(57)【要約】      （修正有）【課題】エンジンにおけるモデルベースのセンサ故障検出及び分離に関する信頼性の高いシステムを提供すること。【解決手段】本システム及び方法は、エンジン１０４の動作パラメータに関連付けられた複数の測定された調整入力１１４を受け取る段階と、調整可能ノブを有する１以上の部品性能マップを利用してモデル出力を生成する複数のパラメータ推定モジュールを提供する段階とを含むことができ、各パラメータ推定モジュールに対する残差値を計算する段階と、各パラメータ推定モジュールのノブを調整する段階と、ノブの値及び残差値少なくとも部分的に基づいて、測定された調整入力１１４又は基本入力１１６、１１２に関連するセンサ１０８に障害があることを判断する段階とを含むことができる。【選択図】図１
2009041565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデルベース制御を行う方法であって、
エンジン（１０４）の動作パラメータに各々関連付けられた複数の測定された調整入力（１１４）を受け取る段階と、
調整可能ノブ（４０２）を有する１以上の部品性能マップを各々が利用してモデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を生成する複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）を提供する段階であって、前記各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）が、前記動作パラメータのそれぞれと相関付けられた代替ノブ（２０６）を受け取ることによって前記エンジン（１０４）の動作パラメータのそれぞれと独立して構成され、前記各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）が、前記エンジン（１０４）と関連付けられた基本入力（１１６、１１２）に基づいて前記モデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を生成する段階と、
前記それぞれのモデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を複数の測定された調整入力（１１４）に比較することによって、各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）に対する残差値（２５４Ａ〜Ｎ）を計算する段階と、
前記計算された残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいて各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）のノブ（４０２）を調整する段階と、
前記パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）に対する前記ノブ（４０２）の値及び残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に少なくとも部分的に基づいて、測定された調整入力（１１４）又は基本入力（１１６、１１２）に関連するセンサ（１０８）に障害があることを判断する段階と
を含む方法。
【請求項２】
前記部品性能マップが、前記エンジン（１０４）のシミュレーション動作に関連付けられており、前記ノブ（４０２）が、前記部品性能マップのパラメータを調整するための乗算器である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記測定された調整入力（１１４）が、（ｉ）圧縮機吐出圧力（ＰＣＤ）、（ｉｉ）圧縮機吐出温度（ＴＣＤ）、（ｉｉｉ）排気温度（Ｔｘ）、（ｉｖ）出力（ＭＷ）、及び（ｖ）圧縮機入口温度（ＣＩＴ）のうちの２以上を含み、前記基本入力（１１６、１１２）が、（ｉ）周囲温度、（ｉｉ）圧力、（ｉｉｉ）絶対湿度、（ｉｖ）入口圧力損失、（ｖ）排気圧力損失、（ｖｉ）マニホルド圧力、（ｖｉｉ）シャフト回転速度、（ｖｉｉｉ）入口抽気加熱空気流量、（ｉｘ）燃料流量、及び（ｘ）入口ガイドベーン位置のうちの２以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
測定された調整入力（１１４）又は基本入力（１１６、１１２）に関連するセンサ（１０８）に障害があることを判断する段階が、前記それぞれのノブ（４０２）に基づいて前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対するノブ安定ゲージ（４０８）を決定する段階と、前記それぞれの残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいて前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対する残差安定ゲージを決定する段階とを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
測定された調整入力（１１４）に関連するセンサ（１０８）が、前記ノブ安定ゲージ（４０８）の１つを除いた全てがスレッショルド（ＣＧ１〜ＣＧ４）を超えることに少なくとも部分的に基づいて障害があると判断される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
センサ（１０８）に障害があると判断する段階が、前記ノブ安定ゲージ（４０８）の全てがスレッショルド（ＣＧ１〜ＣＧ４）を超えることに少なくとも部分的に基づいて前記センサ（１０８）に障害があると判断する段階を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
センサ（１０８）に障害があると判断する段階が、（ｉ）合計のノブ安定ゲージ（４１０、４８２）に対する特定のノブ安定ゲージ（４０８）及び（ｉｉ）合計の残差安定ゲージ（４５６、４８４）に対する特定の残差安定ゲージの１以上の確率（６０２）の決定に基づいて前記センサ（１０８）に障害があると判断する段階を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
各ノブ安定ゲージ（４０８）が、短い時間期間及び長い時間期間にわたって前記それぞれのノブ（４０８）を比較することによって前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対して決定され、各残差安定ゲージが、前記短い時間期間及び長い時間期間にわたって前記それぞれの残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）を比較することによって前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対して決定される、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記エンジン（１０４）がガスタービンエンジンであり、前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）がＫａｌｍａｎフィルタ群（２０８）を形成する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
モデルベース制御を行うシステムであって、
複数の測定された調整入力（１１４）を提供するためエンジン（１０４）に関連付けられ、該エンジン（１０４）の動作パラメータに各々関連付けられた１以上の第１のセンサ（１０８）と、
前記エンジン（１０４）に関連付けられた複数の基本入力（１１６、１１２）を提供するため前記エンジン（１０４）に関連付けられた１以上の第２のセンサ（１０８）と、
調整可能ノブ（４０２）を有する１以上の部品性能マップを各々が利用してモデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を生成する複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）であって、前記各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）が、前記動作パラメータのそれぞれと相関付けられた代替ノブ（２０６）を受け取ることによって前記エンジン（１０４）の動作パラメータのそれぞれと独立して構成され、前記各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）が、前記エンジン（１０４）と関連付けられた基本入力（１１６、１１２）に基づいて前記モデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を生成する、パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）と、
前記それぞれのモデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を複数の測定された調整入力（１１４）に比較することによって各パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）に対する残差値（２５４Ａ〜Ｎ）を計算し、該計算された残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいてその各々のノブ（４０２）が調整される１以上の算術演算モジュール（２５３Ａ〜Ｎ）と、
前記パラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）に対する前記ノブ（４０２）の値及び残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいて、測定された調整入力（１１４）に関連する第１のセンサ（１０８）又は基本入力（１１６、１１２）に関連する第２のセンサ（１０８）に障害があることを判断する決定モジュール（２１４）と
を備えるシステム。
【請求項１１】
前記部品性能マップが、前記エンジン（１０４）のシミュレーション動作に関連付けられており、前記ノブ（４０２）が、前記部品性能マップのパラメータを調整するための乗算器である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記測定された調整入力（１１４）が、（ｉ）圧縮機吐出圧力（ＰＣＤ）、（ｉｉ）圧縮機吐出温度（ＴＣＤ）、（ｉｉｉ）排気温度（Ｔｘ）、（ｉｖ）出力（ＭＷ）、及び（ｖ）圧縮機入口温度（ＣＩＴ）のうちの２以上を含み、前記基本入力（１１６、１１２）が、（ｉ）周囲温度、（ｉｉ）圧力、（ｉｉｉ）絶対湿度、（ｉｖ）入口圧力損失、（ｖ）排気圧力損失、（ｖｉ）マニホルド圧力、（ｖｉｉ）シャフト回転速度、（ｖｉｉｉ）入口抽気加熱空気流量、（ｉｘ）燃料流量、及び（ｘ）入口ガイドベーン位置のうちの２以上を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記それぞれのノブ（４０２）に基づいて前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対するノブ安定ゲージ（４０８）を決定し、且つ前記それぞれの残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいて前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対する残差安定ゲージを決定する安定モジュール（２１０）を更に備えており、前記ノブ安定ゲージ（４０８）及び残差安定ゲージが、測定された調整入力（１１４）に関連する第１のセンサ（１０８）及び基本入力（１１６、１１２）に関連する第２のセンサ（１０８）に障害があることを判断するための決定モジュール（２１４）に提供される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
いずれかのノブ安定ゲージ（４０８）がスレッショルド（ＣＧ１〜ＣＧ４）を超えるかどうかを判断するスレッショルドモジュール（２１２）を更に備えており、前記決定モジュール（２１４）が、前記ノブ安定ゲージ（４０８）の１つを除いた全てがスレッショルド（ＣＧ１〜ＣＧ４）を超えることに少なくとも部分的に基づいて、測定された調整入力（１１４）に関連する第１のセンサ（１０８）に障害があることを判断する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
いずれかのノブ安定ゲージ（４０８）がスレッショルド（ＣＧ１〜ＣＧ４）を超えるかどうかを判断するスレッショルドモジュール（２１２）を更に備えており、前記決定モジュール（２１４）が、前記ノブ安定ゲージ（４０８）の１つを除いた全てがスレッショルド（ＣＧ１〜ＣＧ４）を超えることに少なくとも部分的に基づいて、測定された基本入力（１１６、１１２）に関連する第２のセンサ（１０８）に障害があることを判断する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
基本入力（１１６、１１２）に関連する第２のセンサ（１０８）が、（ｉ）合計のノブ安定ゲージ（４１０、４８２）に対する特定のノブ安定ゲージ（４０８）及び（ｉｉ）合計の残差安定ゲージ（４５６、４８４）に対する特定の残差安定ゲージの１以上の確率（６０２）に基づいて前記決定モジュール（２１４）により障害があると判断される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
各ノブ安定ゲージ（４０８）が、短い時間期間及び長い時間期間にわたって前記それぞれのノブ（４０８）を比較することによって前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対して前記安定モジュール（２１０）により決定され、各残差安定ゲージが、前記短い時間期間及び長い時間期間にわたって前記それぞれの残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）を比較することによって前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）の各々に対して前記安定モジュール（２１０）により決定される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記エンジン（１０４）がガスタービンエンジンであり、前記複数のパラメータ推定モジュール（２５２Ａ〜Ｎ）がＫａｌｍａｎフィルタ群（２０８）を形成する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
モデルベース制御を行うシステムであって、
複数の測定された調整入力（１１４）を提供するためエンジン（１０４）に関連付けられ、該エンジン（１０４）の動作パラメータに各々関連付けられた１以上の第１のセンサ（１０８）と、
前記エンジン（１０４）に関連付けられた複数の基本入力（１１６、１１２）を提供するため前記エンジン（１０４）に関連付けられた１以上の第２のセンサ（１０８）と、
調整可能ノブ（４０２）を有する１以上の部品性能マップを各々が利用してモデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を生成する複数のパラメータ推定手段（２５２Ａ〜Ｎ）であって、前記各パラメータ推定手段（２５２Ａ〜Ｎ）が、前記動作パラメータのそれぞれと相関付けられた代替ノブ（２０６）を受け取ることによって前記エンジン（１０４）の動作パラメータのそれぞれと独立して構成され、前記各パラメータ推定手段（２５２Ａ〜Ｎ）が、前記エンジン（１０４）と関連付けられた基本入力（１１６、１１２）に基づいて前記モデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を生成する、パラメータ推定手段（２５２Ａ〜Ｎ）と、
前記それぞれのモデル出力（２５６Ａ〜Ｎ）を複数の測定された調整入力（１１４）に比較することによって各パラメータ推定手段（２５２Ａ〜Ｎ）に対する残差値（２５４Ａ〜Ｎ）を計算し、該計算された残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいてその各々のノブ（４０２）が調整される１以上の算術演算モジュール（２５３Ａ〜Ｎ）と、
前記パラメータ推定手段（２５２Ａ〜Ｎ）に対する前記ノブ（４０２）の値及び残差値（２５４Ａ〜Ｎ、４５２）に基づいて、測定された調整入力（１１４）に関連する第１のセンサ（１０８）又は基本入力（１１６、１１２）に関連する第２のセンサ（１０８）に障害があることを判断する決定手段（２１４）と
を備えるシステム。
【請求項２０】
前記測定された調整入力（１１４）が、（ｉ）圧縮機吐出圧力（ＰＣＤ）、（ｉｉ）圧縮機吐出温度（ＴＣＤ）、（ｉｉｉ）排気温度（Ｔｘ）、（ｉｖ）出力（ＭＷ）、及び（ｖ）圧縮機入口温度（ＣＩＴ）のうちの２以上を含み、前記基本入力（１１６、１１２）が、（ｉ）周囲温度、（ｉｉ）圧力、（ｉｉｉ）絶対湿度、（ｉｖ）入口圧力損失、（ｖ）排気圧力損失、（ｖｉ）マニホルド圧力、（ｖｉｉ）シャフト回転速度、（ｖｉｉｉ）入口抽気加熱空気流量、（ｉｘ）燃料流量、及び（ｘ）入口ガイドベーン位置のうちの２以上を含む、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の態様は、一般に、センサ障害検出及び分離に関し、より詳細には、ガスタービンエンジンのようなエンジンにおけるモデルベースのセンサ故障検出及び分離に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在のガスタービンエンジンの制御及び運転は、センサから受け取った情報に高度に依存している。特に、センサから受け取ったデータは、何らかの制御調整を行うべきかどうかを判断する制御モデルにより使用される。しかしながら、１以上のセンサが故障し、或いはそれ以外で不正確なデータを提供するときには、制御モデルはガスタービンエンジンを有効に運転しない。
【０００３】
現在の障害検出及び分離方法は、利用システムモデルが実際のシステム運転と一致するときにのみ有効である。実際、利用モデルが現実のシステム運転と一致しない場合には、センサ故障ミス及び誤った障害検出を生じることがある。従って、当業界において、制御システムの信頼性を向上させるモデルベースのセンサ故障検出及び分離（ＦＤＩ）に対する必要性がある。
【非特許文献１】E.C.BEATTIE, Sensor Failure Detection System, ＮASA CR-165515, August 1981, pp. 66-81, prepared under contract by United Technologies Corporation, Cleveland, OH for the Ｎational Aeronautics and Space Administration.
【非特許文献２】T. KOBAYASHI, Evaluation of an Enhanced Bank of Kalman Filters for In-Flight Aircraft Engine Sensor Fault Diagnostics, Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, July 2005, pp. 497-504, ASME Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, American Society of Mechanical Engineers.
【非特許文献３】T. KOBAYASHI, Aircraft Engine Sensor/Actuator/Component Fault Diagnosis Using a Bank of Kalman Filters, March 2003, pp. 1-37, ＮASA CR-2003-212298, prepared under contract by QSS Group Inc., Cleveland, OH for the Ｎational Aeronautics and Space Administration.
【非特許文献４】A. DUYAR, Implementation of a Model Based Fault Detection and Diagnosis for Actuation Faults of the Space Shuttle Main Engine, ＮASA Technical Memorandum 105781, July 1992, pp. 1-14, Ｎational Aeronautics and Space Administration.
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の実施形態の技術的効果は、ガスタービンエンジンなどのエンジンのモデルベース制御で使用されるセンサの障害の検出、分離、及び適応である。
【０００５】
本発明の実施形態は、制御システムの信頼性を改善するモデルベースのセンサ障害検出及び分離（ＦＤＩ）を提供することができる。こうしたモデルベースのＦＤＩにより、障害のあるセンサを検出し分離することができる。次いで、障害を受けたセンサ入力は、モデル推定値と置き換えることができ、システムモデルは、実際のシステム動作に対して最新であるようにオンラインで調整することができる。
【０００６】
本発明の実施形態によれば、モデルベース制御を行うための方法がある。本方法は、エンジンの動作パラメータに各々関連付けられた複数の測定された調整入力（１１４）を受け取る段階と、調整可能ノブを有する１以上の部品性能マップを各々が利用してモデル出力を生成する複数のパラメータ推定モジュールを提供する段階とを含むことができ、各パラメータ推定モジュールが、動作パラメータのそれぞれと相関付けられた代替ノブを受け取ることによってエンジンの動作パラメータのそれぞれと独立して構成され、各パラメータ推定モジュールが、エンジンと関連付けられた基本入力に基づいてモデル出力を生成する。本方法は更に、それぞれのモデル出力を複数の測定された調整入力に比較することによって、各パラメータ推定モジュールに対する残差値を計算する段階と、計算された残差値に基づいて各パラメータ推定モジュールのノブを調整する段階と、パラメータ推定モジュールに対するノブの値及び残差値の変化に少なくとも部分的に基づいて、測定された調整入力又は基本入力に関連するセンサに障害があることを判断する段階とを含む
本発明の別の実施形態によれば、モデルベース制御を行うためのシステムがある。本システムは、複数の測定された調整入力を提供するためエンジンに関連付けられ、該エンジンの動作パラメータに各々関連付けられた１以上の第１のセンサと、エンジンに関連付けられた複数の基本入力を提供するためエンジンに関連付けられた１以上の第２のセンサとを含むことができる。本システムはまた、調整可能ノブを有する１以上の部品性能マップを各々が利用してモデル出力を生成する複数のパラメータ推定モジュールを含むことができ、各パラメータ推定モジュールが、動作パラメータのそれぞれと相関付けられた代替ノブを受け取ることによってエンジンの動作パラメータのそれぞれと独立して構成され、各パラメータ推定モジュールが、エンジンと関連付けられた基本入力及び制御変数に基づいてモデル出力を生成する。本システムは更に、それぞれのモデル出力を複数の測定された調整入力に比較することによって各パラメータ推定モジュールに対する残差値を計算し、該計算された残差値に基づいてその各々のノブが調整される１以上の算術演算モジュールと、パラメータ推定モジュールに対するノブの値及び残差値に基づいて、測定された調整入力に関連する第１のセンサ又は基本入力に関連する第２のセンサに障害があることを判断する決定モジュールとを含むことができる。
【０００７】
本発明の更に別の実施形態によれば、モデルベース制御を行うためのシステムがある。本システムは、複数の測定された調整入力を提供するためエンジンに関連付けられ、該エンジンの動作パラメータに各々関連付けられた１以上の第１のセンサと、エンジンに関連付けられた複数の基本入力を提供するため該エンジンに関連付けられた１以上の第２のセンサとを含むことができる。本システムはまた、調整可能ノブを有する１以上の部品性能マップを各々が利用してモデル出力を生成する複数のパラメータ推定手段を含むことができ、各パラメータ推定手段が、動作パラメータのそれぞれと相関付けられた代替ノブを受け取ることによってエンジンの動作パラメータのそれぞれと独立して構成され、各パラメータ推定手段が、エンジンと関連付けられた基本入力及び制御変数に基づいてモデル出力を生成する。本システムは更に、それぞれのモデル出力を複数の測定された調整入力に比較することによって各パラメータ推定手段に対する残差値を計算し、該計算された残差値に基づいてその各々のノブが調整される１以上の算術演算モジュールと、パラメータ推定手段に対するノブの値及び残差値に基づいて、測定された調整入力に関連する第１のセンサ又は基本入力に関連する第２のセンサに障害があることを判断する決定手段とを含むことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以上、本発明の態様を概括的に説明したが、次に、添付図面について述べる。各図面は必ずしも縮尺通りには描かれていない。
【０００９】
ここで、本発明の実施形態が示されている添付図面を参照しながら、以下で本発明をより詳細に説明する。しかしながら、本発明は、多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書で記載される実施形態に限定されるものと解釈すべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、この開示が完璧且つ完全なものとなり、当業者に対して本発明の範囲を伝えることになるように提供される。全体を通じて同じ数字は同じ要素を示している。
【００１０】
本発明の実施形態は、システム、方法、装置、及びコンピュータプログラム製品のブロック図及びフローチャート図を参照しながら以下で説明される。ブロック図及びフローチャート図の各ブロック、並びにブロック図及びフローチャート図におけるブロックの組み合わせはそれぞれ、コンピュータプログラム命令によって実施することができる点は理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、スイッチのような特定用途向けコンピュータ、又はマシンを提供するための他のプログラム可能データ処理装置上にロードすることができ、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上で実行する命令が、１以上のフローチャートブロックにおいて指定される機能を実施する手段をもたらすようにする。
【００１１】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリ内に記憶することができ、該メモリは、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置に特定の様式で機能するよう指示することができ、コンピュータ可読メモリ内に記憶された命令が、１以上のフローブロックで指定された機能を実施する命令手段を含む、製造物品を生成するようになる。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上にロードして一連の演算要素又はステップをコンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上で実施させて、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置上で実行する命令が、１以上のフローチャートブロックで指定された機能を実施するための要素又はステップを構成するようなコンピュータに実装されるプロセスを生成することができる。
【００１２】
従って、ブロック図及びフローチャート図のブロックは、指定された機能を実施する手段の組み合わせ、指定された機能を実施する要素又はステップの組み合わせ、及び指定された機能を実施するプログラム命令手段をサポートすることができる。また、ブロック図及びフローチャート図の各ブロック、及びブロック図及びフローチャート図内のブロックの組み合わせは、指定された機能、要素、又はステップを実施する特定用途向けハードウェアベースのコンピュータシステム、或いは特定用途向けハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせによって実施することができる点は理解されるであろう。
【００１３】
本発明の実施形態は、モデルベースのセンサ故障検出及び分離を実施するシステム及び方法を提供することができる。一般に、以下で説明するノブ安定性、及び／又はモデル出力と測定された調整入力との間の差異−すなわち残差は、１以上の障害のある調整入力センサ又は基本入力センサを判断するために監視することができる。調整入力センサ又は基本入力センサの障害が検出されると、それぞれのセンサに関連する入力を検出して分離することができる。本発明の他の実施形態はまた、検出及び分離された障害のあるセンサの適応を可能にすることができる。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態によるモデルベースのセンサ故障検出及び分離を可能にするシステム１００の実施例を示す。システム１００は、モデルベース制御（ＭＢＣ）モジュール１０２、ガスタービンエンジンのようなエンジン１０４、１以上のアクチュエータ１０６、１以上のセンサ１０８、パラメータ推定モジュール１１０、及び故障検出及び分離（ＦＤＩ）モジュール１３２を含むことができる。これらの部品の各々は以下で更に詳細に説明する。以下で説明するもの以外の他の部品は、本発明の実施形態から逸脱することなくシステム１００に含むことができる。
【００１５】
本発明の実施形態によれば、ＭＢＣモジュール１０２は、エンジン１０４に関連するアクチュエータ１０６に制御変数１１２を提供することによりエンジン１０４を動作させることができる。一例として、これらの制御変数１１２は、流量、入口ベーン位置、及び入口抽気加熱空気流量を含むことができる。制御変数１１２の受け取りに応答して、アクチュエータ１０６は、これに相応してエンジンの１以上の位置、速度、又は他のパラメータを調整することができる。エンジン１０４の運転中、調整入力センサ又は基本入力センサを含むことができる１以上のセンサ１０８は、調整入力の測定値１１４及び周囲変数１１６などの基本入力をそれぞれ生成することができる。調整入力１１４の実施例は、圧縮機吐出圧力（ＰＣＤ）、圧縮機吐出温度（ＴＣＤ）、排気温度（Ｔｘ）、出力（ＭＷ）、及び圧縮機入口温度（ＣＩＴ）の１以上のベクトルを含むことができる。周囲変数１１６及び制御変数１１２を含む基本入力の実施例は、周囲温度、圧力、絶対湿度、入口圧力損失、排気圧力損失、マニホルド圧力、シャフト回転速度、入口抽気加熱空気流量、燃料流量、入口ガイドベーン位置の１以上のベクトルを含むことができる。調整入力１１４及び基本入力の実施例を上記で例示してきたが、本発明の他の実施形態による他の多くの調整入力及び基本入力が利用可能である点は理解されるであろう。
【００１６】
図１はまた、１以上の部品性能マップを含むことができるパラメータ推定モジュール１１０を含む。部品性能マップは、エンジン１０４の期待される運転パラメータにシステムモデルを提供することができる。部品性能マップは、以下で説明するように、１以上のノブを更新することによって調整することができる。パラメータ推定モジュール１１０はまた、１以上のノブを調整又は更新するために、Ｋａｌｍａｎフィルタを含む１以上のフィルタを含むか、又は該フィルタで動作するよう構成することができる。Ｋａｌｍａｎフィルタはまた、本発明の実施形態によれば、線形二次推定（ＬＱＥ）とも呼ぶことができる。加えて、Ｋａｌｍａｎフィルタの定式は、単純Ｋａｌｍａｎフィルタから、拡張フィルタ、情報フィルタ、Ｂｉｅｒｍａｎ及びＴｈｏｒｎｔｏｎ他によって作られた種々の平方根フィルタに及ぶことができる。
【００１７】
パラメータ推定モジュール１１０は、ＭＢＣモジュール１０２から制御変数１１２、並びに１以上のセンサ１０８から測定された周囲変数１１６を受け取ることができる。周囲変数１１６を用いると、パラメータ推定モジュール１１０は、場合によってはベクトルの形態でＭＢＣモジュール１０２に提供することができるモデル出力１１８を求めることができる。モデル出力１１８は、受け取った制御変数１１２と測定された周囲変数１１６とが与えられた場合、エンジン１０４の運転中に測定することが期待される調整入力パラメータを含むことができる。
【００１８】
モデル出力１１８の数及びタイプは、測定された調整入力１１４の同様の数及びタイプに相当することができる。従って、パラメータ推定モジュール１１０から生成されたモデル出力１１８は、一対一方式で測定された調整入力１１４と比較され、残差１２０を生成することができる。実際、残差１２０は、場合によっては合計又は減算モジュールなどの算術演算モジュール１１９を用いて、本発明の実施形態に従ってモデル出力１１８と測定された調整入力１１４との間の差分として算出することができる。図１には示されていないが、本発明の実施形態によれば、算術演算モジュール１１９は、上述のフィルタ（例えば、Ｋａｌｍａｎフィルタ）の部品を形成することができる。
【００１９】
算術演算モジュール１１９によって生成される残差１２０は、特にモデル出力１１８及び測定された調整入力１１４がベクトル形式において同様である場合には、ベクトル形式とすることができる。本発明の例示的な実施形態によれば、残差１２０は、限定ではないが、ＰＣＤ、ＴＣＤ、Ｔｘ、及びＭＷ残差の１以上を含むことができる。これらの残差１２０は、パラメータ推定モジュール１１０で利用する部品性能マップ（例えばシステムモデル）を調整するのに用いられる幾つかの乗算器又はノブを更新する目的で、パラメータ推定モジュール１１０により受け取られ分析することができる。更に、記憶されているノブは、場合によっては不揮発性メモリ（ＮＯＶＲＡＭ）において記憶又は更新することができる。記憶されたノブは、調整入力センサ１０８の障害の際にはメモリから取り出されて、ＦＤＩモジュール１３２又はＭＢＣモジュール１０２に対する代替のノブに値を提供することができる。
【００２０】
図２は、一実施形態によるパラメータ推定モジュール１１０のノブを調整する１つの実施例を示している。図２では、システムモデル１５２は、パラメータ推定モジュール１１０の１以上の部品性能マップを含むことができる。システムモデル１５２によって生成されたモデル出力１１８及び測定された調整入力１１４は、Ｋａｌｍａｎフィルタ１５４に提供することができ、これらは、パラメータ推定モジュール１１０の部品を形成することができ、或いはパラメータ推定モジュール１１０と関連付けることができる。モデル出力１１８及び測定された調整入力１１４の各々は、算術演算モジュール１１９が残差１２０を生成する前に正規化することができる。次いで、残差１２０がオンラインＫａｌｍａｎフィルタゲイン計算１５６により処理される。図２に示すように、オンラインＫａｌｍａｎフィルタゲイン計算１５６は、ある共分散計算に基づくことができる。オンラインＫａｌｍａｎフィルタゲイン計算１５６に続いて、フィルタ１５４及び正規化の幾つかの演算を実施し、ノブ１６０の推定値を生成することができる。次に、ノブ１６０は、メモリ１５８内に記憶され、システムモデル１５２に提供することができる。本発明の１つの実施形態によれば、記憶する前に、時間期間τにわたりフィルタモジュール１６２を用いてノブを調整（例えば、平均化）することができる。幾つかの実施形態において、時間期間τは、ノブ１６０が長い時間にわたりゆっくりと調整することができるように、長い時間期間（例えば数時間）であってもよい。このゆっくりとしたノブ１６０の調整は、測定された調整入力１１４又は測定された周囲変数１１６の一時的変動がノブ１６０に対する大きな調整を生じないようにする助けとすることができる。
【００２１】
図１を再度参照すると、ＦＤＩモジュール１３２は、制御変数１１２、測定された調整入力１１４、及び他の基本入力（例えば、測定された周囲変数１１６）を受け取ることができる。これらの受け取った入力を用いると、ＦＤＩモジュール１３２は、測定された調整入力センサ及び基本入力センサの１つに障害があるかどうかを判定することができる。ＦＤＩモジュール１３２がセンサの１つに障害を検出した場合、該ＦＤＩモジュール１３２は、パラメータ推定モジュール１１０及び／又はＭＢＣモジュール１０２に対して障害／適応信号を用いて、該障害を識別し、及び／又は他の方法で障害に適応することができる。図３及び４で更に説明されるように、ＭＢＣモジュール１０２は、Ｋａｌｍａｎフィルタ群、安定モジュール、スレッショルド判定モジュール、及び決定モジュールを含むことができ、これらは、互いに相互作用して、調整入力センサ１０８又は基本入力センサ１０８が障害があるかどうか、従って、ノブ又は残差１２０に不安定が生じているかどうかを判断する。
【００２２】
システム１００について全体的に説明したが、次に、ＦＤＩモジュール１３２の部品及び動作を図３及び４を参照しながらより詳細に説明する。図３に示すように、ＦＤＩモジュール１３２は、図１及び２に関して上述したパラメータ推定モジュール１１０と同時に動作することができる。一般に、ＦＤＩモジュール１３２は、調整入力又は基本入力センサ１０８の１以上の障害を識別し、或いは他の方法で障害を判断することができる。動作中、ＦＤＩモジュール１３２は、測定された調整入力１１４、制御変数１１２、及び測定された周囲変数１１６を受け取ることができる。加えて、ＦＤＩモジュール１３２はまた、メモリ１５８（例えばＮＯＶＲＡＭ）から引き出された１以上の代替ノブ２０６を受け取ることができる。ＦＤＩモジュール１３２は、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８、安定モジュール２１０、スレッショルド判定モジュール２１２、及び決定モジュール２１４から構成することができる。ＦＤＩモジュール１３２の各モジュールは別個に示されているが、これらは、本発明の実施形態から逸脱することなく、単一のモジュールの一部として設けることもできる点は理解されるであろう。
【００２３】
ここで、ＦＤＩモジュール１３２の動作を図４を参照しながらより詳細に議論する。図４に示すように、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８は、複数のパラメータ推定モジュール２５２Ａ〜Ｎと、対応する複数の算術演算モジュール２５３Ａ〜Ｎとを含むことができる。パラメータ推定モジュール２５２Ａ〜Ｎ及び算術演算モジュール２５３Ａ〜Ｎの数Ｎは、測定された調整入力１１４の変数の数に相当することができる。例えば、図４の測定された調整入力１１４は、以下の４つの調整入力：すなわち、（１）圧縮機吐出圧力（ＰＣＤ）、（２）圧縮機吐出温度（ＴＣＤ）、（３）排気温度（Ｔｘ）、及び（４）出力（ＭＷ）を含むことができる。これに応じて、４つのパラメータ推定モジュール２５２Ａ〜Ｎ及び４つの算術演算モジュール２５３Ａ〜Ｎが存在することができる。４つのパラメータ推定モジュール２５２Ａ〜Ｎの各々は、測定された調整入力１１４内の変数の単一の変数とは独立して動作することができる。詳細には、測定された調整入力１１４の４つの変数が存在する場合には、４つのパラメータ推定モジュール２５２Ａ〜Ｎの各々は、１つを除いた全ての測定された調整入力１１４（４つのうちの３つ）と共に動作することができる。各パラメータ推定モジュール２５２Ａ〜Ｎは、欠落した調整入力１１４に相関付けられた代替ノブ２０６を受け取ることによって、欠落調整入力１１４を補償することができる。
【００２４】
一例として図４に示すように、パラメータ推定モジュール２５２Ａは、ＰＣＤとは独立して動作することができる。これに応じて、パラメータ推定モジュール２５２Ａは、場合によってはメモリ１５８から取り出され、ＰＣＤと相関付けられる圧縮機流量ＫＣＭＰ＿ＦＬＷ代替ノブ２０６を受け取ることができる。パラメータ推定モジュール２５２Ａはまた、制御変数１１２及び測定された周囲変数１１６を受け取り、モデル出力２５６Ａを生成することができる。次いで、モデル出力２５６Ａは、測定された調整入力１１４と比較することができ、残差２５４Ａを生成することができる。ＰＣＤ残差に加えて残差２５４Ａは、何らかのノブ２５８Ａを調整するかどうかを判断するために、パラメータ推定モジュール２５２Ａが使用することができる。追加の処理のために、残差２５４Ａ及びノブ２５８Ａは、安定モジュール２１０、スレッショルド判定モジュール２１２、及び決定モジュール２１４に提供することができる。
【００２５】
同様に、パラメータ推定モジュール２５２Ｂは、ＴＣＤとは独立して動作することができ、ＴＣＤに相関付けられた圧縮機効率ＫＣＭＰ＿ＥＴＡ代替ノブ２０６を受け取ることができる。パラメータ推定モジュール２５２Ｂはまた、制御変数１１２及び測定された周囲変数１１６を受け取り、モデル出力２５６Ｂを生成することができる。次いで、モデル出力２５６Ｂは、測定された調整入力１１４と比較することができ、残差２５４Ｂを生成することができる。ＴＣＤ残差に加えて残差２５４Ｂは、何らかのノブ２５８Ｂを調整するかどうかを判断するために、パラメータ推定モジュール２５２Ｂが使用することができる。追加の処理のために、残差２５４Ｂ及びノブ２５８Ｂは、安定モジュール２１０、スレッショルド判定モジュール２１２、及び決定モジュール２１４に提供することができる。
【００２６】
同様に、パラメータ推定モジュール２５２Ｃは、Ｔｘとは独立して動作することができ、Ｔｘに相関付けられた燃料流量ノブＫＦ＿ＦＬＷ代替ノブ２０６を受け取ることができる。パラメータ推定モジュール２５２Ｃはまた、制御変数１１２及び測定された周囲変数１１６を受け取り、モデル出力２５６Ｃを生成することができる。次いで、モデル出力２５６Ｃは、測定された調整入力１１４と比較することができ、残差２５４Ｃが生成される。Ｔｘ残差に加えて残差２５４Ｃは、何らかのノブ２５８Ｃを調整するかどうかを判断するために、パラメータ推定モジュール２５２Ｃが使用することができる。追加の処理のために、残差２５４Ｃ及びノブ２５８Ｃは、安定モジュール２１０、スレッショルド判定モジュール２１２、及び決定モジュール２１４に提供することができる。
【００２７】
最後に、パラメータ推定モジュール２５２Ｎは、ＭＷとは独立して動作することができ、ＭＷに相関付けられたタービン効率ＫＴＲＢ＿ＥＴＡ代替ノブ２０６を受け取ることができる。パラメータ推定モジュール２５２Ｎはまた、制御変数１１２及び測定された周囲変数１１６を受け取り、モデル出力２５６Ｎを生成することができる。次いで、モデル出力２５６Ｎは、測定された調整入力１１４と比較することができ、残差２５４Ｎが生成される。ＭＷ残差に加えて残差２５４Ｎは、何らかのノブ２５８Ｎを調整するかどうかを判断するために、パラメータ推定モジュール２５２Ｎが使用することができる。追加の処理のために、残差２５４Ｎ及びノブ２５８Ｎは、安定モジュール２１０、スレッショルド判定モジュール２１２、及び決定モジュール２１４が利用可能である。
【００２８】
一般に、安定モジュール２１０は、ＦＤＩモジュール１３２が、ノブ２０６、及び／又は２５４ＡのＰＣＤ残差、２５４ＢのＴＣＤ残差、２５４ＣのＴｘ残差、２５４ＮのＭＷ残差のような特定残差２５４Ａ−Ｎの安定性の１以上のゲージを計算するのに用いることができる。スレッショルド判定モジュール２１２は、これらの安定性ゲージが、予め設定されたスレッショルドとすることができる１以上のスレッショルド（例えば、粗いスレッショルド、細かいスレッショルド）を超えるかどうかを判断することができる。以下でより詳細に説明するように、１以上のスレッショルドを超えた場合には、決定モジュール２１４は、調整入力センサ１０８が障害があるかどうか、又は基本入力センサ１０８が障害があるかどうかを判断することができる。
【００２９】
図５は、ＦＤＩモジュール１３２により提供される障害検出方法の概略である。ステップ３０２で、ＦＤＩモジュール１３２は、上述のように測定された調整入力、基本入力、及び代替ノブを受け取ることができる。ステップ３０４で、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８は、受け取った入力を処理して、残差及びノブ状態を生成することができる。ステップ３０６で、残差及びノブ状態は、安定モジュール２１０により処理され、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８全体についての合計ノブ安定ゲージ及び合計残差安定ゲージを決定することができる。加えて、安定モジュール２１０は、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８内の各Ｋａｌｍａｎフィルタの特定の安定ゲージ及び特定の残差安定ゲージを決定することができる。ステップ３０８では、スレッショルド判定モジュール２１２は、合計の又は個々の安定ゲージを分析し、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８内の各Ｋａｌｍａｎフィルタの安定シグニチャを判定することができる。次いで、これらの安定シグニチャは、ステップ３１０で与えられるように、何らかのセンサ障害に関する判定のため決定モジュール２１４に提供することができる。
【００３０】
図６及び７は、図５のステップ３０６に記載される安定ゲージを決定するための例示的な実施例を提供する。詳細には、図６は、本発明の実施形態によるノブ安定ゲージを決定するプロセスの実施例を示している。図６に示すように、それぞれのＫａｌｍａｎフィルタｊ４０４と関連する各ノブｉ４０２は、短い時間定数Ｔlight（例えば、１〜３０秒などの短い時間期間）ラグフィルタと、長い時間定数Ｔheavy（例えば、９０〜２，０００秒などの長い時間期間）ラグフィルタとを用いて処理することができる。短い時間定数Ｔlightラグフィルタ及び長い時間定数Ｔheavyラグフィルタにより各ノブｉ４０２が処理された後、結果として得られる信号を差し引き、デルタｉ信号４０６を生成することができる。次に、各ノブｉのデルタｉ信号４０６は、以下のアルゴリズにより処理され、それぞれのＫａｌｍａｎフィルタｊノブ安定ゲージ（ｄＣＲｊ）４０８を生成することができる。
【００３１】
【数１】
2009041565.tif 000003
ここで、Ｋａｌｍａｎフィルタｊにつき４つのノブｉがあると仮定する。Ｋａｌｍａｎフィルタｊに対してノブ安定ゲージ（ｄＣＲｊ）４０８が求められると、以下のアルゴリズにより合計ノブ安定ゲージ４１０を求めることができる。
【００３２】
【数２】
2009041565.tif 000004
ここで、４つのＫａｌｍａｎフィルタｊだけがあると仮定している。上述のアルゴリズムは、本発明の実施形態から逸脱することなく、種々の数のＫａｌｍａｎフィルタ及びＫａｌｍａｎフィルタにつき種々の数のノブを有するシステムに拡張することができる点は、当業者には理解されるであろう。
【００３３】
図７は、本発明の実施形態による残差安定ゲージを決定するプロセスを示している。図７では、各Ｋａｌｍａｎフィルタｉに対する残差ｄｙi４５２は、短い時間定数Ｔlightラグフィルタ及び長い時間定数Ｔheavyラグフィルタを用いて処理することができる。短い時間定数Ｔlightラグフィルタ及び長い時間定数Ｔheavyラグフィルタにより各残差ｄｙi４５２が処理された後、結果として得られる信号を差し引き、デルタｊ信号４５４を生成する。合計の残差安定ゲージ４５６は、以下のアルゴリズにより求めることができる。
【００３４】
【数３】
2009041565.tif 000005
ここで、４つのＫａｌｍａｎフィルタｉだけがあると仮定している。上述のアルゴリズムは、本発明の実施形態から逸脱することなく、種々の数のＫａｌｍａｎフィルタｉを有するシステムに拡張することができる点は、理解されるであろう。
【００３５】
ここで、図８を参照すると、本発明の実施形態による図５のステップ３０８及び３１０のスレッショルド判定モジュール２１２及び決定モジュール２１４の動作の実施例が提供される。図５のステップ３０８及び３１０並びに他のステップは別個に示されているが、本発明の実施形態から逸脱することなく、これらを組みあわせて単一のステップにすることもできる。更に、図８の実施例では、測定された調整入力の４つの変数（例えば、ＰＣＤ、ＴＣＤ、Ｔｘ、及びＭＷ）のうちの１つに関連するセンサの障害を検出するために、Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群２０８に４つのＫａｌｍａｎフィルタがあると仮定している。しかしながら、Ｋａｌｍａｎフィルタの数は、本発明の実施形態に従って、測定された調整入力内の変数の数に応じて調整することができる点は理解されるであろう。
【００３６】
更に図８を参照すると、合計のノブ安定ゲージ４８２が第１のスレッショルドＴＧ１を超え、合計の残差安定ゲージ４８４が第２のスレッショルドＴＧ２を超えた場合には、実施可能な調整入力又は基本入力センサ障害が存在する可能性がある。次に処理は、スレッショルド判定モジュール２１２の部品とすることができる粗いスレッショルドモジュール４８８に進み、４つのうちの３つのそれぞれのＫａｌｍａｎフィルタ（ＫＦ）ノブ安定ゲージがそれぞれの粗いスレッショルドＣＧ１〜４を超えるかどうかを判断する。超えない場合には、決定モジュール２１４により障害は検出されない。超えた場合には、処理は細かいスレッショルドモジュール４９０に進み、そのそれぞれの粗いスレッショルドＣＧ１〜４を超えない識別Ｋａｌｍａｎフィルタノブ安定ゲージを調べる。詳細には、細かいスレッショルドモジュール４９０は、識別Ｋａｌｍａｎフィルタノブ安定ゲージがそれぞれの細かいスレッショルドＦＧ１〜ＦＧ４を超えるかどうかを判断することができる。特定のＫａｌｍａｎフィルタノブ安定ゲージがそれぞれの細かいスレッショルドＦＧ１〜ＦＧ４を超えない場合には、安定シグニチャは、４つのうちの３つのＫａｌｍａｎフィルタがそのそれぞれのスレッショルドを超えるが、１つのＫａｌｍａｎフィルタはそのスレッショルドを超えないことを定める。安定シグニチャに基づいて、決定モジュール２１４は調整入力の障害１２２を判定することができる。
【００３７】
更に例示的な実施例として、図９は、４つのＫａｌｍａｎフィルタの各々に対する実施可能な安定シグニチャの１つの実施例を提供する。図９では、本発明の態様によれば、Ｋａｌｍａｎ１フィルタはＰＣＤとは独立して動作することができ：Ｋａｌｍａｎ２フィルタはＴＣＤとは独立して動作することができ：Ｋａｌｍａｎ３フィルタはＴｘとは独立して動作することができ：Ｋａｌｍａｎ４フィルタはＭＷとは独立して動作することができる。従って、例えば、図６の第１の行に関して、Ｋａｌｍａｎ１フィルタがそれぞれのスレッショルドを超えず、且つＫａｌｍａｎ２〜４の全てがそれぞれのスレッショルドを超える場合には、こうした安定シグニチャは、ＰＣＤセンサが障害があることを表示することができる。図１０は、４つのうちの３つのＫａｌｍａｎフィルタがそれぞれのスレッショルドを超えると共に、１つのＫａｌｍａｎフィルタがそのスレッショルドを超えないことになる、ＰＣＤセンサの故障などの説明図を提供する。
【００３８】
再度図８を参照すると、代替として、細かいスレッショルドモジュール３２０は、識別Ｋａｌｍａｎフィルタノブ安定ゲージがそのそれぞれの細かいスレッショルドＦＧ１〜ＦＧ４を超えないことを判断することもできる。この状況の１つの実施例は、図１１の説明図により提供される。この場合、安定シグニチャは、４つのＫａｌｍａｎフィルタ全てがそれぞれのスレッショルドを超えており、特定の調整入力障害を識別することができないことを定める。代わりに、決定モジュール２１４は、相対的安定ゲージを計算して、故障検出時点での相対的安定ゲージの値と各基本入力障害に対して固有の予め定められた確率密度関数とに基づいて特定の基本入力障害の確率を比較することによって、基本入力センサ障害を識別することができる。決定モジュール２１４は、最大確率を有する仮説的基本入力障害を認めることによって基本入力障害を識別することができる。決定モジュール２１４は基本入力障害１２２を判断することができる。
【００３９】
図１２は、決定モジュール２１４が基本入力障害１２２を判断する方法の例示的な実施例を提供する。図１２に示すように、決定モジュール２１４は、確率モジュール６０２と選択モジュール６０４とを含む。確率モジュール６０２は、安定モジュール２１０
により相対ノブ安定ゲージと相対残差安定ゲージとを受け取ることができる。障害が検出される間、相対ノブ安定ゲージは、この時点で合計ノブ安定ゲージにより個々のノブ安定ゲージ区分を用いて計算される。同様に、相対残差安定ゲージは、合計残差安定ゲージにより個々の残差安定ゲージ区分を用いて計算される。次いで、確率モジュール６０２は、相対安定ゲージを用いて、各Ｈｉ仮説（Ｐａｍｂ障害、ＣＴＩＭ障害、その他などのｉ番目の基本入力センサ故障）の確率を計算することができる。各仮説は、相対安定ゲージのスペース内に、シミュレーションにより予め定められた平均及び標準偏差を備えた確率的ガウス分布により記述される。相対安定ゲージでのこれらのガウス分布を提供することにより、各仮説の確率が得られる。次いで、これらの確率は選択モジュール６０４に提供され、最大尤度でｉ番目のセンサ故障の仮説Ｈｉが認められる。
【００４０】
本明細書で記載される本発明の多くの修正形態及び他の実施形態は、これらの発明が上記の明細書及び添付図面において提示される本教示の利点を有することは、当業者であれば想起されるであろう。従って、本発明は、開示された特定の実施形態に限定されるものではなく、修正形態及び他の実施形態を添付の請求項の範囲内に含めるものとする点を理解されたい。特定の用語が本明細書で使用されるが、これらは、限定の目的ではなく一般的且つ説明の意味で使用されている。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態によるセンサ故障検出及び分離のシステムを示す図。
【図２】本発明の実施形態によるパラメータ推定モジュールのノブの調整の実施例を示す図。
【図３】本発明の実施形態による故障検出及び分離（ＦＤＩ）モジュールの部品及び動作を示す図。
【図４】本発明の実施形態による故障検出及び分離（ＦＤＩ）モジュールの部品及び動作を示す図。
【図５】本発明の実施形態によるＦＤＩモジュールによって提供される障害検出法の概略図。
【図６】本発明の実施形態による安定ゲージを決定する例示的な実施例を示す図。
【図７】本発明の実施形態による安定ゲージを決定する例示的な実施例を示す図。
【図８】本発明の実施形態によるスレッショルド判定モジュール及び決定モジュールの動作の実施例を示す図。
【図９】本発明の実施形態による例示的なＫａｌｍａｎフィルタの実施可能な安定シグニチャの実施例を示す図。
【図１０】本発明の実施形態による、調整入力センサ障害及び基本入力センサ障害を仮定した場合のＫａｌｍａｎフィルタの安定シグニチャを示す図。
【図１１】本発明の実施形態による、調整入力センサ障害及び基本入力センサ障害を仮定した場合のＫａｌｍａｎフィルタの安定シグニチャを示す図。
【図１２】本発明の実施形態による基本入力障害の判定の例示的な実施例を示す図。
【符号の説明】
【００４２】
１００  システム
１０２  モデルベース（ＭＢＣ）制御モジュール
１０４  エンジン
１０６  アクチュエータ
１０８  センサ
１１０  パラメータ推定モジュール
１１２  制御変数
１１４  調整入力
１１６  周囲変数
１１８  モデル出力
１１９  算術演算モジュール
１２０  残差
１２２  障害／適応信号
１３２  ＦＤＩモジュール
１５２  システムモデル
１５４  Ｋａｌｍａｎフィルタ
１５６  オンラインＫａｌｍａｎフィルタゲイン計算
１５８  メモリ
１６０  ノブ
１６２  フィルタモジュール
２０６  代替ノブ
２０８    Ｎ  Ｋａｌｍａｎフィルタ群
２１０  安定モジュール
２１２  スレッショルド判定モジュール
２１４  決定モジュール
２５２Ａ−Ｎ  パラメータ推定モジュールｓ
２５３Ａ−Ｎ  算術演算モジュールｓ
２５４Ａ−Ｎ  残差
２５６Ａ−Ｎ  モデル出力
２５８Ａ−Ｎ  ノブ
３０２、３０４、３０６、３０８、３１０  ステップ
４０２  ノブｉ
４０４  Ｋａｌｍａｎフィルタｊ
４０６  デルタｉ信号
４０８  Ｋａｌｍａｎｊノブ安定ゲージ（ｄＣＲｊ）
４１０  合計のノブ安定ゲージ
４５２  残差ｄｙｉ
４５４  デルタｉ信号
４５６  合計の残差安定ゲージ
４８２  合計のノブ安定ゲージ
４８４  合計の残差安定ゲージ
４８６  ブロック
４８８  粗いスレッショルドモジュール
４９０  細かいスレッショルドモジュール
６０２  確率モジュール
６０４  選択モジュール
【図１】
2009041565.tif 000006
【図２】
2009041565.tif 000007
【図３】
2009041565.tif 000008
【図４】
2009041565.tif 000009
【図５】
2009041565.tif 000010
【図６】
2009041565.tif 000011
【図７】
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【図８】
2009041565.tif 000013
【図１２】
2009041565.tif 000014
【図９】
2009041565.tif 000015
【図１０】
2009041565.tif 000016
【図１１】
2009041565.tif 000017