JP2015528577A - 高品質データを保証する信頼性限界の論理 - Google Patents

Abstract

本発明は、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法であって、複数の負荷セッションの各々に関して、前記構成部品の少なくとも１つのパラメータ値を取得するステップと、複数の負荷セッションに関する前記パラメータ値を含む分布パターンを生成するステップと、前記信頼性範囲外のパラメータ値は非現実的であるとみなされる、分布パターンの信頼性範囲を指定するステップと、信頼性範囲外の前記パラメータ値のうちのいずれが非現実的なものだと確認されるかを決定するために信頼性範囲外のパラメータ値を分析するステップと、非現実的だと確認されたパラメータ値と非現実的だとみなされたパラメータ値の比率がその比率に対して予め定められている更なる範囲の範囲外である場合、信頼性範囲を調整するステップとからなる。【選択図】図１

Description

本発明は、品質データを提供する分野に関し、より詳細には、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法に関する。本発明はまた、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的かどうかを決定する方法にも関する。更にまた、本発明はまた、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品の寿命消費を予測する方法にも関する。更に、本発明は更に、各々の方法に関するシステム及びコンピュータプログラム製品にも関する。

今日、機械、特に可動部品を有する機械の個々の構成部品の寿命消費の予測を向上させる方法及びシステムの開発に大きな関心が持たれている。そのような方法の精度を向上させることによって、適用される安全性限界を減らすことができ、構成部品の不必要な交換を避けることができる。全隊（例えば、軍用機隊）に適用すると、稼働寿命の増加を可能にするだけでなく、コスト削減が顕著になり得る。更にまた、従来方法が楽観的過ぎる異常事象では、精密な方法によって構成部品の故障を回避し、ひいては作動中の計算外の停止又は更に一層重大な事故を回避することができる。

向上した寿命消費予測が役立つであろう興味深い応用対象の例としては、航空機、ガス／蒸気タービン、トラック、ローダ、原子炉設備、及び風力タービンが挙げられる。

機械の構成部品の寿命消費を予測する従来方法は、既定の負荷セッション又は従来からの負荷セッションのサイクル数の使用／実行時間、間隔又はカウントの１つ又は組み合わせを測定することである。負荷セッションは機械が作動中の時間であり、例えば航空機では、負荷セッションは、既定のロータ速度変動率での地点Ａから地点Ｂまでの飛行として定義することができる。構成部品の大体の寿命消費の予測は、その後、例えば、有限要素法ＦＥＭ等の数値計算法を用いることにより計算することができる。ＦＥＭ法は、例えば、熱的及び機械的負荷等の、負荷セッション中に様々な負荷を受ける構成部品に対する応力及びひずみを計算するものである。ＦＥＭ法は、例えば、２次元モデル又は３次元モデル上の、ノードとエレメントからなるメッシュパターンを用いることにより応力及びひずみを計算するものである。高密度のメッシュ、即ち、面積当たりのエレメントが小さいことによりノードとエレメントの数が多くなったメッシュを利用することによって、結果の精度が向上する。

ＦＥＭ法自体は、例えば、飛行セッションから生じた構成部品の応力及びひずみを測定するほぼ正確な方法を提供するが、例えば、構成部品の予測寿命消費を評価する際に不正確になり得る複数の変数がやはり存在する。不正確な変数は、例えば、故障測定が行われたこと、計算モデルがそれらの有効範囲外であること、等の事実によるものであろう。飛行セッションからの不正確な結果の受信及び使用を避けるため、技術者は、各々の結果を評価して、それらが合理的限界の範囲内か否かを決定しなくてはならない。その後、技術者は、計算結果を信頼する決断をするか、又は計算手順のどこか途中でエラーが発生したと判断し、不合理な結果の原因を調査することになる。この手動で行われる決定は、非常に時間がかかって非効率的である。

従って、動作中に負荷を受ける構成部品のパラメータ化信頼性を評価する際の更なる自動化方法を提供する必要がある。

従来技術の上記及びその他の欠点を鑑みて、本発明の目的は、パラメータ値を信頼でき現実的なものだとみなすことができる範囲を生成することによって、計算結果を評価する際の手動作業負荷を軽減する方法を提供することである。

本発明は、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の複数の負荷セッションから生じた複数のパラメータ値を取得することによって、これらの値の比率が何らかの理由で非現実的になる、即ち、それらが、例えば、負荷セッションの性質により、物理的に現実的ではない値を有することになるという洞察に基づいている。これらの値を自動的に選別する方法を提供することによって、例えば技術者の作業負荷は、負荷セッション中に取得した全てのパラメータ値を評価する必要がないので減ることになる。

本発明の一態様によれば、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法であって、複数の負荷セッションの各々に関して、構成部品の少なくとも１つのパラメータ値を取得するステップと、複数の負荷セッションに関するパラメータ値を含む分布パターンを生成するステップと、信頼性範囲外のパラメータ値は非現実的であるとみなされる、分布パターンの信頼性範囲を指定するステップと、信頼性範囲外のパラメータ値のうちのいずれが非現実的なものだと確認されるかを決定するために信頼性範囲外のパラメータ値を分析するステップと、非現実的だと確認されたパラメータ値と非現実的だとみなされたパラメータ値の比率がその比率に対して予め定められている更なる範囲の範囲外である場合、信頼性範囲を調整するステップとからなる方法が提供される。

「信頼性範囲」という用語は、以下の説明において、また明細書全体を通して、パラメータが現実的な値を有するとみなされるか、又はみなされるであろう範囲として解釈すべきであり、例えば、構成部品の累積寿命消費を評価及び予測する際に用いることができる。例えば、複数の負荷セッションが実行された後、即ち、例えば、複数の蓄積された負荷セッションからデータを収集した後、特定のパラメータに関して統計的分布パターンを生成することができる。その後、どの限界値間で値が信頼できるものとみなされるかを最初に決定するために、信頼性範囲が設定される。限界値外のパラメータ値は非現実的とみなされ、信頼性範囲を増減すべきかどうかを決定するために更に詳細に分析される。

従って、信頼性範囲を指定するステップは、例えば、後述する特定のパラメータ及び構成部品の経験に基づいて最初に行われる。それ故、比較的任意に最初に設定されることになる範囲は、信頼性範囲外の値を反復的に分析して信頼性範囲を調整することによって、現実的で信頼できるパラメータ値を含む統計的に正確な範囲を提供することができる。例えば、パラメータ値の分析は、例えば、信頼性範囲外の値が現実的か否かを決定するためにそれらを評価する技術者によって、実行することができる。評価は、値が特定の負荷セッションに関する合理的限界の範囲内かどうかを確認することによって実行してもよく、例えば、有限要素法ＦＥＭによってパラメータ値を計算するコンピュータプログラムを用いて行ってもよい。

更に、信頼性範囲外のパラメータ値の分析は、自動的に、即ち、技術者によるパラメータ値が現実的か否かの「手動」確認を必要とせずに、実行することができる。これは様々な方法で実行することができ、例えば、コンピュータプログラムは、信頼できないと決定されたパラメータの時間履歴を評価することができる。時間履歴が不連続である、即ち、多少の不規則性を含む場合、パラメータ値は非現実的と確認することができる。また、同じ、又は他のコンピュータプログラムを、入出力間の相関が所定の限界の範囲内でない場合に信頼できない値を確認するように構成してもよい。後者の一例として、例えば、タービンのブレードに関するあるパラメータはタービンの回転速度と相関すべきである、即ち、回転速度が入力であるのに対して、ブレードパラメータは出力である。

また、何らかの理由で、値は物理的極値を有することがあり、そのような極値外のパラメータ値はコンピュータプログラムを必要とせずに非現実的とみなすことができる。そのようなパラメータの一例は、その値が負であってはならないエンジンのロータ速度であろう。ｒｐｍパラメータ値が負として記録されている場合、この値はもともと非現実的である。

更にまた、上記の「更なる範囲」という用語は、「非現実的と確認されたパラメータ」と「非現実的とみなされたパラメータ」の比率によって定義された範囲として解釈すべきである。それ故、信頼性範囲を生成する際は、信頼性範囲内のパラメータ値が現実的で信頼できることが重要である。従って、信頼性範囲外のパラメータ値は、ある程度、非現実的で信頼できないパラメータ値からなっているはずである。しかしながら、あまりに大量の信頼性範囲外のパラメータが信頼できない場合、信頼性範囲内のパラメータ値の一部も非現実的で信頼できないというリスクがあり得る。例えば、信頼性範囲外のパラメータ値の９５％が非現実的で信頼できないと確認されている場合、信頼性範囲内のパラメータ値のどれも非現実的ではないと確信すべく信頼性範囲を減少させることが望ましいであろう。反対に、信頼性範囲外のパラメータ値の例えば１０％のみが非現実的と確認されている場合、より多くの現実的で信頼できるパラメータ値が信頼性範囲内で提供されるように、信頼性範囲を増加させることができる。従って、本方法は、所望量の非現実的で信頼できないパラメータ値が信頼性範囲外で提供されるように、信頼性範囲を反復的に調整するものである。特定の応用対象に応じて、更なる範囲を別に設定してもよい。例えば、航空機のパラメータでは、完全に全てのパラメータ値が現実的で信頼できることが重要となり、それ故、更なる範囲は、信頼性範囲外の多くのパラメータ値が実際に現実的で信頼できるように設定されることになる。しかしながら、他のタイプの機械では、これは絶対に欠かせない訳ではない。

本発明の利点は、少なくとも、構成部品のパラメータの信頼性範囲を反復的に設定することによって、負荷セッションから生じたパラメータの値が合理的限界の範囲内であるかどうかを評価する際の作業負荷が減少することである。これによって、信頼性限界が設定され、その後、機械が負荷セッションを受けた時、パラメータ値が信頼できるか否かの自動決定を行うことができる。従って、技術者等は、例えば、分析を行って、特定の値の「正確さ」を検証する必要がない。実際、構成部品の寿命消費を予測する一例として、様々なパラメータの手動による検証を必要とせずに、負荷セッションを受ける機械の分析を行うことができる。しかしながら、例示的な累積寿命消費を評価する際、自動的に非現実的とみなされるパラメータ値の原因となる負荷セッションは、構成部品の残りの総寿命の予測時に含められるべきである。そのような場合、それらの特定の負荷セッションに関しては従来からの寿命消費計算を行うことができる。

更に、信頼性範囲を指定するステップは、パラメータ及び／又は構成部品のタイプに基づいて所定の範囲を設定することによって実行することができる。これによって、評価される特定のパラメータ及び／又は構成部品に応じて、最初に信頼性範囲を別々に設定することができる。更にまた、パラメータ値が現実的かどうかの確認は、略同様の負荷セッションとの比較によって実行することができる。これによって、パラメータ値が、同様のタイプの負荷セッションに関するパラメータの値と比較して、特定量異なっている場合、パラメータ値は非現実的で信頼できないとみなすことができる。同じく上記したように、一部のパラメータは物理的極値を有する場合もあり、これは、そのような極値外のパラメータ値が同様の負荷セッションとは必然的に異なっており、比較と自然法則の両方によって非現実的で信頼できないとみなされることを意味している。非現実的で信頼できないパラメータ値の別の例は、エンジンのロータ速度がエンジンのために設計されているよりも速く記録された場合である。

