автореферат диссертации по транспорту, 05.22.14, диссертация на тему:Диагностика авиационных газотурбинных двигателей с использованием информационного потенциала контролируемых параметров

На правах рукописи

Машошин Олег Федорович

ДИАГНОСТИКА АВИАЦИОННЫХ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ

Специальность 05.22.14 - Эксплуатация воздушного транспорта

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

МОСКВА - 2005

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете гражданской авиации.

Научный консультант: доктор технических наук,

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Барзилович Евгений Юрьевич; доктор технических наук, профессор Евдокимов Алексей Иннокентьевич; доктор технических наук, профессор Лебедев Константин Нитович.

Ведущая организация: ОАО НПО «САТУРН».

Защита состоится «16» июня 2005 г. в часов на заседании

диссертационного совета Д.223.011.01 Московского государственного технического университета гражданской авиации по адресу:

125993, г. Москва, А-493, ГСП-3, Кронштадтский бульвар, 20. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ ГА. Автореферат разослан « » апреля 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.223.011.01 доктор технических наук, профессор

профессор Пивоваров Владимир Андреевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Приоритетным направлением в области повышения безопасности и регулярности полетов авиационной техники ^^ является совершенствование как структуры и логической организации технической диагностики, так и ее процессов, направленных на обеспечение раннего обнаружения предотказных состояний высоконагруженных элементов летательных аппаратов (ЛА). Безопасность использования AT в значительной степени определяется надежностью, заложенной при ее проектировании и производстве, а также эффективностью современных методов и средств диагностики технического состояния AT.

К 2010 году, по словам президента РФ, высокие технологии составят 5% ВВП, а это значит, что необходим «прорыв в сфере информационных технологий и создание техно-парковых зон, в создание которых планируется инвестировать порядка 18 млрд. рублей». Это впрямую относится к проблемам, стоящим перед отраслью гражданской авиации (ГА) в целом, и в области диагностики AT, в частности.

Планер, двигатель, функциональные системы AT подвержены непрерывным, качественным изменениям. Направление этих изменений предопределяется вторым законом термодинамики, который утверждает, что упорядоченные системы, а к ним относятся все технические устройства, имеют тенденцию самопроизвольно разрушаться со временем, т.е. утрачивать упорядоченность, заложенную в них при создании. Эта тенденция проявляется при совместном действии многочисленных дезорганизационных факторов, которые не могут быть учтены при проектировании и изготовлении AT, поэтому процессы изменения качества элементов кажутся нерегулярными, случайными, а их последствия - неожиданными.

При эксплуатации AT по фактическому техническому состоянию необходимо найти путь, обеспечивающий необходимую эффективность технического обслуживания (ТО). Одним из таких путей является ранняя диагностика авиационных газотурбинных двигателей (ГТД), позволяющая обнаружить неисправные состояния с упреждением.

Однако, как показывает практика эксплуатации, зачастую трудно добиться «адресности» дефектов, в частности в такой сложной динамической многокомпонентной системе, которой является ГТД. Накопленный опыт подтверждает это. Известные технологии контроля, методы математического

моделирования ГТД, полунатурных испытаний, факторного анализа и др. не всегда дают желаемого эффекта.

Применяются также физические методы диагностики, к которым относятся неразрушающий контроль, трибодиагностика, анализ продуктов сгорания, диагностика по виброакустическим параметрам, по результатам анализа термогазодинамических параметров и др. Здесь всегда возникает вопрос - при каком сочетании методов диагностики можно в короткие сроки «адресно» и достоверно предупредить отказ? Этот вопрос до настоящего времени всесторонне не раскрыт. И сейчас имеют место случаи необоснованного съема двигателей или пропуска дефектов из-за неправильно поставленного диагноза, что связано с погрешностями обработки диагностической информации или сбоя в процессе ее анализа (т.н. человеческий фактор). К тому же до конца не раскрыт информационный потенциал контролируемых параметров и методов диагностики. Здесь под «информационным потенциалом» понимается недоиспользованная возможность учета информационной значимости, как контролируемых параметров, так и методов диагностики, позволяющих более точно определить состояние объекта, т.е. более быстрее приблизиться к цели, «адресу» неисправности (неисправного состояния) или отказа. Ранее такого рода задачи рассматривались в известных работах Пархоменко П.П., Волькенштейна М.В. и др. ученых. Однако применительно к конкретным, прикладным задачам диагностики авиационных ГТД они не решались.

Большой вклад в развитие методов постановки диагноза авиационных ГТД в России внесли работы, выполненные в ЦИАМ им. ПИБаранова, ГосНИИ ГА, НИИЭРАТ ВВС, НПО «Сатурн», ОАО «Авиадвигатель», МГТУ ГА, ОАО «Аэрофлот - Российские авиалинии» и др. Анализ результатов исследований, выполненных в упомянутых организациях, показал, что проблема оптимального сочетания методов диагностики развивающихся и мгновенных отказов в практике эксплуатации ГТД является актуальной.

Актуальность этой проблемы подтверждается также тем фактом, что за рубежом разработки по оптимизации методов технической диагностики авиадвигателей осуществляются рядом ведущих авиационных фирм (например, крупнейшим концерном «Airbus Industry» и др.). Однако внедрение иностранных разработок не всегда целесообразно в основном по причине различной контролепригодности ГТД отечественного и иностранного производства.

На сегодняшний день существует множество научных разработок, посвященных проблемам практической диагностики AT и в частности авиационным ГТД. Большинство этих работ сводятся к узко поставленным задачам аналитической и инструментальной диагностики.

Предлагаемые в работе подходы формирования диагнозов с учетом ценности получаемой информации контролируемых параметров, т.е. недоиспользованного их информационного потенциала, дополнят эти исследования и улучшат эффективность практики технической эксплуатации ГТД.

Основными авиадвигателями, рассматриваемыми в работе, являются двухконтурный ГТД типа ПС-90А, которыми оснащены современные отечественные самолеты Ил-96, Ту-204, Ту-214 и двигатели семейства Д-ЗОКУ, эксплуатирующиеся в авиакомпаниях более 30 лет.

Предложенные в работе алгоритмы исследования и новые пути совершенствования диагностики могут быть использованы в машиностроительных отраслях.

Цель работы и задачи исследования. Целью работы является повышение достоверности диагноза авиационных ГТД на основе оптимального выбора (сочетания) методов диагностики с учетом информационного потенциала контролируемых параметров. Для достижения поставленной цели были решены следующие основные задачи:

1. Исследован и проведен анализ современного состояния методов диагностики авиационных ГТД.

2. Обосновано использование теории информации в решении задач диагностики ГТД.

3. Разработаны методологические основы диагностирования ГТД с учетом информационной значимости контролируемых параметров и методов.

4. Разработаны новые принципы классификации ГТД (т.н. параметрическая классификация).

5. Проведен выбор критериев информативности контролируемых параметров и диагностических признаков ГТД.

6. Обоснован дополнительный критерий относительной суммарной энтропии.

7. Разработан метод оптимального выбора (сочетания) параметров ГТД с учетом информационных критериев.

8. Разработана общая методика оценки (учета) информации при постановке диагноза для принятия решения по дальнейшей эксплуатации ГТД.

9. Предложена система информационного обеспечения процессов диагностирования авиационных ГТД.

Методы исследования. В работе использован комплексный подход, включающий методы теории вероятностей, математической статистики, теории классификации и статистических решений, факторного анализа, алгебры логики.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней впервые:

1. Исследован и определен потенциал современных методов диагностики ГТД с позиций их информационной значимости.

2. Обоснованы принципы использования положений теории информации в решении задач диагностики ГТД.

3. Разработаны методологические основы совершенствования диагностирования ГТД с учетом информационной значимости контролируемых параметров и диагностических признаков.

4. Разработаны новые принципы т.н. параметрической классификации на примере анализа вибраций ГТД и введен критерий оценки динамики её изменения.

5. Обоснован выбор обобщенного информационного критерия эффективности диагноза ГТД, мерой значимости которого являются энтропийные характеристики диагностируемых объектов и систем.

6. Разработан метод постановки диагноза ГТД с использованием предложенных информационных критериев.

7. Предложена система информационного обеспечения процессов диагностирования ГТД.

Достоверность результатов исследований подтверждается анализом физических явлений, корректным применением методов исследования и положительными результатами апробации предложенных разработок в ряде предприятий.

На защиту выносятся:

1. Новый подход к использованию ряда положений теории информации в решении конкретных задач диагностики ГТД.

2. Методические основы новых принципов параметрической классификации ГТД и рекомендации по выбору и подсчету критериев информативности, позволяющих комбинированно сочетать методы диагностики ГТД с целью определения «адреса» предотказного или неисправного состояния.

3. Обоснование и метод количественной оценки обобщенного информационного критерия и его практического применения в задачах формирования диагноза.

4. Метод постановки диагноза на основе оптимального выбора состава контролируемых параметров ГТД с учетом информационных критериев.

5.Система информационного обеспечения процессов диагностирования авиационных ГТД.

Практическая ценность работы заключается в том, что ее результаты позволяют:

- правильно классифицировать (группировать) ГТД с целью установления объективных связей между системой состояний и системой диагностических признаков, а также осуществлять содержательное толкование проверок и формировать конечное количество «адресов» отказов;

- сформировать рекомендации и создавать методики по совершенствованию диагностирования любых сложных технических систем с учетом предложенных информационных критериев;

реализовывать на практике рекомендации по нахождению «адреса» неисправных (предотказных) состояний ГТД с учетом максимальной информативности методов диагностики, что в конечном итоге позволит повысить безопасность полетов, а также снизить трудоемкость и стоимостные затраты на обслуживание и ремонт ГТД;

- снизить необоснованный досрочный съем ГТД «с крыла».

