JP6220074B2 - 構成部品の作動を監視する方法 - Google Patents

Description

本発明は、構成部品の作動を監視するための方法、構成部品の作動を監視するための制御装置、並びにそのような制御装置を含む車両システムに関する。本発明は、例えばトラック、バス、建設機械といったヘビーデューティ車両に適用することができる。本発明をトラックに関して説明するが、本発明はこの特定の車両に限定されず、例えば列車、乗用車等といった他の車両、並びに例えば舶用機関、建設機械、航空産業といった他の用途に用いることもできる。

様々な機械の構成部品は、その構成部品に材料応力を生じさせる負荷を受ける。その材料応力が一定期間にわたって負荷されると、それは最終的に構成部品の材料疲労を生じさせ、それによって構成部品の機械的及び／又は物理的な特性が最終的に低下し、構成部品の損傷又は破損が生じる。

車両においては、多くの構成部品が、作動の間にそれらを負荷及び材料応力にさらす状態となる。そのような構成部品の一つは、ターボチャージャのタービンホイールである。タービンが回転するときには、遠心力の変動がタービンホイールの伸長あるいは収縮を周期的に誘発し、従って長期的には材料疲労に至る。

材料の疲労を判定するための多くの技術が提案されてきた。そのような技術の一つは、いわゆるレインフロー法であり、この方法は、例えば構成部品の回転速度を表す一組のデータサンプルの山と谷を計算するように設計されている。各サイクル、すなわち二つの山の間あるいは２つの谷の間に延びるデータサンプルの各サブセットについて振幅がマトリックスに格納され、そのマトリックスは構成部品の材料疲労の程度を判定すべく評価される。

車載式にレインフロー法を実施する一つの方法が特許文献１に述べられており、車両システム内の構造の状況をどのように監視し得るかを記載している。システムセンサからのストリームデータを収集するために一定サイズのメモリバッファが用いられ、材料疲労を判定するためにピークサイクルが用いられる。リアルタイムの監視の間に、一定サイズのバッファは最終的にデータで一杯となり、従って、ｉ）新しいデータを無視する、あるいはｉｉ）古いデータを捨てる、ことが必要となる。信頼できる監視を実行するためには、全てのデータを用いる必要がある。他方、利用可能な演算能力及びメモリは、無制限の蓄積及び処理容量を可能としない。従って、如何なるデータも無視することなしに、一定サイズのメモリを用いて構成部品の作動を監視するための改良された方法が必要である。

米国特許出願公開第２０１０／０１７４５７６号明細書

本発明の目的は、従来の方法の上述した欠点を解決する、構成部品の作動を監視する方法を提供することにある。

第１の態様によると、この目的は、請求項１に記載の方法によって達成される。バッファが一杯であるときに、ｉ）最も古い極値に関する情報を一定サイズのバッファから削除する段階；ｉｉ）削除された最も古い極値により一つの終点が表されている二つの終点の間に形成される疑似サイクルを計算する段階；及びｉｉｉ）算出された疑似サイクルに関連する情報を前記メモリに格納する段階；を実行する方法をもたらすことにより、構成部品の疲労を判定するために重要なデータが無視されることはない。従って、より包括的でより信頼できる監視を達成することができる。

一実施形態によると、一定サイズのバッファはリングバッファである。従って、固定された開始位置をバッファに設ける必要は無い。

一実施形態によると、各極値に関する情報をバッファのそれぞれの位置に格納する段階は、データサンプルストリームに現れる関連する極値と同じ経時的な順序でその情報が格納されるように実行される。このことは、この方法をリアルタイムに実行することができ、それによってデータサンプルストリームが供給されるに連れてバッファが連続的にアップデートされる点において有利である。

一実施形態によると、データサンプルストリームを受け入れる段階は、構成部品が作動している間に連続的に実行される。従って、車両用途において、この方法は車両が運転されている時間の全体にわたって実行することができ、この方法の正確さを改善する。

一実施形態によると、サイクルに関連する情報をメモリに格納する段階は、その情報が極大値及び極小値それぞれの振幅を含むように実行される。このことは、この方法が、例えば入力としてサイクル振幅を必要とするマイナー則といった、材料疲労の程度を判定すべく利用可能な方法を実施できる点において有利である。

