CN101881269A - 多级压缩机故障检测和保护 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及多级压缩机故障检测和保护，具体而言，在某些实施例中，一种系统包括构造成获得多级压缩机(16)的级之间的级间压力量度的控制器(14)。控制器(14)还构造成至少部分地基于级间压力量度来识别多级压缩机(16)中的实际损害。

Description

多级压缩机故障检测和保护
技术领域
本文公开的主题涉及压缩机的故障检测和保护。
背景技术
在各种各样的行业和系统中使用压缩机来压缩气体，例如空气。例如，燃气涡轮发动机通常包括压缩机，以提供压缩空气来进行燃烧和冷却。如所理解的那样，压缩机的健康影响机器的性能、效率、停机时间以及机器的整体可用性。如果压缩机构件(例如叶片、密封件等)磨损或损坏，则压缩机不可对目标系统(例如燃气涡轮发动机)提供充分的气体(例如空气)压缩。此外，压缩机构件的损坏可对目标系统(例如燃气涡轮发动机)造成损害，从而导致停机时间和提高的修理成本。这对于依赖燃气涡轮发动机的持续操作的动力装置来说是特别成问题的。因此，所期望的是在早期识别故障，以保护压缩机和下游燃气涡轮发动机构件不受损害。不幸的是，现有系统不是特别良好地适于对压缩机中的故障进行早期检测。这对于多级压缩机来说更是如此，例如动力装置中的燃气涡轮发动机中所使用的那些多级压缩机。例如，现有系统不监测这些多级压缩机的级间区域。
发明内容
下面对在范围方面与原本要求保护的发明相当的某些实施例进行概述。这些实施例不意在限制要求保护的发明的范围，而是相反，这些实施例仅仅意在提供本发明的可能形式的简要概述。实际上，本发明可包括可能类似于或异于下面所论述的实施例的各种形式。
在第一实施例中，一种系统包括构造成探测旋转式机器的旋转叶片的多个级之间的级间位置处的参数的级间传感器。该系统还包括构造成至少部分地基于探测到的级间参数来识别旋转式机器中的故障的控制器。
在第二实施例中，一种系统包括构造成获得多级压缩机的级之间的级间压力量度的控制器。控制器还构造成至少部分地基于级间压力量度来识别多级压缩机中的实际损害。
在第三实施例中，一种系统包括涡轮发动机。该涡轮发动机包括压缩机、燃烧器以及涡轮膨胀器。压缩机包括多个压缩机级。该系统还包括构造成测量涡轮发动机内的级间位置处的多个参数的多个级间传感器。该系统还包括构造成至少部分地基于多个参数来识别压缩机级中的一个中的损坏的控制器。控制器还构造成输出表示损坏的警告，或者响应于损坏来自动调节涡轮发动机的操作参数，或者响应于损坏来自动使涡轮发动机停机，或者它们的组合。
附图说明
当参照附图阅读以下详细描述时，本发明的这些和其它特征、方面以及优点将变得更好理解，在附图中，相同标号在图中始终表示相同部件，其中：
图1是具有用以识别燃气涡轮发动机的多级压缩机中的故障的系统的燃气涡轮发动机的示例性实施例的简图；
图2是图1的燃气涡轮发动机的截面侧视图；
图3是具有用于识别多级压缩机中的故障的多个级间传感器的、图1和2的燃气涡轮发动机的多级压缩机的示例性实施例的截面侧视图；
图4是带有健康和不健康的五个单独的级的多级压缩机的示例性实施例的压力分布图的图表；
图5是在示例性20级压缩机原本健康状态下和当示例性20级压缩机由于压缩机硬件失效而退化(degrade)时相比于示例性20级压缩机的总压力增长的示例性20级压缩机的前十五级的压力增长百分比的图表；以及
图6是用于使用级间压力增长比率来识别多级压缩机中的故障的方法的示例性实施例。
部件列表
10故障检测和保护系统
12燃气涡轮发动机
14控制器
16多级压缩机
18监测系统
20多级涡轮
22监测系统
24燃料喷嘴
26燃烧器
28排气口
30轴
32轴线
34进气口
36负载
38叶片排
40叶片
42压缩机传感器
44压缩机入口
46级间压缩机位置
48压缩机出口
50涡轮传感器
52涡轮入口
54级间涡轮位置
56涡轮出口
58轴承
60轴承
62入口传感器
64出口传感器
66级间传感器
68第一压力分布图
70第二压力分布图
72压力增长比率
74方法
76方法步骤
78方法步骤
80方法步骤
82方法步骤
具体实施方式
下面将对本发明的一个或多个具体实施例进行描述。为了致力于提供对这些实施例的简明描述，可能不会在说明书中对实际实现方案的所有特征进行描述。应当意识到的是，当如在任何工程或设计项目中那样开发任何这种实际实现方案时，必须作出许多对实现方案而言专有的决定来实现开发者的具体目标，例如符合与系统有关和与商业有关的约束，开发人员的具体目标可根据不同的实现方案彼此有所改变。此外，应当意识到的是，这种开发工作可能是复杂且耗时的，但尽管如此，对受益于本公开的普通技术人员来说，这种开发工作将是设计、生产和制造的例行任务。
当介绍本发明的各实施例的元件时，冠词“一”、“一个”、“该”以及“所述”意在表示存在一个或多个元件。用语“包括”、“包含”以及“具有”意在为包括性的，并且表示除了列出的元件之外，可存在另外的元件。操作参数和/或环境条件的任何实例不排除公开的实施例的其它参数/条件。另外，应当理解的是，对本发明的“一个实施例”或“一种实施例”的参照不意在解释为排除同样结合了所陈述的特征的另外的实施例的存在。
公开的实施例包括用于使用来自多级旋转式机器(例如，压缩机、涡轮等)中的多个级的级间传感器度量(measurement)(例如，压力、温度、声学、光学等)来识别多级旋转式机器内的故障的系统和方法。为了简单起见，本文公开的多级旋转式机器将主要指多级压缩机。但是，如所意识到的那样，也可使用本文公开的系统和方法来识别包括多个级的其它类型的旋转式机器中的故障。