Реализация и внедрение результатов работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, использованы и внедрены в МГТУ ГА, ОМТУ ЦР ВТ, ФГУП «Кавминводыавиа», НИИ Строительной Физики, что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Результаты выполненных исследовании докладывались и получили положительную оценку на Международной научно-технической конференции (МНТК) «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации» (г.Москва, МГТУ ГА, апрель 1999 г.), МНТК «Гражданская авиация на рубеже веков» (г.Москва, МГТУ ГА, апрель 2001 г.), МНТК «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества» (г.Москва, МГТУ ГА, апрель 2003 г.), 5-ая МНТК «Чкаловские чтения, поев. 100-летию со дня рождения ВИЧкалова» (г Егорьевск, февраль 2004 г.), 3-я Международная конференция «Авиация и космонавтика -2004» (г Москва, МАИ, ноябрь 2004 г.), 63

Международная научно-методическая и научно-исследовательская конференция «МАДИ (ГТУ) - 75 лет» (г.Москва, февраль 2005 г.), а также докладывались и обсуждались на научно-техническом межкафедральном семинаре кафедры ТЭЛА и АД МГТУ ГА (январь, 2005 г.) и в рамках выездных курсов повышения квалификации руководящих работников ГА (г.Уфа, май 2001 г.; г. Энгельс, декабрь 2002 г.; г. Самара, апрель 2003 г.).

Полученные результаты апробированы на практике. Они используются также в учебном процессе подготовки специалистов по технической эксплуатации ЛА и АД (дисциплины «ТЭЛА и АД», «Диагностика АТ», «Диагностика и НК», курсовое и дипломное проектирование) по специальности 130300 и направлению 552000.

Публикации. По материалам диссертационной работы издано 7 учебных пособий, 1 монография, опубликовано 12 научных статей, в том числе в печатных изданиях, утвержденных ВАК для публикации материалов докторских диссертаций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературных источников и приложений. Основная часть диссертации содержит 206 страниц текста, 24 рисунка, 52 таблицы и библиографию из 119 наименований. Общий объем работы - 233 страницы.

Во введения обоснована актуальность проблемы исследования, определены основная цель и задачи работы, охарактеризована научная новизна и практическая значимость, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе работы рассматривается современное состояние вопроса в области диагностирования авиадвигателей, и дастся анализ применяемых на практике методов и средств диагностики авиационных ГТД.

Относительное многообразие методов (рис.1) объясняется тем, что ни один из них не позволяет учесть все требования, предъявляемые к формированию диагноза со 100% достоверностью, поскольку они несут специфическую информацию разной ценности. Ни один из методов не позволяет оценить состояние двигателя с достаточной степенью детализации. С помощью сочетания ряда методов можно осуществить более глубокий контроль (как правило, на земле), однако это часто требует специальных условий и продолжительного времени.

Для диагностики ГТД целесообразно использовать параметры, обладающие максимальной информативностью, дополняющие и уточняющие друг друга. В

главе предложены пути решения задачи оценки информационного потенциала параметров, используемых для целей диагностики ГТД. Замечено, что каждый из методов или их группа, объединенных по физическим принципам, обладает своей индивидуальной информативностью.

Сравнительный анализ информативности методов диагностики ГТД, представленный в первой главе, основан на общепризнанном подходе,

выдвинутом Бонгардом М.М. о величине функции вероятности приближения к цели («адресу» дефекта) при регистрации значений параметра. Эта взаимосвязь (информативность - метод) подтверждена практикой эксплуатации, где косвенным критерием информативности служит безошибочность диагноза при проявлении признака, регистрируемого данным методом.

Таблица 1.

Иерархическая структура и экспертная оценка информативности основных методов диагностики ГТД

№ Методы диагностики ГТД Экспертная оценка

(шах -10 баллов)

Инструментальные

1. Тепловизионный (инфракрасная термография) 9,5

2. Трибомониторинг (анализ проб авиамасел) 8,5

3. Эндоскопия (фото-видео документирование) 8,0

4. Виброакустический 7,5

5. Термогазодинамическая параметрия 6,0

6. Неразрушаюпщй контроль (кроме теплового) 6,0

Аналитические

7. Классификационные 7,0

8 Статистических решений 6,0

9. Прогностические 5,5

Результатом сравнительного анализа методов диагностики ГТД, в основу которого положены известные подходы теории узнавания, а также экспертные оценки с учетом накопленных многолетних статистических данных и обобщенного опыта эксплуатации ряда авиапредприятий, является иерархическая структура информативности методов (табл.1). Учитывалось количество безошибочно поставленных диагнозов («попадание в цель») по результатам применения рассмотренных выше методов, на основе которых и производилась экспертная рейтинговая оценка.

Для количественной оценки информативности методов сформулированы общие требования, предъявляемые к критериям информативности. Рассмотрены существующие подходы к разработке обобщенных показателей (параметров) информативности. Доказана необходимость учета информационной взаимосвязи системы признаков и системы состояний. Определены требования к обобщенному информационному критерию технического состояния ГТД.

Во второй главе диссертации на основе поставленных задач для выбора критериев информативности проведено исследование информационных законов в

контексте философской и технической точек зрения Обосновываются возможности применения теории информации к решению задач диагностики авиационных ГТД, а также делается научно обоснованный вывод об использовании информационной энтропии К Шеннона в решении диссертационных задач

Получение информации о состоянии объекта связано с событием, результат которого не был предопределен, и чем более ожидаемым (вероятным) является событие, тем меньше информации мы получаем На таких рациональных представлениях о том, как уменьшается неопределенность при получении тех или иных сведений, базируются научные концепции информации и количественные (вероятностные) меры ее оценки (рис 2)

Основополагающими работами в этом направлении являются работы Р. Хартли (1928 г.) для равновероятных событий и К. Шеннона (1948 г.) для совокупностей событий с различными вероятностями. Следует отметить, что важную роль в развитии теории информации сыграли математические исследования - работы А.Н. Колмогорова, М.М. Бонгарда, У.Эшби, которые привели к новым определениям в теории информации. Количество информации рассматривалось как минимальная длина программы, позволяющая однозначно преобразовывать одно множество в другое. Эти и другие принципы теории информации позволили расширить круг конкретных задач в оценке состояния объектов, а также вовлечь во многие исследования мощь современной компьютерной техники. Технические системы всегда были перспективными объектами для диагностики. С одной стороны, это - материальные объекты, доступные разным методам экспериментальных исследований, с другой стороны -информационный обмен является важнейшей характеристикой поведения этих объектов.

Приведен обзор фундаментальных работ ПЛапласа, Р.Майера, Л Бриллюэна, Дж.Гиббса, Л.Больцмана, Л.Сцилларда, А Тьюринга, Н.Винера, Дж.Неймана, в которых теория К.Шеннона трансформируется с целью определения количества информации сложных технических систем в зависимости от значений управляющих параметров. В этих работах речь идет о форме информации (структуре, модуляции физических полей), несущей смысловое содержание тех информационных потоков, которые реализуются через информационное взаимодействие материи, что в свою очередь является вторичной информацией. Вторичная информация существует объективно, независимо от воли и сознания людей и может проявляться, например, в виде электромагнитного, гравитационного полей, фиксируемых приборами или органолептическими чувствами человека. Однако эта информация действительно не измеряется и не нормируется, т.к. отсутствуют эталоны сравнения, но ее можно классифицировать и определять значимую составляющую для постановки диагноза.

Выявлены различия роли S - информации (видов энтропии) (табл.2), в общем смысле, служащая мерой неопределенности при статистическом описании объекта, и формулы К.Шеннона, которая может служить мерой потенциальной информации в технических системах, как во временном интервале, так и в стационарном состоянии (в пространстве управляющих параметров). Можно

выделить три группы энтропии и отнести их к следующим категориям: термодинамическая, статистическая и информационная энтропии.

Таблица 2.

Сравнительные характеристики различных энтропий_

№ л/л Виды энтропии Пригодность для решения поставленных задач

Наименование Выражение

1. Классическая термодинамическая энтропия Р.Клаузиуса Возможно использовать только для оценка состояния вещества в разных температурных условиях

2. Энтропия Л.Больцмана Бь-ШпР Оценивается потенциальная изменчивость объекта (системы)

3. Энтропия Дж. Гиббса +«0 5»=-* • 1п^г(х, (]ск+Яо -00 Оценивается состояние объекта (системы) в п-мерном фазовом пространстве на основе корреляционного анализа

4. Энтропия Кульбака 5к /) ■ 1п(/У/о)Л> 0 -со Оценивается состояние открытых систем с позиций обмена энергией частиц вещества

5. Энтропия Крылова-Колмогорова-Синая * = 1А<л,>0) 1 Служит критерием динамической неустойчивости движения частиц вещества

6. Информационная энтропия К.Шеннона Служит универсальной мерой для оценки степени неопределенности (упорядоченности) объекта (системы)

Теория информации в чистом виде по К.Шеннону позволяет оценить информацию текстов и сообщений, исследовать и разрабатывать приемы ее кодирования в передатчике и декодирования в приемнике, измерять пропускную способность канала связи между ними, вычислять уровень шума в канале и пр. Развитие теории информации обусловлено представлениями о различных системах как об ориентированных графах - блок-схемах из элементов,

соединенных между собой; термодинамическая информация рассматривалась как «наполнитель» этих элементов-блоков.

В теории связи используются два определения К. Шеннона понятия «информация». Одно из них совпадает с энтропией Л.Больцмана и является фактически мерой неопределенности системы при статистическом описании. Второе выражается через разность значений безусловной и условной энтропии. Конкретизация второго определения позволяет ввести меру информации для систем авиационных ГТД в зависимости от значений управляющих параметров. Применительно к авиационным ГТД она становится универсальной мерой количества информации.

Во второй главе показано, что энтропия К.Шеннона (информационная энтропия) может быть использована для оценки относительной степени упорядоченности состояний систем ГТД как в процессе технического обслуживания, так и при ремонте AT.

В третьей главе работы рассматриваются, предложенные автором, принципы параметрической классификации технического состояния ГТД на примере задач вибродиагностики. Показано, что процесс постановки диагноза ГТД заключается в восприятии информации, исходящей от его элементов и систем, и выделении из этой информации характерных признаков, соответствующих различным состояниям ГТД. Результатом диагноза ГТД является решение о принадлежности его к одному из заранее известных классов состояний. Вопросы постановки диагноза рассматриваются как общий регулярный метод распознавания состояний ГТД, а не как набор разрозненных практических приемов определения пригодности тех или иных элементов ГТД для дальнейшей работы. Поэтому одним из основных стремлений в решении задач диссертации являлось обеспечение определенной степени формализации операций диагноза и их единообразия.

Рассмотрена классификация ГТД во взаимосвязи с параметрами вибрации, которая является интегральной характеристикой двигателя, отражающей как газодинамическое состояние проточной части, так и динамическое состояние роторов, их опор, зубчатых передач, приводов агрегатов и т.п. Такая классификация является новой.

Опыт эксплуатации показывает, что продолжают иметь место неисправности и отказы ГТД, приводящие к повышенной вибрации. К ним относятся: повреждения лопаток компрессора низкого давления (КНД) из-за попадания посторонних предметов, обрыв рабочих лопаток компрессора высокого давления

(КВД), разбандажирование полок лопаток КВД, прогары лопаток соплового аппарата и жаровых труб камеры сгорания, разрушения подшипников роторов и др Для построения моделей развития дефектов по характеристикам вибрации проанализированы методы регрессионного, корреляционного и дисперсионного анализа, применяемые в описании диагностических моделей ГТД Предложены модели изменения вибраций с наработкой для ГТД ПС-90А (рис 3-8), полученные на статистической базе данных по вибрации авиакомпании «Домодедовские авиалинии»

трещин на рабочих лопатках компрессора ■ турбины

А

1

I /

ь > « 1

!

1 1

50 100 160 200 2 50 300 Э 50 400

Рис. б.Скачкообразный процесс уровня вибрации, вызываемого обрывами рабочих лопаток компрессора, или разрушением подшипников опор

Наработка, час.

Рис. 7.Разброс уровня вибрации вследствие разбавдажирования лопаток компрессора, или значительных забоин на лопатках

Выведена конкретная математическая модель процесса начала изнашивания трущихся пар (рис. 4) и предложен критерий ЕУср оценки динамики изменения вибрации ГТД по ряду других состояний на примере авиационного ГТД ПС-90А.

Разработана методика определения динамики изменения вибрации, приближающая оператора к «адресу» неисправностей, состоящая из следующих этапов:

- определяется разница значений между виброскоростями, расположенных через каждые 50 часов наработки:

К-К

I

1-1

50

где I - номер контрольной точки;

- определяются осредненные значения для «эталонных», заранее известных вибросостояний. Например, для процесса начального изнашивания, провоцирующего повышенную вибрацию:

л

-= 0,032,

где - контрольный участок наработки между точками.

На основе методики и проведенного эксперимента, сформированы дискретные уровни распознавания ГТД по вибрации (табл. 3).

Дискретные уровни распознавания вибрации

Классификатор состояний Значение Ху*

Исправное состояние (дефекты отсутствуют) 0...0,005

Процесс начала изнашивания трущихся пар 0,032

Возникновение и развитие трещин на деталях ротора (лопатки, диски компрессора) 0,0114

Разбандалсирования лопаток компрессора -

Разрушение опор подшипников, обрыв лопаток компрессора 0,162

Попадание посторонних предметов в проточную часть двигателя -

В четвертой главе диссертации представлен синтез использования теории параметрической классификации и теории информации для определения оптимального состава контролируемых параметров применительно к авиадвигателям ПС-90А и Д-ЗОКУ.

На этом этапе сформирована номенклатура диагностических параметров, пригодных для целей диагностики. Для оценки информативности конкретного, проявляющегося диагностического признака и оптимальной комбинации методов, решена задача выбора и подсчета критериев информативности с учетом изменения энтропии (табл.4).

Проведен анализ существующих методов в задачах постановки диагноза. Рассмотрено несколько подходов:

Метод малых отклонений. По уравнениям, связывающим основные характеристики объекта и его контролируемые признаки (параметры), находятся коэффициенты влияния указанных признаков на показатели качества объекта. Те признаки, которые имеют наибольшие коэффициенты влияния, признаются наиболее информативными.

Метод факторного анализа. По результатам многофакторного эксперимента определяется связь обобщенного показателя качества объекта с его контролируемыми параметрами, после чего производится оценка значимости коэффициентов полученной функциональной зависимости.

Выбор критериев информативности

Информационный критерий Расчетная формула (символ)

1. Диагностический признак (параметр) - К, при изменении которого можно сделать предположение о состоянии системы (диагноз) 2. Статистический вес Р - число возможных пересечений состояний системы (способов существования) 3. Диагностический вес г-информация о состоянии, которой обладает конкретный признак К] 4. Диагностическая ценность обследования 2Ъ - количество информации, вносимое обследованием в систему диагнозов В 5. Энтропия Шеннона Я-степень неопределенности системы или степень ее потенциальной информации 6. Объем информации признака / -количество информации, вносимое признаком в систему диагнозов. К Р = т " „ , P(kjfD) Z = log ,--- 2 P(kj) i=l Н />(£,) • In/>(£>,) /-о I = tf0 - Hit)

Метод математического моделирования или полунатурных испытаний объекта. Исследования объекта производятся на аналоговой или цифровой модели, с детализированной точностью до предварительно названной совокупности параметров. В результате проведения серии экспериментов, связанной с имитацией характерных отказов, определяются признаки объекта, наиболее критичные к изменению его состояния.

Метод экспертных оценок. Перечень контролируемых признаков объекта устанавливается с учетом мнений определенного числа экспертов-специалистов в данной области.

Методы оптимизации наборов контролируемых объектов. Обеспечивается выбор такого набора признаков, который дает возможность оценить экстремум принятого критерия оптимальности (максимум количества получаемой информации, минимум среднего риска и т.д.).

Анализ этих методов показал, что метод малых отклонений наиболее пригоден к решению поставленных задач. Исходя из этого, предложен математический аппарат дня выбора оптимального состава контролируемых параметров ГТД из их совокупности.

Сначала производят вычисление полной информационной энтропии:

Яо=-1>(Я,)1пР№,). (1)

У-0

Средняя условная энтропия объекта после регистрации состояний:

Я, ) = Р(<1К )-Н{ёк ) + Р{1К,) • ЩЗК<), (2)

Нормирование вероятностей проявления диагностических признаков в (2) осуществляется как.

(3)

Далее производится расчет энтропии (4) после проведения диагностирования:

Н(К,) = -Х Р(.0;!К,)\лР(О /К,); №

]*п,

Н(К,) = - I Р(Я,/Гг)1п/>(£,/*>

Затем оценивается количество информации (раздельно по всем конкурирующим признакам), вносимой конкретным параметром ¿к, для выбора признака Ю с максимально полезной информацией:

/(*,) = Я,-ВД). (5)

Выражение (5) определяет последовательность выбора диагностических признаков.

Далее производят расчет средней условной энтропии при взаимовлиянии признаков

Н11(К,/К1)=Р{К11К1УН{К11К1)+Р{К1/К1УЩК1/К1)^ +Р{К1/К1)Н(К11К1)+Р{К11К1)Н(К11К1), (6)

где

МО, Ы1,) мКгЛ|>

Таким образом, имеем систему (7):

ыщад);

МЦгЦ)

ЩК, /К,) =- /к,,к,)тц 1К0К,)\

НЦгЦ)

Н(К, /к,)=- 1К„Ц)тр)/кД).

МЦгА)

Количество информации, полученное в результате регистрации признака К, (; ф Г) относительно состояния, возникшего после диагностирования по признаку А/, определяется как информация, вносимая этим признаком:

(8)

Окончательное условие оптимального выбора диагностического признака

1(Кт! К,)=тах/(£, I К,).

(9)

Выбор последующих признаков производится в соответствии с приведенной схемой до тех пор, пока число выбранных признаков станет равно числу возможных состояний.

В 4-й главе получены конкретные результаты оценки информативности контролируемых параметров и диагностических признаков авиационных ГТД.

На авиационных ГТД типа ПС-90А и Д-ЗО КУ проанализированы значимости диагностических параметров на те классы состояний, проверки по которым необходимо проводить в первую очередь (с наименьшими затратами по трудоемкости диагностических процедур), что оказалось возможным при использовании отмеченных подходов теории информации, отражающих поведение объекта в различных условиях функционирования.

В этой главе оценивалась информативность диагностических признаков для авиадвигателя ПС-90А. Проведены исследования по параметру «повышенная вибрация». Было исследовано 69 двигателей, эксплуатировавшихся в авиакомпаниях ГА последние 5 лет, и выбрано 6 «адресов». К этим «адресам» (диагнозам) относятся: повреждения от попадания посторонних предметов, разрушение задних опор, коробление и прогар камеры сгорания, возникновение и развитие трещин, обрыв лопаток, разбандажирование полок рабочих лопаток КНД Произведены расчеты информативности признака «повышенная вибрация» (табл.

5,6), реагирующего на указанные состояния. Получены графические зависимости (рис. 9,10).

Иллюстрация (рис. 9) показывает, что повышение энтропии связано с некоторой недостаточностью статистической базы данных по отказам двигателя ПС-90А, что подтверждается опытом, т.е. формирование отказов превалирует над их проявлением. В связи с этим, изображенная на рис. 10 информативность признака «повышенная вибрация» по отношению к различным неисправностям также не вполне закономерна.

Учитывая аддитивность энтропии, путем сложения ординат всех рассмотренных состояний, реагирующих на соответствующий признак, получен результирующий график информативности вибрации ПС-90А от наработки (рис.11). Видно, что имеет место упорядоченная закономерность, которая указывает на то, что качество полученной информативности по вибрации возрастает. Вибрация сама по себе, как бы адаптируется к возможным «адресам» неисправностей, которые в общем виде можно свести всего лишь к двум: а) -отказы, связанные с нарушением прочности конструкций; б) - отказы, связанные с нарушением формы сопрягаемых деталей, т.е. к внезапным и постепенным отказам с соответствующей физикой. Таким образом, следует, что практически повышенная вибрация не может быть точнее двух «адресов». При диагностике новых объектов возможные отказы можно свести к вышеперечисленным группам, что существенно упрощает этап предварительной классификации объекта.

Таблица 5.

Результаты расчета энтропии (ПС-90А) по признаку «повышенна» вибрации»

Состояния (Диагноз) £=2000ч 1=4000ч £=6000 ч

Попадание посторонних предметов во входное устройство двигателя и вентилятор 0,111926 0,532498 0,829972

Разрушение задних опор валов 0,479773 0,924718 0,767123

Коробление и прогары камеры сгорания 0,111926 0,496568 0,684379

Возникновение и развитие трещнн на рабочих лопатках компрессора 0,685354 0,874125 0,74137

Обрыв лопаток компрессора 0,685354 0,874125 0,74137

Раэбавдажирования полок лопаток КНД 0,111926 0,532498 0,829972

"о Неходки энтропия 0,429806 0,805199 0,87814

^ час.

