物理的システムにおいて入力信号を発生する方法及び装置
【課題】振動システムのための駆動信号を獲得する前述のシステム及び方法はほぼ成功を享受したにも拘わらず、そのようなシステムを改善するための継続した必要性が存在する。特に、物理的システムのモデル、及び駆動信号を獲得するための反復的プロセスを改善する。
【解決手段】入力に応答して選択された出力を生成するよう物理的システム（１０）を制御する方法及び装置は、入力を受け取り実際の出力を与える物理的システムを含む仮想同一性システムを定義することを備える。仮想同一性システムの同一性の質は、少なくとも実際の出力の関数を用いてチェックされる。好適な実施形態において、正しい入力をより効率的かつ正確に与えるため、調整が物理的システムのモデルに対して同一性の質の関数として行われる。
【解決手段】入力に応答して選択された出力を生成するよう物理的システム（１０）を制御する方法及び装置は、入力を受け取り実際の出力を与える物理的システムを含む仮想同一性システムを定義することを備える。仮想同一性システムの同一性の質は、少なくとも実際の出力の関数を用いてチェックされる。好適な実施形態において、正しい入力をより効率的かつ正確に与えるため、調整が物理的システムのモデルに対して同一性の質の関数として行われる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の背景
本発明は、本質的に反復的又は少なくともある程度の繰り返しが容易にできるシステム、機械又はプロセスの制御に関する。詳細には、本発明は、システムの振動に対する入力として駆動信号を発生するため用いられるべきモデルを計算することに関する。
【背景技術】
【０００２】
試験標本に印加される負荷及び／又は動きをシミュレートすることができる種々の振動システムが一般的に知られている。振動システムは、性能評価、耐久性試験及び種々の他の目的は製品の開発において非常に有効であるので、性能評価、耐久性試験及び種々の他の目的のため広く用いられている。例えば、自動車、オートバイ又は類似のものの開発において、それらのものの車両又は下部構造を、道路又は試験トラックのような動作条件をシミュレートする研究所環境の下に置くことは極めて普通である。研究所における物理的シミュレーションは、動作環境を再現するため振動システムに対して印加されることができる駆動信号を生成するためデータ取得及び分析の周知の方法を包含する。この方法は、動作環境の物理的入力に対して「遠隔の」トランスジューサを車両に取り付けることを含む。通常の遠隔のトランスジューサは、次のものに制限されるものでないが、歪みゲージ、加速度計及び変位センサを含み、それらは関心の動作環境を暗黙に規定する。次いで、車両は同じ動作環境で駆動されるが、これに対し遠隔のトランスジューサの応答（内部負荷及び／又は動き）が記録される。振動システムに取り付けられた車両を用いたシミュレーション中に、振動システムのアクチュエータは、研究所における車両に関する記録された遠隔トランスジューサ応答を再現するように駆動される。
【０００３】
しかしながら、シミュレートされた試験が行われることができる前に、振動システムに対する入力駆動信号と遠隔トランスジューサの応答との関係は、研究所において特性化されねばならない。通常、この「システム同一化」手順は、完全な物理的システム（例えば、振動システム、試験標本及び遠隔トランスジューサ）（以下、「物理的システム」と称する。）のそれぞれのモデル又は伝達関数を獲得し、それの逆モデル又は逆伝達関数を計算し、その逆モデル又は逆伝達関数を用いて振動システムのための適切な駆動信号を反復的に獲得して動作環境において見られたような研究所状況における試験標本に関する遠隔トランスジューサからの同じ応答を実質的に獲得する。
【０００４】
当業者が認めるように、適切な駆動信号を獲得するこのプロセスは、遠隔トランスジューサが試験システム入力から物理的に遠隔でないとき（例えば、「遠隔」トランスジューサが、振動システムのコントローラの、力又は運動のような、フィードバック変数である場合）、変えられない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
振動システムのための駆動信号を獲得する前述のシステム及び方法はほぼ成功を享受したにも拘わらず、そのようなシステムを改善するための継続した必要性が存在する。特に、物理的システムのモデル、及び駆動信号を獲得するための反復的プロセスを改善するための必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
発明の概要
本発明の一局面は、入力に応答して選択された出力を生成するよう物理的システムを制御する方法及び装置又はシステム・コントローラに関する。本方法は、入力を受け取り実際の出力を生成する物理的システムを含む仮想同一性システムを定義するステップ、及び少なくとも実際の出力の関数を用いて仮想同一性システムの同一性の質をチェックするステップを供える。システム・コントローラは、その方法を実行するためのプログラム・モジュールを含む。命令がまた、本方法を実行するためコンピュータにより読取り可能な媒体上に与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本発明を実施する例示的環境のブロック図である。
【図２】図２は、本発明を実行するコンピュータである。
【図３Ａ】図３Ａは、従来技術の振動試験方法の同一化過程に含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Ｂは、従来技術の振動試験方法の反復的過程に含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図３Ｃ】図３Ｃは、従来技術の振動試験方法の別の反復的過程に含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図４Ａ】図４Ａは、本発明の調整器を有する振動システムのための駆動信号を獲得する従来技術の反復的プロセスの詳細ブロック図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本発明の調整器を有する振動システムのための駆動信号を獲得する別の従来技術の反復的プロセスの詳細ブロック図である。
【図５】図５は、本発明の一局面の一般的ブロック図である。
【図６】図６は、図５の発明の一実施形態の詳細ブロック図である。
【図７】図７は、図６の実施形態を動作させるため含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図８】図８は、図５の発明の別の実施形態の詳細ブロック図である。
【図９】図９は、本発明の第２の局面の一般的ブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の第３の局面の一般的ブロック図である。
【図１１】図１１は、図９の発明の一実施形態の詳細ブロック図である。
【図１２】図１２は、図１０の発明の一実施形態の詳細ブロック図である。
【図１３】図１３は、本発明の第４の局面のブロック図である。
【図１４】図１４は、本発明の第５の局面のブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の第６の局面のブロック図である。
【図１６】図１６は、本発明の第７の局面の絵画図である。
【図１７】図１７は、本発明の第８の局面のブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の第９の局面のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
好適な実施形態の詳細な説明
図１は物理的システム１０を図示する。物理的システム１０は、一般的にサーボ・コントローラ１４及びアクチュエータ１５を備える振動システム１３を含む。図１の概略図において、アクチュエータ１５は、適切な機械的インタフェース１６を介して試験標本１８に結合される１つ以上のアクチュエータを表す。サーボ・コントローラ１４は、アクチュエータ指令信号１９をアクチュエータ１５に与え、次いでアクチュエータ１５は、試験標本１８を励起する。適切なフィードバック１５Ａが、アクチュエータ１５からサーボ・コントローラ１４まで設けられている。変位センサ、歪みゲージ、加速度計又は類似のもののような、試験標本１８上の１つ以上の遠隔トランスジューサ２０が、測定された又は実際の応答２１を与える。物理的システム・コントローラ２３は、実際の応答２１をフィードバックとして受け取って駆動１７を物理的システム１０への入力として計算する。以下に説明する反復的プロセスにおいて、物理的システム・コントローラ２３は、物理的システム１０のための駆動１７を、２２に与えられる所望の応答と試験標本１８上の遠隔トランスジューサ２０の実際の応答２１との比較に基づいて発生する。単一のチャネルのケースのため図１に図示されているにも拘わらず、Ｎ個の応答成分を有する応答２１、及びＭ個の駆動成分を有する駆動１７を有する複数のチャネルの実施形態が、一般的であり、そして本発明の別の実施形態と考えられる。
【０００９】
物理的システムが振動システム１３及び遠隔トランスジューサ２０を備える場合が本明細書に記載されるにも拘わらず、以下に記載される本発明の局面は、他の物理的システムに対して適用されることができる。例えば、製造プロセスにおいて、物理的システムは、製造機械（例えば、プレス、造型装置、成形機械等）を含み、駆動１７は、指令信号を前記機械に与え、そして実際の応答２１は、限界寸法のような、製造された物品の手動又は自動の測定されたパラメータを有する。別の例は、物理的システムがプロセス・プラントである場合オイル精製所を含み、そして実際の応答２１は、出力製品と関連した中間又は最終パラメータを有する。
【００１０】
図２及び関連の説明は、本発明が実行される適切な計算環境の簡単な一般的説明を与える。必要とされないが、物理的システム・コントローラ２３が、コンピュータ３０により実行される、プログラム・モジュールのような、コンピュータにより実行可能な命令の一般的文脈において、少なくとも部分的に説明されるであろう。一般的に、プログラム・モジュールは、ルーチン・プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含み、これらは、特定のタスクを実行し、又は特定の抽象データ型を実行する。プログラ・モジュールは、ブロック図及びフローチャートを用いて以下に説明される。当業者は、ブロック図及びフローチャートをコンピュータにより実行可能な命令に実現することができる。更に、当業者は、本発明が、マルチプロセッサ・システム、ネットワーク化されたパーソナル・コンピュータ、ミニコンピュータ、メイン・フレーム・コンピュータ及び類似のものを含む他のコンピュータ・システム構成を用いて実行され得ることを認めるであろう。本発明はまた、タスクが通信ネットワークを介してリンクされている遠隔処理装置により実行される分散計算環境において実行され得る。分散型計算環境においてプログラム・モジュールは、局所及び遠隔の記憶装置の双方に配置され得る。
【００１１】
図２に図示されているコンピュータ３０は、中央処理装置（ＣＰＵ）３２、メモリ３４及びシステム・バス３６を有する通常のパーソナル又はデスクトップのコンピュータを備え、システム・バス３６は、メモリ３４からＣＰＵ ３２までを含む種々のシステム構成要素を結合する。システム・バス３６は、種々のバス・アーキテクチャのいずれを用いるメモリ・バス又はメモリ・コントローラ、周辺バス、及びローカル・バスを含む幾つかのタイプのバス構造のいずれかであり得る。メモリ３４は、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含む。スタートアップの間のような、コンピュータ３０内の構成要素間の情報の転送を支援する基本ルーチンを含む基本入力／出力（ＢＩＯＳ）がＲＯＭに記憶されている。ハード・ディスク、フロッピー・ディスク・ドライブ、光ディスク・ドライブ等のような記憶装置３８が、システム・バス３６に結合され、プログラム及びデータの記憶のため用いられる。磁気カセット、フラッシュ・メモリ・カード、ディジタル・ビデオ・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ、読出し専用メモリ及び類似のもののような、コンピュータによりアクセス可能な他のタイプのコンピュータにより読取り可能な媒体がまた、記憶装置として用いられ得ることが当業者により認められるはずである。通常、プログラムは、少なくとも１つの記憶装置３８からメモリ３４に、付随するデータを伴い又は伴わずロードされる。
【００１２】
キーボード、位置決め装置（マウス）、又は類似のもののような入力装置４０は、ユーザが指令をコンピュータ３０に与えるのを可能にする。モニタ４２又は他のタイプの出力装置が更に、システム・バス３６に適切なインタフェースを介して接続され、フィードバックをユーザに与える。所望の応答２２が、コンピュータ３０への入力として、モデムのような通信リンクを介して、又は記憶装置３８の着脱可能な媒体を介して与えられることができる。駆動信号１７が、コンピュータ３０により実行されるプログラム・モジュールに基づいて、又はコンピュータ３０を振動システム１３に結合する適切なインタフェース４４を介して、図１の物理的システム１０に与えられる。
【００１３】
本発明を説明する前に、物理的システム１０をモデル化しかつそれに印加される駆動１７を獲得する既知の方法を詳細に復習することはまた役立つかも知れない。試験車両に関して以下で説明されるにも拘わらず、この従来技術の方法、及び以下に説明される本発明は、車両のみの試験に限定されず、他のタイプの試験標本及び下部構造又はその構成要素に関して用いられることができることが理解されるべきである。更に、その記載は、動作が幾つかの他の数学的技術（例えば、適応逆制御（Ａｄａｔｉｖｅ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）（ＡＩＣ）タイプのモデル、自動回帰外因発生（Ａｕｔｏ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ）（ＡＲＸ）及び状態空間（Ｓｔａｔｅ Ｓｐａｃｅ）タイプのモデルのようなパラメータ回帰技術、又はそれらの組合わせ）により実行されることができるにも拘わらず推定及び実行をモデル化することに基づく特別の分析を前提にしてなされている。
【００１４】
図３Ａを参照すると、ステップ５２において、試験車両には遠隔トランスジューサ２０が取り付けられる。ステップ５４において、車両は、関心の実地動作環境の下に置かれ、遠隔トランスジューサ応答が測定され記録される。例えば、車両は、道路又は試験トラック上で運転されることができる。測定された遠隔トランスジューサ応答は通常アナログ形式であるが、それらがよく知られているようにアナログ対ディジタル変換器を介してディジタル形式でコンピュータ３０に記憶される。
【００１５】
次に、同一化過程において、物理的システム１０の入力／出力モデルが決定される。この手順は、ステップ５６において駆動１７を物理的システム１０への入力として与えることと、遠隔トランスジューサ応答２１を出力として測定することとを含む。モデル評価のため用いられる駆動１７は、選択された帯域幅にわたり周波数成分を有するランダムな「白色雑音」であり得る。ステップ５８において、物理的システム１０のモデルの評価は、ステップ５６において印加された入力駆動及び得られた遠隔トランスジューサ応答に基づいて計算される。一実施形態において、これは、「周波数応答関数」（ＦＲＦ）としてよく知られている。数学的に、ＦＲＦはＮ×Ｍマトリックスであり、そこにおいて各要素は周波数に依存する複素変数（利得及び位相対周波数）である。マトリックスの列は入力に対応し、その行は出力に対応する。当業者により認められるように、ＦＲＦはまた、物理的システム１０又は物理的システム１０におおむね似ている他のシステムを用いて従来の試験から直接得られてもよい。
