DE60207508T2

DE60207508T2 - Adaptives Luft-Thermodynamisches Maschinenmodel

Info

Publication number: DE60207508T2
Application number: DE60207508T
Authority: DE
Inventors: Mihir C. Desai; Cristina Crainic
Original assignee: Goodrich Pump and Engine Control Systems Inc
Current assignee: Pratt and Whitney Canada Corp; Goodrich Pump and Engine Control Systems Inc
Priority date: 2001-09-26
Filing date: 2002-09-18
Publication date: 2006-06-29
Anticipated expiration: 2022-09-19
Also published as: JP2003129866A; EP1298512A2; EP1298512B1; EP1298512A3; DE60207508D1; US7058556B2; US20030074171A1

Description

Hintergrund der Erfindung
1. Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft den Betrieb von Gasturbinenmaschinen, und insbesondere ein adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell für Turbomaschinen.
2. Hintergrund des zugehörigen Fachgebiets
Wenn es in der Vergangenheit gewünscht war, den physikalischen Zustand einer Gasturbinenmaschine zu bestimmen, wurden während eines Testflugs von einer Wartungsmannschaft verschiedene Maschinenbetriebsparameter gemessen und aufgenommen. Die aufgenommenen Daten wurden dann verwendet, um den Zustand der Maschine zu bestimmen, und beispielsweise zu bestimmen, ob Abnutzung der Turbinenschaufel oder thermische Verschlechterung die Maschinenleistung beeinflusst hatten. Ein derartiges Messverfahren ist zeitraubend und teuer.
Maschinen-Leistungsfähigkeits-Kennfelder, die entweder von dem Maschinenhersteller zur Verfügung gestellt oder aus von dem Hersteller zur Verfügung gestellten Daten abgeleitet sind, sind ebenfalls verwendet worden, um eine Maschinenleistungsfähigkeit über einen Zeitraum vorherzusagen. Derartige Vorhersagen sind allerdings nicht ausreichend genau, da die Maschinen-Leistungsfähigkeits-Kennfelder keine verringerte Leistungsfähigkeit berücksichtigen, die von einer Abnutzung der Komponenten oder von thermischer Verschlechterung herrührt.
Der sichere Betrieb eines Flugzeugs, das von einer Gasturbinenmaschine angetrieben ist, und insbesondere eines Flugzeugs vom Propellertyp, würde bedeutend verbessert, wenn dem Pilot Echtzeitinformation, die den Betriebszustand einer Maschine betrifft, bereitgestellt werden könnte. Zum Beispiel wäre es sehr nützlich, die maximale Leistungsverfügbarkeit zu wissen, bevor versucht wird, die Maschine unter einer gegebenen Menge von Flugbedingungen zu betreiben oder zu steuern. Zusätzlich würden genaue Echtzeit-Maschinendaten es einem Piloten ermöglichen, Sensorausfälle rechtzeitig zu erfassen und darauf zu reagieren. Diese Information wäre ebenfalls nützlich, um den am besten geeigneten Zeitpunkt zum Durchführen einer Standard-Maschinenwartung zu bestimmen.
Thermodynamische Maschinenmodelle sind weiterhin von Maschinenherstellern zur Erfassung von Fehlern und zur Maschinendiagnostik verwendet worden. Während herkömmliche Maschinenmodelle nützlich sind, sind sie dadurch begrenzt, dass sie die Maschinenleistungsfähigkeit nicht über einen Zeitraum genau modellieren können. Ferner berücksichtigen herkömmliche Maschinenmodelle weder eine Verschlechterung der Komponenteneffizienzen über einen Zeitraum, noch berücksichtigen sie thermodynamische und mechanische Effekte höherer Ordnung auf die Maschinenleistungsfähigkeit. Demzufolge sind herkömmliche Maschinenmodelle nicht bei in Betrieb befindlichen Flugzeugen verwendet worden.
Überblick über die Erfindung
Die vorliegende Erfindung ist auf ein neues und nützliches adaptives aerothermodynamisches Maschinenmodell für eine Turbomaschine gerichtet, das konfiguriert ist, eine tatsächliche Maschine genau wiederzuspiegeln, indem es sowohl die Degradierung von Komponenteneffizienzen über einen Zeitraum als auch den Einfluß von thermodynamischen und mechanischen Effekten höherer Ordnung auf die Maschinenleistungsfähigkeit berücksichtigt. Sobald es angepasst ist, kann das Maschinenmodell der vorliegenden Erfindung eingesetzt werden, um die maximale Maschinen-Leistungs-Verfügbarkeit vorherzusagen, Maschinensensorausfälle zu erfassen oder die Maschine im Falle von Maschinensensorausfällen zu steuern/regeln.
Das adaptive Maschinenmodell gemäß Anspruch 9 der vorliegenden Erfindung umfasst Mittel zum Speichern einer Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern und einer Mehrzahl von nominellen Maschinenkomponenteneffizienzen und von entsprechenden Effizienzmodifikatorfunktionen. Das Modell umfasst ferner Mittel zum Empfangen einer Mehrzahl von gemessenen Maschinenbetriebsparametern und Mittel zum Schätzen tatsächlicher Maschinenkomponenteneffizienzen durch Abgleichen der Modell-Maschinenbetriebsparameter mit den gemessenen Maschinenbetriebsparametern. Vorzugsweise umfassen die Mittel zum Schätzen tatsächlicher Maschinenkomponenteneffizienzen Mittel zum iterativen Anpassen jeder der nominellen Komponenteneffizienzen unter Verwendung entsprechender Effizienzmodifikatorfunktionen.
Das Maschinenmodell umfasst ebenfalls Mittel zum Schätzen eines tatsächlichen Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes zu der Maschine, die eine Kraftstoffdurchsatzmodifikatortunktion zum iterativen Anpassen eines gemessenen Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes umfassen und Mittel zum Schätzen eines tatsächlichen Einlass-Leitschaufelwinkels für die Maschine, die eine Einlass-Leitschaufelwinkel-Modifikatorfunktion zum iterativen Anpassen eines gemessenen Einlass-Leitschaufelwinkels umfassen.
Die vorliegende Erfindung ist ebenfalls auf ein Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells für eine Turbomaschine gemäß Anspruch 1 gerichtet. Das Verfahren umfasst den Schritt des Bereitstellens eines adaptiven aero-thermodynamischen Maschinenmodells, umfassend eine Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern, eine Mehrzahl von nominellen Komponenteneffizienzen und von entsprechenden Effizienzmodifikatorfunktionen. Das Verfahren umfasst ferner die Schritte des Messens einer Mehrzahl von Maschinenbetriebsparametern entsprechend der Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern während eines Dauerbetriebs der Maschine über eine Mehrzahl von Datenpunkten, und des Abgleichens jedes der Modellmaschinenbetriebsparameter mit jeweiligen gemessenen Maschinenbetriebsparametern durch iteratives Anpassen von jeder der nominellen Komponenteneffizienzen unter Verwendung der entsprechenden Effizienzmodifikatorfunktionen. Das Verfahren umfasst ferner die Schritte des Schätzens von tatsächlichen Komponenteneffizienzen auf Grundlage der angepassten nominellen Komponenteneffizienzen und des Eingebens der geschätzten tatsächlichen Komponenteneffizienzen in das Maschinenmodell.
Vorzugsweise umfasst der Schritt des Abgleichens der Modell-Maschinenbetriebsparameter an jeweilige gemessene Maschinenbetriebsparameter den Schritt des Minimierens eines kombinierten Messfehlers zwischen den Modell-Maschinenbetriebsparametern und den gemessenen Maschinenbetriebsparametern, und der Schritt des Minimierens des kombinierten Messfehlers wird beendet, wenn eine vorbestimmte Bedingung erfüllt wird.
Das Verfahren umfasst ferner den Schritt des Kalibrierens eines Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes zu der Maschine durch Messen des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes während eines Dauerbetriebs über eine Mehrzahl von Datenpunkten, iteratives Anpassen des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes unter Verwendung einer Kraftstoffdurchsatzmodifikatorfunktion und Schätzen des tatsächlichen Werts des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes auf Grundlage des angepassten Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes, wobei der geschätzte tatsächliche Wert des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes eine Eingabe in das Maschinenmodell ist. Zusätzlich umfasst das Verfahren den Schritt des Kalibrierens eines Einlass-Leitschaufelwinkels der Maschine durch Messen des Einlass-Leitschaufelwinkels während eines Dauerbetriebs über eine Mehrzahl von Datenpunkten, iteratives Anpassen des Einlass-Leitschaufelwinkels unter Verwendung einer Einlass-Leitschaufelwinkelmodifikatorfunktion, und Schätzen des tatsächlichen Werts des Einlass-Leitschaufelwinkels auf Grundlage des angepassten Einlass-Leitschaufelwinkels, wobei der geschätzte tatsächliche Wert des Einlass-Leitschaufelwinkels eine Eingabe in das Maschinenmodell ist.
Diese und andere Aspekte der vorliegenden Erfindung und des Verfahrens der Verwendung derselben werden für Fachleute aus der folgenden detaillierten Beschreibung der Erfindung in Zusammenhang mit den im folgenden beschriebenen Zeichnungen ersichtlich.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Damit für Fachleute auf dem Gebiet, das die vorliegende Erfindung betrifft, verständlicher wird, wie das adaptive aero-thermodynamische Maschinenmodell der vorliegenden Erfindung eingesetzt werden soll, werden bevorzugte Ausführungsformen desselben im folgenden detailliert mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben, wobei:
1 eine schematische Darstellung einer elektronischen Steuer-/Regeleinheit ist, die mit einer Maschine zusammenwirkt, welche ein Maschinenmodell und adaptive Logik gemäß der vorliegenden Erfindung umfasst;
2 ein Diagramm des Signalflusses der Strömungspfade eines adaptiven Maschinenmodells für eine dreiphasige Turbomaschine ist, die entsprechend der vorliegenden Erfindung aufgebaut ist; und
3 ein Flussdiagramm ist, das den von dem Maschinenmodell der vorliegenden Erfindung eingesetzten adaptiven Algorithmus illustriert.
Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
Das hierin offenbarte adaptive aero-thermodynamische Maschinenmodell kann zusammen mit irgendeiner Gasturbinenmaschinenkonfiguration eingesetzt werden. In der folgenden Beschreibung wird allerdings Bezug auf eine dreiphasige Turbomaschine genommen, die als die Antriebsquelle für ein Propellerflugzeug eingesetzt wird. Eine derartige Maschine umfasst drei Spulen oder Wellen, die ausgelegt sind, mit verschiedenen Drehzahlen betrieben zu werden, und ist aufgebaut, um eine Maschinenleistung über einen breiten Bereich von Betriebsbedingungen zu optimieren. Die erste Spule oder Welle ist im Betrieb dem Niedrigdruckkompressor („Low Pressure Compressor", LPC) und der Niedrigdruckturbine („Low Pressure Turbine", LPT) zugeordnet. Die zweite Spule oder Welle ist im Betrieb dem Hochdruckkompressor („High Pressure Compressor", HPC) und der Hochdruckturbine („High Pressure Turbine", HPC) zugeordnet. Die dritte Spule ist im Betrieb der Leistungsturbine („Power Turbine", PT) zugeordnet.
Einer Drei-Spulen-Turbomaschine sind mehrere Maschinenbetriebsparameter zugeordnet, und auf diese wird in der Beschreibung der Erfindung Bezug genommen. Diese Betriebsparameter umfassen die folgenden:

T₂: – Maschineneinlasstemperatur
P₂: – Maschineneinlassdruck
QS: – Maschinendrehmoment (SHP – Leistung der Welle)
T_4,5: – Einlassgastemperatur der Leistungsturbine
NH: – Hochdruckturbinen-Spulendrehzahl
NL: – Niedrigdruckturbinen-Spulendrehzahl
NP: – Spulendrehzahl der Leistungsturbine
P₃: – Auslassdruck des Kompressors
WF: – Kraftstoffdurchsatz
IGV: – Einlass-Leitschaufelwinkel

Im folgenden wird auf die Zeichnungen Bezug genommen, wobei gleiche Bezugszeichen gleiche Merkmale der hierin offenbarten Erfindung bezeichnen. In 1 ist ein schematisches Diagramm einer elektronischen Steuer-/Regeleinheit 10 mit einem eingebetteten adaptiven aerothermodynamischen Maschinenmodell illustriert. Insbesondere umfasst die Steuer-/Regeleinheit 10 ein Maschinenmodell 20, das im Speicher unter anderem Daten in Form einer Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern und einer Mehrzahl von nominellen Maschinenkomponenteneffizienzen speichert, umfassend:

η_LPC: – Niedrigdruckkompressoreffizienz
η_HPC: – Hochdruckkompressoreffizienz
η_HPT: – Hochdruckturbineneffizienz
η_LPT: – Niedrigdruckturbineneffizienz
η_PT: – Leistungsturbineneffizienz

