(57)【要約】【課題】動作パラメータ（２１０）を推定する推定システム（２００）を提供すること。【解決手段】推定システム（２００）は、少なくとも１つのセンサ入力（２０４）を受け取り、該少なくとも１つのセンサ入力を用いて動作パラメータを推定するよう構成された１次モデル（２１６）と、推定された動作パラメータを受け取り、該推定された動作パラメータ内に異常が存在するか否かを判断するよう構成された冗長システム（２１８）とを含む。  前記１次モデル（２１６）は、データベースモデル及び物理ベースモデル（４００）のうちの１つを含むことができる。【選択図】      図２
2010031842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動作パラメータ（２１０）を推定するための推定システム（２００）であって、
少なくとも１つのセンサ入力（２０４）を受け取り、前記少なくとも１つのセンサ入力を用いて前記動作パラメータを推定するよう構成された１次モデル（２１６）と、
前記推定された動作パラメータを受け取り、該推定された動作パラメータ内に異常が存在するか否かを判断するよう構成された冗長システム（２１８）と、
を備える推定システム（２００）。
【請求項２】
前記１次モデル（２１６）が、データベースモデル及び物理ベースモデル（４００）のうちの１つを含む、
請求項１に記載の推定システム（２００）。
【請求項３】
前記１次モデル（２１６）が、前記センサ入力（２０４）、アクチュエータ位置入力（２０８）、及び周囲条件入力（２０６）を受け取るように構成され、前記センサ入力が、感知温度、感知圧力、感知トルク、及び感知流量特性のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１または２に記載の推定システム（２００）。
【請求項４】
前記１次モデル（２１６）が、複数のセンサ入力（２０４）を受け取るように構成され、前記冗長システム（２１８）が更に、
前記複数のセンサ入力のなかからセンサ入力の第１のセットを受け取るように構成された第１のバックアップモデル（２２０）と、
前記複数のセンサ入力のなかからセンサ入力の第２のセットを受け取るように構成された第２のバックアップモデル（３１０）と、
を含む、
請求項１または２に記載の推定システム（２００）。
【請求項５】
前記１次モデル（２１６）が、所定数のセンサ入力（２０４）を受け取るように構成され、前記冗長システム（２１８）が更に、所定数のバックアップモデル（２２０）を含み、該所定数の
バックアップモデルが前記所定数のセンサ入力に等しい、
請求項１または２に記載の推定システム（２００）。
【請求項６】
前記冗長システム（２１８）が更に、複数のバックアップモデル（２２０）を含み、該複数のバックアップモデルが、
前記推定された動作パラメータ（２１０）内に異常が存在するときに補償を行い、
補正された推定動作パラメータを出力する、
ように構成されている、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の推定システム（２００）。
【請求項７】
航空機（１４）において使用するためのガスタービンエンジン（１０）であって、
エンジンパラメータを感知し、前記エンジンパラメータを表すセンサ入力（２０４）を生成するよう構成された少なくとも１つのセンサ（２０２）と、
前記ガスタービンエンジン及び前記航空機の少なくとも一方を制御するよう構成された制御システム（２１２）と、
前記制御システムに通信可能に結合され、推定動作パラメータ（２１０）を前記制御システムに出力するよう構成された推定システム（２００）と、
を備え、前記推定システムが、
少なくとも１つの前記センサ入力を受け取り、前記少なくとも１つのセンサ入力を用いて前記動作パラメータを推定するよう構成された１次モデル（２１６）と、
前記推定された動作パラメータを受け取り、該推定された動作パラメータ内に異常が存在するか否かを判断するよう構成された冗長システム（２１８）と、
を含む、
ガスタービンエンジン（１０）。
【請求項８】
前記制御システム（２１２）が、前記推定動作パラメータ（２１０）を用いて前記ガスタービンエンジン（１０）及び前記航空機（１４）の少なくとも一方を制御するよう構成される、
請求項７に記載のガスタービンエンジン（１０）。
【請求項９】
前記少なくとも１つのセンサ（２０２）が、温度センサ、圧力センサ、速度センサ、トルクセンサ、流量センサ、周囲条件センサ、及びアクチュエータ位置センサの少なくとも１つである、
請求項７または８に記載のガスタービンエンジン（１０）。
【請求項１０】
前記１次モデル（２１６）が、データベースモデル及び追跡フィルタ（４０４）を有する物理ベースモデル（４００）のうちの１つを含む、
請求項７乃至９のいずれか１項に記載のガスタービンエンジン（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の範囲は一般に、タービンエンジンに関し、より詳細には、タービンエンジンを制御する動作パラメータを推定するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
