JP2002180851A - ガスタービンエンジン作動を監視する方法及び装置 - Google Patents

ガスタービンエンジン作動を監視する方法及び装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 エンジン作動をトレンディングするのに使用
される性能パラメータ又は「仮想センサ」の推定を容易
に改善するエンジン状態推定値を提供する。 【構成】 エンジンセンサデータと周囲の飛行条件デー
タとからエンジントレンドパラメータをリアルタイムで
生成して（７８）エンジン条件を評価するガスタービン
エンジン（１４）のモデル系トレンディングプロセス
（１０）を説明する。エンジンは、エンジン作動に応答
する複数のセンサを含む。トレンディングプロセスは、
エンジンに連結してエンジン作動を監視し且つ所望の処
理速度及び容量を有する市販のプロセッサを使用して実
施される。エンジン状態パラメータは、部品の診断や故
障の検出／分離のためにモデル（１２）において推定さ
れ（７０）調整される（７２）。生成されたトレンドパ
ラメータは保持される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般的には、ガス
タービンエンジンに関し、特に、ガスタービンエンジン
の作動をトレンディングする方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ガスタービンエンジン作動時には、エン
ジンは、摩損や損傷を含む要因の組み合わせによって能
率が低下することがある。エンジン劣化速度はいくつか
の作動要因によって決まるので、それを予期することは
難しいが、一般的には、予め選択された時間又は周期に
基づいてエンジン部品の保守を予定する。通常、予め選
択される値は、部品履歴や過去のエンジン状態の推定値
を含むいくつかの要因に基づいて控え目に選択される。
部品が故障すると、続いて所定の診断ルーチンを行って
故障部品を識別し交換する。
【０００３】エンジン状態の推定及びエンジンセンサの
故障発見のために、選択されたエンジンパラメータを検
知し且つ監視してエンジン性能全体の損失を推定する。
一般的には、ロータ速度、排気ガス温度及び燃料流量が
作動条件の変動に対して補正もしくは正規化され、これ
らの正規化パラメータがトレンディングされる。すなわ
ち、それらの短期間及び長期間の変化がプロットされて
エンジン改修要求時期の予測に使用される。更に、現在
のトレンド値と以前のトレンド値との比較において急激
な変化、すなわち段階的な変化が見られる場合、エンジ
ンの即時修理を予定しても良い。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】製造許容差、故障、損
傷又は経時劣化により、実際のエンジン特性は、特に推
定された公称特性とは異なる。従って、従来の正規化パ
ラメータは、正確ではないことがある。
【０００５】他のトレンディングされたパラメータと同
様に、正規化センサパラメータ推定値を容易に改善する
ために、エンジンモデル及びパラメータ推定アルゴリズ
ムを使用してエンジン状態を追跡し、エンジン部品の
「状態推定値」を提供する。既知のトレンディング推定
アルゴリズムにおいては、作動条件の変動は明らかにさ
れているが、エンジン品質及びエンジン劣化の影響は明
らかにされていない。すなわち、計算が複雑なために、
既知の補正要因及びパラメータ推定アルゴリズムでは、
確実な推定値やエンジン作動中のリアルタイムなトレン
ディングパラメータは提供されない。
【０００６】
【課題を解決するための手段】一実施例において、ガス
タービンエンジンのモデル系トレンディングプロセス
は、エンジンセンサデータと周囲の飛行条件データとか
らエンジントレンドパラメータをリアルタイムで生成し
てエンジン条件を評価する。エンジンは、エンジン作動
に応答する複数のセンサを含む。一実施例において、ト
レンディングプロセスは、エンジンに連結してエンジン
作動を監視し且つ所望の処理速度及び容量を有する市販
のプロセッサを使用して実施される。
【０００７】トレンディングプロセスは、モデルにおい
て部品の診断及び故障の検出／分離に使用されるエンジ
ン状態パラメータを推定する。エンジンサイクル内のト
