JP2015523576A - 回転ブレードの健康状態を観測するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

時間における２以上の異なる点で、ロータ組立体の回転ブレードそれぞれに関する複数組のブレード周波数値を定め、ブレード周波数値における変化からブレード健康状態の指標を判断するための、方法及びシステムを提供する。ブレード観測装置（２０）からの振動応答の測定値を受信し、処理デバイス（３０）を介して、回転ブレードのシステムとして振動データを処理して各ブレードの周波数を抽出することによって、ブレード周波数値を判断する。複数組のブレード周波数値は、各回転ブレードに関するブレード周波数値における変化を判断するために比較され、ブレード健康状態の指標を提供する。

Description

本願は、出願日が２０１２年７月２５日である米国仮特許出願第６１／６７５，７０７号の優先権を主張し、参考として本願に組み込む。

本発明は、全体として、診断試験の分野に、より具体的には、回転機械のためのブレード診断試験の分野に、関する。

回転機械が動作している間にブレードがそのロータから機械的に分離することは、機械に大きな損傷をもたらすことがあり、人員にも潜在的に危険であることがある。さらに、ブレードに発生している亀裂は、機械の動作中に臨界長さまで成長することがあり、ブレードの分離を招いて機械に損傷をもたらすことがある。

望ましいことは、ブレードの分離の可能性を低減することである。そのために、回転機械におけるブレードの周期的な非破壊検査を実行することがよく行われている。このような非破壊検査で使用する方法は、目視検査、磁粉検査、蛍光検査、渦流探傷検査、超音波フェーズドアレイ検査、及び、音響温度検査を含む。これら非破壊検査技術の従来の用途は、検査中にタービンロータを静止させることを必要とする。

このような周期的な静止させた非破壊検査中に亀裂を検出しない場合であっても、このような検査と検査との間に亀裂を発生させて臨界サイズまで成長することは潜在的に可能である。このような可能性に取り組むため、機械の動作中にブレードを観測することに関して、「Infrared-based Method and Apparatus for Online Detection of Cracks in Steam Turbine Components」と題された特許文献１に記載されているようなオンラインシステム及び方法が知られている。この方法において、解析及び判断システムは、データをまとめてタービンのような回転機械の動作に関する判断を行うために採用されている。

オンライン式観測への１つの可能性のある取り組みは、ブレード内の亀裂の存在が強度をひいてはそのブレードの固有周波数を変更することを観察することに基づいている。例えば歪ゲージまたはチップ時間計測を用いてブレードの振動振幅を時間の関数として測定することによる方法が知られている。このような振幅測定は、例えばＦＦＴ技術を用いて、時間領域から周波数領域へ変換される。このような技術は、複数列のブレードに関するデータを解析するために適用され、各ブレードを連続的に解析する。

評価したブレード周波数における一時的な変化を用いてブレードの亀裂を検出する方法が提案されている。このような方法は、しっかりとはしていないことが分かった。様々な有用な用途に関して、同一列の亀裂のないブレードに関して評価した周波数における異なる時間及び異なる動作状況でのバラツキは、大きなサイズの亀裂が存在する結果として生じる周波数の変化とは同じオーダーであることが分かった。

評価した周波数におけるバラツキは、理論上の列の同一ブレードでも存在することがある振動挙動の複雑さに起因する。単一ブレードに関して、例えば基本屈曲曲げモードのような振動の各基本モードは、単一の関連する固有振動数を有する。しかし、一列の「ｎ」個のこのようなブレードには、各基本振動モードに関する「ｎ」個のこのような固有振動数があり、このような固有振動数それぞれは、異なる節直径に関連付けられている。

実際のブレード列において、個別のブレードそれぞれの振動応答は、同一ではない。このタイプの複合ブレードシステムの挙動を理解することは、ミスチューニング(mistuning)として文献において言及されている研究が盛んな分野である。

米国特許第７，４３２，５０５号明細書

したがって、この技術には、回転機械におけるブレード診断試験の改善した方法に関する必要性がある。本発明は、この必要性に取り組むように構成されている。

図面を考慮して本発明を以下の説明で説明する。

ロータ組立体のセクションを示す概略図である。 一実施形態の態様を具体化した例示的なコンピュータ実行型ブレード健康状態観測システムを示すブロックダイアグラムである。 一実施形態の態様の動作を示すフローチャートである。 一実施形態の態様の動作を示すフローチャートである。 一実施形態の態様の動作を示すフローチャートである。 一実施形態の態様にかかるバフェ(buffet)データから抽出したブレード周波数特性を示すグラフである。 一実施形態の態様かかる４つのサンプルブレードの周波数特性を示すグラフである。 一実施形態の態様にかかる周波数特性データに低次元モデルを最も適合させることによって決定したパラメータを示すグラフである。 一実施形態の態様にかかる２つの異なるタイプの励振に関する４つの代表的なブレードにおける周波数特性を示すグラフである。 一実施形態の態様にかかるブレード数によって特定した周波数比を示すグラフである。 ピーク応答法を用いてブレード周波数における明白な変化を示すグラフである。 一実施形態の態様にかかる位置合わせしたブレードスロット番号の関数として周波数比を示すグラフである。 一実施形態の態様にかかる時間の関数としてブレード周波数における変化を示すグラフである。

図１に示すように、例示的なロータ組立体１０は、ディスクまたはハブ１２と、少なくとも一列の周方向に間隔をあけたロータブレード１４と、を有する。ブレード１４は、ディスク１２と（図示のように）一体化してまたはディスク１２とは別に形成されており、別である場合、各ブレード１４の基部（図示略）においてディスク１２に取り付けられる。本明細書で言及するロータ組立体は、航空機エンジン、ミサイル、ファン、発電施設、ポンプ、インペラ、海軍用途のプロペラ、及び、風力発電ユニットのような回転設備で使用されるロータ組立体を含む。例示的なガスタービンシステムは、圧縮機、燃焼器、及び、ロータに取り付けられた複数のタービンブレードを有する。

図２を参照すると、本発明の一実施形態の態様を示す例示的なコンピュータ実行型システムは、圧縮機またはガスもしくは蒸気タービンのようなターボ機械の動作中にロータ組立体１０の振動データを得るために、ブレード振動観測設備２０を有する。このようなデータは、本発明の態様にしたがってコンピュータのような処理デバイス３０を介して処理され、ブレードの状態（または健康状態）を観測する。

ブレード周波数（例えば周波数特性データからの１以上の特性）に関する情報を特定することは、振動応答データから各ブレードに関して抽出された周波数特性データに低次元モデル４０を適合させることによって、処理デバイス３０を介して得られる。データは、モニタへ処理され、ブレードの傾向を含む健康状態を報告する。

図３Ａから図３Ｃは、本発明の一実施形態の態様を具現化するフローチャートを示す。

一実施形態において、方法は、図３Ａに示す３つの基本段階を介して進展する。第１段階（段階Ａ）は、基準組のブレード周波数値を定める工程１００を含む。この情報は、ブレード組に関する初期周波数値を規定し、周波数特定処理におけるランダムノイズレベルを評価するために使用される。次の段階（段階Ｂ）は、時間における１以上の今後の点の新規のブレード周波数値を得る工程２００を備える。最終段階（段階Ｃ）は、主としてプロセッサを介して、各ブレードのブレード周波数値における変化を算出する工程３００を含み、この変化は、以降、ランダムノイズから定められたレベルよりも大きいブレード周波数値における変化がブレードの物理状態における変化を示しかつブレードの劣化を示すと判断される。そして、この情報は、傾向を含む診断及び健康状態観測のために使用される。

図３Ｂを参照すると、基準組のブレード周波数値を定める工程１００からなる段階Ａを詳細に示しており、この段階Ａは、ステップ１〜４を備える。この段階は、所定時間間隔にわたってブレードの振動応答を測定するかつ／または振動応答の測定結果を受ける工程１０２と、回転ブレードのシステムとして振動データを処理し、各ブレードの周波数特性を抽出する工程１０４と、例えばプロセッサを介して低次元モデルを周波数特性データに適合させることによってブレード周波数に関する情報／パラメータを特定する工程１０６と、各ブレードに関するブレード周波数を算出する工程１０８と、所望の基準を定めるまでこれらステップを繰り返す工程と、を含む。

図３Ｃを参照すると、時間における１以上の今後の点の新規のブレード周波数値を得る工程２００からなる段階Ｂを詳細に示しており、この段階Ｂは、ステップ１〜４を備える。この第２段階は、基本的に第１段階と同じステップを備える、すなわち、所定時間間隔にわたってブレードの振動応答を測定するかつ／または振動応答の測定結果を受ける工程２０２と、回転ブレードのシステムとして振動データを処理し、各ブレードの周波数特性を抽出する工程２０４と、例えばプロセッサを介して低次元モデルを周波数特性データに適合させることによってブレード周波数に関する情報／パラメータを特定する工程２０６と、各ブレードに関するブレード周波数を算出する工程２０８と、時間において所望数の点に対してこれらステップを繰り返す工程と、を含む。

本発明において、振動データは、回転ブレードのシステムとして処理され、例えば、システムは、少なくとも１つの全体的な列の回転ブレードを備える。この方法において、個別のブレードの周波数における潜在的な一時的な変化は、ミスチューニング解析技術を用いて、完全な複数列のブレードを定期的に解析することによって評価され、このミスチューニング解析技術は、各ブレードを順に個別に考慮する従来技術とは対照的に、ブレード列を複合システムとして複数のブレード列を取り扱う。本発明によって教示される方法は、コンピュータ的に複雑でありかつ困難であるが、従来の方法を用いて検出されるよりもずっと小さいブレード亀裂を信頼性良く検出することができることがわかっている。さらに、本発明によって教示される方法は、ロータからブレードが機械的に分離する臨界サイズよりもずっと小さいブレード亀裂を検出するために実演される。

ブレード周波数値は、所定関数を適用することによって得られ、抽出した周波数は、関数の独立した変数である。一例において、関数は、ブレード周波数比を含む。この比は、例えば、各回転ブレードの抽出した周波数と抽出した周波数の平均との間の比率であってもよい。あるいは、この比は、各回転ブレードの抽出した周波数と抽出した周波数の平均にわたる抽出した周波数の平均との差であってもよい。複数の他の関数を本明細書で熟考し、本明細書の方法で使用するための適切なブレード周波数値を提供する。例えば、関数は、各回転ブレードの抽出した周波数と抽出した周波数の平均との差であってもよい。特定の例において、関数は、恒等関数の最も単純な場合を含む加算、減算、乗算、割算のような代数的演算を含み、かつ分数乗に発展する単純な代数的関数であってもよい。同様に、より複雑な関数を本明細書で考慮し、この関数は、対応する出力値への入力値として抽出した周波数に関する数学的状態を備える。関数を記述するために別の関数またはアルゴリズムを用いてもよい。

段階Ｃは、各ブレードの周波数における変化を算出する工程を含む。機械の動作状態における変化は、すべてのブレードの周波数における変化を引き起こし、この変化は、別の動作状態におけるこれらブレードの周波数に比例する。しかしながら、特にブレード周波数値がブレード周波数比を含む場合において、ブレード周波数値は、ブレードの周波数における比例変化がこれらブレードの周波数値を著しくは変化させないように定式化される。

したがって、ブレード周波数比のような周波数値を使用することにより、ブレード劣化のより安定した評価を提供し、これは、動作状態における変化の影響を最小化する。成長する亀裂は、時間にわたってブレードの振動周波数を減少させる。すべてのブレードが小さな亀裂を同時に進展させることはありえないので、周波数値の変化データは、ブレードの劣化の指標として使用され（３００）、ブレードの健康状態を観測して報告するために使用される。同様に、この方法を利用して傾向を追跡記録する。時間の関数としてブレード周波数値における変化の例を図１１にグラフとして示し、２つのブレード（ブレード１１及び２４として特定される）は、この方法によって亀裂を有すると判断され、時間にわたる傾向を見る。

この方法からの結果は、任意のブレードに関するブレード周波数値における判断した値の出力を有する報告値として出力され、この判断した値は、ブレードの健康状態の指標を提供する。さらに、ロータ組立体の動作パラメータにおける変化は、ブレードの健康状態のこの指標に基づいて、実行される。様々な動作パラメータ変化は、操業停止を開始すること、負荷を変更すること、排気圧を変更すること、入口圧力を変更すること、入口温度を変更すること、入口湿度レベルを変更すること、抽出配置を変更すること、抽出状態を変更すること、冷却スプレーの動作を変更すること、及び、湿度除去機能の動作を変更すること、を含む。

一部の従来技術のブレード観測技術は、機械の回転速度が臨界周波数を超えて立ち上がるので、振動を観測することを必要とする。このような技術は、一度に何か月も全出力でオンラインなままであることがある基本負荷型(base-loaded)の発電所に関して共通であり、一定速度で延長した期間にわたって機械を動作させる場合に、限定した用途となる。本発明の実施形態は、機械の一定速度動作中に特に有用であり、バフェティング(buffeting)もしくは不規則励振によって引き起こされたまたはフラッタのような自己励振型の振動によって引き起こされた振動を観測し、振動データを処理して周波数特性情報を抽出し、ブレードの状態を観測する。

別の実施形態において、一列のブレードの各ブレードに関する基準固有周波数は、所定速度でタービンを動作させるために定められる。電流試験期間中に、各ブレードの固有周波数を所定速度で測定し、各ブレードの現在の固有周波数をその基準値と比較して差を特定する。全体の列のブレードに関するこれら差の平均を算出し、各ブレードに関する差を平均差と比較する。任意の個別のブレードに関する差が規定値だけ平均差から異なっている場合に、警報を発する。

ここで、（図３Ｂ及び図３Ｃから）ステップ１〜４を以下で詳述する。

ステップ１は、時間間隔にわたってブレードの振動応答を測定する工程を備える。ブレードの振動応答は、既知の方法の変形例を用いて測定される。２つの共通して使用される方法は、回転ブレードを収容する筐体に固定された歪ゲージ及びプローブのいずれかである。歪ゲージは、ブレードに取り付けられており、スリップリングまたは遠位測定システムを使用して回転段からデータ記録システムまで歪情報を伝達させる。プローブの場合、プローブは、ブレードがプローブを通過した時間を測定するために使用される。そのため、ブレードが振動している場合、ブレードは、ブレードが回転方向に反っていると早く到来し、ブレードが回転方向とは反対方向に反っていると遅延する。したがって、所定点における到来時間情報または規定したアーク長さに関する飛行時間情報を処理し、ブレードがプローブを通過する時間ごとにブレードの反りを測定することをもたらす。ブレードの振動を測定するためのシステムは、米国特許第８，２５６，２９７号明細書に示す光学システムのように、既知であり、または、英国ダービーのRotadata社から商業的に入手可能なシステムであり、「http://www.rotadata.com/pages/products/blade-tip-timing-stress-measurement.php」を参照する。ブレードの振動を測定するための他の方法は、ステップ１を実行するために使用され、特定のブレードが回転するにしたがってレーザが特定のブレードに追従する走査レーザ振動計と、ＲＡＤＡＲ信号を用いてブレードの振動応答を測定するデバイスと、を有する。

ステップ１の第２の考慮する事項は、時間間隔中に測定される振動データが各ブレードに関する周波数特性情報を抽出するために使用される情報を含むべきであることである。例えば、これは、ブレードの第１曲げモードにおける、ブレードの第２曲げモードにおける、またはいくつかの高次モードにおけるブレードの周波数特性に関する情報を含んでもよい。

ブレードの周波数特性情報を抽出するのに有用であるデータの１つのタイプは、測定のための時間間隔を選択して臨界動作速度で交差する共振に対応させることである。

有用である第２のタイプのデータは、バフェまたはランダム特性データである。バフェは、ブレードにわたる流動流れにおけるタービンによって引き起こされた不規則励振に関連する。主として、不規則励振からの振動運動は、臨界動作速度近傍ではない一定の動作速度で測定される。バフェ特性データを解析することは、ブレードの周波数特性を定めるためにユニットの回転速度における変化を必要としないので一定速度で動作する発電施設を観測するための特に有用な技術であり、測定は、機械がその通常動作を続けている間に行われる。

第３の選択肢は、ブレードがフラッタのような空力弾性不安定を受けている間に、一定速度で得られる振動データを測定することである。

ステップ２は、振動データをシステムとして処理し、各ブレードの周波数特性を抽出する工程を備える。主として、振動情報をデジタル化し、そのため、変位または歪情報は、別個の時間間隔で通知される、または、デジタル化される。その結果、フラッタまたはバフェデータの場合に、高速フーリエ変換を使用し、信号の周波数成分を判断する。

一例として、ブレードの第１曲げモードにおけるブレードの周波数特性を判断する場合を考察する。ブレードは、不規則励振（例えばバフェ）に応じて振動しており、振動データを一定速度で測定する。公知のプローブシステムを用いて振動測定を行う。到来時間情報を処理し、別個の時間サンプル、すなわちブレードがプローブを通過する各時間におけるブレード変位を判断する。変位データを処理し、各ブレードに関する周波数特性情報を抽出する。これは、部分間隔からデータを使用し、部分間隔からデータの高速フーリエ変換を取って複数の周波数応答を取得し、データを平均化するまたは平滑化することを含む。結果として得られる周波数応答を図４に示し、個別のブレードの振幅を励振周波数の関数としてプロットする。

臨界動作速度で交差する共振の場合に、別の取り組みを使用してもよい。主として、複数のプローブを筐体に据え付けて使用し、筐体の様々な周方向点でブレードの到来時間を測定する。そして、ロータの各回転における各ブレードの振幅、周波数及び位相を判断するために、かつ回転速度の関数として、正弦波適合アルゴリズムを使用する。この情報は、データを取得することが非常に遅いが、基本的に、回転速度における変化でもたらされた周波数特性データと同一である。しばしばデータを処理し、ノイズを低減する。これは、データを平均化してノイズを低減すること、または、データをフィルタリングして関心のない二次的振動モードからブレードの周波数特性を低減すること、を含む。プローブシステム及びフィルタリングを含むこのタイプのデータ解析能力を商業的に提供する２つの企業は、Agilis Group社及びHood Technology Corporationである。

ステップ３は、低次元構造モデル（ＲＯＭ）を周波数応答データに適合することによって、ブレード周波数に関する情報を特定する工程を備える。一般的に、ブレードシステムの周波数応答は、複雑である、すなわち、ブレードは、特有のモードで１を超える共振ピークを有する。

一例として、図５に示す４つのブレードの周波数応答を考慮する。周波数特性が複数のピークを有する理由は、ブレードが若干異なる周波数を有すること、及び、これらの運動が構造的に及び空気力学的に結合されること、である。このタイプの複合ブレードシステムの振動が研究の活発な分野であることを理解されており、ミスチューニングの文献において言及されている（例えば、Griffin, J. H.及びHoosac, T. M.の「Model Development and Statistical Investigation of Turbine Blade Mistuning」、ASME Journal of Vibration, Acoustics, Stress, and Reliability in Design, 第１０６巻、１９８４年４月、第２０４−２１０頁参照）。

理論的には、各ブレードが同一である場合、各ブレードの振動は、同一であり、１つのみの周波数ピークがある。ブレードが若干異なる周波数を有する、すなわちブレードがミスチューニングされているので、ブレードは、さまざまな固有周波数を有する複数のミスチューニングされたシステムモードで振動する。複数のミスチューニングされたシステムモードに加わるブレードの正味の影響は、これらが複数のピークを有することである。したがって、システムの動作状態が変化するにしたがって周波数ピークが変化するので、共振特性応答において特有の周波数を引き出して、特有の周波数をブレードの固有周波数として指定することは、困難である。実際には、この取り組みを試用する場合には、結果として得られる周波数は、１つの時間サンプルから次のものまで分散することを示し、そのため、これら周波数は、例えばブレード亀裂によって引き起こされるブレードにおける物理的変化を信頼性良く検出するのには使用されない、すなわち、ブレードの周波数における不正確性は、変化がまさに分離を引き起こそうとしている亀裂を含む場合にブレードが受ける周波数における変化よりも大きい。

研究者は、ミスチューニングされたブレード式ディスクの振動応答を予測するための低次元モデル（ＲＯＭ）を開発している（例えば、Griffin, J.H.及びYang, M.T.の「A Reduced-Order Model of Mistuning Using a Subset of Nominal System Modes」、Journal of Engineering for Gas Turbines and Power,第１２３巻，２００１年１０月，第８９３−９００頁、並びに、Griffin, J.H.及びFeiner, D.M.の「A Fundamental Model of Mistuning for a Single Family of Modes」、ASME Journal of Turbomachinery, 第１２４巻、２００２年１０月、第５９７−６０５頁参照）。

低次元モデル（ＲＯＭ）がブレードシステムの振動応答を予測するために２、３の入力パラメータのみを必要とするので、低次元モデルは、有用である。低次元モデルで使用する一組の入力パラメータは、個別のブレードの周波数である。これら低次元モデルには入力パラメータが比較的少ないので、研究者は、低次元モデルによって予測した周波数特性を実験データに最もよく適合させるパラメータを特定することによって、個別のブレードの周波数を特定するための方法を開発した（例えば、Griffin, J.H.及びFeiner, D.M.の「Mistuning Identification of Bladed Disks Using a Fundamental Model of Mistuning - Part I: Theory」、ASME Journal of Turbomachinery, ２００４年、１２６（１）、第１５０−１５８頁、並びに、Griffin, J.H.及びFeiner, D.M.の「Mistuning Identification of Bladed Disks Using a Fundamental Model of Mistuning - Part II: Application」、ASME Journal of Turbomachinery, ２００４年、１２６（１）、第１５９−１６５頁参照）。

したがって、低次元モデルを周波数特性データに適合させることによって個別のブレード特性を特定するこれら方法のいずれかを使用し、ブレードの状態を観測してブレードの劣化を検出するために使用される個別のブレード特性を特定する。

低次元モデル（ＲＯＭ）を周波数特性データに適合させて個別のブレード特性を特定するための１つの処理は、「Fundamental mistuning model for determining system properties and predicting vibratory response of bladed disks」と題された米国特許第７，０８２，３７１号明細書並びに関連する米国特許第７，３８３，１３６号明細書及び米国特許第７，２０６，７０９号明細書に記載されており、それらすべてを参考として組み込む。これら特許文献は、ブレード式ディスクシステムの振動応答を正確に予測するために、基本ミスチューニングモデル（Fundamental Mistuning Model：ＦＦＭ）として言及された低次元モデルを説明している。ミスチューニングされたブレード式ディスクの通常モード及び固有周波数は、ディスクの振動応答から直接判断される。そして、これらモード及び固有周波数は、ＦＭＭ ＩＤ手法に入力され、ブレード式ディスクがエンジン内で正確に回転しているときにセクタの周波数を観測する。

周波数特性データから特定した特性の一例を図６に示す（節直径プロット、力成分、ブレード周波数比、及び、ブレード減衰比を含む）。この場合において、２４のブレードの周波数特性（これらのうちの４つを図５に示す）は、入力として使用される。特定ステップは、ブレード式ディスクシステムのための節直径プロット、ブレードに作用する力の調和性、各ブレードセクタに関するミスチューニング比及びどの程度減衰がブレードに作用しているか、を特定する。

この例において、パラメータのキーセットは、比を含む関数から得られたブレード周波数値を含む。ここで、ｋ番目のブレードに関するブレード周波数比（Δω_ｋ）のための等式は、以下のとおりである。
Δω_ｋ＝（ｆ_ｋ−ｆ_ａｖｅ）／ｆ_ａｖｅ ここで、ｋ＝１、２、…、Ｎ （１）
であり、
Ｎは、関心のある列におけるロータにあるブレード数であり、
ｆ_ｋは、ｋ番目のブレードセクタの周波数であり、
ｆ_ａｖｅは、ｆ_ｋの平均値である。

この例の低次元モデルにおいて、ブレード周波数比Δω_ｋは、ブレードセクタにおける周波数測定値のバラツキである。ブレードセクタは、ブレードと、ブレードを支持するディスクの一部と、ブレードに取り付けられるシュラウドまたは緩衝器の一部と、を有する。したがって、ブレード、ディスク、シュラウド及び緩衝器の劣化は、ブレードセクタにおける周波数変化によって検出される。注意することは、ｆ_ｋをｋ個のブレードセクタに関連付けているが、本発明では、全てのｋ個のセクタからなるシステムの振動挙動を同時に考慮する解析技術によって、これを評価することである。

低次元モデルを使用してブレード周波数を特定するこの取り組みには、２つの重要な利点がある。第１点は、ブレード周波数比Δω_ｋが温度変化に比較的無関係であることである。この理由は、一次元について、温度変化がすべてのブレードの周波数に同一係数だけ変化をもたらすためである。その結果、ｆ_ａｖｅは、等式（１）から同一係数だけ変化し、ブレード周波数比Δω_ｋは、変化しない。そのため、ブレードへの損傷のためではあるが、ブレードの温度が動作状態における変化に起因して変化するためではなく、ブレード周波数比Δω_ｋは、変化する。

この取り組みの第２の重要な利点は、方法がブレードに作用する力とブレード周波数比Δω_ｋとを同時に特定するので、特定されるブレード周波数比がブレードにかかる力のタイプとは大いに無関係であることである。その結果、周波数特性プロットの様子は、著しく変化し、特定処理は、同一のブレード周波数比を未だ判断する。

例えば、４つの代表的なブレードの周波数特性を図７に示し、各ブレードに関する曲線のうちの１つは、１回転あたり１２個(12 per revolution)タイプの励振に対する測定した特性を示し、他の曲線は、１回転あたり８個(8 per revolution)タイプの励振に対する測定した特性を示す。周波数特性は、力が異なるので、大きく異なるように見える。特定ステップを使用し、２つの異なる組の周波数特性データを処理し、ブレードに関するブレード周波数比を判断する。この結果を図８に示す。図８から明らかなことは、励振力における変化が周波数特性の形状を著しく変化させたにもかかわらず、特定したブレード周波数比Δω_ｋの値が２つの場合とほぼ等しいことである。

任意のブレードに関するブレード周波数比Δω_ｋにおいて観測した変化に基づいて、警告または設定値を選択する（そして出力する）。このため、図８のブレードについて、ブレード周波数の基準値が最高比のブレードから最低比のブレードまで約６％だけしか変化しないにもかかわらず、小さい値である任意の所定のブレードに関する比における時間にわたる変化、すなわち、例えば１％以下の大きさである比における変化を警告値として選択する。

ブレード周波数を特徴付けようとするための代替的な単純な方法は、各ブレードが周波数特性のその最大値を有する周波数を取り上げることである（ピーク特性方法）。この方法は、図７及び図８の根拠となる場合に関して使用される。わかることは、実際にはブレード周波数には実際の変化がないにもかかわらず、この方法を用いて特定したブレード周波数比が図９に示すように１％を超えて変化することである。明確なことは、低次元モデルを周波数特性データに適合させることが、この単純な代替法よりは、個別のブレードセクタの周波数特性を特定するためのより安定した方法を提供することである。

低次元モデルの取り組みを用いてブレード周波数比を特定する第２例を検討する。特定ステップを使用して、図４に示すタービンブレード周波数特性データからブレード周波数比を特定する。周波数特性データは、ブレードの最低周波数モード−ブレードの第１曲げモードにおいてブレードが振動することに対応する。したがって、周波数特性データ及び特定は、第１の曲げにおける各ブレード周波数比をブレード測定数、すなわち測定した第１ブレード、測定した第２ブレードなどの関数として判断する。ブレードが筐体にあるプローブを通過するにしたがって振動データを連続して測定するので、ブレード測定数は、ロータにおける物理的位置が測定した第１ブレードに対応するか明確ではないことを除いて、同様に、ディスク上におけるブレードの周方向位置を示す。

ブレードをタービンに据え付ける前に、ブレードをブレードの取付具で拘束し、個別の周波数を測定する。結果として得られる測定した周波数を「工場周波数(shop frequency)」と称する。各ブレードにおける最低周波数モードに関する工場周波数は、式（１）を用いてブレード周波数比に変換される。パターンマッチングアルゴリズムを用いて、２つのブレード周波数比列を最もよく揃える。結果を図１０に示す。

図１０では、３つの曲線をプロットしており、これら曲線は、これらがほとんど同じであるので、区別することが困難である。第１曲線には、工場周波数から算出したブレード周波数比を示すようにプロットされており、これら周波数比が特定ステップから算出したブレード周波数比と同じ標準偏差を有するように見積もられている。ブレードが動作中にあるときにブレード周波数比を低減させる傾向があるロータの可撓性及び遠心力のような他の要因があるので、ベンチで測定した周波数比を見積もる必要がある。そして、第２曲線は、プロットされており、「初期」プローブ、すなわちこの段階のために振動応答を測定するために通常使用されるプローブから算出した周波数特性から特定したブレード周波数比に対応している。最後に、第３曲線は、予備プローブから算出した周波数特性から特定したブレード周波数比に対応するようにプロットされている。

工場周波数比とこれらブレード配列で特定した回転周波数比との間の相関関係は、素晴らしい、すなわち、工場周波数比と初期プローブに基づいた回転ブレード周波数比との間の相関係数は、９７．４％であり、予備プローブとの間の相関係数は、９７．７％である。その結果、パターンマッチングから、ロータの第１スロット位置にあるブレードが初期プローブに関して測定した３４番目のブレードと予備プローブに関して測定した３５番目のブレードとに対応することがわかる。したがって、周波数特性データから抽出したブレード周波数比における変化をロータにある特定のブレードに関連付けることができる。ブレードのロータにおける物理的位置をロータの振動応答から全体としてわかるので、これは、損傷したブレードを検出したときに非常に有用な情報である。

最後に、工場周波数比と特定した回転周波数比との間の素晴らしい相関関係は、別の非常に重要な意味合いを有する。低次元モデルを周波数応答データに適合させることから推測される周波数比における変化は、ブレードを工場で個別に試験した場合にブレードで見られる周波数変化に直接関連付けられる。その結果、明確であることは、この取り組みが、段が回転している間に周波数変化を特定し、これら変化は、個別のブレードの物理的状態に直接関連する。

図３Ｂ及び図３Ｃのステップ４は、各ブレードに関するブレード周波数値を算出する工程を備える。この例において、ブレード周波数比Δω_ｋを式（１）によって規定する。ステップ３は、ブレード周波数比を直接特定する、または、各ブレードの物理的周波数を特定している。後者の場合において、式（１）を使用し、個別のブレード周波数からブレード周波数比を算出する。

以下は、本発明の動作を示す例示的な筋書きであり、本明細書に示す本発明の例は、大幅に改善した結果を有し、改善の度合いは、明らかに予期できないものである。

測定した振動データに基づいてロータの解析を行う。作業は、ブレード組に関する一組の基準回転周波数比をもたらす（段階Ａ−基準組のブレード周波数比を定める）。発電ユニットは、定期検査のために運転停止され、亀裂が入ったブレードを検出する。運転停止する直前に振動データを測定する（段階Ｂ−時間の１以上の以降の点においてブレード周波数比の新規の値を見つける）。このデータを後程解析し、ブレード周波数比において著しい変化があるか調べる（段階Ｃ−ブレードの劣化、すなわち亀裂を示す各ブレードの周波数における変化を算出する）。

本発明にかかる方法を用いて、振動データを解析し、周波数比における変化を基準データから現在のデータまで算出する。この解析に基づいて、２つのブレードは、これらブレード周波数比における著しい変化を有する（ブレードスロット１１番及び２４番に位置するブレード）。これらブレードがこの取り組みを用いて検出されるには非常に大きい亀裂を有するブレードであると判断する。そして、物理的検査によって、ブレード１１番及び２４番が大きなサイズの亀裂を有する唯一のブレードであると確認する（２、３個の他のブレードにある亀裂は、約１０倍小さい）。ブレード１１番及び２４番を破壊検査し、そのため、亀裂のサイズを測定する。両ブレードは、小さい亀裂を有する。実際には、ブレード１１番及び２４番にある亀裂がブレードを実際に分離させる亀裂のサイズと比較して小さいことがわかり、このため、本発明の方法がこのような不連続性が切迫した分離の危険性が存在する前にブレードにおける不連続性を特定するのに有効であることを示す。

後続の取り組みとして、同一の機械からの振動データを一連の日から用い、所定の時間フレームにわたってブレードの周波数がどのように漸次的に変化するか定める。解析結果を図１１に示す。図１１は、段階Ａ〜Ｃで概略化した手法を良好に示している。

段階Ａ−基準組のブレード周波数比を定める
ステップ１〜４（図３Ｂ）を１回以上用いて、基準組のブレード周波数比を定める。この情報を用いて、ブレード組に関する初期周波数比を規定し、周波数特定処理におけるランダムノイズレベルを評価する。この例において、振動データを一月から別の２日から取り、ブレード周波数比を算出するために使用する。３つの周波数比の値を平均化し、各ブレードに関するブレード周波数比の基準値を定める。

段階Ｂ−時間における１以上の以降の点におけるブレード周波数比の新規の値を見つける
その後、ステップ１〜４（図３Ｃ）を用いて、各ブレードに関する周波数比を判断する。この例では、複数の以降の日に関して、周波数比を算出する。

段階Ｃ−ブレードの劣化、すなわち亀裂を示す各ブレード周波数比における変化を算出する。
基準組のブレード周波数比からブレード周波数比の新規の値を減算することによって、各ブレード周波数比における変化を算出する。一組の基準値からの周波数比における差を各日に関して算出する。結果を公称ブレード周波数で乗じ、周波数比における変化をブレードの周波数における変化に変換する。そして、結果として得られる値を図１１にプロットする。これら結果から、ランダムノイズに関して定めたレベルよりも大きいブレード周波数比における変化がブレードの物理的状態における変化を示し、ブレードの劣化（亀裂）を示すと判断する。

図１１から明らかなことは、測定処理におけるランダムノイズが約０．１Ｈｚであることである。同様に明らかなことは、２０１１年１０月以降（第１の連続的な日）、ブレード１１番及び２４番が著しく低い周波数を有する明らかな一貫性のある傾向を示すことである。

したがって、図１１に示すデータは、ブレード１１番及び２４番がこれらブレードの状態を変化させたことを強く示す。

処理に含まれるステップを示すことに加えて、図１１で提供される情報は、同様に、健康状態観測ツールとしてその遂行のための実用的な取り組みを示す。ユニットが動作している、特に一定速度で動作している間に検査をすでに行っているので、一定間隔で行える。

方法が比較的小さい亀裂を検出できるので、複数の検査にわたるデータを見て、ブレード周波数における変化が実際には所定の傾向でありノイズではないことを確認することを実現可能である。このため、処置は、ブレード損傷を検出するための反応する方法を提供し、さらに、偽陽性を形成する見込みがない、すなわち、実際にはブレードが損傷していない場合にブレードが損傷していると判断する見込みがない取り組みを提供する。

上述から理解できるように、本発明にかかるシステム及び方法は、ブレードの健康状態を観測すること及び亀裂を識別することに関して非常に有益である。本明細書で説明したさまざまな実施形態にかかるシステム及び方法は、これら実施形態が回転機械を操業停止にさせる必要がないので、有用でありかつコスト効率が良い。

本発明にかかる１以上の実施形態によれば、回転機械に関するブレード診断試験及び健康状態観測における改善をもたらす構造的配置及び／または技術を本明細書で説明する。詳細な説明では、このような実施形態を完全に理解することをもたらすために、さまざまな具体的な詳細を説明した。しかしながら、当業者は、これら具体的な詳細なく本発明にかかる実施形態を実行すること、本発明が説明した実施形態に限定されないこと、及び、様々な代替実施形態で本発明を実行してもよいこと、を理解する。他の例において、当業者によってよく理解されるであろう方法、手法及び構成部材を詳細には説明しておらず、不必要で煩わしい説明を避けた。

さらに、所定の方法で実行される複数の別個のステップとしてまたはフローチャートで様々な動作を説明しており、この方法は、本発明の実施形態を理解する手助けとなる。しかしながら、説明の順番は、これら動作を示している順番で実行する必要があるまたはこれら動作が順番に依存することを暗示すると解すべきではない。さらに、繰り返し使用している用語「一実施形態において」は、必ずしも同一実施形態に言及していないが、そうであってもよい。最後に、本願で使用されているような用語「備える」「含む」「有する」などは、示さない限り、同義であることを意図している。

大まかに言えば、本発明は、ブレード診断試験及び回転機械のための健康状態観測のための方法、システム、装置及び一時的でない有形のコンピュータ可読媒体を提供する。本発明の実施形態は、個別のブレード回転固有周波数をブレード振動観測装置によって生成されたデータから提供し、機械が回転している間に処理してブレードの劣化を検出することを可能とする。

システム、デバイス／装置、コンピュータ実行型方法または方法を実行するための指示を含む一時的でない有形のコンピュータ可読媒体などを含むさまざまな方法で本発明を実行してもよい。システムとして、本発明にかかる一実施形態は、センサ、メモリ、入／出力デバイス、処理ユニット、通信手段及び光学ディスプレイデバイス及び／または任意のデータベースを有する。そこにコードを有する一時的でない有形のコンピュータ可読媒体を具備したコンピュータプログラム製品として本発明にかかる方法を実行してもよい。装置として、本発明は、本発明のステップにしたがってプログラムされたかつ／または動作する電子デバイスを有してもよい。

本発明のさらなる実施は、処理に含まれるステップのすべてまたは一部を自動化する工程を含んでもよい。処理を完全に自動化することは、所定のコンピュータ及び／または処理デバイスを有しており、これらは、測定処理及び測定を行う頻度を制御する；ブレードの周波数特性を自動的に算出する；ブレード周波数比における変化を自動的に算出する；かつ、ブレード周波数における著しい変化を検出する。ブレードの状態を説明するレポートを自動的に提供しても、かつ／または、問題があると思われる場合に操作者に自動的に警報してもよい。この目的で使用するコンピュータは、ブレードを観測する場所に、または、遠隔地にあってインターネットもしくは他の通信手段を用いてサービスを提供する場所に、物理的に配置されてもよい。航空機のエンジンの場合において、コンピュータは、飛行機内に配置され、パイロットにほぼ瞬時にフィードバックを提供する。

当然ながら、本明細書で説明した方法及びシステムから得られたデータを適切なフォーマットに処理して変化または軌跡を実演してもよい。プロセッサによって実行されるコンピュータコードは、レポートした傾向または軌跡を解明し、発見したことを操作者に通知するまたは警報してもよい。さまざまなタイプの前処理論理を使用して、軌跡または傾向を特定してもよい。未加工データ信号を収集するように処理してもよい。いくつかの処理ステップは、進行中のデータ収集に関する統計的有意性を有する連続的に更新した稼働平均を有してもよい。これにより、各リフレッシュしたデータセットを比較するための基準を定める。この基準からの軌跡を通知して専門家システムに処置させてもよい。

長期傾向及び監督システム処分のために歴史的平均を定期的に記憶してもよい。動作状態を継続的に観測することによって、残存期間を予測してもよい。システムは、亀裂の状況が臨界的である場合にのみ操作者に通知してもよい。同様に、システムは、自動的なトリップ動作を選択するための標準トリップ動作制御デバイスに接続するための警報信号出力を提供してもよい。

当然のことながら、本発明にかかる態様は、コンピュータ可読媒体にあるコンピュータ可読コードとして具現化されてもよい。コンピュータ可読媒体は、データを記憶するデータ記憶装置であり、データは、その後、コンピュータシステムによって読み込まれる。例にかかるコンピュータ可読媒体は、読込専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気テープ、光学データ記憶装置を含む。同様に、コンピュータ可読媒体は、コンピュータシステムに連結されたネットワークにわたって分散されてもよく、そのため、コンピュータ可読コードは、分散した形態で記憶されかつ実行される。

上記明細書に基づいて、本発明は、コンピュータプログラムまたは工学技術を用いて実施されてもよく、これらコンピュータプログラムまたは工学技術は、コンピュータソフトウエア、ファームウエア、ハードウエア、または、これらと処理装置との組み合わせもしくは部分集合を含む。このような結果として得られるプログラムは、コンピュータ可読コード手段を有してもよく、１以上のコンピュータ可読媒体内に具体化されておりまたは設けられており、このため、本発明にかかるコンピュータプログラム製品、すなわち製造品を作る。コンピュータ可読媒体は、例えば、固定（ハード）ドライブ、ディスケット、光学ディスク、磁気テープ、読込専用メモリ（ＲＯＭ）などのような半導体メモリ、または、インターネットもしくは他の通信ネットワークもしくはリンクのような送信／受信媒体であってもよい。コンピュータコードを含む製造品は、１つの媒体から直接コードを実行することによって、１つの媒体から別の媒体へコードをコピーすることによって、または、ネットワークにわたってコードを送信することによって、作られてもよい。

本発明を作成する、使用するまたは販売するための装置は、１以上の処理システムであってもよく、この処理システムは、限定されないが、中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサもしくは処理装置、メモリ、記録装置、通信リンク及びデバイス、サーバ、Ｉ／Ｏ装置、または、ソフトウエア、ファームウエア、ハードウエアもしくはこれらの組み合わせもしくは部分集合を含む１以上の処理システムのサブコンポーネントを含み、これらは、特許請求の範囲で説明した本発明を具現化する。

ユーザ入力は、キーボード、マウス、ペン、音声、タッチスクリーン、または、アプリケーションプログラムのような他のプログラムを介して人がコンピュータへデータを入力できる他の手段から入力されてもよい。

コンピュータサイエンスの当業者は、説明したように形成されたソフトウエアを適切な一般的な目的または具体的な目的のコンピュータハードウエアと組み合わせ、本発明にかかる方法を具現化するコンピュータシステムまたはコンピュータサブシステムを形成できる。

本発明の様々な実施形態を本明細書に示して説明したが、明白なことは、このような実施形態が例としてのみ提供されていることである。本発明から逸脱することなく、多数の変形、変更及び置換をしてもよい。したがって、意図することは、本発明が添付の特許請求の範囲の精神及び範囲のみによって限定されることである。

１０ ロータ組立体、１２ ディスク，ハブ、１４ ロータブレード，ブレード、２０ ブレード観測装置、３０ 処理デバイス、４０ 低次元モデル

Claims (23)

1. ロータ組立体の回転ブレードの健康状態を観測するための方法であって、
   時間における２以上の異なる点で前記回転ブレードそれぞれに関する複数組のブレード周波数値を定める工程であって、振動データを前記回転ブレードのシステムとして処理し、前記ブレードそれぞれの周波数を抽出することによって前記ブレード周波数値を判断し、抽出した前記周波数が独立した変数である関数を適用する、工程と、
   複数組の前記ブレード周波数値を比較し、前記回転ブレードそれぞれに関する前記ブレード周波数値における変化を判断する工程と、
   前記ブレード周波数値における前記変化からブレードの健康状態の指標を判断する工程と、
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記回転ブレードのシステムが、完全な少なくとも一列の回転ブレードを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記関数が、ブレード周波数比であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記ブレード周波数比が、前記回転ブレードそれぞれの抽出した前記周波数と抽出した前記周波数の平均との間の比であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記ブレード周波数比が、前記回転ブレードそれぞれの抽出した前記周波数と抽出した前記周波数の平均にわたる抽出した前記周波数の平均との差を備える比率を備えることを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 前記ブレード周波数比が、
   Δω_ｋ＝（ｆ_ｋ−ｆ_ａｖｅ）／ｆ_ａｖｅ ここで、ｋ＝１、２、…、Ｎ
   であり、
   Ｎは、関心のある列におけるロータにあるブレード数であり、
   ｆ_ｋは、ｋ番目のブレードセクタの周波数であり、
   ｆ_ａｖｅは、ｆ_ｋの平均値であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
7. 前記関数が、前記回転ブレードそれぞれの抽出した前記周波数と抽出した前記周波数の平均値との差を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 複数組の前記ブレード周波数値は、基準組のブレード周波数値と、時間で後の点における第２組のブレード周波数値と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記ブレードの健康状態の指標を判断する工程が、ランダムノイズに関して定めた変化レベルよりも大きい前記ブレード周波数値における変化を判断し、ブレードの健康状態を示す前記ブレードの物理状態における変化を示す工程を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 所定時間間隔にわたって前記ブレードの振動応答を測定する工程と、
    複数組の前記ブレード周波数値を定めるために前記振動応答を用いる工程と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 前記振動応答を測定する工程が、前記ロータ組立体のほぼ一定速度動作中に実行する一方で、前記ブレードにわたる流体流れにおける乱流によって引き起こされた不規則励振に関連するバフェティングに応答して、前記ブレードが振動していることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記振動応答を測定する工程が、前記ロータ組立体のほぼ一定速度動作中に実行する一方で、空力弾性の不安定性に関連するフラッタに応答して、前記ブレードが振動していることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
13. 前記ブレードそれぞれの前記周波数が、前記ブレードの固有振動数が前記ロータ組立体の回転速度の整倍数と一致する状態を備える共振交差する工程を用いて抽出されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 任意の前記ブレードに関する前記ブレード周波数値における判断した変化に基づいて、報告値を出力する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
15. ブレードの健康状態の指標に基づいて、前記ロータ組立体の動作パラメータを変更する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
16. 前記動作パラメータを変更する工程が、操業停止を開始する工程、負荷を変更する工程、排気圧を変更する工程、入口圧力を変更する工程、入口温度を変更する工程、入口湿度レベルを変更する工程、抽出配置を変更する工程、抽出状態を変更する工程、冷却スプレーの動作を変更する工程、及び、湿度除去機能の動作を変更する工程、のうちの１以上を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記ブレードの取付部で前記ブレードそれぞれを拘束し、前記ブレードの個別の周波数を測定することによって測定された工場周波数を受ける工程と、
    前記ブレードそれぞれにおける前記工場周波数をブレード工場周波数比に変換する工程と、
    パターンマッチングアルゴリズムを適用し、前記工場周波数比を第２組のブレード周波数比に揃え、前記ロータ組立体上の具体的な位置それぞれにおけるブレードの一致を判断する工程と、
    を備えることを特徴とする請求項３に記載の方法。
18. 所定時間間隔にわたって前記回転ブレードの振動応答の測定値を受ける工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
19. 振動データを前記回転ブレードのシステムとして処理して前記ブレードそれぞれの周波数を抽出する工程が、前記ブレードそれぞれの前記周波数特性のデータから１以上の特性を特定する工程と、特定した特性を用いて前記ブレードそれぞれの前記周波数を抽出する工程と、を備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. １以上の特性が、節直径プロット、前記ブレードに作用する力の調和性、各ブレードセクタに関するミスチューニング比、及び、前記ブレードの減衰比のうちの１以上を備える振動応答の測定値から特定されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. 低次元モデルを用いて前記ブレードそれぞれの前記周波数を抽出する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
22. ロータ組立体の回転ブレードの健康状態を観測するためのプログラムコードを含む一時的でない有形のコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサを以下のようにさせる、すなわち、前記プロセッサが、
    −時間における２以上の異なる点で、前記回転ブレードそれぞれに関する複数組のブレード周波数値を定め、前記ブレード周波数値を、振動データを回転ブレードのシステムとして処理して前記ブレードそれぞれの周波数を抽出することによって、かつ、抽出した前記周波数が独立した変数である関数に適用することによって、判断し、
    −複数組の前記ブレード周波数値を比較して、前記回転ブレードそれぞれに関する前記ブレード周波数値における変化を判断し、
    −前記ブレード周波数値における変化からブレード健康状態の指標を判断する、
    ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
23. ロータ組立体の回転ブレードの健康状態を観測するためのシステムであって、
    ブレード振動数を観測するように構成された振動モニタと、
    前記振動モニタからブレード振動データを受信するように構成されたプロセッサと、
    を備え、
    前記プロセッサが、
    時間における２以上の異なる点で、前記回転ブレードそれぞれに関する複数組のブレード周波数値を定め、前記ブレード周波数値を、振動データを回転ブレードのシステムとして処理して前記ブレードそれぞれの周波数を抽出することによって、かつ、抽出した前記周波数が独立した変数である関数に適用することによって、判断し、
    複数組の前記ブレード周波数値を比較して、前記回転ブレードそれぞれに関する前記ブレード周波数値における変化を判断し、
    前記ブレード周波数値における変化からブレード健康状態の指標を判断する、
    ように構成されていることを特徴とするシステム。

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