本発明の例示的実施形態によれば、パラメータは、複数の負荷セッションの各々に関する、最大パラメータ値及び最小パラメータ値を含む時間依存性パラメータであってよい。時間依存性パラメータの例は、以下で更に説明する。

更にまた、分布パターンは、最小パラメータ値を含む第１分布部分と、最大パラメータ値を含む第２分布部分とからなってもよい。複数の負荷セッションに関して最大パラメータ値を最小パラメータ値から分離することによって、別個の分布部分を提供することができ、非現実的とみなされるパラメータ値を評価する際の手動作業負荷を更に軽減することができる。複数の負荷セッションに関する最小パラメータ値を含む第１分布部分は、最大値から、指定範囲、即ち、最小閾値に及ぶ信頼性範囲を有することになる。これによって、一定の最小閾値、即ち、信頼性範囲以下の最小パラメータ値のみが非現実的で信頼できないとみなされる。最大パラメータ値を含む第２分布部分についても、同じことがあてはまる。従って、第２分布部分の信頼性範囲はそれ故、最低パラメータ値から一定の最大閾値、即ち、信頼性範囲に及ぶことになる。

例示的実施形態によれば、第１分布部分の最小閾値限界から第２分布部分の最大閾値限界に及ぶものとして定義される、全信頼性範囲を提供することができる。

これによって、最小及び最大パラメータ値に対して、その範囲内でパラメータ値が現実的で信頼できるとみなされる全信頼性範囲が決定する。従って、第１分布部分は最小パラメータ値を定義し、例えば、一定の最小閾値から第１分布部分の範囲内の最大パラメータ値まで及ぶ信頼性範囲を有するのに対して、第２分布部分は最大パラメータ値を定義し、例えば、一定の最大閾値から第２分布部分の範囲内の最低パラメータ値まで及ぶ信頼性範囲を有する。それ故、全信頼性限界は、第１分布部分の最小閾値と第２分布部分の最大閾値の間に及ぶものとして解釈すべきである。

更にまた、パラメータ値は、測定可能な動作データ又は測定可能な動作データを用いて計算された値のうちの１つであってよい。例えば、測定可能なデータはロータ速度であってよいのに対して、計算値は特定のロータ速度に起因して予測された累積寿命消費である。

更に、時間依存性パラメータは、機械の構成部品に関する温度、質量流量、摩擦熱発生、圧力、ロータ速度、又は熱伝達係数のうちの１つであってよい。パラメータのタイプは負荷セッション中に変化し、上記したように、特定の負荷セッションが終了した後にパラメータの各々に関して最大値及び最小値が取得される。

本発明の更なる例示的実施形態によれば、パラメータは、構成部品の予測寿命消費によって構成されるスカラーであってよく、第１分布パターンは、複数の負荷セッションの各々に関する予測寿命消費のスカラー値からなる。

負荷セッションの各々に関するスカラー値、例えば、構成部品の総寿命に関連する１つの負荷セッションに関する累積寿命のパーセンテージからなる、予測寿命消費の信頼性限界を生成する際、必然的に利用できる最大又は最小パラメータ値がなく、それ故たった１つのパターンが提供される。累積寿命消費を予測するための基準としての役割を果たす時間依存性パラメータは、現実的で信頼できるとみなされるが、予測寿命消費の結果はそれにもかかわらず非現実的で信頼できないとみなされる場合があることが容易に理解されよう。そのような事象の考えられる理由は、例えば、累積寿命消費を予測するモデルがその有効範囲外であり、そのため、より広範囲の入力パラメータの信頼できる寿命消費を予測することができるように修正する必要があるからであろう。１つの負荷セッションに関する予測寿命消費に関して一般に非現実的で信頼できないスカラー値は、１００％を超える値である。単一の負荷セッションに関する１００％に近い予測寿命消費もまた、非現実的で信頼できないとみなすことができる。

上記した分布パターンは、例えば、ワイブル分布パターンによって構成してもよい。ワイブル分布パターンは周知であり、上記した取得パラメータの挙動を統計的によく表すことができる。当業者には周知のその他の統計的分布パターンももちろん用いてもよい。更に、負荷セッションは、航空機の飛行ミッションから記録された負荷によって構成してもよい。

これによって、航空機が飛行ミッションを受けている時、航空機のエンジンは、特定の飛行、ひいては飛行ミッション中のエンジンの時間依存性パラメータに関する情報を受信するコンピュータ等に接続される。従って、例えば天候、パイロット挙動等の、特定のミッション中の様々な飛行条件に応じて、その特定のミッション中の構成部品の予測寿命消費を計算することができるように、これらの条件によってエンジンに影響を及ぼす負荷がエンジンから提供される。

本発明の更なる態様によれば、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的であるかどうかを決定する方法であって、動作中に負荷セッションから生じた構成部品のパラメータ値を取得するステップと、パラメータ値を所定の信頼性範囲と比較するステップと、パラメータ値が所定の信頼性範囲内である場合にパラメータ値が現実的であることを検証するステップとからなる方法が提供される。

これによって、同じく上記したように、パラメータ値が信頼できるか否かを決定する自動化手順が提供される。従って、所定の信頼性範囲内にないそれらのパラメータ値は、非現実的で信頼できないと特徴付けられるため、例えば、構成部品の寿命消費を予測する時に用いられるべきではない。これらの負荷セッションでは、その代わりに寿命消費の従来からの予測を行ってもよい。更に、本発明の上記した態様に関する上記の説明に従って信頼性範囲を決定してもよい。

この更なる態様の更なる効果及び特徴は、上記したものと大部分が類似している。

更に、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品の寿命消費を予測する方法であって、複数のパラメータ値を有する負荷セッションを受信するステップと、パラメータ値が現実的であるかどうかを（例えば上記のように）決定するステップと、パラメータ値が現実的であるか否かに応じて寿命消費を予測する複数の方法のうちの１つを選択するステップとからなる方法が提供される。負荷セッションから生じたパラメータの値が合理的限界の範囲内であるかどうかを評価することによって、構成部品の寿命消費を予測する計算方法が、負荷セッションからのパラメータ値が現実的であるか否かに基づいて選択されるので、寿命消費の予測に対する時間消費を削減することができる。このように、寿命消費の結果をもたらし得ないデータを用いないようにすることができるため、不必要な時間消費が避けられる。パラメータ値が現実的だと決定されている負荷セッションは、寿命消費を予測する精密な改良された計算方法において利用することができる。その一方で、非現実的と決定されたパラメータ値に関しては、選択される方法は寿命消費を決定する簡易計算方法である。簡易計算方法は、好ましくは負荷セッションサイクルカウントに基づくことになる。この態様の更なる効果及び特徴は、本発明の上記した態様に関して上記したものと大部分が類似している。

当業者には明らかなように、本方法は、上記したのと本質的に類似する利点を達成するハードウェアベースシステムにおいて実装することもできる。

本発明の更に別の態様によれば、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を処理装置に指定させるためのコンピュータプログラム手段を格納したコンピュータ可読媒体からなるコンピュータプログラム製品であって、本発明に係る上記の方法のいずれか１つを実行するコードを含むコンピュータプログラム製品が提供される。

本発明のこの態様の特徴は、本発明の前述した態様に関して上記したのと同様の利点を提供する。

本発明の更なる特徴、及び本発明による利点は、添付の特許請求の範囲及び以下の説明を検討すると明らかになるであろう。本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の様々な特徴を組み合わせて以下において説明するもの以外の実施形態を考案することができることが、当業者には理解されよう。

本発明の上記、並びに更なる目的、特徴及び利点は、本発明の例示的実施形態の以下の例示的且つ非限定的な詳細な説明を通してよりよく理解されるであろう。
航空機の総合保守システムを概略的に示す。 多数の寿命制限構成部品／部品を含む概略的なジェットエンジンの断面を示す。 本発明の一実施形態に従った、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法を概略的に示すフローチャートである。 図３のフローチャートのステップを概略的に示す。 図３のフローチャートのステップを概略的に示す。 図３のフローチャートのステップを概略的に示す。 図３のフローチャートのステップを概略的に示す。 動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的であるかどうかを決定する方法を概略的に示すフローチャートである。 信頼性範囲を超えている、測定された負荷セッションを概略的に示す。 信頼性範囲内の、測定された負荷セッションを概略的に示す。 決定された信頼性範囲を有する最小分布パターンを概略的に示す。 パラメータの負荷セッションであって、その負荷セッションの最大及び最小値が選択される、一例を概略的に示す。 複数の負荷セッションに関して選択された最大及び最小値を有する第１及び第２分布部分を有する分布パターンの一例を概略的に示す。

次に、本発明の現時点で好ましい実施形態が示されている添付図面を参照して、本発明を以下により完全に説明する。しかしながら、本発明は、多くの異なる形態で具体化することができ、本明細書に記載の実施形態に限定されるものとして解釈すべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、完璧性及び完全性を期すために提供され、本発明の範囲を当業者に完全に伝えるものである。同様の参照番号は、全体にわたって同様の要素を表す。明細書全体にわたって、機械的構成部品及び機械的部品という表現は同義で用いるものとする。「信頼性限界」及び「閾値」という用語は、本出願全体にわたって同義で用いることになる。

図１は、機械の総合保守システム１００を概略的に示す。保守システム１００は、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法、及び／又はコンピュータプログラム製品を実装することができるシステムの一例である。動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的であるかどうかを決定する、及び動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品の寿命消費を予測する方法及びコンピュータプログラム製品は、総合保守システム１００において実装することができる。図１において、機械の一例として戦闘機１０２が示されており、戦闘機１０２は複数の機械的部品を含んでおり、そのうちの一部は持続寿命が限られているものとして定義されている。もちろん、その他の機械も可能であって本発明の範囲内であり、例えば、航空機（一般）、ガス／蒸気タービン、トラック、ローダ、原子炉設備、及び風力タービンから選択することができる。

図２において、多数の寿命制限構成部品２０２からなるジェットエンジン２００の断面が示されており、ジェットエンジン２００は、その構成部品／部品に故障を引き起こすことがある力にとりわけさらされている。一般的に、寿命制限構成部品の幾つかは、回転構成部品、及び／又は、高温又はその他の負荷にさらされる構成部品であってよい。例えば、航空機１０２の、時間、出力操縦桿角度、高度、航空機速度、周囲温度、入口温度、低圧ロータ速度、高圧ロータ速度、燃焼器圧力、タービン出口温度、タービン出口圧力、制御モード等の多数のパラメータ（即ち、動作データ）は、機械が（負荷セッションとして定義される）動作中である時にジェットエンジン２００において測定される。図１による戦闘機１０２では、戦闘機１０２で利用可能なコンピュータ記憶媒体（図示せず）に複数の動作データが記録及び記憶される。

図１を更に参照すると、記録データを有する負荷セッションは、例えば、航空機１０２から離れて、おそらく「地上」に配設された、例えば、データベース１０４に（例えば、有線又は無線で）転送される。飛行中に記録されたデータは、負荷セッションからの負荷データ（例えば、第１又は第２の動作データセットに対応する）と呼ばれる。データベース１０４に記憶されたデータは、例えば、ジェットエンジン２００の構成部品／部品の寿命消費を予測するために、寿命消費計算システム１０６によって使用される。累積寿命消費結果は、保守装置１０８に転送することができる。保守装置１０８は、構成部品がその有効寿命の終わりに近付いていることを示す兆候（例えば、保守装置１０８によって行われる決定）の後、適切な保守作業を決定することができる。保守作業は、例えば、構成部品の修理又は交換であってよい。保守作業が行われた後、例えば、構成部品が修理されたか、又は別の（例えば、新しい）構成部品と交換されたかに関する情報を含む、そのような（保守）事象の情報が寿命消費計算システム１０６に送り返され、寿命消費計算システム１０６に構成部品の現在の寿命消費状態に基づいてその計算を適応させるようにする。動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法及びコンピュータプログラム製品は、例えば、戦闘機１０２、データベース１０４、寿命消費計算システム１０６及び保守装置１０８において保守システム１００の一部として実装することができる。パラメータの信頼性範囲を決定するように構成された本発明は、測定パラメータ、寿命消費等の計算パラメータ、又は寿命消費の部分計算に同じように適用できることになる。測定又は計算されたパラメータの信頼性範囲を決定することによって、例えばジェットエンジン２００内の機械的構成部品２０２の寿命消費を計算する時に安全マージンを縮小することができる。更にまた、パラメータ値が非現実的で信頼できない、又は現実的で信頼できるとみなされるかどうかに基づいて負荷セッションを分離することによって、現実的で信頼できるパラメータは、精密な方法による寿命消費のレベルの予測に利用することができるのに対して、非現実的で信頼できないと確認されているパラメータは、構成部品の寿命消費のレベルを決定する簡易計算方法を使用することができる。機械の構成部品の寿命消費を決定する簡易計算方法は、例えば低サイクル疲労等の負荷セッションサイクルカウントに基づいていてもよい。

次に、図面、特に図３及び図４ａ〜ｄを参照すると、パラメータの信頼性範囲を決定する方法の一実施形態のフローチャートと、そのフローチャートのステップの関連する概略図が、概略的に示されている。

ステップ３０１では、負荷セッションに関するパラメータ値が機械から取得されるが、この場合、そのパラメータ値は最大パラメータ値である。複数の負荷セッションから取得した最大パラメータ値は、検証ステップにおける技術者の手動作業負荷を軽減するための統計分析に用いられるデータセットを形成する。例えば、負荷セッションは、地点Ａから地点Ｂまで飛行する航空機のエンジンに対する飛行セッションであってよい。１つの地点から別の地点まで運転する車又はトラック等の、他のタイプの負荷セッションももちろん考えられる。しかしながら、以下の説明は、理解しやすくするため航空機のみに関するものとする。負荷セッションは、例えば、地点Ａから地点Ｂまでの飛行中に航空機に影響を及ぼす複数の時間依存性パラメータを含むことができる。それ故、負荷セッション２０２からデータベースに提供されるパラメータは、例えば、飛行中の天候条件、パイロット挙動等に応じて異なる可能性があり、パラメータが時間依存性であるので、エンジンに影響を及ぼす負荷は、地点Ａから地点Ｂまでの飛行の間連続して登録されることになる。従って、負荷セッションにより時間依存性負荷データが寿命消費計算システム１０６に提供され、飛行中のエンジンに影響を及ぼす負荷に応じて、寿命消費計算システム１０６が機械的及び熱的負荷を生成する。パラメータ値は、寿命消費等の、負荷セッション中に測定されたパラメータから計算されたデータセットによるスカラーであってもよい。

更にまた、一部の実施形態では負荷セッションの一部のみを分析することが望ましい場合がある。従って、負荷セッションは、ｔ_１及びｔ_２によって始動サイクル、運転サイクル及び終了サイクルに再分割して、パラメータ値がいずれかのサイクルからのみ選択されるようにしてもよい。例えばｒｐｍで示されるロータ速度としてのパラメータの場合、運転サイクルからのパラメータ値を選択して、ロータ速度の最小パラメータ値が常にゼロである、負荷セッションの始動サイクル及び終了サイクルを無視するようにすることが可能となる。

ステップ３０１を参照すると、図４ａは、この場合は負荷セッション中に測定されたロータ速度であるパラメータを含むグラフを概略的に示している。このグラフはｙ軸及びｘ軸からなり、ロータ速度のパラメータ値は毎分回転数としてｙ軸によって表示され、時間はｘ軸上に表示される。負荷セッション全体中のロータ速度のパラメータ値は、負荷セッション中の離散時点のロータ速度の測定値によって形成される、関数４０３によって表示される。ｘ軸に沿って、負荷セッションの可能なサブサイクルを示すためにｔ_１及びｔ_２が表示される。時間ｔ_１及びｔ_２間に測定されたパラメータ値は、負荷セッションの運転サイクルである。破線の最大パラメータ線４０１は、負荷セッション中に測定された最大パラメータ値を表示するものである。

