Апробирование, проверка адекватности и идентификация синтезированных алгоритмов аналитических ИДН рабочих процессов ГТД

Известно, что на величину параметров (диагностика признаков), которые характеризуют ТС и работу ГТД (узла, эл-та), накладываются определенные ограничения. Поэтому задача идентификации ИДМ ГТД может быть сведена к задаче линейной оптимизации с ограничениями, т.е. необходимо минимизировать Ф(δ х_і) при S линейных ограничений в виде уравнения:

(4.30)

где - новая функция цели;

Ф(δ х_і) – начальная функция цели;

- штрафные функции, которые сформированы на основе линейных ограничений S в виде равенств: h_i(δ x)=0, I = 1, 2, …S.

Структурно-информативная модель идентификации параметров математической диагностической модели ГТД методом линейной оптимизации с ограничениями, приведена на рис. 4.1.

Рис. 4.1.

Продемонстрируем практическую реализацию идентификации одного из диагностических параметров аналитической ИДМ рабочего процесса ТРДД – ЗОКП методом линейной оптимизации с ограничениями на примере степени двухконтурности двигателя.

Будем считать, что критериальный параметр степени 2-х Конт. (m) есть функция показателя скольжения (С_к) роторов низкого и высокого давления, т.е. , где:

- показатель скольжения приведенных к САУ частот вращения КНД и КВД. Тогда необходимо минимизировать функцию цели (показателя степени 2-х конт) на диагностических режимах работы двигателя

Ф[δ _m(C_n)]→ min

При наложении S линейных ограничений, т.е. допустимого диапазона изменения m(C_n) на диагностируемом режиме, имеем новую функцию цели:

(4.31)

где Ф[δ _m(C_n)] – начальная функция цели;

H[h_e(δ _m)] – штрафная функция, которая сформировання на основании ограничений изменения m(C_n) в виде равенства h_e(δ _m)=0, l = 0, 1; 0, 2 …S.

Из теории ТРДД знаем:

где - удельная работа ТНД на диагностируемом режиме;

- уд. работа КНД на том же диагностическом режиме.

В результате аналитического расчета и линейной ситуации отклонений значений степени двухконт. (m) в зависимости от уменьшения показателя скольжения роторов С_п получаем оптимизированную контрольно-тестовую кривую m=f(C_n), рис. 4.2.

m

C_n

Сравнивая результаты экспериментальных данных и расчетных данных на ИДМ, имеем +2, 5%; - 2, 7%.