CN111868497B - 用于检测飞行器的活动叶片的损伤的方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种用于检测飞行器引擎的叶轮的一个或多个活动叶片的损伤的方法，包括测量引擎的速度，以及对于每一叶片：‑通过多个传感器采集叶尖通过时间的测量；‑对于每一传感器，计算叶尖的挠度；‑针对计算得到的挠度中的每一者，提取挠度的动态分量；‑检测正在运作的传感器的数目；‑基于所述检测步骤来选择要被处理的动态分量；‑针对至少一个叶片，针对每一正在运作的传感器来确定该叶片的动态行为的变化；以及对于已对其确定动态行为的变化的每一叶片，标识该叶片的潜在损伤。

Description

用于检测飞行器的活动叶片的损伤的方法和系统

技术领域

本发明涉及监视飞行器引擎的领域，且更具体而言，涉及检测飞行器引擎的叶轮上的一个或多个活动叶片的潜在损伤。

背景技术

新一代飞行器引擎的风扇配备有复合叶片。这些叶片集成到风扇允许其性能的相当大的改进和质量的不可忽略的改进。

然而，对复合叶片的健康状态的监视已证明实现起来很复杂。虽然对于金属叶片，简单肉眼观察允许直接检测对它们的潜在损伤，但这一类型的检测对于复合叶片而言已证明是受限的。例如，对复合叶片的冲击可造成肉眼不可观察到的分层和内部损伤并且因此更难以检测。复合叶片是具有高附加值的产品，能够提前规划它们的有条件维护以降低飞行器的地面维护的延迟和成本是极其合乎需要的。这一维护的规划因此需要对叶片的任何潜在损伤的高性能检测和标识。

检测叶片损伤的一种已知方法包括使用叶尖计时传感器。这些传感器检测叶片相对于时基的通过并对其计数。叶尖计时传感器的测量随后被用来计算每一叶片的自然频率，该自然频率提供与叶片的健康状态有关的信息。在实践中，这一方法需要相当大数目的叶尖计时传感器来执行测量，以及相当大的计算资源来确定每一叶片的自然频率。这一解决方案因而只适用于测试床，在那里集成的约束(例如，体积、质量、可用计算资源)较低。然而，考虑到集成约束和所需的计算资源，这一类型的解决方案不能移植到飞行器中的机载系统。因此，在没有使飞行器的引擎在地面上不动的情况下，对叶片的健康状态的逐飞行随访是不可能的。

用于检测损伤的另一已知解决方案包括借助“ping测试”来监视每一叶片的自然频率。在这一测试期间，通过冲击型脉冲来激励每一叶片，对它们中的每一者的脉冲频率响应的测量允许推导出潜在损伤。然而，在此同样，这一类型的方法需要飞行器的引擎不动才能实现它。

存在着允许检查叶片中的每一者的健康状态并确保逐飞行地对它们的健康状态的随访的对飞行器机载解决方案的需求。一般而言，这一需求涉及任何类型的叶片，叶片也可能由复合材料或任何其他材料(例如，金属)制成。

发明内容

本发明的目标是校正上述缺陷。

为此，本发明提出了一种用于检测对构成飞行器引擎的叶轮的一个或多个活动叶片的损伤的方法，该方法包括引擎速度的测量以及针对每一叶片的以下步骤：

a)由多个不同且在空间上分开的传感器来采集与同每一传感器成直线的叶尖通过时间相关的测量；以及

b)针对每一传感器，基于该传感器的测量和引擎速度的测量来计算叶尖处的挠度；

所述方法还包括以下步骤：

c)针对计算得到的挠度，提取动态挠度分量；

d)检测正在运作的传感器的数目；

e)取决于在步骤d)检测到的正在运作的传感器的数目来选择要处理的动态分量；

f)针对至少一个叶片，基于对应的动态分量针对每一正在运作的传感器来确定该叶片的动态行为的变化；以及

g)针对已确定其动态行为的变化的每一叶片，在针对这一叶片所确定的动态行为的变化大于或等于限定该叶片的损伤阈值的变化阈值时，标识该叶片的损伤。

上述方法允许借助多个传感器的测量基于对至少一个活动叶片的自然频率的漂移的间接检测来标识其损伤。这一标识可适用于任何类型的叶片，例如复合叶片或金属叶片。与每一传感器成一直线的叶片通过时间的测量，与引擎速度的知悉相对应，允许计算相对于每一叶片的叶尖的挠度并从中提取它们相应的动态分量。每一叶片的动态行为的潜在漂移随后通过观测它们的动态分量中的潜在变化而被监视，叶片的动态行为的漂移给出其自然频率的漂移的间接指示。

事实上，叶片的损伤将导致其自然频率的漂移，从而影响每一传感器对其测量的测得通过时间并且因此导致其挠度的动态分量中的漂移。因而，对叶片的动态行为的漂移的检测(从其动态分量的变化导出)以及其与表征叶片的健康状态的预定阈值的组合允许得出这一叶片是否受损的结论。

叶片的潜在损伤因此可被检测到，而无需计算其自然频率。上述方法因此实现起来尤其简单且不必需很大计算资源。上述方法因此可容易地整合到飞行器中的机载系统中。

此外，检测正在运作的传感器的数目的步骤允许通过计入运作的传感器的数目来动态地调整对叶片损伤的检测。具体而言，取决于正在运作的传感器的数目来选择的动态分量保证在一个或多个传感器的故障的情况下该方法的持久性。例如，在至少两个传感器运作时在引擎的该组工作范围中检测一个或多个叶片的损伤是可能的。在两个传感器的示例中，在传感器之一发生故障的情况下，对一个或多个活动叶片的损伤的检测将针对单个剩余传感器并针对引擎的指定速度范围来实现。该方法因此针对失去一传感器而保持耐用，只要至少一个其他传感器保持运作。通过使用最少两个传感器，使用于机载解决方案的传感器的数目最小化因此是可能的。然而，可使用更多数目的传感器，例如三个，以保证该方法对传感器的可能故障的耐用性，并在引擎的该组工作范围上继续提取至少一个叶片的损伤。此外，在这一示例中，在两个传感器发生故障的情况下，在传感器将确保在引擎的一个或多个预定工作范围上检测至少一个叶片的潜在损伤的意义上，该检测方法保持耐用。

在这一方法的一个示例性实施例中，提取每一活动叶片的动态分量的步骤包括将这一分量去情境化，去情境化包括对于叶轮的同一旋转，计算叶片的动态分量与叶轮的其他活动叶片的动态分量的平均值之间的差异。

在这一方法的一个示例性实施例中，如果在步骤d)检测到单个正在运作的传感器，则针对至少一个引擎速度范围来实现确定步骤f)和标识步骤g)，叶片组针对该至少一个引擎速度范围被预定义为具有相同的振动行为，动态行为的变化是在步骤f)在至少一个引擎速度范围中针对叶片组确定的。

在这一方法的一个示例性实施例中，如果在步骤d)中检测到至少两个传感器的操作，则在所述一组引擎(5)工作速度中针对叶轮的每一活动叶片实现确定步骤f)和标识步骤g)，并且该方法还包括以下步骤：

h)基于在步骤f)中标识的损伤来确认所述叶片的损伤。

在这一方法的一个示例性实施例中，仅在至少两个传感器的测量允许标识叶片的同一损伤的情况下，才确认叶片的损伤。事实上，多个传感器中的一个传感器可能检测到对叶片的暂时振动影响。然而，这一现象的振动(其随时间衰减)可暂时影响叶片的挠度，而没有与叶片的自然频率相关或影响叶片的健康状态。基于若干传感器确认所标识的叶片的损伤随后允许只计入与叶片的永久损伤相关的信息，同时忽略检测到的暂时现象。然而，虽然暂时现象在此被主动忽略，但在此描述的方法允许检测这些现象，后者能被存储在飞行跟进数据库中。

根据另一方面，本发明还提出了一种包括在由计算机执行时用于实现上文概述的方法的代码指令的计算机程序。

根据又一方面，本发明还提出了一种用于检测构成飞行器引擎的叶轮的一个或多个活动叶片的损伤的系统，该系统包括：

-采集装置，其被配置成采集引擎速度并借助多个不同且分开的传感器针对每一叶片采集与同每一传感器成一直线的叶尖通过时间相关的测量，以及

-包括计算模块的处理装置，其被配置成针对每一叶片基于传感器和引擎速度的相应测量来计算每一叶片尖端的挠度；

处理装置还包括：

-提取模块，其被配置成针对计算得到的挠度中的每一者来提取挠度的动态分量；

-检测模块，其被配置成检测正在运作的传感器的数目；

-选择模块，其被配置成取决于由检测模块检测到的正在运作的传感器的数目来选择要递送给处理模块的动态分量；

-处理模块，其被配置成针对至少一个叶片，基于对应的动态分量针对每一正在运作的传感器来确定叶片的动态行为的变化；

-比较器，其被配置成针对已确定其动态行为的变化的每一叶片，在针对所述叶片的所确定的动态行为的变化大于或等于定义叶片的损伤阈值的变化阈值时，标识出该叶片的损伤。

在这一系统的一个示例性实施例中，每一活动叶片的动态分量提取模块包括将该动态分量去情境化的子模块，该子模块被配置成对于叶轮的同一旋转，计算该活动叶片的动态分量与叶轮的其他活动叶片的动态分量的平均值之间的差异。

在这一系统的示例性实施例中，如果检测模块检测到单个传感器的运作，则处理模块和比较器分别被配置成针对至少一个引擎速度范围确定挠度变化和标识叶片的损伤，叶片组已针对该至少一个引擎速度范围被预标识为具有相同的振动行为。

在这一系统的示例性实施例中，如果检测模块检测到至少两个检测器的操作，则处理模块和比较器分别被配置成在一组引擎速度范围中针对叶轮的每一活动叶片确定挠度变化和标识叶片损伤，并且处理装置还包括配置成基于比较器所标识的损伤来确认叶片损伤的确认模块。

在这一系统的示例性实施例中，确认模块被配置成只有在至少两个传感器的测量允许标识叶片的同一损伤的情况下才确认叶片损伤。

在这一系统的示例性实施例中，传感器是与所述叶轮成一直线安装的叶尖计时传感器。

在这一系统的一个示例性实施例中，处理装置被集成到特定壳体或现有电子壳体中。

附图简述

通过作为非限制性示例给出的本发明的特定实施例的以下描述，参考附图，将揭示本发明的其他特征和优点，附图中：

-图1示意性地解说了用于检测飞行器引擎的叶轮的活动叶片的损伤的系统；

-图2是根据本发明的特定实施例的流程图，解说了根据本发明的检测飞行器引擎的叶轮的活动叶片的损伤的方法的诸步骤；

-图3解说了图2中存在的标识步骤的实施例。

实施例的详细描述

图1示意性地解说了根据本发明的用于检测飞行器引擎5的叶轮(或叶片组)3的活动叶片的损伤的系统1。

这一系统1包括数据采集装置7、报警装置9以及诸如尤其包括计算装置的计算器或计算机之类的处理装置11。

处理装置11与以一个或多个数据库D1、D2的形式出现的存储装置相关联。处理装置11还被配置成执行计算机程序，包括根据本发明的检测方法被设计成实现采集、信号处理、分析以及警报算法的代码指令。处理装置11可被集成到特定壳体中或现有电子壳体中。例如，处理装置11可以是计算机或更具体而言引擎ECU(引擎控制单元)的数字调节设备的一部分，或者是用于监视引擎健康状态的设备EMU(引擎监视单元)的一部分。

采集装置7包括多个传感器71，在该示例中解说了两个。然而，考虑更多数目的传感器71是可能的。采集装置7尤其被配置成针对每一传感器71采集与叶轮3(例如，风扇的叶轮或引擎5的任何其他叶轮)的活动叶片31相关的时变信号S1。虽然在此解说了两个传感器71，但在此为简明起见，示出了与单个传感器71的测量相对应的单个信号S1。然而，将理解，每一传感器71与属于它的信号S1相关联。

有利地，采集装置7使用“叶尖计时”技术来测量活动叶片31的通过时间/时刻TOA(“到达时间”)。常规上，这一技术被用在测试床中以基于固定空间来测量活动叶片的变化。

根据本发明且如稍后将解释的，在操作上集成到飞行器引擎5的采集装置 7包括安装在引擎5外壳上的与叶轮3成直线的至少两个叶尖计时传感器71，以便针对每一传感器采集属于传感器71的时变信号S1。

更具体而言，每一叶尖计时传感器71检测叶尖31相对于时基的通过并对其计数。因而，每一叶尖计时传感器71可测量叶片31相对于参考点的当前通过时间。对于每一传感器71，属于每一叶片31的通过时间(TOA)随后可由处理装置11(在此经由计算模块13)从测得数据中导出。

换言之，每一叶尖计时传感器71允许采集与每一活动叶片31的叶尖同叶轮3的参考区成一直线的通过时间/时刻相关的测量。此外，为了限制失去传感器71的风险，定位传感器71以最大化它们的方位距离以将它们保持得彼此尽可能远离是可能的。因而，在一传感器71的局部故障的情况下(例如，叶片 31上碎片的影响、传感器71的变脏)，该组传感器71受影响的风险被最小化。

在正常操作中，叶片31将按规则的方式在每个叶尖计时传感器71前方通过。对于每一传感器71，在给定速度的两个连续叶片的通过之间的时间区间Δt 因此将被测量。

相反，叶片的条件的变更(例如归因于磨损或摄入外物FOD(“外物损伤”) 可在它通过传感器71中的至少一者的前方时被反映在叶片的位置更改中。作为示例，在图1中，信号S1的脉冲之一(与叶片311(形成叶片组31的一部分)的通过(与叶尖计时传感器71之一成一直线)相对应)与前一和后一脉冲间隔空开区间Δt1和Δt2，所述Δt1和Δt2与恒定区间Δt不同，从而反映叶片311的条件的变更。

为了能够标识每一叶片31(与其条件无关)，处理装置11被配置成相关于角度参考来分析不同时变信号S1。

角度参考可由面向与叶轮集成在一起的音轮安装的“顶转(top-turn)”传感器来提供。作为示例，音轮17耦合至叶轮3。音轮17与引擎5的轴19结合在一起，轴19本身与叶轮3结合在一起，并且因此以与后者相同的速度旋转。音轮17的齿中的一者171具有与其他齿不同的形状(例如，更长)，以允许与顶转相关联的传感器21具有角度参考。因而，图1解说了与源自叶尖计时传感器71之一的时变信号S1相对应的、音轮17的具有顶转脉冲T12的信号T1。

通过比较这两个信号，处理装置11能以高准确度来标识每一叶片31。具体而言，在前示例中的叶片311可经由信号S1和T1之间的比较而被标识为相对于顶转T12的第三叶片。

在此要着重指出的是期望稍后检测一个或多个叶片31的性能的与损伤相联系的永久降级，而不是在信号S1上可观察到的简单暂时微扰。因而，上述角度参考(顶转T12)只被用来标识叶片31中的每一叶片(相对于叶片31中的其他叶片)。在此，对叶片31的损伤的检测(这将稍后描述)因此不包括对由每一叶尖计时传感器71测量的叶片31之间的脉冲之间的区间Δt的变化的简单观察或检测。

还将注意，引擎5常规上包括音轮17以测量引擎速度，使用顶转传感器 21来标识失衡。因而，根据本发明的检测系统使用现有音轮以其顶转来标识诸叶片。

作为变型，角度参考可由叶尖计时传感器71中的至少一者和叶轮本身的叶片上的异常来生成。这一异常可与具有同其他叶片不同的长度或宽度或者具有特定形状或特定应用材料的叶片相对应。

至少一个叶尖计时传感器71或顶转传感器21也可被用来测量飞行器的电机5的速度。

每一叶尖计时传感器71可以是电容式、电感式、或涡电流型、或甚至是光学探针，这些不同类型的传感器稳健、准确且节省空间。

现在描述基于多个叶尖计时传感器来检测对构成叶轮的一个或多个活动叶片31的损伤的方法。

图2解说了针对每一叶尖计时传感器71并行地执行的检测方法。在此，这一方法因此是从单个叶尖计时传感器71的视角来看待的，但针对一组传感器来执行。

如在图2中解说的，这一方法包括由采集装置7实现的测量引擎5的速度的步骤E1。如上文解释的，引擎5的速度的测量可由叶尖计时传感器71或顶转传感器21来实现。

并行地，叶尖计时传感器71执行与每一活动叶片的叶尖同该传感器成一直线的通过时间/时刻相关的测量。作为示例，诸测量可包括测量与每一叶片 31的叶尖同叶尖计时传感器71成一直线的通过相关的连续时变信号。处理装置随后经由计算模块13执行源自叶尖计时传感器71的测量的调理。这一调理包括实时地标识借助角度参考(例如，顶转T12)测量的时变信号中的每一叶片31，从时变信号中提取与所标识的叶片31相关的通过时间(TOA)，将所标识的叶片31与其所提取的通过时间以及关于其转数和传感器71的身份的信息进行关联。因而，上述操作集合构成允许采集每一叶片31的通过时间/时刻的诸子步骤(步骤E2)。

对于叶片31的通过时间(TOA)的每一采集，处理装置11经由计算模块 13计算这一叶片的叶尖的挠度(步骤E3)。

挠度在此意指叶片31的叶尖相对于其静止时的理论位置的空间分离。以已知方式，这一空间分离由以下事实来解释：与考虑叶片31在旋转中是非可变形的理论模型相反，旋转中的叶片31具有与离心力有关的曲率现象以及与其环境有关的绕其平衡位置的振动。

特殊挠度是基于叶片31的真实测得通过时间(TOA)与为其计算得到的理论通过时间之差来计算的，这一减法的结果随后针对引擎5的测得速度与叶片31的切向速度相关。叶片31的理论通过时间本身是基于引擎5的测得速度来计算得到的。叶片31的理论通过时间的计算是本领域技术人员已知的且因此在此不再赘述。

如此后将看到的，需要基于每一传感器71的测量来确定活动叶片31之间的动态行为中的潜在变化。按已知方式，每一挠度可被分解成静态分量和动态分量。在此只考虑动态分量，因为它与叶片31的自然频率有关，这一自然频率允许检测叶片31的机械属性的任何潜在降级。换言之，叶片31的挠度的动态分量与这一叶片的动态行为相关。

因而，在步骤E4期间，处理装置11经由图1中解说的提取模块111提取每一计算得到的挠度的动态分量，即它们将其与静态分量隔离。动态分量的提取是借助现有技术的已知隔离方法(例如，取平均，或者使用高通滤波器来提取高频分量)来实现的。

