JP6342529B2 - エンジン試験セル解析および診断を生成するための自動化されたシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書に開示される主題は、包括的には、エンジン試験セルに関し、より詳細には、エンジン試験セルの解析および診断レポートを自動的に生成するためのシステムおよび方法に関する。

ガスタービンエンジンは通常、直列の流れの順に、圧縮機セクション、燃焼セクション、タービンセクションおよび排気セクションを含む。動作時に、空気が圧縮機セクションの入口に入り、圧縮機セクションにおいて、空気が燃焼セクションに達するまで、１つまたは複数の軸流式圧縮機または遠心圧縮機が徐々に空気を圧縮する。燃料が圧縮された空気と混合され、燃焼セクション内で燃やされ、燃焼ガスがもたらされる。燃焼ガスは、燃焼セクションから、タービンセクション内で画定された高温ガス通路を通ってルーティングされ、排気セクションを介してタービンセクションから排気される。

特定の構成では、タービンセクションは、直列の流れの順に、高圧（ＨＰ）タービンおよび低圧（ＬＰ）タービンを含む。ＨＰタービンおよびＬＰタービンは各々、タービンローターブレード、ローターディスクおよびリテーナー等の様々な回転可能なタービンコンポーネント、ならびに、静翼またはノズル、タービンシュラウドおよびエンジンフレーム等の様々な固定タービンコンポーネントを含む。回転可能なタービンコンポーネントおよび固定タービンコンポーネントは、少なくとも部分的に、タービンセクションを通る高温ガス通路を画定する。燃焼ガスが高温ガス通路を通って流れるとき、熱エネルギーが燃焼ガスから回転可能なタービンコンポーネントおよび固定タービンコンポーネントに伝達される。

そのようなガスタービンエンジンは航空機において一般的に用いられる。このため、エンジンのオンウィング時間を最大限にするために、航空機に設置される前に、例えばオーバーホールショップにおいて、試験セル内でそのようなエンジンの性能を試験することが一般的である。しかし、エンジンの従来の試験は、限られたデータおよび手動の解析プロセスを手動で用いて性能問題を特定し、これは完了するのに数日かかる可能性がある。

例えば、そのような手動の技法は、多量のデータをマイニングして特定のエンジン動作および／またはイベントを見つけることと、これらの動作／イベントにわたってフィルタリングを行って関連する動作／イベントを見つけることと、データからいくつかの信号を抽出することと、次に、信号を互いに対してプロットすることとを含む場合がある。そのような長く複雑なステップは通常、問題が生じる際に問題ごとに繰り返されなくてはならない。したがって、試験セル環境内で生じるイベントに関連付けられたデータ解析を自動化および合理化することが依然として必要である。

また、履歴データを解析する能力は、従来のモニタリングシステムにおいて捕捉される情報が莫大であり、そのようなデータをソートおよびアクセスする方法が限られていることに起因して困難となり得る。過去の動作イベントに関連付けられたデータを特定および記憶する方法がない場合、アナリストは、広範な履歴データを手動でソートして所望の情報を特定しなくてはならない場合がある。このため、履歴エンジンデータをソートおよび解析し、かつ／または現在のデータと履歴データとの有意義な比較を提供する機能を提供することが依然として必要である。

上記を鑑みて、当分野では、そのようなエンジンのための試験セル解析および診断レポートを生成するための改善されたシステムおよび方法が引き続き求められている。

米国特許出願公開第２０１５／０２９３５０３号公報

本発明の態様および利点は、以下の説明において部分的に示されるか、または説明から明らかである場合があるか、または本発明の実施を通じて学習することができる。

１つの態様では、本開示は、試験セル内のエンジンの性能を解析するための方法を対象とする。本方法は、試験セルの記憶されたデータベース内のエンジン動作データに電子的にアクセスすることを含む。エンジンに関して、記憶されたデータベースにおいて少なくとも１つの新たな試験が検出される場合、本方法は、新たな試験に対応する動作データを電子的に取り出すことも含む。更に、本方法は、新たな試験に対応する動作データを、エンジンのためのエンジンタイプに固有の性能モデルに入力することを含む。本方法は、性能モデルの出力を電子的に解析することも含む。更なるステップは、解析された出力に基づいて、エンジンのエンジン健康状態の少なくとも１つのサマリーレポートを電子的に生成することを含む。このため、本方法は、サマリーレポートを電子出力としてユーザに提供することも含む。

別の態様では、本開示は、エンジン試験セル解析システムを対象とする。本システムは、少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリデバイスを含むコントローラを備える。メモリデバイスは、プロセッサによって実行するためのコンピュータ可読命令を含む。プロセッサは、１つまたは複数の動作を実行するように構成され、この１つまたは複数の動作は、限定ではないが、試験セルの記憶されたデータベース内のエンジン動作データに電子的にアクセスすることと、エンジンに関して、記憶されたデータベースにおいて少なくとも１つの新たな試験が検出される場合、新たな試験に対応する動作データを取り出すことと、新たな試験に対応する動作データを、エンジンのためのエンジンタイプに固有の性能モデルに入力することと、性能モデルの出力を電子的に解析することと、解析された出力に基づいて、エンジンのエンジン健康状態の少なくとも１つのサマリーレポートを電子的に生成することとを含む。本システムは、サマリーレポートを電子出力としてユーザに提供するための少なくとも１つの出力デバイスも備える。

