Методы технической диагностики авиационной техники

Тепловая диагностика предполагает использование  широкого спектра дорогостоящих средств. При визуальном контроле  для  параллельного  съема информации используют электронно-оптические преобразователи -  эвапографы, эджеографы, приборы с жидкими кристаллами и фоточувствительными пленками, тепловизоры (рис. 3.) и т.п.

 

           

 

Рис.3. Тепловизор TVS-200

 

Несмотря на это,  бесконтактная тепловая диагностика является  весьма  перспективной в силу высокой информативности.  Важно, что разработанные средства диагностики позволяют впрямую обнаруживать дефекты и  прогнозировать их развитие  в процессе испытаний ЛА и АД. Существующие методы  обработки инфракрасного  термометрирования дают  возможность  прогнозировать конкретные неисправности.  

 

2.2. Возможности виброакустических  методов оценки 

состояния  АТ

Виброакустическая диагностика АТ также в достаточной мере информативна. Она базируется на общих принципах распознавания состояний  технических  систем  по исходной информации, содержащейся в виброакустическом сигнале.  В качестве диагностических признаков  здесь используют характеристики виброакустического  сигнала,  сопровождающие  функционирование ГТД . Как правило, уровень вибраций двигателя контролируется с помощью вибропреобразователей,  которые сигнализируют о возможной неисправности  в  полете,  но  не позволяют определить конкретное место ее развития. При стендовых испытаниях для получения информации о  вибронапряженности  и  колебаниях лопаток рабочих колес компрессора используют бесконтактные дискретно-фазовые методы. Их применение  требует жесткого закрепления двигателя на стенде и установки на корпусе и роторе компрессора специальных вибропреобразователей. В настоящее время разрабатываются перспективные устройства и методы виброакустического анализа, не дошедшие пока до стадии массового эксплуатационного применения. Как упоминалось, голографические  и  акустические методы могут  позволить определить наиболее информативные точки на корпусе двигателя (амплитуда, частота и фазовые характеристики вибрации, которые связаны с состоянием отдельных узлов и деталей).  При  обработке информации совокупность упомянутых  параметров связывают с состоянием объекта W(t) в момент (период) времени t. При этом множество возможных состояний объекта делят на два подмножества. Подмножество W* представляет собой совокупность работоспособных состояний,  которые  обладают запасом работоспособности, определяющим близость объекта к предельно допустимому  состоянию. Подмножество W** включает все состояния, соответствующие появлению отказов в работе двигателя.

Для постановки  диагноза все возможные состояния разбиваются на некоторое число классов Wi, i=1,2, … n , подлежащих  распознаванию.  Но  если число классов в подмножестве W**    определяется числом возможных отказов, то  практически осуществить  классификацию по степени работоспособности в подмножестве W* не представляется  возможным в  силу непрерывности  изменения этих состояний  в пространстве  диагностических признаков и времени. Кроме того, такая классификация затруднена многопараметричностью объекта, каким и является газотурбинный двигатель.

Если дефект сопровождается повышенной виброактивностью, то важным здесь является локализация источников повышенного уровня колебательной энергии.  При этом различают  два  возможных варианта: источники шума независимы либо статистически связаны. Уровень трудностей, обусловленный необходимостью разделения влияния источников, в значительной степени снижает информативность вибродиагностики ГТД.  К мерам, повышающим ее информативность относят следующие:

• детальный опыт доводки в эксплуатацию  двигателя с целью выявления наиболее уязвимых мест, четкое разбиение на конечное множество классов состояний, подлежащих распознаванию -  W = {W1 ,  W2 ,  …  , Wm};
• обоснование эталонных значений вибропараметров;
• выбор средств измерения и мест их размещения на основе протекающих в ГТД физических процессов;
• локализация источников излучения  повышенной колебательной энергии в исследуемом  двигателе; 
• определение динамических характеристик отдельных узлов, агрегатов и двигателя в целом для построения диагностической модели; 
• разработка алгоритмов определения текущего состояния ГТД.  

Важным моментом является формирование эталонов, представляющих собой усредненные для данного класса значения  признаков.  С помощью  набора классифицирующих функций производится распознавание параметров виброакустического сигнала. В подсистеме принятия решения определяется фактическое состояние объекта контроля по текущим значениям параметров, которые могут быть  использованы  в качестве исходных при построении алгоритмов прогноза возможных отказов.

