Использование фазовых портретов гидромеханических агрегатов для диагностирования гидравлических систем воздушных судов


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается диагностирование гидравлических систем с применением фазовых портретов. Приведён краткий обзор существующих методов диагностирования гидравлических систем с указанием их преимуществ и недостатков. Предложен подход, основанный на анализе динамических характеристик гидравлической системы и фазовых портретов гидромеханических агрегатов при их исправном и неисправном состояниях. В качестве примера рассмотрена динамическая модель упрощённой гидравлической системы, состоящей из типовых компонентов. Путём настройки параметров модели в гидромеханические агрегаты искусственно внесены характерные неисправности, встречающиеся в эксплуатации, такие как внутренние утечки в насосе, загрязнение рабочей жидкости механическими примесями, зависание клапана и другие. Построено семейство фазовых портретов гидравлического привода для исправного и различных неисправных состояний, предложена количественная оценка их изменений, основанная на вычислении разности площадей фигур. Установлено, что отказы и неисправности вносят изменения в фазовые портреты гидромеханических агрегатов, что делает возможным применение предложенного подхода в качестве основы для диагностирования технического состояния гидравлических систем.

Об авторах

А. М. Гареев

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Автор, ответственный за переписку.
Email: gareyev@ssau.ru

кандидат технических наук
доцент кафедры эксплуатации авиационной техники

Россия

И. А. Попельнюк

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Email: iap@ssau.ru

аспирант

Россия

Список литературы

  1. Гареев А.М. Разработка и исследование упреждающих технологий обслуживания гидравлических систем на базе встроенного контроля чистоты рабочей жидкости. Дис. … канд. техн. наук. Самара, 2008. 154 с.
  2. Тимиркеев Р.Г., Сапожников В.М. Промышленная чистота и тонкая фильтрация рабочих жидкостей летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1986. 152 с.
  3. Ковалев М.А., Логвинов Л.М. Диагностирование технического состояния агрегатов гидросистем воздушных судов в процессе эксплуатации // Сб. докладов IV научно-практической конференции молодых учёных и специалистов «Исследования и перспективные разработки в авиационной промышленности». М.: Московский авиационный институт, 2007. С. 940-945.
  4. Ковалев М.А., Логвинов Л.М., Хабло И.И. Встроенная система контроля уровня загрязнения рабочей жидкости гидросистем воздушных судов // Авиационная промышленность. 2009. № 1. С. 51-56.
  5. Балицкий Ф.Я., Иванова М.А., Соколова А.Г., Хомяков Е.И. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов. М.: Наука, 1984. 119 с.
  6. Комаров А.А. Надёжность гидравлических устройств самолётов. М.: Машиностроение, 1976. 224 с.
  7. Киселёв Ю.В. Вибрационная диагностика систем и конструкций авиационной техники: электронное учебное пособие. Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 2010. 103 с.
  8. Башта Т.М. Машиностроительная гидравлика. М.: Машиностроение, 1971. 672 с.
  9. Сапожников В.М. Монтаж и испытания гидравлических и пневматических систем на летательных аппаратах. М.: Машиностроение, 1972. 272 с.
  10. Машошин О.Ф. Диагностика авиационной техники: учебное пособие. М.: Московский государственный технический университет гражданской авиации, 2007. 141 с.
  11. Никитин О.Ф. Надёжность, диагностика и эксплуатация гидропривода мобильных объектов. М.: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, 2007. 311 с.
  12. Ризниченко Г.Ю. Лекции по математическим моделям в биологии. Часть 1. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2002. 232 с.
  13. Руппель А.А., Сагандыков А.А., Корытов М.С. Моделирование гидравлических систем в Мatlab: учебное пособие. Омск: Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия, 2009. 172 с.
  14. Скрябин А.В. Системы контроля технического состояния и прогнозирования неисправностей электромеханических рулевых приводов летательного аппарата. Современный уровень развития // Полёт. Общероссийский научно-технический журнал. 2018. № 2. С. 50-63.
  15. Lurette C., Lecoeuche S. Unsupervised and auto-adaptive neural architecture for on-line monitoring. Application to a hydraulic process // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2003. V. 16, Iss. 5-6. P. 441-451. doi: 10.1016/s0952-1976(03)00064-2

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2018

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах