[0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Schätzung der Restlebensdauer einer Vorrichtung,
die während des Betriebs einem Verschleiss unterliegt. Die Erfindung betrifft ferner
die Verwendung eines solchen Verfahrens für die Wartungsplanung.
[0002] Für viele Vorrichtungen, wie beispielsweise Turbinen oder Strahltriebwerke von Flugzeugen,
ist der Verschleiss von oder an wesentlichen Bauteilen der Hauptgrund für die begrenzte
Lebensdauer, wobei mit "Lebensdauer" üblicherweise die Zeitspanne bzw. die Betriebsdauer
zwischen zwei ordentlichen Revisionen gemeint ist. Verschleiss kann sich durch Veränderungen
der mechanischen Eigenschaften von Bauteilen manifestrieren, was beispielsweise auf
Reibung, Hitze oder Ermüdung zurückzuführen ist. Diese Veränderungen an den Bauteilen
bewirken auch bei gleichbleibenden Betriebsbedingungen ein geändertes Verhalten der
gesamten Vorrichtung. Es ist daher notwendig, in regelmässigen Abständen Revisionen
oder Wartungsarbeiten an der Vorrichtung vorzunehmen.
[0003] Heute bekannte Verfahren zur Planung solcher Wartungsarbeiten basieren üblicherweise
auf rein zeitbestimmten Wartungsintervallen, das heisst es wird ein fixes Zeitintervall
für die Lebensdauer zwischen zwei Revisionen angesetzt. Aus Sicherheitsgründen werden
sehr konservative Näherungen für die bereits verbrauchte Lebenszeit angenommen. Es
ist klar, dass solche rein zeitgestützten Verfahren nicht zu einer optimalen Ausnutzung
der Möglichkeiten der Vorrichtung führen, weil der tatsächlich aufgetretene Verschleiss,
der auch durch die konkreten Betriebs- und Umgebungsbedingungen beeinflusst wird,
nicht berücksichtigt wird. Um die Effizienz der Nutzung von solchen Vorrichtungen,
beispielsweise Flugzeugtriebwerken, zu steigern, ist es daher wünschenswert, eine
realistischere Schätzung für die Restlebensdauer zur Verfügung zu haben, bei welcher
auch die tatsächlichen Betriebs- und Umgebungsbedingungen berücksichtigt werden, um
so eine effizientere und wirtschaftlichere Wartungsplanung zu ermöglichen.
[0004] Dieser Aufgabe widmet sich die vorliegende Erfindung. Es soll also ein Verfahren
für die Schätzung der Restlebensdauer einer Vorrichtung vorgeschlagen werden, bei
welchem die konkreten Betriebsbedingungen und somit die effektiv bzw. real verbrauchte
Lebensdauer der Vorrichtung berücksichtigt wird.
[0005] Das diese Aufgabe lösende Verfahren ist durch die Merkmale des unabhängigen Verfahrensanspruchs
gekennzeichnet.
[0006] Erfindungsgemäss wird also ein Verfahren zur Schätzung der Restlebensdauer einer
Vorrichtung vorgeschlagen, die während des Betriebs einem Verschleiss unterliegt,
mit den folgenden Schritten:
a) für mindestens einen charakteristischen Parameter, der sensitiv für den Verschleiss
ist, wird ein Zusammenhang mit einer Zeitgrösse ermittelt, welche repräsentativ für
die Betriebsdauer ist;
b) für den charakteristischen Parameter wird ein Grenzwert festgelegt, der den maximal
zulässigen Verschleiss angibt;
c) es wird ein Kennfeld erstellt, das einen Zusammenhang zwischen dem charakteristischen
Parameter, der Zeitgrösse und dem Verschleiss angibt;
d) mit Hilfe messtechnisch erfasster Daten werden Ist-Werte für den charakteristischen
Parameter in Abhängigkeit von der Zeitgrösse ermittelt;
e) aus den Ist-Werten wird jeweils anhand des Kennfelds der momentan vorhandene Verschleiss
ermittelt;
f) ausgehend von dem momentanen Ist-Wert des charakteristischen Parameters wird mittels
Extrapolation auf den Grenzwert bestimmt, für welchen Endwert der Zeitgrösse der maximal
zulässige Verschleiss erreicht wird;
g) durch Vergleich dieses Endwerts mit dem Wert für die Zeitgrösse, der zu dem momentan
vorhandenen Verschleiss gehört, wird die Restlebensdauer geschätzt.
[0007] Bei dem erfindungsgemässen Verfahren wird der Verschleiss anhand mindestens eines
charakteristischen Parameters quantifiziert, der sensitiv bezüglich des Verschleisses
ist. Für die Vorrichtung wird ein Kennfeld erstellt, welches den Zusammenhang zwischen
dem charakeristischen Parameter, der Zeitgrösse und dem Verschleiss beschreibt. Im
Falle nur eines charakteristischen Parameters lässt sich dieses Kennfeld als eine
Fläche in einem dreidimensionalen Raum darstellen, welcher Raum durch den charakteristischen
Parameter, die Zeitgrösse und den Verschleiss aufgespannt wird.
