JP5792930B2 - ２物体間の間隔を推定するシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は概して、間隔推定技術に関し、より詳細には、回転機械の固定構成要素と回転構成要素の間の間隔を推定するために間隔信号を処理する処理システムに関する。

様々なタイプのセンサが、２物体間の距離を測定するために使用されてきた。加えて、このようなセンサは、様々な応用例で使用されてきた。例えば、タービンは、シュラウドに隣接して配置されたタービンブレードを有する。タービンブレードとシュラウドの間の間隔は、タービンブレードの温度によって変化する。例えば、シュラウドとタービンブレードの間の間隔は、タービンが冷たい場合に最も大きく、タービンが温まるにつれて次第に小さくなる。タービンブレードとシュラウドの間の間隙または間隔は、タービンの効果的な動作のために維持されることが望ましい。センサは、タービンブレードとシュラウドの間の距離を測定するために、タービン内に配置することができる。シュラウドとタービンブレードの間の所望の変位を維持するように、シュラウドの動作を案内するためにこの距離を使用することもできる。

特定の応用例では、２物体間の間隔を測定するために静電容量プローブが利用される。プローブは、物体の一方の上に配置され、２物体間の間隔を推定するためにもう一方の物体に対する静電容量を測定する。典型的には、プローブからの信号は、２物体間の間隔を推定するために処理システムに伝達される。残念なことに、このような処理システムは、信号を処理するために長い処理時間が必要である可能性があり、物体間の間隔をリアルタイムで推定しない。

米国特許第５８７０５８８号公報 米国特許出願公開第２００３０１２０４６０号公報 米国特許出願公開第２００３０１２１０１０号公報 国際公開第２０００／０３８０８７号公報

したがって、２物体間の間隔を正確にリアルタイムで推定する、間隔推定用処理システムを提供する必要がある。

つまり、本発明の一態様によると、間隔推定用処理システムは、間隔センサから信号を受信し、２物体間の間隔を推定するためにセンサからの信号を使用して第１のセットの処理作業を行うように構成された第１のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を備えている。処理システムはまた、第１のＤＳＰから信号を受信し、第１のＤＳＰからの信号を使用して第２のセットの処理作業を行うように構成された第２のＤＳＰを備えており、第１のＤＳＰの処理速度は、第２のＤＳＰの処理速度より比較的速い。

本発明の別の態様によると、回転機械の固定構成要素と回転構成要素の間の間隔を推定する方法は、間隔センサから信号を受信するステップと、回転構成要素の個別の要素を特定するステップとを含んでいる。この方法はまた、個別の要素の特徴を時間の経過と共に比較することができるように、個別の要素を追跡するステップを含むことができる。

本発明の別の態様によると、回転機械の固定構成要素と回転構成要素の間の間隔を推定する方法は、回転機械の作動状態によって、間隔推定技術を切り換えるステップを含んでいる。

本発明のこれらおよび他の特徴、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、より良く理解できるだろう。図面全体を通して、同様の数字は同様の部品を示す。

本技術の実施形態による、間隔推定システムを有するタービンエンジンの一部の斜視図である。 本技術の実施形態による、図１の間隔推定システムで利用される処理システムの図である。 本技術の実施形態による、図１の間隔推定システムで使用されるセンサの図である。 本技術の実施形態による、図３のセンサによって受信される例示的信号の図である。 本技術の実施形態による、図２の間隔推定システムで利用されるアルゴリズムの図である。 本技術の実施形態による、図３のセンサによって受信され、図５に示されたアルゴリズムによって処理される例示的信号の図である。 図２の間隔推定システムで利用される２つの異なるアルゴリズムを切り換える方法の図である。

本発明は、限られた数の実施形態にのみ関連して詳細に記載したが、本発明はこのような開示した実施形態に限るものではないことを容易に理解されるはずである。むしろ、本発明は、これまで記載していない任意の数の変化、変更、置換または同等配置を組み込むように変更することができるが、本発明の精神および範囲と同等のものである。加えて、本発明の様々な実施形態を記載したが、本発明の態様は記載した実施形態のいくつかを含んでいるだけであることを理解されたい。したがって、本発明は前述の記載によって制限するものと理解されるものではなく、添付の特許請求の範囲によってのみ制限されるものである。

始動などのタービン動作の特定の段階中、タービンとケーシングの間の間隔は、急激に変化する傾向がある。したがって、このような段階中のブレードとケーシングの接触の可能性を低くするために、ブレードとケーシングの間で維持される間隔は比較的大きい可能性がある。これにより、ケーシングとブレードの接触の可能性は低くなるが、間隔測定信号に雑音が持ち込まれる。雑音が大きいので、間隔がより大きい場合はブレード間隔のリアルタイム測定があまり重要ではないので、このような段階中の間隔の測定技術は、いくつかの測定したブレード間隔信号の平均を考慮することができる。しかし、定常状態動作中、タービンエンジンの効率は、ブレードとケーシングの間の間隔をより小さく維持することによって大きくなる。これにより、ブレードとケーシングの接触の可能性が高くなる傾向があるが、間隔測定信号中の雑音が少なくなる可能性もある。したがって、定常状態動作中、ブレード間隔の正確なリアルタイムの測定は、より有用となり、またより実行可能となる。本発明の実施形態では、タービンブレードおよびケーシングなどの、２物体間の間隔をリアルタイムで推定することが可能になる。さらに、本発明の特定の態様により、測定システムがリアルタイム測定技術、すなわちスライサ技術と平均化測定技術、すなわちブレードオーバーレイ技術を動的に切り換えることが可能になる。

