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技術 マルチセンサー測定方法及びシステム

出願人 サフランエアークラフトエンジンズ
発明者 ジョナタンウエルセルジュルゴニドゥック
出願日 2018年11月30日 (1年7ヶ月経過) 出願番号 2018-225537
公開日 2019年6月13日 (1年0ヶ月経過) 公開番号 2019-090812
状態 特許登録済
技術分野 遅延要素を用いたフィルタ 特定目的付指示記録装置と料金計量装置 制御系の安全装置
主要キーワード 変動余裕 先行測定 レギュレータユニット 多重センサー センサータイプ センサー故障 発散速度 許容変動
関連する未来課題
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図面 (14)

課題

センサータイプ、およびセンサーの数の如何に関わらず、単一の評価手順を実施できるマルチセンサー測定システムを提供する。

解決手段

n個の測定信号送出するための同じ物理量を表わすn個の冗長センサーC1、C2、…、Cnの少なくとも1つのセットと、n個の測定信号を融合させてn個の測定信号で構成された単一の多重化出力信号を送出するための融合ユニット10と、多重化出力信号を受信し、センサー故障を表わす信号を拒絶した後、物理量の測定の最良推定値を構成する信号を出力するように構成されている再条件付アンセンテッドカルマンフィルターUKF20と、を含む。

概要

背景

同じ物理量を測定するために1組のセンサー利用可能である場合、様々なセンサーによって供給される測定値の中からどれが最良であるかを判定するため、測定値を互いに比較する票決ベース論理に主として基づいて測定値を検証することが一般的な実践方法である。

票決ベースの技術の欠点は、利用可能な測定値の数に応じてかつ問題の測定値のタイプに応じて個別にこれらの技術を適応させる必要があるという事実にある。制御用ソフトを利用可能にするプロセスにおいては、各機能の単位テストを実施する必要がある。これは、認定コストが比較的高額になることを暗示しており、これにより機能の多様性付随するリスクが導入される。

概要

センサータイプ、およびセンサーの数の如何に関わらず、単一の評価手順を実施できるマルチセンサー測定システムを提供する。n個の測定信号送出するための同じ物理量を表わすn個の冗長センサーC1、C2、…、Cnの少なくとも1つのセットと、n個の測定信号を融合させてn個の測定信号で構成された単一の多重化出力信号を送出するための融合ユニット10と、多重化出力信号を受信し、センサー故障を表わす信号を拒絶した後、物理量の測定の最良の推定値を構成する信号を出力するように構成されている再条件付アンセンテッドカルマンフィルターUKF20と、を含む。

目的

本発明の目的は、上述の欠点を是正すること、そしてより詳細には、特にノイズ、平均急上昇(jump in mean)又は故障したセンサーの存在に起因して一部のセンサー内に存在する可能性のあるバイアスを拒絶する一方で考えられる最良の測定値を推定する目的で、同じ物理量を表わす任意の種類のセンサーに由来するデータの融合を実施することにある

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
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請求項1

同じ物理量を検知するための多重センサーを有する測定システムにおいて、n個の測定信号送出するための前記同じ物理量を表わすn個の冗長センサー(C1、C2、…、Cn)又はモデルの少なくとも1つのセットと、n個の測定信号を融合させてn個の測定信号で構成された単一の多重化出力信号を送出するための融合ユニット(10)と、前記多重化出力信号を受信し、センサー故障を表わす信号を拒絶した後、前記物理量の測定の最良推定値を構成する信号を出力するように構成されている再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(UKF)(20)と、を含むことを特徴とする測定システム。

請求項2

前記融合ユニット(10)が、前記センサー(C1、C2、…、Cn)の数nを計数するための計数器(6)と、電気量を物理量に変換することを目的とし、それぞれn個のセンサー(C1、C2、…、Cn)の各々と結びつけられ前記n個の測定信号由来の情報を記憶するように適応されているn個の変換機能モジュール(11〜14)のセットと、n個のゼロ次ブロッキングユニット(15〜18)と、様々なセンサー(C1、C2、…、Cn)由来の個別の測定信号を次々と選択しかつn個の測定信号由来の全情報を含む単一のデータストリームを再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(20)の入力端まで送出するように適応されたマルチプレクサユニット(19)と、を含むことを特徴とする請求項1に記載のシステム

請求項3

再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(20)が、前記マルチプレクサユニット(19)を内蔵する融合ユニット(10)の速度以上の速度で処理を行なうことを特徴とする請求項1又は2に記載のシステム。

請求項4

再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(20)が、マルチプレクサユニット(19)からの入力内の変動の動態を表わす非線形フィルタユニットを含むことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載のシステム。

請求項5

再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(20)には、マルチプレクサユニット(19)の各ステップにおいて、測定信号情報がフィルターユニット予測値から許容変動振幅を減じたもの以下の値か又は前記予測値に許容変動振幅を加えたものよりも大きい値に対応しているか否かを判定するように適応され、かつ対応している場合には測定信号情報を予測値に関連してリセットし、対応していない場合には前記測定信号情報に関連してリセットして再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(20)の更新を可能にすることを目的とするテストユニットが含まれていることを特徴とする請求項4に記載のシステム。

請求項6

n個の測定信号を送出する同じ物理量を表わすn個の冗長センサー(C1、C2、…、Cn)又はモデルのセットを用いて、前記同じ物理量を測定する方法において、n個の測定信号を多重化して、n個の測定信号を融合する単一の多重化出力信号を送出するステップと、再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(UKF)により前記多重化出力信号をフィルタリングして、センサー故障を表わす信号を拒絶した後に前記物理量の測定の最良の推定値を含む信号を出力するステップと、を含むことを特徴とする方法。

請求項7

再条件付アンセンテッドカルマンフィルターのフィルタリングステップが、多重化ステップの処理速度以上の処理速度で実施されることを特徴とする請求項6に記載の方法。

請求項8

再条件付アンセンテッドカルマンフィルターのフィルタリングステップが、多重化ステップの出力端での切換え作業の出力の変動の動態を表わす非線形フィルタリングを含むことを特徴とする請求項6又は7に記載の方法。

請求項9

再条件付アンセンテッドカルマンフィルターのフィルタリングステップには、切換え作業の各ステップにおいて、測定信号情報がフィルターユニットの予測値から許容変動振幅を減じたもの以下の値か又は前記予測値に許容変動振幅を加えたものよりも大きい値に対応しているか否かを判定し、かつ対応している場合には測定信号情報を予測値に関連してリセットし、対応していない場合には前記測定信号情報に関連してリセットして再条件付アンセンテッドカルマンフィルターのフィルタリングステップの更新を可能にすることを目的とするテストが含まれていることを特徴とする請求項8に記載の方法。

技術分野

0001

本発明は、同じ物理量を測定するために多重センサーを使用する方法及びシステムに関する。

背景技術

0002

同じ物理量を測定するために1組のセンサー利用可能である場合、様々なセンサーによって供給される測定値の中からどれが最良であるかを判定するため、測定値を互いに比較する票決ベース論理に主として基づいて測定値を検証することが一般的な実践方法である。

0003

票決ベースの技術の欠点は、利用可能な測定値の数に応じてかつ問題の測定値のタイプに応じて個別にこれらの技術を適応させる必要があるという事実にある。制御用ソフトを利用可能にするプロセスにおいては、各機能の単位テストを実施する必要がある。これは、認定コストが比較的高額になることを暗示しており、これにより機能の多様性付随するリスクが導入される。

先行技術

0004

原文に記載なし)

発明が解決しようとする課題

0005

本発明の目的は、上述の欠点を是正すること、そしてより詳細には、特にノイズ、平均急上昇(jump in mean)又は故障したセンサーの存在に起因して一部のセンサー内に存在する可能性のあるバイアス拒絶する一方で考えられる最良の測定値を推定する目的で、同じ物理量を表わす任意の種類のセンサーに由来するデータの融合を実施することにある。

