(57)【要約】  システム（１２０）を診断するための方法が提供されている。本方法はシステム（１２０）から複数の入力パラメータ（３０２、３０４、３０６、３０８）を取得することを含み得る。該システムは複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータ（３１２、３１４）の実際値を生成し得る。本方法はまた計算モデル（３００）を用いて、複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの値を独立して導き出し、導かれた値と実際値との間の相違を検出することを含み得る。更に、本方法は計算モデルを用いて、一つ以上の出力パラメータの実際値に基づき複数の入力パラメータのそれぞれの望ましい統計的分布を識別することを含み得る。
2008536219.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システム（１２０）を診断するための方法であって、
システム（１２０）から複数の入力パラメータ（３０２、３０４、３０６、３０８）を取得することであって、ここで該システムは複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータ（３２２、３２４）の実際値を生成すること、
計算モデル（３００）を用いて、複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの値を独立して導き出すこと、
導かれた値と実際値との間の相違を検出すること、および
計算モデルを用いて、一つ以上の出力パラメータの実際値に基づき、複数の入力パラメータのそれぞれの望ましい統計的分布を識別すること
を含む方法。
【請求項２】
識別された望ましい統計的分布を計算モデル（３００）の複数の入力パラメータの元の望ましい統計的分布と比較することにより、一つ以上の入力パラメータ（３０２、３０４、３０６、３０８）に関連する潜在的故障を識別することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
識別することが、
遺伝的アルゴリズムを用いて、最大のゼータ統計を有する入力パラメータの候補の集合を決定し、そして
候補の集合に基づき複数の入力パラメータの望ましい統計的分布を決定すること
をさらに含み、
ゼータ統計ζが、
【数１】
2008536219.tif 000008
で表わされ、ここで
【数２】
2008536219.tif 000009
は複数の入力パラメータからのｉ番目の入力パラメータの平均を表わし、
【数３】
2008536219.tif 000010
は一つ以上の出力パラメータからのｊ番目の出力パラメータの平均を表わし、
σｉは複数の入力パラメータからのｉ番目の入力パラメータの標準偏差を表わし、
σｊは一つ以上の出力パラメータからのｊ番目の出力パラメータの標準偏差を表わし、そして｜Ｓｉｊ｜は計算モデルのｉ番目の入力パラメータに対するｊ番目の出力パラメータの感度を表わす、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
計算モデル（３００）が、
複数の入力パラメータ（３０２、３０４、３０６、３０８）及び一つ以上の出力パラメータ（３１２、３１４又は３２２、３２４）に関連するデータ記録を取得し、
複数の入力パラメータから入力パラメータの部分集合を選定し、
データ記録に基づき、複数の入力パラメータの部分集合と一つ以上の出力パラメータとの間の相互関係を示す計算モデルを生成し、
計算モデルのゼータ統計に基づき計算モデルの入力パラメータの部分集合の望ましいそれぞれの統計的分布を決定すること
によって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
選定することが、
データ記録を前処理することと、
データ記録の正常なデータセットと異常なデータセットとの間のマハラノビス距離に基づき、複数の入力パラメータから部分集合を選定するために遺伝的アルゴリズムを用いることと
を更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
生成することが、
ニューラルネットワーク計算モデル（３００）を作り出し、
データ記録を用いてニューラルネットワーク計算モデルを訓練し、
データ記録を用いてニューラルネットワーク計算モデルを検証すること
を更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
決定することが、
遺伝的アルゴリズムを用いて、最大のゼータ統計を有する入力パラメータの候補の集合を決定し、
候補の集合に基づき入力パラメータの望ましい統計分布を決定すること
を更に含み、
ゼータ統計ζが、
【数４】
2008536219.tif 000011
で表わされ、ここで、
【数５】
2008536219.tif 000012
はｉ番目の入力の平均を表わし、
【数６】
2008536219.tif 000013
はｊ番目の出力の平均を表わし、
σｉはｉ番目の入力の標準偏差を表わし、
σｊはｊ番目の出力の標準偏差を表わし、そして｜Ｓｉｊ｜は計算モデルのｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の感度を表わす、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
作業機械（１００）であって、
エンジン（１１０）と、
