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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-01-14
(45)【発行日】2025-01-22
(54)【発明の名称】航空機器の異常予測及び異常検知
(51)【国際特許分類】
B64D 45/00 20060101AFI20250115BHJP
B64F 5/60 20170101ALI20250115BHJP
G01M 99/00 20110101ALI20250115BHJP
【ＦＩ】
B64D45/00 Z
B64F5/60
G01M99/00 Z
【請求項の数】
20
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2020219080
(22)【出願日】2020-12-28
(65)【公開番号】P2021167186
(43)【公開日】2021-10-21
【審査請求日】2023-12-18
(31)【優先権主張番号】16/843,220
(32)【優先日】2020-04-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】500520743
【氏名又は名称】ザ・ボーイング・カンパニー
【氏名又は名称原語表記】Ｔｈｅ Ｂｏｅｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ
(74)【代理人】
【識別番号】100108453
【弁理士】
【氏名又は名称】村山 靖彦
(74)【代理人】
【識別番号】100133400
【弁理士】
【氏名又は名称】阿部 達彦
(74)【代理人】
【識別番号】100163522
【弁理士】
【氏名又は名称】黒田 晋平
(74)【代理人】
【識別番号】100154922
【弁理士】
【氏名又は名称】崔 允辰
(72)【発明者】
【氏名】ドミトリー・コルチェフ
(72)【発明者】
【氏名】チャールズ・イー・マーティン
(72)【発明者】
【氏名】ツァイ－チン・ル
(72)【発明者】
【氏名】スティーブ・シー・スローター
(72)【発明者】
【氏名】アリス・エー・マーフィー
(72)【発明者】
【氏名】デレク・サミュエル・フォック
【審査官】志水 裕司
(56)【参考文献】
【文献】米国特許第０９４１８４９３（ＵＳ，Ｂ１）
【文献】米国特許出願公開第２００９／００５５１４５（ＵＳ，Ａ１）
【文献】中国特許出願公開第１１０４１２９６６（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ６４Ｄ ４５／００
Ｂ６４Ｆ ５／６０
Ｇ０１Ｍ ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
パワーアップイベント中に、コンピューター機器（１０４又は６１０）で、航空機（１０２）のセンサー（１０８）によって捕捉されたセンサーデータ（１１４）を取得するステップ（４０２）であって、前記センサーデータは、複数のパラメータ値（１１８、１２０、１２２）を含み、前記各パラメータ値は、前記パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する、ステップと、前記コンピューター機器によって、一組のデルタ値（１６０）を決定するステップ（４０４）であって、前記デルタ値の組からの各デルタ値は、前記センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値の、第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す、ステップと、
前記コンピューター機器によって、前記デルタ値の大きさに基づいて、前記一組のデルタ値からのデルタ値を量子化ビン（２５４）に割り当てることによって、一組の量子化デルタ値（１６２）を決定するステップ（４０６）と、
前記コンピューター機器によって、前記量子化ビンのそれぞれに対して、デルタ値の正規化計数（１６６）を決定するステップ（４０８）と、
前記コンピューター機器によって、特定の量子化ビンに対する前記デルタ値の正規化計数と、前記特定の量子化ビンの異常検知閾値（１５６）との比較を実行するステップ（４１０）と、
前記コンピューター機器によって、且つ前記比較に基づいて、前記センサーに関連付けられた航空機器（１０６）の動作異常を前記センサーデータが示しているかどうかを示す出力（１６８）を生成するステップ（４１２）と、
を含み、
前記パワーアップイベントとは、前記航空機（１０２）のエンジン又は補助動力ユニットが動作して、前記航空機器（１０６）に動力を供給している事例を指す、方法（４００）。
【請求項2】
前記コンピューター機器によって、各デルタ値を差分閾値と比較するステップであって、前記差分閾値を満たすデルタ値のみが量子化ビンに割り当てられる、ステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記センサーデータによって示された前記パワーアップイベントのパワーアップ持続時間（１５８）を決定するステップと、前記パワーアップイベントの前記パワーアップ持続時間に基づいて、且つ正規化基準（１５２）に基づいて、正規化因子（２１０）を決定するステップと、
前記各量子化ビンに割り当てられるデルタ値の計数（１６４）を決定するステップと、
前記デルタ値の正規化計数を決定するために、前記正規化因子に基づいて、前記各量子化ビンに割り当てられた前記デルタ値の計数を調節するステップとをさらに含む、
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項4】
前記パワーアップイベントに関連付けられた動作条件に基づいて、前記各量子化ビンに対する前記異常検知閾値を選択するステップをさらに含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記航空機器が環境システム（８１４）の構成要素に対応し、且つ前記動作条件が周囲環境条件に関連付けられる、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記各量子化ビンに対する前記異常検知閾値が第１の閾値及び第２の閾値を含み、前記出力が、前記特定の量子化ビンに関連付けられたデルタ値の正規化計数が、前記特定の量子化ビンに関連付けられた前記第１の閾値以上であり、且つ前記特定の量子化ビンに関連付けられた前記第２の閾値未満であることを示す前記比較に応答した第１の表示を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記出力が、前記特定の量子化ビンに関連付けられた前記デルタ値の正規化計数が、前記特定の量子化ビンに関連付けられた前記第２の閾値以上であることを示す、前記比較に応答した第２の表示を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
命令（１３４）を記憶する非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体（１３０）であって、１つ以上のプロセッサ（１２８）によって実行されると、前記１つ以上のプロセッサが、パワーアップイベント中に、航空機（１０２）のセンサー（１０８）によって捕捉されたセンサーデータ（１１４）を取得するステップ（４０２）であって、前記センサーデータは、複数のパラメータ値（１１８、１２０、１２２）を含み、前記各パラメータ値は、前記パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する、ステップと、
一組のデルタ値（１６０）を決定するステップ（４０４）であって、前記デルタ値の組からの各デルタ値は、前記センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値の、第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す、ステップと、
前記デルタ値の大きさに基づいて、前記デルタ値の組からのデルタ値を量子化ビン（２５４）に割り当てることによって、一組の量子化デルタ値（１６２）を決定するステップ（４０６）と、
前記量子化ビンのそれぞれに対して、デルタ値の正規化計数（１６６）を決定するステップ（４０８）と、
特定の量子化ビンに対する前記デルタ値の正規化計数と、前記特定の量子化ビンの異常検知閾値（１５６）との比較を実行するステップ（４１０）と、
前記比較に基づいて、前記センサーに関連付けられた航空機器（１０６）の動作異常を前記センサーデータが示しているかどうかを示す出力（１６８）を生成するステップ（４１２）と、
を含む動作を実行し、
前記パワーアップイベントとは、前記航空機（１０２）のエンジン又は補助動力ユニットが動作して、前記航空機器（１０６）に動力を供給している事例を指す、非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体（１３０）。
【請求項9】
前記動作が、各デルタ値を差分閾値と比較するステップをさらに含み、前記差分閾値を満たすデルタ値のみが量子化ビンに割り当てられる、請求項８に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項10】
前記動作が、前記センサーデータによって示されたパワーアップイベントのパワーアップ持続時間（１５８）を決定するステップと、
前記パワーアップイベントの前記パワーアップ持続時間に基づいて、且つ正規化基準（１５２）に基づいて、正規化因子（２１０）を決定するステップと、
前記各量子化ビンに割り当てられるデルタ値の計数（１６４）を決定するステップと、
前記デルタ値の正規化計数を決定するために、前記正規化因子に基づいて、前記各量子化ビンに割り当てられた前記デルタ値の計数を調節するステップとをさらに含む、
請求項８又は９に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項11】
前記動作が、前記パワーアップイベントに関連付けられた動作条件に基づいて、前記各量子化ビンに対する前記異常検知閾値を選択するステップをさらに含む、請求項８から１０のいずれか一項に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項12】
前記比較を実行するステップが、前記デルタ値の正規化計数を、前記特定の量子化ビンに関連付けられた第１の閾値と比較し、且つ前記特定の量子化ビンに関連付けられた第２の閾値と比較するステップであって、前記出力が、前記特定の量子化ビンに関連付けられた前記デルタ値の正規化計数が、前記第１の閾値以上であり、且つ前記第２の閾値未満であることを示す、前記比較に応答した第１の表示を含む、ステップを含む、請求項８から１１のいずれか一項に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項13】
前記出力が、前記デルタ値の正規化計数が前記第２の閾値以上であることを示す前記比較に応答した第２の表示をさらに含む、請求項１２に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体。
【請求項14】
