| Revista: | Ingeniería. investigación y tecnología |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000448052 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Autores: | González Castillo, Iván1 Loboda, Igor1 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Ciudad de México. México |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | La poca disponibilidad de datos reales de turbinas de gas, sobre todo de fallas, y los altos costos y riesgos de utilizar bancos de pruebas para obtenerlos ocasionan que rara vez se tengan datos estadísticamente representativos para formar una clasificación de fallas para el diagnóstico de turbinas. Estas circunstancias explican la necesidad de desarrollar modelos que puedan simular las fallas de las turbinas de gas. La utilidad para el diagnóstico de los datos simulados dependerá de la precisión de la simulación de fallas en diferentes regímenes. El artículo presentado analiza los errores aleatorios de la descripción de las fallas y la influencia de condiciones de operación a esta descripción. El análisis se aplica a los modelos termodinámicos de un turbo eje y un turbo ventilador del conocido software GasTurb 12. Datos extensos con la influencia de los parámetros de falla y condiciones de operación fueron generados por GasTurb 12. Entonces las matrices con la influencia de las fallas y las condiciones de operación se calcularon para analizar la precisión y comportamiento de los modelos. Los resultados muestran que los modelos de los motores son suficientemente precisos y la acción de fallas depende significativamente de las condiciones de operación |
| Resumen en inglés | The limited availability of gas turbine data, especially fault data, and the high costs and risks of experimenting with faults in test benches cause the lack of data to form a representative fault classification for gas turbine diagnostics. These circumstances explain the need of models that can simulate the faults. The utility of the simulated data for the diagnostics depends on the accuracy of fault simulation at different operating modes. The present paper analyses random errors of and an operating conditions influence on a gas turbine fault description. The analysis is applied to the thermodynamic models of a turboshaft and a turbofan of the well-known commercial software GasTurb 12. Big data containing measured quantities with the influence of fault parameters and operation conditions were generated with this software. Then the matrixes that determine the influence of faults and operating conditions were calculated to analyze the accuracy and behavior of the models. The results show that the engine models are accurate enough and the influence of operation conditions on the fault action is significant in contrast to some other engine models |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería mecánica, Turbinas de gas, Turbo ventilador, Turbo eje, Modelos no lineales, Coeficientes de influencia |
| Keyword: | Mechanical engineering, Gas turbines, *, Turbofan, Turboshaft, Nolinear models, Influence coefficients |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
