계장기술(PROCON)

기획특집 빅데이터 기반 발전소 가스터빈 압축기 블레이드 통합감시 기술

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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 282회 작성일 19-12-16 15:47

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전기는 유체의 유동에너지를 터빈의 회전 블레이드에서 회전 에너지로 전환하고, 발전기에서 전기에너지로 변환하는 방식으로 생산된다. 발전용 가스터빈 엔진의 신뢰성 운전을 위하여 회전축의 과도 진동과 더불어 각 단의 회전 블레이드에서 과도한 공진 진폭이 최소화되도록 운영할 필요가 있다. 회전축과 회전 블레이드는 주요 엔진차수를 통과하면서 높은 진동이 발생한다. 특히, 정상 운전조건에서도 출력에 따라 블레이드에서 높은 진동 진폭 또는 변위가 발생된다. 
 전력계통에서 운전되는 가스터빈 또는 증기터빈의 케이싱 내부에서 유체 변동력과 회전력을 담당하는 기본 요소인 회전 블레이드의 고장이 설비 전체 고장의 48%가 발생되나, 12%를 차지하는 축요소 감시 시스템 만으로 회전체 설비를 감시하고 있다. 축진동 감시 기술로는 회전체 고장의 29%에 해당하는 축 러빙, 베어링 손상 등에 관련된 초기 손상만을 인지할 수 있으나, 회전체 고 장의 68%에 해당하는 회전 블레이드의 균열 고장은 발생 빈도가 높으나 질량 탈락 전까지는 인지할 수 없어 현재의 회전체 진동감시 시스템은 축진동감시 뿐 아니라 회전 블레이드 진동을 동시에 통합하여 감시할 필요가 있다.
회전 블레이드 진동 신호는 센서를 통과하면서 매 회전에 한 번의 펄스 정보로서 축진동 신호처럼 감시할 수 없다. 케이싱의 비접촉식 센서를 통과하는 각 회전 블레이드 신호는 1회전에 1번씩 발생하는 불연속 펄스신호로서 에일리어싱을 피하기 위한 새로운 개념인 블레이드 팁 타이밍 신호처리 알고리즘 및 장치 기술을 적용한다. 회전 블레이드 감시 시스템 기술은 비접촉식 센서를 케이싱에 설치하고, 블레이드가 통과할 때 발생하는 각 펄스 신호와 도착 시간을 실시간으로 처리하여 각 블레이드의 정적 변위, 동적 진폭, 팁 간극 등을 고장 감지 특성인자로 추출하여 고속회전 중인 각 회전 블레이드의 상태 감시와 균열 고장을 사전에 감지하여 질량 탈락에 의한 파급 사고를 방지하는 기술이다.
1. 회전 블레이드 질량 탈락 파급 고장 현황
발전소 운영 기간 중 실엔진의 회전 블레이드는 과도한 유체 변동력, 미스튜닝, 물체 타격, 러빙 등으로 균열 고장이 발생한다. 블레이드 균열 고장의 50%는 초기 균열이 진전되어 파손되는 경우로서 설계적 문제이거나 외 부물체 유입에 의한 충격 손상(Foreign Object Damage, FOD)이다. 블레이드 균열 고장의 41%는 내부 탈락 물체 에 의한 충격 손상(Domestic Object Damage, DOD)이 나 러빙과 같이 내부 구성요소에 의한 충격이 주원인이다. 
 설비 고장 29%는 축진동 감시 기술로 감지 가능한 축 러빙, 베어링 손상 등으로서 초기 손상부터 감시하여 사전 인지가 가능하나, 설비 고장의 68%는 파급 사고 발생 전에는 축진동 감시 기술로는 인지가 불가능하다. 설비 고장의 68%는 회전 블레이드에서 균열이 진전되어 질량 탈락이 되는 것과 설계 문제로 고정 블레이드에서 질량 탈락이 발생하는 경우이다. 68% 설비 고장 중 케이싱 내에서 회전 중인 블레이드 균열은 발생 빈도가 높으나, 불연속 신호 특징으로 정보가 대부분 감지가 어렵다.

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2.  비접촉식 센서 기반 회전 블레이드 신호 계측 기술
회전 블레이드-디스크 어셈블리에 대한 회전실험에서 비접촉식 블레이드 팁 센서시스템을 적용한다. 비접촉 블레이드 팁 센서는 회전 기계의 블레이드 팁의 간극 및 블레이드 통과 신호를 생성하는데 사용되며, 광학센서와 와전류 센서 및 가변 자기 저항 센서를 적용한다. 와전류 센서, 가변 자기 저항 센서는 블레이드가 통과할 때의 자기장 교란의 원리를 적용하여 작동한다. 와전류 센서는 특수 회로를 사용하여 활성 자기장을 생성하는 반면, 가변 자기 저항 센서는 영구 자석을 사용하여 정적인 자기장을 생성한다. 블레이드가 센서 팁에 접근함에 따라 자기장의 세기가 증가하고 센서에서 멀어짐에 따라 필드의 강도는 감소한다. 블레이드 통과로 인한 자기장의 급격한 변화는 주변 코일에 교류 전압 신호를 유도한다. 전압 출력의 진폭은 센서 팁을 통과하는 블레이드 통과속도에 비례한다. 가변 릴럭턴스 자기 센서는 복잡한 회로와 신호 컨디셔닝 기능을 사용하지 않는다. 각 블레이드의 펄스 신호는 회전수를 계측하는 타코센서가 각 1회전에 1 번의 펄스 신호를 발생할 때 회전단에 설치된 블레이드 수 만큼의 펄스를 발생한다. 3600rpm 회전속도에서 1 회전 주기가 8.3ms인 경우 회전수 펄스들 사이에 위치하는 센서의 각 블레이드 펄스에 대한 측정 정밀도는 5ns 로 결정하면 1회전당 166만 개의 디지털 데이터를 생성하 고, 초당 2억 개의 데이터로부터 각 블레이드의 도착시간 을 계산한다. 블레이드의 도착 시간은 계통에 병입하여 동기 운전 중인 정상상태 운전 모드 및 과도 상태 운전모드에 대한 정적 변위, 동적 진폭 등 블레이드 변위의 계산에 사용한다.

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3. 블레이드 팁타이밍 기반 신호처리 기술 구현
블레이드 통합 신호처리 장치는 블레이드의 진동 신호와 축진동의 센서 신호를 모두 계측할 수 있는 장치이다. 센서 신호를 전기 신호로 변환하는 입력부와 다양한 설정으로 신호를 가공, 변경할 수 있는 신호 안정화 장치, 그 리고 아날로그 신호를 디지털 데이터로 변환하는 신호처 리, 수집 및 분석모듈로서 블레이드 팁 센서의 불연속 펄스 신호를 처리할 수 있고, 축진동 감시와 동시에 축의 변화와 블레이드 변위를 동시에 처리할 수 있다. 특히, 블레이드 팁타이밍 신호처리 장치는 다채널로 센서 입력 을 받아 센서 인터페이스로 비접촉식 센서의 출력을 분석 가능한 전기 신호로 변환하고 게인(Gain) 설정 및 필 터(Filter) 등으로 신호를 안정화한다. 신호 안정화 처리를 거친 아날로그 신호는 디지털 데이터로 변환한다. 아날로그 신호는 각 센서의 기준 전압을 대비하여 비교하는 로직(Logic) 신호로 변환하여 카운터(Counter)로 전달된다. 디지털 변환된 아날로그 신호와 로직 신호는 에프피지에이(FPGA)에서 실시간 버퍼링과 기준 클럭(Clock)으로 타이밍(Timing)을 하여 신호를 가공하고, 시피유(CPU) 로 전달 1Gbps 이상의 인터넷 포트를 통하여 전송한다. 로직(Logic) 신호로 변환된 파형은 에프피지에이(FPGA) 에서 카운팅되며, 200MHz 이상 클럭(Clock)으로 분해를 하여 회전수 펄스 신호와 각 블레이드의 펄스신호들 간의 시간차를 구분한다.

