JP2013231721A - ステータベーンの健全性を監視するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】固定ブレードまたはステータベーンの健全性を監視するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】複数のステータベーン12を通って伝播するアコースティックエミッション波を表すアコースティックエミッション（ＡＥ）信号を生成するように構成された複数の検知装置18,20を含むシステム10であり、システムは、複数の検知装置と操作可能に通信する処理サブシステム26をさらに含み、処理サブシステムが、初期閾値およびＡＥ信号に基づいて動的閾値を生成し、動的閾値に基づいて、ＡＥ信号内に複数の関心信号が存在するかどうかを決定し、動的閾値に基づいて、ＡＥ信号から複数の関心信号を抽出し、複数の関心信号に対応する１つまたは複数の特徴を決定し、複数のステータベーンの健全性を監視および確認するために１つまたは複数の特徴を解析するように構成されている。
【選択図】図１

Description

本開示は、一般に、固定ブレードまたはステータベーンの健全性を監視するためのシステムおよび方法に関する。

ガスタービンは、前部に軸流圧縮機、中間部の周りに１つまたは複数の燃焼器、後部にタービンを含むことができる。一般に、軸流圧縮機は、一連の段を有しており、それぞれの段は、ロータブレードまたはエーロフォイルの列を含み、その後に、静止ブレードまたは静止エーロフォイルの列が続く。したがって、それぞれの段は、一対のロータブレードまたはエーロフォイル、および静止エーロフォイルを含む。一般に、ロータブレードまたはエーロフォイルは、入口部を通して軸流圧縮機に進入する流体の運動エネルギーを増加させる。さらに、静止ブレードまたは静止エーロフォイルは、概して、高い流体の運動エネルギーを拡散によって静圧に変換する。したがって、ロータブレードまたはエーロフォイル、および静止エーロフォイルは、流体の圧力を増加させる重要な役割を果たしている。

さらに、エーロフォイルを含む軸流圧縮機の応用分野が多種多様であるため、ロータブレードまたはエーロフォイル、および静止エーロフォイルは重要である。軸流圧縮機は、例えば、陸上ガスタービン、ジェットエンジン、高速船舶エンジン、小規模発電所など、多数の装置内で使用することができる。さらに、軸流圧縮機は、大容量空気分離プラント、高炉空気、流動式接触分解空気、プロパン脱水素など、様々な応用分野に使用することができる。

周囲環境の湿気／湿度、高温などが、様々なエーロフォイルおよびガスタービンの内部の他の構造体の腐食につながる。これは、タービンの運転中の低サイクル疲労および高サイクル疲労と組み合わせられて、特に、異常共振または異物衝突に起因して極端な応力を受ける場合に、応力腐食割れにつながる。さらに、エーロフォイルは、エーロフォイルの健全性に影響を与える高い速度、圧力、および温度など、極端な様々な運転条件のもとで作動する。極端な様々な条件に加えて、特定の他の要因が、エーロフォイルの疲労および応力につながる。これらの要因は、例えば、遠心力を含む慣性力、圧力、エーロフォイルの共振周波数の励振、エーロフォイルの振動、振動応力、熱応力、エーロフォイルのレシート（ｒｅｓｅａｔｉｎｇ）、ガスまたは他の流体の負荷などを含むことができる。長い期間にわたる応力および疲労の長期的増加は、エーロフォイル内の欠陥およびクラックにつながる。クラックのうちの１つまたは複数が、時間とともに拡幅し、エーロフォイル、または、エーロフォイルの一部分の脱落を引き起こすおそれがある。エーロフォイルの脱落は、エーロフォイルを含む装置にとって危険であり、したがって、巨大な金銭的損失につながる可能性がある。さらに、装置の近くの人々にとって安全でない環境を生み出し、重大な傷害を引き起こすおそれがある。

従来のシステムおよび方法は、圧縮機およびエーロフォイルの性能および運転を監視するためにある。例えば、振動センサを使用し、運転中の圧縮機およびエーロフォイルからの振動を監視することができる。今ある振動の周波数または大きさの変化は、過剰な摩耗および／またはクラック形成を示す可能性がある。しかし、振動センサは、圧縮機内にアンバランスおよび振動を生じさせるのに十分な大きさのクラックおよび他の異常を検出することしかできない。その結果、振動センサは、ステータベーン内の検出可能な振動は引き起こさない小さいクラックを検出することができない。したがって、エーロフォイルの健全性を監視する本システムおよび方法を開発することが非常に望ましい。

複数のステータベーンを通って伝播するアコースティックエミッション波を表すアコースティックエミッション（ＡＥ）信号を生成するように構成された複数の検知装置を含むシステムが提供される。システムは、複数の検知装置と操作可能に通信する処理サブシステムをさらに含み、処理サブシステムが、初期閾値およびＡＥ信号に基づいて動的閾値を生成し、動的閾値に基づいて、ＡＥ信号内に複数の関心信号が存在するかどうかを決定し、動的閾値に基づいて、ＡＥ信号から複数の関心信号を抽出し、複数の関心信号に対応する１つまたは複数の特徴を決定し、複数のステータベーンの健全性を監視および確認するために１つまたは複数の特徴を解析するように構成されている。

複数のステータベーンの健全性を監視する方法が提供される。方法は、複数のステータベーンのうちの１つまたは複数を通って伝播するアコースティックエミッション波を表すアコースティックエミッション（ＡＥ）信号を生成するステップと、初期閾値およびＡＥ信号に基づいて、動的閾値を生成するステップと、動的閾値に基づいて、複数の関心信号がＡＥ信号内に存在するかどうかを決定するステップと、動的閾値に基づいて、ＡＥ信号から複数の関心信号を抽出するステップと、複数の関心信号に対応する１つまたは複数の特徴を決定するステップと、複数のステータベーンの健全性を監視するために、１つまたは複数の特徴を解析するステップとを含む。

本発明のこれらの特徴、態様、および利点、ならびに、他の特徴、態様、および利点は、添付の図面を参照して、以下の詳細な説明を読めば、より良く理解されるであろう。図面では、同様の文字は、図面を通して、同様の部分を表している。

本システムの特定の態様による、ステータベーンの健全性を監視するための例示的なシステムの線図である。 本システムの別の実施形態による、ステータベーンの健全性を監視するためのシステムの線図である。 本技術の実施形態による、ステータベーンの健全性を監視するための例示的なフロー図である。 本技術の実施形態による、動的閾値を決定するための例示的なフロー図である。 一実施形態にしたがってＡＥ信号の例示的なプロファイルから関心信号を抽出することを示す図である。 一実施形態にしたがってＡＥ信号の例示的なプロファイルから関心信号を抽出することを示す図である。 本技術の一実施形態にしたがって、特徴の累積解析を説明するために、特徴および期間の例示的な値のグラフィック表示である。 本技術の実施形態による、特徴の解析を示す例示的なフロー図である。 本技術の実施形態による、ステータベーン内のクラックの長さを決定することを示す例示的なフロー図である。 複数のステータベーンの間でクラックの場所を決定することを示す例示的なフロー図である。

図１は、本システムの特定の態様による、ステータベーン１２の健全性を監視するための例示的なシステム１０の線図である。ステータベーン１２の健全性を監視することは、例えば、クラックの発生を予測すること、および、１つまたは複数のステータベーン１２内のクラックを決定することを含む。一実施形態では、ステータベーン１２の健全性を監視することは、１つまたは複数のステータベーン１２のクラックの長さを決定することを含む。別の実施形態では、ステータベーン１２の健全性を監視することは、ステータベーン１２の残りの有効寿命を決定することを含む。本方法およびシステムは、ステータベーンの健全性を監視することを示しているが、本方法およびシステムは、固定ブレードの健全性を監視するために使用することができるということに留意されたい。

企図されている本構成に示されているように、システム１０は、軸流圧縮機１４を含む。軸流圧縮機１４は、複数の列の回転ブレード１６、および、複数の列のステータベーン１２を含む。複数の列の回転ブレード１６のそれぞれは、ステータベーン１２の列のそれぞれに対して交互に位置付けられており、逆の場合も同様である。システム１０は、複数の検知装置１８、２０をさらに含み、検知装置１８、２０は、複数の列の回転ブレード１６および複数の列のステータベーン１２を覆うケーシング１７の外側表面の上に分散配置されている。検知装置１８、２０は、応力波を電気信号２２、２４にそれぞれ変換する磁気歪み材料検知装置、圧電型検知装置、容量式検知装置を含むことができる。検知装置１８、２０は、例えば、光学式検知装置、アコースティックエミッション検知装置、電波式ワイヤレス検知装置などであることが可能である。

本システム１０は、２つの検知装置１８、２０を示しているが、システム１０は、軸流圧縮機１４のサイズに基づいて、および、ステータベーン１２の監視において期待される精度に基づいて、最適な数の検知装置を含むことができるということに留意されたい。ケーシング１７の外側表面の上の複数の検知装置１８、２０の場所は、三角測量技術を使用して決定される。三角測量技術は、検知装置１８、２０にとって最適な場所を特定するのに役立つ。本明細書で使用されているように、「検知装置にとって最適な場所」の用語は、本明細書で、軸流圧縮機のケーシングの外側表面の上の複数の検知装置の分布に関する場所を参照しており、ステータベーン１２のそれぞれによって生成されたＡＥ波が、複数の検知装置１８、２０によって獲得されるようになっている。

ステータベーン１２のうちの１つまたは複数が、応力を受けた状態で、または、特徴的でない運転条件で運転されているとき、ステータベーン１２のうちの１つまたは複数が、アコースティックエミッション（ＡＥ）波を生成する。ＡＥ波は、ステータベーン１２とケーシングとの間の異なる境界面を通って進行し、ケーシングの外側表面に到達する。これらのＡＥ波が、ケーシングの外側表面に到達すると、検知装置１８、２０が、ＡＥ波を測定し、ＡＥ信号２２、２４を生成する。ＡＥ信号２２、２４のそれぞれは、時系列的な電圧の信号である。図１によって示されているように、検知装置１８が、ＡＥ信号２２を生成し、検知装置２０が、ＡＥ信号２４を生成する。ＡＥ信号２２、２４の周波数範囲は、約１００ｋＨｚから約４５０ｋＨｚまで様々である。

さらに、システム１０は、検知装置１８、２０からＡＥ信号２２、２４を受信する処理サブシステム２６を含む。処理サブシステム２６は、マイクロプロセッサ、コプロセッサ、および／または、データを記憶し、ソフトウェア命令を記憶し、かつ／もしくは、ソフトウェア命令を実行するメモリ／媒体エレメントなど様々なコンポーネントを含むことができる。様々なメモリ／媒体エレメントは、それに限定されないが、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭなど）、不揮発性メモリ（例えば、フラッシュドライブ、ハードドライブ、磁気テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなど）、および／または、他のメモリ装置（例えば、ディスケット、磁気ベースの記憶媒体、光学式記憶媒体など）の任意の組み合わせなど、１つまたは複数の種類のコンピュータ可読媒体であることが可能である。任意の可能な種類のデータ記憶および処理の構成が、当業者によって認識されるであろう。

企図されている本構成では、処理サブシステム２６が、ＡＥ信号２２、２４を受信する。特定の実施形態では、ＡＥ信号２２、２４は、処理サブシステム２６に到達する前に、中間装置によって前処理されてもよい。例えば、中間装置は、増幅器、インターフェースユニット、データ収集システムなどを含むことができる。ＡＥ信号２２、２４が処理サブシステム２６によって受信される前に、初期処理が、ＡＥ信号２２、２４の強度および質を向上させる。処理サブシステム２６に到達する前にＡＥ信号２２、２４が前処理される本システムおよび技術の実施形態が、図２を参照して説明されている。

処理サブシステム２６が、検知装置１８、２０からＡＥ信号２２、２４をリアルタイムに受信する。処理サブシステム２６が、ステータベーン１２の健全性を監視するためにＡＥ信号２２、２４を処理する。一実施形態では、処理サブシステム２６は、軸流圧縮機１４の場所に対して遠隔に位置付けられている。実施形態では、処理サブシステム２６が、軸流圧縮機１４の場所に対して遠隔に位置付けられている場合、処理サブシステム２６が、人間の干渉なしに、リアルタイムに、ステータベーン１２の健全性を遠隔から監視することが可能である。したがって、処理サブシステム２６は、自動的に、ステータベーン１２の健全性をリアルタイムに監視する。別の実施形態では、処理サブシステム２６は、圧縮機１４の近辺に位置付けられることが可能である。

ＡＥ信号２２、２４の処理は、例えば、ＡＥ信号２２、２４に対応する特徴を決定するステップを含み、その後に特徴の解析が続く。一実施形態では、特徴は、例えば、時間領域特徴および周波数領域特徴を含む。時間領域特徴は、例えば、リングダウンカウント（ＲＤＣ）、振幅、イベント期間（ＥＤ）、ピーク振幅（ＰＡ）、立ち上がり時間（ＲＴ）、エネルギーなどを含む。本明細書で使用されているように、「リングダウンカウント」の用語は、アコースティックエミッション信号が動的閾値を越える回数を示すために使用されている。本明細書で使用されているように、「イベント期間」の用語は、アコースティックエミッション信号が動的閾値を越える最初の瞬間と、アコースティックエミッション信号が動的閾値を越える最後の瞬間との間の期間を示すために使用されている。本明細書で使用されているように、「立ち上がり時間」の用語は、アコースティックエミッション波が、最初の閾値越えから所与の波形内のピーク振幅まで進行するのにかかる時間を示すために使用されている。周波数領域特徴は、例えば、ＡＥ信号２２、２４のパワースペクトル密度の周波数分布、これらの分布の変化、ウェーブレットなどを含むことができる。先に述べられているように、特徴の決定の後に、特徴の解析が続く。特徴の解析は、例えば、累積データ解析技術を使用して実施することができる。ＡＥ信号２２、２４の処理、および、特徴の解析は、図３を参照して詳細に説明されるものとする。

図２は、本システムの別の実施形態による、ステータベーン１２の健全性を監視するためのシステム１００の線図である。とりわけ、図２は、ＡＥ信号が処理サブシステムに到達する前に中間装置によってＡＥ信号を前処理することを図示している。システム１００は、圧縮機１０２のケーシングの外側表面の上に取り付けられた複数の検知装置１８、２０を含む。検知装置１８、２０は、圧縮機１０２内のステータベーン１２のうちの少なくとも１つの中の応力波を表すＡＥ信号１０４を生成する。企図されている本構成では、検知装置１８、２０は、増幅装置１０６に物理的に連結されている。企図されている本構成では、増幅装置１０６は、圧縮機１０２内のタービン区画１１０内に位置付けられている。代替的な実施形態では、増幅装置１０６は、タービン区画１１０の外側に位置付けられることが可能である。増幅装置１０６は、高温ケーブルを介して、検知装置１８、２０に物理的に連結されてもよい。増幅装置１０６は、ＡＥ信号１０４の強度を向上させるためにＡＥ信号１０４を増幅させる。ＡＥ信号１０４の増幅の結果、増幅されたＡＥ信号１０８が生成される。

図２に示されているように、システム１００は、データ収集システム（ＤＡＱ）１１１をさらに含む。図２に示されているように、ＤＡＱ１１１は、増幅装置１０６に操作可能に連結されている。ＤＡＱ１１１は、増幅されたＡＥ信号１０８を受信し、増幅されたＡＥ信号１０８をＡＥデータ１１２に変換する。一実施形態では、ＤＡＱ１１１は、増幅されたＡＥ信号１０８をＡＥデータ１１２に変換する前に、増幅されたＡＥ信号１０８からノイズを除去することが可能である。システム１００は、第１の処理サブシステム１１４をさらに含む。第１の処理サブシステム１１４は、ＤＡＱ１１１に操作可能に関連付けることができる。特定の実施形態では、第１の処理サブシステム１１４は、低温ワイヤを介して、ＤＡＱ１１１に物理的に接続されてもよい。一実施形態では、第１の処理サブシステム１１４は、ＤＡＱ１１１の近辺に位置付けられている。別の実施形態では、ＤＡＱ１１１は、第１の処理サブシステム１１４の一部であることが可能である。代替的な実施形態では、第１の処理サブシステム１１４が、ＤＡＱ１１１の機能を実施することが可能であり、したがって、ＤＡＱ１１１は、システム１００内に存在しないことが可能である。

第１の処理サブシステム１１４は、ＤＡＱ１１１からＡＥデータ１１２を受信し、ＡＥデータ１１２を処理することによって、ステータベーン１２の健全性をリアルタイムに監視する。第１の処理サブシステム１１４は、ＡＥデータ１１２に対応する特徴を決定するためにＡＥデータ１１２を処理する。特徴は、例えば、リングダウンカウント（ＲＤＣ）、振幅、イベント期間（ＥＤ）、ピーク振幅（ＰＡ）、立ち上がり時間（ＲＴ）、エネルギー、パワースペクトル密度の周波数分布、周波数などを含むことができる。その後、第１の処理サブシステム１１４が、ステータベーン１２の健全性を監視するために特徴を解析する。システム１００は、圧縮機１０２および第１の処理サブシステム１１４の場所に対して遠隔地に位置付けられた第２の処理サブシステム１１６をさらに含む。第２の処理サブシステム１１６は、第１の処理サブシステムに操作可能に関連付けされている。一実施形態では、第２の処理サブシステム１１６は、ワイヤレス媒体またはワイヤード媒体を介して、第１の処理サブシステム１１４に接続されてもよい。

第２の処理サブシステム１１６は、ユーザが第１の処理サブシステム１１４にアクセスすることを可能にするように構成されている。したがって、第２の処理サブシステム１１４は、ステータベーン１２の健全性を監視するために、遠隔地からユーザによって使用することができる。とりわけ、第２の処理サブシステム１１６は、ユーザが、監視結果および中間処理結果、ならびに、第１の処理サブシステム１１４によって生成された特徴の解析に関連する結果を検討することを可能にする。

図３は、本技術の実施形態による、ステータベーンの健全性を監視するための例示的なフロー図３００である。図３に示されているように、方法は、ＡＥ信号が収集されるステップ３０２から始まる。ＡＥ信号は、図１および図２で参照されているように、アコースティックエミッション（ＡＥ）信号２２、２４、１０４であることが可能である。ＡＥ信号は、例えば、図１および図２で参照されているように、複数の検知装置１８、２０によって収集されてもよい。ＡＥ信号の周波数範囲は、約１００ｋＨｚから約４５０ｋＨｚまで様々である。さらに、ステップ３０４において、ＡＥ信号は、処理サブシステム２６、第１の処理サブシステム１１４、または第２の処理サブシステム１１６など、処理サブシステムに送信されてもよい。

ステップ３０６において、ＡＥ信号は、処理サブシステムによって受信される。特定の実施形態では、ステップ３０４と３０６との間において、ＡＥ信号は、増幅装置、データ収集装置など、中間装置によって前処理されてもよいということに留意されたい。前処理することは、ＡＥ信号の強度および質を向上させる。その後、ステップ３０８において、ＡＥ信号に対応する動的閾値を、ＡＥ信号および初期閾値を利用して決定することができる。本明細書で使用されているように、「動的閾値」の用語は、アコースティックエミッションイベントを特定するためにリアルタイムに決定される閾値を示す。アコースティックエミッションイベントは、例えば、クラック、異常、初期クラックなどを含むことができる。動的閾値は、例えば、処理サブシステム２６、第１の処理サブシステム１１４、または第２の処理サブシステム１１６によって決定することができる。特定の実施形態では、動的閾値は、ＤＡＱ１１１によって決定することができる。ＡＥ信号および初期閾値を利用して動的閾値を決定することは、図４を参照して詳細に説明されている。

動的閾値の決定に続いて、ステップ３１２において、ＡＥ信号が１つまたは複数の関心信号を含むかどうかを確かめるために、チェックが行われる。とりわけ、ＡＥ信号の１つまたは複数の部分が動的閾値を超えるかどうかを確かめることによって、チェックが行われる。チェックは、ＡＥ信号を動的閾値と比較することによって行われる。ステップ３１２において、ＡＥ信号の１つまたは複数の部分が動的閾値を超えたことが確かめられた場合、制御が、ステップ３１４に移される。ステップ３１４において、少なくとも１つの関心信号が、ＡＥ信号から抽出される。一実施形態では、関心信号は、ＡＥ信号が動的閾値を超える最初の瞬間に始まって所定の期間までのＡＥ信号の部分を切り取ることによって抽出される。本明細書で使用されているように、「関心信号」の用語は、動的閾値に基づいて抽出されたＡＥ信号の部分を示す。動的閾値に基づく関心信号の抽出は、クラック伝播／発生または異常に起因して生成されたＡＥ信号を、圧縮機またはタービンの運転中に発生した運転ノイズに起因して生成されたＡＥ信号から識別することを助ける。一実施形態にしたがってＡＥ信号から関心信号を抽出することが、図５Ａおよび図５Ｂにおいて、より詳細に説明されている。

ここで図５Ａおよび図５Ｂを見てみると、これらの図は、一実施形態にしたがって、ＡＥ信号５０２の例示的なプロファイル５００から関心信号を抽出することを示している。とりわけ、図５Ａおよび図５Ｂは、図３におけるステップ３１４をより詳細に説明している。Ｘ軸５０４は、時間を表しており、Ｙ軸５０６は、電圧を表している。符号５０８は、関心信号５１０を抽出するために使用される動的閾値を表している。企図されている本構成で示されているように、ＡＥ信号５０２は、場所５１２における最初の瞬間において、動的閾値５０８を超えている。さらに、ＡＥ信号５０２は、場所５１４まで動的閾値を超えている。それに応じて、場所５１２から始まって場所５１４までの動的閾値５０８を超えないＡＥ信号５０２の部分は抽出されない。ＡＥ信号５０２の部分の抽出は、結果的に関心信号５１０をもたらす。

図３に戻って参照すると、ステップ３１４において、関心信号が、ＡＥ信号から抽出される。関心信号の抽出に続いて、ステップ３１６において、関心信号のそれぞれに対応する１つまたは複数の特徴が決定される。特徴は、例えば、リングダウンカウント（ＲＤＣ）、振幅、イベント期間（ＥＤ）、ピーク振幅（ＰＡ）、立ち上がり時間（ＲＴ）、エネルギー、パワースペクトル密度の周波数分布、周波数などを含むことができる。さらに、ステップ３１８において、１つまたは複数の特徴が、ステータベーンの健全性を監視するために解析される。例えば、１つまたは複数の特徴は、ステータベーン内の異常、クラック、または初期クラックを決定するために解析される。特徴は、例えば、累積解析技術を使用することによって解析される。例示的な振幅の累積解析が、図６に示されている。

ここで図６を見てみると、イベント期間に関してプロットされた特徴の例示的な値のグラフィック表示６００が、本技術の一実施形態にしたがって、特徴の累積解析を説明するために示されている。グラフィック表示６００は、実験的な値を含まず、例示的な値を示しているということに留意されたい。企図されている本例では、振幅の値が、特徴の累積解析を示すために使用されている。企図されている本構成では、Ｘ軸６０２は、イベント期間をミリ秒で表わしており、Ｙ軸６０４は、振幅を表している。例示的な目的のために、振幅の値は、３つの集団６０６、６０８、６１０に集合されているものとして示されている。振幅の値は、例えば、ｋ最近傍アルゴリズムなどパターン認識アルゴリズムを使用して、３つの集団６０６、６０８、６１０に集合させることが可能である。３つの集団６０６、６０８、６１０は、振幅の値を集合させることができる３つの異なるシナリオを示している。例えば、集団６０６は、短いイベント期間に対して、高い振幅を示している。イベント期間に対して高い振幅を示すそのような集団６０６は、ＡＥ信号内のノイズを表わしていると特徴付けられることが可能である。集団６０８は、より大きいイベント期間に対して、中位の振幅を示している。そのような集団６０８は、ラビングを表していると特徴付けられることが可能である。さらに、集団６１０は、中位の振幅、および、さらに大きいイベント期間を示しており、したがって、ステータベーン内の異常として特徴付けられることが可能である。そのような集団６１０は、ステータベーン内のクラックを表していると特徴付けられることが可能である。したがって、本技術の一実施形態によれば、ＡＥ信号に対応する振幅の値が、中位の振幅およびより大きいイベント期間を有する集団の形成を結果的にもたらす場合、１つまたは複数のステータベーンがクラックを有するということが推定され得る。

図３に戻ると、特定の実施形態では、ステップ３１８において、特徴のうちの１つまたは複数を、決定された対応する閾値と比較することによって、特徴を解析することができる。例えば、ステータベーン内の異常を決定するために、特徴振幅を振幅閾値と比較することができる。本明細書で使用されているように、「振幅閾値」の用語は、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを決定するために使用することができる、振幅のベンチマーク値を示す。例えば、振幅の値が、決定された振幅閾値の値を超える場合、それは、ステータベーン内のクラックを示している可能性がある。一実施形態による特徴の解析は、図７を参照して詳細に説明されている。

その後、ステップ３２０において、異常、初期クラック、またはクラックがステータベーン内に存在するかどうかを決定するために、チェックを行うことができる。チェックは、例えば、特徴の解析に基づいて行うことができる。ステップ３２０において、異常、初期クラック、またはクラックがステータベーン内に存在することが確かめられた場合、制御が、ステップ３２２に移される。特定の実施形態では、ステップ３２２において、クラックの場所および長さを決定することができる。特定の実施形態では、３２２において、ステータベーンの残りの寿命を決定することができる。ステータベーンの残りの寿命は、例えば、決定されたクラックの長さを、所定の運転条件において、その最大クラック長さに到達することとなるときを特定することによって、決定することができる。本明細書で使用されているように、「最大クラック長さ」の用語は、限界クラック長さを示すために使用することができ、限界クラック長さを超えると、クラック長さの増加が、ステータベーンの脱落につながることとなる。クラックの長さを決定することは、図８を参照して詳細に説明されることとなる。クラックの場所を決定することは、図９を参照して詳細に説明されている。

さらに、ステップ３２４において、アラームを発することができる。アラームは、異常の深刻度またはクラックの長さに基づいて、様々な範疇のアラームを含むことができる。例えば、一実施形態では、特徴の解析がステータベーン内の大きいクラックを示した場合、次いで、アラームを赤色にすることができる。しかし、別の実施形態では、特徴の解析が、クラックではない異常を示し、次いで、アラームを黄色のアラームにすることができる。特定の実施形態では、特徴の解析が、異常、初期クラック、またはクラックを示さなかった場合、次いで、アラームを緑色のアラームにすることができる。しかし、一実施形態では、特徴の解析が、異常、初期クラック、またはクラックを示さなかった場合、次いで、制御をステップ３０２に移すことができる。ステップ３１２に戻って参照すると、関心信号が存在しないことが決定された場合、次いで、制御が、ステップ３１０に移される。ステップ３１０において、関心信号は存在しないということを宣言することができる。

図４は、本技術の実施形態による、動的閾値を決定するための例示的なフロー図４００である。一実施形態では、図４は、図３におけるステップ３０８をより詳細に説明している。図４に示されているように、符号４０２は、初期閾値を表しており、符号４０４は、動的閾値を表している。初期閾値４０２は、歴史的経験、圧縮機およびタービンの具体的なモデル、前置増幅器構成、監視されることとなるステータベーンを含むタービン内の運転条件およびノイズなどに基づいて、ユーザによって予め設定される。ステップ４０６において、動的閾値は、「ヌル（Ｎｕｌｌ）」に初期化される。その後、ステップ４０８において、ＡＥ信号４１０を受信することができる。ＡＥ信号４１０は、例えば、図１および図２で参照されたＡＥ信号２２、２４、１０４と同様である。一実施形態では、ＡＥ信号４１０は、図３のステップ３０２において生成されたＡＥ信号のうちの１つであることが可能である。

ステップ４１２において、動的閾値がヌルに等しいかどうかを決定するために、チェックが行われる。チェックは、図４で説明された方法４００が、初めて実行されるか、または、以前に実行されたかについて決定する。換言すれば、動的閾値がヌルに等しい場合、方法４００は初めて実行されるということを推定することが可能である。ステップ４１２において、動的閾値がヌルに等しいということが確かめられた場合、制御が、ステップ４１４に移される。ステップ４１４において、初期閾値４０２の値が、動的閾値４０４に割り当てられる。しかし、ステップ４１２において、動的閾値４０４がヌルに等しくないということが決定された場合、制御が、ステップ４１６に移される。ステップ４１６において、ＡＥ信号４１０の一部分が抽出される。ＡＥ信号４１０の一部分が、ヒットロックアウト時間（ｈｉｔ ｌｏｃｋｏｕｔ ｔｉｍｅ）（ＨＬＴ）４１８に基づいて抽出される。とりわけ、ＡＥ信号４１０の一部分は、ＨＬＴ４１８が終了するまで抽出される。本明細書で使用されているように、「ヒットロックアウト時間」の用語は、ユーザによって予め決定された、ＡＥ信号が抽出されるときまでの期間を示すために使用されている。例えば、ＨＬＴ４１８が１ミリ秒であるとき、次いで、ＡＥ信号４１０の一部分が、ＡＥ信号４１０の始まりから始まって１ミリ秒まで抽出される。

ステップ４２０において、抽出されたＡＥ信号の２乗平均平方根値（ＲＭＳ）を、決定することができる。さらに、ステップ４２２において、抽出されたＡＥ信号のＲＭＳ値が、動的閾値４０４よりも大きいかどうかを決定するために、チェックが行われる。抽出されたＡＥ信号内のノイズの量が、以前に抽出されたＡＥ信号内のノイズに対して変化した場合、抽出されたＡＥ信号のＲＭＳ値が、動的閾値よりも大きくなる可能性がある。ステップ４２２において、抽出されたＡＥ信号のＲＭＳ値が動的閾値よりも大きいということが決定された場合、制御が、ステップ４２４に移される。ステップ４２４において、抽出されたＡＥ信号のＲＭＳ値が、動的閾値４０４に加えられ、第１の値が生成される。第１の値の生成に続いて、ステップ４２６において、動的閾値４０４が第１の値に等しくされる。換言すれば、動的閾値４０４が、第１の値に同等の値を有するように更新される。

図７は、本技術の実施形態による、特徴７０２の解析を示す例示的なフロー図７００である。符号７０２は、ＡＥ信号から抽出された関心信号に対応する特徴を表している。図１および図３を参照して先に述べられているように、特徴７０２は、例えば、リングダウンカウント（ＲＤＣ）、振幅、イベント期間（ＥＤ）、ピーク振幅（ＰＡ）、立ち上がり時間（ＲＴ）、エネルギー、パワースペクトル密度の周波数分布、周波数などを含むことができる。企図されている本構成では、振幅、エネルギー、およびイベント期間を含む特徴７０２が解析される。また、符号７０３は、圧縮機またはタービンの運転条件を表している。運転条件は、例えば、入口ガイドステータベーン（ＩＧＶ）角度、負荷変動、ブレードのレシート、非同期振動、同期振動、速度の変動、温度、速度などを含むことができる。ステップ７０５において、特徴閾値は、運転条件７０３に基づいて決定することができる。本明細書で使用されているように、「特徴閾値」の用語は、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを決定するために使用することができる、特徴のベンチマーク値を示す。図７では、振幅閾値、エネルギー閾値、およびイベント期間閾値を含む特徴閾値が、それぞれ、振幅、エネルギー、およびイベント期間を含む特徴を解析するために使用される。企図されている本構成は、特徴振幅、エネルギー、およびイベント期間の解析を示しているが、他の特徴を、方法７００を使用して解析することができることに留意されたい。

図７で示されているように、ステップ７０４において、振幅の値が、振幅閾値の値よりも大きいかどうかを決定するために、チェックが行われる。本明細書で使用されているように、「振幅閾値」の用語は、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを決定するために使用することができる、振幅のベンチマーク値を示す。振幅の値が振幅閾値よりも大きい場合、それは、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを示す可能性があるということに留意されたい。ステップ７０４において、振幅の値が振幅閾値よりも大きいということが確かめられた場合、制御をステップ７０６に移すことができる。しかし、ステップ７０４において、振幅が振幅閾値よりも大きくないということが確かめられた場合、次いで、制御が、ステップ７１０に移される。

ステップ７０６において、エネルギーがエネルギー閾値よりも大きいかどうかを確かめるために、チェックが行われる。本明細書で使用されているように、「エネルギー閾値」の用語は、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを決定するために使用することができる、エネルギーのベンチマーク値を示す。ステップ７０６において、エネルギーがエネルギー閾値よりも大きいということが確かめられた場合、次いで、制御が、ステップ７０８に移される。振幅の値がエネルギー閾値よりも大きい場合、それは、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを示す可能性があるということに留意されたい。しかし、ステップ７０６において、エネルギーの値がエネルギー閾値よりも大きくないということが確かめられた場合、次いで、制御が、ステップ７１０に移される。

ステップ７０８において、イベント期間がイベント期間閾値よりも大きいかどうかを確かめるために、チェックが行われる。本明細書で使用されているように、「イベント期間」の用語は、アコースティックエミッション信号が動的閾値を越える最初の瞬間と、アコースティックエミッション信号が動的閾値を越える最後の瞬間との間の期間を示す。さらに、本明細書で使用されているように、「イベント期間閾値」の用語は、本明細書で、ステータベーン内の異常、初期クラック、またはクラックを決定するために使用することができる、イベント期間のベンチマーク値を示すために使用されている。ステップ７０８において、イベント期間の値がイベント期間閾値よりも大きいということが確かめられた場合、次いで、制御が、ステップ７１２に移される。ステップ７１２において、異常、クラック、または初期クラックが存在するということを宣言することができる。

ステップ７１０に戻って参照すると、特徴７０２のうちの１つまたは複数は、対応する１つまたは複数の集団に分類することが可能である。一実施形態では、特徴７０２のそれぞれを、集団に分類することができる。一実施形態では、特徴「振幅」が集団に分類される場合、次いで、集団は、図６を参照して説明された集団６０６、６０８、６１０と同様であることが可能である。特徴「振幅」の集団は、例えば、振幅に関して、集団６０６、６０８、６１０と同様である。例えば、特徴７０２のそれぞれは、パターン認識技術を使用して、集団に分類することができる。パターン認識技術は、例えば、ｋ最近傍技術などを含むことができる。

ステップ７１４において、集団が、背景ノイズ、電気的ノイズ、または、こすれを表すかどうかを決定するために、チェックが行われる。ステップ７１４において、集団が、背景ノイズ、電気的ノイズ、または、回転部に起因するこすれを表すということを決定した場合、次いで、制御をステップ７２０に移すことができる。ステップ７２０において、方法７００の実行が停止される。しかし、ステップ７１４において、集団が、背景ノイズ、電気的ノイズ、または、こすれを表さないということが決定された場合、次いで、制御が、ステップ７１２に移される。先に述べられているように、ステップ７１２において、異常、クラック、または初期クラックが存在するということが宣言される。

図８は、本技術の実施形態による、ステータベーン内のクラックの長さを決定することを示す例示的なフロー図８００である。ステップ８０２において、それぞれの特徴に対応する累積値を初期化することができる。累積値は、例えば、アコースティックエミッションイベントが検出される最初の瞬間において、初期化することができる。アコースティックエミッションイベントは、例えば、ステータベーン内の異常の検出、クラックの検出、または、初期クラックの検出を含むことができる。例えば、振幅に対応する累積値を、「ヌル」と等しくなるように初期化することができる。また、別の実施形態では、振幅に対応する累積値は、最初のＡＥイベントが検出される瞬間における振幅の値と等しくなるように初期化することができる。

ステップ８０４において、それぞれのＡＥ特徴に対応する累積値を、その後のＡＥイベントを特定したとき、反復して更新することができる。したがって、方法８００の最初の反復において、それぞれのＡＥ特徴の初期化された累積値は、ＡＥイベントを特定したとき、対応する特徴の値に加えることができる。例えば、特徴Ｆに対応する、初期化された累積値が、「ａ」と等しいとする。さらに、その後のＡＥイベントが検出された場合、特徴振幅の値は、ａ１であり、次いで、累積値は、「ａ＋ａ１」に等しい値に更新することができる。同様に、特徴に対応する更新された累積値が、反復Ｉにおいて、ａ１であり、かつ、反復Ｉ＋１において、特徴の値がａ２である場合、次いで、その特徴に対応する、更新された累積値は、ａ１＋ａ２に更新することができる。ステップ８０４は、所定の時間まで反復されてもよいことに留意されたい。所定の時間までステップ８０４を実行した結果、それぞれの特徴に対応する最終更新された累積値が決定される。その後、ステップ８０６において、最終更新された累積値の加重平均を決定することができる。加重平均は、例えば、それぞれの特徴に割り当てられた所定の重み８１０に基づいて、決定することができる。本明細書で使用されているように、「特徴の重み」の用語は、それぞれの特徴に割り当てられる重要度を示すために使用されている。その後、ステップ８０８において、クラックのマップ８１２内のクラック長さにマップすることが可能である。クラックのマップは、クラック長さにマップされた加重平均値を含む。加重平均値に対するクラック長さのマッピングの結果、クラックの長さが決定される。

図９は、複数のステータベーン１２の間でクラックの場所を決定することを示す例示的なフロー図である。図９に示されているように、ステップ９０２において、検知装置が、基準検知装置として、圧縮機のケーシングの上に位置付けられた複数の検知装置から選択される。複数の検知装置は、例えば、検知装置１８、２０であることが可能である。ステップ９０４において、複数の検知装置からのＡＥ信号の到着の時間を、基準検知装置から受信されたＡＥ信号の到着の時間に対して、決定することができる。さらに、ステップ９０６において、それぞれのＡＥ信号に対応する発生源検知装置を、ステップ９０４において決定されたＡＥ信号の到着の時間に基づいて、決定することができる。発生源検知装置は、例えば、ＡＥ信号の到着の時間に三角測量技術を適用することによって、決定することができる。

１０ システム
１２ ステータベーン
１４ 軸流圧縮機
１６ 回転ブレード
１７ ケーシング
１８ 検知装置
２０ 検知装置
２２ ＡＥ信号
２４ ＡＥ信号
２６ 処理サブシステム
１００ システム
１０２ 圧縮機
１０４ ＡＥ信号
１０６ 増幅装置
１０８ ＡＥ信号
１１０ タービン区画
１１１ ＤＡＱ
１１２ ＡＥデータ
１１４ 第１の処理サブシステム
１１６ 第２の処理サブシステム
５００ プロファイル
５０２ ＡＥ信号
５０４ Ｘ軸
５０６ Ｙ軸
５０８ 動的閾値
５１０ 関心信号
５１２ 場所
５１４ 場所
６００ グラフィック表示
６０２ Ｘ軸
６０４ Ｙ軸
６０６ 集団
６０８ 集団
６１０ 集団

Claims (20)

1. 複数のステータベーンを通って伝播するアコースティックエミッション波を表すアコースティックエミッション（ＡＥ）信号を生成するように構成された複数の検知装置と、
   前記複数の検知装置と操作可能に通信する処理サブシステムとを備え、
   前記処理サブシステムが、
   初期閾値および前記ＡＥ信号に基づいて動的閾値を生成し、
   前記動的閾値に基づいて、前記ＡＥ信号内に複数の関心信号が存在するかどうかを決定し、
   前記動的閾値に基づいて、前記ＡＥ信号から前記複数の関心信号を抽出し、
   前記複数の関心信号に対応する１つまたは複数の特徴を決定し、
   前記複数のステータベーンの前記健全性を監視および確認するために前記１つまたは複数の特徴を解析する
   ように構成されている、システム。
2. 前記処理サブシステムが、前記複数のステータベーンの前記健全性をリアルタイムに監視するように構成されている、請求項１記載のシステム。
3. 前記複数の検知装置が、三角測量技術を使用して、前記複数のステータベーンのケーシングの外側表面を横切って、また前記外側表面の上に最適に分散されている、請求項１記載のシステム。
4. 前記複数の検知装置が、圧電型検知装置、磁気歪み検知装置、光学式検知装置、アコースティックエミッション検知装置、電波式ワイヤレス検知装置、または、それらの組み合わせを含む、請求項１記載のシステム。
5. 前記処理サブシステムが、累積解析技術およびパターン認識技術を使用して、前記１つまたは複数の特徴を解析するように構成されている、請求項１記載のシステム。
6. 前記処理サブシステムが、前記ステータベーンの前記健全性を監視し、前記複数のステータベーン内のクラック、初期クラック、または、異常を決定するように構成されている、請求項１記載のシステム。
7. 前記処理サブシステムが、前記複数のステータベーンのうちの１つまたは複数における前記クラックの長さを決定するようにさらに構成されている、請求項６記載のシステム。
8. 前記処理サブシステムが、
   アコースティックエミッションイベントを特定したとき、前記１つまたは複数の特徴のうちのそれぞれに対応する累積値を初期化すること、
   前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する前記初期化された累積値に基づいて、前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する最終累積値を生成すること、
   前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する前記最終累積値の加重平均を計算すること、および
   前記加重平均を所定の長さにマッピングすることによって、前記クラックの前記長さを決定すること
   によって、前記クラックの前記長さを決定するように構成されている、請求項７記載のシステム。
9. 前記１つまたは複数の特徴が、リングダウンカウント（ＲＤＣ）、振幅、イベント期間（ＥＤ）、ピーク振幅（ＰＡ）、立ち上がり時間（ＲＴ）、エネルギー、周波数、前記パワースペクトル密度の周波数分布、アコースティックエミッション特徴、または、それらの組み合わせを含む、請求項１記載のシステム。
10. 前記処理サブシステムが、前記動的閾値をリアルタイムに生成する、請求項１記載のシステム。
11. 複数のステータベーンの健全性を監視する方法であって、
    前記複数のステータベーンのうちの１つまたは複数を通って伝播するアコースティックエミッション波を表すアコースティックエミッション（ＡＥ）信号を生成するステップと、
    初期閾値および前記ＡＥ信号に基づいて、動的閾値を生成するステップと、
    前記動的閾値に基づいて、複数の関心信号が前記ＡＥ信号内に存在するかどうかを決定するステップと、
    前記動的閾値に基づいて、前記ＡＥ信号から前記複数の関心信号を抽出するステップと、
    前記複数の関心信号に対応する１つまたは複数の特徴を決定するステップと、
    前記複数のステータベーンの前記健全性を監視するために、前記１つまたは複数の特徴を解析するステップと
    を含む、方法。
12. 前記動的閾値を生成するステップが、
    初期化された動的閾値を生成するために前記動的閾値を初期化するステップと、
    ヒットロックアウト時間に基づいて、前記ＡＥ信号のうちの１つの部分を抽出するステップと、
    前記ＡＥ信号のうちの１つの前記抽出された部分の２乗平均平方根値を決定するステップと、
    前記２乗平均平方根値と前記初期化された閾値との比較に基づいて、前記動的閾値を更新するステップと
    を含む、請求項１１記載の方法。
13. 前記動的閾値を更新するステップが、前記２乗平均平方根値と前記初期閾値を加えるステップか、または、ＡＥ信号の抽出された部分に対応する２乗平均平方根値と、以前に更新された動的閾値を加えるステップを含む、請求項１２記載の方法。
14. 前記２乗平均平方根値と、以前に更新された動的閾値との比較に基づいて、前記動的閾値を更新するステップをさらに含む、請求項１２記載の方法。
15. 前記１つまたは複数の特徴を解析するステップが、前記１つまたは複数の特徴の累積解析を含む、請求項１１記載の方法。
16. 前記１つまたは複数の特徴を解析するステップが、前記１つまたは複数の特徴と対応する閾値を比較するステップを含む、請求項１１記載の方法。
17. 前記１つまたは複数の特徴を解析するステップが、
    パターン認識技術を使用して、前記１つまたは複数の特徴を１つまたは複数の集団に分類するステップと、
    前記１つまたは複数の集団がガスタービンの背景ノイズ、電気的ノイズ、または、こすれノイズを表すかどうかを特定するために、タービン運転データに基づいてチェックを実行するステップと、
    前記チェックに基づいて、前記複数のステータベーンのうちの前記１つまたは複数における異常、または、クラックもしくは初期クラックを特定するステップと
    を含む、請求項１６記載の方法。
18. 前記方法が、
    アコースティックエミッションイベントを特定したとき、前記１つまたは複数の特徴のうちのそれぞれに対応する累積値を初期化すること、
    前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する前記初期化された累積値に基づいて、前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する最終累積値を生成すること、
    前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する前記最終累積値の加重平均を計算すること、および
    前記加重平均の値を所定の長さにマッピングすることによって、クラックの長さを決定すること
    によって、前記クラックの前記長さを決定するステップをさらに含む、請求項１１記載の方法。
19. 前記アコースティックエミッションイベントが、前記複数のステータベーンのうちの前記１つまたは複数における異常、クラック、または初期クラックの検出を含む、請求項１８記載の方法。
20. 前記最終累積値を生成するステップが、その後のアコースティックエミッションイベントを特定したとき、前記１つまたは複数の特徴のそれぞれに対応する前記累積値を、所定の時間まで反復して更新するステップを含む、請求項１８記載の方法。