【００１６】
逆モデルＨ（ｆ）-1は、ステップ６０において物理的駆動１７を遠隔応答の関数として決定するのに必要である。当業者により認められるように、逆モデルは直接計算されてもよい。また、本明細書において用いられる用語「逆」モデルは、非正方形Ｎ×ＭシステムのためのＭ×Ｎ「疑似逆」モデルを含む。
【００１７】
従来技術におけるこの点で、本方法は、所望の遠隔トランスジューサ応答２２（以下「所望応答」）を理想的に複製する実際の応答２１を生成する駆動１７を獲得するための、図３Ｂ及び図４Ａに図示される反復過程に入る。逆物理的システム・モデルＨ（ｆ）-1は７２で表され、一方物理的システム（振動システム、試験車両、遠隔トランスジューサ及び計装）は１０で表される。図３Ｂを参照すると、ステップ７８において、逆モデル７２は、初期駆動１７ ｘ1（ｔ）を決定するため、目標応答訂正値７７に作用される。目標応答訂正値７７は、それが大部分の場合緩和利得係数９５により低減されるにも拘わらず初期駆動のための所望応答２２であり得る。次いで、逆モデル７２からの計算された駆動１７ ｘ1（ｔ）は、ステップ８０において物理的システム１０に適用される。次いで、適用された駆動１７ ｘ1（ｔ）に対する物理的システム１０の実際の遠隔トランスジューサ応答２１（以下「実際応答」）ｙ1（ｔ）がステップ８６において得られる。完全な物理的システム１０が線形（単位１の緩和利得９５を与える）場合、初期駆動１７ ｘ1（ｔ）を、要求される駆動として用いることができる。しかしながら、物理的システムは通常非線形であるので、正しい駆動１７は、反復的プロセスにより達成されねばならない。（当業者により認められるように、類似の物理的システムに対する前の試験に用いられる駆動１７は、初期駆動として用いられ得る。）
反復的プロセスは、ステップ８８において、初期駆動ｘ1（ｔ）からもたらされる第１の実際応答ｙ1（ｔ）を記録することと、応答誤差８９ Δｙ1を差として計算することとを含む。（第１の実際応答信号ｙ1（ｔ）は、図４Ａにおいて８７で与えられる。応答誤差８９ Δｙ1は、ステップ９０において事前選択されたスレッショルドと比較され、応答誤差８９がスレッショルドを超えている場合反復が実行される。特に、応答誤差８９ Δｙ1は、緩和利得係数９５により低減されて、新しい目標応答訂正値７７を与える。この実施形態において、逆伝達関数Ｈ（ｆ）-1は、新しい目標応答訂正値７７に作用され、駆動訂正値Δｘ2
９４を生成し（ステップ９１）、その駆動訂正値Δｘ2 ９４は、ステップ９２において第１の駆動 ｘ1（ｔ） １７Ａに加えられて、第２の駆動ｘ2（ｔ）
１７を与える。反復プロセス（ステップ８０−９２）は、応答誤差８９が応答の全チャネル上で事前選択されたスレッショルドより下に低下されるまで、反復される。次いで、応答２１を生成した最後の駆動１７であって所望応答２２の事前選択されたスレッショルド内にあった当該最後の駆動１７は、標本試験を実行するため用いられることができる。
【００１８】
記載のように、応答誤差８９ Δｙは、緩和利得係数（又は反復利得）９５により一般に低減されて、目標応答訂正値７７を形成する。反復利得９５は、反復プロセスを安定化させ、そして収束速度と反復オーバーシュートとを天秤に掛ける。更に、反復利得９５は、試験車両が反復プロセスの間物理的システム１０に存在する非線形性のために過負荷状態にされる可能性を最小にする。当業者により認められるように、反復利得は、駆動訂正値９４ Δｘ及び／又は応答誤差８９に適用されることができる。記憶装置３８を用いて反復プロセスの間の所望応答２２、実際応答２１及び前の駆動１７Ａを記憶することができることが、図４Ａにおいて留意されるべきである。勿論、メモリ３４もまた用いることができる。また、破線９３は、逆モデル７２が物理的システム１０の逆の推定であることを示す。前述されたように、図４Ａのブロック図は、ミネソタ州イーデン・プレーリー（Ｅｄｅｎ Ｐｒａｉｒｉｅ）のＭＴＳ Ｓｙｓｔｅｍ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＲＰＣＩＩＩ（登録商標）に含まれているような商業的に入手可能なソフトウエア・モジュールを用いて当業者により実行されることができる。
【００１９】
この時点で、駆動を計算する従来技術の修正された方法がまた説明されることができる。修正された従来技術方法は、図３Ａに図示された同一化過程のステップ、及び図３Ｂに図示された反復過程のステップの多くを含む。便宜上、修正された方法の反復ステップが図３Ｃに図示され、図４Ｂに図示されているようなブロック図である。図４Ｂに図示されているように、目標応答訂正値７７の計算は全く同じである。しかしながら、実際応答２１と所望応答２２との間の応答誤差８９が選択されたスレッショルドより大きい場合、目標応答訂正値７７は、ステップ９７において、現在の反復に対して新しい目標応答７９を得るため前の目標応答７９Ａに加えられる。逆モデル７２が、新しい駆動１７を得るため目標応答７９に適用される。図４Ｂに図示されるように、反復利得９５を前述の理由のため用いることができる。
【００２０】
一般的に、本発明の一局面は、反復プロセスの各ステップの間動作する調整器１００を含みながら、物理的システムの逆モデル７２を改善するため、図４Ａ及び図４Ｂに関して前述した応答時間履歴誤差反復ループを含む。図４Ａに図示されるように、調整器１００は、目標応答訂正値７７を応答誤差８９の単純な関数として直接受け取る逆モデル７２を訂正し、そしてそこにおいて物理的システムの駆動１７は、前の駆動１７Ａとの組合わせで駆動訂正値９４を備える。逆に、図４Ｂに図示されるように、逆モデル７２は、目標応答７９を目標応答訂正値７７と前の目標応答７９Ａとの組合わせとして受け取り、駆動１７は、逆モデル７２を適用することにより直接得られる。図４Ｂのケースにおいて、調整器１００は、逆モデル７２を図４Ａにおけるのと概念的に同一のやり方で訂正する。しかしながら、以下に説明されるように、図４Ａ及び図４Ｂの構成は、各々が固有の状況的利点を有する仮想同一性モデル化プロセスに対して異なる信号を利用可能状態にする。更に、以下に説明されるように、調整器１００はまた、反復する要領で動作することができる。
【００２１】
本発明の一局面が、図５のブロック図に図示されている。一般的に、本発明のこの局面は、前述のような従来技術と整合して所望応答２２と理想的に整合する実際応答２１を生成するよう物理的システム１０を制御する方法を含む。その方法は、物理的システム１０の逆モデル９８（例えば、逆伝達関数Ｈ（ｆ）-1）を発生することを含み、そこにおいて逆モデル９８は、目標応答７９に適用されて、物理的システム１０から所望応答２２を実際応答２１として発生することを意図される駆動１７を得る。図６に関して以下に記載されるように、目標応答訂正値７７は、逆モデル９８が完全な駆動１７を実現するため目標応答７９に適用されるとき、前の目標応答７９Ａと組み合わされることができる。代替として、図８において破線で図示されるように、逆モデル９８は、駆動訂正値９４を実現するため目標応答訂正値７７に直接適用され、次いで駆動訂正値９４は、引き続いて前の駆動１７Ａと組み合わされて、物理的システム１０のための新しい駆動１７を与える。
【００２２】
図５に戻って参照すると、調整器１００は、物理的システム１０と組み合わさった逆モデル９８の同一性（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）の質をチェックする仮想同一性システム・モデラー（ｖｉｒｔｕａｌ ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌｅｒ）を備え得る。逆モデル９８と物理的システム１０との組合わせは、仮想同一性システム９６と称される。仮想同一性システム・モデラー１００により測定されるような同一性の質は、物理的システム１０の動作特性に関して物理的システム１０のモデルの正確さを評価する。この実施形態において、同一性の質は、物理的システム１０の逆システム・モデル９８との直列接続を介して測定される。逆システム・モデル９８が物理的システム１０と全く同一に整合するとき、同一性の質の計算は、理想的な逆システム・モデル推定を示す同一性の結果を生成する。
【００２３】
このアプローチの利点は、仮想同一性システムの質を改善する物理的システムの逆モデルに対する潜在的訂正のモデルが逆モデル自身より単純な形式を取ることができることである。従って、モデル訂正を得るのは、完全な逆システム・モデルの新しい推定を得るより非常に容易である。このアプローチは、そのような訂正モデル推定（例えば、目標応答と実際応答との間のＦＲＦ）の直接的なアルゴリズムの定式化に導く。このモデル化技術の単純な形式は、より雑音が多くかつより相関があるデータのより小さいセグメントを用いるのを可能にし、それにより非パラメータの（スペクトル分析等）モデル化方法かパラメータの（ＡＲＸ等）モデル化方法かのいずれかのための適応環境において利点を与える。
【００２４】
スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂが位置「Ｇ」にある図５の一状態の場合、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９と実際応答２１とを比較する。スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂが位置「Ｌ」にある別の状態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答訂正値７７と、連続的な反復の間駆動１７の物理的システム１０に対する適用から得られた実際応答訂正値１０３（応答ｙiと応答ｙi-1との差）とを比較する。いずれの状態においても、仮想同一性システム・モデラー１００は、続いて、逆モデル９８を同一性の質の関数として反復から反復まで適応させる。換言すると、仮想同一性システム・モデラー１００は、モデル（例えばＦＲＦ）訂正値１０４を出力として与え、逆モデル９８に存在する少なくとも幾らかの値を調整する。これらの双方の好適な状態において、訂正値１０４はチャネル毎のベースで導出され、即ちそれは仮想同一性システムにより容易にされる自然の単純化である。次いで、訂正値１０４が適用されたとき逆モデル９８の全ての項が一般的に変わるにも拘わらず、交差結合効果は訂正値１０４の一部を形成しない。しかしながら、これらの好適な態様は、一部又は全ての交差結合項を訂正値１０４の中に含める選択（オプション）を排除しない。
【００２５】
スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００に対して与えられるデータのタイプの選択を表し、通常物理的電気的スイッチでないことを理解すべきである。むしろ、スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００に対して、選択されたデータを取得して与えるため用いられるソフトウエア・ルーチン又はモジュールを表す。
【００２６】
図５において、逆モデル９８は、静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを含む。静的逆モデル要素９８Ａは、前述した逆モデル７２に似ている。例えば、静的逆モデル要素９８Ａは、ステップ５８（図３Ａ）において順モデルＨ（ｆ）の逆を取ることにより計算された逆モデルＨ（ｆ）-1であり得る。逆モデルの静的逆モデル要素９８Ａは、通常、交差結合効果を含むＭ×Ｎマトリックスを有する。ここで、Ｍは入力（駆動１７）の数であり、Ｎは出力（実際応答２１）の数である。
【００２７】
調整可能な要素９８Ｂは、逆モデル９８を現在の動作条件に繰り返し適応させるため、逆モデル訂正値１０４を仮想同一性システム・モデラー１００から受け取る。一実施形態において、調整可能な要素９８Ｂは、対角線上に配置された各Ｎチャネルに対して訂正値及びゼロに等しい全ての他の値（対角線を外れたところ）を有するＮ×Ｎマトリックスから構成される。
【００２８】
図６は、図４Ｂにおいて詳述された反復制御プロセス全体の文脈で図５において説明された機能性の実施形態である。図４Ｂに関して、図６において、逆モデル９８は、図５の静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを含むよう拡張される。
【００２９】
図７は、図６の実施形態の動作方法を図示する。ステップ１３０において、逆モデル９８は初期化される。このステップは、図３Ａの方法に関して前述したように静的逆モデル要素９８Ａの初期化、及び調整可能な要素９８Ｂの初期化を含み、その調整可能な要素９８Ｂは第１の反復に対して通常同一性モデルである。換言すると、調整可能な要素９８Ｂは、第１の反復中効果を持たない。
【００３０】
ステップ１３２において、初期駆動１７は、目標応答７９を逆モデル９８を用いて巻き込む（ｃｏｎｖｏｌｖｅ）ことにより得られる。逆モデル９８が静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを含むことに鑑みて、目標応答７９は、最初に調整可能な要素９８Ｂを用いて巻き込まれ、次いで調整可能な要素９８Ｂの出力が静的逆モデル要素９８Ａを用いて巻き込まれる。ある一定のケースにおいて、静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂはその後組み合わされることができ、単一の畳み込みを必要とする。ステップ１３４において、駆動１７は物理的システム１０に適用され、そこにおいて実際応答２１は測定されそして記録される。
【００３１】
物理的システム１０の実際応答２１が初期駆動１７から得られた場合、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９と実際応答２１との間のスペクトル分析を実行する。図６に図示されている実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９及び実際応答２１を受け取るスペクトル・アナライザ１３６を含む。チャネル毎ベースの実施形態において、スペクトル・アナライザ１３６は、目標応答７９と実際応答２１との間のＦＲＦを計算する。これは、ステップ１４０において表される。換言すると、このステップは、逆モデル９８及び物理的システム１０（即ち、仮想同一性システム９６）の同一性の質を計算する。値１０４（図６）は、逆モデル９８に対する訂正値である。ステップ１４２において、同一性からのＦＲＦの偏差が決定され、そして１つ以上の偏差が対応する選択されたスレッショルドを超えた場合調整可能な要素９８Ｂの対角線上の値はステップ１４４において更新される。これが図６に表され、図６において、１４８で記憶された調整可能な要素９８Ｂの前の値は、スペクトル・アナライザ１３６により与えられた新しい値と組み合わされ、調整可能な要素９８Ｂを繰り返し訂正する。
【００３２】
この点で、図３Ｃのステップ８８、９０、９７及び９９は、精緻にされた駆動１７を得るため依然実行されることに注目すべきである。しかしながら、新しい駆動１７がステップ９９において計算される前に、逆モデルはステップ１４４において更新される。
