KR101838053B1 - 운동 구조물의 운동 및 진동을 결정하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

운동 구조물의 운동 및 진동을 결정하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 구조물(1)의 운동을 감시하는 시스템과 관련이 있으며, 시스템은 상기 구조물에 장착되며, 지구 고정 관성계에서 회전비들과 가속도 값들을 검출하기 위한 적어도 하나의 관성 측정 장치(5)을 포함한다. 중앙 유닛(11)은 네비게이션 알고리즘을 이용하여, 회전비들과 가속도 값들에 근거하여 감시값을 결정한다. 발명은 또한 감시값을 출력하기 위한 출력 유닛(12)과도 관계된다.

Description

운동 구조물의 운동 및 진동을 결정하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING MOVEMENTS AND OSCILLATIONS OF MOVING STRUCTURES}
본 발명은 구조물의 운동을 감시하기 위한 시스템 및 방법과 관련한 것이다.
운동 가능한 구조물, 예를 들어, 건물들과 커다란 기계들은 환경적인 영향 또는 그 자체의 작동 상의 운동에 의해 구조물을 손상시키거나 작동을 저해할 수 있는 동작이나 진동이 발생할 수 있다. 손상을 방지하거나, 유지보수 계획을 세우거나 잔여 수명을 계산하기 위해, 이러한 운동이 관찰되고, 감시될 수 있다.
풍력 터빈들의 감시를 위해서, 피에조 기술을 이용한 단축 가속도 센서들, 스트레인 게이지들, 광도측정 시스템들 또는 레이저 측정 시스템들과 같은 알려진 센서들이 이용된다. 이러한 수단들에 의해, 간단한 위치 변화 및 고체 전파음(structure-borne sounde) 주파수 분석이 수행될 수 있으며, 이는 터빈의 부품들에 예를 들어 베어링들, 기어 부품들 또는 로터 블레이드들과 같은 부분에 발생가능한 손상들을 검출할 수 있게 한다.
이때, 측정된 수치들은 단축으로만 그리고, 한정된 측정 위치들에서만 시스템의 운동을 감지한다는 단점이 있다.
WO 2012/049492 A1은 네비게이션 환경에서 네비게이션에 사용하기 위해 관성적으로 도출된 네비게이션 정보를 수정하기 위한 시스템을 개시하고 있다. 시스템은 빌딩들 및/또는 네비게이션 환경에서 다른 특성들과 관계된 정보를 관성 센서들의 출력에 존재하는 드리프트를 수정하기 위해 사용한다. 특히, 시스템은 빌딩의 내부에서 시스템의 사용자의 예상 이동 방향을 결정하기 위해 빌딩의 외벽들의 네 개의 방향들(bearings)을 사용한다. 이러한 정보는 기수방위(heading)에서 드리프트를 수정하기 위해 이용된다. 시스템은 관성 데이터를 처리하고, 관성 데이터에 수정들을 적용하기 위해 추계 필터(stochastic filter), 특히 칼만 필터(Kalman filter)를 포함한다. 칼만 필터는 또한 GPS와 같은 다른 네비게이션 센서의 통합을 허용한다. 시스템은 또한 항공 영상, 예를 들어 테두리 검출 및 직선 검출 알고리즘들을 이용한 지도들 및 항공사진측량 데이터로부터 방향 정보를 추출한다.
US 2009/326851 A1은 복수 개의 물리적으로 구별되는 섹터들을 구비하는 베이스를 포함하고, 베이스 상에 위치하는 3개의 그룹의 각 변화율 센서들이 위치하며, 각 그룹은 베이스의 서로 다른 섹터에 위치한다. 세 개의 직교형으로 배열된 저 중력 가속도계들뿐만 아니라, 세 개의 직교형으로 배열된 세 개의 고 중력 가속도계들이 베이스 상에 또한 위치한다. 프로세서는 베이스 상에 위치하며, 세 개의 그룹의 각 변화율 센서들, 세 개의 고 중력 가속도계들 및 세 개의 저 중력 가속도계들로부터 신호들을 수신하기 위해 내장 소프트웨어를 구비한다. 수신된 신호들로부터 다음 중의 하나 이상을 계산해내기 위해 소프트웨어가 또한 프로세서에 내장된다: 복수의 유한 시간 증분들을 거치는 동안 유닛의 자세의 변화, 위치의 변화, 각변화율의 변화, 속도의 변화 및 가속도의 변화.
WO 2013/110215 A1은 풍력 터빈의 파라미터들을 결정하는 방법을 개시하고 있다. 방법은 일반적으로 풍력 터빈 상에 장착되거나 풍력 터빈의 구성 요소 내에 장착되는 적어도 하나의 마이크로 관성 측정 유닛(Micro Inertial Measurement Unit; MIMU)으로부터 신호를 수신하고, 적어도 하나의 MIMU로부터 수신된 신호들에 기반하여 풍력 터빈의 적어도 하나의 파라미터를 결정한다.
DE 10 2006 005 258 A1은 기계적인 구조물의 하중들 및/또는 기계적인 구조물 상의 하중으로부터 기인하여 기계적인 구조물에 가해지는 손상들 또는 상태들을 결정하기 위한 방법을 개시하고 있다. 기계적인 구조물에 가해지는 하중/손상에 기인한 기계적인 구조물의 일부의 회전들은, 기계적으로 단단하게 구조물의 일부에 연결된 광섬유 회전 센서를 이용하여 측정되고, 기계적인 구조물의 하중들/ 손상/상태들은 측정된 회전으로부터 추론해낼 수 있다.
"풍력 터빈들의 상태 감시 및 결함 검출 및 관계된 알고리즘들: 리뷰"는 풍력 터빈들과 그들의 출력을 감시하는 다른 기술들을 기술하고 있다. Z. Hameed et al. (Renewable and sustainable energy reviews, Elsevier Science, New York, Bd. 13, Nr. 1, S. 1-39)
본 발명의 목적은 효과적이고 신뢰도 있게 구조물을 감시할 수 있고, 구조물 부품들의 잔여 수명의 추정 및/또는 유지보수 계획, 보수 대책을 제공하는 구조물의 운동들을 감시하기 위한 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
이러한 목적은 청구항 제1항에 따른 구조물의 운동을 감시하는 시스템 및 다른 종속항들에 따른 구조물의 운동을 감시하는 방법에 의해 해결된다. 그 밖의 실시예들이 종속항들에 나타나있다.
구조물의 운동을 감시하기 위한 시스템은 지구 고정 관성계 내에서 회전비들과 가속도 값들을 감지하기 위한, 적어도 상기 구조물에 장착된 하나의 관성 측정 장치를 포함한다. 시스템은 또한 네비게이션 알고리즘에 의해 회전비와 가속도 값에 근거하여 감시 값을 결정하기 위한 중앙 유닛과 감시 값을 출력하는 출력 유닛을 포함한다.
구조물은 외부의 영향들(환경적인 영향들) 또는 내부의 영향들(작동 상의 거동)에 의해 동작 및/또는 진동을 시작할 수 있는 임의의 물체일 수 있다. 예를 들어, 다층 빌딩 또는 송전탑과 같은 건물일 수도 있고, 건설 기계, 크레인 등과 같은 기계일 수도 있다. 또한, 예를 들어 대관람차나 해양구조물 또는 풍력 터빈과 같이, 건물처럼 건설되어 기계처럼 작동되는 구조일 수 있다.
한편으로, 이러한 구조물들은 바람이나 해류, 파랑 충격 또는 예를 들어 지진이 일어나는 동안 지표면의 운동과 같은 환경적 영향에 이해 움직이게 될 수 있다. 다른 한 편으로는, 이러한 구조물들은, 예를 들어 구조물의 일부의 작업 동작, 구동 진동들(drive oscillations) 또는 기어 진동들(gear vibrations)과 같은, 그들 자신의 작동 상의 운동에 의해 또한 움직이기 시작할 수 있다. 게다가, 환경적인 영향들과 구조물의 내적인 영향들 사이에 상호작용들이 존재할 수 있으며, 이는 복잡한 동작 거동을 유도할 수 있다.
이러한 운동들 및 진동들은 구조물에 손상을 줄 수 있고, 피로 균열 또는 피로 파괴와 같은 재료 피료로 이어질 수 있다. 나아가, 그것들은 구조물들의 작동 거동에 영향을 줄 수 있으며, 이런 식으로 적용 분야나 작동 효율을 제한할 수도 있다.
