Aircraft turbine engine automatic control based on adaptive dynamic models

• Autorzy: Yepifanov Sergiy

Identyfikatory

DOI

10.2478/tar-2020-0021

Warianty tytułu

PL

Automatyczne sterowanie silnikiem turbinowym samolotu oparte na dynamicznych modelach adaptacyjnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

One of the most perspective development directions of the aircraft engine is the application of adaptive digital automatic control systems (ACS). The significant element of the adaptation is the correction of mathematical models of both engine and its executive, measuring devices. These models help to solve tasks of control and are a combination of static models and dynamic models, as static models describe relations between parameters at steady-state modes, and dynamic ones characterize deviations of the parameters from static values. The work considers problems of the models’ correction using parametric identification methods. It is shown that the main problem of the precise engine simulation is the correction of the static model. A robust procedure that is based on a wide application of a priori information about performances of the engine and its measuring system is proposed for this purpose. One of many variants of this procedure provides an application of the non-linear thermodynamic model of the working process and estimation of individual corrections to the engine components’ characteristics with further substitution of the thermodynamic model by approximating on-board static model. Physically grounded estimates are obtained based on a priori information setting about the estimated parameters and engine performances, using fuzzy sets. Executive devices (actuators) and the most inertial temperature sensors require correction to their dynamic models. Researches showed, in case that the data for identification are collected during regular operation of ACS, the estimates of dynamic model parameters can be strongly correlated that reasons inadmissible errors. The reason is inside the substantial limitations on transients’ intensity that contain regular algorithms of acceleration/deceleration control. Therefore, test actions on the engine are required. Their character and minimum composition are determined using the derived relations between errors in model coefficients, measurement process, and control action parameters.

PL

Jednym z najbardziej perspektywicznych kierunków rozwoju silnika lotniczego jest zastosowanie adaptacyjnych cyfrowych systemów automatycznego sterowania (ACS). Istotnym elementem adaptacji jest korekta modeli matematycznych zarówno silnika, jak i jego urządzeń wykonawczych oraz pomiarowych. Modele te pomagają rozwiązywać zadania sterowania i są połączeniem modeli statycznych i dynamicznych, ponieważ modele statyczne opisują relacje między parametrami w trybach ustalonych, a dynamiczne korygują odchylenia parametrów od wartości statycznych. W pracy rozważono problemy korekcji modeli z wykorzystaniem parametrycznych metod identyfikacji. Wykazano, że głównym problemem precyzyjnej symulacji silnika jest korekta modelu statycznego. W tym celu proponuje się procedurę opartą na szerokim zastosowaniu informacji a priori o osiągach silnika i jego układu pomiarowego. Jeden z wielu wariantów tej procedury przewiduje zastosowanie nieliniowego modelu termodynamicznego procesu pracy i oszacowanie poszczególnych poprawek charakterystyk elementów silnika z dalszym zastępowaniem modelu termodynamicznego przez aproksymację pokładowego modelu statycznego. Fizycznie uziemione oszacowania uzyskuje się na podstawie informacji a priori dotyczących oszacowanych parametrów i osiągów silnika, przy użyciu zbiorów rozmytych. Urządzenia wykonawcze (siłowniki) i najbardziej bezwładnościowe czujniki temperatury wymagają korekty ich modeli dynamicznych. Badania wykazały, że w przypadku, gdy dane do identyfikacji zbierane są podczas normalnej pracy ACS, oszacowania dynamicznych parametrów modelu mogą być silnie skorelowane, co powoduje niedopuszczalne błędy. Przyczyną są znaczne ograniczenia intensywności stanów nieustalonych, które zawierają regularne algorytmy sterowania przyspieszaniem / zwalnianiem. Dlatego wymagane są działania testowe na silniku. Ich charakter i minimalny skład określane są za pomocą wyprowadzonych relacji między błędami współczynników modelu, procesem pomiarowym i parametrami akcji kontrolnej.

Słowa kluczowe

EN

turbine engine; automatic control; model; adaptation

PL

silnik turbinowy; automatyka; model adaptacyjny

• Wydawca: Wydawnictwa Naukowe Sieci Badawczej Łukasiewicz - Instytutu Lotnictwa
• Czasopismo: Transactions on Aerospace Research
• Rocznik: 2020
• Tom: Nr 4 (261)
• Strony: 61--70
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Yepifanov Sergiy

• Department of Aircraft Engine Design, Faculty of Aviation Engines, National Aerospace University “Kharkiv Aviation Institute”, 17 Chkalova St., Kharkiv, Ukraine

Bibliografia

• [1] Rutkovskii, V. Yu., Ilyasov, B. G. and Kabalnov, Yu. S., 1995, Adaptive control systems of aircraft gas turbine engines, Moscow Aviation Institute, Moscow, 224 p.
• [2] “Reference book on automatic control systems” / Edited by A. A. Krasovskii, 1987, Moscow, Science edition.
• [3] Yepifanov, S., Kuznetsov B., Bogayenko, I. et. al., 1998, Synthesis of turbine engine control and diagnostics systems, Technical publishing, Kiev, Ukraine, 312 p.
• [4] Jaw, L. and Mattingly, J., 2009, Aircraft engine controls: Design, system analysis, and health monitoring. American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc.: Reston, USA, 378 p.
• [5] Saravanomuttoo, H. I. H., Rogers, G. F. C. and Cohen, H., 2001, Gas turbine theory. 5-th edition,
• [6] Kulagin, V. V., 2003, Theory and designing of aircraft engines and power plants. Book 1, 2, Mechanical Engineering Publishing, Moscow, 616 p.
• [7] Litvinov, Yu. and Borovick, V., 1979, Performances and maintenance properties of aircraft turbine engines, Mechanical Engineering Publishing, Moscow, 288 p.
• [8] Lyubomudrov, Yu. V., 1971. Application of similarity theory in designing of turbine engine automatic control systems, Mechanical Engineering Publishing, Moscow, 200 p.
• [9] Volkov, D. and Yepifanov, S., 2005, „Coordination of ranges for turbine engine quasi-linear dynamic model setting at its piecewise linear representation”, Engine Engineering Gerald, V. 2, pp. 67-71.
• [10] Zelenskyi, R., Yepifanov, S., Sirenko, F., Pasichnyk, S., 2017, „All-mode fast-response model of three-spool turbine engine with approximated coefficients of linear dynamic model”, Aerospace Technique and Technology, 9(144), pp. 109-118.
• [11] Khustochka, A., Yepifanov, S., Zelenskii, R. and Przysowa, R., 2020, „Estimation of performance parameters of turbine engine components using experimental data in parametric uncertainty conditions”, Aerospace, 7(1), 16 p.
• [12] Yepifanov, S. and Li. Qijie, 2019, „Analysis of the error in the gas temperature and the thermocouple time constant measuring through gas turbine engine tests”, Integrated Computer Technologies in Mechanical Engineering. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1113, Springer, Cham., pp.325-336.
• [13] Kobayashi, T. and Simon, D. L., 2004, „Evaluation of an enhanced bank of Kalman filters for inflight aircraft engine sensor fault diagnostics”, ASME Turbo Expo Paper No GT2004-53640, Vienna, Austria.
• [14] Viassolo, D., Aditya, Kumar and Brunell, B., 2007, „Advanced controls for fuel consumption and time-on-wing optimization in commercial aircraft engines”, ASME Turbo Expo Paper No. GT2007-27214, Montreal, Canada.
• [15] Simon, D. L., 2010, „An integrated architecture for on-board aircraft engine performance trend monitoring and gas path fault diagnostics”, 57th Joint Army-Navy-NASA-Air Force (JANNAF) Propulsion Meeting, Colorado Springs, Colorado, NASA/TM-2010-216358.
• [16] Githanjali, B., Shobha, P., Ramprasad, K.S. and Venkataraju, K., 2006, „Full authority digital engine controller for marine gas turbine engine”, ASME Turbo Expo Paper No. GT2006-90439, Barselona, Spain.
• [17] Kobayashi, T. and Simon, D. L., 2003, „Application of a bank of Kalman filters for aircraft engine fault diagnostics”, ASME Paper GT2003-38550.
• [18] Aditya, Kumar and Viassolo, D., 2008, „Model-based Fault Tolerant Control”. Tech. Rep. NASA/CR-2008-215273, NASA, USA.
• [19] Feng, Lu, Jinquan Huang and Yaodong Xing, 2012, „Fault diagnostics for turbo-shaft engine sensors based on a simplified on-board model”, Sensors, 12, 11061-11076.
• [20] Csank, J. T. and Simon, D. L., 2013, „Sensor data qualification technique applied to gas turbine engines”, Tech. Rep. NASA/TM-2013-216609, NASA, USA.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).