JP2693310B2 - Image forming apparatus having self-repair system - Google Patents
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Description
【0001】目次 1.産業上の利用分野 2.従来の技術 3.発明が解決しようとする課題 4.課題を解決するための手段 5.作用 (5−1)課題を解決するための手段 (5−2)「作業スクリプトの詳細化」の内容と作用 6.実施例 (6−1)システム構成の概要 (6−2)システムの動作の概要 (6−3)具体的な対象機械の構成および状態 (6−4)実体モデルと数学モデル (6−5)故障診断の手法 (6−6)修復作業の実行 (6−7)事例の検索による故障修復処理 (6−8)修復計画の推論 (6−9)副次的影響の推論 (6−10)その他 7.発明の効果Contents 1. Industrial application field 2. Conventional technology 3. 3. Problems to be Solved by the Invention Means for solving the problems 5. Action (5-1) Means for solving the problem (5-2) Contents and action of "detailing work script" 6. Example (6-1) Outline of system configuration (6-2) Outline of system operation (6-3) Specific configuration and state of target machine (6-4) Entity model and mathematical model (6-5) Failure diagnosis method (6-6) Execution of repair work (6-7) Failure repair processing by case retrieval (6-8) Reasoning for repair plan (6-9) Reasoning for side effects (6-10) Other 7. The invention's effect
【0002】[0002]
【産業上の利用分野】この発明は、自己修復システムを
有する画像形成装置に関するものである。より詳しく
は、近年盛んに研究が行われている人工知能、知識工学
を利用して、装置が(動作状態等を自己診断し、)自己
修復し得るようにした画像形成装置に関するものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image forming apparatus having a self-repair system. More specifically, the present invention relates to an image forming apparatus capable of self-repairing (self-diagnosing an operating state and the like) by utilizing artificial intelligence and knowledge engineering, which have been actively researched in recent years.
【0003】[0003]
【従来の技術】精密機械や産業機械等の開発分野におい
ては、保全作業の省力化や自動運転の長期化を実現する
ために、最近、人工知能(ArtificialInt
elligence:いわゆるAI)技術を利用したエ
キスパートシステムの研究が盛んに行われている。エキ
スパートシステムの中には、装置に故障が生じたか否か
を自己診断し、また生じた故障を自己修復するものが見
受けられる。2. Description of the Related Art In the field of development of precision machinery and industrial machinery, artificial intelligence (ArtificialInt) has recently been developed in order to save labor in maintenance work and prolong automatic operation.
Elligence: Research on expert systems using so-called AI) technology is being actively conducted. Some expert systems perform self-diagnosis as to whether or not a failure has occurred in the device and self-repair the resulting failure.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】ところが、従来のエキ
スパートシステム(自動調節システムや故障診断システ
ム)は、基本的には、或るセンサの出力に基づいて対応
するアクチュエータを作動させるようになっていた。つ
まり、予め定めるセンサおよびアクチュエータの組合わ
せにより、一種の自動調節や故障診断がなされていた。
よって、基本的には、或るセンサは特定のアクチュタと
対応しており、両者の関係は固定的であった。それゆ
え、 (1)センサのパラメータとアクチュエータのパラメー
タとの関係は数値的に明示されていなければならないこ
と。However, the conventional expert system (automatic adjustment system or failure diagnosis system) basically operates the corresponding actuator based on the output of a certain sensor. . That is, a kind of automatic adjustment and failure diagnosis have been performed by a combination of a predetermined sensor and actuator.
Therefore, basically, a certain sensor corresponds to a specific actuator, and the relationship between the two is fixed. Therefore, (1) The relationship between the parameters of the sensor and the parameters of the actuator must be specified numerically.
【0005】(2)上記(1)の理由から、センサのパ
ラメータとアクチュエータのパラメータとの関係は対象
に強く依存しており、汎用性に乏しく、様々な対象に対
して利用ができないこと。 (3)各センサ同士のパラメータ間または各アクチュエ
ータ同士のパラメータ間の関係は制御と無関係である。
したがって、対応するセンサのパラメータとアクチュエ
ータのパラメータとの関係のみに基づく単純な制御しか
行えず、対処できる故障が予め限定されていて、未知の
故障は扱えないこと。(2) For the reason of (1) above, the relationship between the sensor parameter and the actuator parameter strongly depends on the object, has poor versatility, and cannot be used for various objects. (3) The relationship between the parameters of each sensor or the parameter of each actuator is irrelevant to the control.
Therefore, only simple control based on the relationship between the corresponding sensor parameter and actuator parameter can be performed, the failures that can be dealt with are limited in advance, and unknown failures cannot be handled.
【0006】(4)上記(3)の理由から、任意のアク
チュエータを操作したことにより生じ得る他のアクチュ
エータパラメータへの副次的影響を予測できないこと。 等の問題点があった。このように、従来の自動調節シス
テムや故障診断システムでは、予測故障AはセンサAお
よびアクチュエータAの組Aに基づいて行われ、予測故
障BはセンサBおよびアクチュエータBの組Bに基づい
て行われ、予測故障CはセンサCおよびアクチュエータ
Cの組Cに基づいて行われるという具合に、それぞれ独
立したセンサおよびアクチュエータの組に基づく故障診
断が行われ、またそれに基づく故障修復が行われていた
にすぎなかった。(4) For the reason of the above (3), it is impossible to predict a secondary effect on other actuator parameters which may be caused by operating an arbitrary actuator. And so on. As described above, in the conventional automatic adjustment system and failure diagnosis system, the predicted failure A is performed based on the set A of the sensor A and the actuator A, and the predicted failure B is performed based on the set B of the sensor B and the actuator B. In other words, the predicted failure C is performed based on the set C of the sensor C and the actuator C, and the failure diagnosis is performed based on the independent set of the sensor and the actuator C, and the failure is repaired based on the diagnosis. Did not.
【0007】そこで、本件出願人は、従来システムの欠
点を解消した画像形成装置のための新規な自己診断およ
び自己修復システムについて特許出願を行った(たとえ
ば特願平2−252191号(特開平4−130459
号)参照)。この先願にかかる画像形成装置のための自
己診断および自己修復システムは、2つの大きな特徴を
備えている。[0007] Therefore, the present applicant has filed a patent application for a new self-diagnosis and self-repair system for an image forming apparatus which overcomes the disadvantages of the prior system (e.g. Japanese Patent Application No. Rights 2-252191 (JP-A-4 -130459
No.)) ). The self-diagnosis and self-repair system for the image forming apparatus according to this prior application has two major features.
【0008】1つは、対象機械をパラメータを用いて定
性的に表わし、その定性データを用いて対象機械の故障
診断を行うこと、つまり、定性モデルベースドシステム
(Qualitative Model Based
System:以下、「QMS」という)による故障診
断を行っていることである。そしてもう1つは、QMS
処理を行うと、故障診断の結果は「故障症状」と「故
障」とによって階層的に分類されるので、それを事例と
して記憶する。また、同じ故障症状および故障に属する
複数の事例に対しては共通的な修復作業を施せることが
多いので、修復に必要な作業を、最小限の単位で、ルー
ル形式で表わす。そして、その作業単位の集合を作業ス
クリプトとして登録し、その故障症状および故障に属す
る複数の事例によって共有させる。そのようにして得ら
れた事例ベースを利用して、事例ベース修復計画システ
ム(Case Based Planing Syst
em:以下「CBS」という)を作っていることであ
る。その結果、故障症状と故障とによって階層的に分類
された事例から今回の故障症状と故障とが当てはまる事
例を選択して、選択した事例およびその事例に対応する
作業スクリプトに基づいて修復作業が行われる。[0008] One is to qualitatively represent a target machine using parameters, and to perform fault diagnosis of the target machine using the qualitative data, that is, a qualitative model based system (qualitative model based).
System: Hereafter, the failure diagnosis is performed by "QMS". And the other is QMS
When the processing is performed, the result of the failure diagnosis is hierarchically classified by the “failure symptom” and the “failure”, and the result is stored as an example. In addition, since a common repair work can often be performed on a plurality of cases that belong to the same failure symptom and failure, the work required for repair is expressed in a rule form with a minimum unit. Then, the set of work units is registered as a work script and shared by the failure symptom and a plurality of cases belonging to the failure. The case-based restoration planning system (Case Based Planning System) is used by using the case base thus obtained.
em: Making "CBS"). As a result, from the cases hierarchically classified by the failure symptom and the failure, the case to which this failure symptom and the failure apply is selected, and the repair work is performed based on the selected case and the work script corresponding to the selected case. Be seen.
【0009】ところで、先願発明においては、CBSに
おける事例は、「故障症状」と「故障」とによって分類
されているが、事例はさらに細かく分類することが可能
と思われる。そして、事例をさらに細かく分類すること
により、事例を参照する際に、或る事例の参照に失敗し
た場合、失敗した事例と同じ分類に属する事例を選択す
ることを避け、事例選択に関する成功率を向上させるこ
とができるはずである。By the way, in the invention of the prior application, the cases in CBS are classified by "fault symptom" and "fault", but it seems that the cases can be further classified. By further classifying cases, when referring to a case, if reference to a case fails, avoid selecting a case that belongs to the same classification as the failed case, and improve the success rate for case selection. It should be possible to improve.
【0010】本願の発明者は、かかる事例分類に関する
詳細化という点に着目し、この発明を完成した。この発
明の目的は、一言で言えば、CBSにおける事例選択に
関する成功率を向上させ、より迅速に自己修復作業が実
行可能なシステムを有する画像形成装置を提供すること
である。The inventor of the present application has completed the present invention by paying attention to the point of detailing the case classification. In short, the object of the present invention is to provide an image forming apparatus having a system that improves the success rate regarding case selection in CBS and can perform self-repair work more quickly.
【0011】[0011]
【課題を解決するための手段】上述の目的を実現するた
めに、この発明の画像形成装置は、画像形成装置の故障
を修復するための作業を記載した事例を、修復作業によ
り定性的に到達可能な同一範囲内にある事例集合を同一
の類とするように、類に分けて記憶する事例記憶手段
と、画像形成装置に故障が生じたとき、その故障に対応
した事例を指定し、同じ類に属する事例が複数ある場合
に、その類から代表して適用すべき事例を選択する手段
と、指定された事例の属する類が複数ある場合に、各類
ごとの適用順位を決定する手段と、決定された順位で、
各類の代表として選択された事例を故障の自己修復に適
用する適用制御手段とを有する。In order to achieve the above-mentioned object, the image forming apparatus according to the present invention describes a case where a work for repairing a failure of the image forming apparatus is described as a repair work.
Identical case sets within the same range that can be reached qualitatively
When a failure occurs in the case storage unit and the image forming apparatus that stores the different types of cases, the case corresponding to the failure is designated, and when there are a plurality of cases belonging to the same class, the A means for selecting a case to be applied on behalf of the classes, a means for determining an application order for each class when there are a plurality of classes to which the specified case belongs, and a determined order,
And an application control means for applying a case selected as a representative of each class to self- repair of a failure.
【0012】[0012]
(5−1)課題を解決するための手段の作用 この発明にかかる画像形成装置においては、故障を修復
するための作業を記載した事例が、類に分けて記憶され
ている。事例が同じ類に属するか否かは、事例が定性的
に到達可能な範囲内か否かに基づいて判断される。(5-1) Action of Means for Solving the Problem In the image forming apparatus according to the present invention, cases in which the work for repairing a failure is described are classified and stored. Whether or not the cases belong to the same class is determined based on whether or not the cases are within a qualitatively reachable range.
【0013】それゆえ、同じ類に属する事例が複数ある
場合、1つの事例を適用して故障修復を行った結果、修
復作業が成功しなかった場合には、同じ類に属する他の
事例を適用しても、修復作業が成功しない蓋然性が高
い。よってこの発明では、画像形成装置に生じた故障に
対応して適用すべき類の事例を選択する際、1つの類か
らは1つの事例のみを選択する。そして類ごとに、適用
順位を決定し、決定された順番で事例を適用する。これ
により、事例適用に関する成功率が向上する。Therefore, when there are a plurality of cases that belong to the same class, one case is applied to perform failure repair, and when the repair work is unsuccessful, another case that belongs to the same class is applied. However, there is a high probability that the repair work will not succeed. Therefore, according to the present invention, when selecting a case of a class to be applied corresponding to a failure occurring in the image forming apparatus, only one case is selected from one class. Then, the application order is determined for each class, and the cases are applied in the determined order. This improves the success rate for case application.
【0014】(5−2)「作業スクリプトの詳細化」の
内容と作用 この発明にかかる画像形成装置は、基本的にはCBSを
有している。なお、CBSの基本的な構成については、
本願出願人の先願発明に開示されているが、本願明細書
においても、後述する実例において詳しく説明する。C
BSでは、前述したように、実際の修復作業の最小単位
の操作を表現する方法として、ルール形式で記述された
「作業スクリプト」が定義される。そして、事例を拡大
解釈することを目的として、「作業スクリプトの詳細
化」という操作が導入される。作業スクリプトの詳細化
とは、作業スクリプトに対して仮説推論による論理的な
操作を加えることであり、事例の状況と現在の状況との
差異を発見し、その差異を解消することによって現在の
状況を事例の状況と定性的に等しくするための操作であ
る。(5-2) Content and Function of "Detailing of Work Script" The image forming apparatus according to the present invention basically has a CBS. Regarding the basic structure of CBS,
Although disclosed in the prior application of the applicant of the present application, it will be described in detail in the examples of the present specification as well. C
In the BS, as described above, a "work script" described in a rule format is defined as a method of expressing the operation of the minimum unit of the actual repair work. Then, an operation of “detailing the work script” is introduced for the purpose of expanding and interpreting the case. Refinement of the work script is to add a logical operation by hypothetical reasoning to the work script, find the difference between the case situation and the current situation, and eliminate the difference to determine the current situation. It is an operation to make qualitatively equal to the situation of the case.
【0015】より具体的に説明する。図1に示すよう
に、たとえばパラメータAおよびパラメータBで表わさ
れる二次元空間において、FSで示す円内が装置が正常
な状態のパラメータ空間であるとする。そして、事例1
の場合は、パラメータAおよびパラメータBで表わされ
る状態位置がCS1であり、故障が生じている。そこ
で、作業スクリプトに記述された修復作業C1Rを施す
ことにより、事例1の状態位置CS1は正常なパラメー
タ空間FS内に移り、修復作業が成功する。A more specific description will be given. As shown in FIG. 1, for example, in a two-dimensional space represented by parameters A and B, the inside of a circle indicated by FS is a parameter space in which the device is in a normal state. And case 1
In the case of, the state position represented by parameter A and parameter B is CS1, and a failure has occurred. Therefore, by performing the repair work C1R described in the work script, the state position CS1 of Case 1 moves into the normal parameter space FS, and the repair work succeeds.
【0016】事例2では、パラメータAおよびパラメー
タBによって表わされる状態位置がCS2であり、この
状態に対して作業スクリプトに記述された修復作業C2
Rを施すことにより、この状態位置を正常なパラメータ
空間FS内に移すことができる。作業スクリプトに記述
された修復作業C1Rは、事例の状況がCS1で示す位
置にある場合に対して有効な修復作業である。同様に、
作業スクリプトに記述された修復作業C2Rは、事例の
状況がCS2の位置にある場合に対して有効な修復作業
である。In Case 2, the state position represented by the parameters A and B is CS2, and the repair work C2 described in the work script for this state is C2.
By applying R, this state position can be moved into the normal parameter space FS. The repair work C1R described in the work script is a repair work that is effective when the status of the case is at the position indicated by CS1. Similarly,
The repair work C2R described in the work script is a valid repair work when the status of the case is the position of CS2.
【0017】ところで、新たに診断された現在の故障の
状況が、CS3で示す状況の場合には、作業スクリプト
に記述された修復作業C1RもC2Rもそのまま適用す
ることはできない。そこで、現在の状況CS3と、事例
1の状況CS1との差異を発見して、CS3をCS1の
状況まで移すための操作C3R1を作業スクリプトに追
加する。これが作業スクリプトの詳細化である。あるい
は、現在の状況CS3を事例2の状況CS2に移すため
の修復作業C3R2を追加する。これが作業スクリプト
の詳細化である。そして、現在の状況CS3をたとえば
事例1の状況CS1に移すことができれば、その状況に
対しては修復作業C1Rを適用すれば、装置を正常な状
態であるパラメータ空間FS内に移すことができる。By the way, when the newly diagnosed current failure situation is the situation indicated by CS3, neither the repair work C1R nor C2R described in the work script can be applied as it is. Therefore, the operation C3R1 for finding the difference between the current situation CS3 and the situation CS1 of case 1 and moving CS3 to the situation of CS1 is added to the work script. This is the detailed work script. Alternatively, repair work C3R2 for moving the current situation CS3 to the situation CS2 of case 2 is added. This is the detailed work script. Then, if the current situation CS3 can be moved to the situation CS1 of the case 1, for example, the repair work C1R can be applied to the situation to move the device into the normal parameter space FS.
【0018】今、現在の状況CS3を修復作業C3R1
を行うことによって事例1の状況CS1に移すことがで
き、さらに修復作業C1Rを行うことによってパラメー
タ空間FS内に移すことができたとすれば、それは作業
スクリプトの詳細化を行うことによって、事例の参照に
成功したということである。したがってこの場合は、作
業スクリプトの詳細化によって事例参照に成功した状
況、つまり現在の状況CS3と、もともとの事例、つま
り事例1の状況CS1とは、定性的に到達可能な同一範
囲内にあったと考えることができる。このような定性的
に到達可能な同一範囲内にある事例は、同じ類に属する
と定義する。Now, the present situation CS3 is repaired C3R1
If it is possible to move to the situation CS1 of the case 1 by performing, and if it can be moved to the parameter space FS by performing the repair work C1R, it is possible to refer to the case by performing the refinement of the work script. It means that it succeeded in. Therefore, in this case, the situation in which the case is successfully referred to by the detailed work script, that is, the current situation CS3 and the original case, that is, the situation CS1 of the case 1 are within the same qualitatively reachable range. I can think. Cases within the same qualitatively reachable range are defined as belonging to the same class.
【0019】一方、現在の状況CS3を事例2の状況C
S2に移そうとしたが、それがうまくいかなかった場合
には、現在の状況CS3と事例2の状況CS2とは、も
ともと、定性的に到達不可能な関係である。それゆえ、
この関係にあるものは、違う類に属すると定義する。ま
た、或る状況において、参照に失敗した事例と参照に成
功した事例とは、定性的に到達不可能であり、違う類に
属すると定義する。また、事例の参照にすべて失敗し、
QMSによって新たに生成された事例は、それまでの事
例からは定性的に到達不可能であり、違う類に属すると
定義する。On the other hand, the current situation CS3 is changed to the situation C of case 2.
When it tried to move to S2, but it did not succeed, the current situation CS3 and the situation CS2 of case 2 are qualitatively unreachable. therefore,
Those in this relationship are defined as belonging to different classes. Further, in a certain situation, a case where reference fails and a case where reference succeeds are qualitatively unreachable and are defined as belonging to different classes. Also, I failed to refer all cases,
Cases newly generated by QMS are qualitatively unreachable from previous cases and are defined as belonging to a different class.
【0020】本願出願人の先願発明にかかるCBSで
は、図2に示すように、事例は、「故障症状」と「故
障」とによって階層的に分離されていたのに対し、上述
のような定義の結果、この発明では、図3に示すよう
に、事例は、「故障症状」、「故障」および「類」によ
って、より詳細に、階層的に分類される。次に、具体的
な事例分類の例を示す。In the CBS according to the prior application of the applicant of the present application, as shown in FIG. 2, the cases are hierarchically separated by the "fault symptom" and the "fault". As a result of the definition, in the present invention, as shown in FIG. 3, the cases are hierarchically classified in more detail by “fault symptom”, “fault” and “class”. Next, a specific example of case classification will be shown.
【0021】図4を参照して説明する。一例として、C
S1からCS5までの5つの事例が存在するとする。こ
のうち、CS1、CS3およびCS4は、QMSにより
生成された修復事例であり、CS2はCS1から、CS
5はCS4から、それぞれ、事例推論による詳細化を経
て得られた事例であるとする。この場合、5つの事例は
〔CS1,CS2〕、〔CS3〕、〔CS4,CS5〕
の3つの類に分類される。Description will be made with reference to FIG. As an example, C
It is assumed that there are five cases from S1 to CS5. Among them, CS1, CS3 and CS4 are repair cases generated by QMS, and CS2 is from CS1 to CS.
It is assumed that each of the cases 5 is obtained from the CS 4 through the detailing by the case inference. In this case, the five cases are [CS1, CS2], [CS3], [CS4, CS5].
It is classified into three categories.
【0022】今、任意の状況Sにおいて、これらの事例
を参照する場合、状況Sとこれらの事例の状況との定性
的な距離が近いと思われる順で事例参照に関する順位が
与えられる。その順位付けの結果は、CS2、CS1、
CS4、CS3、CS5の順であったとする。このと
き、まず事例CS2を参照し、その参照に失敗した場合
は、事例CS1は参照しない。これは、事例参照に失敗
した原因は、与えられた状況Sが事例CS2の定性的到
達可能範囲にないものと判断したもので、同じ類に属す
る事例CS1についても同様であると考えることに基づ
いている。したがって、すべての事例参照に失敗する場
合は、その参照は、CS2、CS4、CS3の順で行わ
れることになる。Now, when referring to these cases in an arbitrary situation S, the order regarding case reference is given in the order in which the qualitative distance between the situation S and the situations of these cases is considered to be close. The ranking result is CS2, CS1,
It is assumed that the order is CS4, CS3, CS5. At this time, first, the case CS2 is referred to, and if the reference fails, the case CS1 is not referred to. This is based on the fact that the reason why the case reference fails is that the given situation S is judged not to be within the qualitative reachable range of the case CS2, and the case CS1 belonging to the same class is also considered to be the same. ing. Therefore, if all the case references fail, the references will be made in the order of CS2, CS4, CS3.
【0023】このように、事例の分類に「類」の概念を
導入し、事例の分類の詳細化を図ることにより、参照す
べき事例の選択に関する成功率を高めることができる。
また、事例選択のための時間の短縮化を図ることができ
る。ところで、図3に示すように、この発明では、事例
集合は類ごとに分類されている。そして、同一の類に属
する事例は、定性的に到達可能な範囲内にある。よっ
て、たとえば事例CS1と事例CS4とは定性的に到達
不可能な関係である。それゆえ、このように定性的に到
達不可能な関係にある事例(たとえばCS1とCS4)
が同じ作業スクリプト集合を共有するのは不自然であ
る。そこで、この発明においては、異なる類に属する事
例集合には、それぞれ異なる作業スクリプト集合を割り
当てることにする。つまり、図5で示すように、定性的
に到達可能な事例集合ごとに、作業スクリプト集合を共
有するようにされている。As described above, by introducing the concept of "class" into the classification of cases and refining the classification of cases, it is possible to increase the success rate regarding the selection of cases to be referred to.
In addition, it is possible to shorten the time for selecting cases. By the way, as shown in FIG. 3, in the present invention, the case sets are classified into classes. Then, cases belonging to the same class are within a qualitatively reachable range. Therefore, for example, the case CS1 and the case CS4 are qualitatively unreachable. Therefore, there are qualitatively unreachable cases (eg CS1 and CS4).
It is unnatural for two to share the same set of work scripts. Therefore, in the present invention, different work script sets are assigned to case sets belonging to different classes. That is, as shown in FIG. 5, the work script set is shared for each qualitatively reachable case set.
【0024】このことは、別の観点から見ると、定性的
に到達不可能な関係にある事例同士は、故障の根本原因
が異なっていると考えられるので、共通の類に属する事
例ごとに作業スクリプト集合を割り当てる作業スクリプ
ト集合の多重化は、故障の根本原因によって作業スクリ
プト集合を分離する作業であるとみることができる。さ
らに、この発明においては、事例検索効率を向上させる
ために、故障症状および故障が等しく、類が異なる事例
に対して、類の類似性に基づいて、事例適用の優先順位
を繰り上げるという処理を施している。From another point of view, it can be considered that the root causes of failures are different between cases having a qualitatively unreachable relationship, and therefore work is performed for each case belonging to a common class. Multiplexing the work script sets to allocate the script sets can be regarded as the work of separating the work script sets according to the root cause of the failure. Further, in the present invention, in order to improve the efficiency of case retrieval, a process of advancing the priority order of case application based on the similarity of the classes is applied to the cases having the same failure symptom and failure but different classes. ing.
【0025】各事例は、QMSの故障診断の結果である
「故障症状」と「故障」とによって階層的に分類されて
いる。そして、さらに、事例推論による修復が繰返され
る過程で「類」ごとに分類されていく。それゆえ、結果
として、「類」ごとに事例を分類する作業は、故障診断
における「故障」の分類がさらに細かくされたことにな
る。Each case is hierarchically classified by "failure symptom" and "failure", which are the results of QMS failure diagnosis. Then, in the process of restoration by case reasoning being repeated, it is further classified into "classes". Therefore, as a result, the work of classifying cases by "class" is further classified into "faults" in the failure diagnosis.
【0026】ところで、「類」は、上述のように、定性
的に到達不可能な位置にある状態間の関係であり、故障
の根本原因の相違と考えることができる。しかしなが
ら、実際の機械システムを考察すると、故障の根本原因
が同じでありながら、発現する故障症状が異なることも
多い。たとえば、複写機を例にとると、「メインチャー
ジが上がるとかぶりが発生するが、ドラムにリークして
リセットがかかることがある」場合もあれば、「メイン
チャージが上がるとかぶりが発生するが、ドラムにリー
クし画像が乱れることがある」場合もある、というよう
に、「リセットがかかる」という故障症状が発現するこ
ともあれば、「画像が乱れる」という故障症状が発現す
ることもある。さらに、装置は、故障の根本原因が除去
されていない限り、同一の故障原因により出現する故障
症状の頻度が高い。By the way, the "class" is a relationship between states that are qualitatively unreachable as described above, and can be considered as a difference in the root cause of the failure. However, considering an actual mechanical system, the root cause of a failure is often the same, but the manifested failure symptoms often differ. For example, taking a copying machine as an example, there is a case where “a fog occurs when the main charge rises, but the drum may leak and reset.” Or “a fog occurs when the main charge rises. In some cases, there is a case where "the image leaks into the drum and the image is disturbed." . Furthermore, the device has a high frequency of failure symptoms that are manifested by the same failure cause unless the root cause of the failure is eliminated.
【0027】それゆえ、或る故障症状に関して或る類の
事例を適用して修復に成功した結果から、異なる故障症
状に関しても、類似した類に属する事例を適用すれば、
適正な修復作業が得られる可能性が高いと考えられる。
それゆえ、或る故障症状に関して或る類の事例を適用し
て修復を行い、それが成功した場合、異なる故障症状に
属する事例につき、修復を行った事例と類似した類に属
する事例がある場合、その事例の適用に関する優先順位
を繰り上げる処理を行う。Therefore, by applying a case of a certain class with respect to a certain failure symptom and succeeding in repairing, if cases of a similar class are applied with respect to a different failure symptom,
It is highly likely that appropriate repair work will be obtained.
Therefore, if a case of a certain failure symptom is applied and repaired, and if it succeeds, there is a case belonging to a different failure symptom and a case similar to the case where the repair is performed. , The process of raising the priority of application of the case is performed.
【0028】つまり、「類」による分類は、「故障症
状」および「故障」というQMSに基づく分類の「枠組
を越えている」ので、異なる故障症状に関する事例であ
っても「類」が類似している場合がある。ここに、
「類」の類似とは、各類ごとに、その類に属する事例が
共通の特徴を有していることである。具体的には後述す
る実施例で詳細に説明するが、その類に属する事例の
「修復前の状況」から共通部分を取り出すことによっ
て、類の特徴抽出が行われる。異なる故障症状の類に属
する事例同士を比較し、類に含まれるすべて事例の「修
復前の状況」がその特徴を共通にしているとき、それら
の類は類似すると判断し、事例適用に関する優先順位の
繰り上げ処理を行う。That is, since the classification by "class" is "outside the framework" of the QMS-based classification of "fault symptom" and "fault", the "class" is similar even in the case of different fault symptom. There is a case. here,
The similarity of “class” means that cases belonging to the class have common characteristics for each class. As will be described in detail later in Examples, the feature extraction of the class is performed by extracting the common part from the “state before repair” of the cases belonging to the class. Cases belonging to different failure symptoms are compared with each other, and when the “status before repair” of all the cases included in the class have the same characteristics, it is determined that they are similar, and the priority order for case application Carry forward processing.
【0029】たとえば図6に示すように、事例集合Aの
特徴がPであり、事例集合Bの特徴がQである場合にお
いて、PがQに含まれるとき(P∈Q)、事例集合Aは
事例集合Bに類似すると判断される。なお、この場合に
おいて、必ずしも事例集合Bは事例集合Aに類似する
(QはPに含まれるQ∈P)わけではない。かかる類の
類似性によって事例の適用順位を繰り上げることによ
り、事例に基づく修復において、全体的な事例適用の成
功率を向上させることができる。For example, as shown in FIG. 6, when the characteristic of the case set A is P and the characteristic of the case set B is Q, and when P is included in Q (PεQ), the case set A is It is determined that it is similar to the case set B. In this case, the case set B is not always similar to the case set A (Q is QεP included in P). By advancing the application order of cases by this kind of similarity, it is possible to improve the overall success rate of case application in case-based restoration.
【0030】[0030]
(6−1)システム構成の概要 図7は、この発明の一実施例のシステム構成を示すブロ
ック図である。このシステムには、対象機械である画像
形成装置上に設置された複数のセンサ1a,1b,1c
および対象機械の機能状態等を変化させるための複数の
アクチュエータ6a,6b,6cが含まれている。(6-1) Outline of System Configuration FIG. 7 is a block diagram showing the system configuration of an embodiment of the present invention. This system includes a plurality of sensors 1a, 1b, 1c installed on an image forming apparatus which is a target machine.
And a plurality of actuators 6a, 6b, 6c for changing the functional state of the target machine.
【0031】複数のセンサ1a,1b,1cは、それぞ
れ、この対象機械の作動によって生じる対象機械の要素
または該機械要素間の関連状態の変化を検出するための
ものである。複数のセンサ1a,1b,1cからそれぞ
れ取込まれる情報は、増幅回路2で増幅され、A/D変
換回路3でアナログ信号からディジタル信号に変換さ
れ、システム制御回路10へ与えられる。Each of the plurality of sensors 1a, 1b, 1c is for detecting a change in an element of the target machine or a related state between the machine elements caused by the operation of the target machine. The information fetched from each of the plurality of sensors 1a, 1b, 1c is amplified by the amplifier circuit 2, converted from an analog signal to a digital signal by the A / D conversion circuit 3, and given to the system control circuit 10.
【0032】システム制御回路10には、ディジタル信
号/シンボル変換部11、故障診断部12、故障シミュ
レーション部13、対象モデル記憶部14、修復計画部
15およびシンボル/ディジタル信号変換部16が含ま
れている。また、修復計画部15には事例ベース記憶部
17および作業スクリプト記憶部18が接続されてい
る。The system control circuit 10 includes a digital signal / symbol conversion unit 11, a failure diagnosis unit 12, a failure simulation unit 13, a target model storage unit 14, a repair planning unit 15, and a symbol / digital signal conversion unit 16. There is. Further, a case base storage unit 17 and a work script storage unit 18 are connected to the repair planning unit 15.
【0033】ディジタル信号/シンボル変換部11は、
A/D変換回路3から与えられるディジタル信号を、定
性的な情報に変換するためのものである。すなわち、デ
ィジタル信号を、たとえば、ノーマル,ハイおよびロー
の3つのシンボルのいずれかに変換するための変換機能
が備えられている。センサ1a,1b,1cから与えら
れる信号を、シンボル化されたこのような定性的な情報
に変換することにより、故障診断に対するアプローチが
容易になる。なお、シンボルは、この例のようにノーマ
ル,ハイおよびローの3つに限らず、オンおよびオフま
たはA,B,CおよびD等の他の表現であってもよい。
変換部11においてディジタル信号がシンボルに変換さ
れる際には、対象モデル記憶部14に記憶されている対
象機械に特有の特徴データが参照される。この特徴デー
タおよび信号変換の詳細については、後述する。The digital signal / symbol converter 11 is
The digital signal supplied from the A / D conversion circuit 3 is converted into qualitative information. That is, a conversion function is provided for converting a digital signal into one of three symbols, for example, normal, high, and low. Converting the signals provided by the sensors 1a, 1b, 1c into such symbolized qualitative information facilitates an approach to fault diagnosis. The symbols are not limited to normal, high, and low as in this example, and may be on and off or other expressions such as A, B, C, and D.
When the conversion unit 11 converts a digital signal into a symbol, the characteristic data unique to the target machine stored in the target model storage unit 14 is referred to. Details of the feature data and signal conversion will be described later.
【0034】故障診断部12および故障シミュレーショ
ン部13は、ディジタル信号/シンボル変換部11で変
換されたシンボルを対象モデル記憶部14に記憶されて
いる故障診断知識と比較することにより、故障の有無を
判別し、かつ故障診断を行い、その結果として、対象機
械の故障状態を、定性的な情報、すなわちシンボルによ
って表現し出力する構成部である。The failure diagnosis section 12 and the failure simulation section 13 compare the symbols converted by the digital signal / symbol conversion section 11 with the failure diagnosis knowledge stored in the target model storage section 14 to determine whether or not there is a failure. It is a component that discriminates and performs a fault diagnosis, and as a result, represents the fault state of the target machine by qualitative information, that is, a symbol, and outputs it.
【0035】修復計画部15、事例ベース記憶部17お
よび作業スクリプト記憶部18は、故障がある場合に、
故障診断の結果である「故障症状」および「故障」に基
づいて、修復計画を推論し、修復作業を導出するための
構成部である。修復計画を推論し、修復作業を導出する
にあたっては、事例ベース記憶部17に記憶された過去
の修復成功に関する事例が検索され、検索された成功事
例を実行するための作業スクリプト(修復作業の最小単
位の操作を表現するもので、ルール形式で記載された修
復操作を行なうための作業単位の連なり;詳しくは後述
する。)が作業スクリプト記憶部18から選択される。
また、対象モデル記憶部14に記憶されている定性デー
タ(後に詳述する)が活用される。The repair planning unit 15, the case-based storage unit 17, and the work script storage unit 18 are
It is a component for inferring a repair plan and deriving a repair work based on the “failure symptom” and the “failure” that are the results of the failure diagnosis. In inferring the repair plan and deriving the repair work, a case regarding past repair success stored in the case base storage unit 17 is searched, and a work script for executing the searched successful case (minimum repair work). A unit operation is expressed and a series of work units for performing the repair operation described in the rule format; details will be described later.) Is selected from the work script storage unit 18.
Further, the qualitative data (described in detail later) stored in the target model storage unit 14 is utilized.
【0036】修復計画部15から出力される修復作業
は、シンボル/ディジタル信号変換部16において、対
象モデル記憶部14の記憶情報が参照されて、ディジタ
ル信号に変換される。そして、ディジタル信号は、D/
A変換回路4でアナログ信号に変換され、アクチュエー
タ制御回路5に与えられる。アクチュエータ制御回路5
は、与えられるアナログ信号、すなわちアクチュエータ
制御命令に基づいて、複数のアクチュエータ6a,6
b,6cを選択的に動作させ、修復作業を実行させる。The restoration work output from the restoration planning unit 15 is converted into a digital signal in the symbol / digital signal conversion unit 16 with reference to the stored information in the target model storage unit 14. The digital signal is D /
The signal is converted into an analog signal by the A conversion circuit 4 and given to the actuator control circuit 5. Actuator control circuit 5
Is a plurality of actuators 6a, 6a based on an analog signal provided, that is, an actuator control command.
b and 6c are selectively operated to execute the repair work.
【0037】(6−2)システムの動作の概要 図8は、図7におけるシステム制御回路10の処理を表
わすフローチャートである。次に、図8を参照して、図
7のシステム制御回路10の処理の概要について説明を
する。センサ1a,1bまたは1cの検出信号は、増幅
され、かつディジタル信号に変換されて、たとえば所定
の読込みサイクルごとにシステム制御回路10に読込ま
れる(ステップS1)。(6-2) Outline of System Operation FIG. 8 is a flowchart showing the processing of the system control circuit 10 in FIG. Next, with reference to FIG. 8, an outline of processing of the system control circuit 10 of FIG. 7 will be described. The detection signal of the sensor 1a, 1b or 1c is amplified and converted into a digital signal, which is read into the system control circuit 10 for every predetermined read cycle (step S1).
【0038】読込まれたディジタル信号は、ディジタル
信号/シンボル変換部11においてシンボル化される
(ステップS2)。このシンボル化は、対象モデル記憶
部14に予め設定されている特徴データ、すなわち対象
機械に特有の基準値データに基づいてなされる。たとえ
ば、対象モデル記憶部14には、対象機械に特有の基準
値データとして、各センサ1a,1b,1cの出力範囲
が、次のように設定されている。The read digital signal is symbolized by the digital signal / symbol converter 11 (step S2). This symbolization is performed based on the characteristic data preset in the target model storage unit 14, that is, the reference value data peculiar to the target machine. For example, in the target model storage unit 14, the output ranges of the sensors 1a, 1b, 1c are set as follows as reference value data specific to the target machine.
【0039】すなわち、 センサ1a:出力ka1 未満=ロー 出力ka1 〜ka2 =ノーマル 出力ka2 を超過=ハイ センサ1b:出力kb1 未満=ロー 出力kb1 〜kb2 =ノーマル 出力kb2 を超過=ハイ センサ1c:出力kc1 未満=ロー 出力kc1 〜kc2 =ノーマル 出力kc2 を超過=ハイ と設定されている。ディジタル信号/シンボル変換部1
1では、対象モデル記憶部14に設定されている上記対
象機械に特有の基準値データに基づいて、読込まれたデ
ィジタル信号を、それぞれ、「ロー」「ノーマル」また
は「ハイ」というシンボルに変換する。[0039] That is, the sensor 1a: output ka 1 below = low output ka 1 ~ka 2 = exceeded normal output ka 2 = high sensor 1b: less than output kb 1 = low output kb 1 ~kb 2 = normal output kb 2 Excess = High Sensor 1c: Output less than kc 1 = Low output kc 1 to kc 2 = Normal output Exceeds kc 2 = High. Digital signal / symbol converter 1
In No. 1, the read digital signal is converted into a symbol “low”, “normal” or “high”, respectively, based on the reference value data specific to the target machine set in the target model storage unit 14. .
【0040】次いで、故障診断部12において、変換さ
れたシンボルの評価がされ、故障の有無判別および故障
症状の特定がされる(ステップS3)。シンボルの評価
による故障の有無判別および故障症状の特定には、対象
モデル記憶部14に記憶されている故障診断知識が活用
される。故障診断知識とは、たとえば、特定のパラメー
タは、たとえばノーマルでなければならないという設定
条件である。当該特定のパラメータがノーマルでない場
合、故障あり、と判別され、該特定のパラメータが何か
によって、故障症状が特定される。故障がない場合に
は、ステップS1,S2およびS3のルーチンが繰返さ
れる。Next, in the failure diagnosis unit 12, the converted symbols are evaluated, and the presence / absence of a failure is determined and the failure symptom is specified (step S3). The failure diagnosis knowledge stored in the target model storage unit 14 is utilized for determining the presence / absence of a failure and identifying the failure symptom by evaluating the symbol. The fault diagnosis knowledge is, for example, a setting condition that a specific parameter must be, for example, normal. If the specific parameter is not normal, it is determined that there is a failure, and the failure symptom is specified by what the specific parameter is. If there is no failure, the routine of steps S1, S2 and S3 is repeated.
【0041】ステップS3において故障ありと判別され
た場合には、対象機械の状態の推論、すなわち故障診断
および故障状態のシミュレーションがされる(ステップ
S4)。具体的には、対象モデル記憶部14に記憶され
ている、装置を構成する各要素の挙動または属性および
各要素間の結合関係を定性的に表わした定性データに基
づいて、故障診断部12において、故障を引起こしてい
るパラメータが検索され、故障シミュレーション部13
において、検索されたパラメータが故障原因であると仮
定して、故障状態のシミュレーションがされる。さら
に、故障診断部12において、シミュレーション結果と
現在のパラメータ値とが比較され、検索されたパラメー
タが故障原因であるという仮定の正当性が判断される。
以上の処理が、検索される複数のパラメータ全てに対し
て行われる。When it is determined that there is a failure in step S3, the state of the target machine is inferred, that is, failure diagnosis and failure state simulation are performed (step S4). Specifically, in the failure diagnosis unit 12, based on qualitative data stored in the target model storage unit 14 that qualitatively represents the behavior or attribute of each element forming the device and the connection relationship between each element. , The parameter causing the failure is retrieved, and the failure simulation unit 13
In, the failure condition is simulated assuming that the retrieved parameter is the cause of the failure. Further, the fault diagnosis unit 12 compares the simulation result with the current parameter value, and judges the validity of the assumption that the retrieved parameter is the cause of the fault.
The above processing is performed for all of the plurality of retrieved parameters.
【0042】故障の有無判別、故障診断および故障状態
のシミュレーションの結果、対象機械の「故障症状」お
よび「故障」が決定される。ここに、「故障症状」と
は、対象機械の出力状況等(たとえば、複写機を例にと
ると、「コピー画像が薄い」等)の変化であり、「故
障」とは、シンボルの変化原因となる対象機械の機構や
構造の変化(たとえば、複写機を例にとると、「ハロゲ
ンランプの光量低下」等)である。The "fault symptom" and "fault" of the target machine are determined as a result of the presence / absence of a fault, fault diagnosis, and simulation of a fault condition. Here, the “fault symptom” is a change in the output status of the target machine (for example, “a copy image is thin” in the case of a copying machine), and the “fault” is a cause of a change in a symbol. This is a change in the mechanism or structure of the target machine (for example, in the case of a copying machine, "a decrease in the light amount of a halogen lamp").
【0043】次いで、修復計画部15によって、故障診
断および故障状態のシミュレーション結果に基づいて、
事例ベース記憶部17に記憶された多数の事例の検索が
行われる(ステップS5)。そして、現在の対象機械の
状態に近い事例の検出がされ、適用順位が決められる
(ステップS6)。この事例の検出は、故障症状および
故障が一致しているか否かに基づいて行われる。また、
適用順位の決定では、同じ類に属する事例が複数ある場
合、優先度の一番高い事例だけが適用される。Next, the repair planning section 15 determines, based on the failure diagnosis and the simulation result of the failure state,
A large number of cases stored in the case base storage unit 17 are searched (step S5). Then, a case close to the current state of the target machine is detected, and the order of application is determined (step S6). The detection of this case is based on the failure symptom and whether or not the failures match. Also,
In the determination of the application order, when there are multiple cases that belong to the same class, only the case with the highest priority is applied.
【0044】そして、適用順位付けがされた事例に基づ
く修復作業が実行される(ステップS7)。修復作業に
おいては、必要に応じて、事例の修正や修復作業の修
正、つまり作業スクリプトの詳細化がなされ、修正され
た事例は、同じ類に属する新たな事例として登録され
る。そして事例に基づく修復作業が成功した場合には処
理は終了する(ステップS8でYES)が、事例に基づ
く修復作業が成功しなかった場合(ステップS8でN
O)には、QMSによる修復方法の推論がなされ(ステ
ップS9)、さらに、副次的影響のシミュレーションが
なされ(ステップS10)、修復計画が決定されて、そ
の決定に基づく修復作業が実行される(ステップS1
1)。Then, the repair work is executed based on the cases in which the application ranking has been made (step S7). In the repair work, the case is corrected or the repair work is corrected, that is, the work script is refined as necessary, and the corrected case is registered as a new case belonging to the same class. If the case-based repair work is successful, the process ends (YES in step S8), but if the case-based repair work is not successful (N in step S8).
In (O), a repair method is inferred by QMS (step S9), a side effect is simulated (step S10), a repair plan is determined, and repair work is executed based on the determination. (Step S1
1).
【0045】ステップS9〜S11における推論および
作業の実行は、QMSによるものであり、CBSにおけ
る事例を利用したものではないが、このQMSによる推
論に基づく修復作業が成功した場合には、その修復結果
は、別の類に属する新たな事例として、事例ベース記憶
部17に登録される。次に、故障診断および故障修復の
仕方について、具体例を参照しながら詳細に説明をす
る。以下の説明では、一例として、小型普通紙用複写機
における感光体ドラム周辺部を対象機械とした場合の仕
方を説明する。Although the inference and the execution of the work in steps S9 to S11 are performed by the QMS and not the case in the CBS, if the repair work based on the inference by the QMS is successful, the repair result is obtained. Is registered in the case base storage unit 17 as a new case belonging to another class. Next, a method of failure diagnosis and failure repair will be described in detail with reference to specific examples. In the following description, as an example, a method in which the peripheral portion of the photosensitive drum in a small-sized plain paper copying machine is used as a target machine will be described.
【0046】(6−3)具体的な対象機械の構成および
状態 図9は、具体的な対象機械を表わす図解図である。図9
において、21は感光体ドラム、22は主帯電チャージ
ャ、23は原稿照明用のハロゲンランプ、24は現像装
置、25は転写チャージャである。この実施例では、た
とえば3つのセンサ1a,1b,1cが設けられてい
る。すなわち、センサ1aは感光体ドラム21を露光す
る光の量を測定するためのAEセンサ、センサ1bは感
光体ドラム21の表面電位を測定する表面電位センサ、
センサ1cは用紙上にコピーされた画像の濃度を測定す
るための濃度計である。(6-3) Structure and State of Specific Target Machine FIG. 9 is an illustrative view showing a specific target machine. FIG.
In the figure, reference numeral 21 is a photosensitive drum, 22 is a main charging charger, 23 is a halogen lamp for illuminating an original, 24 is a developing device, and 25 is a transfer charger. In this embodiment, for example, three sensors 1a, 1b, 1c are provided. That is, the sensor 1a is an AE sensor for measuring the amount of light that exposes the photosensitive drum 21, the sensor 1b is a surface potential sensor for measuring the surface potential of the photosensitive drum 21,
The sensor 1c is a densitometer for measuring the density of the image copied on the paper.
【0047】また、図9に示されていないが3種類のア
クチュエータが設けられている。すなわち、感光体ドラ
ム21の主帯電電圧を変化させるための主帯電ボリュー
ムVR1、ハロゲンランプ23の光量を制御するための
ランプボリュームAVRおよび感光体ドラム21とコピ
ー用紙間の転写電圧(転写チャージャ25の転写電圧)
を制御するための転写ボリュームVR2という3つのボ
リュームが、アクチュエータとして設けられている。Although not shown in FIG. 9, three types of actuators are provided. That is, the main charging volume VR1 for changing the main charging voltage of the photosensitive drum 21, the lamp volume AVR for controlling the light amount of the halogen lamp 23, and the transfer voltage between the photosensitive drum 21 and the copy sheet (of the transfer charger 25). Transfer voltage)
Three volumes, namely, a transfer volume VR2 for controlling the control are provided as actuators.
【0048】さらに、図9に示す3つのセンサ1a,1
b,1cおよび3つのアクチュエータには、図7に示す
ものと同じシステム制御回路10が接続されている。 (6−4)実体モデルと対象モデル ところで、図9に示す対象機械を物理的な視点から捕
え、実体レベルでその対象機械を複数個の要素の結合と
して表現し、各要素の挙動および属性ならびに各要素間
の結合関係をパラメータを用いて定性的に表わすと、表
1に示す通りとなる。この表1のような表現形式を「実
体モデル」と呼ぶことにする。Furthermore, three sensors 1a, 1 shown in FIG.
The same system control circuit 10 as shown in FIG. 7 is connected to b, 1c and the three actuators. (6-4) Entity model and target model By the way, the target machine shown in FIG. 9 is captured from a physical point of view, and the target machine is expressed as a combination of a plurality of elements at the entity level. If the connection relation between each element is qualitatively expressed using parameters, it is as shown in Table 1. The expression format as shown in Table 1 will be referred to as "entity model".
【0049】[0049]
【表1】 [Table 1]
【0050】また、実体モデルを抽象化して、各パラメ
ータの結合ツリーとして表わした図10に示す表現を
「数学モデル」と呼ぶことにする。そして、「実体モデ
ル」と「数学モデル」とを併せて「対象モデル(定性モ
デル)」と呼ぶことにする。「対象モデル」は、後述す
る故障修復のためにも活用される、画像形成装置に共通
の定性データである。The expression shown in FIG. 10 in which the entity model is abstracted and expressed as a connection tree of each parameter is called a "mathematical model". Then, the "entity model" and the "mathematical model" are collectively referred to as a "target model (qualitative model)". The “target model” is qualitative data common to the image forming apparatus, which is also utilized for failure repair described later.
【0051】定性データとしての実体モデルおよび数学
モデルの各内容は、対象モデル記憶部14(図7参照)
に記憶されている。また、対象モデル記憶部14には、
実体モデルに含まれているパラメータのうちの所定のパ
ラメータに関して、たとえば工場出荷の際に測定された
基準値データが記憶されている。この基準値データは、
この画像形成装置に特有の特徴データである。The contents of the substance model and the mathematical model as qualitative data are stored in the target model storage unit 14 (see FIG. 7).
Is stored in Further, in the target model storage unit 14,
For predetermined parameters among the parameters included in the physical model, reference value data measured at the time of factory shipment is stored. This reference value data is
This is characteristic data unique to this image forming apparatus.
【0052】たとえば、この機械では、図11のよう
に、パラメータX、VS 、OS 、Vn について、それぞ
れ、ロー、ノーマル、ハイの範囲を特定する基準値デー
タが記憶されている。なお、この実施例では、上記の基
準値データは、後の故障診断や故障修復過程におけるセ
ンシングデータや機械の動作状態の変化等に応答して、
更新され得るようにされている。[0052] For example, in this machine, as shown in FIG. 11, the parameters X, V S, O S, for V n, respectively, low, normal, reference value data specifying the ranges of high are stored. In this embodiment, the above-mentioned reference value data is responsive to sensing data in the subsequent failure diagnosis and failure repair process, changes in the operating state of the machine, etc.
It is designed to be updated.
【0053】また、対象モデル記憶部14には、変換さ
れたシンボルに基づいて、対象機械が正常に動作してい
るか否かを判定するための基準となる故障診断知識の一
例としての評価機能知識が記憶されている。なお、評価
機能知識、換言すれば故障診断知識は、対象装置に特有
のものであってもよいし、特有のものでなく、広く画像
形成装置に共通のものであってもよい。In the target model storage unit 14, the evaluation function knowledge as an example of the fault diagnosis knowledge serving as a reference for determining whether the target machine is operating normally based on the converted symbols. Is remembered. Note that the evaluation function knowledge, in other words, the failure diagnosis knowledge, may be specific to the target device, may not be specific, and may be common to a wide range of image forming apparatuses.
【0054】この実施例の評価機能知識には、以下の知
識が含まれている。 画像濃度OS =ノーマル、 かぶり度OS ’<ノーマル、 分離性能Sp <ノーマル ここに、Os 、OS ’、Sp が上記条件でない場合に
は、対象機械は正常に動作していないことになる。The evaluation function knowledge of this embodiment includes the following knowledge. Image density O S = normal, fog degree O S '<normal, separation performance S p <normal Here, when O s , O S ' and S p are not the above conditions, the target machine is not operating normally. It will be.
【0055】さて、通常動作における対象機械のディジ
タル化されたセンサ情報が次の値である場合を考える。 AEセンサ1aの値X=23 表面電位センサ1bの値Vs =380 濃度計1cの値Os =7 また、 光学濃度D=0の白紙原稿を使用したときの濃度計1c
の値Os =かぶり度Os ’、 ハロゲンランプを消した状態での表面電位センサ1bの
値Vs =暗電位Vn 、と定め、それらの値は、それぞ
れ、 かぶり度Os ’=50 暗電位Vn =590 であったとする。Now, consider the case where the digitized sensor information of the target machine in the normal operation has the following values. Value of AE sensor 1a X = 23 Value of surface potential sensor 1b V s = 380 Value of densitometer 1c O s = 7 Also, densitometer 1c when using a blank original document with optical density D = 0
'Determined, the value V s = dark potential V n of the surface potential sensor 1b in a state in which off the halogen lamp, and, their values, respectively, head of O s' value O s = fog degree O s = 50 It is assumed that the dark potential V n = 590.
【0056】なお、これらかぶり度Os ’および暗電位
Vn の測定は、マニュアル操作によって行われてもよい
し、一定条件時、たとえば対象機械の電源がオンされる
都度、またはコピー開始前毎に、センサによって自動的
に測定されるようにプログラミングされていてもよい。
この実施例では、後者が採用されている。AEセンサ1
a、表面電位センサ1bおよび濃度計1cによって得ら
れた各値X、Vs 、Os 、Os ’、Vn は、それぞれ、
ディジタル信号/シンボル変換部11においてシンボル
に変換される。変換は、前述したように、各センサ1
a,1bまたは1cから与えられるディジタル値が、対
象モデル記憶部14に記憶されている特徴データとして
の基準値データと比較されることにより行われ、ノーマ
ル、ハイまたはローの3種類のいずれかのシンボルに変
換される。The fogging degree O s ' and the dark potential V n may be measured manually, or under a certain condition, for example, every time the power of the target machine is turned on or before the start of copying. Alternatively, it may be programmed to be automatically measured by the sensor.
In this embodiment, the latter is adopted. AE sensor 1
a, the respective values X, V s , O s , O s ′, and V n obtained by the surface potential sensor 1 b and the densitometer 1 c are respectively
It is converted into a symbol in the digital signal / symbol conversion unit 11. As described above, conversion is performed by each sensor 1
The digital value given from a, 1b, or 1c is compared with the reference value data as the characteristic data stored in the target model storage unit 14, and any one of three types of normal, high, or low is used. Converted to a symbol.
【0057】この実施例では、各パラメータは次のよう
にシンボル化される。 X=ノーマル Vs =ロー Os =ロー Vn =ロー 故障診断部12において、これらのシンボル化された各
パラメータが、対象モデル記憶部14に記憶されている
故障診断知識の一例としての機能評価知識と比較され
る。その結果、画像濃度Os がノーマルでないから、故
障ありと判定され、故障症状は「画像濃度が低い(Os
=ロー)」であると判断される。そして続いて、「Os
=ロー」を故障症状として、故障診断、つまり故障の推
論がされる。In this embodiment, each parameter is symbolized as follows. X = normal V s = low O s = low V n = low In the fault diagnosis unit 12, these symbolized parameters are function evaluations as an example of fault diagnosis knowledge stored in the target model storage unit 14. Compared to knowledge. As a result, since the image density O s is not normal, it is determined that there is a failure, and the failure symptom is “the image density is low (O s
= Low) ”. And then, "O s
= "Low" as a failure symptom, failure diagnosis, that is, failure inference is performed.
【0058】(6−5)故障診断の手法 故障診断は、まず故障シミュレーション部13におい
て、図10の数学モデルを用いて行われ、Os =ローを
引起こす可能性のあるパラメータが探索される。図10
における数学モデルで、Os を低下させる可能性がある
パラメータを指摘すると、図12に示すようになる。図
12において、上向き矢印または下向き矢印が付された
パラメータが、パラメータOs =ローを引起こす可能性
のあるパラメータであり、上向き矢印のものはそのパラ
メータが上昇した場合に、下向き矢印のものはそのパラ
メータが低下した場合に、Os =ローを引起こす。(6-5) Method of Fault Diagnosis The fault diagnosis is first carried out in the fault simulation section 13 using the mathematical model of FIG. 10 to search for a parameter that may cause O s = low. . FIG.
