DE102008002986A1 - Systeme und Verfahren zur modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern - Google Patents

Systeme und Verfahren zur modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern Download PDF

Info

Publication number
DE102008002986A1
DE102008002986A1 DE102008002986A DE102008002986A DE102008002986A1 DE 102008002986 A1 DE102008002986 A1 DE 102008002986A1 DE 102008002986 A DE102008002986 A DE 102008002986A DE 102008002986 A DE102008002986 A DE 102008002986A DE 102008002986 A1 DE102008002986 A1 DE 102008002986A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
parameter calculation
stability
module
drive
sensor
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.)
Withdrawn
Application number
DE102008002986A
Other languages
English (en)
Inventor
Mikhail Vershinin
Timothy Andrew Healy
Garth Curtis Frederick
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
General Electric Co
Original Assignee
General Electric Co
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by General Electric Co filed Critical General Electric Co
Publication of DE102008002986A1 publication Critical patent/DE102008002986A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B9/00Safety arrangements
    • G05B9/02Safety arrangements electric
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric 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
    • G05B23/0243Electric 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 model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0254Electric 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 model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a quantitative model, e.g. mathematical relationships between inputs and outputs; functions: observer, Kalman filter, residual calculation, Neural Networks

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

Geschaffen sind Systeme und Verfahren zur modellgestützten Steuerung. Zu den Systemen und Verfahren können gehören: Aufnehmen mehrerer gemessener Abstimmeingaben (114), die einem Betriebsparameter eines Triebwerks (104) zugeordnet sind, Bereitstellen mehrerer Parameterberechnungsmodule (252A-N), die ein oder mehrere Komponentenleistungstabellen mit einstellbaren Stellknöpfen (402) nutzen, um Modellausgabedaten (256A-N) zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A-N) unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs (104) konfiguriert ist und wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A-N) die Modellausgabedaten (256A-N), basierend auf grundlegenden Eingaben (116, 112) erzeugt, die dem Antrieb (104) zugeordnet sind. Die Systeme und Verfahren können ferner beinhalten: Berechnen von Restwerten (254A-N) für jedes Parameterberechnungsmodul (252A-N), Einstellen von Stellknöpfen (402) jedes Parameterberechnungsmoduls (252A-N); und, zumindest teilweise basierend auf Werten der Stellknöpfe (402) und Restwerte (254A-N, 452), Ermitteln, dass ein Sensor (108) fehlerhaft ist, der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) oder einer grundlegenden Eingabe (116, 112) zugeordnet ist.

