автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Нечеткие иерархические марковские модели процессов развития отказов систем автоматического управления, контроля и диагностики ГТД

На правах рукописи

АБДУЛНАГИМОВ Ансаф Ирекович

НЕЧЕТКИЕ ИЕРАРХИЧЕСКИЕ МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ОТКАЗОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ, КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ ГТД

Специальность 05.13.01 Системный аналнз, управление и обработка информации (в промышленности)

- 1 ДЕК 2011

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа-2011

005003264

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» на кафедре 'автоматизированных систем управления

Научный руководитель д-р техн. наук

АРЬКОВ Валентин Юльевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

КРЫМСКИЙ Виктор Григорьевич

кафедра информационно-управляющих систем Уфимской государственной академии экономики и сервиса

канд. техн. наук

ЧЕЧУЛИН Анатолий Юрьевич

ОАО «Уфимское агрегатное предприятие

«Гидравлика»

Ведущая организация ОАО «Уфимское научно-производственное

предприятие «Молния»

Защита диссертации состоится 14 декабря 2011 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан 11 ноября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. * В. В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Безопасность полета во многом определяется состоянием силовой установки летательного аппарата и ее системы управления. Современные бортовые цифровые системы автоматического управления, контроля и диагностики (САУКиД) позволяют измерять большое количество параметров газотурбинного двигателя (ГТД) и его систем и получать массивы такой информации в цифровом виде. Для решения текущих задач управления и контроля состояний во время полета, как правило, используется малая часть этих данных. Более глубокий анализ такой информации может улучшить глубину контроля и принять соответствующие меры до наступления критических отказов, и, таким образом, повысить безопасность полетов.

Современные цифровые системы автоматического управления, контроля и диагностики характеризуются большим числом функций регулирования, контроля и диагностики, в то время как наиболее критичными в ГТД являются его элементы и блоки (датчики, исполнительные механизмы и т.д.). Анализ отечественных и зарубежных двигателей показывает, что больше всего отказов происходит в узлах двигателя и САУКиД (для САУКиД это 40 - 75 %). Отказы, связанные с износом и разрушением элементов ГТД и его систем, могут развиваться скачкообразно, либо постепенно, и своевременное обнаружение таких изменений (деградации характеристик) является актуальной задачей в области эксплуатации и технического обслуживания авиационной техники.

Существующие в настоящее время технологии обнаружения отказов основаны преимущественно на четких логических операциях и выявляют лишь два состояния - «исправное состояние» либо «отказ», и не учитывают процессы деградации элементов или блоков. Оценка степени деградации создает предпосылки к переходу от двухзначной логики к нечеткой для анализа процессов развития отказов САУКиД ГТД. Используя алгоритмические, логико-вероятностные и нечеткие методы анализа постепенных отказов (постепенное изменение характеристик или конструктивных параметров) можно во многих случаях предотвратить возникновение аварийных и катастрофических ситуаций, либо подготовить экипаж к принятию экстренных мер путем заблаговременного информирования о «приближении» к критической ситуации.

С появлением высокопроизводительной вычислительной техники открываются возможности более глубокого и качественного анализа экспериментальных данных. Эта проблема особенно актуальна для обработки марковских моделей сложных динамических систем с отказами, особенно в части построения распределенных иерархических моделей.

Совершенствование систем автоматического управления контроля и диагностики ГТД представляет собой резерв повышения качества силовой установки и обеспечения все более жестких летно-технических требований в широком диапазоне режимов работы и условий полета.

Различные подходы к решению проблемы контроля и диагностики технического состояния ГТД представлены в работах В. Г. Августиновича,

A. М. Ахмедзянова, И. А.Биргера, В.И.Васильева, X. С. Гумерова, В.Т.Де-деша, Н. Г. Дубравского, И. В. Егорова, С. В. Епифанова, В. Н. Ефанова, Ю. С. Кабальнова, В. Г. Крымского, Г. Г. Куликова, В. Ю. Арькова, С. В. Жер-накова, А. И. Фрида, Д. Ф. Симбирского, Н. Н. Сиротина, А. П. Тунакова,

B. Т. Шепеля и других.

В диссертации предлагается дальнейшее развитие моделей и методов исследования систем кошроля и диагностики ГТД в аспекте оценивания степени деградации на различных уровнях иерархии сложной системы.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности контроля и диагностики технического состояния ГТД и его систем на основе нечетких иерархических марковских моделей процессов развития отказов.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать иерархическую модель анализа развитая процессов отказов, на примере САУКиД.

2. Разработать методику определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики.

3. Разработать метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования нелинейной динамики.

4. Разработать методику полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических распределенных марковских моделей.

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решались с использованием теории автоматического управления, теории идентификации, метода анализа иерархий, нечеткой логики, методов системного моделирования, теории марковских и случайных процессов и др. Обработка экспериментальных данных проводилась средствами диалоговой системы МаЙаЬ с интегрированной средой визуального моделирования БтшНпк; схема активных экспериментов отрабатывалась на полунатурном стенде УНПП «Молния».

На защиту выносятся:

1. Иерархическая модель процессов развития отказов, которая интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний, дерево коэффициентов влияния отказов.

2. Методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики для оценки степени деградации САУКиД его узлов и элементов на основе нечеткой дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов.

3. Метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования путем идентификации нелинейных характеристик в гидромеханической части на основе когнитивной графики и параллельных вычислений.

4. Методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, включающая имитацию одиноч-

ных, множественных отказов датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработана иерархическая модель процессов развития отказов, отличающаяся тем, что интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний и дерево коэффициентов влияния отказов.

2. Методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, отличающаяся тем, что определяет степень деградации на основе дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов.

3. Метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, отличающийся тем, что для обнаружения отказов анализируется эмпирическое многомерное распределение, которое свидетельствует о нелинейности характеристик в гидромеханической части, причем для построения статистических оценок используются параллельные вычисления.

4. Методика автоматизированных полунатурных испытаний САУК ГТД на основе иерархических марковских моделей, отличающаяся тем, что имитирует одиночные и множественные отказы датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности.

Практическую ценность имеют:

1. Разработанная иерархическая модель процессов развития отказов, применение которой позволяет декомпозировать силовую установку на более чем 10 уровней иерархии для анализа постепенных отказов и количественной оценки степени деградации.

2. Разработанная методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, применение которой позволяет обнаруживать на стадии развития 30 % постепенных отказов от всех отказов САУКиД в процессе полета и технического обслуживания на земле.

3. Метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования обеспечивающий раннее обнаружение отказов, за счет анализа постепенного ухудшения характеристик, вызванных развитием нелинейности, типа зоны нечувствительности.

4. Методика автоматизированных полунатурных испытаний САУК ГТД на основе иерархических марковских моделей, применение которой позволяет снизить объем ручных операций за счет моделирования всех видов отказов и сократить время испытаний функций контроля в 3 - 4 раза.

Апробация работы

Основные положения работы были доложены и обсуждены на: XXXII и XXXIII Международных молодежных конференциях «Гагаринские Чтения» (2006, 2007, г. Москва); Всероссийских молодёжных научных конференциях «Мавшотовские чтения» (2007, 2008, г. Уфа); Ш и IV Всероссийских зимних школах-семинарах аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы в науке и технике» (2008, 2009, г. Уфа); 1П Международной научно-технической

конференции «АВИАДВИГАТЕЛИ XXI ВЕКА» (2010, г. Москва); V Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО'2010 (2010, г.Москва); Международной конференции ИФАК «Методологии управления и технологии эффективного использования энергаи» (2010, Португалия).

Основания для выполнения работы. Работа выполнена на кафедре Автоматизированных систем управления Уфимского государственного авиационного технического университета при поддержке грантов Министерства образования и науки Российской Федерации - АД-АД-06-11-КФ, ИФ-АС-Ю-11-ОЗ/А; РФФИ - ИФ-АС-21-10-ГФ; ШМ - ШМ ИФ-АС-01-09-ГИ и гранта Президента РФ.

Публикации

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 13 работах, из них 4 - в изданиях, входящих в список ВАК, в том числе 4 патента РФ.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, результатов и выводов, списка литературы, содержит 140 листов машинописного текста и включает 54 рисунка, 4 таблицы, 110 наименований использованной литературы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается общая характеристика работы: цель исследований, актуальность решаемых задач, определяется научная новизна и практическая значимость защищаемых результатов.

Первая глава посвящена обзору существующих методов контроля и диагностики состояния ГТД и его систем, а также разработке иерархической модели состояний на основе процессов развития отказов.

Для текущей оценки системной безопасности САУКиД предложено формализованное представление в виде иерархической структуры как сложной системы, состоящей из подсистем и элементов (узлов) со встроенными функциями контроля и диагностики. Проведена декомпозиция САУКиД ГТД на независимые подсистемы различного уровня иерархии по структурным и функциональным признакам (рис. 1).

Предложена иерархическая классификация отказов, на примере САУКиД ГТД. В таблице 1 для каждого уровня классифицированы отказы и состояния системы, а также приоритеты устранения отказов.

Метод анализ иерархий позволяет перейти к модели процессов развития отказов для оценки состояния системы на каждом уровне иерархии. Текущее состояние САУКиД предлагается оценивать с помощью нового показателя -«степени деградации».

Математическая модель состояний на основе процессов развития отказов представлена в виде 8 = < С?, .Р, Я >, где (7 - иерархия отказов системы,

^ - качественная оценка отказов, I - набор коэффициентов влияния отказов, Я - система взаимовлияния отказов. Глубина иерархии С обозначается через к, причем А=0 для корневого элемента О.

Для О выполняются следующие условия: 1. Существует разбиение в на подмножества кь к = 1 ...п.

2.1Лзхе\ следует,что к — \,...,п-\.

З.Из хекк следует, что х+ ск = 2,...,п.

Рисунок 1 - Иерархическая модель процессов развития отказов САУКиДГТД

Для каждого х е (7 существует такая весовая функция: ^:х"-»[0,1],что X й>х(У) = 1-

Множества /г, являются уровнями иерархической модели, а функция сох есть коэффициент влияния отказа одного уровня относительно состояния системы х. Если х" <Х\+1 (для некоторого уровня Ьк), то а>х определяется для всех

Иь если приравнять ее к нулю для всех отказов в не принадлежащих х . Иерархическая модель САУКиД интегрирует: - функциональную структуру (блок-схему);

- физическую структуру;

- дерево состояний (структуру состояния) элементов и блоков;

- дерево коэффициентов влияния отказов.

