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技術 ロケットエンジンのパラメータを監視するための方法および装置

出願人 サフラン・エアクラフト・エンジンズ
発明者 ロメ,アントワーヌル・ゴニデック,セルジュマリコフ,ディミトリガザーニュ,ジョナタン
出願日 2015年4月2日 (5年8ヶ月経過) 出願番号 2016-560577
公開日 2017年8月31日 (3年3ヶ月経過) 公開番号 2017-524851
状態 特許登録済
技術分野 ジエット推進設備
主要キーワード セットポイント値 測定失敗 メンテナンス活動 閾値交差 オンボードコンピュータ 位置コマンド 振動挙動 フライト中
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (8)

課題・解決手段

本発明の方法は、センサによって計測されエンジン動作点に対応する監視パラメータ計測値を取得する取得ステップ(E10)であって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得ステップ(E10)と、動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値またはフィルタされたセットポイント値に基づいて、この動作点のための監視パラメータの値を推定する推定ステップ(E20)と、動作点に対して評価される誤差不確実性に基づいて決定された少なくとも1つの閾値に対して、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較する比較ステップ(E40)と、前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信する通知ステップ(E60)とを含む。

概要

背景

既知の方法では、ロケットエンジンステムは、広い動作範囲にわたって動作することを必要とし、適切に動作していることを確認するための手段が設けられている。

確認は、第1に、エンジン動作パラメータ(例えば、エンジンの温度および圧力など)が予め規定された受け入れることができる限界の範囲内に入ることを確実にして、リアルタイムで実行され、第2に、エンジンのテスト中計測される動作パラメータの計測値を、所与の直線監視テンプレートと比較することにより、延期された時間で実行される。テンプレートからの逸脱は測定失敗またはエンジン故障を示す。

限界および監視テンプレートのためのセッティングは、手動で決定され、詳細には、セッティングがエンジンの動作点に対して適切でないとき、誤差リスク提示する。さらに、エンジンの外形またはテスト条件の変更は、退屈であり、リスクなしではなくアップデートされる限界および監視テンプレートを必要とする。

概要

本発明の方法は、センサによって計測されエンジンの動作点に対応する監視パラメータの計測値を取得する取得ステップ(E10)であって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得ステップ(E10)と、動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値またはフィルタされたセットポイント値に基づいて、この動作点のための監視パラメータの値を推定する推定ステップ(E20)と、動作点に対して評価される誤差の不確実性に基づいて決定された少なくとも1つの閾値に対して、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較する比較ステップ(E40)と、前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信する通知ステップ(E60)とを含む。

目的

本発明は、ロケットエンジンのパラメータ監視するための装置であって、
センサによって計測されエンジンの動作点に対応する監視パラメータの計測値を取得するための取得モジュールであって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得モジュールと、
動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値またはフィルタされたセットポイント値に基づいて、この動作点のための監視パラメータの値を推定するための推定モジュールと、
動作点に対して評価される誤差の不確実性に基づいて決定されている少なくとも1つの閾値に対する、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較するための比較モジュールと、
前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信するための通知モジュール
を備える、装置も提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

ロケットエンジン(1)のパラメータ監視する方法であって、方法は、センサ(13)によって計測されエンジン動作点に対応する監視パラメータ計測値(m’)を取得する取得ステップ(E10)であって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得ステップ(E10)と、動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値(yR)またはフィルタされたセットポイント値(yCf)に基づいた、この動作点のための監視パラメータの値を推定する推定ステップ(E20)と、動作点に対して評価される誤差不確実性に基づいて決定された少なくとも1つの閾値(S1,S2)に対して、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較する比較ステップ(E40)と、前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信する通知ステップ(E60)とを含む、ロケットエンジン(1)のパラメータを監視する方法。

請求項2

監視パラメータの値を推定する推定ステップ(E20)は、その入力として、エンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータのための、調節値またはフィルタされたセットポイント値を有する人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用して実行される、請求項1に記載の方法。

請求項3

比較ステップの間、誤差の不確実性を評価するために使用される動作点は、前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値(yR)、または、前記少なくとも1つの調節パラメータのフィルタされたセットポイント値(yCf)、または、前記少なくとも1つの調節パラメータのセットポイント値(yC)から決定される、請求項1または2に記載の方法。

請求項4

動作点が以下の調節パラメータ、エンジンの燃焼チャンバ圧力、およびエンジンのポンプ入口での混合比率の少なくとも1つによって規定されている、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。

請求項5

比較ステップの間、エンジンの動作点の変化速度も考慮される、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。

請求項6

比較ステップの間、監視パラメータの計測値と、前記少なくとも1つの調節パラメータのセットポイント値またはフィルタされたセットポイント値を表現するステップにおける所定の2次オーダーフィルタの応答によって重みが付けられたその推定値との間の誤差は、「高い」第1の閾値と比較され、監視パラメータの計測値と、前記ステップにおける所定の1次オーダーフィルタの応答によって重みが付けられたその推定値との間の誤差は、「低い」第2の閾値と比較される、請求項5に記載の方法。

請求項7

監視パラメータは、エンジンの圧力と、エンジンの温度と、エンジンの1つの要素の回転速度とエンジンの中で流れる流体の流量と、エンジンの振動挙動とから選択されたパラメータである、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。

請求項8

誤差の不確実性は、監視パラメータを推定する際の不確実性と監視パラメータを計測する際の不確実性とから選択された不確実性を少なくとも考慮する、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。

請求項9

誤差の不確実性は、人工ニューラルネットワークの入力の不確実性と、ニューラルネットワークの不確実性と、ニューラルネットワークを構築するために使用される学習データベースの不確実性とに応じて不確実性が決定される監視パラメータを推定する際の不確実性を考慮する、請求項2に記載の方法。

