Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Анализ эффективности применяемых методов диагностирования авиадвигателей 14
1.1. Обзор наиболее распространенных современных методов диагностирования авиационных ГТД по результатам анализов проб масел 14
1.1.1. Феррографический метод анализа масел 14
1.1.2. Сцинтилляционный метод анализа масел 15
1.1.3. Спектральные методы анализа масел
1.1.3.1. Атомно-эмиссионные спектральные методы 17
1.1.3.2. Атомно-абсорбционные спектрометры 19
1.1.3.3. Рентгенофлуоресцентные спектральные методы 20
1.2. Анализ эффективности применения и достоверности методов раннего диагностирования гтд по анализам проб масел 22
1.2.1. Диагностирование двигателей Rolls-Royce по анализам проб масел 25
1.2.2. Диагностирование двигателей Pratt&Whitney по анализам проб масел .26
1.2.3. Диагностирование двигателей General Electric по анализам проб масел .28
1.2.4. Диагностирование двигателей ПС-90А по анализам проб масел 30
1.3. Влияние отбора проб масел на диагностирование деталей, узлов и агрегатов 31
1.4. Теоретическое обоснование основных параметров методик отбора проб из авиадвигателей для анализа масел на содержание механических частиц 47
Выводы по главе i 54
ГЛАВА II. Оценка достоверности анализов проб масел для диагностирования авиационных двигателей с использованием современного оборудования 55
2.1.1. краткое описание основного оборудования 55
2.1.2. Автоматизированный диагностический комплекс (АДК) «ПРИЗМА»
2.1.3. Четырехшариковая машина трения (ЧМТ-1) 58
2.1.4. Гранулометрический анализатор ГРАН 152-1 63
2.2. Оценка достоверности анализов проб масел на установке адк «призма» 67
Выводы по главе II 71
ГЛАВА III. Разработка методики диагностирования современных авиационных двигателей ренггенофлуоресцентным способом 73
3.1. Построение методики диагностирования двигателей Д-ЗОКП/КУ/КУ 154 и ПС-90А по результатам измерения параметров частиц изнашивания в пробах масел рентгенофлуоресцентным способом на установке АДК «Призма», проверка соответствия полученных пороговых значений с нормативными 73
3.2. Формирование выборки 77
3.3. Исследование распределений результатов анализов 80
3.4. Определение законов распределения содержание частиц изнашивания
3.5. Статистическая модель эталонных исправных двигателей Д30, построенная по пробам масел 85
3.6. Статистическая модель эталонных исправных двигателей ПС-90А, построенная по пробам масел 87
3.7. Выводы по созданию методики диагностирования 90
3.8. Проверка соответствия полученных пороговых значений с нормативными 91
ГЛАВА IV. Разработка способа отбора проб масла для повышения эффективности диагностирования авиационных двигателей 93
4.1. Моделирование процесса изнашивания, оценка возможности диагностирования состояния узла трения по анализам содержания металлов в масле 93
4.1.1. Моделирование процесса изнашивания, оценка возможности диагностирования состояния узла трения по анализам содержания металлов в масле при полном вымывании частиц изнашивания 94
4.1.2. Моделирование процесса изнашивания, оценка возможности диагностирования состояния узла трения по анализам содержания металлов в масле при верхнем отборе проб 103
4.1.3. Моделирование процесса изнашивания, оценка возможности диагностирования состояния узла трения по анализам содержания металлов в масле при нижнем отборе проб 107
4.1.4. Выводы по проведенным испытаниям 113
4.2. Оценка гранулометрического состава проб масел в модельном узле трения 114
4.2.1. Исследование гранулометрического состава проб масел при полном вымывании частиц из узла трения 115
4.2.2. Исследование гранулометрического состава проб масел при верхнем отборе пробы из узла трения 117
4.2.3. Исследование гранулометрический состава проб масел при нижнем отборе пробы из узла трения 120
4.2.4. Рекомендации по совершенствованию существующих методик отбора проб из маслосистемы авиационных двигателей и способ отбора проб масла для повышения эффективности их диагностирования 123
Выводы по главе IV 128
Заключение 129
Сокращения и обозначения 131
Список литературы 132
- Анализ эффективности применения и достоверности методов раннего диагностирования гтд по анализам проб масел
- Четырехшариковая машина трения (ЧМТ-1)
- Исследование распределений результатов анализов
- Оценка гранулометрического состава проб масел в модельном узле трения
Анализ эффективности применения и достоверности методов раннего диагностирования гтд по анализам проб масел
Атомно-абсорбционные методы основаны на свойствах атомов поглощать свет с определенной длиной волны (резонансное поглощение).