0006

したがって、本発明の目的は、センサータイプの如何に関わらず、そしてセンサーの数の如何に関わらず、単一の評価手順を実施できるようにすることにある。

課題を解決するための手段

0007

これらの目的は、同じ物理量を検知するための多重センサーを有する測定システムにおいて、n個の測定信号送出するための前記同じ物理量を表わすn個の冗長センサー又はモデルの少なくとも1つのセットと、n個の測定信号を融合させてn個の測定信号で構成された単一の多重化出力信号を送出するための融合ユニットと、前記多重化出力信号を受信し、センサー故障を表わす信号を拒絶した後、前記物理量の測定の最良の推定値を構成する信号を出力するように構成されている再条件付アンセンテッドカルマンフィルター(UKF)と、を含むことを特徴とする測定システムによって達成される。

0008

こうして、本発明のシステムは、異なるセンサーに由来するデータを融合し、次にデータを処理して、あらゆるエラーが除外された妥当な測定値を評価することを可能にする。これは、単純なデータ多重化と、それに続いて、考えられる最良の推定値を評価し、エラーにより汚染されていない測定値を入手するためにセンサーが送出した測定信号の融合を表わす単一出力信号を再条件付アンセンテッドカルマンフィルターに対して送信することによって実施される。

0009

特定の一実施形態において、融合ユニットは、前記センサーの数nを計数するための計数器と、電気量を物理量に変換することを目的とし、それぞれn個のセンサーの各々と結びつけられ前記n個の測定信号由来の情報を記憶するように適応されているn個の変換機能モジュールのセットと、n個のゼロ次ブロッキングユニットと、様々なセンサー由来の個別の測定信号を次々と選択しかつn個の測定信号由来の全情報を含む単一のデータストリームを再条件付UKFの入力端まで送出するように適応されたマルチプレクサユニットとを含んでいる。

0010

1つの好ましい特徴によると、再条件付UKFは、前記マルチプレクサユニットを内蔵する融合ユニットの速度以上の速度で処理を行なう。

0011

特定の一実施形態によると、再条件付UKFは、マルチプレクサユニットからの出力内の変動の動態を表わす非線形フィルタユニットを含む。

0012

この場合、本発明の特定の態様において、再条件付UKFには、マルチプレクサユニットの各ステップにおいて、測定信号情報がフィルターユニット予測値から許容変動振幅を減じたもの以下の値か又は前記予測値に許容変動振幅を加えたものよりも大きい値に対応しているか否かを判定するように適応され、かつ対応している場合には測定信号情報を予測値に関連してリセットし、対応していない場合には前記測定信号情報に関連してリセットして再条件付UKFの更新を可能にすることを目的とするテストユニットが含まれている。

0013

本発明は同様に、n個の測定信号を送出する同じ物理量を表わすn個の冗長センサー又はモデルのセットを用いて、前記同じ物理量を測定する方法において、n個の測定信号を多重化して、n個の測定信号を融合する単一の多重化出力信号を送出するステップと、再条件付アンセンテッドカルマンフィルターにより前記多重化出力信号をフィルタリングして、センサー故障を表わす信号を拒絶した後に前記物理量の測定の最良の推定値を含む信号を出力するステップと、を含むことを特徴とする方法をも提供する。

0014

1つの特定の特徴によると、再条件付UKFのフィルタリングステップは、多重化ステップの処理速度以上の処理速度で実施される。

0015

有利には、再条件付UKFのフィルタリングステップは、多重化ステップの出力端での切換え作業の出力の変動の動態を表わす非線形フィルタリングを含む。

0016

1つの好ましい特徴によると、再条件付UKFフィルタリングステップには、切換え作業の各ステップにおいて、測定信号情報がフィルターユニットの予測値から許容変動振幅を減じたもの以下の値か又は前記予測値に許容変動振幅を加えたものよりも大きい値に対応しているか否かを判定し、かつ対応している場合には測定信号情報を予測値に関連してリセットし、対応していない場合には前記測定信号情報に関連してリセットして再条件付UKFフィルタリングステップの更新を可能にすることを目的とするテストが含まれている。

