| 研究概要 |
本研究課題に取り組む最終年度である本年度においては,非線形システムに対するモデルベース故障診断法の開発を目指して,
1.非線形ブラックボックスシステムの構造的モデリングと同定(同定アルゴリズムの改善)
2.同定モデルに基づく診断情報抽出(故障モードに関する知識情報の獲得)
3.故障検出機能と共に故障識別(Fault Isolation)機能の実現
の課題に取り組み以下の成果を得た.
1.については,
故障診断ベンチマークテスト用に製作された「船舶推進システム」の一部分であるエンジン動力部を診断対象として,これを2入力1出力のブラックボックスシステムと考え,準ARMAXモデルを用いてマルチ線形構造の枠内で同定モデルを構築した.その際,高精度の同定モデルを得るため,同定アルゴリズムの各種改善策を提案しその有効性を確認した.
2.については,
上記の同定モデルは,準ARMAXモデルの特質である「マルチ線形構造」を持つため,対象システムの構造的特徴が同定モデルのパラメータに反映されている.従って,診断対象システムに生起すると考えられる各種故障モードに対して,故障状態にある対象システムの同定結果から故障モードに関する知識情報を獲得し,これをデータベースとして蓄えることで,後述する「故障識別機能」を実現できた.
3.については,
上述した非線形システムの構造的モデリングと同定,及びこれに基づく診断情報抽出により,カルバック識別情報量規範を検出指標として用いた「故障検出機能」に加えて,故障内容の識別同定機能を備えたFDI(Fault Detection and Isolation)システムの実現法について考察した.特に,故障識別法としては,同定モデルのパラメータを故障モード識別のための特徴パラメータとするパタン認識法を考え,基準パタンとの距離や角度を指標とした故障モード識別法を提案した.また,研究分担者により脳波波形パタン認識問題や3次元画像処理問題において開発されたクラスタリング手法が,故障モード識別に有効に適用できることを確認した.
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