Description

  • HINTERGRUND ZU DER ERFINDUNG
  • 1. Gebiet der Erfindung
  • Aspekte der vorliegenden Erfindung betreffen allgemein die Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern und insbesondere eine modellgestützte Detektion und Eingrenzung von Fehlern für Triebwerke, beispielsweise für Gasturbinen.
  • 2. Beschreibung des Standes der Technik
  • Die Steuerung und der Betrieb herkömmlicher Gasturbinen hängt in hohem Maße von Daten ab, die von Sensoren her aufgenommen werden. Insbesondere werden die von Sensoren her aufgenommenen Daten von Steuerungsmodellen genutzt, um zu ermitteln, ob möglicherweise Steuerungskorrekturen vorzunehmen sind. Allerdings steuern die Steuerungsmodelle, falls einer oder mehrerer Sensoren versagen oder in sonstiger Weise ungenaue Daten ausgeben, die Gasturbinen nicht effizient.
  • Herkömmliche Verfahren zur Erkennung und Eingrenzung von Fehlern arbeiten nur dann effizient, wenn das verwendete Systemmodell mit dem tatsächlichen Systembetrieb übereinstimmt. Wenn das verwendet Modell von dem echten Systembetrieb abweicht, kommt es allerdings häufig dazu, dass Sensorfehler übersehen und/oder Fehler irrtümlich detektiert werden. In der Industrie besteht daher ein Bedarf nach einer modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern (FDI = Fault Detection and Isolation), die die Zuverlässigkeit eines Steuerungssystems steigert.
  • KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
  • Ein technischer Effekt von Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung ist die Detektion, Eingrenzung und Akkommodation von Fehlern in Sensoren, die in der modellgestützten Steuerung von Antrieben wie z. B. Gasturbinen verwendet werden.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung ermöglichen eine modellgestützte Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern (FDI), die die Zuverlässigkeit des Steuerungssystems verbessert. Mit einer derartigen modellgestützten FDI lässt sich ein fehlerhafter Sensor entdecken und eingrenzen. Die fehlerhafte Sensorausgabe kann anschließend durch einen anhand des Modells berechneten Wert ersetzt werden, und die Systemmodelle können in Echtzeit eingestellt werden, um hinsichtlich des tatsächlichen Systembetriebs aktualisiert zu werden.
  • Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist ein Verfahren zum Durchführen einer modellgestützten Steuerung geschaffen. Zu dem Verfahren können die Schritte gehören: Aufnehmen mehrerer gemessener Abstimmeingaben, wobei jede gemessene Abstimmeingabe einem Betriebsparameter eines Antriebs zugeordnet ist, und Bereitstellen mehrerer Parameterberechnungsmodule, wobei jedes Parameterberechnungsmodul eine oder mehrere Komponentenleistungstabellen verwendet, die „Stellschrauben" oder Stellknöpfe aufweisen, um Modellausgabedaten zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmodul unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs durch Aufnehmen eines Ersatzstellknopfs konfiguriert ist, der mit dem entsprechenden der Betriebsparameter korreliert ist, und wobei jedes Parameterberech nungsmodul die Modellausgabedaten basierend auf grundlegenden Eingaben und Steuerungsvariablen erzeugt, die dem Antrieb zugeordnet sind; Zu dem Verfahren können ferner die Schritte gehören: Berechnen von Restwerten für jedes Parameterberechnungsmodul durch Vergleichen der entsprechenden Modellausgabedaten mit mehreren gemessenen Abstimmeingabesignalen, Einstellen von Stellknöpfen jedes Parameterberechnungsmoduls auf der Grundlage der berechneten Restwerte, und zumindest teilweise basierend auf Änderungen der Stellknopfwerte und der Restwerte für die Parameterberechnungsmodule, Ermitteln, dass ein Sensor, der einer gemessenen Abstimmeingabe zugeordnet ist, oder eine grundlegende Eingabe fehlerhaft ist.
  • Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung ist ein System zum Durchführen einer modellgestützten Steuerung geschaffen. Zu dem System können gehören: ein oder mehrere einem Antrieb zugeordnete erste Sensoren, um mehrere gemessene Abstimmeingaben zu erzeugen, wobei jede gemessene Abstimmeingabe einem Betriebsparameter des Antriebs zugeordnet ist, und ein oder mehrere dem Antrieb zugeordnete zweite Sensoren, um mehrere dem Antrieb zugeordnete grundlegende Eingaben zu erzeugen. Das System kann ferner mehrere Parameterberechnungsmodule enthalten, wobei jedes Parameterberechnungsmodul eine oder mehrere Komponentenleistungstabellen verwendet, die Stellknöpfe aufweisen, um Modellausgabedaten zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmodul unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs durch Aufnehmen eines Ersatzstellknopfs konfiguriert ist, der mit dem entsprechenden der Betriebsparameter korreliert ist, und wobei jedes Parameterberechnungsmodul die Modellausgabedaten basierend auf grundlegenden Eingaben und Steuerungsvariablen erzeugt, die dem Antrieb zugeordnet sind. Zu dem Verfahren können ferner gehören: ein oder mehrere Rechenoperationsmodule zur Berechnung von Restwerten für jedes Parameterberechnungsmodul durch Vergleichen der entsprechenden Modell ausgabedaten mit mehreren gemessenen Abstimmeingabesignalen, wobei die Knöpfe jedes Parameterberechnungsmoduls auf der Grundlage der berechneten Restwerte eingestellt werden, und ein Entscheidungsmodul, um basierend auf Werten der Stellknöpfe und Restwerten für die Parameterberechnungsmodule festzustellen, dass ein erster Sensor, der einer gemessenen Abstimmeingabe zugeordnet ist, oder ein zweiter Sensor, der einer grundlegenden Eingabe zugeordnet ist, fehlerhaft ist.
  • Gemäß noch einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung ist ein System zum Durchführen einer modellgestützten Steuerung geschaffen. Zu dem System können gehören: ein oder mehrere einer Gasturbine zugeordnete erste Sensoren, um mehrere gemessene Abstimmeingaben zu erzeugen, wobei jede gemessene Abstimmeingabe einem Betriebsparameter des Antriebs zugeordnet ist, und ein oder mehrere dem Antrieb zugeordnete zweite Sensoren, um mehrere dem Antrieb zugeordnete grundlegende Eingaben zu erzeugen. Das System kann ferner mehrere Parameterberechnungsmittel enthalten, wobei jedes Parameterberechnungsmittel eine oder mehrere Komponentenleistungstabellen verwendet, die einstellbare Knöpfe aufweisen, um Modellausgabedaten zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmittel unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs durch Aufnehmen eines Ersatzknopfs konfiguriert ist, der mit dem entsprechenden der Betriebsparameter korreliert ist, und wobei jedes Parameterberechnungsmittel die Modellausgabedaten basierend auf grundlegenden Eingaben und Steuerungsvariablen erzeugt, die dem Antrieb zugeordnet sind. Zu dem System können ferner gehören: ein oder mehrere Rechenoperationsmodule zur Berechnung von Restwerten für jedes Parameterberechnungsmittel durch Vergleichen der entsprechenden Modellausgabedaten mit mehreren gemessenen Abstimmeingabesignalen, wobei die Knöpfe jedes Parameterberechnungsmittels auf der Grundlage der berechneten Restwerte eingestellt werden, und ein Entscheidungsmittel, um basierend auf Werten der Stellknöpfe und Rest werten für die Parameterberechnungsmittel festzustellen, dass ein erster Sensor, der einer gemessenen Abstimmeingabe zugeordnet ist, oder ein zweiter Sensor, der einer grundlegenden Eingabe zugeordnet ist, fehlerhaft ist.
  • KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Nachdem Aspekte der Erfindung in allgemeiner Form beschrieben wurden, wird nun auf die beigefügten Zeichnungen eingegangen, die nicht unbedingt maßstäblich gezeichnet sind:
  • 1 veranschaulicht ein System zur Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 2 veranschaulicht ein Beispiel des Einstellens von Knöpfen des Parameterberechnungsmoduls, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 3 und 4 veranschaulichen die Komponenten und den Betrieb eines Moduls zur Detektion und Eingrenzung von Fehlern (FDI), gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 5 zeigt einen Überblick eines Fehlerdetektionsverfahrens, das durch ein FDI-Modul ermöglicht wird, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 6 und 7 zeigen ein veranschaulichendes Ausführungsbeispiel zur Bestimmung der Stabilitätseichwerte, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 8 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Betriebs des Schwellwertbestimmungsmoduls und des Entscheidungsmoduls, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 9 zeigt ein Ausführungsbeispiel der möglichen Stabilitätssignaturen für veranschaulichend dargestellte Kalman-Filter, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 10 und 11 veranschaulichen Stabilitätssignaturen für Kalman-Filter unter der Voraussetzung eines Abstimmeingabesensorfehlers und eines grundlegenden Eingabesensorfehlers, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • 12 zeigt ein Ausführungsbeispiel der Ermittlung eines grundlegenden Eingabefehlers, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
  • Die vorliegende Erfindung wird nun nachstehend anhand der beigefügten Zeichnungen eingehender beschrieben, in denen Ausführungsbeispiele der Erfindung dargestellt sind. Die Erfindung kann jedoch in vielfältigen Ausprägungen verwirklicht werden und sollte nicht als auf die hier dargelegten Ausführungsbeispiele beschränkt bewertet werden; vielmehr dienen diese Ausführungsbeispiele dazu, diese Offenbarung gründlich und vollständig zu gestalten, und dem Fachmann den Schutzumfang der Erfindung erschöpfend zu erläutern. Übereinstimmende Bezugsziffern bezeichnen durchgehend gleichartige Elemente.
  • Im folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von Blockschaltbildern und Flussdiagrammdarstellungen von Systemen, Verfahren, Einrichtungen und Softwareprodukten beschrieben. Es ist klar, dass jeder Block der Blockschaltbilder und Flussdiagrammdarstellungen sowie Kombinationen von Blöcken in den Blockschaltbildern bzw. Flussdiagrammdarstellungen durch Computerprogrammanweisungen verwirklicht werden können. Diese Computerprogrammanweisungen können auf einen Universalrechner, einen speziell angepassten Computer, beispielsweise einen Schalter, oder auf eine sonstige programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um eine Maschine hervorbringen, so dass die Befehle, die auf dem Computer oder einer sonstigen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung abgearbeitet werden, Mittel zum Durchführen der in dem einen oder den mehreren Flussdiagrammblöcken spezifizierte Funktionen bilden.
  • Diese Computerprogrammanweisungen können auch in einem von einem Computer auslesbaren Arbeitsspeicher gespeichert sein, der einen Computer oder eine sonstige programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung steuern kann, um in einer speziellen Weise zu arbeiten, so dass die in dem von einem Computer auslesbaren Speicher gespeicherten Befehle einen Industrieartikel hervorbringen, der Anweisungsmittel enthält, die die in dem einen oder den mehreren Flussdiagrammblöcken spezifizierte Funktion ausführen. Die Computerprogrammanweisungen können auch auf einen Rechner oder eine sonstige programmierbare Datenverarbeitungseinrichtung geladen sein, um zu veranlassen, dass eine Serie von Betriebselementen oder -schritten auf dem Computer oder auf einer sonstigen programmierbaren Einrichtung ausgeführt werden, um ein computergestütztes Verfahren hervorzubringen, so dass die Befehle, die auf dem Computer oder einer sonstigen programmierbare Einrichtung abgearbeitet werden, Elemente oder Schritte zum Durchführen der in dem einen oder den mehreren Flussdiagrammblöcken spezifizierten Funktionen bereitstellen.
  • Dementsprechend können Blöcke der Blockschaltbilder und Flussdiagrammdarstellungen Kombinationen von Mitteln zum Durchführen der spezifizierten Funktionen, Kombinationen von Elementen oder Schritten zum Durchführen der spezifizierten Funktionen und Programmanweisungsmittel zum Durchführen der spezifizierten Funktionen unterstützen. Es ist außerdem klar, dass jeder Block der Blockschaltbilder und Flussdiagrammdarstellungen und Kombinationen von Blöcken in den Blockschaltbildern und Flussdiagrammdarstellungen durch speziell angepasste, auf Hardware gestützte Rechnersysteme verwirklicht werden kann, die die spezifizierten Funktionen, Elemente oder Schritte oder Kombinationen speziell angepasster Hardware- und Programmanweisungen durchführen.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung können Systeme und Verfahren zum Durchführen einer modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Fehlern schaffen. Im Allgemeinen können die Stellknopfstabilität, wie sie nachstehend beschrieben ist, und/oder Unterschiede zwischen Modellausgabedaten und gemessenen Abstimmeingaben – d. h. Restwerte – überwacht werden, um einen oder meh rere fehlerhafte Abstimmeingabesensoren oder fehlerhafte grundlegende Eingabesensoren zu ermitteln. Wenn ein Fehler eines Abstimmeingabesensors oder eines grundlegenden Eingabesensors erfasst ist, lässt sich der Eingang, dem der entsprechende Sensor zugeordnet ist, detektieren und eingrenzen. Andere Ausführungsbeispiele der Erfindung ermöglichen ferner eine Akkommodation des erfassten und isolierten fehlerhaften Sensors.
  • 1 veranschaulicht ein Beispiel eines Systems 100, das eine modellgestützte Detektion und Eingrenzung von Fehlern ermöglicht, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. Zu dem System 100 können gehören: ein modellgestützter Steuerungs-(MBC = Model-Based Control)-Modul 102, ein Antrieb 104, beispielsweise eine Gasturbine, ein oder mehrere Stellglieder 106, ein oder mehrere Sensoren 108, ein Parameterberechnungsmodul 110 und ein Fehlerdetektions- und eingrenzungs-(FDI)-Modul 102. Jede dieser Komponenten wird weiter unten detaillierter beschrieben. Es ist einsichtig, dass außer den oben beschriebenen Komponenten auch andere Komponenten in Zusammenhang mit dem System 100 verwendet werden können, ohne von Ausführungsbeispielen der Erfindung abzuweichen.
  • Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist das MBC-Modul 102 in der Lage, den Antrieb 104 durch Ausgabe von Steuerungsvariablen 112 an die dem Antrieb 104 zugeordneten Stellglieder 106 zu steuern. Beispielsweise können zu diesen Steuervariablen 104 Brennstoffzustrom, Einlassführungsschaufelposition und Einlassabzapfwärmeluftstrom gehören. In Reaktion auf den Empfang der Steuervariablen 112 können die Stellglieder 106 eine oder mehrere Parameter wie Positionen, Geschwindigkeiten oder sonstige Parameter des Antriebs 104 entsprechend einstellen. Während des Betriebs des Antriebs 104 können ein oder mehrere Sensoren 108, zu denen Abstimmeingabesensoren und grundlegende Eingabesensoren gehören, Messwerte für Abstimmeingaben 114 bzw. grundlegende Eingaben, beispielsweise Umgebungsvariable 116, erzeugen. Beispiele für Abstimmeingaben 114 können einen Vektor eines oder mehrerer der folgenden Parameter beinhalten: Verdichterauslassdruck (PCD), Verdichterauslasstemperatur (TCD), Auslasstemperatur (Tx), Ausgangsleistung (MW) und Verdichtereinlasstemperatur (CIT). Beispiele für grundlegende Eingaben, zu denen Umgebungsvariable 116 und Steuervariable 112 gehören, können einen Vektor eines oder mehrerer der folgenden Parameter beinhalten: Umgebungstemperatur, Druck, spezifische Feuchtigkeit, Einlassdruckabfall, Auslassdruckabfall, Verteilerdruck, Wellendrehzahl, Einlassabzapfwärmeluftstrom, Brennstoffzustrom und Einlassführungsschaufelposition. Während oben Beispiele von Abstimmeingaben 114 und grundlegenden Eingaben veranschaulicht wurden, ist es klar, dass gemäß weiteren Ausführungsbeispielen der Erfindung viele sonstige Abstimmeingaben und grundlegende Eingaben verfügbar sind.
  • 1 zeigt ferner ein Parameterberechnungsmodul 110, das ein oder mehrere Komponentenleistungstabellen enthalten kann. Die Komponentenleistungstabellen können ein Systemmodell für erwartete Betriebsparameter des Antriebs 104 bereitstellen. Die Komponentenleistungstabellen können, wie weiter unten beschrieben, durch Aktualisieren eines oder mehrerer Stellknöpfe eingestellt werden. Das Parameterberechnungsmodul 110 kann ferner mit einem oder mehreren Filtern, z. B. Kalman-Filtern, konfiguriert sein, diese beinhalten oder in sonstiger Weise verwenden, um einen oder mehrere Stellknöpfe einzustellen oder zu aktualisieren. Es ist einsichtig, dass die Kalman-Filter, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, auch als lineare quadratische Abschätzungen (LQE = Linear Quadratic Estimation) bezeichnet werden können. Darüber hinaus können die Formulierungen der Kalman-Filter im Bereich einfacher Kalman-Filter bis zu erweiterten Filtern, Datenfiltern und einer Reihe unterschiedlicher Quadrat- Wurzelfilter, wie sie durch Bierman, Thornton entwickelt wurden, und dergleichen liegen.
  • Das Parameterberechnungsmodul 110 kann Steuervariable 112 von dem MBC-Modul 102 sowie gemessene Umgebungsvariable 116 von einem oder mehreren Sensoren 108 aufnehmen. Mittels der Umgebungsvariablen 116 kann das Parameterberechnungsmodul 110 Modellausgabedaten 118 bestimmen, die möglicherweise in Form eines Vektors an den MBC-Modul 102 ausgegeben werden können. Die Modellausgabedaten 118 können Abstimmeingangsparameter beinhalten, die während des Betriebs des Antriebs 104 unter Voraussetzung der aufgenommenen Steuervariablen 112 und gemessenen Umgebungsvariablen 116 erwartungsgemäß gemessen würden.
