概括地說，本公開內(nèi)容涉及蒸汽渦輪機，更具體地說，本公開內(nèi)容涉及用于優(yōu)化蒸汽渦輪機變化速率的方法和裝置。

背景技術：

在諸如啟動和關閉等時段期間，蒸汽渦輪機暴露于溫度變化，其中溫度變化影響蒸汽渦輪機的金屬部件(例如，轉子)的溫度。由于諸如啟動之類的短暫的熱情形，轉子經(jīng)受因蒸汽渦輪機從非操作(non-operating)狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)及轉子被加熱時在轉子中的金屬溫度的不同而引起的熱應力。蒸汽渦輪機的啟動時間會影響轉子所經(jīng)受的熱應力。

附圖說明

圖1是用于確定蒸汽渦輪機的速度設定點或負載設定點的示例性控制系統(tǒng)的框圖。

圖2是可以由示例性控制系統(tǒng)100的控制器執(zhí)行以預測速度設定點或負載設定點的示例性方法的流程圖。

圖3是可以執(zhí)行以動態(tài)地調(diào)諧圖1的示例性控制系統(tǒng)的控制器的示例性方法的流程圖。

圖4是可以執(zhí)行以實現(xiàn)圖1的示例性控制系統(tǒng)的示例性方法的流程圖。

圖5是可以用于實現(xiàn)圖2-圖4的示例性方法和/或更一般地實現(xiàn)圖1的示例性控制系統(tǒng)的示例性處理器平臺的圖。

技術實現(xiàn)要素：

本文所公開的一種示例性方法包括：在預測時域(prediction horizon)上預測渦輪機轉子的設定點。所述示例性方法包括：經(jīng)由經(jīng)驗數(shù)據(jù)模型，基于所預測的設定點在所述預測時域內(nèi)預測所述渦輪機轉子的表面溫度分布(profile)。所述示例性方法還包括：基于所述表面溫度分布來預測所述渦輪機轉子的第一應力分布；執(zhí)行所述第一應力分布與第二應力分布的比較；以及基于所述比較來動態(tài)地調(diào)整所述設定點。

本文所公開的一種示例性系統(tǒng)包括：控制器，所述控制器用于：基于預測模型和控制器調(diào)諧參數(shù)來預測渦輪機的第一設定點，以使所述渦輪機以第一速率從第一操作狀態(tài)變化到第二操作狀態(tài)。所述示例性系統(tǒng)包括溫度預測器，所述溫度預測器用于：基于所述第一設定點和已知的溫度數(shù)據(jù)來預測所述渦輪機的一個或多個部件的表面溫度。所述示例性系統(tǒng)包括第一應力計算器，所述第一應力計算器用于基于所預測的表面溫度來確定所述渦輪機上的第一應力；以及比較器，所述比較器用于將所述第一應力與第二應力進行比較。所述示例性系統(tǒng)還包括調(diào)整器，所述調(diào)整器用于基于所述比較來調(diào)整所述控制器調(diào)諧參數(shù)。在所述示例性系統(tǒng)中，如果所述第一應力超過所述第二應力，則所述控制器基于所述預測模型和所調(diào)整的控制器調(diào)諧參數(shù)來預測第二設定點，以使所述渦輪機以第二速率從所述第一操作狀態(tài)變化到所述第二操作狀態(tài)。所述第二速率是相對于所述第一速率的減小的速率。

本文還公開了一種用于使渦輪機從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)的示例性方法。所述示例性方法包括：確定設定點，在所述設定點處所述渦輪機從所述非操作狀態(tài)過渡到所述操作狀態(tài)。所述示例性方法包括：基于所述設定點和經(jīng)驗溫度數(shù)據(jù)來計算所述渦輪機的轉子的表面溫度。所述示例性方法包括：基于所述表面溫度來計算所述轉子上的第一應力；以及將所述第一應力與所述渦輪機的許用應力極限進行比較。如果所述第一應力超過所述許用應力極限，則所述示例性方法包括以下情形中的至少一個：停止或減慢所述渦輪機從所述非操作狀態(tài)變化到所述操作狀態(tài)，或者減小所述設定點。如果所述第一應力比所述許用應力極限低閾值量，則所述示例性方法包括增加所述渦輪機的所述設定點。

具體實施方式

使蒸汽渦輪機從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)包括：加熱渦輪機的部件(例如，渦輪機轉子)?？梢酝ㄟ^逐漸地增加轉子的葉片轉動的速度來將轉子過渡到操作狀態(tài)。在啟動期間，蒸汽經(jīng)由一個或多個閥引入渦輪機。蒸汽作用于轉子葉片，以使得葉片轉動。蒸汽通過例如從每分鐘轉數(shù)(RPM)零的速度到小于預定的操作速度(例如，小于3,600RPM)的速度來轉動轉子的葉片，使得渦輪機逐漸地啟動。葉片轉動的速度在啟動時段內(nèi)增加，直到達到預定的操作速度(例如，3,600RPM)并且渦輪機完全操作為止。當蒸汽渦輪機完全操作時，渦輪機可以用于驅(qū)動與渦輪機相關聯(lián)的發(fā)電機以生成電力，這將負載置于與渦輪機相關聯(lián)的電網(wǎng)上。

當蒸汽渦輪機在啟動期間從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)時，由于被接納到渦輪機的流的溫度和流動以及流對渦輪機葉片施加的轉動能量影響轉子的部件的表面溫度，因此渦輪機暴露于熱應力。當轉子暴露于流并且葉片轉動時，轉子葉片的金屬表面的溫度會以與例如轉子的內(nèi)部金屬部件的溫度不同的速率增加。遍及轉子的表面溫度的不均勻變化是基于例如轉子的大小以及轉子部件的厚度的。在啟動期間跨越轉子的不同表面溫度引起轉子所經(jīng)受的熱應力。當轉子的溫度遍及轉子基本上均勻時，轉子所經(jīng)受的熱應力基本上減小或消除。

由于頻繁和/或快速啟動而暴露于熱應力會減少轉子的使用壽命。例如，由于熱應力，轉子的一個或多個部件可能因遍及轉子傳播的金屬疲勞而經(jīng)歷破裂。諸如應力的幅度、溫度變化的速率以及轉子的材料屬性之類的因素影響轉子的使用壽命。

通常，為了避免使轉子暴露于過度的熱應力，減少渦輪機啟動時間(例如，渦輪機比可能需要的更緩慢地啟動)，以便在使熱應力最小化的同時實現(xiàn)對整個轉子的加熱。在一些例子中，啟動時間基于渦輪機制造商提供的加載圖表，該加載圖表提供了可允許的溫度變化速率。然而，這種圖表通常基于諸如均勻的轉子溫度和/或恒定的變化速率之類的假設。此外，增加渦輪機啟動時間以試圖達到轉子部件的基本上均勻的溫度針對發(fā)電廠(其中渦輪機在該發(fā)電廠中操作)的時間和成本是低效的。

本文公開的是用于確定渦輪機的設定點或者控制變化速率的值的示例性方法和系統(tǒng)，其中在該變化速率處，渦輪機轉子達到(1)在與渦輪機的發(fā)電機相關聯(lián)的斷路器閉合之前的操作速度(例如，RPM)，即，速度設定點，和/或(2)在與發(fā)電機相關聯(lián)的斷路器閉合之后將由渦輪機生成的功率量(例如，兆瓦特(MW))，即，負載設定點。設定點(例如，速度設定點或負載設定點，后文通常稱為“設定點”)是使用模型預測控制(MPC)邏輯來確定的，其中MPC邏輯在前瞻期(look-ahead period)或預測時域內(nèi)預測設定點。本文所公開的例子通過預測轉子在給定的設定點處將經(jīng)受的應力并將所預測的應力與許用應力進行比較，來確定使轉子所經(jīng)受的熱應力最小化的設定點。本文所公開的例子基于該比較來動態(tài)地調(diào)整渦輪機的設定點。當經(jīng)由所公開的示例性方法和系統(tǒng)來確定的設定點值隨時間動態(tài)變化時，設定點值反映渦輪機的變化速率或變化速率(例如，RPM/sec或MW/min)。此外，所公開的例子使用所預測的應力與許用應力之間的比較作為反饋，以自動地調(diào)諧或調(diào)整用于確定設定點的MPC邏輯。

