(57)【要約】【課題】  エンジン推力を推定するための装置が提供される。【解決手段】  この装置はエンジンに連結されたプロセッサを含んで、複数のセンサからの入力信号を受信する。このプロセッサは、第１作動条件中にエンジンからの情報を獲得し、第２作動条件中にエンジンからの情報を更新し、獲得された情報と更新された情報とを活用してエンジン推力推定をもたらし、直接的な推力制御を実施するようにプログラミングされている。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンジン推力を推定するための装置であって、前記装置が、エンジンに連結されたプロセッサを有して複数のセンサから入力信号を受信し、前記プロセッサが、
第１作動条件中にエンジンから情報を獲得し、
第２作動条件中にエンジンからの情報を更新し、
獲得された情報と更新された情報とを活用し、直接的な推力制御を実施するエンジン推力推定をもたらす
ようにプログラミングされている装置。
【請求項２】
前記エンジンから情報を獲得する段階が、エンジンシステム、アクチュエータ、センサのうちの少なくとも１つについての情報を獲得する段階を含む、請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記情報を更新する段階が、動的性能状態、制御入力、変数、成分変数、機器の位置誤差、機器のセンサ出力誤差、パラメータ、性能パラメータ、品質パラメータ、スカラ、加算器、制約数、目的関数、極限値、定常状態の作動中の適応パラメータ、過度運転中の適応パラメータのうちの少なくとも１つを更新する段階をさらに含む、請求項１記載の装置。
【請求項４】
前記情報を更新する段階が、第１システム状態としてのエンジン推力と、第２システム状態としての高圧タービン入口温度とを用いて情報を更新する段階をさらに含む、請求項１記載の装置。
【請求項５】
前記エンジン推力推定をもたらす段階が、カルマンフィルタ、線形推定量、非線形推定量、線形状態推定量、非線形状態推定量、線形パラメータ推定量、非線形パラメータ推定量、線形フィルタ、非線形フィルタ、線形追尾フィルタ、非線形追尾フィルタ、線形ロジック、非線形ロジック、線形発見的ロジック、非線形発見的ロジック、線形知識ベース、非線形知識ベースのうちの少なくとも１つを用いてエンジン推力推定をもたらす段階をさらに含む、請求項１記載の装置。
【請求項６】
前記エンジン推力推定をもたらす段階が、第１システム状態としてのエンジン推力と、第２システム状態としての高圧タービン入口温度とを用いてエンジン推力推定をもたらすとともに、第２システム状態から線形に独立して第１システム状態で出力を獲得する段階をさらに含む、請求項１記載の装置。
【請求項７】
前記出力を獲得する段階が、エンジンセンサ誤差、各部品のエンジン間の品質変動の分散、アクチュエータ位置誤差のうちの少なくとも１つに関して出力を重み付けする段階をさらに含む、請求項６記載の装置。
【請求項８】
ガスタービンエンジンを制御するためのシステムであって、前記システムが、
システム挙動を表現できる少なくとも１つのモデルと、
エンジン推力を推定できる少なくとも１つの推力推定量と
を有するシステム。
【請求項９】
前記前記システム挙動が、定常状態挙動および過渡状態挙動のうちの少なくとも１つを含む、請求項８記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムが、低圧および高圧の回転子速度に基づく従来の推力推定量を、エンジン推力および高圧タービン入口温度等の動的状態に基づく動的推力推定量に変換するように構成されている、請求項８記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は航空機エンジン全般に関し、より詳細には、エンジン推力を推定するための方法および装置に関する。
【０００２】
本発明は、契約番号ＪＳＦ第０００１９‐９６‐Ｃ０１７６号の米国政府支援により行われた。政府は本発明において一定の権利を有する。
【背景技術】
【０００３】
飛行中にエンジン推力を直接計測することはできない。エンジン推力を計測できないことから、公知のエンジンは、比推力要求を満たすために、計測可能なパラメータ（例えば推力の良好な指標であるファン速度またはエンジン圧力比）を介して間接的に制御される。一方で、利用可能な公知の推力の指標の各々は、部品のエンジン間のランダムな品質変動、劣化、エンジンセンサの誤差、およびアクチュエータ位置誤差に起因する誤差を被りやすいことがある。他方で、エンジン推力を正確に推定できるならば、エンジン推力要求は、直接的な推力制御により的確に満足させることができよう。
【特許文献１】米国特許第３，８３４，２２２号公報
【特許文献２】米国特許第４，２７５，５５７号公報
【特許文献３】米国特許第５，０３１，１０２号公報
【特許文献４】米国特許第５，２９９，７６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
エンジン推力を推定するには、制御モード研究を用いて有益な制御モードまたは制御されたパラメータを同定することが知られているが、これらのパラメータは、エンジン間の品質変動、エンジン劣化、エンジンセンサの誤差、およびアクチュエータ位置誤差のランダムな影響に対して決して敏感とはいえない。次に、選択された制御モードが分析され、上述の影響に起因して２シグマ変動が決定される。エンジン推力ＨＰタービン温度分布は二変量正規分布であるので、ファン速度の推力にかたよりがあれば同定され、最も低い２シグマ推力エンジンが定格推力を満足するかこれを超えることができるように、このかたよりが、全てのエンジンに使用される公称制御スケジュールに加算されることがある。結果として、推力エンジンが高くなると例えば推力が通常２〜４％だけオーバーブーストすることがあり、通常、タービン温度が例えば商用エンジンでは１２０°Ｆ、および／または軍用エンジンでは１６０°Ｆ（公称よりも高い）等に増加して作動されることがある。オーバーブーストにより、エンジンの燃料消費量とエンジン寿命のいずれも悪影響を受けることになる。
【０００５】
本明細書においてフィルタと称することのある、エンジンパラメータを追尾するためのアルゴリズムは、エンジン部品の流量および効率を推定することができる。少なくとも幾つかの公知のフィルタは、２つ以上の動作点からの情報を同時には考慮せず、それに応じて、推定されるパラメータの数はセンサの数に等しくなる。センサの数はふつう、推定されるべきパラメータの数より少ないことから、このようなフィルタは幾つかのパラメータの効果を組み合わせて２、３のパラメータにし、これにより各パラメータを個々に追尾することが抑制される。公知のフィルタは、例えば定常状態の追尾フィルタ、または動的追尾フィルタを含み、これらのフィルタは例えばカルマンフィルタおよび／または最小二乗推定量を使用する。公知の非線形推定フィルタは、神経回路網および／またはファジールールを基にしたシステムを含む。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１態様において、エンジン推力を推定するための装置を提供する。この装置は、エンジンに連結されたプロセッサを含んで、複数のセンサからの入力信号を受信する。このプロセッサは、第１作動条件中にエンジンからの情報を獲得し、第２作動条件中にエンジンからの情報を更新するようにプログラミングされている。このプロセスも、エンジン推力推定をもたらし、獲得された情報と更新された情報とを活用し、直接的な推力制御を実施するようにプログラミングされている。
【０００７】
別の態様において、ガスタービンエンジンを制御するためのシステムを提供する。このシステムは、システム挙動を表現できる少なくとも１つのモデルと、エンジン推力を推定できる少なくとも１つの推力推定量とを含む。
【０００８】
またここでは、エンジン推力を推定するための方法を開示する。この方法は、エンジンの初期の動的状態についての情報を獲得するステップと、エンジンの初期の動的状態についての情報を更新してエンジンの第２動的状態に反映させるステップとを含む。この方法は、エンジン推力推定をもたらすステップも含み、そこでは推力推定が直接的な推力制御の実施を促進する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
知られている推力推定量は、利用可能なエンジンを使用してエンジン推力を推定し、ファン速度またはエンジン圧力比等の推力指標でではなく推定された推力でのエンジン作動を可能にする。ファン速度またはエンジン圧力比での作動に関連する推力不確かさよりも実質小さい推力推定誤差を達成することが可能である。これにより、従来のエンジン作動のオーバーブーストおよび温度過昇を大幅に低減することができる。
【００１０】
カルマンフィルタとは、モデル化の不確かさおよび出力計測誤差が存在するときシステムの「状態」を正確に推定する最適な推定アルゴリズムである。本発明において、システム状態としてのエンジン推力（Ｆｎ）およびＨＰタービン入口温度（Ｔ４１）による最適な推力推定のために、カルマンフィルタが導出された。
【００１１】
推力推定量は、特定のエンジン作動条件でのエンジンの線形状態空間モデルから導出された。
【００１２】
【数１】
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【００１３】
ここで、Ｘは状態ベクトル、Ｕは制御ベクトル、Ｙは出力ベクトル、
【００１４】
【数２】
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【００１５】
は状態動的ベクトル、およびＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは偏導関数行列である。
【００１６】
物理学に基礎をおく非線形のエンジンモデル（サイクルワークステーションまたはＣＷＳモデル等）から、システム状態として回転子速度ｎ１、ｎ２で偏導関数行列が生成される。次に速度状態は、推定されるべき状態であるＦｎ、Ｔ４１に置き換えられなければならない。これは、状態（ｎ１、ｎ２）とＦｎ、Ｔ４１の出力行との行・列変換により達成される。次に、ｎ１、ｎ２の行を微分して、その結果を、
【００１７】
【数３】
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【００１８】
の方程式からの既存のｎ１ｄｏｔ、ｎ２ｄｏｔの方程式に等しくし、Ｆｎｄｏｔ、Ｔ４１ｄｏｔを解くことにより、Ｆｎ、Ｔ４１の動力学が加算された。
【００１９】
次に、部品変動、アクチュエータ位置誤差、エンジンセンサ出力誤差の影響を含むように、結果として生じる行列方程式が展開された。
【００２０】
【数４】
2007298026.tif 000006
【００２１】
ここで、Ｘは新規の状態ベクトル、Ｖは変分効果ベクトルであり、この変分効果ベクトルは、エンジン部品効果（例えば気流および効率の変動）ならびにアクチュエータ位置誤差を含む。Ｗはセンサ誤差ベクトル、ＧおよびＨは補助偏導関数行列である。Ｉは単位行列である。
【００２２】
次に、著しい動力学のない第３状態としての劣化が、１回の飛行中に変化しなかったと仮定して加算された。方程式（２）は、通常は１０〜１５の行と５０〜６０の列とを含む行列方程式であるということに留意されたい。
【００２３】
次に、方程式（２）をカルマンフィルタ手法に使用して、ＦｎおよびＴ４１を推定することができる。推定量は、フィルタゲインＭを計算する際に、状態推定誤差共分散行列Ｐを使用する。以下の初期行列を有する良好な結果が得られた。
【００２４】
【数５】
2007298026.tif 000007
【００２５】
Ｐは、推力推定を処理中に更新されることになる。
【００２６】
２つの重み行列ＲおよびＱも必要となる。それらは次式から得られる。
【００２７】
【数６】
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【００２８】
ここで、σｓｎ２は各エンジンセンサ誤差の分散、σｖｎ２は各部品のエンジン間の品質変動および各アクチュエータ位置誤差の分散である。
【００２９】
各時間ステップ中、推定処理には２つの更新が必要である。第１の更新は、先行する時間ステップからの出力ベクトルＹの変換を活用する計測更新である。まず、次式からフィルタゲインを計算する必要がある。
【００３０】
【数７】
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【００３１】
次に、次式から状態更新を求めることができる。
【００３２】
【数８】
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【００３３】
ここで、Ｘｔは先行する時間ステップからの状態推定、Ｕｍは先行する時間ステップからの制御ベクトルの変換、Ｙｍは先行する時間ステップからの出力ベクトルの変換、Ｘｍは新規の状態推定である。状態更新は、次の時間更新で使用するための状態誤差共分散行列の更新も含む。
【００３４】
【数９】
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【００３５】
第２の更新は時間更新である。時間更新は、制御入力の変換と、計測更新からの推定された状態更新とを使用して状態推定を修正する。
【００３６】
【数１０】
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【００３７】
ここで、Ｕｔは先行する時間ステップからの制御ベクトルの変換、ｄｔは時間ステップ、Ｘｔは新規の状態更新である。状態誤差共分散行列も更新されて、次の計測更新で使用される。
【００３８】
【数１０】
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【００３９】
上記の処理は、連続する時間ステップごとに方程式５から方程式９まで再帰的に反復される。
【００４０】
ＣＴＯＬ動作モードでのＪＳＦエンジンのモデルについて、推力推定量が検査された。初期試験は、海面の静的作動条件での定常状態と過度運転の両方の線形シミュレーションを含んだ。定常状態試験は、正常に分布すると仮定される１８の部品性能パラメータ（流量、効率、渦流流量等）と、正常に分布すると仮定される位置誤差を有する７つの制御入力（ｃｅｐｒ、ｌｅｐｒ、ｖａｂｉ等）と、正常に分布すると仮定される１１のエンジンセンサ（速度、温度、圧力）とを有する８００のランダムなエンジンのモンテカルロ法を伴った。部品の劣化は、劣化なし（新規のエンジン）から１００％（完全に劣化している）まで一様に分布すると仮定された。
【００４１】
図１は、モンテカルロ法の例示的結果を示す。この図は、８００のエンジン全てについての、推力推定誤差（％）（縦軸）―Ｔ４１推定誤差（これも％）（横軸）を示す。推力誤差とＴ４１誤差との間の相互関係は比較的少なく、これは、推力推定量が、許容できる推定ジョブを行ったことを示すということに留意されたい。この結果の統計的分析は以下のことをもたらした。
【００４２】
【表１】
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【００４３】
図２は、ファン速度、ｃｅｐｒ、ｌｅｐｒの公称制御モードに関する同様の８００のエンジン標本の例示的プロットを示す。この図は、実際のＴ４１変動（°Ｆ）に対する公称の推力変動（％）からの実際の推力変動を示す。ファン速度要求は、８００のエンジン標本（１２のエンジンを除いて）の９８．５％での公称の推力を満たすかまたはこれを超えるようにするために、ファン速度（±３％）での推力において２シグマ変動だけバイアスされた。最も高温の９８．５％のエンジンは、公称よりも１７５°Ｆ高温で作動することになる。
【００４４】
図３は、８００のエンジン標本に関する実際の推力（縦軸）―実際のＴ４１（横軸）の同様のプロットを示しており、ここではファン速度は推定された推力に置き換えられた。推定量は、推力不確かさを、±３％（ファン速度）から±０．６５％（推定された推力）まで低減する。これにより、エンジン母集団の９８．５％が公称の推力を満たすかまたはこれを超えることを保証するのに必要なかたよりが低減される。最大Ｔ４１は１３８°Ｆまで相応に減少することになる（約３７°Ｆまたは２１％の減少）。これにより、最大出力での作動温度、タービン冷却要求、および巡航時ＳＦＣが相応に減少することになる。このことは、エンジン高温部の寿命も増大させるはずである。ファン速度を用いた固定ノズル商用エンジンに関する温度マージン要件はある程度小さくなり、推定された推力を用いるための改良は相応に少なくなることになる。
【００４５】
過渡試験はリニアエンジンモデル（ＬＥＭ）を使用して、ＩＲＰから空転までの劣化したエンジン過渡状態をシミュレートした。推力推定量（これは線形推定量である）は完全な過渡状態にわたり推力とＴ４１のいずれをも追尾した。推力および温度の推定誤差は極端に小さく、線形実施が正しいことを示した。
【００４６】
上述のエンジン推力推定によってエンジン推力の正確な推定が可能になり、その結果、直接的な推力制御によりエンジン推力要求をより的確に満足することができる。さらに、このような推定は、オーバーブーストおよびエンジン作動温度の低減を促進すると考えられている。
【００４７】
本発明を、具体的な種々の実施形態に関して説明したが、本発明を特許請求の範囲の精神および範囲内で修正して実施できるということを、当業者ならば理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】推力推定誤差（％）（縦軸）―Ｔ４１推定誤差（これも％）（横軸）の例示的プロットである。
【図２】ファン速度、コアエンジン圧力比、およびライナエンジン圧力比の閉ループ制御に基づく多変数制御に関する、実際の推力（％）（縦軸）―実際のＴ４１（°Ｆ）（横軸）の例示的プロットである。
【図３】ファン速度を、推定された推力に置き換えた多変数制御に関する、実際の推力（％）の、実際のＴ４１（°Ｆ）に対する例示的プロットである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【外国語明細書】
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