또한, 예를 들어 노후, 마모, 구조적 손상들, 기계적 손상들에 의해 또는 환경적인 영향들에 의해, 시간의 경과에 따른 구조물의 변화가 있을 수 있다. 예를 들어, 착빙된 풍력 터빈들 또는 수분이 축적된 로터 블레이드와 같은 복잡한 운동 구조물들에서 일어날 수 있다. 예를 들어 진동 또는 운동의 주파수 또는 진폭이 변할 수 있다. 변화는 관성 측장 장치에 의해 측정되는 회전비 및 가속도 값에 근거하여 검출될 수 있다. 이것은 예를 들어 보수, 유지 또는 작동을 위한 측정의 필요성을 인지할 수 있게 하며, 이러한 측정은 심각한 손상이 발생하기 전에 수행되어야 한다.
따라서, 구조물의 운동을 감시하는 것이 작동 효율 뿐만 아니라 작동 안전을 위한 이유에서 요구된다.
운동들을 감시하기 위해서, 하나 또는 그 이상의 관성 측정 장치들이 구조물 또는 구조물의 일부에 고정될 수 있고, 이것은 지구 고정 관성계에 대한 장착점에서 발생되는 회선 각속도 및 가속도 값을 검출할 수 있게 한다. 이를 위해, MEMS-(micro-electro-mechanical-systems) 및/또는 FOG IMU-(fiber optic gyro inertial measurement units) 타입의 관성 센서들(가속도 및 회전비 센서들)을 구비한 시스템들이 이용될 수 있다.
검출된 가속도 값들 및 회전비들은, 예를 들어 일방 또는 양방향 통신을 위한 무선 또는 유선 네트워크를 통해 중앙 유닛으로 전송될 수 있다.
중앙 유닛에서, 공간 내에서 관성 측정 장치의 방향 및 위치뿐만 아니라 속도들 및 각속도들이 측정된 회전비 및 가속도 값에 근거하여 네비게이션 알고리즘, 예를 들어 측정된 회전비들 및 가속도들의 지속 통합(continuous integration) 또는 총합에 의해 결정될 수 있다.
이를 위해, 예를 들어 검출된 회전비들 및 가속도들의 슐러 보상(Schuler compensation)을 이용하는 운송, 선박 및/또는 항공 네비게이션과 같은 분야에서 알려져있는 전형적인 네비게이션 알고리즘들이 이용될 수 있다.
측정된 회전비들 및 가속도 값들에 근거하여, 구조물의 계산된 (각)속도들, 방향 및/또는 위치 이동들은 검출되고, 감시될 수 있다. 특히, 측정 위치들에서 존재하는 운동들, 진동들 및 굴절들이 결정될 수 있다.
나아가, 이것에 근거하여 감시값이 결정될 수 있다. 감시값은 예를 들어, 측정된 회전비, 측정된 가속도 값, 계산된 (각) 속도, 방향 및/또는 위치 또는 운동의 주파수 및/또는 진폭, 변형 및/또는 굴절과 같이 이것으로부터 추론해낸 다른 값을 포함한다.
감시값은 무선 또는 유선 통신을 통해 출력 유닛으로 전송될 수 있다. 출력 유닛은 가장 간단한 경우 감시값 또는 그 전개를 출력하는 디스플레이를 포함할 수 있지만, 시간과 무관하게 감시값의 전개를 수집하고 기록하기 위한 데이터 저장소와 같은 구성 요소를 더 포함할 수도 있다. 대체하여 또는 부가적으로 출력 유닛은 복합적인 경고 및 경보 시스템을 포함할 수도 있다.
또한, 출력 유닛을 구조물의 구동부들과 제어 루프 시스템 방식으로 연결할 수 있다. 이러한 경우 감시값에 의존하여 구동 변수들과 같은 제어 정보가 구동부로 전송될 수 있다. 풍력 터빈을 감시하는 경우, 예를 들어 로터 블레이드들에 과도한 하중을 피할 수 있는 로터 블레이드의 굽힘을 결정하게 하는 감시값에 의존하여 로터 블레이드들의 상대적인 방향을 제어할 수 있다.
추가적인 감시 정보뿐만 아니라 감시값에 근거하여 구조물의 운동들 및 진동들 및, 따라서, 예를 들어 가능한 불량들, 피로들 또는 손상들을 결정할 수 있다. 이것은 예를 들어 구조물 또는 그 구성요소의 잔여 수명의 추정을 가능하게 하거나, 유지 보수 계획의 근거로 이용될 수 있다. 이러한 추정치는 매 유지보수를 위해 높은 비용이 소모되는, 접근하기 어려운 구조물들(예를 들어 해안 풍력 터빈들) 및 높은 사용 하중을 가지는 기계(대형 프레스 공장의 프레스들)을 감시하는 데 유용하다. 나아가, 지속적인 감시가 정기적으로 기록되고, 유지보수에 관한 필요성이 즉각 지시될 때, 이러한 특정 값들은 보안 요구사항의 관점에서 중요하다.
일 실시예에 따르면, 관성 측정 장치는 서로 선형 독립인 및/또는 서로 직교하는 검출 축을 각각 가지는 세 개의 회전비 센서들과, 관성 측정 장치는 서로 선형 독립 및/또는 서로 직교하는 검출 축을 각각 가지는 세 개의 가속도 센서들을 포함한다.
예를 들어, 회전비 센서들은 세 개의 축, x, y 및 z를 포함할 수 있고, 이들은 서로 직교하며 가속도 센서들의 검출 방향에 대응한다. 가속도 센서들(병진 센서들)에 의해 병진 운동이 계산되는데 반하여, 회전비 센서들(자이로스코프 센서들)에 의해, 회전 운동이 계산될 수 있다. 따라서, 6 자유도의 관성 측정 장치의 임의의 운동들이 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 중앙 유닛은 구조물에 의해 기설정된 경계 조건에 근거하여 관성 측정 장치의 측정 오류를 결정 및/또는 수정하도록 설정된다.
특히,기설정된 관성 위치에서 시작하는 전통적인 관성 네비게이션은 관성 센서들(회전비 및 가속도 센서들)의 가능한 오류들 또는 측정 부정확성들(예를 들어 영점 오류)의 통합 또는 합산으로부터 기인한 지속적인 방향 또는 위치 오류의 증가를 겪게된다. 이러한 증가는 드리프트라고 불린다.
위치 및 방향의 드리프트, 그에 따라 측정값의 드리프트 또한 제한하거나 보상하기 위해, 현재 구조물에 존재하는 안정된 요구사항들과 조건들이 네비게이션 알고리즘을 적용하는 동안 고려될 수 있다. 이러한 조건들은 예를 들어 경계 조건들의 형태로 네비게이션에 통합될 수 있다. 계산 결과에서의 오류 또는 감시값의 오류는 이에 근거하여 추정 및 또는 보상될 수 있다.
경계 조건들을 고려하는 것은 가장 간단한 경우 경계 조건(예를 들어 구조물의 알려진 지리적 위치)과 계산된 값들(속도, 각속도, 위치 및 방향)의 비교를 포함할 수 있다. 이것을 근거로, 관성 측정 장치(회전비 및 가속도 센서들)의 오류(예를 들어 영점 오류)가 추정될 수 있고, 측정의 정확성이 지속적으로 향상될 수 있다. 예를 들어, 여러가지 또는 복합적인 경계 조건들을 고려하는 것은 네이게이션 내에 칼만 필터(Kalman filter)에 의해 실현될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 중앙 유닛은 구조물의 실질적인 정지 위치, 위성 기반 측위 신호에 근거하여 결정된 구조물의 적어도 일부의 위치, 구조물의 적어도 일부의 운동의 자유도의 제약, 구조물의 적어도 일부의 경사각, 구조물의 적어도 일부 및/또는 관성 측정 장치(예를 들어 기설정된 또는 측정값 또는 계산값으로부터 추론가능한)의 운동의 평균값, 및 풍속, 풍향, 해류 유속, 해류 방향 및/또는 구조물에 작용하는 파랑 충격 방향을 포함하는 그룹의 적어도 하나의 정보 근거하여 경계 조건들을 결정하도록 설정될 수 있다.
따라서, 구조물의 실제 조건과 환경적 조건들에 관한 어떠한 종류의 지식뿐만 아니라 환경내에서 구조물의 배치가 네비게이션 알고리즘을 지원하거나 위치 또는 방향에서의 드리프트를 추정하거나 수정하는데 이용될 수 있다.
이러한 경계 조건들은 고전적인 운송 네비게이션에서는 알려져 있지 않으며, 이론적으로 이것들이 운송수단에 존재하지 않기 때문이다. 고전적인 운송 네비게이션의 맥락에서, 그것들은 따라서 오류 수정 또는 드리프트 방지를 위해 이용될 수 없다. 그러나, 예를 들어 고정 배치될 수 있는 운동 구조물을 감시하는 동안, 이러한 조건들이 존재할 수 있으며, 오류 수정에 이용될 수 있다.
