在翼航空发动机性能数字孪生建模方法.pdf

第 卷 第 期兵 器 装 备 工 程 学 报 年 月 收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金项目()作者简介:李春华()男硕士研究生:.通信作者:孙见忠()男博士副教授:.:./.在翼航空发动机性能数字孪生建模方法李春华宁顺刚杨彩琼孙见忠(.南京航空航天大学 民航学院 南京.中国电子科技集团第二十八研究所 南京.中国航发四川燃气涡轮研究院 四川 绵阳)摘要:由于在翼发动机的运行环境和使用条件多变发动机多运行在非设计状态基于试车数据的稳态性能模型难以反映发动机运行的真实状况鉴于此提出了基于发动机在翼状态数据的性能模型修正方法通过循环迭代计算的设计点性能匹配和特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配借助 软件构建了某型 发动机在翼性能数字孪生模型模型全工况多参数预测误差小于.验证了该方法的有效性和实用性关键词:性能数字孪生在翼发动机特性图缩放 数据本文引用格式:李春华宁顺刚杨彩琼等.在翼航空发动机性能数字孪生建模方法.兵器装备工程学报():.:.():.中图分类号:.文献标识码:文章编号:()(.):.:引言数字孪生是以数字化方式创建物理实体或物理过程的虚拟实体利用实时监测数据、历史运维数据以及算法模型等模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段 在翼性能数字孪生是在数字空间构建一个反映发动机不同运行工况下各站位参数及整机性能参数的高精度映射模型特别是随着在翼使用时间的累积发动机整机性能及各部件效率逐渐退化性能数字孪生模型需要根据在翼监测数据不断修正性能模型以实现动态的、高精度的性能参数映射对于发动机性能数字孪生建模 公司通过收集机队的发动机性能数据及可靠性数据开发了性能数字孪生()模型 公司利用基于物理的建模方法和实际的发动机使用数据构建了燃气轮机数字孪生模型 文献采用 对工程工具进行数字孪生建模 文献 将数字孪生概念与航空发动机可靠性相结合探索可靠性数字孪生在航空发动机全生命周期的潜在应用 文献 利用 分别进行了、发动机设计点性能分析并对发动机非设计点性能进行预测文献阐述了如何利用有限的数据信息构建燃气轮机的性能模型 文献提出了基于多状态试验数据的发动机性能模型修正方法航空发动机性能模型是真实发动机物理性状的数学描述是进行发动机故障诊断和健康状态评估以及关键件的寿命损耗评估和预测以实现基于视情维修决策的重要基础出于商业保密及知识产权保护的考虑制造商()在出售发动机时并不提供性能模型而是提供在此基础上开发的一些商业性状态监控软件或在线支持系统如普惠的 通用的 等 目前航空公司对 提供的这些状态监控系统的深度开发和利用还不够尚难以有效利用性能参数监控信息来定量评估各单元体健康状态及关键件的寿命损耗因此也难以为发动机/单元体的维护与维修策略提供科学合理的决策支持 因此借助有限的信息及发动机试车台数据来构建发动机的性能模型以及进一步利用在翼运行监测数据不断修正性能模型即建立在翼航空发动机性能数字孪生模型是本论文的主要研究目标 现代涡扇发动机在线状态监测参数丰富涵盖发动机气路主要部件及关键附件系统(滑油、燃油控制等附件系统)等机载数据采集系统频率一般在.整个航班采集了大量结构化的数据可供航后进一步分析这些记录的状态数据通常称为()数据 本文提出了基于 数据的发动机性能模型修正方法通过循环迭代计算的设计点性能匹配和特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配借助 软件构建了 发动机在翼性能数字孪生模型 建模方法及步骤.数据获取及校正在翼发动机运行中的数据由快速存取记录器()记录该记录器记录飞机不同飞行工况数据 其中可用数据有海拔()、大气温度偏差()、飞行马赫数()、燃油流量()、低压转子转速()高压转子转速()排气温度()大气压力()大气温度()风扇出口总压()高压压气机出口静压()高压压气机入口总温()高压压气机出口总温()和发动机进口气流流量()其中 是根据其他参数由以下公式计算得到:()()式中:为常数当气流为空气时.当气流为燃气时.为发动机 站位截面面积()为流量函数可以由以下公式获得:()()()()()()()()()()根据马赫数求出速度系数 再根据 由式()得到密度比最后通过式()得出流量函数()设计点计算时需要将相关数据折算到标准日状态(.)流量和转速的折算公式如式()、式()所示校正后称为折合流量和折合转速/./.()/.()要建立在翼发动机性能模型需要一系列数据(运行环境数据性能数据、工作工程参数、部件效率及损失等)仅有 数据并不能满足建模要求 其余数据由于商业保密原因无法轻易获得准确数据需要研究者从相关论文、书籍、手册以及网络上收集、推测或假定初值 这些数据是设计点匹配的基础.设计点性能匹配设计点性能匹配是非设计点性能匹配的基础只有进行设计点热力计算确定了发动机特征尺寸后才能进行发动机非设计点热力计算匹配发动机的非设计点性能 由于研究对象是已服役的航空发动机发动机设计点已存在但无法获取厂家的设计点数据 因此从在翼发动机运行工况点选取一个高推力点(一般为起飞工况点)当作发动机的设计点 避免与理论设计点混淆称之为循环参考点也就是说循环参考点也是“非设计点”李春华等:在翼航空发动机性能数字孪生建模方法非设计点状态时发动机各部件的工作参数均偏离设计点的工作参数并且各部件工作状态相互制约需要满足共同工作条件即流量平衡、功率平衡以及转速平衡 为了达到上述平衡条件建立航空发动机共同工作方程组并对方程组进行求解流程如图 所示 该共同工作方程组是非线性方程组一般通过数值迭代方法求解 目前常用的迭代求解方法主要是 及其改进方法以及 法等图 设计点(循环参考点)性能匹配计算过程.().非设计点性能匹配对于在翼航空发动机运行环境和工作条件(飞行高度、马赫数、环境温度、油门杆角度等)的变化导致发动机常工作于非设计点相应的发动机工作性能称为非设计点性能非设计点性能匹配和设计点性能匹配机理一致即将发动机各部件独立出来分别进行气动热力计算然后根据发动机工作过程中所必须遵守的气动热力学定律把发动机的共同工作表示成一组非线性的气动力方程 两者的不同之处是设计点性能匹配需要的压比、流量、效率等数据由循环参考点数据给定 非设计点性能匹配数据通过特性图读取因此需要合适的组件特性图来预测偏离设计点条件的部件效率 由于无法获取厂家的部件特性图因此需要研究者通过文献查找或通过调整缩放通用特性图的方式获得与建模对象非设计点性能匹配的特性图本文采用基于 内置通用特性图调整缩放的方法获得压气机(、)和涡轮(、)特性图通常压气机和涡轮特性图由压比、等熵效率、折合流量、折合转速 个参数表示如图 所示图 通用特性图.在压气机特性图中堵塞区附近特性线斜率陡峭易出现某一组折合转速与折合流量对应 个压比而近喘振区附近特性图变化平缓易出现某一组折合转速与压比对应 个折合流量 为了避免上述问题 在整个特性图中引入等 线 取值范围在 如图 所示 这使得一组折合转速()与 值对应唯一一组折合流量、效率与压比即可将 作为辅助变量用于压气机与涡轮特性图描述特性图描述如式()所示()()()图 线示意图.调整缩放压气机特性图压气机特性图沿一条工作线产生折合流量效率、折合流量折合转速 个相关性 通过调整缩放特性图匹配上述相关性匹配成功即得到与非设计点性能匹配的特兵 器 装 备 工 程 学 报:/./性图)折合流量效率匹配由式()知由 值和折合转速()可确定部件设计点的位置(通用特性图设计点默认 .)