(57)【要約】【課題】原動機の作動状態を適切に判断することができる原動機の状態判断方法を提供する。【解決手段】原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得し、取得したデータの周波数解析を行い、周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行い、さらに特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして原動機の作動状態を出力とする機械学習を行い、機械学習の結果に基づいて原動機の作動状態の判断情報を導出する原動機の状態判断方法とする。【選択図】図１
2020165330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得し、取得した前記データの周波数解析を行い、前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行い、さらに前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行い、前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を導出することを特徴とする原動機の状態判断方法。
【請求項２】
前記周波数解析として、ウェーブレット変換を用いた解析を行うことを特徴とする請求項１に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項３】
前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師あり学習を用いてパターン認識を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ)を用いた学習を行うことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項４】
前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、ファジイ・シー・ミーンズ(ＦｕｚｚｙＣ-Ｍｅａｎｓ)法を用いてクラスタへの帰属度を求めて、前記サポートベクターマシン（ＳＶＭ)へ適用することを特徴とする請求項３に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項５】
前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師なし学習である自己組織化写像（ＳＯＭ）を用いることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項６】
前記作動状態の前記判断情報に基づいて、さらに前記原動機の前記作動を制御することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項７】
前記原動機は、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部であることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項８】
前記作動状態の前記判断情報として、前記内燃機関のノッキング状態の判断情報を導出することを特徴とする請求項６に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項９】
前記ノッキング状態の前記判断情報として、ノッキング指標を導出することを特徴とする請求項８に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項１０】
前記ノッキング状態の前記判断情報に基づいて、前記内燃機関の前記ノッキング状態を解消する制御を行うことを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の原動機の状態判断方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得させるデータ取得ステップと、
取得した前記データの周波数解析を行う周波数解析ステップと、
前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行う特異値分解ステップと、
前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行う機械学習ステップと、
前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を出力する出力ステップを実行させることを特徴とする原動機の状態判断プログラム。
【請求項１２】
前記周波数解析ステップにおける前記周波数解析として、ウェーブレット変換を用いた解析を行うことを特徴とする請求項１１に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１３】
前記機械学習ステップにおける前記機械学習として、前記特異値分解ステップの前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師あり学習を用いてパターン認識を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ)を用いた学習を行なうことを特徴とする請求項１１又は請求項１２に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１４】
前記特異値分解ステップにおいて、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、ファジイ・シー・ミーンズ(ＦｕｚｚｙＣ-Ｍｅａｎｓ)法を用いて、前記サポートベクターマシン（ＳＶＭ)へ適用するためのクラスタへの帰属度を求めることを特徴とする請求項１３に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１５】
