JP2009008078A - マルチ缶型燃焼器に対して燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムを用いるためのシステム及び方法 - Google Patents

マルチ缶型燃焼器に対して燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムを用いるためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】マルチ缶型燃焼器に対して燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムを用いるためのシステム及び方法を提供する。
【解決手段】エンジンモデルを用いてガスタービンエンジンを制御するための方法は、複数の缶を備えたエンジン330に実施することができる。本方法は、エンジン330の複数の缶に関連する動作周波数情報を得る段階を含むことができる。加えて、本方法は、少なくとも2つの缶の動作周波数情報間のばらつきを求める段階を含むことができる。更に、本方法は、そのばらつきに少なくとも部分的に基づいてメジアン値を求める段階を含むことができる。更に本方法は、エンジンモデルにメジアン値を入力する段階を含むことができ、メジアン値に少なくとも部分的に基づいて、エンジンモデルはエンジン制御動作を決定する。加えて、本方法は、エンジン制御動作を実施するための制御指令を出力する段階を含む。
【選択図】図3

Description

本発明は、燃焼ダイナミックス制御に関し、より詳細には、マルチ缶型燃焼器に対し燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムを用いるためのシステム及び方法に関する。
ガスタービンエンジンのような回転機械の燃焼器システムの設計及び運転は複雑になる可能性がある。このようなエンジンを運転するために、従来の燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムでは、エンジンの性能特性及び運転特性を得るために種々のエンジン構成要素に付随する1つ又はそれ以上のセンサを用いることができる。例えば、シングル缶型燃焼器は、複数の燃焼ダイナミックスセンサからの出力を利用して、従来のダイナミックス調整アルゴリズムを用いた燃焼器の調整を行うことができる。別の実施例では、環状構成で配列された複数の缶を含むことができる缶型環状式燃焼器は、各缶について1つある複数の燃焼ダイナミックスセンサからの入力を利用して、別の従来のダイナミックス調整アルゴリズムを用いて燃焼器を調整することができる。缶毎のばらつきを考慮するために、前記のタイプのダイナミックス調整アルゴリズムでは、前記センサの各々が予め定義された範囲内にあるかどうかをチェックすることができ、次いで、センサをメジアン性能値に設定することもでき、或いは代替として、センサ全てからの出力を平均し、適切に対処するためにダイナミックス信号を決定することができる。
場合によっては、シングル缶型燃焼器又は缶型環状式燃焼器のような燃焼器に付随する1つ又はそれ以上のセンサは、不良又は逸脱したデータもしくは測定値を提供する可能性がある。例えば、センサは、燃焼器の運転中に機能しなくなる可能性があり、センサからのデータが停止されるか、或いは逸脱又は不良とみなされる場合がある。2つ以上のセンサが不良又は逸脱したデータもしくは測定値を提供する場合には、このようなデータ又は測定値が従来のダイナミックス調整アルゴリズムに入力される恐れがある。別の例では、調整不良又は効率低下が生じると、燃焼器の過大振動又は燃焼器への損傷を生じる可能性がある。
従って、マルチ缶型燃焼器に対して燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムを用いるためのシステム及び方法に対する必要性がある。
米国特許第6708568号明細書
本発明の実施形態は、上述の必要性の一部又は全てに対処することができる。本発明の実施形態は、一般に、マルチ缶型燃焼器に対して燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムを用いるためのシステム及び方法に関する。本発明の1つの実施形態によれば、エンジンモデルを用いてガスタービンエンジンを制御する方法を複数の缶を備えたエンジンに実施することができる。本方法は、エンジンの複数の缶に関連する動作周波数情報を得る段階を含むことができる。加えて、本方法は、少なくとも2つの缶の動作周波数情報間のばらつきを求める段階を含むことができる。更に、本方法は、そのばらつきに少なくとも部分的に基づいてメジアン値を求める段階を含むことができる。更に本方法は、エンジンモデルにメジアン値を入力する段階を含むことができ、メジアン値に少なくとも部分的に基づいて、エンジンモデルがエンジン制御動作を決定する。加えて、本方法は、エンジン制御動作を実施するための制御指令を出力する段階を含むことができる。