轉到附圖，圖1是用于確定設定點的示例性控制系統(tǒng)100的框圖，其提供了在渦輪機102的轉子104的許用熱應力范圍內(nèi)對蒸汽渦輪機的啟動和/或操作。渦輪機102可以是例如組合的循環(huán)裝置、煤裝置或者燃油裝置。渦輪機102包括渦輪機控制器105，以便響應于由示例性控制系統(tǒng)100確定的設定點而執(zhí)行控制邏輯。具體而言，示例性控制系統(tǒng)100包括模型預測控制器106(后文稱為“控制器106”)，模型預測控制器106基于一個或多個輸入來預測速度設定點或負載設定點，并響應于來自示例性控制系統(tǒng)100的一個或多個其它部件的反饋而調(diào)整所預測的設定點，如下面將公開的。渦輪機控制器105基于從示例性控制系統(tǒng)100接收的設定點來實現(xiàn)邏輯以啟動或操作蒸汽渦輪機102。

為了預測設定點，控制器106從例如用戶輸入接收目標設定點y_set。在操作中，目標設定點y_set可以是與轉子的速度相關聯(lián)的速度設定點。目標速度設定點y_set可以基于例如用于使渦輪機102變化或過渡到完全操作狀態(tài)的預定或期望時間。替代地，目標設定點y_set可以是與發(fā)電相關聯(lián)的負載設定點。針對負載的用戶輸入可以基于來自與渦輪機102相關聯(lián)的發(fā)電機的數(shù)據(jù)。

為了預測設定點，控制器106采用MPC邏輯來生成提供給渦輪機102的控制信號或控制輸入。控制輸入表示對渦輪機102的速度需求或負載需求。MPC邏輯的所預測的過程輸出表示基于控制輸入的渦輪機的速度或負載響應。MPC邏輯提供了在有限的預測時間段或預測時域上對過程的將來行為的優(yōu)化。具體而言，MPC邏輯計算使目標函數(shù)最小化的控制信號，以使得所預測的輸出變量遵循或基本上遵循參考軌跡。在示例性控制系統(tǒng)100中，控制器106使用MPC邏輯來優(yōu)化渦輪機102的行為，以使得所預測的過程輸出或所預測的設定點輸出軌跡y^p(例如，速度或負載)接近目標設定點y_set。此外，示例性系統(tǒng)100的控制器106實現(xiàn)針對當前時間k以及正向(forward)模擬階段內(nèi)的MPC邏輯，以便在預測時域上對所預測的設定點y^p進行預測。

具體而言，在采樣時間k處對渦輪機的當前或?qū)崟r狀態(tài)進行采樣，以獲得與渦輪機102相關聯(lián)的一個或多個狀態(tài)變量的初始條件。通常，可以用以下狀態(tài)空間方程來描述多輸入多輸出裝置：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k) (式1a)；以及

y(k)＝Cx(k)(式1b)；其中，x是狀態(tài)變量向量；u是控制輸入向量；y是過程輸出向量；并且A、B和C是常數(shù)。

在時間k處的MPC優(yōu)化可以基于以下慣例和表達式來執(zhí)行。在時間k處渦輪機102測量的狀態(tài)變量可以用表達式x(k|k)＝x(k)來描述，并且在時間k處估計的狀態(tài)變量可以描述為此外，用于優(yōu)化的預測時域可以用變量H_p來表示，并且控制時域可以用變量H_c來表示。基于經(jīng)測量的狀態(tài)變量x(k)(或者經(jīng)估計的狀態(tài)變量在時間k+i處的一個或多個所預測的狀態(tài)變量可以描述為x^p(k+i|k)，其中(i＝1,...,H_p)。此外，在時間k+i處的一個或多個所預測的控制輸入變量可以描述為u^p(k+i-1|k)，其中(i＝1,...,H_p)?；谇笆鰬T例和表達式，可以由控制器106如下來實現(xiàn)MPC邏輯。

首先，獲得在時間k處一個或多個狀態(tài)變量x的初始或經(jīng)估計的條件。在時間k處經(jīng)估計的狀態(tài)變量可以使用以下狀態(tài)估計方程來獲得：

其中K_e是所預測的狀態(tài)估計器增益，并且y(k)是對輸出變量y(k)的實時測量。

為了在當前采樣時間k處優(yōu)化渦輪機102的變化速率行為，所預測的狀態(tài)變量x^p(k|k)被定義為使得其中是使用上面的式2得到的經(jīng)估計的狀態(tài)變量。在采樣時間k處求解以下優(yōu)化，以使所預測的過程輸出y^p與目標設定點y_set之間的差最小化，并確定所預測的控制輸入或需求信號u^p，其中u^p表示將置于渦輪機102上的渦輪機速度或負載需求：

其中

err(k)＝y(tǒng)(k)-y^p(k|k) (輸出誤差)

x^p(k+i+1|k)＝Ax^p(k+i|k)+Bu^p(k+i|k) (狀態(tài)方程)

y^p(k+i|k)＝Cx^p(k+i|k) (輸出方程)

u^p(k+H_c+j|k)＝u^p(k+H_c|k),(j＝1,2,...,H_p-H_c)以及

|u^p(k+i|k)|≤U_max (控制輸入約束)

|y^p(k+i|k)|≤Y_max (過程輸出約束)；以及

(i＝0,1,...,H_p).

輸出方程用于計算所預測的過程輸出y^p或者渦輪機102的負載響應或速度響應。為了使所預測的過程輸出y^p與目標設定點y_set之間的差最小化，式3考慮過程輸出y(k)(例如，在時間k處的實際過程輸出)與在時間k處預測的輸出y^p(k|k)之間的任何誤差，如上面用輸出誤差方程err(k)來表示的。此外，在對式3的優(yōu)化過程中考慮所預測的過程輸出y^p上的約束。例如，過程輸出約束Y_max限定所預測的過程輸出y^p的預計的界限或范圍。過程輸出約束Y_max可以被認為是軟約束，這是因為過程輸出約束Y_max表示渦輪機102在與所預測的過程輸出y^p的預計范圍的過程偏離方面的性能。在一些例子中，如果對式3的優(yōu)化遇到針對使所預測的過程輸出y^p與目標設定點y_set之間的差最小化的可行性問題，則所預測的過程輸出y^p會偏離(例如，超過)過程輸出約束Y_max。在這種例子中，可以放寬過程輸出約束Y_max，以試圖增加找到優(yōu)化設定點的可行解的可能性。

所預測的過程控制輸入信號u^p發(fā)送給渦輪機控制器105并且u^p表示速度需求或負載需求，其中渦輪機102對該速度需求或負載需求進行響應(例如，通過生成或基本上生成所預測的過程輸出y^p)。在渦輪機控制器105接收到過程控制輸入信號u^p時，基于與過程輸入信號u^p相關聯(lián)的速度或負載需求，將過程控制輸入信號u^p轉換為一個或多個設備控制信號，例如燃料輸入信號或渦輪機調(diào)整閥位置信號(例如，用于控制流的流動速率)。鑒于渦輪機102的物理或操作極限，對式3的優(yōu)化約束了所預測的過程控制輸入信號u^p。例如，控制輸入約束U_max表示渦輪機102的一個或多個部件(例如，渦輪機致動器)的物理或操作極限(例如，速度)。鑒于針對使渦輪機102從非操作狀態(tài)移動到操作狀態(tài)的渦輪機部件的物理或操作極限，控制輸入約束U_max限制了所預測的過程控制輸入信號u^p。與過程輸出約束Y_max形成對比，控制輸入約束U_max是硬約束，這是因為U_max表示渦輪機102的一個或多個部件的物理或操作極限，其中不能夠在對渦輪機102沒有損害的情況下偏離這些極限。

