JP2854416B2 - モニタリング方法 - Google Patents

モニタリング方法

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Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、モニタリング方法に関するものである。
特に、本発明は、航空機のガスタービンエンジンなど
の組立体の状態をモニタするための方法及び装置に関す
るものである。
エンジン及びベアリングが発生する振動をモニタすと
ともに、一定の振動周波数が所定値を越える場合を検出
し、摩耗又は損傷が発生した場合を確定できるようにす
ることは既知である。これは、有用な技術ではあるが、
かなりの量の摩耗又は損傷を検出できるにすぎない。こ
の理由は、エンジン又はベアリングが発する振動スペク
トルが、一般的にスピード、温度、ローディングなどの
動作状態にしたがって変化するからである。摩耗又は損
傷信号を発生させる１周期の振動振幅は、通常の使用状
態における最大振幅で前記信号が発生しない程大きなも
のでなければならない。このため、この装置は、初期の
損傷に対しては、比較的低感度である。更に、スペクト
ルのピークを検出する従来の装置を用いて、予測可能な
周波数にスペクトルピークを発生させる既知のフォール
トを識別できる。しかし、これらの装置は、鋭いピー
ク、又は非一般的ピークの結合、即ち非一般的シーケン
スを伴わない歪みなどのより緻密なスペクトル変化に応
答することはできない。従って、従来より既知のフォー
ルト状態に関する限り、従来の装置の応答は極めて制限
されている。
本発明の目的は、感度を改良したモニタリング方法を
提供せんとするにある。本発明は、組立体の状態をモニ
タする方法であって、組立体の状態をモニタする方法で
あって、前記組立体の状態を表わす信号を得るステップ
と、前記組立体の状態のモデルを構築するステップと、
前記モデルからの前記組立体の状態のずれの量を検出す
るステップとからなるモニタ方法において、前記組立体
の経時変化に応じて前記モデルを変更するよう組立体の
寿命にわたる異なる使用段階において、それぞれ前記モ
デルの再構築を行うことを特徴とする。
本発明の好適な実施例においては音発生組立体の状態
をモニタする方法であって、前記組立体の状態を表わす
信号を得る前記ステップは、前記組立体の寿命にわたる
異なる使用段階におけるアコースティックスペクトルに
関わる情報を前記モデルが有するよう前記組立体のアコ
ースティックスペクトルをモニタするステップを含むも
のとする。前記アコースティックスペクトルは、空気を
媒介として伝達されるアコースティックスペクトルであ
ることが好ましく、且つ該アコースティックスペクトル
はマイクロフォンを用いてモニタされる。
前記組立体を、ガスタービンエンジンなどのエンジン
とすることもできる。前記組立体の状態を表す信号を得
る前記工程が、前記エンジンのスピードのモニタリング
処理を具えることもできる。
前記組立体の状態と関連する多次元ベクトルを構成す
ることもできる。前記組立体の前記モデルを、シーケン
ス学習ニューラルネット又はヒドゥンマルコフ（hidden
Markov）モデルを用いて確立することもできる。
第１組立体に関するモデルを構成し、且つ該モデル
を、前記第１組立体と同一種類の第２組立体に用い、且
つ前記モデルを前記第２組立体の動作によって修正する
こともできる。
本発明によるエンジンモニタリング装置及び方法を、
以下の図面を参照し、実施例につき説明する。
図１は、本発明によるモニタリング装置を示す略図で
ある。
図２及び３は、アコースティツクスペクトルの変化を
示すグラフ図である。
モニタリング装置は、ガスタービンエンジン２が発生
する音に応答する第１アコースティックチャンネル１
と、エンジンの動作状態に応答する第２チャンネル３と
を具えている。２個のチャンネル１及び３が相まって状
態ベクトル出力を供給する。この出力は、プロセッサ４
において、前記エンジンの以前の動作から確立されるエ
ンジンモデルと比較される。
アコースティックチャンネル１は、動作中にエンジン
２が発生する空気伝達の音に応答するマイクロホン10を
具えている。マイクロホン10は、必ずしも人間の可試聴
帯域内の音に応答する必要はないが、一般的には約100K
Hz以上の周波数に応答する。マイクロホン10の電気的出
力は、デジタル化装置11に供給される。このデジタル化
装置11は、デジタル化された出力信号を、慣用の構成の
スペクトルアナライザ12に供給する。このスペクトルア
ナライザ12は、幾つかの異なる周波数帯の各々において