—♦—посторонние предметы

—■—задние опоры

-4— коробление и прогар КС

—к—возникновение и развитие

треицн —*— обрыв лопаток

—раэбацдажироеание поло*

Рис. 9. Зависимость информационной энтропия от наработки ПС-90А

Таблица б.

Результаты расчета количества информации (ЛС-90А)

Количество информации г=2000 ч 1 = 4000 ч 1 = 6000 ч

1(К,) 0,31788 0,272701 0,048168

1(К2) -0,04997 -0,11952 0,111017

1(К3) 0,31788 0,308631 0,193761

1(К4> -0,25555 -0,06893 0,13677

1(К5) -0,25555 -0,06893 0,13677

ЮЗД 0,31788 0,272701 0,048168

Рис. 10. Зависимость информативности признака «повышенная вибрация» от наработки по результатам контроля ПС-90А

!

О 2000 4000 6000 8000 I час.

Рис. 11. Результирующий график информативности признака «повышенная вибрация» ПС-90А по наработке

По аналогии с представленным примером нетрудно оценить другие диагностические признаки ГТД и выбрать параметр с максимально полезной информацией в отношении конкретных «адресов», контроль по которому должен осуществляться в первую очередь.

Также обработаны априорные статистические данные по двигательному парку Д-ЗОКУ. Здесь оценивалась информативность 7-ми диагностических параметров (табл. 7): скольжение роторов, вибрация, давление масла, концентрация примесей в масле, температура газов за турбиной, выбег ротора, падение тяги двигателя. Исходная наработка по отказам составила более 130 событий. Вероятности событий оценивалась по усеченной выборке, в то же время количество зафиксированных значений диагностических параметров, приходящихся на одно событие (состояние) считалось примерно одинаковым.

В результате подсчитаны конкретные значения и построена зависимость изменения информационной энтропии от наработки (Т) с учетом информативности параметров. Этому предшествовало решение классификационных задач с использованием алгебры логики (Булевский подход).

Из рис.12 видно, что с наработкой информационная энтропия параметров снижается, что соответствует известным теоретическим положениям. Это подтверждают проведенные исследования и расчеты. На рис. 13 показано, что, т.н. остаточная информативность (количество информации) с наработкой Д-ЗОКУ тоже снижается. Таким образом, качество информации возрастает, в целом приближая оператора к «адресу» дефекта. График доказывает, что, несмотря на два

противоположных процесса - проявление отказов на ограниченной наработке, с одной стороны, и формирование будущих, прогнозируемых отказов от длительного воздействия эксплуатационных факторов, с другой стороны, реальная информационная энтропия снижается.

Результаты расчета энтропия (Д-ЗОКУ) Таблица 7.

Параметр 1= 1500 ч. 1 = 3000 ч. 1= 5000 ч.

К, (скольжение роторов) 0,7274 0,4062 0,1534

к2 (вибрация) 0,4931 0,2721 0,1174

к, (давление масла на ах.) 0,6942 0,2514 0,1551

к, (температура за турб.) 0,5252 0,2209 0,1317

К, (выбег ротора) 0,4931 0,2721 0,1474

к« (кони прямее, а масле) 0,6942 0,2514 0,1551

к, (падение тяги двигателя) 0,5252 0,2209 0,1393

Но 0,7271 0,3934 0,2034

Рис. 12. Изменение информационной энтропии с наработкой Д-ЗОКУ

Результаты расчета количества информации

Количество информации 1500 3000 5000

ЦК,) -0,00033 -0,01281 0,051026

1(К2) 0,233957 0,121298 0,086008

1(К3) 0,032855 0,14200 0,048282

КК4) 0,201909 0,172493 0,071695

1(К5) 0,233957 0,121298 0,055992

ЦК«) 0,032855 0,14200 0,048281

1(К7) 0,201909 0,172493 0,064099

Рве. 13.Измеиение количества информации, полученной в результате контроля параметров К| щэоку)

В пятой главе разработаны метод постановки диагноза на основе выбора оптимального состава контролируемых параметров ГТД с учетом предложенных информационных критериев и методика количественной оценки информационных критериев для правильной постановки диагноза при обслуживании авиадвигателей «по состоянию». Рассмотрен конкретный пример реализации новой методики применительно к авиационному ГТД ПС-90А. Разработана система информационного обеспечения процессов диагностирования (СИОПД) ГТД, структура которой представлена на рис.14.

СИОПД позволит качественно оценить техническое состояние ГТД с использованием современных методов диагностики. Также определены условные трудозатраты на выполнение мероприятий по внедрению системы информационного обеспечения диагностики и новой методики диагностирования в практику эксплуатационных предприятий.

Диагностический

• Цеинр

Рис. 14. Структура СИОПД

В Заключении констатируется, что цель диссертационной работы достигнута, а проведенные исследования позволили сделать следующие выводы:

1. Анализ существующих методов диагностики показал, что для достоверной оценки состояния авиационных ГТД, необходимо использовать сочетание различных методов. При этом важным является оценка диагностической информации по результатам регистрации различных по своей физической природе параметров и характеризующих признаков. Выявлено, что

поскольку не все контролируемые параметры ГТД имеют одинаковую информационную ценность, то практическое значение приобретает задача выявления тех из них, которые должны включаться в процедуру контроля в первую очередь.

2. Исследованы существующие информационные законы в контексте философской и технической точек зрения, что позволило обосновать возможность применения теории информации к решению задач технической диагностики авиационных ГТД. Рассмотрены новые подходы к решению поставленных задач с использованием теории информации. Обосновано применение информационной энтропии К.Шеннона.

3. Сформированы задачи постановки технического диагноза применительно к авиационным ГТД типа ПС-90А и Д-ЗО КУ.

4. Рассмотрены задачи классификации состояний ГТД. Предложена т.н. параметрическая классификация.

5. На основе расчетов информационной энтропии на разных этапах наработки даны рекомендации по выбору состава контролируемых параметров и диагностических признаков для узлов авиадвигателей ПС-90А и Д-ЗОКУ, проверки по которым для постановки диагноза должны производиться в первую очередь.

6. Построены экспериментальные модели развития дефектов по характеристикам вибрации. Разработана математическая модель и диагностический критерий информативности, основанный на динамике изменения вибрации ГТД в зависимости от наработки и конкретных повреждений проточной части авиационного ГТД ПС-90А. На основе разработанной методики и проведенного эксперимента сформированы дискретные уровни распознавания «адресов» неисправностей с помощью параметра «повышенная вибрация».

7. Разработаны метод постановки диагноза на основе выбора оптимального состава контролируемых параметров ГТД по предложенным информационным критериям и методика количественной оценки информационного критерия для правильной постановки диагноза при обслуживании авиадвигателей «по состоянию».

8. Разработана система информационного обеспечения процессов диагностирования для оценки работоспособности авиационных ГТД которая позволяет качественно произвести оценку технического состояния ГТД с использованием современных методов диагностики при максимальных наработках с начала эксплуатации и после последнего ремонта, а также для реализации

методов статистического и информационного анализа отказов и неисправностей двигателей в эксплуатации.

Основные публикации по теме диссертации

1. Машошин О.Ф. Распознавание дефектов в узлах трения авиационных ГТД. Тезисы докладов МНТК «Наука и техника гражданской авиации на современном этапе». - М., МГТУ ГА, март 1994, с. 11.

2. Машошин О.Ф. Нормирование предельных значений оптической плотности работавших масел для диагностирования состояния узлов трения ГТД. Сборник научных трудов. Новинки и проблемы системы технической эксплуатации. - М, МГТУ ГА, 1994, с. 15-16.

3. Пивоваров В.А., Машошин О.Ф. Дефектоскопия гражданской авиационной техники. Учебное пособие. - М., Транспорт, 1997, 136 с.

4. Патент 2080648 (Россия). Устройство для дистанционного регулирования числа оборотов авиационного ГТД. Пивоваров ВА., Панин А.А., Машошин О.Ф. Опубл.вБ.И.1997,№30.

5. Пивоваров В.А., Машошин О.Ф. Методические указания по выполнению цикла лабораторных работ по дисциплине «Диагностика и неразрушающий контроль ЛА» для студентов 4 и 5 курсов спец. 130300 всех форм обучения. - М., МГТУ ГА, 1998,80 с.

6. Пивоваров В.А., Машошин О.Ф. Применение аппарата теории статистической классификации к задачам диагностирования авиационной техники. М.: Научный вестник МГТУ ГА №20, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт АТ. Безопасность полетов, 1999, с.25-30.

7. Машошин О.Ф., Пивоваров В.А. К вопросу об оптимизации процессов диагностирования АТ. Тезисы докладов МНТК «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации». - М., МГТУ ГА, 20-21 апреля 1999, с. 6-7.

8. Машошин О.Ф., Жорняк Г.Н. Пособие по проведению лабораторной работы «Оценка технического состояния АТ с использованием методов неразрушающего контроля» по дисциплине «Авиационная техника, ее обслуживание и ремонт» для студентов специальности 0611. - М., МГТУ ГА, 1999, 24 с.

9. Машошин О.Ф. Пособие по проведению блочного контроля знаний по дисциплине «Диагностика ЛА и АД» для студентов д.о. - М., МГТУ ГА, 2000,13 с.

10. Машошин О.Ф., Пивоваров В.А. Пособие к изучению дисциплины «Диагностика ЛА и АД» для студентов ЗФ. - М., МГТУ ГА, 2000,16 с.

11. Машошин О.Ф. Информационное обеспечение процессов диагностирования авиационных ГТД. Егорьевск; Сборник научных трудов конференции ЕАТК, 2001.

12. Пивоваров ВА., Немков Г.А., Машошин О.Ф. Диагностика АТ с помощью вероятностно-статистических методов. Пособие к выполнению курсовой работы по дисциплине «Диагностика ЛА и АД» для студентов спец. 130300 всех форм обучения. - М., МГТУ ГА, 2001,36 с.

13. Пивоваров В.А., Немков Г.А., Машошин О.Ф. Пособие к выполнению контрольных работ №1 и №2 по дисциплине «Диагностика ЛА и АД» для студентов ЗФ. - М., МГТУ ГА, 2001, 53 с.

