CN100458122C - 用于评定燃气轮机损伤的方法和装置 - Google Patents
用于评定燃气轮机损伤的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN100458122C CN100458122C CNB2003101235504A CN200310123550A CN100458122C CN 100458122 C CN100458122 C CN 100458122C CN B2003101235504 A CNB2003101235504 A CN B2003101235504A CN 200310123550 A CN200310123550 A CN 200310123550A CN 100458122 C CN100458122 C CN 100458122C
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parameter value
- value
- parameter
- actual
- index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 230000006378 damage Effects 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 claims description 32
- 230000006735 deficit Effects 0.000 claims description 11
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 3
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 22
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000010304 firing Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 2
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000001994 activation Methods 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
Abstract
本发明提供一种用于评定机器部件受损的方法(700)。该方法包括：根据第一参数值指标来计算一个预期的参数值(702)，根据第二参数值指标来计算一个实际参数估计值(704)，第二参数值指标不同于第一参数值指标，确定所计算的预期参数值是否与所计算的实际参数估计值相差一个预定的极限值(706)，根据比较结果产生一个受损信号(708)。
Description
根据N68936-99-C-0117号合同，美国政府享有本发明的某些权利。
【技术领域】
本发明涉及燃气轮机，具体地说，本发明涉及用于评定燃气轮发动机损伤的方法和装置。
【背景技术】
燃气轮机通常在不同的环境中进行使用，例如，作为飞机发动机来提供动力和/或在陆基动力系统和/或海基动力系统中提供动力。在正常工作过程中，燃气轮机可承受环境温度、压力和动力输出量的巨大变化，虽然这些变化是出现在正常工作过程中，但这些变化会引起发动机动力产生不良的变化。
为了便于保持发动机的效率，至少有些已知的涡轮发动机包括控制器，该控制器可连续地监测发动机以保证维持涡轮机的机械、空气动力、热力和流动极限性能。但是，尽管对涡轮机进行了连续的监测，但在没有控制器检测的情况下，仍会出现发动机性能不尽如人意的情况。例如，错误的致动器位置反馈信号或后燃烧室管阻塞会使燃气轮机的可变排气喷嘴(VEN)出现异常，而此异常只有对VEN进行实际检测时才会被检测出来。但是，在异常状态下连续地进行工作会对发动机的工作性能造成不利的影响。
通常可操纵燃气轮机的可变截面排气喷嘴(VEN)来调节燃气轮机中的压力比。实际上，随着有效喷嘴面积发生变化，经过喷嘴的压力降会发生变化，而这会影响叶片的工作线路和核心发动机的压力比。已知的VEN控制逻辑电路可检测位置传感器的故障或致动器故障，但更细微的受损情况例如由冲击损伤而形成的孔可通过调整VEN的位置来进行补偿，但通过控制逻辑电路不能检测出这种损伤，除非所需的补偿超过了VEN的实际极限。
【发明内容】
一方面，本发明提供一种用于评定机器部件受损的方法。该方法包括根据第一参数值指标来计算一个预期的参数值，根据第二参数值指标来计算一个实际参数估计值，第二参数值指标不同于第一参数值指标，确定所计算的预期参数值是否与所计算的实际参数估计值相差一个预定的极限值，根据比较结果产生一个受损信号。
另一方面，本发明提供一种用于检测燃气轮机损伤的装置。该装置包括一个计算装置，该计算装置包括一个处理器和一个与处理器连通的存储器，该处理器被编程以执行一个软件产品编码程序段，该处理器包括一个检测界限模块、一个估算装置和一个比较器，其中，计算装置按程序工作来评定燃气轮机中的损伤。
再一方面，本发明提供一种燃气涡轮组件。该组件包括一个可变截面排气喷嘴和一个计算装置，所述排气喷嘴包括一个入口侧和一个出口侧，所述计算装置包括一个处理器和一个与处理器连通的存储器，其中，处理器被编程以执行一个软件产品编码程序段，该处理器包括一个检测界限模块、一个估算装置和一个比较器，其中，计算装置按程序工作来评定燃气涡轮组件中的损伤。
【附图说明】
图1是燃气轮机的示意图；
图2是可与图1所示燃气轮机一起使用的可变截面排气喷嘴受损检测装置的示意性方框图；
图3是表示燃气轮机测试示意性轨迹图；
图4是表示对燃气轮机后燃烧室管上所开的孔进行计算机模拟测试的示意性轨迹图；
图5是作为燃气轮机测试数据的受损检测装置的示意性结果图；
图6是表示叠加到模拟数据时的受损检测装置的结果的示意性轨迹图；
图7是图2所示受损检测装置的受损评定过程的流程图。
【具体实施方式】
图1是燃气轮机10的示意图，燃气轮机10包括叶片组件12、高压压缩机14和燃烧室16。在一个实施例中，燃气轮机10是位于Ohio州Cincinnati市的General Electric Company公司销售的F414军用飞机发动机。燃气轮机10还包括高压涡轮18和低压涡轮20。叶片组件12和涡轮20通过第一轴24相连，压缩机14和涡轮18通过第二轴26相连。
在工作过程中，空气流经叶片组件12，且压缩空气由叶片组件12供应给高压压缩机14。高压缩空气进入燃烧室16。来自燃烧室16的气流驱动旋转涡轮18和20并经排气系统28流出燃气轮机10。排气系统28包括可变截面排气喷嘴(VEN)30。
图2是可与图1所示燃气轮机10一起使用的可变截面排气喷嘴受损检测装置200的方框图。受损检测装置200具体为一个与燃气轮机10相连并被构造成执行以下过程的处理器。这里所用的术语处理器并不仅仅局限于现有技术中用作处理器的那些集成电路，而是广义地指计算机、处理器、微控制器、微计算机、可编程逻辑控制器、特定用途的集成电路和其它可编程电路。在典型实施例中，受损检测装置200具体为位于Ohio州Cincinnati市的General Electric Company公司销售的Full Authority Digital Electronic Control(FADEC)。受损检测装置200用于识别潜在的损伤情况，包括孔，或引起涡轮下游的实际面积和/或阻塞增大的其它损伤，或者错误的位置反馈信号，或引起涡轮下游的实际面积减小的其它损伤。受损检测装置200包括与参数值指标204连通的检测界限模块202。在典型实施例中，燃气轮机10包括VEN28和参数值指标204，指标204是喷嘴致动器位置反馈信号204。在另一个实施例中，参数值指标204可包括用于表示喷嘴致动器位置反馈信息的燃气轮机处理参数。
有效面积估算装置206利用燃气轮机的循环数据来确定由受实际喷嘴面积影响的燃气轮机处理参数所隐含的喷嘴面积。比较器208接收来自检测界限模块202和估算装置206的信号，并对接收到的信号进行相互比较和与预定的极限值进行比较。如果比较结果超过了预定的极限值，就产生一个受损信号210。在典型实施例中，根据参数值指标204来计算有效喷嘴面积的最大预期值。另外，其它工作状态信息可用于推导所需的参数值指标。具体地说，最大预期值表示检测界限。然后利用燃气轮机循环数据212，例如包括转子转速、燃气压力或温度、发动机功率、飞行高度、Mach数和燃料流量，在估算装置206中计算实际有效喷嘴面积的估计值。在比较器208中对有效喷嘴面积的最大预期值和实际有效喷嘴面积的估计值进行比较，估计有效面积超过检测界限就产生受损信号210。
有效面积估算装置206产生一个有效喷嘴面积估计值，该值是发动机循环数据212的函数。在典型实施例中，该函数是输入数据的简单线性函数。在另一个实施例中，该函数是神经网络。在另一个实施例中，该函数是输入数据的非线性函数。另外，可采用受损的和未受损的发动机10的真实或模拟发动机数据来训练估算装置206。在另外一个实施例中，该函数可以是采用上游参数作为输入数据的有效喷嘴面积的物理模型。
通过将有效喷嘴面积的最小预期值用作检测界限，可采用类似的逻辑运算来检测VEN或后燃烧室管阻塞或错误位置反馈信号。在此状态过程中，有效喷嘴面积小于根据致动器位置反馈值204所预期的喷嘴面积。这种逻辑运算可与上述“最大面积”逻辑运算一起结合使用，且这种使用与两种逻辑运算的目的和运算过程是一致的。
图3是表示典型的发动机测试轨迹图，其中，受损检测装置200在位于Ohio州Cincinnati市的General Electric Company公司销售的军用飞机发动机软件环境下工作。测试包括发动机循环数据和发动机测试数据。在发动机测试过程中，使预先存在于后燃烧室管区段的侧面上的孔露出，上述孔使涡轮18和20下游的有效面积增大。在经过40(t＝40)秒的时间之前，在测试早期第一孔处于部分功率下。因此，图线300所示的数据表示包括模拟预先存在的VEN受损的后燃烧室管的状态。在发动机10达到最大干功率(IRP)之后和经过了大约47(t＝47)秒之后，使来自发动机10的位于后燃烧室区段后面附近的另外的一孔露出。叶片转速轨迹302表示露出第二孔使有效喷嘴面积突然增大时叶片转速(QN2)的响应曲线。LP涡轮出口温度(QT5)轨迹304表示叶片转速302开始增大时的LP涡轮出口温度响应曲线。轨迹306所示的LP涡轮出口压力(QP56)随排气面积的增大而开始降低。轨迹308表示排气喷嘴致动器位置反馈信号(QA8X)的响应曲线。在FADEC进行检测并接着补偿增大的有效排气喷嘴面积时，控制系统发出指令关闭排气喷嘴。当排气喷嘴关闭时，可以看到轨迹302所示的叶片转速、轨迹304所示的LP涡轮出口温度和轨迹306所示的LP涡轮出口压力就返回到其预定结果值附近。值得注意的是，在典型情况下，这种模拟损伤不足以超过排气喷嘴28修正损伤的能力极限，并且这在进行实际检查时才会被察觉。
图4是表示对燃气轮机后燃烧室管上所开的孔进行计算机模拟测试的典型轨迹图。图4表示在后燃烧室管或喷嘴区域引入一个20in2当量的孔的模拟结果。工作状态与图3所示的燃气轮机测试状态相同。在5秒标记(t＝5)位置处出现损伤，且通过FADEC发出指令使轨迹408所示的排气喷嘴实际面积减小来补偿轨迹402所示的叶片转速的相应增大和轨迹404所示的LP涡轮出口温度以及轨迹406所示的LP涡轮出口压力的降低。
图5是作为燃气轮机测试数据的受损检测装置的典型结果图线500。图线500包括节流阀位置(PLA)轨迹502、有效排气喷嘴面积(AE8)估计轨迹504和AE8极限轨迹506。轨迹504表示检测界限轨迹508，它是根据A8致动器位置反馈信号而计算的有效喷嘴面积的估计值。在典型实施例中，检测界限轨迹508包括另外的固有边界。估计的AE8轨迹510是根据发动机循环数据212估计的有效喷嘴面积值。在测试开始(t＝40)时，由于露出了第一孔，因此，估计的AE8轨迹510大于检测界限轨迹508。但是，在大约47秒时间标记(t＝47)处，第二孔露出。由于孔提供了额外的排气区域，因此估计的AE8轨迹510开始增大。当FADEC开始进行补偿时，AE8估计轨迹510和检测界限轨迹508减小。当露出第二孔时，估计的AE8轨迹510和检测界限轨迹508之间的差异就变化为图线506所示的大约30in2。AE8极限轨迹506表示AE8估计轨迹510和检测界限轨迹508之间的差。在典型实施例中，AE8极限图线所表示的信号用于设定受损信号210。在喷嘴或后燃烧室管阻塞的情况下，AE8估计图线506就表示沿相反方向的轨迹，估计的AE8轨迹510和检测界限轨迹508之间的差沿正的基准方向增大。
图6是叠加到模拟数据时的受损检测装置200的结果图线600。图线600表示由20in2的孔得到的受损轨迹602和由40in2的孔得到的受损轨迹604。每个轨迹602和604包括检测界限轨迹606和608、估计的AE8轨迹610和612以及AE8轨迹614和616。除了不存在模拟的预先存在的损伤之外，模拟结果与图5所示的发动机测试数据具有类似的特性，因此，估计的AE8轨迹606、608大约与AE8轨迹614、616相同。在模拟过程中经过大约5秒时间之后，分别如轨迹602和604所示模拟相应于20in2和40in2的孔的发动机的损伤。在每个模拟过程中，由于模拟的损伤表现为更大的喷嘴面积从而允许更大的流量通过发动机10，因此，估计的AE8轨迹610、612和AE8轨迹614、616急剧增大。FADEC通过关闭排气喷嘴28、减小喷嘴面积和限制通过发动机10的流量来补偿通过发动机的增大流量。
图7是图2所示受损检测装置的受损评定过程700的流程图。过程700根据对受损征兆敏感的第一参数值指标204来计算预期的参数值702。在典型实施例中，第一参数值指标204是燃气轮机排气喷嘴致动器的位置反馈信号。在另一个实施例中，第一参数值指标204可以是任何的检测参数或可从其它检测参数推导出的参数。由于在一种已知的受损情况下，例如位于燃气轮机后燃烧室管壁上的孔，燃气轮机的FADEC可通过关闭排气喷嘴来对孔进行补偿，因此，可选择燃气轮机排气喷嘴致动器位置反馈信号。位置反馈信号可根据发动机受损情况来指示喷嘴的位置变化。根据第二参数值指标来计算实际参数值估计值704。在典型实施例中，用于指示第二参数值的是多个监测设备参数的传感器，他们可联合推导出实际参数的估计值。在另一个实施例中，用于指示第二参数值的可以是可监测与第一参数值指标相同参数的备用传感器。将计算的预期参数值结果与基于预定极限计算的实际参数估计值进行比较706。如果比较结果超过该极限，就产生受损信号708。受损信号708可指示孔或其它的过流量状态，或者可指示后燃烧室管阻塞或错误致动器位置反馈信号。受损信号708可用于产生自动修正作用，发出视觉和/或声觉报警信号，记录到错误记录中，或者与其它信号一起使用来向监控系统和/或操作人员识别和/或报告发动机所存在的问题。
上述受损检测系统成本低、可靠性高。每个系统包括一个与参数值指标相连通的检测界限模块、一个用于确定喷嘴面积的有效面积估算装置和一个用于接收来自检测界限模块和估算装置的信号并对接收到的信号进行相互比较和与预定极限进行比较的比较器。如果比较的结果超过极限值，就产生受损信号。因此，受损检测系统便于以低成本和可靠的方式对设备特别是燃气轮机进行操作和维护。
上面详细地对受损检测系统的部件的典型实施例进行了描述。部件并不局限于这里所描述的特定实施例，而且，每个系统的部件都可与这里所述的其它部件分别单独地进行使用。每个受损检测系统的部件还可与其它受损检测系统的部件一起使用。
尽管上面已结合各种特定实施例对本发明进行了描述，但本领域技术人员可认识到，在权利要求书所限定的宗旨和范围内，本发明还可通过其它的变型方式来实现。
Claims (2)
1.一种用于评定机器部件受损的方法，所述方法包括：
根据第一参数值指标来计算一个预期的参数值，其中，第一参数值指标对损伤征兆敏感；
根据第二参数值指标来计算一个实际参数估计值，其中，第二参数值指标不同于第一参数值指标并且包括利用估算装置来计算实际有效喷嘴面积估计值，该估算装置对发动机循环数据输入值的线性函数、发动机循环数据输入值的神经网络函数和发动机循环数据输入值的非线性函数中的至少一个进行计算；
利用未受损发动机的真实发动机数据、受损燃气轮机的真实发动机数据、未受损发动机的模拟发动机数据和受损发动机的模拟发动机数据中的至少一个来训练估算装置；
确定所计算的预期参数值是否与所计算的实际参数估计值相差一个预定的极限值；
根据比较结果产生一个受损信号。
2.一种用于评定机器部件受损的方法，所述方法包括：
根据第一参数值指标来计算一个预期的参数值，其中，第一参数值指标对损伤征兆敏感；
根据第二参数值指标来计算一个实际参数估计值，其中，第二参数值指标不同于第一参数值指标并且包括利用估算装置来计算实际有效喷嘴面积估计值，该估算装置对发动机循环数据输入值的线性函数、发动机循环数据输入值的神经网络函数和发动机循环数据输入值的非线性函数中的至少一个进行计算；
利用估算装置来计算实际有效喷嘴面积的估计值，该估计值包括有效喷嘴面积的物理模型，该物理模型包括上游参数值指标作为输入；
确定所计算的预期参数值是否与所计算的实际参数估计值相差一个预定的极限值；
根据比较结果产生一个受损信号。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US10/376,510 US6892127B2 (en) | 2003-02-28 | 2003-02-28 | Methods and apparatus for assessing gas turbine engine damage |
| US10/376510 | 2003-02-28 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN1525055A CN1525055A (zh) | 2004-09-01 |
| CN100458122C true CN100458122C (zh) | 2009-02-04 |
Family
ID=32771494
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CNB2003101235504A Expired - Lifetime CN100458122C (zh) | 2003-02-28 | 2003-12-26 | 用于评定燃气轮机损伤的方法和装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6892127B2 (zh) |
