JP4458815B2 - 高温計信号と関連させてニューラルネットワーク利用診断技法を使用してタービンブレード（バケット）の健康状態を監視し、予後を診断する方法 - Google Patents

Description

本発明は一般にタービンバケットに関し、特に、１次入力として高温計信号を使用してタービンバケットの状態及び残り有効寿命を推定する方法及びシステムに関する。

バケットはガスタービンの極めて重要な構成要素である。バケットに予期せぬ故障が起こると、その保守には必ず高い費用がかかる。通常、バケットに起こりうる障害をタービンの動作中に直接測定することは不可能である。酸化によるバケット寿命を推定する現在の解析的方法は、バケット金属の絶対温度を正確に測定することを必要とする。しかし、環境の影響、センサの劣化などを含めた数多くの不確かな要素があるため、正確な「絶対」温度の測定は取るに足らぬ問題ではない。更に、この解析的方法は欠陥（酸化）の有無を検出できないため、バケットの残り寿命を推定することは困難である。

金属表面の温度を測定するために、これまでは光高温計が使用されていた。光高温計は、ガスタービンの高速で回転している部品の空間及び時間変動温度分布を判定する上で数多くの利点を提供する。高温計は小さな目標スポット（一般的には１ｍｍ〜２６ｍｍ）に沿ってのみ温度を測定するため、その能力は、タービン高温計の光路である「見通し線（ＬＯＳ）」に限定されると考えられる。

以前の研究文献には、高分解能のタービン高温計をヘビーデューティガスタービンに適用したこと、長波赤外線高温計の能力を短波赤外線と比較したこと、及び汎用性のある高分解能高温計を開発、評価し、それを半径方向タービンロータ温度マッピングに適用したことが記載されている。しかし、これらの研究はいずれも高温計信号を使用してバケットの状態を評価しようと試みてはいない。
米国特許 ３５８４５０９号明細書 米国特許 ６５７９００５号明細書 米国特許 ３５９２０６１号明細書 米国特許 ３８５５８６４号明細書 米国特許 ４６４８７１１号明細書 米国特許 ４７７４１４９号明細書 米国特許 ５１００１１１号明細書 米国特許 ５２１１００７号明細書 米国特許 ５３０５５９９号明細書 米国特許 ５３４８３９５号明細書 米国特許 ５４２１６５２号明細書 米国特許 ５７３５６６６号明細書 米国特許 ５８３８５８８号明細書 米国特許 ５８４０４３４号明細書 米国特許 ５８９３０４７号明細書 米国特許 ６１０９７８３号明細書 米国特許 ６１２５１０５号明細書 米国特許 ６１９５６２４号明細書 米国特許 ６２８６９９２号明細書 米国特許 ６３５３８１５号明細書 米国特許 ６４２５２４１号明細書 米国特許出願公開第 ２００２／０１７７９８５号明細書 米国特許出願公開第 ２００３／０１２０４０２号明細書 米国特許出願公開第 ２００３／０２１６８８８号明細書

研究者はいくつかの診断アルゴリズムを開発し、機械装置の健康状態監視のために加速度計などの振動センサにそれらのアルゴリズムを適用してきた。しかし、そのような振動センサを使用して欠陥（酸化）を検出するのは困難である。更に、どの研究者も、バケットの健康状態監視のために高温計のような光センサに診断技法を適用することを試みていない。

本発明の一実施例では、タービンバケットの酸化状態を推定する方法は、（ａ）少なくとも１つの回転しているタービンバケットの時間変動温度分布を高温計によって測定することと、（ｂ）測定された時間変動温度分布に基づいて、バケットセットの全体的状態又は１つのバケットの特定の状態の少なくとも一方を反映する状態指標を判定することを含む。

本発明の別の実施例においては、タービンの動作中に、少なくとも１つの回転しているタービンバケットの、高温計によって測定された時間変動温度分布を処理することにより、タービンバケットの酸化状態を推定し、残り有効バケット寿命を予測する方法が提供される。

本発明の更に別の実施例においては、タービンバケットの酸化状態を推定するシステムは、少なくとも１つの回転しているタービンバケットの時間変動温度分布を測定する高温計と、高温計からの出力を受信するプロセッサとを含む。プロセッサは、測定された時間変動温度分布に基づいて、バケットセットの全体的状態又は１つのバケットの特定の状態の少なくとも一方を反映する状態指標を判定する。

本発明の目的は、タービンが動作している間にバケットの酸化状態を推定し、バケットの残り有効酸化寿命を予測するためのシステム及び方法を開発することである。この方法の利点は、ガスタービンの保守費用を低減できること、及び酸化による早期のバケット障害を防止できることである。現在の解析的方法と比較すると、本発明は、バケットの状態を推定し、バケットの欠陥（酸化）を検出するために正確な絶対温度の測定を必要としない。診断技法は、例えば、捕捉された温度分布から相対的特徴を取り出すか、あるいはそれを最大値又は自乗平均値の平方根により除算することにより温度分布を正規化するので、本発明は高温計の信号自体のみを考慮する。

高温計は、ガスタービンにおいて急速に回転しているタービンブレード又は「バケット」の時間変動温度分布を測定することができる。図１は、タービンの１回転について高温計から収集されたデータを示す。高温計トレースの各ピークは、高温計の見通し線をバケットが通過した時点を表す。図２（ａ）は全てのバケットが良好な状態にある場合を示し、図２（ｂ）は複数のバケットに酸化が起こっている状態を示す。

稼働中のタービンについて、バケットの酸化を直接に測定することは通常は不可能である。高温計信号を使用して酸化によるバケット状態を推定するためには、診断アルゴリズムが必要である。どの診断アルゴリズムを使用するかに応じて、バケットセットの全体的状態又は個別のバケットの状態のいずれか、あるいはその双方を反映する状態指標（ＣＩ）を生成するために使用できる診断アルゴリズムはいくつかある。例えば、自乗平均値の平方根（ＲＭＳ）は高温計測定から、バケットセットの全体的状態を反映する単一の値をもたらし、狭帯域復調（ＮＢＤ）値はバケットごとの状態記述を与えるための時系列を生成する。従って、局所欠陥（例えば、酸化）は、その欠陥（酸化）が起こっているバケットの場所に収差として現れる。

ピークトレース（ＰＴ）アルゴリズムもバケットごとの状態記述を与えることができる。ＰＴはバケットが通過するごとのピーク（最大）値と、タービンの１回転についての高温計データの平均との比である。高温計測定値は正規化され、正規化データに対してＮＢＤ及びＰＴを含む診断アルゴリズムが適用される。

高温計の出力を表す温度曲線上のいくつかの臨界点（マーカ）によりブレードの状態を明示できることが判定されている。図１２及び図１３を参照すると、ブレード（ｋ）の温度のピーク値はブレード状態と密接に関連している。ピーク値はＴ_k,2により表されている。Ｔ_k,3及びＴ_k,4は、それぞれ、ブレード状態とは無関係である、ブレード（ｋ）の温度曲線上の２つの静止点である。状態指標（ＣＩ_k）を計算するために、Ｔ_kに基づいて多項式補間を使用してＴ_k,2、Ｔ_k,3及びＴ_k,4の値を判定する。Ｔ_kは対応するバケット番号ｋの温度分布を表し、ｋは回転速度計などから１回転ごとに供給される信号により判定されるバケット番号を示す。ピーク温度（Ｔ_k,2）とその他の２つの静止点（Ｔ_k,3及びＴ_k,4）との差の相対量であるＤ_kは、Ｔ_k,2−（Ｔ_k,3＋Ｔ_k,4）／２に従って判定される。その後、Ｄ_kと想定される全ての正常なブレードからのＤ_kの平均との差の相対量であるＤＤ_kを（全ての正常なブレードのＤ_kの）平均Ｄ_k−Meanに従って判定し、周知の平滑化アルゴリズムによってＤＤ_kの値を平滑化して、ＳＤＤ_kを得る。最後に、ＣＩ_k＝ＳＤＤ_k−ＳＤＤ_k,refに従ってバケットごとの状態指標（ＣＩ_k）を計算する。全ての正常なブレードのＤ_kの平均を計算するために正常なブレードを判定するときには、クラスタリング技法が使用される。更に、全てのブレードのＤ_kの平均を使用することは様々に異なる状態のブレードを分離する能力を同程度に与えることにもなる。開始時点における平滑化（ＳＤＤ）からの出力はＣＩを計算するときに基準（ＳＤＤ_k,ref）として取り出される。

