New methods for identifying diagnostic indicators of the technical condition of aircraft gas turbine engine reduction gearboxes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Planetary gearboxes of aviation gas turbine engines are their most stressed units. Control of their technical condition under operating conditions by measuring the oil temperature and the presence of chips in it by a visual endoscopic method does not provide the required completeness of control. High vibration activity of gearboxes, especially in case of development of a widespread defect in the form of wear of tooth flanks, requires additional methods of assessment of their technical condition. The practice of operating such complex and stressed objects shows that vibroacoustic diagnostics is the most effective one. However, for aviation gas-turbine engines its use is connected with certain difficulties. First of all, it is the change of vibration intensity when the engine is relocated from the test bench to the object. At the engine manufacturer's stand, as a rule, the collection of experimental material for the development of methods of vibration-based diagnostics of defects is carried out. To overcome the above-mentioned problem, we suggest new methods for detecting diagnostic signs of tooth flank wear. Both vibration processes and signals of “standard” tachometric sensors of input and output gearbox shaft rotation frequency are used. A set of diagnostic features on the basis of frequency parameters is proposed. The use of some of them makes it possible to assess the technical condition of the engine gearbox during operation, for example in the performance of routine maintenance work.

About the authors

A. Ye. Sundukov

PKF TSK, LLC

Author for correspondence.
Email: sunduckov@mail.ru

Candidate of Science (Engineering), Director

Russian Federation

Ye. V. Shakhmatov

Samara National Research University

Email: shakhm@ssau.ru

Academician of the Russian Academy of Sciences, Head of the Department of Power Plant Automatic Systems

Russian Federation

References

  1. Avramenko A.A., Kryuchkov A.N., Plotnikov S.M., Sundukov E.V., Sundukov A.E. Refining methods of vibration diagnostics of wear of turbo-prop engine differential speed reduction unit gear teeth. Vestnik of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering. 2018. V. 17, no. 3. P. 16-26. (In Russ.). DOI: 10. 18287/2541-7533-2018-17-3-16-26
  2. Kurushin M.I., Balyakin V.B., Kurushin A.M. Experimental investigation of the courses of vibration excitation of elements of gas turbine engines with a differential reduction gearbox. Izvestiya Samarskogo Nauchnogo Tsentra RAN. 2014. V. 16, no. 4. P. 132-136. (In Russ.)
  3. Nerazrushayushchiy kontrol'. Spravochnik v 7 t. T. 7, kn. 2. Vibrodiagnostika / pod red. V.V. Klyueva [Nondestructive testing: Handbook. In 7 volumes. V. 7. Book 2. Vibration-based diagnostics / ed. by V.V. Klyuev]. Moscow: Mashinostroenie Publ., 2005. 828 p.
  4. Skeinik R., Petersen D. Automated fault detection via selective frequency band alarming in PC-based predictive maintenance systems. CSI, Knaxville, TN 37923, USA.
  5. Maslov G.A., Mitenkov V.B. Evaluation of the aircraft vibration characteristics using high-torque statistic in the case of limited experiments. Aerospace MAI Journal. 2014. V. 21, no. 2. P. 13-17. (In Russ.)
  6. Decker H.J. Crack detection for aerospace quality spur gears. International 58th Annual Forum and Technology Display sponsored by the American Helicopter Society (June, 11-13, 2002, Montreal, Quebec, Canada). Available at: https://ntrs.nasa.gov/citations/20020061785
  7. Kirsis T.Т., Martin H.R. Gear pump defect detection under light loading conditions. Fluidics Quarterly. 1978. V. 10, Iss. 4. Р. 73-89.
  8. Aatola S., Leskinen R. Cepstrum analysis predicts gearbox failure. Noise Control Engineering Journal. 1990. V. 34, Iss. 2. Р. 53-59. doi: 10.3397/1.2827757
  9. Bоard D.B. Incipient failure detection for helicopter drive trains. 13th Propulsion Conference (July, 11-13, 1977, Orlando, FL, U.S.А.). doi: 10.2514/6.1977-898
  10. Dyer D., Stewart R.М. Detection of rolling element bearing damage by statistical vibration analysis. Journal of Mechanical Design, Transactions of the ASME. 1978. V. 100, Iss. 2. Р. 229-235. DOI: 10.1115/1. 3453905
  11. Sokolova A.G. New noise – immune incipient failure detection metods for machinery monitoring and protection systems. 5-th International Conference on Vibration Problems (October, 8-10, 2001, Moscow, Russia). Abstracts. Moscow: IMASH Publ., 2001. Р. 48-53. (In Russ.)
  12. Randall R.B. Cepstrum analysis. Machine health monitoring using vibration analysis. Canadian Acoustical Association (October, 17-21, 1983, Vancouver, Сanada). Р. 3-15.
  13. Harting D.R. Demodulated resonance analysis – A powerful incipient failure detection technique. ISA Transactions. 1978. V. 17, Iss. 1. Р. 35-40.
  14. Vul' V.M., Popkov V.I., Agafonov V.K., Baklanov V.S. Issledovanie dinamicheskikh kharakteristik dvigatelya, stenda i ob"ekta v mestakh opornykh svyazey. Sb. trudov «Vibratsionnaya prochnost' i nadezhnost' dvigateley i sistem letatel'nykh apparatov». Iss. 7. Kuybyshev: Kuybyshev Aviation Institute Publ., 1980. P. 62-68. (In Russ.)
  15. Sundukov A.E., Sundukov E.V., Bit-Zaya A.V., Roslyakov A.V. Evaluation of the width of the discrete components of the spectrum of vibration energy machines. Izvestiya Sa-marskogo nauchnogo tsentra RAN. Spets. vypusk «Problemy zheleznodorozhnogo transporta na sovremennom etape razvitiya». 2006. P. 194-197. (In Russ.)
  16. Sokolov G.A., Sagitov R.V. Vvedenie v regressionnyy analiz i planirovanie regressionnykh eksperimentov v ekonomike: ucheb. posobie [Introduction to regression analysis and designing regression experiments in economics]. Moscow: INFRA-M Publ., 2010. 202 p.
  17. Sundukov A.E. Sposob diagnostiki defektov zub'ev zubchatykh koles reduktora gazoturbinnogo dvigatelya [Diagnostic method for defects of teeth of geared wheels of reduction gear of gas turbin eengine]. Patent RF, no. 2737993, 2020. (Publ. 07.12.2020, bull. no. 34)
  18. Sundukov A.E. Sposob izmereniya energeticheskoy shiriny spektral'noy sostavlyayushchey vibratsii mashin [Method for measuring energy width of spectral component of machine vibration]. Patent RF, no. 2750846, 2021. (Publ. 05.07.2021, bull. no. 19)
  19. Kozharinov E.V., Kalinin D.V., Golovanov V.V. Reduction of aviation gear’s vibration. Aviation Engines. 2020. No. 1 (6). P. 57-64. (In Russ.) doi: 10.54349/26586061_2020_1_57
  20. Sundukov A.E. Sposob diagnostiki defektov zub'ev zubchatykh koles reduktora gazoturbinnogo dvigatelya [Method for diagnostics of defects of gears of gear wheels of gearbox of gasturbine engine]. Patent RF, no. 2783467, 2022. (Publ. 14.11.2022, bull. no. 32)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».