JP5940676B2 - 異常検知のためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
表1
102 デバイス及びセンサ
104 センサデータ及びデバイス関連データ
106 CDMS
108 データ入力
110 データ調整
112 不均一性ロジック
114 異常ロジック
116 出力
120 タービンエンジン及び関連したセンサ
122 センサデータ
124 入力データモジュール
126 処理モジュール
128 データベース
130 出力データモジュール
132 インタフェースモジュール
200 異常検知方法
202 一連のデバイス関連データを収集する
204 データフィルタ:データ平滑化及び悪いデータの削除
206 基準平均を決定する
208 データ従属性を解消する
220 データ変化の予想レベルを決定する
222 異常を識別する
224 必要に応じて故障を潜在的原因と相関させる
226 出力を提供する
300 コンピュータネットワーク
302 コンピュータ(パソコン、サーバ等)
304 コンピュータ(パソコン、サーバ等)
306 コンピュータ(パソコン、サーバ等)
308 直接接続
310 通信ネットワーク
312 キーボード
314 マウス
316 ディスプレイ
318 プロセッサ
320 メモリ
322 命令
324 データ
326 中央処理装置(CPU)
Claims (19)
- 異常検知のためのコンピュータ実施方法であって、
1つ以上のプロセッサ、及び前記1つ以上のプロセッサによって実行される1つ以上のプログラムを格納する関連したメモリ、を利用するステップを有し、
前記1つ以上のプログラムは、
複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取る命令と、
前記運転データ及び力学データをフィルタする命令と、
(a)スライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又は(b)基準データ要件及び許容範囲を確立し、前記データ要件及び許容範囲を満足する時間において前のポイントを識別し、及び時間内に識別された前記ポイントに関して前記力学データ値を平均する、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立する命令と、
データ従属性を解消する命令と、
データ変化の予想レベルを生成する命令と、
前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースライン力学データからのデバイスデータのずれに基づいて異常を識別する命令、又は前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースライン力学データからのデバイスデータのずれに基づいて異常を識別し、前記異常を潜在的原因と相関させる命令と、
前記異常を示す出力を提供する命令と、を含むコンピュータ実施方法。 - 前記デバイスは、ガスタービン燃焼器缶を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記力学データは、圧力振動を含む、請求項2に記載の方法。
- 前記力学データは、電磁波放射、化学発光、速度振動、又はその他の燃焼力学データに関連した観測物のうち少なくとも1つをさらに含む、請求項2に記載の方法。
- 前記データをフィルタすることは、データ平滑化及び範囲外データの削除を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記データをフィルタすることは、データ平滑化を含み、
前記データ平滑化は、
前記力学データのフーリエ変換、
ある期間にわたって複数の圧力振動スペクトルビンについての周波数又は振幅を取り出すこと、及び
過去の移動平均を計算すること、を含む請求項5に記載の方法。 - 前記期間は10秒から2時間を含む、請求項6に記載の方法。
- 前記スペクトルビンは、複数の力学を含む、又は低周波数力学、第1中間周波数力学、第2中間周波数力学、若しくは高周波数力学のうち少なくとも1つを含む、請求項6に記載の方法。
- 前記範囲外データの削除は、
悪いセンサデータを削除すること、及び/又は
ガスタービン燃焼器缶に関連したデータ中に存在し、隣接したガスタービン燃焼器缶に関連したデータ中に存在しない、ずれたデータを削除すること、を含む請求項5に記載の方法。 - 前記スライディングタイムウィンドウは、定義済み期間を振り返り、前記ベースライン力学データは、各々の定義済み期間にてアップデートされる、請求項1に記載の方法。
- 前記データ要件は、出力、稼働時間、燃料組成、一時的な運転、気温、インレットガイドベーン角度、出口温度、燃料分割、又はフラッシュバック温度、のうち少なくとも一つを含む請求項1に記載の方法。
- 前記データ従属性を解消することは、
各デバイスについての力学データから基準平均を引き去ること、
他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算すること、及び
その他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析すること、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記データ変化の予想レベルは、デバイスにわたってのデータ変化のレベルを定量化すること、を含む請求項1に記載の方法。
- タービンエンジンにおける異常を検知するための異常検知システムであって、
前記タービンエンジンからセンサデータを受け取るように構成された、入力データモジュールと、
(i)a)スライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はb)基準データ要件及び許容範囲を確立でき、前記データ要件及び許容範囲を満足する時間において前のポイントを識別でき、及び時間内に識別された前記ポイントに関して力学データ値を平均できる、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立し、(ii)データ従属性を解消し、(iii)データ変化の予想レベルを生成し、及び(iv)前記センサデータの、前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースライン力学データからのずれに基づいて異常を識別する、ように構成された、処理モジュールと、
センサデータを格納することができ、前記処理モジュールと通信できる、データベースと、
前記処理モジュールによって識別された結果を報告することができる、出力データモジュールと、
前記出力データモジュールによって報告された結果を通知できる、インタフェースモジュールと、
前記入力データモジュール、前記処理モジュール、前記データベース、前記出力データモジュール、及び/又は前記インフェースモジュールの動作を管理できる、プロセッサと、及び
前記システムによる実行のための命令及びデータを格納することができる、メモリと、を備える異常検知システム。 - 前記スライディングタイムウィンドウは、定義済み期間を振り返る、請求項14に記載のシステム。
- 前記処理モジュールは、
各デバイスについての力学データから基準平均を引き去り、
他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算し、及び
その他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析する、ようにさらに構成される請求項15に記載のシステム。 - コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記記憶媒体上に、
複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取るステップと、
前記運転データ及び力学データをフィルタするステップと、
(i)スライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又は(ii)基準データ要件及び許容範囲を確立し、前記データ要件及び許容範囲を満足する時間において前のポイントを識別し、及び時間内に識別された前記ポイントに関して力学データ値を平均する、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算するステップを含む、一連のベースライン力学データを確立するステップと、
データ従属性を解消するステップと、
データ変化の予想レベルを生成するステップと、
前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースライン力学データからのデバイスデータのずれに基づいて異常を識別するステップ、又は前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースライン力学データからのデバイスデータのずれに基づいて異常を識別し、前記異常を潜在的原因と相関させるステップと、
前記異常を示す出力を提供するステップと、を有する方法を実行するための符号化された実行可能プログラムコードがある、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記デバイスは、ガスタービン燃焼器缶を含み、及び
前記力学データは圧力振動を含む、請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記データ従属性を解消することは、
各デバイスについての力学データから基準平均を引き去ること、
他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算すること、及び
その他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析すること、を含む請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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