0017

本発明の他の特徴及び利点は、添付図面を参照し、非限定的な実施例として提供されている詳細な実施形態についての以下の説明から明らかになる。

図面の簡単な説明

0018

ロケットエンジン及びその制御システムの概略図である。
本発明のシステム又は測定方法の形で実施されたソフトウェアコンポーネントを含むモジュールのブロック図である。
図2の測定システム内に組込むのに好適なマルチプレクサユニットを含む融合ユニットのより詳細な図である。
測定信号を評価する一方で図6で使用されるパラメータCoefを計算するための関係を示すグラフである。
測定信号中の考えられる異常が検出され補正される、本発明の測定方法内のデータ多重化及びデータ処理ステップを要約した流れ図である。
連続する試料nとn−1の間の距離に応じて信号を重みづけするための遷移図である。
許容ウィンドウを変動させるためのプロセスを示すグラフである。
検出フラグ結果の第1の例を示す。
検出フラグ結果のこの第1の例について、フィルタリングされた出力信号と共に原多重化信号を示す。
検出フラグ結果の第2の例を示す。
検出フラグ結果のこの第2の例について、原多重化信号とフィルタリングされた出力信号とを示す。
検出フラグ結果の第3の例を示す。
検出フラグ結果のこの第3の例について、フィルタリングされた出力信号と共に原多重化信号を示す。

実施例

0019

図1は、各々ポンプ111、112から上流側に位置する2つの推進剤タンク131及び132から補給を受けるノズル102を含むロケットエンジン100を示す。

0020

推進剤の流量は、ポンプ111、112とノズル102の間に配置されたバルブ121、122によって制御可能である。

0021

各推進剤の流量は、各ポンプ111、112の上流側直近で測定される。

0022

記述されている応用例においては、説明を簡略化するため、2つの測定値のみが融合されるが、融合される測定値の数は2個よりもはるかに多くてよい。

0023

2つのセンサーA及びBがポンプ111上に配置され、その回転速度を測定する。これらのセンサーは、ポンプ111の速度を表わす2つの互いに独立した測定値RTHA及びRTHBを提供する。

0024

エンジン100は、それ自体レギュレータユニット40とモニターユニット50とで構成されるコントローラ200を含む。ユニット40及び50は、測定フィルターユニット20により統合された情報を受信する。

0025

フィルターユニット20は、融合モジュール10により条件付され多重化された情報RTHA及びRTHBを受信する。

0026

融合モジュール10そして次にフィルターユニット20により実施されるステップによって統合された情報を使用することによって、レギュレータユニット40は、エンジン100に補給を行なうバルブ121、122を開閉するため設定値VR1及びVR2を送ることにより、エンジンの動作を調節することができる。同様にして、モーターユニット50は、ポンプ111の回転速度超過に関する警報を信頼性ある形で発出することができる。

0027

本発明の原理は、図2のブロック図により例示されている。

0028

本発明のシステムは、全て同じ物理量を表わすn個の冗長センサーC1、C2、…、Cn又はモデルのセットを含む。一例として、図面では、4つのセンサーC1〜Cnのセットが示されているが、数nは、4以外の他の任意の整数であり得る。

0029

n個のセンサーC1〜Cnによって送出されたデータが獲得される段階に関しては、Nミリセカンドに等しいサンプリング時間TE1が存在する。

0030

本発明のシステムは、ユニット11〜14(図3)の変換機能によって物理量に予め変換された後にセンサーC1〜Cnから来るデータを多重化するための多重化機能を内蔵する第1の融合ユニット10を有し、作動していないセンサーによって提供されたデータ及びエラーを含む先行測定の全てを含む単一の測定値を出力する。

