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航空发动机防喘系统:复杂结构下的高性能控制与故障排查挑战

作者:软荐小编      2024-06-20 09:04:33     81

前言:

航空发动机在运行过程中,由于飞机一系列不同的飞行条件,压气机的工作点有时可能会与设计点有较大的偏差,容易出现喘振现象,并造成包括压缩机在内的整个压缩系统运行不稳定。

因此很多发动机会把高压压气机的进气叶片做成可调式,并在压气机中级加装引气阀,通常根据折算转速值来调整导叶角度和引气阀的开闭,以防止压气机喘振,因此折算转速计算的准确性会直接影响发动机的喘振裕度。

某型航空发动机防喘振系统作为机械液压控制器,技术成熟,可靠性高,但结构十分复杂,特别是转换转速传感器需要依靠较高的计算精度才能完成高性能的控制任务。

这样的结构在进行故障排除工作时耗费大量的人力和物力,因此对该结构进行建模和仿真是非常必要的。

在防喘振系统建模研究方面,陈志雄结合某型发动机防喘振控制技术,对级间引气控制技术进行了分析研究。

黄伟考虑了压气机转子动力学和旋转失速高阶分量对压缩系统稳定性的影响,推导了轴流压气机变速过失速瞬态模型的MG模型。

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飞机

王欣利用支持向量回归机,基于30个航班分航段的QAR数据,建立了2.5级放气阀调节规律的回归模型。

李伟建立基于组件法的性能计算模型,并对防喘振系统对发动机工作过程的影响进行了仿真研究。

目前AMESim软件在发动机燃油系统建模中也有着广泛的应用,2003年任新宇、郭迎清等人首次利用AMESim对航空发动机零部件进行建模研究,证明所建立的模型具有较高的精度,能够较好地解决液压系统的动态仿真问题。

2008年,张东针对这些不足,利用AMESim进行了建模和仿真,并与实验结果进行了比较。

自2010年起,对AMESim的研究逐渐从验证其仿真能力转向应用于实际工程中的部件优化。王兆明、王福德等人基于现有的自动起动器结构,利用AMESim设计了高空修正模块,以补偿飞行高度对供油模式的影响。

彭凯、范丁等人利用AMESim建立了导叶调节机构液压部分模型,在Simulink中搭建了模糊控制器模型,并在ISIGHT中采用混合优化算法对控制器参数进行优化,具有一定的工程实用价值。

本文利用AMESim软件对转换转速传感器及防喘振系统进行建模仿真,并结合试验数据验证了模型的准确性和可靠性。结果表明,该模型具有较高的可靠性,可为后续的故障验证提供有价值的参考。同时,基于MATLAB App Designer设计了应用程序,大大提高了AMESim模型的仿真效率。

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引擎

1 抗哮喘体系结构分析

某型航空发动机防喘振系统主要由温度传感器、转换转速传感器、放气阀控制机构和导叶调节器等组成,如图所示。

防喘振系统通过温度传感器、换算转速传感器感知发动机进口温度、转速,计算出换算转速,并按照一定的控制规则对放气阀、导流叶片等实施控制。

但在发动机的实际运行中,防喘振系统经常会出现转换转速故障,进气导流叶片动作时对应的转换转速超标或者排气门动作时的工作转速超标。经过初步分析,逐渐确定故障可能发生的位置是转换转速计算模块。因此,本文重点对转换转速计算模块进行建模与仿真研究。

折合转速计算模块是防喘系统的核心结构,由温度传感器和折合转速传感器组成,其内部计算机构由若干个杠杆和摇臂组成,可根据采集的温度和转速计算出折合转速*21n/T,并将其转换成与之成线性关系的折合转速压力信号Pno。

这部分的原理是:温度传感器通过受温度影响变形的热敏材料来控制喷嘴的流通面积,得到随温度*1T线性变化的液压信号tP,再通过活塞转换成力信号。

离心飞重由发动机通过传动机构带动支架旋转,产生轴向离心力,这两个力信号通过拉杆作用于noP阀,输出与换算转速平方成线性关系的换算转速压力信号noP,因此在防喘振系统中可用换算转速压力信号noP代替换算转速*21n/T。