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센서 출력을 받아 블레이드 신호의 증폭 비율과 노이즈 제거 및 에일리어싱 필터로 구성된 신호 안정화 장치를 거쳐 16비트 분해능으로 2MHz 이상 변환 속도의 디지털 데이터로 변환된다. 디지털 신호로 변환된 신호는 원데이 터(Raw Data)와 상위 시스템에서 설정된 필터 대역에 따라 디지털 필터(Digital Filter), 그리고 피크 디텍션(Peak -Detection)의 기능을 반영하고, 병렬 처리하여 임계전압 또는 최소값과 최대값을 설정하고, 200MHz 분해능으로 타이밍 간격을 나눈다. 팁타이밍 200MHz 분해능으로 회전수 펄스 대비 각 블레이드에 대하여 생성되는 신호의 시간 차이와 블레이드 간 도착 시간을 계측하는 것이다. 축의 회전수 펄스 신호를 받아 t0을 측정하며, 각 블레이드 센서 파형의 로직 변화 파형을 측정하여 각 블레이드의 도착 시간 t1∼tn을 측정한다. t0∼tn을 측 정하고, 회전수 펄스 신호 및 각 블레이드 펄스 신호의 도착 시간을 계산한다. 실엔진 케이싱에 설치된 비접촉식 센서에서 파형 신호와 클럭 신호를 블레이드 신호처리시스템(Blade Health Monitoring module, BHMM)에서 펌 웨어 알고리즘으로 블레이드 팁 간극과 각 블레이드에 대한 도착 시간(Time of Arrival)을 실시간 신호처리하고 상위로 전송하여 블레이드 팁타이밍 기반으로 블레이드 거동 데이터를 생성하고, 고장감지 특성인자들을 추출 한다. 블레이드 팁타이밍 기반 신호처리 알고리즘은 블레이드 신호처리시스템에서 실시간으로 전송되는 팁타이밍 데이터와 타코 데이터를 입력으로 받고 각 센서를 통과하는 각 블레이드의 변위를 계산한다.
4. 블레이드 진동 분석 시스템 기술 구현
가스터빈 작동 중 공기역학적 힘과 회전력의 영향으로 회전 블레이드는 교번력을 받는다. 회전 블레이드의 정적 변위의 위치를 중심으로 발생된 교번 진폭은 동적 변위이다. 동적 변위는 분리된 흐름 또는 필터 관련 동기주파수 또는 비동기주파수로 가진되어 발생된다. 공기가 입구 가이드 베인, 상류 및 하류 고정익을 통과하면서 회전 블레이드에 영향을 준다. 비접촉식 센서로부터 취득된 한 사이클의 펄스파형들을 각 블레이드 신호로 분리해서 보는 방법으로 키페이져 신호 이후에 들어오는 블레이드를 번호로 구분하는 방법과 한 회전의 블레이드-디스크 어셈블리의 전체 신호로 취급하여 매 회전 블레이드 개수만큼 샘플이 생성하여 데이터수를 확보하는 방식을 적용한다.
블레이드 팁타이밍 기반 신호처리 알고리즘으로 처리된 데이터는 스므딩 과정을 거친 후 분석하는 알고리즘의 입력 데이터로 사용한다. 각 도착 시간의 전체 변위 데이터를 스므드 처리 후 블레이드의 정적 변위와 동적 진폭을 분리하고, 블레이드 정적 변위와 블레이드 간 거리, 팁 간극 등을 생성한다. 정적 변위 추이로부터 블레이드 린을, 동적 진폭 추이로부터 블레이드-디스크 어셈블리의 공진회전수, 진동 진폭 등의 고장 감지 파라미터를 추출할 수 있다. 가스터빈은 전력계통의 여건에 따라 첨두부하를 조정하는 역할을 위하여 DSS, WSS 또는 연속운전 과 같은 방식으로 운전될 수 있다. 전자의 경우에는 매일 또는 매주마다 기동 정지 운전을 통하여 디튜닝 추이 관찰이 가능하나, 후자처럼 연속운전 방식으로 설비를 운용할 경우에는 블레이드 정적 변위, 팁 간극, 블레이드 간 간격 등이 주요 감시변수가 된다.

