CN102998123B - 使用燃烧动态的燃气涡轮机的燃烧器健康和性能监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及使用燃烧动态的燃气涡轮机的燃烧器健康和性能监测系统。更具体而言，系统(10)和方法各自利用燃烧动态数据来监测及评估燃气涡轮机燃烧器健康和性能。系统(10)和方法各自采用基于物理的模型(16)来区分可归因于运转状况变化的频谱特征的变化与由硬件的变化引起的差异。
Description
技术领域
本发明大体上涉及燃气涡轮发动机，并且更特定而言，涉及用于使用在燃气涡轮发动机运转期间观测的燃烧动态(combustion dynamics)数据来监测燃气涡轮发动机的健康和性能的系统和方法。
背景技术
在串行流布置中，燃气涡轮发动机通常包括：高压压缩机，用于压缩流过发动机的空气；燃烧器，燃料在燃烧器中与压缩空气混合并点燃而形成高温气流；以及高压涡轮机。高压压缩机、燃烧器和高压涡轮机有时统称为核心发动机。至少一些已知的燃气涡轮发动机还包括用于将压缩空气供应至高压压缩机的低压压缩机或增压器。
燃气涡轮发动机在包括飞行器、发电和船舶应用的许多应用中使用。当然，所期望的发动机运转特性因应用不同而不同。
燃气涡轮机操作者一直试图评估燃气涡轮机的当前状况和剩余寿命。由于其较低的设计寿命，燃气涡轮机中的燃烧器往往在确定检修所需的停机时间或在由于故障而引起计划外停机方面是至关重要的。
鉴于上述情况，需要用于离线及在线监测燃气涡轮机燃烧器的健康和性能的系统和方法，以协助操作者避免计划外停机或帮助在高峰需求附近制定燃气涡轮发动机的停机计划。
发明内容
根据一个实施例，燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测系统(CHPMS)包括：
实时监测和分析数据处理模块(RMAM)，其与一个或更多对应的燃气涡轮机控制器及对应传感器和现场监测系统及对应传感器电通信，并且被配置成接收来自所述一个或更多对应的燃气涡轮机控制器及对应传感器和所述现场监测系统及对应传感器的实时燃气涡轮机运转状况数据和实时燃烧动态数据；
频谱和小波分析(SWA)数据处理系统，其与RMAM电通信且被配置成接收来自RMAM的时域燃烧动态数据并评价该时域燃烧动态数据以确定高振幅信号特性及对应的图谱和趋势，并且还被配置成将燃烧动态数据转化为频域数据；
早期检测数据处理系统(EDS)，其与RMAM电通信且被配置成接收来自RMAM的时域燃烧动态数据并评价该燃烧动态数据以确定具有在不远的将来增长的可能性的低振幅图谱和趋势；
基于物理的预测工具(PBPT)数据处理系统，其与RMAM通信且被配置成接收来自RMAM的实时燃气涡轮机运转状况数据并评价该运转状况数据及据此预测燃烧动态，并且还被配置成将预测的燃烧动态与由SWA数据处理系统和EDS生成的实时燃烧动态数据相比较，以确定不能通过仅由运转状况引起的变化来解释的特征和振幅；
历史数据和故障分析数据库(HDFAD)数据处理系统；
机器历史分析(MHA)数据处理系统，其与RMAM、PBPAT以及HDFAD电通信，其中MHA被配置成存储经由PBPT生成的数据，并且还被配置成：评价存储的PBPT数据以确定图谱和趋势，并且将根据所存储的PBPT数据确定的图谱和趋势与存储在HDFAD数据处理系统中的历史数据相比较，以生成当前燃烧器状况数据，并且确定任何趋势先例的存在情况及将这种存在情况传达给PBPT，使得PBPT起作用而确定新趋势的潜在起因，并且基于由MHA确定的历史趋势而提供剩余寿命评估数据；以及
