Повышение надежности систем автоматического управления газотурбинными двигателями с применением алгоритмических методов

Abstract

Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки алгоритмических методов повышения надежности систем автоматического управления нового поколения газотурбинных двигателей (САУ ГТД), применяемых в различных отраслях промышленности, в частности в газотурбинных электростанциях, утилизирующих нефтяной попутный газ на нефтяных месторождениях Российской Федерации. Цель работы: обоснование эффективности создания алгоритмической избыточности на основе применения встроенных математических моделей для повышения надежности САУ ГТД. Разработка робастной линейной адаптивной математической модели газотурбинного двигателя, работающей в реальном масштабе времени, удовлетворяющей высоким требованиям к точности отображения объекта в условиях детерминированных, стохастических и случайных изменений состояния двигателя. Методы исследования. Построение динамической линейной модели ведется методом пространства состояний, при этом в качестве основы статической модели двигателя используется дроссельная характеристика индивидуального двигателя, полученная на сдаточных испытаниях или на «гонке» в эксплуатации после проведения обслуживания. Учет детерминированных изменений состояния двигателя ведется методом введения поправки статической характеристики на ухудшение КПД узлов двигателя с наработкой по ресурсу, которое определяется с помощью матрицы коэффициентов влияния. Учет стохастических изменений ведется методом анализа диагностической матрицы ситуаций, в том числе с применением численных методов Монте-Карло с использованием последовательностей случайных чисел, полученных по алгоритму И. М. Соболя (LP-последовательностей). Учет случайных изменений ведется на основе методов одномерной и многомерной Калман-фильтрации. При разработке алгоритмов применялись методы объектно-ориентированного программирования на языке С++ и методы модельного эксперимента в среде MatLab. Результаты. Разработаны алгоритмы адаптивной встроенной математической модели газотурбинного двигателя, позволяющей выполнять функции определения отказов информационных каналов и замещения информации отказавших каналов в условиях детерминированных, стохастических и случайных изменений состояния двигателя. Проведенные стендовые безмоторные и моторные испытания разработанных алгоритмов показали их работоспособность и высокую эффективность для повышения надежности САУ ГТД.

The relevance of the work is caused by the need to develop the algorithmic methods of improving reliability for automatic control systems of new generation of gas-turbine engines (ACS GTE). The ACS GTE are used in different branches of industry, including gas-turbine power plants utilizing oil-associated gas on oil fields of the Russian Federation. The main aim of the study is to evaluate the effectiveness of developing algorithmic redundancy using the built-in mathematical models to improve the ACS GTE reliability; to develop the robust adaptive linear gas-turbine engine model, operating in real time, satisfying the high accuracy requirements under deterministic, stochastic and random changes in the engine condition. The methods used in the study. The dynamic linear model is built by the state space method; herewith the individual engine throttle characteristic is used as the basis of static model. This throttle characteristic was obtained in the acceptance tests or "race" during the operation after the maintenance. The account of the deterministic changes in the engine condition is based on the method of adjusting the static characteristics to the worsening of engine components efficiency due to expenditure of resources, which is defined by a matrix of influence coefficients. The account of the stochastic variations is based on the method of analysis of the diagnostic matrix of situations, including the use of numerical methods Mont Carlo using the random numbers sequences obtained by the I. M. Sobol algorithm (LP-sequences). The account of the random changes is based on the methods of one-dimensional and multi-dimensional Kalman-filtering. The methods of object-oriented programming in C ++ and experimental modeling in MatLab were used for developing the algorithms. The results. The authors have developed the algorithms of the adaptive built-in mathematical model of an gas-turbine engine which allows determining the failure of information channels, and replacing the failed channel information in case of deterministic, stochastic and random changes of the engine parameters. The carried out non-motorized and motorized bench developed algorithms' testing showed their operability and high efficiency to improve the ACS GTE reliability.