(57)【要約】【課題】エンジンモデルを開発するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】エンジンモデルを開発するためのシステム２０は、エンジンの状態変数モデルを生成するためのモジュール１０を有している。モジュール１０は特定の飛行条件を表すエンジンへの複数の入力を受領すると共に当該エンジンモデルを表す推定エンジンパラメータのセットを生成する。システム２０は、残差のセットを生成するために推定エンジンパラメータのセットを測定エンジンパラメータのセットと比較するための比較器２４、およびトレーニングされると共にトレーニングが完了した後に実施構成において使用される人工ニューラルネットワーク２２をさらに有している。人工ニューラルネットワーク２２は、残差のセットおよびトレーニング段階の間のエンジン入力を受領すると共に、エンジン状態を表す推定残差のセットを生成する。【選択図】　図３
2004028087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジンモデルを開発するためのシステムであって、
エンジンの状態変数モデルを生成するためのモジュールを有してなり、前記モジュールは特定の飛行条件を表すエンジンへの複数の入力を受領すると共に前記エンジンモデルを表す推定エンジンパラメータのセットを生成し、
残差のセットを生成するために前記推定エンジンパラメータのセットを測定エンジンパラメータのセットと比較するための手段を有してなり、および
前記残差のセットおよびトレーニング段階の間の前記エンジン入力を受領すると共に推定残差のセットを生成するためのニューラルネットワークモジュールを有してなる、ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
初期チューナのセットを生成するためのカルマンフィルターモジュール、および前記初期チューナのセットを前記トレーニング段階の間に前記状態変数モデルモジュールに供給するための手段をさらに有してなる、ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３】
特定の飛行条件のセットに対して前記ニューラルネットワークモジュールにより生成された前記推定残差を前記状態変数モデルモジュールにより生成された前記推定パラメータのセットと比較するため、および調整された推定パラメータのセットを生成するための手段をさらに有してなる、ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項４】
修正された残差のセットを生成するために、前記修正された推定パラメータのセットを前記測定パラメータと比較するための手段をさらに有してなる、ことを特徴とする請求項３記載のシステム。
【請求項５】
前記修正された残差のセットを受領するため、および前記残差を修正されたチューナのセットに変換するためのカルマンフィルターモジュールをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項４記載のシステム。
【請求項６】
前記修正されたチューナのセットを前記状態変数モデルモジュールに供給するための手段をさらに有してなり、前記状態変数モデルモジュールが修正された推定パラメータのセットを生成する、ことを特徴とする請求項５記載のシステム。
【請求項７】
エンジンモデルを開発するための方法であって、
（ａ）　状態変数エンジンモデルを生成するためのモジュールを用意するステップ、
（ｂ）　特定の飛行条件を表すエンジン入力のセットを前記状態変数エンジンモデルモジュールに入力し、および推定エンジンパラメータのセットを生成するステップ、
（ｃ）　前記推定エンジンパラメータのセットを測定エンジンパラメータと比較し、および残差のセットを生成するステップ、
（ｄ）　人工ニューラルネットワークを用意するステップ、および
（ｅ）　前記状態変数エンジンモデルモジュールへの前記エンジン入力および前記残差を使用して、前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップを有してなる、ことを特徴とする方法。
【請求項８】
（ｆ）　カルマンフィルターモジュールを用意するステップ、
（ｇ）　前記カルマンフィルターモジュールで初期チューナのセットを生成するステップ、および
（ｈ）　前記初期チューナのセットを前記状態変数エンジンモデルモジュールに供給するステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項９】
（ｉ）　他の飛行条件を表すために前記状態変数エンジンモデルモジュールおよび前記人工ニューラルネットワークへのエンジン入力を変えるステップ、および
（ｊ）　前記ステップ（ｃ）および（ｅ）を繰り返すステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記カルマンフィルタモジュールへの入力を変え、および前記他の飛行条件に対する初期チューナの新しいセットを生成するステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項９記載の方法。
【請求項１１】
（ｋ）　前記トレーニングが完了した後に前記人工ニューラルネットワークで推定残差のセットを生成するステップ、および
（ｌ）　前記推定残差を前記状態変数エンジンモデルモジュールにより生成された前記推定パラメータと比較し、および修正された推定パラメータのセットを生成するステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項１２】
（ｍ）　前記修正された推定パラメータを前記測定エンジンパラメータと比較し、および修正された残差のセットを生成するステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
（ｎ）　前記修正された残差のセットをカルマンフィルターオブザーバモジュールに供給し、および前記カルマンフィルターオブザーバモジュールで修正されたチューナのセットを生成するステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
（ｏ）　前記修正されたチューナのセットを前記状態変数エンジンモデルモジュールに供給し、および推定パラメータの新しいセットを生成するステップをさらに有してなる、ことを特徴とする請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記推定パラメータの新しいセットを使用してステップ（ｌ）、（ｍ）、および（ｎ）を繰り返す、ことを特徴とする請求項１４記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エンジンモデルを開発ないし構築するためのシステムおよび方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ガスタービンエンジンの状態変数モデル（ｓｔａｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｍｏｄｅｌ：ＳＶＭ）は、長年に亘って、近代式の全自動デジタルエンジン制御（ｆｕｌｌ　ａｕｔｈｏｒｉｔｙ　ｄｅｇｉｔａｌ　ｅｎｇｉｎｅ　ｃｏｎｔｒｏｌｓ：ＦＡＤＥＣＳ）の設計、開発、および試験、並びにエンジンモデルのリアルタイムな配備を必要とする用途を支援するために採用されている。図１を参照して、ＳＶＭ１０は区分的線形のエンジンモデルである。制御法則の適用については、各伝達関に関して実行される単純なシステム識別を行うものであり、これら伝達関数はエンジン動作を支配ないし管理する種々の制御ループに対する制御利得および補償を決定するために使用される。これは飛行エンベロープにわたって実行される。よって、ＳＶＭは、高度並びに海面の静的条件におけるエンジン力学を表すものでなければならない。この要件は、海面および幾つかの離散的な高度におけるマッハ数の組合せにおけるエンジンの数値を提供ないし用意すること、および補正ないし参照されたパラメータについてＳＶＭをモデリングすることで満たされる。ＳＶＭはかなり単純なモデルであるので、計算負荷をかけることがなく、リアルタイムな用途に対して好都合なことに適している。この特徴によって、ＳＶＭは上記の各用途に対して理想的なものである。
【０００３】
ＳＶＭエンジンモデルは、典型的には、海面の静力学から高度約５０，０００フィートまでの範囲の飛行エンベロープにわたって有効である、ｎ個の状態の区分的線形構造から構成される。このモデルの状態は、典型的には、エンジンの軸のロータの速度ならびに高温部モジュール（タービンおよび燃焼器）および高圧コンプレッサにおける幾つかの金属温度を含んでいる。各状態は、モデリングされた各出力エンジンパラメータ（並びにそれらの関連する数値）と共に、（標準日ないし基準日の）補正パラメータとして表現され、よってモデルは国際標準大気（ＩＳＡ）でない条件においても有効である。モデルに入力）する際には各パラメータを補正するために適正な補正係数が適用され、また同様な補正が出力を逆修正するために逆に適用される。この工程は図１に表示した。
【０００４】
ＳＶＭは、一次微分方程式のセット（組）により表現される線形状態変数から構成される。一般的には、ガスタービンエンジンは、その各出力（ｕ）および各状態（ｘ）の非線形関数であると考えられている。すなわち、
【０００５】
【数１】
2004028087.tif 000003
【０００６】
これは次のことを意味する。
【０００７】
【数２】
2004028087.tif 000004
【０００８】