[0008] An der Vorrichtung werden messtechnisch Daten erfasst, aus denen ein Ist-Wert für
den Parameter in Abhängigkeit von der Zeit ermittelt werden kann. Anhand des Kennfelds
kann dann ermittelt werden, wie weit der Verschleiss quantitativ, beispielsweise in
Prozent, fortgeschritten ist. Durch eine Extrapolation auf den maximal zulässigen
Grenzwert für den charakteristischen Parameter kann dann die Restlebensdauer geschätzt
werden.
[0009] Das erfindungsgemässe Verfahren berücksichtigt somit die tatsächlich und effektiv
bereits verbrauchte Lebenszeit, um davon ausgehend die Restlebensdauer abzuschätzen.
Es wird also nicht nur die Zeitgrösse berücksichtigt, sondern zusätzlich werden die
Betriebs- und gegebenenfalls die Umgebungsbedingungen berücksichtigt, unter denen
die Vorrichtung bis zum gegenwärtigen Zeitpunkt betrieben wurde. Diese betriebsabhängige
Schätzung der Restlebensdauer, welche die Historie der Vorrichtung berücksichtigt,
ermöglicht eine wesentlich effizientere Ausnutzung der Vorrichtung, weil Wartungen
erst dann durchgeführt werden brauchen, wenn sie tatsächlich notwendig sind. Die zuverlässige
Vorhersage der Verschleissentwicklung ermöglicht somit eine zustandsbasierte Wartungsplanung.
[0010] Vorzugsweise wird die Restlebensdauer für unterschiedliche Stadien im Lebenszyklus
ermittelt, das heisst mit fortschreitendem Verbrauch der Lebenszeit -gemessen durch
die Zeitgrösse- wird die Restlebensdauer mehrmals neu geschätzt.
[0011] In einem besonders bevorzugten Ausführungsbeispiel wird das Kennfeld mit Hilfe von
a-priori-Wissen über das Verschleissverhalten erstellt. Da Vorrichtungen, wie beispielsweise
Flugzeugtriebwerke (Strahltriebwerke) sehr komplexe Systeme darstellen, ist es in
der Regel -wenn überhaupt- nur mit grösserem Aufwand möglich eine genügend genaue
physikalische oder deterministische Modellierung der Vorrichtung durchzuführen. Daher
wird es bevorzugt, a-priori-Know-how für die Erstellung des Kennfeldes heranzuziehen.
Die Erfahrungen, Beobachtungen oder auch Messungen, die man an gleichen oder ähnlichen
Vorrichtungen gesammelt hat, werden verwendet, um das qualitative und/oder quantitative
Verhalten des charakteristischen Parameters mit fortschreitendem Verschleiss zu beschreiben.
Durch die Verwendung von solchem a-priori-Wissen vereinfacht sich die Erstellung des
Kennfelds erheblich. Ferner führt die Verwendung des a-priori-Wissens normalerweise
dazu, dass das Kennfeld die Vorrichtung besser oder exakter beschreibt.
[0012] Vorzugsweise umfasst das a-priori-Wissen den qualitativen und/oder quantitativen
Verlauf von Verschleisskurven, welche den Zusammenhang zwischen dem charakteristischen
Parameter und der Zeitgrösse angeben.
[0013] Da das a-priori-Know-how meist in verbaler Form vorliegende Spezifikationen umfasst,
wird das Kennfeld besonders bevorzugt mittels einem linguistischen Fuzzy Modell erstellt.
Dadurch kann beispielsweise zuerst ein rein qualitatives Modell zur Bestimmung des
Verschleisses generiert werden, dass dann auf der Basis von gemessenen Lebenszyklen
bezüglich seiner quantitativen Eigenschaften ausreichend optimiert wird.
[0014] Auch hat es sich in der Praxis als vorteilhaft erwiesen wenn das Kennfeld anhand
von Messdaten oder basierend auf Plausibilitätsbetrachtungen modifiziert wird. Solche
Plausibilitätsbetrachtungen haben sich beispielsweise als sehr nützlich erwiesen,
um gewisse Randbereiche des Kennfeldes zu modellieren, die Zuständen entsprechen,
welche die reale Vorrichtung selten erreicht.
[0015] Ferner ist es bevorzugt, wenn die messtechnisch erfassten Daten zur Ermittelung der
Ist-Werte für den charakteristischen Parameter jeweils einer Filterung oder einer
Mittelung unterzogen werden. Häufig sind die messtechnisch erfassten Daten von einem
Rauschen oder einer sonstigen Störgrösse überlagert, sodass ihre direkte Verwendung,
insbesondere bei Fuzzy Modellen, keine robuste Aussage bezüglich des Verschleissgrades
erlaubt.
[0016] Zur Bestimmung der Ist-Werte wird vorzugsweise mit Hilfe mehrerer Sätze von messtechnisch
erfassten Daten ein Modell erstellt, mit dem ein Ist-Wert für den charakteristischen
Parameter ermittelt wird.
[0017] Das erfindungsgemässe Verfahren eignet sich insbesondere für die Schätzung der Restlebensdauer
von einem Triebwerk, insbesondere von einem Flugzeugtriebwerk.
[0018] Das erfindungsgemässe Verfahren ist besonders gut geeignet für die Wartungsplanung,
insbesondere eines Flugzeugs oder einer Vielzahl von Flugzeugen (Flottenmanagement).
[0019] Weitere vorteilhafte Massnahmen und bevorzugte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben
sich aus den abhängigen Ansprüchen.
[0020] Im Folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels und anhand der
Zeichnung näher erläutert. In der schematischen Zeichnung zeigen:
- Fig. 1:
- typische Verschleisskurven für ein Flugzeugtriebwerk,
- Fig.2:
- Zugehörigkeitsfunktion (membership function) eines Fuzzy Sets,
- Fig. 3:
- ein Kennfeld in einem dreidimensionalen Raum, der durch die A-Achse, die T-Achse und
die V-Achse aufgespannt wird,
- Fig. 4:
- Eine Projektion von historischen Daten in die Ebene, die von der A-Achse und der V-Achse
aufgespannt wird,
- Fig. 5:
- eine Darstellung der A-T-Ebene zur Illustration einer Extrapolation in einem Ausführungsbeispiel
eines erfindungsgemässen Verfahrens,
- Fig. 6:
- wie Fig. 4, jedoch zusätzlich mit der Projektion einer Extrapolation; und
- Fig. 7:
- mehrere Darstellungen jeweils wie in Fig. 6, jedoch zu unterschiedlichen Zeiten des
Lebenszyklus, zur Verdeutlichung der jeweiligen Schätzung der Restlebensdauer nach
dem Ausführungsbeispiel des erfindungsgemässen Verfahrens.
[0021] Das erfindungsgemässe Verfahren wird im Folgenden mit beispielhaftem Charakter unter
Bezugnahme auf ein Strahltriebwerk eines Flugzeugs erläutert. Dabei steht das Triebwerk
als repräsentatives Beispiel für eine Vorrichtung, die während des Betriebs einem
Verschleiss unterliegt und für die eine Schätzung der Restlebensdauer erfolgen soll.
Selbstverständlich ist die Erfindung nicht auf diese Anwendung beschränkt, sondern
eignet sich in sinngemäss gleicher Weise auch für andere Vorrichtungen wie beispielsweise
landgestützte Turbinen, Strömungsmaschinen oder sonstige mechanische Systeme, die
während des Betriebs einem Verschleiss unterliegen und daher gewartet werden müssen.
[0022] Mit dem Begriff "Lebensdauer" ist der Abschnitt zwischen zwei ordentlichen Revisionen
bzw. Wartungen gemeint, das heisst unmittelbar nach der Wartung wird der Verschleissgrad
mit "neu" beurteilt.
[0023] Als charakteristischer Parameter der sensitiv bezüglich des Verschleisses des Flugzeugtriebwerkes
ist, wird die Änderung der Gasaustrittstemperatur des Triebwerks gewählt. Diese Temperaturänderung
wird im Folgenden mit T bezeichnet.
[0024] Als Zeitgrösse, welche repräsentativ für die Betriebsdauer bzw. die Lebensdauer ist,
wird die Anzahl der Flüge gewählt, die im Folgenden mit A bezeichnet wird. Natürlich
würden sich auch andere Zeitgrössen, beispielsweise die Anzahl der Betriebsstunden,
eignen.
[0025] Der Verschleiss V wird durch eine Zahl aus dem Intervall von null bis eins beschrieben,
wobei V=0 'neu' bedeutet, es ist noch kein Verschleiss aufgetreten und V=1 'verbraucht',
das heisst die zulässige Verschleissgrenze ist erreicht. Ein Verschleiss von V=0.6
bedeutet also beispielsweise, dass der Verschleissgrad 60% des maximal zulässigen
Verschleisses beträgt.
[0026] Als Grenzwert G für die Temperaturänderung T, der das Erreichen des maximal zulässigen
Verschleisses angibt, wird eine Temperaturerhöhung von 40 K gewählt. Dieser Wert beruht
auf Erfahrungen, die als a-priori-Know-how eingebracht werden.
[0027] Fig. 1 zeigt mehrere typische Verschleisskurven K1-K4, die jeweils einen möglichen
Zusammenhang zwischen der Temperaturänderung T als charakteristischen Parameter und
der Anzahl A der Flüge als Zeitgrösse angeben. Derartige Verschleisskurven stellen
a-priori-Wissen dar, welches im vorliegenden Ausführungsbeispiel zur Erstellung des
Kennfelds herangezogen wird. Die Verschleisskurven basieren auf Erfahrungen bzw. messtechnisch
erfassten Daten, die man an gleichen oder ähnlichen Triebwerken gemacht hat.
[0028] Ferner ist in Fig. 1 der Grenzwert G=40K für die Temperaturerhöhung eingezeichnet
sowie ein Intervall L, das einen typischen Lebenszyklus für ein solches Triebwerk
angibt.
[0029] Es ist zu erkennen, dass die Kurven K1-K4 zwar alle unterschiedlich aussehen, jedoch
qualitativ das gleiche Verhalten zeigen. Am Anfang des Lebenszyklus, der bei A=0 und
T=0 beginnt, ist zunächst ein stärker Anstieg der Verschleisskurven zu erkennen, es
folgt ein Plateau, auf welchem sich die Temperaturerhöhung kaum ändert und gegen Ende
des Lebenszyklus ist wieder ein stärkerer Anstieg der Temperaturerhöhung zu beobachten.
Alle Verschleisskurven enden bei T=40K, also beim Erreichen des Grenzwerts G.
[0030] Eine Möglichkeit, den Verschleiss zu quantifizieren, besteht darin, dass man das
Wegintegral über die gesamte Verschleisskurve auf eins normiert. Dann definiert die
Weglänge für jeden Punkt auf der Verrschleisskurve gerade den entsprechenden Verschleiss.
Hat man beispielsweise A1 Flüge zurückgelegt, so ergibt sich der quantifizierte Verschleiss
aus dem Wegintegral über die Verschleisskurve von 0 bis A1.
[0031] Das Problem ist jedoch, dass für ein gegebenes Triebwerk, die messtechnisch erfasste
Verschleisskurve erst am Ende seiner Lebenszeit bekannt ist. Anders ausgedrückt: Für
ein neues, d.h. frisch gewartetes Triebwerk ist nicht bekannt, entlang welcher der
beliebig vielen Verschleisskurven es sich während seines Lebenszyklus bewegen wird.
[0032] Etwas vereinfacht ausgedrückt wird bei dem hier beschriebenen Ausführungsbeispiel
des erfindungsgemässen Verfahrens im Verlauf des fortschreitenden Verbrauchs der Lebensdauer
die Schätzung der Restlebensdauer dadurch verbessert, dass die Vorhersage ständig
(das heisst beispielsweise nach jedem Flug) auf die richtige Verschleisskurve angepasst
wird.
[0033] Aus Sicht eines Input/Output Modells sind damit der charakteristische Parameter und
die Zeitgrösse, welche die bisher verbrauchte Lebensdauer misst, als Inputs und der
Verschleiss als Output als notwendige und hinreichende Informationen für die Schätzung
der Restlebensdauer zu verwenden.
[0034] Bei dem erfindungsgemässen Verfahren wird zunächst ein Kennfeld KF (siehe Fig. 3)
erstellt, das einen Zusammenhang zwischen den charakteristischen Parameter (hier die
Temperaturerhöhung T), der Zeitgrösse (hier die Anzahl A der Flüge) und dem Verschleiss
V angibt.
[0035] Vorzugsweise wird dieses Kennfeld mit Hilfe von a-priori-Know-how erstellt, also
beispielsweise unter Verwendung von Verschleisskurven K1-K4, wie sie in Fig. 1 dargestellt
sind.
[0036] Für die Umsetzung dieses a-priori-Wissens wird besonders bevorzugt ein linguistisches
Fuzzy Modell (MAMDANI-Modell) verwendet. Da solche Fuzzy Modelle bzw. die Fuzzy Logik
an sich dem Fachman hinreichend bekannt sind, wird hier nur kurz erläutert, wie bei
dem Ausführungsbeispiel der erfindungsgemässen Verfahrens das Kennfeld KF mit Hilfe
eines linguistischen Fuzzy Modells erstellt wird.
[0037] Für das linguistische Fuzzy Modell stehen bei dem hier beschriebenen Ausführungsbeispiel
folgende Informationen als a-priori-Know-how zur Verfügung: Kenntnis über den qualitativen
und quantitativen Verlauf von Verschleisskurven (siehe Fig. 1); zusätliche Anforderungen
an die Vorhersage in Randgebieten.
[0038] Als Inputgrössen dienen die Temperaturerhöhung T und die bisher verbrauchte Lebensdauer,
gemessen durch die Anzahl A der Flüge, als Outputgrösse der Verschleiss V. Jede der
Input- und der Outputgrössen wird durch ein Fuzzy Set charakterisiert. Als Beispiel
zeigt Fig. 2 die Zugehörigkeitsfunktion (membership function) des Fuzzy Set für die
Inputgrösse Temperaturerhöhung T. Für die linguistische Variable T sind die linguistischen
Werte "klein", "mittel" und "gross" vorgesehen.
[0039] Für die Inputgrösse A "Anzahl Flüge" sind die linguistischen Werte "wenig", "viel",
"limit" vorgesehen und für die Outputgrösse "Verschleiss" V die linguistischen Werte
"neu", "neuwertig", "gebraucht", "verbraucht".
