(57)【要約】  レシプロ内燃エンジン４の健全性状態を分析するためのエンジン健全性診断装置８が提供される。装置８は、レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を検出する振動センサ６０から受信した振動センサデータ９１を処理するため、及びセンサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトル８０を生成するための特徴生成回路９０を含む。処理回路９４は、エンジン４の健全な動作中に取得した特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全な動作の決定境界１５０を特徴付けるモデルパラメータによって定義される訓練済み分類モデルを使用して、特徴ベクトルを処理する。このモデルによれば、健全な動作の決定境界１５０からの特徴ベクトルの偏差を定量的に示す健全性指標が得られる。
2019535957.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レシプロ内燃エンジンの健全性を分析するためのエンジン健全性診断装置であって、
前記レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を感知するための振動センサから受信した振動センサデータを処理して、前記振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴生成回路と、
前記レシプロ内燃エンジンの健全な動作中に取得した振動センサデータに対応する特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全な動作の境界を特徴付けるモデルパラメータによって定義された訓練済み分類モデルを用いて、前記特徴生成回路によって生成された前記特徴ベクトルを処理し、それにより前記健全な動作の境界からの前記特徴ベクトルの偏差の定量的な指示を提供するエンジン健全性指標を生成する処理回路と
を有する、エンジン健全性診断装置。
【請求項２】
前記複数の特徴は、前記振動センサデータの少なくとも１つの時間領域特徴を含む、請求項１に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つの時間領域特徴は、平均、分散又は標準偏差、二乗平均平方根、尖度、歪度、及び波高率のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項４】
前記複数の特徴は、前記振動センサデータの少なくとも１つの周波数領域特徴を含む、請求項１から３までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項５】
前記複数の特徴は、前記振動センサデータの対応する周波数帯域のエネルギーをそれぞれ示す複数の周波数帯域エネルギー特徴を含む、請求項４に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項６】
前記特徴生成回路は、前記少なくとも１つの周波数領域特徴を生成するときにウェーブレットパケット変換を前記振動センサデータに適用するように構成されている、請求項４又は５に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項７】
前記複数の特徴は、前記レシプロ内燃エンジンの動作サイクルに対する前記振動センサデータ内のピークのタイミングを示す少なくとも１つのピーク振動タイミング特徴を含む、請求項１から６までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項８】
前記特徴生成回路は、前記振動センサデータと、前記レシプロ内燃エンジンのクランク軸の角度位置を示すクランク軸角度センサデータとから前記少なくとも１つのピーク振動タイミング特徴を特定するように構成されている、請求項７に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項９】
前記特徴ベクトルの各特徴を共通のスケールにマッピングするために前記特徴ベクトルの訓練セットから導出された１つ又は複数のスケーリングパラメータのそれぞれのセットに基づいて、前記特徴ベクトルの各特徴をスケーリングするスケーリング回路をさらに有し、また
前記処理回路は、前記訓練済み分類モデルを使用して前記スケーリング回路によって生成されたスケーリング済み特徴ベクトルを処理する、請求項１から８までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１０】
前記処理回路は、前記スケーリングされた特徴ベクトルの複数の特徴のうち、前記共通スケール上における最大又は最小のスケーリングされた特徴値を有する前記スケーリングされた特徴ベクトルの１つ又は複数の選択された特徴を特定するように構成されている、請求項９に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１１】
前記訓練済み分類モデルは、単一クラスの分類モデルを含む、請求項１から１０までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１２】
前記訓練済み分類モデルは、単一クラスのサポートベクターマシンを含む、請求項１から１１までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１３】
前記訓練済み分類モデルを定義する前記モデルパラメータを記憶するモデル記憶回路と、
前記特徴ベクトルの訓練セットに応じて、前記モデル記憶回路によって記憶された前記モデルパラメータを更新する訓練回路と
をさらに有する、請求項１から１２までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１４】
前記訓練回路は、前記訓練セットの範囲外の特徴ベクトルの所定の割合と、前記訓練セットの特徴ベクトルの残りの割合との間のマージンを最大にする健全な動作の境界を決定するように構成されている、請求項１３に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１５】
前記振動センサを含む、請求項１から１４までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１６】
前記振動センサは、前記レシプロ内燃エンジンの前記構成要素に後付け可能である、請求項１５に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１７】
前記振動センサは加速度計を有する、請求項１５又は１６に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１８】
前記エンジン健全性指標、又は前記エンジン健全性指標から導出されたパラメータを遠隔サイトに通信する通信回路をさらに有する、請求項１から１７までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項１９】
前記通信回路は、前記エンジン健全性指標と、以前に送信されたエンジン健全性指標との差を示す差分エンジン健全性指標を遠隔サイトに通信するように構成されている、請求項１８に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項２０】
前記特徴生成回路は、前記レシプロ内燃エンジンの複数のシリンダにおける振動を感知するためのそれぞれの振動センサから受信された複数のセットの振動センサデータを処理して、前記シリンダのうちの１つにそれぞれが対応する複数の特徴ベクトルを生成するよう構成され、また
前記処理回路は、前記訓練済み分類モデルを用いて前記特徴生成回路によって生成された各特徴ベクトルを処理して、それぞれのシリンダにそれぞれ対応する複数のエンジン健全性指標を生成するよう構成されている、請求項１から１９までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項２１】
前記処理回路は、前記対応するシリンダのためのそれぞれの訓練済み分類モデルを使用して前記特徴生成回路によって生成された各特徴ベクトルを処理するように構成され、各訓練済み分類モデルは、前記レシプロ内燃エンジンの健全な運転中の前記対応するシリンダについて取得した振動センサデータに対応する特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全な動作の境界を特徴付けるモデルパラメータのそれぞれのセットによって定義される、請求項２０に記載のエンジン健全性診断装置。
【請求項２２】
レシプロ内燃エンジンと、
前記レシプロ内燃エンジンの対応する構成要素における振動を感知するよう構成された振動センサと、
請求項１から２１までのいずれか一項に記載のエンジン健全性診断装置と
を有するシステム。
【請求項２３】
レシプロ内燃エンジンの健全性を分析するためのエンジン健全性診断方法であって、
前記レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を感知するように適合された振動センサを用いて振動センサデータを取得する工程と、
前記振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトルを生成するように前記振動センサデータを処理する工程と、
前記レシプロ内燃エンジンの健全な動作中に取得した振動センサデータに対応する特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全な動作の境界を特徴付けるモデルパラメータによって定義される訓練済み分類モデルを用いて前記特徴ベクトルを処理する工程であって、それにより、前記健全な動作の境界からの前記特徴ベクトルの偏差の定量的な指示を提供するエンジン健全性指標を生成する工程と
を含む、エンジン健全性診断方法。
【請求項２４】
エンジン健全性診断システムインストール方法であって、
レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を感知するために前記レシプロ内燃エンジンの前記構成要素に振動センサを取り付ける工程と、
前記レシプロ内燃エンジンの健全な運転期間中に前記振動センサを用いて振動センサデータを取得する工程と、
特徴ベクトルの訓練セットを生成する工程であって、各特徴ベクトルは、前記振動センサデータを処理して、前記健康な動作期間中の所与の時間に取得された前記振動センサデータの複数の特徴を示している、工程と、
前記特徴ベクトルの訓練セットから学習された健康な動作の境界を特徴付けるモデルパラメータを生成するために分類モデルを訓練する工程と、
前記分類モデルを定義する前記モデルパラメータを記録する工程と
を含む、エンジン健全性診断システムインストール方法。
【請求項２５】
請求項２３又は２４に記載の方法を実行するようにデータ処理装置を制御する命令を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、レシプロ内燃エンジンの分野に関し、特にレシプロ内燃エンジンの健全性を分析するためのエンジン健全性診断装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レシプロ内燃エンジンは典型的には船舶の主推進システムとして用いられる。この主推進システムが海上で故障してしまうと、船舶のオーナーやオペレータにかなりの損害をもたらす場合がある。ピストンの交換のような侵襲的な修理（ｉｎｖａｓｉｖｅ  ｒｅｐａｉｒ）を必要とする部品の故障であれば、数十万ドルの範囲の費用がかかるが、カーニバルスプレンダー号（Ｃａｒｎｉｖａｌ  Ｓｐｌｅｎｄｏｒ）でのクランクケース割れによるエンジンの火災のような劇的な故障では、修理費、損失および補償が６５，０００，０００ドルと推定される。加えて、磨耗したピストンリングのような一般的な故障の早期発生は、空気／燃料混合物がピストンの端を越えてクランクケース内に逃げることがあり、燃焼効率を低下させるブローバイのような現象を引き起こす可能性があり、燃料消費量と排出量の増加を引き起こす。壊滅的な状態になる前に欠陥を早期に検出して修正することは、壊滅的な故障を防止するだけでなく、故障が未だ重大ではない期間の燃料の節約と効率の向上にもつながる。発電用などのレシプロ内燃エンジンの他の用途にも同様の問題が存在するので、この問題は海事分野に限られるものではない。
【発明の概要】
【０００３】
少なくともいくつかの実施例によれば、レシプロ内燃エンジンの健全性を分析するためのエンジン健全性診断装置であって、レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を感知する振動センサから受信した振動センサデータを処理し、前記振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトル（ｆｅａｔｕｒｅ  ｖｅｃｔｏｒ；特徴量ベクトル）を生成する特徴生成回路と、特徴空間境界からの特徴ベクトルの偏差を定量的に示すエンジン健全性指標を生成するために、特徴空間境界を特徴付けるモデルパラメータによって定義される訓練された（ｔｒａｉｎｅｄ；訓練済みの）単一クラス分類モデルを用いて、特徴生成回路によって生成された特徴ベクトルを処理する処理回路とを備えたエンジン健全性診断装置が提供される。
【０００４】
少なくともいくつかの実施例によれば、レシプロ内燃エンジンと、レシプロ内燃エンジンの対応する構成要素における振動を感知するように構成された振動センサと、上記のエンジン健全性診断装置とを備えたシステムが提供される。
【０００５】
少なくともいくつかの実施例によれば、レシプロ内燃エンジンの健全性を分析するためのエンジン健全性診断方法であって、レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を感知するように取り付けられた振動センサを用いて振動センサデータを取得する工程と、振動センサデータを処理して、振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトルを生成する工程と、レシプロ内燃エンジンの健全な動作中に取得した振動センサデータに対応する特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全な動作の境界を特徴付けるモデルパラメータによって定義される訓練済み分類モデルを用いて特徴ベクトルを処理し、健全な動作の境界からの特徴ベクトルの偏差を定量的に示すエンジン健全性指標を生成する工程とを具備することを特徴とするエンジン健全性診断方法が提供される。
【０００６】
少なくともいくつかの実施例によれば、レシプロ内燃エンジンの構成要素に振動センサを取り付けて、前記レシプロ内燃エンジンの前記構成要素における振動を感知する工程と、レシプロ内燃エンジンの健全な運転期間中に振動センサを用いて振動センサデータを取得する工程と、振動センサデータを処理して、健全な動作期間中の所与の時間に取得された振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトルの訓練セットを生成する工程と、分類モデルを訓練して、特徴ベクトルの訓練セットから学習された健康な動作の境界を特徴付けるモデルパラメータを生成する工程と、分類モデルを定義するモデルパラメータを記録する工程とを具備することを特徴とするエンジン健全性診断システムインストール方法が提供される。
【０００７】
少なくともいくつかの例は、上記の方法のいずれかを実行するようにデータ処理装置を制御するための命令を含むコンピュータプログラムを提供する。 コンピュータプログラムは記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体は、非一時的な記憶媒体であり得る。
【０００８】
本技術のさらなる観点、特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）及び利点は、添付の図面と共に理解される以下の実施例の説明から明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】エンジン健全性監視システムの概要を示す概略図である。
【図２】システムのアーキテクチャ（論理的構造）をより詳細に示す概略図である。
【図３】レシプロ内燃エンジンのそれぞれのシリンダに設けられた振動センサを用いて各シリンダの健全性指標を提供する一例を示す図である。
【図４】振動センサデータに基づいて特徴ベクトルを生成するやめの特徴生成回路、及び訓練された分類モデルを用いて特徴ベクトルを処理するための処理回路の一例を示す図である。
【図５】エンジンの動作が健全な期間に得られた特徴ベクトルに基づいて、分類モデルを訓練する訓練段階を説明する概念図である。
【図６】訓練段階で学んだ健全動作の境界から特徴ベクトルの偏差を定量化する健全性指標を生成するために訓練モデルが使用されるときの動作段階を示す概念図である。
【図７】分類モデルの訓練方法を示すフロー図である。
【図８】健全性スコア値を生成するために訓練モデルが使用されるときの動作段階を示すフロー図である。
【図９】振動データのさまざまな周波数帯域において、エネルギー分布が故障によっていかに変化し得るかを示すヒートマップである。
【図１０】エンジン健全性指標の経時的な推移を示す図である。
【図１１】さまざまなタイプの故障が生じたときに健全性スコアがどのように変化するかを示す図である。
【図１２】さまざまな負荷条件のデータが１つのモデルに組み合わされたときでも、健全性スコアに基づいて故障をいかに検出可能であるかを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本技術によれば、レシプロ内燃エンジンの構成部品における振動を感知する振動センサから受信した振動センサデータに基づいてエンジンの健全性を分析するエンジン健全性診断装置が提供される。特徴生成回路が、振動センサデータを処理し、振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトルを生成する。処理回路が、訓練された分類モデルにより特徴ベクトルを処理して、エンジンの健全性指標を生成する。訓練された分類モデルは、エンジンの健全動作時に得られた振動センサデータに対応する特徴ベクトルの訓練セットから得られる健全動作の境界を特徴付けるモデルパラメータによって定められ、また健全性指標は、訓練時に得られる健全動作の境界からの特徴ベクトルの偏差を定量的に示す。
【００１１】
この方法によれば、いくつかの技術的効果が得られる。エンジンの特定の故障モードの特徴付けを行い、それらの故障モードの事前に得られた特徴に対して、動作中のエンジンから検知したデータを照合しようとする代替法とは異なり、本技術は、エンジンの健全動作時に得られた振動センサデータに対応する特徴ベクトルによりモデルの訓練を行い、それらの特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全動作の境界からの新たに取得した特徴ベクトルの偏差を定量化するエンジン健全性指標を生成する。従ってモデルは、特定の故障モードを特徴付けようとするものではない。特定の故障のタイプに関する知識を全く持たないままエンジン故障を検出することは一見直観に反するようにも思えるが、健全性データにより訓練を行う方法では、いくつかの利点が得られる。
【００１２】
まず、この方法によれば、名目上同じ故障モードに対してそれぞれ異なる特徴的な振動パターンを示し得るさまざまなエンジンモデルへの、もしくは同じエンジンモデルのさまざまな設置における診断装置の改造が可能となる。装置が取り付けられるエンジンの各タイプについて特注の故障特徴パターンを学習することは困難である場合がある。エンジンは、実際には、頻繁に故障するわけではなく、名目上同じエンジンモデルの複数の例において検出される振動であってもそれぞれ異なる場合があるため、設置などの違いにより、あるモデルの１つのエンジンの障害から学習しても、必ずしも同じモデルの別のエンジンの同じ障害を検出できるわけではない。モデルを訓練するのに利用可能な故障したエンジンに関して利用可能なデータは通常比較的少ないが、特にまだ何も故障が特定されていない場合、通常運転中にエンジンを監視するだけでモデルを訓練できるため、健全な動作に対応する大量の訓練データが通常利用可能である。従って、実際には、（不良パターンの分類によるのではなく）健全な挙動からの逸脱に基づいて故障を検出する手法により、システムをさまざまなモデル又はエンジンの設置に対してより広く適用することが可能になる。
【００１３】
また、これまでに学習された健全な動作の境界からの特徴ベクトルの偏差を定量化することによって、エンジンが健全であるか故障しているかのバイナリ表示を可能にするだけでなく、特にまだ何も故障が明らかになっていない場合であっても、エンジンにおける健全性の程度を評価できるようになる。例えば、完全に近い健全状態にあるエンジンは、一般的には健全状態であるが劣化しているため何もしなければ故障するであろうエンジンや、例えばブローバイ現象により効率が悪くなっているエンジンとは異なるスコアを有する可能性がある。単に故障を検出するのではなく、エンジンの健全性の程度を定量化することによって、潜在的な問題を早期に検出することができ、後に壊滅的な故障となることを防ぐために適切な修理またはメンテナンス作業を間に合うようにスケジュールすることができる。定量的なエンジン健全性指標はまた、実際にエンジンが十分に健全なため故障しそうにない場合に、単に故障の可能性を減らすための手段として、不必要な予防修理作業の実行を避けるのに十分に健全であるかどうかを評価するのにも役立ち得る。例えば、特定の船会社が現在、船の入港中にある部品を交換するために定期メンテナンスを予定している場合、それは単にその部品が劣化まで所定の時間持つ傾向があるためというだけの理由であり、実際特定のエンジンでは思ったほど損傷していないことや、長く持つ可能性がある。本技術の診断装置は、エンジンの健全性の定量的表示を可能にし、それによってエンジンが以前に観察された健全な動作から実際には大きく逸脱していないことを示すことができるので、予防的な修理をキャンセルすることができ、コストを節約することができる。
【００１４】
またこの技術は、現場で熟練した技術者によって特定されるよりも早くエンジンの潜在的な故障を特定することを可能にする。熟練したエンジニアの中には、エンジンの振動を聞くだけでいくつかの障害を特定できる場合もあるが、このように障害を特定するには長年の経験が必要な場合がある。従ってそのような熟練した技術者を採用することは費用がかかる場合があり、多くの輸送船または発電機設備はそのような熟練した技術者を現場に持たないこともある。そのため、本技術によって得られた定量的なエンジン健全性指標は、生じた可能性がある問題にフラグを立てるために、遠隔地に送り返されること、又はエンジンの現場にいる熟練度の低いオペレータに伝達されることができる。いずれにせよ、熟練した技術者が存在していても、振動の変化を耳で気付くほどの重大な欠陥に発展するまでは、ある種の欠陥はエンジニアには明らにならない場合がある。これに対して、エンジンの健全性診断装置は、以前に学習した健全な動作の境界からの、取得した特徴ベクトルの偏差を検出することによって、潜在的な故障をより早期に検出することができる。
【００１５】
特徴生成回路によって生成された特徴ベクトルは、監視された振動センサデータのさまざまな異なる特徴を含んでいてもよい。例えば、この特徴には、振動センサデータの少なくとも１つの時間領域特徴が含まれていてもよい。例えば、時間領域の特徴は、所与の期間にわたって得られた振動センサの読みに対して評価された以下の統計パラメータのうちの少なくとも１つであり得る。この統計パラメータとしては、分散又は標準偏差、二乗平均平方根、尖度、歪度、波高率が挙げられる。他の統計も時間領域センサデータから導き出すことができることを理解されたい。特徴ベクトルに時間領域特徴を含めることにより、外的要因による挙動の一時的な変化をエンジンの長引く問題と区別することを可能にすることによって、モデルの明確な故障の誤検出率の軽減に役立てることができる。
【００１６】
また、特徴ベクトルには、振動センサデータの少なくとも１つの周波数領域特徴が含まれていてもよい。例えば、周波数領域の特徴を計算するために、所与の期間内に得られた振動センサデータに特定の周波数変換を適用することができる。例えば、フーリエ変換を含む、さまざまな異なる周波数変換を使用することができる。しかしながら、ウェーブレットパケット変換（ＷＰＴ）を振動センサデータに適用して周波数領域特徴を生成することは特に有用であり得る。このＷＰＴを使用して、時間領域の一連の振動センサデータを別々の周波数帯域に分解することができ、各周波数成分は、フーリエ変換の場合のように連続的な正弦波または余弦波ではなく有限期間のウェーブレットによって表される。ＷＰＴはフーリエ変換と比較して比較的計算集約的であるが、ウェーブレットの複雑さによるエンジン速度の変化にもかかわらず、目的の特徴を検出できるという利点があり、定速サンプルの場合により有用なフーリエ変換よりもＷＰＴの方が適していることになる。推進エンジンからの出力に対する需要が時間とともに変化する船積みなどのいくつかの用途では、エンジン速度が変化する可能性が高い。従って、ＷＰＴを使用することで、エンジン負荷の変化に対してモデルをよりロバストにすることができる。
【００１７】
周波数領域データからはさまざまな特徴を導き出すことができる。例えば、平均や標準偏差などの統計パラメータは、上述した時間領域データと同様の方法で導き出すことができる。しかしながら、一例では、周波数領域特徴は、振動感知データの対応する周波数帯域内のエネルギーをそれぞれ示す周波数帯域エネルギー特徴を含んでいてもよい。エンジンの故障は、周波数帯域が最も高い振動エネルギーを有する変化をもたらす可能性があるので、特徴ベクトルに周波数帯域エネルギー特徴を含めることで、健全な挙動からの逸脱を特定するための分類モデルの能力が向上する。
【００１８】
また特徴ベクトルは、エンジンの動作サイクルに対する振動センサデータ内のピークのタイミングを示す少なくとも１つのピーク振動タイミング特徴を含んでいてもよい。例えば、エンジンのクランク軸の角度位置を感知するクランク軸角度センサを設けてもよく、このクランク軸角度センサからのデータを用いてピーク振動タイミング特徴を特定することができる。エンジンの運転サイクルに対する振動のピークのタイミングを考慮することは、時間及び周波数領域データのみからは検出が困難となり得る種類の故障を特定するのに役立ち得る。例えば、エンジンマウントの緩みやピストンリングの磨耗などの障害を特定するのに利用可能である。故障の中には、過度の量の振動ではなく、例えばエンジン点火のシリンダのタイミングが遅いことにより引き起こされるものもあるので、ピーク振動タイミング機能を考慮することで、そのような故障を特定するのに役立てることができる。
【００１９】
要約すると、特徴ベクトルは、分類モデルへの入力として使用可能な、検出された振動センサデータのある範囲の異なる特徴を提供し得る。特に、特徴ベクトルは、上述したクラスのうちの２つ以上の特徴（時間領域特徴、周波数領域特徴、及びピーク振動タイミング特徴）を組み合わせてもよく、それにより、これらの特徴のうちの１つのみが提供される場合よりも優れたモデル性能を達成する。
【００２０】
いくつかの例では、生成された特徴ベクトルは、その元の形式で分類モデルに単に入力することができ、その後、それを処理することにより、算出した健全性指標を決定することができる。しかしながら他の例では、特徴ベクトルの各特徴を基準の共通スケールにマッピングするために、特徴ベクトルの訓練セットから導出されたスケーリングパラメータのそれぞれのセットに基づいて特徴ベクトルの各特徴をスケーリングするスケーリング回路が提供されてもよい。例えば、このスケーリングは、０から１の間などの固定範囲内に各特徴を正規化することができる。次に、処理回路は、訓練された分類モデルを用いて、スケーリングされた特徴ベクトルの処理を行ってもよい。例えば、訓練段階中に、特徴ベクトルの特定の特徴について遭遇する数値の最小値／最大値、又は標準偏差や平均値を決定することができ、基準の異なるスケールで生の値を持つ特徴を共通スケールにマッピングできるように、これらを用いてスケーリングパラメータを生成することができる。それゆえ、スケーリングは、比較的低い数値を有する特徴が大きな数値を有する特徴にのまれないことを意味し、その結果、各特徴は、生の特徴ベクトルが直接処理される場合よりも分類モデルの結果により均等に寄与することができる。
【００２１】
また、特徴ベクトルの各特徴を基準の共通スケールにスケーリングすることで、どの特定の特徴がマイナスの健全性スコアに寄与しているかを特定するのにも役立てることができる。以前に訓練されたモデルを用いて新たに取得した特徴ベクトルを処理する場合、特徴ベクトルの訓練セットから導出された同じスケーリングパラメータが依然として適用可能である（すなわち、スケーリングパラメータは動作段階において変化せず、訓練段階の終了時に固定される）。特定のパラメータが、訓練中に観察される値の範囲外になるようにエンジンの挙動が変化すると、その特徴ベクトルの各特徴にわたって使用される共通スケールにマッピングされた際、特に高い値又は特に低い値を有することとなる。例えば、０から１の間の固定スケールの例では、動作段階中に０未満または１より大きい値が観測され、それは訓練で観測された範囲外にあることを示す。従って、スケーリングされた特徴ベクトルの特徴の中で共通のスケール上で最大又は最小のスケーリング特徴値を有する１つ又は複数の選択された特徴を特定することによって、どの特徴が最もエンジンに問題を引き起こす可能性が高いかの指標を得ることができる。これらの特徴の指標は、健全性指標自体と共に出力することで、故障を引き起こしそうな原因を特定するのに使用可能な追加の診断情報を提供することができる。
【００２２】
一般に、健全性指標を生成するのに用いる分類モデルは、任意の機械学習又は人工知能ベースのモデルであればよく、例えば、ニューラルネットワークを使用することができる。しかしながら、一般に、訓練さらた分類モデルは、単一クラスの分類モデルを含んでいてもよい。単一クラスモデルは、訓練サンプルの単一のセットの特徴を学習するモデルである。後続のサンプルが入力されると、モデルはそれが訓練セットと同じクラスからのものであるか、それとも異なるものであるかを判断する。これは、訓練サンプルの２つ以上の異なるクラスを備え、それらの各クラス間の違いを学習しようとするマルチクラス分類モデルとは対照的である。単一クラスの分類モデルは、故障したエンジンに関連して利用できる訓練データの量が限られているため、エンジン健全性監視に非常に適している。
【００２３】
さまざまな単一クラス分類モデルが利用可能であるが、特に有用なタイプのモデルとしては、単一クラスサポートベクターマシン（ＳＶＭ）が挙げられる。ＳＶＭは、モデルの決定境界を定義する多くのサポートベクトルによって特徴付けられてもよい。新しい入力がこのＳＶＭに供給されると、サポートベクトルによって定義された境界の位置と比較され、境界によって特徴付けられた健全な挙動からの偏差の定量的な指標を特定することができる。健全性スコアの正負の値は、境界内外にある特徴ベクトルを示している場合があるので、エンジンが健全か故障しているかを明確に示し、さらにエンジンの健全性または故障の程度を定量的に示す。
【００２４】
一般に、使用時におけるエンジン健全性診断プロセスは、特徴ベクトルの訓練セットを特定し、分類モデルの訓練に用いる訓練段階と、同じエンジンの振動検知が継続して行われ、対応する振動センサデータを用いて、健全性指標を特定するために訓練されたモデルによりテストが行われる対応する特徴ベクトルを生成する動作段階との２つの段階を有していてもよい。
【００２５】
いくつかの実装例では、エンジン健全性診断装置は、動作段階を実装するが、訓練段階は実装しない場合がある。代わりに、訓練された分類モデルを定義するモデルパラメータは、訓練段階を実行する異なる装置により事前に決定してもよい。従って、エンジン健全性診断装置自体が分類モデルを訓練するための回路を備えていなくてもよい。例えば、モデルの訓練は、訓練段階で取得した振動センサデータを処理し、その後エンジン健全性診断装置内に埋め込まれ、動作段階中に用いられるモデルパラメータを生成する汎用コンピュータ上で動作するソフトウェアにより行うことができる。
【００２６】
しかしながら、より柔軟なシステムによって、上記訓練段階を同様に実行する回路をエンジン健全性診断装置に備えてもよい。従ってこの装置は、訓練されたモデルを定義するモデルパラメータを記憶するモデル記憶回路と、特徴ベクトルの最新の訓練セットに基づいてモデルパラメータを更新する訓練回路とを備えていてもよい。この場合、最初に特定のエンジンに装置を設置する場合、上記訓練段階を実行し、特徴ベクトルの初期訓練セットに基づいてモデルを訓練してもよい。その後、モデルの訓練が行われると、モデル記憶回路に記憶されたモデルパラメータがもはや更新されず、振動センサからの進行中のデータに基づいてその後取得した特徴ベクトルに対する健全性指標を算出するのに用いられる動作モードに装置を切り替えることができる。装置が訓練モードから動作モードに切り替えられる時点は、人間のオペレータによって手動で決定されてもよいし、もしくは、さらなる訓練特徴ベクトルの入力が、例えば、健全な挙動の境界の位置を大きく変化させない時点の検出に基づいて自動的に決定されてもよい。訓練回路が診断装置に搭載されている場合、故障がないにもかかわらずある期間の後にエンジンの振動挙動が変化したことが判明した場合（この変化とは、例えば外的要因、例えばエンジンの所与の構成要素の交換、又はエンジンにかかる負荷や需要の変化によるものであってもよい）、次の段階でモデルの再訓練を行うことが可能となる。また、特定のシナリオでは、本来ならエンジンが動作しなくなるアイドル期間により、モデルの再訓練を行うための特徴ベクトルの新しい訓練セットを収集することができる。
【００２７】
モデルの訓練はさまざまな方法で行うことができる。健全な動作の境界を決定する方法の１つとして、モデルパラメータを変化させ、訓練セットの範囲外の特徴ベクトルの所定の割合と、その訓練セットのベクトルの残りの割合との間のマージンを最大にするパラメータを最終の訓練されたモデルパラメータとして選択するアルゴリズムを実行することが挙げられる。例えばこの所定の割合とは、訓練セットの数パーセントであってもよく、訓練回路は、特定の割合の特徴ベクトルが外側にあり、他の特徴ベクトルが境界内にあるように境界を定義しようと試みてもよい。この境界の異なる定義は、輪郭特徴ベクトルと残りの特徴ベクトルとの間の最大平均マージンが見つかるまで試みられる。境界の外側にあるべき特徴ベクトルの所定の割合（「棄却割合」）は、それ自体、輪郭特徴ベクトルと残りの特徴ベクトルとの間の最大マージンを見つけようと調整されるモデルのパラメータの１つであり得る。
【００２８】
いくつかの実装例では、上記診断装置は、振動センサデータを取得する振動センサを備えていてもよい。しかしながらこの装置は、診断装置に備えられていない外部振動センサと組み合わせて使用することもできる。例えば、所与のエンジン内に既に設けられている既存の振動センサを使用可能である。しかしながら、現在のアプローチの１つの利点は、内蔵センサに頼るのではなく、現場で非侵襲的にエンジンに取り付けることができる後付け可能な振動センサからのデータに基づいて潜在的なエンジン障害を検出できることである。他の手法で使用される圧力センサなどの典型的な内蔵型エンジンセンサは磨耗しやすく、故障検出の信頼性を低下させる可能性がある。対照的に、外部から後付け可能なセンサを使用することにより、これらは磨耗を受けにくくなり、特定の製造業者やエンジン構成に拘束されない。一例では、振動センサには加速度計が含まれてもよい。
【００２９】
上記エンジン健全性診断装置は、遠隔地にデータを通信するための通信回路を備えていてもよい。これにより、エンジンの健全性指標又はエンジンの健全性指標から導出したパラメータを遠隔地に送信することができる。従って、生の振動センサデータ自体を送信するのではなく、このセンサデータの処理及び健全性指標の生成をエンジンの場所その場で実行することができる。これにより、遠隔地への通信が必要なデータ量が軽減され、特に衛星通信やセルラー通信が要求される場合、通信リソースは比較的高価となることがあるので、特に有利となり得る。代わりに健全性指標を送信することで、通信コストを削減することができる。場合によっては、エンジン健全性指標の絶対値を送信するのではなく、導出されたパラメータを送信することで、送信されているデータ量をさらに軽減することができる。例えば通信回路は、このエンジン健全性指標と以前に送信されたエンジン健全性指標との差を示す差分エンジン健全性指標を通信してもよく、これには通常絶対値より少ないビットを必要とすることがある。エンジン健全性指標の絶対値は、遠隔地で送信された差動エンジン健全性指標から再構築することができる。健全性指標や導出パラメータ自体に加えて、通信回路は、健全性スコアに最大の貢献をしている特定の特徴を識別するコード（上述のような共通スケールにおいてどの特徴が最大又は最小であるかによって特定される）などの他の情報の通信を行うこともできる。
【００３０】
いくつかの実装例では、単一の振動センサを使用することができ、エンジンの健全性指標はこの単一の振動センサからのセンサデータから導出される。多気筒エンジンの場合であっても、あるシリンダからの振動が別のシリンダに伝播することがあるので、あるシリンダに設けられた振動センサによって、他のシリンダについての情報を推定することが可能になる。
【００３１】
しかしながら、それぞれのシリンダにいくつかの振動センサを設けることによって、特定のシリンダに対する故障をより確実に特定することができる。従ってエンジン健全性診断装置は、対応する振動センサから受信した複数の振動センサデータセットを受信し、これらを用いて、各々が１つのシリンダに対応する複数の特徴ベクトルを生成してもよい。各特徴ベクトルは、訓練された分類モデルにより処理を行って、複数の健全性指標がそれぞれ各シリンダに対応して提供されるよう、対応するエンジン健全性指標を生成することができる。場合によっては、各シリンダの特徴ベクトルを同じように訓練された分類モデルで処理することもできるが、実際には、特定の障害時に特定のシリンダで特定される振動パターンは、エンジン構成に応じてシリンダごとに異なる場合がある。従って、所与のシリンダの健全性指標をそれぞれのシリンダに固有の対応する分類モデルにより算出し、それぞれが対応するシリンダから取得したデータに基づいて訓練された複数の別々に訓練された分類モデルを提供することは有用となり得る。
【００３２】
図１及び図２は、レシプロ内燃エンジン４の健全性を分析するシステム２の一例を示す図である。例えば、エンジン４は、海上船舶用の推進システムとして働くディーゼルエンジン、発電用の発電機、又は他のタイプのレシプロ内燃エンジンであってもよい。システム２は、エンジン４に搭載されたいくつかのエンジン搭載センサ６と、センサデータを受信し、そのセンサデータを処理して特徴を特定し、その特定された特徴を訓練された分類モデルにより処理してエンジン４の健全性指標を生成し、その健全性指標を出力するオンボードエンジン健全性診断モジュール８とを備えている。このエンジン健全性診断モジュール８は、センサデータを処理して健全性指標を生成するための内蔵ハードウェアアーキテクチャ１０と内蔵ソフトウェアアーキテクチャ１２の一方又は両方を備えていてもよい。例えば、内蔵ハードウェアアーキテクチャ１０は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などのセンサデータの処理における特注ハードウェア実装を含んでいてもよく、内蔵ソフトウェアアーキテクチャ１２は、センサデータ処理を実施するソフトウェアを実行する汎用プロセッサを含んでいてもよい。生成された健全性指標は、グラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）１４を介してオンボードモジュール８にローカルに表示することができ、もしくは、オンボード通信プロセッサ１８を介してリモートサーバ１６に通信することができる。この通信プロセッサ１８は、１つ又は複数のタイプの通信方式をサポートしてもよい。例えば、４Ｇ  ＬＴＥなどのセルラー通信２０、衛星通信２２、８０２．１１ｎ／ａｃ（ＷｉＦｉ（登録商標））などのローカル無線通信２４、又は他の近くの陸上基地局や衛星によるデータ交換によって出荷船の識別および位置特定に用いられる自動識別システム（ＡＩＳ）２６などの通信方法のうちの１つ又は複数を使用して通信を行うことができる。そして、遠隔サーバ１６に送信された健全性指標は、ソフトウェアアーキテクチャ２８によってサーバ側で分析を行い、別のグラフィカルユーザインターフェイス３０を介してサーバのオペレータに表示することができる。例えば、ある期間にわたって受信した健全性指標をグラフ表示することで、オペレータが故障を識別し得る変化を特定できるようにすることができ、エンジニアがエンジンを調査する必要があるかどうかを判断すること、又は修理やメンテナンス作業をスケジュールすることに用いることができる。
