KR101365573B1 - Method and system of detecting crack of wind turbine rotor blade - Google Patents

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KR101365573B1
KR101365573B1 KR1020120121935A KR20120121935A KR101365573B1 KR 101365573 B1 KR101365573 B1 KR 101365573B1 KR 1020120121935 A KR1020120121935 A KR 1020120121935A KR 20120121935 A KR20120121935 A KR 20120121935A KR 101365573 B1 KR101365573 B1 KR 101365573B1
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Abstract

The present invention relates to a wind power generating system and more specifically, to a system and a method for sensing cracks on a blade of a wind power generator which calculates the asymmetric degree (SK) of spectra of frequencies of vibration signals caused by the rotation of the blade of the wind power generator and senses cracks via the comparison with a critical value by obtaining a crack index (CI) based on the calculated asymmetric degree. Therefore, the present invention accurately senses cracks on the entire area of the blade without affecting the rotational movement of the blade of the wind power generator. [Reference numerals] (100) Sensor unit; (200) Signal pre-processing unit; (210) Sensor interface; (220) Analog filter; (230) (A/D) converter; (240) Transmitter; (250) Temporary reservoir; (310) Receiver; (320) Digital filter; (330) Signal processor; (340) Outputting device; (350) Alarming device; (360) Reservoir; (AA) Sensor 1; (BB) Sensor 2; (CC) Sensor n; (DD) Transmitting data; (EE) Crack determining signal processing unit

Description

풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템 및 방법{Method and System of detecting crack of wind turbine rotor blade}Method and System of detecting crack of wind turbine rotor blade}

본 발명은 풍력발전 시스템에 관한 것으로, 특히 풍력발전기 날개의 크랙을 감지하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a wind power generation system, and more particularly, to a system and method for detecting cracks in a wind turbine blade.

전기 에너지를 생성하는 풍력발전기에는 자연적인 바람에 의해 회전운동하는 날개가 형성되어 있다. 형성된 날개는 회전운동으로 에너지를 생성하고 이렇게 생성된 에너지는 풍력발전기의 구조에 의해 전기 에너지로 전환된다.Wind turbines that generate electrical energy have wings that rotate in rotation by natural wind. The wing formed forms energy by rotational movement, and the generated energy is converted into electrical energy by the structure of the wind turbine.

한편, 풍력발전기 날개는 중심축을 기준으로 회전하게 되는데 이때 회전하는 날개에 외부의 힘, 예를 들어 이물질이나 급격한 온도차, 피로 등으로 균열이나 부서짐 즉, 크랙(Crack)이 발생하게 된다. 이러한 크랙은 풍력발전기 날개의 회전운동을 방해하게 되고, 이는 회전운동으로 전기에너지를 생성하는 풍력발전기의 효율을 떨어뜨리는 주요 요인이 된다. 게다가 풍력발전기의 날개에 발생한 크랙이 커지면 날개의 강성(剛性)이 낮아지는데, 그러면 날개가 부서져 풍력발전기 타워와 충돌하게 되는 문제가 발생할 수 있다. On the other hand, the wind turbine blade is rotated about the central axis at this time, the cracks or cracks, that is, cracks are generated due to external forces, for example, foreign matter or sudden temperature difference, fatigue, etc. on the rotating blade. These cracks interfere with the rotational movement of the wind turbine blades, which is a major factor in reducing the efficiency of the wind turbine generating electrical energy. In addition, as the cracks on the blades of the wind turbine grow, the stiffness of the blades decreases, which may cause the blades to break and collide with the wind turbine tower.

이에 풍력발전기 날개에 크랙이 발생하는지를 감지하는 방법이 주요 이슈가 되기에 이르렀다. 풍력발전기의 날개에 발생한 크랙을 감지하기 위한 방법으로써, 날개 표면에 유도코일(Inductive coil) 또는 광섬유(Fiber optic cable)를 설치하여 크랙을 감지하는 방법과, 날개의 진동주파수를 측정하여 크랙을 감지하는 방법이 소개되어 있다.The main issue is how to detect cracks in wind turbine wings. As a method for detecting cracks in the blades of a wind turbine, a method of detecting cracks by installing an inductive coil or a fiber optic cable on the surface of a wind turbine, and detecting cracks by measuring the vibration frequency of the blades. Here's how.

날개 표면에 광섬유를 설치하여 크랙을 감지하는 방법은 대한민국 공개특허 제 10-2011-0110735에 명시되어 있다. 공개특허 제 10-2011-0110735에 언급된 센서는 센서의 특성상 풍력발전기 날개(이하 '풍력발전기 날개'라 함)의 넓은 면적을 모두 감지하도록 설치하기 어렵다는 문제점이 있으며, 풍력발전기 날개의 바깥쪽 표면에 설치할 경우에는 풍력발전기의 공력학적인 특성에 영향을 줄 수 있다는 문제점이 있다.The method of detecting a crack by installing an optical fiber on the wing surface is specified in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2011-0110735. The sensor mentioned in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2011-0110735 has a problem in that it is difficult to install a sensor to detect a large area of a wind turbine blade (hereinafter referred to as a 'wind turbine blade') due to the characteristics of the sensor. If installed in the wind turbine generator has a problem that can affect the aerodynamic characteristics.