Die Steuer-/Regeleinheit 10 umfasst ferner einen Adaptivlogikprozessor 30, der eine Mehrzahl von gemessenen Maschinenbetriebsparametern von einer Maschine 40 empfängt. Diese erfassten Parameter werden über eine Mehrzahl von Datenpunkten während Dauerbetriebs-Flugbedingungen zu einem vorbestimmten Zeitpunkt gemessen, beispielsweise nach einer vorbestimmten Anzahl von Flugstunden oder auf Nachfrage. Der Adaptivlogikprozessor 30 ist programmiert, um die Modell-Maschinenbetriebsparameter mit den gemessenen Maschinenbetriebsparametern abzugleichen. Dieses Abgleichungsverfahren wird durch Ausführung eines adaptiven Algorithmus erreicht, der ausgelegt ist, die nominellen Maschinenkomponenteneffizienzen unter Verwendung von vom Maschinenhersteller bereitgestellten Modifikatorfunktionen iterativ einzustellen oder anzupassen. Der Algorithmus wird beendet, wenn eine vorbestimmte Bedingung erfüllt wird. Die Ausgabe des Algorithmus ist eine Mehrzahl von geschätzten tatsächlichen Komponenteneffizienzen. Diese Werte werden dann in das aerothermodynamische Maschinenmodell eingegeben, um eine tatsächliche Maschinenleistung über einen Zeitraum genau wiederzuspiegeln. Sobald es vollständig angepasst ist, kann das Maschinenmodell zur Erfassung und zum Ausgleichen von Fehlern oder zur Steuerung/Regelung der Maschine im Fall von Sensorausfällen verwendet werden.
Im folgenden wird auf 2 Bezug genommen, in der das Diagramm der Gasströmungen des adaptiven Maschinenmodells dargestellt ist. Das Maschinenmodell umfasst: den LPC- und Zwischenstadiumkanal; den HPC- und Auslasskanal; den Verbrenner-, thermische Masse- und HPT-Einlasskanal; den HPT- und Zwischenstadium-Kanal und die Leistungsturbine und Düse. Die Gasleitung umfasst eine Reihe von Stationen, die jede numerisch bezeichnet sind, an denen Maschinenbetriebsparameter, wie beispielsweise Einlass- und Auslassdrücke und Temperaturen, Wärmefluß, Luft- oder Gasdurchsatz, Kraftstoffdurchsatz und Enthalpie in das Maschinenmodell eingegeben werden.
Station 2.0 identifiziert den Einlass zu dem LPC. An dieser Station sind die primären Maschinenbetriebsparameter, die als Modelleingaben verwendet werden, der Einlassdruck P_2.0 und die Einlasstemperatur T_2.0, der Einlass-Leitschaufelwinkel (IGV) und die Position des Ablassventils (HBV). In dem Modell wird angenommen, dass sich die Ablassventile in einer geschlossenen Position befinden. Zusätzlich wird die Spulendrehzahl des Niedrigdruckkompressors (NL) in das Modell eingegeben. Die Station 2.5 identifiziert den Einlass zu dem HPC. Die primären Betriebsparameter an dieser Station sind der Kompressoreinlassdruck P_2.5 und die Kompressoreinlasstemperatur T_2.5. Zusätzlich wird die Spulengeschwindigkeit des Hochdruckkompressors (NH) in das Modell eingegeben.
Station 3.0 identifiziert den Einlass in den Verbrenner. An dieser Station werden der Verbrenner-Einlassdruck und die Einlasstemperatur P_3.0 und T_3.0 zusammen mit dem Kraftstoffdurchsatz (WF) in das Maschinenmodell eingegeben. Die Station 4.0 identifiziert den Einlass zu der HPT. Die primären Betriebsparameter an dieser Station sind der Turbineneinlassdruck P_4.0 und die Spulendrehzahl (NH). Die Station 4.25 identifiziert den Einlass zu der LPT, wobei die primären Betriebsparameter der Einlassdruck P_4.25 und die Spulengeschwindigkeit (NL) sind. Die Station 4.5 identifiziert den Einlass zu der PT. Bei dieser Station sind die primären Maschinenbetriebsparameter der Einlassdruck P_4.5 und die Maschinen-Leistung (HP). Die letzte Station in dem Maschinenmodell ist 7.0, wo der primäre Betriebsparameter der Turbinenauslassdruck P_7.0 ist.
Nun werden die adaptiven Aspekte des in 2 illustrierten aerothermodynamischen Maschinenmodells, das den adaptiven Algorithmus der vorliegenden Erfindung verkörpert, betrachtet. Der adaptive Algorithmus, der dazu verwendet wird, die Maschinenmodelldaten an die tatsächlichen Maschinendaten anzugleichen, verwendet den gemessenen Kraftstoffdurchsatz (WF) und Einlass-Leitschaufelwinkel (IGV) nicht direkt, da auf Grund von Kalibrationstoleranzen bei den Leitschaufeln und Variationen des Kraftstofftyps, der Temperatur und der Charge eine Unsicherheit bei diesen kritischen Eingaben auftritt. Daher werden bei dem adaptiven Algorithmus Schätzwerte für WF und IGV zusammen mit den Maschinenkomponenteneffizienzen angepasst, in dem Bemühen, das Maschinenmodell genau mit den gemessenen Maschinenleistungsmerkmalen abzugleichen.
Das Schätzen des Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) ist ein iteratives Verfahren, das eine Mehrzahl von Dauerbetriebs-Datenpunkten einbezieht und in 2 dargestellt ist. Es umfasst die Eingabe erfasster Messwerte des IGV in einer adaptive IGV-Modifikatorfunktion, um einen korrelierten ΔIGV zu erhalten. Der ΔIGV und der gemessene IGV werden dann addiert, um den geschätzten IGV für die Maschine zu erhalten. Dieser Schätzwert wird als eine Eingabe in das Maschinenmodell verwendet. Das Abschätzen des Kraftstoffdurchsatzes (WF) ist ebenfalls ein iteratives Verfahren, und umfasst die Eingabe erfasster Messwerte des WF in eine adaptive WF-Modifikatorfunktion, um einen korrelierten ΔWF zu erhalten. Der ΔWF und der gemessene WF werden dann addiert, um den geschätzten WF für die Maschine zu erhalten. Dieser geschätzte Wert wird ebenfalls als eine Eingabe in das Maschinenmodell verwendet. Die adaptiven Modifikatorfunktionen sind über einen Zeitraum auf Grundlage thermodynamischer Maschinendaten und Erfahrung hergeleitet worden.
