マルチフィデリティデジタルツインとFMEA知識拡張による航空機故障診断法

一般航空機の故障診断は、実故障データの不足、多様な故障タイプ、弱い故障信号といった特有の課題に直面しています。これらの課題を克服するため、本論文では、マルチフィデリティデジタルツインと故障モード影響解析（FMEA）の知識拡張を統合したインテリジェントな故障診断フレームワークを提案しています。このフレームワークは、JSBSim 6自由度飛行力学エンジンを用いた高精度シミュレーションにより、23チャンネルのエンジン健全性監視データを生成するモジュールと、FMEA駆動型の故障注入エンジン、マルチフィデリティ残差特徴抽出、そして大規模言語モデル（LLM）を活用して解釈可能な診断レポートを生成するモジュールから構成されます。技術的意義として、実データ不足をデジタルツインによる合成データで補完し、FMEA知識を組み込むことで診断の網羅性と正確性を向上させています。また、LLMによる診断レポート生成は、専門家だけでなく、より広範なユーザーが故障の原因や対処法を理解しやすくなるという社会・産業的影響が期待されます。航空産業における安全性の向上とメンテナンスコストの削減に大きく貢献する可能性を秘めています。今後、この技術は一般航空機だけでなく、他の複雑なシステム、例えば産業機械やインフラの予知保全への応用も期待されます。