(57)【要約】      （修正有）【課題】残差故障パターン認識を用いたセンサ故障の検出及び特定のためのシステム、方法、及び、装置を提供する。【解決手段】、ビークル１１０におけるセンサ故障検出及び特定のための方法は、前記ビークルに設けられたセンサ（１２０，１３０，１４０）を用いてデータを検出することを含む。前記方法は、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成することをさらに含む。また、前記方法は、データのタイプ毎に、前記投票値の少なくともいくつかを用いて推定値を生成することを含む。さらに、前記方法は、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成することを含む。さらに、前記方法は、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークルにおける少なくとも１つのセンサに生じている故障を検出及び特定することを含む。【選択図】図１Ｂ
2020114727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定のための方法であって、
前記ビークルに設けられたセンサを用いてデータを検出し、その際、前記データは、ｍ個のタイプのデータを含み、ｍは、２よりも大きい整数であり、
少なくとも１つのプロセッサにより、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成し、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、データのタイプ毎に、ｎ個の投票値を用いて、ｍ個の推定値を生成し、ｎは、ｍから１を減算した値に等しく、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成し、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークルにおける前記センサのうちの少なくとも１つに生じている故障を検出及び特定する、方法。
【請求項２】
前記データは、測定データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記センサは、ピトー管、ピトー静圧管、静圧ポート、静圧管、迎角（ＡＯＡ）、レゾルバ、又は、加速度計のうちの少なくとも２つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記データのタイプは、全圧、静圧、迎角（ＡＯＡ）、又は、加速度のうちの少なくとも３つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ビークルは、空中ビークル、地上ビークル、又は、海上ビークルのうちの１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記空中ビークルは、航空機、無人航空機（ＵＡＶ）、又は、ヘリコプターのうちの１つである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記データの少なくとも一部から既知の破損影響を除去することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記既知の破損影響は、前記少なくとも１つのプロセッサが、動圧、マッハ数、迎角（ＡＯＡ）、フラップ位置、ギア位置、過剰推力、又は、地面効果の項のうちの少なくとも１つを用いることにより除去される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの統計フィルタを用いて前記推定値を生成する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの統計フィルタは、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、どのタイプのデータが誤っているか、又は、どのタイプのセンサが故障しているかを示すアラート信号を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は、前記アラート信号に含まれる情報に基づいて、視覚アラート、又は、音声アラートのうちの少なくとも一方を生成することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定のためのシステムであって、
センサと、少なくとも１つのプロセッサと、を含み、
前記センサは、前記ビークルに設けられるとともに、データを検出し、前記データは、ｍ個のタイプのデータを含み、ｍは、２よりも大きい整数であり、
前記少なくとも１つのプロセッサは、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成し、データのタイプ毎に、ｎ個の投票値を用いて、ｍ個の推定値を生成し、ｎは、ｍから１を減算した値に等しく、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成し、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークルにおける前記センサのうちの少なくとも１つに生じている故障を検出及び特定する、システム。
【請求項１５】
前記センサは、ピトー管、ピトー静圧管、静圧ポート、静圧管、迎角（ＡＯＡ）、レゾルバ、又は、加速度計のうちの少なくとも２つを含む、請求項１４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、センサ故障の検出及び特定に関する。具体的には、本開示は、残差故障パターン(residual failure pattern)認識を用いたセンサ故障の検出及び特定に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、航空機のピトー管（pitot tubes）は、着氷による閉塞、水分の大量吸入、火山灰による閉塞などにより、測定誤差が生じ易い。航空機に設けられた複数のピトー管の多数が同時に塞がれると、共通モード空圧事象（common mode pneumatic event: CMPE）が発生する。ＣＭＰＥが発生すると、コックピットのディスプレイに表示される対気速度に誤りが生じる。さらに、航空機の飛行制御システムにおいて、ある一定の時間枠に対気速度の誤差が生じると、航空機が最適な飛行経路からずれる可能性もある。
【０００３】
上述した点から、航空機のセンサ測定誤差（例えば、対気速度、迎角、加速度など）に関するセンサ故障の検出及び特定技術の改善が求められる。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、残差故障パターンを用いたセンサ故障の検出及び特定のための方法、システム、及び、装置に関する。１つ以上の実施形態においては、ビークルにおけるセンサ故障検出及び特定のための方法は、前記ビークルに設けられたセンサを用いてデータを検出することを含む。１つ以上の実施形態において、前記データは、ｍ個のタイプのデータを含む。１つ以上の実施形態においては、ｍは２よりも大きい整数である。前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成することをさらに含む。また、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、データのタイプ毎に、前記投票値の少なくともいくつかを用いて推定値を生成することを含む。いくつかの実施形態においては、ｎ個の投票値を用いてｍ個の推定値を生成し、ｎは、ｍから１を減算した値に等しい。さらに、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成することを含む。さらに、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークルにおける少なくとも１つのセンサに生じている故障を検出及び特定することを含む。
【０００５】
１つ以上の実施形態において、前記データは、測定データを含む。少なくとも１つの実施形態において、前記センサは、ピトー管、ピトー静圧管、静圧ポート、静圧管、迎角（ＡＯＡ）、レゾルバ、又は、加速度計のうちの少なくとも２つを含む。いくつかの実施形態において、前記データのタイプは、全圧、静圧、迎角（ＡＯＡ）、又は、加速度のうちの少なくとも３つを含む。
【０００６】
少なくとも１つの実施形態において、前記ビークルは、空中ビークル、地上ビークル、又は、海上ビークルである。いくつかの実施形態において、前記空中ビークルは、航空機、無人航空機（ＵＡＶ）、又は、ヘリコプターである。
【０００７】
１つ以上の実施形態において、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、前記データの少なくとも一部から既知の破損影響を除去することをさらに含む。いくつかの実施形態において、前記既知の破損影響は、少なくとも１つのプロセッサが、動圧、マッハ数、迎角（ＡＯＡ）、フラップ位置、ギア位置、過剰推力、及び／又は、地面効果に関する項目を用いることにより除去される。
【０００８】
少なくとも１つの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの統計フィルタを用いて前記推定値を生成する。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの統計フィルタは、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）である。
【０００９】
１つ以上の実施形態において、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、どのタイプのデータが誤っているか、及び／又は、どのタイプのセンサが故障しているかを示すアラート信号を生成することをさらに含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、前記アラート信号に含まれる情報に基づいて、視覚アラート、及び／又は、音声アラートのうちの少なくとも一方を生成することをさらに含む。
【００１０】
少なくとも１つの実施形態において、前記方法は、少なくとも１つのプロセッサにより、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成することをさらに含む。
【００１１】
少なくとも１つの実施形態においては、ビークルにおけるセンサ故障検出及び特定のためのシステムは、データを検出するために前記ビークルに設けられたセンサを含む。１つ以上の実施形態において、前記データは、ｍ個のタイプのデータを含む。いくつかの実施形態においては、ｍは２よりも大きい整数である。前記システムは、少なくとも１つのプロセッサをさらに含み、当該プロセッサは、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成し、データのタイプ毎に、ｎ個の投票値を用いて、ｍ個の推定値を生成し、ｎは、ｍから１を減算した値に等しく、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成し、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークルにおける前記センサのうちの少なくとも１つに生じている故障を検出及び特定するように構成されている。
【００１２】
１つ以上の実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、前記データの少なくとも一部から既知の破損影響を除去するように構成されている。少なくとも１つの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、少なくとも１つの統計フィルタを用いて前記推定値を生成するように構成されている。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの統計フィルタは、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）である。１つ以上の実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、どのタイプのデータが誤っているか、又は、どのタイプのセンサが故障しているかを示すアラート信号を生成するように構成されている。
【００１３】
少なくとも１つの実施形態において、前記システムは、前記アラート信号に含まれる情報に基づいて、視覚アラートを生成する少なくとも１つの表示ライト、前記アラート信号に含まれる前記情報に基づいて、視覚表示アラートを表示する少なくとも１つのディスプレイ、及び／又は、前記アラート信号に含まれる前記情報に基づいて、音声アラートを生成する少なくとも１つのスピーカ、をさらに含む。
【００１４】
１つ以上の実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成するように構成されている。
【００１５】
上述した特徴、機能、及び利点は、本開示の様々な実施形態において個別に達成可能であり、また、さらに他の実施形態と組み合わせることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
本開示のこれら及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の記載、添付の特許請求の範囲、及び、添付の図面によって、より理解されるであろう。
【００１７】
【図１Ａ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムを適用可能なビークル（例えば、航空機）を示す図であり、このビークルは、様々なタイプのセンサを含むことが示されている。
【図１Ｂ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムを適用可能なビークル（例えば、航空機）を示す図であり、このビークルは、アラートを生成するために用いられる複数のユニットを含むことが示されている。
【図２Ａ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムの複数のセンサのうちの１つに対して使用可能な、例示的なピトー管を示す図である。
【図２Ｂ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムの複数のセンサのうちの１つに対して使用可能な、例示的な静圧管を示す図である。
【図２Ｃ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムの複数のセンサのうちの１つに対して使用可能な、例示的なピトー静圧管を示す図である。
【図３】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムを示すブロック図である。
【図４】本開示の少なくとも１つの実施形態による、図３の合成エアデータ・共通モードモニタ（ＣＭＭ）の機能の詳細を示すブロック図である。
【図５】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって利用される推定値を生成するための数式を示す図である。
【図６Ａ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、４つの異なるタイプのセンサデータについて、検出データ（すなわち、測定データ）、及び、これらに対応する実際の値（すなわち、真値）を示す例示的なグラフであって、これらの検出データの何れにも誤りがない場合のグラフである。
【図６Ｂ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって生成される推定値（すなわち、合成値）を示す例示的なグラフであって、これらの検出データの何れにも誤りがない場合のグラフである。
【図７Ａ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、４つの異なるタイプのセンサデータについて、検出データ（すなわち、測定データ）、及び、これらに対応する実際の値（すなわち、真値）を示す例示的なグラフであって、複数のタイプの検出データのうちの１つ（すなわち、全圧（ＰT））が誤っている場合のグラフである。
【図７Ｂ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって生成される推定値（すなわち、合成値）を示す例示的なグラフであって、複数のタイプの検出データのうちの１つ（すなわち、全圧（ＰT））が誤っている場合のグラフである。
【図８】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって利用される故障検出ロジックのための数式を示す図である。
【図９】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによる残差の生成方法を示す図である。
【図１０】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって用いられる残差の例示的な予想パターンを示すチャートである。
【図１１Ａ−１１Ｂ】本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示の方法を示すフローチャートを構成する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本開示の方法及び装置は、残差故障パターン認識を用いたセンサ故障の検出及び特定のための動作システムを提供する。１つ以上の実施形態において、本開示のシステムは、ビークル（例えば、航空機）における故障したセンサ（例えば、ピトー管、静圧ポート、ＡＯＡレゾルバ（AOA resolvers）、及び、加速度計）によって作成される誤ったセンサ測定データ（例えば、全圧、静圧、迎角（ＡＯＡ）、及び、加速度）を検出することにより、センサ故障の検出及び特定を行うことができる。