通过调整 值与 值获得适合的部件设计点调整方法基于经验或试验 由于设计点性能匹配获得的整机设计点各部件参数与部件通用特性图设计点参数不一致为了使两者保持一致需要对特性图进行合理缩放 缩放过程中一般需选取部件设计点为参考缩放点()而将燃气轮机整机设计点各部件参数作为目标缩放点()利用式()式()求出特性图的折合流量、压比、效率与折合转速修正系数速、:()()()()在获得修正系数、后采用式()式()分别对部件特性图的折合流量、压比、效率与折合转速进行修正 式中下标“”表示经缩放后的特性图下标“”表示未经缩放的原始特性图()()()()()综上所述匹配部件图折合流量效率相关性是基于经验和试验通过更改 和值选择合适的部件设计点并利用修正系数合理缩放得到当再调整部件设计点无法进一步匹配效果时考虑更换部件特性图或者修改特性图中的效率分布 在此匹配过程中反复将仿真结果与 数据进行对比直到仿真数据与 数据一致为止)折合流量折合转速匹配当折合流量效率相关性匹配完成后通过在压气机特性图中重新标记()转速线匹配折合流量折合转速相关性由于修改特性图效率分布和重新标记转速线的调整范围大很难通过一次调整匹配成功需要经过试验多次逐步缩小调整范围根据调整实验数据采用贝叶斯优化算法获取最优的调整参数进行调整)特性图参数试验寻优由于需要同时调整、特性图的效率分布和重新标记特性图中的转速线因此需要同时调整 张特性图的效率调整参数和转速线调整参数分别记为、称为一组特性图参数 本文先确定这 个参数的大致区间将区间两边界值用来调整特性图每进行一次调整获得一个试验模型并用该模型仿真 工况点数据仿真结果与 工况点数据进行误差对比得出一个整体误差值记为 通过不断缩小特性图参数区间逐步将整体误差 降低 但通过手动调整使整体误差接近 的方法是不现实的因为工作量十分大 当得到多组特性图参数和对应的整体误差后采用贝叶斯优化的方法找到整体误差接近于 时对应的特性图参数组用该组特性图参数调整各组件特性图便可得到误差最小的模型 具体步骤如下:)设计特性图参数组、分别表示、特性图效率分布和速度线的调整参数每个参数根据经验和试验取调整区间两端端点值然后随机组合得到 组特性图参数向量 ()进一步的将调整区间逐次减半获得多组特性图调整参数并对特性图做相应调整)计算误差值 模型仿真相对误差计算公式如下:()式中:表示仿真参数个数 表示模型仿真的参数矩阵 表示由 数据获取的对应参数矩阵)贝叶斯优化方法寻优根据调整试验获得的特性图参数与模型整体误差 之间的对应关系通过算法训练得到贝叶斯模型()()通过该模型反向推测模型整体误差 最优时的特性图参数组.调整涡轮(、)特性图对于双轴涡扇发动机调整缩放 特性图对性能匹配效果影响非常小因为 特性图运行范围非常狭窄涡轮效率的任何变化都是由叶尖间隙效应引起而非特性图中的设计点位置变化导致 低压涡轮()性能与 相似 综上对于涡扇发动机调整 和 部件特性图设计点位置只有轻微的影响故本文采用 内置双转子涡扇发动机特性图并在其基础上简单调整部件特性图设计点位置 建模实例与仿真分析 发动机为双转子、带增压级、分开排气、大涵道比涡轮风扇发动机 风扇部分是 级轴流式低压压气机部分是 级轴流式高压压气机部分是 级轴流式包括 级可调引气导向叶片和前 级可调静子叶片第 级和第 级为引气出口引气用途包括飞机用引气和发动机内部冷却引气其结构及站位如图 所示 参考 软件说明对应的发动机类型为:将其齿轮传动比()设定为 即相当于没有齿轮减速增压级和风扇同轴同转速联动李春华等:在翼航空发动机性能数字孪生建模方法图 发动机站位示意图.数据获取及校正通过对 数据进行整理、清洗、折算、计算等工作 发动机起飞等获 个工况点数据每个工况点记录参数:、等 通过文献 获得压气机压比、涡轮压比、压气机效率、涡轮效率等参数最终获得循环参考点数据如表 所示表 发动机循环参考点数据 参数数值高度/马赫数 偏差/高压压气机压比设计点涵道比.燃烧室出口温度/燃油热值()/().发动机进口换算流量/().风扇效率(内).风扇效率(外).低压转子转速()/()增压级效率.高压压气机效率.高压转子转速()/()高压涡轮效率.低压涡轮效率.起飞燃油流量/()./.设计点性能匹配设计点性能匹配以循环参考点数据为输入数据通过数值迭代方法求解航空发动机共同工作非线性方程组 求解过程中一部分循环参考点数据为目标值该目标值为固定值如整机压比(/)燃烧器出口温度()总质量流量()推力 等一部分数据为迭代变量计算之初为给定初始值如组件效率管道损失等如表 所示表 设计点迭代变量、目标值设置 变量名称范围目标值名称数值高压压气机绝热效率./().