CN105092017A - 测量叶片振幅的方法和系统 - Google Patents

测量叶片振幅的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105092017A
CN105092017A CN201510442856.9A CN201510442856A CN105092017A CN 105092017 A CN105092017 A CN 105092017A CN 201510442856 A CN201510442856 A CN 201510442856A CN 105092017 A CN105092017 A CN 105092017A
Authority
CN
China
Prior art keywords
blade
amplitude
blade tip
tip
centre
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510442856.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105092017B (zh
Inventor
聂泳忠
殷俊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
XIAMEN NIELL ELECTRONIC CO Ltd
Original Assignee
XIAMEN NIELL ELECTRONIC CO Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by XIAMEN NIELL ELECTRONIC CO Ltd filed Critical XIAMEN NIELL ELECTRONIC CO Ltd
Priority to CN201510442856.9A priority Critical patent/CN105092017B/zh
Publication of CN105092017A publication Critical patent/CN105092017A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105092017B publication Critical patent/CN105092017B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)

Abstract

本发明提供了测量叶片振幅的方法和系统。测量叶片振幅的方法包括:产生表示叶片信息的微波信号;从所述微波信号中确定叶片叶尖的位置;以及根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅。

Description

测量叶片振幅的方法和系统
技术领域
本发明一般涉及叶片振动测量技术领域.,更具体地涉及测量叶片振幅的方法和系统。
背景技术
在对叶片进行疲劳强度试验中,通常在叶片上粘贴应变片,通过监视应变片连接的应变计的电压输出变化进而推导出叶片振动时的振幅变化,来监控叶片在高速旋转时的应力变化。在这种测量中,准确和安全地布置应变片以及各类测试引线和供电引线是困难的。此外,这种测量方法不能准确实时地反映涡轮机在工作条件下叶片的状态。
发明内容
在一方面中,本公开提供了一种测量叶片振幅的方法,所述方法包括:产生表示叶片信息的微波信号;从微波信号中确定叶片叶尖的位置;以及根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅。
在另一方面中,本公开提供了一种测量叶片振幅的系统,该系统包括:叶片信息产生装置,该叶片信息产生装置产生表示叶片信息的微波信号;叶片信息处理装置,该叶片信息处理装置从微波信号中确定叶片叶尖的位置;以及叶片振幅确定装置,该叶片振幅确定装置根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅。
附图说明
本发明上面提到的特征和优点以及其他特征和优点,以及获得这些特征和优点的方式将变得显而易见,并且通过结合附图参照以下对本发明的实施例的描述,本发明将更好地被理解,其中:
图1示出了根据本发明一个实施例的测量叶片振幅的方法的流程图;
图2示出了根据本发明一个实施例的从微波信号中确定叶片叶尖的位置的过程的流程图;
图3示出了根据本发明一个实施例的从叶片叶尖的位置确定叶片振幅的过程的流程图;
图4示出了根据本发明一个实施例的测量叶片振幅的系统的示意图;
图5示出了根据本发明一个实施例的叶片信息产生装置的示意框图;以及
图6示出了根据本发明一个实施例的叶片信息处理装置的示意框图。
具体实施方式
下面的详细描述被呈现以使本领域技术人员能够做出和使用这些实施例。具体实施例及应用的详细描述仅被提供作为示例,而对本领域技术人员来说各种修改是显而易见的。在不背离实施例的范围的情况下,本文所述的一般原则可被应用于其他应用。因此,这些实施例不限于所示出的那样,而被赋予与本文所描述的原则和特征相一致的最宽的范围。出于清晰的目的,与涉及实施例的技术领域已知的技术材料有关的细节不再被详细描述。
图1示出了根据本发明一个实施例的测量叶片振幅的方法的流程图。如图所示,该方法100包括以下步骤:
步骤S101,产生表示叶片信息的微波信号。在一个实施例中,通过微波辐射装置向叶片辐射微波,并通过微波辐射装置接收叶片反射的微波信号,该微波信号将被用在确定叶片的振幅中。在一个实施例中,微波辐射装置可以为能够辐射微波的天线探头。
步骤S102,从微波信号中确定叶片叶尖的位置。应理解,这里所描述的“叶片叶尖的位置”并不是叶片叶尖的物理位置,而是指叶片在旋转过程中通过微波辐射装置那时的时刻位置。也就是说,确定叶片叶尖的位置实际上是从微波信号中识别出这样的时刻位置。
图2示出了根据本发明一个实施例的从微波信号中确定叶片叶尖的位置的具体过程。如图2所示,在步骤S1021,从微波信号中提取表示叶片叶尖的信息。在一个实施例中,所述提取利用了模式识别法。在模式识别法中,可以根据叶片叶尖距微波辐射装置的间隙数据以及叶片叶尖通过微波辐射装置的时间所形成的外形轮廓(例如,波形的波峰、波谷、幅值、斜率)来识别各个叶片叶尖的信息。
具体地,在模式识别法中,首先识别所采集的微波信号的波形的全部波峰和波谷,具体地,计算整段微波信号的幅值平均值,通过判断在一小段微波信号上最大值与平均值的距离大于或小于最小值与平均值的距离来判断叶片叶尖信息处于微波信号的波峰或波谷;然后可将幅值(以整段微波信号的幅值平均值为参考)满足一定阈值要求的波峰或波谷且波峰或波谷两边的斜率满足一定阈值要求的波峰或波谷识别为叶片叶尖信息的位置。
接下来,在表示叶片叶尖的信息被提取出之后,在步骤S1022,基于所提取出的表示叶片叶尖的信息来确定每个旋转周期中每个叶片叶尖的重心位置。在实际微波波形中,由于波峰和波谷并不总是规则的形状,因此可以通过重心法更加确切地确定每个叶片叶尖的位置。具体地,根据叶片叶尖所处的波峰或波谷,以每个叶片叶尖信息中的最大值或最小值为起点以一个阈值来截取一段波形,根据所截取的这段波形的每个点的幅值及其对应的位置来确定这段波形的重心位置,即确定出准确的叶片叶尖的位置。
返回图1,在步骤S103,根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅。
图3示出了根据本发明一个实施例的从叶片叶尖的位置确定叶片振幅的过程的流程图。如图3所示,在步骤S1031,通过移动平均值法来确定每个叶片叶尖在各周期的相对位置偏移(如上所述,本公开中所描述的“叶片叶尖的位置”实际上是叶片在旋转过程中通过微波辐射装置那时的时刻位置。因此,应理解,“相对位置偏移”、实际上是叶片叶尖所对应的相对时间偏移)。具体地,针对各个叶片,将该叶片的前面若干叶片的叶尖重心位置和后面若干叶片的叶尖重心位置的平均值作为参考点,将该叶片的叶尖重心位置与参考点之间的差值来确定作为该叶片的相对时间偏移。应理解,针对某个叶片,“若干”的数量可以由设计人员根据需要宋设置。例如,当叶片包括有42个叶片时,针对某个叶片,可以将前21个叶片和后20个叶片的叶尖重心位置的平均值作为参考点。
接下米,在步骤S1032,针对各个叶片,通过将该叶片的相对时间偏移乘以叶片叶尖线速度宋获得该叶片叶尖的相对位移。叶片叶尖线速度可以通过叶片叶尖的重心位置宋确定,如后面详细描述。
之后,在步骤S1033,针对各个叶片,将多个旋转周期的该叶片的相对位移的最大值和最小值相减,以获得该叶片的最终振幅。
如上,根据本公开的测量叶片振幅的方法100,通过微波非接触的方式获得叶片振动微波信号,从微波信号中确定多个旋转周期中每个叶片的叶尖重心位置,进而基于叶片叶尖重心位置宋确定出叶片叶尖的相对位移,最终获得叶片叶尖的最终振幅。
下面将描述用于实时上述方法的测量叶片振幅的系统。
图4示出了根据本发明一个实施例的测量叶片振幅的系统400的示意图。如图4所示,该测量叶片振幅的系统400包括:叶片信息产生装置401、叶片信息处理装置402和叶片振幅确定装置403。
叶片信息产生装置401产生表示叶片信息的微波信号。在一个实施例中,叶片信息产生装置401可以包括叶片部分4011和微波辐射装置4012,如图5所示。叶片部分4011可以包括多个叶片,这多个叶片可以形成风扇并以一定的转速被旋转。在一个实施例中,叶片部分4011例如但不限于包括42个叶片。应理解,叶片部分4011可以包括更多或更少的叶片,以适用于各种类型的涡轮机。
微波辐射装置4012可以被布置在涡轮机低压机匣外与所有叶片中距离最近的叶尖一定距离的地方,例如距离大约2mm。在一个实施例中,微波辐射装置4012是能够辐射微波的天线探头。微波辐射装置4012向着叶片方向辐射微波,微波遇到高速旋转的叶片被反射,反射回米的微波信号由微波辐射装置2012接收,以供后续处理。在一个实施例中,微波辐射装置4012能够辐射波长为12.5mm的微波信号。
返回图4,叶片信息处理装置402从微波信号中确定表示叶片叶尖的位置。叶片信息处理装置402可以包括叶片叶尖信息提取装置4021和叶片叶尖位置确定装置4022,如图6所示。
叶片叶尖信息提取装置4021可以从微波信号中提取表示叶片叶尖的信息。具体地,叶片叶尖信息提取装置4021可以采集微波辐射装置4012接收的微波信号。叶片叶尖信息提取装置4021可以包括高速数据采集卡宋实现微波信号的采集。该高速数据采集卡可以通过高频电缆与微波辐射装置4012相连接,进而实现对微波辐射装置4012所接收的经叶片反射的微波信号的实时采集。
在采集到微波信号后,叶片叶尖信息提取装置4021可以从微波信号中提取表示叶片叶尖的信息。换句话说,叶片叶尖信息提取装置4021可以从由微波辐射装置4012接收的信号去除杂波和其他无用信息,只获取表示叶片叶尖的信息。去除杂波和其他无用信息例如可以通过利用滤波、归一化等手段。在一个实施例中,叶片叶尖信息提取装置4021可以通过模式识别法米提取表示叶片叶尖的信息。在模式识别法中,叶片叶尖信息提取装置4021可以根据叶片叶尖距微波辐射装置的间隙数据以及叶片叶尖通过微波辐射装置的时间所形成的外形轮廓(例如,波形的波峰、波谷、幅值、斜率)宋识别各个叶片叶尖的信息。
具体地,在模式识别法中,首先识别所采集的微波信号的波形的全部波峰和波谷,具体地,计算整段微波信号的幅值平均值,通过判断在一小段微波信号上最大值与平均值的距离大于或小于最小值与平均值的距离米判断叶片叶尖信息处于微波信号的波峰或波谷;然后可将幅值(以整段微波信号的幅值平均值为参考)满足一定阈值要求的波峰或波谷且波峰或波谷两边的斜率满足一定阈值要求的波峰或波谷识别为叶片叶尖信息的位置。
叶片叶尖位置确定装置4022基于所提取出的表示叶片叶尖的信息宋确定每个旋转周期中每个叶片叶尖的重心位置。如上所述,在实际微波波形中,由于波峰和波谷并不总是规则的形状,因此可以通过重心法更加确切地确定每个叶片叶尖的位置。在一个实施例中,具体地,根据叶片叶尖所处的波峰或波谷,以每个叶片叶尖信息中的最大值或最小值为起点以一个阈值宋截取一段波形,根据所截取的这段波形的每个点的幅值及其对应的位置米确定这段波形的重心位置,即确定出准确的叶片叶尖的位置。
返回参考图4,叶片振幅确定装置403根据所确定的叶片叶尖的位置米确定叶片的振幅。首先,叶片振幅确定装置403通过移动平均值法米确定每个叶片在各周期的相对位置偏移(如上所述,本公开中所描述的“叶片叶尖的位置”实际上是叶片在旋转过程中通过微波辐射装置那时的时刻位置。因此,应理解,“相对位置偏移”、实际上是叶片叶尖所对应的相对时间偏移)。具体地,叶片振幅确定装置403针对各个叶片,将该叶片的前面若干叶片的叶尖重心位置和后面若干叶片的叶尖重心位置的平均值作为参考点,将该叶片的叶尖重心位置与参考点之间的差值米确定作为该叶片的相对时间偏移。即,对于一个叶片,该叶片的相对时间偏移可被计算为该叶片前后的若干叶片的叶尖的重心横坐标与该叶片的叶尖重心位置之间的差值。
接下米,叶片振幅确定装置403针对各个叶片,通过将叶片的相对时间偏移乘以叶片叶尖线速度米获得该叶片叶尖的相对位移。应理解,对于叶片叶尖线速度,可以通过以叶轮的周长除以叶片旋转周期米确定。具体地,叶轮的周长可以通过叶片直径确定。旋转周期可以通过某个叶片叶尖的重心位置与相隔叶片总数的重心位置之间的差宋确定。在一个实施例中,例如,在有42个叶片的示例中,旋转周期可以通过识别第1个波峰或波谷(第1个叶片第一次通过微波辐射装置的时刻)与第43个波峰或波谷(第1个叶片第2次通过微波辐射装置的时刻)所对应的重心位置(时刻位置)米确定。由于在叶片高速旋转过程中可能发生的振动,这样确定的旋转周期并不十分准确。为了提高准确度,也可以通过上述方法针对各个叶片确定旋转周期,将这些多个旋转周期的平均值作为最终旋转周期。
然后,叶片振幅确定装置403针对各个叶片,将多个旋转周期的该叶片的相对位移的最大值和最小值相减,以获得该叶片的最终振幅。对于各个叶片而言,以相同的方法获得叶片振幅。
如上,根据本公开的测量叶片振幅的系统400,通过微波非接触的方式获得叶片振动微波信号,从微波信号中确定多个旋转周期中每个叶片的叶尖重心位置,进而基于叶片叶尖重心位置米确定出叶片叶尖的相对位移,最终获得叶片叶尖的最终振幅。
如上所述,根据本发明的测量叶片振幅的系统和方法,借由微波信号精确地记录叶片叶尖通过微波辐射装置的时间和叶尖重心位置(及叶片叶尖离微波辐射装置的间隙的变化),能够描绘出叶片叶尖周期性的外形轮廓,并且通过这些周期性的轮廓的叠加,从而确定出叶片在相应叶尖线速度下的振幅。
根据本发明的测量叶片振幅的系统和方法,由于叶片与测量组件之间采用非接触方式,能够在涡轮机的完整性不被破坏的情况下,实现对于不同转速下的叶片的振幅的测量。换句话说,本公开中描述的测量方法能够实时地反映涡轮机在工作条件下叶片的状态。根据本发明的测量叶片振幅的系统和方法,叶片叶尖信息通过模式识别的方式宋提取,可以准确地提取每个叶片的外形轮廓。另外,根据本公开,针对各个叶片的信息可以通过多线程并行处理和显示,从而得以实时地观察各个叶片的振幅变化。
应理解,本发明的原理的各方面能够以软件和硬件或其组合的方式米实现。此外,本明的原理的各方面还可以被实现为被存储于计算机可读存储介质上的旨令,指令可以被读取并且可以由至少一个处理器宋执行以执行本文所描述的操作。
在本公开中提及“一个实施例”、“另一实施例”,但是应理解,这并不表示该实施例中所描述的部件不能应用在另一实施例中,而是,在该实施例中所描述的部件可以添加到根据本发明的任何实施例中。也就是说,在本公开中描述的实施例中的任何部件可以以任何方式组合。
在所附权利要求书中,术语“包括"是开放式的,即,包括除了在权利要求中这样的术语之后列出的那些要素之外的要素的传感器仍破认为落入权利要求的范围之内。
尽管本文结合阳图已经详细描述了本发明的说明性的实施例,应当理解的是本发明不局限于那些确切的实施例,并且在不背离本发明的由所阳权利要求所定义的范围和精神的情况下,本领域技术人员能够对其做出各种变化和修改。

Claims (26)

1.一种测量叶片振幅的方法,所述方法包括:
产生表示叶片信息的微波信号;
从所述微波信号中确定叶片叶尖的位置;以及
根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅。
2.根据权利要求1所述的测量叶片振幅的方法,其中,产生表示叶片信息的微波信号包括:通过微波辐射装置向叶片辐射微波并接收叶片反射的微波信号。
3.根据权利要求1所述的测量叶片振幅的方法,其中从所述微波信号中确定叶片叶尖的位置包括:从所述微波信号中提取表示叶片叶尖的信息。
4.根据权利要求3所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述提取利用模式识别法。
5.根据权利要求4所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述模式识别法包括:
识别所述微波信号的波形中的全部波峰与波谷;以及
以所述微波信号的波形的幅值平均值为参考将幅值满足一定幅值阈值要求的波峰或波谷并且波峰或波谷两边的斜率满足一定斜率阈值要求的波峰或波谷确定为表示叶片叶尖的信息。
6.根据权利要求3所述的测量叶片振幅的方法,其中从所述微波信号中确定叶片叶尖的位置还包括:基于所提取的表示叶片叶尖的信息来确定每个旋转周期中每个叶片叶尖的重心位置。
7.根据权利要求6所述的测量叶片振幅的方法,其中,确定每个叶片叶尖的重心位置包括:根据叶尖信息所在波谷或波峰,以每个叶片叶尖信息中的最小值或最大值为基点以一个阈值来截取一段波形,根据所截取波形中的每个点的幅值及其对应的位置来确定每个叶片叶尖的重心位置。
8.根据权利要求6所述的测量叶片振幅的方法,其中根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅包括:针对各个叶片,将该叶片的前面若干叶片的叶尖重心位置和后面若干叶片的叶尖重心位置的平均值与该叶片叶尖的重心位置的差值确定作为该叶片的相对时间偏移。
9.根据权利要求8所述的测量叶片振幅的方法,其中,根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅还包括:针对各个叶片,将该叶片的相对时间偏移乘以叶片叶尖线速度来获得该叶片的相对位移。
10.根据权利要求9所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述叶片叶尖线速度通过以叶轮的周长除以叶片旋转周期来确定。
11.根据权利要求10所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述旋转周期通过某叶片叶尖的重心位置与相隔叶片总数的重心位置之间的差来确定。
12.根据权利要求11所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述旋转周期被确定为通过各个叶片叶尖的重心位置确定的旋转周期的平均值。
13.根据权利要求9所述的测量叶片振幅的方法,其中根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅还包括:针对各个叶片,将多个旋转周期的该叶片的相对位移的最大值和最小值相减,将差值确定作为该叶片的最终振幅。
14.一种测量叶片振幅的系统,该系统包括:
叶片信息产生装置,该叶片信息产生装置产生表示叶片信息的微波信号;
叶片信息处理装置,该叶片信息处理装置从所述微波信号中确定表示叶片叶尖的位置;以及
叶片振幅确定装置,该叶片振幅确定装置根据所确定的叶片叶尖的位置来确定叶片的振幅。
15.根据权利要求14所述的系统,其中,所述叶片信息产生装置包括:微波辐射装置,该微波辐射装置向叶片辐射微波并接收叶片反射的微波信号。
16.根据权利要求14所述的系统,其中,所述叶片信息处理装置包括叶片叶尖信息提取装置,该叶片叶尖信息提取装置从所述微波信号中提取表示叶片叶尖的信息。
17.根据权利要求16所述的系统,其中,所述提取利用模式识别法。
18.根据权利要求17所述的测量叶片振幅的方法,其中,在所述模式识别法中,所述叶片叶尖信息提取装置识别所述微波信号的波形中的全部波峰与波谷;以及以所述微波信号的波形的幅值平均值为参考将幅值满足一定幅值阈值要求的波峰或波谷并且波峰或波谷两边的斜率满足一定斜率阈值要求的波峰或波谷确定为表示叶片叶尖的信息。
19.根据权利要求16所述的系统,其中,所述叶片信息处理装置还包括叶片叶尖位置确定装置,该叶片叶尖位置确定装置基于所提取的表示叶片叶尖的信息来确定每个旋转周期中每个叶片叶尖的重心位置。
20.根据权利要求19所述的系统,其中,叶片叶尖位置确定装置根据叶尖信息所在波谷或波峰,以每个叶片叶尖信息中的最小值或最大值为基点以一个阈值来截取一段波形,根据所截取波形中的每个点的幅值及其对应的位置来确定每个叶片叶尖的重心位置。
21.根据权利要求19所述的系统,其中,所述叶片振幅确定装置针对各个叶片,将该叶片的前面若干叶片的叶尖重心位置和后面若干叶片的叶尖重心位置的平均值与该叶片的叶尖重心位置的差值确定作为该叶片的相对时间偏移。
22.根据权利要求21所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述叶片振幅确定装置针对各个叶片,将该叶片的相对时间偏移乘以叶片叶尖线速度来获得该叶片的相对位移。
23.根据权利要求22所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述叶片叶尖线速度通过以叶轮的周长除以叶片旋转周期来确定。
24.根据权利要求24所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述旋转周期通过某个叶片叶尖的重心位置与相隔叶片总数的重心位置之间的差来确定。
25.根据权利要求24所述的测量叶片振幅的方法,其中,所述旋转周期被确定为通过各个叶片叶尖的重心位置确定的旋转周期的平均值。
26.根据权利要求22所述的系统,其中,所述叶片振幅确定装置针对各个叶片,将多个旋转周期的该叶片的相对位移的最大值和最小值相减,将差值作为该叶片的最终振幅。
CN201510442856.9A 2015-07-24 2015-07-24 测量叶片振幅的方法和系统 Active CN105092017B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510442856.9A CN105092017B (zh) 2015-07-24 2015-07-24 测量叶片振幅的方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510442856.9A CN105092017B (zh) 2015-07-24 2015-07-24 测量叶片振幅的方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105092017A true CN105092017A (zh) 2015-11-25
CN105092017B CN105092017B (zh) 2019-01-08

Family

ID=54572958

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510442856.9A Active CN105092017B (zh) 2015-07-24 2015-07-24 测量叶片振幅的方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105092017B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109883534A (zh) * 2019-01-25 2019-06-14 北京航天计量测试技术研究所 一种基于微波干涉的微振动传感器和感测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030060986A1 (en) * 1999-08-02 2003-03-27 Flotow Andreas Von Apparatus and method for predicting failures of spinning disks in turbo-machinery
CN1989420A (zh) * 2004-05-27 2007-06-27 西门子公司 用于监测涡轮发电机构件的多普勒雷达检测系统
CN101563588A (zh) * 2006-12-21 2009-10-21 Mtu飞机发动机有限公司 用于非接触式叶片振动测量的装置和方法
CN102435394A (zh) * 2011-09-14 2012-05-02 国电联合动力技术有限公司 一种风力发电机组叶片气动不平衡检测方法及其装置
CN102834610A (zh) * 2010-04-12 2012-12-19 西门子公司 确定风力涡轮机的旋转叶片上的质量改变的方法和系统
CN102997872A (zh) * 2011-09-16 2013-03-27 梅吉特股份有限公司 用于监测涡轮机转子叶片的装置和方法
CN103364069A (zh) * 2012-04-05 2013-10-23 中国航空工业集团公司沈阳发动机设计研究所 一种基于无转速定位的非接触式旋转叶片振动测试方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030060986A1 (en) * 1999-08-02 2003-03-27 Flotow Andreas Von Apparatus and method for predicting failures of spinning disks in turbo-machinery
CN1989420A (zh) * 2004-05-27 2007-06-27 西门子公司 用于监测涡轮发电机构件的多普勒雷达检测系统
CN101563588A (zh) * 2006-12-21 2009-10-21 Mtu飞机发动机有限公司 用于非接触式叶片振动测量的装置和方法
