技術分野
突変振動の予兆を検出するための予兆検知装置及び予兆検知方法
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
本願発明者が鋭意検討した結果、複数の位置における物理量(例えば圧力)の相関関係が突変振動の予兆の検知において重要であることが判明した。このような相関を示すパラメータを利用すれば、突変振動の予兆を検知することが可能となる。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
本開示に係る予兆検知装置は、
検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置され、各位置における物理量を計測するように構成された複数のセンサと、
前記複数のセンサから前記物理量の時系列変動データを取得するためのデータ取得部と、
前記時系列変動データに基づいて前記複数の位置のうち任意の2つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを含む複雑ネットワーク構造の時間変化を表す動的ネ・・・ 続きを
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発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋
本開示によれば、突変振動の発生時より十分に先立って突変振動を検知可能な予兆検知装置及び予兆検知方法を提供できる。
この特許の権利範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】
一予兆検知装置の構成を示すブロック図である。
【図2】
一予兆検知装置のセンサの配置例を示す模式図である。
【図3】
一予兆検知装置のセンサの配置例を示す概略断面図である。
【図4】
データ取得部が各時刻で取得した物理量に基づく隣接行列を示す図である。
【図5】
隣接行列からベクトルへの変換演算の一例を示す図である。
【図6】
時刻の進行とともに演算される高次元ベクトルを示す図である。
【図7】
センサ200から取得された物理量に基づいて算出された複雑ネットワークのリンク一本あたりの強度を表すリンク強度の時間変化を示すサンプルデータの一例である。
【図8】
図7のサンプルデータを高次元空間に展開して得られるデータ分布を示す図である。
【図9】
検知部によって高次元ベクトルの時間変化をクラスタリングした結果の一例である。
【図10】
一予兆検知方法の手順を示すフローチャートである。
2 内筒
3 尾筒
4 静翼
6 動翼
7 コンプレッサ
8 燃焼器
9 燃料ノズル
20 ガスタービン
100 演算処理装置
110 データ取得部
120 演算部
130 検知部
140 出力部
200 センサ
300 予兆検知装置
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