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논문 상세정보

신경회로망을 이용한 스마트 무인기용 가스터빈 엔진의 성능진단에 관한 연구

A Study on Performance Diagnostic of Smart UAV Gas Turbine Engine using Neural Network

초록

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

Abstract

An intelligent performance diagnostic program using the Neural Network was proposed for PW206C turboshaft engine. It was selected as a power plant for the tilt rotor type Smart UAV(Unmanned Aerial Vehicle) which is being developed by KARI (Korea Aerospace Research Institute). For teeming the NN(Neural Network), a BPN(Back Propagation Network) with one hidden, one input and one output layer was used. The input layer has seven neurons: variations of measurement parameters such as SHP, MF, P2, T2, P4, T4 and T5, and the output layer uses 6 neurons: degradation ratios of flow capacities and efficiencies for compressor, compressor turbine and power turbine, respectively, Database for network teaming and test was constructed using a gas turbine performance simulation program. From application of the learned networks to diagnostics of the PW206C turboshaft engine, it was confirmed that the proposed diagnostics algorithm could detect well the single fault types such as compressor fouling and compressor turbine erosion.

참고문헌 (11)

  1. Vivian, B., Singh, R., "Application of Expert System Technology to Gas Path Analysis of a Single Shaft Turboprop Engine", 5th European Propulsion Forum, Pisa, Italy, April, 1995 
  2. DePold, H.R., and et al, "The Application of Expert System and Neural Networks to Gas Turbine Prognostics and Diagnostics", Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, Vol. 12, 1999 
  3. Esher, P.C., "An Object-Oriented Gas Path Analysis Computer Program for General Applications", Ph. D Thesis, 1995 
  4. Ji Zhou, "Intelligent Fault Diagnosis with Application to Gas Turbine Engines", Ph. D Thesis, 1998 
  5. 공창덕, 기자영, 신현기, "터보프롭 엔진(PT6A-62)의 정, 동적 성능모사에 관한 연구", 한국추진공학회지, 제4권, 제 2호, 2000, pp.61-70 
  6. Boucherma, M., "Turbo-Generator Fault- Detection and Diagnosis Based on Artificial Neural Networks", Ph. D Thesis, 1994 
  7. Urban, L.A., "Gas Path Analysis Applied to turbine Engine Condition Monitoring", J. of Aircraft, Vol. 10, No. 7, 1972, pp.400-406 
  8. Diakunchak, I.S., "Performance Deterioration in Industrial Gas Turbines", Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, Vol. 114, 1992, pp.161-167 
  9. "EECP((Estimated Engine Performance Program) Manual", Pratt-Whiteny 
  10. MacDonald, S., "A Dynamic Simulation of the GE-F404 Engine for the Purpose of Engine Health Monitoring", MSc Thesis, 1993 
  11. Gulati, A and et al, "Gas Turbine Engine and Sensor Multiple Operating Point Analysis Using Optimization Techniques", AIAA-2000- 3716, 2000 

이 논문을 인용한 문헌 (2)

  1. Yoo, Jin-Ho ; Lee, Dong-Ju 2007. "A Study on Improvement of Aiming ability using Disturbance Measurement in the Firing Vehicle" 한국추진공학회지 = Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers, 11(2): 62~70 
  2. Choi, Jae-Ho 2008. "Aerodynamic Design and Numerical Analysis on a Transonic Centrifugal Compressor" 한국추진공학회지 = Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers, 12(4): 56~62 

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