Pointing out the parameters that may reduce O s in the mathematical model in FIG. In FIG. 12, the parameters marked with an up arrow or a down arrow are the parameters that may cause the parameter O s = low, and those with an up arrow are those with a down arrow, and those with a down arrow are If that parameter drops, it causes O s = low.
【0059】次に、数学モデルにおいて探索されたOs
=ローを引起こす可能性のある各パラメータζ,Ds ,
Vt ,γ0 ,Vb ,Vs ,Vn ,X,β,HL ,Dにつ
いて、故障診断部12でパラメータの変化を引起こす原
因の検出がされる。この検出は、表1の実体モデルに基
づいて行われ、この実施例では、次のような故障候補が
推論される。すなわち、 Vt =ロー:→転写トランスの不良 ζ =ロー:→用紙の劣化 Vb =ハイ:→現像バイアスの不良 γ0 =ロー:→トナーの劣化 Vn =ロー:→主帯電電圧の不良 HL =ハイ:→ハロゲンランプの設定不良 D =ロー:→原稿が薄い 上記故障候補のうちの「矢印→」の右側に記載された知
識、すなわち、転写トランスの不良、用紙の劣化、現像
バイアスの不良、…等の知識は、故障知識であり、この
知識は、画像形成装置に共通の定性データに含まれてい
る。なお、パラメータのうち、βは感光体の感度であ
り、これが上昇することはないから除外されている。D
s ,Vs およびXは、他のパラメータによって表わされ
るから、これも除外されている。Next, the O s searched for in the mathematical model
= Each parameter ζ, D s , which can cause a low,
With respect to V t , γ 0 , V b , V s , V n , X, β, HL and D, the cause of the parameter change is detected by the failure diagnosis unit 12. This detection is performed based on the substance model of Table 1, and in this embodiment, the following failure candidates are inferred. That is, V t = low: → defective transfer transformer ζ = low: → deterioration of paper V b = high: → defective development bias γ 0 = low: → degradation of toner V n = low: → defective main charging voltage HL = High: → Halogen lamp setting error D = Low: → Original is thin The knowledge written on the right side of the "arrow →" in the above failure candidates, that is, defective transfer transformer, paper deterioration, and development bias. The knowledge such as defect, is fault knowledge, and this knowledge is included in the qualitative data common to the image forming apparatus. Among the parameters, β is the sensitivity of the photoconductor, and is not included because it does not increase. D
s , V s and X are also excluded because they are represented by other parameters.
【0060】そして、故障診断部12においてされた上
記の推論に対して、故障シミュレーション部13におい
て、故障状態のシミュレーションが行われる。故障状態
のシミュレーションとは、上記推論された故障が生じた
ときの対象機械の状態を、それぞれ、推論することであ
る。より具体的には、Os =ローを引起こす原因、つま
り故障が、たとえば転写トランスの不良であると仮定
し、正常状態のモデルに対してVt =ローを設定する。
そして、その状態における各パラメータに与えられる影
響を数学モデル上で検討するのである。Then, in response to the above inference made by the failure diagnosis section 12, the failure simulation section 13 carries out a simulation of the failure state. The failure state simulation is to infer the state of the target machine when the inferred failure occurs, respectively. More specifically, assuming that the cause of O s = low, that is, the failure is, for example, a defective transfer transformer, V t = low is set for the model in the normal state.
Then, the influence given to each parameter in that state is examined on a mathematical model.
【0061】たとえばVt =ローを設定した場合、Os
=ローおよびSp =ローとなり、他のパラメータはすべ
てノーマルであるから、これは、センサから得られるV
s =ローおよびVn =ローと矛盾する。それゆえ、その
故障の推論が誤っているという結果を得る。同様にし
て、ζ=ローを正常状態の数学モデル上に設定し、その
結果をセンサから得られるシンボルと比較する。この場
合も、数学モデル上ではVs =ノーマル、Vn =ノーマ
ルに対し、センサからのシンボルはVs =ロー、Vn =
ローであるから、矛盾があり、その故障の推論は誤りで
あると判定される。For example, if V t = low is set, then O s
= Low and S p = low and all other parameters are normal, this is the V obtained from the sensor.
Inconsistent with s = low and V n = low. Therefore, we get the result that the reasoning of the failure is wrong. Similarly, ζ = low is set on the mathematical model in the normal state, and the result is compared with the symbol obtained from the sensor. Again, on the mathematical model, V s = normal, V n = normal, whereas the symbols from the sensor are V s = low, V n =
Since it is low, there is a contradiction, and the reasoning of the failure is judged to be erroneous.
【0062】このようにして、全ての故障候補につい
て、故障状態のシミュレーションが行われ、故障の推論
が正しいか否かが確認される。その結果、本例の場合に
は、故障を「主帯電電圧の不良(Vn =ロー)」とした
場合に、現実の対象機械の状態と一致した結果が得ら
れ、かつそれ以外の故障候補はすべて現実の装置の状態
と矛盾するとの結論を得る。In this way, the failure state simulation is performed for all the failure candidates, and it is confirmed whether or not the failure inference is correct. As a result, in the case of this example, when the failure is “defective main charging voltage (V n = low)”, a result that matches the actual state of the target machine is obtained, and other failure candidates All conclude that they are inconsistent with the actual state of the device.
【0063】よって、この場合の故障は、主帯電電圧の
不良であると断定できる。そのときの対象機械の各パラ
メータの状況を示すと、表2のとおりとなる。Therefore, it can be concluded that the failure in this case is a failure of the main charging voltage. Table 2 shows the status of each parameter of the target machine at that time.
【0064】[0064]
【表2】 [Table 2]
【0065】表2に表わすパラメータの状況を数学モデ
ル上にトレースすると、図13が得られる。図13にお
いて、各パラメータの右側に付された下向き矢印はロ
ー、上向き矢印はハイ、Nはノーマルを表わしている。 (6−6)修復作業の実行 次に、故障診断部12および故障シミュレーション部1
3で行われた故障診断の結果に基づいて、修復作業が実
行される。FIG. 13 is obtained by tracing the situation of the parameters shown in Table 2 on the mathematical model. In FIG. 13, a downward arrow attached to the right side of each parameter is low, an upward arrow is high, and N is normal. (6-6) Execution of Repair Work Next, the failure diagnosis unit 12 and the failure simulation unit 1
The repair work is executed based on the result of the failure diagnosis performed in 3.
【0066】以下、図14〜図20に示すフローチャー
トの流れに従って、修復作業について、順を追って説明
をする。 (6−7)事例の検索による故障修復処理 修復作業に先立ち、まず、前述した手法に従う故障診断
がされる(ステップS21)。その結果、発生している
故障症状が「画像濃度が低い(Os =ロー)」で、その
故障症状を引き起こす原因である故障は「主帯電電圧の
不良」と診断されたとする。そのときの各パラメータ状
況を表2に示す。Hereinafter, the repair work will be described step by step according to the flow charts shown in FIGS. 14 to 20. (6-7) Failure Repair Processing by Searching for Cases Prior to repair work, failure diagnosis is first performed according to the above-described method (step S21). As a result, it is assumed that the fault symptom occurring is “low image density (O s = low)” and the fault that causes the fault symptom is diagnosed as “defective main charging voltage”. Table 2 shows the status of each parameter at that time.
【0067】次いで、上記故障診断の結果に基づいて、
適用すべき事例を決定する処理が行われる(ステップS
22)。このステップS22に示す処理の具体的内容を
図17のフローチャートに示す。図17を参照して、事
例ベース記憶部17(図7参照)に記憶された事例の中
から、故障診断結果に適合する事例が検出される(ステ
ップS221)。事例ベース記憶部17に記憶されてい
る事例は、前述したように、故障症状および故障によっ
て、階層的に分類されているとともに、類分けがされて
いる。この記憶されている事例の一例を、表3に示す。Next, based on the result of the above-mentioned failure diagnosis,
A process of determining a case to be applied is performed (step S
22). The specific content of the process shown in step S22 is shown in the flowchart of FIG. With reference to FIG. 17, a case that matches the failure diagnosis result is detected from the cases stored in the case base storage unit 17 (see FIG. 7) (step S221). As described above, the cases stored in the case-based storage unit 17 are hierarchically classified and classified according to the failure symptoms and the failures. Table 3 shows an example of the stored cases.
【0068】[0068]
【表3】 [Table 3]
【0069】表3に示すように、「画像濃度が低い」と
いう故障症状に対しては、「主帯電電圧の不良」という
故障または「ハロゲンランプ設定不良」という故障のい
ずれかが考えられる。主帯電電圧の不良の場合、類C
1,C2,C3に分類された4つの事例001,00
2、004、003が登録されている。また、3つの類
C1、C2、C3には優先度が付されており、この例で
はC3、C2、C1の順で優先度が付されている。さら
に、複数の事例が属する類C1は、特徴が記憶されてい
る。この類C1の特徴とは、類C1に属する複数の事例
に共通の特徴である。この内容については後に詳述す
る。As shown in Table 3, with respect to the failure symptom "low image density", either failure "main charging voltage failure" or failure "halogen lamp setting failure" can be considered. If the main charging voltage is defective, type C
Four cases 001,00 classified into 1, C2, C3
2,004,003 are registered. The three classes C1, C2, and C3 are given priorities, and in this example, the priorities are given in the order of C3, C2, and C1. Further, characteristics are stored in the class C1 to which a plurality of cases belong. The feature of the class C1 is a feature common to a plurality of cases belonging to the class C1. The details will be described later.
【0070】ハロゲンランプの設定不良の場合、類はC
4の1つで、その類C4に属する事例も005の1つだ
けである。なお、事例が1つしか属さない類は特徴を抽
出できないので、特徴はない。同様に、「画像かぶり」
という故障症状の場合は、「主帯電電圧の不良」または
「ハロゲンランプ設定不良」という2つの故障が考えら
れる。そして、「主帯電電圧の不良」の場合は、事例を
2つの類C5またはC6に分類でき、類C5に属する事
例は006,008,009という3つの事例がある。
また、類C6に属する事例は007という事例である。
そして、類C5とC6とでは、類C6の優先度が高くさ
れている。さらに、類C5に属する3つの事例の共通の
特徴が抽出されて記憶されている。If the halogen lamp is not set properly, the type is C
There is only one case 005 that belongs to the category C4. Note that there is no feature in the class to which only one case belongs because no feature can be extracted. Similarly, "image cast"
In the case of such a failure symptom, there are two possible failures: "defective main charging voltage" or "poor halogen lamp setting". Then, in the case of “defective main charging voltage”, the cases can be classified into two classes C5 or C6, and there are three cases belonging to class C5: 006, 008, 009.
Further, the case belonging to class C6 is case 007.
Then, between the classes C5 and C6, the priority of the class C6 is set high. Further, common features of the three cases belonging to the class C5 are extracted and stored.
【0071】一方、故障が「ハロゲンランプ設定不良」
の場合は、類C7に属する1つの事例010のみが登録
されている。さて、上記ステップS221では、表3に
示す階層的に分類された事例から、故障診断により得ら
れた故障症状「画像濃度が低い」および故障「主帯電電
圧の不良」に属する事例001、002、004、00
3が検出される。On the other hand, the failure is "bad halogen lamp setting".
In the case of, only one case 010 belonging to the class C7 is registered. In step S221, cases 001 and 002 belonging to the failure symptoms “low image density” and the failure “defective main charging voltage” obtained by the failure diagnosis are selected from the hierarchically classified cases shown in Table 3. 004, 00
3 is detected.
【0072】これら検出された4つの事例の中身を、表
4、表5、表6および表7に示す。表4〜表7に示すよ
うに、各事例には、事例番号、修復前のパラメータの状
況、修復後のパラメータの状況、故障症状、故障、修復
作業番号、適用成功数および適用失敗数が記憶されてい
る。The contents of these four detected cases are shown in Table 4, Table 5, Table 6 and Table 7. As shown in Tables 4 to 7, in each case, a case number, parameter status before repair, parameter status after repair, failure symptom, failure, repair work number, successful application number and failed application number are stored. Has been done.
【0073】[0073]
【表4】 [Table 4]
【0074】[0074]
【表5】 [Table 5]
【0075】[0075]
【表6】 [Table 6]
【0076】[0076]
【表7】 [Table 7]
【0077】そこで、現在の装置の状態を表わす表2の
パラメータ状況と、表4〜表7の各修復前の状況に記憶
されたパラメータ状況とが比較される(ステップS22
2)。比較の結果は、事例001ではすべてのパラメー
タ状況が表2のパラメータ状況と一致している。事例0
02ではβが異なっている。事例003ではHL 、X、
βおよびSP が異なっている。事例004ではHL 、
X、Vn およびSP が異なっている。Therefore, the parameter statuses of Table 2 representing the current state of the apparatus are compared with the parameter statuses stored in the respective statuses before restoration of Tables 4 to 7 (step S22).
2). As a result of the comparison, in the case 001, all the parameter situations match the parameter situations of Table 2. Case 0
In 02, β is different. In case 003, H L , X,
β and S P are different. In case 004, H L ,
X, V n and S P are different.
【0078】したがって、事例適用に関する優先順位
は、001→002→003,004、と決められる。
次いで、同じ類内でのパラメータ状況の一致度の低い事
例が削除される(ステップS223)。この場合、事例
001および002は、共に類C1に属しており、事例
001に比べて事例002は、パラメータ状況の一致度
が低いので、事例の適用順位に関し、事例002は削除
される。この結果、適用順位は、001→003,00
4となる。Therefore, the priority order regarding the case application is determined as 001 → 002 → 003,004.
Next, the case where the degree of coincidence of the parameter situations in the same class is low is deleted (step S223). In this case, the cases 001 and 002 both belong to the class C1, and the case 002 has a lower degree of coincidence in parameter status than the case 001. Therefore, the case 002 is deleted in the application order of the cases. As a result, the order of application is 001 → 003,00
It becomes 4.
【0079】次いで、パラメータ状況の一致度が同じ事
例の有無が判別される(ステップS224)。上述の場
合、事例003および事例004は、パラメータ状況の
一致度が同じである。そこで、事例003と事例004
とを適用するにあたり、どちらを先に適用するかについ
ては、事例003および004が属する類C3およびC
2の優先度(表3参照)が参酌される(ステップS22
5)。この場合、類C2の優先度は「2」で、類C3の
優先度は「1」であるから、事例004に比べて事例0
03の適用が優先される。Next, it is judged whether or not there are cases in which the degree of coincidence of the parameter states is the same (step S224). In the above case, case 003 and case 004 have the same degree of coincidence in parameter status. Therefore, case 003 and case 004
In applying the and, as to which is applied first, the classes C3 and C to which the cases 003 and 004 belong
The priority of 2 (see Table 3) is taken into consideration (step S22).
5). In this case, since the priority of the class C2 is “2” and the priority of the class C3 is “1”, the case 0 is different from the case 004.
03 is prioritized.
【0080】パラメータ状況の一致度が同じ事例がない
場合は、ステップS225の処理は割愛される。そし
て、最終的に、事例の適用順位として、001→003
→004という順位付けがされる(ステップS22
6)。そして、この適用すべき事例を決定するための処
理はリターンされる。If there is no case where the degree of coincidence of the parameter statuses is the same, the process of step S225 is omitted. Finally, as the application order of the cases, 001 → 003
→ 004 is ranked (step S22)
6). Then, the process for determining the case to be applied is returned.
【0081】以上の図17を参照して説明した適用すべ
き事例の決定処理に代え、図18に示すフローチャート
に従った処理により、適用すべき事例を決定してもよ
い。図18に示すフローチャートにおいて、図17に示
すフローチャートと同じステップ番号の処理、すなわち
ステップS221〜S224およびS225,S226
の処理は、前述の図17における説明と全く同じ内容で
ある。Instead of the case determination process to be applied described with reference to FIG. 17, the case to be applied may be determined by the process according to the flowchart shown in FIG. In the flowchart shown in FIG. 18, the process of the same step number as that of the flowchart shown in FIG. 17, that is, steps S221 to S224 and S225, S226.
The process of is exactly the same as the description in FIG.
【0082】図18のフローチャートに示す処理の特徴
は、ステップS224において、修復前のパラメータ状
況と現在の装置のパラメータ状況(表2)との一致度が
同じ事例が複数ある場合における優先順位の決め方とし
て、ステップS2241およびS2242の処理が挿入
されていることである。具体的には、パラメータ状況の
一致度が同じ事例が複数ある場合(ステップS224に
おいてYES)には、各事例に登録されている適用成功
数および/または適用失敗数が参酌される(ステップS
2241)。上述の具体例の場合、事例003および0
04はパラメータ状況の一致度が同じである。そこで、
まず、両事例003、004の適用成功数をみる。事例
003は、表6に示すように、適用成功数が「3」であ
り、事例004は、表7に示すように、適用成功数は
「1」である。それゆえ、適用成功数の多い事例003
が優先される。もし、適用成功数が等しい場合には、適
用失敗数の少ない事例が優先される。The feature of the process shown in the flowchart of FIG. 18 is that, in step S224, the priority order is determined when there are a plurality of cases in which the degree of agreement between the parameter status before restoration and the current parameter status of the apparatus (Table 2) is the same. As a result, the processing of steps S2241 and S2242 is inserted. Specifically, when there are a plurality of cases in which the degree of coincidence of the parameter statuses is the same (YES in step S224), the number of successful applications and / or the number of failed applications registered in each case are taken into consideration (step S).
2241). In the above example, cases 003 and 0
No. 04 has the same degree of coincidence in parameter status. Therefore,
First, let us look at the number of successful applications of both cases 003 and 004. In case 003, the number of successful applications is “3” as shown in Table 6, and in case 004, the number of successful applications is “1” as shown in Table 7. Therefore, case 003 with many successful applications
Has priority. If the number of successful applications is the same, the case with the least number of failed applications is given priority.
【0083】適用成功数の参酌、または適用成功数およ
び適用失敗数の参酌の結果、複数の事例に対して適用に
関する優先付けが決定できれば(ステップS2242に
おいてYES)、検出された全事例に対し、適用に関す
る優先順位が付される(ステップS226)。もし、ス
テップS2241において、適用成功数および適用失敗
数を参酌しても、それらがいずれも等しくて優先順位が
決定できない場合(ステップS2242においてNO)
には、その事例が属する類の優先度が参酌され、優先順
位が決められる(ステップS225,S226)。As a result of considering the number of successful applications, or the number of successful applications and the number of unsuccessful applications, if prioritization on application can be determined for a plurality of cases (YES in step S2242), for all detected cases, Priorities for application are assigned (step S226). Even if the number of successful applications and the number of unsuccessful applications are taken into consideration in step S2241, they are equal and the priority order cannot be determined (NO in step S2242).