在式3中，參數(shù)Q和R是針對所預測的過程輸出y^p和所預測的控制輸入信號u^p的加權因子。例如，如果Q參數(shù)具有相對于R參數(shù)較大的值，則所預測的控制輸入信號u^p得到由控制器106置于渦輪機102上的更積極(aggressive)的負載或速度需求(例如，從而得到更快的變化速率)，在與當R參數(shù)具有相對于Q參數(shù)的較大值時(例如，渦輪機102的更慢的變化速率，但在一些例子中，更穩(wěn)定的響應)相比的情況下。在一些例子中，參數(shù)Q和R的值是基于預定值或經(jīng)驗值來設定的?？梢澡b于例如目標設定點y_set、所預測的過程輸出y^p和/或所預測的控制輸入信號u^p中的一個或多個來調(diào)整參數(shù)Q和R的值。

在完成對時間k處的式3的優(yōu)化之后，所預測的控制輸入變量u^p被設定為在時間k處的控制輸入信號u(k)，以使得u(k)＝u^p(k|k)。在將控制輸入信號u(k)設定為所預測的控制輸入變量u^p時，將表示時間k處的所預測的控制輸入u^p的控制信號發(fā)送給渦輪機控制器105。因此，在上面公開的MPC邏輯中，所預測的控制輸入u^p是發(fā)送給渦輪機控制器105的實際控制輸入信號。

在MPC邏輯的已知實現(xiàn)方式中，針對后續(xù)的實時(例如，實際)采樣時間k+1重復以下操作：識別狀態(tài)變量的初始條件，以及執(zhí)行對式3的優(yōu)化。確定新預測的控制輸入信號u^p(k+1)，并且控制輸入信號u(k+1)被設定為所預測的控制輸入信號u^p(k+1)。因此，在每個采樣時間k,k+1,k+n等處所預測的控制輸入信號u^p充當發(fā)送給渦輪機控制器105的控制輸入信號。

在所公開的例子中，控制器106應用如上面所公開的MPC邏輯，以鑒于目標設定點y_set來優(yōu)化所預測的過程輸出y^p。此外，控制器106引入正向模擬階段，以在擴展的時域時段內(nèi)預測設定點，從而增加了控制器106的預測能力。實現(xiàn)如上面所公開的MPC邏輯通常使用短的控制時域H_c，這使實時求解的優(yōu)化變量的數(shù)量最小化，并將MPC邏輯的預測范圍限制到時域控制時段(例如，u^p(k),u^p(k+1)...u^p(k+H_c))。通過包括正向模擬階段，所公開的例子通過增強MPC邏輯的預測分量來優(yōu)化對設定點的確定。

圖2是可以由圖1的控制器106實現(xiàn)以便使用MPC邏輯并包括正向模擬模型來預測設定點的示例性方法200的流程圖。示例性方法200包括：結合式1a、式1b和式2來識別如上面所公開的狀態(tài)變量的初始條件(框202)。示例性方法200還包括：結合式3來執(zhí)行如上面所公開的優(yōu)化(框204)。

如上面所描述的，MPC邏輯的已知實現(xiàn)方式提供了迭代優(yōu)化，這是因為在實際時間k處生成優(yōu)化之后，在時間k+1處對狀態(tài)變量進行采樣并且在時間k+1處重復優(yōu)化，以生成新的控制輸入信號u(k+1)。示例性方法200包括根據(jù)模擬模型在模擬采樣時間段內(nèi)執(zhí)行優(yōu)化(框206)，而不是針對采樣時間k+1來重復優(yōu)化以生成新預測的控制輸入信號u^p(k+1)(其充當時間k+1處的實際控制輸入信號。如下面將公開的，在模擬采樣步長內(nèi)(例如，模擬時間k+1)執(zhí)行優(yōu)化。來自正向模擬模型的所預測的或?qū)淼倪^程輸出y^p由示例性系統(tǒng)100用于鑒于渦輪102的許用應力來評估所預測的設定點。

例如，在其上預測控制輸入信號u的^p預測時域H_p可以包括一個或多個時間段，例如四個離散時間段(第一時間段、第二時間段、第三時間段和第四時間段)。在這種例子中，模擬采樣時間可以是一個時間段。在示例性模擬模型中，在從第一時間段到第四時間段的預測時域H_p內(nèi)(并且因此包括四個模擬步長)執(zhí)行正向模擬。正向模擬移向第二時間段，以使得當模擬從第二時間段運行到第四時間段時，模擬步長的數(shù)量等于三。因此，每次模擬步長推進一個時間段的采樣時間，模擬步長就增加或朝前移動一個時間段。預測時域保持四個時間段，并且最終在預測時域H_p的長度(例如，四個時間段)上執(zhí)行模擬步長。

根據(jù)本文所公開的示例性模擬模型針對模擬采樣時間來執(zhí)行優(yōu)化包括：將在模擬采樣時間k處預測的狀態(tài)變量x^p(k|k)設定為x^p(k|k)＝x^p(k+1|k)，其中，時間k+1表示正向模擬階段。在模擬采樣時間k處執(zhí)行優(yōu)化以使得：

其中

err(k)＝y(tǒng)(k)-y^p(k|k) (輸出誤差)

x^p(k+i+1|k)＝Ax^p(k+i|k)+Bu^p(k+i|k) (狀態(tài)方程)

y^p(k+i|k)＝Cx^p(k+i|k) (輸出方程)

u^p(k+H_c+j|k)＝u^p(k+H_c|k),(j＝1,2,...,H_p-H_c)以及

|u^p(k+i|k)|≤U_max (控制輸入約束)

|y^p(k+i|k)|≤Y_max (過程輸出約束)；以及

(i＝0,1,...,H_p).

因此，使用上面所公開的式3來執(zhí)行的優(yōu)化與使用式4來執(zhí)行的優(yōu)化之間的差別基于對所預測的狀態(tài)變量x^p(k|k)的定義。在式3中，所預測的狀態(tài)變量被設定為在當前時間k處估計的狀態(tài)變量在示例性模擬模型的式4中，所預測的狀態(tài)變量被設定為正向模擬時段k+1的模擬狀態(tài)變量或x^p(k+1|k)。

示例性方法200以如下操作來繼續(xù)：將在模擬時間步長k處所預測的過程控制輸入u^p(k)和從對式4的優(yōu)化得到的所預測的過程輸出y^p(k)保存到預測分布數(shù)據(jù)隊列或數(shù)據(jù)庫(例如，圖1的示例性控制器106的數(shù)據(jù)庫107)中(框208)。預測分布數(shù)據(jù)庫107存儲在與示例性系統(tǒng)100相關聯(lián)的存儲器(例如，下面圖5的示例性處理器平臺500的存儲器513)中。在每個模擬步長之后，所預測的過程輸入控制信號u^p用于每個模擬步長處的重復優(yōu)化，而不是用作為發(fā)送給渦輪機控制器105的實際輸入控制信號。因此，在正向模擬階段，重復的優(yōu)化構建了負載/速度分布，其包括所預測的過程控制輸入u^p(k)和得到的所預測的過程輸出y^p(k)。

具體而言，保存在預測分布數(shù)據(jù)庫107中在每個模擬步長內(nèi)所預測的過程輸出y^p(k)指示所預測的渦輪機102在將來時間的負載響應或速度響應。所預測的過程輸出y^p(k)或設定點由示例性系統(tǒng)100的其它部件(例如，金屬溫度預測器108和應力計算器110)用于計算所預測的轉子應力，如下面將公開的。因此，所預測的過程輸出y^p(k)充當至示例性系統(tǒng)100的其它部件的輸入。在一些例子中，所公開的MPC邏輯可以輸出具有變化設定點偏置(其可以應用于固定或預定的變化設定點以調(diào)整變化速率)形式的所預測的過程輸出y^p(k)，而不是確定設定點。

所預測的過程輸入控制輸入u^p(k)表示控制器106在通過將速度或負載需求置于渦輪機102上來控制渦輪機102的變化時的將來動作。所預測的過程輸入控制輸入u^p(k)或渦輪機102上的速度/負載需求生成所預測的過程輸出y^p(k)或所預測的速度或負載響應。在一些例子中(例如，穩(wěn)定狀態(tài))，所預測的過程輸入控制輸入u^p(k)或速度/負載需求與所預測的過程輸出y^p(k)或所預測的速度或負載基本上相同。在其它例子中，例如在渦輪機102響應于所預測的過程輸入控制輸入u^p(k)的動態(tài)過渡期間，所預測的將來輸出y^p(k)落后于控制器動作u^p(k)。此外，在理想例子中，實際控制輸入信號u(k)(例如，表示速度或負載需求)與每個模擬步長的所預測的控制輸入信號u^p(k)相同或基本上相同。

作為正向模擬階段的推進的一部分，在模擬步長與MPC預測時域H_p之間執(zhí)行比較(框210)，以確定模擬步長是否等于預測時域H_p的長度。如上面公開的，模擬步長增加一(例如，移向每個步長處的采樣時間段)。在實現(xiàn)模擬模型期間的某個時間，模擬步長的數(shù)量將達到最后時間段或預測時域H_p的長度(例如，遵循上面所示出的例子，第四時間段)。如果增加的模擬步長小于預測時域H_p的長度，則用另一增量(例如，另一時間段)來增加或推進模擬步長，以使得模擬步長被定義為模擬步長+1。使用增加的模擬步長來執(zhí)行對式4的優(yōu)化(框206)。所預測的控制輸入信號u^p和得到的所預測的過程輸出y^p保存在預測分布數(shù)據(jù)隊列中，并且重復模擬步長(例如，增加的模擬步長)與預測時域H_p的比較(框208)，直到模擬步長達到預測時域H_p(例如，遵循上面所示出的例子，對應于四個時間段的預測時域H_p)的長度為止。

如果模擬步長等于MPC預測時域H_p，則示例性方法200以如下操作來繼續(xù)：將實際時間增量(與模擬時間相比)設定為k+1(其中k是當前時間)并等待實際時間k+1到達(框214)。示例性方法200包括：重復對狀態(tài)變量的識別以及在當前時間k+1處和模擬采樣時間處基于MPC邏輯來進行優(yōu)化(例如，框202-212)。

因此，示例性方法200基于正向模擬階段(其模擬將來的時間段)來預測過程輸出y^p(k)，并在預測時域H_p內(nèi)預測過程輸出y^p(k)。使用所預測的控制輸入u^p(k)，示例性方法200實現(xiàn)了一種模擬模型，該模擬模型在模擬時間步長(其在預測時域H_p上推進)內(nèi)預測過程輸出y^p(k)，以構建負載/速度分布。所預測的過程輸出y^p(k)由示例性系統(tǒng)100的其它部件用于鑒于渦輪機102上的許用應力來評估所預測的設定點。

具體而言，圖1的示例性系統(tǒng)100提供了鑒于渦輪機102能夠耐受的許用應力而對所預測的設定點的進一步評估而例如對渦輪機102的一個或多個部件沒有損害或沒有損害的風險。基于對所預測的設定點的評估，可以動態(tài)地調(diào)整由控制器106發(fā)送給渦輪機控制器105的控制輸入命令，以提供優(yōu)化的設定點，其中該設定點還鑒于許用應力極限而使對渦輪機102的損害最小化。

為了評估所預測的設定點或過程輸出y^p的效果，圖1的示例性系統(tǒng)100包括金屬溫度預測器108。轉子104的表面溫度受到被接納到渦輪機102的流的流溫度和流動的影響。如上面公開的，當轉子104從非操作狀態(tài)移動到操作狀態(tài)時，渦輪機102的轉子104的表面溫度可以變化。例如，表面溫度的范圍可以從250°F到950°F。金屬溫度預測器108基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)以及由如上面所公開的控制器106結合圖2的示例性方法200生成的所預測的設定點分布，來計算轉子104的金屬表面溫度分布。金屬溫度預測器108沿預測時域H_p(其中控制器106在H_p內(nèi)預測過程輸出設定點)來預測轉子104的金屬的表面溫度。具體而言，金屬溫度預測器108針對控制器106在預測時域H_p上預測的每個設定點來預測轉子104的金屬的表面溫度，以生成轉子104的金屬表面溫度分布。

在與渦輪機102的發(fā)電機相關聯(lián)的斷路器閉合之前，流的溫度和流的流動影響轉子104的速度(例如，葉片的轉動速度)。在斷路器閉合之后，流的溫度和流的流動還影響負載。因此，轉子速度和負載可以用作為至金屬溫度預測器108的輸入變量，以用于預測轉子表面溫度。在一些例子中，金屬溫度預測器108使用除了速度和負載之外的一個或多個另外的輸入變量來預測轉子的表面溫度。

金屬溫度預測器108使用基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)的線性模型來預測表面溫度。金屬溫度預測器108所采用的示例性線性傳遞模型可以表示為：

其中，y是輸出變量，u是輸入變量，n是系統(tǒng)的階數(shù)，z是時移算子，并且參數(shù)a和b是常數(shù)。

式5在時域中可以表示為：

y(k)＝-a₁y(k-1)-a₂y(k-2)-…-a_ny(k-n)+b₁u(k-1)+…+

b_n-1u(k-n+1) (式6)

其中，k表示當前時間，并且u(k–1),u(k–2)...,u(k–n+1)是在圖2的示例性方法200(例如，框206-212)的正向模擬階段期間生成的歷史控制輸入變量。因此，金屬溫度預測器108通過將所生成的過程輸入變量的歷史數(shù)據(jù)(例如，u(k–1),u(k–2)...,u(k–n+1))考慮為正向模擬模型(例如，如結合圖2的示例性方法200(例如，框206-212)所公開的)的一部分，來計算所預測的金屬表面溫度分布y(k)。

式5和式6的參數(shù)a、b等可以從經(jīng)驗數(shù)據(jù)中獲得。在一些例子中，從渦輪機操作裝置中收集在不同的渦輪機負載處的溫度數(shù)據(jù)。例如，信號(例如，步長信號、正弦信號等等)可以在輸入點處注入到渦輪機過程中?？梢杂涗涍^程輸入數(shù)據(jù)(例如，速度或負載)和輸出數(shù)據(jù)(例如，金屬溫度)。所保存的數(shù)據(jù)可以用作為至線性模型識別程序的輸入數(shù)據(jù)，其中線性模型識別程序基于例如最小二乘擬合來生成針對經(jīng)驗數(shù)據(jù)的曲線擬合。此外，在一些例子中，使用全局優(yōu)化方法來消除所保存的數(shù)據(jù)中的噪聲，如基本上在美國專利No.8,560,283中描述的，其中該專利通過引用被并入本文。替代地，在一些例子中，可以基于非線性第一原理模型而不是經(jīng)驗數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型來預測表面溫度。

由金屬溫度預測器108計算的所預測的金屬表面溫度分布提供給應力計算器110。針對在預測時域H_p上的分布中的每個所預測的溫度，應力計算器110使用所預測的金屬表面溫度分布來預測轉子104上的應力。因此，應力計算機110生成應力分布。由于所預測的金屬表面溫度分布是基于包括所預測的過程輸出y^p(k)的負載/速度分布的，應力計算器110在應力計算中考慮由控制器106生成的所預測的設定點。在一些例子中，應力計算器110還基于轉子的當前金屬表面溫度，來計算轉子104上的當前或?qū)崟r應力。

應力計算器110基于轉子104的材料的金屬屬性和熱膨脹特性，來確定或預測轉子104所經(jīng)受的應力(例如，在所預測的金屬表面溫度分布中的每個溫度值處的應力)。在一些例子中，針對轉子104的一個或多個部分來計算轉子表面應力。當轉子104的表面溫度在渦輪機102從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)的同時增加時，該增加的溫度傳播遍及轉子104。應力計算器110基于針對轉子104的一個或多個部分的當前表面溫度，來計算一個或多個時間間隔的實時應力。應力計算器110基于轉子104的材料屬性(例如，金屬類型)以及由金屬溫度預測器108生成的在預測時域H_p內(nèi)的金屬表面溫度分布，來計算所預測的應力。