  • Die Anzahlen und Arten von Modellausgabedaten 118 können übereinstimmenden Anzahlen und Arten von gemessenen Abstimmeingaben 114 entsprechen. Somit können die von dem Parameterberechnungsmodul 110 erzeugten Modellausgabedaten 118 auf einer Eins-zu-Eins-Grundlage mit den gemessenen Abstimmeingaben 114 verglichen werden, um Restwerte 120 zu erzeugen. In der Tat können die Restwerte 120 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, möglicherweise mittels eines Rechenoperationsmoduls 119, beispielsweise eines Additions- oder Subtraktionsmoduls, als eine Differenz zwischen den Modellausgabedaten 118 und den gemessenen Abstimmeingaben 114, berechnet werden. Obwohl in 1 nicht dargestellt, kann das Rechenoperationsmodul 119, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, eine Komponente des oben beschriebenen Filters (z. B. des Kalman-Filters) bilden.
  • Die durch das Rechenoperationsmodul 119 erzeugten Restwerte 120 können in Form eines Vektors vorliegen, insbesondere für den Fall, dass die Modellausgabedaten 118 und die gemessenen Abstimmeingaben 114 ebenfalls in Vektorform vorliegen. Gemäß einem zur Veranschaulichung dargestellten Ausführungsbeispiel der Er findung können zu den Restwerten 120, ohne darauf beschränkt zu sein, PCD-, TCD-, Tx- und/oder MW-Restwerte gehören. Diese Restwerte 120 können von dem Parameterberechnungsmodul 110 für Zwecke der Aktualisierung gewisser Multiplizierschaltkreise oder Stellknöpfe entgegengenommen und analysiert werden, die dazu dienen, die für das Parameterberechnungsmodul 110 verwendeten Komponentenleistungstabellen (z. B. Systemmodelle) einzustellen. Weiter können diese Stellknöpfe, gegebenenfalls in einem permanenten Speicher (NOVRAM), gespeichert oder aktualisiert werden. Die gespeicherten Stellknöpfe können aus dem Arbeitsspeicher abgerufen werden, um im Falle eines Fehlers des Abstimmeingabesensors 108 Werte für Ersatzstellknöpfe für das FDI-Modul 132 oder für das MBC-Modul 102 zu erzeugen.
  • 2 veranschaulicht ein Beispiel des Einstellens von Stellknöpfen des Parameterberechnungsmoduls 110, gemäß einem Ausführungsbeispiel. In 2 kann das Systemmodell 152 eine oder mehrere Komponentenleistungstabellen des Parameterberechnungsmoduls 110 beinhalten. Die durch das Systemmodell 152 erzeugten Modellausgabedaten 118 und die gemessenen Abstimmeingaben 114 können an den Kalman-Filter 154 ausgegeben werden, der möglicherweise eine Komponente des Parameterberechnungsmoduls 110 bildet oder in sonstiger Weise diesem zugeordnet sein kann. Sämtliche Modellausgabedaten 118 und gemessenen Abstimmeingaben 114 können normiert werden, bevor das Rechenoperationsmodul 119 Restwerte 120 erzeugt. Die Restwerte 120 werden anschließend durch eine Online-Kalman-Filter-Verstärkungsgradberechnung 156 verarbeitet. Wie in 2 zu sehen, kann die Online-Kalman-Filter-Verstärkungsgradberechnung 156 auf gewissen Kovarianzberechnungen basieren. Anschließend an die Online-Kalman-Filter-Verstärkungsgradberechnung 156 können gewisse Filter 154 und Normalisierungsoperationen ausgeführt werden, um einen Näherungswert der Stellknöpfe 160 zu erzeugen. Die Stellknöpfe 160 können anschließend in dem Arbeitsspeicher 158 gespeichert und an das Systemmodell 152 ausgegeben werden. Gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung können die Stellknöpfe 160 vor der Speicherung mittels eines Filtermoduls 162 über eine Zeitperiode τ eingestellt (z. B. gemittelt) werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann die Zeitperiode τ eine lange Zeitperiode (z. B. einige Stunden) sein, so dass die Stellknöpfe 160 allmählich über eine verhältnismäßig lange Zeitspanne eingestellt werden können. Dieses allmähliche Einstellen der Stellknöpfe 160 kann den Vorteil aufweisen, dass vorübergehende Schwankungen der gemessenen Abstimmeingaben 114 oder der gemessenen Umgebungsvariablen 116 nicht zu großen Einstellungen an den Stellknöpfen 160 führen.
  • Mit nochmaligem Bezug auf 1 kann das FDI-Modul 132 Steuervariable 112, gemessene Abstimmeingaben 114 und sonstige grundlegende Eingaben (z. B. gemessene Umgebungsvariable 116) aufnehmen. Mittels dieser aufgenommenen Eingangssignale kann das FDI-Modul 132 bestimmen, ob in einem der gemessenen Abstimmeingabesensoren und grundlegenden Eingabesensoren ein Fehler vorhanden ist. Falls das FDI-Modul 132 in einem der Sensoren einen Fehler detektiert, kann es den Fehler mittels eines Fehler-/Akkommodationssignal 122 identifizieren und/oder in sonstiger Weise an den Parameterberechnungsmodul 110 und/oder den MBC-Modul 102 anpassen. Wie im Folgenden anhand von 3 und 4 weiter erläutert, kann das FDI-Modul 132 eine Gruppe von Kalman-Filtern, ein Stabilitätsmodul, ein Schwellwertbestimmungsmodul und ein Entscheidungsmodul enthalten, die zusammenwirken, um zu ermitteln, ob ein Abstimmeingabesensor 108 oder ein grundlegender Eingabesensor 108 fehlerhaft ist und somit eine Instabilität für die Stellknöpfe oder Restwerte 120 verursacht.
  • Nachdem das System 100 im Allgemeinen beschrieben wurde, werden im Folgenden die Komponenten und der Betrieb des FDI-Moduls 132 anhand von 3 und 4 näher erläutert. Wie in 3 gezeigt, kann das FDI-Modul 132 gleichzeitig mit dem oben mit Bezug auf 1 und 2 beschriebenen Parameterberechnungsmodul 110 arbeiten. Im Allgemeinen kann das FDI-Modul 132 Fehlfunktionen in Abstimmeingaben- und/oder grundlegenden Eingabesensoren 108 identifizieren oder in sonstiger Weise bestimmen. Im Betrieb kann das FDI-Modul 132 gemessene Abstimmeingaben 114, Steuervariable 112 und gemessene Umgebungsvariable 116 aufnehmen. Darüber hinaus kann das FDI-Modul 132 auch einen oder mehrere aus dem Arbeitsspeicher 158 (z. B. NOVRAM) abgerufene Ersatzstellknöpfe 206 aufnehmen. Zu dem FDI-Modul 132 können eine Gruppe von N Kalman-Filtern 208, ein Stabilitätsmodul 210, ein Schwellwertbestimmungsmodul 212 und ein Entscheidungsmodul gehören. Es ist einsichtig, dass die Module eines FDI-Moduls 132, obwohl diese getrennt veranschaulicht wurden, als Teil eines einzigen Moduls vorgesehen sein können, ohne von Ausführungsbeispielen der Erfindung abzuweichen.
  • Im Folgenden wird der Betrieb des FDI-Moduls 132 mit Bezug auf 4 detaillierter erörtert. Wie in 4 zu sehen, kann die Gruppe von N Kalman-Filtern 208 mehrere Parameterberechnungsmodule 252A–N und eine entsprechende Anzahl von Rechenoperationsmodulen 253A–N aufweisen. Die Zahl N von Parameterberechnungsmodulen 252A–N und Rechenoperationsmodulen 253A–N kann der Anzahl von Variablen für die gemessenen Abstimmeingaben 114 entsprechen. Beispielsweise können zu den in 4 gezeigten gemessenen Abstimmeingaben 114 die folgenden vier Abstimmeingaben gehören: (1) Kompressorauslassdruck (PCD), (2) Verdichterauslasstemperatur (TCD), (3) Auslasstemperatur (Tx) und (4) Ausgangsleistung (MW). Dementsprechend können vier Parameterberechnungsmodule 252A–N und vier Rechenoperationsmodule 253A–N vorhanden sein. Jedes der vier Parameterberechnungsmodule 252A–N kann unabhängig von einer einzelne der Variablen innerhalb der gemessenen Abstimmeingaben 114 arbeiten. Insbesondere kann jedes einzelne der vier Parameterberechnungsmodule 252A–N, falls für die gemessenen Abstimmeingaben 114 vier Variable vorhanden sind, mit sämtlichen außer einer (3 von 4) gemessenen Abstimmeingaben 114 arbeiten. Jedes Parameterberechnungsmodul 252A–N kann die fehlende Abstimmeingabe 114 durch Aufnehmen eines mit der fehlenden Abstimmeingabe 114 korrelierten Ersatzstellknopfs 206 kompensieren.
  • Beispielsweise kann das Parameterberechnungsmodul 252A in 4 unabhängig von PCD arbeiten. Dementsprechend kann das Parameterberechnungsmodul 252A einen möglicherweise aus dem Arbeitsspeicher 158 abgerufenen Verdichterstrom-KCMP FLW-Ersatzstellknopf 206 aufnehmen, der mit dem PCD korreliert. Das Parameterberechnungsmodul 252A kann ferner Steuervariable 112 und gemessene Umgebungsvariable 116 aufnehmen und Modellausgabedaten 256A erzeugen. Die Modellausgabedaten 256A können anschließend mit den gemessenen Abstimmeingaben 114 verglichen werden, und es können Restwerte 254A erzeugt werden. Die Restwerte 254A können neben den PCD-Restwert von dem Parameterberechnungsmodul 252A genutzt werden, um zu ermitteln, ob irgendwelche Stellknöpfe 258A einzustellen sind. Sowohl die Restwerte 254A als auch die Stellknöpfe 258A können zur weiteren Verarbeitung an das Stabilitätsmodul 210, an das Schwellwertbestimmungsmodul 212 und an das Entscheidungsmodul 214 ausgegeben werden.