次のステップ３０３では、複数の最大パラメータ値によって形成されたデータセットが分布されて、ステップ３０１において取得された最大パラメータ値の分布パターン４０５を生成する。分布パターンは、ワイブル分布パターンによって構成してもよい。図４ｂでは、図４ａにおいて取得された最大パラメータ値が、複数の取得された最大値からなる分布パターン４０５に分布される。分布パターン４０５は、好ましくは信頼性工学及び故障分析において利用されるワイブル分布パターンである。分布パターン４０５は、各負荷セッションにおけるロータ速度の、パラメータ値の確率を示すｙ軸と、最大パラメータ値を示すｘ軸とを有するグラフで示される。

ステップ３０５では、信頼性範囲４０７が分布パターン４０５に指定される。分布パターンの指定された信頼性範囲が図４ｃに示されている。信頼性範囲４０７は、最大分布パターンにおける最低パラメータ値から、垂直破線によって示される一定の最大信頼性限界４１１まで及ぶものとして定義される。表示したｘ軸は、ゼロと、分布を形成するパラメータ値との間の不連続点を含む。信頼性範囲外のロータ速度の最大パラメータ値は非現実的であるとみなされるのに対して、信頼性範囲４０７内の値は現実的であるとみなされる。信頼性範囲４０７外の領域４０９は、信頼できない又は非現実的な範囲４０９として定義され、非現実的で信頼できないとみなされる分布パターンのパラメータ値を含む。

次のステップ３０７では、非現実的とみなされるパラメータ値のうちのいずれが非現実的と確認されるかを確認するために、信頼性範囲外である最大パラメータ値のパラメータ値が分析される。確認は、故障及び寿命分析の経験がある技術者によって実行することができる。パラメータ値が信頼性範囲外であるかどうかを確認するステップは、絶対零度以下であってはならない温度や、負の値になってはならないロータ速度等の、パラメータの何らかの物理的限界の情報も含むことができる。経験のある技術者は、計算モデル用の入力及び出力データのスクリプトや同じ負荷セッションからの他のパラメータ値を視検することによってパラメータ値を分析することができる。戦闘機の飛行ミッション等の特定の負荷セッションは、例えば、極値を説明することができる厄介な天候に起因する特定の厳しいセッションを有することがある。更にまた、一部の計算モデルは、例えば全てのパラメータ範囲に対して有効であるという訳ではない。そのため、一部の値は、構成部品の寿命消費を決定するために用いられる計算モデルにとって無効範囲となるため、非現実的になる場合がある。信頼性範囲外のパラメータ値の分析は、自動で実行してもよい。コンピュータプログラムは、信頼できないと決定されたパラメータの時間履歴を評価することができる。時間履歴が不連続である、即ち、多少の不規則性を含む場合、パラメータ値は非現実的と確認することができる。更に、コンピュータプログラムは、例えば、入力及び出力データを相関させることができ、相関が所定の限界の範囲内でない場合、パラメータ値は信頼できず非現実的と確認することができる。

信頼性範囲外であるパラメータ値が信頼できるか又は非現実的であるかのどちらかだと確認されると、信頼性範囲外の非現実的と確認されたパラメータ値と全パラメータ値の比率が所定の比率範囲外である場合、信頼性範囲４０７がステップ３０９で調整される。これは、図４ｃによる分布パターンの最後の部分を示す図４ｄに示されている。信頼性範囲は、最大信頼性限界４１１によって信頼性限界を増減することによって調整される。調整はここで例証され、所定の比率範囲は、信頼性範囲を調整する必要なく、３０〜７０％の間で変化させることができ、即ち、例えば、１０個のパラメータ値が考えた信頼性範囲外である場合、信頼性範囲を調整する必要なく、分布パターンにおける３〜７個のパラメータ値を非現実的と確認することができるということである。しかしながら、２個以下のパラメータ値が非現実的と確認された場合、信頼性範囲４０７は、最大信頼性限界４１１を右側に「移動」させて信頼性範囲４０７を増加させるように調整することができる。逆に、７個以上のパラメータ値が非現実的と確認された場合、信頼性範囲４０７は、最大信頼性限界４１１を左側に移動させることによって減少させられる。比率の更なる範囲は、構成部品及び／又はパラメータに基づいて予め定められる。このように、信頼性範囲４０７は、動作中に使用することができるように有効化することができる。

動作状態にある時、各負荷セッション後に受信及び計算されたパラメータ値を有効化された信頼性範囲と比較し、パラメータ値が現実的か否かの決定を可能にすることが可能である。

信頼性範囲４０７は、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータに関する任意のタイプのデータセットに対して実施することができる。取得したパラメータ値は、最小及び／又は最大パラメータ値に関する、ロータ速度等の、時間依存性パラメータ値であってよい。しかしながら、パラメータ値は、単純に時間依存性である一組のスカラーであってもよい。パラメータ値は、測定されたデータ又はそのデータのために用いられるモデルにおける非現実的な挙動を検出するために、負荷セッション中に測定されたパラメータから計算された一組の微分又は積分から更に取得することもできる。

図３で説明したフローチャートは、最小パラメータ値を含む別の分布パターンを生成するように更に構成することもできる。最小パラメータ値の信頼性範囲は、更なる比率範囲に基づいて調整される最小パラメータ限界によって調整することができる。寿命消費は、図３のフローチャートのステップを適用することができるパラメータでもある。しかしながら、負荷セッションに関して計算された寿命消費がスカラーであるので、１つの分布パターンのみが生成されることになる。信頼性範囲は、一部の値が、低い寿命消費値と高い寿命消費値の両方において信頼性範囲外で終わることになるように分布パターンに対して指定することができる。信頼性範囲を調整するステップ３０９では、信頼性範囲の下限及び上限の両方が、それぞれ両側の所定の比率範囲に基づいて、又は、信頼性範囲外、即ち、信頼性範囲外の非現実的で信頼できない領域４０９内の全パラメータ値に基づいて、調整することができる。