Im Wesentlichen ist das Nebenprodukt des adaptiven Verfahrens eine Echtzeit-Kalibrierung der Messwerte für WF und IGV. Insbesondere wird die Differenz zwischen den gemessenen und geschätzten Werten für WF und IGV, das heißt der systematische Fehler, im Speicher als eine Funktion der jeweils gemessenen Parameter WF und IGV gespeichert. Dieser systematischer Fehler kann dann (in Abhängigkeit vom Vorzeichen) zu den Messwerten addiert oder von den Messwerten subtrahiert werden, um die tat sächlichen Werte der Parameter genauer zu schätzen. Diese Werte werden dann als Eingaben in das Maschinenmodell verwendet, um Maschinenausgaben genauer zu berechnen.
Es wird weiterhin auf 2 Bezug genommen. Sobald die Schätzungen von WF und IGV beendet sind, werden die verbleibenden Modellanpassungsparameter, das heißt, die Komponenteneffizienzen, iterativ angepasst, um die Modellbetriebsparameter an die gemessenen Parameter anzugleichen. Insbesondere wird die Effizienz des Niedrigdruckkompressors (η_LPC) iterativ angepasst, in dem ein Δη_LPC von einer adaptiven LPC-Effizienzmodifikatorfunktion erhalten wird, die aus thermodynamischen Maschinendaten abgeleitet ist. Die Modifikatorfunktion empfängt gemessene Maschinendaten in Form der Niedrigdruck-Spulengeschwindigkeit (NL) und der Quadratwurzel des Temperaturverhältnisses ϑ (d.h. des Verhältnisses der Umgebungstemperatur zur Standard-Tagestemperatur auf Meereshöhe). Die Ausgabe der Modifikatorfunktion ist Δη_LPC. Der resultierende Wert wird dann von einem Modell- oder nominellen η_LPC subtrahiert, um die Komponenteneffizienz η_LPC zu erhalten. Dieser Wert wird dann zusammen mit dem Modellwert ΔT/T_2.5 als die Eingabe zu einer Funktion des verschlechterten Druckverhältnisses (DPR) verwendet. Die DPR-Funktion wird ebenfalls über einen Zeitraum aus thermodynamischen Daten und Erfahrungswerten abgeleitet. Die Ausgabe der DPR-Funktion ist das Verhältnis von P_2.5/P_2.0. Dieser Wert wird dann an der LPC-Station in das Maschinenmodell eingegeben.
Die Hochdruckkompressoreffizienz (η_HPC) wird iterativ erhalten, indem ein Δη_HPC aus einer adaptiven HPC-Effizienzmodifikatorfunktion erhalten wird, die über einen Zeitraum aus thermodynamischen Maschinendaten und Erfahrungswerten abgeleitet ist. Die Modifikatorfunktion empfängt gemessene Maschinendaten in Form der Hochdruckspulendrehzahl (NH) und der Quadratwurzel des Temperaturverhältnisses ϑ. Die Ausgabe der Modifikatorfunktion ist Δη_HPC. Dieser Wert wird dann von einem nominellen η_LPC subtrahiert, um die Komponenteneffizienz η_LPC zu erhalten. Der resultierende Wert wird dann zusammen mit dem Modellwert ΔT/T_3.0 als die Eingabe in eine DPR-Funktion verwendet. Diese Modifikatorfunktion ist ebenfalls über einen Zeitraum aus thermodynamischen Maschinendaten abgeleitet. Die Ausgabe der Funktion des verschlechterten Druckverhältnisses ist das Verhältnis P_3.0/P_2.5. Dieser Wert wird an der HPC-Station in das Maschinenmodell eingegeben.
Die Komponenteneffizienzen η_HPT und η_LPT werden mit weniger Berechnungsschwierigkeiten als η_LPC und η_HPC iterativ angepasst, da durch Erfahrung und durch die Analyse von Maschinendaten herausgefunden worden ist, dass sich diese Komponenteneffizienzen über eine Zeitspanne gleichmäßig verschlechtern. Demgemäß wird die Anpassung von η_HPT erreicht, indem Δη_HPT und Δη_LPT jeweils von nominellen Werten von HPT und LPT subtrahiert werden. Die resultierenden Ausgaben sind η_HPT und η_LPT. Diese Komponenteneffizienzen werden in das Maschinenmodell jeweils an den HPT- und LPT Stationen eingegeben.
Die Leistungsturbineneffizienz (η_PT) wird iterativ angepasst, in dem ein Δη_PT von einer adaptiven PT-Effizienzmodifikatorfunktion erhalten wird, die über einen Zeitraum unter Verwendung von thermodynamischen Maschinendaten abgeleitet ist. Die Modifikatorfunktion empfängt gemessene Maschinendaten in Form des Druckverhältnisses P_4.5/P_7.0. Die Ausgabe der Modifikatorfunktion ist Δη_PT. Der resultierende Wert wird dann von einem nominellen η_PT subtrahiert, um die Komponenteneffizienz η_PT zu erhalten. Diese Komponenteneffizienz wird in das Maschinenmodell an der PT-Station eingegeben.
Sobald jede der geschätzten tatsächlichen Komponenteneffizienzen (η_LPC, η_HPC, η_HPT, η_LPT, η_PT) in das Maschinenmodell eingegeben worden ist, kann das vollständig angepasste Maschinenmodell die Betriebseigenschaften der tatsächlichen Maschine genau wiederspiegeln. Zu einem derartigen Zeitpunkt, kann das Maschinenmodell eingesetzt werden, um beispielsweise die maximale Maschinenleistungsverfügbarkeit genau vorherzusagen. Dies würde es einem Piloten ermöglichen, zu wissen, ob die Maschine ausreichend Leistung hat, um ein bestimmtes Manöver durchzuführen. Alternativ kann das angepasste Maschinenmodell als ein Werkzeug zur Fehlerdiagnostik verwendet werden, um Maschinensensorausfälle zu erfassen, indem erfaßte Daten mit den angepassten Maschinenmodelldaten verglichen werden. Wenn zum Beispiel ein Sensor einen Wert bereitstellt, der sich von einem angepassten Maschinenwert unterscheidet, wird der Pilot darauf hingewiesen, dass ein Fehler erfasst worden ist. Da zusätzlich das angepasste Maschinenmodell der vorliegenden Erfindung sehr genaue Echtzeitdaten betreffend der Betriebsparameter der Maschine bereitstellt, kann das Maschinenmodell in einer vollständig autorisierte digitale elektronische Steuerung/Regelung (FADEC) einbezogen werden, und dazu verwendet werden, die Maschine im Fall von Sensorausfällen zu steuern/regeln.
Der in 2 illustrierte und voranstehend beschriebene adaptive Prozess wird durch einen adaptiven Algorithmus verkörpert. Die Anpassung wird als das folgende nichtlineare Minimierungsproblem der kleinsten Quadrate formuliert:
wobei

