Исследование влияния характеристик поверхности рабочей лопатки паровой турбины на погрешность оптикоэлектронной системы контроля длины хорды

Исследовано влияние характеристик поверхности рабочей лопатки цилиндра низкого давления паровых турбин и параметров элементов оптико-электронной системы на погрешность контроля длины хорды при валоповороте ротора турбины. Экспериментальные исследования показали, что спектральный коэффициент диффузного отражения поверхности рабочей лопатки в различных сечениях поверхности изношенной и новой лопатки может изменяться от 0,03 до 0,18, что подтверждает необходимость учета этих изменений при проектировании систем. Усовершенствован алгоритм определения длины хорды, включающий операцию морфологического замыкания со структурным элементом в виде круга диаметром, равным четверти ширины изображения рабочей лопатки, и позволяющий удалять импульсные шумы видеокамеры. Исследования на компьютерной модели с применением усовершенствованного алгоритма показали, что отношение сигнал/шум на входе приемника видеозонда не должно превышать 15 дБ. Экспериментальные исследования макета системы в статике с изношенной рабочей лопаткой, имеющей хорду длиной 102,4 мм, показали, что среднеквадратическое отклонение оценок длины не превысило 0,19 мм, что подтверждает эффективность использования предложенного варианта алгоритма.

1. Хаимов В. А., Ляпунов В. М., Рубинов А. М., Шелест С. О. Система оперативного контроля и диагностики эрозионного износа лопаточного аппарата паровых турбин // Труды ЦКТИ. 2003. Вып. 292. С. 114–122.

2. Хаимов В. А., Кокин Е. Ш., Пузырев Е. И. Внедрение системы оперативного контроля и диагностики эрозионного износа рабочих лопаток мощных паровых турбин // Энергетические станции. 2006. № 12. С. 32‒36.

3. Пат. РФ 2624380 C1, МПК F01D 25/00, G01B 11/00, G01B 21/00. Устройство мониторинга состояния внутри турбинных узлов и деталей паровых турбин / Г. А. Шуть, Е. И. Пузырёв. Опубл. 20.07.2016.

4. Пат. РФ 2762269, МПК F01D 25/24. Система и способ мониторинга элементов проточной части турбин / А. Х. Ахм е ров, Р. С. Сарычев. Заявл. № 2021124189 от 16.08.2021, опубл. 17.12.2021. Бюл. № 35.

5. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.

6. Tan Q., Kou Y., Miao J., Liu S., Chai B. A Model of Diameter Measurement Based on the Machine Vision // Symmetry. 2021. N 13. P. 187.

7. Меркишин Г. В. Формирование описания изображений на базе бинарных отношений // Вестник МАИ. Электроника, радиотехника и связь. 2008. Т. 15, № 3. С. 104–118.

8. Шуть Г. А., Пузырев Е. И., Васильева А. В., Васильев А. С., Некрылов И. С., Ахмеров А. Х., Тимофеев А. Н. Комплексная система эндоскопирования для контроля эрозионного износа лопаток паровых турбин // Изв. вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63, № 3. С. 228–237.

9. Шуть Г. А., Коротаев В. В., Пузырев Е. И., Рыжова В. А., Тимофеев А. Н., Ахмеров А. Х., Родикова Л. С. Видеоэндоскопирование рабочих лопаток паровых турбин и контроль их геометрических параметров // Оптический журнал. 2020. Т. 87, № 11. С. 58–67.

10. Maraev A. A., Shut G. A., Timofeev A. N., Mikheev S. V., Akhmerov A. Kh., Rodikova L. S., Konyakhin I. A. Effect of illumination on errors in estimation of a rotor blade chord value during intelligent video endoscopy of a closed steam turbine cylinder // Studies in Systems, Decision and Control. 2022. Vol. 419. Р. 169–185.

11. Родикова Л. С., Коротаев В. В., Тимофеев А. Н., Рыжова В. А., Мараев А. А., Михеев С. В. Методика выбора параметров оптико-электронных систем контроля износа рабочих лопаток паровых турбин по заданной величине суммарной погрешности // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24, № 2. С. 171–181. DOI: 10.17586/2226-1494-2024-24-2-171-181.

12. Todros K., Hero A. O. Measure-transformed quasi-maximum likelihood estimation // IEEE Trans. Signal Process. Feb. 2017. Vol. 65, N 3. P. 748–763.

13. Uss M., Vozel B., Lukin V., and Chehdi K. Potential accuracy of translation estimation between radar and optical images // Proc. SPIE 9643. Image and Signal Processing for Remote Sensing XXI. 2015. Vol. SPIE 9643. DOI:10.1117/12.2194071.

14. Абакумов И. И., Кульчицкий А. А. Компенсация погрешностей пассивной оптико-электронной системы контроля геометрии изделий // Измерительная техника. 2016. № 8. С. 27–30.

15. Якушенков Ю. Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов. М.: Логос, 2020. 568 с.

16. Вейко В. П., Одинцова Г. В., Карлагина Ю. Ю., Андреева Я. М., Агеев Э. И., Яцук Р. М. Исследование эффекта влияния угла освещения на спектры отражения поверхности нержавеющей стали при окислении импульсным лазерным излучением // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16, № 3. С. 422–427. DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-3-422-427.

17. Ammar R., Elsafrawey A. S., Ashiba H., el-Shafai W., Elazm A. A., Samie F. E. A. E. Contrast Enhancement of Power Plant Images Obtained from Industrial Borescope Devices Menoufia J. of Electronic Engineering Research (MJEER). 2020. Vol. 29, N 1. P. 91–97.

18. Потапов А. С. Системы компьютерного зрения. СПб: Университет ИТМО, 2016. 161 с.

19. Исрафилов Х. С. Исследование методов бинаризации изображений // Вестник науки и образования. 2017. Т. 2, № 6(30). С. 43–50.

20. Akhmerov A. K., Vasilev A. S. Feature extraction enchancement using near-infrared light for multiview metallic surface image fusion // Smart Electromechanical Systems: Recognition, Identification and Modelling. 2022. Vol. 419. Р. 187–199.

21. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1979. Vol. 9, N 1. Р. 62–66.

22. Niblack W. An introduction to digital image processing. Strandberg Publishing Company, 1985.

23. Bernsen J. Dynamic Thresholding of Gray Level Image // ICPR`86: Proc. of Intern. Conf. on Pattern Recognition. Berlin, 1986. P. 1251–1255.

24. Bradley D., Roth G. Adaptive thresholding using the integral image // Journal of graphics tools. 2007. Vol. 12, N 2. Р. 13–21.

25. Андреев А. Л. Моделирование и расчет автоматизированных видеоинформационных систем наблюдения за объектами. Методические указания к лабораторным работам. СПб: НИУ ИТМО, 2013. 82 с.

26. Фам Нгок Туан, Тимофеев А. Н., Коротаев В. В., Рыжова В. А., Родригеш Ж. Ж. П. К. Анализ дополнительных погрешностей оптико-электронной системы контроля положения железнодорожного пути // Научнотехнический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 1. С. 15–23.