(57)【要約】暖房、換気および空気調和システムについてセンサ障害を診断する方法は、システム内の特定の構成要素に対する構成要素モデルを作成するステップを含む。構成要素モデルは、一般的に入手可能な製造データを使用することによって作成される。システム内のデータは構成要素モデルに入力され、同様に同一の構成要素モデルを使用して計算される計算・予測された値と比較される。計算値と実際値との差異が決定され、しきい差異値と比較される。差異がしきい値を超える場合、障害が検出される。特定の種類のセンサ障害は確率分布解析を使用して判定される。各種のセンサ障害は、正規分布からの異なる種類の統計偏差を生じる。正規分布からのこれらの逸脱のパターンを認識することによって、センサの電気的な断続性またはフリーズなどの特定の種類の障害を判定して、必要となる補修措置の重大性および種類に関する初期情報を提供することができる。
2007536490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気処理システムについてセンサ障害を診断する方法であって、
ａ）構成要素モデルを作成し、センサ測定の期待値を決定し、
ｂ）実測値を前記センサによって検出し、
ｃ）前記期待値を前記実測値と比較し、
ｄ）差異を決定する、
各ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
一連の測定値を生成し、この一連の測定値に基づいて確率分布を生成す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】
前記一連の測定値に対する確率密度関数を決定し、この確率密度関数を正規分布関数と比較するステップを含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記確率密度関数に対して直交統計変換を実行するステップを含むことを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
直交統計変換がグラム−シャリエ変換であることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
時間スケールおよび／または時間周波数変換で低域通過出力および高域通過出力を生成し、前記低域通過および高域通過出力を所定のしきい値と比較し、前記しきい値と前記低域通過および高域通過出力との間の差異が所望の値を超えたことに応答して障害状態を決定することを含むことを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項７】
時間スケール変換からの前記出力の前記確率密度関数を決定し、決定された前記確率密度関数をセンサが正常状態であるときの所定の確率密度関数と比較し、この比較の結果に基づいてセンサの動作状態を判定する、各ステップを含むことを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項８】
前記構成要素モデルが圧縮機の動作を表すことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記圧縮機を表す前記構成要素モデルが、Ｔsuc、Ｔdis、ＰsucおよびＰdisをそれぞれ圧縮機の流入温度、流出温度、流入圧力、流出圧力、ｎをポリトロープ指数とする関係式：
【数１】
2007536490.tif 000024
を含むことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記圧縮機を表す前記構成要素モデルが、Ｖsucを圧縮機の吸入体積流量、Ｐrを圧力比、Ｐsucを吸入圧力、
【数２】
2007536490.tif 000025
を圧縮機の出力、Ａ、Ｂ、Ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、およびｇを製造業者のデータによって与えられる定数とする関係式：
【数３】
2007536490.tif 000026
を備えることを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記センサが前記圧縮機の入口または出口における圧力を検出する圧力センサであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記センサが熱交換器の入口または出口における温度を検出する温度センサであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１３】
前記構成要素モデルが熱交換器の動作を表すことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１４】