自我评估和改进(SAIM)数据处理系统，其与RMAM电通信，其中，实时监测和分析数据处理模块不断地比较预测动态中的寿命评估数据和所得趋势与实时数据和趋势而确定差异，该差异被传达到SAIM数据处理系统，使得SAIM数据处理系统分析该差异并生成由RMAM传达到对应的燃气涡轮机监测器和控制器的所得燃烧器健康、性能和寿命评估数据。
根据另一实施例，燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测系统(CHPMS)包括：
实时监测和分析数据处理模块(RMAM)，其与对应的燃气涡轮机控制器和对应的现场监测系统中的至少一个电通信且被配置成接收来自所述对应的燃气涡轮机控制器和所述对应的现场监测系统中的至少一个的实时燃烧动态数据；
基于物理的预测工具(PBPT)数据处理系统，其与RMAM通信且被配置成接收来自RMAM的实时燃气涡轮机燃烧动态数据并评价该燃烧动态数据及据此生成频谱特征趋势数据；
历史现场数据分析数据处理模块，其与RMAM通信且被配置成基于历史现场燃烧器数据生成观测行为燃烧器数据，其中RMAM还被配置成将频谱特征趋势数据与观测行为燃烧器数据相比较，以确定燃烧器健康是良好的还是正在恶化并据此生成判定数据；以及
操作者监测系统，其与RMAM通信且被配置成接收并向系统操作者显示由RMAM生成的判定数据。
根据又一实施例，一种确定燃气涡轮机燃烧器健康的方法包括：
经由设置在燃烧器中的预定位置的一个或更多传感器生成实时燃气涡轮机燃烧动态数据；
经由基于物理的预测工具数据处理系统评价燃烧动态数据并据此生成频谱特征趋势数据；
经由历史现场数据分析数据处理模块基于历史现场燃烧器数据生成观测行为燃烧器数据；
经由实时监测和分析数据处理模块将频谱特征趋势数据与观测行为燃烧器数据相比较，以确定燃烧器健康是良好的还是正在恶化并据此生成判定数据；以及
将判定数据传达到监测系统显示器。
根据再一实施例，一种确定燃气涡轮机燃烧器健康的方法包括：
经由频谱和小波分析数据处理系统(SWA)评价由一个或更多控制器、传感器和监测系统生成的时域燃烧动态数据，以确定燃气涡轮机燃烧器高振幅信号特性和对应的图谱与趋势，并经由SWA将燃烧动态数据转化为频域数据；
经由早期检测数据处理系统(EDS)评价燃烧动态数据，以确定具有在不远的将来增长的可能性的低振幅图谱和趋势；
经由基于物理的预测工具数据处理系统(PBPT)评价燃烧器运转状况数据并据此预测燃烧动态，并且将预测的燃烧动态与由SWA和EDS生成的实时燃烧动态数据相比较，以确定不能通过仅由运转状况引起的变化来解释的特征和振幅；
存储和评价经由PBPT生成的数据以确定图谱和趋势，并且将该图谱和趋势与存储在历史数据故障分析数据库中的历史数据相比较以生成当前燃烧器状况数据，并且确定任何趋势先例的存在情况及将这种存在情况传达给PBPT，使得PBPT起作用而确定新趋势的潜在起因，并且基于由MHA确定的历史趋势提供剩余寿命评估数据；
经由实时监测和分析数据处理模块(RMAM)将预测动态中的寿命评估数据和所得趋势与实时数据和趋势相比较而确定差异，该差异被传达到自我评估和改进数据处理系统(SAIM)，使得SAIM数据处理系统分析该差异并生成所得的燃烧器健康、性能和寿命评估数据；以及
经由RMAM将所得的燃烧器健康、性能和寿命评估数据传达到一个或更多对应的燃气涡轮机监测器和控制器。
附图说明
当参考附图阅读下面的详细描述时，本发明的这些和其它的特征、方面及优点将变得更好理解，在附图中：
图1是示出根据一个实施例的燃烧器健康和性能监测系统(CHPMS)的框图；
图2是示出代表性的动态频谱的曲线图，突出了根据一个实施例的燃气涡轮机燃烧器的各种峰和潜在损坏候选部件；
图3是示出策略性地在轴向和横向方向上定位在燃烧器衬套上的三个压力传感器(PCB)的放置的图；以及
图4是示出根据一个实施例的燃烧器健康监测方法的流程图。
虽然上述附图阐述了特定实施例，但也可构思到本发明的其它实施例，如在讨论中指出的。在所有情况下，本公开以代表而非限制的方式提出本发明的图示实施例。本领域的技术人员可设想到落入本发明的原理的范围和精神之内的许多其它修改和实施例。
符号说明：
10 燃烧器健康和性能监测数据处理系统(CHPMS)
12 历史数据和故障分析数据库数据处理系统(HDFAD)
14 早期检测数据处理系统(EDS)
16 基于物理的预测工具数据处理系统(PBT)
18 机器历史分析数据处理系统(MHA)
20 频谱和小波(wavelet)分析数据处理系统(SWA)
22 自我评估和改进数据处理模块(SAIM)
24 实时监测和分析数据处理模块(RMAM)
26 实时燃气涡轮机运转状况数据传感器/控制器
28 实时燃烧动态数据传感器/控制器
30 操作者监测器/显示器/控制台
40 动态频谱
50 压力传感器(PCB)
52 压力传感器(PCB)
54 压力传感器(PCB)
60 燃烧器衬套。
具体实施方式
图1是示出根据一个实施例的燃烧器健康和性能监测数据处理系统(CHPMS) 10的框图。所实现的CHPMS数据处理系统10包括六个数据处理子系统，其包括历史数据和故障分析数据库(HDFAD)数据处理系统12、早期检测数据处理系统(EDS) 14、基于物理的预测工具(PBT)数据处理系统16、机器历史分析(MHA)数据处理系统18、频谱和小波分析(SWA)数据处理系统20以及自我评估和改进数据处理模块(SAIM) 22。每个子系统可包括：至少一个数据处理设备，例如但不限于CPU、微计算机、微控制器或DSP；对应的数据存储设备，例如RAM、ROM、EEPROM和HD/SSHD设备；以及相关的接口设备(如A/D和D/A设备)、定时钟、锁存器、计数器等，从而允许在各个数据处理子系统之间通信。
燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测系统(CHPMS) 10还包括实时监测和分析数据处理模块(RMAM) 24，实时监测和分析数据处理模块(RMAM) 24也可包括：数据处理器，例如但不限于CPU或DSP；对应的存储设备，例如RAM、ROM、EEPROM和HD/SSHD设备；以及相关的接口设备，例如A/D和D/A设备等，从而允许RMAM 24和相关子系统之间的通信。根据一个实施例，RMAM 24被配置成接收来自一个或更多对应的燃气涡轮机控制器和/或传感器28和/或现场监测系统和/或传感器26的实时燃气涡轮机运转状况数据26和实时燃烧动态数据。
根据一个实施例，频谱和小波分析(SWA)数据处理系统20被配置成接收来自实时监测和分析数据处理模块24的时域燃烧动态数据并评价该时域燃烧动态数据，以确定高振幅信号特性和对应的图谱与趋势。根据一个方面，SWA数据处理系统20还被配置成将燃烧动态数据转化为频域数据。
根据一个实施例的早期检测数据处理系统(EDS) 14被配置成接收来自实时监测和分析数据处理模块24的时域燃烧动态数据并评价该燃烧动态数据，以确定具有在不远的将来增长的可能性的低振幅图谱和趋势。EDS 14例如可以采用奇异谱分析、时序分析以及诸如蒙特卡洛分析技术的PDF方法来评价燃烧动态数据。
根据一个实施例的基于物理的预测工具(PBPT)数据处理系统16被配置成接收来自实时监测和分析数据处理模块24的实时燃气涡轮机运转状况数据并评价该运转状况数据及据此预测燃烧动态。根据一个方面，PBPT数据处理系统16还被配置成将预测的燃烧动态与经由SWA数据处理系统20和EDS 14生成的实时燃烧动态数据相比较，以确定不能通过仅由运转状况引起的变化来解释的特征和振幅。
根据一个实施例的机器历史分析(MHA)数据处理系统18被配置成存储经由PBPT数据处理系统16生成的数据，并且还被配置成：评价所存储的PBPT数据处理系统生成的数据以确定图谱和趋势，并且将根据所存储的PBPT数据处理系统生成的数据确定的图谱和趋势与存储在历史数据和故障分析数据库(HDFAD)数据处理系统12中的历史数据相比较，以生成当前燃烧器状况数据，并且确定任何趋势先例的存在情况及将该存在情况传达给PBPT数据处理系统16，从而允许PBPT数据处理系统16确定新趋势的潜在起因，并且基于由MHA数据处理系统18确定的历史趋势而提供剩余寿命评估数据。
根据一个实施例的实时监测和分析数据处理模块24不断地比较预测动态中的寿命评估数据和所得趋势与实时数据和趋势而确定差异，该差异被传达到SAIM数据处理系统20，允许SAIM数据处理系统20分析该差异并据此生成燃烧器健康、性能和寿命评估数据，该数据经由实时监测和分析数据处理模块24传达到对应的燃气涡轮机监测器26和控制器28。
可以意识到，CHPMS 10充分利用OEM的积极研究和开发努力以在开发的设计阶段期间预测和分析燃烧动态，并且根据本文所述原理在燃烧器健康和性能监测系统10中有利地使用这些预测工具。然而，本文所述的实施例不局限于此，而是可以意识到，可以根据期望或需要包括一个或更多额外的子系统或者甚至去掉一个或更多子系统以适应特定应用。此外，可以根据期望或需要添加或从任何一个或更多子系统或CHPMS 10本身中去掉额外能力以适应本文所述原理的特定应用。
本文所述实施例结合以下认识得到最好的理解：自从它们响应于日益降低的排放而出现以来，预混合燃气涡轮机已面临燃烧动态问题。预混合的火焰更易受燃料-空气比波动的影响并与燃烧器的自然模式建立反馈循环，从而促进被称为燃烧动态或燃烧不稳定性的非常高的压力脉动。燃烧动态的频率和振幅取决于运转状况、燃烧器几何形状、燃烧器阻尼以及燃烧器结构健康。来自燃气涡轮机燃烧器的燃烧动态信号的频谱例示了若干特征，包括对应于各种轴向模式、谐波/泛音(harmonics/overtones)、与横向模式和径向模式相对应的振荡燃烧模式(screech mode)及其谐波的多个峰。这些特征的相对强度的趋势及其存在/不存在可用来评估燃烧器的健康。
更具体而言，基于物理的模型可用来区分可归因于运转状况变化的频谱特征的变化与由对应硬件的变化引起的差异。一旦确定，就可将频谱中的这些趋势与现场观测的故障相关联。此外，策略性地定位在燃烧器内部的声音传感器(如麦克风、PCB)的相控阵可以提供区分由于硬件状况变化导致的频谱变化趋势的能力并证实这种变化趋势。牢记以上细节，现在参照图2-图4来描述频谱健康监测方法的一个实施例。
图2是示出代表性的动态频谱40的曲线图，突出了根据一个实施例的燃气涡轮机燃烧器的各种峰和潜在损坏候选部件。燃烧动态频谱特征可用来评估燃烧器硬件状况，如本文所述。燃气涡轮机燃烧器内部的燃烧动态的频谱通常包含与轴向、横向及径向模式有关的特征。这些特征的相对强度和相关趋势可用来评估燃烧器硬件的状况。继续参照图2，代表性频谱40突出了与根据一个实施例的燃烧器的自然模式相关的各种峰。第一和第二轴向模式的频率和振幅分别表示为F1和A1以及F2和A2。对应峰的宽度在图2中由W1和W2标记。第一轴向模式的第一谐波/泛音出现在频率F1’处，具有振幅A1’和峰宽W1’。类似地，对于横向模式和径向模式而言，频率、振幅和峰宽分别为Ft、At和Wt以及Fr、Ar和Wr。
各种模式及其谐波的频率和振幅取决于运转状况的变化以及燃烧器硬件的变化，如本文所述。基于物理的预测工具作为区分这两种类型的变化及正确地确定可归因于硬件变化的特征的趋势的工具是有利的。如根据本文所述的特定实施例所描述的，可以使用现场数据的分析来将这些趋势与所观测的行为相关联。
因为耐受性(tolerance)由于燃烧器硬件的磨损和破损而变得更差，所以随着燃烧器硬件的老化，振幅“A”下降，而峰的宽度“W”增加。此外，频率“F”随着继续运转而偏移。因此，可以将初始振幅与以后振幅的比率(A_初始/A_当前)与(W_初始/W_当前)和频率偏移(F_初始/F_当前)结合使用而开发一种算法，以将这些比率与燃烧器硬件的当前状况相关联。此外，可以将在相同运转状况下特定峰的存在及不存在与燃烧器硬件的变化相关联。
图2还突出了根据一个实施例的与不同模式相关联的各种损坏候选部件，其中轴向模式与TP、S1N及头-端有关，而横向模式和径向模式分别与衬套和圆顶(dome)以及喷嘴和帽盖相关。可以意识到，可以将额外的燃烧动态传感器相对于燃烧器策略性地定位以根据频谱趋势证实观测到的行为。
图3是示出策略性地在轴向和横向方向上定位在燃烧器衬套60上的三个压力传感器(PCB)50、52、54的放置的图。这些压力传感器50、52和54适用于从根据一个实施例的燃气涡轮机燃烧器生成燃烧动态信号的频谱。根据一个实施例，关于在频谱40中观测到的各种频率F1、F2、Ft和Fr来选择间隔长度L1和L2以及间隔角度α和β。根据一个实施例，PCB 50、52、54可以是相控阵，以便进一步改进分析。
图4是示出根据一个实施例的频谱健康监测方法60的流程图。频谱健康监测方法60依赖于由历史现场数据分析62提供的信息、机器燃烧动态数据64以及由基于物理的预测工具66提供的信息。根据一个实施例，历史现场数据、机器燃烧动态数据以及基于物理的数据被传达到图1描绘的实时监测和分析数据处理系统24。实时监测和分析数据处理系统24响应于在实时监测和分析数据处理系统24内嵌入的期望算法软件而运转，以实现频谱特征趋势分析68，例如本文参照图2和图3描述的那个。基于所得频谱特征趋势分析的判定被用来确定燃烧器的健康状况是良好的70还是燃烧器健康状况正在恶化72。如果燃烧器健康状况良好，则频谱特征趋势分析持续进行。另外，如果燃烧器健康状况正在恶化，则做出基于所得频谱特征趋势分析的判定，以确定是否需要检查74或者是否应为燃烧器停机76制定计划以对燃烧器进行检修或维护。
本文所述的实施例有利地协助燃气涡轮机用户避免昂贵的硬件损坏和由计划外停机导致的停工。此外，本文所述的原理协助燃气涡轮机用户在高峰需求附近制定停机计划以及评价将燃烧器寿命延长超出其设计寿命的可能性。本文所述的实施例还采用普遍存在的燃烧动态数据来监测燃烧器硬件健康，从而允许广泛的应用范围。
本领域的技术人员将容易意识到，存在着多种方式来分析燃烧动态数据以及开发物理模型以预测动态频率和振幅。任何这样的分析和开发技术都可使用本文所述原理来应用，以开发使用燃烧动态数据的频谱分析来评估燃烧器健康的系统和方法，只要那些技术采用动态数据的频谱特征及其随硬件变化的相关趋势来评估燃烧器的健康。
虽然已经结合多个具体实施例描述了本发明，但本领域技术人员将会认识到，可在权利要求的精神和范围内实施本发明。
Claims (4)
1.一种燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测数据处理系统(10)，包括：
实时监测和分析数据处理模块(24)，其与燃气涡轮机控制器及对应传感器(28)和现场监测系统及对应传感器(26)电通信，并且被配置成接收来自所述燃气涡轮机控制器及对应传感器(28)和所述现场监测系统及对应传感器(26)的实时燃气涡轮机运转状况数据和实时燃烧动态数据；
