KR101665698B1 - 회전자 블레이드 상태를 모니터하는 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

회전자 블레이드의 상태(rotor blade health)를 모니터하는 시스템(100)은 도달 시간(TOA) 센서(11, 111, 211, 12)와 컨트롤러를 포함하며, 컨트롤러는, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 도달 시간을 나타내는 TOA 신호를 각각의 TOA 센서(11, 111, 211, 12)로부터 획득하고, TOA 신호로부터 초기 특성을 결정하도록 구성된 프로세서(13)와, 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 평가하는 데 사용하기 위해서, 프로세서(13)로부터 수신된 초기 특성을 퓨징(fuse)하도록 구성된 특성 레벨 퓨저(15)를 포함한다.

Description

회전자 블레이드 상태를 모니터하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ROTOR BLADE HEALTH MONITORING}
본 발명은 전반적으로 회전자의 블레이드의 상태(health)를 모니터하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
회전자의 블레이드, 즉 회전하는 블레이드는, 예컨대, 압축기, 터빈 및 엔진과 같은 많은 장치에서 사용되고 있다. 예컨대 축류 압축기(axial compressor)는 일련의 스테이지를 갖고 있으며, 각각의 스테이지는 고정자 블레이드의 열에 이어지는 회전자 블레이드의 열을 포함한다.
축류 압축기는 많은 장치에서 사용되고 있으며, 그 예로는 랜드 기반(land based) 가스 터빈을 들 수 있다. 랜드 기반 가스 터빈은 전형적으로, 공기를 가속하는 흡입부, 들어온 공기를 압축하는 압축기, 압축된 공기와 연료를 연소시키는 연소실, 열 에너지를 기계적인 에너지로 변환해서 제네레이터에서 필요한 파워를 생성할 수 있게 하는 터빈을 포함한다. 연소에 적합한 압력을 내기 위해서, 압축기는 약 18개의 스테이지를 가지며, 각각의 스테이지는 고정자 및 회전자 블레이드 를 갖고 있다. 압축기의 각각의 블레이드는 서로 다른 고유 진동수를 갖고 있다.
다양한 요소가 회전자 블레이드의 상태에 악영향을 미쳐서 회전자 블레이드의 피로, 스트레스를 유발하고, 궁극적으로는 균열(crack)을 일으킨다. 회전자 블레이드의 균열이 진행되어서 임계 한도에 도달하면, 회전자 블레이드는 회전자에서 떨어져 나가게 된다.
따라서, 회전자 블레이드의 상태를 실시간으로 예측하는 것이 바람직하다. 균열을 실시간으로 예측함으로써, 예컨대, 블레이드가 작동하는 장치의 고장을 줄일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라서, 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 모니터하는 시스템이 제공된다. 시스템은 TOA(도달 시간:time of arrival) 센서 및 컨트롤러를 포함한다. 컨트롤러는 회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간을 나타내는 TOA 신호를 각각의 TOA 센서로부터 획득하고, TOA 신호로부터 초기 특성을 결정하도록 구성된 프로세서; 및 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 평가하는 데 사용하기 위해서, 프로세서로부터 수신된 초기 특성을 퓨징(fuse)하도록 구성된 특성 레벨 퓨저(a feature level fuser)를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따라서, 회전자 블레이드의 상태를 모니터하는 시스템은, 도달 시간(TOA) 센서 및 컨트롤러를 포함한다. 컨트롤러는 회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간을 나타내는 TOA 신호를 획득하고, TOA 신호를 퓨징해서 결합된 특성을 획득하도록 구성된 센서 레벨 퓨저와; 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 평가하는 데 사용하기 위해서, 도달 시간 센서로부터 획득된 도달 시간 신호와, 센서 레벨 퓨저로부터의 결합된 특성을 퓨징(fuse)하도록 구성된 프로세서를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따라서, 시스템은 도달 시간(TOA) 센서 및 컨트롤러를 포함한다. 컨트롤러는 회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간을 나타내는 TOA 신호를 각각의 TOA 센서로부터 획득하고, TOA 신호로부터 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 평가하는 데 사용하기 위해서 초기 특성을 결정하는 프로세서와, TOA 센서로부터 획득된 데이터를 퓨징해서 결합된 특성을 획득하는 센서 레벨 퓨저와, 도달 시간 센서로부터의 도달 시간 신호와 결합된 특성을 퓨징하는 특성 레벨 퓨저와, 프로세서로부터 초기 특성을 수신해서, 회전자 블레이드 균열 길이 및 회전자 블레이드 균열 진행 시간에 관한 데이터를 산출하는 물리 모델러(physics modeler)와, 회전자 블레이드 균열 확률에 관한 데이터를 산출하는 신뢰도 모델러와, 특성 레벨 퓨저, 물리 모델러 및 신뢰도 모델러로부터 수신된 데이터를 퓨징하고 퓨징된 데이터로부터 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 결정하는 판정 레벨 퓨저를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 모니터 하는 방법이 개시된다. 이 방법은 회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간(TOA) 및 동작 파라미터를 결정하는 단계와, TOA 및 사전 결정된 TOA를 사용해서 델타 TOA를 결정하는 단계와, 회전하는 회전자 블레이드의 동작 파라미터의 변화에 따라 델타 TOA를 정규화해서 수정된 델타 TOA를 결정하는 단계와, 수정된 델타 TOA로부터 초기 특성을 획득하는 단계와, 초기 특성 및 동작 파라미터를 퓨징해서 회전하는 회전자 블레이드의 균열 길이 및 균열 진행 시간을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 이러한 또는 다른 특성, 측면 및 이점은, 첨부된 도면을 참조로 이하의 상세한 설명을 읽음으로써 더 잘 이해될 것이며, 도면에서 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라서, 시스템(100)이 회전자 블레이드(311)의 상태를 모니터하는 것을 나타내는 블록도이다. 시스템(100)은 기준 키 위상자(a reference key phasor)에 대한 회전자 블레이드(311)의 도달을 검지하는 적어도 하나의 센서(11, 12)를 포함한다. 도시된 실시예에는, 선두 에지 센서(LE)(11)와 후미 에지 센서(TE)(12)의 두가지 타입의 센서가 도시되어 있다. 블록도에서, 이 시스템은 3개의 선두 에지 센서(LE1, LE2, LE3)(11, 111, 211)와 하나의 후미 에지 센서(TE)(12)를 포함한다. 그러나, 각각의 타입의 센서의 수는, 예컨대, 회전자 블레이드(311)의 스테이지의 수 및 그 스테이지의 회전자 블레이드(311)의 수와 같은 다양한 인자들에 따라 달라진다.
본 발명의 일 측면에서, 모든 센서는 선두 에지 센서 및 후미 에지 센서로서 서로 바꿔서 사용할 수 있다. 선두 에지 센서는 회전자 블레이드(311)의 선두 에지의 도달을 검지하고, 후미 에지 센서는 회전자 블레이드(311)의 후미 에지의 도달을 검지한다. 선두 에지 센서 및 후미 에지 센서는 같은 타입일 수도 또는 다른 타입일 수도 있으며, 도시된 실시예에서는 이들이 서로 다른 기능을 하고 있기 때문에 서로 다르게 부르고 있을 뿐이다. 본 발명의 일 측면에서, 선두 에지 센서 및 후미 에지 센서로서 용량성 센서, 와전류 센서 및 자기 센서가 사용된다.
센서(LE, TE)는 고정된 물체 상에서, 회전자 블레이드에 인접한 위치 중, 회전자 블레이드(311)의 도달을 효율적으로 검지할 수 있는 위치에 장착된다. 본 발명의 일 실시예에서, 적어도 하나의 센서가 회전자 블레이드(311)의 케이스에 장착된다. 선두 에지 센서(11) 및 후미 에지 센서(12)는 회전자 블레이드(311)의 각각의 회전이 완료되었다는 것을 결정하는 기준으로서 키 위상자를 취함으로써 적어도 하나의 회전자 블레이드(311)의 도달을 검지하고, 그 신호를 프로세서(13)에 전송한다.
키 위상자는 예컨대, 회전자 블레이드(311)의 각각의 회전의 개시 및 완료를 식별하기 위해 사용되는 근접 스위치를 포함할 수 있다. 키 위상자의 동작은 당업자에게 공지되어 있으며, 1977년 11월. 네바다주 벤틀리의 THE KEYPHASOR - A Necessity For Machinery Diagnosis에 상세하게 설명되어 있다.
시스템(100)은 또한, 회전자 블레이드(311) 또는 회전자 블레이드(311)이 장착된 장치의 천이 상태를 검출하기 위해서 하나 이상의 천이 검출기(TD)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 천이 검출기(TD)(10)는 회전자 블레이드(311)의 회전자 중 회전자의 속도를 측정할 수 있는 최적의 위치 어느 곳에든 장착된다. 예컨대, 천이 검출기(10)는 회전자 블레이드(311)의 개시 및 셧 다운과 같은 천이 상태 동안의 신호를 전송해서 천이 상태 동안의 TOA를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 회전자 블레이드의 개시는 회전자 블레이드의 속도가 13%에서 100%로 증가할 때 선언되고, 회전자 블레이드(311)의 셧다운은 회전자 블레이드(311)의 속도가 100%에서 13%로 감소될 때 선언된다.
