Журнал Российского общества по неразрушающему контролю и технической диагностике
The journal of the Russian society for non-destructive testing and technical diagnostic
 
| Русский Русский | English English |
 
Главная Архив номеров
18 | 04 | 2024
2021, 01 январь (January)

DOI: 10.14489/td.2021.01.pp.026-031

Попов А. В., Романов А. А.
АКУСТИЧЕСКИЙ СПОСОБ И АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ОПЕРАТИВНОЙ ДИАГНОСТИКИ ПРЕДПОМПАЖНОГО СОСТОЯНИЯ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ, ОСНОВАННЫЙ НА ИНВАРИАНТАХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
(c. 26-31)

Аннотация. Одной из причин досрочного (до выработки установленных ресурсов и сроков службы) снятия с эксплуатации газотурбинных двигателей является возникновение неустойчивых режимов работы, а именно помпажа. Разработан акустический способ диагностики предпомпажного состояния газотурбинных двигателей, основанный на оценке изменения распределения амплитуд виброакустического сигнала, отличающийся использованием инварианта, характеризующего нормальное распределение случайных величин, позволяющего оперативно оценивать предпомпажное состояние независимо от типа, размеров и предыстории эксплуатации двигателей, что делает этот способ универсальным. Применение разработанного акустического способа для определения предпомпажного состояния газотурбинных двигателей позволяет уйти от необходимости фильтрации шумов, что на современном этапе развития систем диагностики предпомпажного состояния на основе анализа вибраций играет огромную роль. Для реализации разработанного акустического способа создан аппаратно-программный комплекс. Противопомпажная система может применяться в автоматическом режиме путем установки в программу опасных и критически опасных зон для информативных параметров и инвариантов, характеризующих возникновение помпажа.

Ключевые слова:  инвариант, акустический сигнал, случайный процесс, предпомпажное состояние, неустойчивая работа газотурбинных двигателей.

 

Popov A. V., Romanov A. A.
ACOUSTIC METHOD AND HARDWARE-SOFTWARE COMPLEX OF OPERATIONAL DIAGNOSTICS PRE-STAGE STATE OF GAS TURBINES ENGINES BASED ON INVARIANTS RANDOM PROCESS
(pp. 26-31)

Abstract. One of the reasons for the early decommissioning of gas turbine engines (before the specified resources and service life are depleted) is the occurrence of unstable operating modes, namely surge. Surge is a violation of the stable operation of gas turbine engines, due to the occurrence of longitudinal self-oscillations of the flow in the entire airgas path of the gas turbine engine, resulting from the loss of dynamic stability of the flow, accompanied by a sharp drop in thrust and powerful vibration that can destroy the engine. An acoustic method for diagnosing the presurge state of gas turbine engines has been developed, based on an assessment of the change in the distribution of the amplitudes of a vibroacoustic signal, which is characterized by the use of an invariant characterizing the normal distribution of random variables, which makes it possible to quickly assess the presurge state regardless of the type, size and history of engine operation, which makes this method universal. The use of the developed acoustic method for determining the presurge state of gas turbine engines makes it possible to avoid the need for noise filtering, which at the present stage of development of presurge condition diagnostics systems based on vibration analysis plays a huge role. To implement the developed acoustic method, a hardware-software complex was created. The antisurge system can be used in automatic mode by installing hazardous and critically dangerous zones in the program for informative parameters and invariants characterizing the occurrence of surge.

Keywords: invariant, acoustic signal, random process, presurge state, unstable operation of gas turbine engines.

Рус

А. В. Попов, А. А. Романов (Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия им. Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина», Воронеж, Россия) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра. , Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.  

Eng

A. V. Popov, A. A. Romanov (Military Training and Scientific Center of the Air Force “Air Force Academy named after Professor N. E. Zhukovsky and Y. A. Gagarin”, Voronezh, Russia) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра. , Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.  

Рус

1. Епифанов С. В., Чигрин В. С., Мохаммадсадеги Ф. Исследование методов обнаружения неустойчивых режимов работы осевых компрессоров с использованием анализа вибраций // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2015. С. 28 – 34.
2. Токарев В. П., Кудашов Д. Д. Система диагностирования предпомпажного состояния газотурбинного двигателя // Вестник УГАТУ. 2014. Т. 18, № 1(62). С. 73 – 78.
3. Крамер Г. Методы математической статистики. М.: Мир, 1975. 648 с.
4. Хемминг Р. В. Цифровые фильтры. М.: Недра, 1987. 221 с.
5. Хориков А. А., Данилкин С. Ю., Мазикина Т. И. Ранняя диагностика вибрационного состояния многоступенчатых осевых компрессоров авиационных двигателей на предпомпажных режимах при стендовых испытаниях // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2015. Т. 14, № 3. С. 148 – 159.
6. Расщепляев Ю. С., Попов А. В. Метод инвариантов в задаче исследования потоков акустической эмиссии // Дефектоскопия. 2000. № 10. С. 79 – 82
7. Расщепляев Ю. С., Попов А. В. Обобщение метода инвариантов для оценки изменения характеристик акустической эмиссии при контроле прочности конструкций // Контроль. Диагностика. 2006. № 5. С. 28 – 30.

Eng

1. Epifanov S. V., Chigrin V. S., Mohammadsadegi F. (2015). Research of methods for detecting unstable operating modes of axial compressors using vibration analysis. Vostochno-Evropeyskiy zhurnal peredovyh tekhnologiy, pp. 28 – 34. [in Russian language]
2. Tokarev V. P., Kudashov D. D. (2014). Gas turbine engine presurge condition diagnostics system. Vestnik UGATU, Vol. 18, 62(1), pp. 73 – 78. [in Russian language]
3. Kramer G. (1975). Methods of mathematical statistics. Moscow: Mir. [in Russian language]
4. Hemming R. V. (1987). Digital filters. Moscow: Nedra. [in Russian language]
5. Horikov A. A., Danilkin S. Yu., Mazikina T. I. (2015). Early diagnostics of the vibration state of multistage axial compressors of aircraft engines in presurge modes during bench tests. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta, Vol. 14, (3), pp. 148 – 159. [in Russian language]
6. Rasshcheplyaev Yu. S., Popov A. V. (2000). Method of invariants in the problem of studying acoustic emission fluxes. Defektoskopiya, (10), pp. 79 – 82. [in Russian language]
7. Rasshcheplyaev Yu. S., Popov A. V. (2006). Generalization of the method of invariants for assessing the change in the characteristics of acoustic emission when monitoring the strength of structures. Kontrol'. Diagnostika, (5), pp. 28 – 30. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 450 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/td.2021.01.pp.026-031

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 450 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/td.2021.01.pp.026-031

and fill out the  form  

 

.

 

 
Поиск
На сайте?
Сейчас на сайте находятся:
 79 гостей на сайте
Опросы
Понравился Вам сайт журнала?
 
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования