JP2001090554A - ガスタービンの異常診断方法 - Google Patents
ガスタービンの異常診断方法Info
- Publication number
- JP2001090554A JP2001090554A JP26913199A JP26913199A JP2001090554A JP 2001090554 A JP2001090554 A JP 2001090554A JP 26913199 A JP26913199 A JP 26913199A JP 26913199 A JP26913199 A JP 26913199A JP 2001090554 A JP2001090554 A JP 2001090554A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gas turbine
- performance coefficients
- performance
- abnormality
- coefficient
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 異常を検出する性能係数の数（Ｎ）よりも少
ない数（ｒ）のセンサパラメータから、実際に運転中の
ガスタービンの性能係数をリアルタイムに監視し、その
異常を早期に検知してガスタービン機器の異常を早期に
特定することができるガスタービンの異常診断方法を提
供する。 【解決手段】（Ａ）ガスタービンの運転条件と前記ｎ個
の性能係数から前記ｒ個のセンサパラメータを求めるモ
デル関数Ｆを予め作成し、（Ｂ）（ｎ−ｒ）個の性能係
数を正常時の一定値に固定し、ガスタービンの運転条件
とそのｒ個のセンサパラメータから残りのｒ個の性能係
数を前記モデル関数Ｆから求め、（Ｃ）前記Ｂをｎ個か
らｒ個を選択するnＣr通りのすべての組合せについて順
次行い、（Ｄ）前記Ｂで得られたｒ個の性能係数がすべ
て大きく変動する組合せを特定し、（Ｅ）特定したすべ
ての組合せで固定した性能係数を異常と診断する。
ない数（ｒ）のセンサパラメータから、実際に運転中の
ガスタービンの性能係数をリアルタイムに監視し、その
異常を早期に検知してガスタービン機器の異常を早期に
特定することができるガスタービンの異常診断方法を提
供する。 【解決手段】（Ａ）ガスタービンの運転条件と前記ｎ個
の性能係数から前記ｒ個のセンサパラメータを求めるモ
デル関数Ｆを予め作成し、（Ｂ）（ｎ−ｒ）個の性能係
数を正常時の一定値に固定し、ガスタービンの運転条件
とそのｒ個のセンサパラメータから残りのｒ個の性能係
数を前記モデル関数Ｆから求め、（Ｃ）前記Ｂをｎ個か
らｒ個を選択するnＣr通りのすべての組合せについて順
次行い、（Ｄ）前記Ｂで得られたｒ個の性能係数がすべ
て大きく変動する組合せを特定し、（Ｅ）特定したすべ
ての組合せで固定した性能係数を異常と診断する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、運転中のガスター
ビンの性能係数をリアルタイムに監視し、機器の異常を
早期に特定するガスタービンの異常診断方法に関する。
ビンの性能係数をリアルタイムに監視し、機器の異常を
早期に特定するガスタービンの異常診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】図１は、ガスタービンのモデル図であ
る。ガスタービンは、減速機１、インテーク２、圧縮機
３、燃焼器４、タービン５、等からなる。また、ガスタ
ービンの性能は、圧縮機３の流量係数Ｗｃと効率係数η
ｃ、燃料器４の効率係数ηｂ、及びタービンの流量係数
Ｗｔと効率係数ηｔの５個の性能係数で評価することが
できる。すなわち、ガスタービンの運転条件（ＧＴ出
力、入口温度、入口圧力、回転数）と上記５個の性能係
数から、エンジンモデルを用いて圧縮機出口圧力、燃料
流量、タービン出口温度の３個のセンサ出力値（以下、
センサパラメータという）をシミュレーションすること
ができる。
る。ガスタービンは、減速機１、インテーク２、圧縮機
３、燃焼器４、タービン５、等からなる。また、ガスタ
ービンの性能は、圧縮機３の流量係数Ｗｃと効率係数η
ｃ、燃料器４の効率係数ηｂ、及びタービンの流量係数
Ｗｔと効率係数ηｔの５個の性能係数で評価することが
できる。すなわち、ガスタービンの運転条件（ＧＴ出
力、入口温度、入口圧力、回転数）と上記５個の性能係
数から、エンジンモデルを用いて圧縮機出口圧力、燃料
流量、タービン出口温度の３個のセンサ出力値（以下、
センサパラメータという）をシミュレーションすること
ができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】実際のガスタービンの
運転中に、ガスタービンを構成する圧縮機、燃料器及び
タービンが何らかの不具合を生じると、５個の性能係数
のうち１個又は２個以上が異常となる。従って、ガスタ
ービンの運転中に５個の性能係数を監視し、その異常を
