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    • 33. 发明公开
    • 가스 터빈 연료 제어를 용이하게 하기 위한 방법 및 장치
    • 燃气轮机燃油控制的方法和装置
    • KR1020080057184A
    • 2008-06-24
    • KR1020070133441
    • 2007-12-18
    • 제너럴 일렉트릭 캄파니
    • 페이즈마지드
    • F02C9/48F02C9/28F02C9/26
    • F02C9/28F02C7/22F05D2270/3011F05D2270/3013F05D2270/705F05D2270/708
    • An apparatus and a method for easily controlling gas turbine fuel are provided to increase a system response excluding pressure disturbance and a disturbance exclusion bandwidth of a fuel control valve response. A control system comprises a component model(114), a pressure sensor(108), and a proportional integral controller integrated with a gas supply pressure feed forward. The component model adjusts pressure of fuel supplied to a gas turbine(14). The pressure sensor detects the pressure of the fuel supplied to the gas turbine. The proportional integral controller increases a system response excluding pressure disturbance and a disturbance exclusion bandwidth of a response of a fuel control valve(104) by providing a reference signal to the component model. The gas supply pressure feed forward supplies a signal(132) representing a predetermined pressure value to a control system.
    • 提供了用于容易地控制燃气轮机燃料的装置和方法,以增加排除压力扰动和燃料控制阀响应的扰动排除带宽的系统响应。 控制系统包括组件模型(114),压力传感器(108)和与气体供应压力前馈集成的比例积分控制器。 组件模型调节供应给燃气轮机(14)的燃料的压力。 压力传感器检测供应到燃气轮机的燃料的压力。 比例积分控制器通过向组件模型提供参考信号来增加不包括燃料控制阀(104)的响应的压力扰动和扰动排除带宽的系统响应。 前馈气体供应压力向控制系统提供表示预定压力值的信号(132)。
    • 36. 发明申请
    • BETRIEB EINER GASTURBINE MIT EINER INTERPOLIERTEN FAHRLINIENABWEICHUNG
    • 操作燃气轮机采用了抛光线间不同的驾驶
    • WO2016192890A1
    • 2016-12-08
    • PCT/EP2016/058703
    • 2016-04-20
    • SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
    • HAUSMANN, KaiSEILER, CarstenWALL, Dirk
    • F02C7/228F02C9/28F01D17/04
    • F02C7/228F02C9/28F05D2270/053F05D2270/10F05D2270/14F05D2270/303F05D2270/309F05D2270/335F05D2270/701F05D2270/708F23N2025/08F23N2041/20
    • Die Erfindung betrifft ein Betriebsverfahren für eine Gasturbine (1) bei Teillastbetrieb, umfassend die folgenden Schritte : - Vorgeben eines Leistungssollwerts (LS) bei einem vorbestimmten Temperaturwert (T0); - Bestimmen zweier Fahrlinien (FL) der Temperatur (T) in Abhängigkeit von der Leistung (L) der Gasturbine (1), wobei der Leistungssollwert (LS) zwischen diesen Fahrlinien (FL) angeordnet ist; - Bestimmung des Leistungsunterschieds (LU) dieser beiden Fahrlinien (FL) bei dem im Wesentlichen konstanten, vorbestimmten Temperaturwert (T0); - Bestimmung einer Leistungsabweichung (LA) des vorgegebenen Leistungssollwerts (LS) von einer der beiden Fahrlinien (FL) bei dem in Wesentlichen konstanten, vorbestimmten Temperaturwert (T0); - Berechnen einer interpolierten Fahrlinienabweichung (IFA) auf Grundlage des Leistungsunterschieds (LU) und der Leistungsabweichung (LA), wobei die die Temperatur (T) eine Turbinenaustrittstemperatur (ATK) oder eine rechnerisch bestimmte Turbineneintrittstemperatur ist.
    • 本发明涉及一种用于部分负载操作过程中的燃气涡轮机(1)的运行方法,包括以下步骤: - 在一预定温度值(T0)设定期望的功率值(LS); - 确定在所述燃气轮机(1),其中,所述功率设定点是驱动线(FL)之间设置(LS)的功率(L)的函数的温度(T)的两个驱动线(FL); - 确定在所述大致恒定的预定温度值(T 0)这两个驱动线(FL)的功率差(LU); - 确定所述预定功率设定值的功率偏差(LA)在基本恒定的预定温度值(T0)的两个驱动线(FL)中的一个的(LS); - 基于所述功率差(LU)和功率差(LA),温度(T)的内插轨迹的偏差(IFA)是涡轮机出口温度(ATK),或通过计算的涡轮机入口温度来确定。
    • 37. 发明申请
    • 異常診断方法およびその装置
    • 诊断异常的方法及其设备
    • WO2014115615A1
    • 2014-07-31
    • PCT/JP2014/050547
    • 2014-01-15
    • 株式会社日立製作所
    • 渋谷 久恵前田 俊二
    • G05B23/02
    • G06T7/001F01D21/003F01D21/14F01D25/00F05D2260/80F05D2270/708G01M15/14G05B23/0235G06K9/46G06K9/52G06K9/6215G06K9/6267G06K9/627G06K9/6272G06K2009/4666G06T11/206Y02T50/671
    •  多次元時系列センサ信号に基づく異常検知において、対策、調査など次のアクションを決めるために、どのセンサが異常に関連しているのかを特定する必要があるが、基準値と観測値の差が大きいものを関連センサとする従来の方法では、誤る場合があったために、本発明では、センサ信号から時刻毎に多次元特徴ベクトルを抽出し、予め指定された学習期間の特徴ベクトルの集合と各時刻の特徴ベクトルに基づいて各時刻の基準特徴ベクトルを算出し、各時刻の特徴ベクトルと基準特徴ベクトルの差に基づき異常測度を算出し、異常測度と所定のしきい値との比較により異常を検出し、異常が検出された時刻について、特徴値の2次元の分布密度に基づいて異常に関連するセンサを特定するようにした。
    • 根据以多维时间序列传感器信号为基础的传感异常的方法,为了确定对策,检验等的下一动作,需要指定哪种传感器与异常有关 相关的传感器是参考值和观察值之间具有很大差异的传感器,但可能发生错误。 因此,本发明被配置为使得基于传感器信号提取每次的多维特征向量,基于预定学习周期的特征向量的集合提取每次的参考特征向量,并且 每次的特征向量,基于时间的特性矢量与参考特征矢量之间的差来计算异常测量,通过比较异常测量和规定的阈值来检测异常,并且传感器相关 基于特征值的二维分布密度来指定检测到异常的时间的异常。