 Несмотря на перечисленные  меры, все же значительные трудности  вызывает решение задачи локализации источников  излучения  повышенной виброактивности.

В последнее время при вибродиагностике ГТД начал находить применение  метод оптической голографии, обладающий повышенной информативностью.  Условием его эффективного использования также является создание эталонов (библиотеки вибропортретов дефектных состояний ГТД). Сначала получают эталонный вибропортрет исправного двигателя,  а затем,  вводя известные характерные дефекты, получают вибропортреты, соответствующие конкретным  дефектным состояниям.  Сравнение последних с эталонным может позволить определить  информативные точки  на поверхности двигателя,  чувствительные к определенным дефектам. Для постановки диагноза достаточно идентифицировать вибропортрет исследуемого двигателя с набором,  имеющимся в библиотеке. Однако этот метод пока не достаточно практически отработан и обеспечен аппаратурой.

Менее информативной, но более доступной  считается диагностика АТ на основе построения диагностических моделей, т.е. связей между пространством состояний и пространством диагностических признаков. При этом не придается значения, в какой форме представлена  эта связь. Считают, что диагностическая модель отвечает своему назначению, если она позволяет выполнить следующие условия:                                               

• сформулировать принципы разбиения множества W на два подмножества -  работоспособных W*  и неработоспособных  W** состояний;
• определить  критерий для оценки степени работоспособности объекта и его принадлежности  к одному из классов в подмножестве W*;
• установить признаки возникших отказов (различить состояния в подмножестве W**).                                                                                                                                

В качестве диагностических моделей обычно используют дифференциальные и алгебраические уравнения, логические соотношения,  матрицы узловых проводимостей, функциональные, структурные, регрессионные и другие модели, позволяющие связать параметры технического состояния  с виброакустическим состоянием объекта. К основным типам моделей можно отнести: структурно-следственные; динамические; регрессионные.

Структурно-следственная модель диагностируемого объекта создается на основе инженерного изучения его устройства и функционирования, статистического анализа показателей надежности и  диагностических параметров. Она должна давать наглядное представление о наиболее уязвимых и ответственных элементах, а также  связи  структурных параметров с диагностическими признаками. Эту задачу необходимо решать при построении модели любого типа. Она решается на основе статистического анализа, что требует значительных затрат времени.

При построении динамической модели диагностирования объект рассматривают как многомерную систему с р входами и n выходами. Уравнение  связи вектора входных воздействий

X(t) =  {х1(t) , х2(t) , …. , хn(t)}

и вектора выходных сигналов

Y(t) = { y1(t) , y2(t) , …. , yn(t)}

записывают в операторном виде Y(t) = BX(t), где В - оператор системы, содержащий в неявном виде данные о параметрах технического состояния Zi системы. На рис.3.4. показана простейшая модель "черного ящика". Изменение параметров технического состояния может вызвать изменение оператора при неизменном X(t). В качестве критерия работоспособности динамического звена принимают степень соответствия действительного оператора Bi оператору нормального функционирования механизма Bio, которую можно оценить значением невязки в соответствии со схемой, приведенной на риc. 5., где X - возмущающее воздействие, Yо - реакция номинальной модели исследуемого динамического звена, DY - невязка, U - диагностический признак.

           Х1                                                                         Y1 

          Х2                Y2 

           Хn                                                                                                                                      Yn   

Рис. 4. Модель «черного ящика»

X                               Y0                                             DY                                            U

 

 

 

 

 

 

Рис.5. Простейшая схема динамического звена

1 - динамическое звено объекта контроля;

2 - формирующее звено;

3 - номинальная математическая модель

 

С  помощью  уравнений  идентификации   можно  сформировать  модель «черного ящика», диагностические признаки, представляющие  собой  значения собственных частот, декремент колебаний и т.д. Однако их конкретизация зависит от понимания физики процессов,  порождаемых развивающимся дефектом.  К этому можно добавить, что использование   сложного математического аппарата, необходимого при построении моделей данного типа, для решения  практических  задач часто представляется затруднительным.