早期に検知できれば、ガスタービンの異常を早期に発見
することができる。
運転中に、ガスタービンを構成する圧縮機、燃料器及び
タービンが何らかの不具合を生じると、５個の性能係数
のうち１個又は２個以上が異常となる。従って、ガスタ
ービンの運転中に５個の性能係数を監視し、その異常を
早期に検知できれば、ガスタービンの異常を早期に発見
することができる。
【０００４】しかし、ガスタービンの各性能係数は、直
接的には運転中には計測できない。すなわち、ガスター
ビンの運転中に計測できるのは、上述した３個のセンサ
パラメータ（圧縮機出口圧力、燃料流量、タービン出口
温度）にすぎない。また、この３個のセンサパラメータ
は、ガスタービンの運転条件と５個の性能係数の影響を
受けるため、３個のセンサパラメータから直接的に性能
係数を求めることはできない。
接的には運転中には計測できない。すなわち、ガスター
ビンの運転中に計測できるのは、上述した３個のセンサ
パラメータ（圧縮機出口圧力、燃料流量、タービン出口
温度）にすぎない。また、この３個のセンサパラメータ
は、ガスタービンの運転条件と５個の性能係数の影響を
受けるため、３個のセンサパラメータから直接的に性能
係数を求めることはできない。
【０００５】更に、ガスタービンの性能係数は５個であ
るのに対してセンサパラメータは３個しかないため、解
析的にはセンサパラメータが２個不足し、５個の性能係
数を求められない。すなわち、従来技術では、Ｓｎ＝ｆ
ｎ（Ｉ１，Ｉ２，．．．Ｉｎ），Ｓｎ：センサｎの計測
値、ｆｎ：エンジンモデル（関数）、Ｉｎ：要素ｎの特
性、のｎ元連立方程式を解いて要素ｎの異常を診断する
ので、ｎ個の要素の異常を診断するにはｎ個のセンサが
必要となる。従って、ｒ個のセンサが付いているガスタ
ービンで、ｒ個以上の要素の異常を診断しようとする
と、不足分のセンサの追加が不可欠であり、ガスタービ
ンの改造等に多くの費用がかかる問題点があった。
るのに対してセンサパラメータは３個しかないため、解
析的にはセンサパラメータが２個不足し、５個の性能係
数を求められない。すなわち、従来技術では、Ｓｎ＝ｆ
ｎ（Ｉ１，Ｉ２，．．．Ｉｎ），Ｓｎ：センサｎの計測
値、ｆｎ：エンジンモデル（関数）、Ｉｎ：要素ｎの特
性、のｎ元連立方程式を解いて要素ｎの異常を診断する
ので、ｎ個の要素の異常を診断するにはｎ個のセンサが
必要となる。従って、ｒ個のセンサが付いているガスタ
ービンで、ｒ個以上の要素の異常を診断しようとする
と、不足分のセンサの追加が不可欠であり、ガスタービ
ンの改造等に多くの費用がかかる問題点があった。
【０００６】そのため、従来は、ガスタービンの運転中
に３個のセンサパラメータ（圧縮機出口圧力、燃料流
量、タービン出口温度）はリアルタイムに計測できるも
のの、ガスタービン機器に何らかの異常があっても、ど
の機器の性能係数の異常か、言い換えればどの機器が異
常を生じているかをリアルタイムには特定できなかっ
た。
に３個のセンサパラメータ（圧縮機出口圧力、燃料流
量、タービン出口温度）はリアルタイムに計測できるも
のの、ガスタービン機器に何らかの異常があっても、ど
の機器の性能係数の異常か、言い換えればどの機器が異
常を生じているかをリアルタイムには特定できなかっ
た。
【０００７】本発明は、かかる問題点を解決するために
創案されたものである。すなわち、異常を検出する性能
係数の数（Ｎ）よりも少ない数（ｒ）のセンサパラメー
タから、実際に運転中のガスタービンの性能係数をリア
ルタイムに監視し、その異常を早期に検知してガスター
ビン機器の異常を早期に特定することができるガスター
ビンの異常診断方法を提供することにある。
創案されたものである。すなわち、異常を検出する性能
係数の数（Ｎ）よりも少ない数（ｒ）のセンサパラメー
タから、実際に運転中のガスタービンの性能係数をリア
ルタイムに監視し、その異常を早期に検知してガスター
ビン機器の異常を早期に特定することができるガスター
ビンの異常診断方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、ガスタ
ービンの運転条件とそのｒ個のセンサパラメータからガ
スタービンを構成する機器のｒより大きいｎ個の性能係
数の異常を検出するガスタービンの異常診断方法であっ
て、（Ａ）ガスタービンの運転条件と前記ｎ個の性能係
数から前記ｒ個のセンサパラメータを求めるモデル関数
Ｆを予め作成し、（Ｂ）（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常
時の一定値に固定し、ガスタービンの運転条件とそのｒ
個のセンサパラメータから残りのｒ個の性能係数を前記
モデル関数Ｆから求め、（Ｃ）前記Ｂをｎ個からｒ個を
選択するnＣr通りのすべての組合せについて順次行い、
（Ｄ）前記Ｂで得られたｒ個の性能係数がすべて大きく
変動する組合せを特定し、（Ｅ）特定したすべての組合
せで固定した性能係数を異常と診断する、ことを特徴と
