WO2019069501A1 - 航空機の健全性診断装置及び航空機の健全性診断方法 - Google Patents

Abstract

航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等を診断することを可能にする航空機の健全性診断装置及びその方法を提供する。航空機の健全性診断装置１０は、航空機１の機体２の構造健全性モニタリングを行う制御部４０を備える。制御部４０は、計測器２０が計測した計測データ１０１に基づく信号データセット１０６と記憶部３０に記憶された基準データ１０５との相関関係に基づいて、機体２の損傷発生のリスクを評価する第１リスク評価部５０と、信号データセット１０６の時系列変化の挙動に基づいて、機体２の損傷発生のリスクを評価する第２リスク評価部６０と、信号データセット１０６の時系列変化の挙動に基づいて、機体２の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するメンテナンス評価部７０と、を有する。

Description

航空機の健全性診断装置及び航空機の健全性診断方法

　本発明は、航空機の健全性診断装置及び航空機の健全性診断方法に関する。

　航空機は、定期航路によって大気中を長時間高速で飛行したり、一日に何回も離発着を繰り返したりする等、多種多様の運航がされている。このため、航空機は、胴体、主翼、尾翼等といった機体の様々な部位に常時あらゆる荷重を受けながら航行しているので、機体には、飛行時間に比例して疲労が蓄積する。このため、航空機は、運航ごと、飛行時間ごとの定期的サイクルで、主に航空機が地上に駐機しているとき点検保守が行われる。

　従来、航空機は、熟練した整備員の巨視的または微視的な目視検査や超音波探傷装置、磁粉損傷装置、渦電流探傷装置、Ｘ線検査等の装置により、機体の凸凹の歪み及びき裂等の損傷及び破損が検査されていた。また、航空機は、単純に飛行時間と離発着回数により、金属疲労についての管理がされてきた（例えば、特許文献１参照）。

特許第４８７５６６１号公報

　ところで、近年、航空機は、機体の更なる軽量化を図るために、機体に、強化繊維に樹脂を含浸させた複合材料の接着構造が用いられるようになってきている。航空機は、機体が接着構造である場合、機体があらゆる荷重を受けることで、接着構造に剥離が発生する可能性がある。しかしながら、特許文献１の装置及び方法は、航空機の機体が接着構造である場合を想定しておらず、航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等を診断することができないという問題があった。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、航空機の機体が接着構造である場合において、航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等を診断することを可能にする航空機の健全性診断装置及び航空機の健全性診断方法を提供することを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、航空機の健全性診断装置は、航空機に設けられ、前記航空機に関する計測データを取得する計測器と、前記計測データの診断基準となる基準データを記憶する記憶部と、前記計測データ及び前記基準データに基づいて前記航空機の機体の構造健全性モニタリングを行う制御部と、を備え、前記制御部は、前記計測データに基づいて算出される信号データと前記基準データとの相関関係に基づいて、前記機体の損傷発生のリスクを評価する第１リスク評価部と、前記第１リスク評価部が損傷発生のリスクがあると評価した前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の損傷発生のリスクを評価する第２リスク評価部と、前記第２リスク評価部で用いた前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するメンテナンス評価部と、を有することを特徴とする。

　この構成によれば、第１リスク評価部が計測に基づく信号データと基準となる基準データとの相関関係に基づいて機体の損傷の発生のリスクを評価するので、航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等といった不可逆的な構造上の変化の可能性を適切に抽出することができる。また、第２リスク評価部が、第１リスク評価部が損傷発生のリスクがあると評価した信号データの時系列変化の挙動に基づいて、機体の損傷発生のリスクを評価するので、第１リスク評価部が損傷発生のリスクがあると評価した状態が、不可逆的な構造上の変化であるか否かを適切に診断することができる。また、メンテナンス評価部が、第２リスク評価部で用いた信号データの時系列変化の挙動に基づいて、機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するので、高い精度で機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を見積もることができる。

　この構成において、前記制御部は、前記航空機に設けられ、前記第１リスク評価部を含む第１制御部と、前記航空機の外部に設けられ、前記第２リスク評価部と、前記メンテナンス評価部と、を含む第２制御部と、前記第１制御部と前記第２制御部との間で情報通信する情報通信部と、を有することが好ましい。この構成によれば、第１リスク評価部による不可逆的な構造上の変化の可能性を、航空機の飛行中にリアルタイムで抽出することができ、第１リスク評価部が損傷発生のリスクがあると評価した状態が不可逆的な構造上の変化であるか否かを、航空機の運航の合間の時系列変化のデータの処理が可能な期間に診断することができるので、時間的に効率よく、航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等を診断することができる。

　これらの構成において、前記計測器は、前記機体の複数の位置及び複数の時間において前記計測データを計測し、前記機体の前記位置及び前記時間における環境データを併せて計測し、前記計測データと前記環境データとを紐付けし、前記記憶部は、前記計測データが計測される前記機体の複数の位置において、前記環境データと想定される環境ごとに設定された前記基準データを記憶しており、前記制御部は、前記環境データと紐付けされた状態で、前記計測データに基づいて、前記機体の複数の位置及び複数の時間において前記信号データを算出することが好ましい。この構成によれば、環境データを合わせた状態で信号データと基準データとの相関関係を機体の損傷の発生のリスクの評価に用いることができるので、航空機の機体における不可逆的な構造上の変化をより正確に診断することができる。

　これらの構成において、前記第１リスク評価部は、前記信号データに基づいて健全性指標値を算出し、前記記憶部から取得した判断基準に規定される範囲を超えていないかどうかを評価することが好ましい。この構成によれば、信号データが正常からどの程度乖離しているかという指標である健全性指標値を用いて機体の損傷の発生のリスクを評価するので、航空機の機体における不可逆的な構造上の変化の可能性を高い精度で抽出することができる。

　第１リスク評価部が健全性指標値を用いて評価する構成において、前記第２リスク評価部は、前記健全性指標値の時系列変化において、前記判断基準に規定される期間以上、前記記憶部から取得した判断基準に規定される範囲を超えていないかどうかを評価することが好ましい。この構成によれば、信号データが正常からどの程度乖離しているかという指標である健全性指標値を用いて機体の損傷の発生のリスクを評価するので、航空機の機体における不可逆的な構造上の変化を高い精度で診断することができる。

　これらの構成において、前記計測器は、前記機体に張り巡らされた光ファイバと、前記光ファイバの歪みを計測することで前記光ファイバが張り巡らされた前記機体の歪みデータを計測する光ファイバ歪み計測器と、を含むことが好ましい。この構成によれば、機体に張り巡らされた光ファイバの各所で生じるブリルアン散乱光を利用して、ブリルアン光相関領域解析法を用いることで、高速で、高空間分解能を有する歪み分布を計測することができる。これにより、航空機の機体における不可逆的な構造上の変化を、高速かつ高空間分解能で、診断することができる。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、航空機の健全性診断方法は、航空機に関する計測データを取得する計測データ取得ステップと、前記計測データに基づいて算出される信号データと基準データとの相関関係に基づいて、前記航空機の機体の損傷発生のリスクを評価する第１リスク評価ステップと、前記第１リスク評価ステップで損傷発生のリスクがあると評価した前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の損傷発生のリスクを評価する第２リスク評価ステップと、前記第２リスク評価ステップで用いた前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するメンテナンス評価ステップと、を有することを特徴とする。

　この構成によれば、第１リスク評価ステップで計測に基づく信号データと基準となる基準データとの相関関係に基づいて機体の損傷の発生のリスクを評価するので、航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等といった不可逆的な構造上の変化の可能性を適切に抽出することができる。また、第２リスク評価ステップで、第１リスク評価ステップで損傷発生のリスクがあると評価した信号データの時系列変化の挙動に基づいて、機体の損傷発生のリスクを評価するので、第１リスク評価ステップで損傷発生のリスクがあると評価した状態が、不可逆的な構造上の変化であるか否かを適切に診断することができる。また、メンテナンス評価ステップで、第２リスク評価ステップで用いた信号データの時系列変化の挙動に基づいて、機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するので、高い精度で機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を見積もることができる。

　本発明によれば、航空機の機体が接着構造である場合において、航空機の機体における接着構造の剥離及び剥離の進展等を診断することを可能にする航空機の健全性診断装置及び航空機の健全性診断方法を提供することができる。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る航空機の健全性診断装置の概略構成図である。 図２は、図１の機体の詳細の一例を示す構成図である。 図３は、図１の機体及び計測器の詳細の一例を示す構成図である。 図４は、図１の第１リスク評価部及び第１記憶部の詳細の一例を示す構成図である。 図５は、図１の第２リスク評価部及び第２記憶部の詳細の一例を示す構成図である。 図６は、本発明の第１の実施形態に係る航空機の健全性診断方法のフローチャートである。 図７は、図４の計測データの一例を示す図である。 図８は、図４の計測データを説明する説明図である。 図９は、図６の第１リスク評価ステップの詳細を示すフローチャートである。 図１０は、図１の機体の破損箇所の一例を示す図である。 図１１は、図１０の箇所における基準データの一例を示す図である。 図１２は、図１０の箇所における計測データの一例を示す図である。 図１３は、図１０の箇所における計測データから特性値データを算出することを説明する説明図である。 図１４は、図１０の箇所における特性値データと特性値に換算した基準データとを示す図である。 図１５は、図４の特性値データの一例を示す図である。 図１６は、図４の仮信号データセットの一例を示す図である。 図１７は、図９の正常異常判断ステップ及び図６の第２リスク評価ステップを説明する説明図である。 図１８は、図６の第２リスク評価ステップの詳細を示すフローチャートである。 図１９は、図１８の損傷要因分析ステップを説明する説明図である。 図２０は、図１８の損傷情報表示ステップを説明する説明図である。