CN102834610A (zh) * 2010-04-12 2012-12-19 西门子公司 确定风力涡轮机的旋转叶片上的质量改变的方法和系统
CN102435394A (zh) * 2011-09-14 2012-05-02 国电联合动力技术有限公司 一种风力发电机组叶片气动不平衡检测方法及其装置
CN102997872A (zh) * 2011-09-16 2013-03-27 梅吉特股份有限公司 用于监测涡轮机转子叶片的装置和方法
CN103364069A (zh) * 2012-04-05 2013-10-23 中国航空工业集团公司沈阳发动机设计研究所 一种基于无转速定位的非接触式旋转叶片振动测试方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109883534A (zh) * 2019-01-25 2019-06-14 北京航天计量测试技术研究所 一种基于微波干涉的微振动传感器和感测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105092017B (zh) 2019-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103429852B (zh) 通过压力监控确定风扇参数
CN103575523B (zh) 基于FastICA-谱峭度-包络谱分析的旋转机械故障诊断方法
CN104296714B (zh) 一种涡轮凹腔叶片叶尖间隙测量方法
EP2294287B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur risserkennung an verdichterlaufschaufeln
CN105866250B (zh) 基于振动的通风机叶片裂纹识别方法
CN104049244A (zh) 基于时域特征值分析的雷达测速机碳刷磨损识别方法
CN104111154B (zh) 风力发电机组的振动趋势分析方法和振动趋势分析系统
CN107165850B (zh) 一种基于频域驼峰识别的轴流压气机旋转失速预警方法
EP3246563A1 (en) Locating a lightning strike at a wind turbine
CN110057583A (zh) 一种轴承故障识别方法、装置及计算机设备
CN105352713A (zh) 通过检测叶片静位移实现检测叶片疲劳裂纹的方法
US10670452B2 (en) Method and device for determining the vibration of rotor blades
CN110398384A (zh) 旋转机械的机器健康监测
EP4030054A1 (en) Blade state monitoring method and device, storage medium, and wind power generator
CN104154989B (zh) 非稳态旋转设备的振动监测方法和振动监测系统
CN117454283A (zh) 一种用于风电机组运行检测数据的状态评估方法
CN106909086B (zh) 一种异常数据的检测方法及其装置
CN105092017A (zh) 测量叶片振幅的方法和系统
Zhang et al. Aerodynamic system instability identification with sample entropy algorithm based on feature extraction
CN105510621A (zh) 一种离心压缩机临界转速获取方法和装置
JP2023522909A (ja) 回転機械の速度推定
CN117589464A (zh) 发动机气动状态的声振协同诊断方法、装置、设备及介质
CN115656700B (zh) 检测方法、训练方法、电器、监控系统和存储介质
CN114719731B (zh) 一种叶尖间隙峰峰值提取方法及叶片转速计算方法和装置
JP2021111034A (ja) 異常検知プログラム、異常検知方法、および情報処理装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant