JP 2023-43906 A 2023.3.30(57)【要約】【課題】エンジンモデルのモデルパラメータをより高精度に把握できるエンジンのモデルパラメータ同定方法、
モデルパラメータ同定プログラム、及びエンジンのデジ
タルツイン管理システムを提供すること。
【解決手段】対象とするエンジン１０を特定するエンジン特定ステップＳ１と、エンジン１０を複数の機能要素に分解する機能要素分解ステップＳ２と、複数の機能要
素のそれぞれを数学モデルで表現する数学モデル化ステップＳ３と、数学モデルで必要なモデルパラメータを選出するパラメータ選出ステップＳ４と、エンジン１０を用いて計測したモデルパラメータに関連するデータを群として取得しクラスタリングを含む処理をするデータ群
取得処理ステップＳ５と、クラスタリングしたデータから均等にサンプルデータを抽出するサンプルデータ抽出
ステップＳ６と、抽出したサンプルデータを数学モデルに適用しモデルパラメータを同定するモデルパラメータ
同定ステップＳ７とを有する。
【選択図】図１

(2)JP 2023-43906 A 2023.3.30【特許請求の範囲】【請求項１】
エンジンのモデルパラメータを同定する方法であって、対象とする前記エンジンを特定するエンジン特定ステップと、
前記エンジンを複数の機能要素に分解する機能要素分解ステップと、複数の前記機能要素のそれぞれを数学モデルで表現する数学モデル化ステップと、
前記数学モデルで必要な前記モデルパラメータを選出するパラメータ選出ステップと、
前記エンジンを用いて計測した前記モデルパラメータに関連するデータを群として取得しクラスタリングを含む処理をするデータ群取得処理ステップと、クラスタリングした前記データから均等にサンプルデータを抽出するサンプルデータ抽出
ステップと、抽出した前記サンプルデータを前記数学モデルに適用し前記モデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定ステップとを有することを特徴とするエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項２】
前記データ群取得処理ステップにおいて、取得した群としての前記データをプレ処理し、好ましい前記データのみを抽出するデータプレ処理ステップを有することを特徴とする
請求項１に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項３】
前記データ群取得処理ステップにおいて、取得した群としての前記データをクラスタリ
ングするクラスタリングステップを有し、クラスタリングするに当たりファジィ・シー・
ミ ー ン ズ (Ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｃ − ｍ ｅ ａ ｎ ｓ )を 用 い る こ と を 特 徴 と す る 請 求 項 １ 又 は 請 求 項 ２ に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項４】
前記モデルパラメータ同定ステップにおける前記モデルパラメータの同定に当たり、前記サンプルデータをパラメータ同定アルゴリズムに適用するアルゴリズム適用ステップと、前記サンプルデータ抽出ステップと前記アルゴリズム適用ステップを繰り返す繰返ステ
ップを有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項５】
前記繰返ステップは、前記モデルパラメータが所定の範囲に収束するまで、前記サンプ
ルデータ抽出ステップと前記アルゴリズム適用ステップを繰り返すことを特徴とする請求
項４に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項６】
前記エンジンが過給機を備える場合に、前記数学モデルはそれぞれ複数のユニットモデ
ルから成る給排気系の排気ガスループモデルとエンジン動力ユニットモデルであることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項７】
前記排気ガスループモデルにおける前記ユニットモデルは、前記過給機のタービン／コ
ンプレッサトルクモデル、排気ガス質量流量モデル、排気ガスエネルギー流モデル、及び前記過給機のタービン出口温度モデルを含むことを特徴とする請求項６に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項８】
前記排気ガスループモデルで前記モデルパラメータを同定するために使用する群として取 得 す る 前 記 デ ー タ は 、 排 気 ガ ス レ シ ー バ 内 圧 力 (Ｐ ｅ )、 排 気 ガ ス レ シ ー バ 内 温 度 (Ｔ ｅ )、 過 給 機 回 転 数 (ｎ ｔ ｃ )、 掃 気 温 度 (Ｔ ｓ )、 掃 気 圧 力 (Ｐ ｓ )、 エ ン ジ ン 空 気 流 量 (Ｇ ａ )、 及 び 燃 料 流 量 (Ｇ ｆ )を 含 む こ と を 特 徴 と す る 請 求 項 ６ 又 は 請 求 項 ７ に 記 載 の エ ン ジ ン のモデルパラメータ同定方法。
【請求項９】

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前 記 エ ン ジ ン 動 力 ユ ニ ッ ト モ デ ル に お け る 前 記 ユ ニ ッ ト モ デ ル は 、 機 関 出 力 (Engine power)、 正 味 平 均 有 効 圧 (Brake mean effective pressure)、 図 示 平 均 有 効 圧 (Indicate mea
n effective pressure)、 及 び 摩 擦 平 均 有 効 圧 (Friction mean effective pressure)を 含
むことを特徴とする請求項６から請求項８のいずれか１項に記載のエンジンのモデルパラ
メータ同定方法。
【請求項１０】
前記エンジン動力ユニットモデルで前記モデルパラメータを同定するために使用する群と し て 取 得 す る 前 記 デ ー タ は 、 エ ン ジ ン 回 転 数 (ｎ ｅ )、 燃 料 ポ ン プ ラ ッ ク （ Ｆ ｐ ） 、 及 び
機 関 出 力 (Ｐ )で あ る こ と を 特 徴 と す る 請 求 項 ６ か ら 請 求 項 ９ の う ち の １ 項 に 記 載 の エ ン ジンのモデルパラメータ同定方法。
【請求項１１】
前記モデルパラメータ同定ステップで同定された前記モデルパラメータを複数の前記数学モデルに適用し、同定された前記モデルパラメータを有した複数の前記数学モデルを統合して前記エンジンのエンジンモデルを構築するエンジンモデル構築ステップをさらに有することを特徴とする請求項１から請求項１０のうちの１項に記載のエンジンのモデルパ
ラメータ同定方法。
【請求項１２】エンジンのモデルパラメータを同定するプログラムであって、コンピュータに、請求項１に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法における前記データ群取得処理ス
テップ、前記サンプルデータ抽出ステップ、及び前記モデルパラメータ同定ステップを実行させることを特徴とするエンジンのモデルパラメータ同定プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータに、請求項２に記載の前記データプレ処理ステップをさらに実行させることを特徴とする請求
項１２に記載のエンジンのモデルパラメータ同定プログラム。
【請求項１４】
前記コンピュータに、請求項４に記載の前記アルゴリズム適用ステップと、前記繰返ステップをさらに実行させることを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載のエンジンのモデルパラメータ同定
プログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータに、
請求項１１に記載の前記エンジンモデル構築ステップをさらに実行させて、前記エンジン
モデルを構築することを特徴とする請求項１２から請求項１４のいずれか１項に記載のエンジンのモデルパラメータ同定プログラム。
【請求項１６】
エンジンをエンジンモデルを用いてデジタルツインとして管理するシステムであって、
前記エンジンと、前記エンジンのデータを取得する計測データ取得手段と、請求項１１に記載のエンジンのモデルパラメータ同定方法で構築した前記エンジンモデル、又は請求項
１５に記載のエンジンのモデルパラメータ同定プログラムで構築した前記エンジンモデルを用いたエンジン状態観測器とを備え、前記エンジンを前記エンジン状態観測器を用いた
デジタル空間を利用して管理することを特徴とするエンジンのデジタルツイン管理システ
ム。
【請求項１７】
前記エンジンモデルの構築の際に前記計測データ取得手段で得られる群としての前記データを利用することを特徴とする請求項１６に記載のエンジンのデジタルツイン管理シス
テム。
【請求項１８】
前記エンジン状態観測器で観測した観測パラメータの推定結果が所定の範囲を超えた場

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合に、前記エンジンモデルを構成する前記数学モデルの同定された前記モデルパラメータを更新することを特徴とする請求項１６又は請求項１７に記載のエンジンのデジタルツイ
ン管理システム。
【請求項１９】前記エンジンと前記計測データ取得手段を用いて、任意の期間を空けて前記エンジンモ
デルを再構築することを特徴とする請求項１６から請求項１８のいずれか１項に記載のエンジンのデジタルツイン管理システム。
【請求項２０】
前記エンジンは船舶に用いられるエンジンであり、前記エンジン状態観測器による観測
結果は、前記船舶のブリッジを含む前記船舶を管理する管理部門に提供されることを特徴とする請求項１６から請求項１９のいずれか１項に記載のエンジンのデジタルツイン管理システム。
【発明の詳細な説明】【技術分野】【０００１】
本発明は、エンジンのモデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定方法、モデル
パラメータ同定プログラム、及びエンジンをエンジンモデルを用いてデジタルツインとして管理するデジタルツイン管理システムに関する。
【背景技術】【０００２】
運航中の船舶においては、主機の稼働状況をモニタリングして保守等が行われている。
例えば特許文献１には、船舶の主機の構成要素ごとの応答を表す物理モデルの組み合わせによる主機バーチャルモデルに、モデル内変数としての主機状態パラメータである主機の運転に関わる設定値と主要な計測値を適用し、主機バーチャルモデルで計算を行って主機の主機状態をモニタリングするとともに、主機状態パラメータ及び計算結果としての主機状態の少なくとも１つを用いてモデル内変数としてのモデルパラメータを変更して主機バーチャルモデルを更新することで、実計測機器をさほど必要とすることなく実計測と遜
色ない精度で主機状態をモニタリングできる船舶の主機モニタリング方法が開示されている。
【０００３】
また、計測により取得したデータをクラスタリングする装置や、パラメータを同定してロボットへの動的制御を行う装置等が提案されている。
例えば特許文献２には、入力画像に類似する参照画像を記録部から検索し、類似する参照画像に対応付けて記録されている参照パラメータを取得する類似画像検索部と、参照パ
ラメータを合成してモデルパラメータの初期値を決定する初期パラメータ決定部と、モデ
ルパラメータの初期値を、入力画像の特徴空間における確率密度分布に合わせて更新する
パラメータ更新部と、得られたモデルパラメータに基づいて、入力画像の特徴空間における確率密度分布をクラスタリングするクラスタリング部と、その結果を出力する結果出力部を備える情報処理装置が開示されている。
また特許文献３には、クラスが付与された複数のデータからなる第１のデータセット、および、クラスが付与されていない複数のデータからなる第２のデータセットを用いて、機械学習により推定モデルを生成する学習部と、推定部とを含み、推定モデルは、入力されたデータから特徴量を算出するエンコーダと、入力されたデータが第１のクラスである
第１の確率を出力する第１の識別器と、入力されたデータが第２のクラスである第２の確率を出力する第２の識別器とを含み、学習部は、第１のデータセットおよび第２のデータセットのいずれかに含まれるデータを推定モデルに入力したときに出力される第１の確率および第２の確率に基づいて、識別の不一致を算出する算出手段と、算出された識別の不一致の大きさに応じて、当該入力されたデータについての学習の優先度を決定する決定手
段とを含む推定システムが開示されている。
また特許文献４には、マニピュレータの簡単な機構情報に基づき、マニピュレータ駆動

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トルクへの寄与度に応じて動力学モデルパラメータをクラス分類するパラメータ分類部と、分類されたパラメータに基づいて各パラメータが寄与するトルク成分を適切に起動するマニピュレータ動作を計画する同定動作計画部と、この計画動作に基づいてマニピュレー
タを駆動し、その運動データを計測する駆動計測部と、計測された運動データに基づいて動力学モデルパラメータ値を高精度に推定するパラメータ推定部を備える動力学モデルパ
ラメータ同定装置が開示されている。
また特許文献５には、 室外機、室内機、室外機、室内機、冷凍機及び冷凍機などを収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類部と、分類条件毎に分類された計測データに基づいて、パラメータを分類条件毎に同定する同定部とを備えるモデル化装置が開示されている。
また特許文献６には、学習段階において複数のセンサーで得られた時系列の学習データ
からスパース構造モデルを生成し、運用段階において複数のセンサーで得られる時系列の対象データとスパース構造モデルとに基づいて対象データの状態を判定する判定装置であって、まず、学習段階で学習データを複数の正常モードに相当する複数の集合にクラスタリングし、次に、複数の集合のそれぞれに含まれる学習データにおけるパラメータ間の関係をマルコフ確率場で表したスパース構造モデルを集合毎に作成し、また、運用段階で複数の集合のうち対象データの比較対象となる対象集合を推定し、そして、対象集合についてのスパース構造モデルに対する対象データの構造変化量に基づき対象データの状態を判定することが開示されている。
【先行技術文献】【特許文献】【０００４】【特許文献１】国際公開第２０２０／２３５６８８号【特許文献２】特開２０１４−１２３３４１１号公報【特許文献３】特開２０２１−０８１７９５号公報【特許文献４】特開平０５−２７７９７６号公報【特許文献５】特開２００８−０９０８２８号公報【特許文献６】特開２０１９−０９６０１４号公報【発明の概要】【発明が解決しようとする課題】【０００５】
特許文献１は、主機バーチャルモデルで計算を行って主機の主機状態をモニタリングし、また主機バーチャルモデルを更新することにより、高精度に主機のモニタリングを可能とするものであるが、エンジンモデルのモデルパラメータをより高精度に把握できれば安全性の更なる向上等に繋がる。
また、特許文献２〜６は、船舶主機等のエンジンの運転状態を、エンジンモデルを用いて精度よく推定しようとするものではない。
そこで本発明は、エンジンモデルのモデルパラメータをより高精度に把握できるエンジンのモデルパラメータ同定方法、モデルパラメータ同定プログラム、及びエンジンのデジ
タルツイン管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】【０００６】
請求項１記載に対応したエンジンのモデルパラメータ同定方法においては、エンジンのモデルパラメータを同定する方法であって、対象とするエンジンを特定するエンジン特定
ステップと、エンジンを複数の機能要素に分解する機能要素分解ステップと、複数の機能
要素のそれぞれを数学モデルで表現する数学モデル化ステップと、数学モデルで必要なモ
デルパラメータを選出するパラメータ選出ステップと、エンジンを用いて計測したモデル
パラメータに関連するデータを群として取得しクラスタリングを含む処理をするデータ群
取得処理ステップと、クラスタリングしたデータから均等にサンプルデータを抽出するサ

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ンプルデータ抽出ステップと、抽出したサンプルデータを数学モデルに適用しモデルパラ
メータを同定するモデルパラメータ同定ステップとを有することを特徴とする。
請求項１に記載の本発明によれば、複雑で非定常な特性を示すエンジンのモデルパラメータを容易に同定でき、エンジンのモデルパラメータをより高精度に把握することができる。
【０００７】
請求項２記載の本発明は、データ群取得処理ステップにおいて、取得した群としてのデータをプレ処理し、好ましいデータのみを抽出するデータプレ処理ステップを有することを特徴とする。
請求項２に記載の本発明によれば、好ましいデータに基づいてエンジンのモデルパラメータの推定を容易にすることができる。
【０００８】
請求項３記載の本発明は、データ群取得処理ステップにおいて、取得した群としてのデータをクラスタリングするクラスタリングステップを有し、クラスタリングするに当たり
フ ァ ジ ィ ・ シ ー ・ ミ ー ン ズ (Ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｃ − ｍ ｅ ａ ｎ ｓ )を 用 い る こ と を 特 徴 と す る 。
請求項３に記載の本発明によれば、群としてのデータのクラスタリングの精度を向上させることができる。
【０００９】
請求項４記載の本発明は、モデルパラメータ同定ステップにおけるモデルパラメータの同定に当たり、サンプルデータをパラメータ同定アルゴリズムに適用するアルゴリズム適用ステップと、サンプルデータ抽出ステップとアルゴリズム適用ステップを繰り返す繰返
ステップを有することを特徴とする。
請求項４に記載の本発明によれば、モデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００１０】
請求項５記載の本発明は、繰返ステップは、モデルパラメータが所定の範囲に収束する
まで、サンプルデータ抽出ステップとアルゴリズム適用ステップを繰り返すことを特徴とする。
請求項５に記載の本発明によれば、モデルパラメータの同定を的確に行うことができる。
【００１１】
請求項６記載の本発明は、エンジンが過給機を備える場合に、数学モデルはそれぞれ複数のユニットモデルから成る給排気系の排気ガスループモデルとエンジン動力ユニットモ
デルであることを特徴とする。
請求項６に記載の本発明によれば、過給機を備えるエンジンのモデルパラメータを精度よく同定することができる。
【００１２】
請求項７記載の本発明は、排気ガスループモデルにおけるユニットモデルは、過給機のタービン／コンプレッサトルクモデル、排気ガス質量流量モデル、排気ガスエネルギー流
モデル、及び過給機のタービン出口温度モデルを含むことを特徴とする。
請求項７に記載の本発明によれば、過給機を備えるエンジンのモデルパラメータを更に精度よく同定することができる。
【００１３】
請求項８記載の本発明は、排気ガスループモデルでモデルパラメータを同定するために使 用 す る 群 と し て 取 得 す る デ ー タ は 、 排 気 ガ ス レ シ ー バ 内 圧 力 (Ｐ ｅ )、 排 気 ガ ス レ シ ー バ
内 温 度 (Ｔ ｅ ) 、 過 給 機 回 転 数 (ｎ ｔ ｃ )、 掃 気 温 度 (Ｔ ｓ )、 掃 気 圧 力 (Ｐ ｓ )、 エ ン ジ ン 空
気 流 量 (Ｇ ａ )、 及 び 燃 料 流 量 (Ｇ ｆ )を 含 む こ と を 特 徴 と す る 。
請求項８に記載の本発明によれば、過給機を備えるエンジンのモデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００１４】

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請求項９記載の本発明は、エンジン動力ユニットモデルにおけるユニットモデルは、機関 出 力 (Engine power)、 正 味 平 均 有 効 圧 (Brake mean effective pressure)、 図 示 平 均 有
効 圧 (Indicate mean effective pressure)、 及 び 摩 擦 平 均 有 効 圧 (Friction mean effecti
ve pressure)を 含 む こ と を 特 徴 と す る 。
請求項９に記載の本発明によれば、過給機を備えるエンジンの動力系のモデルパラメー
タを精度よく同定することができる。
【００１５】
請求項１０記載の本発明は、エンジン動力ユニットモデルでモデルパラメータを同定す
る た め に 使 用 す る 群 と し て 取 得 す る デ ー タ は 、 エ ン ジ ン 回 転 数 (ｎ ｅ )、 燃 料 ポ ン プ ラ ッ ク（ Ｆ ｐ ） 、 及 び 機 関 出 力 (Ｐ )で あ る こ と を 特 徴 と す る 。
請求項１０に記載の本発明によれば、過給機を備えるエンジンのモデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００１６】
請求項１１記載の本発明は、モデルパラメータ同定ステップで同定されたモデルパラメータを複数の数学モデルに適用し、同定されたモデルパラメータを有した複数の数学モデ
ルを統合してエンジンのエンジンモデルを構築するエンジンモデル構築ステップをさらに有することを特徴とする。
請求項１１に記載の本発明によれば、エンジンのデジタルツインを構築することで、エンジンの状態監視や異常診断、制御等をより適切に行うことが可能となる。
【００１７】
請求項１２記載に対応したエンジンのモデルパラメータ同定プログラムにおいては、エンジンのモデルパラメータを同定するプログラムであって、コンピュータに、エンジンのモデルパラメータ同定方法におけるデータ群取得処理ステップ、サンプルデータ抽出ステップ、及びモデルパラメータ同定ステップを実行させることを特徴とする。
請求項１２に記載の本発明によれば、エンジンのモデルパラメータ同定方法を、より正
確かつ迅速に実行することができる。
【００１８】
請求項１３記載の本発明は、コンピュータに、データプレ処理ステップをさらに実行させることを特徴とする。
請求項１３に記載の本発明によれば、エンジンのモデルパラメータの推定を容易にすることができる。
【００１９】
請求項１４記載の本発明は、コンピュータに、アルゴリズム適用ステップと、繰返ステ
ップをさらに実行させることを特徴とする。
請求項１４に記載の本発明によれば、モデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００２０】
請求項１５記載の本発明は、コンピュータに、エンジンモデル構築ステップをさらに実行させて、エンジンモデルを構築することを特徴とする。
請求項１５に記載の本発明によれば、コンピュータによりエンジンモデルを構築することで、エンジンの状態監視や異常診断、制御等をより迅速かつ適切に行うことが可能となる。
【００２１】
請求項１６記載に対応したエンジンのデジタルツイン管理システムにおいては、エンジ
ンをエンジンモデルを用いてデジタルツインとして管理するシステムであって、エンジンと、エンジンのデータを取得する計測データ取得手段と、エンジンのモデルパラメータ同定方法で構築したエンジンモデル、又はエンジンのモデルパラメータ同定プログラムで構築したエンジンモデルを用いたエンジン状態観測器とを備え、エンジンをエンジン状態観測器を用いたデジタル空間を利用して管理することを特徴とする。
請求項１６に記載の本発明によれば、モデルパラメータを同定したエンジン状態観測器

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JP 2023-43906 A 2023.3.30を用いてエンジンをデジタル空間を利用して管理することで、エンジンの異常や故障等を防止して安全性を高めたり、より適切な制御を行ったりすること等ができる。
【００２２】
請求項１７記載の本発明は、エンジンモデルの構築の際に計測データ取得手段で得られる群としてのデータを利用することを特徴とする。
請求項１７に記載の本発明によれば、計測データ取得手段により取得するデータを、エンジンの状態観測とエンジンモデルの同定の両方に利用することで、システムの構成を簡素化することができる。
【００２３】
請求項１８記載の本発明は、エンジン状態観測器で観測した観測パラメータの推定結果
が所定の範囲を超えた場合に、エンジンモデルを構成する数学モデルの同定されたモデル
パラメータを更新することを特徴とする。
請求項１８に記載の本発明によれば、デジタルツインの適合性を長期にわたって維持することができる。
【００２４】
請求項１９記載の本発明は、エンジンと計測データ取得手段を用いて、任意の期間を空けてエンジンモデルを再構築することを特徴とする。
請求項１９に記載の本発明によれば、経時的なエンジンの劣化や変化に応じてエンジン
モデルを再構築するため、エンジン状態観測器によるモニタリング精度を維持することができる。
【００２５】
請求項２０記載の本発明は、エンジンは船舶に用いられるエンジンであり、エンジン状
態観測器による観測結果は、船舶のブリッジを含む船舶を管理する管理部門に提供されることを特徴とする。
請求項２０に記載の本発明によれば、デジタル空間を利用してエンジンが的確に管理でき、就航船の運航の安全性や効率を高めることができる。
【発明の効果】【００２６】
本発明のエンジンのモデルパラメータ同定方法によれば、複雑で非定常な特性を示すエ
ンジンのモデルパラメータを容易に同定でき、エンジンのモデルパラメータをより高精度に把握することができる。
【００２７】
また、データ群取得処理ステップにおいて、取得した群としてのデータをプレ処理し、好ましいデータのみを抽出するデータプレ処理ステップを有する場合には、好ましいデー
タに基づいてエンジンのモデルパラメータの推定を容易にすることができる。
【００２８】
また、データ群取得処理ステップにおいて、取得した群としてのデータをクラスタリン
グするクラスタリングステップを有し、クラスタリングするに当たりファジィ・シー・ミ
ー ン ズ (Ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｃ − ｍ ｅ ａ ｎ ｓ )を 用 い る 場 合 に は 、 群 と し て の デ ー タ の ク ラ ス タ リ ン
グの精度を向上させることができる。
【００２９】
また、モデルパラメータ同定ステップにおけるモデルパラメータの同定に当たり、サン
プルデータをパラメータ同定アルゴリズムに適用するアルゴリズム適用ステップと、サン
プルデータ抽出ステップとアルゴリズム適用ステップを繰り返す繰返ステップを有する場
合には、モデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００３０】
また、繰返ステップは、モデルパラメータが所定の範囲に収束するまで、サンプルデー
タ抽出ステップとアルゴリズム適用ステップを繰り返す場合には、モデルパラメータの同定を的確に行うことができる。
【００３１】

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また、エンジンが過給機を備える場合に、数学モデルはそれぞれ複数のユニットモデルから成る給排気系の排気ガスループモデルとエンジン動力ユニットモデルである場合には、過給機を備えるエンジンのモデルパラメータを精度よく同定することができる。
【００３２】
また、排気ガスループモデルにおけるユニットモデルは、過給機のタービン／コンプレッサトルクモデル、排気ガス質量流量モデル、排気ガスエネルギー流モデル、及び過給機のタービン出口温度モデルを含む場合には、過給機を備えるエンジンのモデルパラメータを更に精度よく同定することができる。
【００３３】
また、排気ガスループモデルでモデルパラメータを同定するために使用する群として取得 す る デ ー タ は 、 排 気 ガ ス レ シ ー バ 内 圧 力 (Ｐ ｅ )、 排 気 ガ ス レ シ ー バ 内 温 度 (Ｔ ｅ ) 、 過
給 機 回 転 数 (ｎ ｔ ｃ )、 掃 気 温 度 (Ｔ ｓ )、 掃 気 圧 力 (Ｐ ｓ )、 エ ン ジ ン 空 気 流 量 (Ｇ ａ )、 及 び
燃 料 流 量 (Ｇ ｆ )を 含 む 場 合 に は 、 過 給 機 を 備 え る エ ン ジ ン の モ デ ル パ ラ メ ー タ の 同 定 を 精
度よく行うことができる。
【００３４】ま た 、 エ ン ジ ン 動 力 ユ ニ ッ ト モ デ ル に お け る ユ ニ ッ ト モ デ ル は 、 機 関 出 力 (Engine power)、 正 味 平 均 有 効 圧 (Brake mean effective pressure)、 図 示 平 均 有 効 圧 (Indicate meaneffective pressure)、 及 び 摩 擦 平 均 有 効 圧 (Friction mean effective pressure)を 含 む
場合には、過給機を備えるエンジンの動力系のモデルパラメータを精度よく同定することができる。
【００３５】
また、エンジン動力ユニットモデルでモデルパラメータを同定するために使用する群とし て 取 得 す る デ ー タ は 、 エ ン ジ ン 回 転 数 (ｎ ｅ )、 燃 料 ポ ン プ ラ ッ ク （ Ｆ ｐ ） 、 及 び 機 関 出
力 (Ｐ )で あ る 場 合 に は 、 過 給 機 を 備 え る エ ン ジ ン の モ デ ル パ ラ メ ー タ の 同 定 を 精 度 よ く 行
うことができる。
【００３６】
また、モデルパラメータ同定ステップで同定されたモデルパラメータを複数の数学モデルに適用し、同定されたモデルパラメータを有した複数の数学モデルを統合してエンジンのエンジンモデルを構築するエンジンモデル構築ステップをさらに有する場合には、エンジンのデジタルツインを構築することで、エンジンの状態監視や異常診断、制御等をより適切に行うことが可能となる。
【００３７】
また、本発明のエンジンのモデルパラメータ同定プログラムによれば、エンジンのモデ
ルパラメータ同定方法を、より正確かつ迅速に実行することができる。
【００３８】
また、コンピュータに、データプレ処理ステップをさらに実行させる場合には、エンジンのモデルパラメータの推定を容易にすることができる。
【００３９】
また、コンピュータに、アルゴリズム適用ステップと、繰返ステップをさらに実行させる場合には、モデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００４０】
また、コンピュータに、エンジンモデル構築ステップをさらに実行させて、エンジンモ
デルを構築する場合には、コンピュータによりエンジンモデルを構築することで、エンジンの状態監視や異常診断、制御等をより迅速かつ適切に行うことが可能となる。
【００４１】
また、本発明のエンジンのデジタルツイン管理システムによれば、モデルパラメータを同定したエンジン状態観測器を用いてエンジンをデジタル空間を利用して管理することで、エンジンの異常や故障等を防止して安全性を高めたり、より適切な制御を行ったりすること等ができる。
【００４２】

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また、エンジンモデルの構築の際に計測データ取得手段で得られる群としてのデータを利用する場合には、計測データ取得手段により取得するデータを、エンジンの状態観測とエンジンモデルの同定の両方に利用することで、システムの構成を簡素化することができる。
【００４３】
また、エンジン状態観測器で観測した観測パラメータの推定結果が所定の範囲を超えた
場合に、エンジンモデルを構成する数学モデルの同定されたモデルパラメータを更新する
場合には、デジタルツインの適合性を長期にわたって維持することができる。
【００４４】
また、エンジンと計測データ取得手段を用いて、任意の期間を空けてエンジンモデルを再構築する場合には、経時的なエンジンの劣化や変化に応じてエンジンモデルを再構築するため、エンジン状態観測器によるモニタリング精度を維持することができる。
【００４５】
また、エンジンは船舶に用いられるエンジンであり、エンジン状態観測器による観測結果は、船舶のブリッジを含む船舶を管理する管理部門に提供される場合には、デジタル空間を利用してエンジンが的確に管理でき、就航船の運航の安全性や効率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】【００４６】【図１】本発明の実施形態によるエンジンのモデルパラメータ同定方法のフロー図【図２】同エンジンのデジタルツイン管理システムを機能実現手段で表した機能ブロック
図【図３】同モデルパラメータ同定の概要図【図４】同デジタルツインモデルを示す図【図５】同モデルパラメータ同定アルゴリズムのアーキテクチャーを示す図【図６】同クラスタリング以降のモデルパラメータ同定アルゴリズムを示す図【図７】同クラスタリングとサンプリングの例を示す図【図８】同クラスタリングの有無によるサンプリングの比較を示す図【図９】同パラメータ同定手順の概要図【図１０】同パラメータ同定アルゴリズムの概要図【発明を実施するための形態】【００４７】
本発明の実施形態によるエンジンのモデルパラメータ同定方法、モデルパラメータ同定
プログラム、及びエンジンのデジタルツイン管理システムについて説明する。
図１はエンジンのモデルパラメータ同定方法のフロー図、図２はエンジンのデジタルツ
イン管理システムを機能実現手段で表した機能ブロック図、図３はモデルパラメータ同定の概要図、図４はデジタルツインモデルを示す図である。
図２に示すエンジンのデジタルツイン管理システムは、エンジン１０をエンジンモデル
３１を用いてデジタルツインとして管理するシステムであって、エンジン１０と、エンジン１０のデータを取得する計測データ取得手段２０と、エンジンモデル３１を用いたエン
ジン状態観測器３０と、エンジン状態観測器３０で観測した観測パラメータの推定結果が所定の範囲を超えた場合に、エンジンモデル３１を構成する数学モデルの同定されたモデ
ルパラメータを更新する判別手段４０を備え、エンジン状態観測器３０を用いたデジタル空間を利用して、エンジン１０に対する監視や制御等といった管理を行う。
デジタルツインは、エンジン１０のリアルタイムシミュレーションをすると共に、エン
ジン１０の状態監視、異常診断、及び制御などのタスクのデータの分析及び生成に利用する。なお、高度なＡＩや機械学習を組み合わせることも可能である。モデルパラメータを同定したエンジン状態観測器３０を用いてエンジン１０をデジタル空間を利用して管理することで、エンジン１０の異常や故障等を防止して安全性を高めたり、より適切な制御を行ったりすること等ができる。