한편, 풍력발전기 날개의 진동주파수를 측정하여 크랙을 감지하는 방법은 일본 공표특허 2010-540841에 명시되어 있다. 예시 공표특허에서는 진동주파수의 변화수치가 일정한 값을 초과하게 되면 풍력발전기 날개에 크랙 등의 문제가 발생한 것으로 판단하는 방법이나, 이러한 종래방법은 크랙 이외에 날개의 표면에 형성되는 얼음 등도 풍력발전기의 진동 주파수에 영향을 미치기 때문에 진동주파수의 변화수치만으로는 크랙의 존재유무를 명확하게 알 수 없다는 문제점이 있다.On the other hand, a method for detecting cracks by measuring the vibration frequency of the wind turbine blade is specified in Japanese Patent Publication 2010-540841. In the example publication patent, if the change value of the vibration frequency exceeds a certain value, it is determined that a problem such as a crack occurs in the blade of the wind turbine.However, the conventional method uses the vibration of the wind generator, such as ice formed on the surface of the blade, in addition to the crack. Since it affects the frequency, there is a problem that it is not possible to clearly know the presence or absence of cracks only by the change value of the vibration frequency.

도 1은 크랙이 발생한 풍력발전기 날개의 진동신호를 시간에 대하여 표현한 그래프이다. 일반적으로 풍력발전기 날개는 도 1과 동일하게 외팔보 형태의 진동특성을 보이는데, 크랙에 의한 진동은 그 진폭이 작으며, 고주파 특성을 가지기 때문에 풍력발전기 날개에 크랙이 존재하여도 풍력발전기 날개의 진동을 측정한 그래프만으로는 크랙이 발생하였는지 알기 어렵다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해서는 미세한 주파수의 변화를 감지할 수 있는 높은 해상도의 주파수분석이 수행되어야 하는데, 이는 추가적인 비용의 상승을 초래하는 문제점이 있다.1 is a graph representing the vibration signal of the wind turbine blade with a crack with respect to time. In general, the wind turbine blade shows the vibration characteristics of the cantilever shape as in FIG. 1, but the vibration caused by the crack is small in amplitude and has a high frequency characteristic, so that the wind turbine blade vibrates even when there is a crack in the wind turbine blade. There is a problem that it is difficult to know whether a crack has occurred only by the measured graph. In order to solve this problem, a high resolution frequency analysis capable of detecting a small change in frequency has to be performed, which causes an additional cost increase.

따라서, 풍력발전기의 날개에 발생하는 크랙을 감지하기 위한 방법은, 크랙을 감지하는 센서가 풍력발전기 날개에 위치할 때 날개의 공력학적인 특성을 방해하지 않으며 날개의 회전운동에 영향을 주지 않고, 날개의 일부 면적이 아닌 전체면적에 발생하는 크랙을 감지하는 방법이 필요하다. 또한 자연적인 바람에 의해 날개가 회전하기 때문에, 운전조건이 변하는 풍력발전기의 특성을 고려하여 데이터의 분석 및 판단이 간단명료한 방법이 필요하다.
Therefore, the method for detecting cracks occurring in the blades of the wind turbine does not interfere with the aerodynamic characteristics of the blades when the sensor for detecting cracks is located on the blades of the wind turbine, and does not affect the rotational movement of the blades. What is needed is a way to detect cracks occurring in the entire area, not just part of the wing. In addition, since the blade rotates due to natural wind, it is necessary to have a simple and simple method of analyzing and judging data in consideration of the characteristics of the wind turbine whose operating conditions change.

이에 본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 유도코일이나 광섬유와 같은 센싱 수단을 풍력발전기 날개의 넓은 면에 설치하지 않고서도 풍력발전기 날개의 크랙을 간단 명료하게 감지할 수 있는 시스템 및 방법을 제공함에 있으며,Accordingly, the present invention has been made to solve the above-described problems, a system that can easily and clearly detect the crack of the wind turbine blade without installing a sensing means such as an induction coil or optical fiber on the wide surface of the wind turbine blade; In providing a way,

더 나아가 풍력발전기 날개의 진동주파수 변화율만으로 크랙을 감지하는 시스템에 비하여 보다 효율적이고도 정확하게 풍력발전기 날개의 크랙발생여부를 감지할 수 있는 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템 및 방법을 제공함에 있다.Furthermore, the present invention provides a crack detection system and method for a wind turbine blade that can more accurately and accurately detect the occurrence of cracks in a wind turbine blade compared to a system for detecting cracks based only on the vibration frequency change rate of the wind turbine blades.

더 나아가 본 발명의 또 다른 목적은 풍력발전기 날개의 회전으로부터 발생되는 진동신호를 주파수 분석하기 위해 요구되는 높은 해상도의 주파수 분석기기 구비 없이도 풍력발전기 날개의 크랙을 감지할 수 있는 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
Furthermore, another object of the present invention is to provide a system and method for detecting cracks in a wind turbine blade without having a high resolution frequency analyzer required for frequency analysis of vibration signals generated from the rotation of the wind turbine blades. have.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지방법은,Crack detection method of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention for solving the above problems,

풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수를 포함하는 주파수 범위의 진동신호를 획득하는 진동신호 획득단계와;A vibration signal acquiring step of acquiring a vibration signal in a frequency range including a natural vibration frequency according to the rotation of the wind turbine blades and a vibration frequency due to a crack;

상기 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)에 기인하는 크랙지수(CI)를 계산하고, 상기 크랙지수로부터 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단하는 크랙발생 판단단계; 및A crack generation determination step of calculating a crack index (CI) attributable to an asymmetry degree (SK) of the frequency spectrum of the vibration signal, and determining a crack occurrence of a wind turbine blade from the crack index; And

상기 판단단계의 결과에 따라 크랙발생 데이터를 출력하는 데이터 출력단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.And a data output step of outputting crack generation data according to the result of the determination step.

더 나아가 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템은,Furthermore, the crack detection system of the wind turbine blade according to another embodiment of the present invention,

하나 이상의 센서로부터 풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수를 포함하는 주파수 범위의 진동신호를 획득하여 전송하기 위한 신호 전처리부; 및A signal preprocessor for acquiring and transmitting a vibration signal having a frequency range including a natural vibration frequency and vibration frequency due to cracking of the wind turbine blade from one or more sensors; And

상기 신호 전처리부로부터 전송된 상기 진동신호로부터 그 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도에 기인하는 크랙지수를 계산하고, 상기 크랙지수로부터 상기 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단하여 크랙발생 데이터를 출력하는 크랙발생판단 신호처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The crack index resulting from the asymmetry of the frequency spectrum of the vibration signal is calculated from the vibration signal transmitted from the signal preprocessor, and the crack index is determined from the crack index to determine crack occurrence of the wind turbine blades and output crack generation data. Generation determination signal processing unit; characterized in that it comprises a.

더 나아가 상기 시스템은 풍력발전기 날개의 내부면에 설치되어 상기 진동신호를 획득하기 위한 하나 이상의 센서와, 상기 크랙발생 데이터를 문자 혹은 가청음으로 출력하기 위한 표시수단 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
Furthermore, the system is characterized in that it comprises at least one sensor installed on the inner surface of the wind turbine blade for obtaining the vibration signal, and at least one of the display means for outputting the crack generation data by text or audible sound. .

상술한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따르면, 풍력발전기 날개의 내부면에 설치 가능한 하나 이상의 진동센서만으로도 풍력발전기 날개의 회전에 따른 진동신호로부터 크랙발생을 감지할 수 있기 때문에, 유도코일이나 광섬유와 같은 센싱 수단을 풍력발전기 날개의 넓은 면에 설치하지 않고서도 풍력발전기 날개의 크랙을 간단 명료하게 감지할 수 있는 효과가 있으며,According to the embodiment of the present invention as described above, since only one or more vibration sensors that can be installed on the inner surface of the wind turbine blade can detect the occurrence of cracks from the vibration signal according to the rotation of the wind turbine blade, induction coil or optical fiber and There is an effect that can easily and clearly detect the crack of the wind turbine blade without installing the same sensing means on the wide side of the wind turbine blade,

더 나아가 풍력발전기 날개의 진동주파수 변화율만으로 크랙을 감지하는 시스템에 비하여 보다 효율적이고도 정확하게 풍력발전기 날개의 크랙발생여부를 감지할 수 있는 효과가 있다.Furthermore, compared to a system that detects cracks only by the rate of change of the vibration frequency of the wind turbine blades, it is more effective and accurate to detect the occurrence of cracks in the wind turbine blades.

더 나아가 본 발명의 실시예에 따른 시스템 및 방법은 풍력발전기 날개의 회전으로부터 발생되는 진동신호를 주파수 분석하기 위해 요구되는 높은 해상도의 주파수 분석기기가 필요 없으므로, 시스템 구성을 단순화할 수 있음은 물론 구축 비용 절감효과도 기대할 수 있다.Furthermore, the system and method according to the embodiment of the present invention do not require a high resolution frequency analyzer required for frequency analysis of the vibration signal generated from the rotation of the wind turbine blade, thereby simplifying the system configuration as well. Cost savings can also be expected.

아울러 본 발명은 풍력발전기 날개의 회전에 따른 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도를 이용한 크랙지수로 크랙발생여부를 감지하기 때문에, 풍력발전기 날개의 회전운동에 영향을 주지 않으며 날개의 전체면적에서 발생하는 크랙을 감지할 수 있는 효과가 있다.
In addition, since the present invention detects the crack generation by the crack index using the asymmetry of the frequency spectrum of the vibration signal according to the rotation of the wind turbine blade, it does not affect the rotational movement of the wind turbine blade and occurs in the entire area of the blade. It is effective in detecting cracks.

도 1은 크랙이 있는 풍력발전기 날개의 진동신호를 시간에 대하여 표현한 그래프.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템의 설치 개략도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템 블럭구성 예시도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 회전에 기인하여 발생되는 진동신호의 주파수 스펙트럼 분포 예시도.1 is a graph representing the vibration signal of the wind turbine blade with a crack with respect to time.
Figure 2 is a schematic diagram of installation of a crack detection system of a wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is an exemplary block diagram of a crack detection system of the wind turbine blades according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flow chart for explaining a crack detection method of the wind turbine blades according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating a frequency spectrum distribution of a vibration signal generated due to rotation of a wind turbine blade according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention.

우선 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템의 설치 개략도를 도시한 것이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템 블럭구성도를 예시한 것이다.First, Figure 2 shows a schematic diagram of the installation of the crack detection system of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention, Figure 3 illustrates a block diagram of a crack detection system of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention It is.

도 2와 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템은 풍력발전기 날개의 회전에 따라 발생하는 진동신호를 감지하기 위한 센서부(100)와, 센서부(100)로부터 풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수를 포함하는 주파수 범위의 진동신호를 획득하여 전송하기 위한 신호 전처리부(200) 및 상기 신호 전처리부(200)로부터 전송된 진동신호로부터 그 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도에 기인하는 크랙지수를 계산하고, 상기 크랙지수로부터 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단하여 크랙발생 데이터를 출력하는 크랙발생판단 신호처리부(300)를 포함한다. 본 발명의 실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템은 후술할 출력기(340)와, 경보기(350) 및 저장기(360)를 크랙발생판단 신호처리부(300)내의 구성으로 포함할 수도 있으며 외부 시스템으로 분리하여 연동 운용할 수도 있다.2 and 3, the crack detection system of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention, the sensor unit 100 for detecting a vibration signal generated by the rotation of the wind turbine blade, the sensor unit 100 Vibration from the signal preprocessor 200 and the signal preprocessor 200 for acquiring and transmitting a vibration signal in a frequency range including a natural vibration frequency according to the rotation of the wind turbine blades and a vibration frequency due to cracks). A crack generation signal processor 300 for calculating a crack index resulting from the asymmetry of the frequency spectrum of the vibration signal from the signal, and determining crack occurrence of the wind turbine blade from the crack index and outputting crack generation data. . Crack detection system of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention may include an output unit 340 to be described later, the alarm 350 and the storage unit 360 in the crack generation determination signal processing unit 300 and the external It can be separated and operated as a system.