少なくとも一部の既知のタービンエンジンにおいて、エンジンの性能及び作動性は、エンジンの動作パラメータを用いて決定される。これらの動作パラメータの少なくとも一部は、推力及び／又は失速マージンのようなセンサによって測定できないパラメータ、及び／又は燃焼器出口温度及び／又はタービン入口温度のようなセンサを用いて測定することが実際的ではないパラメータなど、測定不能のパラメータである。
【０００３】
少なくとも一部の既知のエンジン制御システムは、補正ファン速度、エンジン圧力比、及び／又は補正燃料（ｐｈｉ）スケジュールなど、測定された物理量を用いることによって測定不能な動作パラメータを間接的に制御及び／又は監視することができる。しかしながら、こうした測定物理量から推測又は推定された測定不能な動作パラメータはあまり正確でない可能性があるので、このような制御システムを含むガスタービンエンジンでは大きな設計マージンが使用される。設計マージンが大きいと、ガスタービンエンジンの性能及び／又は状態を低下させる可能性がある。従って、ガスタービンエンジンの測定不能な動作パラメータをより正確に決定する必要性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第７，４０９，８５４  Ｂ２号公報
【特許文献２】米国特許第６，８７３，９０２  Ｂ２号公報
【特許文献３】米国特許第６，５４３，３９７  Ｂ２号公報
【特許文献４】米国特許第５，９２２，９４８号公報
【特許文献５】米国特許第５，７３９，４１７号公報
【特許文献６】米国特許第５，５２８，９２８号公報
【特許文献７】米国特許第５，０９９，６８３号公報
【特許文献８】米国特許第４，５４１，３８６号公報
【特許文献９】米国特許第４，５４１，２７１号公報
【特許文献１０】米国特許出願公開第２００８／００４２６４３  Ａ１号公報
【特許文献１１】米国特許出願公開第２００４／０１９３３５９  Ａ１号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
１つの実施形態において、タービンエンジンの動作パラメータを推定する方法が提供される。本方法は、少なくとも１つのセンサ入力を受け取り且つ少なくとも１つのセンサ入力を用いて動作パラメータを計算して、計算された動作パラメータ内に異常が存在するか否かを冗長システムを用いて判断することを含む。推定された動作パラメータは出力される。
【０００６】
別の実施形態において、動作パラメータを推定する推定システムが提供される。推定システムは、少なくとも１つのセンサ入力を受け取り且つ該少なくとも１つのセンサ入力を用いて動作パラメータを推定するよう構成された１次モデルを含む。推定システムはまた、推定された動作パラメータを受け取り且つ該推定された動作パラメータ内に異常が存在するか否かを判断するよう構成された冗長システムを含む。
【０００７】
更に別の実施形態において、航空機において使用するためのガスタービンエンジンが提供される。ガスタービンエンジンは、エンジンパラメータを感知し且つ該エンジンパラメータを表すセンサ入力を生成するよう構成された少なくとも１つのセンサと、ガスタービンエンジン及び航空機の少なくとも一方を制御するよう構成された制御システムと、制御システムに通信可能に結合された推定システムとを含む。推定システムは、推定された動作パラメータを制御システムに出力するよう構成される。推定システムは、少なくともセンサ入力を受け取り且つ少なくともセンサ入力を用いて動作パラメータを推定するよう構成された１次モデルと、推定された動作パラメータを受け取り且つ該推定された動作パラメータ内に異常が存在するか否かを判断するよう構成された冗長システムとを含む。
【０００８】
本明細書で提供される実施形態により、少なくとも１つの測定パラメータに基づいて測定不能な動作パラメータの正確な推定が可能になる。更に、本明細書で記載された実施形態は、推定動作パラメータの精度を改善可能にする冗長システムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】例示的な可変サイクルガスタービンエンジンの概略図。
【図２】図１に示すガスタービンエンジンと共に使用することができる例示的な推定システムの概略図。
【図３】図２に示す推定システムと共に使用することができるデータベースモデルの概略図。
【図４】図２に示す推定システムと共に使用することができる物理ベースモデルの概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書に記載の実施形態は、全自動デジタルエンジン制御（ＦＡＤＥＣ）及び／又はオンボードコンピュータなどの制御システム内のモデルを提供する。このモデルは、測定パラメータを用いて、推力、失速マージン、及び／又はエンジン制御システムが使用するためのクリアランスのような、他の測定不能パラメータ又は測定困難なオペレーティングパラメータを計算するのに使用される。本明細書に記載される実施形態は、システム内で実施することができ、システムの特定の動作モデルの厳しい制御仕様を満足するのに十分に正確である。例えば、本明細書に記載される実施形態は、少なくとも固定翼モード及び／又はジェットモードを有する航空機において実施することができ、本明細書に記載される実施形態は、ジェットモード又はホバーモードで動作する要件を満足するほど十分に正確である。更に、本明細書で記載された実施形態は、冗長システムを提供することによってモデル内の異常を補償する。
【００１１】
以下の詳細な説明は、限定ではなく例証として幾つかの実施形態を示している。本明細書に記載される実施形態は、産業用、商業用、及び住宅用の対象の位置から離れた位置にあるセンサを用いて設備の動作パラメータを決定する分析的及び体系的な実施形態に対して一般的な用途がある。
【００１２】
本明細書で使用する場合、前に数詞のない要素又はステップの表現は、別途明確に規定されていない限り、複数のそのような要素又はステップの存在を排除するものではないものと理解されたい。更に、本発明の「１つの実施形態」という表現は、記載した特徴を同様に組み入れた付加的な実施形態の存在を排除するものとして解釈されることを意図するものではない。
【００１３】
図１は、長手方向中心線１２を有する例示的な可変サイクルガスタービンエンジン１０の概略図を示している。図２は、ガスタービンエンジン１０と共に使用することができる例示的な推定システム２００の概略図である。
【００１４】
ガスタービンエンジン１０は、航空機１４で使用されるように図示されている。しかしながら、ガスタービンエンジン１０は、商業用、産業用、及び／又は住宅用のあらゆる好適なシステム及び／又は用途で使用することができる点は理解されたい。ガスタービンエンジン１０は、ファン組立体２０の下流側に送られる周囲空気１８を受ける環状入口１６と、高圧圧縮機（ＨＰＣ）２４、燃焼器２６、及び高圧タービン（ＨＰＴ）２８を含むコアガスタービンエンジン２２と、低圧タービン（ＬＰＴ）３０と、入口１６と軸流の関係で結合されるオーグメンタ３２とを含む。ＨＰＴ２８は、第１のシャフト３４を介してＨＰＣ２４に動力を供給する。エンジン１０はまた、内側ケーシング４０から離間して配置された外側ケーシング３８を含み、内側ケーシング４０は、バイパスダクト４４を定める前方セクション４２を含む。例示的な実施形態では、オーグメンタ３２はディフューザライナ４６を含む。
【００１５】
例示的な実施形態において、ガスタービンエンジン１０はまた、バイパスダクト４４内に結合されるバルブ組立体４８を含む。バルブ組立体４８は、バイパスダクト４４を半径方向内側バイパスダクト５０と半径方向外側バイパスダクト５２とに分離する。より具体的には、例示的な実施形態では、内側バイパスダクト５０及び外側バイパスダクト５２は、実質的に同心状に整列される。従って、例示的な実施形態では、バイパスダクト４４に入るファンバイパス流５４は、バルブ組立体４８により内側バイパス流５６及び外側バイパス流５８に分割される。更に、例示的な実施形態では、バルブ組立体４８は、内側バイパスダクト５０を通って送られる内側バイパス流５６の容積と、外側バイパスダクト５２を通って送られる外側バイパス流５８の容積とを調節する。
【００１６】
例示的な実施形態では、分離ライナ６０は、バルブ組立体４８の前方部分６２に接触し、ディフューザライナ４６に結合されて、内側バイパスダクト５０を通して内側バイパス流５６を送るのを可能にする。更に、分離ライナ６０はまた、外側バイパスダクト５２を通して外側バイパス流５８を送るのを可能にする。シール６４がバルブ部分６２と分離ライナ６０との間に延びて、側バイパスダクト５０への外側バイパス流５８の漏出を低減できるようにする。
【００１７】
動作中、入口１６を通ってエンジン組立体１０に入る空気は、ファン組立体２０により加圧される。ファン組立体２０を出る加圧空気の流れは、コアタービンエンジン２２内に送られる第１の空気流部分６６と、バイパスダクト４４を通って送られる第２の空気流部分又はバイパス空気６８とに分けられる。第１の空気流部分６６はまた、ＨＰＣ２４によって加圧され、燃焼器２６に送られる。燃焼器２６から吐出される空気流は、排気部７０を通ってエンジン１０から吐出される。
【００１８】
例示的な実施形態では、ガスタービンエンジン１０は、オハイオ州Ｃｉｎｃｉｎｎａｔｉ所在のＧｅｎｅｒａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｍｐａｎｙから入手可能なＦ１１０エンジンなどの軍事用タービンエンジンである。或いは、ガスタービンエンジン１０は、ＣＦＭ５６ガスタービンエンジン及び／又はＣＦ３４−１０ガスタービンエンジンのような商用タービンエンジン、及び／又はＬＭ６０００エンジンのような船舶／産業用エンジンであり、これらの全ては同様にＧｅｎｅｒａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｍｐａｎｙから入手可能である。更に、他の実施形態において、ガスタービンエンジン１０は、Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｍｐａｎｙから入手可能なＦ１３６エンジンなどの同様の構成要素を含むあらゆるガスタービンエンジンとすることができる。
【００１９】
エンジン１０はまた、エンジン動作を監視し、エンジン動作中に推定システム２００などのエンジンモデルに対してリアルタイムの実エンジンセンサデータを入力する複数のセンサ２０２を含む。例示的なセンサ２０２は、限定ではないが、ファン入口温度センサ７２、圧縮機入口全圧センサ７４、ファン吐出静圧センサ７６、圧縮機吐出静圧センサ７８、排気ダクト静圧センサ８０、排気ライナ静圧センサ８２、フレーム検出器８４、排気ガス温度センサ８６、圧縮機吐出温度センサ８８、圧縮機入口温度センサ９０、ファン速度センサ９２、及びコア速度センサ９４を含む。例示的な実施形態において、センサ２０２は、エンジンロータ速度、エンジン温度、エンジン圧力、流体流れ、及び／又はトルクを監視する。より具体的には、例示的な実施形態では、推定システム２００は、４つの温度センサ、５つの圧力センサ、及び２つの速度センサからセンサ入力２０４を受け取る。或いは、推定システム２００は、いずれかの好適な数及び／又はタイプのセンサ入力２０４を受け取る。
【００２０】
更に、例示的な実施形態では、周囲飛行条件データ２０６が推定システム２００に入力される。周囲飛行条件データ２０６は、限定ではないが、周囲温度、周囲圧力、航空機マッハ数、及び／又はファン速度又はエンジン圧力比などのエンジン出力設定パラメータを含む。加えて、アクチュエータ位置データ２０８は、推定システム２００に入力される。アクチュエータ位置データ２０８は、限定ではないが、燃料流アクチュエータ、可変面積アクチュエータ、可変ステータアクチュエータ、及び／又は抽気バルブ位置を含む。代替の実施形態において、あらゆる好適なデータが推定システム２００に入力される。
【００２１】
例示的な実施形態では、推定システム２００は、データ入力を受け取り、モデル誤差、推力レベル及び／又は推力分割などの動作条件ばらつき、及び／又はセンサバイアスのばらつきを考慮した、測定不能な動作パラメータを計算又は推定する。例示的な実施形態では、推定システム２００は、エンジン１０の全推力を推定する。或いは、推定システム２００は、メインエンジン推力、リフトファン推力、推力分割、ロールポスト推力、ロールポストモーメント、タービン温度、及び／又は失速マージンなどの他の測定不能な動作パラメータを推定する。例示的な実施形態において、推定システム２００は、航空機１４内の制御システム２１２に推定した動作パラメータ２１０を出力する。制御システム２１２は、ＦＡＤＥＣ、オンボードコンピュータ、及び／又はエンジン１０及び／又は航空機１４を制御するのに好適な何らかの他のシステムである。より具体的には、例示的な実施形態では、制御システム２１２は、燃料噴射、ノズル位置決め、可変バイパス、及び／又はリフトファン面積などのエンジン１０の動作、複数のバイパス流に対するシステムにおける内側及び外側遮蔽ドア、可変ステータ、及び／又はバルブ位置を制御する。制御システム２１２はまた、スタビライザ、ルーダ、昇降機、フラップ、補助翼、スポイラ、及び／又はスラットの動作など、航空機１４の動作を制御する。更に、例示的な実施形態では、推定動作パラメータ２１０は、少なくとも１つのエンジン及び／又は航空機動作を制御するよう制御システム２１２により使用される。制御システム２１２はまた、センサ入力２０４及び／又は非感知パラメータ２１４を受け取り、エンジン１０及び／又は航空機１４の少なくとも１つの動作を制御する。
【００２２】
例示的な実施形態において、推定システム２００は、１次モデル２１６と冗長システム２１８とを含む。１次モデル２１６は、例示的な実施形態では、測定不能な動作パラメータを計算又は推定する。冗長システム２１８は、１次モデルと通信して結合され、１次モデル２１６により推定される動作パラメータを監視する。より具体的には、冗長システム２１８は、１次モデル推定値を監視し、推定中に何らかの異常が生じたかどうかを判定する。例えば、１次モデル２１６及び／又は冗長システム２１８は、１次モデル２１６の数学的限界に達した又はこれを超えた時点、及び／又は１次モデル２１６に対するセンサ値入力の１つが不良となった時点を判定する。例示的な実施形態において、異常が示される及び／又は存在すると判定されると、冗長システム２１８は、冗長システム２１８内の少なくとも１つのバックアップモデル２２０を用いて動作パラメータを計算又は推定する。従って、冗長システム２１８は、１次モデル２２０内の異常を補償し、バックアップモデル２２０により計算された推定動作パラメータを出力する。より具体的には、冗長システム２１８は、センサ入力及び／又は１次モデル２１６自体内部の異常など、１次モデル２１６の異常を補正及び／又は補償するあらゆる好適なシステムとすることができる。
【００２３】
例示的な実施形態において、１次モデル２１６はアクティブモデルであり、冗長システム２１８は、パッシブモデルである少なくとも１つのバックアップモデル２２０を含む。バックアップモデル２２０は、本明細書に記載されるいずれかのタイプのモデル、及び／又は動作パラメータを推定するのに使用される他のいずれかの好適なタイプのモデルである。従って、１次モデル２１６が推定動作パラメータ２１０を出力しているときには、バックアップモデル２２０は動作条件を計算しているが、その結果を出力してはいない。１次モデル２１６において異常が発生すると、バックアップモデル２２０はアクティブモデルになり、１次モデル２１６は、以下で詳細に説明されるように異常が存在しなくなるまでパッシブモデルになる。本明細書で使用される場合、異常とは、例えば限定ではないが、センサが過渡状態である、センサ入力が無い、及び／又は１次モデル２１６の数学的限界であることになる。１次モデル２１６の数学的限界は、例えば、モデル２１６が１次モデル２１６内の論理上の限界に起因して、動作パラメータを正確に推定できない状況である。
【００２４】
例示的な実施形態において、冗長システム２１８は、各々が１次モデル２１６と同じタイプのモデルである２つのバックアップモデル２２０を含む。或いは、バックアップモデル２２０は、１次モデル２１６のモデルタイプと異なるモデルタイプである。例示的な実施形態において、推定システム２００は、本明細書で記載するように複数の測定入力を受け取る。１次モデル２１６は、測定入力の全てを受け取り、推定動作パラメータ２１０のアクティブソースとして機能する。バックアップモデル２２０の第１のモデルは、測定入力の第１のセットを受け取り、バックアップモデル２２０の第２のモデルは、測定入力の第２のセットを受け取り、ここで第１及び第２のセットは、重複無しで異なる入力を含む。代替の実施形態では、第１及び第２のセット間で重複がある。
【００２５】
例示的な実施形態において、入力の１つにおいて過渡状態である、及び／又は入力の１つからの入力信号が無い状態が生じ、１次モデル２１６が異常入力を受け取るようになると、異常入力を含まないバックアップモデル２２０がアクティブになり、制御システム２１２に対する出力の動作パラメータ２１０を推定する。従って、バックアップモデル２２０の少なくとも１つは、動作パラメータ２１０を出力する１次モデル２１６以外の動作パラメータ２１０を出力することによって、１次モデル２１６内の異常を補償する。異常入力が正常に戻ると、１次モデル２１６は再びアクティブになり、制御システム２１２に対する出力の動作パラメータ２１０を推定し、バックアップモデル２２０がパッシブ動作状態に戻る。
【００２６】
代替の実施形態において、冗長システム２１８は、１次モデル２１６に対する測定入力の数に基づいた所定数のバックアップモデル２２０を含む。例示的な実施形態において、バックアップモデル２２０は各々、１次モデル２１６と同じタイプのモデルである。或いは、バックアップモデル２２０は、１次モデル２１６のモデルタイプとは異なるモデルタイプとすることができる。例示的な実施形態において、各バックアップモデル２２０は、測定入力の１つだけを除いて全て受け取る。例えば、限定ではないが、１次モデル２１６が１０個の測定入力を受け取る場合、冗長システム２１８は、１０個のバックアップモデル２２０を受け取り、各バックアップモデル２２０は９つの入力を含む。各バックアップモデル２２０には異なる測定入力が無いので、入力が異常入力になった場合、上述のように、異常入力が無いバックアップモデル２２０がアクティブになり、１次モデル２１６を補償するようにする。
【００２７】
更に別の代替の実施形態において、冗長システム２１８は、１次モデル２１６のモデルタイプとは異なるモデルタイプであるバックアップモデル２２０を含む。例えば、限定ではないが、１次モデル２１６がデータベースタイプのモデルである場合、バックアップモデル２２０は、物理ベースタイプのモデルである。１つの実施形態において、以下でより詳細に説明するモデルタイプを参照すると、１次モデル２１６は、第１のタイプのモデルであり、冗長システム２１８は、各々が互いに且つ１次モデル２１６と異なるタイプのモデルである３つのバックアップモデル２２０を含む。例示的な実施形態において、１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０によって、異常推定動作パラメータを生成している数学的限界を１次モデル２１６が有していると判断されると、バックアップモデル２２０はアクティブモデルになり、１次モデル２１６がパッシブモデルになる。従って、１次モデル２１６が制限されると、バックアップモデル２２０は動作パラメータ２１０を計算し、動作パラメータ２１０を制御システム２１２に出力する。１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０によって、１次モデル２１６がもはや制限されていないと判断されると、１次モデル２１６がアクティブになり、バックアップモデル２２０がパッシブになる。
【００２８】
例示的な実施形態において、１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０は、推力を推定するためのあらゆる好適なモデルとすることができる。例えば、１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０は物理ベースモデル、データベース回帰モデル、及び／又はデータベースマップモデルである。本明細書では４つの汎用モデルタイプが１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０として使用するよう記載されている。しかしながら、あらゆる好適なモデル及び／又はモデルタイプを１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０として使用できる点は理解されたい。
【００２９】
例示的な実施形態において、１次モデル２１６及び／又はバックアップモデル２２０は、モデルタイプに関係なく、動作パラメータを推定するために以下の入力を使用しており、すなわち、（１）温度、圧力、回転速度、トルク、流れの測定値などの環境入力及び／又はこうした入力の変化；（２）ユーザ入力として及び／又はオンボード推定アルゴリズムから提供される抽気、パワー抽出、及び／又は他のパラメータなどの非測定入力の推定値；（３）ユーザ入力として及び／又はオンボード推定アルゴリズムから提供される損失及び流れスカラーなどのエンジン正常性パラメータの推定値；（４）燃料流量、面積、ステータ位置、及び／又は可変バルブ位置などのアクチュエータ位置要求；（５）パワーレベルに関連する導出閉ループ制御パラメータ基準である。カテゴリ（２）、（４）及び（５）における入力は誤差を含む可能性があるが、モデル２１６及び／又は２２０がこれを考慮するよう構成されている。更に、モデル２１６及び／又は２２０は、例えば推力、温度、失速マージン、及び／又は補正空気流といった性能パラメータ及び／又は閉ループアクチュエータ位置などの推定動作パラメータを出力する。
【００３０】
モデルタイプ１：データベースモデル
図３は、推定システム２００（図２に示す）と共に使用することができるデータベースモデル３００の概略図である。モデル３００は、ゲインスケジューリングとして知られるプロセスを利用した飛行及び運転条件３０４を用いて計算される定数項３０２を含む。飛行及び運転条件３０４は、限定ではないが、高度、マッハ数、及び／又はエンジン出力レベルを表す感知パラメータを含む。このようなパラメータは、例えば、入口温度Ｔ２、入口圧力Ｐ２、及び／又は圧縮機出口静圧Ｐｓ３を含む。モデル３００はまた、１次項３０６及び２次項３０８を含み、これらはまた、飛行及び運転条件３０４を利用してゲインスケジューリングされている。モデル３００は、複数のセンサ信号を受け取り、これには、限定ではないが、測定エンジンロータ速度、温度、及び／又は圧力が含まれる。
【００３１】
推定動作パラメータ２１０の推定は、次式の形式の回帰フィットを生成することによって得られる。
Ｙ＝Ｘ＊Ｒ      （１）
ここで、Ｙが単一条件での出力値である場合、Ｒは大きさ１ｘｎの回帰ベクトル、及びＸは大きさｎｘ１のセンサのベクトルである。Ｘは、Ｙがｍの異なる動作条件での出力値を表す大きさ１ｘｍのベクトルであるときの大きさｍｘｎの行列である。行列式（１）は、次式の形式の１次回帰フィットに変換される。
2010031842.tif 000003
【００３２】
［ｉ＝１：ｎ］      （２）
ここでＦは推定動作パラメータ２１０、ｃは係数、ａは係数ベクトル、ｉはセンサ、ｘはセンサ入力、及びｎはセンサ入力の総数である。行列式（１）はまた、次式の形式の２次回帰フィットに変換することができる。
2010031842.tif 000004
【００３３】
［ｉ＝１：ｎ；ｊ＝１：ｎ］  （３）
ここでＦは推定動作パラメータ２１０、ｃは係数、ａは係数ベクトル、ｉは第１のセンサ、ｘは組み合わせセンサ入力、ｂ（ｉ，ｊ）は係数の行列、ｊは第２のセンサ、及びｎはセンサ入力の総数である。例えば、ｎは入力ベクトルｘの大きさである。例示的な実施形態において、センサ入力は、センサにより生成された入力であるが、センサ入力は、補正ファン速度Ｎｌ／ｓｑｒｔ（Ｔ２／５１８．６７）、及び／又は補正燃料流量Ｗｆｕｅｌ／Ｐｓ３のような、センサにより生成された入力から導出される値とすることができる。
【００３４】
例示的な実施形態において、図３に示すベクトルベース実施に対する２次回帰フィットは次式である。
2010031842.tif 000005
【００３５】
（４）
ここでＦは推定動作パラメータ２１０、ｃは係数、ａは係数ベクトル、ｘはセンサ入力のベクトル、及びＢは係数の行列である。式（４）の行列Ｂは、式（３）の行列ｂに関連付けられるが、行列ｂと同じではない。更に、式（４）は本質的に、以下の式（５）で示されるように、式（３）でｊがｉ：ｎの代わりに１：ｎで総和されたものである。
2010031842.tif 000006
【００３６】
［ｉ＝１：ｎ；ｊ＝１：ｎ］  （５）
例示的な実施形態において、ブロック３１２及び３１４は、式（４）の１次項ａ．＊ｘの実施を示し、ブロック３１６、３１８、及び３２２は、式（４）の２次項ｘＴ＊Ｂ＊ｘの実施を示している。加算接続点３２４は、定数項、１次項、及び２次項を加えて、推定動作パラメータ２１０を計算する。
【００３７】
上記の説明及び図３では、２次方程式又は２次多項式の構成を示しているが、線形及び／又は非線形方程式などのより高次の多項式及び／又は他の数学的形式をモデル３００に用いることができることは理解されるであろう。例えば、代替の実施形態において、モデル３００に対してニューラルネットワークが使用される。
【００３８】
モデルタイプ２：推力マップモデル
推力マップモデル（ＴＭＡＰ）は、絶対推力及び／又は推力変化を十分に推定する比較的簡単な物理ベースモデルである。ＴＭＡＰは、安定状態及び／又は過渡状態条件において用いることができる。ＴＭＡＰは、公称エンジンサイクルに基づいており、推進システムの劣化及び／又は正常性を考慮していない。例示的な実施形態において、ＴＭＡＰは、排気ノズル面積及び／又は排気ノズルにわたるデルタ圧力を使用して、推力成分を推定し、ここでパラメータは、センサから、或いはテーブル入力として感知又は導出されたパラメータを有する簡単なテーブルルックアップを用いて得られる。
【００３９】
モデルタイプ３：解析部分モデル
解析部分モデルは、比較的適度に複雑な物理ベースモデルであり、推力変化に対してはかなり正確であり、絶対推力に対してはほぼ正確である。例示的な実施形態において、解析部分モデルは、追跡フィルタを含まない。更に、解析部分モデルは、多入力多出力（ＭＩＭＯ）制御において部分的に使用可能である。解析部分モデルでは、エンジン構成要素間の物理的関係を記述する基本式は、その係数が非線形項を含む１次モデルを得るために解析的に微分される。基本式は、限定ではないが、ファン、圧縮機、及びタービンの構成要素性能マップ；燃焼器内の熱付加式、ファン圧力及び温度階層化；静圧力平衡；流量連続性；及び／又は不均衡トルク式を含む。
【００４０】
モデルタイプ４：構成部品レベルモデル
図４は、（図２に示す）推定システム２００と共に使用することができる高忠実度リアルタイム非線形動的物理ベースモデル４００の概略図を示す。より具体的には、物理ベースモデル４００は、システムモデル４０２を含む構成部品レベルモデル（ＣＬＭ）であり、エンジン１０の各構成部品を個々にモデル化して互いに組み合わせ、適正なエンジン物理特性を反映するようにする。或いは、物理ベースモデル４００は、測定不能パラメータを推定するのに好適なあらゆる物理ベースモデルである。例示的な実施形態において、物理ベースモデル４００は、絶対推力及び／又は推力変化にかなり正確な比較的複雑なモデルである。例示的な実施形態において、物理ベースモデル４００は、エンジン毎のばらつきを考慮するよう構成されたあらゆる好適な追跡フィルタ４０４を含む。追跡フィルタ４０４は、限定ではないが、Ｋａｌｍａｎフィルタ、拡張Ｋａｌｍａｎフィルタ、情報フィルタ及び粒子フィルタなどの修正Ｋａｌｍａｎフィルタ、比例プラス積分コントローラタイプのフィルタ、及び／又はニューラルネットワークを含む、当業者には公知のパラメータ推定アルゴリズムのいずれかを用いて設計することができる。代替の実施形態において、物理ベースモデル４００は、追跡フィルタ４０４を含まない。例示的な実施形態において、物理ベースモデル４００は、ＭＩＭＯ制御で利用可能である。
【００４１】
図４では、Ｈｅｎｇはエンジン１０の正常性、Ｕｂｉａｓは未知の測定バイアス及び／又は誤差、Ｕｔｒｕｅは実入力値、Ｕｍｅａｓは測定バイアスＵｂｉａｓに対する測定入力値、Ｕｂｉａｓ＿ｅｓｔは推定バイアス、Ｕｍｏｄｅｌは補正入力値、Ｈｅｎｇ＿ｅｓｔはエンジン正常性の推定値、Ｙｔｒｕｅは実出力値、Ｙｂｉａｓは未知の測定バイアス及び／又は誤差、Ｙｍｅａｓは測定バイアスＹｂｉａｓに対する測定出力値、Ｙｂｉａｓ＿ｅｓｔは推定バイアス、Ｙｓｙｓｔｅｍは補正出力値、Ｙｍｏｄｅｌは計算出力値、Ｙｅｒｒｏｒは計算出力値Ｙｍｏｄｅｌと補正出力値Ｙｓｙｓｔｅｍとの間の差分、及びＹｐａｒａｍは推定動作パラメータ２１０（図２に示す）である。
【００４２】
図４に示すように、物理ベースモデル４０２は、補正アクチュエータ位置のような補正入力値Ｕｍｏｄｅｌを受け取り、これらは、未知の測定バイアスＵｂｉａｓの推定バイアスＵｂｉａｓ＿ｅｓｔによって補正された測定値Ｕｍｅａｓに等しい。推定バイアスＵｂｉａｓ＿ｅｓｔは、計算出力値Ｙｍｏｄｅｌと補正出力値Ｙｓｙｓｔｅｍとの間の差分を用いて追跡フィルタ４０４により計算される。追跡フィルタ４０４はまた、エンジン１０の未知の正常性Ｈｅｎｇの推定値をＨｅｎｇ＿ｅｓｔとして計算する。正常性パラメータはまた、限定ではないが、構成部品の効率及び流量、圧力損失、冷却流量、抽気、及び／又は出力抽出値の修正因子を含む。推定値Ｕｂｉａｓ＿ｅｓｔ及びＨｅｎｇ＿ｅｓｔは、実値Ｕｂｉａｓ及びＨｅｎｇに近づくので、エンジンモデル４０２は、エンジン１０、並びに推力及び／又は失速マージンなどの推定動作パラメータＹｐａｒａｍのより正確な表現を提供する。モデル４００は、推定動作パラメータＹｐａｒａｍを出力し、推定動作パラメータ２１０（図２に示す）としてシステム２１２（図２に示す）を制御する。
【００４３】
上述の実施形態は、ガスタービンエンジン及び／又はガスタービンエンジンを含むシステムを制御するのに使用される測定不能な動作パラメータを正確に推定する。より具体的には、本明細書で説明される推定システムは、ガスタービンエンジン及び／又は航空機を制御するための動作パラメータ（推力など）を推定するために航空機に実装することができる。従って、各推定システムは、利用可能なセンサが存在せず、及び／又はコスト、材料及び／又は他の考慮事項に起因して好適なセンサが実用的ではないときに測定不能なパラメータを感知するための「仮想センサ」として機能する。
【００４４】
更に、本明細書で記載の推定システムは、既知の制御システムを含むガスタービンエンジンと比べて、設計マージンの低減を可能にするのに十分に正確なものである。従って、設計マージンの低減により、推定システムを含むガスタービンエンジンの性能及び／又は状態を高めることが可能になる。更に、上述の推定システムは、少なくとも一部の物理ベースモデルよりも認証が容易で、中央処理ユニット（ＣＰＵ）時間が短く、及び／又は実装及び／又は維持がより簡単なデータベースモデルを含むことができる。しかしながら、本明細書に記載の物理ベースモデルは、エンジン毎のばらつきを考慮に入れたかなり正確な動作パラメータ推定を可能にする。従って、本明細書に記載の推定システムは、ガスタービンエンジンが使用される用途に対して複数のモデルタイプを提供することにより調整を行うことが可能である。加えて、上述の冗長システムは、正確な推定動作パラメータが制御システムに確実に提供されるのを可能にするために、１次モデル内のどのような異常も排除される代替モデルを提供する。
【００４５】
エンジンのパラメータを作用させる方法及びシステムの例示的な実施形態が上記で詳細に説明された。本方法及びシステムは、本明細書で記載された特定の実施形態に限定されず、本システムの構成要素及び／又は方法の段階は、本明細書で記載された他の構成要素及び／又は段階から独立して別個に利用することができる。例えば、本方法はまた、他の推定システム及び方法と組み合わせて用いることができ、本明細書で記載されたガスタービンエンジンのシステム及び方法でのみ実施されるよう限定されない。むしろ、例示的な実施形態は、多くの他のパラメータ推定用途と関連して実施及び利用することができる。
【００４６】
本発明の種々の実施形態の特定の特徴は幾つかの図面において図示することができるが、これは便宜上のものに過ぎない。本発明の原理に従って、図面のあらゆる特徴は、他のいずれかの図面のあらゆる特徴と組み合わせて参照及び／又は特許請求することができる。
【００４７】
本明細書は、最良の形態を含む実施例を用いて本発明を開示し、更に、あらゆる当業者があらゆるデバイス又はシステムを実施及び利用すること及びあらゆる包含の方法を実施することを含む本発明を実施することを可能にする。本発明の特許保護される範囲は、請求項によって定義され、当業者であれば想起される他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、請求項の文言と差違のない構造要素を有する場合、或いは、請求項の文言と僅かな差違を有する均等な構造要素を含む場合には、本発明の範囲内にあるものとする。
【符号の説明】
【００４８】
１０  ガスタービンエンジン
１２  長手方向中心線
１４  航空機
１６  環状入口
１８  周囲空気
２０  ファン組立体
２２  コアタービンエンジン
２４  高圧圧縮機（ＨＰＣ）
２６  燃焼器
２８  高圧タービン（ＨＰＴ）
３０  低圧タービン（ＬＰＴ）
３２  オーグメンタ
３４  第１のシャフト
３６  第２のシャフト
３８  外側ケーシング
４０  内側ケーシング
４２  前方セクション
４４  バイパスダクト
４６  ディフューザライナ
４８  バルブ組立体
５０  内側バイパスダクト
５２  外側バイパスダクト
５４  ファンバイパス流
５６  内側バイパス流
５８  外側バイパス流
６０  分離ライナ
６２  バルブ部分
６４  シール
６６  第１の空気流部分
６８  バイパス空気
７０  排気部
７２  ファン入口温度センサ
７４  入口全圧力センサ
７６  静圧センサ
７８  静圧センサ
８０  ダクト静圧センサ
８２  ライナ静圧センサ
８４  フレーム検出器
８６  排気ガス温度センサ
８８  圧縮機吐出温度センサ
９０  圧縮機入口温度センサ
９２  ファン速度センサ
９４  コア速度センサ
２００  推定システム
２０２  複数のセンサ
２０４  データ又はセンサ入力
２０６  周囲飛行条件データ
２０８  アクチュエータ位置データ
２１０  動作パラメータ
２１２  制御システム
２１４  非感知パラメータ
２１６  １次モデル
２１８  冗長システム
２２０  バックアップモデル
３００  モデル
３０２  定数項
３０４  飛行及び動作条件
３０６  １次項
３０８  ２次項
３１０  センサ信号
３１２  ブロック
３１４  ブロック  
３１６  ブロック
３１８  ブロック
３２０  ブロック
３２２  ブロック  
３２４  加算接続点
４００  物理ベースモデル
４０２  システムモデル
４０４  追跡フィルタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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