【００３３】
より具体的には、上記システム２では、人工知能アプローチを採用してセンサデータを把握し、個別のシリンダ健全性の定量的測定を行いながら、さまざまなエンジン（すなわち、特定の製造業者やエンジン構成に拘束されない）に後付け可能な非侵襲性センサを使用することで、振動測定値を特定の定義済みのしきい値と単純に比較するシステムよりもはるかに早く、エンジンの故障の検出と分類を可能にしている。センサデータの分析は、エンジンサイト自体で行われ、その後低データレートのものを含むさまざまな通信ベアラと組み合わせて、比較のために処理された情報を送信し、クラウドに保存することができる。このようにして、エンジンの「シグネチャ」をインストール及びテスト段階で取得してクラウドに保存し、そのシグネチャとの相違点のみを送信して傾向を比較することができる。定量的エンジン健全性スコアリングシステムを採用することで、単純な閾値に基づく測定に関連する「アンバー（警告）はどれほど深刻か」という問題を回避する。健全性スコアは、エンジンのどのシリンダで問題が発生しているか、および根本的な変化率をユーザに（エンジンの場所と遠隔地の両方で）簡潔に通知するための方法で情報を表示するグラフィカルユーザインターフェイスを提供することができる。後者は、変化率の増加が重大な障害や壊滅的な障害の前兆となる可能性があるため重要である。主軸受、燃料ポンプ、潤滑油温度の変動、ターボチャージャの不均衡などの二次的な、「シリンダに関連しない」障害も、シリンダの振動測定から導き出すことができる。
【００３４】
図３は、オンボードエンジン健全性診断装置８によって行われる処理をより詳細に示す概略図である。図３に示すように、エンジン４は、多数のシリンダ４０を備えていてもよく、各シリンダは、シリンダケーシング４４内で往復動してピストン４２の頂部とシリンダヘッド４８との間の空間４６内で混合気を圧縮するピストン４２を有する。ピストン４２は、クランク軸５０を駆動し、各シリンダ４０は、各シリンダがエンジンの運転サイクルの所与の時点で点火するよう、ピストン４２がクランク軸の周りの異なる角度位置で連結されている。図３では４つのシリンダを有する例を示しているが、この技術は任意の数のシリンダを有するエンジンに適用可能であることが理解されよう。また、図３は簡潔にするために各シリンダを非常に簡略化して示しているが、各シリンダは、燃料噴射器、排気弁などの他の多くの構成要素を含んでいてもよいことを理解されたい。オンボード診断モジュール８は、既知の設計のレシプロ内燃エンジンに後付け可能であるので、この技術は特定の形態のエンジンに限定されない。
【００３５】
図３に示すように、振動センサ６０が各シリンダのシリンダヘッド４０に後付けされている。各振動センサ６０は加速度計を備えている。例えば、工業用定電流加速度計を（例えば、磁気アタッチメントを用いて）エンジンの外部に取り付けてもよい。この例では、複数のセンサ位置を調査した研究により、これが最良の結果を導くことが分かっていることから、各振動センサは個々のシリンダヘッド４８の上に配置されている。また、加速度計をエンジンの他の位置に配置することも可能である。加速度計は、シリンダヘッドのたわみの大きさに基づいて電圧を発生し、それがアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）６２を介して、例えば、ｇ単位で振動のデジタル測定値に変換される。これらの加速度計に加えて、上死点（ＴＤＣ）センサ６４がエンジンのフライホイール６８に取り付けられている。 ＴＤＣセンサ６４はフライホイール６８上で回転する小さな磁石６６を感知し、これは、固定センサヘッド６４を通過する際に小さな電圧パルスを誘起する。このパルスは、ＡＤＣ７０を介して方形パルスを供給し、特定のシリンダについてエンジンクランク軸がＴＤＣを通過するタイミングに対する正確な基準を提供する（所与のシリンダの上死点（ＴＤＣ）位置は、ピストンがクランク軸の軸から最も遠い時である）。ＴＤＣセンサ６４は、エンジンの運転段階に対するシリンダの相対的なタイミングを感知するセンサの一例であるが、クランク軸角度センサの他の例も可能である。より一般的には、シリンダの点火によって引き起こされる振動をエンジンサイクルの位相と相関させることを可能にするエンジンの何らかのパラメータを感知する任意のセンサを使用することができる。
【００３６】
取得したセンサデータの処理に用いられるハードウェア及び／又はソフトウェアアーキテクチャ１０、１２はさまざまな形態をとることができる。例えば、ＡＤＣ６２、７０はデータロガー上に実装されてもよく、このデータロガーデータはセンサデータを分析するためのソフトウェアを実行している汎用プロセッサに出力されてもよい。また、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）を内蔵プロセッサ、すなわちシステムオンチップ（ＳｏＣ）に結合して設けてもよい。ＦＰＧＡは、加速度計６０とＴＤＣセンサ６４からの組み合わされたデータセットにおいて生じる重要な特徴の計算をより高速に行うことを可能にし、エンジンの健全性が悪化しているとき、すなわち故障を発展させている場合、又は故障がすでに存在している場合に応じて、より良くリアルタイムの分類が行えるようサポートする。従って、場合によっては、分類モデル処理は、ＦＰＧＡにハードコードされたＶＨＤＬ／Ｖｅｒｉｌｏｇとして実行されることもある。
【００３７】
いずれにせよ、モジュール８の内蔵ハードウェアアーキテクチャ１０及び／又はソフトウェアアーキテクチャ１２は、センサデータ処理の多くのチャネルを実行し、各チャネルは、振動センサデータの時間及び周波数領域の特徴とピーク振動の特徴の組み合わせ分析を実行し、健全性状態からの振動センサデータの観察された特徴の偏差を定量化するための採点システムを提供する。図３に示すように、各チャネルは１つのシリンダに対応し、対応するシリンダに取り付けられた振動センサ６０に対応するＡＤＣ６２から異なる振動センサデータを受信し、ＴＤＣセンサ６４から同じタイミングデータ（加速度計データにおけるピーク振動のタイミングを特定するための基準として用いられる）を受信する。各処理チャネルは、２つの主な段階から構成されている。まず、振動センサデータとＴＤＣセンサデータを処理して特徴ベクトル８０を生成する。この特徴ベクトル８０は、対応するシリンダ４０について取得したデータの対応する特徴をそれぞれ示す多くの特徴次元（ｆｅａｔｕｒｅ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）を有している。特徴ベクトルは、訓練された分類モデル８２に入力され、処理されて、対応するシリンダについて以前に観測された健全な挙動からの検出されたデータの偏差を特徴付ける対応する健全性指標８４を出力する。この処理については、以下に詳しく説明する。従ってモジュール８は、それぞれがエンジン４のＮ個のシリンダのうちの１つに対応するＮ個の別々の健全性指標８４を出力する。
【００３８】
次いで、健全性指標を用いて、通信プロセッサ１８を介してサーバ１６に送信されるパケットデータを生成することができる。生のセンサデータをサーバ１６に出力する代替技術とは異なり、特徴ベクトル生成８０と分類モデル処理８２をエンジンが位置するその場のモジュール８内で局所的に実行することによって、サーバ１６に通信されるデータ量を大幅に減らすことができ、通信のための高価な帯域幅要件を回避することができる。例えば、健全性指標８４は、振動センサから受信した膨大な量のセンサデータとは対照的に、送信されるべき少数のビットしか必要としない場合がある。絶対値を送信するのではなく、以前に送信された値に関する差が送信される差分方式を使用して健全性指標を符号化することによって、データ量をさらに軽減することができる。他には、ある閾値より低い程度のエンジン健全性を示す場合にのみ健全性指示を送信することもできる。健全性指標自体に加えて、機能のうちのどの特定の機能が最も重要であるかの指標など、他のデータもサーバに送信することができる。単純な健全性指標や目的の特徴のパターンを示す比較的少数のビットのコードを送信することの１つの利点は、ＡＩＳ２６を通信に使用できることである。ＡＩＳは、出荷ベースの用途の船舶追跡に必要な情報と一緒にバイナリデータを送信するために利用できる非常に少量の帯域幅を有している。従って、健全性指標を比較的小さいペイロードに圧縮する能力は、あたかもＡＩＳを使用可能であるかのように、より高価なセルラー又は衛星通信技術の使用と比較しても実質的に無料でデータを送信することができるので特に有利である。出荷以外の用途では、ＡＩＳは通常使用できず、他の通信技術を使用可能である。
【００３９】
図４は、内蔵ハードウェア及び／又はソフトウェアアーキテクチャによって提供される処理をより詳細に示す。このアーキテクチャは、振動センサデータ９１及びＴＤＣデータ９４を処理して、センサデータに対応する特徴ベクトル８０を生成する特徴生成回路９０と、特徴ベクトルのパラメータをスケーリングして、ベクトル８０の異なる特徴次元のそれぞれについて基準の共通スケールにマッピングするスケーリング回路９２と、スケーリングされた特徴ベクトルに基づいて健全性スコア計算を行う処理回路９４とを備えている。この内蔵アーキテクチャ１０、１２は、必要に応じて、健全性スコア計算処理回路９４が使用する分類モデルで定義されたモデルパラメータを格納するモデルバッファ９６と、以下に説明するように訓練段階中にモデルパラメータ９６を更新する訓練回路９８とをさらに備えていてもよい。しかしながら、実施形態がモデルを訓練する能力のない固定モデルを使用する場合、訓練回路９８及びモデルバッファ９６は省略可能であり、この場合、モデルパラメータを代わりに健全性スコア処理回路９４内にハードコードするか、例えば、読み出し専用記憶装置に記憶することができる。図４は、単一シリンダに対応する健全性スコア計算の単一チャネルについて行われる処理を示しているが、図３の多気筒エンジンの場合には、各処理チャネルが図４に示す機能を含み得ることが理解されよう。簡潔にするために、以下では単一の処理チャネルを参照するが、各シリンダに対して並列に複数回実行されてもよいことが理解されるであろう。
【００４０】
図４に示すように、特徴ベクトル８０内の特徴には、３つの主要クラスの特徴、すなわち、周波数領域特徴１００、時間領域特徴１０２、ピーク振動特徴１０４が含まれてもよい。振動センサデータ９１は、対応する振動センサ用ＡＤＣ６２によって生成される一連のデジタル読み取り値を有する。
【００４１】
周波数領域処理１００は、振動センサデータ９１の所与のウィンドウにウェーブレットパケット変換１１０（ＷＰＴ）を適用して振動センサデータの時間領域系列をいくつかの異なる周波数帯域の信号に分解することを含む。例えば、ＷＰＴにより、周波数帯域に分割された５１２の異なる周波数特徴を生成してもよい。次いで、計算回路１１２は、各周波数帯について、対応する周波数帯における振動のエネルギーを計算し、計算されたエネルギーを特徴ベクトルの対応する特徴として出力してもよい。所与の周波数帯域内のエネルギーは、対応する周波数帯域について生成された信号の２乗ＷＰＴに対応していてもよい。従って、特徴ベクトル８２は、所与の周波数帯域の振動信号に含まれるエネルギーにそれぞれ対応する多くの周波数領域特徴を含んでいてもよい。ＷＰＴにより周波数領域でデータを分析することは比較的計算の多い方法（リアルタイムシステムに実装する場合を意味する）ではあるが、エンジン速度が変化すると周波数が変化し（例えば、ＦＦＴは定速サンプルに適している）、エンジン速度が変化してもウェーブレットは複雑なため、興味深い特徴をピックアップするため、エンジン健全性監視に特に適している。このことは、必ず負荷追従する推進エンジンを考慮する場合、すなわち出力の増加を必要とするエンジンの需要があり、従ってエンジン速度が変化する場合に特に重要である。監視／エンジン健全性測定が定速サンプルに依存している場合は、おそらくこれを「障害」としてフラグすることとなる。
【００４２】
時間領域処理１０２は、生の時系列振動センサデータ９１に基づいていくつかの統計パラメータを計算することを含む。例えば、Ｎ個の振動センサ読み取り値ｘ０からｘＮ−１の所与の組について、時間領域特徴は、以下のいずれかを含み得る。
（１）平均値１１６、例えば、
【数１】
2019535957.tif 000003
（２）分散又は標準偏差１１８、すなわち、分散
【数２】
2019535957.tif 000004
又は標準偏差
【数３】
2019535957.tif 000005
（３）現在のウィンドウ内のサンプルの分布におけるピークの鋭さの尺度を示す尖度１２０。高い尖度は、サンプルが平均値の周囲に集まっていることを示し、低い尖度は、平均値からより遠い値には広い末尾があることを示している。例えば、使用可能な尖度の１つの指標は、
【数４】
2019535957.tif 000006
である。
（４）サンプルの分布がどれほど対称的又は非対称的であるかの尺度を示す歪度１２２。例えば、
【数５】
2019535957.tif 000007
である。
（５）二乗平均平方根（ＲＭＳ）１２４、すなわち、
【数６】
2019535957.tif 000008
（６）波形のピーク値と二乗平均平方根値との比の尺度である波高率１２６（すなわち、Ｃ ＝ ｘ ｍａｘ ／ ｘｒｍｓ）。
【００４３】
周波数領域解析と共に時間領域解析機能を用いて振動データにおける異常な性質及び挙動を判定することによって、さらなる種類の故障を検出することができる。例えば、尖度と歪度を使用しないと、分解された周波数帯域におけるエネルギーの増減（例えば、振動の悪化）を見ることはできるが、受信した振動データの何パーセントが異常（尖度）を示しているのか、及び、振動データ点の分散が正規分布（歪度）に関して対称であるかどうかを推測するのは困難である。高い尖度スコア（鋭い分布曲線）や低い歪度スコア（正規分布に近づく）からは、この奇形がシリンダ内の内部故障ではなく外部原因（例えば、エンジニアがエンジンの近くに重い物を落とす）を反映していることが分かる。時間領域データは、データに見られる障害が単にエンジンの老朽化による影響なのか、それとも本当に問題があるのかを識別するのにも役立てることができる。
【００４４】
ピーク振動処理１０４は、ピーク（最大）振幅の振動がエンジンの動作サイクルに対して検出されるタイミングに関する多くの特徴を特定してもよい。２ストロークエンジンでは、エンジンの動作サイクルはクランク軸の単一の３６０度回転に対応するので、ピークタイミング特徴１３０は、対応するシリンダについてピーク振幅が検出されたクランク軸の角度を単に示すものであってもよい。一方、４ストロークエンジンの場合、エンジンの全動作サイクルはクランク軸の２回転（７２０度の回転）を超え、この場合、ピークタイミング処理１０４では、クランク軸の角度だけでなく、あるシリンダのピーク点火点が、クランク軸の回転の最初の３６０度又は２番目の３６０度の間に発生するかどうかを判別してもよい。ピークタイミングパラメータ１３０は、回転角度に関してクランク軸角度を明確に特定する必要はないことが理解されるであろう。エンジンのクランク軸角度や他の何らかの動作位相を示す任意の値を使用することができる（例えばピークタイミング値は、３６０度や７２０度にスケーリングする必要はない）。このタイミングパラメータ１３０に加えて、ピークタイミングポイントでの振動の振幅を特徴ベクトルの別の特徴１３２として出力してもよい。時間及び周波数領域処理特徴に加えて、ピーク振動タイミング特徴を特徴ベクトル８０に含めることによって、時間領域と周波数領域の特徴だけでは検出が困難となり得る所与のシリンダの点火を遅延させる故障を検出することができる。
【００４５】
点火順序が異なる多数のエンジンからのテストデータに基づくピーク振動対クランク軸角度の分析（すなわち、３シリンダ対ストレート８シリンダを考慮）では、全７２０度にわたって、あるエンジンでは、ピーク振動は必ずしもシリンダの点火時に現れるのではなく、むしろ排気ストロークに現れることが分かった。これは、着火時のシリンダ内での爆発がピーク圧力の直前に発生することを考えるとあまりにも直観的ではなく、この圧力波がシリンダヘッドに結合して、たわみが最大となることが見込まれる。しかしながら、結果として得られるピストン動力学を考慮すると、燃焼室がはるかに低い圧力にあると仮定すると、排気ストロークでピーク振動が生じ得ることが分かり、従って、ピストンが燃料／空気混合物をより高い圧力で急速に圧縮している場合と比較して、ピストンの運動による機械振動の減衰ははるかに少ない。従って、ピーク振動は必ずしもシリンダが発火した時点ではないかもしれないが、それにもかかわらず、シリンダの着火の遅れはピーク振動も遅らせるので、採用された方法に悪影響を及ぼすことはない。すなわち、たとえピーク振動がパワーストローク上になくても、７２０度のクランク軸回転の特定のセグメントにおける基準として用いられ、それでも個別のシリンダについてのピーク振動タイミング対クランク軸角度の経時変化を追跡するのに使用可能であり、これは故障の指標として有用である。実際には、クランク軸角度に対するピーク振動の相対的なタイミングは、所与のエンジン装置に特有であり、訓練段階において学習することができ、その結果、経時的な変化を動作段階中に後に検出することができる。
【００４６】
時間領域、周波数領域、ピークタイミング特徴を含む特徴ベクトル８０は、スケーリング回路９２に入力され、そこで、訓練段階中に生成されたスケーリングパラメータに従って、特徴ベクトルの各独立変数を共通の基準スケールにスケーリングする。これにより、たとえそれらの絶対値が異なるスケールにわたって変化しても、ベクトルの各独立した特徴が健全性スコア処理回路９４による分類に対して実質的に等しく寄与するようになる。スケーリング回路９２は、異なる技法を使用して各パラメータをスケーリングすることができる。一例では、スケーリングは範囲スケーリングを用いてもよく、ここで、特徴ベクトルの各特徴ｆｉについて、再スケーリング値ｆｉ’は、
【数７】
2019535957.tif 000009
によって計算される。ここで、ｆｉ−ｍｉｎとｆｉ−ｍａｘは、訓練段階中に遭遇したその特定の特徴ｆｉに対する最小値および最大値である。また、スケーリング回路９２は、ｆｉ’が
【数８】
2019535957.tif 000010
によって計算される平均スケーリングを用いてもよい。ここで、
【数９】
2019535957.tif 000011
とσｉは、モデルを訓練するのに用いる特徴ベクトルの訓練セット内の特徴ｆｉの値に対して検出される平均と標準偏差である。従って、特徴ベクトルの各特徴は、対応するスケーリングパラメータ（ｆｉ−ｍｉｎとｆｉ−ｍａｘ’又は
【数１０】
2019535957.tif 000012
とσｉ）のセットを有し、これらは、訓練中にベクトルの各特徴について別々に学習される。これにより、訓練中に、特徴ベクトルの各特徴が０から１の範囲の共通スケールにマッピングされることになる。訓練中にスケーリングパラメータを固定することによって、動作段階において、特定の特徴が訓練中に見られる範囲外になる場合、それは０から１の範囲外の値を有することになり、これは異常として検出され、サーバ１６へのデータ出力においてフラグを立てることができる。例えば、訓練セット内のこれらの特徴について、持続的に範囲外の最大又は最小値を有する特定の数の「最高ランク」の特徴を特定することができ、どの特定のパラメータが訓練範囲を超えたかを示すコードをサーバ１６に送信されるデータの一部として出力することができる。
【００４７】
スケーリングされた特徴ベクトルは、訓練済み分類モデルに従って特徴ベクトルを分類する健全性スコア計算回路９４に入力される。特に、分類モデルは、１クラスモデルであってもよく、場合によっては、サポートベクターマシンであってもよい。図５及び図６は、それぞれモデルの訓練段階および動作段階を概略的に示す。理解を容易にするために、図５及び図６では、２つの独立変数ＦＶ−ｘ、ＦＶ−ｙのみを有する特徴ベクトル８０を想定する。従って、各特徴ベクトルは、Ｘ軸及びＹ軸上に示された２つの独立した変数を用いてグラフ上にプロットすることができる。
【００４８】
図５に示す訓練段階中は、エンジンが健全に動作している期間中に一連の時点で収集された振動センサデータ９１に対応して、特徴ベクトルの訓練セットを計算してもよい。エンジンが健全であるかどうかについての判断は、例えば訓練プロセスを監督するエンジニアによって行うことができる。エンジンが１００％完全に健全であることはないが、エンジニアは、エンジン動作に明白な欠陥がないと判断することができることがあることが理解されるであろう。図５に示すように、エンジンの健全な動作中、大部分の特徴ベクトルは特徴空間の特定の領域に集まるが、特徴ベクトルの主クラスタから離れているいくつかの範囲外の特徴ベクトルがあることが通常予想される。１クラスサポートベクターマシンは、一定割合の範囲外の特徴ベクトルから特徴ベクトルの訓練セットの大部分を区別する境界１５０を定義することによって、データの訓練セットを分類しようとする。このモデルは、例えば、特徴的な境界１５０を表すのに用いられる関数の複雑さを定義するカーネル幅と、その特徴境界１５０の外側にあるべき特徴ベクトルの特定の部分を示す棄却部分とを含む多くの制御パラメータによって特徴付けることができる。例えば、線形関数または非線形関数などのさまざまなカーネル関数を使用することができる。ガウス関数は、妥当なモデル性能を提供することができる。カーネル幅は、境界関数がどの程度畳み込まれているか（「波状」であるか）を定義する。関数が比較的単純である場合、境界が特徴ベクトルの訓練セットのクラスタ化に適応するために前後に揺らぐ必要があるより複雑な分類に対して境界が適切に対応することができない場合がある。その結果、特徴ベクトルの訓練セット内のノイズによって境界が過度に影響を受け、その結果、モデルによって全体として学習されるより広いクラスの特徴を表すことができない特定のデータ値に関数が過剰に適合してしまう。関数と共に使用できる適切なカーネル関数の例。より簡単に理解するために、図５は、２次元特徴ベクトルを示し、境界は特徴空間内の線であるが、より大きな次元では、境界関数の特徴ベクトルはより多くの次元で定義されてもよい。例えば、三次元特徴ベクトルの場合、境界は二次元平面であってもよく、より一般的には、Ｎ次元特徴空間の場合、境界関数は通常（Ｎ−１）次元関数であってもよい。従って、境界関数は、カーネル関数によって定義されるＮ次元空間内の超平面と見なすことができる。
【００４９】
分類モデルを訓練するために、境界１５０とその外側にあるべき輪郭特徴ベクトルの所定の棄却部との間の平均マージンを最大にする目的で、境界関数１５０のパラメータを変化させる最適化アルゴリズムを実行してもよい。これにより、境界１５０と特徴ベクトルの範囲外の部分との間のマージンがより大きい場合、境界１５０が境界内にある残りの特徴ベクトルの共通の特性を分類するための最良の位置にあることを意味する。これに関して、所与の特徴ベクトルと境界との間のマージンは、特徴ベクトルと特徴ベクトルから最小距離離れた境界の縁との間のユークリッド空間内の距離として計算してもよい。１クラスＳＶＭを訓練するための訓練技術の例としては、ＮＩＰＳ（第１２号、５８２−５８８ページ、１９９９年）、Ｓｃｈｏｌｋｏｐｆ他による「新規性検出のためのサポートベクター方法」や、Ｓｃｈｏｌｋｏｐｆ他による「高次元分布のサポートの推定」、Ｎｅｕｒａｌ計算、１３（７）、１４４３−１４７１ページ、２００１年が挙げられる。
【００５０】
いくつかの実施形態では、訓練段階は、棄却率とカーネルパラメータとの異なる組み合わせを使用してモデルの訓練を複数回行った後、特徴ベクトルの輪郭部分と境界１５０との間の平均の最大マージンを生じさせる訓練済みモデルを選択しようとする。他の実施形態は、カーネル関数幅および棄却部の単一の値を単に選択した後、それらのパラメータに適合する境界の最適定義を見つけようとしてもよい。いずれにせよ、境界１５０は、境界上の位置を示す多くのサポートベクトルによって定義することができ、そのようなサポートベクトルは、訓練済みモデルを特徴付けるためにモデルバッファ９６に記憶してもよい。
【００５１】
特定のエンジンについて遭遇する特定の振動挙動を学習するために、所与のエンジンについてセンサ６およびモデル８を最初に設置するときに訓練段階を実行してもよい。
【００５２】
一方、訓練段階が完了すると、モデルバッファ９６に格納されたパラメータを動作段階で用いて健全性スコアを計算することができる。図６に示すように、モデルパラメータは、健全な動作期間中に取得した特徴ベクトルの訓練セットから学習された健全な動作の境界１５０を定義する。その後の演算処理では、新たに検出された特徴ベクトルを境界と比較して、新しい特徴ベクトルと境界１５０との間の距離を特定することができる。ここでも、距離は、Ｎが特徴ベクトルの特徴数であるＮ次元のハイパースペースにおいて、特徴ベクトルと境界１５０との間のユークリッド距離として計算してもよい。
【００５３】
従って、健全性スコアは、新しい特徴ベクトルが健全性動作の境界からどれだけ逸脱したかを特徴付ける定量的な値を示していてもよい。特徴ベクトルが正確に境界１５０上にあるとき、特徴ベクトルと境界との間に距離がないので、０の健全性スコアＨが得られる。健全性スコアＨの正負の値は、境界の内外にある値を示していてもよい。正負のどちらの値が境界の外側を表し、どちらが境界の内側を表すかは設計上の選択であり、これはどちらの方向にも行うことができる。図６の例では、正の健全性スコアＨは、特徴ベクトルが健全なエンジンを表す境界１５０の内側にあることを表し、負の健全性スコアは、特徴ベクトルが境界の外側にある不健全なエンジンを表す。そのような定量的健全性スコアを提供することによって、潜在的な障害があることを特徴付けるだけでなく、障害がまだ検出されていない場合のエンジン健全性の程度を評価することも可能である。例えば、境界のさらに内側にある特徴ベクトルは、健全性領域の端に近い特徴ベクトルよりも健全なエンジンを表す。また、健全性スコアの値の経時的な変化も、後により重大になる可能性がある問題の発生を反映している場合があり、検出可能である。
【００５４】
長期間の傾向の観察および分析とは別に、健全性スコアは、整備前後のエンジンの挙動に関する基準データも提供できる。例えば、理論的には、サービスによってエンジンの健全性は向上するが、それが特に侵略的なサービスである場合、又はサービス中にエラーが発生した場合、エンジンのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。極端な例を挙げれば、ピストンリングが交換されたが、実際に発生が確認されている場合、例えば、逆さまに取り付けられるなど、正しく取り付けられていない場合などが挙げられる。上述した監視装置は、サービス中にミスが発生したことを迅速に検出してミスの修正を可能にすることができる。
【００５５】
また、健全性スコアは、エンジンのさまざまな環境や動作条件について評価することができ、このデータ内の過去の傾向の分析を使用して、将来的にエンジンが設置される予定の特定の用途における最適なエンジン構成又は実際に最適なエンジン選択を予測することができる。
【００５６】
図５及び図６は、ＳＶＭモデルの概念図である。実際のモデルは高次元モデルであるため、このようにグラフで表現することはできないが、図５及び図６の概念図は、例によりモデルの背後にある原理を２次元で概念的に示している。これらは、モジュール８で用いられる実際のＳＶＭモデルの実際の絵ではなく、単なる概念図であることを理解されたい。
【００５７】
図７は、モデルを訓練する方法を示すフロー図である。この訓練は、モジュール８に埋め込まれるモデルパラメータを生成するために、内蔵モジュール８内のオンボード訓練回路９８によって、もしくはモジュール８自体内で、あるいは別の装置上で外部から実行可能なソフトウェアによって実行することができる。ステップ２００では、振動センサ６０とＴＤＣセンサ６４は、進行中の健全性問題について監視すべき特定のエンジン４に取り付けられる（あるいはエンジンが既に適切なセンサを有する場合、ステップ２００は省略可能である）。ステップ２０２では、エンジンの健全な動作期間中に訓練ベクトルの特徴ベクトルが集められる。例えば、訓練セットは、特定の数の、例えば数万の範囲の特徴ベクトルを含んでいてもよい。ステップ２０４では、特徴ベクトルの各特徴を共通のスケールにスケーリングするためのスケーリングパラメータを決定する。これは、特徴ベクトルの訓練セット全体にわたってその特徴について検出された値の範囲に基づいて、特徴ベクトルの各特徴について独立して行われる。例えば、各特徴について、遭遇する最小値および最大値に基づいて、あるいは上述のように平均および標準偏差に基づいてスケーリングを行ってもよい。スケーリングパラメータを決定した後、ステップ２０６では、決定されたパラメータにより各特徴ベクトルのスケーリングを行い、スケーリングされた特徴ベクトルを生成する。
【００５８】
ステップ２０８では、訓練セットの範囲外の特徴ベクトルのＲ％と特徴ベクトルの残りの（１００−Ｒ）％との間のマージンを最大にするモデルのパラメータを変えることによって、分類モデルの健全な動作１５０の境界を学習する。ここで、Ｒは棄却率である。ステップ２０８は、範囲外の特徴ベクトルと残りの特徴を囲む境界との間の最大平均マージンを与えるパラメータの組を見つけるために、Ｒの異なる値及び／又は境界関数の異なるタイプ又はパラメータに対して複数回繰り返し行うことができる。ベクトル境界の位置を見つけると、ステップ２１０では、境界１５０の位置を特徴付けるモデルパラメータが内蔵モジュール８に格納され、またステップ２０４で決定したスケーリングパラメータも格納される。例えば、これらはモデルバッファ９６に記憶することができる。図７は、単一シリンダからのデータに対応する単一クラスＳＶＭモデルを訓練するための訓練プロセスを示しているが、このプロセスは、Ｎ個のシリンダに対してＮ回繰り返し行って、対応するシリンダからの振動データを分類するための対応するＳＶＭをそれぞれ定義するモデルパラメータのいくつかの異なるセットを生成することができることが理解されよう。
【００５９】
図８は、内蔵モジュール８の動作段階を示すフロー図である。ステップ２２０では、エンジンに取り付けられた振動センサ６０およびＴＤＣセンサ６４がセンサデータを取得する。ステップ２２２では、特徴生成回路９０は、上述のように周波数領域特徴、時間領域特徴およびピーク振動タイミング特徴を含むセンサデータの多数の特徴を提供する特徴ベクトルを生成する。ステップ２２４では、生成された特徴ベクトルに対して、訓練段階から導出された、モデルバッファ９６に格納された同じスケーリングパラメータに基づいてスケーリング回路９２によってスケーリングが行われる。ステップ２２６では、スケーリングされた特徴ベクトルが、処理回路９４によって訓練された分類モデルを用いて処理され、以前に学習された境界１５０からの特徴ベクトルの距離を定量化する健全性スコアＨを生成する。ステップ２２８では、この健全性スコアを出力する。
【００６０】
一方、ステップ２２６、２２８と並行して、ステップ２３０では、共通スケール基準上に最小値又は最大値を有するスケール化特徴ベクトルの特徴が特定される。例えば、プロセッサは、特定の健全性スコアの決定に最も寄与している可能性があるトップランクの特徴のうちの特定の数Ｐを特定してもよい。ステップ２３２では、特定された特徴の指標が出力されてもよい。例えば、各特徴を個々に識別することができ、もしくは特徴のいくつかの特定の組合せを表す組合せ特徴コードを出力することができる。ステップ２３４では、健全性スコア及び特定された特徴の指標が、オンボードモジュール８にローカルなＧＵＩディスプレイ１４を使用するか、又はオフサイト（現場外）サーバ１６への通信を介して出力される。これにより、必要に応じてメンテナンスや修理作業をスケジュールするために、特定された健全性スコアの分析が可能となる。ここでも同様に、作業者がエンジンの特定のシリンダにおける故障を特定することを可能にするシリンダごとの健全性スコア情報を提供するために、エンジンのＮ個のシリンダについてＮ回繰り返してプロセスを行ってもよい。
【００６１】
場合によっては、健全性スコア自体（又は健全性スコアから導出されたパラメータ）を出力することに加えて、最近の時間枠について一定量の生の振動センサデータを記憶するローカルストレージをエンジンの場所に設けることができる。あるいは、特徴ベクトルをローカルストレージに格納してもよい。何も問題が特定されない場合、ローカルストレージは継続的に最新のセンサデータで上書き可能性である。しかしながら、不健全性スコアが検出されると、システムオペレータは最近取得した振動データをより詳細に調査して、問題をより徹底的に調査することを選択することができる。従って、生のセンサデータや特徴ベクトルは日常的に遠隔サーバ１６に送信されないであろうが、必要ならばこれらを呼び出すという選択肢がある。
【００６２】
振動センサデータの供給に用いられるセンサ６のサンプリングレートは変えることができる。一般に、選択されるサンプリングレートは、記憶容量に対するモデル性能と要求される処理リソースとの間の妥協点であってもよい。２．４ｋＨｚのサンプリングレートで通常の監視には十分であることがわかっているが、３２ｋＨｚなどのより高いサンプリングレートでは、不確実性のレベルが大きいシナリオで使用可能な障害検出のためのさまざまなオプションが得られる。１つのアプローチとしては、ストレージ容量と処理消費電力を節約するために通常の監視にはより低いサンプリングレートを使用することが挙げられるが、問題が検出された場合、システムをより高いサンプリングレートに切り替えて、問題の性質に関するより多くの情報を把握することができる。
【００６３】
上述の技術は、２つのアプローチを用いてテストされた。１つ目は、実生活運転中（例えばフェリーやタグボートで）の「実際の」舶用ディーゼルエンジンにおける振動を監視し、経時的に健全性指標の傾向を観察することであり、２つ目は、さまざまな一般的な種類のエンジン故障が意図的に発生する可能性があるテストエンジンを実験室で操作し、各種のエンジン故障が発生した場合の健全性指標の変化を観察することである。
【００６４】
図９は、健全なエンジンと比較した、故障エンジンにおける周波数帯域エネルギーの変化の例を示す。図９は、異なる色が異なる振動エネルギーを示す（この例では、明るい色ほど高いエネルギーを表す）ヒートマップである。それぞれの色がｘ軸の周波数帯とｙ軸の時間に対してプロットされている。図９のデータは、タグボートの舶用ディーゼルエンジンについて収集されたものである。監視が開始されて間もなく、２０１６年３月２３日に修理されたエンジンの故障が確認された。図９から、故障期間とその後の健全な期間の間に周波数帯エンジンのシグネチャが劇的に変化した様子がはっきりと分かる。これは、特徴ベクトルの周波数領域特徴から欠陥を特定できることを示している。周波数帯域エネルギーシグネチャの同様の変化が、他のエンジン、例えば、燃料欠乏障害によって引き起こされた場合などにも観測されている。
【００６５】
図１０は、１カ月にわたって運転中に観測された、車両用フェリーに搭載された実在のエンジンの特定のシリンダについての、搭載診断モジュール８により計算されたエンジン健全性指標のプロットを示す。図１０に示すように、最初はエンジン健全性指標が正であったが、その月の間にエンジン健全性指標はゼロを下回り、この経時的なエンジン健全性指標の変化はエンジン健全性の悪化を示す。車両用フェリーエンジンのオペレータは、モジュール８によって問題を警告された際、故障に全く気付いていなかった。調査の結果、故障検出は、負荷時にシリンダの排気温度が徐々に低下すること、およびその近傍と比較してシリンダのピーク圧力が低下すること、さらに、しばらくして（エンジンの継続的な劣化後）相関することが分かった。そして、アイドル時の排気温度がその近隣のものよりも著しく高い（１００℃まで）ことがわかった。障害の具体的な原因は特定されていないが（エンジンは特定の問題を調査するために現在サービス／再構築を実施中）、上記技術により、温度又は圧力の測定値を固定の閾値と比較する閾値ベースの監視がオンボードエンジニアに問題を提示するのに十分な変化を示したであろう数ヶ月前に、障害の存在を非侵襲的に特定できた。
【００６６】
従って、上述の技術は、（ベクトルのどの特徴が異常な健全性スコアに最も寄与しているかについての情報が障害の原因の帰属に役立ち得るが）必ずしも障害の特定の原因を特定する必要がないことを理解されたい。原因をまだ特定できない場合でも、上記の手法では、潜在的な障害の存在を既存の手法よりもはるかに早く検出できるため、エンジニアが早期に介入して調査することができ、後に壊滅的な障害が発生する可能性が低減する。
【００６７】
図１１は、一般的なエンジン故障をシミュレートするためにテストエンジンにさまざまな変更を加えた場合の、テストエンジン用モジュール８によって決定された健全性指標を示す。図１１のｘ軸の障害コードは、以下のさまざまな障害状態を示す。
【００６８】
【表１】
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【００６９】
図１１に示すように、各種類の故障は、ＨＴｅにおける通常の走行状態で観察された健全性スコアと著しく異なる健全性スコアをもたらす。欠陥と健全なサンプルとの間にはかなりの隔たりがあることは明らかである。健全性スコアの特定の変動パターンは故障の種類に特有であり、また特定のエンジンにも特有であるが、健全な動作から変化があったという単なる事実は診断モジュール８によって検出され、エンジニアが障害の原因を調査する必要があることを示すフラグを立てるのに用いることができる。時間が経つと、オペレータは特定の種類の障害について特定の健全性スコアシグネチャを割り当てることを学ぶことができる場合もあるが、これはシステムの正常な動作に不可欠ではない。
【００７０】
図１１のデータを収集するために実行されたテストでは、テストエンジンの３つの異なる負荷（０ｋＷ、３ｋＷ、６ｋＷ）に対して別々のテストが行われた。各負荷レベルに対して別々の分類モデルが提供され、各分類器の訓練は、対応する負荷について収集されたデータのみを使用して行われた。 図１１では、負荷にかかわらず、健全な動作に対する健全性スコアの変化が見られる。多くの場合、特定の障害について、エンジン負荷が増加しても健全性スコアがそれほどマイナスになることはない。
【００７１】
負荷ごとに１つの分類器を有するのではなく、テストエンジンから収集された３つの異なる負荷すべての振動データの訓練データセットを使用して、単一の分類モデルを訓練した。 図１２は、上述の各故障コードについて観察された振動データに適用されたときにそのようなモデルによって計算された健全性スコアを示す。図１２に示されるように、分類器が負荷を区別しない場合でも、健全なエンジンに対する健全性スコアの変化は依然として見られる。従って、１つの分類器は複数の負荷から学習し、負荷に関係なく障害を正確に検出することができる。これは、負荷が時間の経過とともに変化する可能性がある実際の出荷用途に有用である。ＷＰＴを使用すると、負荷の変化に対してモデルをよりロバストにすることができる。
【００７２】
一例では、レシプロ内燃エンジンの健全性を分析するためのエンジン健全性診断装置が提供される。この装置は、レシプロ内燃エンジンの構成要素における振動を感知する振動センサから受信した振動センサデータを処理し、前記振動センサデータの複数の特徴を示す特徴ベクトルを生成する特徴生成回路と、特徴空間境界からの特徴ベクトルの偏差を定量的に示すエンジン健全性指標を生成するために、特徴空間境界を特徴付けるモデルパラメータによって定義された、訓練された単一クラス分類モデルを用いて特徴生成回路によって生成された特徴ベクトルを処理する処理回路とを備えている。
【００７３】
本出願において、「〜するよう構成された」という用語は、ある装置の要素が定義された動作を実行可能な構成を有することを意味するために使用される。これに関連して、「構成」とは、ハードウェア又はソフトウェアの相互接続の配置や方法を意味する。例えば、上記装置は、定義された動作を提供する専用のハードウェアを有してもよく、あるいはプロセッサ又は他の処理装置がその機能を実行するようにプログラムされていてもよい。「するよう構成された」は、定義された動作を提供するために装置の要素を何らかの方法で変更する必要があることを意味するものではない。
【００７４】
本発明の例示的な実施形態を添付の図面を参照しながら本明細書で詳細に説明してきたが、本発明はそれらの正確な実施形態に限定されず、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の範囲と精神から逸脱することなく、さまざまな変更及び修正が当業者によりなされ得ることが理解される。
【図１】
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【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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