(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象装置に設けられる複数の候補センサから前記対象装置の状態を推定または診断するための最適なセンサの組合せを決定するセンサ組合せ決定装置であって、
１または複数の制御値を入力とし、前記複数の候補センサによって検知される複数のセンサ値を出力として、前記対象装置の状態に関する推定対象パラメータ、前記制御値、及び、前記複数のセンサ値の関係を規定する一入力多出力または多入力多出力のシミュレーションモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記モデル記憶部に記憶された前記シミュレーションモデルを用いて、前記複数の候補センサのそれぞれについて、前記推定対象パラメータの値の変化量に対する前記候補センサによって検知されるセンサ値の変化量の割合である感度を算出する感度算出部と、
前記感度算出部によって算出された前記複数の候補センサの前記感度をそれぞれ正規化する正規化部と、
前記正規化部によって正規化された前記感度に基づいて、前記推定対象パラメータの値の変化量の影響が最大となる予め定められた数のセンサの組合せを、前記最適なセンサの組合せとして決定する組合せ決定部と、
を備える、センサ組合せ決定装置。
【請求項２】
前記組合せ決定部は、正規化された前記感度の和が最大となる前記センサの組合せを、前記最適なセンサの組合せとして決定する、請求項１に記載のセンサ組合せ決定装置。
【請求項３】
前記組合せ決定部は、正規化された前記感度の和の逆数が最小となる前記センサの組合せを、前記最適なセンサの組合せとして決定する、請求項１に記載のセンサ組合せ決定装置。
【請求項４】
前記正規化部は、前記複数の候補センサの前記感度のそれぞれを当該候補センサのセンサ値の標準偏差に応じた値で割ることによって、前記複数の候補センサの前記感度をそれぞれ正規化する、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のセンサ組合せ決定装置。
【請求項５】
前記正規化部は、前記複数の候補センサのそれぞれについて、前記感度を、前記感度に対応する候補センサのセンサ値の分散で割ることによって、前記複数の候補センサの前記感度をそれぞれ正規化する、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のセンサ組合せ決定装置。
【請求項６】
前記対象装置は、ガスタービンエンジンである、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のセンサ組合せ決定装置。
【請求項７】
対象装置に設けられる複数の候補センサから前記対象装置の状態を推定または診断するための最適なセンサの組合せを決定する、コンピュータが行うセンサ組合せ決定方法であって、
１または複数の制御値を入力とし、前記複数の候補センサによって検知される複数のセンサ値を出力として、前記対象装置の状態に関する推定対象パラメータ、前記制御値、及び、前記複数のセンサ値の関係を規定する一入力多出力または多入力多出力のシミュレーションモデルを準備するモデル準備ステップと、
前記モデル準備ステップにおいて準備された前記シミュレーションモデルを用いて、前記複数の候補センサのそれぞれについて、前記推定対象パラメータの値の変化量に対する前記候補センサによって検知されるセンサ値の変化量の割合である感度を算出する感度算出ステップと、
前記感度算出ステップにおいて算出された前記複数の候補センサの前記感度をそれぞれ正規化する正規化ステップと、
前記正規化ステップにおいて正規化された前記感度に基づいて、前記推定対象パラメータの値の変化量の影響が最大となる予め定められた数のセンサの組合せを、前記最適なセンサの組合せとして決定する組合せ決定ステップと、
を含む、センサ組合せ決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ組合せ決定装置及びセンサ組合せ決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
センサによって検知された値に基づいて、シミュレーションによってエンジン等の装置の状態を推定または診断するシステムがある。例えば、特許文献１には、センサによって計測されたロータ回転速度、コンプレッサ出口圧力、コンプレッサ出口温度、タービン出口圧力、及び、タービン出口温度を入力して、エンジンの性能を推定する性能推定システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６８３５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このようなシステムでは、経験に基づいて、または、試行錯誤によって、多数のセンサの中から対象装置の状態の推定または診断に必要なセンサを決定している。しかしながら、対象装置の状態の推定または診断に必要なセンサの最適な組み合わせを使用者が判断することは難しい。このため、対象装置の状態の推定または診断に不必要なセンサが設けられている場合には、対象装置に余分なセンサが搭載されることになり、対象装置の重量が増加する。一方で、対象装置の状態の推定または診断に必要なセンサが設けられていない場合には、対象装置の状態を推定または診断することができない。
