分类和控制的关键影响因素的失败航空活塞式涡轮增压器系统使用基于模型的系统安全分析

文摘

涡轮增压是一个有效的方法来解决这一问题的减少电力和燃料消耗量的增加航空活塞式发动机在高空飞行。然而,涡轮增压器的程度大大增加了电力系统的复杂性。基于模型的系统安全分析方法介绍了涡轮增压系统的安全分析在这项研究中,克服传统的安全分析方法的局限性有关复杂的匹配和耦合的安全问题。的基础上建立了系统模型和失效模式形成的工作边界和安全边界,列坐标对应分析的数值偏差的关键因素是用来识别失败的关键影响因素,从而有针对性地提出安全控制策略。然后,涡轮增压系统的失效概率评估通过蒙特卡罗方法。系统故障模式和概率之前和之后执行的安全控制策略比较准确地确定这些策略的有效性。验证实例表明,安全控制策略,调整排气泄压阀的直径可以减少系统失效概率,提高安全水平。

1。介绍

航空活塞式发动机通用飞机的力量是一个重要的选择,在市场上占绝对多数。涡轮增压是一个有效的方法来解决的问题减少权力和增加燃料消耗在高空飞行。然而,涡轮增压大大增加电力系统的复杂性,和相关的安全问题变得越来越突出。一项调查由美国国家运输安全委员会(NTSB)报道,大部分的通用航空活塞发动机事故可以归因于涡轮增压器malfunction-induced发动机电源故障(1- - - - - -3]。因此,NTSB建议,美国联邦航空管理局(FAA)特别注意的问题turbocharger-induced功率降低,功率损耗在通用航空活塞式发动机1,4- - - - - -7]。一般来说,涡轮增压器故障是由于固有的延迟特性和正反馈特性与气动涡轮增压器和发动机之间的连接6,8,9]。,一个强大的、复杂的匹配两者之间的连接和闭环特征发生,导致相互耦合故障形式。因此,传统的分析方法很难分解,确定失效模式(10,11]。因此很难制定和执行准确和有针对性的安全控制策略,以确保涡轮增压器的安全。

近年来,基于模型的系统安全分析方法已经发展为了克服传统分析方法的局限性在处理复杂耦合工程问题(13- - - - - -19]。基于模型的安全性分析指的是一个复杂的系统模型的引入专门针对失效模式分析的研究对象(12,20.- - - - - -24],利用建立的模型,通过仿真测试系统在每个阶段的失效模式分析,以验证系统是否可以根据功能需求。在这个过程中,由于故障模式分析和系统验证测试共享相同的模型,基于模型的安全性分析之间的匹配和耦合特征可以反映系统和有效地解决故障模式识别的问题。基于模型的系统安全分析的关键是基于模型的开发过程的结合与安全分析领域,已自成立以来受到越来越多的关注。2005年,Joshi和Heimdahl [20.从明尼苏达大学和米勒和瓦伦罗克韦尔柯林斯公司先进技术中心联合推出了基于模型的开发过程分为系统安全评估过程。2006年,Joshi et al。12]进一步解释基于模型的系统安全评估过程的基本概念和分析方法在一个国家航空和宇宙航行局(NASA)报告,相比传统的基于模型的系统安全评估过程过程,如图1。的过程表明,基于模型的系统安全评估过程继续使用传统的过程,但同时包含其他方法基于分析模型。2007年,Joshi和Heimdahl [21进一步解释了系统的行为模型。2010年,费勒(22)阐明了基于模型的系统安全分析的角色在改善系统级安全。Chaudemar et al。23)这个概念引入无人机(UAV)控制系统。Gudemann和Ortmeier24,25)进一步引入了故障模式概率模型为基于模型定性的系统安全分析和试图进行定量模型试验。上述的分析都表明,他们可以更好地利用系统设计过程中的信息匹配与安全评估过程和开发过程中有效地避免不确定因素设计和安全评估转换,从而减少分析误差造成的人类的主观判断。目前(26),20 - 115 d号咨询通告(ac20 - 115 d)发行的美国联邦航空局已正式证实RTCA, inc .)文档331(- 331)基于模型的分析和验证可以用于机载系统的适航认证和设备的发展。