航空機（１０２）であって、パワーアップイベント中にセンサーデータ（１１４）を捕捉するセンサー（１０８）であって、前記センサーデータは、複数のパラメータ値（１１８、１２０、１２２）を含み、前記各パラメータ値は、前記パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する、センサー（１０８）と、
１つ以上のプロセッサ（１２８）と、
前記センサーに関連付けられた航空機器（１０６）の動作異常を検知するために、前記センサーデータ、及び前記１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令（１３４）を記憶するメモリ装置（１３０）であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサが、
一組のデルタ値（１６０）を決定するステップ（４０４）であって、前記デルタ値の組からの各デルタ値は、前記センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値の、第１のパラメータ値（１１８）と第２のパラメータ値（１２０）との差を示す、ステップと、
前記デルタ値の大きさに基づいて、前記デルタ値の組からのデルタ値を量子化ビン（２５４）に割り当てることによって、一組の量子化デルタ値（１６２）を決定するステップ（４０６）と、
前記量子化ビンのそれぞれに対して、デルタ値の正規化計数（１６６）を決定するステップ（４０８）と、
特定の量子化ビンに対する前記デルタ値の正規化計数と、前記特定の量子化ビンの異常検知閾値（１５６）との比較を実行するステップ（４１０）と、
前記比較に基づいて、前記センサーデータが、前記航空機器の動作異常を示しているかどうかを示す出力（１６８）を生成するステップ（４１２）と、
を含む動作を実行する、メモリ装置（１３０）と、
を備え、
前記パワーアップイベントとは、前記航空機（１０２）のエンジン又は補助動力ユニットが動作して、前記航空機器（１０６）に動力を供給している事例を指す、航空機（１０２）。
【請求項15】
機上表示器（１１２）であって、前記動作が、前記出力を前記機上表示器に送信するステップをさらに含む、機上表示器をさらに備える、請求項１４に記載の航空機。
【請求項16】
前記動作が、前記出力を地上装置（１２６）に送信するステップをさらに含む、請求項１４又は１５に記載の航空機。
【請求項17】
異常検知システム（１０４）をトレーニングする方法（５００）であって、前記方法は、コンピューター機器（６１０）で、複数のパワーアップイベント中に、１つ以上の航空機（１０２）の機上センサー（１０８）によって捕捉された複数組のセンサーデータ（３１４）を取得するステップ（５０２）であって、センサーデータの各組は、それぞれの航空機のそれぞれのパワーアップイベントに対応し、且つ複数のパラメータ値（１１８、１２０、１２２）を含み、各パラメータ値は、前記それぞれのパワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する、ステップと、
前記コンピューター機器によって、センサーデータの各組から一組のデルタ値（３６０）を決定するステップ（５０４）であって、前記デルタ値の組の各デルタ値は、前記センサーデータの組の連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値の、第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す、ステップと、
前記コンピューター機器によって、前記デルタ値の大きさに基づいて、前記デルタ値の組のデルタ値を量子化ビン（２５４）に割り当てることによって、一組の量子化デルタ値（３６２）を決定するステップと（５０６）、
前記コンピューター機器によって、前記量子化ビンのそれぞれに対するデルタ値の正規化計数（３６６）を決定するステップ（５０８）と、
前記デルタ値の正規化計数、及び前記１つ以上の航空機に関連付けられた故障表示データ（３０８）に基づいて、各量子化ビンに対して異常検知閾値（１５６）を設定するステップ（５１０）と、
を含み、
前記パワーアップイベントとは、前記航空機（１０２）のエンジン又は補助動力ユニットが動作して、航空機器（１０６）に動力を供給している事例を指す、方法。
【請求項18】
前記複数組のセンサーデータが、故障状態に関連付けられた第１の組のセンサーデータを含み、且つ特定の量子化ビンに関連付けられた前記異常検知閾値が、さらに前記第１の組のセンサーデータに関連付けられた第１のデルタ値の正規化計数に基づいて設定される、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記コンピューター機器によって、各デルタ値を差分閾値と比較するステップであって、前記差分閾値を満たすデルタ値のみが量子化ビンに割り当てられる、ステップをさらに含む、請求項１７又は１８に記載の方法。
【請求項20】
サンプルデータのそれぞれの組に対して、前記センサーデータのそれぞれの組によって示されるパワーアップ持続時間を決定するステップと、前記センサーデータのそれぞれの組によって示され、且つ正規化基準（１５２）に基づく前記パワーアップ持続時間（１５８）に基づいて、前記サンプルデータのそれぞれの組に対して、正規化因子（２１０又は３１０）を決定するステップと、
前記サンプルデータのそれぞれの組の各量子化ビンに割り当てられた、デルタ値（３６０）の計数を決定するステップと、
前記サンプルデータのそれぞれの組に対する各量子化ビンの前記デルタ値の正規化計数を決定するために、前記正規化因子に基づいて、前記サンプルデータのそれぞれの組の各量子化ビンに割り当てられた前記デルタ値の計数を調節するステップと、
を含む、請求項１７から１９のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は一般に、航空機器の異常予測及び異常検知に関する。
【背景技術】
【0002】
現代の航空機は、効率向上、安全性の向上、及び性能の向上などの特徴を与えるために相互作用する多くの統合システムを有し、非常に複雑である。このようなシステムのいずれかが故障すると、故障を修復し今後の運用のために航空機の準備を整えるのに、時間とリソースが著しく費やされる可能性がある。また、故障状態を修復するために予定外の整備を実施することで、航空機の稼働率が下がる可能性がある。例えば、故障状態が生じたときの航空機の所在によっては、予定外の整備を実施するのに必要な部品、機器、又は技術者を用意できない場合がある。いずれの場合も、部品、機器、又は技術者を航空機に輸送しなければならない場合があり、大幅な遅延につながる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
航空機の運用者は、この状況を回避しようとして多くの整備活動を計画する。計画的な整備は、少なくとも部分的に、故障の発生を回避するという目的を持った計画に従って行われる。計画的な整備によって多くの故障状態を回避し得る一方で、正常に動作すると思われる（例えば、故障したことがない）部品が交換されるため非効率である。
【課題を解決するための手段】
【0004】
特定の実施形態において、航空機は、パワーアップイベント中にセンサーデータを捕捉するセンサーを備える。センサーデータは複数のパラメータ値を含み、各パラメータ値は、パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する。航空機は、１つ以上のプロセッサと、センサーに関連付けられた航空機器の動作異常を検知するために、センサーデータ及び１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、メモリ装置とをさらに備える。命令が１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサが、一組のデルタ値を決定するステップを含む動作を実行する。デルタ値の組の各デルタ値は、センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値からの第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す。動作は、デルタ値の大きさに基づいて、一組のデルタ値からのデルタ値を量子化ビンに割り当てることによって、一組の量子化デルタ値を決定するステップをさらに含む。動作は、各量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数を決定するステップをさらに含む。動作は、特定の量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数と、特定の量子化ビンの異常検知閾値との比較を実行するステップをさらに含む。動作は、比較に基づいて、センサーデータが、航空機器の動作異常を示しているかどうかを示す出力を生成するステップをさらに含む。
【0005】
別の特定の実施形態において、方法は、パワーアップイベント中に航空機のセンサーによって捕捉されたセンサーデータをコンピューター機器で取得するステップを含む。センサーデータは複数のパラメータ値を含み、各パラメータ値は、パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する。本方法は、コンピューター機器によって一組のデルタ値を決定するステップをさらに含む。デルタ値の組の各デルタ値は、センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値からの第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す。本方法は、デルタ値の大きさに基づいて、一組のデルタ値からのデルタ値を量子化ビンに割り当てることによって、コンピューター機器で一組の量子化デルタ値を決定するステップをさらに含む。本方法は、コンピューター機器によって、各量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数を決定するステップをさらに含む。本方法は、コンピューター機器によって、特定の量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数と、特定の量子化ビンの異常検知閾値との比較を実行するステップをさらに含む。本方法は、コンピューター機器によって、且つ比較に基づいて、センサーに関連付けられた航空機器の動作異常をセンサーデータが示しているかどうかを示す出力を生成するステップをさらに含む。
【0006】
別の特定の実施形態において、非一時的な、コンピューター読み取り可能な媒体は、プロセッサによって実行されると、プロセッサが動作を開始、実行、又は制御する命令を記憶する。動作は、パワーアップイベント中に航空機のセンサーによって捕捉されたセンサーデータを取得するステップを含む。センサーデータは複数のパラメータ値を含み、各パラメータ値は、パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する。動作は、一組のデルタ値を決定するステップをさらに含む。デルタ値の組の各デルタ値は、センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値からの第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す。動作は、デルタ値の大きさに基づいて、一組のデルタ値からのデルタ値を量子化ビンに割り当てることによって、一組の量子化デルタ値を決定するステップをさらに含む。動作は、各量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数を決定するステップをさらに含む。動作は、特定の量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数と、特定の量子化ビンの異常検知閾値との比較を実行するステップをさらに含む。動作は、比較に基づいて、センサーに関連付けられた航空機器の動作異常をセンサーデータが示しているかどうかを示す出力を生成するステップをさらに含む。
