KR102522543B1 - Automatic diagnosis device and method for blade - Google Patents

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Abstract

본 발명은 블레이드의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 자동으로 진단할 수 있는 블레이드 자동 진단장치 및 진단방법에 관한 것으로,
본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치는,
원형을 이루는 복수개의 블레이드 주위에, 복수개로 이격 설치되어 회전하는 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하는 측정부; 측정부에 의해 측정된 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성하고, 시계열 패턴을 이미지 처리하여 진동 이미지를 생성하는 전처리부; 시계열 패턴 또는 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 학습하는 학습부; 학습부에서 학습된 정상 특성 범위를 이용하여 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 진단하는 진단부;를 포함한다.The present invention relates to an automatic blade diagnosis device and method for automatically diagnosing whether or not a blade defect occurs and the type of defect,
The blade automatic diagnosis device according to an embodiment of the present invention,
A measurement unit for measuring the arrival time of each of the plurality of blades that are spaced apart from each other and rotate around the plurality of blades forming a circle; a pre-processing unit generating a time-series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades measured by the measurement unit, and image-processing the time-series pattern to generate a vibration image; a learning unit learning a normal characteristic range for each of a plurality of blades using a time-series pattern or a vibration image as learning data; and a diagnosis unit for diagnosing whether or not a defect has occurred and the type of defect in each of the plurality of blades in actual operation using the normal characteristic range learned in the learning unit.

Description

블레이드 자동 진단장치 및 진단방법{Automatic diagnosis device and method for blade}Automatic diagnosis device and method for blade

본 발명은 블레이드의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 자동으로 진단할 수 있는 블레이드 자동 진단장치 및 진단방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus for automatically diagnosing a blade and a method for automatically diagnosing whether or not a blade defect occurs and the type of defect.

가스 터빈은 유체의 유동을 이용하여 터빈을 회전시키고 이 터빈의 회전 동력을 연결된 장치에 제공하는 것으로, 터빈은 유체를 터빈의 반경 방향으로 배출하는 원심 터빈 및 유체를 터빈의 회전축과 평행한 방향으로 배출하는 축류 터빈으로 구분된다. 축류 터빈은 원주방향을 따라 배열되고 회전방향에 대해 경사진 다수의 블레이드를 구비한다. 통상적으로 축류 터빈에는 수백 내지 수천개의 블레이드가 구비된다.The gas turbine rotates the turbine using the flow of fluid and provides the rotational power of the turbine to the connected device. It is classified as an axial flow turbine that discharges. An axial flow turbine has a plurality of blades arranged along a circumferential direction and inclined with respect to the direction of rotation. Typically, an axial flow turbine is equipped with hundreds to thousands of blades.

이와 같이 축류 터빈에는 다수의 블레이드가 구비되는데, 이들 블레이드는 큰 힘을 받으면서 고속으로 회전운동하기 때문에, 아주 작은 요인에 의해서도 블레이드의 파손이나 변형과 같은 결함이 발생할 수 있다. 다수의 블레이드 중 일부, 심지어 하나의 블레이드에 결함이 발생해도 터빈의 장치 성능이 상당히 저하될 수 있고, 결함이 있는 블레이드로 인해 회전체의 균형이 깨져 장치 전체에 치명적인 파손이 유발될 수 있다.As described above, the axial flow turbine is provided with a plurality of blades, and since these blades rotate at high speed while receiving a large force, defects such as breakage or deformation of the blades may occur even by very small factors. If some of the blades, or even one blade, is defective, the performance of the turbine device may be significantly reduced, and the defective blade may cause fatal damage to the entire device by breaking the balance of the rotating body.

이에 따라, 블레이드의 결함 유무와 위치를 신속하고 정확하게 검출하는 것이 중요한데, 인력 또는 장비에 의한 통상적인 시각적 검출 방법은 장치의 운전 중에는 블레이드가 고속으로 회전함으로 인해 결함을 확인하기가 어렵고, 장치의 운전을 중지시킨 상태에서만 정확한 검사가 가능하다. 더욱이, 덕트의 내부에 매우 많은 블레이드가 다수의 열을 이루어 설치되는 터빈의 경우, 운전을 중지시킨 상태에서도 블레이드의 결함 여부 및 위치를 확인하기가 매우 어렵고, 장치를 분해해야만 확인이 가능하다. 이는 장치의 유지보수 비용을 크게 상승시키는 문제가 있다.Accordingly, it is important to quickly and accurately detect the presence and location of defects in the blade. In the conventional visual detection method by manpower or equipment, it is difficult to identify defects due to the high-speed rotation of the blade during operation of the device. Accurate inspection is possible only when the Moreover, in the case of a turbine in which a large number of blades are installed in a plurality of rows inside the duct, it is very difficult to determine whether or not the blade is defective and where it is located even when the operation is stopped, and it is possible to check only by disassembling the device. This has a problem of greatly increasing the maintenance cost of the device.

상기에서 터빈의 블레이드에 대해 설명한 것이나, 압축기 블레이드에도 동일하게 적용될 수 있다.What has been described above for the blades of the turbine can be equally applied to the blades of the compressor.

한국공개특허 10-2019-0037643호Korean Patent Publication No. 10-2019-0037643

본 발명은 블레이드의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 자동으로 진단할 수 있는 블레이드 자동 진단장치 및 진단방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide an automatic blade diagnosis apparatus and method capable of automatically diagnosing whether a blade defect occurs and the type of defect.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치는,The blade automatic diagnosis device according to an embodiment of the present invention,

원형을 이루는 복수개의 블레이드 주위에, 복수개로 이격 설치되어 회전하는 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하는 측정부; 측정부에 의해 측정된 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성하고, 시계열 패턴을 이미지 처리하여 진동 이미지를 생성하는 전처리부; 시계열 패턴 또는 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 학습하는 학습부; 학습부에서 학습된 정상 특성 범위를 이용하여 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 진단하는 진단부;를 포함한다.A measurement unit for measuring the arrival time of each of the plurality of blades that are spaced apart from each other and rotate around the plurality of blades forming a circle; a pre-processing unit generating a time-series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades measured by the measurement unit, and image-processing the time-series pattern to generate a vibration image; a learning unit learning a normal characteristic range for each of a plurality of blades using a time-series pattern or a vibration image as learning data; and a diagnosis unit for diagnosing whether or not a defect has occurred and the type of defect in each of the plurality of blades in actual operation using the normal characteristic range learned in the learning unit.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치에 있어서, 측정부는 블레이드의 회전에 의해 생기는 블레이드의 단부 팁의 편향에 따른 도달 시간을 측정하는 팁 타이밍 센서를 포함할 수 있다.In the automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention, the measuring unit may include a tip timing sensor that measures a arrival time according to a deflection of an end tip of the blade caused by rotation of the blade.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치에 있어서, 시계열 패턴은, 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 시간 순으로 정리한 제1 시계열 패턴과, 제1 시계열 패턴을 도식화한 제2 시계열 패턴을 포함하며, 진동 이미지는 제2 시계열 패턴을 일렬로 배치하고 이미지 처리하여 생성될 수 있다.In the blade automatic diagnosis device according to an embodiment of the present invention, the time series pattern includes a first time series pattern in which arrival times of each of a plurality of blades are arranged in chronological order, and a second time series pattern in which the first time series pattern is schematized. In addition, the vibration image may be generated by arranging the second time-series pattern in a row and processing the image.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치에 있어서, 학습부는, 복수개의 블레이드 각각의 정적 특성을 학습하는 정특성 학습 모듈과, 복수개의 블레이드 각각의 위상 특성을 학습하는 위상특성 학습 모듈과, 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습하는 동특성 학습 모듈을 포함할 수 있다.In the automatic blade diagnosis device according to an embodiment of the present invention, the learning unit includes a static characteristic learning module for learning static characteristics of each of a plurality of blades, a phase characteristic learning module for learning phase characteristics of each of a plurality of blades, and a plurality of A dynamic characteristic learning module for learning the dynamic characteristics of each of the blades may be included.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치에 있어서, 정적 특성은 복수개의 블레이드 각각의 변형 여부에 대한 정보이며, 정특성 학습 모듈은 시계열 패턴에 포함된 각각의 진동 정보를 누적하여 생성된 블레이드 스택 패턴으로부터 정상 특성 범위를 학습할 수 있다.In the automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention, the static characteristic is information on whether each of a plurality of blades is deformed, and the static characteristic learning module is a blade stack generated by accumulating each vibration information included in the time series pattern. Normal characteristic ranges can be learned from patterns.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치에 있어서, 위상 특성은 복수개의 블레이드 간의 위상차 정보이며, 위상특성 학습 모듈은 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 합하여 유사한 진동 정보를 갖는 복수개의 위상 그룹으로 분류하고, 복수개의 위상 그룹이 이루는 위상 패턴으로부터 복수개의 블레이드의 진동 유형을 학습할 수 있다. In the automatic blade diagnosis device according to an embodiment of the present invention, the phase characteristic is phase difference information between a plurality of blades, and the phase characteristic learning module sums the vibration information of each of the plurality of blades and classifies them into a plurality of phase groups having similar vibration information. And, the vibration types of the plurality of blades can be learned from the phase patterns formed by the plurality of phase groups.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치에 있어서, 동적 특성은 운전 조건에 따른 블레이드 특성 변화에 대한 정보이며, 동특성 학습 모듈은 아래 식 (1)의 블레이드 진동 모델을 이용하여 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습할 수 있다.In the automatic blade diagnosis device according to an embodiment of the present invention, the dynamic characteristics are information on changes in blade characteristics according to driving conditions, and the dynamic characteristics learning module uses the blade vibration model of Equation (1) below to determine each of a plurality of blades. Dynamic characteristics can be learned.