[0040] Anschliessend wird unter Verwendung der Fuzzy Sets das Regelwerk definiert, das im
konkreten Fall die folgenden vier Regeln umfasst
IF (T is klein) AND (A is wenig) then (V is neu)
IF (T is klein) AND (A is viel) then (V is neuwertig)
IF (T is mittel) AND (A is viel) then (V is gebraucht)
IF (T is gross) AND (A is limit) then (V is verbraucht)
[0041] Aus diesen Informationen lässt sich dann ein Kennfeld KF erstellen wie es in Fig.
3 als Netz (Mesh) dargestellt ist. Natürlich ist es möglich und normalerweise auch
üblich, dass zunächst ein erster "Entwurf" für das Kennfeld KF erstellt wird und dieses
dann verfeinert wird. Derartige Verfeinerungen können zum Beispiel erfolgen durch
Versuchs- und Irrtumsstrategien (trial and error), Berücksichtigung von Messdaten,
händisches Nachmodellieren aufgrund von Plausibilitätsbetrachtungen (z. B. dass der
Rand der Kennfelds auf der Linie mit T=40K und V=1 liegt) oder sonstige Optimierungs-
oder Kalibrierungsverfahren. Das sich daraus ergebende Kennfeld KF für das hier beschriebene
Ausführungsbeispiel ist in Fig. 3 dargestellt.
[0042] Mithilfe dieses Kennfelds KF, welches den Zusammenhang zwischen Temperaturerhöhung
T, Anzahl der Flüge A und Verschleiss V beschreibt, wird nun während des Lebenszyklus
des Triebwerks die Schätzung der Restlebensdauer vorgenommen, was im Folgenden erläutert
wird.
[0043] Während des Lebenszyklus des Triebwerks werden messtechnisch Daten des Triebwerks
erfasst - beispielsweise bei oder nach jedem Flug -, aus denen dann Ist-Werte für
den charakteristischen Parameter (hier die Temperaturerhöhung T) in Abhängigkeit von
der Zeitgrösse (hier die Anzahl A der Flüge) ermittelt werden. Natürlich ist es je
nach konkretem Anwendungsfall auch möglich und gegebenenfalls auch vorteilhaft, als
Ist-Werte jeweils die direkt messtechnisch erfassten Daten zu verwenden, im vorliegenden
Ausführungsbeispiel hat es sich jedoch als vorteilhaft erwiesen, die messtechnisch
erfassten Daten einer Filterung bzw. einer Mittelung zu unterziehen. Der Grund hierfür
ist, dass die Änderung der Gasaustrittstemperatur T aufgrund des hohen Absolutwerts
der Gasaustrittstemperatur von einem starken Rauschen überlagert ist. Eine typische
Rauschamplitude kann die Hälfte oder sogar noch mehr der messtechnisch erfassten Datensignale
betragen.
[0044] Prinzipiell eigen sich natürlich sehr viele an sich bekannte Verfahren und Methoden,
um die messtechnisch erfassten Daten einer Mittelung oder einer Filterung zu unterziehen.
Mit beispielhaften Charakter wird eine Möglichkeit erläutert, die eine Methode verwendet,
welche in der EP-A-0 895 197 (P.6822) offenbart ist.
[0045] Die Änderung der Gasaustrittstemperatur T wird in regelmässigen Abständen, also beispielsweise
bei jedem Flug messtechnisch erfasst. Dies führt zu einem Datensatz der Form [T
i; A
i] mit i = 1, ...,n, wobei T
i die Temperaturänderung für den Flug mit der Nummer A
i bezeichnet. Nun wird jeweils ein Teil dieses Datensatzes, beispielsweise die Daten
mit i=1,2,..., 20; die Daten mit i=21,22,...,40; usw. dazu verwendet, um ein Modell
zu erstellen. Dies führt zu einer Mehrzahl von Modellen. Jedes dieser Modelle wird
dann für den gleichen Zustand, den sogenannten Nominalzustand, ausgewertet, um so
die Ist-Werte für den charakteristischen Parameter zu ermitteln. Bezüglich weiterer
Details wird auf die EP-A-0 895 197 verwiesen.
[0046] Durch diese Massnahme erfolgt eine Mittelung der messtechnisch erfassten Daten, welche
die Rauschamplitude erheblich reduziert. Auf diese Weise lassen sich Ist-Werte für
die Temperaturerhöhung T in Abhängigkeit von der Anzahl A der Flüge ermitteln.
[0047] Für das Triebwerk stehen zu der Zeit, zu der die Schätzung der Restlebensdauer erfolgen
soll, die historischen Messdaten bzw. die Ist-Werte für die Temperaturerhöhung T bis
zur Gegenwart zur Verfügung. Jedem Wertepaar (T
k,A
k) aus einem Ist-Wert für die Temperaturerhöhung und der zugehörigen Lebensdauer, gemessen
durch die Anzahl der Flüge A
k entspricht ein Punkt in der von der A-Achse und der T-Achse aufgespannten Ebene (sieh
Fig. 3). Aus Gründen der besseren Übersicht ist in Fig. 3 nur ein solcher Punkt mit
den Koordinaten (T
k,A
k) in der T-A-Ebene als Kreuz eingezeichnet. Dieser Punkt wird nun auf das Kennfeld
KF projeziert, also darstellungsgemäss nach oben auf das durch das Netz dargestellte
Kennfeld KF. Dann lässt sich direkt der zu (T
k,A
k) gehörende Verschleiss V
k ablesen.