【0007】
別の特定の実施形態において、異常検知システムをトレーニングする方法は、複数のパワーアップイベント中に１つ以上の航空機の機上センサーによって捕捉された、複数組のセンサーデータをコンピューター機器で取得するステップを含む。センサーデータの各組は、それぞれの航空機のそれぞれのパワーアップイベントに対応し、且つ複数のパラメータ値を含む。各パラメータ値は、それぞれのパワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する。本方法は、コンピューター機器によって、センサーデータの各組に対する一組のデルタ値を決定するステップをさらに含む。デルタ値の組からの各デルタ値は、センサーデータの組からの連続するサンプル期間に対応する、一対のパラメータ値からの第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す。本方法は、デルタ値の大きさに基づいて、デルタ値の組のデルタ値を量子化ビンに割り当てることによって、コンピューター機器で一組の量子化デルタ値を決定するステップをさらに含む。本方法は、コンピューター機器によって、各量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数を決定するステップをさらに含む。本方法は、デルタ値の正規化計数、及び１つ以上の航空機に関する故障表示データに基づいて、各量子化ビンの異常検知閾値を設定するステップをさらに含む。
【0008】
本明細書に記述する特徴、機能、及び利点は、種々の実施形態において別個独立に達成でき、あるいはさらに別の実施形態で組み合わせてもよく、そのさらなる詳細は、以下の説明及び図面を参照して見ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】１つ以上の航空機、及び異常検知システムを含むシステムの例を示す図である。
【図6】本開示によるコンピューター実施方法及びコンピューター実行可能プログラム命令（又はコード）の態様を支援するように構成されるコンピューター機器を含む、コンピューター環境のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
開示されるシステム及び方法は、航空機器の異常動作の検知を可能にし、これは実際に故障状態になる前に行うことができる。故障状態が生じる前に異常を検知することにより、航空機の運用者は、より効果的且つより効率的に整備の計画を立てることができる。例えば、飛行時間に基づいて部品を交換する（実際にはその部品を交換する必要がない場合は浪費となる可能性がある）のではなく、異常検知システムがまもなく部品の交換が必要になることを示しているときに、部品が故障する前に部品を交換することができる。その結果、交換の必要がない部品を交換することによる非効率性、及び航空機が故障状態になっていることから生じる非効率性が、両方とも回避又は低減される。
【0011】
図面及び以下の説明は、特定の例示的な実施形態を示す。本明細書で明示的に説明又は図示されていなくとも、当業者であれば、本明細書で説明する原理を具体化し且つこの説明の後に続く請求項の範囲内に含まれる、様々な構成を考案できることは理解されよう。さらに、本明細書で説明する例はいずれも、本開示の原理を理解するのに役立てることが意図され、限定するものではないと解釈されるべきである。結果として、本開示は以下で説明する特定の実施形態又は例に限定されるのではなく、特許請求の範囲及びその等価物によって限定される。
【0012】
本明細書では、図面を参照して特定の実施形態が説明される。説明においては、図面全体を通じて、共通する形態は共通する参照符号によって示される。一部の図面では、特定の種類の形態の、複数の事例が使用されている。これらの形態は物理的及び／又は論理的に異なっているが、それぞれに同じ参照符号が使用され、異なる事例は、参照符号に文字を加えることによって区別される。本明細書において、グループ又は種類としての形態が参照されるとき（例えば、形態のうちの特定の１つが参照されることがないとき）は、区別する文字のない参照符号が使用される。しかしながら、本明細書において、同じ種類の複数の形態のうち、１つの特定の形態が参照されるときは、区別する文字を伴った参照符号が使用される。例えば、図３を参照すると、複数の航空機の例が示されており、参照符号１０２Ａ及び１０２Ｋに関連付けられている。これらの航空機の特定の１つを参照するときは、区別する文字が使用される。例示すると、第１の航空機１０２Ａを参照するときは、区別する文字「Ａ」が使用される。しかしながら、任意の恣意的な航空機を参照するとき、あるいはグループとしての航空機を参照するときは、区別する文字のない参照符号１０２が使用される。
【0013】
本明細書で使用されているように、様々な用語は特定の実施形態を説明する目的でのみ使用され、限定することは意図されていない。例えば、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈上そうでないことが明確に示されていない限り、複数形も含むことが意図されている。さらに、「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（備える）」、及び「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備えている）」という用語は、「ｉｎｃｌｕｄｅ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」、又は「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含んでいる）」と交換可能に使用される。また、「ｗｈｅｒｅｉｎ」という用語は、「ｗｈｅｒｅ」という用語と交換可能に使用される。本明細書で使用されるように、「例示的に（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」は例、実施形態、及び／又は態様を示し、限定したり、優先度又は好ましい実施形態を示したりするものと考えられるべきではない。本明細書で使用されるように、構造、部品、動作などの要素を変更するために使用される順序を示す用語（「第１の」、「第２の」、「第３の」、「第Ｋの」、「第Ｎの」、「第Ｐの」など）は、要素それ自体が別の要素に対する優先順位又は順序を示すことはなく、単に要素を、同じ名前を持つ（ただし、順序を示す用語を使用する）別の要素と区別する。本明細書で使用されるように、「組（ｓｅｔ）」という用語は１つ以上の要素のグループを指し、「複数の（ｐｌｕｒａｌｉｔｙ）」という用語は複数の要素を指す。
【0014】
本明細書で使用されるように、「生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）」、「計算する（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ）」、「使用する（ｕｓｉｎｇ）」、「選択する（ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ）」、「アクセスする（ａｃｃｅｓｓｉｎｇ）」、及び「決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」は、文脈上そうでないことが示されていない限り交換可能である。例えば、パラメータ（又は信号）を「生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）」、「計算する（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ）」、又は「決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」とは、パラメータ（又は信号）を能動的に生成、計算、又は決定することを指すことができ、あるいは別の部品又は装置などによって既に生成されたパラメータ（又は信号）を使用、選択、又はこれにアクセスすることを指すことができる。
【0015】
本明細書で使用されるように、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」は、「通信可能に結合された（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ）」、「電気的に結合された（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ）」、又は「物理的に結合された（ｐｈｙｓｉｃａｌｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ）」を含むことができ、さらに（あるいは代替的に）これらの任意の組み合わせを含むことができる。２つの装置（又は部品）は、１つ以上の他の装置、部品、配線、バス、ネットワーク（有線ネットワーク、無線ネットワーク、又はこれらの組み合わせ）などを介して直接的又は間接的に結合する（例えば、通信可能に結合する、電気的に結合する、又は物理的に結合する）ことができる。電気的に結合された２つの装置（又は部品）は、同じ装置内に、あるいは異なる装置内に含まれ、例示的な、限定的でない例の通りに、電子機器、１つ以上のコネクタ、又は誘導結合によって接続することができる。いくつかの実施形態において、電気通信などで通信可能に結合された２つの装置（又は部品）は、１つ以上の配線、バス、ネットワークなどを介して、直接的又は間接的に電気信号（デジタル信号又はアナログ信号）を送受信することができる。本明細書で使用される「直接的に結合される」とは、介在する部品なく結合された（通信可能に結合された、電気的に結合された、又は物理的に結合された）２つの装置の説明に使用される。
【0016】
図１は、１つ以上の航空機１０２、及び異常検知システム１０４を含むシステム１００の例を示す図である。航空機１０２は、回転翼航空機１０２Ａ、固定翼航空機１０２Ｂ、又は他の航空機であってもよい。航空機１０２は、推進システムの１つ以上の構成要素、油圧システムの１つ以上の構成要素、電気システムの１つ以上の構成要素、環境システムの１つ以上の構成要素などの、航空機器１０６を備える。
【0017】
航空機１０２は、航空機器１０６に関連付けられた１つ以上のセンサー１０８をさらに備える。センサー１０８は、センサーデータ１１４を生成するように構成される。センサーデータ１１４は、時系列１１６の複数のデータサンプルを含む。各データサンプルは、時系列１１６の対応するパラメータ値を示す。例えば、図１では、データサンプルの時系列１１６は、第１のパラメータ値１１８（「ＰＶ１」と表示されている）、第２のパラメータ値１２０（「ＰＶ２」と表示されている）、及び第Ｐのパラメータ値１２２（「ＰＶｐ」と表示されている）を含む。第１のパラメータ値１１８は、センサー１０８の特定の１つによって第１のサンプル期間中に検知された値に相当し、第２のパラメータ値１２０は、センサー１０８の特定の１つによって第２のサンプル期間中に検知された値に相当し、第Ｐのパラメータ値１２２は、センサー１０８の特定の１つによって第Ｐのサンプル期間中に検知された値に相当する（Ｐは３以上の整数である）。サンプル期間は順次的である。例えば、第Ｐのサンプル期間は第２のサンプル期間の後に続き、第２のサンプル期間は第１のサンプル期間の後に続く。データサンプルの時系列１１６は、（例えば、第２のパラメータ値１２０と第Ｐのパラメータ値１２２との間に）１つ以上の追加のパラメータ値をさらに含むことができ、これらは図の便宜上図示されていない。パラメータ値１１８～１２２のそれぞれによって示される特定の測定値又は情報は、センサーデータ１１４を生成したセンサー１０８の種類に依存する。例えば、パラメータ値１１８～１２２は、温度、圧力、回転率、速度、位置、湿度、振動率、その他航空機器１０６の動作又は状態に関する任意の情報を示すことができる。
【0018】
時系列１１６のサンプル期間は、均等に離間される（例えば、周期的に）、あるいは不規則に離間される（例えば、非周期的に）。例えば、センサー１０８の１つは、均等に離間されたデータサンプルを生成するために、１０ミリ秒毎に１つ、又は他のサンプリング率でデータサンプルを収集してもよい。別の例として、センサー１０８の１つは、時系列１１６の不規則に離間されたデータサンプルを生成するために、航空機器１０６の状態が変化する（あるいは特定の量だけ変化する）度毎に１つのデータサンプルを収集してもよい。さらに別の例として、センサー１０８の１つは、異なる時間に異なるサンプリング率で、例えば、飛行中は第１のサンプリング率で、且つ地上でのパワーアップ時には第２のサンプリング率でデータサンプルを収集してもよい。
【0019】
いくつかの実施形態において、センサーデータ１１４は、２つ以上のセンサー１０８からのデータサンプルを含む。このような実施形態では、センサーデータ１１４は、２つ以上の時系列１１６（例えば、センサー毎に１つ）を含むことができ、２つ以上の時系列１１６のそれぞれは、均等に離間される、又は不規則に離間され得る。２つ以上の時系列１１６が両方とも均一に離間される場合、２つ以上の時系列１１６に関連付けられたサンプリング率を互いに等しくすることができ（例えば、両方のセンサーのサンプリング率を１５Ｈｚにすることができる）、あるいは２つ以上の時系列１１６に関連付けられたサンプリング率を不規則にすることができる（例えば、１つのセンサーのサンプリング率を１５Ｈｚにし、他のセンサーのサンプリング率を２０ＫＨｚにすることができる）。
【0020】
いくつかの実施形態において、パラメータ値１１８～１２２を示すデータサンプルの時系列１１６に加えて、センサーデータ１１４はメタデータをさらに含む。例えば、センサーデータ１１４は、時系列１１６に関連付けられた時間指標情報（例えば、タイムスタンプ又は連続番号）、複数のセンサー１０８のうちのどれがセンサーデータ１１４を生成するかを示すセンサー識別子、センサー１０８、センサーデータ１１４、航空機１０２、航空機器、若しくは時系列１１６に関するその他の情報を含むことができる。センサーデータ１１４は、デジタル信号又はアナログ信号で示すことができる。例えば、センサーデータ１１４は、デジタル通信プロトコルを介して送信された、１つ以上のデジタル符号化されたパケットとして送信することができる。別の例として、センサーデータ１１４は、アナログ電気信号の信号特性（例えば、大きさ、周波数、又は位相）がパラメータ値を示す、１つ以上のアナログ電気信号で符号化することができる。
【0021】
センサーデータ１１４は異常検知システム１０４に提供され、異常検知システム１０４は、航空機器１０６に関する動作異常を予測又は検知するために、センサーデータ１１４を分析するように構成される。図１において、異常検知システム１０４は、航空機１０２から分離したものとして示されている。例えば、図１において、異常検知システム１０４と航空機１０２とはネットワーク１２４を介して通信する。しかしながら、いくつかの実施形態において、異常検知システム１０４は航空機１０２と一体化される。例えば、異常検知システム１０４は、航空機１０２の（図８に示す健全性監視システム８１６などの）健全性監視システムに含めることができる。
【0022】
図１に示す例において、異常検知システム１０４は、コンピューター機器を含む、コンピューター機器内に含まれる、又はコンピューター機器に対応する。例えば、異常検知システム１０４は、１つ以上のプロセッサ１２８と、１つ以上のメモリ装置１３０と、（データポート、無線通信システム、その他の通信インターフェース又は入力／出力インターフェースなどの）インターフェース１３２とを備える。インターフェース１３２は、センサーデータ１１４を受信するように、且つ異常検知システム１０４によって生成された出力１６８を、航空機１０２の機上装置１１０に、地上装置１２６（例えば、整備コンピューターシステム）に、又はその両方に送信するように構成される。他の実施形態において、異常検知システム１０４は、特定用途向け回路（例えば、特定用途向け集積回路）、プログラムされたフィールドプログラマブルゲートアレイ、又は上記の組み合わせを使用して実施される。
【0023】
図１に示す例において、メモリ装置１３０は、センサーデータ１１４を分析して出力１６８を生成するために、プロセッサ１２８によって実行可能な命令１３４を記憶する。図１に示す例において、命令１３４は様々な機能モジュールを含み、これにはデルタ値計算機１３８、デルタ値量子化器１４０、デルタ値計数器１４２、正規化因子計算機１４４、計数正規化器１４６、異常検知器１４８、及び出力生成器１５０が含まれる。以下の記述において、異常検知システム１０４の１つの特定の実施形態を例示するために、命令１３４の機能モジュールが説明される。他の実施形態では、命令１３４は、より多くの機能モジュール、より少ない機能モジュール、又は別の機能モジュールを含む。例えば、いくつかの実施形態において、機能モジュールの２つ以上が単一のモジュール内で組み合わされる。例示すると、デルタ値量子化器１４０とデルタ値計数器１４２とをヒストグラム生成器（図示せず）内で組み合わせることができる。別の例では、機能モジュールの１つ以上を２つ以上の別のモジュールに分割することができる。例示すると、異常検知器１４８は、地上装置１２６に送信される警告（例えば、整備の警告）を生成するための第１の検知閾値、及び機上装置１１０に送信する警告（例えば、搭乗員への警告）を生成するための第２の検知閾値などの、異なる検知閾値を使用する２つの別の異常検知器に分割することができる。さらに別の例では、いくつかの実施形態において、以下で説明する１つ以上の機能が、ソフトウェア命令ではなく専用のハードウェアを使用して実行することができる。例示すると、サンプルを遅延させることによって、且つ後続のサンプルからサンプルを減算することによってデルタ値計算機１３８の動作を実行するために、専用の回路を使用することができる。
【0024】
図１に示す例において、デルタ値計算機１３８は、センサーデータ１１４に基づいてデルタ値１６０を決定するために、プロセッサ１２８によって実行可能である。各デルタ値１６０は、時系列１１６における２つの連続するデータサンプルの、パラメータ値同士の差に相当する。例示すると、第１のデルタ値（「ＤＶ１」）は、式ＤＶ１＝ＰＶ２－ＰＶ１を使用して計算でき、第Ｐ－１のデルタ値（「ＤＶＰ－１」）は、ＤＶＰ－１＝ＰＶＰ－ＰＶＰ－１として計算することができる。いくつかの実施形態において、デルタ値計算機１３８は、各デルタ値１６０の符号を無視、省略、あるいは排除する。例えば、第１のデルタ値（ＤＶ１）は、式ＤＶ１＝｜ＰＶ２－ＰＶ１｜を使用して計算することができる。この例では、各デルタ値１６０は、時系列１１６の隣接するパラメータ値同士の差の大きさを示す。
【0025】
デルタ値量子化器１４０は、量子化デルタ値１６２を生成するように、デルタ値１６０を量子化ビン（本明細書では単に「ビン」とも呼ばれる）に割り当てるために、プロセッサ１２８によって実行可能である。各ビンはデルタ値の範囲を表し、各センサー１０８からのセンサーデータ１１４に使用される各ビン及びビンの数で示される特定の範囲のデルタ値は、メモリ装置１３０に記憶された構成データ１３６内のビンデータ１５４で示される。ビンデータ１５４は、図３及び図５を参照して説明するトレーニングプロセスによって決定される。デルタ値１６０をビンに割り当てる例において、ビンデータ１５４は、各ビンが５ユニットのデルタ値範囲に相当する、均等に離間されたビンを指定することができる。この例において、特定のデルタ値（例えば、上記の例の第１のデルタ値ＤＶ１）の値が４．５の場合、特定のデルタ値は（０～５ユニットの範囲に相当する）第１のビンに割り当てられ、特定のデルタ値の値が３２．１の場合、特定のデルタ値は（３０～３５ユニットの範囲に相当する）第７のビンに割り当てられる。
【0026】
いくつかの実施形態において、ビンデータ１５４は差分閾値を暗黙的又は明示的に指定し、差分閾値を満たすデルタ値のみが量子化ビンに割り当てられる。例示すると、ビンデータ１５４は、第１のビンの範囲が０．５～６であることを示すことができる。この例示的な例では、０．５未満のデルタ値１６０はビンに割り当てられず、したがって差分閾値は０．５になる。あるいは、デルタ値計算機１３８は、差分閾値を満たさないデルタ値１６０を省略する、又はゼロにすることができる。
【0027】
デルタ値計数器１４２は、量子化デルタ値の計数１６４を生成するために各ビンに割り当てられたいくつかのデルタ値１６０の計数を決定するように、プロセッサ１２８によって実行可能である。各ビンに対する量子化デルタ値の計数１６４は、特定のパワーアップイベント中に、センサーデータ１１４が、２つの連続するサンプル間で特定の大きさだけ変化した回数を示す。
【0028】
特定の大きさのデルタ値の数は、持続時間の長いパワーアップイベントの場合は大きくなることが予想される。この文脈において、「パワーアップイベント」とは、航空機１０２のエンジン又は補助動力ユニットが動作して、航空機器１０６に動力を供給している事例を指す。パワーアップイベントは、航空機１０２のエンジン又は補助動力ユニットが動作を停止する、あるいは航空機器１０６に動力を供給するのを停止すると終了する。航空機１０２のパワーアップイベントの持続時間は、例えば、短時間検証中の数分から、長距離飛行中の数時間まで大幅に変化し得る。通常、持続時間の長いパワーアップイベントは、持続時間の短いパワーアップイベントよりも、任意の特定のビンに対する量子化デルタ値の計数１６４が大きくなることが予想される。異常検知システム１０４は、異常検知閾値１５６との比較が確実に意味を持つように、量子化デルタ値の計数１６４を基準（例えば、正規化基準１５２）まで正規化する。正規化によって、構成データ１３６の正規化基準１５２で示される、標準的なパワーアップ持続時間に対応する推定値（例えば、デルタ値の正規化計数１６６）まで、各ビンに対する量子化デルタ値の計数１６４を調節する。
【0029】
