(57)【要約】  複数モニタリングモデルの更新用システム（１０２）が提供される。システムは、モニタリングされる複数システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）の各々に対して、モニタリングされる特定システムと、複数推定モデルの少なくとも１つとの間の連関を決定するモデル連関モジュール（２０２）を有している。各推定モデルは、複数の別個のセットの推定プロパティの１つに基づいており、各セットは、特定の推定モデルに一義的に相応している。システムは、少なくとも１つの推定プロパティを更新し、更新された推定プロパティを各推定モデルに伝送する更新モジュール（２０４）を有しており、各推定モデルは、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応する。システムは更に、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応する各推定モデルを修正するモジュール修正モジュール（２０６）を含む。
2008511922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数モニタリングモデルの更新用システム（１０２）において、
システムは、モデル連関（アソシエーション）モジュール（２０２）と、更新モジュール（２０４）と、モデル修正モジュール（２０６）を有しており、前記モデル連関モジュール（２０２）は、モニタリングされる複数システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）の各々に対して、モニタリングされる特定システムと、複数推定モデルの少なくとも１つとの間の連関を決定し、前記各推定モデルは、複数の別個のセットの推定プロパティの１つに基づいており、前記各セットは、特定の推定モデルに一義的に相応しており、
前記更新モジュール（２０４）は、少なくとも１つの前記推定プロパティを更新し、更新された少なくとも１つの前記推定プロパティを、更新された少なくとも１つの前記推定プロパティを含む別個のセットに相応する前記各推定モデルに伝送し、
前記モデル修正モジュール（２０６）は、更新された少なくとも１つの前記推定プロパティを含む前記別個のセットに相応する前記各推定モデルを修正することを特徴とするシステム。
【請求項２】
モデル連関モジュール（２０２）は、モニタリングされる複数システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）と関連の各推定モデルとの間の連関を更新するように構成されている請求項１記載のシステム（１０２）。
【請求項３】
更に、トレーニングモジュール（５０８）を有しており、該トレーニングモジュール（５０８）は、モニタリングされる各システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）用の各推定モデルのシステム特有のバージョンをトレーニングするように構成されている請求項２記載のシステム（１０２）。
【請求項４】
更に、複数センサ（１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃ）が、システム（１０２）及び複数のモニタリングされる各システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）と通信可能にリンクされており、特定の推定モデルのシステム特有のバージョンは、特定のシステムに通信可能にリンクされたセンサによって生成されたセンサデータに基づいてトレーニングされ、該トレーニングの際に、前記特定の推定モデルのシステム特有のバージョンがトレーニングされる請求項３記載のシステム（１０２）。
【請求項５】
トレーニングモジュール（５０８）は、更に、修正される各推定モデルの各システム特有のバージョンを再トレーニングするように構成されている請求項４記載のシステム（１０２）。
【請求項６】
トレーニングモジュール（５０８）は、最小自乗法による評価に基づいて、推定モデルのシステム特有のバージョンをトレーニングするように構成されている請求項３記載のシステム（１０２）。
【請求項７】
推定プロパティは、センサリスト、センサスレッショールド、トレーニング期間、アルゴリズム、及び、アルゴリズムパラメータの少なくとも１つを含む請求項１記載のシステム（１０２）。
【請求項８】
システム（１０２）は、モニタリングされる複数システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）と複数推定モデルとの間の連関を表現するフリートテーブルを生成するように構成されている請求項１記載のシステム（１０２）。
【請求項９】
フリートテーブルは、ＭｘＮマトリックスを含み、Ｍは、モニタリングされる複数システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）の個数を含む１より大きな整数であり、Ｎは、各推定モデルの個数に等しい整数である請求項８記載のシステム（１０２）。
【請求項１０】
システム（１０２）は、モニタリングされる複数システム（１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ）から離れた位置で用いられる請求項１記載のシステム（１０２）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサベースモニタリングの分野、及び、もっと特定すると、複数センサを使用するマルチエレメントシステムをモニタすることに関する。