此外，提取模块111还包括去情境化子模块111a。去情境化子模块111a 被配置成在提取步骤期间相对于飞行参数(例如，引擎速度、速度、飞行阶段) 实现每一动态分量的去情境子步骤。这一去情境化的目标是相对于同一组的其他叶片31隔离每一叶片31的动态分量，给定在相反情形中，叶轮3的同一组的叶片被认为具有相同的飞行条件。通过去情境化子步骤111a实现的去情境化步骤随后允许通过每一飞行之间的可比较规划来隔离每一叶片31的动态行为，从而允许将这些数据用作基线。叶片31的动态分量的去情境化在这一叶片31 的每一旋转处执行，通过针对同一转数分别计入叶轮的其他叶片31的动态分量集合。

更确切而言，叶片31的动态分量的去情境化是通过针对同一转数计算叶片31的动态分量与叶轮3的其他叶片31的动态分量集合的平均值之间的差异来实现的。作为示例，对于包括N个叶片31的叶轮和对于叶轮3的该组叶片 31的同一转数，标号为i(其中i是整数)的叶片31的动态分量的去情境化如下实现：在针对同一转数提取叶片31的动态分量集之后，计算标号为j的其他第N-1个叶片的动态分量集的平均值，其中j是整数且j≠i。先前计算得到的平均值随后从叶片i的动态分量中推导出，从而允许标号为i的叶片31的动态分量的去情境化。相同类型的去情境化也被应用于标号为j的其他叶片31的动态分量中的每一者。这一去情境化因此允许将每一叶片31的动态行为相关于叶轮3的其他叶片的集合(在同一旋转期间当它们与叶尖计时传感器71成一直线通过时)的平均动态行为进行比较。

归因于提取步骤E4，处理装置11在步骤D期间经由检测模块112检测在当时正在运作的运作中传感器71的数目，即非故障/被认为工作的传感器的数目。运作中传感器71在此意指当叶片31每次与其成一直线通过时在信号S1 上发送可观察脉冲的传感器。当然，信号S1中的可观察的脉冲必须是可使用的，以能够确定每一叶片31的通过时间/时刻(TOA)。按已知方式，各种方法随后可被考虑用于检测传感器71的故障。

作为示例，在叶片31与传感器37成一直线通过期间，如果观察到饱和信号S1，或者信号S1中没有脉冲，或者信号S1中有多个脉冲而非预期的单个脉冲，则推导出这一传感器71的故障。对传感器71的故障的检测也可与其测量的准确度相关，即其信号S1的可使用性。作为示例，传感器71的故障可基于其信噪比来被检测。在另一示例场景中，传感器71的故障是通过将其信号S1 与其他传感器进行比较来检测的；与其他传感器偏离的行为允许推导出故障。

在本方法中，认为至少一个传感器71(即向其应用该方法的当前迭代的传感器71)运作。归因于检测步骤D，随后考虑两个配置。

根据第一配置，被检测为运作的传感器71的数目可大于或等于二。传感器71之外的对其应用本方法的至少一个其他传感器因此是运作的。在这一配置中，使用至少两个叶尖计时传感器71有利地允许在引擎5的操作范围集上检测一个或多个叶片31的潜在损伤。因而，在正在运作的传感器71的数目大于或等于二时，选择模块113(与处理装置11集成在一起)在步骤SL1期间对于引擎5的任何速度范围选择与叶轮3的每一叶片31相对应的动态分量。这一选择SL1的结果被传递给处理模块114(与处理装置11集成在一起)，其操作稍后详细描述。

根据第二配置，在步骤D期间被检测为正在运作的传感器71的数目等于一。因而，只有对其应用本方法的叶尖计时传感器71被认为是运作的。该方法随后切换至紧急模式，能够允许借助单个正在运作的传感器71来检测至少一个叶片31的损伤。为了实现这一点，处理装置11随后经由选择模块113执行步骤SL2，选择在期间叶轮3的叶片组31被认为是同步的一个或多个引擎5 的速度范围，即叶片组被认为对于同一引擎5速度范围具有相同的振动行为。引擎5速度范围在此是相对于参考数据库(例如，数据库D1)预标识的，保证叶片组31在它们与叶尖计时传感器71成一直线通过时具有相同振动分量。

有利地，选择步骤SL2允许向该检测方法授予耐用性，从而允许它在丢失一个或多个传感器的情况下只要单个叶尖计时传感器71保持运作就继续操作。因而，归因于这一步骤，单个叶尖计时传感器71，即对其应用该方法的传感器，由检测系统1使用。此外，这一传感器71的定位不具重要性，只要它保持面向叶轮3的活动叶片31。

事实上，对于引擎5的一个或多个预标识的速度范围，无损伤的活动叶片 31被预期在经历同步现象时相对于叶轮3的任何方位角具有相同行为。因此，负责测量每一叶片31的叶尖的通过时间(TOA)的叶尖计时传感器71的位置不影响结果。这一选择SL2的结果被传递给处理模块114，其操作稍后详细描述。

在该方法的剩余部分中，只有在选择步骤SL1或SL2期间选择的动态分量被计入。因而，归因于选择步骤SL1，叶片31的动态分量集合在该方法中被计入，与引擎5的速度无关，因此与其所有速度范围无关。相反，归因于选择步骤SL2，只有在期间叶轮3的叶片组31被认为对其具有相同振动分量的、引擎 5的一个或多个速度范围的动态分量被计入潜在损伤的检测中。

归因于选择步骤SL1或SL2，处理模块114接收所选择的动态分量作为输入。处理模块114被配置成通过确定每一叶片31的所选动态分量的变化以及通过相关于基线数据库来设定这些变化，来确定(步骤E5)一个或多个叶片 31的动态行为的潜在变化。另外，确定步骤E5的结果被添加到跟进(follow-up) 数据库，在此是数据库D2。因而，确定步骤E5可被看作基于在选择步骤SL1 或SL2之后选择的对应的动态分量来分析每一叶片31的振动动态行为的步骤。

基线数据库例如是数据库D1。这一数据库尤其包括与叶轮3的每一叶片 31的自然频率相关的不同阈值和测量。这一数据库的数据集用作用于定义每一叶片31的标称行为的基线，并且因此允许表征叶轮3的任何叶片31的行为和健康状态。

基线数据库D1可以在学习阶段构建，例如在飞行器的飞行期间在引擎5 是新的或经修复的并且叶片31没有显示任何磨损时。另选地，学习阶段可以在测试床上执行。

出于构建基线数据库D1的目的，学习阶段可被设计成允许：

-确定定义叶片31的良好健康或损伤的一个或多个阈值，这些阈值被投入与其挠度的动态分量的对应关系，并且因此间接对应于叶片31的自然频率；

-基于数据库D1中记录的阈值中的至少一者来确定每一叶片31的自然频率。

在此描述的方法中，学习阶段已经被执行并且处理装置11经由比较器115 继续进行确定步骤E5之后的比较步骤E6。比较步骤E6包括将检测到的叶片 31的挠度的动态分量的每一变化(即，其动态行为的每一变化)与基线数据库 D1中的一个或多个预记录的阈值相比较。

在这一步骤E6期间，针对叶片31检测到的动态分量的每一变化并且因此动态行为的每一变化尤其与第一变化阈值(其间接对应于叶片的健康状态)相比较。该第一阈值与第二阈值相关，第二阈值相关于叶片31的自然频率的变化，达到这一阈值则对应于叶片31的损伤。

在初始学习阶段期间，该第一和第二阈值被确定，随后记录在基线数据库 D1中。

在此，对叶片31的挠度的动态分量的变化(即，其动态行为的变化)的检测因此与对这一叶片31的自然频率的漂移的间接检测相关，这一漂移(超出预定阈值)被反映在它的损伤中。

因而，如果叶片31的挠度的动态分量的变化/动态行为的变化大于第一变化阈值，则这表明叶片31本身的自然频率具有反映在叶片31的永久损伤中的漂移。事实上，叶片31的永久损伤导致其自然频率的漂移，并且因此导致其挠度的动态分量的漂移。

因此，在比较器115检测到叶片31的挠度的动态分量的变化/动态行为的变化大于或等于该第一阈值时，比较器115标识(步骤E7)叶片31被损伤。

指示叶片31的损伤的警报随后可被发出(步骤E8)，旨在送给报警装置 9(经由例如，听觉和/或可视化装置)。同样，要发送或保持可供用于维护的消息可在警报发送期间被触发。

以上方法是针对一个传感器71描述的并且针对每一传感器并行执行，正在运作的传感器71集合没有在同一时刻初始地标识叶片31的新发生损伤是可能的。

事实上，给定在此需要检测叶片31的永久损伤，只有由正在运作的传感器71集合在持续期(例如，同一飞行期间或逐飞行)期间的伴随检测将允许确认对叶片31的永久损伤。

相反地，异步和短暂事件的发生，例如摄入影响叶片31并以冲击式方式刺激它的外物，或者瞬时空气声学现象的发生，可使得叶片31的暂时振动随时间衰减，而没有导致叶片的永久降级。

存在的传感器越多，精确度越高，并且更多潜在的瞬时振动将可能被至少一个传感器71检测到，但不一定被所有所考虑的振动衰减检测到。因而，存在的传感器71越多，一个或多个传感器可能检测到叶片31的与瞬时现象有关的动态行为变化的概率越大。对瞬时现象的检测可被添加到飞行跟进数据库 D2，连同检测到它的传感器71的身份。系统1因此允许检测和跟进瞬时现象。

