(57)【要約】  本発明は、複合システムを監視するデータプロセッサシステム（ＭＯＤＦＤ）に関し、前記プロセッサシステムは、複数点の状態情報（ＭＳＧＰＢ、ＭＳＧＣＡＰ）を受信し、かつ、少なくとも前記複数点の状態情報を一点の故障情報（ＭＳＧＰＣ）にマージ処理するように、構成され、前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つは、信頼フラグ（ＮＣ２）と関連付けられ、前記一点の故障情報も、同様に、信頼フラグ（ＮＣ３）と関連付けられ、前記マージ処理は、ファジィ論理技術を実装することによって、前記複数点の状態情報の前記各信頼フラグ（ＮＣ２）を考慮しながら前記一点の故障情報を生成するように、かつ、前記故障情報と関連付けられた前記信頼フラグ（ＮＣ３）を生成するように、実行される、ことを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複合システムを監視するデータプロセッサシステム（ＭＯＤＦＤ）であって、
前記プロセッサシステムは、複数点の状態情報（ＩＤＦＬＡＧ、ＭＳＧＰＢ、ＭＳＧＣＡＰ）を受信し、かつ、少なくとも前記複数点の状態情報を一点の故障情報（ＭＳＧＰＣ）にマージ処理するように、構成され、
前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つは、信頼フラグ（ＮＣ２）と関連付けられ、
前記一点の故障情報も、同様に、信頼フラグ（ＮＣ３）と関連付けられ、
前記マージ処理は、ファジィ論理技術を実装することによって、前記複数点の状態情報の前記各信頼フラグ（ＮＣ２）を考慮しながら前記一点の故障情報を生成するように、かつ、前記故障情報と関連付けられた前記信頼フラグ（ＮＣ３）を生成するように、実行される、データプロセッサシステム。
【請求項２】
前記複数点の状態情報（図１２−図１４）を組み合わせるために、確定ルールが用いられ、または、前記複数点の状態情報（図１５）を組み合わせるために、ファジィルールが用いられる、請求項１に記載のデータプロセッサシステム。
【請求項３】
前記状態情報は、確定属性関数（図８）、ファジィ属性関数（図９）、１つのクラスが他のクラスに対して強化された属性関数（図１０）、または、前記状態情報の規模が信頼レベルとクロス集計された属性関数（図１１）、とのファジィ化を受ける、請求項１または２に記載のデータプロセッサシステム。
【請求項４】
Ｍａｍｄａｎｉの方法（図１２−図１５）またはＬａｒｓｅｎの方法を用いて、推論が実行される、請求項１から３のいずれか１項に記載のプロセッサシステム。
【請求項５】
前記ルールは、最大演算子（ＭＡＸ）または最小演算子（ＭＩＮ）を用いて集められる、請求項１から４のいずれか１項に記載のプロセッサシステム。
【請求項６】
前記最大値（ＭＭ）を平均する方法または重心方法（ＣＧ）を用いて、脱ファジィ化が実行される、請求項１から５のいずれか１項に記載のデータプロセッサシステム。
【請求項７】
前記複数点の状態情報は、サブシステムの同一性（ＩＤＳＳ）またはコンポーネントの同一性（ＩＤＣＯＭＰ）を含む状態メッセージで受信される、請求項１から６のいずれか１項に記載のデータプロセッサシステム。
【請求項８】
前記複数点の状態情報は、タイムスタンプ（ＤＡＴＥ）を含む状態メッセージで受信される、請求項１から７のいずれか１項に記載のデータプロセッサシステム。
【請求項９】
各点の状態情報は、規模と関連付けられる、請求項１から８のいずれか１項に記載のデータプロセッサシステム。
【請求項１０】
複合システムを監視するデータ処理方法（ＭＯＤＦＤ）であって、
前記方法は、複数点の状態情報（ＭＳＧＰＢ、ＭＳＧＣＡＰ）を受信するステップと、前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つを一点の故障情報（ＭＳＧＰＣ）にマージ処理するステップと、を含み、
前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つは、信頼フラグ（ＮＣ２）と関連付けられ、
前記一点の故障情報も、また、信頼フラグ（ＮＣ３）と関連付けられ、
前記マージ処理は、ファジィ論理技術を実装することによって、前記複数点の状態情報の前記各信頼フラグ（ＮＣ２）を考慮しながら一点の故障情報を生成するように、かつ前記一点の故障情報と関連付けられた前記信頼フラグ（ＮＣ３）を生成するように、実行されることを特徴とする、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばロケットエンジンなどの、複合システム内の故障信号を検出して解析するシステムおよび方法の分野に位置する。
