KR20000057561A

KR20000057561A - 증기터빈 구동조건을 위한 그래프식 사용자 인터페이스 시스템

Info

Publication number: KR20000057561A
Application number: KR1019990705289A
Authority: KR
Inventors: 산토소누그로호이완; 조너왈터
Original assignee: 시멘스 코포레이트 리서치 인코포레이션
Priority date: 1996-12-13
Filing date: 1997-12-05
Publication date: 2000-09-25
Also published as: US5838588A; EP0944768B1; WO1998026160A1; DE69717307D1; TW381143B; DE69717307T2; EP0944768A1

Abstract

본 발명은 증기터빈 구동조건을 위한 그래프식 사용자 인터페이스 시스템에 관한 것이다. 측정 파라미터값을 유용화 하도록 증기 터빈 블레이드 온도를 모니터링하는 시스템에 있어서, 터빈 개관; HP 터빈; LP1 터빈; LP2 터빈; 및 시스템에 포함된 어떠한 다른 터빈등에 대한 터빈 다이아그램 윈도우를 관찰하기 위한 선택이 가능하도록 메뉴를 디스플레이하는 것을 특징으로 한다.

Description

증기터빈 구동조건을 위한 그래프식 사용자 인터페이스 시스템{A GRAPHICAL USER INTERFACE SYSTEM FOR STEAM TURBINE OPERATING CONDITIONS}

터보-발전기를 위한 증기터빈의 구동에 있어서, 시작 단계와 정지 단계를 포함하는 적절하고 안전한 구동을 위해서는 규정 범위 내에 구동 요소를 유지시키는 것이 중요하다. 불안전한 구동은 인체 상해와 물질 손상등의 중대한 결과를 가져올 수 있다.

본 출원의 발명자에 의해 발명된 발명의 명칭 '증기터빈의 블레이드 온도 추정방법'이 본 출원의 참증자료로 참고되었으며 상기 발명의 범위는 본 발명의 범위와 상충되지 않는다.

일반적인 증기 터보-발전기 구동에 있어서, 터빈은 최대 동력으로 작동되거나 동력에 대한 소비가 불충분할 때 정지된다. 특히, 거대한 동력 그리드 부분 따위의 구동에서는 전부하보다 작은 값에서의 구동할 것이 요구된다. 그러한 조건하에서, 온도, 압력, 증기 습기, 재가열, 팽창 및 압축 따위의 복합패턴은 터빈 블레이드 온도를 과도하게 상승시킨다. 그 상황은 큰 손실을 야기하는 바, 블레이드 파손을 초래할 수도 있다. 따라서, 입력된 증기압력이 출력된 압력보다 더 작거나 동일한 조건하에서의 구동상태를 모니터링하는 것이 특히 중요하다. 배경기술은 다음과 같은 저서에서 이용 가능하다{W. W. Bathie, "Fundamentals fo gas turbines", John Wiley and Sons, 1996; 및 H. Herlock, "Axial flow turbines: Fluid mechanics and thermodynamics", Butterworth, London, 1960}.

전체 구동영역에 걸쳐서 터빈내의 증기 작용을 모의 실험하기 위해 양호한 수학적 모델이 준비된다 하더라도, 특히 주요 증기압력이 배출 압력보다 더 낮거나 비슷한 기간(period)주기에 대하여는 이를 용이하게 적용할 수 없다. 그러한 기간 동안, 광선의 속도성분이 축의 속도성분과 비교하여 상당한 차이가 있기 때문에 유체흐름의 작용이 매우 복잡하다. 정상부하조건하에서 증기 작용을 모의 실험하기 위하여 이용할 수 있는 단순화한 수학적 모델은 입력된 압력이 출력된 압력보다 낮거나 비슷할 때에는 통상 사용할 수 없다.

새로운 거대 증기 터빈의 온도 측정장치는 HP와 LP 케이싱의 각 단계마다 설치된다. 이러한 측정값은 블레이드 온도가 그 한계값을 초과할 때마다 담당 엔지니어나 감독 엔지니어가 오더를 내릴 수 있는 지시값을 제공한다. 더 작고 더 오래된 터빈의 블레이드 온도를 모니터링 할 필요성뿐만 아니라, 설정된 온도보다 좀더 실용적이고 원가를 절감할 필요성은 여기에서 인식된 바와 같이 실시간을 추정하고 구동동작 중에 터빈 블레이드 온도를 모니터링하기 위한 실용적인 시스템과 연관이 있다.

본 발명은 증기터빈 구동조건을 위한 그래프식 사용자 인터페이스 시스템에 관한 것이다.

도 1은 본 발명의 윈디지 모듈 구조를 도시한 것이다.

도 2는 본 발명의 블레이드 온도 추정기를 위한 스킴에 기초한 인공 신경 네트워크를 도시한 것이다.

도 3은 본 발명의 인공 신경 네트워크에 대한 트레이닝 절차를 도시한 것이다.

도 4는 본 발명의 그래픽 사용자 인터페이스 구조를 도시한 것이다.

도 5는 본 발명의 그래픽 인터페이스 관찰을 도시한 것이다.

본 발명은 프로그램이 가능한 컴퓨터의 응용을 바람직하게 실행하는 것을 목적으로 창안되었다.

본 발명의 실시예에 따르면, 증기 터빈의 블레이드 온도 추정방법은 직접적인 블레이드위치 보다는 그 이외 위치에서 주로 입력과 출력 단계에서의 압력과 온도를 포함하는 측정값을 이용한다. 최초로 블레이드 온도를 물/증기 싸이클 순환 분석 프로그램을 사용할 뿐만 아니라 직접적인 실험장치에 의해 모의 실험하였다. 인공 신경 네트워크(ANN)는 측정값과 블레이드 온도값을 제공함으로써 트레이닝 된다. 본 발명의 실시예에서 4개의 값이 만족할만한 결과를 제공한다는 것이 확인되었다. 하나의 방법에서 작동 블레이드 온도값을 얻기 위해 ANN을 직접 사용하였다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 하이브리드 접근법에 따라 5개의 측정값을 이용하였다. 예를 들어 4개의 파라미터값의 부분집합을 ANN을 트레이닝하기 위하여 사용하고, 3개 값의 또 다른 부분집합을 다른 중간 파라미터에 대한 계산을 수행하기 위하여 사용하였다. 중간 파라미터와 5개의 측정값 중 하나를 사용하여 블레이드 온도를 계산하였다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 구동조건의 바람직하지 못한 조합과 중요한 파라미터값을 용이하게 관찰하고, 편차가 명백하게 밝혀짐으로써 교정 작업을 신속히 수행할 수 있도록 터빈 작동을 담당하는 감독엔지니어에게 사용자 인터페이스를 통해 실시간 정보 디스플레이를 제공한다. 파라미터의 그래프 플랏을 용이하게 나타낼 수 있는 반면에, 그러한 포맷은 일반적으로 온도, 압력, 증기 습기 또는 과열의 분배 및 조합과 교란효과를 토대로 하여 터빈 상태를 모니터링하기 위한 전체적인 화면은 용이하게 제공하지 못한다.

본 발명에 따르면, 몰리어(Mollier) 엔탈피/엔트로피 차트상에 라인에 의해 구동 팽창과 압축 과정을 나타냄으로써 전체적인 구동상황이 더욱 명백해진다. 조합에 있어서, 실시간 파라미터값과 파라미터 트렌드도 나타내었다. 트렌드와 실시간 정보와 함께 몰리어 차트정보를 사용하여 감독 엔지니어는 바람직하지 못하고 잠재적으로 다루기 힘든 구동 조건들을 더 신속히 확인하고 교정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 의하면, 시스템은 통상적으로 이용할 수 있는 다른 측정값으로부터 블레이드 온도를 추정하기 위하여 하이브리드 ANN(인공 신경 네트워크)-연산방식에 기초한 스킴(scheme)을 사용하였다. 통상적으로 사용할 수 있는 측정값을 여기에서 사용하였다. ANN에 대한 트레이닝 데이터는 수학적 모델에 의해 산출된 데이터와 실험에 의해 산출된 테이터를 둘다 포함한다.

증기 터빈이 구동하는 동안 윈디지(windage)에 의한 가열은 구동 모드에 의해 허락된 범위 내로 유지하여야 한다. 본 발명에 의하여 HP와 LP에 대한 윈디지 모듈은 각각의 터빈단계에서의 블레이드 온도 추정값을 엔지니어에게 제공할 것이다. 대화식의 사용자 인터페이스는 실시간 값, 이 값의 기울기 그래프 및 몰리어 다이아그램 내의 각 상태를 디스플레이한다. 감독관의 권고사항은 추정값 및 다른 유용한 측정값으로부터 비롯될 수 있다.

다음으로 윈디지 현상의 실시예를 나타낸다. HP 터빈에 있어서, 트립(trip)에 후속하는 터빈을 통한 증기의 흐름이 없다면, 에너지 변환범위는 터빈내의 압력과 증기 밀도에 의존하게 된다. 전부하 트립에서, 상응하는 고냉의 재가열 압력이 처음으로 나타날 것이다. 윈디지 손실에 기인한 허용 불가능한 가열을 피하기 위하여, 적절하게 압력을 감소시키거나 특정한 냉각증기를 흐르게 하는 것이 필요하다. 몰리어 다이아그램에서 팽창 라인은 전부하를 거부하고 제로부하가 된 후 충분하게 HP 터빈을 유동시킬 수 있는 이점을 갖는다. 엔지니어는 그러한 결과에 의해 더 좋은 정보를 얻는다.

팽창/압축 라인의 온라인 가시화는 특정한 경우에 윈디지 현상을 나타내기 때문에 특히 과열된 터빈의 다른 부분에 대해서 이롭다. 예를 들어 두 개의 저가열기에 대한 크로스 오버 라인에서 제어값이 비슷할 때 증기 터빈을 가열시키기 위해서 LP 터빈은 마지막 단계에서 윈디지에 의해 발생하는 온도상승을 허용범위내로 유지하기 위하여 냉각증기를 필요로 한다. 이러한 구동모드에 있어서, LP 터빈내의 증기는 마지막 단계에서 매우 의미있게 초래되는 윈디지 손실로부터의 에너지를 흡수한다.

일반적으로 윈디지 모듈은 다이제스트(DIGEST) 시스템으로 알려진 시스템에 사용된 시스템 구성을 따른다. 다이제스트는 독일회사, 시멘스 AG(Siemens Aktiengesellschaft)의 KWU-FTP 활동에 의해 개발된 동력 시스템 플랜트에 대한 모듈라 모니터링 시스템이다. 다이제스트는 다음에 간략하게 설명되는 6개의 다른 레벨로 분류할 수 있는 모듈라 시스템으로 구성된 것을 특징으로 한다. 모듈 성분은 C로 기재하였고, 선택구조의 확립에 대해서는 유연하게 대처한다.

도1에는 제안된 윈디지 모듈 시스템 구성이 도시되어 있다. 처음 두 레벨은 이미 다이제스트 부분으로 사용할 수 있다. 관리레벨과 데이터레벨에서 수정이 이루어진다. 통신레벨과 데이터레벨에서의 수정은 데이터 버스를 통하여 모듈-특정 데이터를 요청하고, 데이터 서버와 데이터 베이스를 만들기 위해 필요한 파라미터 명세표를 포함한다. 주요 윈디지 모듈 개발은 주로 동작레벨과 표시레벨에서 행해진다.

도 1에 도시된 바와 같이, 윈디지 모듈의 여섯개의 레벨은 다음과 같다.

1. 인식레벨. 인식레벨은 시멘스 시마틱 5 타입(Siemens Simatic 5 type)의 수개의 프로그램 논리 제어기(PLC) 2를 포함하는 데이터 인식 과정을 관리한다. 시마틱 5로 서류화하는 것은 시멘스 산업 자동화장치(Siemens Industrial Automation)로부터 유용할 수 있다. 이의 능력은 신호 샘플링, A/D변환, 제한된 계산, 실행 연속 처리 동작, 싸이클 타이밍 및 개방 통신 기능을 포함한다. 이것은 이 같은 상황에서 미리 결정된 비율로 측정 데이터를 샘플링하고 디지털화하며 비동기적으로 에테르넷(ethernet) 네트워크를 통하여 데이터를 전송하는 데이터 인식장치로 사용된다.

2. 통신레벨. 통신레벨은 기본적으로 네트워크와 디지털 장비회사(DEC;Digital Equipment corporation)의 디지털 워크스테이션 기계(들)간의 정보 전송을 관리하는 통신 서버 6이다. 통신 문제를 다루는 표준 DEC 모듈은 옴니-서버/DEC네트 페이즈 V(Omni-Server/DECnet Phase V)로 명명된다. 데이터 전송을 관리하는 DEC내의 과정들은 DEC-S5, 8 및 S5-DEC, 10에 의해 지시된다. DEC-S5는 관리레벨에서 S5로의 데이터 전송을 관리하고 S5-DEC는 S5에서 관리레벨로의 데이터 전송을 관리한다.