本発明のこれらのおよび他の特徴、態様および利点は、以下の説明および添付の特許請求の範囲を参照するとより良好に理解される。本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を成す添付の図面は、本発明の実施形態を例示し、明細書と共に、本発明の原理を説明する役割を果たす。

当業者に向けた、本発明に対する権限をもたらす完全な開示が、その最も良好な実施態様を含めて、添付の図面を参照する明細書に示される。

本開示による、ガスタービンエンジンの１つの実施形態の概略断面図を示す。 本開示による、エンジン試験セル解析システムの１つの実施形態の概略図を示す。 本開示による、エンジン試験セル解析アプリケーションに含めることができるコンポーネントの１つの実施形態の概略図を示す。 本開示による、試験セル内のエンジンの性能を解析するための方法の１つの実施形態の流れ図を示す。 本開示による、エンジン試験セル解析システムによって生成されるサマリーレポートの１つの実施形態の概略図を示す。

次に、本発明の特定の実施形態を参照する。これらの実施形態のうちの１つまたは複数の例が図に示されている。各実施形態は、本発明の態様の説明のために提示され、本発明の限定として解釈されるべきでない。例えば、１つの実施形態に関して示されるかまたは説明される特徴は、また更なる実施形態を得るために別の実施形態と共に用いられてもよい。本発明が、本明細書に記載される実施形態に対し行われるこれらの変更または変形および他の変更または変形を含むことが意図される。

本明細書において用いられるとき、「第１の」、「第２の」および「第３の」は、１つのコンポーネントを別のコンポーネントと区別するために交換可能に用いることができ、個々のコンポーネントのロケーションまたは重要性を意味することは意図されていない。

「上流」および「下流」という用語は、流体通路における流体の流れに関する相対的な方向を指す。例えば、「上流」は、流体が流れる元の方向を指し、「下流」は流体が流れる先の方向を指す。

通常、本開示は、ガスタービンエンジンのための試験セル、および試験セル内のエンジンの性能を解析する方法を対象とする。本方法は、試験セルの記憶されたデータベース内のエンジン動作データに電子的にアクセスすることを含む。新たな試験データがデータベースにおいて検出されるとき、本方法は、新たな試験に対応する動作データを、エンジンのエンジンタイプに固有の性能モデルに入力することと、性能モデルの出力を電子的に解析することとを含む。このため、本方法はまた、解析された出力に基づいてエンジンのエンジン健康状態の少なくとも１つのサマリーレポートを電子的に生成することを含む。更に、本方法はまた、ユーザへの電子出力としてサマリーレポートを提供することを含む。加えて、本開示は、試験セル、試験を可能にするソフトウェア、および／または対応する器具に関連付けられた性能問題を診断するように構成されてもよい。

本開示は、従来技術に存在しない多くの利点を提供する。例えば、本開示は、完了に数日かかる可能性がある従来の手動のプロセスと対照的に、最小の時間枠（例えば、１時間未満、またはエンジンが試験後にクールダウンするのにかかる時間未満）で完了することができる自動プロセスである。したがって、本開示のシステムおよび方法は、性能問題のための根源的理由を特定するのに必要とされる迅速な診断サポートをオーバーホールショップに提供し、それによって時間およびコストを節減する。更に、本開示の自動化プロセスは、解析の正確度を改善しており、最悪の状態のエンジンのみでなく、試験される各エンジンを評価する能力を有する。

試験される各エンジンを評価し、シフトおよびトレンドについてモニタリングすることによって、本開示のシステムおよび方法は、航空機の運航時間に影響を及ぼし得る性能問題の早期の警告を提供する。そのような早期の警告は、エンジンがオーバーホールショップを離れる前の介入を可能にする。加えて、全てのエンジンをモニタリングすることは、相関間のトレンド試験セル性能に対する連邦航空局（ＦＡＡ）の勧告も満たす。

