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排气温度

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排气温度( Exhaust Gas Temperature,EGT)是指航空发动机中燃气从燃烧室排出,通过高速旋转的涡轮后,在发动机涡轮出口截面上温度。

航空发动机排气温度是监控发动机工作状况的重要参数,通常由K型热电偶测得,如果排气温 度超过规定值,就有可能损坏燃烧室、涡轮叶片和尾喷管等发动机部件。

基本内容

中文名:排气温度

性能参数:发动机工作状况

高温危害:损坏燃烧室、涡轮叶片和尾喷管等

外文名:Exhaust Gas Temperature,EGT

测量方法:热电偶

领域:航空航天

基本介绍

航空发动机是飞机的心脏,其任何的故障都会对飞行安全造成影响甚至导致发生灾难性事故。同时,其高昂的维修费用则是影响航空公司的成本和收益的重要因素。气动热力性能参数的监视及其趋势预测是航空发动机状态监控的主要内容。发动机排气温度( Exhaust Gas Temperature,EGT)是实际监控工作中最常用的气动热力性能参数。发动机排气温度作为衡量发动机工作正常与否的重要参数 ,直接影响飞行员对发动机工作状态的判定 ,如果显示异常,造成飞行员判定失误,将直接影响飞行安全 。 发动机排气温度是 由 分布于发 动机舱的热电偶感应发动机排气温度变化,产生感应电动势,作为模拟量信号,经过温度补偿导线传送到 参数显示器等显控设备 。航空发动机常年在高温、高压、高速等恶劣环境下工作,其性能必然会发生衰退,通过监视和预测EGT能够掌握航空发动机的健康状态及其性能衰退趋势。

显示必要性

发动机排气温度作为飞机重要的发动机参数 ,为机务人员、飞行员正确判断发动机工作状态提供依据。参数显示器作为飞机发动机参数(发动机高压转子转速、排气温度、斜板位置等)的主显示器,必须保证其显示的正 确性及精度。从参数显示器的工作原理及其与发动机交联关系入手,研究了机上热电偶温度补偿方式,通过对试 车中参显显示发动机排气温度偏高问题的分析解决,为类似问题的处理提供思路。飞机参数显示器是集信号采集 、 处理和显示于一体的小型化 、智能化显示器 ,其内部接口调理模块采集机上的模拟信号、总线信号、同步器信号等 , 通过计算处理及控制模块进行计算处理,并将处理结果产生视频信号提供给液 晶 显示器模块进行显示。

原理分析

参数显示器采集发动机转速传感器、热电偶 、板位传感器 、板位调节旋钮产生的频率信号、模拟量信号和 同步器信号,经由内部计算处理和控制模块计算处理 , 最终产生相应的视频信号提供给液晶显示模块进行显示。

排气温度显示的基本原理:发动机热电偶感应发动机排气温度变化产生感应电动势信号,发送给发动机综合调节器,用于对发动机排气温度的监控和“发动机超温 ” 告警;另外发送给参数显示器,作为发动机排气温度的主显示,并压接送至飞参采集器,经飞参采集器处理后以RS422 总线形式上传至非航空电子系统监控处理机,再由非航空电子系统监控处理机以HB6096总线形式上传至显控系统显示, 为试车人员提供发动机排气温度的信息。

热电偶是常用的温度检测元件,基于热电效应原理制成。热电偶在测量排气温度的应用中,随着发动机工作状态的不同,其排气温度在20-800摄氏度连续变化,不可能保持不变,所以发动机热电偶端采用冷端补偿法。并且电子元器件通常都有一定的温度系数,其输出信号会随温度的变化而漂移,称为“温飘”。为了减小显示器指示温度与发动机热电偶感受温度的误差,必须进行温度补偿,现代飞机大多采用补偿导线法进行温度补偿。补偿导线法即采用一对热电性与热电偶相同的金属丝将热电偶冷端连接起来,将其引至参显等便于恒温的地方,采用温度补偿导线作为温度信号传输的介质,导线的电阻规格:高端1.4 欧姆/米,低端0.6欧姆/米。

排气温度场测量

燃气从燃烧室排出,通过高速旋转的涡轮后,并不能使极不均匀的温度场完全掺混。因此在发动机涡轮出口截面上温度场是很不均匀的。因此为了更好地了解涡轮后出口温度的分布规律,更加准确地测取其平均值,必须布置足够多的周向和径向测点,通过测量其温度场分布的方式才能实现。但测针插入流场后会造成通道的堵塞、流场歪曲和工况的改变,从而产生测量误差。为了减少这种由于堵塞引起的测量误差,则又应该尽可能少地在截面上布置测点。为了平衡这种矛盾,可通过布置适当数目的特征点来,使测得的特征点所代表的温度分布