図５では、フローチャートが、使用中、動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的であるかどうかを決定する方法を概略的に説明する。第１ステップ５０１では、動作中に負荷セッションから生じたパラメータ値が、図４ａに示すステップ３０１と同様に取得される。上記したように、パラメータ値は、例えば時間依存性、スカラー、計算した寿命消費、最大パラメータ値、又は最小パラメータ値であってよい。

次のステップにおいて、パラメータ値は、図３のフローチャートで決定された所定の信頼性範囲４０７と比較される。

最終ステップ５０５では、パラメータ値が所定の信頼性範囲内にある場合にパラメータ値が現実的であることが検証される。

図６ａは、図４ａと同様に測定される負荷セッションを説明する。負荷セッションに関するロータ速度のパラメータ値４０３は、ｒｐｍを表示するｙ軸と時間を表示するｘ軸とを有するグラフで図６に示されている。負荷セッションにおけるパラメータ値４０３は信頼性範囲と比較され、最大パラメータ値が信頼性範囲４０７を超えた場合、最大パラメータ値は所定の信頼性範囲外であり、従って非現実的である。

パラメータ値が所定の信頼性範囲外であると検証された場合、負荷セッション全体が非現実的とみなされることになる。しかしながら、一部のパラメータに関しては、負荷セッションはそれでも現実的とみなすことができる。負荷セッションが非現実的とみなされる場合、その負荷セッションは、例えば寿命消費を予測する際に利用することができる負荷データのセットから取り除かれる。非現実的で取り除かれた負荷セッションに関しては、寿命消費を計算するために他のより簡単な計算方法が用いられる。

更にまた、負荷セッションは、一部の応用対象では、動作中の異なる段階を比較するためにサブサイクルに分割してもよい。例えば、負荷セッションは、ｔ_１及びｔ_２によって、３つの時間サイクルに分割して、例えば図４ａに示した、始動サイクル、運転サイクル及び終了サイクルに関連するパラメータ値を分離することができるようにしてもよい。始動サイクルは、例えば、エンジンがアイドリングに達するまでの始動時間であってよく、運転時間はエンジンが運転している時の時間枠であってよく、終了サイクルは、エンジンがアイドリングして切られるまでの間にある時の時間間隔であってよい。時間枠ｔ_１及びｔ_２内の、最大パラメータ値は、最大信頼性限界４１１によって制限される信頼性範囲４０７と比較することができる。負荷セッションの始動サイクル及び終了サイクルは、前述したように無視することができる。ロータ速度に関する負荷セッションの最小パラメータ値を最小パラメータ値の所定の信頼性範囲４０７と比較する時、一部の実施態様では、運転サイクルのみを考慮してもよい。これにより、最小信頼性範囲をゼロ以外の値に設定することができるようになる。

図６ｂは、パラメータ値４０３を図６ａで描いたグラフで概略的に示す。図６ｂでは、負荷セッションの最大パラメータ値が最大信頼性限界４１１によって示した信頼性範囲を超えておらず、これは現実的で信頼できるパラメータ及び負荷セッションであることを意味する。

図７は、複数の負荷セッションに関する最小パラメータ値の生成された分布パターン４０５を概略的に示す。この例では、パラメータ値は機械の構成部品の温度である。分布パターン４０５は、確率を表すｙ軸と温度を表すｘ軸とを有するグラフで示されている。最小パラメータ値の分布パターン４０５は、最小信頼性限界７１３から始まって最小パラメータ値の最大値までの、信頼性範囲４０７によって制限される。最小パラメータ値に関する信頼性範囲外の領域は、図４ｃの最大パラメータ分布と同様に生成されるが、最小分布に関しては、信頼性範囲以下のパラメータ値を有する信頼性範囲４０７の前に領域４０９が位置する。図８ａは、複数の負荷セッションのうちの１つ、この場合は過圧負荷セッションを概略的に示しており、そこから最小及び最大パラメータ値が抽出される。破線のパラメータ線８１５，４０１は、それぞれ最小パラメータ値及び最大パラメータ値を示す。抽出された最小値及び最大値は、各々、それが組み合わされて分布パターンを形成することができる第１及び第２分布部分８１９，８１７に配置されることになる。図８ｂでは、図８ａに示した複数の負荷セッションから抽出された、複数の最小パラメータ値８１５を含む第１分布部分８１９と、複数の最大パラメータ値４０１を含む第２分布部分８１７の間に及ぶ全信頼性範囲８２１を有する分布パターンが示されている。更に詳細には、全信頼性範囲８２１は、第１分布部分８１９の最小閾値７１３から第２分布部分８１７の最大閾値４１１に及ぶ。第１及び第２分布部分８１９，８１７の閾値７１３，４１１は、別個に決定することができる。最大閾値４１１は、図３及び図４ｃ〜ｄに関する説明に従って決定することができる。最小閾値７１３は、最小分布に関して同様に決定することができる。分布部分の各々は、それが第１又は第２分布部分８１９，８１７であるかどうかに応じて、閾値４１１，７１３からパラメータ値の最大値又は最小値に及ぶ信頼性範囲４０７を有することになる。しかしながら、２つの分布部分、好ましくは最小パラメータ値の分布部分８１９と最大パラメータ値の分布部分８１７が分布パターン内に配置されている時、最小閾値７１３から最大閾値４１１に及ぶ範囲は全信頼性範囲８２１を表す。全信頼性範囲８２１外であるパラメータ値は、信頼できないパラメータ領域４０９内にあるものとして決定される。全信頼性範囲８２１は、その他の負荷セッション、この場合は圧力を説明する負荷セッションに関する動作において使用してもよい。更にまた、全信頼性範囲８２１をデータセット、例えば負荷セッションと比較する時、信頼性範囲外のパラメータ値は信頼できない及び／又は非現実的であると決定される。更にまた、信頼できない値、信頼できない及び／又は非現実的な領域４０９内の値は、更に分析し、信頼できると決定されている値から分離して、大量の負荷データの管理をより効率的にすることができる。