식 (1) :

Figure 112021027810791-pat00001
Equation (1):
Figure 112021027810791-pat00001

(여기서, D0는 블레이드의 구조적 강성을 의미하는 파라미터, A1은 공기 역학적 댐핑을 의미하는 파라미터, A0는 블레이드의 공기 역학적 강성을 의미하는 파라미터, F는 공력을 의미하는 파라미터)(Here, D0 is a parameter meaning the structural rigidity of the blade, A1 is a parameter meaning the aerodynamic damping, A0 is a parameter meaning the aerodynamic stiffness of the blade, and F is a parameter meaning the aerodynamic force)

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법은, 다음의 단계들을 실행하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 블레이드 자동 진단방법은, 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하는 단계; 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성하고, 시계열 패턴을 이미지 처리하여 진동 이미지를 생성하는 단계; 시계열 패턴 또는 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 학습하는 단계; 학습된 정상 특성 범위를 이용하여 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 진단하는 단계;를 포함한다.A method for automatically diagnosing a blade according to an embodiment of the present invention may be performed by a computing device executing the following steps. The method of automatically diagnosing a blade includes measuring a arrival time of each of a plurality of blades; Generating a time-series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades, and image-processing the time-series pattern to generate a vibration image; learning a normal characteristic range for each of a plurality of blades using a time series pattern or vibration image as learning data; and diagnosing whether or not a defect has occurred and the type of defect in each of the plurality of blades in actual operation using the learned normal characteristic range.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법에 있어서, 측정하는 단계는, 블레이드의 회전에 의해 생기는 블레이드의 단부 팁의 편향에 따른 도달 시간을 측정할 수 있다.In the method for automatically diagnosing a blade according to an embodiment of the present invention, in the measuring step, the arrival time according to the deflection of the end tip of the blade caused by rotation of the blade may be measured.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법에 있어서, 시계열 패턴은, 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 시간 순으로 정리한 제1 시계열 패턴과, 제1 시계열 패턴을 도식화한 제2 시계열 패턴을 포함하며, 진동 이미지는 제2 시계열 패턴을 일렬로 배치하고 이미지 처리하여 생성될 수 있다.In the method for automatically diagnosing blades according to an embodiment of the present invention, the time series pattern includes a first time series pattern in which arrival times of each of a plurality of blades are arranged in chronological order, and a second time series pattern in which the first time series pattern is schematized. In addition, the vibration image may be generated by arranging the second time-series pattern in a row and processing the image.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법에 있어서, 학습하는 단계는, 복수개의 블레이드 각각의 정적 특성을 학습하는 정특성 학습 단계, 복수개의 블레이드 각각의 위상 특성을 학습하는 위상 학습 단계, 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습하는 동특성 학습 단계를 포함할 수 있다.In the automatic blade diagnosis method according to an embodiment of the present invention, the learning step includes a static characteristic learning step of learning static characteristics of each of a plurality of blades, a phase learning step of learning phase characteristics of each of a plurality of blades, and a plurality of blades. A dynamic characteristic learning step of learning the dynamic characteristic of each blade may be included.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법에 있어서, 정적 특성은 복수개의 블레이드 각각의 변형 여부에 대한 정보이며, 정특성 학습 단계는 시계열 패턴에 포함된 각각의 진동 정보를 누적하여 생성된 블레이드 스택 패턴으로부터 정상 특성 범위를 학습할 수 있다.In the automatic blade diagnosis method according to an embodiment of the present invention, the static characteristic is information on whether each of a plurality of blades is deformed, and the static characteristic learning step is a blade stack generated by accumulating each vibration information included in a time series pattern. Normal characteristic ranges can be learned from patterns.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법에 있어서, 위상 특성은 복수개의 블레이드 간의 위상차 정보이며, 위상 학습 단계는 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 합하여 유사한 진동 정보를 갖는 복수개의 위상 그룹으로 분류하고, 복수개의 위상 그룹이 이루는 위상 패턴으로부터 복수개의 블레이드의 진동 유형을 학습할 수 있다.In the automatic blade diagnosis method according to an embodiment of the present invention, the phase characteristic is phase difference information between a plurality of blades, and the phase learning step combines vibration information of each of a plurality of blades and classifies them into a plurality of phase groups having similar vibration information , It is possible to learn the vibration types of a plurality of blades from the phase patterns formed by a plurality of phase groups.

본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법에 있어서, 동적 특성은 운전 조건에 따른 블레이드 특성 변화에 대한 정보이며, 동특성 학습 단계는 아래 식 (1)의 블레이드 진동 모델을 이용하여 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습할 수 있다.In the automatic blade diagnosis method according to an embodiment of the present invention, the dynamic characteristics are information on changes in blade characteristics according to driving conditions, and the dynamic characteristics learning step uses the blade vibration model of Equation (1) below to determine each of a plurality of blades. Dynamic characteristics can be learned.

식 (1) :

Figure 112021027810791-pat00002
Equation (1):
Figure 112021027810791-pat00002

(여기서, D0는 블레이드의 구조적 강성을 의미하는 파라미터, A1은 공기 역학적 댐핑을 의미하는 파라미터, A0는 블레이드의 공기 역학적 강성을 의미하는 파라미터, F는 공력을 의미하는 파라미터)(Here, D0 is a parameter meaning the structural rigidity of the blade, A1 is a parameter meaning the aerodynamic damping, A0 is a parameter meaning the aerodynamic stiffness of the blade, and F is a parameter meaning the aerodynamic force)

기타 본 발명의 다양한 측면에 따른 구현예들의 구체적인 사항은 이하의 상세한 설명에 포함되어 있다.Other specific details of implementations according to various aspects of the present invention are included in the detailed description below.