請求項10

プログラムコンピュータによって実行されたとき、請求項1から9のいずれか一項に記載の監視方法のステップを実行するための命令を含むコンピュータプログラム

請求項11

請求項1から9のいずれか一項に記載の監視方法のステップを実行するための命令を含むコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読データ媒体

請求項12

ロケットエンジンのパラメータを監視するための装置(11)であって、装置は、センサ(13)によって計測されエンジンの動作点に対応する監視パラメータの計測値を取得するための取得モジュール(14)であって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得モジュール(14)と、動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値(yR)、またはフィルタされたセットポイント値(yCf)に基づいた、この動作点のための監視パラメータの値を推定するための推定モジュール(15)と、動作点に対して評価される誤差の不確実性に基づいて決定された少なくとも1つの閾値に対して、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較するための比較モジュール(16)と、前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信するための通知モジュール(17)とを備える、ロケットエンジンのパラメータを監視するための装置(11)。

請求項13

請求項12に記載の装置を含むロケットエンジン(1)。

技術分野

0001

本発明は、一般に、航空の分野に関する。

0002

より詳細には、本発明は、ロケットエンジン監視することに関する。

背景技術

0003

既知の方法では、ロケットエンジンシステムは、広い動作範囲にわたって動作することを必要とし、適切に動作していることを確認するための手段が設けられている。

0004

確認は、第1に、エンジン動作パラメータ(例えば、エンジンの温度および圧力など)が予め規定された受け入れることができる限界の範囲内に入ることを確実にして、リアルタイムで実行され、第2に、エンジンのテスト中計測される動作パラメータの計測値を、所与の直線監視テンプレートと比較することにより、延期された時間で実行される。テンプレートからの逸脱は測定失敗またはエンジン故障を示す。

0005

限界および監視テンプレートのためのセッティングは、手動で決定され、詳細には、セッティングがエンジンの動作点に対して適切でないとき、誤差リスク提示する。さらに、エンジンの外形またはテスト条件の変更は、退屈であり、リスクなしではなくアップデートされる限界および監視テンプレートを必要とする。

課題を解決するための手段

0006

本発明は、ロケットエンジンのパラメータを監視する方法を提案することによって、それらの欠点を抑制する働きをし、本方法は、
センサによって計測されエンジンの動作点に対応する監視パラメータの計測値を取得する取得ステップであって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得ステップと、
動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値またはフィルタされたセットポイント値に基づいて、この動作点のための監視パラメータの値を推定する推定ステップと、
動作点に対して評価される誤差の不確実性に基づいて決定された少なくとも1つの閾値に対して、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較する比較ステップと、
前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信する通知ステップ
を含む。

0007

対応して、本発明は、ロケットエンジンのパラメータを監視するための装置であって、
センサによって計測されエンジンの動作点に対応する監視パラメータの計測値を取得するための取得モジュールであって、動作点がエンジンの少なくとも1つの調節パラメータによって規定されている取得モジュールと、
動作点を規定するエンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値またはフィルタされたセットポイント値に基づいて、この動作点のための監視パラメータの値を推定するための推定モジュールと、
動作点に対して評価される誤差の不確実性に基づいて決定されている少なくとも1つの閾値に対する、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差を比較するための比較モジュールと、
前記少なくとも1つの閾値が交差された場合に、通知を送信するための通知モジュール
を備える、装置も提供する。

0008

閾値が交差されるべきではない高い閾値を規定する場合に誤差が閾値よりも大きいとき、または閾値が交差されるべきではない低い限界を規定する場合に誤差が閾値よりも小さいとき、誤差は閾値を交差すると言及される。

0009

さらに、誤差比較ステップを、様々な方法で、当業者に明らかな方法で、本発明の文脈で実行してもよいということを観察すべきである。したがって、例として、誤差は、監視パラメータの計測値とその推定値との間の差の絶対値として、または単に監視パラメータの計測値とその推定値との間の差として規定してもよい。さらに、このステップの間、誤差を推定して閾値と比較してもよいし、または変形例では、監視パラメータの計測値は、閾値が既に加算された(または適切な所で減算された)、その推定値などと比較してもよい。監視パラメータの計測値が監視パラメータの推定値および閾値に基づいて規定されたテンプレートと比較される方法にかかわらず、この比較ステップは同じである。

0010

本発明は、エンジンの動作点の変動とともに動的にそして自動的に変更する方法でロケットエンジンのパラメータを監視することも提案する。例として、監視パラメータは、
エンジンの圧力、および/または
エンジンの温度、および/または
エンジンの1つの要素の回転速度、および/または
エンジンの中で流れる流体の流量、および/または
エンジンの振動挙動
であってもよい。

0011

エンジンの動作点は、エンジンを調節するために使用される1つまたはそれ以上のパラメータに基づいて規定されている。このような調節パラメータは、例えば、エンジンの燃焼チャンバ圧力、エンジンのポンプの入力での酸素水素混合比率、酸素ターボポンプの回転速度、水素ターボポンプの回転速度などであってもよい。従来の方法では、エンジンが動作中である間、これらの調節パラメータは、例えば、酸素バイパス弁(OBPV)および水素バイパス弁(HBPV)のような調節弁の位置のような、エンジンの様々な可変形状部分に作用するのに適した調節システムによって、閉ループの方法で調節されている(すなわち、制御されている)。

0012

本発明によって提案された監視は、本質が特にエンジンのための調節セットポイントが時間に応じて変化する方法と関連している、ロケットエンジンシステムの動的で非線形性質に有利に適合し、これらのセットポイントの境界は、調節システムによる値および勾配の点で制限される。この目的のために、監視は、調節ループから下流で全体のシステムに影響する、すなわち、エンジンのみならずエンジンの可変形状部分を制御するために使用されるアクチュエータにも影響するいかなる異常も検出するように、特に弁と関連した不確実性を制限するように、そして、エンジンのみに影響するいかなる異常、または調節パラメータのためのフィルタされたセットポイント値も検出するように、調節値(すなわち、調節パラメータのための有効な値)に基づいて、(例えば、シミュレーションによって、またはモデルを使用することによって、)監視パラメータを推定することに依存する。この方法で取得される推定値は、その後、エンジンの動作点によって自動的に決定された閾値を考慮に入れる間、監視パラメータの計測値と比較される。閾値は、特に、監視パラメータの計測値および推定値に関する動作点で直面する不確実性に基づいて決定される。

0013

したがって、従来技術とは違って、本発明は、予め確立された監視テンプレート、または監視パラメータの計測値との比較のための予め確立された限界に依存しない。それどころか、本発明は、監視パラメータ並びに計測値および推定値精度(標準偏差)の両方の推定値に基づいて、ロケットエンジンのための監視テンプレートおよび/または限界を自動的にそして動的に規定し、両方は、エンジンの動作点を考慮に入れる間、評価される。

0014

この特定の実施例では、誤差の不確実性を評価するために使用される動作点は、前記少なくとも1つの調節パラメータの調節値から決定される。

0015

この実施例は、動作点の正確な推定値に依存する。それは、安定した条件および過渡的な条件の両方の下でロケットエンジンを監視できるようにする。具体的には、過渡的な条件下で、それは、調節の間、調節パラメータの計測値とこれらのパラメータのためのセットポイント値を取り込むこととの間に直面することがある時々無視できないほどの遅延によって影響を受けないことを可能にする。

0016

変形例では、誤差の不確実性を評価するために使用される動作は、前記少なくとも1つの調節パラメータのフィルタされたセットポイント値、または(実際のエンジンの動作点に対して前に存在する)前記少なくとも1つの調節パラメータのセットポイント値から決定してもよい。

0017

監視期間中、複数の閾値を考慮に入れてもよいということを観察するべきであり(例えば、σがエンジンの動作点に応じた誤差の不確実性である場合、±3σおよび±6σでの高い閾値および低い閾値を考慮してもよい)、これにより、それぞれの閾値を、検出された異常の重大さに応じて発行される通知に対する、異なるそして適切な応答(例えば、警告を発行すること、エンジンのメンテナンス活動を取ること、エンジンを停止することなど)と関連づけることが可能になる。

0018

したがって、本発明によって可能にされた監視は、リアルタイムと延期された時間との両方でロケットエンジンに関する異常を検出することができる。その結果として、監視装置は、エンジンを調節するための装置(例えば、エンジンの近くのコンピュータ)と同一のエンティティで、または異なるエンティティで、エンジンによって(例えば、フライトコンピュータによって)推進されるロケットオンボードで、またはロケットエンジンのテストベンチで実際にホストされてもよい。

0019

望ましい実施例では、監視パラメータの値を推定するステップは、その入力として、エンジンの前記少なくとも1つの調節パラメータのための、調節値またはフィルタされたセットポイント値を有する人工ニューラルネットワークを使用して実行される。

0020

ニューラルネットワークを使用することは、ロケットエンジンシステムの非線形の挙動再現することをより容易にし、これは、このような非線形の挙動の出現にかかわらず、そして、システムの複雑さにかかわらず、当てはまる

0021

さらに、人工ニューラルネットワークに頼ることは、推定精度計算負荷との間の妥協を達成することを可能にし、したがって、本発明がリアルタイムで適用されることを可能にする。監視パラメータの値を推定するのに必要とされる計算の量は、このようなモデルを使用することによって限定される。

0022

この実施例では、誤差の不確実性は、
ニューラルネットワークの入力の不確実性、および/または、
ニューラルネットワークの不確実性、および/または、
ニューラルネットワークを構築するために使用される学習データベース(training database)の不確実性
に応じて決定された監視パラメータを推定する際の不確実性を特に考慮に入れてもよい。

0023

変形例では、人工ニューラルネットワーク以外の推定器、例えば、オフラインで準備され非線形回帰に基づいた非線形の推定器のようなものなどを、使用してもよい。

0024

発明者は、調節パラメータのためのセットポイント値において、突然の変動の存在で、監視パラメータの計測値とその推定値との間の誤差が、動作点に依存して、本発明に従って決定された閾値の極めて近くに来ることができるということを観察した。このタイプの現象に対して、監視方法をよりロバストにするために、比較ステップにおいてエンジンの動作点の変化速度を考慮することも、特に、エンジンの動作点が突然遷移した場合に、監視パラメータの計測値付近で、より広いテンプレートを規定することも、本発明の特定の実施例において考えられる。

0025

例として、テンプレートは、
監視パラメータの推定値に、セットポイント値若しくはフィルタされたセットポイント値または調節パラメータにおける突然の変動をモデル化する予め規定された2次オーダーフィルタのステップ応答を乗じることによって、およびこの動作の結果に対する予め決定された不確実性を加えることによって取得された上の限界によって、および/または、
監視パラメータの推定値に、セットポイント値若しくはフィルタされたセットポイント値または調節パラメータにおける遅い変動をモデル化する予め規定された1次オーダーフィルタのステップ応答を乗じることによって、およびこの動作の結果に対する予め決定された不確実性を減じることによって取得された下の限界によって
規定してもよい。

0026

換言すると、同様に、比較ステップの間、
監視パラメータの計測値と、前記少なくとも1つの調節パラメータのセットポイント値またはフィルタされたセットポイント値を表現するステップにおける所定の2次オーダーフィルタの応答によって重みが付けられたその推定値との間の誤差は、「高い」第1の閾値と比較され、
監視パラメータの計測値と、前記ステップにおける所定の1次オーダーフィルタの応答によって重みが付けられたその推定値との間の誤差は、「低い」第2の閾値と比較され、
1つまたは他の閾値は、送信される、閾値を交差する通知を生じて交差される。