然而，在此的主要目标是检测一个或多个叶片31的永久损伤，不生成归因于检测到瞬时现象的警报是合乎需要的。因而，标识步骤E7可包括旨在生成或抑制警报发出的子步骤。

这些步骤在图3中在两个传感器71的示例中解说。然而，以下步骤也适用于更高数目的传感器71。

步骤E7_1和E7_2分别包括恢复与基于对其执行该方法的第一传感器71 (在此是“传感器1”)被标识为受损的叶片31相关的第一信息，以及与基于第二传感器71(在此是“传感器2”)被标识为受损的叶片相关的至少第二信息。

步骤E7_3随后基于检测步骤D的结果来确定单个传感器71是否是运作的 (紧急模式)。

在其中仅单个传感器71运作的情形中，基于第一传感器71(“传感器1”) 的测量来标识叶片31的损伤是在步骤E7_4中通过确认模块116来确认的，并且在随后步骤E7_5中生成与这一叶片31相关的警报。

在其中不仅仅单个传感器71运作的情形中，即至少两个传感器71是运作的，与基于每一运作的传感器71被标识为受损的叶片31相关的信息随后在后续步骤E7_6中被比较。如果每一传感器71共同标识了同一叶片，即如果运作的传感器中的每一者检测到同一叶片31的损伤，则这表明检测到这一叶片31 的永久损伤。叶片31的检测到的损伤随后由确认模块116确认，并且在步骤 E7_5期间生成与这一叶片相关的警报。

另一方面，在这一示例性实施例中，如果运作的传感器71之一没有标识叶片31的损伤，而其他(诸)传感器71标识了损伤，则在步骤E7_6中没有发出警报。在两种情形中可发生传感器71之间针对同一叶片31的标识分歧。在第一情形中，标识了损伤的传感器71事实上检测到暂时现象的发生，而不是叶片31的永久损伤。在第二情形中，没有标识出叶片31的损伤的传感器71 事实上检测到暂时现象，在叶片31与这一传感器71成一直线的通过时刻已经补偿了对叶片31的损伤的检测。这些事件可能被添加到飞行跟进数据库D2，并且在步骤E7_6期间生成与被检测为永久受损的叶片相关的警报抑制消息。没有生成与叶片31的损伤相关的警报(步骤E7_6)因此在精确的时刻是有效的，在此怀疑传感器71之一检测到暂时现象。相反地，给定需要检测至少一个叶片31的永久损伤，警报的生成(步骤E7_5)在此得自随时间对叶片31 的损伤的持久标识，例如在同一飞行期间或逐飞行地检测到的。

此外，为了使假警报的发出最小化，比较步骤E6还可实现一系列子步骤，包括将可能降级的叶片31与可能无损的叶片隔离开。这一子步骤可通过逐渐比较对每一叶片31观察到的动态行为来实现，例如通过将每一叶片31的动态分量的变化与在初始学习阶段期间预记录在基线数据库D1中的各参考阈值相比较。

作为示例，在学习阶段期间，对于标称情形(即没有损伤)的叶片31，将这一叶片31的动态行为相对于叶轮3的其他叶片31相比较是可能的。从这一比较获得的结果随后用作数据库D1中的行为参考。在步骤E6期间，这同一叶片31的动态行为相对于叶轮3的其他叶片31的比较被再次执行。在步骤E6 期间，在步骤E6期间针对叶片31执行的比较的结果与学习阶段的结果本身被比较。取决于在学习阶段期间确定的行为参考与在步骤E6期间确定的叶片31 的动态行为之间的分离，叶片31随后可能被潜在地假定降级并被隔离。

然而为了使假警报的发出最小化，标识阶段E7还可包括允许经由超过与比较步骤E6的假设相关的阈值以及通过合理性净化假警报来确认叶片31的损伤子步骤。作为示例，叶片31的损伤仅在其动态分量/其动态行为的变化(在步骤E5确定)大于数据库D1中的预记录的阈值并且在步骤E6期间叶片31 已被假定降级并隔离的情况下被确认。

有利地，上述方法允许基于对至少一个活动叶片31的自然频率的漂移的间接检测来标识其损伤。每一传感器71对每一叶片31的通过时间/时刻(TOA) 的测量以及引擎5的速度的知悉允许计算与每一叶片31的叶尖相关的挠度。

每一叶片31的动态行为的潜在漂移随后被监视，叶片31的动态行为的漂移给出与其自然频率的漂移有关的指示。

因而，对叶片31的动态行为的漂移的检测以及其与表征叶片的健康状态的至少一个预定阈值的比较允许得出这一叶片31是否受损的结论。叶片31的潜在损伤因此可被检测到，而不必计算其自然频率。上述方法因此实现起来尤其简单且不必需很大计算资源。上述方法的整合因此可容易地整合到飞行器机载系统中。这一方法还可适用于任何类型的叶片，例如复合叶片或金属叶片。

使用多个传感器71还允许向该检测方法授予耐用性。事实上，甚至在失去一个传感器71的情况下，基于单个传感器对至少一个叶片31的损伤的检测保持是可能的。基于两个传感器对一个或多个叶片31的永久损伤的检测证明是高效且容易整合的。