在正常操作期间，多级压缩机的各个级通常将使工作流体的压力和温度增长一定量。在多级压缩机的各个级处的压力增长和温度增长的量可取决于特定的操作条件，例如速度、入口边界条件(例如流量、压力、温度、成分等)、出口边界条件(例如流阻等)以及级效率。在多级压缩机上的整体的压力和温度增长通常将为单独的级的压力和温度增长的总和。因此，如果一个或多个级表现不佳，则离开多级压缩机的工作流体的状态(例如压力、温度等)将受到影响。
理想地，多级压缩机排放量度将足够准确，以监测与期望性能或历史性能的任何偏差。但是，由于多级压缩机内可能存在数百或数千的翼型件，所以单独的翼型件中的一个或几个的失效不会将多级压缩机的整体性能足够显著地改变成上升到量度噪声水平以上。此外，多级压缩机的性能可随操作条件(例如导叶位置、入口温度和压力、下游阻力等)显著地变化，并且可随着时间流逝而恶化(deterioration)(例如由于积垢、叶片腐蚀、间隙变化等)，从而使故障检测进一步变复杂。
公开的实施例通过对多级压缩机故障检测采取不同的方法来处理这些困难。当构件在多级压缩机内受损或失效时，在多级压缩机内的各单独的级处的压力和温度分布也将改变。虽然不可轻易地检测到多级压缩机的整体性能的变化，但是各个级或级组的相关性能可为更加容易显而易见，并且其由此可提供构件损害或失效的较强的指示。公开的实施例使用多级压缩机内的多个位置(例如除了多级压缩机的入口和出口之外的至少一个级间位置)处的传感器量度(例如压力、温度、声学、光学等)。这些级间传感器量度与期望值的偏差可表示在级中的一个中已经发生了故障。为了简单起见，本文公开的级间传感器量度将主要是指压力传感器量度。但是，如所意识到的那样，本文公开的系统和方法也可包括温度传感器量度、声学传感器量、光学传感器量度、或者可表示多级旋转式机器(例如多级压缩机)内的故障的任何其它类型的传感器量度。
连续的测量位置之间的压力的增长可与多级压缩机上的压力的整体增长作比较，从而产生测量压力增长比率。这些测量压力增长比率可作为通常期望将影响多级压缩机的性能的任何相关组的操作条件(例如轴速、导叶位置、入口条件、出口条件等)的函数而被跟踪(track)。测量压力增长比率也可与通过建模而确定的期望压力增长比率、其它多级压缩机的量度或相同的多级压缩机的历史量度作比较。如果任何测量压力增长比率偏离期望压力增长比率超过预定量，则可启动适当的控制响应，例如引发警告、使多级压缩机停机等。
备选地，如上文所描述的那样，在某些实施例中，可代替或结合压力量度和压力增长比率来使用温度量度和温度增长比率。使用压力量度或温度量度之间的选择可取决于量度不确定性和所产生的故障检测灵敏度。换句话说，如果对特定的多级压缩机使用压力增长比率产生更加可靠的故障检测，则压力增长比率可优于温度增长比率，反之亦然。另外，在某些实施例中，代替对多级压缩机上的整体压力增长和/或温度增长的比较，或者除了对多级压缩机上的整体压力增长和/或温度增长的比较之外，对于各个多级压缩机区段的压力增长和温度增长两者的比较可为有益的。
图1是构造成至少部分地基于整个燃气涡轮发动机12中的级间量度在早期检测故障的故障检测和保护系统10的示例性实施例的简图。在某些实施例中，故障检测和保护系统10包括控制器14，该控制器14构造成响应于在早期检测到的故障，以降低燃气涡轮发动机12的大范围损害和停机时间的可能性。可使用故障检测和保护系统10以通过监测系统18来探测整个多级压缩机16中的多个位置(例如入口、出口以及级间)处的故障。也可使用故障检测和保护系统10以通过监测系统22来探测整个多级涡轮20中的多个位置(例如入口、出口以及级间)处的故障。在某些实施例中，监测系统18和22可组合在一起成为单个监测系统。如下面详细论述的那样，级间量度(例如压力、温度、声学、光学、流率、振动等)使得控制器14能够更加迅速地识别压缩机16和涡轮20中的故障，从而降低更加大范围的损害和停机时间的可能性。当在压缩机16和涡轮20中级的数量增加时，这是特别有利的。例如，压缩机16和涡轮20可各自具有多个级(例如5、10、15、20、25、30或更多个级)。监测系统18和22可包括设置在各级处的一个或多个传感器。虽然以下论述主要涉及在燃气涡轮发动机12的范围中的压缩机16，但是公开的实施例可与具有旋转式叶片的任何多级系统一起使用，例如，燃气轮机、蒸汽轮机、水力轮机、由其它源驱动的压缩机等。
在某些实施例中，燃气涡轮发动机12可使压缩空气与液体或气体燃料(例如天然气和/或富氢合成气)混合。如图所描绘，多个燃料喷嘴24吸入燃料供应，使燃料与空气混合，并且将空气燃料混合物分配到燃烧器26中。空气燃料混合物在燃烧器26内的腔室中燃烧，从而产生热的加压排气。燃烧器26引导排气朝向排气口28通过涡轮20。当排气穿过涡轮20时，气体推动一个或多个涡轮叶片以使轴30沿着燃气涡轮发动机12的轴线32旋转。如图所示，轴30连接至燃气涡轮发动机12的各种构件，包括多级压缩机16。如下面更加详细所描述的那样，多级压缩机16可包括带有可联接至轴30的多个叶片的多个级。因此，多级压缩机16内的多个叶片在轴30旋转时旋转，从而压缩来自进气口34的空气通过多级压缩机16并且进入燃料喷嘴24和/或燃烧器26中。轴30还可连接至负载36，负载36可为运载工具或固定负载，例如动力装置中的发电机或航空器上的推进器。负载36可包括构造成由燃气涡轮发动机12的旋转输出供以动力的任何适当的设备。
图2是图1的燃气涡轮发动机12的截面侧视图。如图所示，燃气涡轮发动机12包括位于一个或多个燃烧器26内部的一个或多个燃料喷嘴24。在操作中，空气通过进气口34进入燃气涡轮发动机12，并且可在多级压缩机16中被加压。然后压缩空气可与燃料混合，以在燃烧器26内燃烧。例如，燃料喷嘴24可以适合于优化的燃烧、排放、燃料消耗以及动力输出的比率将燃料空气混合物喷射到燃烧器26中。燃烧产生热的加压排气，然后加压排气驱动涡轮20内的一个或多个叶片排38以使轴30旋转，并且由此驱动多级压缩机16和负载36。轴30的旋转还使多级压缩机16内的一个或多个叶片40抽吸由进气口34接收到的空气，并且对该空气进行加压。
在某些实施例中，图1的故障检测和保护系统10构造成测量整个涡轮发动机12中的入口、出口以及级间位置(包括整个压缩机16中的级间位置和整个涡轮20中的级间位置)处的一个或多个参数。例如，故障检测和保护系统10可包括设置在压缩机入口44、多个级间压缩机位置46以及压缩机出口48处的一个或多个压缩机传感器42，而非仅仅包括入口44和/或出口48处的压缩机传感器42。因此，如下面进一步详细所论述的那样，压缩机传感器42构造成在时间和空间方面显著改进故障的检测，即更加迅速的响应时间和故障的位置的更加准确的识别。根据另外的实例，故障检测和保护系统10可包括设置在涡轮入口52、多个级间涡轮位置54以及涡轮出口56处的一个或多个涡轮传感器50，而非仅仅包括入口52和/或出口56处的涡轮传感器50。因此，如下面进一步详细所论述的那样，涡轮传感器50构造成在时间和空间方面显著改进故障的检测，即更加迅速的响应时间和故障的位置的更加准确的识别。如所理解的那样，传感器42和50可包括压力传感器、温度传感器、振动传感器、声学传感器、光学传感器或它们的任何组合。这些传感器42和50可布置在壳体的周缘周围的多个位置处、各级的上游侧和下游侧两者上的多个轴向位置处等。级间传感器42和50构造成与不带有级间传感器42和50的系统相比，彻底地改进响应时间，并且如果发生故障时降低大范围损害的可能性。
例如，作为与公开的故障检测和保护系统10作的比较，如果传感器仅仅位于压缩机入口44和涡轮出口56处，则故障监测将特别慢并且空间不敏感(space insensitive)。虽然这些位置对于传感器来说可容易地接近，但是在入口位置44和出口位置56之间没有传感器42和50的情况下，将有大量空间不受监测。换句话说，如果传感器仅仅放在入口44和出口56处，则在整个涡轮发动机12上对变化取平均值，从而使得难以识别压缩机16或涡轮20中的任何一个中的故障。压缩机16或涡轮20的一个特定级中的重大故障将导致该特定级中的温度和/或压力变化，而此变化的影响不可由仅仅在入口44和出口56处的传感器所检测。同样，如果压缩机16仅仅通过在压缩机入口44和压缩机出口48处的传感器来监测，则由于相比于更加局部可测量的影响相比较小的可测量的出口条件的波动，不可容易地检测该故障。此外，如果涡轮20仅仅由在涡轮入口52和涡轮出口56处的传感器所监测，则由于在多个级上的平均和/或补偿性控制动作(例如保持选定的输出)，不可容易地检测故障。
旋转的涡轮机械中的故障检测的普通方式是在轴承58，60处的振动监测。该方式依赖于旋转叶片已经受损或已经失效从而导致转子失衡的事实。如果失效构件是固定的叶片，将通常不存在可检测的失衡，除非该松动的(liberated)部件损害下游旋转叶片的程度足以导致可检测的失衡。类似地，如果机器足够大并且失效的旋转叶片足够小，问题可能仍然无法通过此方式检测。因此，在控制器或操作者察觉到需要保护性行动之前，小问题一般将必须变得较大才可通过轴承振动(例如由于对下游部件的附带(collateral)损害)被检测。另外，如果并且当通过该方式检测故障时，可从振动特征信号(signature)中获得的诊断信息可仅仅提供关于故障的位置及其发展历程(progression history)的粗略指导。大体上，上文在有限位置(即不在级间)处的测量在早期无法充分地检测故障，从而降低在重大损害发生之前采取修正措施的能力。
此外，故障检测和保护系统10的公开的实施例通过在压缩机16、涡轮20或它们的组合的一个或多个级间位置处使用传感器来在时间和空间方面提高故障检测的灵敏度。在以下论述中，在压缩机16的范围中对故障检测和保护系统10进行论述，但是应当意识到的是，故障检测和保护系统10可同等地应用于涡轮20和其它多级系统。在各种级间位置46和54处，传感器42和50可监测压力、温度、振动、声学或它们的组合。这些测量参数可与其它级(即上游和/或下游)、入口44和52、出口48和56或它们的组合作比较。例如，公开的实施例可将基线比率与实时比率作比较，以识别表示故障的异常。比率可包括级间参数与入口参数的比(versus)、级间参数与出口参数的比、第一级间参数与第二级参数的比或它们的组合。此外，参数可包括温度、压力、振动、声学或它们的组合。
图3是图1和图2的燃气涡轮发动机12的多级压缩机16的示例性实施例的截面侧视图。如图所示，多级压缩机16可包括沿着多级压缩机16的长度定位的多个传感器。特别地，多级压缩机16的所示实施例包括紧邻多级压缩机16的入口44的入口传感器62和紧邻多级压缩机16的出口48的出口传感器64。另外，多级压缩机16包括位于多级压缩机16的级之间的至少一个级间传感器66。级间传感器66可布置在壳体的周缘周围的多个位置、各个级的上游侧和下游侧两者上的多个轴向位置等处。级间传感器66的确切数量可随实现方案而变化。例如，在某些实施例中，多级压缩机16可包括多级压缩机16的每个级之间的一个或多个级间传感器66。但是，在其它实施例中，一些级可不包括级间传感器66。级间传感器66的数量可取决于对多级压缩机16而言专有的条件。例如，某些级可能不包括用于放置传感器的适当位置。另外，在某种程度上，成本约束可限制所使用的级间传感器66的数量。
如上文所描述的那样，在某些实施例中，入口传感器62、出口传感器64以及多个级间传感器66可包括压力传感器、温度传感器、振动传感器、声学传感器、光学传感器、流率传感器等。在特定的级内存在失效或其它类型的损害的情况下，经历损害的级上的压力增长和温度增长两者可能受到剧烈的影响。事实上，如果失效足够严重，则经历失效的级上的压力增长和温度增长可降低到零或至少可忽略的量。例如，压降或温度升高可至少改变了比期望值的10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％或甚至100％大的值。因而，监测级间压力和温度将使得多级压缩机16内的故障检测更加容易。换句话说，虽然由于一个级或几个级中的失效而不可容易地检测多级压缩机16的整体性能的变化，但是各级或级组的相对性能将更加显而易见并且将提供构件损害或失效的较强的指示。
压力量度和温度量度不是可用于检测多级压缩机16内的故障的级间量度的唯一类型。例如，在某些实施例中，对于级间传感器66可使用声学传感器。在使用多级压缩机16的各单独的级内的声音特征信号的情况下同样可检测故障。另外，在其它实施例中，对于级间传感器66可使用光学传感器。由光学传感器所检测的光变化可表示通过多级压缩机16的工作流体的流动变化，其可表示多级压缩机16内的故障。此外，可使用可表示多级压缩机16内的故障的任何类型的传感器(例如振动传感器、流率传感器等)。
图4是带有五个单独的级的多级压缩机16的示例性实施例的压力分布图的图表。所示图表描绘了在正常操作期间的第一压力分布图68和在多级压缩机16的第三级内的失效期间的第二压力分布图70。如图所示，在正常条件下，第一压力分布图68可为这样的，即，使得各单独的级上的压力增长相对恒定。但是，应当注意的是，这个健康的压力升高分布图将为机器专有的(machine-specific)。例如，在正常操作条件下，某些单独的级可比其它级贡献更大的压力增长。无论如何，多级压缩机16上的总压力增长可等于五个所示级上的压力增长的总和。
如图所示，在多级压缩机16的第三级内已存在失效的情况下，多级压缩机16的第三级上的压力增长可急剧地降低。在一定程度上，另外四个级可补偿第三级上的压力损失。例如，第一级和第二级上的压力增长示出为从第一压力分布图68(例如正常操作)增长到第二压力分布图70(第三级内的失效)。另外，第四级和第五级上的压力增长同样示出成从第一压力分布图68(例如正常操作)增长到第二压力分布图70(第三级内的失效)。
在某些实施例中，多级压缩机16的各级上的压力增长可与多级压缩机16上的整体压力增长作比较。例如，假定在图4中描绘的多级压缩机16的正常条件下(第一压力分布图68)，多级压缩机16的各单独的级贡献了完全相同的量的压力增长。在这些正常条件下，各单独的级贡献了多级压缩机16的总压力增长的20％。但是，如图4中所示，假定在第三级经历构件失效或损害(第二压力分布图70)的情况期间，第三级上的压力增长已经降低到零，而另外四个级完全地补偿了第三级上的压力增长的降低。在此失效情况下，第三级贡献了多级压缩机16的总压力增长的0％，而另外四个级各自贡献了多级压缩机16的总压力增长的25％。监测多级压缩机16的各单独的级上的压力增长的变化将使得能够更迅速地检测构件失效或损害并且更准确地定位失效，在该实例中为多级压缩机16的第三级。例如，构件损害或失效可位于特定的级内或至少少量的级内。还注意到，在该实例中，如在真实机器中典型存在的那样，压缩机出口压力一般不受故障影响，并且由此其本身或与入口压力相结合无法提供故障指示。
除了将多级压缩机16的各级上的压力增长与多级压缩机16上的总压力增长作比较之外，多级压缩机16的各个级上的压力增长可与在正常操作期间的其本身上的压力增长作比较，或者可与多级压缩机16的其它级的压力增长作比较。该途径可放大测量变化，从而使得可更加容易地检测构件失效或损害。例如，如图4中所示，多级压缩机16的第三级可在正常条件(第一压力分布图68)期间贡献多级压缩机16的总压力增长的20％。但是，在第三级内的构件失效或损害(第二压力分布图70)期间，第三级可贡献多级压缩机16的总压力增长的0％。因此，在所示实例中，第三级在第三级的构件失效或损害期间的贡献可降低100％。相反，如图4中所示，多级压缩机16的另外四个级在正常条件(第一压力分布图68)期间同样可贡献多级压缩机16的总压力增长的20％。但是，在第三级内的构件失效或损害(第二压力分布图70)期间，另外四个级可贡献多级压缩机16的总压力增长的25％。因此，在所示实施例中，另外四个级在第三级的构件失效或损害期间的贡献可提高25％(例如(25％-20％)除以20％)。
除了测量和监测多级压缩机16的单独的级上的压力增长之外，还可测量和监测多级压缩机16的其它区段上的压力增长。区段可包括多级压缩机16的多个单独的级。例如，在图4中所描绘的实例中，多级压缩机16的第一区段可包括多级压缩机16的第一级、第二级以及第三级，而多级压缩机16的第二区段可包括多级压缩机16的第四级和第五级。事实上，可将级的任何组合用作用于检测多级压缩机16内的故障的区段。
如上文所描述的那样，图4中描绘的第一压力分布图68表示多级压缩机16的正常操作条件。可使用多级压缩机16的多个级上的多级压缩机16的性能的任何适当表示来确定第一压力分布图68。例如，在某些实施例中，可基于多级压缩机16的历史性能来确定多级压缩机16的期望压力分布图。在其它实施例中，可使用预测性模型来确定多级压缩机16的期望压力分布图。在另外的实施例中，多级压缩机16的期望压力分布图可结合历史性能、预测性模型以及与正在被使用的特定的多级压缩机16或其它可作比较的多级压缩机16中的任何一个有关的任何其它经验方法或计算方法的组合。此外，多级压缩机16的期望压力分布图可随多级压缩机16的任何相关操作条件(其通常预期会影响性能)而变化。例如，在某些实施例中，期望压力分布图可随轴速、导叶位置、入口条件、出口条件等而变化。无论如何，期望压力分布图可称为级间参数(例如由级间传感器66所探测的)可与其作比较的基线。
一旦确定了特定的级或级的区段的压力增长比率相比于级或级的区段的期望压力增长比率已经偏离(例如增大或减小)超过预定量，就可启动适当的控制响应。例如，在某些情况下，适当的控制响应可将警告多级压缩机16的操作者压力增长比率相比于期望压力增长比率已经偏差了预定量。例如，当相比于期望压力增长比率的偏差仅仅为少量或者仅仅发生很短的时期时，可警告操作者。警告可包括音频警告(例如嘟嘟声噪声)、振动、光(例如来自发光二极管)、显示消息(例如在显示屏上)、邮件消息、文本消息等。但是，一旦相比于期望压力增长比率的偏差达到较大的值或者继续出现较长的时期，就可自动调节多级压缩机16的操作参数。例如，在某些情况下，可响应于相比于期望压力增长比率的偏差来使多级压缩机16停机。
当多级压缩机16内的级数增大时，使用压力增长比率的比较的故障检测的灵敏度可稍微降低。例如，虽然图4中示出为仅具有五个级，但是多级压缩机16可包括多得多的级。例如，在某些实施例中，多级压缩机16可包括10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30个级或甚至更多个级。在图4中所描绘的实例中，各单独的级在正常操作(例如第一压力分布图68)期间贡献了多级压缩机16的总压力增长的约20％。但是，例如，在具有30个级的多级压缩机16中，各单独的级的压力增长贡献在正常操作(例如第一压力分布图68)期间可仅为多级压缩机16的总压力增长的约3％。另外，图4中描绘的实例假定在第三级内的构件失效或损害(例如第二压力分布图70)期间，第三级上的压力增长降低到零或者至少可忽略的量。但是，实际上，即使当在多级压缩机16的级内构件失效或受损时，受影响的级事实上仍然能够产生一定量的压力增长。由于这两个原因，在具有较多数量的级的多级压缩机16中，使用压力增长比率的比较来检测多级压缩机16内的故障的能力将取决于监测的程度和灵敏度。
例如，图5是相比于示例性20级压缩机16的总压力增长的示例性20级压缩机16的前十五级的百分比压力增长的图表。20级压缩机16仅意在为多级压缩机16的示例性实施例，以示出用于检测多级压缩机16内的故障的灵敏度的程度。如图所示，压力增长比率72(例如相比于示例性20级压缩机16的总压力增长的前十五级上的压力增长)可在示例性20级压缩机16的级中的一个的失效期间经历四个不同的操作阶段。例如，在时间t1处，示例性20级压缩机16可能已经达到稳态条件(例如在任何故障之前且没有明显的问题)。如图所示，压力增长比率72已经达到约74％的一定程度稳态值。但是，在时间t2处，可检测压力增长比率72的初始偏差。如图所示，压力增长比率72可达到新的稳态水平，并且增长可仅为约1％(例如从约74％至约75％)。但是，相比于之前的稳态水平的这种急剧增长可表示在示例性20级压缩机16内已经发生了故障。更具体地，事实(即，对于级1-15来说压力增长的贡献已经增长)可表示在级1-15的下游(例如级16-20)已经发生了故障。接下来，在时间t3处，可经历压力增长比率72的渐进式恶化(例如从约75％逐渐增长到约76％)。然后，在时间t4处，恶化的最后阶段可引起突然的增长(例如从约76％到约83％)以及在时间t5处朝着几乎100％陡峭地前进。这是最终恶化时期，在其中，可发生例性20级压缩机16的大部分过度损害。
因此，如图5中所描绘的那样，检测前几个恶化阶段(例如在时间t2和t4之间)的能力对于在损害变得过度(例如在t4之后)之前基本实时地检测故障或一旦发生故障就迅速响应地检测故障来说是重要的。在某些实施例中，基本实时地检测故障可包括在小于10、20、30、40、50或60秒的时期内检测故障。在某些实施例中，迅速响应地检测故障可包括在小于5、10、15或20分钟的时期内检测故障。时间量(即，在该时间量内可检测到故障)可取决于具体的多级压缩机16的操作条件和构件失效模式。例如，如图5中所示的那样，当多级压缩机16包括较多数量的级时，压力增长比率72的可检测增长的量可相对小。因此，用于检测故障的时间可比如果多级压缩机16包括较少的级或被更加严厉地(heavily)监测的情况下更长。
图6是用于使用级间压力增长比率来识别多级压缩机16中的故障的方法74的示例性实施例。在步骤76处，可在多级压缩机16的级之间探测到至少一个级间参数。如以上所论述的那样，探测到的级间参数可为适于识别多级压缩机16内的故障的任何参数。例如，在某些实施例中，探测到的级间参数可为级间压力或更具体地通过级间压力传感器探测到的级间压力增长。在其它实施例中，探测到的级间参数可为级间温度或更具体地通过级间温度传感器探测到的级间温度增长。另外，可使用其它类型的级间传感器。例如，可使用级间声学传感器来探测可表示多级压缩机16内的故障的声学参数。另外，可使用级间光学传感器来探测光学参数，光学参数也可表示多级压缩机16内的故障。此外，可使用可表示多级压缩机16内的故障的任何类型的级间传感器(例如振动传感器、流率传感器等)。
在步骤78处，可至少部分地基于探测到的级间参数来识别多级压缩机16中的故障。识别的故障可包括多级压缩机16内的多个不同类型的问题。例如，故障可包括多级压缩机16内的构件中的一个的实际失效(例如损坏或其它物理和/或结构故障)。但是，故障还可包括其它类型的损害(例如叶片失衡和腐蚀、由于间隙的变化而导致的不可接受的摩擦等)。如以上所论述的那样，故障的识别可包括将探测到的级间参数与预测值(例如由预测性模型产生的)、历史值(例如相同的多级压缩机16或其它可作比较的多级压缩机16的之前的操作数据)或它们的组合作比较。
在步骤80处，一旦识别了故障，就可可选地输出表示故障的警告。例如，警告可包括音频警告(例如嘟嘟声噪声)、振动、光(例如来自发光二极管)、显示消息(例如在显示屏上)、邮件消息、文本消息等。另外，在步骤82处，一旦识别了故障，就可响应于该故障可选地调节多级压缩机16的操作参数。在某些情况下，可响应于故障自动执行对多级压缩机16的操作参数的调节。但是，在其它情况下，可由多级压缩机16的操作者手动地执行对多级压缩机16的操作参数的调节。
多级压缩机16的操作参数的调节还可在最小程度调节(例如降低多级压缩机16的操作速度或负载)至更急剧的调节(例如使多级压缩机16停机)之间变化。所执行的调节量例如取决于级间参数与期望值的偏差程度。例如，如果探测到的级间参数与期望值的偏差大于第一较低阈值但小于第二较高阈值，则可降低多级压缩机16的操作速度或负载。但是，如果探测到的级间参数与期望值的偏差大于第一较低阈值和第二个较高阈值两者，则可完全使多级压缩机16停机。
另外，在某些实施例中，在识别故障和输出警告或调节多级压缩机16的操作参数中的任何一个之间可能存在时延。例如，在某些实施例中，可使用5、10、15或20分钟的时延，以便确认探测到的级间参数中的偏差(其识别了故障)不是仅仅统计偏差。在其它实施例中，可不使用时延。不使用时延可证实对于使得能够基本实时地进行适当响应来说是有益的。在某些实施例中，除了时延之外，可在调节多级压缩机16的操作参数之前输出多个警告。输出多个警告可允许在自动地或手动地调节多级压缩机16的操作参数之前执行进一步的分析。
公开的实施例的技术效果包括提供用于使用压力增长比率来识别多级压缩机16内的故障的系统和方法，可从在多级压缩机16的级之间探测到的级间参数中确定压力增长比率。在某些实施例中，图6中所示的方法74可由构造成获得(例如接收)探测到的级间参数的控制器14执行，以至少部分地基于探测到的级间参数来识别多级压缩机16内的故障，以输出表示故障的警告，并且响应于故障来调节多级压缩机16的操作参数。在某些实施例中，控制器14可为物理计算装置，该物理计算装置特别地构造成获得(例如接收)探测到的级间参数，以至少部分地基于探测到的级间参数来识别多级压缩机16内的故障，以输出表示故障的警告，并且响应于故障来调节多级压缩机16的操作参数。更具体地，控制器14可包括输入/输出(I/O)装置，以用于接收探测到的级间参数、以用于输出警告以及用于传输信号以调节多级压缩机16的操作参数。另外，控制器14可包括带有在其上编码以用于至少部分地基于探测到的级间参数来识别故障的指令的存储装置和机器可读介质。例如，指令可包括机器可读的代码，以将探测到的级间参数与预测值、历史值或它们的组合作比较。因而，控制器14还可包括用于存储历史数据等的存储介质。
本文公开的实施例提供了多级压缩机16的单独的级的测量设备(instrumentation)以及用于检测出现问题或将出现问题的多级压缩机16中的反常行为的相关联的控制策略，以使得控制器14可发布警告，和/或在多级压缩机16受到过度损害之前调节多级压缩机16的操作参数。公开的实施例利用了当多级压缩机16的级经历损害时级的性能降低的事实。性能降低可呈现为压缩任务从受损级转移到其它未受损的级。可在多级压缩机16内的压力分布中检测到这种转移。使用压力增长比率来进行故障检测可有利于对多级压缩机16进行更加精确的退化评估，从而降低与多级压缩机16的不必要的损害相关联的成本和停机时间。本文公开的系统和方法可应用于新的燃气涡轮发动机12，或者可改型为对现有燃气涡轮发动机12的测量设备和控制系统的增强。
本书面描述使用实例来公开本发明(包括最佳模式)，并且还使本领域技术人员能够实践本发明(包括制造和使用任何装置或系统，以及执行任何结合的方法)。本发明的可授予专利的范围由权利要限定，并且可包括本领域技术人员想到的其它实例。如果这种其它实例具有不异于权利要求的字面语言的结构元素，或者如果这种其它实例包括与权利要求的字面语言无实质性差异的等同结构元素，则这种其它实例意在处于权利要求的范围之内。

Claims (10)

1.一种系统，包括：
构造成探测旋转式机器(16，20)的旋转叶片(38，40)的多个级之间的级间位置(46，54)处的参数的级间传感器(66)；以及
构造成至少部分地基于探测到的级间参数来识别所述旋转式机器(16，20)中的故障的控制器(14)。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述级间传感器(66)包括压力传感器，并且所述控制器(14)构造成识别与所述旋转式机器(16，20)的至少一个级相关联的压力的异常变化。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器(14)构造成将参数与预测值、历史值或它们的组合作比较。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器(14)构造成将基线比率与实时比率作比较，所述实时比率为所述级间位置(46，54)处的参数与不同的测量位置处的参数的比。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述参数包括压力、温度、振动、声学或它们的组合，并且不同的测量位置包括入口位置(44，52)、出口位置(48，56)或不同的级间测量位置.
