CN107609726A - 评估工业装置的部件的系统及方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开的方面包括用于评估工业装置的部件的系统及方法及计算机可读存储介质。根据本公开的系统可包括：第一照明设备，其被构造成照亮工业装置的区域；第一声传感器，其被嵌入第一照明设备内且被构造成检测工业装置中的部件的声学特征；计算设备，其可通信地连接到第一声传感器且被构造成基于声学特征评估工业装置中的部件的状况。

Description

评估工业装置的部件的系统及方法及计算机可读存储介质
技术领域
本公开大体涉及使用嵌入照明设备中的声传感器评估(evaluating)工业装置中的一个或多个部件的状况，具体涉及评估工业装置的部件的系统及方法及计算机可读存储介质。
背景技术
工业装置可包括一个或多个机器，所述机器包括若干互连的部件，并且工业装置的各种性质可从这些单独的部件的状况(conditions)得出。工业装置的示例可包括发电装置(例如，基于燃烧的发电装置，其包括在其中的一系列燃气涡轮和/或其它机器)、制造设施、化学加工和/或处理设施(例如，精炼厂)、再循环装置、冶炼设施、磨粉厂等。在基于燃烧的发电装置的示例中，其中的燃气涡轮组件可通过燃烧与压缩空气混合的燃料源而生成机械能。这些燃烧反应形成用于驱动附接到基于燃烧的功率源(例如，通过可旋转的轴)的负载部件的机械功率。
工业装置中的基于燃烧的发电装置和/或其它类型的机器的有效性可依赖于其实施、环境和/或诸如制造质量和操作状态(例如，瞬态或稳态)的其它因素。此外，若干用户驱动因素和环境因素可影响工业装置中的部件的性能，包括预期能量输出的量值、各个部件的效率或状况、以及部件和/或系统寿命的估计。一些系统可以应用各种形式的计算技术来评估工业装置中不同的系统或部件的状态和操作性能。
发明内容
本公开的第一方面提供了一种系统，该系统包括：第一照明设备(lightingdevice)，其被构造成照亮工业装置(industrial plant)的区域；第一声传感器(acousticsensor)，其被嵌入第一照明设备内且被构造成检测工业装置中的部件的声学特征(acoustic signature)；计算设备(computing device)，其可通信地(communicatively)连接到第一声传感器且被构造成基于声学特征评估工业装置中的部件的状况。
进一步地，所述计算设备还被构造成将由所述第一声传感器检测到的所述声学特征与基线(baseline)声学特征进行比较以评估所述部件的所述状况。
更进一步地，所述计算设备还被构造成确定所述声学特征的幅值和频率中的一者是否在所述基线声学特征的公差窗口(tolerance window)之外，以评估所述部件的所述状况。
进一步地，所述计算设备还被构造成基于由所述第一声传感器检测到的所述声学特征的方向分析而从多个部件中识别所述部件。
进一步地，所述计算设备还被构造成基于所述声学特征、所述第一照明设备的所述位置、和用于检测所述声学特征的第二声传感器的位置来定位所述部件的位置。
进一步地，传输至所述第一照明设备的电流为所述第一声传感器供应电力。
进一步地，所述计算设备至少部分地包括在所述第一照明设备内。
进一步地，除了由所述第一声传感器检测到的所述声学特征之外，所述计算设备基于其中包括所述部件的组件的操作属性评估所述部件的所述状况。
进一步地，所述第一照明设备包括构造成照亮所述工业装置的相应区域的多个照明设备中的一者，所述多个照明设备中的至少一者包括在其中的相应的声传感器，并且其中，所述计算设备可通信地连接到在所述多个照明设备中的每一个中的所述声传感器。
进一步地，所述部件被包括在发电系统内，并且其中，所述部件包括所述发电系统的压缩机、燃烧器、发电机和涡轮部件中的一个。
本公开的第二方面提供了一种用于评估工业装置中的部件的方法，该方法包括：利用包括在工业装置的第一照明设备内的第一声传感器检测工业装置中的部件的声学特征；确定在基线声学特征和工业装置中的部件的声学特征之间的差异；至少基于声学特征和第一照明设备的位置从多个部件中识别所述部件；以及基于所述部件的位置和在声学特征与基线声学特征之间的差异来评估所述部件的状况。
进一步地，所述评估所述部件的所述状况还包括确定所述声学特征的幅值和频率中的一者是否在所述基线声学特征的公差窗口之外。
进一步地，所述识别所述部件包括基于所述声学特征、所述第一照明设备的所述位置、和用于检测所述声学特征的第二声传感器的位置来定位所述部件的位置。
进一步地，所述部件被包括在发电系统内，并且其中，所述部件包括所述发电系统的压缩机、燃烧器、发电机和涡轮部件中的一个。
进一步地，所述部件的所述状况的所述评估进一步基于包括所述部件的组件的操作属性。
更进一步地，所述部件的所述状况的所述评估进一步基于与所述部件的所述声学特征基本上同时记录的所述部件的视频馈送。
进一步地，所述确定、所述定位和所述评估利用可通信地连接到所述第一声传感器的计算设备执行，并且其中，所述计算设备至少部分地包括在所述第一照明设备内。
本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有用于评估工业装置中的部件的程序产品，计算机可读存储介质存储有用于引起计算机系统进行以下操作的程序代码：确定在基线声学特征和工业装置中的部件的声学特征之间的差异，所述部件的声学特征由包括在工业装置的第一照明设备内的第一声传感器检测；至少基于声学特征和第一照明设备的位置从多个部件中识别所述部件；以及基于所述部件的位置和在声学特征与基线声学特征之间的差异来评估所述部件的状况。
进一步地，所述计算机系统可通信地连接到被包括在所述第一照明设备内的所述第一声传感器，并且其中，所述计算机系统可通信地连接到包括在所述工业装置的第二照明设备中的第二声传感器。
进一步地，所述程序代码用于引起所述计算机系统进一步基于从所述工业装置的此前操作生成的历史数据来评估所述部件的所述状况。
附图说明
根据结合附图的本发明的各个方面的以下详细描述，本发明的这些和其它特征将更容易被理解，附图示出本发明的各种实施例，其中：