프로세서(13)는 이하 설명되는 바와 같이 센서로부터 수신된 신호를 처리해서, 회전자 블레이드(311)의 TOA를 결정하고, 회전자 블레이드(311)의 TOA로부터 델타 TOA를 결정한다. 델타 TOA는 예상된 TOA와 실제 TOA 사이의 차이라고 정의될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 프로세서는 또한, 회전자 블레이드 및/또는 회전자 블레이드(311)가 설치된 장치의 동작 상태 및 부하 상태에 관한 정보는 물론 델타 TOA를 사용함으로써 수정된 델타 TOA를 결정한다. 회전자 블레이드(311)의 델타 TOA 또는 수정된 델타 TOA는 프로세서에 의해 더 처리되어서 각각의 센서의 초기 특성을 결정한다. 초기 특성은 예컨대, 정적 변동, 동적 변동, 유극(clearance), 블레이드 비틀림 프로파일 및 진동수 어긋남(frequency detuning)과 같은 특성을 포함할 수 있다. 진동수 어긋남은 개시, 셧다운 또는 스피드 스윕(speed sweep) 및 이들의 조합과 같은 천이 상태 동안 결정된다.
일 실시예에서, 센서 및 선택적으로는 천이 검출기 중 적어도 일부는 센서 퓨저(14)에 신호를 전송하고, 이 센서 퓨저(14)는 신호를 퓨징해서 결합된 신호를 제공한다. 일 실시예에서, 센서 레벨 퓨저(14)는 회전자 블레이드의 선두 에지 센서 및 후미 에지 센서의 TOA를 이용해서 회전자 블레이드(311)의 블레이드 비틀림을 결정한다. 블레이드 비틀림은 예컨대, 선두 에지 센서에 의해 검지된 TOA 신호와 후미 에지 센서에 의해 검지된 TOA 신호 사이의 편차로서 결정될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 센서 퓨저에 의해 결정된 결합 신호는 모든 센서에 대한 블레이드 비틀림, 정적 변동, 동적 변동, 동기식 진동 및/또는 비동기식 진동 또는 이들의 조합을 나타내는 신호를 포함한다. 다른 센서 레벨 퓨징의 실시예는, 하나의 선두 에지 센서를 이용해서 다른 선두 에지 센서의 유효성을 시험함으로써 고장난 선두 에지 센서를 식별하는 것을 포함한다. 예컨대, 2 이상의 선두 에지 센서 신호가 사전 정의된 값보다 큰 정적 변동 값을 내보내는 경우에는, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 상태는 모니터되어야 하고, 경고가 발생할 수 있다. 다른 실시예에서, 하나의 선두 에지 센서 신호가 사전 정의된 값보다 큰 정적 변동을 나타내고, 다른 선두 에지 센서 신호가 사전 정의된 값보다 작은 정적 변동을 나타내면, 이는 선두 에지 센서 중 어느 하나가 잘못 검지하고 있음을 나타낼 수 있다.
시스템(100)은 회전자 블레이드(311)의 동작 데이터를 수집하기 위해서 현장 모니터(onsite monitor:OSM)(16)(이하 'OSM'이라 함)를 포함할 수 있다. 동작 데이터는 예컨대, 회전자 블레이드(311)를 구비한 장치에 대한 부하, 흡입 가이드 베인(Inlet guide vane)(IGV) 각도, 연료 스트로크 비, 회전자 블레이드(311)의 속도 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, OSM은 예컨대, 회전자 블레이드(311)의 비정상적인 진동, 회전자 블레이드를 포함하는 압축기의 성 능, 스테이지 효율, 온도 편차 및 압력 편차와 같은 동작 특성을 결정한다.
일 실시예에서, 센서 퓨저(14)에 의해 결정된 결합 특성, 프로세서(13)에 의해 결정된 초기 특성, 현장 모니터(16)로부터의 동작 데이터 및 천이 검출기(10)로부터의 신호가 특성 레벨 퓨저(15)에 의해 퓨징되어서 변천 데이터(transitional data)를 제공한다. 특성 레벨 퓨저는 시스템 회전자 블레이드(311) 및/또는 회전자 블레이드(311)를 포함하는 장치의 상태 및 부하 상황을 고려한다. 회전자 블레이드(311)의 부하 및 회전자 블레이드(311)의 동작 상태는 서로 다른 방법을 이용해서 결정될 수 있으며, 그 실시예가 이하에 설명된다. 본 발명의 일 실시예에서, 회전자 블레이드(311) 또는 회전자 블레이드(311)가 설치된 장치의 상태 또는 동작 모드는 동작 모드 알고리즘에 의해 결정될 수 있으며, 이는 도 4를 참조로 상세하게 설명될 것이다.
