(57)【要約】【課題】センサによる計測が不可能な状態量の推定における安定性と速応性とを両立すること。【解決手段】性能推定装置３０は、ガスタービンエンジン１０の非線形シミュレーションモデルを用いて、状態推定値ｘｈ（ｋ）及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する推定部３５と、センサ推定値ｙｈ（ｋ）とセンサ計測値ｙ（ｋ）との誤差ｅ（ｋ）を算出する誤差算出部３１と、ゲインＫ１及びゲインＫ２を記憶するゲイン記憶部３２と、ゲインＫ１及びゲインＫ２に基づいて、設定ゲインＫ(ｋ)を決定するゲイン決定部３３と、誤差ｅ（ｋ）と設定ゲインＫ(ｋ)とに基づいて、補正値を生成する補正部３４と、を備え、推定部３５は、制御入力値ｕ（ｋ）及び補正値に基づいて、状態推定値ｘｈ（ｋ）及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出し、状態推定値ｘｈ（ｋ）を出力する。【選択図】図１
2020003831.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定対象の装置である対象装置を制御するための制御入力値及び前記対象装置に設けられたセンサによって計測されたセンサ計測値に基づいて、センサによる計測が不可能な前記対象装置の状態量の推定値である状態推定値を出力する性能推定装置であって、
前記対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、前記状態推定値、及び前記センサ計測値の推定値であるセンサ推定値を算出する推定部と、
前記センサ推定値と前記センサ計測値との誤差を算出する誤差算出部と、
前記対象装置の１つの作動点である第１作動点に対応する第１ゲイン、及び前記対象装置の別の作動点である第２作動点に対応する第２ゲインを記憶するゲイン記憶部と、
前記第１ゲイン及び前記第２ゲインに基づいて、前記対象装置が動作している作動点である設定作動点における設定ゲインを決定するゲイン決定部と、
前記誤差と前記設定ゲインとに基づいて、補正値を生成する補正部と、
を備え、
前記推定部は、前記制御入力値及び前記補正値に基づいて、前記状態推定値及び前記センサ推定値を算出し、前記状態推定値を出力する、性能推定装置。
【請求項２】
前記ゲイン決定部は、前記第１作動点を含む前記作動点の範囲である第１範囲に前記設定作動点が含まれる場合には前記第１ゲインを前記設定ゲインとし、前記第２作動点を含む前記作動点の範囲である第２範囲に前記設定作動点が含まれる場合には前記第２ゲインを前記設定ゲインとする、請求項１に記載の性能推定装置。
【請求項３】
前記第１範囲と前記第２範囲とは互いに隣接しており、
前記ゲイン決定部は、前記設定作動点が前記第１範囲から前記第２範囲に移動した場合には、前記設定ゲインを前記第１ゲインから前記第２ゲインに徐々に切り替える、請求項２に記載の性能推定装置。
【請求項４】
推定対象の装置である対象装置に設けられたセンサによる計測が不可能な状態量の推定値である状態推定値を出力する性能推定方法であって、
前記対象装置が動作している作動点である設定作動点を受信するステップと、
前記対象装置を制御するための制御入力値を受信するステップと、
前記対象装置に設けられたセンサによって計測されたセンサ計測値を受信するステップと、
前記対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、前記制御入力値に基づいて、前記センサ計測値の推定値であるセンサ推定値を算出するステップと、
前記センサ推定値と前記センサ計測値との誤差を算出するステップと、
前記対象装置の１つの作動点である第１作動点に対応する第１ゲイン、及び前記対象装置の別の作動点である第２作動点に対応する第２ゲインに基づいて、前記設定作動点における設定ゲインを決定するステップと、
前記誤差と前記設定ゲインとに基づいて、補正値を生成するステップと、
前記非線形シミュレーションモデルを用いて、前記制御入力値及び前記補正値に基づいて、前記状態推定値を算出するステップと、
前記状態推定値を出力するステップと、
を含む、性能推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、性能推定装置及び性能推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンエンジン等では、センサによる計測が不可能な内部状態量及び性能パラメータが存在する。このようなセンサによる計測が不可能な内部状態量及び性能パラメータの値を推定する手法として、カルマンフィルタを用いた手法がある。例えば、特許文献１には、エンジンの非線形シミュレーションモデルを含むカルマンフィルタを用いて、センサ計測値から観測不能変数推定値を演算するガスタービンエンジンの性能推定システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６８３５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の性能推定システムでは、カルマンフィルタゲインが一定とされている。このカルマンフィルタゲインは、ガスタービンエンジンのある作動点において求められる。非線形シミュレーションモデルを用いた場合、非線形性が強い対象装置では、１つのゲインで全作動点に対応しようとすると以下のような問題がある。つまり、カルマンフィルタでは、推定の安定性と速応性とがトレードオフの関係にあるので、安定性を重視してカルマンフィルタゲインを設定すると応答が遅くなり、速応性を重視してカルマンフィルタゲインを設定すると、安定性が低下する。
【０００５】
本発明は、センサによる計測が不可能な状態量の推定における安定性と速応性とを両立可能な性能推定装置及び性能推定方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面に係る性能推定装置は、推定対象の装置である対象装置を制御するための制御入力値及び対象装置に設けられたセンサによって計測されたセンサ計測値に基づいて、センサによる計測が不可能な対象装置の状態量の推定値である状態推定値を出力する装置である。この性能推定装置は、対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、状態推定値、及びセンサ計測値の推定値であるセンサ推定値を算出する推定部と、センサ推定値とセンサ計測値との誤差を算出する誤差算出部と、対象装置の１つの作動点である第１作動点に対応する第１ゲイン、及び対象装置の別の作動点である第２作動点に対応する第２ゲインを記憶するゲイン記憶部と、第１ゲイン及び第２ゲインに基づいて、対象装置が動作している作動点である設定作動点における設定ゲインを決定するゲイン決定部と、誤差と設定ゲインとに基づいて、補正値を生成する補正部と、を備える。推定部は、制御入力値及び補正値に基づいて、状態推定値及びセンサ推定値を算出し、状態推定値を出力する。
【０００７】
この性能推定装置では、対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、状態推定値及びセンサ推定値が算出される。この状態推定値及びセンサ推定値は、センサ推定値及びセンサ計測値の誤差と設定作動点における設定ゲインとに基づいて生成された補正値、並びに制御入力値に基づいて、算出される。設定ゲインは、第１ゲイン及び第２ゲインに基づいて決定される。このように、２つの作動点におけるゲインに基づいて、設定ゲインが決定されるので、全作動点の範囲を１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、１つのゲインで対応する作動点の範囲が狭くなる。このため、全作動点の範囲を１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、各ゲインが対応する範囲において、推定の安定性を向上させつつ、速応性を向上させるように第１ゲイン及び第２ゲインを設定することが可能となる。これらの第１ゲイン及び第２ゲインに基づいて、設定ゲインが決定されることから、全作動点の範囲を１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、センサによる計測が不可能な状態量の推定における安定性と速応性とを両立することが可能となる。
【０００８】
ゲイン決定部は、第１作動点を含む作動点の範囲である第１範囲に設定作動点が含まれる場合には第１ゲインを設定ゲインとしてもよく、第２作動点を含む作動点の範囲である第２範囲に設定作動点が含まれる場合には第２ゲインを設定ゲインとしてもよい。この場合、設定作動点が含まれる範囲に応じて、ゲイン記憶部に記憶されている第１ゲイン又は第２ゲインが設定ゲインとして用いられる。このため、ゲイン記憶部からゲインを取得して設定ゲインとすればよいので、設定ゲインの計算負荷を軽減することが可能となる。
【０００９】
第１範囲と第２範囲とは互いに隣接していてもよい。ゲイン決定部は、設定作動点が第１範囲から第２範囲に移動した場合には、設定ゲインを第１ゲインから第２ゲインに徐々に切り替えてもよい。この場合、設定ゲインを徐々に切り替えることにより、設定ゲインの切り替えによる補正値の変化を抑えることができ、性能推定装置における推定が発散する可能性を低減することが可能となる。
【００１０】
本発明の別の側面に係る性能推定方法は、推定対象の装置である対象装置に設けられたセンサによる計測が不可能な状態量の推定値である状態推定値を出力する方法である。この性能推定方法は、対象装置が動作している作動点である設定作動点を受信するステップと、対象装置を制御するための制御入力値を受信するステップと、対象装置に設けられたセンサによって計測されたセンサ計測値を受信するステップと、対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、制御入力値に基づいて、センサ計測値の推定値であるセンサ推定値を算出するステップと、センサ推定値とセンサ計測値との誤差を算出するステップと、対象装置の１つの作動点である第１作動点に対応する第１ゲイン、及び対象装置の別の作動点である第２作動点に対応する第２ゲインに基づいて、設定作動点における設定ゲインを決定するステップと、誤差と設定ゲインとに基づいて、補正値を生成するステップと、非線形シミュレーションモデルを用いて、制御入力値及び補正値に基づいて、状態推定値を算出するステップと、状態推定値を出力するステップと、を含む。
【００１１】
この性能推定方法では、対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、制御入力値に基づいて、センサ推定値が算出される。対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いて、センサ推定値及びセンサ計測値の誤差と設定作動点における設定ゲインとに基づいて生成された補正値、並びに制御入力値に基づいて、状態推定値が算出される。設定ゲインは、第１ゲイン及び第２ゲインに基づいて決定される。このように、２つの作動点におけるゲインに基づいて、設定ゲインが決定されるので、全作動点の範囲を１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、１つのゲインで対応する作動点の範囲が狭くなる。このため、全作動点の範囲を１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、各ゲインが対応する範囲において、推定の安定性を向上させつつ、速応性を向上させるように第１ゲイン及び第２ゲインを設定することが可能となる。これらの第１ゲイン及び第２ゲインに基づいて、設定ゲインが決定されることから、全作動点の範囲を１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、センサによる計測が不可能な状態量の推定における安定性と速応性とを両立することが可能となる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、センサによる計測が不可能な状態量の推定における安定性と速応性とを両立できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係る性能推定装置を含む性能推定システムの概略構成を示す図である。
【図２】図１のガスタービンエンジンの各要素を模式的に示す図である。
【図３】図１の性能推定装置のハードウェア構成図である。
【図４】作動点とゲインとの関係の一例を示す図である。
【図５】図１の推定部の構成例を示す図である。
【図６】作動点及び設定ゲインの時間変化の一例を示す図である。
【図７】図１の性能推定装置が行う性能推定方法の一連の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
図１は、一実施形態に係る性能推定装置を含む性能推定システムの概略構成を示す図である。図１に示される性能推定システム１は、推定対象の装置である対象装置に設けられる複数のセンサによって計測されたセンサ計測値に基づいて、対象装置の状態を推定するシステムである。以下、対象装置の一例として、ガスタービンエンジンを用いて説明する。なお、時間変化する変数のある時刻ｋにおける値を表す場合に、当該変数を表す符号に（ｋ）を付して説明を行う場合があるが、特定の時刻に限られず、任意の時刻において成り立つ。また、性能推定システム１の単位時間を「１」としており、括弧内の値が大きいほど時間が経過していることを示している。
【００１６】
性能推定システム１は、制御装置２と、ガスタービンエンジン１０と、を備えている。ガスタービンエンジン１０は、例えば、車両、船舶、及び航空機等のエンジンとして用いられる。
【００１７】
図２は、ガスタービンエンジン１０の各要素を模式的に示す図である。図２に示されるように、ガスタービンエンジン１０は、ファン（ＦＡＮ）１１と、低圧圧縮機（ＬＰＣ）１２と、高圧圧縮機（ＨＰＣ）１３と、燃焼器（ＣＯＭＢ）１４と、高圧タービン（ＨＰＴ）１５と、低圧タービン（ＬＰＴ）１６と、ロータ１７と、ロータ１８と、を備えている。
【００１８】
ファン１１は、ガスタービンエンジン１０の外部から空気を吸い込んで、吸い込んだ空気の一部を低圧圧縮機１２に供給する。低圧圧縮機１２は、ファン１１から供給された空気を圧縮して圧縮空気を生成し、圧縮空気を高圧圧縮機１３に供給する。高圧圧縮機１３は、低圧圧縮機１２から供給された圧縮空気をさらに圧縮して圧力をさらに高くして高圧空気を生成し、高圧空気を燃焼器１４に供給する。燃焼器１４は、高圧圧縮機１３から供給された高圧空気に燃料を混ぜ合わせて燃焼する。燃焼器１４は、燃焼して得られた高温高圧の燃焼ガスを高圧タービン１５に供給する。
【００１９】
高圧タービン１５は、燃焼器１４から供給された高温高圧の燃焼ガスによって回転し、ロータ１８を回転させる。低圧タービン１６は、高圧タービン１５を通過した燃焼ガスによって回転し、ロータ１７を回転させる。ロータ１７は、ファン１１、低圧圧縮機１２及び低圧タービン１６を一体的に回転可能に接続している。ロータ１８は、高圧圧縮機１３及び高圧タービン１５を一体的に回転可能に接続している。
【００２０】
図１に戻って、ガスタービンエンジン１０には、複数のセンサ（不図示）が設けられている。ガスタービンエンジン１０は、後述するエンジン制御器２０によって制御される。ガスタービンエンジン１０は、ある時刻ｋにおいて、エンジン制御器２０から出力される制御入力値ｕ（ｋ）を入力し、ガスタービンエンジン１０に設けられているセンサによって検知されるセンサ計測値ｙ（ｋ）を出力する。制御入力値ｕ（ｋ）は、ガスタービンエンジン１０を制御するための値であり、エンジン動作条件に基づいて出力される。ガスタービンエンジン１０が航空機用のエンジンである場合、エンジン動作条件は、飛行条件ともいい、高度、機速及びパワーレバー角度（Power  Lever  Angle：ＰＬＡ）等である。各エンジン動作条件の値の組み合わせを作動点という。エンジン動作条件（作動点）は、飛行時において機体から送信される。制御入力値ｕ（ｋ）は、燃料流量及び抽気バルブの開度等を含む。センサ計測値ｙ（ｋ）は、ｒ次元であり、ガスタービンエンジン１０のロータ１７，１８の回転数、各部における温度及び圧力を含む。
【００２１】
制御装置２は、エンジン制御器２０と、性能推定装置３０と、を備えている。エンジン制御器２０は、ガスタービンエンジン１０を制御する装置である。エンジン制御器２０は、エンジン動作条件（作動点）に基づいて、制御入力値ｕ（ｋ）を決定する。エンジン制御器２０は、制御入力値ｕ（ｋ）をガスタービンエンジン１０及び性能推定装置３０に出力する。
【００２２】
性能推定装置３０は、ガスタービンエンジン１０の非線形シミュレーションモデルを用いたカルマンフィルタによって、ガスタービンエンジン１０の状態量ｘ（ｋ）を推定する。非線形シミュレーションモデルは、ガスタービンエンジン１０ごとに予め定められた非線形のシミュレーションモデルであり、非線形関数ｆ及び非線形関数ｇを用いて、後述の式（１）〜式（２）で表される。非線形関数ｆは、対象装置（ガスタービンエンジン１０）ごとに予め定められており、状態量ｘ（ｋ）及び制御入力値ｕ（ｋ）の関数である。非線形関数ｇは、対象装置ごとに予め定められており、状態量ｘ（ｋ）の関数である。
