(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物を監視するための方法であって、
同一の又は異なるサンプリング速度を用いて、時系列tj,j=1,…,m,で同期して取得された複数の運転パラメータxi(tj)と少なくとも１つの歪みデータｙ(tj)とを有するデータを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された前記データから特徴点のデータセットを構築する構築ステップと、
非適応的な予測の教師付き関数近似法の学習を行うため、構築された前記特徴点の前記データセットを用いて前記運転パラメータxi(tj)と前記歪みデータｙ(tj)との関係をモデル化するモデル化ステップと
を含み、
前記特徴点の前記データセットを構築する前記構築ステップは、
各時間サンプルtj,j=1,…,m,について、以下のように規定されるデータ
0006313929.tif 000013
であり、ximin、ximax、ymin及びymaxはそれぞれ、前記時系列（ｔ1,t2…,tm）におけるｘiの最小値、xiの最大値、yの最小値及びyの最大値である。）
前記データベクトル
0006313929.tif 000014
を当該データベクトルの前記絶対値に応じて、それぞれのグループが所定範囲内の絶対値を有するデータを含むＮＲ個のグループにソートするソートステップと、
前記それぞれのグループ内の第一ベクトル及び第二ベクトル間の角度αを算出し、当該角度αが所定角度θ以下の場合に、前記第一ベクトル及び前記第二ベクトルのいずれかを消去する消去ステップと
を含む方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記消去ステップにおいて、前記それぞれのグループにおいて、最小及び最大の歪み値を有する前記データベクトル
0006313929.tif 000015
が残る方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の方法において、前記それぞれのグループには、グループの最小の点個数が関連付けられており、前記消去ステップ後に一のグループにおいて残る前記特徴点の数が前記最小の点個数未満の場合に、当該一のグループは同一サイズの２つのグループに分割され、元の前記一のグループにおいて前記特徴点の前記最小の点個数が残るまで前記消去ステップが繰返される方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか記載の方法において、当該方法はさらに、前記特徴点の前記データセットを構築する前記構築ステップに先立って、取得された前記データ(xi,y)に対して前処理を行う前処理ステップであって、好適には、誤り検出アルゴリズム及び誤り訂正アルゴリズムと、正規化と、フィルタリングと、リサンプリングと、低周波データセットの生成とのアプリケーションから選ばれる少なくとも１つを含む前処理ステップを含む方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法において、取得された前記データ(xi,y)に対して前記前処理を行う前記前処理ステップは、前記低周波データセットの生成を含み、前記特徴点の前記データセットは、前記低周波データセットから構築される方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか記載の方法において、当該方法はさらに、前記特徴点の前記データセットに含まれていない前記取得されたデータと、任意であるが前記特徴点の前記データセットから選択された特徴点とを用いて、前記運転パラメータxi(tj)及び前記歪みデータy(tj)とのモデル化された前記関係を検証する検証ステップを含む方法。
【請求項７】
請求項５に従属する場合の請求項６記載の方法において、当該方法はさらに、前記学習及び前記検証後のモデル化された前記関係に、縮小されていない元の前記低周波データセットを与える付与ステップと、当該付与ステップにより得られた前記モデル出力の比率として調整係数を算出する調整係数算出ステップとを含む方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、当該方法はさらに、前記学習及び前記検証後のモデルと、取得された前記運転パラメータと、算出された前記調整係数と、任意であるが前記前処理が行われている前記取得された運転パラメータとに基づいて、少なくとも１つの構造物の歪みの履歴を算出する履歴算出ステップを含む方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、当該方法は、前記調整係数を用いて訂正歪みを算出する訂正歪み算出ステップを含む方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法において、取得された前記運転パラメータには、前記前処理が行われており、当該前処理ステップは、元の全帯域の歪みを生成する生成ステップを含み、前記方法はさらに、前記全帯域の歪みと、算出された前記歪みとを比較することにより、稼働中の継続的なシステムの動作を検査する検査ステップを含む方法。
【請求項１１】
請求項９記載の方法において、当該方法はさらに、算出された前記歪みを用いて、少なくとも１つの構造物の疲労寿命及び耐損傷性の消耗を算出する消耗算出ステップを含む方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか記載の方法において、前記非適応的な予測の教師付き関数近似法の学習は、人工ニューラルネットワークにより実行される方法。
【請求項１３】
航空機構造物に適用される請求項１乃至１２のいずれか記載の方法において、前記運転パラメータxi(tj)はＮ個の航空機から取得され、前記歪みデータy(tj)は、Ｍ個の参照航空機から取得され、Ｍは、Ｎ以下であり、好適には、Ｎの約１０％〜２０％である方法。
【請求項１４】
構造物を監視するためのシステムであって、
少なくとも１つの構造物において、当該構造物の選択された位置に搭載された少なくとも１つの物理的歪みセンサから運転パラメータを収集するよう適合された取得・記録装置と、
請求項１乃至１３のいずれか記載の方法によるステップを行うよう適合された処理部と
を有するシステム。
【請求項１５】
請求項１４記載のシステムにおいて、前記構造物は航空機であり、前記取得・記録装置は、前記航空機から航空機の運転パラメータを収集するよう適合されており、前記少なくとも１つの物理的歪みセンサは、前記航空機構造物の選択された位置に搭載されているシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物を監視するための方法及びシステムに関し、特に、疲労及び耐損傷性の予測に関するものである。本発明は、あらゆるプラント構造物、風力タービン、船舶、建造物、橋梁、タワー及び好適には（任意であるが）航空機に適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
構造物の疲労は、繰返し荷重が付加される条件の下で微細な亀裂が徐々に成長することによる材料の損傷として定義することができる。プラント構造物の疲労寿命とは、一般的に言えば、繰返し荷重が付加される特定の環境下において損傷にかかる時間である。疲労寿命消費評価は、プラントの設計及び計測の重要な部分であるだけでなく、プラントの運転寿命においても、いわゆる構造物疲労監視システムにより管理されなければならない。
【０００３】
航空機構造物の疲労寿命消費評価のために多数の監視システムが考えられてきた。こうしたシステムは、従来は軍用航空機に用いられていたが、最近では民間航空機の特定の用途にも用いられている。こうしたシステムには２つの主要な利点がある。すなわち、航空機の安全な運転を確実にすること及び全運転寿命における航空機の利用及びメンテナンス作業を最適化することにより所有コストを低減することである。
【０００４】
殆どの疲労監視システムは、いくつかの特徴を有しており、これらの特徴は、システムの基本思想（system philosophy）、手法基準及び適用概念といった３つの主要な特徴に応じた疲労監視システムのグループ分類を可能にする。
【０００５】
システムの基本思想とは、システムのスコープ（機能範囲）を規定するものである。疲労監視システムは、その基本思想に応じて、損傷検出及び損傷予測の２つのグループに分割される。損傷検出グループのシステムの目的は、（構造物の疲労、又は腐食及び事故等のその他の原因による）偶発的損傷の位置及び深刻さを確認及び測定することである。一方、損傷予測カテゴリに属するシステムは、所定のセットから選択され、特定の航空機の用途を考慮して可能性のある損傷の位置及び／又は深刻さを推定する。
【０００６】