특성 레벨 퓨저(15)는 회전자 블레이드(311)의 상태, 부하 및 동작 상태는 물론 센서의 동작 상태를 결정한다. 예를 들어 센서와 관련하여, 하나의 센서가 정적 변동을 나타내는 신호를 제공하면, 이 센서의 데이터를 다른 센서의 데이터와 비교해서 센서의 적정한 동작 상태를 검출한다. 또한, 초기 특성의 정확도와 그에 따른 센서가 서로 다른 센서들에 대해 프로세서에 의해 결정된 초기 특성들을 비교함으로써 검출될 수 있다. 예컨대, 센서 중 하나가 회전자 블레이드(311) 중 하나의 고유 진동수의 변이를 나타내는 경우에는, 특성 레벨 퓨저(15)는 고유 진동수를 정적 변동과 연계시킴으로써, 센서로부터 수신된 신호의 정확성을 결정한다. 본 발명의 일 실시예에서는, 초기 특성, 결합 특성, 동작 파라미터 및 특성 레벨 퓨저 의 경과 데이터 중 하나 이상을 퓨징시키는데 룰 기반(rule based) 방법이 이용된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 특성 레벨 퓨저(15)에서 특성을 퓨징하는데 예컨대, 베이지언 방법(Bayesian methods), 뎀스터 방법(Demster methods), 뎀스터-샤퍼 방법(Demster-shafer methods), 신경망 방법, 트리 로직 방법 및 보팅 로직 방법(voting logic methods)이 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 특성 레벨 퓨저(15)에 의해 결정된 특성은 판정 레벨 퓨저(19)에서 물리 모델(17)에 의해 결정된 예측 또는 특성 및/또는 신뢰도 모델(18)에 의해 결정된 예측 또는 특성과 퓨징된다.
신뢰도 모델(18)은 하나 이상의 신뢰도 모델을 이용해서 예컨대, 프로세서, OSM 및 특성 레벨 퓨저에 의해 만들어진 예측의 신뢰도를 평가하는 데 사용될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 상태를 결정하는 함수가 정의되며, 여기서 이 함수는 회전하는 회전자 블레이드(311)의 상태에 영향을 미치는 요소들에 따라 달라진다. 회전하는 회전자 블레이드(311)의 상태에 영향을 미치는 요소로는 예컨대, 개시 및 정지 횟수, 동작 시간, 흡입 가이드 베인의 각, 회전하는 회전자 블레이드(311)에 대한 부하 및 당업자에게 알려진 다른 요소들을 들 수 있다. 일 실시예에서, 이 함수는, 회전하는 회전자 블레이드의 알려진 상태를, 회전하는 회전자 블레이드의 상태에 영향을 미치는 요소들의 다양한 조합 및 하위 조합으로 매핑하는 것이다. 알려진 회전하는 회전자 블레이드의 상태는 예컨대, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 알려진 균열 및 길이와 같은 요소를 포함할 수 있다. 이 매핑은 이후에 프로세서(13), 특성 레벨 퓨저 및 OSM(16)에 의해 만들어진 예측을 평가하는데 사용된다. 일 실시예에서, 신뢰도 모델은 천이 상태 동안의 프로세서 및 OSM에 의해 결정된 초기 특성을 포함하기도 한다.
본 발명의 일 실시예에서, 물리 모델(17)은 OSM(16) 및/또는 프로세서(13)로부터 수신된 데이터를 처리함으로써 회전자 블레이드의 진동을 예측한다. 다른 실시예에서, 물리 모델(17)은 회전자 블레이드(311)에 대한 구조적인 예측을 행한다. 구조적인 예측은 예컨대, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 균열, 균열의 길이 및 균열 진행 시간을 포함한다. 구조적인 예측은 예컨대, 균열된 블레이드가 떨어져나가기까지 남은 시간을 포함할 수 있다. 물리 모델(17)은 예컨대, 파괴 역학 모델 및/또는 유한 요소 모델을 포함하는 방법을 이용할 수 있다. 물리 모델(17)의 일 실시예에서, 상태 모니터링 함수는 회전하는 회전자 블레이드(311)의 구조적인 사양에 따라서 다르게 정의된다. 구조적인 사양은 예컨대, 회전하는 회전자 블레이드의 균열, 블레이드의 형상 및 타입, 그리고 재료 특성을 포함할 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에서, 초기 특성의 조합들 사이의 관계를 전개함으로써 회전하는 회전자 블레이드(311)의 상태를 결정한다. 예컨대, 이 관계는 회전하는 회전자 블레이드(311)의 균열 크기에 대한 특정 진동 모드에서의 진동수의 변화 사이의 전개를 포함할 수 있다.
판정 레벨 퓨저(19)는 센서 레벨 퓨저(14) 및 특성 레벨 퓨저(15)에서 나온 회전자 블레이드 상태 결과에 대해서 확실성(confidence)을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에서, 판정 레벨 퓨저(19)에서 특성을 퓨징하는데 룰 기반 방법이 사용된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 판정 레벨 퓨저(19)에서 특성을 퓨징하는데 예컨대, 베이지언 방법, 뎀스터 방법, 뎀스터-샤퍼 방법, 신경망 방법, 트리 로직 방법 및 보팅 로직 방법이 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 판정 레벨 퓨저(19)는 균열을 결정해서 회전자 블레이드(311)의 균열 및 균열 위험을 예측한다. 위험 예측은 균열된 회전자 블레이드(311)이 떨어져 나가기까지 남은 시간을 포함할 수도 있다.