【００２３】
具体的には、性能推定装置３０は、制御入力値ｕ（ｋ）及びセンサ計測値ｙ（ｋ）に基づいて、ガスタービンエンジン１０の状態推定値ｘｈ（ｋ）を出力する。状態推定値ｘｈ（ｋ）は、ガスタービンエンジン１０の状態量ｘ（ｋ）の推定値である。状態量ｘ（ｋ）は、ガスタービンエンジン１０の状態量のうち、センサによる計測が不可能な状態量を含む状態量であり、内部状態量ｘｅ（ｋ）と性能パラメータ値ｑ（ｋ）とを合わせたｎ（ｎ＝ｎｅ＋ｐ）次元のベクトルである。状態推定値ｘｈ（ｋ）は、内部状態量ｘｅ（ｋ）の推定値と性能パラメータ値ｑ（ｋ）の推定値とを合わせたｎ（ｎ＝ｎｅ＋ｐ）次元のベクトルである。
【００２４】
内部状態量ｘｅは、センサ計測が不可能な状態量を含むガスタービンエンジン１０内部の状態の量である。内部状態量ｘｅは、ｎｅ次元のベクトルであり、各要素の回転数、各要素の内部エネルギー、各要素の空気流量、各要素のエンタルピー等を含む。性能パラメータ値ｑは、センサ計測が不可能なエンジン性能パラメータの値である。性能パラメータ値ｑは、ｐ次元のベクトルであり、ファンの流量、ファンの効率変化、各圧縮機の流量、各圧縮機の効率変化等を含む。
【００２５】
図３は、性能推定装置３０のハードウェア構成図である。図３に示されるように、性能推定装置３０は、物理的には、１又は複数のプロセッサ３０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory)等の記憶装置３０２、ハードディスク装置等の補助記憶装置３０３、キーボード等の入力装置３０４、ディスプレイ等の出力装置３０５、並びに、データ送受信デバイスである通信装置３０６等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成され得る。性能推定装置３０の図１に示される各機能は、記憶装置３０２等のハードウェアに１又は複数の所定のコンピュータプログラムを読み込ませることにより、１又は複数のプロセッサ３０１の制御のもとで各ハードウェアを動作させるとともに、記憶装置３０２及び補助記憶装置３０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、上記の説明は性能推定装置３０のハードウェア構成として説明したが、制御装置２がプロセッサ３０１、記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、入力装置３０４、出力装置３０５、及び通信装置３０６を備えるコンピュータとして構成されてもよい。
【００２６】
図１に戻って、性能推定装置３０の詳細について説明する。性能推定装置３０は、誤差算出部３１と、ゲイン記憶部３２と、ゲイン決定部３３と、補正部３４と、推定部３５と、を備えている。
【００２７】
誤差算出部３１は、ガスタービンエンジン１０から出力されたセンサ計測値ｙ（ｋ）と推定部３５によって算出されたセンサ推定値ｙｈ（ｋ）との誤差ｅ（ｋ）を算出する。この例では、誤差算出部３１は、センサ計測値ｙ（ｋ）からセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を減算し、その減算結果を誤差ｅ（ｋ）として補正部３４に出力する。なお、センサ推定値ｙｈ（ｋ）は、センサ計測値ｙ（ｋ）の推定値である。
【００２８】
ゲイン記憶部３２は、複数のゲインを記憶している。複数のゲインのそれぞれは、ガスタービンエンジン１０の特徴的な作動点を設計点として設定される。つまり、各ゲインは、対応する作動点において所定の計算によって算出される。各ゲインには、対応する作動点を含む所定の範囲が設定される。ゲイン記憶部３２は、作動点と範囲とを対応付けたマップ（テーブル）を記憶している。
【００２９】
図４は、作動点とゲインとの関係の一例を示す図である。図４に示される例では、ガスタービンエンジン１０が航空機に設けられており、エンジン動作条件として、高度及び機速を用いて説明している。この例では、ゲイン記憶部３２は、ゲインＫ１〜Ｋ４と、範囲Ｒ１〜Ｒ４と各範囲に含まれる作動点とを対応付けたマップと、を記憶している。
【００３０】
図４に示されるように、エンジン動作条件として作動点が取り得る作動範囲Ｒが設定されており、この作動範囲Ｒが４つの範囲Ｒ１〜Ｒ４に分割されている。範囲Ｒ１（第１範囲）は、地上付近の作動点の範囲である。範囲Ｒ２（第２範囲）は、離陸（着陸）付近の作動点の範囲である。範囲Ｒ３は、巡航付近の作動点の範囲である。範囲Ｒ４は、高空低速付近の作動点の範囲である。範囲Ｒ１と範囲Ｒ２とは互いに隣接しており、範囲Ｒ２と範囲Ｒ３とは互いに隣接しており、範囲Ｒ２と範囲Ｒ４とは互いに隣接しており、範囲Ｒ３と範囲Ｒ４とは互いに隣接している。
【００３１】
ゲインＫ１（第１ゲイン）は、範囲Ｒ１に対応するゲインである。ゲインＫ１は、範囲Ｒ１に含まれる静止状態の作動点Ｐ１（第１作動点）を設計点として設定される。ゲインＫ２（第２ゲイン）は、範囲Ｒ２に対応するゲインである。ゲインＫ２は、範囲Ｒ２に含まれる作動点Ｐ２（第２作動点）を設計点として設定される。作動点Ｐ２は、機体が離陸して巡航点に向かって上昇している状態又は機体が巡航点から着陸するために下降している状態の作動点である。ゲインＫ３は、範囲Ｒ３に対応するゲインである。ゲインＫ３は、範囲Ｒ３に含まれる巡航状態の作動点Ｐ３を設計点として設定される。ゲインＫ４は、範囲Ｒ４に対応するゲインである。ゲインＫ４は、範囲Ｒ４に含まれる高空低速の作動点Ｐ４を設計点として設定される。つまり、ゲインＫ１〜Ｋ４は、それぞれ別の作動点を設計点として設計され、それぞれ別の範囲に割り当てられる。
【００３２】
