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    KR102237156B1 - Apparatus and method for detection abnormality of offshore plant based on a prediction data
    1.
    发明专利
    KR102237156B1 - Apparatus and method for detection abnormality of offshore plant based on a prediction data 有权

    公开(公告)号：KR102237156B1

    公开(公告)日：2021-04-08

    申请号：KR1020190147267A

    申请日：2019-11-18

    申请人： 전북대학교산학협력단

    发明人： 이영수 ,  서영진 ,  김주현 ,  형준혁

    IPC分类号： G05B23/02 ,  G06N20/00

    CPC分类号： G05B23/0254 ,  B63B35/4413 ,  G05B23/0229 ,  G05B23/0283 ,  G06N20/00 ,  G06Q50/10

    摘要： 본 발명은 실측 데이터와 예측 데이터간 차이에 기반한 해양 플랜트 이상 징후 감지 장치 및 방법에 관한 것으로, 이는 자원 생산조건과 생산정별 공저압간의 상관관계가 정의된 학습 데이터를 생성 및 이용하여 신경망을 기계 학습시킨 후, 현재 자원 생산조건에 대응되는 생산정별 공저압을 상기 신경망을 통해 예측하는 생산정 이송특성 예측부; 저류층별 압력을 기반으로 생산정별 생산량을 예측하고, 상기 생산정별 생산량에 따른 저류층별 압력 저하값을 예측한 후, 상기 저류층별 압력 저하값을 반영하여 상기 저류층별 압력을 업데이트하는 생산정 생산량 분할부; 및 해양 플랜트의 실측 데이터를 상기 생산정 이송특성 예측부와 상기 생산정 생산량 분할부를 통해 획득된 예측 데이터와 비교 분석하여, 이상 징후 발생 여부를 판단하는 이상 징후 진단부를 포함한다.

    Gas turbine engine component quality model-based iterative estimation of
    8.
    发明专利
    Gas turbine engine component quality model-based iterative estimation of 有权

    公开(公告)号：JP5156210B2

    公开(公告)日：2013-03-06

    申请号：JP2006249310

    申请日：2006-09-14

    申请人： ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ

    发明人： マシュー・ウィリアム・ワイズマン ,  マルコム・ジョン・アッシュビー

    IPC分类号： F01D25/00 ,  F02C7/00

    CPC分类号： G05B23/0283 ,  G05B23/0254 ,  Y10T477/40

    摘要： A method of estimating quality parameters for a plurality of engine components of a gas turbine engine is provided. The engine components have at least one sensor responsive to the engine component operation. The method includes providing an engine model (10) having virtual sensor values (50) and quality parameters corresponding to the plurality of sensors of the engine components; comparing the virtual sensor values (50) to actual sensor values (46) of the plurality of sensors of the engine components to determine the difference between the actual (46) and virtual sensor values (50); amplifying the difference by a predetermined gain; generating a plurality of quality parameter deltas in response to the sensed difference; iteratively updating the embedded engine model (56) by inputting a predetermined portion of the generated quality parameter deltas into the embedded engine model (56); adjusting the embedded engine model (56) for engine operating conditions; and recalculating the virtual sensor values (50).