　以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。

［第１の実施形態］
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る航空機の健全性診断装置１０の概略構成図である。航空機の健全性診断装置１０は、航空機１の機体２の構造健全性モニタリング（ＳＨＭ、Structural　Health　Monitoring）を行う。すなわち、航空機の健全性診断装置１０は、航空機１の機体２の構造が健全な状態であるか否かを診断する装置であり、機体２の損傷の発生のリスクを評価する。ここで、機体２は、航空機１の構造部分のことを言い、例えば、胴体部分、主翼部分、尾翼部分、及び、各構造部分の基本構成要素のパネル－ファスナ結合部、補強材の接着部等を含む。また、損傷は、物理的に不可逆な構造上の変化のことを言う。具体的には、損傷は、機体２において恒常的に構造上の欠点をもたらす剥離が例示される。

　航空機の健全性診断装置１０は、図１に示すように、計測器２０と、記憶部３０と、制御部４０と、を備える。記憶部３０は、第１記憶部３２と、第２記憶部３４と、を有する。制御部４０は、第１制御部４２と、第２制御部４４と、情報通信部４６と、を有する。第１記憶部３２及び第１制御部４２は、航空機１の内部に設けられている。第２記憶部３４及び第２制御部４４は、航空機１の外部、例えば、空港に設けられている。情報通信部４６は、相互に情報通信する一対の通信機器であり、一方が航空機１の内部または航空機１の機体２の外壁に設けられ、他方が航空機１の外部、例えば、空港に設けられている。

　第１制御部４２は、計測器２０、第１記憶部３２及び情報通信部４６と互いに情報通信可能に電気的に接続されている。第１制御部４２は、計測器２０の動作を制御する。第２制御部４４は、第２記憶部３４及び情報通信部４６と互いに情報通信可能に電気的に接続されている。情報通信部４６は、無線で第１制御部４２と第２制御部４４とを互いに情報通信可能に接続している。第１制御部４２は、第１リスク評価部５０を含む。第２制御部４４は、第２リスク評価部６０と、メンテナンス評価部７０と、を含む。

　図２は、図１の機体２の詳細の一例を示す構成図である。機体２は、図２に示すように、胴体部分が、スキン３と、ストリンガ４と、フレーム５と、ロンジロン６と、を有するセミモノコック構造が採用されたものが例示される。スキン３は、胴体部分を覆うように配置され、概ね円筒形状を形成している。スキン３は、軽量性及び高い強度を有し、炭素繊維等の強化繊維に、エポキシ系樹脂等の熱硬化性樹脂を含浸させて硬化させた複合材料が例示される。

　ストリンガ４は、スキン３の内側に、スキン３が形成する円筒形状の軸方向に沿って、所定の間隔を開けて配列して設けられており、スキン３を内側から支えている。フレーム５は、スキン３及びストリンガ４の内側に、スキン３が形成する円筒形状の円周方向に沿って、ストリンガ４の間隔よりも広い間隔を開けて配列して設けられており、スキン３及びストリンガ４を内側から支えている。スキン３、ストリンガ４及びフレーム５の間は、シェアタイ（Shear　Tie）とストラップ（Strap、帯板）とを用いて結合されている。ロンジロン６は、ストリンガ４よりも物理的に強力な部材が用いられ、スキン３の内側のうち、機体２の胴体部分に設けられた扉や窓によってストリンガ４を設けることができない箇所に設けられており、スキン３を内側から支えている。

　なお、本発明では、機体２は、セミモノコック構造が採用されたものに限定されず、トラス構造（帆布）、トラス構造（波板金属板）、モノコック構造等のその他の接着構造が採用されたものであってもよい。

　計測器２０は、航空機１の内部または航空機１の機体２の外壁に設けられている。計測器２０は、図１に示すように、光ファイバ２２と、光ファイバ歪み計測器２４と、環境計測器２６と、を含む。計測器２０は、光ファイバ歪み計測器２４と環境計測器２６とが、第１制御部４２により制御されている。光ファイバ歪み計測器２４は、第１制御部４２の制御を受けて、一定時間ごとに、航空機１に関する計測データ１０１（図４等参照）を取得する。計測データ１０１は、計測範囲における位置分布及び各位置における時間変化で紐付けされたデータセットである。環境計測器２６は、第１制御部４２の制御を受けて、一定時間ごとに、航空機１の機体２の飛行姿勢、加速度、重量及び気圧等のフライトに関するデータである環境データ１０２（図４等参照）を取得する。環境データ１０２は、時間変化で紐付けされたデータセットである。光ファイバ歪み計測器２４が計測データ１０１を取得するタイミングと、環境計測器２６が環境データ１０２を取得するタイミングとは、互いに異なっていてもよいが、同期していることが好ましい。

　光ファイバ２２は、機体２に張り巡らされて設けられている。光ファイバ歪み計測器２４は、光ファイバ２２の両端が接続されており、光ファイバ２２の各所で生じるブリルアン散乱光を利用して、ブリルアン光相関領域解析法（ＢＯＣＤＡ、　Brillouin　Optical　Correlation　Domain　Analysis）を用いることで、高速で、機体２の全域について高空間分解能を有する歪み分布を計測することができる。環境計測器２６は、航空機１の機体２の飛行姿勢、加速度、重量、気圧等の計測が可能な３次元加速度計及び気圧計等が例示される。

　計測器２０は、光ファイバ２２と光ファイバ歪み計測器２４とが、この形態に限定されることなく、その他の歪み分布を計測することが可能な光学的手段、音響センサ、導電性歪みゲージ及び薄膜式圧力センサ等であってもよい。また、計測器２０は、歪み分布を計測する形態に限定されることなく、例えば、温度、圧力（応力）等の構造的な損傷に関係する物理量を計測する形態であってもよい。計測器２０は、具体的には、歪み分布を計測する形態の他に、例えば、機体２の全域について温度分布を計測することができる温度計であってもよい。また、計測器２０は、例えば、歪み分布を計測する形態と温度分布等のその他の分布を計測する形態とが共存した、複数種類の構造的な損傷に関係する物理量の計測が可能な形態であってもよい。

　図３は、図１の機体２及び計測器２０の詳細の一例を示す構成図である。計測器２０を構成する光ファイバ２２は、図３に示すように、スキン３の内側を網羅するように、ストリンガ４を避けて、ストリンガ４の付近を含むように、波状に張り巡らされて設けられている。光ファイバ２２は、このように設けられているため、スキン３の全面について高空間分解能を有する歪み分布を計測することを可能とし、スキン３とストリンガ４との接着部分の歪み分布を計測することを可能にしている。

　図４は、図１の第１リスク評価部５０及び第１記憶部３２の詳細の一例を示す構成図である。第１記憶部３２は、図４に示すように、計測データ１０１、環境データ１０２、基準データ１０５、信号データセット１０６、正常異常判断基準データ１０７及び正常異常判断結果データ１０８を記憶する。

　計測データ１０１は、計測器２０が計測して得られる航空機１の機体２に関するデータであり、本実施形態では、光ファイバ２２及び光ファイバ歪み計測器２４によって計測される機体２の歪みの計測データ１０１が例示される。計測データ１０１は、これに限定されず、機体２の温度の計測データであってもよく、複数の航空機１の機体２に関するデータを含んでいてもよい。計測データ１０１は、計測範囲における位置分布及び各位置における時間変化で紐付けされたデータセットである。

　環境データ１０２は、環境計測器２６によって計測されるデータであり、航空機１の機体２の飛行姿勢、加速度、重量、気圧等のフライトに関するデータである。基準データ１０５は、第１リスク評価部５０が計測データ１０１の診断基準として用いるデータであり、例えば、事前に機体２の健全性が正常であると診断された機体２を、想定される環境データ下で測定することで得られる計測データ１０１に基づくデータが採用され、予め第１記憶部３２に記憶されている。また、基準データ１０５は、第１リスク評価部５０によって正常であると診断された新たな基準データ１０５ａで更新することもできる。

　信号データセット１０６は、計測データ１０１、環境データ１０２及び基準データ１０５に基づいて第１リスク評価部５０が作成したものであり、第１リスク評価部５０が、これに基づいて機体２の損傷発生のリスクを評価する。正常異常判断基準データ１０７は、第１リスク評価部５０が信号データセット１０６に基づいて機体２の損傷発生のリスクを評価する際の判断基準のデータである。正常異常判断結果データ１０８は、第１リスク評価部５０が信号データセット１０６に基づいて機体２の損傷発生のリスクを評価したことで得られた判断結果のデータである。

　第１記憶部３２は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ及びフラッシュメモリー等の記憶装置を有する。第１記憶部３２は、上記した種々のデータに加え、第１制御部４２により処理される航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラム、及び、この航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラムにより参照されるデータ等を記憶する。また、第１記憶部３２は、第１制御部４２が処理結果等を一時的に記憶する記憶領域としても機能する。

　第１リスク評価部５０は、図４に示すように、特性値演算処理部５１と、信号データセット作成処理部５２と、健全性指標値演算処理部５３と、信号データセット更新処理部５４と、正常異常判断処理部５５と、を含む。第１リスク評価部５０は、警告報知部５６と情報通信可能に電気的に接続されている。

　特性値演算処理部５１は、光ファイバ歪み計測器２４から取得した計測データ１０１から、航空機１の機体２の健全状態の物理モデルに合わせた統計的な特徴量に演算加工することで、特性値データ１０３を取得する。特性値データ１０３は、計測データ１０１と同様に、計測範囲における位置分布及び各位置における時間変化で紐付けされたデータセットである。ここで、統計的な特徴量は、分散値、平均値及び中央値が例示される。特性値データ１０３は、具体的には、複数の計測範囲における計測箇所または計測区間において算出され、複数の一定の時間間隔において算出され、算出されたそれぞれのデータが、計測範囲における計測箇所または計測区間の位置情報、及び、一定の時間間隔のタイムスタンプで紐付けされて作成される。特性値演算処理部５１は、計測データ１０１を特性値データ１０３に演算加工することで、損傷の可能性を抽出する精度を高めることができる。

　信号データセット作成処理部５２は、特性値演算処理部５１から取得した特性値データ１０３と、環境計測器２６から取得した環境データ１０２と、外乱データ１０９（図１６参照）とを、同じ時間変化で紐付けするように合わせることで、信号データセット１０６の仮の状態である仮信号データセット１０４を作成する。ここで、外乱データ１０９は、計測データ１０１に影響を与える外乱物理量としての温度等のデータである。外乱データ１０９は、計測器２０に追加して設けられた温度計によって測定されたものが好適に用いられる。

　健全性指標値演算処理部５３は、信号データセット作成処理部５２から取得した仮信号データセット１０４と、第１記憶部３２から取得した基準データ１０５とに基づいて演算処理をし、健全性指標値を算出する。具体的には、健全性指標値演算処理部５３は、所定の統計的な演算処理を実行して、仮信号データセット１０４の基準データ１０５からの乖離状態を一元的な健全性指標値として算出する。

　健全性指標値演算処理部５３は、仮信号データセット１０４及び基準データ１０５を、特性項目Ｍ次元（列）を有するデータ数Ｎ個（行）の多変量データとして扱い、品質工学の理論に基づくデータ処理方法であるマハラノビス・タグチメソッド（Mahalanobis　Taguchi　Method、以下、ＭＴ法と称する。）でこの多変量データを処理する。詳細には、健全性指標値演算処理部５３は、基準データ１０５を正常な状態、すなわち基準として、基準データ１０５から仮信号データセット１０４がどれだけ乖離しているかを表すマハラノビス距離（Mahalanobis　Distance、以下、ＭＤ値と称する。）を、健全性指標値として算出する。なお、ＭＤ値は、小さければ小さいほど正常な状態に近いことを表し、大きければ大きいほど正常な状態からは遠ざかっていて異常性が高いことを表す値である。ＭＴ法以外にも、異常性を示す指標として、Ｔ^２統計量およびＱ統計量のいずれか一つまたは、両方を用いる方法がある。なお、マハラノビス・タグチメソッド及びマハラノビス距離、またはＴ^２統計量、Ｑ統計量についての算出方法の詳細については、「入門　機械学習による異常検知、井手剛　著、コロナ社出版」、「ソフトセンサー入門」、船津公人　金子弘昌　共著、コロナ社出版」等に記載されているものが好適に採用される。

　信号データセット更新処理部５４は、健全性指標値演算処理部５３から取得した仮信号データセット１０４と健全性指標値であるＭＤ値とを、同じ時間変化で紐付けするように合わせることで、信号データセット１０６を作成する。

　正常異常判断処理部５５は、信号データセット更新処理部５４から取得した信号データセット１０６と、第１記憶部３２から取得した正常異常判断基準データ１０７とに基づいて、信号データセット１０６の元となる計測データ１０１が計測された際の航空機１の機体２のどの部分が構造上正常な状態で、どの部分が構造上正常な状態ではない構造上異常な状態である可能性があるかを判断する。

　具体的には、正常異常判断処理部５５は、まず、正常異常判断基準データ１０７に基づく判断基準により、信号データセット１０６のどの部分が正常な状態で、どの部分が異常な状態であるかを評価する。正常異常判断処理部５５は、次に、信号データセット１０６のうち正常な状態にある部分が対応する航空機１の機体２の部分が構造上正常な状態であると評価し、信号データセット１０６のうち異常な状態にある部分が対応する航空機１の機体２の部分が構造上異常な状態である可能性があると評価する。そして、正常異常判断処理部５５は、この判断結果に基づく正常異常判断結果データ１０８を作成する。

　正常異常判断処理部５５は、異常な状態である可能性のある部分がないと判断した場合には、信号データセット１０６の全部に基づいて新たな基準データ１０５ａを作成する。また、正常異常判断処理部５５は、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を行う必要がないと判断する。この場合、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価が行われず、第１リスク評価部５０による機体２の損傷発生のリスクの評価のみで、損傷発生のリスクの評価を終了する。

　正常異常判断処理部５５は、異常な状態である可能性のある部分があると判断した場合には、警告報知部５６に異常な状態である可能性のある部分があると判断された旨の警報を報知させ、正常な状態と判断された部分の信号データセット１０６に基づいて新たな基準データ１０５ａを作成する。また、正常異常判断処理部５５は、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を行う必要があると判断する。この場合、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価が行われる。

　正常異常判断処理部５５が用いる正常異常判断基準データ１０７は、健全性指標値の算出方法と、健全性指標値の正常と規定される範囲及び異常と規定される範囲との関係を示すデータである。例えば、正常異常判断処理部５５が用いる正常異常判断基準データ１０７は、健全性指標値の算出方法としてＭＴ法を採用する場合、健全性指標値であるＭＤ値が所定の閾値を超えない範囲に入っていれば正常であり、所定の閾値以上の範囲に入っていれば異常であるという判断基準を示すデータである。

　正常異常判断処理部５５は、健全性指標値としてＭＤ値が合わせられた信号データセット１０６に基づいて航空機１の機体２が構造上正常な状態であるか否かの可能性を判断する場合、全てのＭＤ値が所定の閾値を超えなければ正常であると判断し、一部のＭＤ値が所定の閾値以上であればその部分が異常である可能性があり、その他の部分が正常であると判断する。

　このように、第１リスク評価部５０は、計測データ１０１に基づいて算出される仮の信号データである仮信号データセット１０４と、基準データ１０５との相関関係に基づいて、航空機１の機体２における構造上異常な状態である可能性、すなわち不可逆的な構造上の変化の可能性を抽出することで、航空機１の機体２が損傷発生のリスクを有するか否かを評価する。

　警告報知部５６は、正常異常判断処理部５５が信号データセット１０６に基づいて異常な状態である可能性のある部分があると判断した場合に、異常な状態である可能性のある部分があると判断された旨の警報を報知する旨の指令を正常異常判断処理部５５より取得し、その旨の警報を報知する。警告報知部５６は、音で報知する音報知器、点灯または点滅した光で報知する光報知器、及び音と光との両方で報知する複合報知器等が例示される。

　第１制御部４２は、例えば、ＣＰＵ等の処理装置を有し、第１記憶部３２から航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラム等を読み出して処理することで、航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラムに応じた機能を発揮する。具体的には、第１制御部４２は、第１制御部４２によって実行される航空機の健全性診断方法の一部の実行を可能にする機能である計測器２０の制御機能、及び、第１リスク評価部５０の処理機能等を発揮する。第１リスク評価部５０の処理機能は、特性値演算処理部５１の処理機能、信号データセット作成処理部５２の処理機能、健全性指標値演算処理部５３の処理機能、信号データセット更新処理部５４の処理機能及び正常異常判断処理部５５の処理機能等を含む。

　第１記憶部３２及び第１制御部４２は、記憶装置と処理装置とが一体となった１台のコンピュータが例示される。なお、第１記憶部３２及び第１制御部４２は、１台のコンピュータによって実現されている形態に限定されることなく、一体とならずに分離した状態で実現されている形態でもよいし、２台以上のコンピュータによって実現されている形態でもよい。

　図５は、図１の第２リスク評価部６０及び第２記憶部３４の詳細の一例を示す構成図である。第２記憶部３４は、図５に示すように、時系列変化データ１１１、損傷判断基準データ１１２、損傷判断結果データ１１３及び損傷要因データ１１４を記憶する。

　時系列変化データ１１１は、第１リスク評価部５０が異常な状態である可能性のある部分があると判断した、すなわち損傷発生のリスクがあると評価した信号データセット１０６についての時系列変化の挙動を示すデータである。損傷判断基準データ１１２は、第２リスク評価部６０が時系列変化データ１１１に基づいて機体２の損傷発生のリスクを評価する際の判断基準のデータである。損傷判断結果データ１１３は、第２リスク評価部６０が時系列変化データ１１１に基づいて機体２の損傷発生のリスクを評価したことで得られた判断結果のデータである。損傷要因データ１１４は、第２リスク評価部６０が時系列変化データ１１１に基づいて機体２の損傷の要因を分析したことで得られた機体２の損傷の要因の分析結果のデータである。

　第２記憶部３４は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ及びフラッシュメモリー等の記憶装置を有する。第２記憶部３４は、上記した種々のデータに加え、第２制御部４４により処理される航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラム、及び、この航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラムにより参照されるデータ等を記憶する。また、第２記憶部３４は、第２制御部４４が処理結果等を一時的に記憶する記憶領域としても機能する。

　第２リスク評価部６０は、図５に示すように、時系列変化演算処理部６１と、損傷判断処理部６２と、損傷要因分析処理部６３と、損傷情報表示処理部６４と、を含む。第２リスク評価部６０は、表示部６５と情報通信可能に電気的に接続されている。

　時系列変化演算処理部６１は、第１リスク評価部５０から情報通信部４６を介して取得した、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した信号データセット１０６に基づいて、時系列変化データ１１１を作成する。具体的には、時系列変化演算処理部６１は、信号データセット１０６に含まれている、特性値データ１０３に含まれる種々の値及び健全性指標値のうち少なくとも１つの値についての時系列変化の挙動を示すデータを作成し、このデータを時系列変化データ１１１とする。

　損傷判断処理部６２は、時系列変化演算処理部６１から取得した時系列変化データ１１１と、第２記憶部３４から取得した損傷判断基準データ１１２とに基づいて、時系列変化データ１１１の元となる計測データ１０１が計測された際の航空機１の機体２のどの部分が不可逆的な構造上の変化が見られない正常な状態で、どの部分が不可逆的な構造上の変化が見られる異常な状態であるかを判断する。

　具体的には、損傷判断処理部６２は、まず、損傷判断基準データ１１２に基づく判断基準により、時系列変化データ１１１のどの部分が正常な状態で、どの部分が異常な状態であるかを評価する。損傷判断処理部６２は、次に、時系列変化データ１１１のうち正常な状態にある部分が対応する航空機１の機体２の部分が構造上正常な状態であると評価し、時系列変化データ１１１のうち異常な状態にある部分が対応する航空機１の機体２の部分が構造上異常な状態であると評価する。そして、損傷判断処理部６２は、この判断結果に基づく損傷判断結果データ１１３を作成する。

　損傷判断処理部６２は、異常な状態の部分がないと判断した場合には、損傷情報表示処理部６４に、異常な状態の部分がない旨の表示画面を作成させる。損傷情報表示処理部６４は、表示部６５に異常な状態の部分がない旨の表示画面を表示させて、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を終了する。

　損傷判断処理部６２は、異常な状態の部分があると判断した場合には、損傷要因分析処理部６３に、異常な状態となっている損傷要因を分析させる。ここで、損傷要因とは、健全性指標が大きく変更した時の要因、すなわち、統計的な意味での要因を指し、データ変数を指す。損傷要因分析処理部６３は、計測位置に紐付けされた特徴量を変数として処理をするので、計測位置に紐付けされた特徴量を特定し同時に損傷箇所と特定するための解析をする処理を行う。

　損傷要因分析処理部６３は、損傷判断処理部６２から時系列変化データ１１１及び損傷判断結果データ１１３を取得し、異常な状態となっている損傷及びその要因を分析し、その分析結果に基づく損傷要因データ１１４を作成する。そして、損傷要因分析処理部６３は、損傷情報表示処理部６４に、損傷要因データ１１４に基づく表示画面を作成させる。損傷情報表示処理部６４は、表示部６５に損傷要因データ１１４に基づく表示画面を表示させて、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を終了する。

　損傷判断処理部６２が用いる損傷判断基準データ１１２は、時系列変化データ１１１に用いた値と、その値の正常と規定される範囲及び異常と規定される範囲と、その値が異常と規定される範囲の値を取り続けることで異常な状態の部分があると規定される期間と、の関係を示すデータである。例えば、損傷判断処理部６２が用いる損傷判断基準データ１１２は、ＭＴ法で算出された健全性指標値であるＭＤ値を時系列変化データ１１１に用いた場合、ＭＤ値が所定の閾値以上の範囲の値を所定の期間以上取り続ければ異常な状態の部分がある、すなわち、不可逆な構造上の変化が見られるということを示すデータである。

　損傷判断処理部６２は、ＭＴ法で算出されたＭＤ値を時系列変化データ１１１に基づいて、航空機１の機体２が構造上正常な状態であるか否かを判断する場合、ＭＤ値が所定の閾値以上の範囲の値を所定の期間以上取り続けることがなければ正常であると判断し、一部のＭＤ値が所定の閾値以上の範囲の値を所定の期間以上取り続けることがあればその部分が異常であり、その他の部分が正常であると判断する。

　このように、第２リスク評価部６０は、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した信号データセット１０６の時系列変化の挙動に基づいて、航空機１の機体２における不可逆的な構造上の変化を診断することで、航空機１の機体２が損傷発生のリスクを有するか否かを評価する。

　メンテナンス評価部７０は、第２リスク評価部６０で用いた信号データセット１０６の時系列変化の挙動を示す時系列変化データ１１１に基づいて、機体２の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画等を評価する。具体的には、メンテナンス評価部７０は、第１リスク評価部５０における正常異常判断結果データ１０８、第２リスク評価部６０における損傷判断結果データ１１３、及び、その他の第１リスク評価部５０と第２リスク評価部６０とのリスクの評価の結果等に基づき、余寿命評価アルゴリズムを用いて、機体２の寿命を算出し、算出した機体２の寿命に対して所定の割合だけ近づく時期を修理の時期として算出し、算出した修理の時期に基づいてメンテナンスの計画を見積もる。

　第２制御部４４は、例えば、ＣＰＵ等の処理装置を有し、第２記憶部３４から航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラム等を読み出して処理することで、航空機の健全性診断ソフトウェア、航空機の健全性診断プログラムに応じた機能を発揮する。具体的には、第２制御部４４は、第２制御部４４によって実行される航空機の健全性診断方法の一部の実行を可能にする機能である第２リスク評価部６０の処理機能、及び、メンテナンス評価部７０の処理機能等を発揮する。第２リスク評価部６０の処理機能は、時系列変化演算処理部６１の処理機能、損傷判断処理部６２の処理機能、損傷要因分析処理部６３の処理機能及び損傷情報表示処理部６４の処理機能等を含む。

　第２記憶部３４及び第２制御部４４は、記憶装置と処理装置とが一体となった１台のコンピュータが例示される。なお、第２記憶部３４及び第２制御部４４は、１台のコンピュータによって実現されている形態に限定されることなく、一体とならずに分離した状態で実現されている形態でもよいし、２台以上のコンピュータによって実現されている形態でもよい。

　以上のような構成を有する第１の実施形態に係る航空機の健全性診断装置１０の作用について以下に説明する。図６は、本発明の第１の実施形態に係る航空機の健全性診断方法のフローチャートである。第１の実施形態に係る航空機の健全性診断方法は、第１の実施形態に係る航空機の健全性診断装置１０によって実行される処理方法である。第１の実施形態に係る航空機の健全性診断方法について、図６を用いて説明する。第１の実施形態に係る航空機の健全性診断方法は、図６に示すように、計測データ取得ステップＳ１と、第１リスク評価ステップＳ２と、第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３と、第２リスク評価ステップＳ４と、メンテナンス評価ステップＳ５と、を有する。

　計測データ取得ステップＳ１は、航空機１の飛行中に、第１制御部４２が計測器２０を制御して、計測器２０により計測データ１０１を取得するステップである。計測データ取得ステップＳ１では、具体的には、第１制御部４２が計測器２０の光ファイバ歪み計測器２４を制御して、光ファイバ歪み計測器２４により光ファイバ２２の各所で生じるブリルアン散乱光に対してブリルアン光相関領域解析法を用いることで、機体２の全域について高空間分解能を有する歪み分布の計測データ１０１を取得する。

　また、計測データ取得ステップＳ１に併せて、航空機１の飛行中に、第１制御部４２が計測器２０を制御して、計測器２０により環境データ１０２を取得する。具体的には、第１制御部４２が計測器２０の環境計測器２６を制御して、航空機１の機体２の飛行姿勢、加速度、重量及び気圧等のフライトに関するデータである環境データ１０２を取得する。

　図７は、図４の計測データ１０１の一例を示す図である。計測データ１０１は、図７に示すように、計測範囲における位置ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４，・・・、及び、各位置における時間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，・・・で紐付けされた歪みεのデータセットである。

　図８は、図４の計測データ１０１を説明する説明図である。計測データ１０１は、図８に示すように、時間ｔ１における歪みεの計測範囲の各位置ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４，・・・における依存性を示す位置分布データε（ｚ）、時間ｔ２における位置分布データε（ｚ）、時間ｔ３における位置分布データε（ｚ）、時間ｔ４における位置分布データε（ｚ）、・・・と位置分布データε（ｚ）が束ねられたデータセットである。また、計測データ１０１は、角度を変えて見れば、図８に示すように、位置ｚ１における歪みεの計測範囲の各時間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，・・・における依存性を示す時系列データε（ｔ）、位置ｚ２における時系列データε（ｔ）、位置ｚ３における時系列データε（ｔ）、位置ｚ４における時系列データε（ｔ）、・・・と時系列データε（ｔ）が束ねられたデータセットである。