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括具有所述多个旋转叶片(38，40)的所述旋转式机器(16，20)，其中，所述旋转式机器(16，20)包括压缩机(16)、涡轮(20)或它们的组合。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器(14)构造成输出表示故障的警告。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器(14)构造成响应于所述故障来调节所述旋转式机器(16，20)的操作参数。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述控制器(14)构造成响应于所述故障来自动使所述旋转式机器(16，20)停机。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括涡轮发动机(12)，所述涡轮发动机(12)具有设置在压缩机(16)的旋转式叶片(40)的多个级之间的级间位置(46)处的多个级间传感器(66)。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103362791A (zh) * 2012-03-30 2013-10-23 阿耐思特岩田株式会社 压缩气体供给单元、压缩气体供给装置及它们的控制方法
CN107609230A (zh) * 2017-08-24 2018-01-19 沈阳鼓风机集团股份有限公司 一种压缩机调节性能预测方法和系统
CN111765102A (zh) * 2020-05-26 2020-10-13 稳力(广东)科技有限公司 一种燃料电池系统用空压机的故障诊断及保护系统
CN111779579A (zh) * 2020-08-12 2020-10-16 中石油西北联合管道有限责任公司 基于冗余安全链的燃气轮机安全控制方法及装置
CN111927756A (zh) * 2020-09-09 2020-11-13 重庆建设车用空调器有限责任公司 一种汽车流体泵动态参量时域测试分析方法
US11525788B2 (en) 2019-06-13 2022-12-13 Rolls-Royce Plc Computer-implemented methods for determining compressor operability
CN117846941A (zh) * 2024-02-22 2024-04-09 江苏冠德昇数字科技有限公司 一种空压机远程智能控制系统
CN117869355A (zh) * 2024-02-20 2024-04-12 湖北三峰透平装备股份有限公司 多级透平真空泵的远程运维系统及其故障处理方法和装置

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10464579B2 (en) 2006-04-17 2019-11-05 Ge Global Sourcing Llc System and method for automated establishment of a vehicle consist
US10338580B2 (en) 2014-10-22 2019-07-02 Ge Global Sourcing Llc System and method for determining vehicle orientation in a vehicle consist
US8442922B2 (en) * 2008-12-24 2013-05-14 Strands, Inc. Sporting event image capture, processing and publication
US9429092B2 (en) * 2010-07-16 2016-08-30 Cummins Inc. Fault detection and response techniques
US8471702B2 (en) * 2010-12-22 2013-06-25 General Electric Company Method and system for compressor health monitoring
US8843348B2 (en) 2011-06-14 2014-09-23 Hamilton Sundstrand Corporation Engine noise monitoring as engine health management tool
US20120330499A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-27 United Technologies Corporation Acoustic diagnostic of fielded turbine engines
US9032785B1 (en) * 2011-07-01 2015-05-19 The United States Of America As Represented By The Administrator National Aeronautics And Space Administration Method for making measurements of the post-combustion residence time in a gas turbine engine
US9897082B2 (en) 2011-09-15 2018-02-20 General Electric Company Air compressor prognostic system
US20130280095A1 (en) 2012-04-20 2013-10-24 General Electric Company Method and system for reciprocating compressor starting
US9733141B1 (en) * 2012-06-27 2017-08-15 The United States Of America As Represented By The Administrator Of National Aeronautics And Space Administration Method for making measurements of the post-combustion residence time in a gas turbine engine
US9267378B2 (en) * 2012-06-27 2016-02-23 General Electric Company Turbomachine monitoring system and method
US20140060003A1 (en) * 2012-09-06 2014-03-06 General Electric Company Turbomachine having a flow monitoring system and method of monitoring flow in a turbomachine
US20150300199A1 (en) * 2012-11-28 2015-10-22 United Technologies Corporation Turbofan with optical diagnostic capabilities
FR3009021B1 (fr) * 2013-07-23 2015-08-21 Snecma Procede d'estimation sur une courbe d'un point pertinent pour la detection d'anomalie d'un moteur et systeme de traitement de donnees pour sa mise en oeuvre
US20150114006A1 (en) * 2013-10-29 2015-04-30 General Electric Company Aircraft engine strut assembly and methods of assembling the same
JP6501380B2 (ja) * 2014-07-01 2019-04-17 三菱重工コンプレッサ株式会社 多段圧縮機システム、制御装置、異常判定方法及びプログラム
US11639881B1 (en) 2014-11-19 2023-05-02 Carlos A. Rosero Integrated, continuous diagnosis, and fault detection of hydrodynamic bearings by capacitance sensing
EP3106627A1 (de) * 2015-06-17 2016-12-21 Siemens Aktiengesellschaft Verdichterüberwachung in einer strömungsmaschine
JP6523137B2 (ja) * 2015-10-28 2019-05-29 株式会社神戸製鋼所 回転機の異常検知装置、回転機の異常検知方法、及び、回転機
FR3047274B1 (fr) * 2016-01-29 2018-01-26 Safran Power Units Systeme de regulation electronique partiellement redondant