本発明の特定の例示的実施形態に関して本発明を説明したが、多くの異なる変更形態、修正形態などが当業者には明らかになるであろう。開示した実施形態の変形例は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求された発明を実施する際に当業者によって理解及び遂行することができる。例えば、本発明は、主に少数の実施形態に関して上記で説明された。つまり、上記の説明は最大パラメータ値の信頼性範囲をどのように決定することができるかを主に説明したが、本発明は時間依存性の場合がある最小パラメータ値や寿命消費等のスカラーに同様に適用できるものであり、即ち、本発明は最大パラメータ値の信頼性範囲に限定されるものとして解釈すべきではない。このように、本発明の例示的実施形態の上記説明及び添付図面は、本発明の非限定的な例とみなすべきであり、保護の範囲は添付の特許請求の範囲によって定義される。特許請求の範囲において、「含む」などの用語は、他の要素又はステップを除外せず、単数表現は複数を除外しない。単一のコンピュータ又はその他の装置が、特許請求の範囲に列挙した複数の部材の機能を果たしてもよい。ある手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。特許請求の範囲における任意の参照符号は、範囲を限定するものとして解釈すべきではない。

Claims (15)

1. 動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を決定する方法であって、
   複数の負荷セッションの各々に関して、前記構成部品の少なくとも１つのパラメータ値を取得するステップと、
   複数の負荷セッションに関する前記パラメータ値を含む分布パターンを生成するステップと、
   前記信頼性範囲外のパラメータ値は非現実的であるとみなされる、分布パターンの信頼性範囲を指定するステップと、
   信頼性範囲外の前記パラメータ値のうちのいずれが非現実的なものだと確認されるかを決定するために信頼性範囲外のパラメータ値を分析するステップと、
   非現実的だと確認されたパラメータ値と非現実的だとみなされたパラメータ値の比率がその比率に対して予め定められている更なる範囲の範囲外である場合、信頼性範囲を調整するステップとからなる、方法。
2. 信頼性範囲を指定するステップは、パラメータ及び／又は構成部品のタイプに基づいて所定の範囲を設定することによって実行される、請求項１に記載の方法。
3. 前記パラメータ値が現実的かどうかの確認が、略同様の負荷セッションとの比較によって実行される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記パラメータは、複数の負荷セッションの各々に関する、最大パラメータ値及び最小パラメータ値を含む時間依存性パラメータである、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記分布パターンは、前記最小パラメータ値を含む第１分布部分と、前記最大パラメータ値を含む第２分布部分とからなる、請求項４に記載の方法。
6. 前記パラメータ値は、測定可能な動作データ又は前記測定可能な動作データを用いて計算された値のうちの１つである、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 前記時間依存性パラメータは、機械の構成部品に関する温度、質量流量、摩擦熱発生、圧力、ロータ速度、又は熱伝達係数のうちの１つである、請求項４に記載の方法。
8. 前記パラメータは、前記構成部品の予測寿命消費によって構成されるスカラーであり、前記第１分布パターンは、複数の負荷セッションの各々に関する予測寿命消費のスカラー値からなる、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
9. 前記分布パターンはワイブル分布パターンによって構成される、請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
10. 前記負荷セッションは航空機の飛行ミッションから記録された負荷によって構成される、請求項１乃至９のいずれかに記載の方法。
11. 動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的であるかどうかを決定する方法であって、
    動作中に負荷セッションから生じた構成部品のパラメータ値を取得するステップと、
    前記パラメータ値を所定の信頼性範囲と比較するステップと、
    前記パラメータ値が前記所定の信頼性範囲内である場合に前記パラメータ値が現実的であることを検証するステップとからなる、方法。
12. 前記所定の信頼性範囲は請求項１乃至１０のいずれかに従って決定される、請求項１１に記載の方法。
13. 動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品の寿命消費を予測する方法であって、
    複数のパラメータ値を有する負荷セッションを受信するステップと、
    請求項１１に記載の方法を用いて、前記パラメータ値が現実的であるかどうかを決定するステップと、
    前記パラメータ値が現実的であると決定されるか否かに応じて寿命消費を予測する複数の方法のうちの１つを選択するステップとからなる、方法。
14. 動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータの信頼性範囲を処理装置に指定させるためのコンピュータプログラム手段を格納したコンピュータ可読媒体からなるコンピュータプログラム製品であって、
    請求項１乃至１０のいずれかに記載の方法を実行するコードを含む、コンピュータプログラム製品。
15. 動作中に寿命を低下させる負荷を受ける機械の構成部品のパラメータ値が現実的かどうかを処理装置に決定させるためのコンピュータプログラム手段を格納したコンピュータ可読媒体からなるコンピュータプログラム製品であって、
    請求項１１又は１２に記載の方法を実行するコードを含む、コンピュータプログラム製品。

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