图1提供了呈燃气涡轮形式的工业装置的示意图。
图2提供了根据本公开的实施例的系统的示意图。
图3提供了示例性环境的示意图，其包括用于实施根据本公开的实施例的系统的计算设备。
图4提供了根据本公开的实施例的方法的示例性流程图。
图5提供了根据本公开的实施例的用于评估部件的状况的过程的示例性流程图。
应当指出，本发明的附图未必按比例绘制。附图旨在仅示出本发明的典型方面，因此不应视为是对本发明范围的限制。在附图中，相同的数字表示各图之间的相同元件。
具体实施方式
在下面的描述中，参考形成其一部分的附图，在附图中，以图示方式来显示可实施本发明的教导的示例性实施例。对这些实施例进行了足够详细的描述，以使本领域的技术人员能够实施本发明的教导，并且应当理解，也可以利用其它实施例，并且可以在不脱离本发明的教导的范围的情况下做出变化。因此，下面的描述仅仅是示例性的。
当元件或层被称为在另一元件或层“上”、“接合到”、“脱离”、“连接到”或“联接到”另一元件或层时，其可以直接在该另一元件或层上、直接接合、直接连接或直接联接到该另一元件或层，或者可以存在中间元件或层。相反，当元件被称为“直接在另一元件或层上面”、“直接接合到”、“直接连接到”或“直接联接到”另一元件或层时，可以不存在中间元件或层。应以类似方式来解释用来描述元件之间的关系的其它词语(例如，“在...之间”对比“直接在...之间”、“邻近于”对比“直接邻近于”等)。如本发明所用，术语“和/或”包括相关的所列项目中的一个或多个的任何和所有组合。
本公开的实施例提供了用于评估工业装置中的部件的系统、程序产品和方法。在一个示例性实施例中，根据本公开的系统可包括至少一个照明设备，其被构造成照亮工业装置的特定区域。照明设备可包括例如常规的机电连接，其被构造用于附接到诸如螺纹灯泡插座的常规灯泡固定装置。在其它实施例中，照明设备可包括具有任何所需尺寸的工业用灯，其被构造成连接到电镇流器。在另一些实施例中，照明设备可包括任何目前已知或以后开发的照明机构，例如，白炽光灯泡、发光二极管(LED)、气体放电灯等。这样的照明设备可以制造成将本公开的其它元件包括在照明设备的单个外壳内。
在本公开的实施例中，工业装置中的每个照明设备可包括嵌入其中的声传感器。在操作期间，照明设备中的声传感器可检测由工业装置的特定区域中的一个或多个部件产生的声学特征。可通信地连接到照明设备的声传感器的计算设备可基于检测到的声学特征的一个或多个性质来评估工业装置的所述部件的状况。在备选实施例中，系统的计算设备可被完全地或部分地嵌入照明设备中的至少一个内。将声传感器和/或计算设备嵌入照明设备内可为工业装置的管理者提供更大的可及性和功能，例如，通过允许用户在这样的照明设备被安装之后立即访问应用程序、网络门户等以分析或查看由每个声传感器检测到的声学特征。
图1示出了涡轮机械100，其可以被包括在工业装置内，如本发明中别处所讨论的。涡轮机械100可包括例如压缩机102，其通过共用的压缩机/涡轮轴106可操作地联接到涡轮104。涡轮机械100描绘为呈图1中的燃气涡轮形式，但应当理解，其它类型的机器(例如，蒸汽涡轮、水力涡轮等)可代替燃气涡轮或与燃气涡轮一起使用和/或部署在本公开的实施例中的相同工业装置中。更一般地说，包括涡轮104的实施例的任何机器都可被使用、修改和/或控制以产生本发明所讨论的本公开的实施例。压缩机102可例如通过燃烧器组件108流体地连接到涡轮104。每个燃烧器组件108可包括一个或多个燃烧器110。燃烧器110可以按各种各样的构型安装到涡轮机械100，包括但不限于布置在环管阵列中。压缩机102包括多个压缩机转子叶轮112。压缩机转子叶轮112包括第一级压缩机转子叶轮114，其具有多个第一级压缩机转子叶片116，每个叶片116各自具有相关联的翼型件部分118。类似地，涡轮部件104包括多个涡轮叶轮部件120，其包括具有一组对应涡轮转子叶片124的一个或多个转子叶轮122。
在操作期间，诸如燃烧的热气体的工作流体可从(多个)燃烧器110流入涡轮104中。涡轮104中的工作流体可经过多个转子叶片124，转子叶片124安装在涡轮叶轮122上且布置在一组连续的级中。联接到叶轮122和轴106的第一组涡轮叶片124可被标示为涡轮机械100的“第一级”，下一组涡轮叶片124被标示为涡轮机械100的“第二级”...等等，直到在涡轮机械100的末级中的最后一组涡轮叶片124。涡轮机械100的末级可包括在涡轮机械100中最大尺寸和/或最高半径的涡轮叶片124。多个相应的喷嘴(未示出)可被定位在涡轮机械100的每一级之间，以进一步限定通过涡轮机械100的流动路径。流过每个涡轮叶片124的工作流体可通过将热能和机械能施加到叶片124来使该叶片旋转，从而使涡轮机械100的轴106旋转。涡轮机械100也可包括诸如阀门126的一个或多个辅助部件，例如，以便为了各种目的而调节流出和进入直接流动路径的工作流体流，例如，以便在也包括在涡轮机械100内的一个或多个泵/马达机组128中使用。旋转的轴106可通过机械联接到发电机部件130生成电力，发电机部件130将轴106的机械能转化为电能以用于为连接到发电机130的设备供电。由发电机130产生的电能的量可例如以焦耳(J)和/或瓦特(W)为单位测量为由涡轮机械100产生的功和/或电力。
转到图2，示出了根据本公开的实施例的系统150，其用于评估工业装置中的机器的状况。系统150可包括工业装置152，如本发明中别处所指出的，工业装置152可包括例如发电装置(例如，基于燃烧的发电装置，其包括在其中的一系列燃气涡轮和/或其它机器)、制造设施、化学加工和/或处理设施(例如，精炼厂)、再循环装置、冶炼设施、磨粉厂等。系统150和工业装置152在本发明中描述为工业装置152呈发电装置的形式，该发电装置包括在其中的一个或多个组件，例如，(多个)涡轮机械100及其部件(例如，压缩机102、涡轮104、燃烧器110、阀门126、泵/马达机组128等，以下称为“(多个)部件102、104、110、126、128”)。虽然(多个)部件102、104、110、126、128在本公开通篇中作为示例讨论，但应当理解，系统150可被构造成评估在工业装置152内的涡轮机械100和/或其它机器内的任意数量的预定部件的状况。工业装置152内的涡轮机械100的每个部件102、104、110、126、128可被容纳在相应的区域156、158、160和/或工业装置152的未明确标示或描述的其它区域或子区域中。涡轮机械100以示例显示为包括在第一区域156中的压缩机部件102和阀门126、在第二区域158中的燃烧器110、在第三区域160中的涡轮部件104和在第四未封闭或未标示的区域中的泵/马达机组128。每个区域156、158、160可由诸如隔断、地板、标牌等的建筑特征分离，和/或可表示在共用的房间、空间、建筑物等内的区域。在一些情况下，一个涡轮机械100的(多个)部件102、104、110、126、128可以彼此紧邻，但可以与在其它涡轮机械中的类似的(多个)部件102、104、110、126、128分离。因此，图2中所示(多个)部件102、104、110、126、128可以是单个涡轮机械100的一部分，或者备选地可以各自是相应的单独的涡轮机械100的部分。还应当理解，区域156、158、160可单独地由利用一个或多个对应的照明设备162照明的任何对象限定，例如，在工业装置152的所有部件102、104、110、126、128都被容纳在单个房间中的情况下。在备选实施例中，区域156、158、160可包括在其中的多个部件102、104、110、126、128。
用六边形轮廓描绘的一组照明设备162可被安装在工业装置152中以提供照明。每个照明设备162可照亮工业装置152的一个或多个相应的区域156、158、160。如本发明中别处所讨论的，每个照明设备162可以任何目前已知的或以后开发的电动照明仪器的形式提供，并且作为示例可包括白炽灯、气体放电灯、和/或由电流供应电力的LED灯。更具体地，每个照明设备162可被构造成与一个或多个常规电灯插座进行交互，以将电流通过对应的电气和/或机械联接传输至(多个)照明设备162。
用于为照明设备162供应电力的电流(其可利用发电机130和/或用于生成电力且电联接到工业装置152的其它设备生成)可同时为嵌入(多个)照明设备162内的声传感器164供应电力。声传感器164可作为例如集成电路(IC)设备的一部分被包括，该设备包括电气连接以用于基于内部信号处理逻辑为照明设备162和/或声传感器164供应电力。集成电路(IC)也将包括通信机构，例如供电以太网(ethernet over power)、WIFI或蜂窝网，以在设备外部传输测量数据。根据本公开的系统150的一个实施例可包括呈LED灯形式的照明设备162，LED灯各自包括嵌入其中的一个或多个声传感器164。(多个)声传感器164可以例如麦克风(a microphone)、表面声波传感器(a surface acoustic wave sensor)、测震仪(aseismometer)、和/或视为声传感器、振动传感器和/或声音传感器的其它类型的传感器的形式提供。此外，声传感器164可以并入不同类型的基础技术，例如，电容、光纤、压电、驻极体、声波、和/或用于测量和/或检测声音输入的其它系统。
(多个)声传感器164可通过具有比(多个)照明设备162更小的尺寸并在制造过程中嵌入其中而被嵌入(多个)照明设备162内。将(多个)声传感器164嵌入一个或多个照明设备162内可允许(多个)声传感器164通过递送至(多个)照明设备162的相同电流来被供应电力。每个照明设备162在图2中描绘为具有仅一个声传感器164，但本公开的其它实施例可包括包含多个声传感器164的照明设备162。(多个)声传感器164可被构造成检测声学特征166。如本发明所述，“声学特征”是指利用(多个)声传感器164检测到的由一个或多个相应的部件102、104、110、126、128生成的一个或多个声波。声学特征166可通过分析方式表示为单个或复合声波，其具有基于声学特征166的(多个)潜在来源的变化的频率、振幅和/或其它性质。每个声学特征166可在操作期间源自工业装置152中的一个或多个来源，使得在工业装置152内检测到的若干声学特征166在绘制为声波时各自具有一组频率、波长、振幅、相位等。
系统100可包括计算设备200，计算设备200可通信地联接到一个或多个照明设备162和声传感器164以执行各种功能，包括如本发明所述评估工业装置152的部件102、104、110、126、128。计算设备200通常可包括借助于处理部件(例如，微处理器)能够执行操作的任何类型的计算设备，并且作为示例可包括计算机、计算机处理器、电路和/或数字电路、和/或用于计算和处理电气输入的类似部件。控制器的示例性部件和操作功能在本发明中别处详细讨论。一个或多个声传感器164也可包括集成电路，以与计算设备200通信和/或将信号无线地传输至计算设备200。每个声传感器164也可包括用于为其中的传感器电路供应电力的微波能量的接收器(未示出)。当集成到照明设备162中时，(多个)声传感器164可包括集成电路单元，用于将接收的声学特征166调制成特定频率的信号，使得它们可通过照明设备162的相同电气/机械连接插座传输，如本发明中别处所讨论的。
计算设备200可通过分析利用(多个)声传感器164检测到的声学特征166来评估工业装置152的部件102、104、110、126、128的状况。例如，(多个)声传感器164可以检测由在工业装置152的给定区域156、158、160中的每个部件102、104、110、126、128生成的声学特征166。计算设备200可包括在其上的软件，以用于在操作期间处理代表待评估的预定部件102、104、110、126、128的声学特征166。例如，计算设备200可包括这样的软件：其用于通过应用一种或多种目前已知或以后开发的的声学分析技术而从声学特征166提取各个声波，声学分析技术为例如傅里叶变换应用、快速傅里叶变换(FFT)应用、线性预测、滤波(例如，高通滤波、低通滤波和/或带通滤波)、声谱分析(即，频率和强度随时间变化的图线)等。此类分析可以由计算设备200自动地和/或借助于用户输入来执行。还应当理解，在一些情况下，计算设备200可直接地和/或与本发明所述用于分析提取和/或修改的声学特征166的过程结合而使用声学特征166评估工业装置152的部件102、104、110、126、128的状况。
在一个实施例中，计算设备200可将利用(多个)声传感器164检测到的声学特征166与一个或多个基线声学特征(例如作为数据存储在计算设备200内)进行比较，以评估(多个)部件102、104、110、126、128的状况。如本发明所用，“基线声学特征(baselineacoustic signature)”通常是指具有相应的振幅、频率、波长、相位等的一种和多种声音的预定表示。比较中使用的基线声学特征可基于不同工业装置152的操作，或者可从工业装置152的过去的操作和/或此前检测到的声学特征166导出。通过确定检测到的声学特征166的振幅、频率和/或其它性质是否超出基线声学特征的公差窗口，计算设备200可比较声学特征166与基线声学特征。例如，由涡轮机械100的燃烧器110产生的声学特征166的音量可具有在稳态操作期间大约20分贝(dB)的工业装置152内的预测音量。燃烧器110的音量的对应公差窗口可为例如25dB，以体现在操作期间由日常波动引起的变化。在燃烧器110产生音量高得多(例如，30分贝(dB))的声学特征166的情况下，声学特征166将包括超出涡轮机械100的公差窗口的音量。此外，计算设备200可被构造成为给定的声学特征166应用多个公差窗口，以评估(多个)部件102、104、110、126、128的状况。这样的评估可基于例如所使用的基线声学特征和/或由计算设备200的用户引发的决策而变化。在一个示例中，计算设备200可基于(多个)部件102、104、110、126、128的(多个)声学特征166的振幅(amplitude)是否超出基线声学特征预定分贝数而确定(多个)部件102、104、110、126、128是否需要维修、更换等。在另一个实施例中，计算设备200可例如基于声学特征166是否包括超出基线声学特征中的一个或多个波长的公差窗口的波长而确定(多个)部件102、104、110、126、128是否可能有缺陷或存在失效风险，从而指示已产生不正常的声音，而不论其音量如何。还应当理解，计算设备200可单独地或组合地实施其它声学分析，以便顺序地或同时执行(多个)部件102、104、110、126、128的若干评估。例如，计算设备200可以实施归因于封闭空间中的回响(reverberation)的工业装置152的声音模式分析。如本发明所用，术语“有缺陷的”是指未能符合至少一个预定操作要求(例如，效率、在操作期间的音量、最大内部压力、最大材料应力或应变、最小或最大启动和/或停机时间等)的任何单元。
在一些情况下，计算设备200可结合其对(多个)声学特征166的分析与其它数据的定位分析来识别工业装置152内的未知的(多个)部件102、104、110、126、128，所述部件产生(多个)声学特征166内的异常声音。例如，其中检测到的(多个)声学特征166包括由未知部件102、104、110、126、128产生的异常声音的情况下，计算设备200可识别检测到这样的声音的一个或多个具体的声传感器164和/或区域156、158、160。计算设备200可交叉参考这些确定(determinations)与工业装置152的定位数据，以识别可能产生了声学特征166内的异常声音的工业装置152内的一个或多个部件102、104、110、126、128。例如，计算设备200可确定由两个声传感器164检测到的两个声学特征166检测的振幅超出特定操作的基线振幅的声波。计算设备200可接着确定这两个声传感器164在例如区域156附近，但与工业装置152的区域158、160在声学上隔离。计算设备200可接着通过利用在工业装置152的区域156内的部件102和/或其子部件三角剖分两个或更多个声传感器164的位置来得出异常声音的来源。在一些情况下，通过比较(多个)异常声音的特征性性质与基线声学特征的示例性频率、振幅等，可排除在(多个)声学特征166中的(多个)异常声音的可能来源。在一个或多个声传感器164为方向敏感的(例如，通过在其中包括一个或多个定向麦克风)的情况下，计算设备200还可基于每个声传感器164的方向取向和/或灵敏度来定位和/或识别对应于(多个)声学特征166的部件102、104、110、126、128。
系统150可结合本发明所述声学分析与其它目前已知的或以后开发的系统，这些系统基于工业装置152内的组件的操作属性来评估工业装置152的部件102、104、110、126、128。如本发明所用，“组件”可包括包含两个或更多个部件102、104、110、126、128的任何机器或其部分，并且在示例性实施例中可包括整个涡轮机械100和/或其一部分。组件的操作属性可包括例如在操作期间生成的功率的量、由组件及其部件随时间推移经受的应力和/或磨损、排放物输出、温度和/或流速率等。系统150可与其它系统进行交互，例如，通过在计算设备200内包括其它分析系统和/或允许(多个)计算设备200与用于基于组件的操作属性评估(多个)部件102、104、110、126、128的其它系统交换数据。例如，(多个)声传感器164可以检测频率超出基线声学特征的公差窗口的声学特征166。结果，系统150的计算设备200可以确定工业装置152内的一个或多个部件102、104、110、126、128可能是有缺陷的，如在本发明中别处所定义的。计算设备200可接着进一步分析产生异常声音的(多个)部件102、104、110、126、128的其它操作属性，以确定工业装置152内的一个或多个部件102、104、110、126、128是否是不安全的、表现低于用户指定的预期或要求、需要维修等。还应当理解，计算设备200可在应用声学分析之前分析(多个)部件102、104、110、126、128的一个或多个操作属性，或者两种分析可以并行地和/或基本上同时地进行。
为了进一步说明系统150的操作特征和细节，此处讨论计算设备200的说明性实施例。一起参看图2和图3，利用工业装置152的简化描绘示出了系统150和计算设备200及其子部件的示例性实施例。特别地，系统150可包括计算设备200，计算设备200又可包括部件评估系统206。图3中所示构型是用于评估工业装置152内的机器的部件102、104、110、126、128的系统的一个实施例。如本发明所讨论的，计算设备200可分析利用声传感器164检测到的各种声学特征166，以评估工业装置152内的部件102、104、110、126、128的状况。此外，本公开的实施例可借助于用户或其它计算设备可访问的应用自动地和/或响应于用户输入而执行这些功能。这样的应用可以例如唯一地提供本发明讨论的功能和/或可结合本公开的实施例与用于远程控制(多个)照明设备162的系统、应用等。本公开的实施例可以部分地由技术人员、计算设备200、和/或技术人员与计算设备200的组合构造或操作。应当理解，图3所示各种部件中的一些可独立地实施、组合和/或存储在存储器中，该存储器用于包括在计算设备200中的一个或多个单独的计算设备。此外，应当理解，部件和/或功能中的一些可以不被实施，或者附加方案和/或功能可以作为部件评估系统206的一部分被包括。
计算设备200可包括处理器单元(PU)208、输入/输出(I/O)接口210、存储器212和总线214。此外，计算设备200显示为与外部I/O设备216和存储系统218通信。部件评估系统206可执行声学分析程序220，声学分析程序220又可包括构造成执行不同动作的各种软件部件，包括计算器222、确定器224、比较器226和声学解译器(acoustic interpreter)228。声学解译器228可实施任何目前已知或以后开发的声学分析技术(包括本发明具体引用的那些)。例如，声学解译器228可将利用声传感器164检测到的(多个)声学特征166转化为波形表示，然后将该波形提取和/或分割成与特定的部件102、104、110、126、128等、区域156、158、160等有关的一个或多个单独的声波。声学解译器228可由此实施一种或多种声学转化和/或分析技术以实施本发明所述过程步骤中的一者或多者。
部件评估系统206的各种模块可使用基于算法的计算、查找表和存储在存储器212中的类似工具来处理、分析和运算数据，以执行它们相应的功能。通常，PU 208可执行计算机程序代码以运行诸如部件评估系统206的软件，该软件可存储在存储器212和/或存储系统218中。在执行计算机程序代码的同时，PU 208可从存储器212、存储系统218和/或I/O接口210读取数据和/或将数据写入到存储器212、存储系统218和/或I/O接口210。总线214可提供在计算设备200中的每一个部件之间的通信链路。I/O设备216可包括使用户能够与计算设备200进行交互的任何设备或使计算设备200能够与本发明所述装备和/或其它计算设备通信的任何设备。I/O设备216(包括但不限于键盘、显示器、定点设备等)可直接地或通过中间的I/O控制器(未示出)联接到控制器。
存储器212也可包括各种形式的数据300，该数据与一个或多个声学特征166和/或工业装置152的部件102、104、110、126、128(例如，包括在涡轮机械100内的那些)有关。如本发明中别处所讨论的，计算设备200可通过操作步骤基于声学特征166来评估(多个)部件102、104、110、126、128的状况，操作步骤又可依赖于各种形式的数据300。为了在计算设备或计算机系统200和声传感器164之间交换数据，计算机系统200可通过任何目前已知或以后开发类型的通信网络与(多个)声传感器164通信。例如，计算机系统200可作为其部件至少部分地嵌入照明设备162内，或者可具体化为诸如平板计算机、PC、智能手机等的远程定位的设备，该设备通过无线和/或有线通信协议的任何组合与(多个)声传感器164通信。为了评估工业装置152的(多个)部件102、104、110、126、128的状况，部件评估系统206的声学分析程序220可根据本公开的过程存储数据300并与数据300进行交互。
数据300可被组织成一组区(a group of fields)。例如，数据300也可包括定位数据区302，其包括在工业装置152内的每个部件102、104、110、126、128的相对位置的一个或多个数据集。定位数据区302可包括每个部件的相对和/或绝对坐标、每个声传感器164的方向取向、每个照明设备162的定位数据、装置152的几何数据、和/或其它类型的数据，这类型数据与将工业装置152的一个或多个部件102、104、110、126、128相对于其它者定位有关。其它形式的数据300可在操作属性(operating attributes)区304中提供，操作属性区304包括一个或多个操作属性，这些操作属性与包括部件102、104、110、126、128的工业装置152和/或组件有关。在比较步骤中用来评估部件102、104、110、126、128的状况的基线声学特征可被记录在基线特征区306中。公差窗口区308可包括来自相应的基线声学特征(存储在例如基线特征区306中)的一个或多个公差窗口，声学特征166与基线声学特征相比较以评估(多个)部件102、104、106、126、128的状况。更具体而言，公差窗口区308中的每个条目可包括用于基线声学特征的频率、波长、量值等的边界值的相应集，该基线声学特征与利用(多个)声传感器164检测到的(多个)声学特征166相比较。区302、304、306、308中的每个条目可相对于时间编索引，使得用户可交叉引用数据300中的每个区302、304、306、308的信息。还应当理解，数据300可包括其它数据区和/或在其中的其它类型的数据，用于评估工业装置152的部件102、104、110、126、128的状况。
在被记录到区302、304、306、308中的一个或多个内之前，数据300也可经过声学分析程序220的模块的初步处理。例如，声学解译器228可应用一套规则以解译来自部件102、104、110、126、128的(多个)声学特征166的异常声音。此类规则和/或其它准则可以从这些部件的制造商设计分析生成。例如，压缩机102可以生成特别与各个级的旋转的叶片的数量有关的声能量。就燃烧器110而言，在设计阶段可以分析与燃烧器110的类型和几何形状、操作条件、燃烧的燃料的类型等有关的可能的共振频率。此类分析可确定诸如与将存储在数据300中的声学特征166的每个频率相关联的振幅极限的准则。