| EP (1) | EP1457855A1 (zh) |
| JP (1) | JP4630543B2 (zh) |
| CN (1) | CN100458122C (zh) |
| CA (1) | CA2455673C (zh) |
Families Citing this family (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7032388B2 (en) * | 2003-11-17 | 2006-04-25 | General Electric Company | Method and system for incorporating an emission sensor into a gas turbine controller |
| US7487029B2 (en) * | 2004-05-21 | 2009-02-03 | Pratt & Whitney Canada | Method of monitoring gas turbine engine operation |
| US20060129301A1 (en) * | 2004-12-14 | 2006-06-15 | General Electric Company | Method and apparatus for assessing gas turbine acceleration capability |
| US20070214795A1 (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-20 | Paul Cooker | Continuous real time EGT margin control |
| US20070245746A1 (en) * | 2006-04-21 | 2007-10-25 | Mollmann Daniel E | Methods and systems for detecting rotor assembly speed oscillation in turbine engines |
| AT504164B1 (de) | 2006-09-15 | 2009-04-15 | Tech Universit T Graz | Vorrichtung zur gerauschunterdruckung bei einem audiosignal |
| US20080243364A1 (en) * | 2007-03-26 | 2008-10-02 | Etas, Inc. | Neural network-based engine misfire detection systems and methods |
| US20090024295A1 (en) * | 2007-07-17 | 2009-01-22 | Kendall Roger Swenson | System and method for remotely monitoring a turbocharged engine |
| US9074531B2 (en) | 2008-03-05 | 2015-07-07 | United Technologies Corporation | Variable area fan nozzle fan flutter management system |
| US20090226303A1 (en) * | 2008-03-05 | 2009-09-10 | Grabowski Zbigniew M | Variable area fan nozzle fan flutter management system |
| US7877231B2 (en) * | 2008-07-22 | 2011-01-25 | Honeywell International Inc. | Electromechanical actuator and effector health management system and method |
| FR2939928B1 (fr) * | 2008-12-15 | 2012-08-03 | Snecma | Standardisation de donnees utilisees pour la surveillance d'un moteur d'aeronef |
| US8954228B2 (en) * | 2008-12-30 | 2015-02-10 | Rolls-Royce Corporation | Gas turbine engine failure detection |
| US8394534B2 (en) * | 2009-08-27 | 2013-03-12 | Envia Systems, Inc. | Layer-layer lithium rich complex metal oxides with high specific capacity and excellent cycling |
| JP4803306B1 (ja) * | 2010-04-07 | 2011-10-26 | ソニー株式会社 | 電池パックおよび電池パックの製造方法 |
| US9046891B2 (en) | 2010-10-22 | 2015-06-02 | Honeywell International Inc. | Control effector health capabilities determination reasoning system and method |
| US8869508B2 (en) | 2012-01-31 | 2014-10-28 | United Technologies Corporation | Gas turbine engine variable area fan nozzle control |
