GPA 기법을 적용한 스마트 무인기용 터보축 엔진의 성능진단에 관한 연구

A Study on Performance Diagnostics of Turbo-Shaft Engine For SUAV Using Gas Path Analysis

  • 이은영 (인하대학교 항공공학과) ;
  • 노태성 (인하대학교 항공공학과) ;
  • 최동환 (인하대학교 항공공학과) ;
  • 이창호 (항공우주연구원 스마트무인기사업단)
  • 발행 : 2006.09.30

초록

최근 가스 터빈 엔진의 설계에 있어서 엔진 운용 및 정비에 소요되는 비용은 중요한 설계변수로 대두되었다. 이에 따라 엔진의 유지 및 보수가 조립상태에서 이루어져야 한다는 개념이 확대되고 있으나, 실제로 이것은 엔진의 상태를 정확히 예측할 수 있을 때에만 가능한 것이다. 따라서 본 연구에서는 항공기에 장착/운용 중인 각 성능요소들을 측정하고 분석하여 엔진 성능을 진단하는 가스경로해석과 퍼지로직을 적용한 엔진 성능진단 코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 지상 정지 상태에서의 엔진의 단일 성능저하를 정량적으로 예측하였다.

Recently operation and maintenance cost of gas turbine engines has been issued as a major parameter in terms of designing and manufacturing. Accordingly, the conception that the maintenance and repair of an engine has to be conducted in assembled condition has been spreaded out. However, it is possible only if the prediction of the engine performance is clearly identified. In this study, therefore, a diagnostic code of the engine performance has been developed by using GPA(Gas Path Analysis) and Fuzzy Logic which can analyze the engine performance and estimate the health parameters. The prediction of the quantitative performance deterioration of the established model of the turbo-shaft engine for SUAV has been achieved in a satisfied level compared to that obtained by GSP code.

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참고문헌

  1. 이대원, "마이크로 유전자 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단에 관한 연구", 인하대학교 항공공학과 석사학위 논문, 2006
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  3. "GSP 10 User Manual", National Aerospace Laboratory, 2004.8
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