计算设备200可包括用于执行由用户安装的计算机程序代码的任何通用计算制品(例如，个人计算机、服务器、手持设备等)。然而，应当理解，计算设备200仅代表可以执行本公开的各种过程步骤的各种可能的等同计算设备。此外，计算设备200可以是操作用于评估部件102、104、110、126、128的更大系统架构的一部分。
就此而言，在其它实施例中，计算设备200可包括：任何专用计算制品，其包括用于执行具体功能的硬件和/或计算机程序代码；任何计算制品，其包括专用和通用硬件/软件的组合等。在每种情况下，程序代码和硬件可分别使用标准编程和工程技术形成。在一个实施例中，计算设备200可包括存储在计算机可读存储设备上的程序产品，其在被执行时可操作用于自动地评估工业装置152的部件102、104、110、126、128。
一起参看图2–4，示出了根据本公开的实施例的用于评估工业装置152内的部件的状况的步骤。图4所示和本发明所述步骤提供了用于实施本公开的实施例的一般过程概述，并且通过参考一组示例性示例进行讨论。此外，图4中所示过程流可例如借助于包括(多个)计算设备200的(多个)系统150来实施，(多个)计算设备200可通信地连接到各自具有嵌入其中的(多个)声传感器164的照明设备162。应当理解，本发明所述各种过程可在涡轮机械100操作期间实时实施，和/或可作为涡轮机械100的历史分析(例如，失效后或维修后分析)的一部分实施。在步骤S1中，例如通过将每个照明设备162电气和机械联接到设置在工业装置152内的常规电气插座，可将包括嵌入的声传感器164的一个或多个照明设备162安装在工业装置152内。如本发明中别处所述，每个电气插座可包括例如导电插座，其被构造成机械接合并传输电流至(多个)照明设备162和嵌入的(多个)声传感器164。(多个)照明设备162可由实施本发明所述各种过程步骤的一方和/或另一方在本公开的过程实施之前进行安装。因此，步骤S1以虚线显示，以表明此步骤S1可以是发生在根据本公开的其它过程之前的预备步骤。
在步骤S2中，每个声传感器164可检测源自工业装置152的(多个)部件102、104、110的对应的声学特征166。每个检测到的声学特征166可包括由多个单独的源生成的多个单独的声音。步骤S2中检测到的声学特征166也可以是由单个部件或其一部分生成的隔离的(isolated)声波，例如，当(多个)声传感器164被定位在工业装置152的区域156、158、160中时，在这种情况下，仅一个部件102、104、110、126、128或其一部分被定位其中。在(多个)照明设备162的(多个)声传感器164检测源自多个源的声学特征166的情况下和/或在噪声(即，由除了工业装置152的(多个)部件102、104、110、126、128之外的源生成的外部声学特征)污染(多个)声学特征166的情况下，流程可以可选地前进至利用计算设备200处理在步骤S2中检测到的(多个)声学特征166的步骤S3(以虚线显示)。声学特征166的处理可包括使用声学分析程序220的声学解译器228来执行动作，所述动作包括例如：将每个声学特征166分裂成将存储在存储器212中(例如，作为数据300)的多个声学特征166；滤掉具有特定频率、振幅等的声波，以将(多个)声学特征166移除、转化或简化成各种波形表示等。
用于评估工业装置的部件102、104、110、126、128的过程可包括在步骤S4中确定在每个检测到的声学特征166和一个或多个基线声学特征之间的差异。除了应用计算器222以确定(多个)声学特征166的一个或多个性质与存储在基线特征区306中的基线声学特征相差的量之外，在步骤S4中的所述确定可通过将计算器222应用至每个声学特征以计算一个或多个代表性变量中的差值来实施。在步骤S4中用作比较基础的每个基线声学特征可被包括在计算设备200的存储器212中，并且更具体地可以作为基线特征区306的一部分存储在数据300中。存储在基线特征区306中的基线声学特征可由任何目前已知或以后开发的机制的用户表示，该机制用于量化和/或表示一个或多个声学特征，例如，具有预定维数的云表示(例如，用于管理和可视化大的数据集的三维或四维点云)。在一个或多个基线声学特征表示(多个)部件102、104、110、126、128的无缺陷性能的情况下，在步骤S4中在(多个)声学特征166和基线声学特征之间的显著差异可表明例如一个或多个部件102、104、110、126、128可能是有缺陷的。在其它情况下，在步骤S4中在(多个)声学特征166和基线声学特征之间的显著差异可表明(多个)部件102、104、110、126、128的其它性质例如被劣化(degraded)、被不可预测的事件破坏、此前被修理或更换等等。
根据本公开的方法可包括在步骤S5中识别在(多个)声学特征166中表示的一个或多个部件102、104、110、126、128。在步骤S5中的所述识别可基于例如其它过程步骤的结果和/或其它属性，包括存储在计算设备200的存储器212内的属性。如在本发明中别处所讨论的，通过识别、提取、简化和/或以其它方式转换用声传感器164检测到的声学特征166，声学解译器228可处理(多个)声学特征166。声学解译器228在步骤S5中可将一个或多个声学特征166与在定位数据区302中提供的信息交叉引用，以定位(多个)声学特征166的源，例如一个或多个部件102、104、110、126、128。例如，声学分析程序220的声学解译器228可由(多个)未知的部件102、104、110、126、128隔离(多个)声学特征166中的一个或多个声波。比较器226可将隔离的声波与由压缩机102产生的声音的基线样本(例如存储在基线特征区306中)进行比较，并且确定器(determinator)224可确定隔离的声音(isolated sound)是否可能由组中的具体部件(例如，压缩机102、涡轮104、燃烧器110、阀门126、泵/马达机组128等)生成。计算器222和/或声学解译器228也可通过对(多个)声学特征166和数据300执行定位分析来识别(多个)声学特征166的源，这在一些情况下可包括利用声学特征166的计算的、预测的或估计的源来三角定位(triangulating)每个照明设备162和声传感器164在工业装置152中的位置和/或取向。从步骤S5产生的所识别的(多个)部件可被存储在计算设备200的存储器212内，例如，作为可选地在定位数据区302内的一种形式的数据300。
在步骤S6中，部件评估系统206的一个或多个元件可评估产生(多个)声学特征166的(多个)部件102、104、110、126、128的状况。部件评估系统206可基于在步骤S4中确定的(多个)差异和/或工业装置152的其它性质来评估工业装置152内的(多个)部件102、104、110、126、128的状况。例如，部件评估系统206在步骤S4中可以确定一个或多个声学特征166显著不同于由无缺陷(non-defective)的部件产生的基线声学特征。在部件评估系统206也将部件识别为例如压缩机102的情况下，确定器224可确定在声学特征166与其相应的基线声学特征之间的差异是否指示压缩机102中的可能缺陷。然后，可将压缩机102的被评估状况存储在例如计算设备200的存储器212内。流程可接着结束(“完成”)，并且本发明讨论的各种过程步骤可响应于部件评估系统206的用户指令或自动设置而重复、修改、并行地继续等。
参看图2–3和图5，本公开的实施例可包括备选的和/或扩展的一组过程步骤，以用于实施本发明中别处所讨论的步骤S6。在步骤S6-1中，在步骤S5中识别(多个)部件102、104、110、126、128以进行分析之后，部件评估系统206可定位一个或多个部件102、104、106、126、128在工业装置152内的位置。在步骤S6-1中所定位的位置可相对于工业装置152内的其它部件、工业装置152内的其它固定装置和/或感兴趣的物品、和/或一组预定的坐标来表达。在步骤S6-1中对部件102、104、110、126、128的定位可以可选地与本发明中别处所讨论的步骤S5同时地和/或作为步骤S5的一部分执行。同样如本发明中别处所讨论的，在步骤S6-1中定位(多个)部件102、104、110、126、128的位置可包括通过应用存储在定位数据区302中的数据300而利用一个或多个部件102、104、110、126、128来三角定位两个或更多个照明设备162和/或声传感器164。
本公开的实施例可包括在步骤S6-2中将检测到的(多个)声学特征166的至少一个性质与基线声学特征的一个或多个公差窗口(tolerance windows)进行比较。声学分析程序220的比较器226可实施本发明所讨论的比较，并且在比较中使用的基线声学特征可以是在步骤S4中应用的相同或不同的基线声学特征(图4)。在比较中使用的性质可包括例如在步骤S2中确定的差异(图4)、声学特征166的振幅和/或频率、和/或其它性质。在步骤S6-2中的比较可包括在(多个)声学特征166和相应的公差窗口之间执行多个比较以及基于在特定比较中被使用的公差窗口来评估(多个)部件102、104、110、126、128。在所比较的性质在(多个)公差窗口之外(即，在步骤S6-2中为“是”)的情况下，流程可前进至步骤S6-3，其中部件评估系统220将(多个)部件102、104、110、126、128评估为带来(posing)风险(例如，包括可能的缺陷、需要维修或更换等等)。在所比较的性质在(多个)公差窗口之内(即，在步骤S6-2中为“否”)的情况下，流程可前进至步骤S6-4，其中部件评估系统220将(多个)部件102、104、110、126、128评估为不带来风险(例如，不包括可能的缺陷、不需要维修或更换等等)。备选的步骤S6-3和S6-4提供了对(多个)部件102、104、110、126、128的两个示例性评估，但应当理解，根据超出特定公差窗口的工业装置152中的声学特征的数量，其它评估是可能的(例如，带来部分风险、低风险、高风险等)。如在本发明中别处所讨论的，在(多个)部件102、104、110的状况在步骤S6中得出结论(concludes)之后流程可结束(“完成”)。
评估工业装置152内的(多个)部件102、104、110、126、128的状况可包括在步骤S6-5中确定对应于检测到的声学特征166的(多个)部件102、104、110、126、128的一个或多个操作属性。除了表示(多个)声学特征166的波形之外，部件的操作属性在本发明中别处限定为一个或多个指标(metrics)，这量化了(多个)部件102、104、110、126、128的性能。部件的操作属性可从独立于系统150的计算设备200的其它部件和/或从其它目前已知或以后开发的设备获得，该设备用于测量、计算或以其它方式确定工业装置152内的(多个)部件102、104、110、126、128的操作属性。(多个)确定的操作属性可作为数据300记录在例如操作属性区304内。在步骤S6-5中操作属性的确定可在本发明所述其它过程步骤之前、之后或期间发生。此外，计算设备200的部件评估系统206可被构造成连续地或周期性地索引所确定的操作属性与在步骤S2中检测到的声学特征166(图4)。例如，步骤S6-5可包括确定在来自涡轮部件104的预计功率输出与实际功率输出之间的百分比差值，其可以产生例如大约50％的功率输出减少。在操作属性区304将例如30％的功率输出减少限定为指示涡轮304中的缺陷的情况下，声学分析程序220可标记涡轮104和/或(多个)其它部件102、110以基于声学性质进行评估。在(多个)标记的部件102、104、110、126、128的声学性质异常(例如，具有不同于基线声学特征和/或在如在本发明中别处所讨论的一个或多个阈值之外的频率、振幅等)的情况下，声学分析程序可将一个或多个部件102、104、110、126、128标记为有缺陷的。