本発明の別の実施形態によれば、複数の缶を備えるガスタービンエンジンを制御するためのシステムを実施することができる。本システムは、それぞれの缶に関連する動作周波数情報を得るための複数のセンサを含むことができる。更に、本システムは、複数のセンサから情報を受け取るためのモデルを含むことができる。モデルは、少なくとも2つの缶の動作周波数情報の間のばらつきを求めるように適合することができる。更に、モデルは、ばらつきに少なくとも部分的に基づいてメジアン値を求めるように適合することができる。加えて、モデルは、メジアン値に少なくとも部分的に基づいて出力を求めるように適合することができる。更に、本システムは、エンジンモデルからの出力に少なくとも部分的に基づいてエンジン制御動作を求めるように適合され、更に、エンジン制御動作を実施するための制御指令を出力するためのコントローラを含むことができる。
本発明の更に別の実施形態によれば、各缶が少なくとも1つのセンサを有する複数の缶を備えたガスタービンエンジンを制御するためのシステムを実施することができる。本システムは、ガスタービンエンジンの性能を推定するための少なくとも1つのモデルを含むことができる。更に、本システムは、エンジンの現在の状態を求めるための少なくとも1つの推定器を含み、センサからの動作周波数情報を用いてモデルを初期化することができる。加えて、本システムは、推定器からの出力を利用し、ガスタービンエンジンに少なくとも1つの制御指令を提供するための、少なくとも1つのモデルベース制御器を含むことができる。
本発明の他の実施形態及び実施形態の態様は、添付図面を参照しながら以下の説明から明らかになるであろう。
以上、本発明を総括的に説明したが、ここで添付図面について説明する。各図面は必ずしも縮尺通りに描かれていない。
次に、本発明の例示的な実施形態が示される添付図面を参照しながら、本発明を以下により詳細に説明する。しかしながら、本発明は、多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書に記載される例示的な実施形態に限定されると解釈すべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示事項が当業者に本発明の範囲を伝えるように提供されるものである。全体を通じて同じ数字は同じ要素を意味する。
本発明の実施形態は、本発明の実施形態による方法及びシステムのブロック図及び概略図を参照しながら以下に記載される。図の各ブロック及び図中のブロックの組合せは、コンピュータプログラム命令により実施することができる点は理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、1つ又はそれ以上の汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされ、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置上で実行される命令が、1つ又は複数のブロックで指定される機能を実施する手段をもたらすように機械を生成することができる。また、このようなコンピュータプログラム命令は、コンピュータ読み取り可能メモリ内に記憶することができ、これが、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置に命令して、特定の方式で機能し、コンピュータ読み取り可能メモリ内に記憶された命令が、1つ又は複数のブロックにおいて指定される機能を実施する命令手段を含む製造物品を生成するようにする。
本発明の実施形態では、限定ではないが、エンジン自体、ガス経路及びガス経路ダイナミックス;何らかのエンジン挙動を修正又は変化させるアクチュエータ、エフェクタ、又は他の制御装置;センサ、モニタ、又は感知システム;燃料調量システム;燃料供給システム;潤滑システム;及び/又は油圧システムを含む、エンジン又はエンジンサブシステムの何らかの物理的システム、制御システム又は特性は、モデル化することができる。これらの構成要素及び/又はシステムのモデルは、物理ベースモデル(線形近似を含む)とすることができる。これに加えて又は代替として、モデルは、線形及び/又は非線形システム識別、ニューラルネットワーク、及び/又はこれら全ての組合せに基づくことができる。
ガスタービンエンジンは、ブレイトン(Brayton)熱力学サイクルに基づいて仕事するエアブリージング・エンジンである。ガスタービンエンジンの幾つかの非制限的な実施例には、エアクラフトエンジン、電力系統、海洋用途の推進機関、ポンプとして用いられるタービン、複合サイクル発電プラントで用いられるタービン、及び他の産業用途に用いられるタービンが含まれる。ガスタービンエンジンでは、熱エネルギーは、空気と共に燃料が燃焼すること、酸化剤と共に燃料が燃焼すること、化学反応すること、及び/又は熱源と熱交換することにより引き出される。次に、熱エネルギーは、有効な仕事に変換される。この仕事は、推力、軸動力又は電気の形態で出力することができる。これらのエンジンの性能又は動作は、アクチュエータを用いることにより制御される。ガスタービンエンジンのアクチュエータの非制限的な幾つかの実施例には、燃料調量弁、入口ガイドベーン、可変ステータベーン、可変式形態、抽気弁、始動弁、クリアランス制御弁、入口抽気加熱、可変排気ノズル、及び同様のものが含まれる。感知エンジン値の非制限的な幾つかの実施例には、圧力、ロータ速度、アクチュエータ位置及び/又は流量が含まれる。
例示的なガスタービンエンジン100の1つの実施例の概略図が図1に示される。図示の例示的なエンジン100は、GE Energy Heavy Dutyガスタービンシリーズのような缶型環状式燃焼器システムである。1〜14の番号でも示す複数の缶102、104、106、108、110、112、114、116、118、120、122、124、126、128はまた、環状構成で配向することができる。各缶102〜108は、缶又はエンジン構成要素の動作周波数を測定又は他の方法で検出することができる、動圧トランスデューサのような少なくとも1つのセンサを含むことができる。適切なセンサの実施例は、米国特許第6708568号で開示されている。各センサからの信号は、スペクトル分析又は同様の技術を用いて処理され、関心のある周波数を分離することができる。
1つの実施形態では、動圧測定値のような各缶102〜108からの動作周波数データは、高速フーリエ変換を用いて処理し、周波数成分と周波数振幅とを求めることができる。この情報を用いて、ヒストグラムのような周波数分布を生成することができる。少なくとも部分的にヒストグラムに基づいて、特定の缶又はエンジン構成要素に対して代表的な動作周波数を選択することができる。図3に示すように、各缶102〜128に対する動作周波数データ又は選択された代表的動作周波数は、例示的な燃焼ダイナミックス調整モデル及びアルゴリズムに330のような入力として用いることができる。「動作周波数情報」及び「動作周波数データ」は、同義的に用いることができ、両方の語句は、限定ではないが、動作データ、作動圧力、動的作動圧力、及び動作振幅データを含むことができる点は理解されるであろう。
本明細書に記載する実施形態は、種々のシステムに適用することができ、エンジン又は図1に記載するのと同様の他の装置に限定されないことは、当業者には理解されるであろう。
図2は、本発明の実施形態による例示的なエンジンモデルを実施する制御構成を示す。図2に示す制御システム200は、物理的エンジンプラント又はガスタービンエンジン210を監視及び制御して、様々な条件下で実質的に最適性能を提供するよう適合されている。プラント又はエンジン210は、特定のパラメータの値Yを感知又は測定するセンサを含むことができる。これらのパラメータは、限定ではないが、ファン速度、動作周波数、動圧、作動圧力、作動圧力比、及び温度を含むことができる。プラント又はエンジン210はまた、1つ又はそれ以上の指令入力Uによって制御することができる1つ又はそれ以上のアクチュエータを含むことができる。プラント又はエンジン210は、例えば、図1に示すエンジン100と同様のものとすることができる。
感知又は測定されたパラメータの値Yは、状態推定器220に供給される。センサ入力、動作周波数又は動圧などの状態推定器220に入力された値を用いて、状態推定器220の1つ又はそれ以上の値を初期化することができる。状態推定器220は、プラント又はエンジン210のエンジンモデル又はモデル230を含むことができる。モデル230は、状態推定器220により用いられ、性能パラメータの推定値を含むことができる1つ又はそれ以上の状態パラメータを生成することができる。好適なエンジンモデルの1つの実施例は、図3に300として更に詳細に説明される。
状態推定器220及び関連モデル230からの状態パラメータは、モデルベース予測制御モジュール又は制御モジュール240に転送することができる。制御モジュール240は、状態パラメータを用いて最適化を実施し、プラント又はエンジン210の1つ又はそれ以上のアクチュエータに対する指令を決定することができる。例えば、制御モジュール240は、最適化を実施し、ガスタービンエンジンの1つ又はそれ以上のアクチュエータに対して1つ又はそれ以上のエンジン制御動作及び対応する制御指令を決定することができる。この点に関して、制御モジュール240は、オプティマイザ250及びモデル260を含むことができる。制御モジュール240に関連するモデル260は、状態推定器220に関連するモデル230と同一とすることができる。当業者であれば、エンジンモデル又はモデルは、状態推定器220及び制御モジュール240の何れか又は両方に実装することができる点は理解されるであろう。モデル230、260の何れか又は両方を用いることにより、迅速に収束するようエンジン210を最適化することが可能になる。
使用中、本発明の実施形態を利用して、プラント又はエンジン210の起動時にモデル230、260のようなエンジンモデルを初期化することができる。更に、本発明の実施形態を利用して、負荷遮断又はセンサ故障などのある事象発生時の後で、モデル230、260のようなモデルの動的状態を再初期化することができる。本発明の他の実施形態を用いて、他の状況下で機械又はデバイスの他のタイプの動的状態を初期化することができる。
図3は、本発明の実施形態による初期構成の間及び通常実行中の例示的なエンジンモデルを示す概略図である。この図は、燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムモデルのような、エンジンモデル又はモデル300に関連する種々のモジュールによるデータ処理を示している。図示のように、モデル300は、本発明の実施形態による以下のモジュール、すなわち、センサ健全性ブロック302;メジアン値ブロック304;伝達関数(TF)調整ブロック306;メモリブロック308;メジアン値ダイナミックスブロック310;モデルベース制御アルゴリズムブロック312;標準偏差ブロック314;平均ブロック316;共分散ブロック318、定数ブロック320;メジアン値ダイナミックスブロック322;メジアン値目標ブロック324;及びメモリブロック326の一部又は全てを含むことができる。モジュールブロック302〜326は、種々のパラメータを各モジュール302〜326に入力することができる種々の「ランタイム」型モジュールを表し、それぞれの対応する出力は、本発明の実施形態によるモジュール302〜326から受け取ることができる。当業者であれば、種々の入力及び出力は、データ入力、ベクトル、マトリックス、関数、及び他の数学型装置として構成することができる点は理解されるであろう。何れの場合でも、図示の例示的なモデル300は、図1の100のようなガスタービンエンジン又は同様の装置について測定した性能に対して実時間環境でモデル予想を求めて、燃焼モデル予想を動的に調整することができる。例示的なモデル300は、図1の100で示されるガスタービンエンジン、及び図2の200に示されるシステムで実施することができる。
センサ健全性ブロック302は、図1に示すエンジン100に類似したエンジン330から1つ又はそれ以上の入力328を受け取る。例えば、入力は、環状構成に配向されたそれぞれの缶に付随する1つ又はそれ以上のセンサからの動作周波数情報又は動圧情報とすることができる。図3に示す実施形態では、14のセンサからの入力、すなわち缶環状型エンジンの各缶につき1つの入力を得ることができる。加えて、センサ健全性ブロック302は、入力328の一部又は全てが有効な入力信号であるかどうかを判断することができる。1つの実施形態では、センサ健全性ブロック302は、入力328を前に記憶していたデータセットと比較することによって、入力の一部又は全てが、予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することができる。
他の実施形態では、エンジン又はエンジンに関連するあらゆる数の缶からのあらゆる数の入力をセンサ健全性ブロック302に入力することができる。
1つの実施形態では、入力328の一部又は全てを用いるかどうかの判断は、入力328の一部又は全てが予め定義された範囲内にあるかどうかに応じて行うことができる。他の実施形態は、入力信号の有効性を判断又は評価するために、アルゴリズムの単純な範囲チェック又は適用といった、様々なタイプの入力信号有効性チェックを含むことができる。入力328の一部又は全てが入力信号有効性チェックに適合しない場合又は予め定義された範囲内にない場合には、入力328の一部又は全てを拒否することができ、入力328の一部又は全てに関するこれ以上の動作は行わない。或いは、付加的なデータを用いて、入力328の一部又は全てを置換することができる。入力328の一部又は全てが有効な入力信号であることが分かった場合、又は予め定義された範囲内にある場合には、入力328の一部又は全ては、モデル300のようなエンジンモデルの他の構成要素により更に処理することができる。
入力の一部又は全てが、有効な入力信号であることが分かった場合又は予め定義された範囲内にある場合には、入力の一部又は全ては、332を介してメジアン値ブロック304に転送することができる。メジアン値ブロック304は、転送された入力330の一部又は全てに基づいてメジアン値334を決定することができる。メジアン値334は、メモリブロック308内に記憶させ、後で該メモリブロックから読出すために、伝達関数(TF)調整ブロック306に転送することができる。加えて、メジアン値334は、メジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310に入力することができる。このようにして、伝達関数(TF)調整ブロック306は、メジアン値334を利用して、メジアン値334とメジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310との間の差を縮めるために、メジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310を調整又は修正することができる。メモリブロック308を用いて、メジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310を調整又は修正するのに用いる調整可変データを記憶し処理することができる。
メジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310は、入力を受け取ることができ、或いは他の方法でメジアン値ダイナミックス伝達関数にメジアン値334を用いて調整又は修正し、モデルベース制御アルゴリズムブロック312への入力「M hat」336を決定することができる。メジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310への複数の入力矢印で示されているように、他の動作周波数に対する付加的なメジアン値を入力して同時に処理することができる。1つの実施形態では、メジアン値ダイナミックス伝達関数(TF)ブロック310に対する複数入力を実施することができ、ブロック310の出力は、あらゆる数の様々な動作パラメータ及び定数の関数とすることもできる。
入力「M hat」336及び306及び/又は308からの付随する調整変数に関連するメジアン値334を利用して、モデルベース制御アルゴリズムブロック312によるエンジン330の制御は、エンジンの330の缶毎の動作周波数間のばらつきが比較的大きい場合に問題が生じやすい可能性がある。メジアン伝達関数は、限定ではないが、燃料流量、燃焼器燃料分割、燃料温度、燃料組成、燃焼器圧力、及び燃焼器空気流を含む動作条件の関数とすることができる。
センサ健全性ブロック302を再度参照すると、動作周波数情報のような入力328の一部又は全ては、338を介して標準偏差ブロック314に入力され、ここで、標準偏差340を求めることができる。更に、動作周波数情報のような入力328の一部又は全ては、342を介して平均ブロック316に入力され、ここで平均344を求めることができる。共分散ブロック318に入力された標準偏差340及び平均344に少なくとも部分的に基づいて、共分散ブロック318は、エンジン330の缶に関連する入力328間の共分散を求めることができる。例えば、平均344を標準偏差340で除算して、エンジン330の動作を表す共分散値346を求めることができる。
1つの実施形態では、共分散値346は、348のようなエンジン依存関数により修正することができる。例えば、エンジン依存関数は、一連の同様のエンジンの1つ又はそれ以上のから長時間にわたって取られた以前のデータに基づいて求めることができる。ここで定数ブロック320を参照すると、共分散値346は、エンジン依存関数348を乗算又は他の方法で調節し、エンジン330の動作を表す「最大値対メジアン値」ダイナミックス比350を求めることができる。
エンジン330の以前の動作性能に応じて、エンジン332が安全に動作することができる最高又は最大動作周波数又は動圧、或いは他の何らかの望ましい動作上限に基づいて仕様上限(USL)352を予め定めることができる。メジアン値ダイナミックスブロック322で表されるように、「最大値対メジアン値」ダイナミックス比350は、USL352により調節又は他の方法で修正することができる。この事例では、「最大値対メジアン値」ダイナミックス比350をUSL352で除算し、メジアン値目標354を得ることができる。
メジアン値目標354は、メジアン値目標ブロック324により転送され、後で読出すためにメモリブロック326内に記憶することができる。最終的には、メジアン値目標354は、モデルベース制御アルゴリズムブロック312に入力することができる。
メジアン値目標354は、メジアン値目標ブロック324により転送され、後で読み出すためにメモリブロック326内に記憶することができる。最終的に、メジアン値目標354は、モデルベース制御アルゴリズムブロック312に入力することができる。
メジアン値目標354を用いると、エンジン330の缶間のばらつきを考慮することができるので、モデルベース制御アルゴリズムブロック312によるエンジン330の制御を改善することができる。このようにエンジン330を制御すると、エンジン330に関連する缶の一部又は全てに関して最大燃焼ダイナミックス限界を維持することにより、不良のセンサ測定値の影響を最小限にすることができる。1つの実施形態では、前記メジアン値目標354が連続して計算されてモデルベース制御アルゴリズムブロック312に入力されると、制御ループ302〜310、314〜328、332〜354が連続的に「閉鎖」され、エンジン330の制御の改善を得ることができるようになる。別の実施形態では、図示のモデル300により、他の動作周波数の同時又は他の実時間処理を実施し処理することができる。
使用時には、上記の処理及び命令の一部又は全てを用い、必要に応じてこれを繰り返し、ある特定の時のモデル実行中、缶型環状式燃焼エンジンのようなエンジンの複数の缶の燃焼を自動的及び動的に調整することができる。このように、エンジンは、燃焼ダイナミックスアルゴリズムモデルの動作状態を「調整」して、エンジン又は他の関心のある装置の測定した動的性能に一致するように構成することができる。
図4−9は、本発明の実施形態による図1〜3で説明したものと類似した燃焼ダイナミックス調整モデルを実施する、ガスタービンエンジンの特定のタイプについての種々の動作周波数データを示している。図4、6及び8は、1つの特定の動作周波数についての動作周波数データ、相関関係、並びに提案及び推定目標値を示しており、図5、7及び9では、異なる動作周波数についての動作周波数データ、相関関係、並びに提案及び推定目標値を示している。
図4及び5の各々は、ガスタービンエンジン用の一連の例示的な定常状態型動作周波数データ400、500を示す。図4及び5の両方において、ほぼ50のデータ点をx軸402、502に沿ってプロットし、データ点のピーク間動圧(psi)をy軸404、504に示す。各図において、各データ点についての最大動作周波数データ406、506及びメジアン動作周波数データ408、508が示される。これらの図においてデータを参照すると、図5の最大動作周波数データ506は、図4の最大動作周波数データ406と比べて比較的平坦である。詳細には、図4の最大動作周波数データ406は、データ点24−30間で有意に増加しているように見えるのに対して、図5の最大動作周波数データ506は、図示のデータ点全体にわたって比較的一定のままである。
一般に、最大動作周波数データに応じて、特定のピーク周波数における動作データに対して、図3のメジアン値ブロック304に関して記載されたメジアン値334に類似したメジアン値を選択することができる。例えば、図5の最大動作周波数データ506では、最大動作データ506はy軸504に対してほぼ2psiの値で一定のままであるように見えるので、値「2」のようなメジアン値を選択することができる。対照的に、図4の最大動作周波数データ406は、該データ406が図示のデータ点に対してあまり平坦ではなく、データ点の一部で示される有意な増大が選択された何れかのメジアン値に悪影響を与える可能性があるので、値「2」のようなメジアン値を選択するのには好適ではないであろう。
