专利名称：用于监测翼型的健康状况的系统和方法
技术领域：
本发明的各实施例大体上涉及用于监测转子叶片或翼型的健康状况的系统和方法。
背景技术：
转子叶片或翼型在许多装置中起关键作用，所述装置的若干个实例为，例如，轴流式压缩机、轮机、发动机，以及涡轮机。例如，轴流式压缩机通常具有一系列级，其中每一级包括一行转子叶片以及其后的一行静态叶片。因此，每一级通常包括一对多个转子叶片和多个静态叶片。在一个说明性的轴流式压缩机实例中，转子叶片会增加流体的动能，所述流体通过入口进入所述轴流式压缩机。此外，静态叶片通常通过扩散而将流体所增加的动能 转换成静压。因此，转子叶片和静态叶片在增加流体的压力方面起到重要作用。转子叶片和静态叶片(下文中称为“叶片”)可用于包括叶片的轴流式压缩机的广泛和各种应用。例如，轴流式压缩机可用于多种应用，例如，基于地面燃气涡轮机、喷气发动机、高速船用发动机、小型发电站等。此外，轴流式压缩机可用于各种应用，例如，大容量空气分离装置、高炉鼓风、流化催化裂化空气、丙烷脱氢等。叶片在诸如高速、压力和温度等影响所述叶片健康状况的极端和变化的运行条件下长时间运行。除了极端和变化的条件之外，某些其他因素导致叶片疲劳和产生应力。这可包括以下因素，例如，包括离心力的惯性力、压力、叶片的共振频率、叶片振动、振动应力、温度应力、叶片复位，以及气体或其他流体的负载。应力长期增加以及长时间疲劳会导致叶片产生缺陷和裂纹。此外，一个或多个裂纹可随时间变化而变宽或恶化，从而使叶片或叶片的一部分脱离出来。叶片脱离会有害于装置，从而导致装置发生故障并使成本显著。此外，还可能会对位于所述装置附近的人形成不安全的环境，因此造成严重的损伤。因此，十分需要开发一种能实时检测转子叶片的健康状况的系统和方法。更确切地说，需要开发一种预测裂纹或断裂的系统和方法。

发明内容
简而言之，根据本技术的一方面，介绍一种用于监测一片或多片叶片的健康状况的方法。所述方法包括以下步骤生成表示对应于旋转叶片的到达时间改变量的信号；利用多分辨率分析技术、通过分解表示所述到达时间改变量的所述信号而生成重构信号，其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度(deflection)和动态挠度中的至少一个。根据本技术的一方面，介绍一种用于监测旋转叶片的健康状况的方法。所述方法包括以下步骤生成表示对应于所述旋转叶片的滤波后的到达时间改变量的信号；基于表示滤波后的TOA时间改变量的信号，选择适当的小波，以及选择分解层；利用多分辨率分析技术和所述适当的小波，分解表示滤波后的到达时间改变量的信号，直到达到所述分解层为止，从而生成近似系数和细节系数；以及利用所述近似系数生成重构信号，其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度。
根据一方面，介绍一种系统。所述系统包括处理子系统，所述处理子系统基于旋转叶片的实际到达时间而生成表示对应于所述旋转叶片的到达时间改变量的信号；基于表示到达时间改变量的信号而选择适当的小波，以及选择分解层；利用多分辨率分析技术和所述适当的小波分解表示到达时间改变量的所述信号，直到达到所述分解层为止，从而生成近似系数和细节系数；以及利用所述近似系数，生成重构信号，其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度。根据另一方面，介绍一种用于叶片健康监测系统的非瞬时计算机可读媒体，其用程序进行编码以指示计算机。所述计算机生成表示对应于多个旋转叶片的到达时间改变量的信号；基于表示到达时间改变量的信号，选择适当的小波，以及选择分解层；利用多分辨率分析技术和所述适当的小波，分解表示到达时间改变量的所述信号，直到达到所述分解层为止，从而生成近似系数和细节系数；以及利用所述近似系数生成重构信号，其中所述重构信号表示所述多片旋转叶片的静态挠度和动态挠度中的至少一个。



参考附图来阅读具体实施方式
后，可更好地了解本系统的这些和其他特征、方面和优点，在附图中，相同的符号是指所有附图中的相同部件，其中图I为根据本系统的一项实施例的叶片健康监测系统的示例性示意图；图2为表示根据本技术的一项实施例的示例性方法的流程图，所述方法用于确定叶片的静态挠度和动态挠度；图3为表示根据本技术的一项实施例的示例性方法的流程图，所述方法用于生成表示静态挠度和动态挠度中至少一个的重构信号；图4为表示根据本技术的一项实施例的示例性分析技术的框图，所述分析技术用以生成近似系数和细节系数；以及图5为根据一项实施例利用实际数据所生成的示例性到达时间改变量、静态挠度及动态挠度的图示。
具体实施例方式如本说明书中详细地讨论，本系统和技术的各实施例评估一片或多片旋转叶片或翼型的健康状况。下文中，术语“翼型”、“旋转叶片”和“叶片”将互换使用。更具体而言，由于某些条件，例如，叶片中有一个或多个缺陷或裂纹，因此，本系统和技术确定叶片的静态挠度。本说明书中所使用的术语“静态挠度”可用以指叶片从所述叶片的预期或原始位置到某位置所发生的挠度。本系统和技术的某些实施例也确定对应于所述叶片的动态挠度。本说明书中所使用的术语“动态挠度”可用以指叶片在所述叶片的平均位置上的振动幅度。运行时，一次旋转之后在参考位置处的叶片的到达时间(TOA)可能与预期TOA不同，这是因为存在某些因素，例如，叶片中有一个或多个裂纹或缺陷。下文中，词“T0A”和术语“实际TOA”将互换使用。叶片的TOA变化可用以确定旋转叶片的静态挠度和/或动态挠度。本说明书中所使用的术语“预期TOA”可用以指在以下情况中每一次旋转之后在参考位置处的叶片的预测或预期T0A:叶片中不存在或没有明显的缺陷或裂纹，而且叶片例如在理想状态下正常工作，负载条件最佳，且叶片振动最小。
图I为根据本系统的一项实施例的转子叶片健康监测系统10的示意图。如图I所示，系统10包括一片或多片旋转叶片12。如虚线14所示，叶片12可具有静态挠度或动态挠度。因此，叶片12由系统10监测，以确定叶片12的静态挠度和动态挠度中的至少一个。如目前预期的配置所不，系统10包括一个或多个传感器16。传感器16生成TOA信号18，所述信号表示在预定时间内在参考点处叶片12的实际T0A。在一项实施例中，传感器16在参考点处对一片或多片叶片12的到达进行感测，以生成TOA信号18。例如，所述参考点可位于传感器16的下方或与传感器16相邻。在一项实施例中,在特定时间段内对TOA信号18中的每个信号进行取样和/或测量，并且所述TOA信号18中的每个信号用于确定叶片12的实际T0A。可以注意到，测量TOA改变量的单位是时间或度数。在一项实施例中，对应于一片或多片叶片中的每片叶片的TOA改变量的单位可转换成密耳(mil)单位。例如，以度数为单位的对应于一片或多片叶片中的每片叶片的TOA改变量可使用以下等式(I)转换成以密耳为单位
InR X AToAd (kJt)·
(0 =-360 ~ (j)其中，A ToAmils(k) (t)为t时刻处叶片k的TOA改变量，且所述TOA改变量以密耳为单位；A ToADeg(k) (t)为t时刻处叶片k的TOA改变量，且所述TOA改变量以度数为单位；以及R为从叶片的转子的中心算起的所述叶片半径。所述半径R以密耳为单位。在另一项实施例中，以秒为单位的TOA改变量可使用以下等式(2)转换成以密耳为单位
InR X TV X AToAsedl^ (t)AToAmilsw (0 =-6Q⑵其中，A ToAmils(k) (t)为t时刻处叶片k的TOA改变量，且所述TOA改变量以密耳为单位；A ToAsee00 (t)为t时刻处叶片k的TOA改变量，且所述TOA改变量以度数为单位；以及R为从叶片的转子的中心算起的所述叶片半径。所述半径R以密耳为单位且NSWrpm表示的速度。在一项实施例中，传感器16可对叶片12的前缘的到达进行感测，以生成TOA信号18。在另一项实施例中，传感器16可对一片或多片叶片12的后缘的到达进行感测，以生成信号18。例如，传感器16可在与一片或多片叶片12相邻的位置处在某个位置的固定物体上安装，从而可有效地感测每片叶片12的到达。在一项实施例中，传感器16安装在叶片12的外壳(未图不)上。在一个非限制性实例中，传感器16可为磁性传感器、电容式传感器、电润流传感器等。在进一步实例中，传感器16为近程式传感器(proximity sensor),其布置在转子周围的外壳(未图示)上或与之接近。此类近程式传感器可按照已存在的设计位于系统10中，这样，本系统10便无需布置额外的传感器。如目前预期的配置所示，TOA信号18由处理子系统22接收。处理子系统22基于TOA信号18来确定叶片12的实际T0A。此外，处理子系统22基于叶片12的实际到达时间(TOA)来确定叶片12的静态挠度和动态挠度中的至少一个。将参考图2到图4以更详细地解释对静态挠度和/或动态挠度的确定。在一项实施例中，处理子系统22可具有数据存储库24，其用于存储数据，例如，静态挠度、动态挠度、TOA、TOA改变量、任意中间数据等。现在参考图2，描绘了根据本发明的一项实施例的示例性方法200的流程图，所述示例性方法用于确定叶片的静态挠度和动态挠度。为了便于理解，现在将参考单片叶片解释示例性方法200。例如，所述叶片可为叶片12(见图I)中的一片叶片。通过步骤202到216描述方法200。在步骤202处，实际TOA可由处理子系统，例如，处理子系统22(见图I)确定。如先前参考图I所述，在一个实例中，基于TOA信号18 (见图I)来确定实际T0A。在步骤204处，确定对应于所述叶片的TOA改变量。例如，对应于所述叶片的TOA改变量可以是在步骤202处接收的对应于所述叶片的实际TOA以及对应于所述叶片的预期TOA 205的差。可注意到，对应于所述叶片的TOA改变量表示，在某时刻处，与所述叶片的预期TOA 205相比，所述叶片的实际TOA发生的变化。例如，可使用以下等式(3)来确定所述TOA改变量A TOAk (t) = TOAact (k) (t) -TOAexp (k) (3)其中，ATOAk(t)为时刻t处对应于叶片k的TOA改变量或为在时刻t处相比对应于叶片k的预期TOA发生的变化；T0Aaet(k)为在时刻t处对应于叶片k的实际TOA ；以及TOAexp(k)为对应于叶片k的预期T0A。图5所示为示例性到达时间改变量(TOA)廓线502，其中到达时间改变量如Y轴所示，且包括叶片12的装置的速度如X轴所示。本说明书中所使用的术语“预期T0A”可用以指以下情况中在参考位置处叶片的实际TOA :叶片中不存在或没有明显的缺陷、裂纹或其他错误，而且当实际TOA上运行数据的影响最小时所述叶片在运行状态下工作。在一个实例中，此类预期TOA可基于模拟数据。在一项实施例中，如果包括叶片的装置是最近投入运行、购买或以其他方式(包括制造初始化的数据)证明为健康的，则可通过使对应于所述叶片的实际TOA与所述叶片的预期TOA205相等来确定对应于所述叶片的预期TOA 205。此类确定假定由于该装置是最近投入运行、购买或以其他方式证明为健康的，因此，所述装置中的所有叶片在理想状态下工作，负载条件最佳，而且叶片振动最小。在另一项实施例中，预期TOA 205通过确定所述装置中叶片的实际到达时间(TOA)的平均值而确定。例如，所述装置可包括轴流式压缩机、基于地面燃气涡轮机、喷气发动机、高速船用发动机、小型发电站等。在一项实施例中，在步骤206处，可生成表示对应于叶片的滤波后的TOA改变量208的信号。例如，通过对在步骤204处确定的TOA改变量进行滤波，可生成表示滤波后的TOA改变量的所述信号。例如，可对所述TOA改变量进行滤波可采用一项或多项滤波技术，包括Savitzky-Golay技术、中值滤波技术,或其组合。所述TOA改变量或滤波后的TOA改变量可包括静态挠度和动态挠度。静态挠度可视为缓慢发展的长期趋势，而动态挠度表示叶片振动的短期动力。换言之，所述静态挠度和动态挠度可分别视为TOA改变量或滤波后的TOA改变量的低通频率分量和高通频率分量。小波分析是用于将TOA改变量或滤波后的TOA改变量中存在的静态挠度与动态挠度分离的强大工具。如果可灵活选择小波分解的尺度，则在多分辨率分析过程中可将所需的信息压缩到一个或多个层(由所述尺度指定)中，而且可单独重构此信息。例如，可通过针对高尺度值执行的多分辨率分析来获取信号的低通频率分量。此外，小波可用于从信号中提取变化频率(带通)的信息，而无需设计新的滤波器。随后在步骤210处，在一个实例中，通过分解表示滤波后的TOA改变量208的信号来生成重构信号212。在另一个实例中，通过分解表示TOA改变量的信号来生成重构信号212。可利用多分辨率分析技术将表示滤波后的TOA改变量208或TOA改变量的信号分解成静态挠度和动态挠度。例如，在一个实例中，可由处理子系统22(见图I)生成重构信号212。应注意，重构信号212表示叶片的静态挠度。图5所示为示例性静态挠度廓线504，其中所述静态挠度如Y轴所示，且包括叶片12的装置的速度如X轴所示。如图5所示，通过处理TOA改变量廓线502来获取静态挠度廓线504。将参考图3更详细地解释利用多分辨率分析技术生成重构信号212。此外，将参考图4解释所述多分辨率分析技术。在一项实施例中，在步骤214处，确定叶片的动态挠度216。在一个实例中，确定叶片的动态挠度216的方法是，从重构信号212中减去表示滤波后的TOA改变量208的信号。确切地说，确定动态挠度216的方法是，从各自静态挠度中减去滤波后的TOA改变量。例如，可使用以下等式(4)和(5)来确定动态挠度216 Dynamic_Def Iectionk(t) = Filtered A TOAk(t)-Stat_defk (t) (4)Dynamic_Def Iectionk (t) = A T0Ak(t)-Stat_defk (t) (5)
其中，Dynamic_DefIectionk(t)为时刻t处叶片k的动态挠度；Filtered A TOAk(t)为时刻t处叶片k的滤波后的TOA改变量；AT0Ak(t)为时刻t处叶片k的TOA改变量；以及Stat_defk(t)为时刻t处叶片k的静态挠度。图5所示为示例性动态挠度廓线506，其中所述动态挠度如Y轴所示，且包括叶片12的装置的速度如X轴所示。如图5所示，通过处理TOA改变量廓线502来获取动态挠度廓线506。图3为表示根据本技术的一项实施例的示例性方法300的流程图，所述方法用于生成表示静态挠度和动态挠度中至少一个的重构信号。确切地说，图3更详细地解释了图2中的步骤210。此外，在一个实例中，图3描述了用于生成重构信号318的方法，所述重构信号表示动态挠度。在步骤302处，基于表示滤波后的TOA改变量208的信号而选择适当的小波。在一项实施例中，可由操作者选择所述适当的小波。例如，所述适当的小波为正交小波或双正交小波，而且具有紧支撑。应注意，尽管图3显示可基于表示滤波后的TOA改变量208的信号来选择适当的小波，但在一个实例中，可基于表示TOA改变量的信号来选择适当的小波。随后在步骤304处，在一个实例中，选择分解层。选择所述分解层可基于滤波后的TOA改变量208、表示所述滤波后的TOA改变量208的信号的信噪比等。在某些实施例中，可由操作者基于TOA改变量数据的长度来选择分解层。随后在步骤306处，根据一个实例，可生成近似系数308和细节系数309，直到达到所述分解层为止。可利用多分辨率分析技术生成近似系数308和细节系数309。将参考图4详细解释近似系数308和细节系数309的生成。在步骤310处，可使已在步骤306处生成的细节系数309等于零。此外，在步骤312处，可利用近似系数308对信号进行重构。在步骤312处对信号重构之后，生成表示静态挠度的重构信号212。在替代性实施例中，在步骤314处，可使近似系数308等于零。此外，在步骤316处，可利用细节系数309对信号进行重构。在步骤316处对信号重构之后，生成表示动态挠度的重构信号318。图4为表示根据本技术的一项实施例的示例性多分辨率分析技术的框图，所述多分辨率分析技术用以生成近似系数308 (见图3)和细节系数309。确切地说，图4更详细地解释了图3中的步骤306。在目前预期的配置中，附图标记402表示信号X (n)，该信号x (n)表示滤波后的TOA改变量208或TOA改变量。在一个实例中，利用低通滤波器g (n) 404和高通滤波器h (n) 406将信号X (n) 402分解成低频和高频，直到达到第N分解层为止。如先前参考图3所述，在步骤304处选择分解层N。在一项实施例中，可利用以下等式(6)来选择分解层
权利要求
1.一种用于监测旋转叶片的健康状况的方法，包括 生成表示对应于所述旋转叶片的到达时间改变量的信号， 利用多分辨率分析技术、通过分解表示所述到达时间改变量的所述信号来生成重构信号; 其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度和动态挠度中的至少一个。
2.根据权利要求I所述的方法，其中通过分解表示所述到达时间改变量的所述信号，以生成表示所述静态挠度的所述重构信号，包括 基于表示所述到达时间改变量的所述信号而选择适当的小波，以及选择分解层； 利用所述多分辨率分析技术和所述适当的小波，生成近似系数和细节系数，直到达到所述分解层为止； 使所述细节系数等于零；以及 由所述近似系数生成表示所述静态挠度的所述重构信号。
3.根据权利要求I所述的方法，其中通过分解表示所述到达时间改变量的所述信号，以生成表示所述动态挠度的所述重构信号，包括 基于表示所述到达时间改变量的所述信号而选择适当的小波，以及选择分解层； 利用所述多分辨率分析技术和所述适当的小波，以生成近似系数和细节系数，直到达到所述分解层为止； 使所述近似系数等于零；以及 由所述细节系数生成表示所述动态挠度的所述重构信号。
4.根据权利要求I所述的方法，其中生成表示所述到达时间改变量的所述信号包括 确定所述旋转叶片的实际到达时间； 确定所述旋转叶片的预期到达时间；以及 通过从所述预期到达时间中减去所述实际到达时间，以确定到达时间改变量。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述旋转叶片的所述预期到达时间为涡轮机中一片或多片旋转叶片的相应实际到达时间的平均值。
6.根据权利要求I所述的方法，进一步包括通过从表示所述到达时间改变量的所述信号中减去表示所述静态挠度的所述重构信号，以确定所述旋转叶片的动态挠度。