　第１リスク評価ステップＳ２は、第１制御部４２に含まれる第１リスク評価部５０が、計測データ１０１を用いて、航空機１の機体２における構造上異常な状態である可能性、すなわち不可逆的な構造上の変化の可能性を抽出することで、航空機１の機体２が損傷発生のリスクを有するか否かを評価するステップである。

　図９は、図６の第１リスク評価ステップＳ２の詳細を示すフローチャートである。第１リスク評価ステップＳ２について、図９を用いて詳細を説明する。第１リスク評価ステップＳ２は、図９に示すように、計測データ及び環境データ取得ステップＳ１１と、特性値演算ステップＳ１２と、信号データセット作成ステップＳ１３と、健全性指標値演算ステップＳ１４と、信号データセット更新ステップＳ１５と、正常異常判断ステップＳ１６と、警告報知ステップＳ１７と、を有する。

　計測データ及び環境データ取得ステップＳ１１は、第１リスク評価部５０が、計測データ取得ステップＳ１で第１制御部４２が取得した計測データ１０１と、計測データ取得ステップＳ１に併せて第１制御部４２が取得した環境データ１０２と、を取得するステップである。

　図１０は、図１の機体２の破損箇所の一例を示す図である。図１１は、図１０の箇所における基準データ１０５の一例を示す図である。図１２は、図１０の箇所における計測データ１０１の一例を示す図である。計測データ及び環境データ取得ステップＳ１１について、図１０、図１１及び図１２を用いて詳細を説明する。

　図１０に示された機体２の箇所は、スキン３と、スキン３に設けられた長さＬｓのストリンガ４と、スキン３におけるストリンガ４の近傍にストリンガ４に沿って設けられた光ファイバ２２と、スキン３とストリンガ４との間に発生した長さＬｄの剥離部７と、を有する。なお、長さＬｄは、長さＬｓよりも短い。機体２の図１０に示された箇所は、スキン３における計測箇所が位置Ｚｓから位置Ｚｅまでの間となっており、ストリンガ４が設けられた領域が位置Ｚａから位置Ｚｂまでの間となっており、剥離部７が発生した領域が位置Ｚ１から位置Ｚ２までの間となっている。剥離部７は、落雷及び鳥の衝撃に例示される外的な衝撃８によって発生した異常であり、不可逆な構造上の変化である。図１０に示された上下方向の矢印は、図１０に示された機体２の箇所に加えられる荷重を模式的に図示したものであり、Ｚ軸方向に沿って荷重σが印加されていることを示している。荷重σは、航空機１の飛行中に時間的に変化するパラメータであり、計測器２０で特に測定していない場合、環境データ１０２に基づいて推測されるパラメータである。

　図１０に示された機体２の箇所における基準データ１０５は、剥離部７が発生していない場合で、荷重σがＦ１，Ｆ２，Ｆ３のそれぞれの場合に計測された計測データ１０１である。なお、Ｆ３はＦ２より大きい値であり、Ｆ２はＦ１より大きい値である。図１０に示された機体２の箇所における基準データ１０５は、図１１に示すように、Ｚ軸方向において、ストリンガ４が設けられていない領域である位置Ｚｓから位置Ｚａまでの間及び位置Ｚｂから位置Ｚｅまでの間の各領域の方が、ストリンガ４が設けられた領域である位置Ｚａから位置Ｚｂまでの間の領域よりも、歪みεが大きいという位置分布を有している。また、図１０に示された機体２の箇所における基準データ１０５は、図１１に示すように、Ｚ軸方向におけるストリンガ４の境界線上である位置Ｚａ及び位置Ｚｂの付近で歪みεが極値を取って大きく変化しているという傾向を有している。また、図１０に示された機体２の箇所における基準データ１０５は、図１１に示すように、荷重σがＦ１，Ｆ２，Ｆ３と大きくなるにつれて、歪みεが大きくなっている傾向を有している。

　図１０に示された機体２の箇所における計測データ１０１は、剥離部７が発生している場合で、荷重σがＦ１，Ｆ２，Ｆ３のそれぞれの場合に計測されたものである。図１０に示された機体２の箇所における計測データ１０１は、図１２に示すように、図１１に示した基準データ１０５と比較して、剥離部７が発生した領域である位置Ｚ１から位置Ｚ２までの間の領域における歪みεが大きいという位置分布を有している。また、図１０に示された機体２の箇所における計測データ１０１は、図１２に示すように、剥離部７が発生した領域の境界線上である位置Ｚ１及び位置Ｚ２の付近で歪みεが極値を取って大きく変化しているという、図１１に示した基準データ１０５にはない傾向を有している。

　第１リスク評価部５０は、図１１及び図１２に示すように、荷重σがＦ１，Ｆ２，Ｆ３のそれぞれの場合に分けて計測データ１０１と基準データ１０５とを比較することができれば、より高い精度で、剥離部７が発生した領域を抽出することを以って、損傷発生のリスクを有すると診断することができる。そこで、第１リスク評価部５０は、計測データ及び環境データ取得ステップＳ１１を実行して、基準データ１０５と比較するための計測データ１０１と併せて、荷重σの推測を可能にする環境データ１０２を取得することで、荷重σがＦ１，Ｆ２，Ｆ３のそれぞれの場合に分けて比較することが可能になる。

　特性値演算ステップＳ１２は、特性値演算処理部５１が、計測データ１０１において航空機１の機体２の健全状態の物理モデルに合わせた統計的な特徴量を抽出し、計測データ１０１をこの特徴量に演算加工することで、特性値データ１０３を取得するステップである。

　図１３は、図１０の箇所における計測データ１０１から特性値データ１０３を算出することを説明する説明図である。図１４は、図１０の箇所における特性値データ１０３と基準データ１０５を特性値に換算した基準データ１０５ｂとを示す図である。特性値演算ステップＳ１２について、図１３及び図１４を用いて詳細を説明する。

　特性値演算ステップＳ１２では、まず、特性値演算処理部５１が、図１３に示すように、Ｚ軸方向に規定される計測範囲を、Ｚ軸方向の幅が微小な複数の位置区間Δｚ（スライド窓区画）に分割する。位置区間Δｚは、Ｚ軸方向の計測データ１０１の取得間隔である計測位置間隔δｚと同じに設定してもよいし、計測位置間隔δｚよりも大きく設定してもよい。以下において、位置区間Δｚをそれぞれ区別する場合、Ｚ軸方向に順に位置区間Δｚ１，Δｚ２，・・・と称する。すなわち、位置区間Δｚｎ（ｎ＝１，２，・・・）と称する。位置区間Δｚｎは、中心位置ｚｎに対して±Ｚ方向にそれぞれΔｚ／２ずつ幅を持つ区間であり、具体的には、ｚｎ－Δｚ／２以上ｚｎ＋Δｚ／２以下の区間である。ここで、スライド窓の手法を用いるとその窓区間内のスカラー値同士の相関関係としてベクトル値として扱える。そのベクトル値は、統計的異常検知手法の特徴量として扱うことができ、その特徴量を用いると健全性指標値の感度が高くする事が期待できる。特性値演算ステップＳ１２では、次に、特性値演算処理部５１が、統計的な特徴量として、例えば、分散値、平均値及び中央値といった特性値を抽出し、分割した各位置区間において、これらの特性値を算出する。特性値演算ステップＳ１２では、図１３に示す例では、特性値演算処理部５１が、分割した各位置区間Δｚにおける歪みεの分散値εａ（特性値ａ）、平均値εｂ（特性値ｂ）及び中央値εｃ（特性値ｃ）を算出する。

　特性値演算ステップＳ１２では、そして、特性値演算処理部５１が、Ｚ軸方向に規定される計測範囲についてした演算処理と同様の演算処理を、その他の空間方向についても実行する必要があれば実行して、その他の空間方向についても分割した空間における特性値を算出することで、特性値データ１０３を取得することができる。

　図１０の箇所における基準データ１０５に基づいて特性値演算処理部５１が特性値演算ステップＳ１２を実行することで取得される特性値に換算した基準データ１０５は、図１４に示すように、歪みεが極値を取って大きく変化している位置を含む位置区間Δｚ１等において、歪みεの特性値（特徴量）である分散値εａが極値を取って大きく変化しているという傾向を有している。

　図１０の箇所における計測データ１０１に基づいて特性値演算処理部５１が特性値演算ステップＳ１２を実行することで取得された特性値データ１０３は、図１４に示すように、歪みεが極値を取って大きく変化している位置を含む位置区間Δｚ１，Δｚ１０，Δｚ１３等において、歪みεの特性値（特徴量）である分散値εａが極値を取って大きく変化しているという傾向を有している。

　特性値データ１０３は、ストリンガ４の境界線上である位置Ｚａ及び位置Ｚｂを含む位置区間Δｚ１等において、歪みεの特性値（特徴量）である分散値εａが極値を取って大きく変化しているという傾向を有しているが、特性値に換算した基準データ１０５ｂも同様に、位置区間Δｚ１等において、分散値εａが極値を取って大きく変化しているという傾向を有している。一方、特性値データ１０３は、剥離部７が発生した領域の境界線上である位置Ｚ１及び位置Ｚ２を含む位置区間Δｚ１０，Δｚ１３において、歪みεの特性値（特徴量）である分散値εａが極値を取って大きく変化しているという傾向を有しているが、特性値に換算した基準データ１０５ｂは、位置区間Δｚ１０，Δｚ１３において、分散値εａが極値を取って大きく変化しているという傾向を有さない。このことから、剥離部７の発生とは関係のない位置区間Δｚ１等においては、特性値データ１０３と特性値に換算した基準データ１０５ｂとが共通の傾向を有し、剥離部７の発生と関係のある位置区間Δｚ１０，Δｚ１３においては、特性値データ１０３と特性値に換算した基準データ１０５ｂとが異なる傾向を有するものとなっていることがわかる。