前記機械学習ステップにおける前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師なし学習である自己組織化写像（ＳＯＭ）を用いた学習を行なうことを特徴とする請求項１１又は請求項１２に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１６】
前記出力ステップにおける前記作動状態の前記判断情報に基づいて、前記原動機の前記作動を制御する作動制御ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１１から請求項１５のいずれか１項に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１７】
前記原動機は、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部であることを特徴とする請求項１１から請求項１６のいずれか１項に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１８】
前記出力ステップにおいて、前記作動状態の前記判断情報として、前記内燃機関のノッキング状態の判断情報を出力することを特徴とする請求項１７に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項１９】
前記出力ステップにおいて、前記ノッキング状態の前記判断情報としてノッキング指標を導出して出力することを特徴とする請求項１８に記載の原動機の状態判断プログラム。
【請求項２０】
前記出力ステップにおける前記ノッキング状態の前記判断情報に基づいて、前記作動制御ステップで前記内燃機関及び／又は前記内燃機関に付随した可動部の前記作動を制御することを特徴とする請求項１８又は請求項１９に記載の原動機の状態判断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原動機の状態判断方法及び状態判断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスエンジン等の内燃機関では熱効率を向上させるためにノッキング発生に近い状態で運転されることが多い。図１４は、横軸を燃料空気比とし、縦軸を燃焼室内の平均有効圧力として、ノッキングが発生する状態、安定燃焼する状態及び失火する状態を示した状態図である。図１４において安定燃焼領域からノッキング発生領域へ入った境界領域付近では、燃焼室内における自然発火に伴って図１５に示すように圧力振動が生ずるおそれがある。このような圧力振動は、内燃機関の損傷の可能性を生じさせる。
【０００３】
そこで、内燃機関の燃焼室において生ずるノッキングを解析する技術が開示されている。例えば、燃焼エンジンの燃焼チャンバ内又は付近に配置されたノックセンサによって感知されたノイズ信号を事前調整して事前調整ノイズ信号を生成し、当該事前調整ノイズ信号に対してウェーブレット処理等を施して燃焼エンジンの燃焼チャンバにおけるピーク燃焼圧力の位置又は時間を判断する技術が開示されている（特許文献１）。
【０００４】
また、原信号に対して離散ウェーブレット変換を施し、２つのレベルのウェーブレット係数を算出して、当該ウェーブレット係数に基づいてノイズ除去の必要性を特定すると共に、ノイズ除去の必要がある場合に当該ウェーブレット係数のレベルを抑制し、抑制後のウェーブレット係数に基づいてノッキングの発生の有無を判定する技術が開示されている（特許文献２）。
【０００５】
また、エンジンのシリンダブロックの振動を検知するノックセンサにより検知された信号をクランク軸角度に対応させて記憶させると共に、当該信号を短い時間間隔に分割して当該時間間隔毎に周波数解析（ＦＦＴ）した結果に基づいてノッキングの発生の有無を判定する技術が開示されている（特許文献３）。
【０００６】
また、ノックセンサから出力される信号を周波数分析すると共に、１燃焼サイクル中に燃料が噴射される燃料噴射回数と周波数成分の補正量との対応付けに基づいてノッキングの発生の有無を判定する技術が開示されている（特許文献４）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１６−１６９７３５号公報
【特許文献２】特開２０１１−１８６７号公報
【特許文献３】特開２００５−１８８２９７号公報
【特許文献４】国際公開第ＷＯ２０１６／１２５６８７号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術では、内燃機関を含む原動機においてノッキング等の異常を早期かつ適切に検知する技術としては不十分であった。したがって、ノッキング等の異常を軽度のうちに検知してアラームを出したり、アラームに応じて対処を行ったりすることが困難であった。
【０００９】
本発明は、内燃機関を含む原動機においてノッキング等の異常を早期かつ適切に検知することを可能にする状態判断方法及び状態判断プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の請求項１に係る原動機の状態判断方法は、原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得し、取得した前記データの周波数解析を行い、前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行い、さらに前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行い、前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を導出することを特徴とする。
【００１１】
ここで、前記周波数解析として、ウェーブレット変換を用いた解析を行うことが好適である。
【００１２】
また、前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師あり学習を用いてパターン認識を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ)を用いた学習を行うことが好適である。
【００１３】
また、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、ファジイ・シー・ミーンズ(ＦｕｚｚｙＣ-Ｍｅａｎｓ)法を用いてクラスタへの帰属度を求めて、前記サポートベクターマシン（ＳＶＭ)へ適用することが好適である。
