(57)【要約】【課題】タービンエンジンに関する操作データに反映される潜在的障害を診断する方法を提供する。【解決手段】タービンエンジン１０２に対する操作データ１０６に反映される潜在的障害１２０を診断する方法１００は、操作データに対する診断パターン１１８を生成するステップと、診断パターンと複数の履歴パターン１３４とを比較するステップ１３６、１３８とを含む。診断パターンは複数のスカラ１１４を含み、それぞれのスカラは操作データとベースライン熱力学的モデル１１０により予測される値との間の算術的関係を表す。それぞれの履歴パターン１３４は１つまたは複数の特定の障害１２０にリンクされ、これにより、前記操作データに反映される１つまたは複数の起こりうる潜在的障害１４２を識別する。【選択図】図１
2008267382.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タービンエンジン（１０２）に対する操作データ（１０６）に反映される潜在的障害（１２０）を診断する方法（１００）であって、
前記操作データ（１０６）に対する診断パターン（１１８）を生成するステップと、
前記診断パターン（１１８）と複数の履歴パターン（１３４）とを比較するステップ（１３６、１３８）と、を含み、
前記診断パターン（１１８）は複数のスカラ（１１４）を含み、それぞれのスカラ（１１４）は前記操作データ（１０６）とベースライン熱力学的モデル（１１０）により予測される値との間の算術的関係を表し、
それぞれの履歴パターン（１３４）は１つまたは複数の特定の障害（１２０）にリンクされ、これにより、前記操作データ（１０６）に反映される１つまたは複数の起こりうる潜在的障害（１４２）を識別する、
方法。
【請求項２】
さらに、
運転パラメータ摂動の行列（１２４）を生成し、複数のエンジン（１０２）の障害（１２０）をシミュレートするステップと、
前記行列（１２４）を前記ベースライン熱力学的モデル（１１０）に通して、それにより、それぞれの障害（１２０）に対する履歴パターン（１３４）を生成し、それぞれの履歴パターン（１３４）は前記障害（１２０）から結果として得られる前記ベースライン熱力学的モデル（１１０）からの偏差を表すステップとを含む、請求項１に記載の方法（１００）。
【請求項３】
タービンエンジン（１０２）に対する操作データ（１０６）に反映される潜在的障害（１２０）を診断するプログラム製品（２００、３００、３１０、３１２）であって、前記プログラム製品は、
（ａ）前記操作データ（１０６）に対する診断パターン（１１８）を生成し、前記診断パターン（１１８）は複数のスカラ（１１４）を含み、それぞれのスカラ（１１４）は前記操作データ（１０６）とベースライン熱力学的モデル（１１０）により予測される値との間の算術的関係を表し、
前記診断パターン（１１８）と複数の履歴パターン（１３４）とを比較し（１３６、１３８）、それぞれの履歴パターン（１３４）は１つまたは複数の特定の障害（１２０）にリンクされ、これにより、前記操作データ（１０６）に反映される１つまたは複数の起こりうる潜在的障害（１４２）を識別するように構成されたプログラム（２００）と、
（ｂ）前記プログラム（２００）を記憶するコンピュータ可読信号記憶媒体（３００、３１０、３１２）とを含むプログラム製品（２００、３００、３１０、３１２）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガスタービンエンジンに関するものであり、より具体的には、エンジン操作データおよびデータ中に表されている潜在的障害を分析するための改善された方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンエンジンは、顧客に納入される前に受入試験手順の定期的実施を受ける。これは、新しく製造されたガスタービンエンジンとともに、修理またはオーバホールされたガスタービンエンジンに適用される。典型的には、新品の、修理された、またはオーバホールされたガスタービンエンジンは、受入試験手順に合格しなければならない。一般に、受入試験手順は、データを生成する性能較正、および顧客仕様への適合を保証するために使用される品質記録である受入試験データ証明を含む。
【０００３】
ガスタービンの生産、修理、またはオーバホール環境では、エンジンの性能異常または障害の高速診断分析は、もし実行されるとすれば、厳しい納期条件を満たす必要があると思われる。多くの場合、障害根本原因を突き止め、是正処置に関する指導を得ようにも、熟練エンジニアを簡単に手配できるとは限らない。そこで、代わりに、テストセル技師を呼ぶことができる。
【０００４】
テストセル技師は、一般に高学歴ではあるが、障害分離および修理作業を最適な形で、効率的に実施する専門知識または経験を有していないことがある。そのため、このようなテストセル技師は、非効率である、および／または非効率でないとしても最適とはいえない方法でそのような障害分離および修理作業を実施するか、または担当技術者を確保できるまで待つことを選択する場合があり、その結果、時間遅延が生じ、および／または他の時間的および／または金銭的コストが生じうる。
【０００５】
したがって、このようなセル技師、および／または受入試験手順を実施する他の人々が、そのような受入試験手順を適切に実施できるようにする、および／または複雑な、もしくは曖昧な試験問題を診断し、障害分離および／または修理プロセスを改善し、および／またはサイクル時間および／またはテストセル占有時間を短縮することができるようにする装置または方法が必要である。本発明は、少なくともこのようなニーズに対処できる。さらに、本発明の他の望ましい特徴および特性は、付属の図面およびこの背景技術と併せて、本発明の以下の詳細な説明および付属の請求項を読むことで明らかになるであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明では、タービンエンジンに関する操作データに反映される潜在的障害を診断する方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態では、実施例にすぎないが、この方法は、操作データに対する診断パターンを生成するステップと、および診断パターンを複数の履歴パターンと比較し、それにより操作データに反映されている１つまたは複数の起こりうる潜在的障害を識別するステップとを含む。診断パターンは、複数のスカラを含む。それぞれのスカラは、操作データの値と平均エンジン性能を表すベースライン熱力学モデルにより予測される値との間の算術的関係を表す。それぞれの履歴パターンは、１つまたは複数の特定の障害にリンクされている。
【０００８】
本発明では、タービンエンジンに関する操作データに反映される潜在的障害を診断するプログラム製品も提供する。一実施形態では、実施例にすぎないが、プログラム製品は、プログラム、およびプログラムを記憶するコンピュータ可読信号記憶媒体を含む。プログラムは、操作データに対する診断パターンを生成し、診断パターンを複数の履歴パターンと比較し、それにより操作データに反映されている１つまたは複数の起こりうる潜在的障害を識別するように構成される。診断パターンは、複数のスカラを含む。それぞれのスカラは、操作データの値とベースライン熱力学モデルにより予測される値との間の算術的関係を表す。それぞれの履歴パターンは、１つまたは複数の特定の障害にリンクされている。
【０００９】
