(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサと予め定めた制御アルゴリズムとを含む動力装置用の故障許容制御システムであって、
センサから状態信号を受信するための手段と、
（ｉ）上記状態信号および予め定めた基準信号を、線形時間不変量座標システムに変換するため、（ii）上記変換センサ状態信号および変換基準信号に基づいて、線形時間不変量座標システムにセンサ推定値を発生するため、（iii）上記センサ推定値を、物理的座標システムに変換するため、（iv）上記変換センサ推定値およびセンサ状態信号に基づいて、センサ状態信号のエラーを検出するため、（ｖ）検出したエラーに基づいて、予め定めた制御アルゴリズムを再構成するための処理手段と、
を備えている故障許容制御システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、上記処理手段が、センサ状態信号と予め定めた基準信号との間の差に対応する差信号を決定するシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムにおいて、上記処理手段が、上記差信号を制御アルゴリズムに入力し、そこからアクチュエータ調整信号を発生するシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のシステムにおいて、センサ状態信号と予め定めた基準信号に微分同相写像変換を適用することにより、またアクチュエータ調整信号にフィードバックＬＴＩ化制御法則を適用することにより、センサ状態信号および予め定めた基準信号を線形時間不変量座標システムに変換するシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムにおいて、上記処理手段が、変換センサ状態信号、変換基準信号、およびＬＴＩ化されたフィードバックを含むアクチュエータ調整信号に基づいて、システム推定値を発生するシステム。
【請求項６】
請求項１に記載の制御システムにおいて、上記処理手段が航空機飛行制御コンピュータを備え、上記予め定めた制御アルゴリズムが、飛行制御法則を含むシステム。
【請求項７】
少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータの故障を検出し、検出した故障を最少にするために、上記飛行制御システムを再構成するための故障許容航空機飛行制御システムであって、
上記の少なくとも一つの飛行制御センサと、飛行制御アクチュエータの状態を示す状態信号を受信するための入力手段と、
（ｉ）上記受信した状態信号を、予め定めた飛行基準信号と比較し、この比較に基づいて、飛行制御調整信号を供給するため、（ii）状態信号、基準信号および調整信号を、線形時間不変量座標システムに変換するため、（iii）線形時間不変量座標システムで、上記変換信号に基づいて、少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータの予測レスポンスを決定し、それに対応する予想レスポンス信号を発生するため、（iv）線形時間不変量座標システムからの予想レスポンス信号を、物理的座標システムに変換するため、（ｖ）変換予想レスポンス信号を、受信状態信号と比較し、それに対応するエラー信号を発生するため、（vi）上記エラー信号に基づいて、少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータに、故障が起こったことを判断するため、（vii）検出した故障の影響を最も少なくするため、飛行制御システムを再構成するために、再構成信号を発生するための処理手段と、
再構成した飛行制御システムに基づいて、少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータに、飛行制御調整信号を出力するための出力手段と、を備えている故障許容航空機飛行制御システム。
【請求項８】
請求項７に記載のシステムにおいて、上記処理手段が、センサ状態信号と予め定めた飛行制御基準信号との間の差を決定し、それに対応する差信号を出力し、上記処理手段が、飛行制御調整信号を発生するために、上記差信号を予め定めた飛行制御法則に入力するシステム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムにおいて、上記状態信号と上記予め定めた基準信号に、微分同相写像変換を適用することにより、また飛行制御調整信号に、フィードバックＬＴＩ化制御法則を適用することにより、処理手段が、状態信号、基準信号および調整信号を変換するシステム。
【請求項１０】
請求項９に記載のシステムにおいて、縦航空機ダイナミックスに対して一つの微分同相写像が供給するされ、横航空機ダイナミックスに対して一つの微分同相写像が供給されるシステム。
【請求項１１】
請求項９に記載のシステムにおいて、処理手段が、変換予測レスポンス信号を、受信状態信号と比較し、エラー信号を発生した後で、故障した構成部分を識別するシステム。
【請求項１２】
請求項７に記載のシステムにおいて、上記処理手段が、一つまたはそれ以上の飛行制御法則を処理する飛行制御コンピュータを備え、上記飛行制御コンピュータが、再構成信号に基づいて、一つまたはそれ以上の飛行制御法則を再構成するシステム。
【請求項１３】
請求項７に記載のシステムにおいて、上記処理手段が、システムのパラメータに実質的に依存しないＺ空間の線形時間不変量座標システムの予測レスポンスを決定するシステム。
【請求項１４】
センサと予め定めた制御アルゴリズムを含む動力装置用の故障許容自動制御方法であって、
センサから状態信号を受信するステップと、
センサ状態信号および予め定めた基準信号を、線形時間不変量座標システムに変換するステップと、
変換センサ状態信号および変換基準信号に基づいて、線形時間不変量座標システムで、センサ推定値を発生するステップと、
センサ推定値を、物理的座標システムに変換するステップと、
変換センサ推定値およびセンサ状態信号に基づいて、センサ状態信号のエラーを検出するステップと、
上記検出エラーに基づいて、予め定めた制御アルゴリズムを再構成するステップと、
を備えている故障許容自動制御方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法において、上記動力装置が航空機を含み、予め定めた制御アルゴリズムが、飛行制御アルゴリズムを含み、予め定めた基準信号が飛行制御法則基準信号を含む方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の方法において、さらに、
受信状態信号を予め定めた基準信号と比較し、上記比較に基づいて差信号を供給するステップと、
アクチュエータ調整信号を発生するために、上記差信号に予め定めた制御アルゴリズムを適用するステップと、
上記アクチュエータ調整信号を、線形時間不変量座標システムに変換するステップと、
を備えている方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法において、センサ推定値を発生するステップが、変換センサ状態信号、変換基準信号および変換調整信号に基づいて、センサ推定値を発生するステップを含む方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法において、第一の変換ステップが、センサ状態信号および予め定めた基準信号に、微分同相写像変換を適用し、作動調整信号にフィードバックＬＴＩ化制御法則を適用するステップを含む方法。
【請求項１９】
請求項１４に記載の方法において、上記線形時間不変量座標システムが、システムのパラメータに実質的に依存しないＺ空間システムデータである方法。
【請求項２０】
請求項１４に記載の方法において、さらに、検出エラーに基づいて、故障した構成部分を識別する
ステップを備えている方法。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
Ｉ．発明の分野
本発明は、故障許容制御システムが解析上の冗長性を利用する、動力装置（例えば、航空機）用の故障許容自動制御システム、特に（ｉ）座標変換微分同相写像、および（ii）センサ／アクチュエータの故障が容易に識別でき、検出した故障に基づいて自動制御アルゴリズムを再形成することができるように、一次時間不変量である制御システム・モデルを作成する（以下、制御システム・モデルに、一次不変量を与えるフィードバック制御法則を、「フィードバックＬＴＩ制御法則」と呼ぶ）フィードバック制御システム法則を含む故障許容制御システムに関する。例えば、自動飛行制御の分野においては、垂直ジャイロセンサの故障は、変換されたシステム・モデルを参照して容易に識別することができ、垂直ジャイロセンサ出力を無視し、それにより、安全飛行に対する飛行制御アルゴリズムを再構成しながら、自動飛行制御アルゴリズムを実行することができる。一般的にいって、本発明は、制御システムのアクチュエータまたはセンサのどれか一つが故障した場合の、（飛行中の航空機のような）パラメータ依存の動力システムの自動制御システムの自動制御に関する。特に、故障許容自動制御システムは、その動的行動が、対気速度、高度等に依存する航空機のようなシステムのパラメータに依存するシステムに対する、自動故障検出および制御システム再構成の機能を実行することができる。
II．関連技術
パイロット（または、オートパイロット）が、航空機の構成部分の故障の性質を識別でき、検出した故障を解決するために、航空機の制御を正しく再構成することができれば、多くの航空機の墜落を防止することもできたし、最小限度に少なくすることができたはずである。１９８９年７月１９日にスーシティー（SiouxCity）市の付近で発生したユナイテッド・エアラインのＤＣ−１０の墜落は、上記制御システムの再構成の一例である。尾部エンジン・ファン・ディスクの故障により、すべての三つの油圧制御システムが破断し、方向舵を損傷し、パイロットが操作できるのは、たった一つのエンジンのスロットルの制御だけであった。それらの制御を効果的に再構成し、たった一つのスロットルを、制御アクチュエータとして使用することにより、パイロットは航空機を何とか制御して不時着させることができ、２９６人の乗員乗客中、死亡したのは１１１人だけですんだ。パイロットが上記の制御システムの再構成を行うことができなかったら、すべての乗員乗客が死亡したことはほぼ確実である。