본 발명의 실시 형태에 따르면, 블레이드의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 자동으로 진단할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to automatically diagnose whether or not a blade defect occurs and the type of defect.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치가 도시된 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 측정부가 도시된 도면이다.
도 3은 측정부가 복수개의 블레이드 각각의 도달시간을 측정하는 과정이 도시된 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 전처리부에서 생성된 시계열 패턴이 예시된 도면이다.
도 5는 시계열 패턴을 이미지 처리하여 생성된 진동 이미지가 예시된 도면이다.
도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 학습부에서 학습하는 누적 진동 패턴이 예시된 도면이다.
도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 학습부의 학습 결과를 이용하여 진단부에서 진단하는 블레이드의 변형 여부에 대한 진단 예시가 도시된 도면이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 학습부에서 학습하는 위상 패턴이 예시된 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 학습부에서 학습하는 동적 특성 패턴이 예시된 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법이 도시된 순서도이다.1 is a block diagram illustrating an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a measurement unit of an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing a process of measuring the arrival time of each of a plurality of blades by the measuring unit.
4 is a diagram illustrating a time-series pattern generated in a pre-processing unit of an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a vibration image generated by image processing of a time-series pattern.
6A is a diagram illustrating an accumulated vibration pattern learned by a learning unit of an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
6B is a diagram showing an example of diagnosing whether a blade is deformed by the diagnosis unit using the learning result of the learning unit of the automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 to 9 are diagrams illustrating phase patterns learned in the learning unit of the automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a dynamic characteristic pattern learned by a learning unit of an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a method for automatically diagnosing blades according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예를 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments will be exemplified and described in detail in the detailed description. However, it should be understood that this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and includes all transformations, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치 및 진단방법을 설명한다.Terms used in the present invention are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present invention, terms such as 'include' or 'having' are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded. Hereinafter, an apparatus and method for automatically diagnosing a blade according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치가 도시된 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치는, 측정부(100), 전처리부(200), 학습부(300), 진단부(400), 제어부(500)를 포함한다. 제어부(500)는 측정부(100), 전처리부(200), 학습부(300), 진단부(400) 간의 동작 제어를 수행한다.1 is a block diagram illustrating an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention includes a measurement unit 100, a pre-processing unit 200, a learning unit 300, a diagnosis unit 400, and a control unit 500. includes The control unit 500 performs operation control between the measuring unit 100, the pre-processing unit 200, the learning unit 300, and the diagnosis unit 400.

측정부(100)는 원형을 이루는 복수개의 블레이드(B) 주위에 복수개로 배치된다. 블레이드(B)는 가스 터빈의 압축기에 장착되는 압축기 블레이드 또는 가스 터빈의 터빈에 장착되는 터빈 블레이드일 수 있다. A plurality of measurement units 100 are disposed around the plurality of blades B forming a circle. Blade B may be a compressor blade mounted on a compressor of a gas turbine or a turbine blade mounted on a turbine of a gas turbine.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 측정부가 도시된 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 측정부(100)는 팁 타이밍 센서(Tip Timing Sensor, S)를 포함한다. 팁 타이밍 센서(S)는, 원형을 이루는 복수개의 블레이드(B) 주위에, 복수개로 이격 설치되어 회전하는 복수개의 블레이드 단부 팁(Tip) 각각이 센서 하부에 도달하는 시간(이하, "도달 시간"이라 함)을 측정한다. 또한, 팁 타이밍 센서는 블레이드(B)의 단부 팁(Tip)과 센서 간의 거리를 측정할 수 있다. 도 2에서 3개의 팁 타이밍 센서(S)를 예시하고 있으나, 팁 타이밍 센서는 복수개의 블레이드(B) 주위에 걸쳐서 골고루 복수개로 설치될 수 있다.2 is a diagram illustrating a measurement unit of an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2 , the measuring unit 100 includes a tip timing sensor (S). The tip timing sensor (S) is a plurality of blades (B) around the plurality of blades (B) forming a circle, the plurality of spaced apart and rotated plurality of blade end tips (Tip) each reach the lower portion of the sensor (hereinafter referred to as "arrival time" ) is measured. In addition, the tip timing sensor may measure the distance between the end tip of the blade B and the sensor. Although three tip timing sensors S are illustrated in FIG. 2 , a plurality of tip timing sensors may be evenly installed around the plurality of blades B.

도 3은 측정부가 복수개의 블레이드 각각의 도달시간을 측정하는 과정이 도시된 도면이다. 도 3을 참조하여 팁 타이밍 센서가 도달 시간을 측정하는 과정을 설명한다. 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 팁 타이밍 센서(S)는 각각의 블레이드(B1 ~ B3)가 하부를 지날 때 마다 도달 시간을 측정한다. 예를 들어, 블레이드 디스크(D)에 30개의 블레이드가 장착되고 블레이드 디스크(D)의 분당 회전수(RPM)가 60인 경우, 각각의 팁 타이밍 센서(S)는 각각의 블레이드에 대해 1분에 60개의 도달 시간을 측정하여, 총 1,800개의 도달 시간을 측정한다. 팁 타이밍 센서(S)가 블레이드(B) 주위에 10개가 배치될 경우, 총 18,000개의 도달 시간을 측정한다.3 is a diagram showing a process of measuring the arrival time of each of a plurality of blades by the measuring unit. A process of measuring the arrival time by the tip timing sensor will be described with reference to FIG. 3 . As shown in (a) of FIG. 3 , the tip timing sensor S measures the arrival time whenever each blade B1 to B3 passes the bottom. For example, if 30 blades are mounted on the blade disk (D) and the revolutions per minute (RPM) of the blade disk (D) is 60, then each tip timing sensor (S) will rotate at 1 minute for each blade. By measuring 60 arrival times, a total of 1,800 arrival times are measured. When 10 tip timing sensors (S) are placed around the blade (B), a total of 18,000 arrival times are measured.

도 3의 (b)는 각각의 블레이드(B1 ~ B3)가 블레이드의 형상 변화없이 회전되는 경우, 어느 하나의 팁 타이밍 센서(S)에 의해 측정된 각각의 블레이드(B1 ~ B3) 도달 시간을 개념적으로 도시하고 있다. 한편, 설계에 의해 분당 회전수에 따라 각각의 블레이드가 팁 타이밍 센서에 의해 측정되는 도달 시간은 미리 정해질 수 있는데, 설계에 의해 미리 정해지는 도달 시간을 기준 시간이라 하며, 도 3의 (b)는 각각의 블레이드(B1 ~ B3)의 도달 시간이 기준 시간(t1, t2, t3)에 대응하는 것을 도시하고 있다.(b) of FIG. 3 conceptually represents the arrival time of each blade B1 to B3 measured by any one tip timing sensor S when each blade B1 to B3 is rotated without changing the shape of the blade. is shown as On the other hand, the arrival time measured by the tip timing sensor for each blade according to the number of revolutions per minute may be determined in advance by design. shows that the arrival time of each blade B1 to B3 corresponds to the reference times t1, t2, and t3.

실제 운전시, 블레이드(B1 ~ B3)는 블레이드 디스크(D)의 회전에 의한 원심력 및 유체 유동에 의한 힘, 열변형력 등을 받아서 도 3의 (c)와 같이, 블레이드(B1 ~ B3)의 단부 팁은 원래 위치를 유지하지 못하고 휘어서 편향(deflection)하게 된다. 이에 따라, 블레이드(B1 ~ B3)의 단부 팁 도달 시간은 원래의 설계에 따른 기준 시간이 되지 못하고, 단부 팁의 편향에 따라 도달 시간은 달라지게 된다. 편향은 어느 일 방향에 한정되지 않고, 랜덤한 방향일 수 있다.During actual operation, the blades B1 to B3 receive centrifugal force due to the rotation of the blade disk D, force due to fluid flow, thermal deformation force, and the like, and as shown in (c) of FIG. 3, the ends of the blades B1 to B3 The tip does not maintain its original position and is bent and deflected. Accordingly, the arrival time of the end tips of the blades B1 to B3 does not become the reference time according to the original design, and the arrival time varies according to the deflection of the end tips. The deflection is not limited to any one direction and may be in a random direction.

도 3의 (c)에서, 블레이드(B1)은 기준 시간에 도달(t1'= t1)한 것을 예시하고, 블레이드(B2)는 기준 시간보다 늦게 도달(t2'= t2 + Δt)한 것을 예시하며, 블레이드(B3)는 기준 시간보다 빨리 도달(t3'= t3 - Δt)한 것을 예시하고 있다. Δt는 블레이드의 휨에 의한 기준 시간 대비 도달 시간의 차이이다.In (c) of FIG. 3, the blade B1 exemplifies reaching the reference time (t1' = t1), and the blade B2 exemplifies arriving later than the reference time (t2' = t2 + Δt). , the blade B3 arrives earlier than the reference time (t3' = t3 - Δt). Δt is the difference between the reference time and the arrival time due to the bending of the blade.

이와 같이, 측정부(100)에서 측정된, 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간은 전처리부(200)로 전송된다.In this way, the arrival time of each of the plurality of blades measured by the measuring unit 100 is transmitted to the pre-processing unit 200 .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단장치의 전처리부에서 생성된 시계열 패턴이 예시된 도면이다. 전처리부(200)는 측정부(100)에 의해 측정된 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성한다. 여기서, 진동 정보는 블레이드(B1 ~ B3)의 단부 팁이 원래 위치를 유지하지 못하고 편향되는 것을 의미하며, 기준 시간을 기준으로 도달 시간의 편차를 의미할 수 있다. 구체적으로, 블레이드 진동(블레이드 Deflection, 변위라고도 함)은, "Δt X RPM(분당 회전 속도)" 로 정의될 수 있다. RPM은 블레이드가 장착된 로터의 회전 속도이다.4 is a diagram illustrating a time-series pattern generated in a pre-processing unit of an automatic blade diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention. The pre-processing unit 200 generates a time series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades measured by the measuring unit 100 . Here, the vibration information means that the end tips of the blades B1 to B3 are deflected without maintaining their original positions, and may mean a deviation of the arrival time based on the reference time. Specifically, blade vibration (blade deflection, also referred to as displacement) may be defined as "Δt X RPM (rotational speed per minute)". RPM is the rotational speed of the rotor on which the blades are mounted.

전처리부(200)는 복수개의 팁 타이밍 센서 각각에서 전송된 각각의 블레이드(B1 ~ Bn)의 도달 시간을 도 4의 (a)와 같이 시간 순으로 정리하여 제1 시계열 패턴을 생성하고, 이를 이용하여 도 4의 (b)와 같이 제1 시계열 패턴을 도식화한 제2 시계열 패턴을 생성한다. 도 4에 예시된 시계열 패턴은 팁 타이밍 센서의 개수와 대응하여 생성된다.The pre-processing unit 200 arranges the arrival times of each blade B1 to Bn transmitted from each of the plurality of tip timing sensors in chronological order as shown in FIG. 4 (a) to generate a first time series pattern, and uses it. As shown in (b) of FIG. 4, a second time series pattern that is a diagram of the first time series pattern is generated. The time series pattern illustrated in FIG. 4 is generated corresponding to the number of tip timing sensors.

도 5는 제2 시계열 패턴을 이미지 처리하여 생성된 진동 이미지가 예시된 도면이다. 전처리부(200)는 생성된 제2 시계열 패턴을 이미지 처리하여 진동 이미지를 생성한다. 전처리부(200)는 하나의 블레이드 디스크(D)에 장착된 모든 블레이드(B1 ~ Bn)의 제2 시계열 패턴을 일렬로 배치하여 이미지 처리한다. 도 5에 예시된 진동 이미지에서 가로축은 시간이며, 세로축은 개별 블레이드 번호이다. 대각선으로 표시된 R은 시간의 따른 RPM의 변화를 나타내며, 좌측에서 우측으로 갈수록 RPM이 감소되는 것을 의미한다. 도 5에 예시된 진동 이미지는 하나의 팁 타이밍 센서의 측정값으로부터 생성된 진동 이미지이며, 이러한 진동 이미지는 팁 타이밍 센서의 개수와 대응하여 생성된다.5 is a diagram illustrating a vibration image generated by image processing of a second time-series pattern. The pre-processing unit 200 generates a vibration image by image processing the generated second time-series pattern. The pre-processing unit 200 arranges the second time-series patterns of all blades B1 to Bn mounted on one blade disk D in a row and processes the images. In the vibration image illustrated in FIG. 5, the horizontal axis is time, and the vertical axis is individual blade numbers. R indicated by a diagonal line represents the change in RPM over time, and means that the RPM decreases from left to right. The vibration image illustrated in FIG. 5 is a vibration image generated from measurement values of one tip timing sensor, and the vibration image is generated corresponding to the number of tip timing sensors.

전처리부(200)에서 생성된 시계열 패턴과 진동 이미지는 학습부(300)로 전송된다.The time-series patterns and vibration images generated by the pre-processing unit 200 are transmitted to the learning unit 300 .

학습부(300)는 시계열 패턴 또는 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 기계 학습한다. 학습부(300)는 블레이드의 정적 특성을 학습하는 정특성 학습 모듈(310)과, 블레이드의 위상 특성을 학습하는 위상특성 학습 모듈(320)과, 블레이드의 동적 특성을 학습하는 동특성 학습 모듈(330)을 포함한다. The learning unit 300 performs machine learning on a normal characteristic range for each of a plurality of blades using a time series pattern or a vibration image as learning data. The learning unit 300 includes a static characteristic learning module 310 that learns the static characteristics of the blade, a phase characteristic learning module 320 that learns the phase characteristics of the blade, and a dynamic characteristic learning module 330 that learns the dynamic characteristics of the blade. ).

정특성 학습 모듈(310)은 시계열 학습 데이터로부터 정상 특성 범위를 학습하고, 실제 데이터를 시계열로 분석하여 블레이드의 정적 특성이 정상 특성 범위를 벗어나면 이상(블레이드의 변형)이 발생한 것으로 판단하는 시계열 비지도형 학습 모델을 포함한다. 블레이드의 정적 특성은 블레이드의 변형 여부에 대한 정보로, 블레이드 팁의 손상, 블레이드의 축방향 이동(축이탈) 등을 포함한다. The static characteristic learning module 310 learns the normal characteristic range from the time series learning data, and analyzes the actual data as a time series. Includes a shape learning model. The static characteristics of the blade are information about whether or not the blade is deformed, and include damage to the blade tip and axial movement (axis deviation) of the blade.

예를 들어, 정특성 학습 모듈(310)은 각각의 블레이드에 대한 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)을 수행하여 선형 회귀 모델을 만들 수 있다. 학습부(300)는 선형 회귀 모델을 통해 블레이드의 정적 특성 패턴을 학습할 수 있다. 물론, 상기 선형 회귀 분석은 시계열 비지도 학습 모델의 일 종류일 뿐, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, LSTM(long short term memory) 모델, 가우시안(Gaussian) 확산 모델 등이 있다.For example, the constant feature learning module 310 may create a linear regression model by performing a linear regression analysis on each blade. The learning unit 300 may learn the static characteristic pattern of the blade through a linear regression model. Of course, the linear regression analysis is only one type of time-series unsupervised learning model, and the present invention is not limited thereto. For example, there are a long short term memory (LSTM) model, a Gaussian diffusion model, and the like.

정특성 학습 모듈(310)은 제1 시계열 패턴에 포함된 각각의 블레이드의 진동 정보를 누적하여, 도 6a에 도시된 바와 같은 블레이드 스택(stack) 패턴을 생성한다. 도 6a는 블레이드 스택 패턴을 기반으로 정특성 학습 모듈(310)에서 학습된 정상 특성 범위를 예시한다. 도 6a의 블레이드 스택 패턴에서 가로축은 동일한 블레이드 디스크(D)에 장착된 복수개의 블레이드 고유 번호이고, 세로축은 블레이드 진동 정보이다. 세로축 값 0은 도달 시간이 기준 시간에 해당하는 경우이고, 세로축 값이 (+)값이면 일방향 진동, (-)값이면 타방향 진동을 의미한다. 일정 기간동안 수집된 진동 정보가 누적된 블레이드 스택 패턴은 각각의 블레이드 마다 고유한 정상 특성 범위를 가진다.The static feature learning module 310 accumulates vibration information of each blade included in the first time-series pattern to generate a blade stack pattern as shown in FIG. 6A. 6A illustrates a normal characteristic range learned in the constant characteristic learning module 310 based on the blade stack pattern. In the blade stack pattern of FIG. 6A, the horizontal axis represents the number of blades mounted on the same blade disk D, and the vertical axis represents blade vibration information. A value of 0 on the vertical axis corresponds to a case where the arrival time corresponds to the reference time, and a value on the vertical axis of (+) means vibration in one direction, and a value on the vertical axis (-) means vibration in another direction. The blade stack pattern in which vibration information collected over a certain period of time is accumulated has a unique normal characteristic range for each blade.

블레이드 스택 패턴을 통해 정특성 학습 모듈(310)에서 학습된 각각의 정상 특성 범위는, 진단부(400)에서 실제 운용 중인 블레이드의 변형 여부에 대한 판단 기준이 된다.Each of the normal characteristic ranges learned in the static characteristic learning module 310 through the blade stack pattern serves as a criterion for determining whether the blade actually in operation is deformed in the diagnosis unit 400 .

도 6b는 정특성 학습 모듈(310)의 학습 결과를 이용하여 진단부(400)에서 진단하는 블레이드의 변형 여부에 대한 진단 예시로, 8번 블레이드가 정상 특성 범위에서 벗어난 것을 확인할 수 있다.6B is an example of diagnosis of whether the blade is deformed by the diagnosis unit 400 using the learning result of the constant characteristic learning module 310, and it can be confirmed that the eighth blade is out of the normal characteristic range.

위상특성 학습 모듈(320)은 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 블레이드의 위상 특성을 학습한다. 블레이드의 위상 특성은 동일 RPM에서의 블레이드 간의 위상차 정보로, 위상차 정보로부터 동기 진동, 비동기 진동, 플러터(Flutter) 등의 블레이드의 진동 유형을 학습한다.The phase characteristic learning module 320 learns the phase characteristic of the blade using the vibration image as learning data. The phase characteristics of blades are phase difference information between blades at the same RPM, and the type of blade vibration such as synchronous vibration, asynchronous vibration, and flutter is learned from the phase difference information.

예를 들어, 위상특성 학습 모듈(320)은 합성곱 신경망 모델(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 이미지 기반 기계 학습을 수행할 수 있다. 물론, 이에 한정되지 않고 이미지 기반으로 기계 학습을 수행하는 학습 모델이면 어떤 모델을 이용하여도 무방하다.For example, the phase characteristic learning module 320 may perform image-based machine learning using a convolutional neural network (CNN). Of course, it is not limited thereto, and any model may be used as long as it is a learning model that performs image-based machine learning.

도 7의 (a)에서 동일 RPM에서의 모든 블레이드의 진동 정보를 합치면, 도 7의 (b)와 같이 적어도 하나의 어느 블레이드는 적어도 하나의 다른 블레이드와 유사한 진동값을 갖게 되어 복수개의 위상 그룹으로 분류될 수 있다. 도 7의 (a)에서 세로축은 블레이드 번호이고, 가로축은 시간이다. 복수개의 위상 그룹이 이루는 위상 패턴은 다시 복수개의 유형으로 분류될 수 있으며, 위상 패턴 유형에 따라 동기 진동, 비동기 진동, 버펫(Buffet), 플러터(Flutter) 등의 블레이드의 진동 유형을 학습할 수 있다. When the vibration information of all blades at the same RPM is combined in (a) of FIG. 7, as shown in (b) of FIG. can be classified. In (a) of FIG. 7, the vertical axis is the blade number, and the horizontal axis is time. The phase patterns formed by the plurality of phase groups can be further classified into a plurality of types, and the type of blade vibration such as synchronous vibration, asynchronous vibration, buffet, and flutter can be learned according to the phase pattern type. .

예를 들어, 도 7의 (b)는 동기 진동의 위상 패턴 유형이며, 따라서 위상특성 학습 모듈(320)은 분석 대상의 블레이드들은 동기 진동을 하고 있음을 학습할 수 있다.For example, (b) of FIG. 7 is a phase pattern type of synchronous vibration, and thus, the phase characteristic learning module 320 can learn that the blades to be analyzed are synchronously vibrating.

한편, 도 7의 (b)는 1개의 팁 타이밍 센서 측정값을 이용하여 추출된 이상적인(ideal) 동기 진동의 위상 패턴 유형이며, 실제 운전시의 분석 대상 블레이드들의 위상 패턴 유형은 도 8에 예시된 바와 같다.On the other hand, (b) of FIG. 7 is the phase pattern type of ideal synchronous vibration extracted using one tip timing sensor measurement value, and the phase pattern type of the blades to be analyzed during actual operation is illustrated in FIG. same as bar

도 8은, 복수개의 팁 타이밍 센서 측정값을 이용하여 추출된 위상 패턴이며, 도 8의 예시에서 위아래로 볼록한 형상 부분(A)은 다른 부분(C) 보다 진동이 크나 진동 패턴이 일정한 형상을 형성되는 동기 진동 패턴이고, 검정 색상 부분(B)은 다른 부분(C) 보다 진동이 크나 진동 패턴이 랜덤하게 형성되는 비동기 진동 패턴이다. 위상특성 학습 모듈(320)은, 도 8의 예시 이미지(학습 데이터)에서 1개의 동기 진동 패턴과 3개의 비동기 진동 패턴이 있음을 학습할 수 있다.8 is a phase pattern extracted using a plurality of tip timing sensor measurement values, and in the example of FIG. It is a synchronous vibration pattern, and the black color part (B) has a higher vibration than the other part (C), but it is an asynchronous vibration pattern in which the vibration pattern is randomly formed. The phase characteristic learning module 320 may learn that there is one synchronous vibration pattern and three asynchronous vibration patterns in the example image (learning data) of FIG. 8 .

한편, 도 9는 비동기 진동 패턴의 일 종류인 Buffet의 진동 패턴이 도시된 도면으로, Waterfall plot으로 그려진 Buffet의 진동 패턴이다. 도 9에서 가로축은 Observed Engine Order이고, 세로축은 시간이다. 적색 라인(RL)을 기준으로 아래 위에는 정상적인 진동 패턴이나, 적색 라인(RL) 부분은 진동이 크게 발생하는 Buffet 진동 패턴이다. 위상특성 학습 모듈(320)은 도 9의 예시 이미지(학습 데이터)에서 적색 라인(RL) 부분과 대응하는 시간에 Buffet 진동 패턴이 있음을 학습할 수 있다.Meanwhile, FIG. 9 is a view showing a vibration pattern of a buffet, which is a kind of asynchronous vibration pattern, and is a vibration pattern of a buffet drawn as a waterfall plot. In FIG. 9, the horizontal axis is Observed Engine Order, and the vertical axis is time. Normal vibration patterns are shown below and above the red line (RL), but the red line (RL) part is a buffet vibration pattern in which vibration occurs greatly. The phase characteristic learning module 320 may learn that there is a buffet vibration pattern at a time corresponding to the red line RL part in the example image (learning data) of FIG. 9 .

위상특성 학습 모듈(320)은 이러한 다양한 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 블레이드의 위상 특성을 학습한다.The phase characteristic learning module 320 learns the phase characteristic of the blade by using these various vibration images as learning data.

동특성 학습 모듈(330)은 시계열 학습 데이터(제1 시계열 패턴)로부터 운전 조건에 따른 블레이드의 동적 특성을 학습한다. 블레이드의 동적 특성은 운전 조건에 따른 블레이드 특성 변화에 대한 정보로, 운전 조건은 RPM, 터빈의 출력 크기, 압축기로 유입된 공기를 최초로 가이드하는 IGV(Inlet Guide Vane)의 각도 등을 포함한다. 블레이드의 동적 특성으로부터 블레이드의 강성 변화, 크랙(Crack) 발생 여부, 크랙(Crack)의 확장 여부, 블레이드의 공기 역학적 강성(Aerodynamic Stiffness) 변화 등을 판단한다.The dynamic characteristic learning module 330 learns the dynamic characteristics of the blade according to driving conditions from time series learning data (first time series pattern). The dynamic characteristics of blades are information on changes in blade characteristics according to operating conditions, and the operating conditions include RPM, turbine output size, angle of IGV (Inlet Guide Vane) that initially guides air introduced into the compressor, and the like. From the dynamic characteristics of the blade, the change in stiffness of the blade, whether or not a crack has occurred, whether or not the expansion of a crack, and the change in aerodynamic stiffness of the blade are determined.

동적 특성에 따른 블레이드 진동 모델은 다음 식 (1)과 같다.The blade vibration model according to the dynamic characteristics is as follows Equation (1).

식 (1) :

Figure 112021027810791-pat00003
Equation (1):
Figure 112021027810791-pat00003

D0는 블레이드의 구조적 강성을 의미하는 파라미터로, D0 값으로부터 각각의 블레이드 강성 변화, 크랙(Crack) 발생 여부, 크랙(Crack)의 확장 여부를 학습할 수 있다.DO is a parameter meaning the structural stiffness of the blade. From the value of D0, it is possible to learn the change in stiffness of each blade, whether or not cracks have occurred, and whether or not cracks have expanded.

A1은 공기 역학적 댐핑(Aerodynamic Damping)을 의미하는 파라미터로, A1 값으로부터 각각의 블레이드의 공기 역학적 댐핑 변화를 학습하여 플러터(Flutter) 발생 여부를 학습할 수 있다.A1 is a parameter meaning aerodynamic damping, and it is possible to learn whether or not flutter occurs by learning the aerodynamic damping change of each blade from the value of A1.

A0는 블레이드의 공기 역학적 강성을 의미하는 파라미터로, A0 값으로부터 각각의 블레이드의 공기 역학적 강성(Aerodynamic Stiffness) 변화를 학습하여 플러터(Flutter) 발생 여부를 학습할 수 있다.A0 is a parameter meaning the aerodynamic stiffness of the blade, and it is possible to learn whether or not flutter occurs by learning a change in the aerodynamic stiffness of each blade from the A0 value.

F는 공력(Aero Forcing)을 의미하는 파라미터로, 각각의 블레이브 별로 공력 변화를 학습하여 플러터(Flutter) 발생 여부 및 공진 발생 여부를 학습할 수 있다. F is a parameter meaning aero forcing, and it is possible to learn whether flutter occurs and whether resonance occurs by learning the aeroforce change for each blave.

I는 질량행렬(Mass matrix)에 질량 정규화된 모드 형상(Mass normalized mode shape)을 곱해서 만든 단위 행렬(Identify matrix)이다.I is an identify matrix created by multiplying the mass matrix by the mass normalized mode shape.

도 10에는, 동특성 학습 모듈(330)의 학습 결과, 학습된 동적 특성 패턴이 예시되어 있다. 도 10의 (a)는 블레이드의 구조적 강성 특성 패턴을 보여주고, 도 10의 (b)는 블레이드의 공기 역학적 강성 특성 패턴을 보여준다. 도 10을 참조하면, 복수개의 블레이드 각각은 고유의 동특성을 가지고 있으며, 각각의 블레이드가 고유의 동특성 범위 내에 있으면, 결함이 없는 정상 블레이드로 학습한다. 10 exemplifies the learning result of the dynamic feature learning module 330 and the learned dynamic feature pattern. Figure 10 (a) shows the structural stiffness characteristic pattern of the blade, Figure 10 (b) shows the aerodynamic stiffness characteristic pattern of the blade. Referring to FIG. 10, each of a plurality of blades has a unique dynamic characteristic, and if each blade is within a unique dynamic characteristic range, it is learned as a normal blade without defects.

동적 특성에 따른 블레이드 진동 모델에 의해 동특성 학습 모듈(330)에서 학습된 각각의 정상 특성 범위는, 진단부(400)에서 실제 운용 중인 블레이드의 동적 특성에 대한 판단 기준이 된다.Each normal characteristic range learned in the dynamic characteristic learning module 330 by the blade vibration model according to the dynamic characteristic becomes a criterion for determining the dynamic characteristic of the blade actually in operation in the diagnosis unit 400 .

이상과 같이, 팁 타이밍 센서로 측정된 회전하는 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하고, 측정된 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴 및 진동 이미지를 생성하고, 시계열 패턴을 학습 데이터로 기계 학습하여 블레이드의 정상 정적 특성 범위와 운전 조건에 따른 블레이드의 정상 동적 특성 범위를 학습하고, 진동 이미지를 학습 데이터로 기계 학습하여 블레이드의 진동 유형을 학습할 수 있다.As described above, the arrival time of each of the plurality of rotating blades measured by the tip timing sensor is measured, and a time series pattern and vibration image including vibration information of each of the plurality of blades are generated based on the measured arrival time, and the time series It is possible to learn the normal static characteristic range of the blade and the normal dynamic characteristic range of the blade according to driving conditions by machine learning the pattern as learning data, and to learn the vibration type of the blade by machine learning the vibration image as learning data.

이와 같이 학습된 정보(정상 특성 범위, 진동 유형)는 진단부(400)에서의 진단을 위한 판단 기준이 된다. The learned information (normal characteristic range, vibration type) becomes a criterion for diagnosis in the diagnosis unit 400 .

전술한 설명에서, 학습부(300)는 결함이 없는 정상 상태의 복수개의 블레이드에 대해 측정하여 획득한 도달 시간을 이용하여 생성된 시계열 패턴 및 진동 이미지를 학습 데이터로 학습하여, 정상 특성 범위를 학습한다.In the above description, the learning unit 300 learns a time-series pattern and a vibration image generated using the arrival time obtained by measuring a plurality of blades in a steady state without defects as training data to learn a normal characteristic range. do.

학습부(300)의 학습 이후, 진단부(400)는 학습부에서 학습된 정상 특성 범위를 이용하여 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형, 진동 유형을 자동으로 진단하게 된다.After learning by the learning unit 300, the diagnosis unit 400 automatically diagnoses whether a defect occurs, the type of defect, and the type of vibration of each of a plurality of blades in actual operation using the normal characteristic range learned in the learning unit.

다음, 도 11를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법을 설명한다.Next, a method for automatically diagnosing blades according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 11 .

도 11를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 블레이드 자동 진단방법은, 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하는 단계(S100), 시계열 패턴과 진동 이미지를 생성하는 단계(S200), 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 학습하는 단계(S300), 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 진단하는 단계(S400)를 포함한다. Referring to FIG. 11 , the method for automatically diagnosing blades according to an embodiment of the present invention includes measuring the arrival time of each of a plurality of blades (S100), generating a time-series pattern and vibration image (S200), and A step of learning a normal characteristic range for each blade (S300), and a step of diagnosing whether or not a defect occurs and the type of defect in each of a plurality of blades in actual operation (S400).

S100 단계는, 원형을 이루는 복수개의 블레이드(B) 주위에 복수개로 배치된 팁 타이밍 센서(S)를 포함하는 측정부(100)에 의해 수행된다. 팁 타이밍 센서(S)는, 원형을 이루는 복수개의 블레이드(B) 주위에, 복수개로 이격 설치되어 회전하는 복수개의 블레이드 단부 팁(Tip) 각각이 센서 하부에 도달하는 시간을 측정한다.Step S100 is performed by the measuring unit 100 including a plurality of tip timing sensors S disposed around a plurality of blades B forming a circle. The tip timing sensor (S) measures the time required for each of the plurality of blade end tips (Tip), which are spaced apart from each other and rotated around the plurality of blades (B) forming a circle, to reach the bottom of the sensor.

