Пример оценки загрязнения проточной части ТРДД противообледенительной жидкостью с использованием статистических моделей

Загрязнение проточной части – одна из распространенных неисправностей в процессе эксплуатации авиационных газотурбинных двигателей. При эксплуатации в зимний период существенную опасность представляет попадание противообледенительной жидкости и противогололедных агентов в проточную часть компрессора. Загрязнение рабочих лопаток компрессора (-ов) приводит к уменьшению проходных сечений межлопаточных каналов, изменению их формы и увеличению шероховатости поверхности пера лопаток. Все эти явления вызывают ухудшение характеристик компрессора: уменьшение КПД, снижение степени повышения давления и расхода воздуха, в результате чего происходит снижение тяги двигателя, рост температуры газов за турбиной, увеличение расхода топлива, снижение газодинамической устойчивости, изменение оборотов роторов. Для устранения загрязнения газовоздушного тракта в эксплуатации выполняют периодические промывки проточной части, используя в качестве чистящего агента твердотельные очистители, жидкие моющие средства и воду. В статье анализируется изменение отклонений значений регистрируемых параметров турбореактивного двухконтурного двигателя от базовых значений как при загрязнении проточной части противообледенительной жидкостью, так и при устранении загрязнения с использованием статистических моделей, базирующихся на методах анализа временных рядов, динамики характеристик моделей, описывающих связи между параметрами, а также анализа синхронии изменения параметров двигателей одного воздушного судна. Статья не ставит целью сообщить среднестатистические значения изменения параметров для типа двигателя и конкретной неисправности, но показать в основном принцип и работоспособность метода диагностирования, использующего принцип оценки динамики значимости и устойчивости корреляционных связей между регистрируемыми параметрами, что в настоящее время недостаточно используется в научно-методических основах построения и применения в эксплуатации статистических диагностических моделей.

1. Ночовная Н.А., Никитин Я.Ю. Современное состояние вопроса в области очистки проточной части компрессора ГТД от эксплуатационных загрязнений [Электронный ресурс] // Труды ВИАМ. 2017. № 3 (51). С. ­45–54. DOI: 10.18577/2307-6046-2017-0-3-5-5 (дата обращения: 20.08.2024).

2. Чичков Б.А. Параметрическая диагностика АД: учеб. пособие. М.: ИД Академии Жуковского, 2018. 84 с.

3. Verbist M. Gas path analysis for enhanced aero-engine condition monitoring and maintenance: Doctoral Thesis. Delft University of Technology, 2017. 176 p. DOI: 10.4233/uuid:e1079009-84c2-482d-afe4-e1f9fde0d137

4. Литвинов Ю.А., Боровик В.О. Характеристики и эксплуатационные свойства авиационных турбореактивных двигателей. М.: Транспорт, 1979. 288 c.

5. Ribeiro S. Implementation of an engine condition monitoring tool for airbus aircraft [Электронный ресурс] // semanticscholar. org. 2015. 10 p. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Implementation-of-an-Engine-Condition-Monitoring-Ribeiro/065452dec758be3cd6c63d9f49a5513f89ee21a0 (дата обращения: 20.08.2024).

6. Stamatis A.G. Engine condition monitoring and diagnostics. In book: Progress in Gas Turbine Performance. Greece: University of Thessaly, 2013. Pp. 187–212. DOI: 10.5772/54409

7. Binner M., Friedrichs J. MTU – Engine Condition Monitoring (ECM) [Электронный ресурс] // MTU Maintenance, 2009. 22 p. URL: https://files.messe.de/abstracts/34119_MDA_Vortrag_Friedrichs_MTU_230409.pdf (дата обращения: 20.08.2024).

8. Смирнов Н.Н. Техническая эксплуатация летательных аппаратов: учебник для вузов. М.: Транспорт, 1990. 423 с.

9. Šplíchal M., Červenka M., Juracka J. Engine condition monitoring on small single engine turboprop // Aircraft Engineering and Aerospace Technology. 2023. Vol. 9, no. 9. Pp. 1335–1343. DOI: 10.1108/AEAT-09-2022-0249

10. Clifton D. Condition monitoring of Gas-­Turbine engines. University of Oxford, 2006. 60 p.

11. Herzog J. High performance condition monitoring of aircraft engines / J. Herzog, J. Hanlin, S.W. Wegerich, A.D. Wilks [Электронный ресурс] // Proceedings of GT2005 ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea and Air, 2005. 10 p. DOI: 10.1115/GT2005-68485 (дата обращения: 20.08.2024).

12. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами / Пер. c англ. В.Д. Скаржинского, под ред. В.Г. Горского. М.: Мир, 1973. 957 c.

13. Harrell F.E. Regression modeling strategies with applications to linear models, logistic and ordinal regression, and survival analysis. 2nd ed. Springer Cham, 2015. 582 p. DOI: 10.1007/978-3-319-19425-7

14. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2 кн. Кн. 1. М.: Финансы и статистика, 1986. 366 c.

15. Box G.E.P., Hunter J.S., Hunter W.G. Statistics for experimenters: design, discovery, and innovation. 2nd ed. John Wiley &. Sons, Inc., 2005. 672 p.

16. Box G.E.P. Time series analysis: forecasting and control / G.E.P. Box, G.M. Jenkins, G.C. Reinsel, G.M. Ljung. 4th ed. John Wiley &. Sons, Inc., 2008. 765 p.