オンタリオ，ウィンザー（Windsor）付近で、アメリカン・エアラインのＤＣ−１０の後部貨物室のドアがなくなるという類似の事態が発生した。急激な減圧により、キャビンの床が歪み、エレベータの制御ケーブルを挟んだ。この航空機に非常に経験の深い機長は、エンジンが三基しか作動しなくなった場合に、航空機が縦揺れを起こす恐れがあることを予測して、飛行シミュレータにより、丁度そのようなことが起こる可能性のある事態について自分を訓練していた。実際にそのような事態に直面して、この機長は、自分の操縦している航空機を正常な飛行状態に戻し、全員無事であった。１９７４年パリ付近でトルコ航空機が同じ事故を起こしたが、その時は全員死亡した。トルコ航空機の機長は、制御システムの再構成を考え、実行しなかった。しかし、制御システムを再構成し、航空機を無事着陸させることができるかできないかは、単にパイロットの経験だけでできるものではない。
飛行制御システムの故障検出および防止の他の方法は、ハードウェアを複数使用している。例えば、同じ飛行制御構成部分を三つ使用し、これらの構成部分の間で票決することにより、機能構成部分を選択し、故障した構成部分を無視するための簡単で信頼できる手段を作ることができる。しかし、同じハードウェアを複数使用すると、コストが高くなり、多くの余分な揚力が必要になり、利用可能な積載量、容積および重量が少なくなる。無人航空機（ＵＡＶ）および通常の航空機の場合には、上記の予備ハードウェアを使用することはできない。
さらに、多くの他の用途の場合には、コスト、サイズおよび重量に余裕がなく、予備のハードウェアを使用することができない。例えば、複数のリンクを持つロボットに似たマニピュレータは、リンクの構成次第で動的な行動を示す。複数のリンクをいっぱいに延ばした状態での動的なレスポンスは、例えば、すべてのリンクが引っ込んでいる場合とは異なる。マニピュレータの場合には、ダイナミックスが依存するパラメータは、リンクの構成である。小型にする必要もあるし、マニピュレータが使用される環境により、いくつもの予備のハードウェアを収容するためのスペースを確保することはできない。
すでに説明したように、重要な問題は、大部分の制御システムは、パラメータに依存するという性質を持っていることである。例えば、一定の速度および高度で飛行している航空機は、一次時間不変量システムの一例である。何故なら、この飛行条件についての小さな乱れに応じる航空機の動的行動は、一次の、そして定数パラメータを持つ数学モデルにより十分表現できるからである。しかし、航空機は、通常、高度、速度、質量、重心等のようなパラメータの広い範囲にわたって行動する。航空機のダイナミックスの数学モデルは、これらのパラメータの数値の組み合わせに対する、外部変動および制御入力による航空機の動的行動を正確に表現するために、上記および他のパラメータの影響を必ず含んでいなければならない。多くの場合、上記の場合の適当な数学モデルは線形であるが、広い範囲にわたって変化するパラメータに依存する。すでに説明したように、複数のリンクを持つロボットに似たマニピュレータは、線形パラメータ依存システムの種類の他の例である。現在の優れた設計および総合性能を持つ故障許容制御システムの用途は、線形時間依存不変量システムに限定されていて、もっと一般的なパラメータ依存システムに直接適用することはできない。
それ故、高い信頼性で、効果的に制御構成部分の故障を検出し、そのダイナミックスは必ずしもＬＴＩではないシステムに対する検出した構成部分の故障を克服、または緩和するための制御システム・アルゴリズムを再構成する自動制御システムが必要とされている。
発明の概要
本発明は、高い信頼性で、効果的に制御システム構成部分の故障を検出し、検出した構成部分の故障を克服、または緩和するために制御システム・アルゴリズムを再構成するための装置および方法に関する。本発明は、測定したシステムの行動を予測されるシステムの行動と比較し、この比較に基づいて故障検出する解析上の冗長性を提供する。故障を検出した後で、故障した構成部分を無視し、または補償するために、制御システム・アルゴリズムが再構成される。
本発明の第１の側面によると、センサと予め定めた制御アルゴリズムとを含む動力装置用の故障許容制御システムは、上記センサから状態信号を受信するための手段を含む。（ｉ）上記状態信号および予め定めた基準信号を、線形時間不変量座標システムに変換するため、（ii）上記の変換されたセンサ状態信号および変換された基準信号に基づいて、線形時間不変量座標システムにセンサ推定値を発生するため、（iii）上記センサ推定値を、物理的座標システムに変換するため、（iv）変換したセンサ推定値およびセンサ状態信号に基づいて、センサ状態信号のエラーを検出するため、（ｖ）検出したエラーに基づいて、予め定めた制御アルゴリズムを再構成するための処理手段が設置されている。
本発明の他の側面によると、少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータの故障を検出し、検出した故障を最少にするために、上記飛行制御システムを再構成するための故障許容航空機飛行制御システムは、少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータの状態を示す状態信号を受信するための入力手段を含む。（ｉ）受信した状態信号を予め定めた飛行基準信号と比較し、この比較に基づいて、飛行制御調整信号を供給するため、（ii）状態信号、基準信号および調整信号を線形時間不変量座標システムに変換するため、（iii）線形時間不変量座標システムで、上記変換した信号に基づいて、少なくとも一つの飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータの予測レスポンスを決定し、それに対応する予想レスポンス信号を発生するため、（iv）線形時間不変量座標システムからの予想レスポンス信号を、物理的座標システムに変換するため、（ｖ）変換予想レスポンス信号を、受信状態信号と比較し、それに対応するエラー信号を発生するため、（vi）上記エラー信号に基づいて、少なくとも飛行制御センサおよび飛行制御アクチュエータに故障が起こったことを判断するため、（vii）検出した故障の影響を最も少なくするために、飛行制御システムを再構成するために、再構成信号を発生するためのプロセッサが設置されている。
他の観点から見た場合、本発明は、センサと予め定めた制御アルゴリズムを有する動力装置用の故障許容プロセスであり、（ｉ）センサから状態信号を入力するステップと；（ii）センサ状態信号および予め定めた基準信号を、線形時間不変量座標システムに変換するステップと；（iii）変換センサ信号および変換基準信号に基づいて、線形時間不変量座標システムで、センサ推定値を発生するステップと；（iv）センサ推定値を物理的座標システムに変換するステップと；（ｖ）変換センサ推定値およびセンサ状態信号に基づいてセンサ状態信号のエラーを検出するステップと；（vi）上記検出したエラーに基づいて、予め定めた制御アルゴリズムを再構成するステップとを含む。
【図面の簡単な説明】
本発明の上記の利点および特徴は、図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態の下記の詳細な説明を読めばすぐに理解できるだろう。
図１は、本発明の故障許容自動制御システムを内蔵した航空機の斜視図である。
図２は、本発明のアルゴリズムを示す機能ブロック図である。
図３は、図１の飛行制御コンピュータで実行されたソフトウェアの流れを示すフローチャートである。
図４は、図１の実施形態の飛行制御コンピュータ、センサおよびアクチュエータのブロック図である。
図５は、本発明の推定対気速度センサの航空機対気速度センサ出力を示すグラフである。
図６は、本発明が発生した航空機ピッチ姿勢センサ出力、および推定ピッチ・センサ出力を示すグラフである。
図７は、飛行制御再構成後の、航空機対気速度センサ出力およびシミュレートした出力を示すグラフである。
図８は、本発明の飛行制御システム再構成後の、航空機ピッチ姿勢センサ出力、およびシミュレートしたピッチ姿勢センサ出力を示すグラフである。
好適な実施形態の詳細な説明
センサまたはアクチュエータが故障した場合でも、航空機の必要なハンドリング・クオリティおよび動的性能を維持するために、航空機の自動飛行制御システムに内蔵されている本発明の一実施形態を使用して本発明を説明する。しかし、本発明は、また自動車、列車ロボットを含む車両のような他の動力装置、および内燃機関、風力発電装置および太陽発電装置等を含む監視および制御が必要な他の動力装置にも、使用することができる。
図１は、補助翼１０１、昇降舵１０２および方向舵１０３のような飛行制御面を持つＵＡＶ航空機１の斜視図である。各飛行制御面は、制御下での飛行を行うための対応する面を制御するために、（図１には図示していない）アクチュエータを持つ。もちろん、スロットル、プロペラ、燃料混合、昇降舵トリム、ブレーキ、カウル・フラップ等のような他の飛行制御アクチュエータを設置することもできる。
上記アクチュエータは、制御下での飛行を行うために、飛行制御アルゴリズム（以下、飛行制御法則と呼ぶ）に従って、アクチュエータ制御信号を出力する飛行制御コンピュータ１０４により制御される。飛行制御コンピュータ１０４は、センサ・ラック１０５に設置されている複数のセンサから、入力としてセンサ状態信号を受信する。航空機の周囲に配置されている種々の航空機性能センサが、監視を行い、センサ・ラック１０５にセンサ信号を供給し、このセンサ・ラック１０５が飛行制御コンピュータ１０４にセンサ信号を送る。例えば、航空機センサは、高度計、対気速度プローブ、横揺れおよび縦揺れ姿勢を測定するための垂直ジャイロ、横揺れ、縦揺れおよび片揺れの角速度を測定するための速度ジャイロ、方位情報を得るための磁力計、迎え角および横滑り角を測定するためのアルファ−べータ空気プローブ等を含むことができる。それ故、センサ状態入力および飛行制御アルゴリズムを使用することによって、飛行制御コンピュータ１０４は、安定した飛行を維持するために、種々の飛行制御面を制御するためのアクチュエータ・コマンドを出力する。
図２は、本発明の機能面を説明するための機能ブロック図である。図２は、制御対象の動的システムのパラメータの数値、およびパラメータ数値の変化率の両面でのパラメータ依存性を考慮にいれながら、そのダイナミックスがパラメータの数値に従って変化する（時間の経過と共に変化する）、航空機の動的システム用のセンサおよびアクチュエータの故障を検出し、分離するアルゴリズムである。図１のパラメータ依存動的システムの数学モデルは、物理的動的システム上に表示することができる物理的座標システム（以下、Ｘ空間の座標システムと呼ぶ）に描かれる。航空機の場合には、デカルト座標は、機体に沿って機首の方向に向かう一本の軸と、翼に沿って右の翼端に向かう一本の軸と、重心から上記二本の軸を含む面に垂直にまっすぐ下に向かって延びる一本の軸とを持つことができる。上記軸に沿って、または上記軸の周囲に配置されているセンサによる測定値は、例えば、航空機の縦揺れ、横揺れ、横滑り、迎え角等についての情報を提供する。
図２の場合には、基準信号Ｙｒは、地上ＵＡＶパイロットにより送られた作動入力である。例えば、パイロットが操縦桿を前に倒して、対気速度を増大させると、前方に移動した操縦桿作動入力が、飛行制御コンビュータへの基準信号Ｙｒ入力となる。飛行制御コンピュータは、Ｙｒから測定したアクチュエータまたはセンサ信号Ｙｍ（例えば、実際の操縦桿の位置）を差し引き、差信号Ｙdiffを決定する。この差信号は、（飛行制御アルゴリズムの）適当な一つまたは複数の飛行制御法則２０８への入力となるが、この入力の目的は、例えば、昇降舵を下に向けて動かして縦揺れを少なくし、対気速度を増大させることによって、航空機ダイナミックス２０９に影響を与える実際のアクチュエータ・コマンドＹａを決定するためである。
飛行制御法則は、通常、予測できる方法で飛行を制御するために使用される複数の式である。例えば、ＵＡＶ昇降舵を制御するための法則は、下記式のように簡単にすることができる。
Δｅ＝Ｇ1（Ｕref−ｕ）＋Ｇ2（縦揺れ姿勢）  …‥（1）
但し、Δｅは昇降舵の角度の変化を表し、Ｇ1およびＧ2は昇降舵アクチュエータに送る比例利得であり、ＵrefはＸ空間の作動基準信号であり、ｕは測定したセンサ出力であり、縦揺れ姿勢は、垂直ジャイロセンサに従って決定される。例えば、パイロットが昇降舵を下に向けて作動させると、Ｕrefは測定ｕより小さくなり、そのため負のＧ1（Ｕref−ｕ）項が生じる。縦揺れ姿勢は、最初平らな姿勢と判断され、そのためＧ2（縦揺れ姿勢）項は非常に小さくなる。それ故、昇降舵アクチュエータ・コマンドはＧ1とＧ2の和、すなわち、大きな下向きの昇降舵アクチュエータ・コマンドになる。飛行制御法則は、飛行および車両制御の通常の当業者にとっては周知のものであるので、ここでは詳細な説明は省略する。引用によって本明細書の記載に援用した、１９７３年プリンストン大学出版局発行のマックルア他の「航空機ダイナミックスおよび自動制御」を参照してほしい。
飛行制御法則２０８の出力は、航空機の動的行動を表す航空機ダイナミックス２０９に影響を与えるアクチュエータ・コマンドＹａである。航空機ダイナミックス２０９の測定した出力Ｙｍは、アクチュエータ入力Ｙａに対する、航空機の物理的な動的レスポンスを表す。飛行制御法則２０８と、航空機ダイナミックス２０９との間の相互作用は、通常の当業者にとっては周知のものである。
本発明は、種々のアクチュエータ信号を、その中で、そのパラメータが時間の経過に従って変化する動的システムに対して、故障の検出と隔離を行うことができる線形時間不変量座標システムに変換することによって、故障の検出と隔離および制御法則の再構成を行っている。すなわち、故障検出フィルタを、その中で、システムを線形時間不変量として表示することができ、またこのシステムが、動的システム・パラメータから独立している、いわゆるＺ空間で実行することができる。それ故、故障検出フィルタは、設計および実行が比較的簡単で、そのパラメータの数値が、任意の速度で、全パラメータ領域内で変化することができるパラメータ依存動的システムに適用することができる。要するに、非定常航空機飛行ダイナミックス式を、通常の組織的な方法で、定常線形式に変換することができる。その結果、航空機システムの故障の影響をモデル化するために、Ｚ空間に一組の定数係数微分方程式が作られる。それ故、航空機の予測動的行動のシステム・モデルのＺ空間で発生させるために、線形時間不変量故障検出アルゴリズムを直接適用することができる。その後で、このモデルは、航空機の制御の故障を検出し、その故障の影響を最小限度に抑えるため、またその航空機制御を再構成するために、センサが測定したシステムの行動と比較される。
座標システム変換または微分同相写像２０１が決定されるが、その目的は、航空機の動的数学モデルの物理的座標（Ｘ空間）を、新しい一組の座標（Ｚ空間）に変換することである。この座標変換２０１を、現在のパラメータの数値および上記パラメータ数値の変化率の両方に対する項を含むフィードバックＬＴＩ制御法則２０２と組み合わせれば、動的システムをＺ空間中の線形時間不変量座標システムとして、数学的に処理することができる。（それにより、微分同相写像およびフィードバックＬＴＩ化制御の組み合わせが、そのシステムに、数学的に線形時間不変量を発生する）フィードバックＬＴＩ化の方法論は、変化項のパラメータ率を示す、入力状態フィードバック線形化のコンセプトの拡張であり、（例えば、１９８３年１月付の自動制御に関するＩＥＥＥ会報ＡＣ−２８巻、１号掲載のハント他の「非線形システムのグローバル変換」、および１９８４年にパーガモン・プレス社出版のオートマチカ、２０巻、１号、１０３−７ページ記載のＧ．メイヤ他の「自動飛行制御への非線形変換の適用」を参照してほしい。両文献は引用によって本明細書の記載に援用する。）本発明の発明者、ボス博士の理学博士論文である「自動単サイクル・ロボットの非線形制御」、引用によって本明細書の記載に援用した、実用的出版物「マサチューセッツ工科大学、１９９２年」に概略記載されている。線形時間不変量座標システムを使用すれば、動的システムのパラメータの全範囲にも適用することができる、単一、パラメータ依存故障検出フィルタ２０３の設計および合成をすることができる。
微分同相写像２０１およびフィードバックＬＴＩ法則２０２を定義するために、アファイン非線形パラメータ依存システムを考えてみよう。
ｘ＝ｆ（ｘ，ｐ）＋ｇ（ｘ，ｐ）ｕ    …‥（2）
但し、ｘはＸ空間の変化のパラメータ速度であり、ｆおよびｇはｘ空間パラメータの関数であり、ｕはｘ空間アクチュエータまたはセンサ項である。
システムが、複雑で、積分することができるものである場合には、変換（微分同相写像）が存在する。
ｚ＝Φ（ｘ）                …‥（3）
但し、ｚはｚ空間座標であり、φは後で説明する微分同相写像であり、ｘはｘ空間の座標である。
フィードバックＬＴＩ制御法則も存在する。
0003967381.tif 000002
但し、αおよびβはｚ空間でのパラメータ依存を除去する項である。座標変換２０１およびフィードバックＬＴＩ制御法則２０２を演算することにより、制御可能な基準形式で変換空間システムＬＴＩが発生する。すなわち、ｖがＺ空間アクチュエータ・パラメータである運動のＺ空間式ができる。
0003967381.tif 000003
微分同相写像は、システム座標変換であり、故障検出フィルタ２０３が定義される変換座標空間を定義するキーである。特に、座標変換は、物理的座標（Ｘ空間）モデルを、Ｚ空間の一組の座標にマップする。縦の航空機ダイナミックスに対して一つの微分同相写像が存在し、横の航空機ダイナミックスに対して一つの微分同相写像が存在する。
線形制御理論項においては、代表的な伝達関数を下記式のように表すことができる。
出力／入力＝システム・ゼロ／システム・ポール    …‥（6）
但し、ポールは、システムの特性（例えば、航空機の縦のダイナミックスの場合には、ここの多項式は、短い周期で、フゴイド・モードの二次ダイナミックスを含む）であり、ゼロは入力および測定の特定の組み合わせが、システムの特定の内部ダイナミックスを暗くしたり、逆に強調したりする方法を示す。例えば、昇降舵入力に対する対気速度ダイナミックスを考えてみよう。縦揺れ速度および迎え角に関しては、非常に僅かな情報しか、対気速度センサ・データには表示されない。しかし、縦揺れ速度およびアルファの両方の変化は、明らかにシステムの入力−出力図に対して「内部で」生じている。システムのゼロにより、対気速度だけをみている人には、これらの内部特性はほとんど見えない。
微分同相写像を解くための基本的な要件は、システムのダイナミックスについてのすべての情報を見えなくしてしまう、すべてのシステム状態の（測定方向は必ずしも一意ではない）測定の組み合わせを発見することである。すなわち、この特定の測定の組み合わせを見ている場合、すべての内部ダイナミックスに関する情報を利用することができる。これは物理的に納得がいく。何故なら、運動の換算空間式は、システムのダイナミックスを含んでいなければならないからである。それ故、この伝達関数は、ゼロを含まず、微分同相写像の決定を、比較的機械的に行うことができる。
このシステムの場合には、下記の式のようになる。
0003967381.tif 000004
但し、ｕは、例示としての航空機において、システム入力であり、ｘはシステム状態ベクトル（ｘ’＝［対気速度、アルファ縦揺れ速度、縦揺れ姿勢］である。
微分同相写像を解くためには、積分可能条件および複雑条件（選択した入力を表示する非線形方法は、すべての相対的度合のシステムを生み出さなければならない。）を満足させなければならない。下記式は、出力関数、λ（ｘ）の解法を示す。
0003967381.tif 000005
但し、Ｌｇλ（ｘ）は、ｇの方向に沿った、またはｇの方向のλ（ｘ）のリー導関数である。対象になっている線形パラメータ依存（ＬＰＤ）システムの場合には、これは下記の線形問題になる。ＬＰＤシステムに対するマトリックスＣのようなマトリックスＣは、下記式を解くことにより得られる。
0003967381.tif 000006
出力は、下記式により表される。
0003967381.tif 000007
但し、ｐはパラメータ・ベクトルであり、下記式を満足する。
0003967381.tif 000008
Ｃを求めなければならないが、Ｃは下記式により求めることができる。
0003967381.tif 000009
特定の航空機の問題の場合には、Ｃの要素は、密度と動的圧力に依存し、解は、複雑な微分同相写像係数を計算するための優雅な実行を行うことができる２次元の参照用テーブルの形で、これら係数を定義することにより得られる。
その後で、座標システム変換、ｚ＝φｘに対する微分同相写像を下記式により入手する。
0003967381.tif 000010
微分同相写像係数が入手できたので、変換座標に故障検出フィルタ２０３を定義することができる。この故障検出フィルタは、航空機の全動作領域に対して有効な、単一固定点設計である。
故障検出フィルタは、物理的座標に表示したモデルを使用し、これらの座標で作業することによって入手した洞察を使用して、最初は飛行領域内の公称動作点おいて設計される。その後、この設計は、変換空間故障検出フィルタ２０３を決定するために、ｚ空間座標に変換される。このフィルタは、その後、飛行領域内のすべての動作点で変化しない。
物理的座標（ｘ−空間）の故障検出フィルタ（ＦＤＦ）の場合には、下記式によりマトリックスＨｘ（Ｐ）が定義される。
0003967381.tif 000011
（ｚ−座標の）変換空間ＦＤＦは、下記式により決定される。
0003967381.tif 000012
但し、
Ｈｚ＝ΦＨｘ（Ｐ）Φ-1・・・・    …‥（17）
であり、
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である。
ＦＤＦは、ｚ−空間で実行され、パラメータに依存しない。（１）Ｈｘ（Ｐ）は、システムのパラメータの数値の特定の組と相互に関連がある公称動作条件で設計されること、（２）Ｈｚは、システム・パラメータに依存せず、すべてのシステム動作領域に対して一定で変化しないこと、すなわち、この単一ＦＤＦ設計は全領域をカバーすることに留意されたい。
図２に戻って説明すると、フィードバックＬＴＩ化法則２０２は、座標変換２０１と組み合わされたとき、変換空間数学モデル線形時間不変量を作る。これら線形時間不変量座標（ｚ空間）の故障検出フィルタ２０３を、ブロック２０３に示す。この故障検出フィルタは、ｚ空間状態ベクトル
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の推定値を発生する。故障検出フィルタは、当業者であればすぐに理解することができる。例えば、本明細書中に引用によって援用した、１９８６年９月付の自動制御に関するＩＥＥＥ会報、ＡＣ−３１巻、９号掲載のマサウニアの「故障検出フィルタの合成への幾何学的方法」を参照してほしい。推定ｚ状態ベクトルは、
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と呼ばれ、微分同相写像２０１とは反対の逆座標変換２０４に供給される。このベクトルは、推定状態ベクトルを、物理的座標システムＸ−に、推定信号
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として返送する。これは、すべての制御アクチュエータ入力および航空機の現在の状態による、航空機び予想行動を表す。これは、故障検出フィルタ２０３が、実際の航空機の動的行動の測定値、すなわち、センサにより入手し、信号Ｙｍにより表される実際の測定値で発見することを予想する行動（センサ出力）である。このアルゴリズムに対するキーは、基本的には、故障検出フィルタは、システム・パラメータが一定であることを必要としないということである。何故なら、微分同相写像およびフィードバックＬＴＩ化制御法則は、航空機の変化する運行状態（例えば、種々の速度、種々の高度等）の影響を捕捉する。（飛行制御コンピュータ上で動作している）各故障検出フィルタは、単一飛行条件に対してだけ設計されているが、全動作領域に対して有効である。何故なら、微分同相写像およびフィードバックＬＴＩ化制御法則は、共に変化するパラメータ（例えば、速度、高度、質量等）の影響を吸収するからである。
その後、測定した信号Ｙｍから予想行動
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が差し引かれ、その結果が、ブロック２０５の予め定めた域値τと比較される。測定した行動と予想行動との間の差が、予め定めた域値より大きい場合には、故障が表示され、故障した構成部分がブロック２０６で識別される。例えば、垂直ジャイロは縦揺れの大きな変化を表示しているが、対気速度インジケータの表示は変化しない場合には、垂直ジャイロの構成部分が、故障していると判断することができる。
故障した構成部分を識別した後で、ブロック２０７において、故障した構成部分を緩和するために、飛行制御法則２０８が再構成される。例えば、上記の飛行制御法則式（１）において、縦揺れ姿勢項はゼロになる。それ故、多くの場合、（関連項にゼロを掛ける）故障したセンサを無視さえすれば、適当な閉ループ性能が得られ、連続して動作することができる。他の場合、垂直ジャイロの例の場合には、縦揺れ姿勢データに対する積分した縦揺れ速度、または横揺れ姿勢データに対する積分した横揺れ速度を使用すれば、よい性能が得られ、連続して動作することができる。
図３は、飛行制御コンピュータ１０４によって行われる、ソフトウェア制御を示すフローチャートである。ステップＳ１において、センサ状態信号Ｙｍが、センサから入力される。ステップＳ２において、飛行制御コンピュータＲＡＭから、基準信号Ｙｒが読み込まれる。ステップＳ３において、ＹｒからＹｍを差し引くことによって、差信号Ｙdiffが得られる。ステップＳ４において、上記差信号が飛行制御法則２０８に入力され、そこから適当なアクチュエータ調整信号Ｙａが得られる。信号Ｙａは、ステップＳ５における適当なアクチュエータへの入力である。
ステップＳ６において、信号Ｙｍは、Ｘ空間からＺ空間に変換され、信号Ｚｍとして出力される。ステップＳ７において、信号Ｙｒは、Ｘ空間からＺ空間に変換され、信号Ｚｒとして出力される。ステップＳ８において、フィードバックＬＴＩ化制御法則が、信号ＹａをＺ空間信号Ｚaltiに変換する。
ステップＳ９において、故障検出フィルタ２０３が、信号Ｚｎ、ＺｒおよびＺaltiから推定信号
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を発生するために使用される。ステップＳ１０において、信号
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は、Ｚ空間からＸ空間へ信号
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として変換される。
ステップＳ１１において、Ｙｍから
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を差し引くことにより故障があるかどうかの判断が行われ、上記差が予め定めた域値τより大きいがどうかの判断が行われる。上記域値より小さい場合には、ソフトウェアはステップＳ１にループを通って戻り、そこで新しい状態信号Ｙｍが入力される。しかし、ステップＳ１１で故障が表示された場合には、該当する構成部分が識別され、ステップＳ１２において、飛行制御法則２０８の再構成が行われる。従って、故障は確実に検出され、検出した故障の影響を避け、または最小限度に抑えるために、飛行制御プログラムの再構成が行われる。
図４は、種々のセンサ、アクチュエータおよび飛行制御コンピュータの間の関係を示すブロック図である。図を見れば分かるように、飛行制御コンピュータ１０４は、対気速度センサ１０５ａ、高度係合１０５ｂ、縦揺れセンサ１０５ｃ、およびＮ番目のセンサ１０５ｎから入力を受信する。種々のセンサ入力は、該当する飛行制御法則２０８に挿入され、スロットル・アクチュエータ１０６ａ、昇降舵アクチュエータ１０６ｂ，補助翼アクチュエータ１０６ｃ、およびＭ番目のアクチュエータ１０６ｍのようなアクチュエータ１０６に、アクチュエータ信号Ｙａとして出力される。本発明の制御システムの動作の一例を、図５、図６、図７および図８を参照しながら説明する。１９９４年に、バージニア州Ｍマナッッサ所在のオーロラ・フライト・サイエンス社が運行するペルシュース−Ａ航空機が、１００ノットの真の対気速度で飛行中に、エドワードＡＦＢ上空３３、０００フィートで空中分解した。その後の解析により、垂直ジャイロが故障し、オートパイロットが作動して、この航空機の性能領域を越えて、制御面を偏向するよう命令した。ペルシュース−Ａ航空機の飛行制御コンピュータで本発明が実行されていたならば、この事故は避けることができたはずである。図５の実線は、ペルシュースーＡ航空機の本当の測定対気速度Ｙｍを示すグラフである。この実際のデータは、本発明のアルゴリズムを実行している飛行制御コンピュータに送られたが、点線は、本発明の故障検出フィルタによる推定対気速度
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を示す。本発明による推定値が、実際の測定対気速度とほとんど同じであることがすぐに分かると思われる。
図６は、実線の実際の測定縦揺れ姿勢Ｙｍと、点線の推定縦揺れ姿勢
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の両方を示す、（垂直ジャイロで測定した）ペルシュースーＡ航空機の縦揺れ姿勢を示す。図５は、対気速度センサが正常に作動している状態を示しているが、垂直ジャイロからの縦揺れ姿勢データは対気速度センサが正常に動作していないことを示している。時間ｔ＝０での故障検出フィルタの始動遷移を無視すれば、推定縦揺れデータと遠隔測定データとの間の最初の実質的な違いは、ｔ＝２０秒くらいのところで発生している。この違いは、この航空機が空中分解を起こすｔ＝１３３秒までずっと継続している。本発明のアルゴリズムは、最初縦揺姿勢センサ（垂直ジャイロ）のこの問題を、この航空機が空中分解する約２分前に識別した。センサ遠隔データがＴ＝１００秒付近で極度に不安定になった場合には、推定データほとんどそれほど不安定ではなく、実際には滑らかになっていることに留意されたい。
ペルシュース−Ａ航空機に本発明が設置されていれば、制御法則がこの航空機の空中分解を避けるような方法で、再構成を行っただろう。このことを証明するために、図５および図６のデータに図２のアルゴリズムを適用して、図７および図８の結果を得た。ｔ＝２３秒のところで、このアルゴリズムは、垂直ジャイロの故障により、縦揺れ姿勢信号が異常になったと判断している。ｔ＝２３秒後には、再構成された制御法則が垂直ジャイロ信号を無視し、その代わりにこの制御法則の姿勢情報に対する、積分縦揺れ速度を使用している。縦揺れ姿勢および本当の対気速度は、直ちに安定となり、制御下での飛行が継続して行われた。この航空機は、人命を失わずに正常な状態にに戻ることができる。
それ故、本発明によれば、システム・モデルをＺ空間に変換し、実際のシステム・データと比較される推定システム・データを発生することにより、制御構成部分の故障を確実に、また効果的に検出でき、制御システムを検出した故障の影響を最も少なくするような方法で再構成することができる。
本発明を、現在好適な実施形態と考えられるものを使用して説明してきたが、本発明は、上記実施形態に限定されない。例えば、本発明は、自動車、船、宇宙船、列車、ロボット、内燃機関のような、すべてのパラメータ依存の動力システムにも適用することができる。添付の請求の範囲は、そのようなすべての構造上および機能上の等価物理的に従って解しなければならない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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