基于QAR数据的高高原航线民航发动机分析
- 格式:docx
- 大小:825.00 KB
- 文档页数:18
第1期(总第206期)2018年2月机械工程与自动化MECHANICAL ENGINEERING&. AUTOMATIONNo. 1Feb.文章编号:1672-6413(2018)01-0024-03Q A R数据的认识及民航应用研究曹惠玲,高炀(中囯民航大学航空工程学院,天津300300)摘要:航空安全问题一直是人们关注的重点,Q A R作为快速存储记录器可以记载飞机上的各种数据,通过 这些数据可以还原事件状况或预测飞机性能故障,以此来避免事故的发生。
虽然Q A R数据的数量和种类巨 大,用户群体也在逐渐扩大,但是对Q A R数据的认识和应用还很有限。
重点梳理了目前民航对Q A R数据 的主要应用及处理方法,并对这些方法做出比较和分析,最后通过实例说明Q A R数据在发动机监控中的具体应用。
关键词:Q A R数据;状态监控;故障诊断;性能分析中图分类号:V247.5 文献标识码:A〇引言自20世纪70年代以来,民航领域的数据记录方 式不断改进。
人们经常听到的“黑匣子”F D R就是最 早的飞行数据记录设备,F D R的外部壳层是通过钢板 以及多层由绝热防冲击的保护原料共同制成的,因此 在飞行事故发生之后,F D R中的数据还能保存,但是 F D R中的飞行数据较难获取,所以数据快速存取记录 器(Quick Access Recorder,QAR)应运而生。
随着 21 世纪科学技术的发展,Q A R数据可以在飞机降落后直 接通过无线传输,使得数据获取更加方便。
Q A R可以 同时对1 000多种数据进行采集,因此可为全方位的 飞机状态监控、故障诊断等提供充足的数据基础。
1 QAR数据的准备Q A R数据的原始形式为机器码,是无法进行直接 识别和后续分析的,所以首先需要进行处理使其变得 可读,并通过一定的预处理方能应用。
数据准备阶段 主要分为数据译码、数据选取、数据标准化修正和数据平滑。
1.1 Q A R数据译码Q A R数据译码的主要过程是将机器码转换成可 读语言,并通过对Q A R原始代码进行数据定位和工 程值计算来完成译码工作。
基于QAR数据的航空发动机润滑油消耗率监测方法摘要:航空发动机是一个复杂的系统,其中的机械部件的传动组件、旋转组件等都有润滑需求,因此航空发动机的润滑系统对发动机的运行状况具有重要的影响。
滑油消耗率是润滑系统健康状况的直接反应,当滑油消耗率过高或者过低时都说明了滑油系统出现异常,出现滑油泄漏对于发动机会产生严重的影响。
基于QAR数据的滑油消耗在线监测,能够自动利用机载传感器采集的实时数据,自动计算每一架航班的滑油消耗率。
该模型使用多元线性回归方法,能够及早地发现滑油泄漏等故障,相较于目前航线上普遍采用的手工记录滑油添加量来计算滑油消耗率的方法更加方便智能。
而且使对滑油消耗率的监测间隔从每次滑油添加间隔(若干航班)缩短到了每架航班。
选取CFM56-7B型发动机的航线实际运行QAR数据对本模型进行验证,结果表明该模型能够真实监测滑油消耗率,证实了该方法的可行性和有效性。
关键字:QAR数据;滑油消耗率;在线监测0.引言滑油系统是航空发动机的重要部附件。
当发动机工作时,各旋转部件的接触面以很高的速度做相对运动,这个过程也将会产生大量热量。
滑油系统对于维护发动机系统的正常运转起到了非常重要的作用。
而滑油消耗率是一个能反应发动机滑油系统健康状态的重要参数。
在实际的操作过程中,目前的滑油消耗率的计算和监控存在很多问题。
因此,如果能利用QAR 数据自动在线进行监控,将对发动机性能监控起到重要的作用。
本文利用实际航线运营产生的QAR数据,采用多元线性回归模型,对每架航班的发动机滑油消耗率进行监测,旨在建立发动机滑油消耗回归模型并验证其有效性。
1.航空发动机滑油系统及QAR数据简介1.1滑油系统简介发动机(核心和辅助部件)是一个机械件,其中包含了了大量旋转部件(如支承发动机转子的轴承、传动附件的齿轮、联轴器等),这些都是需要润滑的。
发动机的滑油系统具有很多功能,主要如下:①润滑:在两个相互运动的部件或者传动副之间形成一定厚度的油膜,减小摩擦力,从而减少磨损;②散热:降低高温部件的温度,带走热量,同时利用热的滑油来加热冷的燃油;③清洁:在流过轴承或齿轮等其它部件时,将磨损的颗粒和碎片带走,在滑油滤中将这些磨损物分离出来,从而达到清洁的目的;④防腐:在金属部件表面覆盖一层油膜,隔绝空气,从而防止金属氧化腐蚀;据估计,如果只是为了润滑和清理磨损碎屑,则只需要10%左右的油量。
信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald30民用飞机的快速存取记录器(Q u i c k A c c e s s R e c o r d e r,QA R )记录了飞行过程中各主要系统的关键数据,用于监控飞行机组行为和航空器系统工作状态。
通过对QA R数据进行分析能够及时发现机组操作、机载系统工作状况以及航空器性能等方面存在的问题,通过分析比对查找原因,准确掌握飞机和机组的运行动态,使得航空公司能够采取针对性的维修和飞行技术改进措施,消除安全隐患,提高运行效率,确保航空安全。
QA R数据分析在民航飞机日常维护中的作用主要体现在两个方面:其一为改变了维修工作的发起模式,由“计划维修”和“故障后维修”逐步发展为“视情维修”和“故障预测维修”;其二为改变了维修排故工作的执行模式,由QA R数据为故障定位和分析提供技术支持。
1 飞行安全监控改变维修发起模式传统意义的民机的维修主要包括两种工作:计划性维修和非计划性维修。
计划性维修指根据飞机维修计划的规定,定期执行的一系列维修任务。