Через слой атомных паров пробы, получаемых с помощью атомизатора, пропускают излучение в диапазоне 190-850 нм. В результате поглощения квантов света атомы переходят в возбужденные энергетические состояния. Этим переходам в атомных спектрах соответствуют резонансные линии, характерные для данного элемента.
Перевод анализируемого объекта в атомизированное состояние и формирование поглощающего слоя пара определенной и воспроизводимой формы осуществляется в атомизаторе.
Введение проб в поглощающую зону пламени или печи осуществляют разными приемами. Растворы распыляют (обычно в пламя) с помощью пневматических или ультразвуковых распылителей.
Пройдя через фотоумножитель, результаты фиксируются регистрирующей аппаратурой. Методом атомно-абсорбционной спектрометрии (ААС) могут определяться около 60 элементов (в основном металлы и ряд переходных элементов). Наивысшую чувствительность в ААС имеют приборы с электротермической атомизацией, в которых проба остается в замкнутом объеме кюветы и не уносится газовым потоком, тем самым, большее количество атомов пробы поглощают излучение лампы и чувствительность определения возрастает на 2-3 порядка по сравнению с плазменной или др. видами атомизации [25, 26].
Рентгенофлуоресцентный метод - метод анализа, используемый для определения концентраций элементов от бериллия до урана в диапазоне от 0,0001% до 100% массового содержания в веществах различного происхождения.
Данный метод, реализованный на установке АДК «Призма», будет основным в данной работе, поэтому остановимся на нем более подробно.
Анализ содержания металлов в масле, осуществляемый на установке АДК «Призма», позволяет с высокой точностью определить содержание до 40 элементов, находящихся в пробе. Метод основан на зависимости интенсивности рентгеновской флуоресценции от концентрации элемента в образце. Отобранный образец жидкости объемом более 25 мл прокачивается через фильтр («Владипор») с тонкостью фильтрации 0,9 - 1,1 мкм для осаждения на нем механических примесей. Фильтр устанавливается в кювету рентгенофлуоресцентного анализатора. При облучении образца мощным потоком излучения рентгеновской трубки возникает характеристическое флуоресцентное излучение атомов, которое пропорционально их концентрации в образце. Излучение раскладывается в спектр при помощи кристалл-анализаторов, далее с помощью детекторов и счетной электроники измеряется его интенсивность. Математическая обработка спектра позволяет проводить количественный и качественный анализ.
Когда атомы образца облучаются фотонами с высокой энергией -возбуждающим первичным излучением рентгеновской трубки, это вызывает испускание электронов. Электроны покидают атом. Как следствие, в одной или более электронных орбиталях образуются "дырки" - вакансии, благодаря чему атомы переходят в возбужденное состояние, т. е. становятся нестабильны. Через миллионные доли секунды атомы возвращаются к стабильному состоянию, когда вакансии во внутренних орбиталях заполняются электронами из внешних орбиталей. Такой переход сопровождается испусканием энергии в виде вторичного фотона - этот феномен и называется "флуоресценция .
