颗粒传感器在发动机功率保证中的使用的制作方法

1.实施例涉及航空和发动机性能评估领域。


背景技术：

2.飞行器涡轮发动机通常包括核心，核心以串行流动顺序具有压缩机区段、燃烧区段、涡轮区段和排气区段。可以提供一个或多个轴以将涡轮区段驱动地连接到压缩机区段，并且可选地，将涡轮区段驱动地连接到负载。当这种飞行器发动机结合到旋翼飞行器(诸如直升机)中时，飞行器发动机的一个或多个轴可以机械地联接到主旋翼，使得主旋翼可以为旋翼飞行器提供升力。
3.可能显著影响飞行器发动机性能的一个因素是颗粒物(pam)(例如灰尘、碎屑等)吸入。在较高海拔处，pam吸入可能很少。然而，对于在低海拔持续操作一段时间的发动机，来自空气的pam累积会大大降低发动机功率。这种累积可能反过来危及飞行器可操作性并阻止或限制任务完成。
附图说明
4.实施例的有利设计源自独立和从属权利要求、说明书和附图。下面结合附图对实施例的各种示例进行详细说明：
5.图1示出了根据实施例的示例性飞行器发动机。
6.图2示出了示例性颗粒传感器在示例性飞行器发动机的示例性模块中的示例性放置。
7.图3示出了根据实施例的可以部署在飞行器发动机中的示例性控制器。
8.图4示出了根据实施例的示例性发动机功率、健康和维护系统的元件。
9.图5示出了根据实施例的示例性发动机功率、健康和维护系统的元件。
10.图6是用于评估发动机功率、健康和维护要求的示例性方法的流程图。
具体实施方式
11.下面的详细描述在本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本公开、要素或公开、或其应用。此外，范围无意受限于或限制于前述背景或概述或以下详细描述中呈现的任何理论。
12.如本文所用，术语pam通常是指实质上悬浮在空气中或由于突然的空气运动而短暂地存在于空气中并且可被带入发动机的小物质微粒。例如，pam可以包括灰尘、碎屑、沙子、气溶胶微粒等，并且可以包括从0.1微米(μm)到2毫米(mm)的尺寸。
13.pam通常大到足以随着时间的推移危害发动机操作，但又小到足以避免立即影响发动机操作或损坏发动机部件。然而，较大的物质微粒(例如细粒、砾石等)对发动机操作造成直接损坏的风险更大。这些较大的物质微粒例如对压缩机性能会产生特别强烈的负面影响—使压缩机无法压缩空气(即，降低压缩机流量标量)。
14.较小的微粒可能对高压涡轮具有更强的影响，因为较小的微粒可能熔化并与高压涡轮结合。高压涡轮可以采用空气冷却来防止叶片熔化，但气流冷却通道可能会被特殊物质堵塞。这减少了涡轮冷却空气标量或次级流量。各种尺寸的微粒也可能导致下游发动机温度普遍升高，从而降低发动机的效率标量。
15.退化也是重要的考虑因素。例如，谨慎的做法是确保飞行器发动机在飞行之前和/或飞行期间正常操作，并在发动机退化超过阈值之前维护此类飞行器发动机。退化的一种量度是发动机扭矩因数(etf)：当前最大修正扭矩与标称发动机可用的最大修正扭矩相比的无量纲比。
16.当etf退化到阈值以下时，发动机可以停工进行维护。发动机退化可能由吸入灰尘或其他pam引起，并且可能足以降低最大可用竖直升力。
17.确定etf的一种方式是利用基线发动机功率模型，基线发动机功率模型提供修正的发动机温度与修正的发动机扭矩的相关性。一种用于确定etf的特定常规技术特定于特殊飞行器发动机。该技术还包括确定能够考虑飞行器发动机的某些操作条件(例如，内部气体压力)和/或环境条件的etf。
18.上面讨论的传统方法的一个缺点是pam摄取对发动机性能的影响。在较高海拔处，pam的吸入可能很少。然而，对于在低海拔持续操作一段时间的发动机(例如军用飞行器)，来自空气的pam累积会大大降低发动机功率。本公开的实施例解决了传统技术中的上述缺点。
19.实施例源自观察，通过稍微重新定位在沙子密集环境中飞行的飞行器，可以显著减少发动机摄取的沙粒量。例如，通过在飞行期间将飞行器的位置改变几英尺或将其倾斜几度(俯仰、滚转和/或偏航)可以将其发动机摄取的沙子量减少两倍或更多。该信息的实时可用性可以帮助飞行员确定当前任务(或一组任务)是否可以成功完成或任务是否应该中止。
20.图1是根据实施例并且可以用作飞行器发动机的燃气涡轮发动机100的一个实施例的示意横截面视图。燃气涡轮发动机100具有通过其中的轴向纵向中心线轴线12以供参考。发动机100包括涡轮核心14和定位在其上游的风扇区段16。涡轮核心14通常包括限定环形入口20的大致管状的外壳体18。外壳体18还包围并支撑增压器22，用于将进入涡轮核心14的空气的压力升高到第一压力水平。
21.高压压缩机24(例如，高压、多级、轴流式压缩机)从增压器22接收加压空气，并进一步增加空气的压力。高压压缩机24包括在发动机100内引导压缩空气的旋转叶片和静止轮叶。加压空气流向燃烧器26，在燃烧器26中燃料被注入到加压空气流中并被点燃，以升高加压空气的温度和能量水平。
22.高能燃烧产物从燃烧器26流到第一(高压)涡轮28，用于通过第一(高压)驱动轴30驱动高压压缩机24。高能燃烧产物然后流向第二(低压)涡轮32，用于通过与第一驱动轴30同轴的第二(低压)驱动轴34驱动增压器22和风扇区段16。在驱动相应的第一涡轮28和第二涡轮32中的每一个之后，燃烧产物通过排气喷嘴36离开涡轮核心14，以提供发动机100的喷射推进推力的至少一部分。
23.风扇区段16包括被环形风扇壳体46包围的风扇转子38(例如，可旋转轴流式风扇转子)。环形风扇壳体46由多个基本上径向延伸的出口导向轮叶42从涡轮核心14支撑。这
样，风扇壳体40包围风扇转子38和风扇转子叶片44。环形风扇壳体46的下游区段在涡轮核心14的外部分上方延伸，限定了提供附加喷射推进推力的次级或旁通气流导管48。
24.初始气流50通过入口52进入燃气涡轮发动机100至风扇壳体40。初始气流50可包括pam 6。初始气流50穿过风扇转子叶片44并形成移动通过气流导管48的第二气流54和进入增压器22的第二压缩气流56。
25.第二压缩气流56的压力被增加并进入高压压缩机24(箭头58)。在与燃料混合并在燃烧器26中燃烧之后，燃烧产物60离开燃烧器26并流过第一涡轮28。然后燃烧产物60流过第二涡轮32并离开排气喷嘴36，为发动机100提供一部分推力。
26.燃烧器26包括与轴向纵向中心线轴线12同轴的环形燃烧室62，以及入口64和出口66。燃烧器26从高压压缩机排放出口69接收环形加压空气流。该压缩机排放空气的一部分流入混合器(未示出)。燃料从燃料喷嘴80注入以与空气混合并形成提供给环形燃烧室62用于燃烧的燃料-空气混合物。燃料-空气混合物的点燃由合适的点火器完成，并且所产生的燃烧产物60在轴向方向上流向并流入环形第一级涡轮喷嘴。
27.喷嘴由包括多个径向延伸、周向间隔开的喷嘴轮叶74的环形流动沟道限定，这些喷嘴轮叶74转动气体，使得它们成角度地流动并冲击第一涡轮28的第一级涡轮叶片。第一涡轮28经由第一驱动轴30使高压压缩机24旋转。第二涡轮32经由第二驱动轴34驱动增压器22和风扇转子38。
28.环形燃烧室62容纳在外壳体18内并且燃料通过一个或多个燃料喷嘴80供应到环形燃烧室62中。液体燃料通过燃料喷嘴80的茎内的一个或多个通路或导管输送。
29.在操作期间，pam 6被燃气涡轮发动机100摄取，通常悬浮在进入入口52的初始气流50中或与其混合。pam累积用作发动机分析的输入。这些累积的水平和影响用于评估发动机服务时间、磨损和撕裂和/或其他维护计划。
30.因此，实施例包括环境pam传感器73(例如，静电传感器)和用于检测发动机100中的pam 6的技术。
31.在图2中，示例性发动机传感器系统200可以包括一个或多个气体路径传感器71(例如，空气压力传感器71.1、温度传感器71.2)和用于轴的涡轮叶片的发动机性能传感器72(例如，旋转速度传感器)。多个发动机环境传感器(例如分别是气体路径传感器71和性能传感器72)可以安装在发动机100内的适当位置，与处理系统或控制器300(图3)通信联接。气体路径传感器71、性能传感器72和pam传感器73的定位是示例性的并且仅出于说明的目的，因为这些传感器可以放置在发动机100内的其他合适位置。
32.为了测量初始气流50中的pam 6，pam传感器73(73.1、73.2、
……
73.n)可以是静电的并且被采用，通信联接到控制器300。多个pam传感器73可以安装在发动机100内的适当位置，图2示出了定位在增压器22和高压压缩机24的前区段的两个pam传感器73。
33.示例性pam传感器73是静电传感器。也就是说，pam传感器73检测附着到pam微粒的电荷的存在。可以测量电荷量并将其与pam微粒的量或密度相关联。pam传感器73中的每一个都被构造为安装到发动机100中的pam 6容易出现在初始气流50中的区域。
34.一个或多个pam传感器73的感测面暴露于初始气流50并被构造为检测pam 6。pam传感器73还可以包括构造在感测部分内的内部电极和放大器。呈带电灰尘微粒形式的pam 6可以流过一个或多个pam传感器73的感测面。带电灰尘微粒在其中引起电子的运动并且促
进放大器的检测，以指示与流过感测面的pam 6相关联的电荷水平。
35.虽然示例性pam传感器73是静电传感器，但是可以使用其他类型的传感器并且将在本公开的精神和范围内。例如，其他类型的传感器可以包括光学和声学传感器。使用本领域技术人员已知的技术的光学和声学传感器可以分别检测与沙子或pam密度相关的沙子或pam微粒的不透明度水平和声学特征。光学传感器还可以识别金属表面的变色和/或内部发动机表面的反射率变化。变色表明pam 6熔化到或以其他方式粘附到发动机100内的部件上。
36.可以使用其他形式的pam或颗粒传感器，其传递指示发动机100中检测到的pam 6的密度、流率、质量、速度和/或体积中的一个或多个的信号。替代传感器可用于识别pam6在发动机100内的部件上的静态累积。
37.作为示例，pam传感器73也可以是光谱仪以检测pam 6的特定类型(即，原子或分子组成)。
38.在其他示例中，pam传感器73可以检测发动机流动路径内的空气气溶胶微粒、冰晶、污染物和/或火山灰形式的pam 6。pam传感器73可以被构造为在这种检测的情况下警告发动机控制器300(见下面的图3)。如果未检测到pam 6，则pam传感器73还可以提供连续的实时数据403流(见下面的图4)。此外，pam传感器73可以被构造为检测内部产生的pam并警告控制器300。
39.例如，参考图4，接收到的实时数据403可以为了计算的目的而被分类。传感器数据的第一子集可以参考实时环境数据{envdt}403.1。该第一子集通常会反映发动机100和气体路径的内部环境(例如温度)，但也可以包括与特定发动机部件的性能有关的数据，例如当前引气系数。实时环境数据403.1还可以包括整体飞行器环境，例如外部温度、飞行器速度、飞行器高度、结冰状况、外部风速和类似数据。
40.传感器数据的第二子集可以称为实时性能数据{prfdt}403.2。实时性能数据403.2通常表示各种发动机部件的测量原始性能。
41.图3是示例性发动机控制器300(例如数字计算机)的系统级图。发动机控制器300可以执行使飞行器能够感测pam 6、实施发动机性能检查、导航引导技术和维护评估的计算机代码。例如，发动机控制器300可以是实施发动机100的数字控制和操作的专用控制器。