非计划性维修指在飞机维修计划之外,由于故障、外力破坏等原因导致必须执行的维修任务。
在传统民机维修工作中,计划性维修所占比重能够达到80%之多。
其原因出自民机的适航管理理念。
为确保飞行安全,民机在设计阶段即需要考虑运行后的故障率和故障影响。
以MSG-3分析为基础,主制造商在民机交付运行之前就要通过一系列完整的工作流程确定全机的维修任务、程序和间隔,并在MPD(维修计划文件)中体现。
相关工作流程如图1所示。
民机交付航空公司后,航空公司会以主制造商提供的M P D文件和其他维修手册为基础编写自己的维修计划M P 及相应的工卡。
传统的计划性维修体现了民机全寿命适航管理的理念,对确保民机的飞行安全起到了不可替代的作用,但不可避免的带来了维修资源和成本的浪费。
随着民机飞行安全监控技术的成熟与应用,维修发起模式正在从传统的“计划性维修”改变为“视情维修”。
第37卷第7期计算机仿真2020年7月文章编号:1006-9348(2020)07-0107-06基于Q A R数据的民航发动机性能分析赵军、唐弋棣2(1.中国民航飞行学院航空工程学院,四川广汉618307;2. L.A. Turbine涡轮机械公司,加利福尼亚州瓦伦西亚91355)摘要:QAR数据相对于ACARS数据,虽然时效性差一些,却非常全面且监控参数众多。
基于典型的民航发动机的飞行QAR 数据,对该发动机进行性能分析。
排气温度参数显示出爬升阶段的最高值比起飞阶段的最高值还要高,建议航空公司优化 飞机爬升曲线,降低爬升阶段的最高值;燃油流量在加速时停滞一下,可以降低燃烧室出口温度的上升速率,进而延长发动 机高温部件的寿命、降低发动机维修费用;加速阶段换算燃油流量没有呈现出较好的规律性,换算公式中应采用压气机出口 的总压数据;通过对滑油量在一个完整的飞行航段内的变化规律的分析,对于监测滑油量有一定的指导作用。
关键词:航空发动机;燃油流量;维修费用中图分类号:V231.3 文献标识码:BPerformance Analysis of Civil Aviation Engine Based on QAR DataZHAO Jun1,TANG Y i-di2(1. Aviation Engineering Institute,Civil Aviation Flight University of China,Guanghan Sichuan618307, China;2. L.A.Turbine,Valencia California, 91355 ,U S)A B S T R A C T:Compared with A C A R S data,Q A R data have poor timeliness,but they are very comprehensive andhave many monitoring parameters.Based on the Q A R data of a typical civil aviation engine,the performance of the engine i s analyzed.The Exhaust Gas Temperature (E G T)curve shows that the m a x i m u m value of climbing stage i s higher than that of takeoff stage.I t i s suggested that airlines optimize the climbing curve to reduce the m a x i m u m E G T value of climbing stage.The stagnation of fuel flow during acceleration can reduce the rising rate of combustion c ha mber outlet temperature,thus prolong the l i f e of high temperature components and reduce engine maintenance costs.There i s no good regularity in corrected fuel flow curve in acceleration stage.Total pressure data of compressor outlet should be used in corrected formula.Through the analysis of the variation curve of the lubricating o i l quantity in a complete flight phase,i t has a certain guiding role for monitoring the lubricating oil quantity.K E Y W O R D S:Aero-engine;Fuel flow;Maintenance costsl引言Q A R是Quick access recorder的缩写,意为快速存取记 录器。
基于QAR数据的民航发动机排故方法研究
郑波
【期刊名称】《中国民航飞行学院学报》
【年(卷),期】2015(026)001
【摘要】QAR系统是记录飞机运行参数,协助飞机系统故障诊断的重要工具.本文对实际排故中的经验和方法进行总结,重点研究利用QAR数据对飞机发动机常见故障进行排故的方法,并提出了利用QAR数据排故时机务管理部门和机务工程师的注意事项.实践表明:利用好QAR数据,可提高飞机发动机排故效率.
【总页数】3页(P47-49)
【作者】郑波
【作者单位】中国民航飞行学院四川广汉618307
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于QAR数据的民航飞机侧滑角估算方法 [J], 肖冠平;陈静杰
2.基于QAR数据的民航客机设计理念分析 [J], 陈啸;王永飞
3.基于QAR的民航发动机燃油流量控制规律研究 [J], 曹惠玲;贾超
4.基于QAR数据的民航发动机性能分析 [J], 赵军;唐弋棣
5.基于QAR数据的高高原航线民航发动机分析 [J], 付尧明;范钧滔;赵军
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于QAR数据的民航发动机排故方法研究分析论文基于QAR数据的民航发动机排故方法研究分析论文1引言QAR C Quick Access Recorder)是民航飞机上装载的快速存取记录器,记录器介质通常为可擦写光盘或PCMCIA卡,记录时间可达数百小时,记录参数涵盖绝大部分飞行品质监控数据。
飞机航后维护时,机务工程师对QAR记录的原始二进制数据进行译码,转换成所需的参数工程值,工程值是对飞行品质监控数据的真实还原。
工程值包含高低压转子转速、排气温度、燃油流量、滑油压力、高度及空速等100多个模拟量,以及发动机引气、发动机火警、GPWS告警、防冰活门、起落架收放等200多个开关量,这些参数反映飞机运行过程中各种变化情况和性能状态,对监控操纵细节、保障飞行安全、提高运营效率起到了科学有效的保障作用。
QAR数据是飞行技术检查、安全调查评估、飞行故障排故的重要依据。
怎样利用QAR数据对飞机发动机故障进行准确有效的排故,一直是机务工程师不断摸索、总结的重要经验。
本文根据在长期工作实践中总结出的经验,提出利用发动机相关QAR数据的分析,准确地进行发动机疑难故障诊断,从而有效排除发动机故障的方法。
重点研究对CFM56发动机的常见故障进行排故。
2发动机转子高振动值排故方法CFM56发动机是双转子发动机,由低压转子N1和高压转子N2组成。
AVM(AirborneVibrator Monitor,机载振动监视系统)和 QAR 系统均能记录低压(转子)部分和高压(转子)部分的振动数值以及相对应的转速等参数。
根据MM ( Maintenance manual)手册要求,CFM56发动机通常情况下高、低压转子振动值超过3.0个单位则必须要求排故,检查确定不会导致二次损失后方能放行。
若超过4.0个单位,则飞机无法放行。
发动机在正常状态下高、低压转子的振动一般不会超过1.0个单位。
为了保障航班正常运营,发动机的振动值达到2.5个单位以上,应采取相应的纠正措施。
基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究飞机是一种高科技的交通工具,发动机是飞机的心脏。
发动机的状态对飞机的运行安全性至关重要。
在飞行过程中,发动机可能会出现各种各样的故障,如果不能及时诊断和解决这些故障,就可能导致严重的后果。
为了提高飞机发动机故障诊断的效率和准确性,许多研究者开始尝试利用飞机上的QAR(Quick Access Recorder)数据进行分析。
QAR是一种用于记录飞行数据的设备,可以实时记录飞机各项参数的数值,包括发动机状态、气象条件、飞机姿势等。
通过分析QAR数据,可以及时发现发动机的异常状态,提前预警可能的故障。
目前,针对飞机发动机故障诊断的研究已经取得了一些进展。
研究者们通过分析QAR数据,建立了一些故障诊断模型,可以根据飞行数据对发动机的状态进行实时监测和评估。
这些模型不仅可以帮助飞行员及时发现潜在的故障,还可以为维修人员提供准确的故障诊断信息,缩短维修时间,提高飞机的可靠性和安全性。
除了利用QAR数据进行飞机发动机故障诊断外,还有一些其他方法也是研究者们关注的焦点。
比如,利用传感器网络对飞机各部件进行实时监测,结合人工智能技术对数据进行分析,可以实现更精准的故障诊断。
另外,一些研究者也尝试运用机器学习算法对飞机发动机故障进行分类和预测,以实现更智能化的故障诊断。
梳理一下本文的重点,我们可以发现,基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法是当前研究的热点之一。
通过对飞行数据的分析和处理,可以更准确地评估发动机的状态,及时发现潜在的故障,并提供可靠的诊断信息。
未来,随着科技的不断发展,我们相信飞机发动机故障诊断技术会迎来更大的突破,为飞机的安全运行保驾护航。
基于QAR数据在高高原发动机健康监控的应用摘要:简要介绍空客A320飞机无线QAR的原理。