複数の入力パラメータ（３０２、３０４、３０６、３０８）に基づき一つ以上の出力パラメータ（３１２、３１４）の実際値を用いることにより、エンジンの作動を制御するために構成された電子制御モジュール（１２０）と、そして
複数の入力パラメータを取得し、
複数の入力パラメータと一つ以上の出力パラメータとの間の相互関係を示す計算モデル（３００）を用いて、複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの値を導き出し、
計算モデルのゼータ統計に基づき、任意の複数の入力パラメータに関連する潜在的故障を識別する
ために構成されるプロセッサ（２０２）を含む診断及び予知システム（１３０）とを備える作業機械。
【請求項９】
潜在的故障を識別するため、プロセッサ（２０２）が、
診断を受けているシステム（１２０）から一つ以上の出力パラメータの実際値を取得し、
複数の入力パラメータに基づき、計算モデル（３００）を用いて一つ以上の出力パラメータの値を独立して導き出し、
導かれた値と実際値との間の相違を検出し、
一つ以上の出力パラメータの実際値と計算モデルのゼータ統計に基づき、該計算モデルを用いて複数の入力パラメータのそれぞれの望ましい統計的分布を識別し、
識別された望ましい統計的分布を、複数の入力パラメータの元の望ましい統計的分布と比較することにより、任意の複数の入力パラメータに関連する潜在的故障を識別する
ために更に構成される、請求項８に記載の作業機械（１００）。
【請求項１０】
プロセッサ（２０２）が、
診断を受けているシステムから一つ以上の出力パラメータの実際値を取得し、
複数の入力パラメータに基づき、計算モデルを用いて一つ以上の出力パラメータの値を独立して導き出し、
実際値と導かれた値との間の差の傾向を計算することにより、システムの一つ以上の出力パラメータの将来値を推定し、
将来値と導かれた値との間の潜在的相違を検出し、
一つ以上の出力パラメータの将来値に基づき、計算モデルを用いて複数の入力パラメータのそれぞれの望ましい統計的分布を識別し、
識別された望ましい統計的分布と、複数の入力パラメータの元の望ましい統計的分布との比較により、任意の複数の入力パラメータに関連する潜在的故障を予測する
ことによって、任意の複数の入力パラメータに関連する潜在的故障を予測するために更に構成される、請求項８に記載の作業機械（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は全般的に診断及び予知システム、そしてより具体的には数学的モデルに基づく診断及び予知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代の作業機械は広範囲の運転をサポートするために、しばしば複雑な制御システムを装備している。エンジン制御システムのような、これらの複雑なシステムの運転条件は、システムの或る故障を診断及び／又は予知するために監視される必要があり得る。エキスパートシステム、ファジー理論に基づくシステム、及びニューラルネットワーク・モデルを含む多種多様な技術及び装置が、エンジン及びエンジン制御システムを診断するために開発されて来ている。これらの技術及び装置は診断及び／又は予知の目的で使用され得る。診断システムは故障が発生した後に該故障の根源を識別するために用いられることができ、そして予知システムは故障が発生する前に該故障の根源を識別するために用いられ得る。
【０００３】
これらの従来技術の幾つかは、故障の考えられる原因を識別するための更なる解析を提供せずに、動作状態を正常又は異常の二つの範疇に分類するためだけに機能する。２００１年５月２９日に発行されたサランガパニ他（Ｓａｒａｎｇａｐａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．）の（特許文献１）に記載されているような別の従来技術は、エンジンからの実際の値と、通常の入力としてのプロセスモデルから、システムの事前知識に基づき故障の出力パターンを発生するためのプロセスモデル迄のモデル値との間の差を用いる。しかしながら、そのような技術は多大な計算時間を要する可能性があり、特定の入力及びそれらの制御論理に関連する故障のような、特定の故障原因の識別に失敗する可能性がある。
【０００４】
【特許文献１】米国特許第６，２４０，３４３  Ｂ１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
開示された本システムの一定の特徴に一致する方法及びシステムは、上記に説明された一つ以上の問題の解決に係わる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一つの態様はシステムを診断するための方法を含む。本方法はシステムから複数の入力パラメータを取得することを含み得る。該システムは複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの実際値を生成し得る。本方法はまた計算モデルを用いて、複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの値を独立して導き出すこと、及び導かれた値と実際値との間の相違を検知することを含み得る。更に、本方法は計算モデルを用いて、一つ以上の出力パラメータの実際値に基づき複数の入力パラメータの、それぞれの望ましい統計的分布を識別することを含み得る。
【０００７】