【０００５】
本発明は、対象装置の状態の推定または診断に最適なセンサの組合せを決定することが可能なセンサ組合せ決定装置及びセンサ組合せ決定方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係るセンサ組合せ決定装置は、対象装置に設けられる複数の候補センサから対象装置の状態を推定または診断するための最適なセンサの組合せを決定するセンサ組合せ決定装置である。このセンサ組合せ決定装置は、１または複数の制御値を入力とし、複数の候補センサによって検知される複数のセンサ値を出力として、対象装置の状態に関する推定対象パラメータ、１または複数の制御値、及び、複数のセンサ値の関係を規定する一入力多出力または多入力多出力のシミュレーションモデルを記憶するモデル記憶部と、モデル記憶部に記憶されたシミュレーションモデルを用いて、複数の候補センサのそれぞれについて、推定対象パラメータの値の変化量に対する候補センサによって検知されるセンサ値の変化量の割合である感度を算出する感度算出部と、感度算出部によって算出された複数の候補センサの感度をそれぞれ正規化する正規化部と、正規化部によって正規化された感度に基づいて、推定対象パラメータの値の変化量の影響が最大となる予め定められた数のセンサの組合せを、最適なセンサの組合せとして決定する組合せ決定部と、を備える。
【０００７】
このセンサ組合せ決定装置によれば、対象装置のシミュレーションモデルを用いて、推定対象パラメータの値の変化量に対する候補センサによって検知されるセンサ値の変化量である感度が算出される。推定対象パラメータの値を変化させた場合にセンサ値が大きく変化する候補センサ、つまり、感度が大きい候補センサは、推定対象パラメータとの相関が強いといえる。センサ値は単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサの感度を定量的に比較可能とするために感度が正規化される。そして、正規化された感度に基づいて、推定対象パラメータの値の変化量の影響が最大となる予め定められた数のセンサの組合せが最適なセンサの組合せとして決定される。これにより、複数の候補センサから推定対象パラメータとの相関が最も強いセンサの組合せを最適なセンサの組合せとして決定することができる。その結果、対象装置の状態の推定または診断に最適なセンサの組合せを決定することが可能となる。
【０００８】
組合せ決定部は、正規化された感度の和が最大となるセンサの組合せを、最適なセンサの組合せとして決定してもよい。この場合、正規化された感度の和が最大となるセンサの組合せは、推定対象パラメータの値の変化量の影響が最も大きいセンサの組合せである。このため、複数の候補センサから推定対象パラメータとの相関が最も強いセンサの組合せを最適なセンサの組合せとして決定することができる。
【０００９】
組合せ決定部は、正規化された感度の和の逆数が最小となるセンサの組合せを、最適なセンサの組合せとして決定してもよい。正規化された感度の和の逆数が最小となるセンサの組合せは、正規化された感度の和が最大となるセンサの組合せであり、推定対象パラメータの値の変化量の影響が最も大きいセンサの組合せである。このため、複数の候補センサから推定対象パラメータとの相関が最も強いセンサの組合せを最適なセンサの組合せとして決定することができる。
【００１０】
正規化部は、複数の候補センサの感度のそれぞれを当該候補センサのセンサ値の標準偏差に応じた値で割ることによって、複数の候補センサの感度をそれぞれ正規化してもよい。センサ値は単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサの感度をセンサ値のばらつきを示す標準偏差に応じた値で割ることによって、各候補センサの感度が正規化される。これにより、各候補センサの感度を定量的に比較することが可能となる。
【００１１】
正規化部は、複数の候補センサのそれぞれについて、感度を２乗した値を、感度に対応する候補センサのセンサ値の分散（標準偏差を２乗した値）で割ることによって、複数の候補センサの感度をそれぞれ正規化してもよい。推定対象パラメータの値の変化量による各候補センサへの影響の大きさは、候補センサの感度の大きさによって比較することができる。しかし、感度の算出方法によっては、推定対象パラメータの値の変化量に対してセンサ値が増加する場合と減少する場合とで、感度の符号が異なることがある。このような場合でも、感度を２乗することによって、感度の大きさを比較することが可能となる。また、センサ値は単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサの感度を２乗した値を、センサ値のばらつきを示す分散（標準偏差を２乗した値）で割ることによって、各候補センサの感度の大きさが正規化される。これにより、各候補センサの感度の大きさを定量的に比較することが可能となる。
【００１２】
対象装置は、ガスタービンエンジンであってもよい。この場合、ガスタービンエンジンの状態の推定または診断に最適なセンサの組合せを決定することが可能となる。
【００１３】
