Апробация адаптивного наблюдателя двигательных параметров в составе информационно-измерительной системы при испытаниях авиационного двигателя большой тяги


Авторы

Иноземцев А. А.1*, Плешивых А. С.2**, Саженков А. Н.1*, Первадчук В. П.2***, Ламанова Н. Г.2****, Васкецов И. А.2*****

1. АО «Объединённая двигателестроительная корпорация», пр-т Буденного, 16, Москва, 105118, Россия
2. Пермский национальный исследовательский политехнический университет, ПНИПУ, Комсомольский проспект, 29, Пермь, 614990, Россия

*e-mail: office@avid.ru
**e-mail: arthur.p.s.1995@mail.ru
***e-mail: pervadchuk@mail.ru
****e-mail: nglaman@mail.ru
*****e-mail: ivanvask1@yandex.ru

Аннотация

В статье представлены результаты натурных испытаний адаптивного наблюдателя на базе фильтра Язвинского в системе турбореактивного двухконтурного двигателя пятого поколения большой тяги 35 тс.

Для проведения исследований создана и отлажена математическая модель адаптивного наблюдателя с последующей интеграцией в информационно-измерительное стендовое оборудование. Адаптивный алгоритм формирования информационной избыточности включает алгоритм идентификации математической модели САУ ТРДД и алгоритм оптимального наблюдателя, генерирующего оптимальные оценки параметров вектора выхода САУ ТРДД в реальном масштабе времени. Программный код апробированного адаптивного наблюдателя создан на языке С++ и его размер составил 38 Кб. Частота опроса параметров информационно-измерительной системой стенда составляет 10 Гц.

Работа проведена на современном, специализированном и аттестованном оборудовании, работающем в реальном масштабе времени. Для обеспечения безопасности испытаний двигателя апробация метода выполнялась в наблюдательном режиме, т.е. без возможности управления адаптивным наблюдателем системами стенда и двигателя.

Оцениваемые при помощи адаптивного наблюдателя вектор выхода системы автоматического управления двигателя включает следующие двигательные параметры: частота вращения ротора компрессора низкого давления nВ, частота вращения ротора компрессора высокого давления nК, давление воздуха за компрессором высокого давления РК, температура газа за турбиной низкого давления ТТ.

Проверка алгоритмического метода резервирования на основе фильтра Язвинского подтвердила возможность работы в составе электронных агрегатов САУ и К ТРДД с приемлемыми показателями точности в статике. Максимальное смещение не превышает |0.008| % на исследованных установившихся режимах работы.

Экспериментальная проверка алгоритмического метода резервирования на базе фильтра Язвинского выполнена в авиадвигателестроении РФ впервые.

По результатам испытаний сформированы направления дальнейших исследований, которые предусматривают исследование адаптивного наблюдателя на динамических режимах работы турбореактивного двухконтурного двигателя (приёмистости, сбросы, встречные приемистости, уход на второй круг) и при физических отказах датчиков двигательных параметров: частота вращения ротора компрессора низкого давления nВ, частота вращения ротора компрессора высокого давления nК, давление воздуха за компрессором высокого давления РК, температура газа за турбиной низкого давления ТТ на входе в расчетный алгоритм.

Ключевые слова:

авиационный двигатель, двигатель-демонстратор технологий, электронный регулятор двигателя, алгоритмическое резервирование, математическая модель, отказоустойчивость, оптимальный наблюдатель, фильтр Калмана, фильтр Язвинского

Список источников

  1. Августинович В.Г., Кузнецова Т.А. Повышение надежности систем автоматического управления газотурбинными двигателями с применением алгоритмических методов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2015. Т. 326, № 9. С. 68–77.

  2. Августинович В.Г., Кузнецова Т.А., Куракин А.Д., Фатыков А.И., Якушев А.П. Линейная адаптивная бортовая математическая модель двигателя для повышения надежности систем автоматического управления авиационным ГТД // Bестник ПНИПУ. Аэрокосмическая техника. 2015. № 42. С. 47–60.

  3. Адаптивные фильтры/Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. – М.: Мир, 1988. – 440 с.

  4. Гольберг Ф.Д., Гуревич О.С., Петухов А.А. Математическая модель двигателя в САУ ГТД для повышения надежности и качества управления // Труды МАИ. 2012. № 58. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=33278

  5. Кривошеев И.А., Годованюк А.Г. Использование моделей ГТД в составе адаптивных отказоустойчивых систем управления и контроля // Вестник УГАТУ. 2010. № 5 (40). С. 10-14.

  6. Кузнецова Т.А., Августинович В.Г., Губарев Е.А. Алгоритмы диагностики и парирования отказов каналов измерения системы автоматического управления авиационным двигателем // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2015. № 16. С. 5–14.