Источником возбуждающего (первичного) излучения высокой энергии является рентгеновская трубка, питаемая высокостабильным генератором высокого напряжения. Механизм возникновения первичного излучения похож на механизм флуоресценции, за исключением того, что возбуждение материала анода трубки происходит при его бомбардировке электронами высоких энергий, а не рентгеновским излучением, как при флуоресценции. Спектральный состав излучения трубки зависит от выбора материала анода. Для большинства областей применения оптимальным является родиевый анод, хотя другие материалы, например молибден, хром или золото, могут быть предпочтительнее в определенных случаях. Для изучения концентрации какого-либо элемента в образце необходимо из общего потока излучения, поступающего от пробы, выделить излучение такой длины волны, которая является характеристической для исследуемого элемента. Это достигается разложением суммарного потока излучения, поступающего от пробы, по длинам волн и получением спектра.
Для разложения излучения в спектр (выделения различных длин волн) используются кристалл-анализаторы с кристаллическим плоскостями, параллельными поверхности и имеющими межплоскостное расстояние. Для увеличения селективности и чувствительности аппаратуры, измерение спектра исследуемой пробы в широком диапазоне энергий производят с помощью нескольких кристалл-анализаторов из различных материалов. Монокристаллы, такие как германий, фторид лития, антимонид индия являются идеальными анализаторами для излучения многих элементов.
Анализ и обработка результатов измерений проводится в автоматическом режиме. Для этого разработаны методики анализа многих элементов для различных типов веществ. Методики реализованы в виде компьютерных программ. Во время измерения компьютер управляет всеми узлами спектрометра в соответствии с заданной программой анализа [19]. Рентгенофлуоресцентные спектрометры: БАРС (Россия), Спектроскан (Россия), БРА-17-02 (Россия), Призма (Россия) и др.
Четырехшариковая машина трения (ЧМТ-1)
Анализируемая суспензия из резервуара с пробой с постоянной скоростью прокачивается через стеклянную измерительную кювету квадратного сечения при помощи автоматического дозатора.
Осветитель через измерительную кювету и оптическую систему посылает световой поток на фотоприемник. Световой поток от осветителя создает в измерительной кювете равномерно освещенную зону регистрации. В качестве источника света используется галогенная лампа.
В случае отсутствия в жидкости частиц световое излучение практически без изменений попадает на фотоприемник. Электрический сигнал с фотоприемника поступает на микропроцессорный блок обработки и управления.
Каждая из взвешенных в анализируемой жидкости частиц, проходя по зоне регистрации, кратковременно экранирует световой поток. Изменения светового потока, экранированного (ослабленного) поперечным сечением частицы, регистрируются фотоприемником и преобразуются в соответствующие электрические сигналы. При этом фотоприемник формирует электрический импульс, амплитуда которого пропорциональна площади поперечного сечения частицы. Размеры частицы и интенсивность рассеянного света количественно связаны между собой: интенсивность светового импульса пропорциональна размеру частицы. Благодаря этой количественной взаимосвязи определяется размер частицы. В соответствии с методикой измерения прибора при анализе частиц неправильной геометрической формы определяется ее усредненный размер, равный диаметру сферической частицы, имеющей такую же площадь поперечного сечения, что и регистрируемая частица (то есть вычисляется диаметр сферы, которая отбрасывает тень такой же площади, что и частица неправильной геометрической формы). Именно это значение выдается в виде результата.
Количество прошедших через луч частиц равно числу световых импульсов рассеянного света. Электрический сигнал фотоприемника поступает в микропроцессорный блок, в котором они проходят через амплитудный анализатор. Импульсы, обусловленные пересечениями частиц зоны регистрации, поступают на входы пяти пороговых устройств (компараторов), на выходе которых формируются электрические импульсы в момент, когда напряжение сигнала превысит пороговое значение. Процессор сравнивает состояние выходов всех компараторов и зачисляет частицу в одну из групп, соответствующую наибольшему из превышенных порогов: - от 5 мкм (включ.) до 10 мкм; - от 10 мкм (включ.) до 25 мкм; - от 25 мкм (включ.) до 50 мкм; - от 50 мкм (включ.) до 100 мкм; - от 100 мкм (включ.) и более мкм.
