Helikopterlerde Kullanılan T700 Turboşaft Motorunun Deneysel Modellenmesi

Abstract

T700 turboşaft motorları General Electric firması tarafından üretilmiş 1600 Hp sınıfında motorlardır. Bu çalışmada bu motorun helikoptere uygulaması ile ilgilenilecektir. T700 non-lineer dinamik model parametrelerini üreten program içerisinde levye açısı değişkenleri değerleri değiştirilerek 5 ayrı düzenli çalışma noktası için program düzenlenmiş ve elde edilen dinamik parametreler oluşturulan farklı I/O veri dosyalarında saklanmıştır. Sistem tanılama prosedürü gereğince elde edilen dinamik model verileri tekrar düzenlenmiştir. MATLAB içerisinde çalışan ve MIMO sistemlerin sistem tanılamasının yapılamasına olanak tanıyan MidSys Toolbox kullanıldı. Bu Toolbox’da tanımlanmış olan fonksiyon grupları aracılığıyla parametre kestirim yöntemlerinden ELS ve IV (gecikmiş gözlemleme ile) seçilmiş ve her iki yöntemin çözümleri birbiri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma her yöntem için SEE’ler hesaplanarak yapılmıştır. Her iki modelin durum uzayı modeli elde edilmiştir. Uygulanacak ileri kontrol yöntemleri; hata teşhis ve tayini için dördüncü mertebeden bir doğrusal model elde edilmiştir.

This thesis describes research aiming to construct the system model of T700 Turboshaft motor. These motors are used in the production of tanks, battleships and particularly helicopters. This work considers its use on helicopters. The program is run for 5 different work points and generated parameters are saved in different I/O files. After that, using system identification methods the model of T700 motor is empirically defined. This is in order to obtain the dynamic parameters that are closest to the system’s real physical behaviour and find the best model using recursive estimation methods of system identification. It is aimed that the obtained model will provide a basic structure for future research on sensor error diagnosis control, model-based intelligent controller design, regulation of gas emission, driving comfort control or several closed-loop control methods. In the control literature one can come across many models, however these models are application specific, and achieving a generic model is the ultimate goal. In this work, the dynamic model data are arranged in a format that can be read by MATLAB 5.0. MidSys Toolbox that enables the identification of MIMO systems is used. Using the function groups that are provided in the toolbox, ELS and IV (with delayed observations) parameter estimation methods are applied and their results are compared by calculating SEE’s.