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デジタルツインは、エンジン１０と一緒にその特性を維持及び更新することにより、長期にわたってその適合性を維持する必要がある。そのため、ノイズが多く散在するエンジ
ン１０のビッグデータを用いて、エンジン１０のデジタルツインを構築するモデルのパラメータを如何に同定し、特性を維持更新するかが重要となる。
【００４８】
エンジンのデジタルツイン管理システムに用いるエンジンのモデルパラメータ同定方法
は、図１に示すように、まず、状態の監視、異常の診断、及び制御等の対象とするエンジン１０を特定する（Ｓ１：エンジン特定ステップ）。本実施形態においては、対象のエンジン１０を、船舶に用いられる過給機付きエンジン（主機）とする。
次に、特定したエンジン１０を、複数の機能要素に分解する（Ｓ２：機能要素分解ステップ）。エンジン１０は複雑で非定常な特性を示すため、モデルはそのままでは複雑となりパラメータの同定が困難となる。そこで、パラメータの同定を容易にするために、エン
ジン１０を管理可能な部分、すなわち機能要素に分解（分割）する。
過給機を備えたエンジン１０の機能要素は、例えば、タービン、コンプレッサー、エア
クーラ、排気ガスレシーバ、掃気レシーバ、シリンダ、プロペラシャフト、燃料ポンプ等である。
【００４９】
次に、複数の機能要素のそれぞれを、数学モデルで表現する（Ｓ３：数学モデル化ステップ）。数学モデル化ステップＳ３においては、機能要素分解ステップＳ２で分解されたすべての機能要素を、関連するデータを用いて数学モデルによって記述する。これにより、図３に示すように、ユニットモデル１、ユニットモデル２、・・ユニットモデルｎという複数のユニットモデルが作成される。
エンジン１０が過給機を備える場合、数学モデルは、それぞれ複数のユニットモデルから成る給排気系の排気ガスループモデルと、エンジン動力ユニットモデルとする。これにより、過給機を備えるエンジン１０のモデルパラメータを精度よく同定することができる。
【００５０】
数学モデルによって記述した排気ガスループモデルの例を下式（１）〜（１０）に示す。式（１）はタービントルクＱＴ［Ｎｍ］、式（２）はコンプレッサートルクＱＣ［Ｎｍ］、式（３）は排気ガス質量流量Ｇｅ［ｋｇ／ｓ］、式（４）はシリンダから排出されるエネルギー量Ｈｃ［Ｗ］、式（５）はタービンに流入するエネルギー量ＨＴ［Ｗ］、式（６）はタービン出口温度Ｔｅｏｕｔ［Ｋ］、式（７）は特性式、式（８）は入力式、式（９）はそれぞれの推定誤差を表す式、式（１０）はパラメータセットを表す式である。
また、Ｃｐｅは排気ガスの定圧比熱［Ｊ／（ｋｇ Ｋ）］、Ｔｅは排気ガス温度［Ｋ］、ｎｔｃは過給機回転数［ｒｐｓ］、Ｐａは大気圧［Ｐａ］、Ｐｅは排気ガス圧力［Ｐａ］、Ｃｐａは大気の定圧比熱［Ｊ／（ｋｇ Ｋ）］、Ｔａは大気温度［Ｋ］、Ｇａは空気
流 量 ［ ｋ ｇ ／ ｓ ］ 、 η ｉ tは タ ー ビ ン 効 率 、 η ｉ ｃ は コ ン プ レ ッ サ ー 効 率 、 Ｐ ｓ は 掃 気 圧力［Ｐａ］、Ｒｅはガス定数［Ｊ／（ｋｇ Ｋ）］、Ｇｆは燃料流量［ｋｇ／ｓ］、Ｈｕ
は燃料のエネルギー量［Ｗ］、Ｔｓは掃気温度［Ｋ］である。
排気ガスループモデルにおけるユニットモデルは、過給機のタービン／コンプレッサト
ルクモデル、排気ガス質量流量モデル、排気ガスエネルギー流モデル、及び過給機のター
ビン出口温度モデルを含むことで、過給機を備えるエンジン１０のモデルパラメータを更に精度よく同定することができる。
【数１】

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【数２】

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【数９】

【数１０】

【００５１】
また、数学モデルによって記述したエンジン動力ユニットモデルの例を下式（１１）〜（ １ ７ ） に 示 す 。 式 （ １ １ ） は 機 関 出 力 Ｐ （ Engine Power） 、 式 （ １ ２ ） は 正 味 平 均 有 効
圧 （ ｂ ｍ ｅ ｐ ： Brake mean effective pressure) Ｐ ｂ ｍ ｅ ｐ 、 式 （ １ ３ ） は 図 示 平 均 有
効 圧 （ ｉ ｍ ｅ ｐ ： Indicate mean effective pressure)Ｐ ｉ ｍ ｅ ｐ 、 式 （ １ ４ ） は 摩 擦 平
均 有 効 圧 (ｆ ｍ ｅ ｐ ： Friction mean effective pressure) Ｐ ｆ ｍ ｅ ｐ 又 は 特 性 式 、 式 （１５）は入力式、式（１６）は推定誤差を表す式、式（１７）はパラメータセットを表す式である。
また、Ｚｃはシリンダ数、Ｆｐは燃料ポンプラックの指示値、Ｖｃはシリンダ体積、〜
ｍｃｒは最大出力で正規化する意味である。
エンジン動力ユニットモデルにおけるユニットモデルは、機関出力、正味平均有効圧、図示平均有効圧、及び摩擦平均有効圧を含むことで、過給機を備えるエンジン１０の動力系のモデルパラメータを精度よく同定することができる。
【数１１】