The priority of the class to which the case belongs is taken into consideration, and the priority is determined (steps S225 and S226).
【0084】このように、事例の適用成功数の参酌、ま
たは適用成功数および適用失敗数の参酌に基づいて適用
に関する優先順位を決めるやり方は、特に、過去に数多
くの修復作業が実行されている場合において、その過去
の修復作業における結果を参酌することになり、過去の
修復作業の回数が多いほど有益である。さて、図14に
戻って説明を続ける。As described above, in the method of determining the priority order of application based on the consideration of the number of successful applications of the case, or the consideration of the number of successful applications and the number of unsuccessful applications, many repair works have been executed in the past. In this case, the result of the past restoration work will be taken into consideration, and the more the number of past restoration works is, the more beneficial it is. Now, returning to FIG. 14, the description will be continued.
【0085】適用すべき事例が決定された後(ステップ
S22)、決定された事例001およびこの事例001
に対応する作業スクリプトが、作業スクリプト記憶部1
8(図7参照)から読出され、ワークレジスタに設定さ
れる(ステップS23)。先に述べたように、事例は、
類に分けられており、同じ類に属する事例は、同じ作業
スクリプトを共有している。事例001の場合、類C1
に属していて、類C1には下記の表8に示す作業スクリ
プトが対応付けられている。After the case to be applied is determined (step S22), the determined case 001 and this case 001
The work script corresponding to is the work script storage unit 1
8 (see FIG. 7 ) and set in the work register (step S23). As mentioned earlier, the case is
They are divided into classes, and cases belonging to the same class share the same work script. In case of Case 001, type C1
And the work scripts shown in Table 8 below are associated with the class C1.
【0086】[0086]
【表8】 [Table 8]
【0087】表8に示すように、作業スクリプトには、
インデックスとなる類C1が表記され、複数の作業1,
2,3,…が列挙されている。各作業はルール形式で記
述されており、前件部状況、前件部操作および後件部状
況からなっている。各作業は、前件部状況のときに、前
件部操作を行うと、後件部状況が得られるという意味で
ある。As shown in Table 8, the work script includes
A class C1 that serves as an index is displayed, and a plurality of operations 1,
2, 3, ... Are listed. Each work is described in a rule format and consists of antecedent part status, antecedent part operation and consequent part status. Each work means that the consequent part status is obtained by performing the antecedent part operation in the antecedent part status.
【0088】具体例を表8を参照して説明すると、たと
えば作業番号1の場合、前件部状況としては、パラメー
タHL =ハイという状況であり、この状況において、ラ
ンプボリュームAVRを低下させるという前件部操作を
行うことにより、パラメータHL =ノーマルというパラ
メータ変化、つまり後件部状況が得られるという内容に
なっている。A concrete example will be described with reference to Table 8. For example, in the case of work number 1, the condition of the antecedent part is the condition of the parameter H L = high, and in this condition, the lamp volume AVR is lowered. By operating the antecedent part, the parameter change of parameter H L = normal, that is, the consequent part situation is obtained.
【0089】なお、作業スクリプトは、類ごとに設定さ
れ、最小単位の作業が列挙されたものであるから、類の
数だけ作業スクリプトは存在する。図14を参照して、
事例001および表8の作業スクリプトがワークレジス
タに設定されると(ステップS23)、次に、修復計画
部15(図7参照)によって、ワークレジスタに設定さ
れた事例001の修復前のパラメータの状況(表43参
照)と装置の現状を表わすパラメータの状況(表2参
照)とが比較され、両者が完全に一致しているか否かが
確認される(ステップS24)。Since the work scripts are set for each class and work of the minimum unit is enumerated, there are as many work scripts as there are classes. Referring to FIG.
When the case 001 and the work script of Table 8 are set in the work register (step S23), the status of the parameters before the case 001 set in the work register is set by the repair planning unit 15 (see FIG. 7). (Refer to Table 43) and the condition of the parameter indicating the present condition of the device (Refer to Table 2) are compared to confirm whether or not they completely match (step S24).
【0090】今、事例001の修復前のパラメータ状況
は、装置のパラメータ状況と完全に一致しているから、
処理はステップS25へ進み、表4に示す事例001の
「修復作業」の欄に記載された番号「2」の作業が、表
8に示す作業スクリプトから選ばれて実行される。つま
り、パラメータVn =ローという前件部状況において、
主帯電ボリュームVR1を上昇させるという前件部操作
が行われる(ステップS25)。Since the parameter status before the restoration of case 001 is completely the same as the parameter status of the apparatus,
The process proceeds to step S25, and the work with the number "2" described in the "Repair work" column of the case 001 shown in Table 4 is selected from the work scripts shown in Table 8 and executed. That is, in the antecedent situation where the parameter V n = low,
An antecedent operation is performed to raise the main charging volume VR1 (step S25).
【0091】その操作の結果、作業スクリプトに記載さ
れた後件部状況、つまりパラメータVn =ノーマルとい
う状況が得られたか否かによって、作業が成功したか否
かの判別がされる(ステップS26)。作業が成功と判
別された場合には(ステップS26でYES)、さら
に、次の作業があるか否かの判別がされる(ステップS
27)。表4で示す事例001の「修復作業」の欄に
は、上述の作業番号「2」しか記載されていないから、
次の作業はなしと判別される。もし、事例の「修復作
業」の欄に次の作業番号が記載されていれば、処理は、
ステップS25に戻り、その作業番号の作業が作業スク
リプトから選ばれて実行され、その作業が成功したか否
かの判別がされるという処理が繰返される(ステップS
25,S26)。As a result of the operation, it is judged whether or not the work is successful depending on whether or not the consequent part situation described in the work script, that is, the situation of parameter V n = normal is obtained (step S26). ). When the work is determined to be successful (YES in step S26), it is further determined whether or not there is the next work (step S).
27). Since only the above work number “2” is described in the “Repair work” column of case 001 shown in Table 4,
It is determined that there is no next work. If the next work number is entered in the "Repair work" column of the case, the process is
Returning to step S25, the work of the work number is selected from the work script and executed, and it is judged whether or not the work has succeeded (step S).
25, S26).
【0092】ステップS27において、次の作業がなく
なったと判別されると、事例001における「適用成功
数」の欄の数値が「1」増加され、成功数の更新登録が
される(ステップS28)。そして、その後、類の優先
度の操作(その1)が行われる(ステップS29)。ス
テップS29で行われる類の優先度の操作(その1)の
手順を、図19のフローチャートに示す。When it is determined in step S27 that the next work is not performed, the numerical value in the column of "number of successful applications" in case 001 is increased by "1", and the number of successful updates is registered (step S28). Then, after that, the operation of the priority of the class (1) is performed (step S29). The procedure of the priority operation of the kind (1) performed in step S29 is shown in the flowchart of FIG.
【0093】次に、図19を参照して、類の優先度の操
作(その1)の仕方について、具体的に説明する。これ
までの処理によって、故障症状「画像濃度が低い」で、
故障「主帯電電圧の不良」であった装置に対し、事例0
01を適用することによって修復作業を行った結果、そ
れが成功した。それゆえ、この成功事例001が属する
類の優先度が上げられる(ステップS291)。各事例
は、既に説明した表3に示すように、類ごとに分けて登
録されており、かつ、類ごとの優先度が設定されてい
る。この説明にかかる具体例の場合、事例001の属す
る類C1の優先度は、表3に示すように、「3」であっ
た。しかし、今回、事例001に基づく修復作業が成功
したので、表9に示すように、事例001が属する類C
1の優先度は、「3」から「1」に上げられる。つま
り、もっとも優先度が高くされる。また、それに伴い、
故障症状「画像濃度が低い」で故障「主帯電電圧の不
良」に属する他の類C2およびC3の優先度が操作され
る。具体的には、類C3の優先度は「1」から「2」
に、類C2の優先度は「2」から「3」に1つずつシフ
トされる。よって、この故障症状および原因に属する3
つの類C1,C2およびC3の類間の優先度は、C1、
C3およびC2の順序に変更される。Next, with reference to FIG. 19, a method of manipulating the class priority (No. 1) will be specifically described. By the processing so far, the failure symptom "image density is low",
Case 0 for the device that had the failure "defective main charging voltage"
The repair work was done by applying 01, which was successful. Therefore, the priority of the class to which the successful case 001 belongs is raised (step S291). As shown in Table 3 already described, each case is registered separately for each class, and the priority is set for each class. In the case of the specific example according to this description, the priority of the class C1 to which the case 001 belongs is “3” as shown in Table 3. However, since the repair work based on the case 001 was successful this time, as shown in Table 9, the type C to which the case 001 belongs
The priority of 1 is raised from "3" to "1". That is, the highest priority is given. Also, along with it,
The priority of the other classes C2 and C3 belonging to the failure "defective main charging voltage" with the failure symptom "low image density" is operated. Specifically, the priority of the class C3 is "1" to "2".
In addition, the priority of the class C2 is shifted from "2" to "3" by one. Therefore, 3 which belong to this failure symptom and cause
The priority among the classes C1, C2 and C3 is C1,
The order is changed to C3 and C2.
【0094】[0094]
【表9】 [Table 9]
【0095】次に、成功した事例001が属する類C1
の特徴Pが読出される(ステップS292)。この類C
1の特徴Pとは、次の内容をいう。すなわち、類C1に
属する複数の事例001および002の各修復前の状況
を表わすパラメータ値に関して、たとえば「ノーマルで
ない」ということで共通しているパラメータがこの類の
特徴として抽出される。Next, the class C1 to which the successful case 001 belongs
The characteristic P of is read (step S292). This kind C
The feature P of 1 has the following contents. That is, with respect to the parameter values representing the pre-repair conditions of the plurality of cases 001 and 002 belonging to the class C1, for example, a parameter that is common because it is “not normal” is extracted as a feature of this class.
【0096】類C1に属する2つの事例001および0
02の中身は、それぞれ、表4および表5に示すとおり
である。表4に示す事例001の修復前の状況に列記さ
れたパラメータのうち、ノーマルでないパラメータは、
Vn 、Vs 、Ds 、Os およびSP である。一方、表5
に示す事例002の修復前の状況に列記されたパラメー
タのうち、ノーマルでないパラメータは、β、Vn 、V
s 、Ds、Os およびSP である。よって、これら2つ
の事例001および002において共通的にノーマルで
ないパラメータは、パラメータVn 、Vs 、Ds 、Os
およびSP であり、これがその類の特徴Pとして抽出さ
れ、記憶されている。なおこの場合において、抽出され
るパラメータは、ノーマルでなければよく、あるパラメ
ータに関して、事例001ではハイであるが、事例00
2ではローである場合も、そのパラメータは特徴となる
パラメータとして抽出される。Two cases 001 and 0 belonging to class C1
The contents of 02 are as shown in Table 4 and Table 5, respectively. Among the parameters listed in the situation before restoration of case 001 shown in Table 4, the non-normal parameters are
V n, V s, is a D s, O s and S P. On the other hand, Table 5
Among the parameters listed in the situation before restoration of the case 002 shown in FIG. 3, the non-normal parameters are β, V n , and V.
s , D s , O s and S P. Therefore, in these two cases 001 and 002, the parameters that are not normally common are the parameters V n , V s , D s , and O s.
And S P , which are extracted and stored as a feature P of that kind. Note that in this case, the parameters to be extracted need not be normal, and a certain parameter is high in case 001 but is not in case 00.
Even if it is low at 2, the parameter is extracted as a characteristic parameter.
【0097】あるいは、各修復前の状況を表わすパラメ
ータのうち、「ノーマルである」ということで共通して
いるパラメータを抽出し、類の特徴としてもよい。な
お、類の特徴は、その類に属する事例が複数ある場合に
おいて初めて抽出され得るものであり、その類に属する
事例が1つしかない場合には、特徴は抽出不可能であ
る。Alternatively, among the parameters representing the situation before each restoration, a parameter common to “normal” may be extracted and used as a feature of the class. Note that the features of a class can be extracted only when there are a plurality of cases belonging to the class, and the features cannot be extracted when there is only one case belonging to the class.
【0098】ステップS292では、事例C1の特徴
P、すなわち修復前の状況において、パラメータVn 、
Vs 、Ds 、Os およびSP がノーマルでないという内
容が読出され、ワークレジスタへストアされる。次い
で、類C1が属する故障症状と異なる故障症状に属する
類の有無が判別される(ステップS293)。この具体
例の場合、表9に示すように、類C1が属する故障症状
「画像濃度が低い」とは異なる故障症状「画像かぶり」
に属する類としては、類C5、C6およびC7が存在す
る。In step S292, the characteristic P of the case C1, that is, the parameter V n in the situation before restoration,
The contents that V s , D s , O s and S P are not normal are read and stored in a work register. Next, it is determined whether or not there is a class belonging to a failure symptom different from the failure symptom to which the class C1 belongs (step S293). In the case of this specific example, as shown in Table 9, a failure symptom “image fog” different from the failure symptom “image density is low” to which the class C1 belongs
Classes C5, C6 and C7 exist as classes belonging to.
【0099】異なる故障症状に属する類がある場合には
(ステップS293でYES)、その類の特徴Qが検出
される(ステップS294)。具体的には、まず類C5
の特徴Qが表9(この表9は、事例ベース記憶部17に
記憶されている。)から検出される。類C5の特徴Q
は、パラメータVn 、Vs 、Ds およびOs がノーマル
でないということである。If there are classes belonging to different failure symptoms (YES in step S293), the characteristic Q of the class is detected (step S294). Specifically, first, type C5
Is detected from Table 9 (this Table 9 is stored in the case-based storage unit 17). Characteristic Q of class C5
Means that the parameters V n , V s , D s and O s are not normal.
【0100】次いで、ステップS292でワークレジス
タに記憶された類C1の特徴Pと、ステップS294で
検出された類C5の特徴Qとが比較され、特徴Pは特徴
Qに類似するか否かの判別がされる(ステップS29
5)。特徴Pが特徴Qに類似するとは、特徴Pを構成す
るすべてのパラメータが特徴Qを構成するすべてのパラ
メータに含まれている場合をいう。この具体例では、特
徴Pを構成するパラメータにはSP が含まれているが、
特徴Qを構成するパラメータには当該パラメータSP は
含まれていないので、特徴Pは特徴Qに類似しない。よ
ってこの具体例の場合、ステップS295の処理はNO
である。Next, the feature P of the class C1 stored in the work register in step S292 and the feature Q of the class C5 detected in step S294 are compared to determine whether the feature P is similar to the feature Q. (Step S29)
5). The feature P being similar to the feature Q means a case where all the parameters forming the feature P are included in all the parameters forming the feature Q. In this specific example, the parameter forming the feature P includes S P ,
Since the parameter S P is not included in the parameters forming the feature Q, the feature P is not similar to the feature Q. Therefore, in the case of this specific example, the process of step S295 is NO.
It is.
【0101】ステップS295において、もし特徴Pが
特徴Qに類似する場合(たとえば、特徴Pを構成するパ
ラメータはVn 、Vs およびDs であり、特徴Qを構成
するパラメータはVn 、Vs およびDs であるかまたは
これに加えてその他のパラメータが含まれている場合)
には、処理はステップS296へ進む。ステップS29
6では、その類C5の優先度にフラグが付けられる。こ
のフラグ付けは、後述するステップS298において、
類の優先度を更新する場合に、優先度を更新すべき類で
あることを表示するために付されるものである。In step S295, if the feature P is similar to the feature Q (for example, the parameters forming the feature P are V n , V s, and D s , and the parameters forming the feature Q are V n , V s). And D s or contains other parameters in addition to this)
If so, the process proceeds to step S296. Step S29
In 6, the priority of the class C5 is flagged. This flagging is performed in step S298 described below.
This is added to indicate that the priority should be updated when updating the priority of the class.
【0102】次いで、処理をすべき類が他にあるか否か
の判別がされる(ステップS297)。処理をすべき類
は、類C5の他に、類C6およびC7があるから、類C
6およびC7に対して、それぞれ、ステップS294か
らの処理が順に行われる。なお、この具体例では、類C
6にもC7にも、それぞれ、単一の事例しか属していな
いので、これら類C6,C7の特徴は抽出できないか
ら、これら類C6,C7の優先度にフラグが付されるわ
けではない。Then, it is judged whether or not there is another type to be processed (step S297). The types to be treated include the types C6 and C7 in addition to the type C5.
The processing from step S294 is sequentially performed on 6 and C7. In this specific example, the type C
Since 6 and C7 each belong to only a single case, the characteristics of these classes C6 and C7 cannot be extracted, so that the priorities of these classes C6 and C7 are not flagged.
【0103】ステップS297において他に類がなくな
った場合には、ステップS298へ進み、フラグ付けさ
れた類の優先度が上がるように、その類が属する故障症
状および故障に含まれる類の優先度が更新される。この
具体例では、類C5の優先度にはフラグが付けられてい
ない(ステップS295でNOへ進んだから。)ので、
表9に示すように、類C5と類C6との優先度は変わら
ない。しかし、もし、ステップS296において類C5
の優先度にフラグ付けがされたとすれば、ステップS2
98においては、類C5の優先度が「1」にされ、それ
に伴って、残りの類C6の優先度は「1」から「2」に
下げられることになる。When there is no other class in step S297, the process proceeds to step S298, and the priority of the fault symptom to which the class belongs and the priority of the class included in the fault are increased so that the priority of the flagged class is increased. Will be updated. In this specific example, no priority is given to the priority of class C5 (because the process proceeds to NO in step S295).
As shown in Table 9, the priorities of class C5 and class C6 do not change. However, if it is determined in step S296 that the type C5
If the priority is flagged, the step S2
In 98, the priority of the class C5 is set to "1", and accordingly, the priority of the remaining classes C6 is lowered from "1" to "2".
【0104】さて、図14のステップS26に戻って、
作業が実行されても、その作業に記載の後件部状況が得
られなかった場合は、作業失敗と判別され(ステップS
26でNO)、その事例の「適用失敗数」の欄(たとえ
ば表4参照)の数値が「1」増加するように失敗数が更
新される(ステップS30)。そして、次の優先順位の
事例の有無が判別され(ステップS31)、次の事例が
ある場合には(ステップS31でYES)、次の事例に
対して、ステップS23からの処理が行われる。Now, returning to step S26 in FIG.
Even if the work is executed, if the consequent part status described in the work is not obtained, it is determined that the work has failed (step S
No in step 26), the number of failures is updated so that the numerical value in the “application failure number” column of the case (see, for example, Table 4) increases by “1” (step S30). Then, it is determined whether or not there is a case of the next priority (step S31), and if there is a next case (YES in step S31), the process from step S23 is performed on the next case.
