(57)【要約】【課題】システムヘルスを監視するための方法及び装置を提供する。【解決手段】複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの入力信号及び少なくとも１つの出力信号を受信するように構成されると共に、少なくとも１つの所定のリミットを有する。複数のサブシステムの各々の少なくとも１つのサブシステムモデルを作成することによって複数のサブシステムモデルを作成する。サブシステムモデルの各々は、第１の入力信号及び第１の出力信号から少なくとも部分的に形成されている。複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する。サブシステムモデルのうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの別のサブシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミット及び／またはシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミットによって境界設定されている。【選択図】図１
2010514007.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムを監視する方法であって、
システムに関連付けされた複数のサブシステムを特定する工程であって、該複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの入力信号及び少なくとも１つの出力信号を受信するように構成されており、該複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの所定のリミットを有している特定工程と、
前記複数のサブシステムの各々の少なくとも１つのサブシステムモデルを作成することによって複数のサブシステムモデルを作成する工程であって、該サブシステムモデルの各々は第１の入力信号及び第１の出力信号から少なくとも部分的に形成されているモデル作成工程と、
前記複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する工程であって、該サブシステムモデルのうちの少なくとも１つは、
少なくとも１つの別のサブシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミット、
システムモデルの少なくとも１つの所定のリミット、
のうちの少なくとも１つによって境界設定されているモデル作成工程と、
を含む方法。
【請求項２】
複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する前記工程は、
第１の所定のリミットを有する第１のサブシステムの第１のサブシステムモデルを作成する工程と、
第２の所定のリミットを有する第２のサブシステムの第１のサブシステムモデルを作成する工程と、
第３の所定のリミットを有する第１のサブシステムの第２のサブシステムモデルを作成する工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第４の所定のリミットを有する第２のサブシステムの第２のサブシステムモデルを作成する工程と、
システムモデルの所定のリミットを有するシステムモデルを作成する工程と、
のうちの少なくとも１つをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
複数のサブシステムモデル及び所定のリミットを備えた少なくとも１つのシステムモデルを反復式に作成する工程をさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
複数のサブシステムモデルを作成する前記工程は、
システムヘルス監視スキームを少なくとも部分的に形成する工程と、
少なくとも１つの入力チャンネルと１つの出力チャンネルを各サブシステムとデータ通信するように結合させる工程と、
各入力チャンネルと各出力チャンネルを複数のサブシステムモデルを含んだシステムヘルス監視スキームとデータ通信するように結合させる工程と、
入力信号コンジットの各々を介して第１の入力信号をかつ出力信号コンジットの各々を介して第１の出力信号をプロセスヘルス監視スキームの内部で受信する工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
入力信号コンジットの各々を介して第２の入力信号をかつ出力信号コンジットの各々を介して第２の出力信号を複数のサブシステムモデルを含んだシステムヘルス監視スキームに送信する工程と、
複数のサブシステムモデルの内部において第２の入力信号の各々と第２の出力信号の各々とを比較する工程と、
複数のサブシステムモデルに関する信号の比較によって所定の値を超える分散が指摘された場合に少なくとも１つの通知信号を発生させる工程と、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
少なくとも１つの通知信号の情報コンテンツを増強するように構成された少なくとも１つの統計プロセス制御アルゴリズムをシステムヘルス監視スキームの内部に形成する工程をさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
システムを監視する方法であって、
システムに関連付けされた複数のサブシステムを特定する工程であって、該複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの入力信号及び少なくとも１つの出力信号を受信するように構成されており、該複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの所定のリミットを有している特定工程と、
前記複数のサブシステムの各々の少なくとも１つのサブシステムモデルを作成することによって複数のサブシステムモデルを作成する工程であって、該サブシステムモデルの各々は、第１の入力信号及び第１の出力信号から少なくとも部分的に形成されているモデル作成工程と、
