(57)【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、前記制御入力値に基づいて、前記状態推定値の推定誤差を調整する前の推定値である事前推定値、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、
前記推定部によって算出された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、
前記誤差算出部によって算出された前記誤差とロバストフィルタゲインとに基づいて、前記推定部に前記事前推定値を調整させるための調整値を生成する調整部と、
を備え、
前記推定部は、前記調整部によって生成された前記調整値に基づいて、前記事前推定値を調整して前記状態推定値を算出し、算出した前記状態推定値を出力する、性能推定装置。
【請求項２】
前記ロバストフィルタゲインは、推定誤差を予め定められた範囲に収めるように算出された固定値である、請求項１に記載の性能推定装置。
【請求項３】
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、前記状態推定値の推定誤差を調整する前の推定値である事前推定値、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、
前記誤差とロバストフィルタゲインとに基づいて、前記事前推定値を調整するための調整値を生成するステップと、
前記調整値に基づいて、前記事前推定値を調整し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、エンジンの物理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】特許第５０４６１０４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ので、カルマンフィルタゲインを求めた作動点から外れた作動点では、センサによる計測が不可能な状態量の推定精度が低下し、推定ができない場合もある。
【０００５】
本発明は、センサによる計測が不可能な状態量の推定精度を向上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、制御入力値に基づいて、状態推定値の推定誤差を調整する前の推定値である事前推定値、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、推定部によって算出された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、誤差算出部によって算出された誤差とロバストフィルタゲインとに基づいて、推定部に事前推定値を調整させるための調整値を生成する調整部と、を備える。推定部は、調整部によって生成された調整値に基づいて、事前推定値を調整して状態推定値を算出し、算出した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、事前推定値、及びセンサ推定値が算出され、センサ推定値及びセンサ計測値の誤差とロバストフィルタゲインとに基づいて生成された調整値に基づいて、事前推定値が調整され状態推定値が算出される。このように、対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いることにより、線形シミュレーションモデルを用いるよりも推定精度が向上する。また、ロバストフィルタでは、カルマンフィルタと比較して、シミュレーションモデルと推定対象の対象装置との誤差、及び、対象装置の作動点が変化すること等の外乱要素による対象装置の状態の変化によらず、状態推定値を算出することができ、性能推定の安定性を向上することが可能となる。その結果、センサによる計測が不可能な対象装置の性能の推定精度を向上することが可能となる。
【０００８】
ロバストフィルタゲインは、推定誤差を予め定められた範囲に収めるように算出された固定値であってもよい。この場合、ロバストフィルタゲインが固定値であるので、ロバストフィルタゲインの更新が不要となる。これにより、演算負荷を低減することが可能となる。
【０００９】
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、状態推定値の推定誤差を調整する前の推定値である事前推定値、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、誤差とロバストフィルタゲインとに基づいて、事前推定値を調整するための調整値を生成するステップと、調整値に基づいて、事前推定値を調整し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。
【００１０】
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、事前推定値、及びセンサ推定値が算出され、センサ推定値及びセンサ計測値の誤差とロバストフィルタゲインとに基づいて生成された調整値に基づいて、事前推定値が調整され状態推定値が算出される。このように、対象装置の非線形シミュレーションモデルを用いることにより、線形シミュレーションモデルを用いるよりも推定精度が向上する。また、ロバストフィルタでは、カルマンフィルタと比較して、シミュレーションモデルと推定対象の対象装置との誤差、及び、対象装置の作動点が変化すること等の外乱要素による対象装置の状態の変化によらず、状態推定値を算出することができ、性能推定の安定性を向上することが可能となる。その結果、センサによる計測が不可能な対象装置の性能の推定精度を向上することが可能となる。
【発明の効果】
【００１１】
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精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【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】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。
【図５】比較例の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。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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、重複する説明は省略する。
【００１４】
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。また、図及び数式において、各変数を表す符号にΔが付されている場合があるが、これは後述のロバストフィルタゲインＫを算出した作動点における変数の値からの変化量を意味する。以下において、値及び変化量のいずれでも説明が成り立つ場合には、値を用いて説明を行うこととする。
【００１５】
性能推定システム１は、ガスタービンエンジン１０と、性能推定装置２０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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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、エンジン制御器（不図示）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が航空機に設けられる場合、エンジン動作条件は、高度、機速及び温度日等である。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。
【００２０】
性能推定装置２０は、ガスタービンエンジン１０の非線形モデル及び固定のロバストフィルタゲインＫを用いたロバストフィルタによって、ガスタービンエンジン１０の状態量ｘ（ｋ）を推定する。ロバストフィルタは、例えばＨ∞フィルタである。非線形モデルは、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（３）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、内部状態量ｘｅ（ｋ−１）、性能パラメータ値ｑ（ｋ−１）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、内部状態量ｘｅ（ｋ）及び性能パラメータ値ｑ（ｋ）の関数である。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。
【００２１】
具体的には、性能推定装置２０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、後述するように、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。
【００２２】
図３は、性能推定装置２０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２０は、物理的には、１又は複数のプロセッサ２０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory)等の記憶装置２０２、ハードディスク装置等の補助記憶装置２０３、キーボード等の入力装置２０４、ディスプレイ等の出力装置２０５、並びに、データ送受信デバイスである通信装置２０６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２０の図１に示される各機能は、プロセッサ２０１、記憶装置２０２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２０１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２０２及び補助記憶装置２０３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。
【００２３】
図１に戻って、性能推定装置２０の詳細について説明する。性能推定装置２０は、誤差算出部２１と、調整部２２と、推定部３０と、を備えている。
【００２４】
誤差算出部２１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３０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２１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）として調整部２２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。
【００２５】
調整部２２は、誤差算出部２１によって算出された誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫとに基づいて、誤差ｅ（ｋ）が小さくなるように、推定部３０に事前推定値ｘｈ−（ｋ）を調整させるための調整値を生成する。事前推定値ｘｈ−（ｋ）は、状態推定値ｘｈ（ｋ）の推定誤差を調整する前の推定値である。具体的には、調整部２２は、誤差算出部２１から出力された誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫとを乗算し、その乗算結果Ｋｅ（ｋ）を調整値として推定部３０に出力する。ロバストフィルタゲインＫは、推定誤差を予め定められた範囲に収めるように算出された固定値のゲインである。ロバストフィルタゲインＫは、オフラインで算出され、調整部２２に予め記憶されている。
【００２６】
ここで、ロバストフィルタゲインＫの算出方法について説明する。まず、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルが準備される。この非線形モデルは、対象装置ごとに予め定められており、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルは、以下の式（１）〜式（３）によって表される。具体的に説明すると、内部状態量ｘｅ（ｋ）は、式（１）に示されるように、非線形関数ｆ及びシステム雑音ｖｘｅ（ｋ）の和として表される。システム雑音ｖｘｅ（ｋ）は、ｎｅ次元のベクトルである。性能パラメータ値ｑ（ｋ）は、式（２）に示されるように、性能パラメータ値ｑ（ｋ−１）及び性能パラメータ変化量ｖｑ（ｋ）の和として表される。性能パラメータ変化量ｖｑ（ｋ）は、ｐ次元のベクトルである。センサ計測値ｙ（ｋ）は、式（３）に示されるように、非線形関数ｇ及び観測雑音ｗ（ｋ）の和として表される。観測雑音ｗは、ｒ次元のベクトルである。
【数１】
0006483571.tif 000002
【００２７】
続いて、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルが線形化される。この線形化は、ある作動点を基準として行われる。この作動点としては、例えば、地上静止状態における最大出力時が用いられる。この作動点において線形化された非線形モデルは、作動点における状態量ｘからの変化量Δｘ（ｋ）、作動点におけるセンサ計測値ｙからの変化量Δｙ（ｋ）、作動点における制御入力値ｕからの変化量Δｕ（ｋ）、雑音ｖ（ｋ）、観測雑音ｗ（ｋ）を用いて、例えば式（４）及び式（５）によって表される。行列Ａ，Ｂ，Ｃは、対象装置及び作動点の組み合わせによって、予め定められている。
【数２】
0006483571.tif 000003
【００２８】
なお、式（６）に示されるように、状態量ｘは、内部状態量ｘｅと性能パラメータ値ｑとを合わせたｎ（ｎ＝ｎｅ＋ｐ）次元のベクトルである。雑音ｖは、システム雑音ｖｘｅと性能パラメータ変化量ｖｑとを合わせたｎ（ｎ＝ｎｅ＋ｐ）次元のベクトルである。また、雑音ｖは、式（８）が成立する有限の雑音である。観測雑音ｗは、式（９）が成立する有限の雑音である。
【数３】
0006483571.tif 000004
【数４】
0006483571.tif 000005
【００２９】
式（６）及び式（７）を用いて式（１）及び式（２）を変形し、式（１）’が得られる。また、式（６）を用いて式（３）を変形し、式（３）’が得られる。
【数５】
0006483571.tif 000006
【００３０】
ロバストフィルタでは、ガスタービンエンジン１０の状態量ｘ（ｋ）と推定部３０において推定された状態推定値ｘｈ（ｋ）との推定誤差は、一定範囲内に収まる必要がある。このため、推定誤差の指標γを用いて、式（１０）が成り立つ必要がある。指標γは、所望の推定精度が得られ、かつ、式（１０）の解が得られる程度の値に設定される。
【数６】
0006483571.tif 000007
【００３１】
なお、ｘｂ（０）は、状態量ｘの初期分布の平均値である。行列Ｑは雑音ｖに対する重み行列であり、式（１１）を満たす。行列Ｒは観測雑音ｗに対する重み行列であり、式（１２）を満たす。
【数７】
0006483571.tif 000008
【００３２】
ここで、式（１３）に示される評価関数Ｊを用いて、式（１０）の解法を検討する。
【数８】
0006483571.tif 000009
【００３３】
行列Ｑ及び行列Ｒは正の値を取るから、Ｑ＞０、Ｒ＞０のもとで、式（１０）を満たす状態推定値の変化量Δｘｈを求める問題は、状態推定値の変化量Δｘｈを固定し、任意の状態量ｘの初期値の変化量Δｘ（０）、雑音ｖ及び観測雑音ｗに対して、評価関数Ｊ＜０が成立することと等価であり、式（１４）として表される。
【数９】
0006483571.tif 000010
【００３４】
さらに、式（１０）は、状態量ｘの初期値の変化量Δｘ（０）、雑音ｖ及び観測雑音ｗを固定し、評価関数Ｊを最小化する状態推定値の変化量Δｘｈを求めることと等価であり、式（１５）として表される。
【数１０】
0006483571.tif 000011
【００３５】
式（１５）を満たすために評価関数Ｊが極値をもつためには、ｄＪ＝０となることが必要であることから、推定誤差の共分散Ｐ及び単位行列Ｉを用いて、以下のリカッチ方程式（１６）が導出される。
【数１１】
0006483571.tif 000012
【００３６】
式（１６）に基づいて、推定誤差の共分散Ｐを求めるために、具体的には以下の方程式（１７）〜（１９）が用いられる。
【数１２】
0006483571.tif 000013
【００３７】
方程式（１７）〜（１９）を解くことによって、式（２０）に示されるように、ロバストフィルタゲインＫが求められる。
【数１３】
0006483571.tif 000014
【００３８】
推定部３０は、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルを用いて、制御入力値ｕ（ｋ）に基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する。推定部３０は、調整部２２によって生成された調整値に基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を調整して状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出し、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を出力する。推定部３０は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部２１に出力し、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を外部に出力する。推定部３０は、時間更新部３１と、推定値更新部３２と、推定値更新部３３と、遅延部３４と、を備えている。
【００３９】
時間更新部３１は、制御入力値ｕ（ｋ）と、遅延部３４から出力された状態推定値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３１は、式（１）で用いられた非線形関数ｆを用い、式（２１）によって事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出する。時間更新部３１は、算出した事前推定値ｘｈ−（ｋ）を推定値更新部３２及び推定値更新部３３に出力する。
【数１４】
0006483571.tif 000015
【００４０】
推定値更新部３２は、時間更新部３１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３２は、式（３）で用いられた非線形関数ｇを用い、式（２２）によってセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を算出する。推定値更新部３２は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部２１に出力する。
【数１５】
0006483571.tif 000016
【００４１】
推定値更新部３３は、時間更新部３１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）と、調整部２２から出力された調整値とに基づいて、状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出する。具体的には、推定値更新部３３は加算器であり、式（２３）に示されるように、事前推定値ｘｈ−（ｋ）と調整値とを加算し、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３３は、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を遅延部３４及び外部に出力する。
【数１６】
0006483571.tif 000017
【００４２】
遅延部３４は、推定値更新部３３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３１に出力する。
【００４３】
次に、図４を参照して、性能推定装置２０が行う性能推定方法の一連の処理を説明する。図４は、性能推定装置２０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４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。
【００４４】
まず、エンジン制御器が、エンジン動作条件に基づいて、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２０に出力する。そして、性能推定装置２０の時間更新部３１は、制御入力値ｕ（ｋ）を受信する（ステップＳ０１）。また、ガスタービンエンジン１０は、エンジン制御器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）を出力する。そして、性能推定装置２０の誤差算出部２１は、センサ計測値ｙ（ｋ）を受信する（ステップＳ０２）。
【００４５】
続いて、時間更新部３１は、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルを用いて、制御入力値ｕ（ｋ）に基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出する（ステップＳ０３）。具体的には、時間更新部３１は、制御入力値ｕ（ｋ）と、遅延部３４から出力された状態推定値ｘｈ（ｋ−１）と、を用いて、式（２１）によって事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出する。そして、時間更新部３１は、算出した事前推定値ｘｈ−（ｋ）を推定値更新部３２及び推定値更新部３３に出力する。
【００４６】
続いて、推定値更新部３２は、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルを用いて、センサ推定値を算出する（ステップＳ０４）。具体的には、推定値更新部３２は、時間更新部３１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）を用いて、式（２２）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３２は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部２１に出力する。
【００４７】
続いて、誤差算出部２１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２１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）として調整部２２に出力する。
【００４８】
続いて、調整部２２は、誤差算出部２１によって算出された誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫとに基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を調整するための調整値を生成する（ステップＳ０６）。具体的には、調整部２２は、誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫとを乗算し、その乗算結果Ｋｅ（ｋ）を調整値として推定部３０に出力する。
【００４９】
続いて、推定値更新部３３は、調整値に基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を調整して状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出する（ステップＳ０７）。具体的には、推定値更新部３３は、式（２３）に示されるように、事前推定値ｘｈ−（ｋ）と調整値とを加算し、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３３は、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を外部及び遅延部３４に出力する（ステップＳ０８）。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。
【００５０】
このように、性能推定装置２０は、ガスタービンエンジン１０の非線形モデル及び固定のロバストフィルタゲインＫを用いたロバストフィルタによって、実機（ガスタービンエンジン１０）の状態量ｘ（ｋ）（内部状態量ｘｅ（ｋ）及び性能パラメータ値ｑ（ｋ））を推定する。そして、性能推定装置２０は、センサ計測値ｙ（ｋ）と、推定部３０から出力されるセンサ推定値ｙｈ（ｋ）との誤差ｅ（ｋ）が小さくなるように、誤差ｅ（ｋ）にロバストフィルタゲインＫを乗算し、事前推定値ｘｈ−（ｋ）の調整を繰り返し行うことで、ガスタービンエンジン１０の状態量ｘ（ｋ）を推定、つまり、状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出する。
【００５１】
次に、比較例の性能推定装置１２０を含む性能推定システム１００と比較しながら性能推定装置２０の作用効果を説明する。図５は、比較例の性能推定装置１２０を含む性能推定システム１００の概略構成を示す図である。図５に示されるように、性能推定システム１００は、性能推定システム１と比較して、性能推定装置２０に代えて、性能推定装置１２０を備える点で相違している。
【００５２】
性能推定装置１２０は、性能推定装置２０と比較して、ロバストフィルタゲインＫ（ｋ）が固定でない点、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルではなく線形モデルを用いる点で主に相違している。つまり、性能推定装置１２０は、ガスタービンエンジン１０の線形モデル及びロバストフィルタゲインＫ（ｋ）を用いて、ガスタービンエンジン１０の状態推定値ｘｈ（ｋ）を推定する装置であり、誤差算出部１２１と、調整部１２２と、推定部１３０と、を備えている。
【００５３】
線形モデルは、行列Ａ，Ｂ，Ｃを用いて、後述の式（２４）及び式（２５）で表される。行列Ａ，Ｂ，Ｃは、対象装置（ガスタービンエンジン１０）ごとに、各作動点に対して予め定められている。この行列Ａ，Ｂ，Ｃは、式（４）及び式（５）の行列Ａ，Ｂ，Ｃと同じである。
【００５４】
性能推定装置１２０が行う性能推定方法の一連の処理を説明する。まず、エンジン制御器が、エンジン動作条件に基づいて、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１２０に出力する。そして、性能推定装置１２０の時間更新部１３１は、制御入力値ｕ（ｋ）を受信する。また、ガスタービンエンジン１０は、エンジン制御器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）を出力する。そして、性能推定装置１２０の誤差算出部１２１は、センサ計測値ｙ（ｋ）を受信する。
【００５５】
続いて、時間更新部１３１は、ガスタービンエンジン１０の線形モデルを用いて、制御入力値ｕ（ｋ）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１３１は、演算部１３１ａと、演算部１３１ｂと、加算器１３１ｃと、を備えている。まず、演算部１３１ａは、行列Ａと遅延部１３４から出力された状態推定値ｘｈ（ｋ−１）との乗算を行い、乗算結果を加算器１３１ｃに出力する。また、演算部１３１ｂは、行列Ｂと制御入力値ｕ（ｋ）との乗算を行い、乗算結果を加算器１３１ｃに出力する。そして、加算器１３１ｃは、演算部１３１ａの乗算結果と演算部１３１ｂの乗算結果とを加算し、加算結果を事前推定値ｘｈ−（ｋ）として算出する。つまり、時間更新部１３１は、式（２４）に示される演算を行って、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を算出している。そして、時間更新部１３１は、算出した事前推定値ｘｈ−（ｋ）を推定値更新部１３２及び推定値更新部１３３に出力する。
【数１７】
0006483571.tif 000018
【００５６】
続いて、推定値更新部１３２は、ガスタービンエンジン１０の線形モデルを用いて、センサ推定値を算出する。具体的には、推定値更新部１３２は、式（２５）に示されるように、行列Ｃと時間更新部１３１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）との乗算を行い、乗算結果をセンサ推定値ｙｈ（ｋ）として算出する。そして、推定値更新部１３２は、算出したセンサ推定値ｙｈ（ｋ）を誤差算出部１２１に出力する。
【数１８】
0006483571.tif 000019
【００５７】
続いて、誤差算出部１２１は、誤差算出部２１と同様に、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。具体的には、誤差算出部１２１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）として調整部１２２に出力する。
【００５８】
続いて、調整部１２２は、誤差算出部１２１によって算出された誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫ（ｋ）とに基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）を調整するための調整値を生成する。具体的には、調整部１２２は、まず、式（２６）に示されるように、単位行列Ｉ、行列Ｃ、観測雑音ｗに対する重み行列Ｒ、推定誤差の指標γ、及び推定誤差の共分散Ｐ（ｋ−１）を用いて行列Ψ（ｋ）を算出する。そして、調整部１２２は、式（２７）に示されるように、行列Ａ、推定誤差の共分散Ｐ（ｋ−１）、算出した行列Ψ（ｋ）、及び雑音ｖに対する重み行列Ｑを用いて推定誤差の共分散Ｐ（ｋ）を算出する。さらに、調整部１２２は、式（２８）に示されるように、算出した推定誤差の共分散Ｐ（ｋ）、行列Ｃ、及び重み行列Ｒを用いてロバストフィルタゲインＫ（ｋ）を算出する。そして、調整部１２２は、誤差算出部１２１から出力された誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫ（ｋ）とを乗算し、その乗算結果Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ）を調整値として推定部１３０に出力する。
【数１９】
0006483571.tif 000020
【数２０】
0006483571.tif 000021
【数２１】
0006483571.tif 000022
【００５９】
続いて、推定値更新部１３３は、推定値更新部３３と同様に、時間更新部１３１から出力された事前推定値ｘｈ−（ｋ）と、調整部１２２から出力された調整値とに基づいて、状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出する。具体的には、推定値更新部１３３は加算器であり、式（２９）に示されるように、事前推定値ｘｈ−（ｋ）と調整値とを加算し、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１３３は、算出した状態推定値ｘｈ（ｋ）を遅延部１３４及び外部に出力する。以上のようにして、性能推定装置１２０が行う時刻ｋにおける性能推定方法の一連の処理が終了する。
【数２２】
0006483571.tif 000023
【００６０】
このように、性能推定装置１２０は、ガスタービンエンジン１０の線形モデルを用いているので、非線形なガスタービンエンジン１０では推定精度が低下する。また、性能推定装置１２０では、作動点に応じた線形モデルを準備する必要があり、さらにロバストフィルタゲインＫ（ｋ）を単位時間ごとに毎回更新する必要があるので、演算負荷が高い。
【００６１】
一方、性能推定装置２０では、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルを用いて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）、及びセンサ推定値ｙｈ（ｋ）が算出され、センサ推定値ｙｈ（ｋ）及びセンサ計測値ｙ（ｋ）の誤差ｅ（ｋ）とロバストフィルタゲインＫとに基づいて生成された調整値に基づいて、事前推定値ｘｈ−（ｋ）が調整され状態推定値ｘｈ（ｋ）が算出される。このように、性能推定装置２０では、ガスタービンエンジン１０の非線形モデルが用いられることにより、線形モデルが用いられるよりも推定精度が向上する。また、ロバストフィルタゲインＫは、推定誤差を予め定められた範囲に収めるように算出された固定値である。このため、ロバストフィルタゲインＫの更新が不要となる。これにより、演算負荷を低減することが可能となる。
【００６２】
また、ロバストフィルタでは、カルマンフィルタと比較して、シミュレーションモデルとガスタービンエンジン１０との誤差、及び、ガスタービンエンジン１０の作動点が変化すること等の外乱要素によるガスタービンエンジン１０の状態の変化によらず、状態推定値ｘｈ（ｋ）を算出することができ、性能推定の安定性を向上することが可能となる。つまり、フィルタ設計点以外の作動点での性能推定の安定性が向上する。
【００６３】
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を用い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。
【００６４】
また、上記実施形態では、調整部２２は、固定値のロバストフィルタゲインＫを用いているが、調整部２２は、単位時間ごとにロバストフィルタゲインＫ（ｋ）を算出してもよい。この場合、調整部２２は、各時刻において、式（４）及び式（５）に示されるように、その作動点で非線形モデルを線形化し、式（１６）に基づいて（具体的には式（１７）〜式（１９）を用いて）、推定誤差の共分散Ｐを算出する。そして、調整部２２は、式（２０）を用いてロバストフィルタゲインＫ（ｋ）を算出する。
【符号の説明】
【００６５】
１０  ガスタービンエンジン
２０  性能推定装置
２１  誤差算出部
２２  調整部
３０  推定部
ｅ  誤差
Ｋ  ロバストフィルタゲイン
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】
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【図２】
0006483571.tif 000025
【図３】
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【図４】
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【図５】
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