A Study on Diagnostics of Complex Performance Deterioration of Aircraft Gas-Turbine Engine Using Genetic Algorithms

유전자 알고리즘을 이용한 항공기용 가스터빈 엔진에 대한 복합 결함 진단에 대한 연구

Genetic Algorithms(GA) which searches optimum solution using natural selection and the law of heredity has been applied to teaming algorithms in order to estimate performance deterioration of the aircraft gas turbine engine. The compressor, gas generation turbine and power turbine are considered for estimation for performance deterioration of a complex component at design point was conducted. As a result of that, complex defect diagnostics has been conducted. As a result, the accuracy of diagnostics were verified with its relative error with in 10% at each component.

유전자 알고리즘은 자연선택과 유전법칙을 적용하여 최적해를 탐색하는 방법으로, 본 연구에서 항공기용 가스터빈 엔진의 결함 진단을 위한 학습 알고리즘으로 사용되었다. 성능 저하를 고려한 구성 요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이며, 설계점에서 엔진의 구성 요소에 대하여 복합 결함 진단을 수행하였다. 그 결과, 압축기, 가스발생기터빈, 동력터빈모두 10% 이내의 오차로 예측됨을 확인하였다.