N: = Anzahl der Datenpunkte,
η: = Effizienzmodifikatorvektor (η_LPC, η_HPC, η_HPT, η_LPT, η_PT), Q_i, NL_i, NH_i, T_4.5i, und P_3i, berechnete Modellwerte als eine Funktion von η sind, Q _i, NL _i, NH _i, T _4.5i, und P _3i gemessene Werte sind α_i, β_i, γ_i, δ_i, und ω_i; Gewichtungsparameter (gleich 1) sind.

Das Berechnungsverfahren der kleinsten Quadrate basiert auf dem Gradienten oder der Sensitivität der Funktion F(η) bezogen auf die fünf Effizienz modifikatoren. Der Gradientenvektor lautet wie folgt:
Im folgenden wird die Berechnung des ersten Elements in dem Gradientenvektor illustriert. Die verbleibenden vier Terme werden auf einer analoge Art und Weise berechnet.
Die Berechnung der
Terme in der obigen Gleichung umfasst Stören des Maschinenmodells und Laufenlassen bis zum Dauerzustand für jede der Bedingungen i-ter Potenz. Das Maschinenmodellunterprogramm wird durch das Anpassungsprogramm wiederholt mit dem Effizienzvektor n als dem Eingabeparameter aufgerufen. Da es gegeben ist, dass Q_i, NL_i, NH_i, T_4.5i, und P_3i bei dem η zum Beginn des Anpassungsschritts, der auf die Sammlung von N Datenpunkten folgt, berechnet werden, berechnet das Programm: Qi + ΔQi, NLi, + ΔNLi, NHi, + ΔNHi, T4.5i, + ΔT4.5i, P3i + ΔP3i was η = [η_LPC + Δη_LPC, η_HPC, η_HPT, η_LPT, η_PT] entspricht. Es ist für Fachleute ersichtlich, dass dieser Ausdruck einer Störung des Maschinenmodells nur in η_LPC entspricht, während die anderen vier Effizienzmodifikatoren fest bleiben.
Nachdem die Komponenten des Gradientenvektors berechnet sind, wird ein Verfahren des steilsten Gradienten verwendet, um den Effizienzmodifikatorvektor unter Verwendung der folgenden Gleichung, die den Gradientenvektor umfasst, zu aktualisieren:
wobei S die Schrittgröße ist und ein skalarer Wert ist. Die fünfdimensionale Minimierung wird dann in ein eindimensionales Problem zum Bestimmen von S umgewandelt, und jedes übliche Berechnungsverfahren kann verwendet werden, um S zu berechnen. Fachleute sollten erkennen, dass das Minimierungsproblem mehrere Berechnungen der Funktion F umfasst, und abhängig von der Leistungsänderung über die i Datenpunkte, können mehrere Schritte des steilsten Gradienten notwendig sein, um das Minimierungsverfahren zu vervollständigen.
Die Iterationen werden beendet, wenn irgendeine der folgenden drei Kriterien oder Bedingungen erfüllt sind:

1) Der „Fehler" zwischen den gemessenen und den vom Modell vorhergesagten Parametern liegt unterhalb einer angegebenen Grenze. |F(η)| ≤ 0.001
2) Der Gradient liegt unterhalb einer angegebenen Grenze. Dies würde bedeuten, dass die Abgleichung des Modells bis zu einem Punkt erreicht worden ist, wo die Abgleichung „unempfindlich" für die zu schätzenden Parameter ist. Dies könnte auftreten, wenn die Differenz zwischen den gemessenen und den vom Modell vorhergesagten Parametern auf Grund von Messfehlern des Sensors zustandekommt.
wobei der Betrag des Gradientenvektors die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der einzelnen Komponenten ist.
3) Die Parameter-Aktualisierungsrate hat eine gegebene Grenze erreicht. Dies würde auftreten, wenn die berechnete Schrittgröße sehr klein ist, weil die Gradientenfunktion die Richtung des Modell-Abgleichungsfehlers nicht repräsentieren kann. Dies wird üblicherweise durch „Nichtbeobachtbarkeit" verursacht, das heißt die Differenz zwischen gemessenen und vom Modell vorhergesagten Maschinenparametern, wird durch andere Faktoren verursacht, als die, die in dem Maschinenmodell mathematisch repräsentiert sind.