3. 관리레벨. 제어 역할을 수행하는 관리레벨은 텔레그램 분배기 모듈 12(telegram distributor module 12)에 의해 수행되는 정확한 포맷에 대한 요청(request)을 통신레벨로 전달함으로써 윈디지 프로세스 제어에 의한 데이터 요청을 처리한다. 이는 또한 특정 포맷에서 입력되는 데이터를 관리하고 데이터를 저장하기 위하여 프로세스 제어에 의해 다시 송신한다. 이는 텔레그램 리시버 모듈 14(telegram receiver module 14)에 의해 이루어진다. 다른 기능은 버퍼 능력(de-log), 16, 자체 검사 프로세스(watchdog), 18, 및 인터럽트(시간 제어)를 목적으로 한 수개의 타이머/시계(timers/clocks), 20의 관리를 포함한다. 자체 검사 프로세스는 주로 시스템 내의 모든 프로세스들의 상태를 검사하고 필요하다면 시스템을 재부팅 시키는 것이다.

4. 동작레벨. 동작레벨은 연속적인 배경 프로세스와 계산을 제어한다. 이것은 데이터 요청(sending RQTs), 입력 데이터의 관리(RDTs), 데이터 저장, 모든 계산 처리 및 결과의 저장을 포함한다. 이 레벨에 대한 상세한 설명은 다음에 기재된다. 또한, 이 레벨은 계산 결과의 유효성을 검사하는 출력관리를 포함한다. 이와 같은 상황에서 하이브리드 인공 신경 네트워크(ANN) 추정기의 결과들은 항상 분석모듈의 결과와 비교된다. 이러한 확인 절차는 ANN 트레이닝 기간동안 나타난 모든 샘플들과 차이가 많으며 통상 입력값에 의해 발생될 수 있는 좋지 않은 결과를 검출하기 위해 필요하다. 상당한 불일치가 발생되면 순서를 따라 재트레이닝할 것을 요청할 수 있다.

5. 데이터레벨. 데이터레벨은 데이터 저장과 엑세스에 관한 모든 프로세스를 다룬다. 이는 데이터 서버 22와 데이터 베이스 24를 포함한다. 데이터 베이스에 대한 모든 엑세스는 데이터 서버 22를 통하여 이루어져야 한다. 일단 데이터가 데이터 베이스 24내에 정확한 포맷으로 저장되면 모든 레벨에 쉽게 엑세스될 수 있다.

6. 표시레벨. 표시레벨은 사용자들이 수개의 다른 방식, 즉 현재값, 트렌드 다이아그램 및 몰리어 다이아그램에서 필요한 정보를 모두 관찰하도록 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다. 표시레벨은 사용자 인터페이스에 필요한 중간 파라미터 값을 저장하기 위한 분배 메모리 30 및 윈디지 그래픽 사용자 인터페이스 26, 프리(free) 그래픽 28로 구성되어 있다. 프리 그래픽은 데이터 베이스에 저장된 어떤 파라미터 값을 플랏팅하기 위한 독립적인 그래픽 도구이다. 이 도구는 본래의 다이제스트 시스템의 한 부분으로 개발된 것이다.

주로 블레이드 온도들을 나타낼 메인 윈디지 스크린에 의해 개시되는 수개의 층에 정보가 나타난다. 다음 층은 각각의 터빈 섹션에 대한 상세한 조건들을 나타낼 것이다. 이러한 층들은 터빈 구동에 관련하여 조작자가 적절한 결정을 내릴 수 있도록 관련된 모든 파라미터값들에 대한 정보를 제공할 것이다. 이 레벨에서의 프로세스에 대한 설명은 다음절에 상세히 기재된다. 개선된 스크린은 선택적으로 일부 내부 모듈과 시스템 파라미터 또는 프로세스를 엑세스하기 위하여 제공된다. 그러나 주로 보안요인 때문에 이 특징은 실제 작업 버전에서는 생략하는 것이 바람직할 수 있다.

모니터링 프로세스는 모든 시간에 동일한 비율로 싸이클하는데 항상 필요한 것은 아니며; 그것은 터빈 구동 조건에 의존해야 한다. 수개의 시나리오가 각각의 특정 터빈에 대해 미리 결정될 수 있다. 예를 들면 저속정지, 개시, 부하를 거부하는 동안의 무부하, 전부하, 저부하이다. 모니터링 사이클은 다른 조건들에 대하여 그들의 임계조건에 의존하여 자동적으로 조절되고, 각각의 디스플레이는 조작자를 돕기 위하여 팝-업(pop-up)으로 배열될 수 있다.