するガスタービンの異常診断方法が提供される。
ービンの運転条件とそのｒ個のセンサパラメータからガ
スタービンを構成する機器のｒより大きいｎ個の性能係
数の異常を検出するガスタービンの異常診断方法であっ
て、（Ａ）ガスタービンの運転条件と前記ｎ個の性能係
数から前記ｒ個のセンサパラメータを求めるモデル関数
Ｆを予め作成し、（Ｂ）（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常
時の一定値に固定し、ガスタービンの運転条件とそのｒ
個のセンサパラメータから残りのｒ個の性能係数を前記
モデル関数Ｆから求め、（Ｃ）前記Ｂをｎ個からｒ個を
選択するnＣr通りのすべての組合せについて順次行い、
（Ｄ）前記Ｂで得られたｒ個の性能係数がすべて大きく
変動する組合せを特定し、（Ｅ）特定したすべての組合
せで固定した性能係数を異常と診断する、ことを特徴と
するガスタービンの異常診断方法が提供される。
【０００９】本発明の好ましい実施形態によれば、前記
ｎ個の性能係数は、圧縮機の流量係数Ｗｃと効率係数η
ｃ、燃料器の効率係数ηｂ、及びタービンの流量係数Ｗ
ｔと効率係数ηｔの５個であり、前記ｒ個のセンサパラ
メータは、圧縮機出口圧力、燃料流量、タービン出口温
度の３個である。また、前記ガスタービンの運転条件
は、ＧＴ出力、入口温度、入口圧力、及び回転数であ
る。
ｎ個の性能係数は、圧縮機の流量係数Ｗｃと効率係数η
ｃ、燃料器の効率係数ηｂ、及びタービンの流量係数Ｗ
ｔと効率係数ηｔの５個であり、前記ｒ個のセンサパラ
メータは、圧縮機出口圧力、燃料流量、タービン出口温
度の３個である。また、前記ガスタービンの運転条件
は、ＧＴ出力、入口温度、入口圧力、及び回転数であ
る。
【００１０】ｒ個（例えば３個）のセンサパラメータ
は、ガスタービンの運転条件とｎ個（例えは５個）の性
能係数の影響を常に受ける。従って、性能係数のいずれ
かが異常になっていると、その影響を受けてすべてのセ
ンサパラメータが正常値から外れている。この状態で、
本発明の方法によれば、実際のガスタービンの運転中
に、ガスタービンの運転条件と正常値から外れたｒ個の
センサパラメータから、（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常
時の一定値に固定して、ガスタービンの運転条件とその
ｒ個のセンサパラメータから残りのｒ個の性能係数をモ
デル関数Ｆから求める。この演算は、ｒ個のセンサでｒ
個の要素を診断することに相当し、解を求めることがで
きる。
は、ガスタービンの運転条件とｎ個（例えは５個）の性
能係数の影響を常に受ける。従って、性能係数のいずれ
かが異常になっていると、その影響を受けてすべてのセ
ンサパラメータが正常値から外れている。この状態で、
本発明の方法によれば、実際のガスタービンの運転中
に、ガスタービンの運転条件と正常値から外れたｒ個の
センサパラメータから、（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常
時の一定値に固定して、ガスタービンの運転条件とその
ｒ個のセンサパラメータから残りのｒ個の性能係数をモ
デル関数Ｆから求める。この演算は、ｒ個のセンサでｒ
個の要素を診断することに相当し、解を求めることがで
きる。
【００１１】しかし得られた解は、（ｎ−ｒ）個の性能
係数を固定しているので、その影響を受けている。この
影響は、正常な性能係数を固定した場合には、変動量は
比較的少ないが、異常な性能係数を固定した場合には、
残りのすべての性能係数が正常値から大きく変動するこ
とになる。従って、本発明の方法により、ｎ個からｒ個
を選択するnＣr通りのすべての組合せについて順次行
い、得られた結果からｒ個の性能係数がすべて大きく変
動する組合せを特定し、この特定したすべての組合せで
固定した性能係数を異常と診断することで、異常の性能
係数を特定することができる。
係数を固定しているので、その影響を受けている。この
影響は、正常な性能係数を固定した場合には、変動量は
比較的少ないが、異常な性能係数を固定した場合には、
残りのすべての性能係数が正常値から大きく変動するこ
とになる。従って、本発明の方法により、ｎ個からｒ個
を選択するnＣr通りのすべての組合せについて順次行
い、得られた結果からｒ個の性能係数がすべて大きく変
動する組合せを特定し、この特定したすべての組合せで
固定した性能係数を異常と診断することで、異常の性能
係数を特定することができる。
【００１２】言い換えれば、ｒ個のセンサしかなけれ
ば、計算できる要素の数はｒ個であるが、ここでｎ個
（ｎ＞ｒ）の要素の異常を診断したい場合、ｎ個の要素
から（ｎ−ｒ）個の要素はノミナル値を定数として計算
することで、残りのｒ個の要素を診断できる。ｎ個の要
素から（ｎ−ｒ）個を定数とする組合せは、nＣr通りあ
る。本発明では、このnＣr通りのすべての組合せで計算
を行う。
ば、計算できる要素の数はｒ個であるが、ここでｎ個
（ｎ＞ｒ）の要素の異常を診断したい場合、ｎ個の要素
