本发明涉及汽轮机领域，具体涉及一种叶片扭转量的测量方法。
背景技术：
：传统的测量汽轮机叶片扭转量的方法是使用专用的夹具夹持百分表，手工沿着转子上的基准面移动百分表及其夹具，逐个叶片测量、记录和计算，汽轮机转子上的叶片多达数千片，这样手工测量和计算的效率非常低。此外，在两级叶片轴向距离较小的情况下，普通的百分表体积过大，无法放入进行测量。技术实现要素：鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明要解决的技术问题在于提供一种叶片扭转量的测量方法，能够提高叶片扭转量的测量效率和精度。为实现上述目的，本发明提供一种叶片扭转量的测量方法，包括以下步骤：s1、获得叶片位移测量值：使转子转动，所述转子上安装有至少一圈被测级叶片，利用传感器同时对被测级叶片的侧面和转子进行测量，获得被测级叶片的叶片实际位移量u和转子的转子轴向窜动量v；根据同时刻测得的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v获得被测级叶片的叶片位移测量值y，所述叶片实际位移量u、转子轴向窜动量v和叶片位移测量值y都是一系列值；s2、确定极值：获取步骤s1得到的叶片扭转量初始值y中的所有极大值、得到一组极大值数列，获取步骤s1得到的叶片扭转量初始值y中的所有极小值、得到一组极小值数列；s3、确定有效极值：排除步骤s2得到的极大值数列中的异常极大值、得到一组有效极大值数列{yam}，排除步骤s2得到的极小值数列中的异常极小值、得到一组有效极小值数列{ybm}，其中有效极大值数列{yam}中的各项和有效极小值数列{ybm}中的各项都按照测量的先后顺序排列，m为正整数；s4、确定叶片扭转量：取所述有效极大值数列{yam}中的第j 1项ya(j 1)、以及所述有效极小值数列{ybm}中的第j项ybj，根据ybj和ya(j 1)确定所测量的第j 1个被测级叶片的叶片扭转量s(j 1)，j为自然数。进一步地，所述步骤s1中，所述传感器为位移传感器，所述传感器包括垂直于被测级叶片侧面的第一传感器、以及垂直于转子端面的第二传感器，所述第一传感器用于测量获取叶片实际位移量u，所述第二传感器用于测量获取转子轴向窜动量v；所测得的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v为离散的数值点；根据叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v得到离散的叶片位移测量值、构成叶片位移测量值数列{yn}，叶片位移测量值数列{yn}中的各项按照其测量的序号排列。优选地，所述步骤s1中叶片位移测量值y通过下述方式确定：(a)所述第一传感器和第二传感器安装在被测级叶片的同侧时，叶片位移测量值y等于同时刻的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v的差值；(b)所述第一传感器和第二传感器分别安装在被测级叶片的两侧时，叶片位移测量值y等于同时刻的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v的和值。优选地，所述步骤s2中，所述叶片位移测量值数列{yn}中极大值和极小值的判断标准为：所述极大值大于其前一个值、且大于或等于其后一个值，所述极小值小于其后一个值、且小于或等于其前一个值。进一步地，所述步骤s2中得到极大值和极小值数量相同，得到所述极大值数列中的各项和极小值数列中的各项都按照测量的先后顺序排列。进一步地，所述步骤s3中，所述异常极大值和异常极小值的判断方法为：算出极大值和极小值的极值平均值，将极大值数列和极小值数列中相同序号的极大值和极小值进行求差、得到极值差值，当该极值差值小于极值平均值的30％时，则该序号的极大值为异常极大值、该序号的极小值为异常极小值。进一步地，所述步骤s1中，所述第一传感器测量的被测级叶片侧面为平面；根据所述步骤s1中所获得的叶片位移测量值数列{yn}得到叶片位移测量值的波形图，所述波形图的横坐标为转子转动距离x，所述波形图的纵坐标为叶片位移测量值y，所述有效极大值数列{yam}中各项在波形图中对应的点为am，所述有效极小值数列{ybm}中各项在波形图中对应的点为bm；所述异常极大值在波形图中对应的点为ci，所述异常极小值在波形图中对应的点为di；所述步骤s4中，第j 1个被测级叶片的叶片扭转量s(j 1)的计算方式为：其中，xaj和xa(j 1)分别为点aj和a(j 1)对应的横坐标值；xbj为点bj对应的横坐标值；e为异常点补偿量。