正規化基準１５２は、標準的なパワーアップイベントのベンチマーク持続時間、又は標準的なパワーアップイベント中にそれぞれのセンサー１０８が送信するデータサンプルの数（例えば、パラメータ値の計数）を示す。例えば、特定のセンサー１０８のサンプリング率が１Ｈｚであり、標準的なパワーアップイベントの持続時間が９０分の場合、特定のセンサー１０８の正規化基準１５２は、標準的なパワーアップイベントの持続時間は９０分であることを示すことができ、あるいは標準的なパワーアップイベントの持続時間は、特定のセンサー１０８からの５，４００サンプル（即ち１サンプル／秒＊６０秒／分＊９０分）に相当することを示すことができる。均等に離間されたデータサンプルを生成するセンサー１０８の場合、パワーアップイベント持続時間は、センサー１０８のサンプリング率で割った正規化基準１５２と等しく、したがって均等に離間されたデータサンプルを生成するセンサー１０８の場合、正規化基準１５２はいずれかの値を示すことができる。不規則に離間されたデータサンプルを生成する特定のセンサー１０８の場合は、標準的なパワーアップイベントの持続時間が正規化基準１５２として使用される。別のセンサー１０８は、別のサンプリング率、又は別のサンプリングパターン（例えば、周期的又は非周期的な）を有することができる。したがって、異常検知に使用される各センサー１０８は、それぞれの正規化基準１５２に関連付けることができる。
【0030】
標準的なパワーアップイベントの持続時間は、恣意的な指定された値であり、例えば、異常検知器１４８のトレーニング中に、又はその前に、異常検知システム１０４に関連付けられたユーザーによって選択された値である。例として、標準的なパワーアップイベントの持続時間は、一組の航空機１０２に関するパワーアップイベントの平均持続時間に基づいて設定することができる。
【0031】
正規化因子計算機１４４は、正規化基準１５２、及びセンサーデータ１１４に関連付けられたパワーアップイベント（パワーアップ持続時間１５８など）を記述する情報に基づいて正規化因子を決定するために、プロセッサ１２８によって実行可能である。例えば、正規化因子は、時系列１１６に関連付けられたパワーアップ持続時間１５８（又はパワーアップイベント中のサンプル期間の計数）を、正規化基準１５２によって示される、標準的なパワーアップイベント（又は標準的なパワーアップイベント中のサンプル期間の計数）の持続時間で割ることによって決定することができる。
【0032】
計数正規化器１４６は、量子化デルタ値の正規化計数１６６（本明細書ではデルタ値の正規化計数、又は正規化計数とも呼ばれる）を生成するために、正規化因子に基づいて量子化デルタ値の計数１６４を正規化するように、プロセッサ１２８によって実行可能である。特定のパワーアップイベントに対する量子化デルタ値の正規化計数１６６は、異常検知システム１０４にセンサーデータ１１４を提供する各センサー１０８の各ビンに対して、１つの正規化計数を含む。特定のビンに対する正規化計数は、特定のパワーアップイベントの持続時間が標準的なパワーアップイベントの持続時間と等しかった場合は、特定のビンにデルタ値がいくつ関連付けられるかの推定（例えば、外挿）を示す。
【0033】
異常検知器１４８は、デルタ値の正規化計数１６６のそれぞれを異常検知閾値１５６のそれぞれと比較するために、プロセッサ１２８によって実行可能である。デルタ値の正規化計数１６６が、それぞれの異常検知閾値１５６を満たす（例えば、異常検知閾値１５６よりも大きいかそれ以上の）場合、異常検知器１４８は、異常が検知されたことを示す出力１６８を出力生成器１５０に生成させる。異常検知閾値１５６は、図３及び図５を参照して説明するトレーニングプロセスなどの、トレーニングプロセス中に確立される。
【0034】
異常検知閾値１５６は、異常検知システム１０４にセンサーデータ１１４を提供する各センサー１０８のビン毎に１つ以上の閾値を含む。例えば、１つのセンサー１０８のみが異常検知システム１０４にセンサーデータ１１４を提供する特定の実施形態では、異常検知閾値１５６は、ビン毎に１つの閾値を含み、異常検知システム１０４は、任意のビンに対するデルタ値の正規化計数１６６が、対応する異常検知閾値１５６を満たす場合は異常を検知する。別の例として、１つのセンサー１０８のみが異常検知システム１０４にセンサーデータ１１４を提供する特定の実施形態では、異常検知閾値１５６は、ビン毎に２つの閾値（例えば、第１の閾値及び第２の閾値）を含む。この例では、異常検知システム１０４は、任意のビンに対するデルタ値の正規化計数１６６が対応する第１の閾値を満たす場合は第１の種類の異常を検知し、任意のビンに対するデルタ値の正規化計数１６６が対応する第２の閾値を満たす場合は第２の種類の異常を検知する。例示すると、第１の閾値は地上装置１２６への通知をトリガーするのに使用でき、第２の閾値は機上装置１１０への通知をトリガーするのに使用することができる。
【0035】
さらに別の例として、特定の実施形態では、複数のセンサー１０８が異常検知システム１０４にそれぞれのセンサーデータ１１４を提供し、各センサー１０８からのセンサーデータ１１４は、それぞれのデルタ値の正規化計数１６６の生成に使用される。この例では、異常検知閾値１５６は、各センサー１０８のデルタ値の正規化計数１６６の各ビンに対し、１つ以上の異常検知閾値１５６を含む。したがって、１２個のセンサー１０８が異常検知システム１０４にそれぞれのセンサーデータ１１４を提供する場合、それぞれが１０ビンを有する１２個のデルタ値の正規化計数１６６が生じ、異常検知閾値１５６は、（１２個のセンサー×センサー毎に１０個のビンに相当する）少なくとも１２０の異常検知閾値１５６を指定する。デルタ値の量子化に使用されるビンの数は、センサー１０８毎に異なっていてもよい。例えば、第１のセンサーからのセンサーデータ１１４に関連付けられたデルタ値１６０の量子化に１０個のビンを使用でき、第２のセンサーからのセンサーデータ１１４に関連付けられたデルタ値１６０の量子化に７個のビン（あるいは１０よりも大きい、若しくは１０未満の別の数）を使用することができる。また、一部のセンサー１０８はビン毎に１つの異常検知閾値に関連付けられ、他のセンサー１０８はビン毎に２つ以上の異常検知閾値に関連付けることができる。
【0036】
いくつかの実施形態において、異常検知閾値１５６は、各センサーのビン毎にさらに２つの別の閾値を含み、パワーアップイベント中に存在する条件によって特定の閾値が使用される。例えば、異常検知システム１０４は、センサー１０８の１つ以上から、（例えば、機上装置１１０を介して）ユーザーから、又は別の装置（例えば、地上装置１２６）から、パワーアップイベント中に存在する条件を識別するデータを受信することができる。この例では、異常検知システム１０４は、パワーアップイベント中に存在する条件を識別するデータに基づいて、各ビン及び各センサー１０８に対する特定の異常検知閾値１５６を選択することができる。例示すると、航空機１０２の環境制御システムは、周囲温度、周囲湿度、周囲圧力などの周囲環境条件に応じて、多様に動作することができる。この例示的な例において、異常検知閾値１５６は、例えば、比較的暖かい気候条件が存在するときに使用される第１の組の閾値、及び比較的寒い気候条件が存在するときに使用される第２の組の閾値を含むことができる。この例示的な例において、異常検知システム１０４は、（例えば、機上装置１１０を介した）ユーザー入力に基づいて、（例えば、地上装置１２６からの）気候データに基づいて、あるいはセンサー１０８のうちの１つ（例えば、周囲温度センサー）からのセンサーデータ１１４に基づいて、第１の組の閾値を使用するか、若しくは第２の組の閾値を使用するかを選択することができる。
【0037】
特定の実施形態において、一部のセンサー１０８は、通常の動作条件の間に（例えば、緊急の故障がないときに）比較的小さい偏差が多く出る。このような実施形態では、デルタ値の正規化計数１６６のいくつかのビンは、異常検知閾値１５６に関連付けられなくてもよい。例えば、特定のセンサー１０８によって監視されている航空機器１０６の通常動作が、最大５～１０ユニット（例えば、５～１０ユニットのデルタ値）のサンプル間偏差に関連付けられる場合、０～１０ユニットのデルタ値に関連付けられた１つ以上のビンは、対応する異常検知閾値１５６に関連付けられない。
【0038】
異常検知器１４８によって動作異常が検知されると、出力生成器１５０は出力１６８を生成する。出力１６８は、異常通知メッセージ、機上表示器１１２に提供された信号（例えば、電圧又は電流）などを含むことができる。いくつかの実施形態において、出力１６８は、異常に関連付けられた航空機器１０６の識別、センサーデータ１１４を生成したセンサー１０８の識別、センサーデータ１１４のサンプル、センサーデータ１１４の概要、満たされた異常検知閾値１５６に関連付けられたタグその他の識別子などの、検知された異常の詳細を含むことができる。
【0039】
出力１６８は機上装置１１０に、地上装置１２６に、又はその両方に送信される。例えば、機上表示器１１２が乗務員（例えば、搭乗員又は地上勤務員）に動作異常を通知するように、出力１６８を機上装置１１０に送信することができる。別の例として、地上装置１２６は、整備用コンピューター機器又は地上業務用コンピューター機器を備える、又はこれに対応することができる。この例では、出力１６８によって地上装置１２６が、地上勤務員又は整備員に動作異常を通知するように、あるいは動作異常に基づいて、１つ以上の整備活動を自動的に計画するようにすることができる。
【0040】
故障状態が発生する前に動作異常を検知することで、異常検知システム１０４によって航空機１０２の運用者は、より効果的且つより効率的に航空機１０２の整備の計画を立てることができる。また、異常を検知するために、異常検知システム１０４は、ヒストグラムの生成に類似した、計算効率のよいプロセスを使用する。多くのセンサーデータ列にとって、短時間で偏差が大きくなることは異常であり、緊急の故障状態を示している可能性がある。例示すると、環境制御システムでは、圧縮機出口圧力でいくつかの比較的小さい偏差が時々生じるのは通常のことであり且つ予想されることである。しかしながら、同じ期間にわたって、圧縮機出口圧力に大きい偏差が同様の回数生じるのは、圧縮機（又は圧力センサー）が、一般に故障につながる条件下に置かれ始めたことを示している可能性がある。例示すると、このような幅広い偏差は、圧縮機が、インペラの回転を開始するのが困難になっていることを示している可能性があり、このことは軸受故障の初期段階を示している可能性がある。上述した計算効率のよい計算及び計数動作を用いて、異常検知システム１０４はヒストグラム様のデータ（例えば、デルタ値の正規化計数１６６）を生成し、センサーデータ１１４が、（例えば、特定のビンにおいて）特定の大きさの（例えば、少なくとも閾値数の）変化が多すぎるなどの、懸念すべき偏差を含んでいるかどうかを決定するのに、ヒストグラム様のデータを使用することができる。ヒストグラム様のデータを使用することにより、異常検知システム１０４が、センサーデータ１１４及び対応する閾値において様々な偏差の範囲を考慮することも可能になる。例えば、少数の「大きい」デルタ値１６０が異常を示す場合がある一方で、いくつかの事例では、異常は、さらに（あるいは代替的に）、より多い数の「中位の」大きさのデルタ値１６０によって示され得る。例示すると、いくつかの実施形態では、２０～３０ポンド／平方インチ（ｐｓｉ）の範囲内にある２５個の圧縮機出口圧力のデルタ値は、同じ期間内にわたって４０～５０ｐｓｉの範囲内にある４個の圧縮機出口圧力のデルタ値と全く同様に懸念すべき場合がある。上述したヒストグラム様のデータを使用することにより、異常検知システム１０４が、他の条件と同様に、いずれかの条件も効率的に検知することが可能になる。