から（ｎ−ｒ）個の要素はノミナル値を定数として計算
することで、残りのｒ個の要素を診断できる。ｎ個の要
素から（ｎ−ｒ）個を定数とする組合せは、nＣr通りあ
る。本発明では、このnＣr通りのすべての組合せで計算
を行う。
【００１３】ガスタービンが正常に動作している場合
は、どの計算結果にも要素特性の変化は顕れない。従っ
てこのときの各性能係数を正常値として記憶しておく。
次いで、ガスタービンの運転中に、定数とした要素に異
常があった場合は、定数としていない要素の全てが変化
することになる。よって、逆にnＣr通りの組合せの計算
結果で、定数としていない要素のいずれかに変化しない
要素がある組合せを見つけ、その全ての組合せで定数と
なっていない要素に異常があることになる。
は、どの計算結果にも要素特性の変化は顕れない。従っ
てこのときの各性能係数を正常値として記憶しておく。
次いで、ガスタービンの運転中に、定数とした要素に異
常があった場合は、定数としていない要素の全てが変化
することになる。よって、逆にnＣr通りの組合せの計算
結果で、定数としていない要素のいずれかに変化しない
要素がある組合せを見つけ、その全ての組合せで定数と
なっていない要素に異常があることになる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施形態
を具体的に説明する。図１に示したガスタービンモデル
において、ガスタービンの運転条件は、ＧＴ出力、入口
温度、入口圧力、及び回転数であり、これらは実際のガ
スタービンの運転中、リアルタイムに検出し、解析用コ
ンピュータの記憶装置に記録される。また、ガスタービ
ンの性能係数は、圧縮機の流量係数Ｗｃと効率係数η
ｃ、燃料器４の効率係数ηｂ、及びタービンの流量係数
Ｗｔと効率係数ηｔの５個であり、これらは設計時又は
試運転時に予め決まっている。更に、ガスタービンのセ
ンサ出力値（センサパラメータ）は、通常、圧縮機出口
圧力、燃料流量、タービン出口温度の３個であり、この
値も実際のガスタービンの運転中、リアルタイムに検出
し、解析用コンピュータの記憶装置に記録される。
を具体的に説明する。図１に示したガスタービンモデル
において、ガスタービンの運転条件は、ＧＴ出力、入口
温度、入口圧力、及び回転数であり、これらは実際のガ
スタービンの運転中、リアルタイムに検出し、解析用コ
ンピュータの記憶装置に記録される。また、ガスタービ
ンの性能係数は、圧縮機の流量係数Ｗｃと効率係数η
ｃ、燃料器４の効率係数ηｂ、及びタービンの流量係数
Ｗｔと効率係数ηｔの５個であり、これらは設計時又は
試運転時に予め決まっている。更に、ガスタービンのセ
ンサ出力値（センサパラメータ）は、通常、圧縮機出口
圧力、燃料流量、タービン出口温度の３個であり、この
値も実際のガスタービンの運転中、リアルタイムに検出
し、解析用コンピュータの記憶装置に記録される。
【００１５】上述したガスタービンの運転条件（ＧＴ出
力、入口温度、入口圧力、及び回転数）と５個の性能係
数から３個のセンサパラメータを求めるシミュレーショ
ンモデルは、従来からガスタービンの性能をシミュレー
トするために開発されている。このシミュレーションモ
デルの詳細は、ここでは省略し、これをモデル関数Ｆと
する。
力、入口温度、入口圧力、及び回転数）と５個の性能係
数から３個のセンサパラメータを求めるシミュレーショ
ンモデルは、従来からガスタービンの性能をシミュレー
トするために開発されている。このシミュレーションモ
デルの詳細は、ここでは省略し、これをモデル関数Ｆと
する。
【００１６】図２は、本発明のガスタービンの異常診断
方法のブロック図である。この図に示すように、本発明
の異常診断方法は、モデル関数作成ステップＳ１、性能
係数演算ステップＳ２、異常診断ステップＳ３の３つの
ステップからなる。
方法のブロック図である。この図に示すように、本発明
の異常診断方法は、モデル関数作成ステップＳ１、性能
係数演算ステップＳ２、異常診断ステップＳ３の３つの
ステップからなる。
【００１７】モデル関数作成ステップＳ１では、（Ａ）
ガスタービンの運転条件とｎ個（この例では５個）の性
能係数からｒ個（この例では３個）のセンサパラメータ
を求めるモデル関数Ｆを予め作成する。このモデル関数
は、ガスタービンの性能をシミュレートするシミュレー
ションモデルである。このモデル関数は、コンピュータ
を用いて短時間で解析できる限りで形式は自由であり、
各センサパラメータＹを運転条件と性能係数の関数で顕
してもよく、或いはｎ次の連立方程式を解いてもよく、
或いは収束計算を繰り返すものでもよい。
ガスタービンの運転条件とｎ個（この例では５個）の性
能係数からｒ個（この例では３個）のセンサパラメータ
を求めるモデル関数Ｆを予め作成する。このモデル関数
は、ガスタービンの性能をシミュレートするシミュレー
ションモデルである。このモデル関数は、コンピュータ
を用いて短時間で解析できる限りで形式は自由であり、
各センサパラメータＹを運転条件と性能係数の関数で顕
してもよく、或いはｎ次の連立方程式を解いてもよく、
或いは収束計算を繰り返すものでもよい。
【００１８】性能係数演算ステップＳ２では、（Ｂ）
（ｎ−ｒ）個（この例では２個）の性能係数を正常時の
一定値に固定し、ガスタービンの運転条件とそのｒ個
（この例では３個）のセンサパラメータから残りのｒ個
（３個）の性能係数をモデル関数Ｆから求める。この演
算には、例えば、Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ法を適
用することができる。また、（Ｂ）の演算を、（Ｃ）ｎ
個からｒ個を選択するnＣr通りのすべての組合せについ
て順次行う。（表１）は、５個の性能係数から３個を選
択する５Ｃ３通りの組合せの具体例である。
（ｎ−ｒ）個（この例では２個）の性能係数を正常時の
一定値に固定し、ガスタービンの運転条件とそのｒ個
（この例では３個）のセンサパラメータから残りのｒ個
（３個）の性能係数をモデル関数Ｆから求める。この演
算には、例えば、Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ法を適
用することができる。また、（Ｂ）の演算を、（Ｃ）ｎ
個からｒ個を選択するnＣr通りのすべての組合せについ
て順次行う。（表１）は、５個の性能係数から３個を選
択する５Ｃ３通りの組合せの具体例である。
【００１９】
【表１】
【００２０】図３は、実際のガスタービンに本発明の方
法を適用した場合の、具体例である。この例では、総運
転時間４６００時間前後で、圧縮機流量係数、タービン
効率係数、タービン流量係数の３個の性能係数がすべて
大きく変動している。なお、性能係数演算ステップＳ２
では、このような性能特性が、ガスタービンの運転条件
とセンサパラメータの変化に応じてリアルタイムに常に
5Ｃ3通り（１０通り）得られる。
法を適用した場合の、具体例である。この例では、総運
転時間４６００時間前後で、圧縮機流量係数、タービン
効率係数、タービン流量係数の３個の性能係数がすべて
大きく変動している。なお、性能係数演算ステップＳ２
では、このような性能特性が、ガスタービンの運転条件
とセンサパラメータの変化に応じてリアルタイムに常に
5Ｃ3通り（１０通り）得られる。
【００２１】異常診断ステップＳ３では、（Ｄ）前記Ｂ
で得られたｒ個の性能係数がすべて大きく変動する組合
せを特定し、（Ｅ）特定したすべての組合せで固定した
性能係数を異常と診断する。
で得られたｒ個の性能係数がすべて大きく変動する組合
せを特定し、（Ｅ）特定したすべての組合せで固定した
性能係数を異常と診断する。
【００２２】（表２）は、上述した実際のガスタービン
に適用した場合の、固定した効率係数と総運転時間４６
００時間前後で変動が大きい効率係数を示している。
に適用した場合の、固定した効率係数と総運転時間４６
００時間前後で変動が大きい効率係数を示している。
【００２３】
【表２】 この表から、総運転時間４６００時間前後で３個の性能
係数がすべて大きく変動する組合せはケース２と３であ
り、この２つのケースの両方で固定した性能係数は、燃
料器効率係数である。従って、燃料器効率係数が異常で
あると診断することができる。なお、この燃料器効率係
数の異常は、その後の検査で、燃料器に燃料を供給する
燃料流量計の故障（特性変化）であることが確認され
た。
係数がすべて大きく変動する組合せはケース２と３であ
り、この２つのケースの両方で固定した性能係数は、燃
料器効率係数である。従って、燃料器効率係数が異常で
あると診断することができる。なお、この燃料器効率係
数の異常は、その後の検査で、燃料器に燃料を供給する
燃料流量計の故障（特性変化）であることが確認され
た。
【００２４】上述したように、本発明の方法によれば、
実際のガスタービンの運転中に、ガスタービンの運転条
件と正常値から外れたｒ個のセンサパラメータから、
（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常時の一定値に固定して、
ガスタービンの運転条件とそのｒ個のセンサパラメータ
から残りのｒ個の性能係数をモデル関数Ｆから求める。
求めた解は、（ｎ−ｒ）個の性能係数を固定しているの
で、その影響を受けているが、その影響は、正常な性能
係数を固定した場合には、変動量は比較的少なく、異常
な性能係数を固定した場合には、残りのすべての性能係
数が正常値から大きく変動する。
実際のガスタービンの運転中に、ガスタービンの運転条
件と正常値から外れたｒ個のセンサパラメータから、
（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常時の一定値に固定して、
ガスタービンの運転条件とそのｒ個のセンサパラメータ
から残りのｒ個の性能係数をモデル関数Ｆから求める。
求めた解は、（ｎ−ｒ）個の性能係数を固定しているの
で、その影響を受けているが、その影響は、正常な性能