他の実施形態では、実施例にすぎないが、プログラム製品は、プログラム、およびプログラムを記憶するコンピュータ可読信号記憶媒体を含む。プログラムは、複数のエンジン障害をシミュレートする運転パラメータ摂動の行列を生成し、ベースライン熱力学的モデルにこの行列を通して、それにより、障害毎に履歴パターンを生成し、操作データに対する診断パターンを生成し、その診断パターンと複数の履歴パターンとを比較して、それにより、診断パターンと複数の履歴パターンとの比較結果に少なくとも一部は基づき複数の可能性のある潜在的障害を識別し、診断パターンと複数の履歴パターンとの比較結果に少なくとも一部は基づき確率値を識別された可能性のある潜在的障害のそれぞれに割り当て、それぞれの確率値はエンジンに特定の障害がある確率を表し、割り当てられた確率値に少なくとも一部は基づき、複数の起こりうる潜在的障害のさらなる判断に対するユーザ命令を生成するように構成される。診断パターンは、複数のスカラを含む。それぞれのスカラは、操作データの値とベースライン熱力学モデルにより予測される値との間の算術的関係を表す。それぞれの履歴パターンは、１つまたは複数の特定の障害にリンクし、障害が発生した結果生じるベースライン熱力学的モデルからの逸脱を表す。それぞれの起こりうる潜在的障害は、異なる履歴パターンを有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
詳細な説明に進む前に、説明される実施形態は、特定のタイプのタービンエンジンとの連携使用に、または一般にタービンエンジンに限定されないことを理解すべきである。したがって、本発明の実施形態は、説明の便宜上、タービンエンジンに関連して実装されるように示され、また説明されているが、様々な他のデバイス、システム、および／または環境に関連して実装されうることは理解されるであろう。
【００１１】
図１は、試験段階にあるタービンエンジン１０２の操作データ１０６に反映される潜在的障害を診断する診断プロセス１００の例示的な一実施形態を示す。図１に示されているように、診断プロセス１００は、診断プロセス１００は、ステップ１０４から始まり、そこで操作データ１０６が生成される。タービンエンジン１０２は、最近製造されたか、また修理されたか、またはオーバホールされたため、あるいは他の多くの理由のうちの１つにより、試験中である場合がある。操作データ１０６は、好ましくは、エンジン運転状態を反映する複数のパラメータおよび／または変数、および／またはエンジン１０２および／またはその運転に関係する様々な他のパラメータおよび／または変数の測定結果を含む。実施例にすぎないが、操作データ１０６は、測定されたガス発生機回転速度、測定されたガス温度、測定されたエンジン出力トルク、測定された出力軸回転速度、測定されたローター速度、測定された圧縮機吐出圧力、測定された圧縮機吐出温度、測定された入口温度、測定された入口圧力、測定された排気圧力、および／または様々な他の変数および／またはパラメータに対する値を含むことができる。
【００１２】
その一方で、ステップ１０８において、ベースラインモデル１１０（好ましくは、ベースライン熱力学的モデル）が履歴データ１１２から生成される。ベースラインモデル１１０は、好ましくは、障害または磨耗を生じることないエンジンの予想される、もしくは理想的な運転状態を反映する。履歴データ１１２は、好ましくは、様々な変数および／またはパラメータの典型値または平均測定値を反映し、好ましくは操作データ１０６に反映されるものに類似している。しかし、履歴データ１１２は、好ましくは、例えば類似のタイプのエンジンを使用する大量の車両における、多数のエンジンの運転にかかわるそのような変数および／またはパラメータの平均測定値を表す。したがって、履歴データ１１２およびベースラインモデル１１０は、基準尺度として使用され、操作データ１０６で表されているように、この尺度と試験対象のエンジン１０２の運転とを比較する。
【００１３】
次に、ステップ１１３で、操作データ１０６およびベースラインモデル１１０に基づいて、試験対象のエンジン１０２に対するエンジンコンポーネントスカラ１１４が生成される。それぞれのエンジンコンポーネントスカラ１１４は、操作データ１０６の値と平均エンジン性能を好ましくは表すベースライン熱力学モデル１１０により予測される値との間の算術的関係を表す。エンジンコンポーネントスカラ１１４は、操作データと一致するようにコンポーネントの効率、コンポーネントの流れ容量、およびコンポーネント圧力上昇を調節する。それぞれのコンポーネントは、どのようなハードウェアにも狂いがあるためエンジン運転の正確な物理的過程データを捕捉するようにスケーリングされる。コンポーネントをスケーリングするために使用される方法により、固有のシグネチャが形成されうる。ステップ１１３は、好ましくは、操作データ１０６を正規化してベースラインモデル１１０との比較、およびエンジンコンポーネントスカラ１１４の生成を容易にすることを含むが、これは、実施形態が異なれば異なることがある。他の診断スカラも使用することができる。
【００１４】
診断プロセス１００で使用されるエンジンコンポーネントスカラ１１４、および本明細書で説明されている様々なプロセスで使用される診断スカラは、これらのプロセス、およびそれらのプロセスに関連して使用される診断ツールの精度を大幅に向上させることができるが、それは、例えば、診断スカラが、それらのスカラの導き出し方に基づきコンポーネントの相互作用および物理的過程に関する関連情報を含むからである。好ましくは、エンジンコンポーネントスカラ１１４および／または他の診断スカラは、物理学ベースモデルを使用し、モデル計算パラメータが測定パラメータと一致するまでそのモデル内のそれぞれのコンポーネントをスケーリングすることによって導き出される。好ましい一実施形態では、物理学ベースモデルは、このスケーリングプロセスにおいて質量、運動量、およびエネルギーの連続性を維持し、好ましくは、ニュートン−ラプソン法を使用して反復を複数回実行し、データのマッチングのために診断コンポーネントスカラを利用しやすくする。
【００１５】
ニュートン−ラプソン法は、エンジン熱力学的モデルの偏微分方程式を解くために使用できる既知の方法である。本発明で使用されているように、ニュートン−ラプソン法を用いると、診断コンポーネントスカラを使用してデータのマッチングを行うことができる。例えば、ニュートン−ラプソン法では、質量、運動量、およびエネルギーの連続性を満たしながら熱力学的計算パラメータが測定試験パラメータと一致するように、それぞれのコンポーネントをスケーリングすることができる。これらのスカラは、ニュートン−ラプソン法で解く行列に加えられる。
【００１６】
エンジンコンポーネントスカラ１１４（および／または本明細書で説明されている様々なプロセスで使用される他の診断スカラ）について、それぞれのコンポーネントに適しているスカラが選択され、互いの関係は、適切な物理的過程がモデル化されるように指定される。これらのスカラは、操作データと一致するようにコンポーネントの効率、コンポーネントの流れ容量、およびコンポーネント圧力上昇を調節する。それぞれのコンポーネントは、どのようなハードウェアにも狂いがあるためエンジン運転の正確な物理的過程データを捕捉するようにスケーリングされる。コンポーネントをスケーリングするために使用される方法により、固有のシグネチャが形成されうる。一実施例は、測定された圧縮機吐出温度、圧縮機吐出圧力、および測定された入口空気流と一致するようにする圧縮機スケーリングである。この実施例では、コンポーネントマップに基づく定圧上昇での圧縮機効率は、圧縮機上の測定された温度上昇と一致するようにスケーリングされ、コンポーネントマップに基づく一定の仕事率でのモデル圧縮機効率は、圧縮機上の測定された圧力上昇と一致するようにスケーリングされる。次いで、圧縮機流量スカラは、圧縮機が試験ガス発生機の流れ容量により設定される試験圧縮機動作線にそってスケーリングされるように調節される。次いで、ガス発生機流れ容量は、すべての二次冷却流を考慮しつつエンジンに入る測定空気流と一致するようにスケーリングされる。この実施例は、データのマッチングを行うそれぞれのコンポーネントの相互作用を示している。これは、異なる実施例では、異なるエンジンコンポーネント、パラメータ、および／またはスカラを使用して適宜変わることが理解される。
【００１７】
好ましくは、エンジンコンポーネントスカラ１１４の少なくともいくつかは、操作データ１０６の値と、ベースラインモデル１１０により予測される値との間の乗法的関係を表しており、エンジンコンポーネントスカラ１１４の少なくともいくつかは、操作データ１０６の値とベースラインモデル１１０により予測される値との間の加法的関係を表す。しかし、これは、特定の実施形態では異なることがある。さらに、好ましくは、エンジンコンポーネントスカラ１１４の少なくともいくつかは、操作データ１０６からの第１の操作データ値と第１の操作データ値の予想される値との間の関係を表し、第１の操作データ値の予想される値は、少なくとも一部は１つまたは複数の物理法則に基づいて、操作データ１０６からの第２の操作データ値と、第１の操作データ値と第２と操作データ値との間の知られている関係とに基づく。しかし、これも、特定の実施形態では異なることがある。以下でさらに説明されるように、その正確な数および構成に関係なく、エンジンコンポーネントスカラ１１４は、試験対象のエンジン１０２内の潜在的障害を識別するのを補助するために使用される。
【００１８】
次に、ステップ１１６で、診断パターン１１８が、エンジンコンポーネントスカラ１１４から生成される。診断パターン１１８は、操作データ１０６に基づく、試験対象のエンジン１０２に属するシグネチャを表す。好ましくは、診断パターン１１８は、以下でさらに詳しく説明されるように、試験対象のエンジン１０２内の潜在的障害を識別するのに役立てるために使用される少なくともいくつかのエンジンコンポーネントスカラ１１４を含む。
【００１９】
その一方で、ステップ１２２において、様々な潜在的エンジン障害１２０に対する運転パラメータの行列１２４が生成される。例えば、試験のみを目的として、そのような様々な障害について運転パラメータの行列１２４を決定するために、試験センターで様々な障害を特定のいくつかのエンジンに選択的に持ち込むことができる。他の技術、例えば、前の実験、様々な運転パラメータが摂動される数値シミュレーション、当分野の文献、および／または他の様々な情報源から得られるデータも、いくつかの実施形態において使用することができる。行列１２４がどのように生成されるかに関係なく、次いで、行列１２４は、ステップ１２６で、ベースラインモデル１１０に通され、これにより、試験のために制御された環境で様々な障害がベースラインモデル１１０内に選択的に入れられる。
【００２０】
次に、ステップ１２８で、履歴スカラ１３０は、ステップ１２６で行列１２４を導入した後にベースラインモデル１１０への変更に基づいて生成される。それぞれの履歴スカラ１３０は、履歴データ１１２の値とベースラインモデル１１０との間の算術的関係を表す。好ましくは、履歴スカラ１３０の少なくともいくつかは、履歴データ１１２の値とベースラインモデル１１０との間の乗法的関係を表しており、履歴スカラ１３０の少なくともいくつかは、履歴データ１１２の値とベースラインモデル１１０により予測される値との間の加法的関係を表す。しかし、これは、特定の実施形態では異なることがある。
【００２１】
次に、ステップ１３２で、様々な履歴パターン１３４が、履歴スカラ１３０から生成される。好ましくは、それぞれの履歴パターン１３４は、１つの特定のエンジン障害にリンクしており、その後パターンを使って、試験対象のエンジン１０２に関係する操作データ１０６に反映されうる１つまたは複数の起こりうる潜在的障害を識別する。特に、それぞれの履歴パターン１３４は、好ましくは、少なくとも複数の履歴スカラ１３０を含み、それらのスカラの組合せは、１つまたは複数の潜在的エンジン障害にリンクさせることができる。ステップ１０４〜１３２の様々なステップは、診断プロセス１００の様々な他のステップとともに、同時に、またはいずれかの順序で、実行できることは、理解される。例えば、ベースラインモデル１１０、行列１２４、履歴スカラ１３０、および／または履歴パターン１３４は、エンジンコンポーネントスカラ１１４および／または診断パターン１１８と同時に、または前に、または後に生成され、および／または図１に示されているもしくは本明細書で説明されている順序と無関係に、異なる順序で様々な他のステップが実行されうる。
【００２２】
次に、ステップ１３６で、診断パターン１１８が、履歴スカラ１３４と比較され、これにより比較結果１３８を生成する。比較結果１３８は、例にすぎないが、履歴パターン１３４が診断パターン１１８に最も近いリスティングまたは順位、診断パターン１１８と様々な履歴パターン１３４との間の差の尺度、および／またはそれらの間の比較の様々な他の尺度を含むことができる。次いで、この比較結果１３８は、ステップ１４０で、試験対象のエンジン１０２に対する最も起こる可能性の高い潜在的障害１４２を識別するために使用される。好ましい一実施形態では、ステップ１４０で、３つの最も起こる可能性の高い潜在的障害１４２が識別される。しかし、これは、異なることがある。
【００２３】
次いで、起こりうる潜在的障害１４２は、ステップ１４４で、確率値１４６を割り当てられ、それぞれの確率値は特定の起こりうる潜在的障害１４２が試験対象のエンジン１０２内に存在する可能性を表す。それに加えて、ステップ１４８で、起こりうる潜在的障害１４２は、予想重大度レベル１５０を割り当てられ、これは、そのような起こりうる潜在的障害１４２が試験対象のエンジン１０２内に存在する場合にそれぞれの起こりうる潜在的障害１４２の起こりうる重大度を表す。確率値１４６および予想重大度レベル１５０は、好ましくは、ステップ１３６で生成された比較結果１３８に少なくとも一部は基づいて生成される。次いで、確率値１４６および予想重大度レベル１５０は、起こりうる潜在的障害１４２を調査し、および／または解消するために技師または他のユーザにより使用することができる。
【００２４】
次いで、特に、ユーザ命令１５４は、ステップ１５２で生成され、ステップ１５６で、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）１５８の形でユーザに提示される。好ましくは、ユーザ命令１５４およびＧＵＩ  １５８では、診断パターン１１８、起こりうる潜在的障害１４２、および確率値１４６およびその予想される重大度レベル１５０に関する詳細情報がユーザに示される。
【００２５】
例示的な一実施形態において、ＧＵＩ  １５８により表示されうる様々な表示画面の実施例が、図８〜１２に示される。特に、図８は、主画面１６０を示しており、そこで、ユーザは、診断結果および他の情報を含む結果出力ファイルを選択し、試験データを再現し、性能マージンを表示し、診断および障害パターンを表示し、推奨されるチェックおよび修理作業および／または他のメンテナンス作業を表示することができる。図９は、要求条件に対しエンジンが持っていたマージン量、および要求条件とフリート平均に関するエンジン参照データを示す性能マージンウィンドウ１６２を示している。図１０は、診断スカラ障害パターン（この実施形態では左下コーナーに表示されている）とともに、障害の確率（この実施形態では棒グラフにそれぞれの棒の右にある重大度値とともに表示される）を含む、診断ページ１６４を示している。図１１は、本明細書で説明されている障害ライブラリからライブラリ診断スカラ障害パターンのグラフ表示１６６を示している。図１２は、（ｉ）実行すべき作業に関するユーザ命令を表示し、（ｉｉ）実行されたユーザ作業およびメモをエンジンデータベースに記録するメンテナンス（チェックおよび修理）ウィンドウ１６８を示している。表示画面は、図８〜１２に示されているのと異なる場合があり、異なる表示画面または技術も使用することができ、および／またはこれらの表示画面、および／またはその変更形態も、後述の他のプロセス、プログラム、およびデバイスに関連して使用することができることは、理解されるであろう。
【００２６】
したがって、ＧＵＩ  １５８およびユーザ命令１５４およびそこに表示されている他のページおよび情報は、ユーザにとって、試験対象のエンジン１０２の障害を診断し、および／または修復するための効率的なロードマップとなり、大幅な時間とコストの節約が可能である。診断プロセス１００、および／または後述の様々な他のプロセス、方法、装置、およびシステムは、様々な異なるタイプのタービンエンジン、および／または様々な他のエンジン、車両、デバイス、システム、および／または環境に関連して実装することができることは理解されるであろう。
