0 概述

航空发动机作为高度复杂的尖端技术产品, 需要庞大的试车工艺设备, 且研发成本较高, 同时, 在试车过程中存在技术风险和安全风险^[1]。整机试车对工艺方法、运行程序和技术的要求各不相同。在研发阶段, 航空发动机试车台设备和系统存在大量故障, 而各类故障会对发动机的性能造成不同程度的影响, 若不尽快排除, 严重时可能导致发动机损坏, 影响研发进程。因此, 对试车人员的故障排除经验和故障处理能力提出较高的要求。为帮助后期试车人员处理现场问题、排查故障, 设计半物理的虚拟仿真航空发动机试车平台, 在可视化仿真试车台环境下进行仿真模拟^[2-4], 可以直观反映故障现象和解决措施。

航空发动机试车过程中的故障模拟技术是试车培训的重要环节之一。文献[5]以发动机为建模对象, 根据发动机的部件特性, 用VC++语言实现建立动力学模型, 得到发动机过渡态过程计算的整机模型。文献[6]设计了航空发动机试车训练质量评估系统与仿真座舱, 并对试车人员进行培训和技能素质进行评估, 但缺少试车的故障模拟。文献[7]提出航空发动机虚拟试验系统参数模型的建模方法, 建立基于最小二乘法拟合的参数方程模拟测试过程, 但未考虑故障现象对于测试过程的反馈信息, 缺少现象参数数据和模型。文献[8]采用功能元素模型(Function Element Method, FEM)和多级别有限状态机(Multi-Level Finite State Machine, ML-FSM)建立各功能模型, 基于最小二乘的离散递归插值法, 分析各参数间关系, 建立各参数在不同发动机状态和故障时的参数模型, 由于缺少故障现象模型, 试车人员无法观察到故障现象, 且该模型缺少对试车故障培训的有效反馈和分析评价。文献[9]将粒子群优化算法应用于群体动画中, 选择粒子视野范围内具有最优适应度值的粒子作为该粒子本次迭代的全局极值, 从而真实地模拟群体动画。

基于上述研究, 本文设计一种可视化航空发动机试车半物理仿真系统。利用Simulink建立航空发动机数字模型和控制系统数学模型, 并集成虚拟现实接口程序和数据采集模块。同时, 采用故障数学模型、故障现象数学模型和故障排除方法相结合的处理模型, 实现故障的设置、现象和处理过程的模拟。

1 航空发动机试车中的故障及处理过程

航空发动机试车台^[10]是发动机测试的重要设备, 发动机在研制、定型等阶段的性能测试和验证需在试车台上进行。由于航空发动机对自身的稳定性和精度要求较高, 同时对试车台系统的复杂程度和测试精度要求也较高, 在试车过程中若出现故障, 将对航空发动机的研制造成极大影响, 因此航空发动机试车过程中的故障处理非常重要。

1.1 试车故障分类

根据对发动机试车出现的故障研究, 发动机试车系统故障^[11-12]分为试车台故障和发动机故障2种, 其中, 试车台故障包括空气起动系统故障和燃油系统故障。

试车台空气起动系统为航空发动机涡轮起动机提供指定压力和温度的压缩空气, 用于起动发动机。在试车过程中常见的空气起动系统故障包括起动压力过高/过低、阀门和传感器故障等。

试车台燃油系统主要实现的功能是给发动机提供一定压力的燃油。燃油系统常见故障有燃油供油压力过高/过低、阀门和传感器故障等。

发动机是主要测试对象。发动机常见故障包括振动故障、转子转速超限故障、排气温度超限故障、燃油总管温度超温故障、高压压气机静压超限、高压压气机总温超限故障、发动机着火、发动机喘振以及燃滑油漏油故障等。

1.2 航空发动机试车故障处理及半物理仿真

在航空发动机试车过程中, 试车人员通过监控台的参数变化和摄像头记录来观察发动机、试车台起动空气系统和燃油系统, 实时监控发动机运行的状况。一旦发现异常状况, 如参数、着火、漏油等, 试车人员将根据参数变化和故障现象, 确定故障类型, 并采取相应的措施将发动机恢复至慢车状态或者停车, 以保证安全。

实际试车过程耗时长且经济成本高, 需要试车人员在遇到紧急故障时迅速做出判断, 根据实际试车过程, 模拟发动机的整个故障过程, 并提出对试车半物理仿真故障模拟的要求。图 1所示为发动机故障模拟过程, 具体描述如下:

1) 故障设置模拟。通过预设或者直接触发的方式设置发生故障, 支持发动机和试车台的各类典型故障的预测和模拟。

2) 故障现象模拟。在发生故障后, 仿真监控台参数变化和VR环境中发动机和试车台故障现象, 支持试车现场故障的模拟展示。

3) 故障处理过程模拟。操作者根据故障的类型, 及时做出相应的操作动作, 排除故障。

2 半物理仿真中的故障模型

在航空发动机试车半物理仿真中, 根据仿真要求, 得到故障的处理模型, 如图 2所示, 包括故障数学模型、故障现象数学模型和故障处理, 通过这3个模块实现故障的设置、现象和处理过程的模拟。

2.1 故障处理模型

每个类型的故障有对应参数, 并对参数建立数学模型。故障模拟不改变动力学模型, 在原正常值输出接口上, 加上故障值, 当设置发生故障后, 将与正常状态上限值有关的故障信号叠加到正常状态上限值上, 模拟故障发生时的参数信号, 即得到故障异常数据, 表示此时故障发生。故障的设置方式有即时和预设2种类型, 具体描述如下:

1) 即时故障。在正常运行时, 设置故障发生, 发动机立即变为故障状态, 该故障所影响的参数发生数值变化, 并且在VR环境中展示故障对应的现象。在半物理试车过程中, 此故障可随机发生和停止。

2) 预设故障。预设故障也称为自动发生故障。预设故障需提前设置触发条件, 当发动机状态运行到满足触发条件时, 该故障即会发生。触发故障状态需要设置N2转速、触发时间、结束时间、故障振幅和故障持续时间5个参数。

在设置故障时, 包括开始时间和结束时间, 开始时间要小于结束时间, 且下一个时间段的开始时间要大于上一个时间段的结束时间。当故障设置好后, 故障只会在同时满足触发转速和在设置好的时间段内发生, 否则不会发生。故障一旦发生, 就一定会执行到持续时间结束才会停止, 即使当前时间不在设置的时间段内。故障的逻辑值是在正常的数值上加入故障的数值, 在未发生故障时, 故障值为0。

故障发生时有两类现象:一类是监控台上的参数变化, 包括图形和数据; 另一类是试车参数驱动粒子的运动和颜色改变, 从而形成VR图像显示在CAVE系统中。

针对第一类现象, 在监控系统中, 当某一参数超过预先设定的阈值, 监控台上显示目前的参数值, 并产生数值报警, 该参数代表的曲线发生变化。

在CAVE系统中显示的VR图像, 最主要的是试车过程中发生故障时火焰特效的形成。故障火焰特效通过试车参数的变化驱动粒子^[13-14]的颜色、亮度、透明度的改变形成, 而粒子的颜色、亮度和透明度与粒子的温度有关, 根据温-色对应关系^[15-16], 得到粒子的颜色值。粒子温度最低时亮度视为0%, 最高亮度预先设定, 粒子的最低亮度到最高亮度之间存在梯度变化, 与粒子的温度变化相对应, 可得粒子亮度计算公式如下:

$ {Lightness}=\frac{T-T_{\min }}{T_{\max }-T_{\min }}\left( {Lightness}_{\max }- {Lightness}_{\min }\right) $

(1)

其中, Lightness_max和Lightness_min分别表示最大亮度和最小亮度, T_max和T_min表示最高温度和最低温度, T表示该粒子当前的温度。

火焰透明度值与生命值的变化密切相关。每个粒子的生命周期均相同, 在粒子产生初期, 粒子透明度较低; 在粒子消亡后期, 粒子透明度较高。火焰粒子透明度计算公式如下:

$ Transpare{\rm{ }} = \frac{{t - {t_0}}}{{lif{e_0}}}\left( {Transpar{e_{\max {\rm{ }}}} - {\rm{ }}Transpar{e_{\min {\rm{ }}}}} \right) $

(2)

其中, Transpare_max、Transpare_min表示最大透明100%和最小透明度0%, life₀表示生命周期, t₀表示初始时间戳。

在故障发生后, 重新计算温度, 此时故障处的温度参数升高, 导致该处的粒子颜色加深, 且亮度变高、透明度变高。当该粒子到达生命周期后消亡, 新的粒子运动到故障区域, 如果故障没有排除, 现象加剧。当排除故障后, 该故障区域粒子颜色、亮度、透明度恢复正常水平。

对已发生的故障, 试车员通过观察图形、数据和图像, 凭借相关经验, 确定故障类型, 并选择等待故障自动消除或者将发动机拉到慢车状态。如果故障特别严重, 则紧急拉停发动机。

2.2 故障处理模型实例

以发动机排气温度(Engine Exhaust Gas Temperature, EGT)超限故障为例, 排气温度即发动机出口排气温度, 参数Label为EGT, 如在正常状况下为小于662.85 ℃, 其故障数学模型如下:

$ E G T_{\text {Broken }}=E G T_{\max }+ {range}(0 \sim 0.1) E G T_{\max } $

(3)

设定发动机出口温度过高, EGT_max同时加上一个小于0.1EGT_max的随机信号得到故障温度值EGT_Broken。超限温度替换发动机模型中输出的参数并显示在界面上, 界面收到超限温度后, 界面显示框变成浅灰色报警, 如图 3所示。

在CAVE可视化环境中, 可模拟发动机喷管喷出火焰的故障, 模拟方式为发动机的排气颜色发生变化, EGT在极限值以上继续升高将引发发动机的排气颜色变化。该粒子Life₀=20 s, 粒子在t₀=0 s时产生, 此时t=16 s, 设定EGT为862.85 ℃, 通过相应的温-色对应关系, 此时粒子形成的火焰颜色显示为白色。根据亮度公式计算亮度可得:

$ {\rm{ }}Lightness{\rm{ }} = \frac{{T - {T_{\min {\rm{ }}}}}}{{{T_{\max {\rm{ }}}} - {T_{\min {\rm{ }}}}}}\left( {Lightnes{s_{\max {\rm{ }}}} - {\rm{ }}Lightness{{\rm{ }}_{\min {\rm{ }}}}} \right) = 91.9\% $

(4)

透明度计算公式如下:

$ Transpare{\rm{ }} = \frac{{t - {t_0}}}{{lif{e_0}}}\left( {Transpar{e_{\max }} - Transpar{e_{\min }}} \right) = 80\% $

(5)

根据计算结果, 得到发动机出口处火焰的亮度和透明度, 其火焰如图 4所示。

发动机试车过程中如发生排气温度EGT超过限制值故障, 且发生在慢车以上的状态, 应尽快将发动机拉到慢车状态, 如在慢车状态故障依然存在, 应立即拉停发动机, 直至故障消除。发动机如在起动状态, 试车人员观察到上述现象后, 应将发动机停车。当故障消除时, 监控台上数值警报停止, 各项参数恢复正常, 在CAVE可视化环境中, 新产生的粒子在该处的温度、颜色、透明度恢复正常值, 发动机回到正常运转状态。

3 应用验证 3.1 航空发动机试车半物理仿真系统

航空发动机半物理虚拟试车台系统主要由操纵台硬件、发动机虚拟仿真软件、发动机和试车台辅助工艺设备3D模型3个部分组成。图 5所示为航空发动机试车半物理仿真系统组成示意图。硬件系统主要包括模拟试车台和CAVE显示系统, 软件系统分为航空发动机试车仿真与计算软件、控制软件和CAVE上运行的显示与交互软件。

图 6所示为半物理虚拟试车台三维示意图。在硬件系统中, 模拟试车台包括计算机子系统、模拟操控装置、输出装置、中心控制子系统、模拟台结构等。CAVE虚拟现实系统用于显示试车过程的发动机状态、燃油系统和空气起动系统状态、试车台漫游、试车工艺流程等。该系统融合了建模、仿真、计算等, 各种仿真对象和组件通过对象来完成数据与3D模型的融合, 从而实现故障过程的可视化。

故障处理模型具体实现方法描述如下:

1) 故障数学模型。在模拟试车台的试车仿真服务计算机上, 通过simulink工具设计子系统仿真架构图, 集成调试仿真系统, simulink生成代码, 将故障逻辑添加进去, 建立仿真故障模型, 计算故障参数。

2) 故障现象模型。利用虚拟现实技术, 建立动画模型。DRVP仿真平台支持数学模型驱动几何模型动态生成的复杂特效可视化, 将故障发生时的动态现象显示在CAVE系统的投影墙上。故障的异常参数和图形曲线显示在监控台上。

3) 故障处理方法。试车人员通过与真实操作台一致的操作控制装置, 如油门杆、按钮、开关等来排除故障, 故障排除后, 其参数和现象恢复正常。

3.2 故障处理应用

表 1所示为不同发动机起动状态时的起动压力值。在发动机试车正常起动时, 系统界面显示AirSetP=58 lbf/in²

试车人员设置发生故障, 当故障发生后, 模型理论计算结果:

$ \begin{array}{*{20}{c}} {AirSet{P_{{\rm{Broken }}}} = AirSet{P_{\min }} + (0\sim0.2)Airset{P_{\min }} - 1 = }\\ {19\sim23} \end{array} $

(6)

此时试车参数AirSetP_Broken=20.22 lbf/in², 如图 7所示, 与计算模型结果一致, 在CAVE系统投影墙上, 发动机起动失败。响应时间为故障操作和计算机接收信号的时间差, 两者之差应小于0.1 s, t₁=0.086 s。

试车人员将发动机停车, 并确认排除故障后, 参数恢复正常值54.46 lbf/in², 如图 8所示, 故障排除的响应时间为t₂=0.072 s。

N2转子振动超限可能引起发动机振动, 过于强烈时可能导致发动机失效。在正常运转时, 监控台显示此时N₂=14 985.9 r/min, 正常振动曲线上显示的N2转子振动值N_{2_vib}=N2/500, 试车人员设置发生故障, 其故障计算模型为在正常值曲线上叠加整流正弦波扰动曲线, 幅值为10。

$ N_{2 \mathrm{Broken}}=N_{2\_\mathrm{vib}}+10|\sin 0.2 \pi t|=30 \sim 40 $

(7)

此时在计算机上显示N2转子的振动曲线, 与计算模型结果一致, N2转子振动曲线如图 9所示。此时在CAVE中观察到N2转子振动比较强烈, 引起了发动机振动, 响应时间t₁=0.067 s。

如发动机在慢车以上状态运转, 试车人员将发动机拉至慢车状态, N2转子振动故障消除, 振动值恢复正常, 计算机界面上显示正常值N_{2_vib}=21, 如图 10所示, 故障排除的响应时间为t₂=0.070 s。

上述应用实例通过两项关键性能指标, 即响应时间和信号正确率, 对故障模拟模型进行评价。响应时间在0.1 s内, 故障理论计算信号均与仿真显示台上显示的数据一致, 未出现丢失数据、数据传输错误等情况。该故障处理模型可以有效地模拟发动机的整个故障过程, 包括设置发生、现象仿真和排除故障操作, 仿真结果满足响应时间和信号准确率的要求。

4 结束语

本文设计可视化的航空发动机试车半物理仿真系统, 模拟试车系统的典型故障, 对故障的发生、现象和排除全过程进行仿真, 建立故障数学模型、现象数学模型和故障排除相结合的故障处理模型, 根据系统响应时间和精度, 对故障排除操作进行关键性能指标评价。验证结果表明, 该系统可满足发动机研制要求, 能够直观反映故障现象和处理过程, 提高试车人员的故障处理能力, 为发动机故障诊断和预测提供依据。