因此,在连接的复杂航空活塞发动机涡轮增压器匹配和耦合安全问题,本研究介绍了一种基于模型的方法,涡轮增压系统的安全分析。识别关键影响因素失败,列坐标对应分析的数值偏差的关键因素。相应的安全控制策略的关键因素是提出和评估失效概率。这项研究的结果提供了一种新的方法来确定影响因素和潜在的诱惑失败问题的实际操作航空活塞发动机涡轮增压系统,确保安全的最终目标的通用飞机。

2。基于模型的安全评估过程的总结和涡轮增压系统的关键技术

基于模型的设计是指设计依赖数学模型和模拟方法。建立的模型可以通过仿真验证系统在任何阶段的开发过程,从而确保系统能够正常运行根据功能设计的要求。关于识别困难相互耦合的复杂造成的失效模式匹配的涡轮增压器和发动机之间的连接,该模型可以是一个有效的工具在系统安全分析和设计过程中,克服传统的安全分析方法的局限性。基于模型的开发过程中引入系统安全评估过程形成一个基于模型的涡轮增压系统安全评估过程和分析方法。

图2给出了一个典型的基于模型的原理图安全评估过程引擎和它的系统。

与一般系统安全评估过程相比,原v模型评估过程的基础上,系统模型之间的相互作用,系统安全分析和设计过程中引入模型开发过程,这样测试,分析和验证是在开发过程中每个阶段进行。因此,与基于模型的系统安全评估过程的特点,相应的系统安全分析方法中的关键组件如下:(1)建立系统模型,(2)描述方法的工作边界和安全边界的失效模式,(3)分类方法的关键影响因素作用于失效模式,和(4)方案和验证的安全控制策略。详细的讨论这些组件在后续部分中提出了根据上述订单。

3所示。系统仿真模型的建立和验证

关于活塞发动机涡轮增压器的失败,关键是在复杂的匹配连接涡轮增压器和发动机之间的存在本身,以及失效模式的耦合。因此,基于整个引擎系统仿真模型建立了第一个准确反映系统模式,为随后的分析作为基础的关键影响因素的失败。摘要Rotax 914航空活塞式发动机(27)选择配备了一种新型的两级涡轮增压器和GT-Power软件用于构造系统仿真模型。克服简陋的零维模型和多维模型的复杂性,介绍了准维模型和相应的模型被认为是三个子系统,即气缸内工作过程模型,进气和排气系统模型和涡轮增压器系统模型。对于工作过程模型,Wiebe燃烧函数和Woschni半经验公式应用于传热模型。涡轮增压器系统模型,建模过程包括四个部分:涡轮增压器参数测定、动力学模型分析,压缩机和涡轮之间匹配原理,计算特征参数的压缩机和涡轮机。为了简化分析,摩擦和扫气模型将被忽略。此外,应当指出,对于这个新的涡轮增压系统,双级压缩机排列“背靠背”和由一个涡轮同轴相连,如图3。所以,它从传统的两级涡轮增压系统是截然不同的。发动机的性能参数表提供了比较这两个表1。这个新的涡轮增压系统的细节给出文献[28]。

来验证模型的准确性、数据特征实验用于与仿真模型的计算结果进行比较。在实验中,环境温度是20°C,环境压力为100.7 kPa。转动速度的计算操作点3000 - 5500 r / min,与操作点每隔500 r / min,加上一个额外的操作点的5800 r / min。模拟数据和实验数据的比较引擎的输出功率和扭矩变化如图4。这里应该指出,变速箱后输出轴的扭矩输出。一般来说,模型的模拟值和实验值符合良好在容许的范围之内。因此,仿真模型合理地反映实际系统的特点,可以用于后续的分析。

4所示。安全失效模式边界描述方法

4.1。安全边界的失效模式

一般来说,作为一种约束失效模式(即。,the top event), the safety boundary is the maximum allowable range for the parameters at which the object of study can safely work. In a mathematical model, the safety boundary can be reflected as a parameterized expression of the functional characteristic value or safety feasible region in a situation where the failure mode (i.e., the top event) does not occur.