図３は、異なる時間間隔で収集された高温計データの任意に選択された３つの群を示す。図示されているように、各群のデータの平均値は時間の経過に伴って変動している。しかし、これらの平均値の変動の大部分は図４に示すように除去される。図４では、３つのデータセットに適用されたＮＢＤの結果が同じスケールで表されている。バケットごとのこれらの状態指標を時間の経過に伴って収集し、酸化によるバケット状態及びその寿命を判定するためにそれらを使用する。図５及び図６は、酸化（図７）を伴う特定のバケット（バケット「Ａ」）から収集された状態指標（それぞれ、ＮＢＤとＰＴ）を示す。この図から、状態指標（ＮＢＤ、ＰＴ共に）は時間の経過に伴ってほぼ単調に上昇する傾向を示すことがわかる。状態指標が時間の経過に伴って単調に増加又は減少する場合、それらの指標を追跡することにより、補外を使用して故障までの時間を判定できる。

検査データを利用可能であれば、上述のバケット状態指標（ＮＢＤ及びＰＴ）を対応する検査結果と共に周知のニューラルネットワークに融合することにより、状態指標を実際の酸化の量と相関させることが可能である。それらの検査結果は現時点では利用できないため、状態指標及び対応する残り寿命を使用して、フィードフォワードニューラルネットワーク（ＦＮＮ）を構成する。このスキーマを図８に示す。この研究においては、酸化のレベルが図７に示すバケット「Ａ」の状態に到達したとき、バケットに障害があると考える。それは幾分独断的ではあるが、酸化はこのポイントを超えると急速に悪化するであろうと考えられるので、この障害閾値が選択されている。従って、ニューラルネットワークは、バケット寿命が図７に示すバケット「Ａ」における損傷に限定されるように訓練される。訓練の終了したネットワークを、図９に示すように、バケット「Ａ」の酸化レベルに類似する酸化レベルを有する別のバケット（バケット「Ｂ」）によって試験した。従って、ニューラルネットワークが十分に訓練されているならば、ネットワークは、バケット「Ｂ」の残り寿命がバケット「Ａ」の残り寿命と同様であると推定するであろう。図１０は、推定されたバケット「Ｂ」の有効寿命をバケット「Ａ」の測定寿命と共に示しており、適切な分析比較が得られた。また、訓練済みニューラルネットワークを比較のために正常な（酸化を伴わない）バケットにも適用した。図１１は、ニューラルネットワークからの全ての推定結果をバケット「Ａ」について測定された残り寿命と共に示す。この図からわかるように、良好な状態にあるバケットは酸化を伴う他の２つのバケットとは異なり、長い残り寿命を有するものと予測されている。

本発明の方法及びシステムは、バケットが稼動している間にバケットの状態を正確に推定し、残り有効バケット寿命を予測することができる。適正に統合されたニューラルネットワークと診断技法は入力として高温計測定値を利用して、バケットの状態を指示／推定し、酸化によるその残り寿命を予測する。このような構成により、タービン保守作業又は保守計画を最適化することができ、また、酸化による早期のバケット障害を防止し、その結果、保守費用を低減させることができる。

本発明を現時点で最も実用的であり且つ好ましい実施例であると考えられるものと関連させて説明したが、本発明は開示された実施例に限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲の趣旨の範囲内に含まれる様々な変形及び等価の構成を包含することが意図されていると理解すべきである。

