JP2011522245A - フラッシュ大気データシステム(fads)の圧力検知における障害を検出し分離するためのシステム及び方法 - Google Patents

フラッシュ大気データシステム(fads)の圧力検知における障害を検出し分離するためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

圧力検知システムにおける圧力ポート(2)及び圧力変換器(3)における障害を検出し分離するためのシステム及び方法が開示されている。本システムは、宇宙船の船首キャップ(1)に十字架状に埋め込まれた1組の圧力ポート(2)を含む。3つの圧力変換器(3)は、圧力ポート(2)から表面圧力を計測するために、各圧力ポート(2)に気送管(4)を介して接続される。別々の電源ユニット(7、8、9)は、上記圧力変換器(3)に電力供給するために、圧力ポート(2)ごとに上記3つの圧力変換器(3)に接続される。処理ユニット(10)は、圧力変換器(3)からの計測された表面圧力に対応する電圧入力信号を取得するように構成される。処理ユニット(10)は、1つ以上のレベルの障害検査を実行し、電圧入力信号に基づき、圧力変換器の障害及び圧力ポート(2)の閉塞を検出し分離する。それ故に、FADSの圧力推定の精度及び信頼性を向上させることが可能である。
【選択図】 図1

Description

本発明は、航空工学に係り、特に、宇宙船において利用されるフラッシュ大気データシステム(FADS)の圧力検知システムの分野に関する。更に詳しくは、本発明は、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するためのシステム及び方法に関する。
宇宙船、高速航空機及び惑星探査機のフラッシュ大気データシステム(FADS)により活用される圧力検知システムは、一般に、圧力ポート、気送管及び圧力変換器からなる。圧力変換器は、圧力ポートから表面気圧を計測してFADSプロセッサに圧力データ入力を提供し、次にFADSプロセッサが、迎え角、横滑り角、マッハ数及び動圧のような大気データパラメータを生成する。これらの大気データパラメータは、船体システムを空力加熱から保護し、ゲインスケジュールを実行し、船体を所望の軌道に沿って案内するために、リアルタイム制御及び突風荷重軽減を行う誘導制御システムにとって、極めて重要である。それ故に、船体を制御するためのこれらの圧力計測値の精度を維持することが不可欠である。
ところが、圧力変換器における障害の結果として、あるいは、着氷又は異物により引き起こされる圧力ポートの閉塞に起因して、圧力計測値に誤りが生じることがある。閉塞した圧力ポートや障害のある圧力変換器は、測定された大気データパラメータについて真の値からの著しいずれを生み出し、このことが最終的に制御不能及び船のミッションの失敗をもたらすことがある。1995年1月19日のNASAのX−31実験航空機事故の原因を研究している事故調査委員会は、航空機の加熱装置のないピトー静圧システム内部又は上部に氷が蓄積して、誤った大気速度情報が飛行制御コンピュータに提供されたと結論付けた。これにより、全体の気圧データの誤った示度がもたらされ、航空機の飛行制御システムが、より低速になるように自動的に不適切な設定を行った。航空機は突然全軸で振動を開始し、迎え角が90度を超えるところまで縦揺れし、制御不能になり墜落した。
更に、昆虫を原因としたものや、飛行中の気送管に溜まった水の凍結に起因するものなど、大気データシステムの圧力ポートの閉塞について他の幾つかの報告がある。これらの事象は、間違った大気速度表示による離陸の見込み、及び、不適切な乗組員の動作の可能性を提起することがあり、このことは、高速離陸中止、あるいは飛行中の状況認識の喪失をもたらす。従って、閉塞した圧力ポート及び/又は障害のある変換器をFADS計算から除去し、宇宙船におけるFADSの大気データパラメータ推定の精度及び信頼性を向上させることが常に必要となる。
従来の障害検出及び分離(FDI)技術は、神経回路網のような人工知能アルゴリズムを活用して、閉塞した圧力ポートを識別するが、これらの技術は、逆モデルを活用する間接的で複雑な方法である。このような既存のシステムでは、単一の圧力変換器又は2つの圧力変換器のいずれかが1つの圧力ポートに接続しているので、圧力変換器の障害とポート閉塞とを区別することは困難である。更に、単一の又は2つの変換器の電力供給が単一の電源を用いて行われるため、電源の不具合が生じると圧力計測全体に影響する。
特許文献1は、人工知能に基づく大気データシステムにおける障害分離方法及び装置について記載しており、この方法及び装置は、人工知能に基づく大気データシステムに特有のものである。このような方法とは、圧力ポートの数と同数の神経回路網を必要とする逆解法(inverse method)である。この方法は主として、圧力ポートにおける障害検出について、FADSの入力パラメータに依存しているので、圧力計測の不具合を解決するのに逆モデルを必要とする。このような逆モデルの計算は、FADSの圧力ポートごとに圧力推定値を出力する必要があるので、計算的に高価で複雑な工程が生じる。
特許文献2は、人工知能に基づく大気データシステムにおける障害検出について記載しており、この障害検出も、人工知能に基づく大気データシステムに特有のものである。この方法も、大気データ生成用及び圧力センサの障害検出用に多数の神経回路網を利用している。先行技術のシステムの主な欠点は、これらのシステムが、圧力ポートにて圧力値を推定するのに、逆モデルに頼っていることであり、このことが障害検出及び分離(FDI)を複雑にしている。また、既存のシステムは、圧力残留物の分散のような統計的特性の甚大な検証を必要とする。
従来の方法に関して、宇宙船の圧力検知システムにおける大気データ生成及び圧力ポットの障害検出を達成するために多数の神経回路網が活用されている。ところが、これらの方法は、障害検出用の逆モデルに関係しており、これによりFADS上で処理するのが非常に困難かつ複雑になっている。先行技術の上述の欠陥を克服するには、計算的負荷を低減し、船内実施の観点に適合したFDI構想が必要となる。従って、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するための改良されたシステム及び方法を提供することが不可欠である。
米国特許第7257470号 英国特許出願公開第2432914号
本発明の目的は、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するためのシステムであって、FADSの圧力測定の精度及び信頼性を向上させるシステムを提供することである。
本発明の別の目的は、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するためのシステムであって、宇宙船をリアルタイムで制御するのに必要とされる正確かつ信頼できる大気データの生成を実現するシステムを提供することである。
本発明の更に別の目的は、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するための方法であって、直接的で簡単で誰でも扱える正確な方法を提供することである。
一態様によれば、これらの目標を達成するものである本発明は、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するためのシステムであって、宇宙船の船首キャップに十字架状に埋め込まれた1組の圧力ポートを含むシステムに関する。圧力ポートから表面圧力を計測するために、各圧力ポートに、気送管を通して3つの圧力変換器が接続している。これらの3つの圧力変換器には、圧力変換器に各圧力ポートにて電力供給するために、別々の電源ユニットが接続している。圧力変換器からの計測された表面圧力に対応する電圧入力信号を取得するように処理ユニットが構成される。処理ユニットは、1つ以上のレベルの障害検査を実行し、電圧入力信号に基づき、圧力変換器の障害及び圧力ポートの閉塞を検出し分離する。それ故に、FADSの圧力推定の精度及び信頼性を向上させることが可能である。