本発明の別の態様に係るセンサ組合せ決定方法は、対象装置に設けられる複数の候補センサから対象装置の状態を推定または診断するための最適なセンサの組合せを決定する、コンピュータが行うセンサ組合せ決定方法である。このセンサ組合せ決定方法は、１または複数の制御値を入力とし、複数の候補センサによって検知される複数のセンサ値を出力として、対象装置の状態に関する推定対象パラメータ、１または複数の制御値、及び、複数のセンサ値の関係を規定する一入力多出力または多入力多出力のシミュレーションモデルを準備するモデル準備ステップと、モデル準備ステップにおいて準備されたシミュレーションモデルを用いて、複数の候補センサのそれぞれについて、推定対象パラメータの値の変化量に対する候補センサによって検知されるセンサ値の変化量の割合である感度を算出する感度算出ステップと、感度算出ステップにおいて算出された複数の候補センサの感度をそれぞれ正規化する正規化ステップと、正規化ステップにおいて正規化された感度に基づいて、推定対象パラメータの値の変化量の影響が最大となる予め定められた数のセンサの組合せを、最適なセンサの組合せとして決定する組合せ決定ステップと、を含む。
【００１４】
このセンサ組合せ決定方法によれば、対象装置のシミュレーションモデルを用いて、推定対象パラメータの値の変化量に対する候補センサによって検知されるセンサ値の変化量である感度が算出される。推定対象パラメータの値を変化させた場合にセンサ値が大きく変化する候補センサ、つまり、感度が大きい候補センサは、推定対象パラメータとの相関が強いといえる。センサ値は単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサの感度を定量的に比較可能とするために感度が正規化される。そして、正規化された感度に基づいて、推定対象パラメータの値の変化量の影響が最大となる予め定められた数のセンサの組合せが最適なセンサの組合せとして決定される。これにより、複数の候補センサから推定対象パラメータとの相関が最も強いセンサの組合せを最適なセンサの組合せとして決定することができる。その結果、対象装置の状態の推定または診断に最適なセンサの組合せを決定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、対象装置の状態の推定または診断に最適なセンサの組合せを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施形態に係るセンサ組合せ決定装置の機能ブロック図である。
【図２】図１のセンサ組合せ決定装置のハードウェア構成図である。
【図３】ガスタービンエンジンの各要素及び候補センサの一例を模式的に示す図である。
【図４】ガスタービンエンジンのエンジンモデルの一例を示す図である。
【図５】図１のセンサ組合せ決定装置によって実行されるセンサ組合せ決定方法の一連の処理を示すフローチャートである。
【図６】図５の感度算出処理を詳細に示すフローチャートである。
【図７】図１のセンサ組合せ決定装置によって決定されたセンサを用いたパラメータ推定装置の一例を示す概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１８】
図１は、一実施形態に係るセンサ組合せ決定装置の機能ブロック図である。図１に示されるセンサ組合せ決定装置１０は、推定対象の装置である対象装置に設けられる複数の候補センサから対象装置の状態を推定または診断するための最適なセンサの組合せを決定する装置である。センサ組合せ決定装置１０は、例えば、コンピュータ等の情報処理装置によって構成される。
【００１９】
図２は、センサ組合せ決定装置１０のハードウェア構成図である。図２に示されるように、センサ組合せ決定装置１０は、物理的には、１又は複数のプロセッサ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory)等の記憶装置１０２、ハードディスク装置等の補助記憶装置１０３、キーボード等の入力装置１０４、ディスプレイ等の出力装置１０５、並びに、データ送受信デバイスである通信装置１０６等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。センサ組合せ決定装置１０の後述する各機能は、プロセッサ１０１、記憶装置１０２等のハードウェアに１又は複数の所定のコンピュータプログラムを読み込ませることにより、プロセッサ１０１の制御のもとで各ハードウェアを動作させるとともに、記憶装置１０２及び補助記憶装置１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００２０】
以下、対象装置の一例として、ガスタービンエンジンを用いて説明する。図３は、ガスタービンエンジン２０の各要素及び候補センサの一例を模式的に示す図である。図３に示されるように、ガスタービンエンジン２０は、ファン２１と、低圧圧縮機２２と、高圧圧縮機２３と、燃焼器２４と、高圧タービン２５と、低圧タービン２６と、ロータ２７と、ロータ２８と、を備える。
【００２１】