タービンの１回転について収集された高温計データを示すグラフ。 酸化を伴わないバケットに関して収集された高温計データを示す図。 酸化欠陥を伴うバケットに関して収集された高温計データを示す図。 様々に異なる時点で収集された高温計データの３つの群を示す図。 狭帯域復調結果を示す図。 稼動時間中のＮＢＤ生成状態指標を示す図。 稼動時間中のＰＴ生成状態指標を示す図。 酸化を伴うタービンブレードを示す図。 残り寿命推定スキーマを示す図。 酸化を伴うタービンブレードを示す図。 酸化を伴うタービンブレードを示す図。 図９（ｂ）に示すバケットに関して予測される残り有効寿命を示すグラフ。 図９（ｂ）に示すバケットに関して予測される残り有効寿命を示すグラフ。 高温計曲線温度測定値を示す図。 高温計曲線温度測定値を示す図。

Claims (8)

1. タービンバケットの酸化状態を推定する方法において、
   （ａ）少なくとも１つの回転しているタービンバケットの時間変動温度分布を高温計によって測定することと、
   （ｂ）測定された時間変動温度分布に基づいて、バケットセットの全体的状態又は１つのバケットの特定の状態の少なくとも一方を反映する状態指標を判定することと
   から成り、
   前記状態指標を判定する過程（ｂ）は、１つのバケットを通過するごとのピーク温度値と、前記タービンの１回転について前記高温計により測定された時間変動温度分布の平均温度値との比を計算することにより実施される
   ことを特徴とする方法。
2. 過程（ｂ）は、前記高温計からの選択されたデータに診断アルゴリズムを適用することにより実施される請求項１記載の方法
3. （ｃ）周知の検査データとの比較に従ってバケット酸化量を判定することを更に含む請求項１記載の方法
4. 過程（ｃ）は、フィードフォワードニューラルネットワークを確立し、障害のあるタービンバケットの酸化レベルを定義することにより実施される請求項３記載の方法
5. バケット酸化量に従って前記フィードフォワードニューラルネットワークを介して残りバケット寿命を判定することを更に含む請求項４記載の方法。
6. タービンバケットの酸化状態を推定する方法において、
   （ａ）少なくとも１つの回転しているタービンバケットの時間変動温度分布を高温計によって測定することと、
   （ｂ）測定された時間変動温度分布に基づいて、バケットセットの全体的状態又は１つのバケットの特定の状態の少なくとも一方を反映する状態指標を判定することと、
   （ｃ）周知の検査データとの比較に従ってバケット酸化量を判定することと
   から成り、
   前記バケット酸化量を判定する過程（ｃ）は、フィードフォワードニューラルネットワークを確立し、障害のあるタービンバケットの酸化レベルを定義することにより実施される
   ことを特徴とする方法。
7. タービンバケットの酸化状態を推定するシステムにおいて、
   少なくとも１つの回転しているタービンバケットの時間変動温度分布を測定する高温計と、前記高温計からの出力を受信するプロセッサとを具備し、
   前記プロセッサは、（ｂ）測定された時間変動温度分布に基づいて、バケットセットの全体的状態又は１つのバケットの特定の状態の少なくとも一方を反映する状態指標を判定する過程を実行し、
   前記プロセッサは、前記状態指標を判定する過程（ｂ）を、１つのバケットを通過するごとのピーク温度値と、前記タービンの１回転について前記高温計により測定された時間変動温度分布の平均温度値との比を計算することにより実施する
   ことを特徴とするシステム。
8. タービンバケットの酸化状態を推定するシステムにおいて、
   少なくとも１つの回転しているタービンバケットの時間変動温度分布を測定する高温計と、前記高温計からの出力を受信するプロセッサとを具備し、
   前記プロセッサは、
   （ｂ）測定された時間変動温度分布に基づいて、バケットセットの全体的状態又は１つのバケットの特定の状態の少なくとも一方を反映する状態指標を判定する過程を実行し、
   （ｃ）周知の検査データとの比較に従ってバケット酸化量を判定する過程を実行し、
   前記プロセッサは、前記バケット酸化量を判定する過程（ｃ）を、フィードフォワードニューラルネットワークを確立し、障害のあるタービンバケットの酸化レベルを定義することにより実施する
   ことを特徴とするシステム。