경계 조건들에 의해 향상된 오류 추정 및 오류 수정은 더욱 정확한 결정 값을 보여주거나 계산할 수 있게 하며, 또는, 발생하는 오류들이 추정되고, 수정될 수 있기 때문에 저렴하나 드리프트를 발생하기 쉬운 관성 측정 장치들을 이용할 수 있게 한다.
특히, 빌딩 및/또는 풍력 터빈들 또는 해안 플랫폼들 등의 커다란 시스템들은 종종 고정, 예를 들어 지구 고정 관성계의 고정된 위치에 설치된다. 이러한 시스템들을 위해, 경계 조건들에 의한 네비게이션 알고리즘의 지원이 가능하다.
만약 측위 신호가 구조물의 위치를 결정하기 위해 이용될 수 있을 때, 위치가 고정되지 않은 구조물들에도 알맞은 지원이 가능하다. 예를 들어, 세계 항행 위성 시스템(GNSS)의 수신기(예를 들어, GPS-, GLONASS-, Compass-, 또는 갈릴레오 수신기)가 위치 결정을 위해 위성 기반 신호를 수신하고 평가하는데 이용될 수 있다. 또는, 다른, 예를 들어 지역 광학 측위 신호가 위치 결정에 이용될 수 있거나, 카메라에 의해 촬영된 영상을 분석하는 광학 인식 방법이 이용될 수 있다. 이러한 방법으로 결정된 위치는 센서들의 드리프트, 계산된 위치 및 방향 값의 오류 또는 감시 값의 시스템적인 오류를 인식하고 수정하는데 이용될 수 있다.
경계 조건은 또한 적어도 구조물의 일부의 운동의 자유도를 제약함으로써 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 로터블레이드가 회전 및/또는 진동하는 동안, 로터 블레이드를 따르는 위치 및, 따라서 예를 들어 한 점의 중심까지의 거리는 거의 변하지 않을 것이다. 따라서, 이 점의 운동은 중심에 로터 블레이드의 설치함으로써, 그 자유도가 제한된다. 이러한 제한은 예를 들어 센서들의 시스템적인 측정 오류를 인식하고 수정하기 위한 경계 조건으로 이용될 수 있다.
나아가, 구조물의 적어도 일부의 경사각 역시 경계 조건으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 풍력 터빈 타워의 경사각은 풍력 터빈의 하우징 내에 위치한 관성 측정 장치의 위치의 변동을 일으킨다. 만약 구조물의 알려진 고정 위치만이 네비게이션 알고리즘의 지원을 위해 검출된다면, 관성 측정 장치의 병진 운동은 아마 위치 드리프트로 고려될 수 있으며, 아마도 타워의 치명적인 경사는 인지될 수 없을 것이다. 경사각을 고려하는 것은 위치 드리프트 및 경사의 인식 및 별도 감시 또는 수정을 가능하게 한다.
또한, 경계 조건은 구조물의 적어도 일부 및/또는 관서 측정 장치의 운동의 평균값에 근거하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 관성 측정 장치가 장착되는 구조물의 일부가, 예를 들어 풍하중 또는 파랑 충격에 의해, 진동들을 시작할 수 있다. 진동들은 관성 측정 장치의 위치를 변화시키고, 가속도로서 검출된다. 그럼에도 불구하고 영점 오류 또는 관성 측정 장치의 시스템적인 드리프트를 검출할 수 있기 위해, 예를 들어 칼만 필터에 근거하여, 기설정된 시간 주기동안 운동의 평균값이 고정될 수 있고, 측정 오류들의 결정 및 수정을 위한 경계조건으로 이용될 수 있다.
또한, 경계 조건은 구조물에 작용하는 환경적 영향들에 근거하여 결정될 수도 있다. 특히, 풍속, 풍향, 해류 속도, 해류 방향 및/또는 파랑 충격의 방향과 같은 환경적 영향은, 예를 들어, 해안 풍력 터빈 또는 해안 플랫폼에 풍력 터빈 또는 해안 플랫폼의 운동 및 또는 진동을 일으킬 수 있으며, 이는 그곳에 부착된 관성 측정 장치에 의해 측정된다. 이러한 환경적 영향들은 따라서 구조물의 위치 및 방향을 결정하는데 작용하며, 따라서 예를 들어 시스템적인 드리프트와 같은 관성 측정 장치의 영점 오류로 잘못 이해될 수 있다. 하지만, 만약 측정치를 수정하는 동안 환경적 영향에 근거하여 결정된 경계 조건이 고려되면, 관성 측정 장치의 위치 이동 또는 방향의 인식뿐만 아니라 측정치 수정이 가능해질 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 시스템은 여러 개의 구조물에 장착되는 관성 측정 장치를 포함하고, 중앙 유닛은 어떠한 두 관성 측정 장치들의 상대적인 운동에 근거하여 감시값을 결정하도록 설정된다.
여러 개의 관성 측정 장치들을 이용하기 때문에 여러 측정 위치들(관성 센서들의 측정 위치들)에서 구조물의 운동들 또는 진동들을 측정할 수 있다. 이 때문에, 구조물 내에서 상대 운동들의 정밀한 검출이 가능해지며, 측정 위치들 사이의 변형, 비틀림 및/또는 굽힘을 결정할 수 있게 한다. 이러한 운동들은 재료에 직접적인 영향을 가지며, 따라서 감시, 유지보수 간격들의 결정 및/또는 수명 추정을 위한 중요한 정보를 제공한다.
또 다른 예에 따르면 구조물은 서로 결합되는 여러 개의 구성 요소들을 포함할 수 있고, 적어도 두 개의 구성 요소들에 관성 측정 장치가 각각 배열될 수 있다.
여러 개의 구성 요소에 관정 측정 장치를 배열하는 것은 구성 요소들의 서로에 대한 상대적인 운동을 감시할 수 있게하고, 이 때문에 구성 요소들의 서로에 대한 상대적인 운동과 그에 따라 에를 들어 구성 요소들의 결합 장치에 가해지는 하중을 검출할 수 있게 만들어준다.
여러 개의 관성 측정 장치들은 예를 들어 타워를 가지는 풍력 터빈의 감시, 타워의 상면에 배열되는 하우징 및 하우징 상에 배열되는 로터, 발전기를 구동하는 로터 블레이드를 구비하는 로터를 감시하는데 이용될 수 있다.
로터 블레이드에 배열되는 여러 개의 관성 측정 장치들을 사용하면서, 예를 들자면, 로터 블레이드의 굽힘이 검출될 수 있다. 이에 근거하여 경고 메세지가 생성되는 동시에/또는 바람에 대한 로터 블레이드의 방향이 능동적으로 제어될 수 있다. 이에 의해, 손상들을 인지 및/또는 회피할 수 있다.
또한, 타워에 장착된 관성 측정 장치에 대한 하우징에 장착된 관성 측정 장치의 방향이 결정될 수 있다. 이에 근거하여 하우징의 방향이 검출된 풍향의 고려 하에 평가되거나 수정될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 구조물은 풍력 터빈 및 풍력 터빈의 로터 블레이드에 배열된 관성 측정 장치이다. 여기서, 관성 측정 장치는 관성 측정 장치의 회전 경로의 접선이 회전 비 센서들의 검출 방향들 중 어느것과도 직교 및/또는 평행하지 않도록(경사/경사 조립체) 배열된다. 부가적으로 혹은 대신하여 중앙 유닛은 다음 그룹 중 적어도 하나의 정보에 근거하여 경계 조건을 결정하도록 설정될 수 있다: 로터의 주기적인 회전 동안 관성 측정 장치에 작용하는 중력 가속도, 로터의 주기적인 회전 동안 관성 측정 장치에 작용하는 지구의 회전, 및 로터의 회전 펄스 발생기의 출력 신호.
로터 블레이드 상의 센서들의 경사 조립체는 검출 축들 또는 방향들이 로터 블레이드의 회전 접선과 동일선상에 배열되지 않도록 보장한다. 따라서, 모든 측정 축들이 로터 블레이드가 회전하는 동안 동등하게 가속도 또는 회전에 영향을 받는다.
로터 블레이드 상의 관성 측정 장치의 배열 덕분에 관성 측정 장치는 풍력 터빈의 가동 시에 로터 블레이드와 함께 회전한다. 이때, 로터가 회전하는 동안 +/-1g의 중력 가속도가 관성 측정 장치에 주기적으로 작용한다. 같은 방법으로, 지구의 회전은 로터가 회전하는 동안 관성 측정 장치에 주기적으로 작용한다. 이러한 영향들은 관성 측정 장치에 의해 검출된 가속도들 및 회전비들에 반영되고, 따라서 관성 측정 장치의 출력 신호에 반영된다.
