(57)【要約】【課題】  一連の飛行に亘ってエンジンおよび飛行入力データなどの大量のデータの記憶および保持を必要としない、エンジンなどの装置の動作をモデル化する方法が提供される。【解決手段】  方法は、１．第一の複数の検出器データを収集し、２．飛行エンベロープを複数の下位領域に分割し、３．第一の複数の検出器データを複数の下位領域に割り当て、４．複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成し、５．複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成し、６．さらなる複数の検出器データを収集し、７．第二の複数の検出器データを複数の下位領域に分割し、８．経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成し、９．複数の擬似データと、さらなる複数の検出器データとを連結して、複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成するステップを含む。【選択図】  図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１．  第一の複数の検出器データを収集し、
２．  飛行エンベロープを複数の下位領域に分割し、
３．  前記第一の複数の検出器データを前記複数の下位領域に割り当て、
４．  前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成し、
５．  前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成し、
６．  さらなる複数の検出器データを収集し、
７．  前記第二の複数の検出器データを前記複数の下位領域に分割し、
８．  前記経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成し、
９．  前記複数の擬似データと前記さらなる複数の検出器データとを連結して、前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する、
ステップを含むことを特徴とする、エンジン作動をモデル化する方法。
【請求項２】
前記複数の下位領域のそれぞれに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとが生成されるまで、ステップ５からステップ８を繰り返すさらなるステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記の検出器データを収集することは、ガスタービンエンジンから検出器データを収集することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記の第一の複数の検出器データを分割することは、
第一の検出器パラメータと、第二の検出器パラメータとを選択し、
前記第一の検出器パラメータを第一の軸として、前記第二の検出器パラメータを第二の軸として用いることにより、前記複数の検出器データのそれぞれをプロットし、
前記第一の軸と、前記第二の軸とを複数の下位分割に分割して、複数の下位領域から成るグリッドを生成する、
ことを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記の第一の検出器パラメータと、第二の検出器パラメータとを選択することは、周囲圧力と、レイノルズ指数とを選択することを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記の経験的モデルを生成することは、多重レベルパーセプトロン人工ニューラルネットワーク（ＭＬＰ  ＡＮＮ）を生成することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記の経験的モデルを生成することは、各前記経験的モデルが前記複数の下位領域の一つに対応する複数の前記経験的モデルを連結することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記の統計的サマリーモデルを生成することは、放射基礎関数（ＲＢＦ）ＡＮＮを生成することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記の複数の検出器データを収集することは、各残余がエンジン測定値とこのエンジンの物理モデルの出力との差から形成される複数の残余を収集することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
第一の複数の検出器データを収集し、
飛行エンベロープを複数の下位領域に分割し、
前記第一の複数の検出器データを前記複数の下位領域に割り当て、
前記複数の検出器データの一部の経験的モデルを生成し、
前記複数の検出器データの前記一部に対して統計的サマリーモデルを生成し、
さらなる複数の検出器データを収集し、
前記経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成し、