14. Машошин О.Ф. Оптимизация процессов диагностирования авиационной техники с использованием критериев информативности. М.: В сб. научн. трудов конф. ВВИА им. Проф. Н.Е.Жуковского, 2002.

15. Машошин О.Ф., Бигус А.В. Информационное обеспечение процессов диагностирования авиационной техники. М.: Научный вестник МГТУ ГА № 49, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2002, с. 44-48.

16. Машошин О.Ф., Бигус А.В. Прогнозирование технического состояния ГТД по выбегу ротора. М.: Научный вестник МГТУ ГА №66, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2003, с. 101-106.

17. Машошин О.Ф. Информационное обеспечение процессов диагностирования авиадвигателей. Тезисы докладов МНТК «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества». - М., МГТУ ГА, 17-18 апреля 2003, с. 6-7.

18. Машошин О.Ф., Мохаммад Саззад Хоссаин. Диагностирование ГТД с использованием критериев эксплуатационных свойств авиамасел. Тезисы докладов МНТК «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества». - М., МГТУ ГА, 17-18 апреля 2003, с. 79.

19. Машошин О.Ф. Интерпретация теории К.Шеннона в классификационных задачах информационной диагностики авиадвигателей. М.: Научный вестник МГТУ ГА № 80, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2004, с. 60-65.

20. Машошин О.Ф. Использование информационных теорий в решении классификационных задач технической диагностики авиадвигателей. Тезисы докладов 3-я Международная конференция «Авиация и космонавтика-2004». - М., МАИ (ГТУ), 1 -4 ноября 2004, с. 11.

21. Машошин О.Ф. Прогнозирование вибросостояний ГТД с позиций классификационных задач. Научный вестник МГТУ ГА №85, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2005, (в печати).

22. Машошин О.Ф., Семенихин Р.Л. Методика определения технического состояния ГТД по анализу выбега роторов. Научный вестник МГТУ ГА №85, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2005, (в печати).

23. Машошин О.Ф. Информационное обеспечение процессов диагностики высоконапряженных конструкций. Материалы 63 Международной научно-методической и научно-исследовательской конференции «МАДИ (ГТУ) - 75 лет», 24 января - 5 февраля 2005, с.ЗО.

24. Пивоваров В.А., Машошин О.Ф. Пособие к выполнению контрольной работы по дисциплине «Диагностика и НК» для студентов ЗФ. - М., МГТУ ГА, 2005 (в печати).

Подписано в печать 06.04.05 г. Печать офсетная Формат 60x84/16 1,86уч.-и5д л.

2,0усл.леч л. Заказ № Тираж 100 экз.

Московский государственный технический университет ГА 125933 Москва, Кронштадтский бульвар, д. 20 Редакционно-издатеяьский отдел 125493 Москва, ул. Пулковская, д. 6а

© Московский государственный технический университет ГА, 2005

П Ail? M

Введение.

Глава 1. Современное состояние и анализ существующих методов * диагностики авиационных ГТД.

1.1. Методы диагностики ГТД и их возможности.

1.2. Анализ методов технической диагностики ГТД с позиций информативности.

1.2.1. Тепловые методы и их эффективность.

1.2.2. Возможности виброакустических методов оценки состояния ГТД.

1.2.3. Эффективность трибодиагностики элементов ГТД.

1.2.4. Эффективность диагностики жидкостных систем двигателя.

1.2.5. Эффективность диагностики ГТД по термогазодинамическим

I параметрам.

1.2.6. Методы диагностики проточной части ГТД.

1.3. Методы обобщенной оценки состояния технических систем.

1.3.1. Методы сверток частных параметров контроля к обобщенному показателю.

1.3.2. Методы обобщенной оценки состояния технических систем по информационному критерию.

1.4. Требования к информационному критерию технического состояния ГТД.

Постановка задач.

Выводы по 1-й главе диссертации.

Глава 2. Теоретические и информационные аспекты технического диагноза ГТД.

2.1. Основные философские воззрения теории информации.

2.2. Основные информационные законы. щ 2.2.1. Закон сохранения информации.

2.2.2. Основной информационный закон формообразования и развития материи.

2.2.3. Основной закон термодинамики в информационной трактовке.

2.2.4. Принцип минимума диссипации.

2.3. Энтропия и диагностическая информация.

2.3.1. Энтропия Больцмана-Гиббса-Шеннона в решении прикладных задач.

2.3.2. Применение Н-теоремы для открытых систем.

2.3.3. Динамическое и статическое описание сложных движений.

2.4. Оценка значимости и ценности информации в практических задачах диагностики.

2.5. Обоснование применения информационной энтропии К. Шеннона к решению поставленных задач.

Выводы по 2-й главе диссертации.

Глава 3. Применение теории классификации к решению задач вибродиагностики ГТД.

3.1. Задачи постановки диагноза.

3.2. Множество возможных состояний ГТД.

3.3. Пространство диагностических сигналов.

3.4. Классификация вибросостояний ГТД, их информативность.

3.4.1. Роторная вибрация, ее связь с возможными отказами.

3.4.2. Вибрация аэродинамического происхождения.

3.4.3. Вибрация, возбуждаемая процессами в проточной части ГТД.

3.4.4. Вибрации подшипниковых узлов.

3.4.5. Вибрационные колебания лопаток и дисков.

3.5. Метод экспертных оценок для ранней вибродиагностики ГТД.

3.6. Методика нахождения «адреса» дефекта на основе оценки информации о вибрации.

6 Выводы по 3-й главе диссертации.

Глава 4. Принципы классификации авиационных ГТД при их диагностике.

4.1. Параметрическая классификация объекта диагностики на примере двигателя ПС-90А.

4.2. Определение оптимального состава диагностических признаков для узлов двигателя ПС-90А, подверженных вибронагрузкам.

4.2.1. Расчет интенсивности отказов ГТД ПС-90А.

4.2.2. Оценка средней условной энтропии на промежутке наработки от 0 до 6000 часов.

4.2.3. Результаты оценки количества и качества диагностической информации.

4.3. Определение оптимального состава контролируемых параметров двигателя Д-ЗОКУ.

4.3.1. Расчет интенсивности отказов ГТД Д-ЗОКУ.

4.3.2. Оценка средней условной энтропии на промежутке наработки от 0 до 5000часов.

4.3.3. Результаты оценки количества и качества диагностической информации.

Выводы по 4-й главе диссертации.

Глава 5. Рекомендации к использованию результатов исследования в практике эксплуатации.

5.1. Система информационного обеспечения процессов диагностирования

СИОПД) ГТД.

5.1.1. Назначение и цели системы.

5.1.2. Общие требования, предъявляемые к системе.

5.1.3. Требования к программному обеспечению системы.

5.1.4. Реализация и совершенствование системы.

5.2. Особенности анализа потока информации по результатам опробования

5.3. Метод постановки диагноза с использованием предлагаемых информационных критериев.

5.4. Реализация методики постановки диагноза с учетом информационных критериев на примере авиационного ГТД ПС-90А.

5.4.1. Формирование исходных матриц и определение начальной энтропии узлов и систем ГТД ПС-90А.

5.4.2. Определение оптимального состава диагностических признаков функциональных систем и узлов авиадвигателя ПС-90А.

5.5. Эффективность предложенной системы СИОПД ГТД.

5.5.1. Рекомендуемые мероприятия по внедрению и совершенствованию системы СИОПД ГТД.

5.5.2. Оценка трудозатрат на выполнение мероприятий по внедрению системы СИОПД ГТД.

Выводы по 5-й главе диссертации.

Актуальность и постановка задач

Важным приоритетным направлением в области повышения безопасности и регулярности полетов авиационной техники (AT) является совершенствование как структуры и логической организации эксплуатационно-технической диагностики, так и ее процессов, направленных на эффективность раннего обнаружения предотказных состояний высоконагруженных элементов летательных аппаратов (JIA), составляющих основу методологии диагностики. Безопасность использования AT в значительной степени определяется надежностью, заложенной при проектировании и производстве, а также эффективностью методов и средств диагностики технического состояния AT, обеспечивающих своевременное обнаружение неисправностей и предотказных состояний, возникающих в процессе эксплуатации.

К 2010 году, по словам президента РФ, высокие технологии составят 5% ВВП, а это значит, что необходим «прорыв в сфере информационных технологий и создание техно-парковых зон, в создание которых планируется инвестировать порядка 18 млрд. рублей». Это впрямую относится к проблемам, стоящим перед отраслью гражданской авиации (ГА) в целом, и в области диагностики AT, в частности.

Планер, двигатель, функциональные системы AT подвержены непрерывным, качественным изменениям. Направление этих изменений предопределяется вторым законом термодинамики, который утверждает, что упорядоченные системы, а к ним относятся все технические устройства, имеют тенденцию самопроизвольно разрушаться со временем, т.е. утрачивать упорядоченность, заложенную в них при создании. Эта тенденция проявляется при совместном действии многочисленных дезорганизационных факторов, которые не могут быть учтены при проектировании и изготовлении AT, поэтому процессы изменения качества кажутся нерегулярными, случайными, а их последствия - неожиданными.

При переходе к эксплуатации AT по фактическому техническому состоянию [86] необходимо найти путь, обеспечивающий высокою эффективность технического обслуживания (ТО). Таким путем является ранняя диагностика, позволяющая обнаружить неисправности AT с упреждением, в такой стадии их развития, которая допускает хоть и ограниченное, но безопасное продолжение эксплуатации. Это означает, что диагностика, совершенствуясь и развиваясь, должна перерастать в прогнозирование состояния AT.

Однако, как показывает практика, в эксплуатации зачастую трудно добиться «адресности» дефектов, в частности в такой сложной динамической многокомпонентной системе, которой является авиационный газотурбинный двигатель (ГТД). Накопленный опыт доказывает это. Известные методы инструментального контроля, математического моделирования предотказных состояний ГТД, методы полунатурных испытаний, факторного анализа и др., не дают желаемого эффекта.