前記熱交換器の前記動作が、すべて一致した単位でＱ＝熱伝達率、
【数４】
2007536490.tif 000027
＝空気の質量流量、
【数５】
2007536490.tif 000028
＝冷媒の質量流量、ｃp1＝乾き空気の比熱、Ｔ＝温度、ＳＨＲ＝顕熱比、ｈr1、ｈr2＝蒸発器の入口および出口における冷媒蒸気の比エンタルピーとする式：
【数６】
2007536490.tif 000029
【数７】
2007536490.tif 000030
によって表されることを特徴とする請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
バイアスが、熱交換器モデルによって決定される流量と圧縮機モデルによって決定される流量との間の差異として推定されることを特徴とする請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
複数の前記決定された差異を蓄積し、それらの差異を長期にわたって追跡す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１７】
前記複数の決定された差異に基づいて未来のセンサ状態を予測するステップを含むことを特徴とする請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
空気処理システム用のセンサを監視するシステムであって、
センサ測定の期待値を決定するための構成要素モデルを備える制御装置を有し、前記制御装置が、センサの状態を判定するために前記期待値と比較される測定値を前記センサから受け取ることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
前記制御装置が前記期待値と前記測定値との間の差異を決定し、前記差異が所望の基準を満たすことに応答して障害状態が存在することを決定することを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記制御装置が前記センサからの複数の測定値に基づいて確率分布を生成するためのデータベースを備えることを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２１】
前記制御装置が前記センサからの前記複数の測定値に基づいて確率密度関数を決定し、前記確率分布を前記確率分布と比較することを特徴とする請求項２０記載のシステム。
【請求項２２】
前記制御装置が前記確率密度関数に対して時間スケールの統計変換を実行することを特徴とする請求項２１記載のシステム。
【請求項２３】
前記制御装置が前記時間スケールの統計変換で低域通過出力および高域通過出力を生成し、前記低域通過および前記高域通過出力を所望のしきい値と比較することに基づいて前記センサの前記状態を判定することを特徴とする請求項２２記載のシステム。
【請求項２４】
前記構成要素モデルが圧縮機の動作の表現を備えることを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２５】
前記構成要素モデルが熱交換器の動作の表現を備えることを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２６】
前記制御装置が前記空気処理システムの制御装置と分離していることを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２７】
前記制御装置が前記空気処理システムの制御装置の一体部分であることを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、暖房、換気および空気調和システムのための温度および圧力センサ障害の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、暖房、換気および空気調和（ｈｅａｔｉｎｇ，  ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ａｉｒ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）（ＨＶＡＣ）システムは、システムの適切な動作を保証するために重要な温度センサおよび圧力センサを含む。制御装置がセンサからのデータを使用して、蒸発器、圧縮機、凝縮器などの構成要素の動作を調整する。センサが故障した、または不正確である場合、ＨＶＡＣシステムは目的どおりには動作しない。さらに、センサが正確なデータを提供できない場合には、ＨＶＡＣシステム内の構成要素は望ましいパラメータ外で動作することがあり、早期に故障を引き起こす可能性がある。これらの理由により、センサの精度を監視し、センサの精度が所望の動作範囲外となったときに障害状態を示すことが望ましい。
