(57)【要約】【課題】故障センサを特定するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】システム１００は、検出された測定量に基づいて第１パラメータのセットを発生させる複数のセンサ１１０を含む。また、本システムは、第１パラメータのセットを融合させることによって第２パラメータのセットを発生させるための融合モジュール１２０と、センサ故障を規定する複数の故障テンプレートを含むセンサ故障モジュール１３０と、第１および第２パラメータのセットに基づいて第３のパラメータのセットを発生させるための推定モジュールと、評価モジュールとを含む。評価モジュールは、第３のパラメータのセットと故障テンプレートとを比較し、この比較に基づいてセンサ故障を決定する。方法は、複数のセンサからの測定量に基づいた第１パラメータのセットとセンサからの測定量に基づいた第２パラメータのセットとを受信し、第１および第２パラメータのセットに基づいてセンサ故障を決定する。【選択図】図１
2009271912.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサから受信した複数の検出された測定量に基づいて第１のパラメータのセットを発生させるための融合モジュールに結合するように構成され、かつ、検出された測定量に基づいて第２の複数のパラメータを発生させるための前記複数のセンサのうちの１つのセンサに結合するように構成された、故障センサを特定するためのセンサ故障モジュールであって、
前記センサに関する複数の故障を指示する故障テンプレートのセットを格納するように構成された故障テンプレートモジュールと、
前記第１のパラメータのセットと前記第２のパラメータのセットとに基づいて、前記センサに関する推定された測定量を表す第３のパラメータのセットを発生するように構成された推定モジュールと、
前記故障テンプレートモジュールと前記推定モジュールとに結合され、前記第３のパラメータのセットと前記故障テンプレートのセットとを比較し、前記比較に基づいて前記センサに関する前記複数の故障のうちの１つを決定するように構成された評価モジュールと、
を備えたセンサ故障モジュール。
【請求項２】
検出された測定量を表す第１のパラメータのセットを発生させるように構成された複数のセンサと、
前記複数のセンサに結合され、前記第１のパラメータのセットを融合させることによって第２のパラメータのセットを発生させるように構成された融合モジュールと、
それぞれが前記複数のセンサのうちの１つのセンサと前記融合モジュールとに結合された複数のセンサ故障モジュールと、を備え、
各前記センサ故障モジュールは、
前記複数のセンサに関する複数の故障を指示する故障テンプレートのセットを格納するように構成された故障テンプレートモジュールと、
前記第１および第２のパラメータのセットに基づいて、前記複数のセンサのうちの１つのセンサに関する推定された測定量を表す第３のパラメータのセットを発生するように構成された推定モジュールと、
前記故障テンプレートモジュールと前記推定モジュールとに結合され、前記第３のパラメータのセットと前記故障テンプレートのセットとを比較し、前記比較に基づいて前記センサに関する前記複数の故障のうちの１つを決定するように構成された評価モジュールと、を備える、
故障センサを特定するためのセンサシステム。
【請求項３】
複数のセンサによって検出された複数の測定量を表す第１のパラメータのセットを受信するステップと、
前記複数のセンサのうちの１つによって検出された前記複数の測定量のうちの１つを表す第２のパラメータのセットを受信するステップと、
前記第１および第２のパラメータのセットに基づいて、前記複数のセンサのうちの１つに関する複数のセンサ故障のうちの１つのセンサ故障を決定するステップと、
を含む、故障センサを特定するための方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
米国政府は、本発明の一括払い方式実施権を保有し、米国陸軍省研究所により授与された契約番号Ｗ９１１ＮＦ−０６−３−０００１の契約条件によって設けられた適切な期間にわたって他者に使用許諾するように特許所有者に対して要求する権利を限定された状況のもとで有する。
【０００２】
本発明は、一般に、センサに関し、より詳細には、故障センサを特定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
センサは、例えば、温度、運動、光、音、地震活動、圧力、湿度、および／または、他の類似の測定量あるいは物理的現象の変化を検出／感知するためのシステムを含む、多くの用途で使用される。したがって、センサは、通常、所定の範囲内で測定量を検出するように構成される。例えば、特定の温度センサは、０〜１００℃の範囲内で温度を検出するように構成できる。これらのセンサがその所定の範囲を超えた測定量（すなわち、この例の場合は０℃未満または１００℃超の温度）を検出した場合は、それらが実際に所定範囲外の測定量を検出したかまたは機能故障であるかの理由から、これらセンサは飽和しているまたは「範囲外」であるとみなされる。通常、高機能でないセンサは飽和エラー信号を送信しないが、いくつかの最新式センサは飽和エラー信号を送信可能である。飽和エラー信号を送信することは、それらの故障な読みを無視できる、あるいは、センサを修理または交換できるように機能故障センサを特定するのに有用であるが、センサは、飽和エラーの他に、および／またはそれに加えて、１つまたは複数の原因のために機能故障になる可能性がある。
【０００４】
したがって、それらの故障な読みを無視できる、または、センサを修理または交換できるように、１つまたは複数の機能故障センサを特定するためのシステムおよび方法を提供することは望ましいことである。さらに、本発明の他の望ましい特徴および特性は、本発明についての以降の詳細な説明および添付の特許請求の範囲から、本発明の添付図面および本背景技術を共に勘案して明らかになろう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
故障センサを特定するためのセンサ故障モジュールが提供される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つのセンサ故障モジュールは、複数のセンサから受信した複数の検出された測定量に基づいて第１のパラメータのセットを発生させるための融合モジュールに結合するように構成され、かつ、検出された測定量に基づいて第２の複数のパラメータを発生させるための複数のセンサのうちの１つのセンサに結合するように構成される。センサ故障モジュールは、センサに関する複数の故障を指示する故障テンプレートのセットを格納するように構成された故障テンプレートモジュールと、第１のパラメータのセットと第２のパラメータのセットとに基づいてセンサに関する推定された測定量を表す第３のパラメータのセットを発生するように構成された推定モジュールと、故障テンプレートモジュールと推定モジュールとに結合された評価モジュールとを備える。評価モジュールは、第３のパラメータのセットと故障テンプレートのセットとを比較し、この比較に基づいてセンサに関する複数の故障のうちの１つを決定するように構成される。
【０００７】
また、様々な実施形態は故障センサを特定するための方法も提供する。１つの方法は、複数のセンサによって検出された複数の測定量を表す第１のパラメータのセットを受信するステップと、複数のセンサのうちの１つによって検出された複数の測定量のうちの１つを表す第２のパラメータのセットを受信するステップと、第１および第２のパラメータのセットに基づいて、複数のセンサのうちの１つに関する複数のセンサ故障のうちの１つのセンサ故障を決定するステップとを含む。
【０００８】
また、故障センサを特定するためのシステムも提供される。１つのシステムは、検出された測定量を表す第１のパラメータのセットを発生させるように構成された複数のセンサと、複数のセンサに結合され、第１のパラメータのセットを融合させることによって第２のパラメータのセットを発生させるように構成された融合モジュールとを備える。さらに、本システムは、それぞれが複数のセンサのうちの１つのセンサと融合モジュールとに結合された複数のセンサ故障モジュールを備える。各センサ故障モジュールは、複数のセンサに関する複数の故障を指示する故障テンプレートのセットを格納するように構成された故障テンプレートモジュールと、第１および第２のパラメータのセットに基づいて複数のセンサのうちの１つのセンサに関する推定された測定量を表す第３のパラメータのセットを発生するように構成された推定モジュールと、故障テンプレートモジュールと推定モジュールとに結合された評価モジュールとを備える。評価モジュールは、第３のパラメータのセットと故障テンプレートのセットとを比較し、この比較に基づいてセンサに関する複数の故障のうちの１つを決定するように構成される。
【０００９】
本発明は、これより以降、同じ数字は同じ要素を表す以下の図面と共に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】センサシステムの１つの実施形態の概略図である。
【図２】複数のセンサタイプを含むセンサシステムの実施形態の概略図である。
【図３】図１および図２のセンサシステムに含まれるセンサ故障モジュールの実施形態の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の以降の詳細な説明は、事実上、単に例としてのものであり、本発明または本発明の用途および使用を限定することを意図していない。さらに、本発明の前記背景技術または本発明の以降の詳細な説明の中で呈示される任意の理論に拘束されるという意図もない。
【００１２】
様々な実施形態は、１つまたは複数の故障センサを特定し分離するためのシステムおよび方法を提供する。また、飽和エラー以外の、および／またはそれに加えた、１つまたは複数の原因のために機能故障である１つまたは複数のセンサを特定し分離するためのシステムおよび方法も提供される。
【００１３】
図１はセンサシステム１００の１つの実施形態の概略図である。少なくとも示された実施形態において、センサシステム１００は、融合モジュール１２０と関連するセンサ故障モジュール１３０（例えば、それぞれ、センサ故障モジュール１３０１、センサ故障モジュール１３０２、．．．およびセンサ故障モジュール１３０ｎ）とに結合された複数のセンサ１１０（例えば、センサ１１０１、センサ１１０２、．．．およびセンサ１１０ｎ）を備え、さらに、各センサ故障モジュール１３０は融合モジュール１２０に結合され、さらに、融合モジュール１２０はセンサモデルモジュール１４０とアプリケーション１５０とに結合されている。