42.在替代实施例中，发动机控制器300可以是健康监测单元(hmu)，其监测飞行器性能的多个方面，例如发动机性能。在实施例中，控制器300可以是从发动机100接收发动机数据的远程计算机，例如基于地面的计算机或基于卫星的计算机。
43.控制器300包括互连到其他控制器部件的印制电路板(pcb)305，或主板。pcb 305包括提供控制器300的整体操作控制的中央处理单元(cpu)315。这包括但不限于从pam传感器73、气体路径传感器71和发动机性能传感器72接收数据，并将数据发送到例如驾驶舱显示器360。cpu 315还被构造为进行实施本文描述的各种感测技术所必需的算术和逻辑运算。
44.控制器300还包括静态存储器/固件320、控制电路325、动态存储器330和/或非易失性数据存储装置335。控制电路325可以进行各种任务，包括数据和控制交换，以及输入/输出(i/o)任务、对系统数据总线312的访问、网络连接操作等。控制电路325还可以控制非易失性数据存储装置335或与非易失性数据存储装置335接口，并且与传感器71、72和73以
及其他飞行器部件接口。控制电路325还可以支持外部i/o(诸如通用串行总线(usb)端口、无线通信等)的功能。
45.系统数据总线312提供cpu 315、静态存储器320、动态存储器330和非易失性数据存储装置335之间的数据通信。可以是视觉显示屏和/或音频的显示器360(例如，驾驶舱信息系统)可以与控制器300通信联接，以将飞行数据呈现给飞行器操作员。显示在显示器360上的飞行数据可以包括发动机功率性能的指示和/或飞行器发动机的维护要求的指示。语音、机械或触觉输入装置也可以与控制器300通信联接，以实现其操作员控制。
46.图4示出了发动机功率、健康和维护系统(ephms)400的示例性组合软件处理模块图和数据流的元件。ephms 400评估飞行器发动机硬件健康计算模块430并提供特定飞行器燃气涡轮发动机100的发动机功率保证计算(例如，经由发动机功率保证计算模块435)。数据总线470(作为硬件或以软件虚拟地实施)可以在传感器71、72、73，各种模型410、425和发动机性能模块405的输出之间传输数据。传感器调节器490校准传感器71、72和73的操作。
47.在示例性ephms 400中，发动机性能模块405在飞行器飞行期间从传感器71、72和73接收实时数据403。发动机性能模块405可以部分地实施为发动机功率模型410。在各种实施例中，发动机功率模型410可以基于具有合适模拟技术412(和/或模拟查找表)、建模预期发动机行为的模拟参数414的数学模型。
48.发动机功率模型410基于实时数据403实时生成一组模型化传感器响应(msr)415。msr 415也称为发动机功率能力。实时数据403和来自发动机性能模块405的输出仅是示例。例如，上面作为输入接收的实时数据403可以表示各种其他发动机参数。
49.实时数据403是从传感器71、72和73中的一些或全部实时获得的。发动机功率模型410基于模拟技术412和建模模拟参数414模拟预期发动机性能。模拟技术412通常将用本领域已知的合适发动机性能/操作参数参数化。
50.相关领域的技术人员将认识到，如果模拟参数414被改变(例如，在飞行期间被修改)，这将改变msr 415。发动机功率模型410产生用于msr 415的一个或多个数据流作为输出。
51.发动机性能模块405包括跟踪和比较模块420。跟踪/比较模块420跟踪来自传感器71、72和73的实时数据403以及msr 415。在msr 415与实时数据403不同，并且特别是与实时性能数据403.2不同的情况下，指示飞行器发动机100的一些部件未以预期效率执行。响应于这种确定，跟踪/比较模块420确定并输出用于合适发动机部件的部件效率425。
52.部件效率425可以被确定为发动机100的特定发动机硬件部件的效率调整。例如，发动机压缩机当前可能仅以预期效率的94％或预期效率的96％操作。
53.部件效率425可以经由对各种模拟参数414的调整来识别。任何要调整的参数将特定于发动机功率模型410所采用的特殊模拟技术发动机功率。例如，发动机功率模型410可以包括指示作为发动机温度的函数的预期发动机涡轮速度的一种或多种技术(例如，线性或直线数学表达式)。对发动机部件效率425的调整可以反映在这种涡轮速度/发动机线的降低中，表明在任何给定的发动机温度下，涡轮叶片以低于预期的角速度旋转。
54.发动机性能模块405连续调整发动机功率模型410的模拟参数414，使得msr 415收敛于实时性能数据403.2。这样，msr 415基本上反映发动机100的当前部件效率，考虑了发动机功率和性能随时间的下降。基于连续更新和准确的发动机功率模型410，发动机性能模
块405可以准确地预测不久的将来的发动机健康状况和发动机性能。
55.在图4中，发动机状态评估模块427从发动机性能模块405(包括从msr 415和确定的部件效率425)接收输出数据。发动机状态评估模块427输出指示发动机100的总体健康状况的发动机健康因数(ehf)434。
56.通常，鉴于发动机部件的实际、当前状况，ehf 434指示发动机性能的功能限制。作为示例，ehf 434可以根据各种特定发动机性能因素(包括扭矩因素、温度、推力、轴速度、燃料流量等)来测量。
57.发动机硬件健康计算模块430生成发动机健康报告433。发动机健康报告433提供一个或多个发动机部件的健康或作为整体的发动机100的健康的测量值。发动机健康报告433可以指示各种发动机健康指标的部件效率425，包括发动机功率随时间的下降率等。也可以确定发动机健康的其他指标。发动机健康报告433可以包括基于ehf 434的各种组合确定的发动机健康的汇总值。