Таблица 1

Фрагмент иерархической классификации отказов

Уровни иерархии Отказы САУКиД Приоритет устранения отказа

Уровень 1 Отказ канала Б Немедленное

... устранение

Уровень 7 Отказ капала А

Уровень 8 Отказ функции управления (А) и 2 «1

Отказ контура управления Отказ контура управления (А) 11 о. й о* 3

Уровень 9 Интегральный отказ измерения (отказ одноименных измеренных параметров) Отказ цепи управления ИМ (А) (отказ линий связи датчиков или отказ аппаратной части САУ) О 01 в|

Уровень 10 Отказ измерения в канале (обрыв или КЗ) Долгосрочное устранение

и Исполнительные

^ механизмы

На иерархическую модель накладывается система взаимовлияния отказов Я с логическими операциями дизъюнкции и конъюнкции. Такая система взаимовлияния отказов позволяет анализировать состояние всей силовой установки, как снизу вверх, так и сверху вниз и проводить более глубокий анализ по различным уровням декомпозиции системы управления, за счет использования промежуточного состояния - деградации. Отказные состояния классифицируются в зависимости от степени деградации на «незначительное», «сложное», «опасно сложное», «катастрофическое». По степени деградации также можно оценивать расстояние до критической ситуации и скорость приближения к ней.

Предпосылкой реализации иерархической модели состояний на основе процессов развития отказов является использование распределенной аппаратной структуры САУКиД и интеллектуальных алгоритмов контроля и диагностики, причем в каждом элементе или подсистеме ГТД реализована встроенная функция контроля (ВФК) на аппаратном или программном уровнях. ВФК отслеживает процесс деградации и устанавливает предотказное состояние на основе модели процессов развития отказов. Информация о техническом состоянии каждого элемента, узла или подсистемы собирается в САУКиД с

возможностью передачи информации в системы верхнего уровня, где оценивается состояние силовой установки в целом.

Вторая глава описывает методику оценки параметров состояний на основе нечеткой логики для контроля и диагностики процессов развития отказов.

Для повышения эффективности контроля технического состояния ГТД разработана методика определения параметров состояния САУКиД с привлечением нечетких методов анализа информации об отказах элементов системы. Дискретные сигналы об отказах элементов предлагается представить в виде нечетких лингвистических переменных.

Определены функции принадлежности для состояний «Исправно» и «Отказ», что позволяет оценить степень деградации и анализировать процесс развития отказа и устанавливать предотказное состояние. В этом случае, оценка степени деградации определяется по функции принадлежности Я, которая принимает значения в диапазоне: 5 е [0,1].

Степень деградации в первом приближении может быть описана функцией принадлежности, например, трапецеидального вида. База правил представляется таблицей, которая заполняется нечеткими правилами следующим образом. При наступлении нескольких отказов может формироваться сигнал об отказе «вышестоящего» по иерархии элемента. В процессе фаззификации предлагается использовать дискретно-упорядоченную шкалу определения параметров состояний (рис.2), например, для датчиков с несколькими выходными обмотками. В этом случае, ранжирование состояний будет более объективным по сравнению с экспертными оценками.

1

Рисунок 2 - Непрерывная (а) и дискретная (б) шкалы степени деградации

Оценка коэффициентов влияния отказов проводится на основе модифицированного метода анализа иерархий. Задача сводится к тому, чтобы п возможным отказам ..., поставить в соответствие множество числовых весов соь со2, ... , а>п, которые соответствовали бы фиксированным суждениям о значимости отказов САУКиД.

1 ЛГотказов Л?отказов

элементов „ элементов

а) б)

«Исправно» (Т])

4

«Отказ» (Т3) «Исправно» (ТО

«Отказ» (Т3)

Рп

ЧЧ ч> • • <щ /®„" Ч" Ч"

> II ®2/Ч й)2/й>2 ■ • ®2/®„ 02 ~ Лпах (02

к 0„ _п

где со - собственный вектор матрицы А, - максимальное собственное зна-

п

чение, близкое к порядку матрицы п, причем ^ о,- = 1.

/=1

Коэффициенты <и( учитывают относительную степень влияния отказов на состояние элементов на следующем уровне иерархии.

На каждом уровне иерархии И, для п элементов ГТД и его систем определяется вектор состояний 5^.00 {исправно, деградация, отказ} с учетом коэффициентов влияния отказов:

где цы(хп) - значение функции принадлежности элемента х„ (степень деградации). Для определения состояния элемента иерархии системы на более высоком уровне для входных состояний нижнего уровня (хп) выполняется

дефаззификация.

Применение иерархических нечетких баз знаний позволяет агрегировать («сворачивать») состояния САУКиД в один вектор состояний. Анализируются ситуации, когда ошибка была пропущена или ложно выявлена, что сказывается на оценке состояния САУКиД. Для этого предлагается оценивать и анализировать вероятносга ошибок первого и второго рода по фактическим данным об эксплуатации системы, например:

N

р _ ложн _

ложа N +дг + N

* обнар проп 1 ложн 1 ■''норы

Состояние элементов во времени и по уровням иерархии зависит также и от предыдущих параметров состояний элементов, включая значения функции принадлежности, и от коэффициентов влияния отказов. Параметры предыдущего шага относительно анализируемого состояния на данный момент становятся четкими, т.к. данный цикл уже был исполнен и состояние подтвердилось. Такой процесс в общем случае удовлетворяет марковскому свойству (рис.3) для моментов времени/и 1 и представляется как

^ + \) = Кхц^) + Кгу/,

где (г) - текущее значение функции принадлежности элемента, ау/ - вектор

независимых случайных величин, К] и К2 — коэффициенты, характеризующие свойство «марковости», определяются динамикой изменения состояния соот-

ветствующего элемента. К\ и К2 зависят от А/, где Л? - продолжительность цикла контроля и диагностики.