【0105】ステップS31で、次の適用優先順位の事
例がなくなった場合には、QMS処理が行われる(ステ
ップS32)。このQMS処理は、後に詳述する副次的
影響を考慮した処理であることが好ましい。そして、Q
MS処理が成功したか否かの判別がされ(ステップS3
3)、QMS処理が成功したと判別されると(ステップ
S33でYES)、QMS処理によって得られたデータ
に基づいて新たな事例が作成される(ステップS3
4)。この作成された新たな事例に対しては、新たな類
が作られ、事例番号が付けられて登録される(ステップ
S35)。If there is no case of the next application priority order in step S31, QMS processing is performed (step S32). It is preferable that this QMS process is a process that takes into consideration a secondary effect which will be described in detail later. And Q
It is determined whether the MS processing is successful (step S3).
3) If it is determined that the QMS processing has succeeded (YES in step S33), a new case is created based on the data obtained by the QMS processing (step S3).
4). A new class is created for the created new case, and a case number is added and registered (step S35).
【0106】表10に新たな事例の登録例を示す。表1
0において、新たな事例030は、それまでの類C1,
C2,C3とは異なる新しい類C10に属するものとし
て登録されている。Table 10 shows an example of registration of a new case. Table 1
In 0, the new case 030 is the previous class C1,
It is registered as belonging to a new class C10 different from C2 and C3.
【0107】[0107]
【表10】 [Table 10]
【0108】さらに、新事例030が属する類の優先度
は「1」とされ、最も高い優先度が与えられる。そし
て、それに伴い、故障症状「画像濃度が低い」で故障
「主帯電電圧の不良」に属する他の類の優先度が順次シ
フトされる。つまり、表10に示すように、類C1の優
先度は1から2に、類C2の優先度は3から4に、類C
3の優先度は2から3に変えられる(ステップS3
6)。Furthermore, the priority of the class to which the new case 030 belongs is set to "1", and the highest priority is given. Along with this, the priorities of other types belonging to the failure "defective main charging voltage" due to the failure symptom "low image density" are sequentially shifted. That is, as shown in Table 10, the class C1 has a priority of 1 to 2, the class C2 has a priority of 3 to 4, and the class C has a priority of 3 to 4.
The priority of 3 is changed from 2 to 3 (step S3).
6).
【0109】ステップS33において、QMS処理が不
成功に終わった場合は、新事例の作成はされず、処理は
終了する。さて、図14のステップS24において、適
用すべき事例の修復前のパラメータ状況が故障装置のパ
ラメータ状況と完全に一致していない場合には、処理
は、図15のステップS37へ進む。If the QMS process is unsuccessful in step S33, no new case is created and the process ends. Now, in step S24 of FIG. 14, when the parameter status before the restoration of the case to be applied does not completely match the parameter status of the failed device, the process proceeds to step S37 of FIG.
【0110】図15を参照して、ステップS37では、
適用すべき事例、この適用すべき事例をたとえば事例0
01とすれば、表4で示す事例001の「修復作業」の
欄に記載された番号「2」の作業が、表8に示す類C1
の作業スクリプトから取り出され、指定される。そし
て、作業2の前件部状況Vn =ローと、表2に示す故障
装置のパラメータVn の状況とが比較され、両パラメー
タ状況の一致または不一致が判別される(ステップS3
8)。Referring to FIG. 15, in step S37,
A case to be applied, this case to be applied is, for example, case 0.
If it is 01, the work of the number “2” described in the “Repair work” column of the case 001 shown in Table 4 is the type C1 shown in Table 8.
Specified from the work script of. Then, the condition V n = low of the antecedent part of the work 2 is compared with the condition of the parameter V n of the faulty device shown in Table 2, and it is determined whether or not the conditions of the two parameters match (step S3).
8).
【0111】この具体例の場合、故障装置のパラメータ
状況は指定された作業2の前件部状況と一致しているか
ら、作業2が実行される(ステップS39)。ステップ
S39における作業の実行後、作業が成功したか否かが
判別され(ステップS40)、成功した場合には次の作
業の有無が判別される(ステップS41)。ステップS
38において、もし、故障装置のパラメータVn がノー
マルであったとすれば、作業2の前件部状況であるVn
=ローと一致していない。かかる場合、装置のパラメー
タ状況を作業の前件部状況と一致させるために、ステッ
プS42〜S45で述べる追加処理1が実行される。In the case of this specific example, since the parameter status of the failed device matches the status of the antecedent part of the specified work 2, work 2 is executed (step S39). After the execution of the work in step S39, it is determined whether or not the work is successful (step S40), and if it is successful, the presence or absence of the next work is determined (step S41). Step S
In 38, if the parameter V n of the faulty device is normal, V n, which is the condition of the antecedent of work 2,
= Does not match Lo. In such a case, in order to make the parameter status of the device match the status of the antecedent part of the work, additional processing 1 described in steps S42 to S45 is executed.
【0112】すなわち、処理はステップS42へ進み、
表8に示す作業スクリプトにおいて、故障装置のパラメ
ータ状況を作業2の前件部状況に一致させられるような
別の作業があるか否かの検索がされる。つまり、この具
体例の場合、故障装置のパラメータ値Vn =ノーマルを
ローにすることができる作業があるか否かが判別され
る。That is, the process proceeds to step S42,
In the work script shown in Table 8, it is searched whether or not there is another work that can match the parameter status of the faulty device with the status of the antecedent part of the work 2. That is, in the case of this specific example, it is determined whether or not there is an operation capable of making the parameter value V n = normal of the faulty device low.
【0113】表8を見ると、作業5によって、パラメー
タVn をノーマルからローにできることがわかる。よっ
て、ステップS43ではYESと判断され、表4で示す
事例001の「修復作業」の欄が「2」から「5,2」
に仮訂正され、該仮訂正をしたことを表わすために、フ
ラグAがセットされる(ステップS44)。次いで、仮
訂正により加えられた作業5が実行され(ステップS4
5)、該作業5が成功したか否かの判別がされる(ステ
ップS40)。この作業5の実行に成功した場合には
(ステップS40でYES)、次の作業の有無が判別さ
れる(ステップS41)。この場合、次の作業として作
業2が存在するから、処理は再びステップS37へ進
み、次の作業2が指定され、その前件部状況と故障装置
のパラメータ状況とが比較される。その結果、故障装置
のパラメータ状況は、ステップS45における作業5の
実行によって、Vn =ローとされたので、作業2の前件
部状況と一致している。よって、ステップS38で、Y
ESと判別され、作業2が実行される(ステップS3
9)。It can be seen from Table 8 that task 5 can change the parameter V n from normal to low. Therefore, it is determined to be YES in step S43, and the column of "restoration work" of the case 001 shown in Table 4 is changed from "2" to "5, 2".
And the flag A is set to indicate that the temporary correction has been performed (step S44). Next, the work 5 added by the temporary correction is executed (step S4
5) It is determined whether or not the work 5 has succeeded (step S40). When the work 5 is successfully executed (YES in step S40), it is determined whether or not there is the next work (step S41). In this case, since work 2 exists as the next work, the process proceeds to step S37 again, the next work 2 is designated, and the condition of the antecedent part is compared with the parameter condition of the failed device. As a result, the parameter status of the failed device is set to V n = low by the execution of work 5 in step S45, and therefore matches the status of the antecedent part of work 2. Therefore, in step S38, Y
It is determined to be ES, and the work 2 is executed (step S3
9).
【0114】ところで、ステップS39またはS45に
おいて、前件部操作が実行されてもなお後件部状況が得
られなかった場合には、作業は失敗したと判断される
(ステップS40)。換言すれば、ある作業を行った結
果のパラメータ状況(作業後の故障装置のパラメータ状
況)がその作業において設定されているパラメータ状況
(後件部状況)にならなかった場合、その作業は失敗と
判別される。By the way, in step S39 or S45, if the consequent part status is not obtained even after the antecedent part operation is executed, it is determined that the work has failed (step S40). In other words, if the parameter status (the parameter status of the failed device after the work) as a result of performing a certain work does not reach the parameter status (sequel part status) set in the work, the work is regarded as a failure. To be determined.
【0115】そしてこのときは、以下の図16の流れに
沿って説明するような作業失敗の原因を回避するための
追加処理2が実行される。すなわち、まず、失敗にかか
る適用事例と同じ故障症状および故障に属する全ての事
例が検索されるとともに、それら事例のうち、「修復作
業」の欄に、失敗にかかる作業番号が記載されている全
ての事例が検出される(ステップS51)。At this time, the additional process 2 for avoiding the cause of the work failure, which will be described along the flow of FIG. 16 below, is executed. That is, first, all the failure symptoms that are the same as the failure application cases and the cases that belong to the failure are searched, and in the cases, all the work numbers related to the failure are described in the “repair work” column. Is detected (step S51).
【0116】今、具体例に沿ってわかりやすく説明する
ために、失敗にかかる適用事例が001とすれば、表3
に示すように、その事例と同じ故障症状および故障に属
する事例は、002,003,004であり、いずれの
事例も、「修復作業」の欄に、事例001の失敗にかか
る作業番号2と同じ作業番号2が記載されている(表
4、表5、表6および表7参照)。よって、事例002
〜004が検出される(ステップS51)。[0116] Now, in order to explain in an easy-to-understand manner according to a concrete example, if the application example relating to failure is 001, Table 3
As shown in FIG. 5, the same failure symptom and the case that belongs to the failure are 002, 003, 004, and both cases have the same work number 2 as the failure number of the case 001 in the “Repair work” column. Work number 2 is described (see Table 4, Table 5, Table 6 and Table 7). Therefore, case 002
~ 004 are detected (step S51).
【0117】そして、失敗にかかる適用事例001およ
び検出された事例002,003,004の修復前のパ
ラメータ状況を比較して、パラメータ状況の共通点が抽
出されるとともに、抽出された共通点が表2に示す故障
装置のパラメータ状況と比較される(ステップS5
2)。そしてその結果、各事例における修復前のパラメ
ータ状況の共通点と、故障装置のパラメータ状況との相
違点の有無が判別される(ステップS53)。Then, by comparing the parameter statuses before the restoration of the failure application example 001 and the detected case 002, 003, 004, common points of the parameter statuses are extracted and the extracted common points are displayed. The parameter status of the faulty device shown in 2 is compared (step S5).
2). As a result, it is determined whether or not there is a difference between the parameter status before the repair in each case and the parameter status of the failed device (step S53).
【0118】表4〜表7に示す事例001〜004と、
表2に示す故障装置のパラメータ状況とを比較しても、
この具体例の場合そのようなパラメータは見つからな
い。そこで、今仮に、事例001〜004の修復前のパ
ラメータ状況において、共通してVt =ローであると仮
定して、以下の説明をすることにする。そうすると、ス
テップS53において、事例001〜004の修復前の
パラメータ状況における共通点であり、かつ、故障装置
のパラメータ状況との差異として、パラメータV t が取
り上げられる。すなわち、各事例001〜004の修復
前のパラメータ状況においては、共通的にVt =ローで
あるが、故障装置のパラメータ状況では、Vt =ノーマ
ルである。Cases 001 to 004 shown in Tables 4 to 7, and
Even comparing with the parameter status of the faulty device shown in Table 2,
In the case of this example no such parameter is found.
No. Therefore, tentatively, before restoration of cases 001 to 004,
V is common in the parameter situationt= Provisional if low
And the following description will be given. Then,
In step S53, before restoration of cases 001 to 004
A common point in parameter situations, and a faulty device
Parameter V as the difference from the parameter situation tGatori
Can be lifted. That is, restoration of each case 001 to 004
In the previous parameter situation, commonly Vt= Low
However, in the parameter status of the faulty device, Vt= Norma
It is.
【0119】それゆえ、ステップS53ではYESと判
別され、パラメータVt =ローが、今回の作業の失敗原
因であると仮説され、このパラメータVt をローからノ
ーマルにすることのできる作業が、表8に示す作業スク
リプトの中から検索され(ステップS54)、その有無
が判別される(ステップS55)。表8の作業スクリプ
トを見ると、作業3によって、パラメータVt をローか
らノーマルに変更できることがわかるから、作業有りと
判別される(ステップS55でYES)。Therefore, in step S53, YES is determined, and it is hypothesized that the parameter V t = low is the cause of the failure of this work, and the work that can change this parameter V t from low to normal is The work script shown in FIG. 8 is searched (step S54), and the presence or absence thereof is determined (step S55). Looking at the work script in Table 8, it is found that the work can change the parameter V t from low to normal, so it is determined that there is work (YES in step S55).
【0120】そしてこの場合には、失敗にかかる適用事
例001(表4参照)の「修復作業」の欄が仮訂正さ
れ、作業番号「2」に先立ち、作業番号「3」が挿入さ
れる。また、この仮訂正をしたことを表わすため、フラ
グBがセットされる(ステップS56)。次いで、作業
3が実行される(ステップS57)。そして、作業3が
実行された結果、Vt =ノーマルになった場合、作業成
功と判別される(ステップS58でYES)。In this case, the column of "restoration work" of the failure application example 001 (see Table 4) is provisionally corrected, and the work number "3" is inserted prior to the work number "2". Further, the flag B is set to indicate that this temporary correction has been made (step S56). Next, the work 3 is executed (step S57). Then, when V t = normal as a result of the work 3 being executed, it is determined that the work is successful (YES in step S58).
【0121】この場合において、Vt =ノーマルは、作
業2の前件部状況として必須の条件である。よって、表
8に示す作業スクリプトの作業2の前件部状況にVt =
ノーマルが追加されるよう訂正され、表8の作業スクリ
プトは、下記の表11に示すように書換えられる(ステ
ップS59)。In this case, V t = normal is an indispensable condition for the condition of the antecedent part of work 2. Therefore, V t =
The normal script is corrected to be added, and the work script in Table 8 is rewritten as shown in Table 11 below (step S59).
【0122】[0122]
【表11】 [Table 11]
【0123】表11に示す作業スクリプトでは、作業2
の前件部状況が「Vn =ロー、(かつ、)Vt =ノーマ
ル」になっている。そして、再び、図15に示すステッ
プS37からの処理が行われる。図16のステップS5
8において、作業が成功しなかったと判別された場合に
は、他にパラメータVt をローからノーマルにすること
のできる作業が表8に示す作業スクリプトの中にあるか
否かが判別され(ステップS60)、作業があればステ
ップS56からの処理が繰返される。In the work script shown in Table 11, work 2
The condition of the antecedent part is “V n = low, (and) V t = normal”. Then, the processing from step S37 shown in FIG. 15 is performed again. Step S5 of FIG.
If it is determined in step 8 that the work was not successful, it is determined whether or not there is another work in which the parameter V t can be changed from low to normal in the work script shown in Table 8 (step S60), if there is work, the processing from step S56 is repeated.
【0124】また、ステップS60で他の作業がないと
判別されたとき、または、ステップS53において異な
るパラメータがないと判別されたとき、または、ステッ
プS55において作業はないと判別されたとき、あるい
はまた図15に示すステップS43において作業がない
と判別されたときには、いずれも、ステップS61へ進
み、フラグAおよびBがリセットされる。また、この場
合、事例適用に失敗したので、事例の「適用失敗数」の
欄の数値が「1」増加される(ステップS62)。そし
て、他の事例、すなわち次の適用優先順位の事例がある
か否かが判別される(ステップS63)。When it is determined in step S60 that there is no other work, or when it is determined in step S53 that there is no different parameter, or when it is determined that there is no work in step S55, or When it is determined that there is no work in step S43 shown in FIG. 15, the process proceeds to step S61, and the flags A and B are reset. Further, in this case, since the case application has failed, the numerical value in the "application failure number" column of the case is increased by "1" (step S62). Then, it is determined whether or not there is another case, that is, a case of the next application priority order (step S63).
【0125】そして、次の事例がある場合には(ステッ
プS63でYES)、その事例および対応する作業スク
リプトがワークレジスタに設定され(ステップS6
4)、図15に示すステップS37からの処理が行われ
る。一方、ステップS63において、次の適用優先順位
の事例がないと判別された場合には、処理は図14に示
すステップS32へと進み、QMS処理が行われる。If there is the next case (YES in step S63), the case and the corresponding work script are set in the work register (step S6).
4), the processing from step S37 shown in FIG. 15 is performed. On the other hand, when it is determined in step S63 that there is no case of the next application priority order, the process proceeds to step S32 shown in FIG. 14 and the QMS process is performed.
【0126】さて、図15に戻って、ステップS41で
次の作業がないと判別された後の処理について説明をす
る。この場合、フラグAまたはBの状態が判別される
(ステップS46)。状態判別の結果、フラグAもBも
セットされていないと判別される場合とは、それまでの
処理において、故障装置のパラメータ状況と選択された
作業の前件部状況とが一致しており、その作業を実行し
た結果作業が成功した場合である。それゆえ、この場合
は、ステップS47で、適用した事例、たとえば事例0
01の「適用成功数」の欄の数値が「1」増加される。
そして、類の優先度の操作(その1)が実行される(ス
テップS48)。このステップS48における類の優先
度の操作(その1)は、図14のステップS29におい
て行った操作と全く同じ操作である。それゆえ、ステッ
プS48の操作の具体的な内容については、説明が重複
しないよう、ここでは省略する。Now, returning to FIG. 15, the process after it is determined in step S41 that there is no next work will be described. In this case, the state of the flag A or B is determined (step S46). When it is determined that neither the flag A nor the flag B is set as a result of the state determination, the parameter status of the faulty device and the status of the antecedent part of the selected work match in the processing up to that point, This is when the work is successful as a result of executing the work. Therefore, in this case, in step S47, the applied case, for example, case 0
The numerical value in the column of "Number of successful applications" of 01 is increased by "1".
Then, the operation of the priority of the class (1) is executed (step S48). This kind of priority operation (No. 1) in step S48 is exactly the same as the operation performed in step S29 of FIG. Therefore, the specific content of the operation of step S48 is omitted here so that the description will not be repeated.
【0127】一方、ステップS46において、フラグA
またはBのいずれかがセットされていると判別された場
合を考える。フラグAがセットされている場合とは、ス
テップS42〜S45の追加処理1が行われた場合であ
る。具体的には、事例の「修復作業」の欄に記載の番号
の作業を、作業スクリプトから選択して、その作業を行
おうとしたけれども、故障装置のパラメータ状況がその
作業の前件部状況と一致していないので、その作業を行
うことができず、その作業を行う前に、故障装置のパラ
メータ状況を上記前件部状況と一致させるための別の作
業を行ってうまくいった場合である。換言すれば、先に
説明した「作業スクリプトの詳細化」という操作を導入
し、その詳細化によって事例参照に成功した場合であ
る。On the other hand, in step S46, the flag A
Consider a case where it is determined that either B or B is set. The case where the flag A is set is the case where the additional processing 1 of steps S42 to S45 is performed. Specifically, the work with the number described in the "Repair work" column of the example was selected from the work script, and the work was attempted, but the parameter status of the failed device is the status of the antecedent part of the work. It is a case where the work cannot be performed because it does not match, and before performing the work, another work for matching the parameter status of the failed device with the status of the antecedent section described above is performed successfully. . In other words, this is a case where the operation of "detailing the work script" described above is introduced, and the detail reference succeeds in the case reference.