| FR2993375B1 (fr) * | 2012-07-10 | 2014-07-18 | Snecma | Methode de detection d'une degradation d'une turbomachine par surveillance des performances de ladite turbomachine |
| KR102170482B1 (ko) * | 2013-09-13 | 2020-10-28 | 미쓰이금속광업주식회사 | 리튬 이온 전지용 양극 재료 |
| EP2905666A1 (en) | 2014-02-07 | 2015-08-12 | Siemens Aktiengesellschaft | Estimation of health parameters in industrial gas turbines |
| EP2966525A1 (en) * | 2014-07-11 | 2016-01-13 | Alstom Technology Ltd | Method for the control and protection of a gas turbine and gas turbine using such method |
| JP6137556B2 (ja) * | 2014-11-04 | 2017-05-31 | トヨタ自動車株式会社 | 非水電解液二次電池およびその製造方法 |
| US10305103B2 (en) * | 2015-08-11 | 2019-05-28 | Uchicago Argonne, Llc | Stabilized electrodes for lithium batteries |
| US20170138781A1 (en) * | 2015-11-17 | 2017-05-18 | General Electric Company | Method and system for improving parameter measurement |
| US10357709B2 (en) | 2016-09-30 | 2019-07-23 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Unmanned aerial vehicle movement via environmental airflow |
| US10377484B2 (en) | 2016-09-30 | 2019-08-13 | Sony Interactive Entertainment Inc. | UAV positional anchors |
| US10410320B2 (en) | 2016-09-30 | 2019-09-10 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Course profiling and sharing |
| US10850838B2 (en) | 2016-09-30 | 2020-12-01 | Sony Interactive Entertainment Inc. | UAV battery form factor and insertion/ejection methodologies |
| US10416669B2 (en) * | 2016-09-30 | 2019-09-17 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Mechanical effects by way of software or real world engagement |
| US10679511B2 (en) | 2016-09-30 | 2020-06-09 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Collision detection and avoidance |
| US10336469B2 (en) | 2016-09-30 | 2019-07-02 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Unmanned aerial vehicle movement via environmental interactions |
| US10592749B2 (en) | 2016-11-14 | 2020-03-17 | General Electric Company | Systems and methods for analyzing turns at an airport |
| US10268913B2 (en) | 2017-04-03 | 2019-04-23 | General Electric Company | Equipment damage prediction system using neural networks |
| FR3065995B1 (fr) * | 2017-05-05 | 2019-07-05 | Safran Aircraft Engines | Systeme et procede de surveillance d'une turbomachine a detection d'anomalie corrigee par un facteur d'usure |
| US10834336B2 (en) | 2018-01-29 | 2020-11-10 | Ge Aviation Systems Llc | Thermal imaging of aircraft |
| GB201908972D0 (en) * | 2019-06-24 | 2019-08-07 | Rolls Royce Plc | Compression in a gas turbine engine |
| GB201908978D0 (en) | 2019-06-24 | 2019-08-07 | Rolls Royce Plc | Gas turbine engine transfer efficiency |
| US11504813B2 (en) | 2020-05-18 | 2022-11-22 | Rolls-Royce Plc | Methods for health monitoring of ceramic matrix composite components in gas turbine engines |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5197280A (en) * | 1989-03-20 | 1993-03-30 | General Electric Company | Control system and method for controlling a gas turbine engine |
| EP0626697A1 (en) * | 1993-05-21 | 1994-11-30 | Hitachi, Ltd. | Plant monitoring and diagnosing method and system, as well as plant equipped with the system |
| EP0666423A1 (en) * | 1994-01-26 | 1995-08-09 | Coltec Industries Inc | Surge detection system using engine signature |
| US5748500A (en) * | 1995-11-14 | 1998-05-05 | Electric Power Research Institute, Inc. | System to assess the starting performance of a turbine |
| CN1233325A (zh) * | 1996-06-24 | 1999-10-27 | 阿塞里克有限公司 | 用于电动机的、基于模型的故障检测系统 |
| EP1103926A2 (en) * | 1999-11-26 | 2001-05-30 | General Electric Company | Methods and apparatus for model-based diagnostics |
| US6466858B1 (en) * | 2000-11-02 | 2002-10-15 | General Electric Company | Methods and apparatus for monitoring gas turbine engine operation |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3747344A (en) * | 1970-07-20 | 1973-07-24 | Gen Electric | Variable nozzle area control system |
| US4176792A (en) | 1977-07-11 | 1979-12-04 | General Electric Company | Variable area exhaust nozzle |
| US4242864A (en) * | 1978-05-25 | 1981-01-06 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Integrated control system for a gas turbine engine |
| US4245787A (en) | 1978-12-01 | 1981-01-20 | General Electric Company | Variable area nozzle system |
| GB8729962D0 (en) | 1987-12-23 | 1988-02-03 | Smiths Industries Plc | Engine monitoring |
| DE363301T1 (de) * | 1988-09-20 | 1990-07-05 | United Technologies Corp., Hartford, Conn., Us | Steuervorrichtung fuer gasturbinenanlagen. |
| US5072580A (en) * | 1989-02-27 | 1991-12-17 | United Technologies Corporation | System for operating gas turbine jet engine with fan damage |
| DE69007515T2 (de) * | 1989-02-28 | 1994-11-03 | American Cyanamid Co | Bolus mit lang andauernder Wirkstoffabgabe, wirksam bei der Prophylaxe, Behandlung oder Bekämpfung des Befalls bei Wiederkäuern durch Fadenwürmer, Milben und Endo- und Ektoparasiten. |
| US5522546A (en) | 1994-08-19 | 1996-06-04 | General Electric Company | Variable exhaust nozzle seal |
| US5622045A (en) * | 1995-06-07 | 1997-04-22 | Allison Engine Company, Inc. | System for detecting and accommodating gas turbine engine fan damage |
| US6405108B1 (en) | 1999-10-28 | 2002-06-11 | General Electric Company | Process and system for developing predictive diagnostics algorithms in a machine |