58.总的发动机健康值可以基于多个因素(例如不同发动机部件的效率的加权平均值和发动机功率能力)来确定。总的发动机健康值也可以基于发动机功率能力的过去或预计的下降率，以基于发动机功率下降率确定需要发动机维护的预计日期。
59.发动机功率保证计算模块435生成发动机功率保证报告437作为pam摄取的函数，并且如果pam摄取继续，则发动机功率相应减少。保证报告指示发动机100是否能够在由pam摄取产生的各种飞行器应力条件下维持足够的飞行功率。
60.ephms 400可以被构造为从发动机状态评估模块427输出数据，并经由显示器360将该数据呈现给飞行器操作员。数据也可以存储在动态存储器330和/或数据存储装置335中。以此方式，ephms 400的所有发动机健康评估(例如，发动机健康报告433、发动机功率保证报告437)可以使飞行器操作员能够修改当前的飞行器操作，并且使飞行器维护人员能够预测未来的维护需求。
61.图5呈现了用于评估飞行器发动机模块健康报告433并提供特定飞行器发动机(例如发动机100)的发动机功率保证计算437的替代ephms 500的组合软件处理模块图和数据流图。与上面讨论的示例性系统400不同，替代系统500和方法(i)提供用于测量可能进入飞行器发动机100的pam，并且(ii)进一步提供用于评估由于pam在飞行期间进入发动机100而对发动机维护和效率的影响。
62.在实施例中，ephms 500的许多元件与ephms 400的元件基本上类似。基本上类似的元件在此将不再详细描述。
63.在ephms 500中，发动机性能模块405"在飞行器飞行期间几乎实时地接收来自发动机气体路径传感器71和发动机性能传感器72的发动机数据403。ephms 500还包括pam传感器73。如上所讨论的，pam传感器73检测在飞行期间被抽吸到发动机100中的pam6，并且pam 6可能(i)沿发动机100的气体路径积聚在发动机部件上，(ii)阻塞或部分阻塞发动机100内的各个气体通道，并且(ii)降低或增加沿气体路径的各个点处的温度和/或压力。因此，pam 6可以影响发动机100内的部件的功率和效率。
64.在实施例中，pam传感器73在飞行器的飞行期间传送基本上持续和连续的实时pam数据流503。作为示例，原始pam数据503可以直接由发动机功率模型410"接收。基于pam数据流503，发动机功率模型410"可以用包括合适的修改以考虑pam对发动机性能的影响的模拟
方程式412"和模拟参数414"实施。在一些实施例中，模拟方程式412"可用于确定作为pam密度、颗粒尺寸、颗粒质量或颗粒成分(pdsmc)和可能来自pam传感器73的其他颗粒数据503的函数的压缩机效率的降低。例如，模拟方程式还可以用于(i)增加作为pdsmc的函数的涡轮叶片上的负载，(ii)降低作为pdsmc的函数的燃烧室燃烧效率，以及(iii)由于pdsmc而降低通过发动机或发动机部件的气体流率。
65.以类似于上面结合示例性ephms 400(见图4)讨论的步骤的方式，ephms 500的发动机性能模块405"可以采用跟踪和比较模块420来比较模型化传感器响应415和实时性能数据403.2。基于比较，可以确定各种发动机部件效率425，其被用于修改模拟参数414"。
66.模拟方程式412"可以采用计算，并且采用模拟参数414"，与来自气体路径传感器71和性能传感器72的颗粒数据流503和非颗粒数据403的组合有关。
67.沿着替代路径(a)，发动机功率模型410"可以仅处理来自气体路径传感器71和性能传感器72的数据(根据示例性ephms 400，如上所述)。来自pam传感器73的实时传感器数据流503可以由pam摄取分析模块505接收。pam分析摄取模块505可以维护随时间推移感测到的pam流的运行日志、计数或数据记录(其可以包括颗粒密度、颗粒体积、质量、成分和其他数据)。基于pam数据流503，pam摄取分析模块可以计算发动机100或其各种内部部件的总效率借方520。
68.例如，总效率借方520可以以百分比形式表示，指示与在没有pam时的相同压缩机性能相比，所选发动机部件(例如，压缩机)由于pam将仅以95％的效率或93％的效率操作。然后可以采用总效率借方520来修改msr 415和/或部件效率425。
69.作为背景，发动机性能模块405连续调整发动机功率模型410"的参数414，使得发动机功率模型输出415收敛于实时性能数据403.2。以这种方式，本系统和方法可以提供基本上考虑发动机100的当前部件效率的实时模拟数据。这种考虑是由于发动机100摄取pam而导致的发动机功率和性能下降的函数。
70.在本系统和方法的一些实施例中，部件效率420可以被评估为一个发动机性能参数相对于另一个发动机性能参数的函数相关性，包括例如但不限于作为发动机扭矩因数的函数的发动机温度、发动机轴速度或发动机推力(其中，例如，对于给定发动机推力，与较高温度相比，较低温度指示更好的发动机健康状况/效率)。部件效率420也可以是发动机推力的函数或作为发动机温度的函数的发动机扭矩因数(其中，例如，在给定发动机温度下，与较低推力或较低扭矩系数相比，较高推力、较高轴速度或较高发动机扭矩因数指示更好的发动机健康状况/效率)。
71.在一些实施例中，发动机性能模块405"采用更新的发动机功率模型410"。也就是说，发动机功率模块405"采用更新的模拟参数414"来推断发动机性能。例如，基于发动机功率模型410"，发动机性能模块405"可以识别发动机100在假设的、非当前任务条件下可以提供的最大功率、最大升力或最大推力。
72.在另一个示例中，基于发动机功率模型410"，发动机性能模块405"可以识别发动机100在最坏情况任务条件(例如最大期望飞行器负载、最大或最小外部温度、最大外部风和其他最大应力任务条件)下可以提供的最大功率、最大升力或最大推力。