次に図面を参照すると、図１は、本開示によるガスタービンエンジン１０（高バイパス型）の１つの実施形態の概略断面図を示す。より詳細には、ガスタービンエンジン１０は、例えば、飛行機、ヘリコプター等のための航空機エンジンを含むことができる。示すように、ガスタービンエンジン１０は、参照の目的で、中を通る軸方向の長手中心軸線１２を有する。更に、示すように、ガスタービンエンジン１０は、数値１４によって一般的に特定されるコアガスタービンエンジンと、上流に位置決めされたファンセクション１６とを備えることが好ましい。コアエンジン１４は通常、環状の入口２０を画定する、一般的に管状の外側ケーシング１８を含む。外側ケーシング１８は、コアエンジン１４に入る空気を第１の圧力レベルまで昇圧するための昇圧器２２を更に収容し支持する。高圧多段軸流圧縮機２４が昇圧器２２から圧縮された空気を受け取り、空気の圧力を更に高める。圧縮機２４は、タービンエンジン１０内の空気を方向付け、圧縮する機能を有する回転ブレードおよび固定翼を備える。圧縮された空気は燃焼器２６に流れ、燃焼器２６において、燃料が圧縮された気流に注入され、圧縮された空気の温度およびエネルギーレベルを上昇させるように点火される。高エネルギー燃焼生成物は、第１の（高圧）駆動軸３０を通じて高圧圧縮機２４を駆動するために、燃焼器２６から第１の（高圧）タービン２８に流れ、その後、第１の駆動軸３０と同軸の第２の（低圧）駆動軸３４を通じて昇圧器２２およびファンセクション１６を駆動するために、第２の（低圧）タービン３２に流れる。タービン２８および３２の各々を駆動した後、燃焼生成物は排気ノズル３６を通じてコアエンジン１４を出て、エンジン１０のジェット推進力の少なくとも一部分を与える。

ファンセクション１６は、環状ファンケーシング４０によって取り囲まれる回転可能な軸流ファンロータ３８を備える。ファンケーシング４０は、複数の実質的に径方向に延在する円周方向に離間された出口案内翼４２によってコアエンジン１４から支持されることが理解されよう。このようにして、ファンケーシング４０は、ファンロータ３８およびファンロータブレード４４を収容する。ファンケーシング４０の下流セクション４６は、コアエンジン１４の外側部分にわたって延在し、更なるジェット推進力を与える二次気流導管、すなわちバイパス気流導管４８を画定する。

流れの観点から、矢印５０によって表される初期気流が、入口５２を通ってガスタービンエンジン１０に入り、ファンケーシング４０に進むことが理解されよう。気流は、ファンブレード４４を通過し、導管４８を通って動く第１の気流（矢印５４によって表される）と、昇圧器２２に入る第２の気流（矢印５６によって表される）とに分割される。

第２の圧縮された気流５６の圧力が増大し、矢印５８によって表されるように高圧圧縮機２４に入る。燃焼器２６において燃料と混合し、燃焼された後、燃焼生成物６０が燃焼器２６を出て第１のタービン２８を通って流れる。次に、燃焼生成物６０は第２のタービン３２を通って流れて排気ノズル３６を出て、ガスタービンエンジン１０のための推力の少なくとも一部分を与える。

更に図１を参照すると、燃焼器２６は、長手方向の中心軸線１２と同軸の環状燃焼室６２と、入口６４および出口６６とを備える。上記で述べたように、燃焼器２６は、高圧圧縮機排気出口６９から圧縮された空気の環状の流れを受け取る。燃料が燃料ノズルから注入され、空気と混合し、燃料と空気との混合物を形成し、この混合物が燃焼のために燃焼室６２に与えられる。燃料と空気との混合物の点火は、適切な点火装置によって達成され、結果として得られた燃焼ガス６０が、軸方向に環状の第１段タービンノズル７２に向かって流れ、この環状の第１段タービンノズル７２内に入る。ノズル７２は、複数の径方向に延在する円周方向に離間されたノズル翼７４を備える環状流路によって画定され、これらのノズル翼７４は、ガスを回転させ、ガスが環状に流れ、第１のタービン２８の第１段タービンブレードにぶつかるようにする。図１に示すように、第１のタービン２８は、第１の駆動軸３０を介して高圧圧縮機２４を回転させることが好ましいのに対し、低圧タービン３２は、第２の駆動軸３４を介して昇圧器２２およびファンロータ３８を駆動することが好ましい。

次に図２を参照すると、エンジン試験セル解析システム１００の１つの実施形態の概略ブロック図が示されている。図示されているように、システム１００は、コントローラ１６０によって制御されている試験セル１０２内にガスタービンエンジン１０を備える。コントローラ１６０は、システム１００の各コンポーネントに電気的にリンクされたコンピュータ化された制御システムを備えることができる。更に、システム１００は、ローカルコンピュータ１８０および／またはリモートコンピュータ１９０も含むことができ、各コンピュータはそれぞれ、１つまたは複数の通信インタフェース１８２、１９２、１つまたは複数のメモリデバイス１８４、１９４、および１つまたは複数のプロセッサ１８６、１９６を備える。メモリデバイス１８４は、プロセッサ１８６が実行するためのコンピュータ−可読命令を含むことができる。このため、プロセッサ１８６、１９６は、例えば、図４に示す動作を含む１つまたは複数の動作を実行するように構成される。

より詳細には、プロセッサ１８６は、メモリデバイス１８４において試験セル１０２内の複数のエンジンの試験からリアルタイムでエンジン動作データを継続的に記憶するように構成することができる。例えば、システム１００の試験セル１０２内の様々なセンサ１６２から得られるデータを、ローカルサーバ１６４に提供することができる。モニタリングされた試験セルデータは、図２において、ローカルサーバ１６４内のデータベース１６６として表される。エンジンデータを記憶するための単一のモジュール１６６として示されているが、複数のデータベース、サーバ、または他の関連するコンピュータもしくはデータストレージデバイスを、センサ１６２からのモニタリングされたデータを記憶するのに用いることができることが理解されるべきである。

システム１００の別の主な物理コンポーネントは、試験セル１０２内でガスタービンエンジン１０によって生成されたデータを解析するように構成されるエンジン試験セル解析アプリケーション１６８を含むソフトウェアパッケージを含むことができる。図示されるように、エンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、ローカルサーバ１６４に記憶することができる。このため、エンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、試験セル１０２内のシステム１００の様々なモニタリングされた特性を追跡および捕捉するためにシステム１００内に提供されるセンサ１６２とインタフェースするコントローラ１６０から受信することができるデータ等の、エンジン試験セル動作データ１６６にアクセスし、これを解析するように構成される。エンジン試験セル動作データ１６６およびエンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、図２において、ローカルサーバロケーション１６４に記憶されているものとして示されているが、そのようなコンピュータ可読データおよび命令を含むメモリは、実際に、エンジン試験セルに対してローカルであるかまたは遠隔にある様々なロケーションに位置することができることが理解されるべきである。加えて、複数の試験セルおよび／またはロケーションは、単一のメモリデバイスを利用してシステムの柔軟性を増大させることができる。

エンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、有形コンピュータ可読媒体に記憶される１組のコンピュータ可読および実行可能命令を有するソフトウェアベースのモジュールとすることができる。例えば、図３に示すように、エンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、１つまたは複数の処理ステップを実施するためにアプリケーション１６８にアクセスする１つまたは複数のプロセッサが実行するのに適した複数の異なるソフトウェアモジュールを含むことができ、これらのモジュールは、限定ではないが、データ収集・フォーマットモジュール１７２、エンジン統計解析モジュール１７４、推論器モジュール１７６およびサマリーレポート生成モジュール１７８を含む。

主題のエンジン試験セル解析アプリケーション１６８内の第１の例示的なモジュールは、データ収集・フォーマットモジュール１７２に対応する。このため、エンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、１つまたは複数のエンジン動作を定義する多岐にわたる予め構成された定義に従ってエンジン試験セル動作データ１６６を解析するための様々な命令を含むことができる。例示的なエンジン試験セル動作データは、限定ではないが、スタート、シャットダウン、トリップ、負荷遮断、燃料移送、燃焼モード移行、単独負荷ステップ、定常状態性能評価に適した期間、ロード、アンロード、エンジンコンポーネント寿命に影響を及ぼす過渡信号および／または試験されているエンジンに関連付けられた任意の他のデータを含むことができる。次に、試験セル１０２内の複数のセンサ１６２または他のモニタリングデバイスから受信された連続リアルタイムエンジン試験セル動作データ１６６を処理して、更に解析することができる。より詳細には、いくつかの実施形態では、データ収集・フォーマットモジュール１７２は、限定ではないが、エンジン試験セルデータにアクセスすること、欠落したデータタグを処理すること、およびデータバッファを追加することを含む１つまたは複数のステップを選択的に実施することができる。

例えば、データ収集・フォーマットモジュール１７２は、試験セル１０２の試験セルデータベース、例えばメモリデバイス１８４に記憶されたエンジン試験セル動作データ１６６に電子的にアクセスするように構成される。更に、図４の１０４に示されているように、データ収集・フォーマットモジュール１７２は、試験セル１０２内の新たな試験について、記憶されたデータベース１８４を漸進的に、例えば５分ごとにチェックするように構成することができる。データベース１８４は、５分より長いかまたは短い任意の適切な単位でチェックすることができることが理解されるべきである。図４の１０６に示されているように、試験されるエンジン１０について、記憶されているデータベース１８４内に新たな試験が検出される場合、データ収集・フォーマットモジュール１７２は、例えば、エンジン試験セル動作データモジュール１６６から、新たな試験に対応する動作データを取り出すように構成される。

図３に示されているように、主題のエンジン試験セル解析アプリケーション１６８内の別の例示的なモジュールは、推論器モジュール１７６に対応する。いくつかの実施形態では、推論器モジュール１７６は、性能モデルを通じて、データ収集・フォーマットモジュール１７２からのデータを実行するように構成された診断アルゴリズムを含む。より詳細には、図４の１１２に示されているように、推論器モジュール１７６は、新たな試験データに対応する動作データを、物理学ベースの性能モデル、経験ベースの性能モデルまたは双方に入力するように構成することができる。例えば、物理学ベースの性能モデルは、エンジン１０のためのエンジンタイプに固有の数値推進システムシミュレーション（ＮＰＳＳ）モデルとすることができる。本明細書において用いられるとき、ＮＰＳＳモデルは、システムモデルの開発、協調、およびシームレスな統合を可能にする、オブジェクト指向のマルチフィジックスエンジニアリング設計およびシミュレーション環境である。このため、１０８に示すように、推論器モジュール１７６は、性能モデルからの出力を履歴データと比較し、そこから結論を導き出すように構成することもできる。いくつかの実施形態では、履歴データは、対応する試験定格および電力定格において試験セルにおいて試験された同じタイプの以前に試験されたベースラインエンジンからのデータを含むことができる。

図３に示されているように、主題のエンジン試験セル解析アプリケーション１６８内のまた別の例示的なモジュールは、エンジン統計解析モジュール１７４に対応する。図４の１１０に示されているように、エンジン統計解析モジュール１７４は、本明細書に記載の少なくとも１つの予め構成された基準外のデータパターンを有するシフト、トレンドおよび／または外れ値を検出するために、データ収集・フォーマットモジュール１７２からの出力に対して統計的試験を行うように構成される。外れ値の検出は、通常、予め構成された動作基準に従わないエンジン試験セルデータにおけるパターンを検出するように実施される。外れ値検出の１つの例において、一変量統計解析および／または多変量統計解析を用いて、外れ値を特定することができる。

図４の１１４に示されているように、エンジン試験セル解析アプリケーション１６８はまた、新たな試験に対応する動作データ内で非最適なまたは異常な挙動が検出されたときに、１つまたは複数のアラートを電子的に生成するように構成される。換言すれば、アラートは、統計的試験のうちの１つによってフラグ付けされた任意の性能パラメータまたは重大な器具について特定される。アラーム生成は、例えば、起動およびシャットダウン等のエンジン動作中に何らかの非最適なおよび／または異常な挙動が観察されたときにアラームを生成するために用いることができる。本明細書に記載されるアラートは、生成されたレポートにおけるデータを支援するテキスト、チャート、またはグラフの形態で中継することができる。

更なる実施形態では、１１６に示すように、エンジン試験セル解析アプリケーション１６８は、新たな試験に対応する動作データ１６６に対し１つまたは複数の完全性試験を行い、動作データの信頼性が高いことを確実にすることができる。これはすなわち、新たな試験に対応する動作データ１６６を電子的に解析する前に行われる。このため、完全性試験は、現在のエンジン試験データが、更なる診断解析を行うのに十分信頼性が高いか否かを判断するように適用される。完全性試験にパスした場合、推論器モジュール１７６は、性能が不良である場合の１つまたは複数の勧告を決定するように構成される。エンジン性能が正常である場合、推論器モジュール１７６は、エンジンが予測性能範囲内で動作していることを特定し、ゼロ勧告を出力し続ける。より詳細には、１１８に示すように、推論器モジュール１７６は、対応する勧告を用いてエンジン性能診断を作成するように構成される。

更に、推論器モジュール１７６は、試験セル１０２／エンジンモデルの組み合わせごとの診断基準値を用いることができる。このため、診断基準値は、現在の処理能力を表すことが意図される。エンジンが試験される多くのオーバーホールショップにおいて、試験を行うスタッフはエンジンの専門家ではない。したがって、１２０に示すように、推論器モジュール１７６が、診断レポートおよび対応する勧告を作成し、スタッフが、試験が完了した後にエンジン性能を改善できるようにすることが有利である。より詳細には、推論器モジュール１７６は、対応する勧告と共にそのような診断を作成するように構成される１つまたは複数のアルゴリズムを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、推論器モジュール１７６は、例えば、試験セルデータ整理（ＴＣＤＲ）解析およびコア解析を含む、少なくとも２つの解析方法を実行することができる。そのような実施形態では、全ての解析方法が、試験エンジンを診断基準値と比較する。このため、図５の例において、ＴＣＤＲ解析は、診断基準値からのデルタを変換し、コンポーネントごとの排気温度（ＥＧＴ）に影響を与えるのに対し、コア解析は、ＥＧＴ、特定燃料消費（ＳＦＣ）、および圧縮効率の計算に基づいて、単純化された解析を提供する。コア解析を用いることによって、ＴＣＤＲのためのサニティーチェックが提供される。２つの解析方法の結果を、任意の適切な方法を用いて表示することができる。例えば、１１９において、推論器モジュール１７６は、（例えば、図５に示す排気温度（ＥＧＴ）マージンについて）スタックチャート１３２を構築することができ、これをサマリーレポート１３０に含めることができる。このサマリーレポートについては以下でより詳細に論考する。

１２４に示すように、サマリーレポート生成モジュール１７８は、推論器モジュール１７６からの解析された出力に基づいて、試験されたエンジン１０のエンジン健康状態の１つまたは複数のサマリーレポート１３０を生成するように構成される。例えば、特に図５を参照すると、開示されるシステムの態様に従って生成される例示的なサマリーレポート１３０が示されている。図示されているように、サマリーレポート１３０は、双方の解析方法、すなわち、ＴＣＤＲ解析およびコア解析からの結果を比較するテーブル（例えば、表１）を含むことができる。更に、図５に示すように、サマリーレポート１３０は、推論器モジュール１７６によって判断されるエンジン性能に関する、ユーザに対する解析サマリー１３４および少なくとも１つの勧告１３６を含むことができる。例えば、示される実施形態では、双方の解析方法を用いたＥＧＴマージン影響の比較が、スタックチャート１３２により示されている。更に、解析サマリー１３４は、ＴＣＤＲ解析が、ＥＧＴマージンに対する主な要因が、高圧タービン（ＨＰＴ）および高圧圧縮機（ＨＰＣ）であることを示していることを説明する。したがって、勧告１３６は、スタッフが性能問題にどのように対処するべきかに関するガイダンスを含む。

サマリーレポート１３０は、主題のアプリケーションのユーザによって望まれる多岐にわたる情報を提供することができ、特定のエンジンに潜在的に適用可能なサマリーレポート情報の例は、エンジンタイプ、試験日、顧客、試験定格、電力定格、解析サマリー１３４および／または勧告１３６を含むことができる。サマリーレポート１３０は、エンジン性能と、履歴エンジン性能とを比較し、これにより関心対象の推力、ＳＦＣまたは他のパラメータ等の性能パラメータに対するトレンドデータを与えるチャートも含むことができる。サマリーレポート１３０に、任意の性能パラメータ、器具データ、試験を可能にするハードウェアまたは欠落データを用いて異常を特定するアラートを含めることができる。このため、サマリーレポート１３０は、ユーザに、エンジン性能に関する高レベルのサマリーを提供する。

更に、いくつかのサマリーレポートは、他の同様のエンジンにおける対応するコンポーネント、および／または１つまたは複数の特定のコンポーネントのための理想的な性能レベルを定義する権利曲線と選択的に比較されるエンジン内の１つまたは複数の特定のコンポーネントに関連付けられた選択されたパラメータを含むことができる。したがって、サマリーレポート１３０は、試験セル内のエンジンにほぼリアルタイムで関係することができ、エンジンを改善するための機会を特定するのに役立つことができる。

図２に戻ると、システム１００は、電子出力としてサマリーレポート１３０をユーザに提供するための少なくとも１つの出力デバイス（例えば、リモートコンピュータ１９０）も備えることができる。更に、図４の１２６に示されているように、システム１００は、サマリーレポート１３０をアーカイブデータベースにアップロードおよび／または記憶し、サマリーレポート１３０を、電子メールを介してユーザに送信し、ユーザがローカルコンピュータ１８０またはリモートコンピュータ１９０を介してレポート１３０を受信することができるようにするように構成することができる。より詳細には、図２に示されているように、ネットワーク１７０を介してリンクされたローカルコンピュータ１８０またはリモートコンピュータ１９０からのエンジン試験セル解析アプリケーション１６８にアクセスするユーザは、試験セル１０２によって実行される個々の試験の各々に関連付けられたサマリーレポートにアクセスすることが可能であり得る。そのようなレポートは、例えば、それぞれのコンピュータ１８０、１９０において提供される１つまたは複数の出力デバイス１８８、１９８を用いて表示または印刷することができる。コンピュータ１８０、１９０は、閲覧用の特定のタイプの所望のモデリングまたは解析結果を選択するための入力デバイス（例えば、１８７および１９７）も含むことができ、それによって、サマリーレポートが、選択可能なユーザ構成に基づくカスタマイズされた視覚化を行うことが可能になる。ローカルコンピュータ１８０に関連付けられた入力デバイス１８７および出力デバイス１８８も、エンジン１０に位置するコントローラ１６０または他のデバイスのための入力特徴および出力特徴を提供するように構成することができる。

したがって、本開示のサマリーレポート１３０は、性能問題のための根本的原因を特定するのに必要とされる迅速な診断サポートをオーバーホールショップに提供する。このため、本開示は、完了するのに数日かかり得る従来の手動のプロセスと対照的に、最小の時間枠（例えば、１時間未満）で完了することができる自動プロセスを提供する。

本明細書に記載されるネットワーク１７０は、限定ではないが、１つまたは複数の有線および／または無線通信リンクの組み合わせにおいて任意の多岐にわたるネットワークトポロジで実装される、ダイヤルインネットワーク、ユーティリティネットワーク、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、キャンパスエリアネットワーク（ＣＡＮ）、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）、インターネット、イントラネットもしくはイーサネット（登録商標）タイプのネットワーク、これらのタイプのネットワークのうちの２つ以上の組み合わせ、または他のものを含む、任意のタイプのネットワークに対応することができる。

本明細書に記載のプロセッサ１８６、１９６は、メモリデバイス１８４、１９４に記憶されるコンピュータ可読形式でレンダリングされるソフトウェア命令を実行することによって専用マシンとして動作するように適合させることができる。ソフトウェアが用いられるとき、任意の適切なプログラム、スクリプト、または他のタイプの言語もしくは言語の組み合わせを用いて、本明細書に含まれる教示を実施することができる。他の実施形態では、本明細書に開示されるシステムおよび方法は、代替的に、限定ではないが特定用途向け回路を含む、配線で接続された論理回路または他の回路によって実装することができる。

ローカルサーバ１６４、ローカルコンピュータ１８０および／またはリモートコンピュータ１９０に含まれるメモリモジュールは、限定ではないが、揮発性メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等のＲＡＭ））および不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ、フラッシュ、ハードドライブ、磁気テープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）、またはディスケット、ドライブ、他の磁気ベースのストレージ媒体、光ストレージ媒体、ソリッドステートストレージ媒体等を含む任意の他のメモリデバイスの任意の組み合わせ等の１つまたは複数の多岐にわたるコンピュータ可読媒体の単一の部分または複数の部分として提供することができる。例示的な入力デバイス１８７、１９７は、限定ではないが、キーボード、タッチスクリーンモニタ、アイトラッカ、マイクロフォン、マウス等を含むことができる。例示的な出力デバイス１８８、１９８は、限定ではないが、開示される技術に従って生成される出力データを視覚的に描画するための、モニタ、プリンタまたは他のデバイスを含むことができる。

特定の例示的な実施形態およびその方法に関して本主題が詳細に説明されてきたが、上記の理解を得た当業者であれば、そのような実施形態に対する代替形態、変形形態および均等物を容易に生成することができることが理解されよう。したがって、本開示の範囲は、限定ではなく例示を目的としており、主題の開示は、当業者には容易に明らかとなるような本主題に対する変更、変形および／または追加を含めることを排除するものではない。

１０ ガスタービンエンジン
１２ 中心軸線
１４ コアエンジン
１６ ファンセクション
１８ 外側ケーシング
２０ 環状入口
２２ 昇圧器
２４ 圧縮機
２６ 燃焼器
２８ 第１のタービン
３０ 第１の駆動軸
３２ 第２のタービン
３４ 第２の駆動軸
３６ 排気ノズル
３８ ファンロータ
４０ ファンケーシング
４２ 案内翼
４３ 翼／ブレード
４４ ロータブレード
４６ 下流セクション
４８ 気流導管
５０ 矢印
５２ 入口
５４ 矢印
５６ 矢印
５８ 矢印
６０ 燃焼生成物
６２ 燃焼室
６４ 入口
６５ 昇圧器入口
６６ 出口
６８ 圧縮機入口
６９ 排気出口
７０ センサシステム
７２ 第１段タービンノズル
７４ ノズル翼
１００ システム
１０２ 試験セル
１０４ データベースをチェックする
１０６ 新たなデータ？
１０８ データを取り出す
１１０ 統計的試験
１１２ データ整理
１１４ アラートを特定する
１１６ 完全性試験を通過した？
１１８ 推論器
１１９ スタックチャートを構築する
１２０ 診断／勧告
１２２ 完全性の説明
１２４ レポートを作成する
１２６ アップロードする
１２８ 電子メールを送信する
１３０ サマリーレポート
１３２ スタックチャート
１３４ 解析サマリー
１３６ 勧告
１６０ コントローラ
１６２ センサ
１６４ ローカルサーバ
１６６ エンジン試験セル動作データモジュール
１６８ エンジン試験セル解析アプリケーション
１７０ ネットワーク
１７２ データ収集・フォーマットモジュール
１７４ 統計解析モジュール
１７６ 推論器モジュール
１７８ サマリーレポート生成モジュール
１８０ ローカルコンピュータ
１８２ 通信インタフェース
１８４ メモリデバイス
１８６ プロセッサ
１８７ 入力デバイス
１８８ 出力デバイス
１９０ リモートコンピュータ
１９２ 通信インタフェース
１９４ メモリデバイス
１９６ プロセッサ
１９７ 入力デバイス
１９８ 出力デバイス
２００ 方法
２０２ 方法ステップ
２０４ 方法ステップ
２０６ 方法ステップ
２１０ 方法ステップ
２１２ 方法ステップ

Claims (16)

1. 試験セル（１０２）内のエンジン（１０）の性能を解析する方法であって、
   前記試験セル（１０２）の記憶されたデータベース内のエンジン動作データ（１６６）に電子的にアクセスすることと、
   エンジン（１０）に関して、前記記憶されたデータベースにおいて少なくとも１つのタイプの試験が行われたことが検出された場合、前記１つのタイプの試験に対応する動作データ（１６６）を電子的に取り出すことと、
   前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）を、前記エンジン（１０）のためのエンジンタイプに固有の性能モデルに入力することと、
   前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）内で非最適なまたは異常な挙動が検出されたときに、１つまたは複数のアラートを電子的に生成することと、
   前記１つまたは複数のアラートが生成された際に、前記動作データ（１６６）の信頼性が高いことを確実にするために、前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）に対し１つまたは複数の完全性試験を行うことと、
   前記完全性試験にパスした場合に、前記性能モデルの出力を電子的に解析することと、
   前記解析された出力に基づいて、前記エンジン（１０）のエンジン健康状態の少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）を電子的に生成することと、
   前記少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）を電子出力としてユーザに提供することと、
   を含む、方法。
2. 前記試験セル内の前記１つのタイプの試験について前記記憶されたデータベースを漸進的にチェックすることを更に含む、請求項１記載の方法。
3. 前記記憶されたデータベースにおいてリアルタイムで前記試験セル（１０２）における１つまたは複数のエンジン（１０）を試験することにより得られたエンジン動作データ（１６６）を継続的に記憶することを更に含む、請求項１又は２記載の方法。
4. 前記性能モデルは、性能モデルまたは経験ベースのモデルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１乃至３のいずれか１項記載の方法。
5. 物理学ベースのモデルは、数値推進システムシミュレーション（ＮＰＳＳ）モデルを含む、請求項４記載の方法。
6. 前記性能モデルからの前記出力を履歴データと比較することを更に含む、請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
7. 前記履歴データは、対応する試験定格および対応する電力定格で前記試験セル（１０２）において試験されたのと同じタイプの以前に試験されたベースラインエンジンからのデータを含む、請求項６記載の方法。
8. 前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）を電子的に解析することは、
   少なくとも１つの予め構成された基準外のデータパターンを有するシフト、トレンドまたは外れ値のうちの少なくとも１つを検出するために、前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）に対して統計解析を適用することと、
   前記少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）の一部として前記統計解析の選択された結果を提供することと、
   を更に含む、請求項１乃至７のいずれか１項記載の方法。
9. エンジン性能に関する前記サマリーレポート（１３０）のための少なくとも１つの勧告（１３６）を生成することを更に含む、請求項１乃至８のいずれか１項記載の方法。
10. 前記少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）をアーカイブデータベースにアップロードおよび記憶し、前記サマリーレポート（１３０）を、電子メールを介して前記ユーザに送信することを更に含む、請求項１乃至９のいずれか１項記載の方法。
11. 前記サマリーレポート（１３０）は、前記１つのタイプの試験の終了後１時間未満で前記ユーザに送信される、請求項９記載の方法。
12. 前記動作データ（１６６）は、スタート、シャットダウン、トリップ、負荷遮断、燃料移送、燃焼モード移行、単独負荷ステップ、定常状態性能評価に適した期間、ロード、アンロード、エンジンコンポーネント寿命に影響を及ぼす過渡信号のうちの１つまたは複数のうちの少なくとも１つに関連付けられたデータを含む、請求項１乃至１１のいずれか１項記載の方法。
13. エンジン試験セル解析システムであって、
    少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリデバイスを含むコントローラを備え、前記メモリデバイスは、前記プロセッサによって実行するためのコンピュータ可読命令を含み、前記プロセッサは、１つまたは複数の動作を実行するように構成され、前記１つまたは複数の動作は、
    前記試験セル（１０２）の記憶されたデータベース内のエンジン動作データに電子的にアクセスすることと、
    エンジン（１０）に関して、前記記憶されたデータベースにおいて少なくとも１つのタイプの試験が行われたことが検出された場合、前記１つのタイプの試験に対応する動作データ（１６６）を取り出すことと、
    前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）を、前記エンジン（１０）のためのエンジンタイプに固有の性能モデルに入力することと、
    前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）内で非最適なまたは異常な挙動が検出されたときに、１つまたは複数のアラートを電子的に生成することと、
    前記１つまたは複数のアラートが生成された際に、前記動作データ（１６６）の信頼性が高いことを確実にするために、前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）に対し１つまたは複数の完全性試験を行うことと、
    前記完全性試験にパスした場合に、前記性能モデルの出力を電子的に解析することと、
    前記解析された出力に基づいて、前記エンジン（１０）のエンジン健康状態の少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）を電子的に生成することと、
    前記少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）を電子出力としてユーザに提供することと、
    を含む、システム。
14. 前記１つまたは複数の動作は、前記性能モデルからの前記出力を履歴データと比較することを更に含み、前記履歴データは、対応する試験定格および対応する電力定格で前記試験セル（１０２）において試験されたのと同じタイプの以前に試験されたベースラインエンジンからのデータを含む、請求項１３記載のシステム。
15. 前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）を電子的に解析することは、
    少なくとも１つの予め構成された基準外のデータパターンを有するシフト、トレンドまたは外れ値のうちの少なくとも１つについて検出するために、前記１つのタイプの試験に対応する前記動作データ（１６６）に統計解析を適用することと、
    前記統計解析の選択された結果を、前記少なくとも１つのサマリーレポート（１３０）の一部として提供することと、
    を更に含む、請求項１３又は１４記載のシステム。
16. エンジン性能に関する前記サマリーレポート（１３０）のための少なくとも１つの勧告（１３６）を生成するように構成された推論器を更に備える、請求項１３記載のシステム。