係数を固定した場合には、変動量は比較的少なく、異常
な性能係数を固定した場合には、残りのすべての性能係
数が正常値から大きく変動する。
【００２５】従って、本発明の方法により、ｎ個からｒ
個を選択するnＣr通りのすべての組合せについて順次行
い、得られた結果かからｒ個の性能係数がすべて大きく
変動する組合せを特定し、この特定したすべての組合せ
で固定した性能係数を異常と診断することで、異常の性
能係数を特定することができる。
個を選択するnＣr通りのすべての組合せについて順次行
い、得られた結果かからｒ個の性能係数がすべて大きく
変動する組合せを特定し、この特定したすべての組合せ
で固定した性能係数を異常と診断することで、異常の性
能係数を特定することができる。
【００２６】なお、本発明は上述した実施形態に限定さ
れず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できる
ことは勿論である。
れず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できる
ことは勿論である。
【００２７】
【発明の効果】上述したように、本発明のガスタービン
の異常診断方法によれば、異常を検出する性能係数の数
（Ｎ）よりも少ない数（ｒ）のセンサパラメータから、
実際に運転中のガスタービンの性能係数をリアルタイム
に監視し、その異常を早期に検知してガスタービン機器
の異常を早期に特定することができる、等の優れた効果
を有する。
の異常診断方法によれば、異常を検出する性能係数の数
（Ｎ）よりも少ない数（ｒ）のセンサパラメータから、
実際に運転中のガスタービンの性能係数をリアルタイム
に監視し、その異常を早期に検知してガスタービン機器
の異常を早期に特定することができる、等の優れた効果
を有する。
【図１】ガスタービンのモデル図である。
【図２】本発明のガスタービンの異常診断方法のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３】３個の性能係数がすべて大きく変動する組合せ
の具体例である。
の具体例である。
１ 減速機 ２ インテーク ３ 圧縮機 ４ 燃焼器 ５ タービン Ｗｃ 圧縮機の流量係数 ηｃ 圧縮機の効率係数 ηｂ 燃料器の効率係数 Ｗｔ タービンの流量係数 ηｔ タービンの効率係数
Claims (3)
- 【請求項１】 ガスタービンの運転条件とそのｒ個のセ
ンサパラメータからガスタービンを構成する機器のｒよ
り大きいｎ個の性能係数の異常を検出するガスタービン
の異常診断方法であって、 （Ａ）ガスタービンの運転条件と前記ｎ個の性能係数か
ら前記ｒ個のセンサパラメータを求めるモデル関数Ｆを
予め作成し、（Ｂ）（ｎ−ｒ）個の性能係数を正常時の
一定値に固定し、ガスタービンの運 転条件とそのｒ個のセンサパラメータから残りのｒ個の
性能係数を前記モデル関数Ｆから求め、 （Ｃ）前記Ｂをｎ個からｒ個を選択するnＣr通りのすべ
ての組合せについて順次行い、 （Ｄ）前記Ｂで得られたｒ個の性能係数がすべて大きく
変動する組合せを特定し、 （Ｅ）特定したすべての組合せで固定した性能係数を異
常と診断する、ことを特徴とするガスタービンの異常診
断方法。 - 【請求項２】 前記ｎ個の性能係数は、圧縮機の流量係
数Ｗｃと効率係数ηｃ、燃料器の効率係数ηｂ、及びタ
ービンの流量係数Ｗｔと効率係数ηｔの５個であり、 前記ｒ個のセンサパラメータは、圧縮機出口圧力、燃料
流量、タービン出口温度の３個である、ことを特徴とす
る請求項１に記載のガスタービンの異常診断方法。 - 【請求項３】 前記ガスタービンの運転条件は、ＧＴ出
力、入口温度、入口圧力、及び回転数である、ことを特
徴とする請求項１に記載のガスタービンの異常診断方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26913199A JP4019299B2 (ja) | 1999-09-22 | 1999-09-22 | ガスタービンの異常診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26913199A JP4019299B2 (ja) | 1999-09-22 | 1999-09-22 | ガスタービンの異常診断方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001090554A true JP2001090554A (ja) | 2001-04-03 |
| JP4019299B2 JP4019299B2 (ja) | 2007-12-12 |
Family
ID=17468135
