異常検知のためのコンピュータ実施方法であって、1つ以上のプロセッサ、及び前記1つ以上のプロセッサによって実行される1つ以上のプログラムを格納する関連したメモリ、を利用するステップを有し、前記1つ以上のプログラムは、複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取る命令と、データをフィルタする命令と、aスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はb基準データ要件及び許容度を確立し、前記データ要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別し、及び時間内に識別された前記ポイントに関して前記力学データ値を平均する、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立する命令と、データ従属性を解消する命令と、データ変化の予想レベルを生成する命令と、デバイスデータの、前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別する命令と、必要に応じて、前記異常を、潜在的原因と相関させる命令と、及び前記異常を示す出力を提供する命令と、を含むコンピュータ実施方法。前記デバイスは、ガスタービン燃焼器缶を含む、請求項1に記載の方法。前記力学データは、圧力振動を含む、請求項2に記載の方法。前記力学データは、電磁波放射、化学発光、速度振動、又はその他の燃焼力学データに関連した観測物のうち少なくとも1つをさらに含む、請求項2に記載の方法。前記データをフィルタすることは、データ平滑化及び範囲外データの削除を含む、請求項1に記載の方法。前記データをフィルタすることは、データ平滑化を含み、前記データ平滑化は、前記力学データのフーリエ変換、ある期間にわたって複数の圧力振動スペクトルビンについての周波数又は振幅を取り出すこと、及び過去の移動平均を計算すること、を含む請求項5に記載の方法。前記期間は10秒から2時間を含む、請求項6に記載の方法。前記スペクトルビンは複数の力学を含み、必要に応じて、低周波数力学、第1中間周波数力学、第2中間周波数力学、又は高周波数力学のうち少なくとも1つを含む、請求項6に記載の方法。前記範囲外データの削除は、悪いセンサデータを削除すること、及び/又はガスタービン燃焼器缶に関連したデータ中に存在し、隣接したガスタービン燃焼器缶に関連したデータ中に存在しない、ずれたデータを削除すること、を含む請求項5に記載の方法。前記スライディングタイムウィンドウは、定義済み期間を振り返り、前記ベースラインデータは、各々の定義済み期間にてアップデートされる、請求項1に記載の方法。前記データ要件は、出力、稼働時間、燃料組成、一時的な運転、気温、インレットガイドベーン角度、出口温度、燃料分割、又はフラッシュバック温度、のうち少なくとも一つを含む請求項1に記載の方法。前記データ従属性を解消することは、各デバイスについての力学データから基準平均を引き去ること、他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算すること、及びその他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析すること、を含む請求項1に記載の方法。前記データ変化の予想レベルは、デバイスにわたってのデータ変化のレベルを定量化すること、を含む請求項1に記載の方法。タービンエンジンにおける異常を検知するための異常検知システムであって、前記タービンエンジンからセンサデータを受け取るように構成された、入力データモジュールと、iaスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はb基準データ要件及び許容度を確立でき、前記データ要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別でき、及び時間内に識別された前記ポイントに関して力学データ値を平均できる、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立し、iiデータ従属性を解消し、iiiデータ変化の予想レベルを生成し、及びiv前記センサデータの、前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて異常を識別する、ように構成された、処理モジュールと、センサデータを格納することができ、前記処理モジュールと通信できる、データベースと、前記処理モジュールによって識別された結果を報告することができる、出力データモジュールと、前記出力データモジュールによって報告された結果を通知できる、インタフェースモジュールと、前記入力データモジュール、前記処理モジュール、前記データベース、前記出力データモジュール、及び/又は前記インフェースモジュールの動作を管理できる、プロセッサと、及び前記システムによる実行のための命令及びデータを格納することができる、メモリと、を備える異常検知システム。前記スライディングタイムウィンドウは、定義済み期間を振り返る、請求項14に記載のシステム。前記処理モジュールは、各デバイスについての力学データから基準平均を引き去り、他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算し、及びその他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析する、ようにさらに構成される請求項15に記載のシステム。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記記憶媒体上に、複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取るステップと、データをフィルタするステップと、iスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はii基準データ要件及び許容度を確立し、前記データ要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別し、及び時間内に識別された前記ポイントに関して力学データ値を平均する、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算するステップを含む、一連のベースライン力学データを確立するステップと、データ従属性を解消するステップと、データ変化の予想レベルを生成するステップと、デバイスデータの、前記データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別するステップと、必要に応じて、前記異常を、潜在的原因と相関させるステップと、及び前記異常を示す出力を提供するステップと、を有する方法を実行するための符号化された実行可能プログラムコードがある、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。