73.通过将pam数据流503分解为模拟方程式412"和模拟参数414"，发动机功率模型410"可以提供比在没有pam数据流503的情况下可以提供的更可靠的发动机性能模拟。因
此，包含pam测量值允许各种潜在或假设环境和任务应力的发动机功率的更可靠推断(与ephms 400的发动机功率模型410相比，其不考虑pam测量值)。
74.发动机健康报告433，并且特别是ehf 434，可以包括单次飞行过程中颗粒物摄取的原始数据或汇总数据。发动机健康报告433还可以包括多次飞行的pam摄取的汇总数据。该数据可帮助维护人员进一步识别整体发动机健康状况，并帮助确定何时可能需要发动机维护。该报告还可以识别pam吸入，以各种方式(例如按地形、海拔、任务类型或导致最大灰尘累积或最少灰尘累积的大气条件)进行概述或分类。此类报告可能有助于未来的任务计划。
75.在图5中，生成发动机功率保证报告437的发动机功率保证计算模块435可以考虑最近pam摄取的影响，并且如果pam摄取持续一段时间，则进一步推断发动机功率的预期降低或发动机功率损失。在短期时间范围(例如几分钟或几小时)内，发动机功率保证报告437可以指示发动机100是否能够在各种飞行器应力条件下(包括当飞行器飞行通过pam严重的大气环境时)维持足够功率用于飞行。
76.在实施例中，ephms 500可以被构造为从发动机状态评估427获取输出数据，并经由驾驶舱显示器360将它们呈现给飞行器操作员(飞行员或副驾驶员，或维护人员)。作为示例，该输出数据可能是关于受限的发动机功率的警告消息或警报的形式。该输出数据也可以存储在监视器/控制器存储装置330、335中用于以后分析。以这种方式，可以采用ephms 500的发动机状态评估427来使飞行员能够修改当前飞行器操作或用途，并且使飞行器维护人员能够预测所需的飞行器维护。
77.在一些实施例中，pam碎屑的感测指向增强直升机中的发动机功率保证的目标。直升机需要达到并维持竖直升力功率阈值才能升起直升机。在一些实施例中，ephms 500可以预测发动机在其极限下可以生成多少功率。鉴于发动机随时间下降，ephms 500可以确定发动机是否能够在不久的将来维持足够的升力。对于直升机，重要的是确定直升机在被推到极端飞行/功率需求时是否能够维持升力。
78.发动机功率保证可以通过各种度量(包括具有速度归一化的扭矩、具有温度归一化的马力以及实际能力与指定能力的对比)来测量。评估可用飞行器功率的一种方式是定期(例如，每六个月)测试直升机。然而，这可能无助于预测飞行器发动机的短期故障，尤其是在高应力飞行环境中。飞行压力/需求可以包括飞行器重量、附加负载、飞行速度和风等。
79.在图5的示例中，当前实时性能数据403.2用于预测发动机功率保证，计算当前可用的最大发动机功率，并推断可用发动机功率是否足够满足潜在任务需求。
80.在飞行器发动机操作期间，跟踪/比较过滤器420调整模拟参数414"，使得msr输出415匹配实际实时性能数据403.2。这导致优化的发动机功率模型410"。优化的发动机功率模型410"然后可以运行到它的极限。换句话说，优化的发动机功率模型410"可以在最大飞行应力条件(例如最大飞行速度、最大飞行器负载、最大风、最大或最小外部温度以及其他环境“最大值”)下运行。这有助于确定实际发动机100是否可以在那些条件下维持飞行。
81.各种尺寸的pam还可能导致下游发动机温度普遍更高，从而降低发动机的“效率标量”。本系统和方法的实施例可以维护、实施或存储碎屑类型以及不同种类的碎屑对发动机100的部件的影响的pam数据库525(pmedb或pmd)。作为示例，pmedb 525可以是模拟参数414"的元件，或者是pam摄取分析模块505的元件。
或“老化表”可以基于多种来源，包括关于类似发动机的历史信息，和/或关于已经在现场使用了一段时间的相同发动机的历史信息。
93.在本系统和方法的实施例中，模拟参数414可以存储在模拟方程式412中表示为变量，在运行时将特定值加载到模拟方程式412中。这样，模拟参数414可以在发动机100的整个寿命期间变化，使得模拟方程式412中的变量的值可以在方法600的过程中改变。
94.方法600继续执行步骤610。在步骤610中，控制器在飞行期间从飞行器发动机传感器71、72和73接收实时数据403.1、403.2和数据流503。实时环境数据403.1、实时性能数据403.2和数据流503可以包括环境数据(例如温度)、一般飞机环境数据(例如飞行器速度、飞行器高度、湿度、外部飞行器温度)和可能的气体流速和/或气体压力。实时环境数据403.1还可以包括进入发动机100的燃料流率。
95.传感器数据还包括原始实时性能数据403.2，包括例如涡轮和发动机轴的旋转速度。在一些实施例中，实时性能数据403.2可以包括气体流速和/或气体压力。
96.在可选步骤612中，方法600可以基于pam数据流503对流入气体路径并沿着气体路径流动的微粒类型进行分类。例如，pam数据流503可以根据当前检测到的微粒的尺寸或尺寸范围、检测到的微粒的质量和/或检测到的微粒的成分来分类。在实施例中，原始数据可以包括根据检测到的微粒的尺寸、质量和材料的颗粒分布数据。
97.在方法600的一些实施例中，pam数据流503可以进一步包括进入和离开发动机100的pam量的指示。以这种方式，方法600可以确定截留在发动机100中而不是在气流通过发动机100的流动路径的过程中被释放的pam的体积或质量。
