Багаторівнева обробка віброакустичних сигналів для вдосконалення діагностики газотурбінних двигунів

Автор(и)

  • Надія Іванівна Бурау Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0001-6848-816X
  • Ольга Ярославівна Паздрій Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-8970-5079
  • Олександр Анатолійович Повшенко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-2998-5950

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.327905

Ключові слова:

газотурбінний двигун, потрапляння сторонніх об’єктів, обробка сигналів, фрактальний аналіз

Анотація

Об’єктом дослідження є процес моніторингу технічного стану авіаційного газотурбінного двигуна (ГТД). Однією з найнебезпечніших причин аварій є пошкодження, спричинені потраплянням сторонніх об’єктів, зокрема дрібних металевих частинок, градин, болтів, уламків фюзеляжу тощо, у турбіну двигуна під час польоту або на етапах зльоту та посадки.

Проблема полягала у вдосконаленні методів віброакустичної діагностики ГТД, що дозволять підвищити її чутливість до малих змін у діагностичних сигналах, спричинених потраплянням дрібних сторонніх об’єктів у турбіну двигуна. Для вирішення цієї задачі в роботі пропонується використання багаторівневої обробки вібраційних сигналів, отриманих в результаті фізичного моделювання обертової системи (ОС) та імітації потрапляння дрібних сторонніх об’єктів.

Багаторівнева обробка поєднує застосування методів частотно-часового, біспектрального та фрактального аналізу для визначення кількісного інтегрального діагностичного показника – розмірності Мінковського. Отримано такі середні значення розмірності Мінковського для оцінок модуля біспектру: без стороннього впливу – 1.075; попадання дрібних сторонніх об’єктів – 1.01; тертя лопаток о сторонній предмет в наслідок його попадання в турбіну ОС – 1.21.

Встановлено, що збільшення розмірності Мінковського свідчить про розвиток експлуатаційного порушення, спричиненого потраплянням сторонніх об’єктів, навіть дуже малих розмірів.

У роботі представлено експериментальне підтвердження ефективності застосування багаторівневої обробки вібраційних сигналів для діагностування експлуатаційних порушень в наслідок потрапляння сторонніх об’єктів в ОС.

Встановлено, що багаторівнева обробка дозволяє виявляти приховані тренди у зашумленому сигналі, які важко виявити традиційними методами обробки

Біографії авторів

Надія Іванівна Бурау, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра комп’ютерно-інтегрованих оптичних та навігаційних систем

Ольга Ярославівна Паздрій, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Доктор філософії, асистент

Кафедра комп’ютерно-інтегрованих оптичних та навігаційних систем

Олександр Анатолійович Повшенко, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Доктор філософії, асистент