前記システムモデルのうちの少なくとも１つ及び複数のサブシステムモデルの少なくとも１つとデータ通信するように少なくとも１つの機械学習スキームを結合させる工程と、
前記複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する工程であって、該サブシステムモデルのうちの少なくとも１つは、
少なくとも１つの別のサブシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミット、
システムモデルの少なくとも１つの所定のリミット、
のうちの少なくとも１つによって境界設定されているモデル作成工程と、
を含む方法。
【請求項９】
複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する前記工程は、
第１の所定のリミットを有する第１のサブシステムの第１のサブシステムモデルを作成する工程と、
第２の所定のリミットを有する第２のサブシステムの第１のサブシステムモデルを作成する工程と、
第３の所定のリミットを有する第１のサブシステムの第２のサブシステムモデルを作成する工程と、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
第４の所定のリミットを有する第２のサブシステムの第２のサブシステムモデルを作成する工程と、
システムモデルの所定のリミットを有するシステムモデルを作成する工程と、
のうちの少なくとも１つをさらに含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
複数のサブシステムモデル及び所定のリミットを備えた少なくとも１つのシステムモデルを反復式に作成する工程をさらに含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数のサブシステムモデルを作成する前記工程は、
システムヘルス監視スキームを少なくとも部分的に形成する工程と、
少なくとも１つの入力チャンネルと１つの出力チャンネルを各サブシステムとデータ通信するように結合させる工程と、
各入力チャンネルと各出力チャンネルを複数のサブシステムモデルを含んだシステムヘルス監視スキームとデータ通信するように結合させる工程と、
入力信号コンジットの各々を介して第１の入力信号をかつ出力信号コンジットの各々を介して第１の出力信号をプロセスヘルス監視スキームの内部で受信する工程と、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
入力信号コンジットの各々を介して第２の入力信号をかつ出力信号コンジットの各々を介して第２の出力信号を複数のサブシステムモデルを含んだシステムヘルス監視スキームに送信する工程と、
複数のサブシステムモデルの内部において第２の入力信号の各々と第２の出力信号の各々とを比較する工程と、
複数のサブシステムモデルに関する信号の比較によって所定の値を超える分散が指摘された場合に少なくとも１つの通知信号を発生させる工程と、
をさらに含む請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つの通知信号の情報コンテンツを増強するように構成された少なくとも１つの統計プロセス制御アルゴリズムをシステムヘルス監視スキームの内部に形成する工程をさらに含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
システムモデルのうちの少なくとも１つとデータ通信するように少なくとも１つの機械学習スキームを結合させる前記工程は、予測誤りの数を低減するために該少なくとも１つの機械学習スキームを構成しかつトレーニングすることを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１６】
複数のサブシステムの各々を少なくとも部分的に表すように形成された複数のサブシステムモデルであって、第１のサブシステムモデルは第１の所定のリミットを有しかつ第２のサブシステムモデルは第２の所定のリミットを有する複数のサブシステムモデルと、
前記複数のサブシステムモデルにより少なくとも部分的に形成された少なくとも１つのシステムモデルであって、該少なくとも１つのシステムモデルは該複数のサブシステムにより形成されたシステムを少なくとも部分的に表しており、該少なくとも１つのシステムモデルは第３の所定のリミットを有しており、第１の所定のリミット、第２の所定のリミット及び第３の所定のリミットは、
前記第１のサブシステムモデルの第４の所定のリミット、
前記第２のサブシステムモデルの第５の所定のリミット、
前記システムモデルの第６の所定のリミット、
のうちの少なくとも１つを形成するように協働している少なくとも１つのシステムモデルと、
を備えるシステムヘルスモニター。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのシステムモデル及び前記複数のサブシステムモデルを形成するように構成された少なくとも１つのシステム及びサブシステムモデルモジュールをさらに備える請求項１６に記載のシステムヘルスモニター。
【請求項１８】
少なくとも１つの比較アルゴリズムを備えた少なくとも１つの比較モジュールであって、該少なくとも１つの比較モジュールは少なくとも１つのシステム入力コンジット及び少なくとも１つのシステム出力コンジットとデータ通信するように結合されると共に少なくとも１つのシステム入力及び少なくとも１つのシステム出力を受信するように構成されている少なくとも１つの比較モジュールをさらに備える請求項１６に記載のシステムヘルスモニター。
【請求項１９】
少なくとも１つのシステム及びサブシステムモデルモジュールと、
少なくとも１つの比較器モジュールと、
少なくとも１つの統計プロセス制御モジュールと、
少なくとも１つの警報モジュールと、