【００３３】
反復プロセス全体において、実際応答２１と目標応答７９との間のモデルにおける偏差が選択されたモデル・スレッショルドより大きいとき、ステップ１３４、１４０、１４２及び１４４のみが必要に応じて反復される。図３Ｃのステップ８８、９０、９７及び９９は、ステップ９０の誤差スレッショルドが実現されるまで、各反復に対して独立に実行される。
【００３４】
仮想同一性システム・モデラー１００及び対応する逆モデル９８がスペクトル分析方法の点から記述されたが、他の数学的モデル（単数及び複数）回帰技術が、パラメータ的か非パラメータ的かのいずれかで、選択された組合わせ（例えば、ＡＩＣ、ＡＲＸ、ＡＲＭＡ、状態空間（Ｓｔａｔｅ Ｓｐａｃｅ））の際に所望されるように採用されることができることを当業者は理解すべきである。
【００３５】
図８は代替実施形態を図示し、そこにおいて実際応答訂正値１０３は、目標応答訂正値７７と比較され、調整可能な要素９８Ｂの値を更新するための基礎として用いられる。図８において、加算器１６０を用いて、実際応答２１と直前の実際応答８７（即ち、実際応答訂正値１０３）との差を得る。反復プロセス中、スペクトル・アナライザ１３６は、調整可能な要素９８Ｂを更新するため目標応答訂正値７７と実際応答訂正値１０３との間のＦＲＦを計算する。
【００３６】
図８において、目標応答訂正値７７は、前の目標応答７９Ａに加えられて、各反復に対する新しい目標応答７９を形成する。当業者により認められるように、目標応答訂正値７７のみが、逆モデル９８を用いて巻き込まれて、対応する駆動訂正値９４を形成することができ、その駆動訂正値９４は、前の駆動１７Ａと組み合わされて、新しい駆動１７を形成する。新しい駆動１７のこのようにした形成は、スペクトル・アナライザ１３６による上記比較を変えることはない。
【００３７】
本発明の他の一般的局面は、図９及び図１０に図示されている。目標応答７９（又は目標応答訂正値７７）が順方向反復制御ループに存在しないケースに対して、それは、図９において実証されたように数学的等価を用いて明示的に計算されることができる。図９において、駆動１７は、物理的システム１０及び物理的システム１０の順モデル１７２に適用され、そこにおいて仮想同一性システムは、点線１７５により示されている。仮想同一性システム１７５が、図５の仮想同一性システムと数学的に等価であることを示すことができる。
【００３８】
物理的システム１０からの実際応答２１、及び順モデル１７２からのモデル化された目標応答１７６が、仮想同一性システム・モデラー１００に対して与えられる。一実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、実際応答２１とモデル化された目標応答１７６との間でスペクトル分析を実行して、仮想同一性システム１７５の同一性の質をチェックする。それは、信号１７６が、スイッチ１７７Ａの位置に応じて、図５の信号７９か信号７７のいずれかに等しいからである。従って、仮想同一性システム・モデラー１００は、続いてモデル１７２を同一性の質の関数として調整する。
【００３９】
図示の実施形態において、順モデル１７２は、静的要素１７２Ａ及び調整可能な要素１７２Ｂを含む。静的要素１７２Ａは、図３のステップ５８により得ることができる。静的要素１７２Ａは、通常、交差結合項を含むＮ×Ｍモデルから構成される。
【００４０】
仮想同一性システム・モデラー１００は、訂正値１０４を調整可能な要素１７２Ｂに対して与える。一実施形態において、調整可能な要素１７２Ｂは、Ｎ×Ｎ対角モデルから構成される。
【００４１】
図５と類似の要領で、スイッチ１７７Ａ及び１７７Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００に対する入力がモデル化された目標応答及び実際応答か、又はモデル化された目標訂正値及び実際応答訂正値かのいずれかであるようにさせる。当業者は、スイッチ１７７Ａ及びその関連の加算器及び記憶装置がまた説明されたように駆動１７について動作するよりむしろ静的モデル１７２Ａと調整可能な要素１７２Ｂとの間のデータ経路に適用されることができることを認めるであろう。同様に、スイッチ１７７Ａ及び関連の加算器及び記憶装置はまた、ある状況においてモデル化された目標応答１７６に適用されることができる。
【００４２】
代替として、入力又は駆動の数Ｍより大きい出力又は応答の数Ｎという状態でＮとＭが等しくない場合のように潜在的に好適な特性を有することができる類似の実行が、図１０に図示されている。図１０において、仮想同一性システムは、点線１８５により示され、物理的システム１０及び逆モデル９８を備える。しかしながら、同一性の質は、物理的システム１０に印加される駆動１７を、逆モデル９８から得られる対応するモデル化された駆動信号１８２と比較することにより確かめられる。このケースにおいては、仮想同一性システム１８５は、他の実施形態におけるように応答信号の使用とは対照的に駆動信号に関して形成される。いつものように、実際の応答２１は、駆動１７が物理的システム１０に印加されるとき物理的システム１０から得られる。次いで、実際の応答２１は、逆モデル９８への入力として与えられる。一実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、連続的反復のため駆動１７とモデル化された駆動１８２との間でスペクトル分析を実行する。仮想同一性システム・モデラー１００は、続いて逆モデル９８を、そして特に調整可能な要素９８Ｂを調整する。
【００４３】
図５及び図９と類似の要領で、スイッチ１８３Ａ及び１８３Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００への入力が駆動１７及びモデル化された駆動１８２（「Ｇ」位置におけるスイッチ１８３Ａ及び１８３Ｂを用いて図示されているようにである）か、又は駆動訂正値９４及びモデル化された駆動訂正値（「Ｌ」位置におけるスイッチ１８３Ａ及び１８３Ｂを用いて図示されているようにである）かのいずれかであることを可能にする。当業者は、図示のように、スイッチ１８３Ｂ及び関連の加算器及び記憶装置がまた実際の応答２１に関して動作するよりむしろ静的逆モデル要素９８Ａと調整可能な要素９８Ｂとの間のデータ経路に適用されることができることを認めることができるであろう。同様に、スイッチ１８３Ｂ及び関連の加算器及び記憶装置は、ある環境においてはモデル化された駆動信号１８２に対して適用されることができる。
【００４４】
図１１は、図８の反復適応プロセスの文脈において図９において説明された機能性の実施形態であり、そこにおいて同じ参照番号は、同一の構成要素を識別するため用いられている。図１１は更に、緩和利得１７９及び周波数重み付け関数１８１を含む。緩和利得１７９は、緩和利得９５に似ているが、しかし応答誤差８９よりむしろ駆動訂正値９４に対して利得を与える。周波数重み付け関数１８１は手動で定義されることができ、並びにコヒーレンス・タイプの量（１８１において「Ｃ」により示される）、又はモデルの質の他の尺度、即ち限定されるものではないが一般的に周波数の関数から計算されることができる。１８１における駆動訂正値９４の周波数重み付けに対するコヒーレンス・タイプの量の例は、［Ｈ２］-1＊［Ｈ１］として公式化されることができる。ここで、Ｈ１は入力上での雑音を仮定した物理的システム１０に対する順システム・モデルであり、Ｈ２は出力上での雑音を仮定した順システム・モデルである。同様に、応答上の周波数重み付け（例えば、［Ｈ１］＊［Ｈ２］-1）が、所望ならば、１８９で与えられることができる。
【００４５】
逆モデル９８と物理的システム１０との間の、緩和利得１７９又は周波数重み付け１８１又は他のそのような関数のうちのいずれかの存在は、図５に図示された順方向反復ループの仮想同一性システム９６を解体する。従って、図１１の実施形態において、仮想同一性システム１７５は、図９に従って明示的に構成される。
【００４６】
図１１を参照すると、順モデル１７２は、物理的システム１０の静的順モデル１７２Ａ及び調整可能な要素１７２Ｂを含む。図３Ａのステップ５８に従って、静的順モデル１７２Ａは決定され、物理的システム１０とのその関連性は、図１１において破線１９０により表される。次いで、決定された静的順モデル１７２Ａを用いて、物理的システム１０の静的逆モデル要素９８Ａが計算され、その関連性は破線９３により表される。次いで、調整可能な順要素１７２Ｂ及び調整可能な逆要素９８Ｂの双方は、対角線要素が１に設定され、対角線から外れた要素がゼロに設定されるよう初期化される。
【００４７】
初期駆動１７は、前述した方法と矛盾なく得られる。次いで、初期駆動１７は、物理的システム１０に適用され、そこにおいて実際の応答２１は測定されそして記録される。図示のように、初期駆動１７はまた、順モデル１７２に適用され、モデル化された応答１７６（「Ｇ」位置におけるスイッチ１７７Ａ及び１７７Ｂを用いた図６及び図８の目標応答７９に対する等価応答）を発生する。
【００４８】
仮想同一性システム・モデラー１００は、実際の応答２１をモデル化された応答１７６と比較する。図示の実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、スペクトル・アナライザ１３６を備え、実際の応答２１とモデル化された応答１７６との間でチャネル毎のベースでスペクトル分析を実行する。先の実施形態と矛盾なく、同一性からのＦＲＦの変位が、次いで、スペクトル・アナライザ１３６により決定され、そして１つ以上の変位が対応する選択されたスレッショルドを越えた場合、調整可能な要素１７２Ｂの対角線上の値は、更新される。調整可能な要素１７２Ｂの逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）を単純に取ることにより、調整可能な要素９８Ｂに対する値は、次の反復に対して容易に計算されることができ、その次の反復は、応答誤差８９の計算でもって始まる。
【００４９】
緩和利得１８７は、モデル更新反復ループの安定化を与えることができる。緩和利得１８７は、訂正値１０４に対して「パワー」ＫMとして適用されることができ、それによりモデル訂正１７２Ｂに適用される軽減された訂正値１７８を生成する。また、緩和利得１８７の利得は、本出願において説明されたいずれの実施形態にも組み込まれることができることに注目されたい。
【００５０】
図１２は、図１０に関して前述した仮想同一性システム・モデラー１００を用いて、駆動信号を発生する例示的実施形態であり、そこにおいて同じ参照番号は、先の実施形態の同一の構成要素を識別するため用いられた。図１０におけるように、仮想同一性システム１８５は、駆動信号を用いることで特徴付けられる。仮想同一性システム・モデラー１００は、物理的システム１０に適用された駆動１７を、逆モデル１９８から得られた対応するモデル化された駆動１８２と比較することにより同一性の質をチェックする。逆モデル１９８は、逆モデル９８と同一であり、静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを備える。図１２の実施形態は、図６及び図８の実施形態と類似の要領で動作し、そこにおいて仮想同一性システム・モデラー１００（スペクトル・アナライザ１３６を含む）は、更新値（本明細書においては緩和された訂正値１７８）をその調整可能な要素９８Ｂに与えることにより調整する。しかしながら、この実施形態において、逆モデル９８の調整可能な要素９８Ｂはまた、逆モデル１９８の調整可能な要素９８Ｂに対してなされた変化に従って更新される。
【００５１】
図１３は、スペクトル密度制御の実施形態における仮想同一性システム・モデラー１００の使用を図示する。時間に関して遠隔トランスジューサ２０の応答を再生することを求める時間履歴制御とは似てなく、スペクトル密度制御は、チャネル間の相互電力（ｃｒｏｓｓ−ｐｏｗｅｒ）を、選択された帯域幅にわたる周波数の関数として発生することを含む応答における信号電力を再生することを求める。電力スペクトル密度（ＰＳＤ）は、対角線上の各チャネルの自動電力（ａｕｔｏ ｐｏｗｅｒ）とそれぞれの対角線外れ上のチャネル間の相互電力とを有する正方行列を備える。
【００５２】
図１３において、同じ参照番号は、前述の実施形態において説明したように類似の構成要素を識別するため用いられている。一般的に、加算器２００は、所望のＰＳＤ応答と物理的システム１０からの実際の前のＰＳＤ応答２０３Ａとの間のＰＳＤ誤差２０２を計算する。計算されたＰＳＤ誤差２０２は、前述の時間履歴制御の実施形態において計算された時間履歴応答誤差８９に機能的に類似している。一般に、緩和利得２０４は、緩和利得係数９５と実質的に同じ理由のため与えられ、ＰＳＤ応答訂正値２０６を発生する。図示の実施形態において、ＰＳＤ応答訂正値２０６は、前のＰＳＤ目標応答２０７Ａと組み合わされて、新しいＰＳＤ目標応答２０７を発生する。ＰＳＤ／時間変換器２０８は、ＰＳＤ目標応答を逆モデル９８に与えられる時間等価の目標応答２１０（目標応答７９に類似している）に変換する。次いで、逆モデル９８を用いて、物理的システム１０に適用される駆動２１２（駆動１７に類似している）を発生する。物理的システム１０からの実際の応答２１４（実際の応答２１に類似している）は、仮想同一性システム・モデラー１００（本明細書においてはスペクトル・アナライザ１３６）及びＰＳＤ／時間変換器２１６に供給される。仮想同一性システム・モデラー１００は、図６の実施形態と類似の要領で同一性の質をチェックし、そしてそれに応じて逆モデル９８、特に調整可能な要素９８Ｂを更新する。時間／ＰＳＤ変換器２１６は、実際のＰＳＤ応答２０３を発生する。当業者により認められるように、図８から図１２の先の実施形態のいずれの教示も、サブ構造２１９を先の実施形態の対応する構造と置換することにより適用されることができる。
【００５３】
スペクトル密度制御の別の実施形態が図１４に図示され、そこにおいて、駆動スペクトルが、（当業者によく知られているように）ブロック１８９において示されるようにフォワード・ループにおける応答スペクトルから直接計算され、そこにおいて逆システム・モデルが１７２から得られる。図１１の仮想同一性システム・モデル化概念が、スペクトル密度反復フォワード・ループに加えられて、説明した理由のためシステム・モデル１７２に反復的に適応させる。
【００５４】
図１５は、波形制御の実施形態の使用を図示する。時間履歴制御と同様に、波形制御は、時間に関して遠隔トランスジューサ２０の応答を再生することを求める。しかしながら、波形制御は、応答誤差８９を与えるため実際の応答を加算器の中へフィードバックすることなくそのように行う。かえって、波形制御における各反復は、目標応答７９を作るため減衰係数２２０を介して適用される場合所望の応答２２を直接用いる。
【００５５】
波形制御における従来技術は、収束を達成しようとしてその反復のため駆動１７及び実際の応答２１を用いることにより各反復において逆モデルを再計算した。しかしながら、本発明のこの局面において、仮想同一性システム９６は、図１５に図示されるように、逆モデル９８（静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂ）及び物理的システム１０を含む。仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９及び実際の応答２１を受け取って、同一性の質を測定する。前の実施形態におけるように、調整可能な要素９８Ｂは、同一性の質の関数として更新される。仮想同一性システム９６の組み込みは、単一のチャネル・システム動作を改善し、そして先に実現可能でなかったマルチチャネル・システムへの拡張を容易にする。