0027

特定の実施形態では、監視方法の様々なステップは、コンピュータプログラム命令によって決定される。

0028

その結果として、本発明は、データ媒体上のコンピュータプログラム、監視装置またはより一般にはコンピュータ等で実行されるのに適したプログラム、上で説明したような監視方法のステップを実行することに対して適合された命令を含むプログラムも提供する。

0029

プログラムは、いかなるプログラミング言語も使用してもよく、ソースコードオブジェクトコード、または部分的にコンパイルされた形のソースコードとオブジェクトコードとの間に介在するコードの形、またはいかなる他の望ましい形であってもよい。

0030

本発明は、上で述べたようなコンピュータプログラムの命令を含むコンピュータ可読データ媒体も提供する。

0031

データ媒体は、いかなるエンティティまたはプログラムを記憶可能な装置であってもよい。例えば、媒体は、リードオンリーメモリ(ROM)、例えばコンパクトディスク(CD)ROM若しくは超小型電子回路ROM、または実際には磁気記録手段、例えばフロッピーディスクまたはハードディスクのような記憶手段を含んでいてもよい。

0032

さらに、データ媒体は、電気ケーブルまたは光ケーブルを介して、無線によって、または他の手段によって伝達されるのに適した電気信号または光信号のような伝達可能媒体であってもよい。本発明のプログラムは、特に、インターネットタイプネットワークからダウンロードしてもよい。

0033

代案として、データ媒体は、プログラムが組み込まれる集積回路であって、回路が当該方法を実行するように、当該方法の実行で使用されるように適合されている集積回路であってもよい。

0034

本発明は、本発明の監視装置を含むロケットエンジンも提供する。

0035

他の実施例または実施形態では、本発明の監視方法、監視装置、およびロケットエンジンが、上で説明された特徴のいくつかまたは全てを組み合わせて有するということを想定することもできる。

0036

さらに、本発明の監視方法を例えば航空機エンジンのような、ロケットエンジン以外の調節システムに適用してもよいということを観察することが適切である。

0037

本発明の他の特徴および利点は、限定しない特徴を有する実施例を示す、添付図面を参照してなされる以下の説明にみられる。

図面の簡単な説明

0038

特定の実施形態における、本発明に従う監視装置を含むロケットエンジンのダイアグラムである。
図1の監視装置のハードウェアアーキテクチャを示すダイアグラムである。
図1の監視装置によって実行される本発明の監視方法の主なステップを示すフローチャートである。
図1の監視装置によって使用される人工ニューラルネットワークを示す図である。
図3に示された監視方法で使用することができる値の表の一例を示す図である。
図1の監視装置によって監視されたシステムにおける、圧力OPOPの計測値および推定値の変動の一例を示す図である。
本発明の第2の実施例において監視装置によって考慮される閾値がどのように時間に応じて変化するかを示す図である。

実施例

0039

図1は、その環境における、本発明に従って監視することができるロケットエンジン1の特定の実施形態を示すダイアグラムである。

0040

既知の方法では、ロケットエンジンは、エンジンが動作中である間、燃焼チャンバ燃焼される液体水素および液体酸素を使用する。考慮中の例では、水素および酸素の送達は、ターボポンプに供給する調節弁によって制御される。

0041

調節弁は、特に、酸素および水素の流量、タービンの速度などを制御する働きをする。それらは、アクチュエータによって制御され、それらの位置は、コンピュータ、例えば、ロケットエンジンコンピュータまたはコントローラによって決定される。この目的のために、コンピュータは、例えば、燃焼チャンバ圧力(CCPと書かれる)、ポンプ入口での混合物の酸素/水素比率MRPIと書かれる)、酸素および水素ターボポンプなどの回転速度のような様々なエンジン調節パラメータに依存する。

0042

このような方法で使用される調節システム2の動作原理は、図1図式的に示されている。図1に示された例では、調節ロジックがロケットエンジン1のコンピュータによって実行されることが想定されているということに観察すべきである。それにもかかわらず、この想定は、限定的ではなく、調節ロジックは、例えば、ロケットを操縦するオンボードコンピュータ(OBC)のような、ロケットのオンボードでいくつかの他のコンピュータによって実行することができる。

0043

調節システム2は、閉ループで動作する。より詳細には、セットポイントyCは、それぞれのエンジン調節パラメータのための既知の方法でコンピュータによって作り出され、動的トラッキングフィルタ3に送達される。フィルタ3からの出力で取得されたフィルタされたセットポイントyCfは、調節パラメータの調節値yRも供給される誤差計算モジュール4に供給される。モジュール4によって評価される誤差eは、誤差eを補正すること(すなわち、消滅させること)を求めるコマンドuを評価するロケットエンジンの補正モジュール5に供給される。コマンドuは、セットポイントに合致するように、調節パラメータの値を再調整するように使用される調節弁のための位置コマンドである。コマンドuは、コマンドuに応じて調節弁のアクチュエータ7を制御する補正モジュール6に伝送される。この方法で制御される調節弁の位置をセンシングするための位置センサ8は、調節弁の位置のための計測された値u’を補正モジュール6に戻す。

0044

ロケットエンジン1は、「調節された」調節パラメータの値をセンサ8によって計測された弁の位置u’に基づいて計測できるまたは推定できるようにするセンサ9も設けられている。例として、センサ9は、圧力センサ速度センサ、位置センサ、流量計などであり、どの調節パラメーが考慮中であるかに依存する。(特に異常値を排除する働きをする)コンピュータの有効化モジュール10によって有効になった後、調節値は、セットポイントyCなどに到達する目的のために、コマンドuに適合させるようにするために、誤差計算モジュール4に供給される。調節システム2の動作は当業者に知られているので、ここではより詳細に説明していない。

0045

ロケットエンジン1の適切な動作は、本発明に従う監視装置11によって保証される。監視装置11は、エンジンの様々な動作点でのエンジンの様々なパラメータp1..,pPを計測するのに適した従来のセンサ13によって供給される計測値m1、...、mPに基づいて、ロケットエンジン1の1つまたはそれ以上の部材または要素12を監視するように構成されている(ここでPは1よりも大きいまたは1と等しい任意の整数)。監視装置11によって監視されるこれらのパラメータは、例えば、以下のようなものであってもよい。

0046

エンジンのポンプからの出口圧力
ノズル温度
ターボポンプの回転速度、
エンジンのポンプ入口での流体(酸素,水素)の流量、
エンジンの振動挙動など

0047

下で説明を単純化するために、(pと書かれている)1つのパラメータのみを考慮するが、監視装置11(すなわち、P=1)によって監視される、例えば、エンジン1の酸素ポンプの出口圧力のみ(酸素ポンプの出口圧力:oxygen pump outlet pressureの略でOPOPと書かれる)が考慮される。それにもかかわらず、限定は、監視装置11によって監視されるエンジンパラメータの数Pと関連していないし、これらのパラメータの本質にも関連していない。

0048

ロケットエンジン1の考慮中のそれぞれの動作点は、上で述べたように、調節システム2によって使用される1つまたはそれ以上の調節パラメータの値によって規定されている。現在想定されている例では、エンジンの考慮中のそれぞれの動作点は、一対の調節パラメータ、すなわち燃焼チャンバ圧力CCPの値およびポンプ入口での酸素/水素の混合比率MRPIの値によって形成される対によって規定されている。

0049

それにもかかわらず、この想定は、限定そのものではなく、他の調節パラメータは、上述の調節パラメータに加えて、または上述の調節パラメータに対する置換として、例えば酸素ターボポンプおよび水素ターボポンプの回転速度のようなロケットエンジン1の動作点を規定するように想定してもよい。1つの調節パラメータのみを使用することを想定することさえも考えられる。

0050

現在説明されている実施形態では、監視装置11は、ロケットエンジン1に、より詳細には、そのコンピュータまたはコントローラに組み込まれ、したがって、ロケットエンジン1がフライト中である間、リアルタイムで監視を容易に実行できるようにする。それは、コンピュータのハードウェアアーキテクチャに依存し、現在説明されている実施形態では、それは、図2に図式的に示されている。

0051

したがって、監視装置11は、特に、コンピュータおよびロケットエンジン1の様々な要素、特にセンサ13および調節システム2と通信するための、プロセッサ11A、リードオンリー(ROM)メモリ11B、ランダムアクセスメモリ(RAM)11C、不揮発性メモリ11D、および通信手段11Eを備える。例として、通信手段11Eは、データバスを含む。

0052

監視装置11のROM 11Bは、プロセッサ11Aによって読み出し可能であり、本発明の監視方法のステップを実行するための命令を含む、本発明に従うコンピュータプログラムを記憶するデータ媒体を構成する。本方法の特定の実施例のステップは、図3から図5を参照して下で説明される。

0053

同様に、コンピュータプログラムは、監視パラメータの計測値を取得するための取得モジュール14、これらのパラメータの値を推定するための推定モジュール15、計測値と推定値とを比較するための比較モジュール16、および適切な所で、アクティブ化された、閾値が交差されたという通知を送信するための通知モジュール17のような、監視装置11の機能的なモジュール(具体的にはソフトウェアモジュール)を規定する。これらの様々なモジュールの機能は、監視方法のステップを参照してより詳細に説明される。

0054

別の実施形態では、監視装置11は、ロケットエンジンのテストベンチまたは上述のロケットのオンボードコンピュータ(OBC)は、ホストされる。監視装置11をホストするエンティティに限定はともなわない。具体的には、調節システム2および監視装置11は、異なるエンティティによってホストされてもよい。

0055

図3を参照すると、本発明の特定の実施例の監視装置11によって実行される監視方法の主なステップの説明を続ける。

0056

上で述べたように、監視装置11は、エンジンの様々な動作点のための、エンジンの1つまたはそれ以上のセンサ13によって収集されるパラメータpの計測値に基づいて、ロケットエンジン1を監視する。このようなパラメータpの計測値m(またはより一般には、P個のパラメータが本発明に従って監視されるときのパラメータp1,...,pPのm1,...,mP)は、ロケットエンジン1の動作点OPのための監視装置の通信手段11Eを介して、監視装置11の取得モジュール14によってセンサ13から取得される(ステップE10)。

0057

現在説明されている実施例では、取得モジュール14は、センサ13から受信された計測値を処理すること、より詳細には、それらをフィルタにかけること、および異常値を排除することに適している。このような処理は、従来使用しており、ここではより詳細に説明しない。それは、特に、計測値の問題によって影響を受けないことを可能にする。

0058

計測値mを処理することから生じるパラメータpの計測値m’は、監視装置11のランダムアクセスメモリ11Cの取得モジュール14によって記憶される。

0059

さらに、(ステップE10と並行して、またはステップE10の後)、監視装置11の推定モジュール15は、動作点OPに対する監視パラメータpの値を推定する(ステップE20)。この目的のために、監視装置11の推定モジュール15は、ロケットエンジン11の非線形の挙動をモデル化する学習データベースから構築された推定器を使用する。推定器は、入力として、動作点OPの値を取り込み、出力として、動作点OPのその値のためのパラメータpの推定値p_estを送達する。現在説明されている実施例では、推定器への動作点入力は、調節パラメータCCP,MRPIの調節値yRによって規定されている。