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26913199A Expired - Lifetime JP4019299B2 (ja) | 1999-09-22 | 1999-09-22 | ガスタービンの異常診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4019299B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003083089A (ja) * | 2001-09-14 | 2003-03-19 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | ガスタービンの性能診断方法 |
| JP2004162698A (ja) * | 2002-11-13 | 2004-06-10 | General Electric Co <Ge> | ガスタービンを制御するためのモデル・ベースの適応制御システム |
| JP2005147154A (ja) * | 2003-11-17 | 2005-06-09 | General Electric Co <Ge> | エミッションセンサをガスタービン制御装置に組み込むための方法及びシステム |
| JP2006057607A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-02 | Hitachi Ltd | 高湿分ガスタービン発電プラントの制御装置 |
| JP2007138937A (ja) * | 2005-11-18 | 2007-06-07 | General Electric Co <Ge> | 品質パラメータを使用したガスタービンエンジン用の制御システム |
-
1999
- 1999-09-22 JP JP26913199A patent/JP4019299B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003083089A (ja) * | 2001-09-14 | 2003-03-19 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | ガスタービンの性能診断方法 |
| JP2004162698A (ja) * | 2002-11-13 | 2004-06-10 | General Electric Co <Ge> | ガスタービンを制御するためのモデル・ベースの適応制御システム |
| JP4540955B2 (ja) * | 2002-11-13 | 2010-09-08 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | ガスタービンを制御するためのモデル・ベースの適応制御システム |
| JP2005147154A (ja) * | 2003-11-17 | 2005-06-09 | General Electric Co <Ge> | エミッションセンサをガスタービン制御装置に組み込むための方法及びシステム |
| JP4681280B2 (ja) * | 2003-11-17 | 2011-05-11 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | エミッションセンサをガスタービン制御装置に組み込むための方法及びシステム |
| JP2006057607A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-02 | Hitachi Ltd | 高湿分ガスタービン発電プラントの制御装置 |
| JP2007138937A (ja) * | 2005-11-18 | 2007-06-07 | General Electric Co <Ge> | 品質パラメータを使用したガスタービンエンジン用の制御システム |
| US7603222B2 (en) | 2005-11-18 | 2009-10-13 | General Electric Company | Sensor diagnostics using embedded model quality parameters |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4019299B2 (ja) | 2007-12-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8000930B2 (en) | Monitoring a degrading system | |
| CA2398248C (en) | Diagnostic method and system for turbine engines | |
| JP6050599B2 (ja) | 装置の動作監視のための方法およびシステム | |
| JP4149899B2 (ja) | システム上で診断を行うための方法 | |
| EP2068220B1 (en) | methods and systems for performing diagnostics regarding underlying root causes in turbine engines | |
