Análisis de herramientas para la evaluación de la degradación en prestaciones de un turbofan de doble eje

Abstract

Este proyecto trata sobre el estudio de métodos de diagnóstico en turbinas de gas, así como la implementación de un modelo de turbofan de alta relación de derivación en MATLAB para evaluar dichos métodos. El documento está formado por una primera parte donde se explican las posibles degradaciones que sufre una turbina de gas y los métodos actuales para detectar la degradación. Después, se trata el modelado del motor utilizando un modelo de fluido real. Para ello, se parte de un modelo de motor existente en el programa GSP, a partir del cual es posible caracterizar el motor y sus curvas carácterísticas. Implementado el modelo, se imponen degradaciones en los parámetros del motor, como pueden ser la eficiencia, el gasto o la relación de compresión de los elementos que componen el motor. A continuación, se estudia como varían las mediciones de los sensores ante estos parámetros en un estudio de sensibilidad. Los resultados determinarán las mejores condiciones en las que aplicar un método de diagnóstico. Por último, se aplica el método de diagnóstico Análisis de los Componentes Principales y se analizan los resultados alcanzados.

This project deals with the study of diagnostic methods in gas turbines, as well as the implementation of a turbofan model with high derivation ratio in MATLAB to evaluate such methods. The document consists on a first part that explains possible degradations suffered by a gas turbine and the current methods to detect degradation. For this study, engine modeling is treated using a real fluid model. An existing engine model from GSP program is used for characterize the engine and its characteristic curves. Once the model is implemented, degradation are imposed on the engine parameters, such as efficiency, flow capacity or compression ratio of the elements from the engine. Next, we study how sensor measurements vary with these parameters in a sensibility study. Results will determine best conditions in which to apply diagnostic methods. Finally, a diagnostic method (Principal Components Analysis) is applied and results achieved are analyzed.