| US6324659B1 (en) | 1999-10-28 | 2001-11-27 | General Electric Company | Method and system for identifying critical faults in machines |
| US6502085B1 (en) * | 1999-12-18 | 2002-12-31 | General Electric Company | Methods and systems for estimating engine faults |
| US6408259B1 (en) | 2000-02-01 | 2002-06-18 | General Electric Company | Alert generation for trend performance analysis |
| GB2362481B (en) * | 2000-05-09 | 2004-12-01 | Rolls Royce Plc | Fault diagnosis |
| US6493689B2 (en) | 2000-12-29 | 2002-12-10 | General Dynamics Advanced Technology Systems, Inc. | Neural net controller for noise and vibration reduction |
| US6438484B1 (en) | 2001-05-23 | 2002-08-20 | General Electric Company | Method and apparatus for detecting and compensating for compressor surge in a gas turbine using remote monitoring and diagnostics |
| US6625987B2 (en) * | 2001-07-31 | 2003-09-30 | General Electric Co. | Control strategy for gas turbine engine |
| US6909960B2 (en) * | 2002-10-31 | 2005-06-21 | United Technologies Corporation | Method for performing gas turbine performance diagnostics |
-
2003
- 2003-02-28 US US10/376,510 patent/US6892127B2/en not_active Expired - Lifetime
- 2003-12-22 EP EP03258108A patent/EP1457855A1/en not_active Withdrawn
- 2003-12-25 JP JP2003428818A patent/JP4630543B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2003-12-26 CN CNB2003101235504A patent/CN100458122C/zh not_active Expired - Lifetime
-
2004
- 2004-01-22 CA CA2455673A patent/CA2455673C/en not_active Expired - Fee Related
- 2004-09-30 US US10/955,551 patent/US7065468B2/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5197280A (en) * | 1989-03-20 | 1993-03-30 | General Electric Company | Control system and method for controlling a gas turbine engine |
| EP0626697A1 (en) * | 1993-05-21 | 1994-11-30 | Hitachi, Ltd. | Plant monitoring and diagnosing method and system, as well as plant equipped with the system |
| EP0666423A1 (en) * | 1994-01-26 | 1995-08-09 | Coltec Industries Inc | Surge detection system using engine signature |
| US5748500A (en) * | 1995-11-14 | 1998-05-05 | Electric Power Research Institute, Inc. | System to assess the starting performance of a turbine |
| CN1233325A (zh) * | 1996-06-24 | 1999-10-27 | 阿塞里克有限公司 | 用于电动机的、基于模型的故障检测系统 |
| EP1103926A2 (en) * | 1999-11-26 | 2001-05-30 | General Electric Company | Methods and apparatus for model-based diagnostics |
| US6466858B1 (en) * | 2000-11-02 | 2002-10-15 | General Electric Company | Methods and apparatus for monitoring gas turbine engine operation |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CA2455673C (en) | 2013-03-12 |