ファン２１は、ガスタービンエンジン２０の外部から空気を吸い込んで、吸い込んだ空気の一部を低圧圧縮機２２に供給する。低圧圧縮機２２は、ファン２１から供給された空気を圧縮して圧縮空気を生成し、圧縮空気を高圧圧縮機２３に供給する。高圧圧縮機２３は、低圧圧縮機２２から供給された圧縮空気をさらに圧縮して圧力をさらに大きくして高圧空気を生成し、高圧空気を燃焼器２４に供給する。燃焼器２４は、高圧圧縮機２３から供給された高圧空気に燃料を混ぜ合わせて燃焼する。燃焼器２４は、燃焼して得られた高温高圧の燃焼ガスを高圧タービン２５に供給する。
【００２２】
高圧タービン２５は、燃焼器２４から供給された高温高圧の燃焼ガスによって回転し、ロータ２８を回転させる。低圧タービン２６は、高圧タービン２５を通過した燃焼ガスによって回転し、ロータ２７を回転させる。ロータ２７は、ファン２１、低圧圧縮機２２及び低圧タービン２６を一体的に回転可能に接続する。ロータ２８は、高圧圧縮機２３及び高圧タービン２５を一体的に回転可能に接続する。
【００２３】
ガスタービンエンジン２０には、複数の候補センサＣＳｊ（ｊは１〜Ｌの整数値）が設けられ得る。候補センサＣＳｊは、ガスタービンエンジン２０に物理的に取付可能なセンサであって、エンジンの種類に応じて決定される。この例では、Ｌ＝１３である。候補センサＣＳ１は、ロータ２７に設けられ、ロータ２７の回転数、つまり、低圧系の回転数を検知するためのセンサである。候補センサＣＳ２は、ロータ２８に設けられ、ロータ２８の回転数、つまり、高圧系の回転数を検知するためのセンサである。
【００２４】
候補センサＣＳ３〜候補センサＣＳ１３はそれぞれ、各候補センサが設けられる位置での温度及び圧力を検知するためのセンサである。候補センサＣＳ３及び候補センサＣＳ４は、ファン２１の出口に設けられる。候補センサＣＳ５は、低圧圧縮機２２の出口に設けられる。候補センサＣＳ６は、高圧圧縮機２３の入口に設けられる。候補センサＣＳ７は、高圧圧縮機２３の出口に設けられる。候補センサＣＳ８は、燃焼器２４の入口に設けられる。候補センサＣＳ９は、高圧タービン２５の入口に設けられる。候補センサＣＳ１０は、高圧タービン２５の出口に設けられる。候補センサＣＳ１１は、低圧タービン２６の入口に設けられる。候補センサＣＳ１２は、ファン２１のバイパス流側後流に設けられる。候補センサＣＳ１３は、低圧タービン２６の出口に設けられる。なお、図３では、各候補センサＣＳは矢印を用いて示されているが、矢印の向きには意味はなく、矢印で示された位置の近傍にセンサが設けられていることを示している。候補センサＣＳ３〜候補センサＣＳ１３については、矢印で示された位置の近傍に温度センサ及び圧力センサが設けられる。
【００２５】
図１に戻って、センサ組合せ決定装置１０は、機能的には、条件設定部１１と、モデル記憶部１２と、感度算出部１３と、正規化部１４と、組合せ決定部１５と、出力部１６と、を備える。
【００２６】
条件設定部１１は、センサ組合せ決定のための条件を設定する条件設定手段として機能する。条件設定部１１は、Ｌ個の候補センサＣＳｊから選択するセンサの個数ｒ（ｒは１以上、Ｌ未満の整数値）、及び、エンジンの状態に関するＭ個の推定対象パラメータθｉ（ｉは１〜Ｍの整数値）を決定する。推定対象パラメータθｉは、エンジン内部状態を推定または診断可能なパラメータである。推定対象パラメータθｉは、例えば、センサで測定できないパラメータであり、断熱効率、空気流量及び高温部の温度等である。推定対象パラメータθｉとしては、後述のエンジンモデルで表現できるパラメータであれば採用され得る。個数ｒは、Ｍ個の推定対象パラメータθｉの推定に必要な最低限のセンサ数以上である。最低限のセンサ数は、推定対象パラメータθｉ及び推定方法によって予め定められている。
【００２７】
条件設定部１１は、例えば、入力装置１０４を介してセンサ組合せ決定装置１０の使用者から入力されることによって、センサの個数ｒ及び推定対象パラメータθｉを決定する。使用者は、例えば、任意の種類及び数の推定対象パラメータθを選択し、選択した推定対象パラメータθの推定に必要な最低限のセンサ数以上の数を選択する。条件設定部１１は、決定したセンサの個数ｒ及び推定対象パラメータθｉを示す条件情報を感度算出部１３に出力する。
【００２８】
モデル記憶部１２は、エンジンモデルを記憶するモデル記憶手段として機能する。モデル記憶部１２は、任意の種類及び数の推定対象パラメータθに対応した複数のエンジンモデルを予め記憶している。
【００２９】
図４は、ガスタービンエンジン２０のエンジンモデルの一例を示す図である。図４に示されるように、ガスタービンエンジン２０のエンジンモデルＥＭは、２入力多出力のシミュレーションモデルであって、２つの制御値ｕ１及び制御値ｕ２を入力とし、Ｌ個の候補センサＣＳｊによって検知されるＬ個のセンサ値ｙｊ（複数のセンサ値）を出力としている。制御値ｕ１は、例えば、燃料流量であり、制御値ｕ２は、例えば、抽気バルブの開度である。
【００３０】
エンジンモデルＥＭは、２つの制御値ｕ１及び制御値ｕ２を入力とし、Ｌ個のセンサ値ｙｊを出力として、Ｍ個の推定対象パラメータθｉ、制御値ｕ１、制御値ｕ２、及び、Ｌ個のセンサ値ｙｊの関係を規定する２入力多出力のシミュレーションモデルとして表現される。
【００３１】
エンジンモデルＥＭは、式（１）〜式（５）で示されるように、推定対象パラメータθ、制御値ｕ、及び、センサ値ｙの離散時刻ｋにおける関係を、離散時刻のシフトオペレータｚ、正規性白色雑音ベクトルｗ（ｋ）及びＬ×２の伝達関数行列Ｇを用いて規定される。なお、入力の数は２つに限られず、１以上の整数個とすることが可能である。