如上所述，基于单个传感器71对至少一个叶片31的损伤的检测与紧急模式相对应，紧急模式用于其中一个或多个其他传感器71本该失去的情况。理想地，基于多个传感器71因此将是优选的，这一检测的优点是能够在一组引擎5速度范围上执行。因而，为了强化该方法的持久性，可考虑在检测系统1 中使用三个或更多传感器71，以甚至在传感器之一发生故障的情况下保持在多传感器检测配置中。

Claims (11)

1. 一种用于检测对构成飞行器引擎的叶轮的一个或多个活动叶片的损伤的方法，所述方法包括引擎速度的测量以及针对每一叶片的以下步骤：

a) 由多个不同且在空间上分开的传感器来采集与同每一传感器成一直线的叶片尖端通过时间相关的测量；以及

b)针对每一传感器，基于所述传感器的测量和引擎速度的测量来计算叶片尖端处的挠度；

其中所述方法还包括以下步骤：

c)针对计算得到的挠度中的每一者，提取动态挠度分量；

d)检测正在运作的传感器的数目；

e)取决于在步骤d)检测到的正在运作的传感器的数目来选择要处理的动态分量；

f) 针对至少一个叶片，基于对应的动态分量针对每一正在运作的传感器来确定所述叶片的动态行为的变化；以及

g)针对已确定其动态行为的变化的每一叶片，在针对这一叶片所确定的动态行为的变化大于或等于定义该叶片的损伤阈值的变化阈值时，标识出该叶片的损伤。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取每一活动叶片的动态分量的步骤包括对这一分量的去情境化，所述去情境化包括对于所述叶轮的同一旋转，计算所述活动叶片的动态分量与所述叶轮的其他活动叶片的动态分量的平均值之间的差异。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，如果在步骤d)检测到单个正在运作的传感器，则针对至少一个引擎速度范围来实现确定步骤f)和标识步骤g)，叶片组针对该至少一个引擎速度范围被预定义为具有相同的振动行为，动态分量的变化是在步骤f)在所述至少一个引擎速度范围中针对叶片组确定的。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果在步骤d)中检测到至少两个传感器的操作，则在一组引擎速度中针对所述叶轮的每一活动叶片实现确定步骤f)和标识步骤g)，并且所述方法还包括以下步骤：

h)基于在步骤g)中标识的损伤来确认所述叶片的损伤。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，仅在至少两个传感器的测量允许标识所述叶片的同一损伤的情况下，所述叶片的损伤才被确认。

6.一种用于检测构成飞行器引擎的叶轮的一个或多个活动叶片的损伤的系统，所述系统包括：

- 采集装置，其被配置成采集引擎速度并借助多个不同且分开的传感器针对每一叶片采集与同每一传感器成一直线的叶片尖端通过时间相关的测量，以及

- 包括计算模块的处理装置，所述计算模块被配置成针对每一传感器基于所述传感器和引擎速度的对应测量来计算每一叶片的尖端的挠度；

其中所述处理装置还包括：

- 提取模块，其被配置成针对计算得到的挠度中的每一者来提取挠度的动态分量；

- 检测模块，其被配置成检测正在运作的传感器的数目；

- 选择模块，其被配置成取决于由所述检测模块检测到的正在运作的传感器的数目来选择要递送给处理模块的动态分量；

- 处理模块，其被配置成针对至少一个叶片，基于对应的动态分量针对每一正在运作的传感器来确定叶片的动态行为的变化；

- 比较器，其被配置成针对已确定其动态行为的变化的每一叶片，在针对所述叶片所确定的动态行为的变化大于或等于定义所述叶片的损伤阈值的变化阈值时，标识出该叶片的损伤。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，用于提取每一活动叶片的动态分量的模块包括用于对所述动态分量去情境化的子模块，所述子模块被配置成对于所述叶轮的同一旋转，实现对所述活动叶片的动态分量与所述叶轮的其他活动叶片的动态分量的平均值之间的差异的计算。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，如果所述检测模块检测到单个传感器的运作，则所述处理模块和所述比较器分别被配置成针对在至少一个引擎速度范围中确定挠度变化和标识叶片的损伤，叶片组已针对所述至少一个引擎速度范围被预标识为具有相同的振动行为。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，如果所述检测模块检测到至少两个传感器的运作，则所述处理模块和所述比较器分别被配置成在一组引擎速度中针对所述叶轮的每一活动叶片确定挠度变化和标识叶片的损伤，并且其中所述处理装置还包括配置成基于所述比较器所标识的损伤来确认叶片的损伤的确认模块。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述确认模块被配置成仅在至少两个传感器的测量允许标识所述叶片的同一损伤的情况下，才确认所述叶片的损伤。

11.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述传感器是安装成与所述叶轮成一直线的叶尖计时传感器。

Images