レンドパラメータの相互作用及び物理的な関係は、トレ
ンディング用のほぼ全ての検知され且つモデル化されて
生成された仮想パラメータの同時生成を可能にするため
に保持される。その結果、トレンディングプロセスは、
エンジン品質及び劣化を明らかにし、エンジン作動をト
レンディングするのに使用される性能パラメータ又は
「仮想センサ」の推定を容易に改善するエンジン状態推
定値を提供する。
【０００８】
【発明の実施の形態】図１は、モデル系正規化プロセス
１０の一実施例を示すフローチャートである。図２は、
エンジンモデル１２の概略図であり、エンジンモデル１
２は、図１に示すプロセス１０のようなモデル系正規化
プロセスで検知されたパラメータの推定に使用される。
【０００９】本発明は、ここでは実際の航空機エンジン
１４の状態をトレンディングする状況に関して述べられ
ているが、公称部品に基づいたモデリングと比較した場
合、実際の（すなわち工場）部品の状態をトレンディン
グするのが望ましい他の多くの状況に使用されても良い
ことは理解されるべきである。一実施例においては、エ
ンジン１４は、オハイオ州シンシナティのGeneral Elec
tric Companyで製品化されているＣＦＭ５６エンジン、
ＣＦ６エンジン、又はＧＥ９０エンジンのような商用エ
ンジンである。別の実施例においては、エンジン１４
は、オハイオ州シンシナティのGeneral Electric Compa
nyで製品化されているＬＭ６０００エンジンのような産
業用航転型エンジンである。さらに別の実施例において
は、エンジン１４は、オハイオ州シンシナティのGenera
l Electric Companyで製品化されているＦ１１０エンジ
ン又はＦ４１４エンジンのような軍用エンジンである。
【００１０】図１にトレンディング用モデルパラメータ
生成プロセス１０のフローチャートを示す。システム１
０は、例えば、所望の処理速度及び容量を有する市販の
プロセッサ（不図示）により実施可能であろう。システ
ム１０は、プロセッサに連結されたメモリを含み、エン
ジン作動を監視するためにエンジン１４に連結される。
【００１１】エンジン１４は、エンジン作動を監視し、
エンジンモデル１２に対してエンジン作動中にリアルタ
イムの実際のエンジンセンサデータを入力２０する複数
のセンサ（不図示）を含む。一実施例において、センサ
は、エンジンロータ速度、エンジン温度及びエンジン圧
力を監視する。エンジンモデル１２には、周囲の飛行条
件データも入力２４される。一実施例において、周囲の
飛行条件データの入力２４は、周囲温度、周囲圧力、航
空機のマッハ数、及びファン速度又はエンジン圧力比の
ようなエンジンパワー設定パラメータを含むが、これら
に限定されることはない。周囲の飛行条件データ及び実
際のエンジンセンサデータの収集については、従来技術
において既知である。
【００１２】エンジンモデル１２は、推力、気流、失速
余裕及びタービン流入口温度などのエンジンモデル１２
に入力される環境条件、パワー設定パラメータ及びアク
チュエータ位置に基づいて計算されたパラメータ及び、
ロータ速度、温度及び圧力などの検知されたパラメータ
の推定に使用される。一実施例においては、エンジンモ
デル１２は物理系空力加熱モデル２６である。別の実施
例においては、エンジンモデル１２は回帰適合モデルで
ある。更に別の実施例においては、エンジンモデル１２
は神経網モデルである。
【００１３】物理系エンジンモデル２６は、低圧コンプ
レッサ、すなわちブースターコンプレッサ３０と、高圧
コンプレッサ３２と、燃焼器、すなわちバーナ３４と、
高圧タービン３６と、低圧タービン３８とを順次、軸流
関係で含むコアエンジン２８を含む。コアエンジン２８
は、流入口４０及びファン４２の下流側にある。ファン
４２は、コアエンジン２８、バイパスダクト４４及びバ
イパスノズル５０と順次、軸流関係にある。ファン４
２、コンプレッサ３０及び低圧タービン３８は、第１の
軸５２と連結し、コンプレッサ３２及びタービン３６
は、第２の軸５４と連結する。流入口４０に流入する気
流５８の一部は、バイパスダクト４４を流れ、バイパス
ノズル５０を通って排気され、残りの気流５８は、コア
エンジン２８を流れ、コアエンジンノズル６０を通って
排気される。
【００１４】エンジンモデル１２は、エンジンモデル１