本開示の別の態様は、システムに関連する予知を提供するための方法を含む。本方法はシステムから複数の入力パラメータを得ることを含み得る。診断を受けているシステムは複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの実際値を生成し得る。本方法はまた複数の入力パラメータに基づき、計算モデルを用いて一つ以上の出力パラメータの値を独立して導き出すこと、及び実際値と導かれた値との間の差の傾向を計算することにより、システムの一つ以上の出力パラメータの将来値を推定することを含み得る。更に、本方法は将来値と導かれた値との間の潜在的相違を検知すること、及び一つ以上の出力パラメータの将来値に基づき、計算モデルを用いて複数の入力パラメータのそれぞれの望ましい統計的分布を識別することを含み得る。
【０００８】
本開示の別の態様は診断及び予知システムを含む。該診断及び予知システムは、診断されているシステムからそれぞれの複数の入力パラメータを受け入れるために構成された複数の入力要素、及びそれぞれの一つ以上の出力パラメータを受け入れるために構成された一つ以上の出力要素を含み得る。該診断及び予知システムはまたプロセッサを含み得る。該プロセッサは診断モデルに基づき、任意の複数の入力パラメータに関連する故障を診断及び予知するために構成され得る。診断モデルは複数の入力パラメータと一つ以上の出力パラメータを関連付けるデータ記録を得ること、及び該データ記録に基づき複数の入力パラメータと一つ以上の出力パラメータとの間の相互関係を示す計算モデルを生成することにより作られ得る。該モデルは更に計算モデルのゼータ統計に基づき、計算モデルの複数の入力パラメータの元の望ましいそれぞれの統計的分布を決定することにより作られ得る。
【０００９】
本開示の別の態様は作業機械を含む。作業機械はエンジン及び、複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの実際値を用いることにより、エンジンの動作を制御するために構成された電子制御モジュールを含み得る。作業機械はまた診断及び予知システムを含み得る。該診断及び予知システムは、複数の入力パラメータを得るため、及び複数の入力パラメータと一つ以上の出力パラメータとの間の相互関係を示す計算モデルを用いて、該複数の入力パラメータに基づき一つ以上の出力パラメータの値を導き出すために構成され得る、プロセッサを含むことができる。該プロセッサは更に、計算モデルのゼータ統計に基づき、任意の複数の入力パラメータと関連する潜在的な故障を識別するために構成され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
ここで、添付図面に図示される例証的実施形態が詳細に参照されるであろう。可能な限り、同じ又は類似の部品を参照するために、全図面を通じて同じ参照番号が使用されるであろう。
【００１１】
図１は一定の開示された実施形態に一致する特徴及び原理がその中に組み込まれ得る例証的作業機械１００を図示する。作業機械１００は採掘、建設、農業、搬送等、特定の産業に関連する幾つかのタイプの作業を行なう、あらゆるタイプの固定式又は可動式の機械に言及してもよく、各種の作業環境（例えば建設現場、採掘現場、発電所及び発電機、道路等）の間又は内部で作動し得る。可動式機械の制限されない例は、トラック、クレーン、土木車両、採掘車両、バックホー、資材運搬機器、農業機器、船舶、航空機、発電機、製造機械などの商用機械、及び或る作業環境において作動するあらゆるタイプの可動式機械を含む。図１に示すように、作業機械１００は土木運搬型の作業機械であるが、作業機械１００はあらゆるタイプの作業機械であり得ることが考えられる。更に、作業機械１００は従来の動力駆動式、ハイブリッド電気駆動式、及び／又は燃料電池駆動式であってもよい。
【００１２】
図１に示すように、作業機械１００はエンジン１１０、電子制御モジュール（ＥＣＭ）１２０、並びに診断及び予知システム１３０を含み得る。エンジン１１０は内燃機関のような、作業機械１００用に動力を発生するあらゆる適切なタイプのエンジンを含み得る。ＥＣＭ１２０はエンジン制御機能及び／又はあらゆる他の作業機械の制御機能を果たすために構成された、任意の適切なタイプの制御システムを含み得る。診断及び予知システム１３０はエンジンの診断及び予知機能を果たすために構成された、あらゆる適切なタイプの制御システムを含み得る。或る実施形態においては、診断及び予知システム１３０はＥＣＭ１２０に一致し得る。診断及び予知システム１３０はエンジン１１０と共に構成される形で示されているが、診断及び予知システム１３０は動力伝達システム、及び／又は油圧システム等のような、作業機械１００における他のシステム用の診断及び予知機能を果たすために構成され得る。
【００１３】
図２は診断及び予知システム１３０の例証的機能ブロック線図を示す。図２に示すように、診断及び予知システム１３０はプロセッサ２０２、メモリモジュール２０４、データベース２０６、Ｉ／Ｏインターフェース２０８、及びネットワーク・インターフェース２１０を含み得る。他の構成要素もまた診断及び予知システム１３０に含まれ得ることが理解される。
【００１４】
プロセッサ２０２はあらゆる適切なタイプの汎用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ又はマイクロコントローラを含み得る。プロセッサ２０２はエンジン１１０の制御専用の、分離したプロセッサモジュールとして構成され得る。代わりに、プロセッサ２０２は他の機能を果たすための共用プロセッサモジュールとして構成され得る。
