KR100822506B1 - 터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법 및 시스템, 그리고 터빈의 동작중에 터빈 버킷 산화 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측하는 방법 - Google Patents
터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법 및 시스템, 그리고 터빈의 동작중에 터빈 버킷 산화 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측하는 방법 Download PDFInfo
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Abstract
터빈 버킷의 산화는 불의의 그리고 비용이 많이 드는 터빈 파손을 야기할 수 있다. 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 고온계에 의해 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포를 처리함으로써 터빈 작동중에 잔여 유효 버킷 수명을 예측하기 위해 터빈 버킷 산화 상태가 평가될 수 있다.
Description
도 1은 터빈이 1회전하는 동안 수집된 고온계 데이터를 나타내는 그래프,
도 2a는 산화가 발생하지 않은 버킷에서 수집된 고온계 데이터를 나타내는 그래프,
도 2b는 산화 결합을 가진 버킷에서 수집된 고온계 데이터를 나타내는 그래프,
도 3은 상이한 시간에 수집된 3 그룹의 고온계 신호 데이터를 나타내는 데이터,
도 4는 협대역 검파 결과를 나타내는 그래프,
도 5는 운용 시간동안 협대역 검파(NBD)로 생성된 상태 지표를 나타내는 그래프,
도 6은 운용 시간동안 피크 트레이스(PT)로 생성된 상태 지표를 나타내는 그 래프,
도 7은 산화가 발생한 터빈 블레이드를 도시한 도면,
도 8은 잔여 수명 평가 개요도,
도 9a 및 도 9b는 산화가 발생한 터빈 블레이드를 도시한 도면,
도 10 및 도 11은 도 9b에 도시된 버킷에 대한 예상 잔여 유효 수명을 나타내는 그래프,
도 12 및 도 13은 고온계 곡선 온도 측정치를 나타내는 그래프.
본 발명은 터빈 버킷에 관한 것으로, 특히 고온계(pyrometer) 신호를 주요 입력으로 사용하여 터빈 버킷 상태 및 잔여 수명을 평가하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
버킷은 중요한 가스 터빈 구성요소이다. 불의의 버킷 파손은 대부분 높은 유지보수 비용을 초래한다. 일반적으로, 잠재적인 파손은 터빈 작동중에 직접 측정이 불가능하다. 산화로 인한 버킷 수명의 평가에 있어서 현재의 분석적 방법은 절대 버킷 금속 온도의 정밀한 측정을 요구한다. 그러나, 정밀한 "절대" 온도의 측정은 환경의 영향, 센서 성능 저하 등의 많은 불확실성 때문에 쉬운 일이 아니다. 또한, 분석적 방법은 결함(산화)의 존재를 발견할 수 없으며, 그리하여 버킷 의 잔여 유효 수명을 평가하는데 어려움이 있다.
금속 표면의 온도를 측정하는데는 광학 고온계가 사용되어 왔다. 광학 고온계는 가스 터빈내에서 빠르게 회전하는 구성 요소의 공간적으로 그리고 시간적으로 변화하는 온도 분포를 결정하는데 많은 이점을 제공한다. 그러한 능력은 터빈 고온계의 광학 경로인 "시선(line of sight; LOS)"에 한정되는 것으로 간주되는데, 이는 고온계가 작은 목표 지점(일반적으로 1mm 내지 26mm)만을 따라 온도를 측정하기 때문이다.
종래의 연구는, 장파 적외선 고온계의 능력을 단파 적외선 고온계의 능력과 비교하여, 고출력 가스 터빈에 고분해능 터빈 고온계를 이용하는 것과, 만능의 고분해능 고온계 시스템을 개발 및 평가하고, 그리고 그것을 축류 터빈 로터 온도 맵핑에 이용하는 것에 관해 설명하였다. 그러나, 이들 연구중 어느 것도 고온계 신호를 이용하여 버킷의 상태를 평가하려는 시도는 하지 않았다.
연구자들은 많은 수의 진단 알고리즘을 개발하고, 이들을 기계의 상태를 모니터링하기 위한 가속도계 등의 진동 센서에 적용하였다. 그러나, 그러한 진동 센서를 이용하여 결함(산화)을 감지하는데는 어려움이 있다. 또한, 어떤 연구자도 버킷 상태를 모니터링하기 위해 고온계 등의 광학 센서에 진단 기술을 적용하려는 시도를 하지 않았다.