【００２７】
次に図２を参照すると、図１の診断プロセス１００を実行するために使用できる自動エンジン診断プログラム２００および後述の様々な他のプロセスの機能ブロック図が示されている。自動エンジン診断プログラム２００は、パターン認識ロジック２０２、結果データベース２０４、およびグラフィカルユーザインターフェーストラブルシューティングガイド２０６を含む。
【００２８】
パターン認識ロジック２０２は、試験対象のエンジンに対する操作データ２０８だけでなく、平均診断スカラレベル２１０および診断スカラ偏差尺度２１２を受け取るように結合されている。パターン認識ロジック２０２は、試験対象のエンジンに対する診断パターンを生成するように構成される。診断パターンは、操作データ２０８を表す複数のスカラを含み、これは、好ましくは、平均診断スカラレベル２１０および診断スカラ偏差尺度２１２にも少なくとも一部は基づいて計算される。
【００２９】
パターン認識ロジック２０２は、さらに、障害パターン認識アルゴリズム２１６を使用して、生成された診断パターンと診断障害シグネチャライブラリ２１４から受け取った履歴パターンとを比較するように構成される。結果として得られた比較結果は、結果データベース２０４に格納される。これらの結果は、ソフトウェア２１８（好ましくはＰＣベースのソフトウェア）およびトラブルシューティングおよびメンテナンスデータベース２２０を使用して、上述のユーザ命令を生成するグラフィカルユーザインターフェーストラブルシューティングガイド２０６により取り出される。
【００３０】
次に図３を参照すると、図２の自動エンジン診断プログラム２００を実行し、また図１の診断プロセス１００、および後述の様々な他のプロセスを実行する際に使用することもできる例示的なコンピュータシステム３００が、実施例としてのみ示されている。コンピュータシステム３００は、自動エンジン診断プログラム２００およびそれらのプロセスを実行する際に使用できるコンピュータシステムの一般的特徴を例示している。もちろん、これらの特徴は、例示的にすぎず、コンピュータシステム３００は、１つまたは複数の異なる機能を備えることができる、異なるタイプのハードウェアを備えることができることは理解されるであろう。コンピュータシステム３００は、特定の装置またはシステム内の、または特定の装置またはシステムから離れたところにある環境などの多くの異なる環境で実装することができることに留意されたい。それにもかかわらず、例示的なコンピュータシステム３００は、上述の自動エンジン診断プログラム２００に加えて、プロセッサ３０２、インターフェース３０４、記憶装置デバイス３０６、バス３０８、およびメモリ３１０を備える。
【００３１】
プロセッサ３０２は、コンピュータシステム３００の上述の計算および制御機能を実行し、マイクロプロセッサなどの単一集積回路を含む、任意のタイプのプロセッサを備えるか、または演算処理装置の機能を実現するために連携して動作する適当な数の集積回路デバイスおよび／または回路基板を備えることができる。プロセッサ３０２は、別のシステムに実装された複数のプロセッサを含むことができる。動作時に、プロセッサ３０２は、メモリ３１０内に格納されているプログラム（自動エンジン診断プログラム２００など）を実行し、そのようなものとして、コンピュータシステム３００の一般的動作を制御する。
【００３２】
メモリ３１０は、任意のタイプの好適なメモリとすることができる。これは、ＳＤＲＡＭなどの様々なタイプのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、様々なタイプのスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、および様々なタイプの不揮発性メモリ（ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリ）を含む。メモリ３１０は、単一のタイプのメモリコンポーネントであるか、または多数の異なるタイプのメモリコンポーネントで構成することができる。それに加えて、メモリ３１０およびプロセッサ３０２は、コンピュータシステム３００にまとめられる複数の異なるコンピュータに分散させることができる。例えば、メモリ３１０の一部を、コンピュータ上の特定の装置内またはプロセスに常駐させるか、または他の部分をリモートコンピュータ上に常駐させることができる。
【００３３】
バス３０８は、コンピュータシステム３００の様々なコンポーネントの間でプログラム、データ、ステータス、および他の情報または信号を伝送するために使用される。バス３０８は、コンピュータシステムおよびコンポーネントを接続する好適な物理的または論理的手段とすることができる。これは、限定はしないが、直接ハード配線接続、光ファイバ、赤外線および無線バス技術を含む。
【００３４】
インターフェース３０４は、コンピュータシステム３００との通信を可能にし、また好適な方法および装置を使用して実装することができる。インターフェース３０４は、さらに、他のシステムと通信するための１つまたは複数のネットワークインターフェース、技師と通信するための端末インターフェース、および記憶装置デバイス３０６などの記憶装置に接続するための記憶装置インターフェースを備えることもできる。
【００３５】
この記憶装置デバイス３０６は、様々な他のタイプの記憶装置のうち、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリシステム、フロッピーディスクドライブ、および光ディスクドライブを含む、任意の好適な記憶装置とすることができる。図３の実施形態では、記憶装置デバイス３０６は、データを格納するためにディスク３１２を使用するディスクドライブデバイスを備える。
【００３６】
動作時に、自動化エンジン診断プログラム２００は、メモリ３１０に格納され、プロセッサ３０２により実行される。他のプログラムも、メモリ３１０に格納され、プロセッサ３０２により実行されるようにできる。例示的な一実装として、コンピュータシステム３００は、さらに、例えば、データを供給または保持するか、またはオペレーションを実行するためにインターネットＷｅｂサイトを利用することもできる。
【００３７】
実施形態は、本明細書では、完全に機能しているコンピュータシステムの背景状況において説明されているが、当業者であれば、本発明のメカニズムは、様々な形態のプログラム製品として配布することができ、本発明は、配布を実施するために使用される特定のタイプのコンピュータ可読信号記憶媒体に関係なく等しく適用されることを理解するであろう。信号記憶媒体の実施例は、フロッピーディスク、ハードディスクドライブ、メモリカード、および光ディスク（例えば、ディスク３１２）などの記録可能媒体、および様々な他の異なるタイプの信号記憶媒体のうち、デジタルおよびアナログ通信リンクなどの伝送媒体を含む。
【００３８】
次に図４を参照すると、図１の上述の診断プロセス１００と類似の様々なステップを含むことができる、第２の診断プロセス４００の例示的な一実施形態が示されている。図４に示されているように、第２の診断プロセス４００は、ステップ４０２から始まり、図１で参照されているような試験対象のエンジン１０２などのエンジン、および／または複数の異なるエンジンに対しエンジン受入試験が実施され、これにより、図１で参照されている操作データ１０６および／または他のデータなどのデータを生成する。次に、ステップ４０４で、データは、１つまたは複数の診断ツールにより使用できるようにフォーマットし直される。
【００３９】