【００１５】
メモリモジュール２０４はＲＯＭ、フラッシュメモリ、ダイナミックＲＡＭ、及びスタティックＲＡＭを含み、しかしそれらに限定されない一つ以上のメモリ素子を含み得る。メモリモジュール２０４はプロセッサ２０２により使用される情報を記憶するために構成され得る。データベース２０６は入力パラメータ、出力パラメータ、数学的モデルの特性に関する情報、及び／又は任意の制御情報を包含するあらゆるタイプの適切なデータベースを含み得る。更に、Ｉ／Ｏインターフェース２０６は様々なセンサ又は他の構成要素（図示せず）を、エンジン１１０の動作を監視し制御するプロセッサ２０２に接続するために使用され得る。ネットワーク・インターフェース２１０は一つ以上の通信プロトコルに基づいて、他のコンピュータシステムと通信可能なあらゆる適切なタイプのネットワークアダプターを含み得る。
【００１６】
ＥＣＭ１２０並びに診断及び予知システム１３０は、図３に示すように作業機械１００の運転中に一緒に働き得る。ＥＣＭ１２０は複数の入力パラメータ及び出力パラメータを有し得る。例えば、ＥＣＭ１２０は入力パラメータ３０２、３０４、３０６、及び３０８を含み得る。入力パラメータ３０２はアクセルペダルの指示に相当してもよく、入力パラメータ３０４はギヤ選定に相当してもよく、入力パラメータ３０６は大気圧に相当してもよく、そして入力パラメータ３０８はエンジン温度に相当してもよい。ＥＣＭ１２０はまた出力パラメータ３１２及び３１４を含み得る。出力パラメータ３１２はスロットルバルブの設定に相当してもよく、そして出力パラメータ３１４はブースト制御に相当してもよい。図３において四つの入力パラメータ及び二つの出力パラメータのみが示されているが、任意の数の入力パラメータ及び出力パラメータが用いられ得る。運転において、一旦入力パラメータの値が与えられると、ＥＣＭ１２０は内部の制御論理及び所定のアルゴリズムを用いて出力パラメータ用の値を生成し得る。ＥＣＭ１２０は次にエンジン１１０を制御するために該出力パラメータの値を用い得る。
【００１７】
診断及び予知システム１３０は、エンジン１１０の動作中に故障を診断及び／又は予知するため、ＥＣＭ１２０の動作を監視し得る。診断及び予知システム１３０は診断モデル３００及び論理モジュール３５０を含み得る。診断モデル３００はＥＣＭ１２０の入力パラメータと出力パラメータとの間の関係を反映し得る。診断モデル３００はＥＣＭ１２０と同じ複数の入力パラメータを受け入れることができ、独立して出力パラメータの値を導き出し得る。
【００１８】
診断モデル３００は以下に説明される一定のアルゴリズムに基づき、複数の入力パラメータの全て、又は複数の入力パラメータの部分集合を用い得る。診断モデル３００の出力パラメータはＥＣＭ１２０と同じ出力パラメータを含み得る。例えば診断モデル３００は同じ入力パラメータ３０２、３０４、３０６、及び３０８を含み得る。診断モデル３００は又それぞれ出力パラメータ３１２と３１４に相当し得る出力パラメータ３２２及び３２４を含み得る。代わりに、診断モデル３００は診断の目的のために要する出力パラメータのみを含み得る。運転において、診断モデル３００は入力パラメータ３０２〜３０８のリアルタイム値を受けることができ、そして診断及び予知の目的のために出力パラメータ３２２及び３２４用の値を導き出すことができる。診断モデル３００は図４に示すプロセスに従って生成され、最適化され得る。
【００１９】
図４は診断及び予知システム１３０により、更に具体的にはプロセッサ２０２により実施される例証的モデルの生成及び最適化プロセスを示す。代わりに、該プロセスはまた外部コンピュータシステム（例えば任意の適切なタイプのコンピュータシステム）によって実施されることができ、生成されたモデルは次に診断及び予知システム１３０内へとローディングされることができる。外部コンピュータシステムが該モデルを生成及び最適化するために用いられるとき、プロセッサ２０２はそのようなプロセスを実施するために構成された、外部コンピュータシステムの中央演算処理装置（ＣＰＵ）を参照し得る。
【００２０】
モデル生成及び最適化プロセスの最初に、プロセッサ２０２は入力パラメータ及び出力パラメータに関連するデータ記録を取得し得る（ステップ４０２）。データ記録は一定の期間中に、試験エンジン及びその電子制御モジュールから、又は複数の作業機械及びエンジンの電子制御モジュールから事前に収集され得る。データ記録はまたそのようなデータを収集するために計画された実験からも集められ得る。代わりに、データ記録は設計プロセスのような別の関連するプロセスにより人工的に生成され得る。データ記録は統計的分布、正常範囲、及び／又は公差等の入力パラメータ及び出力パラメータの特性を反映し得る。
【００２１】
一旦データ記録が得られると（ステップ４０２）、プロセッサ２０２は明らかなエラーに関するデータ記録を一掃するため、及び余分なものを除去するために該データ記録を前処理し得る（ステップ４０４）。プロセッサ２０２はモデル生成及び最適化に関して有意義とするため、ほぼ同一のデータ記録を除去し、及び／又は妥当な範囲から外れたデータ記録を除去し得る。データ記録が前処理された後、プロセッサ２０２は次に該データ記録を解析することにより適切な入力パラメータを選定し得る（ステップ４０６）。
【００２２】
データ記録は多くの入力変数を含み得る。入力変数の数は診断モデル３００用に使われる入力パラメータ又は変数の数より大きいことがある。例えば、アクセルペダルの指示、ギヤ選定、大気圧、及びエンジン温度の入力パラメータ又は変数に相当する値に加えて、データ記録は燃料指示、追従制御指示、及び／又はその他のエンジンパラメータのような入力変数もまた含み得る。