尽可能接近真实的温度分布。

测量方案

径向测点布置

在进行流场测量时,常用的确定径向测量特征点的方法有等环面法、切比雪夫积分法和对数线性法。三种方法中对数线性法精度最高,尤其是在等分数较少的情况下;等环面法的精度较低,所以等环面法不适用于等分数较少的情况。而利用对数线性法并且取偶数测点时,其精度比奇数高许多。切比雪夫积分法的精度在二者之间,但在等分数相同的情况下,切比雪夫积分法的测点位置比 对 数 线 性 法 的 测 点 位 置 更 靠 近 管 中 心,有利于传感器的布置。

周向测点布置

为了测得真实的温度场,应该尽可能多地在测量截面上布置测点。由于温度探针插入流场后会对流场产生干 扰,当测点过多时,探针会在气流通道中或叶栅槽道出口处造成通道的堵塞、流场歪曲和工况的改变,从而引起 测量误差。堵塞严重时,还会使发动机的工作性能改变。为减小通道堵塞造成的影响,又能尽可能测取多的周向 测点,因此采用旋转测温装置,在排气锥体内安装一套传动机构,三支5点梳状热电偶相隔120°均布在一个转盘 上,转盘由传动机构带动,每转过6度停留测温一次。在同一次开车中,可测得出口截面上5x6共计300个温度点。

热电偶信号采集

台湾研华生产的 ADAM-4018+ 为8通 道、16位差分输入模块,支持J、K、T、E、R、S、B型热电偶 输 入,并可将其直接转换为温度值可满足温度场测量所用 K型热电偶的测量要求,因此本文选用 了 两个台湾研华的 ADAM-4018+ 模块来采集15个热电偶信号。

温度场计算

温度场测量完毕后,还需要计算其周向平均值、径向平均值以及总平均值。常用的数据平均方法有算术平均法、面积加权平均法和质量加权平均法。

这三种平均方法的差异就在所取的权值不同。采用算术平均法时,各测点的权均为1;面积加权平均法中测点所对应的面积就是该测点的权,测点代表的面积越大,它参加平均时所占的分量就越重;而质量加权平均法将该测点所对应的质量流量作为权,具有明确的物理意义。这三种平均方法中,算术 平 均 法 使 用 最 为 简 单,质 量加权平均法最为复杂,而面积平均法居中。理论上说,质量加权平均法是最可信的方法,其平均效果是最的。一般按质量平均法求得的值比算术平均值要小1%~1.05%。温差越大,则算术平均值偏差的越多。但由于采用质量加权平均法时需要同时测量其总温、总压和静压值,这就限制了该方法的使用。因此本文采用了复杂度和平均效果居中的面积加权平均法来对涡轮后温度场数据进行平均处理。

温度场可视化

温度场中同一瞬间同温度各点连成的面称为等温面,在任何一个二维的截面上等温面表现为等温线,温度场习惯上用等温面图或等温线图来表示。但是这种方法实时性差,效率低下且不直观。因此在温度场温度分布图绘制中,没有采用常规的等温线绘制方法,而是在测得温度场分布数据之后,采用可视化技术实现了温度场的直观显示。

排气温度预测

针对航空发动机气路性能衰退主要是由时间累积效应造成的这一问题,为反映航空发动机气路性能参数时间序列中实际存在的时间累积效应,以预测航空发动机气路性能衰退规律,于广滨在《基于支持过程向量机的航空发动机排气温度预测》中从泛函分析的角度出发,提出了一种支持过程向量机模型。并建立了基于支持过程向量机的时间序列预测模型,且以Logistic混沌时间序列预测为例验证了该预测模型的有效性。在此基础上建立了基于支持过程向量机的航空发动机排气温度预测模型,并采用遗传算法进行模型参数的优化选择。通过航空发动机排气温度预测实际应用案例对提出的模型进行了验证,实验结果表明:支持过程向量机预测结果的平均相对误差为2.81%,优于传统支持向量机的预测结果。

针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,钟诗胜在《卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用》提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度.给出了卷积和离散过程神经网络模型的学习算法,并通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测对提出的方法进行应用说明和验证。通过航空发动机EGT预测实例,并与卷积和离散过程神经网络模型的连续函数输入过程神经网格以及传统人工神经网络(ANN)的预测结果进行了对比。结果表明,相较于连续函数输入过程神经网络以及传统人工神经网络,卷积和离散过程神经网络具有更高的预测精度,且对于EGT的预测具有较好的适应性,因而为航空发动机EGT预测提供了一种有效的方法。

丁刚,徐敏强等在《基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测》中从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题。利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法。为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法。将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果。[1]

参考文献