のうちの少なくとも１つとデータ通信するように結合された少なくとも１つの機械学習スキームをさらに備える請求項１６に記載のシステムヘルスモニター。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの機械学習スキームは、少なくとも１つの予測的障害通知に関する真実性及び確度を容易にするように構成されている、請求項１９に記載のシステムヘルスモニター。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全般的には予測的モデル化に関し、さらに詳細には、複数の数学的モデルを用いたシステムの予測的モデル化に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知の多くの巨視的プロセスまたはシステムは、これより小さく独立でありかつ相互に関係をもつ複数のプロセスまたはサブシステムによって規定される。こうしたシステムには、自動車生産ライン、発電施設、機関車及び化学生成プラント（ただし、これらに限らない）が含まれる。こうしたサブシステムには、データプロセッサ、電気モータ、環境制御デバイスなどの構成要素(ただし、これらに限らない）が含まれる。こうしたシステム並びにその関連するサブシステムを監視することによれば、製品品質、システムの可用性並びに構成要素のメンテナンスコスト低減が容易になる。周知の多くの施設では、こうしたシステム並びにその関連するサブシステムを監視するために、状態監視及び／または予測的メンテナンスの方法及び装置からなる何らかの形態を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００４／１９９３６８号
【特許文献２】欧州特許出願公開第０４８２５２６Ａ号
【特許文献３】米国特許出願公開第２００４／１９９５７３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
周知の状態監視並びに予測的メンテナンスの方法及びシステムの幾つかはデータを獲得し特定のシステム及びサブシステムに対して解析を実行する。しかしシステムとサブシステムの間の相互関係のあるものは常に説明可能であるとは限らず、またこうした相互関係は評価を保証する状態をマスクすることがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様では、システムを監視する方法を提供する。本方法は、システムに関連付けされた複数のサブシステムを特定する工程を含む。複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの入力信号及び少なくとも１つの出力信号を受信するように構成されると共に、少なくとも１つの所定のリミットを有する。本方法はさらに、複数のサブシステムの各々の少なくとも１つのサブシステムモデルを作成することによって複数のサブシステムモデルを作成する工程を含む。サブシステムモデルの各々は、第１の入力信号及び第１の出力信号から少なくとも部分的に形成されている。本方法はさらにまた、複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する工程を含む。サブシステムモデルのうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの別のサブシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミット及び／またはシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミットによって境界設定されている。
【０００６】
別の態様では、システムを監視する方法を提供する。本方法は、システムに関連付けされた複数のサブシステムを特定する工程を含む。複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの入力信号及び少なくとも１つの出力信号を受信するように構成されると共に、少なくとも１つの所定のリミットを有する。本方法はさらに、複数のサブシステムの各々の少なくとも１つのサブシステムモデルを作成することによって複数のサブシステムモデルを作成する工程を含む。サブシステムモデルの各々は、第１の入力信号及び第１の出力信号から少なくとも部分的に形成されている。本方法はさらにまた、システムモデルのうちの少なくとも１つ及び／または複数のサブシステムモデルのうちの少なくとも１つとデータ通信するように少なくとも１つの機械学習スキームを結合する工程を含む。本方法はさらに、複数のサブシステムモデルを一体化することによって少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデルを作成する工程を含む。サブシステムモデルのうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの別のサブシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミット及び／またはシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミットによって境界設定されている。
【０００７】
また別の態様では、システムヘルスモニターを提供する。本モニターは、複数のサブシステムの各々を少なくとも部分的に表すように形成された複数のサブシステムモデル含む。第１のサブシステムモデルは第１の所定のリミットを有しかつ第２のサブシステムモデルは第２の所定のリミットを有する。本モニターはさらに、複数のサブシステムモデルによって少なくとも部分的に形成された少なくとも１つのシステムモデルを含む。この少なくとも１つのシステムモデルは、複数のサブシステムにより形成されたシステムを少なくとも部分的に表している。この少なくとも１つのシステムモデルは第３の所定のリミットを有しており、これら第１の所定のリミット、第２の所定のリミット及び第３の所定のリミットは第１のサブシステムモデルの第４の所定のリミット、第２のサブシステムモデルの第５の所定のリミット及び／またはシステムモデルの第６の所定のリミットのうちの少なくとも１つを形成するように協働する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】例示的なシステムヘルス監視スキームのブロック図である。
