(57)【要約】流体式の工学的システムを制御するためのシステムおよび方法を開示する。当該システムおよび方法は、モデル出力を生成するためのモデルプロセッサを含み得るが、モデルプロセッサは、モデルプロセッサの動的状態を設定するための設定状態モジュールを含み、動的状態は、モデル動作モードに基づいて開ループモデルに入力される。モデルプロセッサは、モデルの推定された状態を、開ループモデルの先行状態モデル出力および現行状態モデルに基づいて決定するための推定状態モジュールをさらに含み得るが、推定状態モジュールは、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定して、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する。
2016524196.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御システム（１００）であって、
制御表面を含む制御デバイス（１３０）を位置決めするためのアクチュエータ（１２４）であって、モデル状態を制御するために制御表面を位置決めする、アクチュエータ（１２４）と、
モデル出力の関数としてアクチュエータ（１２４）を方向付けするための制御法則（１１１）と、
モデル出力を生成するためのモデルプロセッサ（１１０）と、
を備え、モデルプロセッサが、
モデル入力を処理して、モデル動作モードを設定するための入力オブジェクト（２２０）と、
モデル動作モードに基づいて開ループモデル（４１０）に入力されるモデルプロセッサ（１１０）の動的状態を設定するための設定状態モジュール（４２０）であって、開ループモデル（４１０）が、動的状態およびモデル入力の関数として現行状態モデルを生成し、現行状態モデルに対する制約が、一連のサイクル合成モジュールに基づき、一連のサイクル合成モジュールの各部が、制御デバイス（１３０）のサイクルの構成要素をモデル化しかつ一連のユーティリティを含み、ユーティリティが、構成要素と関連付けられた物理的特性の数学的抽象化に基づく、設定状態モジュール（４２０）と、
開ループモデルの先行状態モデル出力および現行状態モデルに基づいてモデルの推定された状態を決定するための推定状態モジュール（４４０）であって、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する、推定状態モジュール（４４０）と、
モデルの推定された状態を処理して、モデル出力を決定するための出力オブジェクト（２４０）と、
を備えることを特徴とする、制御システム（１００）。
【請求項２】
推定器利得を決定することが、多次元利得基点内挿法を用いることを含むことを特徴とする請求項１に記載の制御システム（１００）。
【請求項３】
多次元利得基点内挿法が、少なくとも３つのスケジューリングパラメータを用いることを含むことを特徴とする請求項２に記載の制御システム（１００）。
【請求項４】
現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定して、推定器利得を応用することが、構成可能アーキテクチャを持つ固定された構造を用いることによって達成されることを特徴とする請求項１に記載の制御システム（１００）。
【請求項５】
構成可能アーキテクチャが、拡大縮小係数および補正係数を用いて誤り入力を拡大縮小して補正するための第１のレッグを備えることを特徴とする請求項４に記載の制御システム（１００）。
【請求項６】
構成可能アーキテクチャが、
利得決定のために誤り入力からベクトル群を選択するための第２のレッグと、
利得を決定して、ベクトル群に応用するための第３のレッグと、
をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の制御システム（１００）。
【請求項７】
構成可能アーキテクチャが、ベクトル群を拡大縮小せず、補正しないための第４のレッグをさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の制御システム（１００）。
【請求項８】
構成可能アーキテクチャが、モデルの推定された状態の出力ベクトルに値を割り当てるための第５のレッグをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の制御システム（１００）。
【請求項９】
制御デバイスが、ガスタービンエンジンであることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
【請求項１０】
制御デバイス（１３０）を制御する方法であって、
モデルプロセッサ（１１０）を用いてモデル出力を生成する、
ことを含み、モデルプロセッサ（１１０）が、
モデル入力を処理して、モデル動作モードを設定するための入力オブジェクト（２２０）と、
モデル動作モードに基づいて開ループモデル（４１０）に入力されるモデルプロセッサの動的状態を設定するための設定状態モジュール（４２０）であって、開ループモデル（４１０）が、動的状態およびモデル入力の関数として現行状態モデルを生成し、現行状態モデルに対する制約が、一連のサイクル合成モジュールに基づき、一連のサイクル合成モジュールの各部が、制御デバイスのサイクルの構成要素をモデル化しかつ一連のユーティリティを含み、ユーティリティが、構成要素と関連付けられた物理的特性の数学的抽象化に基づく、設定状態モジュール（４２０）と、
開ループモデル（４１０）の先行状態モデル出力および現行状態モデルに基づいてモデルの推定された状態を決定するための推定状態モジュール（４４０）であって、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する、推定状態モジュール（４４０）と、
モデルの推定された状態を処理して、モデル出力を決定するための出力オブジェクト（２４０）と、
を備え、方法はさらに、
制御法則を用いて、モデル出力の関数として、制御デバイス（１３０）と関連付けられたアクチュエータ（１２４）を方向付け、
アクチュエータ（１２４）を用いて制御表面を含む制御デバイス（１３０）を位置決めする、
ことを含み、アクチュエータ（１２４）が、モデル状態を制御するために制御表面を位置決めすることを特徴とする、制御デバイス（１３０）を制御する方法。
【請求項１１】
推定器利得を決定することが、多次元利得基点内挿法を用いることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
多次元利得基点内挿法が、少なくとも３つのスケジューリングパラメータを用いることを含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定して、推定器利得を応用することが、構成可能アーキテクチャを持つ固定された構造を用いることによって達成されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
構成可能アーキテクチャが、拡大縮小係数および補正係数を用いて誤り入力を拡大縮小して補正するための第１のレッグを備えることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
構成可能アーキテクチャが
利得決定のために誤り入力からベクトル群を選択するための第２のレッグと、
利得を決定して、ベクトル群に応用するための第３のレッグと、
をさらに備えることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ガスタービンエンジン（１３０）であって、
ファンと、
ファンの下流にある圧縮機セクションと、
圧縮機セクションの下流にある燃焼器セクションと、
燃焼器セクションの下流にあるタービンセクションと、
ガスタービンエンジン（１３０）を位置決めするためのアクチュエータ（１２４）であって、モデル状態を制御するためにガスタービンエンジン（１３０）の要素の制御表面を位置決めする、アクチュエータ（１２４）と、
モデル出力の関数としてアクチュエータ（１２４）を方向付けるための制御法則（１１１）と、
モデル出力を生成するためのモデルプロセッサ（１１０）と、
を備え、モデルプロセッサが、
モデル入力を処理して、モデル動作モードを設定するための入力オブジェクト（２２０）と、
モデル動作モードに基づいて開ループモデル（４１０）に入力されるモデルプロセッサの動的状態を設定するための設定状態モジュール（４２０）であって、開ループモデル（４１０）が、動的状態およびモデル入力の関数として現行状態モデルを生成し、現行状態モデルに対する制約が、一連のサイクル合成モジュールに基づき、一連のサイクル合成モジュールの各部が、ガスタービンエンジン（１３０）のサイクルの構成要素をモデル化しかつ一連のユーティリティを含み、ユーティリティが、構成要素と関連付けられた物理的特性の数学的抽象化に基づく、設定状態モジュール（４２０）と、
開ループモデル（４１０）の先行状態モデル出力および現行状態モデルに基づいてモデルの推定された状態を決定するための推定状態モジュール（４４０）であって、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する、推定状態モジュール（４４０）と、
モデルの推定された状態を処理して、モデル出力を決定するための出力オブジェクト（２４０）と、
を備えることを特徴とする、ガスタービンエンジン（１３０）。
【請求項１７】
推定器利得を決定することが、多次元利得基点内挿法を用いることを含むことを特徴とする請求項１６に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
【請求項１８】
多次元利得基点内挿法が、少なくとも３つのスケジューリングパラメータを用いることを含むことを特徴とする請求項１７に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
【請求項１９】
現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定して、推定器利得を応用することが、構成可能アーキテクチャを持つ固定された構造を用いることによって達成されることを特徴とする請求項１６に記載のガスタービンエンジン（１３０）。
【請求項２０】
構成可能アーキテクチャが、
利得決定のために誤り入力からベクトル群を選択するための第１のレッグと、
利得を決定して、ベクトル群に応用するための第２のレッグと、
を備えることを特徴とする請求項１９に記載のガスタービンエンジン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、工学的システムの設計および制御に関し、より特定的には流体式工学的システムの設計および制御に関する。
【０００２】