【０００３】
従来技術のセンサ障害検出法には、システム内の同じパラメータの測定に冗長センサを使用することが挙げられる。２つの冗長センサ間で測定されたデータの差異が検出され、その差異がしきい値と比較される。実際の差異がしきい値を超える場合、障害が検出され、補正措置が開始される。
【０００４】
冗長センサを使用するシステムは非常にコストを要する。さらには、冗長センサを利用するとプログラミング要件および制御装置要件が２倍となり、システムの全体的な複雑さが増すことになる。
【０００５】
もう一つの周知の従来技術システムでは、蒸発器圧力を圧縮機圧力から減算することによって圧力センサ障害が検出される。蒸発器における圧力センサと凝縮器における圧力センサとの間の差異がゼロまたは負である場合、障害のあるセンサが示される。凝縮器の圧力は常に蒸発器内の圧力よりも高いはずであり、これを逸脱することは故障を示す。不都合にも、この手法では完全なセンサの故障しか検出することができない。センサが不正確な情報を提供するセンサのドリフトまたはバイアスは、このようなシステムによって検出することができない。
【０００６】
もう一つの周知の従来技術のシステムではセンサデータを使用して、統計的に関連する構成要素で構成されるシステムを表す線形関係が決定される。センサ障害は、この線形関係からの逸脱を検出することによって検出される。このデータ駆動の手法は、線形関係にある大量のデータと複雑かつ計算が膨大となる統計解析とを必要とする。大量の計算は、不正確さおよびコスト増大の原因となることがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、リアルタイムで動作し、局所的な特徴ならびにデータから得られた長期的傾向を有する特徴を使用してセンサの欠陥を検出し、かつ現在のオペレーティングシステムに適合するセンサ障害検出の方法およびシステムを開発することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、構成要素モデルおよび統計解析を用いて高い信頼性でセンサの動作状態および障害を評価する、空気処理システムについてセンサ障害を診断する方法である。
【０００９】
このシステムの方法では、構成要素モデルを作成してセンサ測定の期待値を予測および判定することによって、センサ障害を診断する。次いで実際のセンサデータが構成要素モデルと比較され、しきい値と実測値との間の差異が所定の値を超えた場合に障害が示される。
【００１０】
本発明の方法はまた、一連の測定値を生成するステップと、その一連の測定値に基づいてセンサ値の確率分布を生成するステップとを備える。一連の測定値に基づいて生成された確率分布関数は次いで、正規分布関数と比較される。確率分布関数と正規分布関数との間の差異により、正規分布関数外にあるデータポイントが生成される。低域および高域通過出力を生成する時間スケール変換法が使用される。低域および高域通過出力は次いで所定のしきい値と比較され、センサ障害が診断される。
【００１１】
このシステムは、効果的かつ経済的なセンサ障害の診断および予知技法を提供する。この技法は、センサの読みにおけるドリフトやバイアスなど、徐々に発生するセンサ障害を処理するのに特に有用である。空気処理システムの構成要素モデルは、センサバイアスを検出および推定するための基礎として使用される。２つの障害検出手法、すなわち構成要素モデルとの比較と、統計的技法を使用したセンサおよびデータの操作とを組み合わせることによって、センサ状態を評価するための信頼性の高い方法が提供される。
【００１２】
したがって、本発明の方法およびシステムは、現行のシステムに適用可能な、センサ状態を判定する信頼性が高くかつ経済的な方法を提供する。
【００１３】
当業者には、広く好ましい実施形態の次の詳細な説明により、本発明のさまざまな特徴および利点が明らかとなろう。詳細な説明を伴う図面については、次のように簡潔に説明することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１を参照するとヒートポンプシステム１０が示されており、このヒートポンプシステムは、凝縮器１４、圧縮機１２および蒸発器１６を含む。膨張弁１８が蒸発器１６と凝縮器１４の間の冷媒の流量を制御する。圧縮機１２は冷媒を凝縮器１４に送り込む。冷媒の温度および圧力、ならびにヒートポンプシステム１０に対して流入および流出する空気の温度を測定するために、様々なセンサがシステム内に配設される。圧縮機１２は、圧縮機１２から流出する温度および圧力を測定する温度センサ２４および圧力センサ２６を含む。圧縮機１２の吸入側すなわち入口側には、圧力センサ３０および温度センサ２８がある。
【００１５】
蒸発器１６は、蒸発器１６を横断して移動する流入および流出空気を測定する温度センサ３２、３４を含む。さらに、温度センサ３６、３８が、蒸発器１６に対して流入および流出する冷媒温度を測定する。
【００１６】
システム１０内の冷媒の圧力および温度は、システムの熱力学を記述する方程式の一つのシステムによって記述される。ヒートポンプシステム１０の熱力学動作はよく知られており、システムパラメータのそれぞれを互いに関連付ける、そのようなシステムを記述する代数方程式は周知である。
【００１７】
圧縮機１２は好ましくは、蒸気冷媒が圧縮機１２を通過する過程がポリトロープとなると仮定される往復圧縮機である。これは、圧縮機の吸入および吐出温度が吸込および吐出圧力と共に次の関係式で表されることを意味する。
【００１８】
【数８】
2007536490.tif 000003
【００１９】
上式で、Ｔsuc、Ｔdis、ＰsucおよびＰdisはそれぞれ圧縮機の流入温度、流出温度、流入圧力、流出圧力であり、ｎはポリトロープ指数である。ｎの一般的な値は１．０３である。ｎの正確な値は製造業者のデータから計算することができる。この関係式によって圧縮機１２の動作のモデルが得られる。４つのセンサ２４、２６、２８および３０は圧縮機１２の状態を監視する。これら４つのセンサ２４、２６、２８および３０が適切に機能することが、ヒートポンプシステム１０の信頼性に不可欠である。この方法によれば、補修措置を開始することができるように、センサ２４、２６、３０および２８におけるドリフトエラー（Ｄｒｉｆｔｉｎｇ  ｅｒｒｏｒｓ）が検出される。センサ２４、２６、２８および３０がドリフトし始めた場合、式１によって与えられる圧縮機の構成要素モデルは成立しなくなる。
【００２０】
したがって、式１を用いて計算される計算済みの吐出温度と、センサ２４によって示される実際の値との間の差異は、障害が発生しているかどうかを示す。４つのセンサに欠陥がない場合、この相違は０に近づくはずである。センサの読みが、モデル化されたまたは予測された値からドリフトし始めると、障害が判定され、保守を促すために信号が発せられる。
【００２１】
センサ２４、２６、２８および３０におけるドリフトの推定は、次の最適化法を使用して達成される。最適化法は次式によって表される。
【００２２】
【数９】
2007536490.tif 000004
【００２３】
上式で、θ1、θ2、θ3、θ4はセンサのバイアス値である。当技術分野で周知の非線形最適化技法を使用すると、バイアス値の解を見出すことができる。
【００２４】
吐出圧力および吸入圧力を測定する２つの圧力センサ２６、３０が正しい値を示している場合、モデル方程式はいかなる圧縮機速度においても成立するはずである。圧縮機１２、具体的には圧縮機１２に関する吐出および吸入圧力を測定する２つの圧力センサ２６、３０に対するモデル方程式を以下に示す。
【００２５】
【数１０】
2007536490.tif 000005
【００２６】
上式で、Ｖsucは圧縮機の吸入体積流量、Ｐrは圧力比、Ｐsucは吸入圧力、
【００２７】
【数１１】
2007536490.tif 000006
【００２８】
は圧縮機の出力、ならびにＡ、Ｂ、Ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、およびｇは製造業者のデータによって与えられる定数である。
【００２９】
吸入圧力および吐出圧力センサ２６、３０の測定値は式４で用いられ、体積流量Ｖsucおよび、
【００３０】
【数１２】
2007536490.tif 000007
【００３１】
の値が得られる。計算された、
【００３２】
【数１３】
2007536490.tif 000008
【００３３】
は、動力センサまたは可搬形動力計によって測定された実際の仕事と比較される。その２つの値の間の差異が所定のしきい値よりも大きい場合、圧力センサの一つに障害があることが示される。これらの相違は長期にわたって測定され、計算された値は長期にわたって追跡することができる。通常のまたは定常の動作状態に対するデータに上向きまたは下向きの傾向があれば、それはデータにおけるドリフトを示すこととなる。
【００３４】
ヒートポンプシステム１０に対しては、熱交換器（凝縮器１４、蒸発器１６）の性能の監視に利用可能なセンサが常に存在する。ヒートポンプシステム１０の動作モードに応じて、凝縮器１４および蒸発器１６は最終的に周囲空気から熱を吸収するかまたは廃棄することになる。凝縮器１４および蒸発器１６の動作は、以下の式に従って熱交換器としてモデル化することができる。
【００３５】
【数１４】
2007536490.tif 000009
【００３６】
【数１５】
2007536490.tif 000010
【００３７】
上式で、Ｑ＝熱伝達率（ｒａｔｅ  ｏｆ  ｈｅａｔ  ｔｒａｎｓｆｅｒ）、
【００３８】
【数１６】
2007536490.tif 000011
【００３９】
＝空気の質量流量、
【００４０】
【数１７】
2007536490.tif 000012
【００４１】
＝冷媒の質量流量、ｃp1＝乾き空気の比熱、Ｔ＝温度、ＳＨＲ＝顕熱比（ｓｅｎｓｉｂｌｅ  ｈｅａｔ  ｒａｔｉｏ）、ｈr1、ｈr2＝熱交換器の入口および出口における冷媒蒸気の比エンタルピーである。
【００４２】
熱交換器を介して流れる冷媒エンタルピーは、温度および圧力測定を使用して冷媒特性から得ることができる。顕熱比および空気の質量流量が既知である条件下では、冷媒流量は式５および式６から解くことができ、次の関係となる。
【００４３】
【数１８】
2007536490.tif 000013
【００４４】
冷媒の質量流量はその一方で、圧縮機の構成要素モデルを使用して推定することができる。圧縮機の構成要素モデルは製造業者のデータから得ることができる。圧縮機の構成要素モデルによって、圧縮機を介した理論的な体積流量を近似することができる。この式は次のように与えられる。
【００４５】
【数１９】
2007536490.tif 000014
【００４６】
上式で、Ａ、ＢおよびＣは製造業者のデータから推定される定数である。Ｐrは吐出圧力Ｐdisと吸入圧力Ｐsucとの比である圧縮機の圧力比である。体積流量は、次式に従って冷媒の密度を使用して得ることができる。
【００４７】
【数２０】
2007536490.tif 000015
【００４８】
上式でρは冷媒の密度である。圧縮機モデルによる冷媒流量の推定値は、式７で計算される冷媒エンタルピーを使用して計算される値に近くなるはずである。センサに障害がある場合、算出された２つの体積流量の間に大きな相違が存在することになる。したがって、温度センサ３６、３８のうちの１つに障害がある場合、この差異は所望のしきい値よりも大きくなる。
【００４９】
さらに、センサがドリフトしているかどうかを判定するために、次の最適化法を使用してセンサバイアスの推定値が決定される。
【００５０】
【数２１】
2007536490.tif 000016
【００５１】
上式で、θ5、θ6、θ7、θ8は、熱交換器に取り付けられた４つの温度センサ３２、３４、３６および３８におけるバイアス値である。圧力センサは、バイアスされた圧力の読みが補正されているという仮定に基づいて、バイアスされていないと仮定される。したがって、温度の読みにおけるバイアスのみがエンタルピーｈ1rおよびｈ2rに影響を及ぼす。
【００５２】
式１０を解くとセンサバイアスの推定値が得られる。センサのバイアス値は、超えるとバイアスの障害が圧力センサ２６、３０に発生していることを示す所定のしきい値と比較される。推定されるバイアス値を長期にわたって追跡すると、センサ障害を予測することが可能となる。バイアスの障害がシステム１０の完全性を脅かすほどには重大でない場合、すなわちバイアス値が、障害が判定されるしきい値に満たない場合、バイアス値は、システム全体を改善しかつ最適化するために、統計データベースに入力される。
【００５３】
無障害センサは、一定量のホワイトノイズと共に実際の値を提供する測定データを提供する。ホワイトノイズは、電子センサを介した操作およびデータの測定に伴う干渉を示すものである。
【００５４】
データ列（ｄａｔａ  ｓｅｒｉｅｓ）が測定データに加えてホワイトノイズを含むという事実は、測定データ列の統計解析において使用されている。無欠陥センサの場合、測定データ値の確率密度関数（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）（ｐｄｆ）は正規分布に近くなるはずである。これは、時間スケール変換によって決定的因子（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ  ｆａｃｔｏｒ）を排除した後にも同様である。欠陥が進展し始めると、センサは、特定の種類の障害を検出するのに利用することができる測定データ列に現れる特有の特徴を発生する。たとえば、ドリフトおよびバイアスの障害は低周波特性を有し、時折開となる短絡などの断続的障害は高周波の障害特徴を示す。時間スケール変換法は、データを解析し、障害のあるセンサからデータ列によって生成される低周波および高周波の特徴を分離するために用いられる。好ましくは、一連の低域通過および高域通過データ要素を提供するために、データ列のウェーブレット変換が生成される。これらの低域通過および高域通過データ要素はウェーブレット変換で示され、特定の種類の障害を検出するために使用される。
【００５５】
無欠陥センサの測定にウェーブレット変換が適用される場合、ウェーブレット変換の高域通過出力はゼロの平均値を有する正規分布に近づくこととなる。ウェーブレット変換は元の信号の確率密度関数を保存する線形変換法であるため、その分布は平均がゼロである正規分布となるはずである。ウェーブレット変換の低域通過出力は、センサの物理量の平均値に対応する平均値を有する正規分布となるはずである。言い換えれば、低域通過出力は、無欠陥でありかつ適切に動作するセンサに対しては、実際の測定データの平均値と同じである平均値を有する正規分布となるはずである。正規分布から、および測定データの平均値に共通する平均値から高域通過出力が逸脱することは、センサに欠陥があることを示す。正規分布および測定された平均値に共通する平均値から低域通過出力が逸脱することは、センサ内のバイアス、フリーズ（ｆｒｅｅｚｉｎｇ）、または精度の低下を示す。
【００５６】
周期的な高周波データポイントを生成する断続的障害を有するセンサ欠陥は、信号内で識別される。時間スケール変換は、センサからの信号および測定データにおける局所的変化の影響を受けやすい。このように高感度である結果、より大きな振幅のより多数の係数が生成されることになる。時間スケール変換によって生成される高域通過出力またはより大きな振幅の量が増すことによって、確率分布関数は正規分布から逸脱する。時間スケール変換の確率分布関数が正規分布から逸脱するとき、高域通過出力におけるこの変化は、センサが断続的欠陥を受けていることを示す。センサ内のこの断続的欠陥は、センサがある種の電気的障害を有するか、または信号が外部の電気的ノイズによって干渉されている、もしくは単に物理的にフリーズしていることを示す可能性がある。
【００５７】
図２を参照すると、センサ障害診断の方法が流れ図５０によって示され、概略的に図示されている。ＨＶＡＣシステムについてセンサ障害を検出および診断する方法は、ブロック５２として表される、センサからデータを収集するステップを含む。このデータは収集され、次いでマイクロプロセッサ制御装置に入力される。マイクロプロセッサ制御装置は当技術分野の技術者に周知のものとすることができる。さらに、本開示の利点を得る当技術分野の技術者には、本発明を実施しセンサデータを読み取るように市販のマイクロコントローラをプログラムする方法が理解されよう。
【００５８】
センサがそれぞれ解析されて、そのセンサの状態が示される。ブロック５２によって表されるセンサデータはシステムに入力され、データベース内に格納される。システム内に格納されたデータは、次いで時間スケール変換処理を受ける。好ましくは、使用される時間スケール変換は、蓄積されたデータを低域通過および高域通過出力に分解するウェーブレット変換である。ブロック５６に示されるように、次いで統計解析が出力に対して実行される。この統計解析は、平均、分散、高次モーメントなどの統計測度がそれまでに蓄積されたデータから変化しているかどうかを判断するために、低域通過出力に対して実行される。言い換えれば、それぞれのデータポイントまたはデータポイントの組が蓄積されるとき、それらは集められたデータポイントの以前の組の一部またはすべてと比較される。追加データが蓄積され、システムの統計データを構築するために使用されるとき、差異を判定するためにその新たなデータは以前に蓄積された古いデータと比較される。次いで、変更が存在するかどうかを判定するために、低域通過内容に対して変化の検出が実行される。
【００５９】
さらには、先に集められた蓄積済みのデータである平均、分散、または高次モーメントから統計的に変化しているかどうかを判定するために、高域通過出力に対して統計解析も実行される。
【００６０】
測定データから生成される低域通過および高域通過出力の統計解析が実行されると、パターン認識装置が自己診断を実施する。パターン認識装置は、センサのそれぞれに対する出力分布関数に存在する統計的特徴を識別するように、所定の基準に従ってプログラムされる制御装置内の構成要素である。特定の障害の種類は、蓄積されたデータ内の認識可能なパターンとして識別される。障害の種類には、センサのバイアスやドリフトなどの電気的障害、またはフリーズや、短絡もしくは開回路によってしばしば発生する断続的動作などの機械的障害を挙げることができる。したがって、ブロック６２に示すセンサの特定の障害を識別して、障害を訂正するためにいかなる補修措置が必要となるかに関する指示を提供することができる。
【００６１】
統計解析は、５６に示す展開法を使用して達成される。好ましくは直交統計展開法が用いられる。既知の直交統計展開法には、この方法において用いられることが好ましいグラム−シャリエ（Ｇｒａｍ−Ｃｈａｒｌｉｅｒ）（ＧＣ）直交展開が挙げられる。当技術分野で周知のその他の展開技法もまた、本発明の企図される範囲内である。ＧＣ展開の基本概念とは、任意の確率分布関数（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、次式に示すように標準化正規分布関数および残差項によって近似することができるというものである。
【００６２】
【数２２】
2007536490.tif 000017
【００６３】
上式でφ（ｘ）は標準化正規分布関数であり、ｒ（ｘ）は展開の残差である。Ｈi（ｘ）はｎ次のエルミート関数、ｃiは次式によって計算することができるＣＧ展開係数である。
【００６４】
【数２３】
2007536490.tif 000018
【００６５】
上式でｉ！はｉの階乗を意味する。
【００６６】
センサが良好な動作状態にある場合、そのセンサから測定および取得されたデータは正規分布をなすはずである。センサ内に欠陥があれば、データは正規確率分布関数から逸脱する。ＣＧ展開を実際に適用する際には、限定された個数の残差項が使用される。８項の展開では、ＧＣ展開の係数は次のように計算することができる。
【００６７】
【数２４】
2007536490.tif 000019
【００６８】
上式でｍkは平均のまわりのｘのｋ次のモーメントである。ｋ次のモーメントは以下に示す関係式で定義されている。
【００６９】
【数２５】
2007536490.tif 000020
【００７０】
上式で、
【００７１】
【数２６】
2007536490.tif 000021
【００７２】
はセンサのデータ標本ｘ（ｉ），ｉ＝１，２，．．．，Ｎの平均である。
【００７３】
一般に、奇数次の統計モーメントは分布のピーク密度に関する情報を示す。偶数次のモーメントは分布の広がりの特性を示す。ＧＣ展開係数はデータ値の確率分布関数の奇数次および偶数次モーメントに関する情報を含み、その結果、ＧＣ展開は従来の直交展開を使用する場合よりも変化に敏感となる。ＧＣ展開の付加的な有用な特徴は、検出統計量をＧＣ展開係数から定式化することができ、センサ状態の劣化を示すために使用することができる単一のカイ二乗（χ2）分布の指数（Ｔ2）が与えられることである。これは次式によって表される。
【００７４】
【数２７】
2007536490.tif 000022
【００７５】
上式で各係数ｃiはｎの自由度でχ2分布をなす。信頼水準αを指定することによって、障害検出に対する次の基準を得ることができる。障害検出は、得られた値を以下に示す関係式で比較することによって決定することができる。
【００７６】
【数２８】
2007536490.tif 000023
【００７７】
これによって、様々な障害の種類と対応するＧＣ係数との関係が与えられる。これによって、ＧＣ係数パラメータを特定の種類のセンサ障害を分類するために使用することが可能になる。
【００７８】
本発明のシステムは、効果的かつ経済的なセンサ障害検出のシステムおよび方法を提供する。この技法は、ドリフトやバイアスなど、徐々に発生するセンサ障害を処理するのに有用である。システム内の様々な構成要素の構成要素モデルは、センサのドリフトを推定する上でセンサバイアスを検出するための基礎として使用される。これらの構成要素モデルは、構成要素のそれぞれについて得られる製造業者のデータを使用して作成される。それらのモデルは次いで、センサの読みに発生するバイアスを推定するために使用される。センサの読みから得られたデータは次いで、時間スケール変換によって操作され、非ドリフト形式のセンサ障害を検出するために統計的な確率分布関数展開が使用される。構成要素モデルと時間スケール変換および統計的な確率分布関数展開を用いる２つの障害検出アプローチとの利用を組み合わせることによって、現在のセンサの状態を評価する、信頼性が高く適合性に優れた方式が得られる。
【００７９】
以上の説明は例示的なものであり、単なる具体的な仕様ではない。本発明について例示的な仕方で説明したが、使用した用語は本質的に説明の語とすることを意図したものであり、限定を意図したものではないことは理解されるべきである。上記の教示を鑑みると本発明の多数の修正や変形が可能となる。本発明の好ましい実施形態を開示したが、当技術分野における通常の技能を有する者には、特定の修正が本発明の範囲内にあることが理解されよう。添付の特許請求の範囲内で、本発明は具体的に説明した以外の方法で実施することができることは理解されよう。したがって、先の特許請求の範囲は本発明の真の範囲および内容を定めるために検討されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】様々なセンサを含むヒートポンプシステムの概略図。
【図２】本発明の方法のステップを示すブロック線図。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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