【0128】一方、フラグBがセットされている場合と
は、ステップS51〜S59の追加処理2が行われた場
合である。具体的には、選択された作業における前件部
状況の特定が不十分であったために作業が成功しなかっ
た場合に、その作業の前件部状況を特定するとともに、
それに合うように故障装置のパラメータ状況を変化させ
る作業があり、それら作業を行うことによって故障装置
のパラメータ状況と選択された事例の前件部状況との差
異がなくなり、作業が成功した場合である。この場合
も、広い意味で、「作業スクリプトの詳細化」という操
作を導入した結果、詳細化によって事例参照に成功した
状況であるといえる。On the other hand, the case where the flag B is set is the case where the additional processing 2 of steps S51 to S59 is performed. Specifically, when the work was not successful because the antecedent part status of the selected work was insufficient, the antecedent part status of the work is identified, and
There is work to change the parameter status of the faulty device to match it, and by performing these works, there is no difference between the parameter status of the faulty device and the antecedent condition of the selected case, and the work is successful. . In this case also, in a broad sense, it can be said that the case where the case reference has succeeded due to the detailing has been introduced as a result of introducing the operation "detailing the work script".
【0129】それゆえ、フラグAまたはBがセットされ
ている場合とは、「作業スクリプトの詳細化」という操
作が導入され、定性的に到達可能な範囲内において、元
の事例が修正されて新たな事例が生成されたということ
を意味している。そして、この生成された新たな事例
は、元の事例と同じ類に属すると考えるべきである。こ
の点については、この発明の概要のところでも述べたと
おりである。Therefore, in the case where the flag A or B is set, the operation of "detailing the work script" is introduced, and the original case is corrected and newly added within the range qualitatively reachable. It means that a case has been generated. Then, the generated new case should be considered to belong to the same class as the original case. This point is as described in the outline of the present invention.
【0130】そこで、ステップS46においてフラグA
またはBがセットされていると判別された場合には、ス
テップS49へ進み、生成された新たな事例が元の事例
と同じ類に登録され、その後、フラグAおよび/または
Bはリセットされる。表12にこの新たな事例が登録さ
れた後の事例ベース記憶部17(図7参照)の記憶内容
の一例を示す。表12に示すように、類C1に属する事
例として、新たに、事例040が登録されている。Therefore, in step S46, the flag A is set.
If it is determined that B or B is set, the process proceeds to step S49, the generated new case is registered in the same class as the original case, and then the flags A and / or B are reset. Table 12 shows an example of the stored contents of the case-based storage unit 17 (see FIG. 7) after the new case is registered. As shown in Table 12, case 040 is newly registered as a case belonging to class C1.
【0131】[0131]
【表12】 [Table 12]
【0132】また、この新事例040の内容を、表13
に示す。The contents of this new case 040 are shown in Table 13.
Shown in
【0133】[0133]
【表13】 [Table 13]
【0134】この表13に示す事例040の前件部状況
を事例001の前件部状況(表4参照)と比較すると、
パラメータVt =ローである点が、事例001と異なっ
ている。それゆえ、この事例040を適用するにあたっ
ては、まず、パラメータVt をローからノーマルにする
必要があるので、この事例040の「修復作業」の欄に
は「3,2」という作業番号が記載されている。Comparing the antecedent status of case 040 shown in Table 13 with the antecedent status of case 001 (see Table 4),
It differs from case 001 in that the parameter V t = low. Therefore, in applying this case 040, it is necessary to change the parameter V t from low to normal first. Therefore, the work number “3, 2” is described in the “repair work” column of this case 040. Has been done.
【0135】そしてその後、類の優先度の操作(その
2)が実行され(ステップS50)、処理は終わる。次
に、ステップS50における類の優先度の操作(その
2)の具体的処理手順につき、図20ならびに表12お
よび表13を参照して説明する。類の優先度の操作(そ
の2)では、まず、現在参照していた事例、たとえば事
例001が属する類C1の中に、生成された新事例の事
例番号040が登録される(ステップS501)。表1
2に示すとおり、類C1の事例番号の欄に、「001,
002」に加え、「040」が追加される。After that, the operation of the priority of the class (No. 2) is executed (step S50), and the process ends. Next, a specific processing procedure of the type priority operation (No. 2) in step S50 will be described with reference to FIG. 20 and Tables 12 and 13. In the class priority operation (No. 2), first, the generated new case case number 040 is registered in the case C1 to which the currently referred case, for example, the case 001 belongs (step S501). Table 1
As shown in 2, in the column of the case number of the class C1, "001,
In addition to "002", "040" is added.
【0136】そして、今回の事例適用においては、この
新事例040を適用した結果修復処理が成功したので、
この新事例040を含む類C1の優先度が最も高められ
る。すなわち、類C1の優先度の欄は、それまでの
「2」から「1」に書換えられる(ステップS50
2)。また、類C1の優先度を「1」としたことに伴
い、この類と同じ「故障」に属する残りの類C2,C
3,C10の優先度も、順次シフトされる。その結果、
類C2の優先度は「4」のまま、類C3の優先度は
「3」のまま、類C10の優先度は「1」から「2」に
シフトされる。In this case application, since the restoration process succeeded as a result of applying this new case 040,
The class C1 including this new case 040 has the highest priority. That is, the priority column of the class C1 is rewritten from "2" to "1" (step S50).
2). Further, since the priority of the class C1 is set to "1", the remaining classes C2 and C belonging to the same "fault" as this class
The priorities of C3 and C10 are also sequentially shifted. as a result,
The priority of the class C2 remains “4”, the priority of the class C3 remains “3”, and the priority of the class C10 is shifted from “1” to “2”.
【0137】次に、今回新事例が追加登録された類C1
に属する各事例(新事例も含む)、この具体例では事例
001,002,040という3つの事例における各修
復前の状況が照会され、この類C1の特徴P1 が抽出さ
れる(ステップS503)。特徴P1 の抽出の仕方は、
先に説明した特徴の抽出の仕方と同様である。念のため
に、具体例を参照しながら説明する。表4に示す事例0
01、表5に示す事例002および表13に示す事例0
40の各修復前の状況に記憶されたパラメータ状況を比
較する。そして、ノーマルでないパラメータ、すなわち
ローまたはハイのパラメータを抽出し、抽出されたパラ
メータのうち事例001,002および040に共通し
て取り出されたパラメータが、特徴P1 を構成するパラ
メータとして抽出される。具体的には、パラメータ
Vn 、Vs 、Ds およびOs が特徴P1 を構成するパラ
メータとして抽出される。そしてこの特徴P1 を構成す
るパラメータは、表12の類C1の特徴として登録され
る。Next, type C1 in which a new case is additionally registered this time
Each case (including a new case) belonging to the above, in this specific example, the situation before each repair in three cases of cases 001, 002, 040 is inquired, and the feature P 1 of this class C1 is extracted (step S503). . How to extract the feature P 1 is
This is similar to the method of extracting the features described above. As a precaution, a description will be given with reference to a specific example. Case 0 shown in Table 4
01, case 002 shown in Table 5 and case 0 shown in Table 13
Compare the stored parameter status in each of the 40 pre-repair statuses. Then, a parameter that is not normal, that is, a low or high parameter is extracted, and a parameter that is extracted in common with cases 001, 002, and 040 among the extracted parameters is extracted as a parameter that constitutes the feature P 1 . Specifically, the parameters V n , V s , D s, and O s are extracted as the parameters forming the feature P 1 . The parameters forming the feature P 1 are registered as the features of the class C1 in Table 12.
【0138】次いで、今回抽出された特徴P1 は、この
類C1の特徴として既に登録されていた特徴Pと一致す
るか否かの判別がされる。先に登録されていた類C1の
特徴Pは、表3に示すように、Vn 、Vs 、Ds 、Os
およびSP であり、SP を含んでいる点で、今回抽出さ
れた特徴P1 とは一致していない。よってこの具体例の
場合は、ステップS504でNOと判別される。Next, it is judged whether or not the feature P 1 extracted this time matches the feature P already registered as the feature of this class C1. As shown in Table 3, the characteristics P of the class C1 registered previously are V n , V s , D s , and O s.
And S P , which does not match the feature P 1 extracted this time in that S P is included. Therefore, in the case of this specific example, NO is determined in step S504.
【0139】そして、この場合は、表12に示すよう
に、類C1の特徴は、今回抽出された特徴P1 に書換え
られる。つまり、今回抽出された特徴P1 が類C1の特
徴として再登録される(ステップS506)。次に、類
C1が属する故障症状「画像濃度が低い」と異なる故障
症状に属する類の有無が判別される(ステップS50
6)。この具体例の場合、表12に示すように、異なる
故障症状に属する類としては、故障症状「画像かぶり」
に属する類C5、C6およびC7が存在する。それゆえ
具体例では、ステップS506においてYESと判別さ
れる。Then, in this case, as shown in Table 12, the characteristic of the class C1 is rewritten to the characteristic P 1 extracted this time. That is, the feature P 1 extracted this time is re-registered as the feature of class C1 (step S506). Next, it is determined whether or not there is a class belonging to a failure symptom different from the failure symptom “low image density” to which the class C1 belongs (step S50
6). In the case of this specific example, as shown in Table 12, as a class belonging to different failure symptoms, the failure symptom "image fog"
There are classes C5, C6 and C7 belonging to Therefore, in the specific example, YES is determined in step S506.
【0140】そしてその場合、類C5,C6,C7の各
特徴と、上述した類C1の特徴P1 とが順次比較され
る。具体的には、まず、類C5の特徴Qが検出される
(ステップS507)。この特徴Qは、表12に示すと
おり、パラメータVn 、Vs 、Ds およびOs がノーマ
ルでないという内容である。In that case, the features of the classes C5, C6, C7 and the feature P 1 of the class C1 described above are sequentially compared. Specifically, first, the feature Q of the class C5 is detected (step S507). As shown in Table 12, the characteristic Q is that the parameters V n , V s , D s, and O s are not normal.
【0141】次いで、類C1の特徴P1 と類C5の特徴
Qとが比較され、特徴Pは特徴Qに類似するか否かの判
別がされる(ステップS508)。この具体例では、表
12に示すように、特徴P1 はパラメータVn、Vs 、
Ds およびOs で構成されており、特徴Qはパラメータ
Vn 、Vs 、Ds およびOs で構成されている。よっ
て、P1 =Qである。したがって、特徴P1 は特徴Qに
類似する。よって、類C5の優先度にフラグ付けがされ
る(ステップS509)。Next, the feature P 1 of the class C1 and the feature Q of the class C5 are compared, and it is determined whether or not the feature P is similar to the feature Q (step S508). In this example, as shown in Table 12, the feature P 1 has parameters V n , V s ,
It is composed of D s and O s , and the feature Q is composed of parameters V n , V s , D s, and O s . Therefore, P 1 = Q. Therefore, the feature P 1 is similar to the feature Q. Therefore, the priority of the class C5 is flagged (step S509).
【0142】次いで、処理をすべき類が他にあるか否か
の判別がされる(ステップS510)。処理をすべき類
は、類C5の他に、C6,C7があるので、これらが順
次、ステップS507〜S510のステップに従って処
理される。なお、類C6およびC7には、いずれも、1
つの事例しか属していないので、これら類の特徴はない
から、これら類C6,C7の優先度にフラグが付される
わけではない。Then, it is judged whether or not there is another type to be processed (step S510). Since the types to be processed include C6 and C7 in addition to the type C5, these are sequentially processed in accordance with steps S507 to S510. It should be noted that both C1 and C7 are 1
Since only one case belongs to these classes, there are no characteristics of these classes, so the priority levels of these classes C6 and C7 are not flagged.
【0143】次いで、ステップS511において、フラ
グ付けがされた類C5を含む故障「主帯電電圧の不良」
に属する2つの類C5およびC6の優先度が更新され
る。具体的には、特徴P1 と類似する特徴Qを有する類
C5の優先度が最優先され、類C5の優先度は「2」か
ら「1」へ変更される。また、それに伴い、類C6の優
先度は「1」から「2」へ変更される。Next, in step S511, a failure including the flagged class C5 "defective main charging voltage".
The priorities of the two classes C5 and C6 belonging to are updated. Specifically, the priority of the class C5 having the feature Q similar to the feature P 1 is given the highest priority, and the priority of the class C5 is changed from “2” to “1”. Along with this, the priority of the class C6 is changed from "1" to "2".
【0144】このように、今回適用に成功した事例が属
する類C1の優先度が上げられると共に、その事例が属
する故障症状とは異なる故障症状に属する類において、
今回適用に成功した事例と類似する特徴を有する類の優
先度が高められる。この結果、「類」の利用による事例
検索効率の向上を図ることができる。なぜならば、
「類」による事例の分類は、「故障症状」および「故
障」による事例の分類、換言すればQMS処理による事
例分類の枠組みを越えているので、その枠組みを越えた
別の分類方法によって類分けされた事例に対し、共通の
特徴を有するものについて事例適用に関する優先順位を
繰り上げる。そうすると、実際の機械システムにおいて
しばしば発生する、根本原因は同じでありながら発現す
る故障症状が異なるという現象に効率よく対処すること
ができるのである。In this way, the priority of the class C1 to which the case successfully applied this time belongs is raised, and in the class belonging to a failure symptom different from the failure symptom to which the case belongs,
The priority will be increased for classes with similar characteristics to the cases successfully applied this time. As a result, it is possible to improve the case retrieval efficiency by using the “class”. because,
Since the classification of cases by "class" is beyond the framework of the classification of cases by "fault symptom" and "failure", in other words, the case classification by QMS processing, it is classified by another classification method that exceeds the framework. With respect to the selected cases, the priority order for applying the cases is increased for those having common characteristics. By doing so, it is possible to efficiently deal with the phenomenon that the root cause is often the same in an actual mechanical system, but the manifested fault symptoms are different, although the root cause is different.
【0145】また、図17を参照して説明した適用すべ
き事例を決定する処理において、ステップS222で装
置のパラメータと事例の修復前のパラメータとを比較
し、その結果、ステップS223で、同じ類内でのパラ
メータ状況の一致度の低い事例を削除していた。図18
に示す適用すべき事例を決定する処理においても同様で
あった。Further, in the process of determining the case to be applied described with reference to FIG. 17, the device parameters and the parameters before the case restoration are compared in step S222, and as a result, in step S223, the same type The cases in which the degree of agreement of the parameter status within the group was low were deleted. FIG.
The same applies to the process of deciding the case to be applied as shown in FIG.
【0146】しかし、適用すべき事例を決定する処理
は、これに限らず、ステップS223で行っている同じ
類内でのパラメータ状況の一致度の低い事例を削除する
という処理を省略してもよい。つまり、図17または図
18に示す適用すべき事例を決定する処理において、ス
テップS223の処理を省略してもよい。ステップS2
23の処理を省略した場合、適用すべき事例には、同じ
類に属する複数の事例が含まれている場合がある。それ
ゆえこの場合は、先に適用した事例が失敗する度に、次
に適用する事例が先に適用した失敗にかかる事例と同じ
類に属するか否かを判別すればよい。具体的には、図1
4に示すステップS30から後の処理に少し修正を加え
るとともに、図16に示すステップS62から後の処理
に少し修正を加えればよい。However, the process of determining the case to be applied is not limited to this, and the process of deleting the case having a low degree of coincidence in the parameter status in the same class, which is performed in step S223, may be omitted. . That is, in the process of determining the case to be applied illustrated in FIG. 17 or 18, the process of step S223 may be omitted. Step S2
When the process of 23 is omitted, the case to be applied may include a plurality of cases belonging to the same class. Therefore, in this case, each time the previously applied case fails, it is only necessary to determine whether or not the next applied case belongs to the same class as the previously applied failed case. Specifically, FIG.
The process after step S30 shown in FIG. 4 may be slightly modified, and the process after step S62 shown in FIG. 16 may be slightly modified.
【0147】図21(A)および(B)に、修正を加え
る処理の具体例を示す。次に、図21を参照して説明す
ると、ステップS30において、失敗数が更新された
後、その失敗にかかる事例の属する類がバッファメモリ
等に記憶される(ステップS100)。そしてその後、
次の優先順位の事例の有無が判別される(ステップS3
1)。そして次の事例がある場合には(ステップS31
でYES)、次の事例が失敗に係る事例と同じ類に属す
るか否かの判別がされる(ステップS101)。次の事
例が失敗にかかる事例と同じ類に属しなければ、処理は
ステップS23(図14)へ進み、次の事例が失敗にか
かる事例と同じ類に属する場合は、ステップS31へ戻
り、その事例のさらに次の優先順位の事例の有無が判別
される。このようにして、事例を適用する直前に、適用
する事例が失敗にかかる事例と同じ類に属するか否かが
判別され、同じ類に属するなら、その事例の適用は省
く。同様に、図21(B)を参照して、ステップS62
において失敗数の増加処理がされた後、その失敗にかか
る事例の属する類がバッファメモリ等に記憶される(ス
テップS102)、そして、他の事例、すなわち次の適
用優先順位の事例の有無が判別され、次の事例がある場
合には(ステップS63でYES)、次の適用優先順位
の事例は、ステップS102で記憶された失敗にかかる
事例が属する類と同じ類に属するか否かの判別がされる
(ステップS103)。次の適用優先順位の事例が失敗
にかかる事例の属する類と同じ類に属しなければ、処理
はステップS64(図16)へ進む。しかし、次の適用
優先順位の事例が、失敗にかかる事例が属する類と同じ
類に属する場合には、処理は、ステップS63へ戻り、
その事例よりもさらに次の適用優先順位の事例があるか
否かの判別がされる。この結果、事例を適用する直前
に、その事例が、失敗にかかる事例が属する類と同じ類
か否かの判別がされ、同じ類であれば、その適用が省略
される。21 (A) and 21 (B) show a concrete example of the processing for making a correction. Next, with reference to FIG. 21, after the failure count is updated in step S30, the class to which the failure-related case belongs is stored in the buffer memory or the like (step S100). And then
It is determined whether or not there is a case with the next priority (step S3).