別の態様によれば、これらの目標を達成するものである本発明は、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するための方法であって、圧力ポートにて計測された表面圧力の相互比較により、圧力ポートの閉塞障害と圧力変換器の障害とを区別するステップを含む方法に関する。計測された表面圧力が、飛行段階の特定の瞬間で大ざっぱなレベルまでの所望の範囲内に在るかどうかの判定が行われる。計測された表面圧力に関する定圧及び速度が検査されて、圧力ポートにおける完全な又は部分的な閉塞及び圧力変換器上の突然の障害が識別される。船首キャップの垂直子午線及び水平子午線に沿って在る圧力ポートの所定の組み合わせから、迎え角及び横滑り角推定値の体系化されたセットが生成される。迎え角及び横滑り角推定値の体系化されたセットに基づき、垂直子午線及び水平子午線における圧力ポート及び圧力変換器における障害が検出され分離される。
添付の図面を参照して、本発明を、より詳細に検討する。
本発明の例示的な実施形態による圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するためのシステムを示す。 本発明の原理による、ポート圧力とマッハ数との間でプロットしたグラフを示す。 本発明の原理による圧力ポートの配置及び番号付けを図示している。 本発明の例示的な実施形態による、圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するための方法のフローチャートを示す。
図1を参照すると、本発明の例示的な実施形態による、圧力検知システムの圧力ポート2及び圧力変換器3における障害を検出し分離するためのシステムが示されている。このようなシステムは、宇宙船内の閉塞した圧力ポート2及び欠陥のある圧力変換器3を検出する。システムは、主要要素として、9つの圧力ポート2と、気送管4と、フラッシュ大気データシステム(FADS)プロセッサ10とを、他の要素と共に含む。圧力計測値を得るために、9つの圧力ポート2の各々に3つの絶対圧力変換器3が、即ち、システム内に全体として27個の圧力変換器が設けられている。
圧力ポート2は、船の船首キャップ1上に十字架状に配置されている。各圧力ポート2は、気送管4によって3つの圧力変換器3に接続している。気送管4の一端が圧力ポート2に、アダプタ5により接続している一方で、他端は、インタフェースブラケット6上に装着された圧力変換器3に接続している。FADSの運転飛行体制において、固有周波数が50Hzよりも大きく、時定数が20ミリ秒よりも短いという周波数応答要件を満たすために、INCONEL気送管4は、内径1.75mm、外径3.175mm及び長さ600±50mmを有するべきである。
圧力を計測するため、及び、圧力ポートの閉塞障害と変換器の障害との区別を可能とするためにも、圧力変換器3は単一のパッケージ内に収納されている。圧力変換器3は、圧力ポート2から表面圧力を計測し、圧力ポート2からの計測された表面圧力に基づき、船のFADSプロセッサ10にアナログ電圧入力信号を出力することができる。3つの圧力変換器3に圧力ポート2にてそれぞれ電力供給するために、独立した3つの電源7、8及び9が使用されるので、単一の電源の不具合に起因して生じる、圧力ポート2での全ての圧力データの損失が回避される。
更に、圧力変換器3からのアナログ電圧は、32MHzのクロック周波数で作動するディジタル信号プロセッサ10にインタフェースブラケット6を通して送られる。FADSプロセッサ10の内部で、アナログ電圧の形態である27個の圧力示度が、アナログ−ディジタルコンバータを用いてディジタル化される。27個の圧力示度は、FADSプロセッサ10により、25ミリ秒の速度で取得される。圧力変換器3及びアナログ‐ディジタルコンバータの精度は、圧力計測における全体的な精度が、100パスカルよりも良好であるように選択される。続いて、圧力変換器3からのこれらの圧力示度を用いて4つのレベルの障害検査が実行され、圧力変換器3の障害及び/又は圧力ポート2の閉塞が検出される。
図4を参照すると、本発明の例示的な実施形態による、圧力検知システムの圧力ポート2及び圧力変換器3における障害を検出し分離するための方法のフローチャートが示されている。障害検出及び分離(FDI)方法は、圧力ポート2及び圧力変換器3における障害の4つのレベルの検査を活用している。第1レベルでは、ステップ405にて示されているように、FDI検査が、各圧力ポート2にて、圧力変換器3に関する三重化冗長(TMR)論理検査として実行される。各圧力ポート2は、特定の圧力ポート場所にて表面圧力を計測する3つの絶対圧力変換器3を示している。3つの変換器3の電力供給が、独立した3つの電源7、8及び9を用いて行われることから、単一の電源の不具合は圧力計測に影響しない。