次に、ステップ４０６で、診断スクリプトが呼び出される。次いで、ステップ４０８においてデータ整理および物理学ベースの診断ツールが呼び出され、エンジンに関する診断スカラ結果が生成され（好ましくは、図１に関して上で説明されているようなエンジンコンポーネントスカラを使用して）、次いで、ステップ４１０において格納される。次いで、ステップ４１２で、これらの診断スカラ結果は、様々な他の参照データおよび調節データとともに、取り出され、データファイル４１３に格納される。次いで、ステップ４１４で、このデータファイル４１３から選択データが取り出され、他のファイル、好ましくはカンマ区切り値（ＣＳＶ）ファイル４１５に格納され、次いで、ステップ４１６で、選択データを使用してパターン認識アルゴリズムが実行され、これにより、障害確率および重大度出力を生成し、結果出力ファイル４１７に格納する。次いで、ステップ４１８で、障害確率および重大度出力が、好ましくは他のデータとともに、共通サーバ上に格納され、障害確率および重大度出力および他のデータは、ユーザインターフェースに送られる。ステップ４０６〜４１８は、さらに、図４において、ユーザから見えないように、またユーザインターフェースに表示するのに先立って、実行される第２の診断プロセス４００の一部を表す、１つの集合的ステップ４２０としてまとめて参照される。
【００４０】
次に、ユーザインターフェースは、ステップ４２２で、データファイル４１３、ＣＳＶファイル４１５、および結果出力ファイル４１７からデータおよび出力を読み込み、ステップ４２４で、このデータおよび出力に基づいて適切なユーザ命令を表示する。好ましくは、ユーザ命令は、ユーザに必要と思われる追加の診断ステップまたは是正措置とともに、少なくとも１つの潜在的エンジン障害（障害が診断される場合）を記述する。次に、ステップ４２８で、ユーザは、ユーザ命令に基づいて適切な処置を講じ、次いで、実行される処置をユーザインターフェースに入力し、この情報は、ステップ４３０でユーザインターフェースによって格納され、今後の反復で使用される。次に、プロセスは、ステップ４１６に戻り、ステップ４１６〜４３０が、異なるエンジン障害について繰り返される。エンジン障害のそれぞれについてステップ４１６〜４３０が完了した後、ステップ４３４で、試験を適宜再実行できる。それとは別に、ステップ４２４でユーザインターフェースにユーザ命令を表示した後、ユーザは、ステップ４３２で、適宜、診断パターン認識を再実行することができ、プロセスはステップ４１８に戻る。
【００４１】
図５Ａ〜５Ｃは、図１の試験対象のエンジン１０２などのエンジンに生じている可能性のある様々な潜在的障害を分類する障害分類プロセス５００の例示的な一実施形態を示している。特に、図５Ａは、障害分類プロセス５００のステップの簡略化された高水準の流れ図を示しているが、図５Ｂおよび５Ｃは、図５Ａに示されているステップの様々な例示的なサブステップを示すより詳細な流れ図を示している。障害分類プロセス５００は、図１の診断プロセス１００（例えば、そこのステップ１０４〜１４４の一部または全部の）、図４の第２の診断プロセス４００（例えば、そこのステップ４０２〜４１８の一部または全部の）、および様々な他のプロセスに関連して実行されうる。図５Ａ〜５Ｃについて、以下でまとめて説明する。
【００４２】
障害分類プロセス５００は、ステップ５０２で始まり、そこで、試験対象のエンジンに対する複数の診断スカラ（好ましくは、図１に関連して上で説明されているようなエンジンコンポーネントスカラ）の診断パターンがプログラムに入力され（ステップ５０２Ａ）、それぞれのそのような診断スカラは、フリート平均スカラにより差し引かれ（ステップ５０２Ｂ）、所定の有効桁数に丸められる（ステップ５０２Ｃ）。好ましくは、フリート平均は、対応する偏差（シグマ）値とともに、試験対象の特定のタイプのエンジンに基づくアルゴリズムに入力される。好ましい一実施形態では、診断スカラは、それぞれ有効数字３桁に丸められる様々な乗法的スカラ（ＸＷＣＯＭ−圧縮機流れスカラ、ＸＥＣＯＭ−圧縮機効率スカラ、ＸＰＲＣＯＭ−圧縮機圧力上昇スカラ、およびＸＷＨＰＴ−ガス発生機流れスカラ）、それぞれ有効数字１桁に丸められる様々な加法的スカラおよび流れ関数（ＡＥＨＰＴ−ガス発生機効率加算器、ＡＥＬＰＴ−出力タービン効率加算器、ＧＡＭ４１−流れ関数ガス発生機ノズル、およびＧＡＭ４５−流れ関数出力タービンノズル）、および有効数字１桁に丸められた測定ガス温度バイアス（ＭＧＴＢＩＡＳ−ＭＧＴ  Ｂｉａｓは、測定空気流、燃料流、二次冷却流、およびガス発生機タービンにより実行される仕事の関数である、熱力学的ガス発生機タービン出口温度から、測定ガス発生機出口温度を差し引いた値に等しい）を含む。しかし、様々な他のスカラを使用することができ、スカラの個数、スカラのタイプ、および使用される有効数字は、異なる実施形態では異なる場合がある。
【００４３】
次に、ステップ５０４で、診断スカラ毎にＺ値が計算され、次いで正規化される。特に、それぞれの診断スカラを、対応するフリートシグマ偏差値で除算し、好ましくはシグマ偏差値の倍数で診断スカラのそれぞれを相当するスケールに合わせる（ステップ５０４Ａ）。次いで、好ましくは、診断スカラは、最大値によりシグマスケールパターン内で正規化される（ステップ５０４Ｂ）。次いで、このプロセスは、診断スカラのそれぞれをループし、また診断スカラの絶対値が、診断パターン内の対応するシグマ偏差値に比べて小さい場合、そのような診断スカラは、正規化されたパターンにおいてゼロに設定される（ステップ５０４Ｃ）。診断スカラの符号に関係なく、そのような符号は、後で使用できるようにメモされ、および／または格納される（ステップ５０４Ｄ）。
【００４４】
次に、ステップ５０６で、診断スカラは、障害ライブラリからのそれぞれの履歴スカラと比較され、それらの間の差の尺度が計算される。特に、そのような比較に対する主ループの処理は、障害ライブラリを通じて開始される（ステップ５０６Ａ）。インデックスは、すべてのループに対しゼロから始まり、したがって、障害ライブラリ内の第１の履歴スカラは、履歴スカラゼロとしてラベル付けされる。ライブラリ履歴スカラは、好ましくは、公称値からの偏差を表す、デルタ値として格納され、したがって、フリート平均を差し引く必要はない。しかし、フリートシグマ偏差値は、変化する可能性があるため、好ましくはスケーリングが実行される（ステップ５０６Ｂ）。スケーリングされたライブラリ履歴スカラは、好ましくは、パターン内の最大のスカラにより正規化される（ステップ５０６Ｃ）。この正規化ステップは、すべての履歴スカラを必ず±１の間に入るようにし、また分類アルゴリズムで重大度を気にしないで済むように履歴スカラを同じ重大度レベルにする。このプロセスでは、診断パターンまたはライブラリ履歴スカラパターンの少なくともいずれかの中のスカラがフリートシグマよりも大きい診断スカラの数をカウントし（ステップ５０６Ｄ）、これにより、二乗平均平方根に寄与する診断スカラのみが計算に含まれる。それに加えて、ステップ５０６Ｅにおいて、重み付けの差が、式１
【００４５】
【数１】
2008267382.tif 000003
【００４６】
に従って、正規化された入力とライブラリ履歴スカラとの間のそれぞれの診断スカラについて計算されるが、ただし、いろいろな重みが、様々な診断スカラについて定義される。例えば、示されている実施形態では、重みｗｉは、診断スカラＸＷＣＯＭ、ＸＥＣＯＭ、ＸＰＲＣＯＭ、ＡＥＨＰＴ、ＸＷＨＰＴ、およびＡＥＬＰＴ）については１．０、ＭＧＴＢＩＡＳ診断スカラについては０．６、ＧＡＭ４１およびＧＡＭ４５診断スカラについて０．０に等しいものとして定義される。これらの重みは、ユーザ側で修正することができ、診断スカラおよび／またはそれらに割り当てられた重みは、異なる実施形態では異なることがある。
【００４７】
次に、ステップ５０８で、診断パターンに関して二乗平均平方根（ＲＭＳ）を計算するために、差の尺度が使用される。好ましくは、式（２）（ステップ５０８Ａ）
【００４８】
【数２】
2008267382.tif 000004
【００４９】
に従って、ステップ５０６で計算されたデルタ偏差値が、平方され、総和され、その結果が、ステップ５０６Ｄで計算された診断スカラの数で除算される。
次いで、診断パターンと障害ライブラリのパターンｊとの間のＲＭＳが、式（３）（ステップ５０８Ｂ）
【００５０】
【数３】