【０００２】
本発明の背景技術
発電プラント(power generation plant)のような多要素システムは、所望のアウトプット又は目標を達成するために、多様なタスクを共働して実行する多重要素の複雑な集合体を含む。この複雑性のために、そのようなシステムのモニタリングは、所望のパフォーマンスレベルを達成しない、乃至、所望のパフォーマンスレベルよりも小さくなるのを阻止乃至軽減するようにすると、それ自体複雑なタスクとなることがある。
【０００３】
そのような環境内でのモニタリング技術の１つは、推定（エスティメーション）モデルとセンサを使用する。この技術によると、センサは、信号を生成し、この信号から、物理現象のセンシングされた測定値又はシステムへの他の各インプット及び当該各インプットに応答して前記システムによって生成された各アウトプットに基づくセンサベクトルが導出される。センサベクトルは、当初、推定モデルを統計的に「トレーニング」するのに使われる。このモデルにより、システムへの各インプットと、システムによって生成された相応の各アウトプットとの間の数学的又は統計的な関係が提供される。システムの後続のモニタリング中、センサからのローデータは、モデル内にインプットされ、このモデルを適用することによって得られた推定値と比較される。センサデータの実際値とモデルによって生成された推定値との間の大きな偏差は、システム障害が生起したことを示すことができる。
【０００４】
センサベースのモニタリングは、種々の設定値で使用することができる。相互に関連し合った膨大な個数のコンポーネント又はプロセスの整合された機能を含む、発電プラント、製造プロセス、複雑な医療機器、及び、それ以外の各システム及び各デバイスのホストは、屡々、効率的にモニタして、センサベースのモニタリングによって制御されるようにすることができる。実際に、センサベースモニタリングは、種々のシステム特有のパラメータを、種々のコンディション下で、時間に亘ってモニタする必要があるような仮想的な何らかの環境内で有利に用いることができる。
【０００５】
電力発電プラントは、センサベースモニタリングを効率的に用いることができるシステムの有益な例を提供する。電力発電プラントは、電力を発電するのに共働して機能する、多重の電力発電コンポーネントの複雑な集合体を含む。これらの各コンポーネントは、ガスタービン、排熱回収用蒸気発生器、蒸気タービン、及び発電機を含み、それらを結合して、燃料に制約された（フュエルバウンド）エネルギを機械的なエネルギを介して電力に変換する。発電プラント全体、又は、例えば、ガスタービンのような、発電プラントのコンポーネントの１つ又は複数のコンポーネントのパフォーマンスを推定するために、綿密にモニタされる必要がある重要な作動変数は、システムの種々の領域内での圧力及び温度、並びに、振動及びシステムの装置の状態を示す他の重要な各パラメータを含む。センサベースモニタリングが利用される環境にも拘わらず、用いられるモデルの精度は、モニタリングが精確であるかどうかがクリティカルなファクタであることがある。モデルの精度は、モデルが、当該モデルを用いてモニタされるシステム内での構造的変化又は他の変化を反映するように適切に更新（アップデート）されているかどうかに依存することが屡々である。付加的に、新規のモデルを用いて、システムのモニタリングを強調してもよい。１つ以上のモデルを、モニタリングされるシステムに関して用いてもよい。
【０００６】
システムモニタリングモデルを更新するタスクは、１つ以上のシステムが多重モデルをベースにしてモニタされる場合には一層複雑となる。２つ又はそれ以上のシステムに適用される基底のモデルのプロパティが更新される場合、更新されたプロパティに従ってモデルの各々を修正するには、典型的には、各特定システムに対して種々のモデル計算を実行する１つ以上のコンピューティングデバイスに各モデルをロードする必要がある。従って、推定モデルプロパティを更新して、この更新に応答して推定モデルを修正することは、典型的には、各システムに関して別個に実行する必要がある。
【０００７】
これらの各タスクを、推定モデルに対して、当該タスクが異なったシステムに適用されるように別個に実行することは困難であることがあり、診断するエンジニア又は技術者にとって時間を消耗する仕事である。このようなことは、特に、診断センタ内のエンジニア及び技術者が数百ものシステムを連続して、又は頻繁にモニタして修正することがあるような、多くの状況で生じる。従って、推定プロパティを一層効果的且つ効率的に更新し、そのような推定モデルが膨大な数のシステムのモニタリングの際に使用される場合に、更新に応答してシステムモニタリングモデルを修正する方法が必要とされている。
【０００８】
発明の概要
本発明によると、モデル連関（アソシエーション）及び膨大な数のシステムのシステムモニタリングを更新するための関連メカニズムが提供される。本発明は、種々のシステムに適用される各モデルを更新するのに必要な時間及び資源を効率的に節約して電子的に実行することができる。
【０００９】
本発明の１実施例は、システムモニタリング用に使用される推定モデルを更新するための電子的に実行されるモデル連関方法である。この方法は、モニタリングされる特定システムと、モニタリングされる複数システムの各々のシステム用の複数推定モデルの少なくとも１つの推定モデルとの間の連関を決定することを含むことができる。各推定モデルは、複数の別個のセットの推定プロパティの１つに基づいており、各セットは、特定の推定モデルに一義的に相応しているようにすることができる。