手法基準は、損傷の検出又は予測のためにシステムがどのような変数を用いるべきかを決定する。この２つの主要なグループは、直接手法及びパラメトリック手法と規定できる。直接手法のシステム（直接システム）は、外部モデルの補助を必要とせずに用いることのできる何らかの物理的変数を構造物において直接的に測定する。これは、システムが特定のデータのセットから汎用的な仮定を導くものであるため、帰納法である。例えば、システムは、構造物のいくつかの位置で歪みを測定する多数の歪みセンサを有し、その情報を用いて疲労及び耐損傷性を算出することができる。パラメトリック手法のシステム（パラメトリックシステム）は、航空機の一般的な運転パラメータを、特定モデルに入力するために用いて、必要なデータを取得する。これは、一般的な測定に基づいて構造物に関する特定の仮定を構築するものであるため、演繹法である。例えば、飛行サイクル及び飛行時間を用いて、航空機の利用を管理し、航空機の出動方針（sortie profile）に関するコードのセットに応じたメンテナンスプログラムを適用することができる。
【０００７】
いずれの手法にも長所及び短所がある。直接システムは、正確かつ精密である。なぜなら、位置の計算（損傷検出システム）又は亀裂発生及び亀裂成長の算出（損傷予測システム）に用いるパラメータは、構造物から直接的に測定されるためである。しかし、センサの搭載及びメンテナンスに要するコストは一般的に高い。一方、パラメトリックシステムは、一般的に、有益なデータを取得するために外部モデルを利用する必要性から正確性及び精度に欠ける（実際問題として、信頼性の高いパラメトリックシステムの実現に向けた最大の課題は、情報処理のための正確なモデル構築の複雑性にある）。しかし、パラメトリックシステムでは多くの場合、航空機に既に搭載された他のシステムからデータが取得されるため、直接システムに比べて低コストである。
【０００８】
歴史的には、パラメトリックシステムは、その簡潔性から直接システムよりも早く開発された（例えば、垂直荷重比率超過カウンタ）。技術が発展すると、益々洗練されたレコーダ（例えば、歪みデータレコーダ）が機内に搭載されるようになり、直接システムが利用され始め、長年にわたり好適な概念とされている。また、過去２０年間には、パラメトリックデータを扱うモデル及び計算能力の向上により、パラメトリックシステムが再び利用されてきている。
【０００９】
そして、監視の対象となる航空機の数及び追跡される期間に応じて、３つの適用概念が存在する。
-航空隊の各航空機が全運転寿命にわたって監視される個別航空機追跡（ＩＡＴ）
-限られた数の航空機が限られた期間にわたって監視される一時的航空機追跡（ＴＡＴ）
-航空隊のいくつかの航空機が全運転寿命にわたって監視される選択的航空機追跡（ＳＡＴ）
【００１０】
本発明は、直接予測システムの正確性及び精度並びに従来のパラメトリック予測システムの低コスト性を組み合わせた、個別航空機追跡が可能なパラメトリック予測方法及びパラメトリック予測システムを提供する。本発明は、航空機だけでなく、一般的パラメトリックデータが構造物の１つ又は複数の位置における歪みレベルに関連し得る如何なるプラント構造物（例えば、風力タービン、船舶、建造物、橋梁又はタワー）にも適用可能である。
【発明の概要】
【００１１】
上記の問題点は、請求項１の方法及び請求項１４のシステムにより解決することができる。従属請求項は、本発明の好適な例を規定している。
【００１２】
第一の態様において、本発明に係る構造物を監視するため方法は、
同一の又は異なるサンプリング速度を用いて、時系列（ｔ1,t2,…tm）で同期して取得された複数の運転パラメータxi(tj)と少なくとも１つの歪みデータy(tj)とを有するデータを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された前記データから特徴点のデータセットを構築する構築ステップと、
非適応的な予測の教師付き関数近似法の学習を行うため、構築された前記特徴点の前記データセットを用いて前記運転パラメータxi(tj)と前記歪みデータy(tj)との関係をモデル化するモデル化ステップと
を含み、
前記特徴点の前記データセットを構築する前記構築ステップは、
各時間サンプルtj,j=1,…,m,について、以下のように規定されるデータ
0006313929.tif 000002
であり、ximin、ximax、ymin及びymaxはそれぞれ、前記時系列（ｔ1,t2…,tm）におけるｘiの最小値、xiの最大値、yの最小値及びyの最大値である。）
前記データベクトル
0006313929.tif 000003
を当該データベクトルの前記絶対値に応じて、それぞれのグループが所定範囲内の絶対値を有するデータを含むＮＲ個のグループにソートするソートステップと、
前記それぞれのグループ内の第一ベクトル及び第二ベクトル間の角度αを算出し、当該角度αが所定角度θ以下の場合に、前記第一ベクトル及び前記第二ベクトルのいずれかを消去する消去ステップと
を含むものである。
【００１３】
