Combination diagnostic features of technical condition of planetary gearboxes for gas-turbine engines

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

It is shown that, by analogy with combination diagnostic features, in diagnostics of technical condition of gas turbine engines it is possible to successfully use structural diagnostic features as sum or difference of uniform parameters; their use, when analyzing the signals from "standard" tachometric shaft speed sensors, considerably simplifies the procedure for accessing the technical condition of an object under study in comparison with the analysis of vibration processes. As is the case with combination diagnostic features, various characteristics of diagnostic features can be used: the width of spectral components at different levels, the frequency deviation parameters in narrowband processes, and others.

About the authors

Aleksandr E. Sundukov

PKF TSK JSC

Author for correspondence.
Email: sunduckov@mail.ru

Candidate of Science (Engineering), CTO

Russian Federation, Samara, Russian Federation

Aleksandr A. Igolkin

Samara National Research University

Email: igolkin97@gmail.com

Doctor of Science (Engineering), Associate Professor, Professor of the Department of Power Plant Automatic Systems

Russian Federation, Samara, Russian Federation

References

  1. Kurushin, M. I., Balyakin, V. B. and Kurushin, A. M. (2014), “Experimental investigation of the courses of vibration excitation of elements of gas turbine engines with a differential reduction gearbox”, Izvestia of Samara Scientific Center of the RAS, V. 16, no. 4, pp. 132-136. (In Russian)
  2. Avramenko, A. A., Kryuchkov, A. N., Plotnikov, S. M. Sundukov, A. E. and Sundukov, E. V. (2018), “Improving the Methods of Vibration Diagnostics of Wear of Gear Teeth in the Differential Gearbox of a Turboprop Engine”, VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, Vol. 17, No. 3, pp. 16–26. (In Russian)
  3. Nerazrushayushchiy kontrol' [Non-Destructive Testing] : A Reference Book in 7 Volumes. (2005), Ed. by V. V. Klyuyev, Vol. 7 in 2 Books. Book. 2. Vibrodiagnostika [Vibration Diagnostics], Mashinostroyeniye Publishing House, Moscow, 829 p. (In Russian)
  4. Sokolova, A. G. (2001),“New noise – immune incipient failure detection metods for machinery monitoring and protection systems”, 5-th International Conference on Vibration Problems (October, 8-10, 2001, Moscow, Russia). Ahstracts, IMASH Publ., Moscow, pp. 48-53. (In Russian)
  5. Cempel, C. (1982), Podsawy wibroakustyznej diagnostyki maazyn, Widawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 342 p., (In Polish)
  6. Dyer, D. and Stewart, R. М. (1978), “Detection of rolling element bearing damage by statistical vibration analysis”, Journal of Mechanical Design. Transactions of the ASME, vol. 100, Iss. 2, pp. 229-235. doi: 10.1115/1.345905.
  7. Karasyov, V. A., Maksimov, V. P. and Sidorenko, M. K. (1978), Vibratsionnaya diagnostika gazoturbinnykh dvigateley [Vibration diagnostics of gas turbine engines], Mashinostroenie [Mechanical Engineering], Moscow, 132p. (In Russian)
  8. Sundukov, A. E. (2021), Sposob izmereniya energeticheskoy shiriny spektral'noy sostavlyayushchey vibratsii mashin [Method for measuring energetic width of the spectral component of machines vibration], Patent RU 2750846 C1, 05. 07. 2021. (In Russian)
  9. Sundukov, A. E. (2022), Sposob diagnostiki defektov zubchatykh koles reduktora gazoturbinnogo dvigatelya [Method for diagnosing defects of toothed wheels of the gas turbine engine gearbox], Patent RU 2783467 C1, 14.11.2022. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Sundukov A.E., Igolkin A.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».