一実施形態によると、サイクルの終点のうち少なくとも一つに対応する極値をバッファから削除する段階は、その残りの情報が連続する順序で格納されるように、バッファ内の残りの情報の各位置を移動させる段階を更に含む。

一実施形態によると、その方法は、サイクルに関連する情報を予め定められた間隔で分類し、その間隔がそのサイクルの最小振幅及び最大振幅に関連する段階を更に含む。このことは、大きい振幅サイクルを、小さい振幅のサイクルよりも、材料疲労に対してより大きな影響に関連付けることができる点において有利である。

一実施形態によると、サイクルに関連する情報をメモリに格納する段階は、メモリのうちその間隔に割り当てられた位置にその情報が格納されるように実行される。従って、メモリはマトリックスとして構成することができ、マトリックスの各位置は特定の間隔に関連付けられる。

一実施形態によると、疑似サイクルを計算する段階は、算出された疑似サイクルが、最確サイクルに関連付けられた間隔で分類されるように実行される。他の実施形態において、疑似サイクルを計算する段階は、計算された疑似サイクルが最も大きい最大振幅と最も小さい最小振幅とを有するサイクルに匹敵するように実行される。従って、方法は、モニタされている特定の構成部品に応じて異なって実行されることができる。

一実施形態によると、この方法は、構成部品の状態を表す値をメモリに格納されている情報から計算する段階を更に含む。従って、この方法は、特定の構成部品の材料疲労の程度をリアルタイムにもたらすことができる。

一実施形態によると、メモリに格納されている情報からある値を計算する段階は、マイナー則を用いて実行される。

一実施形態によると、構成部品の作動が車両のタービンホイールの回転速度を表し、かつその状態はタービンホイールの疲労を表す。この方法は、その損傷が車両の全体的な性能及びエンジンの特性に影響を及ぼす重要な構成部品について用いる上で有利である。

一実施形態によると、メモリに格納されている情報から一つの値を計算する段階は、構成部品が作動している間に反復され、かつその方法はそれぞれの値を格納する段階を更に含んでいる。従って、この方法は車載式にリアルタイムに実行することができる。

一実施形態によると、その方法は、算出された値を構成部品の破損に対応する基準値と比較する段階を更に含む。従って、この方法は、構成部品の材料疲労のリアルタイムの監視をもたらすばかりでなく、構成部品の破損に対する構成部品の現在の作動を示す出力をももたらすことができる。

一実施形態によると、その方法は、構成部品のメンテナンスを予測するために格納されている値を外挿する段階を更に含む。

第２の態様によると、その目的は、コンピュータプログラムであって、そのプログラムがコンピュータ上で実行されるときに第１の態様の方法の段階を実行するためのプログラムコード手段を含んでいるコンピュータプログラムによって達成される。

第３の態様によると、その目的は、コンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体であって、そのプログラムが、コンピュータ上で実行されるときに第１の態様の方法の段階を実行するためのプログラムコード手段を含んでいるコンピュータ可読媒体によって達成される。

第４の態様によると、その目的は、構成部品の作動を監視するための制御装置によって達成され、第１の態様の方法の段階を実行すべく制御装置が構成されている。

第５の態様によると、その目的は、請求項２２に記載の構成部品の作動を監視するための制御装置によって達成される。

第６の態様によると、その目的は、第５の態様の制御システムを含んでいる車両システムによって達成される。

一実施形態において、車両システムはタービンホイールを更に備える。そこにおいて、タービンホイールの実際の回転速度を代表しているデータサンプルストリームを受け入れるために、受信装置は構成される。

本発明の更なる利点及び有利な特徴は、以下の説明及び従属項に開示されている。

添付の図面を参照として、実施例として記載される本発明の実施形態のより詳細な記述が以下に続く。

一実施形態の方法を実施するトラックの側面図である。 一実施形態の車両システムの概略図である。 一実施形態の方法を実行する間のバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のリングバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のリングバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のリングバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のリングバッファを示している。 一実施形態の方法を実行する間のリングバッファを示している。 一実施形態の方法と共に用いるメモリを示している。 一実施形態の方法の概略図である。

図１から始めると、トラック１０が示されている。このトラック１０は、本発明の複数の実施形態を実施しかつ実現し得る車両を代表すべく示されている。トラック１０は、例えばエンジンシステム１００ａ、ブレーキシステム１００ｂ、車輪懸架システム１００ｃ、動力伝達装置システム１００ｄといった、複数の車両システム１００を含んでいる。各車両システム１００ａ〜１００ｄは、いくつかのサブシステムに分けることができ、それによって各サブシステムもまた、この説明の文脈における車両システムを表している。

例えば、エンジンシステム１００ａが、図２に更に示されている。このエンジンシステム１００ａは、それ自身を完全な車両システムとして、あるいはいくつかの車両システムにより形成される車両システムとみなすことができる。しかるに、エンジンシステム１００ａは、内燃システム１１０と後処理システム１２０を含んでいる。この文脈において、後処理システム１２０は、単一の車両システムとして、あるいはいくつかの車両システムの組合せとみなすことができる。例えば、後処理システム１２０は、ターボ過給機システム１３０、排気ガスシステム１４０、及びターボコンパウンドシステム１５０に分割することができる。このことは、車両システム１００が、例えば全体的なエンジンシステム１００ａといった大きな車両システム、あるいは例えばターボ過給機システム１３０といったより小さいシステムを表し得ることを意味している。

図２に示されているエンジンシステム１００ａは、複数のシリンダ１０４を有するエンジンブロック１０２を含んでいる。シリンダ１０４は、排気ガスがシリンダ１０４から出るようにするマニホールド１０６と流体的に連通している。従って、エンジンブロック１０２、シリンダ１０４、並びにマニホールド１０６は、内燃システム１１０を表すことができる。ターボ過給機システム１３０は、排気ガス入口１３２、空気取入口１３４及びタービン１３６を含んでいる。マニホールド１０６からターボ過給機システム１３０に入る排気ガスはタービン１３６を回転させ、従って取入口の空気をシリンダ１０４に入る前に強制的に圧縮する。ターボ過給機システム１３０から出る排気ガスは、排気ガス入口１５２とタービン１５４を有するターボコンパウンドシステム１５０に入ることができる。このターボコンパウンドシステム１５０に入る排気ガスは付随するタービン１５４を強制的に回転させ、その回転はクランクシャフト１５６のトルクの増加分として更に伝達される。排気ガスシステム１４０は、ターボ過給機システム１３０の下流に、あるいはターボコンパウンドシステム１５０の下流に、直列に設けることができる。排気ガスシステム１４０は、尿素噴射装置（図示せず）、粒子フィルタ（図示せず）、並びに排気ガスの有毒な含有物を低減する触媒反応室（図示せず）を含むことができる。

一実施形態によると、ターボ過給機システム１３０のタービン１３６のタービンホイールの作動を監視するための制御システム２００が設けられる。この制御システム２００は、材料疲労の観点におけるタービンホイールの現状を連続的にかつリアルタイムにモニタするように構成され、タービンホイールが損傷を被る前に点検し及び／又はメンテナンスできるようにする。

制御システム２００は、この目的のために、以下により詳細に説明する様々な方法を実行するようにプログラムされると共に、データサンプルストリームを受け入れるべく構成された受信装置２１０、受信装置２１０のデータサンプルを処理すべく構成された処理装置２２０、データサンプルに関連する一時的なデータを格納するための一定サイズのバッファ２３０、並びにタービンホイールの現在の材料疲労に関する情報を格納すべく構成されたメモリ２４０を、含んでいる。

受信装置２１０に送信されるデータサンプルストリームは、タービンホイールの物理的なパラメータを表し、いくつかの実施形態においてはタービンホイールの回転速度を表す。タービンホイールの回転速度の変化が遠心力の変動によって伸長及び収縮を生じさせることは、かねてより認められてきたところである。そのような材料応力は材料疲労を誘発し、一定の程度においてタービンホイールに構造的な損傷を生じさせる。

データサンプルストリームは、ターボ過給機システム１３０内に配置された速度センサによりもたらすことができるし、あるいは計算することもでき、それによってデータサンプルストリームはタービンホイール速度の推定値を含む。

処理装置２２０は、サイクルを検出すべくデータサンプルストリームの極値を識別するように構成され、各サイクルは２つの極大値と１つの極小値の間あるいは２つの極小値と１つの極大値の間の振幅差を表す。

処理装置２２０は、極値に関する情報を一定サイズのバッファ２３０に格納すべく構成されている。一旦サイクルが検出されると、振幅差が情報としてメモリ２４０に格納され、かつそのサイクルに関連付けられた最も古い極値を一定サイズのバッファ２３０から削除する。制御装置２００は、疑似サイクルを決定すべく更に構成されている。そのような決定は、一定サイズのバッファ２３０が一杯で、それによって新しく検出された極値について利用可能なメモリがないときにもたらされる。そのような状況において、処理装置２２０は、最も古い極値に関する情報をバッファから削除し；削除された最も古い極値によりその１つが表されている２つの終点の間に形成される疑似サイクルを計算し；かつ算出された疑似サイクルに関連する情報をメモリに格納する、ように構成されている。従って制御装置２００は、そのサイクルの正確な振幅差を検出することができない状況においても、検出されたあらゆるサイクルに関する情報を格納する。

制御装置２００の作動を更に説明するために、図３ａ〜図３ｆと図４ａ〜図４ｅを参照する。図３ａ〜図３ｆから始めると、受信装置２１０に送信されるデータサンプルストリームが、一定サイズのバッファ２３０と共に示されている。ここで留意されるべきことは、図３ａ〜図３ｆに関する説明が１つの実施例を示すだけであり、データサンプルストリームは、もちろん回転速度についての完全に異なる挙動を表し得る。

図３ａに示されている状況の前は、車両は運転停止している。そのような場合、データサンプルストリームはなく、かつ一定サイズのバッファ２３０は空である。一旦車両が始動すると、受信装置２１０はタービンホイールの回転速度に関するデータを受け入れ始め、それは図３ａの線図に図示されている。第１のデータサンプルが極値を形成するので、第１のデータサンプルの振幅はｌ１として一定サイズのバッファに格納される。データサンプルストリームが受け入れられるに連れて、振幅は最終的に図３ｂに示されている第２の極値に変化する。これに応じて、処理装置２２０は、第２の極値を表す情報、すなわち回転速度を表す振幅を一定サイズのバッファにｌ２として追加する。回転速度を表すデータサンプルを受け入れ続ける間に、図３ｃに示されているように第３の極値が検出される。これに応じて、処理装置２２０は、この極値に関する情報をｌ３としてバッファに格納する。処理装置２２０は、サイクルの存在を点検すべく更に構成されている。第１の極値と第３の極値が同じ振幅を共有しており、かつそれらの間の少なくとも一つの極値によって分離されているので、処理装置２２０はｌ１とｌ３の間にサイクルが形成されていることを確認する。その結果、このサイクルに関する情報（すなわち、ｌ１とｌ２の間、あるいはｌ３とｌ２の間の振幅の差）が、制御装置２００のメモリ２４０に格納される。これに続いて、処理装置２２０は、第１の極値に関する情報ｌ１を削除すべく構成されている。この極値が、格納されたサイクルに既に貢献したからである。データサンプルストリームが続くと、図３ｄにおいて、第４の極値が識別されかつ検出される。結果的に、この極値を表す情報はｌ４としてバッファ２３０に格納される。第４の極値が第２の極値と異なる振幅で配置されているので、処理装置２２０はサイクルを検出しない。図３ｅにおいて、第５の極値が識別されかつ検出され、この極値に関する情報がｌ５としてバッファに格納される。処理装置２２０は第３の極値と第５の極値との間にサイクルが形成されていると判定し、それによって出発点、すなわちｌ３がバッファ２３０から削除され、かつこの特定のサイクルを表す情報がメモリ２４０に格納される。ここで図３ｆを参照すると、第６の極値が検出され、かつこの極値を表す情報はｌ６としてバッファに格納される。処理装置２２０は、第２の極値と第６の極値の間に形成されたサイクルを識別する。なぜなら、それらが同じ振幅を共有しているからである。従って、このサイクルに関する情報がメモリ２４０に格納され、かつ出発点、すなわちｌ２がバッファ２３０から削除される。上から明らかなように、処理装置２２０はユーザの選択に従ってサイクルを識別するように構成することができる。例えば、図５に関して以下に更に説明するように、２つの終点の振幅が同じ間隔である場合、３つの極値がサイクルを形成するとみなすことができる。

ここで図４ａ〜図４ｅを参照し、制御装置２２０の作動の詳細について説明する。これらの図において、バッファ２３０は、４つのメモリセルを有する一定サイズのリングバッファとして示されている。図４ａは、図３ａ〜図３ｅに関して既に説明したもの同じ状況を示している。すなわち、２つのサイクルが識別され、バッファ２３０は第２、第４及び第５の極値に関する情報を保持している。図４ｂに示されているように第６の極値が検出されるときに、処理装置２２０はサイクルを識別しない。従って、バッファのうち最後の利用可能なセルに情報ｌ６が格納される。データサンプルストリームから次の極値が検出されるときに、関連する情報ｌ７を格納するための自由空間がバッファには無いことになる。処理装置２２０は、この状況においては、バッファ２３０の最も古い情報、この特定のケースではｌ２を識別するように構成されている。次いで、処理装置はこの情報を用いて疑似サイクルを計算すると共に、ｌ２をバッファ２３０から削除する前にこの疑似サイクルに関する情報をメモリ２４０に格納する。この疑似サイクルは、例えば、最も大きい可能性がある最大振幅と最も小さい最小振幅との間で延びるサイクルに対応する、最悪の場合のサイクルとして計算することができる。他の実施形態において、この疑似サイクルは、メジアンサイクルとして、あるいは最確サイクルとして計算することができる。最も可能性のあるサイクルを計算するために、低振幅サイクルが最も頻度が高く、その一方で最小値と最大値との間の振幅の差が増加するに連れて頻度が減少することは認められてきたところである。それゆえ、各始点について、サイクルは可能性がある振幅の全体にわたって分布する。一つの極値が知られているので、ランダム関数を適用すると共に、周知の始点、並びに可能性がある振幅の全体にわたるサイクルの分布を入力として用いることにより、最も可能性のあるサイクルを推定することが可能である。

これを行うと、情報ｌ７を格納するためのバッファ２３０の自由空間が再び生じる。このことは図４ｃに示されている。回転速度が変化し続けるにつれて、更なる極値が検出される。しかしながら、バッファ２３０は再び一杯であり、それにより、この場合はｌ４である最も古い情報から疑似サイクルが計算される。この疑似サイクルに関連する情報がメモリ２４０に格納され、それによって第８の極値に関する情報ｌ８を格納するための空間が生じる。図４ｄから分かるように、この時点において、処理装置２２０は第６の極値と第８の極値との間に形成されるサイクルを識別し、それによってこのサイクルに関する情報はメモリ２４０に格納される。結果的に、ｌ６として表されている出発点はバッファ２３０から削除される。図４ｅにおいては、処理装置２２０によってさらに他の極値が検出されて識別される。この極値に関する情報はｌ９としてバッファに格納され、次いで処理装置２２０は、第７の極値と第９の極値の間に形成されるサイクルを検出する。結果的に、このサイクルに関する情報は、メモリ２４０に格納され、それによって始点ｌ７はバッファ２３０から削除される。

上のことから、重要な情報、すなわちデータサンプルストリームの極値に関する情報が、メモリ２４０に格納されている情報に関与することなしに捨てられないことは明らかである。

ここで図５を参照すると、メモリ２４０の概略図が示されている。メモリ２４０は、タービンホイールの現在の状態の表示を形成するように設計されており、従ってタービンホイールの作動をリアルタイムに監視するために用いることができる。このメモリ２４０は、マトリックスとして構成されており、かつマトリックスの各位置は予め定められたサイクルの発生を表すスカラーを格納している。マトリックスの列はサイクルの最大振幅を表すのに対し、行はサイクルの最小限の振幅を表している。最大振幅は常に最小振幅より大きいので、マトリックスの半分だけが用いられる。

処理装置２２０は、各サイクルに関する情報をメモリ２４０に格納する。そのような情報は最大振幅と最小振幅を含んでいる。図５に示されているように、このマトリックスは、全般的に１０％の間隔に対応する９つの列と９つの行を有しているが、正確な数はもちろん変更することができる。例えば、極めて小さい振幅から極めて大きい振幅へと延びるサイクルは材料の疲労により高い衝撃をもたらし得るから、大きい振幅についてはより狭い間隔とすることが適切であり得る。更に、メモリ２４０の所定の間隔は好ましくは正規化され、最大限に可能性がある振幅は１００％である。

サイクルが形成されたと処理装置２２０が判定するときに、対応するマトリックス位置のスカラーを増加させるべく更に構成されている。例えば、サイクルの振幅が３２％から７４％まで延びると判定される場合、対応するマトリックス位置は行３、列７と識別される。従ってその位置の値は、以前の値に１を追加することにより増加する。車両が走行するに連れ、マトリックスは各位置において増加する値により連続的にアップデートされる。

メモリ２４０のマトリックスは、タービンホイールの作動を監視すべく、予め定められた間隔で評価することができる。処理装置２２０は、新しい情報がメモリ２４０に格納された各時点において、あるいは、例えば１００時間運転する毎、週１回等、一定の機会にマトリックスを評価するように構成することができる。この評価は、例えば材料の疲労の現在の程度を表すスカラーに帰着するマイナー則といった、利用可能なアルゴリズムによってなすことができる。他の周知のアルゴリズムもまた用いることができる。

マトリックスの評価は、例えば０と１の間のスカラーに帰着することができ、１は構成部品の破壊あるいは破損を表すとみなされる。マトリックスを定期的に評価することにより、処理装置２２０は結果として生じるスカラーを更なるメモリに格納するように構成され、それによって処理装置２２０は、以前の評価により格納されているスカラーを外挿することによって、結果として得られるスカラーが１に等しくなる将来の時点を予測すべく構成されている。従って、処理装置２２０は、構成部品の故障のリスクを減らすべく構成部品のメンテナンスを予測することができる。

ここで図６を参照し、構成部品の作動をモニタする方法３００の異なる実施形態について説明する。段階３０２から始めると、例えば受信装置２１０によってデータサンプルストリームが受信される。各データサンプルは、例えばターボ過給機システム１３０のタービンホイールの回転速度といった、構成部品の物理的なパラメータの値を表している。その後の段階３０４において、データサンプルストリームの極値を識別するために、データサンプルストリームが分析される。極値が識別されない場合、この方法は段階３０２に戻る。極値が識別される場合、段階３０６が実行されて、空いているメモリセルがあるかどうかを判定するためにバッファにアクセスする。バッファが一杯でない場合は、段階３０８が実行され、一定サイズバッファのある位置にそのような極値に関する情報が格納される。その情報は、関連する振幅の値、例えば回転速度の値を含んでいる。バッファが一杯である場合、この方法は後で説明する段階３２０にジャンプする。

段階３０８の後、この方法は段階３１０に進み、２つの極大値あるいは２つの極小値により表される２つの整合する終点の間にサイクルが形成されているかどうかを点検する。そうでなければ、この方法は段階３０２に戻る。サイクルが形成されている場合、この方法は段階３１２を続けてサイクルの始点に対応する極値をバッファから削除し、段階３１４ではそのサイクルに関連する情報がメモリに格納され、メモリに格納された情報は構成部品の作動を表す。この方法は、その後で段階３０２に戻り、新しいデータサンプルが受け入れられるまでこの方法を繰り返す。

段階３０６の後でバッファが一杯になると、この方法は段階３２０を実行し、新しく識別された極値についての自由空間のために、最も古い極値に関する情報をバッファから削除する。段階３２０の後の段階３２２においては、削除された最も古い極値により１つの終点が表されている２つの終点の間に形成されるものとして、疑似サイクルが計算され、かつ段階３２４においては算出された疑似サイクルに関連する情報がメモリに格納される。これがなされるときに、この方法は段階３０８に進み、新しい極値に関する情報をバッファに格納する。

サイクルに関する情報を格納する段階３１４及び３２４は、予め定められた間隔で情報を分類することを含むことができ、各間隔は極値の最小振幅及び最大振幅に関連する。例えばそのような分類は、図５に示される振幅間隔に従ってなすことができ、各サイクル（決定されたあるいは算出された疑似サイクル）は特定の間隔に割り当てられる。

更に、疑似サイクルを計算する段階３２２は、算出された疑似サイクルが、疲労に最も高い影響を及ぼすサイクルを表すように実行することができる。他の実施形態においては、疑似サイクルは、メジアンサイクルとして、あるいは最確サイクルとして計算することができる。

段階３１４の後に段階３３０を続けることができ、メモリに格納されている情報は評価されてある値に帰着し、それらの値は構成部品の状態を表す。そのような段階は、例えばマイナー則を実施することによって実行することができる。

段階３３０は、構成部品が作動する間に繰り返すことができ、それによってこの方法３００は、構成部品の危険な作動に対応する基準値と算出された値とを比較することにより構成部品の状態を表す以前の値を分析する段階３３２を更に含む。この段階３３２は、構成部品のメンテナンスを予測するために、格納されている値を外挿することを含むことができる。

一実施形態において、バッファ２３０に格納されている情報、並びにメモリ２４０に格納されている情報は、システムをシャットダウンするときには消去されない。例えば、車両の用途において、車両が再始動されるときに、バッファ２３０はシャットオフされたときと同じ情報を含んでいる。バッファ並びにメモリを、再始動するときに損なわれないように保持することにより、決してデータが失われることはない。

上の説明は主に車両のターボ過給機のタービンホイールに関してなされているが、説明した実施形態は、自動車システムの範疇だけでなく、周期的な負荷を受ける多くの異なる種類の機械の構成部品に用いることができる。

ここで理解されるべきことは、本発明が、上に説明しかつ図面に示した実施形態には限定されないことであり、むしろ、添付の請求の範囲内において多くの変更と修正をなし得ることは当業者が認めるところである。

１０ トラック
１００ 車両システム
１００ａ エンジンシステム
１００ｂ ブレーキシステム
１００ｃ 車輪懸架システム
１００ｄ 動力伝達装置システム
１０２ エンジンブロック
１０４ シリンダ
１０６ マニホールド
１１０ 内燃システム
１２０ 後処理システム
１３０ ターボ過給機システム
１３２ 排気ガス入口
１３４ 空気取入口
１３６ タービン
１４０ 排気ガスシステム
１５０ ターボコンパウンドシステム
１５２ 排気ガス入口
１５４ タービン
１５６ クランクシャフト
２００ 制御装置、制御システム
２１０ 受信装置
２２０ 処理装置
２３０ バッファ
２４０ メモリ

Claims (22)