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抗哮喘系统示意图

2.转换速度计算模块仿真模型

AMESim在流体、力学、控制、电磁等多个工程系统有着较为完善的综合仿真研究环境,可以分析系统的动静态特性以及零部件对系​​统的影响,对故障诊断和零部件优化改进有很大帮助。因此,选择AMESim软件作为本次建模的主要工具,兼顾两个不同层次的模型要求。

变速计算模块是防喘振系统中最为复杂的部分,本文将重点研究其温度传感器、离心飞重、变速计算器三部分,并基于力平衡和流量平衡方程建立其仿真模型。

其余部件如恒压阀、活塞等结构过于简单,该领域的研究也相对成熟,因此这里不再过多分析。

2.1 温度传感器模拟模块

温度传感器可以感应温度,输出液压信号tP。其内部为双喷嘴结构,是建模过程中比较难的部分。两个喷嘴分别起到供油和收油的作用。收油喷嘴被热敏材料制成的尖头挡住。通过热敏材料的温度变形可以控制喷嘴的流通面积,输出随温度线性变化的液压信号tP如图所示。

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双喷头结构图

对于双喷管结构,目前AMESim提供的标准库中尚无现成的组件能够实现所需的功能,因此需要利用AMESet的模块生成功能,建立符合实际需要的专用模块,扩充和完善现有的AMESim模块库,为实际建模提供准确性保证。这就需要分析该结构的相关动力学方程并在AMESet中编写相应的代码,完成子模型的编制。

通过流场分析可知,在不计算液体的粘度和压缩性的情况下,油品通过接收器的整个过程只存在着动能、压力势能和重力势能的相互转换。利用伯努利方程对该流场进行分析,可得到油嘴压力公式为:

式中,1f、hf分别为供油嘴和回油孔的流通面积,0P、hP分别为供油压力和回油压力,dC为流量系数,为损失系数,d2f为受油嘴的当前流通面积。同理,可求得流入受油嘴的流量为:

根据上述理论模型,封装建模后的双喷嘴子模型如图所示。

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双喷嘴 AMESet 子模型

2.2 离心飞重模型

离心飞重的作用是感应高压转子的转速,并产生与转速平方成比例的力信号作用于摇臂。建立模型时对离心块进行受力分析,得到离心飞重的轴向转换力如下:

式中,m为两离心块总质量;y为导杆轴向位移;R为零位摆动轴到旋转轴的距离;a为重心到旋转轴的距离;b为尾脚到摆动轴的距离;n为高压转子转速。

2.3 转换速度计算

机构仿真模型的转速换算计算过程是防喘振系统的核心部分,其计算机构结构图及计算流程图如图所示。

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转换机制计划

其计算过程为:温度变化受L型摇臂作用后反映在滑块的位移上,滑块位于摇臂与T型杠杆之间,可以改变转换力作用在摇臂上的力臂,当L型摇臂向左或向右移动时,滑块也向左或向右移动,引起转换力的力臂增大或减小。

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转换机构三维图

速度转换的压力信号noP由noP阀产生。

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转换速度传感器结构流程图

该阀通过T型杠杆的作用来控制泄油孔的开度,从而控制出口压力noP,T型杠杆的受力图如图所示。

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T 型杆受力情况

3. 抗哮喘系统仿真模型

防喘振系统仿真模型的搭建遵循如图所示的框图,温度传感器测量发动机进气温度*1T并输出压力信号Pt,离心飞重根据发动机转速获得轴向离心力。

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抗哮喘系统框图

二者共同作用,使转速计算机构输出反映换算后的转速*21n/T的液压压力信号noP。压力noP输出到放气阀控制机构和导叶调节器,从而控制压缩机放气阀的开闭和导叶的角度,防止发动机喘振。最终模型如图所示。

