КОРРЕЛЯЦИИ ПО ЧИСЛУ ЧАСТИЦ ИЗНОСА В ПРОБАХ МАСЛА АВИАЦИОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

НИИ прикладной физики Иркутского государственного университета:
Глеб Викторович Берестевич,
Виктор Григорьевич Дроков,
Александр Евгеньевич Калошин,
Юрий Дмитриевич Скудаев,
Александр Александрович Элькес
ОАО "Авиадвигатель": Фарит Ибраевич Мухутдинов

Показано, что в результатах сцинтилляционных измерений параметров металлической примеси в смазочных маслах авиационных двигателей обнаруживается существование некоторого случайного фактора, не связанного с техническим состоянием двигателя. Этот фактор (шум) проявляется в виде одновременных изменений уровней параметров частицами износа всех элементов, находящихся в пробе, и вносит наибольший вклад в дисперсию параметра "число частиц". Этот фактор может приводить к ошибкам в диагностике и крайне важен при прогнозировании остаточного ресурса двигателя.

It is shown that in results of scintillation measurements of lubricating oil of aviation engines there exists some random factor not related with diagnostics of engine. This factor (noise) manifests as simultaneous changing of signal level for parameters of all elements and produces the maximal contribution to dispersion of number of wearing particles in oil sample. This factor can lead to errors in engine diagnostics and must be important in prognosis of engine life.

Двигатель ПС-90А

Созданный в НИИ прикладной физики Иркутского государственного университета и ООО "Диагностические технологии" сцинтилляционный спектрометрический анализатор масла САМ-ДТ-01 [1, 2, 3] представляет собой оборудование, позволяющее быстро измерять до 15 различных параметров (массовая доля, число частиц, их размер и т.д.) по каждому из восьми элементов (Al, Cr, Ni, Mg, Fe, Cu, Ag, V). С 2001 г. анализатор САМ-ДТ-01 используется для диагностики авиационных двигателей типа Д-30КП/КУ и ПС-90А. Накопленная статистика (несколько тысяч проб масла с сотен двигателей) позволила детально исследовать характеристики частиц износа в масле и создать методику диагностирования авиационных двигателей. Кроме того, имеющаяся статистика позволяет более детально исследовать характеристики продуктов износа, такие, как функции распределения по параметрам, корреляции и т.д., что дает новую информацию о механизмах износа. Обращает на себя внимание наличие четкой корреляций между частицами износа различных элементов.

Гистограмма части ц в пробе масла двигателя Д-30КУ-154

В качестве параметров используется число частиц элементов (Al, Cr, Ni, Mg, Fe, Cu, Ag). Отмечаются большие положительные парные корреляции "каждый с каждым". Поскольку указанные элементы входят в разные узлы в разных комбинациях (сплавы, покрытия), сложно представить себе такой механизм износа, который давал бы положительную корреляцию каждого с каждым. Поэтому можно предположить, что парные корреляции возникают благодаря маслу, в котором мелкие частицы могут жить длительное время.

Полученная корреляционная матрица демонстрирует, что в значениях измерений продуктов износа существует некоторый случайный фактор, который стремится согласованно увеличить или уменьшить в пробе число частиц всех элементов. Этот фактор не имеет отношения к техническому состоянию двигателя и является с этой точки зрения "шумом". Существует целый ряд причин, которые могут порождать подобные эффекты, в том числе дрейф аппаратуры и режим эксплуатации двигателя. Аппаратура контролируется с помощью периодического сжигания стандартного образца. Проверено, что наличие корреляций не зависит от сезона и наработки.

Пассажирский лайнер Ту-204 с двигателями ПС-90А

Проводились исследования проб с двигателей, стоящих на одном борту. Для таких двигателей парные корреляции возрастают.

Наличие этого случайного фактора прослеживается также на трендах отдельного двигателя. Давно отмечено, что подобные графики имеют "пилообразный" вид.

Дополнительную информацию об обнаруженном случайном факторе можно получить, изучая собственные вектора и собственные значения корреляционной матрицы. Оказалось, что именно рассматриваемый фактор обладает наибольшим собственным значением, т.е. именно он дает наибольший вклад в дисперсию. Поэтому можно утверждать, что именно он в наибольшей степени ответственен за пилообразный характер тренда.

Наблюдаемый в данных сцинтилляционного анализа случайный "фактор шума" следует принимать во внимание при диагностике авиационных двигателей. Это следует делать при повышении точности измерений, высокой статистике и прогнозировании остаточного ресурса. Природа этого фактора тоже может быть интересна для дальнейших исследований.

Список литературы

1. Дементьев В.Я., Дроков В.Г., Зарубин В.П. и др. Плазменный сцинтилляционный спектрометр для определения микропримесей металлов в смазочных маслах и спецжидкостях. Первая межд. конф. "Энергодиагностика". Сборник трудов, под ред. М.А.Броновца, т. 3. Москва, ИРЦ Газпром, 1995. С. 365.

2. Alkhimov A.B., Drokov V.G., Zarubin V.P., Kazmirov A.D., Morozov V.N., Podrezov A.M., Skudaev J.D. Method of determining micro-quantites of metal contaminants in lubricant oils, fuels and special-purpose fluids and device for carrying out said method. European patent application EP0837319A1. 22.04.1998. Bulletin 1998/17.

3. Шепель В.Т., Кузменко М.Л., Сарычев С.В. и др. Надежность, диагностика, контроль авиационных двигателей. РГТА, Рыбинск, 2001.