JP5561835B2 - 物品監視のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は一般に、少なくとも１つの物品の状態を監視するシステムおよび方法に関する。詳細には、本発明は一般に、タービン用ブレードの状態を監視するシステムおよび方法に関する。さらに、本発明は一般に、非接触センサなどのセンサを用いてガスタービンブレードの欠陥を検出し、ガスタービンブレードの破損を予測することができる、ガスタービンブレードの状態を監視するシステムおよび方法に関する。

様々な非接触センシング技術を用いてブレードの状態、例えばブレード先端振れの状態を監視および判定することが知られている。さらに、これら方法およびシステムは、推定アルゴリズムを用いてタービンブレード先端の振動を監視することもできる。これら従来の方法およびシステムでは、ブレード先端振れの大きさを、ブレードのひび割れの徴候とすることができる。この方法およびシステムは、ブレード先端の振動を、高サイクル疲労および潜在的なブレード破損に関連付けることができる。

欧州特許第１６３０６３３号

単一のアルゴリズムは、それだけではひび割れに伴うブレードの振れ挙動に対処するのに十分ロバストではない可能性がある。したがって、複数のアルゴリズムを組み合わせることにより、複数の入力を用いる診断システムにアルゴリズム出力信号（またはブレード健全性の特性）を与え、ブレード健全性を最終的に推定する際の信頼および正確さを高めることが望ましい可能性がある。

物品の状態を監視するシステムは、コントローラと、物品の特性を検出する少なくとも１つのセンサと、少なくとも１つのセンサからの信号を処理する信号プロセッサと、信号プロセッサからの出力から種々の物品状態のうち少なくとも１つを抽出でき、種々の物品状態のうち少なくとも１つを評価できる特性抽出器であって、コントローラに特性抽出器出力を与える特性抽出器と、監視している要素に関する検出した特性のデータを受信し、コントローラに出力を与える動作検出器と、物品の状態についての履歴データを記憶する中央システムであって、オフラインのプロセッサが、コントローラに出力を与える、中央システムとを備える。コントローラは、特性抽出器、動作検出器、および中央システムからの出力を解析し、物品の状態のシステム出力を与えることができる。

物品の状態を監視する方法は、コントローラを用意するステップと、物品の特性を検出するステップと、物品の特性に関する検出した信号を処理するステップと、処理した信号からの出力から種々の物品状態のうち少なくとも１つを抽出し、種々の物品状態のうち少なくとも１つを評価するステップと、コントローラに特性抽出器出力を与えるステップと、監視している要素に関する検出した特性のデータを受信し、動作検出器が、コントローラに出力を与えるステップと、物品の状態についての履歴データを記憶するステップと、物品の状態についての履歴データを用意し、物品の状態についての履歴データの出力をコントローラに与えるステップとを含む。この方法は、監視している物品の状態を出力するステップをさらに含む。

本発明のこれらおよび他の特性、態様、および利点は、添付図面を参照して下記の詳細な説明を読むとより良く理解されよう。図面において、同じ符号は、図面全体を通じて同じ部分を表わしている。

本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システムの構成要素の概略説明図である。 本発明によって実施されるような、ブレードの振れおよび特性の抽出に含まれるステップの概要説明図である。 本発明によって実施されるような、徐々に増加する特性レベルで診断レベルの出力を与えるための診断アルゴリズムによって抽出特性を示す概略説明図である。

本発明の「一実施形態」（または「他の実施形態」）に言及することは、列挙した特徴をやはり盛り込む追加の実施形態の存在を排除し、または本発明に関連して記載した他の特性を排除することを意図するものとして解釈されるものではない。また、反対に明記されていない限り、特定の性質を有する１つの要素または複数の要素を「備える（含む）（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」実施形態は、その特性を有さない追加のそうした要素を含み得る。

本発明によって実施されるような局所データ収集システムは、圧縮比を徐々に増大させることによって生のブレード振動データを削減することが可能であり、ブレード健全性の特性の異常な変化の周辺でより細かいデータを記憶することが可能であり、また長期間の監視および診断（Ｍ＆Ｄ：ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ）のために遠隔システムにデータをアップロードする能力を有することができる。局所データ収集システムからのブレードの特性または圧縮した振動データは、標準的なネットワークによって中央システムに送信されてもよい。

本発明によって実施されるように、ブレード健全性に関連する主要な特性をトレンドするために、ブレードの特性のさらなる処理が中央システム上で実行されてもよい。これら機能は、他のタービン監視システムおよびタービンコントローラから集めた他の関連したタービンパラメータとの相関付け、事前に確立された欠陥閾値を基準にして意味のある変化を探すための個々の特性または組み合わせた特性のトレンディング、および職員にさらに解析を行うように警報を、またタービンを検査する可能性について顧客に対してエスカレーション（ｅｓｃａｌａｔｉｏｎ）を生成することを含む。警報は、電子メール、電話の呼び出し、およびテキストメッセージなどの様々なやり方で実現される。

本発明によって実施されるような中央システムは、タービンブレードの現場検査の結果も記憶してブレード健全性診断アルゴリズムの偽陽性率および偽陰性率をアップデートし、経時的にブレード健全性監視システムを継続的に改善することを可能にする。リスクモデルは、現場検査に基づいてアップデートされ、タービンの検査間隔およびＭ＆Ｄシステムの警報に関連した信頼値の微調整を可能にする。

図１は、物品の状態、例えば、限定するものではないが蒸気タービン、ガスタービン、または圧縮機の要素などの回転機器の一部の要素の状態を監視するシステムの構成要素の概要を示す。そのような要素の例には、ベーン、バケット、エーロフォイル、ブレードなどの要素が含まれる。特に、本発明を限定するものではないが、本発明によって実施されるような物品の状態を監視するシステムは、ガスタービンのブレードの状態を監視することができる。

したがって、図１を参照すると、本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システム１００は、中央システム１０１または論理回路を含み、この中央システム１０１または論理回路は、データアーカイブ、特徴融合、トレンディング（ｔｒｅｎｄｉｎｇ）、欠陥の警報、警報エスカレーション、寿命およびリスクのモデル、有限要素モデルの機能を含むことができ、それらは、予想されるブレードの特性を生成するために用いることができる一連の実験室の実験によって妥当性が検証される。中央システム１０１または論理回路は、オフラインモジュールを備えてもよい。典型的にはプラントの箇所にあるコントローラ１０６の出力は、任意の標準的な形態のネットワーク接続を介して、中央システム１０１または論理回路にアップロードされる。本発明によって実施されるようなコントローラ１０６の出力は、破線の接続線の矢印によって図１に示すように、遠隔アクセスによって中央システム１０１にアップロードされ得る。

物品の少なくとも１つの特性に関する、少なくとも１つのセンサ１０２からの生データは、リアルタイムに処理されて、一連のブレードの特性を生成することができる。少なくとも１つのセンサ１０２は、１つまたは複数のセンサを備えていてもよいが、図２では、説明を簡単にするために２つのセンサ１０２が例示されている。図示の通り、各センサ１０２は、情報を検出し集めるために、限定するものではないが光学、静電容量、マイクロ波、および渦電流などの１つまたは複数のモダリティを利用してもよい。センサ１０２の信号は、以下本明細書に記載するように、図２に関連するような、ブレードエッジの到達時間（ｂｌａｄｅ ｅｄｇｅ ｔｉｍｅ−ｏｆ−ａｒｒｉｖａｌ）、およびブレード先端とタービンケーシングの間隔を含むが、これに限定するものではない。センサは、タービンシャフトの回転中いつも、ブレード振動データの処理に必要とされる基準信号を少なくとも与えることができるが、他の周波数の基準信号を供給することも本発明の範囲内である。

次いで、論理または信号プロセッサ１０３（以下、「信号プロセッサ」）は、センサ１０２からの（１つまたは複数の）信号を処理する。本発明によって実施されるような信号プロセッサ１０３は、任意の従来のプロセッサとして用意することができる。例えば、本発明を限定するものではないが、信号プロセッサ１０３は、任意の適当な高出力固体スイッチングデバイスを備えてもよい。図示の通り、信号プロセッサ１０３は、コンピュータであってもよい。しかし、これは、本発明の範囲内にある適当なハイパワー信号プロセッサの例示に過ぎない。例えば、本発明を限定するものではないが、信号プロセッサ１０３は、全体的なシステムレベルを制御するためのメインまたは中央処理部と、中央処理部の制御下で様々な異なる特定の組み合わせ、機能、および他の処理を行う別個の専用セクションとを有するＡＳＩＣなどの単一の特定用途向け集積回路として実装することができる。信号プロセッサ１０３は、ディスクリート要素回路またはＰＬＤ、ＰＡＬ、ＰＬＡ等などのプログラム可能論理デバイスを含む、ハードワイヤード電子回路または論理回路などの様々な別個の専用またはプログラム可能な集積回路もしくは他の電子回路または集積デバイスもしくは他の電子デバイスを用いて実現することもできることが当業者により理解されよう。信号プロセッサ１０３は、マイクロプロセッサもしくはマイクロコントロール（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌ）などの適切にプログラムされた汎用コンピュータ、またはＣＰＵもしくはＭＰＵなどの他のプロセッサデバイスを、単独で、または１つまたは複数の周辺データおよび信号処理装置と共に用いて実現することもできる。一般に、有限状態機械がフローチャートを実施できる任意の装置または同様の装置を、信号プロセッサ１０３として用いることができる。データ／信号処理能力およびデータ／信号処理速度を向上させるために、分散処理アーキテクチャが設けられてもよい。

信号プロセッサ１０３は、時間領域と周波数領域の両方においてセンサ１０２のうち１つまたは複数からの（１つまたは複数の）信号を処理することができる。したがって、次いで、本発明によって実施されるような信号プロセッサ１０３は、特性抽出器１０４に信号プロセッサ１０３の出力を送信する。特性抽出器１０４は、信号プロセッサ１０３からの出力から、限定するものではないが種々のブレードの特性など、種々の物品状態のうち少なくとも１つを抽出することができ、種々の物品状態のうち少なくとも１つを評価することもできる。特性抽出器１０４からのこれらの特性は、静的なブレード先端の曲げ、ブレードのねじれ戻り、ブレードの径方向伸び、ならびにブレード先端の振動振幅および振動周波数などの特性を含むが、それらに限定されない。

次いで、特性抽出器１０４からのこれら例示的な特性は、コントローラ１０６に送信することができる。さらに、コントローラ１０６は、ガスタービンに関連した速度、負荷、および他の多岐にわたる圧力および温度などの監視している機械または要素の動作特性を検出する機械動作状態検出器１０５から出力または信号を受信することができる。状態検出器１０５からの出力または信号、および特性抽出器１０４からの出力または信号は、監視している要素に関する検出した特性を診断および予知診断するために使用され得る。出力１０７でコントローラ１０６からのシステム出力または信号は、限定するものではないがモデルのない経時的な傾向特性、およびモデルに基づいた予想した監視特性に対する実際の特性の比較など様々なやり方で使用され得る。本発明によって実施されるようなシステム出力１０７は、以下に記載するように、単純な出力から複雑な出力までの階層出力で与えられる出力を与えることができる。

コントローラ１０６は、任意の適当な固体スイッチングデバイスを含み得る。本発明によって実施されるように、コントローラ１０６は、コンピュータであってもよい。例示の実施形態では、コントローラ１０６は、全体的なシステムレベルを制御するためのメインまたは中央処理部と、中央処理部の制御下で様々な異なる特定の組み合わせ、機能、および他の処理を行う別個の専用セクションとを有するＡＳＩＣなどの単一の特定用途向け集積回路として実装することができる。コントローラ１０６は、ディスクリート要素回路またはＰＬＤ、ＰＡＬ、ＰＬＡ等などのプログラム可能論理デバイスを含む、ハードワイヤード電子回路または論理回路などの様々な別個の専用またはプログラム可能な集積回路もしくは他の電子回路または集積デバイスもしくは他の電子デバイスを用いて実現することもできることが当業者によって理解されよう。コントローラ１０６は、マイクロプロセッサもしくはマイクロコントロールなどの適切にプログラムされた汎用コンピュータ、またはＣＰＵまたはＭＰＵなどの他のプロセッサデバイスを、単独で、または１つまたは複数の周辺データおよび信号処理装置と共に用いて実現することもできる。一般に、有限状態機械がフローチャートを実施できる任意の装置または同様の装置を、コントローラ１０６として用いることができる。特定の実施形態では、コントローラ１０６は、発電所内のセンサの付近に位置するデータ収集システムであってもよく、それによって本発明によって実施されるような遠隔アクセスシステムを実現する。

図２は、要素を検出および監視するために使用する際、本発明によって実施されるようなシステム１００に用いられる特徴を示す。本明細書中の本発明のコンテクストでは、監視および検出している要素は、ターボ機械の要素であってもよく、例えば、限定するものではないがガスタービン、蒸気タービン、圧縮機、風力タービン、水力タービン、航空転用タービン（ａｅｒｏ−ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ｔｕｒｂｉｎｅ）等などの回転機械のブレードであるが、これらに限定されない。以下、本発明の説明は、ブレードおよび関連した要素を、監視および検出される要素として言及するが、その記述は、いかなる形でも本発明を限定するものではない。

本発明によって実施されるような信号プロセッサ１０３は、ブレード２０２がセンサ１０２の下を通過するときに、ブレード２０２ごとにブレード先端の少なくとも２つの特性を抽出し、特性抽出器１０４にこの少なくとも２つの特性を送信する。これら特性または出力１０７は、センサ１０２からの、前縁または後縁のうち少なくとも１つについて基準位置からの円周方向のずれ、前縁と後縁の平均値、およびブレード先端２０１とケーシング２０３の間の径方向間隔（説明のために、タービン構成要素は概略的に示されている）を含むが、これらに限定されない。

本発明によって実施されるように、この情報を用いて、いくつかの特性は出力１０７として計算することができる。例えば、この特性には、静的なブレード先端の曲げ、ブレードのねじれ戻り、ブレードの径方向伸び、ならびにブレード先端の振動振幅および振動周波数が含まれる。これら特性は、ブレード（または他の監視した要素）の状態または「健全性」の指標であり得るものであり、この健全性は、ブレードの状態を判定するために、解析、処理、または他の方法で使用することができる。例えば、任意のやり方で本発明を限定するものでなく、ブレードの指標は、曲がり、ひび割れ、または損失部分を表わすことができ、この指標は、異物損傷（ＦＯＤ：ｆｏｒｅｉｇｎ ｏｂｊｅｃｔ ｄａｍａｇｅ）、低サイクル疲労および高サイクル疲労または腐食によってブレード２０２に生じたものである。

さらに、他の複素時間解析および周波数領域解析が、システム１００によって行われてもよい。例えば、フーリエ解析、有限要素解析、破壊力学アルゴリズム、３次元解析などが限定することなく含まれる限定するものではない既知のアルゴリズムおよび処理などの適当な解析によって、ブレード先端の振動振幅および振動周波数などの静的な振れ特性および動的な振れ特性を得ることができる。

出力１０７を抽出し使用して、増加する特性レベルなど徐々に異なる特性レベルでブレード２０２についての「指標」３０１を示すような診断出力を与えることができる。本発明によって実施されるような指標は、静的なブレードの伸びなどのブレードの伸び３０４、限定するものではないが静的なブレードのねじれなどのブレードのねじれ３０５、限定するものではないが静的なブレードの曲がりなどのブレードの曲がり３０６、またはそれらの組み合わせを含むブレード故障を含み得るが、それらに限定されない。診断レベルの出力を与えるために、本発明によって実施されるように、上記抽出した指標または他の特性を用いて、コントローラ１０６において診断アルゴリズムを適用することによって診断出力を与えることができる。図３にシステム１００のこの特性を示す。

図３では、本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システム１００は、ブレードが「故障」状態にあるかどうかの指標を含む指標または「基本」出力をコントローラ１０６に出力することができ、この指標または「基本」出力は、システム出力１０７をもたらす。別のレベルで、本発明によって実施されるように、出力は、「指標」の位置を与えることを含むことができる。さらに、システム１００は、比較的複雑な指標で、求めた指標の大きさを与えることを含む出力を含んでもよい。

システム出力１０７（以下「出力」）ごとに、本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システム１００は、関連した信頼値を与えることができ、この信頼値は、診断出力１０７に割り当てることができる。この信頼値は、以下に記載するように集約手法（ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ）に基づいている。

ブレード健全性監視システム１００における、本発明によって実施されるような診断出力および関連した信頼値は、少なくとも２つのレベルで実現することができる。第１のレベルは、データに基づいた手法である。このデータに基づいた手法では、本発明によって実施されるように、抽出した出力は、経時的にトレンドされ、統計的に有意な変化が、「異常な」ブレード状態の潜在的な指標として認識され、またはフラグが立てられる。本発明のシステム１００によって実施されるように、出力の信頼値および関連した診断出力の値についての第２のレベルは、モデルに基づいた故障診断および特性集約機能を取り入れる。このモデルに基づいた故障診断および特性集約は、特性値を、ブレード２０２の予め記憶したモデル、所定のモデル、または事前モデルによるその特性について予想した値と比較することを含む。特性の大きさが、予め定義した所定の誤差の範囲内に適合する場合、指標が与えられ得る。このモデル予測は、タービンまたはタービンブレード２０２の様々な静的振動モードおよび動的振動モードで予想され得る相対的な振れについてのガイドラインとして用いることができる。

本発明によって実施されるような特性集約は、モデルおよび実験室試験からの事前知識によって支持される単純なものから複雑なものまで累積的な証拠の蓄積を指す。これにより、診断的発表に関連した信頼値を与えることができる。所与のブレードについて故障に関連した指標を支持する個数が増大するにつれて、診断の信頼値は増し、それによって誤った警報の確率を減少させる。本発明によって実施されるように、この方法論は、ブレード健全性監視システム１００のセンサ１０２の構成および処理についての柔軟性を考慮に入れることができる。ブレード健全性監視システム１００が、ブレード診断についてより多くの知識を用いて開発されるにつれて、より多くの特性およびこれら特性の履歴傾向が、中央システム１０１または論理回路に記憶され、同じセンサデータから生成することが可能になっている。加えて、これら特性は、同じセンサデータから生成することができ、集約プロセスの中に加えることができて、本発明によって実施されるようなブレード健全性診断の信頼をよりいっそう高めることを可能にする。本発明によって実施されるような特性集約階層が高められたレベルで、破損したブレードの現場調査および有限要素モデルからの事前知識を用いて、特性値が有効であるかどうか判定することができる。したがって、本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システム１００の集約は、異常値とみなされ得る特性値を受け入れない。

本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システム１００は、コントローラ１０６を用いて中央システム１０１または論理回路を遠隔アクセスすることで、図１に示すように、物品または機械の健全性を遠隔監視する能力を有することもできる。さらに、本発明によって実施されるようなブレード健全性監視システム１００は、データを中央システム１０１または論理回路に定期的または継続的に転送することもでき、この中央システム１０１または論理回路において、ブレード健全性の監視についてさらなる解析を行うことができる。

本発明を様々な特定の実施形態の観点で説明してきたが、当業者は、特許請求の範囲の精神および範囲内で修正形態を用いて本発明を実施できることを理解するであろう。

１００ ブレード健全性監視システム
１０１ 中央システム
１０２ センサ
１０３ 信号プロセッサ
１０４ 特性抽出器
１０５ 機械動作状態検出器、状態検出器
１０６ コントローラ
１０７ 出力、システム出力、診断出力
２０１ ブレード先端
２０２ ブレード、タービンブレード
２０３ ケーシング
３０１ 指標
３０４ ブレードの伸び
３０５ ブレードのねじれ
３０６ ブレードの曲がり

Claims (20)

1. 機器の一部を構成する物品の状態を監視するシステムであって、
   コントローラと、
   物品の特性を検出する少なくとも１つのセンサと、
   前記少なくとも１つのセンサからの信号を処理する信号プロセッサと、
   前記信号プロセッサからの出力から種々の物品状態のうち少なくとも１つを抽出でき、種々の物品状態のうち少なくとも１つを評価できる特性抽出器であって、前記コントローラに特性抽出器出力を与える特性抽出器と、
   前記機器に関する検出した特性のデータを受信し、前記コントローラに出力を与える動作検出器と、
   前記物品の状態についての履歴データを記憶する中央システムであって、オフラインのプロセッサが、前記コントローラに出力を与える、中央システムと
   を備え、
   前記コントローラが、前記特性抽出器、前記動作検出器、および前記中央システムからの前記出力を解析して、監視している前記物品の前記状態のシステム出力を与える、システム。
2. 前記システム出力が、単純な出力から複雑な出力までの階層出力で与えられる出力を含むことができる、請求項１に記載のシステム。
3. 単純な出力から複雑な出力までの前記階層出力が、前記システム出力の信頼値が増加した出力を含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記機器がターボ機械である、請求項１から３のいずれかに記載のシステム。
5. 前記ターボ機械が、ガスタービン、蒸気タービン、圧縮機、風力タービン、水力タービン、または航空転用タービンを含む、請求項４に記載のシステム。
6. 種々の物品状態のうち前記少なくとも１つが、検出した特性を含み、前記検出した特性が、ブレード故障、ブレードの伸び、ブレードのねじれ、ブレードの曲がり、およびそれらの組合せのうち少なくとも１つを含む、請求項５に記載のシステム。
7. 種々の物品状態のうち前記少なくとも１つが、検出した特性を含み、前記検出した特性が、静的なブレード先端の曲げ、ブレードのねじれ戻り、ブレードの径方向伸び、ならびにブレード先端の振動振幅および振動周波数、ならびにそれらの組合せのうち少なくとも１つを含む、請求項５に記載のシステム。
8. 種々の物品状態のうち前記少なくとも１つが、検出した特性を含み、前記検出した特性が、ブレードの前縁または後縁のうち少なくとも１つについて基準位置からの円周方向のずれ、およびブレード先端とケーシングの間の径方向間隔のうちの少なくとも１つである、請求項５に記載のシステム。
9. 基準位置から、ブレードの前縁および後縁のうち前記少なくとも１つについて基準位置からの円周方向のずれを決定することができる、請求項８に記載のシステム。
10. 前記少なくとも１つのセンサが、前記物品についての少なくとも１つの指標を検出することができ、前記少なくとも１つの指標が、前記物品の前記状態の詳細を与えることができる、請求項１から９のいずれかに記載のシステム。
11. 前記少なくとも１つの指標が、欠陥を含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記システムが、前記システム出力のアルゴリズムおよび処理を含む、請求項１から１１のいずれかに記載のシステム。
13. 前記システム出力の前記アルゴリズムおよび処理が、フーリエ解析、有限要素解析、破壊力学アルゴリズム、３次元解析、およびそれらの組合せのうち少なくとも１つを含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 監視している前記物品の前記状態の前記システム出力が、階層出力を含む、請求項１に記載のシステム。
15. ブレード健全性監視システムが、前記中央システムにデータを定期的に転送およびデータを継続的に転送することのうち少なくとも１つによって前記物品を遠隔監視し、前記中央システムにおいてブレード健全性監視システムについてのさらなる解析を行うことができる、請求項１から１４のいずれか記載のシステム。
16. 機器の一部を構成する物品の状態を監視する方法であって、
    コントローラを用意するステップと、
    物品の特性を検出するステップと、
    前記物品の特性に関する検出した信号を処理するステップと、
    前記処理した信号からの出力から種々の物品状態のうち少なくとも１つを抽出し、種々の物品状態のうち少なくとも１つを評価するステップと、
    前記コントローラに特性抽出器出力を与えるステップと、
    前記機器に関する検出した特性のデータを受信し、動作検出器が、前記コントローラに出力を与えるステップと、
    前記物品の状態についての履歴データを記憶するステップと、
    前記物品の状態についての前記履歴データを用意し、前記物品の状態についての前記履歴データの出力を前記コントローラに与えるステップと、
    監視している前記物品の状態を出力するステップと、
    を含む方法。
17. 出力するステップが、前記物品の階層的な状態を出力することを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記機器がターボ機械であり、前記ターボ機械が、ガスタービン、蒸気タービン、圧縮機、風力タービン、水力タービン、または航空転用タービンのうち少なくとも１つを含む、請求項１６または１７に記載の方法。
19. 種々の物品状態のうち前記少なくとも１つが、検出した特性を含み、前記検出した特性が、ブレード故障、ブレードの伸び、ブレードのねじれ、ブレードの曲がり、およびそれらの組合せのうち少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の方法。
20. 種々の物品状態のうち少なくとも１つが、検出した特性を含み、前記検出した特性が、静的なブレード先端の曲げ、ブレードのねじれ戻り、ブレードの径方向伸び、ならびにブレード先端の振動振幅および振動周波数、ならびにそれらの組合せのうち少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の方法。