본 발명의 예시적인 실시예에 있어서, 터빈 버킷 산화 상태를 평가하는 방법은 ① 고온계를 이용하여 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 시간 변화에 따른 온도를 측정하는 단계와, ② 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포에 기초하여 상태 지표를 결정하는 단계로서, 상기 상태 지표는 버킷 세트의 전체적인 상태 또는 단일 버킷의 특정 상태중 적어도 하나를 반영하는, 상태 지표 결정 단계를 포함한다.
다른 실시예에 있어서, 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 고온계에 의해 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포를 처리함으로써, 터빈 운용중에 터빈 버킷 산화 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측하는 방법이 제공된다.
본 발명의 또 다른 실시예에 있어서, 터빈 버킷 산화 상태를 평가하는 시스템은 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 시간 변화에 따른 온도 분포를 측정하는 고온계와, 상기 고온계로부터 출력을 수신하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포에 기초하여 상태 지표를 결정하며, 상기 상태 지표는 버킷 세트의 전체적인 상태 또는 단일 버킷의 특정 상태중 적어도 하나를 반영한다.
본 발명의 목적은 터빈이 운용되는 동안, 버킷 산화 상태를 평가하여 버킷의 잔여 유효 산화 수명을 예측하는 시스템 및 방법을 개발하는 것이다. 이러한 방법의 이점은 가스 터빈 유지보수 비용이 절감되고, 산화에 의한 조기 버킷 파손이 방지될 수 있다는 것이다. 현재의 분석적 방법과 비교하여, 본 발명은 버킷 상태를 평가하고 버킷상의 결함(산화)을 탐지하는데 정밀한 절대 온도 측정치를 요구하지 않는다. 본 발명은 고온계 신호 자체만을 고려하는데, 이는 진단 기술이 측정된 온도 분포를, 예를 들어 상대적인 특징을 그것으로부터 추출하거나, 또는 그것의 최대값 또는 그것의 제곱 평균에 의해 나눔으로써 정규화하기 때문이다.
고온계는 가스 터빈내에서 빠르게 회전하는 터빈 블레이드 또는 "버킷"의 시간 변화에 따른 온도 분포를 측정할 수 있다. 도 1은 터빈이 1회전하는 동안 고온계로부터 수집된 데이터를 나타낸다. 고온계 트레이스에서의 각 피크값은 고온계 시선을 통한 버킷의 통로를 나타낸다. 도 2a는 양호한 상태의 모든 버킷을 나타내고, 도 2b는 산화가 발생한 여러 버킷을 나타낸다.
버킷상의 산화는 일반적으로 운용중인 터빈에 대해 직접 측정이 불가능하다. 산화로 인한 버킷 상태를 고온계 신호를 이용하여 평가하기 위해서는 진단 알고리즘이 필요하다. 상태 지표(Condition Index; CI)를 생성하는데 사용될 수 있는 진단 알고리즘에는 여러 가지가 있으며, 이들은 어떤 진단 알고리즘이 적용되느냐에 따라 버킷 세트의 전체적인 상태, 개별 버킷의 상태 또는 이들 모두를 나타낸다. 예를 들어, 제곱 평균(Root Mean Square; RMS)은 고온계 측정치로부터의 신호 값을 제공하고, 이것은 버킷 세트의 전체적인 상태를 나타내며, 협대역 검파(Narrow Band Demodulation; NBD)는 개별 버킷 상태의 평가를 제공하기 위해 시계열을 생성한다. 따라서, 국소 결함(예를 들어, 산화)은 결함(산화)이 발생하는 버킷상의 위치에 이상(aberration)으로 나타난다.
피크 트레이스(PT) 알고리즘이 또한 개별 버킷 평가를 제공한다. PT는 터빈이 1회전하는 동안 고온계 데이터의 평균에 대한 버킷의 각 통로내에서의 피크값(최대값)의 비이다. 고온계 측정치는 정규화되며, VBD 및 PT를 포함하는 진단 알고리즘이 정규화된 데이터에 적용된다.
블레이드의 상태는 온도 곡선상의 몇몇 중요 지점(표시)으로 나타낼 수 있도록 규정되어 있으며, 온도 곡선은 고온계 출력을 나타낸다. 도 12 및 도 13을 참조하면, 블레이드(k)의 온도의 피크값이 블레이드 상태와 밀접한 관계가 있다. 온도의 피크값은 Tk,2로 나타낸다. Tk,3 및 Tk,4는 블레이드 상태에 대해 상대적으로 독립적인 블레이드(k)의 온도 곡선상의 2개의 고정점이다. 상태 지표(CIk)를 계산하기 위해, Tk,2, Tk,3 및 Tk,4에 대한 값은 Tk를 기초로한 다항식 내삽법을 이용하여 결정된다. Tk는 대응하는 버킷 번호, k의 온도 분포를 표시하는데, 여기에서 k는 타코미터 등으로부터의 1 회전마다 제공되는 신호에 의해 판정되는 버킷 번호를 나타낸다. Dk는 피크 온도(Tk,2)와 다른 2개의 고정 점(Tk,3 및 Tk,4)의 평균간 차이의 상대량이며, Tk,2 - (Tk,3 + Tk,4)/2에 따라 결정된다. 다음으로, Dk,k는 Dk와 정상으로 추정된 모든 블레이드로부터의 Dk의 평균간 차이의 상대량이며, Dk - 평균(모든 정상 블레이드의 Dk)에 따라 결정되며, DDk는 SDDk를 얻기 위해 공지된 평활화 알고리즘에 의해 평활화된다. 마지막으로, 상태 지표(CIk)는 각 버킷에 대해 CIk = SDDk - SDDk.ref에 따라 계산된다.
모든 정상 블레이드의 Dk의 평균을 계산하기 위해 정상 블레이드를 결정하는데 클러 스터링(clustering) 기술이 이용된다. 또한, 모든 블레이드의 Dk의 평균을 이용하는 것은 또한 상이한 상태의 블레이드를 분리하는 비슷한 정도의 능력을 제공하였다. 시작 시간의 평활화(SDD)로부터의 출력은 CI를 계산하는 기준(SDDk.ref)으로 이용된다.
도 3은 상이한 시간 간격에서 수집된 고온계 데이터중 임의로 선택된 3개의 그룹을 나타낸다. 도시된 바와 같이, 각 그룹의 데이터의 평균값은 시간 변화에 따라 요동한다. 그러나 이들 평균의 변동(shift)은 도 4에 도시된 바와 같이 대부분 제거된다. 이 도면에는, 3 세트의 데이터에 적용된 NBD로부터의 결과가 동일 스케일로 플롯팅되어 있다. 각각의 버킷에 대한 이들 상태 지표는 버킷의 상태 및 산화로 인한 버킷의 수명을 결정하는데 이용되는 시간에 걸쳐 수집된다. 도 5 및 도 6은 산화가 발생한(도 7) 특정 버킷(버킷 A)으로부터 수집된 상태 지표(각각 NBD 및 PT)를 나타낸다. 이 도면에서, 상태 지표(NBD 및 PT 모두)는 시간 변화에 따라 대부분 단조롭게 상방으로 향하는 경향을 보인다. 상태 지표가 시간 변화에 따라 단조롭게 증가 또는 감소하는 경우, 이들 지표를 추적하면 외삽을 이용하여 파손 시기를 결정할 수 있다.
상술한 버킷 상태 지표(NBD 및 PT)는 검사 데이터가 이용가능한 경우, 이들 지표를 대응하는 검사 결과와 함께 공지된 신경망으로 퓨징함으로써 실제 산화량과 상관될 수 있다. 이들 검사 결과는 현재 이용 불가능하므로, 상태 지표 및 대응하는 잔여 수명이 피드 포워드 신경망(Feed-forward Neural Network)을 구성하는데 사용된다. 이 개요는 도 8에 도시되어 있다. 이러한 연구에 있어서, 산화 레벨이 도 7에 도시된 버킷 "A"의 상태에 도달하면, 버킷이 파손된 것으로 간주된다. 다소 임의적이기는 하지만, 이러한 파손 하한값이 선택되는 이유는 이 지점을 넘어서면 산화가 빠르게 악화되기 때문이다. 따라서, 버킷 수명이 도 7에 도시된 버킷 "A"의 손상으로 한정되도록 신경망이 조정된다.
조정된 신경망을, 도 9에 도시된 바와 같이 버킷 "A"의 산화 레벨과 유사한 산화 레벨을 갖는 다른 버킷(버킷 "B")에 대해 시험하였다. 따라서, 신경망이 잘 조정되었다면, 신경망이 평가한 버킷 "B"에 대한 잔여 수명은 버킷 "A"에 대한 잔여 수명과 비슷해야 한다. 도 10은 버킷 "A"에 대해 측정된 수명에 따라 버킷 "B"에 대해 평가된 유효 수명을 나타내며, 양호한 분석 비교가 달성되었다. 조정된 신경망은 비교를 위해 정상(산화가 발생하지 않음) 버킷에도 적용되었다. 도 11은 버킷 "A"에 대해 측정된 잔여 수명에 따라 신경망으로부터 평가된 모든 결과를 나타낸다. 이 도면에 도시된 바와 같이, 양호한 상태의 버킷은 산화가 발생한 다른 2개의 버킷과 달리 높은 잔여 수명을 갖는 것으로 예측되었다.
본 발명의 방법 및 시스템은 버킷이 운용되는 동안 버킷의 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측할 수 있다. 적절히 통합된 신경망 및 진단 알고리즘은 고온계 측정치를 입력으로 사용하여 버킷의 상태를 표시/평가하여, 산화로 인한 버킷의 잔여 수명을 예측한다. 이러한 구성을 이용하면, 터빈 유지보수 활동 또는 계획이 최적화될 수 있으며, 산화에 의한 조기 버킷 파손이 방지될 수 있으며, 이는 유지보수 비용을 절감시키는 결과를 가져올 수 있다.
본 발명은 가장 실용적이고 바람직한 실시에로 간주된 것과 연계하여 설명되었지만, 본 발명은 개시된 실시예에 한정되지 않으며, 첨부된 청구범위의 사상 및 범위내에 포함된 다양한 변형 및 동등 구성을 포함하는 것으로 의도된다.
본 발명에 따른 방법 및 시스템은 버킷이 운용되는 동안 버킷의 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측할 수 있다. 적절히 통합된 신경망 및 진단 알고리즘은 고온계 측정치를 입력으로 사용하여 버킷의 상태를 표시/평가하여, 산화로 인한 버킷의 잔여 수명을 예측한다. 이러한 구성을 이용하면, 터빈 유지보수 활동 또는 계획이 최적화될 수 있으며, 산화에 의한 조기 버킷 파손이 방지될 수 있으며, 이는 유지보수 비용을 절감시키는 결과를 가져올 수 있다.
Claims (8)
- 터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법에 있어서,① 고온계(pyrometer)를 이용하여 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 시간 변화에 따른 온도 분포를 측정하는 단계와,② 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷에서의 피크 온도 값과 평균 온도 값 사이의 차이를 포함하는 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포에 기초하여 상태 지표(condition index)를 결정하는 단계로서, 상기 상태 지표는 버킷 세트의 전체적인 상태 또는 단일 버킷의 특정 상태중 적어도 하나를 반영하는, 상태 지표 결정 단계를 포함하는터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 단계 ②는 상기 고온계로부터의 선택된 데이터에 진단 알고리즘을 적용함으로써 실행되는터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법.
- 터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법에 있어서,① 고온계(pyrometer)를 이용하여 복수 개의 회전하는 터빈 버킷의 시간 변화에 따른 온도 분포를 측정하는 단계와,② 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포에 기초하여 상태 지표(condition index)를 결정하는 단계로서, 상기 터빈이 1회전하는 동안 모든 복수의 회전하는 터빈 버킷의 상기 고온계에 의해 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포의 평균 온도 값에 대한 복수의 회전하는 터빈 버킷의 중 하나의 각 통로내의 피크 온도 값의 비를 계산함으로써, 버킷 세트의 전체적인 상태 또는 단일 버킷의 특정 상태중 적어도 하나를 상기 상태 지표에 반영시키는, 상태 지표 결정 단계를 포함하는터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법.
- 제 1 항에 있어서,공지된 검사 데이터와의 비교에 따라 버킷 산화량을 결정하는 단계 ③을 더 포함하는터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법.
- 제 4 항에 있어서,상기 단계 ③은 피드 포워드 신경망을 수립하고 파손된 터빈 버킷의 산화 레벨을 결정함으로써 실행되는터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법.
- 제 5 항에 있어서,버킷 산화량에 따라 피드 포워드 신경망을 통해 잔여 버킷 수명을 결정하는 단계를 더 포함하는터빈 버킷 산화 상태의 평가 방법.
- 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 고온계에 의해 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포를 처리함으로써, 터빈의 동작중에 터빈 버킷 산화 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측하는 방법에 있어서,상기 온도 분포는 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷에서의 피크 온도 값과 평균 온도 값 사이의 차이를 포함하는터빈의 동작중에 터빈 버킷 산화 상태를 평가하여 잔여 유효 버킷 수명을 예측하는 방법.
- 터빈 버킷 산화 상태의 평가 시스템에 있어서,적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷의 시간 변화에 따른 온도 분포를 측정하는 고온계와,상기 고온계로부터의 출력을 수신하여 적어도 하나의 회전하는 터빈 버킷에서의 피크 온도 값과 평균 온도 값 사이의 차이를 포함하는 측정된 시간 변화에 따른 온도 분포에 기초하여 상태 지표를 결정하는 프로세서를 포함하며,상기 상태 지표는 버킷 세트의 전체적인 상태 또는 단일 버킷의 특정 상태중 적어도 하나를 반영하는터빈 버킷 산화 상태의 평가 시스템.
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