【００１０】
この方法では、更に、少なくとも１つの推定プロパティを更新し、更新された少なくとも１つの推定プロパティを、更新された少なくとも１つの前記推定プロパティを含む別個のセットに相応する前記各推定モデルに伝送することができる。付加的に、この方法では、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応する各推定モデルを修正することを含むことができる。
【００１１】
本発明の別の実施例は、複数モニタリングモデルを更新するためのシステムである。システムは、モデル連関モジュールを有しており、モデル連関モジュールは、モニタリングされる複数システムの各々に対して、モニタリングされる特定システムと、複数推定モデルの少なくとも１つとの間の連関を決定し、各推定モデルは、複数の別個のセットの推定プロパティの１つに基づいており、各セットは、特定の推定モデルに一義的に相応している。
【００１２】
付加的に、システムは、少なくとも１つの推定プロパティを更新し、更新された少なくとも１つの推定プロパティを、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応している各推定モデルに伝送することができる。システムは更に、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応する各推定モデルを修正するモデル修正モジュールを含むようにすることができる。
【００１３】
本発明の更に別の実施例は、コンピュータ命令を有するコンピュータ可読記憶媒体である。コンピュータ命令は、モニタリングされる複数システムの各々に対して、モニタリングされる特定システムと、複数推定モデルの少なくとも１つの推定モデルとの間の連関を決定することを含むことができる。コンピュータ命令は、また、複数推定プロパティの少なくとも１つの推定プロパティを更新することを含むことができる。
【００１４】
コンピュータ命令は、更に、更新された少なくとも１つの推定プロパティを、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応する各推定モデルに伝送するための命令を含むことができる。付加的に、コンピュータ命令は、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む別個のセットに相応する各推定モデルを修正するための命令を含むことができる。
【００１５】
図面の簡単な説明
以下、本発明について、図示の有利な実施例を用いて詳細に説明する。しかし、本発明は、この詳細な装置構成及び図示の手段に限定されるものではない。
【００１６】
図１は、本発明の１実施例による、システムモニタリングモデルを更新するためのシステムが使われている実施例の環境を略示した図、
図２は、図１に示されたシステムモニタリングモデルを更新するためのシステムの１実施例の略図、
図３は、本発明の別の実施例による、モデル連関（アソシエーション）スキーマの略図、
図４は、本発明の別の実施例によって構成、且つ、修正されたフリートテーブルの略図、
図５は、本発明の別の実施例による、システムモニタリングモデルを更新するためのシステムの略図、
図６は、本発明の別の実施例による、複数システムモニタリングモデルを更新するための方法の各ステップの実施例のフローチャート、
図７は、本発明の別の実施例による、複数システムモニタリングモデルを更新するための方法の各ステップの実施例のフローチャートを示す。
【００１７】
実施例
図１は、本発明の１実施例による、複数モニタリングモデルを更新するためのシステム１０２を使うことができる実施例の環境１００である。環境１００は、モニタリングされる複数のシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃを含む。そのような、モニタリングされる３つのシステムが実施例として示されているが、択一的な実施例では、環境１００は、もっと多数又はもっと少数の、モニタリングされる、そのようなシステムを含むことができることは当然である。モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃは、更に特定すると、発電システム、処理プラント、マルチコンポーネント医療デバイス、又は、それ以外の、１つ以上の測定可能なインプットに応答する１つ以上の測定可能なアウトプットを生成する際に多重又は複雑なコンポーネントが共働する機能を特徴とするシステムを含むことができる。
【００１８】
モニタリングされるシステムの各々１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃは、図示されているように、各々複数センサ１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃによってモニタリングされる。種々のセンサ１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃは、各々のシステムのインプット及びアウトプットに相応する種々の物理現象に応答して電気信号を生成するトランスジューサを有することができる。例えば、発電のコンテキストでは、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの各々が発電プラントを含む場合、センサにより測定されるアウトプットは、電力のみならず、電力発電の不可避な副産物である他のアウトプットも含む。他のアウトプットは、例えば、ガスタービン、ボイラー、蒸気タービン、及び発電機などの主発電コンポーネントの温度、圧力及び振動を含むことができる。これに関連して、発電プラントへのインプットは、例えば、ガス、空気、及び／又は、蒸気を含むことができる。
