(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間的に変化する物理現象の物理量を検出する検出部と、
検出した各時刻の物理量をノードとして設定し、複数のノードを以下に示す条件（Ａ）及び（Ｂ）にしたがってエッジにより接続した複雑ネットワークを経時的に生成する生成部と、
前記複雑ネットワークにおける所定の特徴量を求める演算部と、
前記特徴量に基づいて物理現象の状態を推定する推定部と、を備えている観測装置。
（Ａ）：検出時刻が隣接する物理量により設定されるノード同士
（Ｂ）：時刻ｔａに検出された物理量ｙａと、時刻ｔａよりも後の時刻ｔｂに検出された物理量ｙｂと、時刻ｔａと時刻ｔｂとの間の時刻ｔｃに検出された物理量ｙｃとが、次の式を満たす場合における、物理量ｙａと物理量ｙｂにより設定されるノード同士
【数１】
0006541104.tif 000008
【請求項２】
前記生成部は、前記複雑ネットワークにおいて、エッジによって接続するノードの範囲を所定の規則に基づいて制限する、請求項１に記載の観測装置。
【請求項３】
前記ノードの範囲が、所定の物理現象が発生したときの物理量の変動周期あたりの物理量の検出回数に基づいて設定される、請求項２に記載の観測装置。
【請求項４】
前記特徴量が、前記複雑ネットワークの平均次数である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の観測装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記平均次数と所定の閾値との比較に基づいて、物理現象の状態を推定する、請求項４に記載の観測装置。
【請求項６】
前記物理現象が、燃焼器における燃料の燃焼であり、前記物理量が、燃焼器内の圧力である、請求項１〜５のいずれか１項に記載の観測装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記燃焼器における燃焼の不安定の発生を推定する、請求項６に記載の観測装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記燃焼器における燃焼の不安定として、吹き消えの発生を推定する、請求項７に記載の観測装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する物理現象の観測方法であって、
前記コンピュータが、
時間的に変化する物理現象の物理量を取得するステップと、
取得した各時刻の物理量をノードとして設定し、複数のノードを以下に示す条件（Ａ）及び（Ｂ）にしたがってエッジにより接続した複雑ネットワークを経時的に生成するステップと、
前記複雑ネットワークにおける所定の特徴量を求めるステップと、
前記特徴量に基づいて物理現象の状態を推定するステップと、を含む観測方法。
（Ａ）：検出時刻が隣接する物理量により設定されるノード同士
（Ｂ）：時刻ｔａに検出された物理量ｙａと、時刻ｔａよりも後の時刻ｔｂに検出された物理量ｙｂと、時刻ｔａと時刻ｔｂとの間の時刻ｔｃに検出された物理量ｙｃとが、次の式を満たす場合における、物理量ｙａと物理量ｙｂにより設定されるノード同士
【数２】
0006541104.tif 000009
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物理現象を観測する観測装置及び観測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ガスタービン燃焼器においては、燃焼振動及び吹き消えのような不安定な燃焼状態の発生は好ましくない。また、ガスタービンエンジンでは、かかる不安定な燃焼状態以外にも、回転翼フラッタ、旋回失速、及びサージ等の不安定な現象が発生することもある。また、ガスタービンエンジン以外の分野では、例えば熱交換器又は化学反応器において、流体の好ましくない不安定な流動状態が発生することがある。従来、かかる不安定な物理現象の発生を検知することが望まれている。
【０００３】
不安定な物理現象には、ガスタービン燃焼器における吹き消えのように突発的に発生するものがある。このような突発的に発生する不安定な物理現象は、周波数解析のような線形解析では正確に検知することが困難である。そこで、従来、非線形解析を用いて、不安定な物理現象を検知する方法が開発されている。例えば特許文献１には、カオス時系列解析で用いられている手法を採用して、火炎のゆらぎを測定する方法が開示されている。特許文献１に記載の方法では、ターケンスの埋め込み定理を用いてアトラクタを再構成し、相関次元と最大リアプノフ指数とを求め、これらから燃焼状態を計測するようになっている。
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の方法において用いられている相関次元及びリアプノフ指数は古典的な非線形解析理論であり、特に相関次元では膨大なデータ点数の時系列データを必要とする。したがって、演算負荷が高く、しかもまとまった時系列データを取得した後にしか演算処理を行うことができない。このため、特許文献１に記載の方法は、物理現象の発生を高い即時性で推定するような用途には向かず、その応用分野が限られる。
【０００５】
また、特許文献２には、時間的に変化する物理量を検出し、検出された物理量に関する並進誤差を演算し、演算された並進誤差に基づいて、特定の物理現象の発生を推定する方法が開示されている。
特許文献２に記載の方法では、特許文献１に記載の方法に比べて演算に使用する物理量のデータ数を少なくすることができ、データ量を大幅に削減して特定の物理現象の発生を高い即時性で推定することができる。そして、特許文献２に記載の方法を用いることによって、ガスタービン燃焼器等において燃焼に伴う圧力の変動を検出し、この圧力変動から不安定な燃焼状態の発生を推定することによって、燃料供給量の制御を行うようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１３８５１７号公報
【特許文献２】特開２０１３−２３８３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、燃焼器における不安定な燃焼状態に応じた燃料供給の制御のように、高い即時性でより短時間に物理現象の推定を行うことが必要とされる場合には、より簡単なアルゴリズムによって演算の高速化を図り、より応答性及び安定性の高い処理が求められるところである。