上式においてそれぞれ、Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤは偏導関数の行列であり、ΔｘおよびΔｕはエンジンの状態および入力の定常状態の条件からのデルタ（増分）である。定常状態のパラメータ値および偏導関数は、エンジンの線形モデル（一次モデル）の小さな信号の摂動、例えば最先端の性能プログラによって決定される。これらの方程式は、ＳＶＭ１０内で直接モデリングされる。定常状態のベースラインつまり基線および偏導関数は、エンジン出力（典型的にはＮ２）および飛行条件（飛行状態）の関数としてスケジューリングつまり計画ないし決定される。後者に対しては、高度とマッハ数の各効果を組み合わせたレイノルズ指数（Ｒｅｙｎｏｌｄ’ｓ　Ｉｎｄｅｘ）が使用される。レイノルズ指数はＲｅｌ＝δ／θ１．２５として計算される。ＳＶＭ１０内のエンジン数値用として表される飛行エンベロープはいずれの当該エンジンに対しても標準的ないし代表的なものである。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上述したエンジンモデル構造は一般的には定常状態および緩やかな過渡的な動作（運転）に対しては十分なモデルである。急速な過渡時あるいは広い出力領域にわたる操作（例えば、アイドリングから離陸）に対しては、ＳＶＭはより大きな誤差を認めている。これらの種類の過渡時におけるパラメータの統合（合成）のためには、このレベルの誤差は一般的に許容できない。過渡時の各効果（効力）を緩和ないし軽減するために、図２に示したような適合型ないし順応型のＳＶＭ（ａｄａｐｔａｂｌｅ　ＳＶＭ）が不可欠である。
【００１０】
首尾良く使用されてきた１つの適合型のＳＶＭ技術は、ＳＶＭ１０を実際の観測に合致させる（残差を平均でゼロにする）チューナ（チューナー）
【００１１】
【外１】
2004028087.tif 000005
【００１２】
のセットないし組を提供するために、ＳＶＭ１０の出力Ｐおよびエンジン１４からの実際の観測された測定値によって形成される残差（ｒ）に作用ないし影響を与えるカルマンフィルター（ＫＦ）オブザーバ１２を設けたものである。各チューナ
【００１３】
【外２】
2004028087.tif 000006
【００１４】
は、実際のエンジンにより忠実に合致するためにエンジンの状態および出力パラメータを調整することを許容する、エンジンの状態を効率パラメータや流量パラメータ（流れパラメータ）などのエンジンモジュールの性能パラメータのセットから構成されている。
【００１５】
図２の適合型ＳＶＭモデルの欠点は、著しく不完全なＳＶＭモデルを開発の間に特定のエンジンまたはエンジンのタイプに適合させるためにチューナの定常状態のレベルが適切でないレベルを持つようになることである。
【００１６】
必要とされることは、所定の初期状態を（各効率および流れパラメータの点において）反映して、導入ないし据付け時において修正された適合型ＳＶＭが、平均的なゼロの残差を生成すると共に特定の初期エンジン状態を許可ないし認める点において実際のエンジンと合致するために、ＳＶＭを初期化するためのシステムアーキテクチャおよび方法である。
【００１７】
従って、本発明の目的は、所定の初期状態を反映させて適合型のＳＶＭが平均的なゼロの残差を生成する点において実際のエンジンに合致させるためにＳＶＭを初期化するためのシステムアーキテクチャおよび方法を提供することにある。
【００１８】
上記の目的は、本発明のシステムおよび方法により達成される。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、エンジンモデルを開発ないし構築するためのシステムが提供される。このシステムは、概略的には、エンジンの状態変数モデルを生成ないし発生するためのモジュールを有しており、このモジュールは特定の飛行条件を表すエンジンに対する複数の入力を受領し、またそのモデルを表す推定ないし推測されたエンジンのパラメータのセット（組）を生成ないし発生する。このシステムはさらに、残差のセット（組）および人工ニューラルネットワークのモジュールを生成ないし発生するために、推定ないし推測されたエンジンの各パラメータのセットを測定ないし計測されたエンジンのパラメータのセットを比較するための手段を有してなる。トレーニングつまり訓練ないし教育の間、人工ニューラルネットワークのモジュールは、残差のセットおよびエンジンの各入力を受領し、特定の飛行条件のための推定された残差のセットを生成ないし発生する。
【００２０】
エンジンモデルを開発するための方法は、概略的には、状態変数エンジンモデルを生成ないし発生するためのモジュールを設ける（用意する）ステップ、特定の飛行条件を表すエンジン入力のセットを前記状態変数エンジンモデルモジュールに入力すると共に推定されたエンジンの各パラメータのセットを生成ないし発生するステップ、推定されたエンジンの各パラメータを計測ないし測定されたエンジンの各パラメータと比較すると共に各残差のセットを生成ないし発生するステップ、人工ニューラルネットワークモジュールを設ける（用意する）ステップ、およびエンジンの各入力および各残差を使用して人工ニューラルネットワークを訓練ないしトレーニングするステップを有してなる。この方法はさらに、トレーニングが終了ないし完了した後に、エンジンモデルを使用するためのシステムを導入ないし実行するために、人工ニューラルネットワークを使用することを有している。
【００２１】
本発明のハイブリッド式つまり複合式のガスタービンエンジン状態変数モデルの他の詳細、並びにこれに伴う他の目的および特長は、以下の詳細な説明および添付図面に説明されている。添付図面において、同様な符号は同様な構成要素を表している。
【００２２】
【発明の実施の形態】
添付図面を参照して、図３は、改良された適合型のＳＶＭモデルジェネレータの訓練ないしトレーニング段階の間のシステム２０を例示したものである。このシステム２０は、エンジン１４の状態変数モデルを生成ないし発生するためのモジュール１０を含んでいる。このおジュール１０は、予め所定のプログラミングがなされたコンピュータにより実施される。モジュール１０により生成ないし発生されるモデルは、当業分野において公知であるいずれかの適切なｎ状態の区分的線形構造を使用して生成される。従前と同じく、多数のエンジンパラメータがモジュール１０に入力される。各入力（ｕ）は、エンジンに対する特定の飛行条件を表す。入力（ｕ）は、エンジンからエンジンモデルに対して変化ないし異なるが、典型的には、燃料流量、可変静翼の位置のような可変的な幾何学的位置、安定性抽気コマンド（ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｂｌｅｅｄ　ｃｏｍｍａｎｄ）、種々の補助的ないし付属的な抽気、馬力の抽出、およびモデルを駆動するために必要な他のパラメータのような、パラメータの形態を採る。雰囲気温度ないし環境温度、圧力、マッハ数、高度、およびスロットルポジション（スロットル位置）のような環境要因も同様に入力される。
【００２３】
システム２０はさらに、予めプログラムされたコンピュータにより実施される人工的なニューラルネットワーク（人工ニューラルネットワーク）２２を有している。この人工ニューラルネットワーク２２は、モジュール１０により生成ないし発生されたモデルと検討ないし考慮中の実際のエンジン１４との間の違いを学習するために、特定の固定的な初期エンジン状態に対してトレーニングしなければならない。人工ニューラルネットワーク２２はいずれかの所望のアーキテクチャを有している。例えば、入力レイヤ、出力レイヤ、および多数の隠れレイヤを有する。レイヤのそれぞれは、いずれかの所要の形態ないし態様で接続された複数のノードを有している。ニューラルネットワーク２２は、状態変数モデルモジュール１０と同じ入力を受領ないし受信する。ニューラルネットワーク２２の構成に依存して、モデリングつまりモデル化をより容易とするべく、一種の型分類（ｒｅｇｉｍｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を行うために追加ないし別の入力を使用することもできる。
【００２４】
このシステム２０はさらに、状態変数エンジンモデルを更新するために初期チューナ
【００２５】
【外３】
2004028087.tif 000007
【００２６】
のセットをモジュール１０に供給するための、カルマンフイルターオブザーバモジュール１２を有している。カルマンフィルターオブザーバーモジュール１２は、当業分野において公知であるいずれかの適切なカルマンフィルターオブザーバー構造ないし構成を有してなり、また同様に、予めプログラムされたコンピュータにより実施される。初期チューナ
【００２７】
【外４】
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【００２８】
は初期チューナ値のユーザにより特定されたベクトルである。モデル内部のチューナは、典型的には、エンジンの構成部品の効率、フローキャパシティ、およびタービンのノズル領域などにおける変化ないし変更の形態を採る。初期値は例えば零ベクトルであり、これはエンジンの推定ないし仮定された状態が公称、つまり平均的な生産されたエンジンのような、基準エンジンの基準値を備えた変化がゼロである形態である、ことを意味する。あるいは、このベクトルは、考慮中の特定のエンジン１４に関する公知あるいは仮定（推定）された何らかの情報がある場合には、ゼロではない。図３に示したように、カルマンフィルターオブザーバーモジュール１２に供給される残差は、最初はゼロである。
【００２９】
システム２０はさらに比較器２４を有している。比較器２４は、状態変数エンジンモデルモジュール２４の出力とエンジン１４からの計測された各パラメータＰとを受領し、残差（ｒ）のセットを生成ないし発生し、これはニューラルネットワーク２２に供給される。ニューラルネットワーク２２は複数の推定ないし推測された残差
【００３０】
【外５】
2004028087.tif 000009
【００３１】
を生成ないし発生するためにプログラムされている。
【００３２】
トレーニングモードの間、推定された残差（推定残差）
【００３３】
【外６】
2004028087.tif 000010
【００３４】
は、誤差項を生成するために実際の残差（ｒ）と比較される。トレーニングは、誤差が十分に小さくなるか、あるいはさらにトレーニングをしても変化しなくなるまで継続ないし続けられる。誤差は、実際のエンジン１４と、固定された初期チューナベクトルで出力される状態変数エンジンモデルモジュール１０との間の残差の違いをどれだけ上手にマッピングつまり位置づけできたかの目安（指標）である。既存の状態変数エンジンモデルと実際のエンジンとの間の広範囲における定常状態操作（動作）条件下で生成された残差を統計的に示すまでトレーニングされた後、図４に示したように、拡張された適合型状態変数エンジンモデルを実施ないし導入できる。
【００３５】
図４は実施モードにおけるシステム２０を例示したものである。同図から明らかなように、システム２０は、物理学に基づく構成部品（モジュール１０）と、実験ないし経験による構成部品（ニューラルネットワーク２２）を利用した複合式モデルを構成する。この実施モードにおいて、状態変数エンジンモデルモジュール１０には、エンジン入力（ｕ）、並びにカルマンフィルターオブザーバーモジュール１２からのチューナ
【００３６】
【外７】
2004028087.tif 000011
【００３７】
のセットが供給され、またこのモジュール１０は複数の推定パラメータ
【００３８】
【外８】
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【００３９】
を生成ないし発生するために使用される。ニューラルネットワーク２２は、モジュール１０に供給されたのと同じ入力を受領し、また推定された残差のセット
【００４０】
【外９】
2004028087.tif 000013
【００４１】
を生成するために使用される。推定された残差（推定残差）
【００４２】
【外１０】
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【００４３】
および推定パラメータ
【００４４】
【外１１】
2004028087.tif 000015
【００４５】
は比較器２６に入力される。比較器２６は調整された推定パラメータＰ＊のセットを発生する。調整された推定されたパラメータＰ＊および測定エンジンパラメータＰは第２の比較器２８に供給される。第２の比較器２８はこれらの入力を残差ｒのセットを生成するために使用し、またこれはカルマンフィルターオブザーバーモジュール１２に供給される。
【００４６】
図４から明らかなように、実施モードにおいてシステム２０の出力はシステムへの内的なものである。システム２０内の人工ニューラルネットワークの経験に基づく要素は、実際のエンジンと推定された初期のチューナのベクトルを備えたモデルとの間の初期の違いを明らかにする。この構成は、チューナがモデル誤差を吸収することを軽減ないし緩和するという特長を有し、またチューナに効率などの点においてエンジン１４の部品性能劣化を時間と共に追跡させることができる。図３および４に示されたシステム２０は実際のエンジンをより正確に反映させている。
【００４７】
システム２０は、制御ループ補償の決定、乾式ベンチ試験（ｄｒｙ　ｂｅｎｃｈ　ｔｅｓｔ）用のリアルタイムのエンジン、湿式ベンチ試験（ｗｅｔ　ｂｅｎｃｈ　ｔｅｓｔ）用のリアルタイムのエンジンのような制御法則のデザインないし設計において使用でき、燃料測定ユニット（ＦＭＵ）の開発／試験における補助をする。システム２０は同様に、ＦＡＤＥＣの誤り調節論理（ｆａｕｌｔ　ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ　ｌｏｇｉｃ）や仮想センサのようなリアルタイムなエンジンパラメータの統合ないし合成にも使用できる。システム２０はまた、長期の劣化傾向に対するエンジン性能診断および／またはイベント検出においても使用できる。
【００４８】
比較器２４、２６および２８もまた、予めプログラムされたコンピュータを使用して実施される。
【００４９】
上記のように、本発明によれば、上述した目的、手段および特長を完全に満足する、混成式のガスタービンエンジンの状態変数モデルを提供することができる。また上記では本発明を特定の実施形態を例に採り説明したが、当業者にとっては、上記の説明を参照して、その他の代替、変更および変形を行うことは自明である。よって、本発明は、添付した特許請求の範囲内のこれら代替、変更および変形も包含するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来技術の一般的な状態変数モデルの構造の図式的な説明図である。
【図２】従来技術の適合型の状態変数モデルの構造の図式的な説明図である。
【図３】本発明に係わる、状態変数モデルのトレーニング実施のためのシステム構造の図式的な説明図である。
【図４】本発明に係わる、拡張された適合型状態変数モデルの実施バージョンのためのシステム構造の図式的な説明図である。
【符号の説明】
１０　モジュール
１２　カルマンフィルタ
１４　エンジン
２０　システム
２２　人工ニューラルネットワーク
２４　比較器
２６　比較器
２８　比較器
【図１】
2004028087.tif 000016
【図２】
2004028087.tif 000017
【図３】
2004028087.tif 000018
【図４】
2004028087.tif 000019