時間平均された信号を供給する。一般的に、スペクトル
アナライザ12は、各々1KHzの幅を有し、0.2秒間で時間
平均している種々の周波数における64個の並列出力を供
給する。アナライザ12の出力は、処理装置13に供給され
る。この処理装置13は、第２チャンネル３からの第２入
力も受信する。第２チャンネル３は、エンジンスプール
スピードセンサ30と、排気ガス温度センサ31とを具え、
これらは、エンジン２のこれらの動作状態に応答する出
力信号を、アナログ−デジタルコンバータ32に供給す
る。コンバータ32は、ライン33において、所望のエンジ
ン推力を指示するスロットル又は他のエンジン制御設定
を表現している入力信号を受信する。スロットル及び他
の任意の能動的な制動、すなわちパイロットの課する制
御が、聴覚以外の最も重要なパラメータである。その理
由は、一定の応答シーケンスを、課された制御シーケン
スと関連させて学習し、このようにして装置自体の内部
シーケンスモニタを構成し、予期せぬシーケンスが発生
したときには、信号を送るからである。姿勢、対気速度
などの航空機の性能を表現している信号が、ライン34を
介してコンバータ32に供給される。他の種々のフライト
データも、コンバータ32に供給できる。コンバータ32の
出力信号は、プロセッサ36に供給される。このプロセッ
サ36は、エンジン２の動作状態を表現している多次元ベ
クトル信号を供給する。このベクトル信号は、処理装置
13の第２入力信号として、ライン37を介して供給され
る。処理装置13は、第２入力信号から結合Ｎ次元エンジ
ン状態ベクトルを発生させ、これをプロセッサ４の一入
力端子に供給する。プロセッサ４は、音声認識で用いら
れているのと同様な、シーケンス学習、時刻認識、多層
パーセプトロン態様又はヒドゥンマルコフモデルのニュ
ーラルネットを有しているような自己学習技法を介して
作動するのが好ましい。
エンジンがフライト中に作動している時、まず第一に
プロセッサ４は、エンジンの状態ベクトルから、すべて
のフライト状態におけるエンジン動作のモデルを確立す
る。エンジン動作の繰り返しによって、このモデルを修
正し、エンジン動作の平均的又は典型的なモデルを構成
する。システムは、徐々に、エンジンの日々の動作に於
ける、エンジン自体の環境に関するエンジンのアコース
ティックな特性と密接な関係を有するようになる。この
モデルは、エンジンの年齢によって修正される。エンジ
ンと機体との間の相互作用によって生じる音は、このア
コースティックモデルの一部分を形成するが、識別又は
フィルタ処理される必要がない。
不規則なエンジン状態ベクトルがプロセッサ４によっ
て受信されると、プロセッサ４は、警戒信号を発生し、
この警戒信号は、ライン40を介してディスプレイ41又
は、レコーダ、エンジンの制御装置のような他の使用装
置に供給される。状態ベクトルを統計的に典型的特性と
認識する確率的形態で、警戒信号が、エンジン状態ベク
トルのモデルからの逸脱の程度を示していることが好ま
しい。モデルがシーケンス認識ニューラルネットワーク
の形態を採用する場合、このネットワークは、‘ノベル
ティ フィルタ（novelty filter）’として動作し、
未知の入力シーケンスを表示する。モデルがマルコフモ
デルの場合、実際のシーケンスにおいてマルコフ表現の
実現可能性が小さくなるに連れて、ポテンシャルフォー
ルト状態が、シビアリティ（severity）レベルの増加に
つながる。この情報を用いて、調査する必要のある通常
の動作からの変位について、グランドメインテナンスス
タッフ（ground maintainance staff）に注意を促すと
ともに、さらに重要な緊急事態に関して、パイロットに
注意を促す。したがって、この装置は、しきい値を越え
る際にアラームを発しないが、その入力が、一般的なも
のと認識されるものからの変位が、小さいか大きいかに
したがって、わずかな不安定性から重大な緊急事態に至
る緊急の程度に応じて変化する信号を供給する。小さな
変位が持続的である場合には、小さな変位が大きな変位
に蓄積され、小さな変位が瞬間的である場合には、無視
される。変位の特性は、装置が自己学習するものであっ
て、人間がプログラムするものではない。エンジンの状
態に共通性を見いだすことに加え、装置は、時刻認識で
あるために、それ自体エンジン又は他の組立て装置の状
態変化が生じるシーケンスと関連させることができる。
ある場合では、モニタリング装置の動作開始時に、他
の同一タイプのエンジン動作から得られるエンジン動作
のモデルを記憶するのが好ましい。一方、装置は、モデ
ルを用いずにスタートし、エンジンが作動する最初のと
きに、予備のモデルを設定することができる。最初のフ