歪みデータy(tj)は、構造物の１つ又は複数の構造位置において取得され得る。
【００１４】
上記方法の好適例において、前記非適応的な予測の教師付き関数近似法の学習は、ＡＮＮ（人工ニューラルネットワーク）により実行される。ただし、状態空間モデル、多項式、又は自己回帰モデル等の他の方法を用いることもできる。
【００１５】
上記方法の例において、前記消去ステップにおいて、前記それぞれのグループにおいて、最小及び最大の歪み値を有する前記データベクトル
0006313929.tif 000004
が残る。
【００１６】
上記方法の例において、前記それぞれのグループには、グループの最小の点個数が関連付けられており、前記消去ステップ後に一のグループにおいて残る前記特徴点の数が前記最小の点個数未満の場合に、当該一のグループは同一サイズの２つのグループに分割され、元の前記一のグループにおいて前記特徴点の前記最小の点個数が残るまで前記消去ステップが繰返される。
【００１７】
上記方法の例において、前記特徴点の前記データセットを構築する前記構築ステップに先立って、取得された前記データ（ｘi,y）に対する前処理が行われ、当該前処理を行う前処理ステップは、好適には、誤り検出アルゴリズム及び誤り訂正アルゴリズムと、正規化と、フィルタリングと、リサンプリングと、低周波データセットの生成とのアプリケーションから選ばれる少なくとも１つを含む。好適な例において、取得された前記データ（ｘi,y）に対して前記前処理を行う前記前処理ステップは、前記低周波データセットの生成を含み、前記特徴点の前記データセットは、前記低周波データセットから構築される。
【００１８】
上記方法は、前記特徴点の前記データセットに含まれていない前記取得されたデータと、任意であるが前記特徴点の前記データセットから選択された特徴点とを用いて、前記運転パラメータxi(tj)及び前記歪みデータy(tj)とのモデル化された前記関係を検証する検証ステップを含むことができる。本例において、上記方法は、好適には、前記学習及び前記検証後のモデル化された前記関係に、縮小されていない元の前記低周波データセットを与える付与ステップと、当該付与ステップにより得られた前記モデル出力の比率として調整係数を算出する調整係数算出ステップとを含む。
【００１９】
一例において、上記方法は、前記学習及び前記検証後のモデルと、取得された前記運転パラメータと、算出された前記調整係数と、任意であるが前記前処理が行われている前記取得された運転パラメータとに基づいて、少なくとも１つの構造物の歪みの履歴を算出する履歴算出ステップを含む。上記方法は、取得されたパラメータに対して前処理を行う追加的な前処理ステップを含むことができる。
【００２０】
一例において、上記方法は、前記調整係数を用いて訂正歪みを算出する訂正歪み算出ステップを含む。
【００２１】
一例において、取得された前記運転パラメータには、前記前処理が行われており、当該前処理ステップは、元の全帯域の歪みを生成する生成ステップを含み、前記方法はさらに、前記全帯域の歪みと、算出された前記歪みとを比較することにより、稼働中の継続的なシステムの動作を検査する検査ステップを含む。上記方法は、検査された稼働中の継続的なシステムの動作が悪い結果を示す場合には、訂正タスクを実行する訂正タスク実行ステップを含むことができる。訂正タスクは、モデル化された関係の更新及び／又は特徴点のデータセットの更新を含むことができる。
【００２２】
一例において、算出された前記歪みを用いて、少なくとも１つの構造物の疲労寿命及び耐損傷性の消耗を算出する消耗算出ステップを含む。
【００２３】
取得されたデータ及び／又は算出された出力は、データベースに記憶され得る。
【００２４】
好適な例において、上記方法は、航空機構造物に適用され、前記運転パラメータxi(tj)はＮ個の航空機から取得され、前記歪みデータy(tj)は、Ｍ個の参照航空機から取得され、Ｍは、Ｎ以下である。好適には、Ｍは、Ｎの約１０％〜２０％である。歪みデータy(tj)は、それぞれの参照航空機の１つの構造位置において取得することができ、好適には、それぞれの参照航空機の２つ以上の位置において取得される。
【００２５】
第二の発明の態様において、本発明は、構造物を監視するためのシステムであって、少なくとも１つの構造物において、当該構造物の選択された位置に搭載された少なくとも１つの物理的歪みセンサから運転パラメータを収集するよう適合された取得・記録装置と、上記第一の発明の態様によるステップを行うよう適合された処理部とを有するシステムを規定する。
【００２６】