【００１４】
センサ１１０は、測定量を検出できおよび／または測定量の変化を検出でき、かつ、測定量を表すパラメータのセットを発生できる任意のシステムおよび／またはデバイスであってよい。すなわち、各センサ１１０は、例えば、温度、運動、光、音、地震活動、圧力、湿度および／または他の類似の測定量または物理的現象の（その変化を含む）検出が可能な任意のシステムまたはデバイスであってよい。一度測定量が検出されると、各センサ１１０は、パラメータのセットを含む信号１１５を融合モジュール１２０に送信するように構成される。
【００１５】
融合モジュール１２０は、物理的現象を指示する信号１２５を発生させるためにセンサ１１０１、１１０２、．．．および１１０ｎからそれぞれ受信された信号１１５１、１１５２、．．．および１１５ｎ中に含まれるパラメータのセットを融合させ、適切に機能しているセンサおよび機能故障センサ１１０からの信号１１５間を区別し、融合されたパラメータのセットを分析し、分析に基づいて物理的現象の存在および／またはその変化を決定することが可能な任意のシステム、デバイス、ハードウェア／ソフトウェアおよびそれらの組み合わせであってよい。１つの実施形態で、融合モジュール１２０は、センサ１１０１〜１１０ｎからの信号１１５１〜１１５ｎおよびセンサ故障モジュール１３０１〜１３０ｎからの（以下に議論する）信号１３５１〜１３５ｎを受信し、信号１３５１〜１３５ｎに基づいて故障センサ１１０からの（複数の）信号１１５を特定し、（センサモデルモジュール１４０およびアプリケーション１５０に送信される）信号１２５を発生させるために適切に機能しているセンサ１１０からの信号１１５を融合させ、融合されたパラメータのセットを分析し、分析に基づいて物理的現象が発生／変化したか否かを決定するように構成される。各センサ故障モジュール１３０から信号１３５を受信する間に、センサ１１０が機能故障であることを信号１３５が指示したときは、融合モジュール１２０は、信号１２５中に含まれる融合されたパラメータのセットを発生させる過程で（すなわち、物理現象の発生またはその変化を決定する過程で）、機能故障センサ１１０からの信号１１５中のパラメータを除外するように構成される。
【００１６】
例えば、融合モジュール１２０は、燃料タンク内の燃料レベルを（信号１１５１〜１１５ｎを介して）センサ１１０１〜１１０ｎから受信したパラメータのセットに基づいて決定するように構成される。センサ故障モジュール１３０２から受信した信号１３５２がこのセンサ１１０２は機能故障であることを指示する場合は、融合モジュール１２０は、燃料レベルを決定する場合に信号１１５２中に含まれるパラメータ（すなわち、測定量）を分離または無視するように構成される。すなわち、融合モジュール１２０は、タンクの燃料レベルを、センサ１１０１およびセンサシステム１００内で適切に機能している任意の他のセンサ１１０から受信された測定量に基づいて決定するように構成される。
【００１７】
融合モジュール１２０の様々な実施形態は、知られたデータ融合技法にしたがって信号１１５１〜１１５ｎ中のパラメータのセットを融合させることができる。１つの実施形態で、融合モジュール１２０は、信号１２５を発生させるために、信号１１５１〜１１５ｎの中の測定量パラメータを平均することによって信号１１５１〜１１５ｎを融合させるように構成される。この実施形態では、個々の信号１１５に与えられる重みは、信号１２５（加重平均）を発生させたセンサ１１０の信頼性に、または、その関連するセンサ故障モジュール１３０からの信号１３５に基づいたセンサ１１０の分離に、依存する。
【００１８】
他の実施形態で、融合モデル１２０は、信号１２５を発生させるために「隠れ変数」技法を使用して信号１１５１〜１１５ｎを融合させるように構成される。この実施形態では、対象とする事象（または物理的現象）は、Ｍ≪Ｎの低次元のパラメータ空間に埋め込まれた１つの変数として定式化される。この低次元空間を特定し、「Ｅ」空間と「ｙ」空間との間のマッピングを定義するために、（例えば、類似主成分、ニューラルネットワーク、ファジー論理などの）相関モデルを使用することができる。
【００１９】
さらに他の実施形態で、融合モジュール１２０は、信号１２５を発生させるために「隠れ状態」技法を使用して信号１１５１〜１１５ｎを融合させるように構成される。この実施形態では、対象とする事象は、より低次元の状態空間で進化している隠れ変数として定式化され、ここで信号１１５１〜１１５ｎはその状態に関するノイズを含む認識（ｎｏｉｓｙ  ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ）を提供する。状態空間を特定するために（例えば隠れマルコフ、自動回帰などの）動的モデルを使用でき、信号１１５１〜１１５ｎを使用して隠れ状態を再帰的に推定するために（例えばカルマンフィルタ、パーティクルフィルタなど）のフィルタリング・スキームを使用できる。
【００２０】
信号１２５は、センサモデルモジュール１４０およびユーザへの表示のためのアプリケーション１５０に送信され、センサモデルモジュール１４０は、融合モジュール１２０で決定された物理的状態に基づいて信号１１５１〜１１５ｎ中のパラメータのセットの各パラメータに関する理想値を表す信号１４５を発生するように構成される。すなわち、センサ１１０１〜１１０ｎは同じタイプのセンサ１１０であるので、センサ故障モジュール１３０１〜１３０ｎは、特定のセンサタイプのセンサ１１０１〜１１０ｎに関する理想的パラメータ値を含む同一信号１４５を受信する。
【００２１】
各センサ故障モジュール１３０は、その関連するセンサ１１０からの信号１１５とセンサモデルモジュール１４０からの信号１４５とを受信でき、その関連するセンサ１１０が機能故障であるか否かを決定するために信号１１５および１４５中に含まれるデータを使用できる任意のシステムおよび／またはデバイスであってよい。さらに、各センサ故障モジュール１３０は、その関連するセンサ１１０が機能故障であるか否かを指示し、機能故障であるならその関連するセンサ１１０が遭遇している機能故障のタイプを指示する信号１３５を融合モジュール１２０に送信するように構成される。
【００２２】
１つの実施形態で、注目すべきことは、信号１１５１〜１１５ｎおよび信号１４５は、以下の１次線形モデル、
ｘ（ｔ＋１）＝Ａｘ（ｔ）＋Ｂｕ（ｔ）＋ν（ｔ）
ｙ（ｔ）＝Ｃｘ（ｔ）＋ε（ｔ）                                    （１）
０≦ｔ≦Ｔ、ｘ（０）＝ｘ０、ｕ（ｔ）＝１∀ｔ
を使用して記述できるパラメータを含むことである。定性的には、式（１）は次のように、すなわち、時間窓Ｔにわたって、特定のセンサ１１０は測定量ｘの変化に線形動的モデルとして応答するものと説明できる。すなわち、センサの変換器応答モデルの動特性は「Ａ」によって決定され、ν〜Ｎ（０，Ｑ）は変換器に持ち込まれたノイズを指示する。バイアスＢがゼロに等しくないときセンサ１１０にバイアスＢが発生し、Ｂがゼロに等しければセンサ１１０はバイアスされない。さらに、「Ｃ」は、センサ１１０の校正係数または利得係数を表し、ε〜Ｎ（０，Ｒ）はセンサ１１０内に含まれる電子回路によって持ち込まれたノイズを表す。すなわち、信号１４５は、センサ１１０１〜１１０ｎによって送信された信号１１５１〜１１５ｎにそれぞれ含まれるパラメータのセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲの融合に基づいてセンサシステム１００によって決定された物理的現象を指示するパラメータＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲに関する理想値を含む。
【００２３】
図２は、複数の異なるセンサ２１０を含むセンサシステム２００の１つの実施形態の概略図である。各異なるセンサ２１０は、図１を参照して上記で議論した実施形態に類似の特定タイプの多数のセンサ２１０を表してもよい。すなわち、センサシステム２００が複数のセンサタイプからなる複数センサ２１０を含むように、各センサ２１０はセンサ１１０１〜１１０ｎを表してもよい。
【００２４】
少なくとも示された実施形態において、センサシステム２００は、融合モジュール２２０と関連するセンサ故障モジュール２３０（例えば、それぞれ、センサ故障モジュール２３０１、センサ故障モジュール２３０２、．．．およびセンサ故障モジュール２３０ｎ）とに結合された複数の異なるセンサ２１０（例えば、センサ２１０１、センサ２１０２、．．．およびセンサ２１０ｎ）を備え、さらに、各センサ故障モジュール２３０は融合モジュール２２０に結合され、融合モジュール２２０は、センサモデルモジュール２４０とアプリケーション２５０とにさらに結合されている。各センサ２１０は、測定量を検出できおよび／または測定量の変化を検出でき、かつ、測定量を表すパラメータのセットを発生できる任意のシステムおよび／またはデバイスであってよい。すなわち、各センサ２１０は、例えば、温度、運動、光、音、地震活動、圧力、湿度および／または他の類似の測定量または物理的現象の（変化を含む）検出が可能な異なるタイプのシステムまたはデバイスであってよい。一度測定量が検出されると、各センサ２１０は、パラメータのセットを含む信号２１５を融合モジュール２２０に送信するように構成される。
【００２５】
融合モジュール２２０は、物理的現象を指示する信号２２５を発生させるためにセンサ２１０１、２１０２、．．．および２１０ｎからそれぞれ受信した信号２１５１、２１５２、．．．および２１５ｎ中に含まれるパラメータのセットを融合させ、適切に機能しているセンサと機能故障センサ２１０からの信号２１５間を区別し、融合されたパラメータのセットを分析し、分析に基づいて物理的現象の存在および／またはその変化を決定できる任意のシステム、デバイス、ハードウェア／ソフトウェアおよびそれらの組み合わせであってよい。１つの実施形態で、融合モジュール２２０は、センサ２１０１〜２１０ｎからの信号２１５１〜２１５ｎおよびセンサ故障モジュール２３０１〜２３０ｎからの（以下に議論する）信号２３５１〜２３５ｎを受信し、信号２３５１〜２３５ｎに基づいて故障センサ２１０からの（複数の）信号２１５を特定し、（センサモデルモジュール２４０およびアプリケーション２５０に送信される）信号２２５を発生させるために適切に機能しているセンサ２１０からの信号２１５を融合させ、融合させたパラメータのセットを分析し、分析に基づいて物理的現象が発生／変化したか否かを決定するように構成される。各センサ故障モジュール２３０から信号２３５を受信する間にセンサ２１０が機能故障であることを信号２３５が指示したときは、融合モジュール２２０は、信号２２５中に含まれる融合されたパラメータのセットを発生させる際に（すなわち、物理現象の発生または変化を決定する際に）、機能故障センサ２１０からの信号２１５中のパラメータを取り除くように構成される。