도 2는 회전하는 회전자 블레이드(311)의 실제 TOA를 결정하는 것 및 실제 TOA로부터 예상 TOA를 결정하는 것을 도시하고 있다. 일 실시예에서, 예상 TOA는 많은 실제 TOA를 사용해서 모델-기반 접근 방법에 의해 결정된다. 다른 실시예에서, 예상 TOA는 회전자의 회전하는 회전자 블레이드 모두의 실제 TOA의 평균을 취함으로써 결정된다. 회전하는 회전자 블레이드 모두에 대한 실제 TOA가 도 1을 참조로 설명된 바와 같이 검지 장치(11, 111, 211, 12)에 의해 결정된다.
또한, 모델 기반 접근 방법을 이용해서 예상 TOA를 결정하는 것이 도시되어 있다. 실제 TOA 및 예상 TOA는 프로세서(13)에 의해 사용될 수 있다. 도 2는 센서로부터 수신된, 회전자 블레이드(311)의 도달을 나타내는 시뮬레이션된 신호의 시간 영역 플롯(200)을 나타내고 있으며, 이를 블레이드 통과 신호(201:Blade Passing Signal)(이하 BPS라 함)라고 한다. 시간 영역은 회전자 블레이드의 수를 나타내는 x축 및 실제 TOA를 나타내는 y축을 갖고 있다. BPS(201)는 특정 시간대 동안 샘플링된 사인파로서, 실제 TOA를 결정하는데 사용된다. 따라서, 사인파는 이하와 같이 전압 V의 항목으로서 표현될 수 있다.
Figure 112009078897417-pat00001
여기서 V는 순시 전압이고, X0는 최대 진폭, k는 샘플 수, ω는 진동수, 그리고 Δt는 샘플 주기이다.
BPS(201)에 대한 각각의 펄스는 회전자 블레이드(311)의 도달을 나타낸다. 각각의 펄스는 고정된 기간 및 진동수 w의 사인파라고 가정하며, Δt는 BPS의 샘플링 주기이다. 전압 V이 일정한 임계 전압 z으로 유지된다고 하면, TOAn1, TOAn2, TOAn3...TOAnm로 표현되는 실제 TOA는 이하와 같이 검출된다.
Figure 112009078897417-pat00002
여기서 δm은 블레이드 진동 특성이고, τ는 블레이드 간격이다.
회전자 블레이드의 예상 TOA를 결정하기 위해서, 예상 TOA 결정 모델(이하 '모델'이라 함)의 식 2를 이용해서 예상 TOA를 결정한다. 이러한 결정에서는 회전자 블레이드(311)가 이상적인 상황에서 동작하고 있으며, 부하 상태는 최적이고, 회전자 블레이드의 진동은 최소라고 가정한다.
본 발명의 일 실시예에서, 모델은 회전하는 회전자 블레이드(311)의 각각의 회전에 대한 예상 TOA, 모든 가능한 속도 및 부하 상태를 결정한다. 회전자 블레이드 각각의 회전에 대한 모든 가능한 부하 및 속도에서의 예상 TOA를 결정함으로써 회전자 블레이드의 다양한 동작 상태에 대한 예상 TOA를 정확하게 산출할 수 있 다. 모델은 도 2에 도시된 바와 같은 그래프(202)를 형성하고, 여기서 서로 다른 블레이드의 수에 대한 실제 TOA가 도시되어 있다. 그래프(202)는 서로 다른 블레이드의 수 n1, n2, n3 ...nm의 플롯을 X축에 나타내고, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 실제 TOA를 Y축에 나타내어서, 예상 TOA를 결정한다. 예상 TOA는 그래프 상의 실제 TOA 점의 최소 제곱 피트 플롯으로부터 결정된다. 따라서, 실제 TOA의 플롯을 이용함으로써, TOA는 이하와 같이 직선 방정식의 형태로 표현될 수 있다.
Figure 112009078897417-pat00003
여기서, τ는 블레이드 사이 간격이고, β는 일정한 오프셋이다. 따라서, TOAnm가 기준선 동작 환경 및 양호한 상태에서의 회전자 블레이드 m의 실제 TOA라고 하면, 회전자 블레이드 m의 예상 델타 TOA는 다음과 같이 결정될 수 있다.
Figure 112009078897417-pat00004
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수정된 델타 TOA의 결정을 나타내는 흐름도이다. 도 2에 도시된 바와 같이 델타 TOA는 예컨대, 부하, IGV 각 및 매스 플로우와 같은 동작 파라미터에서의 변동의 영향을 받을 수 있다. 델타 TOA를 정규화함으로써 부하 및 동작 변동에 대한 델타 TOA를 정규화하고, 개시시의 블레이드의 재배치에 기인한 시프트에 대해서 델타 TOA를 수정한다. 수정된 델타 TOA의 결정에 정규화된 델타 TOA를 이용함으로써, 도 1의 프로세서(13) 및 센서 레벨 퓨 저(14)에 의해 결정되는 바와 같은 초기 특성 및 결합 특성을 더 정확하게 결정할 수 있다.
단계(30)에서 회전하는 모든 회전자 블레이드에 대한 실제 TOA가 센서에 의해서 실시간으로 결정된다. 단계(30)에서 결정된 실제 TOA는 이후에 단계(31)에서 모든 회전자 블레이드에 대해서 델타 TOA를 결정하는 데 사용된다. 단계(32)에서, 실제 TOA가 사전 결정된 시간을 벗어난 회전자 블레이드는 수정된 TOA를 결정하는 과정에서 제외된다. 사전 결정된 시간을 벗어난 회전자 블레이드(311)는 회전자 블레이드에 균열이 발생한 것일 수도 있고, 비틀린 것일 수도 있으며, 따라서, 수정된 델타 TOA의 오검출을 유발할 수 있다. 선택된 실제 TOA는 이후에 τ 및 β의 값을 결정하도록 모델링된다. 일 실시예에서, 모델은 선택된 회전자 블레이드와 대응하는 실제 TOA에 대한 그래프를 표시한다. 모든 회전자 블레이드의 실제 TOA가 사전 결정된 시간내에 있다면, 실제 TOA를 사용해서 그래프에 표시된 선은 수학식 (5)에 도시된 바와 같이 표현될 수 있다. 수학식 (5)에서, TOAnm은 m개의 블레이드의 실제 TOA이다. 단계(33)에서, 수학식 (5)의 최소 제곱 피트는 τ 및 β의 값을 결정하는데 사용된다. 또한, 회전하는 회전자 블레이드 k의 델타 TOA는 정규화된다. 일 실시예에서, 단계(34)에서 회전하는 회전자 블레이드의 델타 TOA는 수학식 (6)에서 τ 및 β의 값을 이용해서 정규화된다.
Figure 112009078897417-pat00005
Figure 112009078897417-pat00006
다른 실시예에서, 회전하는 회전자 블레이드(311)의 델타 TOA는 델타 TOA로부터의 정규화 오프셋을 뺌으로써 정규화된다. 정규화 오프셋은 마지막 델타 TOA 값을 나타내는 회전하는 회전자 블레이드를 제외한 모든 회전하는 회전자 블레이드의 델타 TOA의 평균이다. 예컨대, 회전하는 회전자 블레이드 중 마지막(높은 및 낮은) 델타 TOA 값을 나타내는 10%는 정규화 오프셋의 계산으로부터 배제된다. 단계(35)에서, 회전자 블레이드에 대한 모든 부하 상태에서 기초 부하 상태는 필터링된다. 부하 상태는 회전자 블레이드에 대한 부하 또는 회전자 블레이드가 사용되는 장치에 대한 부하를 결정하는 동작 모드 블록(38)으로부터 취해진다. 따라서, 예상 정규화 델타 TOA는 회전자 블레이드의 기준선에서의 n번 회전 동안의 델타 TOA의 평균을 취함으로써 결정되고, 이는 단계(36)에서 기초 부하에서의 예상 정규화 델타 TOA를 나타낸다. 단계(36)에서 결정된 예상 정규화된 델타 TOA 및 단계(34)에서 결정된 정규화된 델타 TOA는 단계(37)에서 수정 요소를 결정하는데 사용된다. 회전자 블레이드 수정 요소 Ck는 이하의 식을 이용해서 결정될 수 있다.
Figure 112009078897417-pat00007
단계(39)에서 정규화된 델타 TOA의 각각의 회전으로부터 수학식 (7)에서 결정된 수정 요소 Ck를 뺌으로써 수정된 델타 TOA를 획득한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라서, 가스 터빈에서의 동작 모드를 결정하는 흐름도이다. 동작 모드를 결정할 때, 동작 파라미터를 이용해서 가스 터빈의 동작 상태를 분류한다. 단계(40)에서, 현장 모니터 OSM으로부터의 동작 데이터(도 1을 참조로 설명된 바와 같이)가 수신되어서 단계(41)에서 가스 터빈의 가동(running) 상태를 체크한다. 단계(41)에서, 동작 파라미터 예컨대, 연료 스트로크 기준(FSR), 부하(DWATT), 및 압축기 흡입 가이드 베인(CSGV) 각도가 결정된다. 단계(42)에서, 동작 모드 파라미터를 이용해서 가스 터빈의 부하에 관한 결정이 행해진다. 본 발명의 일 실시예에서, FSR>75%이고, DWATT>5메가와트(MW)라면, 가스 터빈은 부하가 걸린 상태라고 한다. 따라서, 단계(42)에서 가동 상태가 부하가 걸린 것으로 결정되면, 이 처리는 단계(44)나 또는 단계(43)으로 넘어간다. 단계(43)에서, 동작 모드 OPMODE는 0이 되어서, 가스 터빈에 부하가 없거나 또는 최소 부하라는 것을 나타낸다. 단계(44)에서 가스 터빈이 부하가 걸리고 있는 것으로 결정되면, 이 부하는 부하, CSGV 및 물 세척 상태에 따라서 3가지 모드로 분류된다. 단계(45)에서, DWATT 및 CSGV의 최대 최소 범위는 30분으로 결정되고, CSGV의 최대 최소 범위는 5분으로 결정된다. 단계(45)에서 행해진 DWATT 및 CSGV의 최대 최소 범위에 기초해서, 단계(46)에서 가스 터빈의 상태가 결정된다. 본 발명의 일 실시예에서, 다음과 같은 4개의 조건을 만족한다면, 단계(46)에서 가스 터빈은 정상 상태(steady state)인 것으로 선언된다. 1. 최근 30분 동안 부하(Max-Min)의 최대 범위가 5MW 미만임. 2. 최근 30분 동안의 CSGV(Max-Min)의 최대 범위가 3도 미만임. 3. 최근 5분 동안의 CSGV(Max-Min)의 최대 범위가 0.5도 미만임. 4. 최근 30분 동안 물 세척이 없었음.
