Inicialmente, quería algunos datos de muestra para EGT, flujo de combustible, N1 y N2 para construir un sistema de pronóstico que prediga la falla del motor (ECTM). Busqué algunos datos de muestra en línea, pero me di cuenta de que prácticamente no hay forma de adquirirlos. ( ¿Dónde puedo encontrar datos de muestra requeridos para el Monitoreo de la condición del motor? )
Ahora, tengo que generar mis propios datos para esto. Es crucial para mí entender la relación entre los 5 parámetros importantes que estoy tomando en consideración.
Los parámetros son EGT, flujo de combustible, N1, N2 y temperatura del aire.
Por ahora, he entendido esto:
¿Pueden por favor darme más información como las de arriba? Además, por favor corrija mis errores. Soy estudiante de informática y todo esto es muy nuevo para mí.
No estoy muy seguro de qué tipo de fallas del motor desea predecir, pero ECTM generalmente se usa para detectar cosas como;
Estos problemas de hardware provocan cambios en las "variables de estado";
Estos cambios en la eficiencia de los componentes dan como resultado cambios en los parámetros del motor;
Al detectar cambios en las mediciones, ECTM tiene como objetivo decirle qué módulo (LPC, HPC, HPT o LPT) se ha degradado. Por lo general, no es posible decir por qué ha disminuido la eficiencia (es decir, no se puede decir si se trata de la erosión del borde de ataque de la pala o de las puntas de las palas desgastadas), solo se puede saber qué módulo está afectado.
Pero la relación que desea entre los cambios de eficiencia y los parámetros medidos es muy compleja. Para ese paso, necesita un programa de simulación de rendimiento, para brindar suficiente precisión si realmente va a aplicar el enfoque a los datos de un motor real . De lo contrario, todo lo que se puede decir es que cuando un motor se degrada, el flujo de combustible, la temperatura y las rpm aumentarán. Y aumentan para la mayoría (o todas) de las fallas anteriores. Entonces, a menos que sepa cuánto cambian por cada falla, no puede saber qué módulo se ha degradado. Entonces, su método simplemente dice "el motor se ha degradado" (no tan útil), en lugar de por qué (y, solo el LPC necesita una reparación, por ejemplo, que es más barato y más rápido que una reparación de HPC, porque requiere mucho más desmontaje).
Pero, si todo lo que quiere hacer es probar un enfoque en teoría , puede compensar el aumento en cada parámetro, no tiene que ser exacto, porque es solo un ejemplo matemático, no lo va a aplicar a un motor real, por lo que los efectos previstos de la degradación no necesitan coincidir con la realidad de cerca. Simplemente invente 4 patrones diferentes de degradación;
etc...
Luego, cree múltiples ejemplos de cada falla agregando una cantidad aleatoria de ruido a cada parámetro, digamos < o hasta el 1% del valor de escala completa (y también puede aumentar la escala completa, digamos, N1 = 8,500 rpm, N2 = 12,250 rpm, flujo de combustible = 3.2 lb/s, EGT = 650 grados C.)
Ahora, tienes ejemplos con ruido, de fallas conocidas. Vea qué tan bien su método puede encontrar correctamente las fallas....
Claro, es un poco tosco, pero si no puede obtener un programa de simulación de rendimiento que le permita cambiar la eficiencia de los módulos para generar el comportamiento de falla degradado, al menos le permite hacer algo. Puede jugar con los números y ver qué tamaño le permite detectar una falla y qué tamaño comienza a confundirse o a equivocarse.
usuario14897
Shreyas S.