本文分析的对象匹配的涡轮增压系统的安全问题与整机两级航空活塞式发动机;因此,涡轮增压系统的安全性的影响整个发动机的发动机是一个关键因素的考虑。在实际分析中,根据基于模型涡轮增压系统安全评估过程中,发动机的安全子系统还必须从整个系统的角度进行了研究。因此,联邦住房管理局的安全要求有两个层次阶段,即发动机和涡轮增压系统的水平。所涉及的安全要求每一层可以通过发动机系统安全边界特征和涡轮增压系统安全边界;,所需的工作参数的最大允许范围在一个安全的工作状态首先是分析引擎安全边界的操作,之后安全边界涡轮增压系统发出相应的要求,为了确保匹配。PSSA阶段,有必要进一步应用工作边界和安全边界的涡轮增压系统和应用模型,分析了影响因素可能发挥作用的失效模式识别在FHA阶段。

图5显示引擎级FHA安全边界的示意图,可能安全的操作条件和发动机的工作范围使用坐标系统。可能的安全工作区域的引擎是局限于一个地区封闭的最大功率(外部特征电源线),引擎可以提供,最低稳定转速的引擎(安全边界行左侧),最大工作转速的引擎(安全边界行右侧),和横坐标轴。发动机的安全设计要求确定在本研究根据Rotax 914引擎的操作手册。

两级涡轮增压发动机的安全要求参与这项研究是由引擎级FHA安全操作边界决定的。注意,两级涡轮增压系统的匹配问题导致很多安全问题的引擎。例如,如果涡轮增压压力比选择太低,达到预定的涡轮增压发动机功率不会,和发动机排气温度过高。另一方面,如果涡轮增压压力比选择过高,最大爆炸压力的发动机和涡轮增压器的转速过高。此外,由于流量涡轮增压压力比是耦合的,不当的选择流量会导致涡轮增压器和发动机之间的匹配质量差。更重要的是,确定涡轮流通能力将是不可能的,导致环境的设计值。涡轮增压的原理图,图中给出了系统级FHA安全边界6。涡轮增压系统的工作范围是包围的面积最小稳定转速(左),额定转速引擎(右)的最大允许温度涡轮(最主要的)、压缩机的喘振线(左上),最大转速所允许的涡轮增压器(右上),横坐标轴。

安全边界后确定(或安全的工作区域),涡轮增压系统的失效模式可以进一步通过安全边界反射。一般来说,涡轮增压系统的失败可能被定义为一个单失效模式或coupling-failure模式。涡轮增压系统的失效模式的示意图表示通过安全的工作区域和安全界限图7。典型的单失效模式和coupling-failure模式可以概括如下。(1)单失效模式

区域(1):小压缩机流量激增

区域(2):涡轮入口温度过高

区(3):多余的涡轮增压器转子的革命(2)Coupling-failure模式

区(4):小流量激增压缩机和涡轮入口温度过高

区域(5):涡轮入口温度过高和多余的涡轮增压器转子的革命

图7表明,如果点 ,代表涡轮增压系统操作的状态,从安全的工作区域在区(1),涡轮增压系统可以体现压气机喘振的单失效模式。如果点从工作区域安全点在区域(4),涡轮增压系统可以体现coupling-failure模式压气机喘振和涡轮入口温度过高。

4.2。确定失效模式的边界

后的工作边界和安全边界确定失效模式,可以判断系统是否已经失败安全边界之间的包含关系和工作边界。参照ARP4761的要求(29日),有必要识别所有可能的失效模式,影响系统功能在FHA阶段和分析失效模式识别的原因在PSSA FHA阶段。这意味着故障模式作为顶事件,可能发挥作用的影响因素的失效模式是分解和参数化,和安全保护措施。

失败和边界之间的关系基于模型的系统安全分析方法如图8。例如, , , ,和代表国家对的工作边界点的涡轮增压系统在不同工作条件下操作。如果点 ,代表了涡轮增压系统的工作状态,操作安全的工作区域内点 ,涡轮增压系统体现正常运行。如果点从工作区域安全点安全边界,涡轮增压系统仍体现正常运行,但也有潜在的安全隐患。如果点从安全边界点在不安全的区域,涡轮增压系统不能正常运行,表现出单失效模式甚至coupling-failure模式。涡轮增压器故障之间的包含关系可以判断工作边界和边界安全。如果在系统操作工作边界点超过安全界限,进入不安全的区域,则系统被认为是失败。如果系统运行在安全区域或安全边界,则系统被认为是正常的。因此,可以保证系统的安全控制涡轮增压系统操作的实际工作边界范围内不超过安全边界。