  • Desgleichen kann das Parameterberechnungsmodul 252B unabhängig von der TCD arbeiten, und das Parameterberechnungsmodul 252B kann eine-Verdichterwirkungsgrad-KCMP ETA-Ersatzstellknopf 206 aufnehmen, der mit der TCD korreliert ist. Das Parameterberechnungsmodul 252B kann ferner Steuervariable 112 und gemessene Umgebungsvariable 116 aufnehmen und Modellausgabedaten 256B erzeugen. Die Modellausgabedaten 256B können anschließend mit den gemessenen Abstimmeingaben 114 verglichen werden, und es können Restwerte 254B erzeugt werden. Die Restwerte 254B können von dem Parameterberechnungsmodul 252B neben dem TCD-Restwert genutzt werden, um zu ermitteln, ob eventuell Stellknöpfe 258B einzustellen sind. Sowohl die Restwerte 254B als auch die Stellknöpfe 258B können zur weiteren Verarbeitung an das Stabilitätsmodul 210, das Schwellwertbestimmungsmodul 212 und das Entscheidungsmodul 214 ausgegeben werden.
  • In ähnlicher Weise kann das Parameterberechnungsmodul 252C unabhängig von Tx arbeiten, und das Parameterberechnungsmodul 252C kann einen Brennstoffzustrom-Stellknopf-KF FLW-Ersatzstellknopf 206 aufnehmen, der mit Tx korreliert ist. Das Parameterberechnungsmodul 252C kann ferner Steuervariable 112 und gemessene Umgebungsvariable 116 aufnehmen und Modellausgabedaten 256C erzeugen. Die Modellausgabedaten 256C können anschließend mit den gemessenen Abstimmeingaben 114 verglichen werden, und es werden Restwerte 254C erzeugt. Die Restwerte 254C können von dem Parameterberechnungsmodul 252C neben dem Tx-Restwert genutzt werden, um zu ermitteln, ob irgendwelche Stellknöpfe 258C einzustellen sind. Sowohl die Restwerte 254C als auch die Stellknöpfe 258C können zur weiteren Verarbeitung an das Stabilitätsmodul 210, an das Schwellwertbestimmungsmodul 212 und an das Entscheidungsmodul 214 ausgegeben werden.
  • Zuletzt kann das Parameterberechnungsmodul 252N unabhängig von der Ausgangsleistung MW arbeiten, und das Parameterberechnungsmodul 252D kann einen Turbinenwirkungsgrad-KTRB ETA-Ersatzstellknopf 206 aufnehmen, der mit MW korreliert ist. Das Parameterberechnungsmodul 252N nimmt ferner Steuervariable 112 und gemessene Umgebungsvariable 116 auf und erzeugt Modellausgabedaten 256N. Die Modellausgabedaten 256N werden anschließend mit den gemessenen Abstimmeingaben 114 verglichen, und es werden Restwerte 254N erzeugt. Die Restwerte 254N werden von dem Parameterberechnungsmodul 252N neben dem MW-Restwert verwendet, um zu ermitteln, ob irgendwelche Stellknöpfe 258N einzustellen sind. Sowohl die Restwerte 254N als auch die Stellknöpfe 258N sind für das Stabilitätsmodul 210, das Schwellwertbestimmungsmodul 212 und das Entscheidungsmodul 214 zur weiteren Verarbeitung verfügbar.
  • Im Allgemeinen kann das Stabilitätsmodul 210 durch das FDI-Modul 132 verwendet werden, um Stabilitätseichwerte für die Stellknöpfe 206 und/oder spezielle Restwerte 254A–N, z. B. PCD-Restwert von 254A, TCD-Restwert von 254B, Tx-Restwert von 254C, MW-Restwert von 254N, zu berechnen. Der Schwellwertbestimmungsmodul 212 kann bestimmen, ob diese Stabilitätseichwerte einen oder mehrere Schwellwerte (z. B. Grobschwellwerte, Feinschwellwerte), die vorgegebene Schwellwerte sein können, überschreiten. Wie weiter unten mehr im Einzelnen beschrieben, kann das Entscheidungsmodul 214, falls ein oder mehrere Schwellwerte überschritten wurden, einen Fehler eines Abstimmeingabesensors 108 oder einen Fehler eines grundlegenden Eingabesensors 108 bestimmen.
  • 5 zeigt eine durch ein FDI-Modul 132 ermöglichtes Fehlerdetektionsverfahren in einem Überblick. In Schritt 302 kann das FDI-Modul 132 Eingaben, beispielsweise gemessene Abstimmeingaben, grundlegende Eingaben und Ersatzstellknöpfe, wie sie oben beschrieben sind, aufnehmen. In Schritt 304 kann die Gruppe von N Kalman-Filtern 208 die aufgenommenen Eingangssignale verarbeiten, um Restwerte und Stellknopfzustände zu erzeugen. In Schritt 306 können die Restwerte und Stellknopfzustände durch das Stabilitätsmodul 210 verarbeitet werden, um einen Gesamtstellknöpfestabilitätseichwert und einen Gesamtrestwertestabilitätseichwert für die gesamte Gruppe von N Kalman-Filtern 208 zu ermitteln. Darüber hinaus kann das Stabilitätsmodul 210 einen speziellen Stabilitätseichwert und einen speziellen Restwertestabilitätseichwert für jedes Kalman-Filter in der Gruppe von N Kalman-Filtern 208 bestimmen. In Schritt 308 kann das Schwellwertbestimmungsmodul 212 die Gesamt- und Einzel- Stabilitätseichwerte analysieren, um für jedes Kalman-Filter in der Gruppe von N Kalman-Filtern 208 Stabilitätssignaturen zu ermitteln. Diese Stabilitätssignaturen können anschließend, wie durch Schritt 310 vorgesehen, zur Ermittlung eventueller Sensorfehlfunktionen an das Entscheidungsmodul 214 ausgegeben werden.
  • 6 und 7 zeigen ein veranschaulichendes Ausführungsbeispiel zur Bestimmung der in Schritt 306 von 5 beschriebenen Stabilitätseichwerte. Insbesondere veranschaulicht 6 ein Beispiel eines Verfahrens zur Bestimmung von Stellknopfstabilitätseichwerten, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. Wie in 6 gezeigt, kann jeder einem entsprechenden Kalman-Filter j 404 zugeordnete Stellknopf i 402 unter Verwendung eines Verzögerungsfilter mit einer kleinen Zeitkonstante Tlight (z. B. für eine kurze Zeitperiode von beispielsweise 1–30 Sekunden) und eines Verzögerungsfilters mit einer größeren Zeitkonstante Theavy (z. B. für eine längere Zeitperiode von beispielsweise 90–2.000 Sekunden) verarbeitet werden. Nachdem jeder Stellknopf i 402 durch einen Verzögerungsfilter mit kleiner Zeitkonstante Tlight und durch einen Verzögerungsfilter größerer Zeitkonstante Theavy verarbeitet ist, können die sich ergebenden Signale subtrahiert werden, um ein Deltai-Signal 406 zu erzeugen. Das für jeden Stellknopf i erzeugte Deltai-Signal 406 kann anschließend durch den folgenden Algorithmus verarbeitet werden, um den entsprechenden Kalman-Filter j Stellknopfstabilitätseichwert (dCRj) 408 zu erzeugen:
    Figure 00180001
    wobei angenommen ist, dass vier Stellknöpfe i pro Kalman-Filter j existieren. Nachdem die Stellknopfstabilitätseichwerte (dCRj) 408 für jedes Kalman-Filter j ermittelt sind, kann der Gesamtstellknopfstabilitätseichwert 410 durch den folgenden Algorithmus ermittelt werden:
    Figure 00180002
    wobei angenommen ist, dass lediglich 4 Kalman- Filter j existieren. Dem Fachmann wird einleuchten, dass die oben beschriebenen Algorithmen, ohne von Ausführungsbeispielen der Erfindung abzuweichen, auf Systeme mit unterschiedlichen Anzahlen von Kalman-Filtern und unterschiedlichen Anzahlen von Stellknöpfen pro Kalman-Filter erweitert werden können.
  • 7 veranschaulicht ein Beispiel eines Verfahrens zur Bestimmung von Restwertestabilitätseichwerten, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. In 7 kann der Restwert dyi 452 für jedes Kalman-Filter i unter Verwendung eines Verzögerungsfilters mit einer kleinen Zeitkonstanten Tlight und eines Verzögerungsfilters mit einer größeren Zeitkonstante Theavy verarbeitet werden. Nachdem jeder Restwert dyi 452 durch einen Verzögerungsfilter mit einer kleinen Zeitkonstanten Tlight und durch einen Verzögerungsfilter mit größerer Zeitkonstante Theavy verarbeitet ist, werden die sich ergebenden Signale subtrahiert, um ein Deltai-Signal 454 zu erzeugen. Der Restwerte-Gesamtstabilitätseichwert 456 kann durch den folgenden Algorithmus ermittelt werden:
    Figure 00190001
    wobei angenommen ist, dass lediglich 4 Kalman-Filter i existieren. Es ist einsichtig, dass der oben beschriebene Algorithmus, auf Systeme mit unterschiedlichen Anzahlen von Kalman-Filtern i erweitert werden kann, ohne von Ausführungsbeispielen der Erfindung abzuweichen.
  • Mit Bezug auf 8 ist ein Beispiel eines Betriebs des Schwellwertbestimmungsmoduls 212 und des Entscheidungsmodul 214 der Schritte 308 und 310 von 5 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Obwohl die Schritte 308 und 310 und sonstige Schritte von 5 getrennt veranschaulicht sind, können diese in einem einzigen Schritt zusammengeführt werden, ohne von Ausführungsbeispielen der Erfindung abzuweichen. Darüber hinaus ist in dem Beispiel von 8 vorausgesetzt, dass in der Gruppe von N Kalman-Filtern 208 vier Kalman- Filter zum Detektieren von Sensorfehlern vorhanden sind, die jeweils einer der vier Variablen für gemessene Abstimmeingaben (z. B. PCD, TCD, Tx oder MW) zugeordnet sind. Allerdings ist es klar, dass die Anzahlen von Kalman-Filtern entsprechend der Anzahl von Variablen in den gemessenen Abstimmeingaben angepasst werden kann, gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
