【誤訳訂正書】
【提出日】平成23年3月7日(2011.3.7)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】    【請求項１】  システムの動作状態を監視する装置において、  システムの動作を特徴付ける時間的に変化する信号を捕捉するセンサ手段と、 前記時間的に変化する信号を複数の実際のコンポーネント値へ分解する手段と、  既知の動作状態に対する基準コンポーネント値の複数の基準スナップショットであって、各基準スナップショットが複数の基準コンポーネント値を備えている、複数の基準スナップショットを記憶するメモリと、 前記分解する手段に応答し、推定コンポーネント値を計算するために実際のコンポーネント値と基準コンポーネント値との両者を用いた計算を行なう、用例ベースの多変数実験的モデル化エンジンを使用して、推定コンポーネント値を生成するように配置されたプロセッサ手段と、  システムのずれた動作状態を決定するために、推定コンポーネント値と、対応する実際のコンポーネント値との差を計算することによって残余値を生成する手段と、  を具備している装置。    【請求項２】  前記分解する手段は前記実際のコンポーネント値を与えるように時間的に変化する信号を係数に分解するためにウェーブレット解析を使用する請求項１記載の装置。    【請求項３】  前記分解する手段は、前記実際のコンポーネント値を与えるように、時間的に変化する信号の複数の周波数範囲のそれぞれにおけるパワーの測度を生成する請求項１記載の装置。    【請求項４】  前記プロセッサ手段は、さらに前記システムのずれた動作状態を決定するために少なくとも１つの前記残余値をしきい値に対して比較する請求項１記載の装置。    【請求項５】  前記プロセッサ手段はさらに、システムのずれた動作状態を決定するために少なくとも１つの前記残余値の連続的な値において逐次的確率比テストを行う請求項１記載の装置。    【請求項６】  前記センサ手段は、前記システムの振動を測定する請求項１記載の装置。    【請求項７】  前記センサ手段は、前記システムにより放出される音響エネルギを測定する請求項１記載の装置。    【請求項８】  前記センサ手段は、前記システムで使用される電流を測定する請求項１記載の装置。    【請求項９】  前記センサ手段は心電図を測定し、前記システムは心臓である請求項１記載の装置。    【請求項１０】  前記用例ベースの多変数実験的モデル化エンジンは、推定コンポーネント値を生成する計算において類似性演算を使用する請求項１記載の装置。    【請求項１１】  前記用例ベースの多変数実験的モデル化エンジンは、【数１ａ】2003526859.tif 000001
請求項１０記載の装置。    【請求項１２】  ずれの決定に応答して、監視されるシステムの動作状態の診断を生成する診断装置をさらに具備している請求項１１記載の装置。    【請求項１３】  システムの動作状態を監視する方法において、  システムの動作を特徴付ける時間的に変化する信号を捕捉するステップと、  前記時間的に変化する信号から得られた実際のコンポーネント値を有する多変数の実際の観察値であって、各実際の観察値は複数の実際のコンポーネント値を含んでいる、多変数の実際の観察値を周期的に抽出するステップと、  前記システムの許容可能な動作の特性と基準コンポーネント値とからなる多変数の基準観察値のライブラリに記憶されている基準コンポーネント値と、実際のコンポーネント値との両者を使用する計算を行なう、用例ベースの多変数実験的モデル化エンジンを使用して、前記実際の観察値における実際のコンポーネント値のうちの少なくとも１つに対する推定コンポーネント値を生成するステップと、  前記監視されているシステムのずれた動作状態を決定するために使用される少なくとも１つの残余値を生成するように、前記推定コンポーネント値のうちの少なくとも１つと、前記実際の観察値の対応する抽出された実際のコンポーネント値との差を計算するステップとを含む、方法。    【請求項１４】  前記抽出するステップは、前記実際のコンポーネント値として時間的に変化する信号から係数を導出するためにウェーブレット解析を使用する請求項１３記載の方法。    【請求項１５】  前記抽出するステップは、前記コンポーネント値を導出するために時間的に変化する信号の複数の周波数範囲の各々におけるパワーの測度を生成するステップを含んでいる請求項１３記載の方法。    【請求項１６】  さらに前記残余値がしきい値を超えるか否かを決定するステップを含んでいる請求項１３記載の方法。    【請求項１７】  さらに前記残余値に対して逐次的確率比テストを行うステップを含んでいる請求項１３記載の方法。    【請求項１８】  前記時間的に変化する信号は、前記システムの振動の測度である請求項１３記載の方法。    