Пермские учёные разработали систему для быстрого обнаружения помпажа в двигателе

Газотурбинные двигатели – главные установки в современной авиации. Наиболее опасная аварийная ситуация при их эксплуатации – помпаж. Это нарушение устойчивого потока воздуха, которое может за секунды вывести оборудование из строя.

Для предотвращения аварий и обнаружения сбоев в системах управления традиционно используют аналого-цифровой преобразователь. Это устройство превращает сигнал датчиков двигателя в код для компьютера. Единственный минус – очень медленно. В итоге сигнал приходит с опозданием.

Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета нашли выход. Они разработали нейронный аналого-цифровой преобразователь, который позволяет обнаруживать помпаж почти в два раза быстрее. Об этом IT-Russia сообщили в пресс-службе вуза.

Срывается и бьётся «в истерике»

Газотурбинные двигатели – это мощные и компактные силовые установки, которые сжимают воздух и смешивают его с топливом. В авиации они создают тягу для самолетов и позволяют им подниматься в небо, совершать длительные перелеты. А на флоте такие двигатели приводят в движение корабли и скоростные суда. В промышленности их используют для привода насосов, компрессоров и генераторов.

Такой двигатель работает в определенных режимах. Любое отклонение – резкий маневр самолета, турбулентность, неисправность клапана – и стабильный поток воздуха внутри компрессора нарушается. Мощные вибрации и ударные нагрузки разрушают лопатки и турбины. Результат – дорогостоящий ремонт. А если речь об авиации – то это прямая угроза безопасности.

Самое опасное и классическое проявление срыва воздушного потока в двигателе – помпаж. Это мгновенная и полная потеря устойчивости газового потока внутри компрессора. В этот момент мощная воздушная масса «срывается» и начинает биться в ограниченном пространстве. Система управления двигателя должна распознать первые признаки начинающегося помпажа и сразу же принимать меры. Например, отсечь подачу топлива на время, чтобы сбросить давление и стабилизировать поток. Промедление даже в миллисекунду недопустимо – разрушительные колебания успеют набрать силу.

Чтобы уловить первые, едва заметные признаки помпажа, десятки датчиков, встроенных в двигатель, непрерывно фиксируют малейшие изменения давления и вибрации и передают показатели в компьютер в виде плавного, непрерывного сигнала. Но компьютер работает только с цифровыми данными. Поэтому перед анализом этот сигнал оцифровывается. Эту задачу выполняет аналого-цифровой преобразователь. Но нынешние АЦП негибкие. Они всегда работают с одной скоростью. Поэтому «перевод» проходит долго, сигнал поступает поздно. Для жизни двигателя такое промедление губительно.

Самонастраивающаяся система

Ранее ученые Пермского Политеха уже создавали прототип нейронного аналого-цифрового преобразователя для работы в космосе. А сейчас на основе этого прототипа разработали модель нового аналого-цифрового преобразователя, позволяющего обнаружить помпаж в авиадвигателях на 47% быстрее традиционных решений.

Новый АЦП – это сложная самонастраивающаяся система. Она оценивает обстановку и решает, насколько быстро нужно провести измерения в конкретный момент. В основе АЦП – специальный «блок», непрерывно анализирующий, насколько сильно изменился сигнал с момента предыдущего замера. Если давление в компрессоре начинает «скакать», блок понимает, что ситуация опасная, и требует от системы быстро обновлять данные. Они анализируются, и, если наличие помпажа в двигателе подтверждается, система отсекает подачу топлива для стабилизации давления. После нормализации параметров работа двигателя возобновляется. Если же сигнал ровный, система не торопится, экономит ресурсы и «бережет силы», чтобы максимально качественно сработать в нужный момент.

Чтобы доказать эффективность идеи на практике, ученые провели серию экспериментов в виртуальном испытательном стенде для систем управления авиадвигателями. Традиционный аналого-цифровой преобразователь обнаружил угрозу через 19 миллисекунд, нейронный преобразователь – всего за 9 миллисекунд.

В перспективе ученые планируют создать многоканальный нейросетевой преобразователь для одновременного мониторинга нескольких датчиков.