前記複数の擬似データと、前記さらなる複数の検出器データとを連結して、前記検出器データの少なくとも一部に対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する、
ステップを含むことを特徴とする、エンジン作動をモデル化する方法。
【請求項１１】
前記の検出器データを収集することは、ガスタービンエンジンから検出器データを収集することを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記の経験的モデルを生成することは、多重レベルパーセプトロン人工ニューラルネットワーク（ＭＬＰ  ＡＮＮ）を生成することを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
前記の統計的サマリーモデルを生成することは、放射基礎関数（ＲＢＦ）ＡＮＮを生成することを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
前記の複数の検出器データを収集することは、各残余がエンジン測定値とこのエンジンの物理モデルの出力との差から形成される複数の残余を収集することを含むことを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
第一の複数の検出器データを収集する手段と、
前記第一の複数の検出器データを複数の下位領域に分割する手段と、
前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成する手段と、
前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成する手段と、
さらなる複数の検出器データを収集する手段と、
前記第二の複数の検出器データを前記複数の下位領域に分割する手段と、
経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成する手段と、
前記複数の擬似データと、前記さらなる複数の検出器データとを連結して、前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する手段と、
を備えることを特徴とする、エンジン作動をモデル化するための装置。
【請求項１６】
１．  第一の複数の検出器データを収集し、
２．  作動エンベロープを複数の下位領域に分割し、
３．  前記第一の複数の検出器データを前記複数の下位領域に割り当て、
４．  前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成し、
５．  前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成し、
６．  さらなる複数の検出器データを収集し、
７．  前記第二の複数の検出器データを前記複数の下位領域に分割し、
８．  前記経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成し、
９．  前記複数の擬似データと前記さらなる複数の検出器データとを連結して、前記複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する、
ステップを含むことを特徴とする、経験的モデルを構成する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイブリッドモデルを逐次に構築する方法と、このような方法を実施するための装置とに関する。
【０００２】
（米国政府の権益）
本発明はＮＡＳＡが結んだ契約ＮＡＳ４−０２０３８に基づく米国政府の援助の下に行われた。米国政府は本発明に一定の権利を有する。
【背景技術】
【０００３】
物理学に基づきかつ経験的である構成要素を組み込むハイブリッドエンジンモデルの実現を実際的に考慮することは、経験的要素の構成および仕様のためのなんらかの形態逐次モデル構築の適用を含む。これが生じる理由は、与えられたエンジン／航空機用途のための飛行レジューム（ｒｅｇｉｍｅ）全体をモデル化するのに必要とされる十分なエンジンデータが、一回の飛行だけからは決して入手できず、集めるのに何日もあるいは何週間もかかることがあるからである。
【０００４】
このような考慮は、物理学に基づきかつ経験的に導出される構成要素から成るハイブリッドガスタービンエンジンモデルを構成するとき、特に重要である。エンジン動作（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）モニタリングの目的で一般に使用されるこのようなハイブリッドモデルの典型的なアーキテクチャは、図１ａおよび図１ｂに図示される。
【０００５】
図１ａに関連して、経験的モデル化プロセスが、物理学に基づくエンジンモデルとモニタされる実際のエンジンとの間の差、またはデルタを取得する典型的な構成が例示される。経験的要素は、限定される訳ではないが、回帰モデル（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ）、自己回帰移動平均（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）（ＡＲＭＡ）モデル、人工ニューラルネットワーク（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）（ＡＮＮ）モデル、および同様のものなどといった多くの形態をとることができる。このアーキテクチャ内へのエンジン動作推定プロセスの包含は、本発明にとって本質的ではないとはいえ、それは、このハイブリッド構造が特に有用となる典型的な用途を図示するために含まれる。