频谱和小波分析数据处理系统(20)，其与所述实时监测和分析数据处理模块(24)电通信，并且被配置成接收来自所述实时监测和分析数据处理模块(24)的时域燃烧动态数据及评价所述时域燃烧动态数据，以确定高振幅信号特性及对应的图谱和趋势，并且还被配置成将所述时域燃烧动态数据转化为频域数据；
早期检测数据处理系统(14)，其与所述实时监测和分析数据处理模块(24)电通信，并且被配置成接收来自所述实时监测和分析数据处理模块(24)的时域燃烧动态数据及评价所述时域燃烧动态数据，以确定具有在不远的将来增长的可能性的低振幅图谱和趋势；
基于物理的预测工具数据处理系统(16)，其与所述实时监测和分析数据处理模块(24)通信，并且被配置成接收来自所述实时监测和分析数据处理模块(24)的实时燃气涡轮机运转状况数据及评价所述运转状况数据并据此预测燃烧动态，并且还被配置成将所述预测的燃烧动态与由所述频谱和小波分析数据处理系统(20)和所述早期检测数据处理系统(14)生成的实时燃烧动态数据相比较，以确定不能通过仅由运转状况引起的变化来解释的特征和振幅；
历史数据和故障分析数据库数据处理系统(12)；
机器历史分析数据处理系统(18)，其与所述实时监测和分析数据处理模块(24)、基于物理的预测工具数据处理系统(16)以及历史数据和故障分析数据库数据处理系统(12)电通信，其中，所述机器历史分析数据处理系统(18)被配置成存储经由所述基于物理的预测工具数据处理系统(16)生成的数据，并且还被配置成：评价所存储的基于物理的预测工具数据处理系统(16)生成的数据以确定图谱和趋势，并且将根据所存储的基于物理的预测工具数据处理系统(16)生成的数据确定的所述图谱和趋势与存储在所述历史数据和故障分析数据库数据处理系统(12)中的历史数据相比较，以生成当前燃烧器状况数据，并且确定任何趋势先例的存在情况及将该存在情况传达给所述基于物理的预测工具数据处理系统(16)，使得所述基于物理的预测工具数据处理系统(16)起作用而确定新趋势的潜在起因，并且基于由所述机器历史分析数据处理系统(18)确定的历史趋势而提供剩余寿命评估数据；以及
自我评估和改进数据处理模块(22)，其与所述实时监测和分析数据处理模块(24)电通信，其中，所述实时监测和分析数据处理模块(24)不断地将预测动态中的寿命评估数据和所得趋势与实时数据和趋势进行比较而确定差异，所述差异被传达到所述自我评估和改进数据处理模块(22)，使得所述自我评估和改进数据处理模块(22)分析所述差异并生成由所述实时监测和分析数据处理模块(24)传达到对应的燃气涡轮机监测器和控制器(30)的所得燃烧器健康、性能和寿命评估数据。
2.根据权利要求1所述的燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测数据处理系统(10)，其特征在于，还包括与所述实时监测和分析数据处理模块(24)通信且被配置成获取所述实时燃气涡轮机运转状况数据的所述现场监测系统和一个或更多对应传感器。
3.根据权利要求1所述的燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测数据处理系统(10)，其特征在于，还包括与所述实时监测和分析数据处理模块(24)通信且被配置成获取所述实时燃烧动态数据的燃气涡轮机控制器和一个或更多对应传感器。
4.根据权利要求1所述的燃气涡轮机燃烧器健康和性能监测数据处理系统(10)，其特征在于，所述燃气涡轮机包括预混合燃气涡轮机。
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