示例性系統(tǒng)100還包括許用應力計算器112，該許用應力計算器112使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)來構造渦輪機102的許用應力曲線。經(jīng)驗數(shù)據(jù)可以包括與啟動和加載渦輪機102相關聯(lián)的循環(huán)支出曲線。具體而言，循環(huán)支出曲線將流溫度的變化速率(例如，度/小時)與轉子表面金屬溫度的變化進行相關。使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)，許用應力計算器112根據(jù)循環(huán)支出曲線來構造渦輪機102的許用應力曲線。

為了鑒于相對于許用應力的所預測的設定點和/或?qū)嶋H應力條件來評估轉子104上的應力，示例性系統(tǒng)100包括比較器114。比較器114將由應力計算器110生成的應力分布中的所預測的應力值和實際應力與許用應力計算器112所構造的許用應力曲線進行比較。比較器114基于許用應力曲線來確定所預測的應力值和/或?qū)嶋H應力中是否有任何一個超過許用應力。在一些例子中，比較器114在將來的某個時間比較所預測的應力和許用應力。在其它例子中，比較器114在與預測時域H_p相對應的時間段上將所預測的應力與許用應力進行比較。例如，如果金屬表面溫度分布包括十個所預測的溫度值，則應力計算器110將計算十個所預測的應力值，并且比較器114將確定十個所預測的應力值或?qū)嶋H應力中是否有任何一個超過許用應力。

所預測的應力和/或?qū)崟r應力與許用應力的比較提供了相對應力值或表面應力比率(例如，轉子表面應力相對于許用應力)。例如，如果表面應力比率超過值1或者在預先定義的閾值量內(nèi)接近值1，則比較器114確定許用應力被違反。如果比較器114確定所預測的應力或?qū)崟r應力大于許用應力，則比較器114將許用應力標記為被違反。因此，在示例性系統(tǒng)100中，由許用應力計算器112生成的許用應力曲線充當針對控制器106所預測的設定點的約束以及提供給渦輪機102的相應控制輸入信號。

在一些例子中，如果所預測的應力(例如，應力分布中的一個或多個所預測的應力值)和/或?qū)崟r應力小于許用應力，則比較器114確定所預測的應力和/或?qū)崟r應力比許用應力小的量(例如，如果所預測的應力和/或?qū)崟r應力比許用應力低某個百分比或量)。比較器114確定許用應力與所預測的應力和/或?qū)崟r應力之間的差是否落入相對于許用應力的閾值范圍內(nèi)。如果比較器114確定所預測的應力和/或?qū)崟r應力接近許用應力，則比較器114可以將所預測的應力和/或?qū)崟r應力標記為接近可能導致違反許用應力的值。

如由比較器114確定的所預測的應力和/或?qū)崟r應力與許用應力之間的比較結果提供給示例性系統(tǒng)100的決策支持調(diào)諧器116。如果所預測的應力和/或?qū)崟r應力違反許用應力，則決策支持調(diào)諧器116向控制器106發(fā)送命令。在一些例子中，響應于來自決策支持調(diào)諧器116的反饋，控制器116向渦輪機控制器105發(fā)送命令，以鑒于違反許用應力而停止或減小渦輪機102的變化。在這種例子中，控制器106在確定渦輪機102的不同設定點之前，可以等待接收另一用戶輸入(例如，速度設定點)。在其它例子中，控制器104鑒于應力違反而自動地確定渦輪機102的不同設定點。

決策支持調(diào)諧器116還使用許用應力與所預測的應力之間的比較結果，動態(tài)地調(diào)諧由控制器106在預測設定點時所使用的MPC邏輯以及相關聯(lián)的函數(shù)和參數(shù)(例如，過程輸出約束)。基于比較器114針對所預測的應力和許用應力執(zhí)行的比較結果，決策支持調(diào)諧器116調(diào)整、更新和/或修正控制器106用于預測設定點的MPC邏輯，從而影響發(fā)送給渦輪機102的速度或負載需求以及得到的渦輪機響應(例如，經(jīng)由渦輪機控制器105)。具體而言，決策支持調(diào)諧器116調(diào)整控制器106在優(yōu)化設定點時所使用的邏輯的積極性(aggressiveness)。

例如，如果比較器114確定所預測的應力違反許用應力，則決策支持調(diào)諧器116減小控制器106所使用的邏輯的主動性，以使得控制器106向渦輪機102發(fā)送速度或負載需求，與關聯(lián)于設定點的變化速率(其引起應力違反)相比，該速度或負載需求得到渦輪機102的減小的變化速率。如果決策支持調(diào)諧器116確定所預測的應力在閾值范圍內(nèi)未違反許用應力(例如，所預測的應力比許用應力低某個百分比或量)，則決策支持調(diào)諧器116也可以調(diào)整控制器106所使用的函數(shù)和參數(shù)。例如，由決策支持調(diào)諧器116進行的調(diào)整可以使得控制器106發(fā)送控制輸入信號，該控制輸入信號引起渦輪機以更快的變化速率(與渦輪機102原本基于初始預測的設定點而具有的變化速率相比)變化到完全操作狀態(tài)。

決策支持調(diào)諧器116使用模糊邏輯(fuzzy logic)來動態(tài)地調(diào)諧控制器106所采用的MPC邏輯，并且因此，調(diào)整渦輪機102鑒于由控制器106發(fā)送的控制輸入而達到速度或負載時的響應迅速性。如上面所公開的，使用式3和式4執(zhí)行的優(yōu)化包括加權因子或調(diào)諧參數(shù)R，其中R影響如由控制器106確定的渦輪機102的速度設定點或負載設定點的主動性。例如，如果調(diào)諧參數(shù)R具有相對于調(diào)諧參數(shù)Q的小的值，則負載變化或速度變化速率將會更加主動。因此，決策支持調(diào)諧器116可以基于來自比較器114的反饋來修改調(diào)諧參數(shù)R，以調(diào)整設定點，并且因此調(diào)整渦輪機102的響應。

例如，所預測的許用應力違反e(t)可以表示為e(t)＝實際應力–最大許用應力。所預測的許用應力違反e(t)的變化可以表示為Δe(t)/Δt。此外，控制器106的調(diào)諧參數(shù)的變化可以表示為Δw(t)。示例性方法300可以應用基于已知的模糊邏輯原理的一個或多個規(guī)則集合，以鑒于許用應力違反來調(diào)整加權參數(shù)R。

示例性的模糊邏輯系統(tǒng)包括Sugeno類型的模糊邏輯系統(tǒng)，其中三角形/梯形、高斯或鐘形形狀用作為輸入的成員函數(shù)，并且單例(singleton)輸出值用作為輸出的成員函數(shù)。根據(jù)以下術語：NL：負大；NS：負??；ZE：零；PS：正小；以及PL：正大，能夠應用的示例性規(guī)則可以如下面表1中所公開的來表示。

表1：模糊影響系統(tǒng)規(guī)則表

作為表1的規(guī)則的示例性實現(xiàn)方式，如果所預測的許用應力違反e(t)是NS(負小)并且所預測的許用應力違反變化Δe(t)是PL，則控制器調(diào)諧參數(shù)的變化Δw(t)是PS(正小)。由控制器106結合MPC邏輯來實現(xiàn)的最終示出或調(diào)諧變化作為去模糊(de-fuzzification)過程的一部分被計算為所有活動規(guī)則的輸出的集合體?？梢杂糜诟鶕?jù)模糊邏輯來產(chǎn)生可量化結果的已知的去模糊方法的例子包括重心法(COG)和最大平均法(MOM)。