收集多年的A319飞机及发动机在高高原运行的经验及数据,总结高高原运行中CFM56-5B发动机疑难故障,并对故障进行分析总结。
最后提出通过无线QAR数据,并通过开发专用软件,有效避免此类故障发生,保障高高原飞机及发动机运行的高可靠性。
一、无线QAR的工作原理。
1、快速访问记录器(quick access recorder,QAR)快速访问记录器(quick access recorder,QAR)是一种机载飞行数据记录仪,设计目的是提供快速、方便的方式访问原始飞行数据,例如通过USB[2]或蜂窝网络连接,和/或使用标准存储卡。
QAR常被航空公司用于提高飞行安全和运行效率,通常属飞行品质监控计划的一部分。
与飞机的飞行数据记录仪(FDR)相同,QAR从飞行数据采集单元(FDAU)接收输入,记录超过2000项飞行参数。
QAR可使用比FDR更高的采样率,并且在某些情况下记录周期更长。
与FDR不同的是,QAR通常不是国家民用航空管理局要求的商业航班必备设备,并且不是为事故调查所设计。
尽管如此,部分QAR曾在事故中幸存,并且提供了FDR记录范围外的有价值信息。
2、无线快速存取记录器随着民用航空技术的发展,航空机载设备的综合集成化程度越来越高。
与此同时,航空公司运营中对故障定位和趋势分析的快速性和及时性要求也越来越高。
现代民用飞机基本均安装了无线快速存取记录器(WQAR),用于帮助航空公司监控飞机的飞行品质和维修品质。
作为客户化的机载数据记录设备,无线快速存取记录器主要用于记录飞机航段与地面参数数据。
早期飞机上主要加装了人工取卡方式的传统快速存取记录器。
随着技术的发展及为了满足飞机数据获得及时性的需求,新交付的飞机均加装了无线快速存取记录器设备,现有机队已交付的飞机大部分也通过改装更换为无线快速存取记录器。
作为当前民用航空飞机上主流的飞行数据记录设备,其发展经历了从2G的无线快速存取记录器到最新的3G的无线快速存取记录器的演变。
基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究随着飞机发动机技术的不断发展,人们对其寿命的要求也越来越高。
然而,过多复杂的机械元件使得发动机故障诊断变得越来越棘手。
因此,我们需要一种高效的方法来对飞机发动机进行故障诊断和解决机械故障。
本文针对这一问题展开了一项基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究。
QAR(Quick Access Recorder)是一种数据记录器,其主要用途是记录飞机在飞行过程中的关键数据,包括飞行速度、飞行高度和负荷等。
这些数据的记录可以用于分析和评估机械系统的性能和健康状况。
基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法可以有效地利用QAR数据,以检测机械系统的故障。
本研究方法的主要思路是利用已知的故障和健康状态的数据进行训练,然后使用监督学习算法分类。
这里使用分类器模型来构建机械故障的检测系统。
具体而言,在此模型中,我们将训练数据集中的各种故障和未受损的机械元件的数据进行分类。
对于新的QAR数据,该模型可以检测其所处的类别。
这个模型可以在不同的飞机发动机上使用,并以实时的方式检测机械系统的健康状况。
本研究中我们使用的的分类器模型是随机森林分类器模型。
随机森林方法是一种基于决策树的方法,它通过对多棵不同决策树的投票进行分类。
另外,我们使用的数据预处理方法是将原始的QAR数据进行格式化和标准化,以便对其进行分类分析。
实验结果表明,所提出的方法可以在飞行中准确识别出各种类型的机械故障,包括轴承损伤,齿轮损伤和轴承故障。
结果表明,此方法可以优化飞机维护和降低飞机故障率。
在此基础上,我们还结合主成分分析(PCA)方法,对训练数据集进行了降维处理。
首先,我们将各种故障和未受损的机械元件的数据进行降维,然后以降维后的数据为输入进行分类,进一步提高了分类器的准确率。
总的来说,本研究采用了基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法,使用随机森林分类器模型和主成分分析技术进行了训练,以检测和解决飞机发动机故障。