보다 구체적으로, 센서부(100)는 하나 이상의 센서(101)로 구성할 수 있다. 이러한 각각의 센서(101)는 진동감지센서로서 가속도 센서나 변형률계로 구현될 수 있으며, 가속도 센서의 경우 풍력발전기 날개의 고유 주파수를 고려하여 저주파 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 채택한다. 이러한 각각의 센서(101)들은 풍력발전기 날개의 내부면에 장착되며, 풍력발전기 날개의 진동모드에 의한 노드 점(Node Point)을 피해 설치하는 것이 바람직하다.More specifically, the sensor unit 100 may be composed of one or more sensors 101. Each of the sensors 101 may be implemented as an acceleration sensor or a strain gauge as a vibration sensor, and the acceleration sensor may be adopted to reflect low frequency characteristics in consideration of the natural frequency of the wind turbine blade. Each of these sensors 101 is mounted on the inner surface of the wind turbine blade, it is preferable to install a node point (Node Point) by the vibration mode of the wind turbine blade.

한편 허브(201)에 설치되어 센서부(100)로부터 풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수를 포함하는 주파수 범위의 진동신호를 획득하는 신호 전처리부(200)는 센서부(100)와 전기신호를 인터페이스하기 위한 센서 인터페이스(210), 아날로그 필터기(220), A/D변환기(230)를 포함한다. 그리고 신호 전처리부(200)는 디지털 변환된 진동신호 데이터를 일시 저장하기 위한 임시 저장기(250)와 이를 후단의 크랙발생판단 신호처리부(300)로 전송, 바람직하게는 무선 전송(일예로 Wi-Fi)하기 위한 송신기(240)를 더 포함한다. 송신기(240)의 동작상태 여부에 따라 임시 저장기(250)에 저장된 진동신호 데이터가 차후 송신 가능하다.On the other hand, the signal preprocessor 200 is installed in the hub 201 to obtain a vibration signal in the frequency range including the natural vibration frequency and vibration frequency due to the crack of the wind turbine blade from the sensor unit 100 is the sensor unit A sensor interface 210, an analog filter 220, and an A / D converter 230 for interfacing an electrical signal with the 100 are included. In addition, the signal preprocessor 200 transmits the temporary storage unit 250 for temporarily storing the digitally converted vibration signal data and the crack generation determination signal processor 300 at the rear stage, preferably wireless transmission (for example, Wi- And a transmitter 240 for Fi). The vibration signal data stored in the temporary storage unit 250 may be transmitted later depending on whether the transmitter 240 is in an operating state.

한편 나셀(301)에 설치 가능한 크랙발생판단 신호처리부(300)는 상기 신호 전처리부(200)에서 무선 전송된 진동신호 데이터를 수신하기 위한 수신기(310)와 디지털 필터기(320) 및 신호처리기(330)를 포함한다.On the other hand, the crack generation determination signal processor 300 that can be installed in the nacelle 301 is a receiver 310, a digital filter 320 and a signal processor for receiving the vibration signal data wirelessly transmitted from the signal preprocessor 200 330).

상기 신호처리기(330)는 신호 전처리부(200)로부터 전송된 진동신호로부터 그 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도에 기인하는 크랙지수를 계산하고, 상기 크랙지수로부터 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단하여 크랙발생 데이터를 출력한다. 이러한 신호처리기(330)는 DSP(Digital Signal Processor)로 구현 가능하며 주파수 스펙트럼 분석을 위해 FFT(Fast Fourier Transform) 변환 기능을 구비한다. 이러한 신호처리기(330)는 단순히 크랙발생 데이터를 외부 시스템으로 전송하도록 설계될 수도 있고 도 3에서와 같이 직접 출력기(340)와 경보기(350) 및 저장기(360)를 제어하여 크랙발생 상태를 관리자에게 표출하도록 설계될 수도 있다. 출력기(340)는 날개의 크랙발생상태를 표출하기 위한 화면표시기일 수 있고, 경보기(350)는 크랙발생상태를 청각적으로 전파하기 위한 부저일 수 있다.The signal processor 330 calculates a crack index resulting from the asymmetry of the frequency spectrum of the vibration signal from the vibration signal transmitted from the signal preprocessor 200, and determines the occurrence of cracks in the wind turbine blades from the crack index. Output cracking data. The signal processor 330 may be implemented by a digital signal processor (DSP) and has a fast fourier transform (FFT) transform function for frequency spectrum analysis. The signal processor 330 may be designed to simply transmit cracking data to an external system, or directly control the output unit 340, the alarm 350, and the storage 360 as shown in FIG. It may also be designed to express to. The output unit 340 may be a screen display for displaying a crack generation state of the wing, the alarm 350 may be a buzzer for acoustically propagating the crack generation state.

이하 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감시 시스템에서 이루어지는 크랙감지 방법을 순차적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, a crack detection method performed in the crack monitoring system of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 4.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 방법을 설명하기 위한 흐름도를 도시한 것이며, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 풍력발전기 날개의 회전에 기인하여 발생되는 진동신호의 주파수 스펙트럼 분포도를 예시한 것이다.4 is a flowchart illustrating a crack detection method of a wind turbine blade according to an embodiment of the present invention, Figure 5 is a vibration generated due to the rotation of the wind turbine blade according to an embodiment of the present invention It illustrates the frequency spectrum distribution of the signal.