0060

別の実施例では、推定器への動作点OP入力は、調節パラメータのフィルタされたセットポイント値yCfによって規定されている。

0061

この実施例では、推定器を構築するために使用される学習データベースは、実験データと合わされた数学モデル由来する。このような学習データベースを取得することは、当業者に対していかなる困難性も提示せず、ここではより詳細には説明しない。

0062

現在説明されている実施例では、推定モジュール15によって使用される推定器は、学習データベースから構築された人工ニューラルネットワークANNである。このニューラルネットワークは、図4に示されている。

0063

より正確には、この実施例では、考慮中のニューラルネットワークANNは、入力層Lin、出力層Lout、および隠れLhidと言われる1つまたはそれ以上の連続的な介在層を有する、フィードバックなしの、多層パーセプトロン(MLP)タイプのネットワークである。単純化のために、1つの隠れ層のみが図4に示されている。

0064

入力層Linは、ベクトル[Vin,1]を形成するM+1個の入力(またはニューロン)を有し、Vinは、ロケットエンジンの考慮中の動作点を規定するM個の調節パラメータを含むM次元のベクトルを示す。Mは、1よりも大きい整数または1と等しい整数である。説明された実施例では、入力層Linは、したがって、単一の入力に加えて、燃焼チャンバ圧力CCPおよびエンジンのポンプ入口の混合比率MRPIにそれぞれ対応するM=2の入力を含む。

0065

ネットワークの出力層Loutは、監視装置11によって監視されるP個のパラメータの推定値にそれぞれ対応するベクトルVoutを形成するP個の出力(またはニューロン)を有する。Pは、1よりも大きい整数または1と等しい整数である。現在説明されている実施例では、P=1。

0066

隠れ層Lhidは、Nニューロンを含み、Nは、1よりも大きい整数または1と等しい整数である。この実施例では、隠れ層Lhidは、以下のように規定されている、N次元を有する、実数のベクトル出力を有するシグモイドタイプ関数F(x)に依存する。

0067

変形例では、他のシグモイドタイプ関数を想定してもよい。

0068

したがって、ニューラルネットワークの出力ベクトルVoutは、以下のように計算される。

0069

上記式では、W1は、入力層Linと隠れ層Lhidとの間のシナプス荷重行列であり、この行列の最後の列は、隠れ層のニューロンのバイアスを表し、W2は、隠れ層Lhidと出力層Loutとの間の、シナプス荷重の行列を示し、この行列の最後の列は、出力層のニューロンのバイアスを表す。

0070

行列W1,W2に入れられた、シナプス荷重およびバイアスは、共役勾配方法(conjugate gradient method)に基づいた自動学習アルゴリズムを使用することによって、そして、ロケットエンジン1のために取得され、学習データベースに加えられるが、これらは当業者に知られており、ここでは説明されない。変形例では、他の既知の学習アルゴリズムを、学習データベースからニューラルネットワークANNを構築するために使用することができる。

0071

図4に示された例では、Nニューロンを有する、1つの隠れ層Lhidのみが示されている。隠れ層および隠れ層毎のニューロンの数は、既定の精度のネットワークを取得するために最適化することができ、精度は、例えば二乗平均平方根誤差基準によって計測してもよい。変形例では、場合により、それらの関係のある重要度に応じて重みを加えて、例えばニューラルネットワークを使用してパラメータを推定するのに必要とされる計算時間などのような他の基準も使用してもよい。

0072

さらに、他のニューラルネットワークアーキテクチャは、例えばフィードバックを有するネットワークのようなものを想定してもよい。

0073

変形例では、人工ニューラルネットワーク以外の非線形モデル、たとえば調節パラメータと監視パラメータとの間に存在する構造的関係から規定された非線形回帰を使用したオフラインで構築された非線形モデルを、監視パラメータpの値を推定するために使用してもよい。このような構造的関係そのものは、知られており、実験的におよび/または学習データベースに基づいて決定することができる。

0074

図3を参照すると、計測値m’およびパラメータpの推定値p_estは、取得モジュール14によって、そして推定モジュール15によって、それぞれ監視装置11の比較モジュール16へ供給される。

0075

これらの値を受信すると、比較モジュール16は、この実施例では、以下の数式を使用して、計測値m’と監視パラメータpの推定値p_estとの間の誤差εを評価することによって始める(ステップE30)。



上記式で、



は、計測値m’と推定値p_estとの間の差の絶対値である。

0076

その後、それは、誤差εを1つまたはそれ以上の閾値S1,...,SKと比較し、そこでは、Kは、1よりも大きい整数または1と等しい整数である(ステップE40)。

0077

本発明に従って、閾値S1,...,SKは、ロケットエンジン1の考慮中の動作点OPに対して、すなわち、計測値mが取得され、値p_estが推定された、ロケットエンジン1の動作点に対して、評価される誤差εの不確実性σ(すなわち、標準偏差)から監視装置11の比較モジュール16によって決定される。例えば、監視装置11は、2つの異なる閾値S1=3σおよびS2=6σ(または同様に、考慮される誤差がε=m’−p_estである場合、閾値S1=±3σおよびS3=±6σ)を考慮する。

0078

これらの例は、説明のためだけに与えられ、当然、不確実性σの他の倍数は、検出することが望ましい異常に応じて想定してもよい。閾値の選択は、下でより詳細に説明されるように、誤った警告を制限する一方で、十分早く(使用されるセンサに含む)ロケットエンジン1の要素のドリフトを検出する要求によって導かれる。

0079

現在説明されている実施例では、不確実性σは、2つの要因、すなわち、パラメータpの計測値mの不確実性σ1、およびパラメータpの推定値p_estの不確実性σ2を考慮する。より正確には、