【図２】代替的なシステムヘルス監視スキームのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、例示的なシステムヘルス監視スキーム１００のブロック図である。スキーム１００は、少なくとも１つのシステム１０２及び少なくとも１つのシステムヘルスモニター１０４を含む。
【００１０】
システム１０２は、プロセス監視及び制御スキーム（ただし、これらに限らない）を含んだ本明細書に記載したようなモニター１０４に適合した任意のシステムである。さらにシステム１０２は、モータ、発電機、ポンプ及びファン（ただし、これらに限らない）を含んだ任意の機械である。さらにシステム１０２は、発電や化学薬品製造（ただし、これらに限らない）を含んだ生産プロセスである。一般的に、どのような複雑なプロセス、スキーム及び機械でも複数のサブシステムまで論理的に差別化することができる。したがってシステム１０２は、第１のサブシステム１０６及び第２のサブシステム１０８だけが図示された複数のサブシステムまで論理的に差別化される。システム１０２は、本明細書に記載したようなスキーム１００の動作を容易にする任意の数のサブシステムを含む。
【００１１】
第１のサブシステム１０６は、システム１０２か別のシステム（図示せず）のいずれかの内部にある少なくとも１つの別の構成要素（図示せず）とデータ通信するように結合させている。第１のサブシステム１０６は少なくとも１つのデータ信号入力コンジット１１０及び少なくとも１つのデータ信号出力コンジット１１２を介して結合されている。第１のサブシステム１０６は、任意の数の入力データ信号を受信しかつ任意の数の出力データ信号（いずれも図示せず）を送信するように構成されている。同様に、第２のサブシステム１０８は、システム１０２か別のシステム（図示せず）のいずれかの内部にある少なくとも１つの別の構成要素（図示せず）とデータ通信するように結合させている。第２のサブシステム１０８は、少なくとも１つのデータ信号入力コンジット１１４及び少なくとも１つのデータ信号出力コンジット１１６を介して結合されている。第２のサブシステム１０８は、任意の数の入力データ信号を受信しかつ任意の数の出力データ信号（いずれも図示せず）を送信するように構成されている。
【００１２】
システムヘルスモニター１０４は電子コンピュータベースのアセンブリである。モニター１０４は、少なくとも１つのプロセッサ及びメモリ、少なくとも１つのプロセッサ入力チャンネル、少なくとも１つのプロセッサ出力チャンネルを含み、また少なくとも１つのコンピュータ（図示せず）を含むことがある。本明細書で使用する場合にコンピュータという用語は、当該技術分野においてコンピュータと呼ぶこれらの集積回路のみに限定されるものではなく、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、特定用途向け集積回路、及び別のプログラム可能回路（図示せず）を広く指しておりかつこれらの用語は本明細書において区別無く使用している。例示的な実施形態ではメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（図示せず）などのコンピュータ読み取り可能な媒体（ただし、これに限らない）を含むことがある。別法として、フロッピー（商標）ディスク、コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光磁気ディスク（ＭＯＤ）及び／またはディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）（図示せず）が使用されることもある。さらに例示的な実施形態では、追加的な入力チャンネル（図示せず）を、マウスやキーボード（いずれも図示せず）などのオペレータインタフェースと関連付けしたコンピュータ周辺装置（ただし、これに限らない）とすることがある。別法として、例えばスキャナ（図示せず）（ただし、これに限らない）を含み得るような別のコンピュータ周辺装置を使用することもある。さらに例示的な実施形態では、追加的な出力チャンネルは、オペレータインタフェースモニター（図示せず）（ただし、これに限らない）を含むことがある。
【００１３】
モニター１０４用のプロセッサは、高速トランスジューサやパワートランスジューサ（ただし、これに限らない）を含み得る複数の電気的デバイス及び電子的デバイスから送信された情報を処理する。ＲＡＭ及び記憶デバイス２は、プロセッサにより実行させる情報及び命令を保存しかつ転送する。ＲＡＭ及び記憶デバイスはさらに、プロセッサによる命令の実行中におけるプロセッサに対する一時的な変数、静的な（すなわち、変化しない）情報や命令、あるいは別の中間情報を保存し提供することが可能である。実行される命令には、常駐変換及び／または比較器アルゴリズム（ただし、これらに限らない）が含まれる。命令シーケンスの実行は、ハードウェア回路とソフトウェア命令の何らかの特定の組み合わせに限定されるものではない。
【００１４】
例示的な実施形態ではシステムヘルスモニター１０４は、データ信号コンジット１１０、１１２、１１４及び１１６を介してサブシステム１０６及び１０８とデータ通信するように結合させたシステム及びサブシステムモデルモジュール１１８を含む。モジュール１１８は、データ信号コンジット１１０及び１１２を介して第１のサブシステム１０６に関連付けされた入力及び出力信号を受信するように構成される。モジュール１１８はさらに、第１組の入力及び出力信号を介して第１のサブシステム１０６の少なくとも１つの第１のサブシステムモデル１２０を形成するように構成される。モデル１２０は、モジュール１１８により受信される所定の数の入力信号と出力信号によって形成されるサブシステム１０６の少なくとも一部分に対する仮想的または数学的モデルである。例示的な実施形態では、モデル１２０はサブシステム１０６の所定の一部分をモデル化しており、必ずしもサブシステム１０６の全体ではない（これについては以下でさらに記載する）。