98.在实施例中，控制器300可能已经存储了先前确定的数据，这些数据根据pam微粒的类别(例如颗粒尺寸、质量、成分、或密度)指示发动机100的哪些部件受到影响，以及它们受到什么程度的影响。如果已经存储了这样的先前数据，则可选步骤612可能需要初步确定哪些发动机模块受到发动机100的气体路径中的颗粒物的当前成分的影响以及影响的程度。
99.在步骤615中，接收到的传感器数据的子集(通常是实时环境数据403.1和pam数据流503)被用作发动机模拟方程式412和/或发动机模拟表412的数据输入。在一些实施例中，实时性能数据403.2(例如轴、涡轮或压缩机叶片的旋转速度)也可被视为输入数据。基于输入数据，模拟方程式412被用于生成发动机100的各种部件的模型性能。
100.在步骤620中，基于发动机100的模型化性能，方法600生成发动机操作性能的msr415。这些msr 415是发动机功率模型410预测的值，这些值与发动机传感器(根据模拟方程式412和当前模拟参数414)预期检测到的实时性能数据403.2相关联。
101.在步骤625中，该方法将模型化传感器响应(415)与以下中的至少一个进行比较：(i)接收到的实时性能数据403.2和(ii)预期的发动机效率(其可以例如作为模拟参数414的一部分存储或存储在与发动机性能模块405相关联的其他存储器中)。该方法继续执行步骤630。
102.在步骤630中，该方法确定msr 415是否基本上等于感测到的实时性能数据403.2和/或预期的发动机效率，如由存储在与跟踪/比较模块420相关联的存储器中的阈值相等参数或阈值相等范围限定的。这些范围由系统工程师基于经验、过去的发动机历史、技术和法律要求、各种标准组织制定的标准以及其他准则确定。
103.如果msr 415和接收到的实时性能数据403.2基本上相等，则该方法通过循环回到步骤610继续，接收进一步的传感器数据。如果模型化传感器响应415和接收到的实时性能数据403.2之间的差异不等于或超过允许的阈值，则该方法继续执行步骤635。
104.在步骤635中，基于当前实时性能数据403.2、实时环境数据403.1，该方法确定发动机100和/或其内部部件的当前效率水平。在步骤640中，该方法修改模拟参数414，使得发动机功率模型410的输出415反映在步骤635中确定的实时效率。该动作最终导致对发动机功率模型410的更新。
105.在步骤640中，方法600基于各种存储的公式和计算修改模拟参数414，这些公式和计算将数据403.1、403.2和503以及实际部件效率425转化为模拟参数414的适合值。在步骤640的另一个实施例中，确定模拟参数414的适合值可以是迭代处理637，其中步骤635循环回到步骤615以重复模拟和比较步骤615、620、625、630、635、640。
106.在步骤640之后，方法600继续执行步骤645。在步骤645中，修改的模拟参数414被存储在非易失性数据存储装置(335)中并且在步骤615和620中使用。在步骤645之后，方法600可以返回到步骤610，接收传感器数据，并继续执行后续步骤。
107.该方法还可以继续执行步骤650和655。在步骤650中，方法600生成作为部件效率420的函数的发动机健康报告433。在步骤655中，方法600基于以下中的一个或多个生成发动机功率保证计算435/功率保证437：(i)实时性能数据403.2，(ii)发动机健康状况433，和/或(iii)基于更新的发动机功率模型410的发动机功率的实时预期。
108.本领域的技术人员还将理解，在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可以构造上述优选和替代实施例的各种适应和修改。因此，应当理解，在所附权利要求的范围内，本公开可以不同于本文具体描述的那样实践。
109.一种存储指令的有形计算机可读非暂时性存储介质，所述指令在由飞行器的发动机控制器执行时，使所述发动机控制器执行一种方法。所述方法包括：从所述飞行器的发动机的发动机颗粒传感器接收所述飞行器的飞行期间所述发动机的气体路径中的颗粒物量的测量值；以及从所述发动机的发动机性能传感器接收发动机性能的测量值，其中所述发动机性能的测量值包括所述发动机的温度、所述发动机的扭矩、所述发动机的旋转速度和所述发动机的推力中的至少一个。所述方法还包括：基于所述发动机性能的测量值确定当前发动机效率；基于所述颗粒物量和所述发动机性能的测量值确定响应于所述颗粒物吸入的所述发动机效率的变化；以及基于作为所述颗粒物吸入的函数的所述发动机效率的变化来确定包括所述飞行器发动机的最大发动机扭矩的发动机健康因数。
110.根据前述条项中任一项所述的有形计算机可读非暂时性存储介质，其中，所述发动机健康因数包括确定所述飞行器发动机的所述最大发动机扭矩、最大涡轮温度、最大轴速度和最大燃料流量中的至少一个。
111.根据前述条项中任一项所述的有形计算机可读非暂时性存储介质，其中，所述方法进一步包括：从发动机气体路径传感器接收所述发动机的内部环境的测量值；基于(i)所述内部环境的所述测量值、(ii)所述颗粒物的测量值以及(iii)所述发动机性能的测量值来确定所述发动机能够生成的最大功率；以及确定所述最大功率是否超过指示所述飞行器发动机所需的最小功率的功率保证阈值。
112.根据前述条项中任一项所述的有形计算机可读非暂时性存储介质，其中，所述方
法进一步包括：基于所述气体路径中的所述颗粒物的测量值、所述发动机性能的测量值和所述内部环境的所述测量值来确定发动机健康状态。
113.根据前述条项中任一项所述的有形计算机可读非暂时性存储介质，其中，所述方法进一步包括：从与所述发动机的部件相关联的发动机传感器接收以下中的至少一个：(i)所述发动机部件中的颗粒物的第一测量值；(ii)所述发动机部件的性能的第二测量值；以及(iii)所述发动机部件的内部环境的第三测量值；以及从所述第一测量值、所述第二测量值和所述第三测量值中的至少一个确定所述发动机部件的效率。