好適な例において、監視される前記構造物は少なくとも１つの航空機である。この場合において、前記取得・記録装置は、好適には、前記航空機から航空機の運転パラメータを収集し、前記少なくとも１つの物理的歪みセンサが参照航空機に搭載されている場合は当該物理的センサから歪み信号を収集する、航空機のコンピュータ及び／又は専用センサに接続されている装置である。上記処理部は、地上の処理装置において実装され得る。
【００２７】
本発明の方法及びシステムは、非適応的な予測の教師付き関数近似法（例えば、ＡＮＮ）を用いて構成される仮想歪みセンサであり、構造物の所定位置のセットにおける亀裂発生及び亀裂成長の推定に用いられ得る荷重の時系列を生成することが可能な仮想歪みセンサのセットと考えることができる。特に、本発明は、プラント構造物の通常の運転データから当該プラント構造物の選択位置における歪みを算出する仮想歪みセンサのセットの実現を可能にする方法及びシステムに関する。本発明の方法及びシステムは、構造物のある所定位置における亀裂発生時及び後の亀裂成長速度の推定を可能することにより、当該構造物の実際の運転を考慮したメンテナンスプログラムを完全なものとする追加の手段を提供する。
【００２８】
本明細書（特許請求の範囲、明細書及び図面等）に記載の全ての特徴及び／又は記載の方法の全てのステップは、相互に排他的な特徴及び／又はステップの組合せを除いて、任意に組合せることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の方法の好適な実施形態に係る、データ冗長性除去ステップを示すフローチャートである。
【図２】冗長性の高いデータセットのソート処理、及び、ソートされたデータが、類似の絶対値を有するグループに分割された状態を示す図である。
【図３】モデル化の対象となる、パラメータと構造物歪みとの関係を明瞭化するための（時間非依存的な）自律的一価関数の一例を示す図である。
【図４】本発明の方法の好適な実施形態に係るフローチャートである。
【図５】本発明の方法の一実施形態に係る、ＡＮＮ（人工ニューラルネットワーク）に基づく仮想歪みセンサから得られる荷重時系列を用いた疲労寿命予測及び亀裂成長算出のステップを含むフローチャートである。
【図６Ａ】冗長データの除去のためのデータ縮小処理の例を示す図である。
【図６Ｂ】冗長データの除去のためのデータ縮小処理の別の例を示す図である。
【図７】本方法の好適な実施形態に係る、継続的なシステムの自己検証のステップを含むフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明並びにその目的及び効果のより良い理解のために、図面を本明細書に添付する。
【００３１】
図１、４、５及び７は、本発明の好適な実施形態に係る、構造物を監視するための方法を示すフローチャートである。
【００３２】
本方法は、航空機の監視に適用されるものとして説明するが、例えば、橋梁又は船舶といった他の構造物にも適用可能である。監視される構造物に応じて、異なる運転パラメータ（すなわち、当該構造物の歪みに影響を与えるものとして知られるパラメータ）が用いられることになる。
【００３３】
本方法は、１回のフライト又は複数回のフライトにおいて、同期して記録されたパラメータ信号データxiのグループ及び歪み信号データを含むデータyを用いて開始される（図１を参照のこと）。このデータセットは、取得されて、処理装置にダウンロードされる。処理装置においては、誤り検出及び誤り訂正、フィルタリング並びにリサンプリングのステップを含む前処理が上記データセットに対して行われる。これにより、サンプリング速度及び帯域がそれぞれ等しい訂正信号から成る、いわゆる低周波データセットが取得される（図４のステップ２２を参照のこと）。
【００３４】
時間（ｔ1,t2,…tm）に取得されたデータセットは、以下の多次元データセットとして理解できる。
0006313929.tif 000005
【００３５】
ここで、歪み信号y及びパラメータ信号xiは、関数関係によって結びついているものであり、パラメータ信号xiは独立変数であり、歪み信号yは以下のような関数関係の従属変数である。
0006313929.tif 000006
【００３６】
本方法の目的は、モデルに当てはまる最小のデータ量を使用するため、データセットの冗長性（但し、当該冗長性が存在する場合には）を除去することである。したがって、データは、比較対象となるベクトル
0006313929.tif 000007
の記録であると考えられる。
【００３７】
パラメータxi及び歪み信号yを含む、前処理されたデータセットは、セレクタに入力される（ステップ１０）。セレクタは、算出点tj毎に、関数関係を有するパラメータ信号xiと、当該パラメータ信号xiと関数関係で対応する歪み信号yとを関連付ける。各算出点tjにおいて、データはベクトル化されて（ステップ１１）、当該ベクトル化されたデータ
