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一种基于图像的燃气轮机叶型参数测量方法

An Image-Based Turbine Blade Parameter Inspection Method

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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.
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.

gas turbineblade parameter inspectionimage processingskeleton extraction

崔则阳、孔祥玲、付经伦、施佳君

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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

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

中国科学院大学,北京市 海淀区 100000

中国科学院大学南京学院,江苏省 南京市 210000

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燃气轮机 叶型参数测量 图像处理 骨架提取

国家自然科学基金项目

51377011

2024

发电技术
华电电力科学研究院

发电技术

CSTPCD
影响因子:0.388
ISSN:2096-4528
年,卷(期):2024.45(1)
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