一种基于图像的燃气轮机叶型参数测量方法

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.21146

发电技术 ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (1): 106-112.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.21146

一种基于图像的燃气轮机叶型参数测量方法

崔则阳¹^,²^,³^,⁴, 孔祥玲², 付经伦¹^,²^,³^,⁴, 施佳君²

^1.中国科学院工程热物理研究所先进燃气轮机实验室，北京市海淀区 100190
^2.中科;南京未来能源系统研究院燃气轮机数字化中心，江苏省南京市 210000
^3.中国科学院大学，北京市海淀区 100000
^4.中国科学院大学南京学院，江苏省南京市 210000

收稿日期:2022-01-07 出版日期:2024-02-29 发布日期:2024-02-29
作者简介:崔则阳(1984)，男，硕士研究生，研究方向为燃气轮机数字化、图像处理，cuizeyang21@mails.ucas.ac.cn；
孔祥玲(1984)，女，博士，副研究员，从事机器人运动控制、机器视觉、最优化理论及应用、路径优化控制等方面的研究，本文通信作者，kongxiangling@njiet.cn；
付经纶 (1979)，女，博士，研究员，研究方向为燃气轮机透平强耦合机理研究及数字化，Email:fujl@iet.cn
施佳君 (1990)，女，硕士，研究方向为燃气轮机总体性能设计与分析。
基金资助:
国家自然科学基金项目(51377011)

An Image-Based Turbine Blade Parameter Inspection Method

Zeyang CUI¹^,²^,³^,⁴, Xiangling KONG², Jinglun FU¹^,²^,³^,⁴, Jiajun SHI²

^1.Advanced Gas Turbine Laboratory, IET, CAS, Haidian District, Beijing 100190, China
^2.Gas Turbine Digitalization Research Center, Nanjing Institute of Future Energy System, Nanjing 210000, Jiangsu Province, China
^3.University of Chinese Academy;of Sciences, Haidian District, Beijing 100000, China
^4.University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210000, Jiangsu Province, China

Received:2022-01-07 Published:2024-02-29 Online:2024-02-29
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(51377011)

摘要/Abstract

摘要：

叶型参数的准确测量是实现叶片性能诊断和逆向建模的关键步骤。为了提高叶型参数的测量效率，提出了一种基于图像的参数提取方法。首先，采用骨架提取算法对叶片中弧线进行定位；然后，通过拟合计算获得中弧线函数及叶型厚度分布；最后，采用优化算法提高叶型参数辨识精度。实验结果表明，所提出的基于图像的叶型测量方法具有较高的准确性，测量相对误差小于1.5%，且应用方便、灵活，为叶片几何参数的快速、准确测量提供了新的解决方法。

关键词: 燃气轮机, 叶型参数测量, 图像处理, 骨架提取

Abstract:

Accurate inspection of the feature parameters of the blade is a pivotal step to conduct the performance diagnosis and reverse modeling. To improve the inspection efficiency, an image-based parameter inspection method was proposed. First, the skeleton extraction algorithm was used to locate the middle arc of the blade. Then, the middle arc function and the blade thickness distribution function were obtained by the 3-order polynomial curve fitting algorithms. Finally, an optimization algorithm was derived to improve the inspection accuracy. Experimental results show that the proposed image-based feature parameter inspection method has high accuracy, and the relative measurement error is less than 1.5%. It provides a new solution for the rapid and accurate measurement of blade geometric parameters.

Key words: gas turbine, blade parameter inspection, image processing, skeleton extraction

中图分类号:

TK 05

崔则阳, 孔祥玲, 付经伦, 施佳君. 一种基于图像的燃气轮机叶型参数测量方法[J]. 发电技术, 2024, 45(1): 106-112.

Zeyang CUI, Xiangling KONG, Jinglun FU, Jiajun SHI. An Image-Based Turbine Blade Parameter Inspection Method[J]. Power Generation Technology, 2024, 45(1): 106-112.

图/表 13

图1 基于图像的叶型参数测量方法步骤

Fig. 1 Steps of the proposed image-based blade parameter inspection method

图2 背景点、内部点和轮廓点定义

Fig. 2 Definitions of background point, internal point and contour point

图3 叶片叶型参数

Fig. 3 Feature parameters of the blade

图4 叶片骨架提取

Fig. 4 Skeleton extraction for a blade image

图 5 图像采集环境

Fig. 5 Experimental setting for image acquisition

图4 基于图像的叶片叶型关键参数测量软件界面

Fig. 4 Software interface of the proposed image-based blade feature parameter inspection method

表1 某型叶片叶型关键参数

Tab. 1 Feature parameters of a blade

参数	L/mm	R_f/mm	R_r/mm	R_max/mm	P_max/mm	T/mm	α_f/(°)	α_r/(°)
真实值	70	3	2	8	25	24	45	40

图6 叶型图像预处理

Fig. 6 Preprocessing for the turbine blade image

表2 叶型参数测量结果与真实值误差分析

Tab. 2 Error analysis between the inspected feature parameters and the standard values

叶型参数	真实值	测量值	绝对误差
L/mm	70	68.41	1.59
R_f/mm	3	3.07	0.07
R_r/mm	2	1.99	0.01
R_max/mm	8	7.84	0.16
P_max/mm	25	23.49	1.51
T/mm	24	24.41	0.41
α_f/(°)	45	42.10	2.90
α_r/(°)	40	40.05	0.05

图7 基于测量值重建叶型与原图叶型对比

Fig. 7 Comparison between the original and the turbine blade reconstruction using inspected feature parameters

图8 参数优化过程收敛性

Fig. 8 Convergence of the feature parameter optimization

表3 叶型参数优化结果与真实值误差分析

Tab. 3 Error analysis between the optimized feature parameters and the standard values

叶型参数	真实值	优化值	绝对误差
L/mm	70	70.02	0.02
R_f/mm	3	3.04	0.04
R_r/mm	2	2.02	0.02
R_max/mm	8	8.01	0.01
P_max/mm	25	24.81	0.19
T/mm	24	23.89	0.11
α_f/(°)	45	45.42	0.42
α_r/(°)	40	39.41	0.59

图9 基于优化值重建叶型与原图叶型对比

Fig. 9 Comparison between the original and the turbine blade reconstruction using optimized feature parameters

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