Ру=РгоЬ{.?; 1 2 3

1. Исправное состояние Рп Рп Рп

2. Состояние деградации Ргх Р%1 Ръ

3. Отказ приводящий к остановке двигателя Ргх V Рп Рг з

\\

\ Повторный запуск в \ полете

Рисунок 3 - Матрица вероятностей переходов в течение полета

Состояние элемента в иерархии силовой установки определяется с помощью базы правил отказов. Динамическая модель состояний определяется с учетом текущего состояния ГТД и коэффициентов влияния отказов, вызвавших это состояние (рис.4). Коэффициенты влияния отказов данного элемента на состояние подсистем верхнего уровня могут быть определены по статистическим данным или экспертным оценкам.

Уровень системы (уровень X)

Уровень функций/подсистем

Уровень цепей/контуров

Уровень датчиков и ИМ (уровень 9)

Уровень обмоток (уровень 10)

{0,75 0,25 0}

Состояние САУКиД

А,(1)

Аз(1)

В,(0,5У \Рз(0,5) Оз (0,5^ "45,(0,5) {1 0 0} {10 0} {0,2 0,7 0,1} о 0}

Рисунок 4 - Пример анализа иерархической структуры САУКиД ГТД с отказами

Третья глава описывает метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, путем выявления развивающейся нелинейности. Рас-

смагривается проблема идентификации нелинейности в гидромеханической части САУ на примере обнаружения постепенного ухудшения характеристик дозирующего элемента по мере его износа. Для обнаружения нелинейности используются марковские модели стохастической динамики. В качестве диагностического признака предлагается использовать измерение формы распределения случайного сигнала, проходящего через нелинейную систему. В качестве математической модели объекта управления рассматривается описание в пространстве состояний и управлений в виде стохастического разностного уравнения

ЛГ(г+1) = АД0+ВУ(0+Щ0, (1)

где X е К' - 5-мерный вектор состояний; и е Л1 - ¿-мерный вектор управлений; А, В и Ж - матрицы размерности (и*«), (лхя) и (ихг) соответственно; £еЯг -вектор независимых случайных переменных. Таким образом, динамический объект, описываемый данным конечно-разностным уравнением, с входной координатой (управлением) V и выходной координатой (состоянием) X, в замкнутой схеме системы автоматического управления является управляемым марковским процессом.

Введение дискретизации по уровню позволяет перейти от марковского процесса к цепи Маркова. При условии стационарности процесса £(() цепь будет однородной. Такая цепь описывается с помощью стохастической матрицы вероятностей переходов Р размерностью (т*т), где т - количество состояний цепи. Каждый элемент матрицы Р,у представляет собой вероятность перехода системы из состояния X, в состояние Х} за время АТш.

Ря = РгоЬ{Аг(0 е Х„ Х(1 +1) б X,}; V« е Л';

Х.е

Дх йх

ж,--:х,+—

' 2 2

2Х=1,/=1,«. (2)

;=1

Размер матрицы Р определяется априорной информацией о порядке модели объекта (1) и числом интервалов дискретизации Дх и Ди. Вероятности переходов оцениваются как относительные частоты соответствующих событий.

Статистическая оценка переходных вероятностей управляемой марковской цепи сводится к подсчету соответствующих событий за время наблюдения и последующему вычислению элементов матрицы Р по формуле:

Р.

г* т

где -число событий вида {Л'(7„) = , ХЦм.х) = Х1, Щп) = ик}, а знаменатель соответствует числу событий вида {Х(г„) = Х,, и(1п) = ик}. Таким образом, при любой комбинации состояния X\ и управления ик получаем полную систему событий, заключающихся в переходах в состояния X].

Оценивание матрицы вероятностей переходов марковской модели состоит в построении многомерных гистограмм, которые представляют собой оценку

совместного распределения. Чтобы найти компромисс между дисперсией и смещением статистических оценок, предлагается проводить поиск оптимального разрешения по косвенному графическому критерию. Такой подход позволяет обнаруживать появление нескольких пиков (мод) распределения.

На рис. 5 представлены трехмерные графики (гистограммы) сечения матрицы вероятностей переходов, построенные с различной величиной интервала группирования и шириной перекрытия. Скачкообразные переходы между состояниями рассматриваются как признаки нелинейности, которая может быть вызвана, например, повышением трения в гидроцилиндре.

Для оценки многомерного массива вероятностей переходов могут потребоваться большие вычислительные мощности. Современные САУКиД порождают большие объемы информации. В частности, в бортовой цифровой системе циркулируют несколько сотен аналоговых и цифровых сигналов, что в результате может генерировать массивы размером несколько гигабайт в расчете на час полета. Оценка марковских моделей по таким исходным данным с применением метода оптимизации потребует длительных расчетов на персональном компьютере порядка нескольких часов или дней.

Рисунок 5 - Сглаженная (а) и оптимальная (б) оценки вероятностей переходов

Для обработки большого объема экспериментальных данных рассматривается возможность параллельной реализации метода анализа распределения для обнаружения нелинейности на суперкомпьютере в среде МаЙ[аЬ, что упрощает процесс разработки параллельных приложений, а также экономит время, с точки зрения расчетов и затрат на программирование.

Метод включает операцию «линеаризации» многомерных массивов переходных вероятностей для параллельной обработки в одном цикле вместо нескольких вложенных циклов. При этом многомерный массив предлагается представить в виде одномерного, для чего формируется вспомогательный массив индексов для каждой итерации цикла.

Графическая идентификация марковских моделей нестационарных динамических объектов позволяет автоматизировать массовую обработку экспериментальных данных САУКиД ГТД за счет параллельных вычислений и дает возможность сократить сроки экспериментальной доводки САУКиД, а также создает предпосылки к переходу к эксплуатации по состоянию.

Четвертая глава описывает методику полунатурных испытаний САУКиД ГТД которая заключается в имитационном моделировании двигателя, датчиков и исполнительных механизмов в реальном масштабе времени, причем «расписание» испытаний составляется на основе иерархических нечетких марковских моделей процессов развития отказов.

Для реализации предложенной методики используется стенд для испытаний систем автоматического управления газотурбинных двигателей, схема которого приведена на рис.6. Имитация отказов различных элементов системы осуществляется путем внесения изменений выходного сигнала модели в автоматизированном режиме в соответствии с расписанием (циклограммой).

Пульт управления

Автоматизированная имитация одиночных и множественных отказов, их последовательностей в комбинаций

ЗСУ

Вкл. отказов ИМ

Имит. ИМ

"(0|

Вкл. отказов

_гтд

А+АА^О

1

X

Сум. Инт.

»

Машинная модель ГТД

Вкл. отказов датчиков

Имит. датчиков

^ »мщподяв тидию я.

Рисунок 6 - Схема полунатурного стенда для испытаний САУКиД ГТД Выходной сигнал имитационной модели определяется в следующем виде:

I

х(0= |[(Л + А,.Л)х(0+(В+ЛДМО]^.

о

Задачей системы полунатурного моделирование отказов ГТД и его систем в составе программно-моделирующего комплекса является моделирование как одиночных, так и «следственных» (постепенных) отказов, то есть автоматического включения имитации отказов двигателя, его систем, датчиков и исполнительных механизмов в заданной последовательности.

Предлагается оптимизировать «расписание» включения отказов для снижения доли ручных операций в процессе полунатурных испытаний. План испытаний рассматривается как последовательность включения имитаторов отказов, причем взаимное влияние отказов описывается иерархической моделью, рассмотренной выше, а оптимизация плана испытаний по критерию минимальной продолжительности может осуществляться путем полного перебора вариантов.

На рис. 7 представлен пример моделирования отказа исполнительного механизма (ИМ) в контуре управления расходом топлива:

- отказ цепи управления ИМ расхода топлива 1а в канале А;

- отказ цепи управления ИМ расхода топлива 1б в канале Б;

- переключение на резервный гидромеханический регулятор.

Продолжительность полунатурных испытаний будет определяться не

только временем имитационного моделирования отказов, но и временем на подготовку, планирование и документирование. В среднем в САУКиД насчитывается порядка 100 различных отказов, что по оценкам составляет примерно несколько тысяч комбинаций. Такие исследования потребуют около одного месяца ручных операций, с учетом дополнительных затрат на переключение (перезагрузку) САУКиД.

(Зг

tea

50 100 150 200

... | • I 1 n А А Н

-

I ¡W\ ^ 1

50 100 150 200 Т

Рисунок 7 - Имитация отказа исполнительного механизма

Методика автоматизированных полунатурных испытаний позволяет подтвердить выполнение требований технического задания на проектирование САУКиД, исследовать процессы развития отказов в сжатые сроки. По экспертным оценкам, предлагаемая методика позволяет сократить длительность испытаний в 3 - 4 раз при доводке, отработке, сертификации САУКиД за счет сокращения количества ручных операций.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана иерархическая модель развития процессов отказов, отличающаяся тем, что интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний, дерево коэффициентов влияния отказов и позволяет декомпозировать силовую установку на более чем 10 уровней иерархии для количественной оценки состояния деградации и постепенных отказов.

2. Предложена методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, которая отличается тем, что определяет степень деградации на основе дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов, что позволяет обнаруживать на стадии развития 30 % постепенных отказов от всех отказов САУКиД в процессе полета и технического обслуживания на земле.

3. Разработан метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, который отличается тем, что для обнаружения отказов анализируется эмпирическое многомерное распределение, которое свидетельствует о нелинейности характеристик в гидромеханической части, причем для построения статистических оценок используются параллельные вычисления, что в результате обеспечивает раннее обнаружение постепенных отказов за счет выявления постепенного ухудшения характеристик.

4. Предложена методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических распределенных марковских моделей, которая отличается тем, что имитирует одиночные и множественные отказы датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности и позволяет снизить объем ручных операций за счет моделирования всех видов отказов и сократить время испытаний функций контроля в 3 - 4 раза.

ПУБЛИКАЦИИ, ОТРАЖАЮЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В изданиях из перечня ВАК

1. Непараметрическая идентификация динамических моделей сложных систем на основе управляемых марковских цепей / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, А. И. Абдулнагимов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. №9. С.49-54.

2. Перспективы нейросетевой настройки процедуры спектрального анализа при идентификации динамических моделей / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, А. И. Абдулнапшов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. №10. С. 42-46.

3. Технологая полунатурных испытаний интегрированных систем управления и контроля авиационных ГТД / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, А. И. Абдулнапшов // Известия вузов. Авиационная техника. 2008. №1. С. 37-40.

4. Методология полунатурного комплексного функционального моделирования ГТД и его систем / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, В. С. Фатиков, А. И. Абдулнапшов, Г. И. Погорелов // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С. П. Королёва. 2009. № 3(19). Часть 2. С. 392-400.

В других изданиях

5. Технология полунатурных испытаний интегрированных систем управления и контроля авиационных ГТД на основе иерархических распределенных марковских моделей / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, Г. И. Погорелов,

A. И. Абдулнагимов // Авиационно-космическая техника и технология. 2007. №9(45). С. 153-157.

6. Нечеткая марковская модель реального времени для контроля и диагностики газотурбинных двигателей [Электронный ресурс] / Г. Г. Куликов,

B. Ю. Арьков, А. И. Абдулнапшов У/ Авиадвигатели ХХТ века: материалы конф. - Электрон.дан,- М.:ЦИАМ, 2010.- С. 1579-1583.

7. Нечеткие марковские модели систем автоматического управления и контроля / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, А. И. Абдулнагимов // Интеллектуальные системы управления. Коллективная монография под редакцией акад. РАН Васильева С.Н. - М.: Машиностроение, 2010. - С. 154-163.

8. Марковские модели для энергоэффективного управления газотурбинной силовой установкой / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков, А. И. Абдулнагимов // Материалы конференции ИФАК по методологиям управления и технологиям эффективного использования энергии -Португалия, 2010. (Статья на англ. яз.).

9. Идентификация марковских моделей нестационарных динамических объектов на основе параллельных вычислений / Г. Г. Куликов, В. Ю. Арьков,

A. И. Абдулнагимов // Параллельные вычисления и задачи управления РАСО'2010: Труды Пятой Международной конференции - Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2010. - С. 343-350.

10. Пат. 2331054 Российская Федерация, МПК 001М 15/14. Способ полунатурных испытаний систем автоматического управления и контроля газотурбинных двигателей и стенд для его реализации / Г. Г. Куликов, Г. И. Погорелов,

B. Ю. Арьков, В. С. Фатиков, И. И. Минаев, С. В. Епифанов, А. И. Абдулнагимов; заявитель и патентообладатель Уфимский государственный авиационный технический университет.- №2006125866/06, заявл. 17.07.2006 ; опубл. 10.08.2008, Бюл. №22. - 11 с.

11. Пах. 68070 Российская Федерация, МПК Р'02С 9/28. Полунатурный стенд для испытаний систем автоматического управления и контроля газотурбинных двигателей / Г. Г. Куликов, Г. И. Погорелов, В. Ю. Арьков, В. С. Фати-ков, И. И. Минаев, С. В. Епифанов, А. И. Абдулнагимов; заявитель и патентообладатель Уфимский государственный авиационный технический университет.-№2007119898/22, заявл. 28.05.2007 ; опубл. 10.11.2007, Бюл. №31.

12. Пат. 2340883 Российская Федерация, МПК в0\М 15/14. Способ полунатурных испытаний систем автоматического управления и контроля газотурбинных двигателей и стенд для его реализации / Г. Г. Куликов, Г. И. Погорелов, В. Ю. Арьков, В. С. Фатиков, М. Р. Азанов, С. В. Епифанов, А. И. Абдулнагимов; заявитель и патентообладатель Уфимский государственный авиационный технический университет. -№2007118610/06, заявд. 18.05.2007; опубл. 10.12.2008, Бюл. №34.

13. Пат. 89178 Российская Федерация, МПК Р02С 9/28. Стенд для испытаний газотурбинных двигателей совместно с цифровой системой автоматического управления и контроля / Г. Г. Куликов, Г. И. Погорелов, В. Ю. Арьков, В. С. Фатиков, А. И. Абдулнагимов, А. Ю. Кузьмина; заявитель и правообладатель Уфимский государственный авиационный технический университет. -№2009112051/22, заявл. 01.04.2009; опубл. 27.11.2009, Бюл. №33.

Диссертант

А.И. Абдулнагимов

АБДУЛНАГИМОВ Ансаф Ирекович

НЕЧЕТКИЕ ИЕРАРХИЧЕСКИЕ МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ОТКАЗОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ, КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ ГГД

Специальность 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 28.10.2011. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 354

ФГБОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

61 12-5/979

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ»

НЕЧЕТКИЕ ИЕРАРХИЧЕСКИЕ МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ОТКАЗОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ, КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ ГТД

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

На ^сописи

АБДУЛНАГИМОВ Ансаф Ирекович

Научный руководитель доктор технических наук, ст.науч.сотр. Арьков В.Ю.

Уфа-2011

Оглавление

Обозначения и сокращения..................................................................................4

Введение.................................................................................................................5

1. РАЗРАБОТКА ИЕРАРХИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ОТКАЗОВ САУКиД..................................................................12

1.1. Обзор современных методов контроля и диагностики элементов ГТД и его систем............................................................................................12

1.2. Анализ теоретических принципов системной безопасности и исследование аппаратных структур перспективных САУКиД.................22

1.3. Разработка иерархических моделей процессов развития отказов

САУКиД...........................................................................................................29

Результаты и выводы по первой главе..........................................................40

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ САУКиД И ЕГО СИСТЕМ...................................................42

2.1. Разработка методики определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики ....................................42

2.2. Определение коэффициентов влияния отказов и степени деградации.................................................................................................. 50

2.3. Построение нечетких иерархических марковских моделей

состояния силовой установки........................................................................................................54

Результаты и выводы по второй главе......................................................... 71

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗОВ НА ОСНОВЕ

МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ САУКиД...........................................................

3.1. Развитие нелинейности характеристик в процессе износа и

деградации гидромеханической части САУКиД как диагностический признак.................................................

3.2. Косвенная оптимизация статистических оценок марковских моделей САУКиД...........................................................................................ВО

3.3. Оценивание марковских моделей с использованием параллельных

вычислений......................................................................................................88

Результаты и выводы по третьей главе.........................................................102

4.. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОЛУНАТУРНЫХ ИСПЫТАНИЙ САУКиД ГТД НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКИХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ .......................................................................................................104

4.1. Применение полунатурного моделирования при создании и экспериментальной доводке САУКиД ГТД.................................................104

4.2. Имитационное моделирование отказов при полу натурных испытаниях САУКиД ГТД.............................................................................112

4.3. Экспериментальные исследования методики полунатурного моделирования отказов ГТД и его систем на основе иерархических

марковских моделей.......................................................................................119

Результаты и выводы по четвертой главе.....................................................128

Результаты и выводы............................................................................................130

Список литературы................................................................................................131

Обозначения и сокращения Условные обозначения

ссди - положение дозирующего элемента расхода топлива

«руд - угловое положение РУД

(7, - расход топлива

Ст пр - приведенный расход топлива

./от - заданный ток ИМ в цепи управления расходом топлива Гвх - температура воздуха на входе в двигатель Рвх - давление воздуха на входе в двигатель п \ - частота вращения ротора низкого давления п2 - частота вращения ротора высокого давления

Основные сокращения

БЦВМ - бортовая цифровая вычислительная машина

ВНА - входной направляющий аппарат

ВСК - встроенная система контроля

ГВТ - газовоздушный тракт

ГМЧ - гидромеханическая часть САУ

ГТД - газотурбинный двигатель

ИМ - исполнительный механизм

КЗ - короткое замыкание

КСБ - конструктивно сменный блок

ЛА - летательный аппарат

МАИ - метод анализа иерархий

ММ - математическая модель

ПМК - полунатурный моделирующий комплекс

РУД - рычаг управления двигателем САУ - система автоматического управления

САУКиД - система автоматического управления, контроля и диагностики

ТВВ Д - турбовинтовентиляторный двигатель

ЭЛЧ - электронная часть САУ

ЭСУ - электронная система управления

FADEC - Full Authority Digital Engine Control system (электронная система управления с «полной ответственностью»)

CALS - Continuous Acquisition and Life-cycle Support (непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукта)

Введение

Актуальность темы. Безопасность полета во многом определяется состоянием силовой установки летательного аппарата и ее системы управления. Современные бортовые цифровые системы автоматического управления, контроля и диагностики (САУКиД) позволяют измерять большое количество параметров газотурбинного двигателя (ГТД) и его систем и получать массивы такой информации в цифровом виде. Для решения текущих задач управления и контроля состояний во время полета, как правило, используется малая часть этих данных. Более глубокий анализ такой информации может улучшить глубину контроля и принять соответствующие меры до наступления критических отказов, и, таким образом, повысить безопасность полетов.

Современные цифровые системы автоматического управления, контроля и диагностики характеризуются большим числом функций регулирования, контроля и диагностики, в то время как наиболее критичными в ГТД являются его элементы и блоки (датчики, исполнительные механизмы и т.д.). Анализ отечественных и зарубежных публикаций показывает, что больше всего отказов происходит в узлах двигателя и САУКиД (для САУКиД это 40-75 %). Отказы, связанные с износом и разрушением элементов ГТД и его систем, могут развиваться скачкообразно либо постепенно, и своевременное обнаружение таких изменений (деградации характеристик) является актуальной задачей в области эксплуатации и технического обслуживания авиационной техники.

Существующие в настоящее время технологии обнаружения отказов основаны преимущественно на «четких» логических операциях и выявляют лишь два состояния - «исправное состояние» либо «отказ», и не учитывают процессы деградации элементов или блоков. Оценка степени деградации создает предпосылки к переходу от двухзначной логики к нечеткой для

анализа процессов развития отказов САУКиД ГТД. Используя алгоритмические, вероятностные и нечеткие методы анализа постепенных отказов (постепенное изменение характеристик или конструктивных параметров) можно во многих случаях предотвратить возникновение аварийных и катастрофических ситуаций, либо подготовить экипаж к принятию экстренных мер путем заблаговременного информирования о «приближении» к критической ситуации.

С появлением высокопроизводительной вычислительной техники открываются возможности более глубокого и качественного анализа экспериментальных данных. Эта проблема особенно актуальна для обработки марковских моделей сложных динамических систем с отказами, особенно в части построения иерархических моделей.

Совершенствование систем автоматического управления контроля и диагностики ГТД представляет собой резерв повышения качества силовой установки и обеспечения требований к летно-техническим характеристикам в широком диапазоне режимов работы и условий полета.

Различные подходы к решению проблемы контроля и диагностики технического состояния ГТД представлены в работах В. Г. Августиновича, А. М. Ахмедзянова, И. А. Биргера, В. И. Васильева, X. С. Гумерова, В. Т. Де-деша, Н. Г. Дубравского, И. В. Егорова, С. В. Епифанова, В. Н. Ефанова, Ю. С. Кабальнова, В. Г. Крымского, Г. Г. Куликова, В. Ю. Арькова, С. В. Жернакова, А. И. Фрида, Д. Ф. Симбирского, Н. Н. Сиротина, А. П. Тунакова, В. Т. Шепеля и других.

В диссертации предлагается дальнейшее развитие моделей и методов исследования систем контроля и диагностики ГТД в аспекте оценивания степени деградации на различных уровнях иерархии сложной системы.

Целью работы является повышение эффективности контроля и диагностики технического состояния ГТД и его систем на основе нечетких иерархических марковских моделей процессов развития отказов.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать иерархическую модель процессов развития отказов на примере САУКиД.

2. Разработать методику определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики.

3. Разработать метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования нелинейной динамики.

4. Разработать методику полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей.

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решались с использованием теории автоматического управления, теории идентификации, метода анализа иерархий, нечеткой логики, методов системного моделирования, теории марковских и случайных процессов и др. Обработка экспериментальных данных проводилась средствами диалоговой системы Matlab с интегрированной средой визуального моделирования Simulink; схема активных экспериментов отрабатывалась на полунатурном стенде У HI 111 «Молния».

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработана иерархическая модель процессов развития отказов, отличающаяся тем, что интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний и дерево коэффициентов влияния отказов.

2. Разработана методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, отличающаяся тем, что степень деградации определяется на основе дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов.

3. Разработан метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, отличающийся тем, что для обнаружения отказов

анализируется эмпирическое многомерное распределение, которое свидетельствует о нелинейности характеристик в гидромеханической части, причем для построения статистических оценок используются параллельные вычисления.

4. Разработана методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, отличающаяся тем, что включает имитацию одиночных и множественных отказов датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности.

Практическую ценность имеют:

1. Разработанная иерархическая модель процессов развития отказов, применение которой позволяет декомпозировать силовую установку на более чем 10 уровней иерархии для анализа постепенных отказов и количественной оценки степени деградации.

2. Разработанная методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, применение которой позволяет обнаруживать на стадии развития 30 % постепенных отказов от всех отказов САУКиД в процессе полета и технического обслуживания на земле.

3. Разработанный метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, обеспечивающий раннее обнаружение отказов за счет анализа постепенного ухудшения характеристик, вызванных развитием нелинейности, типа зоны нечувствительности.

4. Разработанная методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, применение которой позволяет снизить объем ручных операций за счет моделирования всех видов отказов и сократить время испытаний функций контроля в 3 - 4 раза.

На защиту выносятся:

1. Иерархическая модель процессов развития отказов, которая интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний, дерево коэффициентов влияния отказов.

2. Методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики для оценки степени деградации САУКиД, его узлов и элементов на основе нечеткой дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов.

3. Метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования путем идентификации нелинейных характеристик в гидромеханической части на основе когнитивной графики и параллельных вычислений.

4. Методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, включающая имитацию одиночных, множественных отказов датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности.

В первой главе проведен обзор существующих методов контроля и диагностики состояния ГТД и его систем. Поставлена задача повышения эффективности контроля и диагностики технического состояния ГТД и его систем. Разработана иерархическая модель процессов развития отказов для анализа системной безопасности ГТД и предложена иерархическая классификация отказов на примере САУКиД ГТД.

Во второй главе разработана методика оценки параметров состояний на основе нечеткой логики для контроля и диагностики процессов развития отказов. Определены функции принадлежности для состояний «Исправно» и «Отказ», что позволяет оценить степень деградации и анализировать процесс развития отказа и устанавливать предотказное состояние. Оценка коэффициентов влияния отказов проводится на основе модифицированного метода анализа иерархий. Предложено анализировать динамику состояния системы в полете с использованием марковских моделей.

В третьей главе описывается метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования путем выявления развивающейся нелинейности. Рассматривается проблема идентификации нелинейности в гидромеханической части САУ на примере обнаружения постепенного ухудшения характеристик дозирующего элемента по мере его износа. Для обнаружения нелинейности используются марковские модели стохастической динамики. Для обработки большого объема экспериментальных данных рассмотрена возможность параллельной реализации метода анализа распределения для обнаружения нелинейности на суперкомпьютере в среде Ма^аЬ.

В четвертой главе разработана методика полунатурных испытаний САУКиД ГТД, которая заключается в имитационном моделировании двигателя, датчиков и исполнительных механизмов в реальном масштабе времени, причем «расписание» испытаний составляется на основе иерархических нечетких марковских моделей процессов развития отказов. Предложено оптимизировать «расписание» включения отказов для снижения доли ручных операций в процессе полунатурных испытаний.

1. РАЗРАБОТКА ИЕРАРХИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ОТКАЗОВ САУКиД

1.1. Обзор современных методов контроля и диагностики элементов ГТД и его систем

В настоящее время большое внимание уделяется обеспечению системной безопасности летательного аппарата и его эксплуатации по техническому состоянию. Согласно статистике, в последние годы большинство происшествий в авиации связаны с человеческим фактором и поздним обнаружением отказов в системах самолета. В связи с этим, с каждым годом повышаются требования к обеспечению безопасности полета, которые требуют разработки новых методов и алгоритмов управления, контроля и диагностики сложных объектов.

Безопасность полета самолета зависит в значительной степени от надежной работы силовой установки, которая находится под управлением и контролем бортовой системы автоматического управления, контроля и диагностики (САУКиД). Силовая установка должна сохранять работоспособность даже при наличии отказов; для этого «опасный» отказ переводится в категорию «безопасного» за счет реконфигурации системы. Примером является снижение режима работы двигателя при превышении допустимых значений параметров, вывод из помпажа и др.

Анализ отечественных и зарубежных источниках показывает, что больше всего отказов происходит в узлах двигателя, а доля отказов САУКиД составляет от 40 -70 % (рис. 1.1) [110].

Выход из строя датчика в одном из измерительных каналов является наиболее тяжелым отказом, который может носить кратковременный или продолжительный характер, например, отказ датчика частоты вращения может привести к выдаче ложного сигнала регулятору частоты вращения на повышение расхода топлива (по цепи «топливный насос - дозирующая

игла») в камеру сгорания ГТД, что может привести к ее разрушению (прогоранию стенок) или термическому разрушению лопаток турбины.

Отечественные двигатели Зарубежные двигатели

Рисунок 1.1- Доля отказов двигателей и САУКиД

Доля отказов САУКиД зависит от достигнут