(57)【要約】      （修正有）【課題】システムの健全性監視及び障害特徴識別のシステム及び方法を提供する。【解決手段】システムは、時系列データとして、システムの健全性指標（ＨＩ）を推定する。推定されるＨＩに対応するデータを分析することによって、システムは、推定されるＨＩ値のうちの大部分が低い一つ又はそれ以上の時間窓を、低いＨＩ窓として、推定されるＨＩ値のうちの大部分が高い一つ又はそれ以上の時間窓を、高いＨＩ窓として、識別する。監視されるシステムの異常挙動を示す、低いＨＩ窓を識別するときに、システムは、監視されるシステムに対して生成されるローカルベイジアンネットワークに基づいて、各センサに対して明確化指標（ＥＩ）を生成する。ここで、ＥＩは、低いＨＩへのセンサの寄与を定量化するものである。更に、関連するコンポーネントが、システムの異常挙動／障害のある挙動として識別される。【選択図】図１
2019036285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健全性監視及び障害特徴識別システムが、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、監視されるシステムの健全性指標（ＨＩ）を推定するステップと、
システムの異常挙動がある場合、前記健全性監視及び障害特徴識別システムが、前記一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、前記システムの異常挙動を識別するステップであって、推定される低いＨＩが前記異常挙動を示すものとして識別される、ステップと、
前記健全性監視及び障害特徴識別システムが、前記一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、前記システムに対して生成されるローカルベイジアンネットワークに基づいて、前記異常挙動の原因であるものとしてシステムのうちの少なくとも一つのコンポーネントを検出するステップと、を含む
健全性監視及び障害特徴識別のためのプロセッサ実装方法。
【請求項２】
前記低いＨＩは、前記システムの推定されるＨＩに対応するデータ内の少なくとも一つの低いＨＩ窓の存在に関して識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＨＩは、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いて推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記推定されるＨＩに対応するデータは、時系列データとして取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記異常挙動の原因であるものとして少なくとも一つのコンポーネントを検出するステップは、
前記推定されるＨＩに対応する前記データを分析するステップであって、前記推定されるＨＩに対応する前記データが様々な時間窓に分割される、ステップと、
低いＨＩ窓が存在する場合、少なくとも一つの低いＨＩ窓を識別するステップであって、低いＨＩ窓のすべてのＨＩ値のうちの大部分のＨＩ値がＨＩの閾値を下回る、ステップと、
少なくとも一つの高いＨＩ窓を識別するステップであって、前記高いＨＩ窓のすべてのＨＩ値のうちの大部分のＨＩ値がＨＩの前記閾値を上回る、ステップと、
前記少なくとも一つの低いＨＩ窓からのデータ、及び前記少なくとも一つの高いＨＩ窓からのデータに基づいて、前記システムに対する前記ローカルＢＮを生成するステップと、
前記ローカルＢＮに基づいて、前記ＨＩの推定のためのデータが収集される、少なくとも一つのセンサに対して明確化指標（ＥＩ）を生成するステップであって、前記ＥＩは、前記低いＨＩへの前記センサの寄与を定量化するものである、ステップと、
前記少なくとも一つのセンサに対して生成される前記ＥＩに基づいて、前記システムの、前記低いＨＩと少なくとも一つのコンポーネントとの間の依存関係を識別するステップと、
を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
プロセッサと、
複数の命令を含むメモリモジュールと、
を含む健全性監視及び障害特徴識別システムであって、
前記複数の命令は、
前記プロセッサに、健全性監視及び障害特徴識別システムのＨＩ推定モジュールを用いて、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、監視されるシステムの健全性指標（ＨＩ）を推定させて、
前記システムの異常挙動がある場合、前記プロセッサに、前記健全性監視及び障害特徴識別システムの低いＨＩデータ選択モジュールを用いて、前記一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、前記システムの異常動作を識別させて、このとき、推定される低いＨＩは異常挙動を示すものとして識別され、
前記プロセッサに、前記健全性監視及び障害特徴識別システムのＨＩ記述子モジュールを用いて、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、前記システムに対して生成されるローカルベイジアンネットワーク（ＢＮ）に基づいて、前記異常挙動の原因であるものとして前記システムの少なくとも一つのコンポーネントを検出させる、
ように構成される、
健全性監視及び障害特徴識別システム。
【請求項７】
前記低いＨＩデータ選択モジュールは、前記システムの前記推定されるＨＩに対応するデータ内の少なくとも一つの低いＨＩ窓の存在に関して前記低いＨＩを識別するように構成される、請求項６に記載の健全性監視及び障害特徴識別システム。
【請求項８】
前記ＨＩ推定モジュールは再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を使用して前記ＨＩを推定するように構成される、請求項６に記載の健全性監視及び障害特徴識別システム。
【請求項９】
前記ＨＩ推定モジュールは、前記ＨＩを時系列データとして推定するように構成される、請求項６に記載の健全性監視及び障害特徴識別システム。
【請求項１０】
前記ＨＩ記述子モジュールは、前記異常挙動の原因である前記少なくとも一つのコンポーネントを、
推定されるＨＩに対応するデータを分析するステップであって、前記推定されるＨＩに対応するデータは、様々な時間窓に分割される、ステップ、
少なくとも一つの低いＨＩ窓を識別するステップであって、前記少なくとも一つの低いＨＩ窓が存在する場合、前記低いＨＩ窓のすべてのＨＩ値のうちの大部分のＨＩ値は、前記ＨＩの閾値を下回る、ステップ、
少なくとも一つの高いＨＩ窓を識別するステップであって、前記高いＨＩ窓のすべてのＨＩ値のうちの大部分のＨＩ値は、前記ＨＩの閾値を上回る、ステップ、
前記少なくとも一つの低いＨＩ窓からのデータ、及び前記少なくとも一つの高いＨＩ窓からのデータに基づいて、前記システムに対する前記ローカルＢＮを生成するステップ、
前記ローカルＢＮに基づいて、前記ＨＩ推定のためのデータが収集される、少なくとも一つのセンサに対して、明確化指標（ＥＩ）を生成するステップであって、前記ＥＩは、前記低いＨＩへの前記センサの寄与を定量化するものである、ステップ、及び
少なくとも一つのセンサに対して生成される前記ＥＩに基づいて、前記システムの、前記低いＨＩデータと、少なくとも一つのコンポーネントとの間の依存関係を識別するステップ、
によって検出するように構成される、
請求項９に記載の健全性監視及び障害特徴識別システム。
【請求項１１】
一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサによって実行されるときに、
健全性監視及び障害特徴識別システムが、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、監視されるシステムの健全性指標（ＨＩ）を推定すること、
システムの異常挙動がある場合に、前記健全性監視及び障害特徴識別システムが、前記一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、前記システムの異常挙動を識別すること、ここで、推定される低いＨＩは異常挙動を示すものとして識別される、及び
前記健全性監視及び障害特徴識別システムが、前記一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、前記システムに対して生成されるローカルベイジアンネットワークに基づいて、前記異常挙動の原因であるものとしてシステムのうちの少なくとも一つのコンポーネントを検出すること、
を行う、一つ又はそれ以上の命令を含む、
一つ又はそれ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１２】
前記低いＨＩは、前記システムの推定されるＨＩに対応するデータ内の少なくとも一つの低いＨＩ窓の存在に関して識別される、請求項１１に記載の一つ又はそれ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１３】
前記ＨＩは、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を使用して推定される、請求項１１に記載の一つ又はそれ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１４】
前記推定されるＨＩに対応するデータは時系列データとして取得される、請求項１１に記載の一つ又はそれ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１５】
前記異常挙動の原因である少なくとも一つのコンポーネントを検出することは、
前記推定されるＨＩに対応する前記データを分析するステップであって、前記推定されるＨＩに対応するデータが様々な時間窓に分割される、ステップと、
低いＨＩ窓が存在する場合、少なくとも一つの低いＨＩ窓を識別するステップであって、低いＨＩ窓のうちのすべてのＨＩ値のうちのＨＩ値の大部分がＨＩの閾値を下回る、ステップと、
少なくとも一つの高いＨＩ窓を識別するステップであって、前記高いＨＩ窓のすべてのＨＩ値のうちのＨＩ値の大部分がＨＩの前記閾値を上回る、ステップと、
前記少なくとも一つの低いＨＩ窓からのデータ、及び前記少なくとも一つの高いＨＩ窓からのデータに基づいて、前記システムに対する前記ローカルＢＮを生成するステップと、
ローカルＢＮに基づいて、前記ＨＩの推定のためのデータが収集される、少なくとも一つのセンサに対して明確化指標（ＥＩ）を生成するステップであって、前記ＥＩは、前記低いＨＩへの前記センサの寄与を定量化するものである、ステップと、
前記少なくとも一つのセンサに対して生成される前記ＥＩに基づいて、前記システムの、前記低いＨＩと少なくとも一つのコンポーネントとの間の依存関係を識別するステップと、
を含む、
請求項１４に記載の一つ又はそれ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１７年８月１８日にインドにて提出されたインドの完全明細書（発明の名称：健全性監視及び障害特徴識別の方法及びシステム）出願番号（２０１７２１０２９３９２）への優先権を主張する。
【０００２】
本明細書の開示は、概略、システムの健全性監視に関し、より具体的に言うと、システムの健全性を監視して障害特徴識別を行うことに関する。
【背景技術】
【０００３】
産業環境に配備される複雑なシステムは、システムの適切な動作を保証するために監視される必要がある。そのようなシステムは、データ収集、データ処理などを行う、センサ及び他のコンポーネントの複数のサブユニットを含み、サブシステムはデータ交換のために互いに通信する場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
技術的な問題のために、サブシステムが誤動作する可能性があり、サブシステムの誤動作のために、対応するセンサの読み取り値が変化する可能性がある。そのような接続されたシステムにおいて、各コンポーネント/サブシステムのスループットがシステムの最終出力に影響を与えるので、そのような誤動作は、システムの全体的なスループットに悪影響を与える。
【０００５】