0031

融合ユニット10からの出力端は、再条件付されたいわゆる「アンセンテッドカルマンフィルター(UKF)を含むフィルターユニット10の入力端に接続されて、特定のリセットステップにより異常を拒絶して全てのセンサーに由来する最良の測定値を推定できるようにしている。こうして、測定値の最良の推定値を構成する信号30が、フィルターユニット20からの出力端において得られる。

0032

ユニット10及び20内の処理は、TE1をセンサーの数nで除したものに等しいサンプリング時間TE2に対応する。

0033

図3は、融合ユニット10の一実施形態を示す。

0034

この実施例において、融合ユニット10は、前記センサーC1〜Cnの数nを計数するための計数器6と、それぞれn個のセンサーC1〜Cnの各々と結びつけられn個の測定信号の情報を記録するように適応されているn個の変換機能を実施するユニット11〜14のセットと、n個のゼロ次ブロッキングユニット15〜18とを有する。さらに、融合ユニット10内では、マルチプレクサユニット19が、様々なセンサーC1〜Cn由来の個別の測定信号を次々と選択しかつn個の測定信号由来の全情報を含む単一のデータストリームとしてそれらを再条件付UKF20の入力端まで送出するように適応されている。

0035

マルチプレクサユニット19は、様々なセンサーC1〜Cnの獲得サンプリング時間TE1をセンサーC1〜Cnの数nで除したものに対応するサンプリング時間TE2を用いてクロッキングされる。

0036

こうしてマルチプレクサユニット19は、様々なセンサーC1、C2、…、Cnに由来する測定値を次々に選択し、全ての測定値を含む単一のデータストリームを得るために役立つ。測定値を次々と選択するためには、1で始まり存在するセンサーの数まで計数する単純な計数器6を使用することができる。この作業は、一回の評価全体を通して反復される。

0037

以下では、再条件付UKFとして作用する図2のフィルターユニット20の一実施形態について説明する。

0038

最初に、「アンセンテッド」カルマンフィルター(UKF)についての情報は、2001年にSimon Haykin of John Wiley & Sons社により刊行された「Kalman Filtering and neutral networks」という題の著作から取上げられたEric Wan及びRudolph van der Merweによる「The Unscented Kalman filter」という題の第7章中に見出すことができる、という点に留意されたい。

0039

再条件付UKFにより構成されるフィルターユニット20は、特定のリセットステップによりノイズ又はバイアスタイプの異常を拒絶することによってセンサーC1〜Cnによって測定された物理量を推定するのに役立つ。さらに、センサーの測定値を融合した結果もたらされる自然ノイズは、フィルターユニット20内に挿入される特定のフィルターを用いて低減させることができる。

0040

フィルターユニット20内では、UKFは、測定中物理系の変動についての考えられる動的範囲を表わすフィルターと共に使用される。このフィルターは、フィルタリングされたセンサー測定信号内の変動のプラウビテティを表わす変動速度飽和を組込んでいることから、非線形である。それでも、それは、異常値であると思われる値(バイアス、使用不能センサー…)を拒絶するはずである。フィルターユニット20の入力端における単一のストリームは、特に、バイアスが1つのセンサーのみに存在する場合、スイッチユニット19のN個のステップ毎に1回、バイアスを受けたセンサーからの情報と共に無バイアスの有用な情報も含んでいる。したがって、この状況において、従来のUKF用のコードは、以下のような、選択的リセットを可能にする追加の条件を含む。
入力信号が(変動余裕の範囲内まで)許容不能であるとみなされ、UKFのリセットステップ(モジュール222)内で入力信号を交換するためにUKFの拒絶ステップ(モジュール221)を使用することによって拒絶される。この状況では、予測は、挿入されたモデルを表わし、それ自体、良好でかつバイアスにより汚されていないとみなされる。
・あるいは、入力信号は良好であるとみなされ、その場合、リセットは通常、入力信号及びUKF更新ステップを用いることによって実施される。

0041

UKFコードの最後に付加される追加の条件についてのコードは、以下のようにまとめることができる。
IF[もしも](入力−信号<=予測−変動)(テスト224)、
OR[又は](入力−信号>予測+変動)(テスト224)、
HEN[である場合には]フィルターの予測との関係においてリセットする(モジュール226)、
ELSE[あるいは]入力信号との関係においてリセットする(モジュール227)、
END[終り
異常を検出し補正するための解決法は、図5の流れ図に示されている。

0042

データマルチプレクサモジュール210は、計数器212と結びつけられかつステップ201内で提供されるセンサーデータを受信するスイッチ211を有する。

0043

データプロセッサモジュール220は、モデルを定義づけるモジュール223と、スイッチ211を介してセンサーからデータを受信するモデルを使用する予測用のモジュール221と、モジュール223及びモジュール221からデータを受信するモデルを使用することにより更新するためのモジュール222とを有する。

0044

データプロセッサモジュール220は同様に、信号変動が記憶されるモジュール225及びテスト224をも有し、このテストによると、
i)モジュール221内で判定されモデルにより更新された予測が、信号から変動を減じたもの以下である場合、又は、
ii)モジュール221内で判定されモデルにより更新された予測が、信号に変動を加えたものよりも大きい場合には、
基準として予測を用いてモジュール226内でリセットが実施されるか、又は、
基準として入力信号を用いてモジュール227内でリセットが実施される。

0045

モジュール226から又はモジュール227からの出力端は、それ自体モデルに基づいた予測のためにモジュール221に送られ欠点のない測定値を提供するためにユニット202に対し出力として適用される推定された値を記憶するためのユニット228を構成する。

0046

図6の流れ図に示された第2の解決法は、UKFの推定能力を使用すること、及び不確実性バンドル(bandle of incertainties)と結びつけられた重みづけに基づくアルゴリズムとこの能力とを組合せて、現時点における信号が異常値的であるか非異常値的であるかの情報をフィルターに提供することからなる。

0047

2つの連続する獲得点の間の変動又はノイズレベル許容度を用いて、異なる許容誤差ゾーンが推定される。

0048

図4は、現時点における信号の値と先行する時点におけるその値の間の差を表わす「エプシロン」値の関数として係数がいかに変動するかを示している。

0049

図4は、ダイヤグラムの以下の3つのゾーンを定義づける3つの異なる状況を示す。
・ゾーン1:点が「正しい」とみなされるゾーン(係数は1に等しい)。
・ゾーン2:「限界」ゾーン(基準1の後、係数は1から0まで減少する)。
・ゾーン3:点が異常値とみなされるゾーン(基準2の後、係数は0に等しい)。

0050

点を考慮に入れる方法は、以下の公式を用いた重みづけを伴って、統計的ウィンドウ内のその位置に基づくものである。



ここで、「Coef」は「係数」である。

0051

この原理は、図6の遷移図によって示される。

0052

原理は以下の通りである。現在の信号(現時点「n」)の値Unは、第1の基準crit1に対して先行する時点(n−1)における信号の値Un-1と比較される(ステップ231)。
・結果が基準1より小さい場合には、現在の信号は、後続する推定値(時点「n+1」)のために考慮に入れられる。これは、ゾーンNo.1に対応し、重みづけ係数は1である(ステップ233、次にUKFについてステップ236)。
・結果が基準1よりも大きい場合には、Un−Un-1が第2の基準crit2よりも大きいか否かを判定するために、基準2がテストされる(ステップ232)。結果がcrit2よりも大きい場合には、後続する推定値を計算するために考慮に入れられるのは、先行する推定値である。これはゾーンNo.3であり、重みづけ係数は0である(ステップ234とそれに続くUKFのためのステップ237)。

0053

あるいは、UKFに対する入力が、現在の信号と先行する推定値の間で重みづけされる(ステップ238)。

0054

これはゾーンNo.2内にあり(ステップ235)、重みづけ係数は、以下の公式により表わされる直線関係を適用して変動する。

0055

以下では、基準1及び2がいかにして決定されるかが規定されている。
・基準1は、所望される理論的許容可能な不確実性を表わし、それは以下の通りに予め定義される。



ここで、「criterion 1」は「基準1」であり、「 margin」は「余裕」である。
・余裕=3(安全余裕)(99.7%の確率を表わす)。
・σ1及びσ2は、連続するセンサー1及び2上の標準偏差である。
・可能性は2つある。すなわち標準偏差が正確に公知である(その場合は公知の値を入力するだけでよい)か、又は公知ではない(この場合、分散[ひいては標準偏差]を推定するUKFの能力を使用することができる)。

0056

基準1は、バイアスと同様に2つの連続するセンサーに適用されるノイズも包含するという点に留意すべきである。
・基準2は、(制御されているシステムの種類、様々なバルブを切換えることのできる速度により主として決定づけられる固有の変動速度によって見込まれかつ許容可能な信号の発散速度を包含し、結果として、システムの動作点について「考えられる」変動を包含する。



ここで、「criterion 2」は「基準2」であり、「 margin」は「余裕」である。
・σspeed:UKFにより予め推定された不確実性に付加できるようにするための、均等関係(uniform relationship)である速度の正規関係(normal relationship)への変換型。正規関係への速度の変換は、以下の通りに実施される。

0057

許容ウィンドウを変動させるプロセスは、図7に示されており、この図には、連続する測定点の状況についての3つの異なるゾーンが見られる。

0058

検出フラグが、中にシステムが存在しているゾーンを表わしている。
フラグは0にある:いかなるバイアスも検出されず、現在の信号に基づいて推定が実施される。
・フラグは1にある:中間バイアスが検出されており、重みづけに基づいて推定が実施される。
・フラグは2にある:過剰のバイアスが検出されており、先行推定値に基づいて推定が実施される。

0059

同様に、速度飽和に対応するアルゴリズムが、この状況においては有用でないということも指摘できる。モデルの非線形性は、ここでエプシロン変数及び基準1及び2に対するテストによって提供される。

0060

図8Aは、ロケットエンジンに液体水素を補給するターボポンプの回転速度を測定するシステムについての検出フラグD1の一例を示す。

0061

図8Bは、図1に対応する測定システム例についての、信号S1及びUKF出力の形態を示す。

0062

図9Aは、ロケットエンジンに液体水素を補給するターボポンプの流量を測定するシステムについての検出フラグD2の一例を示す。

0063

図9Bは、実信号S2及びUKF出力の形態を示す。

0064

図10Aは、ロケットエンジンの内部温度を測定するシステムについての検出フラグD3の一例を示す。

0065

図10Bは、実信号S3、UKF出力、及び公称信号SNの形態を示す。

0066

要約すると、本発明のシステムは詳細には、センサーC1〜Cnに由来する測定値を順次取上げることができるようにしかつフィルターユニット20に入力される信号を1つの情報項目のみを送出するものとみなすことができるようにするマルチプレクサユニット19を使用することによって異なっているという点を強調することができる。

0067

本発明は同様に、測定値変動モデルとして非線形モデルを使用することを特徴としている。

0068

本発明の方法及びシステムは同様に、異常値を拒絶することができるように、かつセンサーC1〜Cnの全てからの測定のより良い推定値を得るように、UKFのコードの中に包含されている要領で、条件付されたリセットが実施されるという点でも注目に値する。

0069

図2及び3の測定システムの様々なモジュール及び図5及び図6を参照して定義された測定方法の各ステップは、メモリーユニットと共に1つ以上のプロセッサーを有するコンピュータを用いて実施されてよい。

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