【０００６】
経験的モデルが完成すると、ハイブリッド構造は、図１ｂに示す一般的な形態をとる。経験的要素と物理学に基づくエンジンモデルとの組み合わせは、モニタされる特定のエンジンのためのより忠実な表現を与える。これは、より意味のある残余（ｒｅｓｉｄｕａｌ）情報を与え、この情報から、エンジン動作変化評価を実施できるが、その理由は、潜在的な（物理学に基づく）モデルの不正確さおよび欠点が、経験的要素のおかげで効果的に除去されたからである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
図１ａおよび図１ｂに例示されるシナリオは一般に、実際のエンジン作動および飛行中にリアルタイムで搭載して実施される。図１ａを参照すると、このような実施は、経験的モデルを完成するのに十分な飛行およびエンジンレジュームデータが収集されるときまで、一連の飛行に亘ってエンジンおよび飛行入力データの記憶（ｓｔｏｒａｇｅ）および保持（ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ）を必要とする。これは、搭載システムの記憶容量に関して非現実的な要求を課すことになる。
【０００８】
従って、必要とされるのは、一連の飛行に亘ってエンジンおよび飛行入力データなどの大量のデータの記憶および保持を必要としない、エンジン、好ましくはガスタービンエンジン、などの装置の動作をモデル化する方法である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
従って、本発明の目的は、ハイブリッドモデルを逐次的に構築する方法と、このような方法を実施するための装置とを提供することである。
【００１０】
本発明に従うと、エンジン作動をモデル化する方法は、１．  第一の複数の検出器（ｓｅｎｓｏｒｙ）データを収集し、２．  飛行エンベロープ（ｅｎｖｅｌｏｐｅ）を複数の下位領域に分割し、３．  第一の複数の検出器データを複数の下位領域に割り当て、４．  複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成し、５．  複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリー（ｓｕｍｍａｒｙ）モデルを生成し、６． さらなる複数の検出器データを収集し、７．  第二の複数の検出器データを複数の下位領域に分割し、８．  経験的モデルを用いて複数の擬似データ（ｐｓｅｕｄｏ−ｄａｔａ）を生成し、９．  複数の擬似データとさらなる複数の検出器データとを連結して、複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する、ステップを含む。
【００１１】
本発明に従うと、エンジン作動をモデル化する方法は、第一の複数の検出器データを収集し、飛行エンベロープを複数の下位領域に分割し、第一の複数の検出器データを複数の下位領域に割り当て、複数の検出器データの一部の経験的モデルを生成し、複数の検出器データの一部に対して統計的サマリーモデルを生成し、さらなる複数の検出器データを収集し、経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成し、複数の擬似データと、さらなる複数の検出器データとを連結して、検出器データの少なくとも一部に対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する、ことを含む。
【００１２】
本発明に従うと、エンジン作動をモデル化するための装置は、第一の複数の検出器データを収集するための装置と、第一の複数の検出器データを複数の下位領域に分割するための装置と、複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成するための装置と、複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成するための装置と、さらなる複数の検出器データを収集するための装置と、第二の複数の検出器データを複数の下位領域に分割するための装置と、経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成するための装置と、複数の擬似データと、さらなる複数の検出器データとを連結して、複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成するための装置と、を備える。
【００１３】
