專利名稱：基于模型的傳感器故障檢測和隔離的系統和方法
技術領域：
本發明的方面 一般涉及傳感器故障檢測和隔離，更具體地涉及對于 諸如燃氣渦輪發動機的發動機的基于模型的傳感器故障檢測和隔離。
背景技術：
當前燃氣渦輪發動機的控制和操作嚴重依賴于從傳感器接收的信 息。具體來說，由控制模型使用從傳感器接收的數據以確定是否要做出 任何控制調節。然而，當一個或多個傳感器出故障或者要不然提供不準 確的數據時，控制模型不會有效地操作燃氣渦輪發動機。
當前的故障檢測和隔離方法僅在利用的系統模型匹配實際的系統 操作時才是有效的。實際上，當利用的系統模型不匹配實際的系統操作 時，那么經常發生傳感器故障漏檢和錯誤的故障檢測。因此，工業中需 要用于提高控制系統可靠性的基于模型的傳感器故障檢測和隔離
(FDI)。
發明內容
本發明實施例的技術效果是，在諸如燃氣渦輪發動機的發動機的基 于模型的控制中使用的傳感器的故障的檢測，隔離和適應。
本發明的實施例可以提供用于提高控制系統可靠性的基于模型的 傳感器故障檢測和隔離(FDI)。利用這種基于模型的FDI,可以檢測并 隔離故障的傳感器。接著可以用模型估計值替換該故障的傳感器的輸 入，從而可以在線調節系統^t型來跟隨實際的系統操作。
根據本發明的一個實施例，有一種提供基于模型的控制的方法。該 方法可以包括接收多個測量的調諧輸入，其中每個測量的調諧輸入與 發動機的工作參數關聯；以及提供多個參數估計;漠塊，其中每個參數估 計模塊利用一個或多個具有可調整的調節器(knob)的部件性能圖來生 成模型輸出，其中每個參數估計模塊通過接收與發動機的工作參數中相 應的一個相關的代用調節器，而獨立于工作參數中該相應的一個參數進 行設置，并且其中每個參數估計模塊基于與發動機關聯的基本輸入和控
制變量來生成模型輸出。該方法還可以包括通過將相應的模型輸出與多
個測量的調諧輸入比較，計算每個參數估計模塊的殘值；基于計算的殘 值調節每個參數估計模塊的調節器；以及至少部分基于參數估計模塊的 調節器的值和殘值的改變，確定與測量的調諧輸入或者基本輸入關聯的 傳感器故障。
根據本發明的另 一個實施例，有一種提供基于模型的控制的系統。 該系統可以包括與發動機關聯的一個或多個第一傳感器用于提供多個 測量的調諧輸入，其中每個測量的調諧輸入與發動機的工作參數關聯； 以及與發動機關聯的一個或多個第二傳感器，提供與發動機關聯的多個 基本輸入。該系統還可以包括多個參數估計模塊，其中每個參數估計模 塊利用一個或多個具有可調整的調節器的部件性能圖來生成模型輸出， 其中每個參數估計模塊，通過接收與發動機的工作參數中相應的一個相 關的代用調節器，而獨立于工作參數中該相應的一個參數進行配置，并 且其中每個參數估計模塊基于與發動機關聯的基本輸入和控制變量生 成模型輸出。該系統還可以包括 一個或多個算術運算模塊，通過將相 應的模型輸出與多個測量的調諧輸入比較，計算每個參數估計模塊的殘 值，其中基于計算的殘值調整每個參數估計模塊的調節器；以及決定模 塊，基于參數估計模塊的調節器的值和殘值來確定與測量的調諧輸入關 聯的第一傳感器或者與基本輸入關聯的第二傳感器故障。
根據本發明再一個實施例，有一種提供基于模型的控制的系統。該 系統可以包括與發動機關聯的一個或多個第一傳感器用于提供多個測 量的調諧輸入，其中每個測量的調諧輸入與發動機的工作參數關聯；以 及與發動機關聯的一個或多個第二傳感器，提供與發動機關聯的多個基 本輸入。該系統還可以包括多個參數估計裝置，其中每個參數估計裝置 利用一個或多個具有可調整的調節器的部件性能圖來生成模型輸出，其 中每個參數估計裝置通過接收與發動機的工作參數中相應的一個相關 的代用調節器，而獨立于工作參數中該相應的一個參數進行配置，并且 其中每個參數估計裝置基于與發動機關聯的基本輸入和控制變量生成
模型輸出。該系統還可以包括 一個或多個算術運算模塊，通過將相應 的模型輸出與多個測量的調諧輸入比較，計算每個參數估計裝置的殘 值，其中基于計算的殘值調整每個參數估計裝置的調節器；以及決定裝 置，基于參數估計裝置的調節器的值和殘值，確定與測量的調諧輸入關
聯的第一傳感器或者與基本輸入關聯的第二傳感器故障。
已經這樣以一般的術語描述了本發明的各方面，現參照附圖，這些
附圖不一定按比例繪制，其中
圖1示出根據本發明的實施例，用于傳感器故障檢測和隔離的系統。 圖2示出根據本發明的實施例，調整參數估計模塊的調節器(knob)
的示例；
圖3和4示出根據本發明的實施例，故障檢測和隔離(FDI)模塊 的部件和操作。
圖5提供根據本發明的實施例，由FDI模塊提供的故障檢測方法的 概觀。
圖6和7提供根據本發明的實施例，確定穩定性度量的示例。 圖8提供根據本發明的實施例，閾值確定模塊和決定模塊的操作的 示例。
圖9提供根據本發明的實施例，示例性卡爾曼濾波器可能的穩定性 凈爭;f正(signature)的示例。
圖10和11示出根據本發明的實施例，在給定調諧輸入傳感器故障 和基本輸入傳感器故障下，卡爾曼濾波器(Kalman Filter)的穩定性 特征。
圖12提供根據本發明的實施例，確定基本輸入故障的示例。
具體實施例方式
此后將參照附圖更全面地描述本發明，附圖中示出了本發明的實施 例。然而，本發明可以很多不同的形式實施并且不應被解釋為受限于這 里提出的實施例；實際上，提供這些實施例以便本公開將透徹和完整， 并且將完全地傳遞本發明的范圍給本領域技術人員。通篇中相同的附圖 標記指相同的要素。
下面參照系統、方法、設備和計算機程序產品的框圖和流程圖示例 說明描述本發明的實施例。將理解框圖和流程圖示例的每個框，以及框 圖和流程圖示例中的框的組合，可以分別由計算機程序指令實施。這些 計算機程序指令可以加載到通用目的計算機、諸如交換器的專用計算 機、或者其他可編程數據處理設備上來產生機器，使得在計算機或者其
他可編程數據處理設備上執行的指令，產生實施流程圖框或多個框中指
定的功能的裝置。
這些計算機程序指令也可以存儲在計算機可讀存儲器中，指導計算
機或其他可編程數據處理設備以特定方式行使功能，使得存儲在計算機 可讀存儲器中的指令產生包括實施流程圖框或多個框中指定的功能的 指令裝置的制造產品。計算機程序指令也可以加載到計算機或其他可編 程數據處理設備上，以使得在計算機或其他可編程數據處理設備上執行 一系列操作要素或步驟，以產生計算機實施的工藝，使得在該計算機或 其他可編程數據處理設備上執行的所述指令提供實施流程圖框或多個 框中指定的功能的要素或步驟。
從而，框圖和流程圖示例說明的框可以支持執行指定的功能的裝置 的組合，執行指定的功能的要素或步驟的組合，以及執行指定的功能的 程序指令手段。還將理解框圖和流程圖示例說明的每個框，以及框圖和 流程圖示例說明的框的組合，可以通過執行指定的功能、要素或步驟的 基于專用硬件的計算機系統，或者專用硬件和計算機指令的組合實施。
本發明的實施例可以提供執行基于模型的傳感器故障檢測和隔離 的系統和方法。大體上，如下所述的調節器穩定性，和/或模型輸出和 測量的調諧輸入之間的差異 一 即殘值 一 可以;故監控，以確定 一 個或多個 故障調諧輸入傳感器或基本輸入傳感器。 一旦檢測到調諧輸入傳感器或 基本輸入傳感器故障，可以檢測并隔離與相應的傳感器關聯的輸入。本 發明的其他實施例還可以提供檢測的和隔離的故障傳感器的適應
(accommodation)。
圖1示出根據本發明實施例，為基于模型的傳感器故障檢測和隔離 提供了系統100的示例。系統100可以包括基于模型的控制(MBC)模 塊102,諸如燃氣渦輪發動機的發動機104， 一個或多個致動器106, — 個或多個傳感器108,參數估計模塊110，以及故障檢測和隔離(FDI) 模塊102。下面會進一步詳細描述這些部件中的每一個。將認識到在不 偏離本發明的實施例的情況下除了下面描述的那些之外的其它部件也 可以包4舌在系統100中。
根據本發明的實施例，MBC;f莫塊102可以通過提供控制變量112到 與發動機104關聯的致動器106，來操作發動機104。作為示例，這些 控制變量104可以包括燃料流，入口導向葉片位置，以及入口放出熱氣
流。為對接收的控制變量112作出響應，致動器106可以相應地調整發 動機104的一個或多個位置、速度或其它參數。在發動機104的操作期 間，包括調諧輸入傳感器和基本輸入傳感器的一個或多個傳感器108， 可以分別生成調諧輸入114和諸如環境變量116的基本輸入的測量值。 調諧輸入114的示例可以包括下列中的一個或多個的向量壓縮機排出 壓力(PCD)，壓縮機排出溫度(TCD),排氣溫度(Tx),輸出功率(歸)， 以及壓縮機入口溫度(CIT)。包括環境變量116和控制變量112的基 本輸入的示例，可以包括下列中的一個或多個的向量環境溫度，壓力， 比濕度，入口壓力損失，排氣壓力損失，歧管壓力，軸旋轉速度，入口 放出熱氣流，燃料流，以及入口導向葉片位置。盡管上面示出了調諧輸 入114和基本輸入的示例，將理解根據本發明的其他實施例很多其他調 諧輸入和基本輸入是可用的。
圖1還包括參數估計模塊110,其可以包括一個或多個部件性能圖。 部件性能圖可以提供發動機104的預期操作參數的系統模型。部件性能 圖可以通過更新一個或多個調節器來調整，如下面將描述的。參數估計 ;溪塊IIO還可以被配置為包括一個或多個濾波器或以一個或多個濾波器 進行操作，包括卡爾曼濾波器，來調整或更新一個或多個調節器。將理 解根據本發明的實施例，卡爾曼濾波器也可以被稱為線性二次估計 (LQE)。此外，卡爾曼濾波器的公式的范圍可以從簡單卡爾曼濾波器 到擴展的濾波器、信息濾波器、以及Bierman、 Thornton等推導的多種 平方根濾波器。
參數估計模塊110除了可以從一個或多個傳感器108接收測量的環 境變量116，還可以從MBC沖莫塊102接收控制變量112。使用環境變量 116,參數估計模塊110可以確定模型輸出118,模型輸出118可能以向 量的形式提供給MBC模塊102。模型輸出118可以包括在給定接收的控 制變量112和測量的環境變量116的條件下，預期在發動機104的操作 期間測量的調諧輸入參數。
^^莫型輸入118的數量和類型可以對應于測量的調諧輸入114的相同 數量和類型。從而，可以將從參數估計模塊110生成的模型輸出118 — 一對應地和測量的調諧輸入114比較，以生成殘值120。實際上，4艮據 本發明的實施例，可能使用諸如加法模塊或者減法模塊的算術運算模塊 119,來將殘值120計算為模型輸出118和測量的調諧輸入114之間的
差值。盡管圖1中沒有示出，根據本發明的實施例，算術運算模塊119 可以形成上述濾波器(例如卡爾曼濾波器)的部件。
算術運算模塊119生成的殘值120可以是向量的形式，特別是在模 型輸出118和測量的調諧輸入114同樣地是向量的形式的情況下。根據 本發明的示例實施例，殘值120可以包括〗旦不限于PCD、 TCD、 Tx和MW 殘值中的一個或多個。這些殘值12 0可以由參數估計才莫塊IIO為了更新 某些乘法器或者調節器的目的而接收和分析，所述特定乘法器或者調節 器用于調節用于參數估計模塊110的部件性能圖(例如系統模型)。此 外，可能在非易失性存儲器(NOVRAM)中存儲或更新這些調節器。在調 諧輸入傳感器108故障的情況下，可以從存儲器中提取這些存儲的調節 器，來為FDI^t塊132或MB(^莫塊102提供代用調節器的值。
圖2示出根據實施例，調節參數估計模塊110的調節器的示例。在 圖2中，系統模型152可以包括參數估計模塊110的一個或多個部件性 能圖。系統模型152生成的模型輸出118和測量的調諧輸入114可以被 提供給卡爾曼濾波器154,該卡爾曼濾波器154可以形成參數估計模塊 110的一個部件或者與參數估計模塊110關聯。模型輸出118和測量的 調諧輸入114中的每一個在產生殘值120的算術運算模塊119之前可以 被歸一化。接著由在線卡爾曼濾波器增益計算156處理殘值120。如圖 2所示，在線卡爾曼濾波器增益計算156可以基于某種協方差計算。在 線卡爾曼濾波器增益計算15 6之后，可以執行某濾波器15 4和歸 一 化運 算來生成調節器160的估計。調節器160可以接著被存儲在存儲器158 中并提供給系統模型152。根據本發明的實施例，在存儲之前，可以使 用濾波器模塊162在時間段T上調整(例如平均)調節器160。在一些 實施例中，時間段T可以是長的時間段(例如幾個小時)，從而可以在 較長的時間段上緩慢地調整調節器160。調節器160的這種緩慢調整可 以是有幫助的，使得測量的調諧輸入114或測量的環境變量116中的臨 時波動不會導致對調節器160大的調整。
再次參考圖1, FDI模塊132可以接收控制變量112，測量的調諧輸 入114,以及其他基本輸入(例如測量的環境變量116)。使用這些接 收的輸入，FDI模塊132可以確定是否測量的調諧輸入傳感器和基本輸 入傳感器中的一個中存在故障。如果FDI模塊132檢測到這些傳感器中 的一個中的故障，它可以使用故障/適應信號122來標識和/或適應該故
障給參數估計沖莫塊110和/或MBC才莫塊102。如同將在圖3和4中進一步 描述的，FDI模塊132可以包括一組卡爾曼濾波器，穩定性模塊，閾值 確定模塊，和決定模塊，它們相互交互來確定調諧輸入傳感器108或基 本輸入傳感器108是否故障，從而引起調節器或殘值120的不穩定性。
已經大致描述了系統100，現在將參照圖3和4更詳細描述FDI模 塊132的部件和操作。如圖3所示，FDI才莫塊132可以與上面參照圖1 和2描述的參數估計模塊110同時工作。大體上，FDI模塊132可以識 別或確定一個或多個調諧輸入或基本輸入傳感器108中的故障。在操作 期間，FDI模塊132可以接收測量的調諧輸入114,控制變量112和測 量的環境變量116。此外，FDI模塊132還可以接收一個或多個從存儲 器158 (例如NOVRAM)提取的代用調節器206。 FDI才莫塊132可以包括N 個卡爾曼濾波器的組208,穩定性模塊210,閾值確定模塊212，以及決 定模塊。將理解盡管分開地示出了 FDI模塊132的各個模塊，它們可以 作為單個模塊的 一 部分提供而不偏離本發明的實施例。
現在參照圖4更詳細討論FDI模塊132的操作。如圖4所示，N個 卡爾曼濾波器的組208可以包括多個參數估計;漠塊252A-N和對應的多 個算術運算模塊253A-N。參數估計模塊252A-N和算術運算模塊253A -N的數量N可以對應于測量的調諧輸入114的變量的數量。例如，圖 4中測量的調諧輸入114可以包括下面的四個調諧輸入(1 )壓縮機排 出壓力(PCD) , (2)壓縮機排出溫度(TCD) , (3)排氣溫度(Tx), 以及(4)輸出功率(MW)。相應地，可以有四個參數估計^t塊252A-N 和四個算術運算模塊253A-N。四個參數估計沖莫塊252A-N中的每一個 可以獨立于測量的調諧輸入114中多個變量中單獨一個而工作。具體來 說，如果測量的調諧輸入114有四個變量，那么四個參數估計;漠塊252A -N中的每一個可以用除了一個之外的所有(4個中的3個)測量的調 諧輸入114工作。每個參數估計模塊252A-N可以通過接收與缺失的調 諧輸入114關聯的代用調節器206，來抵償缺失的調諧輸入114。
作為示例，在圖4中，參數估計才莫塊252A可以獨立于PCD工作。 相應地，參數估計模塊252A可以接收可能從存儲器158中提取的與PCD 相關的壓縮機流KCMP-FLW代用調節器206。參數估計;溪塊252A還可以 接收控制變量112和測量的環境變量116,并生成模型輸出256A。可以 接著將模型輸出256A與測量的調諧輸入114比較，從而可以生成殘值 254A。除了 PCD殘值之外的殘值254A可以由參數估計沖莫塊252A用于確 定是否要調整任何調節器258A。可以將殘值254A和調節器258A都提供 給穩定性模塊210,閾值確定模塊212，以及決定模塊214以供進一步 處理。
類似地，參數估計模塊252B可以獨立于TCD工作，參數估計模塊 252B可以接收與TCD相關的壓縮才幾效率KCMP-ETA代用調節器206。參 數估計模塊252B還可以接收控制變量112和測量的環境變量116，并生 成模型輸出256B。可以接著將模型輸出256B與測量的調諧輸入114比 4支，/人而可以生成殘值25化。除了 TCD殘值之外的殘值254B可以由參 數估計模塊252B用于確定是否要調整任何調節器258B。可以將殘值 254B和調節器258B都提供給穩定性模塊210,閾值確定模塊212，以及 決定模塊214以供進一步處理。
類似地，參數估計模塊2 5 2 C可以獨立于Tx工作，參數估計模塊2 5 2 C 可以接收與Tx相關的燃料流調節器KF—FLW代用調節器206。參數估計 模塊252C還可以接收控制變量112和測量的環境變量116,并生成模型 輸出256C。可以接著將模型輸出256C與測量的調諧輸入114比較，從 而生成殘值25化。除了 Tx殘值之外的殘值254C可以由參數估計^t塊 252C用于確定是否要調整任何調節器258C。可以將殘值254C和調節器 258C都提供給穩定性模塊210,閾值確定模塊212,以及決定模塊214 以供進一步處理。
最后，參數估計模塊252N可以獨立于MW工作，參數估計模塊252D 可以接收與MW相關的渦輪效率KTRB-ETA代用調節器206。參數估計沖莫 塊252N還可以接收控制變量112和測量的環境變量116，并生成^t型輸 出256N。可以接著將模型輸出256N與測量的調諧輸入114比較，從而 生成殘值25州。除了 MW殘值之外的殘值254N可以由參數估計才莫塊252N 用于確定是否要調整任何調節器258N。殘值254N和調節器258N對于穩 定性模塊210，閾值確定模塊212,以及決定才莫塊214都是可用的以供 進一步處理。
一般，穩定性模塊210可以由FDI模塊132用于計算調節器206和 /或特定的殘值254A-N,像PCD殘值254A,TCD殘值254B,Tx殘值254C, 層殘值254N,的穩定性的一個或多個度量。閾值確定模塊212可以確 定這些穩定性度量是否超過一個或多個閾值(例如，粗略的閾值，精細
的閾值)，這些閾值可以是預定的閾值。如下面將更詳細地描述的，如
果超過了一個或多個闊值，那么決定^f莫塊214可以確定調諧輸入傳感器
108故障或者基本輸入傳感器108故障。
圖5提供了 FDI模塊132提供的故障檢測方法的概覽。在步驟302
中，如上所述，FDI對莫ife 132可以接收各輸入，例如測量的調諧輸入，
基本輸入，以及代用調節器。在步驟304中，N個卡爾曼濾波器的組208
可以處理所接收的輸入以生成殘值和調節器狀態。在步驟306中，可以
由穩定性模塊210處理殘值和調節器狀態以確定整個N個卡爾曼濾波器
的組208的調節器穩定性度量和總的殘值穩定性度量。此外，穩定性模
塊210可以確定N個卡爾曼濾波器的組208內每個卡爾曼濾波器的特定
穩定性度量和特定殘值穩定性度量。在步驟308中，閾值確定模塊212
可以分析總的和單獨的穩定性度量來確定N個卡爾曼濾波器的組208內
每個卡爾曼濾波器的穩定性特征(signatures )。這些穩定性特征接著
被提供給決定模塊214來確定任何傳感器故障，如步驟310所提供的。 圖6和7提供圖5的步驟306中描述的穩定性度量的示例。具體來
說，圖6示出根據本發明的實施例，確定調節器穩定性度量的過程的示
例。如圖6所示，與相應的卡爾曼濾波器j 404關聯的每個調節器i402
可以用小時間常數Tu- (例如對于例如l-30秒的短的時間段)滯后濾
波器(lag filter)和較大時間常數Theavy (例如對于例如90 - 2000秒
的較長時間段)滯后濾波器處理。在每個調節器i 402已經由小時間常
數Tlight滯后濾波器和較大時間常數Thsavy滯后濾波器處理之后，得到的信
號可以;故減去來生成deltai信號406。每個調節器i的deltai信號406
可以接著由以下的算法處理來生成相應的卡爾曼濾波器j調節器穩定性
度量(dCR》408: / Z ,假定每個卡爾曼濾波器j有四個調節器
i。 一旦確定了每個卡爾曼濾波器j的調節器穩定性度量(dCR》408,可
以通過以下的算法確定總的調節器穩定性度量410: j~~S(,2 ,假
定只有4個卡爾曼濾波器j。本領域技術人員將認識到在不偏離本發明
的實施例的情況下，上述算法可以被擴展到具有各種數量的卡爾曼濾波 器和每個卡爾曼濾波器各種數量的調節器的系統。
圖7示出了根據本發明的實施例，確定殘值穩定性度量的過程的示
例。在圖7中，每個卡爾曼濾波器i的殘值dyi 452可以用小時間常數 T,uht滯后濾波器和較大時間常數Th,滯后濾波器處理。在每個殘值dyi 452已經用小時間常數Tlisht滯后濾波器和較大時間常數Th。avy滯后濾波器 處理之后，得到的信號被減去以生成deltai信號454。可以通過以下的 算法確定殘值總穩定性度量456: I2>,2 ，假定只有4個卡爾曼濾
波器i。將認識到上述算法可以被擴展到具有各種數量的卡爾曼濾波器 i的系統，而不偏離本發明的實施例。
現在轉到圖8，提供了根據本發明的實施例，圖5的步驟308和310 的閾值確定模塊212和決定模塊214的操作的示例。盡管已經分開說明 了圖5的步驟308和310以及其它步驟，它們可以被組合成單個步驟而 不偏離本發明的實施例。此外，圖8的示例假定N個卡爾曼濾波器的組 208內有四個卡爾曼濾波器用于檢測與測量的調諧輸入(例如PCD, TCD， Tx和MW)的四個變量之一關聯的傳感器故障。然而，將認識到，根據 本發明的實施例，可以依照測量的調諧輸入中變量的數量調節卡爾曼濾 波器的數量。
仍參考圖8,如果在框486中調節器穩定性總度量482超過第一閾 值TGI并且殘值穩定性總度量484超過第二閾值TG2，那么可能有潛在 的調諧輸入或基本輸入傳感器故障。處理接著以粗閾值模塊488繼續進 行，該粗閾值模塊488可以是閾值確定沖莫塊212的一部件，其確定是否 該4個相應的卡爾曼濾波器(KF)調節器穩定性度量中有3個超過了它 們相應的粗閾值CGI - 4。如果不是，那么決定模塊214檢測到沒有故障。 如果是，那么處理進行細閾值模塊490,檢查沒有超過其相應的粗閾值 CGI-4的識別出的卡爾曼濾波器調節器穩定性度量。具體來說，細閾值 模塊490可以確定識別出的卡爾曼濾波器調節器穩定性度量是否超過相 應的細閾值FGl - FG4。如果該特定的卡爾曼濾波器調節器穩定性度量沒 有超過其相應的細閾值FGl - FG4，那么穩定性特征提供四個卡爾曼濾波
器有三個超過了它們相應的(多個)閾值，而單個卡爾曼濾波器沒有超
過其(多個)閾值。基于該穩定性特征，決定模塊214可以確定調諧輸 入故障122。
作為更說明性的示例，圖9提供了四個卡爾曼濾波器中每個的可能 的穩定性特征的示例。在圖9中，根據本發明的實施例，Kalmanl濾波 器可以獨立于PCD纟喿作；Kalman2濾波器可以獨立于TCD操作；Kalman3 濾波器可以獨立于Tx操作；Kalman4濾波器可以獨立于MW才喿作。相應 地，例如參考圖6的第一行，如果Kalmanl濾波器沒有超過其相應的閾 值(多個)，而Kalman2-4濾波器全部都超過它們相應的(多個)閾 值，那么這種穩定性特征可以表示PCD傳感器故障。圖IO提供了這種 PCD傳感器故障的圖形示例，該故障使得四個卡爾曼濾波器有三個超過 了它們相應的(多個)闊值，而單個卡爾曼濾波器沒有超過其(多個) 閾值。
回到參考圖8,細閾值模塊320可以替代地確定識別出的卡爾曼濾 波器調節器穩定性度量沒有超過其相應的細閾值FG1 - FG4。這種情況的 示例由圖11的圖形示例提供。在此情況下，穩定性特征提供所有四個 卡爾曼濾波器超過了它們相應的(多個)閾值并且不能識別出特定的調 諧輸入故障。替代地，決定模塊214可以通過計算相對的穩定性度量，
并基于相對的穩定性度量在故障檢測時刻的值和每個基本輸入故障固 有的預定概率密度函數，比較某些基本輸入故障的概率來識別基本輸入 傳感器故障。決定模塊214可以通過接受具有最大概率的假定基本輸入 故障識別基本輸入故障。決定模塊214可以確定基本輸入故障122。
圖12提供決定模塊214用來確定基本輸入故障122的方法的示例。 如圖12所示，決定模塊214包括概率模塊602和選擇模塊604。概率模 塊602可以接收穩定性模塊210確定的調節器相對穩定性度量和殘值相 對穩定性度量。當檢測到故障，在此時刻通過各個調節器穩定性度量除 以調節器總穩定性度量計算調節器相對穩定性度量。相似地，在檢測到 故障的時刻，通過各個殘值穩定性度量除以殘值總穩定性度量計算殘值 相對穩定性度量。接著，概率模塊602可以使用相對穩定性度量計算每 個Hi假設(第i個基本輸入傳感器故障，例如Pamb故障，CTIM故障等) 的概率。每個假設由相對概率穩定性度量空間內的概率高斯分布描述， 具有模擬預定義均值和標準偏差。與相對穩定性度量一起提供這些高斯 分布給出每個假設的概率。接著這些概率被提供給選擇模塊604,其接 受具有最大似然性的笫i個傳感器故障的假設Hi。
對于本發明所屬領域技術人員，在前述描述和相關附圖中呈現的指 導下，可以想到對這里展現的本發明的很多修改和其它實施方案。因此， 需要理解本發明不限于所公開的特定實施例，并且修改和其他實施例也 意圖包括在所附權利要求的范圍內。盡管這里采用了特定術語，它們僅 僅是以一般性的和描述性的意義，而不是為了限制來使用的。
部件列表100系統
102基于模型(MBC)的控制模塊
104發動機
106致動器
108傳感器
110參數估計模塊
112控制變量
114調諧輸入
116環境變量
118模型輸出
119算術運算模塊
120殘值
122故障/適應信號
132FDI模塊
152系統模型
154卡爾曼濾波器
156在線卡爾曼濾波器增益計算
158存儲器
160調節器
162濾波器模塊
206代用調節器
208N個卡爾曼濾波器的組
210穩定性模塊
212閾值確定模塊
214決定模塊
252A-N參數估計^^莫塊
25 3A-N算術運算模塊
254A-N殘值
256A-N模型輸出
258A-N調節器
302步驟
304步驟
306步驟
308步驟
310步驟
402調節器i
404卡爾曼濾波器j
406 deltai信號
408卡爾曼j調節器穩定性度量(dCRj)
410總調節器穩定性度量
452殘值dy;
454 deltai信號
456殘值總穩定性度量
482調節器穩定性總度量
484殘值穩定性總度量
486框
488粗閾值模塊 490細閾值;漠塊 602概率模塊 604選擇模塊
權利要求
1.一種提供基于模型的控制的方法，包括接收多個測量的調諧輸入(114)，其中每個測量的調諧輸入(114)與發動機(104)的工作參數關聯；提供多個參數估計模塊(252A-N)，其中每個參數估計模塊(252A-N)利用一個或多個具有可調整的調節器(402)的部件性能圖來生成模型輸出(256A-N)，其中每個參數估計模塊(252A-N)通過接收與發動機(104)的工作參數中相應的一個相關的代用調節器(206)，而獨立于工作參數中該相應的一個進行配置，并且其中每個參數估計模塊(252A-N)基于與發動機(104)關聯的基本輸入(116，112)生成模型輸出(256A-N)通過將該相應的模型輸出(256A-N)與多個測量的調諧輸入(114)相比較，計算每個參數估計模塊(252A-N)的殘值(254A-N)；基于該計算的殘值(254A-N，452)調節每個參數估計模塊(252A-N)的調節器(402)；以及至少部分基于參數估計模塊(252A-N)的調節器(402)的值和殘值(254A-N，452)來確定與測量的調諧輸入(114)或者基本輸入(116，112)關聯的傳感器(108)故障。
2. 如權利要求l所述的方法，其中該部件性能圖與發動機(104) 的模擬操作相關聯，并且其中調節器(402 )是用于調整部件性能圖的 參數的乘法器。
3. 如權利要求l所述的方法，其中測量的調諧輸入(114)包括下 列的兩個或多個(i)壓縮機排出壓力(PCD) , (ii)壓縮機排出溫度(TCD) , (iii)排氣溫度(Tx) , (iv)輸出功率(匿)，以及(v)壓縮 機入口溫度(CIT),并且其中基本輸入(116， 112)包括下列的兩個 或多個(i)環境溫度，(ii)壓力，(iii)比濕度，(iv)入口壓力損失， (v)排氣壓力損失，(vi)歧管壓力，(vii)軸旋轉速度，(viii)入口放出 熱氣流，(ix)燃料流，以及(x)入口導向葉片位置。
4. 如權利要求l所述的方法，其中確定與測量的調諧輸入(114) 或者基本輸入(116, 112)關聯的傳感器(108)故障，包括基于相應 的調節器(402 )確定該多個參數估計模塊(252A-N)中每個的調節器 穩定性度量(408 ),以及基于相應的殘值(254A-N, 452 )確定該多 個參數估計模塊(252A-N)中每個的殘值穩定性度量。
5. 如權利要求4所述的方法，其中至少部分基于除了一個之外的 所有調節器穩定性度量(408 )超過閾值(CG1-CG4)的情況來確定與 測量的調諧輸入(114)關聯的傳感器(108)故障。
6. 如權利要求4所述的方法，其中確定傳感器(108)故障，包括 至少部分基于所有調節器穩定性度量(408 )超過閾值(CGI-CG4)的 情況來確定該傳感器(108)故障。
7. 如權利要求6所述的方法，其中確定傳感器(108)故障，包括 基于確定(i)特定的調節器穩定性度量(408 )相對于總的調節器穩定性 度量(410， 482 )以及(ii)特定的殘值穩定性度量相對于總的殘值穩 定性度量(456， 484 ),中的一個或多個概率(602 )來確定該傳感器(108)故障。
8. 如權利要求4所述的方法，其中通過比較短的時間段上和長的 時間段上的相應的調節器來確定該多個參數估計模塊(252A-N)中每 個的每個調節器穩定性度量，并且其中通過比較短的時間段上和長的時 間段上的相應的殘值(2 5 4 A - N, 4 5 2 )來確定該多個參數估計;溪塊(2 5 2 A -N)中每個的每個殘值穩定性度量。
9. 如權利要求1所述的方法，其中發動機(104)為燃氣渦輪發動 機并且其中該多個參數估計模塊(252A-N)形成卡爾曼濾波器的組(208 )。
10. —種提供基于模型的控制的系統，包括與發動機U04)關聯的一個或多個第一傳感器(108),提供多個 測量的調諧輸入(114)，其中每個測量的調諧輸入(114)與發動機(104) 的工作參數關聯；與發動機(104)關聯的一個或多個第二傳感器(108),提供與發 動機(104)關聯的多個基本輸入(116, 112);多個參數估計模塊(252A-N)，其中每個參數估計模塊(252A-N) 利用一個或多個具有可調整的調節器(402 )的部件性能圖來生成模型 輸出(256A-N)，其中每個參數估計模塊(252A-N),通過接收與發 動機(104)的工作參數中相應的一個相關的代用調節器(206 )而獨立 于工作參數中該相應的一個進行配置，并且其中每個參數估計模塊 (252A-N)基于與發動機(104)關聯的基本輸入(116， 112)生成模型輸出(256A-N);一個或多個算術運算模塊(253A-N),通過將相應的模型輸出(256A - N )與多個測量的調諧輸入(114 )比較，計算每個參數估計模塊(252A -N)的殘值(254A-N),其中基于計算的殘值(254A-N, 452 )調整每個參數估計模塊(252A-N)的調節器(402 );以及決定模塊(214),基于參數估計模塊(252A-N)的調節器(402 )的值和殘值(254A-N， 452 )來確定與測量的調諧輸入(114)關聯的第一傳感器(108)或者與基本輸入(116, 112)關聯的第二傳感器(108)故障。
11. 如權利要求10所述的系統，其中部件性能圖與發動機(104) 的模擬操作相關聯，并且其中調節器(402 )是用于調整部件性能圖的 參數的乘法器。
12. 如權利要求10所述的系統，其中測量的調諧輸入(114)包括 下列的兩個或多個(i)壓縮機排出壓力(PCD) , (ii)壓縮機排出溫度(TCD) , (iii)排氣溫度(Tx) , (iv)輸出功率(匿)，以及(v)壓縮 機入口溫度(CIT),并且其中基本輸入(116, 112)包括下列的兩個 或多個(i)環境溫度，(ii)壓力，(iii)比濕度，(iv)入口壓力損失， (v)排氣壓力損失，(vi)歧管壓力，(vii)軸旋轉速度，(viii)入口放出 熱氣流，(ix)燃料流，以及(x)入口導向葉片位置。
13. 如權利要求10所述的系統，還包括穩定性模塊(210)，用于 基于相應的調節器(402 )確定該多個參數估計模塊(252A-N)中每個 的調節器穩定性度量(408 )，并用于基于相應的殘值(254A-N, 452 ) 確定該多個參數估計模塊(252A-N)中每個的殘值穩定性度量，其中 調節器穩定性度量(408 )和殘值穩定性度量被提供給決定模塊(214 ), 用于確定與測量的調諧輸入(114)關聯的第一傳感器(108)或者與基 本輸入(116， 112)關聯的第二傳感器(108)故障。
14. 如權利要求13所述的系統，還包括閾值^t塊(212)，用于確 定是否有任何調節器穩定性度量(408 )超過閾值(CGI-CG4)，其中 決定模塊(214)至少部分基于除一個之外的所有調節器穩定性度量(408 )超過閾值(CGI-CG4)的情況來確定與測量的調諧輸入(114) 關聯的第一傳感器(108)故障。
15. 如權利要求13所述的系統，還包括閾值模塊(212),用于確 定是否有任何調節器穩定性度量(408 )超過閾值(CGI-CG4),其中 決定模塊(214)至少部分基于所有調節器穩定性度量(408 )超過閾值(CG1-CG4)的情況來確定與基本輸入(116, 112)關聯的第二傳感器 (108)故障。
16. 如權利要求15所述的系統，其中決定模塊(214)基于(i)特 定的調節器穩定性度量(408 )相對于總的調節器穩定性度量(410, 482 ), 以及(ii)特定的殘值穩定性度量相對于總的殘值穩定性度量(456, 484 )，中的一個或多個概率(602 )來確定與基本輸入(116, 112)關 聯的第二傳感器(108)故障。
17. 如權利要求13所述的系統，其中穩定性模塊(210)通過比較 短的時間段上和長的時間段上的相應的調節器(402 )來確定該多個參 數估計模塊(252A-N)中每個的每個調節器穩定性度量(408 ),并且 其中穩定性模塊(210)通過比較短的時間段上和長的時間段上的相應 的殘值(25"-N, 452 ),確定該多個參數估計模塊(252A-N)中每 個的每個殘值穩定性度量。
18. 如權利要求10所述的系統，其中發動機(104)為燃氣渦輪發 動機并且其中該多個參數估計模塊(252A-N)形成卡爾曼濾波器的組(208 )。
19. 一種提供基于模型的控制的系統，包括與發動機(104)關聯的一個或多個第一傳感器(108),提供多個 測量的調諧輸入(114)，其中每個測量的調諧輸入(114)與發動機(104) 的工作參數關聯；與發動機(104)關聯的一個或多個第二傳感器(108),提供與發 動機(104)關聯的多個基本輸入(116, 112);多個參數估計裝置(252A-N)，其中每個參數估計裝置(252A-N) 利用一個或多個具有可調整的調節器(402 )的部件性能圖來生成模型 輸出(256A-N),其中每個參數估計裝置(252A-N)，通過接收與發 動機(104)的工作參數中相應的一個相關的代用調節器(206 ),而獨 立于工作參數中該相應的一個進行配置，并且其中每個參數估計裝置 (252A-N)基于與發動機(104)關聯的基本輸入(116, 112)生成模 型輸出(256A-N); 一個或多個算術運算模塊(253A-N)，通過將相應的模型輸出(256A -N )與多個測量的調諧輸入(114)比較，計算每個參數估計裝置(252A -N)的殘值(254A-N)，其中基于計算的殘值(254A-N, 452 )調整 每個參數估計裝置(252A-N)的調節器(402 );以及決定裝置(214),基于參數估計裝置(252A-N)的調節器(402 ) 的值和殘值(254A-N, 452 )來確定與測量的調諧輸入(114)關聯的 第一傳感器(108)或者與基本輸入(116， 112)關聯的第二傳感器(108) 故障。
20.如權利要求19所述的系統，其中測量的調諧輸入(114)包括 下列的兩個或多個(i)壓縮機排出壓力(PCD) , (ii)壓縮機排出溫度 (TCD) , (iii)排氣溫度(Tx) , (iv)輸出功率(匿)，以及(v)壓縮 機入口溫度(CIT)，并且其中基本輸入(116， 112)包括下列的兩個 或多個(i)環境溫度，(ii)壓力，(iii)比濕度，(iv)入口壓力損失， (v)排氣壓力損失，(vi)歧管壓力，(vii)軸旋轉速度，(viii)入口放出 熱氣流，(ix)燃料流，以及(x)入口導向葉片位置。
全文摘要
一種基于模型的傳感器故障檢測和隔離的系統和方法。提供了基于模型的控制的系統和方法。該系統和方法可以包括接收與發動機的工作參數關聯的多個測量的調諧輸入；提供多個參數估計模塊，利用一個或多個具有可調整的調節器的部件性能圖來生成模型輸出，其中每個參數估計模塊獨立于發動機的工作參數中相應的一個參數而配置，并且其中每個參數估計模塊基于與發動機關聯的基本輸入生成模型輸出。該系統和方法還可以包括計算每個參數估計模塊的殘值；調節每個參數估計模塊的調節器；以及至少部分基于調節器的值和殘值來確定與測量的調諧輸入或者基本輸入關聯的傳感器故障。
文檔編號G05B23/02GK101364084SQ200810129840
公開日2009年2月11日 申請日期2008年8月7日 優先權日2007年8月7日
發明者G·C·弗里德里克, M·韋爾希寧, T·A·赫利 申請人:通用電氣公司