例如，如果所預測的許用應力違反e(t)是800psi，并且所預測的應力違反變化Δe(t)是350psi/min，則模糊邏輯單例值可以被選擇為：

NL:-5,NS:-1,ZE:0,PS:1,PL:5

此外，繼續(xù)上面公開的例子，可以應用以下規(guī)則：

規(guī)則(1)：如果e(t)是PL并且Δe(t)/Δt是PL，則調(diào)諧變化Δw(t)是PL；以及

規(guī)則(2)：如果e(t)是PS并且Δe(t)/Δt是PL，則調(diào)諧變化Δw(t)是PL。

規(guī)則(1)和(2)可以解釋成以下示例性的數(shù)值邏輯：

規(guī)則(1)：如果e(t)是0.7并且Δe(t)/Δt是0.6，則調(diào)諧變化Δw(t)是5；以及

規(guī)則(2)：如果e(t)是0.4并且Δe(t)/Δt是0.6，則調(diào)諧變化Δw(t)是5。

規(guī)則(1)和(2)可以進一步精簡為：

規(guī)則(1)：如果Δe(t)/Δt是0.6，則調(diào)諧變化Δw(t)是5；以及

規(guī)則(2)：如果e(t)/Δt是0.4，則調(diào)諧變化Δw(t)是5。

在使用一種或多種已知方法進行去模糊之后，上面所公開的例子的最終輸出可以獲得為如下：(0.6*5+0.4*5)/(0.6+0.4)＝5?；谏厦嫠_的例子的最終輸出，加權參數(shù)R增加了5，這減小(例如，減慢)了渦輪機102的負載或速度設定點移動。

在一些例子中，可以實時地調(diào)諧或調(diào)整加權參數(shù)R。然而，這種實時調(diào)諧在實現(xiàn)MPC邏輯、計算所預測的轉子應力、以及向控制器106提供實時反饋時會使示例性系統(tǒng)100發(fā)生應變。為了減小決策支持調(diào)諧器116的實時調(diào)諧努力，決策支持調(diào)諧器116可以實現(xiàn)離線的、自動的自適應調(diào)諧方法。圖3是用于由控制器106采用的對MPC邏輯的離線調(diào)諧的示例性方法300。可以由決策支持調(diào)諧器116來實現(xiàn)示例性方法300。在示例性方法300中，未調(diào)整模糊邏輯影響規(guī)則(例如，表1)和成員函數(shù)；而是僅調(diào)整單例輸出值(如果基于與許用應力相比的實際應力而確定這種調(diào)整是必要的)。此外，對單例值的調(diào)整僅出現(xiàn)在決策支持調(diào)諧器116實現(xiàn)模糊邏輯調(diào)諧時的實時運行之間。

示例性方法300以基于模糊邏輯實時地調(diào)諧控制器(例如，模型預測控制器106)(框302)開始。在實時調(diào)諧(例如，由決策支持調(diào)諧器116)結束時，示例性方法300包括：確定實際應力是否違反許用應力(例如，如由比較器114確定的)(框304)。如果許用應力違反實際應力，則示例性方法300自動地減小NS(負小)和NL(負大)的模糊邏輯單例值并增加PL(正大)和PS(正小)的單例值(框306)。在示例性方法300中，因?qū)嶋H應力違反許用應力而對單例值的調(diào)整出現(xiàn)在模糊邏輯調(diào)諧的下一實時實現(xiàn)或運行(框308)之前。經(jīng)調(diào)整的單例值用于模糊邏輯的下一實時模糊邏輯運行或?qū)崿F(xiàn)，以調(diào)諧控制器(框302)。

如果實際應力未違反許用應力，則示例性方法300包括：確定實際應力是否比許用應力低預定的閾值量(框310)。在一些例子中，閾值量表示實際應力被認為比許用應力極限低的量(例如，實際應力顯著低于許用應力極限)。因此，在這種例子中，可以增加負載或速度設定點而沒有違反許用應力的風險。為了調(diào)諧或調(diào)整控制器(例如，控制器106)所使用的MPC邏輯以使得輸出更主動的負載或速度設定點，示例性方法300包括：增加NS(負小)和NL(負大)的單例值并減小PL(正大)和PS(正小)的單例值(框312)。在這種例子中，基于實際應力比許用應力低閾值量而對單例值的調(diào)整出現(xiàn)在模糊邏輯調(diào)諧的下一實時運行(框308)之前，以使得經(jīng)調(diào)整的單例值用于下一實時模糊邏輯運行以調(diào)諧控制器(框302)。

如果實際應力未比許用應力低閾值量，則示例性方法300禁止調(diào)整單例值(框314)。在這種例子中，盡管實際應力未違反許用應力，但是實際應力沒有比許用應力極限低某一量(例如，閾值量)，其中該量會保證MPC邏輯在計算速度/負載設定點時主動性的增加。因此，示例性方法300通過調(diào)整控制器的主動性而不調(diào)整單例值，以便不會鑒于許用應力而冒違反實際應力的風險。禁止調(diào)整單例值還防止控制器采取少主動的方法，這種方法不必要地減慢了速度或負載設定點。在這種例子中，單例值在實時模糊邏輯調(diào)諧運行之間不改變(框302、308)。

因此，示例性方法300提供了鑒于針對控制器的動態(tài)調(diào)諧的許用應力而提供對實際應力的評估的高效的、離線的手段?；趯嶋H應力與許用應力的比較，示例性方法300確定是否應當修正或調(diào)整單例值作為MPC邏輯的實時模糊邏輯調(diào)諧的下一實現(xiàn)的一部分。因此，在實時模糊邏輯調(diào)諧的連續(xù)實現(xiàn)之間，示例性方法300提供了在對控制器的將來實時調(diào)諧中可以實現(xiàn)的調(diào)整。

示例性系統(tǒng)100還包括模型適配器118。模型適配器118收集由以下各項中的一個或多個生成的數(shù)據(jù)：控制器106(例如，所預測的設定點)、金屬溫度預測器108(例如，所預測的金屬溫度)、應力計算器110和許用應力計算器112(例如，實際應力、所預測的應力、以及許用應力)、比較器114(例如，許用應力違反和/或閾值)、以及決策支持調(diào)諧器116(例如，對加權參數(shù)的調(diào)整)。模型適配器118可以基本上實時地從示例性系統(tǒng)100的一個或多個其它部件接收數(shù)據(jù)，例如當控制器106確定所預測的設定點和/或比較器114確定是否存在應力違反時。在其它例子中，模型適配器118在例如決策支持調(diào)諧器116確定是否應當調(diào)整由控制器106使用的MPC邏輯(例如，一個或多個調(diào)諧參數(shù)，如調(diào)諧參數(shù)R)之后從一個或多個部件接收數(shù)據(jù)。

基于從示例性系統(tǒng)100的一個或多個其它部件接收的數(shù)據(jù)，模型適配器118校準和/或重新校準由MPC控制器106和/或金屬溫度預測器108所使用的模型。在一些例子中，由模型適配器118收集的數(shù)據(jù)用作為基準或已知的值以用于校準由示例性系統(tǒng)100的一個或多個部件在確定和評估所預測的設定點時所使用的模型或算法。

例如，控制器106所使用的預測模型鑒于目標設定點和實際或?qū)崟r的變化速度或負載來預測設定點(例如，速度設定點或負載設定點)。所預測的設定點與實際的速度或負載變化值之間的差表示控制器106所使用的預測模型的預測誤差。如果預測誤差高于預定的閾值(其可以指示較大的預測誤差)，則模型適配器118基于例如經(jīng)驗數(shù)據(jù)來適配或調(diào)整預測模型。舉另一個例子，如果由金屬溫度預測器108計算的所預測的金屬表面溫度與實際表面溫度之間的差得到高于閾值的預測誤差，則模型適配器118修正金屬溫度計算器108所使用的模型以預測溫度。

