- Publication number
- RU2688340C2 RU2688340C2 RU2015141518A RU2015141518A RU2688340C2 RU 2688340 C2 RU2688340 C2 RU 2688340C2 RU 2015141518 A RU2015141518 A RU 2015141518A RU 2015141518 A RU2015141518 A RU 2015141518A RU 2688340 C2 RU2688340 C2 RU 2688340C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- vibration
- engine
- gas turbine
- state
- turbine engine
- Prior art date
Links
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 title 1
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 5
- 230000010365 information processing Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005183 dynamical system Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M15/00—Testing of engines
- G01M15/14—Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области контроля технического состояния газотурбинных двигателей (ГТД), а именно к способу вибродиагностирования газотурбинного двигателя. Предлагаемый способ может быть применен для мониторинга вибросостояния авиационных ГТД как на наземных устройствах обработки информации, так и в бортовых системах контроля двигателей, а также может быть применен для вибродиагностирования двигателей, используемых в электроэнергетике и для транспортировки газа. Сущность изобретения заключается в применении для обработки вибросигнала метода нелинейной динамики с последующим сравнением предлагаемого показателя структуры вибросигнала с его значениями в исправном и дефектном состояниях ГТД. Заявленный способ вибродиагностирования ГТД позволяет по эволюции уровня вибрации со штатного датчика оценить состояние опорных подшипников двигателя. 2 ил.
Description
Область техники, к которой относится изобретение. Предлагаемое изобретение относится к области контроля технического состояния газотурбинных двигателей (ГТД), а именно, к способу вибродиагностирования газотурбинного двигателя.
Предлагаемый способ может быть применен для мониторинга вибросостояния авиационных ГТД, как на наземных устройствах обработки информации, так и в бортовых системах контроля двигателей, а также может быть применен для вибродиагностирования двигателей, используемых в электроэнергетике и для транспортировки газа.
Уровень техники. Известен способ определения состояния объекта при вибродиагностике, включающий получение вибродиагностических параметров в виде вибросигнала (перемещение, скорость, ускорение и т.д. исследуемого объекта) во временной области, его последующую обработку (патент RU №2187086, по кл. G01M 7/00, 2002 г)
В известном способе сигнал не переводят в частотную область, а строят фазовое пространство - пространство состояний по перемещению и/или его производным количеством n (n=2, 3, …), по выбранным подпространствам которого определяют тип дефекта и его характеристику на фоне общего технического состояния.
Недостатком данного метода является необходимость наличия эксперта для сравнения графиков и выработки диагностического решения. Автоматическая обработка информации не предусмотрена.
Известен способ диагностики технического состояния газотурбинного двигателя, при котором выбирают параметры, подлежащие контролю, определяют исходные значения этих параметров, а также регистрируют эти параметры на диагностируемом ГТД с помощью датчиков, определяют отклонения значений зарегистрированных параметров от исходных, формируют векторы входных параметров. (С.В. Жернаков. Применение технологии нейронных сетей для диагностики технического состояния авиационных двигателей. Научно-практический журнал ИжГТУ «Интеллектуальные системы в производстве», 2006 г., №2, стр. 70-80).
Полученные данные обрабатывают с помощью нейронной сети Кохонена. Нейронную сеть предварительно обучают и проводят формирование структуры классов (кластеризацию) по обучающей выборке с указанием априорно известной структуры классов. При диагностике формируют выходные сигналы сети, выбирают нейрон с максимальным значением сигнала, определяют класс, к которому он относится, и делают вывод об изменении в техническом состоянии двигателя.
Этот способ не обеспечивает отслеживание технического состояния ГТД в процессе развития неисправности, т.е. не позволяет проводить обработку временных рядов, т.к. выполняет только оценку текущего технического состояния, без учета технического состояния в прошлом (не формируется авторегрессионая зависимость), поэтому не допускает выявления процессов развития неисправностей ГТД на ранних стадиях.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому техническому решению является способ вибродиагностики газотурбинного двигателя, включающий получение эталонного значения вибросостояния при испытаниях двигателя, получение рабочего значения вибросостояния двигателя, причем значения получают путем снятия показаний датчика вибрации, сравнение эталонного и рабочего значения вибросостояния двигателя, и определение его технического состояния (патент RU №2499240 по кл. G01M 15/14, 2015).