Unter Bezugnahme auf 3 ist ein Flussdiagramm illustriert, das das voranstehend beschriebene Minimierungsproblem illustriert. Zum Zweck der Illustration und Vereinfachung ist das Problem auf eine zweidimensionale Berechnung, umfassend η_LPC und η_HPT, verringert worden. Es ist für Fachleute offensichtlich, dass der in 3 gezeigte adaptive Algorithmus einfach auf ein fünfdimensionales Minimierungsproblem, das wie oben beschrieben η_LPC, η_HPC, η_HPT, η_LPT und η_PT umfasst, ausgeweitet werden kann.
Anfangs werden für jeden der Betriebsparameter, die in dem Anpassungsprozess verwendet werden, fünf Dauerzustands-Datenpunkte gemessen und in das Maschinenmodell eingegeben. Der Berechnungsprozess beginnt dann bei Schritt 110 durch Abgleichen der Maschinenmodell-Wellenleistung (SHP) an die gemessene Wellenleistung unabhängig von irgendeinem anderen Maschinenbetriebsparameter. Dies wird durch eine iterative Anpassung des Kraftstoffdurchsatzparameters (WF) erreicht und führt zu einem geschätzten tatsächlichen Wert für den Einlasskraftstoffdurchsatz. Es ist zu beachten, dass die Wellenleistung das Produkt des Maschinendrehmoments (Q) und der Turbinenspulengeschwindigkeit (NP) ist, oder (Q × NP).
Bei Schritt 120 wird die Maschinenmodell-Turbinengastemperatur T_4.5 an die gemessene Turbinengastemperatur T_4.5 angeglichen, unabhängig von irgendeinem anderen Maschinenbetriebsparameter. Dies wird durch ein iteratives Anpassen des Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) erreicht, was zu einem geschätzten tatsächlichen Wert für den Einlass-Leitschaufelwinkel führt. Die geschätzten tatsächlichen Werte von WF und IGV werden dann als Eingaben in das Maschinenmodell verwendet. Bei Schritt 130 wird der kombinierte Messfehler E zwischen dem Maschinenmodell und der tatsächlichen Maschine als eine Funktion von η_LPC und η_HPT berechnet. Dies wird durch Aufsummieren der einzelnen Fehler für SHP, T_4.5, P₃, NH und NL über die gemessenen Datenpunkte erreicht. Die resultierende kombinierte Fehlerfunktion wird als E(η_LPC, η_HPT) ausgedrückt. Bei Schritt 140 werden die partiellen Ableitungen der Funktion, oder die Steigungen des kombinierten Fehlers, bezogen auf η_LPC und η_HPT gemäß den folgenden Gleichungen berechnet:
Daher wird in Schritt 150 eine Kurve für die Fehlerfunktion E(η_LPC + Δη_LPC, η_HPT + Δη_HPT) erzeugt, unter Verwendung von fünf Dauerzustands-Datenpunkten und den folgenden Gleichungen:
Dann wird unter Verwendung des Verfahrens des steilsten Gradienten der inkrementale Schritt der Effizienz zum Minimieren der kombinierten Fehlerfunktion berechnet. Der minimierte kombinierte Fehler E_min wird dann in Schritt 160 einer Konvergenzprüfung unterzogen. Wenn der minimierte kombinierte Fehler E_min kleiner als 0,001 ist, dann wird der Prozess beendet, und die berechneten η_LPC und η_HPT werden in das Maschinenmodell eingegeben, um den Anpassungsprozess zu beenden. Wenn der minimierte kombinierte Fehler E_min nicht kleiner als 0,001 ist, dann wird das Verfahren unter Verwendung der berechneten η_LPC und η_HPT wiederholt, welche mit den folgenden Formeln bestimmt sind:
Dieses Verfahren wird auf eine iterative Art und Weise wiederholt, bis die Bedingung zum Beenden erfüllt ist.
Obwohl das Maschinenmodell der vorliegenden Erfindung und das Verfahren zur Verwendung des Modells bezogen auf bevorzugte Ausführungsformen beschrieben worden sind, ist es für Fachleute offensichtlich, dass Änderungen und Modifikationen daran vorgenommen werden können, ohne den Geist und den Rahmen der vorliegenden Erfindung, wie durch die angehängten Ansprüche definiert, zu verlassen. Zum Beispiel können, während das offenbarte Maschinenmodell bezogen auf bestimmte Maschinenbetriebsparameter angepasst wird, auch andere Betriebsparameter unter Verwendung unterschiedlicher Komponenteneffizienzen angepasst werden.
Es wird ein adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell offenbart, das eine Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern, eine Mehrzahl von nominellen Komponenteneffizienzen und entsprechende Effizienzmodifikatorfunktionen umfasst. Das Maschinenmodell wird angepasst, indem während eines Dauerzustand-Betriebs der Maschine über eine Mehrzahl von Datenpunkten eine Mehrzahl von Maschinenbetriebs parametern gemessen wird, die der Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern entspricht, indem jeder der Modell-Maschinenbetriebsparameter unter Verwendung der entsprechenden Effizienzmodifikatorfunktionen mit entsprechenden gemessenen Maschinenbetriebsparametern durch iteratives Anpassen jeder der nominellen Komponenteneffizienzen abgeglichen wird, indem die tatsächlichen Komponenteneffizienzen auf Grundlage der angepassten nominellen Komponenteneffizienzen geschätzt werden und indem die geschätzten tatsächlichen Komponenteneffizienzen in das Maschinenmodell eingegeben werden.

