A novel diagnostic method based on filter bank theory for fast and accurate detection of thermoacoustic instability
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes and analyzes a novel methodology that can effectively detect multi-mode combustion instability (CI) in a gas turbine combustor. The experiment is conducted in a model gas turbine combustor, and dynamic pressure (DP) and flame images are examined during the transition from stable to unstable flame, which is driven by changing fuel compositions. As a powerful technique for early detection of CI in multi-mode as well as in single mode, a new filter bank (FB) method based on spectral analysis of DP is proposed. Sequential processing using a triangular filter with Mel-scaling and a Hamming window is applied to increase the accuracy of the FB method, and the instability criterion is determined by calculating the magnitude of FB components. The performance of the FB method is compared with that of two conventional methods that are based on the root-mean-squared DP and temporal kurtosis. From the results, the FB method shows comparable performance in detection speed, sensitivity, and accuracy with other parameters. In addition, the FB components enable the analysis of various frequencies and multi-mode frequencies. Therefore, the FB method can be considered as an additional prognosis tool to determine the multi-mode CI in a monitoring system for gas turbine combustors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».