２内の各部品２８、４４、５０、４２、６０及び４０を
別々にモデル化し、その後物理系モデル２６のような特
定のエンジンモデルに組み立てるので、Computer Level
Model（CLM）として知られている。エンジンモデル１
２は、飛行条件、制御量入力及び高圧コンプレッサブリ
ードを明らかにする高速過渡エンジンサイクルを表すよ
うにプログラムされる。更に、エンジンモデル１２は、
エンジン部品効率や流量のような調整可能なパラメータ
を含む。これらのパラメータは、パラメータ推定アルゴ
リズムを使用して変更可能であり、これにより公称エン
ジンモデル又は平均エンジンモデルを特定のエンジンモ
デルに変更できる。
【００１５】周囲の飛行条件データ入力２４及び実際の
エンジンセンサデータ入力２０を夫々受信後、モデル系
トレンディングプロセス１０は、エネルギー／質量平衡
計算と定常（平衡）状態プロセスとを用いてエンジンモ
デル１２を実際のトレンド条件で実行６８する。エンジ
ン部品効率及び流量機能の推定７０するため、公称エン
ジンモデル１２の実行６８の後に、パラメータ推定（又
は追跡）アルゴリズムは、エンジンセンサからの実際の
センサデータ入力２０とモデル化且つ計算されたセンサ
データ入力とを使用する。
【００１６】パラメータ推定アルゴリズムは、リアルタ
イムで、すなわち航空機搭載エンジン１４の動作中に部
品状態パラメータ推定値を提供する。パラメータ推定ア
ルゴリズムは従来技術において既知であり、線形回帰装
置及びカルマンフィルタを含んでも良いが、それに限定
されるものではない。その後、モデル系トレンディング
プロセス１０は、エンジンモデル１２における部品効率
及び流量機能を調整または固定７２して実際のエンジン
部品状態を表す。部品効率及び流量機能は、ファン、コ
ンプレッサ及びタービンを含むガスタービンエンジンの
主要回転組立体に関する。
【００１７】エンジンモデル１２に入力される、例えば
離陸動作条件のような基準トレンド条件７６を使用して
エンジンモデル１２を再実行７４することにより、デー
タを基準周囲条件及びエンジン作動条件に対して正規化
され且つトレンディングアルゴリズムと共に使用される
モデルパラメータデータを生成７８する。
【００１８】モデル系トレンディングプロセス１０は、
モデル化且つ計算された補正センサパラメータと、推
力、気流、失速余裕及びタービン流入口温度などの仮想
センサとを利用するので、検知されたパラメータに対し
て経験に基づく単純な補正を行なう既知のトレンディン
グ推定技術を使用して得られる正規化パラメータと比べ
て、トレンディングパラメータをプロセス１０を用いて
より正確に推定するのが容易になる。すなわち、他の既
知のトレンディング推定アルゴリズムを使用して得られ
る警告と比べて、閾値の超過、突然のシフト、緩慢なド
リフトなどのモデル化且つ計算されたトレンドの警告
は、より正確であり且つプロセス１０を使用してエンジ
ン状態の実際の変化をより表すことが容易になる。
【００１９】本発明をいくつかの具体的な実施例に関し
て説明したが、本発明が特許請求の範囲内で変形して実
施しうることは当業者には明白であろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 モデル系正規化プロセスの一実施例を示す流
れ図。
【図２】 図１に示すモデル系正規化プロセスによる検
知されたパラメータの推定に使用されるであろうエンジ
ンモデルの概略図。
【符号の説明】
１０…モデル系正規化プロセス、１２…エンジンモデ
ル、１４…航空機用エンジン、２６…物理系エンジンモ
デル、２８…コアエンジン、３０…コンプレッサ、３２
…高圧コンプレッサ、３４…燃焼器、３６…高圧タービ
ン、３８…低圧タービン、４０…流入口、４２…ファ
ン、４４…バイパスダクト、５０…バイパスノズル、５
２…第１の軸、５４…第２の軸、５８…気流、６０…コ
アエンジンノズル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マルコム・ジョン・アシュビー アメリカ合衆国、オハイオ州、ハミルト ン、アシュトン・サークル、2755番

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 エンジン作動に応答する複数のセンサを
    有するエンジン（１４）のエンジン作動のトレンドを識
    別する方法において、 前記エンジン作動時に少なくともいくつかのセンサから
    出力を得る過程と、 周囲の飛行条件データを得る過程と、 前記エンジンセンサデータと周囲の飛行条件データとを
    用いて正規化エンジントレンドパラメータを生成する過
    程（７８）とから成る方法。
  2. 【請求項２】 前記正規化エンジントレンドパラメータ
    を生成する過程（７８）は、 付加的なトレンドパラメータを生成するためにエンジン
    モデル（１２）を使用する過程と、 前記エンジンモデルにおけるエンジン部品効率及び流量
    機能を調整してエンジンの故障、エンジンの品質及びエ
    ンジンの劣化の影響を明らかにする過程(７２)と、 前記正規化エンジントレンドパラメータを生成するため
    にエンジンモデルを使用する過程と、 付加的なトレンドパラメータ又は正規化仮想センサを生
    成するためにエンジンモデルを使用する過程とを更に含
    む請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記正規化エンジントレンドパラメータ
    を生成する過程（７８）は、エンジン作動中にリアルタ
    イムでエンジントレンドパラメータを正規化する過程を
    更に含む請求項２記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記正規化エンジントレンドパラメータ
    を生成する過程（７８）は、エンジントレンドパラメー
    タを正規化するために物理系エンジンモデル（２６）、
    回帰適合エンジンモデル、及び神経網エンジンモデル
    （１２）の内の少なくとも１つを使用する過程を更に含
    む請求項２記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記エンジン部品効率及び流量機能を調
    整する過程（７２）は、エンジン部品効率及び流量機能
    を調整するためにパラメータ推定アルゴリズムを使用す
    る過程を更に含む請求項２記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記パラメータ推定アルゴリズムを使用
    する過程は、エンジン部品効率及び流量機能を調整する
    （７２）ために、少なくとも線形回帰方式及びカルマン
    フィルタのいずれか一方を使用する過程を更に含む請求
    項５記載の方法。
  7. 【請求項７】 エンジン作動に応答する複数のセンサを
    有するガスタービンエンジン（１４）のエンジン作動を
    トレンディングする装置であって、 エンジンセンサデータ及び周囲の飛行条件データを得
    て、 前記エンジンセンサデータ及び周囲の飛行条件データを
    使用してエンジントレンドパラメータを生成して（７
    ８）正規化するようにプログラムされたプロセッサを具
    備する装置。
  8. 【請求項８】 前記プロセッサは、トレンドパラメータ
    を生成して（７８）正規化するために、エンジンモデル
    を使用してトレンドパラメータを生成して正規化するよ
    うに更にプログラムされる請求項７記載の装置。
  9. 【請求項９】 前記プロセッサは、トレンドパラメータ
    をリアルタイムで生成して（７８）正規化するように更
    にプログラムされる請求項７記載の装置。
  10. 【請求項１０】 前記プロセッサは、エンジンモデル
    （１２）を使用して検知されたパラメータと計算された
    仮想センサパラメータとを推定する（７０）ように更に
    プログラムされる請求項７記載の装置。
  11. 【請求項１１】 前記プロセッサは、生成されたトレン
    ドパラメータを保持するように更にプログラムされる請
    求項７記載の装置。
  12. 【請求項１２】 前記プロセッサは、エンジントレンド
    パラメータを正規化するために、ガスタービンエンジン
    （１４）の品質及び劣化の影響を使用するように更にプ
    ログラムされる請求項７記載の装置。
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