【００１４】
また、前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師なし学習である自己組織化写像（ＳＯＭ）を用いることが好適である。
【００１５】
また、前記作動状態の前記判断情報に基づいて、さらに前記原動機の前記作動を制御することが好適である。
【００１６】
また、前記原動機は、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部であることが好適である。
【００１７】
また、前記作動状態の前記判断情報として、前記内燃機関のノッキング状態の判断情報を導出することが好適である。
【００１８】
また、前記ノッキング状態の前記判断情報として、ノッキング指標を導出することが好適である。
【００１９】
また、前記ノッキング状態の前記判断情報に基づいて、前記内燃機関の前記ノッキング状態を解消する制御を行うことが好適である。
【００２０】
本発明の請求項１１に係る原動機の状態判断プログラムは、コンピュータに、原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得させるデータ取得ステップと、取得した前記データの周波数解析を行う周波数解析ステップと、前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行う特異値分解ステップと、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行う機械学習ステップと、前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を出力する出力ステップを実行させることを特徴とする。
【００２１】
ここで、前記周波数解析ステップにおける前記周波数解析として、ウェーブレット変換を用いた解析を行うことが好適である。
【００２２】
また、前記機械学習ステップにおける前記機械学習として、前記特異値分解ステップの前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師あり学習を用いてパターン認識を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ)を用いた学習を行なうことが好適である。
【００２３】
また、前記特異値分解ステップにおいて、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、ファジイ・シー・ミーンズ(ＦｕｚｚｙＣ-Ｍｅａｎｓ)法を用いて、前記サポートベクターマシン（ＳＶＭ)へ適用するためのクラスタへの帰属度を求めることが好適である。
【００２４】
また、前記機械学習ステップにおける前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師なし学習である自己組織化写像（ＳＯＭ）を用いた学習を行なうことが好適である。
【００２５】
また、前記出力ステップにおける前記作動状態の前記判断情報に基づいて、前記原動機の前記作動を制御する作動制御ステップをさらに備えたことが好適である。
【００２６】
また、前記原動機は、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部であることが好適である。
【００２７】
また、前記出力ステップにおいて、前記作動状態の前記判断情報として、前記内燃機関のノッキング状態の判断情報を出力することが好適である。
【００２８】
また、前記出力ステップにおいて、前記ノッキング状態の前記判断情報としてノッキング指標を導出して出力することが好適である。
【００２９】
また、前記出力ステップにおける前記ノッキング状態の前記判断情報に基づいて、前記作動制御ステップで前記内燃機関及び／又は前記内燃機関に付随した可動部の前記作動を制御することが好適である。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の請求項１に係る状態判断方法によれば、原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得し、取得した前記データの周波数解析を行い、前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行い、さらに前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行い、前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を導出することによって、原動機の作動状態を適切に判断することができる。
【００３１】
ここで、前記周波数解析として、ウェーブレット変換を用いた解析を行うことによって、原動機の作動状態に関する機械学習を適切に行うことができる。
【００３２】
また、前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師あり学習を用いてパターン認識を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ)を用いた学習を行うことによって、原動機の作動状態を複数のクラスタに分類するための機械学習を適切に行うことができる。
【００３３】
また、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、ファジイ・シー・ミーンズ(ＦｕｚｚｙＣ-Ｍｅａｎｓ)法を用いてクラスタへの帰属度を求めて、前記サポートベクターマシン（ＳＶＭ)へ適用することによって、原動機の作動状態を複数のクラスタに分類するための教師付き機械学習を適切に行うことができる。
【００３４】
また、前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師なし学習である自己組織化写像（ＳＯＭ）を用いることによって、原動機の作動状態を複数のクラスタに分類するための機械学習を適切に行うことができる。
【００３５】
また、前記作動状態の前記判断情報に基づいて、さらに前記原動機の前記作動を制御することによって、原動機の作動状態を適切に判断した判断結果に基づいて原動機を適切に制御することができる。
【００３６】
また、前記原動機は、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部であることによって、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部の作動状態を適切に判断した判断結果に基づいて内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部を適切に制御することができる。
【００３７】
また、前記作動状態の前記判断情報として、前記内燃機関のノッキング状態の判断情報を導出することによって、内燃機関のノッキング状態を適切に判断することができる。
【００３８】
また、前記ノッキング状態の前記判断情報として、ノッキング指標を導出することによって、内燃機関のノッキング状態を示す判断結果をノッキング指標として得ることができる。
【００３９】
また、前記ノッキング状態の前記判断情報に基づいて、前記内燃機関の前記ノッキング状態を解消する制御を行うことによって、内燃機関のノッキング状態を適切に判断した判断結果に基づいて内燃機関を適切に制御することができる。
【００４０】
本発明の請求項１１に係る原動機の状態判断プログラムによれば、コンピュータに、原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得させるデータ取得ステップと、取得した前記データの周波数解析を行う周波数解析ステップと、前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行う特異値分解ステップと、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行う機械学習ステップと、前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を出力する出力ステップを実行させることによって、原動機の作動状態を適切に判断することができる。
【００４１】
ここで、前記周波数解析ステップにおける前記周波数解析として、ウェーブレット変換を用いた解析を行うことによって、原動機の作動状態に関する機械学習を適切に行うことができる。
【００４２】
また、前記機械学習ステップにおける前記機械学習として、前記特異値分解ステップの前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師あり学習を用いてパターン認識を行うサポートベクターマシン（ＳＶＭ)を用いた学習を行なうことによって、原動機の作動状態を複数のクラスタに分類するための機械学習を適切に行うことができる。
【００４３】
また、前記特異値分解ステップにおいて、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、ファジイ・シー・ミーンズ(ＦｕｚｚｙＣ-Ｍｅａｎｓ)法を用いて、前記サポートベクターマシン（ＳＶＭ)へ適用するためのクラスタへの帰属度を求めることによって、原動機の作動状態を複数のクラスタに分類するための教師付き機械学習を適切に行うことができる。
【００４４】
また、前記機械学習ステップにおける前記機械学習として、前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間に対して、教師なし学習である自己組織化写像（ＳＯＭ）を用いた学習を行なうことによって、原動機の作動状態を複数のクラスタに分類するための機械学習を適切に行うことができる。
【００４５】
また、前記出力ステップにおける前記作動状態の前記判断情報に基づいて、前記原動機の前記作動を制御する作動制御ステップをさらに備えたことによって、原動機の作動状態を適切に判断した判断結果に基づいて原動機を適切に制御することができる。
【００４６】
また、前記原動機は、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部であることによって、内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部の作動状態を適切に判断した判断結果に基づいて内燃機関及び／又は内燃機関に付随した可動部を適切に制御することができる。
【００４７】
また、前記出力ステップにおいて、前記作動状態の前記判断情報として、前記内燃機関のノッキング状態の判断情報を出力することによって、内燃機関のノッキング状態を適切に判断することができる。
【００４８】
また、前記出力ステップにおいて、前記ノッキング状態の前記判断情報としてノッキング指標を導出して出力することによって、内燃機関のノッキング状態を示す判断結果をノッキング指標として得ることができる。
【００４９】
また、前記出力ステップにおける前記ノッキング状態の前記判断情報に基づいて、前記作動制御ステップで前記内燃機関及び／又は前記内燃機関に付随した可動部の前記作動を制御することによって、内燃機関のノッキング状態を適切に判断した判断結果に基づいて内燃機関を適切に制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態における状態判断装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における状態判断装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における機械学習処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態における学習用データの例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるウェーブレット変換及び特異値分解処理を施した学習用データの例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における変換特異値分解処理を施した学習用データの例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態において