【００５６】
図１６は、統計的に非静止的道路表面からの遠隔トランスジューサ応答データの例示的時間履歴記録の絵画的表示２３０であり、そこにおいて第１のセクション２３２は一連のポットホール（ｐｏｔｈｏｌｅ）を示し、第２のセクション２３４は丸石を示す。本発明の別の局面は、各セクション２３２及び２３４に対する仮想同一性システムを構成すること、及びセクション２３２及び２３４の各々に対して調整可能な要素９８Ｂを共通の静的要素９８Ａとは独立に得ることを含む。各調整可能な要素９８Ｂは、共通の静的要素９８Ａと組み合わせて適用され、セクション２３２及び２３４の各々に対して複数の適切な駆動を得て、そしてそれら複数の適切な駆動は更に、全体の記録２３０に対して駆動１７を得るため組み合わされる。仮想同一性システム・モデラーが記録２３０の連続的セクションに対して適用することを要求されないことに注目されたい。
【００５７】
図１７を参照すると、本発明の別の局面は、以下に説明されるように、モデルがセクション（例えば、セクション２３４）内で又は全体の記録２３０にわたり変化するのを可能にする。この時間を変える手法を用いて、スペクトル・アナライザ１３６は、目標及び実際の応答の各々からの連続的なそして好ましくは一部重複する分析窓２４０に関して動作する。目標及び実際の応答の各々は、選択された時間ステップ２４２により進められ、それにより（先の実施形態において含まれている１つの正味のスペクトル平均とは対照的に）一連のスペクトル値２４４を生成する。このケースにおいて、目標及び実際のスペクトル平均の各々は、それぞれ個々のスペクトル値の両側の移動平均として形成され、従って対応する時間変化スペクトル平均２４６を結果として生じる。ステップ２４２は、通常、分析窓又はフレーム２４０の１０％から９０％との間である。そのステップは、分析窓の１０−５０％であるのが好ましい。
【００５８】
時間変化スペクトル平均２４６の個々の要素が処理されて、時間変化モデル１０４（例えば、ＦＲＦ）、及び先の実施形態において説明した技術により１７２Ｂに類似した時間変化モデル訂正要素を形成する。一連の訂正要素の各訂正要素部１７２Ａ及び対応する逆訂正要素部９８Ｂが時間履歴に関して進み、それにより処理は時間ステップ２４２に等しい時間ステップで生じる。駆動１７を発生することは、一連の訂正要素の各訂正要素１７２Ｂ及び対応する逆訂正要素９８Ｂを目標応答２３０Ｂの入力記録のそれぞれの時間ステップ２４２に適用すること、及びその結果を組み合わせて、連続的な駆動１７を生成することを含む。
【００５９】
この実施形態を要約すると、記録２３０の連続的なそして好ましくは一部重複する分析窓２４０は、段階的に形成される。スペクトル・アナライザ１３６の文脈において、個々のスペクトル値２４４は、各分析窓２４０に対して得られる。個々のスペクトル値２４４が組み合わされて、両側の移動スペクトル平均及び対応のＦＲＦを形成し、それらを段階的に用いて、駆動１７又は駆動訂正値９４を発生する。他の統計的関数が平均化の代わりに、又はそれに加えて実行されることができることに注目されたい。
【００６０】
スペクトル移動平均環境は、モデル更新を処理しそしてモデル訂正を適用するため固有の段階的特性を有する。代替実施形態において、訂正モデルは、ＡＩＣ、ＡＲＸのような関連したモデル回帰方法タイプを用いてパラメータ形式で（即ち、窓ベースでなく）実行されることができ、モデルが記録２３０のサンプル点からサンプル点まで変わるのを可能にする。静的順モデルは、物理的に実現可能であるが、一方順モデル訂正は、一般的に物理的に実現可能でない。更に、適応プロセスは反復的に生じつつあるので、各サンプル点で、過去と未来の両方のデータが、一般的に、モデル回帰プロセスを最適化するため利用可能である。
【００６１】
図１８は、逆モデル９８に対する時間履歴入力に関する利得をサンプル点毎のベースで調整することを容易にする本発明の一実施形態である。図示のように、サンプル点利得調整ブロック２５０は、入力として、スイッチ１７７Ａ及び１７７Ｂの位置に基づく目標応答１７６及び実際の応答１７７Ｂ又はその訂正値を受け取る。これらは、仮想同一性システム・モデラー１００により受け取られる同じ基本的入力である。
【００６２】
サンプル点利得調整ブロック２５０の基本的動作は、２５７において目標応答を実際の応答（又はその訂正値）と関連させることであり、それにより比又は利得は、（Ｋ）として示され、サンプル点毎のベースで実現され、こうして訂正利得をモデル化する。次いで、サンプル点当たりの出力利得は、２５４に与えられ、逆システム・モデル９８への時間履歴入力を調整する。
【００６３】
図１８において示されるように、一実施形態において、入力信号に対してフィルタリング及びスレッショルド動作２５６及び２５８を適用することは望ましい場合があり、それがサンプル点利得調整ブロック２５０の一部を形成するように図示されている。同様に、フィルタ２６０を設けてサンプル点利得調整ブロック２５０の出力をフィルタリングすることが望ましい場合がある。当業者により認められるように、サンプル点利得調整ブロック２５０及びブロック２５４は、前述のいずれの時間履歴制御の実施形態に組み込まれることができる。
【００６４】
本発明が好適な実施形態を参照して説明されたが、当業者は、本発明の精神及び範囲から離れることなく変更が形式及び細部においてなされることができることを認めるであろう。例えば、図１１（全ての実施形態において同様である）において、ある一定のモデル・タイプに対して、逆モデル訂正９８Ｂを直接（即ち、非反復的に）に更新することは有利である場合がある。このシナリオにおいて、仮想同一性システム・モデラー１００は、入力モデル応答として全ての反復のため静的要素１７２Ａから受け取るであろう。更に、仮想同一性システム・モデラー１００からの緩和された訂正値１７８は、逆モデル訂正９８Ｂとして直接適用される。
【技術分野】
【０００１】
発明の背景
本発明は、本質的に反復的又は少なくともある程度の繰り返しが容易にできるシステム、機械又はプロセスの制御に関する。詳細には、本発明は、システムの振動に対する入力として駆動信号を発生するため用いられるべきモデルを計算することに関する。
【背景技術】
【０００２】
試験標本に印加される負荷及び／又は動きをシミュレートすることができる種々の振動システムが一般的に知られている。振動システムは、性能評価、耐久性試験及び種々の他の目的は製品の開発において非常に有効であるので、性能評価、耐久性試験及び種々の他の目的のため広く用いられている。例えば、自動車、オートバイ又は類似のものの開発において、それらのものの車両又は下部構造を、道路又は試験トラックのような動作条件をシミュレートする研究所環境の下に置くことは極めて普通である。研究所における物理的シミュレーションは、動作環境を再現するため振動システムに対して印加されることができる駆動信号を生成するためデータ取得及び分析の周知の方法を包含する。この方法は、動作環境の物理的入力に対して「遠隔の」トランスジューサを車両に取り付けることを含む。通常の遠隔のトランスジューサは、次のものに制限されるものでないが、歪みゲージ、加速度計及び変位センサを含み、それらは関心の動作環境を暗黙に規定する。次いで、車両は同じ動作環境で駆動されるが、これに対し遠隔のトランスジューサの応答（内部負荷及び／又は動き）が記録される。振動システムに取り付けられた車両を用いたシミュレーション中に、振動システムのアクチュエータは、研究所における車両に関する記録された遠隔トランスジューサ応答を再現するように駆動される。
【０００３】
しかしながら、シミュレートされた試験が行われることができる前に、振動システムに対する入力駆動信号と遠隔トランスジューサの応答との関係は、研究所において特性化されねばならない。通常、この「システム同一化」手順は、完全な物理的システム（例えば、振動システム、試験標本及び遠隔トランスジューサ）（以下、「物理的システム」と称する。）のそれぞれのモデル又は伝達関数を獲得し、それの逆モデル又は逆伝達関数を計算し、その逆モデル又は逆伝達関数を用いて振動システムのための適切な駆動信号を反復的に獲得して動作環境において見られたような研究所状況における試験標本に関する遠隔トランスジューサからの同じ応答を実質的に獲得する。
【０００４】
当業者が認めるように、適切な駆動信号を獲得するこのプロセスは、遠隔トランスジューサが試験システム入力から物理的に遠隔でないとき（例えば、「遠隔」トランスジューサが、振動システムのコントローラの、力又は運動のような、フィードバック変数である場合）、変えられない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
振動システムのための駆動信号を獲得する前述のシステム及び方法はほぼ成功を享受したにも拘わらず、そのようなシステムを改善するための継続した必要性が存在する。特に、物理的システムのモデル、及び駆動信号を獲得するための反復的プロセスを改善するための必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
発明の概要
本発明の一局面は、入力に応答して選択された出力を生成するよう物理的システムを制御する方法及び装置又はシステム・コントローラに関する。本方法は、入力を受け取り実際の出力を生成する物理的システムを含む仮想同一性システムを定義するステップ、及び少なくとも実際の出力の関数を用いて仮想同一性システムの同一性の質をチェックするステップを供える。システム・コントローラは、その方法を実行するためのプログラム・モジュールを含む。命令がまた、本方法を実行するためコンピュータにより読取り可能な媒体上に与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本発明を実施する例示的環境のブロック図である。
【図２】図２は、本発明を実行するコンピュータである。
【図３Ａ】図３Ａは、従来技術の振動試験方法の同一化過程に含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Ｂは、従来技術の振動試験方法の反復的過程に含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図３Ｃ】図３Ｃは、従来技術の振動試験方法の別の反復的過程に含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図４Ａ】図４Ａは、本発明の調整器を有する振動システムのための駆動信号を獲得する従来技術の反復的プロセスの詳細ブロック図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本発明の調整器を有する振動システムのための駆動信号を獲得する別の従来技術の反復的プロセスの詳細ブロック図である。
【図５】図５は、本発明の一局面の一般的ブロック図である。
【図６】図６は、図５の発明の一実施形態の詳細ブロック図である。
【図７】図７は、図６の実施形態を動作させるため含まれるステップを図示するフローチャートである。
【図８】図８は、図５の発明の別の実施形態の詳細ブロック図である。
【図９】図９は、本発明の第２の局面の一般的ブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の第３の局面の一般的ブロック図である。
【図１１】図１１は、図９の発明の一実施形態の詳細ブロック図である。
【図１２】図１２は、図１０の発明の一実施形態の詳細ブロック図である。
【図１３】図１３は、本発明の第４の局面のブロック図である。
【図１４】図１４は、本発明の第５の局面のブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の第６の局面のブロック図である。
【図１６】図１６は、本発明の第７の局面の絵画図である。
【図１７】図１７は、本発明の第８の局面のブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の第９の局面のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
好適な実施形態の詳細な説明
図１は物理的システム１０を図示する。物理的システム１０は、一般的にサーボ・コントローラ１４及びアクチュエータ１５を備える振動システム１３を含む。図１の概略図において、アクチュエータ１５は、適切な機械的インタフェース１６を介して試験標本１８に結合される１つ以上のアクチュエータを表す。サーボ・コントローラ１４は、アクチュエータ指令信号１９をアクチュエータ１５に与え、次いでアクチュエータ１５は、試験標本１８を励起する。適切なフィードバック１５Ａが、アクチュエータ１５からサーボ・コントローラ１４まで設けられている。変位センサ、歪みゲージ、加速度計又は類似のもののような、試験標本１８上の１つ以上の遠隔トランスジューサ２０が、測定された又は実際の応答２１を与える。物理的システム・コントローラ２３は、実際の応答２１をフィードバックとして受け取って駆動１７を物理的システム１０への入力として計算する。以下に説明する反復的プロセスにおいて、物理的システム・コントローラ２３は、物理的システム１０のための駆動１７を、２２に与えられる所望の応答と試験標本１８上の遠隔トランスジューサ２０の実際の応答２１との比較に基づいて発生する。単一のチャネルのケースのため図１に図示されているにも拘わらず、Ｎ個の応答成分を有する応答２１、及びＭ個の駆動成分を有する駆動１７を有する複数のチャネルの実施形態が、一般的であり、そして本発明の別の実施形態と考えられる。
【０００９】
物理的システムが振動システム１３及び遠隔トランスジューサ２０を備える場合が本明細書に記載されるにも拘わらず、以下に記載される本発明の局面は、他の物理的システムに対して適用されることができる。例えば、製造プロセスにおいて、物理的システムは、製造機械（例えば、プレス、造型装置、成形機械等）を含み、駆動１７は、指令信号を前記機械に与え、そして実際の応答２１は、限界寸法のような、製造された物品の手動又は自動の測定されたパラメータを有する。別の例は、物理的システムがプロセス・プラントである場合オイル精製所を含み、そして実際の応答２１は、出力製品と関連した中間又は最終パラメータを有する。
【００１０】
図２及び関連の説明は、本発明が実行される適切な計算環境の簡単な一般的説明を与える。必要とされないが、物理的システム・コントローラ２３が、コンピュータ３０により実行される、プログラム・モジュールのような、コンピュータにより実行可能な命令の一般的文脈において、少なくとも部分的に説明されるであろう。一般的に、プログラム・モジュールは、ルーチン・プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含み、これらは、特定のタスクを実行し、又は特定の抽象データ型を実行する。プログラ・モジュールは、ブロック図及びフローチャートを用いて以下に説明される。当業者は、ブロック図及びフローチャートをコンピュータにより実行可能な命令に実現することができる。更に、当業者は、本発明が、マルチプロセッサ・システム、ネットワーク化されたパーソナル・コンピュータ、ミニコンピュータ、メイン・フレーム・コンピュータ及び類似のものを含む他のコンピュータ・システム構成を用いて実行され得ることを認めるであろう。本発明はまた、タスクが通信ネットワークを介してリンクされている遠隔処理装置により実行される分散計算環境において実行され得る。分散型計算環境においてプログラム・モジュールは、局所及び遠隔の記憶装置の双方に配置され得る。