以下に詳細に論じるように、本技術の実施形態は、航空機エンジン、蒸気タービンなどの様々なシステム内で２物体間の間隔を正確に測定するように働く。次に図面を参照すると、図１は、本技術の実施形態による間隔推定システム１２を有するタービンエンジン１０の一部の斜視図である。図示した実施形態では、エンジン１０は、ケーシング２０とケーシング２０内に配置された複数のブレード２２を有する回転子の間の間隔を測定する複数のセンサ１４、１６および１８を備えている。特定の実施形態では、回転子構成要素２２はタービンブレードであってもよいが、これは本発明の限定となることを意図するものではない。本実施形態では、３つのセンサ１４、１６および１８が、ケーシング２０と複数のブレード２２の間の間隔測定のために３つの異なる位置で利用されている。しかし、より多くの数またはより少ない数のセンサを他の実施形態で使用することができる。

図１に示す実施形態では、間隔を代表する信号は、センサ１４、１６および１８によって検出され、信号はその後、異なる位置でケーシング２０とブレード２２の間の間隔を推定するために、間隔推定システム１２に伝達される。さらに、間隔推定システム１２によって算出される間隔推定は、間隔制御システム２６によりケーシング２０とタービンブレード２２の間の間隔を制御するために使用される。この例示的実施形態では、間隔推定システム１２は、以下に詳細に記載する多層信号処理システムを利用している。

図２は、本技術の実施形態による、図１の間隔推定システム１２で利用される処理システム３０の図である。いくつかの実施形態では、処理システム３０は、図１のセンサ１４、１６および１８などの間隔センサから受信した入力信号３４のリアルタイムサンプリングを行い、信号３４を使用して第１のセットの処理作業を行うように構成された第１のＤＳＰ３２を備えることができる。いくつかの実施形態では、第１のＤＳＰ３２は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）であってもよい。さらに、第１のＤＳＰ３２は、シングルコアまたはマルチコアプロセッサであってもよい。第１のＤＳＰ３２によって行われる処理作業は、低レベル処理作業を含むことができる。例えば、第１のＤＳＰ３２は、プローブから受信した生信号データを平滑化し、個別のブレード２２を特定するためにデータを分析し、個別のブレードの追跡を容易にするためにブレードをカウントし、回転機械の回転速度を追跡することなどができる。さらに、第１のＤＳＰ３２は、回転子の回転速度の変化に応じて、信号３４の有効サンプリングレートを順応可能に調節するように構成することができる。第１のＤＳＰ３２によって行われる処理作業を、図５および６に関して、以下にさらに記載する。

第１のＤＳＰ３２は高周波信号を処理するために使用することができるので、第１のＤＳＰ３２は比較的速い処理速度で動作することができる。例えば、第１のＤＳＰ３２は、約１００メガヘルツから数ギガヘルツまでの処理速度で動作することができる。特定の実施形態では、第１のＤＳＰ３２の処理速度は１ギガヘルツであってもよい。さらに、第１のＤＳＰ３２は、浮動小数点能力を含んでいても含んでいなくてもよい。入力信号３４のリアルタイム処理を容易にするために、第１のＤＳＰ３２は、２つ以上のフレームバッファを含むことができ、１つまたは複数のフレームが信号３４を処理するために利用され、１つのフレームが信号を同時にサンプリングするために使用される。特定の実施形態では、第１のＤＳＰ３２は、３つのフレームバッファ、すなわち、処理用２つ、同時信号サンプリング用１つを含むことができる。いくつかの実施形態では、第１のＤＳＰは、テキサス州ダラスのＴｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ社から市販されているＴＭＳ３２０Ｃ６４１６Ｔ不動点デジタル信号プロセッサであってもよい。

図３および４に関してさらに説明するように、第１のＤＳＰ３２によって受信される信号３４は、センサ１４、１６または１８の１つ内に２つ以上のプローブによって生成される信号３６および３８の組合せであってもよい。両方の信号３６および３８を受信するために、システム３０は、アナログ信号３６および３８をデジタル信号に変換する２つのアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）５０および５２を備えることができる。一実施形態では、各ＡＤＣ５０および５２の出力を、第１のＤＳＰ３２内に含まれる外部メモリインターフェイスに送信することができる。他の実施形態では、各ＡＤＣ５０および５２の出力を、第１のＤＳＰ３２に含まれる別個のデータ入力チャネルに送信することができる。以下にさらに説明するように、第１のＤＳＰ３２は、信号３６および３８から信号振幅および／または周波数などの特定の感知パラメータを抽出するように構成することができる。