Альтернативой здесь являются физические методы диагностики, к которым относятся известные методы оптико-визуального контроля, трибодиагностики, анализа продуктов сгорания, диагностика по виброакустическим параметрам, по результатам контроля термогазодинамических параметров и др. Здесь всегда возникает вопрос - при каком сочетании методов диагностики можно в короткие сроки «адресно» и достоверно предупредить отказ? Этот вопрос до настоящего времени всесторонне не раскрыт. И сейчас имеют место случаи необоснованного съема двигателей с эксплуатации или, что более опасно - пропуск дефектов из-за неправильно поставленного диагноза, как правило, связанных с погрешностями обработки диагностической информации или сбоя в процессе ее анализа (т.н. человеческий фактор). К тому же полностью до конца не раскрыт информационный потенциал контролируемых параметров, несущих важную информацию об объекте диагностирования. Здесь следует акцентировать внимание на термине «информационный потенциал», под которым понимается недоиспользованная возможность учета информационной значимости, как контролируемых параметров, так и методов диагностики, позволяющих более точно определить состояние объекта, т.е. быстрее приблизиться к цели, «адресу» дефекта. Ранее такого рода задачи рассматривались в известных работах Волькенштейна М.В. [16], Пархоменко П.П. [69] и др. ученых. Однако применительно к конкретным, прикладным задачам диагностики ГТД они не решались.

Большой вклад в развитие методов постановки диагноза авиационных ГТД в России внесли работы, проведенные в ЦИАМ им. П.И.Баранова, ГосНИИ ГА, НИИЭРАТ ВВС, НПО «Сатурн», ОАО «Авиадвигатель», МГТУ ГА, ОАО «Аэрофлот - Российские авиалинии» и др. Анализ результатов исследований, выполненных в упомянутых организациях, показал, что угрожающие при своем развитии разрушением ГТД неисправности можно укрупнено разделить на три группы [58]: а) неисправности, очень быстро (в течение долей секунды или нескольких секунд) переходящие в аварию двигателя, или, что почти то же самое -неисправности, слишком поздно обнаруживаемые с помощью доступных средств диагностики. В эту группу входят, например, «раскрутка» вала свободной турбины двигателя, возникновение отрицательного крутящего момента на валу турбовинтовых двигателей, помпаж и т.п.; б) неисправности, способные развиваться в аварию в течение нескольких минут, а также неисправности, характер и темп развития которых нельзя достоверно предсказать на основе достигнутого уровня знаний. Возникновение подобных неисправностей должно сопровождаться немедленной выдачей сигнала экипажу самолета (или персоналу испытательного стенда) для привлечения внимания, оценки ситуации и принятия необходимых мер. С этой целью двигатели снабжаются определенным набором аварийных сигнализаторов (пожара, падения давления масла, появления «стружки» в масле и т. п.). в) неисправности, развивающиеся относительно медленно или обнаруживаемые наличными диагностическими средствами на столь ранней стадии, что переход их в аварию в продолжение данного полета можно считать практически исключенным. Раннее обнаружение именно таких неисправностей и составляет основу прогнозирования состояний двигателей.

Интервал времени от появления первого симптома неисправности до опасного ее развития является не столько физическим свойством конкретной неисправности, сколько мерилом уровня наших познаний о ее причинах, признаках и процессах развития. По мере накопления таких познаний и появления соответствующей аппаратуры перестали, например, считаться «внезапными» и стали прогнозируемыми некоторые виды разрушения зубчатых передач, подшипников и т. д. [68, 69].

Одна из практических задач исследований динамики развития неисправностей ГТД состоит в том, чтобы максимально сокращать число неисправностей первой и второй групп и постепенно «переводить» их в третью группу, расширяя, таким образом, возможности раннего диагностирования и долгосрочного прогнозирования состояния ГТД. Высокая степень упреждения диагноза не только повышает безопасность полетов, но и способствует существенному снижению эксплуатационных затрат, связанных с нарушением регулярности полетов, ремонтом ГТД.

Опыт эксплуатации ГТД показывает, что для правильной постановки диагноза необходимо на первом этапе заранее знать все возможные состояния ГТД, исходя из априорных статистических данных и вероятностей проявления ситуаций, а также массив диагностических признаков, реагирующих на эти состояния. Как уже отмечалось, процесс качественного изменения технических свойств авиационного ГТД происходит непрерывно, а это значит, что множество возможных его состояний бесконечно и даже несчетно; поэтому задача состоит в том, чтобы разбить множество состояний на конечное и небольшое число классов состояний. В каждом классе объединяются состояния, обладающие одинаковыми свойствами, выбранными в качестве признаков классификации. При этом статистическая база параметров, полученных перечисленными выше методами диагностики должна быть непредвзятой и реальной [76].

Не все параметры, которые могут быть использованы в диагностике, равноценны по содержательности сведений о функционирующем ГТД. Одни из них приносят информацию сразу о многих свойствах работающих модулей двигателя, другие, напротив, крайне бедны. Безусловно, предпочтение следует отдавать диагностическим параметрам, носящим флуктуирующий характер, а не тем, которые постоянны или меняются очень медленно [8]. Например, шум ГТД и его вибрация по количеству привносимой информации имеют большое преимущество перед такими устойчивыми инертными сигналами, как температура охлаждающей жидкости, скорость вращения вала и др., хотя эти параметры так же, как шум и вибрация, зависят от состояния работающего ГТД. Поэтому, на втором этапе интересным представляется рассмотреть взаимосвязь диагностических параметров, их изменение и возможное влияние друг на друга, а также оценить значимость признаков разных функциональных параметров ГТД.

Известно, что теория постановки диагноза довольно хорошо описывается общей теорией связи, являющейся одним из разделов теории управления [10]. На службу диагностике можно поставить математический и логический аппараты, систему освоенных понятий и терминологию. Необходимо лишь найти физическую интерпретацию абстрактных формул и пути практического осуществления предписываемых ими подходов. Таким образом, на третьем этапе необходимо подтвердить, воспользовавшись известными принципами информационной теории, значимость диагностических признаков, и с учетом этого сформировать диагноз, а в дальнейшем осуществить прогноз предотказных состояний. Эта часть работы связана с наибольшими трудностями, т.к. авиационный двигатель является многопараметрической системой, но не все параметры одинаково существенны (информативны) в тех или иных конкретных условиях.

Актуальность выбранной проблемы подтверждается также тем фактом, что за рубежом разработки по оптимизации методов технической диагностики авиадвигателей [110] осуществляются рядом ведущих авиационных фирм, например, крупнейшим концерном «Airbus Industry». Однако внедрение иностранных разработок не всегда целесообразно по причине различной контролепригодности ГТД отечественного и иностранного производства.

Сегодня новая отечественная авиатехника вводится в эксплуатацию с трудом, едва ли не во время прохождения необходимых предварительных испытаний. Важно уже на первом этапе эксплуатации самолетов и авиадвигателей реализовывать современные подходы к диагностике, одним из которых является повышение достоверности диагноза авиационных ГТД на основе оптимального выбора (сочетания) методов диагностики с учетом информационного потенциала контролируемых параметров. Это и является главной целью диссертационной работы.

Учитывая прикладную направленность исследований, при изложении математических вопросов автор не стремился достигнуть той строгости, которая принята в специальной математической литературе, но не всегда уместна в технической монографии, и жертвовал ею, если это вело к упрощению физической интерпретации и к лучшему уяснению путей практической реализации результатов.

На сегодняшний день существует множество научных разработок, посвященных проблемам диагностики AT и в частности авиационным ГТД [13,25,36,37,46,57,72,84,112]. Большинство этих работ сводятся к узко поставленным задачам диагноза или к разработке отдельных методов и средств технической диагностики, что также весьма актуально и важно.

Надеюсь, что предлагаемые в работе подходы в формировании диагнозов с учетом ценности получаемой информации контролируемых параметров и недоиспользованного их информационного потенциала дополнят эти исследования и улучшат эффективность практики технической эксплуатации ГТД.

Научной новизной обладают следующие результаты, полученные в диссертации; в ней впервые:

1. Исследован и определен потенциал современных методов диагностики ГТД с позиций их информационной значимости.

2. Обоснованы принципы использования положений теории информации в решении задач диагностики ГТД.

3. Разработаны методологические основы совершенствования диагностирования ГТД с учетом информационной значимости контролируемых параметров и диагностических признаков.

4. Разработаны новые принципы т.н. параметрической классификации на примере анализа вибраций ГТД и введен критерий оценки динамики её изменения.

5. Обоснован выбор обобщенного информационного критерия эффективности диагноза ГТД, мерой значимости которого являются энтропийные характеристики диагностируемых объектов и систем.

6. Разработан метод постановки диагноза ГТД с использованием предложенных информационных критериев.

7. Предложена система информационного обеспечения процессов диагностирования ГТД.

Достоверность результатов исследований подтверждается анализом физических явлений, корректным применением методов исследования и положительными результатами апробации предложенных разработок в ряде предприятий.

Практическая ценность работы заключается в том, что ее результаты позволяют:

- правильно классифицировать (группировать) параметры ГТД с целью установления объективных связей между системой состояний и системой диагностических признаков, а также осуществлять содержательное толкование проверок и формировать конечное количество «адресов» отказов; сформировать рекомендации и создавать методики по совершенствованию диагностирования любых сложных технических систем с учетом предложенных информационных критериев;

- реализовывать на практике рекомендации по нахождению «адреса» неисправных (предотказных) состояний ГТД с учетом максимальной информативности методов диагностики, что в конечном итоге позволит повысить безопасность полетов, а также снизить трудоемкость и стоимостные затраты на обслуживание и ремонт ГТД;

- снизить необоснованный досрочный съем ГТД «с крыла».

Реализация и внедрение результатов работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, использованы и внедрены в МГТУ ГА, ОМТУ ЦР ВТ, ФГУАП «Кавминводыавиа», НИИ Строительной Физики, что подтверждено соответствующими актами. Полученные результаты апробированы на практике. Они используются также в учебном процессе подготовки специалистов по технической эксплуатации JLA и Д (дисциплины «Диагностика АТ», «Диагностика и НК», курсовое и дипломное проектирование) по специальности 130300. По материалам диссертационной работы разработано и издано 7 учебных пособий, 1 монография, опубликовано 12 научных статей, в том числе в печатных изданиях, утвержденных ВАК для публикации материалов докторских диссертаций.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Новый подход к использованию ряда положений теории информации в решении конкретных задач диагностики ГТД.