0006313929.tif 000008
は正規化され、それらの絶対値が評価される（ステップ１２）。
【００３８】
好適には、前処理ステップの正規化においては、物理的パラメータ範囲を正規化範囲［−１，１］内に変換するために、xi及びｙの最大値及び最小値が特定される。
0006313929.tif 000009
（１）低い絶対値及び大きな変動を有する第一領域
（２）中程度の絶対値及び小さな変動を有する第二領域
（３）高い絶対値及び大きな変動を有する第三領域
【００３９】
冗長データを無視してデータ数を減らすために、所定の２つのパラメータを用いて冗長性が評価される（ステップ１４）。２つのパラメータとは、２つのデータベクトル間の相関的多次元距離（θ）及び算出グループの数（ＮR）であり、前者は角度の比較、後者は絶対値の比較のために用いられる。
【００４０】
それから、データベクトル同士を比較するための第一フィルタリングとして、データは、それぞれが類似する絶対値を有するＮＲ個のグループに分割され、それぞれのグループに含まれる全てのデータベクトルは規定範囲内の絶対値を有することになる（図２を参照のこと）。それぞれのグループに含まれるベクトル数は、統計分布の領域により決定される。例えば、図２の第一領域及び第三領域においては、大きな絶対値の変動により、それぞれのグループに殆どベクトルが存在しない。一方、第二領域においては、当該領域における絶対値の変動は小さいため、多くのベクトルが存在する。
【００４１】
0006313929.tif 000010
【００４２】
上記の演算がそれぞれのグループの全ての対のベクトルについて行われると、それぞれのグループの特徴点のみが残り、全ての冗長データが消去されるはずである。冗長性評価の結果は、所定のパラメータ（θ，ＮR）に基づいて、Ｍのデータセットにおける特徴点の位置のセットとなる（ステップ１５）。そして、この情報を用いて、記録及び前処理されたデータセット、つまりＭは、特徴点で構成される学習データセットの取得（ステップ１６）及び冗長情報を含む検証データセットの取得（ステップ１７）のために分割される。
【００４３】
図６は、特徴点のデータセットの構成の２つの例を示す図である。図６Ａにおいて、点の密度が高い領域を含む二次元のデータセットが示されている。この例において、変数ｘ1，ｘ2は２つの飛行パラメータ（それぞれ、マッハ数及び垂直荷重比率）である。特定の正確な円Δに関して、点の密度が高い領域の重心（Ｇ）が割り出され、当該円内の全ての点Ｚは、図示された円が示す所定の精度で、重心（Ｇ）に位置する特徴点により表されると考えられる。この精度は、あるモデルに特徴点Ｇが当てはめられた場合に、上記円内の点が所定の精度で補間され得る上で適切なものであり、これにより、特徴点Ｇが特徴点Ｘ１を含む円部分を表し、円内の他の点は消去される。円の部分の外側にある点（例えば、Ｘ２）は維持される。このように、特徴点Ｘ１は、当該特徴点が表す（複数の）点に基づく分布という観点で、統計的意味を有する。
【００４４】
図６Ｂは、先述した例の多次元解釈を風配図で示す図であり、各方向は、変数（例えば、マッハ数、高度、垂直荷重比率、エンジン推力、補助翼の変位量、昇降舵の変位量、総重量及び重心）を表す。この多次元表現において、各点Ｘはポリゴンにより表されており、特徴点Ｇを取り囲むクラウン形のポリゴンΔ１−Δ２が、先述した二次元表現における円に対応している。したがって、クラウンに含まれる全てのポリゴンＸは、その特徴点Ｇにより表されており、特徴点Ｇは多次元分布の統計的意味を有する。
【００４５】
パラメータｘ1のデータ（パラメトリックデータｘ1）の取得は、他の航空機のコンピュータ及び／又は専用センサから適切な航空機パラメータを取得するために機内に搭載されたレコーダにより行うことができる。センサとレコーダとの接続は、標準データバス及びデジタル伝送プロトコル（例えば、ＡＲＩＮＣ４２９、ＭＩＬ１５５３Ｂ及びＲＳ２３２等）を用いて行うことができ、レコーダは、好適にはそうした全てのデータ形式に対応可能な取得インタフェースを有する。パラメトリックデータは、同期して記録される必要がある。パラメトリックデータは、例えば、航空機の既存のコンピュータ、エンジン制御部、着陸ギアブレーキ及び操舵装置、航空機制御、大気データ、慣性データ、重量及び重心又は中央管理から抽出することができる。パラメトリックデータの例としては、速度、高度、垂直荷重比率及びマッハ数等が挙げられる。
【００４６】