処理システム３０はまた、第１のＤＳＰ３２から信号４２を受信し、信号４２を使用して第２のセットのより高レベルの処理作業を行うように構成された第２のＤＳＰ４０を備えている。いくつかの実施形態では、第２のＤＳＰ４０は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）であってもよい。さらに、第２のＤＳＰ４０は、シングルコアまたはマルチコアプロセッサであってもよい。第１のＤＳＰ３２から受信した信号４２は、入力信号３４から抽出された、回転子の推定回転速度などの感知パラメータを含むことができる。第２のセットの処理作業は、図３および４に関して以下にさらに説明するように、感知パラメータに基づいて間隔を推定するステップを含むことができる。第２のＤＳＰ４０はその後、間隔推定データおよび他のデータをホストシステム４４に通信することができる。さらに、第２のＤＳＰ４０はまた、入力パラメータ５４を第１のＤＳＰ３２に与えることができる。入力パラメータ５４の例としては、所望の間隔、ブレード２２の数、所望の測定技術、サンプリングレートなどが挙げられる。

高周波信号処理作業は第１のＤＳＰ３２によって行うことができるので、第２のＤＳＰ４０の処理速度は、第１のＤＳＰ３２の処理速度より比較的遅くてもよい。例えば、第２のＤＳＰ４０は、約１０メガヘルツから数百メガヘルツの処理速度で動作することができる。特定の実施形態では、第２のＤＳＰ４０の処理速度は１００メガヘルツであってもよい。さらに、第２のＤＳＰ４０は、浮動小数点能力を含んでいても含んでいなくてもよい。いくつかの実施形態では、第２のＤＳＰ４０は、テキサス州ダラスのＴｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ社から市販されているＴＭＳ３２０Ｆ２８０８デジタル信号コントローラであってもよい。

本明細書は２つのデジタル信号プロセッサの使用を記載しているが、上に記載した処理作業の分割は、本明細書の限定を意図したものではない。したがって、上に記載した処理作業は、任意の適切な方法で第１および第２のＤＳＰ３２および４０にわたって分配することができる。さらに、いくつかの実施形態では、上に記載した処理作業は、２つの別個のプロセッサではなく、単一のデジタル信号プロセッサまたは汎用プロセッサによって行うことができる。このような単一プロセッサの実施形態では、プロセッサはシングルコアまたはマルチコアプロセッサであってもよい。マルチコアの実施形態では、第１のＤＳＰ３２によって行われるとして本明細書に記載された処理作業は、マルチコアプロセッサの第１のコアによって行うことができ、第２のＤＳＰ４０によって行われるとして本明細書に記載された処理作業は、マルチコアプロセッサの第２のコアによって行うことができる。

処理システム３０はまた、ケーシング２０とブレード２２の間の間隔に応じて、第２のＤＳＰ４０から信号４６を受信するように構成されたホストシステム４４を備えることができる。ホストシステム４４はまた、例えばサンプリングレート、感知パラメータを取得するための所望の測定技術、または回転機械の動作状態などの入力を第１および第２のＤＳＰ３２および４０に与えるように構成することができる。特定の実施形態では、システムのユーザは、入力パラメータ５６を与えることができる。加えて、ディスプレイ４８をホストシステム４４に結合させることができ、システムのユーザに推定間隔などの情報を表示するように構成することができる。いくつかの実施形態では、ホスト４４は、全般デジタルエンジン制御（ＦＡＤＥＣ）であってもよい。加えて、ホスト４４は、間隔推定を間隔制御システム２６に送信することができ、それに応じて間隔制御システム２６は間隔を調節することができる。いくつかの実施形態では、上に記載した構成要素のいくつかの組合せは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）で実施することができる。

したがって、処理システム３０により、センサ１４、１６および１８からの信号の同時サンプリングおよび処理が容易になり、このような信号を使用した間隔のリアルタイム推定が行われる。第１および第２のＤＳＰ３２および４０により、回転子の幅広い範囲のｒｐｍに対するこのような信号のサンプリングおよび処理が容易になる。

次に図３および４を参照すると、間隔推定値を算出する方法が図示されている。間隔推定値は、ブレード２２とケーシング２０の間の間隔５８の推定値である。図３は平らなブレード２２を示しているが、実施形態は、「スキーラ」として知られる隆起エッジ、または任意の他の適切なブレード形状を備えたブレードを含むことができることに留意されたい。スキーラは、シュラウドにより近いブレード２２の一部であり、したがって、ブレードとシュラウドの接触の際に最初にシュラウドに接触する傾向がある。いくつかの場合では、ブレードとシュラウドの接触により、スキーラの変形または短縮が起こる可能性がある。図３に示すように、センサ１４は、前進プローブ６０と、特定の感知パラメータを抽出することができる信号を得るように構成された後退プローブ６２とを備えることができる。すなわち、プローブ６０は、プローブ６２よりブレード２２に近くてもよい。いくつかの実施形態では、プローブ６０および６２は静電容量プローブであってもよく、感知パラメータは静電容量であってもよい。このように、プローブ６０および６２を電圧源に結合させることができ、ブレード２２をアースに結合させることができる。静電容量は２つの電荷担体間の距離の関数であるので、プローブによって測定された静電容量により、プローブからブレードまでの距離６６の測定が容易になる。代替実施形態では、センサ４０および４２としては、マイクロ波ベースセンサ、または光センサ、または渦電流センサを挙げることができ、感知パラメータとしては、インピーダンス、または位相遅延、または誘導電流をそれぞれ挙げることができる。

加えて、測定のキャリブレーションを可能にするために、後退プローブ６２を、前進プローブ６０に対して知られている後退距離６４だけブレード２２から離れて位置決めすることができる。このように、プローブ６０および６２に対して測定された推定ブレード距離は普通、後退距離６４によって変化する。後退距離６４は知られている値であるので、プローブ６０および６２からの読取りをキャリブレーションすることができる。さらに、プローブからケーシングまでの距離６８も知られている値であってもよい。したがって、プローブ６０に対して測定したプローブからブレードまでの距離６６から距離６８を減算することによって、間隔５８を算出することができる。

次に図４を参照すると、グラフ７０は、プローブ６０および６２によって測定された例示的な静電容量信号を示している。グラフ７０は、前進プローブ６０によって測定された前進プローブ信号３６、および後退プローブ６２によって測定された後退プローブ信号３８を示している。各信号は、プローブ６０、６２に隣接するブレード２２の通過によって生成された反復波形７２から構成されている。測定した静電容量は、ブレードがプローブに最も近い点でピークに達する傾向がある。したがって、前進プローブのピーク静電容量７４は、ブレード２２が前進プローブ６０のすぐ下にある場合に測定した静電容量を示し、後退プローブのピーク静電容量７６は、ブレード２２が後退プローブ６２のすぐ下にある場合に測定した静電容量を示している。いくつかの実施形態では、間隔は前進および後退プローブから測定したような最大および最小静電容量の関数であってもよい。他の実施形態では、間隔を算出するのにピーク静電容量値だけを使用することもできる。一実施形態では、プローブからブレードまでの距離６６は、以下の式を使用して推定することができる。
Ｓ ＝ Ｄ・（Ｃ２／（Ｃ１−Ｃ２））
式中、Ｓ＝プローブからブレードまでの距離６６であり、Ｄは後退距離６４、Ｃ１は前進プローブのピーク静電容量７４、Ｃ２は後退プローブのピーク静電容量７６である。他の実施形態では、より詳細なキャリブレーションデータを個別のセンサに対して収集することができる。他の間隔推定技術の実施例を、全ての目的で本明細書に参照として援用する、同時係属出願であるＥｍａｄ Ａｎｄａｒａｗｉｓらの「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｃｌｅａｒａｎｃｅ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｔｗｏ Ｏｂｊｅｃｔｓ」という名称の米国特許出願第１１／０１５２５８号で見ることができる。

プローブ６０および６２によって測定された信号３６および３８は時々、かなりの雑音成分を含んでいる可能性がある。したがって、上に記載した間隔推定で使用される波形データを得るために、処理システム３０は、信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）によって、信号を処理する異なる技術を使用することができる。いくつかの実施形態では、処理システム３０は、「ブレードオーバーレイ」技術および「スライサ」技術の両方を使用して波形データを得るように構成された回路を備えることができる。以下にさらに説明するように、ブレードオーバーレイ技術は、信号３６および３８が高レベルの雑音を示す場合に、いくつかのブレードの平均に対する波形データを得るために使用することができ、スライサベース技術は、信号３６および３８がより低レベルの雑音を示す場合に、個別のブレードに対する波形データを得るために使用することができる。