[0048] Wie bereits erwähnt, sind bis zur Gegenwart alle Wertepaare (T
k,A
k) bekannt. Bildet man jedes Wertepaar auf das Kennfeld KF ab und projeziert das Ergebnis
auf diejenige Ebene, die von der A-Achse (Anzahl Flüge) und der V-Achse (Verschleiss)aufgespannt
wird, so ergibt sich beispielsweise die in Fig. 4 dargestellte Kurve. Sie beschreibt
für alle historischen Daten den quantifizierten Verschleiss V in Abhängigkeit von
der bereits verbrauchten Lebenszeit, gemessen durch die Anzahl A der Flüge. Im konkreten
Beispiel sind zum gegenwärtigen Zeitpunkt etwa 1300 Flüge absolviert und der Verschleiss
liegt bei etwa 55%.
[0049] Für die Vorhersage des künftigen Verlaufs des Verschleisses V und damit für die Schätzung
der Restlebensdauer erfolgt nun eine Extrapolation auf den Grenzwert G für die Temperaturerhöhung
T. Selbstverständlich gibt es zahlreiche Möglichkeiten einer Extrapolation. Die Wahl
einer geeigneten Extrapolation hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Es muss insbesondere
berücksichtigt werden, wie konservativ die Schätzung sein darf oder soll, das heisst
wie hohe Anforderungen an die Sicherheit der Prognose gestellt werden müssen. Dementsprechend
können bei der Extrapolation mehr oder weniger pessimistische Entwicklungen in Betracht
gezogen und durch die Extrapolation errechnet werden.
[0050] Bei sehr sensiblen Anwendungen, wie beispielsweise im vorliegenden Fall eines Flugzeugtriebwerks,
wird man mit pessimistischeren Prognosen arbeiten, um genügend Sicherheitsreserven
zu haben und ein Erreichen der Verschleissgrenze vor dem Ablauf der geschätzten Restlebensdauer
auszuschliessen.
[0051] Im hier beschriebenen Ausführungsbeispiel lässt sich eine pessimistische Entwicklung
der Temperaturerhöhung über die Anzahl der Flüge ableiten, die im Normalfall mindestens
benötigt werden um den Grenzwert G=40K für die Temperaturerhöhung T zu erreichen.
Man kann beispielsweise anhand solcher Verschleisskurven K1-K4, wie sie in Fig. 1
dargestellt sind, abschätzen, welches die minimale Anzahl A der Flüge bis zum Erreichen
des Grenzwerts ist. In Fig. 1 ist diese minimale Anzahl durch den Punkt gegeben, wo
die Verschleisskurve K1 den Grenzwert erreicht.
[0052] Aus den Daten, die dem Kennfeld KF in Fig. 3 zugrunde liegen, ergibt sich die minimale
Anzahl von Flügen zu 2000 Flügen.
[0053] Bezüglich der Extrapolation wird nun wie folgt vorgegangen. Fig. 5 zeigt die Ebene
die von der A-Achse und der T-Achse aufgespannt ist. Wie bereits in Fig. 3 ist nur
ein Punkt (A
k, T
k) eingezeichnet. Dies sei der aktuellste Punkt, also derjenige, welcher der Gegenwart
entspricht, in der die Schätzung vorgenommen wird. Von diesem Punkt wird nun, wie
dies die strichpunktierte Linie E zeigt, linear auf den Grenzwert G=40K für die Temperaturerhöhung
T extrapoliert. Der Gradient mit dem die Linie E an den Punkt (T
k,A
k) "angehängt" wird, ist wie folgt bestimmt worden. Davon ausgehend, dass die minimale
Anzahl von Flügen zum Erreichen des Grenzwerts G der Temperaturerhöhung T wie oben
erwähnt A= 2000 Flüge beträgt, bestimmt man die zugehörige Steigung, die sich ergibt,
wenn man die Punkte T=0, A=0 (Neuzustand) und T=40K, A=2000 Flüge durch eine Gerade
miteinander verbindet. Der daraus resultierende Gradient wird dann aus sicherheitsgründen
noch reduziert, im vorliegenden Beispiel wurde er halbiert, das heisst, es wurde angenommen,
dass der Grenzwert bereits nach der halben Anzahl Flüge erreicht wird. Die daraus
resultierende Extrapolation ist die in Fig. 5 dargestellte Linie E.