Недостатком известного способа является необходимость создания модели вибросостояния двигателя в виде зависимости уровня вибрации от оборотов ротора ГТД и других величин, т.к. амплитуда вибрации, зависищаяся от многих величин, постоянно меняется. Вследствие чего, модель вибросостояния двигателя и соответствующий алгоритм необходимо поддерживать в актуальном состоянии, и для каждого двигателя они индивидуальны.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является создание способа вибродиагностики газотурбинного двигателя, позволяющего по одному параметру - вибросигналу ГТД определять техническое состояние опорных подшипников двигателя.
Раскрытие сущности изобретения. Технический результат в предлагаемом изобретении достигают созданием способа вибродиагностики газотурбинного двигателя, включающего получение эталонного значения вибросостояния при испытаниях двигателя, получение рабочего значения вибросостояния двигателя, причем значения получают путем снятия показаний датчика вибрации, сравнение эталонного и рабочего значения вибросостояния двигателя, и определение его технического состояния в котором, согласно изобретению, дополнительно создают дефектное состояние механической системы двигателя, снимают показания датчика вибрации в дефектном состоянии, при этом на эталонных, рабочих и дефектных режимах определяют показатель структуры Pstr - числовую характеристику вибросигнала, который находят посредством вычисления количества независимых параметров, от которых зависит вибросигнал, отражающий одну из координат ГТД как динамической системы, путем предварительной оценки параметра 
при различных ε, где mε - среднее количество точек в окрестности радиусом ε от точек временного ряда, которое рассчитывают методом корреляционного интеграла, причем D вычисляют для различных временных задержек между отсчетами вибросигнала, например, 10, 25, … 100 отсчетов, и числа координат в которых происходит разложение вибросигнала, от 2 до 20, а показатель структуры принимает значение номера координаты, при котором начинается ограничение по величине D и затем анализируют изменения показателей структуры во времени и определяют техническое состояние газотурбинного двигателя.
Показатель структуры вибросигнала является фундаментальной характеристикой двигателя как динамической системы.
Под параметром D понимается размерность вибросигнала, вычисленная с помощью корреляционного интеграла, означающая количество независимых координат (факторов) от которых зависит наблюдаемый сигнал какой-либо динамической системы [1, 2, 3].
В нашем случае динамической системой является газотурбинный двигатель, а одномерной наблюдаемой координатой - сигнал со штатного датчика вибрации. Для оценки D динамической системы необходимо последовательно преобразовывать сигнал в 2-х, 3-х и т.д. до 20-ти мерного (в литературе [1-3] называется числом координат пространства вложения или размерностью пространства вложения) с вычислением D для каждого преобразования (теорема Такенса [5, 6]).
При этом среднее число многомерных точек данных mε, находящихся в окрестности радиусом ε для каждого массива находится путем вычисления корреляционного интеграла (алгоритм Грасбергера-Прокаччио [4]):
где m - количество многомерных точек исходных данных;
ξ() - функция Хевисайда, которая равна 1, если расстояние (модуль) между точками меньше ε, и равна 0 в противоположном случае.
Далее необходимо найти m(ε) для различных ε, отложить полученную зависимость в системе координат с двойным логарифмическим масштабом, определить на графике линейный участок и его угловой коэффициент:
Величина D будет оценкой размерности наблюдаемой нами динамической системы и носит название корреляционной размерности, т.к. для ее вычисления используется корреляционный интеграл.
При преобразовании исходного одномерного ряда данных в многомерный (реконструкция фазового пространства методом запаздывания [5, 6]) необходимо выбрать определенное время задержки между отсчетами вибросигнала (от 1 до 100). Время задержки зависит, с одной стороны, от типа ГТД и, с другой стороны, от параметров системы регистрации вибросигнала двигателя.
Если наблюдаемый сигнал случайный (шум), то D будет по мере увеличения числа координат разложения расти не ограничиваясь. Если же D прекращает рост, то эта величина D и соответствующая ей координата пространства вложения (названа автором показателем структуры Pstr) будут характеризовать наблюдаемую динамическую систему.
Осуществление изобретения. В качестве исходных данных для вычисления D и Pstr используется файл значений уровня вибрации, полученный штатной бортовой измерительной системой самолета (для авиационных двигателей) в течение одного полета, записанный в устройство регистрации летательного аппарата и после окончания полета скопированный и перенесенный на персональный компьютер.
Никакие другие параметры работы авиационного двигателя (обороты роторов, температура и давление в характерных сечениях), параметры траектории летательного аппарата (высота, скорость, перегрузки, угол атаки, крена, тангажа) и состояния атмосферы (температура, давление) для заявленного способа не требуются.
Дефектное состояние механической системы двигателя создается двумя способами:
а) путем искусственного внесения повреждений в элементы механической системы (например, в кольца и/или тела качения опорных подшипников) и последующую их установку на специальный испытательный стенд с анализом вибросигнала описанным способом;
b) путем обработки и анализа вибросигнала двигателей, работа которых завершилась их аварийной остановкой в процессе работы. Примером реализации заявленного способа вибродиагностирования применительно к одному из типов авиационных ГТД, полученному по результатам натурных испытаний, является график фиг. 2, где показано изменение Pstr двигателя с развивающимся дефектом его опорного подшипника.
Показатель структуры вибросигнала ГТД Pstr при его эталонном состоянии находится в диапазоне 9…10 единиц, а при наличии дефекта опорного подшипника двигателя он снижается до 3…4 единиц. Значения Pstr равные 5...6 единиц соответствуют пограничному техническому состоянию ГТД и могут использоваться для организации его внеочередного контроля с помощью других видов диагностирования (виброакустического, трибодиагностического, анализа амплитуды вибросигнала и его тренда, проверки маслофильтров и магнитных пробок на наличие металлических включений).
В ходе испытаний выдавались следующие диагностические сигналы: •«Дополнительный контроль ГТД» после снижения Pstr до 5-ти единиц во втором полете летательного аппарата;
-«Дефект ГТД» после снижения Pstr до 4-х единиц в пятом полете летательного аппарата;
- в 7-м полете произошла аварийная остановка двигателя в полете по причине разрушения опорного подшипника ГТД с выдачей сигнала «Отказ ГТД» штатной системой автоматического управления и контроля двигателя.
Предлагаемый способ позволяет диагностировать изменение технического состояния ГТД по времени раньше, чем вышеуказанные известные способы, делать это в отличие от них в автоматическом режиме работы и без необходимости наличия моделей вибросостояния двигателя.
Краткое описание чертежей. Предлагаемое изобретение поясняется нижеследующим описанием, чертежом и графиком, где
на фиг. 1 представлена схема системы для осуществления способа вибродиагностирования;
на фиг. 2 приведено изменение Pstr ГТД с развивающимся дефектом опорного подшипника двигателя.
Система для осуществления способа вибродиагностики ГТД содержит датчик вибрации, предназначенный для получения входных данных, которые в аналоговом виде поступают на блок 1.
В блоке 1 производят подготовку данных для последующей обработки: дискретизацию с заданной частотой, выделения скользящих кадров вибросигнала для записи в файл.
В блоке 2 производит изменение числа анализируемых координат, которое последовательно принимает значение от 2 до 20.
В блоке 3 осуществляют реконфигурацию входных данных в соответствие со значениями, поступающими с блоков 2 и 4.
В блоке 4 формирует задержку, необходимую между последовательными отсчетами входных данных. Эту операцию можно проводить как в ручную с пульта управления, так и быть заранее определенной одной или несколькими величинами.
В блоке 5 производят вычисление среднего числа точек входных данных, находящихся в окрестности размером ε от каждой из точек и находят коэффициент зависимости среднего числа точек от величины ε.
Вычисления производят для каждого набора данных с определенным временем задержки и номером координаты.
В блоке 6 определяют номер координаты, при котором происходит ограничение значения, поступающего с блока 5. Зависимость полученного номера координаты от времени является главным диагностическим инструментом данного устройства.
В блоке 7 производят формирование сигналов, сообщений и графиков. Техническое исполнение каждого блока зависит от места установки устройства. Для авиационных и наземных ГТД ими могут быть: диагностические центры разработчиков, производителей и эксплуатирующих организаций, бортовые устройства контроля и управления двигателей. В каждом из этих случаев описываемые функции могут выполняться или вручную, или с помощью персонального компьютера, или встроенных микропроцессоров.
Источники информации:
1. Кузнецов С.П. Динамический хаос. - М.: Физматлит, 2001, - 295 с.
2. Анищенко B.C., Вадивасова Т.Е. Лекции по нелинейной динамике. - М. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2011, - 516 с.
3. Чумак О.В. Энтропии и фракталы в анализе данных. - М. - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2011, - 164 с.
4. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica9D, 1983, p. 189-208.
5. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // Dynamical Systems and Turbulence. Under edit. D.A. Rang and L.S. Young. Warwick 1980, Lecture Notes in Mathematics, 898, Springer, Berlin, 1981, p. 366-381.
6. Takens F. On the numerical determination of the dimenthion of an attractor // Dynamical systems and bifurcations (Eds. B.L.J.Braaksma, H.W. Broer and F.Takens). Lect.Notes in Math. 1125, Springer, Heidelberg, 1985, p. 99-106.
Claims (1)
- Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя, включающий получение эталонного значения вибросостояния при испытаниях двигателя, получение рабочего значения вибросостояния двигателя, причем значения получают путем снятия показаний датчика вибрации, сравнение эталонного и рабочего значений вибросостояния двигателя и определение его технического состояния, в котором, согласно изоретению дополнительно создают дефектное состояние механической системы двигателя, снимают показания датчика вибрации в дефектном состоянии, при этом на эталонных, рабочих и дефектных режимах определяют показатель структуры Pstr - числовую характеристику вибросигнала, который находят посредством вычисления количества независимых параметров, от которых зависит вибросигнал, отражающий одну из координат ГТД как динамической системы, путем предварительной оценки параметрапри различных ε, где mε - среднее количество точек в окрестности радиусом ε от точек временного ряда, которое рассчитывают методом корреляционного интеграла, причем D вычисляют для различных временных задержек между отсчетами вибросигнала, например 10, 25, … 100 отсчетов, и числа координат, в которых происходит разложение вибросигнала, от 2 до 20, а показатель структуры принимает значение номера координаты, при котором начинается ограничение по величине D, и затем анализируют изменения показателей структуры во времени и определяют техническое состояние газотурбинного двигателя.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015141518A RU2688340C2 (ru) | 2015-09-30 | 2015-09-30 | Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015141518A RU2688340C2 (ru) | 2015-09-30 | 2015-09-30 | Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015141518A RU2015141518A (ru) | 2017-04-05 |
| RU2015141518A3 RU2015141518A3 (ru) | 2018-05-10 |
| RU2688340C2 true RU2688340C2 (ru) | 2019-05-21 |
Family
ID=58505306
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015141518A RU2688340C2 (ru) | 2015-09-30 | 2015-09-30 | Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2688340C2 (ru) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2187086C2 (ru) * | 1999-12-14 | 2002-08-10 | Мартынов Виктор Иванович | Способ определения состояния объектов при вибродиагностике |
| US6687596B2 (en) * | 2001-08-31 | 2004-02-03 | General Electric Company | Diagnostic method and system for turbine engines |
| EP1444491B1 (en) * | 2001-11-16 | 2009-04-22 | Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. | Vibration monitoring system for gas turbine engines |
| RU2379645C2 (ru) * | 2007-06-19 | 2010-01-20 | Андрей Павлович Ушаков | Способ диагностики технического состояния деталей, узлов и приводных агрегатов газотурбинного двигателя и устройство для его осуществления |
| RU2499240C1 (ru) * | 2012-06-28 | 2013-11-20 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-производственный центр газотурбостроения "Салют" | Способ вибродиагностики газотурбинного двигателя |