【背景技術】
【０００２】
この分野では、「フラグ」として知られている障害指標は、複合システムの所与の場所に設置されかつ１つ以上の物理的な規模を測定する１つのセンサまたは１セットのセンサが、場合によっては測定データを処理した後で、基準値からの逸脱を検出するたびに、アクティブにされる。
【０００３】
このような障害フラグは、コンポーネント、サブシステム、完全なシステム、またはときにはセンサに関する疑わしい障害（または故障）を示すことができる。複数の障害フラグまたは複数セットの障害フラグを故障と関連付けるやり方が知られており、これは（人間によってまたは自動的に）処置を取る決定のための診断である。このように、例としてロケットエンジンでは、１つの障害フラグは、タービンにおける高レベルの振動に関係することができ、もう１つの障害フラグは、タービンの低効率性に関係することができる。このような状況下では、両方のフラグは組み合わせて、タービン翼の損害と関連付けることができる。障害フラグと故障の間のリンクは、本システム用のツリー構造に応じて配列された行列を用いて確立されるが、この行列は、１サブシステムずつ展開することができる。
【０００４】
文献の国際公開第２０１１／１０４４６６号パンフレットは、信頼レベルを各障害フラグと関連付けること、受信された未処理の故障メッセージから開始すること、メッセージが、コンポーネント故障、サブシステム故障、完全なシステムの故障、またはセンサ故障と関連付けられるかどうかにかかわらず、未処理の障害メッセージからの情報をマージすることによって、１つ以上の、信頼レベルを含む連結メッセージを発生させること、をさらに開示する。
【０００５】
障害フラグをこのようにマージすることによって、高レベルの決定を行うことが可能になる。マージ処理用のフラグは、冗長な情報、相補的情報、一貫性のあるもしくは相反する情報、記号的情報、またはデジタル的情報を構成することができ、これらは、これらの欠陥（不正確さ、不確実性、不完全性）を表すそれぞれの信頼レベルを有することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
マージ処理は、集中型のもしくは分散型のアーキテクチャで、または実際には階層型のアーキテクチャで実行することができる。集中機能は、分散機能と共存することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、人工知能から導き出された記号法を用いて、当該マージ処理を実行しようと努める。特に、本発明は、複合システムを監視するデータプロセッサシステムを提供し、前記プロセッサシステムは、複数点の状態情報を受信し、かつ、少なくとも前記複数点の状態情報を一点の故障情報にマージ処理するように、構成され、前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つは、信頼フラグと関連付けられ、前記一点の故障情報も、同様に、信頼フラグと関連付けられ、前記マージ処理は、ファジィ論理技術を実装することによって、前記複数点の状態情報の前記各信頼フラグを考慮しながら前記一点の故障情報を生成するように、かつ、前記故障情報と関連付けられた前記信頼フラグを生成するように、実行される、ことを特徴とする。
【０００８】
さまざまな実施形態においては、前記複数点の状態情報を組み合わせるために、確定ルールが用いられ、または、前記複数点の状態情報を組み合わせるために、ファジィルールが用いられ、前記状態情報は、確定属性関数、ファジィ属性関数、１つのクラスが他のクラスに対して強化された属性関数、または、規模が信頼レベルとクロス集計された属性関数、とのファジィ化を受ける。Ｍａｍｄａｎｉの方法またはＬａｒｓｅｎの方法を用いて、推論が実行される、前記ルールは、最大演算子または最小演算子を用いて集められる、前記最大値を平均する方法または重心方法を用いて、脱ファジィ化が実行される、ことも可能である。
【０００９】
前記複数点の状態情報は、サブシステムの同一性、コンポーネントの同一性、あるいは、タイムスタンプ（ＤＡＴＥ）を含む状態メッセージで、受信されてよい。
【００１０】