114.根据前述条项中任一项所述的有形计算机可读非暂时性存储介质，其中，所述方法进一步包括：基于多个发动机部件中的每个部件的相应第一测量值、第二测量值和第三测量值中的至少一个来确定多个相应发动机部件的多个相应效率；以及基于所述多个相应发动机部件的所述相应效率来确定所述发动机的效率。
115.根据前述条项中任一项所述的有形计算机可读非暂时性存储介质，其中，所述方法进一步包括：基于发动机功能的参数化模型来确定模型化发动机效率；确定所述模型化发动机效率和所述当前发动机效率之间的差异是否超过阈值；并且如果所确定的差异超过所述阈值，则修改所述参数化发动机模型的参数的值，其中所修改的参数值使得所述模型化发动机效率与所述当前发动机效率的差异不超过所述阈值。
116.一种用于确定飞行器发动机的发动机健康因数的方法，包括：由发动机控制器确定指示所述飞行器发动机的操作期间发动机健康状况的发动机状况，所述发动机状况包括飞行期间在所述发动机中检测到的颗粒物量的测量值；由所述发动机控制器访问表示具有标称退化的标称飞行器发动机的基线发动机功率模型；由所述发动机控制器使用所确定的发动机状况修改所述基线发动机功率模型，其中响应于所检测到的颗粒物而修改所述基线发动机功率模型；以及由所述发动机控制器基于所修改的发动机功率模型和最大涡轮温度来确定发动机健康因数。
117.根据前述条项中任一项所述的方法，其中：所述基线发动机功率模型指示发动机扭矩和发动机温度之间的关系；并且所述发动机健康因数反映所述发动机扭矩和最大发动机温度之间的修正关系。
118.根据前述条项中任一项所述的方法，其中，确定指示所述发动机健康状况的所述发动机状况包括由所述发动机控制器确定所述飞行器发动机的操作期间的多个发动机状况，其中：所述多个发动机状况包括所述颗粒物量；并且使用所确定的发动机状况修改所述基线发动机功率模型包括由所述发动机控制器修改所述发动机功率模型的一个或多个参数。
119.根据前述条项中任一项所述的方法，其中，所述多个发动机状况进一步包括来自包括发动机温度、发动机压力、发动机扭矩、发动机旋转速度和发动机燃料消耗的组中的至少两个。
120.根据前述条项中任一项所述的方法，进一步包括基于所修改的发动机功率模型确定发动机扭矩因数，其中确定所述发动机扭矩因数包括由所述发动机控制器推断最大可用发动机扭矩。
121.一种系统，包括：飞行器发动机的发动机控制器，所述控制器包括微处理器和存储器；以及电联接到所述飞行器发动机的多个传感器，所述多个传感器包括：(i)颗粒传感器，
所述颗粒传感器被构造为测量(a)所述发动机的气体路径中的颗粒物和(b)所述发动机中累积的颗粒物中的至少一个；(ii)第二传感器，所述第二传感器被构造为检测所述发动机的操作状态；以及(iii)第三传感器，所述第三传感器被构造为检测所述发动机的环境状态；其中：所述存储器被构造为存储发动机功率模型，所述发动机功率模型用于模拟作为所述发动机的所述环境状态的函数的所述发动机的操作状态；所述处理器被构造为基于(i)所述发动机功率模型，以及(ii)与气体流中的颗粒物有关的颗粒传感器数据、所述发动机的所述操作状态的第二传感器数据和所述发动机的所述环境状态的第三传感器数据来确定所述发动机的效率；并且所述处理器进一步被构造为从所确定的发动机效率推断所述发动机在假设飞行条件下的最大功率。
122.根据前述条项中任一项所述的系统，其中：所述存储器最初被构造为存储基线发动机功率模型，并且所述处理器进一步被构造为基于以下中的至少一个来随时间修改所述基线发动机功率模型：(i)发动机效率随时间的变化，以及(ii)所述发动机的模型化操作状态与所述发动机的感测操作状态的比较。
123.根据前述条项中任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被构造为基于以下中的至少一个来修改所述基线发动机功率模型：(i)颗粒物对整体发动机效率的模型化影响，以及(ii)颗粒物对所述发动机的硬件部件的模型化影响。
124.根据前述条项中任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被构造为：从与所述发动机的部件相关联的发动机传感器接收以下中的至少一个：(i)所述发动机部件中的颗粒物量的第一测量值；(ii)所述发动机部件的性能的第二测量值；以及(iii)所述发动机部件的内部环境的第三测量值；并且从所述第一测量值、所述第二测量值和所述第三测量值中的至少一个确定所述发动机部件的效率。
125.根据前述条项中任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被构造为：基于多个发动机部件中的每个部件的相应第一测量值、第二测量值和第三测量值中的至少一个来确定多个相应发动机部件的多个相应效率；以及基于所述多个相应发动机部件的所述效率的组合来确定所述发动机的效率。
126.根据前述条项中任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被构造为：基于发动机功能的参数化模型来确定模型化发动机效率；确定所述模型化发动机效率和当前发动机效率之间的差异是否超过阈值；并且如果所确定的差异超过所述阈值，则修改所述参数化发动机模型的参数的值，其中所修改的参数值使得所述模型化发动机效率与所述当前发动机效率的差异不超过所述阈值。
127.根据前述条项中任一项所述的系统，其中，所述第二传感器是性能传感器，并且所述第三传感器是气体路径传感器。