2008267382.tif 000005
【００５１】
に従って、式２からの結果の平方根として計算される。
次いで、ステップ５１０で、ＲＭＳ値は、診断スカラ対障害ライブラリ内の対応する履歴スカラのそれぞれの方向に基づいて調節される。特に、障害ライブラリ内のそれぞれの履歴スカラの符号が決定され（ステップ５１０Ａ）、それぞれの診断スカラの符号と比較され、それぞれのスカラのうちどれだけが同じ符号を持つかを決定する（ステップ５１０Ｂ）。この決定は、最大数のスカラが両方のパターンにおいて同じ符号を有する場合に障害に対し高い信頼度を与えるために使用され、障害ライブラリ内の履歴スカラが、十分に小さい（例えば、好ましい一実施形態ではフリートシグマ偏差値よりも小さい）場合、そのような履歴スカラは、診断パターン内の診断スカラと一致するように人為的に変更され（ステップ５１０Ｃ）、それにより、ライブラリ履歴スカラにおいてスカラが正確にゼロであると予想される場合を考慮する（この場合、診断パターンが常にそのスカラについて正確にゼロを有するとすることは現実的でない）。
【００５２】
次いで、診断パターンとライブラリ履歴パターンの両方において同じ符号を有するスカラの数が、カウントされ（ステップ５１０Ｄ）、障害ライブラリ内の履歴パターン毎にスコアが生成される（ステップ５１０Ｅ）。好ましくは、それぞれの履歴パターンに対するスコアは、診断パターンとライブラリ履歴パターンの両方において同じ符号を持つスカラの個数を診断スカラの総数で除算した値に等しい。したがって、好ましくは、二乗平均平方根値は、診断スカラが障害ライブラリからの対応する履歴スカラと同じ方向を有する場合に増大し、それぞれの方向が異なる場合に減少する。ステップ５１０Ｃおよび５１０Ｄは、障害ライブラリ内のそれぞれのパターンが考察されるまで繰り返され、その後、ループが終了し（ステップ５１０Ｆ）、次いで、後述のように、プロセスはステップ５１２に進む。
【００５３】
ステップ５１２で、ＲＭＳ値は、正規化され、それぞれの潜在的障害に対し信頼度を生成するために使用される。特に、障害ライブラリ内のそれぞれの履歴パターンについて得られたＲＭＳ値は、好ましくは、最大のＲＭＳ値により正規化される（ステップ５１２Ａ）。次いで、特定の障害に対する信頼度が計算され、この障害に対するスコアに、１からこの障害に対する正規化されたＲＭＳを引いた値を乗算した値に等しい値が得られ（ステップ５１２Ｂ）、これにより、値は０から１までの範囲内となる。特定の障害に対し信頼度が高い場合、診断パターンと特定の障害を表す対応する履歴パターンと間の一致度が高く、したがって、試験対象のエンジンがこの特定の障害を有する可能性が高いことを表す。
【００５４】
次に図６を参照すると、無障害分類プロセス６００の例示的な一実施形態が示されている。無障害分類プロセス６００は、好ましくは、図５の障害分類プロセス５００と連携して、またそれに従って、実行される。そのようなものとして、無障害分類プロセス６００は、さらに、図１の診断プロセス１００、図４の第２の診断プロセス４００、および様々な他のプロセスに関連して実行することもできる。特に、無障害分類プロセス６００は、診断パターンが障害ライブラリ内の履歴パターンのどれにも十分に一致しないことを示す信頼度値（「無障害発見信頼度値」）を計算する。したがって、無障害分類プロセス６００により計算された特定の障害に対する無障害信頼度値は、図５の障害分類プロセス５００により計算された特定の障害に対する信頼度値と逆数の関係にある。
【００５５】
無障害分類プロセス６００は、ステップ６０２から始まり、最大信頼度値は、複数の信頼度値、好ましくは図５の障害分類プロセス５００により計算された値から、最大信頼度値が決定される。次に、ステップ６０４で、最大信頼度値が、第１の所定の閾値よりも大きいか否かの決定が行われる。第１の所定の閾値は、好ましい一実施形態では０．７に等しいが、これは、ユーザによって異なることがあり、また実施形態が異なれば異なりうる。ステップ６０４で、最大信頼度値が第１の所定の閾値よりも大きいと決定された場合、プロセスはステップ６０６に進み、そこで、無障害発見信頼度値が計算され、１から最大信頼度値を引いた値に等しい値となる。
【００５６】
逆に、ステップ６０４で、最大信頼度値が第１の所定の閾値以下と決定された場合、プロセスはステップ６０８に進み、そこで、最大信頼度値が第２の所定の閾値以下であるか否かの決定が行われる。第２の所定の閾値は、好ましい一実施形態では０．２に等しいが、これは、ユーザによって異なることがあり、また実施形態が異なれば異なりうる。ステップ６０８で、最大信頼度値が第２の所定の閾値以下であると決定された場合、プロセスはステップ６１０に進み、そこで、無障害発見信頼度値が計算され、１からすべての信頼度値（好ましくは、図５の障害分類プロセス５００から得られた値）の平均を引いた値に等しい値となる。
【００５７】
逆に、ステップ６０８で、最大信頼度値が第２の所定の閾値よりも大きいと決定された場合、プロセスはステップ６１２に進む。ステップ６１２で、信頼度値（好ましくは、図５の障害分類プロセス５００から得られた値）は、最大値から最小値への降順で並べ替えられる。この並べ替えに従って、ステップ６１４において、第１の所定の値と第２の所定の値の間にある複数の最大の信頼度値に関する決定が行われる。好ましい一実施形態では、この基準を満たす最大の信頼度値のうちの１０個までが選択されるが、これは、他の実施形態では異なることがある。次に、ステップ６１６で、無障害発見信頼度値が計算され、１からステップ６１４で選択された信頼度値の平均を引いた値に等しい値となる。
【００５８】
そこで、試験対象の特定のエンジンに関する単一の無障害発見信頼度値が計算される。単一の無障害発見信頼度値は、ステップ６０６、６１０、または６１６のいずれかで計算され、これは、好ましくは、図５の障害分類プロセス５００からの障害信頼度値、およびステップ６０４および６０８において上で参照されている第１および第２の所定の値に基づく。
【００５９】
次いで、ステップ６１８で、ユーザインターフェースは、無障害発見信頼度値に基づき、また試験対象のエンジンが１つまたは複数の示されていない性能試験に合格したか否かに基づいて、メッセージを表示することができる。例えば、無障害信頼度値が、十分に高く、試験対象のエンジンが性能試験に合格した場合、「健全」エンジンメッセージが表示される。しかし、無障害信頼度値が、十分に高くても、試験対象のエンジンが性能試験に合格しなかった場合、エンジニアに連絡を取るように求めるメッセージが表示される。無障害信頼度値が、十分に高くない場合、障害が起こりうることを知らせるメッセージが表示される。しかし、様々な実施形態において、そのようなメッセージおよび／またはユーザ表示は異なる場合があることは理解されるであろう。
【００６０】
次に図７Ａ〜７Ｄを参照すると、障害重大度分類プロセス７００の例示的な一実施形態が示されている。特に、図７Ａは、障害重大度分類プロセス７００のステップの簡略化された高水準の流れ図を示しているが、図７Ｂ〜７Ｄは、図７Ａに示されているステップの様々な例示的なサブステップを示すより詳細な流れ図を示している。障害重大度分類プロセス７００は、好ましくは、図５の障害分類プロセス５００および図６の無障害分類プロセス６００と連携して、またそれらに従って実行され、そのようなものとして、図１の診断プロセス１００、図４の第２の診断プロセス４００、および様々な他のプロセスと関連して実行されうる。障害重大度分類プロセス７００は、信頼度値のすべてが、様々な障害について計算された後、障害の重大度を推定する。特に、障害重大度分類プロセス７００は、試験対象のエンジンの診断パターンに基づいて障害分類プロセス５００によりすでに示されているように、起こりうる障害の重大度を計算する。好ましくは、障害重大度決定は、比較的高い信頼度により示されているように潜在的に一致となりうる障害についてのみ、障害重大度分類プロセス７００において実行される。しかし、これは、実施形態が異なれば異なることがある。
【００６１】
