DOI: https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.38073

Investigation of intelligent classification of current technical condition of the gas turbine engine

Микола Петрович Кравчук

Abstract


The structure of diagnosing the technical condition of the gas turbine engine (GTE) is given. It is proposed a method of training the intellectual automated system of diagnostics and control reconfiguration (IASDCR) by GTE modes based on integration of fuzzy logic and neural networks. The theoretical and experimental capabilities of IASDCR classification of current condition of GTE in specific operational situations are proposed. It is designed and synthesized the structure of IASDCR GTE, based on the proposed model. The method provides the ability to customize such systems for the diagnosis and management of different types of GTE reconfiguration during their operation, thereby increasing the reliability of classification and prediction of residual life, and prevents the transition of emergency situation in catastrophic situation. The expediency of using hybrid IASDCR based on radial basis networks and fuzzy logic theory, which allowed to classify the vibrational state GTE DR-59L with a probability of 0,96 and GTE DT-71P with a probability of 0,92.

Keywords


gas turbine engine; intelligent system; control reconfiguration; diagnostic system; technical condition

References


Epifanov, S. V., Loboda, I. I. (2004). Identifikatsiia staticheskoi i dinamicheskoi modelei protochnoi chasti kak sredstvo diagnostirovaniia GTD. Vestnik dvigatelestroeniia, № 2, 206–212.

Gasidzhak, V. S., Kazak, V. N., Bel'skaia, A. A. (2008). Kombinirovannaia strategiia tehnicheskogo obsluzhivaniia GPA po narabotke s prognozirovaniem predotkaznogo sostoianiia. Materialy mizhnarodnoi konferentsii «ISDMCI’2008», (Yevpatorіia, 19-23 travnia 2008), T. 2, 100-103.

Dmitriev, S. A. (1996). Diagnostirovanie protochnoi chasti GTD na ustanovivshihsia i neustanovivshihsia rezhimah raboty. K.: KMUGA, 358.

Boguslaev, A. V., Dubrovin, V. I., Subbotin, S. A. (2004). Metody neiterativnogo sinteza mnogosloinyh neironnyh setei v zadachah diagnostiki aviadvigatelei. Vestnik dvigatelestroeniia, № 1, 86-93.

Boguslaev, A. V., Dubrovin, V. I., Subbotin, S. A., Yatsenko, V. K. (2002). Diagnostika lopatok aviadvigatelei na osnove mnogosloinoi logicheski prozrachnoi neironnoi seti. Vestnik dvigatelestroeniia, № 1, 85-90.

Yam, R. C. M., Tse, P. W., Li, L., Tu, P. (2001, February 1). Intelligent Predictive Decision Support System for Condition-Based Maintenance. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 17, № 5, 383–391. doi:10.1007/s001700170173

Sirotin, N. N., Korovkin, Yu. M. (1979). Tehnicheskaia diagnostika aviatsionnyh gazoturbinnyh dvigatelei. M.: Mashinostroenie, 272.

Dubrovin, V. I., Subbotin, S. A., Boguslaev, A. V., Yatsenko, V. K. (2003). Intellektual'nye sredstva diagnostirovaniia i prognozirovaniia nadezhnosti aviadvigatelei. Zaporozhye: OAO «Motor–Sіch», 279.

Hasydzhak, V. S., Kazak, V. M. (2007). Baiiesovskyi alhorytm rozpiznavannia peredvidmovnykh staniv hazoperekachuvalnykh ahrehativ. Visnyk tsentralnoho naukovoho tsentru TAU, Vol. 10, 77-78.

Bodianskii, E. V., Rudenko, O. G. (2004). Iskusstvennye neironnye seti: arhitektura, obuchenie, primenenie. Kharkov: TELETEH, 372.


GOST Style Citations


Епифанов, С. В. Идентификация статической и динамической моделей проточной части как средство диагностирования ГТД [Текст] / С. В. Епифанов, И. И. Лобода // Вестник двигателестроения. – 2004. – № 2. – С. 206-212.

Гасиджак, В. С. Комбинированная стратегия технического обслуживания ГПА по наработке с прогнозированием предотказного состояния [Текст] / В. С. Гасиджак, В. Н. Казак, А. А. Бельская // Матеріали міжнародної конференції «ISDMCI’2008» (Євпаторія, 19-23 травня 2008). – 2008. – Т. 2. – С. 100-103.

Дмитриев, С. А. Диагностирование проточной части ГТД на установившихся и неустановившихся режимах работы [Текст]: дис. … докт. техн. наук / С. А. Дмитриев. – К.: КМУГА, 1996. – 358 с.

Богуслаев, А. В. Методы неитеративного синтеза многослойных нейронных сетей в задачах диагностики авиадвигателей [Текст] / А. В. Богуслаев, В. И. Дубровин, С. А. Субботин // Вестник двигателестроения. – 2004. – № 1. – С. 86-93.

Богуслаев, А. В. Диагностика лопаток авиадвигателей на основе многослойной логически прозрачной нейронной сети [Текст] / А. В. Богуслаев, В. И. Дубровин, С. А. Субботин, В. К. Яценко // Вестник двигателестроения. – 2002. – № 1. – С. 85-90.

Yam, R. C. M. Intelligent Predictive Decision Support System for Condition-Based Maintenance [Text] / R. C. M. Yam, P. W. Tse, L. Li, P. Tu // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2001. – Vol. 17, № 5. – P. 383–391. doi:10.1007/s001700170173

Сиротин, Н. Н. Техническая диагностика авиационных газотурбинных двигателей [Текст] / Н. Н. Сиротин, Ю. М. Коровкин. – М.: Машиностроение, 1979. – 272 с.

Дубровин, В. И. Интеллектуальные средства диагностирования и прогнозирования надежности авиадвигателей [Текст]: монография / В. И. Дубровин, С. А. Субботин, А. В. Богуслаев, В. К. Яценко. – Запорожье: ОАО «Мотор–Січ», 2003. – 279 с.

Гасиджак, В. С. Байєсовський алгоритм розпізнавання передвідмовних станів газоперекачувальних агрегатів [Текст] / В. С. Гасиджак, В. М. Казак // Вісник центрального наукового центру ТАУ. – К., 2007. – Вип. 10. – С. 77-78.

Бодянский, Е. В. Искусственные нейронные сети: архитектура, обучение, применение [Текст] / Е. В. Бодянский, О. Г. Руденко. – Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2004. – 372 с.







Copyright (c) 2016 Микола Петрович Кравчук

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN (print) 2664-9969, ISSN (on-line) 2706-5448