  7. Эзрохи Ю.А., Каленский С.М. Идентификация математической модели ГТД по результатам испытаний // Труды МАИ. 2022. № 122. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=164276. DOI: 10.34759/trd-2022-122-19

  8. Гуревич О.С., Гольберг Ф.Д., Зуев С. А., Бусурин В.И. Управление органами механизации компрессора газотурбинного двигателя с использованием его математической модели // Труды МАИ. 2017. № 93. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=80286

  9. Иноземцев А.А., Ламанова Н.Г., Плешивых А.С., Саженков А.Н., Грибков И.Н. Аналитическое резервирование в системе автоматического управления авиационного турбореактивного двухконтурного двигателя на основе оптимальных наблюдателей // Известия ЮФУ. Технические науки. 2022. № 57. С. 65-78. DOI: 10.18522/2311-3103-2022-2-65-78

  10. Иноземцев А.А., Ламанова Н.Г., Плешивых А.С., Саженков А.Н., Грибков И.Н. Алгоритмический метод повышения отказоустойчивости системы автоматического управления и контроля турбореактивного двухконтурного двигателя // Авиационная техника. Известия вузов. 2022. № 2. С. 179-183.

  11. Иноземцев А.А., Ламанова Н.Г., Плешивых А.С., Саженков А.Н., Лисовин И.Г., Грибков И.Н. Синтез оптимального наблюдателя при отказах в канале измерения систем автоматического управления и контроля турбореактивного двухконтурного двигателя // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. 2019. № 57. С. 162-171. DOI: 10.15593/2224-9982/2020.63.08

  12. Иноземцев А.А., Ламанова Н.Г., Плешивых А.С., Саженков А.Н., Грибков И.Н. Синтез оптимального наблюдателя при отсутствии априорной информации о характеристиках шума возмущения системы автоматического управления и контроля турбореактивного двухконтурного двигателя // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. 2020. № 57. С. 70-80.

  13. Иноземцев А.А. Развитие технологий в отечественном гражданском авиадвигателестроении // Труды Академии наук авиации и воздухоплавания. 2024. № 1. С. 4-17.

  14. Макаров А.В., Иноземцев А.А., Дегтярь В.Г., Харанжевский Е.В., Котельников А.Б., Вопнерук А.А. Обеспечение технологического суверенитета России в металлургии и машиностроении // Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94, № 3. С. 232–245.

  15. Первадчук В.П., Давыдов А.Р. Прикладной статистический анализ результатов механических испытаний. - Пермь: Изд-во ПНИПУ, 2018. - 131 с.

  16. Jazwinski A.H. Stochastic Processes and Filtering Theory. New York: Academic press, 1970. 376 p.

  17. Грошев А.В. Стратегия алгоритмического повышения точностных характеристик и информационной надежности инерциально-спутниковых навигационных систем в составе беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2019. № 104. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=102217

  18. Иноземцев А.А., Савенков Ю.С., Саженков А.Н. Способ диагностики и парирования отказов датчиков регулируемых параметров двухканальной электронной системы автоматического управления газотурбинного двигателя. Патент RU 2817573C1. МПК F02C 9/00, 16.04.2014.

  19. Иноземцев А.А. Двигатель ПД-14 – будущее российского авиапрома // Журнал «Инновации». 2013. № 12. С. 77-80.

  20. Gibson J.S., Tesch J., Jumper E., Gordeyev S. Identification, prediction and control of aero optical wavefronts in laser beam propagation // 42nd AIAA Plasmadynamics and Laser Conf. (Honolulu, Hawaii, USA, June 27-30, 2011): Proc. Wash.: AIAA, 2011. 11 p. DOI: 10.2514/6.2011-3276

  21. Arun C. Interference Cancellation in Aircraft Cockpit by Adaptive Filters // MATEC Web of Conferences. 2016. No. 45. P. 05004. DOI: 10.2514/6.2011-3276

  22. Haykin S. Adaptive Filter Theory, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, Inc., 4 th Edition. 2001. 92 p.

  23. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. - М.: Техносфера, 2013. 527 с.

  24. Титов Ю.К., Филиппенков Р.Г., Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Разработка адаптивного нейро-нечеткого регулятора частоты вращения вентилятора ТРДД // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2013. № 2. С. 47–50.

  25. Системы автоматического управления авиационными газотурбинными двигателями: Энциклопедический справочник / ред. О.С. Гуревич. – М.: Торус Пресс, 2011. – 208 с.

  26. Прохоров А.В., Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Задачи по теории вероятностей. Основные понятия. Предельные теоремы. Случайные процессы. – М.: Университет, 2009. – 327 с.

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2025

 Вход