障害重大度分類プロセス７００は、ステップ７０２から始まり、そこでは、重大度は、最初に、障害ライブラリ内の様々な履歴パターンに関してループが実行されるのに先立ってゼロに設定される。次に、ステップ７０４では、障害ライブラリ内の特定の障害に関して、試験対象のエンジンに対する診断パターンがその特定の障害に対する履歴パターンと一致する信頼度に関する決定が行われる。好ましい一実施形態では、所定の閾値は、０．５に等しいが、これは、ユーザによって、および／または異なる実施形態では、異なりうる。特定の障害が、所定の閾値よりも小さい信頼度を有する場合、そのような障害は、非常にあり得そうもないと考えられ、したがって、「ｎｏｔ  ｔｏ  ｂｅ  ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ」というラベルが付けられる。障害が、「ｎｏｔ  ｔｏ  ｂｅ  ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ」であると決定された場合、そのような障害は、後述の７０６〜７１２の次回の計算では考慮されず、むしろ、プロセスは、ステップ７１４に直接進み、そこで、障害ライブラリ内に残りの障害があるか否かの決定が行われ、ステップ７０４は、障害ライブラリに残っているそのような障害について繰り返される。逆に、特定の障害が、所定の閾値以上である信頼度を有する場合、そのような障害パターンは、少なくとも多少あり得そうもないと考えられ、したがって、「ｔｏ  ｂｅ  ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ」というラベルが付けられ、後述の７０６〜７１２の次回の計算において考慮される。
【００６２】
次に、ステップ７０６で、診断パターンのそれぞれの診断スカラについて、試験対象の特定の障害について、診断スカラの大きさと照合するのに必要な障害ライブラリから履歴スカラの重大度の尺度が計算される。特に、二次多項式が、特定の診断スカラについて最初に解かれる（ステップ７０６Ａ）。好ましくは、ステップ７０６Ａで得られた解がいずれも、それぞれの特定の障害についてライブラリからの最大重大度レベルを超えないようにチェックも行われ、最大重大度レベルを超えるそのような解は無視される（ステップ７０８Ｂ）。さらに、好ましくは最大重大度レベルを超える解が無視された後、実解がどれだけ残るかに関する決定が行われる（ステップ７０８Ｃ）。特定のパターンに対し、実解は、０、１、または２個ある。
【００６３】
考慮されるべき履歴パターンが障害ライブラリに残っているか否かに関する決定が行われ、ステップ７０４Ａ〜７０４Ｃが、試験対象の特定の障害について考慮されるべき障害ライブラリ内の残り履歴パターンのそれぞれについて適宜繰り返される（ステップ７０４Ｄ）。ステップ７０４Ｄで、「ｔｏ  ｂｅ  ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ」というラベルが付けられた障害ライブラリ内の履歴パターンのすべてが、実際に考察されたと決定された後、プロセスは、後述のステップ７０８に進む。
【００６４】
ステップ７０８で、診断スカラの大きさの一致に必要な可能なすべての解に基づいて障害に対する平均重大度値が決定される。最初に、正根を有する履歴パターンの個数、負根を有する履歴パターンの個数、および重大度の総和を表す、異なる値は、それぞれ、ゼロに設定される（ステップ７０８Ａ）。これらの値が、いったんゼロに設定されると、根が０個であった場合の数（７０８Ｂ）、続いて根が１個だけ見つかった場合の数（ステップ７０８Ｃ）がカウントされる。根が１個だけ見つかった場合に対応する重大度値が、足し合わされ（ステップ７０８Ｄ）、根が１個だけ見つかった場合のうち、正根の数（ステップ７０８Ｅ）と負根の数（ステップ７０８Ｆ）がカウントされる。
【００６５】
次いで、すべての考察されたスカラについて解がゼロ個であったか否かの決定が行われ（ステップ７０８Ｇ）、そうであれば、プロセスは、直接上述のステップ７１４に進み、障害ライブラリからの次の障害が分析される。そうでなければ、重大度の支配的な符号はゼロに初期化される（ステップ７０８Ｈ）。解が１個だけ見つかった場合に対する根の支配的な符号が正である場合、重大度の符号は、正の１の値を割り当てられる（ステップ７０８Ｉ）。そうでなければ、解が１個だけ見つかった場合に対する根の支配的な符号が負である場合、重大度の符号は、負の１の値を割り当てられる（ステップ７０８Ｊ）。次いで、平均重大度は、これまでに考慮された重大度の平均として計算される（ステップ７０８Ｋ）。
【００６６】
ステップ７０８を完了させることにより、解が０個および１個の場合のそれぞれが考慮されており、この２つの解の場合（もしあれば）のみがいぜんとして考慮される。したがって、次に、ステップ７１０で、このプロセスは、２つの解のうちどちらを保持し、どちらを捨てるかを決定する。特に、２つの根のうちのどれだけが、プロセスのはじめの方のステップ７０８で計算された重大度符号と同じ符号を有するかが決定される（ステップ７１０Ａ）。ステップ７１０Ａで、２つのうちの１つの根のみが、ステップ７０８で計算された重大度の符号と同じ符号を有すると決定された場合、この根は、「正しい」解であると決定される（ステップ７１０Ｂ）。そうでなければ、アルゴリズムは、ステップ７０８で計算された平均重大度から２つの根の距離を計算し、特に、根から平均重大度を引いた値の絶対値を計算し、最も近い根、つまり、小さな距離を持つ根を選択する（ステップ７１０Ｃ）。いずれの場合においても、これにより、重大度に対する可能な他の値がもたらされ、この値が、前の値に加えられる（ステップ７１０Ｄ）。次いで、これらの値は、ステップ７０８Ｅ、７０８Ｆ、およびステップ７０８Ｈ〜７０８Ｋを繰り返すことにより正根および負根の個数、重大度の符号、その平均値について更新される（ステップ７１０Ｅ）。次いで、特定のスカラに対する重大度が、平均重大度に設定される（ステップ７１０Ｆ）。
【００６７】
次に、ステップ７１２で、重大度が丸められる。特に、重大度が、０と正の１との間にある場合、低い正の重大度がゼロとして現れるのを防ぐため、重大度は、正の１に設定される（ステップ７１２Ａ）。逆に、重大度が、０と負の１との間にある場合、同様に低い負の重大度がゼロとして現れるのを防ぐため、重大度は、負の１に設定される（ステップ７１２Ｂ）。他のすべての値について、重大度値は、最近整数値に丸められる（ステップ７１２Ｃ）。
【００６８】
重大度値が丸められた後、ステップ７１４で、ステップ７０４〜７１２が障害ライブラリ内の障害のそれぞれについて実行されたか否かに関する決定が行われる。ステップ７１４で、障害ライブラリからの１つまたは複数の障害がまだ解消されていないと決定された場合、プロセスはステップ７０４に戻り、ステップ７０４〜７１２は、障害ライブラリ内の解消されるべき障害のそれぞれについて別々に繰り返される。ステップ７１４において、障害ライブラリからの障害のそれぞれが解消されたと決定された後、プロセスはステップ７１６に進み、そこで、ユーザインターフェースメッセージが生成される。ユーザインターフェースメッセージは、好ましくは、上のステップ７０４で決定されたような所定の閾値よりも高い信頼度値を有する障害のそれぞれに対する重大度レベルの表示を含む。しかし、これは、実施形態が異なれば異なることがある。
【００６９】
図に示され、上で説明されているこれらのプロセス、プログラム、およびシステムは、本質的に例示的なものであり、異なることがある。これらのプロセス、プログラム、およびシステム、および／またはそれらのコンポーネントは、異なることがあり、および／または互いに連携して使用されうる。さらに、これらのプロセス、プログラム、およびシステムは、多くの異なるタイプのエンジン、車両、および／または様々な他のデバイス、システム、プロセス、および／または環境のうちの１つまたは複数に関連して実装または使用されうる。本明細書に示され、説明されている、示されているプロセス、プログラム、およびシステムは、効率を高め、例えば、そのようなエンジンが製造、修理、および／またはオーバホール後に試験を要する場合にその後、エンジン診断にかかわる時間を短縮し、コストを低減するうえで大きな潜在的利点を有すると考えられる。