本発明に従うと、経験的モデルを構成する方法は、１．  第一の複数の検出器データを収集し、２．  作動エンベロープを複数の下位領域に分割し、３．  第一の複数の検出器データを複数の下位領域に割り当て、４．  複数の下位領域のうちの少なくとも一つの経験的モデルを生成し、５．  複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成し、６．  さらなる複数の検出器データを収集し、７．  第二の複数の検出器データを複数の下位領域に分割し、８．  経験的モデルを用いて複数の擬似データを生成し、９．  複数の擬似データと、さらなる複数の検出器データとを連結して、複数の下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する、ステップを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の一つの可能な実施態様は、先に収集されかつ記憶された元のエンジンデータ全てを記憶する必要なしに逐次的な仕方で、エンジンなどのためのハイブリッドモデルの経験的モデル部分を構成する方法を教示する。方法は、データが収集されるにつれ、データのコンパクトで統計的かつパラメトリックな表現を逐次的に発生させかつ記憶し、これらのモデルから代表的な擬似データサンプルを生成し、区分的なモデル構築プロセスに用いる。ここで使用するように、「擬似データ」とは、意図されている模擬の対象である元のデータの組と同じ統計的パラメータ間（ｉｎｔｅｒ−ｐａｒａｍｅｔｅｒ）依存性を有する生成されたデータの組のことを言う。
【００１５】
上述したハイブリッドモデルシステムの実際の実現において対処する必要のある考慮の一つは、測定残余が、同じエンジン出力条件に対する飛行条件（例えば、マッハ数および高度）と共に変化しそうであることである。その結果、本発明は、飛行レジューム全体に対して一つの経験的モデルを用いる代わりに、個々の経験的表現が導出されるように、飛行エンベロープの分割を教示する。
【００１６】
従って、本発明を実施する一つの可能な方法は、エンジンが単一の飛行中に飛行レジューム全体を経験することを期待しないように、経験的モデル化への増分取り組み方法（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  ａｐｐｒｏａｃｈ）を支持する。好ましい実施態様において、本発明は、飛行エンベロープを、適切な独立した（ｐｅｒｔｉｎｅｎｔ  ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）飛行パラメータの関数として、下位領域に分割する。図２を参照すると、周囲圧力（ａｍｂｉｅｎｔ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）（Ｐamb）とレイノルズ指数（Ｒｅｙｎｏｌｄ’ｓ  Ｉｎｄｅｘ）（ＲｅＩ）とが定義パラメータ２１として選択される、例示的な分割スキームが例示される。このようなシナリオでは、入口温度および圧力の変化、高度およびマッハ数の効果を効果的に取得することが可能である。
【００１７】
個々の点２３は、測定データが利用可能な位置であって、物理学に基づくモデルと実際の検出器の測定値との間の差を表現する残余が計算される位置を表示する。よく定義された飛行レジュームを経験する飛行の一部または特定の飛行からの測定から得られる点のグループ化は、別々（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）のクラスターを形成する傾向があるが、しかしながら、他の飛行レジュームから記録されるデータと部分的に重なる。時間が経つにつれ、グリッド２５は、より完全になり、個々の（領域の）モデルがそれぞれ、別々の領域２７に対応して構築され得る。各領域２７は、限定される訳ではないが、考慮中の各残余測定に対する多重レベルパーセプトロン人工ニューラルネットワーク（Ｍｕｌｔｉ−Ｌｅｖｅｌ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）（ＭＬＰ  ＡＮＮ）の形態をとる個々の経験的要素によって表現される。分割モデルの評価は、隣接する領域２７のモデル間の連続補間を必要とし、それによって、リアルタイムで、エンジンがいくつかの飛行領域２７を横断する間に、経験的推定が連続的に生成され得る。
【００１８】
完成した経験的モデルは、必要ならば、下位モデル評価および補間を制御する適切なレジューム認識論理との個々の下位領域モデルの連結によって形成される。経験的モデルは、全ての先にまたは現在観測されているデータが、モデル化された下位領域内に存在するとき、完全と見なされる。
【００１９】
飛行エンベロープの分割は、それによって、予め定義された一連の下位モデルの構成がモデル空間を表現できるので、逐次モデル化の概念に寄与する。グリッド２５は、（このような下位モデルの数を制限するように）予め定義されているので、与えられたグリッド要素、または領域２７内の不十分なデータが、下位空間を適切にモデル化するように単一の飛行中に収集されるであろうことは、想像できるし、実際ありそうである。たとえどのような特定のモデル化方法が用いられようとも、グリッド２５の中に占めるデータの全体の組は、与えられた下位領域２７の適切なモデル化に対して維持される必要があることは明らかである。上述したように、従来技術の飛行エンベロープ全体をモデル化する方法は、分割された飛行エンベロープ全体の記憶を必要とし、結果として、大量のデータの記憶が、実際的でなくなる。１６個の下位領域２７から形成されるような例示的な様式で例示されているとはいえ、グリッド２５は、そのように限定されるものではない。
【００２０】
本発明の方法は、記憶できないほど大量の飛行レジュームデータの問題を、各（ＭＬＰ  ＡＮＮ）トレーニングセッション（ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｓｅｓｓｉｏｎ）の終了時に、統計的相関情報の形態として飛行データを圧縮することによって回避する。次いで、新しいデータが、（与えられた下位領域内へ）導入された後に、元のデータと同じ統計的パラメータ間依存性を有する一組の擬似データが、（適切なサンプルサイズと共に）生成される。この擬似データは、新たに取得されるデータと結合されて、新たな一組が形成され、これに対して、次の逐次モデルが得られ、その後、連結されたデータの組が、既に述べたように圧縮され、このプロセス中の次の繰り返し（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）を待つ。
【００２１】
与えられた飛行中に収集されたデータの統計的かつパラメトリックな性質を取得する一つの可能な実施は、放射基礎関数（ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）（ＲＢＦ）ＡＮＮであるとはいえ、エンジンおよびエンジンモデルを駆動する独立した入力命令の組とのパラメータの相関関係を取得する、各依存測定残余に対して統計的かつ相関的なモデルを提供するのに十分な他のモデル化関数も使用できるであろう。ＲＢＦ  ＡＮＮは、擬似データの統計的にかつパラメトリックに無矛盾のサンプル（を生成するの）に使用できる。
【００２２】
概略のプロセスは、図６に関連して例示するように、以下のように進行する。まず、ステップ１において、データが最初の飛行に対して収集され、Ｎ現在データ点のサンプルを形成する。ステップ２において、収集されたデータは、予め定義された下位領域｛Ｒi｝に分割される。次いで、ステップ３において、それぞれに対してデータ（Ｎi現在のサンプル）が存在する各下位領域｛Ｒi｝に対して、経験的モデル（例えば、ＭＬＰ  ＡＮＮ）ＭＬＰiが生成される。ステップ４において、それぞれに対してデータ（Ｎi現在のサンプル）が存在する各下位領域｛Ｒi｝に対して、統計的サマリーモデル（例えば、ＲＢＦ  ＡＮＮ）ＲＢＦiが生成される。ΣiＮi現在＝Ｎ現在  であることに留意のこと（ここで、Σiは、ｉについての総和の記号である）。次いで、ステップ５において、｛ＭＬＰi｝と｛ＲＢＦi｝とは、各領域｛Ｒi｝に対して、付随するサンプルサイズＮi過去＝Ｎi現在と共に記憶される。この時点で、ステップ６において、データが次の飛行に対して収集され、Ｎ現在データ点のサンプルを生成する。Ｎ現在は、飛行から飛行へと変わり得る。次いで、ステップ７において、飛行データは、予め定義された下位領域｛Ｒi｝に分割される。次いで、ステップ８において、それぞれに対してデータ（Ｎi現在のサンプル）が存在する各下位領域Ｒiに対して、ＭＬＰiが、サイズＮi過去のサンプルの擬似データを生成するのに使用される。次いで、ステップ９において、ステップ８において使用された各下位領域Ｒiに対して、現在のデータと擬似データとが連結されて、サイズＮi＝Ｎi現在＋Ｎi過去のデータの組を形成し、このデータの組は、新たな経験的モデル（例えば、ＭＬＰ  ＡＮＮ）ＭＬＰiと、新たな統計的サマリーモデル（例えば、ＲＢＦ  ＡＮＮ）ＲＢＦiとの両方を生成するのに使用される。ステップ１０において、生成された｛ＭＬＰi｝と｛ＲＢＦi｝とは、各領域｛Ｒi｝に対して、付随するサンプルサイズＮi過去＝Ｎiと共に記憶される。最後に、全ての下位領域｛Ｒi｝が適切にモデル化されたかが決定される。全ての下位領域｛Ｒi｝が適切にモデル化されると、プロセスは、終了される。そうでなければ、全ての下位領域｛Ｒi｝が適切にモデル化されるまで、ステップ７〜１０が繰り返される。
【００２３】
上述した手順を支持する概略のアーキテクチャ３３が、図３に図示されており、アーキテクチャ３３は、ブートストラップ（ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法を用いて逐次の仕方で経験的モデルを生成するように、図１ａのアーキテクチャを改良するのに使用できる。好ましい実施態様において、アーキテクチャ３３は、ハードウェアおよびソフトウェア手段によって、入力、出力、および中間計算結果を記憶および検索するようにかつデータに対して計算を実施するように適合された汎用計算装置（図示せず）から形成される。例えば、パーソナルコンピュータまたは中央処理装置およびデータ記憶および検索装置から形成された他のこのような電子計算装置などといったコンピュータが、検出器データを下位領域に分割する手段と、少なくとも一つの下位領域の経験的モデルを生成する手段と、下位領域のうちの少なくとも一つに対して統計的サマリーモデルを生成する手段と、さらなる検出器データを収集する手段と、さらなる検出器データを下位領域に分割する手段と、経験的モデルを用いて擬似データを生成する手段と、擬似データと、さらなる検出器データとを連結して、下位領域のうちの少なくとも一つに対して、更新された経験的モデルと、更新された統計的サマリーモデルとを生成する手段とを提供するのに使用され得る。さらに、環境パラメータを検出するように適合された温度計または他の検出器装置などといった任意の検出器が、検出器データを収集する手段として利用され得る。
【００２４】
上に略述したプロセスは、ハイブリッドエンジンモデルを生成する、図３に示したアーキテクチャの搭載実現のための基礎を提供する。本発明を実施する一つの可能な方法の効力を例示するために、エンジン残余データを用いる経験的モデルを生成し、次いで、上に略述したように、ブートストラップ擬似データを再生成した。この実験の顕著な特徴は、図４を参照して以下に例示される。左上側隅のグラフは、エンジンと物理学に基づくエンジンモデルとの間のＮ１残余４１と、エンジンおよびモデルを駆動するいくつかの入力パラメータ（例えば、アイドリングから離陸そしてアイドリングへの低圧圧縮機速度（Ｎ１）の動き（ｅｘｃｕｒｓｉｏｎ）（４３）、ステータベーン角度（ｓｔａｔｏｒ  ｖａｎｅ  ａｎｇｌｅ）（ＳＶＡ）（４５）、およびさまざまな抽気（ｂｌｅｅｄ）命令、その他）とを含む。その下のグラフは、元の残余と、残余のＭＬＰモデル（４７）とを表す。右上のグラフは、この同じ動きに対する（上のプロセスに続く）ブートストラップデータを表す。スクランブルされた外観は、擬似データを作成するのに使用されるＲＢＦ表現中のデータに対して時間シーケンスのメモリーがないという事実から生じる。これは、あたかも元のデータが取得され（左側のグラフ）、それが置換（ｐｅｒｍｕｔｅ）されたかのようである。右下のグラフは、まさにこのスクランブルされたブートストラップデータだけを用いて実現され、元の残余シーケンス（４１）に重ね合わされたＭＬＰモデル（４９）を反映する。下の二つのグラフの比較は、この手順の効力を示している。図５は、元の残余シーケンス（４１）、元のモデルＭＬＰ（４７）、およびブートストラップモデル化ＭＬＰ（４９）を図示している。二つのＭＬＰ４７、４９の差は、極めて小さい。
【００２５】
各飛行エンベロープ分割内でハイブリッド部分（ＭＬＰ）を増分的に構築するのに擬似データを用いるこの戦略が機能するのは、このモデルがモデル化パラメータとして時間を明示的に使用しないからである。もし、元の残余（時間）シーケンスを取り、それを任意の順序に置換したならば、同じ経験的モデルＭＬＰが得られるであろう（同じ（通常ランダムな）最初の重みを用いることを前提として）。元のＭＬＰ４７とブートストラップＭＬＰ４９との間の小さな差は、ＲＢＦモデルからの放射基礎関数（ＲＢＦ）を用いた擬似データ生成における統計的変動によって生じる。ブートストラップデータは、統計的に元の（時間シーケンス化）データと一致しているが、しかしながら勿論、同一ではない。残りのガス流路（ｇａｓ  ｐａｔｈ）パラメータに対してこのプロセスを繰り返すことによって、同様の結果が得られる。
【００２６】
図１ｂに図示するようにモジュール動作デルタを推定することに対する（ブートストラップデータを用いることの）影響は、無視できる。パラメータ残余をモデル化しているという事実は、本発明を実施することの助けとなる。実際のエンジンのガス流路パラメータは、勿論、時間依存性を有するが、その理由は、これが、まさに実際の物理的プロセスを表しているからである。幸いにも、物理学に基づくエンジンモデルも、同じ時間依存性を共有する必要がある。実際、二つの間の差は、残余における時間依存性を相殺する。
【００２７】
本発明に従うと、ここで先に述べた目的、手段、および利点を十分に満足させる、ハイブリッドエンジンモデルを逐次に構築する方法が提供された。本発明は、その特定の実施態様の文脈において説明したが、他の代替例、変更例、および変形例が、上述の説明を読んだ当業者には明らかとなるであろう。従って、添付の請求項の広い範囲に含まれるように、これらの代替例、変更例、および変形例を含むことが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１ａ】経験的モデル要素を構成するためのアーキテクチャの図である。
【図１ｂ】構成が完成した後のハイブリッドエンジンモデルのためのアーキテクチャの図である。
【図２】本発明の例示的な飛行レジューム分割の図である。
【図３】本発明を実施する一つの可能な方法を用いて経験的モデル構成を実現するためのアーキテクチャの一実施態様の図である。
【図４】元の多重レベル認知（ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）（ＭＬＰ）と本発明のブートストラップＭＬＰとから導出される残余の比較図である。
【図５】元のＭＬＰと本発明のブートストラップＭＬＰとの間の差を示す図である。
【図６】本発明を実施する一つの可能な方法の図である。
【符号の説明】
【００２９】
２１…定義パラメータ
２５…グリッド
２７…下位領域
３３…アーキテクチャ
４１…元の残余シーケンス
４３…低圧圧縮機速度の動き
４５…ステータベーン角度
４７…元のＭＬＰモデル
４９…ブートストラップモデル化ＭＬＰ
【図１ａ】
2006063985.tif 000003
【図１ｂ】
2006063985.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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