우선 본 발명의 실시예에 따른 풍력발전기 날개의 크랙감지 방법은 그 첫 단계로서 진동신호의 측정(S100)이 수행된다. 이러한 진동신호 측정단계(S100)는 센서부(100)와 신호 전처리부(200)를 통해 이루어진다. 참고적으로, 풍력발전기 날개는 자연적인 바람에 의해 회전하게 된다. 회전하는 풍력발전기의 날개는 아래 수학식 1과 같이 정의되는 고유 주파수에 해당하는 주파수로 진동한다.First, in the wind turbine blade crack detection method according to an embodiment of the present invention, the vibration signal measurement (S100) is performed as the first step. The vibration signal measuring step S100 is performed through the sensor unit 100 and the signal preprocessor 200. For reference, the wind turbine blades are rotated by natural wind. The blade of the rotating wind turbine vibrates at a frequency corresponding to a natural frequency defined as in Equation 1 below.

Figure 112012089197405-pat00001
Figure 112012089197405-pat00001

여기서

Figure 112012089197405-pat00002
은 풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수이며,
Figure 112012089197405-pat00003
는 풍력발전기 날개의 강성,
Figure 112012089197405-pat00004
은 풍력발전기 날개의 질량을 나타낸다. 풍력발전기 날개에 크랙이 발생하면 풍력발전기 날개의 강성에 변화가 생기게 되므로, 풍력발전기의 날개는 고유 진동주파수(
Figure 112012089197405-pat00005
)로 진동함과 더불어 크랙에 의한 또 다른 진동수(
Figure 112012089197405-pat00006
)로 진동하게 된다. 따라서 회전하는 풍력발전기 날개에 크랙이 발생했을 때 발생하는 진동신호를 측정하게 되면, 풍력발전기 날개의 고유 진동주파수에 의한 진동과 크랙에 의한 진동이 섞여있게 된다. 이러한 진동신호가 센서부(100)에서 감지되어 아날로그 필터기(220)를 거치면서 풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수 범위의 진동신호를 획득된후 송신기(240)를 통해 크랙발생판단 신호처리부(300)로 전달된다.here
Figure 112012089197405-pat00002
Is the natural vibration frequency according to the rotation of the wind turbine blades,
Figure 112012089197405-pat00003
The stiffness of the wind turbine wing,
Figure 112012089197405-pat00004
Is the mass of the wind turbine blades. If a crack occurs in the wind turbine blade, the stiffness of the wind turbine blade will change, so the blade of the wind turbine will have a natural vibration frequency (
Figure 112012089197405-pat00005
In addition to vibrating with another frequency caused by crack
Figure 112012089197405-pat00006
Will vibrate. Therefore, when the vibration signal generated when the crack is generated on the rotating wind turbine blade, the vibration caused by the natural vibration frequency of the wind turbine blade and the vibration is mixed. The vibration signal is sensed by the sensor unit 100 and passes through the analog filter 220 to obtain a vibration signal in the vibration frequency range due to the natural vibration frequency and the crack according to the rotation of the wind turbine blades and then the transmitter 240 It is transmitted to the crack generation determination signal processing unit 300 through.

크랙발생판단 신호처리부(300)의 수신기(310)를 통해 수신된 진동신호는 이는 디지털 필터기(320)를 통해 신호 처리기(330)에 전달되어 FFT변환(S200단계) 과정을 거쳐 주파수 스펙트럼이 생성된다. FFT를 통해 생성된 진동신호의 주파수 스펙트럼을 살펴보면 도 5에서와 같이 날개의 고유 진동 주파수에서 피크값을 보이게 되고, 주파수가 높은 크랙에 의한 진동은 주파수 스펙트럼상에서 고주파 영역에 낮은 진폭으로 나타나게 된다. 도 5에서는 정상상태의 주파수 스펙트럼을 점선으로 표시하였으며, 크랙이 발생한 상태의 주파수 스펙트럼은 실선으로 표시하였다.The vibration signal received through the receiver 310 of the crack generation determination signal processor 300 is transmitted to the signal processor 330 through the digital filter 320 to generate a frequency spectrum through an FFT conversion (step S200). do. Looking at the frequency spectrum of the vibration signal generated through the FFT shows a peak value at the natural vibration frequency of the blade, as shown in Figure 5, the vibration due to the high frequency crack is represented by a low amplitude in the high frequency region on the frequency spectrum. In FIG. 5, the frequency spectrum of the steady state is indicated by a dotted line, and the frequency spectrum of the cracked state is indicated by a solid line.

도 5를 참조해 보면, 뚜렷한 피크로 나타나지는 않지만 크랙이 없는 정상 상태의 진동보다는 높은 에너지에 의해 주파수 스펙트럼에서도 정상 상태의 진동 보다 높은 진폭을 갖게 된다. 이러한 진폭은 크랙이 없는 상태에 비하여 일정한 값을 중심으로 좁은 진폭의 영역에 모여 분포한다. 즉 크랙이 발생한 경우와 정상 상태의 경우 진동신호의 주파수 스펙트럼의 분포 형태가 다르다는 것을 알 수 있다. 따라서 진동신호의 주파수 스펙트럼 분포 특성을 찾아내기 위해 주파수 스펙트럼의 비대칭성(SKewness)도를 도입하여 주파수 스펙트럼이 분포하는 패턴을 정량화하여 표현하면 크랙의 발생여부를 판단할 수 있다.Referring to FIG. 5, although not shown as a clear peak, a higher energy than a steady state vibration without cracks causes a higher amplitude than the steady state vibration in the frequency spectrum. These amplitudes are gathered and distributed in a narrow amplitude region around a constant value as compared to the absence of cracks. In other words, it can be seen that the distribution form of the frequency spectrum of the vibration signal is different in the case of the crack and the steady state. Therefore, in order to find the frequency spectrum distribution characteristic of the vibration signal, the occurrence of cracks can be determined by quantifying and expressing a pattern in which the frequency spectrum is distributed by introducing a skewness diagram of the frequency spectrum.