1. 構成部品の作動を監視する方法であって、
   各データサンプルが前記構成部品の物理的なパラメータの値を表しているデータサンプルストリームを受け入れる段階、
   前記データサンプルストリームの極値を識別する段階、
   各極値に関する情報を一定サイズバッファのそれぞれの位置に格納する段階；及び、
   二つの極大値あるいは二つの極小値により表される二つの整合する終点の間に形成されるサイクルが存在すると、
   ｉ）そのサイクルの終点に対応する少なくとも一つの極値を前記バッファから削除し；かつ、
   ｉｉ）メモリに格納されている情報が前記構成部品の作動を表すように前記サイクルに関連する情報を前記メモリに格納する段階；
   を含んでいる方法において、
   前記バッファの各位置がユニークな極値に関する情報を含んでいて前記バッファが一杯であるときに、前記方法が、
   ｉ）最も古い極値に関する情報を前記バッファから削除する段階；
   ｉｉ）削除された最も古い極値により一つの終点が表されている二つの終点の間に形成される疑似サイクルを計算する段階；及び、
   ｉｉｉ）算出された疑似サイクルに関連する情報を前記メモリに格納する段階；
   を含んでいる方法。
2. 前記一定サイズのバッファがリングバッファである、請求項１に記載の方法。
3. 各極値に関する情報を前記バッファのそれぞれの位置に格納する段階は、前記データサンプルストリームに現れる関連する極値と同じ経時的な順序で前記情報が格納されるように実行される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記データサンプルストリームを受け入れる段階は、前記構成部品が作動している間に連続的に実行される、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記サイクルに関連する情報を前記メモリに格納する段階は、前記情報が前記極大値及び前記極小値それぞれの振幅を含むように実行される、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 前記サイクルの終点のうち少なくとも一つに対応する極値を前記バッファから削除する段階は、その残りの情報が連続する順序で格納されるように、前記バッファ内の残りの情報の各位置を移動させる段階を更に含んでいる、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 前記サイクルに関連する情報を予め定められた間隔で分類する段階を更に含み、前記間隔が、前記サイクルの前記最小振幅及び前記最大振幅に関連している、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
8. 前記サイクルに関連する情報をメモリに格納する段階は、前記メモリのうち前記間隔に割り当てられた位置に前記情報が格納されるように実行される、請求項７に記載の方法。
9. 前記疑似サイクルを計算する段階は、前記算出された疑似サイクルが、最も大きい最大振幅と最も小さい最小振幅に関連付けられた間隔で分類されるように実行される、請求項７又は８に記載の方法。
10. 前記疑似サイクルを計算する段階は、前記算出された疑似サイクルが最確サイクルに匹敵するように実行される、請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
11. 前記構成部品の状態を表す値を前記メモリに格納されている情報から計算する段階を更に含む、請求項１乃至１０のいずれかに記載の方法。
12. 前記メモリに格納されている情報から前記値を計算する段階は、マイナー則を用いて実行される、請求項１１に記載の方法。
13. 前記構成部品の作動が車両のタービンホイールの回転速度を表し、かつ前記状態が前記タービンホイールの疲労を表している、請求項１１又は１２に記載の方法。
14. 前記メモリに格納されている情報から前記値を計算する段階は、前記構成部品が作動している間に反復され、かつ前記方法がそれぞれの値を格納する段階を更に含んでいる、請求項１１乃至１３のいずれかに記載の方法。
15. 前記算出された値を、前記構成部品の破損に対応する基準値と比較する段階を更に含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記構成部品のメンテナンスを予測するために、前記格納された値を外挿する段階を更に含む、請求項１５に記載の方法。
17. コンピュータプログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されるときに請求項１乃至１６のいずれかに記載した段階を実行するためのプログラムコード手段を含んでいるコンピュータプログラム。
18. コンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムが、コンピュータ上で実行されるときに請求項１乃至１６のいずれかに記載した段階を実行するためのプログラムコード手段を含んでいる、コンピュータ可読媒体。
19. 構成部品の作動を監視するための制御装置であって、請求項１乃至１６のいずれかに記載した方法の段階を実行すべく構成されている制御装置。
20. 構成部品の作動を監視するための制御システム（２００）であって、各データサンプルが前記構成部品の物理的なパラメータの値を表しているデータサンプルストリームを受け入れるべく構成された受信装置（２１０）；及び、
    前記データサンプルストリームの極値を識別し、各極値に関する情報を一定サイズのバッファ（２３０）の各位置に格納し、かつ２つの極大値あるいは２つの極小値により表される２つの整合する終点の間に形成されるサイクルを識別するように構成されている処理装置（２２０）、を備え、前記処理装置（２２０）が、前記サイクルの終点に対応する前記極値のうちの少なくとも１つを前記バッファ（２３０）から削除し；かつメモリ（２４０）に格納される情報が前記構成部品の作動を表すように前記サイクルに関連する情報を前記メモリ（２４０）に格納する；ように更に構成されている制御システムにおいて、
    前記バッファ（２３０）の各位置がユニークな極値に関する情報を含んでいて前記バッファ（２３０）が一杯であるときに、前記処理装置（２２０）は、最も古い極値に関する情報を前記バッファ（２３０）から削除し；前記削除された最も古い極値により一つの終点が表されている２つの終点の間に形成される疑似サイクルを算出し；かつ、前記算出した疑似サイクルに関連する情報を前記メモリ（２４０）に格納すべく更に構成されている、制御システム。
21. 請求項２０に記載の制御システムを備える車両システム。
22. 請求項２１に記載の車両システムであって、タービンホイールを更に備え、前記受信装置（２１０）が、前記タービンホイールの実際の回転速度を表すデータサンプルストリームを受け入れるべく構成されている車両システム。

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