ЭФФЕКТИВНОСТЬ МЕТОДОВ ТРЕНДОВОГО КОНТРОЛЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ГАЗОТУРБИННОГО ДВИГАТЕЛЯ ВЕРТОЛЕТА ПО ДАННЫМ ВИБРОИЗМЕРЕНИЙ

УДК 629.7 А.А. Санько, Р.Л. Тюпин, А.А. Шейников*

Анализ зарубежных и отечественных публикаций показывает, что вопросам обеспечения контроля технического состояния газотурбинных двигателей (ГТД) в эксплуатации придается большое значение [1, 2]. При этом необходимо не просто констатировать факт наличия неисправности, но и выявить ее на ранней стадии и спрогнозировать ее дальнейшее развитие. Накопление опыта диагностирования и развитие современных средств регистрации и обработки диагностической информации выявляют недостатки принятых ранее решений и неполноту выполненного ранее анализа и стимулируют дальнейшее совершенствование эффективного использования существующих алгоритмов тренд-анализа и прогноза.

С использованием экспериментально полученных статистических данных о вибрации ротора турбокомпрессора (ТК) ГТД ТВ3-117 вертолета Ми-8 был проведен анализ эффективности существующих критериев трендового контроля и методов прогнозирования его технического состояния.

В качестве диагностического параметра (ДП), характеризующего техническое состояние ГТД, была выбрана амплитуда его виброускорения, регистрируемая в диапазоне частот вращения ротора ТК (рисунок 1). Выбранный ДП, имеет высокую информативность и определяет состояние опор ГТД, износ его проточной части и узлов подвески, износ индукционных датчиков вибрации, дисбалансы и расцентровки ротора ТК и т.д. [3, 4].

На рисунке 2, представлены типовые изменения ДП (скачок параметра вибрации и тренд параметра вибрации), обусловленные изменением технического состояния ГТД, а также время (шаг) первичного выявления тренда различными критериями.

Из рисунка 2 (а), можно сделать вывод, что для выявления тренда ДП при его скачкообразном изменении, можно использовать все рассмотренные выше критерии за исключением критерия Стьюдента. Следовательно, для выявления тренда ДП, при его нарастании (рисунок 2) (б), целесообразно использовать только три критерия: интегральный критерий, критерий знаков Диксона и Муда и критерий Хартли (тренд считался выявленным лишь тогда, когда критерий превышал свой пороговый уровень более 3 раз подряд). Единичные превышения критерием порогового уровня не считались сигналами о выявлении тренда (данному условию не соответствует критерий Хартли).

Таким образом, учитывая полученные результаты (рисунок 2) на начальном этапе эксплуатации вертолетного ГТД, для трендового контроля амплитуды гармоники на частоте роторной вибрации ТК, предлагается использовать интегральный критерий. Данный критерий обладает достаточной точностью, наглядностью, простотой вычислений и позволяет с высокой степенью достоверности определить момент начала проявления тренда.

В качестве оценки эффективности использования классических методов прогнозирования, использовалось значение средней абсолютной ошибки [5]:

где − ошибка прогнозирования; − прогнозное значение ДП на i-ой период; − фактическое значение ДП.

Для прогнозирования параметров ГТД широко используются следующие методы: метод скользящего среднего, метод экспоненциальных средних и метод Хольта, а также успешно применяются многослойные и регрессионные нейронные сети (НС) [5, 6].

Точность прогноза, реализуемого с помощью НС, оценивалась величиной:

,

где − прогнозируемое значение ДП, вычисленное НС для момента времени t+1; − реальное значение ДП в этот же момент времени; − ошибка прогноза.

Результаты анализа эффективности используемых методов прогноза, представлены на рисунках 3-5. Из рисунка 3 (а), видно, что средняя ошибка прогноза значения ДП методом скользящего среднего, при ширине “окна” от 2 до 3 измерений, не превышает 10 %, а методом экспоненциальных средних, при различном значении постоянной сглаживания достаточно высока (рисунок 3, б) от 15 до 50 %.

Метод прогнозирования Хольта (рисунок 4) также эффективен при a = 0,9 и b = 0,1. Абсолютная процентная ошибка прогнозирования не превышает 10 %, однако реализация метода Хольта, требует больших вычислительных затрат по сравнению с методом скользящего среднего. Из рисунка 5 видно, что значения абсолютной процентной ошибки прогнозирования технического состояния ГТД многослойной НС в зависимости от своей архитектуры может достигать нуля. Существенным недостатком использования НС, является необходимость наличия большой базы статистических данных для их обучения, что не всегда представляется возможным.

Из сравнительного анализа методов прогнозирования видно, что на начальном этапе эксплуатации ГТД, для прогнозирования значений его ДП целесообразно использовать метод скользящего среднего, а при наличии большой базы статистических данных - многослойную НС.

Таким образом, в процессе исследований проведен анализ критериев тренда с целью выбора из них наиболее эффективных для последующего применения в алгоритмах параметрической диагностики вертолетного ГТД.

Наилучшие результаты по прогнозированию ДП вертолетного ГТД получены с использованием метода скользящего среднего и многослойной НС с двумя скрытыми слоями с числом нейронов в скрытом слое больше пяти. Наиболее приспособленными для реализации трендового контроля ДП признаны интегральный критерий и критерий знаков Диксона и Муда.

Список литературы

1. Петров, А.А. Исследование эффективности методов прогнозирования технического состояния газотурбинного привода / А.А. Петров // Вестник УГАТУ, 2011. – № 4. − С. 3–9.

2. Епифанов, C.В. Синтез систем управления и диагностики газотурбинных двигателей [Текст]: монография / C.В. Епифанов, Б.И. Кузнецов, И.Н. Богаенко и др. – К.: Техника, 1998. – 312 с.

3. Лопатин, А. С. Обоснование диагностических признаков дисбаланса роторов / А. С. Лопатин // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. – 2002. – № 2. – С. 36–39.

4. Барков, А.В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации / А.В. Барков. – уч. Пособие. СПб.: Изд. Центр. СПбГМТУ, 2000, 159 с.

5. Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. – М.: СП «ПараГраф», 1990. – 159 с.

6. Жернаков, С.В. Тренд-анализ параметров авиационного ГТД на основе технологий нейронных сетей / С.В. Жернаков // Вестник УГАТУ. Тепловые, электроракетные двигатели и энергоустановки. – 2006. – № 4(44). – С. 25–32.

_______________________

*Сведения об авторах:

к.т.н, доцент, Санько Андрей Анатольевич,

Тюпин Роман Леонидович

Республика Беларусь, УО «Минский государственный высший авиационный колледж».

к.т.н, Шейников Алексей Александрович

Республика Беларусь, УО «Военная академия республики Беларусь».

Сборник высылать по адресу: Республика Беларусь, г. Минск, ул. Уборевича 77, УО МГВАК, ВФ.