図6及び7は、同じガスタービンエンジンについて図4及び5に示す動作周波数データ400、500を用いた燃焼ダイナミックス調整モデルの実施を示している。図6及び7においては、図4及び5のそれぞれの予測最大動作データ及び測定最大動作データ間の例示的な「最大値対メジアン値」の相関関係600、700が示される。図6及び7に示す実施形態では、燃焼ダイナミックス調整モデルに関連する以下の式が実施された。
予測最大値=メジアン値×COV×関数(又は定数)
両方の図におけるデータについて、メジアン値(Median)、共分散(COV)、及びエンジン依存関数(関数又は定数)が各データ点に対して求められ、結果として得られる予測最大動作データが求められた。メジアン値、共分散、及びエンジン依存関数の決定は、図3に記載されたメジアン値334、共分散値346、及びエンジン依存関数348に関して記載された決定及び計算に類似している。図6及び7の結果として得られたデータ点は、測定最大圧力を示すそれぞれのx軸602、702、及び予測最大圧力を示すy軸604、704に対してプロットされた。両方の図に示すように、動作周波数データの各セットについての「最大値対メジアン値」相関関係600、700は、比較的直線的相関関係である。従って、これらの相関関係に基づいて、図3の300に類似する燃焼ダイナミックス調整モデルに対して用いるための図3のメジアン値目標ブロック324に関して示した354に類似する新たなメジアン値目標を決定或いは選択することができる。
図8及び9を参照すると、提案ピーク(PK)メジアン値目標データ800、900がそれぞれ示されている。図示の実施形態では、他の既存のデータを用いて推定ピーク(PK)最大値を求めるために、以下の式を実施した。
推定PK最大値=PK最大値−[(PK最大値/PKメジアン値)×(PKメジアン値−PKメジアン値目標)]
この式の実施した結果として、推定ピーク(PK)最大データ802、902が求められた。両動作周波数の推定ピーク最大データ802、902によって示されるように、燃焼ダイナミックス調整モデルの実施形態は、図示したガスタービンエンジンの特定の動作周波数データについてほぼ2psiの値により近い仕様上限(USL)を保持することができる。
これらの発明に関連する当業者であれば、前述の説明及び関連する図面に提示された教示の利点を有する、本明細書に記載された本発明の多くの変更形態及び他の実施形態が想起されるであろう。従って、本発明は、多くの形態で具現化することができ、上述の実施形態には限定されないことは、当業者には理解されるであろう。従って、本発明は、開示される特定の実施形態に限定されるものでなく、変更形態及び他の実施形態は添付の請求項の範囲内に含まれるものする点は理解されるであろう。本明細書では特定の用語が使用されるが、これらは、一般的な説明的意味でのみ用いられ、限定の目的では用いられるものではない。
本発明の実施形態により制御することができる例示的なガスタービンエンジンのレイアウトを示す概略図。 本発明の実施形態によるエンジン制御システムの構成要素を示すブロック図。 本発明の1つの実施形態による実行中の例示的な燃焼ダイナミックス調整モデルを示すブロック図。 本発明の実施形態によるモデル及びガスタービンエンジン用の一連の例示的な動作周波数データを示す図。 本発明の実施形態によるモデル及びガスタービンエンジン用の一連の例示的な動作周波数データを示す図。 本発明の実施形態によるモデル及びガスタービンエンジン用の動作周波数データの一連の例示的な相関関係を示す図。 本発明の実施形態によるモデル及びガスタービンエンジン用の動作周波数データの一連の例示的な相関関係を示す図。 本発明の実施形態によるモデル及びガスタービンエンジン用の一連の例示的な提案及び推定動作周波数データ点を示す図。 本発明の実施形態によるモデル及びガスタービンエンジン用の一連の例示的な提案及び推定動作周波数データ点を示す図。
符号の説明
100 ガスタービンエンジン
102 缶
104 缶
106 缶
108 缶
110 缶
112 缶
114 缶
116 缶
118 缶
120 缶
122 缶
124 缶
126 缶
128 缶
200 制御システム
210 プラント又はエンジン
220 状態推定器
230 モデル
240 モデルベース予測制御モジュール又は制御モジュール
250 最適化ツール
260 モデル
Y 動作周波数データ
U エンジン指令入力
300 モデル
302 モデルブロック
304 モデルブロック
306 モデル偏微分ブロック
308 モデル偏微分ブロック
310 フィルターブロック
312 ヒートソークブロック
314 性能パラメータ
316 モデルブロック302から出力された性能
318 モデルブロック304から出力された性能
320 位相変数の出力
322 乗算器
324 エンジンの予測熱伝達
326 乗算器
330 モデル偏微分ブロック306からの出力
332 モデル偏微分ブロック306からの出力
334 モデル偏微分ブロック308からの出力
336 エンジンからの性能パラメータ
338 共分散出力
342 金属温度
400 動作周波数データ
402 x軸
404 y軸
406 最大動作周波数データ
408 メジアン動作周波数データ
500 動作周波数データ
502 x軸
504 y軸
506 最大動作周波数データ
508 メジアン動作周波数データ
600 最大値対メジアン値相関関係
602 x軸
604 y軸
700 最大値対メジアン値相関関係
702 x軸
704 y軸
800 提案ピークメジアン値目標データ
802 推定ピーク最大データ
900 提案ピークメジアン値目標データ
902 推定ピーク最大データ

Claims (10)

  1. 複数の缶(102〜128)を有するガスタービンエンジン(330)をエンジンモデル(300)を用いて制御するための方法であって、
    前記エンジンの複数の缶に関連する動作周波数情報(328)を得る段階と、
    少なくとも2つの缶の動作周波数情報(328)間のばらつきを求める段階と、
    前記ばらつきに少なくとも部分的に基づいてメジアン値(334)を求める段階と、
    前記メジアン値をエンジンモデルに入力し、前記メジアン値に少なくとも部分的に基づいてエンジン制御動作を決定する段階と、
    前記エンジン制御動作を実施するための制御指令を出力する段階と、
    を含む方法。
  2. 複数の缶を有するガスタービンエンジンを制御するためのシステム(200)であって、
    それぞれの缶(102〜128)に関連する動作周波数情報(Y)を得るための複数のセンサと、
    前記複数のセンサから情報を受け取るためのモデル(230)と、
    を備え、
    前記モデル(230)が、
    少なくとも2つの缶の動作周波数情報(Y)間のばらつきを求めるステップと、
    前記ばらつきに少なくとも部分的に基づいてメジアン値を求めるステップと、
    前記メジアン値に少なくとも部分的に基づいた出力を求めるステップと、
    を行うように適合されており、
    前記エンジンモデル(240)からの出力に少なくとも部分的に基づいてエンジン制御動作を求めるように適合され、更に、前記エンジン制御動作を実施する制御指令(U)を出力するためのコントローラ(240)が設けられている、
    ことを特徴とするシステム。
  3. 前記動作周波数情報(328)が、動的作動圧力を含む、
    ことを特徴とする請求項1記載の方法又は請求項2記載のシステム。
  4. 前記メジアン値(334)が、前記複数の缶の少なくとも一部に関連する前記動作周波数情報(328)の少なくとも一部の標準偏差(340)及び平均値(344)に少なくとも部分的に基づいている、
    ことを特徴とする請求項1記載の方法又は請求項2記載のシステム。
  5. 前記メジアン値(344)が、エンジン依存定数(348)に少なくとも部分的に基づいている、
    ことを特徴とする請求項1記載の方法又は請求項2記載のシステム。
  6. 前記エンジンモデル(300)が、燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムモデルを含む、
    ことを特徴とする請求項1記載の方法又は請求項2記載のシステム。
  7. エンジン制御を改善するために付加的な動作周波数情報(328)を前記エンジンモデル(300)に入力する段階を更に含む、
    ことを特徴とする請求項1記載の方法。
  8. 前記モデル(230)が更に、エンジン制御を改善するために付加的な動作周波数情報(Y)を受け取るように適合されている、
    ことを特徴とする請求項2記載のシステム(200)。
  9. 前記動作周波数情報(Y)が動圧を含み、前記モデル(230)が燃焼ダイナミックス調整アルゴリズムモデルを含み、前記モデル(230)が、エンジン制御を改善するために付加的な動作周波数情報(Y)をモデルベース制御(240)に入力するように更に適合される、
    ことを特徴とする請求項2記載のシステム(200)。
  10. 前記モデル(230)が、エンジン制御を改善するために前記ステップの幾つかを対話形式で繰り返すように更に適合される、
    ことを特徴とする請求項2記載のシステム(200)。
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