【００７０】
本発明は、好ましい一実施形態に関して説明されているが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更を加え、これらの要素の代わりに同等物を使用できることを理解するであろう。さらに、本発明の本質的範囲から逸脱することなく、様々な修正を行って、特定の状況または材料を本発明の教示に適合させることができる。したがって、本発明は、本発明を実施するために考えられた最良の様式として開示されている特定の実施形態に限定されないことが意図されているが、本発明は、付属の請求項の範囲内にあるすべての実施形態を含むことが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】試験段階にあるタービンエンジンの操作データに反映される潜在的障害を診断する診断プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図２】図１の診断プロセスを実行するために使用できる自動エンジン診断プログラムの例示的な一実施形態を示す機能ブロック図である。
【図３】図２の自動エンジン操作プログラムを実行し、図１の診断プロセスを実行する際に使用できるコンピュータシステムの例示的な一実施形態を示す機能ブロック図である。
【図４】試験段階にあるタービンエンジンの操作データに反映される潜在的障害を診断する第２の診断プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図５−Ａ】図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに生じる可能性のある様々な潜在的な障害を分類する障害分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図５−Ｂ】図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに生じる可能性のある様々な潜在的な障害を分類する障害分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図５−Ｃ】図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに生じる可能性のある様々な潜在的な障害を分類する障害分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図６】図５Ａ〜５Ｃの障害分類プロセスと連携し、図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに特定の障害がないことを示す信頼値を計算する無障害分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図７Ａ】図５Ａ〜５Ｃの障害分類プロセスと連携し、図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに存在する可能性のある様々な障害の重大度を計算する障害重大度分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図７Ｂ】図５Ａ〜５Ｃの障害分類プロセスと連携し、図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに存在する可能性のある様々な障害の重大度を計算する障害重大度分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図７Ｃ】図５Ａ〜５Ｃの障害分類プロセスと連携し、図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに存在する可能性のある様々な障害の重大度を計算する障害重大度分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図７Ｄ】図５Ａ〜５Ｃの障害分類プロセスと連携し、図１の診断プロセスおよび図２の第２の診断プロセスを実行する際に使用できる、図１のエンジンなどのエンジンに存在する可能性のある様々な障害の重大度を計算する障害重大度分類プロセスの例示的な一実施形態を示す流れ図である。
【図８】例えば、図１の診断プロセスで、ユーザインターフェースに表示できる主画面を示す図である。
【図９】例えば、図１の診断プロセスで、ユーザインターフェースに表示できる性能マージンウィンドウの例示的な一実施形態を示す図である。
【図１０】例えば、図１の診断プロセスで、ユーザインターフェースに表示できる診断ページの例示的な一実施形態を示す図である。
【図１１】例えば、図１の診断プロセスで、ユーザインターフェースに表示できるライブラリ診断スカラ障害パターンのグラフィック表示の例示的な一実施形態を示す図である。
【図１２】例えば、図１の診断プロセスで、ユーザインターフェースに表示できるメンテナンスウィンドウの例示的な一実施形態を示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１００  診断プロセス
１０２  タービンエンジン
１０６  操作データ
１１０  ベースラインモデル
１１２  履歴データ
１１４  エンジンコンポーネントのスカラ
１１８  診断パターン
１２０  エンジン障害
１２４  行列
１３０  履歴スカラ
１３４  履歴パターン
１３８  比較結果
１４２  潜在的障害
１４６  確率値
１５０  予想重大度レベル
１５４  ユーザ命令
１５８  グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）
１６０  主画面
１６４  診断ページ
１６６  グラフ表示
１６８  メンテナンス（チェックおよび修理）ウィンドウ
２００  自動エンジン診断プログラム
２０２  パターン認識ロジック
２０４  結果データベース
２０６  グラフィカルユーザインターフェーストラブルシューティングガイド
２０８  操作データ
２１０  平均診断スカラレベル
２１２  診断スカラ偏差尺度
２１４  診断障害シグネチャライブラリ
２１６  障害パターン認識アルゴリズム
２１８  ソフトウェア
２２０  トラブルシューティングおよびメンテナンスデータベース
３００  コンピュータシステム
３０２  プロセッサ
３０４  インターフェース
３０６  記憶装置デバイス
３１０  メモリ
３１２  ディスク
４００  第２の診断プロセス
４１３  データファイル
４１５  カンマ区切り値（ＣＳＶ）ファイル
４１７  結果出力ファイル
５００  障害分類プロセス
６００  無障害分類プロセス
７００  障害重大度分類プロセス
【図１】
2008267382.tif 000006
【図２】
2008267382.tif 000007
【図３】
2008267382.tif 000008
【図４】
2008267382.tif 000009
【図５−Ａ】
2008267382.tif 000010
【図５−Ｂ】
2008267382.tif 000011
【図５−Ｃ】
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【図６】
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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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【外国語明細書】
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