基于ECT 技术的航空发动机尾气监测系统设计*

马 敏，周苗苗，李新建

(中国民航大学 航空自动化学院，天津300300)

0 引 言

航空发动机是一种安全性、可靠性要求极高的大型设备，发动机故障往往能够导致飞行中的重大安全事故。而飞机发生事故前，航空发动机内部零部件必然已发生磨损、碰擦、侵蚀等故障，这将会导致发动机气路部件的工作状况出现异常［1，2］。因此，实现航空发动机气路状态的实时监测对降低飞机事故发生率具有重要的现实意义。

电容层析成像(ECT)技术作为一项对电容敏感，且响应速度快、与被测物流非接触、安装简便及成本低的过程层析成像技术，在工业过程参数的可视化检测应用中已经成为一种非常有发展潜力的技术，但在航空发动机监测方面尚未得到应用。航空发动机结构复杂，其气路部件处于恶劣的高温、高压工作环境，这些潜在因素在很大程度上限制了传统监测方式在这个领域的沿用，然而基于ECT 技术的实时监测系统能够有效克服这一弊端，为新一代航空发动机尾气监测提供了新的工作方式。

1 系统的构成框架和工作原理

整个系统主要包括三大模块:多电极电容传感器模块、数据采集模块和计算机成像模块，如图1 所示。

通过对电极形状、数目的选择，接地屏蔽层的合理设计和对传感器结构参数的比较优化，最终确定传感器模块采用16 极板的ECT 系统传感器。为便于在设计中及时发现错误并改正，提高工作效率，设计了基于FPGA 的数据采集系统，该方法能够根据需要实现系统的重构。另外，为了有效地抑制杂散电容干扰，采用锁相环技术实现相干检测，进一步完成了对C/V 转换电路的设计。计算机成像模块通过接口电路将数据缓存区的数据传输给计算机，采用迭代算法实现对图像的重建。

图1 16 电极ECT 系统的构成图Fig 1 Structure chart of 16 electrodes-ECT system

2 传感器模块

ECT 系统由均匀安装在管道表面的电极对组成，目前常用的有8 极板、12 极板、16 极板等模型，极板数目越多，则可以获得的测量数据就越多，数据源的增多将提高重建图像的显示质量，然而也会引入信噪比降低、边缘效应增大等隐形问题。综合考虑采用16 极板的传感器系统。

影响传感器性能的参数除电极数外，还包括极板张角、管壁厚度、屏蔽罩半径等多项参数［3］，经查阅资料综合考虑各项参数的相关设计及COMSOL 仿真，最终确定本系统最终传感器结构参数如表1 所示。

表1 ECT 传感器结构参数Tab 1 Structure parameters of ECT sensor

表1 中各参数的含义如图2 所示。R1，R2分别为绝缘管内径和外径;R3为屏蔽罩到轴心的距离;屏蔽罩和绝缘管壁之间填充材料的相对介电常数为ε1;管壁相对介电常数为ε2;极板张角θ;径向极板插入管道壁深度h。传感器内介质为发动机尾气。ECT 传感器结构图如图2。

图2 ECT 传感器结构图Fig 2 Structure chart of ECT sensor

采用仿真图像清晰，成像质量高，求解速度快的COMSOL Multiphysics 4.3b 软件实现对传感器各参数的设计。图3 为最优参数的仿真结果图，包括空场和物场两种情况下的电场线等势线和电场面分布图。空场是内部相对介电常数为1 的空气，物场内部有两相对介电常数为3 的流体。

3 数据采集和处理模块

图3 ECT 仿真图Fig 3 Simulation diagram of ECT

结合航空发动机实际工作情况，可知此数据采集过程需满足高速率、高精度、大存储量以及对环境适应性强的性能要求，基于以上比较，本文选取FPGA 芯片作为核心的逻辑控制器件。该器件选用Xilinx 公司的Spartan—3 系列FPGA 芯片，其核心芯片为XC3s500E。选用LTC1407 型A/D转换器，Verilog HDL 语言作为描述语言实现了对整个系统的采样、数据处理等过程的控制［4］，并以Xilinx ISE Design Suite 13.1 软件为平台，仿真验证了这一系统的可行性。

以FPGA 作为核心器件的数据采集与处理结构如图4。

图4 数据采集与处理结构Fig 4 Structure of data acquisition and processing

3.1 C/V 转换电路

电容作为一个特殊物理量，测量系统中存在的杂散电容值往往要大于被测电容值，而基于ECT 技术的测量系统对微小电容的检测存在一定的局限性，因此，应系统要求，本文选择了抗杂散电容能力较强的物理电路，如图5 所示。

图5 C/V 转换电路Fig 5 C/V conversion circuit

在该电路中，其上的电流不通过运放，因此，这部分杂散电容不会对输出Vo(t)产生影响。

3.2 A/D 转换电路

本系统采用的A/D 转换电路［5］是一个双通道的模拟信号采集电路，如图6 所示。它由可变增益放大器LTC6912—1 和A/D 转换芯片LTC1407—1 两部分组成。