圧力変換器3の障害のない条件下にあっては、圧力ポート2での3つの圧力示度は全て、閾値内に一致すべきである。圧力変換器3の障害があれば、圧力ポート2での3つの圧力示度の相互比較(TMR論理)により検出することができる。ステップ410にて描かれているように、この処置は、9つの圧力ポート2全てについて行うべきである。任意の変換器障害が検出された場合、ステップ415及び440にて示されているように、障害のある変換器3は、FADS計算から除去することができる。一方で、このTMR論理検査は、閉塞したポート2が完全なものであるのか部分的なものであるのかを、あるいは圧力ポート2での2つの圧力変換器3の同時の障害を検出することができない。それ故に、計測された圧力示度に関して、次のレベルの検査、つまり範囲妥当性検査が行われる。
第2レベルでは、ステップ420にて言及されているように、範囲妥当性検査が行われて、計測された圧力が、飛行段階の特定の瞬間で非常に大ざっぱなレベルまでの予測される範囲内に在るかどうかが判定される。ポート圧力とマッハ数との間でプロットしたグラフを描いている図2に示されているように、宇宙船内で予測された圧力値に基づき、マッハ数2を中心に圧力値について50,000Pa及び2500Paという閾値レベルが規定される。即ち、マッハ数>2である領域は、値<50000パスカルを有するべきであるのに対して、マッハ数2以下の領域については圧力>2500Paであるべきである。このことにより、対応するポート2の値がこの範囲外にある場合、ポート2は完全に閉塞したポートであるとの結論が下される。範囲妥当性検査により変換器又はポートの任意の障害が検出された場合、ステップ425及び440にて示されているように、障害のある変換器3又はポート2は、FADS計算から除去することができる。
第3レベルでは、計測された圧力に関して動的挙動検査が適用される。ステップ430にて示されているように、この動的挙動検査は定圧検査及び速度検査を含む。定圧検査では、全ての圧力ポート2での最高圧力示度及び最低圧力示度に関する記録が、100秒ごとのブロック時間について維持される。任意のブロック中の最高圧力示度と最低圧力示度との差が指定の閾値(<100パスカル標準値)よりも小さい場合、ステップ435及び440にて描かれているように、特定のポート2がFADS計算から除去される。この定圧検査は、巡航運転中には無効にされるべきものである。同様に、速度検査では、25ミリ秒という1つの演算処理更新サイクル時間中に、圧力ポート2での示度が閾値(5000パスカル標準値)以上変化するかどうかが判定され、変化する場合、圧力ポート2がFADS計算から除去される。定圧検査は、速度検査と共に、閉塞した圧力ポート2が完全なもの及び部分的なものであることの識別と、圧力変換器3内で生じる突然の障害の識別とを可能にすることができる。
最後に、4番目のレベルの検査は、迎え角及び横滑り角推定値の体系化されたセット(structured set)の生成に基づいて実施される。FADSにおける圧力ポート2又は圧力変換器3における障害は、「体系化されたセット」内において迎え角及び横滑り角推定値のずれを引き起こす。これらの体系化されたセットは、船のFADS船首キャップ1の垂直子午線及び水平子午線に沿って配置されている圧力ポート2の所定の組み合わせから生成される。垂直子午線に沿って配置されている圧力ポート2又は圧力変換器3における障害は、迎え角推定値を用いて検出され分離されるのに対して、水平子午線に沿って配置されている圧力ポート2又は圧力変換器3の障害は、横滑り角推定値を用いて検出され分離される。
更に、本発明の原理による圧力ポート2の配置及び番号付けを示す図3には、FDI構想のための標準システムの圧力ポート配置が示されている。このシステムを考慮すると、垂直子午線及び水平子午線に沿って十字架状に9つの圧力ポート2が配置されている。垂直子午線に沿った圧力ポート2は、1、2、5、8及び9と付番されている。水平子午線に沿った、残りの4つの圧力ポート2は、3、4、6及び7と付番されている。