[0054] Im nächsten Schritt wird die Linie E in das Kennfeld KF abgebildet, wodurch sie im
allgemeinen zu einer gekrümmten Linie wird. Projeziert man nun das Kennfeld KF wieder
-analog zu der Darstellung in Fig. 4- auf die von der V-Achse und der A-Achse aufgespannte
Ebene, so resultiert die in Fig. 6 gezeigte Darstellung. Neben den historischen Werten
(die natürlich identisch mit denen in Fig. 4 sind) ist nun auch die Projektion E'
der Extrapolation zu sehen, die strichliert dargestellt ist. Die Projektion E' der
Extrapolation erreicht die Verschleissgrenze V=1 nach einer Anzahl Flügen, die als
Endwert mit AG bezeichnet ist. Die Schätzung der Restlebensdauer ergibt sich nun durch
Differenzbildung aus dem Endwert AG und dem gegenwärtigen Wert für die Anzahl der
Flüge, also dem jüngsten der historischen Werte. In Fig. 6 ist dies der letzte Punkt
der durchgezogenen Kurve.
[0055] Dieses Verfahren zur Schätzung der Restlebensdauer wird nun während der Lebensdauer
des Triebwerks ständig oder in vorgebbaren Abständen wiederholt. Dabei ist der Voraussagehorizont
im wesentlichen durch die Wahl des Gradienten bestimmt. Die Wahl eines vernünftigen
Gradienten hat anwendungsspezifisch zu erfolgen.
[0056] Zum besseren Verständnis illustriert Fig. 7 die Schätzung der Restlebensdauer für
sieben Stadien im Lebenszyklus eines Triebwerks. In jeder der Abbildungen in Fig.
7 ist jeweils in gleicher Weise wie in Fig. 4 und Fig. 6 die von der V-Achse und der
A-Achse aufgespannte Ebene dargestellt, die sich durch Projektion des Kennfelds ergibt.
Die historischen Daten, das heisst diejenigen Daten, die auf messtechnisch erfassten
Daten basieren, sind jeweils als durchgezogene Linien dargestellt, die Extrapolationen,
die der Schätzung zugrunde liegen, sind strichliert dargestellt. Der Übergang von
der durchgezogenen zur strichlierten Linie gibt also die jeweilige Gegenwart an, in
der die Schätzung erfolgte. Rechts neben den Darstellungen ist jeweils die geschätzte
Restlebensdauer RL in Anzahl Flügen anzusehen. In der obersten Darstellung, in der
noch keine historischen Daten vorliegen, ist die Restlebensdauer im wesentlichen durch
den gewählten Gradienten bestimmt.
[0057] In der von oben gesehen zweiten bis fünften Abbildung wird stets eine Restlebensdauer
von etwa 500 Flügen prognostiziert. Das heisst, der Flugzeugbetreiber bekommt beispielsweise
nach 650 Flügen (dritte Abbildung) die Information, dass noch mindestens 500 Flüge
bis zur nächsten Wartung möglich sind. Nach etwa 1000 Flügen (vierte Darstellung)
bekommt der Betreiber die Information, dass immer noch mindestens 480 Flüge durchführbar
sind. Nach etwas mehr als 1300 Flügen (fünfte Darstellung) erhält der Betreiber wieder
die Information, dass noch mindestens 480 Flüge durchführbar sind. Auch diese Prognosen
in der zweiten bis fünften Darstellung sind im wesentlichen noch durch den Voraussagehorizont
und somit durch die Wahl des Gradienten bestimmt.
[0058] Erst in der sechsten Darstellung (sechste Schätzung) zeichnet sich das Ende des Lebenszyklus
ab ,sodass der Betreiber nun die Revisionsplanung ansetzen kann. Aufgrund des gewählten
Gradienten für die Extrapolation lässt sich das sich abzeichnende Ende des Lebenszyklus
etwa 500 Flüge vor Erreichen der Verschleissgrenze erkennen. Bezieht man dies auf
den gesamten Lebenszyklus von etwa 2000 Flügen, so bleibt dem Betreiber für die Wartungsplanung
ein erheblicher Handlungsspielraum von etwa 25% des Lebenszyklus.
[0059] Zwar liesse sich der Voraussagehorizont durch Wahl eines kleineren Gradienten für
die Extrapolation erweitern bzw. verlängern. Dies würde jedoch in der Praxis nicht
zu einem deutlich grösseren Nutzen führen, aber das Risiko einer zu optimistischen
Schätzung der Restlebensdauer erhöhen.
[0060] Durch die hier beschriebene Schätzung der Restlebensdauer des Flugzeugtriebwerks,
die quantifizierten Verschleiss berücksichtigt, wird es möglich das Potential der
Triebwerke wesentlich effizienter zu nutzen, ohne dass dafür Zugeständnisse an die
Betriebssicherheit vonnöten sind. Die gesamte Wartungs- oder Revisionsplanung lässt
sich optimieren, wodurch ein wirtschaftlich deutlich günstigerer Betrieb ermöglicht
wird. Somit lässt sich das erfindungsgemässe Verfahren insbesondere für die Wartungsplanung
an Flugzeugtriebwerken vorteilhaft einsetzen. Dies ermöglicht auch eine deutlich effizientere
Planung der Wartungsarbeiten an einer Vielzahl von Flugzeugen. Das erfindungsgemässe
Verfahren ermöglicht folglich ein äusserst leistungsfähiges Flottenmangement einer
ganzen Flotte von Flugzeugen.