【数１２】

【数１３】

【数１４】

【数１５】

【数１６】

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JP 2023-43906 A 2023.3.30【数１７】【００５２】
次に、数学モデルで必要なモデルパラメータを選出する（Ｓ４：パラメータ選出ステップ）。
選出するモデルパラメータは、排気ガスループモデルの場合は式（１０）のパラメータ
セットであり、動力ユニットモデルの場合は式（１７）のパラメータセットである。
【００５３】
次に、エンジン１０を用いて計測取得したモデルパラメータに関連するデータを群（データセット）として取得し、クラスタリングを含む処理をする（Ｓ５：データ群取得処理ステップ）。
データ群取得処理ステップＳ５における、エンジン１０からのデータの取得には、計測データ取得手段２０を用いる。計測データ取得手段２０は、各モデルで必要な入力データを取得するものである。
排気ガスループモデルでモデルパラメータを同定するために入力として使用するデータ
は式（８）のデータで排気ガスレシーバ内圧力Ｐｅ、排気ガスレシーバ内温度Ｔｅ 、過給機回転数ｎｔｃ、掃気温度Ｔｓ、掃気圧力Ｐｓ、エンジン空気流量Ｇａ、及び燃料流量
Ｇｆを含む。これにより、過給機を備えるエンジン１０のモデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
また、エンジン動力ユニットモデルでモデルパラメータを同定するために入力として使用するデータは式（１５）のデータでエンジン回転数ｎｅ、燃料ポンプラックＦｐ、及び機関出力Ｐである。これにより、過給機を備えるエンジン１０のモデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
【００５４】
ここで図５はモデルパラメータ同定アルゴリズムのアーキテクチャーを示す図、図６はクラスタリング以降のモデルパラメータ同定アルゴリズムを示す図、図７はクラスタリン
グとサンプリングの例を示す図、図８はクラスタリングの有無によるサンプリングの比較を示す図である。
データ群取得処理ステップＳ５においては、取得した群としてのデータをプレ処理し、好ましいデータのみを抽出する（Ｓ５−１：データプレ処理ステップ）。データ群取得処
理ステップＳ５におけるデータプレ処理ステップＳ５−１は、図５に示すように、群としてのデータセットのデータをプレ処理するもので、外れ値判定で外れたデータを除外する
外れ値６１や番号のないデータを除外する無番号データ６２を経由して有効なデータのみ
を標準状態へデータを変換する標準状態へデータを変換する（Ｓ５−２：データ変換ステップ）。標準状態とはＩＳＯコンディションである。外れ値判定には図５では回転数がマ
イナス（逆回転）のもの、出力が最大出力の３０％以下のもの、修正Ｚスコアのように平均値から大きく外れたものを外れ値６１としている。データをＩＳＯ標準状態に変換する
ためには、大気圧Ｐａと大気温度Ｔａが必要で、燃料流量Ｇｆを計算するために燃料密度が、燃料エネルギーを計算するために燃料の低位発熱量が必要である。また空気流量Ｇａを計算するためにエンジン仕様と過給機コンプレッサーマップがあれば空気流量Ｇａを正確に推定でき好都合である。このように、データプレ処理ステップＳ５−１を備えること
で、好ましいデータに基づいてエンジン１０のモデルパラメータの推定を容易にすることができる。
【００５５】
データプレ処理ステップＳ５−１の後、取得した群としてのデータをクラスタリングする（Ｓ５−３：クラスタリングステップ）。
図 ７ （ ａ ） 及 び 図 ８ （ ａ ） に は 、 縦 軸 を エ ン ジ ン 出 力 （ M/E SHAFT HORSE POWER, r.u
相 対 値 で 最 大 値 を １ ０ ０ と し て い る 。 ） 、 横 軸 を エ ン ジ ン 回 転 数 （ Engine speed, r.u）

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として、約１０００００個のすべてのデータをポイントで表したプレ処理されたデータ群を示している。
クラスタリングにおいては、船舶における代表的な運転モードを決定し、取得した広範なデータを代表的な運転モードのいずれかのクラスター（集団）に分類する。図７（ｂ）
及 び 図 ８ （ ｃ ） に は 、 縦 軸 を エ ン ジ ン 出 力 （ Engine Power, r.u.） 、 横 軸 を エ ン ジ ン 回 転
数 （ Engine Speed, r.u.） と し て 、 三 つ の ク ラ ス タ ー に ク ラ ス タ リ ン グ し た 状 態 を 示 し ている。クラスタリングは、重要なデータポイントのみを強調表示するためにも使用される。
【００５６】
取得した群としてのデータをクラスタリングするに当たっては、ファジィ・シー・ミー
ン ズ (Ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ Ｃ − ｍ ｅ ａ ｎ ｓ )を 用 い る こ と が 好 ま し い 。
ファジィクラスタリングの手法であるファジィ・シー・ミーンズ法を用いることで、群としてのデータのクラスタリングの精度を向上させることができる。
【００５７】
クラスタリングの後、分類した各クラスターからデータを均一（均等）にサンプリング
する（Ｓ６：サンプルデータ抽出ステップ）。サンプリングにおいては、すべてのクラス
タ ー か ら ラ ン ダ ム に 同 数 の ポ イ ン ト が 選 択 さ れ る 。 図 ７ （ ｃ ） に は 、 縦 軸 を 出 力 （ Power,[r.u]） 、 横 軸 を エ ン ジ ン 回 転 数 （ Engine Speed, [r.u]） と し て 、 各 ク ラ ス タ ー か ら サンプリングした状態を示している。すべての動作範囲をカバーしながら削減されたデータセット（サンプルデータ）は、パラメータ同定アルゴリズムの１回の反復に使用される。
サンプルポイントの数は元のデータポイントの１％くらいに削減されるが、パラメータ同定に必要な入力値Ｕｎと出力値Ｙｎが得られる。
図８（ｂ）には、クラスタリングしていない生データからサンプリングした状態を示して い る 。 縦 軸 は 密 度 （ Relative Density） 、 横 軸 は エ ン ジ ン 回 転 数 （ Engine Speed, %）である。生データではデータが不均一に分布しており、このような不均一な分布は最小二乗法などのパラメータ同定アルゴリズムの適用を制限する。
一方、図８（ｄ）には、データをクラスタリングし、各クラスターからサンプリングした 状 態 を 示 し て い る 。 縦 軸 は 密 度 （ Relative Density） 、 横 軸 は エ ン ジ ン 回 転 数 （ Engine
Speed, %） で あ る 。 ク ラ ス タ リ ン グ と サ ン プ リ ン グ に よ っ て 、 パ ラ メ ー タ の 同 定 に 不 可
欠なデータが均一化されていること分かる。
デジタルツインパラメータの同定においては、必要なデータの可用性とその品質の維持が重要となる。このため、船舶の主機から収集された広範囲のデータを代表的な運転モードのクラスターに分類し、各クラスターからデータを均一にサンプリングすることで、最小二乗法等を用いた同定が可能となる。
【００５８】
次に、抽出したサンプルデータを数学モデルに適用しモデルパラメータを同定する（Ｓ７：モデルパラメータ同定ステップ）。
ここで、図９はパラメータ同定手順の概要図、図１０はパラメータ同定アルゴリズムの概要図である。
モデルパラメータ同定ステップＳ７においては、カルマンフィルター理論に基づく確率
的再帰最小二乗法を使用して、モデルパラメータを同定すると共に、パラメータのバッチ
再帰更新により、一連の分散データをベースにモデルパラメータを忠実に同定する。
モデルパラメータ同定ステップＳ７においては、サンプルデータをパラメータ同定アル
ゴリズムに適用するアルゴリズム適用ステップＳ７−１と、サンプルデータ抽出ステップ
Ｓ６とアルゴリズム適用ステップＳ７−１を繰り返す繰返ステップＳ７−３を有する。これにより、モデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
図１０において、Ｈ（Ｕｎ，θｎ）はユニットモデルの数学的表現である。図１０中の丸数字１ではパラメータセットの更新を行い、丸数字２ではパラメータ分散の更新を行い、丸数字３ではΣポイントへの変換を行い、丸数字４では分散の荷重係数を適用し、丸数
字５ではユニットモデルの出力の平均、分散、誤差を求め、丸数字６では出力とパラメー