S200 단계는, 전처리부(200)에서 수행되며, 측정부(100)에 의해 측정된 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성한다. 전처리부(200)는 복수개의 팁 타이밍 센서 각각에서 전송된 각각의 블레이드(B1 ~ Bn)의 도달 시간을 시간 순으로 정리하여 제1 시계열 패턴을 생성하고, 이를 이용하여 제1 시계열 패턴을 도식화한 제2 시계열 패턴을 생성한다. 또한, 전처리부(200)는 하나의 블레이드 디스크(D)에 장착된 모든 블레이드(B1 ~ Bn)의 제2 시계열 패턴을 일렬로 배치하여 이미지 처리한다.Step S200 is performed in the pre-processing unit 200 and generates a time-series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades measured by the measuring unit 100. The pre-processing unit 200 generates a first time series pattern by arranging the arrival times of each blade B1 to Bn transmitted from each of the plurality of tip timing sensors in chronological order, and uses this to diagram the first time series pattern. A second time series pattern is generated. In addition, the pre-processing unit 200 arranges the second time-series patterns of all the blades B1 to Bn mounted on one blade disk D in a row and processes the images.

S300 단계는, 학습부(300)에서 수행되며, 전처리부(200)에서 생성된 시계열 패턴 또는 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 기계 학습한다.Step S300 is performed in the learning unit 300, and machine learning is performed on a normal characteristic range for each of a plurality of blades using the time-series pattern or vibration image generated in the pre-processing unit 200 as learning data.

S300 단계는, 정특성 학습 단계(S310), 위상특성 학습 단계(S320), 동특성 학습 단계(S330)를 포함한다.Step S300 includes a static characteristic learning step (S310), a phase characteristic learning step (S320), and a dynamic characteristic learning step (S330).

정특성 학습 단계(S310)에서, 시계열 학습 데이터로부터 정상 특성 범위를 학습하고, 실제 데이터를 시계열로 분석하여 블레이드의 정적 특성이 정상 특성 범위를 벗어나면 이상(블레이드의 변형)이 발생한 것으로 판단하는 시계열 비지도형 학습을 수행한다.In the static feature learning step (S310), the normal feature range is learned from the time series learning data, and the actual data is analyzed as a time series. Perform unsupervised learning.

정특성 학습 단계(S310)에서, 제1 시계열 패턴에 포함된 각각의 블레이드의 진동 정보를 누적하여, 블레이드 스택(stack) 패턴을 생성하고, 블레이드 스택 패턴을 기반으로 정상 특성 범위를 학습한다.In the static characteristic learning step (S310), a blade stack pattern is generated by accumulating vibration information of each blade included in the first time series pattern, and a normal characteristic range is learned based on the blade stack pattern.

위상특성 학습 단계(S320)에서, 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 블레이드의 위상 특성을 학습한다. 블레이드의 위상 특성은 동일 RPM에서의 블레이드 간의 위상차 정보로, 위상차 정보로부터 동기 진동, 비동기 진동, 플러터(Flutter) 등의 블레이드의 진동 유형을 판단한다.In the phase characteristic learning step (S320), the phase characteristic of the blade is learned using the vibration image as learning data. The phase characteristic of the blade is phase difference information between the blades at the same RPM, and the vibration type of the blade, such as synchronous vibration, asynchronous vibration, or flutter, is determined from the phase difference information.

동특성 학습 단계(S330)에서, 시계열 학습 데이터(제1 시계열 패턴)로부터 운전 조건에 따른 블레이드의 동적 특성을 학습한다. 이때, 전술한 식 (1)의 동적 특성에 따른 블레이드 진동 모델을 이용하여 블레이드의 동적 특성을 학습한다. In the dynamic characteristic learning step (S330), the dynamic characteristics of the blade according to driving conditions are learned from the time series learning data (first time series pattern). At this time, the dynamic characteristics of the blade are learned using the blade vibration model according to the dynamic characteristics of the above equation (1).

이와 같이 S300 단계에서 학습된 정보(정상 특성 범위, 진동 유형)는 S400 단계에서 진단부(400)의 진단을 위한 판단 기준이 된다. In this way, the information (normal characteristic range, vibration type) learned in step S300 becomes a criterion for diagnosis by the diagnosis unit 400 in step S400.

이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.Although one embodiment of the present invention has been described above, those skilled in the art can add, change, delete, or add components within the scope not departing from the spirit of the present invention described in the claims. The present invention can be variously modified and changed by the like, and this will also be said to be included within the scope of the present invention.

100 : 측정부 200 : 전처리부
300 : 학습부 400 : 진단부
310 : 정특성 학습 모듈 320 : 위상특성 학습 모듈
330 : 동특성 학습 모듈
B : 블레이드 S : 팁 타이밍 센서 100: measuring unit 200: pre-processing unit
300: learning unit 400: diagnosis unit
310: static characteristic learning module 320: phase characteristic learning module
330: dynamic characteristic learning module
B: Blade S: Tip Timing Sensor

Claims (14)

원형을 이루는 복수개의 블레이드 주위에, 복수개로 이격 설치되어 회전하는 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하는 측정부;
상기 측정부에 의해 측정된 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성하고, 상기 시계열 패턴을 이미지 처리하여 진동 이미지를 생성하는 전처리부;
상기 시계열 패턴 또는 상기 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 학습하는 학습부;
상기 학습부에서 학습된 정상 특성 범위를 이용하여 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 진단하는 진단부;를 포함하며,
상기 학습부는 상기 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 상기 복수개의 블레이드 각각의 위상 특성을 학습하는 위상특성 학습 모듈을 포함하며,
상기 위상 특성은 동일 RPM에서의 상기 복수개의 블레이드 간의 위상차 정보이며,
상기 위상특성 학습 모듈은 상기 복수개의 블레이드 각각의 단부 팁이 편향된 정보인 진동 정보를 합하여 유사한 진동 정보를 갖는 복수개의 위상 그룹으로 분류하고, 상기 복수개의 위상 그룹이 이루는 위상 패턴에 따라 동기 진동, 비동기 진동, 버펫(Buffet), 플러터(Flutter)를 포함하는 상기 복수개의 블레이드의 진동 유형을 학습하는 것
을 특징으로 하는 블레이드 자동 진단장치.
A measurement unit for measuring the arrival time of each of the plurality of blades that are spaced apart from each other and rotate around the plurality of blades forming a circle;
a pre-processing unit generating a time-series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades measured by the measurement unit, and processing the time-series pattern to generate a vibration image;
a learning unit learning a normal characteristic range for each of a plurality of blades using the time series pattern or the vibration image as learning data;
A diagnosis unit for diagnosing whether or not a defect has occurred and the type of defect in each of the plurality of blades in actual operation using the normal characteristic range learned in the learning unit;
The learning unit includes a phase characteristic learning module for learning the phase characteristic of each of the plurality of blades using the vibration image as learning data,
The phase characteristic is phase difference information between the plurality of blades at the same RPM,
The phase characteristic learning module sums the vibration information, which is the information in which the end tips of the plurality of blades are deflected, and classifies them into a plurality of phase groups having similar vibration information, and performs synchronous vibration or asynchronous vibration according to the phase patterns formed by the plurality of phase groups. Learning vibration types of the plurality of blades including vibration, buffet, and flutter
Blade automatic diagnosis device characterized by.
 청구항 1에 있어서, 상기 측정부는,
상기 블레이드의 회전에 의해 생기는 상기 블레이드의 단부 팁의 편향에 따른 도달 시간을 측정하는 팁 타이밍 센서인 블레이드 자동 진단장치.
The method according to claim 1, wherein the measuring unit,
Blade automatic diagnosis device that is a tip timing sensor that measures the arrival time according to the deflection of the end tip of the blade caused by the rotation of the blade.
 청구항 1에 있어서, 상기 시계열 패턴은,
상기 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 시간 순으로 정리한 제1 시계열 패턴과,
상기 제1 시계열 패턴을 도식화한 제2 시계열 패턴을 포함하며,
상기 진동 이미지는 상기 제2 시계열 패턴을 일렬로 배치하고 이미지 처리하여 생성되는 블레이드 자동 진단장치.
The method according to claim 1, wherein the time series pattern,
A first time series pattern in which arrival times of each of the plurality of blades are arranged in chronological order;
It includes a second time series pattern schematized with the first time series pattern,
The vibration image is generated by arranging the second time series pattern in a row and processing the image.
 청구항 1에 있어서, 상기 학습부는,
상기 복수개의 블레이드 각각의 정적 특성을 학습하는 정특성 학습 모듈과,
상기 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습하는 동특성 학습 모듈
을 더 포함하는 블레이드 자동 진단장치.
The method according to claim 1, wherein the learning unit,
A static characteristic learning module for learning static characteristics of each of the plurality of blades;
Dynamic characteristic learning module for learning the dynamic characteristic of each of the plurality of blades
Blade automatic diagnostic device further comprising a.
 청구항 4에 있어서,
상기 정적 특성은 상기 복수개의 블레이드 각각의 변형 여부에 대한 정보이며,
상기 정특성 학습 모듈은 상기 시계열 패턴에 포함된 각각의 진동 정보를 누적하여 생성된 블레이드 스택 패턴으로부터 정상 특성 범위를 학습하는 블레이드 자동 진단장치.
The method of claim 4,
The static characteristic is information on whether each of the plurality of blades is deformed,
The automatic blade diagnosis device for learning the normal characteristic range from the blade stack pattern generated by accumulating each vibration information included in the time series pattern.
 삭제delete 청구항 4에 있어서,
상기 동적 특성은 운전 조건에 따른 블레이드 특성 변화에 대한 정보이며,
상기 동특성 학습 모듈은 아래 식 (1)의 블레이드 진동 모델을 이용하여 상기 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습하는 블레이드 자동 진단장치.
식 (1) :
Figure 112021027810791-pat00004