また、本発明は、複合システムを監視するデータ処理方法も提供し、前記方法は、複数点の状態情報を受信するステップと、前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つを一点の故障情報にマージ処理するステップと、を含み、前記複数点の状態情報のうちの少なくとも１つは、信頼フラグと関連付けられ、前記一点の故障情報も、また、信頼フラグと関連付けられ、前記マージ処理は、ファジィ論理技術を実装することによって、前記複数点の状態情報の前記各信頼フラグを考慮しながら一点の故障情報を生成するように、かつ前記一点の故障情報と関連付けられた前記信頼フラグを生成するように、実行されることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本発明は、次の図を参照して、以下で説明される。
【図１】図１は、本発明が実行されるやり方の全体図である。
【図２−４】図２〜図４は、図１の詳細を示す。
【図５】図５は、本発明の応用の特定例を示す。
【図６】図６は、本発明の一部の実施形態において用いられる第２の手段を示す。
【図７】図７は、本発明の一部の実施形態において用いられる第３の手段を示す。
【図８】図８は、本発明の一実施形態の第１の特定の態様、すなわちファジィ化ステップ、を示す。
【図９−１１】図９〜図１１は、それぞれ他の実施形態に対応する一態様を示す。
【図１２】図１２は、本発明の一実施形態の第２の特定の態様、すなわちマージ処理ルールの応用、を示す。
【図１３−１５】図１３〜図１５は、それぞれ他の実施形態に対応する一態様を示す。
【図１６】図１６は、本発明の２つの実施形態の第３の特定の態様、すなわち脱ファジィ化、を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に、本発明の一部の態様の詳細な説明が続く。
【００１３】
図１は、データ・マージ・モジュールＭＯＤＦＤを示す。同モジュールは、入力として１つ以上の状態メッセージ（同メッセージは、国際公開第２０１１／１０４４６６号パンフレットに説明された未処理の故障メッセージに対応）を受信するが、本例ではＭＳＧＰＢ１およびＭＳＧＰＢ２として参照された２つのこのようなメッセージがある。これらのメッセージのそれぞれは、一点の状態情報ＩＮＦＰＢおよびある信頼レベルＮＣ２（ここでアラビア数字２は、これがすでに部分的に連結された信頼レベルであり、何らかのやり方で元の信頼レベルから導き出されることを指し示す）を含む。図１において、参照符号ＩＮＦＰＢおよびＮＣ２の後に、同参照符号が添付された状態メッセージの番号を参照するそれぞれの添え字が続く。
【００１４】
データ・マージ・モジュールＭＯＤＦＤは、センサＭＳＧＣＡＰの状態に関係するメッセージも受信するが、本例は、ＭＳＧＣＡＰ１およびＭＳＧＣＡＰ２として参照された当該メッセージを有し、同メッセージはそれぞれ信頼レベルＮＣ１と関連付けられる。
【００１５】
ある種の単純な状況では、センサ故障メッセージの数と状態メッセージの数は同一であり、各センサ故障メッセージは、センサに関係するプロセスでトリガされた状態メッセージと関連付けられ、同センサの故障状態は同センサ故障メッセージによって信号で送られる。
【００１６】
モジュールＭＯＤＦＤは、連結された故障情報ＩＮＦＰＣおよび連結された信頼レベルＮＣ３を備える連結された故障メッセージを出力し、この場合添え字３は、信頼レベルＮＣ２に対して追加の連結ステップを指し示す。
【００１７】
ある種の単純な状況では、モジュールＭＯＤＦＤは、単一のメッセージＭＳＧＰＣを生成するが、同モジュールは、いくつかの当該メッセージを生成することもでき、当該メッセージの数は、同モジュールが入力として受信する状態メッセージＭＳＧＰＢの数よりも少ないことが好ましい。
【００１８】
図２に、メッセージＭＳＧＰＢの構造が示される。当該メッセージは、例えば順に、タイムスタンプＤＡＴＥ、サブシステム識別子ＩＤＳＳ、コンポーネント識別子ＩＤＣＯＭＰ、基準サブシステムまたは基準コンポーネントに関係するメッセージによって規定される故障、上述した信頼レベルＮＣ２、および障害フラグ識別子ＩＤＦＬＡＧを含む。識別子ＩＤＳＳ、ＩＤＣＯＭＰ、およびＩＤＦＬＡＧは、所定の取り決めを適用する際に選択される。複数点の情報ＤＡＴＥ、ＩＤＳＳ、ＩＤＣＯＭＰ、およびＩＤＦＬＡＧは、情報ＩＮＦＰＢを構成する。
【００１９】
図３に、メッセージＭＳＧＣＡＰの構造が示される。当該メッセージは、例えば順に、タイムスタンプ、サブシステム識別子ＩＤＳＳ、センサ識別子ＩＤＣＡＰ、信頼レベルＮＣ１（ここで数字１は、信頼レベルが元の値であるが何らかのやり方で部分的に連結されている値とすることもできることを指し示す）、および障害フラグ識別子ＩＤＦＬＡＧを含む。識別子ＩＤＣＡＰは、所定の取り決めを適用する際に選択される。
【００２０】
図４に、メッセージＭＳＧＰＣの構造が示される。当該メッセージは、例えば順に、タイムスタンプＤＡＴＥ、サブシステム識別子ＩＤＳＳ、コンポーネント識別子ＩＤＣＯＭＰ、上述した信頼レベル、および故障識別子ＩＤＦＡＩＬＵＲＥを含む。識別子ＩＤＳＳ、ＩＤＣＯＭＰ、およびＩＤＦＡＩＬＵＲＥは、所定の取り決めを適用する際に選択される。複数点の情報ＤＡＴＥ、ＩＤＳＳ、ＩＤＣＯＭＰ、およびＩＤＦＡＩＬＵＲＥは、情報ＩＮＦＰＣを構成する。
【００２１】
図５は、故障を検出して診断するために種々のセンサによって監視された複合システムの具体例を示す。同システムは、液体酸素および液体水素で作動して高温ガスを生成するロケットエンジンである。センサは、水素タービンＴＨ、水素ポンプＰＨ、酸素タービンＴＯ、および酸素ポンプＰＯを監視する。計算機能および情報処理機能は、状態メッセージおよびセンサ故障メッセージを発生させる。水素タービンおよび水素ポンプから得られる状態メッセージは、水素タービンおよび水素ポンプアセンブリＴＰＨに関係する連結メッセージを形成するように、モジュールＭＯＤＦＤ内でマージされる。平行して、酸素タービンおよび酸素ポンプから得られる状態メッセージは、酸素タービンおよび酸素ポンプアセンブリＴＰＯに関係する連結メッセージを形成するように、モジュールＭＯＤＦＤ内でマージされる。その後、アセンブリＴＰＨおよびアセンブリＴＰＯから得られる連結メッセージは、エンジン全体に関係する連結メッセージを形成するように、モジュールＭＯＤＦＤ内で再びマージされる。
【００２２】
障害フラグは、確定法またはファジィ法で、種々の規模レベルに対してアクティブにすることができ、次の２つの表に説明されるように、確定法でアクティブにされているフラグおよびファジィ法でアクティブにされているフラグを連続して示す。
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【００２３】
図６は、モジュールＭＯＤＦＤにも使用される対応表ＧＣＲＰを示す。表ＧＣＲＰは、１つ以上の故障と１つ以上の状態フラグとで構成された対を関連付ける。故障情報を得るために、故障を記録した表に述べられた状態フラグが、表内に与えられた係数で重み付けされた後でマージされる。特定の実施形態において、フラグは２つ１組でマージされ、１および２の番号を付けられたフラグから開始して、次いでこのマージ結果をフラグ３とマージし、次いでこの新たなマージ結果をフラグ４とマージするなど、問題になっている故障のための非ゼロ重み付け係数を有するすべてのフラグを使い切るまで、マージする。別の実施形態が可能である。最終結果は、故障が存在しないこと、またはある程度の規模およびある程度の信頼レベルの故障が存在していること、を指し示すことができる故障フラグである。
【００２４】
図７は、モジュールＭＯＤＦＤに用いられるファジィ論理システムを示す。同システムは、非ファジィ入力からファジィ入力を発生させるファジィ化モジュール８１０と、ファジィ化モジュール８１０によって発生したファジィ入力からファジィ出力を発生させる推論エンジン８２０と、および最後に推論エンジン８２０によって発生したファジィ出力から非ファジィ出力を発生させる脱ファジィ化８３０とを備える。推論エンジン８２０は、ルールベース、前提の組み合わせ、含意、およびファジィルールの集合を用いる。
【００２５】
モジュール８１０、８２０、および８３０で構成されたファジィ論理システムは、監視された複合システムの所与のパラメータに対して、非ファジィ形式で得られたある程度の数の入力障害フラグ（Ｅ）を処理するように動作する。この非ファジィ形式は、以前の状態に依存しない瞬間の現実の形式とすることができ、または何らかのやり方でフラグの以前の状態を含む仮想の形式もしくは動的な形式とすることができる。このように、所与の瞬間において、第１状況のフラグは、単一の一度限りのメッセージを実質的に備えることができ、または第２状況のフラグは、連続形式を有する時変信号で構成することができる。当然のことながら、両状況の組み合わせは可能である。一変形例において、非ファジィ形式は、相異なるメッセージＭＳＧＰＢおよびＭＳＧＣＡＰに基づいて、図６の対応表ＧＣＲＰで得られる。
【００２６】
障害フラグの非ファジィ値は、規模および信頼レベル対を備えた一対であり、規模（不調レベル）は、例えば値「−１」、「０」、「１」、「２」、および「３」（例えばそれぞれ「情報なし」、「順調」、「軽度の不調」、「重度の不調」、および「故障」に対応）の中から選択され、信頼レベルは、連続範囲［０、１］内に位置することができ、この場合、０は最小信頼であり、１は最大信頼である。
【００２７】
図８は、障害フラグのファジィ値に対する確定属性関数μを示す。ファジィ化モジュール８１０によって生成された障害フラグのファジィ値は、同図に図式的に表される。変数Ｃ−１、Ｃ０、Ｃ１〜Ｃ３のクラスもまた示される。これらは重なり合わない。クラスの値は、次表に応じて（クラス−１を別にすれば）左側に開かれ、右側に閉じられた線分で構成される（ＣＬは信頼レベルを示す）。
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【００２８】
図９は、障害フラグのファジィ値に対するファジィ属性関数μを示す。変数クラスＣ−１、Ｃ０、Ｃ１〜Ｃ３もまた示される。クラスの値は、左側に開かれ、右側に閉じられた線分で構成される。クラスＣ０〜Ｃ３は、次表に応じて２つ１組で重なり合う。
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【００２９】
図１０は、上述した関数に基づいているが、次表に応じてクラスＣ０を強化したファジィ属性関数μを示す。
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【００３０】
図１１は、図９の関数に基づき、かつ次表に応じて規模（不調レベル）を信頼レベルとクロス集計すること（ＮＤとＮＣの間でクロス集計されたファジィ化）によって得られたファジィ属性関数μを示す。
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【００３１】
エンジン８２０によって実行される推論に対して、Ｍａｍｄａｎｉの方法およびＬａｒｓｅｎの方法を用いることが可能である。故障モード影響解析（ＦＭＥＡ）、ならびに経験からのフィードバック情報から導き出されたルールベースが用いられる。このように用いられるルールの例には、ただ１つの障害フラグがアクティブにされる場合にはマージフラグは入力フラグと同一である、複数のアクティブにされた障害フラグはマージすることができる、組み合わせルールは「ＡＮＤ」、「ＯＲ」、またはこれらの両方を含む、などがある。確定ルールの一例は、次表で与えられる。
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【００３２】
同時にアクティブにされた複数のルールがＯＲ演算子によって関連付けられる場合、同ルールは、最大演算子によって集めることができ、
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同時にアクティブにされた複数のルールがＡＮＤ演算子によって関連付けられる場合、最小演算子によって集めることができる。
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【００３３】
図１２および図１３は、確定属性関数（図８）用に、および上述した表に示された確定組み合わせルール用に、推論エンジン８２０によって実行された障害フラグマージ処理の一実施形態を示す。図１２は、問題になっている瞬間において、第１フラグが、規模３で信頼レベル０．８を有し、第２フラグが、規模３で信頼レベル１を有する場合の一例を示す。上述した表に与えられた確定ルールは、規模３で信頼レベル１の故障フラグを構成するマージ処理結果を与える。
【００３４】
図１３に、規模１で信頼レベル０．９、すなわちファジィ値１．９の１つのフラグ、ならびに規模３で０．７に等しい信頼レベルでファジィ値３．７のもう１つのフラグを有する別の例が与えられる。生成されたファジィ値は２．８５であり、１．９および３．７を平均して得られる。用いられた方法は、前提を組み合わせるためにかつルール含意のためにＭｉｎ演算子を有するＭａｍｄａｎｉの方法である。
【００３５】
図１４は、障害フラグをマージする一例を示し、ファジィ属性関数（図９に示すように）ならびに上述した表の確定ルールが存在するときに推論エンジン８２０によって実行される。マージ処理プロセスは、規模−１を有するルールを除いて、すべてのルールに用いられる。本明細書において説明された例は、規模３で信頼レベル０．４の１つのフラグ、ならびに規模２で０．６に等しい信頼レベルのもう１つのフラグを有する。２つのフラグのファジィ値は、１６コンポーネントを有し、マージされると、１６コンポーネントを有する１つのファジィフラグが得られる。本例においてファジィフラグは、最大演算子によって集められる。
【００３６】
図１５は、（図９に示された関数などの）ファジィ属性関数を有しかつ下表に説明するようなファジィルールを有する推論エンジン８２０によって実行された障害フラグマージ処理の一例を示す。
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【００３７】
問題になっている瞬間において、規模２で信頼レベル１および同時に規模３で信頼レベル０．８から成る第１フラグを示す一例が説明される（図１５）。第２フラグは、規模３で信頼レベル１であるが、残りの規模は非アクティブである。上述の表に与えられたファジィルールは、規模３で信頼レベル０．９のフラグならびに規模２で信頼レベル０．１のフラグを構成するマージ処理結果を与える。
【００３８】
脱ファジィ化モジュール８３０は、あらかじめ生成されたファジィ値に基づいて非ファジィ値を生成する。図１３に示されたシナリオでは、最大値（ＭＭ）の平均は、非ファジィマージ処理済みフラグを得るのに用いられる。示された例では、規模は値２であり、信頼レベルは０．８５である。図１４に示されたシナリオでは、２つの代替の可能性が用いられ、これらが図１６に示される。第１の可能性は重心方法（ＣＧ）であり、これは規模２で信頼レベル０．８をもたらし、第２の可能性は最大値の平均を選択する方法であり、これは規模２で信頼レベル１をもたらす。
【００３９】
本発明は、本明細書で説明される分野、すなわち問題になっている複合システムがロケットエンジンである分野、以外の分野に応用される。
【００４０】
第１例は、洪水などの自然現象に関して警報を発生させるために、意思決定のプロセスを構成する。複合システムは、一地域、その地域の大気、その地域の水源、およびその地域の地下水面で構成される。
【００４１】
第１点の状態情報は、信頼フラグと関連付けられた気象観測、およびその気象観測からその信頼フラグと関連付けて推定された予想雨量に関係することができる。
【００４２】
第２点の状態情報は、その信頼フラグと関連付けられた地下水面の高さに関係することができる。
【００４３】
第３点の状態情報は、やはり信頼フラグと関連付けられた風向に関係することができる。
【００４４】
本明細書で説明された故障は洪水であり、故障情報は、本発明の原理を用いて生成された信頼レベルと関連付けられる。
【００４５】
第２例は、疫学的警報、例えばインフルエンザに関する警報、を与えるプロセスに関係する。この複合システムは、人間である。
【００４６】
第１点の状態情報は、インフルエンザの伝播のレベル（高、中、または低）に関係し、同情報は信頼レベルと関連付けられる。
【００４７】
第２点の状態情報は、危険にさらされている人々（例えば高齢者）の脆弱性（高、中、または低）に関係し、同情報は信頼レベルと関連付けられる。このような脆弱性が、例えば天候などの他のパラメータの関数として変化することを思い出されたい。
【００４８】
第３点の状態情報は、利用可能な治療の有効性（極めて良好な、良好な、または不足している）に関係し、同情報はやはり信頼レベルと関連付けられる。
【００４９】
本例において、故障情報は、全住民を保護する通常の対策が十分でないことを意味し、同情報は信頼レベルと関連付けられる。この情報に基づいて、当局は、場合によっては全住民を保護する特別な対策を取ることもある。
【００５０】
別の例は、原子力産業応用に関係し、より正確には原子力発電所型の設備のメンテナンスに関する意思決定に関係する。
【００５１】
第１点の状態情報は、熱衝撃レベル、または累積熱衝撃レベルを表す、経時的に積算されたレベルに関係し、この場合熱衝撃は一時的現象の結果である。この第１点の情報は、信頼フラグと関連付けられる。
【００５２】
第２点の情報は、金属の延性の劣化レベルを表し、そのレベルは、観測を利用するモデル上で実行された計算の結果であり、同情報は信頼フラグと関連付けられる。
【００５３】
故障情報は、監視されたシステムの故障に関係し、信頼レベルと関連付けられて、メンテナンス動作を指令する役目を果たす。
【００５４】
本発明は、限定的ではない実施形態を参照して説明されたが、本発明は、請求項の範囲の限度内において任意の変形例に及ぶ。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2015528143.tif 000022
【図１１】
2015528143.tif 000023
【図１２】
2015528143.tif 000024
【図１３】
2015528143.tif 000025
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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2015528143.tif 000030
2015528143.tif 000031
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