【００１５】
同様にモジュール１１８は、データ信号コンジット１１４及び１１６を介して第２のサブシステム１０８に関連付けされた入力及び出力信号を受信するように構成される。モジュール１１８はさらに、第１組の入力及び出力信号を介して第２のサブシステム１０８の少なくとも１つの第２のサブシステムモデル１２２を形成するように構成される。モデル１２２は、モジュール１１８により受信される所定の数の入力信号と出力信号によって形成されるサブシステム１０８の少なくとも一部分に対する仮想的または数学的モデルである。例示的な実施形態ではモデル１２２は、サブシステム１０８の所定の一部分をモデル化しており、必ずしもサブシステム１０８の全体ではない（これについては以下でさらに記載する）。
【００１６】
さらにモジュール１１８は、その関連する所定のリミットを備えたモデル１２０及び１２２を形成するように構成されており、これによりサブシステム１０６及び１０８内において互いに相互関係をもつ関連するリミット特性によってサブシステムモデル１２０及び１２２の各々に関する追加的及び／または修正された所定のリミットの形成を容易にできるため、サブシステム１０６及び１０８がより正確にモデル化される。
【００１７】
さらに、モジュール１１８はモデル１２０及び１２２を形成するように構成されており、これらによってサブシステムモデル１２０及び１２２の両者の特徴を含むシステムモデル１２４が形成されるようにしている。システムモデル１２４は、システム１０２の少なくとも一部分を表しており、システム１０２の特性はサブシステム１０６及び１０８の相互関係をもつ特性及び相互関係のない特性並びにシステム１０２の固有の特性の関数として形成される。したがってシステム１０２は少なくとも１つの所定のリミットを含み、かつシステムモデル１２４はシステム１０２に関連付けされた少なくとも１つのリミット特性を含む。
【００１８】
各サブシステムモデルの所定のリミット及びシステムモデルの所定のリミットは、サブシステム１０６及び１０８のこれより大きいシステム１０２内部における相互関係をより近似的に反映するような相互関係を形成する。したがってサブシステムモデル１２０及び１２２の各々並びにシステムモデル１２４に関するさらに追加の及び／またはさらに修正された所定のリミットが形成される。これらさらに追加の及び／またはさらに修正された所定のリミットは、関心対象モデルとしてモデル１２０、１２２及び１２４を少なくとも部分的に形成する。モデル１２０、１２２及び１２４が関心対象モデルとして実質的に完全に形成された後、モジュール１１８の内部にこれらを常駐させ続ける。
【００１９】
モニター１０４はさらに、第１のサブシステム比較器１２８及び第２のサブシステム比較器１３０のそれぞれの中に常駐させた少なくとも１つの比較アルゴリズム（図示せず）を含んだ少なくとも１つの比較モジュール１２６を含む。比較器１２８及び１３０の各々は、第１のサブシステムモデル出力信号１３２と第２のサブシステムモデル出力信号１３４のそれぞれを受信するように構成される。これらの信号１３２及び１３４は関連するサブシステムモデル１２０及び１２２を実質的に表している。さらに比較器１２８は、コンジット１１０及び１１２を介してサブシステム１０６の最近の動作を表すような入力及び出力を受信するように構成される。同様に比較器１３０は、コンジット１１４及び１１６を介してサブシステム１０８の最近の動作を表すような入力及び出力を受信するように構成される。さらに比較器１２８及び１３０は、モデル１２０及び１２２を関連する最近の動作入力及び出力と比較するように構成される。さらに比較器１２８及び１３０は、サブシステムモデル１２０及び／または１２２のそれぞれに関する比較がその所定の差分値により規定されるレンジの外部にくるような値をもたらす場合に、少なくとも１つの第１のサブシステム障害信号１３６及び／または少なくとも１つの第２のサブシステム障害信号１３８が生成されるような所定の差分値を有するようにして構成される。
【００２０】
例示的な実施形態では、関連する最近の動作入力及び出力として収集されたデータは、後の時点（例えば、オフライン動作中）における比較のために、記憶デバイス（図示せず）内に先ず保存される。事後の比較のためのデータのこの方式による保存によって、オンラインデータ収集動作中における処理要件の緩和を容易にする。別法として、データが収集されかつ保存されると共に、比較動作はスキーム１００の動作を容易にするようなある期間中に実行される。
【００２１】
モニター１０４はさらに、信号１３６及び１３８の各々を受信するように構成された少なくとも１つの通知モジュール１４０を含む。モジュール１４０はさらに、オペレータに対するサブシステム障害の通知（図示せず）を作成するように構成される。この通知は、音響的警報、報知器ランプ（図示せず）の付勢、及びコンピュータ端末モニター（図示せず）上においてハイライト表示したライン項目（ただし、これに限らない）を含むことがある。こうした通知によって、探索活動を開始させるようにオペレータを誘導することが期待される。
【００２２】
例示的な実施形態では、モニター１０４はさらに、信号１３６及び１３８の各々を受信するようにさらに構成された少なくとも１つの任意選択の統計プロセス制御（ＳＰＣ）モジュール１４２を含む。モジュール１４２はさらに、関連するサブシステム障害（複数のこともある）の追加的な診断を強化する所定のプロセス評価アルゴリズム及びコマンドを備えるように構成される。さらにモジュール１４２は、各モジュールの動作を強化するようにデータを交換するためにコンジット１４４を介して通知モジュール１４０とデータ通信するように結合される。例えばモジュール１４２は、疑われるサブシステム障害に対する高度な解析によって通知誤りの数を低減させることがある。同様にモジュール１４０は、非警報サブシステム状態においてモジュール１４２のリソースが費やされることがないように、疑われるサブシステム障害に対する高度な解析を開始することがある。別法としてモニター１０４はＳＰＣモジュール１４２を備えずに構成されている。