前記デバイスは、ガスタービン燃焼器缶を含み、及び前記力学データは圧力振動を含む、請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。前記データ従属性を解消することは、各デバイスについての力学データから基準平均を引き去ること、他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算すること、及びその他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析すること、を含む請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。機械の修理費用及び不稼働時間の費用を無くすことによって、何百万ドルにもなる節減を生み出しうる。必要なのは、現在の問題の原因を診断し、重要な部品の差し迫った故障を予想し、例えばガスタービンエンジンとその動作への有害な影響の緩和のための改善された異常検知システム及び方法である。異常検知システム及び方法が提供される。いくつかの説明された実施形態によると、異常検知のためのコンピュータ実施方法は、1つ以上のプロセッサ、及び1つ以上のプロセッサによって実行される1つ以上のプログラムを格納する、関連したメモリを利用するステップを有し、1つ以上のプログラムは、a複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取る命令と、bデータをフィルタする命令と、ciスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はii基準データ要件及び許容度を確立すること、前述した要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別すること、及び前述した時間内に識別されたポイントに関して力学データ値を平均すること、を含むデータベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立する命令と、dデータ従属性を解消する命令と、eデータ変化datavariationの予想レベルを生成する命令と、fデバイスデータの、データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別する命令と、g必要に応じて、異常を、潜在的原因と相関させる命令と、及びh異常を示す出力を提供する命令と、を含む。他の説明された実施形態によると、タービンエンジンにおける異常を検知するための異常検知システムは、aタービンエンジンからセンサデータを受け取るように構成された入力データモジュールと、bi1スライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又は2基準データ要件及び許容度を確立でき、前述した要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別でき、及び前述した時間内に識別されたポイントに関して力学データ値を平均できる、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立し、iiデータ従属性を解消し、iiiデータ変化の予想レベルを生成し、及びivセンサデータの、データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて異常を識別する、ように構成された処理モジュールと、cセンサデータを格納することができ、処理モジュールと通信できるデータベースと、d処理モジュールによって識別された結果を報告することができる出力データモジュールと、e出力データモジュールによって報告された結果を通知できるインタフェースモジュールと、f入力データモジュール、処理モジュール、データベース、出力データモジュール、及び/又はインフェースモジュールの動作を管理できるプロセッサと、及びgそのシステムによる実行のための命令及びデータを格納することができるメモリと、を備える。さらなる実施形態によると、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供され、その媒体上には、a複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取るステップと、bデータをフィルタするステップと、ciスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はii基準データ要件及び許容度を確立することができ、前述した要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別することができ、及び前述した時間内に識別されたポイントに関して力学データ値を平均することができる、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算するステップを含む、一連のベースライン力学データを確立するステップと、dデータ従属性を解消するステップと、eデータ変化の予想レベルを生成するステップと、fデバイスデータの、データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別するステップと、g必要に応じて、異常を、潜在的原因と相関させるステップと、及びh異常を示す出力を提供するステップと、を有する方法を実行するための符号化された実行可能プログラムコードがある。本出願において使用されるように、用語モジュール及びシステムは、コンピュータ関連の構成要素の言及を意図しており、それは、ハードウェア、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、又は実行されているソフトウェア、のいずれでもありうる。ある実施形態においては、モジュールは、手動で実行されるステップ又はプロセスを含むことができる。例えば、モジュールは、プロセッサ上で動作するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能executable、スレッド実行の脈絡、プログラム、又はコンピュータでありうるが、これらに限定されない。実例として、サーバ上で動作するアプリケーション及びサーバは、両方ともモジュールでありうる。1つ以上のモジュールは、プロセス及び/又はスレッド内に存在することができ、あるモジュールは、1つのコンピュータ上に局在し、及び/又は2つ以上のコンピュータ間に割り当てられうる。ある実施形態においては、異常検知方法は、ガスタービンエンジンのベースライン音響シグネチャにおける変化を識別する。ガスタービンにおける燃焼圧力振動の振幅及び周波数は、力学的観測物として知られている。特定のガスタービンエンジン燃焼室と関連した力学的観測物は、他のかなりの数の要因と同様に、燃焼室の健全性状態によって決まる。