ブレードオーバーレイ技術の実施形態が、全ての目的で本明細書に参照として援用する、同時係属出願であるＤａｖｉｄ Ｃｈａｎらの「Ｃｌｅａｒａｎｃｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａ Ｒｏｔａｒｙ Ｍａｃｈｉｎｅ」という名称の米国特許出願第１２／１１８９０４号に記載されている。要するに、ブレードオーバーレイ技術は、測定した信号の多数の期間にわたって個別のブレード２２によって生成された波形７２を平均化する必要がある。したがって、個別の波形は、波形をオーバーレイおよび平均化することができるように特定される。一実施形態では、個別のブレードを代表する波形は、ブレードの回転速度を推定するために測定プローブデータに高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを適用し、測定した波形に対するブレード中心の位置を推定するためにブレードの推定回転速度を使用することによって特定することができる。波形はその後、ブレード中心の両側で測定データを抽出することによって、測定データから抽出することができる。波形を平均化する際、波形内に存在する雑音成分を減らすことができ、間隔のより正確な測定が可能になる。しかし、平均化期間中に間隔が変化した場合、推定間隔は平均化期間中の平均間隔に影響を与えることが分かるだろう。したがって、ブレードオーバーレイ技術の精度は、間隔が急激に変化している時に低くなる可能性がある。この影響を軽減するために、平均化期間を、間隔がどれくらい急激に変化しているかによって増減させることができる。したがって、ブレードオーバーレイ技術は、間隔が著しくは変化しない期間である、「滞留時間」を算出するステップを含んでいる。急激な間隔変化の期間中、滞留時間、したがって平均化期間が短くなり、より少ない波形が平均化に含まれ、それによって間隔が時間の経過と共にどのように変化しているかのより微粒的な図が与えられるが、信号内に留まっている雑音のレベルが上がる。

次に図５および６を参照すると、スライサベース技術が記載されている。図５は、実施形態により間隔推定システム３０で利用されるスライサベースアルゴリズム７８の図である。図６は、図５に示すアルゴリズム７８のステップ８６、８８および９０に関して記載したような個別のブレードを検出する方法を図式的に示している。

最初に図５を参照すると、スライサベースアルゴリズムはステップ８０で始まり、第１のＤＳＰ３２は、信号３６および３８を示す生データを前進および後退プローブ６０および６２から受信する。生データは、図２に示すように、１つまたは複数のＡＤＣからデジタルフォーマットで受信することができる。生サンプリングレート、すなわち信号データが第１のＤＳＰ３２によって取得される速度は、回転機械の動作中に固定することができ、ブレードの数および回転子の最高予測回転速度に基づいて決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ）することができる。ステップ８４に示すように、その後、生データを平滑化して、個別のブレード波形の検出を容易にすることができる。平滑化は、低域通過または帯域通過フィルタなどのフィルタリングアルゴリズムを生データに適用することによって達成することができる。生データを平滑化した後に、第１のＤＳＰ３２は生データを１つまたは複数のフレームバッファに記憶することができる。

図６は、フレームバッファに記憶され、例示的な信号３６を示す平滑化信号データのグラフである。前進プローブ信号３６のみが示されているが、後退プローブ信号３８は、間隔を推定するために測定を得るために同様に処理することができることが分かるだろう。図６に示すように、フレームバッファの「データウィンドウ」は、ブレード２２のフル回転１回プラスブレード２２の１つの反復測定によって生成された少なくとも１つの反復波形を示すのに十分な数のサンプリング点を含むことができる。さらに、いくつかの実施形態では、第１のＤＳＰ３２はブレード２２のフル回転１回に対してほぼ一定のデータウィンドウサイズを維持する。ブレード２２の回転期間に対して同じデータウィンドウサイズを維持するために、有効サンプリングレート、すなわち第１のＤＳＰ３２がサンプルをフレームバッファに記憶するサンプリングレートは、ほぼ一定のデータウィンドウサイズを維持するように調節することができる。

信号３６の生サンプリングレートが回転機械の動作中に固定されたままである場合、ブレード２２のフル回転を示すサンプルの数は回転速度によって左右されることが分かるだろう。したがって、第１のＤＳＰ３２は最初に、生データに基づいて概算回転速度を決定することができる。実施形態では、回転速度はステップ８２に示すように、周波数変換を生データに適用することによって概算することができる。周波数変換とは、生データを時間ドメインから周波数ドメインに変換する、生データへのＦＦＴアルゴリズムなどの数学アルゴリズムの適用のことを言う。周波数変換によって生成された推定回転速度に基づいて、第１のＤＳＰ３２は、生データサンプルのどの部分がフレームバッファに記憶されているのかを決定する間引き率を決定することができる。間引き率は、少なくしたサンプルセット内のサンプルの数に対する元のサンプルセット内のサンプルの数の比である。例えば、４の間引き率が使用される場合、第１のＤＳＰ３２は４つ毎のデータサンプルだけをフレームバッファに記憶することができ、中間のサンプルは拒否される。代替実施形態では、サンプルを拒否するのではなく、いくつかのサンプルを平均化することができ、平均化したデータをフレームバッファに記憶することができ、この場合、間引き率は平均化したサンプルの数を決定することができる。このように、有効サンプリングレートを調節することができ、反復波形を含む、ほぼ一定のデータウィンドウをフレームバッファ内に維持することができる。

間引き率は、タービンの変化する回転速度に応じて動的に調節することができる。このように、第１のＤＳＰのメモリ位置は、各速度に適切な対応する間引き率に関連する回転速度のテーブルを含む間引きテーブルを記憶することができる。間引き率はその後、周波数変換によって生成された推定回転速度に基づいて、メモリから取り出すことができる。いくつかの実施形態では、間引き率は、回転機械の各回転の後に更新することができる。例えば、回転機械が６０，０００回転／分（ＲＰＭ）で回転している場合、間引き率は約１ミリ秒の間隔で更新することができる。加えて、間引き率を更新する過程は、安定性を与えるためにヒステリシスを含むことができる。このように、間引きテーブル内の各間引き率は、境界条件を規定する２つの回転速度と関連させることができる。本実施形態では、回転速度が間引きテーブル内で規定された境界条件を交差する場合に、間引き率が変化する。

スライサベース技術の実施形態によると、反復波形は、２つの測定波形が各ブレードで利用可能であるように特定することができる。反復波形を特定するために、第１のＤＳＰ３２は、回転機械内に含まれるブレード２２の数に関連するデータを含むことができる。加えて、第１のＤＳＰ３２はまた、個別のブレード２２に対応する波形を特定するためにプログラミングすることができる。第１のＤＳＰ３２はその後、基準波形を選択または特定し、基準波形から反復波形までの波形の数をカウントすることによって、反復波形を特定することができる。したがって、アルゴリズム７８は、ステップ８６、８８および９０に示すように、個別のブレード２２に対応する信号３６内の波形を特定するステップを含んでいる。

ステップ８６では、第１のＤＳＰ３２は「信号交差」を検出する。図６に示すように、信号交差を検出するために、第１のＤＳＰ３２は、信号３６に基づいて平均高静電容量９４および平均低静電容量９６を算出することができる。平均高静電容量９４および平均低静電容量９６から、中間レベル静電容量９８を得ることができる。中間レベル静電容量９８は例えば、高静電容量９４および低静電容量９６を平均化することによって得られる中間レベルの静電容量であってもよい。他の実施形態では、加重平均化を利用して、高静電容量９４と低静電容量９６の間の任意の適切なレベルで中間レベル静電容量９８を得ることができる。第１のＤＳＰ３２はその後、信号３６が中間レベル静電容量９８を越える毎に生じる信号交差１００、１０２を特定する。図６に示す実施形態では、２交差毎に単一のブレードを示す。しかし、他の実施形態では、各ブレードを異なる数の信号交差で示すことができる。例えば、ブレード２２が隆起エッジ、すなわちスキーラを備えている実施形態では、波形７２は「Ｍ」字形であってもよく、この場合、各ブレードは、中間レベル静電容量９８の高さによって、４つの信号交差によって示すことができる。その後、ブレードをカウントし、したがって反復波形を特定するために、第１のＤＳＰ３２によって信号交差を使用することができる。

加えて、ステップ８８および９０では、間隔を推定するために使用されるピーク静電容量１０６を得るために、信号交差を使用することもできる。図６に示すように、２つのブレード交差１００と１０２の間の平均、または中点を算出して、ブレード中心１０４を求めることができる。その後、ブレード中心１０４での信号３６の振幅を使用して、ピーク静電容量１０６を示すことができる。また、上記過程を反復波形に対して行って、ブレード中心１０８およびピーク静電容量１１０を求めることができる。得られた情報をその後、第２のＤＳＰ４０に送信し、各波形に対する間隔値を推定するために使用することができる。第１の波形に対して算出された間隔は、反復波形に対して算出された間隔を比較するための知られている基準として働く。このように、間隔の小さな変化を迅速に特定することができる。

加えて、第１のＤＳＰ３２はブレード反復を特定するので、第１のＤＳＰ３２は回転機械のフル回転１回にかかる時間を決定することが可能である。このデータを使用して、より正確な回転速度を算出することができる。より正確な回転速度を利用して、サンプリングレート、または信号３６に適用される間引き率を動的に変化させることができる。さらに、２つ以上の波形を特定のブレードに関連させることができるので、特定のブレードの形状の変化を検出することができる。例えば、特定のブレードのスキーラ高さの変化を検出することができる。スキーラ高さの変化を使用して、ケーシングとブレードの接触が起こったことを示すことができる。

再び図５を参照すると、ステップ９２では、上に記載したような第１のＤＳＰ３２によって取得された感知パラメータをその後、第２のＤＳＰ４０に伝達することができる。第２のＤＳＰ４０はその後、推定間隔、間隔の変化、回転速度などの、信号３６に関連する様々なパラメータを算出することができる。加えて、基準波形と比較したような反復波形の形状に関するデータを使用して、ブレード２２の形状の変化を特定することができる。例えば、スキーラ高さの変化を推定することができる。第２のＤＳＰ４０によって算出されたデータはその後、図２に関連して記載したように、ホスト４４および／または間隔制御システム２６に送信することができる。

次に図７を参照すると、ブレードオーバーレイ技術とスライサベース技術を選択する過程１１２が示されている。ブレードオーバーレイ技術およびスライサベース技術はそれぞれ、異なる動作モード中により有益である可能性がある特定の利点を有することが分かるだろう。除去中のジェットタービンの場合、例えば、間隔はブレード２２が温まり膨張するにつれて急激に小さくなる傾向があることがある。加えて、除去中に生じる振動は間隔を急激に変化させる可能性がある。除去中の擦れを防ぐために、所望の間隔を比較的大きな値に設定することができる。これにより、信号３６および３８のＳＮＲが小さくなる傾向があることがある。大きくなった間隔および小さくなったＳＮＲの両方により、ブレードオーバーレイ技術を除去中に好ましくすることができる。

逆に、巡航（クルージング）状態中、ブレードは小さな振動および小さなブレード温度変化によってより安定している可能性がある。擦れの可能性が巡航状態中に低くなることがあるので、タービンの効率を良くするために、所望の間隔を比較的小さな値に設定することができる。より小さい間隔により、信号３６および３８のＳＮＲが大きくなり、ブレードオーバーレイ技術があまり有益でなくなる可能性がある。加えて、間隔は普通はもっと小さいので、間隔の小さいが急激な変化の検出がより重要となる。したがって、巡航状態中、スライサベース技術はより有益である可能性がある。

したがって、過程１１２は、回転機械の動作状態によって、ブレードオーバーレイ技術およびスライサベース技術を切り換える１つの例示的方法を提供する。過程１１２はステップ１１４で始まり、タービンの動作状態が検出される。動作状態としては、回転速度、回転加速度、温度、振動強度、または所望の間隔に影響を与える可能性がある任意の他の値を挙げることができる。様々な実施形態では、動作状態は、第１のＤＳＰ３２、第２のＤＳＰ４０またはホスト４４によって決定することができ、タービンエンジン１０のオペレータからの入力に基づくことができる。

次に、ステップ１１６では、ステップ１１４で検出された動作状態に基づいて、所望の間隔を得ることができる。例えば、上に記載したように、所望の間隔は、急激な加速の期間中にはより大きく、比較的定常状態の期間中にはより小さい可能性がある。その後、どの測定技術を使用するかを決定するために、所望の間隔を使用することができる。

次に、ステップ１１８では、所望の間隔は間隔閾値「Ｘ」より大きいかどうか決定される。所望の間隔が閾値より小さい場合、その後、上に記載したスライサベース技術により、間隔測定がステップ１２０で得られる。しかし、所望の間隔が閾値より大きい場合、その後、ブレードオーバーレイ技術により、間隔測定がステップ１２２で得られる。代替実施形態では、測定技術の選択は、測定信号３６および３８の特徴に基づくことができる。例えば、いくつかの実施形態では、測定技術の選択は、測定信号３６および３８のＳＮＲに基づくことができる。他の実施形態では、間隔推定過程の前の反復のために算出された推定間隔を、ステップ１１６で得られる所望の間隔の代わりに使用することができる。

次に、ステップ１２４では、ステップ１２０またはステップ１２２のいずれかで得られた間隔測定に基づき、図３および４に記載するように、推定間隔が算出される。推定間隔はその後、ステップ１２６で間隔制御システムに送信される。推定間隔に応じて、間隔制御システムはその後、ステップ１２８で、所望の間隔を維持するために、ケーシング２０とブレード２２の間の間隔を調節することができる。いくつかの実施形態では、シュラウドのサイズを変えることによって、間隔を調節する。他の実施形態では、ブレードの位置を変えることによって、間隔を調節することができる。

特定の実施形態では、上に記載した過程を汎用コンピュータで実施することができる。このように、上に記載した過程を、コンピュータハードドライブまたはソフトウェアディスクなどの有形媒体内に記憶されたソフトウェアコード内で具体化することができる。

以上に記載した方法の様々な態様は、異なる応用例で実用性を有する。例えば、航空機エンジン内の回転構成要素と静的構成要素の間の間隔を測定するために、上に示した技術を使用することができる。特定の他の応用例で、例えばガスタービン、蒸気タービンなどの中の物体間の間隔を測定するために、この技術を使用することもできる。上に記したように、さらにより一般的には、本明細書に記載した方法は、異なるセットの作業を行う高速および低速プロセッサを有するリアルタイム処理システムを利用することによって、センサを通して物体間の間隔を正確に測定するために有利である可能性がある。さらに、この技術は、動作中および延長期間中でも、部品の正確な間隔測定を行い、動作中に部品のより優れた間隔制御を可能にする処理システムを提供するために特に有利である。

本発明の特定の特徴のみを本明細書に図示および記載したが、多くの変更形態および変形形態が当業者の頭に浮かぶだろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神内に含まれるとして、このような変更形態および変形形態全てを含むことを意図していることを理解されたい。

１０ タービンエンジン
１２ 間隔推定システム
１４ センサ、間隔センサ
１６ センサ、間隔センサ
１８ センサ、間隔センサ
２０ ケーシング、固定子
２２ ブレード、回転子
２６ 間隔制御システム
３０ 処理システム、間隔推定システム
３２ 第１のＤＳＰ
３４ 入力信号
３６ 信号
３８ 信号
４０ 第２のＤＳＰ
４２ 信号、感知パラメータ
４４ ホストシステム
４８ ディスプレイ
５０ アナログ／デジタル変換器、ＡＤＣ
５２ アナログ／デジタル変換器、ＡＤＣ
５４ 入力パラメータ
５６ 入力パラメータ
５８ 間隔
６０ 前進プローブ
６２ 後退プローブ
６４ 距離
６６ 距離
６８ 距離
７０ グラフ
７２ 反復波形
７４ ピーク静電容量
７６ ピーク静電容量
７８ スライサベースアルゴリズム
８０ ステップ
８２ ステップ
８４ ステップ
８６ ステップ
８８ ステップ
９０ ステップ
９２ ステップ
９４ 高静電容量
９６ 低静電容量
９８ 中間レベル静電容量
１００ 信号交差
１０２ 信号交差
１０４ ブレード中心
１０６ ピーク静電容量
１０８ ブレード中心
１１０ ピーク静電容量
１１２ 過程
１１４ ステップ
１１６ ステップ
１１８ ステップ
１２０ ステップ
１２２ ステップ
１２４ ステップ
１２６ ステップ
１２８ ステップ

Claims (8)

1. 間隔センサ（１４、１６、１８）から信号（３４）を受信し、前記間隔センサ（１４、１６、１８）からの前記信号（３４）を使用して第１および第２のセットの処理作業を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサ（３２、４０）であって、前記第１のセットの処理作業は２つの物体（２０、２２）の間の推定間隔（４６）を算出するために使用される感知パラメータ（４２）を抽出するように構成され、前記第２のセットの処理作業は前記推定間隔（４６）を算出するために前記感知パラメータ（４２）を使用するように構成されたプロセッサを備えた、間隔推定用システム（１２）であって、
   前記第１のセットの処理作業は、複数の回転要素を備える回転機械（１０）の回転速度の変化に応じて、前記間隔センサ（１４、１６、１８）から前記信号（３４）の有効サンプリングレートを順応可能に調節するステップを含み、
   前記１つまたは複数のプロセッサ（３２、４０）は、前記第１のセットの処理作業を行うように構成された第１のデジタル信号プロセッサ（３２）、および前記第２のセットの処理作業を行うように構成された第２のデジタル信号プロセッサ（４０）を含み、前記第１のデジタル信号プロセッサ（３２）は、前記間隔センサ（１４、１６、１８）からの前記信号（３４）のリアルタイムサンプリングを行うように構成され、
   前記第１のデジタル信号プロセッサ（３２）は、前記信号（３４）から感知パラメータ（４２）を抽出する作業に対して、 前記複数の回転構成要素の個別の回転構成要素に対する波形データを得ること及び前記複数の回転構成要素のうち２以上の回転構成要素の平均に対する波形データを得ることを選択的に利用する
   ことを特徴とする、システム。
2. 前記２つの物体（２０、２２）は、回転機械（１０）の固定子（２０）および回転子（２２）である、請求項１記載のシステム（１２）。
3. 前記回転機械（１０）は、航空機エンジン、蒸気タービンまたはガスタービンである、請求項２記載のシステム（１２）。
4. 前記第１のセットの処理作業は、前記回転機械（１０）の回転速度を推定するステップ、前記受信した信号（３４）をフレームバッファに記憶するステップ、個別の回転構成要素を特定するステップ、反復波形を特定するステップ、ピーク振幅を特定するステップ、またはその組合せを含んでいる、請求項２又は３記載のシステム（１２）。
5. 前記第１のデジタル信号プロセッサ（３２）の処理速度は、前記第２のデジタル信号プロセッサ（４０）の処理速度より比較的速い、請求項１乃至４のいずれか１項に記載のシステム（１２）。
6. 前記第１のデジタル信号プロセッサ（３２）は、前記回転機械（１０）の測定回転速度（１１４）、前記信号（３４）の信号対雑音比、推定間隔（４６）、またはその組合せに基づいて、前記信号（３４）から感知パラメータ（４２）を抽出する作業に対して、 前記複数の回転構成要素の個別の回転構成要素に対する波形データを得ることおよび前記複数の回転構成要素のうち２以上の回転構成要素の平均に対する波形データを得ることを切り換えるように構成されている、請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステム（１２）。
   
7. 前記第２のセットの処理作業は、前記間隔の推定値を算出するステップと、前記信号（３４）から感知パラメータ（４２）を抽出する作業に対して、 前記複数の回転構成要素の個別の回転構成要素に対する波形データを得ることまたは前記複数の回転構成要素のうち２以上の回転構成要素の平均に対する波形データを得ることを使用するかどうかを決定するステップ、前記第２のデジタル信号プロセッサ（４０）からホスト（４４）に前記間隔の推定値を通信するステップ、またはその組合せを含んでいる、請求項１乃至６のいずれか１項に記載のシステム（１２）。
   
8. 前記間隔センサ（１４、１６、１８）は静電容量センサである、請求項１乃至７のいずれか１項に記載のシステム（１２）。
   

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