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5. 블레이드 균열 감지 시스템 기술 개발
블레이드 통합 신호처리 장치에서 블레이드 진동 신호는 초당 2억 개의 데이터를 생성하고 전송하며, 각 블레이드에 해당되는 변위, 팁의 갭, 진동, 블레이드 간의 거리를 실시간 감시하고, 동시에 시계열 기반 딥러닝 처리 기술 등을 사용하여 균열을 자동 감지하는 시스템으로 운용한다.
회전 블레이드 균열감지 기술은 블레이드 통합감시 모듈에서 실시간 처리한 대용량 블레이드 데이터를 생성하는 기술과 제어시스템(DCS)으로부터의 운전 데이터 병합 기술, 진동 진폭, 정적 변위, 팁간 간격, 팁 간극 등 고장 감지 특성인자 추출 기술, 블레이드별 대표 패턴 생성 기술, 기계학습 기법을 적용하고, 이상치를 탐지하여 균열을 자동 감지한다. 회전 블레이드 균열 감지 기술의 목표는 진전하고 있는 균열을 감지하여 질량 탈락 전에 경보할 수 있는 성능을 확보하는 것이다. 균열이 성장하면서 회전 블레이드의 공진회전수, 진동 진폭, 블레이드린, 블레이드 간 거리, 팁 간극 등의 추이에서 뚜렷한 변화가 발생한다.
케이싱 내에서 고속 회전 중인 블레이드에서 발생하고 진전되는 균열을 자동 감지하고 고장 블레이드를 진단할 수 있다. 블레이드 균열감지 시스템은 팁타이밍 기반 블 레이드 진동 통합감시 모듈, 운전 데이터 연계모듈, 블레이드 고장감지특성인자 추출모듈, 시계열 기반 고장감지 학습모듈, 블레이드 실시간 감시모듈, 균열감지 및 진단 모듈, 데이터베이스 모듈, 빅데이터 관리모듈 등으로 구성하여 회전블레이드를 감시하고 균열을 감지한다.
6.  회전 블레이드 균열 감시 시스템의  개발 현황 및 전망
회전 블레이드 고장 감지 시스템 기술 구현 관련으로 팁 타이밍 기반 블레이드 진동 통합감시 모듈 개발을 위하여 블레이드 신호처리 알고리즘 및 전용 신호처리 보드를 개발하였으며, 빅데이터 관리 기술 및 네트워크 기반 실시간 감시 시스템 등 필수 요소기술을 개발하였다. 운전 데이터 연계 모듈은 블레이드 고장 감지 특성인자 추출 모듈에서 생성한 진동 진폭, 정적 변위, 블레이드 간 간격, 팁 간극 데이터를 표준화하기 위해 운전 데이터를 병합하는 모듈과 균열을 자동 감지하기 위하여 시계열 기반 고장 감지 학습모듈 및 균열 감지 및 진단 알고리즘 기술을 설계하였으며, 이식실험을 진행하고 있다. 개발된 블레이드 신호처리 보드는 와전류 및 가변자기저항센서의 열악한 신호 특성을 수용할 수 있도록 개발하였다. 실엔진 규모 블레이드-디스크 어셈블리와 실험용 신호 처리장치를 각각 제작하고, 대형 스핀 설비에 대한 광센 서 및 가변자기저항 및 와전류 센서의 적용 연구를 완료 하였다. 실증 발전소인 실엔진 및 발전소 내부 네트워크를 연계하여 블레이드의 펄스 신호를 적용하여 고속 신호 처리 능력과 팁 타이밍 알고리즘의 정확도를 튜닝하고, 통합신호처리장치 및 블레이드 팁타이밍 기반 분석 기술 과 고장감지 특성인자 추출 알고리즘을 검증하였다.
특히, 블레이드 진동 전용 신호처리 보드는 축진동 신호처리 보드를 통합하여 운영하는 구조로 설계하여 통합 감시의 효율성과 활용성이 증대되도록 블레이드 진동 전용 신호처리장치를 구현한다. 신호 특성이 명확한 광센서뿐만 아니라 취약한 가변자기저항센서의 노이즈에 대한 적용성 강화를 통하여 1Gbps 이상의 서버 연계속도에서 200MHz의 클럭속도를 수용하는 전용 보드를 구현한다. 회전 블레이드 통합감시 및 균열 시스템은 세계 최초로 회전 블레이드의 변위와 축 진동을 통합 감시하고 블레이드의 균열을 감지에 적용되는 운영시스템으로 발전소에 적용될 예정이다. 사전 대응이 불가했던 질량 탈락 파급 사고를 방지에 기여하게 될 것이다. 발전소 가스터빈 회전축과 회전 블레이드 감시에 활용할 수 있으 며, 빅데이터 기반 지능형 고장 감지 모듈을 구현하여 탑재함으로써 전문가 도움 없이도 질량 탈락 사고를 사전 감시하고, 고장 블레이드를 감지하여 건당 200억 원 이상의 경영성 제고에 기여할 것이다


younhwan.kim@kepco.co.kr