　そこで、第１リスク評価部５０は、特性値演算ステップＳ１２を実行して、計測データ１０１を特性値データ１０３に演算加工し、基準データ１０５を特性値に換算した基準データ１０５ｂに演算加工することで、剥離部７などの損傷の可能性を抽出する精度を高めることができる。

　なお、特性値データ１０３は、剥離部７が発生した領域の境界線上である位置Ｚ１及び位置Ｚ２を含む位置区間Δｚ１０，Δｚ１３の間の領域のうち、位置区間Δｚ１０を中心としたピークの右側の裾野と位置区間Δｚ１３を中心としたピークの左側の裾野との間の谷となっている変化の少ない領域において、歪みεの特性値（特徴量）である分散値εａが、特性値に換算した基準データ１０５ｂと同様の値を示している。しかし、剥離部７が発生した領域の境界線上である位置Ｚ１及び位置Ｚ２を含む位置区間Δｚ１０，Δｚ１３の間の領域においては、歪みεの特性値（特徴量）として平均値εｂ及び中央値εｃを用いることで、特性値データ１０３と特性値に換算した基準データ１０５ｂとの間の差異を見出すことができる。すなわち、特性値データ１０３は、損傷している部分が存在する場合、その損傷している部分において、分散値εａ、平均値εｂ及び中央値εｃの少なくともいずれか１つにおいて、特性値に換算した基準データ１０５ｂは異なるデータを示す。ここでは、特性値演算ステップＳ１２の処理を説明するために分散値εａのみを例示しており、平均値εｂ及び中央値εｃの例示を省略している。

　このように、複数種類の特定値を用いることで、特性値データ１０３と特性値に換算した基準データ１０５ｂとの差異を見出すことができる。このため、統計的な手法を用いて算出する健全性指標値を採用することで、剥離部７などの損傷の可能性を抽出する精度を高めることができる。具体的には、それらの特定値がどの程度その損傷に寄与しているかを示す優劣を要因分析により定量的に分析して、例えば、ＳＮ（Signal　Noise）比を算出して、この分析結果に基づいて特定値を適切に組み合わせた値を用いることで、剥離部７などの損傷の可能性を抽出する精度を高めることができる。

　図１５は、図４の特性値データ１０３の一例を示す図である。特性値データ１０３は、図１５に示すように、計測範囲における位置区間Δｚ１，Δｚ２，Δｚ３，Δｚ４，・・・、及び、各位置における時間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，・・・で紐付けされた歪みεの分散値εａ（特性値ａ）、平均値εｂ（特性値ｂ）及び中央値εｃ（特性値ｃ）のデータセットである。

　信号データセット作成ステップＳ１３は、信号データセット作成処理部５２が、特性値演算処理部５１から取得した特性値データ１０３と、環境計測器２６から取得した環境データ１０２と、外乱データ１０９とを、同じ時間変化で紐付けするように合わせることで、信号データセット１０６の仮の状態である仮信号データセット１０４を作成するステップである。

　図１６は、図４の仮信号データセット１０４の一例を示す図である。仮信号データセット１０４は、図１６に示すように、特性値データ１０３と、環境データ１０２と、外乱データ１０９と、が同じ時間変化で紐付けされたデータセットである。仮信号データセット１０４は、図１６に示すように、同じ時間で紐付けされた時間をデータｉｎｄｅｘとして行方向に、特性値データ１０３の特定項目、環境データ１０２の特性項目及び外乱データ１０９の各特定項目が列方向に、整理されたデータセットが例示される。

　健全性指標値演算ステップＳ１４は、健全性指標値演算処理部５３が、信号データセット作成処理部５２から取得した仮信号データセット１０４と、第１記憶部３２から取得した基準データ１０５とに基づいて演算処理をし、健全性指標値を算出するステップである。健全性指標値演算ステップＳ１４では、具体的には、健全性指標値演算処理部５３が、所定の統計的な演算処理、例えばＭＴ法に基づく演算処理を実行して、仮信号データセット１０４の基準データ１０５からの乖離状態を一元的な健全性指標値、例えばＭＤ値として算出する。

　信号データセット更新ステップＳ１５は、信号データセット更新処理部５４が、健全性指標値演算処理部５３から取得した仮信号データセット１０４と健全性指標値であるＭＤ値とを、同じ時間変化で紐付けするように合わせることで、信号データセット１０６を作成するステップである。

　正常異常判断ステップＳ１６は、正常異常判断処理部５５が、信号データセット更新処理部５４から取得した信号データセット１０６と、第１記憶部３２から取得した正常異常判断基準データ１０７とに基づいて、信号データセット１０６の元となる計測データ１０１が計測された際の航空機１の機体２のどの部分が構造上正常な状態で、どの部分が構造上正常な状態ではない構造上異常な状態である可能性があるかを判断し、この判断結果に基づく正常異常判断結果データ１０８を作成するステップである。

　図１７は、図９の正常異常判断ステップＳ１６及び図６の第２リスク評価ステップＳ４を説明する説明図である。異常発生の閾値ＭＤｔｈは、図１７に示すように、時間によって変化しない所定の閾値に設定されている。異常発生の閾値ＭＤｔｈは、その値を上回る（例えば、以上となる）と、異常発生の可能性があると正常異常判断処理部５５が判断し、その値を下回る（例えば、未満となる）と、異常ではない正常な状態であると正常異常判断処理部５５が判断する、基準値である。正常平均は、図１７に示すように、異常発生の閾値ＭＤｔｈの１／２の値が例示される値であり、異常ではない正常な状態の平均値の目安として図１７に記載されている。健全性指標値８１は、航空機１のＡ回目の飛行中に計測した計測データ１０１から算出されたＭＤ値の時系列変化である。健全性指標値８２は、航空機１のＢ回目の飛行中に計測した計測データ１０１から算出されたＭＤ値の時系列変化である。

　健全性指標値８１は、図１７に示すように、全ての飛行中の時間において、所定の閾値である異常発生の閾値ＭＤｔｈを下回っている。このため、正常異常判断ステップＳ１６では、正常異常判断処理部５５が、どの時間における健全性指標値８１を取り出して判断しても、異常な状態である可能性のある部分がないと判断する。その後、正常異常判断処理部５５は、信号データセット１０６の全部に基づいて新たな基準データ１０５ａを作成した後、正常異常判断ステップＳ１６におけるＮｏの矢印に従い、第１リスク評価ステップＳ２を終了させる。

　健全性指標値８２は、図１７に示すように、飛行中の時間ｔ１から時間ｔ２までの間と、時間ｔ３から到着までの間とにおいて、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている。ここで、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている時間ｔ１から時間ｔ２までの間の領域を、異常領域８４と称する。また、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている時間ｔ３から到着までの間の領域を、異常領域８６と称する。このため、正常異常判断ステップＳ１６では、正常異常判断処理部５５が、異常領域８４と異常領域８６とにおける健全性指標値８２を取り出して判断した場合、異常な状態である可能性のある部分があると判断する。その後、正常異常判断処理部５５は、正常な状態である部分と、異常な状態である可能性のある部分とを切り分け、信号データセット１０６のうち正常な状態である部分に基づいて新たな基準データ１０５ａを作成した後、正常異常判断ステップＳ１６におけるＹｅｓの矢印に従い、第１リスク評価ステップＳ２のフローを警告報知ステップＳ１７へ進める。

　警告報知ステップＳ１７は、まず、正常異常判断処理部５５が、正常異常判断ステップＳ１６で、異常な状態である可能性のある部分があると判断した場合（正常異常判断ステップＳ１６でＹｅｓ）、警告報知部５６に異常な状態である可能性のある部分があると判断された旨の警報を報知させる。警告報知ステップＳ１７は、次に、警告報知部５６が、異常な状態である可能性のある部分があると判断された旨の警報を報知する旨の指令を正常異常判断処理部５５より取得し、その旨の警報を報知するステップである。正常異常判断処理部５５は、警告報知ステップＳ１７の後、第１リスク評価ステップＳ２を終了させる。

　本実施形態では、警告報知ステップＳ１７では、異常な状態である可能性のある部分があると判断された旨の警報を報知しているが、本発明はこれに限定されず、異常な状態である可能性のある部分を説明する情報、例えば文章や画像等を、第１制御部４２の第１リスク評価部５０と電気的に接続された表示部に表示させてもよい。

　図６に示す第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３は、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を行う必要があるか否かを判断するステップである。第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３では、正常異常判断ステップＳ１６において異常な状態である可能性のある部分がないと判断した場合、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を行う必要がないと判断し、第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３におけるＮｏの矢印に従い、図６における第２リスク評価ステップＳ４及びメンテナンス評価ステップＳ５が実行されることなく、航空機の健全性診断方法のフローを終了させる。

