Skip navigation
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/7286
Назва: Дослідження помпажних явищ газотурбінного двигуна на основі вейвлет-аналізу
Автори: Ткачешак, Н. В.
Горбійчук, М. І.
Ключові слова: стійкість
газотурбінний двигун
помпаж
обертовий зрив
вейвлет-аналіз
вейвлет-фільтр
амплітудно-частотна характеристика
stability
gas turbine engine
surging
rotary breakdown
wavelet analysis
wavelet filter
amplitudefrequency characteristic
Дата публікації: 2018
Видавництво: ІФНТУНГ
Бібліографічний опис: Ткачешак, Н. В., Горбійчук М. І. Дослідження помпажних явищ газотурбінного двигуна на основі вейвлет-аналізу / Н. В.. Горбійчук М. І. Ткачешак // Науковий вісник Івано-Франківського національного технічного університету нафти і газу. - 2018. - № 2. - С. 24-33.
Короткий огляд (реферат): Розроблено методику дослідження помпажних явищ газотурбінного двигуна (ГТД) на основі вейвлет- аналізу. Для проведення досліджень був обраний ГТД ДГ-90. Проведено вейвлет-розкладання сигналу тиску повітря за компресором високого тиску із застосуванням вейвлетів Добеші, Симлета, Койфлета та дискретного вейвлету Мейєра. Переваги і недоліки фільтруючих властивостей цих вейвлетів були графічно представлені у вигляді амплітудно-частотних характеристик. За отриманими результатами було побудовано схему вибору параметрів вейвлет-перетворення, що ґрунтується на аналізі амплітудно-частотних характеристик вейвлет-фільтрів, та розраховано оптимальний час дискретизації вейвлет-фільтрування досліджуваного сигналу для визначення помпажу та обертового зриву у турбокомпресорі ГТД. За даною схемою серед вейвлетів Добеші, Симлета, Койфлета і дискретного вейвлету Мейєра для дослідження сигналу тиску повітря за компресором упродовж зривних процесів першими були обрані вейвлети Добеші і Симлета 2-го порядку відповідно до їх швидкості фільтрації. Враховуючи високу швидкість та особливості опису виникнення помпажних явищ за допомогою швидкого перетворення Фур’є до розподілу вейвлет- коефіцієнтів сигналу тиску повітря за турбокомпресором, для діагностування явищ нестійкої течії, що виникають у газоповітряному тракті ГТД (помпажу та обертового зриву), був обраний вейвлет Добеші 2-го порядку. При цьому відслідковувати поводження вейвлет-коефіцієнтів деталізації досліджуваного сигналу необхідно на 7-му рівні розкладання. Таким чином, отримані результати дозволяють проводити подальший аналіз зривних процесів за допомогою вейвлетів із низьким порядком.
The method for research of a gas turbine engine (GTE) surging phenomena based on wavelet analysis was developed. GTE DG-90 was chosen for research. A wavelet decomposition of the air pressure signal was carried out using a high pressure compressor and Dobeski, Symlet, Coffle and Meyer's discrete wavelet. The advantages and disadvantages of filtering properties of these wavelets were graphically represented in the form of amplitudefrequency characteristics. Based on the results obtained, a wavelet transform parameter selection scheme based on the analysis of the frequency response of wavelet filters was constructed, and the optimum sampling time of the wavelet filtering of the investigated signal was calculated for determination of the propagation and rotational breakdown in the GTE turbocompressor. According to this scheme, among the wavelets of Dobeski, Simlet, Koefleta, and Meyer's discrete wavelet, for studying the air pressure signal at the compressor during bursting processes, the first were selected by the Dobeches and Symmetes wavelets of the 2nd order according to their filtration rate. Considering high speed and characteristics of the description of the occurrence of excite phenomena by means of a fast Fourier transform to the distribution of the wavelet coefficients of the air pressure signal by turbocompressor, for the diagnosis of unstable flows occurring in the gas path of the gas turbine trajectory (surging and rotary breakdown), the Dobeski wavelet was selected 2nd order. At the same time, to monitor the wavelet coefficients behavior, the detail of the investigated signal is necessary at the 7th level of decomposition. Thus, the obtained results allow to carry out further analysis of breakdown processes using low-order wavelets.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/7286
Розташовується у зібраннях:Науковий вісник Івано-Франківського національного технічного університету нафти і газу - 2018 - №2

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
7046p.pdf651.67 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики  Google Scholar


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.