【００２３】
スキーム１００は、障害信号１３６及び１３８が本来的に予測性であるように構成される、すなわち関連するサブシステム（複数のこともある）の内部で起こり得る障害が進行中である（ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ）と予測している。こうした予測的評価によって、関連するサブシステムまたはシステムに対する障害追跡、修復及び／または交換のためのメンテナンス停電やシャットダウンのスケジュール設定が容易となる。予測確度は、データ品質、データ収集量、データ収集の周期及びデータ対モデル比較の頻度のうちの所定の値によって容易になる。
【００２４】
監視システム１０２の例示的な一方法は、システム１０２に関連付けされたサブシステム１０６及び１０８を少なくとも含んだ複数のサブシステムを特定する工程を含む。複数のサブシステムの各々は少なくとも１つの入力信号及び少なくとも１つの出力信号を受信するように構成されると共に、少なくとも１つの所定のリミットを有する。本方法はさらに、サブシステム１０６及び１０８の各々に関してそれぞれモデル１２０及び１２２を少なくとも含んだ少なくとも１つのサブシステムモデルを作成することによって、複数のサブシステムモデルを作成する工程を含む。サブシステムモデル１２０及び１２２の各々は、第１の入力信号及び第１の出力信号から少なくとも部分的に形成されている。本方法はさらにまた、少なくともモデル１２０及び１２２を含んだ複数のサブシステムモデルを一体化することによって、少なくとも１つの所定のリミットを有する少なくとも１つのシステムモデル１２４を作成する工程を含む。サブシステムのうち少なくともモデル１２０を含んだ少なくとも１つのサブシステムは、少なくともモデル１２２を含んだ少なくとも１つの別のサブシステムモデルの少なくとも１つの所定のリミット及び／またはシステムモデル１２４の少なくとも１つの所定のリミットによって境界設定されている。
【００２５】
動作時にシステム１０２は少なくとも２つの論理サブシステム１０６及び１０８に分割される。第１のサブシステム１０６は、システム１０２の標準的な正規動作の関数として、コンジット１１０及び１１２のそれぞれを介して所定の数の「第１の」入力信号を受信し、所定の数の「第１の」出力信号を送信する。「トレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ）」モニター１０４（詳細には以下で記載することにする）のコンテキストの域内において、「第１の」入力及び出力信号はサブシステム１０６の関連する部分に関する正常な動作を実質的に表す少なくとも１つの伝達関数（図示せず）を生成する目的のためにモジュール１１８に対して許諾されたこうした信号の第１の組を表している。こうした第１の信号データ組のパラメータは、トレーニング動作を容易にするために事前決定されていると共に、データ収集動作の期間及びデータ収集作業の反復回数（ただし、これらに限らない）を含む。同様に第２のサブシステム１０８は、コンジット１１４及び１１６のそれぞれを介して所定の数の第１の入力信号を受信し、所定の数の第１の出力信号を送信する。入力及び出力信号は、コンピュータモデル化データ、テスト誘導されたシステム及びサブシステム信号、就役作業中に収集したデータ、及び過去に収集された実験データ（ただし、これらに限らない）を含む。
【００２６】
第１のサブシステムモデル１２０の第１のバージョンは、第１のサブシステム１０６の少なくとも１つの関連するリミット特性を表した少なくとも１つの第１の所定のリミット（図示せず）を備えるように形成されている。同様に第２のサブシステムモデル１２２の第１のバージョンは、第２のサブシステム１０８の少なくとも１つの関連するリミット特性を表した少なくとも１つの第２の所定のリミット（図示せず）を備えるように形成されている。こうしたモデル１２０及び１２２の形成のことを本技術分野において一般に「システムのトレーニング」と呼んでいる。こうしたトレーニングとは、サブシステム１０６及び１０８の関連する部分の的確な動作を実質的に表している数学的モデルの生成のことを指す。リミット特性によって、関連するサブシステムに関する効率が良く及び／または有効な動作が容易になる。サブシステムリミット特性及びサブシステムモデルの所定のリミットの例には、時間、温度、電流、速度、電圧、圧力及びフロー限界、並びにサブシステム相互関係インタロック及び順序付け特性（ただし、これらに限らない）が含まれる。これらの所定のリミットによって、上で検討したようにサブシステム１０６及び１０８に関する完全に成熟したモデルは形成されないことがあるが、例えば当初の就役時点（ただし、これに限らない）などその動作寿命内の所定の時点においてモデル１２０及び１２２によって関連するサブシステム１０６及び１０８の所定の部分が表されるようにして関連するサブシステムモデル１２０及び１２２が少なくとも部分的に規定される。
【００２７】
例えばポンプなどのモジュール式構成要素が交換された、リミットが構成し直されたなどサブシステム１０６及び／または１０８のいずれかの一部分が変更された場合、上述のように初期データ収集を再度実行して「システムが再トレーニングされる」。したがってこうした再トレーニングには、構成し直されたサブシステム１０６及び／または１０８の的確な動作を反映したサブシステム１０６及び／または１０８の所定の部分に対する新たな数学的モデルを形成することを含む。以下でさらに検討するような後続の動作が実行されることもある。
【００２８】