进一步地，所述异常点补偿量e的确定方式为：(a)当点a(j 1)和点bj之间无点ci和点di时，e＝0；(b)当点a(j 1)和点bj之间有点ci和点di、且点ci和点di的纵坐标值y不同时，根据点ci和点di在叶片位移测量值数列{yn}中对应的序号确定补偿点ei，e为补偿点ei的横坐标值和点ci横坐标值的差值；(c)当点a(j 1)和点bj之间有点ci和点di、且点ci和点di的纵坐标值y相同时，e为点ci的横坐标值和点di的横坐标值的差值。进一步地，所述步骤s1中，所述一圈被测级叶片中末叶片的围带顶部安装有感应块，所述传感器还包括第三传感器，当感应块随末叶片转动到第三传感器处时，所述第三传感器能够感应到感应块，并开始记录第一传感器和第二传感器的测量数据。进一步地，所述被测级叶片具有依次相连的叶根、叶身和围带；将所述第一传感器设置在被测级叶片的叶根侧面，通过所述步骤s1至s4获得被测级叶片的叶根扭转量；将所述第一传感器设置在被测级叶片的围带侧面，通过所述步骤s1至s4获得被测级叶片的围带扭转量；将被测级叶片的叶根扭转量与围带扭转量相减，得到被测级叶片的相对扭转量。如上所述，本发明涉及的叶片扭转量的测量方法，具有以下有益效果：利用传感器自动连续地对一圈被测级叶片的侧面进行测量，通过测量得到的叶片实际位移量u和转子的转子轴向窜动量v，经过计算即得到一圈被测级叶片中多个被测级叶片的叶片扭转量，同时可以有效地排除转子短时间停顿或反向转动对叶片扭转量测量的影响。采用本发明的叶片扭转量的测量方法，操作方便，极大地提高了叶片扭转量的测量效率，并有效地提高了测量的准确性。附图说明图1为本发明的安装和工作示意图。图2为图1中k方向视图，该图省略了转子和第三传感器。图3为本发明中的叶片位移测量值的波形图。图4为图3中a圈的放大图。图5为图3中b圈的放大图。元件标号说明1转子2被测级叶片21叶根22叶身23围带3第一传感器4第二传感器5第三传感器具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。须知，本说明书附图所绘的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等的用语，亦仅为便于叙述明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。如图1至图5所示，本发明提供一种叶片扭转量的测量方法，包括以下步骤：s1、获得叶片位移测量值：安装好转子1、叶片以及传感器，使转子1转动，转子1上安装有至少一圈被测级叶片2，利用传感器同时对被测级叶片2的侧面和转子1进行测量，获得被测级叶片2的叶片实际位移量u和转子1的转子轴向窜动量v；根据同时刻测得的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v获得被测级叶片2的叶片位移测量值y，叶片实际位移量u、转子轴向窜动量v和叶片位移测量值y都是一系列值。利用传感器测得的叶片实际位移量u和转子1的转子轴向窜动量v可以为连续值，也可以是多个离散的数值。作为优选设计，如图1和图2所示，在本实施例中，传感器为位移传感器，传感器测量数据的频率约为25hz，即每个传感器每秒测得约25个数据，精度要高于1μm。传感器包括垂直于被测级叶片2侧面的第一传感器3、以及垂直于转子1端面的第二传感器4，第一传感器3用于测量获取叶片实际位移量u，第二传感器4用于测量获取转子轴向窜动量v。在一圈被测级叶片2中的末叶片的围带顶部安装有感应块，传感器还包括第三传感器5，当感应块随末叶片转动到第三传感器5处时，第三传感器5能够感应到感应块，并开始记录第一传感器3和第二传感器4的测量数据，此时第一传感器3对应的被测级叶片2为第1个被测级叶片2。所测得的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v为离散的数值点，根据叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v得到离散的叶片位移测量值y、构成叶片位移测量值数列{yn}，其中，叶片位移测量值数列{yn}中的各项按照其测量的序号排列，n为自然数，n具体大小根据实际的测量情况确定，测量过程中保证第一传感器3至少完整地扫过一个被测级叶片2。优选地，可将叶片位移测量值数列{yn}用列表形式表示，得到下述表1：表1叶片位移测量值测量序号0123……n叶片位移测量值y0y1y2y3……yn叶片位移测量值y的计算根据第一传感器3、以及第二传感器4的位置确定，具体地计算方式如下：(a)当第一传感器3和第二传感器4安装在被测级叶片2的同侧时，如图1所示，叶片位移测量值y等于同时刻的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v的差值；(b)当第一传感器3和第二传感器4分别安装在被测级叶片2的两侧时，叶片位移测量值y等于同时刻的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v的和值。s2、确定极值：获取步骤s1得到的叶片扭转量初始值y中的所有极大值、得到一组极大值数列，获取步骤s1得到的叶片扭转量初始值y中的所有极小值、得到一组极小值数列。在本实施例中，叶片位移测量值y为离散型的，构成叶片位移测量值数列{yn}，参考上述表1，当叶片位移测量值数列{yn}中的某一项数值大于其前一个值、且大于或等于其后一个值，则该数值为极大值，当叶片位移测量值数列{yn}中的某一项数值小于其后一个值、且小于或等于其前一个值，则该数值为极小值。本实施例中，叶片位移测量值数列{yn}中的极大值和极小值数量相同，都为k 1个，k为极大值数列中各项和极小值数列中各项的序号，k为自然数。极大值数列中的各项和极小值数列中的各项都按照其原测量序号的先后进行排列。优选地，可将极大值数列和极小值数列分别用列表形式表示，如下表2和表3所示：表2极大值数列序号01234……k原测量序号1055100150194……极大值y10y55y100y150y194……其中，表2的第一行为极大值数列中的各项极大值的序号，第二行为各项极大值在叶片位移测量值数列{yn}中的原序号，第三行为各项极大值的数值。表3极小值数列序号01234……k原测量序号1460104155199……极小值y14y60y104y155y199……其中，表3的第一行为极小值数列中的各项极小值的序号，第二行为各项极小值在叶片位移测量值数列{yn}中的原序号，第三行为各项极小值的数值。s3、确定有效极值：排除步骤s2得到的极大值数列中的异常极大值、得到一组有效极大值数列{yam}，排除步骤s2得到的极小值数列中的异常极小值、得到一组有效极小值数列{ybm}，其中有效极大值数列{yam}中的各项和有效极小值数列{ybm}中的各项都按照其原测量序号的先后顺序排列，m为正整数。由于转子1可能会出现短时间停顿或反向转动的异常，这些异常转动会导致在叶片位移测量值数列{yn}中产生一些异常极大值和异常极小值，为了防止这些转子1的异常转动对测量数据产生影响，需要找出并排除这些异常极大值和异常极小值。在本实施例中，异常极大值和异常极小值的判断方法为：算出极大值和极小值的极值平均值，将极大值数列和极小值数列中相同序号的极大值和极小值进行求差、得到极值差值，当该极值差值小于极值平均值的30％时，则该序号的极大值为异常极大值，该序号的极小值为异常极小值。具体地，以表2和表3中的数据为例，根据表2和表3，得到极值差值列表，如下表4所示：表4极值差值序号01234……k极大值y10y55y100y150y194……极小值y14y60y104y155y199……极值差值y10-y14y55-y60y100-y104y150-y155y194-y199……其中，表4的第一行为极小值数列和极大值数列中各项的序号，第二行为各项极大值的数值，第三行为各项极小值的数值，第四行为极大值减去极小值的极值差值。将表4中第二行的所有极大值和第三行中的所有极小值相加，再除以极大值和极小值的总数2(k 1)，得到极值平均值。将表4中的每一个极值差值与极值平均值相比，当该某个极值差值小于极值平均值的30％时，则该列中的极大值和极小值为异常极大值和异常极小值，例如，若第二列中的极值差值y55-y60小于极值平均值的30％时，则y55为异常极大值、y60为异常极小值。根据上述方法找出表4中所有的异常极大值和异常极小值，并将其在表4中排除，则表4剩下的即为有效极大值和有效极小值。