[发明专利]一种使用叶尖定时(BTT)监测涡轮机转子叶片的方法和系统

说明书

一种估算涡轮机中的运动转子叶片的振动特性的方法，所述涡轮机包括壳体和转子，所述转子包括附接有所述转子叶片的轴，所述方法包括由至少一个接近传感器测量运动转子叶片的近端尖端的到达时间(ToA)。所述方法包括由控制模块操纵定时数据，以确定每个测量的ToA时相应的叶尖偏转，将叶尖振动行为表示为由中间模型参数组成的贝叶斯统计模型，其中所述统计模型中的模型系数是概率量，而不是传统的确定量，并且由控制模块将所确定的叶尖偏转表示为所述统计模型中的观测值。所述方法包括使用贝叶斯线性回归或推断来操纵所述统计模型中的所述中间模型参数，从而估计所述中间模型参数，并继而估计转子叶片的振动行为。

技术领域

本发明涉及涡轮机械的监测，更具体地，涉及使用叶尖定时(BTT,Blade TipTiming)监测涡轮机的转子叶片的方法和系统。

背景技术

涡轮机可以被分类为通过旋转叶片从/向流体(例如，任何液体或气体)提取或施加功的机器。叶片(以下称为转子叶片)附接到旋转的轴(以下称为转子)。因此，转子叶片是任何涡轮机运行的基础。

由于转子叶片是机械结构，整个结构在受激时(即，当动态载荷施加到结构上时，例如当转子叶片从/向流体中提取/施加能量时)易于振动。转子叶片的尖端在每个时刻的偏转被定义为叶尖从其非振动状态(即静止状态)移位的距离。因此，尖端偏转是转子叶尖位置变化中除去转子叶片由于转子的旋转经历的刚性旋转之外的那些变化。

假设叶尖偏转的行为符合特定的数学表达式。这种数学表达式通常是某种形式的周期运动，如谐振子。数学表达式由基函数和系数的组合组成。例如，可以假设尖端偏转(x)的行为符合：

x(t)＝A cosωt+B sinωt+C. (1)

方程1是无阻尼谐振子的示例。控制该周期运动示例的系数是A、B、C和ω(欧米伽)。不过，可以使用任何形式的周期运动来描述该运动。那么，根本的挑战是确定模型系数。

叶尖定时(BTT)是一种非侵入性技术，用于测量转子叶片通过安装在涡轮机壳体中的固定传感器或探头时的叶尖偏转。根据预期到达时间和真实到达时间或ToA(Time-of-Arrival,到达时间)的知识计算叶尖偏转。存在许多不同的方法来由测量的ToA确定叶尖偏转。有时可以用轴编码器确定轴的角位置，或者可以从ToA得出轴角位置。新方法在BTT数据采集系统获得叶尖偏转之后开始。因此，每当叶片靠近探头时，就测量尖端偏转。然后使用多个尖端偏转来推断振动幅度、频率和相位，或假设的振动模型的系数。

申请人期望一种使用BTT的改进方法来求解方程1或任何其他假设的振动模型的模型系数，从而计算或近似逼近转子叶片在使用中的偏转特性。更具体地，本方法和系统包括BTT数据采集系统以获取与叶尖偏转有关的测量。因此，通常根据每当叶片从探头下方通过时的测量值计算尖端偏转。然后使用多个尖端偏转来推断振动幅度、频率和相位，或假设的振动模型的模型系数。

这些尖端偏转和假定振动模型的解决方案可用于推断关于转子叶片状况和涡轮机内部运行状况的有价值信息。希望从尖端偏转中推断出的一些信息是：

了解当前的涡轮机运行状况是否会损伤转子叶片。某些运行状况引起转子叶片共振并导致转子叶片的大的尖端偏转。大的尖端偏转导致转子叶片结构中的过大的应力，这可能导致损伤(如裂纹)或已经存在的损伤加剧。更具体地，在发电行业中，与灵活性发电相关的运行状况的严酷性(其中蒸汽涡轮机上的负载需要快速适应电网的需求)可能与叶片振动相关联。

推断转子叶片的固有频率。与许多机械结构一样，转子叶片基于转子叶片的几何形状和材料特性，固有地倾向于以某些频率振动。这些频率称为转子叶片的固有频率。固有频率可用于推断有关转子叶片健康状况的信息，以及叶片在某些运行状况下是否易于发生共振。还可以使用关于固有频率的知识来创建/更新转子叶片的现有数值模型。然后，可以虚拟地模拟转子叶片在任何运行状况下的响应。