(57)【要約】【課題】航空機用の環境制御システム（ＥＣＳ）の熱交換器のファウリング状態を推定するためのシステムおよび方法が提供される。【解決手段】航空機の熱交換器１０２のファウリング状態を推定する方法および装置。訓練センサ測定値は、熱交換器１０２の動作に関連したパラメータから取得され、ウェーブレット変換は、ウェーブレットデータを取得するために訓練センサ測定値に適用される。データ削減は、訓練センサ測定値を示す代表的特徴を取得するためにウェーブレットデータ上で実行される。分類機３１４は、次に、好適なファウリングクラスを代表的特徴に割り当てるために訓練される。訓練された分類機３１４を熱交換器１０２からの試験センサ測定値に使用し、熱交換器１０２のファウリング状態を推定するために試験センサ測定値にファウリングクラスを割り当てる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空機の熱交換器のファウリング状態を推定する方法であって、
前記熱交換器の動作に関連したパラメータの訓練センサ測定値を取得し、
ウェーブレット変換を前記訓練センサ測定値に適用してウェーブレットデータを取得し、
前記訓練センサ測定値を示す代表的特徴を取得するために前記ウェーブレットデータ上でデータ削減を実行し、
好適なファウリングクラスを前記代表的特徴に割り当てるために分類機を訓練し、
前記訓練された分類機を前記熱交換器からの試験センサ測定値に適用して、前記熱交換器の前記ファウリング状態を推定するために前記試験センサ測定値にファウリングクラスを割り当てる、
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記熱交換器は、空気循環装置を有する環境制御システムに含まれ、前記パラメータはさらに、（ｉ）熱交換器の出力温度と、（ｉｉ）コンデンサの入口温度と、（ｉｉｉ）環境制御システムの出力温度と、（ｉｖ）環境制御システムの入力圧力と、（ｖ）空気循環装置の角速度のうちの少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記熱交換器の前記ファウリングクラスは事前に知られていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
パターン分類アルゴリズムを使用して前記代表的特徴を分類することをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記分類機を訓練することは、前記代表的特徴を正しく分類するために前記分類機の能力を試験するようにクロスバリデーションのアルゴリズムを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
異なるファウリング状態下で前記熱交換器のモデルから前記訓練センサ測定値を取得することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記分類機を訓練することが、ファウリングの分類カテゴリを確立することをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
誤報と検出漏れの回数を減少させるために、前記分類機の性能を評価することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
航空機の熱交換器のファウリング状態を推定する装置であって、
前記熱交換器のモデルと、
前記熱交換器の前記モデルの動作に関連したパラメータの訓練センサ測定値を取得するように構成された１つまたは複数のセンサと、
処理装置と、
を含み、前記処理装置は、
ウェーブレット変換を前記訓練センサ測定値に適用してウェーブレットデータを取得し、
代表的特徴を取得するために前記ウェーブレットデータ上でデータ削減を実行し、
好適なファウリングクラスを前記代表的特徴に割り当てるために分類機を訓練し、
前記訓練された分類機を前記熱交換器からの試験センサ測定値に適用して、前記熱交換器の前記ファウリング状態を推定するために前記試験センサ測定値にファウリングクラスを割り当てる、
ように構成されることを特徴とする装置。
【請求項１０】
前記熱交換器は、空気循環装置を有する環境制御システムに含まれ、前記パラメータはさらに、（ｉ）熱交換器の出力温度と、（ｉｉ）コンデンサの入口温度と、（ｉｉｉ）環境制御システムの出力温度と、（ｉｖ）環境制御システムの入力圧力と、（ｖ）空気循環装置の角速度のうちの少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記処理装置が、前記代表的特徴を分類するために前記代表的特徴においてパターン分類アルゴリズムを実行することにより前記ファウリング状態を推定するようにさらに構成されることを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
前記熱交換器の前記ファウリングクラスは事前に知られていることを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
前記分類機を訓練することは、前記代表的特徴を正しく分類するために前記分類機の能力を試験するようにクロスバリデーションのアルゴリズムを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記処理装置が、異なるファウリング状態下で前記熱交換器の前記モデルを使用して前記分類機を訓練するようにさらに構成されることを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１５】
前記分類機を訓練することが、ファウリングの分類カテゴリを確立することをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、航空機用の環境制御システム（ＥＣＳ）に関し、特に、ＥＣＳの熱交換器のファウリング状態を推定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
航空機の環境制御システム（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ）（ＥＣＳ）は、ｉ）客室に清浄な空気を供給し、ｉｉ）乗務員および乗客に快適さを与えるため、航空機の客室内の熱と空気圧を制御する、２つの基本的な機能を有する。ＥＣＳの１つのコンポーネントは熱交換器であり、これはエンジン抽気の適切な冷却によって上記の２つの機能を維持する。熱交換器のフィンの表面を汚染する外部物質、ゴミおよび／または生物が不要に蓄積すると起こるファウリングと呼ばれる現象のため、航空機の熱交換器には、性能劣化という問題点があり得る。ファウリングは、熱効率を低減し、熱流束の減少を導き、熱交換器の冷却機構に負荷を与えることにより熱交換器の性能を劣化させる。ファウリングが起こる頻度によって、熱交換器は一般に定期的な保守を予定し、そのため、経済損失および航空機の運用に不必要な中断を招くことになる。そのため、熱交換器のファウリングをその場で検出し、診断するために、リアルタイムで診断する手段を開発する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ファウリングは、高度レベル、周囲温度および乗客負荷のようなパラメータが変動する複雑な環境で起こるため、地上での保守作業中にファウリング状態を診断することは困難な場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一態様では、航空機の熱交換器のファウリング状態を推定する方法は、熱交換器の動作に関連したパラメータの訓練センサ測定値を取得し、ウェーブレット変換を訓練センサ測定値に適用してウェーブレットデータを取得し、訓練センサ測定値を示す代表的特徴を取得するためにウェーブレットデータ上でデータ削減を実行し、好適なファウリングクラスを代表的特徴に割り当てるために分類機を訓練し、訓練された分類機を熱交換器からの試験センサ測定値に適用して、熱交換器のファウリング状態を推定するために試験センサ測定値にファウリングクラスを割り当てる、ことを含む。
【０００５】
別の態様では、航空機の熱交換器のファウリング状態を推定する装置は、熱交換器のモデルと、熱交換器のモデルの動作に関連したパラメータの訓練センサ測定値を取得するように構成された１つまたは複数のセンサと、処理装置と、を含み、処理装置はウェーブレット変換を訓練センサ測定値に適用してウェーブレットデータを取得し、代表的特徴を取得するためにウェーブレットデータ上でデータ削減を実行し、好適なファウリングクラスを代表的特徴に割り当てるために分類機を訓練し、訓練された分類機を熱交換器からの試験センサ測定値に適用して、熱交換器のファウリング状態を推定するために試験センサ測定値にファウリングクラスを割り当てる、ように構成される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本明細書で開示される方法を使用して診断され得る、航空機の例示的な環境制御システム（ＥＣＳ）を示す。
【図２】図１のセンサから取得された測定値を使用してＥＣＳのファウリング状態を推定するために好適なシステムを示す。
【図３Ａ】本発明の一実施例において、ＥＣＳのファウリング状態を推定するための例示的な方法の概略図を示す。
【図３Ｂ】本発明の一実施例において、ＥＣＳのファウリング状態を推定するための例示的な方法の概略図を示す。
【図４Ａ】熱交換器モデル用のセンサデータのウェーブレット領域における様々なウェーブレットの表面プロットを示す。
【図４Ｂ】熱交換器モデル用のセンサデータのウェーブレット領域における様々なウェーブレットの表面プロットを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本発明の主題は、特に明細書の結論における請求項で指摘され、明確に請求される。本発明の先述およびその他の特徴並びに利点は、添付の図面と関連づけられる次の詳細な説明から、明らかである。
【０００８】
本発明は、ウェーブレット分析およびＥＣＳからの模擬データまたは訓練データにおけるデータ削減の方法を使用して、航空機の環境制御システム（ＥＣＳ）のファウリングレベルを推定する。本明細書で開示された本方法は、時間領域測定値のウェーブレット分析から取得された特徴を使用して訓練された分類機と、本ウェーブレット変換データのデータ削減とを使用する。分類機は次に、ファウリングがない公称条件を含む、異なるファウリング状態下のＥＣＳの熱交換器のモデルの挙動を学習することが可能である。訓練された分類機は、次に、ＥＣＳのファウリングレベルを決定するためにＥＣＳからのリアルタイムのデータで使用され得る。したがって、本明細書で開示される方法は、ＥＣＳの動作を監視および／または調整するのに加え、ＥＣＳを動作させるために使用され得る。
【０００９】
図１は、本明細書で開示される方法を使用して診断され得る、航空機の例示的な環境制御システム（ＥＣＳ）１００を示す。ＥＣＳ１００は与圧され熱的に制御された空気を航空機の航空機客室へと送達する。ＥＣＳ１００は、熱交換器１０２、コンデンサ（ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ）（ＣＮＤ）１０４および空気循環装置（Ａｉｒ  Ｃｙｃｌｅ  Ｍａｃｈｉｎｅ）（ＡＣＭ）１０６を含む。
【００１０】
熱交換器１０２はラム空気と同様に航空機エンジンからの抽気を受け入れる。一実施例では、熱交換器１０２は、互いに積み重ねられた平行なアルミニウムのプレートの組で構成されているプレートフィン熱交換器である。これらのプレートの間の空間は、抽気（高温）とラム空気（低温）との間で伝熱するために使用される、スクエアフィンチャンバで構成されている。熱せられたラム空気は、次に、ＡＣＭ１０６を動作させるために、熱交換器１０２とＡＣＭ１０６との間の第１の流体ライン１２０を通って循環される。ＡＣＭ１０６からの使用済みの流体は、第２の流体ライン１２２を通って熱交換器１０２に戻される。
【００１１】
ＡＣＭ１０６は、航空機のための内蔵冷媒装置であり、最終的に客室を冷却するために使用される調整された抽気を冷却するためにラム空気を媒体として使用する。ＡＣＭ１０６は、コンプレッサ１０８、第１のタービン１１０および第２のタービン１１２を含む。コンプレッサ１０８はラム空気を圧縮するために使用され、その温度および圧力を上昇させる。第１のタービン１１０および第２のタービン１１２は、圧縮されたラム空気の熱エネルギーを利用して、コンプレッサ１０８並びに第１のタービン１１０および第２のタービン１１２が配置されているシャフトを回転させる。
【００１２】
コンデンサ１０４は、気体を液体へと変換するための触媒であることにより熱伝達を促進する。第１のタービン１１０は、凝縮のために気体または蒸気をコンデンサ１０４に提供し得る。凝縮された熱は、コンデンサ１０４と熱伝導する再熱器１１６に循環され得る収集ユニット１１４に保存され得る。再熱された蒸気は、次に第２のタービン１１２で使用され得る。
【００１３】
熱交換器１０２、コンプレッサ１０８および２つのタービン１１０およびタービン１１２は、様々な方法で劣化する。熱交換器１０２は表面汚染のためファウリングがつきやすい。ファウリングは熱交換器１０２の表面上の生物の成長によって、または無生物質の堆積によって起こり、これは有機または無機であり得る。ファウリングの影響は、熱交換器表面の汚染を含み、それによって、プレートフィンを通るラム空気の流れを減少させ、よって熱伝達の量を減少させる。この劣化は熱交換器１０２および熱交換器１０２を横断する熱流束の熱効率に影響する。
【００１４】
センサは、ＥＣＳ１００および／または熱交換器１０２に関連する様々なパラメータを測定するために、様々な位置でＥＣＳ１００に連結されている。圧力センサＰinは、熱交換器１０２への抽気の入力圧力を測定する。温度センサＴＨX1は、第１の熱交換器の出力温度、すなわち、熱交換器１０２からコンプレッサ１０８へ循環している気体の温度を測定する。温度センサＴＨX2は、第２の熱交換器の温度、すなわち、コンプレッサ１０８から熱交換器１０２への使用済みの循環している気体の温度を測定する。温度センサＴCNDは、コンデンサの入口温度を測定する。温度センサＴOUTは、ＡＣＭ１０６の出力で温度を測定する。角速度センサωACMは、ＡＣＭ１０６の角速度、すなわち、ＡＣＭ１０６のシャフトの角速度を測定する。
【００１５】
図２は、図１のセンサから取得された測定値を使用してＥＣＳ１００のファウリング状態を推定するために好適なシステム２００を示す。システム２００は、処理装置２０４およびメモリ記憶装置２０６を含む、制御装置２０２を含む。メモリ記憶装置２０６は、固体記憶装置のような非一時的コンピュータで読み取り可能な媒体を含み得る。メモリ記憶装置２０６は、処理装置２０４によって読み込むときに、処理装置２０４がＥＣＳ１００のファウリング状態を推定するのを可能にする、その中に記憶されたプログラムまたは命令２０８を有し得る。処理装置２０４は、図１のセンサから測定値を受信し、表示用のモニタ２１０に、ＥＣＳ１００のファウリング状態の診断を出力する。例えば、この診断は、航空機のパイロットによって見られてよく、パイロットが保守プロセスを予定に入れ、または適切な飛行中の行動を取ることを可能にする。ファウリング状態を推定するための本発明の方法は、以下にさらに述べられている。
【００１６】
図３Ａおよび図３Ｂは、本発明の一実施例において、ＥＣＳ１００の熱交換器１０２のファウリング状態を推定するための例示的な方法の概略図３００を示す。前記方法は、訓練段階（図３Ａに示されている）および試験段階（図３Ｂに示されている）を含む。訓練段階は、熱交換器１０２のモデルから生成される模擬試験されたセンサデータか、実験室若しくは制御された設定における熱交換器１０２の動作からのデータであり得る訓練センサデータの組を使用する。訓練段階は、次に、熱交換器１０２から取得されるリアルタイムのセンサデータとともに試験段階に使用される、訓練された分類機３１６に対して行われる。訓練段階および試験段階は、図２の処理装置２０４を使用して実施または実行され得る。
【００１７】
訓練段階は特徴抽出プロセス３０２、分類機の訓練プロセス３０４および分類機の評価プロセス３０６を含む。特徴抽出プロセス（「特徴抽出装置」）３０２は、訓練センサデータ３１２を受信する。特徴抽出プロセス３０２は、ウェーブレット分析プロセス（「ウェーブレット分析器」）３０８およびデータ削減プロセス（「データ削減器」）３１０を含む。一実施例では、データ削減プロセス３１０は主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）（ＰＣＡ）を使用する。ウェーブレット分析プロセス３０２は、ウェーブレット領域中の対応するウェーブレットデータを取得するために、訓練データ３１２のウェーブレット変換を実行する。ウェーブレットデータは、センサ測定値の時間的情報およびスペクトル情報を含む。ウェーブレット分析プロセス３０２からのウェーブレットデータは、データ削減プロセス３１０に入力される。主成分分析は、データの次元を削減するためにウェーブレットデータに（データ削減プロセス３１０で）適用され得る。それによって、データの主成分の観点から有用な特徴を抽出し得る。例示的実施例において、主成分分析（ＰＣＡ）が、本明細書にて開示されている一方、データ削減の任意の形態が使用され得る。このようなデータ削減方法は、一般に、より低い次元空間におけるウェーブレットデータの１つまたは複数の代表的特徴を取得するためにデータを変換する。特徴抽出プロセス３０２は、分類機の訓練プロセス３０４に代表的特徴を送信する。
【００１８】
分類機の訓練プロセス３０４は、熱交換器１０２のファウリング状態を分類するために代表的特徴を使用する。例示的実施例においては、ファウリング状態は、３つのクラスのうち１つに属し得る。第１のクラス（例えば、公称クラス）は、最小または皆無のファウリングに対応する０％から２５％のファウリングレベルを含む。第２のクラス（例えば、注意が必要なクラス）は、次の利用可能な機会にサービスを必要とするファウリング量に対応する、２５％から５０％のファウリングレベルを含む。第３のクラス（例えば、危険なクラス）は、早急のサービスを必要とするファウリング量に対応する、５０％から１００％のファウリングレベルを含む。３つのファウリングクラスが上記の説明に記載されているが、任意の数のファウリングクラスが他の実施例で定義され得る。熱交換器１０２のファウリングクラスは、事前に知られるか定義され得る。
【００１９】
分類機の訓練プロセス３０４は、試験段階中にその場で使用するのに好適な訓練された分類機３１６を作製する。訓練された分類機３１６は、「公称ファウリング」状態および様々な予め定義されたファウリングレベルのような、熱交換器１０２の様々なファウリング状態下で動作する、ＥＣＳ１００のモデルを使用して訓練される。訓練された分類機３１６はデータ中に存在する不確実性を考慮に入れつつ、訓練される。このような不確実性は、プロセスまたは測定ノイズおよびモデル化されていない物理的動態を含み得る。訓練された分類機３１６を訓練するために、ウェーブレット分析プロセス３０８は、始めに、ＥＣＳのモデルから取得した時間領域のセンサデータをウェーブレット領域に変換する。ノイズ低減および異なるファウリング状態下で生成されたパターンの向上は、ウェーブレット領域において実行され得る。その後、代表的特徴（例えば、主成分）は、データ削減プロセス３１０を使用してウェーブレット領域から抽出される。これらの特徴は、異なるファウリングクラスに分類されてよく、次に分類機の訓練プロセス３０４によって使用され、訓練された分類機３１６を取得するために分類機３１４を訓練する。一実施例では、分類機３１４は、訓練センサ測定値の組を与えられた熱交換器のファウリングの重大度を分類するために、ｋ−近傍法（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）（ｋ−ＮＮ）のアルゴリズムを決定関数として使用する。訓練された分類機３１６は、次に熱交換器１０２のリアルタイムのファウリング診断のために実行され得る。
【００２０】
図４Ａ、図４Ｂは、熱交換器モデル用のウェーブレット領域における様々なウェーブレットの表面プロットを示す。ウェーブレット表面プロットは、ファウリングの重大度の低から高の順で示されている。訓練された分類機３１６は、測定値に関連するファウリングの程度を決定するために、熱交換器モデルの測定値から取得されたウェーブレットの表面からの特徴を利用する。
【００２１】
分類機の評価プロセス３０６は、分類機３１４の性能を評価するために使用され得る。一実施例では、分類機３１４の性能は、Ｋ分割クロスバリデーション（Ｃｒｏｓｓ−Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）（ＣＶ）のアルゴリズム３１８を使用して評価され得る。それぞれの反復で、センサデータは無作為のグループに分割され、グループの一部は分類機３１４を訓練するために使用され、残りのグループは分類機３１４を試験するために使用される。Ｋ分割ＣＶアルゴリズム３１８の多数の反復は、混同行列３２０に表にされてよく、訓練センサ測定値に関する、代表的特徴に１つまたは複数のクラスを正しく割り当てる分類機の性能を集計する。混同行列３２０は、Ｋ分割ＣＶアルゴリズム３１８の反復を通じて使用される、すべての試験ポイントから正しい分類の割合を決定するために使用され得る。
【００２２】
ここで図３Ｂを参照すると、訓練された分類機３１６は、熱交換器１０２からファウリングレベルを決定する試験段階において使用される。図２のセンサからの温度、圧力、角速度データのような、センサデータ３３６（「試験センサ測定値」）とも称される）は、熱交換器１０２から入手され、その場での特徴抽出プロセス３３０に送信される。その場の特徴抽出プロセス３３０は、ウェーブレット分析プロセス３３２およびデータ削減プロセス３３４を含む。ウェーブレット分析プロセス３２２およびデータ削減プロセス３３４は、図３Ａの特徴抽出プロセス３０２によって実行されるプロセスと実質的に同じプロセスを実行する。これらのプロセスの結果は、訓練された分類機３１６に送信される代表的特徴（すなわち、主成分）であり、センサデータ３３６に基づいてクラス決定をし、熱交換器１０２のファウリングクラスを表示する。様々な実施例では、クラスの決定は、ファウリングレベルの決定若しくは熱交換器／ＥＣＳの保守の予定をたてることの推奨、またはパイロットに通知を送信することを含み得る。
【００２３】
したがって、本発明は熱交換器のファウリングの早期検出およびその重大性レベルの識別を提供する。ファウリング診断は、誤報および検出漏れを最小限にするため、システム内の様々な不確実性の存在下で実行され得る。よって、航空機の熱交換器の保守は、定期的な保守過程を使用するよりもむしろ、熱交換器の状態に基づいて実行され得る。状態ベースの保守は、稼働中の航空機の熱交換器の使用および、したがって、追加の航空機の使用を増加させる結果となる。
【００２４】
本発明は、限られた数の実施例のみに関連して詳細に記述されてきたが、本発明はこのような開示された実施例に限定されないということは、容易に理解されなければならない。むしろ、本発明は、従来記載されなかった任意の数の変化、変更、置換、または同等の配置を組み込むために変更され得るが、本発明の趣旨および範囲と同一である。さらに、本発明の様々な実施例について説明されてきたが、本発明の態様は、記載された実施例のうちの一部のみを含み得ると理解すべきである。したがって、本発明は前述の記載により制限されるとみなされるべきではなく、添付の請求の範囲のみにより制限される。
【符号の説明】
【００２５】
１００…環境制御システム（ＥＣＳ）
１０２…熱交換器
１０４…コンデンサ（ＣＮＤ）
１０６…空気循環装置（ＡＣＭ）
１０８…コンプレッサ
１１０…第１のタービン
１１２…第２のタービン
１１４…収集ユニット
１１６…再熱器
１２０…第１の流体ライン
１２２…第２の流体ライン
２００…システム
２０２…制御装置
２０４…処理装置
２０６…メモリ記憶装置
２０８…プログラムまたは命令
２１０…モニタ
３００…例示的な方法の概略図
３０２…特徴抽出プロセス
３０４…分類機の訓練プロセス
３０６…分類機の評価プロセス
３０８…ウェーブレット分析プロセス
３１０…データ削減プロセス
３１２…訓練センサデータ
３１４…分類機
３１６…訓練された分類機
３１８…Ｋ分割ＣＶアルゴリズム
３２０…混同行列
３３０…特徴抽出プロセス
３３２…ウェーブレット分析プロセス
３３４…データ削減プロセス
３３６…センサデータ
ＰＣＡ…主成分分析
Ｐin…圧力センサ
ＴＨX1…温度センサ
ＴＨX2…温度センサ
ＴCND…温度センサ
ＴOUT…温度センサ
ωACM…角速度センサ
【図１】
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【図２】
2016205810.tif 000004
【図３Ａ】
2016205810.tif 000005
【図３Ｂ】
2016205810.tif 000006
【図４Ａ】
2016205810.tif 000007
【図４Ｂ】
2016205810.tif 000008
【外国語明細書】
2016205810000001.pdf