例えば、エンジン出力レベル、気温、燃料組成、インレットガイドベーン角度、稼働時間、及びたくさんの他のパラメータは、力学的観測物に影響を与えうる。課題としては、気温のような別なところでの変化があるときに、間違った警報を送信せずに、異常を識別することである。例として、図4は、様々な範囲の条件におけるエンジン出力を基準とした力学的観測物、低周波数力学LFD振幅、の従属関係を説明する。チャートは、力学、及び単一のガスタービンエンジンにおける平均して16の燃焼室又は缶のエンジン出力、の相関関係を説明する。エラーバーは、その16の燃焼器缶にわたる、低周波数力学振幅の標準偏差を表す。したがって、ガスタービンエンジンのベースライン音響シグネチャは、力学的観測物によって測定されるが、負荷変化により1日を通して変化し、気温変化により1年を通して変化し、エンジンの摩耗や劣化により、構成部品寿命を通して変化する。本異常検知方法は、不都合な振る舞いを示すこれらの変動を識別するために、これらの要因による固有の変動を通して出てくる問題を解決する。ある実施形態に従うと、上述した感度は取り除かれうる。それは、ある特定のデバイスを、その過去の実績と比較するのではなく、あるデバイスを、同様の条件で動作している他のデバイスと比較することによって、なされる。例えば、ガスタービンエンジンにおいて、各燃焼室の力学的観測物は、エンジンの他の燃焼室の力学的観測物と比較されうる。もしすべてのデバイスからのデータが同様の方向に変化するとしたら、これは日常的な変数、例えば稼働時間や気温、の影響を示しているであろう。本アプローチの利点は、上述した要因の多くを取り除くことである。ある特定のデバイスで生じている問題は、それほどではないにせよ隣接したデバイスと同様に、そのデバイスから切り離されうる。つまり、ある特定のデバイスで生じている問題は、他のすべてのデバイスと関連したデータの変化を引き起こすと、期待されないであろう。例えば、ある特定の燃焼室内で生じているフレームフラッシュバック事象は、低周波数力学範囲における燃焼室の力学的観測物のデータの突然の変化によって、明示されうるが、この変化は、その他の燃焼室に関連したデータにおいては、明らかにされないであろう。本アプローチの固有の複雑性は、個々の燃焼室のような各デバイスのベースラインデータは、その他のものと似ていないものでありうることである。例えば、ある燃焼室グループのベースライン音響シグネチャは、オリフィスの大きさのような幾何学的な寸法における小さい変化が原因で、異なりうる。さらに、これらのデバイス間の差異は、様々な燃焼室の、インレットガイドベーン角度や稼働時間のような、他の変数における変化に対する応答の仕方において、それらデバイス自体の差異を、明らかにすることができる。それ故に、さらなる実施形態に従うと、デバイス間の差異及び感度は、各デバイスの観測物がどのように変化しているかを、他のデバイスの観測物の変化の仕方に対して、測定することによって、考慮されうる。他の実施形態においては、デバイスデータは、ずれの程度を正確に測定するために、正規化されうる。例えば振幅又は周波数などの寸法の結果は、様々な力学的観測物、時間間隔及び位置、にわたって比較されうるずれの大きさに、言い換えられうる。このデータ正規化によって、本方法は一般的な適用が可能となる。高いノイズレベル、例えば周波数力学に存在するノイズ、に過渡に敏感ではないデバイスにおいて、異常な振る舞いを検知する強いシステム及び方法を提供する。図1Aに示されるように、異常検知方法100は、データ入力108として、複数のデバイス及びセンサ102に関連した、センサデータ及びデバイス関連データ104を受信する。ある実施形態において、センサデータ104は、力学的観測物データ及び運転データを含むことができる。本システム及び方法において有用なセンサは、当技術分野においてよく知られたものであり、デバイスの動作と関連する力学的観測物を表す信号を提供することができる。ガスタービンエンジンについては、信号を燃焼力学監視システムCDMSプログラムに報告する従来のセンサが、使用されうる。方法100は、センサデータ104を、例えばCDMS106から、受信することができる。その方法は、センサデータ104を、デバイス102と関連するセンサから直接受信することができる。入力データは、データ調整110にさらされうる。データ調整110は、例えば、データ平滑化及び悪いデータの削除、を含むことができる。デバイスの振る舞いが、不均一性ロジック112を通して時間にわたって比較されるよりも、又はそれに加えて、デバイスにわたって比較されるように、その他のデバイスに対する、あるデバイスの不均一性は、測定されうる。各々の力学的観測物についての基準平均は、計算されうる。各デバイスについての各々の力学的観測物はベースラインとなり、予想されるデータ変化の基準レベルは決定されうる。異常は、異常ロジック114を通して、各デバイスの、変化の予想レベルによって正規化された平均的な振る舞いベースラインデータからのずれを比較することによって、識別されうる。識別された異常は、量的な健全性指標、又は不均一性パラメータによって、表されうる。ある実施形態においては、値が生成され、出力116としてユーザーに提示されうる。識別した異常は、不均一性の潜在的原因と、必要に応じて相関させられうる。図1Bは、タービンエンジンにおける異常を検知するための異常検知システムを説明する。システムは、少なくとも1つのタービンエンジン及び関連したセンサ120を含み、このセンサは、センサデータ122、入力データモジュール124、処理モジュール126、データベース128、出力データモジュール130、及びインタフェースモジュール132、を提供する。ある実施形態においては、センサ120は、エンジン120の動作状態を表すセンサデータ122を生成するように構成される。例えば、センサデータは、タービンエンジン120と関連した、力学的観測物データ及び運転データを含むことができる。入力データモジュール124は、センサから直接センサデータ122を受信することができる。他の実施形態において、センサデータは、入力データモジュール124によって、その他のプログラム又はシステム、例えば、CDMS又は他のデータ取得システムから、受信されうる。ある実施形態においては、入力データモジュール124によって、タービンエンジン120と関連した、力学的観測物データ及び運転データ122を、処理モジュール126が利用できるようにしている。処理モジュール126は、センサデータ122の、データ変化の予想レベルによって正規化された、確立されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別することができる。ある実施形態においては、データベース128は、センサによって発生した信号を含む、エンジン120の動作状態に関するデータを格納し、そのデータを処理モジュール126が利用できるように構成される。さらなる実施形態においては、データベース128は、タービンエンジン及びセンサ120と関連した履歴センサデータを格納し、そのデータを処理モジュール126が利用できるように構成される。ある実施形態のシステムは、少なくとも1つのタービンエンジンを有するように記載されているが、当然のことながら、本開示の範囲は限定しておらず、本開示は他の種類のデバイスや設備を含む異常検知システムにもまた応用できるであろう。出力モジュール130は、処理モジュール126によって識別された結果を、インタフェースモジュール132へ、ユーザーへの提示又は通知のために、報告することができる。出力モジュール130は、結果を未加工のままインタフェースモジュール132へ報告しうるか、又は処理モジュール126によって識別された結果の追加的な処理を実行するように構成されうる。インタフェースモジュール132は、出力データモジュール130によって報告された結果を通知することができる。結果は、ディスプレイやプリントアウトによってユーザーへ通知されうるか、又は制御目的のために利用されうる。ある実施形態においては、結果は、リアルタイムの監視又は制御のために、リアルタイムで入手可能でありうるか、又は後の使用のために、格納して利用可能でありうる。本開示の態様においては、出力データモジュール130は、警報、可聴インジケータ、eメール、テキストメッセージ、インスタントメッセージ、ソーシャルメディアメッセージ例えば、ツイート、フェースブックメッセージポスト、ポケットベルのメッセージ、の形式で結果を通知することができ、又は他の伝達方法を利用することができる。他の実施形態においては、出力データモジュール130は、さらなる処理又は制御目的のために、他のプログラムやシステム、例えばCDMSに結果を送ることができる。ある実施形態においては、出力データモジュール130及びインタフェースモジュール132を統合することができる。図2Aを参照すると、方法200は、入力202として、デバイス関連データ、例えばデバイスに関連したセンサからの運転データ及び力学データ、を受信することができる。ある実施形態においては、CDMSは、時間領域における力学データを収集する。時間領域データは、圧力振動、炎からの電磁波放射化学発光又は熱放射、速度振動、又はその他の燃焼力学に関連した観測物、を含むことができる。運転データ、例えば、エンジン出力、インレットガイドベーン角度、気温及び他の運転データ、もまた収集されうる。デバイス関連データは、CDMSから、他のデバイスデータ収集システムから、又はデバイスに関連したセンサから直接に、取得されうるが、これらに限定されない。大きな時間領域力学データセットは、所定のスペクトル範囲におけるピーク周波数又は振幅を取り出すことによって、より扱いやすい形に抽出されうる。例えば、収集されたデータは、データを圧縮し、燃焼室のキー力学を要約するために、フーリエ変換されうる。圧縮された周波数及び振幅データは有益である。それは、燃焼力学は、燃焼室の自然発生的な音響モードに関連した周波数での、比較的狭い帯域の振動において、顕著に表されるからである。圧力振動スペクトルビンの振幅及び周波数は、ある期間にわたって取り出され、過去の移動平均が計算されうる。ある実施形態においては、その期間は1秒から60秒を含むことができる。ウェーブレットのような、データを抽出する代替的なアプローチもまた使用されうる。取り出された振幅及び周波数は、特定のスペクトルビンと関係しうる。例えば、いくつかのガスタービンエンジンの実施は、以下に示す名称の範囲上で、4つのスペクトルビンを発生させる。説明のために、4つのスペクトルビンは示されているが、本方法は、恣意的な数のビンに適用されうる。0-50Hz:低周波数力学LFD50-100Hz:中間周波数力学1IFD1100-500Hz:中間周波数力学2IFD2>500Hz:高周波数力学HFD収集されたデータは、固有の変動を低減するため、フィルタされうる204。例えばデータフィルタ204は、データ平滑化及び悪いデータの削除、を含むことができる。データ平滑化は、背景雑音によって誘起される変動の大部分を低減することができる。ある実施形態においては、データ平滑化は、取り出した周波数及び振幅データを追加的に平均することを、含むことができる。様々なデータ平滑化方法が使用されうる。それは例えば、過去を振り返って移動平均を計算することである。平均する時間をより大きくすると、より滑らかなデータを出すことができるが、潜在的に意味のある時間的に局在する変動もまた抑えてしまうことがありうる。ある実施形態に従うと、平均する時間は、10秒から2時間を含むことができる。さらなる実施形態に従うと、平均する時間を振幅力学に15分及び周波数力学に30分とすることが、これらの競合する要件のなかで、優れた最適条件を提供することができる。さらなる実施形態においては、非物質的な不規則性と関連したデータは削除される。ある実例となる実施形態においては、非物質的なデータ不規則性は、センサ故障、減衰管内の凝縮、電化増幅器故障、接続問題、電磁波妨害EMI、キャリブレーションドリフト、及び/又は力学監視システムに関連した他の故障によって、引き起こされうる。本方法は、データ不規則性によって削除されたデータに関連したデバイスにおける異常な振る舞いについては、評価しないことができる。明らかに悪いデバイスデータは、取り除かれることができる。例えば、大きな50Hzから60Hzの音EMIの力学チャネル、とても大きな10Hz未満の低周波数成分、又はほとんどゼロ値のチャネルは、取り除かれることができる。他の不規則なデータは、識別するのはより難しいであろう。例えば、不規則なデータがセンサ故障によるものか、本物のデバイス異常であるかの評価を決定させられうる。その評価は、隣接デバイスのデータの審査も含まれうる。例えば、1つのガスタービンエンジン燃焼室に存在する物理的な振動は、頻繁にその燃焼室自身について明らかにするが、それほどではないにせよ隣接した燃焼室についても明らかにする。もしX1室及びX-1室がいくらかの不規則性を示し、X室よりも十分に小さいものであったら、そのデータは物理的な問題を表していると、示しうる。それに対して、センサ故障は、燃焼室Xは不規則に動作する一方、隣接するX1室及びX-1室は通常の動作をする、ということになりうる。他の実施形態においては、悪いデータは、ある特定のデバイスの一連の力学データを比較することによって、識別されうる。単一のデバイスに関連した多数の力学的観測物において明らかになる不規則性は、センサの問題であることを示しうるが、1つの力学における不規則性は、本当のデバイス関連の問題であることを示しうる。燃焼室の異常は、特有の観測物として現れる。例えば、パイロットノズルの問題は、低周波数力学の不規則性に限定されうる。ある実施形態においては、悪いデータの削除は自動化されうる。他の実施形態においては、不規則性を評価するユーザーの介入は、本当の異常を無視することによって生じる潜在的に破局的な結果を考慮すると、望ましいであろう。正規化された動作を構成する、時間平均の基準平均は、現在のデバイスデータ206と比較して、決定されうる。各デバイスの各々の力学的観測物についての基準平均は、計算されうる。基準平均を決定するのは、潜在的に大きな数のデバイスデータのパラメータ依存を考慮すると、難しいであろう。