Наиболее эффективным считают метод  построения регрессионной модели, базирующийся на использовании математического аппарата     планирования эксперимента. С помощью этого метода ищут «характер-ный» диагностический признак, однозначно связанный с каким- либо параметром технического состояния. Задача моделирования сводится к нахождению коэффициентов регрессии и оценке адекватности модели в соот-ветствии с определенными правилами. В процессе обработки результатов эксперимента оценивают следующие величины: дисперсию функции отклика по результатам параллельных опытов; дисперсию воспроизводимости функции  отклика по  результатам  всех опытов;  одноро-днородность дисперсий  по  F -  критерию Фишера (коэффициенты регрес-сии; доверительный интервал коэффициентов регрессии; адекватность модели).

В результате анализа определяют характерный  диагностический признак, являющийся функцией одного аргумента. Следует отметить,  что несмотря на значительный уровень развития вибрационных диагностических  моделей и  алгоритмов построения диагностических процессов в целом, в большинстве случаев получают  оценки состояния типа «норма - не норма», что в ряде случаев является недостаточным.

При решении задач локализации источников вибрации (повышения информативности), а также установления связей между структурными параметрами и параметрами сигнала, важное место  отводится расшифровке последнего. Виброакустический сигнал любого механизма имеет сложную структуру, зависящую от динамики функционирования и набора комплектующих узлов. В настоящее время получен ряд зависимостей изменения характеристик виброакустического  сигнала от возникающих дефектов типовых элементов различных механизмов, в том числе и применяющихся в авиационных двигателях.  Спектры вибрации измеряют на нескольких режимах работы ГТД для более надежного сопоставления расчетных частот с реальным частотным спектром  вибрации. При обнаружении в некоторой полосе частот источника интенсивной  вибрации место его расположения определяют по пространственному  распределению уровня вибраций конструкции.                                                                                        

Для   некоторых    рабочих     процессов    была   найдена  определенная связь режимных и виброакустических параметров. Например, в  компрессорах  вихревой шум пропорционален 3,5-5-й степени относительной скорости потока среды на лопатке, а сплошной шум подшипников  качения  в  значительно меньшей степени зависит от нагрузки и частоты вращения ротора. Поэтому,  если в данном механизме при изменении скоростного режима интенсивность шума нарастает пропорционально, например, 4-й степени частоты вращения  ротора, то можно сделать  вывод о его аэродинамическом происхождении. В ряде случаев для выявления источников  определяют  форму колебаний, т.е. измеряют амплитуду и фазу, а также распределение возбуждающих сил.

Таким образом, методы виброакустической диагностики ГТД базируются на общих принципах диагностики технических систем по косвенным (в целом малоинформативным) параметрам. К тому же область их применения ограничена возможностью доступа к двигателю, а также несовершенством средств диагностирования и математических моделей, связывающих структурные параметры с диагностическими  признаками.  Тем не менее в ряде случаев можно получить количественную  оценку  запаса работоспособности узлов двигателя по результатам измерения виброакустических сигналов, что позволяет прогнозировать величины остаточных ресурсов элементов ГТД.

 

2.3. Эффективность  трибодиагностики элементов ГТД

Процесс разрушения изнашиваемых деталей, как правило, начинается с разрушения поверхностного слоя материала под действием высоких динамических напряжений, что проявляется в виде отрывов частиц материала. Это приводит к повышенной концентрации напряжений в местах отрыва и как следствие к дальнейшему развитию процесса разрушения. При этом продукты износа уносятся маслом, циркулирующим в двигателе. Их наличие и накопление могут служить сигналом о возникновении неисправности.

Масло в данном случае является носителем информации о состоянии трущихся пар. Как показывает опыт, отрезок времени от начала процесса разрушения поверхностного слоя до момента полного разрушения детали, как правило, достаточно велик, что дает возможность обнаруживать неисправности уже на начальном этапе процесса изнашивания.

Количество и форма  продуктов износа, поступающих в масло, зависит от скорости накопления частиц износа.

 Наиболее распространенными методами трибодиагностики являются: магнитный,  спектрального анализа,  колориметрический, феррографический, метод радиоактивных изотопов. Каждый из них более информативен, чем методы вибродиагностики.

Магнитный метод (в ГА применяется прибор ПКМ, ранее ПОЖ-М). Метод основан на измерении силы взаимодействия ферромагнитных частиц масла с искусственно созданным внешним магнитным полем. Поскольку количество ферромагнитных металлов в работавшем масле двигателей обычно существенно больше, чем других продуктов износа, то их определение может служить интегральной оценкой степени износа трущихся пар двигателя.