具体地，以表4中的数据为例，当表4中第二列和第四列的极值差值小于极值平均值的30％时，得到的有效极大值数列{yam}和有效极小值数列{ybm}分别以表格形式表示，如下表5和表6所示：表5有效极大值数列序号123……原测量序号10100150有效极大值y10y100y150……表6有效极小值数列序号123……原测量序号1460155有效极小值y14y60y155……其中，表5和表6中第二行中的原测量序号，即为该列中的有效极大值数和有效极小值的各项在原叶片位移测量值数列{yn}中的序号。s4、确定叶片扭转量：取有效极大值数列{yam}中的第j 1项ya(j 1)、以及有效极小值数列{ybm}中的第j项ybj，根据ybj和ya(j 1)确定所测量的第j 1个被测级叶片2的叶片扭转量s(j 1)，其中j为自然数。在本实施例中，如图2所示，第一传感器3测量的被测级叶片2侧面为平面，根据获得的叶片位移测量值数列{yn}得到叶片位移测量值的波形图，如图3所示，波形图的横坐标为转子1转动距离x，波形图的纵坐标为叶片位移测量值y，有效极大值数列{yam}中各项在波形图中对应的点为am，有效极小值数列{ybm}中各项在波形图中对应的点为bm；异常极大值在波形图中对应的点为ci，异常极小值在波形图中对应的点为di，i为正整数。采用本实施例中的位移传感器进行测量时，参考图2和图3所示，图2中箭头方向为转子1转动的方向，第1个被测级叶片2上获得的叶片位移测量值y对应于点a1之前的波段，在第j 1个被测级叶片2上获得的叶片位移测量值y，对应于图3中点bj到点a(j 1)段，j为正整数；测量过程中当第一传感器3从第j个被测级叶片2进入第j 1个被测级叶片2，理论上该瞬间获得的叶片位移测量值y应对应于图3中aj点到bj’点，但由于转子1的旋转以及传感器回弹需要时间，实际只测到bj点处的数值，而无法测到bj’点的数值，因此产生了一个测量误差。在本实施例中，因为被第一传感器3测量的被测级叶片2侧面为平面，当转子1不出现反向转动或短暂停止时，在一个被测级叶片2上得到的叶片位移测量值y在波形图中呈线性分布，如图3中的点b2到点a3段。根据叶片位移测量值的波形图，采用相似三角形法进行补偿计算，第j 1个被测级叶片2的叶片扭转量s(j 1)的计算方式为：其中，xaj和xa(j 1)分别为点aj和a(j 1)对应的横坐标值；xbj为点bj对应的横坐标值；e为异常点补偿量。测量过程中，当转子出现反向转动或短暂停止的异常时，叶片位移测量值y中会产生异常极大值和异常极小值，参考图3中的点c1和点d1、以及点c2和点d2所示。在本实施例中，异常点补偿量e的确定方式为：(a)当点a(j 1)和点bj之间无点ci和点di时，e＝0；(b)当点a(j 1)和点bj之间有点ci和点di、且点ci和点di的纵坐标值y不同时，根据点ci和点di在叶片位移测量值数列{yn}中对应的序号确定补偿点ei，e为补偿点ei的横坐标值和点ci横坐标值的差值；参考图3和图4所示，点a2和点b1之间有点c1和点d1，假设点c1在叶片位移测量值数列{yn}中对应的原测量序号为c、d1在叶片位移测量值数列{yn}中对应的原测量序号为d，则确定补偿点e1在叶片位移测量值数列{yn}中对应的原测量序号为2d-c。再通过点d1和补偿点e1在叶片位移测量值数列{yn}的对应的原测量序号，以此在叶片位移测量值的波形图中来确定点c1横坐标值和补偿点e1的横坐标值，然后两者横坐标的取差值，得到异常点补偿量e。(c)当点a(j 1)和点bj之间有点ci和点di、且点ci和点di的纵坐标值y相同时，e为点ci的横坐标值和点di的横坐标值的差值。参考图3和图5所示，点a4和点b3之间有点c2和点d2，通过点c2和点d2在叶片位移测量值数列{yn}的对应的原测量序号，以此在叶片位移测量值的波形图中来确定点c2横坐标值和点d2的横坐标值，然后两者横坐标的取差值，得到异常点补偿量e。进一步地，本发明涉及的测量方法可以用于测量叶片侧面的相对扭转量，被测级叶片2具有依次相连的叶根21、叶身22和围带23；将第一传感器3设置在被测级叶片2的叶根21侧面，通过上述步骤s1至s4获得一组被测级叶片2的叶根扭转量；将第一传感器3设置在被测级叶片2的围带23侧面，通过上述步骤s1至s4获得一组被测级叶片2的围带扭转量。