【００１１】
図２に図示されているコンピュータ３０は、中央処理装置（ＣＰＵ）３２、メモリ３４及びシステム・バス３６を有する通常のパーソナル又はデスクトップのコンピュータを備え、システム・バス３６は、メモリ３４からＣＰＵ ３２までを含む種々のシステム構成要素を結合する。システム・バス３６は、種々のバス・アーキテクチャのいずれを用いるメモリ・バス又はメモリ・コントローラ、周辺バス、及びローカル・バスを含む幾つかのタイプのバス構造のいずれかであり得る。メモリ３４は、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含む。スタートアップの間のような、コンピュータ３０内の構成要素間の情報の転送を支援する基本ルーチンを含む基本入力／出力（ＢＩＯＳ）がＲＯＭに記憶されている。ハード・ディスク、フロッピー・ディスク・ドライブ、光ディスク・ドライブ等のような記憶装置３８が、システム・バス３６に結合され、プログラム及びデータの記憶のため用いられる。磁気カセット、フラッシュ・メモリ・カード、ディジタル・ビデオ・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ、読出し専用メモリ及び類似のもののような、コンピュータによりアクセス可能な他のタイプのコンピュータにより読取り可能な媒体がまた、記憶装置として用いられ得ることが当業者により認められるはずである。通常、プログラムは、少なくとも１つの記憶装置３８からメモリ３４に、付随するデータを伴い又は伴わずロードされる。
【００１２】
キーボード、位置決め装置（マウス）、又は類似のもののような入力装置４０は、ユーザが指令をコンピュータ３０に与えるのを可能にする。モニタ４２又は他のタイプの出力装置が更に、システム・バス３６に適切なインタフェースを介して接続され、フィードバックをユーザに与える。所望の応答２２が、コンピュータ３０への入力として、モデムのような通信リンクを介して、又は記憶装置３８の着脱可能な媒体を介して与えられることができる。駆動信号１７が、コンピュータ３０により実行されるプログラム・モジュールに基づいて、又はコンピュータ３０を振動システム１３に結合する適切なインタフェース４４を介して、図１の物理的システム１０に与えられる。
【００１３】
本発明を説明する前に、物理的システム１０をモデル化しかつそれに印加される駆動１７を獲得する既知の方法を詳細に復習することはまた役立つかも知れない。試験車両に関して以下で説明されるにも拘わらず、この従来技術の方法、及び以下に説明される本発明は、車両のみの試験に限定されず、他のタイプの試験標本及び下部構造又はその構成要素に関して用いられることができることが理解されるべきである。更に、その記載は、動作が幾つかの他の数学的技術（例えば、適応逆制御（Ａｄａｔｉｖｅ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）（ＡＩＣ）タイプのモデル、自動回帰外因発生（Ａｕｔｏ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ）（ＡＲＸ）及び状態空間（Ｓｔａｔｅ Ｓｐａｃｅ）タイプのモデルのようなパラメータ回帰技術、又はそれらの組合わせ）により実行されることができるにも拘わらず推定及び実行をモデル化することに基づく特別の分析を前提にしてなされている。
【００１４】
図３Ａを参照すると、ステップ５２において、試験車両には遠隔トランスジューサ２０が取り付けられる。ステップ５４において、車両は、関心の実地動作環境の下に置かれ、遠隔トランスジューサ応答が測定され記録される。例えば、車両は、道路又は試験トラック上で運転されることができる。測定された遠隔トランスジューサ応答は通常アナログ形式であるが、それらがよく知られているようにアナログ対ディジタル変換器を介してディジタル形式でコンピュータ３０に記憶される。
【００１５】
次に、同一化過程において、物理的システム１０の入力／出力モデルが決定される。この手順は、ステップ５６において駆動１７を物理的システム１０への入力として与えることと、遠隔トランスジューサ応答２１を出力として測定することとを含む。モデル評価のため用いられる駆動１７は、選択された帯域幅にわたり周波数成分を有するランダムな「白色雑音」であり得る。ステップ５８において、物理的システム１０のモデルの評価は、ステップ５６において印加された入力駆動及び得られた遠隔トランスジューサ応答に基づいて計算される。一実施形態において、これは、「周波数応答関数」（ＦＲＦ）としてよく知られている。数学的に、ＦＲＦはＮ×Ｍマトリックスであり、そこにおいて各要素は周波数に依存する複素変数（利得及び位相対周波数）である。マトリックスの列は入力に対応し、その行は出力に対応する。当業者により認められるように、ＦＲＦはまた、物理的システム１０又は物理的システム１０におおむね似ている他のシステムを用いて従来の試験から直接得られてもよい。
【００１６】
逆モデルＨ（ｆ）-1は、ステップ６０において物理的駆動１７を遠隔応答の関数として決定するのに必要である。当業者により認められるように、逆モデルは直接計算されてもよい。また、本明細書において用いられる用語「逆」モデルは、非正方形Ｎ×ＭシステムのためのＭ×Ｎ「疑似逆」モデルを含む。
【００１７】
従来技術におけるこの点で、本方法は、所望の遠隔トランスジューサ応答２２（以下「所望応答」）を理想的に複製する実際の応答２１を生成する駆動１７を獲得するための、図３Ｂ及び図４Ａに図示される反復過程に入る。逆物理的システム・モデルＨ（ｆ）-1は７２で表され、一方物理的システム（振動システム、試験車両、遠隔トランスジューサ及び計装）は１０で表される。図３Ｂを参照すると、ステップ７８において、逆モデル７２は、初期駆動１７ ｘ1（ｔ）を決定するため、目標応答訂正値７７に作用される。目標応答訂正値７７は、それが大部分の場合緩和利得係数９５により低減されるにも拘わらず初期駆動のための所望応答２２であり得る。次いで、逆モデル７２からの計算された駆動１７ ｘ1（ｔ）は、ステップ８０において物理的システム１０に適用される。次いで、適用された駆動１７ ｘ1（ｔ）に対する物理的システム１０の実際の遠隔トランスジューサ応答２１（以下「実際応答」）ｙ1（ｔ）がステップ８６において得られる。完全な物理的システム１０が線形（単位１の緩和利得９５を与える）場合、初期駆動１７ ｘ1（ｔ）を、要求される駆動として用いることができる。しかしながら、物理的システムは通常非線形であるので、正しい駆動１７は、反復的プロセスにより達成されねばならない。（当業者により認められるように、類似の物理的システムに対する前の試験に用いられる駆動１７は、初期駆動として用いられ得る。）
反復的プロセスは、ステップ８８において、初期駆動ｘ1（ｔ）からもたらされる第１の実際応答ｙ1（ｔ）を記録することと、応答誤差８９ Δｙ1を差として計算することとを含む。（第１の実際応答信号ｙ1（ｔ）は、図４Ａにおいて８７で与えられる。応答誤差８９ Δｙ1は、ステップ９０において事前選択されたスレッショルドと比較され、応答誤差８９がスレッショルドを超えている場合反復が実行される。特に、応答誤差８９ Δｙ1は、緩和利得係数９５により低減されて、新しい目標応答訂正値７７を与える。この実施形態において、逆伝達関数Ｈ（ｆ）-1は、新しい目標応答訂正値７７に作用され、駆動訂正値Δｘ2
９４を生成し（ステップ９１）、その駆動訂正値Δｘ2 ９４は、ステップ９２において第１の駆動 ｘ1（ｔ） １７Ａに加えられて、第２の駆動ｘ2（ｔ）
１７を与える。反復プロセス（ステップ８０−９２）は、応答誤差８９が応答の全チャネル上で事前選択されたスレッショルドより下に低下されるまで、反復される。次いで、応答２１を生成した最後の駆動１７であって所望応答２２の事前選択されたスレッショルド内にあった当該最後の駆動１７は、標本試験を実行するため用いられることができる。
【００１８】
記載のように、応答誤差８９ Δｙは、緩和利得係数（又は反復利得）９５により一般に低減されて、目標応答訂正値７７を形成する。反復利得９５は、反復プロセスを安定化させ、そして収束速度と反復オーバーシュートとを天秤に掛ける。更に、反復利得９５は、試験車両が反復プロセスの間物理的システム１０に存在する非線形性のために過負荷状態にされる可能性を最小にする。当業者により認められるように、反復利得は、駆動訂正値９４ Δｘ及び／又は応答誤差８９に適用されることができる。記憶装置３８を用いて反復プロセスの間の所望応答２２、実際応答２１及び前の駆動１７Ａを記憶することができることが、図４Ａにおいて留意されるべきである。勿論、メモリ３４もまた用いることができる。また、破線９３は、逆モデル７２が物理的システム１０の逆の推定であることを示す。前述されたように、図４Ａのブロック図は、ミネソタ州イーデン・プレーリー（Ｅｄｅｎ Ｐｒａｉｒｉｅ）のＭＴＳ Ｓｙｓｔｅｍ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＲＰＣＩＩＩ（登録商標）に含まれているような商業的に入手可能なソフトウエア・モジュールを用いて当業者により実行されることができる。
【００１９】
この時点で、駆動を計算する従来技術の修正された方法がまた説明されることができる。修正された従来技術方法は、図３Ａに図示された同一化過程のステップ、及び図３Ｂに図示された反復過程のステップの多くを含む。便宜上、修正された方法の反復ステップが図３Ｃに図示され、図４Ｂに図示されているようなブロック図である。図４Ｂに図示されているように、目標応答訂正値７７の計算は全く同じである。しかしながら、実際応答２１と所望応答２２との間の応答誤差８９が選択されたスレッショルドより大きい場合、目標応答訂正値７７は、ステップ９７において、現在の反復に対して新しい目標応答７９を得るため前の目標応答７９Ａに加えられる。逆モデル７２が、新しい駆動１７を得るため目標応答７９に適用される。図４Ｂに図示されるように、反復利得９５を前述の理由のため用いることができる。
【００２０】
一般的に、本発明の一局面は、反復プロセスの各ステップの間動作する調整器１００を含みながら、物理的システムの逆モデル７２を改善するため、図４Ａ及び図４Ｂに関して前述した応答時間履歴誤差反復ループを含む。図４Ａに図示されるように、調整器１００は、目標応答訂正値７７を応答誤差８９の単純な関数として直接受け取る逆モデル７２を訂正し、そしてそこにおいて物理的システムの駆動１７は、前の駆動１７Ａとの組合わせで駆動訂正値９４を備える。逆に、図４Ｂに図示されるように、逆モデル７２は、目標応答７９を目標応答訂正値７７と前の目標応答７９Ａとの組合わせとして受け取り、駆動１７は、逆モデル７２を適用することにより直接得られる。図４Ｂのケースにおいて、調整器１００は、逆モデル７２を図４Ａにおけるのと概念的に同一のやり方で訂正する。しかしながら、以下に説明されるように、図４Ａ及び図４Ｂの構成は、各々が固有の状況的利点を有する仮想同一性モデル化プロセスに対して異なる信号を利用可能状態にする。更に、以下に説明されるように、調整器１００はまた、反復する要領で動作することができる。
【００２１】
本発明の一局面が、図５のブロック図に図示されている。一般的に、本発明のこの局面は、前述のような従来技術と整合して所望応答２２と理想的に整合する実際応答２１を生成するよう物理的システム１０を制御する方法を含む。その方法は、物理的システム１０の逆モデル９８（例えば、逆伝達関数Ｈ（ｆ）-1）を発生することを含み、そこにおいて逆モデル９８は、目標応答７９に適用されて、物理的システム１０から所望応答２２を実際応答２１として発生することを意図される駆動１７を得る。図６に関して以下に記載されるように、目標応答訂正値７７は、逆モデル９８が完全な駆動１７を実現するため目標応答７９に適用されるとき、前の目標応答７９Ａと組み合わされることができる。代替として、図８において破線で図示されるように、逆モデル９８は、駆動訂正値９４を実現するため目標応答訂正値７７に直接適用され、次いで駆動訂正値９４は、引き続いて前の駆動１７Ａと組み合わされて、物理的システム１０のための新しい駆動１７を与える。
【００２２】
図５に戻って参照すると、調整器１００は、物理的システム１０と組み合わさった逆モデル９８の同一性（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）の質をチェックする仮想同一性システム・モデラー（ｖｉｒｔｕａｌ ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌｅｒ）を備え得る。逆モデル９８と物理的システム１０との組合わせは、仮想同一性システム９６と称される。仮想同一性システム・モデラー１００により測定されるような同一性の質は、物理的システム１０の動作特性に関して物理的システム１０のモデルの正確さを評価する。この実施形態において、同一性の質は、物理的システム１０の逆システム・モデル９８との直列接続を介して測定される。逆システム・モデル９８が物理的システム１０と全く同一に整合するとき、同一性の質の計算は、理想的な逆システム・モデル推定を示す同一性の結果を生成する。
【００２３】
このアプローチの利点は、仮想同一性システムの質を改善する物理的システムの逆モデルに対する潜在的訂正のモデルが逆モデル自身より単純な形式を取ることができることである。従って、モデル訂正を得るのは、完全な逆システム・モデルの新しい推定を得るより非常に容易である。このアプローチは、そのような訂正モデル推定（例えば、目標応答と実際応答との間のＦＲＦ）の直接的なアルゴリズムの定式化に導く。このモデル化技術の単純な形式は、より雑音が多くかつより相関があるデータのより小さいセグメントを用いるのを可能にし、それにより非パラメータの（スペクトル分析等）モデル化方法かパラメータの（ＡＲＸ等）モデル化方法かのいずれかのための適応環境において利点を与える。
【００２４】
スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂが位置「Ｇ」にある図５の一状態の場合、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９と実際応答２１とを比較する。スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂが位置「Ｌ」にある別の状態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答訂正値７７と、連続的な反復の間駆動１７の物理的システム１０に対する適用から得られた実際応答訂正値１０３（応答ｙiと応答ｙi-1との差）とを比較する。いずれの状態においても、仮想同一性システム・モデラー１００は、続いて、逆モデル９８を同一性の質の関数として反復から反復まで適応させる。換言すると、仮想同一性システム・モデラー１００は、モデル（例えばＦＲＦ）訂正値１０４を出力として与え、逆モデル９８に存在する少なくとも幾らかの値を調整する。これらの双方の好適な状態において、訂正値１０４はチャネル毎のベースで導出され、即ちそれは仮想同一性システムにより容易にされる自然の単純化である。次いで、訂正値１０４が適用されたとき逆モデル９８の全ての項が一般的に変わるにも拘わらず、交差結合効果は訂正値１０４の一部を形成しない。しかしながら、これらの好適な態様は、一部又は全ての交差結合項を訂正値１０４の中に含める選択（オプション）を排除しない。
【００２５】
スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００に対して与えられるデータのタイプの選択を表し、通常物理的電気的スイッチでないことを理解すべきである。むしろ、スイッチ１０１Ａ及び１０１Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００に対して、選択されたデータを取得して与えるため用いられるソフトウエア・ルーチン又はモジュールを表す。
【００２６】
図５において、逆モデル９８は、静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを含む。静的逆モデル要素９８Ａは、前述した逆モデル７２に似ている。例えば、静的逆モデル要素９８Ａは、ステップ５８（図３Ａ）において順モデルＨ（ｆ）の逆を取ることにより計算された逆モデルＨ（ｆ）-1であり得る。逆モデルの静的逆モデル要素９８Ａは、通常、交差結合効果を含むＭ×Ｎマトリックスを有する。ここで、Ｍは入力（駆動１７）の数であり、Ｎは出力（実際応答２１）の数である。
【００２７】
調整可能な要素９８Ｂは、逆モデル９８を現在の動作条件に繰り返し適応させるため、逆モデル訂正値１０４を仮想同一性システム・モデラー１００から受け取る。一実施形態において、調整可能な要素９８Ｂは、対角線上に配置された各Ｎチャネルに対して訂正値及びゼロに等しい全ての他の値（対角線を外れたところ）を有するＮ×Ｎマトリックスから構成される。
【００２８】
図６は、図４Ｂにおいて詳述された反復制御プロセス全体の文脈で図５において説明された機能性の実施形態である。図４Ｂに関して、図６において、逆モデル９８は、図５の静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを含むよう拡張される。
【００２９】
図７は、図６の実施形態の動作方法を図示する。ステップ１３０において、逆モデル９８は初期化される。このステップは、図３Ａの方法に関して前述したように静的逆モデル要素９８Ａの初期化、及び調整可能な要素９８Ｂの初期化を含み、その調整可能な要素９８Ｂは第１の反復に対して通常同一性モデルである。換言すると、調整可能な要素９８Ｂは、第１の反復中効果を持たない。
【００３０】
ステップ１３２において、初期駆動１７は、目標応答７９を逆モデル９８を用いて巻き込む（ｃｏｎｖｏｌｖｅ）ことにより得られる。逆モデル９８が静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを含むことに鑑みて、目標応答７９は、最初に調整可能な要素９８Ｂを用いて巻き込まれ、次いで調整可能な要素９８Ｂの出力が静的逆モデル要素９８Ａを用いて巻き込まれる。ある一定のケースにおいて、静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂはその後組み合わされることができ、単一の畳み込みを必要とする。ステップ１３４において、駆動１７は物理的システム１０に適用され、そこにおいて実際応答２１は測定されそして記録される。
【００３１】
物理的システム１０の実際応答２１が初期駆動１７から得られた場合、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９と実際応答２１との間のスペクトル分析を実行する。図６に図示されている実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９及び実際応答２１を受け取るスペクトル・アナライザ１３６を含む。チャネル毎ベースの実施形態において、スペクトル・アナライザ１３６は、目標応答７９と実際応答２１との間のＦＲＦを計算する。これは、ステップ１４０において表される。換言すると、このステップは、逆モデル９８及び物理的システム１０（即ち、仮想同一性システム９６）の同一性の質を計算する。値１０４（図６）は、逆モデル９８に対する訂正値である。ステップ１４２において、同一性からのＦＲＦの偏差が決定され、そして１つ以上の偏差が対応する選択されたスレッショルドを超えた場合調整可能な要素９８Ｂの対角線上の値はステップ１４４において更新される。これが図６に表され、図６において、１４８で記憶された調整可能な要素９８Ｂの前の値は、スペクトル・アナライザ１３６により与えられた新しい値と組み合わされ、調整可能な要素９８Ｂを繰り返し訂正する。
【００３２】
この点で、図３Ｃのステップ８８、９０、９７及び９９は、精緻にされた駆動１７を得るため依然実行されることに注目すべきである。しかしながら、新しい駆動１７がステップ９９において計算される前に、逆モデルはステップ１４４において更新される。
【００３３】
反復プロセス全体において、実際応答２１と目標応答７９との間のモデルにおける偏差が選択されたモデル・スレッショルドより大きいとき、ステップ１３４、１４０、１４２及び１４４のみが必要に応じて反復される。図３Ｃのステップ８８、９０、９７及び９９は、ステップ９０の誤差スレッショルドが実現されるまで、各反復に対して独立に実行される。
【００３４】
仮想同一性システム・モデラー１００及び対応する逆モデル９８がスペクトル分析方法の点から記述されたが、他の数学的モデル（単数及び複数）回帰技術が、パラメータ的か非パラメータ的かのいずれかで、選択された組合わせ（例えば、ＡＩＣ、ＡＲＸ、ＡＲＭＡ、状態空間（Ｓｔａｔｅ Ｓｐａｃｅ））の際に所望されるように採用されることができることを当業者は理解すべきである。
【００３５】
図８は代替実施形態を図示し、そこにおいて実際応答訂正値１０３は、目標応答訂正値７７と比較され、調整可能な要素９８Ｂの値を更新するための基礎として用いられる。図８において、加算器１６０を用いて、実際応答２１と直前の実際応答８７（即ち、実際応答訂正値１０３）との差を得る。反復プロセス中、スペクトル・アナライザ１３６は、調整可能な要素９８Ｂを更新するため目標応答訂正値７７と実際応答訂正値１０３との間のＦＲＦを計算する。
【００３６】
図８において、目標応答訂正値７７は、前の目標応答７９Ａに加えられて、各反復に対する新しい目標応答７９を形成する。当業者により認められるように、目標応答訂正値７７のみが、逆モデル９８を用いて巻き込まれて、対応する駆動訂正値９４を形成することができ、その駆動訂正値９４は、前の駆動１７Ａと組み合わされて、新しい駆動１７を形成する。新しい駆動１７のこのようにした形成は、スペクトル・アナライザ１３６による上記比較を変えることはない。
【００３７】
本発明の他の一般的局面は、図９及び図１０に図示されている。目標応答７９（又は目標応答訂正値７７）が順方向反復制御ループに存在しないケースに対して、それは、図９において実証されたように数学的等価を用いて明示的に計算されることができる。図９において、駆動１７は、物理的システム１０及び物理的システム１０の順モデル１７２に適用され、そこにおいて仮想同一性システムは、点線１７５により示されている。仮想同一性システム１７５が、図５の仮想同一性システムと数学的に等価であることを示すことができる。
【００３８】
物理的システム１０からの実際応答２１、及び順モデル１７２からのモデル化された目標応答１７６が、仮想同一性システム・モデラー１００に対して与えられる。一実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、実際応答２１とモデル化された目標応答１７６との間でスペクトル分析を実行して、仮想同一性システム１７５の同一性の質をチェックする。それは、信号１７６が、スイッチ１７７Ａの位置に応じて、図５の信号７９か信号７７のいずれかに等しいからである。従って、仮想同一性システム・モデラー１００は、続いてモデル１７２を同一性の質の関数として調整する。
【００３９】
図示の実施形態において、順モデル１７２は、静的要素１７２Ａ及び調整可能な要素１７２Ｂを含む。静的要素１７２Ａは、図３のステップ５８により得ることができる。静的要素１７２Ａは、通常、交差結合項を含むＮ×Ｍモデルから構成される。
【００４０】
仮想同一性システム・モデラー１００は、訂正値１０４を調整可能な要素１７２Ｂに対して与える。一実施形態において、調整可能な要素１７２Ｂは、Ｎ×Ｎ対角モデルから構成される。
【００４１】
図５と類似の要領で、スイッチ１７７Ａ及び１７７Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００に対する入力がモデル化された目標応答及び実際応答か、又はモデル化された目標訂正値及び実際応答訂正値かのいずれかであるようにさせる。当業者は、スイッチ１７７Ａ及びその関連の加算器及び記憶装置がまた説明されたように駆動１７について動作するよりむしろ静的モデル１７２Ａと調整可能な要素１７２Ｂとの間のデータ経路に適用されることができることを認めるであろう。同様に、スイッチ１７７Ａ及び関連の加算器及び記憶装置はまた、ある状況においてモデル化された目標応答１７６に適用されることができる。
【００４２】
代替として、入力又は駆動の数Ｍより大きい出力又は応答の数Ｎという状態でＮとＭが等しくない場合のように潜在的に好適な特性を有することができる類似の実行が、図１０に図示されている。図１０において、仮想同一性システムは、点線１８５により示され、物理的システム１０及び逆モデル９８を備える。しかしながら、同一性の質は、物理的システム１０に印加される駆動１７を、逆モデル９８から得られる対応するモデル化された駆動信号１８２と比較することにより確かめられる。このケースにおいては、仮想同一性システム１８５は、他の実施形態におけるように応答信号の使用とは対照的に駆動信号に関して形成される。いつものように、実際の応答２１は、駆動１７が物理的システム１０に印加されるとき物理的システム１０から得られる。次いで、実際の応答２１は、逆モデル９８への入力として与えられる。一実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、連続的反復のため駆動１７とモデル化された駆動１８２との間でスペクトル分析を実行する。仮想同一性システム・モデラー１００は、続いて逆モデル９８を、そして特に調整可能な要素９８Ｂを調整する。
【００４３】
図５及び図９と類似の要領で、スイッチ１８３Ａ及び１８３Ｂは、仮想同一性システム・モデラー１００への入力が駆動１７及びモデル化された駆動１８２（「Ｇ」位置におけるスイッチ１８３Ａ及び１８３Ｂを用いて図示されているようにである）か、又は駆動訂正値９４及びモデル化された駆動訂正値（「Ｌ」位置におけるスイッチ１８３Ａ及び１８３Ｂを用いて図示されているようにである）かのいずれかであることを可能にする。当業者は、図示のように、スイッチ１８３Ｂ及び関連の加算器及び記憶装置がまた実際の応答２１に関して動作するよりむしろ静的逆モデル要素９８Ａと調整可能な要素９８Ｂとの間のデータ経路に適用されることができることを認めることができるであろう。同様に、スイッチ１８３Ｂ及び関連の加算器及び記憶装置は、ある環境においてはモデル化された駆動信号１８２に対して適用されることができる。
【００４４】
図１１は、図８の反復適応プロセスの文脈において図９において説明された機能性の実施形態であり、そこにおいて同じ参照番号は、同一の構成要素を識別するため用いられている。図１１は更に、緩和利得１７９及び周波数重み付け関数１８１を含む。緩和利得１７９は、緩和利得９５に似ているが、しかし応答誤差８９よりむしろ駆動訂正値９４に対して利得を与える。周波数重み付け関数１８１は手動で定義されることができ、並びにコヒーレンス・タイプの量（１８１において「Ｃ」により示される）、又はモデルの質の他の尺度、即ち限定されるものではないが一般的に周波数の関数から計算されることができる。１８１における駆動訂正値９４の周波数重み付けに対するコヒーレンス・タイプの量の例は、［Ｈ２］-1＊［Ｈ１］として公式化されることができる。ここで、Ｈ１は入力上での雑音を仮定した物理的システム１０に対する順システム・モデルであり、Ｈ２は出力上での雑音を仮定した順システム・モデルである。同様に、応答上の周波数重み付け（例えば、［Ｈ１］＊［Ｈ２］-1）が、所望ならば、１８９で与えられることができる。
【００４５】
逆モデル９８と物理的システム１０との間の、緩和利得１７９又は周波数重み付け１８１又は他のそのような関数のうちのいずれかの存在は、図５に図示された順方向反復ループの仮想同一性システム９６を解体する。従って、図１１の実施形態において、仮想同一性システム１７５は、図９に従って明示的に構成される。
【００４６】
図１１を参照すると、順モデル１７２は、物理的システム１０の静的順モデル１７２Ａ及び調整可能な要素１７２Ｂを含む。図３Ａのステップ５８に従って、静的順モデル１７２Ａは決定され、物理的システム１０とのその関連性は、図１１において破線１９０により表される。次いで、決定された静的順モデル１７２Ａを用いて、物理的システム１０の静的逆モデル要素９８Ａが計算され、その関連性は破線９３により表される。次いで、調整可能な順要素１７２Ｂ及び調整可能な逆要素９８Ｂの双方は、対角線要素が１に設定され、対角線から外れた要素がゼロに設定されるよう初期化される。
【００４７】
初期駆動１７は、前述した方法と矛盾なく得られる。次いで、初期駆動１７は、物理的システム１０に適用され、そこにおいて実際の応答２１は測定されそして記録される。図示のように、初期駆動１７はまた、順モデル１７２に適用され、モデル化された応答１７６（「Ｇ」位置におけるスイッチ１７７Ａ及び１７７Ｂを用いた図６及び図８の目標応答７９に対する等価応答）を発生する。
【００４８】
仮想同一性システム・モデラー１００は、実際の応答２１をモデル化された応答１７６と比較する。図示の実施形態において、仮想同一性システム・モデラー１００は、スペクトル・アナライザ１３６を備え、実際の応答２１とモデル化された応答１７６との間でチャネル毎のベースでスペクトル分析を実行する。先の実施形態と矛盾なく、同一性からのＦＲＦの変位が、次いで、スペクトル・アナライザ１３６により決定され、そして１つ以上の変位が対応する選択されたスレッショルドを越えた場合、調整可能な要素１７２Ｂの対角線上の値は、更新される。調整可能な要素１７２Ｂの逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）を単純に取ることにより、調整可能な要素９８Ｂに対する値は、次の反復に対して容易に計算されることができ、その次の反復は、応答誤差８９の計算でもって始まる。
【００４９】
緩和利得１８７は、モデル更新反復ループの安定化を与えることができる。緩和利得１８７は、訂正値１０４に対して「パワー」ＫMとして適用されることができ、それによりモデル訂正１７２Ｂに適用される軽減された訂正値１７８を生成する。また、緩和利得１８７の利得は、本出願において説明されたいずれの実施形態にも組み込まれることができることに注目されたい。
【００５０】
図１２は、図１０に関して前述した仮想同一性システム・モデラー１００を用いて、駆動信号を発生する例示的実施形態であり、そこにおいて同じ参照番号は、先の実施形態の同一の構成要素を識別するため用いられた。図１０におけるように、仮想同一性システム１８５は、駆動信号を用いることで特徴付けられる。仮想同一性システム・モデラー１００は、物理的システム１０に適用された駆動１７を、逆モデル１９８から得られた対応するモデル化された駆動１８２と比較することにより同一性の質をチェックする。逆モデル１９８は、逆モデル９８と同一であり、静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂを備える。図１２の実施形態は、図６及び図８の実施形態と類似の要領で動作し、そこにおいて仮想同一性システム・モデラー１００（スペクトル・アナライザ１３６を含む）は、更新値（本明細書においては緩和された訂正値１７８）をその調整可能な要素９８Ｂに与えることにより調整する。しかしながら、この実施形態において、逆モデル９８の調整可能な要素９８Ｂはまた、逆モデル１９８の調整可能な要素９８Ｂに対してなされた変化に従って更新される。