ライトにおいて、非日常的な状態に関する報告は、信頼
性に欠けるが、数回のフライトの後、識別性及び有用性
が増大する事明らかである。この際、装置は、音声認識
機の知識形態に類似する、一組みのニューラルネットシ
ナプス強度及びバイアス又はマルコフモデルの形態で知
識を蓄積する。
動作開始前に、通常の動作及び種々の動作状態におけ
る、エンジンすなわち同一型の他のエンジンが発生する
アコースティックスペクトルをモニタする必要がある。
種々の状態においてこの手続きを繰り返すことによっ
て、エンジンの通常の動作特性が統計的に表現される。
パターン認識及び音声認識で用いられる種々の技法を用
いて、マルコフモデリング又はニューラルネットワーク
などによって、種々の動作状態におけるエンジンのアコ
ースティックスペクトルのモデルを構成することができ
る。
プロセッサ４は、組立体であるエンジンの状態を表わ
す信号を得るステップと、この組立体であるエンジンの
モデルを構築するステップと、モデルからの組立体の状
態のずれの量を比較して検出する比較ステップを行う。
従って、このプロセッサ４は比較器としても機能する。
本発明によれば、このプロセッサ４により組立体の経時
変化に応じて前記モデルを変更するよう組立体の寿命に
わたる異なる使用段階において、それぞれモデルの再構
築を行う。
図２は、極めて簡略化された表現を用いている。ここ
では、２個の異なる周波数1KHz及び5KHzにおけるアコー
スティックエネルギーの大きさが、１分間におけるエン
ジンの回転スピードとともに変化する。軌跡Ａ〜Ｂは、
ランナウェイに沿ってタキシングする状態を示してお
り、点Ｂの離陸時に、回転数を最大にしている。点Ｃ
は、フライトの多くを占める、飛行機の巡航状態を示し
ている。プロセッサ４は、このモデルばかりでなく、エ
ンジンスピードに加えて、より多くの周波数及び他のエ
ンジン機能を有するさらに複雑な形態のモデルを記憶し
ている。
飛行機が、所定の範囲で軌跡Ａ〜Ｄに追従している
間、プロセッサ４への入力は、ほぼ記憶されたモデルと
近似しており、出力は、モデルからの逸脱を表示しな
い。
図３は、不規則かつ非一般的なエンジン性能を示す図
である。点Ｃ′は、一般的な状態を経た後の異常な曲線
上の、異常巡航状態を示しており、これによって、プロ
セッサ４が、ライン40を介して警戒信号をディスプレイ
41に供給する。点Ｃ″は、異常曲線上の極めて異常な状
態を示しており、このとき、比較器４は、ライン40を介
してディスプレイ41に緊急アラーム信号を供給する。
本発明によるモニタ装置は、高感度でなければならな
い。その理由は、この装置が、例えば、低速で非一般的
であるも、高速で一般的なスペクトルの範囲のエンジン
アコースティックスペクトルに応答するようにするため
である。このようにして、モニタ装置は、故障が発生す
る前に、エンジンの初期の損傷を検出する事ができる。
その最も簡単な例において、モニタ装置は、通常の動作
から逸脱を示す指標を提供するにすぎない。しかしなが
ら、モニタ装置は、診断能力を具えることもできる。非
一般的な偏差に関するデータベースを、ある程度の動作
経験の後に、既知のフォールトと整合させる事ができ
る。このことは、動作経験が大きくなるに連れて、さら
に詳しくなり、徐々に、装置は、より多くの特定の起こ
りそうなフォールトを識別することができる。空気伝達
の音を検出する代わりに、本発明によれば、固体構造を
介して伝送される振動を有するアコースティックエネル
ギーを用いることができる。
モニタ装置が、あるエンジンの環境及び個々の特性を
学習し、その後、同一種類の他のエンジンに移される場
合、メインテナンスエンジニアに通知される学習特性パ
ターンからの偏差は、非フォールトとなる。同様に、エ
ンジンを点検又は修理した場合、あるいはまた、マイク
ロフォンの位置などに変化が生じた場合、このことによ
って、モデルからの偏差が生じる。エンジンを連続的に
作動させることによって、モニタリング装置を、一般的
と考えられる新しい特性に直ちに順応させる。一時的な
偏差をメインテナンスエンジニアに知らせることは、診
断データベースを確立するのに部分的に役立つ。より長
期的な変化が起こると、これらはモデル化されるが、一
般的な動作からの逸脱を知らせることにはいたらない。
大きな又は急な偏差は、一般的なものと認められうるほ
ど頻繁に発生するものではなく、常に警戒を適切なレベ
ルで知らせることになる。
本発明は、エンジンの使用に限定されるものではな
く、ベアリング、マシンツール、自動化組立設備、生産
ラインなどのような、その他の音発生設備に使用するこ
とができる。
本発明は、アコースティックである必要はかならずし