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タの共分散を求める。
【００５９】
モデルパラメータを同定する際には、収束条件閾値を設定し、収束判定ステップＳ７−２において、誤差が収束条件閾値を下回るか、パラメータの更新が収束条件閾値を下回った場合は、収束した（ＹＥＳ）と判断して計算をストップする。一方、収束判定ステップ
Ｓ７−２において収束していない（ＮＯ）と判断した場合は、繰返ステップＳ７−３となる。
このように、モデルパラメータ同定ステップＳ７におけるモデルパラメータの同定に当たり、繰返ステップＳ７−３を設け、モデルパラメータが所定の範囲に収束するまで、サンプルデータ抽出ステップＳ６とアルゴリズム適用ステップＳ７−１を繰り返すことで、モデルパラメータの同定を的確に行うことができる。
【００６０】
次に、モデルパラメータ同定ステップＳ７で同定されたモデルパラメータを複数の数学モデルに適用し、同定されたモデルパラメータを有した複数の数学モデルを統合してエン
ジン１０のエンジンモデル３１を構築する（Ｓ８：エンジンモデル構築ステップ）。
エンジン１０のエンジンモデル３１を構築すること、すなわちエンジン１０のデジタル
ツインを構築することで、エンジン１０の状態監視や異常診断、制御等をより適切に行うことが可能となる。
【００６１】
エンジン状態観測器３０は、エンジンモデル構築ステップＳ８で構築したエンジンモデ
ル３１を用いてエンジン１０を観測する。
図２に示すように、エンジン状態観測器３０の観測結果は、船舶を管理する管理部門に提供される。管理部門は、船舶のブリッジ５１、機関室５２や、陸上に所在する本社５３等である。管理部門に観測結果を提供することで、デジタル空間を利用してエンジン１０
が的確に管理でき、就航船の運航の安全性や効率を高めることができる。
また、エンジン状態観測器３０を用いたデジタル空間を利用してエンジン１０を管理するにあたっては、エンジンモデル３１の構築の際に計測データ取得手段２０で得られる群
としてのデータを利用することが好ましい。計測データ取得手段２０により取得するデー
タを、エンジン１０の状態観測とエンジンモデル３１の同定の両方に利用することで、システムの構成を簡素化することができる。
また、エンジン状態観測器３０で観測した観測パラメータの推定結果が所定の範囲を超えた場合に、判別手段４０が、エンジンモデル３１を構成する数学モデルの同定されたモ
デルパラメータを更新することで、デジタルツインの適合性を長期にわたって維持することができる。
また、エンジン１０と計測データ取得手段２０を用いて、任意の期間を空けてエンジン
モデル３１を再構築することが好ましい。これにより経時的なエンジン１０の劣化や変化に応じてエンジンモデル３１を再構築するため、エンジン状態観測器３０によるモニタリ
ング精度を維持することができる。
【００６２】
このように、本発明のエンジンのモデルパラメータ同定方法によれば、複雑で非定常な特性を示すエンジン１０のモデルパラメータを容易に同定でき、エンジン１０のモデルパ
ラメータをより高精度に把握することができる。
なお、エンジン１０のモデルパラメータ同定方法は、その一部をエンジンのモデルパラ
メータ同定プログラムとしても実行可能である。コンピュータに、データ群取得処理ステ
ップＳ５、サンプルデータ抽出ステップＳ６、及びモデルパラメータ同定ステップＳ７を実行させることで、エンジンのモデルパラメータ同定方法を、より正確かつ迅速に実行することができる。
また、コンピュータに、データプレ処理ステップＳ５−１をさらに実行させることで、
エンジン１０のモデルパラメータの推定を容易にすることができる。
また、アルゴリズム適用ステップＳ７−１と、繰返ステップＳ７−３をさらに実行させ

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ることで、モデルパラメータの同定を精度よく行うことができる。
また、コンピュータに、エンジンモデル構築ステップＳ８をさらに実行させて、エンジンモデル３１を構築することで、エンジン１０の状態監視や異常診断、制御等をより迅速かつ適切に行うことが可能となる。
【産業上の利用可能性】【００６３】
本発明は、船舶の主機の他、発電プラントにおけるエンジンなどに適用することができる。
【符号の説明】【００６４】
１０ エンジン２０ 計測データ取得手段
３０ エンジン状態観測器
３１ エンジンモデル
５１ ブリッジ
Ｓ１ エンジン特定ステップ
Ｓ２ 機能要素分解ステップ
Ｓ３ 数学モデル化ステップ
Ｓ４ パラメータ選出ステップ
Ｓ５ データ群取得処理ステップ
Ｓ５−１ データプレ処理ステップ
Ｓ５−３ クラスタリングステップ
Ｓ６ サンプルデータ抽出ステップ
Ｓ７ モデルパラメータ同定ステップ
Ｓ７−１ アルゴリズム適用ステップ
Ｓ７−３ 繰返ステップ
Ｓ８ エンジンモデル構築ステップ

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【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

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【図７】

【図８】

【図９】

【図１０】

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フロントページの続き(72)発明者 福田哲吾

東京都三鷹市新川６丁目３８番１号(72)発明者 北川

海上・港湾・航空技術研究所内

国立研究開発法人

海上・港湾・航空技術研究所内泰士

東京都三鷹市新川６丁目３８番１号(72)発明者 大宮

国立研究開発法人知起

東京都港区虎ノ門２丁目１番１号

株式会社商船三井内Ｆターム(参考) 2G087 AA15

BB26

BB28 BB40

CC40

EE22

EE23

3C223 AA18

BA03

CC02 DD03

EB01

FF04

FF22

GG01

HH02