【手続補正書】
【提出日】平成19年9月14日(2007.9.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造体に実装した複数の診断ネットワークパッチ（ＤＮＰ）を用いて構造体のヘルス状態を識別するコンピュータに実装した方法であって、前記パッチの各々が送信パッチとセンサパッチのうちの少なくとも一方として機能し得る方法において：
前記パッチと複数の信号伝送路を具え、各信号伝送路が送信パッチとセンサパッチの間の信号リンクである診断ネットワークを形成するステップと；
前記診断ネットワークをグラフで表示するステップであって、前記パッチと信号伝送路をそれぞれ前記グラフのノードとエッジとして抽出するステップと；
前記診断ネットワークを一またはそれ以上のサブグループに区分けするステップであって、前記サブグループの各々が指定された送信パッチと一またはそれ以上のセンサパッチとを具えるステップと；
コンピュータプロセッサを使用して、前記指定された送信パッチに信号を送信させ、前記センサパッチに当該信号を受信させるステップと；
前記受信した信号をベースライン信号と比較してこれらの間の偏差を決定するステップであって、前記ベースライン信号が構造に異常がない場合に前記診断ネットワークを使用して測定されるステップと；
前記偏差を解析して前記構造体のヘルス状態を決定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法が更に、前記受信した信号と前記偏差をデポジトリに保存するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記解析ステップが：
診断データ処理を実行するステップと；
構造状態指数（ＳＣＩ）を生成するステップと；及び
断層画像を生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記異常が、ダメージ、衝撃、空洞、腐蝕、内部温度および圧力の局所的変化、材料の劣化、および前記構造体に貼られた修理用接合パッチからなる群から選択されたものを少なくとも一つ具えることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、前記サブグループのうちの二つの隣り合うサブグループが一又はそれ以上のパッチを共用していることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、前記診断ネットワークをグラフによって表示するステップが：
前記診断ネットワークの位相アーキテクチュアｘを生成するステップを具え、
ここで、ｘが式：
ｘ＝{ｘ１２，ｘ１３，・・・，ｘｎ−１，ｎ}
で表され、及び、ｘｉｊ∈｛０，１｝が、ｉ番目とｊ番目のノード間の伝送路とを表す決定変数であり、ｎがノード数である、
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、前記診断ネットワークをグラフで表示するステップが：
共通の整数計画法定式化を実行して伝送路接続マトリックスを生成するステップであって、当該マトリックスの各要素（ｉ，ｋ）が、ｉ番目のセンサパッチがｋ番目の送信パッチに接続されていれば１であり、さもなければ０であるステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法が更に、ネットワーク経路の均一性に関するコスト変数を使用して、前記診断ネットワークを最適化して、ネットワークパフォーマンスは最大であるが、前記パッチの数は最小にするステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、前記費用変数が、信号伝送距離、隣あう伝送路が交差する各信号伝送路の交差ポイント数、又は、前記信号の励起周波数に対する前記各信号伝送路の感度であることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法が更に、診断ネットワークを形成するステップの前に：
前記構造体に一又はそれ以上の人工的な欠陥を作り、前記構造体内のダメージをシュミレートするステップであって、遺伝的アルゴリズムによって前記診断ネットワークを形成するステップを実行して前記診断ネットワークを最適化することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、前記指定された送信パッチに信号を送信させて、前記センサパッチに前記信号を受信させるステップが：
前記指定された送信パッチ用のトーンバースト信号を提供するステップであって、当該トーンバースト信号が一の励起周波数を中心とする狭い周波数帯域内にスペクトエネルギィ分布を有するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法が更に：
診断ネットワークを形成するステップを繰り返して前記信号の複数の励起周波数において前記受信信号を比較することを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法において、前記信号がラム波信号または振動信号であることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法が更に：
パッチの座標と、前記信号の励起周波数、パッチタイプ、パッチの識別番号、パッチの電圧レベル、およびパッチの動作状態を含むセットアップ情報とを保存するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法が更に：
前記ベースライン信号と受信信号とを拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）でフォーマットしたデータに変換するステップと；及び
ＸＭＬでフォーマットしたデータを解析して前記信号を読み取るステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項３に記載の方法において、前記診断データ処理を実行するステップが：
センサパッチで受信した信号中の妨害信号をフィルタリングするステップと；
前記信号をトレンド除去して非定常信号成分を取り除くよう前記信号を除去するステップと；
前記受信した信号からエンベロープ窓を構築するステップと；
前記エンベロープ窓をサブエンベロープ窓に分けるステップと；及び