128.根据前述条项中任一项所述的系统，其中，所述多个发动机部件包括来自包括发动机压缩机、发动机燃烧器和发动机涡轮的组中的至少一个。

技术特征：
1.一种系统(200)，其特征在于，包括：飞行器发动机(100)的发动机控制器(300)，所述控制器(300)包括微处理器(315)和存储器(320、330)；以及电联接到所述飞行器发动机(100)的多个传感器(71、72、73)，所述多个传感器(71、72、73)包括：(i)颗粒传感器(73)，所述颗粒传感器(73)被构造为测量(a)所述发动机(100)的气体路径中的颗粒物(6)和(b)所述发动机(100)中累积的颗粒物(6)中的至少一个；(ii)第二传感器(72)，所述第二传感器(72)被构造为检测所述发动机(100)的操作状态；以及(iii)第三传感器(71)，所述第三传感器(71)被构造为检测所述发动机的环境状态；其中：所述存储器(320、330)被构造为存储发动机功率模型(410)，所述发动机功率模型(410)用于模拟作为所述发动机(100)的所述环境状态的函数的所述发动机(100)的操作状态；所述处理器(315)被构造为基于(i)所述发动机功率模型(410)，以及(ii)与气体流中的颗粒物(6)有关的颗粒传感器数据(503)、所述发动机(100)的所述操作状态的第二传感器数据(403.2)和所述发动机(100)的所述环境状态的第三传感器数据(403.1)来确定所述发动机(100)的效率；并且所述处理器(315)进一步被构造为从所确定的发动机效率推断所述发动机(100)在假设飞行条件下的最大功率。2.根据权利要求1所述的系统(200)，其特征在于，其中：所述存储器(320、330)最初被构造为存储基线发动机功率模型(410)，并且所述处理器(315)进一步被构造为基于以下中的至少一个来随时间修改所述基线发动机功率模型(410)：(i)发动机效率(635)随时间的变化，以及(ii)所述发动机的模型化操作状态与所述发动机的感测操作状态的比较(420)。3.根据权利要求2所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述处理器(315)进一步被构造为(640)基于以下中的至少一个来修改所述基线功率发动机模型(410)：(i)颗粒物(6)对整体发动机效率的模型化影响，以及(ii)颗粒物(6)对所述发动机(100)的硬件部件的模型化影响。4.根据权利要求3所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述处理器(315)进一步被构造为：从与所述发动机(100)的部件(24、26、32)相关联的发动机传感器(71、72、73)接收以下中的至少一个：(i)所述发动机部件(24、26、32)中的颗粒物(6)量的第一测量值；(ii)所述发动机部件(24、26、32)的性能的第二测量值；以及(iii)所述发动机部件(24、26、32)的内部环境的第三测量值；并且从所述第一测量值、所述第二测量值和所述第三测量值中的至少一个确定所述发动机部件(24、26、32)的效率。5.根据权利要求3所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述处理器(315)进一步被构造为：
基于多个发动机部件中的每个部件的相应第一测量值、第二测量值和第三测量值中的至少一个来确定多个相应发动机部件(24、26、32)的多个相应效率；以及基于所述多个相应发动机部件(24、26、32)的所述效率(425)的组合来确定所述发动机(100)的效率。6.根据权利要求5所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述处理器(315)进一步被构造为：基于发动机功能的参数化模型(414)来确定模型化发动机效率(635)；并且确定所述模型化发动机效率和当前发动机效率之间的差异是否超过阈值。7.根据权利要求6所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述处理器(315)进一步被构造为：如果所确定的差异超过所述阈值，则修改所述参数化发动机模型(414)的参数的值，其中所修改的参数值使得所述模型化发动机效率与所述当前发动机效率的差异不超过所述阈值。8.根据权利要求1所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述第二传感器是性能传感器(72)，并且所述第三传感器是气体路径传感器(71)。9.根据权利要求1所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述多个发动机部件(24、26、32)包括来自包括发动机压缩机(24)、发动机燃烧器(26)和发动机涡轮(32)的组中的至少一个。10.根据权利要求1所述的系统(200)，其特征在于，其中，所述基线发动机功率模型(410)指示发动机扭矩和发动机温度之间的关系。

技术总结
一种系统(200)，包括用于实时感测在飞行期间抽吸到发动机(100)中的发动机入口碎屑(6)或颗粒物的一个或多个碎屑传感器或颗粒传感器(71、72、73)。该系统(200)结合其他发动机健康状况和模块健康技术采用该信息来识别飞行器发动机(100)的哪些气体路径模块可能需要维护或修理。在一个实施例中，现有发动机健康技术可以基于新发动机(100)或普通发动机(100)的各种发动机(100)操作参数。(100)的各种发动机(100)操作参数。(100)的各种发动机(100)操作参数。


技术研发人员：雅克
受保护的技术使用者：通用电气公司
技术研发日：2023.02.01
技术公布日：2023/8/14