【００２３】
一定の状況において、入力変数の数はデータ記録の数を超えて疎データのシナリオをもたらすことがある。幾つかの余分な入力変数は、一定の数学的モデルにおいて省略され得る。入力変数の数は実際的な計算時間の制限内での数学的モデルを作るために削減される必要があり得る。
【００２４】
プロセッサ２０２は所定の判定基準に従って入力パラメータを選定し得る。例えば、プロセッサ２０２は実験及び／又は専門家の意見により入力パラメータを選定し得る。代わりに、或る実施形態において、プロセッサ２０２はデータ記録の正常なデータセットと異常なデータセットとの間のマハラノビス距離に基づき入力パラメータを選定し得る。正常なデータセット及び異常なデータセットは任意の適切な方法で、プロセッサ２０２により定義され得る。例えば、正常なデータセットは望ましい出力パラメータを生み出す入力パラメータに関連する特性データを含み得る。他方で、異常なデータセットは許容範囲外かも知れない、又は避ける必要があるかも知れない任意の特性データを含み得る。正常なデータセット及び異常なデータセットはプロセッサ２０２により事前に定義され得る。
【００２５】
マハラノビス距離はデータセットにおけるパラメータ間の相関に基づきデータ特性を測定するために使用されることができる数学的表現を参照し得る。マハラノビス距離は、該マハラノビス距離がデータセットの相関を考慮に入れる点においてユークリッド距離と異なる。データセットＸ（例えば多変量ベクトル）のマハラノビス距離は次のように表わされ得る。
ＭＤｉ＝（Ｘｉ−μｘ）Σ−１（Ｘｉ−μｘ）’    （１）
ここでμｘはＸの平均、Σ−１はＸの逆の分散−共分散マトリックスである。ＭＤｉは同じ多変量正規密度等高線における観察が同じ距離を有するように、Ｘの平均μｘからのデータ点Ｘｉの距離を重み付けする。そのような観察は、異なる分散を有する別個のデータグループから相関パラメータを識別し選定するために用いられ得る。
【００２６】
プロセッサ２０２は、正常なデータセットと異常なデータセットとの間のマハラノビス距離が最大化又は最適化されるように、入力パラメータの望ましい部分集合を選定し得る。マハラノビス距離を最大化する目的で望ましい部分集合用の入力パラメータを探すために、遺伝的アルゴリズムがプロセッサ２０２によって用いられ得る。プロセッサ２０２は所定の判定基準に基づき入力パラメータの候補の部分集合を選定し、正常なデータセットのマハラノビス距離ＭＤｎｏｒｍａｌ及び、異常なデータセットのマハラノビス距離ＭＤａｂｎｏｒｍａｌを計算し得る。プロセッサ２０２はまた、ＭＤｘ＝ＭＤｎｏｒｍａｌ−ＭＤａｂｎｏｒｍａｌの関係を用いて、正常なデータセットと異常なデータとの間のマハラノビス距離を計算し得る。しかしながら他のタイプの偏差もまた使用され得る。
【００２７】
プロセッサ２０２は、遺伝的アルゴリズムが収束する（すなわち、遺伝的アルゴリズムが候補の部分集合に対応する正常なデータセットと異常なデータセットとの間の最大化又は最適化されたマハラノビス距離を見出す）場合に、入力パラメータの候補の部分集合を選定し得る。遺伝的アルゴリズムが収束しない場合、入力パラメータの異なる候補の部分集合が更なる探索のために作り出され得る。この探索プロセスは遺伝的アルゴリズムが収束し、入力パラメータの望ましい部分集合が選定されるまで継続され得る。
【００２８】
入力パラメータ（例えばアクセルペダルの指示、ギヤ選定、大気圧、及び温度等）を選定した後、プロセッサ２０２は入力パラメータと出力パラメータとの間の相互関係を構築するために計算モデル（例えば診断モデル３００）を生成し得る（ステップ４０８）。該計算モデルを構築するために、あらゆる適切なニューラルネットワークが用いられ得る。使用されるニューラルネットワーク・モデルのタイプは逆伝搬、フィードフォワード・モデル、縦続ニューラルネットワーク、及び／又はハイブリッド・ニューラルネットワーク等を含み得る。使用されるニューラルネットワーク構造の特定のタイプは、特定の用途に依存し得る。線形システム又は非線形システムのモデル等のような、他のタイプのモデルもまた用いられ得る。
【００２９】
ニューラルネットワーク計算モデルは、選ばれたデータ記録を用いることにより訓練され得る。例えば、ニューラルネットワーク計算モデルは出力パラメータ（例えばブースト制御、スロットルバルブの設定等）と入力パラメータ（例えばアクセルペダルの指示、ギヤ選定、大気圧、及びエンジン温度等）との間の関係を含み得る。ニューラルネットワーク計算モデルは訓練が完了したかどうかを決定するために、所定の判定基準により評価され得る。例えば、判定基準は精度の要求範囲、時間、及び／又は訓練の反復回数等を含み得る。
【００３０】
所定の判定基準に基づいて計算モデルが初めに確立されているようにニューラルネットワークが訓練された後、プロセッサ２０２は該計算モデルを統計的に検証し得る（ステップ４１０）。統計的検証は該計算モデルの精度を決定するために、ニューラルネットワーク計算モデルの出力と実際の出力とを比較する解析プロセスを参照し得る。データ記録の部分は検証プロセスにおける使用のために保存され得る。代わりに、プロセッサ２０２はまた検証プロセスにおける使用のためシミュレーションあるいは試験のデータを生成し得る。
【００３１】