С выходов компараторов в зависимости от амплитуды электрические импульсы регистрируются по пяти параллельным каналам памяти. В результате образуется цифровой массив данных (гистограмма) адекватный гранулометрическому составу частиц механических примесей пробы.
Далее программа сопоставляет данные подсчета частиц по размерам с нормами, приведенными в ГОСТ 17216.
По истечению заданного времени, прибор прекращает счет частиц и индицирует результаты. Данный прибор рекомендован к применению в гражданской авиации Российской Федерации для оценки степени дисперсности авиационных гидравлических жидкостей, масел и топлив [58].
Автоматизированный диагностический комплекс (АДК) «Призма» -современный высокотехнологичный прибор для определения химических элементов в пробах рабочих жидкостей и смазок.
При высокой приборной чувствительности «Призмы» в паспортных данных указана погрешность измерений 5 % для стандартных образцов с содержанием элементов от 0,1 г/т и более. При эксплуатации прибора, однако, было отмечено, что при последовательных измерениях в ряде случаев наблюдается большая погрешность. Также было замечено, что значения погрешности зависят от химического элемента и его содержания в пробе.
Кроме того, для эксплуатации, например, оборудования наземного топливообеспечения, требуется определять частицы с содержанием менее 0,1 г/т. Таким образом, было принято решение установить значения относительной погрешности измерений на АДК «Призма» в зависимости от химического элемента и его содержания в пробах. Оценка погрешности измерений проводилась на АДК «Призма» лаборатории «Химмотология» в МГТУ ГА. Паспортные данные указаны в табл. 1 [62]. Прибор поверен в 2014 г.
Исследование распределений результатов анализов
Для построения статистических моделей логнормальные распределения результатов измерений преобразовывались к нормальным с помощью перехода к новой переменной у = 1п(х). После логарифмирования значения логарифма от значений меньше единицы имеют отрицательные значения, в связи с чем средние значения параметра также получались отрицательные. Далее, по полученным распределениям для каждого из параметров находили среднее квадратичное отклонение и допустимые границы. Расчетные значения этих величин сведены в табл. 2.
На рис. 3.13 показана теоретическая кривая, соответствующая нормальному увеличению примесей Fe в масле с наработкой, и отмечены критерии оценки состояния эталонного двигателя по разработанной методике.
Зависимость увеличения примесей Fe в масле от наработки X+2 X+3 f Нормальное изнашивание Повышенное изнашивание (Особый контроль) Отказ
Теоретическая зависимость нормального увеличения примесей Fe в масле от наработки с указанием пороговых границ диагностирования 3.6. Статистическая модель эталонных исправных двигателей ПС-90А, построенная по пробам масел
К особенностям данной модели следует отнести следующее: Законы распределения содержания металлов в масле имеют различный вид (рис. 3.14-3.18). Нормальный закон подтверждается для Ag, для остальных металлов закон распределения логнормальный.
Таким образом, в колонке «параметр» модели исправного двигателя (табл. 4) имеются два типа параметров, соответствующих законам распределения: содержание (г/т) для нормального закона распределения и логарифм от содержания (ln (содержание)) для логнормального закона.
Нормальное распределение содержания серебра в пробах 3.7. Выводы по созданию методики диагностирования 1. Определено, что содержание примесей в пробах масел исправных двигателей не зависят от наработки СНЭ и ППР. 2. С увеличением наработки от 700 ППР часов до ППР 3000 часов увеличения содержания частиц изнашивания не происходит. К выработке ресурса состояние узлов трения подавляющего большинства двигателей находится в удовлетворительном состоянии, т. е. при больших наработках не происходит усиления изнашивания двигателей. 3. По всем параметрам частиц изнашивания, исходя из эмпирических данных по исправным двигателям, приняты следующие основные критерии оценки [15]: для двигателей Д-30 и ПС-90: х (х + 2а) - двигатель исправен, изнашивание нормальное, возможна его дальнейшая эксплуатация в соответствии с руководством по эксплуатации; (х + 2а) х (х + За) - зона особого контроля (ОК) возможно повышенное изнашивание, двигатель ставится на особый контроль. х (х + За) - зона повышенного изнашивания. В этом случае, в зависимости от типа превысивших параметров, величины превышений может быть рекомендована замена масла с последующей гонкой двигателя и по полученным вновь рентгенофлуоресцентным измерениям принято решение о возможности продолжения дальнейшей эксплуатации двигателя или ремонта двигателя [11-13, 15, 19]. 3.8. Проверка соответствия полученных пороговых значений с нормативными
Актуально провести сравнение полученных пороговых значений с пороговыми значениями действующих бюллетеней.