【００２６】
融合モジュール２２０の様々な実施形態は、知られたデータ融合技法にしたがって信号２１５１〜２１５ｎ中のパラメータのセットを融合させることができる。１つの実施形態で、融合モジュール２２０は、信号２２５を発生させるために信号２１５１〜２１５ｎ中の測定量パラメータを平均することによって信号２１５１〜２１５ｎを融合させるように構成される。この実施形態では、個々の信号２１５に与えられる重みは、信号２２５（加重平均値）を発生させたセンサ２１０の信頼性に、または、その関連するセンサ故障モジュール２３０からの信号２３５に基づいたセンサ２１０の分離に依存する。
【００２７】
他の実施形態で、融合モデル２２０は、信号２２５を発生させるために「隠れ変数」技法を使用して信号２１５１〜２１５ｎを融合させるように構成される。この実施形態では、対象とする事象（または物理的現象）は、Ｍ≪Ｎの低次元のパラメータ空間に埋め込まれた１つの変数として定式化される。この低次元空間を特定し、「Ｅ」空間と「ｙ」空間との間のマッピングを定義するために、（例えば、類似主成分、ニューラルネットワーク、ファジー論理などの）相関モデルを使用することができる。
【００２８】
さらに他の実施形態で、融合モジュール２２０は、信号２２５を発生させるために「隠れ状態」技法を使用して信号２１５１〜２１５ｎを融合させるように構成される。この実施形態では、対象とする事象はより低次元の状態空間で進化している隠れ変数として定式化され、この状態空間で信号２１５１〜２１５ｎはその状態に関するノイズを含む認識を提供する。状態空間を特定するために（例えば隠れマルコフ、自動回帰などの）動的モデルを使用でき、信号２１５１〜２１５ｎを使用して隠れ状態を再帰的に推定するために（例えばカルマンフィルタ、パーティクルフィルタなど）のフィルタリング・スキームを使用できる。
【００２９】
信号２２５は、センサモデルモジュール２４０およびユーザへの表示のためのアプリケーション２５０に送信され、センサモデルモジュール２４０は、各特定のセンサモデルモジュール２４０に関連するセンサ２１０のタイプに基づいて、信号２１５１〜２１５ｎ中のパラメータのセットの中の各パラメータに関する理想値を表す信号２４５をそれぞれ発生させるように構成される。すなわち、センサモデルモジュール２４０１、２４０２、．．．および２４０ｎは、関連するセンサ２１０１、２１０２、．．．および２１０ｎに関する特定のセンサタイプのセンサについての信号２４５１、２４５２、．．．および２４５０ｎをそれぞれ発生させるように構成される。言い換えると、センサ２１０１〜２１０ｎは異なるタイプのセンサ２１０であるので、センサ２１０１〜２１０ｎに関する各パラメータのセットの理想値は異なり、したがって、信号２４５１、２４５２、．．．および２４５ｎは、その関連する１つのセンサ２１０１〜２１０ｎについての対応する理想パラメータ値を含む。
【００３０】
各センサ故障モジュール２３０は、その関連するセンサ２１０からの信号２１５と、対応するセンサモデルモジュール２４０からのその関連するセンサ２１０に関する信号２４５とを受信でき、特定のセンサ２１０が機能故障か否かを決定するために信号２１５および２４５中に含まれるデータを使用できる任意のシステムおよび／またはデバイスであってよい。さらに、各センサ故障モジュール２３０は、その関連するセンサ２１０が機能故障か否かを指示し、機能故障であるなら関連するセンサ２１０が遭遇している機能故障のタイプを指示する信号２３５を融合モジュール２２０に送信するように構成される。
【００３１】
１つの実施形態で、注目すべきことは、信号２１５１〜２１５ｎおよび信号２４５１〜２４５ｎは、以下の１次線形モデル、
ｘ（ｔ＋１）＝Ａｘ（ｔ）＋Ｂｕ（ｔ）＋ν（ｔ）
ｙ（ｔ）＝Ｃｘ（ｔ）＋ε（ｔ）                                    （１）
０≦ｔ≦Ｔ、ｘ（０）＝ｘ０、ｕ（ｔ）＝１∀ｔ
を使用して記述できるパラメータを含むことである。定性的には、式（１）は次のように、すなわち、時間窓Ｔにわたって、特定のセンサ２１０は測定量ｘの変化に線形動的モデルとして応答するものと説明できる。すなわち、センサの変換器応答モデルの動特性は「Ａ」によって決定され、ν〜Ｎ（０，Ｑ）は変換器に持ち込まれたノイズを指示する。バイアスＢがゼロに等しくないときセンサ２１０にバイアスＢが発生し、Ｂがゼロに等しければセンサ２１０はバイアスされない。さらに、「Ｃ」は、センサ２１０の校正係数または利得係数を表し、ε〜Ｎ（０，Ｒ）はセンサ２１０内に含まれる電子回路によって持ち込まれたノイズを表す。すなわち、信号２４５１〜２４５ｎは、センサ２１０１〜２１０ｎによってそれぞれ送信された信号２１５１〜２１５ｎ中に含まれるパラメータのセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲの融合に基づいてセンサシステム２００によって決定された物理的現象を指示するパラメータＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲに関する理想値を含む。