当被测级叶片2的叶根扭转量和围带扭转量两组数据的测量起点相同时，则这两组数据一一对应，相对应的叶根扭转量和围带扭转量属于同一个被测级叶片2，将两组数据一一相减即可以得到每个被测级叶片2的相对扭转量。由于本发明中测量数据较多，作为优化设计，本发明可设计专用的计算程序进行计算，优选地，采用labview软件进行数据采集和程序设计。采用本发明涉及的叶片扭转量测量方法，利用传感器自动连续的对一圈被测级叶片2的侧面进行测量，通过测量得到的叶片实际位移量u和转子1的转子轴向窜动量v，经过计算即得到一圈被测级叶片2中多个被测级叶片2的叶片扭转量，操作方便，极大地提高了叶片扭转量的测量效率，并有效地提高了测量的准确性。特别地，采用本实施例的叶片扭转量测量方法，用相似三角形法进行补偿计算，消除了传感器回弹时间和转子1的转动对测量结果的影响，并同时在三角形法补偿计算过程中，有效地排除转子1的反向转动或短暂停止等异常转动对叶片扭转量测量的影响，测量结果更加精确。同时可采用labview软件进行数据采集和程序设计，实现计算机辅助测量和计算，进一步地提高叶片扭转量的测量效率。综上所述，发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具有高度产业利用价值。上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属
技术领域：
中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。当前第1页1 2 3
技术特征：1.一种叶片扭转量的测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
s1、获得叶片位移测量值：使转子转动，所述转子上安装有至少一圈被测级叶片，利用传感器同时对被测级叶片的侧面和转子进行测量，获得被测级叶片的叶片实际位移量u和转子的转子轴向窜动量v；根据同时刻测得的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v获得被测级叶片的叶片位移测量值y，所述叶片实际位移量u、转子轴向窜动量v和叶片位移测量值y都是一系列值；
s2、确定极值：获取步骤s1得到的叶片扭转量初始值y中的所有极大值、得到一组极大值数列，获取步骤s1得到的叶片扭转量初始值y中的所有极小值、得到一组极小值数列；
s3、确定有效极值：排除步骤s2得到的极大值数列中的异常极大值、得到一组有效极大值数列{yam}，排除步骤s2得到的极小值数列中的异常极小值、得到一组有效极小值数列{ybm}，其中有效极大值数列{yam}中的各项和有效极小值数列{ybm}中的各项都按照测量的先后顺序排列，m为正整数；
s4、确定叶片扭转量：取所述有效极大值数列{yam}中的第j 1项ya(j 1)、以及所述有效极小值数列{ybm}中的第j项ybj，根据ybj和ya(j 1)确定所测量的第j 1个被测级叶片的叶片扭转量s(j 1)，j为自然数。
2.根据权利要求1所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述传感器为位移传感器，所述传感器包括垂直于被测级叶片侧面的第一传感器、以及垂直于转子端面的第二传感器，所述第一传感器用于测量获取叶片实际位移量u，所述第二传感器用于测量获取转子轴向窜动量v；所测得的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v为离散的数值点；根据叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v得到离散的叶片位移测量值y、构成叶片位移测量值数列{yn}，叶片位移测量值数列{yn}中的各项按照其测量的序号排列，n为自然数。
3.根据权利要求2所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s1中叶片位移测量值y通过下述方式确定：(a)所述第一传感器和第二传感器安装在被测级叶片的同侧时，叶片位移测量值y等于同时刻的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v的差值；(b)所述第一传感器和第二传感器分别安装在被测级叶片的两侧时，叶片位移测量值y等于同时刻的叶片实际位移量u和转子轴向窜动量v的和值。
