应用单元体参数的航空发动机性能预警方法

黄燕晓, 郝红勋, 郭家琛

(1. 中国民航大学 通用航空学院， 天津 300300；2. 中国民航大学 飞行技术学院， 天津 300300；3. 南京航空航天大学 民航学院， 江苏 南京 210016)



应用单元体参数的航空发动机性能预警方法

黄燕晓1, 郝红勋2, 郭家琛3

(1. 中国民航大学 通用航空学院， 天津 300300；2. 中国民航大学 飞行技术学院， 天津 300300；3. 南京航空航天大学 民航学院， 江苏 南京 210016)

基于安全关口前移的性能预警要求，提出以单元体参数的航空发动机性能预警方法,提取发动机原理分析性能参数相关的可测参数与参数组合.以发动机机队为研究对象，运用数据统计的σ准则构建性能指数动态阈值模型.以PW4077D型机队5台发动机1 440～1 980循环数据验证模型，并与主成分性能阈值模型比较.结果表明：构建的模型计算结果与主成分模型结果一致，即性能动态阈值随循环数增加而复杂下降，在1 500,1 560和1 840等循环附近阈值有所恢复.

航空发动机； 单元体参数； 预警方法； 动态阈值；σ准则

民航干线飞机装配的涡轮风扇发动机，具有推力大、耗油率低特点，因长期工作在高速、高压和高温等恶劣环境下[1-3]，容易引起性能衰退或突变，带来安全隐患.因此，航空发动机性能需要可靠监控预警[4-5].传统的监控预警方法常以气路参数或振动参数构建性能超限或趋势模型，预测突发故障或分析性能衰退趋势等[5-6].然而，以气路或振动参数而不是单元体参数进行性能监控预警，将使单元体结构设计优势无法充分应用，也不能将发动机安全关口前移至单元体层面[7]，采用经验确定的静态阈值不能满足性能精确监控预警要求.从单元体层面构建性能参数边界或阈值建立性能预警监控模型，国内外学者都做了相关工作[1,8,9].这些研究工作更注重以经验监控发动机瞬态性能，判断精度不高且没有预警能力.鉴于此，本文提出单元体参数表征发动机性能的预警方法.

1　单元体及表征参数

民航飞机装配的涡轮风扇发动机均是以单元体结构设计为原则，常用机型为PW4077D发动机[10].目前，使用机型为GE90系列发动机，文中以二者为例进行比较分析.PW4077D发动机有风扇、核心机、低压涡轮和附件传动装置4个核心单元体，以13个占位表示着不同的发动机位置，为使表述简洁，不计各占位的小数点，如12.5占位以125表述.航空发动机单元体性能参数与可测参数，如表1所示.

表1　航空发动机单元体性能参数与可测参数

2　航空发动机性能预警方法

2.1发动机性能单元体参数权值计算方法

(1)

各参数的相关系数αi，j为

(2)

2.2机队各循环性能动态阈值计算方法

以机队性综合阈值替代各台发动机性能阈值作为准则，依据发动机单元体参数值及各参数权值，提出基于单元体参数的发动机性能指数.不同循环t下的性能指数计算式为

(3)

3　性能预警定模型算例验证

3.1定量计算单元体参数性能权值

发动机性能的主成分计算结果，如表2所示.

表2　发动机性能的主成分计算结果

由表2可知：主成分1,2对应特征根大于1，且方差贡献率分别为59.154 0%和23.118 0%，累计贡献率为82.272 0%，在80%～90%准则内.故主成分1,2能够包含选取的7个参数表征的发动机性能，选取主成分k=2，特征根λk={(4.414 0, 1.168 0)|k=1,2}.计算各主成分对应于7个参数的载荷系数和线性组合系数，然后，计算相关系数矩阵中发动机排气温度特征值和权值，所得结果如表3所示.

表3　发动机单元体参数相关系数矩阵特征值与权值

图1　5台发动机性能指数趋势Fig.1　performance index trends of five engines

3.2机队各台发动机的性能指数

由式(3)可计算出机队各台发动机的性能指数.机队中5台发动机性能指数趋势，如图1所示.由图1可知：PW4077D机队中5台发动机在该循环区间内性能总体处于降趋势，但过程变化复杂.

3.3发动机机队性能指数动态阈值

图2　机队发动机性能阈值趋势Fig.2　Fleet performance threshold values trend

由于5台发动机在相同循环的发动机性能指数值视作正态分布，按照σ准则分析该机队的性能指数动态阈值,如图2所示.图2中：显著性水平α=0.05;n为工作循环数.

依据主成分分析法，计算第1,2主成分特征值对应的发动机性能指数.计算机队各循环性能的阈值分别为：6.305 0， 1.764 4， 4.531 0，1.339 3， 2.179 9，0.850 1，-0.725 2，-2.579 0，-1.492 8，-3.442 2，5.277 7，-0.200 1，-1.209 6，-1.382 4.由图2可知：在1 440～1 980循环区间的性能指数阈值变化与定权值法得到的结果从趋势上是一致的，故基于定权值法和数据统计结合计算出的机队性能指数阈值曲线能够替代发动机性能基线监控发动机无故障状态下的性能预警监控.

4　结论

1) 结合航空发动机单元体结构设计的主要特点，提出以单元体参数及组合替代气路参数和振动参数表征发动机性能[11].

2) 提出以机队而不是单台发动机为预警计算的基准，定权值和主成分法得到的性能阈值趋势变化均随工作循环数增加而单调下降.下降过程比较复杂，在维护维修等工作后性能阈值会显著恢复，但不会恢复到初始循环水平.

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(责任编辑： 陈志贤 英文审校： 崔长彩)

Research on Aero-Engine Performance Early Alerting Method Using Module Parameters

HUANG Yanxiao1, HAO Hongxun2, GUO Jiachen2

(1. College of General Aviation, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300， China;2. College of Flight Technology, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300， China;3. College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016， China)

To satisfy the requirements caused by the pre crossing safety for aero-engine performance early alerting, the paper put forward to take out the measurable parameters and their combinations related to the performance parameters by engine operating principle with aero-engine performance early alerting method based on module parameters. With the engine fleet as the research objects, then proposed performance index dynamic threshold model using the statistical criteria with the fleet as the research objects. The performance data of 5 engines with 1 440-1 980 cycles in PW4077D fleet were imputed into the model to verify the performance index dynamic threshold model. Then the paper compared the results generated by combining the fixed weighted value and the statistical criteria with that generated by the PCA method. The comparison showed that the results of two methods were in agreement with each other, i.e., when the performance index dynamic threshold values decrease complexly as the cycle number within the 1 440-1 980 cycles increases, and the threshold values of the 1 500, 1 560 and 1 840 cycles in their neighborhood had recovered somewhat.

aero-engine; module parameters; alerting method; dynamic threshold;σcriteria

10.11830/ISSN.1000-5013.201605001

2016-07-23

黄燕晓(1980-)，男，讲师，博士，主要从事飞机发动机健康管理技术的研究.E-mail:oldsea0592@163.com.

国家安全生产监督管理局安全生产重大事故防治关键技术科技项目(tianjin-0001-2015AQ)

V 239

A

1000-5013(2016)05-0527-04