【0041】
図２は、センサーデータ１１４に基づいて異常を検知するために、図１の異常検知システム１０４によって実行される動作２００の詳細を示す図である。特定の実施形態において、図２を参照して説明される動作２００は、構成データ１３６に従って命令１３４の機能モジュールを実行する、図１の１つ以上のプロセッサ１２８によって実行される。動作２００は、航空機１０２のパワーアップイベント中に、又はその後に実行される。
【0042】
図２において、デルタ値計算動作２３８は、センサーデータ１１４に基づいて一組のデルタ値１６０を生成する。例えば、デルタ値計算動作２３８は、センサーデータ１１４の連続するデータサンプルの各ペアによって示されたパラメータ値の差、又は差の絶対値を計算することによって、デルタ値１６０を決定する。したがって、各デルタ値１６０は、測定されたパラメータが、センサーデータ１１４の１つのサンプル期間から次のサンプル期間までにどのくらい変化するかを示す。
【0043】
図２において、デルタ値の量子化動作２４０は、それぞれのデルタ値１６０の大きさに基づいて、各デルタ値１６０を量子化ビン２５４に割り当てる。例えば、図２において、第１の組のデルタ値１６０は、第１のビン２５４Ａに関連付けられた範囲内の大きさを有し、第１の組の量子化デルタ値１６２Ａとして第１のビン２５４Ａに割り当てられる。同様に、第Ｎの組のデルタ値１６０は、第Ｎのビン２５４Ｎに関連付けられた範囲内の大きさを有し、第Ｎの組の量子化デルタ値１６２Ｎとして第Ｎのビン２５４Ｎに割り当てられる（Ｎは２以上の整数である）。ビンデータ１５４には、使用されたビン２５４の数、各ビン２５４に関連付けられた範囲、又はビン２５４を記述するその他の情報が示されている。例えば、第１のビンデータ１５４Ａは、第１のビン２５４Ａに関連付けられた大きさの範囲を示し、第Ｎのビンデータ１５４Ｎは、第Ｎのビン２５４Ｎに関連付けられた大きさの範囲を示す。
【0044】
図２において、デルタ値の計数動作２４２は、各ビン２５４に割り当てられたデルタ値１６０の数を数える。例えば、デルタ値の計数動作２４２は、第１の計数１６４Ａを決定するために、第１の組の量子化デルタ値１６２Ａのデルタ値１６０の数を数える。同様に、デルタ値の計数動作２４２は、第Ｎの計数１６４Ｎを決定するために、第Ｎの組の量子化デルタ値１６２Ｎのデルタ値１６０の数を数える。
【0045】
図２において、計数正規化動作２４６は、正規化因子２１０を使用して、量子化デルタ値の正規化計数１６４を決定する。例えば、第１のビン２５４Ａに関連付けられた第１の計数１６４Ａは、第１のビン２５４Ａに関連付けられた第１の正規化計数１６６Ａを決定するために、正規化因子２１０で乗算される。同様に、第Ｎのビン２５４Ｎに関連付けられた第Ｎの計数１６４Ｎは、第Ｎのビン２５４Ｎに関連付けられた第Ｎの正規化計数１６６Ｎを決定するために、正規化因子２１０で乗算される。正規化因子２１０は、パワーアップ持続時間１５８、及び正規化基準１５２に基づいて、正規化因子演算２４４によって決定される。例えば、図２に示す実施形態において、正規化因子２１０は、パワーアップ持続時間１５８を正規化基準１５２で割ったものと等しい。
【0046】
図２において、異常検知動作２４８は、異常状態が示されているかどうかを決定するために、デルタ値の正規化計数１６６の１つ以上を、１つ以上の対応する閾値１５６と比較する。例えば、第１の正規化計数１６６Ａは、第１のビン２５４Ａに関連付けられた第１の閾値１５６Ａと比較される。同様に、第Ｎの正規化計数１６６Ｎは、第Ｎのビン２５４Ｎに関連付けられた第Ｎの閾値１５６Ｎと比較される。図１を参照して説明されているように、いくつかの実施形態では、ビン２５４の１つ以上が、閾値１５６に関連付けられない。例えば、特定のビンに関連付けられたデルタ値の範囲内にある、任意の数のデルタ値１６０が許容可能な（例えば、緊急の故障状態を示していない）場合、特定のビンは閾値１５６には関連付けられない。さらに、図１を参照して説明されているように、いくつかの実施形態では、ビン２５４の１つ以上が、２つ以上の閾値１５６に関連付けられる。例えば、特定のビン２５４を第１の閾値（例えば、低いほうの閾値）と第２の閾値（例えば、高いほうの閾値）とに関連付けることができ、生成される出力１６８は、満たされた特定の閾値に依存し得る。別の例として、特定のビン２５４を複数の閾値に関連付けることができ、異常検知動作２４８によって使用される特定の閾値１５６は、パワーアップイベント中に航空機が飛行しているかどうか、パワーアップイベントに関連付けられた周囲環境条件、あるいはパワーアップイベント中に動作する特定の機能又は機器などの、航空機１０２のパワーアップイベントに関連付けられた条件に依存する。
【0047】
図２において、出力生成動作２５０は、異常検知動作２４８によって実行された比較に基づいて、出力１６８を生成する。例えば、１つ以上の閾値１５６のうちのどれが満たされたかに応じて、出力１６８の特定の内容、出力１６８が送信される場所、又はその両方を出力生成動作２５０によって選択することができる。いくつかの実施形態において、出力１６８は、閾値１５６が１つも満たされていないことに応答して、異常が検知されていないことを示す。
【0048】
図３は、図１の異常検知システム１０４をトレーニングするために実行される動作の詳細を示す図である。特定の実施形態において、図３を参照して説明される動作３００は、構成データ１３６の少なくとも一部を生成するために、異常検知システム１０４のトレーニング中に図１の１つ以上のプロセッサ１２８によって実行される。他の実施形態において、図３を参照して説明される動作３００は、別のコンピューター機器など、異常検知システム１０４とは異なる別の装置によって実行される。このような実施形態では、他の装置が構成データ１３６の少なくとも一部を異常検知システム１０４に送信する、あるいは異常検知システム１０４が他の装置から構成データ１３６の少なくとも一部を取り込む。
【0049】
異常検知システム１０４は、１つ以上の航空機１０２の複数のパワーアップイベントからのセンサーデータ３１４に基づいてトレーニングされる。特定の航空機１０２の単一のパワーアップイベントを示す図１及び図２のセンサーデータ１１４とは対照的に、センサーデータ３１４は、複数のパワーアップイベントの履歴を表す。例えば、図３では、第１の航空機１０２Ａのパワーアップイベント中に第１の組のセンサーデータ３１４Ａが生成され、第Ｋの航空機１０２Ｋのパワーアップイベント中に第Ｋの組のセンサーデータ３１４Ｋが生成され、Ｋは２以上の整数である。いくつかの実施形態では、１つ以上の他の航空機１０２のパワーアップイベント中に、１つ以上の追加の組のセンサーデータ３１４が生成される。いくつかの実施形態では、単一の航空機１０２によって、複数のパワーアップイベントにわたる複数組のセンサーデータ３１４が生成される。
【0050】
図３において、デルタ値計算動作３３８は、センサーデータ３１４の各組に対して、一組のデルタ値３６０を生成する。例えば、デルタ値計算動作３３８は、第１の組のセンサーデータ３１４Ａの連続するデータサンプルの各ペアによって示されたパラメータ値の差、又は差の絶対値を計算することによって、第１の組のデルタ値３６０Ａを決定する。同様に、デルタ値計算動作３３８は、第Ｋの組のセンサーデータ３１４Ｋの連続するデータサンプルの各ペアによって示されたパラメータ値の差、又は差の絶対値を計算することによって、第Ｋの組のデルタ値３６０Ｋを決定する。
【0051】
図３において、デルタ値の量子化動作３４０は、それぞれのデルタ値の大きさに基づいて、デルタ値３６０の各組のデルタ値を量子化ビン２５４に割り当てる。例えば、図３において、第１の組の量子化デルタ値３６２Ａを生成するために、第１の組のデルタ値３６０Ａがビン２５４に割り当てられる。同様に、第Ｋの組の量子化デルタ値３６２Ｋを生成するために、第Ｋの組のデルタ値３６０Ｋがビン２５４に割り当てられる（Ｋは２以上の整数である）。
【0052】
使用されるビン２５４の数、各ビン２５４に関連付けられる範囲、ビン２５４を記述するその他の情報は、デルタ値３６０の組に関連付けられた値の範囲に基づいて、あるいはセンサーデータ３１４のそれぞれの組によって示された、又はセンサーデータ３１４のそれぞれの組を生成したセンサーの種類に関連付けられた、パラメータ値の範囲に基づいて決定される。例えば、特定の組のセンサーデータ３１４に使用されるビン２５４の数は、異常検知システム１０４に指定の検知特性を与えるために、ユーザーが指定でき、デフォルト値にすることができ、発見的手法に基づいて選択でき、あるいはトレーニングプロセスに基づいて最適化又は決定することができる。通常、ビン２５４は、等しい大きさにされた範囲を表す。例えば、第１のビン２５４が５ユニットの範囲を示す場合、他のビン２５４もそれぞれ５ユニットの範囲を示す。
【0053】
使用されるビン２５４の数がわかっているとき、各ビン２５４の範囲は、デルタ値３６０の組の最大デルタ値の大きさをビン２５４の数で割ることで決定することができる。いくつかの実施形態において、ビン２５４の集合範囲が、可能性のあるデルタ値を確実に全て含むように、最大デルタ値の大きさに安全マージンを追加することができる。あるいは、特定の大きさのデルタ値が検知されたときにセンサーデータ３１４が故障状態を示す場合は、ビン２５４を分割するために、特定の大きさに満たない大きさを最大デルタ値として使用することができる。
【0054】
使用されるビン２５４の数がわからない、又は事前に指定されていない場合は、第１のトレーニング反復中にビン２５４の数が恣意的に又はランダムに選択されてもよく、異常検知システム１０４の精度を向上させるために引き続きトレーニングを反復している間に（必要であれば）更新することができる。例示すると、異常検知システム１０４は、一組のトレーニングデータ（例えば、センサーデータ３１４の組、及びセンサーデータ３１４を生成した、航空機１０２に関連付けられた故障表示データ３０８）を使用して、且つ第１の数のビン２５４を用いてトレーニングすることができる。この例示的な例では、故障表示データ３０８は、それぞれの特定の航空機１０２が、センサーデータ３１４に関連付けられたパワーアップイベント後に（例えば、後続のパワーアップイベントの特定の回数以内に）故障状態になったかどうかを示す。したがって、故障表示データ３０８は、各組のセンサーデータ３１４が、将来の故障状態に関連付けられるかどうかを示す（教師ありトレーニング用の）標識として作用する。例示的な例を続けると、異常検知システム１０４が第１の組のトレーニングデータ及び第１の数のビン２５４を使用してトレーニングされた後に、テストデータの組のうち、どのセンサーデータが将来の故障状態を示しているかを異常検知システム１０４が正確に予測できるかどうか判定するために、一組のテストデータを使用して異常検知システム１０４をテストすることができる。異常検知システム１０４が、指定された合格基準を満たしている（例えば、精度が十分である、誤検知の発生が容認できる低率である、検知漏れの発生が容認できる低率である）ことをテストが示している場合は、第１の数のビン２５４で使用するように異常検知システム１０４をリリースすることができる。しかしながら、異常検知システム１０４が、指定された合格基準を満たしていないことをテストが示している場合は、第２の数のビン２５４を使用して、異常検知システム１０４を再トレーニング及び再テストすることができる。
【0055】
図３において、デルタ値の計数動作３４２は、各ビン２５４に割り当てられたデルタ値の数を数える。例えば、デルタ値の計数動作３４２は、第１のビン計数３６４Ａを決定するために、ビン２５４のそれぞれに割り当てられた第１の組の量子化デルタ値３６２Ａのデルタ値の数を数え、第Ｋのビン計数３６４Ｋを決定するために、ビン２５４のそれぞれに割り当てられた第Ｋの組の量子化デルタ値３６２Ｋのデルタ値の数を数える。
【0056】
図３において、計数正規化動作３４６は、ビン計数３６４及び正規化因子３１０に基づいて、正規化計数３６６を決定する。正規化因子３１０は、センサーデータ３１４の各組に対して１つの正規化因子を含む。言い換えれば、Ｋ個の正規化因子３１０があり、Ｋ組のセンサーデータ３１４に対応する。各正規化因子３１０は、センサーデータ３１４の組に関連付けられたパワーアップ持続時間を正規化基準で割ったものと等しい。正規化基準は、恣意的に標準化されたパワーアップ持続時間、又は代表的なパワーアップ持続時間であり、例えば、センサーデータ３１４の組が生成されたパワーアップイベントの全てに関連する、平均パワーアップ持続時間である。
【0057】
図３において、閾値設定動作３１２は、各ビン２５４に対して、正規化計数３６６に基づいて１つ以上の代表的な計数を生成する。図３で図示されている例において、閾値設定動作３１２は、ビン２５４及び故障表示データ３０８に関連付けられた集合ビン計数（又は平均集合ビン計数）に基づき、各ビン２５４に対して、代表的な故障計数３２６を識別する。例えば、閾値設定動作３１２は、第１のビン２５４Ａのための第１の代表的な故障計数３２６Ａを識別する。第１の代表的な故障計数３２６Ａは、緊急の故障状態を示す可能性がある、第１のビン２５４Ａの正規化計数３６６の値を示す。この例では、代表的な故障計数３２６Ａは、サポートベクトルマシンなどの機械学習プロセスによって決定することができ、これは、各ビン２５４に対して、緊急の故障を示さない正規化計数３６６と、緊急の故障を示す正規化計数３６６との間の境界を識別するために、正規化計数３６６の組と故障表示データ３０８とをトレーニングデータとして使用する。他の例では、各ビンに対して、緊急の故障を示さない正規化計数３６６と、緊急の故障を示す正規化計数３６６との間の境界を識別するために、統計的又は発見的なプロセスを使用することができる。いくつかの実施形態において、閾値設定動作３１２は、各ビン２５４に対して、同様のプロセスを使用して代表的な非故障計数３２４をさらに識別する。代表的な非故障計数３２４は、緊急の故障状態を示していない可能性がある、それぞれのビン２５４の正規化計数３６６の値を示す。
【0058】
いくつかの実施形態において、各ビン２５４に関連付けられた代表的な故障計数３２６は、それぞれのビン２５４に対する異常検知閾値１５６として設定される。例えば、第１のビン２５４Ａに関連付けられた代表的な故障計数３２６Ａは、第１のビンデータ１５４Ａに関連付けられた第１の異常検知閾値１５６Ａとして構成データ１３６に記憶され、第Ｎのビン２５４Ｎに関連付けられた代表的な故障計数３２６Ｎは、第Ｎのビンデータ１５４Ｎに関連付けられた第Ｎの異常検知閾値１５６Ｎとして構成データ１３６に記憶される。
【0059】
上述したように、異常検知システム１０４は、各ビン２５４に対して２つ以上の異常検知閾値を使用することができる。特定の実施形態において、閾値設定動作３１２は、それぞれのビン２５４の異常検知閾値１５６をより高く設定するために、各ビン２５４に関連付けられた代表的な故障計数３２６を使用し、ビン２５４の異常検知閾値１５６をより低く設定するために、ビン２５４に関連付けられた代表的な非故障計数３２４を使用する。あるいは、各ビン２５４のより低い異常検知閾値は、代表的な故障計数３２６からのオフセットに基づいて設定することができる（例えば、代表的な故障計数３２６から特定の値を減算し、この値は恣意的であってもよく、あるいはセンサーデータ３１４の組に関連付けられた統計に基づいてもよい）。別の代替において、代表的な故障計数３２６は、故障状態に関連付けられていた最低正規化計数３６６の平均であってもよく、異常検知閾値の高低は、正規化計数３６６の信頼区間又は統計的分散に基づいて設定することができる。
【0060】
異常検知閾値１５６が確立されたら、航空機１０２のパワーアップイベントに関する異常状態を検知するために、図１の異常検知システム１０４で構成データ１３６を使用することができる。
【0061】
【0062】
方法４００は、ステップ４０２において、パワーアップイベント中に航空機のセンサーによって捕捉されたセンサーデータをコンピューター機器で取得する。特定の例として、図１の異常検知システム１０４は、センサーデータ１１４を受信し、これは航空機１０２の１つ以上のセンサー１０８によって生成される。センサーデータ１１４は、複数のパラメータ値（例えば、ＰＶ１ １１８、ＰＶ２ １２０、及びＰＶＰ １２２）を含み、各パラメータ値は、パワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する。
【0063】
方法４００は、ステップ４０４において、コンピューター機器によって一組のデルタ値を決定するステップをさらに含む。特定の例として、図１のデルタ値計算機１３８は、デルタ値１６０を計算する。デルタ値の組からの各デルタ値は、センサーデータの連続するサンプル期間に対応する一対のパラメータ値からの第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す。
【0064】
方法４００は、ステップ４０６において、デルタ値の大きさに基づいて、デルタ値の組のデルタ値を量子化ビンに割り当てることによって、コンピューター機器で一組の量子化デルタ値を決定するステップをさらに含む。特定の例として、図１のデルタ値量子化器１４０は、量子化デルタ値の計数１６４を生成するために、デルタ値１６０の大きさに基づいて、各デルタ値１６０を量子化ビン２５４に割り当てる。
【0065】
方法４００は、ステップ４０８において、コンピューター機器によって、各量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数を決定するステップをさらに含む。特定の例として、図１の計数正規化器１４６は、量子化ビン２５４のそれぞれに対するデルタ値の正規化計数を決定する。例示すると、計数正規化器１４６は、各量子化ビン２５４の各量子化デルタ値の計数１６４に、正規化因子２１０を乗算する。
【0066】
方法４００は、ステップ４１０において、コンピューター機器によって、特定の量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数と、特定の量子化ビンの異常検知閾値との比較を実行するステップをさらに含む。特定の例として、図１の異常検知器１４８は、特定の量子化ビン２５４に対するデルタ値の正規化計数１６６と、特定の量子化ビン２５４の異常検知閾値１５６とを比較する。いくつかの実施形態において、複数の異常検知閾値１５６が、いくつかの量子化ビン２５４に関連付けられる。このような実施形態では、デルタ値の正規化計数１６６が、異常検知閾値１５６のそれぞれと比較される。あるいは、このような実施形態では、（例えば、パワーアップイベントに関する条件に基づいて）特定の量子化ビン２５４に対する異常検知閾値１５６の１つが選択され、特定の量子化ビン２５４に対するデルタ値の正規化計数１６６が、選択した異常検知閾値１５６と比較される。
【0067】
方法４００は、ステップ４１２において、コンピューター機器によって、且つ比較に基づき、センサーに関連付けられた航空機器の動作異常をセンサーデータが示しているかどうかを示す出力を生成するステップをさらに含む。特定の例として、図１の出力生成器１５０は、出力１６８を生成し、これはセンサーデータ１１４で動作異常が検知されたかどうかを示す。
【0068】
方法４００は、故障状態が発生する前に動作異常を検知するための計算効率のよいプロセスである。したがって方法４００により、航空機の運用者及び整備者は、より効果的且つより効率的に整備の計画を立てることができる。
【0069】
図５は、図１の異常検知システム１０４の異常検知閾値を決定する方法５００の例のフローチャートである。特定の実施形態において、方法５００は、図１のプロセッサ１２８によって開始、制御、又は実行される。他の実施形態において、方法５００は、異常検知システム１０４とは別の（地上装置１２６などの）コンピューター機器によって実行され、異常検知システム１０４に異常検知閾値（及びおそらくは他の構成データ）が引き続き提供される。
【0070】
方法５００は、ステップ５０２において、複数のパワーアップイベント中に１つ以上の航空機の機上センサーによって捕捉された、複数組のセンサーデータをコンピューター機器で取得するステップを含む。センサーデータの各組は、それぞれの航空機のそれぞれのパワーアップイベントに対応し、且つ複数のパラメータ値を含む。各パラメータ値は、それぞれのパワーアップイベント中のそれぞれのサンプル期間に対応する。
【0071】
方法５００は、ステップ５０４において、コンピューター機器によって、センサーデータの各組に対する一組のデルタ値を決定するステップをさらに含む。デルタ値の組からの各デルタ値は、センサーデータの組からの連続するサンプル期間に対応する、一対のパラメータ値からの第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との差を示す。例えば、コンピューター機器は、図３を参照して説明したような、１つ以上のデルタ値計算動作３３８を実行することができる。
【0072】
方法５００は、ステップ５０６において、デルタ値の大きさに基づいて、デルタ値の組のデルタ値を量子化ビンに割り当てることによって、コンピューター機器で一組の量子化デルタ値を決定するステップをさらに含む。例えば、コンピューター機器は、図３を参照して説明したような、１つ以上のデルタ値の量子化動作３４０を実行することができる。
【0073】
方法５００は、ステップ５０８において、コンピューター機器によって、各量子化ビンに対するデルタ値の正規化計数を決定するステップをさらに含む。例えば、コンピューター機器は、図３を参照して説明したような、１つ以上のデルタ値の計数動作３４２、及び計数正規化動作３４６を実行することができる。
【0074】
方法５００は、ステップ５１０において、デルタ値の正規化計数、及び１つ以上の航空機に関する故障表示データに基づいて、各量子化ビンに対する異常検知閾値を設定するステップをさらに含む。例えば、コンピューター機器は、図３を参照して説明したような、１つ以上の閾値設定動作３１２を実行することができる。
【0075】