サブエンベロープ窓を適用して、前記受信した信号から波束を抽出するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法において、前記波束が、基本対称モードＳ０とその反射モードＳｒｅｆ_０、基本非対称モードＡ０と、基本シヤーモードＳＨを含むラム波モードに対応することを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法において、前記受信した信号から前記エンベロープ窓を構築するステップが：
ヒルクライミング（hill-climbing）アルゴリズムを利用して前記エンベロープ窓を構築するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１６に記載の方法が更に：
変換を用いて前記信号の時間−周波数エネルギィ分布を得るステップであって、前記変換が短時間のフーリエ変換またはウエーブレット変換であるステップと；及び
前記時間−周波数エネルギィ分布を使用して前記信号中の各モード波の到着時間を同定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法が更に：
ラム波に関する分散曲線式を用いて、各モード波の到着時間を同定するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１９に記載の方法が更に：
複数の励起周波数について信号の多重帯域エネルギィ分布を得るステップと；
前記多重帯域エネルギィ分布からリッジ曲線を抽出するステップであって、当該リッジ曲線が各ウエーブモードの軌道を表すステップと；及び
前記リッジ曲線を用いて前記到着時間を同定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項１６に記載の方法が更に：
ウエーブレット分解フィルタを用いて前記信号をいくつかのサブ帯域信号に分解するステップと；
複数のサブ帯域信号を合成して対象となる周波数帯域を含む合成信号を形成するステップと；
エンベロープ窓を構築するステップからサブエンベロープ窓を適用するステップを繰り返して前記合成信号から波束を抽出するステップと；及び
前記エンベロープ窓を使用して各波束のスペクトルエネルギィを決定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項３に記載の方法において、前記ＳＣＩが各モード波の到着時間あるいはベースライン信号に比較した信号の到着時間の変化であることを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項３に記載の方法において、前記ＳＣＩが各ウエーブモードのスペクトルエネルギィか、又は、ベースライン信号に比較した前記信号のスペクトルエネルギィの変化であることを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項３に記載の方法において、前記ＳＣＩが複数のウエーブモードのスペクトルエネルギィの和か、又は、ベースライン信号に比較した前記信号のスペクトルエネルギィの和の変化であることを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項３に記載の方法において、前記ＳＣＩが各ウエーブモードに関連するエンベロープ窓のパラメータか、又は、ベースライン信号に比較した前記信号のエンベロープ窓のパラメータの変化であり、前記パラメータが、前記エンベロープ窓の最大値、中央位置、またはスパン幅であることを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項３に記載の方法において、前記構造状態指数（ＳＣＩ）を生成するステップが：
異常信号を除去して前記ＳＣＩをチェックするステップと；
アウトライアのＳＣＩ値をＳＣＩデータセットから除去するステップと；
ベースライン信号に比較して前記受信した信号の測定における温度変化用に前記ＳＣＩを補償するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載の方法において、前記異常信号を除去するステップが：
前記受信した信号の振幅の離散確率密度関数（ＤＰＤＦ）を決定するステップと；
当該ＤＰＤＦの共分散、歪ファクタ、及び平面度ファクタを計算するステップと；
前記信号の正規性定数をチェックして前記異常信号を除去するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２７に記載の方法において、アウトライアのＳＣＩ値をＳＣＩデータセットから除去するステップが：
ＳＩＣデータセットの確率密度関数（ＰＤＦ）を計算するステップと；
前記ＰＤＦ中の前記ＳＣＩデータセットのアウトライア値を発見するステップと；及び
前記ＳＣＩデータセットの正規性定数を用いて前記アウトライア値を除去するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２７に記載の方法において、ベースライン信号に比較して前記受信した信号の測定における温度変化について前記ＳＣＩ値を補償するステップが：
この間の温度変化をチェックするステップと；
温度基準テーブルを構築するステップと；
このテーブルから温度−調整パラメータを計算するステップと；及び
前記ＳＣＩ値を前記パラメータでスケーリングして前記ＳＣＩ値を補償するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項３に記載の方法において、前記構造状態指数（ＳＣＩ）を生成するステップが：
振動信号から構造ダイナミックパラメータを計算するステップであって、当該振動信号が、加速度計、変位トランスデューサ、または歪ゲージなどの伝統的なセンサパッチによって測定するステップと；
前記構造ダイナミックパラメータをＳＣＩ値として利用するステップであって、当該ＳＣＩ値が固有周波数、減衰比、または複数のセンサ位置に関するモード形状のうちの一またはそれ以上であるステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３に記載の方法において、前記診断データ処理を実行するステップが：
ネットワーク面上の複数のポイントを指定するステップであって、前記ネットワーク面が前記伝送路ラインと、パッチの座標を具えているステップと；
前記指定した各ポイントにＳＣＩ値を割り当てるステップと；