　一方、第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３では、正常異常判断ステップＳ１６において異常な状態である可能性のある部分があると判断した場合、第２リスク評価部６０による機体２の損傷発生のリスクの評価を行う必要があると判断し、第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３におけるＹｅｓの矢印に従い、航空機の健全性診断方法のフローを図６における第２リスク評価ステップＳ４へ進める。

　なお、第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３の判断結果は、正常異常判断ステップＳ１６の判断結果と一対一で対応するため、正常異常判断ステップＳ１６を実行する正常異常判断処理部５５が、正常異常判断ステップＳ１６と併せて第２リスク評価ステップ要否判断ステップＳ３を実行してもよい。

　このように、第１リスク評価ステップＳ２は、第１制御部４２に含まれる第１リスク評価部５０が、計測データ１０１に基づいて算出される仮の信号データである仮信号データセット１０４と、基準データ１０５との相関関係に基づいて、航空機１の機体２における構造上異常な状態である可能性、すなわち不可逆的な構造上の変化の可能性を抽出することで、航空機１の機体２が損傷発生のリスクを有するか否かを評価するステップである。

　図６の第２リスク評価ステップＳ４は、第２制御部４４に含まれる第２リスク評価部６０が、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した信号データセット１０６の時系列変化の挙動に基づいて、航空機１の機体２における不可逆的な構造上の変化を診断することで、航空機１の機体２が損傷発生のリスクを有するか否かを評価するステップである。

　図１８は、図６の第２リスク評価ステップＳ４の詳細を示すフローチャートである。第２リスク評価ステップＳ４について、図１８を用いて詳細を説明する。第２リスク評価ステップＳ４は、図１８に示すように、時系列変化演算ステップＳ２１と、損傷判断ステップＳ２２と、損傷要因分析ステップＳ２３と、損傷情報表示ステップＳ２４と、を有する。

　時系列変化演算ステップＳ２１は、時系列変化演算処理部６１が、第１リスク評価部５０から情報通信部４６を介して取得した、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した信号データセット１０６に基づいて、時系列変化データ１１１を作成するステップである。具体的には、時系列変化演算ステップＳ２１は、時系列変化演算処理部６１が、信号データセット１０６に含まれている、特性値データ１０３に含まれる種々の値及び健全性指標値のうち少なくとも１つの値についての時系列変化の挙動を示すデータを作成し、このデータを時系列変化データ１１１とするステップである。

　図１７に示す健全性指標値８２は、航空機１のＢ回目の飛行中に計測した計測データ１０１に基づいて作成された信号データセット１０６に含まれているＭＤ値についての時系列変化の挙動を示す時系列変化データ１１１であり、時系列変化演算ステップＳ２１において時系列変化演算処理部６１が作成したものである。

　損傷判断ステップＳ２２は、損傷判断処理部６２が、時系列変化演算処理部６１から取得した時系列変化データ１１１と、第２記憶部３４から取得した損傷判断基準データ１１２とに基づいて、時系列変化データ１１１の元となる計測データ１０１が計測された際の航空機１の機体２のどの部分が不可逆的な構造上の変化が見られない正常な状態で、どの部分が不可逆的な構造上の変化が見られる異常な状態であるかを判断し、この判断結果に基づく損傷判断結果データ１１３を作成するステップである。

　時系列変化データ１１１である健全性指標値８２は、図１７に示すように、異常領域８４において、時間ｔ１から時間ｔ２までの間の時間である時間ΔＴ１の間、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている。また、時系列変化データ１１１である健全性指標値８２は、図１７に示すように、異常領域８６において、時間ｔ３から到着までの間の時間である時間ΔＴ２の間、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている。ここで、損傷判断基準データ１１２では、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている時間が閾値ΔＴｔｈ未満である場合、不可逆的な構造上の変化が見られない正常な状態であると判断し、異常発生の閾値ＭＤｔｈを上回っている時間が閾値ΔＴｔｈ以上である場合、不可逆的な構造上の変化が見られる異常な状態であると判断するように規定されている。また、閾値ΔＴｔｈは、時間ΔＴ１よりも長く、時間ΔＴ２よりも短い期間である。このため、損傷判断ステップＳ２２では、損傷判断処理部６２が、健全性指標値８２の異常領域８４については不可逆的な構造上の変化が見られない正常な状態であると判断し、健全性指標値８２の異常領域８６については不可逆的な構造上の変化が見られる異常な状態であると判断する。また、損傷判断ステップＳ２２では、損傷判断処理部６２が、不可逆的な構造上の変化が見られる異常な状態であると判断した健全性指標値８２の異常領域８６において、健全性指標値８２のピークとなっている時間ｔｘを、この異常な状態と関連のあるパラメータとして認識する。

　損傷判断ステップＳ２２では、損傷判断処理部６２が、異常な状態の部分がないと判断した場合には、損傷情報表示処理部６４に、異常な状態の部分がない旨の表示画面を作成させる。また、損傷判断ステップＳ２２では、損傷情報表示処理部６４が、表示部６５に異常な状態の部分がない旨の表示画面を表示させて、損傷判断ステップＳ２２におけるＮｏの矢印に従い、第２リスク評価ステップＳ４のフローを終了させる。また、損傷判断ステップＳ２２では、メンテナンス評価ステップＳ５を実行する必要がないと判断し、図６におけるメンテナンス評価ステップＳ５が実行されることなく、航空機の健全性診断方法のフローを終了させる。

　一方、損傷判断ステップＳ２２では、損傷判断処理部６２が、健全性指標値８２における異常領域８６のような、異常な状態の部分があると判断した場合には、損傷要因分析処理部６３に、異常な状態となっている損傷及びその要因を分析させる。そして、第２リスク評価ステップＳ４のフローを、損傷判断ステップＳ２２におけるＹｅｓの矢印に従い、損傷要因分析ステップＳ２３へ進める。

　損傷要因分析ステップＳ２３は、損傷要因分析処理部６３が、損傷判断処理部６２から時系列変化データ１１１及び損傷判断結果データ１１３を取得し、異常な状態となっている損傷要因を分析し、その分析結果に基づく損傷要因データ１１４を作成するステップである。損傷要因分析ステップＳ２３の後、損傷要因分析処理部６３は、第２リスク評価ステップＳ４のフローを損傷情報表示ステップＳ２４へ進める。

　損傷要因分析ステップＳ２３では、損傷要因分析処理部６３が、異常領域８６における健全性指標値８２に大きく寄与している特性値を抽出することで、異常な状態となっている損傷及びその要因を分析する。具体的には、健全性指標値８２がＭＤ値であることから、異常領域８６においてＭＤ値を高くすることに大きく寄与している特性値として、ＳＮ比の利得が高い特性値を抽出することで、異常な状態となっている損傷及びその要因を分析する。

　図１９は、図１８の損傷要因分析ステップＳ２３を説明する説明図である。図１９には、異常領域８６においてＭＤ値を高くすることに大きく寄与している特性値の位置区間Δｚ分布データが示されている。この特性値の位置区間Δｚ分布データは、図１９に示すように、位置区間Δｚ１０，Δｚ１１，Δｚ１２，Δｚ１３において、ＳＮ比の利得が顕著に高い特性値を有している。損傷要因分析ステップＳ２３では、損傷要因分析処理部６３が、このＳＮ比の利得が顕著に高い特性値を有している位置区間Δｚ１０，Δｚ１１，Δｚ１２，Δｚ１３を抽出し、この抽出された特性値が連続している損傷発生区間８８を、異常な状態となっており、損傷が発生している区間として特定する。そして、損傷要因分析ステップＳ２３では、損傷要因分析処理部６３が、異常な状態となっており、損傷が発生している区間として特定された損傷発生区間８８における損傷要因を、例えば、スキン３とストリンガ４との剥離部７であるという風に、特定する。さらに、損傷要因分析ステップＳ２３では、損傷要因分析処理部６３が、損傷発生区間８８を損傷が発生している区間として特定した区間であるという情報、及び、その要因が剥離部７であるという旨の情報を、損傷要因データ１１４とする。

　損傷情報表示ステップＳ２４は、まず、損傷要因分析処理部６３が、損傷情報表示処理部６４に、損傷要因データ１１４に基づく表示画面を作成させる。損傷情報表示ステップＳ２４は、次に、損傷情報表示処理部６４が、損傷要因データ１１４に基づく表示画面を作成し、損傷要因データ１１４に基づく表示画面を表示部６５に表示させるステップである。損傷情報表示ステップＳ２４では、損傷要因分析処理部６３が、第２リスク評価ステップＳ４のフローを終了させる。

　図２０は、図１８の損傷情報表示ステップＳ２４を説明する説明図である。損傷情報８９は、損傷情報表示ステップＳ２４で損傷情報表示処理部６４により作成され、表示部６５により表示される表示画面であり、図２０に示すように、剥離部７を含む図１０の箇所における外観の情報と、損傷が発生している区間として特定された損傷発生区間８８の情報と、を含む。損傷情報８９は、このため、損傷要因と、損傷が発生している区間とを一瞥するだけで容易に理解することを可能にする。