学習用データから抽出された特異値（特徴量）の例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態における学習用データに対する特徴量空間の例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態においてファジィ・シー・ミーンズ法を適用してクラスタへの帰属度を求めた例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態におけるサポートベクターマシンによる機械学習の結果を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態における自己組織化写像による機械学習の結果を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態における作動状態の判断処理を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態における内燃機関のノッキング発生に対する判断結果の例を示す図である。
【図１４】内燃機関の運転状態を示す状態図である。
【図１５】内燃機関の燃焼室内の圧力の時間変化（クランク軸角度変化）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
［基本構成］
本発明の実施の形態における原動機の状態判断装置１００は、図１に示すように、学習用データ取得手段１０、周波数解析手段１２、特異値分解手段１４、機械学習手段１６、判断対象データ取得手段１８及び判断予測手段２０を含んで構成される。
【００５２】
状態判断装置１００は、原動機(図示せず)の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つのデータを取得することによって、当該データに基づいて原動機の作動状態を判断する処理を行う。
【００５３】
本実施の形態において、原動機とは、自然界に存在するエネルギーを機械動力に変換する機械や変換したエネルギーを利用する機械全般を意味する。例えば、原動機は、熱機関、流体機械、電動機等、又はそれらに付随する軸受やプロペラ等の可動部を含むものである。
【００５４】
状態判断装置１００は、図２に示すように、処理部３０、記憶部３２、入力部３４、出力部３６及び通信部３８を含んで構成されるコンピュータによって実現することができる。
【００５５】
処理部３０は、ＣＰＵ等を含んで構成され、状態判断装置１００における処理を統合的に行う。処理部３０は、記憶部３２に記憶されている状態判断プログラムを実行することにより、本実施の形態における状態判断方法を実現することを可能にする。すなわち、コンピュータを学習用データ取得手段１０、周波数解析手段１２、特異値分解手段１４、機械学習手段１６、判断対象データ取得手段１８及び判断予測手段２０として機能させる。記憶部３２は、状態判断装置１００における状態判断処理において用いられる状態判断プログラムや機械学習に用いられる学習用データや状態判断する対象となる判断対象データ等の処理に用いられる情報を記憶する。記憶部３２は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク等で構成することができる。入力部３４は、状態判断装置１００に対して情報を入力するための手段を含む。入力部３４は、例えば、キーボードやマウス等を含んで構成される。出力部３６は、状態判断装置１００で処理された情報を表示させる手段を含む。出力部３６は、例えば、ディスプレイとすることができる。通信部３８は、外部の装置との情報交換を行うためのインターフェースを含んで構成される。通信部３８は、例えば、インターネット等の情報通信網や専用回線に接続されることによって外部の装置との通信を可能にする。なお、状態判断装置１００として、処理部３０を除く組み合わせは、この構成に限定されない。
【００５６】
［機械学習処理］
以下、図３のフローチャートを参照して、状態判断装置１００における原動機の作動状態に関する機械学習処理について説明する。状態判断装置１００は、記憶部３２に記憶されている状態判断プログラムを実行することによって以下の機械学習処理を行う。
【００５７】
ステップＳ１０では、原動機の作動状態に関する機械学習を行うための学習用データの取得処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は学習用データ取得手段１０として機能する。処理部３０は、入力部３４又は通信部３８を介して、機械学習を行うためのデータを取得する。例えば、解析対象である原動機や周辺に設けられたセンサによって原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つの時間的な変化を示す時系列データを取得する。取得されたデータは、記憶部３２に記憶される。
【００５８】
図４は、学習用データの一例として、内燃機関のクランク軸角度に対する燃焼室内の圧力変化を示す。ただし、学習用データは、これに限定されるものではなく、原動機の作動に伴って発生する音響データや振動データとしてもよい。
【００５９】
ステップＳ１２では、学習用データに対して周波数解析処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は周波数解析手段１２として機能する。処理部３０は、ステップＳ１０において取得された時系列データを周波数空間における周波数データに変換する周波数解析処理を施す。周波数解析処理としては、例えば、ウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を適用することが好適である。ウェーブレット変換は、周波数解析の手法の一つであり、基底関数としてウェーブレット関数を用いた周波数解析である。基本的には、小さい波（ウェーブレット）を拡大縮小及び平行移動して足し合わせることで、与えられた学習用データの波形を表現するものである。ウェーブレット変換では、基底関数の拡大縮小を行うので、広い周波数領域の解析が可能である。
【００６０】