実例としてのアプローチは、静的な代表的な時間間隔を識別し、その時間間隔におけるデバイスデータの履歴値に基づいた基準データを定めることである。静的な履歴時間間隔は、現在の動作条件に最も密接に従うと、確認されうる。このようなアプローチに伴い、季節的な変化、部分的な侵入/摩耗等によるデバイス間同士でのドリフトが、疑わしくなりうる。基準平均は、これらのアイテムのために調整するため、その時間の後に、アップデートされうる。他の実施形態においては、基準平均は、静的な時間間隔ではなく、移動moving参照データウィンドウを定めることによって、決定され、定期的にアップデートされうる。移動参照データウィンドウは、継続的に履歴デバイスデータを振り返る、スライディングタイムウィンドウを含むことができ、その履歴は、例えば、6時間、24時間、48時間、1週間、1月、又は他の期間、前である。移動shiftingタイムウィンドウとしての24時間の整数倍は、毎日同じ時間にオンとオフを循環するガスタービンエンジンに使うとうまくいくことができる。しかしながら、もし基準データが、即時のエンジン動作条件とは異なる出力、燃料、又は環境条件にて得られたとしたら、周期的な負荷プロファイルにて動作しないガスタービンエンジンと関連したデータは、偽の警報をもたらしうる。なおさらなる実施形態においては、基準平均データセットの確立と関係した上記の難点は、データベースクエリを誘導するための基準データ標準を発展させることによって、克服されうる。例えば、データベースは履歴力学的観測物データを含むことができる。クエリは、基準データ要件及び許容度を含むことができる。これらに限定されるものではないが、例えば、基準データ要件は、出力、稼働時間、一時的な運転、燃料組成等、を含むことができる。各データ要件のための許容度は、定められうる。クエリは、クエリ標準を満足する、いくらか前の時間例えば24、48時間のポイントを見つけるために生成されうる。時間シフトバックにおける許容度もまた定められうる。適当な基準時間ポイントがクエリを満足するものと確認されるときは、力学的観測物の値は、適当な平均ウィンドウ上で、基準データとして利用されうる。力学的観測物デバイスデータは、他の示されていないパラメータ、例えば、エンジン出力レベル、気温、燃料組成、インレットガイドベーン角度、稼働時間、及び他のガスタービンエンジン動作パラメータに基づく、力学的観測物の従属性の多くを解消208して、ベースラインとなることができる。デバイスに関する時間平均の力学的観測物は、基準平均力学データと共にベースラインとなることができ、例えば、時間平均の基準平均データは、時間平均のデバイスデータから、引き去られうる。ある実施形態に従うと、その他のデバイスに対する、あるデバイスの不均一性は、デバイスの振る舞いが、時間にわたって比較されるよりも、又はそれに加えて、デバイスにわたって比較されるように、測定されうる。例えば、時間Tでの他の燃焼室に対する燃焼室cの不均一性は、時間Tにおける燃焼室cに関連したデータを除いたベースラインとなったデバイスに関する力学的観測物のデバイスに関する平均を減じた、時間Tでのベースラインとなったデバイスに関する力学的観測物として、計算されうる。図2Bを参照すると、データ変化の予想レベルは、デバイスデータのずれの程度の評価をすると決定されうる220。本方法のある実施形態に従うと、ガスタービンエンジンが平常動作しているときは、力学的観測物に影響を与えるパラメータは主要因であり、データにおいてノイズは無い。したがって、引き去られた基準値を伴う力学的観測物データ値は、ゼロに近づくかもしれない。しかしながら、固有のノイズ、制御できない変数による力学的観測物の複雑な従属性、及び故障のために、実際にはゼロにならないであろう。したがって、データ変化の予想レベルは、標準に対して、どれくらい大きなデータゆらぎがあるかを決定するために、計算されうる。データ変化の予想レベルは、時間にわたって計算されるよりも、又はそれに加えて、デバイスにわたって計算されうる。データ変化の予想レベルは、デバイスデータの標準偏差を計算することによって、決定されうる。しかしながら、これは範囲外のデータにより高い重みづけを与えうることがあり、1つの異常なデバイスが評価を歪めるのを可能にし、それによって本異常検知方法の感度が低減される。絶対値の合計は、より統一的にデータセットを重みづけすることができる。この量は、時間ウィンドウ上で平均されうる。時間平均ウィンドウは、収集データを平均するのに利用される時間ウィンドウよりも大きくなりえ、例えば、振幅力学については15分より大きく、周波数力学については30分より大きくなりうる。時間ウィンドウ上でデバイスデータの標準偏差を平均することによって、異常指標を著しく振動しないようにすることができる。異常は、各デバイスのデバイスデータの、変動の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれ、を比較することによって、識別されうる222。ある実施形態に従うと、ガスタービン燃焼室における異常は、各燃焼室のためのセンサ及びデバイス関連データの、変動の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれ、を比較することによって、識別されうる。異常は、量的な健全性指標又は不均一性パラメータによって、表されうる。ある実施形態においては、健全性指標値は、各スペクトルビンの振幅及び周波数のために生成されうる。例えば、あるガスタービンエンジンにおける実施は、4つのスペクトルビンを発生させる。低周波数力学LFD、中間周波数力学1IFD1、中間周波数力学2IFD2、高周波数力学HFDである。健全性指標値、又は不均一性パラメータは、例えば各燃焼室と関連した8つの不均一性パラメータを生じる、各4つのスペクトルビンの振幅及び周波数に対して、決定されうる。異常、又は健全性指標は、潜在的原因と必要に応じて相関させられうる224。ある実施形態においては、健全性指標、又は不均一性パラメータは、量的な指標として、又は高/低若しくは高/中/低のような閾値の出力として、使用されうる。特定のデバイス用の指標の大きな値は、デバイスの健全性状態を評価するのに使用されうるか、又は他の運転データと併せて考慮されうる。ある実施形態においては、他のガスタービンエンジン運転データは、例えば、出口ブレードパス幅、又は燃料空気混合気温度、を含むことができる。ある実例となる実施形態においては、燃焼室予混合ノズルの旋回翼における障害物は、気流の歪みによる主要な周波数の振幅におけるずれとして、明らかにされる。障害物は、フレームフラッシュバックによって引き起こされるノズル内の過大な温度によってもまた、明らかになりうる。さらなる実例となる実施形態として、亀裂の入った高温ガストランジションピースは、ブレードパス幅における変化と同様に、交代で様々な範囲における振幅及び周波数に、よく表れうる。指標は、潜在的問題領域を指摘するのに使用され、それらを故障マトリックス行列と結びつけることによって行われうる224。