雖然圖1中示出了實現(xiàn)示例性系統(tǒng)100的示例性方式，但是圖1中所示出的元件、過程和/或設備中的一個或多個可以以任何其它方式進行組合、劃分、重新排列、省略、消除和/或?qū)崿F(xiàn)。此外，可以用硬件、軟件、固件、和/或硬件、軟件和/或固件的任意組合來實現(xiàn)示例性模型預測控制器106、示例性金屬溫度預測器108、示例性應力計算器110、示例性許用應力計算器112、示例性比較器114、示例性決策支持調(diào)諧器116、示例性模型適配器118和/或更一般地圖1的示例性系統(tǒng)100。因此，例如可以用一個或多個模擬或數(shù)字電路、邏輯電路、可編程處理器、專用集成電路(ASIC)、可編程邏輯器件(PLD)和/或現(xiàn)場可編程邏輯器件(FPLD)來實現(xiàn)示例性模型預測控制器106、示例性金屬溫度預測器108、示例性應力計算器110、示例性許用應力計算器112、示例性比較器114、示例性決策支持調(diào)諧器116、示例性模型適配器118和/或更一般地示例性系統(tǒng)100中的任何一個。當閱讀本專利中用以覆蓋純軟件和/或固件實現(xiàn)方式的裝置或系統(tǒng)權利要求中的任何權利要求時，示例性模型預測控制器106、示例性金屬溫度預測器108、示例性應力計算器110、示例性許用應力計算器112、示例性比較器114、示例性決策支持調(diào)諧器116、示例性模型適配器118中的至少一個故此被明確地定義為包括有形計算機可讀存儲設備或存儲盤，例如存儲軟件和/或固件的存儲器、數(shù)字多功能盤(DVD)、壓縮盤(CD)、藍光盤等等。此外，圖1的示例性系統(tǒng)100可以包括除了圖1中所示出的那些元件、過程和/或設備之外(或者作為其替代)的一個或多個元件、過程和/或設備，和/或可以包括所示出的元件、過程和設備中的任何或全部中的一個以上。

圖4示出了表示可以實現(xiàn)為預測渦輪機(例如，圖1的渦輪機102)的設定點(例如，速度設定點或負載設定點)以及調(diào)諧由控制器(例如，控制器106)在預測設定點時所實現(xiàn)的MPC邏輯的主動性的示例性方法400的流程圖。示例性方法400以預測設定點(框402)開始，在示例性方法400中，可以由控制器(例如，圖1的控制器106)使用一個或多個模型預測控制技術來執(zhí)行預測設定點，以在正向模擬階段上預測設定點，如基本上結合圖2的示例性方法200所描述的。在一些例子中，預測設定點是基于一個或多個輸入的，例如用于使渦輪機從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)的目標設定點。

示例性方法400包括：預測渦輪機的一個或多個部件(例如，渦輪機的轉子(例如，圖1的轉子104))的金屬表面溫度(框404)。在一些方法中，由計算器(例如，金屬溫度預測器108)來執(zhí)行預測金屬表面溫度。在示例性方法400中，預測金屬表面溫度是基于所預測的設定點和經(jīng)驗的渦輪機溫度數(shù)據(jù)的。經(jīng)驗的或已知的溫度數(shù)據(jù)可以提供用于針對所預測的設定點來預測金屬表面溫度的線性模型的參數(shù)。

示例性方法400包括：基于所預測的金屬表面溫度來計算渦輪機上的應力(框406)。計算應力可以包括：基于所預測的金屬表面溫度和渦輪機的一個或多個材料屬性(例如，構造轉子的金屬類型)來預測應力。在一些例子中，計算應力包括：基于轉子的當前表面溫度來實時地計算轉子上的實際應力?？梢杂梢粋€或多個計算器(例如，圖1的應力計算器110)來執(zhí)行示例性方法400的應力計算。

在示例性方法400中，將經(jīng)計算的應力(例如，所預測的應力和/或?qū)嶋H應力)與渦輪機的許用應力進行比較(例如，經(jīng)由圖1的比較器114)(框408)?？梢?例如，經(jīng)由許用應力計算器112)根據(jù)一個或多個經(jīng)驗數(shù)據(jù)曲線來確定或計算許用應力，其中一個或多個經(jīng)驗數(shù)據(jù)曲線將提供給渦輪機的流的溫度變化速率與轉子的表面金屬溫度的變化進行映射?；谠摫容^，示例性方法400包括：確定經(jīng)計算的應力是否違反許用應力(框410)。在一些例子中，如果經(jīng)計算的應力超過許用應力或者超過針對許用應力的閾值范圍，則確定經(jīng)計算的應力違反許用應力。

如果經(jīng)計算的應力違反許用應力，則示例性方法400包括：調(diào)整設定點和/或停止變化(框412)。例如，控制器(例如，控制器106)可以修正或重新計算所預測的設定點，以減慢渦輪機的變化速率，并且因此減小轉子上的應力。經(jīng)修正的設定點可以(例如，經(jīng)由來自控制器106的指令)提供給渦輪機。在變化正在進行的例子中，基于確定所預測的設定點違反許用應力，可以(例如，經(jīng)由來自控制器106的指令)自動地停止或減小渦輪機的變化。

如果所預測的應力未違反許用應力，則示例性方法400包括：基于所預測的設定點來指導渦輪機進行變化(框414)。可以經(jīng)由控制器(例如，控制器106)發(fā)送給渦輪機(例如，渦輪機102的渦輪機控制器105)的一個或多個命令，實現(xiàn)基于所預測的設定點來指導渦輪機進行變化。

在示例性方法400中，經(jīng)計算的應力與許用應力的比較還充當用于調(diào)諧MPC邏輯(其用于預測設定點)的反饋。具體而言，示例性方法400包括：基于經(jīng)計算的應力與許用應力的比較來調(diào)諧MPC邏輯(框418)。例如，如果經(jīng)計算的應力違反許用應力，則可以(例如，經(jīng)由圖1的決策支持調(diào)諧器116)調(diào)整MPC邏輯的一個或多個參數(shù)和/或約束(例如，調(diào)諧參數(shù)R)，以減小MPC邏輯的主動性，以使得渦輪機以比初始預測的設定點(例如，在框402處確定的設定點)處的變化速率減小的變化速率來進行變化。在經(jīng)計算的應力未違反許用應力的例子中，調(diào)諧MPC邏輯可以包括：保持MPC邏輯的參數(shù)和/或約束中的一個或多個。替代地，調(diào)諧MPC邏輯可以包括：調(diào)整一個或多個參數(shù)和/或約束以增加MPC邏輯的主動性，以使得渦輪機以比初始預測的設定點(例如，在框402處確定的設定點)更快的速率進行變化。在一些例子中，調(diào)諧MPC邏輯的一個或多個參數(shù)是基于模糊邏輯的，如基本上結合圖3的示例性方法300所公開的。

因此，示例性方法400提供了預測用于使渦輪機從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)的設定點而不會違反渦輪機能夠耐受的許用應力極限。具體而言，示例性方法400包括：基于從所預測的設定點得到的所預測的應力和/或?qū)嶋H應力與許用應力的比較來評估所預測的設定點。如果所預測的或?qū)嶋H應力違反許用應力，則示例性方法400通過動態(tài)地調(diào)整和/或停止渦輪機的變化以便不會將不當應力置于渦輪機上(對將不當應力置于渦輪機上會導致對渦輪機部件的損害)來進行響應。此外，基于該比較，示例性方法400自動地調(diào)諧用于預測設定點的邏輯或算法，從而提供用于確定設定點的反饋驅(qū)動的方法。

圖2-圖4的流程圖表示可以用于實現(xiàn)圖1的示例性系統(tǒng)100的示例性方法。在這些例子中，可以使用包括用于由處理器(例如，在下面結合圖5所討論的示例性處理器平臺500中所示出的處理器512)執(zhí)行的程序的機器可讀指令來實現(xiàn)所述方法。程序可以包含在軟件中，其中軟件存儲在有形計算機可讀存儲介質(zhì)上，例如CD-ROM、軟盤、硬盤驅(qū)動器、數(shù)字多功能盤(DVD)、藍光盤、或者與處理器512相關聯(lián)的存儲器，但是整個程序和/或其部分可以替代地由除了處理器512之外的設備來執(zhí)行和/或包含在固件或?qū)Ｓ糜布?。此外，盡管參考圖2-圖4中所示出的流程圖來描述了示例性程序，但是替代地可以使用實現(xiàn)示例性系統(tǒng)100的許多其它方法。例如，可以改變框的執(zhí)行順序和/或可以改變、消除或組合所描述的框中的一些框。

如上面提到的，可以使用存儲在諸如下列各項的有形計算機可讀存儲介質(zhì)上的經(jīng)編碼的指令(例如，計算機和/或機器可讀指令)來實現(xiàn)圖2-圖4的示例性方法：硬盤驅(qū)動器、閃存、只讀存儲器(ROM)、壓縮盤(CD)、數(shù)字多功能盤(DVD)、高速緩存、隨機存取存儲器(RAM)、和/或信息在其中存儲任意持續(xù)時間(例如，延長的時間段、永久地、短暫地、暫時緩沖和/或?qū)π畔⑦M行高速緩存)的任何其它存儲設備或存儲盤。如本文所使用的，術語有形計算機可讀存儲介質(zhì)明確地定義為：包括任何類型的計算機可讀存儲設備和/或存儲盤，并排除傳播信號以及排除傳輸介質(zhì)。如本文所使用的，“有形計算機可讀存儲介質(zhì)”和“有形機器可讀存儲介質(zhì)”可互換使用。另外地或替代地，可以使用存儲在諸如下列各項的非暫時性計算機和/或機器可讀介質(zhì)上的經(jīng)編碼的指令(例如，計算機和/或機器可讀指令)來實現(xiàn)圖2-圖4的示例性方法：硬盤驅(qū)動器、閃存、只讀存儲器、壓縮盤、數(shù)字多功能盤、高速緩存、隨機存取存儲器、和/或信息在其中存儲任意持續(xù)時間(例如，延長的時間段、永久地、短暫地、暫時緩沖和/或?qū)π畔⑦M行高速緩存)的任何其它存儲設備或存儲盤。如本文所使用的，術語非暫時性計算機可讀介質(zhì)明確地定義為：包括任何類型的計算機可讀存儲設備和/或存儲盤，并排除傳播信號以及排除傳輸介質(zhì)。如本文所使用的，當短語“至少”被用作權利要求中的前序部分的過渡術語時，它是開放式的，與術語“包括”是開放式的方式相同。

圖5是能夠執(zhí)行用于實現(xiàn)圖1的示例性系統(tǒng)100的、圖2-圖4的指令的示例性處理器平臺500的框圖。例如，處理器平臺500可以是服務器、個人計算機、移動設備(例如，蜂窩電話、智能電話和諸如iPad^TM之類的平板設備)、個人數(shù)字助理(PDA)、互聯(lián)網(wǎng)設備、或者任何其它類型的計算設備。

所示例子的處理器平臺500包括處理器512。所示例子的處理器512是硬件。例如，可以由來自任何期望的家族或制造商的一個或多個集成電路、邏輯電路、微處理器或控制器來實現(xiàn)處理器512。

所示例子的處理器512包括本地存儲器513(例如，高速緩存)。所示例子的處理器512經(jīng)由總線518與主存儲器(包括易失性存儲器514和非易失性存儲器516)進行通信。易失性存儲器514可以由同步動態(tài)隨機存取存儲器(SDRAM)、動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、RAMBUS動態(tài)隨機存取存儲器(RDRAM)和/或任何其它類型的隨機存取存儲器設備來實現(xiàn)。非易失性存儲器516可以由閃存和/或任何其它期望類型的存儲器設備來實現(xiàn)。對主存儲器514、516的存取由存儲器控制器進行控制。

所示例子的處理器平臺500還包括接口電路520。接口電路520可以由任何類型的接口標準(例如，以太網(wǎng)接口、通用串行總線(USB)和/或PCI高速接口)來實現(xiàn)。

在所示例子中，一個或多個輸入設備522連接到接口電路520。輸入設備522允許用戶向處理器512輸入數(shù)據(jù)和命令。例如，輸入設備可以由音頻傳感器、麥克風、照相機(靜止或視頻的照相機)、鍵盤、按鈕、鼠標、觸摸屏、軌跡板、軌跡球、等點鼠標(isopoint)和/或語音識別系統(tǒng)來實現(xiàn)。

一個或多個輸出設備524也連接到所示例子的接口電路520。例如，輸出設備524可以由顯示設備(例如，發(fā)光二極管(LED)、有機發(fā)光二極管(OLED)、液晶顯示器、陰極射線管顯示器(CRT)、觸摸屏、觸覺輸出設備、打印機和/或揚聲器)來實現(xiàn)。因此，所示例子的接口電路520通常包括圖形驅(qū)動器卡、圖形驅(qū)動器芯片或圖形驅(qū)動器處理器。

所示例子的接口電路520還包括諸如發(fā)射機、接收機、收發(fā)機、調(diào)制解調(diào)器和/或網(wǎng)絡接口卡之類的通信設備，以有助于經(jīng)由網(wǎng)絡526(例如，以太網(wǎng)連接、數(shù)字用戶線(DSL)、電話線、同軸電纜、蜂窩電話系統(tǒng)等)與外部機器(例如，任何類型的計算設備)的數(shù)據(jù)交換。

所示例子的處理器平臺500還包括用于存儲軟件和/或數(shù)據(jù)的一個或多個大容量存儲設備528。這種大容量存儲設備528的例子包括：軟盤驅(qū)動器、硬盤驅(qū)動器、壓縮盤驅(qū)動器、藍光盤驅(qū)動器、RAID系統(tǒng)和數(shù)字多功能盤(DVD)驅(qū)動器。

用于實現(xiàn)圖2-圖4的方法的經(jīng)編碼的指令532可以存儲在大容量存儲設備528中、易失性存儲器514中、非易失性存儲器516中、和/或可移動有形計算機可讀存儲介質(zhì)(例如，CD或DVD)上。

根據(jù)前述內(nèi)容，將意識到，上面公開的裝置和方法確定用于使蒸汽渦輪機從非操作狀態(tài)過渡到操作狀態(tài)的速度設定點和/或負載設定點而不會違反渦輪機的預定的許用應力極限。所公開的例子結合正向模擬模型來使用MPC邏輯，以便在預測時域上預測設定點。正向模擬模型提供了對渦輪機變化速率的比已知MPC邏輯(其針對預測能力受限)改善的預測。此外，所公開的例子提供了至渦輪機的控制輸入，其中控制輸入與渦輪機上的速度或負載需求(其生成所預測的設定點)相對應。

所公開的例子鑒于渦輪機上的許用應力來評估所預測的設定點，以降低在渦輪機過渡到完全操作狀態(tài)期間的熱應力對渦輪機造成損害的風險。在所公開的例子中，所預測的設定點用于預測渦輪機的轉子的金屬表面溫度。基于所預測的表面溫度，所公開的例子預測渦輪機上的應力，并將所預測的應力與許用應力進行比較。如果所預測的應力違反許用應力，則所公開的例子通過調(diào)整設定點和/或指導渦輪機停止變化來自動地進行響應，以防止鑒于許用應力違反而對渦輪機的損害。此外，所公開的例子響應于所預測的應力與許用應力之間的比較，自動地調(diào)整MPC邏輯的一個或多個參數(shù)、函數(shù)和/或約束。此外，可以在MPC邏輯和模擬模型的迭代運行之間離線地確定這種調(diào)整，以實時地增加對MPC邏輯的調(diào)諧效率而不會使所公開的控制系統(tǒng)過載。因此，鑒于在實現(xiàn)設定點時置于渦輪機上的速度或負載需求，所公開的例子提供了對渦輪機響應的預測建模。此外，所公開的例子鑒于例如渦輪機轉子的所預測的金屬表面溫度來評估渦輪機的響應。這種評估提供了關于設定點是否會導致渦輪機上的不當應力的確定，并且可以用于向所公開的控制系統(tǒng)提供反饋以用于對渦輪機變化速率的將來預測。通過確定能夠接近但不超過許用應力極限的最佳設定點，所公開的例子提供了在對渦輪機的損害的風險減小或基本上消除的情況下對渦輪機的高效啟動。

盡管本文公開了某些示例性的方法、裝置和制品，但是本專利的覆蓋范圍不限于此。與此相對，本專利覆蓋落入本專利的權利要求書的范圍內(nèi)的所有方法、裝置和制品。