【００５１】
図１３は、スペクトル密度制御の実施形態における仮想同一性システム・モデラー１００の使用を図示する。時間に関して遠隔トランスジューサ２０の応答を再生することを求める時間履歴制御とは似てなく、スペクトル密度制御は、チャネル間の相互電力（ｃｒｏｓｓ−ｐｏｗｅｒ）を、選択された帯域幅にわたる周波数の関数として発生することを含む応答における信号電力を再生することを求める。電力スペクトル密度（ＰＳＤ）は、対角線上の各チャネルの自動電力（ａｕｔｏ ｐｏｗｅｒ）とそれぞれの対角線外れ上のチャネル間の相互電力とを有する正方行列を備える。
【００５２】
図１３において、同じ参照番号は、前述の実施形態において説明したように類似の構成要素を識別するため用いられている。一般的に、加算器２００は、所望のＰＳＤ応答と物理的システム１０からの実際の前のＰＳＤ応答２０３Ａとの間のＰＳＤ誤差２０２を計算する。計算されたＰＳＤ誤差２０２は、前述の時間履歴制御の実施形態において計算された時間履歴応答誤差８９に機能的に類似している。一般に、緩和利得２０４は、緩和利得係数９５と実質的に同じ理由のため与えられ、ＰＳＤ応答訂正値２０６を発生する。図示の実施形態において、ＰＳＤ応答訂正値２０６は、前のＰＳＤ目標応答２０７Ａと組み合わされて、新しいＰＳＤ目標応答２０７を発生する。ＰＳＤ／時間変換器２０８は、ＰＳＤ目標応答を逆モデル９８に与えられる時間等価の目標応答２１０（目標応答７９に類似している）に変換する。次いで、逆モデル９８を用いて、物理的システム１０に適用される駆動２１２（駆動１７に類似している）を発生する。物理的システム１０からの実際の応答２１４（実際の応答２１に類似している）は、仮想同一性システム・モデラー１００（本明細書においてはスペクトル・アナライザ１３６）及びＰＳＤ／時間変換器２１６に供給される。仮想同一性システム・モデラー１００は、図６の実施形態と類似の要領で同一性の質をチェックし、そしてそれに応じて逆モデル９８、特に調整可能な要素９８Ｂを更新する。時間／ＰＳＤ変換器２１６は、実際のＰＳＤ応答２０３を発生する。当業者により認められるように、図８から図１２の先の実施形態のいずれの教示も、サブ構造２１９を先の実施形態の対応する構造と置換することにより適用されることができる。
【００５３】
スペクトル密度制御の別の実施形態が図１４に図示され、そこにおいて、駆動スペクトルが、（当業者によく知られているように）ブロック１８９において示されるようにフォワード・ループにおける応答スペクトルから直接計算され、そこにおいて逆システム・モデルが１７２から得られる。図１１の仮想同一性システム・モデル化概念が、スペクトル密度反復フォワード・ループに加えられて、説明した理由のためシステム・モデル１７２に反復的に適応させる。
【００５４】
図１５は、波形制御の実施形態の使用を図示する。時間履歴制御と同様に、波形制御は、時間に関して遠隔トランスジューサ２０の応答を再生することを求める。しかしながら、波形制御は、応答誤差８９を与えるため実際の応答を加算器の中へフィードバックすることなくそのように行う。かえって、波形制御における各反復は、目標応答７９を作るため減衰係数２２０を介して適用される場合所望の応答２２を直接用いる。
【００５５】
波形制御における従来技術は、収束を達成しようとしてその反復のため駆動１７及び実際の応答２１を用いることにより各反復において逆モデルを再計算した。しかしながら、本発明のこの局面において、仮想同一性システム９６は、図１５に図示されるように、逆モデル９８（静的逆モデル要素９８Ａ及び調整可能な要素９８Ｂ）及び物理的システム１０を含む。仮想同一性システム・モデラー１００は、目標応答７９及び実際の応答２１を受け取って、同一性の質を測定する。前の実施形態におけるように、調整可能な要素９８Ｂは、同一性の質の関数として更新される。仮想同一性システム９６の組み込みは、単一のチャネル・システム動作を改善し、そして先に実現可能でなかったマルチチャネル・システムへの拡張を容易にする。
【００５６】
図１６は、統計的に非静止的道路表面からの遠隔トランスジューサ応答データの例示的時間履歴記録の絵画的表示２３０であり、そこにおいて第１のセクション２３２は一連のポットホール（ｐｏｔｈｏｌｅ）を示し、第２のセクション２３４は丸石を示す。本発明の別の局面は、各セクション２３２及び２３４に対する仮想同一性システムを構成すること、及びセクション２３２及び２３４の各々に対して調整可能な要素９８Ｂを共通の静的要素９８Ａとは独立に得ることを含む。各調整可能な要素９８Ｂは、共通の静的要素９８Ａと組み合わせて適用され、セクション２３２及び２３４の各々に対して複数の適切な駆動を得て、そしてそれら複数の適切な駆動は更に、全体の記録２３０に対して駆動１７を得るため組み合わされる。仮想同一性システム・モデラーが記録２３０の連続的セクションに対して適用することを要求されないことに注目されたい。
【００５７】
図１７を参照すると、本発明の別の局面は、以下に説明されるように、モデルがセクション（例えば、セクション２３４）内で又は全体の記録２３０にわたり変化するのを可能にする。この時間を変える手法を用いて、スペクトル・アナライザ１３６は、目標及び実際の応答の各々からの連続的なそして好ましくは一部重複する分析窓２４０に関して動作する。目標及び実際の応答の各々は、選択された時間ステップ２４２により進められ、それにより（先の実施形態において含まれている１つの正味のスペクトル平均とは対照的に）一連のスペクトル値２４４を生成する。このケースにおいて、目標及び実際のスペクトル平均の各々は、それぞれ個々のスペクトル値の両側の移動平均として形成され、従って対応する時間変化スペクトル平均２４６を結果として生じる。ステップ２４２は、通常、分析窓又はフレーム２４０の１０％から９０％との間である。そのステップは、分析窓の１０−５０％であるのが好ましい。
【００５８】
時間変化スペクトル平均２４６の個々の要素が処理されて、時間変化モデル１０４（例えば、ＦＲＦ）、及び先の実施形態において説明した技術により１７２Ｂに類似した時間変化モデル訂正要素を形成する。一連の訂正要素の各訂正要素部１７２Ａ及び対応する逆訂正要素部９８Ｂが時間履歴に関して進み、それにより処理は時間ステップ２４２に等しい時間ステップで生じる。駆動１７を発生することは、一連の訂正要素の各訂正要素１７２Ｂ及び対応する逆訂正要素９８Ｂを目標応答２３０Ｂの入力記録のそれぞれの時間ステップ２４２に適用すること、及びその結果を組み合わせて、連続的な駆動１７を生成することを含む。
【００５９】
この実施形態を要約すると、記録２３０の連続的なそして好ましくは一部重複する分析窓２４０は、段階的に形成される。スペクトル・アナライザ１３６の文脈において、個々のスペクトル値２４４は、各分析窓２４０に対して得られる。個々のスペクトル値２４４が組み合わされて、両側の移動スペクトル平均及び対応のＦＲＦを形成し、それらを段階的に用いて、駆動１７又は駆動訂正値９４を発生する。他の統計的関数が平均化の代わりに、又はそれに加えて実行されることができることに注目されたい。
【００６０】
スペクトル移動平均環境は、モデル更新を処理しそしてモデル訂正を適用するため固有の段階的特性を有する。代替実施形態において、訂正モデルは、ＡＩＣ、ＡＲＸのような関連したモデル回帰方法タイプを用いてパラメータ形式で（即ち、窓ベースでなく）実行されることができ、モデルが記録２３０のサンプル点からサンプル点まで変わるのを可能にする。静的順モデルは、物理的に実現可能であるが、一方順モデル訂正は、一般的に物理的に実現可能でない。更に、適応プロセスは反復的に生じつつあるので、各サンプル点で、過去と未来の両方のデータが、一般的に、モデル回帰プロセスを最適化するため利用可能である。
【００６１】
図１８は、逆モデル９８に対する時間履歴入力に関する利得をサンプル点毎のベースで調整することを容易にする本発明の一実施形態である。図示のように、サンプル点利得調整ブロック２５０は、入力として、スイッチ１７７Ａ及び１７７Ｂの位置に基づく目標応答１７６及び実際の応答１７７Ｂ又はその訂正値を受け取る。これらは、仮想同一性システム・モデラー１００により受け取られる同じ基本的入力である。
【００６２】
サンプル点利得調整ブロック２５０の基本的動作は、２５７において目標応答を実際の応答（又はその訂正値）と関連させることであり、それにより比又は利得は、（Ｋ）として示され、サンプル点毎のベースで実現され、こうして訂正利得をモデル化する。次いで、サンプル点当たりの出力利得は、２５４に与えられ、逆システム・モデル９８への時間履歴入力を調整する。
【００６３】
図１８において示されるように、一実施形態において、入力信号に対してフィルタリング及びスレッショルド動作２５６及び２５８を適用することは望ましい場合があり、それがサンプル点利得調整ブロック２５０の一部を形成するように図示されている。同様に、フィルタ２６０を設けてサンプル点利得調整ブロック２５０の出力をフィルタリングすることが望ましい場合がある。当業者により認められるように、サンプル点利得調整ブロック２５０及びブロック２５４は、前述のいずれの時間履歴制御の実施形態に組み込まれることができる。
【００６４】
本発明が好適な実施形態を参照して説明されたが、当業者は、本発明の精神及び範囲から離れることなく変更が形式及び細部においてなされることができることを認めるであろう。例えば、図１１（全ての実施形態において同様である）において、ある一定のモデル・タイプに対して、逆モデル訂正９８Ｂを直接（即ち、非反復的に）に更新することは有利である場合がある。このシナリオにおいて、仮想同一性システム・モデラー１００は、入力モデル応答として全ての反復のため静的要素１７２Ａから受け取るであろう。更に、仮想同一性システム・モデラー１００からの緩和された訂正値１７８は、逆モデル訂正９８Ｂとして直接適用される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力に応答して、選択された出力を生成するように、物理的システム(１０)を制御する方法であって、
（ａ）前記物理的システム(１０)に印加された駆動信号、及び、当該駆動信号への前記物理的システム(１０)の応答から、物理的システム(１０)の周波数応答関数を計算し、
（ｂ）前記物理的システム(１０)の周波数応答関数から、周波数領域において逆モデル(９８)を計算し、
（ｃ）前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に目標応答(７９)を適用して、駆動信号(１７)を獲得し、
（ｄ）駆動信号(１７)を前記物理的システム(１０)に提供して、当該駆動信号(１７)に基づいた、前記物理的システム(１０)からの実際の応答(２１)を獲得し、
（ｅ）スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いて、スペクトラム分析を実行して、前記目標応答(７９)と前記実際の応答(２１)を比較することによって、逆モデル(９８)の正確性をチェックして、前記逆モデル(９８)に対する訂正値(correction values)を獲得し、
（ｆ）前記訂正値を用いて、前記逆モデル(９８)を調整し、
及び、
（ｇ）ステップ(ｃ)〜（ｆ）を反復して、前記逆モデル(９８)を更に調整する、
ステップを含む方法。
【請求項２】
入力に応答して、選択された出力を生成するように、物理的システム(１０)を制御する方法であって、
（ａ）前記物理的システム(１０)の順モデル(１７２)を計算するステップであって、
当該順モデル(１７２)が、前記物理的システム(１０)に印加された駆動信号、及び、当該駆動信号への前記物理的システム(１０)の応答から計算された、前記物理的システム(１０)の周波数応答関数を含むものと、
（ｂ）前記順モデル(１７２)から、周波数領域における逆モデル(９８)を計算するステップと、
（ｃ）目標応答(７９)を、前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に適用して、駆動信号(１７)を獲得するステップと、
（ｄ）前記駆動信号(１７)を、前記物理的システム(１０)に適用して、前記駆動信号(１７)に基づく、前記物理的システム(１０)からの実際の応答(２１)を獲得するステップと、
（ｅ）前記駆動信号(１７)を、前記順モデル(１７２)に適用して、モデル化された応答(１７６)を生成するステップと、
（ｆ）スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いて、スペクトラム分析を実行して、前記実際の応答(２１)と前記モデル化された応答(１７６)を比較することによって、順モデル(１７２)の正確性をチェックして、前記順モデル(１７２)に対する訂正値(correction values)を獲得するステップと、
（ｇ）前記訂正値を用いて、前記順モデル(１７２)を調整するステップと、
（ｈ）前記順モデル(１７２)への調整に基づいて、前記逆モデル(９８)を調整するステップと、
（ｉ）ステップ(ｃ)〜（ｈ）を反復して、前記順モデル(１７２)及び逆モデル(９８)を更に調整する、
ステップを含む方法。
【請求項３】
入力に応答して、選択された出力を生成するように、物理的システム(１０)を制御する方法であって、
（ａ）前記物理的システム(１０)に印加された駆動信号、及び、当該駆動信号への前記物理的システム(１０)の応答から、前記物理的システム(１０)の周波数応答関数を計算するステップと、
（ｂ）前記物理的システム(１０)の前記周波数応答関数から、周波数領域における逆モデル(９８)を計算するステップと、
（ｃ）目標応答(７９)を、前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に適用して、駆動信号を獲得するステップと、
（ｄ）前記駆動信号(１７)を、前記物理的システム(１０)に適用して、前記駆動信号(１７)に基づく、前記物理的システム(１０)からの実際の応答(２１)を獲得するステップと、
（ｅ）前記実際の応答(２１)を、前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に提供して、モデル化された駆動信号(１８２)を獲得するステップと、
（ｆ）スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いて、スペクトラム分析を実行して、前記駆動信号(１７)と前記モデル化された駆動信号(１８２)を比較することによって、逆モデル(９８)の正確性をチェックして、前記逆モデル(９８)に対する訂正値(correction values)を獲得するステップと、
（ｇ）前記訂正値を用いて、前記逆モデル(９８)を調整するステップと、
（ｈ）ステップ(ｃ)〜（ｇ）を反復して、前記逆モデル(９８)を更に調整するステップ、を含む方法。
【請求項４】
前記駆動信号(１７)が、複数の駆動信号要素を含み、前記実際の応答(２１)が、複数の応答要素を含む、請求項１、２、及び、３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記物理的モデル(１０)の前記逆モデル(９８)、及び／又は、前記物理的モデル(１０)の前記順モデル(１７２)が、調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)、及び、静的な要素(９８Ａ、１７２Ａ)を含む、
請求項１、２、及び、３のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
同一性の質を示す値の関数として、前記調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)を調整するステップを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
反復するステップが、対応する連続的な駆動信号(２１２)の適用を通じた反復の後に、所望の実際の応答パワー・スペクトラル密度(２０３)が得られるまで反復され、
前記実際の応答信号パワー・スペクトラル密度(２０３)の各々が、対応する駆動信号(２１２)の関数として獲得される、
請求項１、２、及び、３のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記駆動信号(１７、２１２)が、異なった(differing)時間領域に亘って適用されて、所望の応答を得る、複数の調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)の関数として獲得される、
請求項５に記載の方法。
【請求項９】
同じ静的要素(９８Ａ、１７２Ａ)が、前記複数の調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)の各々と共に用いられる、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記駆動信号(１７)が、シーケンシャルな、オーバーラップする時間領域(２４０)に亘って適用される、オーバーラップする調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)のシーケンスの関数として獲得されて、所望の応答(２１、２１４)を得る、
請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
１つの前記静的要素(９８Ａ、１７２Ａ)が用いられて、駆動信号(１７、２１２)を生成する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
反復するステップが、所望の実際の応答(２１、２１４)が得られるまで反復され、
各々の、新らしい駆動信号(１７、２１２)が、同一性の質のチェックの連続的な反復において用いられる、対応する実際の応答(２１、２１４)を提供するものである、
請求項１、２、３、４、５、６、８、９、１０、又は、１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いるステップが、
連続的な実際の応答(responses)(２１、２１４)の間の差と、連続的な目標応答(７７)の間の差を比較するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いるステップが、
連続的な実際の応答(responses) (２１、２１４)の間の差と、連続的なモデル化された応答(１７６)の間の差を比較する
ステップを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項１５】
前記スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いるステップが、
連続的な実際の応答(responses) (２１、２１４)の間の差と、連続的なモデル化された応答(１７６)の間の差を比較する
ステップを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項１６】
請求項２に記載の方法であって、更に、
前記逆モデル(９８)への時間履歴入力(time history input)上でのゲインを、サンプル点毎の、前記モデル化された応答(１７６)及び前記実際の応答(２１)に基づいて、サンプル点毎に調整する、
ステップを含む方法。
【請求項１７】
コンピュータにより読出し可能な媒体であって、当該媒体に記録されたプログラムを有し、
当該プログラムが、コンピュータに、請求項１ないし１６のいずれかに記載された、全てのステップを実行させるためのものである、コンピュータにより読出し可能な媒体。
【請求項１】
入力に応答して、選択された出力を生成するように、物理的システム(１０)を制御する方法であって、
（ａ）前記物理的システム(１０)に印加された駆動信号、及び、当該駆動信号への前記物理的システム(１０)の応答から、物理的システム(１０)の周波数応答関数を計算し、
（ｂ）前記物理的システム(１０)の周波数応答関数から、周波数領域において逆モデル(９８)を計算し、
（ｃ）前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に目標応答(７９)を適用して、駆動信号(１７)を獲得し、
（ｄ）駆動信号(１７)を前記物理的システム(１０)に提供して、当該駆動信号(１７)に基づいた、前記物理的システム(１０)からの実際の応答(２１)を獲得し、
（ｅ）スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いて、スペクトラム分析を実行して、前記目標応答(７９)と前記実際の応答(２１)を比較することによって、逆モデル(９８)の正確性をチェックして、前記逆モデル(９８)に対する訂正値(correction values)を獲得し、
（ｆ）前記訂正値を用いて、前記逆モデル(９８)を調整し、
及び、
（ｇ）ステップ(ｃ)〜（ｆ）を反復して、前記逆モデル(９８)を更に調整する、
ステップを含む方法。
【請求項２】
入力に応答して、選択された出力を生成するように、物理的システム(１０)を制御する方法であって、
（ａ）前記物理的システム(１０)の順モデル(１７２)を計算するステップであって、
当該順モデル(１７２)が、前記物理的システム(１０)に印加された駆動信号、及び、当該駆動信号への前記物理的システム(１０)の応答から計算された、前記物理的システム(１０)の周波数応答関数を含むものと、
（ｂ）前記順モデル(１７２)から、周波数領域における逆モデル(９８)を計算するステップと、
（ｃ）目標応答(７９)を、前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に適用して、駆動信号(１７)を獲得するステップと、
（ｄ）前記駆動信号(１７)を、前記物理的システム(１０)に適用して、前記駆動信号(１７)に基づく、前記物理的システム(１０)からの実際の応答(２１)を獲得するステップと、
（ｅ）前記駆動信号(１７)を、前記順モデル(１７２)に適用して、モデル化された応答(１７６)を生成するステップと、
（ｆ）スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いて、スペクトラム分析を実行して、前記実際の応答(２１)と前記モデル化された応答(１７６)を比較することによって、順モデル(１７２)の正確性をチェックして、前記順モデル(１７２)に対する訂正値(correction values)を獲得するステップと、
（ｇ）前記訂正値を用いて、前記順モデル(１７２)を調整するステップと、
（ｈ）前記順モデル(１７２)への調整に基づいて、前記逆モデル(９８)を調整するステップと、
（ｉ）ステップ(ｃ)〜（ｈ）を反復して、前記順モデル(１７２)及び逆モデル(９８)を更に調整する、
ステップを含む方法。
【請求項３】
入力に応答して、選択された出力を生成するように、物理的システム(１０)を制御する方法であって、
（ａ）前記物理的システム(１０)に印加された駆動信号、及び、当該駆動信号への前記物理的システム(１０)の応答から、前記物理的システム(１０)の周波数応答関数を計算するステップと、
（ｂ）前記物理的システム(１０)の前記周波数応答関数から、周波数領域における逆モデル(９８)を計算するステップと、
（ｃ）目標応答(７９)を、前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に適用して、駆動信号を獲得するステップと、
（ｄ）前記駆動信号(１７)を、前記物理的システム(１０)に適用して、前記駆動信号(１７)に基づく、前記物理的システム(１０)からの実際の応答(２１)を獲得するステップと、
（ｅ）前記実際の応答(２１)を、前記物理的システム(１０)の前記逆モデル(９８)に提供して、モデル化された駆動信号(１８２)を獲得するステップと、
（ｆ）スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いて、スペクトラム分析を実行して、前記駆動信号(１７)と前記モデル化された駆動信号(１８２)を比較することによって、逆モデル(９８)の正確性をチェックして、前記逆モデル(９８)に対する訂正値(correction values)を獲得するステップと、
（ｇ）前記訂正値を用いて、前記逆モデル(９８)を調整するステップと、
（ｈ）ステップ(ｃ)〜（ｇ）を反復して、前記逆モデル(９８)を更に調整するステップ、を含む方法。
【請求項４】
前記駆動信号(１７)が、複数の駆動信号要素を含み、前記実際の応答(２１)が、複数の応答要素を含む、請求項１、２、及び、３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記物理的モデル(１０)の前記逆モデル(９８)、及び／又は、前記物理的モデル(１０)の前記順モデル(１７２)が、調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)、及び、静的な要素(９８Ａ、１７２Ａ)を含む、
請求項１、２、及び、３のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
同一性の質を示す値の関数として、前記調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)を調整するステップを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
反復するステップが、対応する連続的な駆動信号(２１２)の適用を通じた反復の後に、所望の実際の応答パワー・スペクトラル密度(２０３)が得られるまで反復され、
前記実際の応答信号パワー・スペクトラル密度(２０３)の各々が、対応する駆動信号(２１２)の関数として獲得される、
請求項１、２、及び、３のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記駆動信号(１７、２１２)が、異なった(differing)時間領域に亘って適用されて、所望の応答を得る、複数の調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)の関数として獲得される、
請求項５に記載の方法。
【請求項９】
同じ静的要素(９８Ａ、１７２Ａ)が、前記複数の調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)の各々と共に用いられる、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記駆動信号(１７)が、シーケンシャルな、オーバーラップする時間領域(２４０)に亘って適用される、オーバーラップする調整可能な要素(９８Ｂ、１７２Ｂ)のシーケンスの関数として獲得されて、所望の応答(２１、２１４)を得る、
請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
１つの前記静的要素(９８Ａ、１７２Ａ)が用いられて、駆動信号(１７、２１２)を生成する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
反復するステップが、所望の実際の応答(２１、２１４)が得られるまで反復され、
各々の、新らしい駆動信号(１７、２１２)が、同一性の質のチェックの連続的な反復において用いられる、対応する実際の応答(２１、２１４)を提供するものである、
請求項１、２、３、４、５、６、８、９、１０、又は、１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いるステップが、
連続的な実際の応答(responses)(２１、２１４)の間の差と、連続的な目標応答(７７)の間の差を比較するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いるステップが、
連続的な実際の応答(responses) (２１、２１４)の間の差と、連続的なモデル化された応答(１７６)の間の差を比較する
ステップを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項１５】
前記スペクトラム・アナライザ(１３６)を用いるステップが、
連続的な実際の応答(responses) (２１、２１４)の間の差と、連続的なモデル化された応答(１７６)の間の差を比較する
ステップを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項１６】
請求項２に記載の方法であって、更に、
前記逆モデル(９８)への時間履歴入力(time history input)上でのゲインを、サンプル点毎の、前記モデル化された応答(１７６)及び前記実際の応答(２１)に基づいて、サンプル点毎に調整する、
ステップを含む方法。
【請求項１７】
コンピュータにより読出し可能な媒体であって、当該媒体に記録されたプログラムを有し、
当該プログラムが、コンピュータに、請求項１ないし１６のいずれかに記載された、全てのステップを実行させるためのものである、コンピュータにより読出し可能な媒体。
【図１】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２００９−１３４７５１（Ｐ２００９−１３４７５１Ａ）
【公開日】平成２１年６月１８日（２００９．６．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−３０９３１（Ｐ２００９−３０９３１）
【出願日】平成２１年２月１３日（２００９．２．１３）
【分割の表示】特願２０００−５２８９００（Ｐ２０００−５２８９００）の分割
【原出願日】平成１１年１月２１日（１９９９．１．２１）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．フロッピー
【出願人】（５００３４２５９２）エムティエス・システムズ・コーポレーション (17)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年６月１８日（２００９．６．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年２月１３日（２００９．２．１３）
【分割の表示】特願２０００−５２８９００（Ｐ２０００−５２８９００）の分割
【原出願日】平成１１年１月２１日（１９９９．１．２１）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．フロッピー
【出願人】（５００３４２５９２）エムティエス・システムズ・コーポレーション (17)
【Ｆターム（参考）】
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