윈디지모듈은 기본적으로 두 개의 메인 프로세스, 배경 프로세스와 대화식의 디스플레이 프로세스를 가진다. 배경 프로세스는 필요한 파라미터값을 구하고, 미리 규정된 비율로 블레이드 온도를 계산하며, 적절하게 분배된 메모리와 데이터 베이스 내에 관련 정보를 기록하는 기능을 수행한다. 대화식 디스플레이 프로세스는 임의의 시점에서 필요한 정보 또는 요청 정보를 그래픽으로 나타낼 것이다. 프로세스 비율은 모든 측정값들을 안정시키기 전에 요구되는 최소 시간에 의해 한정되고 엄격한 터빈 조건에 기초하여 변화한다. 블레이드 임계온도 근처에서의 구동은 더 빠른 프로세스 비율을 필요로 한다.

모니터링 프로세스 전에 ANN을 트레이닝 하여야 한다. 트레이닝 서브-구조는 모니터링 모듈에서 사용될 적당한 웨이트와, 파라미터를 생성하는 기능을 수행한다. 이러한 프로세스는 오프-라인으로 실행되고 GUI 인터페이스를 통하여 제어할 수 없다. 네트워크는 예정된 정상 구동영역에 대한 분석수단을 사용하여 추정된 온도를 계산함으로써 얻어진 모의 실험 데이터를 사용하여 트레이닝 되고, 실제 데이터는 필드 실험으로부터 얻는다. 실험은 정지, 부하 손실, 개시와 같은 특정한 저 증기 유동 조건에서 데이터를 산출하는 것에 초점을 둔다. 이러한 배열은 전체 터빈 구동 레인지에 대한 블레이드 온도를 추정할 수 있다. 추정기로의 최소 입력은 메인 증기의 압력, 메인 증기의 온도, 세 번째 단계의 압력 및 배출 압력에 대한 실시간 측정값이다. 부가적인 입력은 선택적으로 제공하고 평가할 수 있다.

배경 프로세스는 측정 데이터를 구하고, 블레이드 온도와 다른 필요값을 계산하며 그러한 값들을 적정한 위치에 저장한다. 프로세스 순서는 다음과 같다:

통신레벨(DEC-S5 프로토콜을 사용하여)과 관리레벨(텔레그램 분배기)을 통하여 인식레벨에 필요한 측정 데이터를 요청한다.

데이터 인식시스템 시마틱 5(Siemens PLC)로부터 측정 데이터를 수신한다. 요청은 에테르넷 네트워크를 통하여 전달되고. S5-DEC 프로토콜을 이용하여 통신되며, 관리 레벨내의 텔레-캡쳐에 의해 관리된다. 측정 파라미터의 목록은:

Pms = 메인 증기의 압력(bar),

Tms = 메인 증기의 온도(℃),

P1 = 블레이딩 전의 증기 압력(bar),

T1 = 블레이딩 전의 증기 온도(℃),

P3 = 3 번째 단계에서의 압력,

Pex = 재가열 후의 배출 압력(bar),

Peh = 재가열 전의 배출 압력(bar),

Teh = 재가열 전의 배출 온도(℃),

Tcb = 저부 케이싱 온도(℃),

Tcu = 상부 케이싱 온도(℃),

Tci = 내부 케이싱 온도(℃),

Tco = 외부 케이싱 온도(℃),

N = 회전 속도(RPM)

Pout = 출력 동력(MW)을 포함한다.

바람직한 포맷(인터프리터)으로 입력 데이터가 전처리 된다. 이 프로세스는 기본적으로 도입된 데이터 문자열을 해독하고 표준 ASCII 포맷에 다시 포맷팅한다.

더 프로세싱하기 위하여 중간 파일에 데이터를 저장한다.

추정기는 측정값을 사용하여 블레이드 온도값을 계산한다. 적어도 HP 터빈에 대해서 블레이드 온도를 추정하기 위하여 사용된 입력 측정값은:

1. 메인 증기의 압력(Pms),

2. 메인 증기의 온도(Tms),

3. 세 번째 단계에서의 압력(P3rd),

4. 배기 압력(Pex), 및

5. 회전 속도이다.

방법에서는 도 2A와 같은 일직선의 3개 층 ANN을 사용하여 블레이드 온도를 직접 추정한다. 두 번째 방법에서는 다음과 같이 중간 파라미터를 분해함으로써 도 2B의 하이브리드 기술을 사용한다:

a. 하나의 중간 파라미터(T3)를 수학식 1을 이용하여 분석적으로 계산한다. 여기서는 특정 터빈 크기에 관련하여 주어진 상수이다.

b. 또 다른 중간 상수(n)는 현재 입력값에 기초하여 트레이닝된 ANN에 의해 계산할 수 있다.

c. 두가지 중간 값을 사용하여, 현재의 블레이드 온도를 수학식 2을 사용하여 계산한다.