Claims

Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) für eine Turbomaschine (40), umfassend die Schritte: a) Bereitstellen eines adaptiven aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20), umfassend eine Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T_4.5, P₃), eine Mehrzahl von nominellen Komponenteneffizienzen (η_LPC, η_NPC, η_HPT, η_LPT, η_PT) und entsprechende Effizienzmodifikatorfunktionen, welche ein Verfahren des steilsten Gradienten verwenden, um einen Effizienzmodifikatorvektor zu aktualisieren; b) Messen einer Mehrzahl von Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T _4.5, P ₃) entsprechend der Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T_4.5, P₃) während eines Dauerbetriebs der Maschine (40) über eine Mehrzahl von Datenpunkten; c) Abgleichen jedes der Modell-Maschinenbetriebsparameter (Q, NL, NH, T_4.5, P₃) mit den jeweiligen gemessenen Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T _4.5, P ₃), indem jede der nominellen Komponenteneffizienzen (η_LPC, η_NPC, η_HPT, η_LPT, η_PT) iterativ unter Verwendung der entsprechenden Effizienzmodfikatorfunktionen angepasst wird, wobei eine kombinierte Fehlerfunktion (E) der einzelnen Komponenteneffizienzen (η_LPC, η_NPC, η_HPT, η_LPT, η_PT) unter Verwendung eines Verfahrens des steilsten Gradienten minimiert wird; d) Schätzen von tatsächlichen Komponenteneffizienzen auf Grundlage der angepassten nominellen Komponenteneffizienzen (η_LPC, η_NPC, η_HPT, η_LPT, η_PT); und e) Eingeben der geschätzten tatsächlichen Komponenteneffizienzen in das Maschinenmodell (20).
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 1, ferner umfassend den Schritt des Vorhersagens der maximalen Maschinenleistungs-Verfügbarkeit auf Grundlage des angepassten Maschinenmodells (20).
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 1, ferner umfassend den Schritt des Erfassens von Maschinensensor-Ausfällen auf Grundlage des angepassten Maschinenmodells (20).
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 1, ferner umfassend den Schritt des Steuems/Regelns der Maschine auf Grundlage des angepassten Maschinenmodells (20).
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Abgleichens der Modell-Maschinenbetriebsparameter (Q, NL, NH, T_4.5, P₃) mit den jeweiligen gemessenen Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T _4.5, P ₃) den Schritt des Minimierens eines kombinierten Messfehlers (E) zwischen den Modell-Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T_4.5, P₃) und den gemessenen Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T _4.5, P ₃) umfasst.
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 5, wobei der Schritt des Minimierens des kombinierten Messfehlers (E) beendet wird, wenn eine vorbestimmte Bedingung erfüllt wird.
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 1, ferner umfassend den Schritt des Kalibrierens eines Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) zu der Maschine (40) durch Messen des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) während eines Dauerbetriebs über eine Mehrzahl von Datenpunkten, iteratives Anpassen des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) unter Verwendung einer Kraftstoffdurchsatz-Modifikatorfunktion und Schätzen des tatsächlichen Werts des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) auf Grundlage des angepassten Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF), wobei der geschätzte tatsächliche Wert des Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) eine Eingabe in das Maschinenmodell (20) ist.
Verfahren zum Anpassen eines aero-thermodynamischen Maschinenmodells (20) nach Anspruch 1, ferner umfassend den Schritt des Kalibrierens eines Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) der Maschine durch Messen des Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) während eines Dauerbetriebs über eine Mehrzahl von Datenpunkten, iteratives Anpassen des Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) unter Verwendung einer Einlass-Leitschaufelwinkel-Modifikatorfunktion und Schätzen des tatsächlichen Werts des Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) auf Grundlage des angepassten Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV), wobei der geschätzte tatsächliche Wert des Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) eine Eingabe in das Maschinenmodell (20) ist.
Adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell (20) für eine Strömungsmaschine (40), umfassend: a) Mittel zum Speichern einer Mehrzahl von Modell-Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T_4.5, P₃) und einer Mehrzahl von nominellen Maschinenkomponenteneffizienzen (η_LPC, η_NPC, η_HPT, η_LPT, η_PT) und entsprechenden Effizienzmodifikatorfunktionen; b) Mittel zum Empfangen einer Mehrzahl von gemessenen Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T _4.5, P ₃); und c) Mittel zum Schätzen tatsächlicher Maschinenkomponenteneffizienzen durch Abgleichen der Modell-Maschinenbetriebsparameter (Q, NL, NH, T_4.5, P₃) mit den gemessenen Maschinenbetriebsparametern (Q, NL, NH, T _4.5, P ₃), während ein Verfahren des steilsten Gradienten verwendet wird, um einen Effizienzmodifikatorvektor zu aktualisieren.
Adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell (20) nach Anspruch 9, wobei die Mittel zum Schätzen tatsächlicher Maschinenkomponenteneffizienzen Mittel zum iterativen Anpassen jeder der nominellen Komponenteneffizienzen (η_LPC, η_NPC, η_HPT, η_LPT, η_PT) unter Verwendung der entsprechenden Effizienzmodifikatorfunktionen umfassen.
Adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell (20) nach Anspruch 9, ferner umfassend Mittel zum Schätzen eines tatsächlichen Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) zu der Maschine (40).
Adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell (20) nach Anspruch 11, wobei die Mittel zum Schätzen des tatsächlichen Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) zu der Maschine (40) eine Kraftstoffdurchsatz-Modifikatorfunktion zum iterativen Anpassen eines gemessenen Eingabe-Kraftstoffdurchsatzes (WF) umfassen.
Adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell (20) nach Anspruch 9, ferner umfassend Mittel zum Schätzen eines tatsächlichen Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) für die Maschine (40).
Adaptives aero-thermodynamisches Maschinenmodell (20) nach Anspruch 11, wobei die Mittel zum Schätzen des tatsächlichen Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) für die Maschine (40) eine Einlass-Leitschaufelwinkel-Modifikatorfunktion zum iterativen Anpassen eines gemessenen Einlass-Leitschaufelwinkels (IGV) umfassen.