例えば、表1は、シリーズ501Fガスタービンエンジンユーザーグループによって編集された情報から作成された。チャートは、遭遇しうる様々な問題、及びどのように力学データという形で表されうるか、を表にしている。例えば、力学的観測物低周波数力学振幅についての大きな指標値は、パイロットノズルの問題や遮られた旋回翼を含意することができる。中間周波数力学1振幅又は周波数についての大きな指標値は、高温ガストランジションピースにおける問題を指摘することができる。表1一度異常が識別されると、方法200は、出力226を生成することができ、それは例えば、潜在的原因を伴う検知された異常の相関関係である。他の実施形態においては、その方法は、識別された異常と潜在的原因を相関させないことができる。異常は識別されると、例えば、出力、警報、又は通知は生成され、自動的にシステムによって出力されうる。出力は、量的な指標、又は高/中/低のような閾値の出力、を含むことができる。そのような出力例は、スプレッドシート、チャート、プロット、グラフ、又はその他の興味深い情報を識別するための表示物を含む。例えば、出力は、イメージ、カラー、フォント等を用いてユーザーのディスプレイ上に表示されうる。さらなる実施形態に従うと、これらに限定されるものではないが、例えば、警報又は通知は、可聴警報、eメール、ボイスメール、テキストメッセージ、インスタントメッセージ、ソーシャルメディアメッセージ例えば、ツイート、フェースブックメッセージポスト、ポケットベルのメッセージ、又は関心のある情報に関連付けるその他の手段、という形をとることができる。図3Aは、本開示の態様に従った、単独又はネットワーク構成において使用されうるコンピュータデバイスを表す、コンピュータシステムの略図である。例えば、この図は、複数のコンピュータ302、304、及び306を有するコンピュータネットワーク300を説明する。コンピュータ処理システムは、ローカルで、つまり直接接続308によって相互接続されうるか、又はLAN、WAN、インターネットWWW等のような通信ネットワーク310によって接続されうる。そして、それらの接続は有線又は無線でありうる。例えば、各コンピュータ処理システムは、1つ以上のコンピュータデバイスを含むことができ、そのコンピュータデバイスは、キーボード312及びマウス314、及び/又は様々な他の種類の入力デバイスのような、ユーザー入力を有し、その様々な他の種類の入力デバイスは、ペン入力、ジョイスティック、ボタン、タッチスクリーン、マイクロフォン等、及びディスプレイ316のようなものであり、ディスプレイ316は、例えば、CRT、LCD、テレビ、プロジェクタ、又はスクリーンモニタのように使用される他のデバイスを含みうる。各コンピュータ302、304、又は306はパソコン、サーバ等であることができる。ほんの一例として、コンピュータ302及び306は、パソコン、スマートフォン、ラップトップ、ネットブック、又はタブレットコンピュータで、コンピュータ304は、サーバであることができる。例えば、特に図3Bにおいて示されているように、ネットワーク300は、プロセッサ318、メモリ320、及び典型的にコンピュータの中にある他の構成要素を包含する、サーバ304を含むことができる。メモリ320は、プロセッサ318によってアクセス可能な情報を格納し、プロセッサ318によって実行されうる命令322、及びプロセッサによって、検索され、処理され、又は格納されうるデータ324、を含む。メモリは、ハードドライブ、ROM、RAM、CD‐ROM、書き換え可能なメモリ又は読み出し専用メモリのような、プロセッサによってアクセス可能な情報を格納できる、どんな種類のものでもありうる。プロセッサ318は、インテル製やアドバンストマイクロデバイセズ製のような、いくつもの有名なプロセッサを含むことができる。代わりになるべきものとして、プロセッサは、ASICのような、演算を実行するための専用のコントローラであることができる。命令322は、プロセッサによって、マシンコードのように直接的に実行される、又はスクリプトのように間接的に実行される、いかなる命令一式をも、含むことができる。その点において、命令、ステップ及びプログラムという言葉は、本文書では互換性をもって使用されうる。命令は、オブジェクトコードやソースコードモジュールのような、いかなるコンピュータ言語又は形式において、格納されうる。データ324は、命令322に従ったプロセッサ318によって、検索され、格納され、修正されうる。データは、データ群として格納されうる。例えば、本開示は特定のデータ構造によって限定されないが、データは、複数の異なるフィールド及びレコードを有するテーブル、XMLドキュメント、電子スプレッドシート、又はフラットファイルのようなリレーショナルデータベースにて、コンピュータレジスタに格納されうる。データは、いかなるコンピュータでも読み取り可能なフォーマットに、フォーマットされうる。データは、説明テキスト、所有権を主張できるコード、ポインタ、他のメモリ他のネットワークロケーションを含むに格納されたデータの参照、又は関連データを計算する関数によって使用される情報のような、関連情報を識別するのに十分な情報を含むことができる。プロセッサ318及びメモリ320は、同じブロック内にあるように、図3Bにおいて機能的に説明されるが、当然のことながら、実際にプロセッサ及びメモリは、物理的に同じハウジング又はロケーション内に格納される、又は格納されない多数のプロセッサ及びメモリを含むことができる。例えば、いくつかの、又はすべての、命令及びデータは、リムーバルのCD‐ROM、USBデバイス、又は読み取り専用のコンピュータチップ内の他のものに格納されうる。いくつかの、又はすべての、命令及びデータは、プロセッサから物理的に離れたロケーションに保管されうるが、それでもプロセッサによるアクセスは可能である。同様に、実際にプロセッサは、パラレルに実行することもあれば実行しないこともある、プロセッサ群を含むことができる。データは、ハードドライブ等のような多数のメモリ320にわたって、割り当てられ、格納されうる。ある態様においては、サーバ304は、1台以上のクライアントコンピュータ302及び306と通信する。サーバ304は、クライアントコンピュータ302及び306と同様に構成されうる。各クライアントコンピュータは、1つ以上のユーザー入力デバイス312、314及びディスプレイ316のようなユーザー出力デバイスと同様に、プロセッサ、メモリ、及び命令を備えることができる。各クライアントコンピュータは汎用的なコンピュータであることができ、これは一般人による使用が意図されたものであり、中央処理装置CPU326、ディスプレイ316、CD‐ROM、ハードドライブ、マウス314、キーボード312、タッチセンサー式のスクリーン、スピーカー、マイクロフォン、モデム及び/又はルータ電話網、ケーブル、又は別な方法で、及びこれらの要素を他の要素に接続するために使用される構成部品すべて、のようなパソコンにおいて通常見られるすべての構成部品を有する。サーバ304及びクライアントコンピュータ302、306は、ネットワーク310上のように、他のコンピュータと直接的及び間接的な通信をすることができる。図3A及び図3Bにはほんの少しのコンピュータしか描かれていないが、当然のことながら、典型的なシステムは、多数の接続されたサーバ及びクライアントを含みうるものであり、各々の異なるコンピュータはネットワークの異なるノードである。ノード間に介在するネットワーク310は、インターネットWWW、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、WAN、LAN、1つ以上の会社に所有権のある通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット登録商標、WiFi又はHTTPを含む、様々な構成及びプロトコルを含むことができる。介在するあらゆるノードを含む、ネットワーク上の通信は、モデム例えば、ダイアルアップ、又はケーブル、ネットワークインタフェース、及び無線インタフェースのような、コンピュータ間でデータ送信しあうことができるあらゆるデバイスによって、容易にされうる。サーバ304は、ウェブサーバであることができる。上記の通りに情報を送受信する場合に一定の利点は得られるが、本開示の他の態様は、特定の情報伝送の方法に限定しない。例えば、ある態様においては、情報は、USBドライブ、ディスク、テープ、CD‐ROMのような媒体によって送信されうるか、又はダイアルアップモデム経由による2つのコンピュータ間で直接的に送信されうる。他の態様においては、情報は、非電子的フォーマットにて送られ、手動でシステムへ入力されうる。その上、本文書に記載した方法に従ったコンピュータは、命令を処理し、人間とパソコンでデータを伝送しあうことができる、あらゆるデバイスを含むことができ、ローカル記憶容量の無いネットワークコンピュータ、モデム付きのPDA、インターネットができる無線電話、スマートフォン、タブレットPC等、を含む。次の例は、異常検知のためのシステム及び方法をさらに説明するためだけに、記載される。実例となる代表例は、どんな方法でも異常検知方法を限定するように、解釈されない。異常検知方法は、部品故障を経験したガスタービンエンジンに関連した、実際に力学的観測物データ及び運転データを用いて、試験されてきた。力学データは、故障が起きるより前、及び故障が起きている時間の間、各エンジンのために記録された。力学データは、本開示に従ったシステム及び方法に提供された。図5Aから図5I、図6A及び図6Bは、本システム及び方法のある実施形態の出力のグラフ図である。第1ガスタービンエンジンは、亀裂の入った高温ガストランジションピースを経験した。エンジンは、フラッシュバック事象を示す、燃料ノズルにおける高温測定値により停止した。トランジションピースにおける亀裂は、トランジションピースを通って燃焼器のヘッドエンドからの空気流の分岐diversionを引き起こしたようであった。分岐によって、燃焼室内の燃料/空気混合気は、より濃い値へとシフトし、フレームフラッシュバック及び温度スパイクをもたらした。図5Aは、同じガスタービンエンジンに関連した3つの異なる燃焼器缶における熱電対によって、記録された温度の時間履歴のグラフ図である。t=0時間の時間は、フラッシュバックの発生を示す。温度におけるスパイクは、燃焼器缶3と関連した熱電対によって記録されることに、留意すべきである。温度スパイクは、燃焼器缶3と関連した、トランジションピースにおける亀裂及びそれに続くフラッシュバック事象の結果である。図5Bは、燃焼器缶3における、フラッシュバック事象の前の180時間にわたる、第1ガスタービンエンジンについての、異常検知方法出力又は健全性指標hcのプロット図である。図5B及び図5Cは、そのエンジンの、故障した燃焼器缶3を含む16の燃焼器缶に関連した、力学的観測物IFD1振幅についての、健全性指標をプロットする。燃焼器缶3についての健全性指標の値が、フラッシュバック事象の前の期間において、増えたことは明らかである。異常検知方法は、IFD1振幅観測物において、はっきりと異常を識別し、起こりうる故障に対する前兆を示した。図5D及び図5Eは、図5B及び図5Cの拡大図を示し、フラッシュバック事象の前の35時間にわたる異常検知方法出力を説明する。図5F及び図5Gは、180時間にわたる、力学的観測物IFD2振幅についての、異常検知方法出力のグラフ図である。図5H及び図5Iは、同じ時間にわたる、力学的観測物IFD2周波数についての、異常検知方法出力のグラフ図である。本方法によって、フラッシュバック事象の発生前に、24時間を超えて、両方ともこれらの観測物における異常は、はっきりと識別された。本異常検知方法によって、故障によって引き起こされた強制的な停止の前に、少なくとも1日、高温ガストランジションピースの差し迫った故障を予知できたであろうということを、これらの結果は、はっきりと示している。第2ガスタービンエンジンは、パイロットノズル故障を経験した。図6A及び図6Bは、力学的観測物LFD振幅についての異常検知方法出力のグラフ図である。図6Aは、各々のガスタービンエンジンの16の缶の、LFD振幅データの16日間における健全性指標値のプロットである。缶12と関連した健全性指標は、パイロットノズル故障前5から10日に、増え始めている。本異常検知方法は、故障事象の5日前よりも先だって、差し迫ったパイロットノズル故障を予知できたであろうということを、これらの結果は、はっきりと示している。第1の実施形態は、異常検知のためのコンピュータ実施方法を提供し、その方法は、1つ以上のプロセッサ、及び1つ以上のプロセッサによって実行される1つ以上のプログラムを格納する、関連したメモリを利用するステップを有し、1つ以上のプログラムは、a複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取る命令と、bデータをフィルタする命令と、ciスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はii基準データ要件及び許容度を確立すること、前述した要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別すること、及び前述した時間内に識別されたポイントに関して力学データ値を平均すること、を含むデータベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立する命令と、dデータ従属性を解消する命令と、eデータ変化の予想レベルを生成する命令と、fデバイスデータの、データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別する命令と、g必要に応じて、異常を、潜在的原因と相関させる命令と、及びh出力を提供する命令と、を含む。