이러한 방법에 있어서, 분리(separation)는 알려진 모델로부터 (수학적으로) 알려지지 않은 모델 사이에 유지된다. 이러한 방법에 있어서, "블랙 박스" ANN 모델 내의 복잡성과 비선형성이 감소한다. 게다가, 이 방법은 특정 터빈 파라미터에 대한 ANN 모델의 의존성을 감소하는데 도움이 된다. 이 방법은 다른 터빈들간의 일반화를 포함하여 전체 추정 스킴(scheme)의 정확성과 확고함을 향상시킨다. 이 방법을 입력 파라미터에 적용할 수 있다는 새로운 관점에서 보면, 중간 파라미터를 변경하듯이 유연성을 보유한 방법이다. 그러한 적응성은 여기에서도 심사숙고된다.

그 다음 블레이드 온도 추정과 다른 측정 파라미터들을 두개의 다른 장소, 즉 데이터 베이스와 중간 분배 메모리에 저장한다.

a. 모든 값을 데이터 서버를 통해 데이터 베이스에 저장한다.

b. 또한 GUI내에 디스플레이하기 위해 필요값을 임시 분배 메모리에 저장한다.

그 다음 이러한 값들을 GUI 프로세스로 해독하는데 이용할 수 있다.

도 3은 직접적인 접근법 또는 하이브리드 접근법에서 ANN-모듈에 적용할 수 있는 일반적인 트레이닝 프로세스를 도시한 것이다. 유일한 차이점은 배경 프로세스에 나타낸 입력-파라미터에 있다. 그 프로세스는 다음과 같이 설명할 수 있다.

첫 번째 단계는 일반적으로 물/증기 싸이클분석을 이용한 모의 실험으로부터 얻은 데이터와 실험에서 얻은 데이터를 조합하는 데이터 구성이다. 그러한 분석은 예를 들어 다이제스트 시스템내의 열역학 모듈에 포함된다. 물/증기 싸이클 분석은 다이제스트 시스템에서 열역학 모듈 내부에서 사용된다. 설명한 바와 같이 다이제스트 모니터링 시스템은 시멘스 AG를 통해 시장에서 구입할 수 있다.

다음으로 데이터를 ANN의 입력 포맷에 맞추어 다시 포맷팅한다. 그 다음 두 개의 개별적인 데이터 화일로 하나는 트레이닝과 유효목적을 위해 사용하고 다른 하나는 검사 용도로 사용하도록 데이터를 분리하여 재구성한다. 유용한 데이터를 재구성하는데 특정한 규칙은 없지만, 데이터는 모든 구동영역이 잘 나타나도록 구성되어야 한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 유용한 데이터의 80%가 트레이닝과 유효성을 위해 사용되고 그 나머지는 테스트에 사용된다.

ANN 구조는 1개의 숨겨진 층을 가진 표준 다중층이다. 숨겨진 부분의 수는 실행을 변경시키지 않고 4∼10에서 변화할 수 있고: 다수의 숨겨진 층을 위해 더 긴 트레이닝 기간이 필요하며 과적합의 위험이 생길 수 있다.

도 3에서 적합한 알고리즘 타입, 활성 가능한 타입, 숨겨진 부분의 수, 에러 스레솔드를 포함하는 트레이닝 파라미터의 초기 설정에 의해 개시되고, 트레이닝 프로세스가 개시된다.

사용된 최적 연산방식은 최적 조건 또는 신경 네트워크 교과서에서 유용한 표준 기술이다{Hertz, a. Krogh and R. G. Palmer, "Introduction to the theory of neural computation", A Lecture notes volume in the Santa Fe Institute Studies in The Sciences of Complexity, Addison-Wesley Publishing Company, July 1991; 및 D. Rumelhart, J. L. McClelland, and the PDP Research Group, "Parallel distributed processing: Exploration in the microstructure of cogition, Volume 1: Foundations:, MIT Press, Cambridge 1987}.

경사 기울기 및 일부 콘쥬게이트 경사 기법을 포함하여 본 발명의 실시예와 여러 기술을 연구하였다. 한가지의 콘쥬게이트 경사 기술의 변화를 응용함에 따라 빠른 수렴을 얻었다.

유효화 에러 한계가 만족스럽게 되도록 시스템이 수렴된다면 ANN 파라미터(관련 웨이트 및 유니트의 스레솔드값)는 검사를 위해 저장된다. 시스템이 수렴되지 않는다면 트레이닝 파라미터는 해답을 얻을 때까지 변형되어야 한다.