また、歪みデータyは、航空隊のサブセット（好適には、航空隊の様々な構造形態それぞれの代表的な航空機）に搭載された少なくとも１つの物理的歪みセンサにより取得される。歪みセンサはレコーダにアナログ的に接続され、レコーダは、用いられる特定の歪みセンサの必要な取得部品全てを有する必要がある。あるいは、歪みセンサはレコーダにデジタル的に接続され、他の装置からデータを取得する。この場合は、レコーダは、上記仲介装置のデータの伝送プロトコルと互換性を有し、航空機のパラメータとの同期を維持する必要がある。
【００４７】
上記方法の主要な目的は、構造物の１つ又は複数の位置で測定される歪みｙ（従属変数）と運動パラメータｘ1（例えば、速度、高度及び垂直荷重比率等の独立変数）との関数関係を構築することである。この関数関係は、いくつかの条件が満たされた場合に、非適応的な予測の教師付き関数近似法（例えば、ＡＮＮ）を用いてモデル化することができる。なお、ＡＮＮを参照するが、如何なる他の非適応的な予測の教師付き関数近似法も用いられ得ることについては理解されよう。
【００４８】
第一に、関数関係は唯一に評価されなければならない。すなわち、運転パラメータの各組み合わせに対して、関数関係は１つ存在する必要があり、歪み値は１つのみとなる。このことは、図３において例と共に説明される。１つのみの運転パラメータｘ1（例えば、マッハ数（図３（ａ）を参照のこと））を用いて飛行中の構造物のいくつかの位置における歪みを近似させることが望ましいとする。この例においては、
0006313929.tif 000011
のそれぞれにおいて最大３つの歪み値が見られるため、関数関係は、
0006313929.tif 000012
の間で唯一に評価されない。したがって、この場合は、上記間隔において唯一の関数関係が存在しない。しかし、もし上記歪みに対する運転範囲において複数に評価されない第二パラメータｘ2（例えば、高度（図３（ｂ）を参照のこと））が関数関係に加われば、高度及びマッハと歪みとの汎用的な関係は唯一に評価される（図３（ｃ）参照のこと）。したがって、関数関係に十分な変数を導入することにより、パラメータの運転範囲内で当該関数関係を人工ニューラルネットワークで近似させることができる（図３（ｃ）の点Ａ〜Ｄを参照のこと）。
【００４９】
また、関数関係は、自律的かつ時間非依存的でなければならない。全ての歪み値は、運転パラメータによって決定されなければならず、時間サンプルにより決定されてはならない。
【００５０】
そして、モデルへの当てはめに用いられる、データのサンプリング速度及び帯域並びにパラメータ及び歪みは等しくなければならない。
【００５１】
上記の３つの条件を満たすために、構造物の各歪み測定点は、何よりも大きな影響を関数関係に与える基本パラメータの集合（グループ）を有する必要がある。パラメータの影響は、構造物の領域によりグループ化することができる。例えば、航空機の翼付け根における最も重要なパラメータの１つは、重心で測定される垂直荷重比率であり、機体の主要な荷重のいくらかは、機室差圧により生じるため、これらのパラメータはそうした構造部品における歪みを特定する際の基準となる。
【００５２】
したがって、パラメトリックデータと歪みとの関係は、人工ニューラルネットワークを用いてモデル化され、特徴点のデータセットを用いて学習される。
【００５３】
図４は、モデルへの当てはめに用いられる処理を示す。処理の開始点は、歪み計が搭載された航空機の機内に搭載されたレコーダによるデータ取得であり、運転パラメータｘi及び歪み計信号ｙを含むデータセットが生成される。それから、（歪みｙそのものと共に）各歪み測定点に関連する運転パラメータｘiが上記データセットから抽出され（ステップ２０）、サブセット{ｘi，y}が生成される。サブセット{ｘi，yは、前処理される（ステップ２１）。前処理は、好適には、例えば、誤り検出及び誤り訂正と、信号同期（すなわち、遅延除去）と、帯域同士をマッチ（照合）させて、高周波データセットへの分割（ステップ２７）及び低周波データセットへの分割（ステップ２２）を行うための信号フィルタリングと、サンプリング速度同士を照合するための信号リサンプリングとを含む。低周波データセットは、帯域及びサンプリング速度がそれぞれ等しいパラメータ
ｘi及び歪みｙを含み（ステップ２２）、人工ニューラルネットワークへの当てはめに用いられる（ステップ２５）。一方、高周波データセットは、全帯域の歪みデータを含み（ステップ２７）、調整係数を算出するために用いられる（ステップ２８）。
【００５４】