0080

変形例では、不確実性σは、二乗平均平方根以外の関数を使用することによって、不確実性σ1,σ2から推定してもよい。

0081

既定のセンサに対するパラメータpの計測値mの不確実性σ1は知られている。例として、それは、センサ13の製造業者によって供給される(および場合により、センサで実行されたテストの結果として検証される)、仕様書から抽出してもよいしまたは決定してもよい。この不確実性(または同様に、センサの計測精度)がロケットエンジン1の動作範囲全体にわたって必ずしも一定ではないが、エンジンの動作点に応じて変化することができるということに観察すべきである。したがって、不確実性σ1を評価するために、監視装置11は、この実施例では、特にセンサ13の製造業者によって提供され動作点OPを規定する、異なるペアの値(CCP,MRPI)のための結果として生じる不確実性σ1の値を与える仕様書から予め決められた値の表TAB1を使用する。

0082

この実施例では、パラメータpの推定値p_estの不確実性σ2は、特に、下記を含むいくつかのソースの不確実性に依存する。

0083

−推定モジュール15によって使用される推定器へのデータ入力、より詳細には、この実施例では、調節パラメータCCP,MRPIの調節値の不確実性(または同様に、逆に、精度)。具体的には、調節システム2によって使用される閉ループの精度は、(それらの分解能限界と関連した)アクチュエータ7における非線形の不安定性リミットサイクル)を回避するために、センサ9によって実行される調節パラメータの計測値と、フィルタされたセットポイントyCfと計測値yRとの間の誤差がゼロに強制される領域の幅とに依存する。

0084

−恒等的にゼロではなく、エンジンの動作点に依存する、特に人工ニューラルネットワークANNのこの実施例で使用される推定器の不確実性(または同様に、逆に、精度。推定器の精度は、それが由来される学習データベースを忠実再構築するために、その能力特徴付ける。

0085

−推定器、すなわち、この実施例では人工ニューラルネットワークANNを構築するために使用される学習データベースの不確実性(または同様に、逆に、精度)。推定器は、優れた精度を有しているかもしれないが、それにもかかわらず、学習データベースが信頼性のない場合、例えば、学習データベースそのものが、数学モデルに由来するとき、推定器によって推定されるパラメータの値は、パラメータの計測値から離れうる。この不確実性を限定するために、実際のエンジンと学習データベースによってモデル化されたエンジンとの間の差を考慮に入れるために、推定器を構築するとき、バイアスを加えてもよい。

0086

現在説明されている実施例では、監視装置11は、決定された値の表TAB2を使用することによって、例として、当業者に知られた従来のモンテカルロ(Monte Carlo)方法を使用するシミュレーションによって、上述の不確実性の組み合わせから生じる不確実性σ2を評価する。

0087

図5は、そのような値の表TAB2の一例を示す。この例は、説明によって単独で与えられる。

0088

調節パラメータペア(CCP,MRPI)の様々な値に対して、表TAB2は、結果として生じる不確実性の値σ2を与える(監視パラメータpの単位で、すなわち本例では監視パラメータが圧力であるから、barである)。図5に示された例では、調節パラメータCCP,MRPIのための値の範囲は、(単純化のために全てが示されていない)195のサブ範囲に任意に分割されており、それぞれはモンテカルロ方法の利用において無作為選出が実行された。考慮される範囲の数は、既定の範囲内の不確実性の値に対する複雑さと均一性との間の妥協から生じる。

0089

変形例では、表TAB2のような表を使用するよりもむしろ人工ニューラルネットワークから不確実性σ2を評価できるということを想定することが考えられる。

0090

監視装置の比較モジュール16は、こうして、上述の値の表TAB1,TAB2からロケットエンジン1の考慮中の動作点OPに対応する不確実性σ1,σ2を抽出する。この目的のために、監視装置の比較モジュール16は、動作点OPを規定する調節パラメータCCP,MRPIのための値、および調節パラメータCCP,MRPIの有効な調節値yRを使用する。

0091

変形実施例では、表TAB1,TAB2のそれぞれから不確実性σ1,σ2を抽出するために、比較装置16は、動作点OPとして、調節パラメータのためのフィルタされたセットポイント値yCf(すなわち、動的トラッキングフィルタ3からの出口利用可能であるような値)を使用する。

0092

さらなる別の実施例では、表TAB1,TAB2のそれぞれから不確実性σ1,σ2を抽出するために、比較モジュール16は、動作点OPとして、これらの調節パラメータのための調節センサ2によって設定されたセットポイント値yCを使用する。

0093

その後、不確実性σ1,σ2を使用して、それは、不確実性σの値を評価する。この値から、それは、閾値S1,S2を推定する。例として、この実施例では、S1=3σおよびS2=6σ。

0094

上で述べたように、比較モジュール16は、この方法で決定された閾値と誤差εを比較する(ステップE40)。

0095

変形例では、比較モジュール16は、監視パラメータpの計測値m’をp_est±3σおよびp_est±6σと比較する。

0096

この比較の間、比較モジュール16は、誤差εが閾値S1よりも大きいかどうかを決定し(閾値S1が交差されると、テストステップE50の応答は「yes」)、監視装置11の通知モジュール17は、警告および点火シーケンスを管理するためのエンティティ18による使用のために閾値S1が交差された(誤差が常に正となるように規定されているので、具体的には上回られた)という通知を発行する(ステップE60)。

0097

同様の方法で、比較モジュール16は、誤差εが閾値S2よりも大きい(閾値S2が交差されると、テストステップE50の応答は「yes」)ということを決定する場合、監視装置11の通知モジュール17は、警告および点火シーケンスを管理するためのエンティティ18による使用のために閾値S2が交差されたという通知を発行する(ステップE60)。

0098

現在説明されている実施例では、警告および点火シーケンスを管理するためのエンティティ18は、利用可能な所で、多数決ロジックを使用し、受信した閾値交差通知に応じて、どのようなアクションをロケットエンジン1にとるのが適切かを決定する。報告される交差に応じた、モジュラーで段階的な応答を実施してもよい(例えば、メンテナンスの準備をする、エンジンを停止する、セットポイント値yCに適合させるなど)。

0099

閾値が交差されない(またはこの実施例では上回られない)場合、監視は、ロケットエンジン1の新しい動作点のために、上で説明されたステップE10からステップE60に従って継続する。管理エンティティ18が通知された後にも、同じことがあてはまる。

0100

現在説明されている実施例では、監視装置によって考慮される閾値は、それ自体、ロケットエンジン1の考慮中の動作点OPに依存する不確実性σ(例えば、それらは、不確実性の倍数と等しい)に応じて単独で設定される。

0101

本発明の第2の実施例では、よりロバストな、ロケットエンジン1の監視を取得するために、監視装置11は、不確実性σに基づいて比較ステップの間に使用される閾値を決定し、エンジンの動作点が変化している速度、より詳細には調節パラメータのための(生のまたはフィルタされた)セットポイント値の変化の速度も考慮する。

0102

発明者は、調節システム2によって決定される調節パラメータのためのセットポイント値が突然変化するとき、閾値S1=3σの酸素ターボポンプからの出口圧力OPOPに対して図6に示されるように、誤差εは、不確実性σに基づいて規定された閾値の極めて近い所に移動するということを観察した。この過渡的な挙動と関連したリスクは、警告(閾値を交差すること)が警告および点火シーケンスを管理するためのエンティティ18に監視装置11によって誤って発行されることである。

0103

この現象を考慮に入れるために、比較ステップの間、監視装置11は、エンジンの不確実性σおよび動作点OPに基づいて決定される閾値を使用するだけでなく、エンジン動作点の変化の速度、より正確には調節パラメータのためのセットポイント値の変化の速度も考慮する。これを考慮することは、エンジン動作点の突然の(すなわち速い)遷移の場合に、監視パラメータの計測値付近で監視するためのより広いテンプレートを結局規定することになり、対照的に動作点の遅い遷移の間(すなわち、動作点があまりまたは全然変化していないとき)、より狭いテンプレートを結局規定することになる。

0104

この第2の実施例では、テンプレートは、
監視パラメータの推定値に、調節パラメータのためのセットポイント値またはフィルタされたセットポイント値における突然の変動をモデル化する予め規定された2次オーダーフィルタのステップ応答を乗じることによって、および、予め決定された不確実性σ(または考慮中の閾値に依存して、この不確実性の倍数)をこの動作の結果に加えることによって取得された上の限界と、
監視パラメータの推定値に、調節パラメータのセットポイント値またはフィルタされたセットポイント値における遅い変動をモデル化する予め規定された1次オーダーフィルタのステップ応答を乗じることによって、および、予め決定された不確実性σ(または考慮中の閾値に依存して、この不確実性の倍数)をこの動作の結果から減じることによって取得された下の限界と
によって規定されている。

0105

1次および2次オーダーフィルタのステップ応答を評価するために考慮されるステップは、調節パラメータの生のセットポイント値yCによって規定されている。

0106

変形例では、監視装置11は、調節パラメータのフィルタされたセットポイント値yCfによって規定されたステップを考慮する。

0107

1次および2次オーダーフィルタのカットオフ周波数および遅延は、例えば、監視パラメータが調節パラメータのセットポイント値における時間および変動に応じて変化する速度についての知識に基づいて、実験的に、計算によって、またはテストすることによって、既定の監視パラメータおよびロケットエンジンに対してオフラインで選択される。

0108

変形例では、他のオーダー(および、特に高いオーダー)のフィルタを想定することができる。

0109

したがって、この第2の実施例では、監視装置11は、
不確実性σ(例えば、S1high=+3σ)から規定された「高い」第1の閾値と、監視パラメータの計測値m’およびセットポイント値yC(またはフィルタされたセットポイント値yCf)を表現するステップにおける2次オーダーフィルタの応答によって重みが付けられた(すなわち、乗じられた)その推定値p_estの間の誤差とを比較し、そして、
不確実性σ(例えば、S1low=−3σ)から規定された「低い」第2の閾値と、監視パラメータの計測値m’および前記ステップにおける予め規定された1次オーダーフィルタの応答によって重みが付けられたその推定値p_estの間の誤差とを比較する。

0110

説明のために、図7は、監視パラメータpに対する計測値m’についてこの第2の実施例で準備された監視テンプレートを示す。

0111

調節パラメータに適用される生のセットポイント値を表すステップf0に応じて監視パラメータpの計測値が変化する速度は、曲線f1によって示される。この速度は、どのようにその振幅が時間に応じて変化するかということに対応する。

0112

曲線f2は、1次オーダーフィルタからの出力によって重みが付けられた監視パラメータp_estの推定値を示す。同様の方法で、曲線f3は、2次オーダーフィルタの出力によって重みが付けられた監視パラメータp_estの推定値を示す。

0113

低い限界および高い限界Binf,Bsupは、曲線f2,f3から、または曲線f2,f3へ、不確実性σをそれぞれ減じることおよび加えることによって、それぞれ取得される。これらの限界Binf,Bsupは、監視パラメータpの計測値m’を監視するためのテンプレートを規定し、これらの限界のいずれか一方が監視パラメータによって交差されると、監視装置11によって発行される通知を、警告および点火シーケンスを管理するためのエンティティ18へ、本発明に従って発生させる。

0114

これらの限界Binf,Bsupは、調節パラメータに対するセットポイント値、換言すると、エンジンの動作点に応じて変化するので、これらの限界Binf,Bsupは時間に応じて変化するということを観察すべきである。

0115

上で述べたように、現在説明されている実施例では、本発明は、ロケットエンジンに適用されている。それにもかかわらず、本発明は、例えば航空機エンジンのような他の調節システムに適用してもよい。

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