【００１９】
複数センサ１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃの各々によって生成される応答信号により、データ、又は、センサベクトルが供給され、データ、又は、センサベクトルは、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ内での障害をモニタリング及び検出するために使うことができる。センサにより生成された信号は、量化可能なデータを形成するために処理することができる。例えば、センサにより生成された信号は、センサベクトルを生成するためにデジタル信号プロセッサによってデジタル化及び操作することができる。アナログ信号プロセシングを含む、その他の公知のプロセシング技術は、択一的又は付加的に、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃのオペレーションに相応する量化可能なデータを生成するために使うことができる。
【００２０】
センサにより生成された信号から得られるセンサベクトルは、ここでは、推定センシングの関連で実施例として説明する。推定センシングは、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃのオペレーションを数学的又は統計的にモデリングする推定モデルの構成を必要とする。そのような推定モデルにより、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの測定された種々のＩＩインプットとアウトプットとの間の相関関係が提供される。当業者には容易に分かるように、推定モデルにより、推定された値が形成され、この値は、１つ以上の残りの値を決定し、この残りの値に対して受容可能な範囲を確認するためにアクチュアルな値と比較することができる。モニタリングされているシステムの動作中決定された残りの値が、当該値の受容可能な範囲外になった場合にエラーが指示される。そのような推定システム用に使うことができるモデルは、例えば、最小自乗法のような標準回帰モデル、並びに、例えば、カーネル回帰モデルの異なったバリアント及びニューラルネットワークに基づくバリアントのような新規なモデルを含む。本発明のシステム１０２は、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃをモニタリングするために使用される特定モデルの性質によって限定されるものではないことは、説明から明らかである。用いられる特定モデルに拘わらず、モデルの構成は、典型的には、通常の当業者により理解されるような、センサ推定値を生成するための特定モデルの「トレーニング」のためにローデータが使用されるトレーニング期間中に達成される。後続のモニタリング期間中、新たに生成されたセンサデータが、単数又は複数のモデルにインプットして、モニタリングされる複数のシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの相応の１つのシステム内でのエラーを検出するためにトレーニングする。
【００２１】
システム１０２は、図示のように、複数のセンサシステムインターフェース１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃに接続されており、複数のセンサシステムインターフェース１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃは、次に各々、モニタリングされる複数のシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの１つをモニタリングする複数センサ１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃの特定のサブセットに接続されている。センサにより生成される信号は、図示のように、複数のモニタリングシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの相応の１つのモニタリングシステムに、複数のセンサ１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃの各々によって供給される。センサシステムインターフェース１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃは、既述のように、信号を量化可能なデータに変換する。従って、センサシステムインターフェース１０８ａ，１０８ｖ，１０８ｃは、複数のセンサにより生成された信号を多重化するために１つ以上のマルチプレクサを有することができる。更に別の実施例のセンサシステムインターフェース１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃは、センサにより生成された信号から導出されたデジタル化信号を処理するためのデジタル信号プロセッサを含むことができる。択一的な実施例では各機能を処理する、これらの信号は、システム１０２自体内に含まれている要素によって実行される。しかも、複数のセンサ１０６ａ，１０６ｂ，１０６ｃは、択一的に、システム１０２に直接接続してもよい。これらの種々の実施例によると、プロセシングされる信号は、上述のように、推定モデルを構成するために使われる。
【００２２】
略示されているように、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃは、システム１０２によってリモートによりモニタリングされる。従って、このシステム１０２は、モニタリングされるシステムから距離をおいて、例えば、種々のシステムから離隔されている診断センタ（図示していない）に配置するとよい。リモートモニタリングにより、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃに属するオペレーショナルデータを含むセンサベクトルは、連続的にシステム１０２に伝送されるか、又は、択一的に、データの最後のバッチデリバリからの時間中、モニタリングされるシステムの実行を含むデータを含む各バッチと共にバッチデリバリで伝送される。システム１０２は、モニタリングされる種々のシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃをリモートにモニタリングするようにここでは示されているにも拘わらず、システム１０２は、択一的に、モニタリングされる別個のシステムに局所的に用いられる多重システムを含むようにしてもよい。局所的に用いられるシステムは、例えば、データ通信ネットワークを介して、局所モニタリングをコーディネートすることができるようにリンクすることができる。更に、前述と同様に、モニタリングされるシステムの多数のコンポーネントをモニタリングするように、単一システムを局所的に用いてもよい。
【００２３】
付加的に図２を用いて、複数のモニタリングモデルを更新するためのシステム１０２の特別な実施例について説明する。システム１０２は、例として、モデル連関モジュール２０２，更新モジュール２０４及びモデル修正モデル２０６を有する。１実施例によると、１つ以上のモジュールが、以下説明する各機能を実行するための１つ以上の専用ハードワイヤード回路内で実行される。択一的に、１つ以上のモジュールは、一般的な目的又はアプリケーション特有のデバイスを作動するように構成されたマシンリーダブルコードで実行するとよい。更に別の実施例では、１つ以上のモジュールが、ハードワイヤード回路とマシンリーダブルコードとの組合せで実行される。
【００２４】
操作により、モニタリングされる複数のシステム１０４ａ−ｃの各々の場合に、モデル連関モジュール２０２は、モニタリングされるシステムと、上述のように構成された複数の推定モデルとの間の連関を決定する。従って、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの特定の各システムは、そのような推定モデルの少なくとも１つと関連付けされている。しかし、１つ以上のモニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃは、モデル連関モジュールによって、１つ以上の推定モデルと関連付けすることができる。例えば、１つのモニタリングされるシステム１０４ａは、回帰タイプのモデルだけと関連付けしてもよい。別のモニタリングシステム１０４ｂは、回帰モデル、自己連想型ニューラルネットに基づくモデル、及び/又は、カーネル回帰モデルと関連付けしてもよい。別のモニタリングされるシステム１０４ｃを、そのような２つのモデルと関連付けしてもよい。
【００２５】
モデル連関モジュール２０２によって実行されるモデル連関スキーム３００のもっと一般化した例は、図３に略示されている。モデル連関スキーム３００は、複数のＪ個のモニタリングされるシステムＳ1, Ｓ2, . . ., Ｓjを複数のＫ個の推定モデルＭ1, Ｍ2, . . ., Ｍkと関連付けする。この例に示されているように、第１のシステムＳ1は、１つだけのモデルＭ1によってモデリングされており、従って、このモデルＭ1のみと関連付けされている。第２のシステムＳ2は、３つの異なったモデルＭ1, Ｍ2及びＭ3と関連付けらており、これらのモデルは、別個のモデルであるが、各々第２のシステムに適用可能である。Ｊ番目のシステムＳjは、Ｋ個のモデルの第２のモデルＭ2並びにＫ番目のモデルと関連付けられており、各々システムＳjの異なったモデリングアスペクトを提供する。この例から、モデル連関モジュール２０２によって実行されるモデル連関スキーム３００は、別の可能な種々の組合せを含むように十分に一般的であることは、極めて明らかである。特定の関連の組合せは、当然、主として、モニタリングされるシステム並びに使用される異なったモデルの性質によって記述される。
【００２６】
図３の略図によって更に示されているように、特定の各推定モデルは、複数の異なったセットの推定プロパティ｛ｘ1, ｘ2, . . ., ｘL｝Ｔ，｛ｙ1, ｙ2, . . ., ｙK｝Ｔ，｛ｚ1, ｚ2, . . ., ｚL｝Ｔの１つに基づいている。例えば、センサリスト、センサスレッショールド、トレーニング周期、推定モデルアルゴリズム及び/又は種々のアルゴリズムパラメータを含むようにしてもよい。これらの推定プロパティの特定の１つの全て又は幾つかの組合せは、異なったモデルの幾つかに適用可能にしてもよい。従って、推定プロパティの１つ又は幾つかを、１つ以上のモデルに関して適用してもよいが、各セットの推定プロパティは、特定の推定モデルに一義的に相応する。
【００２７】
更新モデル２０４は、ユーザのインプットに応答して１つ以上の推定プロパティを更新する。推定プロパティが更新されると、更新モジュール２０４は、更新された推定プロパティを各推定モデルに伝送し、この推定モデルは、推定プロパティを含む個別セットに相応し、この伝送により、この推定プロパティは、更新される。更新された推定プロパティは、セット内の予め更新（プリアップデート）されたバージョンに置換される。
【００２８】
１つ以上の更新された推定プロパティは、更新モジュール２０４によって１つ以上の推定モデルに伝送され、推定モデルは、唯一の推定プロパティセットに相応しており、この推定プロパティは、少なくとも１つの現時点で更新された推定プロパティを含み、これらの推定モデルには、改訂又は更新される必要がある更新された推定プロパティが伝送される。更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む個別セットに相応する各推定モデルを修正するモデル修正モジュール２０６によって修正される。以下、詳述するように、推定モデルに相応するプロパティセット内に含まれる１つ以上の推定プロパティの更新に応答して修正された推定モデルは、後続して、センサにより新たに生成されるセンサベクトルを形成するために「再トレーニング」することができる。
【００２９】
特定の例では、モニタリングされる１つ以上のシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃをモデリングするのに使われる推定モデルは、モニタリングされるシステムの１つに関して十分に実行されるように思われる。これは、例えば、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの１つの基礎となっている構造を変えることに基づくことがある。逆に、システム構造又は別の環境内の変化により、モデルは、以前にモデルが適用されなかった、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの１つをモニタリングするのに一層良好に適しているようになる。付加的に、モニタリングされるシステム１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの１つ以上で使うために、新規モデルが開発されるかもしれない。
【００３０】
従って、本発明の別の実施例によると、モデル連関モジュール２０２は、システム構造及び別の環境での変化に応答して、モニタリングされるシステムと、関連付けられた推定モデルとの間の連関（アソシエーション）を更新し、並びに、新規モデルの付加、又は、旧モデルの除去を行うように構成されている。
【００３１】
付加的に図４によると、所定瞬時点での、Ｍ個の異なったシステムとＮ個の推定モデルとの間の連関を、簡潔にフリートテーブル４００によって示すことができる。フリートテーブル４００は、Ｍ×Ｎマトリックスとして形成することができ、Ｍは、モニタリングされるシステムの個数に相応する数よりも大きな整数であり、Ｎは、モニタリングされる異なったシステムと関連付けられた推定モデルの個数に等しい整数である。ｉ番目のシステムとｊ番目のモデルとの間の連関は、１の値を割り当てられたマトリックスのｉ，ｊ番目の要素によって表され、連関の欠如では、マトリックスのｉ，ｊ番目の要素はゼロである。フリートテーブル４００は、システムの構造的変化及び/又は付加又は推定モデルの除去のような環境の変化に応答して、モデル連関モジュール２０２が連関を更新するように、１及び０を変えることによって容易に修正される。
【００３２】
図５を用いて、更にトレーニングモジュール５０８を有する複数のモニタリングモジュールを更新するためのシステム５００の択一的な実施例について説明する。トレーニングモジュール５０８は、モニタリングされる各システム用の各推定モデルのシステム特有のバージョンをトレーニングする。トレーニングは、推定モデルのシステム特有の特別なバージョンがトレーニングされるように、特定のシステムに通信可能にリンクされたセンサによって生成されたセンサデータを使って実行される。トレーニングモジュール５０８は、モデル連関モジュール５０２、更新モジュール５０４、及び、モデル修正モジュール５０６と通信するように例示されている。
【００３３】
モデル連関モジュール５０２、更新モジュール５０４、及び、モデル修正モジュール５０６は、各々前述した各機能を実行する。従って、別の実施例では、トレーニングモジュール５０８は、別のモジュールによって実行されるオペレーションの結果として修正された各推定モデルのシステム特有の各バージョンを再トレーニングするために、別のモジュールの各々と協調して機能するように構成してもよい。
【００３４】
本発明の別の実施例では、図６の例示的な各ステップによって略示されているように、推定モデルを更新するために、モデル連関方法６００が電子的に実行される。推定モデルの各々は、既述のような推定センシング用に使われる種々のモデルの１つを含むことができる。方法６００は、ステップ６０２で、例として、モニタリングされる特定のシステムと、複数の推定モデルの少なくとも１つとの間の連関を決定することを含む。推定モデルの各々は、複数の個別推定プロパティセットの１つに基づいており、各セットは、一義的に特定の推定モデルに相応している。
【００３５】
方法６００は、付加的に、ステップ６０４で、推定プロパティの少なくとも１つを更新することを含む。ステップ６０６で、方法６００は、更に、更新された推定プロパティを、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む個別セットに相応する各推定モデルに伝送することを含む。方法６００は、ステップ６０８で、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む個別セットに相応する各推定モデルを修正する。この例の方法は、ステップ６１０で終了する。
【００３６】
別の実施例によると、方法６００は、モニタリングされるシステムと関連する推定モデルとの間の少なくとも１つの連関を更新することを含むことができる。既述の各ステップによって複数のシステムモニタリングモデルをアップデータするためのプロシージャ中、何れかのポイントで、付加的なステップを任意に実行してもよい。
【００３７】
図７の流れ図には、別の実施例による電子的に実行されるモデル連関方法７００が例示されている。方法７００は、ステップ７０２で、例として、モニタリングされる特定のシステムと、複数の推定モデルの少なくとも１つとの間の連関を決定することを含む。連関された各推定は、ステップ７０４でトレーニングされる。各モデルは、特定のシステムに通信可能にリンクされた各センサによって供給されたセンサベクトルを使ってモデリングする各システム毎に個別にトレーニングされる。そのようにしてトレーニングされた各モデルは、トレーニングされるシステムに相応して推定モデルのシステム特有のバージョンを定義する。
【００３８】
方法７００は、更に、ステップ７０６で、推定プロパティの少なくとも１つを更新することを含む。方法７００は、更に、ステップ７０８で、更新された推定プロパティを、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む個別セットに相応する各推定モデルに伝送することを含む。方法７００は、ステップ７１０で、更新された少なくとも１つの推定プロパティを含む個別セットに相応する各推定モデルを修正する。ステップ７１２で、方法７００は、修正された各推定モデルの各システム特有のバージョンを再トレーニングすることを含む。モデルのトレーニングの場合のように、モデルは、推定モデルのシステムに特有の特定のバージョンが再トレーニングされる特定のシステムに通信可能にリンクされたセンサによって生成されたセンサデータに基づいて再トレーニングされる。この例の方法は、ステップ７１２で終了する。
【００３９】
ずっと説明してきたように、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、又は、ハードウェアとソフトウェアの組合せで実現することができる。本発明は、１つのコンピュータシステム集中化方式で実現することができるか、又は、分散方式で、異なった各要素が、相互に接続された幾つかのコンピュータシステムに亘って拡げられて実現することができる。ここで説明している方法を実行するように適合された、どんな種類のコンピュータシステムでも別の装置でも適している。ハードウェアとソフトウェアの典型的な組合せは、ロードされ、実行された場合に、コンピュータシステムが、ここで説明した方法を実行するようなコンピュータプログラムを用いた一般的な目的のコンピュータシステムでよい。
【００４０】
本発明は、コンピュータプログラムプロダクト内に埋め込むことができ、コンピュータプログラムプロダクトは、ここに記載した方法を実行することができる特徴を全て含み、コンピュータシステム内にロードされた際に、これらの方法を実行することができる。ここで言うコンピュータプログラムとは、以下のいずれかを直接又はいずれか又は両方に従って特定の機能を実行することができる、何らかの表現、何らかの言語、コード又は記法のことである。ａ）別の言語、コード、又は記法への変換、ｂ）異なった素材形式での再現。
【００４１】
本発明は、本発明に属している技術思想乃至本質的思想から逸脱しない限りで別の形式で実現してもよい。従って、本発明の請求の範囲は、前述の明細書ではなく、むしろ、特許請求の範囲に記載されている。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の１実施例による、システムモニタリングモデルを更新するためのシステムが使われている実施例の環境を略示した図
【図２】図１に示されたシステムモニタリングモデルを更新するためのシステムの１実施例の略図
【図３】本発明の別の実施例による、モデル連関（アソシエーション）スキーマの略図
【図４】本発明の別の実施例によって構成、且つ、修正されたフリートテーブルの略図
【図５】本発明の別の実施例による、システムモニタリングモデルを更新するためのシステムの略図
【図６】本発明の別の実施例による、複数システムモニタリングモデルを更新するための方法の各ステップの実施例のフローチャート
【図７】本発明の別の実施例による、複数システムモニタリングモデルを更新するための方法の各ステップの実施例のフローチャート
【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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【国際調査報告】
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