もないが、複雑な多くのパラレルデータを有するその他
の組立体に応用することもできる。例えば、多くの温度
センサをエンジンの付近に配置し、これらセンサの表示
の組合せの傾向を検出する自己編成ニューラルネットを
用いて、非一般的な特性を知らせることができる。一
方、過度の構造的ストレスを出来る限り早く警告しつ
つ、機体あるいは類似の組立体の周囲に歪みゲージを、
自己編成ニューラルネットワークによる初期結果に従属
させることができる。歪みによって、光ファイバに沿っ
て透過する放射の減衰及び反射が、歪みの位置で生じる
ような、複合材料に埋め込まれた光ファイバに、歪みゲ
ージを設けることができる。これらフロントエンドニュ
ーラルネットは、結果を十分な判断力を有する中央処理
装置に送り、監視される組立体のいかなる態様の不規則
性をも知らせることができる。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ウィットコム ロジャー クリストファ ー イギリス国ジーエル51 ６エスイー グ ローセスターシャー チェルテンハム ザ レディングス スプリングフィール ド クローズ 27 (56)参考文献 米国特許4215412（ＵＳ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G07C 3/00

Claims (10)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】組立体（２）の状態をモニタする方法であ
    って、前記組立体の状態を表わす信号を得るステップ
    と、前記組立体の状態のモデルを構築するステップと、
    前記モデルからの前記組立体の状態のずれの量を検出す
    るステップとからなるモニタ方法において、前記組立体
    の経時変化に応じて前記モデルを変更するよう組立体
    （２）の寿命にわたる異なる使用段階において、それぞ
    れ前記モデルの再構築を行うことを特徴とするモニタリ
    ング方法。
  2. 【請求項２】請求項１に記載の音発生組立体の状態をモ
    ニタする方法であって、前記組立体の状態を表わす信号
    を得る前記ステップは、前記組立体の寿命にわたる異な
    る使用段階におけるアコースティックスペクトルに関わ
    る情報を前記モデルが有するよう前記組立体のアコース
    ティックスペクトルをモニタするステップを含むものと
    したモニタリング方法。
  3. 【請求項３】前記アコースティックスペクトルを、空気
    を媒体として伝達されるアコースティックスペクトルと
    し、このアコースティックスペクトルをマイクロフォン
    （10）によってモニタする請求項２に記載のモニタリン
    グ方法。
  4. 【請求項４】前記組立体をエンジン（２）とすることを
    特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のモニタ
    リング方法。
  5. 【請求項５】前記エンジンを、ガスタービンエンジンと
    していることを特徴とする請求項４に記載のモニタリン
    グ方法。
  6. 【請求項６】前記組立体の状態を表す信号を得る前記ス
    テップが、前記エンジン（２）のスピードのモニタリン
    グ処理を含んでいることを特徴とする請求項４又は５に
    記載のモニタリング方法。
  7. 【請求項７】前記組立体の状態と関連する多次元ベクト
    ルを構成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか
    一項に記載のモニタリング方法。
  8. 【請求項８】前記組立体の前記モデルを、シーケンス学
    習ニューラルネットを用いて確立することを特徴とする
    請求項１〜７のいずれか一項に記載のモニタリング方
    法。
  9. 【請求項９】前記組立体の前記モデルを、ヒドゥンマル
    コフモデルを用いて確立することを特徴とする請求項１
    〜７のいずれか一項に記載のモニタリング方法。
  10. 【請求項１０】第１組立体に関するモデルを構成し、且
    つ該モデルを、前記第１組立体と同一種類の第２組立体
    に用い、且つ前記モデルを前記第２組立体の動作によっ
    て修正することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一
    項に記載のモニタリング方法。
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