Как новые технологии позволяют улучшить диагностику авиационных двигателей

Авиационные двигатели выполняют две ключевые функции: обеспечивать необходимую тягу для движения самолёта и обеспечивать мощностью все системы воздушного транспортного средства. Инженеры авиакомпаний регулярно оценивают состояние двигателей при различных нагрузках, чтобы обеспечить максимальную безопасность полетов.

Для этого применяется адаптивная технология на основе сложных математических вычислений, однако такие методы требуют высокой вычислительной мощности и в настоящее время не могут быть внедрены в существующие цифровые системы. В этой связи специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали бортовую модель с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, что увеличивает точность состояния авиационного двигателя в процессе его эксплуатации. Результаты исследований опубликованы в научном журнале IEEE «Институт инженеров электротехники и электроники».

Сегодня в авиакомпаниях применяют метод диагностической матрицы для оценки неизмеряемых показателей, таких как эффективность работы (КПД) основных компонентов двигателя, а также отборы воздуха и утечки. Этот подход, хотя и эффективен, включает в себя множество сложных уровней и потенциальных решений, из-за чего требуется новый взгляд на проблему.

Исследователи ПНИПУ предложили использование генетических алгоритмов, основанных на принципах естественного отбора. Этот метод позволяет осуществлять случайный подбор оптимальных решений к вышеупомянутым системам уравнений, что дает возможность удовлетворить заявленные требования к качеству диагностики.

Стендовые испытания имитатора двигателя продемонстрировали, что другие методы, несмотря на высокую скорость, дают неустойчивые результаты по сравнению с генетическим алгоритмом. Даже небольшие ошибки в данных, собранных датчиками, могут привести к значительным расхождениям с реальными параметрами двигателя. Это недопустимо в полетах, так как снижает надежность автоматической системы управления. Наша разработка показывает стабильные результаты и погрешность всего 0,453 процента при удовлетворительном быстродействии.

Разработанная российскими специалистами технология позволит отслеживать состояние авиационного двигателя в реальном времени в различных режимах его работы.