【０００８】
本発明は、従来とはさらに異なる手法によって、より応答性等の高い物理現象の観測を可能とする観測装置及び観測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明に係る観測装置は、
時間的に変化する物理現象の物理量を検出する検出部と、
検出した各時刻の物理量をノードとして設定し、複数のノードを以下に示す条件（Ａ）及び（Ｂ）にしたがってエッジにより接続した複雑ネットワークを経時的に生成する生成部と、
前記複雑ネットワークにおける所定の特徴量を求める演算部と、
前記特徴量に基づいて物理現象の状態を推定する推定部と、を備えている。
（Ａ）：検出時刻が隣接する物理量により設定されるノード同士
（Ｂ）：時刻ｔａに検出された物理量ｙａと、時刻ｔａよりも後の時刻ｔｂに検出された物理量ｙｂと、時刻ｔａと時刻ｔｂとの間の時刻ｔｃに検出された物理量ｙｃとが、次の式を満たす場合における、物理量ｙａと物理量ｙｂにより設定されるノード同士
【数１】
0006541104.tif 000002
【００１０】
この観測装置によれば、所定の条件にしたがって物理現象の物理量についての複雑ネットワークを生成し、この複雑ネットワークの特徴量に基づいて物理現象の状態を推定する。これにより、簡単なアルゴリズムによって物理現象の状態を推定することが可能となり、演算の高速化を図り、より応答性の高い処理を実現することができる。
なお、複雑ネットワークの特徴量としては、平均次数、平均頂点間距離、クラスター係数、次数分布の最頻値、次数分布の最頻値の頻度等を用いることができる。また、生成部は、複雑ネットワークを記述するための隣接行列や隣接リストを生成するものであってもよいが、これに限らず、単に所定の特徴量を演算するために必要なデータ（ノード数、エッジ数等）を取得するものであってもよく、この場合、生成部としての処理が実質的に演算部として処理に含まれていてもよい。
【００１１】
（２）前記生成部は、前記複雑ネットワークにおいて、エッジによって接続するノードの範囲を所定の規則に基づいて制限することが好ましい。
このような構成によって、計算量を効率よく減少させることができ、より演算の高速化を図ることができる。
【００１２】
（３）前記ノードの範囲は、所定の物理現象が発生したときの物理量の変動周期あたりの物理量の検出回数に基づいて設定されることが好ましい。
このような構成によって、所定の物理現象が発生した場合のノードに接続されるエッジの数、すなわち次数の意図しない増加を抑えることができ、所定の物理現象が発生しているときと発生してないときとの間で、次数に差異を生じさせることができる。複雑ネットワークの特徴量は、通常、次数との間に高い関連性を有しているため、上記構成を採用することによって、物理現象の状態を推定するために好適に活用することができる。
【００１３】
（４）前記特徴量は、前記複雑ネットワークの平均次数であってもよい。
このような構成によって非常に簡単な演算によってネットワークの特徴量を求めることができる。
【００１４】
（５）前記推定部は、前記平均次数と所定の閾値との比較に基づいて、物理現象の状態を推定するものであってもよい。
【００１５】
（６）前記物理現象は、燃焼器における燃料の燃焼であり、前記物理量は、燃焼器内の圧力であってもよい。
この場合、燃焼に伴う圧力の変化から物理現象の状態を推定することができる。
【００１６】
（７）上記（６）において、前記推定部は、前記燃焼器における燃焼の不安定を推定することが好ましい。
このような構成によって、燃焼振動又は吹き消えのような燃焼の不安定の発生を推定し、燃料の供給制御等のために活用することができる。
【００１７】
（８）前記推定部は、前記燃焼器における燃焼の不安定として、吹き消えの発生を推定することが好ましい。
近年、燃焼器においては、予混合気を希薄化させることによって二酸化炭素及びＮＯｘの発生を低減させることが行われているが、この希薄化によって吹き消えが発生する可能性が高くなるので、本発明のように吹き消えの発生を推定することは極めて有用である。
【００１８】
（９）本発明に係る観測方法は、
コンピュータが実行する物理現象の観測方法であって、
前記コンピュータが、
時間的に変化する物理現象の物理量を取得するステップと、
取得した各時刻の物理量をノードとして設定し、複数のノードを以下に示す条件（Ａ）及び（Ｂ）にしたがってエッジにより接続した複雑ネットワークを経時的に生成するステップと、
前記複雑ネットワークにおける所定の特徴量を求めるステップと、
前記特徴量に基づいて物理現象の状態を推定するステップと、を含む。
（Ａ）：検出時刻が隣接する物理量により設定されるノード同士
（Ｂ）：時刻ｔａに検出された物理量ｙａと、時刻ｔａよりも後の時刻ｔｂに検出された物理量ｙｂと、時刻ｔａと時刻ｔｂとの間の時刻ｔｃに検出された物理量ｙｃとが、次の式を満たす場合における、物理量ｙａと物理量ｙｂにより設定されるノード同士
【数２】
0006541104.tif 000003
【００１９】
この観測方法によれば、所定の条件にしたがって物理現象の物理量についての複雑ネットワークを生成し、この複雑ネットワークの特徴量に基づいて物理現象の状態を推定する。これにより、簡単なアルゴリズムによって物理現象の状態を推定することが可能となり、演算の高速化を図り、より応答性の高い処理を実現することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、応答性の高い物理現象の観測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態に係る燃焼状態の観測装置の構成を示す模式図である。
【図２】信号解析装置の機能ブロックである。
【図３】複雑ネットワークの生成に使用される圧力変動信号の一例を示すグラフである。
【図４】一般的な複雑ネットワーク（グラフ;Ｇｒａｐｈ）の一例を示す説明図である。
【図５】可視グラフの一例を示す説明図である。
【図６】（ａ）は、可視グラフにおいて頂点（ノード）を枝（エッジ）で接続した結果を示す図であり、（ｂ）は、その結果から生成された複雑ネットワークを示す図である。
【図７】可視グラフ上においてエッジで接続するノードの範囲（視力）の一例を示す図である。
【図８】可視グラフ上においてエッジで接続するノードの範囲（視力）の他の例を示す図である。
【図９】視力の設定を説明するためのグラフである。
【図１０】複雑ネットワークの平均次数と当量比との関係を示すグラフである。
【図１１】燃焼制御処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】２次燃料流量計算処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】観測装置の性能評価試験の結果を示すグラフである。
【図１４】観測装置の性能評価試験の結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
以下では、ガスタービン燃焼器の燃焼状態を観測する観測装置の構成及びその動作について説明する。
【００２３】
［１．観測装置の構成］
本実施形態に係る観測装置は、ガスタービンモデル燃焼器（ガスタービンエンジン燃焼器の部分要素を模擬した燃焼器）の燃焼状態（物理現象）を複雑ネットワークの特徴量を用いて解析し、燃焼状態を推定するものである。特に、本実施形態では、安定した燃焼状態と不安定な燃焼状態である燃焼振動と吹き消えの発生とをそれぞれ識別できるように推定する。まず、観測装置の構成について説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態に係る燃焼状態の観測装置の構成を示す模式図である。図１に示すように、この観測装置１００は、ガスタービンモデル燃焼器（以下、単に「燃焼器」ともいう）１と、圧力トランスデューサ２と、制御部３と、燃料タンク４と、コンプレッサ５とを備えている。
【００２５】
燃焼器１は、燃料と空気の混合気を燃焼させる予混合燃焼器（希薄予混合燃焼器）である。燃焼器１は、燃焼室１１と、水冷室１２と、インテーク部１３と、図示しないスワーラとを具備する。この燃焼器１は、コンプレッサ５から供給される空気と、燃料タンク４から供給されるメタンとをインテーク部１３で混合させて予混合気を形成し、スワーラによって当該予混合気に旋回を与えながら燃焼室１１で燃焼させる構成である。
なお、燃焼器１は、ジェットエンジンや産業用ガスタービンエンジンの燃焼器であってもよい。
【００２６】
燃焼室１１には、圧力トランスデューサ（検出部）２が取り付けられている。この圧力トランスデューサ２は、燃焼室１１の壁面位置の圧力変動（物理量）を検出する。圧力トランスデューサ２は、検出した圧力変動に応じた電圧信号である圧力変動信号を出力するようになっている。
【００２７】
圧力トランスデューサ２には、増幅器２１が接続されており、圧力トランスデューサ２から出力された圧力変動信号は増幅器２１によって増幅される。
【００２８】
制御部３は、信号解析装置３１と、マスフローコントローラ３２，３３とを具備する。信号解析装置３１は、以下に説明する燃焼制御処理を実行するコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして構成されたものであり、信号解析装置３１における各種の機能は、このコンピュータプログラムによって実現されている。
なお、信号解析装置３１を構成するコンピュータは、演算処理装置、記憶部、入出力デバイス等を有している。
【００２９】
図２は、信号解析装置３１の機能ブロックを示している。この信号解析装置３１は、圧力変動信号入力部３１１、記憶部３１２、複雑ネットワーク生成部３１３、平均次数演算部３１４、閾値設定部３１５、吹き消え発生推定部３１６、２次燃料流量計算部３１７、及び２次燃料流量制御部３１８としての機能を有している。
【００３０】
圧力変動信号入力部３１１は、圧力トランスデューサ２から出力され、増幅器２１によって増幅された圧力変動信号を受信するためのものである。図３に、圧力変動信号の時間の経過に伴う変化をグラフで示している。
【００３１】
記憶部３１２は、所定期間（例えば、５０ｍｓｅｃ）の圧力変動信号を記憶するためのものである。燃焼室１１の圧力変動は、圧力トランスデューサ２によって検出され、時系列の圧力変動信号として出力される。圧力変動信号入力部３１１により取り込まれた圧力変動信号は、ＦＩＦＯ形式で記憶部３１２に記憶される。つまり、記憶部３１２には、新たな圧力変動信号が追加されると、古い圧力変動信号（約５０ｍｓｅｃ前に記憶された圧力変動信号）が消去される。このように記憶部３１２の圧力変動信号が更新されることにより、常時５０ｍｓｅｃの期間の圧力変動信号が記憶されるようになっている。
【００３２】
複雑ネットワーク生成部３１３は、記憶部３１２に記憶されている圧力変動信号に基づいて、複雑ネットワークを生成するためのものである。
平均次数演算部３１４は、この複雑ネットワークの特徴量である平均次数を演算により求めるためのものである。
【００３３】
ここで、複雑ネットワークとは、多数の構成要素が複雑な繋がり方をしたネットワークの総称をいう。図４に複雑ネットワークの一態様としてのグラフ（Ｇｒａｐｈ）を例示する。グラフとは、ネットワークの数学的表現方法であり、複数のノードと、各ノードを接続するエッジとから構成される。また、各ノードから出ているエッジの数のことを「次数」という。図４に示す各ノードには、次数（エッジの数）が記載されている。グラフで表現される１つのネットワークにおいて、各ノードから出ているエッジの数の平均を「平均次数」という。したがって、平均次数＜ｋ＞は、次の式（１）で表される。
【００３４】
【数３】
0006541104.tif 000004
ここで、ｎは、ノードの数、ｋｉは各ノードの次数である。
【００３５】
例えば、図４に示す例においては、平均次数＜ｋ＞は、
＜ｋ＞＝（１＋４＋２＋３＋２）／５＝２．４
となる。
【００３６】
本実施形態の複雑ネットワーク生成部３１３は、図３に示すような圧力変動信号から複雑ネットワークを生成する。そして、複雑ネットワークの生成のために、次に説明するような「可視グラフ」を利用する。
【００３７】
図５は、可視グラフの一例を示す説明図である。可視グラフは、障害物を避けて見えるノード同士（見通しのあるノード同士）をエッジで繋ぎ合わせるものである。図５に例示する可視グラフは、棒グラフにより構成され、各棒グラフの頂点をノードとして設定する。そして、各ノードは、自身よりも右側にあるノードにエッジで接続される。
【００３８】
例えば、左端の棒グラフのノードｎ１から右側の棒グラフのノードｎ２〜ｎ６を見たときに、ノードｎ２〜ｎ５は視界が遮られることなく見通すことができるが、ノードｎ６及びそれより以降（右側）の全てのノードは、ノードｎ５を有する棒グラフによって視界が遮られ、見通すことができない。したがって、この場合、ノードｎ１は、ノードｎ２〜ｎ５とエッジによって接続され、ノードｎ６以降とは接続されない。このように可視グラフを用いて複数のノードをエッジで接続することにより、複雑ネットワークを生成することができる。
【００３９】
可視グラフにおいて、横軸方向に隣接するノード同士は、エッジによって必ず接続される。横軸方向に１つ以上離れたノード同士をエッジでつなぎ合わせるか否かは、次の式（２）を満たすか否かによって判定する。
【００４０】
【数４】
0006541104.tif 000005
【００４１】
ここで、ｔは、図５の可視グラフの横軸の値、ｙは、縦軸の値を示す。添字ａは、接続元となるノードを示し、添字ｂは、接続先となるノードを示し、添字ｃは、接続元と接続先の間にある中間のノードを示す。
式（２）は、接続元のノードと接続先のノードとを結ぶ線の傾きが、接続元のノードと中間のノードとを結ぶ線の傾きよりも大きいことを条件とするものである。この条件を満たす場合、接続元のノードと接続先のノードとを接続する。図５において上向きの矢印は傾きが大きいことを示し、下向きの矢印は傾きが小さいことを示し、水平の矢印は傾きが同一であることを示している。
【００４２】
図５の可視グラフの下側には、左端の棒グラフのノードを接続元ａとし、他のノードを接続先ｂとした場合の接続関係を表で示している。中間のノードはｃ１，ｃ２・・・で示す。この表の左端には、接続の可否を示す「○」「×」が示されている。すなわち、接続元のノードと接続先のノードとを結ぶ線の傾きが、接続元のノードと中間のノードとを結ぶ線の傾きよりも大きい場合には、両ノードをエッジで接続するので「○」を付し、接続元のノードと接続先のノードとを結ぶ線の傾きが、接続元のノードと中間のノードとを結ぶ線の傾きよりも小さい場合には、両ノードをエッジで接続しないので「×」を付している。
【００４３】
図６（ａ）は、式（２）の判定にしたがって、各ノードをエッジで接続したものである。その結果、生成された複雑ネットワークを図６（ｂ）に示す。図６（ｂ）において、水平に延びる線は、隣接するノード同士を接続するエッジを意味し、水平に延びる線から上下に湾曲する線は、１つ以上離れたノード同士を接続するエッジを意味する。
【００４４】
以上のような手順により、可視グラフを用いて複雑ネットワークを生成することができる。そして、本実施形態における複雑ネットワーク生成部３１３は、図３に示す圧力変動信号のグラフを可視グラフとすることによって、上記と同様の手順で複雑ネットワークを生成する。図３に示す圧力変動信号は時系列データであり、複雑ネットワーク生成部３１３は、１又は複数の圧力変動信号が取得される毎に経時的に複雑ネットワークを生成することができる。なお、一般に、複雑ネットワークは、複数のノードの接続関係が隣接行列や隣接リストによって記述されるが、本実施形態の複雑ネットワーク生成部３１３は、明確なかたちで隣接行列や隣接リストを生成せずに、次に説明する平均次数演算部３１４で用いられるノード数や次数のデータを取得するものとなっている。したがって、高速な演算処理が可能となる。
【００４５】
図２に示す平均次数演算部３１４は、式（２）を用いて生成した圧力変動信号の複雑ネットワークに対象として、上述した式（１）によって平均次数＜ｋ＞を演算する。本実施形態では、平均次数の演算を５０ｍｓｅｃ毎に繰り返し、高い即時性で観測を行う。
【００４６】
可視グラフを用いて複雑ネットワークを生成する場合、例えば、時系列データに、突発的に高い値が発生した場合や変動が非常に緩やかになった場合に、エッジの数が膨大となり、平均次数＜ｋ＞もそれに伴って増加する。
例えば、図７（ａ）に示すように、時系列のデータ中に、例えば外れ値のような高い値が１つだけ存在すると、そのノードと他のノードとの間の見通しがよくなるため、全体の次数が顕著に高くなる。
また、図８（ａ）に示すように、時系列のデータが低周波の周期で緩やかに凹状に変動した場合、ノード同士の見通しがよくなるため、全体の次数が顕著に高くなる。
【００４７】
本実施形態では、上記のいずれの場合にも次数が顕著に高くなることを抑制し、特定の周波数帯においてのみ次数が高くなるように、各ノードからの見通しを制限する「視力」という概念を導入している。
【００４８】
図７（ｂ）は、図７（ａ）と同一の可視グラフに「視力」の概念を導入した状態を示している。視力は、エッジによって接続するノードの範囲を表す数値とされ、「Ｎｖｉｓ」で表される。図７（ｂ）に示す例では、Ｎｖｉｓ＝３となっている。これは、接続元のノードから３個先（右側）のノードまでを接続先のノードとし、その中で見通しのあるノードのみをエッジで接続する。したがって、各ノードの次数は、最大で３となる。なお、図７（ａ）に示す例では、視力による制限を与えないので、Ｎｖｉｓ＝ｉｎｆ（インフィニティ；無限大）に設定している。
【００４９】
図８（ｂ）は、図８（ａ）と同一の可視グラフに「視力」の概念を導入した状態を示している。視力は、Ｎｖｉｓ＝３とされている。
図７及び図８から明らかなように、「視力」の概念を導入することによって、突発的に高い値が発生した場合や、特定の周波数帯よりも低周波数の状態が発生した場合に、平均次数が極端に上昇することを抑えることができる。
【００５０】
具体的な視力の設定は、次の式（３）により行う。
【数５】
0006541104.tif 000006
ここで、ｎは自然数、ｆｓはサンプリング周波数（Ｈｚ）、ｆは検知したい周波数（Ｈｚ）である。
【００５１】
サンプリング周波数ｆｓは、１秒間に取得される圧力変動信号のデータ数となる。検知したい周波数とは、平均次数を最も高く設定したい周波数である。したがって、式（３）において、ｆｓ／ｆの値は、図９（ａ）に示すように、検知したい周波数の１周期に取得される圧力変動信号のデータ数となる。そして、ｆｓ／ｆの値を２のべき乗で近似した値を視力Ｎｖｉｓとする。式（３）を用いて視力Ｎｖｉｓを設定すると、検知したい周波数よりも高い周波数で圧力変動信号が変動した場合は、平均次数は低下しないが（図９（ｂ）参照）、検知したい周波数よりも低い周波数で圧力変動信号が変動した場合は、平均次数が低下する（平均次数の上昇が抑えられる）ことになる（図９（ｃ）参照）。また、式（３）において、視力Ｎｖｉｓを２のべき乗で近似するのは、燃焼振動で確認されるピーク周波数が常に一定ではないためである。なお、視力Ｎｖｉｓの近似には、２のべき乗以外の他の形態を採用してもよい。
