Методика применения комбинированного функц.-тест. метода идентификации неисправного узла типового сложного объекта АТ

Метод функциональной диагностики широко применяется для контроля и оценки ТС. Его использование для ГТД имеет ряд особенностей, которые зависят от условий их эксплуатации.

Главная особенность связана с возможностью изменения режима работы (режим работы СУ и режим полета ВС).

Для получения диагностируемой информации, используется установившиеся и переходные режимы работы СУ (рис. 5.1)

Рассмотрим более подробно алгоритм реализации КФТ метода в области АСД ППР с глубиной диагностирования до конструктивного узла проточной части ГТД.

Для того, чтобы АСД ППР решала задачи диагноза и идентификации неисправных узлов, необходимо настроить (осуществить тестирования) синтезированный комбинированной многопараметрической ИДМ на уровне исправного состояния двигателя. Для этого выполняется измерение, регистрация и расчет базовых ТГП и диагностируемых признаков двигателя по формулярным (эталонным) данным этого экземпляра двигателя, либо по данным первых пяти полетов.

Рис. 5.1. Предлагаемая (новая) классификация методов диагностики и идентификации видов текущего ТС ГТД

При этом необходимо учитывать, что методика базируется на анализе параметров определенных установившихся режимах работы двигателя, которые характеризуются значениями приведенных к САУ параметров, числам М и Н_полета.

Для определения среднего значения параметра, необходимо от 4 до 20 значений. Причем в каждом случае проводится проверка анормальности распределения, для чего рассчитывается среднее значение параметра и его среднеквадратичное отклонение:

5.4

5.5

где n – размер выборки.

Определение max, и min значений параметров в выборке осуществляется следующим образом:

5.6

Эти оценки сравниваются с критической величиной U_кр, значения которой для уровня значимости 0, 05 приведены в справочниках по курсу теории вероятной и математической статистики. Если U_max> U_пр, то значение параметра анормальное и должно быть исключено, в других случаях оно считается нормальным и не исключается.

В случае исключения анормального параметра описанная процедура выполняется для тех, что остались в уменьшенной выборке максимума и минимума. Из выборки n=4 допускается отбракование не более одного экстремума, а из выборки n=20 не более 4-х.

Кроме того, для каждого параметра, который анализируется, определяется среднее значение параметра за полет:

5.7

где j – порядковый номер элемента выборки;

m – количество этих элементов, зарегистрированных на протяжении полета.

Далее производится отбраковка дисперсий, которые выпадают по критерию Барлетта, для чего определяется величина М по соотношению:

5.8

где ; n_j – количество значений параметра, которые остались в выборке с порядковым номером j после обработки по 5.6;

S_j – статистические оценки дисперсии параметра по выборке за номером j.

Полученная величина М сравнивается с критической М_кр, значение которой приведено в тех же справочниках. Если М> М_к.р., то max значение S_jmax должно быть отбраковано.

После завершения отбраковки по критерию Барлетта определяется средневзвешенная дисперсия за полет:

5.9

где R – количество элементов выборки, которые остались после отбраковки.

Далее измерение и рассчитанные параметры приводятся к определенным диагностическим режимам (к рейс, ном, мах) т.е. получаем как бы три образа базовых (начальных) исправных состояний двигателя.

Т.о. в базе концептуальных знаний АСД ППР объекта АТ формируются приведенные образы исправного состояния.

Значит, в базе знаний АСД ППР имеем расчет множества эталонных приведенных значений параметров узлов и двигателя на установленных режимах по алгоритму ИДМ типового ГТД:

При этом значения расчетных комплексных информативно-диагностических показателей (КИДП) отдельных узлов и двигателя практически не имеют отклонений, либо они регистрируются в границах ошибок измерения и расчетов (Δ r_изм) т.е.

5.11

Это свидетельствует от исправном ТС двигателя.

Далее база знаний АСД ППР наполняется расчетными значениями тех же приведенных параметров узлов и двигателя на тех же режимах, при характерных неисправностях узлов ГТД за тем же алгоритмом ИДМ:

,

их относительных отклонений от значений начального состояния:

5.12

где .

По значениям δ К_{і неиспр} строятся эталонные информационно-диагностируемые знако-амплитудные матрицы неисправных конструктивных узлов двигателя (т.е. образа или «портреты» неисправных узлов проточной части).

Т.о. алгоритм текущей диагностики и идентификации ТС конкретного ГТД с использованием АСД реализуется последовательно в 4 этапа:

- измерение контрольных параметров на установившемся режиме, приведение к САУ и режиму (база текущих данных);

- расчет количественных значений ТГП и диагностируемых признаков по алгоритму ИДМ и их относительных отклонений от начальных значений;

- применение решающих правил для идентификации ТС ГТД в целом;

- применение расчетно-тестовых операций для идентификации неисправного конструктивного узла проточной части ГТД.