(57)【要約】機械状態分類を使用することにより、回転装置を制御して監視するシステム及び方法であり、一実施形態においては、機械の状態に応じた適合制御測定が行なわれる。本発明は、ニューラルネットワーク又は加重距離分類子を使用して機械部品を監視するコンピュータで実行される方法を提供する。その方法は、部品の動作属性をセンサで測定するために候補データ特徴の所定のセットを参照するとともに、クラス関連パラメータ値を決定するためにその後にリアルタイムで使用されるそれらの特徴のサブセットを得る。機械部品の監視がリアルタイムで続けられているにもかかわらず、測定値が異常であると、分類データベースが更新される。また、本発明は、分類に使用される無限ピーク振幅データ特徴及び無限ピーク分離データ特徴を提供する。作動部品状態分類のための組織化されたデータ論理的なツールボックスも記載されている。
2004501465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスと、
少なくとも１つの規定されたクラスに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定する手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記測定された複数の入力信号を、測定入力信号セットとして収集する手段と、
前記測定入力信号セットの各測定入力信号ごとに、人間決定クラス関連パラメータ値を得る手段と、
各測定入力信号に関して、及び、前記候補データ特徴セットからの少なくとも１つのデータ特徴に関して、特徴値セットを計算する手段と、
前記測定入力信号セットに関する特徴値セット及び関連する人間決定クラス関連パラメータ値から、並びに、複数の前記候補データ特徴から、分類子参照パラメータインスタンスを得る手段と、
規定された各クラスに関する測定入力信号のためのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を規定する分類子であって、各コンピュータ決定クラス関連パラメータ値を規定するために、前記分類子参照パラメータインスタンスとデータ通信を行う分類子と、
前記候補データ特徴から１つのデータ特徴のサブセットを選択する手段であって、前記測定入力信号セット、前記関連する人間決定クラス関連パラメータ値、分類子参照パラメータインスタンスを得るための前記手段、及び、前記分類子とデータ通信を行う、選択する手段と、
前記選択された特徴のサブセットに関する分類子参照パラメータインスタンスを、リアルタイム参照パラメータセットとして保持する手段と、
前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関する、及び、前記リアルタイム参照パラメータセットに関する、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値をグラフィック表示する手段と、
入力信号を測定する前記手段、特徴値セットを計算する前記手段、前記分類子、グラフィック表示する前記手段の動作を管理することにより、前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムに行なわれるようにするリアルタイム実行手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型監視システム。
【請求項２】
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスと、
少なくとも１つの規定されたクラス及び特定のセンサに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定する手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記候補データ特徴に関する任意の前記入力信号のために、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定する手段と、
前記アセンブリからリアルタイムに測定されるときに、前記入力信号に関する前記クラス関連パラメータ値をグラフィック表示する手段と、
測定する前記手段、決定する前記手段、グラフィック表示する前記手段の動作を管理することにより、前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムに行なわれるようにするリアルタイム実行手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型監視システム。
【請求項３】
前記分類子は加重距離分類子であり、選択する前記手段は、データ特徴サブセットの漸進的な抽出を行うとともに、前記加重距離分類子の使用により各サブセットを検査して、そのサブセットにおける性能尺度を規定し、前記監視システムは、検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットを保持するためのスタックデータベースを有するものであることを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項４】
前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記手段に設けられ、前記分類子参照パラメータインスタンスとしてニューラルネットワークパラメータインスタンスを得るニューラルネットワーク調整論理と、
前記分類子としてのニューラルネットワーク分類子であって、前記ニューラルネットワークパラメータインスタンスとデータ通信を行うニューラルネットワーク分類子と、
スタックデータベースと、
を有し、
選択する前記手段は、データ特徴サブセットの漸進的な抽出を行うとともに、前記ニューラルネットワーク分類子の使用により各サブセットを検査して、そのサブセットにおける性能尺度を規定し、前記スタックデータベースは、検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットを保持するものであることを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項５】
前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記手段に設けられ、前記分類子参照パラメータインスタンスとしてニューラルネットワークパラメータインスタンスを得るニューラルネットワーク調整論理と、
前記分類子としてのニューラルネットワーク分類子であって、前記ニューラルネットワークパラメータインスタンスとデータ通信を行うニューラルネットワーク分類子と、
スタックデータベースと、
を有し、
選択する前記手段は、複数のデータ特徴サブセットのためのデータ特徴を無作為に識別するとともに、前記ニューラルネットワーク分類子の使用により各サブセットを検査して、そのサブセットにおける性能尺度を規定し、前記スタックデータベースは、検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットを保持するものであることを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項６】
前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記手段は、加重距離分類子参照パラメータインスタンスを得るとともに、
前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記手段は、ニューラルネットワークパラメータインスタンスを得るためのニューラルネットワーク調整論理を有し、
前記分類子は、前記加重距離分類子参照パラメータインスタンスとデータ通信を行う加重距離分類子を備え、且つ、前記分類子は、前記ニューラルネットワークパラメータインスタンスとデータ通信を行うニューラルネットワーク分類子を有し、
選択する前記手段は、データ特徴サブセットの漸進的な抽出を行い、各サブセットは、そのサブセットにおける性能尺度を規定するために、前記加重距離分類子の使用により検査され、
選択する前記手段は、複数のデータ特徴サブセットのためのデータ特徴を無作為に識別するとともに、前記ニューラルネットワーク分類子の使用により各サブセットを検査して、そのサブセットにおける性能尺度を規定し、
前記監視システムは、検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットを保持するスタックデータベースを有し、
前記監視システムは、前記選択された特徴のサブセットに関するニューラルネットワークパラメータインスタンスを、リアルタイムニューラルネットワーク参照パラメータセットとして保持する手段を有し、
前記監視システムは、前記選択された特徴のサブセットに関する加重距離分類子参照パラメータインスタンスを、リアルタイム加重距離参照パラメータセットとして保持する手段を有し、
前記監視システムは、前記加重距離分類子及び前記ニューラルネットワーク分類子のいずれかの用途を特定する手段を有し、
グラフィック表示する前記手段は、特定の分類子に関する、リアルタイムニューラル参照ネットワークパラメータセット及びリアルタイム加重距離参照パラメータセットのいずれかに関する少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータを表示することを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項７】
加重距離分類子及びニューラルネットワーク分類子のいずれかを選択的に使用して、前記候補データ特徴に関する任意の前記入力信号のクラス関連パラメータ値を決定する手段を有し、前記加重距離分類子は、候補データ特徴の前記所定のセットが所定の閾値よりも数が小さい複数のデータ特徴を含む場合に使用されるように選択され、前記ニューラルネットワーク分類子は、候補データ特徴の前記所定のセットが前記所定の閾値よりも数が小さくない複数のデータ特徴を含む場合に使用されるように選択されることを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項８】
機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品を監視するためのコンピュータ実行型監視システムにおいて、
少なくとも２つの規定されたクラスに関する前記センサを分類するための候補データ特徴の所定のセットと、
前記センサから入力信号をリアルタイムに測定する手段と、
第１のクラスに関する第１の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第１のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するとともに、第２のクラスに関する第２の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第２のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定する手段と、
リアルタイム測定中及びクラス関連パラメータ値決定中に、リアルタイムの入力信号測定に関する総てのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値が所定の閾値よりも量的に少ない場合に、前記第１のクラスに関する前記入力信号のための第３の分類パラメータセットと、前記第２のクラスに関する前記入力信号のための第４の分類パラメータセットとを得る手段であって、前記第３及び第４の分類パラメータセットが前記入力信号測定の影響を組み入れている、得る手段と、
前記第３及び第４の分類パラメータセットが得られたときに、前記第１及び第２の分類パラメータセットをそれぞれ前記第３及び第４の分類パラメータセットと置換して、前記第３及び第４の分類パラメータセットがそれぞれ新たな前記第１及び第２の分類パラメータセットになるようにする、置換する手段と、
を備えていることを特徴とする監視システム。
【請求項９】
前記アセンブリを管理するために使用される少なくとも１つの操作パラメータ変数を含むコマンド信号を送るための出力手段と、
前記操作パラメータ変数を前記コンピュータ決定クラス関連パラメータ値から得る手段と、
を有し、
前記リアルタイム実行手段は、前記操作パラメータ変数を得る前記手段の動作を管理して、前記監視システムが前記アセンブリをリアルタイムに制御する処理制御システムとなるようにすることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載のシステム。
【請求項１０】
測定する前記手段は、多段帯域通過電気絶縁フィルタ回路を有していることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載のシステム。
【請求項１１】
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型システムにおいて、
無限ピーク振幅データ特徴を得る手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記無限ピーク振幅特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得る手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型システム。
【請求項１２】
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型システムにおいて、
無限ピーク分離特徴を得る手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記無限ピーク分離特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得る手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型システム。
【請求項１３】
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスを設けるステップと、
少なくとも１つの規定されたクラスに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定するステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記測定された複数の入力信号を、測定入力信号セットとして収集するステップと、
前記測定入力信号セットの各測定入力信号ごとに、人間決定クラス関連パラメータ値を得るステップと、
各測定入力信号に関して、及び、前記候補データ特徴セットからの少なくとも１つのデータ特徴に関して、特徴値セットを計算するステップと、
前記測定入力信号セットに関する特徴値セット及び関連する人間決定クラス関連パラメータ値から、並びに、複数の前記候補データ特徴から、分類子参照パラメータインスタンスを得るステップと、
規定された各クラスに関する測定入力信号のための前記分類子参照パラメータインスタンスからコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を規定する分類子を使用するステップと、
許容可能な分類が達成されるまで複数のデータ特徴組合せを評価することにより、前記候補データ特徴、前記測定入力信号セット、前記関連する人間決定クラス関連パラメータ値、複数の前記得られた分類子参照パラメータインスタンス、及び、前記分類子から、１つのデータ特徴のサブセットを選択するステップと、
前記選択された特徴のサブセットに関する分類子参照パラメータインスタンスを、リアルタイム参照パラメータとして保持するステップと、
リアルタイムコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を設定するために、前記リアルタイム参照パラメータセットから前記測定された入力信号をリアルタイムに分類するステップと、
前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムで行なわれるように、前記リアルタイムコンピュータ決定クラス関連パラメータ値をリアルタイムにグラフィック表示するステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法。
【請求項１４】
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスを設けるステップと、
少なくとも１つの規定されたクラス及び特定のセンサに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定するステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記候補データ特徴に関する任意の前記入力信号のために、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するステップと、
前記アセンブリからリアルタイムに測定されるときに、前記入力信号に関する前記クラス関連パラメータ値をグラフィック表示するステップと、
測定する前記ステップ、決定する前記ステップ、グラフィック表示する前記ステップの動作を管理することにより、前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムに行なわれるようにするステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法。
【請求項１５】
前記分類子は加重距離分類子であり、選択する前記ステップは、データ特徴サブセットを漸進的に抽出するとともに、前記加重距離分類子を使用して各サブセットを検査し、そのサブセットにおける性能尺度を規定し、前記方法は、
検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットをスタックデータベース内に保持するステップを有していることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
ニューラルネットワークは前記分類子であり、ニューラルネットワークパラメータインスタンスは、前記分類子参照パラメータインスタンスとして、前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記ステップにおいて得られ、選択する前記ステップにおいて、漸進的に抽出されたデータ特徴サブセットはそれぞれ、そのサブセットにおける性能尺度を規定するために、前記ニューラルネットワークを使用して検査され、前記方法は、
検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットをスタックデータベース内に保持するステップを有していることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
ニューラルネットワークは前記分類子であり、ニューラルネットワークパラメータインスタンスは、前記分類子参照パラメータインスタンスとして、前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記ステップにおいて得られ、選択する前記ステップにおいて、無作為に識別されたデータ特徴サブセットはそれぞれ、そのサブセットにおける性能尺度を規定するために、前記ニューラルネットワークを使用して検査され、前記方法は、
検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットをスタックデータベース内に保持するステップを有していることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記分類子は、加重距離分類子及びニューラルネットワーク分類子の両方を備え、前記選択ステップは、データ特徴サブセットを漸進的に抽出するとともに、各サブセットを、そのサブセットにおける性能尺度を規定する際に特定されたときに前記加重距離分類子を使用して検査し、
前記選択ステップは、複数のデータ特徴サブセットのためのデータ特徴を無作為に識別するとともに、各サブセットを、そのサブセットにおける性能尺度を規定する際に特定されたときに前記ニューラルネットワーク分類子を使用して検査し、前記方法は、
前記加重距離分類子及び前記ニューラルネットワーク分類子のいずれかの用途を特定するステップと、
検査された総てのデータ特徴サブセットのうち最も有利な性能尺度を示す所定の複数のデータ特徴サブセットをスタックデータベース内に保持するステップと、
を有し、
前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記ステップは、特定されたときに前記加重距離分類子を使用して加重距離分類子参照パラメータインスタンスを取得し、
前記分類子参照パラメータインスタンスを得る前記ステップは、特定されたときに前記ニューラルネットワーク分類子を使用してニューラルネットワークパラメータインスタンスを取得し、
前記保持ステップは、前記ニューラルネットワーク分類子が特定されるときに、前記選択された特徴のサブセットに関するニューラルネットワークパラメータインスタンスを、リアルタイムニューラルネットワーク参照パラメータセットとして保持し、
前記保持ステップは、前記加重距離分類子が特定されるときに、前記選択された特徴のサブセットに関する加重距離分類子参照パラメータインスタンスを、リアルタイム加重距離参照パラメータセットとして保持することを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
加重距離分類子及びニューラルネットワーク分類子のいずれかを選択的に使用するため、候補データ特徴の前記所定のセットが所定の閾値よりも数が小さい複数のデータ特徴を含む場合に使用されるように特定される前記加重距離分類子と、候補データ特徴の前記所定のセットが前記所定の閾値よりも数が小さくない複数のデータ特徴を含む場合に使用されるように特定される前記ニューラルネットワーク分類子とを特定するステップを有していることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品を監視するためのコンピュータ実行型方法において、
少なくとも２つの規定されたクラスに関する前記センサを分類するための候補データ特徴の所定のセットを設けるステップと、
前記センサからの入力信号をリアルタイムに測定するステップと、
第１のクラスに関連する第１の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第１のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するステップと、
第２のクラスに関連する第２の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第２のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するステップと、
前記リアルタイム測定及び決定ステップ中に、リアルタイムの入力信号測定に関する総てのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値が所定の閾値よりも量的に少ない場合に、前記第１のクラスに関する前記入力信号のための第３の分類パラメータセットと、前記第２のクラスに関する前記入力信号のための第４の分類パラメータセットとを得るステップであって、前記第３及び第４の分類パラメータセットが前記入力信号測定の影響を組み入れている、得るステップと、
前記第３及び第４の分類パラメータセットが得られたときに、前記第１及び第２の分類パラメータセットをそれぞれ前記第３及び第４の分類パラメータセットと置換して、前記第３及び第４の分類パラメータセットがそれぞれ新たな前記第１及び第２の分類パラメータセットになるようにする、置換するステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法。
【請求項２１】
前記アセンブリがリアルタイムに制御されるように、
前記コンピュータ決定クラス関連パラメータ値から操作パラメータ変数を得るステップと、
前記操作パラメータ変数を用いて前記アセンブリを管理するステップと、
を有していることを特徴とする請求項１３乃至２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型方法において、
無限ピーク振幅データ特徴を得るステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記無限ピーク振幅特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得るステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法。
【請求項２３】
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型方法において、
無限ピーク分離特徴を得るステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記無限ピーク分離特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得るステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法。
【請求項２４】
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型方法において、
進化的選択を使用して、候補特徴のセット及び学習データベースから、分類のための特徴セットを規定するステップであって、前記学習データベースは評価されたインスタンスのセットを有し、前記進化的選択は、
特徴組合せインスタンスの母集団における母集団サイズを規定し、
前記候補特徴のセットから、前記母集団のための評価特徴のセットを規定し、
評価特徴セットサイズを規定し、
前記候補特徴から、前記評価特徴セットサイズの特徴セットインスタンスの母集団インスタンスであって、前記母集団サイズを有する前記母集団インスタンスを、無作為に選択し、
前記母集団インスタンス及び前記学習データベースに従って分類子を調整し、
前記調整された分類子を使用して、各特徴セットインスタンスの予測能力を評価し、
前記評価が基準を満たしている場合、前記特徴セットインスタンスをリアルタイム分類特徴セットとして指定し、
前記基準が満たされていない場合、前記評価された予測能力に従って、前記特徴セットインスタンスのサブセット群を選択し、
無作為に選択された２つの各特徴セットインスタンスから前記特徴のうちの１つを無作為に選択するとともに、前記選択された各特徴を新たな特徴セットインスタンスに組み合わせることにより、前記特徴セットインスタンスの子サブセット群を形成し、
前記新たな特徴セットインスタンス内において前記特徴のうちの１つを無作為に選択するとともに、前記選択された特徴を、前記母集団のための前記評価特徴のセットから無作為に選択された特徴に置換することにより、前記新たな特徴セットインスタンスを変異し、但し、前記置換特徴は、前記変異演算の開始前における前記新たな特徴セットインスタンスの前記特徴のいずれでもなく、
前記サブセット群及び少なくとも１つの前記変異した特徴セットインスタンスから、新たな母集団インスタンスを規定し、但し、前記変異操作は、前記新たな母集団インスタンスが前記母集団サイズに達するまで実行され、
前記調整操作に戻る、
ことを含む一連の操作を有するステップと、
前記センサからリアルタイムに特徴のセットを取得するステップと、
前記リアルタイム分類特徴セットの使用によって、前記取得された特徴のセットを分類するステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、処理制御及び処理監視に関し、特に、一実施形態において機械状態に応じた適合制御手法が行なわれる機械状態分類の使用による回転装置の制御及び監視に関する。
【０００２】
【従来の技術、及び、発明が解決しようとする課題】
製造設備及び製造プロセスの自動化が進むにつれて、製造設備及び処理に使用される機械に一貫して携わる人間のオペレータの数が減少してきた。機械に対する操作技術者のこの減少する親密な関与の補償において、人間の論理的及び直感的な理解を映すようにプログラムされたコンピュータを用いた品質制御・品質保証監視が重要性を増してきた。自動診断システムは、監視された動作中の機械の測定を特徴付けるために、パターン認識、内蔵ルール、機能的関係を利用する。専門家は、しばしば、測定を解釈するために支援に関与する。エキスパートルールセット、分類子、ニューラルネットワークを基本とする解析、ファジー論理システムは、ルーチンフィードバック及び状態決定を形成することができる自動システムの提供において、専門家の生産力を徐々に広げている。この分野の製品の一例として、Ｂｅｎｔｌｙ Ｎｅｖａｄａ社は、Ｇｅｎｓｙｍ社のＧ２（登録商標）製品（Ｇ２は、Ｇｅｎｓｙｍ社の登録商標である）を使用したマシン・コンディション・マネージャ（登録商標）２０００を開発した（マシン・コンディション・マネージャは、Ｂｅｎｔｌｙ Ｎｅｖａｄａ社の登録商標である）。
【０００３】
この技術分野における初期の重要な文献は、Ｃｌａｕｓｔｈａｌ技術大学のＪ． Ｓｔｒａｃｋｅｌｊａｎ博士（すなわち、この出願の発明者）による１９９３年６月４日の論文「ファジーパターン認識の方法による振動信号の分類」（Ｋｌａｓｓｉｆｉｋａｔｉｏｎ ｖｏｎ Ｓｃｈｗｉｎｇｕｎｇｓｓｉｇｎａｌｅｎ ｍｉｔ Ｍｅｔｈｏｄｅｎ ｄｅｒ ｕｎｓｃｈａｒｆｅｎ Ｍｕｓｔｅｒｅｒｋｅｎｎｕｎｇ）であった。その研究は、機械診断及び機械操作決定サポートのための新たなタイプの一体化システムの基本的な要素として、特徴抽出処理のための手法及び形式化された方法並びに分類アルゴリズムについて説明している。他の初期の特徴選択の文献は、以下の通りである。
Ｃｈａｎｇ， Ｃ．　「パターン認識システムにおける特徴サブセット選択に適用されるダイナミックプログラミング」、システムに関するＩＥＥＥ報告書、Ｍａｎ ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ， １９７３， Ｎｏ．３， １６６−１７１頁、
Ｃｈｉｅｎ， Ｙ． Ｔ．　「パターン認識システムにおける特徴観察の選択及び順位付け」、情報及び制御、１９６８， Ｎｏ．１２， ３９４−４１４頁、
Ｆｕ， Ｋ． Ｓ．　「パターン認識及びマシン学習における連続法」、アカデミックプレス、ニューヨーク、１９６８，
Ｆｕｋｕｎａｇａ， Ｋ．　「有限Ｋａｒｈｕｅｎ−Ｌｏｅｗｅ−Ｅｘｐａｎｓｉｏｎを使用する無作為処理の抑制」、情報及び制御、１６巻、１９７０、８５−１０１頁、
Ｆｕｋｕｎａｇａ， Ｋ．　「体系的な特徴抽出」、パターン解析に関するＩＥＥＥ報告書、Ｎｒ．３、１９８２。
【０００４】
分類システムに使用される必要物の１つは、任意の所定の状態クラスに属すると最初に考えられない異常な測定値を扱うことに関することである。また、機械の設置日付から数日内で特定の機械を診断するように構成することができる機械診断システムも必要である。この技術で必要な他の事項は、１つのＣＰＵによって同時に監視できるセンサの数（得られた分類特徴の対応する数）が増大し続けるため、非常に大きな分類特徴セットを吸収するアプローチに関することである。また、絶え間無く向上する診断基準座標系からシステムの診断設備が与えられるような新たな特徴タイプも必要である。Ｓｔｒａｃｋｅｌｊａｎ論文は、多数の予測特徴を、有効に規定されたそれらの特徴のサブセットに迅速且つ有効に分解する手法について説明している。この有効な手法は、リアルタイムな分類サービスを提供し続けているにもかかわらず、異常測定値に応じてその学習セットを適合することができるシステムのための基本を提供している点で有益である。本発明は、前述した必要物の総てに対する解決策を与える更なる開発とともに、Ｓｔｒａｃｋｅｌｊａｎ論文に記載されている手法を組み入れている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の更なる特徴及び詳細は、好ましい実施形態の詳細な説明及び図面を検討することにより、明らかとなる。
【０００６】
本発明は、
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスと、
少なくとも１つの規定されたクラスに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定する手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記測定された複数の入力信号を、測定入力信号セットとして収集する手段と、
前記測定入力信号セットの各測定入力信号ごとに、人間決定クラス関連パラメータ値を得る手段と、
各測定入力信号に関して、及び、前記候補データ特徴セットからの少なくとも１つのデータ特徴に関して、特徴値セットを計算する手段と、
前記測定入力信号セットに関する特徴値セット及び関連する人間決定クラス関連パラメータ値から、並びに、複数の前記候補データ特徴から、分類子参照パラメータインスタンスを得る手段と、
規定された各クラスに関する測定入力信号のためのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を規定する分類子であって、各コンピュータ決定クラス関連パラメータ値を規定するために、前記分類子参照パラメータインスタンスとデータ通信を行う分類子と、
前記候補データ特徴から１つのデータ特徴のサブセットを選択する手段であって、前記測定入力信号セット、前記関連する人間決定クラス関連パラメータ値、分類子参照パラメータインスタンスを得るための前記手段、及び、前記分類子とデータ通信を行う、選択する手段と、
前記選択された特徴のサブセットに関する分類子参照パラメータインスタンスを、リアルタイム参照パラメータセットとして保持する手段と、
前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関する、及び、前記リアルタイム参照パラメータセットに関する、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値をグラフィック表示する手段と、
入力信号を測定する前記手段、特徴値セットを計算する前記手段、前記分類子、グラフィック表示する前記手段の動作を管理することにより、前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムに行なわれるようにするリアルタイム実行手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型監視システムを提供する。
【０００７】
本発明は、更に、
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスと、
少なくとも１つの規定されたクラス及び特定のセンサに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定する手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記候補データ特徴に関する任意の前記入力信号のために、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定する手段と、
前記アセンブリからリアルタイムに測定されるときに、前記入力信号に関する前記クラス関連パラメータ値をグラフィック表示する手段と、
測定する前記手段、決定する前記手段、グラフィック表示する前記手段の動作を管理することにより、前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムに行なわれるようにするリアルタイム実行手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型監視システムを提供する。
【０００８】
本発明は、更に、
機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品を監視するためのコンピュータ実行型監視システムにおいて、
少なくとも２つの規定されたクラスに関する前記センサを分類するための候補データ特徴の所定のセットと、
前記センサから入力信号をリアルタイムに測定する手段と、
第１のクラスに関する第１の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第１のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するとともに、第２のクラスに関する第２の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第２のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定する手段と、
リアルタイム測定中及びクラス関連パラメータ値決定中に、リアルタイムの入力信号測定に関する総てのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値が所定の閾値よりも量的に少ない場合に、前記第１のクラスに関する前記入力信号のための第３の分類パラメータセットと、前記第２のクラスに関する前記入力信号のための第４の分類パラメータセットとを得る手段であって、前記第３及び第４の分類パラメータセットが前記入力信号測定の影響を組み入れている、得る手段と、
前記第３及び第４の分類パラメータセットが得られたときに、前記第１及び第２の分類パラメータセットをそれぞれ前記第３及び第４の分類パラメータセットと置換して、前記第３及び第４の分類パラメータセットがそれぞれ新たな前記第１及び第２の分類パラメータセットになるようにする、置換する手段と、
を備えていることを特徴とする監視システムを提供する。
【０００９】
本発明は、更に、
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型システムにおいて、
無限ピーク振幅データ特徴を得る手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記無限ピーク振幅特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得る手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型システムを提供する。
【００１０】
本発明は、更に、
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型システムにおいて、
無限ピーク分離特徴を得る手段と、
前記センサからの入力信号を測定する手段と、
前記無限ピーク分離特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得る手段と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型システムを提供する。
【００１１】
本発明は、更に、
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスを設けるステップと、
少なくとも１つの規定されたクラスに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定するステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記測定された複数の入力信号を、測定入力信号セットとして収集するステップと、
前記測定入力信号セットの各測定入力信号ごとに、人間決定クラス関連パラメータ値を得るステップと、
各測定入力信号に関して、及び、前記候補データ特徴セットからの少なくとも１つのデータ特徴に関して、特徴値セットを計算するステップと、
前記測定入力信号セットに関する特徴値セット及び関連する人間決定クラス関連パラメータ値から、並びに、複数の前記候補データ特徴から、分類子参照パラメータインスタンスを得るステップと、
規定された各クラスに関する測定入力信号のための前記分類子参照パラメータインスタンスからコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を規定する分類子を使用するステップと、
許容可能な分類が達成されるまで複数のデータ特徴組合せを評価することにより、前記候補データ特徴、前記測定入力信号セット、前記関連する人間決定クラス関連パラメータ値、複数の前記得られた分類子参照パラメータインスタンス、及び、前記分類子から、１つのデータ特徴のサブセットを選択するステップと、
前記選択された特徴のサブセットに関する分類子参照パラメータインスタンスを、リアルタイム参照パラメータとして保持するステップと、
リアルタイムコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を設定するために、前記リアルタイム参照パラメータセットから前記測定された入力信号をリアルタイムに分類するステップと、
前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムで行なわれるように、前記リアルタイムコンピュータ決定クラス関連パラメータ値をリアルタイムにグラフィック表示するステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法を提供する。
【００１２】
本発明は、更に、
マシン解析データ特徴ツールのツールボックスであって、各データ特徴ツールが、一体化した機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプのための候補データ特徴の所定のセットを有するツールボックスを設けるステップと、
少なくとも１つの規定されたクラス及び特定のセンサに関する用途を分類するために、前記データ特徴ツールの１つを指定するステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記候補データ特徴に関する任意の前記入力信号のために、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するステップと、
前記アセンブリからリアルタイムに測定されるときに、前記入力信号に関する前記クラス関連パラメータ値をグラフィック表示するステップと、
測定する前記ステップ、決定する前記ステップ、グラフィック表示する前記ステップの動作を管理することにより、前記アセンブリからリアルタイムに測定された入力信号に関して、少なくとも１つのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値のグラフィック表示がリアルタイムに行なわれるようにするステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法を提供する。
【００１３】
本発明は、更に、
機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品を監視するためのコンピュータ実行型方法において、
少なくとも２つの規定されたクラスに関する前記センサを分類するための候補データ特徴の所定のセットを設けるステップと、
前記センサからの入力信号をリアルタイムに測定するステップと、
第１のクラスに関連する第１の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第１のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するステップと、
第２のクラスに関連する第２の分類パラメータセットを参照して、前記候補データ特徴セットから、前記入力信号のための第２のコンピュータ決定クラス関連パラメータ値を決定するステップと、
前記リアルタイム測定及び決定ステップ中に、リアルタイムの入力信号測定に関する総てのコンピュータ決定クラス関連パラメータ値が所定の閾値よりも量的に少ない場合に、前記第１のクラスに関する前記入力信号のための第３の分類パラメータセットと、前記第２のクラスに関する前記入力信号のための第４の分類パラメータセットとを得るステップであって、前記第３及び第４の分類パラメータセットが前記入力信号測定の影響を組み入れている、得るステップと、
前記第３及び第４の分類パラメータセットが得られたときに、前記第１及び第２の分類パラメータセットをそれぞれ前記第３及び第４の分類パラメータセットと置換して、前記第３及び第４の分類パラメータセットがそれぞれ新たな前記第１及び第２の分類パラメータセットになるようにする、置換するステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法を提供する。
【００１４】
本発明は、更に、
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型方法において、
無限ピーク振幅データ特徴を得るステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記無限ピーク振幅特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得るステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法を提供する。
【００１５】
本発明は、更に、
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型方法において、
無限ピーク分離特徴を得るステップと、
前記センサからの入力信号を測定するステップと、
前記無限ピーク分離特徴に関して前記測定された入力信号のためのクラス関連パラメータ値を得るステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法を提供する。
【００１６】
本発明は、更に、
一体化された機械部品アセンブリにおけるセンサ及び関連する機械部品のタイプを分類するためのコンピュータ実行型方法において、
進化的選択を使用して、候補特徴のセット及び学習データベースから、分類のための特徴セットを規定するステップであって、前記学習データベースは評価されたインスタンスのセットを有し、前記進化的選択は、
特徴組合せインスタンスの母集団における母集団サイズを規定し、
前記候補特徴のセットから、前記母集団のための評価特徴のセットを規定し、
評価特徴セットサイズを規定し、
前記候補特徴から、前記評価特徴セットサイズの特徴セットインスタンスの母集団インスタンスであって、前記母集団サイズを有する前記母集団インスタンスを、無作為に選択し、
前記母集団インスタンス及び前記学習データベースに従って分類子を調整し、
前記調整された分類子を使用して、各特徴セットインスタンスの予測能力を評価し、
前記評価が基準を満たしている場合、前記特徴セットインスタンスをリアルタイム分類特徴セットとして指定し、
前記基準が満たされていない場合、前記評価された予測能力に従って、前記特徴セットインスタンスのサブセット群を選択し、
無作為に選択された２つの各特徴セットインスタンスから前記特徴のうちの１つを無作為に選択するとともに、前記選択された各特徴を新たな特徴セットインスタンスに組み合わせることにより、前記特徴セットインスタンスの子サブセット群を形成し、
前記新たな特徴セットインスタンス内において前記特徴のうちの１つを無作為に選択するとともに、前記選択された特徴を、前記母集団のための前記評価特徴のセットから無作為に選択された特徴に置換することにより、前記新たな特徴セットインスタンスを変異し、但し、前記置換特徴は、前記変異演算の開始前における前記新たな特徴セットインスタンスの前記特徴のいずれでもなく、
前記サブセット群及び少なくとも１つの前記変異した特徴セットインスタンスから、新たな母集団インスタンスを規定し、但し、前記変異操作は、前記新たな母集団インスタンスが前記母集団サイズに達するまで実行され、
前記調整操作に戻る、
ことを含む一連の操作を有するステップと、
前記センサからリアルタイムに特徴のセットを取得するステップと、
前記リアルタイム分類特徴セットの使用によって、前記取得された特徴のセットを分類するステップと、
を備えていることを特徴とするコンピュータ実行型方法を提供する。
【００１７】
本発明の他の特徴、利点、利益は、添付図面と共に読まれることによって、好ましい実施形態の詳細な説明から簡単に明らかとなる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
好ましい実施形態を説明する際、多くの「論理エンジン」（「エンジン」）は、データ構造要素とのやりとりにおいて特徴付けられる。この場合、コンピュータで実行される論理エンジンは、一般に、データを読み込み、データを書き込み、データを演算し、データに関連する決定演算を実行するタスクを主に行うコンピュータの論理内の仮想機能的要素を参照する。「論理エンジン」（「エンジン」）は、任意に、インジケータ、カウンタ、ポインタに関連する幾つかの限られたデータ記憶を与える。しかし、コンピュータで実行される論理内の殆どのデータ記憶は、特定の場合の論理の使用に関連する情報及びデータを保持するデータ構造要素（データスキーマ）内で簡略化される。これらのデータ構造要素論理セクションは、しばしば、「表」、「データベース」、「データセクション」及び／又は「データコモン」と称される。データ構造要素は、主に、データに関してタスクを行う代わりにデータを保持することを専門に行ない、通常、一般に識別される記憶された情報のセットを含んでいる。コンピュータで実行される「論理エンジン」（「エンジン」）は、通常、一般に識別される機能を行う。設計を考慮して、論理システムで論理ツール及び論理エンジンの両方を使用すると、論理システムを、有効に考慮でき設計でき研究でき且つ別個に集束されて区別して特殊化される状況下で高めることができる集束され或は抽出されたサブ構成要素に有効に分離することができる。無論、論理内部システムの幾つかは、それらが前述した各実施形態によって示される包括的で全体的なシステムに組み込まれるにもかかわらず、それ自体、専門の独特の領域を示す。ある状況において、特定のエンジンは、個々の実行可能なファイル、リンクされたファイル、統合された論理エンティティにしたがうサブルーチンファイルである。また、特定のエンジンは、個々の実行可能なファイル、リンクされたファイル、サブルーチンファイル、実行中にオペレーティングシステムにより一体形式で或は動的に関連付けられた方法でデータ論理的にリンクされたデータファイルの組合せである。
【００１９】
また、明細書は、明確さを促進するために、用語「リアルタイム」を参照する。以下の段落は、リアルタイムの概念を説明している。
【００２０】
リアルタイムコンピュータ処理は、一般に、実際のタイムリミット内でイベントが所定の反応を引き起こすコンピュータ処理の方法として規定される。この場合、コンピュータ動作は、外的状況及び実時間下で具体的に制御される。処理制御の領域での関連する説明として、リアルタイムコンピュータ制御処理は、関連する処理制御論理、決定、リアルタイム処理を実行する制御された装置を関しして変更するように機能する処理制御決定プログラムに内在する定量的演算に関連している。この場合、処理制御決定プログラムは、一般に１０ｍｓから２秒の時間というかなり高い頻度で定期的に実行される。しかし、他の時間も使用される。１つの解決事例が更に長い計算時間を必要とする「アドバンスト」制御ルーチン（前述した実施形態の分類子等）の場合、基本的に、長い時間が必要である（制御要素設定の変化の決定の頻度は、関連する可変測定の頻度以下の頻度で実行しなければならない）。しかしながら、制御に使用される特定の値の解決のための延長時間は、その決定時間が合理的に予測可能な基準で繰り返され且つ動作する機械アセンブリの適合制御に十分に役に立つ場合、リアルタイムに決定される。
【００２１】
装置に取り付けられた測定センサは、通常、電圧、又は、操作装置（例えば、開放弁又は加圧ポンプ）の属性や装置によって操作的に処理される材料の状態（例えば、流体温度や流体圧）に対応する等価な電圧を出力する。
【００２２】
信号（測定された信号）は、特定の時間におけるデータ値として、あるいは、各データ値が時間属性と明示的又は暗示的（連続的な順序付けにより）な関連を有するデータ値のセットとして、電圧の大きさを示す。用語「信号」は、多くの場合、データ値表示に変換される電圧又は電圧履歴を参照する。
【００２３】
信号は、特定の信号機能属性を得るための機能との関連において評価される。これらの信号属性は、（ａ）一般に記述的な用語として、また、（ｂ）「分類」等のパターンマッチング処理の基準変数として、特徴と称される。この場合、特徴は、しばしば、結合考慮又は（ａ）測定された信号から機能との関連において得られた属性と（ｂ）分類子で使用される変数との間のデータ論理的なネクサスを処理する変数を参照する。一般に、特徴値は、信号測定インスタンスを示す特徴変数に割り当てられ且つ関連付けられる特定の定量的なデータ値を示す。
【００２４】
一般に、分類子は、特徴、更に具体的には、特徴のパターンを、識別された有用なカテゴリー化（クラス）の特定の瞬時状態で、操作装置（特徴を形成する）のメンバーシップ（関連、所属及び／又は関係）と関連付ける。この場合、メンバーシップは、（ａ）ある状況ではクラスに属するという意味であり、（ｂ）他の状況ではクラスに属さないという意味である。クラスは、しばしば、人間性評価及び／又は判断（例えば、動作性能の「良」状態、動作性能の「悪」状態、動作性能の「不確定な即ち過渡的」状態をそれぞれ示す「良」クラス、「悪」クラス及び／又は「過渡的」クラス）を示す。また、メンバーシップは、例えば２つのクラス評価におけるクラスに属する度合いを参照する。２つのクラスとの関連度合いは、「システムの現在の状態が９０％「良」及び１０％「悪」」として特徴付けられる。より正確には、「精度」の概念は、特定の分類された測定インスタンス（その関連する分類特徴セットとの関連において）と、メンバーシップが得られる候補クラスのセットの任意のクラスとが明確に関連する定量的な信頼性を参照する。
【００２５】
分類において、加重距離分類及びユークリッド距離分類は、特定の重なり合う状況を参照する。したがって、ここで、加重距離分類への参照は、暗に、これら分類同士の類似性との関連において、ユークリッド距離分類の適切な使用を含んでいる。この場合、分類性能は、最適な方法で特定の学習サンプルの分配を適合させる特定の分類子の能力に大きく依存している。学習サンプルのセット総てのクラスにおいて基本的に球形の分配で示される場合、ユークリッドメートル法が時々使用される。分配が楕円の場合、個々に重みつけられる座標方向において、加重距離法が最適である。この場合、様々なユークリッド距離に関して僅かなサンプルが同様に評価される。基本的に、ユークリッドメートル法は、加重距離メートル法の特定の形式である（重要性が総ての方向において基本的に等しい場合）。したがって、発明者は、一般に、加重距離分類子を好んで使用する。
【００２６】
ここで図面を参照すると、図１は、製造装置を動作させて監視する監視システム及び補助システムのブロック図を示している。十分に適用された実施形態において、システム概略１００は、重要な物理的構成要素を与える。モニタ１０２は、情報やデータを見る人間（オペレータ技術者及び構成専門家）のためのモニタを形成する。処理情報システム１０４は、通信インタフェース１０６を介して制御コンピュータ１０８と双方向でデータ通信を行う処理情報システム（関連し、取り付けられ、相互に接続されたリアルタイム制御システム、あるいは、その通信においてリアルタイム制御システムの非常に厳密なリアルタイムな応答リズムの下に無いリアルタイム制御システム群で実行するデータに関する情報を保持して操作技術者にその情報を伝えるためのシステム）を形成する。処理情報システム１０４は、処理情報論理１３６を実行するための処理情報ＣＰＵ１３４を組み込んでいる。通信インタフェース１０６は、通信インタフェース論理１３２を実行するための通信インタフェースＣＰＵ１３０を組み込んでいる。制御コンピュータ１０８は、機械アセンブリ１２４のリアルタイムな作動監視及び制御において制御コンピュータ論理１２８を実行するための制御コンピュータＣＰＵ１２６を組み込んでいる。分類コンピュータシステム１１０は、機械アセンブリ１２４の状態の分類を行う際に分類コンピュータ論理１４０を実行するための分類コンピュータＣＰＵ１３８を備えている。システム概略１００は、データストリームとして入力データの一部を受けるために、また、機械アセンブリ１２４の分類状態を制御コンピュータ１０８に通信してその分類状態に適応するように制御コンピュータ１０８が機械アセンブリ１２４を制御するように、処理情報システム１０４と双方向でデータ通信を行う。また、分類コンピュータシステム１１０は、アナログ入力信号１１８及びデジタル入力信号１１６から、信号フィルタリングボード１１４及びデータ取得ボード１１２を介して、入力データを受ける。データ取得ボード１１２は、信号フィルタリングボード１１４からのアナログ電圧をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換回路１４２を組み込んでいる。図２及び図３のフィルタ回路構成要素２００及びフィルタ回路３００において後述するように、信号フィルタリングボード１１４は、帯域通過フィルタ回路１４４を組み込んでいる。デジタル入力信号１１６は、直接信号として、信号フィルタリングボード１１４及び制御信号入力回路１４８の両方に供給される。この場合、制御信号入力回路１４８は、制御コンピュータ１０８のニーズと同期する。アナログ入力信号１１８は、直接信号として、信号フィルタリングボード１１４及び制御信号入力回路１４８の両方に供給される。この場合、制御信号入力回路１４８は、制御コンピュータ１０８と適切に同期する。デジタル出力信号１２０及びアナログ出力信号１２２は、制御信号出力回路１５０からの出力コマンド信号を機械アセンブリ１２４に供給し、これにより、制御コンピュータ１０８は、機械アセンブリ１２４の属性を変更するための変数を操作して、機械アセンブリ１２４の動作をリアルタイムに制御する。制御コンピュータ１０８の例は、「総合安全制御システムを用いた処理制御システム」と題された２０００年１１月２日付けのＷＯ　出願第００／６５４１５に記載されている。
【００２７】
機械アセンブリ１２４は、（１）操作アセンブリの分類された状態についての情報を操作技術者に与えることによって、また、（２）分類された状態を制御コンピュータ論理１２８によって行なわれる制御判断に任意に組み込むことによって、分類コンピュータシステム１１０から利益を得る機械部品アセンブリである。分類状態は、処理情報システム１０４及び通信インタフェース１０６を介して、制御コンピュータ論理１２８に通信される。機械アセンブリ１２４は、例えば、モータ、ギアボックス、遠心機、蒸気タービン、ガスタービン、湿式圧縮、化学プロセスの利益をもって動作するガスタービン、内燃機関、車輪、加熱炉、変速機、車軸であるが、これらに限定されない。湿式圧縮に関して、１９９９年２月９日にＲｉｃｈａｒｄ Ｚａｃｈａｒｙ及びＲｏｇｅｒ Ｈｕｄｓｏｎに対して与えられた「湿式圧縮によってガスタービンの動力を増幅するための方法及び装置」　に関する米国特許第５，８６７，９７７号、及び、１９９９年８月３日に同じ発明者に対して与えられた米国特許第５，９３０，９９０号は、湿式圧縮の利益をもって動作するガスタービンの有用な技術を提供している。
【００２８】
ネットワーク１４６は、分類コンピュータシステム１１０と双方向でデータ通信を行うとともに、他のシステムとのネットワークを介したインタフェースを形成する。他の実施形態において、処理情報システム１０４は、ネットワーク１４６を介して、分類コンピュータシステム１１０と接続する。更に他の実施形態において、通信インタフェース１０６は、ネットワーク１４６を介して、分類コンピュータシステム１１０と接続する。制御信号入力回路１４８は、一般に、制御コンピュータ１０８への接続時、デジタル入力信号１１６及びアナログ入力信号１１８にそれぞれ固有の一組の回路を参照する。
【００２９】
処理情報システム１０４、通信インタフェース１０６、制御コンピュータ１０８、ネットワーク１４６、データ取得ボード１１２の詳細は、当業者にとって自明であるため、ここでは、好ましい実施形態の概略及び用途を理解できるように簡単に示されている。分類コンピュータ論理１４０及び信号フィルタリングボード１１４の詳細は、この明細書の次の項目で説明する。
【００３０】
図２は、電気絶縁及び信号フィルタリングボードの詳細を示している。フィルタ回路構成要素２００は、信号フィルタリングボード１１４における更なる詳細を示している。周波数モジュール２０２は、複数の周波数モジュール２０６の詳細な構成を示している。図示されるように、帯域通過フィルタ回路基板２０４は、一組の周波数モジュール２０６と、一組の変圧器２０８と、一組の入力コンデンサ２１０とが電気的に実装された信号フィルタリングボード１１４の一実施形態を示している。前述したように、周波数モジュール２０６の例（インスタンス）は、周波数モジュール２０２に詳細に示されている。周波数モジュール２０２は、帯域通過フィルタ回路基板２０４上に５つの別個の例（インスタンス）として設けられている。変圧器２０８は、帯域通過フィルタ回路基板２０４上に５つの別個の例（インスタンス）として設けられている。また、入力コンデンサ２１０も、帯域通過フィルタ回路基板２０４上に５つの別個の例（インスタンス）として設けられている。信号線ターミネータ２１２は、アナログ入力信号１１８の５つの別個の例（インスタンス）をデータ取得ボード１１２に接続するのに使用する５つの別個の配線端子を備えている。なお、デジタル入力信号１１６は、信号フィルタリングボード１１４及びデータ取得ボード１１２を経て、分類コンピュータシステム１１０へと貫通状態で任意にルート付けられるが、分類コンピュータシステム１１０によって使用される殆どの信号は、アナログ入力信号１１８タイプから成る。周波数コンデンサ「ａ」２１４、周波数コンデンサ「ｂ」２１８、周波数コンデンサ「ｃ」２２２は、周波数モジュール２０２の第１、第２、第３のコンデンサをそれぞれ形成している。周波数インダクタ「ａ」２１６及び周波数インダクタ「ｂ」２２０は、周波数モジュール２０２の第１及び第２のインダクタをそれぞれ形成している。
【００３１】
図３は、電気絶縁及び信号フィルタリングボードにおいて使用される帯域通過フィルタ回路を示している。フィルタ回路３００は、入力コンデンサ２１０の一例（インスタンス）Ｃ１と、変圧器２０８の一例（インスタンス）Ｔ１と、周波数モジュール２０６の一例（インスタンス）Ｍ１とを組み合わせることによって構成される１つの帯域通過フィルタ回路を示している。この場合、Ｃａ１は周波数コンデンサ「ａ」２１４に対応しており、Ｌａ１は周波数インダクタ「ａ」２１６に対応しており、Ｃｂ１は周波数コンデンサ「ｂ」２１８に対応しており、Ｌｂ１は周波数インダクタ「ｂ」２２０に対応しており、Ｃｃ１は周波数コンデンサ「ｃ」２２２に対応している。これらは、以下の表１の基準にしたがって特徴付けられることが好ましい。
【００３２】
表１
2004501465.tif 000003
帯域通過フィルタ回路基板２０４の２つの例（インスタンス）を有する一実施形態において、帯域通過フィルタ回路１４４の有益な構成が表２に示されている。
【００３３】
表２
2004501465.tif 000004
【００３４】
図４は、監視システムの重要な論理構成要素のブロック流れ図を示している。分類論理４００は、分類コンピュータ論理１４０の第１のネスト化された開始部を形成している。リアルタイム実行論理４０２は、参照データ論理４０４とヒューマン・インタフェース論理４１２とパターン認識論理４０６及び信号Ｉ／Ｏ論理４０４とに対して双方向でデータ通信を行うが、これについての更なる説明は、図６及び図７のリアルタイム論理詳細６００及びリアルタイム機能詳細７００に関して行う。図から明らかなように、リアルタイム実行論理４０２は、実行可能データ信号を形成するとともに、総てのエンジン、及び、必要に応じて参照データ論理４０４、ヒューマン・インタフェース論理４１２、パターン認識論理４０６、信号Ｉ／Ｏ論理４０８という他の実行可能な論理へのマルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込みを行ない、また、統合されて調整されたリアルタイムなリズムで応答論理が実行されるように、フィードバック入力及びフラッギング入力を受ける。また、参照データ論理４０４は、ヒューマン・インタフェース論理４１２とパターン認識論理４０６とに対して双方向でデータ通信を行うが、これについての更なる説明は、図１３及び図１４の参照データ詳細１３００及びツールボックス１４００に関して行う。また、パターン認識論理４０６は、信号Ｉ／Ｏ論理４０８とヒューマン・インタフェース論理４１２とに対して双方向でデータ通信を行うが、これについての更なる説明は、図９Ａ，９Ｂ，１０のパターン認識論理詳細９００及び決定機能詳細１０００に関して行う。また、信号Ｉ／Ｏ論理４０８は、ヒューマン・インタフェース論理４１２と双方向でデータ通信を行うとともに、信号調整論理４１０とデータ読み込み通信を行うが、これについての更なる説明は、図１１及び図１２の信号論理詳細１１００及び導出機能１２００に関して行う。信号調整論理４１０は、アナログ入力信号１１８及びデジタル入力信号１１６を読み込むとともに、リードアクセスを介して信号Ｉ／Ｏ論理４０８に値を供給する。この論理セクションについては、図５の信号調整詳細５００で更に説明する。ヒューマン・インタフェース論理４１２は、モニタ１０２に接続して、操作技術者とのインタフェースを形成する。この論理については、図８のインタフェース論理詳細８００で更に詳細に説明する。
【００３５】
図５は、監視システムの信号調整論理構成要素のブロック流れ図を示している。信号調整詳細５００は、監視システムの信号調整論理構成要素のブロック流れ図である。信号調整詳細５００は、信号調整論理４１０における更なる詳細を形成している。また、参照のため、アナログ入力信号１１８、デジタル入力信号１１６、信号Ｉ／Ｏ論理４０８は、元の状態に戻されている。アナログ信号入力バッファ５０４は、アナログ値入力論理５１０からのデータを保持して、信号Ｉ／Ｏ論理４０８がデータをタイムリーに読み込むことができるようにする。デジタル信号入力バッファ５０６は、デジタル値入力論理５０８からのデータを保持して、信号Ｉ／Ｏ論理４０８がデータをタイムリーに読み込むことができるようにする。デジタル値入力論理５０８は、デジタル入力信号１１６をリアルタイムに取得するための論理エンジンを形成するとともに、デジタル入力信号１１６をデジタル信号入力バッファ５０６に接続するインタフェースを形成する。なお、デジタル入力信号１１６の使用は、この実施形態のこの時点では、比較的最小のことであるが、デジタル入力信号１１６の信号の使用は、考えられる特定の状況（例えば、これに限らないが、機械「トリップ」インジケータ）においては必ず見込まれる。アナログ値入力論理５１０のエンジンは、アナログ／デジタル変換回路１４２をリアルタイムに動作させるために必要な論理を形成するとともに、アナログ入力信号１１８をアナログ信号入力バッファ５０４に接続するためのインタフェースを形成する。
【００３６】
図６は、監視システムにおけるリアルタイム実行論理のブロック流れ図を示している。リアルタイム論理詳細６００は、リアルタイム実行論理４０２における更なる詳細を形成している。また、参照のため、参照データ論理４０４、パターン認識論理４０６、ヒューマン・インタフェース論理４１２、信号Ｉ／Ｏ論理４０８は元の状態に戻されている。リアルタイム実行エンジン６０２は、分類コンピュータ論理１４０をリズミカルに実行させるための制御ブロック６０４を有している。この場合、制御ブロック６０４はサブ論理を有している。サブ論理は、分類コンピュータＣＰＵ１３８を実質的に指揮し、マルチプロセス又はマルチタスクの手段を使用して分類システムの目的を達成する際に分類論理４００を実行する。制御ブロック６０４は、分類コンピュータ論理１４０を実行する際に、機能セット６０６のルーチンと接続する。機能セット６０６の更なる詳細については、図７のリアルタイム機能詳細７００に関して説明する。また、制御ブロック６０４は、モードＩＤ６０８内で表示される状態インジケータに応答する。一実施形態において、動作の「構成」モード、「学習」モード、「実行」モードは、任意の特定の時間の特定の作動モードにおける人間の指示に伴うヒューマン・インタフェース論理４１２からの入力によって規定される。
【００３７】
図７は、リアルタイム制御ブロックを使用することによって行なわれる機能の詳細を示している。リアルタイム機能詳細７００は、機能セット６０６における更なる詳細を示している。この場合、機能セット６０６の内部機能は、制御ブロック６０４と双方向でデータ通信（すなわち、データ読み込み通信及びデータ書き込み通信を双方向で必要に応じて）を行う。ハードウエア設定構成機能７０２は、分類コンピュータシステム１１０を構成する信号Ｉ／Ｏ論理４０８にヒューマン・インタフェース論理４１２を接続するコードを、アナログ入力信号１１８とデジタル入力信号１１６とから成る特定の組に供給する。サンプル収集機能７０４は、システム概略１００を特別に構成するために使用されるサンプルデータの取得において、信号Ｉ／Ｏ論理４０８とヒューマン・インタフェース論理４１２とを接続するコードを特定の機械アセンブリ１２４に供給する。データベース取得機能７０６は、学習データベースをシステム１１０にロードするための、ヒューマン・インタフェース論理４１２と参照データ論理４０４とを接続するコードを形成する。ツール選択機能７０８は、特定の信号と共に使用するためのツールを規定するための、ヒューマン・インタフェース論理４１２と参照データ論理４０４とを接続するコードを形成する。部品選択機能７１０は、ツールを規定することができる部品の規定において、ヒューマン・インタフェース論理４１２と参照データ論理４０４とを接続するコードを形成する。特徴演算機能７１２は、パターン認識論理４０６で使用される特徴を演算するための、参照データ論理４０４と信号Ｉ／Ｏ論理４０８とを接続するコードを形成する。特徴選択機能７１４は、分類使用のための特徴の選択において、参照データ論理４０４と信号Ｉ／Ｏ論理４０８とを接続するコードを形成する。学習機能７１６は、学習プロセスを実行して学習データベースを取得する場合の、参照データ論理４０４、ヒューマン・インタフェース論理４１２、パターン認識論理４０６を接続するコードを形成する。分類決定機能７１８は、分類子の規定において、参照データ論理４０４、ヒューマン・インタフェース論理４１２とパターン認識論理４０６とを接続するコードを形成する。リアルタイム特徴付け機能７２０は、リアルタイム・メンバーシップ値決定を行なって動作時に機械アセンブリ１２４を分類する場合の、参照データ論理４０４、信号Ｉ／Ｏ論理４０８、パターン認識論理４０６、ヒューマン・インタフェース論理４１２を接続するコードを形成する。適合機能７２２は、リアルタイムで分類システムの適合を行なって、既存の分類子を用いて十分な信頼性をもって分類できない測定データ又は測定信号に関連する学習を吸収する場合の、ヒューマン・インタフェース論理４１２、参照データ論理４０４、パターン認識論理４０６、信号Ｉ／Ｏ論理４０８を接続するコードを形成する。ネットワーク接続機能７２４は、信号Ｉ／Ｏ論理４０８及びヒューマン・インタフェース論理４１２をナットワーク１４６又は処理情報システム１０４に接続する際のコードを形成する。ディスプレイ機能７２６は、信号Ｉ／Ｏ論理４０８とヒューマン・インタフェース論理４１２とを接続するコード及びヒューマン・インタフェース論理４１２とモニタ１０２とを接続する際のコードを形成して、動作時に操作技術者に機械アセンブリ１２４の分類状態が知らされるようにする。
【００３８】
図８は、監視システムにおけるヒューマン・インタフェース論理のブロック流れ図を示している。インタフェース論理詳細８００は、ヒューマン・インタフェース論理４１２の更なる詳細を示している。リアルタイム実行論理４０２、参照データ論理４０４、信号Ｉ／Ｏ論理４０８、パターン認識論理４０６は、図４の状態に戻されている。グラフィカル出力エンジン８０２は、（１）リワークエンジン８１０によって決定された（及び関連値エンジン８１２から通信された）異常測定ベクトルの発生のデータ書き込み通信（適合機能７２２への）のため、（２）情報を出力する機能セット６０６中の複数の機能から操作技術者へのデータ読み込み通信のため、（３）リアルタイム実行論理４０２からマルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込み及び実行可能データ信号を受けるため、リアルタイム実行論理４０２と双方向でデータ通信を行う。グラフィカル出力エンジン８０２は、信号Ｉ／Ｏ論理４０８、参照データ論理４０４、関連値エンジン８１２とデータ読み込み通信を行ない、これらのセクションからのデータが操作技術者に出力されるようにする。グラフィカル入力エンジン８０４は、キーボード又はモニタ１０２に関連付けられた他の入力装置とインタフェース接続して、実行可能データ信号、マルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込み、機能セット６０６及びモードＩＤ６０８への入力データに関して、リアルタイム実行論理４０２と双方向でデータ通信を行う。グラフィカル入力エンジン８０４は、参照データ論理４０４、パターン認識論理４０６、特徴付け選択ルーチン８０６とデータ書き込み通信を行ない、必要に応じてデータが操作技術者からこれらの論理セクションに入力されるようにする。また、グラフィカル入力エンジン８０４は、学習データローディングエンジン８０８と双方向でデータ通信を行ない、学習データベースのデータ及びツールボックスデータ（図１３，１４において説明する）を操作技術者が容易に信号Ｉ／Ｏ論理４０８及び参照データ論理４０４にロードすることができるようにする。グラフィカル入力エンジン８０４は、任意に、統一データ書き込み操作での通信のために特定のデータセットを１つのグループとして規定することができる入力機能セット８１４を有している。特徴付け選択ルーチン８０６は、グラフィカル入力エンジン８０４とデータ読み込み通信を行うとともに、パターン認識論理４０６とデータ書き込み通信を行ない、分類で用いられる加重距離分類子又はニューラル・ネットワークのいずれかを操作技術者が選択できるようにする。学習データローディングエンジン８０８は、ネットワークデータのために信号Ｉ／Ｏ論理４０８に接続するとともに、学習データベースのデータ及びツールボックスデータを信号Ｉ／Ｏ論理４０８及び参照データ論理４０４にロードする際に分類コンピュータシステム１１０のディスク又はＣＤ−ＲＯＭ（図示せず）に接続する。リワークエンジン８１０は、関連値エンジン８１２で決定されたメンバーシップを、異常測定ベクトルを識別して前述したようにリアルタイム実行論理４０２に知らせる部分として評価する際、関連値エンジン８１２と双方向でデータ通信を行う。また、リワークエンジン８１０は、操作技術者の注意に対して異常測定の保持を止めるため、信号Ｉ／Ｏ論理４０８とデータ書き込み通信を行う。関連値エンジン８１２は、メンバーシップ値を受けて適切なメンバーシップ値ディスプレイデータ（例えば、これに限らないが、基本的又は標準的な形式）を決定するために、信号Ｉ／Ｏ論理４０８とデータ読み込み通信を行う。関連値エンジン８１２は、前述した目的のため、リワークエンジン８１０と双方向でデータ通信を行うとともに、グラフィカル出力エンジン８０２とデータ書き込み通信を行う。
【００３９】
図９Ａ及び図９Ｂは、監視システムにおけるパターン認識論理のブロック流れ図を示している。パターン認識論理詳細９００は、パターン認識論理４０６を詳細に示している。信号Ｉ／Ｏ論理４０８、参照データ論理４０４、リアルタイム実行論理４０２、ヒューマン・インタフェース論理４１２は、図４の状態に戻されている。進化的特徴セレクタ９０２は、分類で使用される特徴のセットを規定するのに必要な学習データ及びツールボックスデータ（図１３及び図１４）を受けるため、参照データ論理４０４と双方向でデータ通信を行う。進化的特徴セレクタ９０２は、複数の特徴セットを無作為に選択する。この場合、各特徴セットは、その後、分類子を規定する際に、加重距離分類子９０６又はニューラルネットエンジン９０８によって使用される。分類子は、その後、各テスト測定のメンバーシップを評価するために使用される。その評価は、その後、複数の特徴セットの中で最も許容できる特徴セットを決めるために、専門家による判断と比較される。最も許容できる特徴セットは、その後、新たな複数の特徴セットを規定するべく、拡張され、あるいは、特徴毎に無作為に相互変化される（図２１Ａから図２１Ｄ）。分類信頼性の許容可能な閾値に達すると、閾値に達する特徴は、その後、機械アセンブリ１２４を分類するために使用される。進化的特徴セレクタ９０２の進化的な動作については、図２０の進化的特徴選択処理１９００及び図２１Ａから図２１Ｄに示される例で更に説明する。進化的特徴セレクタ９０２は、最も許容できる特徴セットを記憶するため、選択特徴スタック９１０と双方向でデータ通信を行う。進化的特徴セレクタ９０２は、特徴セットを分類してその結果を評価するために、ニューラルネットエンジン９０８及び加重距離分類子９０６と双方向でデータ通信を行う。進化的特徴セレクタ９０２は、最後の選択された特徴セット及び分類基準パラメータ（重み行列及び適合パラメータ）を読み込んで記憶するために、ニューラルネットワーク・パラメータ・インスタンス９１２とデータ読み込み通信を行うとともに、ＮＮリアルタイムパラメータ９１４と書き込み通信を行う。無論、進化的特徴セレクタ９０２は、実行可能データ信号、マルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込み、機能セット６０６へのデータ入力のため、リアルタイム実行論理４０２と双方向でデータ通信を行う。
【００４０】
漸進的特徴セレクタ９０４は、分類に使用される特徴セットを規定するために必要な学習データ及び他のツールボックスデータを受けるために、参照データ論理４０４と双方向でデータ通信を行う。漸進的特徴セレクタ９０４は、繰り返し減少された複数の特徴セットを漸進的に評価するルーチンを実行する。この場合、各特徴セットは、分類子を規定する際に、加重距離分類子９０６又はニューラルネットエンジン９０８によって使用される。分類子は、その後、各テスト測定のメンバーシップを評価するために使用される。その評価は、その後、複数の特徴セットの中で最も許容できる特徴セットを決めるために、専門家による判断と比較される。最も許容できる特徴セットの特徴は、その後、新たな複数の特徴セットを規定するべく、許容できるセット内に無い特徴を用いて拡張される。分類信頼性の許容可能な閾値に達すると、閾値に達する特徴セットは、その後、機械アセンブリ１２４を分類するために使用される。漸進的特徴セレクタ９０４の漸進的な選択動作については、図１８の漸進的特徴選択処理１８００及び図１９の補足内容で更に説明する。漸進的特徴セレクタ９０４は、評価処理中に最も許容できる特徴セットをスタックするため、選択特徴スタック９１０と双方向でデータ通信を行う。このスタックにより、所望の特徴を保持する際に、メモリを有効に使用することができる。漸進的特徴セレクタ９０４は、特徴セットを分類してその結果を評価するために、ニューラルネットエンジン９０８及び加重距離分類子９０６と双方向でデータ通信を行う。漸進的特徴セレクタ９０４は、リアルタイムに使用するために最後の選択された特徴セット及び分類基準パラメータ（決定機能セット及び決定特徴セット）を読み込んで記憶するべく、加重距離リアルタイムパラメータ９１６とデータ書き込み通信を行う。無論、漸進的特徴セレクタ９０４は、実行可能データ信号、マルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込み、機能セット６０６へのデータ入力のため、リアルタイム実行論理４０２と双方向でデータ通信を行う。
【００４１】
加重距離分類子９０６、一般に技術的に理解されている加重距離分類子である。そのような分類子の例は、
Ｂｅｚｄｅｋ， Ｊ． Ｃ．　「ファジー目的関数アルゴリズムを用いたパターン認識」　プレナムプレス、ニューヨーク、１９８１；
Ｇａｔｈ， Ｉ．　「非監視最適ファジークラスタリング」ＩＥＥＥトランス、パターン認識・機械インテル、ジュリ、１９８９；
Ｊｏｌｌｉｆｅ Ｉ． Ｔ．　「主成分分析」　シュプリンガー出版、１９８６；
Ｋａｎｄａｌ， Ａ．　「パターン認識におけるファジー技術」　ジョンワイリー、ニューヨーク、１９８２；
Ｋｉｔｔｌｅｒ， Ｊ．　「パターン認識における特徴選択の数学的方法」、マンマシン研究における国際雑誌、１９７５、第７号、６０９−６３７頁；
Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ， Ｐ． Ｃ．　「統計学的な一般化距離に関し」　Ｐｒｏｃ．Ｉｎｄｉａｎ Ｎａｔ． Ｉｎｓｔ． Ｓｃｉ．　カルカッタ、１９３６、４９−５５頁；
Ｗａｔａｎａｂｅ， Ｓ．　「Ｋａｒｈｕｅｎ−Ｌｏｅｗｅ拡張・要因分析」、情報理論に関するトランザクション第４回プラハ会議、１９６５、６３５−６６０頁；
Ｚｉｍｍｅｒｍａｎｎ， Ｈ． Ｊ．　「ファジー集合論及びその用途」、クリューバーアカデミー出版、１９９１；
Ｓｔｒａｃｋｅｌｊａｎ， Ｊ．　「Ｋｌａｓｓｉｆｉｋａｔｉｏｎ ｖｏｎ Ｓｃｈｗｉｎｇｕｎｇｓｓｉｇｎａｌｅｎ ｍｉｔ Ｍｅｔｈｏｄｅｎ ｄｅｒ ｕｎｓｃｈａｒｆｅｎ Ｍｕｓｔｅｒｅｒｋｅｎｎｕｎｇ」，　Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ ＴＵ Ｃｌａｕｓｔｈａｌ，１９９３（先に引用した）；
Ｓｔｒａｃｋｅｌｊａｎ， Ｊ．， Ｗｅｂｅｒ， Ｒ．　「質の制御及び管理」、ファジー・ハンドブック・プラーデ・アンド・デュボア、第７巻　ファジー技術の実用的な用途、１９９９年１１月、クリューバーアカデミー出版；
に記載されている。
【００４２】
ニューラルネットエンジン９０８は、一般に技術的に理解されているニューラルネットワーク分類子である。そのような分類子の例は、
Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ， Ｄ． Ｅ．， ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ， Ｊ． Ｌ．　ＰＤＰ　リサーチグループ、「平行分布処理」ＭＩＴプレス、ケンブリッジ、ＭＡ、１９８６；
Ｐａｏ， Ｙ． Ｈ．　「適合パターン認識及びニューラルネットワーク」アディソン・ウェスリー出版社、１９８９
に記載されている。
【００４３】
前述したデータ通信の他、加重距離分類子９０６及びＮＮ論理エンジン９０８は、機械アセンブリ１２４をリアルタイムに分類するために、信号Ｉ／Ｏ論理４０８と双方向でデータ通信を行う。
【００４４】
ＮＮ（ニューラルネットワーク）パラメータインスタンス９１２は、分類決定中に、暫定的な特徴（リアルタイムニューラルネットワーク特徴セット９３４）及びニューラルネットワークデータ（リアルタイム重み行列９３２）を保持するために、ニューラルネットエンジン９０８と双方向でデータ通信を行う。ＮＮリアルタイムパラメータ９１４は、機械アセンブリ１２４をリアルタイムに評価するため、ニューラルネットワーク特徴セット９３０及び重みマトリクス・適合パラメータインスタンス９２８をニューラルネットエンジン９０８に供給する。新たな分類子を決定するための適合中に、ＮＮリアルタイムパラメータ９１４は、ニューラルネットエンジン９０８と共に使用される更に改良されたパラメータセットの決定中にニューラルネットワークパラメータインスタンス９１２が使用されている場合であっても、機械アセンブリ１２４をリアルタイムに分類し続ける。加重距離リアルタイムパラメータ９１６は、機械アセンブリ１２４をリアルタイムに評価するため、決定機能セット９２４及び決定特徴セット９２６を加重距離分類子９０６に供給する。新たな分類子を決定するための適合中に、加重距離リアルタイムパラメータ９１６は、加重距離分類子９０６と共に使用される更に改良されたパラメータセットの決定中に加重距離パラメータインスタンス９１８が使用されている場合であっても、機械アセンブリ１２４をリアルタイムに分類し続ける。加重距離パラメータインスタンス９１８は、分類決定中に、暫定的な特徴（決定特徴セット９２２）及び加重距離分類子データ（決定機能セット９２０）を保持するために、加重距離分類子９０６と双方向でデータ通信を行う。
【００４５】
前述したように、選択特徴スタック９１０は、評価処理中に、最も許容できる特徴をスタックする。このスタックにより、所望の特徴を保持する際にメモリを有効に使用することができる。この場合、最初に評価された特徴セットの特徴は、スタックが満たされるまで、初期の特徴セット中に自動的に保持され、その後、優れた分類性能を示す特徴が、スタック中の下位の特徴に取って代わる。
【００４６】
スタック９１０は、再分類比率（予測能力及び／又はエラー）コンセプトに関して、高く評価される。学習段階中に収集された各ランダムサンプルのために使用される前に明確な分類割り当てが行なわれる分類された学習サンプルに基づいて、評価の尺度は、各分類アルゴリズム及び分類データの所定のサブセットを用いて学習サンプルを再分類することによって得られる。（ａ）所定の分類割り当てにしたがって正確に分類されたランダムサンプルの数の、（ｂ）調査されたランダムサンプルの総数に対する割合は、（ｃ）特定の評価された分類子及び所定の分類データの再分類比率、エラー、予測能力の尺度を与える。無論、処理の究極目的は、再分類エラーを極めて小さくすることである。理想的なケースでは、（ａ）再分類における分類割り当ての決定は、（ｂ）２つのメンバーシップ決定の最大アライメントに基づいた総てのオブジェクトにおける学習サンプルのクラス再分割と一致する（すなわち、最良の特徴の組合せは、専門家の最初の決定と調整を受けた分類子との間の最良のアライメントを、そのアライメントのために検査された特定の各特徴組合せに対して与える）。再分類エラーのコンセプトの利点は、少数のランダムサンプル用いた場合であっても、最終的な値を決定することができる点である。
【００４７】
また、この例では、分離精度が重要な因子である。２つの大きなクラスメンバーシップ間の距離が大きくなる場合、分類決定は明確性を得る。これらのメンバーシップ値に基づいて、精度因子が決定される。精度因子は、二つ以上の特徴組合せが同じ分類比率を有している場合に、選択処理において考慮される。
【００４８】
スタック９１０は、特徴選択の方法で使用される特定のステップの概要である点で、高く評価される。
【００４９】
ステップ１では、総ての利用可能な結果全体から、最良の特徴の組合せが選択され（すなわち、分類子を調整して、学習データベースのサンプルデータを分類し、分類されたサンプルと先の専門家の評価とを比較するために、各特徴組合せ例（インスタンス）が使用され、したがって、検査された総ての特徴組合せ例（インスタンス）は、評価された総ての特徴組合せ間で最良の予測特徴組合せを決定するために、ランク付けされる）。この目的のため、質の計算された総ての尺度の記憶リストが作成され、このリストから、特定数の最良特徴組合せが、更なる選択処理の基準として、「ベストリスト」内で受け入れられる。
【００５０】
ステップ２では、ステップ１の最良特徴組合せ（最初の繰り返しでは、スタック内の総ての特徴対；次の繰り返しでは、スタック内の総ての３つの特徴の組合せ；ｎ回目の繰り返しでは、ｎ＋１個の特徴の組合せの総て）が、先の特徴の組合せにおいて含まれていない総ての特徴と連続的に組み合わせられる。したがって、特徴対の評価で質の低い尺度が計算された特徴は、選択処理で再び含められる。
【００５１】
ステップ３では、最良特徴予測組合せが容認可能性の尺度に対して評価され、（ａ）所望の所定数の特徴を有する１つの（最良の）組合せが決定されるまで、あるいは、（ｂ）特定のリコール比率（専門家に対する予測能力）に達するまで、ステップ１及びステップ２の処理が繰り返される。
【００５２】
また、以下の例は、選択特徴スタック９１０の性質及び動作を示している。
【００５３】
例１
記号に関して、「ｚ」は、クラスのメンバーシップ及び１つの特徴セットを有する特定の個体におけるオブジェクト数である（すなわち、ｚが数値として表わされる場合、ＦＺ，Ｘは、一例では、特定の定量値を有すると見なされる。；ｚがテキスト「ｚ」として表わされる場合、ＦＺ，Ｘは、一例では、分類特徴を示す論理的に識別される変数である）。したがって、オブジェクトは、特徴ベクトルであり、１つの組合せとして関連するクラスメンバーシップ値である。
【００５４】
この例は、特徴セットサイズが２から始まって、分類子を調整するために特徴のセットが使用され、学習セット内の各サンプルを分類するために分類子が使用された後、２０個のサンプルを有する表３を示している（クラス１における１０がｚ＝１，１０で示され、クラス２における１０がｚ＝１１，２０で示されている）。
【００５５】
表３
2004501465.tif 000005
この表から分かるように、リコール比率＝１．０−１．０／２０．０＝０．９５である。２つの特徴から成る各特徴組合せ毎に、リコール比率が決定される。表４は、ＦＺ，６−ＦＺ，１２リコール比率及びＦＺ，６−ＦＺ，１６リコール比率を示している（なお、ＦＺ，６−ＦＺ，１６リコール比率決定のための対応する表３は無い）。
【００５６】
表４
2004501465.tif 000006
　表５は、表３及び表４の例を更に詳しく示したものであり、記憶リストにスタックサイズ５０を与えるために精度因子を加えている。
【００５７】
表５
2004501465.tif 000007
表６は、例の続きとして新たに導入された評価を示している。
表６
2004501465.tif 000008
表６のこの新たなＦＺ，８−ＦＺ，１４結果は、特徴組合せ８／１４の評価後に更新されたリストを与えるために、表７に示されるように、スタック９１０の一部を押し下げている。
【００５８】
表７
2004501465.tif 000009
例１終了
【００５９】
図１０は、パターン認識論理の決定機能セットの詳細を示している。決定機能詳細１０００は、決定機能セット９２０及び決定機能セット９２４の詳細を示している。測定された信号を特徴付ける（分類子決定に使用されたのか、あるいは、リアルタイム分類で使用されたのか否か）ために使用される各クラスは、関連する固有値セット及び固有ベクトルセットを有している。分類のために使用されるＮ個のクラスから成るシステムにおいて、クラス１固有ベクトルセット１００２、クラスＮ固有ベクトルセット１００４、クラス１固有値セット１００６、クラスＮ固有値セット１００８はそれぞれ、図示されるように、決定機能セット９２０内及び（リアルタイムのケースの場合）決定特徴セット９２６内に保持される。
【００６０】
図１１は、監視システムにおける信号及びデータＩ／Ｏ及びロギングのブロック流れ図を示している。したがって、信号論理詳細１１００は、信号Ｉ／Ｏ論理４０８の詳細を示している。パターン認識論理４０６、参照データ論理４０４、リアルタイム実行論理４０２、信号調整論理４１０、ヒューマン・インタフェース論理４１２は、図４の状態に戻されている。特徴導出エンジン１１０２は、ツール固有特徴機能１１０４（図１２の導出機能１２００で更に詳細に説明する）の属性との関連において、入力信号であるアナログ入力信号１１８及び／又はデジタル入力信号１１６から特徴を得る。特徴導出エンジン１１０２は、複数の重要な機能性、すなわち、（１）アナログ入力信号１１８及びデジタル入力信１１６号のそれぞれに関する測定値のデータ読み込み通信、（２）参照データ論理４０４からのデータの取得、（３）更新されたツール固有特徴機能１１０４のルーチンをヒューマン・インタフェース論理４１２から不定期に取得すること、（４）パターン認識論理４０６に対する更なる通信のため、リアルタイム信号入力エンジン１１０８に対して得られた特徴及び特徴値をデータ書き込み通信すること、を達成する際に、リアルタイム信号入力エンジン１１０８と双方向で通信を行う。学習測定値ログ１１０６は、リアルタイム信号入力エンジン１１０８がリワークエンジン８１０によって促される時に異常な測定ベクトルに関する測定値を受けて保持するために、リアルタイム信号入力エンジン１１０８とデータ書き込み通信を行う。また、学習測定値ログ１１０６は、操作技術者、フロッピー、ＣＤ−ＲＯＭ、他のシステムと更に通信を行うため、あるいは、学習測定値ログ１１０６のデータを操作技術者、フロッピー、ＣＤ−ＲＯＭ、他のシステムにコピーするため、ヒューマン・インタフェース論理４１２及びネットワークインタフェース１１１６と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、分類結果を送るとともに、更新されたツール固有特徴機能１１０４のルーチンを受けるため、ハードウエア信号のための構成データを受けるため（信号構成スキーマ１１１０内に記憶するため）、また、異常な測定ベクトルに関するフラグを受けるために、ヒューマン・インタフェース論理４１２と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、前述したように、特徴導出エンジン１１０２と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、得られた特徴値及び特徴データをパターン認識論理４０６に送るとともに、その特徴値及び特徴データに関する分類フィードバックを受けるために、パターン認識論理４０６と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、読み込まれる特定の信号を参照データ論理４０４に知らせるとともに、特徴データを応答可能に取得して信号を分類するために、参照データ論理４０４と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、（ａ）実行可能なデータ信号、マルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込みを受けるため、及び、（ｂ）フィードバックを送るとともに、統合されて調整されたリアルタイムリズムで応答論理が実行されるように入力にフラグを付けるために、リアルタイム実行論理４０２と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、測定された特定の信号データをネットワーク１４６から直接に受けるとともに、必要に応じてネットワーク１４６を介して特定の外部システムと通信するために、ネットワーク・インタフェース１１１６と双方向でデータ通信を行う。リアルタイム信号入力エンジン１１０８は、処理情報システム１０４と接続するために、処理情報システムインタフェース１１１２と双方向でデータ通信を行う。図１１の信号論理詳細１１００において、処理情報システムインタフェース１１１２は、ネットワークインタフェース１１１６を使用して処理情報システム１０４に接続するように示されているが、直接シリアルリンク等の他のデータ通信手段を介して接続を行うこともできる。転送中に処理情報システム１０４と分類コンピュータシステム１１０との間でやりとりされたデータを保持するために、ＰＩバッファ１１１４が使用される。
【００６１】
図１２は、ツール固有特徴導出機能の詳細を示している。導出機能１２００は、機械アセンブリ１２４の分類で使用される特徴を得るために使用される特定の機能を詳細に示している。各特徴機能は、特徴を得るために使用される論理的なルーチンを有している。任意の特定の信号の場合、図１３の参照データ詳細１３００で説明するように、少なくとも１つの特徴のために、１つの機能（位置合わせ機能１３２６）及び属性セット（関連機能属性１３２８）が規定される。このデータは特徴導出エンジン１１０２によって参照される。特徴導出エンジン１１０２は、ツール固有特徴機能１１０４の適切な機能を適用して、パターン認識論理４０６で使用される特徴値を得る。
【００６２】
一般に、ＦＦＴ特徴機能１２０２は技術的に理解されている。この機能は、（１）Ｂｒｉｇｈａｍ， Ｅ． Ｏ．　「高速フーリエ変換」、プレンティス・ホール社、１９７４、及び、（２）Ｃｏｏｌｅｙ， Ｊ． Ｗ．及びＴｕｋｅｙ， Ｊ． Ｗ．　「複素フーリエ級数の機械計算のためのアルゴリズム」、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ １９， １９６５に記載されている。
【００６３】
一般に、ＲＰＭ特徴機能１２０４、最小信号値特徴機能１２０６、最大信号値特徴機能１２０８、ＲＭＳ特徴機能１２１０は、技術的に理解されている。これらの機能は、
Ｂａｎｎｉｓｔｅｒ， Ｒ． Ｈ．　「転動体ベアリング監視技術の検討」、流体機械委員会、電力産業、ロンドン、１９８５年６月；
Ｃａｌｌａｃｏｔｔ， Ｒ． Ａ．　「機械的故障診断及び状態監視」、チャップマン・ホール、ロンドン、１９７７；
Ｈｕｎｔ， Ｔ． Ｍ．　「機械装置の状態監視及び水力発電所」、チャップマン・ホール、１９９６；
Ｒａｏ， Ｂ． Ｋ． Ｎ．　「状態監視のハンドブック」、エルゼビア先端技術、１９９６；
Ｈａｒｒｉｓ， Ｔ． Ａ．　「転動体ベアリング解析」、第３版、ニューヨーク、１９９１、ジョン・ワイリー＆ソンス社；
Ｂｅｒｒｙ， Ｊ． Ｅ．　「振動形跡解析を用いた転動体ベアリングの調子を探知する方法」、セカンド・アンド・バイブレーション、２５（１９９１）　１１、２４から３５頁；
Ｄｙｅｒ， Ｄ．及びＳｔｅｗａｒｔ， Ｒ． Ｍ．　「統計的な振動解析による転動体ベアリング損傷の検出」、メカニカルデザインの雑誌、第１００巻、１９７８、２２９から２３５頁；
Ｅｄｇａｒ， Ｇ． Ｒ．及びＧｏｒｅ， Ｄ． Ａ．　「転がり軸受故障の初期検出技術」ＳＡＥ専門紙シリーズ、１９８４、１から８頁；
に記載されている。
【００６４】
一般に、尖度特徴機能１２１２は技術的に理解されている。この機能は、Ｒｕｓｈ， Ａ． Ａ．　「メンテナンスエンジニアのための水晶球尖度」、鉄鋼インターナショナル、５２、１９７９、Ｓ．２３−２７に記載されている。フィルタ尖度特徴機能１２１４は、尖度値の時間フィルタリングによって達成される。
【００６５】
一般に、エンベロープセット特徴機能１２１６は技術的に理解されている。この機能は、Ｊｏｎｅｓ， Ｒ． Ｍ．　「ベアリング解析のためのエンベローピング」、サウンド・アンド・バイブレーション、３０（２）　１９９６、１０頁に記載されている。
【００６６】
一般に、ケプストラム特徴機能１２１８は技術的に理解されている。この機能は、Ｒａｎｄａｌｌ， Ｒ． Ｂ．　「ケプストラム解析及びギアボックス故障診断」、Ｂｒｕｅｌ ａｎｄ Ｋｊａｅｒアプリケーションノート　Ｎｏ．２３３に記載されている。
【００６７】
一般に、ＣＲＥＳＴ特徴機能１２２０は技術的に理解されている。この機能は、Ｂａｎｎｉｓｔｅｒ， Ｒ． Ｈ．　「転動体ベアリング監視技術の検討」、流体機械委員会、電力産業、ロンドン、１９８５年６月に記載されている。
【００６８】
一般に、フィルタＣＲＥＳＴ特徴機能１２２２は技術的に理解されている。この機能は、（１）Ｄｙｅｒ， Ｄ．及びＳｔｅｗａｒｔ， Ｒ． Ｍ．　「統計的な振動解析による転動体ベアリング損傷の検出」、メカニカルデザインの雑誌、第１００巻、１９７８、２２９−２３５頁；（２）Ｂａｎｎｉｓｔｅｒ， Ｒ． Ｈ．　「転動体ベアリング監視技術の検討」、流体機械委員会、電力産業、ロンドン、１９８５年６月；に記載されている。
【００６９】
無限ピーク振幅特徴機能１２２４は、無限パラメータとして、時間信号から得られる。時間信号の平均ピーク高さは、ピークの複数度合い、ピーク衝撃度、ピークとその後の２つのピークとの間の周期性及び不変性を特徴付ける。無限ピーク振幅特徴機能１２２４の無限パラメータを得るため、平均振幅と信号「ベース」との間の比率が最初に定められる。方程式１
ベースレベル：
時間信号のＭ個のサンプルで
【数１】
2004501465.tif 000010
Ｍ＝データ点の数
ｘ＝デジタルデータサンプル
方程式２
平均ピーク振幅
【数２】
2004501465.tif 000011
Ｎ＝時間信号において検出されたピークの数
ａｐｊ＝ピークｊの振幅
そして、無限ピーク振幅特徴機能１２２４の特徴は、
方程式３
【数３】
2004501465.tif 000012
無限ピーク分離特徴機能１２２６は、無限パラメータとして、時間信号から得られる。理想的なローラベアリング破損は、常に、ベアリングを監視するセンサからの時間信号においてピークを形成する。形成されたピークの不変性（ピーク間の距離に関連する）は、一組のピーク間の総ての距離を計算して、平均値に対する変化を形成することにより、表わされる。状態が良好なローラベアリングは、確率的に分布された複数の小さな信号ピークにわたって、変化の度合いが高い。様々な回転速度を比較できるように、変化をピーク間の平均距離で割ることにより、無限比率が定められる。
方程式４
平均ピーク距離
【数４】
2004501465.tif 000013
Ｎ＝時間信号において検出されたピークの数
ｄｐｊ＝ピークｊとピークｊ−１との間の距離
方程式５
【数５】
2004501465.tif 000014
そして、以下の式から無限ピーク分離特徴機能１２２６が計算される。
方程式６
【数６】
2004501465.tif 000015
【００７０】
図１３は、監視システムの参照データ論理のブロック流れ図を示している。参照データ詳細１３００は、参照データ論理４０４の詳細を示している。パターン認識論理４０６、信号Ｉ／Ｏ論理４０８、リアルタイム実行論理４０２、ヒューマン・インタフェース論理４１２は、図４の状態に戻されている。任意の特定の信号においては、図１２で説明したように、少なくとも１つの特徴のため、１つの機能（位置合わせ機能１３２６）及び属性セット（関連機能属性１３２８）が規定される。このデータは特徴導出エンジン１１０２によって参照される。特徴導出エンジン１１０２は、ツール固有特徴機能１１０４の適切な機能を適用して、パターン認識論理４０６で使用される特徴値を得る。学習データベース１３０２は、特定のツールＩＤ１３３４に関連するレコードセットを示している。各ツールＩＤ毎に、判断値１３２２データフィールドの１つの値として判断（専門家による）がなされる特徴セットすなわち特徴１（Ｆ１）１３１８から特徴Ｎ（Ｆｎ）１３２０が存在する。特徴１　１３１８から特徴Ｎ　１３２０の値及び動作状態のクラスとしての判断を示す値の列のセットは、各ツールＩＤ毎に与えられる。したがって、候補特徴データベース１３０４、ツールデータベース１３０６、部品データベース１３０８のデザインによって与えられるアライニングとの関連において、学習データベース１３０２は、分類コンピュータシステム１１０に対する（動作時の機械アセンブリ１２４の状態の解釈に関する）理解の専門家の収集された入力を表わす。これにより、分類コンピュータシステム１１０は、その収集された理解に対する急速で機械化されたリアルタイムなアクセスを与える。特徴Ｎ　１３２０データのアセンブル方法については、図２５のツールボックス開発概要２３００に関する説明において更に詳しく述べる。（１）判断を明確に示すために適切な数のクラスを選択すること（固有のクラス構造を与えること）、及び、（２）分類子インスタンスの許容可能な予測可能性を決定すること、については、図２４及び図２５の部品アセンブリ２２００及びツールボックス開発概要２３００で説明する。候補特徴データベース１３０４は、特徴１３２４のセット及びその特徴１３２４が関連する特定のツールＩＤ１３３４を示す関連ツール識別子１３３０から成る表である。これに関し、１つの特徴Ｎ　１３２０レコードが１つのツールＩＤ１３３４に関連している場合、特定の特徴１３２４は、学習データベース１３０２内の特徴セットのうちの任意の１つの特徴である。また、位置合わせ機能１３２６論理識別子は、関連する機能属性１３２８と共に与えられ、これにより、特徴導出エンジン１１０２は、ツール固有特徴機能１１０４の適切な機能を実行するとともに、特定の特徴値の導出において導出された機能の適切な属性を決定する。ツールデータベース１３０６は、可変タイプ入力チャンネル論理ＩＤ１３３２、ツールＩＤ１３３４、ツール識別ターム１３３６に関する値から成る表である（モニタ１０２上に表示するための語彙ストリング識別子を与えることによって、人が参照データ詳細１３００と通信することを容易にするため）。入力チャンネル論理ＩＤ１３３２は、帯域通過フィルタ回路基板２０４上の特定のフィルタ回路３００に依存している。入力チャンネル論理ＩＤ１３３２の目的は、ハードウエア設定構成機能７０２の実行時の照合を可能にして、操作技術者がアナログ入力信号１１８のインスタンスを適切な信号ワイヤターミネータ２１２に付与できるようにすることである。部品データベース１３０８は、部品識別子１３３８（図２４の部品アセンブリ２２００の更なる説明を参照）のインスタンスが特定のセンサタイプ１３４０と組み合わされる時に適切な入力チャンネル論理ＩＤフィールド１３４２に接続されるように、更なる参照を与える。なお、部品データベース１３０８及びツールデータベース１３０６の使用時、センサタイプ１３４０と組み合わされる部品識別子１３３８は、許容可能な入力チャンネル論理ＩＤフィールド１３４２値を「示す」。入力チャンネル論理ＩＤフィールド１３４２値（複数の関連する信号ワイヤターミネータ２１２であっても良い）は、ツールデータベース１３０６の表にマッピングされると、特定の入力チャンネル論理ＩＤ１３３２の識別を可能にする。その後、ＩＤ１３３２は、部品識別子１３３８、センサタイプ１３４０、入力チャンネル論理ＩＤ１３３２とアライメントする（分類子におけるハードウエハアライメントを解決する）適切なツールＩＤ１３３４を識別する。その後、ツールＩＤ１３３４は、候補特徴データベース１３０４の特徴１３２４インスタンスのセットを参照する（動作時の部品識別子１３３８の評価のためのデータ論理参照）とともに、学習データベース１３０２（候補特徴データベース１３０４のデータ論理参照フレームの特徴１３２４インスタンスのセットとの交わりにおいて収集された人間学習）の特定のレコードを参照する。その後、その特定の学習データベース１３０２インスタンスを有する特徴１３２４のセットは、（ａ）漸進的特徴セレクタ９０４（あるいは、進化的特徴セレクタ９０２）と、（ｂ）各判断値１３２２クラス毎にサブセットを得るための加重距離分類子９０６（あるいは、ニューラルネットエンジン９０８）と、（ｃ）リアルタイムの分類に使用される特徴１　１３１８から特徴Ｎ　１３２０の特徴と共に使用される。リアルタイム信号特徴セットインスタンス１３１０は、各判断値１３２２クラスのための、（ｃ）少なくとも１つの識別された判断クラス（判断値１３２２タイプ）に関する特定のアナログ入力信号１１８（デジタル入力信号１１６、又は、アナログ入力信号１１８／デジタル入力信号１１６の組合せ）インスタンスのためのリアルタイムの分類に使用される特徴１　１３１８から特徴Ｎ　１３２０の特徴のサブセットである。リアルタイム信号特徴セットインスタンス１３１０は、特定の決定機能セット９２４インスタンスを示すとともに、各決定特徴セット９２６とアライメントされる。リアルタイム信号特徴インスタンス１３１０は、特徴導出エンジン１１０２及びパターン認識論理４０６とやりとりを行う信号Ｉ／Ｏ論理４０８によってアクセスされる。特徴データ評価エンジン１３１２（学習データベース１３０２と、候補特徴データベース１３０４と、ツールデータベース１３０６と、部品データベース１３０８とデータ読み込み通信を行う）は、分類インスタンスの決定時、特徴選択機能７１４及び分類子決定機能７１８と共に使用される。構成表インタフェース１３１４は、これらの表をロードし且つ機械アセンブリ１２４の特定のインスタンスに対するカスタムであるデータの状態を評価する参照フレームの総てを操作技術者に供給するため、学習データベース１３０２、候補特徴データベース１３０４、ツールデータベース１３０６、部品データベース１３０８、リアルタイム信号特徴セットインスタンス１３１０と双方向でデータ通信を行う（なお、構成表インスタンス１３１４は、ヒューマン・インタフェース論理４１２及びリアルタイム実行論理４０２と双方向でデータ通信を行う）。閾値１３１６は、加重距離分類子９０６に優先して進化的特徴セレクタ９０２を使用する決定で、特徴データ評価エンジン１３１２によって使用される。特定の分類コンピュータＣＰＵ１３８及び関連するコンピュータリソースの性能にもよるが、閾値１３１６を越える特徴セットにおいて進化的特徴セレクタ９０２を使用することが好ましい。
【００７１】
図１４は、マシン解析ツールボックスの詳細を示している。ツールボックス１４００は、マシン解析ツールボックス１４０２を示している。この場合、一実施形態において、データスキーマセクションには、データ特徴ツールオブジェクト１４０４の統合論理識別データ値を有するアライメントされたセットとして、学習データベース１３０２と、候補特徴データベース１３０４と、ツールデータボックス１３０６と、ツール固有特徴機能１１０４とが設けられている。マシン解析ツールボッスク１４０２は、一実施形態において、１つのデータスキーマ論理セクションに統合され、あるいは、信号論理詳細１１００及び参照データ詳細に示される実施形態において、複数の論理セクションに実質的に設けられる。コラム１３２８に示される属性Ａ１、Ａ３（図１３）は、分類特徴１３２４となるように特徴機能１３２６から得られた信号ベクトルの特徴属性である（先に述べたように、特徴は、第１に、１つの機能との関連で測定された信号から得られた属性と、第２に、分類子で使用される変数との間で、結合する考慮又はデータ論理的なネクサスを処理する変数を頻繁に参照する）。一実施形態において、マシン解析ツールボックス１４０２は、１つの論理オブジェクトセットとして、ＣＤ−ＲＯＭ、「フロッピー」、他の同様の媒体などの統合された物理的記憶装置上のデータ形式に内在している。この場合、（１）ハードウエアアライメント考慮、（２）動作時における部品の評価のためのデータ論理的な参照、（３）データ論理的な参照フレームと交わる関連する収集された人間学習、（４）データ論理的な参照フレームに必要なデータを得るために必要な機能は、総て、経時的に連続的に改良される。すなわち、実施形態のこれらの要素は、統合された方法で分類コンピュータシステム１１０において定期的に有利にアップグレードされ、改良された方法にアクセスできるようにする。したがって、マシン解析ツールボックス１４０２は、実質的に総ての実施形態で現われるとともに、幾つかの実施形態では、統合された論理形式で現われ、他の実施形態では、別個の論理形式で現われる。
【００７２】
図１５は、好ましい実施形態を構成して使用する重要な情報の組織の概略フローチャートを示している。使用プロセス概略１５００は、分類子を使用する幅広い処理の考え方を示している。セットアップステップ１５０２では、機械部品タイプで使用される時にセンサのタイプによって形成される信号から１つの特徴値セットを得る各ルーチンと共に、コンピュータで実行されるルーチンセットが与えられる。テストステップ１５０４では、動作の様々な分類モード（クラス）（例えば、これに限られないが、停止クラス、良クラス、移行クラス、悪クラス）で機械部品を示す各センサタイプから入力信号セットが収集される。特徴決定ステップ１５０６では、各測定入力信号インスタンス毎に１つの特徴値を得るために、コンピュータで実行されるルーチンが適用され、また、各特徴値セットが学習データベースに加えられる。専門家入力ステップ１５０８では、クラス関連パラメータ値（判断）が学習データベースの各入力信号インスタンスと関連付けられる。この場合、テストステップ１５０４の動作の「分類モード」は、人間の理解に基づいている。すなわち、専門家入力ステップ１５０８において、この理解は、データ論理的に表わされるとともに、特徴決定ステップ１５０６で特徴値が得られた各信号と関連付けられる。ツールボックスアセンブリステップ１５１０において、テストステップ１５０４、特徴決定ステップ１５０６、専門家入力ステップ１５０８の情報は、セットアップステップ１５０２のルーチンのデータ参照との関連において組織化される。この場合、（ａ）センサ識別子のセット、（ｂ）各センサタイプに関連する特徴ルーチン、（ｃ）特徴ルーチンによって規定される特徴のセット、（ｄ）学習データベース、（ｅ）互いに関連付けられたクエリー（問い合わせ）と構成ルーチンとデータは、総て、コンピュータメモリで使用されるデータ特徴ツールのツールボックス１４０２内に集められる。使用ステップ１５１２では、ツールボックス１４０２は、動作時に統合された部品アセンブリ（機械アセンブリ１２４）の状態を測定するために、監視システムの構成及びリアルタイム動作で使用される。
【００７３】
図１６は、重要な分類ステップのフローチャートを示している。実行プロセス概略１６００は、使用ステップ１５１２の更なる詳細を示している。構成ステップ１６０２において、参照データ論理４０４の構成は、（ａ）配置されたセンサ（図２２の部品アセンブリ２２００参照）を識別することによって、（ｂ）チャンネル（信号ワイヤターミネータ２１２）、部品／センサ（部品識別子１３３８＆センサタイプ１３４０）、ツールボックスツールＩＤ（関連ツール識別子１３３０）を各センサに割り当てることによって、（ｃ）履歴的な学習データを学習データベース１３０２に供給することによって、分類コンピュータシステム１１０を機械アセンブリ１２４の特定のインスタンスにカスタマイズする。
【００７４】
オプショナル学習ステップ１６０４では、学習ベースで更なる測定値を得るため、オプショナル学習段階が実行される。これは、そのような学習が適合（適合ステップ１６１０）の過程で代わりに取得されるという意味では、任意的なステップである。しかしながら、特定の用途では、学習データベース１３０２が（ａ）機械アセンブリ１２４の他の実施形態又は試験環境での先の使用における部品及びセンサのタイプに関する測定及び判断と、（ｂ）構成された分類コンピュータシステム１１０のインスタンスによって監視される特定の機械アセンブリ１２４のための具体的に判断された測定との両方を反映するように使用するための完全コミットメントの前に、システムテストを行うことが有益である。
【００７５】
分類子導出ステップ１６０６において、リアルタイム分類子参照パラメータインスタンス（加重距離リアルタイムパラメータ９１６又はＮＮリアルタイムパラメータ９１４）は、部品とセンサとの各組合せ毎に得られる。リアルタイム分類ステップ１６０８では、リアルタイムメンバーシップ値（その部品に有効な各クラスにおける各部品のメンバーシップ）の導出及び記述が継続的な方法で行なわれる。適合ステップ１６１０では、リアルタイムメンバーシップ値の継続的な導出及び記述とともに、学習データベース１３０２の適合及び加重距離リアルタイムパラメータ９１６（又は、ＮＮリアルタイムパラメータ９１４）の再定義が実行される（マルチプロセス割り込み及び／又はマルチタスク割り込み及び実行論理４０２からの実行可能データ信号を介して）。異常ベクトルＩＤステップ１６１２では、異常ベクトルが識別される（リワークエンジン８１０）。ヒューマン・クエリーステップ１６１４では、異常ベクトルのための判断に関して操作技術者が入力できるように、モニタ１０２が問い合わせされる。適合決定１６１６において、操作技術者は、加重距離リアルタイムパラメータ９１６（又は、ＮＮリアルタイムパラメータ９１４）を再定義する決定を入力する。決定結果がＮＯである場合、適合決定１６１６は終了ステップ１６２０へと進む。決定結果がＹＥＳの場合には、適合決定１６１６は置換分類導出ステップ１６１８へと進む。置換分類導出ステップ１６１８においては、制御ブロック６０４の適合機能７２２の調整によって、新たなリアルタイム分類参照パラメータインスタンスが決定される。加重距離パラメータインスタンス９１６（又は、ニューラルネットワークパラメータインスタンス９１２）は、加重距離リアルタイムパラメータ９１６（ＮＮリアルタイムパラメータ９１４）の再定義に記憶を与え、これにより、適合処理中、機械アセンブリ１２４のリアルタイムな分類のため、加重距離リアルタイムパラメータ９１６（ＮＮリアルタイムパラメータ９１４）の既存のインスタンスが使用される。置換分類導出ステップ１６１８の最後の部分では、適合が実行される特定の信号のため、加重距離パラメータインスタンス９１６（ＮＮパラメータインスタンス９１２）の新たなバージョンが古いバージョンに取って代わる。終了ステップ１６２０で適合処理が終了する。
【００７６】
図１７は、漸進的特徴選択、進化的特徴選択、ニューラルネットワーク分類、加重距離分類の使用における決定を詳細に示したフローチャートである。分類概略１７００は、各測定ベクトル（アナログ入力信号１１８、デジタル入力信号１１６、あるいは、アナログ入力信号１１８とデジタル入力信号１１６との組合せ信号から得られる）が分類されるプロセスを示すために、分類導出ステップ１６０６を更に規定している。サンプル信号準備ステップ１７０２では、分類で使用するために、信号サンプル値が正規化される。このステップは、考えられる総ての実施形態で実行されないが、一般的に好ましいアプローチである。この場合、「正規化サンプル信号」は、集合的に得られた学習サンプルの特定のセットのために正規化された特徴を全体として参照するとともに、学習データベース１３０２内の特定のツールＩＤ１３３４のためのレジデントを参照する。分岐ステップ１７０４において、参照ルールは、（ａ）分類と（ｂ）特徴選択処理との特定の組合せに応じて方法を分岐する。この分岐については、表８に概略的に示された考察に関して更に説明する。
【００７７】
表８
2004501465.tif 000016
【００７８】
ＰＦ−ＷＤ準備ステップ１７０６では、漸進的特徴選択処理のため、正規化されたサンプル信号のセットが準備される。ＰＦ−ＷＤクラス分離ステップ１７０８では、正規化されたサンプル信号セットが複数のクラスサブセットに分離される。ＰＦ−ＷＤ特徴セット定義ステップ１７１０において、加重距離分類子及び漸進的特徴選択処理は、特定のサンプル信号のための学習データベース１３０２のデータをリアルタイム特徴サブセットに集束する。ＰＦ−ＷＤリアルタイムセット記憶ステップ１７１２では、リアルタイム特徴サブセットが加重距離リアルタイムパラメータ９１６内に保存される。
【００７９】
ＰＦ−ＮＮ準備ステップ１７１４では、漸進的特徴選択処理のため、正規化されたサンプル信号のセットが準備される。ＰＦ−ＮＮクラス分離ステップ１７１６では、正規化されたサンプル信号セットが複数のクラスサブセットに分離される。ＰＦ−ＮＮ特徴セット定義ステップ１７１８において、ニューラルネットワーク分類子及び漸進的特徴選択処理は、特定のサンプル信号のための学習データベース１３０２のデータをリアルタイム特徴サブセットに集束する。ＰＦ−ＮＮリアルタイムセット記憶ステップ１７２０では、リアルタイム特徴サブセットがＮＮリアルタイムパラメータ９１４内に保存される。
【００８０】
ＥＦ−ＮＮ準備ステップ１７２２では、進化的特徴選択処理のため、正規化されたサンプル信号のセットが準備される。ＥＦ−ＮＮクラス分離ステップ１７２４では、正規化されたサンプル信号セットが複数のクラスサブセットに分離される。ＥＦ−ＮＮ特徴セット定義ステップ１７２６において、ニューラルネットワーク分類子及び進化的特徴選択処理は、特定のサンプル信号のための学習データベース１３０２のデータをリアルタイム特徴サブセットに集束する。ＥＦ−ＮＮリアルタイムセット記憶ステップ１７２８では、リアルタイム特徴サブセットがＮＮリアルタイムパラメータ９１４内に保存される。
【００８１】
ＥＦ−ＷＤ準備ステップ１７３０では、進化的特徴選択処理のため、正規化されたサンプル信号のセットが準備される。ＥＦ−ＷＤクラス分離ステップ１７３２では、正規化されたサンプル信号セットが複数のクラスサブセットに分離される。ＥＦ−ＷＤ特徴セット定義ステップ１７３４において、加重距離分類子及び進化的特徴選択処理は、特定のサンプル信号のための学習データベース１３０２のデータをリアルタイム特徴サブセットに集束する。ＥＦ−ＷＤリアルタイムセット記憶ステップ１７３６では、リアルタイム特徴サブセットが加重距離リアルタイムパラメータ９１６内に保存される。
【００８２】
図１８は、分類及び漸進的特徴選択の加重距離方法の詳細を示している。漸進的特徴選択プロセス１８００は、漸進的特徴セレクタ９０４によって実行される方法の概略を与えている。特定のツール認識ターム１３３６のための特徴のセットである特徴１　１３１８から特徴Ｎ　１３２０は、リアルタイム分類で使用される最良のサブセットを規定するために処理される。この場合、サブセットのサイズは、特定の分類コンピュータＣＰＵ１３８及び関連するリソース、リアルタイムメンバーシップ決定が望ましい頻度、分類コンピュータシステム１１０におけるツール識別ターム１３３６のインスタンス等によって決まる。加重距離分類子初期特徴ステップ１８０２では、４００個を越える特徴が特定の信号のために規定される場合、特徴が個々に評価される。４００個を下回る特徴が規定される場合には、各特徴対が評価される。加重距離分類子初期特徴ランキングステップ１８０４では、各特徴又は各特徴対に関する分類子の適性が評価される。加重距離分類子特徴選択ステップ１８０６では、最良実行特徴又は最良実行特徴対が選択特徴スタック９１０に選択される。次の繰り返しで、最良の特徴セットが選択特徴スタック９１０に選択される。加重距離分類子特徴セット増大ステップ１８０８において、スタック内の特徴セットは、セット内に無い各特徴を用いて個別に増大される。加重距離分類子特徴セット適性決定１８１０では、分類予測適性のため、新しい各特徴セットが評価される。任意の特徴セットによって十分な適性予測が成されない（「ＮＯ」という決定結果）と、処理は、加重距離分類子特徴選択ステップ１８０６に戻る。決定結果がＹＥＳの場合には、加重距離分類子特徴セット適性決定１８１０は、ＷＤ特徴セット容認ステップ１８１２へと進む。加重距離分類子特徴セット容認ステップ１８１２では、最良の適性を達成する特徴セットあ加重距離リアルタイムパラメータ９１６（ＮＮリアルタイムパラメータ９１４）に書き込まれる。図１９は、特徴評価詳細２９００のステップ１８０４、１８０６、１８０８の更なる詳細を示している。前述したプロセスの例は以下の通りである。
【００８３】
例２
選択方法のための制御パラメータは、図９のスタック９１０での説明で使用された例１に類似している。最初に、（１）再分類比率（予測能力及び／又はエラー）コンセプト、及び、（２）学習段階中に収集された各ランダムサンプル毎に使用される前に明確なクラス割り当てが行なわれる分類された学習サンプルの基準に関しては、各分類アルゴリズム及び分類データの所定のサブセットを用いて学習サンプルを再分類することにより、評価の尺度が得られる。（ａ）所定のクラス割り当てにしたがって正確に分類されたランダムサンプルの数の、（ｂ）調査されたアンダムサンプルの総数に対する比率は、再分類比率、エラー、特定の評価された分類子及び所定の分類データの予測能力の尺度を与える。無論、処理の究極目的は、再分類エラーを極めて少なくすることである。理想的なケースでは、再分類のためのクラス割り当ての決定は、最大メンバーシップに基づく総てのオブジェクトのための学習サンプルのクラス再分割と一致する。再分類エラーコンセプトの利点は、少数のランダムサンプルを用いても決定的な値を決定することができる点である。
【００８４】
また、この例では、分離精度が重要な因子である。２つの大きなクラスメンバーシップ間の距離が大きくなる場合、分類決定は明確性を得る。これらのメンバーシップ値に基づいて、精度因子が決定される。精度因子は、二つ以上の特徴組合せが同じ分類比率を有している場合に、選択処理において考慮される。
【００８５】
記号に関して、「ｚ」は、クラスのメンバーシップ及び１つの特徴セットを有する特定の個体におけるオブジェクト数である（すなわち、ｚが数値として表わされる場合、ＦＺ，Ｘは、一例では、特定の定量値を有すると見なされる。；ｚがテキスト「ｚ」として表わされる場合、ＦＺ，Ｘは、一例では、分類特徴を示す論理的に識別される変数である）。したがって、オブジェクトは、特徴ベクトルであり、１つの組合せとして関連するクラスメンバーシップ値である。
【００８６】
この例において、特徴「遺伝子プール」は、ＦＺ，１．．．．．．．ＦＺ，１０の最大セットサイズを有しており、また、漸進的検索アルゴリズムは、３つの特徴を含むサブ最適特徴サブセットを決定する。
【００８７】
専門家メンバーシップ値「０」は、サンプルがクラスＡに属していることを示し、値「１」は、サンプルがクラスＢに属していることを示している。専門家の決定は、学習データベースの総てのサンプルにおいて利用できる（この例では、サンプルサイズ２０において）。
【００８８】
この例のステップ１では、学習データベースからの総てのサンプルが漸進的選択方法に読み込まれる。
【００８９】
この例のステップ２において、検索アルゴリズムは、各個体毎に、２つの特徴ＦＺ，Ｘ−ＦＺ，Ｙの開始最小セットで始まる（変数「ｚ」に関する記号説明の段落を参照）。その後、２つの特徴の可能な総ての組合せが規定される。表９は、特徴「１」を含む２つの特徴と可能な特徴対の総ての組合せを示している。記号形式「１／２」を使用して、ＦＺ，１とＦＺ，２との組合せが規定される。
【００９０】
表９
2004501465.tif 000017
表１０には、任意の２つの特徴の考えられる総ての組合せが示されている。
【００９１】
表１０
2004501465.tif 000018
【００９２】
各特徴の組合せの性能は、（１）加重距離分類子を調整することにより、（２）学習データセットの総てのサンプルにおける分類結果を計算することにより、（３）計算結果を最初の専門家の決定と比較すること（すなわち、特定の「トライアル」特徴組合せに関して、特定の測定において専門家と同じメンバーシップの決定を戻すため、調整された分類子の各能力を比較すること）により決定される。
【００９３】
表１１は、各特徴組合せが決定された後における特徴組合せ６／１０のための処理を示している。
【００９４】
表１１：学習データセット全体の分類結果
2004501465.tif 000019
【００９５】
２つの性能インジケータ、すなわち、（ａ）総てのサンプルのためのリコール比率＝訂正補正された数／全サンプルサイズ＝１９／２０＝０．９５、及び、（２）クラスメンバーシップ間の差としての精度は、表１１から計算される。サンプルが誤分類される場合、メンバーシップ値間の差は０である（２つ以上のクラスが規定される場合、精度は、２つの最も高いメンバーシップ値間の差として計算される）。
精度＝（０．８−０．２）＋０．０＋（０．９−０．１）＋．．．．．．．＋（０．７−０．３）＋（０．９−０．１）＋．．．．．．＋（０．８−０．２）／２０．０＝０．５２
表１２は、特徴ＦＺ，６と特徴ＦＺ，１０との組合せの評価結果を示している。
【００９６】
表１２
2004501465.tif 000020
オブジェクトが（ａ）最良のｍ個の特徴組合せのリストを形成することであって、（ｂ）評価された総ての特徴組合せを記憶することではない限り、特定のスタックサイズを有する記憶されたリスト（スタック９１０）は、前述した表１０に関する組合せの性能チェック後に更新される。
【００９７】
表１３のスタックは、ＦＺ，８とＦＺ，９との特徴組合せを含めた総ての組合せの評価後の状態を示している。特徴は、（ａ）リコール比率にしたがって記憶され、その後、（ｂ）リコール比率が同じ場合、それらの精度に応じて、複数の組合せのために記憶される。
【００９８】
表１３：スタックサイズが１０の記憶リスト
2004501465.tif 000021
【００９９】
ＦＺ，９とＦＺ，１０との次の組合せ（表１４）の性能を計算した後、性能がスタックの最後のエントリの性能よりも優れている場合、スタックが更新される。この例において、現在の特徴組合せＦＺ，９、ＦＺ，１０は、位置５でランク付けされ、古い位置１０がスタックから落ちる（表１５）。
【０１００】
表１４：現在の評価
2004501465.tif 000022
表１５：特徴組合せ８｜１０の評価後の更新リスト
2004501465.tif 000023
表１６：２つの特徴を用いた総ての組合せのテスト後のスタック
2004501465.tif 000024
【０１０１】
ここで、ステップ３に進み、表１６（最良の１０の対）に記憶される総ての組合せが、特徴のこの組合せで先に含まれていなかった総ての特徴と連続的に組み合わされる。したがって、選択処理において、特徴対の評価で質の低い尺度が計算された特徴を再び含めることができる。表１７から表１９は、３つの特徴におけるステップ３考慮の段階を示している。
【０１０２】
表１７：最良の対ＦＺ，６、ＦＺ，１０と利用可能な総ての特徴との考えられる総ての組合せ
2004501465.tif 000025
表１８：スタック対と利用可能な総ての特徴との考えられる組合せ
2004501465.tif 000026
表１９：３つの特徴を用いて総ての組合せをテストした後のスタック
2004501465.tif 000027
【０１０３】
アルゴリズムが３つ以上の特徴を選択すると、処理が繰り返される（ステップ３）。処理を終了して特徴の組合せのセットを受け入れるため、あるいは、許容可能なレベルのメンバーシップ予測が達成されるまで特徴セットを４つ、５つ、６つ…へと増やすために、１つの基準が使用される。
【０１０４】
スタックサイズの変化は、システムのための調節パラメータである。この関連で、また、スタックサイズの線形効果に起因して、リストの長さを短くすることにより、計算時間をかなり短くすることができる。例えば、スタックサイズ＝１０で、新たな特徴組合せを形成する第２段階においては、１０個の最良の個々の特徴だけが使用される。しかしながら、これらは再びＮ’個の特徴と組み合わされるため、これらが最良の個々の特徴に属していない場合であっても、総ての特徴が選択処理に関与し続ける。スタック性能における質及び各スタックサイズは、暫定的に、特定の問題事例に依存しているため、無論、パラメータリスト長（実行される解決策の数）の選択によってのみ推薦が与えられ得る。しかしながら、一般に、発明者の経験により、計算時間の最適化とサブ最適特徴セットの検索との間の目的に適った折衷案は、好ましくは２０個から５０個の特徴候補組合せのスタックサイズを用いて達成される。
例２終了
【０１０５】
図２０は、分類及び進化的特徴選択のニューラルネットワーク（ＮＮ）方法の詳細を示している。進化的特徴選択処理１９００は、進化的特徴選択処理のために使用されるプロセスを示している。この場合、使用される分類子はニューラルネットワークであるが、他の実施形態においては、漸進的特徴選択処理１８００で説明した加重距離分類子が進化的選択処理と共に使用される。ニューラルネットワーク開始ステップ１９０２では、プライマー構成が与えられるサンプル信号セットと共に使用される特定のニューラルネットワーク及び階層数及び階層当たりのニューロンが規定される。ニューラルネットワーク初期適性ステップ１９０４では、ネットワークの範囲を定めるために、初期特徴セットが規定され、ニューラルネットワークの適性が初期特徴セットに対して評価される。ニューラルネットワーク構成決定１９０６では、ニューラルネットワーク構成の容認可能性を決定するために、ニューラルネットワーク初期適性ステップ１９０４の適性が性能閾値に対して検査される。決定結果がＮＯである場合、ニューラルネットワーク構成決定１９０６は、ニューラルネットワーク認識ステップ１９０８へと進む。決定結果がＹＥＳである場合、ニューラルネットワーク構成決定１９０６は、一次ランダム特徴セット形成ステップ１９１０へと進む。ニューラルネットワーク再構成ステップ１９０８において、ニューラルネットワーク構成決定１９０６の適性が不十分である場合には、ニューラルネットワーク構成が検査され、変更が提案される。特徴セットサイズ決定１９２６の結果がＹＥＳの場合、特徴セットサイズが減少され、ニューラルネットワーク構成が検査され、変更が提案される。その後、ＮＮ認識ステップ１９０８は、ニューラルネットワーク構成の変更のため、ニューラルネットワーク開始ステップ１９０２へと進む。一次ランダム特徴セット形成ステップ１９１０においては、ニューラルネットワーク構成決定１９０６におけるニューラルネットワーク構成の容認可能性に続き、ランダム特徴選択を使用して、特徴サブセットが形成される。特徴セットランキングステップ１９１２において、各特徴サブセットは、（ａ）ニューラルネットワークを調整して重み行列を得るために使用されるとともに、その後、（ｂ）ニューラルネットワークパラメータインスタンス９１２において得られた特定の重み行列インスタンスを使用して、そのメンバーシップの予測でサンプルベクトルを評価するために使用される。その後、特徴サブセットは、それらの予測能力にしたがってランク付けされる。特徴セット決定１９１４では、分類予測適性のため、新たな各特徴サブセットが評価される。任意の特徴セットによって十分な適性予測が達成されない場合、処理は、特徴サブグループ選択ステップ１９１８へと進む。任意の特徴セットによって十分な適性予測が達成されると、処理は、ニューラルネットワーク特徴セット容認ステップ１９１６へと進む。そして、特徴セットは、特定の信号のためにＮＮリアルタイムパラメータ９１４で使用される特徴組合せ（サブ最適）を規定する。特徴サブグループ選択ステップ１９１８では、更なる変更のため、特徴セットランキングステップ１９１２のランク付けされた特徴サブセットの最良実行サブグループが選択される。サブグループにおけるこれらの各特徴サブセットは、「親個体」と称される。特徴サブグループクロスオーバーステップ１９２０において、「親個体」は、特定の特徴を交換して、「新個体」を規定する。この処理は、「クロスオーバー」と称される。特徴サブグループ変異ステップ１９２２においては、「新個体」の特徴を用いて１９１２の特徴サブセットで評価された特徴の最初のセットに含まれていなかった特定数の特徴を交換することにより、特徴サブグループクロスオーバーステップ１９２０の「新個体」が特徴に関して更に変更される。この処理は、「変異」と称される。特徴セット認識ステップ１９２４では、特徴セットランキングステップ１９１２のランク付けされた特徴サブセットの劣等実行サブグループが「新個体」に取って代えられ、これにより、特徴サブセットの新たなセット（「親個体」及び「新個体」）が利用できる。その後、考慮のため、特徴サブセットの新たな形成を示すべく、形成カウンタが増大される。特徴セットサイズ決定１９２６においては、先の形成の予測能力を考慮して、特徴セットサイズの変化が考慮される。この決定は、ヒューマン・インタフェース論理４１２接続による操作技術者の入力により決定され、あるいは、他の自動化された実施形態では、ルールのセットとのやり取りから決定される。決定結果がＮＯである場合、特徴セットサイズ決定１９２６は特徴セットランキングステップ１９１２へと進む。決定結果がＹＥＳである場合、特徴セットサイズ決定１９２６はニューラルネットワーク認識ステップ１９０８へと進む。
【０１０６】
進化的方法ステップ及びデータステップ２８００を示す図２１Ａ、２１Ｂ、２１Ｃ、２１Ｄを参照しながら、好ましい実施形態に係る進化的選択方法の例について説明する。また、図２１Ａから図２１Ｄは、データ変数と、例３で説明されるデータセットインスタンス間のデータ値との間の関係を示す図である。
【０１０７】
例３
ステップ１においては、（１）特徴組合せにおける母集団の大きさ（この場合、各組合せが母集団中の「個体」である）、（２）母集団における特徴セット「遺伝子プール」、（３）「個体」当たりの特徴「遺伝子」の数が規定される。この例において、特徴「遺伝子プール」は、ＦＺ、１．．．．．．．ＦＺ，１０の最大セットサイズを有している。各個体のための２つの特徴ＦＺ，Ｘ−ＦＺ，Ｙの開始最大セットが規定される。母集団中の５つの個体のセットが規定される。
【０１０８】
記号に関して、「ｚ」は、クラスのメンバーシップ及び１つの特徴セットを有する特定の個体におけるオブジェクト数である（すなわち、ｚが数値として表わされる場合、ＦＺ，Ｘは、一例では、特定の定量値を有すると見なされる。ｚがテキスト「ｚ」として表わされる場合、ＦＺ，Ｘは、一例では、分類特徴を示す論理的に識別される変数である）。したがって、オブジェクトは、特徴ベクトルであり、１つの組合せとして関連するクラスメンバーシップ値である。
【０１０９】
ステップ２に進み、表２０（更に、図２１Ａのデータベース２８０２参照）を形成するために、所定の最小数の特徴（ステップ１の２つの特徴「遺伝子組合せ」）を有する５つの個体（なお、表２０の「個体」は、測定された特定のオブジェクトのレベルではなく、変数のデータ論理的なレベルで規定される）が、特徴変数のセットとして、ＦＺ，１．．．．．．．ＦＺ，１０の特徴「遺伝子プール」から無作為に規定される。
【０１１０】
表２０
2004501465.tif 000028
【０１１１】
ステップ３においては、学習データベース１３０２の学習データセット（サンプル２８０４，２８０６）に関して、新たな特徴組合せが使用され、これにより、分類子を調整するため、特徴値及びメンバーシップ値の先に組み合わされた測定値が取得される。この最初のパスにおいて、各個体のための２つの特徴ＦＺ，Ｘ−ＦＺ，Ｙ（の最小セット）は、学習データセットにおいて特徴値対を規定する。この例において、基本的に最も簡単なケースでは、メンバーシップクラスＡ：
Ｆ１，１．．．．．．．Ｆ１，１０　専門家メンバーシップ値１を有する
Ｆ２，１．．．．．．．Ｆ２，１０　専門家メンバーシップ値０を有する
に関する図１から図１０を使用して、測定された２つの状態の過去の人間の評価（評価は、専門家メンバーシップ値として定量的に表わされる）を示す学習データベースからの２つの測定値（サンプル　Ａ　２８０４及びサンプル　Ｂ　２８０６）が回収される。
【０１１２】
専門家メンバーシップ値「１」又は「０」はそれぞれ、特定の特徴値組合せ測定インスタンス（この最初のパスの特徴値対）がクラスＡに属しているか否かを示している。データベース内の２つのオブジェクト（なお、各ＦＸ，Ｙは、学習データベースからのサンプルに関する特徴からの定量値を示している）は、進化的選択方法に読み込まれる。なお、この最初の評価では、任意の１つのサンプルオブジェクトの考えられる１０のうちの２つの特徴値だけが使用される。
【０１１３】
ステップ４に進んで、「加重適合」が行なわれ、（ａ）学習からのデータ値が（ｂ）ランダム選択から識別された特徴組合せと関連付けられる。ステップ２，３を見直し、表２０を使用して関連する総ての特徴値を規定した。そして、関連する各クラスメンバーシップは、図示の学習データベースに関する各特徴値対と関連付けられる（関連付けられた専門家メンバーシップ値を有するこの最初のパスの特徴値対における図２１Ａのデータベース２８０８及び表２１参照）。この場合、図２１Ａのデータセット２８０２、データセット２８０８、学習データベース１３０２同士の間の関係の考慮は、データ論理的ネクサスを示している。この最初のパスで「加重適合」を行う場合、ニューラルネットワークは、表２１に示されるその関連するメンバーシップ値及び総ての特徴値対のそれぞれに対して調整される。あるいは、加重距離分類子は、表２１及びデータセット２８０８に示されるその関連するメンバーシップ値及び総ての特徴値対に関して規定された固有値又は固有ベクトルのセットを有している。その後、ニューラルネットワークが表２１の値にしたがって調整され、あるいは、加重距離分類子が表２１の値にしたがって調整される。分類子導出演算２８１０として調整ステップが図２１Ａに示されている。分類子導出演算２８１０は、データセット２８０８のコラム２８１２、コラム２８１４、コラム２８１６から値を得る（なお、コラムが都合良く識別されるにもかかわらず、システムは、分類に使用される関連データエンティティとして参照された総てのコラムにわたって各オブジェクト又は有効な列に関連し続ける）。
【０１１４】
表２１
2004501465.tif 000029
【０１１５】
ステップ５では、（１）調整されたニューラルネットワーク、又は、（２）調整された加重距離分類子が使用され、表２１の定量的な特徴値対にしたがって予測メンバーシップ値が形成される。これは、図２１Ａに予測メンバーシップ値導出演算２８１８として示されている。この場合、データセット２８０８のコラム２８１２及びコラム２８１４からの値は、演算２８１０で得られた分類子参照インスタンス（９１８，９１２）と共に、演算２８１８に読み込まれる。その後、調整されたＮＮ（調整されたＷＤＣ）によって規定された予測メンバーシップ値と初めに測定された専門家メンバーシップ値とが比較される。これは、図２１Ｂのデータセット２８２０及び表２２に象徴的に示されている。なお、データセット２８２０は、データセット２８０８のコラム２８１２，２８１４，２８１６及び演算２８１８からその値を取得する（なお、コラムが都合良く識別されるにもかかわらず、システムは、分類に使用される関連データエンティティとして参照された総てのコラムにわたって各オブジェクト又は有効な列に関連し続ける）。
【０１１６】
表２２
2004501465.tif 000030
【０１１７】
表２２及びデータセット２８２０の調査から、図２０の個体の分類有用性に関する（表２３に示される）決定が、無作為に規定された表２０の提案計画に関して引き出される。これらの決定は、特徴値対の性能（この最初のパスにおて）と、配置された分類子によって使用される時に表２０の所定の個体にしたがって学習データベースからオブジェクトとして回収された関連するメンバーシップ値とにに基づいている。
【０１１８】
表２３
2004501465.tif 000031
【０１１９】
ステップ６では、その予測分類性能にしたがって、表２０の５個の個体がランク付けされる。ここで、表２３が表２４へと再整理されている。また、図２１Ｂのデータセット２８２２は、表２４のデータ配置を示している。データセット２８２０とデータセット２８２２との間に示されるデータリンクを辿ると、表２４の決定的な（最も右側のコラム）コラム及び表２２のデータに関するデータセット２８２２（データセット２８２０）の特定の考慮が示されている。なお、表２３は、図のデータセットとして示されていない。
【０１２０】
表２４
2004501465.tif 000032
【０１２１】
ここで、ステップ７に進んで、「クロスオーバー」及び「変異」と称される２つの演算のセットの「子」の形成のため、表２０の組合せの２つが選択される。この場合、新たな「子」の定義との関連において、表２０の２つの選択された個体は「親」と称される。その処理が図２１Ｃに示されている。図２１Ｃは、データセット２８０２を元の状態に戻している。例えば、組合せＦＺ，６−ＦＺ，２が無作為に選択され、組合せＦＺ，５−ＦＺ，９も無作為に選択される（なお、予測評価で「個体」が「悪い性能」を有している可能性があるにもかかわらず、「個体」は、システムにおける「子」を形成するための「親」として有効である）。図２１Ｃにおいて、データセット２８２６は２つの特徴セットを示しており、ランダム選択作業が演算２８２４として示されている。コロスオーバー処理それ自体において（ステップ８、及び、図２１Ｃではクロスオーバー２８２８として示されている）、ＦＺ，５−ＦＺ，９特徴及びＦＺ６−ＦＺ，２特徴が交換される。クロスオーバーにおいて、表２０の無作為に選択された２つの各「親」からの特徴「遺伝子」は、子の特徴「遺伝子」のうちの１つとして使用される（データセット２８３０とデータセット２８３２との間のデータリンクの検査は、これらがデータセット２８３４，２８３６に影響を及ぼすため、クロスオーバー演算を更に明確にする）。ここで、２つの「子」が表２０の個体の初期の母集団に加えられた場合には、表２０「形成」が表２５「形成」となった。
【０１２２】
表２５
2004501465.tif 000033
【０１２３】
ステップ９において、表２５形成の新たな子の変異が行なわれる（図２１Ｃの変異演算２８４６）。この場合、表２４の形成における新たな子の特徴「遺伝子」のうちの１つではない特徴ＦＺ，１からＦＺ，１０のうちの１つは、演算２８３８，２８４０の親のうちの１つから直接に遺伝した特徴遺伝子の代わりに（各子において）使用するため、無作為に選択される。その後、各子から１つ遺伝子を無作為に処分するために、演算２８４２，２８４４が実行する（データベース２８３４，２８３６、処分された特徴「遺伝子」は、各データベース２８４８，２８５０のブランク２８５６，２８５８として示されている）。代わりに選択された特徴は、その後、表２５の子の処分された特徴「遺伝子」（ブランク２８５６，２８５８）に取って代わる。例えば、個体７は、ＦＺ，６をＦＺ，７に置き換えるために変異し、個体３は、ＦＺ，２をＦＺ，４に置き換えるために変異する（データセット２８４８，２８５０から、演算２８３８，２８４０で選択された特徴を含むデータセット２８５２，２８５４への移行参照）。ここで、表２５「形成」は、表２６（データセット２８５６）「形成」に変異された。データセット２８０２，２８５２，２８５４のデータセット２８５６への組合せは、図２１Ｄに図示されている。
【０１２４】
表２６
2004501465.tif 000034
【０１２５】
「最適合の生き残り」と称することができるステップ１０においては、演算２８５８で、表２０の２つの最悪実行個体（ＦＺ，４−ＦＺ，１０及びＦＺ，５−ＦＺ，９）が、表２６の新たな２つの変異された子に取って代わる。５つの組合せ（個体）だけが特定の「形成」の実行母集団で許容されるため、表２０の３つの最良実行「老人」及び表２６の２つの新たな「変異された子」（良実行者又は悪実行者として示される非常に「若く且つ未検査の」子であるが、検査されるまで予測可能性を有すると推測される子）から、評価のための新たな表が規定される。元の状態に戻されたデータセット２８２２の入力にしたがって個体ＦＺ，４−ＦＺ，１０及びＦＺ，５−ＦＺ，９を除去するために演算２８５８によって変更されたデータセット２８５６を示す図２１Ｄのダイアグラムから処理が更に分かる。個体ＦＺ，４−ＦＺ，１０及びＦＺ，５−ＦＺ，９の除去は、除去２８６０指定子及び除去２８６２指定子と共に示されている。データベース２８２２の他の個体は、指定子保持２８６４にしたがって保持される。評価のための新たな表は、表２７として及びデータセット２８６６として示されている。
【０１２６】
表２７
2004501465.tif 000035
【０１２７】
その後、表２７が表２０に取って代わり、ステップ１又はステップ２に戻すことによって処理が繰り返される。（１）形成決定及び評価処理を終了するため、（２）特徴組合せのセットを受け入れるため、１つの基準（図示しないが、説明によって明らかとなる）が使用される。ステップ２への十分な数の戻りの後に基準を満たさない場合、特徴「遺伝子セット」が３つ（４つ、５つ、６つ、など）の特徴まで高められる（個体当たりの「遺伝子セット」を高めるため、ステップ１がステップ８から再びアクセスされる）。そして、許容可能なレベルのメンバーシップ予測（基準の履行）が達成されるまで、形成決定及び評価処理が続けられる。
例３終了
【０１２８】
図２２は、加重距離分類方法及び漸進的特徴選択方法で使用される好ましい実施形態のインタラクティブな方法及びデータスキーマの概略を示している。加重距離特徴付け２０００を用いる漸進的選択及びニューラルネットワーク特徴付け２１００（図２３）を用いる進化的選択は、好ましい実施形態で使用される方法論とやりとりするパラメータタイプ、機能、重要な広いデータスキーマのための情報のデータデザイン考慮を概略的に示している。この場合、ユーザによる多くの指示は、特定の機械アセンブリ１２４の分類に実施形態を適用するのに適している。加重距離特徴付け２０００を用いる漸進的選択は、加重距離分類子及び漸進的特徴選択方法（漸進的特徴選択処理１８００）の使用によってリアルタイム特徴サブセットに集中する処理の概略を示している。ニューラルネットワーク特徴付け２１００を用いる進化的選択は、ニューラルネットワーク及び進化的選択方法（進化的特徴選択処理１９００）の使用によってリアルタイム特徴サブセットに集中する処理の概略を示している。分類概略１７００で述べたように、ニューラルネットワークを用いる漸進的特徴選択方法（漸進的特徴選択処理１８００）又は加重距離分類子を用いる進化的選択方法（進化的特徴選択処理１９００）に有用な他のプランも考えられる。しかしながら、加重距離特徴付け２０００を用いる漸進的選択及びニューラルネットワーク２１００を用いる進化的選択の説明との関連で、これらの構成決定が明白である。
【０１２９】
プラン１アプローチ２００２は、学習データベース２００８のデータと、目的関数２０１２の許容可能な実行のための所定の基準とを必要とする。また、特徴の初期の数、スタックサイズ、適正限界基準は、システムパラメータ２０１４のための構成の前に、ユーザによって規定される。この場合、監視されて制御される機械アセンブリ１２４のインスタンスの性質、メンテナンスのための動作から機械アセンブリ１２４を除去するために必要な信頼性、機械アセンブリ１２４で不安定なキャピタルは、総て、性能基準の設定時に考慮しなければならない。
【０１３０】
ニューラルネットワーク特徴付け２１００を用いる進化的選択のプラン２アプローチ２１０２（図２３）で、これらの同じ考慮が必要とされる（学習データベース２１０８、目的関数２１１２、システムパラメータ２１１４に関して−システムパラメータ２１１４のパラメータタイプは、進化的選択演算に関する演算子及び母集団サイズを含んでいる）。
【０１３１】
漸進的選択２００４（図２２）は、プラン１アプローチ２００２の終点、目的関数２０１２及びクラス構造２０１０との関連において加重距離分類子２０１８から形成された適性機能２０１６を使用したシステムパラメータ２０１４及び特徴セット２００６からの特徴決定の実行を示している。適正機能２０１６は、基本的に、目的関数２０１２及びクラス構造２０１０が与えられると直ぐに、加重距離分類子２０１８によって規定される。
【０１３２】
図２３は、ニューラルネットワーク分類方法及び進化的特徴選択方法で使用される好ましい実施形態のインタラクティブな方法及びデータスキーマの概略を示している。進化的選択２１０４は、プラン２アプローチ２１０２の終点、目的関数２１１２及びクラス構造２１１０との関連においてニューラルネットワーク分類子２１１８から形成された適性機能２１１６を使用したシステムパラメータ２１１４及び特徴セット２１０６からの特徴決定の実行を示している。適正機能２１１６は、基本的に、目的関数２１１２及びクラス構造２１１０が与えられると直ぐに、ニューラルネットワーク分類子２１１８によって規定される。
【０１３３】
図２４は、機械部品及び取り付けられたセンサの統合された機械アセンブリを示している。部品アセンブリ２２００は、機械アセンブリ１２４の部品とセンサと信号フィルタリングボード１１４との間のやりとりを詳細に示すために機械アセンブリ１２４の典型的な例を示している。モータ２２０２は、部品である左モータベアリング２２０８と右モータベアリング２２１０とを有している。ギアボックス２２０４は、部品である左ギアボックスベアリング２２１２と右ギアボックスベアリング２２１４とを有している。遠心機２２０６は、部品である左遠心機ベアリング２２１６と右遠心機ベアリング２２１８とを有している。左モータベアリング２２０８は、センサ２２２０によって監視される。その組合せは、部品識別子１３３８及びセンサタイプ１３４０の第１のインスタンスとして、部品データベース１３０８に示されている。右モータベアリング２２１０は、センサ２２２２によって監視される。その組合せは、部品識別子１３３８及びセンサタイプ１３４０の第２のインスタンスとして、部品データベース１３０８に示されている。左ギアボックスベアリング２２１２は、センサ２２２４によって監視される。その組合せは、部品識別子１３３８及びセンサタイプ１３４０の第３のインスタンスとして、部品データベース１３０８に示されている。右ギアボックスベアリング２２１４は、センサ２２２６によって監視される。その組合せは、部品識別子１３３８及びセンサタイプ１３４０の第４のインスタンスとして、部品データベース１３０８に示されている。左遠心機ベアリング２２１６は、センサ２２２８によって監視される。その組合せは、部品識別子１３３８及びセンサタイプ１３４０の第５のインスタンスとして、部品データベース１３０８に示されている。右遠心機ベアリング２２１８は、センサ２２３０によって監視される。その組合せは、部品識別子１３３８及びセンサタイプ１３４０の第６のインスタンスとして、部品データベース１３０８に示されている。センサ２２２０は、信号ワイヤターミネータ２１２ａに対して、経時的に変化する電気的な電圧信号を形成する。センサ２２２２は、信号ワイヤターミネータ２１２ｂに対して、経時的に変化する電気的な電圧信号を形成する。センサ２２２４は、信号ワイヤターミネータ２１２ｃに対して、経時的に変化する電気的な電圧信号を形成する。センサ２２２６は、信号ワイヤターミネータ２１２ｄに対して、経時的に変化する電気的な電圧信号を形成する。センサ２２２８は、信号ワイヤターミネータ２１２ｅに対して、経時的に変化する電気的な電圧信号を形成する（帯域通過フィルタ回路基板２０４毎に、分類コンピュータシステム１１０の信号フィルタリングボード１１４の第２のインスタンスが、このチャンネル及びセンサ２２３０に関するチャンネルのために与えられる）。センサ２２３０は、信号ワイヤターミネータ２１２ｆに対して、経時的に変化する電気的な電圧信号を形成する。コネクタ２２３２は、右モータベアリング２２１０と左ギアボックスベアリング２２１２とを接続して、厳密な或は本質的に厳密なカップリングを形成する。コネクタ２２３４は、右ギアボックスベアリング２２１４と左遠心機ベアリング２２１６とを接続して、厳密な或は本質的に厳密なカップリングを形成する。
【０１３４】
ガスタービン監視で使用されるセンサに関し、１９９７年３月１８日にＨｉｌｇｅｒ Ｗａｌｔｅｒ， Ｈｅｒｗａｒｔ Ｈｏｎｅｎ， Ｈｅｉｎｚ Ｇａｌｌｕｓに対して与えられた「圧力センサをガスタービンハウジングに装着するためのアダプタ」における米国特許第５，６１２，４９７号は、コンプレッサ空気圧変動による信号を取得するのに有用である。
【０１３５】
図２５は、一体化された機械アセンブリ及び機械部品の特定のセットのためのツールボックス開発情報流れを示すブロックフロー概要を示している。ツールボックス開発概要２３００は、マシン解析ツールボックス１４０２のためのデータ値が取得されるソースを示している。プラント経験２３０２は、機械アセンブリ１２４の特定のインスタンスの操作によって経時的に得られた経験を示している。テストベンチ情報２３０４は、シミュレートされたテスト状態で特定の部品の操作によりベンチワークから得られたデータを示している。
【０１３６】
履歴データ２３０６は、（１）機械アセンブリ１２４の様々なインスタンスの動作からの経験の履歴的な集合、及び、（２）各候補特徴データベース１３０４及び学習データベース１３０２インスタンスからのデータ値を示している。資料から取得されたデータは、プラント経験２３０２及びテストベンチ情報２３０４を補強する。プラント経験２３０２、テストベンチ情報２３０４、履歴データ２３０６は、加重距離リアルタイムパラメータ９１６又はＮＮリアルタイムパラメータ９１４のいずれかのインスタンスを構成する時に、候補特徴データベース１３０４及び学習データベース１３０２情報のためのデータに組み合わされる。
【０１３７】
図２６は、好ましい実施形態の監視用途の監視システムで使用される重要な論理構成要素、接続、情報流れの図を示している。同時監視処理２４００は、基本的に同時に作用する重要な処理であって、実施形態の使用における監視及び（任意に）適合制御で機能性を与えるインタラクティブな処理を示している。信号送信操作２４０２は、機械アセンブリ１２４の部品の運動属性を感知するとともに、電気的な信号を信号ワイヤターミネータ２１２インスタンスに伝える処理を示している。データ前処理演算２４０４は、信号フィルタリングボード１１４出力信号を形成するために、信号フィルタリングボード１１４の電気信号に対応した作業を示している。Ａ／Ｄ操作２４０６は、データ取得ボード１１２の信号フィルタリングボード１１４出力信号に対応した作業を示している。デジタルデータ処理演算２４０８は、特徴導出エンジン１１０２処理のための信号を供給するために、データ取得ボード１１２出力デジタル値に関するリアルタイム信号入力エンジン１１０８の更なる線形化作業を示している。収集分類論理演算２４１０は、分類コンピュータ論理１４０によって実行される論理演算を要約している。分類演算２４１２は、信号Ｉ／Ｏ論理４０８、パターン認識論理４０６、参照データ論理４０４、ヒューマン・インタフェース論理４１２を使用した演算を要約している。表示操作２４１４は、操作技術者に情報を出力するためにヒューマン・インタフェース論理４１２を使用する操作を要約している。ネットワーキング操作２４１６は、ＰＩバッファ１１１４及びネットワークインタフェース１１１６を使用した操作を要約している。リアルタイム調整操作２４１８は、ウインドウズやＤＯＳオペレーティングシステム（ウインドウズ及びＤＯＳは、マイクロソフト社の登録商標である）等の必要なサポート処理及びリアルタイム実行論理４０２の演算を示している。記憶演算２４２０は、分類コンピュータ論理１４０内又は処理情報システム等の外部システム内にネットワーク１４６を介してデータを記憶することを示している。処理制御操作２４２２は、処理情報システム１０４、通信インタフェース１０６、制御コンピュータ１０８での作業を示している。
【０１３８】
図２７は、好ましい実施形態の適合制御用途の監視システムで使用される重要な論理構成要素、接続、情報流れの図を示している。適合制御処理２５００は、幾つかの処理、重要な情報論理処理、データソースを更に詳細に示すために、同時監視処理２４００の処理について更に詳しく示している。分類演算２４１２は、分類適合演算２５０２、マシン解析ツールボックス１４０２、分類演算２５０６、特徴選択演算２５０８、候補特徴形成演算２５１０、判断入力操作２５１６（構成専門家によって与えられる）、データベース管理操作２５１８（構成専門家によって与えられる）の作業を更に詳細に示している。帯域通過フィルタ回路基板２０４の詳細は、装置機能的操作２５２６、処理制御感知操作２５２４、直接感知操作２５２８、リアルタイム制御操作２５２２、判断入力操作２５１６、処理信号読み込み操作２５１４、処理データ読み込み操作２５１２の処理に更に示されている。表示操作２４１４の詳細は、表示操作２５０４及び結果通信操作２５２０に示される処理として表わされている。また、結果通信操作２５２０、リアルタイム制御操作２５２２、コマンド信号操作２５３０は、「ループを閉じて」分類コンピュータ論理１４０の解析結果にしたがった機械アセンブリ１２４の適合制御を可能にする処理を示している。適合制御処理及びその共存する操作の記述との関連において、装置機能操作２５２６は、作動機械アセンブリ１２４を示している。
【０１３９】
図２８は、正規化形式のクラス関連パラメータ値のグラフィックアイコンを描いた例を示している。また、図２９は、非正規化形式のクラス関連パラメータ値のグラフィックアイコンを描いた例を示している。正規化されたメンバーシップ描写２６００は、機械アセンブリ１２４の分類を操作技術者に通信するためのモニタ１０２上の出力を示している。「良」正規化メンバーシップ値２６０２は、「良」クラスでの操作時の機械アセンブリ１２４のメンバーシップを示している。「過渡的」正規化メンバーシップ値２６０４は、「過渡的」クラスでの操作時の機械アセンブリ１２４のメンバーシップを示している。「悪」正規化メンバーシップ値２６０６は、「悪」クラスでの操作時の機械アセンブリ１２４のメンバーシップを示している。正規化メンバーシップ描写２６００における機械アセンブリ１２４の総ての状態は、認識及び警戒の必要性を操作技術者側に伝える。正規化メンバーシップ描写２６００は正規化された値を示している。すなわち、「良」正規化メンバーシップ値２６０２、「過渡的」正規化メンバーシップ値２６０４、「悪」正規化メンバーシップ値２６０６の合計が１００％に等しくされる（サンプル信号前処理ステップ１７０２にしたがった入力データの正規化後における第２の正規化として）。図２９の基本的メンバーシップ描写２７００は、正規化されていない即ち基本的なデータの例を示している。「良」正規化メンバーシップ値２７０２は、「良」クラスでの操作時の機械アセンブリ１２４のメンバーシップを示している。「過渡的」正規化メンバーシップ値２７０４は、「過渡的」クラスでの操作時の機械アセンブリ１２４のメンバーシップを示している。「悪」正規化メンバーシップ値２７０６は、「悪」クラスでの操作時の機械アセンブリ１２４のメンバーシップを示している。しかし、基本メンバーシップ描写２７００において、「良」正規化メンバーシップ値２７０２と、「過渡的」正規化メンバーシップ値２７０４と、「悪」正規化メンバーシップ値２７０６との合計は、１００％ではない。操作技術者及び構成専門家の好みにもよるが、操作技術者に対する正規化メンバーシップ描写２６００及び基本メンバーシップ描写２７００の両方の出力特性は、好ましい実施形態の使用において有効である。
【０１４０】
前述した実施形態の適合能力、Ｓｔｒａｃｋｅｌｊａｎ論文のアプローチ、ツールボックスは、新たなマシンの設定データに関する診断システムを迅速に配置できるようにしつつ、マシン監視及び適合制御に対して総合的な解決策を与えることができるマシン診断のための新たなシステムを提供する。
【０１４１】
前述した実施形態は、多くのコンピュータシステムの構成上の代替物で実現される。一実施形態において、６ＧＢのハードドライブを有する４００ＭＨｚのＣＰＵを使用するＩＢＭ社のＩＢＭパーソナルコンピュータ３００ＰＬ、及び、マイクロソフト社のウインドウズ９８オペレーティングシステムは、分類コンピュータシステム１１０のプラットフォームを与える。マイクロソフトの初期のＤＯＳオペレーティングシステムなどの他のオペレーティングシステムも使用できる。一変形例においては、実施形態がマルチプロセス環境下で簡略化される。この場合、様々なデータベース、データセクション、論理エンジンは、同時にインストールされるとともに、データコモン及び／又はアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を使用することにより直接的又は間接的に簡略化されるデータ転送リンクを用いて作動される。他の変形例においては、シングルプロセス環境下で、様々なデータベース、データセクション、論理エンジンが簡略化される。この場合、データコモン又は一時的記憶専用のデータスキーマを使用することにより直接的又は間接的に簡略化されるリンクを用いて、操作技術者により様々な構成要素が連続的に作動される。更に他の変形例においては、シングルプロセス環境下で、様々なデータベース、データセクション、論理エンジンが配置される。この場合、（ａ）様々なデータベース、データセクション、論理エンジンの幾つかの構成要素は、データコモン又は一時的記憶専用のデータスキーマを使用することにより直接的又は間接的に簡略化されるリンクを用いて、操作技術者によりアクセスされて作動され、また、（ｂ）様々なデータベース、データセクション、論理エンジンの他の構成要素は、先にインストールされたルーチンで呼び出すことによりアクセスされる。一変形例において、分類子、様々なデータベース、データセクション、論理エンジンは、１つの物理コンピュータ上で実施されて実行される。他の変形例において、様々なデータベース、データセクション、論理エンジンは、様々なプラットフォームで簡略化される。この場合、１つのエンジンによって形成される結果は、操作技術者により、第２の又は他の複数の様々なデータベース、データセクション、様々なコンピュータプラットフォーム上で実行する論理エンジンに転送される。しかし、各プラットフォームには別個のオペレーティングシステムが必要である。更なる他の変形例において、分類子、様々なデータベース、データセクション、論理エンジンは、コンピュータネットワークによって相互接続された複数のコンピュータプラットフォーム上において簡略化される。しかしながら、各プラットフォームにおいて別個のオペレーティングシステムが必要であり、また、オペレーティングシステムは、そのようなコンピュータで実行される通信ネットワークを介して必要な通信を簡略化するために必要な任意のネットワーキング論理を更に組み込んでいる。前述した概要における構成配置の多くの様々な段階的変化は、一般に明らかな出願人によって考慮される。また、前述したコンピュータシステムの構成的な変形例において、本発明の実施形態は、開示内容の利益を享受する本発明の範囲から逸脱することなく、当業者によって都合良く変更することができ、これによって、この開示内容の利益を享受でき、本発明の有用性を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
製造装置を操作して監視する監視システム及び補助システムのブロック図を示している。
【図２】
電気絶縁及び信号フィルタリングボードの詳細を示している。
【図３】
電気絶縁及び信号フィルタリングボードで使用される帯域通過フィルタ回路を示している。
【図４】
監視システムの重要な論理構成要素のブロック流れ概略図を示している。
【図５】
監視システムの信号調整論理構成要素のブロック流れ概略図を示している。
【図６】
監視システムのリアルタイム実行論理のブロック流れ図を示している。
【図７】
リアルタイム制御ブロックの方向で行なわれる機能の詳細を示している。
【図８】
監視システムのヒューマン・インタフェース論理のブロック流れ図を示している。
【図９Ａ】
監視システムのパターン認識論理のブロック流れ図を示している。
【図９Ｂ】
監視システムのパターン認識論理のブロック流れ図を示している。
【図１０】
パターン認識論理の決定機能セットの詳細を示している。
【図１１】
監視システムの信号及びデータＩ／Ｏ及びロギングのブロック流れ図を示している。
【図１２】
ツール固有特徴導出機能の詳細を示している。
【図１３】
監視システムの参照データ論理のブロック流れ図を示している。
【図１４】
マシン解析ツールボックスの詳細を示している。
【図１５】
好ましい実施形態を使用した構成における重要な情報の組織化の概略フローチャートを示している。
【図１６】
重要な分類ステップのフローチャートを示している。
【図１７】
漸進的特徴選択、進化的特徴選択、ニューラルネットワーク分類、加重距離分類に使用される決定を詳細に示すフローチャートである。
【図１８】
分類及び漸進特徴選択の加重距離法を詳細に示している。
【図１９】
図１８の漸進的特徴選択処理の補助的な詳細を示している。
【図２０】
分類及び進化的特徴選択のニューラルネットワーク法を詳細に示している。
【図２１Ａ】
進化的特徴選択例を詳細に示している。
【図２１Ｂ】
進化的特徴選択例を詳細に示している。
【図２１Ｃ】
進化的特徴選択例を詳細に示している。
【図２１Ｄ】
進化的特徴選択例を詳細に示している。
【図２２】
加重距離分類法及び漸進的特徴選択法に使用される好ましい実施形態のデータスキーマ及びインタラクティブ法の概略を示している。
【図２３】
ニューラルネットワーク分類法及び進化的特徴選択法に使用される好ましい実施形態のデータスキーマ及びインタラクティブ法の概略を示している。
【図２４】
機械部品及び付設されたセンサの一体型機械アセンブリを示している。
【図２５】
一体型機械アセンブリ及び機械部品の特定のセットのためのツールボックス開発情報流れを示すブロック流れ概要を示している。
【図２６】
好ましい実施形態の監視用途において監視システムで使用される重要な論理構成要素、接続、情報流れの図を示している。
【図２７】
好ましい実施形態の適合制御用途において監視システムで使用される重要な論理構成要素、接続、情報流れの図を示している。
【図２８】
正規化形式のクラス関連パラメータ値のグラフィックアイコン描写の例を示している。
【図２９】
非正規化形式のクラス関連パラメータ値のグラフィックアイコン描写の例を示している。
【図１】
2004501465.tif 000036
【図２】
2004501465.tif 000037
【図４】
2004501465.tif 000038
【図５】
2004501465.tif 000039
【図６】
2004501465.tif 000040
【図７】
2004501465.tif 000041
【図８】
2004501465.tif 000042
【図９Ａ】
2004501465.tif 000043
【図９Ｂ】
2004501465.tif 000044
【図１０】
2004501465.tif 000045
【図１１】
2004501465.tif 000046
【図１２】
2004501465.tif 000047
【図１３】
2004501465.tif 000048
【図１４】
2004501465.tif 000049
【図１５】
2004501465.tif 000050
【図１６】
2004501465.tif 000051
【図１７】
2004501465.tif 000052
【図１８】
2004501465.tif 000053
【図１９】
2004501465.tif 000054
【図２０】
2004501465.tif 000055
【図２１Ａ】
2004501465.tif 000056
【図２１Ｂ】
2004501465.tif 000057
【図２１Ｃ】
2004501465.tif 000058
【図２１Ｄ】
2004501465.tif 000059
【図２２】
2004501465.tif 000060
【図２３】
2004501465.tif 000061
【図２４】
2004501465.tif 000062
【図２５】
2004501465.tif 000063
【図２６】
2004501465.tif 000064
【図２７】
2004501465.tif 000065
【図２８】
2004501465.tif 000066
【図２９】
2004501465.tif 000067
【国際公開パンフレット】
2004501465.tif 000068
2004501465.tif 000069
2004501465.tif 000070
2004501465.tif 000071
2004501465.tif 000072
2004501465.tif 000073
2004501465.tif 000074
2004501465.tif 000075
2004501465.tif 000076
2004501465.tif 000077
2004501465.tif 000078
2004501465.tif 000079
2004501465.tif 000080
2004501465.tif 000081
2004501465.tif 000082
2004501465.tif 000083
2004501465.tif 000084
2004501465.tif 000085
2004501465.tif 000086
2004501465.tif 000087
2004501465.tif 000088
2004501465.tif 000089
2004501465.tif 000090
2004501465.tif 000091
2004501465.tif 000092
2004501465.tif 000093
2004501465.tif 000094
2004501465.tif 000095
2004501465.tif 000096
2004501465.tif 000097
2004501465.tif 000098
2004501465.tif 000099
2004501465.tif 000100
2004501465.tif 000101
2004501465.tif 000102
2004501465.tif 000103
2004501465.tif 000104
2004501465.tif 000105
2004501465.tif 000106
2004501465.tif 000107
2004501465.tif 000108
2004501465.tif 000109
2004501465.tif 000110
2004501465.tif 000111
2004501465.tif 000112
2004501465.tif 000113
2004501465.tif 000114
2004501465.tif 000115
2004501465.tif 000116
2004501465.tif 000117
2004501465.tif 000118
2004501465.tif 000119
2004501465.tif 000120
2004501465.tif 000121
2004501465.tif 000122
2004501465.tif 000123
2004501465.tif 000124
2004501465.tif 000125
2004501465.tif 000126
2004501465.tif 000127
2004501465.tif 000128
2004501465.tif 000129
2004501465.tif 000130
2004501465.tif 000131
2004501465.tif 000132
2004501465.tif 000133
2004501465.tif 000134
2004501465.tif 000135
2004501465.tif 000136
2004501465.tif 000137
2004501465.tif 000138
2004501465.tif 000139
2004501465.tif 000140
2004501465.tif 000141
2004501465.tif 000142
2004501465.tif 000143
2004501465.tif 000144
2004501465.tif 000145
2004501465.tif 000146
2004501465.tif 000147
2004501465.tif 000148
2004501465.tif 000149
2004501465.tif 000150
2004501465.tif 000151
2004501465.tif 000152
2004501465.tif 000153
2004501465.tif 000154
2004501465.tif 000155
2004501465.tif 000156
2004501465.tif 000157
2004501465.tif 000158
2004501465.tif 000159
2004501465.tif 000160
2004501465.tif 000161
2004501465.tif 000162
2004501465.tif 000163
2004501465.tif 000164
2004501465.tif 000165
2004501465.tif 000166
2004501465.tif 000167
2004501465.tif 000168
2004501465.tif 000169
2004501465.tif 000170
2004501465.tif 000171
2004501465.tif 000172
2004501465.tif 000173
2004501465.tif 000174
2004501465.tif 000175
2004501465.tif 000176
2004501465.tif 000177
2004501465.tif 000178
2004501465.tif 000179
2004501465.tif 000180
2004501465.tif 000181
2004501465.tif 000182
2004501465.tif 000183
2004501465.tif 000184
2004501465.tif 000185
2004501465.tif 000186
2004501465.tif 000187
2004501465.tif 000188
2004501465.tif 000189
2004501465.tif 000190
2004501465.tif 000191
2004501465.tif 000192
2004501465.tif 000193
2004501465.tif 000194
2004501465.tif 000195
2004501465.tif 000196
2004501465.tif 000197
2004501465.tif 000198
2004501465.tif 000199
2004501465.tif 000200
2004501465.tif 000201
2004501465.tif 000202
2004501465.tif 000203
2004501465.tif 000204
2004501465.tif 000205
2004501465.tif 000206
2004501465.tif 000207
2004501465.tif 000208
2004501465.tif 000209
2004501465.tif 000210
2004501465.tif 000211
2004501465.tif 000212
2004501465.tif 000213
2004501465.tif 000214
2004501465.tif 000215
2004501465.tif 000216
2004501465.tif 000217
2004501465.tif 000218
2004501465.tif 000219
2004501465.tif 000220
2004501465.tif 000221
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004501465.tif 000222
2004501465.tif 000223
【国際調査報告】
2004501465.tif 000224
2004501465.tif 000225
2004501465.tif 000226