【数１】
0006404700.tif 000002
【数２】
0006404700.tif 000003
【数３】
0006404700.tif 000004
【数４】
0006404700.tif 000005
【数５】
0006404700.tif 000006
【００３２】
モデル記憶部１２は、選択される可能性がある全ての推定対象パラメータθを含む１つのエンジンモデルを予め記憶していてもよい。この場合、条件設定部１１によって決定されなかった推定対象パラメータθは一定値とされる。エンジンモデルは、そのエンジンの機種に応じて個別に存在するので、モデル記憶部１２は、１機種のエンジンにつき少なくとも１つのエンジンモデルを記憶している。
【００３３】
感度算出部１３は、モデル記憶部１２に記憶されたエンジンモデルを用いて、複数のセンサのそれぞれについて、感度を算出する感度算出手段として機能する。ここで、感度とは、推定対象パラメータの微小変化量に対するセンサ値の変化量の割合である。感度算出部１３は、条件設定部１１から受信した条件情報で示される推定対象パラメータθと、Ｌ個の候補センサＣＳｊと、に対応するエンジンモデルＥＭをモデル記憶部１２から読み出す。
【００３４】
ここで、式（２）の全てのセンサ値ｙｊの離散時刻ｋ＝１，２，・・・，Ｎの観測ベクトルＹ（１：Ｎ）は、式（６）で示される。
【数６】
0006404700.tif 000007
【００３５】
このとき、センサ値ｙｊ（ｋ）は正規分布となり、その分散をσｊ２とする。また、センサ値ｙｊの離散時刻ｋ＝１，２，・・・，Ｎの観測ベクトルｙｊ（１：Ｎ）は、式（７）で示される。
【数７】
0006404700.tif 000008
【００３６】
この観測ベクトルｙｊ（１：Ｎ）は、推定対象パラメータθの関数であるので、感度算出部１３は、エンジンモデルＥＭを用いて、式（８）に基づいて、各推定対象パラメータθｉに対する各候補センサＣＳｊの感度Ｓｄｉｊ（ｋ）を算出する。
【数８】
0006404700.tif 000009
【００３７】
感度算出部１３は、さらに、式（９）で示されるように、感度Ｓｄｉｊ（ｋ）を２乗した値を離散時刻ｋ＝１〜Ｎで累積加算した感度Ｓｔｉｊを算出する。感度算出部１３は、算出した感度Ｓｔｉｊを推定対象パラメータθｉに対する候補センサＣＳｊの感度として正規化部１４に出力する。
【数９】
0006404700.tif 000010
【００３８】
ここで、ガスタービンエンジン２０の故障がなければ、推定対象パラメータθの最尤推定値はノミナル値として一定値「１」に設定されてもよい。また、エンジンモデルＥＭの動作点を固定するために、制御値ｕ１及び制御値ｕ２は一定値に設定されてもよい。この場合、エンジンモデルＥＭは定常状態となるので、感度Ｓｄｉｊ（ｋ）も一定値となる。このため、感度算出部１３は、式（９）においてＮ＝１とすることにより、感度Ｓｔｉｊを算出し、算出した感度Ｓｔｉｊを正規化部１４に出力してもよい。
【００３９】
正規化部１４は、感度算出部１３によって算出されたＬ個の候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊをそれぞれ正規化する正規化手段として機能する。正規化部１４は、例えば、Ｌ個の候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊのそれぞれを当該候補センサＣＳｊのセンサ値ｙｊの標準偏差σｊに応じた値で割ることによって、Ｌ個の候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊをそれぞれ正規化する。正規化部１４は、実際のセンサ値ｙｊが取得可能であればそのセンサ値ｙｊからセンサ値ｙｊの標準偏差σｊを算出する。正規化部１４は、類似構造の他機種のセンサ値からセンサ値ｙｊの標準偏差σｊを推測してもよく、候補センサＣＳｊの前後に設けられたセンサのセンサ値からセンサ値ｙｊの標準偏差σｊを推測してもよい。
【００４０】
正規化部１４は、例えば式（１０）で示されるように、候補センサＣＳｊの感度Ｓｄｉｊ（ｋ）を２乗した値を離散時刻ｋ＝１〜Ｎで累積加算した感度Ｓｔｉｊを、候補センサＣＳｊのセンサ値ｙｊの分散（標準偏差σｊを２乗した値）で割ることによって、Ｌ個の候補センサＣＳｊの正規化感度Ｓｔｎｉｊを算出する。正規化部１４は、算出した正規化感度Ｓｔｎｉｊを組合せ決定部１５に出力する。
【数１０】
0006404700.tif 000011
【００４１】
組合せ決定部１５は、正規化部１４によって算出された正規化感度Ｓｔｎｉｊに基づいて、推定対象パラメータθｉの値の変化量の影響が最大となるｒ個の候補センサＣＳｊの組合せを、最適なセンサの組合せとして決定する組合せ決定部として機能する。組合せ決定部１５は、例えば、Ｍ個全ての推定対象パラメータθｉに対する正規化感度Ｓｔｎｉｊの和の逆数が最小となるｒ個の候補センサＣＳｊの組合せを、最適なセンサの組合せとして決定する。ここで、Ｌ個の候補センサＣＳｊのうちの任意のｒ個の候補センサＣＳｊの全ての組合せＣｐ（ｐは１〜ＬＣｒの整数値）について、組合せＣｐに含まれるｒ個の候補センサＣＳｊを候補センサＣＳｌ（ｌは１〜ｒの整数値）とする。