US10061298B2 (en) * 2016-04-27 2018-08-28 General Electric Company Control of machinery with calibrated performance model
KR101927213B1 (ko) * 2017-07-25 2018-12-10 한국에어로(주) 싱글스크류 공기압축기 고장진단시스템
DE102017216279A1 (de) * 2017-09-14 2019-03-14 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Erkennung einer Fehlstellung der Winkellage einer in einem Verdichter angeordneten, um ihre Längsachse schwenkbaren Verdichterleitschaufel
CN109933048A (zh) * 2019-03-26 2019-06-25 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司 汽轮机轴系稳定性评估、风险预警系统及方法
GB201908494D0 (en) 2019-06-13 2019-07-31 Rolls Royce Plc Computer-implemented methods for training a machine learning algorithm
EP3862549A1 (en) * 2020-02-05 2021-08-11 General Electric Company Method for operating a power plant, and power plant

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5782603A (en) * 1997-01-03 1998-07-21 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Process and apparatus for recovery from rotating stall in axial flow fans and compressors
US6231306B1 (en) * 1998-11-23 2001-05-15 United Technologies Corporation Control system for preventing compressor stall
US6506010B1 (en) * 2001-04-17 2003-01-14 General Electric Company Method and apparatus for compressor control and operation in industrial gas turbines using stall precursors
CN101368515A (zh) * 2007-08-17 2009-02-18 通用电气公司 用于监测压缩机间隙和控制燃气涡轮的装置和方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08503041A (ja) 1992-08-10 1996-04-02 ダウ、ドイチュラント、インコーポレーテッド． 軸流圧縮機のファウリングを検出する方法
AU4637293A (en) * 1992-08-10 1994-03-03 Dow Deutschland Inc. Process and device for monitoring and for controlling of a compressor
JPH06313734A (ja) 1993-04-30 1994-11-08 Toshiba Corp プラントの設備診断方法と装置
JPH1122693A (ja) 1997-07-07 1999-01-26 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd 軸流コンプレッサのサージング検出装置
US6532433B2 (en) * 2001-04-17 2003-03-11 General Electric Company Method and apparatus for continuous prediction, monitoring and control of compressor health via detection of precursors to rotating stall and surge
US6823675B2 (en) * 2002-11-13 2004-11-30 General Electric Company Adaptive model-based control systems and methods for controlling a gas turbine
US7409854B2 (en) * 2004-10-19 2008-08-12 Techno-Sciences, Inc. Method and apparatus for determining an operating status of a turbine engine

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5782603A (en) * 1997-01-03 1998-07-21 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Process and apparatus for recovery from rotating stall in axial flow fans and compressors
US6231306B1 (en) * 1998-11-23 2001-05-15 United Technologies Corporation Control system for preventing compressor stall
US6506010B1 (en) * 2001-04-17 2003-01-14 General Electric Company Method and apparatus for compressor control and operation in industrial gas turbines using stall precursors
CN101368515A (zh) * 2007-08-17 2009-02-18 通用电气公司 用于监测压缩机间隙和控制燃气涡轮的装置和方法

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103362791B (zh) * 2012-03-30 2016-08-17 阿耐思特岩田株式会社 压缩气体供给单元、压缩气体供给装置及它们的控制方法
CN103362791A (zh) * 2012-03-30 2013-10-23 阿耐思特岩田株式会社 压缩气体供给单元、压缩气体供给装置及它们的控制方法
CN107609230A (zh) * 2017-08-24 2018-01-19 沈阳鼓风机集团股份有限公司 一种压缩机调节性能预测方法和系统
CN107609230B (zh) * 2017-08-24 2020-10-16 沈阳鼓风机集团股份有限公司 一种压缩机调节性能预测方法和系统
US11525788B2 (en) 2019-06-13 2022-12-13 Rolls-Royce Plc Computer-implemented methods for determining compressor operability
US12066389B2 (en) 2019-06-13 2024-08-20 Rolls-Royce Plc Computer-implemented methods for determining compressor operability
CN111765102A (zh) * 2020-05-26 2020-10-13 稳力(广东)科技有限公司 一种燃料电池系统用空压机的故障诊断及保护系统
CN111765102B (zh) * 2020-05-26 2021-04-30 稳力(广东)科技有限公司 一种燃料电池系统用空压机的故障诊断及保护系统
CN111779579A (zh) * 2020-08-12 2020-10-16 中石油西北联合管道有限责任公司 基于冗余安全链的燃气轮机安全控制方法及装置
CN111779579B (zh) * 2020-08-12 2021-07-20 中石油西北联合管道有限责任公司 基于冗余安全链的燃气轮机安全控制方法及装置
CN111927756A (zh) * 2020-09-09 2020-11-13 重庆建设车用空调器有限责任公司 一种汽车流体泵动态参量时域测试分析方法
CN111927756B (zh) * 2020-09-09 2022-02-01 重庆建设车用空调器有限责任公司 一种汽车流体泵动态参量时域测试分析方法
CN117869355A (zh) * 2024-02-20 2024-04-12 湖北三峰透平装备股份有限公司 多级透平真空泵的远程运维系统及其故障处理方法和装置
CN117846941A (zh) * 2024-02-22 2024-04-09 江苏冠德昇数字科技有限公司 一种空压机远程智能控制系统

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