4.根据权利要求2所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s2中，所述叶片位移测量值数列{yn}中极大值和极小值的判断标准为：所述极大值大于其前一个值、且大于或等于其后一个值，所述极小值小于其后一个值、且小于或等于其前一个值。
5.根据权利要求2所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s2中得到极大值和极小值数量相同，得到所述极大值数列中的各项和极小值数列中的各项都按照测量的先后顺序排列。
6.根据权利要求1或5所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s3中，所述异常极大值和异常极小值的判断方法为：算出极大值和极小值的极值平均值，将极大值数列和极小值数列中相同序号的极大值和极小值进行求差、得到极值差值，当该极值差值小于极值平均值的30％时，则该序号的极大值为异常极大值、该序号的极小值为异常极小值。
7.根据权利要求2所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述第一传感器测量的被测级叶片侧面为平面；根据所述步骤s1中所获得的叶片位移测量值数列{yn}得到叶片位移测量值的波形图，所述波形图的横坐标为转子转动距离x，所述波形图的纵坐标为叶片位移测量值y，所述有效极大值数列{yam}中各项在波形图中对应的点为am，所述有效极小值数列{ybm}中各项在波形图中对应的点为bm；所述异常极大值在波形图中对应的点为ci，所述异常极小值在波形图中对应的点为di；所述步骤s4中，第j 1个被测级叶片的叶片扭转量s(j 1)的计算方式为：
其中，xaj和xa(j 1)分别为点aj和a(j 1)对应的横坐标值；xbj为点bj对应的横坐标值；e为异常点补偿量。
8.根据权利要求7所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述异常点补偿量e的确定方式为：
(a)当点a(j 1)和点bj之间无点ci和点di时，e＝0；
(b)当点a(j 1)和点bj之间有点ci和点di、且点ci和点di的纵坐标值y不同时，根据点ci和点di在叶片位移测量值数列{yn}中对应的序号确定补偿点ei，e为补偿点ei的横坐标值和点ci横坐标值的差值；
(c)当点a(j 1)和点bj之间有点ci和点di、且点ci和点di的纵坐标值y相同时，e为点ci的横坐标值和点di的横坐标值的差值。
9.根据权利要求2所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述一圈被测级叶片中末叶片的围带顶部安装有感应块，所述传感器还包括第三传感器，当感应块随末叶片转动到第三传感器处时，所述第三传感器能够感应到感应块，并开始记录第一传感器和第二传感器的测量数据。
10.根据权利要求2所述的叶片扭转量的测量方法，其特征在于：所述被测级叶片具有依次相连的叶根、叶身和围带；将所述第一传感器设置在被测级叶片的叶根侧面，通过所述步骤s1至s4获得被测级叶片的叶根扭转量；将所述第一传感器设置在被测级叶片的围带侧面，通过所述步骤s1至s4获得被测级叶片的围带扭转量；将被测级叶片的叶根扭转量与围带扭转量相减，得到被测级叶片的相对扭转量。
技术总结本发明涉及一种本叶片扭转量的测量方法，包括以下步骤：S1、获得叶片位移测量值：利用传感器同时对被测级叶片的侧面和转子进行测量，获得被测级叶片的叶片位移测量值Y；S2、确定极值：获取步骤S1得到的叶片扭转量初始值Y中的所有极大值、得到一组极大值数列，以及叶片扭转量初始值Y中的所有极小值、得到一组极小值数列；S3、确定有效极值：排除步骤S2得到的极大值数列中的异常极大值、得到一组有效极大值数列{YAm}，以及排除极小值数列{YB}中的异常极小值、得到一组有效极小值数列{YBm}；S4、确定叶片扭转量：根据有效极大值数列{YAm}中的YA(j 1)、以及有效极小值数列{YBm}中的YBj，确定所测量的第j 1个被测级叶片的叶片扭转量S(j 1)。
技术研发人员：张国永;李新杰;朱鹤鸣
受保护的技术使用者：上海电气电站设备有限公司
技术研发日：2018.11.30
技术公布日：2020.06.09