ステップ445に描かれているように、垂直子午線に沿った圧力ポート2又は変換器3の障害、即ち、1、2、5、8及び9と付番されているポートの障害が、迎え角推定値の体系化されたセットを用いて識別される。体系化されたセットは10個の迎え角推定値から成り、各迎え角推定値は3つの圧力ポート2から形成されている。表1に、垂直子午線に沿った圧力ポート2を用いた、10個の迎え角推定値の体系化されたセット1が示されている。垂直子午線における圧力ポート2及び/又は圧力変換器3における障害の検出は、体系化されたセットのメジアンからの異常値の分散を検査することにより行われる。
垂直子午線ポートのこのFDI検査において、表1に示す、体系化されたセットの10個の迎え角推定値は昇順又は降順で配置されて、10個の迎え角推定値のメジアンが求められる。推定値の総数が偶数値である場合、メジアンは、体系化されたセットの2つの中央値の平均である。その際、体系化されたセット全体における異常値が、メジアンから最も遠いところに在る迎え角推定値を求めることにより識別される。異常値の推定値の角度とメジアンとの差が検出される。
Figure 2011522245
表1:垂直ポート欠陥を分離するための迎え角推定値の体系化されたセット1
異常値とメジアンとの大きさの差が閾値内にある場合、垂直子午線における5つのポートは全て良好である。異常値とメジアンとの差が指定の閾値よりも大きい場合、異常値を構成した3つのポートのうちの1つは障害がある。これらの3つのポートは、障害のあるもののリストとして識別され、垂直子午線における残りの2つのポートは良好とされる。その後、3つの推定値からなる第2の体系化されたセットが、これらの2つの良好なポートと障害のあるもののリストの1つのポートとをそれぞれ用いて形成される。最後に、この第2の体系化されたセットのうち、2つの推定値は閾値内で一致することができ、異常値を示す第2の体系化されたセットのポートであって、障害があるもののリストから取得されたポートに障害があることが明らかになる。垂直子午線において任意のポートの障害が検出された場合、ステップ450及び465にて示されているように、障害のあるポートが計算から除去される。
同様に、ステップ455にて示されているように、水平子午線に沿った、残りの4つの圧力ポート2又は変換器3の障害、即ち、3、4、6及び7と付番されているポートの障害が、体系化されたセットの横滑り角推定値を用いて識別される。体系化されたセットは4つの組から成り、各々は10個の横滑り角推定値を含み、そこでは、各推定値が、3つの圧力ポート2から形成されている。上で言及された、4つの体系化されたセットの各々における3つのポートの組み合わせは、体系化されたセット内にある10個の推定値が全て、これらの推定値に共通の垂直子午線を外れた少なくとも1つの水平ポートを有するべきであり、横滑り推定値におけるポート2のうちの少なくとも2つが、垂直子午線に沿って在るポート2から形成されるという条件を満足するように選択される。
更に、表2に、各々が10個の横滑り角推定値と、それらの推定値がそこから形成される圧力ポート2とを含む、4つの体系化されたセット(セット2〜セット5)が与えられている。水平子午線に沿って配置されている圧力ポート2及び/又は圧力変換器3における障害は、体系化されたセットのメジアンの絶対値を検査することにより検出される。水平子午線ポートのこのFDI検査では、表2に示す1組の横滑り角推定値に関して一度に操作が行われる。横滑り角推定値は、昇順又は降順で配置されており、10個の横滑り角推定値のメジアンが決定される。推定値の総数が偶数値である場合、メジアンは、体系化されたセットの2つの中央値の平均である。
Figure 2011522245
表2:水平ポート欠陥を分離するための横滑り角推定値の体系化されたセット2〜5
その後、識別されたメジアンの絶対値が、指定の閾値よりも小さいかどうかの検査を行うことができる。識別されたメジアンの絶対値が指定の閾値よりも小さい場合、指定の体系化されたセットにおける10個の横滑り推定値に共通のポートは良好である。これに対して、識別されたメジアンの絶対値が指定の閾値よりも大きい場合、指定の体系化されたセットにおける10個の横滑り角推定値に共通のポートは障害がある。上のステップは、4つの体系化されたセット全てについて反復され、水平子午線における任意の障害のあるポート2及び/又は圧力変換器3が検出され分離される。体系化されたセットにおいていったん障害が検出されると、ステップ460及び465にて言及されているように、続いて、障害のあるポート又は変換器の分離が論理的推論を通して実行される。その後、ステップ470にて描かれているように、FADS計算の次のサイクルについて上の工程が反復される。