본 발명의 실시예에서 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)는 하기 수학식 2에 기초하여 얻을 수 있다.In the embodiment of the present invention, the asymmetry degree (SK) of the frequency spectrum of the vibration signal may be obtained based on Equation 2 below.

Figure 112012089197405-pat00007
Figure 112012089197405-pat00007

상기 수학식 2에서

Figure 112012089197405-pat00008
는 주파수 스펙트럼의 비대칭성도이고,
Figure 112012089197405-pat00009
는 주파수에 따른 스펙트럼 값이며,
Figure 112012089197405-pat00010
은
Figure 112012089197405-pat00011
의 평균이고
Figure 112012089197405-pat00012
는
Figure 112012089197405-pat00013
의 표준편차이다. 즉, 비대칭성도(SK)는 데이터의 분포가 평균을 중심으로 좌우 분포의 대칭성을 나타내는 척도가 된다. 이와 같이 정의되는 비대칭성도(SK)를 진동신호의 주파수 스펙트럼에 적용하여 스펙트럼 비대칭성도(SK)를 산출하면, 정상상태와 크랙이 존재하는 주파수 스펙트럼의 비대칭성도를 구분할 수 있다.In Equation (2)
Figure 112012089197405-pat00008
Is the asymmetry of the frequency spectrum,
Figure 112012089197405-pat00009
Is the spectral value according to frequency,
Figure 112012089197405-pat00010
silver
Figure 112012089197405-pat00011
Is the average of
Figure 112012089197405-pat00012
The
Figure 112012089197405-pat00013
Lt; / RTI > That is, the asymmetry degree SK is a measure of the symmetry of the left and right distributions with respect to the mean of the data distribution. When the spectral asymmetry (SK) is calculated by applying the asymmetry (SK) defined as described above to the frequency spectrum of the vibration signal, it is possible to distinguish the asymmetry of the frequency spectrum in which the steady state and the crack exist.

본 발명의 실시예에서는 보다 쉽게 크랙의 발생여부를 감지할 수 있도록 상기 수학식 2로 정의되는 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)를 이용하여 크랙지수(Crack Index:CI)를 계산(수학식 3)하고, 이를 임계치(m)와 비교하여 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단하는 것으로 하였다.In an embodiment of the present invention, the crack index (CI) is calculated using the asymmetry degree (SK) of the frequency spectrum of the vibration signal defined by Equation 2 so as to more easily detect the occurrence of cracks. Equation 3), and compared with the threshold value (m) to determine the occurrence of cracks in the wind turbine blades.

Figure 112012089197405-pat00014
Figure 112012089197405-pat00014

상기 수학식 3에서 m은 임계값으로서, 정상상태에서 얻어진 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)에 일정 부분의 마진을 두어 정할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 1.0의 값을 설정하였다. 즉, 상기 수학식 3에서 계산된 크랙지수(CI)의 값이 1.0 보다 클 경우 크랙이 존재하는 것으로 최종 판단할 수 있다. 미리 저장되어 사용되는 상기 임계값(m)은 1.0 내지 1.2중 어느 하나의 값을 가지도록 설정할 수 있으며, 풍력발전기 날개의 회전속도에 따라 가변 설정되도록 시스템을 설계할 수도 있을 것이다.In Equation 3, m is a threshold value, and may be determined by giving a portion of margin to the skewness (SK) of the frequency spectrum obtained in the steady state. In the embodiment of the present invention, a value of 1.0 is set. That is, when the value of the crack index CI calculated in Equation 3 is greater than 1.0, it may be finally determined that cracks exist. The threshold value m previously stored and used may be set to have a value of 1.0 to 1.2, and the system may be designed to be set variable according to the rotational speed of the wind turbine blades.

정리해 보면, FFT를 수행한 신호 처리기(330)는 상기 수학식 2와 수학식 3에 기초하여 순차적으로 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)와 크랙지수(CI)를 계산(S300단계)하고, 그 산출된 크랙지수(CI)를 임계치(m) 1.0과 비교(S400단계)하여 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단한다. 판단결과 크랙이 존재하는 것으로 판단되면, 신호 처리기(330)는 S500단계로 진행하여 출력기(340) 혹은 경보기(350)를 통해 시스템 운영자에게 크랙발생을 통지한다. 만약 이러한 출력수단이 존재하지 않는다면 원격지에 위치한 관리자 시스템으로 크랙발생 사실을 원격 전송하도록 무선 통신수단을 더 구비하면 된다.In summary, the signal processor 330 performing the FFT calculates the asymmetry degree (SK) and the crack index (CI) of the frequency spectrum of the vibration signal sequentially based on Equations 2 and 3 (S300). Then, the calculated crack index (CI) is compared with the threshold (m) 1.0 (step S400) to determine the occurrence of cracks in the wind turbine blades. If it is determined that a crack exists, the signal processor 330 proceeds to step S500 and notifies the system operator of the crack through the output unit 340 or the alarm 350. If such an output means does not exist, wireless communication means may be further provided to remotely transmit a crack occurrence to a manager system located at a remote location.

이상의 실시예에서 설명한 바와 같이 본 발명은 풍력발전기 날개의 회전에 따른 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도를 산출하고, 이를 이용해 크랙지수를 획득하여 임계치와의 비교를 통해 크랙발생여부를 감지하기 때문에, 풍력발전기 날개의 회전운동에 영향을 주지 않으면서도 날개의 전체면적에서 발생하는 크랙을 정확하게 감지할 수 있게 되는 것이다.As described in the above embodiment, the present invention calculates the asymmetry of the frequency spectrum of the vibration signal according to the rotation of the wind turbine blade, and obtains a crack index by using this to detect whether the crack is generated by comparison with the threshold, It is possible to accurately detect cracks occurring in the entire area of the wing without affecting the rotational movement of the wind turbine blades.

