RU2657047C2 - Способ и система для рекомендации действий оператору - Google Patents

Способ и система для рекомендации действий оператору Download PDF

Info

Publication number
RU2657047C2
RU2657047C2 RU2014133942A RU2014133942A RU2657047C2 RU 2657047 C2 RU2657047 C2 RU 2657047C2 RU 2014133942 A RU2014133942 A RU 2014133942A RU 2014133942 A RU2014133942 A RU 2014133942A RU 2657047 C2 RU2657047 C2 RU 2657047C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
temperature
cross
space
axle
wheel
Prior art date
Application number
RU2014133942A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014133942A (ru
Inventor
Альберто ЧЕЧЧЕРИНИ
Абдуррахман Абдаллах КАЛИДИ
Арул САРАВАНАПРИЯН
Давид БЬЯНУЧЧИ
Антонио ПУМО
Алессандро БЕТТИ
Риккардо КРОЧИАНИ
Осама Найм АСХУР
Original Assignee
Нуово Пиньоне С.р.л.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нуово Пиньоне С.р.л. filed Critical Нуово Пиньоне С.р.л.
Publication of RU2014133942A publication Critical patent/RU2014133942A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2657047C2 publication Critical patent/RU2657047C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0421—Multiprocessor system
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/14—Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/06—Automatic controllers electric in which the output signal represents a continuous function of the deviation from the desired value, i.e. continuous controllers
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
    • G05B23/0216—Human interface functionality, e.g. monitoring system providing help to the user in the selection of tests or in its configuration
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/003—Arrangements for testing or measuring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/12—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for responsive to temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2260/00—Function
    • F05D2260/80—Diagnostics
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L3/00—Measuring torque, work, mechanical power, or mechanical efficiency, in general
    • G01L3/02—Rotary-transmission dynamometers
    • G01L3/04—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft
    • G01L3/10—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft involving electric or magnetic means for indicating
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/25—Pc structure of the system
    • G05B2219/25315—Module, sequence from module to module, structure
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0245—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)
  • Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)
  • Engine Equipment That Uses Special Cycles (AREA)
  • Control Of Turbines (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)

Abstract

Описаны система и компьютерный способ контроля и диагностики аномалий в межколесном пространстве газовой турбины, реализованный с использованием вычислительного устройства, соединенного с интерфейсом пользователя и запоминающим устройством, и включающий хранение множества наборов правил в запоминающем устройстве, которые относятся к межколесному пространству и содержат по меньшей мере одно правило в виде выражения связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение связи касается температуры межколесного пространства. Способ включает также прием входных данных, поступающих в реальном времени, и входных данных предыстории от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные относятся к источникам, подающим теплоту в межколесное пространство, и оценку значения температуры межколесного пространства с использованием входных данных, относящихся к температуре межколесного пространства. Технический результат изобретения – повышение надежности и точности для выдачи рекомендаций по эксплуатации и поиску неисправностей. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 5 ил., 1 табл.

Description

Область техники
Настоящее изобретение относится, в общем, к операциям, контролю и диагностике механического/электрического оборудования и, в частности, к системам и способам автоматического информирования операторов об аномальном поведении оборудования.
Предпосылки создания изобретения
Контроль исправности машин и предупреждение операторов об аномальных состояниях машин являются важной частью эксплуатации машины или парка машин. В частности, для контроля исправности газовых турбин важен контроль температуры межколесного пространства. В настоящее время неизвестны системы контроля для оценки этой температуры в режиме онлайн, при этом контролируется только измеренная температура. Без сравнения измеренного значения с ожидаемым значением динамический базовый уровень и физическая картина для определения порогов для выдачи предупреждения об отклонении являются неизвестными. Без этого расчета доступны только статические пороги, основанные на постоянных отклонениях от заранее заданных значений. Кроме того, отсутствие оценки температуры межколесного пространства затрудняет поиск неисправностей. Например, может быть сделано определение в отношении источника отклонения ожидаемого значения от измеренного значения и в отношении того, является ли это отклонение следствием, например, но не ограничиваясь этим, недостаточного охлаждения, утечки или изношенных уплотнений. Кроме того, быстрое изменение рабочих условий или очень медленное изменение рабочих условий может затруднять распознавание оператором аномальных условий или того, какие изменения в эксплуатации могут быть сделаны для смягчения аномальных условий.
По меньшей мере в некоторых из существующих систем контроля межколесного пространства турбины осуществляется контроль только измеренных значений, при этом статические пороговые значения заранее заданы с использованием данных предыстории для оборудования одного и того же типа, так что, если измеренное значение превышает заранее заданный порог, выдается сигнал предупреждения. Необходимо выполнить много попыток, чтобы определить и уточнить эти пороги, которые не учитывают условия работы машины или нагрузки. Такие системы склонны выдавать много ложных сигналов предупреждения, а действительные неисправности обычно обнаруживаются слишком поздно. Кроме того, в таких системах предоставляется только ограниченная информация для поиска неисправностей, или такая информация вообще не предоставляется.
Документ ЕР 2138726 А2 раскрывает турбину, включающую систему для установления температурной аварии межколесного пространства.
Сущность изобретения
В одной форме осуществления изобретения компьютерный способ контроля и диагностики аномалий в межколесном пространстве газовой турбины, реализованный с использованием компьютерного устройства, соединенного с интерфейсом пользователя и запоминающим устройством, включает хранение множества наборов правил в запоминающем устройстве, при этом указанные наборы правил относятся к межколесному пространству и содержат по меньшей мере одно правило в виде выражения связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение связи касается температуры межколесного пространства. Способ также включает прием входных данных, поступающих в реальном времени, и входных данных предыстории от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные относятся к источникам, подающим теплоту в межколесное пространство, и оценку значения температуры межколесного пространства с использованием входных данных, относящихся к температуре межколесного пространства.
В другой форме осуществления изобретения система контроля и диагностики межколесного пространства для газовой турбины, содержащей гидравлически связанные осевой компрессор и турбину низкого давления, содержит набор правил для температуры межколесного пространства, включающий выражение связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение связи применяется к входным данным, относящимся к источникам теплоты в межколесном пространстве.
В еще одной форме осуществления изобретения один или более машиночитаемых носителей содержат исполняемые компьютером инструкции, которые при их исполнении по меньшей мере одним процессором, обеспечивают выполнение процессором приема измеренного значения температуры межколесного пространства газовой турбины, приема измеренных значений и выводимых значений параметров, связанных с источниками теплоты, поступающей в межколесное пространство, оценки ожидаемой температуры межколесного пространства, сравнения ожидаемой температуры с измеренной температурой межколесного пространства и формирования на основе сравнения сообщения с рекомендацией, указывающей действие, которое необходимо предпринять.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1-5 показаны примеры осуществления описанных здесь способа и системы.
Фиг. 1 представляет собой структурную схему удаленной системы контроля и диагностики в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 2 представляет собой структурную схему примера сетевой архитектуры локальной системы контроля и диагностики промышленного предприятия, такой как распределенная система управления (Distributed Control System, DCS).
Фиг. 3 представляет собой схему примера набора правил, который может использоваться с локальной системой контроля и диагностики (Local Monitoring and Diagnostic System, LMDS), показанной на фиг. 1.
Фиг. 4 представляет собой вертикальный вид сбоку архитектуры системы охлаждения межколесного пространства газотурбинного двигателя, частично показанной на фиг. 1, в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 5 представляет собой блок-схему способа определения рекомендации для температуры межколесного пространства машины, которая выходит за пределы заранее заданного диапазона, в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Конкретные технические признаки различных вариантов выполнения настоящего изобретения показаны на одних чертежах и не показаны на других исключительно ради удобства. В тексте и/или формуле изобретения может быть сделана ссылка на любой технический признак, показанный на любом чертеже, в комбинации с техническим признаком, показанным на любом другом чертеже.
Подробное описание изобретения
Последующее подробное описание поясняет варианты выполнения настоящего изобретения посредством примеров и не ограничивает изобретение. Предполагается, что изобретение в целом имеет приложение к аналитическим вариантам и способам контроля работы оборудования в промышленных и коммерческих применениях, а также применениях в жилых помещениях.
Контроль исправности газовых турбин важен для уменьшения затрат на техническое обслуживание и периодов простоя. Температура межколесного пространства в турбине низкого давления (силовой турбине) газовой турбины является важным сигналом для контроля. Открытое для пути потока горячего газа межколесное пространство может быть уязвимым для отказа из-за усталости/ползучести материала вследствие тепловых напряжений. Для оценки температуры межколесного пространства требуется знание источников теплоты, вносящих вклад в температуру межколесного пространства, и указаний того, как контролировать и лучше оценивать эту температуру. Знание источников теплоты в межколесном пространстве позволяет лучше понять состояние системы охлаждения машины, чтобы выделить аномальный температурный режим и чрезмерные температуры в области межколесного пространства. Кроме того, путем сравнения этой оцененной температуры межколесного пространства с фактической измеренной температурой межколесного пространства могут выдаваться предупреждения, основанные на этом различии, и определены действия по поиску неисправностей. Способ вычисления температуры межколесного пространства, описанный ниже, связывает различные компоненты газовой турбины и упрощает идентификацию источника неисправности, например, чрезмерной температуры межколесного пространства. Здесь описывается способ оценки температуры межколесного пространства в режиме онлайн и определения технических правил для предотвращения ошибок и/или длительных периодов остановки и для обеспечения осмысленного поиска неисправностей.
Возможные источники теплоты, вносящие вклад в температуру межколесного пространства в газотурбинном двигателе, включают: горячий газ от процесса сгорания, который может всасываться, (охлаждающий) воздух, отбираемый от осевого компрессора, и эффекты сопротивления воздуха вращению ротора. Температуру отбираемого воздуха первоначально используют как базовый уровень для температуры межколесного пространства и для компенсации других эффектов для ее оценки. Температуру отбираемого воздуха вычисляют в режиме онлайн с использованием термодинамического моделирующего программного обеспечения, которое используют для контроля рабочих характеристик машины. Это делается вычислением политропного коэффициента полезного действия осевого компрессора и определением температуры отбираемого воздуха (температуры воздуха в месте, где он отбирается). Разность между температурой межколесного пространства и температурой отбираемого (охлаждающего) воздуха не является постоянной и зависит от температуры пути потока. В некоторых газотурбинных двигателях температура выхлопных газов турбины является единственной непосредственно измеренной температурой пути потока, и ее используют для оценки температуры межколесного пространства. Имеется линейная зависимость между увеличением температуры межколесного пространства выше температуры отбираемого воздуха, с одной стороны, и увеличением температуры выхлопных газов выше температуры отбираемого воздуха, с другой стороны. Когда первоначально применяют это правило, наклон этой кривой вычисляют и усредняют за соответствующий период времени. Затем это используют для вычисления температуры межколесного пространства с использованием измеренной температуры выхлопных газов и вычисленной температуры отбираемого воздуха, как более подробно описано ниже.
Формы осуществления данного изобретения не ограничены определением высокой температуры межколесного пространства, а способны идентифицировать тенденции изменения разности температуры межколесного пространства и определяемого в реальном времени значения ожидаемой температуры межколесного пространства. Дополнительно к термодинамическому уравнению используют статистический подход к регулировке, который позволяет выполнять регулировку непосредственно на работающей машине для всех условий окружающей среды исходя из внешних условий на входе, а также корреляцию с условиями работы машины.
На фиг. 1 показана структурная схема удаленной системы 100 контроля и диагностики согласно примеру выполнения настоящего изобретения. В этом примере система 100 содержит удаленный центр 102 контроля и диагностики. Удаленный центр 102 контроля и диагностики управляется объектом, например одним из множества единиц оборудования OEM, приобретенного и управляемого отдельным деловым объектом, таким как операционный объект. В данном примере выполнения настоящего изобретения изготовитель OEM и операционный объект заключают соглашение о поддержке, в то время как изготовитель OEM предоставляет операционному объекту услуги, связанные с приобретенным оборудованием. Операционный объект может обладать и управлять приобретенным оборудованием, расположенным в одном месте или в множестве мест. Кроме того, изготовитель OEM может заключить соглашение о поддержке с множеством операционных объектов, каждый из которых управляет соответствующим одним местом или множеством мест. Каждое из множества мест может содержать идентичное отдельное оборудование или множество идентичных комплектов оборудования, например линию оборудования. Кроме того, по меньшей мере часть оборудования может быть уникальной для места или уникальной для всех мест.
В данном примере выполнения настоящего изобретения первое место 104 содержит один или более анализаторов 106 процесса, систем 108 контроля оборудования, локальных центров 110 контроля оборудования и/или панелей 112 контроля и выработки сигнала предупреждения, при этом каждое из указанных устройств выполнено с возможностью взаимодействия с соответствующими датчиками оборудования и оборудованием управления для воздействия на управление и работу соответствующего оборудования. Один или более анализаторов 106 процесса, систем 108 контроля оборудования, локальных центров 110 контроля оборудования и/или панелей 112 контроля и выработки сигнала предупреждения соединены с возможностью обмена данными с интеллектуальной системой 114 контроля и диагностики через сеть 116 (IMAD, intelligent monitoring and diagnostic system). Кроме того, интеллектуальная система 114 контроля и диагностики выполнена с возможностью связи с другими системами на месте (не показаны на фиг. 1) и системами вне этого места, такими как, не ограничиваясь этим, удаленный центр 102 контроля и диагностики. В различных вариантах выполнения настоящего изобретения интеллектуальная система 114 контроля и диагностики выполнена с возможностью связи с удаленным центром 102 контроля и диагностики с использованием, например, специализированной сети 118, беспроводной линии 120 связи и сети Интернет 122.
Каждое из множества других мест, например второе место 124 и n-е место 126, может быть по существу подобно первому месту 104, хотя может и не быть в точности подобно первому месту 104.
На фиг. 2 показана структурная схема примера сетевой архитектуры 200 локальной системы контроля и диагностики промышленного предприятия, такой как распределенная система 201 управления (DCS). Промышленное предприятие может содержать множество видов оборудования, такого как газовые турбины, центробежные компрессоры, редукторы, генераторы, компрессоры, двигатели, вентиляторы и датчики контроля технологического процесса, гидравлически связанные посредством трубопроводных соединений и связаны с возможностью обмена сигналами с распределенной системой 201 управления через один или более удаленных модулей ввода/вывода (I/O) и кабельное и/или беспроводное соединение. В данном примере выполнения настоящего изобретения промышленное предприятие содержит распределенную систему 201 управления, содержащую магистральную линию 203 сети. Магистральная линия 203 сети может быть, например, аппаратной линией связи, изготовленной из кабеля витой пары, экранированного коаксиального кабеля или волоконно-оптического кабеля, или может быть по меньшей мере частично беспроводной. Распределенная система 201 управления может также содержать процессор 205, который соединен с возможностью обмена данными с оборудованием предприятия, расположенным на месте промышленного предприятия или в удаленных местах, через магистральную линию 203 сети. Подразумевается, что с магистральной линией 203 сети может быть функционально связано любое количество машин. Часть машин может быть аппаратно подключена к магистральной линии 203 сети, а другая часть машин может быть соединена с магистральной линией 203 сети через беспроводную базовую станцию 207, которая связана с возможностью обмена данными с распределенной системой 201 управления. Беспроводная базовая станция 207 может использоваться для увеличения эффективной дальности связи распределенной системы 201 управления, например, с оборудованием или датчиками, расположенными удаленно от промышленного предприятия, но соединенными с одной или более системами в пределах промышленного предприятия.
Распределенная система 201 управления может быть сконфигурирована для приема и отображения рабочих параметров, относящихся к множеству единиц оборудования, и формирования сигналов автоматического управления и приема входных сигналов ручного управления для управления работой оборудования промышленного предприятия. В данном примере выполнения настоящего изобретения распределенная система 201 управления может содержать сегмент программного кода, сконфигурированный для управления процессором 205 для анализа данных, принятых распределенной системой 201 управления, и позволяющий осуществлять в режиме онлайн контроль и диагностику машин промышленного предприятия. Данные могут быть собраны от каждой машины, включая газовые турбины, центробежные компрессоры, насосы и двигатели, соответствующие датчики технологического процесса и локальные датчики окружающей среды, включая, например, датчики вибрации, сейсмические и температурные датчики, датчики давления, тока, напряжения, датчики температуры окружающей среды и датчики влажности окружающей среды. Данные могут быть предварительно обработаны локальным модулем диагностики или удаленным модулем ввода/вывода или могут быть переданы в распределенную систему 201 управления в необработанном виде.
Локальная система 213 контроля и диагностики (LMDS, local monitoring and diagnostic system) 213 может представлять собой отдельное дополнительное аппаратное устройство, например персональный компьютер (PC), который осуществляет связь с распределенной системой 201 управления и другими системами 209 управления и источниками данных через магистральную линию 203 сети. Локальная система 213 контроля и диагностики может быть также выполнена в виде сегмента программы, исполняемой в распределенной системе 201 управления и/или одной или более других системах 209 управления. Соответственно, локальная система 213 контроля и диагностики может работать в распределенной конфигурации, так что часть сегмента программы выполняется в нескольких процессорах одновременно. При этом локальная система 213 контроля и диагностики может быть полностью интегрирована в работу распределенной системы 201 управления и других систем 209 управления. Локальная система 213 контроля и диагностики анализирует данные, принятые распределенной системой 201 управления, источниками данных и другими системами 209 управления, для определения исправности машин и/или технологического процесса, в котором применяются эти машины, с глобальной точки зрения промышленного предприятия.
В данном варианте настоящего изобретения сетевая архитектура 100 содержит серверный компьютер 202 и одну или более клиентских систем 203. Серверный компьютер 202 также содержит сервер 206 базы данных, сервер 208 приложений, веб-сервер 210, сервер 212 факса, сервер 214 директорий и почтовый сервер 216. Каждый из серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть выполнен в виде программного обеспечения, исполняемого на серверном компьютере 202, или любая комбинация серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть реализована отдельно или в комбинации на отдельных серверных компьютерах, объединенных в локальную сеть (LAN, local area network) (не показана). Блок 220 хранения данных соединен с серверным компьютером 202. Кроме того, рабочая станция 222, такая как рабочая станция системного администратора, рабочая станция пользователя и/или рабочая станция диспетчера, соединена с магистральной линией 203 сети. Альтернативно, рабочие станции 222 соединены с магистральной линией сети 203 с использованием линии 226 связи сети Интернет или посредством беспроводного соединения, например, через беспроводную базовую станцию 207.
Каждая рабочая станция 222 может быть персональным компьютером, имеющим веб-браузер. Хотя функции, выполняемые в рабочих станциях, как правило, показаны как выполняемые в соответствующих рабочих станциях 222, такие функции могут быть выполнены в одном из многих персональных компьютеров, соединенных с магистральной линией 203 сети. Рабочие станции 222 показаны связанными с отдельными функциями только для облегчения понимания различных типов функций, которые могут выполняться пользователями, имеющими доступ к магистральной линии 203 сети.
Серверный компьютер 202 выполнен с возможностью связи с различными пользователями, включая работников и третьих лиц, например провайдеров услуг. В данном варианте выполнения настоящего изобретения связь показана осуществленной с использованием сети Интернет, однако в других вариантах выполнения настоящего изобретения может быть использован любой другой тип связи на основе глобальной сети (WAN, wide area network), то есть системы и процессы не ограничены их реализацией с использованием сети Интернет.
В данном варианте выполнения настоящего изобретения любой авторизованный пользователь, имеющий рабочую станцию 232, может осуществлять доступ к локальной системе 213 контроля и диагностики. По меньшей мере одна из клиентских систем может содержать рабочую станцию менеджера, расположенную в удаленном местоположении. Рабочие станции 222 могут быть реализованы в персональных компьютерах, имеющих веб-браузер. Кроме того, рабочие станции 222 выполнены с возможностью связи с серверным компьютером 202. Кроме того, сервер 212 факса связан с удаленными клиентскими системами, включая клиентскую систему 236, с использованием телефонной линии связи (не показана). Кроме того, сервер 212 факса выполнен с возможностью связи с другими клиентскими системами 228, 230 и 234.
Инструменты компьютерного моделирования и анализа локальной системы 213 контроля и диагностики, как более подробно описано ниже, могут храниться на сервере 202 и могут быть доступны запрашивающей стороне в любой из клиентских систем 204. В одном варианте выполнения настоящего изобретения клиентские системы 204 представляют собой компьютеры, содержащие веб-браузер, например серверный компьютер 202 может быть доступен для клиентских систем 204 с использованием сети Интернет. Клиентские системы 204 связаны с сетью Интернет через множество интерфейсов, включая сеть, такую как локальная сеть (LAN) или глобальная сеть (WAN), коммутируемые соединения, кабельные модемы и специализированные высокоскоростные линии цифровой сети связи с комплексными услугами (ISDN, Integrated Services Digital Network). Клиентские системы 204 могут быть любым устройством, способным подключаться к сети Интернет, включая сетевой телефон, персональный цифровой помощник (PDA, personal digital assistant) или другое подсоединяемое сетевое оборудование. Сервер 206 базы данных связан с базой 240 данных, содержащей информацию о промышленном предприятии 10, как более подробно описано ниже. В одном варианте выполнения настоящего изобретения централизованная база 240 данных хранится на серверном компьютере 202, и доступ к ней может быть получен потенциальными пользователями через одну из клиентских систем 204 путем регистрации в серверном компьютере 202. В альтернативном варианте выполнения настоящего изобретения база 240 данных хранится удаленно от серверного компьютера 202 и может быть нецентрализованной.
Другие системы промышленного предприятия могут поставлять данные, которые доступны серверному компьютеру 202 и/или клиентской системе 204 посредством независимых соединений к магистральной линии 203 сети. Сервер 242 интерактивного электронного технического справочника запрашивает данные о машине, относящиеся к конфигурации каждой машины. Такие данные могут включать эксплуатационные возможности, такие как характеристики насоса, номинальная мощность двигателя, класс изоляции и размер рамы, конструктивные параметры, такие как размеры, число стержней ротора или лопаток рабочего колеса и история технического обслуживания машин, например, изменения при эксплуатации машины, реальные измерения и измерения после окончания регулировки, а также выполненные на машине ремонтные работы, которые не возвратили машину в первоначальное проектное состояние.
Портативное устройство 244 контроля вибрации может периодически подключаться к локальной сети непосредственно или через компьютерный порт ввода, такой как порты рабочих станций 222 или клиентских систем 204. Как правило, данные о вибрации собирают по определенному маршруту, периодически собирая данные от машин заранее заданного списка, например, ежемесячно или с другой периодичностью. Данные о вибрации могут также собираться одновременно с поиском неисправностей, обслуживанием и вводом в эксплуатацию. Кроме того, данные о вибрации могут собираться непрерывно в реальном времени или почти в реальном времени. Такие данные могут обеспечить новый базовый уровень для алгоритмов локальной системы 213 контроля и диагностики. Данные технологического процесса могут также собираться на основе маршрута или во время поиска неисправностей, обслуживания и ввода в эксплуатацию. Кроме того, некоторые данные технологического процесса могут собираться непрерывно в реальном времени или почти в реальном времени. Возможно, некоторые параметры технологического процесса не удается измерять непрерывно; тогда можно использовать портативное устройство 245 для сбора данных о параметрах технологического процесса, которые могут быть загружены в распределенную систему 201 управления через рабочую станцию 222 так, чтобы они были доступны для локальной системы 213 контроля и диагностики. Другие данные о параметрах технологического процесса, например данные анализаторов состава технологической текучей среды и данные анализаторов загрязняющих выбросов, могут подаваться в распределенную систему 201 управления через множество устройств 246 контроля, работающих в режиме онлайн.
Контроль электроэнергии, подаваемой в различные машины или генерируемой генераторами промышленного предприятия, может осуществляться с помощью реле 248 защиты двигателя, связанного с каждой машиной. Как правило, такие реле 248 расположены удаленно от контролируемого оборудования в центре управления двигателем (MCC, motor control center) или в распределительном устройстве 250, обеспечивающем питание машины. В дополнение к защитному реле 248 распределительное устройство 250 может также содержать систему диспетчерского управления и сбора данных (SCADA, supervisory control and data acquisition system), которая предоставляет системе LMDS 213 параметры электропитания или оборудования системы энергоснабжения (не показано), расположенного на промышленном предприятии, например, на электрораспределительной подстанции, или параметры удаленных выключателей линий передачи и параметры линий.
На фиг. 3 схематично иллюстрируется пример набора 280 правил, который может использоваться в системе 213 LMDS (показанной на фиг. 1). Набор 280 правил может представлять собой комбинацию одного или более устанавливаемых пользователем правил и ряда свойств, которые определяют применение и состояние устанавливаемых пользователем правил. Правила и свойства могут быть объединены и сохранены в формате строки XML (extensible Markup Language, расширяемый язык разметки), которая может быть зашифрована на основе 25-знакового алфавитно-цифрового ключа, если она хранится в файле. Набор 280 правил представляет собой модульную ячейку знаний, которая содержит один или более входов 282 и один или более выходов 284. Входы 282 могут быть программными портами, которые направляют данные из конкретных мест локальной системы 213 контроля и диагностики в набор 280 правил. Например, входные данные от наружного датчика вибрации насоса могут быть переданы в аппаратный входной терминал в распределенной системе 201 управления. Распределенная система 201 управления может оцифровывать сигнал в этом терминале, чтобы принять этот сигнал. Затем сигнал может быть обработан и сохранен в некоторой области памяти, доступной и/или интегрированной в распределенной системе 201 управления. Первый вход 286 набора правил 280 может отображаться в эту область памяти так, что содержимое отделов памяти доступно набору 280 правил в качестве входа. Аналогично, выход 288 может отображаться в другую область памяти, доступную для распределенной системы 201 управления, или в другую память, так чтобы эта область памяти содержала выходные данные 288 набора 280 правил.
В данном примере выполнения настоящего изобретения набор 280 правил содержит одно или более правил, относящихся к контролю и диагностике определенных проблем, связанных с оборудованием, работающим на промышленном предприятии, например, на предприятии для повторного закачивания газа, предприятии по сжижению природного газа (LNG, Liquified Natural Gas), электростанции, нефтеперерабатывающем предприятии и предприятии по химической обработке. Хотя набор 280 правил описан с точки зрения его использования на промышленном предприятии, этот набор 280 правил может быть подходящим образом составлен для охвата любого знания и может использоваться для принятия решений в любой области. Например, набор 280 правил может содержать знания, имеющие отношение к экономической деятельности, финансовой деятельности, погодным явлениям и процессам проектирования. Набор 280 правил может затем использоваться для решения проблем в этих областях. Набор 280 правил содержит знания из одного или более источников, так что это знание передается в любую систему, где применяется набор 280 правил. Знание оформлено в виде правил, которые связывают выходы 284 с входами 282, так что конкретизация входов 282 и выходов 284 позволяет применить набор 280 правил к локальной системе 213 контроля и диагностики. Набор 280 правил может содержать только те правила, которые специфичны для конкретного актива промышленного предприятия, и может быть направлен на решение только одной возможной проблемы, связанной с этим конкретным активом промышленного предприятия. Например, набор 280 правил может содержать только те правила, которые применимы к двигателю или к комбинации двигатель/насос. Набор 280 правил может содержать только те правила, которые определяют исправность комбинации двигатель/насос с использованием данных о вибрации. Набор 280 правил может также содержать правила, которые определяют исправность комбинации двигатель/насос с использованием комплекта диагностических средств, который в дополнение к средствам анализа вибрации содержит, например, средства вычисления рабочих характеристик и/или средства вычисления финансовых характеристик для комбинации двигатель/насос.
Во время работы набор 280 правил создается в программных средствах разработки, которые запрашивают у пользователя связи между входами 282 и выходами 284. Входы 282 могут принимать данные, представляющие, например, цифровые сигналы, аналоговые сигналы, колебательные сигналы, обработанные сигналы, вводимые вручную, и/или конфигурационные параметры и выходные данные из других наборов правил. Правила в пределах набора 280 правил могут включать логические правила, численные алгоритмы, использование методов обработки сигналов и колебательных сигналов, экспертную систему и алгоритмы искусственного интеллекта, статистические инструменты и любое другое выражение, которое позволяет связать выходы 284 с входами 282. Выходы 284 могут отображаться на соответствующие области памяти, которые зарезервированы и сконфигурированы для приема данных каждого выхода 284. Локальная система 213 контроля и диагностики и распределенная система 201 управления могут затем использовать эти области памяти для обеспечения любой функции контроля и/или управления, для выполнения которых могут быть запрограммированы локальная система 213 контроля и диагностики и распределенная система 201 управления. Правила в наборе 280 правил работают независимо от локальной системы 213 контроля и диагностики и распределенной системы 201 управления, хотя могут иметься входы 282 к набору 280 правил и выходы 284 из набора 280 правил напрямую или опосредованно через промежуточные устройства.
Во время создания набора 280 правил, эксперт в данной области техники раскрывает знание в отношении конкретного актива с использованием средств разработки путем программирования одного или более правил. Правила создают путем формирования выражений связи между выходами 284 и входами 282, так что кодирование правил не требуется. Операнды могут быть выбраны из библиотеки операндов с использованием графических методов, например с использованием техники «перетаскивания» (drag-and-drop) в графическом интерфейсе пользователя, встроенном в средство разработки. Графическое представление операнда может быть выбрано из области библиотеки на экранном дисплее (не показан) и посредством «перетаскивания» помещено в область создания правила. Связи между входом 282 и операндами представлены в виде логического дисплея, и пользователь запрашивается о значениях, таких как константы, когда это необходимо в зависимости от определенных операндов и некоторых определенных входов 282, которые выбраны. Создают столько правил, сколько необходимо, чтобы охватить знание эксперта. Соответственно, набор 280 правил может содержать робастный набор правил для диагностики и/или контроля или относительно менее робастный набор правил для диагностики и/или контроля в зависимости от требований клиента и уровня техники в конкретной области набора 280 правил. Средство разработки предоставляет ресурсы для проверки набора 280 правил во время разработки с обеспечением того, чтобы различные комбинации и значения на входах 282 давали ожидаемые значения на выходах 284.
В одной форме осуществления изобретения набор правил для температуры межколесного пространства сконфигурирован для вычисления ожидаемой температуры межколесного пространства с учетом условий работы газотурбинного двигателя. Преимуществом набора правил для температуры межколесного пространства является предсказываемый и адаптируемый порог, который связывает различные компоненты газовой турбины и рабочие характеристики компрессора для предсказания верхних и нижних границ ожидаемой температуры межколесного пространства.
Фиг. 4 представляет собой вертикальный вид сбоку архитектуры системы 400 охлаждения межколесного пространства газотурбинного двигателя 401 (частично показанного на фиг. 1) в соответствии с примером осуществления данного изобретения. Компрессор 402 подает воздух высокого давления к компонентам газотурбинного двигателя 401. В примере осуществления изобретения передняя зона 403 первого межколесного пространства охлаждается только воздухом, направляемым из выпускной секции 404 компрессора. Задняя зона 406 первого межколесного пространства охлаждается воздухом, направляемым из выпускной секции 404 компрессора, и воздухом, отбираемым от ступени 408 компрессора выше по потоку от выпускной секции 404 компрессора, например, не ограничиваясь этим, от одиннадцатой ступени компрессора 402. Передняя зона 410 второго межколесного пространства и задняя зона 412 второго межколесного пространства охлаждаются воздухом, отбираемым от ступени 408 компрессора выше по потоку.
Температуры межколесных пространств в турбине низкого давления газотурбинного двигателя 401 контролируются, например, первой термопарой 414 и второй термопарой 416, установленными в передней зоне 403 первого межколесного пространства, а также третьей термопарой 418 и четвертой термопарой 420, установленными в задней зоне 412 второго межколесного пространства. Две термопары для каждого пространства предоставляют информацию о температуре воздуха внутри полостей.
Температура воздуха, направляемого из выпускной секции 404 компрессора (Compressor Discharge Temperature, CDT), контролируется датчиками и может непосредственно сравниваться с температурой межколесного пространства; температура ступени 408 компрессора выше по потоку, которая не может измеряться непосредственно, оценивается на основе соотношения, учитывающего режим работы компрессора.
Правила, определяемые для газотурбинного двигателя 401, основаны на предоставлении ожидаемого значения температуры межколесного пространства и сравнении такого значения с измеренными значениями. Рекомендация, предоставляемая правилами для аномалии, выводится, когда измеренное значение отличается от ожидаемого значения больше заранее заданной величины, которая не зависит от газотурбинного двигателя 401. Вместо этого, заранее заданная величина зависит от параметров корпуса, холодных зазоров, рабочих зазоров и уплотнений, установленных в газотурбинном двигателе 401, которые могут влиять на базовое значение, определяемое в самый первый период применения правил к газотурбинному двигателю 401.
Вычисление температуры воздуха, отбираемого от компрессора
Чтобы связать температуру межколесного пространства с оцениваемой ступенью 408 компрессора выше по потоку, используют следующие соотношения. Такое соотношение использует политропный коэффициент полезного действия компрессора, который предполагается постоянным во всех различных ступенях и позволяет выполнить оценку температуры воздуха во время процесса сжатия в каждом интервале времени.
Входными данными для такого соотношения являются:
T2 - температура на входе компрессора (контролируемая);
T3 - температура на выходе компрессора (контролируемая);
P2 - давление на входе компрессора (контролируемое);
P3 - давление на выходе компрессора (контролируемое).
Соотношение дает давление и температуру отбираемого воздуха, которые сравнивают с температурой второго межколесного пространства.
Давление отбора оценивают как функцию давления на выходе компрессора (P3):
Figure 00000001
где fP11(T) - полиномиальная функция третьего порядка температуры на входе компрессора, коэффициенты которой приведены в таблице 1.
Фактический политропный коэффициент ηact полезного действия может быть оценен следующим образом:
Figure 00000002
где γ(T) и f(T) выражаются полиномиальными функциями третьего порядка, определяемыми коэффициентами, представленными в таблице 1.
Figure 00000003
Температура воздуха ступени выше по потоку (например, ступени 11) может вычисляться следующим образом:
Figure 00000004
где
Figure 00000005
оценивается следующим образом:
Figure 00000006
Анализ данных для различных машин показывает, что простое соотношение на основе ΔT не является достаточно точным. Данные показывают большую изменчивость между температурой межколесного пространства и температурой отбираемого воздуха ступени выше по потоку (например, ступени 11).
Учитывают температуру пути потока. Единственной измеренной температурой пути потока, например, в газотурбинном двигателе 401, является температура на выходе турбины (T5). Было замечено, что температура передней зоны 410 второго межколесного пространства и температура задней зоны 412 второго межколесного пространства сильно зависят от температуры на выходе турбины (T5).
Поскольку такой эффект в соотношении полезен, вводится константа θ, которая может быть выражена следующим образом:
Figure 00000007
Значение θ определено для каждого газотурбинного двигателя и имеет характерные значения для типа машины. Как только значение θ установлено для передней и задней стороны второго межколесного пространства, предсказываемую температуру межколесного пространства оценивают для передней стороны посредством выражения:
Figure 00000008
а для задней стороны посредством выражения:
Figure 00000009
Ниже описаны правила для температуры межколесного пространства, основанные на сигналах, собираемых или выводимых системой, а также ожидаемые значения и пороги.
Температура передней зоны первого межколесного пространства тесно связана с температурой на выходе компрессора (T3). Простым, но достоверным, соотношением является установление постоянной разности температур между этими двумя температурами. Такая разность является характеристикой машины, даже если ее значение может быть принято в диапазоне 0-60°C. Стандартная машина имеет типичную разность температур базового уровня приблизительно 40-60°C, в то время как другие машины могут иметь меньшую разность температур - приблизительно 10-15°C. Как только разность температур базового уровня установлена, температура межколесного пространства, как ожидается, не будет изменяться более чем приблизительно на ±15°C.
Охлаждение задней зоны первого межколесного пространства обеспечивается комбинацией воздуха на выходе компрессора и воздуха ступени компрессора выше по потоку, например, воздуха 11-й ступени. Сравнение обеих температур с измеренной температурой межколесного пространства показывает относительно большую зависимость от температуры на выходе турбины.
Так как потоки воздуха на выходе компрессора и воздуха ступени компрессора выше по потоку воздействуют на температуру межколесного пространства, в одной форме осуществления изобретения для сравнения используют среднее значение этих двух температур:
Figure 00000010
где T11 оценивают после выполнения шагов, описанных выше, и T3 является измеренным значением температуры на выходе компрессора. Имеется линейная зависимость величины (TTWS1AFT-Tmix) от величины (T5-Tmix). В различных формах осуществления изобретения для сравнения используют другие комбинации потоков воздуха на выходе компрессора и воздуха ступени компрессора выше по потоку. Например, каждый из них может взвешиваться относительно другого, или другие потоки также могут комбинироваться с потоками воздуха на выходе компрессора и воздуха ступени компрессора выше по потоку.
Поэтому на следующем шаге нужно оценить отношение θ, которое может быть принято постоянным и использоваться для оценки температуры межколесного пространства:
Figure 00000011
В других формах осуществления изобретения для Tmix может использоваться среднее значение массового расхода.
Источником для охлаждения передней и задней зон второго межколесного пространства является, например, воздух, отбираемый от 11-й ступени компрессора. Температуру потока охлаждающего воздуха оценивают на основе измеренных значений давления и температуры во входной и выходной секциях компрессора согласно описанной выше процедуре.
Температура межколесного пространства может оцениваться путем введения константы θ, которая позволяет дать точное предсказание температуры межколесного пространства.
В одном случае константы θ были определены равными θfwd=0,289 и θaft=0,345. Используя такие константы, можно предсказывать температуру межколесного пространства с погрешностью, не превышающей приблизительно ±10°C.
Правила для температуры второго межколесного пространства и задней зоны первого межколесного пространства были определены для учета температуры на выходе турбины и обеспечения допустимой погрешности в предсказании ниже, чем приблизительно ±15°C во всех случаях. Температура передней зоны первого межколесного пространства связана с температурой на выходе компрессора, без необходимости оценки других параметров. Все описанные выше правила учитывают ожидаемые значения и зависящие от машины параметры настройки. Каждому определению правила предшествует период калибровки, в течение которого характерные параметры устанавливают согласно контролируемым результатам.
На фиг. 5 показана блок-схема способа 500 определения рекомендации для температуры межколесного пространства двигателя, которая выходит за пределы заранее заданного диапазона, в соответствии с примером осуществления данного изобретения. В примере осуществления изобретения способ 500 включает хранение 502 множества наборов правил в запоминающем устройстве, причем наборы правил относятся к межколесному пространству и содержат по меньшей мере одно правило в виде выражения связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем это выражение связи касается температуры межколесного пространства; прием 504 входных данных, поступающих в реальном времени, и входных данных предыстории от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем эти входные данные относятся к источникам, подающим теплоту в межколесное пространство, и оценку 506 значения температуры межколесного пространства с использованием входных данных, относящихся к температуре межколесного пространства.
Для достижения желаемых результатов логические последовательности, показанные на чертежах, не требуют показанного конкретного порядка или последовательного порядка. Кроме того, в описанных последовательностях операций могут иметься другие шаги, или некоторые шаги могут отсутствовать, а также могут быть добавлены или удалены другие компоненты в описанных системах. Соответственно, другие варианты выполнения настоящего изобретения также находятся в пределах сущности формулы изобретения.
Очевидно, что описанные варианты выполнения настоящего изобретения, которые были изложены особенно подробно, являются просто примерами или возможными вариантами выполнения настоящего изобретения, при этом может использоваться множество других комбинаций, дополнений или вариантов.
Кроме того, конкретные наименования компонентов, написание прописными буквами терминов, атрибуты, структуры данных или любые другие аспекты программирования или структурные аспекты не являются обязательными или существенными, при этом механизмы, обеспечивающие реализацию изобретения или его признаков, могут иметь другие названия, форматы или протоколы. Кроме того, система может быть реализована с помощью комбинации аппаратного и программного обеспечения, как описано выше, или полностью с помощью элементов аппаратного обеспечения. Кроме того, конкретное разделение функций между различными системными компонентами, описанными здесь, представляет один из примеров и не является обязательным; функции, реализованные компонентом одной системы, альтернативно могут быть выполнены множеством компонентов, а функции, выполняемые множеством компонентов, альтернативно могут быть выполнены одним компонентом.
Некоторые части приведенного описания представляют признаки в терминах алгоритмов и символических представлений операций над информацией. Эти алгоритмические описания и представления могут использоваться специалистами в области обработки данных для наиболее эффективной передачи сути их работы другим специалистам. Хотя эти операции описаны функционально или логически, подразумевается, что они будут реализованы в виде программ для компьютера. Кроме того, иногда представлялось удобным называть эти конфигурации операций модулями или функциональными именами без потери общности.
Если явно не указано иное, то, как очевидно из приведенного выше описания, повсюду в описании рассуждения, в которых используются такие термины, как «обработка», «вычисление», «определение», «отображение» или «обеспечение» и т.п., относятся к действиям и процессам в компьютерной системе или аналогичном электронном вычислительном устройстве, которые манипулируют данными и преобразуют данные, представленные в виде физических (электронных) величин в памяти компьютерной системы, регистрах или других таких устройствах для хранения, передачи или отображения информации.
Хотя изобретение было описано с точки зрения различных частных форм осуществления, очевидно, что изобретение может быть осуществлено на практике с модификациями в пределах сущности формулы изобретения.
Используемый здесь термин «процессор» относится к центральным процессорам, микропроцессорам, микроконтроллерам, схемам с сокращенным набором команд (RISC, reduced instruction set circuit), прикладным специализированным интегральным схемам (ASIC, application specific integrated circuit), логическим схемам и любой другой схеме или процессору, способному выполнять описанные выше функции.
В контексте настоящего описания термины «программное обеспечение» и «встроенное программное обеспечение» являются взаимозаменяемыми и включают любую компьютерную программу, записанную в памяти для ее исполнения процессором 205, включая оперативную память (RAM, random access memory), постоянную память (ROM, read-only memory), стираемую программируемую постоянную память (EPROM, erasable programmable read-only memory), электрически программируемую постоянную память (EEPROM, electrically erasable programmable read-only-memory) и энергонезависимую оперативную память (NVRAM, non-volatile random access memory). Указанные типы памяти даны только для примера и, таким образом, не ограничивают типы памяти, используемой для хранения компьютерной программы.
Как понятно из предшествующего описания, представленные варианты выполнения настоящего изобретения могут быть реализованы с использованием компьютерного программирования или инженерной разработки, включая программное обеспечение, встроенное программное обеспечение, аппаратное обеспечение или любую комбинацию или подмножество перечисленного, при этом технический результат включает (a) хранение множества наборов правил в запоминающем устройстве, причем наборы правил относятся к межколесному пространству и содержат по меньшей мере одно правило в виде выражения связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение связи касается температуры межколесного пространства, (b) прием входных данных, поступающих в реальном времени, и входных данных предыстории от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные относятся к источникам, подающим теплоту в межколесное пространство, (c) оценку значения температуры межколесного пространства с использованием входных данных, относящихся к температуре межколесного пространства, (d) сравнение оцененной температуры межколесного пространства с фактической измеренной температурой межколесного пространства, (e) формирование сообщения с рекомендацией с использованием этого сравнения, причем сообщение с рекомендацией включает действия по поиску неисправностей, относящихся к температуре межколесного пространства, (f) прием входных данных, представляющих теплоту, содержащуюся по меньшей мере в одном из следующего: горячий газ от процесса сгорания газовой турбины, охлаждающий воздух, отбираемый от осевого компрессора газовой турбины, и эффекты сопротивления воздуха вращению ротора, (g) установку начального оцененного базового уровня для температуры межколесного пространства равным температуре охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, и компенсируемым с использованием других источников теплоты для межколесного пространства, (h) установку начального оцененного базового уровня для температуры межколесного пространства равным температуре охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, и компенсируемым с использованием температуры горячего газа от процесса сгорания и/или эффектов сопротивления воздуха вращению ротора, (i) определение оцененной температуры межколесного пространства в режиме онлайн с использованием термодинамического моделирования рабочих характеристик газовой турбины, (j) определение оцененной температуры межколесного пространства в режиме онлайн с использованием политропного коэффициента полезного действия осевого компрессора и температуры охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, (k) определение наклона линейной зависимости между температурой межколесного пространства и температурой охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, (l) определения наклона линейной зависимости между температурой выхлопных газов турбины и температурой охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, и (m) итерационное усреднение наклона в течение выбираемого периода времени. Любая такая результирующая программа при наличии средств машиночитаемого кода может быть реализована или предоставлена на одном или более считываемых компьютером носителях с обеспечением, таким образом, компьютерного программного продукта, то есть изделия согласно рассмотренным вариантам выполнения настоящего изобретения. Считываемые компьютером носители могут включать, например, не ограничиваясь этим, фиксированный (жесткий) накопитель, дискету, оптический диск, магнитную ленту, полупроводниковую память, такую как постоянное запоминающее устройство (ROM), и/или любую среду передачи/приема, такую как сеть Интернет или другая сеть или линия связи. Изделие, содержащее компьютерный код, может быть выполнено и/или использовано путем исполнения кода непосредственно из одного носителя, путем копирования кода из одного носителя в другой носитель или посредством передачи кода по сети.
Множество функциональных блоков, описанных в этом документе, были названы модулями, чтобы подчеркнуть независимость их реализации. Например, модуль может быть выполнен как аппаратная схема, содержащая заказные сверхбольшие интегральные микросхемы (VLSI, very large scale integration) или вентильные матрицы, имеющиеся в продаже полупроводниковые устройства, такие как логические интегральные схемы, транзисторы или другие дискретные компоненты. Модуль может также быть выполнен в виде программируемых аппаратных устройств, таких как программируемые вентильные матрицы (FPGA, field programmable gate array), программируемые логические матрицы, программируемые логические устройства (PLD, programmable logic device) и т.п.
Модули могут быть также реализованы в виде программного обеспечения, предназначенного для исполнения различными типами процессоров. Идентифицированный модуль исполняемого кода может содержать, например, один или более физических или логических блоков компьютерных команд, которые могут быть организованы, например, в виде объекта, процедуры или функции. Однако исполнимые файлы идентифицированного модуля необязательно должны быть физически расположены вместе, но могут содержать отдельные инструкции, которые хранятся в разных местах, но которые при их логическом объединении образуют модуль и позволяют достичь цели, поставленной для модуля.
Модуль исполняемого кода может представлять собой одну инструкцию или множество инструкций и может даже быть распределен по нескольким различным сегментам кода среди различных программ в нескольких запоминающих устройствах. Аналогично, рабочие данные могут быть идентифицированы и показаны здесь в пределах модулей и могут быть реализованы в любой подходящей форме и организованы в любую структуру данных подходящего типа. Рабочие данные могут быть собраны как один массив данных или могут быть распределены по различным местам, включая различные запоминающие устройства, и могут существовать, по меньшей мере частично, просто как электронные сигналы в системе или сети.
Описанные варианты выполнения способа и системы для контроля в режиме онлайн температуры межколесного пространства, которая содержит модуль правил, обеспечивают рентабельное и надежное средство для выдачи содержательных рекомендаций по эксплуатации и поиску неисправностей. Кроме того, система является более точной и менее склонной к ложным срабатываниям. Более конкретно, способы и системы, описанные выше, могут прогнозировать отказ компонентов на гораздо более ранней стадии, чем известные системы, что позволяет значительно сократить время простоя оборудования и предотвратить ошибки. Кроме того, описанные способы и системы обеспечивают прогнозирование отклонений от нормы на ранней стадии, что позволяет персоналу на рабочем месте подготавливать и планировать остановку оборудования. В результате способы и системы, описанные выше, облегчают эксплуатацию газовых турбин и другого оборудования, обеспечивая их высокую надежность и рентабельность.
В настоящем описании использованы примеры, раскрывающие изобретение, включая предпочтительный вариант его выполнения, и позволяющие любому специалисту в данной области техники реализовать изобретение на практике, включая создание и использование любых устройств или систем и выполнение любых описанных способов. Объем изобретения определяется формулой изобретения и может включать другие примеры, очевидные специалистам. Предполагается, что такие другие примеры находятся в пределах сущности изобретения, если в них имеются структурные элементы, которые не отличаются по существу от описанных в формуле изобретения, или если они содержат эквивалентные структурные элементы с несущественными отличиями от элементов, описанных в формуле изобретения.

Claims (15)

1. Компьютерный способ контроля и диагностики аномалий в межколесном пространстве газовой турбины, реализованный с использованием компьютерного устройства, соединенного с интерфейсом пользователя и запоминающим устройством, и включающий:
хранение в запоминающем устройстве множества наборов правил, при этом наборы правил относятся к межколесному пространству и содержат по меньшей мере одно правило в виде выражения связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение связи касается температуры межколесного пространства;
прием входных данных, характеризующих теплоту, содержащуюся по меньшей мере в одном из следующего: горячий газ от процесса сгорания в газовой турбине, охлаждающий воздух, отбираемый от осевого компрессора газовой турбины, и эффекты сопротивления воздуха вращению ротора;
установку начального оцененного базового уровня для температуры межколесного пространства равным температуре охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, и компенсируемым с использованием температуры горячего газа от процесса сгорания и/или эффектов сопротивления воздуха вращению ротора;
прием входных данных, поступающих в реальном времени, и входных данных предыстории от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные относятся к источникам, подающим теплоту в межколесное пространство, и
оценку значения температуры межколесного пространства с использованием входных данных, относящихся к температуре межколесного пространства.
2. Способ по п. 1, также включающий:
сравнение оцененной температуры межколесного пространства с фактической измеренной температурой межколесного пространства и
формирование сообщения с рекомендацией с использованием этого сравнения, причем сообщение с рекомендацией содержит действия по поиску неисправностей, относящихся к температуре межколесного пространства.
3. Способ по п. 1, также включающий определение оцененной температуры межколесного пространства в режиме онлайн с использованием политропного коэффициента полезного действия осевого компрессора и температуры охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора.
4. Система контроля и диагностики межколесного пространства для газовой турбины, содержащей гидравлически связанные осевой компрессор и турбину низкого давления, причем упомянутая система содержит набор правил для температуры межколесного пространства, который включает выражение связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение связи применяется к входным данным, относящимся к источникам теплоты в межколесном пространстве,
при этом упомянутый набор правил сконфигурирован для приема входных данных, характеризующих теплоту, содержащуюся по меньшей мере в одном из следующего: горячий газ от процесса сгорания, охлаждающий воздух, отбираемый от осевого компрессора, и эффекты сопротивления воздуха вращению ротора; и
начальный оцененный базовый уровень для температуры межколесного пространства равен температуре охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора, и компенсируется с использованием температуры горячего газа от процесса сгорания и/или эффектов сопротивления воздуха вращению ротора.
5. Система по п. 4, в которой упомянутый набор правил сконфигурирован для определения оцененного значения температуры межколесного пространства с использованием входных данных, относящихся к источникам теплоты в межколесном пространстве.
6. Система по п. 4, в которой оцененная температура межколесного пространства определяется в режиме онлайн с использованием политропного коэффициента полезного действия осевого компрессора и температуры охлаждающего воздуха, отбираемого от осевого компрессора.
RU2014133942A 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору RU2657047C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ITCO2012A000008 2012-03-01
IT000008A ITCO20120008A1 (it) 2012-03-01 2012-03-01 Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
PCT/EP2013/054157 WO2013127995A1 (en) 2012-03-01 2013-03-01 Method and system for advising operator action

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014133942A RU2014133942A (ru) 2016-04-20
RU2657047C2 true RU2657047C2 (ru) 2018-06-09

Family

ID=46051732

Family Applications (7)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени

Family Applications After (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения

Country Status (12)

Country Link
US (7) US9274520B2 (ru)
EP (7) EP2820490B1 (ru)
JP (7) JP2015508928A (ru)
KR (7) KR20140130543A (ru)
CN (7) CN104254810B (ru)
AU (9) AU2013224935A1 (ru)
BR (2) BR112014019965A2 (ru)
CA (7) CA2865194C (ru)
IT (1) ITCO20120008A1 (ru)
MX (2) MX2014010464A (ru)
RU (7) RU2636095C2 (ru)
WO (7) WO2013127958A1 (ru)

Families Citing this family (153)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITCO20120008A1 (it) * 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US20140244328A1 (en) * 2013-02-22 2014-08-28 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine maintenance optimizer
US10649449B2 (en) 2013-03-04 2020-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed industrial performance monitoring and analytics
US10909137B2 (en) 2014-10-06 2021-02-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Streaming data for analytics in process control systems
US10866952B2 (en) 2013-03-04 2020-12-15 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Source-independent queries in distributed industrial system
US9665088B2 (en) 2014-01-31 2017-05-30 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Managing big data in process control systems
US9558220B2 (en) 2013-03-04 2017-01-31 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Big data in process control systems
US10678225B2 (en) 2013-03-04 2020-06-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Data analytic services for distributed industrial performance monitoring
US10649424B2 (en) * 2013-03-04 2020-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed industrial performance monitoring and analytics
US11573672B2 (en) 2013-03-15 2023-02-07 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method for initiating or resuming a mobile control session in a process plant
CN104344946B (zh) * 2013-07-24 2017-12-05 中国国际航空股份有限公司 Apu涡轮叶片断裂与转轴卡阻故障的监控方法和装置
US20150075170A1 (en) * 2013-09-17 2015-03-19 General Electric Company Method and system for augmenting the detection reliability of secondary flame detectors in a gas turbine
US9234317B2 (en) * 2013-09-25 2016-01-12 Caterpillar Inc. Robust system and method for forecasting soil compaction performance
ITCO20130043A1 (it) * 2013-10-02 2015-04-03 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare il funzionamento di un dispositivo flessibile di accoppiamento
US20150153251A1 (en) * 2013-11-29 2015-06-04 Johannes Izak Boerhout Systems and methods for integrated workflow display and action panel for plant assets
US20150219530A1 (en) * 2013-12-23 2015-08-06 Exxonmobil Research And Engineering Company Systems and methods for event detection and diagnosis
US20150184549A1 (en) 2013-12-31 2015-07-02 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US9957843B2 (en) 2013-12-31 2018-05-01 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US10139267B2 (en) 2014-01-09 2018-11-27 General Electric Company Systems and methods for storage and analysis of periodic waveform data
US20150271026A1 (en) * 2014-03-24 2015-09-24 Microsoft Technology Licensing, Llc End user performance analysis
KR102189282B1 (ko) * 2014-05-21 2020-12-09 세메스 주식회사 공정 설비 제어 방법
US9813308B2 (en) * 2014-06-04 2017-11-07 Verizon Patent And Licensing Inc. Statistical monitoring of customer devices
KR101676926B1 (ko) * 2014-12-31 2016-11-16 주식회사 포스코아이씨티 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법
US9777723B2 (en) * 2015-01-02 2017-10-03 General Electric Company System and method for health management of pumping system
US10036233B2 (en) * 2015-01-21 2018-07-31 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Method and system for automatically adjusting one or more operational parameters in a borehole
US20160260041A1 (en) * 2015-03-03 2016-09-08 Uop Llc System and method for managing web-based refinery performance optimization using secure cloud computing
WO2016151744A1 (ja) * 2015-03-24 2016-09-29 三菱電機株式会社 プラント監視制御装置
US9864823B2 (en) 2015-03-30 2018-01-09 Uop Llc Cleansing system for a feed composition based on environmental factors
US10095200B2 (en) 2015-03-30 2018-10-09 Uop Llc System and method for improving performance of a chemical plant with a furnace
US20170315543A1 (en) * 2015-03-30 2017-11-02 Uop Llc Evaluating petrochemical plant errors to determine equipment changes for optimized operations
US10031510B2 (en) * 2015-05-01 2018-07-24 Aspen Technology, Inc. Computer system and method for causality analysis using hybrid first-principles and inferential model
US10078326B2 (en) 2015-05-14 2018-09-18 Honeywell International Inc. Apparatus and method for event detection to support mobile notifications related to industrial process control and automation system
US10021064B2 (en) 2015-05-14 2018-07-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for translating industrial process control and automation system events into mobile notifications
US10505790B2 (en) 2015-05-14 2019-12-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for automated event notification read receipt to support non-repudiated auditing or other functions in industrial process control and automation system
US20160334770A1 (en) * 2015-05-14 2016-11-17 Honeywell International Inc. Apparatus and method for using configurable rules linking triggers with actions to support notifications associated with industrial process control and automation system
US10021063B2 (en) 2015-05-14 2018-07-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for protecting proprietary information over public notification infrastructure
US10466688B2 (en) * 2015-05-14 2019-11-05 Honeywell International Inc. Apparatus and method for providing event context with notifications related to industrial process control and automation system
CN105157986B (zh) * 2015-06-17 2017-09-22 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种用于燃气轮机热端部件的可靠性监测方法
US20170038275A1 (en) * 2015-08-04 2017-02-09 Solar Turbines Incorporated Monitoring system for turbomachinery
US20170038276A1 (en) * 2015-08-04 2017-02-09 Solar Turbines Incorporated Monitoring System for Turbomachinery
US10657450B2 (en) * 2015-09-30 2020-05-19 Deere & Company Systems and methods for machine diagnostics based on stored machine data and available machine telematic data
US10495545B2 (en) * 2015-10-22 2019-12-03 General Electric Company Systems and methods for determining risk of operating a turbomachine
FR3043463B1 (fr) * 2015-11-05 2017-12-22 Snecma Systeme et procede de surveillance d'une turbomachine avec fusion d'indicateurs pour la synthese d'une confirmation d'alarme
KR102486704B1 (ko) * 2016-01-15 2023-01-10 엘에스일렉트릭(주) 감시제어데이터수집시스템에서의 클라이언트 및 서버
US10503483B2 (en) 2016-02-12 2019-12-10 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Rule builder in a process control network
US10311399B2 (en) * 2016-02-12 2019-06-04 Computational Systems, Inc. Apparatus and method for maintaining multi-referenced stored data
US10574739B2 (en) 2016-02-26 2020-02-25 Honeywell International Inc. System and method for smart event paging
US20170300945A1 (en) * 2016-04-15 2017-10-19 International Business Machines Corporation Segmenting mobile shoppers
EP3239684A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-01 Siemens Aktiengesellschaft Fault diagnosis during testing of turbine unit
WO2017201086A1 (en) 2016-05-16 2017-11-23 Jabil Circuit, Inc. Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system
US11914349B2 (en) 2016-05-16 2024-02-27 Jabil Inc. Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system
US10294869B2 (en) 2016-06-14 2019-05-21 General Electric Company System and method to enhance corrosion turbine monitoring
US10047679B2 (en) 2016-06-14 2018-08-14 General Electric Company System and method to enhance lean blowout monitoring
US10099804B2 (en) 2016-06-16 2018-10-16 General Electric Company Environmental impact assessment system
EP3258333A1 (en) * 2016-06-17 2017-12-20 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for monitoring sensor data of rotating equipment
CN106089671A (zh) * 2016-06-29 2016-11-09 广东葆德科技有限公司 一种基于卫星定位的空压机及时维护方法及其***
US10643167B2 (en) * 2016-07-28 2020-05-05 Honeywell International Inc. MPC with unconstrained dependent variables for KPI performance analysis
EP3279755B1 (en) * 2016-08-02 2021-09-29 ABB Schweiz AG Method of monitoring a modular process plant complex with a plurality of interconnected process modules
US11143056B2 (en) 2016-08-17 2021-10-12 General Electric Company System and method for gas turbine compressor cleaning
US10724398B2 (en) 2016-09-12 2020-07-28 General Electric Company System and method for condition-based monitoring of a compressor
US10606254B2 (en) * 2016-09-14 2020-03-31 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Method for improving process/equipment fault diagnosis
US10222787B2 (en) 2016-09-16 2019-03-05 Uop Llc Interactive petrochemical plant diagnostic system and method for chemical process model analysis
US20180100442A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 General Electric Company Systems and Methods to Control Performance Via Control of Compressor OLL Protection Actions
US10539936B2 (en) 2016-10-17 2020-01-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Methods and apparatus for configuring remote access of process control data
US10444730B2 (en) * 2016-11-30 2019-10-15 Eurotherm Limited Real-time compliance status for equipment
US10466677B2 (en) * 2016-12-15 2019-11-05 Solar Turbines Incorporated Assessment of industrial machines
US10401881B2 (en) * 2017-02-14 2019-09-03 General Electric Company Systems and methods for quantification of a gas turbine inlet filter blockage
US10466686B2 (en) 2017-02-17 2019-11-05 Honeywell International Inc. System and method for automatic configuration of a data collection system and schedule for control system monitoring
KR101933784B1 (ko) 2017-03-17 2018-12-28 두산중공업 주식회사 가스 터빈 실시간 시뮬레이션 시스템 및 그 방법
US10678272B2 (en) 2017-03-27 2020-06-09 Uop Llc Early prediction and detection of slide valve sticking in petrochemical plants or refineries
US10754359B2 (en) 2017-03-27 2020-08-25 Uop Llc Operating slide valves in petrochemical plants or refineries
US10670353B2 (en) 2017-03-28 2020-06-02 Uop Llc Detecting and correcting cross-leakage in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10794644B2 (en) 2017-03-28 2020-10-06 Uop Llc Detecting and correcting thermal stresses in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US11037376B2 (en) 2017-03-28 2021-06-15 Uop Llc Sensor location for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10816947B2 (en) 2017-03-28 2020-10-27 Uop Llc Early surge detection of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10670027B2 (en) 2017-03-28 2020-06-02 Uop Llc Determining quality of gas for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10844290B2 (en) 2017-03-28 2020-11-24 Uop Llc Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US11396002B2 (en) 2017-03-28 2022-07-26 Uop Llc Detecting and correcting problems in liquid lifting in heat exchangers
US11130111B2 (en) 2017-03-28 2021-09-28 Uop Llc Air-cooled heat exchangers
US10663238B2 (en) 2017-03-28 2020-05-26 Uop Llc Detecting and correcting maldistribution in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10794401B2 (en) 2017-03-28 2020-10-06 Uop Llc Reactor loop fouling monitor for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10752844B2 (en) 2017-03-28 2020-08-25 Uop Llc Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10752845B2 (en) 2017-03-28 2020-08-25 Uop Llc Using molecular weight and invariant mapping to determine performance of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10962302B2 (en) 2017-03-28 2021-03-30 Uop Llc Heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10695711B2 (en) 2017-04-28 2020-06-30 Uop Llc Remote monitoring of adsorber process units
DE102017209847A1 (de) * 2017-06-12 2018-12-13 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben einer Gasturbinenanlage
US10913905B2 (en) 2017-06-19 2021-02-09 Uop Llc Catalyst cycle length prediction using eigen analysis
US11365886B2 (en) 2017-06-19 2022-06-21 Uop Llc Remote monitoring of fired heaters
US10739798B2 (en) 2017-06-20 2020-08-11 Uop Llc Incipient temperature excursion mitigation and control
US11130692B2 (en) 2017-06-28 2021-09-28 Uop Llc Process and apparatus for dosing nutrients to a bioreactor
US10994240B2 (en) 2017-09-18 2021-05-04 Uop Llc Remote monitoring of pressure swing adsorption units
EP3462264A1 (en) * 2017-09-29 2019-04-03 Siemens Aktiengesellschaft System, method and control unit for diagnosis and life prediction of one or more electro-mechanical systems
GB2568380B (en) * 2017-10-02 2022-08-31 Fisher Rosemount Systems Inc Systems and methods for multi-site performance monitoring of process control systems
US11194317B2 (en) 2017-10-02 2021-12-07 Uop Llc Remote monitoring of chloride treaters using a process simulator based chloride distribution estimate
US11676061B2 (en) 2017-10-05 2023-06-13 Honeywell International Inc. Harnessing machine learning and data analytics for a real time predictive model for a FCC pre-treatment unit
US11105787B2 (en) 2017-10-20 2021-08-31 Honeywell International Inc. System and method to optimize crude oil distillation or other processing by inline analysis of crude oil properties
US10416661B2 (en) * 2017-11-30 2019-09-17 Abb Schweiz Ag Apparatuses, systems and methods of secure cloud-based monitoring of industrial plants
WO2019111441A1 (ja) * 2017-12-06 2019-06-13 株式会社日立産機システム 巻上機の管理システム
WO2019116368A1 (en) * 2017-12-11 2019-06-20 Halo Digital Ltd. A system and a method for continuous monitoring and verification of the operation of a microcontroller
US10395515B2 (en) * 2017-12-28 2019-08-27 Intel Corporation Sensor aggregation and virtual sensors
US10607470B2 (en) * 2018-01-23 2020-03-31 Computational Systems, Inc. Vibrational analysis systems and methods
US10255797B1 (en) * 2018-01-24 2019-04-09 Saudi Arabian Oil Company Integrated alarm management system (ALMS) KPIs with plant information system
US11773859B2 (en) 2018-02-05 2023-10-03 Ziehl-Abegg Se Method for optimizing the efficiency and/or the running performance of a fan or a fan arrangement
US10901403B2 (en) 2018-02-20 2021-01-26 Uop Llc Developing linear process models using reactor kinetic equations
US11264801B2 (en) * 2018-02-23 2022-03-01 Schlumberger Technology Corporation Load management algorithm for optimizing engine efficiency
US11119453B2 (en) * 2018-03-09 2021-09-14 Nishil Thomas Koshy System and method for remote non-intrusive monitoring of assets and entities
US11237550B2 (en) * 2018-03-28 2022-02-01 Honeywell International Inc. Ultrasonic flow meter prognostics with near real-time condition based uncertainty analysis
US10734098B2 (en) 2018-03-30 2020-08-04 Uop Llc Catalytic dehydrogenation catalyst health index
EP3553615A1 (en) * 2018-04-10 2019-10-16 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for managing a technical installation
BR112020022541A2 (pt) * 2018-05-10 2021-02-02 Stolle Machinery Company, Llc métodos e sistemas de gerenciamento e monitoramento de fábrica
US11709480B2 (en) 2018-05-14 2023-07-25 Honeywell International Inc. System and method for automatic data classification for use with data collection system and process control system
US11042145B2 (en) 2018-06-13 2021-06-22 Hitachi, Ltd. Automatic health indicator learning using reinforcement learning for predictive maintenance
US11755791B2 (en) 2018-07-03 2023-09-12 Rtx Corporation Aircraft component qualification system and process
WO2020026071A1 (en) * 2018-07-31 2020-02-06 Abb Schweiz Ag Method for predicting performance of modules of distributed control system through network and system thereof
CN109151271A (zh) * 2018-08-22 2019-01-04 Oppo广东移动通信有限公司 激光投射模组及其控制方法、图像获取设备和电子装置
US11112778B2 (en) * 2018-09-10 2021-09-07 Aveva Software, Llc Cloud and digital operations system and method
BE1026619B1 (fr) * 2018-09-17 2020-04-14 Safran Aero Boosters Sa Systeme de mesure pour turbomachine
CZ2018517A3 (cs) 2018-09-30 2020-04-08 4Dot Mechatronic Systems S.R.O. Diagnostický systém strojů
CN109556876B (zh) * 2018-11-07 2020-09-04 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种区分燃气轮机燃烧故障和热通道设备故障的诊断方法
CN109372593A (zh) * 2018-11-16 2019-02-22 华南理工大学 一种汽轮机dcs***下的hmi控制***及控制方法
WO2020104572A1 (en) * 2018-11-21 2020-05-28 Basf Se Method and system of manufacturing an insulated member
CN109356662B (zh) * 2018-11-27 2021-06-18 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司 一种航空发动机低压涡轮转子装配的工艺方法
US10953377B2 (en) 2018-12-10 2021-03-23 Uop Llc Delta temperature control of catalytic dehydrogenation process reactors
TWI831864B (zh) * 2018-12-27 2024-02-11 美商Ｂｌ科技公司 用於製程氣體壓縮機的動態監測及控制之系統及方法
US11681280B2 (en) * 2018-12-31 2023-06-20 Andritz Inc. Material processing optimization
DE102019108415A1 (de) * 2019-04-01 2020-10-01 Pilz Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl von Teilnehmern eines verteilten technischen Systems
EP3726810B1 (en) * 2019-04-16 2023-12-06 ABB Schweiz AG System and method for interoperable communication of automation system components
US11927944B2 (en) * 2019-06-07 2024-03-12 Honeywell International, Inc. Method and system for connected advanced flare analytics
US11591936B2 (en) 2019-09-04 2023-02-28 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for proactive operation of process facilities based on historical operations data
KR102224983B1 (ko) * 2019-10-17 2021-03-08 한국서부발전 주식회사 가스터빈 연소기의 점검 진단 장치
CN110866616A (zh) * 2019-11-01 2020-03-06 许继集团有限公司 一种变电站二次设备故障预警方法及装置
WO2021105246A1 (en) * 2019-11-26 2021-06-03 Basf Se Forecasting industrial aging processes with machine learning methods
US20210165723A1 (en) * 2019-12-03 2021-06-03 Computational Systems, Inc. Graphical Indicator With History
JP7372198B2 (ja) * 2020-05-08 2023-10-31 株式会社荏原製作所 表示システム、表示装置及び表示方法
CA3178050A1 (en) * 2020-05-08 2021-11-11 Wharton Sinkler Real-time plant diagnostic system and method for plant process control and analysis
CN113721557B (zh) * 2020-05-25 2022-12-20 中国石油化工股份有限公司 基于关联参数的石化装置运行工艺参数监测方法及装置
CN115516393B (zh) * 2020-06-12 2024-07-16 利乐拉瓦尔集团及财务有限公司 用于使得能够访问食品生产工厂的工艺数据的方法和装置
CN111691985A (zh) * 2020-06-12 2020-09-22 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种降低燃气机组dln-2.6燃烧***nox排放的控制方法
RU2737457C1 (ru) * 2020-06-26 2020-11-30 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова" Автоматическая система с нейро-нечеткой сетью для комплексной технической диагностики и управления судовой энергетической установкой
WO2022031833A1 (en) * 2020-08-04 2022-02-10 Arch Systems Inc. Methods and systems for predictive analysis and/or process control
DE102020004841A1 (de) * 2020-08-07 2022-02-10 Mettler-Toledo Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer beobachtbaren Eigenschaft eines Objekts
CN112199370B (zh) * 2020-09-02 2024-01-26 安徽深迪科技有限公司 一种可有效提高结算效率的bom加速结算工方法
US11700567B2 (en) 2020-10-15 2023-07-11 Raytheon Technologies Corporation Waveguide system with redundancy
EP3992737A1 (de) * 2020-10-28 2022-05-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur datenkommunikation zwischen einer leitebene und einer feldebene eines industriellen systems
US20220136404A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 General Electric Company Gas turbine mass differential determination system and method
CN112539941B (zh) * 2020-12-02 2023-01-20 西安航天动力研究所 考虑真实气体效应的液体火箭发动机热试验参数设置方法
CN112364088A (zh) * 2020-12-02 2021-02-12 四川长虹电器股份有限公司 基于工厂数字化制造资源的可视化配置***
CN112817240B (zh) * 2020-12-30 2022-03-22 西安交通大学 一种基于深度强化学习算法的离心压缩机调控方法
CN113110402B (zh) * 2021-05-24 2022-04-01 浙江大学 知识与数据驱动的大规模工业***分布式状态监测方法
KR102674249B1 (ko) * 2022-02-03 2024-06-12 한국생산기술연구원 리플로우 장비의 이상 여부 확인 방법
US20230304664A1 (en) 2022-03-24 2023-09-28 Solar Turbines Incorporated Gas turbine predictive emissions modeling, reporting, and model management via a remote framework
US20240052755A1 (en) * 2022-08-10 2024-02-15 General Electric Company Controlling excitation loads associated with open rotor aeronautical engines
CN117851765B (zh) * 2024-03-07 2024-05-10 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 考虑真实气体效应的低温轴流压缩机性能参数归一化方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2005112459A (ru) * 2002-09-26 2005-09-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности, установки электростанции
RU2005141148A (ru) * 2003-06-05 2006-05-27 Роузмаунт, Инк. (Us) Диагностика технологического устройства с использованием сигнала датчика технологического параметра
EP2138726A2 (en) * 2008-06-25 2009-12-30 General Electric Company Method, system and controller for establishing a wheel space temperature alarm in a turbomachine
WO2011073350A1 (en) * 2009-12-19 2011-06-23 Nuovo Pignone S.P.A Method and cooling system for specific components in a gas turbine and its turbine
RU2010121150A (ru) * 2007-10-26 2011-12-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ анализа функционирования газовой турбины

Family Cites Families (117)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3898439A (en) 1970-10-20 1975-08-05 Westinghouse Electric Corp System for operating industrial gas turbine apparatus and gas turbine electric power plants preferably with a digital computer control system
US4249238A (en) 1978-05-24 1981-02-03 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Apparatus for sensor failure detection and correction in a gas turbine engine control system
JPS572497A (en) * 1980-06-04 1982-01-07 Hitachi Ltd Volume control method for centrifugal compressor
US4442665A (en) 1980-10-17 1984-04-17 General Electric Company Coal gasification power generation plant
US4449358A (en) 1981-07-24 1984-05-22 General Electric Company Method and apparatus for promoting a surge condition in a gas turbine
JPS60142070A (ja) 1983-12-28 1985-07-27 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd 多段圧縮機のドライヤ装置
JPS60216098A (ja) * 1984-04-11 1985-10-29 Hitachi Ltd 流体機械の性能監視装置
JPS61241425A (ja) * 1985-04-17 1986-10-27 Hitachi Ltd ガスタ−ビンの燃料ガス制御方法及び制御装置
JPH0255807A (ja) 1988-08-18 1990-02-26 Toshiba Corp コンバインドサイクル発電プラント用の潤滑給油装置
US4969796A (en) 1989-10-30 1990-11-13 Westinghouse Electric Corp. Method and apparatus for cooling shaft seals
JPH076411B2 (ja) 1990-07-17 1995-01-30 株式会社豊田中央研究所 ガスタービン機関の消炎予測判別装置
FR2674290B1 (fr) 1991-03-18 1993-07-09 Gaz De France Systeme a turbine a gaz naturel a vapeur d'eau fonctionnant en cycle semi ouvert et en combustion stóoechiometrique.
US5367617A (en) 1992-07-02 1994-11-22 Microsoft Corporation System and method of hybrid forward differencing to render Bezier splines
JPH08189846A (ja) * 1995-01-11 1996-07-23 Yokogawa Electric Corp プラント診断システム
US5761895A (en) 1995-08-28 1998-06-09 General Electric Company Transient load controller for gas turbine power generator
DE19605736A1 (de) 1996-02-16 1997-08-21 Gutehoffnungshuette Man Verfahren zur Schnellumschaltung vom Vormischbetrieb in den Diffusionsbetrieb in einer Brennkammer einer mit Brenngas betriebenen Gasturbine
EP0915406B1 (de) 1997-11-10 2003-05-07 ALSTOM (Switzerland) Ltd Verfahren zur Überwachung des Versorgungssystems einer Gasturbine mit Mehrbrennersystem sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
JP3783442B2 (ja) 1999-01-08 2006-06-07 株式会社日立製作所 ガスタービンの制御方法
US6591182B1 (en) * 2000-02-29 2003-07-08 General Electric Company Decision making process and manual for diagnostic trend analysis
CA2402280C (en) * 2000-03-10 2008-12-02 Cyrano Sciences, Inc. Control for an industrial process using one or more multidimensional variables
US20020013664A1 (en) 2000-06-19 2002-01-31 Jens Strackeljan Rotating equipment diagnostic system and adaptive controller
JP3612472B2 (ja) * 2000-06-22 2005-01-19 株式会社日立製作所 遠隔監視診断システム、及び遠隔監視診断方法
US6460346B1 (en) 2000-08-30 2002-10-08 General Electric Company Method and system for identifying malfunctioning combustion chambers in a gas turbine
JP2002070584A (ja) 2000-08-30 2002-03-08 Toshiba Corp ガスタービンプラント
US6466858B1 (en) * 2000-11-02 2002-10-15 General Electric Company Methods and apparatus for monitoring gas turbine engine operation
US6795798B2 (en) * 2001-03-01 2004-09-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Remote analysis of process control plant data
US7065471B2 (en) 2001-06-18 2006-06-20 Hitachi, Ltd. Method and system for diagnosing state of gas turbine
US7568000B2 (en) * 2001-08-21 2009-07-28 Rosemount Analytical Shared-use data processing for process control systems
US6796129B2 (en) 2001-08-29 2004-09-28 Catalytica Energy Systems, Inc. Design and control strategy for catalytic combustion system with a wide operating range
JP2003091313A (ja) 2001-09-17 2003-03-28 Hitachi Ltd 圧縮機の遠隔監視システム
JP3741014B2 (ja) 2001-09-18 2006-02-01 株式会社日立製作所 複数台の圧縮機の制御方法及び圧縮機システム
JP2003111475A (ja) 2001-09-28 2003-04-11 Japan Servo Co Ltd 異常回転数検出装置を備える可変速度フアンモータ
US6658091B1 (en) * 2002-02-01 2003-12-02 @Security Broadband Corp. LIfestyle multimedia security system
JP2003271231A (ja) * 2002-03-15 2003-09-26 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 検出器ドリフトの推定装置、及び、検出器の監視システム
US20070234730A1 (en) 2002-06-28 2007-10-11 Markham James R Method and apparatus for monitoring combustion instability and other performance deviations in turbine engines and like combustion systems
US6983603B2 (en) 2002-10-24 2006-01-10 Pratt & Whitney Canada Corp. Detection of gas turbine engine hot section condition
US6962043B2 (en) 2003-01-30 2005-11-08 General Electric Company Method and apparatus for monitoring the performance of a gas turbine system
JP2004278395A (ja) 2003-03-14 2004-10-07 Toshiba Corp ガスタービン燃焼器の燃料流量監視制御装置
US6990432B1 (en) 2003-04-04 2006-01-24 General Electric Company Apparatus and method for performing gas turbine adjustment
US6912856B2 (en) * 2003-06-23 2005-07-05 General Electric Company Method and system for controlling gas turbine by adjusting target exhaust temperature
US7233843B2 (en) * 2003-08-08 2007-06-19 Electric Power Group, Llc Real-time performance monitoring and management system
US20070104306A1 (en) 2003-10-29 2007-05-10 The Tokyo Electric Power Company, Incorporated Thermal efficiency diagnosing system for nuclear power plant, thermal efficiency diagnosing program for nuclear power plant, and thermal efficiency diagnosing method for nuclear power plant
US20050096759A1 (en) 2003-10-31 2005-05-05 General Electric Company Distributed power generation plant automated event assessment and mitigation plan determination process
JP2005147812A (ja) 2003-11-14 2005-06-09 Tokyo Electric Power Co Inc:The トルク計測装置
JP3950111B2 (ja) 2004-01-07 2007-07-25 川崎重工業株式会社 自己診断機能を有する火炎検出装置
US7676285B2 (en) 2004-04-22 2010-03-09 General Electric Company Method for monitoring driven machinery
US7831704B2 (en) * 2004-04-22 2010-11-09 General Electric Company Methods and systems for monitoring and diagnosing machinery
CA2567139A1 (en) * 2004-06-12 2005-12-29 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a process gain of a control loop
FR2872327B1 (fr) 2004-06-28 2006-10-06 Avions De Transp Regional Grou Procede et dispositif de detection de degradation de performances d'un aeronef
US7254491B2 (en) * 2004-06-28 2007-08-07 Honeywell International, Inc. Clustering system and method for blade erosion detection
US20060031187A1 (en) * 2004-08-04 2006-02-09 Advizor Solutions, Inc. Systems and methods for enterprise-wide visualization of multi-dimensional data
US20060041368A1 (en) * 2004-08-18 2006-02-23 General Electric Company Systems, Methods and Computer Program Products for Remote Monitoring of Turbine Combustion Dynamics
US7278266B2 (en) * 2004-08-31 2007-10-09 General Electric Company Methods and apparatus for gas turbine engine lean blowout avoidance
JP4625306B2 (ja) * 2004-10-28 2011-02-02 三菱重工業株式会社 流体機械の性能診断装置及びシステム
US7243042B2 (en) 2004-11-30 2007-07-10 Siemens Power Generation, Inc. Engine component life monitoring system and method for determining remaining useful component life
JP2005135430A (ja) 2004-12-03 2005-05-26 Hitachi Ltd 発電設備の遠隔運用支援方法及び発電設備の遠隔運用支援システム
US7222048B2 (en) 2005-04-21 2007-05-22 General Electric Company Methods and systems for diagnosing machinery
JP2006307855A (ja) 2005-04-26 2006-11-09 Copeland Corp 圧縮機メモリシステム、圧縮機情報ネットワークおよび保証管理方法
EP1768007A1 (en) * 2005-09-22 2007-03-28 Abb Research Ltd. Monitoring a system having degrading components
US7603222B2 (en) 2005-11-18 2009-10-13 General Electric Company Sensor diagnostics using embedded model quality parameters
US7549293B2 (en) * 2006-02-15 2009-06-23 General Electric Company Pressure control method to reduce gas turbine fuel supply pressure requirements
JP4513771B2 (ja) 2006-02-28 2010-07-28 株式会社日立製作所 一軸型コンバインドサイクルプラントの性能監視方法及びシステム
US8165723B2 (en) * 2006-03-10 2012-04-24 Power Analytics Corporation Real-time system for verification and monitoring of protective device settings within an electrical power distribution network and automatic correction of deviances found
GB0614250D0 (en) * 2006-07-18 2006-08-30 Ntnu Technology Transfer As Apparatus and Methods for Natural Gas Transportation and Processing
US7746224B2 (en) * 2006-08-14 2010-06-29 Honeywell International Inc. Instant messaging applications in security systems
US8359248B2 (en) * 2006-08-24 2013-01-22 Blue Pillar, Inc. Systems, methods, and devices for managing emergency power supply systems
US7702447B2 (en) 2006-12-18 2010-04-20 United Technologies Corporation Method and system for identifying gas turbine engine faults
JP2008175149A (ja) 2007-01-19 2008-07-31 Hitachi Ltd 圧縮機の吸気噴霧装置
US7840332B2 (en) 2007-02-28 2010-11-23 General Electric Company Systems and methods for steam turbine remote monitoring, diagnosis and benchmarking
RU66447U1 (ru) * 2007-03-16 2007-09-10 Открытое акционерное общество "Газпром" (ОАО "Газпром") Агрегатно-цеховой комплекс контроля и управления "риус-квант", предназначенный для замены выработавших технический ресурс средств автоматизации газоперекачивающих агрегатов гтк-10и(р)-speedtronic и компрессорных цехов импортной поставки-geomatic
US9043118B2 (en) 2007-04-02 2015-05-26 General Electric Company Methods and systems for model-based control of gas turbines
JP2008275325A (ja) * 2007-04-25 2008-11-13 Denso Corp センサ装置
WO2008157505A1 (en) * 2007-06-15 2008-12-24 Shell Oil Company Remote monitoring systems and methods
US20090043539A1 (en) * 2007-08-08 2009-02-12 General Electric Company Method and system for automatically evaluating the performance of a power plant machine
JP4361582B2 (ja) 2007-08-21 2009-11-11 株式会社日立製作所 ガスタービンの性能診断方法及び性能診断システム
US20090125206A1 (en) 2007-11-08 2009-05-14 General Electric Company Automatic detection and notification of turbine internal component degradation
JP4760823B2 (ja) * 2007-12-17 2011-08-31 株式会社日立製作所 ガスタービンの監視・診断装置
US20090228230A1 (en) * 2008-03-06 2009-09-10 General Electric Company System and method for real-time detection of gas turbine or aircraft engine blade problems
EP2105887A1 (de) 2008-03-28 2009-09-30 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Diagnose einer Gasturbine
DE102008021102A1 (de) 2008-04-28 2009-10-29 Siemens Aktiengesellschaft Wirkungsgradüberwachung eines Verdichters
CN101621502A (zh) 2008-06-30 2010-01-06 华为技术有限公司 存储、查找路由表的方法及装置
US7861578B2 (en) 2008-07-29 2011-01-04 General Electric Company Methods and systems for estimating operating parameters of an engine
US8517663B2 (en) 2008-09-30 2013-08-27 General Electric Company Method and apparatus for gas turbine engine temperature management
PT2364360T (pt) * 2008-11-13 2017-06-27 Nogra Pharma Ltd Composições em sentido reverso e métodos de as fabricar e utilizar
US20100257838A1 (en) * 2009-04-09 2010-10-14 General Electric Company Model based health monitoring of aeroderivatives, robust to sensor failure and profiling
US20100290889A1 (en) 2009-05-18 2010-11-18 General Electric Company Turbine wheelspace temperature control
US8692826B2 (en) 2009-06-19 2014-04-08 Brian C. Beckman Solver-based visualization framework
EP2449529A1 (en) 2009-07-02 2012-05-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Rule based decision support and patient-specific visualization system for optimal cancer staging
GB0911836D0 (en) 2009-07-08 2009-08-19 Optimized Systems And Solution Machine operation management
US9388753B2 (en) 2009-09-17 2016-07-12 General Electric Company Generator control having power grid communications
IT1396517B1 (it) * 2009-11-27 2012-12-14 Nuovo Pignone Spa Metodo di controllo di modo basato su temperatura di scarico per turbina a gas e turbina a gas
IT1397489B1 (it) 2009-12-19 2013-01-16 Nuovo Pignone Spa Metodo e sistema per diagnosticare compressori.
US20110162386A1 (en) 2010-01-04 2011-07-07 Shinoj Vakkayil Chandrabose Ejector-OBB Scheme for a Gas Turbine
US8478548B2 (en) * 2010-01-15 2013-07-02 Fluke Corporation User interface system and method for diagnosing a rotating machine condition not based upon prior measurement history
CN102192985A (zh) 2010-03-18 2011-09-21 上海依科赛生物制品有限公司 一种人体β淀粉样蛋白试剂盒
US8818684B2 (en) 2010-04-15 2014-08-26 General Electric Company Systems, methods, and apparatus for detecting failure in gas turbine hardware
DE102011102720B4 (de) 2010-05-26 2021-10-28 Ansaldo Energia Switzerland AG Kraftwerk mit kombiniertem Zyklus und mit Abgasrückführung
JP5302264B2 (ja) 2010-06-07 2013-10-02 株式会社日立製作所 高温部品の寿命診断方法及び診断装置
US8510060B2 (en) 2010-06-07 2013-08-13 General Electric Company Life management system and method for gas turbine thermal barrier coatings
JP2012008782A (ja) 2010-06-24 2012-01-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd プラントの機能を診断する方法、及びプラント監視装置
FR2962165B1 (fr) 2010-07-02 2014-05-02 Turbomeca Detection de survitesse d'une turbine libre par mesure sur couplemetre
DE102010026678B4 (de) 2010-07-09 2016-05-19 Siemens Aktiengesellschaft Überwachungs-und Diagnosesystem für ein Fluidenergiemaschinensystem sowie Fluidenergiemachinensystem
RU2010130189A (ru) 2010-07-19 2012-01-27 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ компьютеризованного анализа технической системы
US8712560B2 (en) 2010-12-08 2014-04-29 L'air Liquide Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploration Des Procedes Georges Claude Performance monitoring of advanced process control systems
US20120158205A1 (en) * 2010-12-17 2012-06-21 Greenvolts, Inc. Scalable backend management system for remotely operating one or more photovoltaic generation facilities
CN102226428A (zh) 2011-04-29 2011-10-26 哈尔滨工程大学 燃气轮机健康状态预测方法
FR2986507B1 (fr) * 2012-02-06 2014-01-17 Eurocopter France Procede et dispositif pour realiser un controle de l'etat de sante d'un turbomoteur d'un aeronef pourvu d'au moins un turbomoteur
ITCO20120008A1 (it) * 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US9360864B2 (en) * 2012-04-11 2016-06-07 General Electric Company Turbine fault prediction
US20150184549A1 (en) * 2013-12-31 2015-07-02 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US9746360B2 (en) * 2014-03-13 2017-08-29 Siemens Energy, Inc. Nonintrusive performance measurement of a gas turbine engine in real time
EP3035140B1 (en) * 2014-12-19 2018-09-12 Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG Equipment health monitoring method and system
US20170284386A1 (en) * 2015-03-19 2017-10-05 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Condition monitoring device and condition monitoring method for extracted-gas compression system, and extracted-gas compression system
US10125629B2 (en) * 2016-07-29 2018-11-13 United Technologies Corporation Systems and methods for assessing the health of a first apparatus by monitoring a dependent second apparatus
US10066501B2 (en) * 2016-08-31 2018-09-04 General Electric Technology Gmbh Solid particle erosion indicator module for a valve and actuator monitoring system
US10871081B2 (en) * 2016-08-31 2020-12-22 General Electric Technology Gmbh Creep damage indicator module for a valve and actuator monitoring system
US10496086B2 (en) * 2016-12-12 2019-12-03 General Electric Company Gas turbine engine fleet performance deterioration

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2005112459A (ru) * 2002-09-26 2005-09-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности, установки электростанции
RU2005141148A (ru) * 2003-06-05 2006-05-27 Роузмаунт, Инк. (Us) Диагностика технологического устройства с использованием сигнала датчика технологического параметра
RU2010121150A (ru) * 2007-10-26 2011-12-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ анализа функционирования газовой турбины
EP2138726A2 (en) * 2008-06-25 2009-12-30 General Electric Company Method, system and controller for establishing a wheel space temperature alarm in a turbomachine
WO2011073350A1 (en) * 2009-12-19 2011-06-23 Nuovo Pignone S.P.A Method and cooling system for specific components in a gas turbine and its turbine

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140130541A (ko) 2014-11-10
EP2820492A2 (en) 2015-01-07
EP2820497A1 (en) 2015-01-07
EP2820496A1 (en) 2015-01-07
WO2013127958A1 (en) 2013-09-06
AU2013224890A1 (en) 2014-09-11
RU2014133941A (ru) 2016-04-20
CN104254810A (zh) 2014-12-31
US20150066418A1 (en) 2015-03-05
AU2013224891B2 (en) 2016-12-22
WO2013127994A2 (en) 2013-09-06
WO2013127998A1 (en) 2013-09-06
US20150013440A1 (en) 2015-01-15
CA2865205A1 (en) 2013-09-06
CN104254809A (zh) 2014-12-31
CN104254809B (zh) 2018-10-26
KR20140130545A (ko) 2014-11-10
AU2013224935A1 (en) 2014-09-18
US9921577B2 (en) 2018-03-20
KR20140130539A (ko) 2014-11-10
WO2013127999A1 (en) 2013-09-06
KR102073912B1 (ko) 2020-02-06
RU2014133943A (ru) 2016-04-20
EP2820493A1 (en) 2015-01-07
RU2014133935A (ru) 2016-04-20
EP2820490A1 (en) 2015-01-07
RU2014133942A (ru) 2016-04-20
AU2013224891A1 (en) 2014-09-11
EP2820495A1 (en) 2015-01-07
CN104303121A (zh) 2015-01-21
AU2013224895B2 (en) 2017-03-16
US20150027212A1 (en) 2015-01-29
RU2613637C2 (ru) 2017-03-21
KR20140130538A (ko) 2014-11-10
AU2013224893C1 (en) 2017-06-15
AU2013224895A1 (en) 2014-09-11
CA2865194A1 (en) 2013-09-06
KR20140130543A (ko) 2014-11-10
AU2013224893B2 (en) 2017-02-09
US9274520B2 (en) 2016-03-01
MX2014010453A (es) 2014-10-13
RU2613548C2 (ru) 2017-03-17
RU2627742C2 (ru) 2017-08-11
EP2820494A1 (en) 2015-01-07
US20150025689A1 (en) 2015-01-22
ITCO20120008A1 (it) 2013-09-02
EP2820490B1 (en) 2020-01-08
JP2015510079A (ja) 2015-04-02
JP6122451B2 (ja) 2017-04-26
RU2014133939A (ru) 2016-04-20
BR112014019965A2 (pt) 2017-06-13
JP2015516530A (ja) 2015-06-11
RU2014133934A (ru) 2016-04-20
AU2013224892A1 (en) 2014-09-25
WO2013127993A1 (en) 2013-09-06
KR20140130540A (ko) 2014-11-10
KR20140127915A (ko) 2014-11-04
AU2013224890B2 (en) 2017-05-25
CA2865204A1 (en) 2013-09-06
CN104254810B (zh) 2017-11-17
CA2865199A1 (en) 2013-09-06
JP2015513636A (ja) 2015-05-14
JP6143800B2 (ja) 2017-06-07
JP2015514894A (ja) 2015-05-21
CA2865213A1 (en) 2013-09-06
CN104272207B (zh) 2017-12-19
CA2865200A1 (en) 2013-09-06
WO2013127995A1 (en) 2013-09-06
RU2636095C2 (ru) 2017-11-20
JP2015509565A (ja) 2015-03-30
US10088839B2 (en) 2018-10-02
CN104303121B (zh) 2017-05-24
AU2019201086B2 (en) 2020-05-21
AU2013224896A1 (en) 2014-09-04
US20150057973A1 (en) 2015-02-26
CN104471500A (zh) 2015-03-25
WO2013127996A1 (en) 2013-09-06
CA2865194C (en) 2018-01-09
RU2014134207A (ru) 2016-04-20
AU2013224892B2 (en) 2017-06-22
MX2014010464A (es) 2015-03-19
JP6228553B2 (ja) 2017-11-08
JP2015508928A (ja) 2015-03-23
JP2015509566A (ja) 2015-03-30
CA2865195A1 (en) 2013-09-06
CN104246636A (zh) 2014-12-24
CN104395848B (zh) 2017-09-19
BR112014021204A2 (pt) 2017-07-11
AU2019201086A1 (en) 2019-03-07
US20150077263A1 (en) 2015-03-19
CN104395848A (zh) 2015-03-04
US20150025814A1 (en) 2015-01-22
WO2013127994A3 (en) 2014-02-27
AU2013224893A1 (en) 2014-09-11
CN104272207A (zh) 2015-01-07
JP6220353B2 (ja) 2017-10-25
AU2017202631A1 (en) 2017-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2657047C2 (ru) Способ и система для рекомендации действий оператору

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190302