ステップＳ１４では、学習用データに対して特異値分解処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は特異値分解手段１４の一部として機能する。処理部３０は、ステップＳ１２において周波数解析された学習用データに対して特異値分解処理（ＳＶＤ：Ｓｉｎｇｕｌａｒ  Ｖａｌｕｅ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を施す。特異値分解とは、線形代数学において複素数又は実数を成分とする行列に対する行列分解の手法である。なお、特異値分解（ＳＶＤ）は、行列の特異値分解の際に特異値をより強調する変換特異値分解（ＴＳＶＤ）であることが好適である。
【００６１】
図５は、ウェーブレット変換及び特異値分解処理された学習用データの一例を示す。また、図６は、図５に示した学習用データの空間変換を行う変換特異値分解処理（ＴＳＶＤ：Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ  ＳＶＤ）された学習用データの一例を示す。
【００６２】
ステップＳ１６では、特異値分解処理された学習用データから特徴量の抽出処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は特異値分解手段１４の一部として機能する。特異値分解処理された学習用データにおいて所定の基準値以上の信号エネルギーを有する状態を学習用データの特徴を示す特徴量として抽出する。
【００６３】
図７は、図６に示した学習用データの例から抽出された特徴量の例を示す。図７において、σｉ（チルト）は信号エネルギー、ｔｉ（バー）はクランク軸角度（時間）、ｆｉ（バー）は周波数、ｔｉ（ハット）はクランク軸角度幅（時間スパン）を示している。図７では、信号エネルギーに対する基準値を０．６５として、０．６５以上のエネルギーを有する５つの状態が特徴量として抽出された例を示している。
【００６４】
機械学習には様々な学習用データに対する特徴量の抽出が必要であるので、必要に応じてステップＳ１０からステップＳ１６までの処理を繰り返すことが好適である。図８は、多くの学習用データから抽出された特徴量を特徴量空間にプロットした例を示す。図８に示す例では、原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つの学習用データから抽出された特徴量がクランク軸角度及び周波数で表される特徴量空間において２つのクラスタ（分類群）に分かれている。
【００６５】
ステップＳ１８では、特異値分解によって得られた学習用データの特徴量を入力データとして原動機の作動状態に判断するための機械学習が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は機械学習手段１６として機能する。機械学習は、原動機の作動状態を複数の状態のいずれかに分類するためのクラスタ分類が可能なものであれば特に限定されるものではないが、例えばサポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、自己組織化写像（ＳＯＭ：Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐｓ）等から選択して適用することができる。
【００６６】
機械学習としてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を適用する場合、学習に使用する入力データとなる特徴量に対して予めクラスタ（分類群）への帰属度を求めて特徴量とクラスタへの帰属度を関連付けて教師あり学習用データとして使用する。例えば、ファジィ・シー・ミーンズ法（ＦｕｚｚｙＣ−Ｍｅａｎｓ）を特異値分解で得られた特徴量空間に適用することによって特徴量に対してクラスタへの帰属度を求めることができる。
【００６７】
図９は、図８に示した特徴量空間に対してファジィ・シー・ミーンズ法（ＦｕｚｚｙＣ−Ｍｅａｎｓ）を適用して各特徴量に対してクラスタへの帰属度を求めた例を示す。図９における等高線は、特徴量の各々に対して求められたクラスタ１（Ｃｌｕｓｔｅｒ１）とクラスタ２（Ｃｌｕｓｔｅｒ２）への帰属度を示している。
【００６８】
このようにして得られたクラスタへの帰属度を教師データとして特異値分解で得られた特徴量と組み合わせて教師あり学習用データとしてサポートベクターマシンを適用する。サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用してクラスのパターン識別器を構成する。具体的には、教師あり学習用データに基づいて各特徴量との距離が最大となるマージン最大化超平面を求めるという基準（超平面分離定理）で線形入力素子のパラメータを学習する。これによって、図１０に示すように、入力データをクラスタ１とクラスタ２とにクラスタ化する識別器（本実施の形態では判断予測手段２０）を得ることができる。
【００６９】
また、機械学習として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）に代えて自己組織化写像（ＳＯＭ）を適用してもよい。機械学習として自己組織化写像（ＳＯＭ）を適用する場合、特異値分解で得られた特徴量空間からなる教師なし学習用データを入力データとして機械学習を行う。自己組織化写像は、ニューラルネットワークの一種であり、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像して入力データをクラスタ１とクラスタ２とにクラスタ化する識別器（本実施の形態では判断予測手段２０）を得ることができる。図１１は、図８に示した特徴量空間に対して自己組織化写像を適用した場合の学習結果の例を示す。図１１に示すように、自己組織化写像を適用することによって、入力データを複数のクラスタにクラスタ化する識別器（本実施の形態では判断予測手段２０）を得ることができる。
【００７０】
以上のように、状態判断装置１００は、機械学習処理によって原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つを学習用データとして、当該データに基づいて原動機の作動状態を複数のクラスタ（分類群）のいずれかに属するかを判断する識別器（判断予測手段２０）を生成する。
【００７１】
［作動状態の判断処理］
以下、図１２のフローチャートを参照して、機械学習処理によって得られた識別器（判断予測手段２０）を用いて入力データから原動機の作動状態を判断する処理について説明する。状態判断装置１００は、記憶部３２に記憶されている状態判断プログラムを実行することによって以下の作動状態の判断処理を行う。
【００７２】
ステップＳ２０では、作動状態を判断する対象となる原動機の作動状態を示す入力データの取得処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は判断対象データ取得手段１８として機能する。処理部３０は、入力部３４又は通信部３８を介して、原動機の作動状態を示す判断対象データを取得する。例えば、原動機に設けられたセンサによって原動機の作動に伴って発生する音、振動、圧力変動の少なくとも１つの時間的な変化を示す時系列データを取得する。取得されたデータは、記憶部３２に記憶される。当該処理によって得られる判断対象データは、図４に示した学習用データと同様のデータとなる。
【００７３】
ステップＳ２２では、判断対象データに対して周波数解析処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は周波数解析手段１２として機能する。当該処理は、上記ステップＳ１２と同様の処理であるので説明を省略する。
【００７４】
ステップＳ２４では、判断対象データに対して特異値分解処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は特異値分解手段１４の一部として機能する。当該処理は、上記ステップＳ１４と同様の処理であるので説明を省略する。
【００７５】
ステップＳ２６では、特異値分解処理された判断対象データから特徴量の抽出処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は特異値分解手段１４の一部として機能する。当該処理は、上記ステップＳ１６と同様の処理であるので説明を省略する。
【００７６】
ステップＳ２８では、特異値分解によって得られた判断対象データの特徴量を入力データとして原動機の作動状態を判断する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、状態判断装置１００は判断予測手段２０として機能する。このとき、上記ステップＳ１８における機械学習によって得られた識別器（判断予測手段２０）に判断対象データの特徴量を入力することによって原動機の作動状態を判断した結果を示す判断結果が出力される。
【００７７】
判断予測手段２０から出力された判断結果は、原動機の作動を制御するために利用することができる。例えば、原動機の作動状態に異常が発生しているという判断結果が得られた場合、原動機の作動条件を調整して異常が解消されるように制御してもよい。また、原動機の作動状態に異常が発生しているという判断結果が得られた場合、出力部３６又は通信部３８を用いてアラームを出力し、アラームに応じて原動機をメンテナンスするようにしてもよい。作動状態を常時表示し、異常時は表示方法を変えるなどの方法を採ってもよい。
【００７８】
図１３は、内燃機関のクランク軸角度に対する燃焼室内の圧力変化を学習用データとして機械学習させた識別器（判断予測手段２０）に当該内燃機関のクランク軸角度に対する燃焼室内の圧力変化を判断対象データとして入力させてノッキング発生の有無を判断させた結果を示す。図１３では、横軸は判断対象データを取得して判断を行った判断回数（Ａｎａｌｙｓｅｄ  Ｉｎｓｔａｎｃｅ：１プロットが１０燃焼サイクルを示す）、縦軸はノッキングが発生していないことを示す指数（Ｎｏｎ−ｋｎｏｃｋｉｎｇ  Ｉｎｄｅｘ）及びノッキングが発生していることを示す指数（Ｋｎｏｃｋｉｎｇ  Ｉｎｄｅｘ）を示している。図１３では、燃焼サイクル数が増加することによって、判断回数が５００を超える辺りからノッキング発生を示す判断結果が出力されている。
【００７９】
状態判断装置１００では、当該ノッキング発生を示す判断結果に基づいて内燃機関のノッキングを解消する制御を行うようにしてもよい。例えば、ノッキングが発生していることを示す指数に応じて、内燃機関の燃料空気比を調整してノッキングが発生しないように制御すればよい。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、原動機の作動状態を判断するために利用することができる。特に、ガスエンジンは熱効率を上げるためにノッキング発生に近い状態で運転されることが多く、負荷変動を起こし易い船舶で用いられるガスエンジンに利用することが有効である。硫黄成分規制によってディーゼル機関では船舶燃料として適合重油を使うが、低負荷状態においてノッキングを起こし易いのでディーゼル油に換える必要がある。そこで、本発明をディーゼル機関のノッキング発生の判断に利用することで燃料の切り替えを適切に制御することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１０  学習用データ取得手段、１２  周波数解析手段、１４  特異値分解手段、１６  機械学習手段、１８  判断対象データ取得手段、２０  判断予測手段、３０  処理部、３２  記憶部、３４  入力部、３６  出力部、３８  通信部、１００  状態判断装置。
【図１】
2020165330.tif 000003
【図２】
2020165330.tif 000004
【図３】
2020165330.tif 000005
【図４】
2020165330.tif 000006
【図５】
2020165330.tif 000007
【図６】
2020165330.tif 000008
【図７】
2020165330.tif 000009
【図８】
2020165330.tif 000010
【図９】
2020165330.tif 000011
【図１０】
2020165330.tif 000012
【図１１】
2020165330.tif 000013
【図１２】
2020165330.tif 000014
【図１３】
2020165330.tif 000015
【図１４】
2020165330.tif 000016
【図１５】
2020165330.tif 000017