JP2016521397A - コンパクトな空力熱モデルのリアルタイム線形化を用いた状態推定器 - Google Patents

コンパクトな空力熱モデルのリアルタイム線形化を用いた状態推定器 Download PDF

Info

Publication number
JP2016521397A
JP2016521397A JP2016502631A JP2016502631A JP2016521397A JP 2016521397 A JP2016521397 A JP 2016521397A JP 2016502631 A JP2016502631 A JP 2016502631A JP 2016502631 A JP2016502631 A JP 2016502631A JP 2016521397 A JP2016521397 A JP 2016521397A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
model
state
module
gain
control
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
Application number
JP2016502631A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6466398B2 (ja
Inventor
カープマン，ボリス
マイズナー，リチャード，ピー．
ディングラ，マヌジュ
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.)
Raytheon Technologies Corp
Original Assignee
United Technologies Corp
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 United Technologies Corp filed Critical United Technologies Corp
Publication of JP2016521397A publication Critical patent/JP2016521397A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6466398B2 publication Critical patent/JP6466398B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
    • F02C7/26—Starting; Ignition
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/003—Arrangements for testing or measuring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C3/00—Gas-turbine plants characterised by the use of combustion products as the working fluid
    • F02C3/04—Gas-turbine plants characterised by the use of combustion products as the working fluid having a turbine driving a compressor
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F02C9/16—Control of working fluid flow
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F02C9/16—Control of working fluid flow
    • F02C9/20—Control of working fluid flow by throttling; by adjusting vanes
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
    • F04D29/00—Details, component parts, or accessories
    • F04D29/26—Rotors specially for elastic fluids
    • F04D29/32—Rotors specially for elastic fluids for axial flow pumps
    • F04D29/321—Rotors specially for elastic fluids for axial flow pumps for axial flow compressors
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
    • F04D29/00—Details, component parts, or accessories
    • F04D29/26—Rotors specially for elastic fluids
    • F04D29/32—Rotors specially for elastic fluids for axial flow pumps
    • F04D29/325—Rotors specially for elastic fluids for axial flow pumps for axial flow fans
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric 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
    • G05B23/0243—Electric 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
    • G05B23/0254—Electric 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
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D7/00—Control of flow
    • G05D7/06—Control of flow characterised by the use of electric means
    • G05D7/0617—Control of flow characterised by the use of electric means specially adapted for fluid materials
    • G05D7/0629—Control of flow characterised by the use of electric means specially adapted for fluid materials characterised by the type of regulator means
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2220/00—Application
    • F05D2220/30—Application in turbines
    • F05D2220/32—Application in turbines in gas turbines
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2240/00—Components
    • F05D2240/35—Combustors or associated equipment
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2260/00—Function
    • F05D2260/81—Modelling or simulation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2260/00—Function
    • F05D2260/85—Starting

Abstract

流体を用いたエンジニアリングシステムを制御するシステムおよび方法が開示される。システムおよび方法には、モデル出力を生成するモデル処理装置が含まれてもよく、また、モデル処理装置には、モデル処理装置の動的状態を設定する設定状態モジュールが含まれ、動的状態は、モデル動作モードに基づいてオープンループモデルに入力される。モデル処理装置は、オープンループモデルの前の状態のモデル出力および現状のモデルに基づいてモデルの推定状態を決定する推定状態モジュールをさらに含んでもよい。推定状態モジュールは、モデルの推定状態を決定するためにオンライン線形化およびゲイン算出（４４１）を用いて推定器ゲインを決定する。

Description

本発明は、エンジニアリングシステムの設計および制御に関し、より詳細には、流体を用いたエンジニアリングシステムの設計および制御に関する。
なお、本出願は、３５米国特許法第１１９条（e）に基づき、２０１３年３月１５日に出願された米国仮特許出願第６１／８００，４４０号の利益を主張するものである。
流体を用いたエンジニアリングシステムは、広く使用されており、航空用および発電用ガスタービンエンジンと、ＨＶＡＣ＆Ｒ（暖房、換気、空調および冷凍)と、燃料電池と、炭化水素の抽出、材料加工および製造のための他のより一般化された流体処理システムと、を含んでもよい。本システムは、以下の構成要素、つまりターボ機械、燃料電池スタック、電動機、パイプ、ダクト、バルブ、ミキサー、ノズル、熱交換器、ギア、化学器械および流体の流れの生成または修正を行う他の装置の一部または全てを含んでもよい。
これらの用途は、エンジニアリング制御システムに異なる動作要求を与える。ガスタービンエンジンの用途では、例えば、関連サイクルは、一般に、ブレイトンタービンサイクルまたは第１エリクソンサイクルであり、基本的な熱力学パラメータ（またはプロセス変数)は、入口、圧縮機、燃焼器、タービン、排出装置における作業流体の圧力、温度および流量である。パラメータは、総スラスト、回転エネルギー、または他の電力出力の基準との関連性を有していてもよい。安全で、信頼性が高く、かつ効率的なエンジン動作を維持しながらこの出力を正確に制御するためには、エンジニアリング制御システムが迅速、正確、堅牢でなければならず、かつ、求められる全ての性能レベルにわたってリアルタイム制御を行う能力を提供しなければならない。関連するプロセス変数は、システムのタイプや構成によって異なるが、正確で、効率的かつ信頼性の高いエンジニアリング制御の必要性は、全体的な費用に関する経済的な制約および動作上／整備上の要件と同様に、同じままである。
さらに、制御されたシステムパラメータの直接測定が（技術の未発達、高すぎる費用、信頼性の低い設備装置等のために）不可能なこともあるため、制御システムにシステムパラメータのリアルタイム推定が必要となり得る。システムパラメータは、エンジニアリングシステムの数学的抽象化および／または制御フィードバックとして用いられる測定された入力の所定のセットの処理とされ得る。
従来は、このような流体を用いたエンジニアリングシステムの制御システムは、区分線形に関する状態変数表現に依拠していた。これらの制御システムは、その性質上、比較的単純な非線形システムに限られていた。従来用いられていた別の手法は、センサーを制御するための重要なシステムパラメータ同士を結びつける半経験的関係に依拠する。このようなシステムの欠点は、正確性に欠ける可能性があり、また実装のために必要となる追加のハードウェアに費用がかかる点である。小売環境において定常シミュレーションを展開するために他の試みもなされてきたが、これらのモデルは、その性質上、大規模であり、反復ソルバを用い、維持費が高く、またリアルタイム環境において重要な堅牢性に欠ける。
現在知られている流体を用いたエンジニアリングシステムの制御手法には、流体を用いたエンジニアリングシステムの非反復的な数学的抽象化に基づいた構成要素レベルの物理学の利用がある。これらの数学的抽象化は、適用される流体を用いたエンジニアリングシステムに特有のソフトウェア環境において概念化される。このようなエンジニアリングシステムの制御システムおよび方法は、本明細書において参考として組み込まれている、米国特許第８，１３１，３８４号（『構成要素レベルの動的数学モデルを用い、多入力多出力推定器を備えたエンジニアリングシステムの設計および制御』）にさらに詳細に記されている。
流体を用いたエンジニアリングシステムのリアルタイム制御システムにおいては、従来のＥＰＯＳモデルにおける計算の非効率性を克服することのできるエンジンパラメータのオンボード合成（ＥＰＯＳ）が必要である。
本発明の態様に従って、制御システムが開示される。制御システムは、制御面を備えた制御装置を位置決めするアクチュエータを含んでいてもよく、このアクチュエータは、モデル状態を制御するために制御面を位置決めする。システムは、モデル出力の関数としてアクチュエータに指示する制御法則を含んでもよい。制御システムは、モデル出力を生成するモデル処理装置を含んでもよい。モデル処理装置は、モデル入力を処理し、モデル動作モードを設定する入力オブジェクトと、モデル処理装置の動的状態を設定する設定状態モジュールと、を備えている。また、動的状態は、モデル動作モードに基づいてオープンループモデルに入力される。オープンループモデルは、動的状態およびモデル入力の関数として現状のモデルを生成する。現状のモデルへの制約は、一連のサイクル合成モジュールに基づいている。一連のサイクル合成モジュールの各部は、制御装置のサイクルの構成要素をモデル化し、一連のユーティリティーを備えている。一連のユーティリティーは、構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づいている。モデル処理装置は、オープンループモデルにおける前の状態のモデル出力および現状のモデルに基づいてモデルの推定状態を決定する推定状態モジュールをさらに含んでもよい。推定状態モジュールは、モデルの推定状態を決定するためにオンライン線形化およびゲイン算出を用いて推定器ゲインを決定する。モデル処理装置は、モデル出力を決定するためにモデルの推定状態を処理する出力オブジェクトを含んでもよい。
改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、現状のモデルに基づく偏導関数を取得することを含んでもよい。
さらなる改善において、現状のモデルに基づく偏導関数は、ヤコビ行列である。
別のさらなる改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、現状のモデルに基づく偏導関数を用いてゲイン設計のための線形システムを構築することをさらに含んでもよい。
さらなる改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、ゲイン設計のための線形システムに基づいて推定器ゲインを決定することをさらに含んでもよい。
改善において、推定器ゲインは、現状のモデルにおけるエラーベクトルの最小化に用いられる。
さらなる改善において、推定状態のモデルは、前の状態および現状の導関数に基づいてモデルの推定状態を決定するために数値積分を用いる。
別の改善において、制御装置は、ガスタービンエンジンであってもよい。
さらなる改善において、１つまたは複数のサイクル合成モジュールは、ガスタービンエンジンのサイクルの要素に関連する１つまたは複数の物理的性質の数学的抽象化に基づいている。
本発明の別の態様に従って、制御装置の制御方法が開示される。この方法は、モデル処理装置を用いてモデル出力を生成することを含んでもよい。制御システムは、モデル出力を生成するモデル処理装置を含んでもよく。モデル処理装置は、モデル入力を処理し、モデル動作モードを設定する入力オブジェクトと、モデル処理装置の動的状態を設定する状態設定モジュールと、を備えている。また、動的状態は、モデル動作モードに基づいてオープンループモデルに入力される。オープンループモデルは、動的状態およびモデル入力の関数として現状のモデルを生成する。現状のモデルへの制約は、一連のサイクル合成モジュールに基づいている。一連のサイクル合成モジュールの各部は、制御装置のサイクルの構成要素をモデル化し、一連のユーティリティーを備えている。一連のユーティリティーは、構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づいている。モデル処理装置は、オープンループモデルにおける前の状態のモデル出力および現状のモデルに基づいてモデルの推定状態を決定する推定状態モジュールをさらに含んでもよい。推定状態モジュールは、モデルの推定状態を決定するためにオンライン線形化およびゲイン算出を用いて推定器ゲインを決定する。モデル処理装置は、モデル出力を決定するためにモデルの推定状態を処理する出力オブジェクトを含んでもよい。この方法は、さらに、制御法則を用いたモデル出力の関数として制御装置に関連するアクチュエータに指示すること、および、アクチュエータを用いて制御面を備えた制御装置を位置決めすることをさらに含んでいてもよい。アクチュエータは、モデル状態を制御するために制御面を位置決めする。
改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、現状のモデルに基づく偏導関数を取得することを含んでもよい。
別のさらなる改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、現状のモデルに基づく偏導関数を用いてゲイン設計のための線形システムを構築することをさらに含んでもよい。
さらなる改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、ゲイン設計のための線形システムに基づいて推定器ゲインを決定することをさらに含んでもよい。
改善において、推定器ゲインは、現状のモデルにおけるエラーベクトルの最小化に用いられる。
さらなる改善において、推定状態モデルは、前の状態および現状の導関数に基づいてモデルの推定状態を決定するために数値積分を用いる。
本開示の別の態様に従って、ガスタービンエンジンが開示される。ガスタービンエンジンは、ファン、このファンの下流の圧縮機区画、この圧縮機区画の下流の燃焼器区画、および圧縮機区画の下流のタービン区画を含んでもよい。さらに、ガスタービンエンジンは、制御面を備えたガスタービンエンジンを位置決めするアクチュエータを含んでもよい。アクチュエータは、モデル状態を制御するために制御面を位置決めする。ガスタービンエンジンは、モデル出力の関数としてアクチュエータに指示する制御法則を含んでもよい。ガスタービンエンジンは、モデル出力を生成するモデル処理装置を含んでもよい。モデル処理装置は、モデル入力を処理し、モデル動作モードを設定する入力オブジェクトと、モデル処理装置の動的状態を設定する設定状態モジュールと、を備えている。動的状態は、モデル動作モードに基づいてオープンループモデルに入力される。オープンループモデルは、動的状態およびモデル入力の関数として現状のモデルを生成する。現状のモデルへの制約は、一連のサイクル合成モジュールに基づいている。一連のサイクル合成モジュールの各部は、ガスタービンエンジンのサイクルの構成要素をモデル化し、一連のユーティリティーを備えている。一連のユーティリティーは、構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づいている。モデル処理装置は、オープンループモデルにおける前の状態のモデル出力および現状のモデルに基づいてモデルの推定状態を決定する推定状態モジュールをさらに含んでもよい。推定状態モジュールは、モデルの推定状態を決定するためにオンライン線形化およびゲイン算出を用いて推定器ゲインを決定する。モデル処理装置は、モデル出力を決定するためにモデルの推定状態を処理する出力オブジェクトを含んでもよい。
改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、現状のモデルに基づく偏導関数を取得することを含んでもよい。
別のさらなる改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、現状のモデルに基づく偏導関数を用いてゲイン設計のための線形システムを構築することをさらに含んでもよい。
さらなる改善において、オンライン線形化およびゲイン算出は、ゲイン設計のための線形システムに基づいて推定器ゲインを決定することをさらに含んでもよい。
改善において、推定器ゲインは、現状のモデルにおけるエラーベクトルの最小化に用いられる。
流体を用いたエンジニアリングシステムの例示的な制御システムのブロック図である。 図１の制御システムの例示的なエンジンパラメータのオンボード合成（ＥＰＯＳ）モジュールのブロック図である。 図２のＥＰＯＳの例示的なＣＡＭ入力オブジェクトのブロック図である。 図２のＥＰＯＳの例示的なコンパクトな空力熱（ＣＡＭ）オブジェクトのブロック図である。 図４のＣＡＭオブジェクトの例示的なオープンループモデルのブロック図である。 図２のＥＰＯＳの例示的な出力調整モジュールのブロック図である。 図４のＣＡＭオブジェクトの例示的な推定状態モジュールのブロック図である。 図７の推定状態モジュールの例示的なＣＡＭオンライン線形化およびゲイン算出のブロック図である。 図１および／または図２の例示的なＥＰＯＳを実装するために実行してもよい機械で読み取り可能な命令を表すフローチャートである。 図２および／または図４の例示的なＣＡＭを実装するために実行してもよい機械で読み取り可能な命令を表すフローチャートである。 図７，図８および／または本明細書の開示に記載のあらゆる要素の機械で読み取り可能な命令を実行してもよい例示的な処理システムのブロック図である。
図面が必ずしも一定比例尺に従うとは限らないことを理解すべきである。場合によっては、本発明を理解する上で必要ではない詳細、または、他の詳細を理解することを困難にするような詳細に関しては省略してもよい。もちろん、本開示が本明細書内で示される特定の実施形態のみに限られないことも理解すべきである。
図面、特に図１を参照すると、本開示に従う流体を用いたエンジニアリングシステムの制御システムは、全体として付号１００で示される。オペレータインターフェイス１４０が制御要求を生成してもよく、また、エンジンパラメータのオンボード合成（ＥＰＯＳ）１１０が制御要求を受けてもよい。例えば、オペレータインターフェイス１４０は、コックピットナビゲーションシステムおよび／またはオペレータワークステーションのようなリアルタイムインターフェイスであってもよい。さらに、または別の手法として、オペレータインターフェイス１４０は、例えば、ガイダンス、ナビゲーション、および制御コンピュータまたは自動操縦システム等を含むソフトウェア制御構成要素１５０に制御コマンドを記録するのに適した別のより一般化されたプロセス制御インターフェイスを含んでもよい。さらに、制御要求は、ソフトウェア制御要素１５０と作用的に関連する内部メモリまたは他の内部プログラミングによって生成されてもよい。
制御要素１５０は、装置１３０に対する制御命令を生成および／または処理してもよいＥＰＯＳ１１０および制御法則１１１を含んでいてもよい。ＥＰＯＳ１１０および制御法則１１１は、装置１３０に関連する連想的関数において監視、制御、または他の動作を行うために設計されたソフトウェアモジュールとして実装されてもよい。制御法則１１１は、ＥＰＯＳ１１０から制御フィードバックを得てもよく、オペレータインターフェイス１４０からのコマンドを制御してもよい。制御法則１１１は、装置１３０を制御するためにハードウェア制御要素１２０によって処理される工学単位における制御要求を生成してもよい。
さらに、ソフトウェア制御構成要素１５０は、データそれぞれの入力／出力先のために出力および／または入力データを処理する出力調節器１１３および／または入力調節器１１５を含んでもよい。入力調節器１１５により提供されるＥＰＯＳ１１０への入力は、レンジ障害と、インレンジ故障（レート制限、クロスチャネルミスマッチ等）と、を検出するために、また、入力の健全性の指標に合わせて合理的な入力値を提供するために、障害検出および調整（ＦＤＡ）論理１１７により処理されてもよい。
さらに、ハードウェア制御構成要素１２０は、ソフトウェア制御構成要素１５０により生成されたデジタルデータを装置１３０による読み取りが可能なアナログ形式（電気信号等）に変換してもよく、また、装置１３０により生成されたアナログデータをソフトウェア構成要素１５０による読み取りが可能なデジタルデータに変換してもよく、また、可読性のためにこれらの入力および出力データを調整し、および／または装置１３０に関連するアクチュエータ１２４を制御してもよい。デジタル−アナログ変換器１２２は、制御法則１１１により生成されたデジタル信号をアクチュエータ要求に変換することができる。アクチュエータ１２４は、ＥＰＯＳ１１０により生成された命令に従って装置１３０の様々な制御構成要素を位置決めするように制御ハードウェアを用いる１つまたは複数の装置であってもよい。アクチュエータ１２４等のアクチュエータは、迅速かつ正確な装置の制御を行うように設計されていてもよい。
アクチュエータセンサー１２５は、アクチュエータ１２４の様々な状態を測定するために含まれてもよく、アクチュエータの状態（または位置）は、装置１３０の様々な制御構成要素の物理的構成に関連してもよい。例えば、流体を用いたシステムは、アクチュエータを含むことが多く、アクチュエータの線形位置または角度位置は、アクチュエータセンサー１２４によって感知され、また、アクチュエータは、制御面の物理的位置、または圧縮機、燃焼器、タービンおよび／またはノズル／排出装置アセンブリの近くに位置する制御装置の物理的位置に関連する。
さらに、ハードウェア制御構成要素１２０は、装置システムセンサー１２６を含んでもよい。装置システムセンサー１２６は、装置１３０に関連する動作パラメータを測定してもよい。例えば、流体を用いたシステムは、流路における様々な軸方向位置および径方向位置での作動流体の圧力、温度および液体の流れを測定する装置システムセンサー１２６を含んでもよい。装置システムセンサー１２６は、様々な異なる感知装置を備えており、これらの装置には、温度センサー、流量センサー、振動センサー、デブリセンサー、電流センサー、電圧センサー、レベルセンサー、高度センサーおよび／またはブレードチップセンサーが含まれるが、これらに限定されない。装置システムセンサー１２６は、アクチュエータ１２４に指示して装置１３０を制御するために、装置１３０の関数に関連する動作パラメータ、例えば、ＥＰＯＳ１１０に提示される制御コマンドおよびＥＰＯＳ１１０により生成される制御要求に関連するパラメータを測定するように位置決めされてもよい。
装置システムセンサー１２６およびアクチュエータセンサー１２５は、いずれも、前記センサーからの読み取り結果に基づいて、電気信号を生成してもよい。アクチュエータセンサー１２５および装置システムセンサー１２６により生成された電気信号は、アナログ−デジタル変換器１２３へと伝達されてもよい。アナログ−デジタル変換器によって電気信号を、入力調整モジュール１１５により処理された後にＥＰＯＳ１１０との互換性を持ち、ＥＰＯＳ１１０により読み取られるデジタル信号データに変換してもよい。
装置１３０は、流体を用いた任意のエンジニアリングシステムであってもよい。流体を用いたエンジニアリングシステムの例は、航空用および発電用ガスタービンエンジンと、ＨＶＡＣ＆Ｒ（暖房、換気、空調および冷凍）と、燃料電池と、炭化水素の抽出、材料加工および製造のための他のより一般化された流体処理システムと、を含んでもよい。様々な実施例において、装置１３０の物理的構成要素は、圧縮機、燃焼器、タービン、シャフト、スプール、ファン、送風機、熱交換器、バーナー、燃料電池、電動機および発電機、原子炉容器、貯蔵容器、流体分離装置、パイプ、ダクト、バルブ、ミキサーおよび他の流体処理装置またはフロー制御装置を含むが、これらに限定されない。
いくつかの実施例において、装置１３０は、回転エネルギー、電力またはリアクティブトラストを生成するため、暖房、換気、空調および冷凍を行うため、あるいは他の流体処理機能を実行するために、作動流体における熱力学的サイクルを実行してもよい。可能なサイクルの範囲には、以下のサイクルおよびその導関数、つまりオットーサイクル、ディーゼルサイクル、ブレイトンタービン（または第１エリクソン）サイクル、ブレイトンジェット（バーバー／ジュール）サイクル、ベル・コールマン（逆ブレイトン）サイクル、エリクソン（第２エリクソン）サイクル、ルノアール（パルスジェット）サイクルならびにカルノー、スタッダートおよびスターリングサイクルが含まれるが、これらに限定されない。さらに、または別の手法として、装置１３０は、暖房、冷房、フロー制御、または農業での加工応用、輸送、食品および飲料生産、製薬生産、または製造、もしくは炭化水素燃料の抽出や輸送、処理等の多数の個別の熱力学プロセスを実行してもよい。可能な熱力学プロセスの範囲には、断熱的、等温的、等圧的、等エントロピー、および等大の（等容または等積の）変換、発熱反応、吸熱反応および相変化が含まれるが、これらに限定されない。
本実施例において、装置１３０は、ガスタービンエンジンである。このように、装置１３０の監視される態様は、圧縮機、燃焼器、タービンおよび／またはノズル／排出装置アセンブリを含んでもよいが、これらに限定されない。ガスタービンエンジンの用途において、ＥＰＯＳ１１０により受けられ／生成された入力および出力の数値は、ガスタービンエンジンの構成要素（つまり、圧縮機、燃焼器、タービンおよび／またはノズル／排出装置アセンブリ等）に関連した位置（つまり、ノズル面積、可変ベーンの角度、流路面積等）の数値、構成要素に関連した状態、構成要素に関連した実際に感知されたパラメータ（つまり、スプール速度、ガス通路の温度、構成要素付近の圧力、構成要素付近の流量等）の数値を示すベクトルであってもよい。
ＥＰＯＳ１１０によって処理されるデータは、装置１３０の関数に関連するパラメータを含むベクトルである。ＥＰＯＳ１１０の例示的な入力ベクトルは、外部入力ベクトル（ＵE）および補正真理ベクトル（ＹCt）を含んでもよい。ＵEは、ＥＰＯＳ１１０により処理される外部入力の数値を含んでもよい。ＵEは、装置１３０における様々な制御要素の構成、位置および状態を示してもよい。例えば、ガスタービンエンジンでは、外部入力ベクトルＵEの個別の要素は、エフェクターの位置に関連する一連の数値を有する。これらエフェクターの位置の数値は、燃料の流量、ノズル面積、可変ベーンの角度、流路オリフィスの面積および他の制御要素パラメータを示してもよい。さらに、ＵEは、装置１３０の動作に関連する境界条件に関する一連の数値を有してもよい。いくつかの境界条件、例えば装置１３０の物理的境界における流体の温度、圧力および流量等は、装置システムセンサー１２６によって直接測定されてもよい。流体を用いた用途において、境界条件は、境界の流れの条件、入口および出口の位置を含んでもよい。航空機用途に特有の他の境界条件には、飛行速度、高度および抽気または電力抽出のパラメータが含まれるが、これらに限定されない。
補正真理ベクトルＹCtは、制御システムのリアルタイム実行に関連するデータを含んでもよく、装置１３０の動作に関連するパラメータの実際の（感知された）数値を示す。ＹCtの要素は、アクチュエータセンサー１２５および／または装置システムセンサー１２６による測定値に基づいてもよい。さらに、ＹCtの要素は、感知されるパラメータの、よく理解され信頼されたモデル、例えばピトー管またはベンチュリ管の前後差圧の低下に基づいた流量モデルから得られる数値に基づいてもよい。ガスタービンエンジンについては、典型的なＹCtのベクトル要素としては、スプール速度、ガス通路温度および／または圧力のような圧縮機、燃焼器、及びタービンのエンジン部品に近接してもよいこれらの全ての数値が含まれるが、これらに限定されない。キャリブレーションを含む非リアルタイム用途の文脈においてＹCtは、物理的に試験された、またはモデルベースで、忠実度の高いデータに対応することができる。
本開示のコンパクトな空力熱モデル（ＣＡＭ）を用いて、図２は、図１のＥＰＯＳ１１０の実施例をさらに詳細に示す。図２のＥＰＯＳ１１０には、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０、コンパクトな空力熱モデル（ＣＡＭ）オブジェクト２３０、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０が含まれるが、これらに限定されない。ＥＰＯＳ１１０は、ベクトルＵERawおよびＹCtRawに関連する生の入力データを受信することができる。ＵERawは、アクチュエータセンサー１２５、装置システムセンサー１２６および／または関連する他のあらゆるセンサーおよび／または入力から得られる数値を含んでもよい。ＹCtRawは、アクチュエータセンサー１２５、装置システムセンサー１２６および／または関連する他のあらゆるセンサーおよび／または入力から得られる数値を含んでもよい。
ＣＡＭ入力オブジェクト２２０は、ＵEベクトルから受信した選択された数値を入力ベクトルＵE_inへとパッケージ化してもよい。同様に、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０は、受信された入力から選択された数値を入力補正真理ベクトルＹCt_inへとパッケージ化してもよい。さらに、ベクトルＵE_in，ＹCt_inは、その後、入力値を保護するために調整されてもよい。これは、ベクトル上での数値の範囲制限、命令に基づく数値の制限、および／またはあらゆる追加の入力修正関数の実行により行われてもよい。また、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０は、ＦＡＤＥＣ１１０の動作モード（ＯｐＭｏｄｅ）を決定するために受信される入力ベクトルを用いてもよい。入力調整モジュール２２０は、調整された外部入力ベクトルＵE、調整された補正真理ベクトルＹCtおよびＯｐＭｏｄｅベクトルを出力してもよい。
ベクトル数値の入力の妥当性は、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０のセンサー入力ごと障害検出および特定の調整論理により（例えば、ＦＤＡ論理１１７からの処理を介して）確認されてもよい。障害検出および調整論理は、レンジ障害と、インレンジ故障（レート制限、クロスチャネルミスマッチ等）と、を検出し、また、入力の健全性の指標に合わせて合理的な入力値を提供する。例示的なＣＡＭ入力オブジェクト２２０は、図３の参照のもと、以下に詳細に記されている。
ＣＡＭ入力オブジェクト２２０の出力は、ＣＡＭオブジェクト２３０により受信される。ＣＡＭオブジェクト２３０は、エンジン構成要素の空力熱表現または構成要素モジュールを含んでもよい。ＣＡＭオブジェクト２３０内の構成要素モジュールは、装置１３０の挙動に関わる物理法則（エネルギー保存の法則、質量保存の法則、運動量保存の法則、回転システムに関するニュートンの運動の第２法則および／または他のあらゆる追加の既知の計算可能な物理モデル）の数学的抽象化に関連するシステムの制約に従って動作してもよい。ＣＡＭオブジェクト２３０内に含まれる各モジュールのシステム制約は、装置１３０の監視領域および／または関数（つまり、バイパスダクト抽気モジュール、低スプール圧縮機モジュール、バーナーモジュール、寄生電力抽出等）をシミュレートするようにプログラムされた特定の制約を有してもよい。
ＣＡＭオブジェクト２３０は、内部ソルバの状態に合わせた入力ベクトルを用い、機能しながらオンボード補正状態、ソルバ状態および物理状態を表現してもよい。ソルバ状態は、高速ダイナミクスを処理し、代数ループを解き、高度に非線形なモデル要素を平滑化するために導入されてもよい。ＣＡＭオブジェクト２３０は、合成パラメータのベクトルＹを出力してもよい。ベクトルＹは、ＣＡＭオブジェクト２３０によって決定される動作範囲に関連して推定されてもよい。例示的なＣＡＭオブジェクト２３０は、図４を参照のもと、以下に詳細に記されている。
ＣＡＭオブジェクト２３０の出力は、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０によって受信されてもよい。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、消費制御ソフトウェアおよび／またはハードウェアが必要とするＣＡＭ出力を後処理選択してもよい。出力によっては、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、単位変換を行い、試験加算器を適用し、および／または動作の開始時に、周囲条件および/またはＣＡＭの出力との間の補間を実行してもよい。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、関連する構成要素（すなわち、温度、圧力、流れ、センサー温度、及び/又は他の出力の合成）によって、望ましい特定の値にＹベクトルを解凍してもよい。また、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、構成要素間のステーションの流れ、温度、圧力、および／または燃料を、空気比、トルク、スラスト、抽気の流れ、および／または、圧縮機およびタービンケースクリアランスへと出力する。また、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、ＥＰＯＳ１１０によって決定された現在の状態（例えば、前述の「ＯｐＭｏｄｅ」動作モード）を示してもよい。例示的なＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、図１０を参照のもと、以下に詳細に記されている。
ＣＡＭ入力オブジェクト２２０に戻り、図３は、図２のＣＡＭ入力オブジェクト２２０の例示的な実施例を示す。図３のＣＡＭ入力オブジェクトは、ＵEベクトルパッケージャ３１０、ＹCtベクトルパッケージャ３２０、ＯｐＭｏｄｅデタミナー３３０、および入力保護モジュール３４０を含んでもよい。ＵEベクトルパッケージャは、ベクトルＵERawを受信してもよく、また、ＵEベクトルパッケージャ３１０は、入力ベクトルから所望の数値を選択し、ベクトルＵE_inを生成してもよい。ベクトルＵE_inは、入力保護モジュール３４０に出力される。また、ＵEベクトルパッケージャ３１０は、単位変換および提示されない場合もあるＵEの数値の合成のために用いられてもよい。同様に、ＹCtベクトルパッケージャは、ベクトルＹCtRawを受信してもよい。ＹCtベクトルパッケージャ３１０は、入力ベクトルから所望の数値を選択してもよく、ベクトルＹCt_inを生成してもよく、ベクトルＹCt_inは、入力保護モジュール３４０に出力されてもよい。
ＯｐＭｏｄｅデタミナー３３０は、各動作モードの実行に必要な入力値の健全性に基づき、ＣＡＭオブジェクト２３０の動作モードを確立してもよい。健全性は、ＦＤＡ論理１１７により決定される制御センサーの状態と、内部状態および出力条件のような、ＣＡＭオブジェクト２３０により内部生成された情報と、を含んでもよい。ＯｐＭｏｄｅデタミナー３３０は、可能な入力に基づいて最高度の忠実度モードを追及する論理設計を用いて動作してもよく、障害に対応するために忠実度モードを下げてもよい。ＯｐＭｏｄｅデタミナー３３０により決定される動作モードは、装置１３０の関数に関連するプログラムされたリストの動作モードの１つであり、入力ベクトル数値および／またはＣＡＭ状態の条件および／または出力に基づく。様々な下流の要素の関数は、ＯｐＭｏｄｅデタミナー３３０に決定された結果の動作モードによる影響を受けてもよい。
ＣＡＭのＯｐＭｏｄｅが決定されると、入力保護モジュール３４０は、ＯｐＭｏｄｅベクトルおよびベクトルパッケージャ３１０、３２０からの入力を用い、入力ベクトルＵEおよびＹCtを決定する。前記ベクトルは、図４で詳細に示すように、ＣＡＭオブジェクト２３０によって受信される。
ＣＡＭオブジェクト２３０は、状態ベクトルＸC，ＸS，ＸPを生成してもよい。物理状態ベクトル（ＸP）は、関連する時間の間に装置１３０のダイナミクスに関連するシミュレートされたパラメータを含み、そのパラメータの導関数（ＸPDot）は、オープンループモデル４１０において計算される。ベクトルＸPには、スプールシャフト速度、装置の材料の温度等が含まれてもよいが、これらに限定されない。ソルバ状態ベクトルＸSは、装置１３０の特定の構成要素に合うように行われる調整に関連する数値を含んでもよい。これらの数値は、ＣＡＭから発生するエラーを補うための調整であってもよい。ＸCベクトルは、ＹCtの実際の数値に匹敵するモデル化されたＹCベクトルを生成するための改善としてシミュレートされた構成要素レベル数値である、オンボード補正状態に関連する数値を含んでもよい。さらに、ＣＡＭオブジェクト２３０は、個別のリアルタイムシミュレーションとして実装されてもよいため、ＣＡＭオブジェクト２３０は、シミュレーションにおいてそれぞれｋの文字で示される動的パスを完全に実行してもよい。各シミュレーションパスｋおよびシミュレーション時間ステップｄｔの生成物がシミュレーション時間である。ｋの数値は、１ずつ連続的に増加してもよい（例えば、ｋ＝［１、２、３、…］）。
設定状態モジュール４２０は、ＵEベクトル、ＹCtベクトルおよびＯｐＭｏｄｅベクトルの入力を受信してもよい。さらに、設定状態モジュール４２０は、推定状態モジュール４４０により生成されるＸベクトルの前の状態の数値を受信してもよい。図４では、前の状態は、状態「（ｋ−１）」で示される。状態設定モジュール４２０は、基点の数値を持つＸベクトルにおける状態をオーバーライドしてもよい。しかし、オーバーライドを必要としない数値の場合、設定状態モジュール４２０は、要素を通じるパスとして動作してもよい。設定状態モジュール４２０のオーバーライド関数は、ＣＡＭモジュール２３０への動作モード（ＯｐＭｏｄｅ）入力に応じて基点（Ｕ）または外部（ＹCt）数値を以てＸベクトル内の数値をオーバーライドしてもよい。オーバーライド数値を得るために、設定状態モジュール４２０は、初期化の間に用いる目的でＣＡＭ状態の基点の数値を調べてもよい。また、設定状態モジュール４２０は、ソルバ状態のアクティブなサブセットを選択してもよい。出力として、設定状態モジュール４２０は、補正状態（ＸC）ベクトル、ソルバ状態（ＸS）ベクトルおよび物理状態（ＸP）ベクトルをオープンループモデル４１０において使用するために生成してもよい。
オープンループモデル４１０は、各々が装置１３０に関連する構成要素、関数、および／または条件に関係する１つまたは複数のサイクル合成モジュールから成ってもよい。本実施例において、オープンループモデル４１０は、装置１３０のサイクルに関連する構成要素、関数、および／または条件を表す様々なサイクル合成モジュールから構成される。オープンループモジュールは、特定の数のモジュールに限定されず、装置１３０に関連する構成要素、関数、および／または条件をシミュレートするために用いられるいかなる数のモジュールを含んでもよい。オープンループモデル４１０は、設定状態モジュール４２０およびエフェクター／境界条件ベクトル（ＵE）からの補正状態（ＸC）ベクトル、ソルバ状態（ＸS）ベクトルおよび物理状態（ＸP）ベクトルの入力を受信してもよい。オープンループモデル４１０への数値入力は、装置１３０の構成要素をシミュレートする様々なモジュールでの入力として用いられてもよい。オープンループモデル４１０は、ＵE（ｋ）およびＸ（ｋ）に基づいて合成パラメータのベクトルＹ（ｋ）を形成するために、サイクル合成モジュールによって生成された数値を用いる。合成パラメータのベクトルＹ（ｋ）は、オープンループモジュール４１０のシミュレートされた物理特性から決定された合成サイクルの数値を含み、また、装置１３０の制御に用いられてもよい。
図５は、一連のサイクル合成モジュールを示し、図４のオープンループモデル４１０の例示的な実施例を示す。オープンループモデル４１０は、１次流モジュール５１０の群、２次流モジュール５２０の群、追加的モジュール５３０の群およびベクトルデータパッケージャ５４０を含んでもよい。オープンループモデル４１０は、設定状態モジュール４２０およびエフェクターベクトル（ＵE）から、補正状態（ＸC）ベクトル、ソルバ状態（ＸS）ベクトルおよび物理状態（ＸP）ベクトルの入力を受信してもよい。１次流モジュール５１０の群、２次流モジュール５２０の群および追加的モジュール５３０の全ては、設定状態モジュール４２０およびエフェクターベクトル（ＵE）から、補正状態（ＸC）ベクトル、ソルバ状態（ＸS）ベクトルおよび物理状態（ＸP）ベクトルからの入力を受信してもよい。さらに、オープンループモジュール４１０は、上述のモジュール群を含むだけに限定されず、オープンループモジュール４１０は、モジュール群を省略してもよく、および／または他のモジュール群を含んでもよい。オープンループモデル４１０の任意または全てのモジュールは、各モジュールの出力を生成するように互いに作用しあってもよい。
オープンループモジュール４１０の各モジュールは、装置１３０の構成要素を表し、ユーティリティーのライブラリーにより実装されてもよい。各ユーティリティーは、構成要素の計算の様々な部分を補う物理的性質の数学的表現であってもよい。例えば、モジュールのユーティリティーは、ＣＡＭオブジェクト２３０内で再利用可能な圧縮機、タービン、抽気、圧力損失等の表現を含んでもよく、ＥＰＯＳ１１０の可読性や持続性を改善してもよい。これらの構成要素は、空力学および熱力学プロセスの物理的表現から構築されてもよい。各モジュールは、例えば、総圧力、全温度、燃料／空気比率や構成要素の出口におけるガスの流れおよび／または装置１３０のモデル部分に関連する他のあらゆるパラメータを含む、例えば出力ベクトルを生成してもよい。
いくつかの例において、１次流モジュール５１０は、装置１３０の対応する要素に基づいて、低スプール圧縮機をモデル化したＣＭＰ＿Ｌモジュール６０５、低スプール圧縮機に関連する抽気をモデル化したＤ＿ＢＬＤ＿ＳＴＢ６１０モジュール、圧縮機のダクトを通過する空気の流れに関連する圧力損失をモデル化したＤ＿ＣＳ＿ＩＮＴモジュール６１５、高スプール圧縮機をモデル化したＣＭＰ＿Ｈモジュール６２０、高スプール圧縮機の出口のダクトにおける計装に関連する圧力損失をモデル化したＤ＿Ｉ０３０モジュール６２５、デフューザーをモデル化したＤ＿ＤＩＦ＿ＢＵＲＮモジュール６３０、バーナーをモデル化したＢＲＮ＿ＰＲＩモジュール６３５、高スプールタービンをモデル化したＴＲＢ＿Ｈモジュール６４０、低スプールタービンをモデル化したＴＲＢ＿Ｌモジュール６４５、低タービン出口ガイドベーンダクトをモデル化したＤ＿ＥＧＶ＿ＬＴモジュール６５０、出口ガイドベーンダクト後部のプローブに関連する圧力損失をモデル化したＤ＿Ｉ０４９５モジュール６５５、計装プローブを含むダクトを通して移動する空気に関連する圧力損失をモデル化したＤ＿Ｉ＿ＮＯＺ＿ＰＲＩモジュール６６０、第１ノズルダクトをモデル化したＤ＿ＴＥＣ＿ＮＯＺモジュール６６５、第１ノズルダクトに関連する圧力損失をモデル化したＤ＿ＮＯＺ＿ＰＲＩモジュール６７０、およびＮＯＺ＿ＰＲＩモジュール６７５第１ノズルを含んでもよいが、これらに限定されない。さらに、２次流モジュール５２０は、装置１３０の対応する要素に基づいて、ファンの外径圧縮機をモデル化した例示的なＣＭＰ＿Ｆ＿ＳＥＣモジュール７０５、ファン出口ガイドベーンダクトをモデル化したＤ＿ＥＧＶ＿ＦＯモジュール７１０、低圧縮機と高圧縮機との間の出口ダクトをモデル化したＤ＿ＢＬＤ＿ＳＥＣモジュール７１５、Ｂ２５抽気の下流のダクトをモデル化したＤ＿ＡＶＥ＿１４０モジュール７２０、装置１３０のバイパスダクト抽気をモデル化したＤ＿ＢＬＤ＿ＮＯＺ＿ＳＥＣモジュール７２５、第２ノズルダクトをモデル化したＤ＿Ｉ＿ＮＯＺ＿ＳＥＣモジュール７３０、および第２ノズルをモデル化したＮＯＺ＿ＳＥＣモジュール７３５を含んでもよいが、これらに限定されない。さらに、特定の流れに関連しないモジュールもいくつかあり、モジュール５３０は、装置１３０の条件に基づいて、装置１３０のエネルギーおよび／または効率損失の影響をモデル化したＰＯＷＥＲ＿ＥＸＴＲＡＣＴモジュール８０５、装置１３０のファンのギアボックスの電力損失の計算をモデル化したＦＡＮ＿ＩＤ＿ＰＯＷＥＲモジュール８１０、および装置１３０内のトルクの不安定なバランスに関するエネルギー保存の計算をモデル化したＴＯＲＱＵＥ＿ＢＡＬＡＮＣＥモジュール８１５、およびＯＬＭ４１０内で検知されるエラーを解決するＣＡＬＣ＿ＥＲＲ＿ＳＬＶＲモジュール８２０を含むが、これらに限定されない。さらに、装置１３０に関連するあらゆる追加的な物理的性質をモデル化したあらゆる追加的なモジュールおよび／またはモジュール群は、オープンループモデル４１０の一部として含まれてもよい。
図５の例示的なモジュールは、１つまたは複数の物理学ベースの設定可能なユーティリティーを用いて設計されてもよい。設定可能なユーティリティーは、ＥＰＯＳ構造内のサブシステムのライブラリーに含まれてもよい。オープンループモジュール４４０は、前もってプログラムされた命令および／またはユーザー入力に基づいて、物理学ベースの設定可能なユーティリティーのサブシステムから上述のモジュールをコンパイルしてもよい。
データがオープンループモデル４１０の様々なモジュール全体を通して処理されると、ベクトルデータパッケージャ５４０は、１次流モジュール５１０の群、２次流モジュール５２０の群、および追加的モジュール５３０から入力されたデータを受信する。モデル状態および入力に基づく合成パラメータのベクトルＹ（ｋ）に加え、オープンループモデルは、ソルバ状態ベクトル（ＸS）に関連するソルバエラーベクトル（ＥｒｒＳｌｖｒ）を出力してもよい。また、オープンループモデル４１０は、物理状態導関数ベクトル（ＸPDot）を収集し出力してもよい。受信データは、ベクトルデータパッケージャ５４０によりベクトルＹ（ｋ）、ベクトルＥｒｒＳｌｖｒ、およびベクトルＸPDotの形でパッケージされてもよい。さらに、ベクトルデータパッケージャは、ベクトルデータをより少ないベクトルおよび／または追加的なベクトルにパッケージしてもよい。
オープンループモデル４１０の前記モジュールを含むように用いられる特定のユーティリティーは、ガスを用いた特性をモデル化してもよく、例えば温度および燃料／空気比の関数として特定の熱、エンタルピーおよび燃料／空気比の関数として相対圧力、温度および燃料／空気比の関数としてエンタルピー、温度および燃料／空気比の関数として特定の比熱比、温度および燃料／空気比の関数として相対圧力、温度および燃料／空気比の関数として相対圧力、エンタルピーおよび燃料／空気比の関数として温度、および／または温度および燃料／空気比の関数としてガス定数および比熱比を表してもよい。他の例示的なユーティリティーは、ガスの全温度の関数として熱伝導率、ガスの全温度の関数として絶対粘度、特定の熱およびガス定数の関数として臨界流パラメータ、材料の温度および／またはタイプの関数として熱膨張係数、材料の温度および／またはタイプの関数として材料の特定の熱、および／または材料の温度およびタイプの関数として材料の熱伝導率をモデル化してもよい。さらに、他のガスに関連する関数をモデル化した他のユーティリティーも提示される。さらに、または別の手法として、装置１３０に関連する他のあらゆる特性をモデル化する他のあらゆるユーティリティーが含まれてもよい。
さらに、オープンループモデル４１０を含むモジュールは、１つまたは複数の設定可能なユーティリティーを含んでもよい。設定可能なユーティリティーは、エンジン構成要素の複雑な表現であってもよい。例えば、設定可能なユーティリティーは、圧縮機またはタービン等の主要な構成要素における特定の物理的影響を表現してもよい。設定可能なユーティリティーの各インスタンスは、設定可能なモデルのインターフェイスが変更されないままであったとしても、ユーティリティーがモデル化する物理的プロセスのいくつかの表現のうちの１つとして選択されてもよい。設定可能なユーティリティーは、潜在する設定可能なサブシステムの切り替えにより特定の構成要素を表現して自身を再構成してもよい。このような設定可能なユーティリティーの使用は、オープンループモデル４３０のソフトウェア応用の持続性に貢献する。
例示的な実施例において、設定可能なユーティリティーは、装置１３０の圧縮機におけるレイノルズ効果をモデル化するように設計されてもよく、圧縮機の特定の構成要素（例えば、高スプール圧縮機、低スプール圧縮機等）を表現するように自身を再構成してもよい。圧縮機のレイノルズ効果に関わるこの例示的な設定可能なユーティリティーは、サイクル合成モジュールの形成に用いられてもよく、また、低スプール圧縮機（例えば、図５のＣＭＰ＿Ｌモジュール６０５）、高スプール圧縮機（図５のＣＭＰ＿Ｈモジュール６２０）、および／または圧縮機のシミュレーションに関連する他のあらゆるモジュールをシミュレートするモジュールにおいて用いられてもよい。同様に、オープンループモデル４１０の特定のモジュールは、装置１３０のタービンにおけるレイノルズ効果をモデル化するために設定可能なユーティリティーを用いてもよく、また、圧縮機の特定の構成要素を表現するために自身を再構成してもよい。
例示的なＯＬＭ４１０において、特定のユーティリティーは、装置１３０の圧縮機の物理的プロセスをモデル化してもよく、このような物理的プロセスをサブユーティリティーとして表現してもよい。圧縮機の例示的なユーティリティーのサブユーティリティーには、装置１３０の基礎物理に関連する基礎物理のユーティリティー（例えば、等エントロピー圧縮、熱力学の法則、理想気体の特性等）、構成要素の空力学マップエバリュエーション、ガス−材料の熱伝導特性、構成要素の抽気モデル、断熱的定常状態からのトルク構成要素および／またはマップ条件とサイクル条件との間のスケーリングの効果（設計、ガス特性、レイノルズ効果、クリアランス、解撚効果、等）が含まれてもよいが、これらに限定されない。このような圧縮機ユーティリティーの出力には、構成要素の出口ガス流条件、抽気の流れ、スワール角、入口ガス流の全構成要素、抽出トルクおよび材料温度の導関数が含まれてもよいが、これらに限定されない。圧縮機ユーティリティーは、圧縮機に関連するモジュールのようなもの、例えばＣＭＰ＿Ｌモジュール６０５および／またはＣＭＰ＿Ｈモジュール６２０を形成するように、他のユーティリティー（例えば、選択スケジューリングパラメータを有するオフボード補正ルックアップテーブル、オンボードを可能にするセレクタ、および／または構成要素のオフボード補正等）と作用的に関連してもよい。
ＯＬＭモデルユーティリティーの別の例は、タービンユーティリティーである。例示的なタービンユーティリティーのサブユーティリティーは、装置１３０の基礎物理に関連する基礎物理のユーティリティー（例えば、等エントロピー圧縮、熱力学の法則、理想気体の特性等）、構成要素の空力学マップエバリュエーション、ガス−材料の熱伝導特性、入口ガイドベーンのモデル、連結タービン冷却抽気のモデル、ローター入口温度の計算、タービンクリアランス効果、および／またはマップ条件とサイクル条件との間のスケーリングの効果（設計、ガス特性、レイノルズ効果、クリアランス、解撚効果、等）が含まれてもよいが、これらに限定されない。このような例示的なタービンユーティリティーの出力には、構成要素出口ガス条件、ローター入口温度、タービンへの流れ、生成トルク、材料温度の導関数、現在の条件での定常状態における材料温度、材料温度の時定数、熱膨張からの装置の径、および／またはクリアランス値が含まれてもよいが、これらに限定されない。タービンユーティリティーは、圧縮機に関連するモジュールのようなもの、例えばＴＲＢ＿Ｈモジュール６４０および／またはＴＲＢ＿Ｌモジュール６４５を形成するように、他のユーティリティー（例えば、選択スケジューリングパラメータを有するオフボード補正ルックアップテーブル、オンボードを可能にするセレクタ、および／または構成要素のオフボード補正等）と作用的に関連してもよい。
図４に戻る。感知合成モジュール４３０は、Ｙにパッケージされ、センサーの環境やセンサー本体の熱慣性における領域／場所の影響により対応する平均ガス通路エンジンステーションと異なるセンサー測定値をモデル制御してもよい。Ｙおよび導関数物理状態ベクトル（ＸPDot）の入力を受けつつ、感知合成モジュール４３０の入力は、ＣＡＭモジュール２３０内で欠陥またはエラーを検知する別の手段として作用してもよい。
Ｙ（ｋ）、ＹC（ｋ）、ＸPDot（ｋ）、および／またはＥｒｒＳｌｖｒ（ｋ）の入力を受信すると、推定状態モジュール４４０は、前記入力を用いて、ＣＡＭ状態ベクトルＸ（ｋ）の次のパス数値を決定してもよい。推定状態モジュール４４０は、ソルバ状態エラーベクトルを測定、補正し、ソルバゲインスケジューリングパラメータを選択し、ソルバ状態ゲインを計算し、スケールを計算し、補正状態エラーベクトルを補正し、状態導関数を積分し、状態積分範囲制限を適用し、初期化の最中に状態積分をリセットし、飽和状態の積分器を検知し、および／または不合理に大きな合成値により示される内部エラーを検知してもよい。
推定状態モジュール４４０は、エフェクターベクトル（ＵE）、合成パラメータベクトル（Ｙ）、オンボード補正状態ベクトル（ＸC）、物理状態ベクトル（ＸP）、ソルバ状態ベクトル（ＸS）、ソルバエラーベクトル（ｅｒｒＳｌｖｅｒ）、および物理状態導関数ベクトル（ＸPDot）の入力を、受信してもよい。推定状態モジュール４４０は、オンボード補正状態ベクトル(ＸC_ESM)、物理状態ベクトル(ＸP_ESM)およびソルバ状態ベクトル(ＸS_ESM)の更新された状態を出力する。これらのベクトルは、オープンループモデル４１０の現在の反復から分析された状態ベクトルとする。推定状態モジュール４４０は、一般に、モデル出力のためにエラーを最小化する、時間的に進んだベクトルを求める。また、モデル状態推定器４４０は、物理状態導関数を最小化してもよい。
推定状態モジュール４４０の目的を達成するため、推定状態モジュール４４０は、ある程度の正確性を以て将来のモデル状態の数値を予測（あるいは推定）し、エラーベクトルの大きさを減少してもよい。特に、推定状態モジュール４４０は、正確にフィードバックを生成し、状態ベクトルとエラーベクトルの異なる要素の間の相互依存性を処理するゲイン設計方式を利用することが可能であってもよい。
推定状態モジュール４４０は、相互依存性の強さに応じて、ゲイン設計に２つの手法を用いてもよい。単入力単出力手法（ＳＩＳＯ）においては、エラーベクトルの個別要素は、状態ベクトルの個別要素と密接な関連性を持ち、実質的には相互相関しない。したがって、ゲイン生成は、各個別要素から分離することができる。多入力多出力（ＭＩＭＯ）手法においては、エラーベクトルと状態ベクトルは、実質的に相互相関し合い、問題は分離されない。さらに、ＭＩＭＯ手法は、制御生成およびオブザーバ生成に分けられてもよい。
しかし、オープンループモデル４１０は、ゲインの特定の形が推定状態モジュール４４０への入力ベクトル（例えば、ベクトルＹ、ＵE等）の非線形関数として変化するような非線形近似を用いる。加えて、ゲイン設計のプロセスは、膨大な入力上で繰り返され、個々のベクトルの要素の全動作範囲を表してもよい。そして、ゲインの要素は、モデルの適合度、制御応答および動作領域全体の安定性に基づいて決定される。ゲインパラメータオフラインで決定されてもよく、また様々なシナリオのために推定状態モジュール４４０においてあらかじめプログラムされてもよいが、現在の推定状態モジュール４４０は、オンライン線形化およびゲイン算出を用いてＣＡＭオブジェクト２３０の時間ステップにおいてゲインパラメータを決定する。
次に、図７および図８を見ると、例示的な推定状態モジュール４４０が詳細に記されている。推定状態モジュール４４０の目的は、補正エラー（ｅｒｒＣ）およびソルバエラー（ｅｒｒＳｌｖｒ）を可能な限りゼロに近づけることである。その際、推定状態モジュールは、エラーを含む入力をオープンループモデル４１０から受信し、推定器ゲインをエラーに乗算してエラーを最小値にする。エラーが乗算される特定のゲインパラメータは、ＣＡＭオンライン線形化およびゲイン算出４４１を用いて決定される。
ＣＡＭオンライン線形化およびゲイン算出４４１は、ＣＡＭオブジェクト２３０の全時間ステップにおける、推定状態モジュール４４０のためのゲインパラメータの決定プロセスを伴う。図８のＣＡＭオンライン線形化およびゲイン算出４４１の利用方法においてさらに詳細に記されるように、推定状態モジュール４４０は、推定器ゲインの決定のために処理される入力ベクトルを受信する。例えば、入力ベクトルは、ＵE、ＸC、ＸP、ＸSおよび／またはＹのうちの１つあるいは複数を含んでもよい。
推定状態モジュール４４０は、入力ベクトルを用いて、推定器ゲイン算出に利用する偏導関数を取得してもよい（ブロック４４３）。偏導関数は、例えば偏導関数のヤコビ行列を用いて決定され、それにより偏導関数が決定されてもよい。そのような方法は、推定器ゲイン算出において用いられる偏導関数を決定することもできる。
推定状態モジュール４４０は、ブロック４４３で取得した偏導関数を用いて、偏導関数に基づきゲイン設計のための線形システムを構築してもよい（ブロック４４５）。線形システムが一度推定されると、推定のためのゲインを取得することが可能になる。ブロック４４７ではそのようにして、決定された線形システムに基づき、モデル状態推定器が、推定器ゲインを決定する。
図７に戻る。ブロック４４７で決定した推定器ゲインはその後、ゲイン導関数および状態導関数を用いてエラーをゼロに近づける、あるいはゼロにするために利用される。オープンループモデル４１０からのエラーおよび入力を用いて、推定状態モジュール４４０はその後、数値積分４４８を利用し、推定状態モジュール４４０のモデル出力を決定する。モデル出力は、補正状態ベクトルやソルバ状態ベクトルのための次のステップの数値を含んでもよい。
推定状態モジュール４４０の出力は、図６で記すように、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０によって受信される。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、ベクトルアンパッカ９１０、温度バリュエータ９２０、圧力バリュエータ９３０、フローバリュエータ９４０、センサー温度バリュエータ９５０、他の出力シンセサイザー９６０および状態表示器９７０を含んでもよいが、これらに限定されない。ベクトルアンパッカ９１０は、合成パラメータベクトル（Ｙ）の入力を受信してもよい。ベクトルアンパッカ９１０は、解凍したＹベクトルを出力調整モジュールの他の要素に出力してもよい。状態表示器９７０は、動作モードベクトル（ＯｐＭｏｄｅ）の入力を受信してもよい。さらに、出力調整モジュール２４０は、上述の要素を含むのみならず、出力調整モジュール２４０は、要素を省略し、および／または他の要素を増やしてもよい。
温度バリュエータ９２０は、合成パラメータベクトル（Ｙ）の温度に関連する数値を処理してもよい。これには、単位変換の実行、試験加算器の実装、装置１３０の関数を開始する間の温度数値間の非線形補間の実行、および／または、必要な場合のバックアップとしてのデフォルトテーブルからの温度数値の取得が含まれてもよい。温度バリュエータ９２０は、上述の機能のみには限定されず、リスト化された機能を省略し、および／または合成パラメータベクトル（Ｙ）の温度データ処理に関連する追加的な機能を増やしてもよい。
圧力バリュエータ９３０は、合成パラメータベクトル（Ｙ）の圧力に関連する数値を処理してもよい。これには、単位変換の実行、試験加算器の実装、装置１３０の関数を開始する間の圧力数値間の非線形補間の実行、および／または、必要な場合のバックアップとしてのデフォルトテーブルからの圧力数値の取得が含まれてもよい。圧力バリュエータ９３０は、上述の方法の機能のみには限定されず、リスト化された機能を省略し、および／または合成パラメータベクトル（Ｙ）の圧力データ処理に関連する追加的な機能を増やしてもよい。
フローバリュエータ９４０は、合成パラメータベクトル（Ｙ）の燃料流れに関連する数値を処理してもよい。これには、単位変換の実行、試験加算器の実装、装置１３０の関数を開始する間の燃料流れの数値間の非線形補間の実行、および／または、必要な場合のバックアップとしてのデフォルトテーブルからの燃料流れの数値の取得が含まれてもよい。フローバリュエータ９４０は、上述の方法の機能のみには限定されず、リスト化された機能を省略し、および／または合成パラメータベクトル（Ｙ）の燃料流れのデータ処理に関連する追加的な機能を増やしてもよい。
センサー温度バリュエータ９５０は、合成パラメータベクトル（Ｙ）のセンサー温度に関連する数値を処理してもよい。これには、単位変換の実行、試験加算器の実装、装置１３０の関数を開始する間のセンサー温度の数値間の非線形補間の実行、および／または、必要な場合のバックアップとしてのデフォルトテーブルからのセンサー温度の数値の取得が含まれてもよい。センサー温度バリュエータ９５０は、上述の方法の機能のみには限定されず、リスト化された機能を省略し、および／または合成パラメータベクトル（Ｙ）のセンサー温度のデータ処理に関連する追加的な機能を増やしてもよい。
他の出力シンセサイザー９６０は、温度バリュエータ９２０、圧力バリュエータ９３０、フローバリュエータ９４０、センサーおよび／または温度バリュエータ９５０によって処理されない合成パラメータベクトル（Ｙ）の他の出力データを処理してもよい。これには、単位変換の実行、試験加算器の実装、装置１３０の関数を開始する間の温度の数値間の非線形補間の実行、および／または、必要な場合のバックアップとしてのデフォルトテーブルからの他の出力数値の取得が含まれてもよい。フローバリュエータ９４０は、上述の方法の機能のみには限定されず、リスト化された機能を省略し、および／または合成パラメータベクトル（Ｙ）の他の出力データ処理に関連する追加的な機能を増やしてもよい。
状態表示器９７０は、動作モードベクトル（ＯｐＭｏｄｅ）からの入力を受信してもよい。状態表示器９７０は、この入力を用いて、下流のあらゆる論理装置で使用するためにＣＡＭモジュール２３０の動作状態の状態表示を生成および提供してもよい。
図１のＥＰＯＳ１１０の実装の例示的な方法が図２〜図６に示されているが、図２〜図６に示される１つまたは複数の要素、処理、および／または装置は、他の方法で組み合わせ、分離し、再配置し、省略し、取り除き、および／または実装されてもよい。さらに、図１〜図６の例示的な要素は、１つまたは複数の回路、プログラム可能な処理装置、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能な論理装置（ＰＬＤ）および／または現場プログラム可能な論理装置（ＦＰＬＤ）等により実装されてもよい。本特許の装置またはシステムに関するあらゆる請求項はあくまでソフトウェアおよび／またはファームウェアの実装を対象とし、少なくとも１つの例示的な要素は、ソフトウェアおよび／またはファームウェアを格納するコンピュータで読み取り可能な有形表現媒体、例えば、メモリ、ＤＶＤ、ＣＤ、ブルーレイを含むように本明細書内において明示的に定義される。さらに、本明細書内で記された例示的な実施例は、１つまたは複数の要素、処理、および／または装置を、図１〜図６にて記されたこれらの追加として、またはこれらの代わりとして含んでもよく、および／または示された要素、処理および装置の全てまたはいずれかを１つ以上含んでもよい。
機械で読み取り可能な例示的な命令を表すフローチャートが、図９および図１０に示されている。これらの例において、機械で読み取り可能な命令は、図１１に関連させて以下で説明される例示的なコンピュータ１２００に示されるプロセッサ１２１０等の処理装置により実行するためのプログラムを備える。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードドライブ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスクまたはプロセッサ１２１０に関連するメモリ等のコンピュータで読み取り可能な有形表現媒体上に格納されるソフトウェア内で行われてもよいが、プログラム全体および／またはその一部は、プロセッサ１２１０以外の装置により代替的に実行されてもよいし、および／またはファームウェアまたは専用ハードウェア内で行われてもよい。さらに、図７、図８に示されるフローチャートを参照して例示的なプログラムが説明されているが、他の多くの本発明の実施例の実行方法が代替的に用いられてもよい。例えば、ブロックの実行の順番は変更されてもよく、および／または説明されたブロックのいくつかは変更し、取り除き、または組み合わせてもよい。
図９を参照して、機械で読み取り可能な例示的な命令１０００は、図１および／または図２のＥＰＯＳ１１０を実装するために実行されてもよい。図１および／または図２を参照し、機械で読み取り可能な例示的な命令１０００は、入力ベクトルのブロック１０１０で実行を開始し、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０により受信され用いられてシミュレーションの動作モード（ＯｐＭｏｄｅ）を決定し、また、ＣＡＭ入力ベクトルＵE，ＹCtをコンパイルする（ブロック１０１５）。ＣＡＭ入力ベクトルは、その後ＣＡＭオブジェクト２３０により用いられて、ＣＡＭモジュール２３０の内部物理状態モジュールおよび外部入力ＵE，ＹCtおよびＯｐＭｏｄｅに基づいて合成パラメータのベクトルＹを決定する（ブロック１０２０）。合成パラメータのベクトルＹは、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０によって調整され、例えば、図１の制御法則１２３等の外部モジュールにより用いられる（ブロック１０２５）。
図１０の機械で読み取り可能な例示的な命令１１００は、図２および／または図４のＣＡＭオブジェクト２３０を実装するために実行されてもよい。図２および／または図４を参照し、設定状態モジュールは、ベクトルＵEと、ベクトルＹC（ｋ）と、ＯｐＭｏｄｅと、ＸE_ESM（ｋ−１）、ＸC_ESM（ｋ−１）およびＸP_ESM（ｋ−１）の形式で推定状態モジュール４４０により生成された前の物理状態ベクトルと、に基づいて、ＣＡＭオブジェクト２３０からの入力を受信し、また、ＣＡＭオブジェクト２３０の状態を設定する（ブロック１１１０）。オープンループモデル４１０は、１つまたは複数の含まれるサイクル合成モジュールを用いて、ＵE、ＹC（ｋ）、ＸC（ｋ−１）、ＸS（ｋ−１）およびＸP（ｋ−１）に含まれるデータの処理を行い、合成パラメータのベクトルＹ（ｋ）を決定する。１つまたは複数の含まれるサイクル合成モジュールは、装置１３０のサイクルの要素に関連する物理状態の数学的抽象化である（ブロック１１１５）。感知合成モジュール４３０は、合成パラメータのベクトルＹ（ｋ）を受信し、かつベクトル内で起こりうるエラーを検出する（ブロック１１２０）。推定状態モジュール４４０は、現在の状態(ｋ)に対して、物理状態ベクトルＸS_ESM（ｋ）、ＸC_ESM（ｋ）およびＸP_ESM(ｋ)を決定する（ブロック１１２５）。推定状態モジュール４４０は、次の連続状態を処理するために、ベクトルＸS_ESM（ｋ）、ＸC_ESM（ｋ）およびＸP_ESM（ｋ）を設定状態モジュール４２０に出力する（ブロック１１３０）。推定状態モジュール４４０は、ＣＡＭモジュール２３０の外部での使用のためにベクトルＹ（ｋ）を出力する（ブロック１１３５）。
図１１は、図１〜図６の装置の実装のために図７〜図８の命令を実行することができる例示的なコンピュータ１２００のブロック図である。コンピュータ１２００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータおよび他のいかなるタイプの計算装置であってもよい。
簡単な例のシステム１２００は、プロセッサ１２１０を備えている。例えば、プロセッサ１２１０は、いかなる所望の家族または製造者からの１つまたは複数のマイクロプロセッサまたはコントローラーにより実装されることができる。
プロセッサ１２１０は、ローカルメモリ１２１５を備え、バス１２４０を介して、読み取り専用メモリ１２３０およびランダムアクセスメモリ１２２０を含むメインメモリと連絡する。ランダムアクセスメモリ１２２０は、同期式ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＭ）および／または他のタイプのランダムアクセスメモリ装置により、実装されてもよい。読み取り専用メモリ１２３０は、ハードドライブ、フラッシュメモリおよび／または他の所望のメモリ装置により実装されてもよい。
また、コンピュータ１２００は、インターフェイス回路１２５０を備えている。インターフェイス回路１２３０は、イーサネットインターフェイス、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）および／またはＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓインターフェイス等のあらゆるインターフェイスの規格により実装されてもよい。
１つまたは複数の入力装置１２５４は、インターフェイス回路１２５０に接続される。入力装置１２５４により、ユーザーは、データおよびコマンドをプロセッサ１２１０に入力することができる。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン、トラックパッド、トラックボール、アイソポイントおよび／または音声認識システムにより実装されてもよい。インターフェイス１２５０は、図１のオペレータインターフェイス１１５に関連し、それと並行し、またはそれの代わりに作動してもよい。
また、１つまたは複数の出力装置１２５８も、インターフェイス回路１２５０に接続される。出力装置１２５８は、例えば、関連データのためのディスプレイ装置（例えば、液晶ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイ（ＣＲＴ）等）、および／または、航空用および発電用ガスタービンエンジン、ＨＶＡＣ＆Ｒ（暖房、換気、空調および冷凍）、燃料電池、および炭化水素の抽出、材料加工および製造のための他のより一般化された流体処理システムの流体を用いたエンジニアリングシステムと作用的に関連するアクチュエータにより実装することができる。
上記から、本明細書において開示される技術が、流体を用いたエンジニアリングシステムのためのシステムおよび方法等が、様々な設定で産業上の利用可能性を有することが明らかであるが、これらに限定されない。流体を用いたエンジニアリングシステムの実施例は、航空用および発電用のガスタービンエンジンと、ＨＶＡＣ＆Ｒ（暖房、換気、空調および冷凍）と、燃料電池と、炭化水素の抽出、材料加工および製造のための他のより一般化された流体処理システムと、を含んでもよい。流体を用いたエンジニアリングシステムのコンパクトな空力熱モデルは、本発明の教示を用いて、システムの制御装置および／またはオンボード処理装置における計算量を減少させるように設計されてもよい。このようなモデルの効率性は、一連のユーティリティーを通じて改善されてもよく、ユーティリティーは、エンジニアリングシステムの構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づく。先行技術を介した改善により、計算の効率性を維持し、流体を用いたエンジニアリングシステムの制御システムの正確性を改善することができる。
本発明は航空機のガスタービンエンジンに関連するが、本明細書内の教示は上記と同様に他の用途にも用いることが可能であることが当業者により理解されるであろう。したがって、本発明の範囲は、本明細書内で発明を実行する上での最良の形態として提示される実施例のみに限定されず、本発明は、同様に請求の精神および範囲に収まる同等なものを全て含むことを意図している。

Claims (20)

  1. 制御面を備えた制御装置（１３０）を位置決めし、モデル状態を制御するために前記制御面を位置決めするアクチュエータ（１２４）と、
    モデル出力の関数として前記アクチュエータ（１２４）に指示する制御法則（１１１）と、
    前記モデル出力を生成するモデル処理装置（１１０）と、
    を備え、
    前記モデル処理装置（１１０）は、
    モデル入力を処理し、モデル動作モードを設定する入力オブジェクト（２２０）と、
    前記モデル動作モードに基づいて、オープンループモデル（４１０）に入力される前記モデル処理装置（１１０）の動的状態を設定する設定状態モジュール（４２０）であって、前記オープンループモデル（４１０）が前記動的状態および前記モデル入力の関数として現状のモデルを生成し、前記現状のモデルへの制約が一連のサイクル合成モジュールに基づき、前記一連のサイクル合成モジュールの各部が前記制御装置（１３０）のサイクルの構成要素をモデル化し、一連のユーティリティーを備え、前記一連のユーティリティーが前記構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づいている、設定状態モジュール（４２０）と、
    前記オープンループモデルの前の状態のモデル出力および現状のモデルに基づいて前記モデルの推定状態を決定する推定状態モジュール（４４０）であって、前記モデルの推定状態を決定するために、オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）を用いて推定器ゲインを決定する、推定状態モジュール（４４０）と、
    前記モデル出力を決定するために前記モデルの推定状態を処理する出力オブジェクト（２４０）と、
    を備える、制御システム（１００）。
  2. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、前記現状のモデルに基づく偏導関数を取得すること（４４３）を含むことを特徴とする請求項１に記載の制御システム（１００）。
  3. 前記現状のモデルに基づく偏導関数は、ヤコビ行列であることを特徴とする請求項２に記載の制御システム（１００）。
  4. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、前記現状のモデルに基づく偏導関数を用いてゲイン設計（４４５）のための線形システムを構築することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の制御システム（１００）。
  5. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、ゲイン設計のための前記線形システムに基づいて前記推定器ゲイン（４４７）を決定することをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の制御システム（１００）。
  6. 前記推定器ゲインは、前記現状のモデルにおけるエラーベクトルの最小化に用いられることを特徴とする請求項１に記載の制御システム（１００）。
  7. 前記推定状態モジュール（４４０）は、前の状態および現状の導関数に基づいて前記モデルの推定状態を決定するために数値積分（４４８）を用いることを特徴とする請求項６に記載の制御システム（１００）。
  8. 前記制御装置（１３０）は、ガスタービンエンジンであることを特徴とする請求項１に記載の制御システム（１００）。
  9. 前記１つまたは複数のサイクル合成モジュールが、前記ガスタービンエンジンの熱力学的サイクルの構成要素に関連する１つまたは複数の物理的性質の数学的抽象化に基づくことを特徴とする請求項８に記載の制御システム（１００）。
  10. モデル処理装置（１１０）を用いてモデル出力を生成するステップと、
    制御法則を用いて、前記モデル出力の関数として、制御装置（１３０）に関連するアクチュエータ（１２４）に指示するステップと、
    モデル状態を制御するために制御面を位置決めするアクチュエータ（１２４）を用いて、前記制御面を備える前記制御装置（１３０）を位置決めするステップと、
    を含む前記制御装置（１３０）の制御方法において、
    前記モデル処理装置（１１０）は、
    モデル入力を処理し、モデル動作モードを設定する入力オブジェクト（２２０）と、
    前記モデル動作モードに基づいてオープンループモデル（４１０）に入力される前記モデル処理装置の動的状態を設定する設定状態モジュール（４２０）であって、前記オープンループモデル（４１０）が動的状態および前記モデル入力の関数として現状のモデルを生成し、前記現状のモデルへの制約が一連のサイクル合成モジュールに基づき、前記一連のサイクル合成モジュールの各部が前記制御装置のサイクルの構成要素をモデル化し、一連のユーティリティーを備え、前記ユーティリティーは、前記構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づいている、前記状態設定モジュール（４２０）と、
    前記オープンループモデル（４１０）の前の状態のモデル出力および前記現状のモデルに基づいて前記モデルの推定状態を決定する推定状態モジュール（４４０）であって、前記モデルの推定状態を決定するためにオンライン線形化およびゲイン算出（４４１）を用いて推定器ゲインを決定する、推定状態モジュール（４４０）と、
    前記モデル出力を決定するために前記モデルの推定状態を処理する出力オブジェクト（２４０）と、
    を備える、制御装置（１３０）の制御方法。
  11. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、前記現状のモデルに基づく偏導関数を取得すること（４４３）を含むことを特徴とする請求項１０に記載の制御装置（１３０）の制御方法。
  12. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、前記現状のモデルに基づく偏導関数を用いてゲイン設計のための線形システムを構築すること（４４５）をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の制御装置（１３０）の制御方法。
  13. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、ゲイン設計のための前記線形システムに基づいて前記推定器ゲインを決定すること（４４７）をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載の制御装置（１３０）の制御方法。
  14. 前記推定器ゲインは、前記現状のモデルにおけるエラーベクトルの最小化に用いられることを特徴とする請求項１０に記載の制御装置（１３０）の制御方法。
  15. 前記推定状態モジュール（４４０）は、前の状態および現状の導関数に基づいて前記モデルの推定状態を決定するために数値積分（４４８）を用いることを特徴とする請求項１４に記載の制御装置（１３０）の制御方法。
  16. ファンと、
    前記ファンの下流の圧縮機区画と、
    前記圧縮機区画の下流の燃焼器区画と、
    前記燃焼器区画の下流のタービン区画と、
    ガスタービンエンジン（１３０）を位置決めし、モデル状態を制御するためにガスタービンエンジン（１３０）の要素の制御面を位置決めするアクチュエータ（１２４）と、
    モデル出力の関数として前記アクチュエータ（１２４）に指示する制御法則（１１１）と、
    前記モデル出力を生成するモデル処理装置（１１０）と、を備えたガスタービンエンジン（１３０）において、
    前記モデル処理装置（１１０）は、
    モデル入力を処理し、モデル動作モードを設定する入力オブジェクト（２２０）と、
    前記モデル動作モードに基づいてオープンループモデル（４１０）に入力される前記モデル処理装置の動的状態を設定する設定状態モジュール（４２０）であって、前記オープンループモデル（４１０）が動的状態およびモデル入力の関数として現状のモデルを生成し、前記現状のモデルへの制約が一連のサイクル合成モジュールに基づき、前記一連のサイクル合成モジュールの各部がガスタービンエンジン（１３０）のサイクルの構成要素をモデル化し、一連のユーティリティーを備え、前記ユーティリティーが前記構成要素に関連する物理的性質の数学的抽象化に基づいている、設定状態モジュール（４２０）と、
    前記オープンループモデル（４１０）の前の状態のモデル出力および前記現状のモデルに基づいて前記モデルの推定状態を決定する推定状態モジュール（４４０）であって、前記モデルの推定状態を決定するためにオンライン線形化およびゲイン算出（４４１）を用いて推定器ゲインを決定する推定状態モジュール（４４０）と、
    前記モデル出力を決定するために前記モデルの推定状態を処理する出力オブジェクト（２４０）と、
    を備える、ガスタービンエンジン（１３０）。
  17. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、前記現状のモデルに基づく偏導関数を取得すること（４４３）を含むことを特徴とする請求項１６に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
  18. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、前記現状のモデルに基づく偏導関数を用いてゲイン設計のための線形システムを構築すること（４４５）をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
  19. 前記オンライン線形化およびゲイン算出（４４１）は、ゲイン設計のための前記線形システムに基づいて前記推定器ゲインを決定すること（４４７）をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
  20. 前記推定器ゲインは、前記現状のモデルにおけるエラーベクトルの最小化に用いられることを特徴とする請求項１６に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
JP2016502631A 2013-03-15 2014-03-14 コンパクトな空力熱モデルのリアルタイム線形化を用いた状態推定器 Active JP6466398B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361800440P 2013-03-15 2013-03-15
US61/800,440 2013-03-15
PCT/US2014/027808 WO2014143726A1 (en) 2013-03-15 2014-03-14 Compact aero-thermo model real time linearization based state estimator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016521397A true JP2016521397A (ja) 2016-07-21
JP6466398B2 JP6466398B2 (ja) 2019-02-06