  • Noch immer Bezug nehmend auf 8, kann, falls in Block 486 der Stellknopfstabilitätsgesamteichwert 482 einen ersten Schwellwert TG1 überschreitet, und der Restwertestabilitätsgesamteichwert 484 einen zweiten Schwellwert TG2 überschreitet, ein potentieller Abstimmeingabe- oder ein grundlegender Eingabesensorfehler vorliegen. Die Verarbeitung fährt dann mit dem Grobschwellwertmodul 488 fort, der eine Komponente des Schwellwertbestimmungsmoduls 212 sein kann, und ermittelt, ob 3 der 4 entsprechenden Kalman-Filter-(KF)-Stellknopfstabilitätseichwerte ihre entsprechenden Grobschwellwerte CG1–4 überschreiten. Falls dies nicht der Fall ist, wird durch das Entscheidungsmodul 214 kein Fehler festgestellt. Anderenfalls wird die Verarbeitung mit dem Feinschwellwertmodul 490 fortgesetzt, der den identifizierten Kalman-Filter-Stellknopfstabilitätseichwert untersucht, der seinen entsprechenden Grobschwellwert CG1-4 nicht überschritten hat. Insbesondere kann das Feinschwellwertmodul 490 bestimmen, ob der identifizierte Kalman-Filter-Stellknopfstabilitätseichwert einen entsprechenden Feinschwellwert FG1–FG4 überschreitet. Falls der spezielle Kalman-Filter-Stellknopfstabilitätseichwert seinen entsprechenden Feinschwellwert FG1–FG4 nicht überschreitet, geben die Stabilitätssignaturen aus, dass drei der vier Kalman-Filter ihre(n) entsprechenden Schwellwert(e) überschritten haben, während ein einziger Kalman-Filter seine(n) Schwellwert(e) nicht überschritten hat. Auf der Grundlage der Stabilitätssignatur kann das Entscheidungsmodul 214 einen Abstimmeingabefehler 122 bestimmen.
  • Als ein anschaulicheres Beispiel zeigt 9 ein Beispiel der möglichen Stabilitätssignaturen für jedes der vier Kalman-Filter. Gemäß einem in 9 gezeigten Ausführungsbeispiel der Erfindung kann das Kalman1-Filter unabhängig von dem PCD arbeiten; das Kalman2-Filter kann unabhängig von der TCD arbeiten; das Kalman3-Filter kann unabhängig von Tx arbeiten; und das Kalman4-Filter (kann unabhängig) von MW (arbeiten). Dementsprechend können beispielsweise mit Bezug auf die erste Reihe von 6 derartige Stabilitätssignaturen, falls der Kalman1-Filter seine(n) entsprechenden) Schwellwert(e) nicht überschreitet, während sämtliche Kalman2–4 Filter ihre(n) entsprechende(n) Schwellwert(e) überschreiten, anzeigen, dass der PCD-Sensor fehlerhaft ist. 10 veranschaulicht in grafischer Darstellung einen solchen PCD-Sensorfehler, der dazu führt, dass drei der vier Kalman-Filter ihre(n) entsprechende(n) Schwellwert(e) überschreiten, während ein einziger Kalman-Filter seine(n) Schwellwert(e) nicht überschreitet.
  • Mit nochmaligem Bezug auf 8 kann das Feinschwellwertmodul 320 alternativ bestimmen, dass der identifizierte Kalman-Filter-Stellknopfstabilitätseichwert seinen entsprechenden Feinschwellwert FG1–FG4 nicht überschreitet. Ein Beispiel für diese Situation ist durch die grafische Darstellung von 11 veranschaulicht. In diesem Fall geben die Stabilitätssignaturen aus, dass sämtliche vier Kalman-Filter ihre entsprechende(n) Schwellwert(e) überschritten haben, und es kann kein spezieller Abstimmeingabefehler identifiziert werden. Statt dessen kann das Entscheidungsmodul 214 einen grundlegenden Eingabesensorfehler identifizieren, indem es relative Stabilitätseichwerte berechnet und Wahrscheinlichkeiten gewisser grundlegender Eingabefehler, die auf den Werten der relativen Stabilitätseichwerte im Moment einer Fehlerdetektion basieren, mit vordefinierten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen vergleicht, die für jeden grundlegenden Eingabefehler spezifisch sind. Das Entscheidungsmodul 214 kann den grundlegenden Eingabefehler identifizieren, indem es einen hypothetisierten grundlegenden Eingabefehler mit maximaler Wahrscheinlichkeit akzeptiert. Das Entscheidungsmodul 214 kann einen grundlegenden Eingabefehler 122 bestimmen.
  • 12 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrens, anhand dessen das Entscheidungsmodul 214 einen grundlegenden Eingabefehler 122 feststellt. Wie in 12 zu sehen, weist das Entscheidungsmodul 214 ein Wahrscheinlichkeitsmodul 602 und ein Selektionsmodul 604 auf. Das Wahrscheinlichkeitsmodul 602 kann durch das Stabilitätsmodul 210 ermittelte relative Stabilitätseichwerte von Stellknöpfen und relative Stabilitätseichwerte von Restwerten aufnehmen. Während einer Fehlererkennung werden in diesem Moment relative Stabilitätseichwerte von Stellknöpfen mittels einer Division individueller Stellknopfstabilitätseichwerte durch den Stellknopfgesamtstabilitätseichwert berechnet. In ähnlicher Weise werden im Moment einer Fehlererkennung relative Stabilitätseichwerte von Restwerten mittels einer Division einzelner Restwertestabilitätseichwerte durch den Restwerte-Gesamtstabilitätseichwert berechnet. Das Wahrscheinlichkeitsmodul 602 kann anschließend anhand der relativen Stabilitätseichwerte die Wahrscheinlichkeiten für jede Hi-Hypothese (d. h. i-ten grundlegenden Eingabesensorfehler, beispielsweise Pamb-Fehler, CTIM-Fehler, usw.) berechnen. Jede Hypothese ist durch eine Gaußsche Wahrscheinlichkeitsverteilung relativer Stabilitätseichwerte im Raum in Verbindung mit mittels Simulation vordefinierter Mittelwerts- und Standardabweichungen beschrieben. Die Verwendung dieser Gaußschen Verteilungen in Verbindung mit relativen Stabilitätseichwerten ergibt eine Wahrscheinlichkeit jeder Hypothese. Diese Wahrscheinlichkeiten werden anschließend an das Selektionsmodul 604 ausgegeben, das die Hypothese Hi des eine maximale Wahrscheinlichkeit aufweisenden i-ten Sensorfehlers akzeptiert.
  • Viele Modifikationen und weitere Ausführungsbeispiele der im Vorliegenden dargelegten Erfindungen werden dem Fachmann, den diese Erfindungen betreffen, einfallen, nachdem die Vorteile der Lehre in den vorausgehenden Beschreibungen und den zugehörigen Zeichnungen unterbreitet wurden. Demzufolge ist es selbstverständlich, dass die Erfindungen nicht auf die offenbarten speziellen Ausführungsbeispiele zu beschränken sind, und dass Modifikationen und weitere Ausführungsbeispiele in den Schutzbereich der beigefügten Patentansprüche fallen sollen. Obwohl im Vorliegenden spezielle Begriffe verwendet werden, sind diese lediglich in einem oberbegrifflichen und beschreibenden Sinne verwendet und dienen nicht zur Beschränkung.
  • Geschaffen sind Systeme und Verfahren zur modellgestützten Steuerung. Zu den Systemen und Verfahren können gehören: Aufnehmen mehrerer gemessener Abstimmeingaben 114, die einem Betriebsparameter eines Triebwerks 104 zugeordnet sind, Bereitstellen mehrerer Parameterberechnungsmodule 252A–N, die ein oder mehrere Komponentenleistungstabellen mit einstellbaren Stellknöpfen 402 nutzen, um Modellausgabedaten 256A–N zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmodul 252A–N unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs 104 konfiguriert ist, und wobei jedes Parameterberechnungsmodul 252A–N die Modellausgabedaten 256A–N basierend auf grundlegenden Eingaben 116, 112 erzeugt, die dem Antrieb 104 zugeordnet sind. Die Systeme und Verfahren können ferner beinhalten: Berechnen von Restwerten 254A–N für jedes Parameterberechnungsmodul 252A–N, Einstellen von Stellknöpfen 402 jedes Parameterberechnungsmoduls 252A–N; und, zumindest teilweise basierend auf Werten der Stellknöpfe 402 und Restwerte 254A–N, 452, Ermitteln, dass ein Sensor 108 fehlerhaft ist, der einer gemessenen Abstimmeingabe 114 oder einer grundlegenden Eingabe 116, 112 zugeordnet ist. Elementeliste:
    100 System
    102 modellgestütztes (MBC-)Steuerungsmodul
    104 Triebwerk
    106 Stellglieder
    108 Sensoren
    110 Parameterberechnungsmodul
    112 Steuervariable
    114 Abstimmeingabedaten
    116 Umgebungsvariable
    118 Modellausgabedaten
    119 Rechenoperationsmodul
    120 Restwerte
    122 Fehler-/Akkommodationssignal
    132 FDI-Modul
    152 Systemmodell
    154 Kalman-Filter
    156 Online-Kalman-Filter-Verstärkungsgradberechnung
    158 Speicher
    160 Stellknöpfe
    162 Filtermodul
    206 Ersatzstellknöpfe
    208 Gruppe von N Kalman-Filtern
    210 Stabilitätsmodul
    212 Schwellwertbestimmungsmodul
    214 Entscheidungsmodul
    252A–N Parameterberechnungsmodule
    253A–N Rechenoperationsmodule
    254A–N Restwerte
    256A–N Modellausgabedaten
    258A–N Stellknöpfe
    302 Schritt
    304 Schritt
    306 Schritt
    308 Schritt
    310 Schritt
    402 Stellknopf i
    404 Kalman-Filter j
    406 Deltai-Signal
    408 Kalman j Stellknopfstabilitätseichwerte (dCRj)
    410 Gesamtstellknopfstabilitätseichwert
    452 Restwert dyi
    454 Deltai-Signal
    456 Restwerte-Gesamtstabilitätseichwert
    482 Stellknopfstabilitätsgesamteichwert
    484 Restwertestabilitätsgesamteichwert
    486 Block
    488 grober Schwellwertmodul
    490 feiner Schwellwertmodul
    602 Wahrscheinlichkeitsmodul
    604 Selektionsmodul