아울러 본 발명은 풍력발전기 날개의 내부면에 설치 가능한 하나 이상의 진동센서만으로도 풍력발전기 날개의 크랙발생을 감지할 수 있기 때문에, 유도코일이나 광섬유와 같은 센싱 수단을 풍력발전기 날개의 넓은 면에 설치하는 종전 시스템에 비해 시공이 쉽고 판단 에러율이 낮은 유용한 발명이며, 풍력발전기 날개의 회전으로부터 발생되는 진동신호를 주파수 분석하기 위해 요구되는 높은 해상도의 주파수 분석기기가 필요 없으므로, 시스템 구성을 단순화할 수 있음은 물론 시스템 구축비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.In addition, since the present invention can detect the occurrence of cracks in the wind turbine blades with only one or more vibration sensors that can be installed on the inner surface of the wind turbine blades, the conventional method for installing a sensing means such as an induction coil or an optical fiber on the wide surface of the wind turbine blades It is a useful invention that is easier to install than the system and has a low error rate, and does not require a high resolution frequency analyzer required for frequency analysis of vibration signals generated from the rotation of wind turbine blades. This can reduce the system construction cost.

이상의 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 제시하여 설명하였으나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러가지 치환, 변형 및 변경할 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of illustration, It will be readily apparent that various substitutions, modifications, and alterations can be made herein.

100:센서부 200:신호 전처리부
201:허브 210:센서 인터페이스
220:아날로그 필터기 230:A/D변환기
240:송신기 250:임시 저장기
300:크랙발생판단 신호처리부 301:나셀
310:수신기 320:디지털 필터기
330:신호처리기 340:출력기
350:경보기 360:저장기100: sensor 200: signal preprocessor
201: hub 210: sensor interface
220: analog filter 230: A / D converter
240: Transmitter 250: Temporary storage
300: crack generation signal processing unit 301: nacelle
310: Receiver 320: Digital Filter
330: signal processor 340: output
350: alarm 360: storage

Claims (10)

풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수를 포함하는 주파수 범위의 진동신호를 획득하는 진동신호 획득단계;
상기 진동신호로부터 그 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)에 기인하는 크랙지수(CI)를 계산하되, 상기 크랙지수(CI)는
Figure 112013117035937-pat00024
로 정의되는 풍력발전기 날개 진동신호의 주파수 스펙트럼 비대칭성도(SK)로부터
Figure 112013117035937-pat00025
에 의거하여 계산되며, 계산된 상기 크랙지수(CI)를 미리 저장된 임계값(m)과 비교하여 풍력발전기 날개의 크랙발생여부를 판단하는 크랙발생 판단단계; 및
상기 판단단계의 결과에 따라 크랙발생 데이터를 출력하는 데이터 출력단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기 날개의 크랙감지방법.
x는 주파수에 따른 스펙트럼 값, x'는 x의 평균,
Figure 112013117035937-pat00026
는 x의 표준편차.
A vibration signal acquiring step of acquiring a vibration signal in a frequency range including a natural vibration frequency and a vibration frequency due to cracks according to the rotation of the wind turbine blades;
From the vibration signal, a crack index (CI) resulting from the asymmetry degree (SK) of the frequency spectrum of the vibration signal is calculated, wherein the crack index (CI) is
Figure 112013117035937-pat00024
Frequency spectrum asymmetry of the wind turbine blade vibration signal
Figure 112013117035937-pat00025
A crack generation determining step of calculating a crack occurrence of the wind turbine blade by comparing the calculated crack index CI with a threshold value m previously stored; And
And a data output step of outputting crack generation data according to the result of the determination step.
x is the spectral value according to frequency, x 'is the mean of x,
Figure 112013117035937-pat00026
Is the standard deviation of x.
제 1항에 있어서,
상기 크랙발생 데이터에 따라 상기 크랙발생을 표시제어하거나 경보음 표출 제어하는 알람단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기 날개의 크랙감지방법.
The method of claim 1,
And an alarm step of controlling the display of the crack generation or controlling the expression of an alarm sound in accordance with the crack generation data.
삭제delete 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 계산된 상기 크랙지수를 미리 저장된 임계값(m)과 비교하여 크랙여부를 판단하되, 미리 저장된 상기 임계값(m)은 1.0 내지 1.2 범위의 값을 가짐을 특징으로 하는 풍력발전기 날개의 크랙감지방법.
The method of claim 1 or 2, wherein the crack index is determined by comparing the calculated crack index with a pre-stored threshold value (m), wherein the pre-stored threshold value (m) has a value ranging from 1.0 to 1.2. Crack detection method of a wind turbine blade, characterized in that.
제 1항 또는 제 2항에 있어서, 계산된 상기 크랙지수를 미리 저장된 임계값(m)과 비교하여 크랙여부를 판단하되, 미리 저장된 상기 임계값(m)은 풍력발전기 날개의 회전속도에 따라 가변 설정됨을 특징으로 하는 풍력발전기 날개의 크랙감지방법.
The method according to claim 1 or 2, wherein the crack index is determined by comparing the calculated crack index with a pre-stored threshold value (m), wherein the pre-stored threshold value (m) is variable according to the rotation speed of the wind turbine blades. Crack detection method of a wind turbine blade, characterized in that set.
풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템에 있어서,
하나 이상의 센서로부터 풍력발전기 날개의 회전에 따른 고유 진동주파수와 크랙에 의한 진동주파수를 포함하는 주파수 범위의 진동신호를 획득하여 전송하기 위한 신호 전처리부; 및
상기 신호 전처리부로부터 전송된 진동신호로부터 그 진동신호의 주파수 스펙트럼의 비대칭성도(SK)에 기인하는 크랙지수(CI)를 계산하고, 계산된 상기 크랙지수(CI)를 미리 저장된 임계값(m)과 비교하여 상기 풍력발전기 날개의 크랙발생을 판단하여 크랙발생 데이터를 출력하는 크랙발생판단 신호처리부;를 포함하되, 상기 크랙지수(CI)는,
Figure 112013117035937-pat00027
로 정의되는 풍력발전기 날개 진동신호의 스펙트럼 비대칭성도(SK)로부터
Figure 112013117035937-pat00028
에 의거하여 계산됨을 특징으로 하는 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템.
x는 주파수에 따른 스펙트럼 값, x'는 x의 평균,
Figure 112013117035937-pat00029
는 x의 표준편차.
In the crack detection system of a wind turbine blade,
A signal preprocessor for acquiring and transmitting a vibration signal having a frequency range including a natural vibration frequency and vibration frequency due to cracking of the wind turbine blade from one or more sensors; And
From the vibration signal transmitted from the signal preprocessor, a crack index (CI) resulting from the asymmetry degree (SK) of the frequency spectrum of the vibration signal is calculated, and the calculated crack index (CI) is stored in advance in a threshold value (m). And a crack generation determination signal processing unit for outputting crack generation data by determining a crack generation of the wind turbine blades in comparison with the wind turbine generator, wherein the crack index (CI) includes:
Figure 112013117035937-pat00027
From the spectral asymmetry of the wind turbine blade vibration signal
Figure 112013117035937-pat00028
Crack detection system of a wind turbine blade, characterized in that calculated on the basis of.
x is the spectral value according to frequency, x 'is the mean of x,
Figure 112013117035937-pat00029
Is the standard deviation of x.
제 6항에 있어서, 상기 풍력발전기 날개의 내부면에 설치되어 상기 진동신호를 획득하기 위한 하나 이상의 센서와, 상기 크랙발생 데이터를 문자 혹은 가청음으로 출력하기 위한 표시수단 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템.
The wind turbine generator according to claim 6, further comprising at least one sensor installed on an inner surface of the wind turbine blade and at least one display means for outputting the crack generation data by text or audible sound. Crack detection system of wind turbine blades.
삭제delete 제 6항 또는 제 7항에 있어서, 상기 크랙발생판단 신호처리부는,
계산된 상기 크랙지수(CI)를 미리 저장된 임계값(m)과 비교하여 크랙발생여부 판단하되, 미리 저장된 상기 임계값(m)은 1.0 내지 1.2 범위의 값을 가짐을 특징으로 하는 풍력 발전기 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템.
The method of claim 6 or 7, wherein the crack generation determination signal processing unit,
It is determined whether the crack is generated by comparing the calculated crack index (CI) with a pre-stored threshold value (m), wherein the pre-stored threshold value (m) has a value in the range of 1.0 to 1.2 wind power generator Wing crack detection system.
제 6항 또는 제 7항에 있어서, 상기 크랙발생판단 신호처리부는,
계산된 상기 크랙지수(CI)를 미리 저장된 임계값(m)과 비교하여 크랙발생여부를 판단하되, 미리 저장된 상기 임계값(m)은 풍력발전기 날개의 회전속도에 따라 가변 설정됨을 특징으로 하는 풍력 발전기 풍력발전기 날개의 크랙감지 시스템.
The method of claim 6 or 7, wherein the crack generation determination signal processing unit,
Comparing the calculated crack index (CI) with a pre-stored threshold value (m) to determine whether the crack occurs, the pre-stored threshold value (m) is characterized in that the variable variable according to the rotational speed of the wind turbine blades Crack detection system of generator wind turbine blades.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568968A (en) * 2015-01-13 2015-04-29 西安交通大学 Method and system applied to in-situ crack detection of wind generator blade
KR20190119711A (en) 2018-04-13 2019-10-23 두산중공업 주식회사 A method and a compressor for determining deformation of blades and a gas turbine comprising the compressor

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001349775A (en) * 2000-06-07 2001-12-21 Hitachi Ltd Breakage detecting device for windmill vane
US20100256932A1 (en) * 2009-04-02 2010-10-07 Honeywell International Inc. System and method for gearbox health monitoring
JP2010540841A (en) 2007-10-09 2010-12-24 シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト Wind turbine blade frequency monitoring method
KR20110055374A (en) * 2009-11-18 2011-05-25 만 디젤 앤 터보 에스이 Method for crack test at blades of rotor of turbo machine

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001349775A (en) * 2000-06-07 2001-12-21 Hitachi Ltd Breakage detecting device for windmill vane
JP2010540841A (en) 2007-10-09 2010-12-24 シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト Wind turbine blade frequency monitoring method
US20100256932A1 (en) * 2009-04-02 2010-10-07 Honeywell International Inc. System and method for gearbox health monitoring
KR20110055374A (en) * 2009-11-18 2011-05-25 만 디젤 앤 터보 에스이 Method for crack test at blades of rotor of turbo machine

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568968A (en) * 2015-01-13 2015-04-29 西安交通大学 Method and system applied to in-situ crack detection of wind generator blade
KR20190119711A (en) 2018-04-13 2019-10-23 두산중공업 주식회사 A method and a compressor for determining deformation of blades and a gas turbine comprising the compressor
US11092073B2 (en) 2018-04-13 2021-08-17 Doosan Heavy Industries & Construction Co., Ltd. Compressor and method for determining blade deformation and gas turbine including the compressor

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