第1の実施形態の方法は、デバイスがガスタービン燃焼器缶を包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、力学データが圧力振動を包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、力学データが、電磁波放射、化学発光、速度振動、又はその他の燃焼力学データに関連した観測物のうち少なくとも1つをさらに包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、データをフィルタすることが、データ平滑化及び範囲外データの削除を包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、データをフィルタすることが、データ平滑化を包含するのを、さらに含むことができる。データ平滑化は、力学データのフーリエ変換、ある期間にわたって複数の圧力振動スペクトルビンについての周波数又は振幅を取り出すこと、及び過去の移動平均を計算すること、をさらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、その期間は15分から30分を包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、スペクトルビンは、低周波数力学LFD、第1中間周波数力学IFD1、第2中間周波数力学IFD2、又は高周波数力学HFDのうち少なくとも1つを包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、その範囲外データの削除は、悪いセンサデータの削除、及び/又はガスタービン燃焼器缶に関連したデータ中に存在し、隣接したガスタービン燃焼器缶に関連したデータ中に存在しない、ずれたデータの削除、を包含するのを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、スライディングタイムウィンドウは、定義済み期間を振り返り、ベースラインデータは、各々の定義済み期間にてアップデートされることを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、データ要件は、出力、稼働時間、燃料組成、一時的な運転、気温、インレットガイドベーン角度、温度、燃料分割、フラッシュバック温度等、を包含することを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、データ従属性を解消することが、各デバイスについての力学データから基準平均を引き去ること、他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算すること、及びその他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析すること、を包含することを、さらに含むことができる。第1の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかの方法は、データ変化の予想レベルは、デバイスにわたってのデータ変化のレベルを定量化することを包含することを、さらに含むことができる。第2の実施形態においては、タービンエンジンにおける異常を検知するための異常検知システムは、aタービンエンジンからセンサデータを受け取るように構成された入力データモジュールと、bi1スライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又は2基準データ要件及び許容度を確立でき、前述した要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別でき、及び前述した時間内に識別されたポイントに関して力学データ値を平均できる、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算することを含む、一連のベースライン力学データを確立し、iiデータ従属性を解消し、iiiデータ変化の予想レベルを生成し、及びivセンサデータの、データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて異常を識別する、ように構成された処理モジュールと、cセンサデータを格納することができ、処理モジュールと通信できるデータベースと、d処理モジュールによって識別された結果を報告することができる出力データモジュールと、e出力データモジュールによって報告された結果を通知できるインタフェースモジュールと、f入力データモジュール、処理モジュール、データベース、出力データモジュール、及び/又はインフェースモジュールの動作を管理できるプロセッサと、及びgそのシステムによる実行のための命令及びデータを格納することができるメモリと、を備える。第2の実施形態のシステムは、スライディングタイムウィンドウは、定義済み期間を振り返ることを、さらに含むことができる。第2の実施形態又はそれに続く実施形態のいずれかのシステムは、処理モジュールが、各デバイスについての力学データから基準平均を引き去り、他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算し、及びその他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析するように構成されることを、さらに含むことができる。第三の実施形態は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、その媒体上には、a複数のデバイスと関連した複数のセンサから、運転データ及び力学データを受け取るステップと、bデータをフィルタするステップと、ciスライディングタイムウィンドウに関する履歴データ値、又はii基準データ要件及び許容度を確立することができ、前述した要件及び許容度を満足する時間において前のポイントを識別することができ、及び前述した時間内に識別されたポイントに関して力学データ値を平均することができる、データベースクエリに対応する履歴データ値、を識別することに基づいて、各力学についての基準平均を計算するステップを含む、一連のベースライン力学データを確立するステップと、dデータ従属性を解消するステップと、eデータ変化の予想レベルを生成するステップと、fデバイスデータの、データ変化の予想レベルによって正規化されたベースラインデータからのずれに基づいて、異常を識別するステップと、g必要に応じて、異常を、潜在的原因と相関させるステップと、及びh異常を示す出力を提供するステップと、を有する方法を実行するための符号化された実行可能プログラムコードがある。第三の実施形態は、デバイスはガスタービン燃焼器缶を包含し、及び力学データは圧力振動を包含するものを、さらに含むことができる。第三の実施形態又はそれに続く実施形態は、データ従属性を解消することが、各デバイスについての力学データから基準平均を引き去り、他のデバイスに対する各デバイスの不均一性を計算し、及びその他のデバイスの変化に対する1つのデバイスの変化を分析することを包含することを、さらに含むことができる。上記の実施形態は、様々な実施形態が、所望の結果をもたらすために組み合わされうるように、必ずしも選択的にどれか1つになるということでない。