(여기서, D0는 블레이드의 구조적 강성을 의미하는 파라미터, A1은 공기 역학적 댐핑을 의미하는 파라미터, A0는 블레이드의 공기 역학적 강성을 의미하는 파라미터, F는 공력을 의미하는 파라미터)
The method of claim 4,
The dynamic characteristics are information on changes in blade characteristics according to driving conditions,
The dynamic characteristic learning module uses the blade vibration model of Equation (1) below to learn the dynamic characteristics of each of the plurality of blades.
Equation (1):
Figure 112021027810791-pat00004

(Here, D0 is a parameter meaning the structural rigidity of the blade, A1 is a parameter meaning the aerodynamic damping, A0 is a parameter meaning the aerodynamic stiffness of the blade, and F is a parameter meaning the aerodynamic force)
 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는,
복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 측정하는 단계;
상기 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 기반으로 복수개의 블레이드 각각의 진동 정보를 포함하는 시계열 패턴을 생성하고, 상기 시계열 패턴을 이미지 처리하여 진동 이미지를 생성하는 단계;
상기 시계열 패턴 또는 상기 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 복수개의 블레이드 각각에 대한 정상 특성 범위를 학습하는 단계;
상기 학습된 정상 특성 범위를 이용하여 실제 운용 중인 복수개의 블레이드 각각의 결함 발생 여부 및 결함 유형을 진단하는 단계;를 포함하며,
상기 학습하는 단계는 상기 진동 이미지를 학습 데이터로 하여 상기 복수개의 블레이드 각각의 위상 특성을 학습하는 위상 학습 단계를 포함하며,
상기 위상 특성은 동일 RPM에서의 상기 복수개의 블레이드 간의 위상차 정보이며,
상기 위상 학습 단계는 상기 복수개의 블레이드 각각의 단부 팁이 편향된 정보인 진동 정보를 합하여 유사한 진동 정보를 갖는 복수개의 위상 그룹으로 분류하고, 상기 복수개의 위상 그룹이 이루는 위상 패턴에 따라 동기 진동, 비동기 진동, 버펫(Buffet), 플러터(Flutter)를 포함하는 상기 복수개의 블레이드의 진동 유형을 학습하는 것
을 특징으로 하는 블레이드 자동 진단방법.
performed by a computing device;
Measuring the arrival time of each of the plurality of blades;
generating a time-series pattern including vibration information of each of the plurality of blades based on the arrival time of each of the plurality of blades, and processing the time-series pattern to generate a vibration image;
learning a normal characteristic range for each of a plurality of blades using the time series pattern or the vibration image as learning data;
Diagnosing whether or not a defect occurs and the type of defect in each of a plurality of blades in actual operation using the learned normal characteristic range; includes,
The learning step includes a phase learning step of learning phase characteristics of each of the plurality of blades using the vibration image as learning data,
The phase characteristic is phase difference information between the plurality of blades at the same RPM,
In the phase learning step, vibration information, which is information in which the end tip of each of the plurality of blades is deflected, is summed and classified into a plurality of phase groups having similar vibration information, and synchronous vibration and asynchronous vibration are determined according to phase patterns formed by the plurality of phase groups. , learning the vibration types of the plurality of blades including buffet and flutter
Blade automatic diagnosis method characterized by.
 청구항 8에 있어서, 상기 측정하는 단계는,
상기 블레이드의 회전에 의해 생기는 상기 블레이드의 단부 팁의 편향에 따른 도달 시간을 측정하는 블레이드 자동 진단방법.
The method according to claim 8, wherein the measuring step,
Blade automatic diagnosis method for measuring the arrival time according to the deflection of the end tip of the blade caused by the rotation of the blade.
 청구항 8에 있어서, 상기 시계열 패턴은,
상기 복수개의 블레이드 각각의 도달 시간을 시간 순으로 정리한 제1 시계열 패턴과,
상기 제1 시계열 패턴을 도식화한 제2 시계열 패턴을 포함하며,
상기 진동 이미지는 상기 제2 시계열 패턴을 일렬로 배치하고 이미지 처리하여 생성되는 블레이드 자동 진단방법.
The method according to claim 8, wherein the time series pattern,
A first time series pattern in which arrival times of each of the plurality of blades are arranged in chronological order;
It includes a second time series pattern schematized with the first time series pattern,
The vibration image is generated by arranging the second time series pattern in a row and processing the image.
 청구항 8에 있어서, 상기 학습하는 단계는,
상기 복수개의 블레이드 각각의 정적 특성을 학습하는 정특성 학습 단계,
상기 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습하는 동특성 학습 단계
를 더 포함하는 블레이드 자동 진단방법.
The method according to claim 8, wherein the learning step,
A static characteristic learning step of learning static characteristics of each of the plurality of blades;
Dynamic characteristic learning step of learning the dynamic characteristic of each of the plurality of blades
Blade automatic diagnosis method further comprising.
 청구항 11에 있어서,
상기 정적 특성은 상기 복수개의 블레이드 각각의 변형 여부에 대한 정보이며,
상기 정특성 학습 단계는 상기 시계열 패턴에 포함된 각각의 진동 정보를 누적하여 생성된 블레이드 스택 패턴으로부터 정상 특성 범위를 학습하는 블레이드 자동 진단방법.
The method of claim 11,
The static characteristic is information on whether each of the plurality of blades is deformed,
The constant characteristic learning step is an automatic blade diagnosis method for learning a normal characteristic range from a blade stack pattern generated by accumulating each vibration information included in the time series pattern.
 삭제delete 청구항 11에 있어서,
상기 동적 특성은 운전 조건에 따른 블레이드 특성 변화에 대한 정보이며,
상기 동특성 학습 단계는 아래 식 (1)의 블레이드 진동 모델을 이용하여 상기 복수개의 블레이드 각각의 동적 특성을 학습하는 블레이드 자동 진단방법.
식 (1) :
Figure 112021027810791-pat00005

(여기서, D0는 블레이드의 구조적 강성을 의미하는 파라미터, A1은 공기 역학적 댐핑을 의미하는 파라미터, A0는 블레이드의 공기 역학적 강성을 의미하는 파라미터, F는 공력을 의미하는 파라미터)The method of claim 11,
The dynamic characteristics are information on changes in blade characteristics according to driving conditions,
The dynamic characteristic learning step is an automatic blade diagnosis method for learning the dynamic characteristics of each of the plurality of blades using the blade vibration model of Equation (1) below.
Equation (1):
Figure 112021027810791-pat00005

(Here, D0 is a parameter meaning the structural rigidity of the blade, A1 is a parameter meaning the aerodynamic damping, A0 is a parameter meaning the aerodynamic stiffness of the blade, and F is a parameter meaning the aerodynamic force)
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