前記ネットワーク面上にメッシュグリッドポイントを生成するステップであって、当該ネットワーク面をメッシュエレメントに区分するステップと；
前記メッシュグリッドポイント上の指定したポイントのＳＣＩ値を内挿法を用いて分布させるステップと；
を具え；
伝送路を用いて送信パッチへリンクしていないセンサパッチにおける信号測定の場合には、前記各指定したポイントが前記センサパッチの位置と同じポイントであることを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項３２に記載の方法が更に：
前記メッシュグリッドポイントのＳＣＩ値を調整するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項３２に記載の方法が更に：
カラーレンジを有する前記メッシュグリッドポイントの前記ＳＣＩ値の断層画像を生成するステップと；
前記断層画像と前記カラーレンジをデポジトリに保存するステップと；を具え、
前記カラーレンジが「ホットスポット」ゾーンにおいてはっきり見えるように調整することを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３２に記載の方法において、前記断層画像がパッチの位置と伝送路の位置をそれぞれ示すマーク及びラインを有することを特徴とする方法。
【請求項３６】
請求項３２に記載の方法において、前記ネットワーク面が、前記パッチのネットワークを含む構造体の表面であることを特徴とする方法。
【請求項３７】
請求項３２に記載の方法において、前記ネットワーク面上に前記メッシュグリッドポイントを生成するステップが：
ドローネ三角分割法を用いて、前記三角分割されたメッシュエレメントのグリッドポイント上に前記指定したポイントのＳＣＩ値を分布させるステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項３８】
請求項３２に記載の方法において、前記ネットワーク面上に複数のポイントを指定するステップが：
伝送路の二分割点を決定するステップと；及び
伝送路の交差ポイントを計算するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項３９】
請求項３２に記載の方法において、前記各指定ポイントにＳＣＩ値を割り当てるステップが：
前記二分割点に前記伝送路のＳＣＩ値を提供するステップと；及び
前記交差ポイントに、互いに交差する二本の伝送路の前記ＳＣＩ値の積を提供するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項４０】
請求項３９に記載の方法が更に：
３次元ガウス関数を使用して、交差領域の前記ポイントにＳＣＩ値を提供するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項４１】
請求項３３に記載の方法において、前記メッシュグリッドポイントの前記ＳＣＩ値を調整するステップが：
遺伝的アルゴリズムを用いて前記メッシュグリッドポイントの調整したＳＣＩ値を分布させることを特徴とする方法。
【請求項４２】
請求項３２に記載の方法が更に：
到着時間ＳＣＩ値に代数的再構成技術（ＡＲＴ）を適用するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項４３】
請求項３２に記載の方法が更に：
到着時間ＳＣＩ値に同時反復再構成技術（ＳＩＲＴ）を適用するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項４４】
請求項３２に記載の方法が更に：
到着時間ＳＣＩ値に分散−オペレータ固有関数ベース技術を適用するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項４５】
請求項３４に記載の方法が更に：
複数の励起周波数でネットワーク断層画像を生成するステップを繰り返すステップと；及び
各ネットワーク断層画像を重ねて、ハイパースペクトルキューブ生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項４６】
請求項３４に記載の方法が更に：
複数の連続的なダメージ状態の一時的ポイントでネットワーク断層画像を生成するステップを繰り返すステップと；及び
各ネットワーク断層画像を重ねてダメージ進化マニホールドを生成し、当該ダメージ進化マニホールドが構造状態の進化状態を表すステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項４７】
請求項３２に記載の方法において、前記指定した各ポイントに対してＳＣＩ値を割り当てるステップが：
エキスパートシステムを用いて、前記伝送路の指定したポイントの構造化したＳＣＩ分布を決定するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項４８】
請求項４７に記載の方法において、前記エキスパートシステムが、ニューラルネットワークと共同の、各伝送路の距離についてのファジィｉｆ−ｔｈｅｎルールシステムからなるニューロファジィ推論システムであることを特徴とする方法。
【請求項４９】
請求項４８に記載の方法において、前記ニューラルネットワークが、ラジアルベースの関数ネットワークを有するバック伝達多層パーセプションであることを特徴とする方法。
【請求項５０】
請求項３３に記載の方法において、前記メッシュグリッドポイントのＳＣＩ値を改善するステップが：
協調型ハイブリッドエキスパートシステムを用いて、ダメージの「ホットスポット」領域についての前記メッシュグリッドポイントのＳＣＩ分布をシュミレートし、当該エキスパートシステムが従来知られている人工的ダメージで調整されるステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項５１】
請求項５０に記載の方法において、前記協調型ハイブリッドエキスパートシステムを使用するシステムが：  
遺伝的アルゴリズムを、入力ダメージについての指定したポイントの前記ＳＣＩ分布に適用し、当該遺伝的アルゴリズムが入力のＳＣＩ染色体セットを提供するステップと；
前記ＳＣＩ染色体セットを従来知られているダメージの染色体セットに適合させるステップと；
前記適合させたＳＣＩ染色体セットに監視されていないニューラルネットワークを利用するステップと；及び
当該監視されていないニューラルネットワークを調整して、ダメージの「ホットスポット」領域用に前記メッシュグリッドポイントの前記ＳＣＩ分布をクラスタ化するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項５２】
請求項５１に記載の方法が更に：  
前記遺伝的アルゴリズムを適用するステップを繰り返して、複数の励起周波数について前記ニューラルネットワークを調整するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項５３】
請求項３２に記載の方法が更に：
前記指定したポイントとメッシュグリッドポイントのＳＣＩデータを、拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）フォーマットのドキュメントに変換するステップと；及び
ＸＭＬフォーマットのドキュメントを解析して、前記ＳＣＩデータを読み取るステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項５４】
請求項３に記載の方法が更に：
多層パーセプションのダメージクラシフィアを構築して、当該多層パーセプションがフィードフォワードニューラルネットワークであるステップと；及び
前記ダメージクラシフィアを調整するステップであって、ダメージタイプを分類するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項５５】
請求項５４に記載の方法において、前記ダメージクラシフィアが、「ホットスポット」領域とダメージカテゴリィのそれぞれについての複数入力と複数出力をカバーする完全に接続されたネットワーククラシフィアであることを特徴とする方法。
【請求項５６】
請求項５４に記載の方法において、前記ダメージクラシフィアが、ノンリニア変換と混合プロセスを前記複数の多層パーセプションの出力に適用するモジュラネットワーククラシフィアであることを特徴とする方法。
【請求項５７】
請求項５４に記載の方法において、前記ダメージクラシフィアを構築するステップが：
ウエーブレット特性セットを生成して、「ホットスポット」領域をバックグラウンドのＳＣＩ分布から区分するステップと；及び
多層パーセプション層を利用して、各「ホットスポット」領域の前記ダメージタイプを認識するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項５８】
請求項３に記載の方法が更に：
ダメージタイプ用コードブックを実装するステップであって、当該コードブックがコードベクトルとしての基準テンプレートからなるステップと；
当該コードブックを用いて、各「ホットスポット」領域の前記ダメージタイプを分類するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項５９】
請求項５８に記載の方法が更に：
周波数多層パーセプションを前記コードベクトルに適用するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項６０】
請求項５８に記載の方法において、前記ダメージタイプ用のコードブックを実装するステップが：
「ホットスポット」領域用のＳＣＩ分布をクラスタ化して、当該ＳＣＩ分布のクラスタセンタを生成するステップと；
前記クラスタセンタを微調整して、誤分類されるケースを最小限にするステップと；を具え、
前記クラスタセンタセットが、ダメージタイプ用の各基準テンプレートのコードベクトルであることを特徴とする方法。
【請求項６１】
請求項６０に記載の方法において、前記ＳＣＩ分布が、「ホットスポット」領域用のＳＣＩ分布の別バージョンと、そのフーリエ変換とウエーブレット変換であることを特徴とする方法。
【請求項６２】
請求項６０に記載の方法において、ＳＣＩ分布のクラスタ化が、Ｋ平均クラスタ化アルゴリズムによって実行されることを特徴とする方法。
【請求項６３】
請求項６０に記載の方法において、前記クラスタセンタの微調整が、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）アルゴリズムによって実行されることを特徴とする方法。
【請求項６４】
請求項６０に記載の方法が更に：
前記ＳＣＩ分布をクラスタ化するステップに主成分解析を用いることを特徴とする方法。
【請求項６５】
請求項６４に記載の方法において、前記主成分解析を利用するステップが：
フィッシャの線形判別解析と、固有空間分離変換を含むステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項６６】
請求項３に記載の方法が更に：
前記センサネットワークシステムのダイナミックシステムモデルを構築するステップと；
前記ダイナミックシステムモデルのシステムパラメータを使用することによって異常を表すステップと；及び
当該異常に対する予測データ処理を実行するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項６７】
請求項６６に記載の方法において、前記予測データ処理を実行するステップが：
現時点での前記ダイナミックシステムモデルを同定するステップと；
一ステップ先の時間で前記ダイナミックシステムモデルのシステムパラメータを予測するステップと；及び
前記予測したシステムパラメータを有する前記ダイナミックシステムモデルを使用して信号を生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項６８】
請求項６７に記載の方法が更に：
現時点における前記パラメータを同定して複数の時間ステップ用信号を生成するステップを繰り返すステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項６９】
請求項６６に記載の方法において、センサネットワークシステムのダイナミックシステムモデルが、状態空間モデルか、ＡＲＭＡＸモデルであることを特徴とする方法。
【請求項７０】
請求項６７に記載の方法において、現時点における前記ダイナミックシステムモデルを同定するステップが：
サブスペースシステム同定法を用いるステップであって、この方法が送受信信号を用いて前記センサネットワークシステムのダイナミックシステムモデルを再構築するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項７１】
請求項６７に記載の方法において、一ステップ先の時間における前記ダイナミックシステムモデルのシステムパラメータを予測するステップが：
ニューラルネットワークを利用するステップであって、当該ニューラルネットワークがリカントニューラルネットワークか、あるいは、フィードフォワードニューラルネットワークであるステップと；及び
予め再構築されたダイナミックモデルのシステムパラメータで前記ニューラルネットワークを調整して、一ステップ先のモデルの前記システムパラメータを提供するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項７２】
請求項６７に記載の方法が更に：
一ステップ先の時間についての断層画像を生成するステップと；及び
予測断層データベースデポジトリに前記断層画像を保存するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項７３】
構造体に実装されている複数の診断ネットワークパッチ（ＤＮＰ）を用いて構造体のヘルス状態を対話する一またはそれ以上の指示シーケンスを担持するコンピュータで読み取り可能な媒体であって、前記各パッチが、送信パッチとセンサパッチの少なくとも一方として機能することができ、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上の指示シーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
前記パッチと複数の信号伝送路を具える診断ネットワークを形成するステップであって、前記各信号伝送路が送信パッチとセンサパッチの間の信号リンクであるステップと；
前記診断ネットワークをグラフで表示するステップであって、前記パッチと信号伝送路がそれぞれ、前記グラフ中のノードとエッジとして抽出されるステップと；
前記診断ネットワークを一又はそれ以上のサブグループに区分けするステップであって、各サブグループが指定送信パッチと一またはそれ以上のセンサパッチを含むステップと；
前記指定した送信パッチに信号を送信させ、前記センサパッチにその信号を受信させるステップと；
前記受信した信号をベースライン信号と比較して、これらの間の偏差を決定するステップであって、このベースライン信号が構造的異常がないときに前記診断ネットワークを用いて測定されたものであるステップと；及び
前記偏差を解析して前記構造体のヘルス状態を決定するステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項７４】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上の指示シーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、前記受信信号と前記偏差をデポジトリに保存する追加ステップを実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項７５】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記解析ステップが：
診断データ処理を実行するステップと；
構造状態指標を生成するステップと；及び
断層画像を生成するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項７６】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記サブグループのうちの二つの隣り合うサブグループが一またはそれ以上のパッチを共用していることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項７７】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記診断ネットワークをグラフで表すステップが：
前記診断ネットワークのトポロジカルアーキテクチュアｘを生成するステップを具え、
ここで、ｘが式：
ｘ＝{ｘ１２，ｘ１３，・・・，ｘｎ−１，ｎ}
で表され、
ここで、ｘｉｊ∈｛０，１｝が、ｉ番目とｊ番目のノード間の経路とを表す決定変数であり、ｎがノード数である；
ことを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項７８】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記診断ネットワークをグラフで表すステップが：
共通の整数計画法を実行して経路接続マトリックスを生成するステップであって、当該マトリックスの各エレメント（ｉ，ｋ）がｉ番目のセンサパッチがｋ番目の送信パッチに接続している場合に１であり、さもなければ０であるステップを具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項７９】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一又はそれ以上のプロセッサによる一又はそれ以上の指示シーケンスの実行によって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、ネットワーク経路の均一性に関連する費用変数を使用して前記診断ネットワークを最適化する追加ステップを実行させ、ネットワークパフォーマンスを最大にする一方で、パッチ数を最小にすることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８０】
請求項７９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記費用変数が信号伝送距離、前記各信号伝送経路が隣の経路と交差する交差ポイント数、または、前記信号の励起周波数に対する前記各信号伝送路の感度であることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８１】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、前記診断ネットワークを形成するステップに先立って：
前記構造体に一またはそれ以上の人工的な欠陥を与えて前記構造体内でダメージをシミュレートするステップであって、前記診断ネットワークを形成するステップが遺伝的アルゴリズムによって実行されて前記診断ネットワークを最適化する追加ステップを実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８２】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、診断ネットワークを形成して、前記信号の複数の励起周波数において前記受信信号を比較するステップを繰り返す追加ステップを実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８３】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
パッチの座標と、前記信号の励起周波数、パッチのタイプ、パッチの識別番号、パッチの電圧レベル、パッチの動作状態を含むセットアップ情報を保存する追加ステップ；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８４】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体おいて、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに；
前記ベースライン信号と受信信号を拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）でフォーマットしたデータに変換する追加ステップと；及び
ＸＭＬでフォーマットしたデータを解析して前記信号を読み取る追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８５】
請求項７５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記診断データ処理を実行するステップが：
センサパッチで受信した前記信号中の妨害信号をフィルタリングするステップと；
前記信号をトレンド除去して非定常信号成分を取り除くステップと；
前記受信した信号からエンベロープ窓を構築するステップと；
前記エンベロープ窓をサブエンベロープ窓に分けるステップと；及び
サブエンベロープ窓を適用して前記受信した信号から波束を抽出するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８６】
請求項８５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサで一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
変換を用いて前記信号の時間−周波数エネルギィ分布を得るステップであって、前記変換が短時間のフーリエ変換か、あるいはウエーブレット変換である追加ステップと；及び
前記時間−周波数エネルギィ分布を用いて前記信号中の各モード波の到着時間を同定する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８７】
請求項８６に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサで一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
複数の励起周波数用に信号の多重帯域エネルギィ分布を得る追加ステップと；
前記多重帯域エネルギィ分布からリッジ曲線を抽出する追加ステップであって、当該リッジ曲線が各ウエーブモードの軌道を表す追加ステップと；及び
前記リッジ曲線を用いて前記到着時間を同定する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８８】
請求項８５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサで一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
ウエーブレット分解フィルタを用いて前記信号をいくつかのサブ帯域信号に分解する追加ステップと；
複数のサブ帯域信号を合成して、対象となる前記周波数帯域を含む合成信号を形成する追加ステップと；
エンベロープ窓を構築するステップからサブエンベロープ窓を適用するステップを繰り返して前記合成信号から波束を抽出する追加ステップと；
前記エンベロープ窓を使用して各波束のスペクトルエネルギィを決定する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項８９】
請求項７５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、構造状態指数（ＳＣＩ）を生成するステップが：  
異常信号を除去して前記ＳＣＩをチェックするステップと；
アウトライアのＳＣＩ値をＳＣＩデータセットから削除するステップと；
ベースライン信号に比較して前記受信した信号の測定における温度変化用に前記ＳＣＩを補償するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９０】
請求項８９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記異常信号を除去するステップが：
前記受信信号の振幅の離散確率密度関数（ＤＰＤＦ）を決定するステップと；
前記ＤＰＤＦの共分散、歪ファクタ、及び平坦度ファクタを計算するステップと；
前記信号の正規性定数をチェックして前記異常信号を除去するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９１】
請求項８９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、ＳＣＩデータセットからアウトライアのＳＣＩ値を除去するステップが：
ＳＣＩデータセットの確率密度関数（ＰＤＦ）を計算するステップと；
前記ＰＤＦ中に前記ＳＣＩデータセットのアウトライア値を発見するステップと；及び
前記ＳＣＩデータセットの正規性定数を使用することによって前記アウトライア値を検出するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９２】
請求項８９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、ベースライン信号と比較した前記受信信号の測定における温度差についての前記ＳＣＩ値を補償するステップが：
これらの間の温度変化をチェックするステップと；
温度基準テーブルを構築するステップと；
前記テーブルから温度−調整パラメータを計算するステップと；及び
前記パラメータによって前記ＳＣＩ値をスケーリングして、前記ＳＣＩ値を補償するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９３】
請求項７５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記診断データ処理を実行するステップが：
ネットワーク面上の複数のポイントを指定するステップであって、前記ネットワーク面が前記伝送路ラインとパッチの座標を含むものであるステップと；
前記指定した各ポイントにＳＣＩ値を割り当てるステップと；
前記ネットワーク面中にメッシュグリッドポイントを生成するステップであって、前記ネットワーク面がメッシュエレメントに分割されているステップと；
前記指定したポイントの前記ＳＣＩ値を、内挿法を用いて前記メッシュグリッドポイント上に分布させるステップと；を具え、
伝送路を用いて送信パッチにリンクしていないセンサパッチにおける信号測定の場合には、前記各指定したポイントが前記センサパッチの位置と同じポイントであることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９４】
請求項９３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに前記メッシュグリッドポイントの前記ＳＣＩ値を調整する追加のステップを実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９５】
請求項９３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
カラーレンジを有する前記メッシュグリッドポイントの前記ＳＣＩ値の断層画像を生成する追加ステップと；
前記断層画像と前記カラーレンジをデポジトリに保存する追加ステップと；
を実行させ、
前記カラーレンジが「ホットスポット」ゾーンにおいてはっきり見えるように調整することを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９６】
請求項９４に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記メッシュグリッドポイント上のＳＣＩ値を調整するステップが：
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記メッシュグリッドポイント上に前記調整したＳＣＩ値を分布させるステップを具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９７】
請求項９３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、代数的再構成技術（ＡＲＴ）を前記到着時間ＳＣＩ値に適用する追加ステップを実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９８】
請求項９３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一又はそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、同時反復再構成技術（ＳＩＲＴ）を前記到着時間ＳＣＩ値に適用する追加ステップを実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項９９】
請求項９５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
複数の励起周波数におけるネットワーク断層画像を生成するステップを繰り返す追加ステップと；及び
各ネットワーク断層画像を重ね合わせて、ハイパースペクトルキューブを生成する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１００】
請求項９５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
複数の連続的なダメージ状態の一時的ポイントにおいて、ネットワーク断層画像を生成するステップを繰り返す追加ステップと；及び
各ネットワーク断層画像を積み重ねてダメージ進化マニホールドを生成し、前記ダメージ進化マニホールドが構造状態の進化状態を表す追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０１】
請求項９３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記指定した各ポイントに対してＳＣＩ値を割り当てるステップが：
エキスパートシステムを用いて、前記伝送路の指定したポイントの前記構造化ＳＣＩ分布を決定するステップを具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０２】
請求項９４に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記メッシュグリッドポイントのＳＣＩ値を改善するステップが：
協調型ハイブリッドエキスパートシステムを用いて、ダメージの「ホットスポット」領域についての前記メッシュグリッドポイントのＳＣＩ分布をシミュレートし、当該エキスパートシステムが従来知られている人工的ダメージで調整されるステップを具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０３】
請求項９３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一又はそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
前記指定したポイントとメッシュグリッドポイントの前記ＳＣＩデータを拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）にフォーマットしてドキュメントに変換する追加ステップと；及び
ＸＭＬフォーマット化したドキュメントを解析して前記ＳＣＩデータを読み取る追加のステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０４】
請求項７５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによる一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
多層パーセプションのダメージクラシフィアを構築するステップであって、当該多層パーセプションがフィードフォワードニューラルネットワークである追加ステップと；及び
前記ダメージクラシフィアを調整してダメージタイプを分類する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０５】
請求項１０４に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記ダメージクラシフィアを構築するステップが：
ウエーブレット特性セットを生成して「ホットスポット」領域をバックグラウンドＳＣＩ分布から区分するステップと；及び
多層パーセプション層を用いて、各「ホットスポット」領域の前記ダメージタイプを認識するステップと；
を具えることをと特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０６】
請求項７５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一又はそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
ダメージタイプ用のコードブックを実装するステップであって、当該コードブックがコードベクトルとしての基準テンプレートからなるものである追加ステップと；
当該コードブックを用いて、各「ホットスポット」領域の前記ダメージタイプを分類する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０７】
請求項１０６に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記ダメージタイプ用のコードブックを実装するステップが：
「ホットスポット」領域用ＳＣＩ分布をクラスタ化して、当該ＳＣＩ分布のクラスタセンタを生成するステップと；
前記クラスタセンタを微調整して、誤分類されるケースを最小限にするステップと；を具え
前記クラスタセンタセットが、ダメージタイプ用の各基準テンプレートのコードベクトルであることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０８】
請求項７５に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに：
前記センサネットワークシステムのダイナミックシステムモデルを構築する追加ステップと；
前記ダイナミックシステムモデルのシステムパラメータを使用することによって異常を表す追加ステップと；及び
当該異常性についての予測データ処理を実行する追加ステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１０９】
請求項１０８に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記予測データ処理を実行するステップが：
現時点での前記ダイナミックシステムモデルを同定するステップと；
一ステップ先の時間における前記ダイナミックシステムモデルのシステムパラメータを予測するステップと；及び
前記予測したシステムパラメータを有する前記ダイナミックシステムモデルを使用して信号を生成するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１１０】
請求項１０９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサに、現時点における前記パラメータを同定して、複数の時間ステップ用信号を生成する追加ステップを繰り返し実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１１１】
請求項１０９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記一ステップ先の時間で前記ダイナミックシステムモデルのシステムパラメータを予測するステップが：
ニューラルネットワークを使用するステップであって、当該ニューラルネットワークがリカントニューラルネットワーク又はフィードバックニューラルネットワークであるステップと；及び
予め再構築されたダイナミックモデルのシステムパラメータで前記ニューラルネットワークを調整して、一ステップ先のモデルの前記システムパラメータを提供するステップと；
を具えることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１１２】
請求項１０９に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、一またはそれ以上のプロセッサによって一またはそれ以上の指示シーケンスを実行することによって、前記一またはそれ以上のプロセッサが：
一ステップ先の時間についての断層画像を生成する追加ステップと；及び
予測断層データベースデポジトリに前記断層画像を保存するステップと；
を実行させることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１１３】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記一又はそれ以上の指示シーケンスが、インターネットウエブサービス用のシンプルオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）または、リモートプロシージャコール／拡張可能なマーク付け言語（ＲＰＣ−ＸＭＬ）の遠隔処理方法を実装することを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１１４】
請求項７３に記載のコンピュータで読み取り可能な媒体において、前記一またはそれ以上の指示シーケンスが、ＷＡＰ−イネーブル携帯電話、ＨＴＭＬブラウザ付のポケットＰＣ、またはその他のＨＴＭＬ可能なデバイスのインターネットウエブアクセス用にワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）またはワイヤレスマーク付け言語（ＷＭＬ）の無線通信方法を実装していることを特徴とするコンピュータで読み取り可能な媒体。