정상 상태의 조건은 회전자 블레이드가 사용되는 장치의 타입에 따라서 달라질 수 있다. 위에 설명된 모든 조건이 만족되지 않으면, 단계(49)에서 가스 터빈의 상태는 천이로 분류된다(OPMODE=1). 위에 설명된 모든 조건이 만족되면, 가스 터빈은 정상 상태에서 동작하고 있는 것으로 결정되고, 동작 모드는 기초 부하(base load)와 부분 부하(part load)를 포함하는 2가지 모드로 더 분류된다. 기초 부하와 부분 부하를 결정하는 본 발명의 일 실시예에서, CSGV가 단계(48)에서 결정된다. CSGV가 사전 결정된 값(PV)보다 크면, 단계(51)에서 가스 터빈의 상태는 정상 상태 기초 부하로 결정되고, 그렇지 않으면 단계(50)에서 부분 부하로 결정된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라서, 회전자 블레이드의 수정된 델타 TOA로부터 정적 변동 및 동적 변동을 결정하는 흐름도를 도시하고 있다. 단계(54)에서, 수정된 델타 TOA는 도 3을 참조로 상세하게 설명된 바와 같이 결정된다. 단계(55)에서, 수정된 델타 TOA는 중앙값 필터링(median filter)되고, 이어서 단계(56)에서 평균 필터링된다. 단계(56)의 평균 필터링된 데이터는, 단계(57)에서 사전 결정된 시간에 대해서 평균화됨으로써 단계(58)에서 정적 변동을 획득한다.
동적 변동을 결정하기 위해서, 사전 결정된 시간 동안의 중앙값 필터링된 데이터의 최대값 및 최소값이 단계(59)에서 결정된다. 단계(60)에서 총 180초 동안의 최대값과 최소값의 차이로부터 동적 변동을 결정한다.
본 발명의 특정의 특징들만이 설명되고 도시되었지만, 많은 수정 및 변경이 당업자에게 있을 수 있다. 따라서, 첨부된 청구의 범위는 본 발명의 원래의 사상에 포함되는 이러한 수정 및 변경을 커버하도록 작성되었다는 것을 이해할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라서 회전자 블레이드의 상태를 모니터하는 것을 나타내는 블록도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라서 회전하는 블레이드의 실제 TOA를 결정하고, 다수의 실제 TOA로부터 예상 TOA를 결정하는 모델-기반 접근 방법을 그래프로 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라서 수정된 TOA를 결정하는 것을 나타내는 블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라서 가스 터빈의 동작 모드를 결정하는 것을 나타내는 흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라서 회전자 블레이드의 수정된 델타 TOA로부터 정적 변동 및 동적 변동을 결정하는 것을 나타내는 흐름도이다.
도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
10 : 천이 검출기 11 : 선두 에지 센서
12 : 후미 에지 센서 13 : 프로세서
14 : 센서 퓨저 100 : 시스템
111 : 선두 에지 센서 211 : 선두 에지 센서
311 : 회전자 블레이드 15 : 특성 레벨 퓨저
16 : 현장 모니터 17 : 물리 모델
18 : 신뢰도 예측기 19 : 판정 레벨 퓨저
200 : 시간 영역 플롯 201 : 블레이드 통과 신호
202 : 그래프 30 : TOA
31 : 델타 TOA 32 : 시간을 벗어난 블레이드를 배제
33 : 델타 TOA의 각각의 회전에 대한 정규화 파라미터를 산출
34 : 정규화된 델타 TOA를 계산 35 : 베이스로드에 대한 필터링
36 : N번 회전에 대한 평균(기초 부하)
37 : 블레이드 재배치에 대한 수정 요소 계산
38 : 동작 모드 알고리즘 39 : 수정된 델타 TOA의 계산
40 : OSM 데이터 41 : 가스 터빈 가동 상태 체크
42 : 가동 상태 43 : 비가동 상태의 동작 모드
44 : 부하가 걸린 가스 터빈 45 : 최대값/최소값
46 : 정상 상태 체크 47 : 정상 상태=1?
48 : CSGV>PV 인가 49 : 천이 상태 동작 모드=1
51 : 정상 상태 기초 부하 동작 모드=3
50 : 정상 상태 부분 부하 동작 모드=2

Claims (10)

  1. 도달 시간(time of arrival:TOA) 센서(11, 111, 211, 12)와,
    컨트롤러를 포함하되,
    상기 컨트롤러는,
    회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간(TOA)을 나타내는 TOA 신호를 상기 TOA 센서 중 하나 이상으로부터 획득하고, 결합된 특성(combined features)을 획득하기 위해 상기 TOA 신호를 퓨징(fuse)하도록 구성된 센서 레벨 퓨저와,
    각각의 상기 TOA 센서로부터 TOA 신호를 획득하고, 상기 TOA 신호로부터 초기 특성(initial features)을 결정하도록 구성된 프로세서(13)와,
    상기 회전하는 회전자 블레이드의 상태(health)를 평가하는 데 사용하기 위해서, 상기 회전하는 회전자 블레이드의 동작 파라미터, 상기 초기 특성, 및 상기 결합된 특성을 퓨징하도록 구성된 특성 레벨 퓨저(a feature level fuser)(15)를 포함하는
    시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 TOA 센서는 선두 에지 센서(leading edge sensor)(11, 111, 211), 후미 에지 센서(trailing edge sensor)(12), 또는 이들의 조합을 포함하는
    시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 초기 특성은 천이 동작(transient operation) 동안의 정적 변동(static deflection), 동적 변동, 유극(clearance), 블레이드 비틀림 프로파일 및 진동수 어긋남(frequency detuning), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는
    시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 TOA 및 사전 결정된 TOA를 사용하여 델타 TOA를 결정하고, 상기 회전하는 회전자 블레이드의 동작 파라미터의 변화에 대해서 상기 델타 TOA를 정규화함으로써 수정된 델타 TOA를 결정하며, 상기 수정된 델타 TOA를 이용하여 상기 초기 특성을 결정하도록 더 구성되는
    시스템.
  7. 삭제
  8. 도달 시간(TOA) 센서(11, 111, 211, 12)와,
    컨트롤러를 포함하되,
    상기 컨트롤러는,
    회전하는 회전자 블레이드의 상태를 평가하는 데 사용하기 위해서, 상기 회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간을 나타내는 TOA 신호를 각각의 상기 TOA 센서로부터 획득하고, 상기 TOA 신호로부터 초기 특성을 결정하는 프로세서(13)와,
    상기 TOA 센서로부터 획득된 데이터를 퓨징함으로써 결합된 특성을 획득하는 센서 레벨 퓨저(14)와,
    상기 TOA 센서로부터의 상기 TOA 신호와 상기 결합된 특성을 퓨징하는 특성 레벨 퓨저(15)와,
    상기 프로세서로부터 상기 초기 특성을 수신하고, 회전자 블레이드 균열 길이 및 회전자 블레이드 균열 진행 시간에 관한 데이터를 산출하는 물리 모델러(physics modeler)(17)와,
    상기 회전자 블레이드 균열의 확률에 관한 데이터를 산출하는 신뢰도 모델러(18)와,
    상기 특성 레벨 퓨저, 상기 물리 모델러 및 상기 신뢰도 모델러로부터 수신된 데이터를 퓨징하고, 상기 퓨징된 데이터로부터 상기 회전하는 회전자 블레이드의 상태를 결정하는 판정 레벨 퓨저(19)를 포함하는
    시스템.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 상기 회전하는 회전자 블레이드의 동작 파라미터 데이터를 결정하고 상기 동작 파라미터 데이터를 상기 특성 레벨 퓨저 및 상기 물리 모델러에 제공하는 현장 모니터(an onsite monitor)(16)를 더 포함하는
    시스템.
  10. 회전하는 회전자 블레이드의 도달 시간(TOA) 및 동작 파라미터를 결정하기 위해 센서를 이용하는 단계와,
    상기 TOA 및 사전 결정된 TOA를 사용해서 델타 TOA를 결정하고,
    상기 회전하는 회전자 블레이드의 동작 파라미터의 변화에 대해서 상기 델타 TOA를 정규화함으로써 수정된 델타 TOA를 결정하고,
    상기 수정된 델타 TOA로부터 초기 특성을 획득하고,
    상기 초기 특성 및 상기 동작 파라미터를 퓨징함으로써 상기 회전하는 회전자 블레이드의 균열 길이 및 균열 진행 시간을 획득하기 위해
    프로세서를 이용하는 단계를 포함하는
    방법.
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