로터의 회전 동안 주기적으로 작용하는 중력 가속도 및 지구의 회전은 출력 신호와 중첩되고, 출력 신호에서 검출되고 보상될 수 있다. 특히, 그들은 상기에서 기술된 오류 수정을 위한 경계 조건으로 이용될 수 있다. 여기서, 관성 측정 장치의 시스템 오류들, 특히 관성 측정 장치의 자이로스코프 환산 계수 오류(gyroscpoe scale factor erre)를 보상할 수 있다. 이 때문에, 자이로스코프 환산 계수 오류에 의한 오류의 증가가 방지될 수 있다.
이러한 오류 수정은 특히 센서들을 캘리브레이션하는 동안에 이용될 수 있다. 로터 블레이드 상의 관성 측정 장치의 경사 조립체는 모든 측정 축들 또는 대응하는 센서들을 이러한 방식으로 캘리브레이션할 수 있게 해준다.
이를 대신하여 또는 부가적으로 로터의 회전 펄스 생성기의 출력 신호 또한 로터의 회전을 검출하고, 측정 결과에 대한 중력 가속도 또는 지구 자전의 영향에 근거하여 평가하고, 관성 측정 장치를 캘리브레이션하는데 이용될 수 있다.
또 다른 실시에에 따르면, 구조물은 또한 풍력 터빈이다. 풍력 터빈의 하우징 상에 관성 측정 장치가 배열된다.
또한 중앙 유닛이 하우징의 로터리 인코더에 근거하여 경계 조건을 결정하도록 설정될 수도 있다.
예를 들어, 로터리 인코더는 타워와 하우징의 결합 위치에 설치될 수 있다. 로터리 인코더의 출력 신호는 관성 측정 장치의 출력 신호와 비교될 수 있고, 오류 추정 또는 관성 측정 장치의 캘리브레이션을 위한 경계 조건으로 이용될 수 있다. 이 덕분에 관성 측정 장치의 자이로스코프 환산 계수가 검출되거나 수정될 수 있다. 연속하여, 예를 들어 방위 방향에서의 하우징의 방향이 검출되거나, 예를 들어 풍력에 대해 조정될 수 있다. 이것은 풍력의 최적 이용을 가능하게 한다. 또 다른 실시예에 따르면 중앙 유닛은 다음과 같은 그룹으로부터 적어도 하나의 정보에 근거하여 감시값을 결정하도록 설정된다; 구조물의 수학적 모델의 출력 값, 구조물의 상태 정보, 환경 파라미터, 회전비, 가속도, 각속도, 속도, 관성 측정 장치의 설치 위치와 다른 구조물의 위치에서의 방향 및/또는 위치, 구조물의 운동 또는 진동의 진폭 및/또는 주파수, 및 구조물의 두 개의 다른 위치 사이의 비틀림.
특히, 관성 측정 장치에 의해 측정된 가속도 및 회전비 값을 예를 들어 수학적 모델에 대입할 수 있으며, 수학적 모델은 예를 들어 유한 요소들에 근거하여 생성되고, 구조물의 물리적인 조건들을 반영하며, 저장소에 저장될 수 있다. 예를 들어, 중앙 유닛은 저장소에 접속하여 측정값들을 입력할 수 있고, 연속적으로 측정 값들에 근거하여 구조물의 동적 거동을 계산할 수 있다. 이 덕분에, 수학적 모델이 유도되며, 구조물의 동적 거동(운동들, 진동들)이 시뮬레이션된다.
이를 대신하여 또는 부가적으로, 풍력 터빈의 기어 세팅 및/또는 생성된 에너지와 같은 구동 파라미터와 같은 구조물의 상태 정보가 감시값을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 또한 이러한 정보는 구조물의 수학적 모델에 대입될 수 있거나, 수학적 모델에 의해 시뮬레이션된 동적 거동과 비교될 수 있다. 이러한 방법으로 그것들은 한편으로는 수학적 모델을 유도하는데 이용되며, 다른 한편으로는 수학적 모델을 유효화하는데 이용된다.
예를 들어, 감시값을 결정하기 위해 환경 파라미터로서, 구조물의 적어도 일부의 위치를 고려한 (위성 기반) 측위 신호들, 하우징의 방향, 로터의 회전 각도, 로터 플레이드들의 피지, 풍향 및 풍력 세기, 파랑 방향 및 파랑 세기, 조류, 온도 및 예를 들어 풍력 터빈의, 동력 출력이 방위 방향에서 하우징의 방향을 평가하거나 수정하는데 이용될 수 있다.
또한, 중앙 유닛은 관성 측정 장치의 설치 위치와 다른 구조물의 위치의 운동을 결정하도록 설정될 수 있다. 이것은 3차원 회전비들 및 가속도들을 수학적 모델에 대입함으로써 얻어질 수 있으며, 회전비들 및 가속도들은 하나 또는 여러 개의 구조물의 상기 위치와 다른 위치들에 설치된 관성 측정 장치(들)에 의해 측정된다. 이에 근거하여, 구조물의 다른 위치들에서의 운동들 역시도 계산할 수 있다. 예를 들어, 구조물의 두 개의 다른 지점에서의 비틀림, 예를 들어 로터 블레이드 또는 타워의 두 개의 다른 지점 사이의 비틀림, 그에 따른 구조물의 기계적인 하중들이 탐지될 수 있다. 이것은 전체 구조물의 운동들 및 진동들의 효과적인 모델링 및 감시를 가능하게 한다.
또한, 감시값은 구조물의 진자 운동의 진폭 및/또는 주파수에 근거하여 결정될 수 있다. 특히, 예를 들어 3차원의, 가속도 값들의 측정에 근거하여, 구조물 그 일부 및 그에 따라 구조물의 고체 전파음의 진동들이 검출될 수 있다. 이것은 구조물상의 손상, 예를 들어 풍력 터빈의 구동 부품 상의 손상(예를 들어 기어, 스프라켓들 및/또는 고체 전파음의 변화시키는 베어링들 내에서의 균열 및 마모)를 인식할 수 있게 해준다. 로터에 배열된 관성 측정 장치들에 기반한 고체 전파음의 분석에 의해, 로터 블레이드들의 결빙 또는 균일이, 예를 들어, 검출되고, 이에 따른 유지보수 측정들이 개시될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 중앙 유닛은 감시값의 문턱값을 포착하고, 문턱값들 중 적어도 어느 하나를 넘어선 후 정보를 출력 유닛으로 전송하도록 설정된다. 감시값에 근거하여 구조물 상의 구동부들을 조정하기 위한 구동 변수들을 위한 제안을 출력 유닛으로 전송하도록 설정될 수도 있다. 이 대신 혹은 이에 부가하여 중앙 유닛은 감시값에 근거하여 구동부로 구동 변수들을 전송하도록 설정될 수도 있다.
이러한 변수는 문턱값 감시를 비롯해, 문턱값 초과 메세지 및 규제 방안의 결정, 구조물의 동적 거동의 능동 조정까지, 복수의 감시를 가능하게 해준다.
이것은 임박한 손상들의 인식 및 통지를 가능하게 한다. 풍력 터빈들의 유지 보수의 맥락에서 로터 블레이드의 결빙, 불균형, 또는 기어 손상들을 인식하고 통지하는 것은 안전한 구동 및 유지 보수의 필요에 대한 인식을 가능하게 해준다.
또한, 유지보수 담당자는 출력 유닛의 출력들에 의한 지원을 받을 수 있으며, 예를 들어, 풍력 터빈의 제어에 관해 생성된 제안들에 의해 지원을 받을 수 있다. 예를 들어, 로터 블레이드들의 방향에 대한 수정 또는 기어 세팅들에 대한 변경이 제안될 수 있다. 이러한 방법으로, 손상들이 회피될 수 있고, 더 나은 활용이 가능해진다.
결정된 감시값의 임계 레벨에 따라, 구동부로의 구동 변수들의 전송은 유지보수 담당자에 의한 인간의 확인을 요할 수도 있다.
구조물의 운동을 감시하는 방법은, 지구 고정 관성계에서의 구조물에 장착된 적어도 하나의 관성 측정 장치의 회전비들 및 가속도 값들의 검출, 회전비들 및 가속도 값들에 근거하여 네비게이션 알고리즘에 의한 감시값의 결정, 및 감시값의 출력을 포함한다.
예를 들어 방법은 상기에서 기술된 시스템의 임의의 실시예에서 수행될 수 있다.
