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On-line performance parameter estimation of SR-30 turbojet engine
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Abstract
Accurate estimation of jet engines performance parameters is the key to develop reliable diagnostics systems. The development of a reliable and accurate nonlinear model of the SR-30 turbojet engine is proposed. To comply with this general objective, it was necessary to achieve specific objectives. Models of the compressor and turbine characteristic maps were required and developed. These models were constructed based on SR-30 engineās dimensions, fundamental theory and initial conditions of operation. A nonlinear model was developed for the SR-30 engine and implemented using Simulink. Resulting model is based on nested iterations, two iterations are used for the steady state performance model and one iteration for the transient state model. The characteristic maps developed are crucial for the steady state behavior of the engine model. The nonlinear engine model was validated using experimental data obtained from actual SR-30 test runs, using the same command input, to produce the system output. Correction factors were used, before implementing the Kalman filter estimator, to improve the model results. For the tuning/fitting procedure, the dual unscented Kalman filter (DUKF) was developed. DUKF is based on two Kalman filters which work simultaneously; one of these is the state estimation filter and the other is the parameter estimation filter. DUKF uses the residual parameter vector, which is the difference between the model outputs and the measured outputs, to modify the tuners. The tuners are health parameters, such as efficiency and flow capacity which represent performance deteriorations of engine components. These tuners are used to adjust the output engine model parameters to closely match the measured values. The simulation results with the use of correction factors, were satisfactory. However, the results were improved by using the DUKF. Areas for future work are identified.
La estimaciĆ³n precisa de los parĆ”metros de comportamiento de los motores a reacciĆ³n es la clave para desarrollar sistemas de diagnĆ³stico fiables. En el presente trabajo, se ha propuesto desarrollar un modelo confiable y preciso del motor turborreactor SR-30. Para cumplir con este objetivo general, fue necesario cumplir con algunos objetivos especĆficos. Se desarrollĆ³ el modelo de los mapas caracterĆsticos del compresor y de la turbina. Estos modelos se construyeron basado en sus dimensiones y las condiciones iniciales de funcionamiento. A continuaciĆ³n, un modelo no lineal ha sido desarrollado para el motor SR-30. Este modelo estĆ” basado en iteraciones anidadas; dos iteraciones fueron usadas para el modelamiento del comportamiento en estado estacionario y una iteraciĆ³n para modelar el estado transitorio. Los mapas caracterĆsticos, los cuales fueron cargados en el modelo del motor, son cruciales para el modelamiento del comportamiento en estado estacionario. El modelo no lineal del motor y los datos experimentales, usan el mismo comando de entrada para producir los resultados. Factores de correcciĆ³n se utilizaron, antes de usar el estimador del filtro de Kalman, con el fin de mejorar los resultados. Para el procedimiento de ajuste, el dual uncscented Kalman filter (DUKF) fue desarrollado. DUKF se basa en dos filtros de Kalman que trabajan al mismo tiempo, una sirve para estimar los estados variables y el otro para estimar los parĆ”metros de comportamiento. DUKF utiliza el vector de parĆ”metros residuales, que es la diferencia entre los resultados del modelo y los resultados medidos, para modificar los parĆ”metros de ajuste (parĆ”metros de salud, tales como la eficiencia y la capacidad de flujo, que representan el deterioro del comportamiento de los componentes del motor). Estos parĆ”metros de ajuste se utilizan para hacer el ajuste de los parĆ”metros de salida del modelo del motor con la finalidad de que coincidan con los valores medidos. Esta tĆ©cnica se ha desarrollado y algunos resultados experimentales del motor turborreactor RS-30 se utilizĆ³ para su validaciĆ³n. Los resultados de la simulaciĆ³n con el uso de factores de correcciĆ³n, fue satisfactorio. Sin embargo, estos resultados fueron mejorados por el filtro dual DUKF. Se identificaron Ć”reas para trabajos futuros en cuanto al modelaje y aplicaciones a sistemas de diagnĆ³stico.
La estimaciĆ³n precisa de los parĆ”metros de comportamiento de los motores a reacciĆ³n es la clave para desarrollar sistemas de diagnĆ³stico fiables. En el presente trabajo, se ha propuesto desarrollar un modelo confiable y preciso del motor turborreactor SR-30. Para cumplir con este objetivo general, fue necesario cumplir con algunos objetivos especĆficos. Se desarrollĆ³ el modelo de los mapas caracterĆsticos del compresor y de la turbina. Estos modelos se construyeron basado en sus dimensiones y las condiciones iniciales de funcionamiento. A continuaciĆ³n, un modelo no lineal ha sido desarrollado para el motor SR-30. Este modelo estĆ” basado en iteraciones anidadas; dos iteraciones fueron usadas para el modelamiento del comportamiento en estado estacionario y una iteraciĆ³n para modelar el estado transitorio. Los mapas caracterĆsticos, los cuales fueron cargados en el modelo del motor, son cruciales para el modelamiento del comportamiento en estado estacionario. El modelo no lineal del motor y los datos experimentales, usan el mismo comando de entrada para producir los resultados. Factores de correcciĆ³n se utilizaron, antes de usar el estimador del filtro de Kalman, con el fin de mejorar los resultados. Para el procedimiento de ajuste, el dual uncscented Kalman filter (DUKF) fue desarrollado. DUKF se basa en dos filtros de Kalman que trabajan al mismo tiempo, una sirve para estimar los estados variables y el otro para estimar los parĆ”metros de comportamiento. DUKF utiliza el vector de parĆ”metros residuales, que es la diferencia entre los resultados del modelo y los resultados medidos, para modificar los parĆ”metros de ajuste (parĆ”metros de salud, tales como la eficiencia y la capacidad de flujo, que representan el deterioro del comportamiento de los componentes del motor). Estos parĆ”metros de ajuste se utilizan para hacer el ajuste de los parĆ”metros de salida del modelo del motor con la finalidad de que coincidan con los valores medidos. Esta tĆ©cnica se ha desarrollado y algunos resultados experimentales del motor turborreactor RS-30 se utilizĆ³ para su validaciĆ³n. Los resultados de la simulaciĆ³n con el uso de factores de correcciĆ³n, fue satisfactorio. Sin embargo, estos resultados fueron mejorados por el filtro dual DUKF. Se identificaron Ć”reas para trabajos futuros en cuanto al modelaje y aplicaciones a sistemas de diagnĆ³stico.
Description
Date
2010-12
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turbojet engine