【００４２】
組合せ決定部１５は、式（１１）に示されるように、各組合せＣｐに含まれる候補センサＣＳｌのセンサ値ｙｌに対する正規化感度Ｓｔｎｉｌの総和の逆数を算出する。組合せ決定部１５は、算出した結果を、組合せＣｐに対する推定対象パラメータθｉの影響指数Ａｉとする。
【数１１】
0006404700.tif 000012
【００４３】
組合せ決定部１５は、式（１２）に示されるように、Ｍ個の推定対象パラメータθｉの影響指数Ａｉの総和を算出することにより、組合せＣｐの評価値Ｖｐを算出する。組合せ決定部１５は、全ての組合せＣｐについて評価値Ｖｐを算出し、最小の評価値Ｖｐを有する組合せＣｐを最適な候補センサＣＳの組合せとして決定する。組合せ決定部１５は、決定した候補センサＣＳの組合せに関する組合せ情報を出力部１６に出力する。
【数１２】
0006404700.tif 000013
【００４４】
出力部１６は、組合せ決定部１５によって決定されたセンサの組合せに関する組合せ情報を出力する出力手段として機能する。出力部１６は、組合せ決定部１５から組合せ情報を受信すると、例えば、出力装置１０５を介してセンサの組合せを表示等することによって、センサ組合せ決定装置１０の使用者にセンサの組合せを提示する。
【００４５】
次に、図５及び図６を参照して、センサ組合せ決定装置１０によって実行されるセンサ組合せ決定方法の一連の処理を説明する。図５は、センサ組合せ決定装置１０によって実行されるセンサ組合せ決定方法の一連の処理を示すフローチャートである。図６は、図５の感度算出処理を詳細に示すフローチャートである。図５に示される処理は、センサ組合せ決定装置１０の使用者が入力装置１０４を介してセンサの組合せのための条件をセンサ組合せ決定装置１０に入力することによって開始される。
【００４６】
まず、センサ組合せ決定装置１０の使用者によって、Ｌ個の候補センサＣＳｊから選択するセンサの個数ｒ、及び、エンジンの状態に関するＭ個の推定対象パラメータθｉが入力装置１０４を介して入力される。この入力に応じて、センサの個数ｒ及び推定対象パラメータθｉが条件設定部１１によって決定される（ステップＳ０１）。そして、決定されたセンサの個数ｒ及び推定対象パラメータθｉを示す条件情報が感度算出部１３に出力される。
【００４７】
続いて、条件情報に基づいて、Ｍ個の推定対象パラメータθｉ及び候補センサＣＳｊに応じたエンジンモデルＥＭが、感度算出部１３によってモデル記憶部１２から読み出されて、準備される（ステップＳ０２；モデル準備ステップ）。そして、感度算出部１３によって感度算出処理が行われる（ステップＳ０３；感度算出ステップ）。
【００４８】
図６に示されるように、感度算出処理では、まず、変数ｉ及び変数ｊが初期値「１」に設定される（ステップＳ３１）。そして、ステップＳ０２において準備されたエンジンモデルＥＭを用いて、例えば、式（８）及び式（９）に基づいて、ｉ番目の推定対象パラメータθｉの微小変化量に対するｊ番目のセンサ値ｙｊの変化量である感度Ｓｔｉｊが算出される（ステップＳ３２）。そして、変数ｉがＭ以上であるか否かが判定される（ステップＳ３３）。ステップＳ３３の判定において、変数ｉがＭよりも小さいと判定された場合（ステップＳ３３；Ｎｏ）、変数ｉに１が加算され（ステップＳ３４）、ステップＳ３２の処理が再び行われる。
【００４９】
一方、ステップＳ３３の判定において、変数ｉがＭ以上であると判定された場合（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、変数ｊがＬ以上であるか否かが判定される（ステップＳ３５）。ステップＳ３５の判定において、変数ｊがＬよりも小さいと判定された場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）、変数ｊに１が加算されるとともに、変数ｉが１に設定され（ステップＳ３６）、ステップＳ３２の処理が再び行われる。一方、ステップＳ３５の判定において、変数ｊがＬ以上であると判定された場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、ステップＳ３２において算出した感度Ｓｔｉｊが、候補センサＣＳｊの推定対象パラメータθｉに対する感度として正規化部１４に出力され、感度算出処理が終了される。
【００５０】
続いて、ステップＳ０３において算出された感度Ｓｔｉｊが正規化部１４によって正規化される（ステップＳ０４；正規化ステップ）。ステップＳ０４では、例えば、式（１０）を用いて、候補センサＣＳｊのセンサ値ｙｊの分散（標準偏差σｊを２乗した値）で感度Ｓｔｉｊを除算することによって、候補センサＣＳｊの正規化感度Ｓｔｎｉｊが算出される。そして、算出された正規化感度Ｓｔｎｉｊが組合せ決定部１５に出力される。
【００５１】
続いて、Ｌ個の候補センサＣＳｊのうちのｒ個の候補センサＣＳｌ（ｌは１〜ｒの整数値）の全ての組合せＣｐ（ｐは１〜ＬＣｒの整数値）について、式（１１）を用いて、各組合せＣｐに含まれる候補センサＣＳｌのセンサ値ｙｌに対する正規化感度Ｓｔｎｉｌの総和の逆数を算出することにより、組合せＣｐに対する推定対象パラメータθｉの影響指数Ａｉが組合せ決定部１５によって算出される。そして、式（１２）を用いて、Ｍ個の推定対象パラメータθｉの影響指数Ａｉの総和を算出することにより、組合せＣｐの評価値Ｖｐが組合せ決定部１５によって算出される。続いて、全ての組合せＣｐの評価値Ｖｐのうち、最小の評価値Ｖｐを有する組合せＣｐが最適な候補センサＣＳの組合せとして決定される（ステップＳ０５；組合せ決定ステップ）。そして、決定された候補センサＣＳの組合せに関する組合せ情報が出力部１６に出力される。
【００５２】
そして、決定された候補センサＣＳの組合せが出力部１６によって出力装置１０５を介して出力される。これにより、センサ組合せ決定装置１０の使用者に最適なセンサの組合せが提示される（ステップＳ０６）。このようにして、センサ組合せ決定方法の一連の処理が終了される。
【００５３】
図７は、センサ組合せ決定装置１０によって決定されたセンサの組合せＣｐを用いたパラメータ推定装置の一例を示す概略構成図である。図７に示されるように、パラメータ推定装置３０は、Ｍ個の推定対象パラメータθｉを推定する装置であり、ガスタービンエンジン２０と、エンジン制御器３１と、推定器３２と、を備える。センサの組合せＣｐは、例えば、パラメータ推定装置３０の設計時においてセンサ組合せ決定装置１０によってオフラインで事前に決定される。
【００５４】
エンジン制御器３１は、ガスタービンエンジン２０を制御する装置である。エンジン制御器３１は、エンジン動作条件に基づいて、エンジン制御入力を出力する。エンジン動作条件は、例えば、パラメータ推定装置３０が飛行機に設けられる場合、飛行時において機体から送信される。エンジン動作条件としては、高度、機速、温度日等が挙げられる。エンジン制御入力としては、燃料流量を示す制御値ｕ１及び抽気バルブの開度を示す制御値ｕ２等が挙げられる。エンジン制御器３１は、エンジン制御入力をガスタービンエンジン２０及び推定器３２に出力する。
【００５５】
ガスタービンエンジン２０には、センサ組合せ決定装置１０において決定されたセンサの組合せＣｐに含まれるｒ個のセンサが設けられている。ガスタービンエンジン２０は、エンジン制御器３１によって出力されるエンジン制御入力を入力し、ガスタービンエンジン２０に設けられているｒ個のセンサによって検知されるｒ個のセンサ値ｙｌを出力する。
【００５６】
推定器３２は、エンジン動作条件と、エンジン制御器３１から出力されるエンジン制御入力と、ガスタービンエンジン２０から出力されるｒ個のセンサ値ｙｌと、に基づいてＭ個の推定対象パラメータθｉを推定する。推定器３２としては、例えば、カルマンフィルタ、ロバストフィルタ、パーティクルフィルタ、その他の一般的なオブザーバ（状態推定器）、または、ニューラルネットワーク等が用いられ得る。これらの推定器を用いた推定方法は公知であるので、詳細な説明を省略する。推定器３２は、推定結果を出力する。
【００５７】
以上のように、センサ組合せ決定装置１０では、ガスタービンエンジン２０のシミュレーションモデルであるエンジンモデルＥＭを用いて、推定対象パラメータθｉの値の変化量に対する候補センサＣＳｊによって検知されるセンサ値ｙｊの変化量である感度Ｓｔｉｊが算出される。推定対象パラメータθｉの値を変化させた場合にセンサ値ｙｊが大きく変化する候補センサＣＳｊ、つまり、感度Ｓｔｉｊが大きい候補センサＣＳｊは、推定対象パラメータθｉとの相関が強いといえる。そして、センサ値ｙｊはその単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊを定量的に比較可能とするために感度Ｓｔｉｊが正規化される。そして、正規化感度Ｓｔｎｉｊに基づいて、推定対象パラメータθｉの値の変化量の影響が最大となるｒ個のセンサの組合せＣｐが最適なセンサの組合せとして決定される。これにより、Ｌ個の候補センサＣＳｊから推定対象パラメータθｉとの相関が最も強いｒ個の候補センサＣＳｊの組合せを最適なセンサの組合せとして決定することができる。その結果、ガスタービンエンジン２０の状態の推定または診断に最適なセンサの組合せを決定することが可能となる。
【００５８】
センサ組合せ決定装置１０では、ガスタービンエンジン２０において、目的とするモニタリング（推定）に必要な最小限のセンサの組合せが定量的な評価により得られる。このため、目的とするモニタリング、つまり、推定対象パラメータθの推定とともに、ガスタービンエンジン２０のコスト及び重量の増加の抑制が可能となる。また、考え得る全ての候補センサＣＳｊの組合せについて推定計算をしなくとも必要最小限のセンサの組合せを決定できるので、センサ組合せ決定装置１０の計算量を低減することが可能となる。
【００５９】
センサ値ｙｊは単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊをセンサ値ｙｊのばらつきを示す標準偏差σｊに応じた値で割ることによって、各候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊが正規化される。これにより、各候補センサＣＳｊの感度を定量的に比較することが可能となる。
【００６０】