2. Методические основы новых принципов классификации ГТД и рекомендации по выбору и подсчету критериев информативности, позволяющих оптимально сочетать методы диагностики ГТД с целью определения «адреса» предотказного или неисправного состояния.

3. Обоснование и метод количественной оценки обобщенного информационного . критерия и его практического применения в задачах формирования диагноза.

4. Метод постановки диагноза на основе оптимального выбора состава контролируемых параметров ГТД с учетом информационных критериев.

5.Система информационного обеспечения процессов диагностирования авиационных ГТД.

Работа состоит из 5-ти глав.

В первой главе представлен обзор литературы и анализ современного состояния существующих подходов к диагностике авиационных ГТД, дается анализ применяемых на практике методов и средств диагностики авиадвигателей, сформулированы цель и задачи исследования.

Вторая глава посвящена рассмотрению теоретических аспектов технического диагноза, исследованию информационных законов в контексте философской и технической точек зрения. Обосновываются возможности применения теории информации к решению задач диагностики авиационных ГТД. Научно обосновано применение информационной энтропии К.Шеннона к решению диссертационных задач.

В третьей главе рассматриваются, предложенные автором, принципы параметрической классификации технического состояния ГТД. Выведены математическая модель и критерий оценки динамики изменения параметров на примере вибрации ГТД. Приводятся результаты оценки вибрации с позиций нахождения «адреса» неисправности.

В четвертой главе представлены результаты применения принципов параметрической классификации для определения оптимального состава контролируемых параметров применительно к авиадвигателям ПС-90А и Д-ЗОКУ. Получены конкретные оценки информативности контролируемых параметров и диагностических признаков, указывающих на различные состояния авиационных ГТД, во взаимосвязи с наработкой. Сформированы рекомендации по использованию результатов исследования.

Пятая глава посвящена разработке системы информационного обеспечения процессов диагностирования ГТД и соответствующей методики при обслуживании авиадвигателей «по состоянию».

Автор выражает глубокую признательность коллективу кафедр «Двигатели летательных аппаратов» и «Техническая эксплуатация летательных аппаратов и авиадвигателей», а также лично - научному консультанту доктору технических наук, профессору Пивоварову В.А. за конструктивные предложения по формированию содержания и оформлению диссертации.

Выводы по 5-й главе диссертации

1. Предложена система информационного обеспечения процессов диагностирования (СИОПД) для оценки работоспособности авиационных ГТД.

2. Разработаны метод выбора оптимального состава контролируемых параметров ГТД по предложенному информационному критерию и методика количественной оценки информационного критерия для правильной постановки диагноза при обслуживании авиадвигателей «по состоянию».

3. Рассмотрен конкретный пример реализации новой методики применительно к авиационному ГТД ПС-90А.

4. Определены условные трудозатраты на выполнение мероприятий по внедрению системы СИОПД и новой методики диагностирования в практику ТО и Р ГТД.

Заключение

1. На основании опыта эксплуатации отечественных авиационных ГТД * и многофакторной диагностической информации, характеризующей их техническое состояние, обоснована необходимость совершенствования диагностики авиационных ГТД с учетом информационного потенциала контролируемых параметров. Анализ существующих методов диагностики показал, что для достоверной оценки состояния авиационных ГТД, необходимо использовать комплексную диагностику. При этом важным является оценка диагностической информации по результатам регистрации различных по своей физической природе параметров и характеризующих признаков. Выявлено, что поскольку не все контролируемые параметры ГТД имеют одинаковую информационную ценность, то большое практическое значение приобретает задача выявления тех из них, которые должны включаться в процедуру контроля в первую очередь.

2. Исследованы существующие информационные законы в контексте философской и технической точек зрения, что позволило обосновать возможность применения теории информации к решению задач технической диагностики авиационных ГТД. Рассмотрены новые подходы к решению поставленных задач с использованием теории информации. Обосновано применение информационной энтропии К.Шеннона.

3. Сформированы задачи постановки технического диагноза применительно к авиационным ГТД типа ПС-90А и Д-30 КУ.

4. Рассмотрены задачи классификации состояний ГТД. Предложена т.н. параметрическая классификация.

5. На основе расчетов информационной энтропии на разных этапах т> наработки даны рекомендации по выбору состава контролируемых параметров и диагностических признаков для узлов авиадвигателей ПС-90А и Д-ЗОКУ, проверки по которым для постановки диагноза должны производиться в первую очередь, что повысит безопасность полетов.

6. Построены экспериментальные модели развития дефектов по характеристикам вибрации. Разработана математическая модель и диагностический критерий информативности, основанный на динамике изменения вибрации ГТД в зависимости от наработки и конкретных повреждений проточной части авиационного ГТД ПС-90А. На основе разработанной методики и проведенного эксперимента, сформированы дискретные уровни распознавания «адресов» неисправностей с помощью параметра «повышенная вибрация».

7. Разработаны метод постановки диагноза на основе выбора оптимального состава контролируемых параметров ГТД по предложенным информационным критериям и методика количественной оценки информационных критериев для правильной постановки диагноза при обслуживании авиадвигателей «по состоянию» на примере ПС-90А.

8. Разработана система информационного обеспечения процессов диагностирования для оценки работоспособности авиационных ГТД, которая позволяет качественно произвести оценку технического состояния ГТД с использованием современных методов диагностики при максимальных наработках с начала эксплуатации и после последнего ремонта, а также для реализации методов статистического и информационного анализа отказов и неисправностей двигателей в эксплуатации.

9. Определены условные трудозатраты на выполнение мероприятий по внедрению системы информационного обеспечения процессов диагностирования и усовершенствованной диагностики в практику ТО и Р ГТД.

1. Августинович В.Г., Акиндинов В.А., Боев Б.В. и др. Под ред. Дедеша В.Т. Идентификация систем управления авиационных газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1984.

2. Александров В.Г., Майоров А.В., Потюков Н.П. Авиационный технический справочник. М.: Транспорт, 1975.

3. Ахмедзянов A.M., Дубравский Н.Г., Тунаков А.П. Диагностика состояния ВРД по термогазодимическим параметрам. М.: Машиностроение, 1983.

4. Барзилович Е.Ю., Каштанов В.А. Обслуживание систем при ограниченной информации об их надежности. М.: Сов. Радио, 1976.

5. Барзилович Е.Ю., Воскобоев В.Ф. Эксплуатация авиационных систем по состоянию (элементы теории). М.: Транспорт, 1981.

6. Бартлетт М.С. Введение в теорию случайных процессов. М.: Изд-во иностр. лит., 1958.

7. Белкин Ю.С., Боев Б.В., Гуревич О.С. и др. Под ред. Шевякова А.А. Интегральные системы автоматического управления силовыми установками самолетов. М.: Машиностроение, 1983.

8. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978.

9. Бом Д. Квантовая теория. М.: Наука, 1990.

10. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967.

11. И. Боумейстер Д., Экерт А., Цайлингер А. Физика квантовой информации. М.: Постмаркет, 2002.

12. Васильев В.А., Романовский Ю.М., Яхно В.Г. Автоволновые процессы. М.: Наука, 1987.

13. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Иванов А.И. и др. Автоматический контроль и диагностика систем управления силовыми установками летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1989.

14. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.

15. Винер Н. Интеграл Фурье и некоторые его приложения. М.: Физматгиз, 1963.

16. Волькенштейн М.В. Энтропия и информация. М.: Наука, 1986.

17. Гасленко Р.В. УМР по определению экономической эффективности мероприятий, направленных на совершенствование ИАОП. М.: МГТУГА, 1995.

18. Гельфанд И.М., Колмогоров А.Н., Яглома A.M. Теория информации. Изд-во ДАН СССР, 1956.

19. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Гостехиздат, 1954.

20. ГОСТ 27.003-90. Надежность в технике. Состав и общие правила,задание требований по надежности.

21. ОСТ 1-00156-75. Надежность изделий AT. Классификаторыпризнаков неисправностей.

22. ГОСТ 2.106-96. ЕСКД. Текстовые документы.

23. ГОСТ 3044-84. Преобразователи термоэлектрические. Номинальные статические характеристики преобразования.

24. Гусев Ю.М., Зайнашев Н.К., Иванов А.И. и др. Под ред. Петрова Б.Н. Проектирование систем автоматического управления ГТД. М.: Машиностроение, 1981.

25. Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.

26. Давенпорт В.Б., Рут B.JL Введение в теорию случайных сигналов и шумов. М.: Изд-во иностр. лит., 1960.

27. Домотенко Н.Т., Кравец А.С. Масляные системы газотурбинных двигателей. М.:, Транспорт, 1972.

28. Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных систем. М.: Энергия, 1977.

29. Дятлов В.А., Кабанов А.Н., Милов JI.T. Контроль динамических систем. Д.: Энергия, 1978.

30. Ермаков Г.И. Физико-химические методы определения металлов в авиамаслах с целью прогнозирования технического состояния двигателей. М.: Изд-во МГА, 1973.

31. Ермаков Г.И. Диагностирование технического состояния АД путем анализа работавшего масла. М.: Изд-во МГА, 1985.

32. Ермаков Г.И., Пивоваров В.А., Ицкович А.А. Диагностирование ГТД по результатам спектрального анализа работавших масел. М.: РИО МИИГА, 1986.

33. Ицкович А.А. Надежность летательных аппаратов и авиадвигателей. Часть 1. М.: РИО МИИГА, 1990.

34. Ицкович А.А. Надежность летательных аппаратов и авиадвигателей. Часть 2. М.: РИО МГТУГА, 1995.

35. Кадомцев Б.Б. Динамика и информация. М.: Ред. журн. УФН, 1997; 2-е изд. М.: Ред. журн. УФН, 1999.

36. Казанджан П.К., Тихонов Н.Д., Шулекин В.Т. Теория авиационных двигателей. М.: Транспорт, 2000.

37. Карасев В.А., Максимов В.П. Методы вибрационной диагностики машин. М.: Машиностроение, 1975.

38. Карасев В.А., Максимов В.П., Сидоренко М.К. Вибрационная диагностика ГТД. М.: Машиностроение, 1978.

39. Килин С.Я. Квантовая информация. М.: Ред. журн. УФН, 1999.

40. Климонтович Ю.Л. Статистическая физика. М.: Наука, 1982.