상기의 프로세스는 일반적으로 시스템이 다른 개시 조건과 트레이닝 파라미터를 가진 다른 해답에 수렴한 것이 알려지므로 반복적으로 실시될 수 있다. 상당한 수의 해답을 얻는 것은 총체적으로 최적의 해답을 찾는 가능성을 증가시킬 수 있다.

그 다음 해답을 데이터 테스트 파일을 사용하여 검사한다. 에러가 가장 작은 해답이 배경 프로세스 동안 추정 프로세스에서 사용될 것이다.

현재값과 트랜드 다이아그램에 더하여 그래픽 사용자 인터페이스도 또한 증기 동작 몰리어 다이아그램내의 터빈 조건을 나타낼 수 있다. 또한 몰리어 차트, 엔트로피/엔탈피 다이아그램 또는 전체 가열/엔트로피 다이아그램이라 불리는 이러한 다이아그램은 임의의 열역학 엔지니어를 위한 통상적인 환경을 제공하고, 알려진 모든 중요한 구동 바운더리에 관하여 터빈 조건을 개선된 표현으로 제공한다. 따라서, 이러한 온라인 터빈 조건의 가시화는 적절한 제어 작동을 행함에 있어서 사용자에게 한층 도움이 될 수 있다.

일반적으로 GUI 프로세스는 사용자에 의해 초기화되어야 한다. 요청에 따라 배경 프로세스에 의해 저장된 값을 엑세스할 것이다. GUI 프로세스는 다음 단계를 따른다(도 4).

윈디지 그래픽 사용자 인터페이스 모듈은 다이제스트 내에서 또는 독립적으로 초기화될 수 있다. 이것은 자동적으로 분배 메모리 유니트에 연결되어 초기화할 것이다. 분배 메모리 유니트는 기본적으로 GUI 및 주로 버퍼를 포함하는 그 외부의 어떤 프로세스간의 데이터 엑세스 및 전달을 관리하는 루틴이다.

상술한 도 5A로부터 다음과 같은 터빈 윈도우중의 어느 것이라도 관찰하도록 사용자가 'TURBINE'메뉴를 통해 선택할 수 있다.

- HP 터빈

- LP1 터빈

- LP2 터빈

- 기타 다른 터빈(적용가능한).

각 터빈에 대하여 'DIAGRAM,메뉴를 통해 선택할 수 있는 관찰 윈도우로는 다음과 같은 세가지 윈도우가 있다.

- 터빈 개관(도 5B - 도 5D)

- 몰리어 다이아그램(도 5E - 도 5G) 혹은

- 트렌드 다이아그램 윈도우(도 5H - 도 5J).

'터빈 개관 윈도우'는 블레이드 온도의 현재값을 부여할 뿐만 아니라, 터빈 제어에 관련된 어떠한 결정을 함에 있어서 사용자가 중요하다고 여겨지는 다른 정보들도 부여할 수 있다.

몰리어 다이아그램은 상술한 바와 같이 임의의 열역학 텍스트 북상에 유용할 수 있는 표준 열역학 순환기술에 기초하여 발생한다. 루틴은 배경 몰리어 그리드를 발생하고, 그리드 상부의 현재 측정값으로부터 계산되는 팽창 데이터를 중첩하도록 사용된다. 예를 들어, 그 같은 루틴은 1992년 10월 발행된 Siemens AG in VISUM으로부터 유용할 수 있다.

몰리어 다이아그램 윈도우에 해당되는 특징들은 다음과 같다.

1. 요구된 영역을 포함하도록 마우스에 의해 박스를 생성함으로써 엔탈피-엔트로피 그래프내에 주밍하는 능력.

2. 대응하는 파라미터값을 테이블/박스에서 클릭함으로써 활성화 될 수 있는 순간 미니 트렌드 다이아그램.

3. 사용자의 요구에 따라 관찰 파라미터를 개별화하도록 방법을 제공하는 몰리어 옵션 인터페이스. 이는 또한, 경고레벨을 활성화하고 알람신호를 조작자에게 송신하기 위한 일정한 스레솔드를 사용자가 설정할 수 있도록 온도 스레솔딩을 제공한다.

트렌드 다이아그램은 열 개의 파라미터를 동시에 나타낼 수 있도록 선택하는 기능을 부여한다. 나타낼 수 있는 파라미터의 최대수는 반드시 제한되어 있지는 않다. 그러나, 열 개 이상일 경우에는 어떠한 경우라도 그래프 자체를 관찰하는데 곤란을 끼치게 된다. 그것은 몰리어 다이아그램의 특징인 상기 2번의 특징과 동일한 특징을 가진다. 그래프내의 정확한 값은 요구된 점을 클릭함으로써 찾아질 수 있다. 그 정확한 값은 대응하는 축 아래에 디스플레이 된다.

트렌드 다이아그램 윈도우로부터 사용자에게 완전한 데이터 베이스에 대한 엑세스를 제공하는 'FREE GRAPHICS'를 선택함으로써 데이터를 더 자세하게 분석할 수 있다.

GUI 디스플레이 프로세스는 데이터 서버를 통해 데이터 베이스로부터의 데이터를 엑세스하는 프리 그래픽 루틴을 제외하고 분할된 메모리로부터 필요한 데이터를 엑세스한다.

본 발명은 구체적인 실시예를 들어 설명하였으나, 본 발명을 이해하는 당업계의 통상적인 기술자라면 여러 가지 변경 및 수정이 가능하다. 예를 들어, 설명에서 행해지는 파라미터 선택은 좀더 편리하게 선택할 수 잇는 기술로 변경될 수 있다. 이와 같은 모든 수정 및 변경은 첨부된 클레임에 구성된 본 발명의 범위 및 사상내에서 행해질 수 있다.

Claims

측정 파라미터값을 유용화 하도록 증기 터빈 블레이드 온도를 모니터링하는 시스템에 있어서,

터빈 개관; HP 터빈; LP1 터빈; LP2 터빈; 및 시스템에 포함된 어떠한 다른 터빈등에 대한 터빈 다이아그램 윈도우를 관찰하기 위한 선택이 가능하도록 메뉴를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서, 상기 각 터빈은 터빈 개관; 몰리어 다이아그램; 및 트렌드 다이아그램 윈도우 등 세 개의 관찰 윈도우가 있고, 이들 관찰 윈도우들은 상기 메뉴를 통해 선택할 수 있는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제2항에 있어서, 상기 터빈 개관 윈도우는 블레이드의 현재 온도값 뿐만 아니라, 상기 터빈의 제어에 관련된 결정을 행함에 있어서 사용자가 중요하다고 여겨지는 다른 정보도 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제2항에 있어서, 상기 몰리어 다이아그램은 표준 열역학 순환에 기초한 컴퓨터에 의해 발생되는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제2항에 있어서, 상기 몰리어 다이아그램은 배경 몰리어 그리드를 발생하는 루틴을 유용하는 컴퓨터에 의해 발생되며, 블레이드 온도 및 측정 파라미터값으로부터 유도된 데이터를 중첩하는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제5항에 있어서, 상기 몰리어 다이아그램 관찰 윈도우는

요구된 영역을 포함하도록 마우스에 의해 박스를 생성시킴으로써 엔탈피-엔트로피 그래프내로 주밍하고;

대응하는 파라미터값을 테이블/박스에 클릭함으로써 활성화되는 순간 미니 트렌드 다이아그램을 디스플레이하고;

몰리어 옵션 인터페이스에 의해 관찰 파라미터를 개별화하도록 사용자 옵션을 제공하고;

경고레벨을 활성화하고 알람신호를 조작자에게 송신하기 위한 일정한 스레솔드를 사용자가 설정할 수 있도록 온도 스레솔딩을 제공하는 기능 중 어느 하나의 기능 혹은 이들 기능 모두를 갖는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제1항에 있어서, 상기 트렌드 다이아그램 관찰 윈도우는 열 개의 다이아그램까지 선택할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제2항에 있어서, 상기 트렌드 다이아그램 관찰 윈도우는 상기 요구점을 클릭함으로써 그래프내의 요구된 점에 정확한 값을 디스플레이하고, 상기 정확한 값은 대응하는 축 아래에 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
제2항에 있어서, 상기 트렌드 다이아그램 관찰 윈도우는 사용자가 완전한 데이터 베이스에 엑세스하는 프리 그래픽(FREE GRAPHICS)을 선택함으로써 데이터를 더욱 상세하게 분석할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.
임계 파라미터값 및 바람직하지 않은 구동조건들의 조합이 용이하게 관찰되도록 터빈 구동을 담당하는 감독 엔지니어에게 실시간 정보 디스플레이를 제공하고, 정확한 구동이 신속하게 초기화되도록 이탈이 명백하게 이루어지고,

상기 구동 상황의 개관을 제공하는 인터페이스는 실시간 파라미터값 및 파라미터 트렌드와 함께 몰리어 엔탈피/엔트로피 챠트상의 라인에 의해 실시간동안의 구동 팽창 및 압축 프로세스를 표시함으로써 좀더 쉽게 명백해지는 것을 특징으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스.