図６は、本開示によるコンピューター実施方法及びコンピューター実行可能プログラム命令（又はコード）の態様を支援するように構成されるコンピューター機器６１０を含む、コンピューター環境６００のブロック図である。特定の例として、コンピューター機器６１０は、図１の異常検知システム１０４を含む、異常検知システム１０４内に含まれる、あるいは異常検知システム１０４に対応する。別の特定の例として、コンピューター機器６１０は、図１の地上装置１２６又は機上装置１１０を含む、地上装置１２６又は機上装置１１０内に含まれる、あるいは地上装置１２６又は機上装置１１０に対応する。コンピューター機器６１０、又はその部分は、図１～図５を参照して説明した１つ以上の動作を開始、実行、又は制御するために、命令を実行するように構成される。例えば、いくつかの実施形態において、コンピューター機器６１０は、図４の方法４００、図５の方法５００、又はその両方の動作を実行するように構成される構成要素を含む。例示すると、図６において、コンピューター機器６１０は、図１の命令１３４を含み、これはセンサーデータに基づいて異常検知を行うように実行することができる。別の例示的な例では、図６において、コンピューター機器６１０は異常検知トレーナー６３６を備え、これは、動作３００、方法５００、又はその両方を行うように実行可能な命令に対応する。
【0076】
コンピューター機器６１０は、１つ以上のプロセッサ６２０を備える。プロセッサ６２０は、システムメモリ６３０、１つ以上の記憶装置６４０、１つ以上の入力／出力インターフェース６５０、１つ以上の通信インターフェース６６０、又は任意のこれらの組み合わせと通信するように構成される。システムメモリ６３０は、揮発性メモリ装置（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）装置）、不揮発性メモリ装置（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）装置、プログラム可能な読み取り専用メモリ、及びフラッシュメモリ）、又はその両方を含む。システムメモリ６３０はオペレーティングシステム６３２を含み、これは、コンピューター機器６１０をパワーアップするための基本入出力システム、並びにコンピューター機器６１０がユーザー、他のプログラム、及び他の装置と対話できるようにする完全なオペレーティングシステムを含み得る。システムメモリ６３０は、例えば、命令１３４、異常検知トレーナー６３６、又はその両方のアプリケーションをさらに記憶する。
【0077】
１つ以上の記憶装置６４０は、磁気ディスク、光学ディスク、又はフラッシュメモリ装置などの不揮発性記憶装置を含む。特定の例において、記憶装置６４０は、取り外し可能なメモリ装置、及び取り外しできないメモリ装置の両方を含む。記憶装置６４０は、オペレーティングシステム、オペレーティングシステムの画像、アプリケーション（例えば、アプリケーション６３４の１つ以上）、及びプログラムデータ（例えば、図１～図３の構成データ１３６）を記憶するように構成される。特定の態様において、システムメモリ６３０、記憶装置６４０、又はその両方は、有形のコンピューター読み取り可能な媒体を含む。特定の態様において、記憶装置６４０の１つ以上が、コンピューター機器６１０の外部にあってもよい。
【0078】
１つ以上の入力／出力インターフェース６５０は、ユーザーとの相互作用を容易にするために、コンピューター機器６１０が１つ以上の入力／出力装置６７０と通信できるようにする。例えば、１つ以上の入力／出力インターフェース６５０は、表示インターフェース、入力インターフェース、又はその両方を含むことができる。プロセッサ６２０は、１つ以上の通信インターフェース６６０を介して、装置又はコントローラー６８０と通信するように構成される。例えば、１つ以上の通信インターフェース６６０は、ネットワークインターフェースを含むことができる。装置又はコントローラー６８０は、例えば、航空機１０２、ネットワーク１２４の装置、センサー１０８、機上装置１１０、地上装置１２６、又は任意のこれらの組み合わせを含むことができる。
【0079】
いくつかの実施形態において、非一時的な、コンピューター読み取り可能な媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、上述した機能の一部又は全部を実行するための動作を１つ以上のプロセッサに開始、実行、又は制御させる命令を記憶する。例えば、命令は、図１～図５の動作又は方法の１つ以上を実施するように実行可能であってもよい。例示すると、アプリケーション６３４の命令は、プロセッサ６２０によって実行されると、異常検知システム１０４をトレーニングするため、又はセンサーデータ１１４に基づいて異常を検知するため、あるいはその両方のために、プロセッサ６２０に動作を開始、実行、又は制御させることができる。いくつかの実施形態において、図１～図５の１つ以上の動作又は方法の一部又は全部が、命令を実行する１つ以上のプロセッサ（例えば、１つ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、１つ以上のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））によって、あるいは専用のハードウェア回路又はこれらの任意の組み合わせによって実施される。
【0080】
図７は、図１の異常検知システムを備える航空機の、ライフサイクル７００の例のフローチャートである。製造準備中に、例示的なライフサイクル７００は、ステップ７０２において、航空機１０２などの航空機の仕様及び設計を含む。航空機の仕様及び設計の際に、ライフサイクル７００は、異常検知システム１０４の仕様及び設計を含んでもよい。ステップ７０４において、ライフサイクル７００は、材料調達をさらに含み、これは、異常検知システム１０４用の材料を調達するステップを含んでもよい。
【0081】
製造中に、ライフサイクル７００は、ステップ７０６における構成要素及び部分組立品の製造、並びにステップ７０８における航空機のシステム統合を含む。例えば、ライフサイクル７００は、異常検知システム１０４の構成要素及び部分組立品の製造、並びに異常検知システム１０４のシステム統合を含んでもよい。ライフサイクル７００は、ステップ７１０において航空機の認証及び搬送を、並びにステップ７１２において航空機を就航中にすることを含む。認証及び搬送は、異常検知システム１０４を稼働状態にするために、異常検知システム１０４の認証を含んでもよい。取引先による就航中に、航空機は、定期的な整備及び保守点検（改装、再構成、改修などを含んでもよい）の予定が組まれる場合がある。ステップ７１４において、ライフサイクル７００は、航空機で整備及び保守点検を実行するステップを含み、これは、異常検知システム１０４で整備及び保守点検を実行するステップを含んでもよい。あるいは、整備及び保守点検は、異常検知システム１０４によって検知された動作異常に基づいて航空機で実行することができる。
【0082】
ライフサイクル７００のプロセスのそれぞれは、システム統合者、第三者、及び／又は、オペレータ（例えば、取引先）によって実行されあるいは行われてもよい。この説明の目的のため、システム統合者は、制限なく、任意の数の航空機製造業者及び主要システム下請業者を含んでもよく、第三者は、制限なく、任意の数のベンダー、下請業者、及び、サプライヤーを含んでもよく、また、オペレータは、航空会社、リース会社、軍事企業、保守点検機関などであってもよい。
【0083】
図８は、航空機１０２のブロック図である。図８に示す例において、図１の異常検知システムは、航空機１０２の構成要素である。図８において、航空機１０２は、航空機器１０６及び内部８０４などの複数のシステムを有する機体８０２を備える。航空機器１０６の例は、推進システム８０８、電気システム８１２、環境システム８１４、油圧システム８１０、及び健全性監視システム８１６のうちの１つ以上の構成要素を含む。図８に示す例において、センサー１０８、異常検知システム１０４、又はその両方は、健全性監視システム８１６の一部である。任意の数の他のシステムやその他の機器が含まれてもよい。
【0084】
本明細書で説明した例の図は、様々な実施形態の構造を一般的に理解してもらうことを意図している。図は、本明細書で述べる構造又は方法を使用する装置及びシステムの、全ての部品及び形態の完全な説明となることは意図していない。本開示を検討すれば、他の多くの実施形態が当業者には明らかになるであろう。本開示から他の実施形態が利用され且つ得られてもよく、その結果、本開示の範囲から逸脱することなく、構造的且つ論理的な代替及び変更がなされてもよい。例えば、方法の動作は、図に示されているものとは異なる順序で実行されてもよく、あるいは１つ以上の方法の動作が省略されてもよい。したがって、本開示及び図面は、制限的なものではなく、例示的なものとみなされるべきである。
【0085】
さらに、本明細書では具体的な例が図示され説明されているが、同一又は同様の結果を達成するために設計される任意の後発の構成が、示されている特定の実施形態に替えられてもよいことを理解されたい。本開示は、様々な実施形態の、任意且つ全ての後発の適応又は変形を包含することが意図される。上述の実施形態の組み合わせ、及び本明細書で具体的に説明されていないその他の実施形態については、この説明を読めば当業者には明らかであろう。
【0086】
本開示の要約は、請求項の範囲又は意味を解釈又は限定するために使用されないという理解のもと添付される。また、前述の発明の詳細な説明において、本開示を合理化する目的で、様々な形態が一緒にまとめられたり、単一の実施形態で説明されたりしてもよい。前述した例は例示であって、本開示を限定するものではない。本開示の原理に従って、多くの修正及び変更が可能なことも理解されたい。後述の特許請求の範囲に反映されているように、特許請求される主題は、任意の開示されている例の、全てに満たない形態に関していてもよい。したがって、本開示の範囲は、以下の特許請求の範囲及びその等価物によって定義される。
【符号の説明】
【0087】
１００ システム
１０２ 航空機
１０４ 異常検知システム
１０６ 航空機器
１０８ センサー
１１０ 機上装置
１１２ 機上表示器
１１４ センサーデータ
１１６ 時系列
１１８ 第１のパラメータ値
１２０ 第２のパラメータ値
１２２ 第Ｐのパラメータ値
１２４ ネットワーク
１２６ 地上装置
１２８ プロセッサ
１３０ メモリ装置
１３２ インターフェース
１３４ 命令
１３６ 構成データ
１３８ デルタ値計算機
１４０ デルタ値量子化器
１４２ デルタ値計数器
１４４ 正規化因子計算機
１４６ 計数正規化器
１４８ 異常検知器
１５０ 出力生成器
１５２ 正規化基準
１５４ ビンデータ
１５６ 異常検知閾値
１５８ パワーアップ持続時間
１６０ デルタ値
１６２ 量子化デルタ値
１６４ 量子化デルタ値の計数、正規化計数
１６６ デルタ値の正規化計数
１０２ 航空機
１０４ 異常検知システム
１０６ 航空機器
１０８ センサー
１１０ 機上装置
１１２ 機上表示器
１１４ センサーデータ
１１６ 時系列
１１８ 第１のパラメータ値
１２０ 第２のパラメータ値
１２２ 第Ｐのパラメータ値
１２４ ネットワーク
１２６ 地上装置
１２８ プロセッサ
１３０ メモリ装置
１３２ インターフェース
１３４ 命令
１３６ 構成データ
１３８ デルタ値計算機
１４０ デルタ値量子化器
１４２ デルタ値計数器
１４４ 正規化因子計算機
１４６ 計数正規化器
１４８ 異常検知器
１５０ 出力生成器
１５２ 正規化基準
１５４ ビンデータ
１５６ 異常検知閾値
１５８ パワーアップ持続時間
１６０ デルタ値
１６２ 量子化デルタ値
１６４ 量子化デルタ値の計数、正規化計数
１６６ デルタ値の正規化計数
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】