Family

ID=51537519

Family Applications (9)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016502623A Active JP6628250B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 制御システム、制御されるデバイスを制御する方法、及びガスタービンエンジン
JP2016502682A Pending JP2016526194A (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空気熱モデルベースの劣化モード制御
JP2016502674A Active JP6675299B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 制御システム、制御デバイスを制御するための方法、およびガスタービンエンジン
JP2016502490A Active JP6604939B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 制御システム、制御する方法及びガスタービンエンジン
JP2016502500A Active JP6453302B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空気熱モデルベースの制御システム
JP2016502692A Active JP6316929B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空気熱モデルベースのエンジン出力制御
JP2016502641A Active JP6628251B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 コンパクトな空力熱モデルを用いたチップクリアランスの管理
JP2016502631A Active JP6466398B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 コンパクトな空力熱モデルのリアルタイム線形化を用いた状態推定器
JP2016502652A Pending JP2016524196A (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空力熱モデル基点線形システムベースの状態推定器

Family Applications Before (7)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016502623A Active JP6628250B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 制御システム、制御されるデバイスを制御する方法、及びガスタービンエンジン
JP2016502682A Pending JP2016526194A (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空気熱モデルベースの劣化モード制御
JP2016502674A Active JP6675299B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 制御システム、制御デバイスを制御するための方法、およびガスタービンエンジン
JP2016502490A Active JP6604939B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 制御システム、制御する方法及びガスタービンエンジン
JP2016502500A Active JP6453302B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空気熱モデルベースの制御システム
JP2016502692A Active JP6316929B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空気熱モデルベースのエンジン出力制御
JP2016502641A Active JP6628251B2 (ja) 2013-03-15 2014-03-14 コンパクトな空力熱モデルを用いたチップクリアランスの管理

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016502652A Pending JP2016524196A (ja) 2013-03-15 2014-03-14 小型空力熱モデル基点線形システムベースの状態推定器

Country Status (4)

Country Link
US (16) US10196985B2 (ja)
EP (9) EP2973118A4 (ja)
JP (9) JP6628250B2 (ja)
WO (9) WO2014152672A1 (ja)

Families Citing this family (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10196985B2 (en) 2013-03-15 2019-02-05 United Technologies Corporation Compact aero-thermo model based degraded mode control
US20180225409A1 (en) * 2014-01-14 2018-08-09 Charles C. Solvason Performance analysis and monitoring of radial turbomachinery
US10108762B2 (en) * 2014-10-03 2018-10-23 International Business Machines Corporation Tunable miniaturized physical subsurface model for simulation and inversion
CN104834228B (zh) * 2015-05-07 2018-05-15 苏州弗尔赛能源科技股份有限公司 一种燃料电池备用电源的仿真模型
CN105093931B (zh) * 2015-06-08 2018-02-02 南京航空航天大学 一种航空发动机非线性系统控制器设计方法
US10443507B2 (en) 2016-02-12 2019-10-15 United Technologies Corporation Gas turbine engine bowed rotor avoidance system
US10040577B2 (en) 2016-02-12 2018-08-07 United Technologies Corporation Modified start sequence of a gas turbine engine
US10436064B2 (en) 2016-02-12 2019-10-08 United Technologies Corporation Bowed rotor start response damping system
US10508601B2 (en) 2016-02-12 2019-12-17 United Technologies Corporation Auxiliary drive bowed rotor prevention system for a gas turbine engine
US10125691B2 (en) 2016-02-12 2018-11-13 United Technologies Corporation Bowed rotor start using a variable position starter valve
US10508567B2 (en) 2016-02-12 2019-12-17 United Technologies Corporation Auxiliary drive bowed rotor prevention system for a gas turbine engine through an engine accessory
US10539079B2 (en) 2016-02-12 2020-01-21 United Technologies Corporation Bowed rotor start mitigation in a gas turbine engine using aircraft-derived parameters
US10443505B2 (en) 2016-02-12 2019-10-15 United Technologies Corporation Bowed rotor start mitigation in a gas turbine engine
US9664070B1 (en) 2016-02-12 2017-05-30 United Technologies Corporation Bowed rotor prevention system
US10125636B2 (en) 2016-02-12 2018-11-13 United Technologies Corporation Bowed rotor prevention system using waste heat
US10174678B2 (en) 2016-02-12 2019-01-08 United Technologies Corporation Bowed rotor start using direct temperature measurement
US10598047B2 (en) 2016-02-29 2020-03-24 United Technologies Corporation Low-power bowed rotor prevention system
JP6786233B2 (ja) * 2016-03-22 2020-11-18 三菱パワー株式会社 ガスタービンの特性評価装置及びガスタービンの特性評価方法
US10787933B2 (en) 2016-06-20 2020-09-29 Raytheon Technologies Corporation Low-power bowed rotor prevention and monitoring system
US10358936B2 (en) 2016-07-05 2019-07-23 United Technologies Corporation Bowed rotor sensor system
US10618666B2 (en) 2016-07-21 2020-04-14 United Technologies Corporation Pre-start motoring synchronization for multiple engines
US10221774B2 (en) 2016-07-21 2019-03-05 United Technologies Corporation Speed control during motoring of a gas turbine engine
EP3273016B1 (en) 2016-07-21 2020-04-01 United Technologies Corporation Multi-engine coordination during gas turbine engine motoring
US10384791B2 (en) 2016-07-21 2019-08-20 United Technologies Corporation Cross engine coordination during gas turbine engine motoring
EP3273006B1 (en) 2016-07-21 2019-07-03 United Technologies Corporation Alternating starter use during multi-engine motoring
GB2553806B (en) * 2016-09-15 2019-05-29 Rolls Royce Plc Turbine tip clearance control method and system
US10400680B2 (en) 2016-09-28 2019-09-03 General Electric Company System and method for synchronizing the operation of airfoil actuators of a gas turbine engine
US10787968B2 (en) 2016-09-30 2020-09-29 Raytheon Technologies Corporation Gas turbine engine motoring with starter air valve manual override
US10065744B2 (en) * 2016-10-12 2018-09-04 General Electric Company System and method for using an engine model for multiple functions
US10443543B2 (en) 2016-11-04 2019-10-15 United Technologies Corporation High compressor build clearance reduction
EP3326940A3 (en) * 2016-11-28 2018-10-17 Bbhs A/S A conveyor system comprising an aligner for aligning items
US10823079B2 (en) 2016-11-29 2020-11-03 Raytheon Technologies Corporation Metered orifice for motoring of a gas turbine engine
US10801359B2 (en) 2017-03-14 2020-10-13 General Electric Company Method and system for identifying rub events
US9890908B1 (en) * 2017-04-18 2018-02-13 Air Products And Chemicals, Inc. Control system in a gas pipeline network to increase capacity factor
CN107121941B (zh) * 2017-06-27 2021-04-06 贵州大学 微型燃气轮机与热网联合运行稳定供暖的仿真方法及装置
CN107357176B (zh) * 2017-08-05 2020-09-25 中国科学院工程热物理研究所 一种航空发动机试车数据建模方法
US10711629B2 (en) * 2017-09-20 2020-07-14 Generl Electric Company Method of clearance control for an interdigitated turbine engine
CN108104954B (zh) * 2017-12-01 2018-12-11 中国直升机设计研究所 一种涡轴发动机功率状态监控方法
CN108227518B (zh) * 2017-12-29 2021-02-26 新疆电力建设调试所有限责任公司 一种汽轮机仿真模型的修正方法及装置
US11203950B2 (en) 2018-01-25 2021-12-21 Raytheon Technologies Corporation On-board estimator engine sensor fault accommodation in engine control
US10557418B2 (en) 2018-01-25 2020-02-11 United Technologies Corporation On-board estimator actuator system fault accommodation in engine control
US11319834B2 (en) 2018-01-25 2022-05-03 Raytheon Technologies Corporation On-board estimator sensor drift detection in engine control
US10822996B2 (en) 2018-03-12 2020-11-03 General Electric Company Gas turbine engine health determination
US10704413B2 (en) * 2018-09-06 2020-07-07 Raytheon Technologies Corporation Systems and methods for variable alignment aerodynamic probes
US20200248622A1 (en) * 2019-02-01 2020-08-06 United Technologies Corporation Machine learned aero-thermodynamic engine inlet condition synthesis
US11473510B2 (en) 2019-04-18 2022-10-18 Raytheon Technologies Corporation Active multi-effector control of high pressure turbine clearances
US11125211B2 (en) * 2019-05-16 2021-09-21 General Electric Company System and method for wind turbine multivariable control using state dependent quadratic regulator
US11667392B2 (en) 2019-06-20 2023-06-06 Pratt & Whitney Canada Corp. Method and system for operating a rotorcraft engine
US11280496B2 (en) 2020-03-25 2022-03-22 General Electric Company Gas turbine engine and methods of controlling emissions therefrom
CN111456857B (zh) * 2020-04-04 2023-02-28 西北工业大学 航空发动机降保守性增益调度二自由度h∞控制器
CN111810300B (zh) * 2020-07-03 2021-08-06 东方电气自动控制工程有限公司 燃气轮机保护装置
US11828187B2 (en) * 2020-10-23 2023-11-28 Pratt & Whitney Canada Corp. Methods and systems for determining a synthesized engine parameter
DE102020213991A1 (de) * 2020-11-06 2022-05-12 Dürr Systems Ag Verfahren zum Betreiben einer Behandlungsanlage und Behandlungsanlage
US11905891B2 (en) 2021-08-20 2024-02-20 Rtx Corporation On-board estimator effector drift detection in engine control
US20230106089A1 (en) * 2021-10-01 2023-04-06 Pratt & Whitney Canada Corp. Method of evaluating aircraft engine components for compliance with flow requirements

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005248946A (ja) * 2004-03-02 2005-09-15 General Electric Co <Ge> ガスタービンエンジンのためのモデルベース制御システム及び方法
US20110230981A1 (en) * 2008-11-03 2011-09-22 United Technologies Corporation Design and control of engineering systems utilizing component-level dynamic mathematical model with multiple-input multiple-output estimator

Family Cites Families (91)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4189939A (en) 1977-12-12 1980-02-26 General Electric Company Compact multimission aircraft propulsion simulator
US4249238A (en) 1978-05-24 1981-02-03 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Apparatus for sensor failure detection and correction in a gas turbine engine control system
US4215412A (en) 1978-07-13 1980-07-29 The Boeing Company Real time performance monitoring of gas turbine engines
US4313167A (en) 1979-07-27 1982-01-26 General Electric Company Thrust control system for a gas turbine engine
JPS5781131A (en) 1980-11-10 1982-05-21 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Starting time fuel control circuit for gas turbine
JPS63180150A (ja) 1987-01-21 1988-07-25 Fujitsu Ltd 入出力バッファ用領域獲得処理方式
US5023793A (en) * 1989-04-10 1991-06-11 United Technologies Corporation Apparatus and method for dynamic compensation of a propeller pitch speed control governor
US5010473A (en) 1989-08-31 1991-04-23 Duke University Method and apparatus for model-based control of an open-loop process
US5202525A (en) 1990-01-29 1993-04-13 General Electric Company Scramjet engine having improved fuel/air mixing
JPH0544691A (ja) 1991-08-07 1993-02-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 軸流ターボ機械翼
JPH0693880A (ja) 1992-09-14 1994-04-05 Hitachi Ltd ガスタービン設備及びその運転方法
US5435694A (en) 1993-11-19 1995-07-25 General Electric Company Stress relieving mount for an axial blade
JPH0883104A (ja) 1994-09-12 1996-03-26 Toshiba Corp プラント制御装置
EP0820559B1 (de) 1995-04-10 1999-09-15 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum modellgestützten bestimmen der in die zylinder einer brennkraftmaschine einströmenden luftmasse
US5901059A (en) * 1996-09-13 1999-05-04 Honeywell Measurex Corp Method and apparatus for controlling a process using adaptive prediction feedback
US5907949A (en) 1997-02-03 1999-06-01 United Technologies Corporation Starting fuel control method for a turbine engine
JPH113113A (ja) * 1997-06-10 1999-01-06 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd 機器の劣化診断方法及び装置
JP3283796B2 (ja) 1997-07-07 2002-05-20 古河電池株式会社 電池間スペーサー並びに単位電池
JP3509595B2 (ja) 1999-01-08 2004-03-22 ティアック株式会社 ディスク装置
DE19941134C1 (de) 1999-08-30 2000-12-28 Mtu Muenchen Gmbh Schaufelkranz für eine Gasturbine
JP2001184121A (ja) 1999-12-22 2001-07-06 Mitsubishi Heavy Ind Ltd センサ劣化検知装置
US7882789B2 (en) 2001-03-27 2011-02-08 General Electric Company System and method for managing emissions from diesel powered systems
US6738682B1 (en) * 2001-09-13 2004-05-18 Advances Micro Devices, Inc. Method and apparatus for scheduling based on state estimation uncertainties
US6715277B2 (en) * 2001-11-16 2004-04-06 Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. Fuel control system for gas turbine engines
US6487491B1 (en) 2001-11-21 2002-11-26 United Technologies Corporation System and method of controlling clearance between turbine engine blades and case based on engine components thermal growth model
US6909960B2 (en) 2002-10-31 2005-06-21 United Technologies Corporation Method for performing gas turbine performance diagnostics
US6823675B2 (en) 2002-11-13 2004-11-30 General Electric Company Adaptive model-based control systems and methods for controlling a gas turbine
US6857853B1 (en) 2003-08-13 2005-02-22 General Electric Company Conical tip shroud fillet for a turbine bucket
JP4050686B2 (ja) * 2003-10-27 2008-02-20 株式会社日立製作所 補給電力購入計画システム及び補給電力購入計画方法
JP4555562B2 (ja) 2003-12-09 2010-10-06 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 航空機用ガスタービンのモデル予測制御のための方法及び装置
US7079957B2 (en) 2003-12-30 2006-07-18 General Electric Company Method and system for active tip clearance control in turbines
US7203554B2 (en) 2004-03-16 2007-04-10 United Technologies Corporation Model predictive controller with life extending control
MXPA06013304A (es) 2004-05-17 2007-05-04 L James Cardarella Jr Refuerzo de carcasa de turbina en un motor de inyeccion de turbinas de gas.
JP2006057595A (ja) 2004-08-23 2006-03-02 Hitachi Ltd ガスタービンの性能診断システム及び性能診断方法
GB2417762B (en) 2004-09-04 2006-10-04 Rolls Royce Plc Turbine case cooling
US20060212281A1 (en) 2005-03-21 2006-09-21 Mathews Harry Kirk Jr System and method for system-specific analysis of turbomachinery
US7549846B2 (en) 2005-08-03 2009-06-23 United Technologies Corporation Turbine blades
US8065022B2 (en) * 2005-09-06 2011-11-22 General Electric Company Methods and systems for neural network modeling of turbine components
US8036760B2 (en) 2005-10-04 2011-10-11 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for intelligent control and monitoring in a process control system
US7505844B2 (en) 2005-11-18 2009-03-17 General Electric Company Model-based iterative estimation of gas turbine engine component qualities
US7603222B2 (en) 2005-11-18 2009-10-13 General Electric Company Sensor diagnostics using embedded model quality parameters
US7215129B1 (en) 2006-03-30 2007-05-08 General Electric Company Multi tip clearance measurement system and method of operation
US7644574B2 (en) 2006-08-15 2010-01-12 General Electric Company Methods and systems for gas turbine engine control
US7496414B2 (en) 2006-09-13 2009-02-24 Rockwell Automation Technologies, Inc. Dynamic controller utilizing a hybrid model
US8571690B2 (en) 2006-10-31 2013-10-29 Rockwell Automation Technologies, Inc. Nonlinear model predictive control of a biofuel fermentation process
US7685802B2 (en) 2006-12-19 2010-03-30 General Electric Company Methods and apparatus to facilitate gas turbine fuel control
US7853392B2 (en) * 2007-01-26 2010-12-14 General Electric Company Systems and methods for initializing dynamic model states using a Kalman filter
KR100957703B1 (ko) 2007-04-13 2010-05-12 주식회사 엘지화학 미세패턴 형성 방법
US7630820B2 (en) 2007-04-24 2009-12-08 Honeywell International Inc. Feedback control system and method that selectively utilizes observer estimates
GB0712980D0 (en) 2007-07-04 2007-08-15 Rolls Royce Plc Engine performance model
US8126628B2 (en) 2007-08-03 2012-02-28 General Electric Company Aircraft gas turbine engine blade tip clearance control
US20090043447A1 (en) 2007-08-07 2009-02-12 General Electric Company Systems and Methods for Model-Based Sensor Fault Detection and Isolation
US7628062B2 (en) * 2007-09-06 2009-12-08 General Electric Company Method and system to determine composition of fuel entering combustor
US8056344B2 (en) 2007-09-25 2011-11-15 Airbus Sas Gas turbine engine and method for reducing turbine engine combustor gaseous emission
JP2009163507A (ja) 2008-01-07 2009-07-23 Yokogawa Electric Corp 熱交換機器診断システム
GB2462581B (en) 2008-06-25 2010-11-24 Rolls Royce Plc Rotor path arrangements
EP2297622B1 (en) 2008-06-26 2017-01-25 General Electric Technology GmbH A method of estimating the maximum power generation capacity and for controlling a specified power reserve of a single cycle or combined cycle gas turbine power plant, and a power generating system for use with said method
US8321104B2 (en) 2008-07-18 2012-11-27 Rolls-Royce Plc Control system
US8478473B2 (en) * 2008-07-28 2013-07-02 General Electric Company Method and systems for controlling gas turbine engine temperature
US7861578B2 (en) 2008-07-29 2011-01-04 General Electric Company Methods and systems for estimating operating parameters of an engine
US20100089067A1 (en) * 2008-10-10 2010-04-15 General Electric Company Adaptive performance model and methods for system maintenance
US8090456B2 (en) * 2008-11-03 2012-01-03 United Technologies Corporation System and method for design and control of engineering systems utilizing component-level dynamic mathematical model
US8022715B2 (en) 2009-01-27 2011-09-20 General Electric Company Automated sensor specific calibration through sensor parameter download
US8364340B2 (en) * 2009-03-31 2013-01-29 General Electric Company Method and systems for virtual sensor selection and blending
US8322145B2 (en) * 2009-04-23 2012-12-04 General Electric Company Systems and methods for providing surge protection to a turbine component
US8380473B2 (en) 2009-06-13 2013-02-19 Eric T. Falangas Method of modeling dynamic characteristics of a flight vehicle
US8668434B2 (en) 2009-09-02 2014-03-11 United Technologies Corporation Robust flow parameter model for component-level dynamic turbine system control
US8315741B2 (en) * 2009-09-02 2012-11-20 United Technologies Corporation High fidelity integrated heat transfer and clearance in component-level dynamic turbine system control
US8620461B2 (en) 2009-09-24 2013-12-31 Honeywell International, Inc. Method and system for updating tuning parameters of a controller
US8195339B2 (en) 2009-09-24 2012-06-05 General Electric Company System and method for scheduling startup of a combined cycle power generation system
US8306791B2 (en) 2009-12-21 2012-11-06 United Technologies Corporation Method and system for modeling the performance of a gas turbine engine
US8230726B2 (en) * 2010-03-31 2012-07-31 General Electric Company Methods, systems and apparatus relating to tip clearance calculations in turbine engines
US9046882B2 (en) 2010-06-30 2015-06-02 Rockwell Automation Technologies, Inc. Nonlinear model predictive control of a batch reaction system
FR2971291B1 (fr) * 2011-02-08 2013-02-22 Snecma Unite de commande et procede de pilotage de jeu en sommet d'aubes
FR2971543B1 (fr) * 2011-02-11 2013-03-08 Snecma Procede de pilotage de jeu en sommet d'aubes de rotor de turbine
US20130024179A1 (en) 2011-07-22 2013-01-24 General Electric Company Model-based approach for personalized equipment degradation forecasting
US20130045098A1 (en) 2011-08-18 2013-02-21 Clipper Windpower, Llc Cyclic Pitch Control System for Wind Turbine Blades
US20130046507A1 (en) 2011-08-19 2013-02-21 General Electric Company Method and system for analysis of turbomachinery
US8452515B2 (en) 2011-09-15 2013-05-28 General Electric Company System and method for simulating a gas turbine compressor
EP2570766B1 (en) * 2011-09-16 2014-03-19 Meggitt SA Device and method for monitoring rotor blades of a turbine
GB201121426D0 (en) 2011-12-14 2012-01-25 Rolls Royce Plc Controller
US8903753B2 (en) 2012-02-06 2014-12-02 General Electric Company Steam turbine performance testing
US9534547B2 (en) * 2012-09-13 2017-01-03 GM Global Technology Operations LLC Airflow control systems and methods
US8720258B2 (en) 2012-09-28 2014-05-13 United Technologies Corporation Model based engine inlet condition estimation
US9540944B2 (en) 2012-09-28 2017-01-10 United Technologies Corporation Real time model based compressor control
US10222769B2 (en) 2012-10-12 2019-03-05 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Method for determining and tuning process characteristic parameters using a simulation system
US9429085B2 (en) 2013-04-23 2016-08-30 GM Global Technology Operations LLC Airflow control systems and methods using model predictive control
US9581080B2 (en) 2012-12-21 2017-02-28 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Rate-based model predictive control method for internal combustion engine air path control
US10196985B2 (en) 2013-03-15 2019-02-05 United Technologies Corporation Compact aero-thermo model based degraded mode control
US9481473B2 (en) 2013-03-15 2016-11-01 Rolls-Royce North American Technologies, Inc. Distributed control system with smart actuators and sensors
US9470113B2 (en) 2013-05-08 2016-10-18 General Electric Company Multivariable controls of heat recovery steam generation system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005248946A (ja) * 2004-03-02 2005-09-15 General Electric Co <Ge> ガスタービンエンジンのためのモデルベース制御システム及び方法
US20110230981A1 (en) * 2008-11-03 2011-09-22 United Technologies Corporation Design and control of engineering systems utilizing component-level dynamic mathematical model with multiple-input multiple-output estimator

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014152672A1 (en) 2014-09-25
EP2972603A4 (en) 2017-02-01
EP2973114A1 (en) 2016-01-20
US20180245517A1 (en) 2018-08-30
US10400677B2 (en) 2019-09-03
US20190024590A1 (en) 2019-01-24
US10767563B2 (en) 2020-09-08
US20150370233A1 (en) 2015-12-24
WO2014143707A1 (en) 2014-09-18
US20160003165A1 (en) 2016-01-07
US10107204B2 (en) 2018-10-23
JP6604939B2 (ja) 2019-11-13
EP2973524A1 (en) 2016-01-20
US10844793B2 (en) 2020-11-24
EP2973119B1 (en) 2021-06-23
JP6628250B2 (ja) 2020-01-08
JP2016524196A (ja) 2016-08-12
US20210003078A1 (en) 2021-01-07
US20160146109A1 (en) 2016-05-26
WO2014143852A1 (en) 2014-09-18
US11078849B2 (en) 2021-08-03
WO2014143887A2 (en) 2014-09-18
EP2973114A4 (en) 2016-11-02
WO2014143751A1 (en) 2014-09-18
JP2016519260A (ja) 2016-06-30
EP2972605A1 (en) 2016-01-20
US10161313B2 (en) 2018-12-25
WO2014143772A1 (en) 2014-09-18
JP2016526194A (ja) 2016-09-01
EP2972604B1 (en) 2020-04-29
US20190040798A1 (en) 2019-02-07
EP2973118A4 (en) 2016-11-09
JP6316929B2 (ja) 2018-04-25
US10753284B2 (en) 2020-08-25
US20150378364A1 (en) 2015-12-31
JP6466398B2 (ja) 2019-02-06
EP2973118A1 (en) 2016-01-20
US10539078B2 (en) 2020-01-21
US20150378334A1 (en) 2015-12-31
US10196985B2 (en) 2019-02-05
US10774749B2 (en) 2020-09-15
JP2016521396A (ja) 2016-07-21
WO2014143837A1 (en) 2014-09-18
EP2972604A1 (en) 2016-01-20
JP2016515670A (ja) 2016-05-30
JP6675299B2 (ja) 2020-04-01
US20150369136A1 (en) 2015-12-24
US20160003164A1 (en) 2016-01-07
US20190040797A1 (en) 2019-02-07
US20160017814A1 (en) 2016-01-21
EP2972604A4 (en) 2017-02-01
US20190107057A1 (en) 2019-04-11
US10145307B2 (en) 2018-12-04
US10087846B2 (en) 2018-10-02
US10190503B2 (en) 2019-01-29
WO2014143887A3 (en) 2014-11-06
US10107203B2 (en) 2018-10-23
JP2016521394A (ja) 2016-07-21
EP2973119A4 (en) 2017-02-08
WO2014143726A1 (en) 2014-09-18
JP2016517593A (ja) 2016-06-16
EP2973115A1 (en) 2016-01-20
EP2972605A4 (en) 2017-02-01
US9915206B2 (en) 2018-03-13
EP2971801A4 (en) 2016-11-02
US10480416B2 (en) 2019-11-19
WO2014152701A1 (en) 2014-09-25
EP2972603A2 (en) 2016-01-20
JP2016519734A (ja) 2016-07-07
EP2973119A1 (en) 2016-01-20
EP2973115B1 (en) 2021-10-20
EP2973115A4 (en) 2017-02-15
US20190093566A1 (en) 2019-03-28
US20160017813A1 (en) 2016-01-21
JP6453302B2 (ja) 2019-01-16
EP2973524A4 (en) 2017-02-01
JP6628251B2 (ja) 2020-01-08
EP2971801A1 (en) 2016-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6466398B2 (ja) コンパクトな空力熱モデルのリアルタイム線形化を用いた状態推定器

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170310

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180130

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180131

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20180427

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180629

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180710

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20181009

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20181128

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: 20181211

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190109

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6466398

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250