图6 A/D 转换电路Fig 6 A/D conversion circuit

A/D 转换芯片LTC1407A—1 两个通道的反相端输入固定电平REF=1.65 V。LTC1407A—1 是14 位的A/D 转换芯片，输入信号电压范围为－1.25 ～+1.25 V，中点是1.65 V的参考电压。

通过外部调节，自主改变可变增益放大器的放大倍数可以为芯片提供合适的电压信号，从而提高整个系统的转换精度。

3.3 系统流程控制

考虑到FPGA 不善长流程控制，在本文设计中引入了MCU 软核，用于数据采集过程的流程控制，ECT 系统流程如图7。

图7 ECT 系统流程Fig 7 Flow chart of ECT system

4 计算机成像模块

图像重建基本思想是依据有限的投影数据，采用简单有效的图像重建算法以实现Radon 逆变换的过程。其主要数学理论基础是基于Radon 变换和Radon 逆变换［6］，奥地利数学家Radon 于20 世纪初期在其发表的论文中证明，任何N 维物体可以通过其N－1 维投影来重建。对于二维图像，Radon 变换和Radon 逆变换原理如图8 所示。

图8 Radon(逆)变换原理图Fig 8 Principle diagram of Radon transform and Radon inv-transform

图8 中，若f(x，y)在平面域Ω 上是连续的，且在整个平面内式(1)是收敛的，则f(r，θ)沿某一直线g 的积分如式(2)所示，被称为函数f(r，θ)的Radon 变换

与此同时，Radon J 在理论上还证明了函数f(r，θ)在定义域Ω 中任意一点(r，θ)处的函数值可以由在无穷多个观测角度φ 下的线积分F(ρ，φ)可由Radon 逆变换唯一确定，按式(3)

对于本文16 电极的ECT 系统，其扫描测量过程为:极板1 首先被选为激励电极，给极板1 加一电压值，其他2，3，…，16 为检测电极，测量极板对1－2，1－3，...，1－16 间的电容值;然后选择极板2 为激励电极，极板1 接地，3，4，…，15为检测电极，测量极板对2－3，2－4，…，2－16 的电容值，依次类推，直至测量完极板对15－16 的电容值。因此，可以得到个独立的测量电容值，就是通过这组数据反演管内介质的分布图像［7，8］。

5 仿真结果与验证

由于航空发动机尾气是多相流介质，且各项介质具有不同的相对介电常数。一旦发动机尾气内组分浓度发生变化，相应地就会引起多相流混合介质等价介电常数发生变化，并导致极板间电容值和实时采集的投影数据皆更变的连锁效应，图9 所示为模拟管内充满相对介电常数为1 的物质时所测得的120 个电容测量值。如果其中掺杂进去相对介电常数为3 的物质流，便可得到120 组新的电容测量数据，由数据通过计算机成像便可重建出管道内物质分布，如图10 所示，图中四幅图像表示发动机管中存在相对介电常数为3 的物质流由汇聚到摊开的形状变化过程。

图9 120 个测量值Fig 9 120 measurement values

图10 物质流形状改变所成部分图像Fig 10 Images of material flow with changing shape

结果表明:当设计管道内放入两相或多相介质时，通过本系统能够成功采集数据，并经USB 接口传送给计算机能实现图像重建，最终重建出飞机发动机中介质分布图像，验证了本设计的可行性。

6 结束语

ECT 技术以其使用范围广、成本低廉、结构简单、非侵入性、安全性能好等优点，已在很多领域得到应用。本文首次将该技术应用在飞机尾气监测领域中，在此基础上，为节省外部电路，提高采集速率，改变传统的数据采集采用单片机和DSP 作为主控模块的方法，采用基于FPGA 的数据采集系统，使系统具有稳定性好、功耗小，实时性好的优势。

［1］ Couch R P，Rossbach D R.Sensing incipient engine failure with electrostatic probes［C］∥Instrumentation for Air－breathing Propulsion，USA，EI，1972:515－529.

［2］ Fisher C E.Gas path debris monitoring—A 21st century PHM Tool［C］∥Proceedings of IEEE Aerospace Conference，Montana，USA，IEEE，2000:441－448.

［3］ 李 楠.相邻电容传感器设计及ECT 技术研究［D］.西安:西安电子科技大学，2010.

［4］ 夏宇闻.复杂数字电路与系统的Verilog HDL 设计技术［M］.北京:北京航空航天大学出版社，1998:110－128.

［5］ 李 辉.基于FPGA 的数字系统设计［M］.西安:西安电子科技大学出版社，2008:155－157.

［6］ 张 珍.电容层析成像感兴趣区域图像重建算法研究［D］.哈尔滨:哈尔滨理工大学，2013.

［7］ 马 平，周晓宁，田 沛，等.基于COMSOL 电容层析成像［J］.电测与仪表，2009，46(11):20－23.

［8］ 王化祥，杨五强.电容过程成像技术的进展［J］.仪器仪表学报，2000，21(1):4 －11.