【００１９】
具体的には、本開示のシステムは、統計フィルタ（例えば、拡張カルマンフィルタ（extended Kalman filter: EKF））アーキテクチャを用いることにより、マルチセンサ故障検出及び特定を行う。具体的には、統計フィルタ（例えば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ））のアレイを用いて、センサの健全性を監視するための様々な合成パラメータ（例えば、推定値）を算出する。さらに、上記システムは、リアルタイムで、ビークルにおいてどのタイプのセンサ（例えば、ピトー管、静圧ポート、ＡＯＡレゾルバ、又は、加速計）に故障が生じたかを特定するために、残差特性（例えば、残差（residuals））のパターンを利用する。
【００２０】
本開示のシステムは、複数の利点を有する。第１に、上記システムは、統計フィルタ（例えば、ＥＫＦ）の合成全圧（ＰT）及び静圧（ＰS）を用いることにより、全圧（ＰT）及び静圧（ＰS）のセンサ測定値を直接監視することができる。第２に、上記システムは、タイムリーなセンサ故障検出を行うことにより、航空機の飛行制御システムが、パイロットに対して、システム内で生じた故障についての正確且つ信頼性の高いフライトデッキ内エンジン計器・乗員警告システム（engine-indicating and crew-alert system: EICAS）の警告メッセージを送ることができ、パイロットが強引な航空機の操縦を行わないようにすることができる。そして、第３に、上記システムは、正確なセンサ故障特定を行うことによって、航空機の飛行制御システムが、誤った測定値の代わりに合成値を使用して動作を継続できるようにすることができる。
【００２１】
以下の記載においては、システムをより綿密に説明するために、多くの詳細事項を提示している。しかしながら、当業者であれば分かるように、本開示のシステムは、これらの詳細事項がなくても実施可能である。また他の例においては、周知の構成要素について述べることでかえってシステムの内容が不明瞭になるのを防ぐため、そのような構成要素は詳細に説明していない。
【００２２】
本開示の実施形態は、機能的及び／又は論理的なコンポーネント、並びに、様々な処理ステップに関連させて説明することができる。なお、このようなコンポーネントは、特定の機能を行うように構成された任意の数のハードウェア、ソフトウェア、及び／又は、ファームウェアのコンポーネントによって実現することができる。例えば、本開示の実施形態は、様々な集積回路コンポーネント（例えば、記憶素子、デジタル信号処理素子、論理素子、ルックアップテーブル等）を用いる場合があり、これらは、１つ以上のプロセッサ、マイクロプロセッサ、又は、他の制御装置の制御下で様々な機能を実行することができる。さらに、当業者であれば分かるように、本開示の実施形態は、他のコンポーネントと連携させて実現することが可能であり、本明細書で説明するシステムは、本開示の例示的な実施形態にすぎない。
【００２３】
簡潔にするために、センサに関する従来技術及びコンポーネント、並びに、システムの他の機能的側面（及び、システムの個々の動作コンポーネント）については、本明細書において詳しく説明していない場合もある。さらに、本明細書に含まれる様々な図面に示す接続線は、様々な要素間の機能的な関係及び／又は物理的な接続の例を示している。なお、本開示の１つ以上の実施形態において、代替又は追加の機能的関係又は物理的接続が、数多く存在しうる。
【００２４】
様々な実施形態において、センサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムは、航空機で使用される。なお、センサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムは、本明細書で開示される航空機以外のビークルで用いることも可能である。したがって、以下の説明は、航空機に関連しているが、一般性を損なうものではない。
【００２５】
図１Ａは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムを適用可能なビークル（例えば、航空機）１１０を示すダイアグラム１００であり、このビークル１１０は、様々なタイプのセンサを含むことが示されている。同図において、ビークル１１０は、航空機である。しかしながら、他の実施形態においては、本開示のシステムのビークル１１０として、様々なタイプのビークルを用いることができる。１つ以上の実施形態において、本開示のシステムは、ビークル１１０として、空中ビークル、地上ビークル、又は、海上ビークルを用いることができる。１つ以上の実施形態において、ビークル１１０として使用可能な様々なタイプの空中ビークルには、限定するものではないが、（図１Ａに示すような）航空機、無人航空機（ＵＡＶ）、又は、ヘリコプターなどが含まれる。
【００２６】
また同図には、ビークル１１０が複数の異なるタイプのセンサを含むことが示されている。これらのセンサは、ピトー管１２０と、静圧ポート１３０と、ＡＯＡレゾルバ１４０と、加速度計１５０とを含む。なお、ピトー管１２０、静圧ポート１３０、及び、ＡＯＡレゾルバ１４０は、ビークル（例えば、航空機）１１０の表面に配置され、加速度計１５０は、ビークル（例えば、航空機）１１０の内側に配置されている。これらのセンサは、複数の異なるタイプの測定データを検出する。例えば、ピトー管１２０は、全圧（ＰT）を検出し、静圧ポート１３０は、静圧（ＰS）を検出し、ＡＯＡレゾルバ１４０は、ＡＯＡ（α）を検出し、加速度計１５０は、加速度（ＡN）を検出する。
【００２７】
なお、１つ以上の実施形態において、ビークル１１０は、図示したセンサよりも多い数、又は、少ない数のセンサを含みうる。例えば、ビークル１１０は、３つのピトー管１２０を含むことが示されている。他の実施形態において、ビークル１１０は、図１Ａに示すような３つのピトー管１２０よりも多い数、又は、少ない数のピトー管１２０を含みうる。
【００２８】
また、ビークル１１０は、図示したセンサとは異なるタイプのセンサを含みうる。したがって、図１Ａに示すセンサのタイプは、本開示のシステムによって使用されうるセンサのタイプの一例にすぎない。したがって、異なるタイプのセンサを用いる場合には、異なるタイプのセンサ測定データが検出されることになる。本開示のシステムは、本書で説明するセンサ測定データとは異なるタイプのセンサ測定データを用いて動作することができる。
【００２９】
図１Ｂは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムを適用可能なビークル（例えば、航空機）１１０を示すダイアグラム１６０であり、このビークル１１０は、アラートを生成するために用いられる複数のユニットを含むことが示されている。同図において、ビークル１１０は、プロセッサ１７０をさらに含むことが示されており、当該プロセッサは、ワイヤ１８０を介して、スピーカ１９０、ディスプレイ１９１、及び、表示ライト１９２に接続されている。プロセッサ１７０は、ビークル（例えば、航空機）１１０の電子機器エリア（例えば、電子機器ベイ（bay））内に配置することができる。また、スピーカ１９０、ディスプレイ（例えば、表示スクリーン）１９１、及び、表示ライト１９２は、ビークル１１０の操縦士（例えば、パイロット）のエリア（例えば、コックピット）内に配置することができる。
【００３０】
ビークル１１０はまた、飛行制御システム１９５をさらに含むことが示されている。飛行制御システム１９５は、ビークル（例えば、航空機）１１０の電子機器エリア（例えば、電子機器ベイ）内に配置することができる。飛行制御システム１９５は、ワイヤ１９７を介してプロセッサ１７０に接続されている。
【００３１】
なお、他の実施形態において、プロセッサ１７０は、無線で、スピーカ１９０、ディスプレイ１９１、及び、表示ライト１９２に接続されてもよい。さらに、他の実施形態において、ビークル１１０は、図示のようにそれぞれ１つではなく、複数のプロセッサ１７０、複数のスピーカ１９０、複数のディスプレイ１９１、及び／又は、複数の表示ライト１９２を含んでもよい。また、センサ（例えば、ピトー管１２０、静圧ポート１３０、迎角（ＡＯＡ）レゾルバ１４０、及び、加速度計１５０）は、有線及び／又は無線でプロセッサ１７０に接続されてもよい。
【００３２】