실시예에 따르면, 방법은 구조물의 수학적 모델에 회전비들 및 가속도 값들을 대입하고, 각각, 측정된 회전비들과 가속도 값들의 전개와 모델에 의해서 계산된 회전비들과 가속도 값들을 비교하여 수학적 모델을 유효화하고, 수학적 모델에 근거하여 감시값을 결정한다.
이러한 방법은 예를 들어 측정값을 가지고 수학적 모델을 유도할 수 있게 하며, 예를 들어 기 설정된 시간 주기동안 계단식으로, 모델의 동적 거동의 유도에 근거하여 계산을 할 수 있게 한다. 관성 측정 장치(들)의 가속도 및 회전비 센서들의 대응하는 측정값은 동시에 대응하는 시간 주기 동안 검출될 수 있다. 회전비의 검출 값과 계산값을 비교하거나, 회전비에 근거하여 계산될 수 있거나 계산된 각속도, 속도, 방향 또는 위치를 비교함으로써, 수학적 모델이 유효화될 수 있다.
예를 들어, 수학적 모델은 만약 편차들이 항상 기 결정된 문턱보다 작다면, 적합하다고 고려될 수 있다. 그렇지 않다면, 수학적 모델의 적용 필요성 또는 계산 방법이 인정되어야 한다. 유효한 수학적 모델에 근거하여 감시값이 결정되고 출력될 수 있다.
방법의 또 다른 실시예에 따르면, 구조물은 적어도 로터 및 로터 블레이드들을 구비하는 풍력 터빈의 일부를 포함하며, 관성 측정 장치는 로터 블레이드들 중 하나에 배열된다. 방법은 로터의 회전 동안 주기적으로 관성 측정 장치에 작용하는 중력 가속도에 근거하여, 로터의 회전 동안 주기적으로 관성 측정 장치에 작용하는 지구의 회전에 근거하여, 및/또는 로터의 로터리 인코더에 근거하여 (상기에서 설명된 방법에 따라) 관성 측정 장치를 캘리브레이션하는 것을 포함한다.
로터 블레이드 상의 관성 측정 장치(들)의 경사 조립체를 위해, 관성 측정 장치의 영점 오류 및 자이로스코프 환산 계수가 캘리브레이션하는 동안 추정되고 수정될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 구조물은 로터 블레이드를 구비하는 로터를 구비하는 풍력 터빈의 적어도 일부를 포함하고, 관성 측정 장치는 로터에 배열된다. 방법은 검출된 회전 비들 및 가속도 값들에 근거하여 로터의 불균형을 검출해내는 것을 포함한다.
이러한 방법은 특히 로터의 균형을 위해 이용될 수 있다. 불균형들이 검출되고 수정될 수 있으며, 이것은 풍력 터빈이 효과적이고, 피로를 방지할 수 있도록 작동하게 만들어준다.
본 발명은 관성 측정 시스템들 및 고전적인 네비게이션 알고리즘을 빌딩 및 시설 감시 분야에서 이용하여, 각 구조물의 효율적인 감시 및 통제를 가능하게 한다. 이러한 빌딩들 및 시설들에 유효한 경계 조건들은 관성 네비게이션의 맥락에서 흔히 발생하는 오류들(영점 및 척도 계수 오류들)을 추정하고 보상하는데 이용될 수 있다. 이에 근거하여, 한편으로는 효율적이고, 다른 한 편으로는 시설을 보호할 수 있는 풍력 터빈들의 가동, 및 비용에 대해 최적화된 유지보수 계획을 달성할 수 있다.
도 1은 네비게이션 알고리즘에 의해 여러 개의 관성 측정 장치들의 측정 결과에 근거하여 풍력 터빈을 감시하기 위한 시스템을 도시한 것,
도 2는 수학적 모델에 근거하여 풍력 터빈을 감시하기 위한 시스템의 개략적인 다이어그램을 도시한 것.
본 발명의 이들 및 또 다른 특징들이 다음의 도면을 고려하여 실시예들에 근거하여 논의될 것이다.
도 1은 구조물로 여겨지는 풍력 터빈의 운동을 감시하기 위한 시스템을 도시한 것이다.
풍력 터빈(1)은 지면에 세워진 타워(2)를 포함하며, 거기에 로터 블레이드들(4a, 4b, 4c)를 구비하는 로터(4)가 제공되는 하우징(3)이 배열된다. 풍력 터빈(1) 또는 그 구성요소들(2, 3, 4, 4a, 4b, 4c)에는 하나 또는 여러 개의 관성 측정 장치들(5)이 각각 배열된다. 이들은 도면에 작은 박스로 도시되어 있으며, 명료성을 위해 도면 부호는 별도로 표기되지 않았다.
관성 측정 장치들(5)은 서로 선형 독립 및/또는 서로 직교하는 각 탐지축들을 구비하는 세 개의 가속도 센서들뿐만 아니라, 각각 서로 선형 독립 및/또는 서로 직교하는 탐지축들을 구비하는 세 개의 회전비 센서들을 포함한다. 그들의 출력 신호는 예를 들어 운송, 선박 또는 항공 네비게이션과 같은 네이게이션 알고리즘에 의해, 각속도들 및 속도들의 계산이나, 지구 고정 관성계에서 상대적인 관성 측정 장치(5)의 방향 및 위치를 결정하는데 이용될 수 있다.
이러한 계산들에 근거하여, 발신 유닛(6)은 관성 측정 장치(5)에 측정된 측정값 뿐만 아니라, 만약 가능하다면, 환경 파라미터들, 추가 센서 유닛(7)의 의해 측정된 풍력 터빈의 상태 정보를 수집한다. 환경 파라미터들은, 예를 들면, 풍향, 바람의 세기, 온도, 파랑 방향 및/또는 파랑 강도 (예를 들어 해안 구조물을 위해)을 참조할 수 있다. 상태 정보는 풍력 터빈의 상태를 참조할 수 있고, 예를 들어, 하우징(3)의 방향, 로터(4)의 회전 각도, 로터 블레이드들(4a, 4b, 4c)의 피치 EH는 벤딩 및 생산된 에너지의 동력 출력을 포함한다. 또한, 상태 정보는 예를 들어, 위성(8)으로부터 수신한 측위 신호도 포함할 수 있으며, 이는 센서 유닛(7)으로부터 수신되어, 발신 유닛(6)으로 발신될 수 있다.
수집된 데이터는, 예를 들어, 발신 유닛(6)으로부터 무선 또는 유선 통신에 의해 감시 장치(10)의 수신기(9)로 보내질 수 있다. 감시 장치(10)는 풍력 터빈(1)의 주위에 가까이 위치될 수도 있지만, 풍력 터빈(1)으로부터 멀리 떨어진 곳에 위치될 수도 있다. 감시 장치(10)의 지역 배치는 풍력 터빈(1) 내의 배치 또는 풍력 터빈(1) 상의 배치를 포함하거나, 가까운 근처에 배치되는 것을 포함한다. 풍력 터빈(1)으로부터 떨어진 배치는 예를 들어, 해안 풍력 터빈의 경우 이득이 된다.
감시 장치(10)는 발신된 데이터에 기반하여, 특히, 관성 측정 장치들(5)에 의해 측정된 회전비들 및 가속도 값들에 근거하여 감시 값을 결정하기 위한 중앙 유닛(11)을 포함한다. 예를 들어, 중앙 유닛(11)은 슐러 보상을 이용한 고전적인 네비게이션 알고리즘을 수행한다.
이 덕분에, 각 관성 측정 장치들은 운동의 각속도 및 속도와 공간 내에서의 위치 및 방향을 계산할 수 있다. 또한 서로에 대한 관성 측정 장치들의 상대적인 움직임이 결정되고, 평가될 수 있다. 이에 근거하여, 감시값이, 예를 들어 로터 블레이드들(4c)중 하나의 피치 또는 풍하중에 기인한 타워(2)의 비틀림, 결정될 수 있다.
감시값은 예를 들어, 작동 담당자가 감시값을 이용가능하게 하거나 작동 담당자에게 감시값을 표시하는 출력 유닛(12)으로 보내진다. 또는 이 대신, 감시값이 저장 장치(13)에 입력되거나, 기록 목적으로 저장될 수 있다.
구조물의 운동을 감시하기 위한 고전적인 네비게이션 알고리즘의 이용을 위해서는, 구조물의 구조적인 특성들로부터 기인하여, 네비게이션 알고리즘으로, 특히 오류 추정 또는 오류 수정으로 이어지는 제한들과 조건들을 포함할 가능성이 있다.
특히, 오류들은 흔히 관성 측정 장치들(5)의 측정 값들과 중첩되며, 이는 예를 들어 이용된 가속도 및 회전비 센서들의 영점 오류 또는 환산 계수 오류에 기반한다. 방향별 및 각 속도들 또는 위치 및 방향을 결정하는 동안, 이들 오류들은 통합되며, 점진적인 드리프트로 이어진다.