【００５２】
燃焼室１１における不安定な燃焼状態には燃焼振動と吹き消えとがある。図１０は、複雑ネットワークの平均次数と当量比との関係を例示するグラフである。図１０において、当量比が約０．５１よりも小さい領域は、吹き消えが発生しやすい領域（以下、「吹き消え発生領域」ともいう）となり、当量比が約０．６１以上の領域は、燃焼振動が発生しやすい領域（以下、「燃焼振動発生領域」ともいう）となる。吹き消え発生領域と燃焼振動発生領域との間は、燃焼状態が安定した領域であり、この領域に維持されるように燃料の供給量を制御することが望ましい。したがって、当該領域を、制御対象とする領域（以下、「制御領域」ともいう）とする。
【００５３】
燃焼室１１内の圧力は、燃焼振動発生領域では、比較的低い周波数帯で安定した変動となり、制御領域では、これよりも高周波数の変動が生じる。さらに、吹き消え領域では、これよりも高周波数でより複雑な変動が生じる。したがって、本実施形態においては、上述のような視力Ｎｖｉｓを導入するにあたって、燃焼振動発生領域における平均次数が高くなるように、当該領域の周波数を検出したい周波数ｆとして設定する。このように設定することで、燃焼振動発生領域における平均次数を高くすることができ、燃焼振動発生領域以外の領域における平均次数を低くすることができる。
【００５４】
図１０に示す例では、当量比が約０．６１以上の燃焼領域発生領域において平均次数が高くなり、当量比が約０．６１よりも小さい制御領域において平均次数が低くなり、両者が明確に区別されることが分かる。また、制御領域内においては、当量比が低下するに従って平均次数も大きな変化で低下していることがわかる。
【００５５】
図２に戻って、閾値設定部３１５は、吹き消えが発生するか否かを判定するための平均次数の閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅを設定するためのものである。本実施形態においては、閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅはコンピュータのハードディスク等に記憶されており、閾値設定部３１５がこの記憶された閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅを読み出し、ＲＡＭに設定値として格納することで設定する。なお、閾値設定部３１５は、ユーザから閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅを示す情報を受け付けて当該閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅを設定値として記憶部に記憶するものであってもよいし、他のソフトウェアから与えられた閾値情報を受け付けて記憶部に設定値として記憶するものであってもよい。
【００５６】
吹き消え発生推定部３１６は、平均次数演算部３１４によって演算された平均次数＜ｋ＞に基づいて、吹き消えの発生を推定するためのものである。図１０に示すように、燃焼室１１内の燃焼状態が吹き消え発生領域に近づくほど、平均次数＜ｋ＞は小さくなる。そこで、吹き消え発生推定部３１６は、平均次数演算部３１４によって演算された平均次数＜ｋ＞と、閾値設定部３１５により設定された閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅとを比較して、平均次数＜ｋ＞が閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅより小さい場合に、吹き消えの発生に近づくと推定する。
【００５７】
２次燃料流量計算部３１７は、吹き消え発生推定部３１６による推定結果に基づいて、２次燃料流量を計算するためのものである。後述するように、燃料タンク４から延びる燃料供給路は途中で分岐しており、一方が主燃料供給路、他方が２次燃料供給路となっている（図１参照）。２次燃料流量計算部３１７は、この２次燃料供給路から供給される２次燃料の流量を計算する。
【００５８】
図１０に示す制御領域においては、平均次数＜ｋ＞が小さい程、吹き消えの発生が近いことが推定される。吹き消えは予混合気の当量比が小さいときに発生する現象であり、吹き消えの発生を解消するためには、当量比を増大させる必要がある。そこで、２次燃料流量計算部３１７は、平均次数＜ｋ＞と閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅの差が大きくなるにしたがって、２次燃料流量を増大させる。具体的には、次の式（４）にしたがって２次燃料流量の変化量を計算し、その時点における２次燃料流量に対して、当該変化量だけ変化させた値を、２次燃料流量の目標値として決定する。
【００５９】
【数６】
0006541104.tif 000007
ΔＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙは、５０ｍｓ間の２次燃料流量の変化量、αは、比例定数、＜ｋ＞は、５０ｍｓ間の圧力変動信号のデータから求めた平均次数、＜ｋ＞ｔｈｒｅは、平均次数の閾値である。比例定数αは、例えば、α＝０．０１に設定することができる。
【００６０】
２次燃料流量制御部３１８は、２次燃料流量計算部３１７によって決定された２次燃料流量の目標値に近づけるよう、２次燃料流量を制御するためのものである。かかる２次燃料流量制御部３１８は、２次燃料供給路の途中に設けられたマスフローコントローラ３３（図１参照）に、前記目標値を示す情報を出力する。
【００６１】
マスフローコントローラ３２は、主燃料供給路の途中に設けられている。このマスフローコントローラ３２は、信号解析装置３１に接続されており、信号解析装置３１から出力される制御信号にしたがって、主燃料供給路における主燃料流量を制御する。
【００６２】
マスフローコントローラ３３は、２次燃料供給路の途中に設けられている。かかるマスフローコントローラ３３は、信号解析装置３１に接続されており、信号解析装置３１から出力される制御信号（目標値を示す情報）にしたがって、２次燃料流量を目標値に近づけるよう制御する。
【００６３】
燃料タンク４は、燃料であるメタンを収容する。かかる燃料タンク４からは燃料供給路が延びており、ガスタービンモデル燃焼器１のインテーク部１３に接続されている。
【００６４】
コンプレッサ５は、酸化剤である酸素を含有する空気を供給する。かかるコンプレッサ５からは空気供給路が延びており、ガスタービンモデル燃焼器１のインテーク部１３に接続されている。
【００６５】
空気供給路の途中には、マスフローコントローラ５１が設けられている（図１参照）。かかるマスフローコントローラ５１は、与えられた設定値にしたがって、ガスタービンモデル燃焼器１へと供給される空気流量を制御する。
【００６６】
［２．観測装置の動作］
以下、観測装置１００の動作について説明する。
信号解析装置３１の指示に応じて、マスフローコントローラ３２及び３３のそれぞれが、主燃料流量及び２次燃料流量を制御し、これによって燃料タンク４からメタンが供給される。また、コンプレッサ５からは空気が供給され、その供給量はマスフローコントローラ５１によって制御される。
【００６７】
燃料タンク４から供給されるメタン及びコンプレッサ５から供給される空気は、インテーク部１３に取り込まれる。インテーク部１３は、燃料と空気とを混合して混合気を生成する。生成された混合気は、スワーラによって旋回され、燃焼室１１へと導入され、混合気が燃焼される。
【００６８】
圧力トランスデューサ２によって、燃焼室の圧力変動が検出される。圧力トランスデューサ２から出力される圧力変動信号は、増幅器２１によって増幅され、信号解析装置３１に与えられる。
【００６９】
信号解析装置３１は、燃焼制御処理を実行し、これによって求められた２次燃料流量の目標値を示す制御信号をマスフローコントローラ３３へ出力する。マスフローコントローラ３３は、目標値に近づけるよう２次燃料流量を制御する。このようにして、ガスタービンモデル燃焼器１の燃焼状態がフィードバック制御される。
【００７０】
以下、信号解析装置３１による燃焼制御処理について説明する。図１１は、燃焼制御処理の手順を示すフローチャートである。まず、圧力変動信号の取得が行われる（ステップＳ１）。この処理では、圧力変動信号入力部３１１が、入力された圧力変動信号を記憶部３１２に記憶する。ここで、記憶部３１２には５０ｍｓｅｃ分の圧力変動信号の時系列データが格納される。例えば、圧力変動信号のサンプリング周波数が５ｋＨｚである場合、２５０個の時系列データが記憶部３１２に格納される。
【００７１】
次に、複雑ネットワークの生成処理が実行される（ステップＳ２）。複雑ネットワークの生成処理では、記憶部３１２から読み出された圧力変動信号の時系列データから可視グラフを生成し、上述した式（２）によりノードとエッジからなる複雑ネットワークを生成する。また、エッジによりノードを接続する際には、上述した式（３）により求めた視力Ｎｖｉｓを考慮する。
【００７２】
次に、複雑ネットワークにおける平均次数の算出処理が実行される（ステップＳ３）。この算出処理では、前のステップＳ２において生成された複雑ネットワークのノード数と、各ノードに接続されるエッジ数（次数）が取得され、上述した式（１）により平均次数が算出される。
【００７３】
次に、２次燃料流量計算処理が実行される（ステップＳ４）。図１２は、２次燃料流量計算処理の手順を示すフローチャートである。まず、２次燃料流量計算処理では、平均次数＜ｋ＞の閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅが設定される（ステップＳ４１）。この処理では、閾値設定部３１５が、閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅをハードディスク等から読み出し、ＲＡＭに格納することで閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅを設定する。閾値＜ｋ＞は、例えば、図１０に示す例においては、＜ｋ＞ｔｈｒｅ＝８．８７に設定することができる。
【００７４】
次に、その時点における２次燃料流量ＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙが算出される（ステップＳ４２）。この処理では、２次燃料流量計算部３１７が、マスフローコントローラ３３の設定値等を用いて、その時点における２次燃料流量ＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙを算出する。
【００７５】
次に、２次燃料流量の変化量ΔＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙが算出される（ステップＳ４３）。この処理では、吹き消え発生推定部３１６が、平均次数＜ｋ＞と閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅとを比較することにより吹き消えの発生を推定し、平均次数＜ｋ＞と閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅとの差に応じた２次燃料流量の変化量ΔＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙを、上述した式（４）にしたがって算出する。
【００７６】
次に、現在の２次燃料流量ＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙに変化量ΔＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙが反映される。すなわち、２次燃料流量の目標値として、２次燃料流量ＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙと、２次燃料流量の変化量ΔＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙとを加算することにより、２次燃料流量ＱＣＨ４，ｓｅｃｏｎｄａｒｙの目標値を算出する（ステップＳ４４）。この処理が終わると、メインルーチンにおける２次燃料流量計算処理の呼び出しアドレスに処理が戻される。
【００７７】
図１１に戻って、次に、２次燃料流量制御処理が実行される（ステップＳ５）。この処理では、２次燃料流量制御部３１８が、ステップＳ４において算出された目標値を示す制御信号をマスフローコントローラ３３へ送信し、これによって目標値に近づけるように２次燃料流量を制御する。
【００７８】
ステップＳ５の処理が終わると、燃焼制御処理を終了するか否かが判定される（ステップＳ６）。この処理では、例えばユーザから信号解析装置３１に動作の停止が指示される等、所定の終了条件が満たされた場合に、燃焼制御処理を終了すると判定される。燃焼制御処理を終了しないと判定された場合には（ステップＳ６においてＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻され、これによって５０ｍｓｅｃ毎に上記のステップＳ１〜Ｓ６の処理が繰り返し実行される。他方、ステップＳ６において燃焼制御処理を終了すると判定された場合には（ステップＳ６においてＹＥＳ）、燃焼制御処理が終了される。
【００７９】
上記のように、燃焼制御処理は、５０ｍｓｅｃ毎に繰り返し実行される。つまり、図３に示すように、５０ｍｓｅｃの期間分の圧力変動信号から、複雑ネットワークが生成され、平均次数＜ｋ＞が算出される。したがって、５０ｍｓｅｃ毎にガスタービンモデル燃焼器１の燃焼状態が制御される。
【００８０】
［３．評価試験結果］
本出願の発明者らは、本実施形態に係る観測装置１００の性能評価試験を実施した。図１３及び図１４は、この性能評価試験の結果を示すグラフである。
図１３に示す性能評価試験では、上段のグラフに示すように、主燃料の流量を約８Ｌ／ｍｉｎの初期値から、約６Ｌ／ｍｉｎまで一定の比率で減少させ、その後約６Ｌ／ｍｉｎの流量を維持した。吹き消えの発生限界は、燃料の総流量が約６．５Ｌ／ｍｉｎのときであるので、この限界を下回るまで主燃料流量を変化させたことになる。
【００８１】
本実施形態に係る観測装置１００では、主燃料流量が約６．７Ｌ／ｍｉｎ付近に至った時点でフィードバック制御が掛かり、中段のグラフに示すように、２次燃料の供給が開始された。その結果、下段のグラフに示すように、当量比は、吹き消えの発生限界である約０．４８を上回る値で維持された。
【００８２】
図１４に示す性能評価試験では、上段のグラフに示すように、主燃料の流量を約８Ｌ／ｍｉｎの初期値から、約６Ｌ／ｍｉｎまで一定の比率で減少させ、その後約８Ｌ／ｍｉｎまで一定の比率で増加させた。この場合も、吹き消えの発生限界は、燃料の総流量が約６．５Ｌ／ｍｉｎのときであるので、この限界を下回るまで主燃料流量を変化させたことになる。
【００８３】
本実施形態に係る観測装置１００では、主燃料流量が約６．９Ｌ／ｍｉｎ付近に至った時点でフィードバック制御が掛かり、中段のグラフに示すように、２次燃料の供給が開始された。そして、主燃料流量が減少している間は、２次燃料流量が増加し続け、主燃料流量が減少から増加に転じると、２次燃料流量は増加から減少に転じた。その結果、下段のグラフに示すように、当量比は、吹き消えの発生限界である約０．４８を上回る値で維持された。主燃料流量が元の値（約８Ｌ／ｍｉｎ）まで回復すると、２次燃料の供給が停止された。
【００８４】
この種の燃焼器１においては、二酸化炭素及びＮＯＸの発生を低減させるために、予混合気を可及的に希薄化させることが望まれている。しかしながら、予混合気が希薄すぎると、吹き消えが発生することになり、安定した燃焼状態を維持することができない。以上の評価試験結果からは、本実施形態に係る観測装置１００が、吹き消えの発生を回避しつつ、吹き消え発生限界付近の低当量比を維持することが分かる。このように、本実施形態に係る観測装置１００によれば、安定した希薄予混合燃焼を維持することができる。
【００８５】
本実施形態では、図１０に示すように、制御領域における当量比の変動に伴って平均次数＜ｋ＞が約６〜約１４の間で大きく変化し、吹き消え発生領域に近づいてもその変化量は大きいままである。そのため、吹き消え発生領域付近における平均次数＜ｋ＞の値を閾値＜ｋ＞ｔｈｒｅとして設定することで、吹き消えの発生の推定を安定して行うことができる。
【００８６】
また、図１０に示す例のように、燃焼振動発生領域と制御領域との境界付近では、平均次数＜ｋ＞の値が顕著に変化していることが分かる。このような平均次数＜ｋ＞を利用することによって、燃焼振動が発生しているか否かを推定することも可能である。
【００８７】
本実施形態に係る観測装置１００は、圧力変動信号の時系列データによる可視グラフを用いて複雑ネットワークを生成し、この複雑ネットワークの特徴量である平均次数＜ｋ＞によって燃焼の不安定の発生を推定している。そのため、非常に簡潔なアルゴリズムによって演算を行うことができる。したがって、演算の高速化を図ることができ、燃焼器の燃焼状態等を高い即時性で応答性よく観測することができる。また、信号解析装置３１に高い能力が要求されることもなくなる。
【００８８】
また、本実施形態の観測装置１００は、演算に使用するパラメータの設定を少なくすることができる。具体的には、特許文献２記載の技術では、パラメータの設定数が７個であったが、本実施形態では、時系列データのデータ数と視力との実質的に２つのパラメータを設定するだけでよいので、パラメータ設定が容易である。
【００８９】
また、複雑ネットワークを生成するにあたって「視力」という概念を導入し、エッジによって接続するノードの範囲を適切に制限するようにしたので、時系列データの突発的な変動の影響や、低周波数の変動の影響を低減し、計算量を効率的に減少させ、より演算の高速化を図ることができる。
【００９０】
また、本実施形態に係る観測装置１００によれば、吹き消えが発生すると推定されたときに、２次燃料流量を制御して、吹き消えの発生を回避する構成としている。これにより、吹き消えの発生を抑制することができ、ガスタービンモデル燃焼器１において安定した燃焼状態を維持することができる。
【００９１】
また、本実施形態に係る観測装置１００によれば、新たに入力された圧力変動信号により、記憶部３１２に記憶された圧力変動信号を更新することにより、常時５０ｍｓｅｃ分の圧力変動信号を記憶するようにし、この記憶部３１２に記憶されている５０ｍｓｅｃ分の圧力変動信号を用いて、５０ｍｓｅｃ毎に平均次数を演算する構成としている。このため、高い即時性で継続して燃焼状態の観測を行うことができ、２次燃料流量の制御も適切に行うことができる。
【００９２】
［４．その他の実施形態］
上述した実施形態においては、ガスタービンモデル燃焼器における燃焼状態を観測する構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、ジェットエンジンや産業用ガスタービンエンジンに搭載された燃焼器が対象であってもよい。また、ガスタービンエンジンの回転翼(ファンや圧縮器)の歪みや回転翼前後の圧力変動の時系列計測信号について、複雑ネットワークの特徴量を演算し、この特徴量に基づいてフラッタ、旋回失速、サージの発生を推定する構成とすることもできる。さらに、工業用プラントを対象として、蒸発管内の気液二相流の不安定な圧力変動信号や温度差の異なる２流体が混合する配管合流部における流体の温度変動信号についても複雑ネットワークの特徴量を演算し、ボイラーの蒸発管の破損やサーマルストライピングによる配管部の破損のヘルスモニタリングなど、他の物理現象の発生を推定する構成とすることもできる。
【００９３】
また、上述した実施形態においては、複雑ネットワークの特徴量に基づいて、吹き消えの発生を推定し、吹き消えの発生を回避するように燃焼状態を制御する構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、複雑ネットワークの特徴量に基づいて、吹き消えの発生を推定するが、燃焼状態を制御しない構成とすることもできる。他の物理現象の発生を推定する構成の場合も同様である。
【００９４】
また、上述した実施形態においては、ガスタービンモデル燃焼器における燃焼の不安定として、吹き消えの発生を推定する構成について述べたが、これに限定されるものではない。複雑ネットワークの特徴量に基づいて、燃焼振動の発生を推定する構成としてもよい。また、この場合、燃焼振動の発生を回避するために、複雑ネットワークの特徴量に基づいて、主燃料流量又は２次燃料流量を制御する構成とすることもできる。
【００９５】
また、上述した実施形態においては、２次燃料流量を制御して、吹き消えの発生を回避するように燃焼状態を制御する構成について述べたが、これに限定されるものではない。複雑ネットワークの特徴量に基づいて主燃料流量を制御することで、吹き消えの発生を回避するようにしてもよいし、空気流量を制御することで、吹き消えの発生を回避するようにしてもよい。また、主燃料供給路と２次燃料供給路とを個別に設ける構成ではなく、１つの燃料供給路のみを設け、この燃料供給路における燃料流量を、複雑ネットワークの特徴量に基づいて制御することで、吹き消えの発生を回避する構成とすることも可能である。
【００９６】
また、上述した実施形態においては、５０ｍｓｅｃ分の圧力変動信号を記憶部に記憶し、この記憶部の圧力変動信号を更新しつつ、５０ｍｓｅｃ毎に繰り返し特徴量の演算を行う構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば１００ｍｓｅｃ等、５０ｍｓｅｃ以外の期間の圧力変動信号を記憶部に記憶し、これを用いて特徴量を演算する構成とすることもできる。
【００９７】
また、５０ｍｓｅｃ以上の期間（例えば、１ｓｅｃ）の圧力変動信号を記憶部に記憶しておき、このうち最新の所定期間（例えば、５０ｍｓｅｃ）の圧力変動信号を特徴量の演算に使用する構成としてもよい。
【００９８】
また、５０ｍｓｅｃ毎に繰り返し特徴量の演算を行うのではなく、例えば、１０ｍｓｅｃ等、５０ｍｓｅｃ以外の期間毎に繰り返し特徴量の演算を行う構成としてもよい。しかし、高い即時性で燃焼状態の制御を適切に行うためには、制御対象とする現象の特性時間に応じて、１０μｓｅｃ〜３００ｍｓｅｃの周期で特徴量を演算し、燃焼状態を制御する構成とすることが好ましい。
【００９９】
複雑ネットワークの特徴量としては、平均次数に限定されるものではなく、平均頂点間距離、クラスター係数、次数分布の最頻値、又は、次数分布の最頻値の頻度等を用いてもよい。ただし、平均次数は、各ノードに接続されたエッジ数を取得するだけで算出できるので、他の特徴量に比べて演算負荷が小さく、より高速に演算できるという利点がある。
【０１００】
なお、平均頂点間距離は、ノードからノードに到るまでの最小エッジ数の平均値である。平均頂点間距離は、上記実施形態の視力を適用することによって変動量を小さくすることができる。クラスター係数は、互いに隣接する３つのノード間のエッジ数を、当該３つのノード間の取り得る最大のエッジ数で割ったものである。クラスター係数は、ノードが密に接続されると増加する点で平均次数と同様の性質を有する。次数分布の最頻値は、ノードに接続されるエッジ数である次数のうち最頻値となる次数である。次数分布の最頻値の頻度は、最頻値となる次数が現出する頻度である。時系列データが正弦波で変動する場合、次数分布の最頻値はその正弦波の１波長分のデータ数に依存し、その頻度は顕著に高くなり、偏った次数分布になるという性質がある。したがって、次数分布は、平均次数よりも顕著に変化する場合がある。次数分布の最頻値やその頻度は、ローレンツ方程式から得られる時系列データ等に適用することができる。
【０１０１】
また、上述した実施形態においては、コンピュータにより信号解析装置３１を実現する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等により燃焼制御処理を実行可能なハードウェアを構成し、これを信号解析装置としてもよい。また、１つのコンピュータにより信号解析装置３１を構成するのではなく、燃焼制御処理を複数のコンピュータにより分散処理で実行させて、複数のコンピュータからなる分散システムとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１        ：ガスタービンモデル燃焼器
２        ：圧力トランスデューサ（検出部）
３        ：制御部
３１      ：信号解析装置
１００    ：観測装置
３１３    ：複雑ネットワーク生成部
３１４    ：平均次数演算部
３１６    ：吹き消え発生推定部
Ｎｖｉｓ    ：視力
【図１】
0006541104.tif 000010
【図２】
0006541104.tif 000011
【図３】
0006541104.tif 000012
【図４】
0006541104.tif 000013
【図５】
0006541104.tif 000014
【図６】
0006541104.tif 000015
【図７】
0006541104.tif 000016
【図８】
0006541104.tif 000017
【図９】
0006541104.tif 000018
【図１０】
0006541104.tif 000019
【図１１】
0006541104.tif 000020
【図１２】
0006541104.tif 000021
【図１３】
0006541104.tif 000022
【図１４】
0006541104.tif 000023