例えば、識別された異常値が表1の推定値番号5であると考えれば、垂直子午線におけるポートの障害を検出するための説明に役立つ例となる。この推定値が、1、5及び9と付番されているポートを用いて形成されているので、これらのポートは、障害のあるもののリスト内に保存されるが、このことは、2及び8と付番されているポートが良好であることを示している。その際、体系化された第2セットの推定値は、ポートの組み合わせを用いて、例えば2、8、1と付番されているポート、2、8、5と付番されているポート、及び、2、8、9と付番されているポートを用いて形成される。迎え角推定値の体系化されたこの第2セットの間で相互比較が実行され、セットにおける異常値が識別される。1、5又は9と付番されているポートが障害のあるポートであるかどうかに依存して、第1、第2又は第3の推定値が異常値となることがある。このやり方で、FADS計算から、垂直子午線に沿った1つのポート障害を検出し分離することができる。
同様に、指定の閾値が15であることを考えてみよう。これは水平子午線におけるポートの障害を検出するための説明に役立つ例である。表2によれば、3と付番されている水平ポートが機能不全となった場合、体系化されたセット2におけるメジアンは15よりも大きい絶対値を有することがあり、その構造組に共通のポート、即ち3と付番されているポートに障害があることが示される。セット3、4及び5におけるメジアン絶対値は15よりも小さい値を示し、これらのポートが健全であることが示される。このやり方で、FADS計算から、水平子午線に沿って配置されているポートの障害を検出し分離することができる。

Claims (14)

  1. フラッシュ大気データシステム(FADS)の圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するためのシステムであって、
    宇宙船の船首キャップに十字架状に埋め込まれた複数の圧力ポートと、
    複数の気送管を介して、それぞれの圧力ポートに接続され、前記複数の圧力ポートから表面圧力を計測する3以上の圧力変換器と、
    前記3以上の圧力変換器に別々に接続され、前記3以上の圧力変換器に対し各圧力ポートにて電力供給する少なくとも1つの電源ユニットと、
    前記3以上の圧力変換器から計測された前記表面圧力に対応する電圧入力信号を取得するように構成されている処理ユニットであって、1以上のレベルの障害検査を実行して、前記電圧入力信号に基づき、圧力変換器の障害及び前記複数の圧力ポートの閉塞を検出し分離する処理ユニットと、
    を備えたシステム。
  2. 前記処理ユニットは、インタフェースブラケットを介して、前記3以上の圧力変換器からの前記電圧入力信号を取得するように構成されている請求項1に記載のシステム。
  3. 各圧力ポートの前記3以上の圧力変換器が単一のパッケージ内に収納されている請求項1に記載のシステム。
  4. 前記1以上のレベルの障害検査が、三重化冗長(TMR)論理、範囲妥当性、動的挙動、並びに、迎え角及び横滑り角推定値の体系化されたセットの生成として実行される請求項1に記載のシステム。
  5. 圧力検知システムの圧力ポート及び圧力変換器における障害を検出し分離するための方法であって、
    複数の圧力ポートにて計測された表面圧力の相互比較により、圧力ポートの閉塞障害と圧力変換器の障害とを区別するステップと、
    前記計測された表面圧力が、飛行段階の特定の瞬間で大ざっぱなレベルまでの所望の範囲内に在るかどうかを判定するステップと、
    前記計測された表面圧力に関する定圧及び速度を検査し、前記複数の圧力ポートにおける完全な又は部分的な閉塞及び複数の圧力変換器における突然の障害を識別するステップと、
    船首キャップの垂直子午線及び水平子午線に沿って配置されている前記複数の圧力ポートの所定の組み合わせから、迎え角及び横滑り角推定値の1つ以上の体系化されたセットを生成するステップと、
