스마트무인기의 출력제어계통은 터보프롭 항공기와 유사한 피치 가버닝 개념으로 조종사가 엔진출력을 직접 조절하고 제어기는 프로펠러의 회전속도를 일정하게 유지하는 방식을 사용한다. PW206C 엔진은 회전익 항공기에 맞게 개발된 전자식엔진제어기를 갖춘 터보축 엔진으로 스마트무인기에서 요구되는 엔진제어개념과는 맞지 않는다. 따라서 엔진 출력을 전기식 작동기를 엔진의 출력조절레버에 연결하여 조절하는 수동방식을 사용한다. 본 논문에서는 엔진성능계산프로그램을 사용하여 엔진출력축속도, 비행고도 및 비행속도변화에 대한 엔진성능을 계산하여 각 비행조건에서의 출력조절레버각의 작동범위를 예측한다.
스마트무인기의 추진동력계통은 터보프롭 항공기와 유사한 피치 가버닝 개념으로 조종사가 엔진동력을 직접 입력하고 제어기는 프로펠러의 RPM을 일정하게 유지하는 방식을 사용한다. PW206C 엔진은 회전익 항공기에 맞게 개발된 전자식 엔진제어기(Electronic Engine Control)를 갖춘 터보축엔진으로 스마트무인기에서 요구되는 엔진제어개념과는 맞지 않는다. 따라서 기존 EEC의 엔진상태 모니터링 기능은 사용하되 엔진 출력은 수동방식으로서 전기식 작동기를 엔진의 Power Lever Arm(PLA)에 연결하여 조절한다. 본 논문에서는 엔진성능계산프로그램을 사용하여 비행고도 및 속도변화에 대한 엔진성능을 계산하여 각 비행조건에서의 PLA 작동범위를 예측하였다.
The purpose of this study is to analyze both the design and off design performance simulation of the PW206C turbo shaft engine used in the development of the smart UAV (Unmanned Ariel Vehicle) by KARI(Korean Aerospace Research Institute). Its mainly aims to investigate performance behavior at the un-installed and installed conditions. The ways employed to be able to analyze the performance extensively were mainly carried out by comparison of performance simulation results from both the commercial program 'GASTURB 9' using compressor maps generated by Genetic algorithms (GAs) or Scaling Method, and the engine manufacturer's program 'EEPP'. Off-design performance analysis was performed through matching of both mass flow and work between engine components. The set of performance simulations of the developed analytical models was performed by a commercial program package (GASTURB 9) that provides great flexibility in the choice of independent variables of the overall system. The results from the simulations are used to compare turbo shaft engine (PW206C) performance data obtained by the EEPP. At un-installed condition, it was found that the results with the compressor map generated by GAs were relatively agreed well than those with the compressor map generated by the Scaling Method. The performance calculation results using the compressor map generated by GAs were compared at un-installed condition and installed conditions with ECS-off and ECS-Max in variation of altitude, gas generator speed and flight speed.
PW206C 터보샤프트엔진을 장착한 스마트무인기의 엔진베이 냉각을 목적으로 하는 이젝터를 설계하였다. 이젝터의 기하학적 형상과 유량비의 관계를 근사적 해석식을 사용하여 계산하므로서 이젝터의 형상을 설계하고 성능을 분석하였다. 근사적 해석식의 결과를 검증하기 위해 Fluent 코드를 이용하여 난류 유동해석을 수향하였다. Fluent 코드로 계산한 유량은 근사적 해석식으로 계산한 결과와는 차이를 보였으며, 이것은 이젝터 내부에서 유동의 충분한 혼합이 이루어지지 못하기 때문이다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제9권1호
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pp.100-110
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2008
It is not easy to monitor and identify all engine faults and conditions using conventional fault detection approaches like the GPA (Gas Path Analysis) method due to the nature and complexity of the faults. This study therefore focuses on a model based diagnostic method using Neural Network algorithms proposed for fault detection on a turbo shaft engine (PW 206C) selected as the power plant for a tilt rotor type unmanned aerial vehicle (Smart UAV). The model based diagnosis should be performed by a precise performance model. However component maps for the performance model were not provided by the engine manufacturer. Therefore they were generated by a new component map generation method, namely hybrid method using system identification and genetic algorithms that identifies inversely component characteristics from limited performance deck data provided by the engine manufacturer. Performance simulations at different operating conditions were performed on the PW206C turbo shaft engine using SIMULINK. In order to train the proposed BPNN (Back Propagation Neural Network), performance data sets obtained from performance analysis results using various implanted component degradations were used. The trained NN system could reasonably detect the faulted components including the fault pattern and quantity of the study engine at various operating conditions.
스마트 무인기의 엔진은 터보 축 엔진이지만 추진계통 제어는 회전익 항공기와 고정익 항공기에 필요한 특성을 모두 가져야 한다. 향후 전자식 엔진제어기를 개발하기 위해서는 틸트 로터 항공기의 엔진 운용 경험과 데이터를 축적할 필요가 있다. 이를 위해 정상상태 및 천이 상태에서의 엔진성능을 예측할 수 있는 프로그램을 활용하여 비행시험 데이터를 보완할 수 있다. 본 연구에서는 비행시험으로부터 수집한 엔진성능 데이터를 이용하여 동적 거동 해석 프로그램을 개발하고, 비행시험 결과 및 정상상태 엔진성능예측 프로그램으로 계산한 결과와 비교하여 프로그램의 정확도를 검증하였다.
가스터빈 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 틸트 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 본 연구에서 새롭게 제안된 성능도 생성 방법이 기존의 스케일링 방법보다 더 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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