本出願は、２０１３年３月１５日に出願された米国仮出願第６１／８００，４４０号の特許法第１１９条（ｅ）項による利益を主張するものである。
【背景技術】
【０００３】
流体式工学的システムは、広く使用されていて、航空および発電用のガスタービンエンジン、ＨＶＡＣ＆Ｒ（加熱、換気、空調、および冷凍）、燃料電池、ならびに、炭化水素抽出、材料処理、および製造のための他のより一般化された流体処理システムを含み得る。これらのシステムは、次の構成要素のうちの任意のものまたは全てを含み得る：ターボ機械、燃料電池スタック、電気モーター、管、ダクト、弁、混合器、ノズル、熱交換器、歯車、化学装置、および、流体の流れを発生させるもしくは修正するための他のデバイス。
【０００４】
これらの応用分野の各々は、異なる動作要求を工学的制御システムに課す。例えば、ガスタービンエンジンという応用分野では、関連するサイクルは、一般的には、Ｂｒａｙｔｏｎタービンまたは第１のＥｒｉｃｓｓｏｎのサイクルであり、基本的な熱力学パラメータ（またはプロセス変数）は、吸気口、圧縮機、燃焼器、タービン、および排気口での作動流体の圧力、温度、および流量である。パラメータは、出力の全体的推力、回転エネルギー、または他の尺度に関連し得る。安全で、信頼性があり、かつ効率的なエンジン動作を維持しながらもこの出力を正確に制御するために、工学的制御システムは、迅速で、正確で、頑丈であり、かつ、全ての必要とされる性能水準にわたってリアルタイムの制御能力を提供しなければならない。関連するプロセス変数はシステムの種類および構成によって変動するが、正確で、効率的で、信頼性のある工学的制御に対する必要性は、全体的な経費および動作／維持要件に対する経済的制約と同様に変わらない。
【０００５】
さらに、制御されるシステムパラメータの直接的測定は、（技術の未開発、法外な経費、信頼性のない装置などにより）不可能であり得るため、制御システムは、システムパラメータのリアルタイム推定を必要とし得る。システムパラメータは、制御フィードバックとして用いられる測定された入力の所与の集合のための工学的システムおよび／またはプロセスの数学的抽象化であり得る。
【０００６】
過去においては、このような流体式工学的システム用の制御システムは、区分的線形状態変数表現に依存していた。これらの制御システムは、その性質上、比較的単純な非線形システムに限られていた。過去において用いられていた別の方式は、重要なシステムパラメータを制御センサーに結びつける半経験的関係に依存しているが、このようなシステムの欠点は、それが正確さを欠く可能性があり、実装のために必要とされるさらなるハードウェアのために高価であるということである。小売り環境で静的シミュレーションを展開する他の試みがなされてきたが、その性質上、これらのモデルは、大規模で、反復ソルバーを用い、高い維持経費を有し、リアルタイム環境では重要な堅牢さを欠く。
【０００７】
現代的な流体式工学的システム制御への周知の方式は、流体式工学的システムの構成要素レベルの物理学ベースの非反復的数学的抽象化の利用である。これらの数学的抽象化は、応用された流体式工学的システムに固有のソフトウェア環境で概念化される。工学的システム制御のためのこのようなシステムおよび方法の例は、参照してここに組み込まれる米国特許第８，１３１，３８４号（「Ｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｆ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ−Ｌｅｖｅｌ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌ  Ｗｉｔｈ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ」）にさらに詳述されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
先行技術によるエンジンパラメータのオンボード合成（ＥＰＯＳ）モデルの計算的非効率を克服し得る流体式工学的システムのリアルタイム制御システムにおけるＥＰＯＳに対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の態様による制御システムを開示する。制御システムは、制御表面を含む制御デバイスを位置決めするためのアクチュエータを含み得るが、アクチュエータは、モデル状態を制御するために制御表面を位置決めする。システムは、モデル出力の関数としてアクチュエータを方向付けるための制御法則を含み得る。制御システムは、モデル出力を生成するためのモデルプロセッサであって、モデル入力を処理してモデル動作モードを設定するための入力オブジェクトと、モデル動作モードに基づいて開ループモデルに入力されるモデルプロセッサの動的状態を設定するための設定状態モジュールとを含む、モデルプロセッサを含み得るが、開ループモデルは、動的状態およびモデル入力の関数として現行状態モデルを生成し、現行状態モデルに対する制約は、一連のサイクル合成モジュールに基づき、一連のサイクル合成モジュールの各部は、制御デバイスのサイクルの構成要素をモデル化しかつ一連のユーティリティを含み、ユーティリティは、構成要素と関連付けられた物理的特性の数学的抽象化に基づく。モデルプロセッサは、開ループモデルの先行する状態モデル出力および現行状態モデルに基づいてモデルの推定された状態を決定するための推定状態モジュールをさらに含み得るが、推定状態モジュールは、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する。モデルプロセッサは、モデル出力を決定するためにモデルの推定された状態を処理するための出力オブジェクトを含み得る。
【００１０】
精密には、推定器利得を決定することは、多次元利得基点内挿法を用いることを含み得る。
【００１１】
さらに精密には、多次元利得基点内挿法は、少なくとも３つのスケジューリングパラメータを用いることを含み得る。
【００１２】
精密には、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用することは、構成可能なアーキテクチャを持つ固定された構造を用いることによって達成され得る。
【００１３】
さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、拡大縮小係数および補正係数を用いて誤り入力を拡大縮小して、補正するための第１のレッグを含み得る。
【００１４】
さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、利得決定のために誤り入力からベクトルの群を選択するための第２のレッグと、利得を決定して、ベクトルの群に応用するための第３のレッグとをさらに含み得る。
【００１５】
さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、ベクトルの群を拡大縮小せず、補正しないための第４のレッグをさらに含み得る。
【００１６】
さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、モデルの推定された状態の出力ベクトルに値を割り当てるための第５のレッグをさらに含み得る。
【００１７】
精密には、制御デバイスは、ガスタービンエンジンであり得る。
【００１８】
本開示の別の態様によれば、制御デバイスを制御する方法が開示される。本方法は、モデルプロセッサを用いてモデル出力を生成することを含み得る。制御システムは、モデル出力を生成するためのモデルプロセッサであって、モデル入力を処理してモデル動作モードを設定するための入力オブジェクトと、モデル動作モードに基づいて開ループモデルに入力されるモデルプロセッサの動的状態を設定するための設定状態モジュールとを含む、モデルプロセッサを含み得るが、開ループモデルは、動的状態およびモデル入力の関数として現行状態モデルを生成し、現行状態モデルに対する制約は、一連のサイクル合成モジュールに基づき、一連のサイクル合成モジュールの各部は、制御デバイスのサイクルの構成要素をモデル化しかつ一連のユーティリティを含み、ユーティリティは、構成要素と関連付けられた物理的特性の数学的抽象化に基づく。モデルプロセッサは、開ループモデルの先行状態モデル出力および現行状態モデルに基づいてモデルの推定された状態を決定するための推定状態モジュールをさらに含み得るが、推定状態モジュールは、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する。モデルプロセッサは、モデル出力を決定するためにモデルの推定された状態を処理するための出力オブジェクトを含み得る。本方法は、制御法則を用いて、モデル出力の関数として、制御デバイスと関連付けられたアクチュエータを方向付け、アクチュエータを用いて制御表面を含む制御デバイスを位置決めすることをさらに含み得るが、アクチュエータは、モデル状態を制御するために制御表面を位置決めする。
【００１９】
精密には、推定器利得を決定することは、多次元利得基点内挿法を用いることを含み得る。
【００２０】
さらに精密には、多次元利得基点内挿法は、少なくとも３つのスケジューリングパラメータを用いることを含み得る。
【００２１】
精密には、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用することは、構成可能アーキテクチャを持つ固定された構造を用いることによって達成され得る。
【００２２】
さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、拡大縮小係数および補正係数を用いて誤り入力を拡大縮小して補正するための第１のレッグを含み得る。
【００２３】
さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、利得決定のために誤り入力からベクトル群を選択するための第２のレッグと、利得を決定して、ベクトル群に応用するための第３のレッグとをさらに含み得る。本開示の別の態様によれば、ガスタービンエンジンが開示される。ガスタービンエンジンは、ファンと、ファンの下流にある圧縮機セクションと、圧縮機セクションの下流にある燃焼器セクションと、圧縮機セクションの下流にあるタービンセクションとを含み得る。さらに、ガスタービンエンジンは、制御表面を含むガスタービンエンジンを位置決めするためのアクチュエータを含み得るが、アクチュエータは、モデル状態を制御するために、制御表面を位置決めする。ガスタービンエンジンは、モデル出力の関数としてアクチュエータを方向付けるための制御法則を含み得る。ガスタービンエンジンは、モデル出力を生成するためのモデルプロセッサであって、モデル入力を処理して、モデル動作モードを設定するための入力オブジェクトと、モデル動作モードに基づいて開ループモデルに入力されるモデルプロセッサの動的状態を設定するための設定状態モジュールとを含む、モデルプロセッサを含み得るが、開ループモデルが、動的状態およびモデル入力の関数として現行状態モデルを生成し、現行状態モデルに対する制約が、一連のサイクル合成モジュールに基づき、一連のサイクル合成モジュールの各部が、ガスタービンエンジンのサイクルの構成要素をモデル化しかつ一連のユーティリティを含み、ユーティリティが、構成要素と関連付けられた物理的特性の数学的抽象化に基づく。モデルプロセッサは、モデルの推定された状態を、開ループモデルの先行状態モデル出力および現行状態モデルに基づいて決定するための推定状態モジュールをさらに含み得るが、推定状態モジュールは、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定し、推定器利得を応用して、モデルの推定された状態を決定する。モデルプロセッサは、モデルの推定された状態を処理して、モデル出力を決定するための出力オブジェクトを含み得る。
【００２４】
精密には、推定器利得を決定することは、多次元利得基点内挿法を用いることを含み得る。
【００２５】
さらに精密には、多次元利得基点内挿法は、少なくとも３つのスケジューリングパラメータを用いることを含み得る。
【００２６】
精密には、現行状態モデルと関連付けられた推定器利得を決定して、推定器利得を応用することは、構成可能アーキテクチャを持つ固定された構造を用いることによって達成され得る。さらに精密には、構成可能アーキテクチャは、利得決定のために誤り入力からベクトル群を選択するための第１のレッグと、利得を決定して、ベクトル群に応用するための第２のレッグとを含み得る。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】流体式工学的システムのための例示の制御システムのブロック図である。
【図２】図１の制御システムの例示のエンジンパラメータオンボード合成（ＥＰＯＳ）モジュールのブロック図である。
【図３】図２のＥＰＯＳの例示のＣＡＭ入力オブジェクトのブロック図である。
【図４】図２のＥＰＯＳの例示の小型空力熱（ＣＡＭ）オブジェクトのブロック図である。
【図５】図４のＣＡＭオブジェクトの例示の開ループモデルのブロック図である。
【図６】図２のＥＰＯＳの例示の出力調整モジュールのブロック図である。
【図７】図４のＣＡＭオブジェクトの例示の推定状態モジュールのブロック図である。
【図８】図７の推定状態モジュールに対する利得設計プロセスを示す、スケジューリングパラメータのプロットである。
【図９】図４のＣＡＭオブジェクトの代替例の例示の推定状態モジュールのブロック図である。
【図１０】図１および／または図２の実施例のＥＰＯＳを実装するために実行され得る機械読み取り可能命令を表すフローチャートである。
【図１１】図２および／または図４の実施例ＣＡＭオブジェクトを実装するために実行され得る機械読み取り可能命令を表すフローチャートである。
【図１２】図７〜図８の実施例の機械読み取り可能命令および／または本明細書の本開示の任意の要素を実行し得る実施例の処理システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図面は、必ずしも原寸に比例していないことを理解すべきである。ある事例では、本開示を理解するためには必要のないまたは他の詳細を理解することを困難にする詳細は省略されている可能性がある。もちろん、本開示は、本明細書に示す特定の実施例には限定されないことを理解すべきである。
【００２９】
図面を参照して、かつ具体的には図１に関連して、本開示による流体式工学的システム用の制御システムは、一般に参照符号１００で呼ばれる。制御デマンドは、オペレータインターフェース１４０によって生成され得るし、エンジンパラメータオンボード合成（ｅｎｇｉｎｅ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｏｎ  ｂｏａｒｄ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）（ＥＰＯＳ）１１０によって受信され得る。例えば、オペレータインターフェース１４０は、コックピットナビゲーションシステムおよび／またはオペレータワークステーションなどのリアルタイムインターフェースであり得る。加えてまたは代替的に、オペレータインターフェース１４０は、別のより一般化されたプロセス制御インターフェースを含み得るが、これは、例えば、案内、ナビゲーション、および制御のためのコンピュータまたは自動操縦システム（複数可）を含むソフトウェア制御構成要素１５０に対して制御コマンドをロギングすることに適している。さらに、制御デマンドは、内部メモリまたは、ソフトウェア制御要素１５０と動作的に関連付けられた他の任意の内部プログラミングによって生成され得る。
【００３０】
制御要素１５０は、装置１３０用の制御命令を生成および／または処理し得るＥＰＯＳ１１０および制御法則１１１を含み得る。ＥＰＯＳ１１０および制御法則１１１は、装置１３０に関して連想機能で監視し、制御し、または別様に動作するように設計されたソフトウェアモジュールとして実装され得る。制御法則１１１は、ＥＰＯＳ１１０から制御フィードバックと、オペレータインターフェース１４０から制御コマンドを獲得し得る。制御法則１１１は、装置１３０を制御するためにハードウェア制御要素１２０によって処理される工学的ユニット中で制御要求を生成し得る。
【００３１】
加えて、ソフトウェア制御構成要素１５０は、データのそれぞれの入力／出力の宛先に対する出力データおよび／または入力データを処理するために、出力コンディショナー１１３および／または入力コンディショナー１１５を含み得る。入力コンディショナー１１５によって提供される、ＥＰＯＳ１１０への入力は、範囲障害および範囲内故障（例えば、速度限界、チャネル間不整合など）を検出して、適正な入力値を入力に対する健全なステータス指示と共に提供するために、障害検出および収容（ｆａｕｌｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ）（ＦＤＡ）論理１１７によって処理され得る。
【００３２】
さらに、ハードウェア制御構成要素１２０は、ソフトウェア制御構成要素１５０によって生成されたデジタルデータを装置１３０によって読み取り可能なアナログ形式（例えば、電気信号）に変換し、装置１３０によって生成されたアナログデータをソフトウェア構成要素１５０によって読み取り可能なデジタルデータに変換し、このような入力データおよび出力データを読み取り可能なように調整し、および／または装置１３０と関連付けられたアクチュエータ１２４を制御し得る。デジタル−アナログコンバータ１２２は、制御法則１１１によって生成されたデジタル信号をアクチュエータ要求に変換することが可能である。アクチュエータ１２４は、ＥＰＯＳ１１０によって生成された命令に従って、装置１３０の様々な制御構成要素を位置決めするために制御ハードウェアを用いる１つまたは複数のデバイスであり得る。アクチュエータ１２４などのアクチュエータは、装置の迅速で正確な制御を提供するように設計され得る。
【００３３】
アクチュエータセンサー１２５は、アクチュエータ１２４の様々な状態を測定するために含まれ得るが、アクチュエータの状態（または位置）は、装置１３０の様々な制御構成要素の物理的構成に関連され得る。例えば、流体式システムは、アクチュエータをしばしば含み、アクチュエータの線形位置または角度位置は、アクチュエータセンサー１２４によって感知され、圧縮機、燃焼器、タービン、および／またはノズル／排気のアセンブリに近接して置かれた制御表面または他の制御デバイスの物理的位置に関連する。
【００３４】
さらに、ハードウェア制御構成要素１２０は、装置システムセンサー１２６を含み得る。装置システムセンサー１２６は、装置１３０と関連付けられた動作パラメータを測定し得る。例えば、流体式システムは、流体経路中の様々な軸方向および径方向のロケーションでの作動流体圧力、温度、および流体の流量を測定する装置システムセンサー１２６を含み得る。装置システムセンサー１２６は、これに限られないが、温度センサー、流量センサー、振動センサー、破片センサー、電流センサー、電圧センサー、レベルセンサー、高度センサー、および／または翼端センサーを含む様々な異なる感知デバイスを含み得る。装置システムセンサー１２６は、装置１３０の機能に関連する動作パラメータ、例えば、アクチュエータ１２４を制御装置１３０に方向付けるためにＥＰＯＳ１１０に提出される制御コマンドおよびＥＰＯＳ１１０によって生成される制御要求に関連するパラメータを測定するように位置決めされ得る。
【００３５】
装置システムセンサー１２６とアクチュエータセンサー１２５との双方は、前記センサーからの読み出し結果に基づいて電気信号を生成し得る。アクチュエータセンサー１２５および装置システムセンサー１２６によって生成された電気信号は、アナログ−デジタルコンバータ１２３に送信され得る。アナログ−デジタルコンバータは、電気信号を、入力調整モジュール１１５による処理の後でＥＰＯＳ１１０とコンパティブルでこれによって読み出され得るデジタル信号データに変換し得る。
【００３６】
装置１３０は、任意の流体式工学的システムであり得る。実施例の流体式工学的システムは、航空および発電用のガスタービンエンジン、ＨＶＡＣ＆Ｒ（加熱、換気、空調、および冷凍）、燃料電池、ならびに、炭化水素抽出、材料処理、および製造のための他のより一般化された流体処理システムを含み得る。様々な実施例において、装置１３０の物理的構成要素は、これに限られないが、圧縮機、燃焼器、タービン、シャフト、スプール、ファン、送風機、熱交換器、バーナー、燃料電池、電動機および発電機、反応炉容器、貯蔵容器、流体分離器、管、ダクト、弁、混合器、ならびに他の流体処理デバイスまたは流量制御デバイスを含む。
【００３７】
いくつかの実施例では、装置１３０は、熱力学的サイクルを作動流体に実施して、回転エネルギー、電力、もしくは反応性トラストを生成し、加熱、換気、空調、および冷凍を提供し、または他の流体処理機能を実施し得る。利用可能なサイクルの範囲は、これに限られないが、次のサイクルおよびその導関数を含む：Ｏｔｔｏサイクル、Ｄｉｅｓｅｌサイクル、Ｂｒａｙｔｏｎタービン（もしくは第１Ｅｒｉｃｓｓｏｎ）サイクル、Ｂｒａｙｔｏｎ噴出（Ｂａｒｂｅｒ／Ｊｏｕｌｅ）サイクル、Ｂｅｌｌ−Ｃｏｌｅｍａｎ（逆Ｂｒａｙｔｏｎ）サイクル、Ｅｒｉｃｓｓｏｎ（第２Ｅｒｉｃｓｓｏｎ）サイクル、Ｌｅｎｏｉｒ（パルス噴出）サイクル、ならびにＣａｒｎｏｔ、Ｓｔｏｄｄａｒｄ、およびＳｔｉｒｌｉｎｇサイクル。加えてまたは代替的に、装置１３０は、加熱、冷却、流量制御のため、または、農業、輸送、食料および飲料の生産、薬品生産、もしくは製造の応用の処理のため、または炭化水素燃料の抽出、輸送、もしくは処理のためにいくつかの個々の熱力学的処理を実施し得る。利用可能な熱力学的過程の範囲は、これに限られないが、断熱的、等温的、等圧的、等エントロピー的、等尺的（等容または等容積測定の）変換、発熱反応、吸熱反応、および相変化を含む。
【００３８】
この実施例では、装置１３０は、ガスタービンエンジンである。したがって、装置１３０の監視される態様は、これに限られないが、圧縮機、燃焼器、タービン、および／またはノズル／排気アセンブリを含み得る。ガスタービンエンジンの応用分野では、ＥＰＯＳ１１０によって受信／生成された入力および出力の値は、ガスタービンエンジンの構成要素（すなわち、圧縮機、燃焼器、タービン、および／またはノズル／排気アセンブリなど）に関連した位置についての値（すなわち、ノズル面積、可変翼角度、流れ経路面積など）、状態、および実際の感知されたパラメータ値（すなわち、スプール速度、気体経路温度、構成要素に近接した圧力、構成要素に近接した流量など）を表すベクトルであり得る。
【００３９】
ＥＰＯＳ１１０によって処理されるデータは、装置１３０の機能に関連するパラメータを含むベクトルである。ＥＰＯＳ１１０に対する実施例の入力ベクトルは、外部入力ベクトル（ＵE）およびコレクター（ｃｏｒｒｅｃｔｏｒ）真理ベクトル（ＹCt）を含み得る。ＵEは、ＥＰＯＳ１１０によって処理される外部入力に対する値を含み得る。ＵEは、装置１３０中の様々な制御要素の構成、位置、および状態を記述し得る。例えば、ガスタービンエンジンでは、外部入力ベクトルＵEの個々の要素は、エフェクター位置に関連する値の集合を有し得るが、これらのエフェクター位置の値は、燃料流量、ノズル面積、可変翼角度、流れ経路オリフィス面積、および他の制御要素のパラメータを記述し得る。さらに、ＵEは、装置１３０の動作に関連する境界条件に関連する値の集合を有する。装置１３０の物理的境界での流体温度、圧力、および流量などの一部の境界条件は、装置システムセンサー１２６で直接に測定され得る。流体式応用分野では、境界条件は、境界流れ条件ならびに入口および出口のロケーションを含み得る。航空応用分野に固有の他の境界条件は、これに限られないが、飛行速度、高度、ならびに抽気もしくは動力抽出のパラメータを含む。
【００４０】
コレクター真理ベクトルＹCtは、制御システムのリアルタイム実行に関連付けられたデータを含み、装置１３０の動作に関連する実際の（感知された）パラメータ値を記述する。ＹCtの要素は、アクチュエータセンサー１２５および／または装置システムセンサー１２６によって取られた測定値に基づき得る。さらに、ＹCtの要素は、感知されたパラメータの良く理解され信頼されるモデル、例えば、Ｐｉｔｏｔ管またはＶｅｎｔｕｒｉ管の前後での差圧低下に基づく流量モデルから誘導された値に基づき得る。ガスタービンエンジンの場合、一般的なＹCtのベクトル要素は、これに限られないが、スプール速度、気体経路温度、および／または圧力を含むが、これらの全ての値は、圧縮機、燃焼器、およびタービンなどのエンジン構成要素に近接し得る。校正を含む非リアルタイムの応用分野の文脈では、ＹCtは、物理的に試験され得るまたはモデルに基づき得る高忠実度データに対応し得る。
【００４１】
本開示の小型空力熱モデル（ＣＡＭ）を用いて図２は、図１のＥＰＯＳ１１０の実施例をさらに詳細に示す。図２のＥＰＯＳ１１０は、これを含むことに限られないが、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０、小型空力熱モデル（ＣＡＭ）オブジェクト２３０、およびＣＡＭ出力オブジェクト２４０を含み得る。ＥＰＯＳ１１０は、ベクトルＵERawおよびＹCtRawに関連する生の入力データを受信し得る。ＵERawは、アクチュエータセンサー１２５、装置システムセンサー１２６、および／または他の任意の関連付けられたセンサーおよび／または入力部から得られた値を含み得る。ＹCtRawは、アクチュエータセンサー１２５、装置システムセンサー１２６、および／または他の任意の関連付けられたセンサーおよび／または入力部から得られた値を含み得る。
【００４２】
ＣＡＭ入力オブジェクト２２０は、受信された入力ＵEベクトルからの選択された値を入力ベクトルＵE_inにパッケージングし得る。同様に、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０は、受信された入力からの選択された値をコレクター真理ベクトルＹCt_inにパッケージングし得る。さらに、ベクトルＵE_inおよびＹCt_inは、次に、入力値を保護するように調整され得るが、これは、値を範囲制限することによって、値を命令に基づいて制約することおよび／または任意のさらなる入力修正機能をベクトルに対して実施することによって実行され得る。ＣＡＭ入力オブジェクト２２０はまた、受信された入力ベクトルを用いて、ＦＡＤＥＣ１１０の動作モード（ＯｐＭｏｄｅ）を決定し得る。入力調整モジュール２２０は、調整された外部入力ベクトルＵE、調整された真理ベクトルＹCt、およびＯｐＭｏｄｅベクトルを出力し得る。
【００４３】
ベクトル値の入力有効性は、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０の各々のセンサー入力に固有の障害検出および収容論理によって（例えば、ＦＤＡ論理１１７からの処理を通じて）保証され得る。障害検出および収容論理は、範囲障害および範囲内故障（すなわち、速度限界、チャネル間不整合など）を検出して、全ての場合での適正な値を健全なステータス指示と共に提供する。実施例のＣＡＭ入力オブジェクト２２０を、図３を参照して以下により詳細に説明する。
【００４４】
ＣＡＭ入力オブジェクト２２０の出力は、ＣＡＭオブジェクト２３０によって受信される。ＣＡＭオブジェクト２３０は、エンジン構成要素の空力熱表現、または構成要素モジュールを含み得る。ＣＡＭオブジェクト２３０内の構成要素モジュールは、装置１３０の動作を支配する物理法則（すなわち、エネルギー保存則、質量の保存則、モーメントの保存則、回転システムに対するニュートンの第２法則、および／または任意のさらなる周知の計算可能物理モデル）の数学的抽象化に関連するシステムの制約に従って動作し得る。ＣＡＭオブジェクト２３０内の各々の含まれるモジュールに対するシステム制約は、装置１３０の監視されるエリアおよび／または機能（すなわち、バイパスダクト抽気モジュール、低スプール圧縮機モジュール、バーナーモジュール、寄生動力抽出モジュールなど）をシミュレートするために、内部でプログラムされる固有の制約を有し得る。
【００４５】
ＣＡＭオブジェクト２３０は、機能中に、オンボードコレクター状態、ソルバー状態、および物理状態を表す入力ベクトルを、内部ソルバー状態と共に用い得る。ソルバー状態は、高速動力学に対応し、代数ループを解き、高度に非線形なモデル要素を平滑化するために導入され得る。ＣＡＭオブジェクト２３０は、合成されたパラメータベクトルＹを出力し得る。ベクトルＹは、ＣＡＭオブジェクト２３０によって決定された動作範囲に関連して推定され得る。実施例のＣＡＭオブジェクト２３０を、図４を参照して以下にさらに説明する。
【００４６】
ＣＡＭオブジェクト２３０の出力は、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０によって受信され得る。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、制御ソフトウェアおよび／またはハードウェアを消費することによって必要とされるＣＡＭ出力を後処理選択し得る。一部の出力の場合、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、単位変換を実施し、試験加算器を応用し、および／または、開始動作中に周辺状態間で内挿法を実施しおよび／またはＣＡＭ出力し得る。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、Ｙベクトルを関連する構成要素によって所望される値固有の値（すなわち、温度、圧力、流量、センサー温度、および／または他の出力合成）にアンパックし得る。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０はまた、構成要素間ステーション流量、温度、圧力、および／または燃料対空気比、トルク、推力、抽気流量、および／または圧縮機およびタービンケースのクリアランスを出力し得る。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０はまた、ＥＰＯＳ１１０によって決定された現行状態（例えば、前述の「ＯｐＭｏｄｅ」動作モード）を示し得る。実施例のＣＡＭ出力オブジェクト２４０を、図１０を参照して以下により詳細に説明する。
【００４７】
ＣＡＭ入力オブジェクト２２０に戻ると、図３は、図２のＣＡＭ入力オブジェクト２２０の例示的な実施例を示す。図３のＣＡＭ入力オブジェクトは、ＵEベクトルパッケージャー３１０、ＹCtベクトルパッケージャー３２０、ＯｐＭｏｄｅディターミナー３３０、および入力保護モジュール３４０を含み得る。ＵEベクトルパッケージャーはベクトルＵERawを受信し得るし、ＵEベクトルパッケージャー３１０は、所望の値を入力ベクトルから選択して、ベクトルＵE_inを作成し得るが、これは、入力保護モジュール３４０に出力され得る。ＵEベクトルパッケージャー３１０はまた、単位変換のため、および、存在し得ないＵEに対する値を合成するために用いられ得る。同様に、ＹCtベクトルパッケージャーは、ベクトルＹCtRawを受信し得る。ＹCtベクトルパッケージャー３１０は、所望の値を入力ベクトルから選択して、ベクトルＹCt_inを作成し得るが、これは、入力保護モジュール３４０に出力され得る。
【００４８】
ＯｐＭｏｄｅディターミナー３３０は、ＣＡＭオブジェクト２３０の動作モードを、各々の動作モードで実行されるために必要な入力値の健全性ステータスに基づいて確立し得る。健全性ステータスは、ＦＤＡ論理１１７によって決定された制御センサーのステータスと、内部状態および出力の状態などのＣＡＭオブジェクト２３０による内部生成された情報と、を含み得る。ＯｐＭｏｄｅディターミナー３３０は、最高の忠実度モードを利用可能な入力に基づいて求め、障害を収納するために減少した忠実度モードに復帰し得る論理設計を用いて動作し得る。ＯｐＭｏｄｅディターミナー３３０によって決定された動作モードは、装置１３０の機能に関連し、入力ベクトル値および／またはＣＡＭ状態および／または出力の状態に基づく動作モードのプログラムされたリストのうちの１つである。様々な下流の要素の機能は、ＯｐＭｏｄｅディターミナー３３０によって決定された、結果として得られる動作モードによって影響され得る。
【００４９】
一旦、ＣＡＭのＯｐＭｏｄｅが決定されると、入力保護モジュール３４０は、ＯｐＭｏｄｅベクトルと、ベクトルパッケージャー３１０、３２０からの入力とを用いて、入力ベクトルＵEおよびＹCtを決定する。前記ベクトルは、図４により詳しく示すＣＡＭオブジェクト２３０によって受信される。
【００５０】
ＣＡＭオブジェクト２３０は、状態ベクトルＸC、ＸS、およびＸPを生成し得る。物理状態ベクトル（ＸP）は、興味ある時間中に装置１３０の動力学に関連するシミュレートされたパラメータを含むが、その導関数（ＸpDot）は、開ループモデル４１０で計算される。ベクトルＸPは、これを含むことに限られないが、スプールシャフト速度、装置材料温度などを含み得る。ソルバー状態ベクトルＸSは、装置１３０のある構成要素になされた調整に関連する値を含み得る。これらの値は、ＣＡＭに起因する誤りを補償するための調整であり得る。ＸCベクトルは、ＹCtの実際の値に匹敵するモデル化されたＹCベクトルを作成するためのＹCtベクトルの精密化されたものであるシミュレートされた構成要素水準値であるオンボードコレクター状態に関連する値を含み得る。さらに、ＣＡＭオブジェクト２３０は離散的なリアルタイムシミュレーションとして実装され得るため、ＣＡＭオブジェクト２３０は、シミュレーションの各々動的パスを完全に実施し得るが、各々のパスは、文字ｋで示される。各々のシミュレーションパスｋとシミュレーション時間ステップｄｔとの積は、シミュレーション時間である。ｋの値は、１ずつ連続して増加し得る（例えば、ｋ＝［１、２、３、・・・］）。
【００５１】
設定状態モジュール４２０は、ＵEベクトル、ＹCtベクトル、およびＯｐＭｏｄｅベクトルの入力を受信し得る。加えて、設定状態モジュール４２０は、推定状態モジュール４４０によって生成されたＸベクトルの先行状態の値を受信し得る。図４では、先行状態は状態「（ｋ−１）」で示されている。設定状態モジュール４２０は、Ｘベクトル中の状態を基点値でオーバーライドするが、しかしながら、値がオーバーライドする必要がなければ、設定状態モジュール４２０は、通過要素として機能し得る。設定状態モジュール４２０のオーバーライド機能は、ＣＡＭモジュール２３０に対して入力された動作モード（ＯｐＭｏｄｅ）次第で、Ｘベクトル内の値を基点（Ｕ）または外部（ＹCt）の値でオーバーライドし得る。オーバーライド値を獲得するため、設定状態モジュール４２０は、初期化中に使用されるＣＡＭ状態の基点値をルックアップし得る。設定状態モジュール４２０はまた、ソルバー状態の能動的部分集合を選択し得る。出力として、設定状態モジュール４２０は、開ループモデル４１０で用いられるコレクター状態（ＸC）ベクトル、ソルバー状態（ＸS）ベクトル、および物理状態（ＸP）ベクトルを生成し得る。
【００５２】
開ループモデル４１０は、１つまたは複数のサイクル合成モジュールから成り得るが、各々のサイクル合成モジュールは、装置１３０と関連付けられた構成要素、機能、および／または状態に関連する。この実施例では、開ループモデル４１０は、装置１３０のサイクルと関連付けられた構成要素、機能、および／または状態を表し得る様々なサイクル合成モジュールから構成される。開ループモジュールは、いかなる特定の数のモジュールにも限定されず、装置１３０と関連付けられた構成要素、機能、および／または状態をシミュレートするために用いられる任意の数のモジュールを含み得る。開ループモデル４１０は、設定状態モジュール４２０およびエフェクター／境界状態ベクトル（ＵE）から、コレクター状態（ＸC）ベクトル、ソルバー状態（ＸS）ベクトル、および物理状態（ＸP）ベクトルの入力を受信し得る。開ループモデル４１０に入力される値は、装置１３０の構成要素をシミュレートする様々なモジュールに対する入力として用いられ得る。開ループモデル４１０は、サイクル合成モジュールによって生成される値を用いて、ＵE（ｋ）およびＸ（ｋ）に基づいて、合成されたパラメータベクトルＹ（ｋ）を形成する。合成されたパラメータベクトルＹ（ｋ）は、開ループモジュール４１０のシミュレートされた物理学から決定された合成されたサイクル値を含み、また、装置１３０の制御のために用いられ得る。
【００５３】
一連のサイクル合成モジュールを示し、図５は、図４の開ループモデル４１０の例示的な実施例を解説する。開ループモデル４１０は、一群の一次ストリームモジュール５１０、一群の二次ストリームモジュール５２０、一群のさらなるモジュール５３０、およびベクトルデータパッケージャー５４０を含み得る。開ループモデル４１０は、設定状態モジュール４２０からのコレクター状態（ＸC）ベクトル、ソルバー状態（ＸS）ベクトル、および物理状態（ＸP）ベクトル、ならびにエフェクターベクトル（ＵE）の入力を受信し得る。一群の一次ストリームモジュール５１０、一群の二次ストリームモジュール５２０、およびさらなるモジュール５３０は全て、設定状態モジュール４２０からのコレクター状態（ＸC）ベクトル、ソルバー状態（ＸS）ベクトル、および物理状態（ＸP）ベクトル、ならびにエフェクターベクトル（ＵE）から入力を受信し得る。さらに、開ループモジュール４１０は、上記のモジュール群を含むことに制限されず、むしろ、開ループモジュール４１０は、モジュール群を省略しかつ／あるいは他のモジュール群を含み得る。開ループモジュール４１０の任意のモジュールまたは全てのモジュールは、互いと相互作用して、各々のモジュールの出力を生成し得る。
【００５４】
開ループモジュール４１０の各々のモジュールは、装置１３０の構成要素を表し得るし、ユーティリティのライブラリによって実装され得るが、各々のユーティリティは、構成要素の計算の様々な部分を成す物理特性の数学的表現であり得る。例えば、モジュールのユーティリティは、ＣＡＭオブジェクト２３０全体にわたって再使用可能であり得て、かつＥＰＯＳ１１０の読み出し可能性および保守可能性を改善し得る圧縮機、タービン、抽気、圧力損失などの表現を含み得る。これらの構成要素は、空力学および熱力学過程の物理学的表現から構築され得る。例えば、各々のモジュールは、構成要素の出口での全圧、全温度、燃料／空気比、および気体流量、および／または、装置１３０のモデル化された部分と関連付けられた他の任意のパラメータを含む出力ベクトルを生成し得る。
【００５５】
いくつかの実施例では、一次ストリームモジュール５１０は、これを含むことに限られないが、装置１３０の対応する要素に基づいて次のものを含み得る：低スプール圧縮機をモデル化するＣＭＰ＿Ｌモジュール６０５、低スプール圧縮機と関連付けられた抽気をモデル化するＤ＿ＢＬＤ＿ＳＴＢ６１０、圧縮機のダクトを通過する空気流と関連付けられた圧力損失をモデル化するＤ＿ＣＳ＿ＩＮＴモジュール６１５、高スプール圧縮機をモデル化するＣＭＰ＿Ｈモジュール６２０、高スプール圧縮機の出口でのダクト中の器具と関連付けられた圧力損失をモデル化するＤ＿Ｉ０３０  ６２５モジュール、ディフューザーをモデル化するＤ＿ＤＩＦ＿ＢＵＲＮモジュール６３０、バーナーをモデル化するＢＲＮ＿ＰＲＩモジュール６３５、高スプールタービンをモデル化するＴＲＢ＿Ｈモジュール６４０、低スプールタービンをモデル化するＴＲＢ＿Ｌモジュール６４５、低タービン出口ガイドベーンダクトをモデル化するＤ＿ＥＧＶ＿ＬＴモジュール６５０、出口ガイドベーンダクトの後部のプローブと関連付けられた圧力損失をモデル化するＤ＿Ｉ０４９５モジュール６５５、ダクトであって、器具プローブを含む、ダクト中を移動する空気に関連する圧力損失をモデル化するＤ＿Ｉ＿ＮＯＺ＿ＰＲＩモジュール６６０、一次ノズルダクトをモデル化するＤ＿ＴＥＣ＿ＮＯＺモジュール６６５、一次ノズルダクトと関連付けられた圧力損失をモデル化するＤ＿ＮＯＺ＿ＰＲＩモジュール６７０、およびＮＯＺ＿ＰＲＩモジュール６７５一次ノズル。加えて、二次ストリームモジュール５２０は、これを含むことに限られないが、装置１３０の対応する要素に基づいて次のものを含み得る：実施例のファン外径圧縮機をモデル化するＣＭＰ＿Ｆ＿ＳＥＣモジュール７０５、ファン出口ガイドベーンダクトをモデル化するＤ＿ＥＧＶ＿ＦＯモジュール７１０、低圧縮機と高圧縮機との間の出口ダクトをモデル化するＤ＿ＢＬＤ＿ＳＥＣモジュール７１５、Ｂ２５抽気の下流のダクトをモデル化するＤ＿ＡＶＥ＿１４０モジュール７２０、装置１３０のバイパスダクト抽気をモデル化するＤ＿ＢＬＤ＿ＮＯＺ＿ＳＥＣモジュール７２５、二次ノズルダクトをモデル化するＤ＿Ｉ＿ＮＯＺ＿ＳＥＣモジュール７３０、および二次ノズルをモデル化するＮＯＺ＿ＳＥＣモジュール７３５。さらに、特定のストリームと関連付けられていないいくつかのモジュールが存在し、モジュール５３０は、これを含むことに限られないが、装置１３０の状態に基づいて次のものを含み得る：装置１３０のエネルギーおよび／または効率の損失の効果をモデル化するＰＯＷＥＲ＿ＥＸＴＲＡＣＴモジュール８０５、装置１３０のファンギアボックスからの動力損失の説明をモデル化するＦＡＮ＿ＩＤ＿ＰＯＷＥＲモジュール８１０、および装置１３０内の不安定なトルク均衡に関連するエネルギーの保存の説明をモデル化するＴＯＲＱＵＥ＿ＢＡＬＡＮＣＥモジュール８１５、およびＯＬＭ４１０中で検出された誤りに対するソリューションを形成するＣＡＬＣ＿ＥＲＲ＿ＳＬＶＲモジュール８２０。さらに、装置１３０と関連付けられた任意のさらなる物理特性をモデル化する任意のさらなるモジュールおよび／またはモジュールの群は、開ループモデ���４１０の一部として含まれ得る。
【００５６】
図５の実施例のモジュールは、１つまたは複数の物理学ベースの構成可能ユーティリティを用いて設計され得る。構成可能ユーティリティは、ＥＰＯＳ構造内のサブシステムのライブラリに含まれ得る。開ループモジュール４４０は、上記のモジュールを物理学ベースの構成可能ユーティリティのサブシステムから、事前プログラムされた命令および／またはユーザ入力に基づいてコンパイルし得る。
【００５７】
一旦、開ループモデル４１０の様々なモジュールの全体にわたってデータが処理されると、ベクトルデータパッケージャー５４０は、入力データを、一次ストリームモジュール５１０の群、二次ストリームモジュール５２０の群、およびさらなるモジュール５３０から受信する。モデル状態および入力に基づく合成されたパラメータベクトルＹ（ｋ）に加えて、開ループモデルはまた、ソルバー状態ベクトル（ＸS）に関連するソルバー誤りベクトル（ＥｒｒＳｌｖｒ）を出力し得る。また、開ループモデル４１０は、物理状態導関数ベクトル（ＸPDot）を収集して出力し得る。受信されたデータは、ベクトルＹ（ｋ）、ＥｒｒＳｌｖｒ、およびＸPDotの形態でベクトルデータパッケージャー５４０によってパッケージングされ得る。さらに、ベクトルデータパッケージャーは、ベクトルデータをより少ないベクトルおよび／またはさらなるベクトルにパッケージングし得る。
【００５８】
開ループモデル４１０の前記モジュールを含むために用いられるあるユーティリティは、気体ベースの特性をモデル化し得るし、例えば、比熱を温度および燃料／空気比の関数として、相対圧力をエンタルピーおよび燃料／空気比の関数として、エンタルピーを温度および燃料／空気比の関数として、比熱比を温度および燃料／空気比の関数として、相対圧力を温度および燃料／空気比の関数として、相対圧力を温度および燃料／空気比の関数として、温度をエンタルピーおよび燃料／空気比の関数として、および／または気体定数および比熱比を温度および燃料／空気比の関数として表し得る。他の実施例のユーティリティは、熱伝導率を気体全温度の関数として、絶対粘度を気体全温度の関数として、臨界流れパラメータを比熱および気体定数の関数として、熱膨張係数を材料の温度および／または種類の関数として、材料の比熱を材料の温度および／または種類の関数として、および／または材料の熱伝導率を材料の温度および種類の関数としてモデル化し得る。さらに、他の気体関連の機能をモデル化する他のユーティリティが存在し得る。加えてまたは代替的に、装置１３０と関連付けられた他の任意の特性をモデル化する他の任意のユーティリティが、含まれ得る。
【００５９】
加えて、開ループモデル４１０を含むモジュールは、１つまたは複数の構成可能ユーティリティを含み得る。構成可能ユーティリティは、エンジンの構成要素の複雑な表現であり得る。例えば、構成可能ユーティリティは、圧縮機またはタービンなどの主要なエンジン構成要素中の特定の物理的効果を表し得る。構成可能ユーティリティの各々の実例は、たとえ構成可能モデルのインターフェースが不変のままであっても、それがモデル化する物理過程のいくつかの表現のうちの１つであるように選択され得る。構成可能ユーティリティは、下層の構成可能サブシステムを切り替えることによって特定の構成要素を表すようにそれ自体を再構成し得る。このような構成可能ユーティリティを用いることは、開ループモデル４３０のソフトウェアアプリケーションの保守可能性に恩典を与え得る。
【００６０】
ある例示的な実施例では、構成可能ユーティリティは、装置１３０の圧縮機中でのＲｅｙｎｏｌｄｓ効果をモデル化するように設計され得るし、また、圧縮機の特定の構成要素（例えば、高スプール圧縮機、低スプール圧縮機など）を表すようにそれ自体を再構成し得る。この実施例の構成可能圧縮機のＲｅｙｎｏｌｄｓ効果ユーティリティは、サイクル合成モジュールの形成で用いられ得るし、また、低スプール圧縮機（例えば、図５のＣＭＰ＿Ｌモジュール６０５）、高スプール圧縮機（例えば、図５のＣＭＰ＿Ｈモジュール６２０）、および／または圧縮機のシミュレーションと関連付けられる他の任意のモジュールをシミュレートするモジュール中で用いられ得る。同様に、開ループモデル４１０の具体的なモジュールは、構成可能ユーティリティを利用して、装置１３０のタービン中でのＲｅｙｎｏｌｄｓ効果をモデル化し得るし、また、圧縮機の特定の構成要素を表すようにそれ自体を再構成し得る。
【００６１】
実施例のＯＬＭ４１０では、具体的なユーティリティは、装置１３０の圧縮機の物理過程をモデル化し得るし、また、このような物理過程の表現をサブユーティリティとして含み得る。実施例の圧縮機ユーティリティのサブユーティリティは、これを含むことに限られないが、装置１３０の基本的物理学（例えば、等エントロピー圧縮、熱力学の法則、理想的気体特性など）と関連付けられた基本的物理学ユーティリティ、構成要素空力熱マップ評価、気体−材料熱伝達特性、構成要素抽気のモデル、断熱定常状態からのトルクの構成要素、および／またはマップとサイクルの状態（設計、気体特性、Ｒｅｙｎｏｌｄｓ効果、クリアランス、撚り戻し効果など）間での拡大縮小の効果を含み得る。このような圧縮機ユーティリティの出力は、これを含むことに限られないが、構成要素出口気体流れ状態、抽気流量、旋回角度、全構成要素入口気体流量、抽出トルク、および材料温度の導関数を含み得る。圧縮機ユーティリティは、他のユーティリティ（例えば、選択可能スケジューリングパラメータを持つオフボード補正ルックアップテーブル、構成要素のためのオンボードおよび／またはオフボード補正を可能とするセレクターなど）と動作的に関連付けられ、例えば、ＣＭＰ＿Ｌモジュール６０５および／またはＣＭＰ＿Ｈモジュール６２０のような圧縮機関連モジュールを形成し得る。
【００６２】
ＯＬＭモデルユーティリティの別の実施例は、タービンユーティリティである。実施例のタービンユーティリティのサブユーティリティは、これを含むことに限られないが、装置１３０の基本的物理学（例えば、等エントロピー膨張、熱力学の法則、理想的気体特性など）と関連付けられた基本的物理学ユーティリティ、構成要素空力熱マップ評価、気体−材料熱伝達特性、入口ガイドベーンのモデル、組み込まれたタービン冷却抽気のモデル、ローター入口温度計算、タービン間隔効果、および／またはマップとサイクルの状態（設計、気体特性、Ｒｅｙｎｏｌｄｓ効果、クリアランス、撚り戻し効果など）間での拡大縮小の効果を含み得る。このような実施例のタービンユーティリティの出力は、これを含むことに限られないが、構成要素出口気体状態、ローター入口温度、タービン中への流量、生成されたトルク、材料温度導関数、現行状態での定常状態材料温度、材料温度の時間定数、熱膨張による装置の半径、および／またはクリアランス値を含み得る。タービンユーティリティは、他のユーティリティ（例えば、選択可能スケジューリングパラメータを持つオフボード補正ルックアップテーブル、構成要素のためのオンボードおよび／またはオフボード補正を可能とするセレクターなど）と動作的に関連付けられて、例えば、ＴＲＢ＿Ｈモジュール６４０および／またはＴＲＢ＿Ｌモジュール６４５のような圧縮機関連モジュールを形成し得る。
【００６３】
図４に戻ると、感知用合成モジュール４３０は、センサーの周囲およびセンサー本体の熱慣性でのレジーム／ロケーション効果によるＹにパッケージングされた対応する平均の気体経路エンジンステーション推定値とは異なる制御センサーの特定値をモデル化し得る。Ｙおよび導関数物理状態ベクトル（ＸPDot）の入力を受信して、感知用合成モジュール４３０は、ＣＡＭモジュール２３０内で障害または誤り検出の別の手段として機能し得る。
【００６４】
Ｙ（ｋ）、ＹC（ｋ）、ＸPDot（ｋ）、および／またはＥｒｒＳｌｖｒ（ｋ）の入力を受信して、推定状態モジュール４４０は、前記入力を用いて、ＣＡＭ状態ベクトルＸ（ｋ）の次のパス値を決定し得る。推定状態モジュール４４０は、ソルバー状態誤りベクトルを拡大縮小して補正し、ソルバー利得スケジューリングパラメータを選択し、ソルバー状態利得を計算し、コレクター状態誤りベクトルを計算、拡大縮小、および補正し、状態導関数を積分し、状態積分器範囲制限を適用し、状態積分器を初期化中にリセットし、飽和状態積分器を検出し、および／または不当に大きい合成値によって示された内部誤りを検出し得る。
【００６５】
推定状態モジュール４４０は、エフェクターベクトル（ＵE）、合成されたパラメータベクトル（Ｙ），オンボードコレクター状態ベクトル（ＸC）、物理状態ベクトル（ＸP）、ソルバー状態ベクトル（ＸS）、ソルバー誤りベクトル（ｅｒｒＳｌｖｅｒ）、および物理状態導関数ベクトル（ＸPDot）の入力を受信し得る。推定状態モジュール４４０は、オンボードコレクター状態ベクトル（ＸC_ESM）、物理状態ベクトル（ＸP_ESM）、およびソルバー状態ベクトル（ＸS_ESM）の更新されたバージョンを出力し得る。これらのベクトルは、開ループモデル４１０の現行の繰り返しからの分析された状態ベクトルである。一般に、推定状態モジュール４４０は、モデル出力の誤りを最小化する時間進行したベクトルを求める。モデル状態推定器４４０はまた、物理状態導関数を最小化し得る。
【００６６】
推定状態モジュール４４０の目的を達成するために、推定状態モジュール４４０は、誤りベクトルの大きさを減少させるために、ある程度の精度で、将来のモデル状態値を予測（または推定）し得る。特に、推定状態モジュール４４０は、フィードバックを正確に定式化して、状態ベクトルおよび誤りベクトルの異なる要素間での相互依存に対処する利得設計スキームを用いることが可能であり得る。
【００６７】
推定状態モジュール４４０は、相互依存性の強度によって、利得設計の２つの方式を用い得る。単一入力、単一出力方式（ＳＩＳＯ）では、誤りベクトルの区別可能な要素は、状態ベクトルの区別可能な要素と緊密に関連付けられていて、あまり相互相関しない。したがって、利得定式化は、各々の個々の要素ごとに切り離すことが可能である。複数入力、複数出力（ＭＩＭＯ）方式では、誤りベクトルおよび状態ベクトルは、互いにかなり相互相関していて、問題は切り離されない。ＭＩＭＯ方式は、さらに、制御定式化およびオブザーバー定式化に分割することが可能である。
【００６８】
しかしながら、開ループモデル４１０は、非線形近似を利用し、そのため、利得の特定の形式は、推定状態モジュール４４０に対する入力ベクトル（例えば、ベクトルＹ、ＵEなど）の非線形関数として変化する。加えて、利得設計プロセスは、豊富な入力集合に対して繰り返されて、各々の個々のベクトル要素の完全動作包絡線を表し得る。利得の要素は、次に、全動作範囲に及ぶモデル忠実度、制御応答、および安定性に基づいて決定される。利得パラメータはオフラインで決定されて、様々なシナリオに対して推定状態モジュール４４０中で事前プラグラムされ得る一方で、この推定状態モジュール４４０は、オンライン線形化および利得計算を用いて、ＣＡＭオブジェクト２３０の時間ステップで利得パラメータを決定する。
【００６９】
ここで図７に目を転じると、実施例の推定状態モジュール４４０がより詳細に示されている。推定状態モジュール４４０の目的は、コレクター誤り（ｅｒｒＣ）およびソルバー誤り（ｅｒｒＳｌｖｒ）を可能な限りゼロに駆動することである。そうするに際して、推定状態モジュール４４０は、誤りを含む、開ループモデル４１０からの入力を受信して、この誤りに推定器利得を乗算して、状態導関数を得る。誤りを乗算する具体的な利得は、多次元（ｎ−Ｄ）利得基点システム内挿法４４１を用いて決定される。
【００７０】
利得設計は、これを含むことに限られないが、スケジューリングパラメータの最適な集合を選択することと、データ集合を定義することと、最適な基点システムを合成することと、線形化することと、拡大縮小することと、利得サイジングすることと、のいくつかのステップを含む。最適なスケジューリングパラメータは、基点フィールドカバレッジ、独立性、表面平滑性、可変の有効性、および利得マージン統計を含む固有の判断基準に基づいて決定され得る。判断基準は、利得パラメータ自体とベクトル導関数との双方に関して評価される。スケジューリングパラメータは、外部入力ベクトル、状態ベクトル、出力ベクトル、誤りベクトルなどの要素を含み得る。
【００７１】
図８のプロット５０は、互いに対してプロットされた水平軸上の第１のパラメータＰ1および垂直軸上の第２のパラメータＰ2の２つのスケジューリングパラメータＰ1およびＰ2を持つ２変異体方式または２次元方式を示す。実施例のプロット５０は、２つのスケジューリングパラメータを含むのみであるが、ｎ次元利得基点システム内挿法４４１は、２つのスケジューリングパラメータには限られず、むしろ、システム内挿法４４１は、「ｎ次元」方式に対して「ｎ個の」スケジューリングパラメータを含み得る。一般的には、工学的複雑さは、少なくとも２つのスケジューリングパラメータを必要とし、簡潔さおよび例示の目的のため、２次元プロットを示す。
【００７２】
スケジューリングパラメータＰ1およびＰ2は、設計、オフ設計、および故障状態の豊富なデータ集合に及ぶ定常状態および一時的な動作状態とに対して定義される。線形空間表現を、各々の設計点で得て、様々な線形化技法を応用して、各々のデータ点５１（三角形）の近傍でのシステム行動を正確に予測する。線形化は、設計データ点の部分集合に応用されるステップ応答時間ドメイン分析および／または他の任意の立証プロセスによって検証される。
【００７３】
線形システム変数は、最大値で拡大縮小されて、利得設計中での数値テンソル演算の精度を向上させる。線形システム変数を補正することは、非標準的な境界状態で動作しているときに、推定状態モジュール４４０の有効性を向上させる。拡大縮小され、補正された線形モデルは、次に、利得設計プロセスで用いられる。
【００７４】
線形表現および利得サイズは、設計データ集合の点間で変化し得る。各々の基点５２（円）が線形システムの完全な指定を含む最適な基点システムが、合成される。動作包絡線は、各々がスケジューリングパラメータＰ1およびＰ2または別の集合のスケジューリングパラメータで定義される、有限の数の基点によってカバーされる。この結果、基点５２の格子が生じて、関連のスケジューリングパラメータ範囲に及ぶ基点フィールドを形成する。
【００７５】
線形状態空間表現は、各々の基点５２において、基点に近接近して置かれた有限の数の設計データ点から合成され得る。近接性は、最適化パラメータとして選択された半径ｒを持つ基点クラウド５３によって定義される。１つの方式は、基点クラウド５３内に置かれたデータ点５１の加重平均を利用する。重み係数は、例えば、基点５２とデータ点５１との間の無次元距離の関数として定義される。
【００７６】
利得は、基点の各々のシステムに対してサイジングされ得るし、推定状態モジュールは、ｎ次元利得基点システム内挿法４４１を用いることによって、各々の時間ステップで利得の値を獲得する。すなわち、最適化された基点のフィールドは、要素をｎ個のスケジューリングパラメータの関数として迅速に、かつ効果的に決定することが可能であるように、利得を内挿することを可能とする「ルックアップテーブル」を提供する。
【００７７】
ここで図７に戻ると、ｎ次元利得基点システム内挿法４４１によって決定された推定器利得を次に用いて、状態導関数を決定し、誤りをゼロまたはゼロ近くにまで駆動する際に支援する。開ループモデル４１０からの誤りと、入力とを用いて、推定状態モジュール４４０は、次に、数値積分法４４８を用いて、状態導関数を積分して、推定状態モジュール４４０のモデル出力を決定する。モデル出力は、コレクターおよびソルバーの状態ベクトルの次のステップの値を含み得る。
【００７８】
ここで図９に目を転じると、推定状態モジュール４４０の代替の実施例が示されている。図９の実施例の推定状態モジュール４４０は、複数の推定器構成をサポートするためのデータ構成可能アーキテクチャを持つ固定された構造である。推定状態モジュール４４０は、誤りを含む入力を開ループモデル４１０から受信して、拡大縮小／補正係数４４２を用いて誤り入力を拡大縮小／補正する。図９の推定状態モジュール４４０は、入力ベクトルに含まれる状態ベクトルの事前定義された部分集合に対する利得を推定し、最終的に、推定された状態出力を生成する複数のレッグを含む。第１のレッグ４４３は、利得の決定、内挿、および割り当てのためのベクトルの群を選択する。例えば、レッグ４４３では、指定された群（例えば、１および２）のコレクターベクトルを選択し、第２の群（例えば、３、４、および５）のコレクターベクトルを選択し、ソルバー状態ベクトルを選択し、物理導関数ベクトルを、さらなる処理のために選択する。
【００７９】
レッグ４４４では、指定された利得を、誤りベクトルの各々の選択された群に応用する。例えば、具体的な利得は定式化されて、コレクター誤りベクトルＸC12、コレクター誤りベクトルＸC345、ソルバー誤りベクトルＸS、および物理状態導関数ベクトルＸPDotに応用され得る。利得が応用された後、ベクトルは、４４５では拡大縮小されず／補正され得ない。一旦、拡大縮小されず／補正されないと、推定状態モジュール４４０は、レッグ４４８で状態導関数の数値積分を実施して、誤りをゼロに駆動する推定された状態を決定し得る。数値積分の後、推定状態モジュール４４０は、レッグ４４６で、推定状態モジュール４４０の出力ベクトルに対して値を割り当て得る。例えば、レッグ４４６は、出力ベクトルＸC_ESM、ＸS_ESM、およびＸP_ESMを生成し得る。
【００８０】
推定状態モジュール４４０の他の実施例の構造は、ＣＡＭオブジェクト２３０の応用の際に用いられ得る。例えば、推定状態モジュール４４０は、多変量最適化法を用いて、スケジューリングパラメータを含む基点システムを選択し得る。さらに、推定状態モジュール４４０は、これを含むことに限られないが、相対的な重要性および確実性などの係数を含み得る平均化アルゴリズムを用い得る。これらの実装例および他の基点システムは、ＥＰＯＳ１１０の動的忠実度と数値的安定性との間の好ましいトレードオフを達成し得、また、制御システム１００が、より低い開発経費および生成経費で性能を最大化することを可能とし得る。
【００８１】
推定状態モジュール４４０は、図６に示すＣＡＭ出力オブジェクト２４０によって受信される。ＣＡＭ出力オブジェクト２４０は、これを含むことに限られないが、ベクトルアンパッカー９１０、温度バリュエータ９２０、圧力バリュエータ９３０、流れバリュエータ９４０、センサー温度バリュエータ９５０、他の出力シンセサイザ９６０、およびステータスインジケータ９７０を含み得る。ベクトルアンパッカー９１０は、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の入力を受信し得る。ベクトルアンパッカー９１０は、アンパックされたＹベクトルを出力調整モジュールの他の要素に出力し得る。ステータスインジケータ９７０は、動作モードベクトル（ＯｐＭｏｄｅ）の入力を受信し得る。さらに、出力調整モジュール２４０は、上記の要素を含むことに限られず、むしろ、出力調整モジュール２４０は、要素を省略しかつ／あるいは他の要素を含み得る。
【００８２】
温度バリュエータ９２０は、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の温度関連値を処理し得る。これは、単位変換を実施すること、試験加算器を実装すること、装置１３０の機能の始動中での温度値間での非線形内挿法を実施すること、および／または必要とされれば／されるときに、デフォルトテーブルから温度値をバックアップとして獲得することを含み得る。温度バリュエータ９２０は、上記の様式で機能することに限られず、むしろ、温度バリュエータ９２０は、リストアップされた機能のうちの任意のものを省略しかつ／あるいは、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の処理温度データに関連するさらなる機能を追加し得る。
【００８３】
圧力バリュエータ９３０は、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の圧力関連値を処理し得る。これは、単位変換を実施すること、試験加算器を実装すること、装置１３０の機能の始動中での圧力値間での非線形内挿法を実施すること、および／または必要とされれば／されるときに、デフォルトテーブルから圧力値をバックアップとして獲得することを含み得る。圧力バリュエータ９３０は、上記の様式で機能することに限られず、むしろ、圧力バリュエータ９３０は、リストアップされた機能のうちの任意のものを省略しかつ／あるいは、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の処理圧力データに関連するさらなる機能を追加し得る。
【００８４】
流れバリュエータ９４０は、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の燃料流量関連値を処理し得る。これは、単位変換を実施すること、試験加算器を実装すること、装置１３０の機能の始動中での燃料流量値間での非線形内挿法を実施すること、および／または必要とされれば／されるときに、デフォルトテーブルから燃料流量値をバックアップとして獲得することを含み得る。流れバリュエータ９４０は、上記の様式で機能することに限られず、むしろ、流れバリュエータ９４０は、リストアップされた機能のうちの任意のものを省略しかつ／あるいは、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の処理燃料流れデータに関連するさらなる機能を追加し得る。
【００８５】
センサー温度バリュエータ９５０は、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）のセンサー温度関連値を処理し得る。これは、単位変換を実施すること、試験加算器を実装すること、装置１３０の機能の始動中での温度値間での非線形内挿法を実施すること、および／または必要とされれば／されるときに、デフォルトテーブルからセンサー温度値をバックアップとして獲得することを含み得る。センサー温度バリュエータ９５０は、上記の様式で機能することに限られず、むしろ、センサー温度バリュエータ９５０は、リストアップされた機能のうちの任意のものを省略しかつ／あるいは、合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の処理センサー温度データに関連するさらなる機能を追加し得る。
【００８６】
他の出力シンセサイザ９６０は、温度バリュエータ９２０、圧力バリュエータ９３０、流れバリュエータ９４０、センサーおよび／または温度バリュエータ９５０によって処理されない合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の他の出力データを処理し得る。これは、単位変換を実施すること、試験加算器を実装すること、装置１３０の機能の始動中での温度値間での非線形内挿法を実施すること、および／または必要とされれば／されるときに、デフォルトテーブルから他の出力値をバックアップとして獲得することを含み得る。流れバリュエータ９４０は、上記の様式で機能することに限られず、むしろ、流れバリュエータ９４０は、リストアップされた機能のうちの任意のものを省略するおよび／または合成されたパラメータベクトル（Ｙ）の処理用の他の出力データに関連するさらなる機能を追加し得る。
【００８７】
ステータスインジケータ９７０は、動作モードベクトル（ＯｐＭｏｄｅ）から入力を受信し得る。この入力を用いて、ステータスインジケータ９７０は、任意の下流の論理デバイス中で用いられるＣＡＭモジュール２３０の動作ステータスのステータス指示を生成して提供し得る。
【００８８】
図１のＥＰＯＳ１１０を実装する実施例の様式を図２〜図９に示したが、図２〜図９に示す１つまたは複数の要素、プロセス、および／またはデバイスは、他の任意の方法で、組み合わされ、分割され、再配列され、省略され、消去されかつ／あるいは実装され得る。さらに、図１〜図９の実施例の要素は、１つまたは複数の回路（複数可）、プログラム可能プロセッサ（複数可）、特定用途向け集積回路（複数可）（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理デバイス（複数可）（ＰＬＤ）、および／またはフィールドプログラム可能論理デバイス（複数可）（ＦＰＬＤ）などによって実装され得る。本特許の装置またはシステムの請求範囲のいずれかが、純粋のソフトウェアおよび／またはファームウェア実装例をカバーするものと解釈されたときには、実施例の要素のうちの少なくとも１つを、これによって、ソフトウェアおよび／またはファームウェアを記憶するメモリ、ＤＶＤ、ＣＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙなどの有形のコンピュータ読み取り可能媒体を明確に含むように定義される。さらにまた、図示された例示的な実施例は、図１〜図６に示すものに加えてまたはそれらの代わりに、１つまたは複数の要素、プロセス、および／またはデバイスを含み得、かつ／あるいは図示する要素、プロセス、およびデバイスの任意または全てのうちの２つ以上を含み得る。
【００８９】
実施例の機械読み取り可能命令を表すフローチャートを、図１０、図１１に示す。これらの実施例では、機械読み取り可能命令は、図９に関連して以下に検討する実施例のコンピュータ１２００に示すプロセッサ１２１０などのプロセッサなどのプロセッサによる実行用のプログラムを含む。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピディスク、ハードドライブ、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、Ｂｌｕ−ｒａｙディスクなどの有形のコンピュータ読み取り可能媒体、またはプロセッサ１２１０と関連付けられたメモリ上に記憶されるソフトウェアに具現化され得るが、しかし、プログラム全体および／またはその部分は、代替例では、プロセッサ１２１０以外のデバイスによって実行され、かつ／あるいはファームウェアもしくは専用のハードウェアに具現化され得る。さらに、実施例のプログラムは図７、図８に示すフローチャートを参照して説明するが、本開示の実施例を実装する多くの他の方法が、代替例では用いられ得る。例えば、ブロックを実行する順序は、変更され得、かつ／あるいは記述されるブロックの一部は、変更、消去、または組み合わされ得る。
【００９０】
図１０を参照して、実施例の機械読み取り可能命令１０００は、図１および／または図２のＥＰＯＳ１１０を実装するために実行され得る。図１および／または図２を参照して、実施例の機械読み取り可能命令１０００は、ブロック１０１０で実行を開始し、入力ベクトルは、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０によって受信されて、ＣＡＭ入力オブジェクト２２０によって用いられて、シミュレーションの動作モード（ＯｐＭｏｄｅ）を決定し、かつＣＡＭ入力ベクトルＵEおよびＹCtをコンパイルする（ブロック１０１５）。ＣＡＭ入力ベクトルは、次に、ＣＡＭオブジェクト２３０によって用いられて、合成されたパラメータベクトルＹを、ＣＡＭモジュール２３０の内部物理状態モジュールと、外部入力ＵEおよびＹCt、およびＯｐＭｏｄｅとに基づいて決定する（ブロック１０２０）。合成されたパラメータベクトルＹは、例えば、図１の制御法則１２３などの外部モジュールによって用いられるように、ＣＡＭ出力オブジェクト２４０によって調整される（ブロック１０２５）。
【００９１】
図１１の実施例の機械読み取り可能命令１１００は、図２および／または図４のＣＡＭオブジェクト２３０を実装するために実行され得る。図２および／または図４を参照すると、設定状態モジュールは、ＸE_ESM（ｋ−１）、ＸC_ESM（ｋ−１）、およびＸP_ESM（ｋ−１）の形態で推定状態モジュール４４０によって生成されたベクトルＵE、ＹC（ｋ）、ＯｐＭｏｄｅ、および先行物理状態ベクトルに基づいて、ＣＡＭオブジェクト２３０からの入力を受信して、その状態を設定する（ブロック１１１０）。開ループモデル４１０は、ＵE、ＹC（ｋ）、ＸC（ｋ−１）、ＸS（ｋ−１）、およびＸP（ｋ−１）に含まれるデータを１つまたは複数の含まれているサイクル合成モジュールを用いて処理することによって、合成されたパラメータベクトルＹ（ｋ）を決定するが、１つまたは複数のサイクル合成モジュールは、装置１３０のサイクルの要素と関連付けられた物理状態の数学的抽象化（複数可）である（ブロック１１１５）。感知用合成モジュール４３０は、合成されたパラメータベクトルＹ（ｋ）を受信して、ベクトル中の潜在的な誤りを検出する（ブロック１１２０）。推定状態モジュール４４０は、現在の状態（ｋ）に対する物理状態ベクトルＸS_ESM（ｋ）、ＸC_ESM（ｋ）、およびＸP_ESM（ｋ）を決定する（ブロック１１２５）。推定状態モジュール４４０は、ベクトルＸS_ESM（ｋ）、ＸC_ESM（ｋ）、およびＸP_ESM（ｋ）を、次の連続する状態を処理するために設定状態モジュール４２０に出力する（ブロック１１３０）。推定状態モジュール４４０は、ＣＡＭモジュール２３０の外部で用いられるようにベクトルＹ（ｋ）を出力する（ブロック１１３５）。
【００９２】
図１２は、図１〜図６の装置を実装するために図７〜図８の命令を実行することが可能な実施例のコンピュータ１２００のブロック図である。コンピュータ１２００は、例えば、サーバ、パソコン、または他の任意の種類のコンピューティングデバイスであり得る。
【００９３】
本実施例のシステム１２００は、プロセッサ１２１０を含む。例えば、プロセッサ１２１０は、任意の所望の家族または製造業者からの１つまたは複数のマイクロプロセッサまたはコントローラによって実装することが可能である。
【００９４】
プロセッサ１２１０は、ローカルメモリ１２１５を含み、リードオンリーメモリ１２３０およびランダムアクセスメモリ１２２０を含むメインメモリと、バス１２４０を介して通信状態にある。ランダムアクセスメモリ１２２０は、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＭ）、および／または他の任意の種類のランダムアクセスメモリデバイスによって実装され得る。リードオンリーメモリ１２３０は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、および／または他の任意の所望の種類のメモリデバイスによって実装され得る。
【００９５】
コンピュータ１２００はまた、インターフェース回路１２５０を含む。インターフェース回路１２３０は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔインターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、および／またはＰＣＩエクスプレスインターフェースなどの任意の種類のインターフェース基準によって実装され得る。
【００９６】
１つまたは複数の入力デバイス１２５４は、インターフェース回路１２５０に接続される。入力デバイス（複数可）１２５４は、ユーザがデータおよびコマンドをプロセッサ１２１０に入力することを許容する。入力デバイス（複数可）は、例えば、キーボード、マウス、タッチ画面、トラックパッド、トラックボール、アイソポイント、および／または音声認識システムによって実装することが可能である。インターフェース１２５０は、図１のオペレータインターフェース１１５と連動して、これと並列に、またはこれの代わりに動作し得る。
【００９７】
１つまたは複数の出力デバイス１２５８もまた、インターフェース回路１２５０に接続される。出力デバイス１２５８は、関連付けられたデータのための、例えば、表示デバイス（例えば、液晶ディスプレイ、陰極線管ディスプレイ（ＣＲＴ）など）および／または航空および発電のためのガスタービンエンジン、ＨＶＡＣ＆Ｒ（加熱、換気、空調、および冷凍）、燃料電池、および他の、炭化水素抽出、材料処理、および製造のためのより一般化された流体処理システムなどの流体式工学的システムと動作的に関連付けられたアクチュエータによって実装することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
前記から、本明細書に開示する技術は、これに限られないが、流体式工学的システムを制御するためのシステムおよび方法などの様々な設定において産業上の利用可能性を有することが分かる。実施例の流体式工学的システムは、航空および発電のためのガスタービンエンジン、ＨＶＡＣ＆Ｒ（加熱、換気、空調、および冷凍）、燃料電池、および他の、炭化水素抽出、材料処理、および製造のためのより一般化された流体処理システムを含み得る。本開示の教示を用いて、流体式工学的システムの小型空力熱モデルは、システムの制御デバイスおよび／またはオンボードプロセッサに対する計算負荷を軽減するように設計され得る。このようなモデルの効率は、一連のユーティリティの使用を通じて改善され得るが、これらのユーティリティは、工学的システムの構成要素と関連付けられた物理特性の数学的抽象化に基づく。先行技術に勝るこの改善は、計算効率を保存し得るし、また、流体式工学的システムのための制御システムの精度を向上させ得る。
【００９９】
本開示は航空機のガスタービンエンジンを参照していたが、当業者は、本明細書の教示は、上述したように他の応用分野でも用いることが可能であることを理解するであろう。したがって、本発明の範囲は、本発明を実行するための最良の形態として本明細書に提示された実施例に限定されず、本発明は請求の範囲の精神および範囲に入る全ての等価物も含むことを意図する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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