【００３２】
図３は、図１のセンサシステム１００および図２のセンサシステム２００内に含まれるセンサ故障モジュール（例えば、センサ故障モジュール１３０および２３０）の１つの実施形態の概略図である。センサ故障モジュール１３０（または２３０）は、少なくとも示された実施形態において、それぞれ評価モジュール１３３０に結合されたテンプレートモジュール１３１０と推定モジュール１３２０とを含む。
【００３３】
テンプレートモジュール１３１０は、センサ１１０の健康状態（例えば、正常に機能している、あるいは機能故障である）を指示する１つまたは複数のテンプレート１３１５を格納できる任意のシステム、デバイス、ハードウェア、ソフトウェアおよびそれらの組み合わせであってよい。１つの実施形態で、テンプレート１３１５は、正常状態、ノイズ状態、フリーズ状態、飽和状態、バイアス状態、振動状態、スパイク状態、および／または不明な状態を規定する。具体的には、正常または適切に機能しているセンサ１１０は、パラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて似たパラメータＡ、Ｂ、ＣおよびＱの値（すなわち、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｃ＝１、Ｑ＝Ｑ０）を有する。さらに、センサ１１０（または２１０）内部の電子回路により発生されたノイズを表すノイズパラメータＲは、それぞれ、ノイズパラメータＲについての標準偏差の下限値と上限値、ｒｌとｒｕ、との間に存在する（すなわち、ｒｌ＜Ｒ＜ｒｕ）。
【００３４】
センサ１１０（または２１０）は、パラメータＡ、Ｂ、ＣおよびＲに関する値がパラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて類似し（すなわち、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｃ＝１、Ｒ＝Ｒ０）、かつ、ノイズパラメータＱがノイズパラメータＱに関する標準偏差の上限値ｑｕより大きい（すなわち、Ｑ＞ｑｕ）ときは、ノイズ状態にある。センサ１１０（または２１０）は、パラメータＡ、Ｂ、ＣおよびＲに関する値がこのパラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて類似し（すなわち、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｃ＝１、Ｒ＝Ｒ０）、かつ、ノイズパラメータＱがノイズパラメータＱに関する標準偏差の下限値ｑｌ未満（すなわち、Ｑ＜ｑｌ）のときは、フリーズしている。センサ１１０（または２１０）は、パラメータＡ、Ｂ、ＱおよびＲに関する値が、パラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて類似し（すなわち、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｑ＝Ｑ０、Ｒ＝Ｒ０）、かつ、校正パラメータＣが校正パラメータＣに関する標準偏差の下限値と上限値、それぞれｃｌおよびｃｕ、の間に存在しない（すなわち、Ｃ≠［ｃｌ，ｃｕ］）ときは、飽和している。センサ１１０（または２１０）は、パラメータＡ、Ｃ、ＱおよびＲに関する値が、パラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて類似し（すなわち、Ａ＝Ａ０、Ｃ＝１、Ｑ＝Ｑ０、Ｒ＝Ｒ０）、かつ、バイアスパラメータＢがゼロでない値（すなわち、Ｂ≠０）のときは、バイアスされている。センサ１１０（または２１０）は、パラメータＢ、Ｃ、ＱおよびＲに関する値がこのパラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて類似し（すなわち、Ｂ＝０、Ｃ＝１、Ｑ＝Ｑ０、Ｒ＝Ｒ０）、かつ、遅延パラメータＡの絶対値が遅延パラメータＡに関する標準偏差の上限値ａｕより大きい（すなわち、｜Ａ｜＞ａｕ）ときは、振動しており、この絶対値が標準偏差の上限値ａｕよりもはるかに大きい（すなわち、｜Ａ｜≫ａｕ）ときスパイクしている。センサ１１０（または２１０）は、パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲに関する値が上記で論じた状態のいずれにも一致しないときは、不明な状態に遭遇している。
【００３５】
テンプレートモジュール１３１０の様々な実施形態は、センサ１１０（または２１０）に関する他の健康状態を指示するテンプレートを含んでもよく、および／または、上記で議論した健康状態の数よりも多い数の、または少ない数の、健康状態を含んでもよいことを指摘しておくことが重要である。一度格納され使用できるようになると、次いで、テンプレート１３１５は、特定のセンサ１１０（または２１０）の健康状態を決定するために推定モジュール１３２０によって発生された関連するセンサ１１０（または２１０）に関する推定された測定量を表すパラメータのセットと比較されてよい。
【００３６】
推定モジュール１３２０は、センサ１１０（または２１０）からの信号（例えば信号１１５または２１５）に含まれるパラメータのセットと、センサモデルモジュール（例えば、センサモデルモジュール１４０または２４０）からの信号（例えば、信号１４５または２４５）に含まれるパラメータのセット（例えば、融合されたパラメータのセット）とに基づいて、関連するセンサ（例えばセンサ１１０または２１０）に関する推定された測定量を表すパラメータのセットを含む信号１３２５を発生できる任意のシステム、デバイス、ハードウェア、ソフトウェアおよびそれらの組み合わせであってよい。１つの実施形態で、推定モジュール１３２０は、推定された測定量を表すパラメータのセットを発生させるために、信号１１５および１４５中のパラメータのセットに対して最小二乗最小化アルゴリズムを遂行するように構成される。最小二乗最小化アルゴリズムは以下の式、
【００３７】
【数１】
2009271912.tif 000003
【００３８】
で表すことができ、ここでｐはモデルパラメータＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲを表し、信号１１５はｙ（ｉ）により、信号１４５はｘ０により表される。各故障テンプレート１３１５は、パラメータのセットをｐａ（推定を必要とする既知のパラメータ）とｐｕ（推定を必要とする未知のパラメータ）に分割する。例えば、センサ１１０は、パラメータＡ、Ｂ、ＱおよびＲの値がパラメータに関する理想値または所与のセットの値に極めて類似し（すなわち、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｑ＝Ｑ０、およびＲ＝Ｒ０）、かつ、校正パラメータＣが校正パラメータＣに関する標準偏差の下限値と上限値、それぞれｃｌとｃｕ、の間に存在しないときは、飽和している。したがって、振動故障テンプレート１３１５は、ｐａ＝｛Ａ，Ｂ，Ｑ，Ｒ｝およびｐｕ＝｛Ｃ｝を含む。次いで、センサ１１０の健康状態を指示する一致が存在するか否かを決定するために、推定された測定量のパラメータのセットが、評価モジュール１３３０によって１つまたは複数のテンプレート１３１５に規定された故障状態と比較されてよい。
【００３９】
評価モジュール１３３０は、信号１３２５中の推定された測定量に関するパラメータのセットと１つまたは複数のテンプレート１３１５とに基づいて、センサ１１０の健康状態を決定できる任意のシステム、デバイス、ハードウェア、ソフトウェアおよびそれらの組み合わせであってよい。１つの実施形態で、評価モジュールは、一致が存在するか否かを決定するために、推定された測定量内に含まれるパラメータのセットを１つまたは複数のテンプレート１３１５と比較するように構成される。すなわち、推定された測定量の中のパラメータがテンプレート１３１５によって規定された様々な健康状態の定義の中に入るか否かを決定するためにである。以降の議論は評価モジュール１３３０の動作を理解するのに役立つであろう。
【００４０】
表記の目的で、θおよびＦＳ（ｐ）は、それぞれ、センサ１１０に関する健康状態および健康状態符号を表すものとする。式（１）を健康状態符号ＦＳ（ｐ）と組み合わせると、ｐ⇔｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｑ，Ｒ｝およびθｋ、となり、これはパラメータ空間内のラベル付けされた領域である。
【００４１】
１つの実施形態で、規定された故障を持たないセンサ１１０（または２１０）（あるいは「正常」センサ１１０）は、明確な時定数と明確な変換器ノイズとを有しバイアスを持たない信号１１５（または２１５）によって指示されてよい。これらの条件下では、信号１１５はセンサ１１０内の電子回路によって発生されたある量のノイズを含んでよく、これは式（２）、
θ０：ｐ０←→｛Ｇｉｖｅｎ：Ａ＝Ａ０，Ｂ＝０，Ｃ＝１，Ｑ＝Ｑ０；Ｅｘｐｅｃｔｅｄ：Ｒ＝Ｒ０｝                                                        （２）
によって表現できる。
【００４２】
一般に、任意のθについて、ｐは｛ｐａ；ｐｕ｝に分割でき、ただしｐａは「仮定された」または所与のパラメータであり、ｐｕは推定された測定量に関するパラメータのセット内に含まれる「未知の」または分離されたパラメータであることを示し、この任意のθに関して、分離されたパラメータに関連するテンプレート１３１５に規定された健康状態が存在する。表１は、センサ１１０が遭遇する可能性がある様々な健康状態（θｋ）を、推定された測定量に関するパラメータのセット内に含まれるパラメータに対応したテンプレート１３１５の規定に基づいて、列挙したものである。
【００４３】
【表１】
2009271912.tif 000004
【００４４】
一般に、評価モジュール１３３０は、パラメータの１つがテンプレート１３１５に規定された健康状態のうちの１つを満たすか否かを決定するために、推定された測定量の中の様々なパラメータとテンプレート１３１５に規定された各健康状態とを比較するように構成される。１つの実施形態で、評価モジュール１３３０は、推定された測定量の中の特定のパラメータを分離し、その分離されたパラメータに含まれる値とテンプレート１３１５に規定された対応する健康状態とを比較するように構成される。条件が満たされる（すなわち、一致が存在する）ならば、センサ１１０はテンプレート１３１５の規定に対応した健康状態を有していると考えられる。テンプレート１３１５条件が満たされない場合は、評価モジュール１３３０は、他のパラメータを分離し対応する比較を行うように構成され、あるいは、センサ１１０に関する健康状態が決定されるまで分離されたパラメータと他のテンプレート１３１５に規定された他の状態とを比較するように構成される。
【００４５】
具体的には、表１を参照して、センサ１１０が正常（θ０）か否かを決定するために、評価モジュール１３３０は、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｃ＝１およびＱ＝Ｑ０を設定することによって推定された測定量の中のノイズパラメータＲを分離し、次いで、ノイズパラメータＲをテンプレート１３１５に規定された条件ｒｌ＜Ｒ＜ｒｕと比較するように構成される。ノイズパラメータＲが条件ｒｌ＜Ｒ＜ｒｕを満たすならば、評価モジュール１３３０は、センサ１１０が正常である、または、適切に機能していると決定し、信号１３５を融合モジュール１２０（図１参照）に送信してそのことを示す。ノイズパラメータＲが条件ｒｌ＜Ｒ＜ｒｕを満たさないときは、評価モジュール１３３０はセンサ１１０が機能故障であることを決定し、融合モジュールが他のセンサ１１０からの信号１１５を融合させる場合に関連するセンサ１１０からの信号１１５を無視または分離するように、信号１３５を融合モジュール１２０に送信してそのことを示すことができる。さらに、評価モジュール１３３０は、推定された測定量の残りのパラメータを分離し、各分離されたパラメータをテンプレート１３１５に規定された他の状態と比較することによって、関連するセンサ１１０がいずれの機能故障または健康状態に遭遇しているかを決定するように構成されてよい。
【００４６】
例えば、関連するセンサ１１０が機能故障であることを決定した後で、評価モジュール１３３０は、Ａ＝Ａ０、Ｂ＝０、Ｃ＝１およびＲ＝Ｒ０を設定することによってノイズパラメータＱを分離し、次いで、センサ１１０がノイズ状態にあるか、および／または、フリーズしているかをそれぞれ決定するために、ノイズパラメータＱをテンプレート１３１５に規定された条件Ｑ＞ｒｕ、および／または、Ｑ＜ｒｌとそれぞれ比較することができる。これらの条件の１つが満たされるならば、評価モジュール１３３０は、信号１３５中の満たされた条件に関連した機能故障を融合モジュール１２０に知らせることができる。これらの条件のうちの１つが満たされないときには、評価モジュール１３３０は、表１の健康状態の１つが特定されるまで、推定された測定量の中の残りのパラメータを分離することを継続してよい。評価モジュール１３３０が一致を決定できない事象では、評価モジュール１３３０は、センサ１１０が不明な（θ＊）健康状態で動作し、とはいえ、正常状態では動作していないことを決定するように構成される。
【００４７】
当業者であれば理解されるように、評価モジュール１３３０は、関連するセンサ１１０の健康状態を決定するときに任意の順序でパラメータＡ、Ｂ、Ｃ、ＱおよびＲを分離し、分離したパラメータを対応する規定と比較してよい。すなわち、本発明は上述の順序に限定されず、こうした順序は、当業者が本発明に関連する概念をよりよく理解できるようにするためだけに記載されたものである。同様に、センサ１１０の健康状態を規定する様々な状態は、テンプレート１３１５に格納されているものとして説明してきたが、しかし、当業者は、こうした規定は単一のテンプレート１３１５の中にも、または複数のテンプレート１３１５の中にも格納してよいことを理解されよう。
【００４８】
少なくとも１つの例示の実施形態が上記の本発明の詳細な説明の中に呈示されてきたが、極めて多数の変形形態が存在することを理解すべきである。また、１つまたは複数の例示の実施形態は単なる例であり、本発明の範囲、適用可能性または構成を限定することを決して意図していないことも理解すべきである。そうではなく、上記の詳細な発明は、本発明の例示の実施形態を実施するための便利なロードマップを当業者に提供するものであり、例示の実施形態で説明した要素の機能および構成における様々な変更が、添付の特許請求の範囲およびそれらの法的等価物に記載された本発明の範囲から逸脱することなくなされてよいことを理解すべきである。
【符号の説明】
【００４９】
１００  センサシステム
１１０  センサ
１２０  融合モジュール
１３０  センサ故障モジュール
１４０  センサモデルモジュール
１５０  アプリケーション
２００  センサシステム
２１０  センサ
２２０  融合モジュール
２３０  センサ故障モジュール
２４０  センサモデルモジュール
２５０  アプリケーション
１３１０  テンプレートモジュール
１３１５  テンプレート
１３２０  推定モジュール
１３３０  評価モジュール
【図１】
2009271912.tif 000005
【図２】
2009271912.tif 000006
【図３】
2009271912.tif 000007
【外国語明細書】
2009271912000001.pdf