本開示のシステムの動作においては、ビークルが動作している間、プロセッサ１７０は、ビークル１１０における異なる複数のタイプのセンサ（例えば、ピトー管１２０、静圧ポート１３０、迎角（ＡＯＡ）レゾルバ１４０、及び、加速度計１５０）からデータ（例えば、センサ測定データ）を受信する。プロセッサ１７０は、データを分析して、測定した複数のタイプのデータ（例えば、全圧（ＰT）、静圧（ＰS）、ＡＯＡ（α）、又は、加速度（ＡN）のうちの１つが誤っているか否かを判定する。プロセッサ１７０が、複数のタイプのデータのうちの１つが誤っている、すなわち、誤ったデータに関連するセンサが故障していると判定した場合、当該プロセッサ１７０は、操縦士（すなわち、パイロット）に、誤ったセンサ測定データ及び／又はセンサの故障を警告するアラート信号を生成する。アラート信号は、どのタイプのデータが誤っているか（例えば、全圧（ＰT）測定データが誤っている）、及び／又は、どのタイプのセンサが故障しているか（例えば、ピトー管１２０が故障している（例えば、着氷による閉塞が原因））を示す。
【００３３】
プロセッサ１７０がアラート信号を生成した後、当該プロセッサ１７０は、ワイヤ１８０を介して（又は、無線で）、スピーカ１９０、ディスプレイ１９１、及び／又は、表示ライト１９２に当該アラート信号を送信する。１つ以上の実施形態においては、スピーカ１９０がアラート信号を受信すると、当該スピーカ１９０は、音声アラートを生成する。この音声アラートは、誤りのある特定のタイプのデータ、及び／又は、故障した特定のタイプのセンサを示すアラート音、及び／又は、音声アラートメッセージであってもよい。いくつかの実施形態においては、ディスプレイ１９１がアラート信号を受信すると、当該ディスプレイ１９１は、操縦士（例えば、パイロット）に対して視覚表示アラートを表示する。この視覚表示アラートは、誤りのある特定のタイプのデータ、及び／又は、故障した特定のタイプのセンサを示す視覚的なアラート記号、色、及び／又は、テキストによる警告メッセージであってもよい。少なくとも１つの実施形態においては、表示ライト１９２がアラート信号を受信した後、当該表示ライト１９２は、ビークル１１０の操縦士（例えば、パイロット）に視覚的なアラートを出すために、照明色を点灯、及び／又は、変更する（例えば、色を赤に変更する）。
【００３４】
さらに、プロセッサ１７０が、複数のタイプのデータのうちの１つが誤っている、すなわち、誤ったデータに関連するセンサが故障していると判定した場合、当該プロセッサ１７０は、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成する。プロセッサ１７０が合成データ信号を生成した後、当該プロセッサ１７０は、ワイヤ１９７を介して（又は、無線で）、飛行制御システム１９５に合成データ信号を送信する。飛行制御システム１９５が合成データ信号を受信すると、当該飛行制御システム１９５は、誤った検出データの代わりに合成データを用いて飛行計算を行う。
【００３５】
図２Ａは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムの複数のセンサのうちの１つに対して使用可能な、例示的なピトー管１２０を示すダイアグラム２００である。同図においては、例示的なピトー管１２０が示されている。図２Ａに示すピトー管１２０は、端部に１つの開口を有する。ピトー菅１２０からピトー圧が得られる。ピトー圧は、ラム圧（ram air pressure）（すなわち、ビークルの移動、又は、管に流れ込む空気によって生成される空圧）の尺度であり、理想的な条件においては、よどみ点圧（全圧（ＰT）とも呼ばれる）と等しい。図示したピトー管１２０を、全圧（ＰT）測定用として本開示のシステムに使用してもよい。
【００３６】
ピトー管１２０は、ほとんどの場合、航空機の翼又は前部に対して前向きに配置され、その開口が相対風（relative wind）に曝される。このような位置にピトー管１２０を配置することにより、航空機の構造体の影響による誤差が抑制されるため、より正確にラム圧を測定することができる。対気速度（airspeed）が上がると、ラム圧が上昇するが、これを対気速度計で表示することができる。
【００３７】
図２Ｂは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムの複数のセンサのうちの１つに対して使用可能な、例示的な静圧管２１０を示すダイアグラム２５０である。同図においては、例示的な静圧管２１０が示されている。図２Ｂに示す静圧管２１０は、静圧管２１０の上側及び下側に設けられた２つの開口を有する。静圧管２１０は、静圧ポート１３０（図１Ａを参照）と同様に静圧（ＰS）を測定する。図示された静圧管２１０及び／又は静圧ポート１３０を静圧（ＰS）測定のために本開示のシステムにおいて使用してもよい。
【００３８】
静圧ポート１３０（図１Ａを参照）は、ほとんどの場合、航空機の胴体に対して面一に取り付けられた穴であり、比較的擾乱の少ないエリア（relatively undisturbed area）において空気流に触れることができる位置に配置される。航空機によって、単一の静圧ポートを有するものと、複数のポートを有するものとがある。航空機が複数の静圧ポート１３０を有する場合、これらの静圧ポートは、通常、胴体のそれぞれの側面に１つずつ設けられる。このような配置によって、平均圧力が測定でき、特定の飛行状況においてより正確に読み取りを行うことができる。また、外側の静圧ポート１３０が閉塞された場合のバックアップとして、航空機のキャビン内に代替の静圧ポート１３０を設けてもよい。
【００３９】
図２Ｃは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムの複数のセンサのうちの１つに対して使用可能な、例示的なピトー静圧管２２０を示すダイアグラム２３０である。同図においては、例示的なピトー静圧管２２０が示されている。図２Ｃに示すピトー静圧管２２０は、３つの開口を有しており、これらの開口は、ピトー静圧管２２０の端部と、当該ピトー静圧管２２０の上側及び下側に形成されている。ピトー静圧管２２０においては、静圧ポートがピトープローブに効果的に組み込まれている。さらに、静圧（ＰS）を測定する手段として、第２の同軸管（あるいはさらに多くの同軸管）を組み込むようにしてもよく、これらの同軸管には、直接的な気流を避けて、プローブの側面に圧力サンプリング穴（pressure sampling holes）が形成される。航空機が上昇すると、静圧（ＰS）が低下する。全圧（ＰT）と静圧（ＰS）との差を測定するために、圧力トランスデューサ２４０が用いられる。図示されたピトー静圧管２２０を、全圧（ＰT）及び静圧（ＰS）の測定用として本開示のシステムに使用してもよい。
【００４０】
図３は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムを示すブロックダイアグラム３００である。同図においては、ビークルに設けられた複数の異なるタイプのセンサにより検出されるデータ（すなわち、センサ測定値）が示されている。具体的には、ピトー管１２０によって検出された全圧（ＰT）データ３１０ａ、静圧ポート１３０によって検出された静圧（ＰS）データ３１０ｂ、ＡＯＡレゾルバ１４０によって検出された迎角（ＡＯＡ）（α）データ３１０ｃ、及び、加速度計１５０により検出された加速度（ＡN）データ３１０ｄが図示されている。
【００４１】
なお、検出されたデータのうちの一部は、複数のセンサで検出されたデータを含む。例えば、全圧（ＰT）データ３１０ａは、ビークル（例えば、航空機）１１０に配置された３つの別個のピトー管１２０により検出されたデータを含む。図３においては、全圧（ＰT）データ３１０ａの矢印から、３つの検出データを示す３つの矢印が出ている。
【００４２】
動作中、全圧（ＰT）データ３１０ａ、静圧（ＰS）データ３１０ｂ、及び、迎角（ＡＯＡ）（α）データ３１０ｃとして検出されたデータは、静圧ソース誤差修正（Static Source Error Correction：ＳＳＥＣ）モジュール３２０に入力される。一例として、ＳＳＥＣモジュール３２０は、ビークル１１０に搭載された少なくとも１つのプロセッサ１７０内に実装され(implemented)、及び／又は、当該プロセッサにより実行される(executed)。ＳＳＥＣモジュール３２０は、検出データ３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃから既知の破損影響を除去することにより、検出データ３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃに対してソース修正（source correction）を行ってクリーンデータ測定値３２５ａ、３２５ｂ、３２５ｃを生成する。ＳＳＥＣモジュール３２０は、検出データ３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃからの既知の破損影響の除去を、他のデータ測定値を用いることにより行う。他のデータ測定値としては、限定するものではないが、動圧、マッハ数、迎角（ＡＯＡ）、フラップ位置、ギア位置、過剰推力、及び／又は、地面効果に関する項目などが含まれる。
【００４３】
検出データ３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃから既知の破損影響が除去されると、ソース選択故障検出（ＳＳＦＤ）モジュール３３０ａ、３３０ｂ、３３０ｃに、クリーンデータ測定値３２５ａ、３２５ｂ、３２５ｃが入力される。一例として、ＳＳＦＤモジュール３３０ａ、３３０ｂ、３３０ｃは、ビークル１１０における少なくとも１つのプロセッサ１７０内で実施され、及び／又は、当該プロセッサにより実行される。各ＳＳＦＤモジュール３３０ａ、３３０ｂ、３３０ｃは、入力されたクリーンデータ測定値３２５ａ、３２５ｂ、３２５ｃに対して多数決処理(majority voting)を行うことにより、単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃを生成する。例えば、ＳＳＦＤモジュール３３０ａは、３つのクリーンデータ測定値３２５ａに対して多数決処理を行うことにより、単一投票値３５０ａを生成する。
【００４４】
また、動作中、加速度（ＡN）データ３１０ｄは、故障管理モジュール３４０に入力される。故障管理モジュール３４０は、ビークル１１０における少なくとも１つのプロセッサ１７０内で実施、及び／又は、当該プロセッサにより実行することができる。故障管理モジュール３４０は、加速度（ＡN）データ３１０ｄに対して多数決処理を行うことにより、１つの投票値３５０ｄを生成する。
【００４５】
なお、１つ以上の実施形態において、ＳＳＦＤモジュール３３０ａ、３３０ｂ、３３０ｃ及び故障管理モジュール３４０は、様々なタイプの多数決アルゴリズム（例えば、ボイヤー・ムーア多数決アルゴリズム（Boyer-Moore majority voting algorithm））を用いて多数決処理を行うことができる。
【００４６】
単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄが全て生成されると、これらの単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄは、合成エアデータ・共通モードモニタ（ＣＭＭ）３６０に入力される。合成エアデータ・ＣＭＭ３６０は、ビークル１１０における少なくとも１つのプロセッサ１７０内で実施、及び／又は、当該プロセッサにより実行することができる。合成エアデータ・ＣＭＭ３６０は、単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを用いて、ビークル１１０の動作に用いられる（例えば、飛行制御システムにより用いられる）信頼値３７０ａ、３７０ｂ、３７０ｃ、３７０ｄを生成する。具体的には、合成エアデータ・ＣＭＭ３６０は、単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを用いて、全圧（ＰT）信頼値３７０ａ、静圧（ＰS）信頼値３７０ｂ、ＡＯＡ信頼値３７０ｃ、及び、加速度信頼値３７０ｄを生成する。合成エアデータ・ＣＭＭ３６０の動作については、図４、５、８、９、及び、図１０を参照しながら詳述する。
【００４７】
図３を参照すると、合成エアデータ・ＣＭＭ３６０によって信頼値３７０ａ、３７０ｂ、３７０ｃ、３７０ｄが生成されると、これらの信頼値３７０ａ、３７０ｂ、３７０ｃ、３７０ｄは、エアデータ計算モジュール３８０に入力される。エアデータ計算モジュール３８０は、ビークル１１０における少なくとも１つのプロセッサ１７０（飛行制御システムの一部であってもよい）内で実施、及び／又は、当該プロセッサにより実行することができる。エアデータ計算モジュール３８０は、ビークル（例えば、航空機）１１０の動作（例えば、飛行）に必要な計算を行うために、信頼値３７０ａ、３７０ｂ、３７０ｃ、３７０ｄを用いることができる。
【００４８】
図４は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、図３に示す合成エアデータ・共通モードモニタ（ＣＭＭ）３６０の機能の詳細を示すブロックダイアグラム４００である。同図においては、合成エアデータ・ＣＭＭ３６０に対して単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄが入力される。具体的には、合成エアデータ・ＣＭＭ３６０に対して、全圧（ＰT）３５０ａの投票値、静圧（ＰS）３５０ｂの投票値、ＡＯＡ３５０ｃの投票値、及び、加速度３５０ｄの投票値が入力される。
【００４９】
合成エアデータ・ＣＭＭ３６０が単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを受信した後、データのタイプ毎の推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄが、単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄのうちのいくつかを用いて推定値（例えば、合成値）４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成する。具体的には、あるタイプのデータに対応する各推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄが、他のタイプのデータの単一投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを用いて、全てのタイプのデータについての推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成する。
【００５０】
推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄは、統計フィルタを用いて、推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成する。推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄは、推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成するために、例えば、限定するものではないが、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）、無香カルマンフィルタ、周波数加重カルマンフィルタ、固定ラグ平滑器、固定区間平滑器（例えば、Rauch-Tung-Striebel平滑器、変形Bryson-Frazier平滑器、最小分散平滑器）、Kalman-Bucyフィルタ、及び、ハイブリッドカルマンフィルタ等の様々なタイプの統計フィルタを用いることができる。
【００５１】
例えば、全圧（ＰT）データタイプについての第１推定器４１０ａは、静圧（ＰS）の投票値３５０ｂ、ＡＯＡの投票値３５０ｃ、及び、加速度の投票値３５０ｄを利用して、推定値４２０ａ（全圧（ＰT）の推定値、静圧（ＰS）の推定値、ＡＯＡの推定値、及び、加速度の推定値を含む）を生成する。静圧（ＰS）データタイプについての第２推定器４１０ｂは、全圧（ＰT）の投票値３５０ａ、ＡＯＡの投票値３５０ｃ、及び、加速度の投票値３５０ｄを利用して、推定値４２０ｂ（全圧（ＰT）の推定値、静圧（ＰS）の推定値、ＡＯＡの推定値、及び、加速度の推定値を含む）を生成する。ＡＯＡデータタイプについての第３推定器４１０ｃは、全圧（ＰT）の投票値３５０ａ、静圧（ＰS）の投票値３５０ｂ、及び、加速度の投票値３５０ｄを利用して、推定値４２０ｃ（全圧（ＰT）の推定値、静圧（ＰS）の推定値、ＡＯＡの推定値、及び、加速度の推定値を含む）を生成する。加速度データタイプについての第４推定器４１０ｄは、全圧（ＰT）の投票値３５０ａ、静圧（ＰS）の投票値３５０ｂ、及び、ＡＯＡの投票値３５０ｃを利用して、推定値４２０ｄ（全圧（ＰT）の推定値、静圧（ＰS）の推定値、ＡＯＡの推定値、及び、加速度の推定値を含む）を生成する。
【００５２】
推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄの各々が推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成した後、これらの推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄは、故障検出・分離ロジックモジュール４３０に入力される。故障検出・分離ロジックモジュール４３０は、推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄと、投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄとを比較することによって残差（ｒ1、ｒ2、ｒ3、ｒ4）を生成する。残差を生成する方法については、図９を用いて詳細に説明する。残差（ｒ1、ｒ2、ｒ3、ｒ4）が生成された後、故障検出・分離ロジックモジュール４３０は、残差（ｒ1、ｒ2、ｒ3、ｒ4）のパターンを分析して、（誤ったデータが存在する場合）どのタイプのデータが誤っているのかを特定する。例示的な故障検出ロジック（すなわち、誤ったデータのタイプを検出するためのロジック）を図８に示し、例示的な残差予想パターンを図１０に示す。
【００５３】
故障検出・分離ロジックモジュール４３０が残差（ｒ1、ｒ2、ｒ3、ｒ4）のパターンを分析した後、故障検出・分離ロジックモジュール４３０が誤ったデータが存在しないと判定すると、故障検出・分離ロジックモジュール４３０は、投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを、信頼値３７０ａ、３７０ｂ、３７０ｃ、３７０ｄ（全圧（ＰT）信頼値３７０ａ、静圧（ＰS）信頼値３７０ｂ、ＡＯＡ信頼値３７０ｃ、及び、加速度信頼値３７０ｄ）として用いるために、これらの投票値をそのまま出力する。
【００５４】
しかしながら、故障検出・分離ロジックモジュール４３０がある特定のタイプのデータ（例えば、全圧（ＰT））が誤っていると判定すると、故障検出・分離ロジックモジュール４３０は、それ以外のタイプのデータについての投票値３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを、これらのタイプのデータについての信頼値３７０ｂ、３７０ｃ、３７０ｄ（静圧（ＰS）信頼値３７０ｂ、ＡＯＡ信頼値３７０ｃ、及び、加速度信頼値３７０ｄ）として用いるために、誤っていると判定されたタイプのデータ以外についての投票値を出力する。また、故障検出・分離ロジックモジュール４３０は、誤ったデータのタイプ（例えば、全圧（ＰT））に関連する推定器（例えば、第１推定器）４２０ａによって生成された推定値（合成データ）４２０ａを、その誤ったデータのタイプについての信頼値３７０ａ（例えば、全圧（ＰT）信頼値）として用いるために、当該推定値を出力する。
【００５５】
図５は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって利用される推定値を生成するための数式を示している。これらの数式において、xは、データのタイプについての基礎状態（underlying state）を表すベクトルであり、ｙは、データのタイプについての投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを表すベクトルである。また、各ｙ＾（実際はハット記号はｙの真上に。以下同様）は、ｙ＾推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄの各々によって生成された推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを表すベクトルである。具体的には、これらの数式に関して、ｙ1＾は、第１推定器４１０ａにより生成された推定値であり、ｙ2＾は、第２推定器４１０ｂにより生成された推定値であり、ｙ3＾は、第３推定器４１０ｃにより生成された推定値であり、ｙ4＾は、第４推定器４１０ｄにより生成された推定値である。また、これらの数式に関して、ｆ（例えば、ｆ1、ｆ2、ｆ3、及び、ｆ4）は、推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成するために用いられる統計フィルタ（例えば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ））を表す。また、括弧内の変数（例えば、ＰT、ＰS、α、ＡN）は、推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成するために用いられる投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを表す。
【００５６】
例えば、（全圧（ＰT）データタイプに関連する）第１推定器４１０ａに関しては、統計フィルタ（ｆ1）（例えば、ＥＫＦ）が、静圧（ＰS）の投票値３５０ｂ、ＡＯＡ（α）の投票値３５０ｃ、及び、加速度の投票値３５０ｄを用いて、推定値４２０ａを生成する。したがって、ｍ個の異なるデータタイプが検出された場合、各推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄは、ｎ個（ｍから１を引いた数に等しい（ｎ＝ｍ−１））の投票値３５０ａ、３５０ｂ、３５０ｃ、３５０ｄを用いて推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成する。
【００５７】
図６Ａは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、４つの異なるタイプのセンサデータについて、検出データ（すなわち、測定データ）３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄ、及び、これらに対応する実際の値（すなわち、真値）を示す例示的なグラフ６００であって、検出データ３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄの何れにも誤りがない場合のグラフである。同図における各グラフは、異なるタイプの検出データ（例えば、全圧（ＰT）、静圧（ＰS）、ＡＯＡ、及び、加速度）を示す。同図に示すように、検出データ（すなわち、測定値）３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０は、小さな変動幅で当該データの実際の値（すなわち、真値）をたどっているため、どのタイプのデータにも誤りがない。
【００５８】
図６Ｂは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって生成される推定値（すなわち、合成値）４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを示す例示的なグラフ６１０であって、検出データ３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄの何れにも誤りがない場合のグラフである。同図において、各行に示すグラフは、推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄのうちの１つによって生成された推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを示す。例えば、第１行目のグラフは、第１推定器４１０ａにより生成された推定値４２０ａを示し、第２行目のグラフは、第２推定器４１０ｂにより生成された推定値４２０ｂを示し、第３行目のグラフは、第３推定器４１０ｃにより生成された推定値４２０ｃを示し、第４行目のグラフは、第４推定器４１０ｄにより生成された推定値４２０ｄを示している。
【００５９】
図６Ｂにおいて、１６個のグラフの各々は、４本のデータラインを示しており、各グラフにおける中央のデータラインのうちの一方は、そのグラフのデータタイプについて生成された推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄである。各グラフにおける中央のデータラインのうちの他方は、検出データ（すなわち、測定値）３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄである。各グラフにおける上側と下側のデータラインは、推定データ（例えば、推定値）４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄの範囲を指定する上限及び下限の閾値（Ｔ）を示す。
【００６０】
図７Ａは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、４つの異なるタイプのセンサデータについて、検出データ（すなわち、測定データ）３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄ、及び、これらに対応する実際の値（すなわち、真値）を示す例示的なグラフであって、複数のタイプの検出データのうちの１つ（すなわち、全圧（ＰT））３１０ａが誤っている場合のグラフである。同図における各グラフは、異なるタイプの検出データ（例えば、全圧（ＰT）、静圧（ＰS）、ＡＯＡ、及び、加速度）を示す。同図に示すように、静圧（ＰS）、ＡＯＡ、及び、加速度についての検出データ（すなわち、測定値）３１０ｂ、３１０ｃ、３１０は、当該データの実際の値（すなわち、真値）を小さな変動幅にてたどるように変化している。しかしながら、全圧（ＰT）についての検出データ（すなわち、測定値）３１０ａは、当該データタイプの実際の値（すなわち、真値）を適切に近似していない。したがって、全圧（ＰT）についての検出データ３１０ａは誤りである。このため、全圧（ＰT）を検出するピトー管１２０には不具合が生じている（例えばＣＭＰＥ）と考えられる。
【００６１】
図７Ｂは、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって生成される推定値（すなわち、合成値）４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを示す例示的なグラフであって、複数のタイプの検出データのうちの１つ（すなわち、全圧（ＰT））３１０ａが誤っている場合のグラフである。同図において、各行のグラフは、推定器４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄのうちの１つによって生成された推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを示す。例えば、第１行目のグラフは、第１推定器４１０ａにより生成された推定値４２０ａを示し、第２行目のグラフは、第２推定器４１０ｂにより生成された推定値４２０ｂを示し、第３行目のグラフは、第３推定器４１０ｃにより生成された推定値４２０ｃを示し、第４行目のグラフは、第４推定器４１０ｄにより生成された推定値４２０ｄを示している。
【００６２】
図７Ｂにおいて、１６個のグラフの各々は、４本のデータラインを示しており、各グラフにおける中央のデータラインのうちの一方は、そのグラフのデータタイプについて生成された推定値４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄである。各グラフにおける中央のデータラインのうちの他方は、検出データ（すなわち、測定値）３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄである。各グラフにおける上側と下側のデータラインは、推定値（例えば、推定データ）４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄの範囲を指定する上限及び下限の閾値（Ｔ）を示す。
【００６３】
同図においては、全圧（ＰT）データタイプ（第１列目のグラフを参照）のグラフにおいて、検出された全圧（ＰT）３１０ａが、下限閾値（Ｔ）から外れていることが示されている。なお、全圧（ＰT）３１０ａの検出データが誤っているため、第１推定器４２０ａによって生成された推定値４２０ａが、全圧（ＰT）の信頼値４７０ａとして用いられる。
【００６４】
図８は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって利用される故障検出ロジックのための数式を示す。同図においては、故障検出ロジックは、以下の場合且つその場合に限り（if and only if: IFF）、検出されたデータタイプに誤りがある（関連するタイプのセンサが故障している）ことを示す。すなわち、（１）そのデータタイプに関連する推定器で生成された残差が小さく、且つ、（２）他のデータタイプに関連する推定器で生成された残差が大きい。例えば、全圧（ＰT）３１０ａの検出データは、以下の場合且つその場合に限り、誤っている（ピトー管１２０が故障している）。すなわち、（１）第１推定器４１０ａで生成された残差（ｒ1）が小さく（｜ｒ1,Ps｜＜Ｔ、且つ｜ｒ1,α｜＜Ｔ、且つ｜ｒ1,AN｜＜Ｔ）、且つ、（２）第２推定器４１０ｂ、第３推定器４１０ｃ、及び、第４推定器４１０ｄで生成された残差が大きい（｜ｒ2,PT｜≧Ｔ、且つ｜ｒ3,PT｜≧Ｔ、且つ｜ｒ4,PT｜≧Ｔ）。なお、Ｔは、予め定められた閾値を表す。また、１つ以上の実施形態において、異なる残差には、異なる閾値Ｔが用いられてもよい。
【００６５】
なお、第１推定器４１０ａで生成された残差が小さいのは、第１推定器４１０ａが、残差（ｒ1）の計算に用いられる推定値４２０ａを生成する際に、全圧（ＰT）３１０ａの誤った検出データを利用しないからである。また、第２推定器４１０ｂ、第３推定器４１０ｃ、及び、第４推定器４１０ｄで生成された残差が大きいのは、これらの推定器４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄが、残差（ｒ2、ｒ3、ｒ4）の計算に用いられる推定値４２０ｂ、４２０ｃ、４２０ｄを生成する際に、全圧（ＰT）３１０ａの誤った検出データを利用するからである。
【００６６】
図９は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによる残差の生成方法を示すダイアグラム９００である。同図に示す例は、合計３つのタイプのデータ（例えば、全圧（ＰT）、静圧（ＰS）、及び、ＡＯＡ）を用いている。同図においては、各推定器（例えば、オブザーバ（ＯＢＳ）１、ＯＢＳ２、及び、ＯＢＳ３）９１０ａ、９１０ｂ、９１０ｃは、２つのデータタイプからの投票値を用いて、３つのデータタイプ全ての推定値を生成する。
【００６７】
例えば、全圧（ＰT）データタイプに関連する第１推定器（ＯＢＳ１）９１０ａは、静圧（ＰS）投票値（ｙ2）及びＡＯＡ投票値（ｙ3）を用いて、推定値ｙ1＾を（統計フィルタｆ1を用いて）生成する。また、静圧（ＰS）データタイプに関連する第２推定器（ＯＢＳ２）９１０ｂは、全圧（ＰT）投票値（ｙ1）及びＡＯＡ投票値（ｙ3）を用いて、推定値ｙ2＾を（統計フィルタｆ2を用いて）生成する。また、ＡＯＡデータタイプに関連する第３推定器（ＯＢＳ３）９１０ｃは、全圧（ＰT）投票値（ｙ1）及び静圧（ＰS）投票値（ｙ2）を用いて、推定値ｙ3＾を（統計フィルタｆ3を用いて）生成する。
【００６８】
推定器９１０ａ、９１０ｂ、９１０ｃによって推定値ｙ1＾、ｙ2＾、ｙ3＾が生成された後、それぞれの推定値ｙ1＾、ｙ2＾、ｙ3＾から投票値ｙ1、ｙ2、ｙ3が減算され、残差ｒ1、ｒ2、ｒ3が生成される。したがって、ｒ1は、ｙ1＾−ｙ1に等しく、ｒ2は、ｙ2＾−ｙ2に等しく、ｒ3は、ｙ3＾−ｙ3に等しい。
【００６９】
図１０は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークル１１０におけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示のシステムによって用いられる残差の例示的な予想パターンを示すチャート１０００である。同図に示す例は、図９と同様に、合計３つのタイプのデータ（例えば、全圧（ＰT）、静圧（ＰS）、及び、ＡＯＡ）を用いている。同図において、チャート１０００の最初の３行１０１０は、第１の残差ｒ1に対応し、チャート１０００の次の３行１０２０は第２の残差ｒ2に対応し、チャート１０００の最後の３行１０３０は第３の残差ｒ3に対応する。
【００７０】
チャート１０００の２番目の列（ｆ1＝ｆ2＝ｆ3＝０）は、どのタイプのデータにも誤りがない場合の残差予想パターンを示す。どのデータも誤っていないため、２番目の列に示すように、残差の全てがゼロに近くなる。
【００７１】
チャート１０００の３番目の列（ｆ1≠０，ｆ2＝０，ｆ3＝０）は、第１データタイプ（例えば、全圧（ＰT））の検出データが誤っている場合の残差予想パターンを示す。第２及び第３のデータタイプの残差ｒ2、ｒ3（１０２０及び１０３０の行を参照）は、これらに関連する推定値ｙ2＾、ｙ3＾が、第１のデータタイプ（例えば、全圧（ＰT））の投票値ｙ1を用いて生成されたため、ゼロに近くはならない。
【００７２】
チャート１０００の４番目の列（ｆ1＝０，ｆ2≠０，ｆ3＝０）は、第２データタイプ（例えば、静圧（ＰS））の検出データが誤っている場合の残差予想パターンを示す。第１及び第３のデータタイプの残差ｒ1、ｒ3（１０１０及び１０３０の行を参照）は、これらに関連する推定値ｙ1＾、ｙ3＾が、第２のデータタイプ（例えば、静圧（ＰS））の投票値ｙ2を用いて生成されたため、ゼロに近くはならない。
【００７３】
チャート１０００の５番目の列（ｆ1＝０，ｆ2＝０，ｆ3≠０）は、第３データタイプ（例えば、ＡＯＡ）の検出データが誤っている場合の残差予想パターンを示す。第１及び第２のデータタイプの残差ｒ1、ｒ2（１０１０及び１０２０の行を参照）は、これらに関連する推定値ｙ1＾、ｙ2＾が、第３のデータタイプ（例えば、ＡＯＡ）の投票値ｙ3を用いて生成されたため、ゼロに近くはならない。
【００７４】
図１１Ａ及び１１Ｂは、共に、本開示の少なくとも１つの実施形態による、ビークルにおけるセンサ故障の検出及び特定を行うための本開示の方法を示すフローチャートを構成している。方法が開始１１１０すると、ビークルに設けられたセンサがデータ（例えば、測定データ）を検出する１１２０。１つ以上の実施形態においては、データは、ｍ個のタイプのデータを含み、ｍは２よりも大きい整数である。その後、少なくとも１つのプロセッサが、このデータの少なくとも一部から既知の破損影響を除去する１１３０。次に、少なくとも１つのプロセッサは、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行うことにより、データのタイプ毎に単一の投票値を生成する１１４０。
【００７５】
その後、少なくとも１つのプロセッサは、データのタイプ毎に、ｎ個の投票値を用いて、ｍ個の推定値を生成する１１５０。１つ以上の実施形態において、ｎは、ｍから１を減算した値と等しい（すなわち、ｎ＝ｍ−１）。その後、少なくとも１つのプロセッサは、推定値と投票値とを比較して残差を生成する１１６０。次に、少なくとも１つのプロセッサは、残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、ビークルにおけるセンサのうちの少なくとも１つに生じている故障を検出及び特定する１１７０。
【００７６】
その後、少なくとも１つのプロセッサは、どのタイプのデータが誤っているか、及び／又は、どのタイプのセンサが故障しているかを示すアラート信号を生成する１１８０。次に、アラート信号に含まれる情報に基づいて、（例えば、表示ライト及び／又はディスプレイを用いた）視覚アラート、及び／又は、（例えば、スピーカを用いた）音声アラートを生成する１１９０。その後、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成する１１９５。その後、この方法を終了する１１９７。
【００７７】
さらに、本開示は、以下の付記に基づく実施形態を含む。
【００７８】
付記１．ビークル（１１０）におけるセンサ故障の検出及び特定のための方法であって、
前記ビークル（１１０）に設けられたセンサを用いてデータを検出し、その際、前記データは、ｍ個のタイプのデータを含み、ｍは、２よりも大きい整数であり、
少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成し、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、データのタイプ毎に、ｎ個の投票値を用いて、ｍ個の推定値を生成し、ｎは、ｍから１を減算した値に等しく、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成し、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークル（１１０）における前記センサのうちの少なくとも１つに生じている故障を検出及び特定する、方法。
【００７９】
付記２．前記データは、測定データを含む、付記１に記載の方法。
【００８０】
付記３．前記センサは、ピトー管（１２０）、ピトー静圧管（２２０）、静圧ポート（１３０）、静圧管（２１０）、迎角（ＡＯＡ）、レゾルバ（１４０）、又は、加速度計（１５０）のうちの少なくとも２つを含む、付記１に記載の方法。
【００８１】
付記４．前記データのタイプは、全圧、静圧、迎角（ＡＯＡ）、又は、加速度のうちの少なくとも３つを含む、付記１に記載の方法。
【００８２】
付記５．前記ビークル（１１０）は、空中ビークル、地上ビークル、又は、海上ビークルのうちの１つである、付記１に記載の方法。
【００８３】
付記６．前記空中ビークルは、航空機、無人航空機（ＵＡＶ）、又は、ヘリコプターのうちの１つである、付記５に記載の方法。
【００８４】
付記７．前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、前記データの少なくとも一部から既知の破損影響を除去することをさらに含む、付記１に記載の方法。
【００８５】
付記８．前記既知の破損影響は、前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）が、動圧、マッハ数、迎角（ＡＯＡ）、フラップ位置、ギア位置、過剰推力、又は、地面効果に関する項目のうちの少なくとも１つを用いることにより除去される、付記７に記載の方法。
【００８６】
付記９．前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）は、少なくとも１つの統計フィルタを用いて前記推定値を生成する、付記１に記載の方法。
【００８７】
付記１０．前記少なくとも１つの統計フィルタは、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）である、付記９に記載の方法。
【００８８】
付記１１．前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、どのタイプのデータが誤っているか、又は、どのタイプのセンサが故障しているかを示すアラート信号を生成することをさらに含む、付記１に記載の方法。
【００８９】
付記１２．前記方法は、前記アラート信号に含まれる情報に基づいて、視覚アラート、又は、音声アラートのうちの少なくとも一方を生成することをさらに含む、付記１１に記載の方法。
【００９０】
付記１３．前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）により、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成することをさらに含む、付記１に記載の方法。
【００９１】
付記１４．ビークル（１１０）におけるセンサ故障の検出及び特定のためのシステムであって、
センサと、少なくとも１つのプロセッサ（１７０）と、を含み、
前記センサは、前記ビークル（１１０）に設けられるとともに、データを検出し、前記データは、ｍ個のタイプのデータを含み、ｍは、２よりも大きい整数であり、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）は、データのタイプ毎に当該データに対して多数決処理を行い、データのタイプ毎に単一の投票値を生成し、データのタイプ毎に、ｎ個の投票値を用いて、ｍ個の推定値を生成し、ｎは、ｍから１を減算した値に等しく、前記推定値と前記投票値とを比較して残差を生成し、前記残差のパターンを分析して、どのタイプのデータが誤っているかを判定し、前記ビークル（１１０）における前記センサのうちの少なくとも１つに生じている故障を検出及び特定する、システム。
【００９２】
付記１５．前記センサは、ピトー管（１２０）、ピトー静圧管（２２０）、静圧ポート（１３０）、静圧管（２１０）、迎角（ＡＯＡ）、レゾルバ（１４０）、又は、加速度計（１５０）のうちの少なくとも２つを含む、付記１４に記載のシステム。
【００９３】
付記１６．前記データのタイプは、全圧、静圧、迎角（ＡＯＡ）、又は、加速度のうちの少なくとも３つを含む、付記１４に記載のシステム。
【００９４】
付記１７．前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）は、さらに、少なくとも１つの統計フィルタを用いて前記推定値を生成する、付記１４に記載のシステム。
【００９５】
付記１８．前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）は、さらに、どのタイプのデータが誤っているか、又は、どのタイプのセンサが故障しているかを示すアラート信号を生成する、付記１４に記載のシステム。
【００９６】
付記１９．前記システムは、
前記アラート信号に含まれる情報に基づいて、視覚アラートを生成する少なくとも１つの表示ライト（１９２）、
前記アラート信号に含まれる前記情報に基づいて、視覚表示アラートを表示する少なくとも１つのディスプレイ（１９１）、又は、
前記アラート信号に含まれる前記情報に基づいて、音声アラートを生成する少なくとも１つのスピーカ（１９０）、のうちの少なくとも１つをさらに含む、付記１８に記載のシステム。
【００９７】
付記２０．前記少なくとも１つのプロセッサ（１７０）は、さらに、誤った検出データの代わりに合成データを用いることを指示する合成データ信号を生成する、付記１４に記載のシステム。
【００９８】
特定の実施形態を図示及び説明したが、上記説明は、これらの実施形態の範囲を限定することを意図したものではない。本発明の多くの側面の実施形態及び変形例を本明細書において開示及び説明したが、このような開示は、説明及び例示のためだけに提示したものである。したがって、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な変形及び改変を行うことができる。
【００９９】
上述した方法は、特定の事象が特定の順序で起こることを示唆しているが、本開示の利益を享受する当業者であれば分かるように、順序は変更することができ、このような変更は、本開示の変形例に相当するものである。また、方法における工程は、可能な場合には並行して同時に行ってもよいし、順次行ってもよい。さらに、方法における工程数を増やすことも少なくすることも可能である。
【０１００】
したがって、実施形態は、本開示の請求の範囲に含まれる代替例、改変例、及び、均等例を例示することを意図したものである。
【０１０１】
いくつかの例示的な実施形態及び方法を本明細書において開示したが、上述の開示から当業者には明らかであるように、これらの実施形態及び方法の変形及び改変を、本開示の真の思想及び範囲から逸脱することなく行うことが可能である。詳細事項のみが異なる、他の例が数多く存在する。したがって、本開示は、添付の特許請求の範囲、ならびに適用可能な法の規則及び原則により規定される程度においてのみ、限定されるものである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【外国語明細書】
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