구조물들을 감시하기 위해서, 구조물의 물리적인 조건들이 네비게이션 알고리즘을 위한 경계 조건들로서 고려될 수 있고, 오류 수정의 맥락에서, 예를 들어 칼만 필터에 의해 고려될 수 있다. 이러한 경계 조건들은 예를 들면 구조물의 (지리학적) 위치, 이론상으로 고정된, 빌딩들 또는 단단한 지반 위에 구조된 구조물들을 위한 것이다. 해안 구조물들을 위해서는 위치는 예를 들어, 위상 기반 측위 신호(GPS)에 의해 결정될 수 있다. 또한, 경계 조건들은 또한 상기에 기술한 바와 같이 환경적인 정보로부터 또는 추가적인 센서들(예를 들어 타워 기울기 센서에 의해)에 의해 결정될 수 있다.
경계 조건들은 관성 측정 장치들의 측정 결과들의 시스템적인 오류들을 추정하고 수정할 수 있게 한다. 이 때문에, 위치 및 방향의 정밀한 결정이 가능해지고, 이는 감시값을 결정하는데 유용한 근거를 제공한다. 또한, 오류 추정 및 수정의 향상을 가져올 수 있는 경계 조건들은 이미 상기에 기술되었으며, 도 1에 도시된 실시예에서 이용될 수 있다.
또한, 감시 장치(10)의 중앙 유닛(11)은 감시값의 문턱값을 기록하고, 만약 이러한 문턱값들 중 적어도 하나를 넘어서는 경우, 정보를 출력 장치(12)로 보내도록 설정될 수 있다. 문턱값들의 사전 설정은 임박한 손상들뿐만 아니라 유지 보수 및 통제의 필요성을 검출하거나 통지할 수 있게 해준다.
중앙 유닛(11)은 또한 감시값에 근거하여 풍력 터빈(1)의 구동부들을 조정하기 위한 구동 변수들의 제안을 작성할 수도 있다. 이러한 제안들은 작업 담장자에게 예를 들어 출력 유닛(12)에 의해서 표시될 수 잇다. 이것들은 에를 들어 검출된 풍향에 따른 하우징(3)의 방향 조정, 생성되어야 할 출력을 고려한 로터 블레이드들의 방향 조정, 및/또는 예를 들어 임박한 손상 또는 손상을 입은 경우에 의한 풍력 터빈의 정지를 포함한다.
또한 중앙 유닛(11)은 발신 유닛(14)을 통해 풍력 터빈(1)의 수신 유닛(15)으로 작동 변수들을 발신할 수 있다. 풍력 터빈(1)에서 수신된 작동 변수들은 그에 따라 풍력 터빈의 구동부를 제어하기 위해 이용될 수 있고, 예를 들어 하우징(3)의 회전 또는 로터 블레이드들(4a, 4b, 4c)의 방향 조정을 착수하기 위해 이용될 수 있다.
또한 중앙 유닛(11)은, 예를 들어, 풍력 터빈(1)의 동적 거동을 계산하는 수학적 모델에 근거하여 감시값을 결정할 수 있고, 예를 들어 저장 장치(13)에 저장될 수 있다. 관성 측정 장치들(5)에 의해 측정된 회전비들 및 가속도 값 또는 속도, 각속도, 이들로부터 결정된 위치들 및 방향들은 수학적 모델에 대입될 수 있고, 수학적 모델은 그에 근거하여 풍력 터빈의 동적 거동을 계산하고, 시뮬레이션하거나 동적으로 보여준다.
또한 환경 파라미터들 및 상태 정보와 같은 센서 유닛(7)에 의해 측정되고, 발신 유닛(6)에 의해 발신된 추가 데이터가 모델을 유도하는데 이용될 수 있다.
계산된 동적 거동은 관성 측정 장치(5)의 추가적인 측정값의 배경 또는 이러한 값들이 수학적 모델을 유도하는 동시에 지원하는 추가적인 상태 정보가 에 대해 시험되고 평가될 수 있다.
수학적 모델은 예를 들어 고차 모드에서 풍력 터빈(1)의 운동을 검출하고 평가하는데 이용될 수 있으며, 예를 들어 타워(2)의 비틀림, 로테 블레이드들(4a, 4b, 4c)의 굽힘들이다.
수학적 모델의 계산 단계의 세밀도(level of detail)는 희망하는 연산 정확도와 사용가능한 연산력에 의해 결정될 수 있다. 만약 감시 장치(10)가, 특히 중앙 유닛(11)이 충분한 연산 용량을 가지고, 연산 및 평가가 실질적으로 실시간 조건들 또는 아주 적은 지연 하에서 수행될 수 있다.
작동하는 동안, 풍력 터빈의 감시 시스템 또는 여기에 구현된 감시 방법은 결정된 운동들, 진동들, 주파수들 및/또는 진폭들을 기 설정된 문턱값과 비교함으로써 상태 감시 시스템으로서 이용될 수 있다. 상태 감시의 맥락에서, 만약 문턱값을 넘어선다면, 경고가 출력될 수 있다.
또한 측정값 및 계산값은 한 편으로는 작용력들에 대해 다른 한 편으로는 출력되어야 할 동력에 대해 풍력 터빈을 최적 조정을 가능하게 해 주는 제어 변수들로서 고려될 수 있다. 이것은 재로 보전적 작동과 동시에 좋은 활용을 가능하게 한다.
확장된 주기 동안의 하중의 변화들 및 다른 하중들의 평가는 풍력 터빈(1) 또는 그 구성 요소들의 잔여 수명의 결정 및/또는 유지 보수 척도의 계획을 가능하게 한다.
앞서 표시된 바와 같이, 측정값 및 계산 값들은 구조물의 개발 및 테스트 동안 뿐만 아니라, 착수 시에도 예를 들어 과도한 하중들이나 불균형들을 검출하고, 수정하는데 이용될 수 있다.
도 2는 예를 들어 도 1의 감시 시스템과 같은 감시 시스템의 일 실시예의 개략적인 다이어그램을 보여준다.
상기에서 센서들과 그들의 배치가 개시되어 있다. 따라서, 타워(2), 하우징(3) 및 로터 블레이드들(4a, 4b, 4c)은 각각 n 개의 관성 측정 장치들(IMU: inertial measurement unit)을 포함하며, 이들은 각각의 구성 요소들의 각기 다른 위치에 각각 장착된다.
관성 측정 장치들(5)은 그들의 데이터를 도 2의 중간부에 도시된 각 구성 요소의 네비게이션 유닛들로 보내며, 네비게이션 유닛들의 내부에서 네비게이션 알고리즘에 기반한 계산이 수행된다. 여기서, 예를 들면 관성 측정 장치들의 속도들, 각 속도들, 위치들 및 방향들이 결정된다. 네비게이션은, 각각, 적합한 부가 데이터 또는 구조물의 경계 조건들, 예를 들어 GPS 신호, 하우징의 방향, 로터의 회전 각도 및/또는 로터 블레이드들의 피치에 의해 지원된다. 상기에서 기술한 바와 같이, 이러한 정보는 예를 들어 오류 추정, 오류 수정 및/또는 센서 캘리브레이션에 이용될 수 있다.
도 2의 하부는 네비게이션의 계산 결과들 뿐만 아니라 추가적인 환경 파라미터들(풍향, 바람 세기, 온도, 파랑 방향, 파랑 강도) 및 풍력 터빈(1)의 상태 정보(하우징의 방향, 로터의 회전 각도, 로터 블레이드들의 피치, 동력의 출력)가 입력되는 데이터의 필터링에 기반한 모델을 도시하고 있다. 이러한 프로세스에서, 데이터는 지속적으로 실질적으로 실시간으로 처리될수 있다. 필터링에 기반한 모델은 따라서 "온 라인", 다시 말해 지연 없이, 예를 들어 가능한 실시간 조건을 사전 설정을 따르는, 데이터 평가를 지원하는 모델을 허용하는 시뮬레이션에 상응한다.
필터링을 지원하는 모델의 맥락에서, 풍력 터빈의 수학적 모델은 풍력 터빈(1)의 동적 거동을 계산하는 데 이용된다. 상기에서 기술된 바와 같이, 네비게이션 데이터는 모델을 유도하고, 지원하고 유효화할 수 있다. 필터링을 지원하는 모델은, 예를 들어, 선택된 위치들의 운동 상태, 미리 정의된 문턱값을 초과한 후의 경고들 및/또는 수명 특성들을 고려한 정보를 출력으로서 내놓는다. 이러한 결과들은 예를 들어, 이런 결과들을 작동 담당자가 접속할 수 있도록, 출력 유닛(12)들로 보내질 수 있다. 실제, 이것은 상태 감시, 유지보수의 계획 및/또는 풍력 터빈(1)의 능동 통제의 맥락에서 이루어진다.
