(57)【要約】  【課題】    【解決手段】  物理的システムを形成する複数の構成部品における故障を分離するためのＰＢＮＮは、複数の入力ノードであり、各入力ノードが物理的システムの測定値を有する複数の入力と、少なくともひとつの入力を第１層出力に変換するための少なくともひとつの故障のハイパープレーン表現を有する入力伝達関数と、を有するところの入力ノードと、複数の隠れ層ノードであり、各隠れ層ノードが少なくともひとつの第１層出力を受け取り、少なくともひとつの第１層出力の少なくともひとつを隠れ層出力に変換するための隠れ層関数を有し、該隠れ層出力が少なくともひとつの第１層出力の少なくともひとつの複数の距離の根２乗和を有するところの隠れ層ノードと、複数の出力ノードであり、各出力ノードが少なくともひとつの隠れ層出力の少なくともひとつを受け取り、少なくともひとつの隠れ層出力を出力に変換するための出力伝達関数を有するところの出力ノードと、からなる。【選択図】  図１
2004272878.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的システムを形成する複数の構成部品における故障を分離するためのＰＢＮＮであって、該ＰＢＮＮは：
複数の入力ノードであって、各入力ノードが、
前記物理的システムの測定値を有する複数の入力と、
前記少なくともひとつの入力を第１層出力に変換するための少なくともひとつの故障のハイパープレーン表現を有する入力伝達関数とを有する入力ノードを有してなり；
複数の隠れ層ノードであって、各隠れ層ノードが、
少なくともひとつの第１層出力を受け取り、前記少なくともひとつの第１層出力の少なくともひとつを隠れ層出力に変換するための隠れ層関数を有し、該隠れ層出力が前記少なくともひとつの第１層出力の少なくともひとつの複数の距離の根２乗和を有する隠れ層ノードを有してなり；
複数の出力ノードであって、各出力ノードが、
前記少なくともひとつの隠れ層出力の少なくともひとつを受け取り、前記少なくともひとつの隠れ層出力を出力に変換するための出力伝達関数を有する出力ノードを有してなる、ＰＢＮＮ。
【請求項２】
前記入力伝達関数の各々がドメイン知識効率性と流れ影響係数とを有する、請求項１記載のＰＢＮＮ。
【請求項３】
前記複数の測定値の各々が百分率変化からなる、請求項１記載のＰＢＮＮ。
【請求項４】
前記測定値の各々が前記測定値の標準偏差で正規化される、請求項３記載のＰＢＮＮ。
【請求項５】
前記複数の出力ノードの各々が、前記少なくともひとつの隠れ層出力のひとつとそれぞれ関連する少なくともひとつの重み付けをさらに有する、請求項１記載のＰＢＮＮ。
【請求項６】
前記少なくともひとつの重み付けが増加した機能性を得るのに十分な値に改正される、請求項５記載のＰＢＮＮ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物理的システムにおける故障のための物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）に関する。より具体的には、本発明は、個々の外部または内部システムによって起こされた単一事象の原因、あるいはモジュール内またはモジュール間の伝播故障などの相互に関係し合う組み合わせを特定するためのＰＢＮＮに関する。
【背景技術】
【０００２】
故障分離は、物理的システムの構成部品を表す複数の入力がこれによって検査されてシステムの構成部品の障害を検出できるようにするものだが、通常「フィンガープリント」チャートを用いて手作業で、また影響係数を用いた集計表によって手作業で、故障の各例でトレーニングされたニューラルネットワークを用いて、またカルマンフィルターを用いて実行されてきた。集計表による解決は、セットアップが最も容易であるが、データを厳密に正確に取り扱わず、自動化は容易でない。まず、故障を認識するようニューラルネットワークをトレーニングするために個別の故障の符号定数を生成する必要がある。加えて、ニューラルネットワークは事象データを必要とし、積極的にではなく事象を受けて生成されて、事象の早期段階を検出する。一般的なカルマンフィルターは通常、複数の故障検出装置として構成され、よって単に一つまたは二つの構成部品に関する単一故障における急激な変化またはひとつの構成部品の特別なセクションを分離するためには正確でない。その結果、カルマンフィルターおよびニューラルネットワークはシステム故障の最も可能性の高い原因を選択するには優れているが、システム故障の原因となっている個々の構成部品を信頼性高く決定することはできない。
【０００３】
従って、個々の外部または内部システムによって引き起こされた単一事象の原因、あるいはモジュール内のまたはモジュール間の伝播故障などの相互に関係し合う組み合わせを特定するための自動化されたシステムが求められている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って本発明の目的は、個々の外部または内部システムによって引き起こされた単一事象の原因、あるいはモジュール内のまたはモジュール間の伝播故障などの相互に関係し合う組み合わせを、特定するためのＰＢＮＮを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明によれば、物理的システムを形成する複数の構成部品における故障を分離するためのＰＢＮＮは、複数の入力ノードであり、各入力ノードが物理的システムの測定値を有する複数の入力と、少なくともひとつの入力を第１層出力に変換するための少なくともひとつの故障のハイパープレーン表現を有する入力伝達関数と、を有するところの入力ノードと、複数の隠れ層ノードであり、各隠れ層ノードが少なくともひとつの第１層出力を受け取り、少なくともひとつの第１層出力の少なくともひとつを隠れ層出力に変換するための隠れ層関数を有し、該隠れ層出力が少なくともひとつの第１層出力の少なくともひとつの複数の距離の根２乗和を有するところの隠れ層ノードと、複数の出力ノードであり、各出力ノードが少なくともひとつの隠れ層出力の少なくともひとつを受け取り、少なくともひとつの隠れ層出力を出力に変換するための出力伝達関数を有するところの出力ノードと、からなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明の主要な目的は、個々の外部または内部システムによって引き起こされた単一事象の原因、あるいはモジュール内のまたはモジュール間の伝播故障などの相互に関係し合う組み合わせを特定するための物理学をベースにしたニューラルネットワーク（ＰＢＮＮ）を提供することである。
【０００７】
以下においてより詳細に説明されるように、ＰＢＮＮは物理学の部分的な理解に基づいて、また広範な実験データを要することなく、物理システムを識別し、表現し、これに解を与えるための有効な計算機構である。したがって、ＰＢＮＮは実際のニューラルネットワークのフラクタルな性質を認識する疑似ニューラルネットワークを形成する。ここに用いられる「フラクタル」とはそれ自身の中に埋め込まれた概念をスケールアップ、またはスケールダウンするようなＰＢＮＮの性質に関する。スケールダウンとは、ドメイン知識を用いて個々のニューラル関数を合わせ込むことによってトレーニング可能な、完全に構造化されているが部分的に理解されているプロセスを作り出すプロセスである。スケールアップとは、全てのヒューリスティックなあるいは計算的なプロセスがニューラルネットワーク中で構成され、広範な実験データを要することなくトレーニングされるプロセスである。
【０００８】
ＰＢＮＮは、一組（セット）の入力と、単一の出力と、その間の伝達関数とからそれぞれなるノードのネットワークである。ひとつのＰＢＮＮノードはその伝達関数を特定し、他のＰＢＮＮノードの出力をその入力量として指定することによって定義される。ノードによる処理は入力量を収集し、伝達関数を評価し、出力を結果に設定することからなる。伝達関数は他のＰＢＮＮ（内部ノードと呼ばれる）の連結された集合体からなってもよく、また入力と出力の間に定義される任意の他の数学的関係であってもよい。
【０００９】
ＰＢＮＮネットワーク中の内部ノードは他のＰＢＮＮネットワークであってもよい。与えられた問題のためにＰＢＮＮを組み立てることは、その数学的方程式の定義されたセットを分解して、ノードの集合体にすることによって行われる。その際複雑な関数はより基本的な関数の集合体に分解され、十分に低いレベルの定義に引き下ろされる。基礎的なＰＢＮＮノードは和あるいは積、指数、および基礎的な三角関数のような簡単な数学的操作を表すのに用いられてきた。ひとつのネットワーク中のＰＢＮＮノードは完全なＰＢＮＮそのものからなってもよいから、内部伝達関数は所望に応じていくらでも複雑にできる。
【００１０】
ひとつの興味ある型の基本的なＰＢＮＮノードは「パラメーター」ノードであり、その基礎となる伝達関数は入力に拘わらず単に定数出力を設定する。これらのノードは計算におけるパラメーターを表すのに用いられる。しかしながらこれらは適応型として指定されてもよく、この場合は与えられた問題に対して調整される。
【００１１】
完全なＰＢＮＮは一セットのＰＢＮＮノードから構成され、その内部的な接続は基礎となるモデルによって定義される。ひとたび個々のノードが定義され、所望に応じて接続されたならば、ユーザは全体の計算においてどのノードが「出力」量を表すかを選択する。付加的なノードは「トレーニング」量に指定され、これらはネットワークが与えられた問題に対して調整されるにつれて修正される。最後に一セットのノードが「入力」ノードに指定され、その値は処理実行の都度外部から設定される。ＰＢＮＮネットワーク、入力ノードのセット、トレーニングノードのセット、および出力ノードのセットの集合体が完全なＰＢＮＮを形成する。
【００１２】
ＰＢＮＮネットワークは二段階に実行される。第一のトレーニング段階は既知のセットの入力と出力をＰＢＮＮネットワークに与え、結果として生じる誤差を最小にするようにトレーニングノードを調整することからなる。これはいくつかの方法で行うことができ、そのなかには従来のニューラルネットワークで用いられる各種の逆伝播アルゴリズム、共役勾配法、遺伝的アルゴリズム、およびアロペックスアルゴリズムなどが含まれるが、これらに限定されない。
【００１３】
図１を参照すると、エンジンの故障を検出するために構成された本発明のＰＢＮＮが図示されている。エンジンシステムに関して説明されるが、本発明はＰＢＭＭによってモデル化することのできるものであればいかなる物理的システムにも広く指向される。ニューロンの第１層１３には、できるだけ前もって処理される個々の故障ごとまたは故障の組み合わせごとに起こるパラメーター変化についてのドメイン知識効率性および流れ影響係数が埋め込まれている。それには、各モジュールの、モジュールの所望部分の、またはモニターされるべきモジュールの特定の組み合わせの個々の影響係数を含むことができる。ここで説明する例では、入力は、エンジン温度（ＥＧＴ）、燃料流量（ＷＦ）、高ロータースピード（Ｎ２）、低ロータースピード（Ｎ１）および圧縮機温度（Ｔ３）の示度数からなる複数のシステム測定値における百分率変化からからなる。したがって、第１層のノードの各々は、検出されるべき故障（単）または故障（複）の組み合わせのハイパープレーン表現である。各パラメーターは、各ハイパープレーンと比較される前にそれ自身の標準偏差で正規化される。各ハイパースペースからのパラメーターの距離（ガウシアン距離）の根２乗和は、ＰＢＮＮの出力層ノード１９にノードの隠れ層１５によって出力される非定形誤差項を形成する。各出力層ノード１９は、分離用に選択されたオリジナルの事象の各々ひとつずつの分類を表す。最小合計誤差は事象の最良の総括合わせを示す。このＰＢＮＮ１において、出力ニューロンはある所定の閾値上に発射する（fire）ようにはトレーニングされない。このＰＢＮＮにおいて、各出力ニューロンのレベルは分類誤差を移す。したがって低いほどよい。
【００１４】
この例では、出力層ノード１９によって故障の存在についてモニターされる１０個の個々のエンジンモジュールが示されている。そのようなひとつの出力層ノード１９の出力がノードの所定の閾値を超える場合、ノードの出力は故障の存在を示す。
【００１５】
出力層を導く重み付け２１はトレーニングまたは最適化されてベクトルマシンで行われるように事象をよりよく分離することができるが、好ましい実施例では、次の２つの理由から重み付け２１を最適化しないほうがよい。
【００１６】
第一に、出力ノードで計算された誤差項は出力決定の正確性と、分類に内在する曖昧さとに係わる。誤差項が低いほど解はより厳密にデータ内のパターンに一致する。しかし、誤差項が２つの出力解間により近づくと、解はより曖昧になる。出力をトレーニングして解を分離し見分けることによって、曖昧さを隠し、よって誤解を招きやすくする。
【００１７】
第二に、分類パターン合わせの近似は次のプロセスのための重要な付加情報であり、次のプロセスとはたとえばメンテナンス行動の特定の次数の選択である。メンテナンス決定は通常、分類がメンテナンス行動の負担で正確であるという確率を逆に重み付けする。したがって、誤差項はできるだけ純粋（混じりけのない）に維持するのがベストである。ＰＢＮＮは、可能性のある原因のヒエラルキーと、各可能性のある原因における信頼の尺度とを提供する。
【００１８】
本発明によって、個々の外部または内部システムによって起こされた単一事象の原因、あるいはモジュール内またはモジュール間の伝播故障などの相互に関係し合う組み合わせを、特定するためのＰＢＮＮが提供されたことは明らかである。本発明をその特定の実施例を例にとって説明したが、これまでの説明を読んだ当業者にはその他の代替、改造、および変形が明らかとなろう。従って、添付の特許請求の範囲の広い範囲はこれらの代替、改造、および変形を包含するように意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明のＰＢＮＮの説明図である。
【符号の説明】
【００２０】
１３  第１の層
１５  隠れ層
１９  出力層ノード
【図１】
2004272878.tif 000003
【外国語明細書】
2004272878000001.pdf