[0061] Die vorne beschriebene Art der Extrapolation ist natürlich nur beispielhaft zu verstehen.
Es können auch andere Arten der Extrapolation, z. B. nicht-lineare oder auf qualitativ
bekannten Entwicklungen basierende verwendet werden. Die spezielle Wahl einer an die
jeweilige Anwendung angepassten Extrapolation bereitet dem Fachmann keine Probleme.
[0062] Auch wenn bei dem konkret beschriebenen bevorzugten Ausführungsbeispiel für die Bestimmung
des Kennfelds ein linguistisches Fuzzy Modell zur Verarbeitung von a-priori Know-how
Verwendung findet, so ist die Erfindung nicht auf solche Modellierungen beschränkt.
[0063] Es ist auch nicht notwendigerweise so, dass das Kennfeld mittels a-priori-Know-how
erstellt werden muss. Es sind auch andere Methoden möglich, um ein Kennfeld zu bestimmen,
welches den Zusammenhang zwischen dem charakteristischen Parameter, der Zeitgrösse
und dem Verschleiss angibt. So können beispielsweise je nach Anwendungsfall ab-initio-Rechnungen
durchgeführt werden, oder Auslegungsrechnungen, Dimensionierungsrechnungen, physikalische
Modellierungen, datengestützte Modellierungen, Systemverhaltensberechnungen. Ferner
ist es möglich, das Kennfeld in Form von Polynomen, Look-up Tabellen, multilayer Perceptrons
(neuronale Netzwerke), radial basis functions, Singleton und Takadi-Sugeno Fuzzy Modellen
sowie Hinging Hyperplanes zu beschreiben.
[0064] Selbstverständlich ist es auch möglich, mehr als einen charakteristischen, für den
Verschleiss sensitiven Parameter zu verwenden, wodurch das Kennfeld in einem höher
dimensionalen Raum definiert ist.
1. Verfahren zur Schätzung der Restlebensdauer einer Vorrichtung, die während des Betriebs
einem Verschleiss unterliegt, mit den folgenden Schritten:
a) für mindestens einen charakteristischen Parameter (T), der sensitiv für den Verschleiss
(V) ist, wird ein Zusammenhang mit einer Zeitgrösse (A) ermittelt, welche repräsentativ
für die Betriebsdauer ist;
b) für den charakteristischen Parameter (T) wird ein Grenzwert (G) festgelegt, der
den maximal zulässigen Verschleiss angibt;
c) es wird ein Kennfeld (KF) erstellt, das einen Zusammenhang zwischen dem charakteristischen
Parameter (T), der Zeitgrösse (A) und dem Verschleiss (V) angibt;
d) mit Hilfe messtechnisch erfasster Daten werden Ist-Werte für den charakteristischen
Parameter (T) in Abhängigkeit von der Zeitgrösse (A) ermittelt;
e) aus den Ist-Werten wird jeweils anhand des Kennfelds (KF) der momentan vorhandene
Verschleiss (V) ermittelt;
f) ausgehend von dem momentanen Ist-Wert des charakteristischen Parameters (T) wird
mittels Extrapolation auf den Grenzwert(G) bestimmt, für welchen Endwert der Zeitgrösse
(A) der maximal zulässige Verschleiss erreicht wird;
g) durch Vergleich dieses Endwerts mit dem Wert für die Zeitgrösse, der zu dem momentan
vorhandenen Verschleiss gehört, wird die Restlebensdauer (RL) geschätzt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei welchem das Kennfeld (KF) mit Hilfe von a-priori-Wissen
über das Verschleissverhalten erstellt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2 bei welchem das a-priori-Wissen den qualitativen und/oder
quantitativen Verlauf von Verschleisskurven (K1,K2,K3,K4) umfasst, welche den Zusammenhang
zwischen dem charakteristischen Parameter und der Zeitgrösse angeben.
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem das Kennfeld (KF) mittels
einem linguistischen Fuzzy Modell erstellt wird.
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem das Kennfeld (KF) anhand
von Messdaten oder basierend auf Plausibilitätsbetrachtungen modifiziert wird.
6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem das Kennfeld (KF) eine
Fläche in einem dreidimensionalen Raum darstellt, welcher Raum durch den charakteristischen
Parameter (T), die Zeitgrösse (A) und den Verschleiss (V) aufgespannt wird.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem die messtechnisch erfassten
Daten zur Ermittelung der Ist-Werte für den charakteristischen Parameter jeweils einer
Filterung oder einer Mittelung unterzogen werden.
8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem mit Hilfe mehrerer Sätze
von messtechnisch erfassten Daten ein Modell erstellt wird, mit dem ein Ist-Wert für
den charakteristischen Parameter ermittelt wird.
9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem die Vorrichtung ein
Triebwerk, insbesondere ein Flugzeugtriebwerk ist.
10. Verwendung eines Verfahrens gemäss einem der Ansprüche 1 bis 9 für die Wartungsplanung,
insbesondere eines Flugzeugs oder einer Vielzahl von Flugzeugen.