推定対象パラメータθｉの値の変化量による各候補センサＣＳｊへの影響の大きさは、候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊの大きさによって比較することができる。しかし、推定対象パラメータθｉの変化量に対してセンサ値ｙｊが増加する場合と減少する場合とで、感度Ｓｔｉｊの符号が異なる。このため、感度Ｓｔｉｊを２乗することによって、感度Ｓｔｉｊの大きさを比較することが可能となる。また、センサ値ｙｊは単位に応じて変化の程度が異なるので、各候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊを２乗した値を、センサ値ｙｊのばらつきを示す分散（標準偏差σｊを２乗した値）で割ることによって、各候補センサＣＳｊの感度の大きさが正規化される。これにより、各候補センサＣＳｊの感度の大きさを定量的に比較することが可能となる。
【００６１】
組合せ決定部１５は、組合せＣｐに含まれる候補センサＣＳｌの推定対象パラメータθｉに関する正規化感度Ｓｔｎｉｌの総和の逆数を算出することにより、組合せＣｐに対する推定対象パラメータθｉの影響指数Ａｉを算出し、さらにＭ個の推定対象パラメータθｉの影響指数Ａｉの総和を算出することにより、組合せＣｐの評価値Ｖｐを算出している。そして、組合せ決定部１５は、全ての組合せＣｐについて評価値Ｖｐを算出し、最小の評価値Ｖｐを有する組合せＣｐを最適な候補センサＣＳの組合せとして決定している。影響指数Ａｉの和が最小となるセンサの組合せは、Ｍ個の推定対象パラメータθｉの正規化感度Ｓｔｎｉｊの総和が最大となるセンサの組合せであり、Ｍ個の推定対象パラメータθｉの値の変化量の影響が最も大きいセンサの組合せである。このため、複数の候補センサＣＳｊからＭ個の推定対象パラメータθｉとの相関が最も強いセンサの組合せを最適なセンサの組合せとして決定することができる。
【００６２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、上記実施形態では、対象装置の一例としてガスタービンエンジンを用いているがこれに限られない。対象装置は、１または複数の制御値を入力とし、Ｌ個のセンサ値ｙｊを出力として、Ｍ個の推定対象パラメータθｉ、１または複数の制御値、及び、Ｌ個のセンサ値ｙｊの関係を規定する一入力多出力または多入力多出力のシミュレーションモデルで表現し得る装置であればよい。
【００６３】
また、上記実施形態では、エンジンモデルＥＭは非線形モデルであるが、これに限られない。エンジンモデルＥＭは、ある動作点（高度及び機速等のエンジンの動作条件）周辺において線形であると近似された線形モデルであってもよい。
【００６４】
また、エンジンモデルＥＭでは、２つの制御値ｕ１及び制御値ｕ２のうち一方の制御値が固定値に設定されてもよい。例えば、制御値ｕ１はガスタービンエンジン２０に対して及ぼす影響が制御値ｕ２よりも大きいので、制御値ｕ２は０とされてもよい。この場合、エンジンモデルＥＭは、１つの制御値ｕ１を入力とし、Ｌ個のセンサ値ｙｊを出力として、Ｍ個の推定対象パラメータθｉ、制御値ｕ１、及び、Ｌ個のセンサ値ｙｊの関係を規定する一入力多出力のシミュレーションモデルとして表現される。
【００６５】
また、上記実施形態では、正規化部１４は、センサ値ｙｊの分散（標準偏差σｊを２乗した値）で候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊを割ることによって、候補センサＣＳｊの感度Ｓｔｉｊの正規化と重み付けとを行っているといえる。正規化部１４は、正規化及び重み付けをそれぞれ異なる係数を用いて行ってもよい。
【００６６】
また、正規化部１４は、標準偏差σｊに応じた値によって感度Ｓｔｉｊを正規化しているが、これに限られない。各センサ値ｙｊの単位に応じて、センサ値ｙｊの変化量の大きさは異なるので、正規化部１４は、例えば、各センサ値ｙｊの単位に応じた変化量の大きさの差を小さくするような値によって感度を正規化すればよい。
【００６７】
また、組合せ決定部１５は、組合せＣｐに含まれる候補センサＣＳｌの推定対象パラメータθｉに関する正規化感度Ｓｔｎｉｌの総和を算出することにより、組合せＣｐに対する推定対象パラメータθｉの影響度Ｂｉを算出し、さらにＭ個の推定対象パラメータθｉの影響度Ｂｉの総和を算出することにより、組合せＣｐの評価値Ｖｐを算出してもよい。この場合、組合せ決定部１５は、全ての組合せＣｐについて評価値Ｖｐを算出し、最大の評価値Ｖｐを有する組合せＣｐを最適な候補センサＣＳの組合せとして決定してもよい。
【００６８】
また、センサ組合せ決定装置１０はパラメータ推定装置３０に設けられてもよい。この場合、センサ組合せ決定装置１０は、推定対象パラメータθの推定に用いられているセンサが故障した場合に、ガスタービンエンジン２０に設けられている他のセンサから最適なセンサの組合せを決定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１０  センサ組合せ決定装置
１１  条件設定部
１２  モデル記憶部
１３  感度算出部
１４  正規化部
１５  組合せ決定部
１６  出力部
２０  ガスタービンエンジン
ＣＳ  候補センサ
ＥＭ  エンジンモデル
【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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