1. bookVolume 50 (2020): Issue 1 (March 2020)
Journal Details
License
Format
Journal
eISSN
2083-4608
First Published
26 Feb 2008
Publication timeframe
4 times per year
Languages
English
Open Access

On Designing an Expert Diagnostic System of the Aircraft Turbine Engine Functional Units

Published Online: 27 Mar 2020
Volume & Issue: Volume 50 (2020) - Issue 1 (March 2020)
Page range: 171 - 192
Journal Details
License
Format
Journal
eISSN
2083-4608
First Published
26 Feb 2008
Publication timeframe
4 times per year
Languages
English
Abstract

The paper presents issues related to the design of an expert diagnostic system of turbine engine functional units. Dedicated diagnostic stations and on-board flight data recorders are the sources of diagnostic signals. The signals were parameterized or identified dynamic models to get a compact representation in the form of a set of parameters. The set of diagnostic parameters was subjected to integer encoding. On this basis, a multi-valued diagnostic model describing the relationship between the set of faults and the set of symptoms (code values of diagnostic parameters) was determined. The proposed approach can be used in the design of expert diagnostic systems for propulsion units of any aircraft.

Keywords

1. Borowczyk H. (red.): Problemy kompleksowego diagnozowania układu łożyskowania turbinowego silnika śmigłowcowego. Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych, Warszawa 2011.Search in Google Scholar

2. Borowczyk H.: Quasi-informacyjna metoda wyznaczania programu diagnozowania złożonych obiektów technicznych. Mechanical Engineering. WAT, Warszawa 1984.Search in Google Scholar

3. Borowczyk H.: Zastosowanie metody identyfikacji modelu matematycznego oraz wielowartościowego kodowania w procesie tworzenia diagnostycznego modelu układu sterowania. Prace Naukowe ITWL, No. 18, 2004.Search in Google Scholar

4. Borowczyk H., Kącki C., Koblański A.: Technologia identyfikacji uszkodzeń turbinowych silników odrzutowych typu 89 przy pomocy stanowiska diagnostycznego KAPSO-17MK, ITWL, Warszawa 1991.Search in Google Scholar

5. Borowczyk H., Lindstedt P.: Formalizacja wiedzy eksperckiej w diagnostyce systemów sterowania lotniczych silników turbinowych. Diagnostyka procesów i systemów, J. Korbicz, K. Patan, M. Kowal, Warszawa 2007.Search in Google Scholar

6. Borowczyk H., Zboiński M., Formalizacja wiedzy w diagnostyce tribologicznej układu łożyskowania. Problemy Eksploatacji, 2011.Search in Google Scholar

7. Cholewa W.: Wspomaganie procesu wnioskowania w diagnostyce technicznej. V Krajowa Konferencja Diag’2003, WAT, Warszawa 2003.Search in Google Scholar

8. Guasch A., Quevedo J., Milne R.: Fault diagnosis for gas turbines based on the control system. Engineering Applications of Artificial Intelligence, No. 13, 2000.10.1016/S0952-1976(00)00014-2Search in Google Scholar

9. Knosala R.: Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji. WNT, Warszawa 2002.Search in Google Scholar

10. Korbicz J. et al.: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. WNT, Warszawa 2002.Search in Google Scholar

11. Lindstedt P.: Praktyczna diagnostyka maszyn i jej teoretyczne podstawy. Warszawa 2002.Search in Google Scholar

12. Michalik K.: PC SHELL 4.5 Szkieletowy system ekspertowy. AITECH (Artificial Intelligence Laboratory). Katowice 2006.Search in Google Scholar

13. Mulawka J.J.: Systemy ekspertowe. WNT, Warszawa 1997.Search in Google Scholar

14. Pawlak M.: Systemy ekspertowe w eksploatacji maszyn. Lublin 1996.Search in Google Scholar

15. Volponi A.J., Gas Turbine Engine Health Management: Past, Present, and Future Trends. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 2014. 136.10.1115/1.402612610.1115/1.4026126Search in Google Scholar

16. Witoś M. et al.: Structural health monitoring of aero-engines in non-stationary operations. Applied Condition Monitoring, Springer 2018. DOI 10.1007/978-3-319-61927-9_1.10.1007/978-3-319-61927-9_1Search in Google Scholar

17. Witoś M. et al.: Expert SHM and CM of Turbojet Engine FCU Using Instantaneous Angular Speed Signal. Advances in Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations. Cham: Springer International Publishing, 2019.Search in Google Scholar

18. Żokowski M., Spychała J., Majewski P.: Detection Damage in Bearing System of Jet Engine Using the Vibroacoustic Method. Acta Mechanica et Automatica, No. 11(3), 2017.10.1515/ama-2017-0037Search in Google Scholar

19. Żokowski M. et al.: Structure Health Monitoring of Aircraft Power Unit Using Vibration Signal. Condition Monitoring of Machinery in Non-stationary Operations. Cham: Springer International Publishing, 2019.Search in Google Scholar

Recommended articles from Trend MD

Plan your remote conference with Sciendo