41. Климонтович Ю.Л. Статистическая теория открытых систем т. 1. М.: ТОО «Янус», 1995.

42. Клышко Д.Н. Основные понятия квантовой физики с операциональной точки зрения. М.: Ред. журн. «Успехи Физических Наук» (УФН) №9, 1998.

43. Клышко Д.Н. Неклассический свет. М.: Ред. журн. УФН №6, 1996.

44. Клышко Д.Н. Физические основы квантовой электроники. М.: Наука, 1986.

45. Кобринский Н.Е., Трахтенброт Б.А. Введение в теорию конечных автоматов. М.: Физматгиз, 1962.

46. Коняев Е.А. Техническая диагностика авиационных ГТД. Рига: РИО РКИИГА, 1989.

47. Косточкин В.В. Надежность авиационных двигателей и силовых установок. М.: Машиностроение, 1988.

48. Крылов К.А., Хаймзон М.Е. Долговечность узлов трения самолетов. М.: Транспорт, 1976.

49. Кудрицкий В.Д., Синица М.А., Чинаев П.И. Автоматизация контроля радиоэлектронной аппаратуры. М.: Сов. радио, 1977.

50. Куно А.Я., Генкин М.Д. Цифровая следящая фильтрация и спектральный анализ. М.: Транспорт, 1974.

51. Ланге Ф. Корреляционная электроника. М.: Судпромгиз, 1963.

52. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Квантовая механика. М.: Наука, 1974.

53. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Статистическая физика. Часть 1. М.: Наука, 1976.

54. Лебедев В.Л. Случайные процессы в электрических и механических системах. М.: Физматгиз, 1958.

55. Левин Б.Р. Теория случайных процессов и ее применение в радиотехнике. М.: Сов. радио, 1957.

56. Леонтович М.А. Введение в термодинамику. Статистическая физика. М.: Наука, 1983.

57. Лишаев А.И., Егоров К.И., Есинский В.М. Автоматизация контроля, регистрации и анализа вибрации ГТД. Куйбышев: РИО КуАИ, 1974.

58. Лозицкий Л.П. Янко А.К. Лапшов В.Ф. Оценка технического состояния авиационных ГТД. М.: Воздушный транспорт, 1982.

59. Лэнинг Дж.Х., Бэттин Р.Г. Случайные процессы в задачах автоматического управления. М.: Изд-во иностр. лит., 1958.

60. Машошин О.Ф. Информационное обеспечение процессов диагностирования авиадвигателей. Егорьевск: В сб. научн. трудов конф. ЕАТК, 2001.

61. Машошин О.Ф. Оптимизация процессов диагностирования авиационной техники с использованием критериев информативности. М.: В сб. научн. трудов конф. ВВИА им. Проф. Н.Е.Жуковского, 2002.

62. Машошин О.Ф. Интерпретация теории К.Шеннона в классификационных задачах информационной диагностики авиадвигателей. М.: Научный вестник МГТУ ГА № 80, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2004.

63. Машошин О.Ф., Бигус А.В. Информационное обеспечение процессов диагностирования авиационной техники. М.: Научный вестник МГТУ ГА № 49, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2002.

64. Машошин О.Ф., Бигус А.В. Прогнозирование технического состояния ГТД по выбегу ротора. М.: Научный вестник МГТУ ГА №66, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT, безопасность полетов, 2003.

65. Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. М.: Сов. радио, 1961.

66. Некипелов Ю.Г. Авиационные топлива, смазочные материалы и специальные жидкости. Киев, КИИГА, 1986.

67. Павлов Б.В. Кибернетические методы технического диагноза. М.: Машгиз, 1964.

68. Павлов Б.В., Змановский В.А. Корреляционные методы прогнозирования аварий. М.: Вестник сельхознауки №5,1963.

69. Пархоменко П.П., Согомонян Б.С. Основы технической диагностики: (Оптимизация процессов диагностирования, аппаратные средства). М.: Энергоатомиздат, 1981.

70. Пересада В.П. Автоматическое распознавание образов. Л.: Энергия,1970.

71. Пивоваров В.А. Повреждаемость и диагностирование авиационных конструкций. М.: Транспорт, 1994.

72. Пивоваров В.А. Прогрессивные методы технической диагностики. М.: РИО МГТУГА, 1999.

73. Пивоваров В.А. Авиационный двигатель ПС-90. М.: РИО МГА,1989.

74. Пивоваров В.А. Современные методы и средства неразрушающего контроля состояния авиационной техники. М.: РИО МИИГА, 1988.

75. Пивоваров В.А., Машошин О.Ф. Дефектоскопия гражданской авиационной техники. М.: Транспорт, 1994.

76. Пивоваров В.А., Машошин О.Ф. Применение аппарата теории статистической классификации к задачам диагностирования авиационной техники. М.: Научный вестник МГТУ ГА №20, серия: эксплуатация воздушного транспорта и ремонт AT. Безопасность полетов, 1999.

77. Пугачев B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз, 1960.

78. РД 50-690-89. Методические указания. Надежность в технике. Методы оценки надежности по экспериментальным данным. М.: Гос. комитет СССР по управлению качеством продукции и стандартам, 1990.

79. Резников М.Е. Топлива и смазочные материалы для летательных аппаратов. М., Воениздат, 1973.

80. Свешников А.А. Прикладные методы теории случайных функций. М.: Судпромгиз, 1961.

81. Селиванов А.И. Основы теории старения машин. М.: Машиностроение, 1964.

82. Серия отчетов по НИР № 63-91. Разработка требований к программе ТО и Р авиадвигателей и методики ее формирования. М.: РИО МИИГА, 1992.

83. Синдеев И.М. К вопросу о синтезе логических схем для поиска неисправностей и контроля состояния сложных систем. М.: Изв. АН СССР. Техническая кибернетика №2, 1963.

84. Сиротин Н.Н., Коровкин Ю.М. Техническая диагностика авиационных газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1979.

85. Смирнов Н.Н., Чинючин Ю.М. Эксплуатационная технологичность летательных аппаратов. М.: Транспорт, 1994.

86. Смирнов Н.Н., Ицкович А.А. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию. М.: Транспорт, 1980.

87. Смирнов Н.Н., Владимиров Н.И., Черненко Ж.С. Техническая эксплуатация летательных аппаратов. М.: Транспорт, 1990.

88. Справочник под редакцией В.Г.Александрова. Контроль узлов трения самолетов и вертолетов. М.: Транспорт, 1976.

89. Отчет о 16-ой Всемирной конференции по НК в Монреале (Канада) (16th World Conference on NDT). http://www.ronktd.ru, 2004.

90. Степаненко В.П. Практическая диагностика авиационных ГТД. М.: Транспорт, 1985.

91. Стратонович P.J1. Теория информации. М.: Сов. радио, 1975.

92. Стратонович P.JI. Нелинейная неравновесная термодинамика. М.: Наука, 1985.

93. Тойбер M.JI. Электронные системы контроля и диагностики силовых установок. М.: Воздушный транспорт, 1990.

94. Теория автоматического управления силовыми установками летательных аппаратов/ Ю.С.Белкин, Л.Н.Гецов, Ю.В.Ковачич и др. Под ред. А.А.Шевякова. М.: Машиностроение, 1976.

95. Харкевич А.А. Спектры и анализ. М.: Физматгиз, 1961.

96. Холево А.С. Введение в квантовую теорию информации. М.: МЦНМО, 2002.

97. Цыпкин ЯЗ. Основы теории автоматических систем. М.: Наука,1977.

98. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетике. Под ред. Р.Л.Добрушина, О.Б.Лупанова. М.: Изд-во иностр. литер., 1963.

99. Шилов Г.Е. Математический анализ. М.: Физматгиз, 1961.

100. Яглом A.M. Введение в теорию стационарных случайных функций. «Успехи математических наук», т.7,вып.5, 1952.

101. Ямпольский Я.И., Белоконь НИ. Диагностирование авиационной техники. М.: Транспорт, 1983.

102. Ebeling W., Freund J., Schweitzer F. Komplexe Strukturen: Entropic und Information. Stuttgart, Leipzig: B.G.Teubner, 1998.

103. Engine Test and measuring equipment "Oil Engine and Gas Turbine" vol. 30, №346, 1962.

104. Grunberg L., Scott D. The Effect of Additives on the Water-Induced Pitting of Ball Bearings, "Inst/ Petrol"? 1960.

105. Hirano F., Yamamoto T. Four-Ball Test on Lubricating Oils Containing Solid Particles, "Wear", 1959.

106. Kamber P. W., Zimmerman W. H. Progress in electronic propulsion control for commercials aircraft. // AIAA Paper, 1976, № 655.

107. Lee I., W., Chetham T.P., Wiesner I. B. Application of correlation analysis to the detection of periodic signals in noisl. Proc. IRE, Oct. 1950.

108. Nielsen M.A., Chuang I.L. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press. Internat inf. 2001.

109. Staton L. Automatic Inspection and Diagnostic Systems for Automative Equipment, «SAE Preprints», 1962.

110. Журнал «В мире неразрушающего контроля» №2(20), июнь 2003.

111. Airbus adopts infrared thermography for in-service inspection. -Insight. 1994. V. 36. No. 10.

112. Welch C., Eden T.J. Numerically enhanced thermal inspection of shuttle solid rocket motor inhibitor/liner/fuel bondline. — In: Rev. of Progress in Quant. NDE. Vol. 8B. New York: Plenum Press. 1989.

113. ИЗ. Коллинз Дж. Повреждение материалов в конструкциях. Анализ, предсказание, предотвращение: Пер. с англ.- М.: Мир, 1984.

114. Мэтью Д., Альфредсон Р. Применение вибрационного анализа для контроля технического состояния подшипников качения: Пер. с англ.-Конструирование и технология машиностроения.- М.: Мир, 1984.-т. 106, №3.-с.100-108.

115. Дорошко С.М. Контроль и диагностирование технического состояния газотурбинных двигателей по вибрационным параметрам.- М.: Транспорт, 1984.-128с.

116. ГоссоргЖ. Инфракрасная термография. М.: Мир, 1988.

117. Кольер Р., Берхарт, Лиин Л. Оптическая голография. М.: Мир,1973.

118. Волноводная оптоэлектроника. Под ред Т.Тамира. М.: Мир, 1991.

119. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях//Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.