| CN109073508B (zh) | 测试涡轮单元期间的故障诊断 | |
| US8751423B2 (en) | Turbine performance diagnostic system and methods | |
| KR20140127915A (ko) | 실시간 가스 터빈 성능 경고를 위한 방법 및 시스템 | |
| US10767507B2 (en) | Foreign object debris trending concept and design | |
| JP2003303014A (ja) | プラント機器の保守管理方法および装置 | |
| US10551818B2 (en) | Fault detection methods and systems | |
| US20100042367A1 (en) | Analysis method | |
| JP3788901B2 (ja) | 発電設備の損傷診断装置 | |
| EP2026159A2 (en) | A method and system for automatically evaluating the performance of a power plant machine | |
| JP3922426B2 (ja) | ガスタービンの性能診断方法 | |
| KR100905235B1 (ko) | 진공펌프의 고장 방지 및 예보유지를 위한 정밀진단 기법과그 구현 시스템. | |
| JP2001090554A (ja) | ガスタービンの異常診断方法 | |
| JP2002073156A (ja) | ガスタービン運転状態診断方法および診断装置 | |
| Ogaji et al. | Study of the optimisation of measurement sets for gas path fault diagnosis in gas turbines | |
| KR100882887B1 (ko) | 진공펌프의 트렌드 관측 및 진단분석 기법과 그 관측 및분석 기법 시스템 및 상기 기법을 수행하는 컴퓨터프로그램을 포함하는 컴퓨터가 판독 가능한 저장매체. | |
| Visser et al. | Experience with gsp as a gas path analysis tool | |
| JP2003295937A (ja) | プラント監視装置とプラント監視方法 | |
| JP2008151008A (ja) | ガスタービンの監視装置 | |
| JP3438903B2 (ja) | 振動波形観測による異常診断装置 | |
| JPH02141897A (ja) | 予防保全エキスパートシステム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20041214 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060824 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060908 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20061023 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070312 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070830 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070912 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101005 Year of fee payment: 3 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4019299 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101005 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101005 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111005 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121005 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131005 Year of fee payment: 6 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |