RU87467U1 - Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов - Google Patents
Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов Download PDFInfo
- Publication number
- RU87467U1 RU87467U1 RU2009114916/22U RU2009114916U RU87467U1 RU 87467 U1 RU87467 U1 RU 87467U1 RU 2009114916/22 U RU2009114916/22 U RU 2009114916/22U RU 2009114916 U RU2009114916 U RU 2009114916U RU 87467 U1 RU87467 U1 RU 87467U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- block
- dependence
- regression
- data
- regression dependence
- Prior art date
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов, включающая блоки хранения данных и математических моделей, а также модули формирования данных для проведения эксперимента, оценки экспериментальных данных и анализа результатов эксперимента, модуль формирования данных для проведения эксперимента выполнен в виде блока формирования матрицы планирования эксперимента, один вход которого связан с генератором случайных чисел, другой - с блоком хранения данных, а выход - с блоком ортонормирования, модуль проведения эксперимента содержит блок задания условий работы двигателя, связанный с входами блоков генерации данных для формирования регрессионной зависимости и генерации данных для оценки прогнозирующих свойств регрессионной зависимости, с входами которых также связаны выходы блоков ортонормирования и математических моделей, модуль оценки экспериментальных данных выполнен в виде последовательно соединенных блоков формирования регрессионной зависимости, оценки значимости аргументов, оценки чувствительности регрессионной зависимости, выбора структуры регрессионной зависимости, причем входы блока формирования регрессионной зависимости связаны с блоком задания опорной функции и с блоком генерации данных для формирования регрессионной зависимости, а блок оценки чувствительности регрессионной зависимости дополнительно соединен с блоком критериев оценки, модуль анализа результатов эксперимента содержит блок оценки прогнозируемых свойств и блок оценки точности, первый вход которого связан с блоком генерации данных для оценки прогнозирующих
Description
Полезная модель относится к системам диагностирования современных газотурбинных двигателей (ГТД) по комплексу неизмеряемых параметров и может быть использована для оценки эксплуатационных характеристик ГТД на разных стадиях выработки его ресурса, а также вновь разрабатываемых ГТД.
При эксплуатации ГТД последних модификаций большое значение имеет отслеживание (постоянный контроль) таких параметров, как тяга, запасы газодинамической устойчивости, температура газов в основной и форсажной камерах сгорания. Традиционно, такие параметры определяются по ряду косвенных параметров, которые измеряются по установленным экспериментально или расчетным путем зависимостям, осуществляют перерасчет этих параметров для определения неизмеряемых значений. Данные измерения не отличаются достаточной точностью, требуют довольно сложного математического аппарата. В полетных условиях данные параметры рассчитываются с помощью нелинейной математической модели ГТД, работающей в реальном режиме с системой управления ГТД, что усложняет систему управления.
Задачей настоящей полезной модели является разработка системы, позволяющей определять неизмеряемые параметры как действующих моделей ГТД на разных сроках его эксплуатации, так и разрабатываемых конструкций ГТД, а также осуществлять прогнозирование изменения данных параметров на разных режимах эксплуатации на остаточный срок их ресурса, например, таких, как температура в камере сгорания ГТД с использованием соответствующим образом обработанных показаний штатных датчиков.
Поставленная задача обеспечивается тем, что система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов включает блоки хранения данных и математических моделей, а также модули формирования данных для проведения эксперимента, проведения эксперимента, оценки экспериментальных данных и анализа результатов эксперимента, модуль формирования данных для проведения эксперимента выполнен в виде блока формирования матрицы планирования эксперимента, один вход которого связан с генератором случайных чисел, другой - с блоком хранения данных, а выход - с блоком ортонормирования, модуль проведения эксперимента содержит блок задания условий работы двигателя, связанный с входами блоков генерации данных для формирования регрессионной зависимости и генерации данных для оценки прогнозирующих свойств регрессионной зависимости, с входами которых также связаны выходы блоков ортонормирования и математических моделей, модуль оценки экспериментальных данных выполнен в виде последовательно соединенных блоков формирования регрессионной зависимости, оценки значимости аргументов, оценки чувствительности регрессионной зависимости, выбора структуры регрессионной зависимости, причем входы блока формирования регрессионной зависимости связаны с блоком задания опорной функции и с блоком генерации данных для формирования регрессионной зависимости, а блок оценки чувствительности регрессионной зависимости дополнительно соединен с блоком критериев оценки, модуль анализа результатов эксперимента содержит блок оценки прогнозируемых свойств и блок оценки точности, первый вход которого связан с блоком генерации данных для оценки прогнозирующих свойств регрессионной зависимости, а второй - с блоком оценки прогнозируемых свойств, вход которого связан с блоком выбора структуры регрессионной зависимости, а выход блока оценки точности связан с блоком регистрации неизмеряемых параметров.
При проведении патентного поиска из уровня техники не выявлены решения аналогичного назначения, способные полностью или частично решать частично задачу, указанную в настоящей заявке.
Сущность полезной модели поясняется графическими материалами, на которых представлена схема системы определения неизмеряемого параметра ГТД по комплексу косвенных сигналов.
Система выполнена в виде программного блока 1 хранения данных, характеризующих состояние ГТД. В данный блок вводятся статистические данные измеряемых параметров по результатам эксплуатации ГТД, характеризующих техническое состояние ГТД и диапазоны изменения параметров в процессе выработки ресурса ГТД. Естественно, что в данную матрицу вносятся данные, оказывающие влияние на значения неизмеряемого параметра ГТД (например, температуры в камере сгорания ГТД). К таковым параметрам относятся: относительная температура воздуха на входе в ГТД, относительная температура воздуха перед компрессором, относительная температура воздуха за компрессором, относительная температура за турбиной, относительное давление перед компрессором, относительное давление за турбиной, относительный расход топлива через основную камеру сгорания, относительные частоты вращения вентилятора и компрессора. Данные параметры будем называть косвенными сигналами. Естественно, что для определения иных неизмеряемых параметров это будет иной набор косвенных сигналов, набор которых известен специалистам. Как показала практика, таких параметров должно быть не более 10-15. При количестве измеряемых параметров более 15 точность определения неизмеряемого параметра практически не повышается, но объем эксперимента значительно возрастает.
Размерность параметров в блоке 1 указана в пределах границ их диапазонов, приведена к безразмерному виду и отцентрована таким образом, что диапазон изменения каждого параметра находится в пределах от -1 до 1. В качестве блока 1 используется стандартный программный блок. В данный блок также заносятся высотно-скоростные параметры и режимы работы ГТД, отражающие полный спектр условий эксплуатации и режимов работы ГТД (от малого газа до полного форсажа).
В состав системы входит модуль 2 формирования параметров для проведения эксперимента. Данный модуль включает блок 3 формирования матрицы планирования эксперимента, вход которого связан с генератором 4 случайных чисел, а выход блока 4 связан с входом блока 5 ортонормирования. Формируемая матрица имеет «n» столбцов и «m» строк. Число столбцов матрицы равно числу параметров, определяющих состояние ГТД, а число строк характеризует количество предполагаемых разновидностей экспериментов. Обычно число строк не превышает 20, а столбцов - 50.
Система содержит блок 6, представляющий собой процессор, в который заведена математическая модель ГТД, исследование которого предполагается проводить.
В состав системы также входит модуль 7 проведения эксперимента, содержащий блок 8 задания рабочих режимов ГТД, блок 9 генерации данных для формирования регрессионной зависимости и блок 10 генерации данных для оценки прогнозирующих свойств регрессионной зависимости.
Входы блоков 9 и 10 связаны с выходами блоков 5, 6, 8.
В состав системы входит модуль 11 оценки экспериментальных данных, содержащий блок 12 формирования регрессионной зависимости, связанный выходом с блоком 13 оценки значимости аргументов. Блок 14 критериев оценки связан со вторым входом блока 15 оценки чувствительности регрессионной зависимости, первый вход которого связан с выходом блока 13. Выход блока 15 связан с входом блока 16 выбора структуры регрессионной зависимости.
Блок 12 имеет два входа, один из которых связан с выходом блока 9, а другой - с выходом блока 17 задания опорной функции.
Система также содержит модуль 18 анализа результатов эксперимента, в состав которого входит блок 19 оценки прогнозируемых параметров, вход которого связан с выходом блока 16, и блок 20 оценки точности, первый вход которого связан с выходом блока 19, а второй - с выходом блока 10. Выход блока 20 связан с блоком 21 регистрации неизмеряемых параметров.
Все блоки системы являются известными и выполнены на основе микропроцессоров.
Система работает следующим образом.
Работу системы рассмотрим на примере определения такого неизмеряемого параметра, как температура в камере сгорания ГТД.
Первоначально проводится отбор измеряемых параметров, влияющих на данный неизмеряемый параметр (приведены на стр.2 описания), а также закладывается закономерность изменения этих параметров на различных режимах работы ГТД (от режима «малый газ» до режима «полный форсаж»), а также закономерность изменения этих параметров в процессе выработки ресурса ГТД. Все эти данные программируются и закладываются в программный блок 1.
Параллельно в блок 6 заводятся математические модели ГТД и системы управления ГТД. Это могут быть математические модели как эксплуатируемых ГТД, так и ГТД, находящихся на стадии проектирования. В данный блок может быть заведена математическая модель только исследуемого ГТД.
В качестве блоков 1 и 6 используются известные процессоры, конкретная модификация которых зависит от объема вводимой в них информации. Скорость обработки информации, в отличие от систем, установленных на борту летательного аппарата, не является определяющей.
В процессе работы системы в модуле 2 осуществляется формирование массивов параметров, учет которых необходим при проведении исследования для определения данного неизмеряемого параметра. Для этого в блоке 3 формируют матрицу параметров (обычная размерность матрицы m×n - 20×50). Наполнение каждого столбца матрицы производится генератором случайных чисел 4, а строки - из блока 1 в диапазонах значений, определенных в данном блоке. Из блока 3 сформированная матрица параметров передается в блок 5, где осуществляется ее ортонормирование. Ортонормирование осуществляется с использованием известных формул, например, рекуррентных формул Грамма Шмита для обеспечения линейной независимости каждого параметра (то есть, равенства нулю скалярных произведений любых столбцов матрицы эксперимента). В данной матрице «n» - число столбцов, равно числу факторов, определяющих техническое состояние ГТД (обычно, оно не превышает 20), a «m» - число строк предполагаемых разновидностей эксперимента. Фактически каждая строка представляет собой виртуальный ГТД с присущими только ему изменяемыми характеристиками узлов.
Таким образом на выходе модуля 2 формируется матрица планирования эксперимента, которая поступает на модуль 7 проведения эксперимента.
В данном модуле с помощью математической модели производится расчет каждой из строк матрицы. Расчеты производятся для задаваемых блоком 8 характерных условий полета и режимов работы ГТД, зависящих от условий применения конкретного типа двигателя (как правило, анализируется не менее 15-ти полетных условий, охватывающих все характерные высоты и скорости полета, причем на каждом из них по 10 режимов работы ГТД с равномерным их изменением от режима «малый газ» до режима максимальной тяги).
Структура модуля 7 организована таким образом, что результаты нечетных экспериментов поступают в блок 9, а четных - в блок 10, где генерируются данные для построения регрессионной зависимости (блок 9) и оценки ее прогнозирующих свойств (блок 10). Полученные в блоках 9 и 10 данные формализованы в виде таблиц, состоящих из (15×10×50)/2 строк и двух столбцов, где первые столбцы заполняются сигналами измеряемых параметров для каждого эксперимента, а во вторые столбцы заносятся полученные значения неизмеряемого параметра.
Данные с блока 9 поступают в блок 12 модуля 11 оценки экспериментальных данных, а с блока 10 в блок 20 модуля 18 анализа результатов эксперимента. На блок 12 также поступает сигнал опорной функции с блока 17. В качестве опорной функции для формирования регрессионной зависимости, связывающей искомую функцию с независимыми факторами, выбрана степенная функция ,
где - С0 - постоянный коэффициент,
Сi - показатель степени i-го аргумента, i=1…k,
- алгебраический знак умножения.
Именно такой вид опорной функции наиболее полно и достоверно охватывает многие процессы в ГТД. Многие процессы в ГТД описываются уравнениями, представляющими произведения степеней компонентов векторов параметров.
Данные, поступающие в блок 12, обрабатываются одним из известных методов (например, методом наименьших квадратов) и направляются через блок 13 оценки значимости аргументов, где отбрасываются параметры, оказывающие наименьшее значение на результаты, на блок 15, где производится оценка значимости аргументов по хранящимся в блоке 14 критериям оценки (например, величине критического значения коэффициента Стьюдента).
Таким образом, регрессионная зависимость, сформированная в блоке 12, уточненная в блоке 13, поступает в блок 15, где осуществляется оценка чувствительности регрессионной зависимости к погрешностям аргументов, а затем в блоке 16 осуществляется определение окончательной регрессионной зависимости.
Сформированная в модуле 11 регрессионная зависимость поступает в модуль 18, на блок 19, на блок 20 которого поступают сигналы с блока 10. В блоке 19 осуществляется сравнение результатов, полученных по регрессионной зависимости с результатами математической модели, результирующий сигнал с которого поступает в блок 20, где он сравнивается с сигналом, поступающим с блока 10, и сигнал значения неизмеряемого параметра выдается на блок 21 регистрации параметров.
Использование данной системы позволяет определить практически все неизмеряемые параметры как известных, так и разрабатываемых ГТД, в том числе на разных сроках их эксплуатации.
Claims (1)
- Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов, включающая блоки хранения данных и математических моделей, а также модули формирования данных для проведения эксперимента, оценки экспериментальных данных и анализа результатов эксперимента, модуль формирования данных для проведения эксперимента выполнен в виде блока формирования матрицы планирования эксперимента, один вход которого связан с генератором случайных чисел, другой - с блоком хранения данных, а выход - с блоком ортонормирования, модуль проведения эксперимента содержит блок задания условий работы двигателя, связанный с входами блоков генерации данных для формирования регрессионной зависимости и генерации данных для оценки прогнозирующих свойств регрессионной зависимости, с входами которых также связаны выходы блоков ортонормирования и математических моделей, модуль оценки экспериментальных данных выполнен в виде последовательно соединенных блоков формирования регрессионной зависимости, оценки значимости аргументов, оценки чувствительности регрессионной зависимости, выбора структуры регрессионной зависимости, причем входы блока формирования регрессионной зависимости связаны с блоком задания опорной функции и с блоком генерации данных для формирования регрессионной зависимости, а блок оценки чувствительности регрессионной зависимости дополнительно соединен с блоком критериев оценки, модуль анализа результатов эксперимента содержит блок оценки прогнозируемых свойств и блок оценки точности, первый вход которого связан с блоком генерации данных для оценки прогнозирующих свойств регрессионной зависимости, а второй - с блоком оценки прогнозируемых свойств, вход которого связан с блоком выбора структуры регрессионной зависимости, а выход блока оценки точности связан с блоком регистрации неизмеряемых параметров.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2009114916/22U RU87467U1 (ru) | 2009-04-22 | 2009-04-22 | Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2009114916/22U RU87467U1 (ru) | 2009-04-22 | 2009-04-22 | Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU87467U1 true RU87467U1 (ru) | 2009-10-10 |
Family
ID=41261253
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2009114916/22U RU87467U1 (ru) | 2009-04-22 | 2009-04-22 | Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU87467U1 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2511814C1 (ru) * | 2013-04-11 | 2014-04-10 | Открытое акционерное общество "Уфимское моторостроительное производственное объединение" ОАО "УМПО" | Способ определения температуры газа перед турбиной на форсажном режиме турбореактивного двигателя |
-
2009
- 2009-04-22 RU RU2009114916/22U patent/RU87467U1/ru active
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2511814C1 (ru) * | 2013-04-11 | 2014-04-10 | Открытое акционерное общество "Уфимское моторостроительное производственное объединение" ОАО "УМПО" | Способ определения температуры газа перед турбиной на форсажном режиме турбореактивного двигателя |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11436395B2 (en) | Method for prediction of key performance parameter of an aero-engine transition state acceleration process based on space reconstruction | |
RU2497173C2 (ru) | Обнаружение аномалий в авиационном двигателе | |
CN107045575B (zh) | 基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法 | |
EP2078995A2 (en) | A method of monitoring a gas turbine engine | |
EP1930568B1 (en) | Method and system for monitoring process states of an internal combustion engine | |
WO2023130998A1 (zh) | 涡轮进口温度的计算精度提高方法、系统及存储介质 | |
Yanhua et al. | Adaptive modification of turbofan engine nonlinear model based on LSTM neural networks and hybrid optimization method | |
Chao et al. | Aircraft Engine Run-To-Failure Data Set Under Real Flight Conditions | |
RU2554544C2 (ru) | Цифровая электронная система управления с встроенной полной термогазодинамической математической моделью газотурбинного двигателя и авиационный газотурбинный двигатель | |
Mathioudakis et al. | Gas turbine component fault detection from a limited number of measurements | |
RU87467U1 (ru) | Система определения неизмеряемого параметра газотурбинного двигателя по комплексу косвенных сигналов | |
US6931857B2 (en) | Rotor inlet temperature control for turbo machine | |
US20230273095A1 (en) | Successive Gas Path Fault Diagnosis Method with High Precision for Gas Turbine Engines | |
CN109614722B (zh) | 基于模糊逻辑的涡轴发动机全状态参数的建模方法 | |
Visser et al. | A generic approach for gas turbine adaptive modeling | |
CN113343390B (zh) | 基于神经网络非线性模型的发动机线性化建模方法 | |
KR20230009484A (ko) | 엔진의 이상 진단 방법, 엔진의 이상 진단 프로그램 및 엔진의 이상 진단 시스템 | |
CN117271938A (zh) | 试验性能参数的相对误差计算方法、系统、设备和介质 | |
CN109858699B (zh) | 水质定量模拟方法、装置、电子设备及存储介质 | |
RU2409751C2 (ru) | Способ управления газотурбинным двигателем | |
RU2665142C1 (ru) | Способ полетной диагностики узлов турбореактивного двухконтурного двигателя со смешением потоков | |
Shevchenko et al. | Ridge estimation and principal component analysis to solve an ill-conditioned problem of estimating unmeasured gas turbine parameters | |
Qu et al. | Modelling of Fuel Flow in Climb Phase Through Multiple Linear Regression Based on the Data Collected by Quick Access Recorder. | |
RU2006141934A (ru) | Способ определения тяги турбореактивного двухконтурного двигателя | |
Yang et al. | A Self-Tuning Model Framework Using K-Nearest Neighbors Algorithm |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PD1K | Correction of name of utility model owner | ||
PC12 | Official registration of the transfer of the exclusive right without contract for utility models |
Effective date: 20151103 |