Claims (20)

  1. Verfahren zum Durchführen einer modellgestützten Steuerung, mit den Schritten: Aufnehmen mehrerer gemessener Abstimmeingaben (114), wobei jede gemessene Abstimmeingabe (114) einem Betriebsparameter eines Antriebs (104) zugeordnet ist; Bereitstellen mehrerer Parameterberechnungsmodule (252A–N), wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) ein oder mehrere Komponentenleistungstabellen verwendet, die Stellknöpfe (402) aufweisen, um Modellausgabedaten (256A–N) zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs (104) durch Aufnehmen eines Ersatzstellknopfs (206) konfiguriert ist, der mit dem entsprechenden der Betriebsparameter korreliert ist, und wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) die Modellausgabedaten (256A–N) basierend auf grundlegenden Eingaben (116, 112) erzeugt, die dem Antrieb (104) zugeordnet sind; Berechnen von Restwerten (254A–N) für jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) durch Vergleichen der entsprechenden Modellausgabedaten (256A–N) mit mehreren gemessenen Abstimmeingabesignalen (114); Einstellen von Stellknöpfen (402) jedes Parameterberechnungsmoduls (252A–N) auf der Grundlage der berechneten Restwerte (254A–N, 452); und Ermitteln, dass ein Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist, oder eine grundlegende Eingabe (116, 112) fehlerhaft ist, basierend zumindest teilweise auf Werten der Stellknöpfe (402) und auf Restwerten (254A–N, 452) für die Parameterberechnungsmodule (252A–N).
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Komponentenleistungstabellen einem simulierten Betrieb (104) des Antriebs zugeordnet sind, und wobei die Stellknöpfe (402) Multiplizierschaltkreise zum Einstellen von Parametern der Komponentenleistungstabellen sind.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die gemessenen Abstimmeingaben (114) zwei oder mehr der folgenden Parameter beinhalten: (i) Verdichterauslassdruck (PCD), (ii) Verdichterauslasstemperatur (TCD), (iii) Auslasstemperatur (Tx), (iv) Ausgangsleistung (MW) und (v) Verdichtereinlasstemperatur (CIT), und wobei die grundlegenden Eingaben (116, 112) zwei oder mehr der folgenden Parameter beinhalten: (i) Umgebungstemperatur, (ii) Druck, (iii) spezifische Feuchtigkeit, (iv) Einlassdruckabfall, (v) Auslassdruckabfall, (vi) Verteilerdruck, (vii) Wellendrehzahl, (viii) Einlassabzapfwärmeluftstrom, (ix) Brennstoffzustrom und (x) Einlassführungsschaufelposition.
  4. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Ermitteln, dass ein Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist, oder dass eine grundlegende Eingabe (116, 112) fehlerhaft ist, die Schritte beinhaltet: Ermitteln eines Stellknöpfestabilitätseichwerts (408) für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) auf der Grundlage der entsprechenden Stellknöpfe (402); und Ermitteln eines Restwertestabilitätseichwerts für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) auf der Grundlage der entsprechenden Restwerte (254A–N, 452).
  5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei ein Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist, zumindest teilweise darauf basierend als fehlerhaft bewertet wird, dass sämtliche mit Ausnahme von einem der Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) einen Schwellwert (CG1–CG4) überschreiten.
  6. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Ermittlung, dass ein Sensor (108) fehlerhaft ist, den Schritt des Ermittelns beinhaltet, dass der Sensor (108) zumindest teilweise darauf basierend fehlerhaft ist, dass sämtliche der Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) einen Schwellwert (CG1–CG4) überschreiten.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei die Ermittlung, dass ein Sensor (108) fehlerhaft ist, den Schritt des Ermittelns beinhaltet, dass der Sensor (108) basierend auf der Bestimmung einer oder mehrerer folgender Wahrscheinlichkeiten (602) fehlerhaft ist: (i) ein spezieller Stellknöpfestabilitätseichwert (408) in Bezug auf einen Gesamtstellknöpfestabilitätseichwert (410, 482); und (ii) ein spezieller Restwertestabilitätseichwert bezogen auf einen Gesamtrestwertestabilitätseichwert (456, 484).
  8. Verfahren nach Anspruch 4, wobei jeder Stellknöpfestabilitätseichwert (408) für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) durch Vergleichen der entsprechenden Stellknöpfe (402) über eine kurze Zeitperiode und über eine lange Zeitperiode bestimmt wird, und wobei jeder Restwertestabilitätseichwert für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) durch Vergleichen der entsprechenden Restwerte (254A–N, 452) über die kurze Zeitperiode und über die lange Zeitperiode bestimmt wird.
  9. Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Antrieb (104) eine Gasturbine ist, und wobei die mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) eine Gruppe von Kalman-Filtern (208) bilden.
  10. System zum Durchführen einer modellgestützten Steuerung, zu dem gehören: ein oder mehrere erste Sensoren (108), die einem Antrieb (104) zugeordnet sind, um mehrere gemessene Abstimmeingaben (114) zu erzeugen, wobei jede gemessene Abstimmeingabe (114) einem Betriebsparameter des Antriebs (104) zugeordnet ist; ein oder mehrere zweite Sensoren (108), die dem Antrieb (104) zugeordnet sind, um mehrere grundlegende Eingaben (116, 112) zu erzeugen, die dem Antrieb (104) zugeordnet sind; mehrere Parameterberechnungsmodule (252A–N), wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) ein oder mehrere Komponentenleistungstabellen mit Stellknöpfen (402) verwendet, um Modellausgabedaten (256A–N) zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs (104) durch Aufnehmen eines Ersatzstellknopfs (206) konfiguriert ist, der mit dem entsprechenden der Betriebsparameter korreliert ist, und wobei jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) die Modellausgabedaten (256A–N) basierend auf grundlegenden Eingaben (116, 112) erzeugt, die dem Antrieb (104) zugeordnet sind; ein oder mehrere Rechenoperationsmodule (253A–N) zur Berechnung von Restwerten (254A–N) für jedes Parameterberechnungsmodul (252A–N) durch Vergleichen der entsprechenden Modellausgabedaten (256A–N) mit mehreren gemessenen Abstimmeingabesignalen (114), wobei die Stellknöpfe (402) jedes Parameterberechnungsmoduls (252A–N) auf der Grundlage der berechneten Restwerte (254A–N, 452) eingestellt werden; und ein Entscheidungsmodul (214), um basierend auf Werten der Stellknöpfe (402) und auf Restwerten (254A–N, 452) für die Para meterberechnungsmodule (252A–N) zu ermitteln, dass ein erster Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist, oder ein zweiter Sensor (108), der einer grundlegenden Eingabe (116, 112) zugeordnet ist, fehlerhaft ist.
  11. System nach Anspruch 10, wobei die Komponentenleistungstabellen einem simulierten Betrieb (104) des Antriebs zugeordnet sind, und wobei die Stellknöpfe (402) Multiplizierschaltkreise zum Einstellen von Parametern der Komponentenleistungstabellen sind.
  12. System nach Anspruch 10, wobei die gemessenen Abstimmeingaben (114) zwei oder mehr der folgenden Parameter beinhalten: (i) Verdichterauslassdruck (PCD), (ii) Verdichterauslasstemperatur (TCD), (iii) Auslasstemperatur (Tx), (iv) Ausgangsleistung (MW) und (v) Verdichtereinlasstemperatur (CIT), und wobei die grundlegenden Eingaben (116, 112) zwei oder mehr der folgenden Parameter beinhalten: (i) Umgebungstemperatur, (ii) Druck, (iii) spezifische Feuchtigkeit, (iv) Einlassdruckabfall, (v) Auslassdruckabfall, (vi) Verteilerdruck, (vii) Wellendrehzahl, (viii) Einlassabzapfwärmeluftstrom, (ix) Brennstoffzustrom und (x) Einlassführungsschaufelposition.
  13. System nach Anspruch 10, ferner mit einem Stabilitätsmodul (210) zur Bestimmung eines Stellknöpfestabilitätseichwerts 408) für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) auf der Grundlage der entsprechenden Stellknöpfe (402) und zur Bestimmung eines Restwertestabilitätseichwerts für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) auf der Grundlage der entsprechenden Restwerte (254A–N, 452), wobei die Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) und Restwertestabilitätseichwerte an das Entscheidungsmodul (214) ausgegeben werden, um festzustellen, dass ein erster Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist, oder ein zweiter Sensor (108), der einer grundlegenden Eingabe (116, 112) zugeordnet ist, fehlerhaft ist.
  14. System nach Anspruch 13, ferner mit einem Schwellwertmodul (212) zum Ermitteln, ob Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) einen Schwellwert (CG1–CG4) überschreiten, wobei das Entscheidungsmodul (214) zumindest teilweise basierend darauf, dass sämtliche mit Ausnahme von einem der Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) einen Schwellwert (CG1–CG4) überschreiten, bestimmt, dass ein erster Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist fehlerhaft ist.
  15. System nach Anspruch 13, ferner mit einem Schwellwertmodul (212) zum Ermitteln, ob Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) einen Schwellwert (CG1–CG4) überschreiten, wobei das Entscheidungsmodul (214) zumindest teilweise basierend darauf, dass sämtliche der Stellknöpfestabilitätseichwerte (408) überschreiten einen Schwellwert (CG1–CG4) bestimmt, dass ein zweiter Sensor (108), der einer grundlegenden Eingabe (116, 112) zugeordnet ist, fehlerhaft ist.
  16. System nach Anspruch 15, wobei ein zweiter Sensor (108) basierend auf einer oder mehreren der folgenden Wahrscheinlichkeiten (602) durch das Entscheidungsmodul (214) als fehlerhaft ermittelt wird: (i) ein spezieller Stellknöpfestabilitätseichwert (408) in Bezug auf einen Gesamtstellknöpfestabilitätseichwert (410, 482); und (ii) ein spezieller Restwertestabilitätseichwert bezogen auf einen Gesamtrestwertestabilitätseichwert (456, 484), der einer grundlegenden Eingabe (116, 112) zugeordnet ist.
  17. System nach Anspruch 13, wobei jeder Stellknöpfestabilitätseichwert (408) durch das Stabilitätsmodul (210) für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) durch Verglei chen der entsprechenden Stellknöpfe (402) über eine kurze Zeitperiode und über eine lange Zeitperiode ermittelt wird, und wobei jeder Restwertestabilitätseichwert durch das Stabilitätsmodul (210) für jedes der mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) durch Vergleichen der entsprechenden Restwerte (254A–N, 452) über die kurze Zeitperiode und über die lange Zeitperiode ermittelt wird.
  18. System nach Anspruch 10, wobei der Antrieb (104) eine Gasturbine ist, und wobei die mehreren Parameterberechnungsmodule (252A–N) eine Gruppe von Kalman-Filtern (208) bilden.
  19. System zum Durchführen einer modellgestützten Steuerung, zu dem gehören: ein oder mehrere erste Sensoren (108), die einem Antrieb (104) zugeordnet sind, um mehrere gemessene Abstimmeingaben (114) zu erzeugen, wobei jede gemessene Abstimmeingabe (114) einem Betriebsparameter des Antriebs (104) zugeordnet ist; ein oder mehrere zweite Sensoren (108), die dem Antrieb (104) zugeordnet sind, um mehrere dem Antrieb (104) zugeordnete grundlegende Eingaben (116, 112) zu erzeugen; mehrere Parameterberechnungsmittel (252A–N), wobei jedes Parameterberechnungsmittel (252A–N) eine oder mehrere Komponentenleistungstabellen mit Stellknöpfen (402) verwendet, um Modellausgabedaten (256A–N) zu erzeugen, wobei jedes Parameterberechnungsmittel (252A–N) unabhängig von einem entsprechenden der Betriebsparameter des Antriebs (104) durch Aufnehmen eines Ersatzstellknopfs (206) konfiguriert ist, der mit dem entsprechenden der Betriebsparameter korreliert ist, und wobei jedes Parameterberechnungsmittel (252A–N) die Modellausgabedaten (256A–N) basierend auf grundlegenden Eingaben (116, 112) erzeugt, die dem Antrieb (104) zugeordnet sind; ein oder mehrere Rechenoperationsmodule (253A–N) zum Berechnen von Restwerten (254A–N) für jedes Parameterberechnungsmittel (252A–N) durch Vergleichen der entsprechenden Modellausgabedaten (256A–N) mit mehreren gemessenen Abstimmeingabesignalen (114), wobei Stellknöpfe (402) jedes Parameterberechnungsmittels (252A–N) auf der Grundlage der berechneten Restwerte (254A–N, 452) eingestellt werden; und ein Entscheidungsmittel (214), um basierend auf Werten der Stellknöpfe (402) und Restwerten (254A–N, 452) für das Parameterberechnungsmittel (252A–N) zu ermitteln, dass ein erster Sensor (108), der einer gemessenen Abstimmeingabe (114) zugeordnet ist, oder ein zweiter Sensor (108), der einer grundlegenden Eingabe (116, 112) zugeordnet ist, fehlerhaft ist.
  20. System nach Anspruch 19, wobei die gemessene Abstimmeingaben (114) zwei oder mehr der folgenden Parameter beinhalten: (i) Verdichterauslassdruck (PCD), (ii) Verdichterauslasstemperatur (TCD), (iii) Auslasstemperatur (Tx), (iv) Ausgangsleistung (MW) und (v) Verdichtereinlasstemperatur (CIT), und wobei die grundlegenden Eingaben (116, 112) zwei oder mehr der folgenden Parameter beinhalten: (i) Umgebungstemperatur, (ii) Druck, (iii) spezifische Feuchtigkeit, (iv) Einlassdruckabfall, (v) Auslassdruckabfall, (vi) Verteilerdruck, (vii) Wellendrehzahl, (viii) Einlassabzapfwärmeluftstrom, (ix) Brennstoffzustrom und (x) Einlassführungsschaufelposition.
DE102008002986A 2007-08-07 2008-08-04 Systeme und Verfahren zur modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern Withdrawn DE102008002986A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/834,955 US20090043447A1 (en) 2007-08-07 2007-08-07 Systems and Methods for Model-Based Sensor Fault Detection and Isolation
US11/834,955 2007-08-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102008002986A1 true DE102008002986A1 (de) 2009-02-12