虽然步骤S6的各种子过程可以并行(例如，同时地，如图5所示和本发明所述)实施，但应当理解，在本公开的实施例中可构思到其它过程流。例如，在步骤S6-5中确定一个或多个部件102、104、110、126、128的操作属性可在步骤S6-1中定位(多个)部件102、104、110、126、128的位置和/或在步骤S6-2、S6-3、S6-4等中比较(多个)声学特征166和(多个)公差窗口之前或之后进行。此外，应当理解，图5中描绘的步骤S6的各种子过程可以部分地或完全地顺序地执行，例如，通过按其数字顺序、倒数的数字顺序、部分打乱的顺序等实施步骤S6-1、S6-2、S6-3、S6-4和S6-5。本发明所述步骤S6的各种子过程中的一者或多者在希望和/或适用时也可以被省略。
本发明所公开的系统和方法的技术效果可包括具有硬件和/或软件的基础结构，用于提供工业装置152内的(例如，图1中的涡轮机械100的)部件102、104、110、126、128的声学分析，所述部件可至少部分地嵌入照明设备164内。此外，系统150和/或备选的基础结构的实施例可与用于测量和/或评估部件102、104、110、126、128的属性的其它系统进行交互，以提供用于识别和/或处理工业装置152内的可能风险的稳健解决方案。
带有其数据存储系统(4D点云)的系统可在任何未检测到的事件之后被查询，以允许创建附加算法或在系统内调谐和实施设置，以便将来改进并增加检测稳健性。
本发明所讨论的各种实施例可提供若干技术和商业优点，本发明以举例方式讨论了其中的一些。本公开的实施例可大体上提供低成本解决方案，以用于为工业装置配备用于分析声学数据的系统、基础结构和/或其它产品。特别地，相比利用常规单一声传感器或多个点传感器设备可能实现的，提供嵌入照明设备内的声传感器的网络可提供工业装置(例如，发电装置)的更大覆盖率。这样的覆盖率也可增加声学分析的准确度和范围。此外，本公开的实施例可以允许用户(例如，装置管理者)利用包括在移动计算设备和/或用于管理工业装置的现有系统内的门户访问和应用声学分析的结果。
本发明所用的技术术语仅用来描述特定实施例，而并非旨在限制本公开。如本发明所用，单数形式“一个”、“一种”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文明确表示不是这样。进一步应当理解的是，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定了所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其群组的存在或增加。
本书面描述用示例来公开包括最佳模式的本发明，并且使本领域技术人员能实施本发明，包括制造和使用任何设备或系统以及执行任何包括在内的方法。本发明的可专利范围由权利要求所限定，并且可包括本领域技术人员想到的其它示例。如果这种其它示例具有与权利要求的字面语言没有不同的结构元件，或者如果它们包括与权利要求的字面语言无实质差别的等同结构元件，则这种其它示例意图在权利要求的范围内。

Claims (10)

1.一种评估系统，包括：
第一照明设备，其被构造成照亮工业装置的区域；
第一声传感器，其被嵌入所述第一照明设备内且被构造成检测所述工业装置中的部件的声学特征；以及
计算设备，其可通信地连接到所述第一声传感器且被构造成基于所述声学特征评估所述工业装置中的所述部件的状况。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算设备还被构造成将由所述第一声传感器检测到的所述声学特征与基线声学特征进行比较以评估所述部件的所述状况。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述计算设备还被构造成确定所述声学特征的幅值和频率中的一者是否在所述基线声学特征的公差窗口之外，以评估所述部件的所述状况。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算设备还被构造成基于由所述第一声传感器检测到的所述声学特征的方向分析而从多个部件中识别所述部件。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算设备还被构造成基于所述声学特征、所述第一照明设备的所述位置、和用于检测所述声学特征的第二声传感器的位置来定位所述部件的位置。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，传输至所述第一照明设备的电流为所述第一声传感器供应电力。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一照明设备包括构造成照亮所述工业装置的相应区域的多个照明设备中的一者，所述多个照明设备中的至少一者包括在其中的相应的声传感器，并且其中，所述计算设备可通信地连接到在所述多个照明设备中的每一个中的所述声传感器。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述部件被包括在发电系统内，并且其中，所述部件包括所述发电系统的压缩机、燃烧器、发电机和涡轮部件中的一个。
9.一种用于评估工业装置中的部件的方法，所述方法包括：
利用包括在所述工业装置的第一照明设备中的第一声传感器来检测所述工业装置中的部件的声学特征；
确定在基线声学特征和所述工业装置中的部件的声学特征之间的差异；
至少基于所述声学特征和所述第一照明设备的位置而从多个部件中识别所述部件；以及
基于所述部件的所述位置和在所述声学特征与所述基线声学特征之间的所述差异来评估所述部件的状况。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有用于评估工业装置中的部件的程序产品，所述程序产品包括用于引起计算机系统进行以下操作的程序代码：
确定在基线声学特征和所述工业装置中的部件的声学特征之间的差异，所述部件的所述声学特征由包括在所述工业装置的第一照明设备内的第一声传感器检测；
至少基于所述声学特征和所述第一照明设备的位置而从多个部件中识别所述部件；以及
基于所述部件的所述位置和在所述声学特征与所述基线声学特征之间的所述差异来评估所述部件的状况。
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