그 결과, 관성 측정 시스템들 및 고전적인 네비게이션 알고리즘을 빌딩 및 시설 감시 분야에서 이용하는 것이 각 구조물의 효율적인 감시 및 통제를 가능하게 한다. 이러한 빌딩들 및 시설들에 유효한 경계 조건들은 관성 네비게이션의 맥락에서 흔히 발생하는 오류들(영점 및 척도 계수 오류들)을 추정하고 보상하는데 이용될 수 있다. 이에 근거하여, 한편으로는 효율적이고, 다른 한 편으로는 시설을 보호할 수 있는 풍력 터빈들의 가동, 및 비용에 대해 최적화된 유지보수 계획을 달성할 수 있다.

Claims (14)

  1. 지구 고정 기준계에서 회전비들 및 가속도 값들을 결정하기 위한 구조물에 장착되는 적어도 하나의 관성 측정 장치(5);
    관성 네비게이션 알고리즘에 의해 회전비 및 가속도 값들에 근거하여 감시값을 결정하기 위한 중앙 유닛(11);
    감시값을 출력하기 위한 출력 유닛(12);을 포함하고,
    중앙 유닛(11)은 관성 측정 장치(5)의 측정 오류를 구조물에 의해 기 설정된 경계 조건에 근거하여 결정 및/또는 수정하도록 설정되고,
    중앙 유닛(11)은
    구조물(1)의 정지 위치,
    위성 기반 측위 신호에 근거하여 결정된 구조물(1)의 적어도 일부의 위치,
    구조물(1)의 적어도 일부의 운동의 자유도의 제약,
    구조물(1)의 적어도 일부의 경사각,
    구조물의 적어도 일부 및/또는 관성 측정 장치(5)의 운동의 평균값,
    구조물(1)에 작용하는 환경적 영향
    을 포함하는 정보 그룹 중 적어도 어느 하나에 근거하여 경계 조건을 결정하도록 설정되는 구조물의 운동을 감시하는 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    관성 측정 장치(5)는 서로 독립적 및/또는 서로 직교하는 세 개의 검출 축뿐만 아니라, 서로 선형 독립(linearly independent) 및/또는 서로 직교하는 검출 축을 각각 가지는 세 개의 검출 축을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    구조물에 여러 개의 관성 측정 장치들(5)이 장착되고,
    중앙 유닛(11)은 여러 개의 관성 측장 장치들(5) 중 적어도 2 개 사이의 상대 운동에 근거하여 감시값을 결정하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    구조물(1)은 서로 결합된 여러 개의 구성 요소들(2, 3, 4, 4a, 4b, 4c)을 포함하고,
    구성 요소들(2, 3, 4, 4a, 4b, 4c) 중 적어도 두 개에 각각 하나의 관성 측정 장치가 장착되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    구조물은 풍력 터빈(1)이고, 관성 측정 장치(5)는 풍력 터빈(1)의 로터 블레이드(4a, 4b, 4c)에 배열되고,
    관성 측정 장치(5)는 관성 측정 장치(5)의 회전 경로의 접선이 회전비 센서들의 검출 방향들 중 어느 것과도 수직하지 않음 및/또는 평행하지 않으며,
    중앙 유닛(11)은,
    로터(4)의 회전 동안 관성 측정 장치(5)에 주기적으로 작용하는 중력 가속도,
    로터(4)의 회전 동안 관성 측정 장치(5)에 주기적으로 작용하는 지구의 회전,
    로터(4)의 로터리 펄스 생성기의 출력 신호,
    를 포함하는 정보 그룹 중 적어도 어느 하나에 근거하여 경계 조건을 결정하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    구조물은 풍력 터빈(1)이고, 관성 측정 장치는 풍력 터빈(1)의 하우징(3)에 배치되고,
    중앙 유닛(11)은 하우징(3)의 로터리 인코더에 근거하여 경계 조건을 결정하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    중앙 유닛(11)은
    구조물(1)의 수학적 모델의 출력 값,
    구조물(1)의 상태 정보,
    환경 파라미터,
    관성 측정 장치(5)의 설치 위치와 다른 구조물의 위치의 따른 회전비, 가속도, 각속도, 속도, 방향 및/또는 위치,
    구조물의 두 개의 다른 위치들 사이의 비틀림, 및
    구조물의 진동 운동의 진폭 및/또는 주파수,
    를 포함하는 정보 그룹의 적어도 어느 하나에 근거하여 감시값을 결정하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    중앙 유닛(11)은
    만약 적어도 하나의 문턱값을 초과한다면, 감시값의 문턱값을 기록하고 출력 유닛(12)으로 정보를 전송,
    감시값에 근거하여 구조물(1)의 구동부들을 조정하기 위한 구동 변수들을 위한 제안을 출력 유닛(12)으로 전송, 및/또는
    감시값에 근거하여 구동부로 구동 변수를 전송하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  9. 구조물(1)에 장착된 적어도 하나의 관성 측정 장치(5)의 지구 고정 기준계에서 회전비들 및 가속도 값들의 결정;
    관성 네비게이션 알고리즘에 의해 회전비들 및 가속도값들에 근거하여 감시값의 결정;
    중앙 유닛(11)은 관성 측정 장치(5)의 측정 오류를 구조물에 의해 기 설정된 경계 조건에 근거하여 결정 및/또는 수정;
    감시값을 출력;을 포함하고,
    관성 측정 장치(5)의 측정 에러는 구조물에 의해 기 설정된 경계 조건에 근거하여 결정 및/또는 수정되고,
    경계 조건은
    구조물(1)의 정지 위치,
    구조물(1)의 적어도 일부의 운동의 자유도의 제약,
    구조물(1)의 적어도 일부의 경사각,
    구조물의 적어도 일부 및/또는 관성 측정 장치(5)의 운동의 평균값,
    을 포함하는 정보 그룹 중 적어도 어느 하나에 근거하여 결정되는 구조물(1)의 운동들을 감시하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    구조물의 수학적 모델로 회전비들 및 가속도 값들의 대입;
    측정된 회전비들과 가속도 값들의 전개와 모델에 의해 각각 계산된 회전비들 및 가속도 값들과의 비교에 근거한 수학적 모델의 유효화;
    수학적 모델에 근거한 감시값의 결정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    구조물은 로터 블레이드들(4a, 4b, 4c)을 구비하는 로터(4)를 구비하는 풍력 터빈(1)의 적어도 일부를 포함하고, 관성 측정 장치(5)는 로터 블레이드들(4a,4b, 4c) 중 어느 하나에 배열되고,
    로터(4)의 회전 동안 관성 측정 장치(5)에 주기적으로 작용하는 중력 가속도, 로터(4)의 회전 동안 관성 측정 장치(5)에 주기적으로 작용하는 지구의 회전 및/또는 로터(4)의 로터리 인코더에 근거한 관성 측정 장치(5)의 캘리브레이션;을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 삭제
  13. 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    구조물은 로터(4)를 구비하는 풍력 터빈(1)의 적어도 일부를 포함하고, 관성 측정 장치(5)는 로터(4)에 배열되고,
    검출된 회전비들 및 가속도 값들에 근거한 로터(4)의 불균형의 검출;을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 삭제
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220002407U (ko) * 2021-03-31 2022-10-07 주식회사 씨에스 산업 설비를 대상으로 하는 진동센서모듈

Families Citing this family (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015008506A1 (de) * 2015-07-03 2017-01-05 Gebhardt Fördertechnik GmbH Maschinenvorrichtung, die aus einer impulsförmigen Antriebsbelastung zu Schwingungen neigt, insbesondere Regalbediengerät, Fertigungsmaschine, Roboter, Kran oder dergleichen, und Verfahren zum Betreiben einer derartigen Vorrichtung
DE102016117191A1 (de) 2016-09-13 2018-03-15 fos4X GmbH Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung von Belastungen auf einen Turm einer Windenergieanlage
CN106649798B (zh) * 2016-12-28 2024-02-09 山西和信基业科技股份有限公司 一种基于北斗高精度的结构监测数据对比及关联分析方法
US20180203949A1 (en) * 2017-01-13 2018-07-19 Fedem Technology As Data transformation for a virtual asset
CN108445777A (zh) * 2017-01-14 2018-08-24 费德姆技术公司 虚拟资产的数据转换
EP4245992A3 (en) * 2017-04-13 2023-11-08 NTN Corporation State monitoring device, state monitoring system, and state monitoring method
CN109117858B (zh) * 2017-06-26 2024-02-13 北京金风科创风电设备有限公司 监测风力发电机叶片结冰的方法及装置
DE102017118133A1 (de) * 2017-08-09 2019-02-14 Wobben Properties Gmbh System zur Erfassung und Überwachung einer Drehzahl eines Rotors
EP3447443B1 (de) * 2017-08-23 2019-12-18 MOBA - Mobile Automation AG Mobile arbeitsmaschine mit einem neigungssensorsystem
DE102017011512A1 (de) * 2017-12-13 2019-06-13 Senvion Gmbh Verfahren und System zum Betreiben einer Windenergieanlage
TWI647386B (zh) * 2017-12-22 2019-01-11 財團法人船舶暨海洋產業研發中心 離岸風機支撐結構監測系統及其運作方法
CN108168865B (zh) * 2017-12-25 2023-07-04 河北科技大学 一种可变载荷旋转轴试验机
CN108645371A (zh) * 2018-06-04 2018-10-12 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种配电网杆塔形变的监测系统
US10634120B2 (en) * 2018-07-18 2020-04-28 General Electric Company System and method for controlling thrust and/or tower loads of a wind turbine
TWI681115B (zh) * 2018-11-07 2020-01-01 台灣電力股份有限公司 風力發電機之基礎監測系統
DE102018219152A1 (de) 2018-11-09 2020-05-28 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugantriebsstrangs
JP7167811B2 (ja) * 2019-03-28 2022-11-09 ブラザー工業株式会社 工作機械、情報処理方法及びコンピュータプログラム
WO2020202149A1 (en) * 2019-04-01 2020-10-08 Given Imaging Ltd. In vivo immunoassay system
DE102019112976A1 (de) 2019-05-16 2020-11-19 Wobben Properties Gmbh Verfahren zur Bestimmung einer Rotorausrichtung eines Rotors einer Windenergieanlage
US11208986B2 (en) 2019-06-27 2021-12-28 Uptake Technologies, Inc. Computer system and method for detecting irregular yaw activity at a wind turbine
CN110439760A (zh) * 2019-07-04 2019-11-12 宁波诺丁汉大学 传感器的调试设备及方法
US10975841B2 (en) * 2019-08-02 2021-04-13 Uptake Technologies, Inc. Computer system and method for detecting rotor imbalance at a wind turbine
EP3800721A1 (de) * 2019-10-01 2021-04-07 Hilti Aktiengesellschaft Vorrichtung zum erfassen eines kritischen sturzes
CN112696317A (zh) 2019-10-22 2021-04-23 通用电气公司 用于基于集体俯仰偏移来控制风力涡轮的系统和方法
RU2729514C1 (ru) * 2020-02-18 2020-08-07 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Способ определения навигационных параметров подвижного объекта с компенсацией случайных составляющих чувствительных элементов корректируемой инерциальной курсовертикали
DE102020104547A1 (de) 2020-02-20 2021-08-26 fos4X GmbH Verfahren zur überwachung einer boden-struktur-interaktion für eine offshore-windenergieanlage und offshore-windenergieanlage
DE102020105053A1 (de) 2020-02-26 2021-08-26 fos4X GmbH Verfahren zur Zustandsüberwachung eines Antriebsstrangs oder Turms einer Windenergieanlage und Windenergieanlage
CN111637858A (zh) * 2020-05-20 2020-09-08 北京空间机电研究所 一种高精度转台区域检定系统及方法
AT523919B1 (de) * 2020-08-14 2022-01-15 Eologix Sensor Tech Gmbh Messvorrichtung für Windkraftanlagen
US11199175B1 (en) 2020-11-09 2021-12-14 General Electric Company Method and system for determining and tracking the top pivot point of a wind turbine tower
US11703033B2 (en) 2021-04-13 2023-07-18 General Electric Company Method and system for determining yaw heading of a wind turbine
US11536250B1 (en) 2021-08-16 2022-12-27 General Electric Company System and method for controlling a wind turbine
WO2023122601A1 (en) 2021-12-20 2023-06-29 Flower Turbines, Inc. A shaftless generator for a fluid turbine
CN114475958B (zh) * 2022-01-20 2023-01-03 哈尔滨工程大学 一种水翼模型敞水性能试验装置
US20230250804A1 (en) * 2022-02-08 2023-08-10 Mark Daniel Farb Coordinating blade orientation to optimize cluster power output
US20230324866A1 (en) 2022-04-12 2023-10-12 Mark Daniel Farb Dual mode turbine collects energy during low wind conditions
DE102022113703A1 (de) 2022-05-31 2023-11-30 Ebm-Papst Mulfingen Gmbh & Co. Kg Vorrichtung, System und Verfahren zur Raumlageerkennung

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012049492A1 (en) * 2010-10-13 2012-04-19 University Of Nottingham Positioning system
WO2013110215A1 (en) * 2012-01-27 2013-08-01 General Electric Company Wind turbine and method for determining parameters of wind turbine

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1327403C (en) * 1988-12-30 1994-03-01 John R. Adams Inertial based pipeline monitoring system
DE19721217C1 (de) * 1997-05-21 1998-08-27 Daimler Benz Aerospace Ag Vorrichtung zur Kalibrierung mehrerer Kreiselsysteme
DK58998A (da) * 1998-04-30 1999-10-31 Lm Glasfiber As Vindmølle
US7822560B2 (en) * 2004-12-23 2010-10-26 General Electric Company Methods and apparatuses for wind turbine fatigue load measurement and assessment
US8239162B2 (en) * 2006-04-13 2012-08-07 Tanenhaus & Associates, Inc. Miniaturized inertial measurement unit and associated methods
US20070113702A1 (en) * 2005-11-18 2007-05-24 Honeywell International Inc. Isolation system for an inertial measurement unit
DE102006005258B4 (de) * 2006-02-02 2011-01-20 Litef Gmbh Verfahren zur Ermittlung von Belastungen/Schäden einer mechanischen Struktur
JP5190875B2 (ja) * 2008-03-04 2013-04-24 国立大学法人広島大学 モニタリングシステム及びそれに用いるセンサーユニット
EP2133563A1 (en) * 2008-06-09 2009-12-16 Siemens Aktiengesellschaft Method for the determination of a nacelle-inclination
CN101625416A (zh) * 2008-07-08 2010-01-13 中冶赛迪工程技术股份有限公司 一种建筑物地震预警系统
WO2010060772A2 (en) * 2008-11-28 2010-06-03 Vestas Wind Systems A/S Control strategy for wind turbine
RU2424893C2 (ru) * 2009-01-11 2011-07-27 Учреждение Российской Академии Наук Институт Машиноведения Им. А.А. Благонравова Ран Адаптивный мобильный пространственный робот-манипулятор и способ организации движений и контроля физико-механических свойств и геометрической формы контактируемой поверхности и траектории перемещения с его помощью
US8618934B2 (en) * 2009-04-27 2013-12-31 Kolos International LLC Autonomous sensing module, a system and a method of long-term condition monitoring of structures
EP2588755B1 (en) * 2010-06-29 2019-12-11 Vestas Wind Systems A/S Calibration of wind turbine sensor
DE102010053582A1 (de) * 2010-12-06 2012-06-06 Northrop Grumman Litef Gmbh System und Verfahren zur Überwachung von mechanisch gekoppelten Strukturen
JP5112538B2 (ja) * 2011-05-26 2013-01-09 株式会社ビルメン鹿児島 風力発電装置管理システム
CN102797634A (zh) * 2011-05-27 2012-11-28 通用电气公司 风力涡轮机及监测风力涡轮机参数的方法
CN102608625B (zh) * 2012-03-30 2014-04-16 武汉大学 基于惯性辅助定位接收机的实时形变监测预警系统及方法
US9400226B2 (en) * 2013-04-09 2016-07-26 Freescale Semiconductor, Inc. Methods and apparatus for calibrating transducer-including devices
US20140316708A1 (en) * 2013-04-19 2014-10-23 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Oriented Wireless Structural Health and Seismic Monitoring

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012049492A1 (en) * 2010-10-13 2012-04-19 University Of Nottingham Positioning system
WO2013110215A1 (en) * 2012-01-27 2013-08-01 General Electric Company Wind turbine and method for determining parameters of wind turbine

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220002407U (ko) * 2021-03-31 2022-10-07 주식회사 씨에스 산업 설비를 대상으로 하는 진동센서모듈
KR200496425Y1 (ko) 2021-03-31 2023-01-27 주식회사 씨에스 산업 설비를 대상으로 하는 진동센서모듈

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