一旦訓練又は検証されると、計算モデルは入力パラメータの値を与えられたとき、出力パラメータの値を決定するために使用され得る。例えば、プロセッサ２０２はアクセルペダルの指示、ギヤ選定、大気圧、及びエンジン温度等の入力値に基づき、スロットルバルブの設定及びブースト制御を決定するために計算モデルを用い得る。出力パラメータの値は次に、診断及び予知システム１３０又はエンジン１１０のハードウェア装置を制御するために使用され得る。更に、プロセッサ２０２は入力パラメータと、出力パラメータの望ましい分布との間の関係に基づき、入力パラメータの望ましい分布を決定することにより該モデルを最適化し得る（ステップ４１２）。
【００３２】
プロセッサ２０２は特定の用途に基づいて、入力パラメータの望ましい分布と出力パラメータの望ましい分布との間の関係を解析し得る。例えば、特定の用途がより高い燃料効率を要する場合、プロセッサ２０２はスロットルバルブの設定に対して小さい範囲と、ブースト制御に対して大きい範囲を使用し得る。プロセッサ２０２は次に個々の入力パラメータ（例えばアクセルペダルの指示、ギヤ選定、大気圧、又はエンジン温度等）に対する望ましい統計的分布を見出すために、計算モデルのシミュレーションを実施し得る。すなわち、プロセッサ２０２は出力パラメータの正常な範囲に対応する個々の入力パラメータの分布（例えば平均、標準偏差等）を別個に決定し得る。プロセッサ２０２は次に、入力パラメータ用の並行する望ましい分布及び特性を決定するため、全ての個々の入力パラメータに関する別個に得られた望ましい分布を解析及び結合し得る。並行する望ましい分布は別個に得られた分布と異なり得る。
【００３３】
代わりに及び望ましくは、プロセッサ２０２は所望の結果を得る確率を最大限にするため、入力パラメータの望ましい分布を同時に識別し得る。或る実施形態において、プロセッサ２０２はゼータ統計に基づき入力パラメータの望ましい分布を同時に決定し得る。ゼータ統計は入力パラメータ間の関係、それらの値の範囲、及び所望の結果を示し得る。ゼータ統計は、
【００３４】
【数１】
2008536219.tif 000003
【００３５】
として表わされ得る。ここで、
【００３６】
【数２】
2008536219.tif 000004
【００３７】
はｉ番目の入力の平均又は期待値を表わし、
【００３８】
【数３】
2008536219.tif 000005
【００３９】
はｊ番目の結果の平均又は期待値を表わし、σｉはｉ番目の入力の標準偏差を表わし、σｊはｊ番目の結果の標準偏差を表わし、そして｜Ｓｉｊ｜はｉ番目の入力に対するｊ番目の結果の部分的な導関数又は感度を表わす。
【００４０】
プロセッサ２０２はニューラルネットワーク計算モデル（すなわち診断モデル３００）のゼータ統計が最大化又は最適化されるように、入力パラメータの望ましい分布を識別し得る。遺伝的アルゴリズムの適切なタイプは、ゼータ統計を最大化する目的で入力パラメータの望ましい分布を探索するために、プロセッサ２０２によって用いられ得る。プロセッサ２０２は入力パラメータ、出力パラメータ、及びニューラルネットワーク計算モデルに基づいてゼータ統計パラメータを計算するために、所定の探索範囲を伴う入力パラメータの候補の集合を選定し、診断モデルのシミュレーションを実施し得る。プロセッサ２０２は入力パラメータの候補の集合を解析することにより、
【００４１】
【数４】
2008536219.tif 000006
【００４２】
及びσｉを得ることができ、シミュレーションの結果を解析することにより、
【００４３】
【数５】
2008536219.tif 000007
【００４４】
及びσｊを得ることができる。更に、プロセッサ２０２はｊ番目の結果に対するｉ番目の入力の影響の現れとして、訓練されたニューラルネットワークから｜Ｓｉｊ｜を得ることができる。
【００４５】
プロセッサ２０２は遺伝的アルゴリズムが収束する（すなわち遺伝的アルゴリズムが入力パラメータの候補の集合に対応する診断モデル３００の最大化又は最適化されたゼータ統計を見出す）場合に、入力パラメータの候補の集合を選定し得る。遺伝的アルゴリズムが収束しない場合、入力パラメータの異なる候補の集合が更なる探索のために遺伝的アルゴリズムによって作り出され得る。この探索プロセスは遺伝的アルゴリズムが収束し、入力パラメータの望ましい集合が識別されるまで継続され得る。プロセッサ２０２は望ましい入力パラメータの集合に基づき、入力パラメータの望ましい分布（例えば平均又は標準偏差）を更に決定し得る。一旦望ましい分布が決定されると、プロセッサ２０２はまた該望ましい分布内で、任意の入力パラメータを含む可能性がある有効な入力スペースを定義し得る（ステップ４１４）。
【００４６】
一つの実施形態において、一定の入力パラメータの統計的分布は制御不可能あるいは制御が実際的でないことがある。例えば、或る入力パラメータは一定である素子の物理的属性に関連し、又は該入力パラメータはプロセスモデル内で一定の変数に関連し得る。これらの入力パラメータは、一定値及び／又はこれらの入力パラメータの統計的分布に対応する、他の入力パラメータ用の望ましい分布を探索又は識別するためにゼータ統計の計算において用いられ得る。
【００４７】
図３に戻ると、生成され最適化された計算モデル（すなわち診断モデル３００）は診断及び／又は予知作業において使用され得る。プロセッサ２０２はＥＣＭ１２０の出力パラメータ（例えば出力パラメータ３１２及び３１４）の実際値と、診断モデル３００の出力パラメータ（例えば出力パラメータ３２２及び３２４）の値との間の偏差を決定するために、論理モジュール３５０を用い得る。プロセッサ２０２は決定された偏差に基づいてエンジン１１０又はＥＣＭ１２０の故障を診断し得る。論理モジュール３５０は実施される必要のある診断行為を決定するために構成される、あらゆる適切なタイプのコンピュータハードウェア構成要素又はソフトウェア・プログラムを含み得る。診断出力３２６はまた以下に説明される診断プロセス及び／又は予知プロセスの結果を通知あるいは表示するために用意され得る。図５はプロセッサ２０２により行なわれる例証的診断プロセスを説明している。