В табл. 3.6, 3.7 показаны пороговые значения, установленные бюллетенями для данных двигателей, и полученные в настоящей работе.
Данные таблицы показывают значительные различия в установленных пороговых значениях. Значения Cu для двигателей Д-30 и ПС-90 в бюллетенях существенно завышены, а значения Fe занижены по сравнению с полученными в данной работе.
Также в бюллетенях для данных двигателей нормируются два металла, в пробах с большой вероятностью регистрации определяются более 5-и элементов для каждого двигателя, каждый из которых может быть индикатором изнашивания. Данные моменты вызывают сомнения или в проработанности методик или в реальной работоспособности методов раннего диагностирования двигателей по содержанию металлов в маслах.
Отработка методик требует внимательного подхода. В работе [39] дается описание по созданию банка данных металлов в масле для пар трения в одной из компаний Германии: по одинаковой методике на одинаковом оборудовании проводятся испытания в 7-и странах мира, там же в независимых лабораториях этих стран обрабатываются результаты, после чего они обобщаются головной лабораторией, далее методика вводится (или нет) в эксплуатацию [66-68].
Тем не менее, исходя из опыта эксплуатации (глава I), представляется, что большее значение имеет низкая эффективность методик раннего диагностирования в реальных условиях, связанная с качеством отобранной пробы, а не сами методы. Актуально установить возможные причины данного момента.
Оценка гранулометрического состава проб масел в модельном узле трения
Отбор проб путем слива масла из нижних точек является самым распространенным. Актуально смоделировать процесс изнашивания и оценить возможность оценки состояния узла трения при нижнем сливе масла. Нижний отбор масла в эксперименте осуществляется из специально просверленного отверстия в центре зажима для шариков ЧМТ-1. Отверстие располагается точно в плоскости вертикального сечения верхнего вращающегося шарика. Можно утверждать, что максимальное количество частиц изнашивания будет концентрироваться точно над точкой слива.
После каждого нагружения масло полностью сливается через данную точку слива прямо в кювету приспособления для прокачки АДК «Призма».
После последнего нагружения полностью разбирается и промывается зажим, и производится оценка реального содержания металлов. Зависимости содержание металлов в пробах от действующей нагрузки при нижнем отборе масла Результаты эксперимента в табл. 4.4 и на рис. 4.14-4.15 показывают, что данное расположение точки слива масла является более удачным по сравнению с верхним отбором проб. Однако, если тренд Fe, содержание частиц которого в пробе велико, имеет вид, близкий к достоверному, то тренды Zn и Cr не отражают реально происходящих процессов в узле трения при нагружениях. Расхождение значений после последнего нагружения при нижнем сливе масла и при полном вымывании частиц значительны для всех металлов (табл. 4.4).
Таким образом, большое количество частиц, находящихся в зажиме не над точкой слива, не попадают в пробу при сливе масла самотеком через нижнюю сливную пробку. Стоит обратить внимание, что площадь сливной пробки составляет 25 % от площади дна зажима.
Характер трендов измерений количества частиц в реальных пробах двигателей, по которым создаются методики, одинаков с изменением содержания металлов при модельном верхнем и нижнем отборе проб (п. 4.1.2, 4.1.3) (рис. 4.16-4.19) и фактически не отражает процесса разрушения.
