(57)【要約】センサでは直接測定することができない容器内の液体の量を求める、時間遅延ニューラルネットワークを用いた液体計量装置を開示する。本装置は、複数のセンサとプロセッサとを備える。センサの各々は、上記液体の各パラメータを測定し、測定した各パラメータを表す時間的に変化するセンサ出力信号を生成することができる。プロセッサは、時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムによって上記センサ出力信号を処理して、当該センサ出力信号の現在および過去のパラメータ測定値を基に上記容器内の上記液体の現在の量を求めるようにプログラムされる。また、現在および過去の液体パラメータセンサ測定値から容器内の液体の量を計算する時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムを訓練する方法も開示される。本方法は、上記容器内における液体挙動の動的モデルと、上記容器内における当該液体挙動のパラメータ測定値と、複数のセンサが検知した当該液体挙動のパラメータ測定値とを確定するステップと、上記動的モデルから複数の液体量の値の訓練用データセットを導き出すステップであって、当該データセットそれぞれが、前記複数の液体量の値のうちの１つに対応する現在および過去の液体パラメータセンサ測定値の値と、液体量の値の対応値とを含むステップと、導き出した上記訓練用データセットを用いて上記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムを訓練するステップとを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサでは直接測定することができない容器内の液体の量を決定するための時間遅延ニューラルネットワークを用いた液体計量装置であって、
各々が、前記液体の各パラメータを測定し、測定したそれぞれのパラメータを表す時変センサ出力信号を生成する複数のセンサと、
時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムによって前記センサ出力信号を処理して、該センサ出力信号の現在および過去のパラメータ測定値を基に前記容器内の前記液体の現在の量を決定する処理手段と、
を備える装置。
【請求項２】
前記処理手段は、前記液体の過去のパラメータ測定値を表すセンサ出力信号を格納する手段を含む請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記処理手段は、前記時変センサ出力信号をサンプリングして、前記複数のセンサの現在および過去のパラメータ測定値を、前記処理手段における格納および処理のために供給する手段を含む請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記センサ出力信号のサンプリング手段のサンプリングレートが、サンプリングされているそれぞれのセンサに対する所定の時間遅延増分に基づく請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記複数のセンサのいくつかは、過去のパラメータ測定値を供給しなくてもよい請求項４に記載の装置。
【請求項６】
あるセンサ出力の所定の時間遅延増分が、別のセンサ出力の所定の時間遅延増分と等しくないように設定してもよい請求項４に記載の装置。
【請求項７】
前記処理手段は、前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムによって前記センサの各々の所定数のパラメータ測定値を、時間のスライディングウィンドウに基づき処理する請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記処理手段は、少なくとも１つのセンサに関連付けられた少なくとも１つの時間遅延手段であって、対応する前記現在のセンサ出力を少なくとも１つの所定の時間増分だけ遅延させ、遅延させた各時間増分について過去のパラメータ測定値を表す信号を生成する時間遅延手段を含む請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記複数のセンサのいくつかには、遅延手段が関連付けられなくてもよい請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
あるセンサ出力の所定の時間遅延増分が、別のセンサ出力の所定の時間遅延増分と等しくないように設定されてもよい請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記処理手段は、前記センサ出力信号の現在および過去のパラメータ測定値を処理して現在の液体の量を決定する、前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムを含むプログラムされたプロセッサを含む請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
前記液体は航空機燃料を含み、前記容器は航空機の燃料タンクを含む請求項１に記載の装置。
【請求項１３】
前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、前記現在および過去のパラメータの測定値の値と、前記決定された量の値とのトレーニング用データセットを用いてトレーニングされる請求項１に記載の装置。
【請求項１４】
前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムの前記トレーニング用データセットは、動的システムのコンピュータモデルから導き出される請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記動的システムのモデルは、前記容器のモデルを含む請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
測定した前記液体のパラメータは、以下の群、すなわち温度、圧力、エコーの伝搬時間、加速度、およびキャパシタンスから選択される請求項１に記載の装置。
【請求項１７】
前記ニューラルネットワークアルゴリズムは、前記容器内の前記液体の現在の体積に対応した出力を生成する請求項１に記載の装置。
【請求項１８】
前記ニューラルネットワークアルゴリズムは、前記容器内の前記液体の現在の質量に対応した出力を生成する請求項１に記載の装置。
【請求項１９】
前記ニューラルネットワークアルゴリズムは、前記現在および過去のパラメータ測定値に対応する多数の入力ノードと、複数のノードの少なくとも１つの隠れ層と、出力に対応する少なくとも１つのノードを有する出力層とを含むニューラルネットワークを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項２０】
センサでは直接測定することができない容器内の液体の量を決定するための時間遅延ニューラルネットワークを用いた液体計量装置であって、
各々が、前記液体の各パラメータを測定し、測定した当該パラメータを表す時変センサ出力信号を生成する複数のセンサと、
前記複数のセンサの現在の出力信号に関係する過去のセンサ出力信号を供給する手段と、
前記複数のセンサの前記現在の出力信号および前記過去の出力信号を処理して前記容器内の液体の現在の量を決定する時間遅延ニューラルネットワーク手段と、
を備える装置。
【請求項２１】
前記供給する手段は、各センサに関連付けられた少なくとも１つの時間遅延手段であって、対応するセンサの前記現在の出力信号を少なくとも１つの所定の時間増分だけ遅延させ、遅延させた各時間増分について過去のセンサ出力信号を生成する時間遅延手段を含む請求項２０に記載の液体計量システム。
【請求項２２】
前記複数のセンサのいくつかは、遅延したセンサ出力信号を生成しなくてもよい請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
あるセンサ出力の所定の時間遅延増分は、別のセンサ出力の所定の時間遅延増分と等しくなくてもよい請求項２１に記載の装置。
【請求項２４】
前記時間遅延ニューラルネットワーク手段は、時間遅延ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを含み、該時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムによって前記現在および過去のセンサ出力信号を処理するプログラムされたプロセッサを含む請求項２０に記載の装置。
【請求項２５】
前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、前記現在および過去のセンサ出力の値と、前記決定された量の値とのトレーニング用データセットを用いてトレーニングされる請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記トレーニング用データセットは、動的システムのコンピュータモデルから導き出される請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記動的システムのコンピュータモデルは、前記容器の幾何モデルを含む請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記液体は航空機燃料を含み、前記容器は航空機の燃料タンクを含む請求項２０に記載の装置。
【請求項２９】
測定した前記液体のパラメータは、以下の群、すなわち温度、圧力、エコーの伝搬時間、加速度、およびキャパシタンスから選択される請求項２０に記載の装置。
【請求項３０】
前記ニューラルネットワーク手段は、前記容器内の前記液体の現在の量に対応した出力を生成する請求項２０に記載の装置。
【請求項３１】
前記ニューラルネットワーク手段は、前記容器内の前記液体の現在の質量に対応した出力を生成する請求項２０に記載の装置。
【請求項３２】
前記ニューラルネットワーク手段は、前記現在および過去のセンサ出力信号に対応する多数の入力ノードと、複数のノードからなる少なくとも１つの隠れ層と、出力に対応する少なくとも１つのノードを有する出力層とを含む請求項２０に記載の装置。
【請求項３３】
前記複数のセンサは、前記液体の共通のパラメータを前記容器内の異なる位置で測定する少なくとも２つのセンサを含む請求項２０に記載の装置。
【請求項３４】
前記少なくとも２つのセンサは、前記容器内の異なる位置に配置されて、対応する位置で前記液体の高さを測定し、該高さを表す出力信号を生成する容量性プローブセンサである請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
前記少なくとも２つのセンサは、前記容器内の異なる位置に配置されて、対応する位置で前記液体の高さを測定し、該高さを表す出力信号を生成する超音波トランスジューサである請求項３３に記載の装置。
【請求項３６】
前記複数のセンサは、各々が前記液体の量を決定するのに十分な液体のパラメータを測定する複数のセンサの組にグループ化される請求項２０に記載の装置。
【請求項３７】
前記複数のセンサの組の少なくとも１つは、超音波液面センサ、温度センサおよび加速度計のうちの１つまたは複数を含む請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
少なくとも２つのセンサの組は、前記液体の同様のパラメータ特性を前記容器内の異なる位置で測定して、前記ニューラルネットワーク手段に重複データを供給する請求項３６に記載の装置。
【請求項３９】
前記センサの組の少なくとも１つは、圧力センサ、温度センサおよび加速度計のうちの１つまたは複数を含む請求項３６に記載の装置。
【請求項４０】
前記センサは、前記容器に対して非侵入的である請求項２０に記載の装置。
【請求項４１】
前記侵入的センサは、前記容器の外部のセンサ位置から前記容器内へ音響エネルギーを送信する超音波液面センサを含む請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記複数のセンサは、超音波液面センサと、少なくとも１つの温度センサと、少なくとも１つの圧力センサと、少なくとも１つの加速度計とを含む請求項２０に記載の装置。
【請求項４３】
前記複数のセンサは、前記液体の表面の特性を提供するパラメータを測定し、前記ニューラルネットワーク手段は、測定された前記現在および過去のパラメータを基に前記容器内の現在の液体体積を表す出力を生成する請求項２０に記載の装置。
【請求項４４】
現在および過去の液体パラメータセンサ測定値から容器内の液体の量を計算する時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムをトレーニングする方法であって、
前記容器内における液体挙動の動的モデルと、複数のセンサが検知した該液体挙動のパラメータ測定値とを確定するステップと、
前記動的モデルから複数の液体量の値のトレーニング用データセットを導き出すステップであって、各データセットが、前記複数の液体量の値のうちの１つに対応する現在および過去の液体パラメータセンサ測定値の値と、対応する該液体量の値とを含むステップと、
導き出した前記トレーニング用データセットを用いて前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムをトレーニングするステップと、
を含む方法。
【請求項４５】
前記動的モデルは、第１の所定の時間ｔ１における前記容器内の液体の状態と、所定の時間増分ｄにわたる前記状態の変化とを特徴として、第２の所定の時間ｔ２＝ｔ１＋ｄにおける前記液体の状態を導き出し、該液体の時間ｔ１およびｔ２における状態は、それぞれ状態ベクトルｘ（１）およびｘ（２）の値によって表される請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
状態ベクトルｘ（１）から状態ベクトルｘ（２）への遷移が、決定的部分およびランダム部分を含む前記状態ベクトルｘ（１）の関数に基づき前記動的モデルから決定される請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記関数の前記決定的部分は、経時的な前記液体の状態ダイナミクスの知識に基づく請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記関数の前記ランダム部分は、状態ベクトルｘ（１）から状態ベクトルｘ（２）への前記所定の遷移のランダム表現に基づく請求項４６に記載の方法。
【請求項４９】
前記ランダム表現は、状態ベクトルｘ（１）の方向および変化率の確率分布である請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記導き出すステップは、
（ａ）状態ベクトルｘ（０）の値によって表される、初期時刻ｔ０における前記容器内の前記液体の状態を決定するステップと、
（ｂ）前記動的モデルを用いて、その後の時間ｔ（ｎ）＝ｔ０＋ｎｄ（ｎ＝１〜Ｍ、ここでｄは所定の時間増分）における前記液体の状態を、前記状態ベクトルｘ（ｎ−１）から決定するステップであって、前記ｔ（ｎ）における状態は、状態ベクトルｘ（ｎ）の値によって表されるステップと、
（ｃ）時間ｔ（ｉ）における前記複数のセンサのパラメータ測定値の複数の値をそれぞれ、前記状態ベクトルｘ（ｉ）の前記複数の値（ここでｉは０〜Ｍの整数）の第１の関数に基づき決定するステップと、
（ｄ）時間ｔ（ｉ）における液体量の複数の値をそれぞれ、前記状態ベクトルｘ（ｉ）の前記複数の値の第２の関数に基づき決定することによって、時間ｔ（ｉ）について前記決定されたパラメータ測定値の複数の値と液体量の複数の値とは、前記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムの前記トレーニング用データセットの一部となるステップと、
を含む請求項４４に記載の方法。
【請求項５１】
初期時刻ｔ０における前記容器内の前記液体の状態は、前記容器内における液体状態の変化の所定限度の範囲内のランダム発生により決定される請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
その後の時間ｔ（ｎ）における前記液体の各状態ｘ（ｎ）は、ランダムノイズ式を含む状態ｘ（ｎ−１）の関数として決定される請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
前記ランダムノイズ式は、状態ｘ（ｎ−１）およびｘ（ｎ）間の特定の遷移について独立して導き出される請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
パラメータ測定値の値を決定する前記ステップの前記第１の関数は、ランダムノイズ式を含む請求項５０に記載の方法。
【請求項５５】
前記第１の関数の前記ランダムノイズ式は、各時刻および各トレーニング用データセットについて独立して導き出される請求項５４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
関連出願に対する相互参照
本件特許出願は、以下の同時係属中の米国特許出願と関連している：「Ｌｉｑｕｉｄ Ｇａｕｇｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ Ｆｕｓｉｏｎ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｆｕｓｉｏｎ」と題する出願第０８／９９６，８５８号、「Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ Ｌｉｑｕｉｄ Ｇａｕｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ」と題する出願第０８／９９６，７４７号、「Ｐｒｏｂｅ Ｐｌａｃｅｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ａｎａｌｙｓｉｓ」と題する出願第０８／９９７，４４４号（現在は米国特許第６，００６，６０４号）、「Ｂｌａｃｋｂｏａｒｄ Ｃｅｎｔｒｉｃ Ｌａｙｅｒｅｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ Ｆｏｒ Ａｎ Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ａｉｒｂｏｒｎｅ Ｆｕｅｌ Ｇａｕｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ」と題する出願第０８／９９７，１３７号、「Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｎｓｏｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ」と題する出願第０８／９９７，２７１号（これらの出願はすべて１９９７年１２月２３日に提出され、本件出願の譲受人が共通して所有し、開示内容全体を本明細書中に参照により完全に援用する）。
【０００２】
発明の背景
静的ニューラルネットワークを用いた液体計量システムが、上で参照した同時係属中の米国特許出願第０８／９９６，８５８号（以下「８５８出願」）に開示されている。８５８出願では、直接測定することができない容器内の液体の量を、単一の時刻における複数のセンサのパラメータ測定値、すなわちセンサ出力値の単一のスナップショットに基づく入力を有するニューラルネットワークを用いて推定するシステムが開示されている。このような静的ニューラルネットワーク液体計量システムの性能は適切であると考えられてきたが、本質的には過渡状態の考慮の欠如により制限されている。動きの影響を受ける液体容器システムの場合、センサ測定データのスナップショットは、過渡期間中のシステムの状態（たとえば、加速による姿勢変化など）を一意に求められず、かかる状態の間にニューラルネットワークによる液体量の推定精度の低下をもたらし得る。
【０００３】
たとえば航空機の燃料タンクは、飛行中にたびたび姿勢変化を受け、数例を挙げれば燃料のスラッシュ（揺れ動き）、液体表面の振動および波動などの状態を、動いている燃料表面に生じさせる。これらの状況下で、センサの燃料測定値は姿勢または加速度測定値に遅れ、入力パターンをニューラルネットワークがトレーニング（訓練）されたものとは異なるものにしてしまう恐れがある。このような表面効果は、ニューラルネットワークの訓練中に考慮されない。その結果、静的ニューラルネットワークは、実際にタンク中にある量とは異なる量の液体を推定してしまう恐れがある。
【０００４】
さらに、液体計量システムのセンサは通常、液体パラメータ測定値を液体状態の急激な変化から遅らせる内蔵減衰部（ｂｕｉｌｔ−ｉｎ ｄａｍｐｉｎｇ）を含む。したがって、たとえば容器間での液体の移動による液体量の急激な変化などの過渡状態でさえ、静的ニューラルネットワークから不正確な液体量の推定値をもたらす恐れがある。このような内蔵のセンサ減衰部のために、かかる動的効果に伴う誤差が訓練中に考慮されないばかりでなく、かかる効果から入手可能な、静的ニューラルネットワークが求める量を訓練の観点からより信頼できるものとするあらゆる付加的情報が実際に除去されてしまう。
【０００５】
したがって、現在のセンサパラメータ測定値だけでなく過去のセンサパラメータ測定値も考慮に入れることができる液体計量システムが最も望ましい。パラメータ測定値の過去の履歴を含めることにより、過渡状態（上で例示した状態など）のために最新のセンサ測定値のみでは液体の実際の現在の状態が提供されない場合でも、改良された液体量推定が得られるであろう。本発明は、このような性能の改良を提供する。
発明の概要
本発明の一態様によれば、センサでは直接測定することができない容器内の液体の量を求める（決定する）ための時間遅延ニューラルネットワークを用いた液体計量装置は、各々が、上記液体の各パラメータを測定し、測定した各パラメータを表す時間的に変化する（時変）センサ出力信号を生成する複数のセンサと、時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムによって上記センサ出力信号を処理して、当該センサ出力信号の現在および過去のパラメータ測定値を基に上記容器内の上記液体の現在の量を求める処理手段とを備える。
【０００６】
本発明の別の態様によれば、現在および過去の液体パラメータセンサ測定値から容器内の液体の量を計算する時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムをトレーニング（訓練）する方法は、上記容器内における液体挙動の動的モデルと、複数のセンサが検知した当該液体挙動のパラメータ測定値とを確定するステップと、上記動的モデルから複数の液体量の値の訓練用データセットを導き出すステップであって、当該データセットそれぞれが、前記複数の液体量の値のうちの１つに対応する現在および過去の液体パラメータセンサ測定値の値と、対応する当該液体量の値とを含むステップと、導き出した上記訓練用データセットを用いて上記時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムを訓練するステップとを含む。
発明の詳細な説明
図１を参照すると、典型的な適用（この場合は航空機上での燃料の計量）における本発明の実施形態が示される。本明細書中では本発明を特に航空機燃料の計量の状況で記載するが、これは例示および説明を目的とするものであり、制限的な意味で解釈されるべきではない。当業者であれば、容器内の液体の量を判定する（求める）ことが望まれるあらゆる液体計量用途に対して本発明が適用されるであろうことを理解するであろう。
【０００７】
図１では、本発明による機上燃料測定／計量装置１２を有する航空機１０を示す。この例において計量装置１２は、航空機の１つまたは複数の燃料タンク１４内の燃料１３の量を求めるために使用される。本明細書中で使用する場合、「量」という用語は、燃料の量であっても、また液体の量であっても、センサからは直接測定することができない液体１３の体積、重量、質量またはその組み合わせを定義する液体１３の定量化を指す。基本的な関係は次の通りである。
【０００８】
【数１】
2004504589.tif 000003
【０００９】
【数２】
2004504589.tif 000004
タンク１４内の燃料１３の体積および／または質量は、航空機１０に動力を供給するために利用可能なエネルギーが燃料の全質量により決定され、質量を決定するには通常、体積を決定することが必要となるため、特に関心のあるものである。航空機などの動的環境において直接的な体積または質量センサはない。したがって、体積および／または質量の量は、たとえばタンク内での密度、加速度および燃料の高さを含む、燃料１３の他のパラメータの測定および計算から導き出される。これらのパラメータおよび他のパラメータは、容量性プローブセンサ、圧力センサ、超音波面センサ、加速度計および温度センサを含むがこれらに限定されない様々なセンサ１６（図１では集合的に示す）によって測定されるか、あるいはかかる測定および他の計算から導き出される。本明細書中で使用する場合、容器内の液体のパラメータ、すなわち「液体パラメータ」は、測定するか、検出するか、あるいは計算または他の手法によって導出することのできる液体のあらゆる特性を含む。より詳細には、測定または検出する液体パラメータには、液体のあらゆる特性（たとえばエコーの伝搬時間、温度、圧力、キャパシタンスなど）および／または液体に作用する外部パラメータ（たとえば加速力など）が含まれる。これらの様々なパラメータは、本質的に典型であり、包括的であること、またはいかなる意味においても限定されることを意図しない。導き出した液体のパラメータは、測定したパラメータのうちの１つまたは複数、および／またはシステムが利用可能な他の情報（たとえば燃料の液面の高さ、密度および音速（ＶＯＳ）など）から求められるか計算される、あるいは他の方法で導き出される液体のあらゆるパラメータまたは特性または性質である。ここでもまた、導き出したこれらのパラメータは、本質的に典型であり、限定的な意味で解釈されるべきではない。
【００１０】
本発明の一実施形態において、センサ１６のいくつか、１つまたは全部は、従来の容量性プローブセンサと同様に、その設計に則して、たとえばタンク１４の内側に配置され得る。しかしながら、本発明の別の実施形態では、センサ１６はすべて非侵入的である、すなわちいずれのセンサも燃料１３に対して電気的に曝されたり、および／または他の方法でタンク１４の内側に設置または配置されたりする必要がないことが意図される。概して、本開示の目的のための非侵入的センサは、その取り外し時に燃料１３をタンク１４から取り除くことなく、あるいはタンク１４からの燃料の大量の損失を伴わずに、タンク１４に関する動作位置に設置し、そこから取り外すことのできるセンサであり、および／または燃料１３を電気エネルギーに曝すことなく動作するセンサである。しかし、特定の用途に必要であれば、本発明を侵入的センサとともに用いることもできることに留意することが重要である。
【００１１】
センサ１６は、燃料計量プロセッサ１８に結合または入力される、典型的には電気信号の形態の出力を生成する。プロセッサ１８は典型的に、センサ１６の出力を処理し、本発明の教示にしたがってタンク１４内の燃料１３の量を求めるコンピュータまたは機能的に同様な電子ハードウェアまたはソフトウェアの組み合わせになるであろう。
【００１２】
次に、図２に示した本発明の実施形態を参照すると、液体計量装置１２は、複数の液面センサ１６を備える。本実施形態に関して液面センサ１６には、タンク１４内の様々な位置に配置されて当該位置での液体１３の高さを測定する、たとえば従来の容量性プローブセンサを用いることができる。本実施形態では４つのセンサのみが示されているが、本実施形態の原理から逸脱することなく４つより多いまたは少ない数のセンサを用いることができることは理解される。各プローブ１６は一般に、センサの位置の容器内の液体の面によって確定される管と管の間の誘電率、したがってキャパシタンスを有する複数の同心管からなる構造を含む。したがって、検知される各センサ１６のキャパシタンスは、その位置での液面の関数である。通常、容量性プローブセンサ１６は、時変（時間的に変化する）波形信号によりセンサ１６を励振（励起）する従来の励振回路１５に結合される。励振刺激に反応してセンサ１６から出力される信号は、たとえば相互コンダクタンスおよび電圧増幅器、フィルタなどを備え得る信号処理回路１７に結合される。本実施形態では、回路１７からの処理された出力信号は、従来のデジタイザ１９によりデジタル化されてから、上述のように容器１４内の液体の量を求めるためにデジタルプロセッサユニット１８によって処理され得る。
【００１３】
センサ１６毎に励振回路を設けてもよく、この場合、上記プロセスは各センサを同時に制御することができる。あるいは代替として、励振回路を１つだけ設け、これを切り換えて各センサを、プロセッサ１８が制御する順番で励振することもできる。さらに各センサ１６は、個々の信号処理回路と、デジタイザ１９によってプロセッサ１８の制御下でデジタル化されるように選択されたその出力とに結合され得る。あるいは代替として、各センサ出力信号は、単一の信号処理回路が処理するように個々に選択され、選択され処理されたその出力をデジタイザ１９がプロセッサ１８の制御下でデジタル化し得る。他の回路の組み合わせを用いて、レベルセンサ１６のキャパシタンスを測定し、測定したパラメータをプロセッサ１８に供給することもできる。したがって本発明はいかなる意味においても、容器内の液面を測定するために用いられる特定のセンサにも、センサへの信号またはセンサからの信号の励振および信号処理にも限定されるべきでない。
【００１４】
また、いくつかの容量性プローブセンサは抵抗要素を含むことができ、この抵抗要素は、任意の従来の方法で測定され、プロセッサ１８に設けられて容量性パラメータ測定値を補償することができる。他のこのようなシステムは、液体の温度を補償する。システムの励振および信号調整構成要素における、時間的および温度的に変化する状態による誤差でさえ、基準抵抗および／またはキャパシタンス要素を用いた自動校正および自己校正の手法により補償することができる。容量性プローブセンサならびにその励振および信号調整のより詳細な説明については、Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｍａｉｅｒに付与され、本件出願と同一の譲受人に譲渡された米国特許第４，６２６，６１６号および第４，９６８，９４６号に言及されている。当該特許は、かかる液面検知システムの構造および動作の詳細を提供するために、本件出願に参照により完全に援用する。
【００１５】
本実施形態のプロセッサ１８にプログラムすることができる時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、特に航空機の燃料タンクの環境ではよく起こるスラッシュまたは周期波動などの動的な流体表面効果、ならびにタンクにおける急速な排出または注入による液量の変化を考慮に入れることにより、本明細書中で上述したような、液体の量を求める容量性センサ測定値の処理を向上させる。本実施形態に関して、プロセッサ１８が実行可能なアルゴリズムにおける使用に適した時間遅延ニューラルネットワークの一例を図３の機能図に示す。図３を参照すると、本実施形態の時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、別個の現在および時間遅延のセンサ出力信号Ｃ１〜Ｃ４を、各測定信号に適切な重み付けをして収容する複数のノードまたはニューロンからなる第１の層Ｌ１を含む。本実施形態において、各センサ測定値Ｃ１〜Ｃ４は時間遅延ユニットにより、所定の時間増分（インクリメント）ｄだけ遅延されて、１セットの過去の測定値を供給する。測定値Ｃ１〜Ｃ４は、２つ以上の遅延ユニットによって遅延されてもよく、時間遅延が増加される毎に、別のセットの過去の測定値と、それをニューラルネットワークアルゴリズムによって処理するための対応する入力ノードとが存在することが理解される。第１の層のノードの出力は、第２の層すなわち隠れ層Ｌ２のノードまたはニューロンに分配され、そこで蓄積される。これはいずれの場合も、適切な重み付けを用いて行われる。最後に、第２の層のノードの出力は、第３の層すなわち出力層の単一のノードまたはニューロンに蓄積されて、現在および過去のパラメータ測定値の時間軌跡（ｔｉｍｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓ）を液体の体積および／または質量の量の出力Ｑに実際上マッピングする。このようにして、パラメータ測定値の過去の値ならびに経時的なその増加をニューラルネットワークの機能マッピングの一部として用いることができる。かかる時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムの構造および動作は、以下の段落でより明らかとなるであろう。
【００１６】
上述のニューラルネットワークの実施形態の変形は、各センサまたはパラメータ測定値毎に多数の時間遅延ユニットを備え、この数は、履歴時間において時間軌跡がどこまで伝搬されるかに依存する。求めるべき別のパラメータは、各遅延ユニットの遅延時間または増加（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ）期間ｄである。遅延ユニットのなかには、遅延時間ｄを互いに対して多くまたは少なく設定したものがあってもよく（すなわち、遅延ユニット同士が等しい必要はなく）、一方、他のセンサでは遅延ユニットが必要ない場合がある。容量性プローブであるセンサ全部の応答時間が略同一である本実施形態では、遅延ユニットは、センサ測定値Ｃ１〜Ｃ−４を略同一の増加時間遅延だけ遅延させるように設定され得る。概念的には、現在の各キャパシタンス測定値Ｃｉ（ｔ）の期待値は、互いの現在のキャパシタンス測定値Ｃｊ（ｔ）（ここでｉ≠ｊ）に関連するだけでなく、各々の過去のキャパシタンス測定値Ｃｉ（ｔ−ｄ）およびＣｊ（ｔ−ｄ）にも関連する。これらの現在および過去のパラメータ測定値から、ニューラルネットワークがキャパシタンスを容器内の液体の体積および／または質量に適切にマッピングできるようになる。
【００１７】
本実施形態では、デジタイザ１９がセンサ出力信号をプロセッサ１８の制御下で、好ましい遅延時間と一致する速度でサンプリングして、センサプローブの各々による現在および過去のパラメータ測定値の別個の時間軌跡を得ることができ、この時間軌跡は、プロセッサ１８のメモリに格納し、プロセッサ１８のニューラルネットワークアルゴリズムによって処理することができる。代替として、センサ測定信号の各々を、タップ付き遅延線へ伝えることができ、ここでタップ出力は、プログラムされたデジタルプロセッサ１８に供給される時間遅延されたパラメータ測定値となる。いずれの場合にも、現在および／または過去の測定サンプルは、メモリに格納される前に任意の従来の方法でデジタル化することができる。好ましくは、所定数のサンプル、すなわちサンプル時間におけるスライディングウィンドウのみが、液量を求めるためにニューラルネットワークアルゴリズムによる処理に用いられる。したがって、新しいすなわち現在のサンプル毎に、最も古いサンプルはシフトされて遅延線から外れるか、上書きされるか、メモリから除去される。Ｃ（ｔ）〜Ｃ（ｔ−ｎｄ）の範囲にわたるプローブからのキャパシタンス測定値の時間軌跡は、ニューラルネットワークがキャパシタンスを体積（質量）にマッピングするために、瞬時測定値Ｃ（ｔ）のみに基づく場合よりも豊富な特徴のセットを表す。センサ測定値Ｃ１〜Ｃ４の時間軌跡のセットの一例を図４に示す。
【００１８】
上述した時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、液体挙動の動的モデルに基づく訓練（トレーニング）用の値のセットに従って訓練することができる。このモデルは、ある範囲の加速度にわたって解析的（すなわち加速する容器内の液体の動きの方程式から）または実験的に求めることができる。後者の場合、パラメータ測定値および他のデータは、実験室の設定または実際の環境において収集し、その後これを用いて、訓練用データを生成するための適切なシミュレーションモデルを構築することができる。訓練用データは、あらゆるハードウェアまたはソフトウェア補償を含む既知のセンサ特性を組み込むことができる。時間遅延ニューラルネットワークの訓練は、本明細書中で以下に示す記載からより良く理解されるであろう。
【００１９】
本発明の別の実施形態において、燃料計量装置１２は、図５および図５Ａに示す異なる複数のセンサ１６を備える。図５Ａは構成をより詳細に示す。この実施形態では、多数のセンサの組２０が燃料タンク１４とともに用いられることが意図される。一実施形態において各センサの組２０は、超音波レベルセンサ２２と、温度センサ２４と、加速度計２６とを含む。別のセンサの組２０ａ（図５の破線の枠２０ａで示す）は、差圧センサ２３および別の加速度計２６ａの形態で実施される。（たとえば温度成層化による）燃料の成層化を考慮する場合には、さらなる圧力センサの組をタンク１４内の異なる高さで用いることができる。しかしながら、本発明の広い原理から逸脱することなくグループ分けの異なるセンサ１６を用いても、あるいはセンサを物理的に全くグループ分けしなくてもよいことが理解される。
【００２０】
超音波型センサの組２０（この例では２つを用いる）はそれぞれ、一対の音響ターゲット３０を含む。これらのターゲットは、燃料１３を通して音速（ＶＯＳ）を求めることを可能とするために用いられる。ターゲット３０は、タンク１４の内側に配置することができ、単に、音響エネルギーの反射体として働く物理要素である。この音響ターゲット３０には、本来タンク１４の設計の一部である剛性のある固定された構造要素（たとえば管、壁など）を都合良く用いることができるため、タンク１４の内部に何ら構造を付け加える必要がないことが意図される。
【００２１】
本明細書中に記すように、センサ２２、２４、２６、２６ａおよび２８はすべて非侵入的であることが好ましいが、必須ではない。本発明が、燃料の異なるパラメータ（圧力、加速度および温度など）を検出または測定する多数の異なるセンサの使用を意図することを強調するために、図５Ａではセンサ２２、２４および２６を、異なる幾何学的図形（たとえば超音波センサ２２には丸、加速度計２６には三角）を用いて概略的に示す。様々なセンサの「組」への特定のグループ分けもまた、本発明の実施に必須ではない。異なるグループ分けを用いても、あるいはセンサを物理的に全くグループ分けしなくてもよい。
【００２２】
組２０において用いられる各超音波センサの設計の詳細は、上記で援用した米国特許出願第０８／９９６，７４７号に開示される。しかしながらセンサ１６は、センサの組として構成する必要はなく、従来のデバイスとすることができる。また、好適な超音波センサ２２としてはＳｉｍｍｏｎｄｓ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ａｉｒｃｒａｆｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｉｎｃ．から入手可能な部品番号２０１８２−０１０１があり、好適な温度センサ２４は、Ｎｏｒｗｉｃｈ Ａｅｒｏｓｐａｃｅから入手可能な部品番号８７５２などの標準温度センサであり、センサの組２０ａの好適な圧力センサ２８は、Ｓｅｎｓｙｍ Ｉｎｃ．から入手可能な部品番号１９Ｃ０３０Ａ−４であり、好適な加速度計２６は、Ａｎａｌｏｇ Ｄｅｖｉｃｅｓから入手可能な部品番号ＡＤＸＬ０５ＥＭ−３である。加速度計２６は、航空機が飛行する際に加速度情報を出力する３軸加速度計であることが好ましい。圧力センサ２８は、タンク１４の最深部に配置されることが好ましく、圧力測定が本質的に不足量および周囲圧力について補償されるように差圧センサを用いることができれば有益である。
【００２３】
計量システム１２は、コンピュータシステム４０をさらに備える。コンピュータシステム４０は、航空機の燃料管理システムのコンピュータ（図示せず）の一部であっても、あるいは適切なインターフェース機能４２を介して燃料管理システムとインターフェースする別個の処理装置であってもよい。コンピュータシステム４０は、センサ１６の動作の制御、様々な融合（統合）アルゴリズムの実行管理、および下流の処理機能とのインターフェースの制御を含む燃料計量システム１２の動作全般を制御するハードウェアおよびソフトウェアアーキテクチャを含む。コンピュータシステム４０に適したソフトウェアアーキテクチャの詳細は、上記で援用した係属中の特許出願第０８／９９７，１３７号に記載されている。しかしながら本発明は、燃料計量システム１２の一部としての実行コンピュータシステム４０全体の使用には依存しておらず、その使用を必要ともしない。むしろ本発明は、システム４０などの燃料計量コンピュータシステム全体と組み合わせて、あるいは当該コンピュータシステムとは別に実施することができる、プロセッサ４８が実行する時間遅延ニューラルネットワークの概念を用いた液体計量に関する。コンピュータシステム４０は、ユニバーサル・センサ・インターフェース（ＵＳＩ）部４４を含む。ＵＳＩ４４の主な機能は、様々な異なるセンサ１６を制御し作動させ、様々なセンサ１６からの出力を受け取り、処理してフォーマットすることである。ＵＳＩ４４は、センサ１６の出力信号をデータストリーム４６の形態で、時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムを含むプロセッサ４８へ供給する。ＵＳＩ４４部の詳細な説明は、上記で援用した米国特許出願第０８／９９７，２７１号に記載されている。しかしながら本発明は、ＵＳＩ４４の使用を必要せず、むしろ代替として、当業者に周知である、センサ１６の未処理の出力信号を処理し、プロセッサ４８への入力として適合したフォーマットでセンサ１６の出力情報を提示する多数の従来の回路のいずれかを使用することができる。所望であれば、各センサの出力と関連するタップ付き遅延線の遅延ユニットをＵＳＩ４４の一部として含むこともできる。代替として、かかる遅延線の処理は、プロセッサ４８のアルゴリズムによってセンサの出力のサンプルに対して行うことができる。
【００２４】
プロセッサ４８は、センサ１６から受け取ったデータストリームに基づき本発明の機能的および計算的側面を実行する。プロセッサ４８は、コンピュータシステム４０の主処理装置であってもよいし、本明細書中で後述する機能を独自のハードウェアおよびソフトウェアが実行する並列の、またはインターフェースした別個の処理デバイスとする（よって計量装置１２のコンピュータシステム４０を含む）こともできる。好適なプロセッサとしては、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能な部品番号８０４８６のプロセッサがある。したがって本発明は、燃料計量装置１２に関して、センサ１６の出力を受け取って１つまたは複数のタンク１４内の燃料の量を求めるプロセッサ４８の使用を意図する。このプロセッサ４８およびその関連機能は、上記で援用した特許出願に記載されるより高いレベルのコンピュータシステム４０のアーキテクチャ全体と一体であるか、別個であるか、それなしで利用することができる。プロセッサ４８はたとえば、マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣプロセッサ、ＤＳＰまたはその組み合わせの形態で実現することができる。
【００２５】
プロセッサ４８は、さらなる解析および表示のためにデータを用いる燃料管理システム全体と互換性のある任意のフォーマットとすることができる出力５０を供給する。プロセッサ出力５０は、要求に応じて質量および／または体積に換算して表現した、各タンク１４内の燃料１３の量（または全てのタンク１４の積算量）を示す値を含むことが意図される。この量の値は、時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムから導出または計算される。プロセッサ出力５０は、以下の説明からより明らかとなるように、様々なセンサ１６の出力の時間遅延ユニットから求められる過去のパラメータ測定値の値も含み得る。上述したセンサおよびコンピュータシステムのより詳しい説明については、同時係属中の米国特許出願第０８／９９６，８５８号に言及される。当該出願は、かかる説明を提供するために本件出願に参照により援用する。
【００２６】
本明細書中で使用する場合、「システムモデル」という用語は、システム方程式、タンクの形状、センサの位置、パラメータ測定値を表すセンサ出力、センサの誤差、およびシステムダイナミクス（たとえば加速度および環境）を含むがこれらに限定されない、システム１２の設計全般の様々な側面を指す。したがって一般に、システムモデルとは、現在および過去のパラメータ測定値と、タンク内の液体の量との間の数学的なまたはその他の関係のセットを指す。
【００２７】
ニューラルネットワークアルゴリズムは、センサ測定値の統計解析ならびに固有の不確定性および分散に基づくだけでなく、静的でなく、事によると直接は分からず予測できないシステムの不確定性にも基づく所望の出力の推定値を提供する。本実施形態で用いられる時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、（τ間隔毎に）測定値がサンプリングまたは更新される度にシステムマッピングを解くことすら必要としない。たとえば本実施形態において、ニューラルネットは、本質的にシステム方程式に支配されるデータセットによって訓練されるものの、システム方程式を実際には計算しない、すなわち解かない。センサの誤差、分散およびシステムの不確定性が分かり、および／またはある程度の正確さで推定できる程度まで、時間遅延ニューラルネットワーク手法は、所望の出力のさらにより正確な推定を提供する。
【００２８】
図５を参照して説明されるように、典型的な実施形態における燃料計量装置１２のセンサ１６は刺激され、それらの出力がＵＳＩ４４によって処理され、対応するパラメータ測定データがプロセッサ４８へ測定ベクトルｚｍの形態で供給される。センサ１６は２つの超音波センサを備える。これらの超音波センサは、音響エネルギーを液体表面１１へ送信し、この液体表面１１から音響エコーを受信し、エコーは、ｔ１ｆおよびｔ２ｆの測定された往復経過時間を有する。超音波センサはまた、それぞれのＶＯＳターゲット３０からのエコーを検出し、対応するエコー伝搬時間をｔ１１ＶＯＳ、ｔ１２ＶＯＳ、ｔ２１ＶＯＳおよびｔ２２ＶＯＳとして測定する。センサ１６は、処理されて測定データ出力Ｔｕ１、Ｔｕ２およびＴＰとなる出力を生成する３つの温度センサ２６、２６ａを備える。下付き文字ｕ１およびｕ２は、超音波センサの組２０に関連するセンサまたはデータを指し、下付き文字Ｐは、圧力センサの組２０ａに関連するセンサを指す。センサ１６はまた、３つの加速度計２６、２６ａも備える。各加速度計は、ローカル加速度ベクトルのｘ、ｙおよびｚ成分について３つの出力信号、すなわち［ａｘ，ａｙ，ａｚ］ｕ１、［ａｘ，ａｙ，ａｚ］ｕ２および［ａｘ，ａｙ，ａｚ］Ｐを生成する。差圧センサ２８は、処理されて測定出力Ｐとなる出力を生成する。したがって測定行列（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｍａｔｒｉｘ）ｚｍは、次のような１９要素ベクトルとなる。
【００２９】
【数３】
2004504589.tif 000005
【００３０】
ここで、ａは各センサの組それぞれの３軸加速度計データ（合計で９個の加速度計出力値）を指す。測定したこれらの１９個のパラメータと、その過去の測定パラメータとが測定ベクトルとして供給される。この測定ベクトルは、本実施形態での使用に適した、図７の説明図に例示される時間遅延ニューラルネットの第１の層の入力ノードへそれぞれ入力される。
【００３１】
時間遅延ニューラルネットワークを説明する前に、適切な基礎を作るため、典型的な無遅延ニューラルネットワークアルゴリズムを、図６に示した図を用いて説明する。図６を参照すると、プロセッサ４８が同様に実施できる典型的なニューラルネットは、フィードフォワード型の３層パーセプトロンであり、１９個の測定要素ｚ１〜ｚ１９の各々がニューラルネットの入力層７０の入力ノードそれぞれに接続された測定ベクトルｚｍを受け取る。各入力値は、それぞれの重みＷ１、Ｗ２、．．．、Ｗ１９によって重み付けされる。本実施形態においてニューラルネット６２は１つの隠れ層７２を含み、この隠れ層７２にはたとえば４０個のノードがある。入力層７０の入力ノードの各々は、隠れ層のノードの各々に接続される（図６では明確にするために隠れ層の接続のほとんどを省略した）。図示のように、ノード間の各接続も重み付けされる（ここでもまた、図６では明確にするために重みの指示のほとんどを省略した）。したがって、隠れ層７２のノードの各々への入力は、入力層７０のノードからの重み付けされた出力すべての合計である。本実施形態においてニューラルネット６２はまた、単一ノードの出力層７４も含む。
【００３２】
隠れ層７２のノードの各々は、重みによって出力ノード層７４に接続される。したがって、出力層７４の単一ノードへの入力は、隠れ層のノードの各々からの重み付けされた出力すべての合計である。出力ノード７４は、タンク１４内の燃料の量の所望の出力ＱＴ１を、この場合は質量に換算して生成する。このニューラルネット６２では値は順方向にのみ、入力ノードから出力ノード７４へと隠れ層７２のノードを通って移動する。値は、非線形活性化関数ｆ（ｘ）の動作によって隠れ層７２のすべてのノードから出力ノード７４へ移動する。この典型的な実施形態において活性化関数ｆ（ｘ）は、隠れ層７２の各ノードに関して同一な次のシグモイド関数である。
【００３３】
【数４】
2004504589.tif 000006
換言すれば、隠れ層７２の各ノードの入力（ｘと呼ぶ）は、入力層７０の全ノードからの重み付けされた入力すべての合計であり、隠れ層７２の各ノードの出力はシグモイド関数ｆ（ｘ）である。特定の用途に適切であれば他の活性化関数を選択することもできる。出力ノードの活性化関数は単純に線形和関数であるので、出力ノード７４の出力ＱＴ１は単純に、隠れ層７２の各ノードから受け取った重み付けされた入力すべての合計となっており、量を体積および／または質量の単位で提供する。液体の密度をニューラルネット６２の第２の出力ノードとしてもよいことにも留意されたい。
【００３４】
本発明は、本明細書中で図６と関連して上述した無遅延ニューラルネットワークの拡張を含む。無遅延ニューラルネットワークでは、対象の量に関連する多数のセンサ出力値を基に、直接は測定されない量も推定した。しかしながら当該マッピングでは、ニューラルネットには現在の時刻からのセンサ出力値しか供給されなかった。結果としてニューラルネットの計算は、センサ出力値の単一のスナップショットに基づき、以前の値はいずれも無視する。これは、センサデータのスナップショットからシステムの状態が一意に求められない過渡期の間の性能を低下させる恐れがある。本発明は、現在および過去の時刻からのセンサの値が供給される時間遅延ニューラルネットワークを含む。したがって当該ネットは、パラメータ測定値の履歴を考慮し、最新のセンサ値のみでは（過渡状態のために）タンクの状態が再現できない場合でもより良い推定を提供することができる。
【００３５】
本明細書中で論じる時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）の内部構造は、上記の図６に関連して記載したもののような通常の、すなわち静的なフィードフォワードニューラルネットワークと同様であってよい。時間遅延ネットワークは、第１の層すなわち入力層８０と、１つまたは複数の第２の層すなわち隠れ層８２とを有する。隠れ層８２のすべてのニューロンは、入力層８０からの出力すべての供給を受けて、これを蓄積する。２つ以上の隠れ層を用いる場合、以降の各隠れ層のすべてのニューロンには、前の隠れ層のニューロンすべての出力が供給される。次に、出力層８４のニューロン（単数または複数）には、最後の隠れ層のニューロンすべての出力が供給される。単一の隠れ層８２および単一の出力ニューロン８４を有するネットの構造は、図７の典型的な実施形態のように見える。
【００３６】
ＴＤＮＮと、上述した無遅延ニューラルネットとの間の１つの違いは、入力セットにある。それぞれが示度ｚｉを供給するＮ個のセンサがあるとする。静的ニューラルネットワークの場合、当該ネットにはただ、現在の時刻ｔに対応するＮ個のセンサ値ｚ１（ｔ）、ｚ２（ｔ）、．．．、ｚＮ（ｔ）が供給される。しかしながらＴＤＮＮの場合、当該ネットには、時間ｔからの現在のセンサ値だけでなく、時間ｔ−ｄ、ｔ−２ｄ、ｔ−３ｄなどからの過去のセンサ出力も供給される。ここでｄは、上述のようなシステムのサンプリング間隔であり得る時間遅延の時間増分である。この例においてＴＤＮＮは、最大Ｍ個の時刻分の遅延を有することになる。したがって、ＴＤＮＮに供給される入力の総数はＮ＊（Ｍ＋１）、すなわちＭ＋１個の時刻の各々についてＮ個のセンサ値となる。図３のより簡単な実施形態では、Ｎ＝４（高さセンサは４つ）かつＭ＝１（遅延は１つのみ）である。
【００３７】
ＴＤＮＮの概念では、Ｎ＊（Ｍ−１）個のセンサのパラメータ測定値すべてがニューラルネットに供給される必要はない。たとえば、ある過去のサンプリング時間からのセンサパラメータ測定値は省くことができ、時間ｔ、ｔ−ｄ、ｔ−２ｄ、ｔ−４ｄ、ｔ−８ｄからのセンサパラメータ測定値が供給されるニューラルネットを想定できる。さらに、遅延されるセンサ出力の数はセンサ毎に異なってもよい。特定のセンサの出力が急速に変化する場合、時間ｔ、ｔ−ｄ、ｔ−２ｄ、ｔ−３ｄ、ｔ−４ｄからのそのパラメータ測定値を用いることができる。同時に、別のセンサからの出力信号の変化がより緩やかである場合、時間ｔおよびｔ−４ｄからのそのパラメータ測定値のみを用いることができる。出力の変化が非常に緩やかなさらに別のセンサでは、時間ｔからの現在のパラメータ測定値のみを用いることができる（すなわち、遅延された信号が全く存在しないことになる）。このような変形に関係なく、このニューラルネットワークはなおＴＤＮＮであると考えられる。この説明に関してＴＤＮＮを区別するのは、少なくとも１つのセンサについて２つの異なる時刻からのそのパラメータ測定値がネットに供給されることである。
【００３８】
たとえば図７に示すネットワークを実施するアルゴリズムなどの時間遅延ニューラルネットワークアルゴリズムは、センサ１６からの出力を用いる（この出力はまとめて、出力ｚ１、ｚ２、．．．、ｚｎ（ここでｎはセンサの数である）を含む測定ベクトルｚｍすなわち次のように示される。）
【００３９】
【数５】
2004504589.tif 000007
【００４０】
ベクトルｚｍの各パラメータ測定値は、ｄで定義されるそれぞれの速度で更新され得る。ここでｄは、システムの設計者によって決定されてプロセッサ４８によって制御され得るそれぞれの所定の時間遅延増分である。ＴＤＮＮアルゴリズムはプロセッサ４８にプログラムすることができ、このプロセッサ４８は、図６に示す実施形態に関して記載した方法と同じ方法で、現在および過去のパラメータ測定値を処理して、センサ１６に関連するタンク１４内の燃料の量ＱＴを表す出力を生成する。
【００４１】
時間遅延ニューラルネットワーク（本明細書中ではニューラルネットとも呼ぶ）は、その動作において計算システムモデルを用いるのではなく（ただしニューラルネットは、システムモデルまたは解析から導出または作成した入力データに基づき訓練される）、現在および過去の測定パラメータおよび挙動データの動的システムモデルに基づく訓練および学習プロセス中にシステムモデルの関係を本質的に説明する推定器である。時間遅延ニューラルネットからの出力は、所望の出力ＱＴ１すなわち液量である。出力ＱＴ１は、非線形活性化関数により測定ベクトルｚｍ（すなわちセンサ１６の出力）から直接計算される。本明細書中に記載する実施形態において時間遅延ニューラルネットアルゴリズムはタンク１４内の燃料１３の量を計算するために用いられるが、同一のニューラルネットまたは付加的なニューラルネット（図示せず）を用いて、液体の密度、圧力、温度などを含むがこれらに限定されない中間パラメータ値などの付加的な出力を提供してもよいことに留意することが重要である。
【００４２】
ＴＤＮＮを訓練することは、純粋な静的フィードフォワードネットの場合よりも遥かに難しい。この違いは、ＴＤＮＮでは単一の訓練点が、現在の時刻ならびにＭ個の過去の時刻からのＮ個のセンサ測定値からなることである。したがって、訓練セットは遥かに大きくなければならない。訓練セットは、各センサの考え得る値の範囲だけでなく、その値の考え得る経時変化の範囲もカバーしなければならない。このことから、訓練セットの生成は遥かに難しくなる。静的フィードフォワードネットの場合には、シミュレーションモデルはシステムの「スナップショット」、すなわち瞬間の状態に対するセンサ出力の依存度しか記述しない。ＴＤＮＮでは、シミュレーションモデルは、状態のダイナミクスも含む。訓練セットを生成する１つの可能な方法は、状態のダイナミクスをランダムウォーク（離散的ウィーナー過程）としてモデリングしたダイナミクスモデルを用いることである。各訓練点について、開始時（たとえばｔ−Ｍｄ）における状態がランダムに生成される。次に、以後のＭ個の時刻における状態値を、ダイナミクスモデルに従って計算し、センサ値を、純粋な静的フィードフォワードネットの場合と同一または略同様のシミュレーションモデルを用いて計算する。訓練用データ発生器は、純粋な静的フィードフォワードの場合と同様に、センサノイズおよびモデルの不確定性を含み得ることを再度強調しておく。したがって、訓練したネットは、それらのノイズおよび不確定性に関して最適化される。これは本発明の重要な側面である。
【００４３】
ＴＤＮＮの典型的な訓練手法を説明するにあたり、単一のスカラー出力を有する、入力遅延が全くない無遅延ネットをまず考える。各訓練点は、Ｎ個のセンサ値のベクトルｙ＝（ｙ１、ｙ２、．．．、ｙＮ）であるネットへの入力と、対応する出力値ｚ（この場合は液量）とからなる。この場合の訓練セットは、多数の入力・出力ペア（ｙ（ｉ）、ｚ（ｉ））からなる。これらの訓練点は、システムモデルを用いて生成される。元となる、センサの出力を決定するタンクの特性を記述する量からなる状態ベクトルｘを定義する。状態ｘは典型的に、タンクの姿勢、液体質量、液体密度、液体温度などからなる。すると、与えられた状態値に関して、センサ出力は次の（多次元）関数として計算される。
【００４４】
【数６】
2004504589.tif 000008
ここで、関数ｇはタンクのシミュレーションモデルである。これは通常、解析式と、高さ‐体積変換のための多数の補間したルックアップテーブルとのハイブリッドとして与えられる。モデルの不確定性およびセンサノイズを説明するには、ランダムに生成した測定誤差Ｖも、シミュレートしたセンサ出力に加えるべきであり、その結果、次のセンサ値の計算が得られる。
【００４５】
【数７】
2004504589.tif 000009
これに対応する所望の出力値ｚは通常、状態ベクトルｘの成分の１つであり、次のように書き表すことができる。
【００４６】
【数８】
2004504589.tif 000010
この条件として、この例で関数ｈは、単に状態ベクトルから１つの成分を選択することを意味する。他の場合に関数ｈはより複雑であり得る。たとえば、ｚが液体質量に相当するにも関わらず状態ベクトルｘは液体の体積および密度を含む場合、関数ｈは、状態ｘのそれら２つの成分の乗算となる。さらに別の場合も考えられ、一般に、関数ｈは任意に複雑化することができる。しかしながら、液体ｚの所望の量は、状態ベクトルｘに既に含まれていることが好ましく、その場合、関数ｈは単に、ベクトルからの当該成分の選択となる。
【００４７】
このネットの訓練セットを構築するために、状態ベクトルｘの成分の各々について変化の範囲または限界をまず定義することができる。次に、多数（通常は何千または何万）の状態ベクトル値ｘ（ｉ）を、上記境界内でランダムに生成する。これらの状態ベクトルｘ（ｉ）を生成するために用いられる特定の確率分布は、システムの実際の動作中における上記値の見込みの分布に関する設計者の考えに左右され、また、これらの点に置く重要性を反映するだろう。値ｘ（ｉ）が生成された後、対応するニューラルネット出力の所望の値ｚ（ｉ）（液量の値）は、次式を用いて計算することができる。
【００４８】
【数９】
2004504589.tif 000011
すると、対応するセンサ出力値を次のように計算することができる。
【００４９】
【数１０】
2004504589.tif 000012
最終的な訓練セットは、ペア（ｙ（ｉ）、ｚ（ｉ））の集合となり、ここで、ｙ（ｉ）はニューラルネットへの入力であり、ｚ（ｉ）は対応する所望の出力である。
【００５０】
次に、図３の実施形態に関連して上述したような単一の時間遅延を有するＴＤＮＮの場合を考える。この例のネットには、２つの連続する時刻からのセンサ示度が供給される。簡略化のため、それらの時刻を１および２として参照する。この場合に、このニューラルネットへの入力はｙ（１）およびｙ（２）の連結から得られるベクトルであり、出力は、第２の時刻に対応する次式の液量である。
【００５１】
【数１１】
2004504589.tif 000013
センサ測定信号ｙ（１）およびｙ（２）を計算するために、元となる状態ベクトルｘ（１）およびｘ（２）の値を、これら２つの状態値が実際のタンクにおいて物理的に見込まれる遷移に対応するように定義することができる。換言すれば、無遅延ネットワークのタンクモデルを、システムダイナミクスのモデルによって増強することができる。かかる動的モデルの一形態は、２つの部分からなる。決定的部分は、時刻ｋ＋１における状態を時間ｋにおける以前の値に関連付ける線形変換行列Φにより特徴付けられる。もう一方の部分はランダム部分と呼ばれ、各状態遷移へのランダム成分Ｗの加算からなる。ダイナミクスモデルは次の形態を有する。
【００５２】
【数１２】
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ダイナミクスモデルの単純な典型的形態は次式で表すことができる。
【００５３】
【数１３】
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このモデルは、単位行列である遷移行列Φに対応する。これは、システムダイナミクスに関する明確な知識の欠如を表す。２つの連続する時刻間の状態値の変化は、ランダムベクトルＷとしてモデリングされる。Ｗの確率分布は、見込みの方向および変化率に関する知識を記述する。技術用語では、状態ｘはここで、白色雑音Ｗの積算から得られるウィーナー過程としてモデリングされる（ランダムベクトルＷは状態と無関係であると考える）。この種の確率過程はランダムウォークとしても知られる。
【００５４】
より一般的な場合に、ダイナミクスモデルは次式の非線形形態を有し得る。
【００５５】
【数１４】
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上述した２つの簡略化ダイナミクスモデル形態が実際には、このダイナミクス形態の特例であることに留意されたい。ランダム成分Ｗの確率分布の選択は、モデルの正確な形態に関する設計者の不確かさを反映する。すなわち、分布が「広い」（共分散が大きい、すそが長いなど）ほど、モデルの確実性は低くなる。
【００５６】
状態ダイナミクスモデルｆの形態は、状態ベクトルｘの組成に密接に関連する。ダイナミクスモデルが特別な形態（ランダムウォークモデル）である場合、状態成分はおそらく、上述した無遅延ニューラルネットの場合と同じであろう。より複雑なダイナミクスモデルを用いる場合、状態ベクトルは、対象の量の変化率、すなわち液体質量の変化率、温度の変化率、密度の変化率などによって増強され得る。
【００５７】
次に、ダイナミクスモデルｘ（ｋ＋１）＝ｆ（ｘ（ｋ），ｗ）が既に定義されているものとする。訓練セットの作成における第１のステップは、無遅延ネットワークの場合と同じである。第１の時刻における多数の状態ベクトル値ｘ（ｉ）（１）を、上記で定義した境界内でランダムに生成する。すると訓練セットの生成における次のステップは、各状態値ｘ（ｉ）（１）についての対応する、次式で示す後の状態値の計算である。
【００５８】
【数１５】
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ここでｗ（ｉ）は、各訓練点について独立して生成されるランダムノイズ値である。次のステップは、対応するセンサ出力値を次の通り計算することである。
【００５９】
【数１６】
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また、ニューラルネットの対応する所望の出力を次の通り計算することができる。
【００６０】
【数１７】
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最終的な訓練セットは、３個組（ｔｒｉｐｌｅｓ）（ｙ（ｉ）（１）、ｙ（ｉ）（２）、ｚ（ｉ））の集合であり、ここで、ｙ（ｉ）（１）およびｙ（ｉ）（２）は一緒になってニューラルネットへの入力を構成する。
【００６１】
次に、一般的な場合の、多数の遅延Ｍ＞１を有するＴＤＮＮを考える。この場合、ネットへの入力ベクトルは、時間１、２、３、．．．、Ｍ＋１からのセンサ測定値からなる。この場合と、単一の遅延（Ｍ＝１）を有する単純な場合との唯一の違いは、多数の遅延の場合に、各訓練点についてＭ＋１個の状態値ｘ（ｋ）（ここでｋ＝１、．．．、Ｍ＋１）が必要であることである。訓練セットの生成プロセスは、上述したプロセスとほぼ同じである。まず、第１の時刻に対応する状態値ｘ（ｉ）（１）の大きな集合をランダムに生成する。次に、これらの開始値を基に、連続する時刻２、３、．．．、Ｍ＋１に対応する状態値を、次式の状態遷移関数をＭ回繰り返すことによって生成する。
【００６２】
【数１８】
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この式において、ｗは、各状態遷移および各訓練点について独立して生成したランダムな量である。次のステップは、各訓練点および各時刻についてセンサ測定値の値を次の通り計算することである。
【００６３】
【数１９】
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ここでｖは、同様に各時間指標および各訓練点について独立して生成されたランダムセンサノイズである。最後に、最後の時間指標における状態値を基に、所望の出力を次の通り計算する。
【００６４】
【数２０】
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最終的な訓練セットは、多数のＭ＋２個組（ｙ（ｉ）（１）、ｙ（ｉ）（２）、．．．、ｙ（ｉ）（Ｍ）、ｙ（ｉ）（Ｍ＋１）、ｚ（ｉ））の集合であり、ここで、ｙ（ｉ）（１）からｙ（ｉ）（Ｍ＋１）までのＭ＋１個の入力値は一緒になってニューラルネットへの入力を構成する。いったん訓練セットが構築されれば、ネットの訓練は、無遅延ネットの場合と全く同じ方法で行われる。
【００６５】
遅延された入力のＴＤＮＮへの導入は大抵、訓練点の数ひいては訓練時間の著しい増加を必要とすることに留意されたい。
重みはすべて訓練前にランダムに割り当てられ、訓練は、Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ， ｅｔ ａｌ．著「ＰＡＲＡＬＬＥＬ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ」（Ｔｈｅ ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ， Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ， ＭＡ （１９９８））に教示されるようなバックプロパゲーションアルゴリズム、またはＨａｓｓｏｕｎ著「ＦＵＮＤＡＭＥＮＴＡＬＳ ＯＦ ＡＲＴＩＦＩＣＩＡＬ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫＳ」（Ｔｈｅ ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ， Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ， ＭＡ （１９９５））に教示される訓練アルゴリズムのような他の適切な訓練アルゴリズムを用いて達成することができる。訓練後、重みは格納されて固定されたままとなる。次にニューラルネットは、測定ベクトルＺｍからの現在および過去のデータを用いてリアルタイムで動作し、現在の出力ＱＴ１を直接計算する。所望であれば、出力層は、より多くの出力ノードを含んで、より長い訓練プロセスを必要とする、たとえば密度、温度、圧力および加速度などのパラメータ値を求めることができる。ニューラルネットワークの訓練のより詳細な説明に関しては、同時係属中の米国特許出願第０８／９９６，８５８号に言及されている。
【００６６】
ＴＤＮＮが静的フィードフォワードネットを上回る大きな利点を提供するためには、問題のシステムの動的挙動を取り込まねばならない。これは、タップ付き遅延線Ｍおよび遅延ｄが、測定値から対象の量を再現可能であるような数でなければならないことを意味する。定性的には、最長の入力遅延Ｍｄがシステムの「メモリ」、すなわちそれ以降では過去の測定値が現在の状態に関して有用な情報を含まない時間よりも短くなければならない。同様に、最長の入力遅延Ｍｄは、ＴＤＮＮへの入力が、推定量（液体の質量または体積）に関する最も緩やかなモードのシステムダイナミクスを取り込むのに十分な長さでなければならない。
【００６７】
本明細書では本発明を多数の実施形態に関連して記載したが、本発明は、いずれの単一の実施形態にも決して制限されず、特許請求の範囲の記載による全幅および広い範囲において解釈されるべきであることは理解される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の典型的な適用例の図である。
【図２】本発明の一実施形態を示すブロック図である。
【図３】図２の実施形態における使用に適した時間遅延ニューラルネットワークの図である。
【図４】液体パラメータ測定値の過去の履歴を示す時間グラフである。
【図５】図５および図５Ａは、本発明の代替的な実施形態を示すブロック図である。
【図６】図５の代替的な実施形態に背景を与える上での使用に適した無遅延ニューラルネットワークの図である。
【図７】図５の代替的な実施形態における使用に適した時間遅延ニューラルネットワークを示すブロック図である。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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