工業(yè)內(nèi)窺鏡檢測燃?xì)廨啺l(fā)電機的應(yīng)用

　　利用工業(yè)內(nèi)窺鏡測試燃?xì)廨啓C的優(yōu)點：利用壓氣機和渦輪上機殼和燃燒室預(yù)留的探孔，可以發(fā)現(xiàn)燃?xì)廨啓C的內(nèi)部缺陷，不需要拆卸壓氣機和渦輪的機殼，更經(jīng)濟；大多數(shù)缺陷檢測技術(shù)都是從癥狀和數(shù)據(jù)到實際缺陷的映射，而內(nèi)窺鏡檢測依靠檢測圖像和視覺來完成映射過程——直觀、快速；內(nèi)窺檢查不僅可以觀察，還可以測量缺陷的大小，進(jìn)行定量評價——更加準(zhǔn)確。

　　工業(yè)內(nèi)窺鏡在燃?xì)廨啓C發(fā)電機檢測中的應(yīng)用包括以下幾個方面:

　　1.測試前的必要準(zhǔn)備。燃?xì)廨啓C由壓氣機、燃燒室和（高低壓）氣體滲透率組成，也是檢測的重點對象。在測試之前，尤其是在檢查燃燒室和熱通道之前，必須將燃?xì)廨啓C冷卻到內(nèi)窺鏡探頭的工作溫度范圍。

　　2.尋找燃?xì)廨啓C的缺陷。高溫、負(fù)載切換引起的內(nèi)部材料蠕變、機械振動等。都是燃?xì)廨啓C內(nèi)部部件缺陷的原因。使用工業(yè)內(nèi)窺鏡檢查燃燒室、高溫通道、渦輪動、靜葉片以及各種管道和接頭，可以發(fā)現(xiàn)涂層脫落、基體氧化、燒蝕、腐蝕、疲勞磨損、熱點、異常磨損等缺陷。，及時評估高溫部件的可靠性并跟蹤其狀態(tài)變化，從而使燃?xì)廨啓C部件

　　3.人工智能輔助缺陷識別。隨著內(nèi)窺鏡檢測技術(shù)與時俱進(jìn)的發(fā)展，以及跨行業(yè)、跨部門應(yīng)用的人工智能技術(shù)的融合，燃?xì)廨啓C檢測正走向智能化解決方案。

　　4.燃?xì)鉁u輪缺陷的定量分析發(fā)現(xiàn)缺陷并不意味著立即替換它們。更經(jīng)濟的方法是測量缺陷的大小，如裂紋長度、涂層脫落面積等。通過一定頻率的記錄和比較，可以預(yù)測缺陷的發(fā)展趨勢，并制定適當(dāng)?shù)木S修計劃。

　　5.清潔度和異物篩選。在完成對燃?xì)廨啓C機體和部件的常規(guī)檢查后，還需要注意燃?xì)廨啓C的清潔度，重點檢查壓縮機的進(jìn)氣導(dǎo)管、進(jìn)氣氣缸、渦輪內(nèi)缸和排氣氣缸是否有異物。如發(fā)現(xiàn)異物，應(yīng)使用配有機械手工具的內(nèi)窺鏡設(shè)備及時取出，同時消除安全隱患。