そのような問題を分析する一つの方法は、システムのコンポーネントの動作を検証するための手動の分析を実行することである。しかしながら、多数のコンポーネント及び複雑なアーキテクチャ/設計を有するシステムのために、手動の分析は、面倒な作業になる。手動の分析は更に、複雑なドメイン知識を要求し、検証の結果の精度は、作業者の知識の量によって変化することもある。
【０００６】
障害分析のために使用される特定の方法及びシステムが存在する。しかしながら、これらのシステムの一つの欠点は、ランタイム分析を実行する性能が限定されること、あるいは、当該性能を有しないことである。更に、これらのシステムのほとんどは、分析の様々な段階において、手動の介入を必要とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の実施形態は、従来のシステムにおいて本発明者によって認識された上述の技術的課題のうちの一つ又はそれ以上に対する解決策として、技術的な改善を提示する。例えば、一実施形態において、健全性監視及び障害特徴識別のためのプロセッサ実装方法が提供される。この方法において、監視されるシステムに対して、健全性監視及び障害特徴識別によって、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して健全性指標（ＨＩ）が生成される。監視することによって、健全性監視及び障害特徴識別システムは、システムの異常挙動がある場合、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、当該システムの異常挙動を識別する。このとき、推定される低いＨＩは、異常挙動を示すものとして識別される。健全性監視及び障害特徴識別システムは更に、システムに対して生成されるローカルベイジアンネットワークに基づいて、異常挙動の原因であるものとしてシステムの少なくとも一つのコンポーネントを検出する。
【０００８】
別の態様において、健全性監視及び障害特徴識別システムが提供される。システムは、プロセッサと、複数の命令を含むメモリモジュールとを含む。複数の命令は、プロセッサに、健全性監視及び障害特徴識別システムのＨＩ推定モジュールによって、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、監視されるシステムの健全性指標（ＨＩ）を推定させるように構成される。更に、健全性監視及び障害特徴識別システムの低いＨＩデータ選択モジュールは、システムの異常挙動がある場合、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、当該システムの異常挙動を識別する。このとき、推定される低いＨＩは、異常挙動を示すものとして識別される。異常挙動を識別すると、健全性監視及び障害特徴識別システムのＨＩ記述子モジュールは、一つ又はそれ以上のハードウェアプロセッサを介して、システムに対して生成されるローカルベイジアンネットワークに基づいて、異常挙動の原因であるものとしてシステムの少なくとも一つのコンポーネントを検出する。
【０００９】
前述の概略的な説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示的かつ説明的なものに過ぎず、特許請求される本発明を限定するものではないことを理解すべきである。
【００１０】
本開示に組み込まれて本開示の一部を構成する添付の図面は、例示的な実施形態を示し、説明と共に、開示される原理を説明する役割を果たす。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムの例示的なブロック図を示す。
【図２】図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムによる、システムの健全性監視を実行する処理を含むステップを表すフロー図である。
【図３】図３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムによる、障害特徴に基づく、システムの異常挙動の原因である一つ又はそれ以上のコンポーネントを識別する処理に含まれるステップを表すフロー図である。
【図４】図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムによる、システムのコンポーネントに対する明確化指標（ＥＩ）を生成する処理に含まれるステップを表すフロー図である。
【図５ａ】図５ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な使用事例のシナリオにおいて生成されるベイジアンネットワーク（ＢＮ）を表す。
【図５ｂ】図５ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る、例示的な使用事例のシナリオにおいて生成されるベイジアンネットワーク（ＢＮ）を表す。
【図６ａ】図６ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る、ターボ機械に対して推定されるサンプルのＨＩ値を表す。
【図６ｂ】図６ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る、ターボ機械に対して推定されるサンプルのＨＩ値を示す。
【図６ｃ】図６ｃは、本開示のいくつかの実施形態に係る、ターボ機械に対して推定されるサンプルのＨＩ値を示す。
【図７ａ】図７ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｂ】図７ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｃ】図７ｃは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｄ】図７ｄは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｅ】図７ｅは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｆ】図７ｆは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｇ】図７ｇは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図７ｈ】図７ｈは、本開示のいくつかの実施形態に係る、システムの正常動作と異常動作とにわたって大きく変化するセンサのサンプル分布を表す。
【図８ａ】図８ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る、アクセラレータペダルポジション（ＡＰＰ）及び冷却剤温度（ＣＴ）の正常動作及び異常動作に対して推定されるサンプルＨＩ値を表す。
【図８ｂ】図８ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る、アクセラレータペダルポジション（ＡＰＰ）及び冷却剤温度（ＣＴ）の正常動作及び異常動作に対して推定されるサンプルＨＩ値を表す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
例示的な実施形態を、添付の図面を参照して説明する。図において、参照番号の最上位桁は、参照番号が最初に現れる図を特定するものである。有用である限り、図全体にわたって、同じ参照番号を、同じ部分又は類似の部分を参照するために使用する。開示される原理の例及び特徴を本明細書に記載するが、開示される実施形態の精神及び範囲から逸脱することなく、改良、適用、及び他の実施が可能である。以下の詳細な説明は、例示として考慮されるに過ぎず、真の範囲及び精神は、以下の特許請求の範囲によって示されることを意図している。
【００１３】
図面、より具体的に言うと図１〜８を参照しながら、好ましい実施形態が示されており、これらの実施形態は以下の例示的なシステム及び/又は方法の文脈において説明される。ここで、同様の参照文字は、図面全体にわたって対応する特徴を一貫して意味している。
【００１４】
図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムの例示的なブロック図を示す。健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、健全性指標（ＨＩ）推定モジュール１０１、低いＨＩデータ選択モジュール１０２、ＨＩ記述子モジュール１０３、及び処理モジュール１０４を含む。システムの健全性を監視する場合、健全性監視及び障害特徴識別システム１００が健全性監視及び障害特徴識別のために必要とされる入力を収集できるように、システムは、適切なインタフェースを使用して、健全性監視及び障害特徴識別システム１００に接続されてもよい。
【００１５】
ＨＩ推定モジュール１０１は、適切な入力インタフェースを使用して、監視されるシステムの一つ又はそれ以上のコンポーネントからのデータを入力として収集するように構成される。ここで、用語「コンポーネント」は、システムのＨＩに寄与して、障害特徴識別のために監視され得る、分析されるシステムの任意のハードウェアモジュールを参照するために使用される。例えば、コンポーネントは、システムの一つ又はそれ以上の機能を実行する、機械的コンポーネント、電気的コンポーネント、及び/又は電子的コンポーネントであってもよい。これらのコンポーネントのうちの一つ又はそれ以上に関連する一つ又はそれ以上のデータは、適切なセンサを使用して、健全性監視及び障害特徴識別のために、健全性監視及び障害特徴識別システム１００のＨＩ推定モジュール１０１によって収集されて分析される。ＨＩ推定モジュール１０１は更に、収集された入力を処理して、システムのＨＩを推定する。システムのＨＩは、システムの健全性状態を表すものである。一実施形態において、ＨＩは、様々な時間間隔のシステムの健全性指標を表す時系列データとして推定される。一実施形態において、ＨＩ推定モジュール１０１は、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を使用して、システムのＨＩを推定する。この方法において、ＨＩ推定モジュール１０１は、監視されるシステムからの複数センサのデータを、機械のｉ番目のインスタンスに対応する多変量時系列Ｘｉ＝｛ｘｉ（１）,ｘｉ（２）,．．．ｘｉ（ｌ）｝であると考える。ここで、「ｌ」は、時系列の長さであり、時系列内の各ポイントｘi（ｔ）∈Ｒｍは、ｍ次元ベクトルであり、各次元は、一つのセンサに対応する。モデルは、時系列を予測するように或いは再構成するように健全なシステムからのデータに基づいてトレーニングされる。ＨＩ推定モジュール１０１は、健全な挙動に対応するエラーベクトルが正規分布Ｎ（μ，Σ）に従うものと仮定される。ここで、パラメータμ及びΣは、使用されるトレーニングセットにおいて経時的に最尤推定法を用いて取得されてもよい。μ及びΣに基づいて、ＨＩは、次式のように計算される。
【数１】
2019036285.tif 000003
ここで、
【数２】
2019036285.tif 000004
であり、及び「ｄ」は、エラーベクトルの次元である。ＨＩ推定モジュール１０１は更に、機械インスタンス「ｉ」を、ｈｉ（ｔ）＞Γの場合の時間「ｔ」における、健全なクラス、又は不健全なクラスとして分類するように構成されてもよい。ここで、Γは、ＨＩ推定モジュール１０１を用いて構成されるような値であってもよい。
【００１６】
一実施形態において、ＨＩ推定モジュール１０１は、特定の時間間隔に対する、すなわち時系列データとしてＨＩ値を、推定する。ＨＩ推定モジュール１０１は更に、各時間窓（タイムウィンドウ）に対する推定されるＨＩデータ（すなわち、推定されるＨＩに対応するデータ）を、低いＨＩデータ選択モジュール１０２への入力として提供する。低いＨＩデータ選択モジュール１０２は、時系列の形式であるＨＩデータを処理して、低いＨＩが存在する場合、システムの低いＨＩに対応するデータを識別する。一実施形態において、低いＨＩデータ選択モジュール１０２は、分析される時系列データ内の一つ又はそれ以上の低いＨＩ窓の存在に関してシステムの低いＨＩを識別する。ここで、用語「低いＨＩ窓」は、ＨＩ値のうちの大部分がＨＩの閾値よりも小さい時間窓を表す。一実施形態において、低いＨＩデータ選択モジュール１０２は、前の時間窓で取得されたＨＩ値に基づいて閾値を識別する。例えば、すべての又は特定数の前の時間窓内で取得されたＨＩ値を分析することによって、前の時間窓内のＨＩ値の範囲を識別してもよく、それに応じて、閾値を決定してもよい。別の実施形態において、閾値は、要件/実施基準のとおりに、ユーザによって構成される。一実施形態において、低いＨＩ窓の存在は、システムの一つ又はそれ以上のコンポーネントの異常挙動及び全体としてのシステムの異常挙動に対応するように、或いは、当該異常挙動を表すように識別される。低いＨＩ選択モジュール１０２の詳細な動作は以下の通りである。
【００１７】
取得される時系列データを処理することによって、低いＨＩ選択モジュール１０２は、時系列データ内の時間窓を低いＨＩ窓及び高いＨＩ窓として分類する。一つの時間窓は、複数のＨＩ値を有してもよく、ここで、時間窓内のＨＩデータの数は、時間窓の長さに依存する。例えば、長さ２０秒の時間窓は、２０のＨＩ値（毎秒に一つ）を有してもよい。時間窓内のＨＩ値に基づいて、低いＨＩデータ選択モジュール１０２は、時間窓を低いＨＩ窓又は高いＨＩ窓として分類する。低いＨＩ窓は、ＨＩ値のうちの大部分が閾値を下回る時間窓であり、高いＨＩ窓は、ＨＩ値のうちの大部分が閾値を上回る時間窓である。取得される時系列データ内の窓のうちの一つ又はそれ以上が低いＨＩ窓であることを識別すると、低いＨＩデータ選択モジュール１０２は、システムの異常挙動の原因であるコンポーネントを識別するようにＨＩ記述子モジュール１０３を呼び出して、ＨＩ記述子モジュール１０３に、必要とされる入力を提供する。一実施形態において、ＨＩ値が、システムが正常に機能していることを示す場合、ＨＩ記述子モジュール１０３は呼び出され得ない。
【００１８】
ＨＩ記述子モジュール１０３が呼び出されると、当該ＨＩ記述子モジュール１０３は、（推定される時系列で低いＨＩ値により表されて、次に、低いＨＩ窓の存在により表される）システムの低いＨＩの原因である全てのコンポーネントを識別する。ＨＩ記述子モジュール１０３への入力は、複数の時間窓に対して推定されるＨＩ値である。一実施形態において、ＨＩ記述子モジュール１０３が適切に機能するために、少なくとも二つの時間窓が必要である。ここで、二つの時間窓のうちの、一方の時間窓は、低いＨＩ値（ｈｉ（ｔ）≦τ）のうちの大部分を伴う時間窓ωＡであり、他方の時間窓は、高いＨＩ値（ｈｉ（ｔ）≧τ）のうちの大部分を伴う時間窓ωＮである。ωＡ及びωＮからのデータ（ＨＩ値）は、ローカルＢＮを構成するパラメータを学習して、監視されて分析されるシステムに対するローカルＢＮを生成するために使用される。ＨＩ記述子モジュール１０３は、システムの一つ又はそれ以上のコンポーネント（センサ）を用いて、推定される低いＨＩ窓をマッピングする目的で、ＢＮ内の情報を使用する。その後、ＨＩ記述子モジュール１０３は、ローカルＢＮ、及びマッピングされたシステムのコンポーネントから収集されたデータに基づいて、システムの各センサに対する明確化指標（ＥＩ）を取得する。ここで、ＥＩは、推定される低いＨＩ値に対する各センサの寄与を定量化するものである。ＥＩはまた、本明細書においてＥ（Ｓｉ）としても表されている。各センサに対して測定されるＥＩに基づいて、ＨＩ記述子モジュール１０３は、低いＨＩ窓をもたらす障害特徴を伝えるものとして一つ又はそれ以上のセンサを特定して、次に、一つ又はそれ以上の関連するコンポーネントを識別する。
【００１９】
処理モジュール１０４は、一つ又はそれ以上の関連するハードウェアプロセッサを使用して、健全性監視及び障害特徴識別システム１００のすべての他のコンポーネントと相互作用するように、命令を収集するように、並びに、各モジュールによって処理される機能に関する一つ又はそれ以上のステップを実行するように構成されてもよい。
【００２０】
図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムによる、システムの健全性監視を実行する処理を含むステップを表すフロー図である。健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、健全性評価のためのシステムを監視しながら、システムの健全性に直接的に及び／又は間接的に関連する、様々なパラメータに関するリアルタイム情報を、入力として収集する。例えば、適切なセンサを使用することによって、監視されるシステムの一つ又はそれ以上のコンポーネントからのデータが入力として収集される。
【００２１】
収集される入力を処理することによって、健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、システムの健全性指標（ＨＩ）を時系列データとして推定する（２０２）。健全性監視及び障害特徴識別システム１００は更に、時系列データを処理することによって、（一つ又はそれ以上の低いＨＩ窓が存在する場合、）当該一つ又はそれ以上の低いＨＩ窓を識別して、次に、監視されるシステムの低いＨＩを示す。ここで、一つ又はそれ以上の低いＨＩ窓では、ＨＩ値のうちの大部分がＨＩの閾値を下回る。健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、低いＨＩを、システムの異常挙動の指標として識別する（２０４）。システムの異常挙動が検出された場合、健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、システムに対して生成されるローカルベイジアンネットワーク（ＢＮ）に基づいて、システムの異常挙動に対する（障害の）特徴を伝えるものとして、システムの一つ又はそれ以上のコンポーネントを検出する（２０８）。図２の様々な動作は、同じ順序で、あるいは、異なる順序で実行されてもよい。更に、方法２００における動作の一つ又はそれ以上は省略されてもよい。
【００２２】
図３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムによる、障害特徴に基づく、システムの低いＨＩの原因である一つ又はそれ以上のコンポーネントを識別する処理に含まれるステップを表すフロー図を示す。推定される低いＨＩの原因である一つ又はそれ以上のシステムのコンポーネントを識別するために、健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、監視されるシステムに対するローカルベイジアンネットワークを生成する（３０２）。ここで、ＢＮは、推定されるＨＩとシステムの様々なセンサからの特徴との間の依存関係を捕捉する。
【００２３】
健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、ＢＮ内に存在するデータに基づいて、推定される低いＨＩに関連するものとして一つ又はそれ以上のシステムのセンサを識別する（３０４）。ここで、低いＨＩ（次に、システムの異常挙動）の原因であるものとして、ＢＮに基づいて識別される一つ又はそれ以上のコンポーネントから特定のコンポーネントを識別するために、健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、明確化指標（ＥＩ）を生成する。ここで、ＥＩは、予測される高いＨＩの範囲と低いＨＩの範囲との間の、センサが経時的に取得する読み取り値の分布の変化を介して、ＨＩに関する、各センサの影響を定量化するものである。
【００２４】
次に、健全性監視及び障害特徴識別システム１００は、低いＨＩ及びシステムの異常挙動に寄与するシステムの一つ又はそれ以上の対応するコンポーネント（即ち、低いＨＩに寄与するものとして識別されたセンサが関連付けられるコンポーネント）を識別する。例えば、ＥＩが、特定のセンサが障害特徴を伝える原因であることを示す場合、対応するコンポーネントは、システムの異常挙動に寄与するものとして識別される。図３の様々な動作は、同じ順序で、あるいは異なる順序で実行されてもよい。更に、方法３００における一つ又はそれ以上の動作は省略されてもよい。
【００２５】
図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、健全性監視及び障害特徴識別システムによる、センサに対する明確化指標（ＥＩ）を生成する処理に含まれるステップを表すフロー図である。センサのＥＩは、分析されるＨＩデータ（時系列データ）に対するシステムの識別される低いＨＩに関して、センサの影響を定量化するものである。
【００２６】
センサに対するＥＩを生成するために、健全性監視及び障害特徴識別システム１００のＨＩ記述子モジュール１０３は、分析される時系列データに対して学習された低いＨＩデータ及び高いＨＩデータに関する情報を、入力として収集する（４０２）。ＨＩ記述子モジュール１０３は、ローカルＢＮに基づいて、識別される低いＨＩの条件の下でセンサの分布を計算し（４０４）、識別される高いＨＩの条件に対して（４０６）センサの分布を計算する。更に、センサの分布に基づいて、ＨＩ記述子モジュール１０３は、対応するセンサの各々に対してＥＩを計算する（４０８）。ＨＩ記述子モジュール１０３によってＥＩを計算する処理を以下に説明する。
【００２７】
ＨＩに対応する離散確率変数Ｈ、及び「ｍ」個のセンサに対応するｍ個の離散確率変数｛Ｓ１，Ｓ２，．．．Ｓｍ｝の集合を考える。ｍ＋１個のノードを有するＢＮは、センサとＨＩとの間の依存関係をモデル化するために使用される。一実施形態において、システムのセンサとＨＩとの間の依存関係をモデル化するために、確率変数Ｘ＝｛Ｓ１，Ｓ２，Ｓｍ，Ｈ｝の集合の結合分布Ｐ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓｍ，Ｈ）が用いられる。各センサと健全性指標ＨＩとの間の依存関係をモデル化し得る実際的なシナリオの実施のために、Ｈが親ノードであり、且つ各Ｓｉが子ノードであるナイーブベイズモデルが仮定され得る。
【００２８】
確率変数Ｘｉ∈Ｘは、変数が取り得る値の範囲に対してｋ個の離散化されたビンに対応するｋ個の可能なアウトカム［ｂｉ１，ｂｉ２，．．．ｂｉｋ］を有すると考えられる。窓ωＡ及びωＮにおける時点「ｔ」毎に対するセンサ読み取り値Ｘ（ｔ）及び健全性指標ｈ（ｔ）のｍ次元ベクトルは、確率変数の集合Ｘ＝｛Ｓ１，Ｓ２，．．．Ｓｍ，Ｈ｝に対する一つの結果を産出する。Ｓｉに対する条件付き確率分布は次式として与えられる。
【数３】
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ここで、
【数４】
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は、Ｓｉのｊ番目のアウトカムの確率である。ＨＩの値の所与の範囲に対して、Ｓｉに対する条件付確率分布は、次式で与えられる。
【数５】
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高いＨＩ（Ｐ（Ｓｉ｜Ｈ＞ｒ））及び低いＨＩ（Ｐ（Ｓｉ｜Ｈ≦ｒ））に対応するＨのアウトカムに関して条件付けされる確率変数Ｓｉの分布における変化を用いて、ＨＩに関するｉ番目のコンポーネントの影響を定量化する。ＲｋのベクトルとしてＰ（Ｓｉ｜Ｈ＞ｒ）及びＰ（Ｓｉ｜Ｈ≦ｒ）を考慮すると、変化は、ＥＩに関して次式のように定量化される。
【数６】
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ここで、センサの明確化指標が高いほど、ＨＩに関するセンサの影響が高くなる。
【００２９】
実験結果：
例１：ターボ機械のデータセットに関する
動作についての、６ヶ月の間記録した、温度、圧力、振動などの、５８個のセンサからの読み取り値を含むターボ機械のデータセットを考える。これらのセンサは、ターボ機械のベアリング及び冷却剤などの様々なコンポーネントの挙動を捕捉する。ターボ機械は、複数の制御部を有する自動制御システムを介して制御され、当該複数の制御部は、センサの読み取り値を頻繁に変化させて、それによってセンサの読み取り値を予測不能にさせる。ロング  ショート  ターム  メモリ−エンコーダ  デコーダ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｅｎｃｏｄｅｒ  Ｄｅｃｏｄｅｒ：ＬＳＴＭ−ＥＤ）を、ＨＩの推定に用いる。ＬＳＴＭ−ＥＤは、すべての５８個のセンサを再構成するようにトレーニングされる。ＨＩ推定モジュール１０１及びＨＩ記述子モジュール１０３の性能の詳細は、ｉ）コンポーネントＣ１における異常な温度変動（Ｔｅｍｐ−Ｃ１）、ｉｉ）コンポーネントＣ２における異常な温度変動（Ｔｅｍｐ−Ｃ２）、及びｉｉｉ）異常な振動の読み取り値、に関する、障害の三つのタイプに関して提供される。
【００３０】
段階１：ＨＩ推定モジュール１０１によるＨＩ推定：−
【表１】
2019036285.tif 000009
【００３１】
表１は、正常な挙動及び障害のある挙動を分類するＨＩ推定モジュール１０１の性能を示す。Ｔｅｍｐ−Ｃ１及び振動障害に対する最も関連性の高いセンサを、それぞれＴ１及びＶ１として示す。（図６ａ、６ｂ、及び６ｃの場合のような、）センサＴ１、Ｖ１、負荷、及びＨＩに対して、正常な挙動及び障害のある挙動に対するサンプル時系列を示すプロットは、正常な挙動に対してはＨＩが一貫して高いが、障害のある挙動（異常挙動）に対して、ＨＩはΓ以下に落ち込むことを示す。
【００３２】
ＨＩ値がＬＳＴＭ−ＥＤ時間モデルから利用可能になると、障害の特徴を伝えるセンサを識別して、次にシステムの関連するコンポーネントを識別するために、ＢＮが構築される。構築されたＢＮの例は、図５ａ（ターボ機械データ）及び図５ｂ（エンジンデータ）に示される。
【００３３】
段階２：ＨＩ記述子モジュールの動作：
【表２】
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【００３４】
ＨＩ記述子モジュール１０３は、図５ａのようなＢＮ構造を使用して、低いＨＩの領域におけるセンサの挙動を分析する。ＢＮを学習するために、ωＡ及びωＮは、長さω＝７２０であると考えられ、その結果、ωＡ内のポイントのうちの少なくとも７０％は、Γを下回るＨＩを有する。障害特徴を伝える最も関連性の高いセンサを見出すために、最も高いＥＩを有するセンサがランク１を取得する一方で、最も低いＥＩを有するセンサがランク５８を取得するように、センサは、１から５８までランク付けされる。障害のタイプに対して最も関連性の高いセンサがＥＩに基づいて最も高いランクを取得する場合、障害のインスタンスは、ＨＩ記述子モジュール１０３によって明確にされると考えられる。表２は、Ｔｅｍｐ−Ｃ１及びＴｅｍｐ−Ｃ２のうちのすべてのインスタンス、並びに六つの振動に関する障害のうちの三つが最も高いランクのセンサによって明確にされる、三つの障害のタイプに対する結果を示す。残りの三つのインスタンスに対しては、障害のある窓ωＡ及び対応する正常な窓ωＮに対する動作条件が異なり、誤った明確化につながることが分かった。これらの場合に対して、最も関連性の高いセンサに対するランクは、２、６、及び７であった。これらの値は、最も関連性の高いセンサの分布が、正常な動作条件と異常な動作条件とにわたって大きく変化することを示す。分布におけるこの変化は、ＥＩを使用して捕捉され、最も関連性の高いセンサを見出す。図７ａ及び図７ｂはそれぞれ、Ｔｅｍｐ−Ｃ１に関する障害のうちの一つに対する、ＨＩ及び温度センサＴ１の全体的な分布を示す。図７ｃ及び図７ｄはそれぞれ、低いＨＩ及び高いＨＩの条件下におけるセンサＴ１に対する分布を示す。振動障害のインスタンスのうちの一つに対する結果を図７ｅ〜図７ｈに示す。
【００３５】
例２：エンジンデータセットに対する
このデータセットは、エンジンの動作についての、３年間記録した、１２個のセンサからの読み取り値を含む。このデータセットにおけるセンサの読み取り値は、ある程度予測可能であり、外部の手動の制御、すなわち、アクセラレータペダルポジション（ＡＰＰ）に依存する。ＬＳＴＭの異常検出（ＬＳＴＭ−ＡＤ）に基づくＨＩの推定は、このデータセットに使用される。すべてのセンサデータは、ｍ＝１２となるようにＬＳＴＭ−ＡＤに入力される。推定される低いＨＩの理由への洞察を得るために、ＡＰＰ及び冷却剤温度（ＣＴ）の二つのセンサに対して分析が行われる。見出される低いＨＩの領域は、異常なＣＴのうちの三つのインスタンスに対応する。
【００３６】
段階１：ＨＩ推定モジュール１０１によるＨＩ推定：−
表１は、ＨＩ推定モジュール１０１の性能を示す。図８ａ及び８ｂはそれぞれ、データ内の、正常な領域及び障害のある領域のサンプルに対する、ＣＴ、ＡＰＰ、及びＨＩに対する時系列のプロットを示す。
【００３７】
段階２：低いＨＩの理由を識別するためのＨＩ記述子モジュール１０３の動作：−
ＨＩとセンサと間の依存関係は、図５ｂのようにモデル化される。ドメイン知識から、高いＡＰＰは高いＣＴにつながる一方で、低いＡＰＰは一時的な挙動が観察されるあるタイムラグを伴って経時的に低いＣＴにつながることが知られている。ＡＰＰ及びＣＴがそのような時間の相関関係を示さない任意の時間窓は、障害がある（異常である）と考えられる。値は、ＡＰＰが高いときにはＣＴも高く（Ａとしてマークされる）、ＡＰＰが低いときにはＣＴが低くなることを示す。更に、低いＨＩの領域におけるＡＰＰ及びＣＴの結合分布は、低いＨＩのバーをインタラクティブに選択することによって調整されるが、このことは、ＨＩが低いときに、機械が異常な動作状態／障害のある動作状態にあることを示す。この値は更に、健全な状態（正常な動作）に対応するポイントの数が減少して、健全性に欠けること（異常な動作）を示すポイントの数が増加することを示す。
【００３８】
記述した説明は、当業者が実施形態を作成して使用することを可能にする本明細書の主題を記載するものである。主題の実施形態の範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が思いつく他の改良を含む場合がある。そのような他の改良は、それらが特許請求の範囲の文言と差異のない同様の要素を有する場合に、あるいは、それらが特許請求の範囲の文言との微差を伴う等価な要素を含む場合に、特許請求の範囲内にあるように意図されている。
【００３９】
本明細書の本開示の実施形態は、システムの健全性監視の未解決の課題に対処する。実施形態は、監視されるシステムの健全性指標（ＨＩ）を推定する仕組みを提供する。更に、本明細書の実施形態は、システムの障害のある挙動／異常な挙動に寄与するシステムのコンポーネントを識別する仕組みを提供する。
【００４０】
保護の範囲が、メッセージを内部に有するコンピュータ可読手段に加えて、そのようなプログラムまで拡張されることが理解されるべきである。そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバ、若しくはモバイル装置、又は任意の適切なプログラマブル装置上で動作するときに、方法のうちの一つ又はそれ以上のステップを実行するプログラムコード手段を含む。ハードウェア装置は、例えば、サーバ若しくはパーソナルコンピュータのような任意の種類のコンピュータ、若しくは同様のもの、又はそれらの任意の組み合わせを含む、プログラム可能な任意の種類の装置であってもよい。装置は、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はハードウェア及びソフトウェア手段の組み合わせ、例えば、ＡＳＩＣ及びＦＰＧＡ、又はソフトウェアモジュールが配置される少なくとも一つのマイクロプロセッサ及び少なくとも一つのメモリを含んでもよい。手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段との両方を含んでもよい。本明細書に記載される方法の実施形態は、ハードウェア及びソフトウェア内に実装されてもよい。装置は、ソフトウェア手段を含んでもよい。一方で、実施形態は、例えば複数のＣＰＵを用いて、様々なハードウェア装置上に実装されてもよい。
【００４１】
本明細書の実施形態は、ハードウェア要素及びソフトウェア要素を含んでもよい。ソフトウェア内に実装される実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むが、それらに限定するものではない。本明細書に記載される様々なモジュールによって実行される機能は、他のモジュール又は他のモジュールの組み合わせの中に実装されてもよい。この説明のために、コンピュータ使用可能な媒体又はコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、機器、又は装置によって使用され、あるいは、これらと接続して使用される、プログラムを含む、格納する、伝達する、伝搬する、又は搬送する任意の機器である場合がある。
【００４２】
示されたステップは、示された例示的な実施形態を説明するために提示しており、継続中の技術開発により、特定の機能を実行する方法が変更されることを予想すべきである。これらの実施例は、説明のために本明細書に提示されるものであって、それらに限定するものではない。更に、機能的な構成ブロックの境界は、説明の便宜上、本明細書において任意に定義されている。指定した機能及びそれらの関係が適切に実行される限り、代わりの境界が定義されてもよい。本明細書に含まれる教示に基づいて、（本明細書に記載されている物の均等物、拡張物、変形物、逸脱物などを含む）代替物は、当業者に明らかである。そのような代替物は、開示された実施形態の範囲及び精神の範囲内に入る。また、単語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」、「ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ」、及び「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、及び他の類似の形式は、意味が等価であって、これらの単語のいずれかに続く事項がそのような事項を網羅的に記載することを意味するものでも、あるいは記載された事項のみに限定されることを意味するものでもない。本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用する単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈上他に明確に指示しない限り、複数の参照物を含むことにも留意すべきである。
【００４３】
更に、本開示と一致する実施形態を実装する際に、一つ又はそれ以上のコンピュータ可読記憶媒体を利用してもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって読み取り可能な情報又はデータが格納され得る任意のタイプの物理メモリを指す。したがって、コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書に記載の実施形態と一致するステップ又は段階をプロセッサに実行させる命令を含む、一つ又はそれ以上のプロセッサによる実行のための命令を格納してもよい。用語「コンピュータ可読媒体」は、有形の物品を含み、搬送波及び過渡信号を除外するように、すなわち非一時的であると理解すべきである。実施例には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク、及びその他の既知の物理記憶媒体が含まれる。
【００４４】
本開示及び実施例は、例示として考慮されるに過ぎず、開示された実施形態の真の範囲及び精神は、添付の特許請求の範囲によって示されることを意図している。
【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５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図７ｄ】
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【図７ｅ】
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【図７ｆ】
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【図７ｇ】
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【図７ｈ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【外国語明細書】
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