Family

ID=40227081

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102008002986A Withdrawn DE102008002986A1 (de) 2007-08-07 2008-08-04 Systeme und Verfahren zur modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20090043447A1 (de)
JP (1) JP2009041565A (de)
CN (1) CN101364084A (de)
CH (1) CH697748A2 (de)
DE (1) DE102008002986A1 (de)

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2939170B1 (fr) * 2008-11-28 2010-12-31 Snecma Detection d'anomalie dans un moteur d'aeronef.
US8694283B2 (en) * 2010-09-17 2014-04-08 Siemens Aktiengesellschaft System and method for modeling conditional dependence for anomaly detection in machine condition monitoring
CN102288412B (zh) * 2011-05-04 2013-05-01 哈尔滨工业大学 基于损伤基线的航空发动机硬件损伤分析与寿命预测方法
US8899488B2 (en) 2011-05-31 2014-12-02 United Technologies Corporation RFID tag system
US8423161B2 (en) * 2011-08-24 2013-04-16 General Electric Company Methods and systems for gas turbine modeling using adaptive kalman filter
US8892382B2 (en) 2011-09-26 2014-11-18 General Electric Company Systems and methods for condition-based power plant sensor calibration
EP2771713A1 (de) * 2011-10-24 2014-09-03 Continental Teves AG&Co. Ohg Sensorsystem zur eigenständigen bewertung der genauigkeit seiner daten
US8770015B2 (en) * 2012-02-20 2014-07-08 GM Global Technology Operations LLC Fault isolation in electronic returnless fuel system
GB2500388B (en) * 2012-03-19 2019-07-31 Ge Aviat Systems Ltd System monitoring
CN102768528B (zh) * 2012-07-27 2014-06-04 华北电力大学 一种多入多出控制系统的控制性能检测装置及方法
US8720258B2 (en) * 2012-09-28 2014-05-13 United Technologies Corporation Model based engine inlet condition estimation
US10107204B2 (en) 2013-03-15 2018-10-23 United Technologies Corporation Compact aero-thermo model base point linear system based state estimator
DE102013206264A1 (de) * 2013-04-10 2014-10-30 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Durchführung einer Berechnung eines datenbasierten Funktionsmodells
WO2015025087A1 (fr) * 2013-08-22 2015-02-26 L'air Liquide,Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploitation Des Procedes Georges Claude Detection de defaillances dans la determination des concentrations de composants chimiques dans une colonne de distillation
GB201322062D0 (en) * 2013-12-13 2014-01-29 Optimized Systems And Solutions Ltd System abnormalities
WO2015100632A1 (zh) 2013-12-31 2015-07-09 西门子公司 燃气轮机运行参数检测故障的诊断方法
US9494086B2 (en) 2014-02-28 2016-11-15 General Electric Company Systems and methods for improved combined cycle control
FR3019295B1 (fr) * 2014-03-27 2016-03-18 Snecma Procede d'estimation du caractere normal ou non d'une valeur mesuree d'un parametre physique d'un moteur d'aeronef
US9933473B2 (en) 2014-05-21 2018-04-03 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Distributed filtering method for fault diagnosis in a sensor network
CN107111286B (zh) * 2014-11-12 2021-11-19 开利公司 用于诊断和控制的自动化功能测试
DE102015110867B3 (de) * 2015-07-06 2016-12-08 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Zustandsüberwachung eines elektromechanischen Aktors
US10067033B2 (en) 2015-10-26 2018-09-04 General Electric Company Systems and methods for in-cylinder pressure estimation using pressure wave modeling
US9587552B1 (en) 2015-10-26 2017-03-07 General Electric Company Systems and methods for detecting anomalies at in-cylinder pressure sensors
CN105425775B (zh) * 2015-12-04 2018-06-19 河南中烟工业有限责任公司许昌卷烟厂 一种传感器故障自动判断方法及系统
GB2551112B (en) 2016-05-25 2020-04-15 Ge Aviat Systems Ltd Aircraft component monitoring system
US10227932B2 (en) 2016-11-30 2019-03-12 General Electric Company Emissions modeling for gas turbine engines for selecting an actual fuel split
WO2018226234A1 (en) * 2017-06-08 2018-12-13 Cummins Inc. Diagnostic systems and methods for isolating failure modes of a vehicle
US10557418B2 (en) * 2018-01-25 2020-02-11 United Technologies Corporation On-board estimator actuator system fault accommodation in engine control
CN112733446A (zh) * 2021-01-07 2021-04-30 复旦大学 一种数据驱动的自适应异常检测方法
FR3132398B1 (fr) 2022-02-01 2024-03-08 Safran Aircraft Engines Système de commande d’un dispositif muni d’au moins capteur redondé à détection et isolement des pannes d’un desdits capteurs.
US20240043110A1 (en) * 2022-08-02 2024-02-08 Pratt & Whitney Canada Corp. System and method for addressing redundant sensor mismatch in an engine control system

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6415276B1 (en) * 1998-08-14 2002-07-02 University Of New Mexico Bayesian belief networks for industrial processes
US6745089B2 (en) * 2000-02-01 2004-06-01 California Institute Of Technology Adaptable state based control system
GB0029760D0 (en) * 2000-12-06 2001-01-17 Secr Defence Brit Tracking systems for detecting sensor errors
DE10135586B4 (de) * 2001-07-20 2007-02-08 Eads Deutschland Gmbh Rekonfigurations-Verfahren für ein Sensorsystem mit zwei Beobachtern und Sensorsystem zur Durchführung des Verfahrens
US6711476B2 (en) * 2001-09-27 2004-03-23 The Boeing Company Method and computer program product for estimating at least one state of a dynamic system
WO2004090782A1 (en) * 2003-03-31 2004-10-21 University Of Florida Accurate linear parameter estimation with noisy inputs
US7043899B2 (en) * 2004-05-26 2006-05-16 Daimlerchrysler Corporation On-line catalyst monitoring using a Kalman filter
US7415328B2 (en) * 2004-10-04 2008-08-19 United Technologies Corporation Hybrid model based fault detection and isolation system
US7280941B2 (en) * 2004-12-29 2007-10-09 General Electric Company Method and apparatus for in-situ detection and isolation of aircraft engine faults
US20060212281A1 (en) * 2005-03-21 2006-09-21 Mathews Harry Kirk Jr System and method for system-specific analysis of turbomachinery
GB0509898D0 (en) * 2005-05-14 2005-06-22 Rolls Royce Plc Analysis method
US7441448B2 (en) * 2007-01-24 2008-10-28 United Technologies Corporation Process for adapting measurement suite configuration for gas turbine performance diagnostics
US7778943B2 (en) * 2007-02-09 2010-08-17 Honeywell International Inc. Stochastic evidence aggregation system of failure modes utilizing a modified dempster-shafer theory
US7788014B2 (en) * 2007-03-05 2010-08-31 United Technologies Corporation Process and methodology for root cause identification in gas turbine engine performance tracking

Also Published As

Publication number Publication date
US20090043447A1 (en) 2009-02-12
CH697748A2 (de) 2009-02-13
CN101364084A (zh) 2009-02-11
JP2009041565A (ja) 2009-02-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102008002986A1 (de) Systeme und Verfahren zur modellgestützten Detektion und Eingrenzung von Sensorfehlern
DE60111262T2 (de) Überwachungssysteme zum erkennen von sensorenfehlern
DE102014103084A1 (de) Systeme und Verfahren zur Gasturbinenabstimmung und -Steuerung
DE102008038347A1 (de) Verfahren zur Analyse der Leistungscharakteristik einer Gasturbine und System zur Analyse der Leistungscharakteristik einer Gasturbine
DE112019006255B4 (de) Anomalieursache-schätzeinrichtung, anomalieursache- schätzverfahren und medium
EP3432091A1 (de) Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines technischen systems
DE102019112111B4 (de) Wärmeversatzkompensationsvorrichtung
DE112018008228T5 (de) Fehlerdiagnoseeinrichtung, Fehlerdiagnoseverfahren, Fehlerdiagnoseprogramm und Aufzeichnungsmedium
WO2016146528A1 (de) Verfahren zum erstellen eines modell-ensembles zur kalibrierung eines steuergerätes
DE102016124143A1 (de) Kombinierte Wahrscheinlichkeitssteuerung bei der Gasturbineneinstellung von Leistungsabgabeemissionsparametern mit Skalierungsfaktor, damit zusammenhängende Steuersysteme, Computerprogrammprodukte und Verfahren
DE102020104952A1 (de) Verwaltungsvorrichtung und verwaltungssystem
DE102016123185A1 (de) Maschinenspezifische kombinierte probalistische Steuerung bei der Gasturbinenabstimmung hinsichtlich der Leistungsausgabe- und Emissionsparameter mit Skalierungsfaktor, zugehörige Steuersysteme, Computerprogrammprodukte und Verfahren
DE112019007232T5 (de) Zustandsschätzvorrichtung und zustandsschätzverfahren
DE102016123524A1 (de) Anwendung einer kombinierten Wahrscheinlichkeitssteuerung beim Einstellen der Leistungsabgabeparameter einer Gasturbine mit einem Skalierungsfaktor, damit zusammenhängende Steuersyssteme, Computerprogrammprodukte und Verfahren
DE102019127154B4 (de) Vorrichtung zur Verbrennungsoptimierung und Verfahren dafür
DE102017216634A1 (de) Verfahren und Trainingsdatengenerator zum Konfigurieren eines technischen Systems sowie Steuereinrichtung zum Steuern des technischen Systems
DE102016124142A1 (de) Maschinenspezifische Wahrscheinlichkeitssteuerung bei der Gasturbineneinstellung von Leistungsabgabeemissionsparametern, damit zusammenhängende Steuersysteme, Computerprogrammprodukte und Verfahren
DE102010025916A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung von Modellparametern zur Regelung eines Dampfkraftwerksblocks, Regeleinrichtung für einen Dampferzeuger und Computerprogrammprodukt
DE10355022B4 (de) Verfahren zur Überwachung eines technischen Systems
DE102016213175A1 (de) Brennstoffzellenstapel-Diagnosesystem und Diagnoseverfahren desselben
DE102019101910B4 (de) Wärmeversatzkorrekturvorrichtung
WO2000033209A2 (de) Verfahren und anordnung zum entwurf eines technischen systems
EP3796117B1 (de) Diagnoseverfahren und diagnosesystem für eine verfahrenstechnische anlage
DE102019127135B4 (de) Vorrichtung zum Managen der Verbrennungsoptimierung und Verfahren dafür
DE102016121976A1 (de) Anwendung einer Wahrscheinlichkeitssteuerung beim Einstellen der Leitungsabgabeemissionsparameter einer Gasturbine mit einem Skalierungsfaktor, damit zusammenhängende Steuerungssysteme, Computerprogrammprodukte und Verfahren

Legal Events

Date Code Title Description
R119 Application deemed withdrawn, or ip right lapsed, due to non-payment of renewal fee

Effective date: 20130301