そして、低周波データセットは、データ縮小アルゴリズムのフローチャートの流れに導入されて（ステップ２２）、学習データセット、つまり人工ニューラルネットワークに当てはめるための低周波データセットの特徴点の取得（ステップ２３）と、検証データセット、つまり低周波データセットの冗長情報の取得（ステップ２４）とが行われる。一般的に、特徴点と非特徴点との割合は、１００対１とすることができ、これは、人工ニューラルネットワークの学習を容易にする。（ステップ２３の）学習データセットは、人工ニューラルネットワークモデルの学習のために用いられる（ステップ２５）。（ステップ２５の）学習後の人工ニューラルネットワークに、（ステップ２４の）冗長データセットを与えることにより、モデルが検証され得る（ステップ２６）。検証エラーが学習エラーに類似する場合には、処理が継続し、調整係数が算出される（ステップ２８）。検証エラーが学習エラーに類似しない場合には、学習データ及び／又はモデルは変更されなければならない。学習及び検証後の人工ニューラルネットワークモデルと、（ステップ２７の）全帯域歪みデータセットとを用いて、調整係数（ＡＦ）が取得される（ステップ２８）。調整係数（ＡＦ）を取得するための方法は、全帯域の歪みの時系列から算出された疲労寿命と、人工ニューラルネットワークモデルから得られたシミュレーション歪みの時系列から算出された疲労寿命との比率の評価を含む。したがって、調整係数（ＡＦ）は、人工ニューラルネットワークモデルの出力（低周波算出歪み）と全帯域歪みとの間の疲労損傷の比率を示す。また、調整係数（ＡＦ）は、高周波とモデルの性能上の効果との補償のために、仮想センサ出力疲労算出に利用され得る。そして、調整係数（ＡＦ）は、人工ニューラルモデルに組込まれて（ステップ２９）、人工ニューラルモデルが完成される。こうして、人工ニューラルモデルの最終セット及び調整係数は、後続する損傷算出ステップにおいて実装される状態となる。
【００５５】
図５は、本発明の好適な実施形態に係る、特定位置における疲労損傷の算出ステップを含む方法の動作を示す図である。パラメトリックデータｘiを含むデータが、レコーダからダウンロードされて（ステップ２０）、前処理（例えば、誤り検出及び誤り訂正、同期、フィルタリング並びにリサンプリング）が行われる（ステップ２１）。（後に利用される）適切な調整係数を有する、（ステップ２９の）学習及び検証後の人工ニューラルネットワークモデルには、算出歪み値の時間履歴を取得するために、前処理されたデータが入力される（ステップ３０）。また、ステップ３１で算出された算出歪み（圧力）時間履歴を用いて、選択された位置又はその周辺における疲労及び亀裂成長が分析され（ステップ３２）、その位置の調整係数を利用して実際の疲労寿命消費及び／又は亀裂成長が評価される。この処理は、航空隊の各航空機の選択された歪み位置全てに対して行われ得る。
【００５６】
図７は、本発明の一実施形態に係る、物理的歪みセンサが搭載されている航空隊の航空機に適用することが可能な、人工ニューラルモデルに基づくモデルの継続的な動作（いわゆる継続的自己検証）のステップを含む方法を示す図である。
【００５７】
左側部分のフローチャート（灰色部分）は、実質的に図５と同じ、つまりシステムの稼働中のワークフローである。フローチャートの右側部分（黒色部分）は、システムの自己検証を含む。パラメトリックデータｘi及び歪みデータyを含む取得データがダウンロードされ（ステップ２０）、歪みセンサ信号yが抽出される。歪みセンサ信号yには、前処理（例えば、誤り検出及び誤り訂正並びにフィルタリング）が行われる（ステップ２１）。前処理により全帯域歪みデータが出力され（ステップ２７）、当該全帯域歪みデータを用いて、実際の歪み時間履歴が取得される（ステップ４０）。そして、歪み測定から実際の歪み時系列が取得され（ステップ４０）、この実際の歪み時系列は、人工ニューラルネットワークにより算出された（ステップ３１の）算出歪み時系列と比較され、調整係数を用いて訂正される（比較は、時系列、レインフロー解析で得られた歪みスペクトル及び疲労寿命等に関して行われ得る）。比較の結果の確認により、所定のマージン内であるか否か判定される（ステップ４１）。この（ステップ４１の）比較の結果が所定のマージン内である場合は、人工ニューラルネットワークに基づくモデルは有効であると判定される（ステップ４３）。この（ステップ４１の）比較の結果が所定のマージン内でない場合は、人工ニューラルネットワークに基づくモデルはモデル算出の手順に従って更新される必要がある（ステップ４２）。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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