旁通喷嘴推力系数/增压级压比/.燃烧室出口温度 /()/外涵风扇压比./.设计点匹配计算结果如图 所示 发动机循环参考点推力为 燃油消耗量./为 涵道比为.整机压比为.匹配计算值(图中红框标注值)分别为 ./.匹配精度高图 设计点性能匹配结果.非设计点性能匹配非设计点性能匹配特性图选用 内置同类型发动机通用特性图如表 所示 通过修改 值和值调整部件设计点、缩放部件特性图和修改特性图效率匹配折算流量兵 器 装 备 工 程 学 报:/./效率关系通过重新标记()转速线匹配折合流量折合转速关系 由于需要多次调整试验因此根据特性参数寻优方法获取最佳调整方案实施步骤如下:表 非设计点通用特性图选取 部件特性图.)设计特性图参数组分别对、特性图的效率分布和转速线进行 组试验调整 组调整试验区间依次减半缩小如表 所示 每组试验得到 组()组合 组试验共计 组组合用每组组合参数调整模型并用该模型仿真真实飞行工况参数表 特性参数调整区间 参数第一组实验左右第二组实验左右第三组实验左右.)计算误差值 仿真结果涵盖了 个工况点下、等 个参数 将这些值用 的矩阵表示如下:提取 数据中 个相同工况点下的、组成矩阵:最后由式()计算模型误差调整试验结果如表 表 组调整试验结果 .)贝叶斯优化方法寻优由表 数据训练模型()()通过贝叶斯优化方法获得最优特性图参数组(.)根据该参数组调整、特性图最终得到 总体性能模型最优模型的整体仿真误差 为.该误差反映 个不同工况点全参数误差整体精度高适合工程应用.实际 数据验证分析由于模型对各个参数(、)、各个工况点(个 工况点)的仿真能力不一样本节从模型对不同参数和对不同工况点的仿真精度 个方面对比模型仿真结果与 结果的差异对模型的仿真精度进行验证和分析.各参数仿真结果对比表 为一航班覆盖的 个工况点下各参数的模型仿真结果与 数据相对误差表 各仿真参数的相对误差 对比参数单位相对误差/././.李春华等:在翼航空发动机性能数字孪生建模方法 由表 可知模型对各参数的仿真精度较高尤其是对、各参数各个工况下的仿真结果和 数据对比见图 图 图中 轴表示 个不同的工况 轴是各参数值图中红点代表 数据蓝色圆圈表示所建模型仿真的结果图 数据对比.图 数据对比.图 数据对比.图 数据对比.图 数据对比.图 数据对比.图 数据对比.兵 器 装 备 工 程 学 报:/./.各工况点仿真结果对比模型对不同工况点的仿真能力不同所选 个工况点涵盖起飞、爬升、下降等不同飞行阶段()的整体相对误差见表 表 各工况点的仿真结果相对误差 工况/.工况/.将表 各工况点相对误差作可视化呈现后如图 所示 可以看出除了小部分工况点相对误差大于 大部分(/)工况点的相对误差都在 以下 并且其中有 的工况点相对误差在 以内整个模型的平均误差为.限于只有 个工况点 数据该误差在可接受范围之内 当 数据足够丰富时该模型的精度会进一步提高图 各工况点的相对误差.结论)提出基于循环迭代计算的设计点性能匹配和基于特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配的总体性能建模方法利用 数据进行在翼发动机的总体性能匹配为在翼发动机性能数字孪生提供了解决方案对航空发动机性能评估、故障预测及健康管理具有支撑作用)基于 平台利用 数据构建了 发动机的在翼性能数字孪生模型与 数据相比模型仿真整体相对误差为.对、的仿真相对误差分别为.、.、.、.、.、.对 的工况点(起飞、爬升、巡航、下降等)的仿真相对误差小于 验证了该方法的有效性和实用性参考文献:工业和信息化部.数字孪生应用白皮书.李春华等:在翼航空发动机性能数字孪生建模方法 .陶飞刘蔚然刘检华等.数字孪生及其应用探索.计算机集成制造系统():.():.:.陈曦余国瑞肖天雷等.采用 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