【請求項１９】  前記時間的に変化する信号は、前記システムにより放出される音響エネルギの測度である請求項１３記載の方法。    【請求項２０】  前記時間的に変化する信号は、前記システムで使用される電流の測度である請求項１３記載の方法。    【請求項２１】  前記時間的に変化する信号は心電図であり、前記システムは心臓である請求項１３記載の方法。    【請求項２２】  前記用例ベースの多変数実験的モデル化エンジンは、推定コンポーネント値を生成する計算において類似性演算を使用する請求項１３記載の方法。    【請求項２３】  前記用例ベースの多変数実験的モデル化エンジンは、【数１ｂ】2003526859.tif 000002
請求項２２記載の方法。    【請求項２４】  さらに、前記差を計算するステップに応答して前記監視されるシステムの状態を診断するステップを含んでいる請求項２３記載の方法。    【請求項２５】  各スナップショットは、同じ瞬間を表わす２以上のコンポーネント値を含む、請求項１記載の装置。    【請求項２６】  各観察値は、同じ瞬間を表わす２以上のコンポーネント値を含む、請求項１３記載の方法。【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】  技術で知られている１つの実験的なモデルベースの監視技術はGross の米国特許第5,764,509 号明細書に記載されており、この明細書はここで参考文献とされる。この技術では、物理的に相関されているパラメータを測定する多数のセンサ信号はこれらの値の推定値を与えるために実験的な技術でモデル化される。推定値と、センサからの実際値との不一致はプロセスまたはマシンの故障またはセンサの故障の発生を示している。モデルは既知の動作状態を表しているセンサ値の選択された経歴的スナップショットの基準ライブラリを使用して推定値を発生する。しかしながら、そこで説明されている実施形態はセンサ信号中の時間ドメイン情報を使用せず、代わりに、異なるおよび切断された同時性のスナップショットのデータを通常処理する。時間ドメイン情報と共に使用するGross 等の実験的モデリングの種類を与えることが有効である。Gross 等のような多変数モデリングシステムへの入力として複雑な信号を使用する方法も必要とされる。【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】   時間的に変化する電気信号（例えば心電図）のような複雑な信号またはパラメータは帯域ノッチ濾波、ウェーブレット解析またはその他の手段により多数の関連する信号に分解される。多数の信号は基本的に実験的モデル化エンジンへの多変数入力を形成し、これはその入力に応答して信号推定値を発生する。モデル化エンジンは推定値を発生するために、従来知られた多変数スナップショットの記憶された基準セットを使用する。推定値と実際の信号はそれらの間の偏差を検出するために感知統計テストで比較され、認識されていない動作状態を示す。代わりに、実験的モデル化エンジンは最も入力に類似している基準セットスナップショットを決定するために多変数入力スナップショットを基準セットのスナップショットと比較する。最高の類似性を有する記憶された基準スナップショットに関係する分類は入力の分類として選択され、複雑な信号により表される動作状態はしたがって基準セットで表されるこのような既知の状態の有限セットから決定される。したがって、カテゴリ化される複雑な信号を与えるシステムの動作状態だけでなく、デジタルデータ送信のために劣化したエンコード搬送波からオリジナルデータグラムが再構成されることができ、それによってより大きな範囲と正確性を与える。【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１０】   簡単に要約すると、本発明はコンピュータまたは他のプロセッサで実行され、実験的な過去の観察から決定された関連する信号値および関連する分類または状態のスナップショットの基準セットを記憶するメモリを有する。入力手段はデータバス、メッセージングネットワークまたは直接データ獲得装置である。プロセッサは推定値を計算するように構成され、差を決定するためにこれらを実際の入力と比較し、または代わりにその入力に対して最高の類似性を有する基準セットから分類を選択するように構成される。分類または差の検出はスクリーンまたはデータファイルへ出力されることができ、ページングメッセージ、ｅメールまたはファックスを送信するために使用され、または同一のコンピュータまたはネットワークまたはバス接続を共有する別のコンピュータ処理システムのデータ処理アプリケーションへダウンストリームするために利用できるようにする。【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２４】   図２を参照すると、初期故障、センサ故障または動作状態変化を検出するためのプロセスまたはマシンの動作を監視する本発明の実施形態が示されている。図１と同一のアイテムは同様にラベルを付けられている。実験的モデル化エンジン106 は、以下説明するように基準ライブラリ104 による類似性尺度に基づいて入力スナップショットＹinput に応答して、推定されたまたは予測された値のスナップショットＹexpectedを発生する。現在の分解されたスナップショットＹinput はコンポーネントの残り値を生成するために加算器110 において推定値Ｙexpectedから減算される。分解されたスナップショットＹinput と予測されたスナップショットＹexpectedのコンポーネントが近いとき、残余は非常にゼロに近く、初期故障または状態変化がないことを示している。これらが異なるとき、残余はゼロではない。精巧な試験を使用するとき、この差は残余がシステムの雑音帯域内であっても確かめられることができる。試験モジュール112 は偏差が残余中で明瞭であるか否かを初期の決定可能な観察で決定するために残余を受信して試験するために与えられている。モデルの各コンポーネント信号には通常１つの残余が存在する。コンポーネント信号の予測された値と実際の値の差の指示は、受信機108 への複雑な信号入力を使用して測定されたとき、監視されたプロセスまたはマシンの演算の偏差を指している。最後に、診断検索テーブル114 は、試験モジュール112 により残余中で検出されたパターンまたは偏差に応答して可能性のある故障モードを出力するために選択的に与えられることができる。【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】  試験モジュール112は、基準ライブラリに記憶されている認識された状態からの複雑な信号のずれについて警報が出力されるべきときを決定するために、残余と選択されたしきい値とを比較することができる。代わりに、統計的なテスト、好ましくは逐次的確率比試験（ＳＰＲＴ）を使用して、ずれが生じたときを決定することができる。ＳＰＲＴ技術の基本的な方法はサンプルされたパラメータの連続的な観察値を解析することである。監視されたコンポーネント信号に対する生成され予測された値と実際の値との間のサンプルされた差のシーケンスは、約ゼロ平均の付近のある種の分布関数にしたがって分布されるべきである。典型的に、これはガウスの分布であるが、異なる分布であってもよく、例えば２つのみのディスクリートな値を有するパラメータの二項分布であってもよい（これは通信およびネットワーク化されたマシンおよびプロセスにおいて共通である）。その後、それぞれの観察によって、試験統計が計算され１以上の決定限度またはしきい値と比較される。ＳＰＲＴ試験統計は通常、尤度比ｌn であり、これは仮説Ｈ1 が真である確率と、仮説Ｈ0 が真である確率との比率である。即ち、    ｌn ＝（ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn ｜Ｈ1 ）／（ｙ1 ，ｙ2 ，…，ｙn ｜Ｈ0 ）                                                            （８）ここで、Ｙn は個々の観察であり、Ｈn はこれらの仮説に対する確率分布である。この通常のＳＰＲＴ試験比は任意の観察による決定に到達するように決定しきい値と比較されることができる。例えば、結果が０．８０よりも大きいならば、決定Ｈ1 は実情であり、０．２０よりも小さいならば、決定Ｈ0 は実情であり、それらの値の間であるならば、決定を行わない。【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３９】   ＳＰＲＴ試験モジュール112 の出力は、推定値が異なるか同一であるかに関してそれぞれの分解された信号入力に対する決定を表す。これらの決定は、監視されるプロセスまたは装置の状態を診断するために使用されることができる。他の同一性決定を伴った幾つかの差決定を行うことは、将来可能性のあるマシンの正常さまたはプロセス状態のインジケータとして使用されることができる。ＳＰＲＴ決定は診断検索データベースへインデックスするために使用されることができ、監視されているプロセスまたは装置の状態を自動的に診断する。【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４０】  通常、当業者に知られているように任意の統計的な仮説試験は前述のＳＰＲＴの適用に置換されることができる。さらに、ファジー論理セットおよびニューラルネットワークのような技術で知られている決定方法は推定値および実際値の同一性または差に関して決定を行うために使用されることができる。