    迎え角及び横滑り角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットに基づき、垂直子午線及び水平子午線における前記複数の圧力ポート及び前記複数の圧力変換器における前記障害を検出し分離するステップと、
    を含む方法。
  6. 定圧を検査する前記ステップは、所定のブロック時間についての前記表面圧力の最高示度と最低示度との差が所望の閾値よりも短い場合、前記閉塞した圧力ポート及び前記障害のある圧力変換器を検出し分離するステップを含む請求項5に記載の方法。
  7. 速度を検査する前記ステップは、1つの演算処理更新サイクル時間中に、前記計測された表面圧力が所望の閾値よりも大きい場合、前記閉塞した圧力ポート及び前記障害のある圧力変換器を検出し分離するステップを含む請求項5に記載の方法。
  8. 迎え角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットのメジアンからの異常値の分散を検査することにより、垂直子午線における前記複数の圧力ポート及び前記複数の圧力変換器における前記障害が検出され分離される請求項5に記載の方法。
  9. 横滑り角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットのメジアンの絶対値を検査することにより、水平子午線における前記複数の圧力ポート及び前記複数の圧力変換器における前記障害が検出され分離される請求項5に記載の方法。
  10. 前記複数の圧力ポートの3以上の圧力ポートから、迎え角及び横滑り角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットが構成される請求項5に記載の方法。
  11. 前記閉塞した圧力ポート及び前記障害のある圧力変換器が、論理推論を通じた計算から分離される請求項5に記載の方法。
  12. 迎え角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットのメジアンからの異常値の分散を検査する前記ステップが、
    前記迎え角推定値を昇順又は降順で配置した後に、前記迎え角推定値のメジアンを決定するステップと、
    前記迎え角推定値のメジアンから最も遠いところに在る前記迎え角推定値を求めることにより、前記1つ以上の体系化されたセットにおける前記異常値を識別するステップと、
    前記異常値と、前記迎え角推定値のメジアンとの差を決定するステップと、
    前記異常値とメジアンとの差が所望の閾値よりも大きい場合、前記異常値内の前記複数の圧力ポートを障害のあるポートとして提示するステップと、
    前記残りの圧力ポート及び前記障害のあるポートのうちの1つを用いて、迎え角推定値の第2の体系化されたセットを形成し、前記第2の体系化されたセットの前記異常値内の前記圧力ポートを分離するステップと
    を更に含む請求項8に記載の方法。
  13. 横滑り角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットのメジアンからの異常値の分散を検査する前記ステップが、
    前記横滑り角推定値を昇順又は降順で配置した後に、前記横滑り角推定値のメジアンを決定するステップと、
    前記横滑り角推定値の前記決定されたメジアンの前記絶対値が所望の閾値よりも少ないかどうかを検査するステップと、
    前記横滑り角推定値の前記決定されたメジアンの前記絶対値が前記所望の閾値よりも大きい場合、横滑り角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットに共通の前記圧力ポートを分離するステップと
    を更に含む請求項9に記載の方法。
  14. 横滑り角推定値の前記1つ以上の体系化されたセットが、前記複数の圧力ポートに共通の水平子午線における少なくとも1つの圧力ポート、及び、垂直子午線から取得される前記体系化されたセットにおける残りのポートにより形成される請求項13に記載の方法。
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