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抗哮喘系统AMESim模拟系统

4 仿真与分析

根据速度转换计算器的工作原理,液压信号noP代表转换后的转速*21n/T。为了研究转换转速的计算精度,在输入端采用斜坡信号,通过试验数据验证仿真结果的误差。

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不同温度下温度传感器压力

本文统计了40台出厂转换转速传感器在环境温度为-60℃、15℃、80℃时不同转速下的noP压力值,即温度传感器压力tP分别为(196±3)kPa、(459±3)kPa、(686±3)kPa,如表所示。

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计算不同温度下的压力

在仿真模型中分别设置三种不同的环境温度,在转速输入端输入0~10575 r/min的斜坡信号,模拟换算后的转速压力noP的参数变化与实验数据进行对比,结果如图所示。

实际换算后的转速传感器在转速小于约4000r/min时均存在一定的死区,因此本文主要讨论4000r/min以后的转速。

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转换速度计算模块仿真模型

上述曲线表明,当转速低于某一值时,由于阀结构特性,输出压力基本不变,当转速升到一定水平(约4500r/min)时,转换式转速传感器的输出压力noP为转速2n的二次多项式,特性曲线与实验数据基本吻合。经过计算,三种环境温度下仿真结果的最大误差在5%以内,因此认为转换式转速计算器的仿真模型具有较高的可信度。

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折算转速仿真结果与试验数据误差计算

利用建立的防喘振模型模拟折合转速、导叶角度与放气阀动作之间的关系,环境温度设定为15℃,图中仿真结果显示发动机转速与导叶角度曲线呈线性,且曲线斜率与试验数据基本一致,最大误差仅为1.47%。

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导叶角度对应转速

图中结果显示排气门动作的转速为8631r/min,与试车数据8600r/min比较接近。

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排气阀动作相应速度

当改变大气温度进行仿真时,得到了导叶切换到0°时的转速、放气阀工作时的转速、导叶切换到-33°时的转速,与外界大气条件变化的关系如图所示。

参照某型发动机现场维护手册,绘制了该发动机现场运行的边界特性曲线,对比仿真结果可知,转速与大气温度具有良好的线性关系,均在边界范围要求之内。

以上仿真表明,机械液压防喘振系统能够根据转化后的转速控制导叶角度和放气阀的开闭,其控制规律满足不同温度下的要求,且具有良好的控制精度。

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导叶切换到 0° 的速度、排气阀工作的速度以及导叶切换到 -33° 的速度,与外部大气条件有关

动态特性仿真结果如图所示,发动机转速根据阶跃输入从8112r/min逐渐变化到8245r/min、8631r/min、8943r/min等位置,模拟转速突变时导叶角度的变化情况。发动机从转速开始变化到导叶角度稳定时间约为1.32s,表现出良好的跟随性和响应速度,满足防喘振系统的控制要求。

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导叶角度阶跃响应

由于该飞机发动机经常出现折算转速超标问题,经过地面试运行,初步认为是折算转速计算模块出现了异常。

为了证明本文建立的防喘振系统可以完成该故障的验证,选取转速转换计算模块中的温度活塞弹簧刚度和恒压阀弹簧刚度衰减时系统对发动机转速斜坡信号的响应,如图所示。

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温度活塞弹簧衰减时的斜坡响应

由图可见,当温控活塞弹簧刚度由173N/mm衰减至161N/mm时发动机仿真软件有哪些,导叶角度达到0时所对应的转速也是在逐渐增大的;同理,当恒压活塞弹簧刚度由16.66N/mm衰减至15.86N/mm时,同一导叶角度时所对应的转速也是在变化的。