ゲイン決定部３３は、ゲイン記憶部３２に記憶されている複数のゲインに基づいて、設定作動点における設定ゲインＫ（ｋ）を決定する。設定作動点は、ガスタービンエンジン１０が動作している作動点、つまり現在の作動点である。ゲイン決定部３３は、ゲイン記憶部３２に記憶されているマップを参照し、設定作動点がいずれの範囲に含まれるかを判定し、設定作動点が含まれる範囲に基づいて設定ゲインＫ(ｋ)を決定する。
【００３３】
図４の例では、ゲイン決定部３３は、例えば、作動点Ｐ１を含む範囲Ｒ１に設定作動点が含まれる場合には、ゲインＫ１を設定ゲインＫ(ｋ)とする。ゲイン決定部３３は、例えば、作動点Ｐ２を含む範囲Ｒ２に設定作動点が含まれる場合には、ゲインＫ２を設定ゲインＫ(ｋ)とする。ゲイン決定部３３は、例えば、作動点Ｐ３を含む範囲Ｒ３に設定作動点が含まれる場合には、ゲインＫ３を設定ゲインＫ(ｋ)とする。ゲイン決定部３３は、例えば、作動点Ｐ４を含む範囲Ｒ４に設定作動点が含まれる場合には、ゲインＫ４を設定ゲインＫ(ｋ)とする。
【００３４】
ゲイン決定部３３は、ガスタービンエンジン１０のエンジン動作条件が変更されることによって、設定作動点がある範囲から異なる範囲に移動した場合（隣り合う範囲間の境界を越えた場合）には、設定ゲインＫ(ｋ)を徐々に切り替える。ゲイン決定部３３は、例えば、１時刻前に設定作動点が含まれていた範囲を記憶しておき、時刻ｋにおいて設定作動点が含まれる範囲と、時刻ｋ−１において設定作動点が含まれていた範囲とが異なる場合に、設定作動点が２つの範囲間を移動したと判定する。
【００３５】
ゲイン決定部３３は、例えば、設定作動点が範囲Ｒ１から範囲Ｒ２に移動した場合には、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ１からゲインＫ２に徐々に切り替える。このとき、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ１からゲインＫ２まで切替時間Ｔｓを掛けて連続的（段階的）に変更する。設定ゲインＫ(ｋ)の切替処理において、単位時間ごとの設定ゲインＫ(ｋ)の変化量が、性能推定装置３０における推定を発散させない程度となるように、切替時間Ｔｓは設定される。つまり、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)を切り替える際にゲイン補間を行い、それ以外では固定値を設定ゲインＫ(ｋ)とする。ゲイン決定部３３は、決定した設定ゲインＫ(ｋ)を補正部３４に出力する。設定ゲインＫ(ｋ)の決定処理の詳細は後述する。
【００３６】
補正部３４は、誤差算出部３１によって算出された誤差ｅ（ｋ）とゲイン決定部３３によって決定された設定ゲインＫ（ｋ）とに基づいて、推定部３５に事前推定値ｘｈ−（ｋ）を補正させるための補正値を生成する。事前推定値ｘｈ−（ｋ）は、状態推定値ｘｈ（ｋ）の推定誤差を補正する前の推定値である。具体的には、補正部３４は、誤差ｅ（ｋ）が小さくなるように、補正値を生成する。補正部３４は、誤差ｅ（ｋ）と設定ゲインＫ（ｋ）とを乗算し、その乗算結果を補正値として推定部３５に出力する。
【００３７】
推定部３５は、ガスタービンエンジン１０の非線形シミュレーションモデルを用いて、制御入力値ｕ（ｋ）及び補正値に基づいて、状態推定値ｘｈ（ｋ）、及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する。推定部３５は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部３１に出力し、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を性能推定装置３０（制御装置２）の外部に出力する。
【００３８】
図５は、推定部３５の構成例を示す図である。図５に示されるように、推定部３５は、時間更新部５１と、推定値更新部５２と、推定値更新部５３と、遅延部５４と、を備えている。
【００３９】
時間更新部５１は、制御入力値ｕ（ｋ）と、遅延部５４から出力された１時刻前の状態推定値ｘｈ（ｋ−１）と、に基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出する。具体的には、時間更新部５１は、非線形関数ｆを用い、式（１）によって事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出する。時間更新部５１は、算出した事前推定値ｘｈ−（ｋ）を推定値更新部５２及び推定値更新部５３に出力する。
【数１】
2020003831.tif 000003
【００４０】
推定値更新部５２は、時間更新部５１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）に基づいて、センサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する。具体的には、推定値更新部５２は、非線形関数ｇを用い、式（２）によってセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する。推定値更新部５２は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部３１に出力する。
【数２】
2020003831.tif 000004
【００４１】
推定値更新部５３は、時間更新部５１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）と、補正部３４から出力された補正値とに基づいて、状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出する。具体的には、推定値更新部５３は加算器であり、式（３）に示されるように、事前推定値ｘｈ−（ｋ）と補正値とを加算し、その加算結果を状態推定値ｘｈ（ｋ）として算出する。推定値更新部５３は、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を遅延部５４及び外部に出力する。
【数３】
2020003831.tif 000005
【００４２】
遅延部５４は、推定値更新部５３から出力された状態推定値ｘｈ（ｋ）を単位時間だけ遅延させ、次の時刻における推定に対し、状態推定値ｘｈ（ｋ−１）として時間更新部５１に出力する。
【００４３】
ここで、図４及び図６を用いて、ゲイン決定処理を詳細に説明する。図６は、作動点及び設定ゲインの時間変化の一例を示す図であり、図６の（ａ）は高度の時間変化の一例を示す図、図６の（ｂ）は機速の時間変化の一例を示す図、図６の（ｃ）はＰＬＡの時間変化の一例を示す図、図６の（ｄ）は設定ゲインの時間変化の一例を示す図である。各図の横軸は時間を示し、縦軸は作動点及び設定ゲインの値を示している。図４の運用パターンＦに示されるように、航空機が離陸して巡航点まで上昇する場合を例にして説明する。
【００４４】
まず、航空機の停止状態では、高度、機速及びＰＬＡはいずれも０である（作動点Ｐ１）。このため、設定作動点は範囲Ｒ１に含まれるので、ゲイン決定部３３は、ゲインＫ１を設定ゲインＫ(ｋ)として決定する。時刻０において航空機が動作を開始すると、機速が次第に大きくなり、航空機が離陸すると、ＰＬＡが増加するとともに高度が高くなる。そして、航空機が上昇を続け、高度、機速及びＰＬＡが増加し続ける。そして、時刻ｋ１において設定作動点が範囲Ｒ１と範囲Ｒ２との境界（ゲイン切替点Ｐｓ１）に達する。したがって、時刻０〜ｋ１では、設定作動点は範囲Ｒ１内に留まっているので、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ１で維持する。
【００４５】
時刻ｋ１において設定作動点がゲイン切替点Ｐｓ１に達すると、時刻ｋ１〜ｋ２では、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ１からゲインＫ２まで切替時間Ｔｓを掛けて連続的（段階的）に変更する。時刻ｋ２は、時刻ｋ１に切替時間Ｔｓを加えた時刻である。ゲイン決定部３３は、例えば、式（４）を用いて、設定ゲインＫ(ｋ)を算出する。性能推定装置３０は、式（４）を用いて単位時間ごとに設定ゲインＫ(ｋ)を更新するので、単位時間では、設定ゲインＫ(ｋ)の変化量は（Ｋ２−Ｋ１）／Ｔｓとなる。設定ゲインＫ(ｋ)の変化量によって性能推定装置３０における推定が発散しないように、切替時間Ｔｓは設定されている。
【数４】
2020003831.tif 000006
【００４６】
そして、ＰＬＡが調整されながら、航空機がさらに上昇を続け、高度及び機速は増加し続ける。そして、時刻ｋ３において設定作動点が範囲Ｒ２と範囲Ｒ３との境界（ゲイン切替点Ｐｓ２）に達する。したがって、時刻ｋ１〜ｋ３では、設定作動点は範囲Ｒ２内に留まっており、時刻ｋ２において設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ１からゲインＫ２に切り替える処理が完了するので、時刻ｋ２〜ｋ３では、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ２で維持する。
【００４７】
時刻ｋ３において設定作動点がゲイン切替点Ｐｓ２に達すると、時刻ｋ３〜ｋ４では、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ２からゲインＫ３まで切替時間Ｔｓを掛けて連続的（段階的）に変更する。時刻ｋ４は、時刻ｋ３に切替時間Ｔｓを加えた時刻である。ゲイン決定部３３は、例えば、式（５）を用いて、設定ゲインＫ(ｋ)を算出する。性能推定装置３０は、式（５）を用いて単位時間ごとに設定ゲインＫ(ｋ)を更新するので、単位時間では、設定ゲインＫ(ｋ)の変化量は（Ｋ３−Ｋ２）／Ｔｓとなる。設定ゲインＫ(ｋ)の変化量によって性能推定装置３０における推定が発散しないように、切替時間Ｔｓは設定されている。
【数５】
2020003831.tif 000007
【００４８】
そして、ＰＬＡが調整されながら、航空機がさらに上昇を続け、高度及び機速は増加し続ける。そして、設定作動点が巡航点（作動点Ｐ３）に達する。巡航点では、高度、機速及びＰＬＡは略一定である。したがって、時刻ｋ３以降では、設定作動点は範囲Ｒ３内に留まっており、時刻ｋ４において設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ２からゲインＫ３に切り替える処理が完了するので、時刻ｋ４以降では、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ３で維持する。
【００４９】
このように、ゲイン決定部３３は、設定作動点が、作動範囲Ｒにおいてゲインに対して設定されている範囲を超えた場合には、設定ゲインＫ(ｋ)を設定されているゲインから新たなゲインまで切替時間Ｔｓで徐々に変化させる。それ以外では、ゲイン決定部３３は、設定作動点が属する範囲に対応するゲインを設定ゲインＫ(ｋ)として決定する。また、ゲイン決定部３３は、設定ゲインＫ(ｋ)の切り替えを開始した時刻、つまり、設定作動点が範囲の境界を越えた時刻（時刻ｋ１，ｋ３）を記憶しておき、設定ゲインＫ(ｋ)の切り替えを開始した時刻から切替時間Ｔｓを経過していない場合には、切替処理を継続することとしてもよい。なお、航空機が巡航点から下降して地上に着陸する場合も同様に、設定ゲインＫ(ｋ)が決定される。
【００５０】
次に、図７を参照して、性能推定装置３０が行う性能推定方法の一連の処理を説明する。図７は、性能推定装置３０が行う性能推定方法の一連の処理を示すフローチャートである。図７に示される処理は、単位時間ごとに繰り返し行われる。ここでは、ある時刻ｋにおける処理を説明する。この性能推定方法は、状態推定値ｘｈ（ｋ）を出力するための方法である。
【００５１】
まず、機体から設定作動点が出力され、制御装置２がその設定作動点を受信する。受信した設定作動点は、エンジン制御器２０及び性能推定装置３０それぞれに入力される。性能推定装置３０では、ゲイン決定部３３が設定作動点を受信する（ステップＳ０１）。また、エンジン制御器２０は、設定作動点を受信すると、設定作動点に基づいて制御入力値ｕ（ｋ）を決定する。そして、エンジン制御器２０は、制御入力値ｕ（ｋ）をガスタービンエンジン１０及び性能推定装置３０に出力する。
【００５２】
そして、性能推定装置３０では、推定部３５が、制御入力値ｕ（ｋ）を受信する（ステップＳ０２）。また、ガスタービンエンジン１０は、エンジン制御器２０から出力された制御入力値ｕ（ｋ）を入力し、ガスタービンエンジン１０に設けられているセンサによって計測されたセンサ計測値ｙ（ｋ）を性能推定装置３０に出力する。そして、性能推定装置３０の誤差算出部３１は、センサ計測値ｙ（ｋ）を受信する（ステップＳ０３）。
【００５３】
続いて、推定部３５は、ガスタービンエンジン１０の非線形シミュレーションモデルを用いて、制御入力値ｕ（ｋ）に基づいて、センサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する（ステップＳ０４）。ステップＳ０４の処理を具体的に説明する。まず、推定部３５の時間更新部５１は、制御入力値ｕ（ｋ）と、遅延部５４から出力された状態推定値ｘｈ（ｋ−１）と、を用いて、式（１）によって事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出する。そして、時間更新部５１は、算出した事前推定値ｘｈ−（ｋ）を推定値更新部５２及び推定値更新部５３に出力する。そして、推定値更新部５２は、時間更新部５１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）を用いて、式（２）によってセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する。そして、推定値更新部５２は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部３１に出力する。
【００５４】
続いて、誤差算出部３１は、センサ計測値ｙ（ｋ）とセンサ推定値ｙｈ（ｋ）との誤差ｅ（ｋ）を算出する（ステップＳ０５）。具体的には、誤差算出部３１は、センサ計測値ｙ（ｋ）からセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を減算し、その減算結果を誤差ｅ（ｋ）として補正部３４に出力する。
【００５５】
続いて、ゲイン決定部３３は、設定作動点に基づいて、設定ゲインＫ(ｋ)を決定する（ステップＳ０６）。ステップＳ０６の処理を具体的に説明する。まず、ゲイン決定部３３は、ゲイン記憶部３２に記憶されているマップを参照し、設定作動点がいずれの範囲（図４の例では、範囲Ｒ１〜Ｒ４）に含まれるかを判定する。このとき、ゲイン決定部３３は、時刻ｋ−１から時刻ｋの間に、設定作動点が２つの範囲間を移動したか否か（隣り合う２つの範囲の境界を越えたか否か）を判定する。ゲイン決定部３３は、例えば、１時刻前に設定作動点が含まれていた範囲を記憶しておき、時刻ｋにおいて設定作動点が含まれる範囲と、時刻ｋ−１において設定作動点が含まれていた範囲とが異なる場合に、設定作動点が境界を越えて２つの範囲間を移動したと判定する。
【００５６】
そして、ゲイン決定部３３は、例えば、設定作動点が範囲Ｒ１から範囲Ｒ２に移動した場合には、式（４）によって、設定ゲインＫ(ｋ)をゲインＫ１からゲインＫ２に切替時間Ｔｓを掛けて徐々に切り替える。一方、ゲイン決定部３３は、設定作動点が２つの範囲間を移動していないと判定した場合、前回設定ゲインＫ(ｋ)の切り替えを開始した時刻から切替時間Ｔｓが経過しているか否かを判定する。ゲイン決定部３３は、切替時間Ｔｓが経過していないと判定した場合には、設定ゲインＫ(ｋ)の切替処理を継続する。一方、ゲイン決定部３３は、切替時間Ｔｓが経過していると判定した場合には、設定作動点が含まれる範囲に対応付けられたゲインを設定ゲインＫ(ｋ)として決定する（つまり、設定ゲインＫ(ｋ)を変更しない）。そして、ゲイン決定部３３は、決定した設定ゲインＫ(ｋ)を補正部３４に出力する。
【００５７】
続いて、補正部３４は、誤差算出部３１によって算出された誤差ｅ（ｋ）とゲイン決定部３３によって決定された設定ゲインＫ(ｋ)とに基づいて、補正値を生成する（ステップＳ０７）。具体的には、補正部３４は、誤差ｅ（ｋ）と設定ゲインＫ(ｋ)とを乗算し、その乗算結果Ｋ(ｋ)×ｅ（ｋ）を補正値として推定部３５に出力する。
【００５８】
続いて、推定部３５は、ガスタービンエンジン１０の非線形シミュレーションモデルを用いて、制御入力値ｕ（ｋ）及び補正値に基づいて、状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出する（ステップＳ０８）。具体的には、推定部３５の推定値更新部５３が、式（３）に示されるように、事前推定値ｘｈ−（ｋ）と補正値とを加算し、その加算結果を状態推定値ｘｈ（ｋ）として算出する。そして、推定値更新部５３は、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を外部及び遅延部５４に出力する（ステップＳ０９）。以上のようにして、時刻ｋにおける性能推定方法の一連の処理が終了する。
【００５９】
以上説明したように、性能推定装置３０では、ガスタービンエンジン１０の非線形シミュレーションモデルを用いて、状態推定値ｘｈ（ｋ）及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）が算出される。この状態推定値ｘｈ（ｋ）及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）は、センサ推定値ｙｈ（ｋ）及びセンサ計測値ｙ（ｋ）の誤差ｅ（ｋ）と設定作動点における設定ゲインＫ(ｋ)とに基づいて生成された補正値、並びに制御入力値ｕ（ｋ）に基づいて、算出される。設定ゲインＫ(ｋ)は、予め設定された複数のゲイン（図４の例では、ゲインＫ１〜Ｋ４）に基づいて決定される。このように、複数の作動点におけるゲインに基づいて、設定ゲインＫ(ｋ)が決定されるので、全作動点の作動範囲Ｒを１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、１つのゲインで対応する作動点の範囲（図４の例では、範囲Ｒ１〜Ｒ４）が狭くなる。このため、全作動点の作動範囲Ｒを１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、各範囲において、推定の安定性を向上させつつ、速応性を向上させるように各ゲイン（ゲインＫ１〜Ｋ４）を設定することが可能となる。これらの複数のゲインに基づいて、設定ゲインＫ(ｋ)が決定されることから、全作動点の作動範囲Ｒを１つの固定ゲインで対応する場合と比較して、センサによる計測が不可能な状態量の推定における安定性と速応性とを両立することが可能となる。
【００６０】
また、設定作動点が含まれる範囲（範囲Ｒ１〜Ｒ４）に応じて、ゲイン記憶部３２に記憶されているゲインＫ１〜Ｋ４が設定ゲインＫ(ｋ)として用いられる。このため、ゲイン記憶部３２からゲインＫ１〜Ｋ４のいずれかを取得して設定ゲインＫ(ｋ)とすればよいので、設定ゲインＫ(ｋ)の計算負荷を軽減することが可能となる。
【００６１】
設定ゲインＫ(ｋ)を急に切り替えると、補正値が大きく変化することがある。この場合、センサ推定値ｙｈ（ｋ）が大きく変化するので、誤差ｅ（ｋ）が大きく変化し、これにより補正値がさらに大きく変化する。このような動作が繰り返され、性能推定装置３０の推定が発散するおそれがある。これに対して、設定ゲインＫ(ｋ)を徐々に切り替えることにより、設定ゲインＫ(ｋ)の切り替えによる補正値の変化を抑えることができ、性能推定装置３０における推定が発散する可能性を低減することが可能となる。なお、航空機用のガスタービンエンジン等では、運用パターンがある程度決まっており、設定ゲインＫ(ｋ)の切り替え頻度は高くない。図４に示される例では、１回のフライトで、設定ゲインＫ(ｋ)は４回切り替えられるだけである。また、設定作動点に対応するゲインを逐次計算する計算負荷よりも、設定ゲインＫ(ｋ)の切替処理の計算負荷の方が低い。このため、設定ゲインＫ(ｋ)を徐々に切り替えたとしても、設定ゲインＫ(ｋ)の計算負荷を軽減することが可能となる。
【００６２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、上記実施形態では、対象装置の一例としてガスタービンエンジンが用いられているがこれに限られない。対象装置は、制御入力値ｕ（ｋ）に対して非線形な動作を行う装置であって、制御入力値ｕ（ｋ）を入力とし、センサ計測値ｙ（ｋ）及び状態量ｘ（ｋ）を出力とする非線形シミュレーションモデルで表現し得る装置であればよい。
【００６３】
また、上記実施形態では、性能推定装置３０は、カルマンフィルタを用いて、ガスタービンエンジン１０（対象装置）の状態量ｘ（ｋ）を推定しているが、これに限られない。状態量ｘ（ｋ）を推定するための手法は、対象装置の非線形シミュレーションモデルとゲインとを用いる状態推定手法であればよい。
【００６４】
また、切替時間Ｔｓは、互いに隣接する領域に対応する２つのゲインの差分の大きさに応じて設定されてもよい。例えば、上述の式（４）の切替時間Ｔｓと式（５）の切替時間Ｔｓとは異なる値に設定されてもよい。
【００６５】
また、作動範囲Ｒはエンジン動作条件の取り得る範囲に応じて適宜設定され得る。所望の作動点が、各ゲインの設計点として採用され得る。採用された作動点に応じて作動範囲Ｒが分割され得る。つまり、作動範囲Ｒは４つの範囲に限らず、２以上の任意の数の範囲に分割され得る。例えば、作動範囲Ｒが２つの範囲Ｒ１及び範囲Ｒ２に分割される場合、ゲイン記憶部３２は、作動点Ｐ１に対応するゲインＫ１、及び作動点Ｐ２に対応するゲインＫ２を記憶する。ゲイン決定部３３は、ゲインＫ１及びゲインＫ２に基づいて、設定ゲインＫ(ｋ)を決定する。
【符号の説明】
【００６６】
１０  ガスタービンエンジン
３０  性能推定装置
３１  誤差算出部
３２  ゲイン記憶部
３３  ゲイン決定部
３４  補正部
３５  推定部
５１  時間更新部
５２  推定値更新部
５３  推定値更新部
５４  遅延部
ｅ  誤差
Ｋ１  ゲイン
Ｋ２  ゲイン
Ｋ３  ゲイン
Ｋ４  ゲイン
Ｋ  設定ゲイン
Ｐ１  作動点
Ｐ２  作動点
Ｐ３  作動点
Ｐ４  作動点
Ｒ  作動範囲
Ｒ１  範囲
Ｒ２  範囲
Ｒ３  範囲
Ｒ４  範囲
Ｔｓ  切替時間
ｕ  制御入力値
ｘ  状態量
ｘｈ  状態推定値
ｘｈ−  事前推定値
ｙ  センサ計測値
ｙｈ  センサ推定値
【図１】
2020003831.tif 000008
【図２】
2020003831.tif 000009
【図３】
2020003831.tif 000010
【図４】
2020003831.tif 000011
【図５】
2020003831.tif 000012
【図６】
2020003831.tif 000013
【図７】
2020003831.tif 000014