【００４８】
図５に示すように、プロセッサ２０２はＥＣＭ１２０の出力パラメータ（例えば出力パラメータ３１２及び３１４）の実際値を、診断モデル３００の出力パラメータ（例えば出力パラメータ３２２及び３２４）のそれぞれの導かれた値と比較し得る（ステップ５０２）。プロセッサ２０２は次に実際値が導かれた値と相違しているかどうかを決定し得る（ステップ５０４）。ＥＣＭ１２０の出力パラメータの実際値と、診断及び予知システム１３０の対応する出力パラメータの導かれた値との間に相違があるかどうかを決定するため、プロセッサ２０２は該実際値と該導かれた値との間の差を決定し得る。プロセッサ２０２は差を所定のしきい値と比較することができる。その差がしきい値を超えている場合、プロセッサ２０２は実際の値が導かれた値から逸脱していることを決定し得る（ステップ５０４、Ｙｅｓ）。
【００４９】
他方で、その差がしきい値未満の場合、プロセッサ２０２は実際の値が導かれた値から逸脱していないことを決定し得る（ステップ５０４、Ｎｏ）。プロセッサ２０２はそのとき診断プロセスを完了し得る。プロセッサ２０２が相違を決定した場合（ステップ５０４、Ｙｅｓ）、プロセッサ２０２は更に入力パラメータが有効かどうかを決定し得る（ステップ５０６）。
【００５０】
上で説明したように、診断モデル３００は入力パラメータ用に最適化された有効な入力スペースを有し得る。入力パラメータ（例えば３０２、３０４、３０６、又は３０８のいずれか）の値が入力スペースの外側（すなわち入力パラメータの望ましい分布の範囲外）にあるとプロセッサ２０２が決定した場合、該プロセッサ２０２は該入力パラメータが無効値を有することを決定し得る（ステップ５０６、Ｎｏ）。診断モデル３００が入力スペースに基づいて機能するように生成され、最適化され得るため、プロセッサ２０２は導かれた値が特定の故障原因の識別に対して確定的であり得ないことを決定し得る。該診断プロセスはそのような不確定性を表示するため、次にステップ５１２に進んでもよい。
【００５１】
プロセッサ２０２が何ら無効な入力パラメータ値を見出さない場合（ステップ５０６、Ｙｅｓ）、プロセッサ２０２は実際値と導かれた値との間に相違を生じる潜在的要因を更に識別し得る。プロセッサ２０２は実際の出力パラメータ値に対応する入力パラメータの望ましい分布を識別するため、診断モデル３００を再度最適化するようにＥＣＭ１２０の出力パラメータの実際値を用い得る（ステップ５０８）。すなわち、プロセッサ２０２は図４のステップ４１２に関して上記に説明されたステップを用いて、実際の出力パラメータ値に基づき診断モデル３００を再度最適化し得る。
【００５２】
ＥＣＭ１２０からの実際の出力パラメータ値に基づき入力パラメータの望ましい分布を識別した（ステップ５０８）後、プロセッサ２０２は潜在的故障を識別するため、入力パラメータの元の望ましい分布及び再計算された望ましい分布を用い得る（ステップ５１０）。プロセッサ２０２は元の望ましい分布をそれぞれの再計算された分布と比較し得る。特定の入力パラメータの元の望ましい分布と、特定の入力パラメータの再計算された分布との間の差が所定のしきい値を超えた場合、プロセッサ２０２は特定の入力パラメータに関連する特定のハードウェア装置及び／又はソフトウェア・プログラムが潜在的に故障していることを決定し得る。
【００５３】
プロセッサ２０２は更に任意の適切な診断行為を実施し得る（ステップ５１２）。例えば、プロセッサ２０２は診断出力３２６を経由して作業機械１００のオペレータに警報を送り得る。プロセッサ２０２は又あり得る故障状態、又は故障した装置に対する情報をオペレータに表示し得る。代わりに、プロセッサ２０２は決定された故障状態を修正又は改善するため、作業機械の別の構成要素を更に制御し得る。
【００５４】
診断プロセスに加え、プロセッサ２０２はまた実際の相違の発生なしに、故障状況又は故障している装置を予測するための予知を行ない得る。図６はプロセッサ２０２により行なわれる例証的予知プロセスを示す。
【００５５】
図６に示すように、毎度所定の時間後にプロセッサ２０２はＥＣＭ１２０の出力パラメータの実際値と、診断モデル３００の出力パラメータの導かれた値との間の差を計算し得る（ステップ６０２）。相違は実際値と導かれた値との間の差に基づき、及び／又は特定の出力パラメータの実際値と特定の出力パラメータの対応する導かれた値との間の差に基づき計算され得る。プロセッサ２０２は相違の傾向を推定し得る（ステップ６０４）。任意の適切なタイプのアルゴリズムが該傾向を推定するために使用され得る。該傾向を推定した後、プロセッサ２０２はＥＣＭ１２０の出力パラメータの将来値と、診断モデル３００の出力パラメータの導かれた値との間に相違があるかどうかを決定し得る（ステップ６０６）。
【００５６】
プロセッサ２０２が相違のないであろうことを決定する場合（ステップ６０６、Ｎｏ）、該プロセッサ２０２は現在の差を記憶し、次の期間のために出力パラメータの値を監視し続け得る。他方で、差の傾向が所定のしきい値よりも大きい場合、プロセッサ２０２は将来値が一定の時間後に、導かれた値から逸脱するであろうことを決定し得る（ステップ６０６、Ｙｅｓ）。
【００５７】
プロセッサ２０２が相違を決定する場合（ステップ６０６、Ｙｅｓ）、該プロセッサ２０２は更に現在の入力パラメータが有効かどうかを決定し得る（ステップ６０８）。診断プロセスと同様にプロセッサ２０２が、入力パラメータ（例えば入力パラメータ３０２、３０４、３０６、又は３０８）の値が有効な入力スペースの外側にあることを決定する場合、プロセッサ２０２は入力パラメータが無効値を有することを決定し得る（ステップ６０８、Ｎｏ）。プロセッサ２０２は更に、入力パラメータに関連する潜在的故障の識別において、差の傾向が確定的であり得ないことを決定し得る。診断プロセスは次にそのような状態を通知するため、ステップ６１４に進む。
【００５８】
プロセッサ２０２が何ら無効な入力パラメータ値を見出さない場合（ステップ６０８、Ｙｅｓ）、該プロセッサ２０２は診断プロセスと同様に、診断モデル３００を再度最適化することにより、相違を生じる潜在的要因を識別し得る（ステップ６１０）。プロセッサ２０２は、実際値と導かれた値との間の差の傾向に基づきＥＣＭ１２０の出力パラメータの将来値を推定し得る。プロセッサ２０２は図４のステップ４１２に関して説明されたステップを用いて、出力パラメータの推定される将来値に基づき、診断モデル３００を再度最適化又は再度対象化し得る。
【００５９】
再最適化の後に、プロセッサ２０２は推定される将来の出力パラメータ値に基づき入力パラメータの望ましい分布を識別し得る。プロセッサ２０２は潜在的故障を決定するため、入力パラメータの元の望ましい分布及び新たに識別された分布を用い得る（ステップ６１２）。プロセッサ２０２は元の望ましい分布を、それぞれの新たに識別された分布と比較し得る。特定の入力パラメータの元の望ましい分布と、特定の入力パラメータの新たに識別された分布との間の差が所定のしきい値を超えた場合、プロセッサ２０２は特定の入力パラメータに関連する或るハードウェア装置、及び／又はソフトウェア・プログラムが、一定の時間後に潜在的故障を発生する可能性があることを決定し得る。
【００６０】
プロセッサ２０２はまた予知プロセスの結果を作業機械１００のオペレータに通知し得る（ステップ６１４）。プロセッサ２０２はまた診断出力３２６を通じて、結果を任意の他のハードウェア構成要素又はアプリケーションソフトウェア・プログラムに通知し得る。該通知は或る入力パラメータ値が入力スペースの外にあるか、又は或るハードウェア又はソフトウェア・プログラムが潜在的故障の原因らしいことを示す情報を含み得る。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
開示された本システム及び方法は、広範囲の機械に関する診断又は予知の用途に対し効果的で最適化された解決策を提供し得る。開示された本システム及び方法は事前の領域知識なしに比較モデルを作り出すため、そのような用途の速さ及び範囲は著しく改善され得る。開示された本システム及び方法は又、両立しない要求あるいは自己妥当性チェックを要する比較モデルを伴う用途のような、複雑な診断及び予知の用途に対する適応的アプローチを提供し得る。
【００６２】
開示された本診断モデルは、複雑なシステム又はプロセスの予期しない徴候の、最も可能性の高い原因を識別するための診断ツールとして使用され得る。診断モデルの最適化構成要素を再度最適化又は再度対象化することにより、入力スペースの探索結果は最も可能性の高い根本原因を明らかにし得る。例えば、エンジンが突然通常よりも低い燃料効率を経験し、そして診断モデルが低い燃料効率の潜在的原因を見出すために用いられ得る。該診断モデルを再度最適化した後、探索結果は経年劣化したバルブにより生じ得る、バルブ作動時間の範囲のずれを示す可能性がある。そのとき特定のバルブは低下した燃料効率の根本原因として識別され得る。そのような診断モデルなしでは、根本原因を見出すことは非常に費用がかかり、あるいは実際的でない可能性がある。
【００６３】
開示された本システム及び方法は、エンジンシステム、動力伝達システム、油圧システム、及び作業機械のあらゆる他のシステムのような、広範囲のシステムに使用され得る。これらのシステムを診断及び維持するための費用は、これらシステムに対する特別な知識なしに、あらゆる徴候の可能な根本原因を正確に識別することにより大幅に低減され得る。
【００６４】
開示された例証的な本システムの別の実施形態、特徴、態様、及び原理は当業者には明らかであろう。そしてそれらは様々な環境及びシステムにおいて実施され得る。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】一定の開示された実施形態を包含し得る例証的作業機械の図形による説明である。
【図２】例証的診断及び予知システムの機能ブロック線図を図示する。
【図３】例証的診断及び予知システムの動作環境のブロック線図を図示する。
【図４】開示された実施形態に一致する例証的モデルの生成及び最適化プロセスを図示する。
【図５】開示された実施形態に一致する例証的診断プロセスを図示する。
【図６】開示された実施形態に一致する例証的予知プロセスを図示する。
【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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【国際調査報告】
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