International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권2호
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pp.34-42
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2009
Gas turbine performance diagnostics is a method for detecting, isolating and quantifying faults in gas turbine gas path components. On-line precise fault diagnosis can promote greatly reliability and availability of gas turbine in real time operation. This work proposes a GUI-type on-line diagnostic program using SIMULINK and Fuzzy-Neuro algorithms for a helicopter turboshaft engine. During development of the diagnostic program, a look-up table type base performance module are used for reducing computer calculating time and a signal generation module for simulating real time performance data. This program is composed of the on-line condition monitoring program to monitor on-line measuring performance condition, the fuzzy inference system to isolate the faults from measuring data and the neural network to quantify the isolated faults. Evaluation of the proposed on-line diagnostic program is performed through application to the helicopter engine health monitoring.
가스터빈 엔진은 운용시간이 축적됨에 따라 압축기, 연소기, 터빈 등 엔진의 여러 핵심 구성요소의 성능이 저하하게 된다. 따라서, 가스터빈 엔진의 운용에 있어서 높은 신뢰성과 운용비용의 최소화는 엔진 제작자나 사용자 모두에게 있어 중요한 문제이다 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능 변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하였다.
Because the types and severities of most engine faults are various and complex, it is not easy that the conventional model based fault detection approach like the GPA(Gas Path Analysis) method can monitor all engine fault conditions. Therefore this study proposed newly a diagnostic algorithm for isolating and diagnosing effectively the faulted components of the smart UAV propulsion system, which has been developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute), using the fuzzy logic and the neural network algorithms. A precise performance model should be needed to perform the model-based diagnostics. The based engine performance model was developed using SIMULINK. For the work and mass flow matching between components of the steady-state simulation, the state-flow library was applied. The proposed steady-state performance model can simulate off-design point performance at various flight conditions and part loads, and in order to evaluate the steady-state performance model their simulation results were compared with manufacturer's performance deck data. According to comparison results, it was confirm that the steady-state model well agreed with the deck data within 3% in all flight envelop. The diagnosis procedure of the proposed diagnostic system has the following steps. Firstly after obtaining database of fault patterns through performance simulation, then secondly the diagnostic system was trained by the FFBP networks. Thirdly after analyzing the trend of the measuring parameters due to fault patterns, then fourthly faulted components were isolated using the fuzzy logic. Finally magnitudes of the detected faults were obtained by the trained neural networks. Because the detected faults have almost same as degradation values of the implanted fault pattern, it was confirmed that the proposed diagnostic system can detect well the engine faults.
본 연구는 헬리콥터용 터보축엔진의 온라인 상태진단을 위해 퍼지-신경망 알고리즘을 제안하였고 GUI 형태의 SIMULINK프로그램으로 개발하였다. 진단 프로그램 개발을 위해 look-up 테이블 형식 기본 성능 모듈로 계산시간을 줄였고 실시간 성능 데이터를 획득하기위해 신호 생성 모듈을 사용하였다. 이 프로그램은 계측성능상태를 모니터링하기위한 온라인 상태모니터링 프로그램과 계측데이터와 퍼지를 이용한 정성적인 상태진단과 신경 회로망을 이용한 정량적인 상태진단으로 이루어진다. 제안된 온라인 진단 프로그램은 헬리콥터엔진의 상태모니터링에 적용 가능여부를 확인하기 위하여 터보샤프트 엔진을 대상으로 검증하였다.
A classic examples of the abnormal combustions are the knock and misfire, which raise noxious performance and life of the engine. A heavy knock can also cause severe damages to the engine itself, which gives more reason why it must be detected and corrected. With the response of the today's requirements, we have researched the new diagnostic system which uses the breakdown voltage characteristics between electrodes of spark plug. This breakdown voltage depends on the pressure, temperature and even the shape and material of electrodes. But there is no data of breakdown voltage in case of using the spark plug as a electrodes. So, in this study, we show the breakdown voltage characteristic by pressure and temperature in constant volume bomb, which will make it possible to diagnose the engine combustion phenomenon.
가스터빈 엔진은 작동시간이 축적됨에 따라 엔진 주요부품의 성능이 점차적으로 저하되며, 내부구성부품 사이에 결함이 발생하기도 한다. 이러한 엔진의 손상여부를 진단하기 위해 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)이 사용되고 있다. 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 스마트무인기용 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하여 보았다.
In the present study, the flame factor which primarily influence the simulation accuracy of the combustion process in a gasoline engine was modeled as a nonlinear function of turbulent intensity to laminar flame speed ratio. Multi-length-scale production rate model for turbulent kinetic energy equation was introduced to consider the different length scales of the swirling and tumbling motions in cylinder on the production rte of turbulent kinetic energy. By7 introducing the multi-length-scale production rate model for the turbulent kinetic energy equation, the predictions of turbulent burning velocity , cylinder pressure, mass burning rate and engine performance of a gasoline engine can much be improved.
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.
Internal combustion engine is the main source of environmental pollutants and therefore better technology is required to reduce harmful elements from the exhaust gases all over the world. Especially, harmful elements from the exhaust gases are caused by incomplete combustion of mixture inside the engine cylinder and this abnormal combustion like misfire or partial burning is the direct cause of the air pollution and engine performance degradation. the object of this research is to detect abnormal combustion like misfire and to keep the engine performance in the optimal operating state. Development of a new system therefore could be applied to a real car. To realize this, the spark-plug in a conventional ignition system is used as a misfire detection sensor and breakdown voltage is analyzed. In this research, bias voltage(about 3kV) was applied to the electrodes of spark-plug and breakdown voltage signal is obtained. This breakdown voltage signal is analyzed and found that a combustion phenomena in engine cylinder has close relationship with harmonic coefficient K which was introduced in this research. Newly developed combustion diagnostic method( breakdown voltage signal analysis) from this research can be used for the combustion diagnostic and combustion control system in an real car.
가스터빈 엔진에 대한 엔진 진단기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 엔진 건전성 진단기술에 적용 가능한 정확한 엔진 성능모사 프로그램의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 이를 위한 엔진 성능모사는 설계점 해석으로부터 시작하여 탈설계점 성능모사, 부분부하 성능모사를 정확하게 수행해야 할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2-스풀 분리 배기 방식 터보팬 엔진에 대한 엔진 시뮬레이션 프로그램을 개발하고 PW(Pratt & Whitney)사의 JT9D-7R4G 엔진을 해석하였다. 각 비행영역에서의 설계점과 탈설계점에서의 정상상태 성능모사를 수행하고, 최대이륙조건 설계점과 순항상태 설계점의 해석결과의 차이를 비교하였다. 또한 구성품 성능선도 축척법 중 하나인 Reynold's Correction의 효과를 분석하였다. 개발된 프로그램의 결과와 NPSS의 결과를 비교하여 프로그램을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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