7.一种用于监测旋转叶片的健康状况的方法，包括 生成表示对应于所述旋转叶片的滤波后的到达时间改变量的信号； 基于表示所述滤波后的到达时间改变量的所述信号而选择适当的小波，以及选择分解层； 利用多分辨率分析技术和所述适当的小波，分解表示所述滤波后的到达时间改变量的所述信号，直到达到所述分解层为止，以生成近似系数和细节系数；以及 利用所述近似系数生成重构信号，其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度。
8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括通过从表示所述滤波后的到达时间改变量的所述信号中减去所述重构信号，以确定所述旋转叶片的动态挠度。
9.根据权利要求7所述的方法，其中生成表示所述滤波后的到达时间改变量的所述信号包括 确定所述旋转叶片的实际到达时间；确定所述旋转叶片的预期到达时间； 通过从所述预期到达时间中减去对应于所述旋转叶片的所述实际到达时间中的每个时间，以生成表示到达时间改变量的信号；以及 对所述到达时间改变量进行滤波，以生成表示所述滤波后的到达时间改变量的所述信号。
10.根据权利要求7所述的方法，其中所述适当的小波为正交小波或双正交小波，而且具有紧支撑。
11.根据权利要求7所述的方法，其中选择所述分解层是基于所述滤波后的到达时间改变量、表示所述滤波后的到达时间改变量的所述信号的信噪比，以及到达时间改变量的数据的长度。
12.根据权利要求9所述的方法，其中所述旋转叶片的所述预期到达时间为涡轮机中一片或多片旋转叶片的相应实际到达时间的平均值。
13.—种系统,包括 处理子系统，其 基于旋转叶片的实际到达时间，以生成表示对应于所述旋转叶片的到达时间改变量的信号; 基于表示所述到达时间改变量的所述信号，以选择适当的小波，以及选择分解层；利用多分辨率分析技术和所述适当的小波，分解表示所述到达时间改变量的所述信号，直到达到所述分解层为止，以生成近似系数和细节系数；以及 利用所述近似系数生成重构信号，其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度。
14.根据权利要求13所述的系统，进一步包括一个或多个传感器，以生成表示所述旋转叶片的所述实际到达时间的信号。
15.根据权利要求13所述的系统，进一步包括操作者，所述操作者选择所述适当的小波和所述分解层。
16.根据权利要求13所述的系统，其中所述适当的小波为正交小波或双正交小波，而且具有紧支撑。
17.根据权利要求13所述的系统，进一步包括至少一个数据存储库，所述数据存储库存储静态挠度、到达时间改变量、实际到达时间、中间结果，或其组合。
18.一种用于叶片健康监测系统的非瞬时计算机可读介质，其用程序进行编码以指示计算机进行以下操作 基于多片旋转叶片的实际到达时间，以生成表示对应于所述多片旋转叶片的到达时间改变量的信号； 在表示所述到达时间改变量的所述信号中选择适当的小波，以及选择分解层； 利用多分辨率分析技术和所述适当的小波，分解表示所述到达时间改变量的所述信号，直到达到所述分解层为止，以生成近似系数和细节系数；以及 利用所述近似系数生成重构信号，其中所述重构信号表示所述多片旋转叶片的静态挠度和动态挠度中的至少一个。
全文摘要
本发明介绍一种用于监测翼型的健康状况的系统和方法。所述方法包括以下步骤生成表示对应于旋转叶片的到达时间改变量的信号；利用多分辨率分析技术、通过分解表示所述到达时间改变量的所述信号生成重构信号，其中所述重构信号表示所述旋转叶片的静态挠度和动态挠度中的至少一个。
文档编号G01M13/00GK102798519SQ20121013838
公开日2012年11月28日 申请日期2012年4月26日 优先权日2011年4月28日
发明者V·拉贾戈帕兰, V·V·巴达米, R·S·普拉布, A·K·贝赫拉, A·巴塔查亚 申请人:通用电气公司