可以认为防喘振系统通过仿真可以复现转换速度过快的故障,实际上上述情况只是假设了故障的可能原因,真正的故障因素还需结合进一步的仿真结果和试验数据进行判断。

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恒压阀弹簧衰减时的斜坡响应

5. 抗哮喘系统模拟APP设计

虽然仿真模型的仿真结果具有较高的置信度,但是AMESim模型相对复杂,在进行故障诊断和部件优化仿真时需要设定的参数较多,存在界面不友好、用户使用不方便等缺点。

为了提高AMESim模型的效率和交互性,需要设计一个人机交互的工具,用户可以通过该工具在界面上操作后台程序的某些功能。

本文通过Sfunction将抗哮喘系统的AMESim模型转换成Simulink模型,利用Matlab组件AppDesigner编写仿真软件,其主要功能由用户控制模块、仿真结果显示模块、Simulink仿真计算模块、AMESim模型组件模块四大模块组成,软件结构体系如图所示。

该软件可以转换为独立的应用程序,也可以作为APP安装在MATLAB软件中。

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抗哮喘系统应用程序结构体系

已设计的防喘振系统部分控制界面如图所示,该软件还具有故障复现和优化改进两个功能,其原理是通过改变元件中的某一参数来复现故障原因发动机仿真软件有哪些,用户可以在控制面板中选中任意一个故障因素,改变故障部位的元件参数。

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故障复现控制接口

得到了防喘振系统放气阀及导叶角在正常工作状态和故障状态下的工作过程,并进行了故障复现功能仿真,如图所示。

利用该应用程序,可以直接通过GUI界面向AMESim模型发送参数改变和操作指令,并读取仿真生成的数据文件,用户可以通过该程序对AMESim模型进行仿真,并直观的得到仿真结果,大大提高了系统仿真分析的效率。

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故障复现模拟结果

六,结论

本文分析了某型航空发动机防喘振系统的组成及原理,建立了其物理结构仿真模型,验证了仿真模型的可靠性,并基于MATLAB设计了应用程序,主要结论如下:

1)针对防喘振系统结构复杂、故障诊断困难的问题,利用AMESim软件建立仿真模型,重点分析转换速度计算模块,并对其进行仿真计算,输出液压信号结果和转换速度

*21n/T呈线性关系变化,证实了该模块的仿真模型具有较高的可信度。

2)结合发动机工作过程及试验数据对防喘振系统仿真模型进行了仿真验证,仿真结果与实测参数误差控制在5%以内,并对故障影响因素进行了初步模拟验证,表明该模型功能齐全,运行结果准确可靠,适合替代实际物理模型进行下一步故障分析。

3)利用MATLAB友好的用户界面和数据处理能力,为抗哮喘系统开发了一个应用程序,证明了GUI界面无疑是建模仿真、故障排除和组件优化中经常使用的数据处理任务的有效工具。

作者观点:

利用AMESim软件进行数字建模与仿真,重点对影响系统特性的核心部件转换速度计算模块进行建模仿真;针对钼棒温度传感器的特殊结构,利用AMESet建立仿真模型,并结合实践经验,基于MATLAB App Designer设计应用程序,方便工程使用。

参考:

叶伟, 黄顺周, 陆德裕, 等. 航空发动机防喘振系统及其评价方法[J]. 燃气轮机试验与研究, 2000, (2): 53-57.

叶炜, 侯敏杰. 航空发动机防喘振系统膨胀元件优化研究[J]. 燃气轮机试验与研究, 2008, (4): 1-3+27.

余华锋, 郭迎清, 余志伟, 等. 某型涡扇发动机防喘振控制系统建模与仿真[J]. 航空计算技术, 2019, 49(1): 80-83+87.

陈志雄. 基于级间引气的发动机防喘振控制[J]. 航空科学技术, 2017, 28(10): 40-44.

黄伟. 航空发动机高稳定控制及其在加速度控制中的应用[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2013.

王欣. 航空发动机VBV调节规律及防喘振监控研究[D]. 天津:中国民航大学, 2017.

李伟, 李俊. 防气调节系统作用下发动机工作过程的数值模拟[J]. 推进技术, 2006, (2): 162-165.

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