| RU2556477C1 (ru) * | 2014-09-01 | 2015-07-10 | Закрытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Топаз" | Способ вибродиагностирования газотурбинных двигателей в эксплуатации по информации бортовых устройств регистрации |
-
2015
- 2015-09-30 RU RU2015141518A patent/RU2688340C2/ru active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2187086C2 (ru) * | 1999-12-14 | 2002-08-10 | Мартынов Виктор Иванович | Способ определения состояния объектов при вибродиагностике |
| US6687596B2 (en) * | 2001-08-31 | 2004-02-03 | General Electric Company | Diagnostic method and system for turbine engines |
| EP1444491B1 (en) * | 2001-11-16 | 2009-04-22 | Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. | Vibration monitoring system for gas turbine engines |
| RU2379645C2 (ru) * | 2007-06-19 | 2010-01-20 | Андрей Павлович Ушаков | Способ диагностики технического состояния деталей, узлов и приводных агрегатов газотурбинного двигателя и устройство для его осуществления |
| RU2499240C1 (ru) * | 2012-06-28 | 2013-11-20 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-производственный центр газотурбостроения "Салют" | Способ вибродиагностики газотурбинного двигателя |
| RU2556477C1 (ru) * | 2014-09-01 | 2015-07-10 | Закрытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Топаз" | Способ вибродиагностирования газотурбинных двигателей в эксплуатации по информации бортовых устройств регистрации |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2015141518A3 (ru) | 2018-05-10 |
| RU2015141518A (ru) | 2017-04-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| El-Thalji et al. | A summary of fault modelling and predictive health monitoring of rolling element bearings | |
| Lin et al. | Hyper-spherical distance discrimination: A novel data description method for aero-engine rolling bearing fault detection | |
| Zhang et al. | A probabilistic fault detection approach: Application to bearing fault detection | |
| US7505852B2 (en) | Probabilistic stress wave analysis system and method | |
| RU2497173C2 (ru) | Обнаружение аномалий в авиационном двигателе | |
| Martin-del-Campo et al. | Online feature learning for condition monitoring of rotating machinery | |
| CN113469060A (zh) | 多传感器融合卷积神经网络航空发动机轴承故障诊断方法 | |
| Chen et al. | A sparse multivariate time series model-based fault detection method for gearboxes under variable speed condition | |
| Todd et al. | Using chaotic interrogation and attractor nonlinear cross-prediction error to detect fastener preload loss in an aluminum frame | |
| Omoregbee et al. | Fault detection in roller bearing operating at low speed and varying loads using Bayesian robust new hidden Markov model | |
| EP2345894B1 (en) | Trending of vibration data taking into account torque effect | |
| WO2019043600A1 (en) | ESTIMATOR OF REMAINING USEFUL LIFE ESTIMATOR | |
| Puchalski et al. | Stable distributions and fractal diagnostic models of vibration signals of rotating systems | |
| CN111964909A (zh) | 滚动轴承运行状态检测方法、故障诊断方法及系统 | |
| Medjaher et al. | Feature extraction and evaluation for health assessment and failure prognostics | |
| Singleton et al. | Time-frequency complexity based remaining useful life (RUL) estimation for bearing faults | |
| Lu et al. | Bearing health assessment based on chaotic characteristics | |
| Liu et al. | A novel denoising strategy based on sparse modeling for rotating machinery fault detection under time-varying operating conditions | |
| Singleton et al. | Discovering the hidden health states in bearing vibration signals for fault prognosis | |
| RU2688340C2 (ru) | Способ вибродиагностирования газотурбинного двигателя | |
| Kulagin et al. | Automated identification of critical malfunctions of aircraft engines based on modified wavelet transform and deep neural network clustering | |
| KR20230102431A (ko) | 인공지능 기반의 오일가스 플랜트 설비 고장 예측 및 진단시스템 | |
| He et al. | Probabilistic model based algorithms for prognostics | |
| Tastimur et al. | Defect diagnosis of rolling element bearing using deep learning | |
| Tian et al. | Fault diagnosis method for inter-shaft bearings based on information exergy and random forest |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| HE9A | Changing address for correspondence with an applicant |