さらにモジュール１１８は、その関連する所定のリミットを備えたモデル１２０及び１２２を形成しており、これによりサブシステム１０６及び１０８内において互いに相互関係をもつ関連するリミット特性によってサブシステムモデル１２０及び１２２の各々に関する追加的及び／または修正された所定のリミットの形成を容易にできるため、サブシステム１０６及び１０８がより正確にモデル化される。したがって第１のサブシステムモデル１２０の第２のバージョンは、少なくとも１つの第１の所定のリミットと比較したときに追加的な所定のリミット及び／または修正された第１の所定のリミットを含んだ少なくとも１つの第３の所定のリミット（図示せず）を備えるように形成される。第３の少なくとも１つの所定のリミットは、サブシステム１０６がサブシステム１０８と相互に関係する際の第１のサブシステム１０６の少なくとも１つの関連するリミット特性を表している。同様に第２のサブシステムモデル１２２の第２のバージョンは、少なくとも１つの第２の所定のリミットとの比較の際に追加的な所定のリミット及び／または修正された第２の所定のリミットを含んだ少なくとも１つの第４の所定のリミット（図示せず）を備えるように形成される。第４の少なくとも１つの所定のリミットは、サブシステム１０８がサブシステム１０６と相互に関係する際の第２のサブシステム１０８の少なくとも１つの関連するリミット特性を表している。
【００２９】
さらに例示的な実施形態では、モジュール１１８はモデル１２０及び１２２を形成しており、これらによってサブシステムモデル１２０及び１２２の両者の特徴を含むシステムモデル１２４が形成されるようにしている。システムモデル１２４は、システム１０２の少なくとも一部分を表しており、システム１０２の特性はサブシステム１０６及び１０８の相互関係をもつ特性及び相互関係のない特性並びにシステム１０２の固有の特性の関数として形成される。したがってシステム１０２は、システム１０２に関連付けされた少なくとも１つの所定のリミットを含んだ少なくとも１つのリミット特性及びシステムモデル１２４を含む。こうした形成及び／またはサブシステムモデル１２０及び１２２のより広範なシステムモデル１２４に対するリンクによって、モデル１２０、１２２及び１２４の間における周知の相互関係及び依存関係の数学的規定が容易になる。別法として、こうした周知の相互関係や依存関係の存在が知られていないか、モデル化を希望しない場合は、こうした形成及び／またはリンクは実行しない。
【００３０】
サブシステムモデル及びシステムモデルの所定のリミットを作成する方法は反復式である。各サブシステムモデルの所定のリミット及びシステムモデルの所定のリミットは、サブシステム１０６及び１０８のこれより大きいシステム１０２内部における相互関係をより近似的に反映するような相互関係を形成する。したがってサブシステムモデル１２０及び１２２の各々並びにシステムモデル１２４に関するさらに追加の及び／またはさらに修正された所定のリミットが形成される。これらさらに追加の及び／またはさらに修正された所定のリミットは、関心対象モデルとしてモデル１２０、１２２及び１２４を少なくとも部分的に形成する。
【００３１】
モデル１２０、１２２及び１２４は必ずしも関連するサブシステム１０６及び１０８並びにシステム１０２の動作を完全に規定するものではない。これと対照的にモデル１２０、１２２及び１２４は、サブシステム１０６及び１０８並びにシステム１０２の所定の特性のモデル化に必要な所定の数の伝達関数から形成される。これらの所定の特性は典型的には、システム１０２内部に位置決めされ、構成されかつ使用されるサブシステム１０６及び１０８の所定の構成要素を規定する特性に制限されている。したがってモニター１０４内部におけるリソースの処理及び呼び出し時間（ｌａｔｅｎｃｙ）の処理の低減が容易になる。さらにモニター１０４の設計及び工学的リソースが低減されるため、スキーム１００内部でモニター１０４を実現するのに要する時間及びリソースの低減が容易になる。したがって、モニター１０４を所有している総コストの低減が容易になる。
【００３２】
さらにモデル１２０、１２２及び１２４の形成は、必ずしもサブシステム１０６及び１０８並びにシステム１０２の関連する動作とその関連する相互関係についての詳細かつ本質的な知見を要求するものではない。こうした動作のモデル化のことを、当技術分野において「ブラックボックス」モデル化と呼ぶのが一般的である。こうしたブラックボックスモデル化によれば、スキーム１００内部におけるモニター１０４の実現の容易性が高まる。
【００３３】
モデル１２０、１２２及び１２４は実質的に静的であると共にモジュール１１８の内部に常駐している。モデル１２０、１２２及び／または１２４は、上述のように新たな入力及び出力データを伴うことが必要になった際に修正されることがある。モデル１２０を表している信号１３２は、モジュール１１８の内部で作成されて比較器１２８に送られる。比較器１２８は信号１３２並びにサブシステム１０６に関連付けされた入力及び出力信号をそれぞれコンジット１１０及び１１２を介して所定の時点において受け取っている。比較器１２８は信号１３２を入力及び出力信号と比較し、少なくとも１つの常駐比較アルゴリズムを用いてモデル１２０の形成と所定の時点との間における入力及び出力信号の値の変化を表す少なくとも１つの差分値を決定している。この差分値は比較器１２８に対して入力しておいた所定の値と比較される。こうした所定の値は静的であるか動的であるかのいずれかである。その差分値が所定の値により規定されるレンジの外にある場合は、比較器１２８内で通知信号１３６を発生させると共に、これが通知モジュール１４０及びＳＰＣモジュール１４２に送られる。
【００３４】
同様に、モデル１２２を表している信号１３４は、モジュール１１８の内部で作成されて比較器１３０に送られる。比較器１３０は信号１３４並びにサブシステム１０８に関連付けされた入力及び出力信号をそれぞれコンジット１１４及び１１６を介して所定の時点において受け取っている。比較器１３０は信号１３４を入力及び出力信号と比較し、少なくとも１つの常駐比較アルゴリズムを用いてモデル１２２の形成と所定の時点との間における入力及び出力信号の値の変化を表す少なくとも１つの差分値を決定している。この差分値は比較器１３０に対して入力しておいた所定の値と比較される。こうした所定の値は静的であるか動的であるかのいずれかである。その差分値が所定の値により規定されるレンジの外にある場合は、比較器１３０内で通知信号１３８を発生させると共に、これが通知モジュール１４０及びＳＰＣモジュール１４２に送られる。
【００３５】
例示的な実施形態では、関連する最近の動作入力及び出力として収集されたデータは、後の時点（例えば、オフライン動作中）における比較のために、記憶デバイス（図示せず）内に先ず保存される。事後の比較のためのデータのこの方式による保存によって、オンラインデータ収集動作中における処理要件の緩和を容易にする。別法として、データが収集されかつ保存されると共に、スキーム１００の動作を容易にするようなある期間中に比較動作が実行される。
【００３６】
通知モジュール１４０は、障害信号１３６及び／または１３８を受け取り、オペレータに対してサブシステム１０６及び／または１０８に関連付けされた障害の恐れについて伝達する。ＳＰＣモジュール１４２はまた、障害信号１３６及び／または１３８を受け取ると共に追加の診断解析を実行する。
【００３７】
図２は、代替的なシステムヘルス監視スキーム２００のブロック図である。スキーム２００が代替的なシステムヘルスモニター２０４を含むこと以外は、スキーム２００はスキーム１００と同様である。モニター２０４が少なくとも１つの機械学習スキーム２５０を含むこと以外は、モニター２０４はモニター１０４と同様である。例示的な実施形態では、機械学習スキーム２５０はニューラルネットワークの１つである。別法としてスキーム２５０は、本明細書に記載したようなモニター２０４の動作を容易にする任意のスキームである。機械学習スキーム２５０は、当技術分野で周知の方法により形成されていると共に、信号２５２を受信するシステム及びサブシステムモデルモジュール１１８とデータ通信するように結合されている。信号２５２は、それぞれ第１及び第２のサブシステムモデル出力信号１３２及び１３４と、機械学習スキーム２５０内部における動作情報に関する履歴データベース（図示せず）の形成を容易にする別の履歴データ信号（図示せず）と、を含む。
【００３８】
スキーム２５０はさらに、第１及び第２のサブシステム障害信号１３６及び１３８のそれぞれを含んだ信号２５４を受信する。さらにスキーム２５０は出力信号２５６を発生させて通知モジュール１４０及びＳＰＣモジュール１４２に送信する。
【００３９】
この代替的な実施形態では、スキーム２５０はシステム１０２の就役作業中にトレーニングを受けており、モニター２０４はモデル１２０、１２２及び１２４に基づいて予測を形成するように誘導されている。システム１０２を専門とする者とサブシステム１０６及び１０８を専門とする者とは、こうした予測の真実性及び確度を決定するために相談を受けることになろう、またスキーム２５０は予測誤りの数を低減するようにトレーニングを受ける。別法としてスキーム２５０を含んだスキーム２００は、就役作業に先立ってシステム１０２の製造者によってシステム１０２に関連して形成、構成及び完全なトレーニングを受けている。スキーム２００のオペレータは、スキーム２５０の就役後トレーニングに関する動作性能に基づく追加的な決定を実施することが可能である。
【００４０】
本明細書に記載したシステムヘルスを監視するための方法及び装置によれば、システム並びにその関連するサブシステムの動作が容易になる。具体的には、システムヘルス監視スキームのシステムヘルスモニターを構成することによって、こうしたシステム及びサブシステムのモデル化が容易になり、予測的障害解析が容易になる。より具体的には、システムヘルスモニターを本明細書に記載したように構成すると、サブシステムの潜在的障害の診断が容易になる一方、こうした疑われる障害の高度解析によって通知誤りの数が低減される。さらにモニターは、非警報サブシステム状態及び不必要なシステム及びサブシステムモデル化に関してモニターのリソースを費やすことがないようにして、疑われるサブシステム障害に対して高度な解析を開始している。こうした構成及び予測的評価によって、関連するサブシステムまたはシステムに対する障害追跡、修復及び／または交換のためのメンテナンス停電やシャットダウンのスケジュール設定が容易となり、これにより監視対象システムを所有している総コストが低減される。さらに本明細書に記載したような監視システムのための方法及び装置によれば、ハードウェアの調達、据え付け及び構成の低減が容易になり、このためこうした監視スキームの据付に関連付けされた資本及び労働コストの低減が容易になる。
【００４１】
システム監視の例示的な実施形態について上で詳細に説明した。本方法、装置及びシステムは、本明細書に記載した特定の実施形態に限定されるものではなく、また図示した特定の監視スキームに限定されるものでもない。
【００４２】
本発明を具体的な様々な実施形態に関して記載してきたが、当業者であれば、本発明が本特許請求の範囲の精神及び趣旨の域内にある修正を伴って実施できることを理解するであろう。
【符号の説明】
【００４３】
１００  システムヘルス監視スキーム
１０２  システム
１０４  システムヘルスモニター
１０６  第１のサブシステム
１０８  第２のサブシステム
１１０  データ信号入力コンジット
１１２  データ信号出力コンジット
１１４  データ信号入力コンジット
１１６  データ信号出力コンジット
１１８  システム及びサブシステムモデルモジュール
１２０  第１のサブシステムモデル
１２２  第２のサブシステムモデル
１２４  システムモデル
１２６  比較モジュール
１２８  第１のサブシステム比較器
１３０  第２のサブシステム比較器
１３２  第１のサブシステムモデル出力信号
１３４  第２のサブシステムモデル出力信号
１３６  第１のサブシステム障害信号
１３８  第２のサブシステム障害信号
１４０  通知モジュール
１４２  統計プロセス制御（ＳＰＣ）モジュール
１４４  コンジット
２００  システムヘルス監視スキーム
２０４  システムヘルスモニター
２５０  機械学習スキーム
２５２  信号
２５４  信号
２５６  出力信号
【図１】
2010514007.tif 000003
【図２】
2010514007.tif 000004
【国際調査報告】
2010514007.tif 000005
2010514007.tif 000006