После проведенных экспериментов можно утверждать, что данные пилообразные тренды не характеризуют состояние двигателя, а также, не объясняются доливами свежего масла и т. д. - они получаются из-за недостоверного отбора проб. При создании методик диагностирования также изначально используют недостоверные пробы.
По этой причине нередкие превышения норм предельных концентраций не обращают на себя внимания со стороны эксплуатанта. В настоящее время чаще приборы качественного и количественного определения частиц используются эксплуатантами для распознавания элементов с фильтров КЭ двигателя после фиксации проблем с двигателем со стороны экипажа или систем диагностирования для быстрого определения возможного дефекта, но не для обнаружения начала разрушения по превышениям контрольных значений металлов [44]. На данный момент этот подход полностью оправдан и обоснован в данной работе.
Таким образом, при текущих процедурах отбора проб раннее диагностирование состояния узлов и агрегатов систем с рабочими жидкостями не будет достоверным, что и доказывается практическим применением современных высокоточных приборов. - АДК ПРИЗМА
Тип ВС: Мн-SMTB №ВС: 2402Э Тип двигателя: ВР-14 № СУ: 3 № двигателя: 1040143803102 Организация: ОАО Н0А0 Выпуск двигателя: 2Э.0Э.8В Установка двигателя: 20.10.04 Ремонт двигателя: 1Є.07.03 Снятие двигателя: . . Данные рентгеноспектрального анализа масла информации в отобранной пробе масла, поступающей для анализа на содержание металлов с целью определения состояния двигателя, не достаточно при любых видах отбора пробы; устойчивые тренды содержания металлов в масле узла трения при лабораторных испытаниях в лучшем случае наблюдаются с нагрузок, близких к критическим, когда характерен значительный выброс частиц металлов;
без получения максимально полной информации о частицах металлов достоверно охарактеризовать узел трения по параметру «содержание металлов в масле» и другим параметрам, исследуемым в данной работе, невозможно, особенно на докритических нагрузках.
Также возможно сформулировать рекомендации для повышения информативности отбираемой пробы в эксплуатации: конструирование систем с рабочими жидкостями требует обоснования выбора точек слива и мест сбора частиц изнашивания при необходимости раннего диагностирования узлов и агрегатов систем по анализам рабочих жидкостей на содержание металлов. Желательно увеличение количества КЭ. Наибольшее количество крупных частиц в рабочих жидкостях падает на дно агрегатов за считанные минуты (раздел 1.3). Поэтому точки слива желательно делать с уклонами для скапливания частиц. Изнутри при производстве покрывать стенки антифрикционными составами и т.д.; важная информация содержится на КЭ маслосистемы, топливной системы, гидросистемы. Ею необходимо дополнять отобранные для диагностирования пробы; объем отбираемой для анализа пробы масла необходимо увеличить; подтверждено, что появление и накопление в значительных количествах частиц изнашивания в отбираемых пробах масла происходит после разрушения разделительной пленки масла, т.е. после непосредственного контакта металлических поверхностей [39, 72], что обуславливает необходимость использования комплексных методов не только по анализу содержащихся примесей в масле, но и физико-химических показателей самого масла [39, 73, 74].
Актуально дополнить результаты эксперимента по анализам содержания металлов в отбираемых различными способами пробах масла (п. 4.1) исследованием гранулометрического состава частиц металлов при тех же условиях (п. 4.1):
В данном эксперименте поставлена задача исследовать наиболее полную информацию по гранулометрическому составу частиц изнашивания узла трения, поэтому каждый раз с корпуса для зажима шариков ЧМТ-1 смывались керосином практически все металлические частицы, которыми дополняли слитое из узла трения масло и далее проводили анализ на приборе ГРАН 152-1. После каждого эксперимента зажим промывался керосином, т. е. минимизировалась возможность увеличения содержания от добавления остатков металлов предыдущих испытаний, шарики для испытаний менялись после каждого нагружения.