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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국항공우주학회 International Journal of Aeronautical and Space Sciences KSAS International Journal Volume.9 Number.2
- 발행연도
- 2008.12
- 수록면
- 64 - 70 (7page)
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The UAV propulsion system that will be operated for long time at more than 40,000ft altitude should have not only fuel flow minimization but also high reliability and durability. If this UAV propulsion system may have faults, it is not easy to recover the system from the abnormal, and hence an accurate diagnostic technology must be needed to keep the operational reliability. For this purpose, the development of the health monitoring system which can monitor remotely the engine condition should be required. In this study, a fuzzy trend monitoring method for detecting the engine faults including mechanical faults was proposed through analyzing performance trends of measurement data. The trend monitoring is an engine conditioning method which can find engine faults by monitoring important measuring parameters such as fuel flow, exhaust gas temperatures, rotational speeds, vibration and etc.
Using engine condition database as an input to be generated by linear regression analysis of real engine instrument data, an application of the fuzzy logic in diagnostics estimated the cause of fault in each component. According to study results. it was confirmed that the proposed trend monitoring method can improve reliability and durability of the propulsion system for a long endurance UAV to be operated at medium altitude
Using engine condition database as an input to be generated by linear regression analysis of real engine instrument data, an application of the fuzzy logic in diagnostics estimated the cause of fault in each component. According to study results. it was confirmed that the proposed trend monitoring method can improve reliability and durability of the propulsion system for a long endurance UAV to be operated at medium altitude
목차
Abstract
Introduction
Measurement Data of Study Engine
Trend Monitoring Algorithms using Fuzzy
Result of Fuzzy Trend Monitoring for Turbofan Engine
Conclusions
Acknowledgement
References
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