　図６のメンテナンス評価ステップＳ５は、第２制御部４４に含まれるメンテナンス評価部７０が、第２リスク評価部６０で用いた信号データセット１０６の時系列変化の挙動を示す時系列変化データ１１１に基づいて、機体２の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画等を評価するステップである。具体的には、メンテナンス評価ステップＳ５は、メンテナンス評価部７０が、第１リスク評価部５０における正常異常判断結果データ１０８、第２リスク評価部６０における損傷判断結果データ１１３、及び、その他の第１リスク評価部５０と第２リスク評価部６０とのリスクの評価の結果等に基づき、余寿命評価アルゴリズムを用いて、機体２の寿命を算出し、算出した機体２の寿命に対して所定の割合だけ近づく時期を修理の時期として算出し、算出した修理の時期に基づいてメンテナンスの計画を見積もるステップである。

　本発明の第１の実施形態のように、損傷の要因が剥離部７である場合、図１０及び図１２に示した剥離部７の長さＬｄは、時系列変化により長くなる場合がある。このような場合、剥離部７の長さＬｄにより、損傷の進行具合を算出することができ、機体２の寿命などを評価、算出することができる。

　航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、以上のような構成を有するので、第１リスク評価部５０が計測に基づく信号データセット１０６と基準となる基準データ１０５との相関関係に基づいて機体２の損傷の発生のリスクを評価するため、航空機１の機体２における接着構造の剥離及び剥離の進展等といった不可逆的な構造上の変化の可能性を適切に抽出することができる。また、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、第２リスク評価部６０が、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した信号データセット１０６の時系列変化の挙動に基づいて、機体２の損傷発生のリスクを評価するので、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した状態が、不可逆的な構造上の変化であるか否かを適切に診断することができる。また、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、メンテナンス評価部７０が、第２リスク評価部６０で用いた信号データセット１０６の時系列変化の挙動に基づいて、機体２の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するので、高い精度で機体２の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を見積もることができる。

　航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、制御部４０が、航空機１に設けられ、第１リスク評価部５０を含む第１制御部４２と、航空機１の外部に設けられ、第２リスク評価部６０と、メンテナンス評価部７０と、を含む第２制御部４４と、第１制御部４２と第２制御部４４との間で情報通信する情報通信部４６と、を有する。このため、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、第１リスク評価部５０による不可逆的な構造上の変化の可能性を、航空機１の飛行中にリアルタイムで抽出することができ、第１リスク評価部５０が損傷発生のリスクがあると評価した状態が不可逆的な構造上の変化であるか否かを、航空機１の運航の合間の時系列変化のデータの処理が可能な期間に診断することができるので、時間的に効率よく、航空機１の機体２における接着構造の剥離及び剥離の進展等を診断することができる。

　航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、計測器２０が、機体２の複数の位置及び複数の時間において計測データ１０１を計測し、機体２の位置及び時間における環境データ１０２を併せて計測し、計測データ１０１と環境データ１０２とを紐付けし、記憶部３０が、計測データ１０１が計測される機体２の複数の位置において、環境データ１０２と想定される環境ごとに設定された基準データ１０５を記憶しており、制御部４０が、環境データ１０２と紐付けされた状態で、計測データ１０１に基づいて、機体２の複数の位置及び複数の時間において信号データセット１０６を算出する。このため、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、環境データ１０２を合わせた状態で信号データセット１０６と基準データ１０５との相関関係を機体２の損傷の発生のリスクの評価に用いることができるので、航空機１の機体２における不可逆的な構造上の変化をより正確に診断することができる。

　航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、第１リスク評価部５０が、信号データセット１０６に基づいて健全性指標値を算出し、記憶部３０から取得した判断基準に規定される範囲を超えていないかどうかを評価する。このため、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、信号データセット１０６が正常からどの程度乖離しているかという指標である健全性指標値を用いて機体２の損傷の発生のリスクを評価するので、航空機１の機体２における不可逆的な構造上の変化の可能性を高い精度で抽出することができる。

　航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、さらに、第２リスク評価部６０が、健全性指標値の時系列変化において、判断基準に規定される期間以上、記憶部３０から取得した判断基準に規定される範囲を超えていないかどうかを評価する。このため、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、信号データセット１０６が正常からどの程度乖離しているかという指標である健全性指標値を用いて機体２の損傷の発生のリスクを評価するので、航空機１の機体２における不可逆的な構造上の変化を高い精度で診断することができる。

　航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、計測器２０が、機体２に張り巡らされた光ファイバ２２と、光ファイバ２２の歪みを計測することで光ファイバ２２が張り巡らされた機体２の歪みデータを計測する光ファイバ歪み計測器２４と、を含む。このため、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、機体２に張り巡らされた光ファイバ２２の各所で生じるブリルアン散乱光を利用して、ブリルアン光相関領域解析法を用いることで、高速で、高空間分解能を有する歪み分布を計測することができる。これにより、航空機の健全性診断装置１０及び航空機の健全性診断装置１０による航空機の健全性診断方法は、航空機１の機体２における不可逆的な構造上の変化を、高速かつ高空間分解能で、診断することができる。

　１　航空機
　２　機体
　３　スキン
　４　ストリンガ
　５　フレーム
　６　ロンジロン
　７　剥離部
　８　衝撃
　１０　航空機の健全性診断装置
　２０　計測器
　２２　光ファイバ
　２４　光ファイバ歪み計測器
　２６　環境計測器
　３０　記憶部
　３２　第１記憶部
　３４　第２記憶部
　４０　制御部
　４２　第１制御部
　４４　第２制御部
　４６　情報通信部
　５０　第１リスク評価部
　５１　特性値演算処理部
　５２　信号データセット作成処理部
　５３　健全性指標値演算処理部
　５４　信号データセット更新処理部
　５５　正常異常判断処理部
　５６　警告報知部
　６０　第２リスク評価部
　６１　時系列変化演算処理部
　６２　損傷判断処理部
　６３　損傷要因分析処理部
　６４　損傷情報表示処理部
　６５　表示部
　７０　メンテナンス評価部
　８１，８２　健全性指標値
　８４，８６　異常領域
　８８　損傷発生区間
　８９　損傷情報
　１０１　計測データ
　１０２　環境データ
　１０３　特性値データ
　１０４　仮信号データセット
　１０５，１０５ａ，１０５ｂ　基準データ
　１０６　信号データセット
　１０７　正常異常判断基準データ
　１０８　正常異常判断結果データ
　１０９　外乱データ
　１１１　時系列変化データ
　１１２　損傷判断基準データ
　１１３　損傷判断結果データ
　１１４　損傷要因データ

Claims (7)

1. 　航空機に設けられ、前記航空機に関する計測データを取得する計測器と、
   　前記計測データの診断基準となる基準データを記憶する記憶部と、
   　前記計測データ及び前記基準データに基づいて前記航空機の機体の構造健全性モニタリングを行う制御部と、
   　を備え、
   　前記制御部は、
   　前記計測データに基づいて算出される信号データと前記基準データとの相関関係に基づいて、前記機体の損傷発生のリスクを評価する第１リスク評価部と、
   　前記第１リスク評価部が損傷発生のリスクがあると評価した前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の損傷発生のリスクを評価する第２リスク評価部と、
   　前記第２リスク評価部で用いた前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するメンテナンス評価部と、
   　を有することを特徴とする航空機の健全性診断装置。
2. 　前記制御部は、
   　前記航空機に設けられ、前記第１リスク評価部を含む第１制御部と、
   　前記航空機の外部に設けられ、前記第２リスク評価部と、前記メンテナンス評価部と、を含む第２制御部と、
   　前記第１制御部と前記第２制御部との間で情報通信する情報通信部と、
   　を有することを特徴とする請求項１に記載の航空機の健全性診断装置。
3. 　前記計測器は、前記機体の複数の位置及び複数の時間において前記計測データを計測し、前記機体の前記位置及び前記時間における環境データを併せて計測し、前記計測データと前記環境データとを紐付けし、
   　前記記憶部は、前記計測データが計測される前記機体の複数の位置において、前記環境データと想定される環境ごとに設定された前記基準データを記憶しており、
   　前記制御部は、前記環境データと紐付けされた状態で、前記計測データに基づいて、前記機体の複数の位置及び複数の時間において前記信号データを算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の航空機の健全性診断装置。
4. 　前記第１リスク評価部は、前記信号データに基づいて健全性指標値を算出し、前記記憶部から取得した判断基準に規定される範囲を超えていないかどうかを評価することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の航空機の健全性診断装置。
5. 　前記第２リスク評価部は、前記健全性指標値の時系列変化において、前記判断基準に規定される期間以上、前記記憶部から取得した判断基準に規定される範囲を超えていないかどうかを評価することを特徴とする請求項４に記載の航空機の健全性診断装置。
6. 　前記計測器は、
   　前記機体に張り巡らされた光ファイバと、
   　前記光ファイバの歪みを計測することで前記光ファイバが張り巡らされた前記機体の歪みデータを計測する光ファイバ歪み計測器と、
   　を含むことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の航空機の健全性診断装置。
7. 　航空機に関する計測データを取得する計測データ取得ステップと、
   　前記計測データに基づいて算出される信号データと基準データとの相関関係に基づいて、前記航空機の機体の損傷発生のリスクを評価する第１リスク評価ステップと、
   　前記第１リスク評価ステップで損傷発生のリスクがあると評価した前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の損傷発生のリスクを評価する第２リスク評価ステップと、
   　前記第２リスク評価ステップで用いた前記信号データの時系列変化の挙動に基づいて、前記機体の寿命、修理の時期、及びメンテナンスの計画を評価するメンテナンス評価ステップと、
   　を有することを特徴とする航空機の健全性診断方法。

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