On designing an expert diagnostic system of the aircraft turbine engine functional units

• Autorzy: Borowczyk Henryk , Spychała Jarosław

Identyfikatory

DOI

10.2478/jok-2020-0011

Warianty tytułu

PL

Projektowanie ekspertowego systemu diagnostycznego zespołów funkcjonalnych lotniczego silnika turbinowego

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The paper presents issues related to the design of an expert diagnostic system of turbine engine functional units. Dedicated diagnostic stations and on-board flight data recorders are the sources of diagnostic signals. The signals were parameterized or identified dynamic models to get a compact representation in the form of a set of parameters. The set of diagnostic parameters was subjected to integer encoding. On this basis, a multi-valued diagnostic model describing the relationship between the set of faults and the set of symptoms (code values of diagnostic parameters) was determined. The proposed approach can be used in the design of expert diagnostic systems for propulsion units of any aircraft.

PL

W pracy przedstawiono zagadnienia związane z projektowaniem ekspertowego systemu diagnostycznego funkcjonalnych zespołów lotniczego silnika turbinowego. Sygnały z dedykowanych stanowisk diagnostycznych oraz pokładowych rejestratorów parametrów lotu poddano parametryzacji oraz identyfikacji modeli dynamicznych w celu uzyskania kompaktowej reprezentacji – zbioru parametrów. Zbiór taki poddano kodowaniu całkowito-liczbowemu. Wyznaczono wielowartościowy model diagnostyczny opisujący relacje między zbiorem uszkodzeń i zbiorem symptomów (kodowych wartości parametrów diagnostycznych). Zaproponowane podejście może być stosowane w projektowaniu ekspertowych systemów diagnostycznych zespołów napędowych dowolnego typu statków powietrznych – bezzałogowych i załogowych.

Słowa kluczowe

EN

turbine engine; signal parameterization; multi-valued diagnostic model; diagnostic expert system

PL

silnik turbinowy; parametryzacja sygnałów; wielowartościowy model diagnostyczny; ekspertowy system diagnostyczny

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 50, iss. 1
• Strony: 171--192
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Borowczyk Henryk

• Air Force Institute of Technology (Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych)

autor

Spychała Jarosław

• Air Force Institute of Technology (Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych)

Bibliografia

• 1. Borowczyk H. (red.): Problemy kompleksowego diagnozowania układu łożyskowania turbinowego silnika śmigłowcowego. Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych, Warszawa 2011.
• 2. Borowczyk H.: Quasi-informacyjna metoda wyznaczania programu diagnozowania złożonych obiektów technicznych. Mechanical Engineering. WAT, Warszawa 1984.
• 3. Borowczyk H.: Zastosowanie metody identyfikacji modelu matematycznego oraz wielowartościowego kodowania w procesie tworzenia diagnostycznego modelu układu sterowania. Prace Naukowe ITWL, No. 18, 2004.
• 4. Borowczyk H., Kącki C., Koblański A.: Technologia identyfikacji uszkodzeń turbinowych silników odrzutowych typu 89 przy pomocy stanowiska diagnostycznego KAPSO-17MK, ITWL, Warszawa 1991.
• 5. Borowczyk H., Lindstedt P.: Formalizacja wiedzy eksperckiej w diagnostyce systemów sterowania lotniczych silników turbinowych. Diagnostyka procesów i systemów, J. Korbicz, K. Patan, M. Kowal, Warszawa 2007.
• 6. Borowczyk H., Zboiński M., Formalizacja wiedzy w diagnostyce tribologicznej układu łożyskowania. Problemy Eksploatacji, 2011.
• 7. Cholewa W.: Wspomaganie procesu wnioskowania w diagnostyce technicznej. V Krajowa Konferencja Diag'2003, WAT, Warszawa 2003.
• 8. Guasch A., Quevedo J., Milne R.: Fault diagnosis for gas turbines based on the control system. Engineering Applications of Artificial Intelligence, No. 13, 2000.
• 9. Knosala R.: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji. WNT, Warszawa 2002.
• 10. Korbicz J. et al.: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. WNT, Warszawa 2002.
• 11. Lindstedt P.: Praktyczna diagnostyka maszyn i jej teoretyczne podstawy. Warszawa 2002.
• 12. Michalik K.: PC SHELL 4.5 Szkieletowy system ekspertowy. AITECH (Artificial Intelligence Laboratory). Katowice 2006.
• 13. Mulawka J.J.: Systemy ekspertowe. WNT, Warszawa 1997.
• 14. Pawlak M.: Systemy ekspertowe w eksploatacji maszyn. Lublin 1996.
• 15. Volponi A.J., Gas Turbine Engine Health Management: Past, Present, and Future Trends. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 2014. 136.10.1115/1.4026126
• 16. Witoś M. et al.: Structural health monitoring of aero-engines in non-stationary operations. Applied Condition Monitoring, Springer 2018. DOI 10.1007/978-3-319-61927-9_1.
• 17. Witoś M. et al.: Expert SHM and CM of Turbojet Engine FCU Using Instantaneous Angular Speed Signal. Advances in Condition Monitoring of Machinery in NonStationary Operations. Cham: Springer International Publishing, 2019.
• 18. Żokowski M., Spychała J., Majewski P.: Detection Damage in Bearing System of Jet Engine Using the Vibroacoustic Method. Acta Mechanica et Automatica, No. 11(3), 2017.
• 19. Żokowski M. et al.: Structure Health Monitoring of Aircraft Power Unit Using Vibration Signal. Condition Monitoring of Machinery in Non-stationary Operations. Cham: Springer International Publishing, 2019.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).