| EP1457855A1 (en) | 2004-09-15 |
| JP2004263692A (ja) | 2004-09-24 |
| CA2455673A1 (en) | 2004-08-28 |
| US20040172187A1 (en) | 2004-09-02 |
| US7065468B2 (en) | 2006-06-20 |
| US6892127B2 (en) | 2005-05-10 |
| US20060009950A1 (en) | 2006-01-12 |
| CN1525055A (zh) | 2004-09-01 |
| JP4630543B2 (ja) | 2011-02-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN100458122C (zh) | 用于评定燃气轮机损伤的方法和装置 | |
| CA2568407C (en) | Sensor diagnostics using embedded model quality parameters | |
| EP2175336A1 (en) | Adaptive Performance Model and Methods for System Maintenance | |
| JP4646528B2 (ja) | 切迫センサ故障を検出するための方法及び装置 | |
| JP5156210B2 (ja) | ガスタービンエンジン構成要素品質のモデルベース反復推定 | |
| EP1103926B1 (en) | Methods and apparatus for model-based diagnostics | |
| JP3839478B2 (ja) | 技術的設備のプロセスデータの解析方法 | |
| US6587737B2 (en) | Method for the monitoring of a plant | |
| CN103392122B (zh) | 用于涡轮机的功能测试的方法以及用于此的测试装置 | |
| JP2017528633A (ja) | 自動式の燃焼システムの特徴付け | |
| US20120215509A1 (en) | Method for the detection of failures in a turbomachine by means of a theoretical model of the thermodynamic cycle of the said turbomachine | |
| Breikin et al. | Dynamic modelling for condition monitoring of gas turbines: Genetic algorithms approach | |
| CN115688609A (zh) | 一种用于航空发动机的智能推力预测及实时预警方法 | |
| Barbosa et al. | Industrial gas turbine diagnostics using fuzzy logic | |
| Bettocchi et al. | Fault Detection for Gas Turbine Sensors Using I/O Dynamic Linear Models: Methodology of Fault Code Generation | |
| CN114893300B (zh) | 小型涡扇发动机参控压力参数判故方法及冗余控制方法 | |
| Singh et al. | On-board fault diagnosis of a laboratory mini SR-30 gas turbine engine | |
| Goebel | Decision forgetting and decision smoothing for diagnostic decision fusion in systems with redundant information | |
| Roemer et al. | Upgrading engine test cells for improved troubleshooting and diagnostics | |
| Zhang | Performance Estimation and Fault Diagnostics for the Starter of Auxiliary Power Unit | |
| Brighenti et al. | Hardware in the Loop Simulation of Gas Turbines: How Real Time Control System Design Tools Can Be Exploited Also to Generate Fault Cases to Train and Tune Data Based Diagnostic Systems. | |
| Bauer et al. | Fully automated model based performance analysis procedure for online and offline applications | |
| Siddiqi | Turbine Engine Control and Diagnostics | |
| CN117687379A (zh) | 基于未知输入观测器的航空发动机控制系统执行机构故障检测方法 | |
| CN114239156A (zh) | 监测机器的操作的方法和实现方法的计算机实现监测系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CX01 | Expiry of patent term | ||
| CX01 | Expiry of patent term |
Granted publication date: 20090204 |