基于QAR数据的民航客机设计理念分析陈啸;王永飞【摘要】China is running a large number of foreign advanced civil aircraft.These aircraft are all equipped with flight data quick access recorders to collect flight data for flight quality monitoring.Besides being able to play a role in airline operation,the daily flight data of civil aircraft can also analyze the design experience and operation characteristics of advanced models through technical analysis.The relevant technical achievements have certain reference significance to the development of domestic civil aircraft manufacturing industry.Actual case analysis shows,the analysis based on QAR data can effectively respond to the design logic embodied in the altitude maintenance control law of the automatic flight phase,which can benefit the design and optimization of the domestic civilian aircraft.%中国国内运行着大量国外先进民用飞机.这些飞机全部装有飞行数据快速存取记录器,以采集飞行数据开展飞行品质监控工作;民机日常飞行数据除了能够在航空公司运行中发挥作用,还能够通过技术手段分析得出先进型号的设计经验与运行特点,相关技术成果对国产民机制造业的发展也具有一定的借鉴意义;在分析国内外相关研究基础上,以两款国外民机巡航段飞行数据的分析为例,解析了两型飞机的高度保持控制律设计逻辑,实际案例分析表明,基于QAR数据的分析能够有效地反应在自动飞行阶段高度保持控制律中体现的设计逻辑,从而有助于对国产民机的设计和优化.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)010【总页数】4页(P151-153,161)【关键词】QAR数据;自动飞行;高度保持控制律;设计逻辑【作者】陈啸;王永飞【作者单位】上海飞机客户服务有限公司,上海200241;北京航天测控技术有限公司,北京100041;北京市高速交通工具智能诊断与健康管理重点实验室,北京100041;轨道交通装备全寿命周期状态监测与智能管理技术与应用北京市工程实验室,北京 100041【正文语种】中文【中图分类】TP183QAR(quick access recorder,快速存取记录器)是一种无保护装置的机载飞行数据记录设备,主要用于日常运行时获取飞行数据[1]。
基于QAR航空大数据的飞行品质监控系统的设计与实现一、引言航空运输业的飞行安全一直备受人们的关注。
事故和意外事件的发生对飞行品质管理系统的需求提出了更高的要求。
因此,本文提出了基于QAR航空大数据的飞行品质监控系统的设计与实现。
二、QAR航空大数据概述QAR(Quick Access Recorder)是一种安装在飞机上的数据记录设备,用于记录飞行过程中的各种参数数据。
这些数据可以用于飞行品质监控,以实现对飞行品质的实时监测和分析。
三、飞行品质监控系统的需求分析1. 实时监测飞行参数:通过QAR航空大数据实时监测飞行参数,包括飞行速度、高度、姿态等,以及发动机状态、油量等重要参数。
2. 数据存储和管理:对监测到的数据进行存储和管理,建立数据库,并提供查询和分析功能。
3. 飞行品质评估和报告生成:对飞行数据进行分析,评估飞行品质,并生成相应的报告,为飞行员和管理人员提供参考。
4. 飞行品质预警与提示:对飞行过程中出现的异常情况进行实时监测,提供预警和提示,帮助飞行员及时应对。
四、飞行品质监控系统的设计与实现1. 系统架构设计:基于QAR航空大数据的飞行品质监控系统应采用分布式架构,包括数据采集、数据存储、数据分析和报告生成等模块。
2. 数据采集与传输:QAR航空大数据通过数据采集设备获取,并通过网络传输至数据存储中心。
3. 数据存储与管理:数据存储中心采用数据库管理系统,对采集到的数据进行存储和管理,包括数据归档、备份和恢复等功能。
4. 数据分析与报告生成:通过数据分析算法对采集到的数据进行处理和分析,评估飞行品质,并生成报告供参考。
5. 预警与提示功能:根据飞行参数的异常情况,系统通过预警与提示功能提醒飞行员及时采取相应的措施。
五、实验与应用本系统的设计与实现在某航空公司进行了应用实证。
实施结果表明,该系统可以实时监测飞行品质,提供准确的飞行参数和数据分析供参考,有效预警和提示飞行员,提高了飞行的安全性和品质。
基于QAR的CFM56-5 B发动机高高原冷发启动困难研究付尧明;孟德印
【期刊名称】《西安航空技术高等专科学校学报》
【年(卷),期】2017(035)001
【摘要】CFM56-5 B发动机作为运行高高原机场的主力发动机,其启动过程中常出现启动失效即冷发启动。
基于QAR数据,从高高原与平原、冷发与热发、冬季与夏季三个角度出发,对比正常发动机同一参数的正常趋势,得出高高原冷发启动常见的故障模式,如启动失速、点火故障和启动悬挂,最后分析得出高高原冷发启动困难的原因并提出改进措施,为高高原发动机启动提供参考。
【总页数】9页(P16-24)
【作者】付尧明;孟德印
【作者单位】中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川广汉 618307;中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川广汉 618307
【正文语种】中文
【中图分类】V263.6
【相关文献】
1.标致405加速不良,冷车启动困难,无冷车高怠速 [J], 杨增雨;蔡益达
2.基于QAR的CFM56-5B发动机高高原冷发启动困难研究 [J], 付尧明;孟德印;
3.发动机冷试技术及一汽大众EA211发动机冷试技术的应用总结 [J], 张喜州; 张国鑫; 马智博
4.发动机冷试技术及一汽大众EA211发动机冷试技术的应用总结 [J], 张喜州; 张
国鑫; 马智博
5.基于QAR数据的高高原航线民航发动机分析 [J], 付尧明;范钧滔;赵军
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法陈农田;满永政;李俊辉【期刊名称】《北京航空航天大学学报》【年(卷),期】2024(50)1【摘要】民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。
为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。
基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控(FOQA)咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610~305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153~15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。
为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。
以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic 多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明:所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。
【总页数】9页(P77-85)【作者】陈农田;满永政;李俊辉【作者单位】中国民用航空飞行学院航空工程学院;中国民用航空飞行学院民航安全工程学院【正文语种】中文【中图分类】V328.5【相关文献】1.基于灰色聚类方法的航空公司飞机进近着陆阶段安全性评估2.民机进近着陆飞行操纵人机交互适航场景捕获模型构建3.基于缓存结构的民机实时QAR数据译码方法4.民机进近着陆安全研究文献数据可视化分析5.基于QAR数据的着陆超限风险贝叶斯网络分析模型因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于QAR数据的高高原航线民航发动机分析作者:付尧明范钧滔赵军来源:《计算技术与自动化》2021年第04期摘要:QAR可以監控的飞行参数多达上千种,为航空发动机状态监控和故障诊断提供丰富的数据,基于典型的民航飞机QAR数据对发动机进行性能分析。
在地面滑行阶段,通过燃油控制系统对燃油流量进行小幅度微调,降低燃烧室温度上升率,提高高温部件的寿命;起飞阶段平原地区的燃油流量大于高原地区的燃油流量;爬升阶段采用换算转速能够较好地反映出燃油流量换算值变化规律;通过分析滑油量在某一航段的变化规律,对监测滑油的方式有一定的指导作用。
关键词:QAR数据;民用涡扇发动机;燃油流量;低压转子转速中图分类号:V231.3 文献标识码:AAbstract:The QAR can monitor thousands of flight parameters,it provides a large amount of data for engine condition monitoring and diagnosis technology.Based on the typical civil aviation aircraft QAR data analysis of engine performance.Slide on the ground stage,the fuel control system reduces the combustor temperature and improves the service life of the high-temperature components by making minor adjustments to the fuel flow.The fuel flow in the plain area is more than that in the plateau area.In the climbing stage, the conversion speed can reflect the rule of fuel flow conversion value.By analyzing the variation rule of lubricating oil in a certain period, it has a certain guiding effect on monitoring lubricating oil.Key words:QAR data;civil turbofan engines;fuelflow;low pressure compressor speed飞机飞行记录存储有两类:FDR(Flight Data Record)和QAR(Quick access recorder),这两种都是用于记录飞机飞行的数据。
其中FDR提取数据操作复杂,便捷性很低,主要用于灾难性飞行事故分析,QAR可以连续记录长达600h的飞行原始数据,如飞行高度、发动机排气温度以及燃油流量数据等,并且QAR可以同时记录上千多种类型的数据,对飞机状态监控和故障诊断提供丰富的数据基础[1-2]。
目前,无线QAR技术已经开始广泛采用,使用无线传输进行采集数据,极大地提高了获取数据地效率,对飞行机队安全发挥重要地作用[3-5]。
目前,我国各航空公司一般通过发动机生产厂商OEM提供远程监控和故障诊断服务,但是该方法有诸多弊端,例如生产商提供的数据量较少,费用昂贵等。
而QAR可以提供一个完整航段内上千种数据,公司可以根据这些数据对飞机地健康状态进行全面地分析[6]。
基于QAR飞译码获得丰富的飞行数据可以对飞机故障进行预测[7-9]。
1 研究对象此次研究选取CFMI公司生产的CFM56-5B发动机进行研究。
CFM56-5B发动机是由法国SNAECMA公司和美国GE公司共同研制的大涵道民用航空涡扇发动机,内外涵道分开排气。
该发动机主要用于空客A319/A320/A321系列机型上。
发动机推力可达22000~33000 lbs,转子系统采用的是高低压双转子结构,由5个轴承支撑。
燃烧室采用单环腔和双环腔两种型号的混合设计,目的时为了降低燃烧时的最高温度和燃烧时间,减少氮氧化合物的排放。
起飞时使用N1(低压转子)转速来反映推力大小,外涵道产生的推力约占总推力的80%,内涵道到约20%[10]。
2 数据分析QAR数据中包含了众多的飞行以及发动机的参数,选取国内某航空公司的CFM56-5B发动机,在2013年7月份的两个航段进行发动机的气动性能、滑油参数以及振动参数进行分析。
2.1 气动性能分析如图所示,选择时间作为自变量,观察左发(ENG1)高低压转子的转速和转差率随时间的变化趋势。
其中,转差率定义为N2/N1。
分析图1中我们可以看出,第一个航段的飞行时间约为5700s,对应为1个半小时,基本可以确定该飞行航线为国内航线。
在0-500 s内,发动机起动并且飞机处于地面进行滑行状态,此时N1,N2处于慢车状态,N1为20.06%,N2为60.31%,转差率为3;500-1400 s这段时间,飞机处于爬升阶段,此时的N1为90.31%,N2为98.10%,转差率为1.08,发动机处于最大工作状态。
之后一段时间处于巡航状态,N1基本稳定在85.3%,N2基本稳定在95.4%,转差率为1.11。
数据如表1。
图2为右发高低压转子的转速以及转差率曲线,分析可以看出,同左发数据类似,数据如表2所示。
从图1、图2可以看出,CFM56-5B控制对象虽然为N1转速,但是巡航阶段N1在某些时刻会出现剧烈的振幅,分析产生的原因可能为:在飞机飞行时控制系统以飞行马赫数作为被控对象,在飞行阶段受外界温度、大气密度等因素的影响。
控制系统需要调整发动机的转速以保证马赫数不变,这样就会导致在发动机进行状态监控时采集的数据不稳定。
下图3为两台发动机的转差率曲线,可以看出在这一飞行航段中,虽然高低压转子的转速不同,但是通過转差率的曲线对比图发现,两台发动机的工作曲线基本保持一致,两台发动机在整个飞行阶段重合度较高,说明该机型上的两台发动机的设计精度高,同步性较好。
图4是两台发动机的排气温度(Engine Gas Temperature,EGT)曲线,可以看出,两台发动机的工作曲线基本一致,说明两台发动机的性能相同。
因为EGT是衡量发动机性能的重要参数,发动机的某个部件性能衰退后反映最直观的变化就是EGT。
所以,为了方便分析数据,此次研究只选取一台发动机的数据进行分析。
如图5,该图反映了EGT和N1之间的关系,在500 s之前发动机处于慢车状态,N1转速较稳定,EGT也处于稳定状态,同时,在N1出现小幅度波动的时候,EGT也同时出现波动。
起飞推动油门杆瞬间,供油量增大,N1在短时间内增加到85%左右,EGT也同步上升。
在飞机起飞以及爬升阶段中,其中EGT最高值出现在起飞阶段,约为774℃,之后巡航阶段大致稳定在650℃,说明该飞机爬升曲线设计比较合理。
图6反映了燃油流量随时间的变化曲线,慢车状态,燃油流量为800 PPH(pound per hour),起飞时的瞬时燃油流量达到7950 PPH,随着飞机爬升,燃油流量逐渐下降。
在巡航阶段燃油流量基本稳定在3000 PPH左右。
选取上图350-600 s的数据,放大后观察如下图7所示。
由N1,N2的转速可知,在490 s 时发动机开始迅速加速,此时燃油流量剧增,在505 s时刻,发动机的燃油流量达到最高值7950 PPH,与此同时,对应的N1转速为90%,N2转速99%。
通过观察还可以发现,在A点(时间462 s,燃油量1360 PPH)之后一小段时间燃油量出现了小幅度的下降,并且稳定了几秒后才继续增加。
根据发动机控制规律判断可知,航空发动机在设计过程中考虑到了转子的转动惯量,转速的滞后会导致空气流量也会滞后。
空气流量减少,燃烧室内油气比增大,可能会导致涡轮前温度增加过快,进而对高温部件的寿命产生影响。
为了消除这种“不利”影响,控制系统在特定时间,通过减少供油量来使空气与燃油达到合适的油气比。
放大EGT的图像如图8所示,B点为EGT在滑行阶段的峰值,随着控制系统减少供油量,EGT也随供油量的降低而下降。
表2给出了飞行两个航段中起飞时的EGT、燃油流量,N1单位时间内变化的最大值。
起飞阶段平原地区同高原地区对比,燃油流量增长率为0.59,EGT增长率为1.75,N1增长率为0.75,说明EGT的上升速率高原比平原快,燃油流量和N1转速的上升速率高原比平原慢。
通常情况下,单位时间内发动机的供油量减少,会导致单位时间内转速和EGT变化量同时减少,在本案例中我们发现,在高原地区明显比平原地区的燃油流量增量更小,但是EGT却比平原地区增量更大;并且从图4整个航段的EGT可以看出,高原地区的峰值比平原地区更大。
笔者分析造成这种结果是因为,在高原地区空气密度比平原地区小,相同时间内进入燃烧室的空气流量小,油气比增大,进而造成EGT上升的速率更快,峰值更高。
图9给出燃油流量换算值的变化,图示的转速为高低压转子的换算转速,燃油流量换算公式的总温使用的是来流总温,由于总压没有测量数据,所以只能通过以下公式进行换算,当H<36000ft时。
同前面没有经过换算的燃油流量对比可知,飞机上升阶段,在图6中燃油流量随高度增加而降低,而图9中换算燃油流量的趋势和换算转速的趋势相同,同时可以看出,当N1换算转速受外界环境影响出现波动时,换算燃油流量也出现相同的趋势。
选择图9中400-600 s的时间区间进行放大观察,如图10,可以明显地看出在地面滑行阶段燃油流量换算值出现不规律的振荡,分析原因可能是由于在滑行阶段,马赫数测量系统不可靠,采集的数据出现失真,进而引起燃油流量换算值曲线呈现出振荡,建议从飞行计算机内部修正地面滑行的马赫数(通常情况下马赫数为0)。
在起飞阶段换算燃油流量呈现出相对较好的规律性,同N1的换算转速趋势基本保持一致。
如图11,该图给出了7月1日的第一个航段中飞行器的高度变化,可以看出在下降阶段高度测量出现了失真,导致数据在某一点时刻出现急剧变化,分析原因是飞行高度测量系统不可靠造成的。
在0时刻到地面滑行阶段,此时的机场海拔为2016 ft(614 m),大概为四川成都平原海拔。
经过起飞爬升阶段到32000 ft(9753 m)高度后保持巡航。
降落后的滑行阶段如图中A所示的区段,对应海拔为12000 ft(3657 m),对应为我国西藏地区的某高高原机场。
图12中给出了马赫数的变化趋势,起飞滑行阶段马赫数测量失真,在图中出现了蓝色云图样式。