Кафедра автоматизації та систем неруйнівного контролю

Посилання

  1. Bouraou, N. (2023). Methodology of Vibroacoustic Monitoring and Diagnosis of Initial Damage of Elements of Rotating Systems. Advanced System Development Technologies I, 311–344. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44347-3_9
  2. Rossmann, A. (2015). Aircraft turbine engine safety volume 4B: Problem. Oriented technology for professionals. Axel Rossmann Turboconsult, 434.
  3. Sharma, R., Singh, S., Singh, A. K. (2018). Foreign Object Damage Investigation of a Bypass Vane of an Aero-engine. Materials Today: Proceedings, 5 (9), 17717–17724. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2018.06.094
  4. Strack, W., Zhang, D., Turso, J., Pavlik, W., Lopez, I. (2005). Foreign object damage identification in turbine engines. NASA/TM-2005-213588. Available at: https://www.researchgate.net/publication/24330663
  5. Madhavan, S., Jain, R., Sujatha, C., Sekhar, A. S. (2014). Vibration based damage detection of rotor blades in a gas turbine engine. Engineering Failure Analysis, 46, 26–39. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2014.07.021
  6. Tsai, G.-C. (2004). Rotating vibration behavior of the turbine blades with different groups of blades. Journal of Sound and Vibration, 271 (3-5), 547–575. https://doi.org/10.1016/s0022-460x(03)00280-3
  7. Kriston, B. J., Jálics, K. (2021). Application of vibro-acoustic methods in failure diagnostics. Journal of Physics: Conference Series, 1935 (1), 012002. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1935/1/012002
  8. Doshi, S., Katoch, A., Suresh, A., Razak, F. A., Datta, S., Madhavan, S. et al. (2021). A Review on Vibrations in Various Turbomachines such as Fans, Compressors, Turbines and Pumps. Journal of Vibration Engineering & Technologies, 9 (7), 1557–1575. https://doi.org/10.1007/s42417-021-00313-x
  9. Pazdrii, O., Bouraou, N. (2020). Vibroacoustic condition monitoring of the complex rotation system based on multilevel signal processing. Vibrations in Physical Systems, 31 (2). https://doi.org/10.21008/j.0860-6897.2020.2.24
  10. Bouraou, N. I., Ignatovich, S. R., Pazdrii, O. Ya. (2018). Using fractal analysis of the time-frequency spectra of vibroacoustical signals for diagnostic of gas-turbine engines. Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, 74, 73–83. https://doi.org/10.20535/radap.2018.74.73-83
  11. Mishra, R. K., Srivastav, D. K., Srinivasan, K., Nandi, V., Bhat, R. R. (2014). Impact of Foreign Object Damage on an Aero Gas Turbine Engine. Journal of Failure Analysis and Prevention, 15 (1), 25–32. https://doi.org/10.1007/s11668-014-9914-3
  12. Turso, J. A., Litt, J. S. (2005). A Foreign Object Damage Event Detector Data Fusion System for Turbofan Engines. Journal of Aerospace Computing, Information, and Communication, 2 (7), 291–308. https://doi.org/10.2514/1.12348
  13. Yang, S., Du, T., Zhang, X., Ma, L., Zhang, G. (2023). Effect of foreign object damage on vibration fatigue crack propagation of blades. Binggong Xuebao/Acta Armamentarii, 44 (6), 1713–1721. https://doi.org/10.12382/bgxb.2022.0109
  14. Sopilka, Yu. V. (2005). Vykorystannia chastotnochasovykh peretvoren Vihnera vyshchykh poriadkiv u zadachakh vibroakustychnoi diahnostyky. Naukovi visti NTUU "KPI", 6, 110–117.
  15. Bouraou, N. I., Protasov, A. G., Sopilka, Y. V., Zazhitsky, O. V. (2005). Decision making of aircraft engine blades condition based on bispectral analysis of the vibroacoustical signal. AIP Conference Proceedings, 760 (1), 760–766. https://doi.org/10.1063/1.1916751
  16. Ma, H., Wu, Z., Zeng, J., Wang, W., Wang, H., Guan, H., Zhang, W. (2023). Review on Dynamic Modeling and Vibration Characteristics of Rotating Cracked Blades. Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics. https://doi.org/10.37965/jdmd.2023.465
  17. Samadani, M., Kitio Kwuimy, C. A., Nataraj, C. (2015). Model-based fault diagnostics of nonlinear systems using the features of the phase space response. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 20 (2), 583–593. https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2014.06.010
  18. Ma, C., Wang, Y.-N., Wu, Y.-G., Xu, J.-X. (2017). Hard object impact damage characteristics of aero engine fan blade. Hangkong Dongli Xuebao/Journal of Aerospace Power, 32 (5), 1105–1111. https://doi.org/10.13224/j.cnki.jasp.2017.05.011
  19. Zhang, Z. H., Li, J. W., Mei, K., Wang, J., Wang, N. F. (2020). Foreign Object Impact Detection of Aero-Engine Fan Based on Statistical Characteristics. Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology, 41 (10), 2325–2331. https://doi.org/10.13675/j.cnki.tjjs.190401
  20. Zhang, S., Dong, J. (2024). Numerical simulation and experimental analysis of foreign object impact on aero-engine fan rotor blade. Journal of Physics: Conference Series, 2762 (1), 012038. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2762/1/012038
  21. Yang, X., Lei, X. (2020). Foreign Object Impact Detection and Identification Test of Fan Blade. 2020 11th International Conference on Prognostics and System Health Management (PHM-2020 Jinan), 575–580. https://doi.org/10.1109/phm-jinan48558.2020.00112
  22. Ogaili, A. A. F., Jaber, A. A., Hamzah, M. N. (2023). A methodological approach for detecting multiple faults in wind turbine blades based on vibration signals and machine learning. Curved and Layered Structures, 10 (1). https://doi.org/10.1515/cls-2022-0214
  23. Mo, Y., Wang, L., Hong, W., Chu, C., Li, P., Xia, H. (2024). Small-Scale Foreign Object Debris Detection Using Deep Learning and Dual Light Modes. Applied Sciences, 14 (5), 2162. https://doi.org/10.3390/app14052162
  24. Zmeskal, O., Dzik, P., Vesely, M. (2013). Entropy of fractal systems. Computers & Mathematics with Applications, 66 (2), 135–146. https://doi.org/10.1016/j.camwa.2013.01.017
  25. Moreno-Gomez, A., Machorro-Lopez, J. M., Amezquita-Sanchez, J. P., Perez-Ramirez, C. A., Valtierra-Rodriguez, M., Dominguez-Gonzalez, A. (2020). Fractal dimension analysis for assessing the health condition of a truss structure using vibration signals. Fractals, 28 (07), 2050127. https://doi.org/10.1142/s0218348x20501273
  26. Pazdriy, O. Ya. (2024). Vdoskonalennia bortovoi systemy keruvannia i kontroliu dlia bahatoklasovoi diahnostyky aviatsiynoho hazoturbinnoho dvyhuna. Kyiv, 236. Available at: https://ela.kpi.ua/items/23e11037-1a0a-45d4-a79b-97b17efd5f81
Багаторівнева обробка віброакустичних сигналів для вдосконалення діагностики газотурбінних двигунів

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-04-30

Як цитувати

Бурау, Н. І., Паздрій, О. Я., & Повшенко, О. А. (2025). Багаторівнева обробка віброакустичних сигналів для вдосконалення діагностики газотурбінних двигунів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(5 (134), 25–33. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.327905

Номер

Том 2 № 5 (134) (2025): Прикладна фізика

Розділ

Прикладна фізика

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Nadiia Bouraou, Olha Pazdrii, Oleksandr Povcshenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.