5。失败的关键影响因素分类基于对应分析方法

涡轮增压系统的参与,本文改进了对应分析方法用于探测失效模式之间的耦合关系和亲密程度和关键影响因素的系统,为了识别的关键因素。

5.1。分析的原则和过程改进的对应分析

对应分析是一个最近发达与multivariate-dependent变量统计分析技术,其实质是降维,简化数据结构(30.- - - - - -32]。涡轮增压系统的参与,其失败的关键影响因素的集合作为采样点(分)行,安全边际的工作界限成为可变点(列点),和这些关键影响因素的临界关于涡轮增压系统的安全决定根据之间的关系的关键影响因素(自变量)和安全边际的工作边界(因变量)。一般来说,特定的实现过程包括代理模型建设基于响应面方法,数据类型标准化和分类的关键影响因素。

代理模型规范化建设和数据类型,详细给出了文献[5]。目前的研究只侧重于分类的关键影响因素。的数量级时,采样点大,表示失效模式的变量点通过使用列轮廓坐标测量 。因此,本文提出了基于分类方法与数值变化主要影响因素的变化,如图9。这种方法,通过改变值的关键影响因素,即。,改变采样点,使柱坐标改变。与此同时,这些变化是反映在一个二维散点图。影响的程度列点的位置是通过测量位置之前和之后的变化。换句话说,作为关键影响因素的值改变了一个接一个,关键影响因素在不同的变化改变列指向不同程度,所以关键影响因素可以确定基于这些变化。距离之前和之后的变化列点可以用欧氏距离的两个点在平面上。当一个关键的影响因素是改变,更大的相对距离变化量列点偏差意味着在这些条件下,这个因素对失效模式有更大的影响,反之亦然。当任何在采样点的集合改变,改变前后的距离列点表示使用 : 在哪里和的第一和第二坐标向量在列点变化,分别和的第一和第二坐标向量分别列点更改之后。

5.2。实现分类的涡轮增压系统的关键影响因素

5.2.1。确定的工作范围

这个特殊的活塞式航空发动机配备了涡轮增压系统主要用于一个特定类型的无人机。这种无人机的飞行包线要求在表给出完整的高度2。7 - 10公里的典型操作条件在飞行高度是额外的分析提取。计算采样点与不同海拔表所示3。

5.2.2。选择的变量点(影响因素)

本文着重于发动机与涡轮增压系统的操作条件在高空或高速巡航(引擎)的长期工作状态,包括海拔7 - 10公里,70% - -100%的节流阀的开口,引擎转动速度4200 - 5500 r / min。的情况控制系统不考虑,设置的关键影响因素可以表示为一组可控设计参数。这些参数包括节气门位置 ,排气泄压阀的直径 ,海拔 ,发动机的转速 ,和排气管的直径 。此外,这种类型的涡轮增压系统的工作范围包括涡轮入口温度、转速、压气机压比、最大爆炸压力。

5.2.3。代理模型的生成和验证

最初的模拟条件可控的设计参数给出了根据涡轮增压系统的操作条件,如表所示4。描述五可控范围内的设计参数视为(操作涡轮增压系统的边界设计)、中央composite-faced (CCF)设计应用于生成36个采样点。由二阶响应面代理模型计算的关键影响因素和各种工作边界点的值在系统模型的输出。

为了确保代理模型的准确性,代理之间的相对误差模型和确定仿真模型,如图10。生成的错误使用的代理模型分析一般小于8%,可以接受以下的研究。

5.2.4。确定安全的利润率

根据数据类型标准化的原则,每个变量的原始矩阵转换成每个相应的工作边界的安全裕度,即。可变点在数据矩阵 ,这是涡轮入口温度的安全裕度( ),安全裕度的涡轮增压器转子的转速( ),压气机喘振裕度( ),和安全裕度的最大爆炸压力( )。

5.3。结果分析和决心的关键影响因素

对应分析是直接对采样点进行数据矩阵 ,结果如图所示11。当有太多的采样点,很难直观地观察每个关键影响因素的重要性程度变量的采样点分,和分类是不能实现的。因此,关键影响因素分类方法给出了部分3用于处理。首先,基于直接对应分析,列坐标对应于每个变量点提取。组中的每个可控设计参数采样点改变一个接一个相同的比例。在分析,节气门的位置 ,排气泄压阀的直径 ,海拔 ,发动机的转速 ,和排气管的直径一个接一个地增加了5%,10%,20%,和30%,分别。新列坐标为每个变量生成相同点投射到二维平面,如图12。因此,当每一个关键影响因素的数值变化,可进行排序根据距离的大小的相对位置的变化初步列点对应于每一列点的二维散点图。更大的距离的变化意味着一个更关键的关键影响因素,反之亦然。

基于图的结果12,最初的偏差距离列点生成的变化确定每个关键影响因素,如图13,进行排序。排气泄压阀的直径的变化影响最大的每个工作边界的安全裕度。根据偏差距离,这个参数会影响每个工作边界的安全裕度按照以下顺序由多到少的影响:涡轮入口温度的安全裕度( ),压气机喘振裕度( ),安全裕度的涡轮增压器转子的转速( ),最大爆炸压力和安全保证金( )。此外,发动机的转速也有一个相对强劲的利润影响安全的工作边界,边界及其影响工作 。节气门的位置 ,海拔 ,和排气管的直径有相对较弱的对每个工作边界的安全裕度的影响。因此,这些参数不被视为关键的影响因素。

由于排气泄压阀的直径的影响每个工作安全系数的边界已经决心是最关键的,它应该被认为是最先来控制。注意,对于提高活塞式发动机,排气泄压阀直径是一个关键的调整参数,应给予特别的关注。因此,本文的分析结论与涡轮增压活塞发动机控制的共识,这再次表明该方法的可靠性。

6。安全控制策略和验证的关键影响因素

分类的涡轮增压系统的关键影响因素分析表明,变化的关键影响因素都扮演主要角色偏差的安全边际的工作边界(列点)或样本点集群(行点),以及影响的程度往往是大于的一般影响因素。因此,为了确保当异常情况出现的操作这个系统,采样点集群不偏离或尽可能少偏离正常位置,可控的关键影响因素设计首先应该控制。

因为排气泄压阀的直径是最关键的影响因素之间的复杂的匹配连接涡轮增压系统和发动机,通过调节(或排气泄压阀的直径),通过涡轮燃气流是监管。这改变涡轮增压器转子的转速和发电机的输出功率,从而改变压缩机和涡轮增压比流动。涡轮增压压力可以达到的目标价值稳定腔的压力,从而实现良好的涡轮增压器和发动机之间的匹配。

涡轮增压系统的安全控制策略将在本节学习。此外,据部分中描述的方法5后两级涡轮增压系统的影响因素,安全控制策略实现也将重新分类和分析。

6.1。确定涡轮增压系统的安全控制策略

在涡轮增压器的监管措施方面,最简单、最常用的测量目前绕过发泄在涡轮端,在排气泄压阀由电动机通过传动装置是其核心部分。因此,排气泄压阀控制模型添加到原始模型,分析了安全控制策略,如图14。

6.2。分析安全控制策略的作用

为了确定其他影响因素的重要性程度的安全控制策略后,的前提下类型的影响因素( - - - - - - )、初始模拟条件和工作界限的涡轮增压系统( - - - - - - )不变,实现分类的影响因素如下。首先,响应面方法用于提取代理模型为两级涡轮增压引擎系统模型后,使用安全控制策略。采样点是随机生成的,和各种相应的工作边界值是通过代理模型生成,然后转换成所需的每个工作边界安全裕度的变量点对应分析。最后,进行对应分析采样点和可变点。

分类包括第一提取列坐标对应于每个变量点上述对应分析的基础上,然后增加了影响因素 - - - - - - + 5%、+ 10%、+ 20%和+ 30%一个接一个相同的比例,分别。新列坐标为每个变量生成相同点投射到二维平面。图15增加后显示了结果。

随着每个影响因素的偏差程度增加,所产生的偏差和有更大的对每个工作边界的安全裕度的影响,但影响的和并不重要。使用+ 30%的变化作为一个例子,相对位置之间的距离的变化二维散点图上的每一列点之前和之后使用的安全控制策略如图16,最初的列点的偏差距离由于每个影响因素的变化可以进一步分类完成重新分类。

图16显示,已经对每个工作的安全系数影响最大的边界,使自己新一轮的最关键的影响因素。因为对安全利润率的影响和比较强,仍然是一个关键的影响因素。因此,和决心是新一轮的关键因素。如果涡轮增压系统后仍不能满足系统安全需求的安全控制策略执行 ,有必要提出相应的安全控制策略在随后的安全分析。

6.3。验证涡轮增压系统的安全分析方法

在前一节中描述的分析,两级涡轮增压引擎模型作为分析的对象,分类和定位的影响因素对失效模式的影响是通过引入改进的对应分析的方法实现的。这决定了PSSA阶段的关键影响因素,最终收益率涡轮增压系统的安全控制策略。然而,是否安全策略可以提高安全水平和量化的改进是未知的。因此,在SSA阶段,确定了涡轮增压系统模型后达到可接受的设计安全水平的安全控制策略,验证了该系统的安全通过蒙特卡洛方法在这一节中。蒙特卡罗方法用于评估每个失效模式的失效概率,概率和系统故障模式的差异之前和之后使用安全控制策略相比,探索安全控制策略的有效性。

6.3.1。基于蒙特卡罗技术验证涡轮增压系统的安全分析方法

从部分4的安全边界约束的操作涡轮增压系统,即。,the maximum allowable range of parameters under safe operating conditions, which is composed of the compressor surge line ,为所允许的最高温度涡轮机 ,的线所允许的最大转速涡轮增压器 ,这条线的最低稳定转速引擎 ,和发动机额定转速 ,如图17。

在系统安全分析中,每一个安全边界图17可以限制故障模式。因此,一个可以设置安全边界代表约束的失效模式 代表系统工作状态和工作界限 ,与每一个安全边界在哪里和工作边界 , 是系统极限状态函数对应的安全系数边界确定故障模式下工作。每个工作边界的安全裕度可以通过一组表达系统极限状态函数:

当 ,外的系统操作安全边界;也就是说,当操作在不安全的区域时,系统是在一个不安全的工作状态。当 或 ,系统操作安全边界或在安全区域内,在一个安全的工作状态。此外,从安全的角度来看,它通常是更好的更大的安全系数,但增加安全系数需要牺牲一些性能和经济效益。尽管降低安全系数可以降低成本,它可能会导致更大的经济损失,这就需要寻找更好的安全系数区间在安全裕度范围内。然而,由于安全裕度的不一致的表现形式在现有的研究中,应用程序的保证金是定性描述阶段。因此,方程(3)表明,当系统的工作状态是安全的,一系列的值是 。当 ,系统操作安全边界的极限值,和系统安全裕量最大。当 ,系统操作的安全边界,系统安全裕量为最小的时候,可能存在潜在的安全隐患。因此,综合考虑安全、动力性能和经济需求的系统,假设如果工作边界系统的安全裕度分析是在0.05和0.5之间,发生的频率集中在一个更好的系统操作的状态,然后在工作存在一定的津贴边界和系统操作的安全边界,以及工作状态是安全的。

此外,为进一步定量分析系统的失效概率,使用蒙特卡罗方法模拟失效概率任何失败的模式,它可以表示为

然后,系统安全指数可以表示为 在哪里 是一个随机变量的维度,即。,the vector of the influencing factor; 是基本随机变量的联合概率密度函数;是群系统极限状态函数;相对应的故障区域吗 ;和是标准正态分布下的累积概率。

因此,使用蒙特卡罗方法的失效概率表达写成 在哪里是样品的数量,的样本值。此外,当 , ;当 , 。

在随后的分析中,涡轮增压系统的失效概率之前和之后使用的安全策略是可以得到方程(3)。

再。影响因素的概率分布特征

涡轮增压系统,输入变量是影响因素,被认为是在工作中发挥更加重要的作用边界变化的系统,即。,确定影响因素分析部分5。2,包括来 ,而输出变量的功能是判断系统失效模式的极限状态,即。,系统极限状态函数在分析部分决定的5。2,包括来 。的概率分布特征和相关参数影响因素参与采样点如表所示5,参数值来自专家经验或统计数据。请注意,输入变量的分布函数(影响因素)和相关参数的确定直接决定安全分析的结果。在实际的分析中,由于影响系统安全的因素有很多,相应的统计特征会更加复杂。

6.3.3。安全控制策略的分析影响涡轮增压系统的失效概率

输入变量是随机采样,计算是由使用两级涡轮增压引擎模型。每个系统的概率分布特性及相关参数得到极限状态函数的统计结果。数据18- - - - - -21显示的安全裕度的概率分布涡轮入口温度,涡轮入口温度的安全裕度,安全裕度的涡轮增压器转子的转速、压气机喘振裕度,和安全裕度最大爆炸压力之前和之后的安全控制策略,分别。总体而言,每个安全裕度的分布更分散使用前的安全控制策略和更集中后,安全裕度的分布主要集中在 。例如,安全裕度的分布区间的涡轮增压器转子的转速变化 来 。注意,发生的频率安全裕度的分布明显减少的时候 ,这说明安全水平的提高涡轮增压器转子的转速控制策略后使用,系统运行状态良好。其他三个方面都表现出类似的趋势。除此之外,值得注意的是,涡轮增压器的内部润滑对涡轮增压器的失败也很重要。然而,这里不考虑,因为它是不同的和更复杂的引擎级系统模型,研究在今后更深入的研究。

进一步分析安全控制策略的影响在每个失效模式的失效概率,每个失效模式的失效概率的变化之前和之后使用的安全控制策略如图22。使用后的安全控制策略,系统的失效概率极限状态函数对应于每个工作边界的安全系数较低,最大的减少发生在失效模式的失效概率为多余的涡轮增压器转子的革命。这说明,在安全控制策略用于排气泄压阀,对提高转子的旋转速度的影响是最重要的。当一些废气排放通过排气泄压阀,排气流经涡轮排气背压降低,从而防止超出涡轮增压器的转速。如果改变生成相应的排气泄压阀的开放程度,改变涡轮排气体积和空气压力达到不同涡轮增压器转子的转速,从而影响压缩机进气涡轮增压压力的,因此,对压气机喘振裕度的影响更显著。由于涡轮增压器和发动机之间的连接是气动、压缩机的响应的滞后使引擎的最大爆炸压力的效果弱于涡轮增压器转子的转速和压气机喘振裕度。正反馈特性反映最终将体现在概率的变化涡轮入口温度的安全裕度。因此,以上分析表明,安全控制策略用于涡轮增压系统可以提高安全级别,但改善的程度不同参数的安全水平是不一样的。

7所示。结论

从通用飞机安全问题造成的失败航空活塞发动机涡轮增压系统和传统的安全分析方法的局限性有关复杂的匹配和耦合安全问题,本文结合了基于模型的系统安全分析方法的安全分析涡轮增压系统,目标是建立一整套的分析过程和方法,准确识别故障的关键影响因素。相应的安全控制策略提出和验证。研究结果总结如下。(1)基于模型的系统安全流程和方法可以处理复杂的耦合故障问题的涡轮增压。关键组件包括建立系统模型,描述方法的工作边界和失效模式的安全边界,分类方法失效模式的关键影响因素,并建议和验证的安全控制策略(2)的基础上,建立了两级涡轮增压引擎模型,使用响应面方法首先从分析模型抽象代理模型,确定影响因素之间的关系(可控设计参数)和工作界限。代理模型是随机抽样来生成所需的基本数据对应分析和改善对应分析方法,形成了一个分类方法基于列轮廓坐标的变化数值偏差的影响因素。这决定了这些影响因素的程度的临界安全的涡轮增压系统和实现最终分类的关键影响因素。结果表明,排气泄压阀的直径是最重要的因素影响各项工作安全系数的边界(3)通过调整排气泄压阀的直径在安全控制策略,安全裕度的分布更集中,失效概率却降低了。实施安全控制策略后,安全系数的分布区间的涡轮入口温度、转速、压气机喘振裕度,最大爆炸压力下降 , , ,和 来 , , ,和 ,分别

命名法

:	相对应的故障区域
:	改变前后的距离列点
:	随机变量的维度,
:	关键影响因素
:	打开节流阀
:	排气泄压阀的直径
:	高度
:	发动机的转速
:	排气管的直径
:	第一行概要的向量坐标
:	第二行概要的向量坐标
:	列轮廓坐标
:	一群系统极限状态函数
:	流量
:	权力
:	失效概率
PC1:	第一个维度对应分析的二维散点图
PC2:	第二个维度对应分析的二维散点图
:	可变点在原来的矩阵,
:	的价值th指数th样本
:	Postindex规范化数据矩阵,
:	安全边界代表失效模式的约束
:	工作边界代表系统操作的状态
:	系统安全指数
:	涡轮增压压力比
:	根据标准正态分布的累积概率
联邦住房管理局:	功能风险分析
自由贸易协定:	故障树分析
SSA:	系统安全评估
PSSA:	初步系统安全评估
FMEA:	失效模式和效应分析
无人机:	无人驾驶飞行器。

数据可用性

分析数据用于支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的创新团队的航空发动机复杂系统安全和适航Co-Innovation中心先进航空发动机。资金是由中国国家自然科学基金和中国民用航空局(没有。U1833109)。

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