1). If there is a next case (step S31
Then, it is determined whether or not the next case belongs to the same class as the case related to the failure (step S101). If the next case does not belong to the same class as the failure case, the process proceeds to step S23 (FIG. 14). If the next case belongs to the same class as the failure case, the process returns to step S31, and the case It is determined whether or not there is a case with the next priority of. In this way, immediately before applying the case, it is determined whether or not the case to be applied belongs to the same class as the failure case, and if it belongs to the same class, the application of the case is omitted. Similarly, referring to FIG. 21B, step S62
After the failure number increase processing is performed in step S1, the class to which the failure case belongs is stored in the buffer memory or the like (step S102), and it is determined whether or not there is another case, that is, the next application priority order case. If there is a next case (YES in step S63), it is determined whether or not the case having the next application priority order belongs to the same class as the class to which the failure-related case stored in step S102 belongs. Is performed (step S103). If the case with the next application priority order does not belong to the same class as the class to which the failure occurs, the process proceeds to step S64 (FIG. 16). However, if the case of the next application priority order belongs to the same class as the case to which the failure-related case belongs, the process returns to step S63,
It is determined whether or not there is a case of the application priority next to the case. As a result, immediately before applying the case, it is determined whether the case is the same class as the class to which the failure occurs, and if the case is the same class, the application is omitted.
【0148】修復作業の実行にあたって、以上説明した
事例の検索および事例の適用という手法を採用すること
は、上記具体例で説明したような小形普通複写機等の装
置に対して特に有効である。なぜならば、小形普通複写
機に代表されるような装置は、その構成系中に、制御対
象として不安定な要素(たとえば化学的変化を積極的に
利用すること等)を有している。それゆえ、構成系が置
かれる状態の変化、たとえば環境変化や構造上の劣化等
によって、センサのパラメータおよびアクチュエータの
パラメータ間の関係が変化する可能性がある。上記具体
例の説明における事例の検索は、かかるパラメータ間の
変化を装置がランニング中に収集し、それを使った一種
の学習を行わせ、知識のチューニングをしているという
ことができるから、上記のパラメータ間の変化が生じて
も、それに有効に対処した修復作業を行うことができ
る。つまり、対象機械のパラメータ間の関係が変化した
場合、その変化に基づいて事例が修正されて新しい事例
が作成され、また、作業スクリプトの内容が修正されて
いるのである。When the restoration work is executed, it is particularly effective to use the above-described method of searching for a case and applying a case to a device such as a small-sized ordinary copying machine described in the above specific example. This is because an apparatus represented by a small-sized ordinary copying machine has an unstable element (for example, positively utilizing chemical changes) as a control target in its constituent system. Therefore, the relationship between the sensor parameter and the actuator parameter may change due to changes in the state in which the constituent system is placed, such as environmental changes and structural deterioration. The case search in the description of the above specific example can be said to be because the device collects the changes between the parameters during running, causes a kind of learning using the changes, and tunes the knowledge. Even if there is a change between the parameters, the repair work can be effectively performed. That is, when the relationship between the parameters of the target machine changes, the case is modified based on the change to create a new case, and the content of the work script is modified.
【0149】(6−8)修復計画の推論 次に、14図のステップS32に示すQMS処理の仕方
およびその処理における副次的影響の推論について説明
をする。故障判別の結果、「画像濃度が低い(Os =ロ
ー)」が故障症状として取上げられたから、修復の目標
は、Os を上昇させることである。(6-8) Inference of Repair Plan Next, the method of QMS processing shown in step S32 of FIG. 14 and the inference of the side effect in the processing will be described. As a result of the failure determination, “image density is low (O s = low)” is taken as a failure symptom, and the goal of repair is to increase O s .
【0150】そこで、図10に示す数学モデル上の関係
から、Ds を上昇させるか、Vt を上昇させるか、また
は、ζを上昇させるかによって、修復目標であるOs を
上昇させることができると推論される。次に、Ds を上
昇させることを目標に推論を行うと、Vs を上昇させる
か、V b を下降させるか、または、γ0 を上昇させるか
のいずれかの結論を得る。このように、数学モデルに基
づいて、推論が繰返されることにより、修復操作の候補
を数学モデル上で得ることができる。得られた結果は、
表14に示すとおりである。Therefore, the relationship on the mathematical model shown in FIG.
From DsOr raise VtOr raise
Depends on whether ζ is increased orsTo
It is inferred that it can be raised. Then DsOn
If you make an inference with the goal of raisingsRaise
Or V bOr γ0To raise
Get one of the conclusions. Thus, based on the mathematical model
Based on the repeated inference,
Can be obtained on a mathematical model. The results obtained are
As shown in Table 14.
【0151】[0151]
【表14】 [Table 14]
【0152】ところで、数学モデルに基づいて得られた
修復候補には、実現できるものと実現できないものとが
ある。たとえば、 D:原稿の光学濃度 は変更できないし、 β:感光体の感度 も変更し難い。By the way, repair candidates obtained based on the mathematical model include those that can be realized and those that cannot be realized. For example, D: the optical density of the original cannot be changed, and β: the sensitivity of the photoconductor is difficult to change.
【0153】γ0 :トナーの感度 も変更できないし、 ζ:用紙の感度 も変化不可能である。また、この具体例では、 Vb :バイアス電圧 も、アクチュエータがないから変化不可能である。もち
ろん、アクチュエータを追加することにより、Vb は変
化可能にすることができる。Γ 0 : The sensitivity of the toner cannot be changed, and ζ: the sensitivity of the paper cannot be changed. Further, in this specific example, V b : bias voltage cannot be changed because there is no actuator. Of course, V b can be made variable by adding an actuator.
【0154】さらに、 X:原稿反射光量の対数 Vs :露光後のドラムの表面電位 Ds :ドラム上でのトナー濃度 については、それ自体の変更は不可能で、間接的に他の
パラメータを変化させることで変化させられるだけであ
り、ここでは修復候補から除外する。Further, X: logarithm of the reflected light amount of the document V s : surface potential of the drum after exposure D s : toner density on the drum, it is impossible to change itself, and other parameters can be indirectly set. It can only be changed by changing it, and is excluded from the repair candidates here.
【0155】なお、この具体例では直接関係ないが、 Asp:分離用AC電圧の振幅 も、アクチュエータ追加により、変化させることができ
る。以上の次第で、この具体例では、修復候補として、 Vt :転写電圧 Vn :主帯電後の表面電位 HL :ハロゲンランプ出力光量の対数 がとりあげられる。Although not directly related to this specific example, the amplitude of Asp : AC voltage for separation can also be changed by adding an actuator. Depending described above, in this embodiment, as the repair candidates, V t: transfer voltage V n: surface potential after principal charge H L: logarithm of halogen lamp output quantity of light is taken up.
【0156】一方、対象モデル記憶部14には、修復計
画知識として、次の知識が予め記憶されている。すなわ
ち、 (a)Vt を上昇させる→転写トランスのコントロール
電圧を上げる (b)Vt を下降させる→転写トランスのコントロール
電圧を下げる (c)Vn を上昇させる→主帯電トランスのコントロー
ル電圧を上げる (d)Vn を下降させる→主帯電トランスのコントロー
ル電圧を下げる (e)HL を上昇させる→ハロゲンランプコントロール
信号を高電圧側にシフトする (f)HL を下降させる→ハロゲンランプコントロール
信号を低電圧側にシフトする。 である。この対象モデル記憶部14に記憶された修復計
画知識は、この装置に特有の特徴データである。該修復
計画知識を数学モデルに基づいて得られた修復候補に適
用することにより、Os を上昇させるための修復操作と
して、 (a)Vt を上昇させる→転写トランスのコントロール
電圧を上げる (c)Vn を上昇させる→帯電トランスのコントロール
電圧を上げる (f)HL を下降させる→ハロゲンランプコントロール
信号を低電圧側にシフトする の3方法が得られる。On the other hand, the following knowledge is stored in advance in the target model storage unit 14 as the repair plan knowledge. That is, (a) increase V t → increase transfer transformer control voltage (b) decrease V t → decrease transfer transformer control voltage (c) increase V n → increase main charging transformer control voltage Raise (d) Decrease V n → Decrease control voltage of main charging transformer (e) Raise HL → Shift halogen lamp control signal to high voltage side (f) Decrease HL → Halogen lamp control Shift the signal to the low voltage side. It is. The repair plan knowledge stored in the target model storage unit 14 is characteristic data unique to this device. By applying the repair plan knowledge to repair candidates obtained based on a mathematical model, as a repair operation for increasing O s , (a) increase V t → increase the control voltage of the transcription transformer (c ) There are three methods of increasing V n → increasing the control voltage of the charging transformer (f) decreasing H L → shifting the halogen lamp control signal to the low voltage side.
【0157】画像濃度OS を単に上昇させるだけであれ
ば、これら3方法のうちのいずれの方法を実行しても、
修復が可能である。しかしながら、対象機械は、画像濃
度OS を上昇させることにより、種々の副次的な影響を
受けることが考えられる。そこで、この実施例では、以
下に説明するように、副次的な影響の推論を、数学モデ
ルに基づいて行っている。If the image density O S is simply increased, whichever of these three methods is executed,
It can be repaired. However, the target machine, by increasing the image density O S, it is conceivable to undergo various side effects. Therefore, in this embodiment, as described below, inference of the secondary effect is performed based on a mathematical model.
【0158】(6−9)副次的影響の推論 修復計画の推論において導かれた3つの修復計画を数学
モデル上に展開すると、図22ないし図27が得られ
る。つまり、(a)Vt を上昇させた場合が図22およ
び図23(図23はD=0とした場合のOs ’が数学モ
デル上で表わされている)、(c)Vn を上昇させた場
合は、図24および図25(図25はD=0とした場合
のOs ’が数学モデル上で表わされている)、(f)H
L を下降させた場合は図26および図27(図27はD
=0とした場合のOs ’が数学モデル上で表わされてい
る)となる。(6-9) Inference of secondary effect When three restoration plans derived in the inference of the restoration plan are developed on the mathematical model, FIGS. 22 to 27 are obtained. That is, when (a) V t is increased, FIG. 22 and FIG. 23 (O s ' when D = 0 is shown in the mathematical model in FIG. 23), (c) V n 24 and 25 (in FIG. 25, O s ' when D = 0 is represented on the mathematical model), (f) H
26 and 27 (FIG. 27 shows D when L is lowered)
O s ' when = 0 is represented on the mathematical model).
【0159】そして、数学モデルに基づいて機能評価を
行うと、次の状態が推論される。すなわち、 (1)Vt を上昇させた場合(図22、図23) (a)出力画像濃度が上昇する。 (b)D=0のとき、Os ’>ノーマルの場合がある。
つまり、かぶりが発生する可能性がある。Then, if the function is evaluated based on the mathematical model, the following state is inferred. That is, (1) When V t is increased (FIGS. 22 and 23) (a) The output image density is increased. (B) When D = 0, O s ′> normal.
That is, fogging may occur.
【0160】(c)Sp >ノーマルとなり、分離不良が
発生する可能性がある。 (2)Vnを上昇させた場合(図24、図25) (a)出力画像濃度が上昇する。 (b)D=0のとき、Os ’>ノーマルとなり、かぶり
が発生する可能性がある。 (3)HLを下降させた場合(図26、図27) (a)出力画像濃度が上昇するだけで、他の副次的な影
響はない。(C) S p > normal, and there is a possibility of defective separation. (2) When V n is increased (FIGS. 24 and 25) (a) The output image density is increased. (B) When D = 0, O s ′> normal, and fog may occur. (3) When H L is lowered (FIGS. 26 and 27) (a) The output image density only increases, and there are no other secondary effects.
【0161】よって、修復計画部15では、副次的な影
響の最も少ない修復計画、すなわちHLを下降させると
いう修復計画が選択される。この修復計画は、故障診断
で得られた故障を解消するための操作と一致している。
つまり、見方を変えると、故障診断における故障の推論
は、装置が故障したときの現実の状態を数学モデル上で
トレースし、装置が故障したときの各構成要素の状態を
把握することによって、故障を推定していたのに対し、
修復計画の推定では、装置が故障状態ではなく、装置が
正常であるという前提に立って、数学モデル上で装置の
状態をトレースし、それに基づいて修復計画を推論して
いる。そして、上述の具体例では、故障診断における推
論でも、修復計画における推論でも、結果として同じ故
障および修復計画が得られたわけである。Therefore, the repair planning unit 15 selects a repair plan having the least secondary effect, that is, a repair plan of lowering H L. This repair plan is consistent with the operation for eliminating the failure obtained by the failure diagnosis.
In other words, from a different point of view, the reason for failure in failure diagnosis is to trace the actual state when the device fails on a mathematical model and grasp the state of each component when the device fails to While estimating
In the estimation of the repair plan, the condition of the device is traced on a mathematical model on the assumption that the device is in the normal state, not the failure state, and the repair plan is inferred based on the trace. In the above-described specific example, the same failure and repair plan are obtained as a result of inference in failure diagnosis and inference in repair plan.
【0162】しかし、場合によっては、故障診断の推論
が故障状態の装置を前提にしているのに対し、修復計画
の推論は正常状態の装置を前提にしているため、両者に
よって得られる結果が異なることがある。かかる場合
は、故障診断の推論過程で得られる結論と矛盾しないも
のだけを修復計画の推論の際に選択するようにすれば、
修復計画の推論処理をより短時間で行える。However, in some cases, the reason for the failure diagnosis is based on the device in the failure state, whereas the reason for the repair plan is based on the device in the normal state. Therefore, the results obtained by the two differ. Sometimes. In such a case, if only those that do not contradict the conclusion obtained in the inference process of failure diagnosis are selected in inferring the repair plan,
Inference processing of repair plans can be performed in a shorter time.
【0163】上述の場合において、もしHLを下降させ
るという修復計画が選択できない場合、たとえばハロゲ
ンランプコントロール信号を低電圧側にシフトするため
のAVRのボリュームが既に下限であった場合には、次
に副次的影響の少ない(2)のVnを上昇させるという
修復計画が選択される。しかしながら、Vnを上昇させ
るという修復計画が選択された場合には、かぶり発生の
可能性という副次的影響が予測されているので、図25
の数学モデルにおいて、Os ’を下降させるためにはい
ずれのパラメータを操作すればよいかが図25の数学モ
デルに基づいて検討され、かつ、修復計画知識に基づい
て操作が選択される。その結果、HL を上昇させるか、
Vn を下降させるか、Vt を下降させるかが選ばれ、か
ぶり発生を防止することを含めた修復計画が行われる。In the above case, if the repair plan of lowering H L cannot be selected, for example, if the AVR volume for shifting the halogen lamp control signal to the low voltage side is already at the lower limit, A repair plan is selected that raises V n in (2), which has less side effects. However, when a repair plan of increasing V n is selected, a side effect of possibility of fogging is predicted, and therefore FIG.
In the mathematical model of FIG. 25, which parameter should be manipulated to lower O s ' is examined based on the mathematical model of FIG. 25, and the manipulation is selected based on the repair plan knowledge. As a result, increase H L ,
Or lowering the V n, or lowers the V t is selected, repair plan including preventing the fog generating is performed.
【0164】つまり、図28に示すように、副次的影響
を仮定して、修復操作の推論を展開する。図28に示さ
れるような修復操作の推論展開においては、 (a)数学モデル上で以前の修復計画と矛盾する枝は選
択しない (b)最も副次的影響の少ないものを選択する (c)ループを形成したものはその時点で展開を止める という知識に基づいた展開が行われる。That is, as shown in FIG. 28, the inference of the repair operation is developed assuming the side effect. In the inference expansion of the repair operation as shown in FIG. 28, (a) the branch that is inconsistent with the previous repair plan on the mathematical model is not selected (b) the one with the least side effect is selected (c) The expansion is performed based on the knowledge that the one that forms the loop stops expanding at that point.
【0165】図28では、結局、(1)Vn↑→HL↑→
Vn↑のループ、および(2)Vn↑→Vt↓→Vn↑のル
ープ、の2つの修復計画が残る。今、(1)のループが
修復計画として行われた場合において、画像濃度が適正
な濃度、すなわちOsがノーマルになったとする。かか
る場合、VnおよびHL は上昇されているから、画像濃
度Osがノーマルに戻った修復前の状態において、セン
サ1bによって測定される表面電位の値は、最初に測定
される値に比べてかなり高いものに変化しているはずで
ある。しかしながら、修復作業が成功したわけであるか
ら、修復後のパラメータVsの状態はノーマルにシンボ
ル化されなければならない。よって、かかる場合、修復
が終了した時点で、センサ1bによって測定される測定
値に基づき、図11示すパラメータVsのシンボル化の
ための基準データが変更され、たとえば図29に示すデ
ータに書換えられる。このように、基準データの更新
が、修復作業終了後に必要に応じてなされる。In FIG. 28, after all, (1) V n ↑ → H L ↑ →
V n ↑ of the loop, and (2) V n ↑ → V t ↓ → V n ↑ of the loop, two of the repair plan remains of. Now, suppose that when the loop of (1) is performed as a repair plan, the image density becomes appropriate, that is, O s becomes normal. In such a case, since V n and H L have been increased, the surface potential value measured by the sensor 1b is higher than the first measured value in a state before restoration in which the image density O s has returned to normal. It should have changed to a fairly high one. However, since the repair work has succeeded, the state of the parameter V s after repair must be normally symbolized. Therefore, in such a case, when the restoration is completed, the reference data for symbolizing the parameter V s shown in FIG. 11 is changed based on the measurement value measured by the sensor 1b, and is rewritten to the data shown in FIG. 29, for example. . In this way, the reference data is updated as needed after the repair work is completed.
【0166】この実施例において、図28における前述
した(1)のループが行われる場合、具体的には、主帯
電ボリュームVR1が操作されて感光体ドラム21の表
面電位が上昇され、それによって得られるコピーにかぶ
れが発生すると、ランプボリュームAVRが操作されて
ハロゲンランプの光量が増加され、コピーの画像濃度が
薄められる。In this embodiment, when the above-mentioned loop (1) in FIG. 28 is performed, specifically, the main charging volume VR1 is operated to raise the surface potential of the photosensitive drum 21, thereby obtaining the gain. When a rash occurs on the copy to be made, the lamp volume AVR is operated to increase the light amount of the halogen lamp, and the image density of the copy is reduced.
【0167】そして、主帯電ボリュームVR1およびラ
ンプボリュームAVRを交互に適宜上昇させながら、画
像濃度が正常になったとき、すなわちパラメータOsが
ノーマルになったことがセンサ1cである濃度計の検出
出力から得られたとき、修復処理は終了される。さら
に、上記2つの修復計画が実行不可能な場合は、さら
に、上述した(3)のVtを上昇させるという修復計画
が選択され、その副次的影響であるかぶり発生と、分離
不良の2つを仮定した故障診断が行われ、修復計画が選
択される。Then, while the main charging volume VR1 and the lamp volume AVR are alternately raised appropriately, when the image density becomes normal, that is, when the parameter O s becomes normal, the detection output of the densitometer which is the sensor 1c. , The repair process is terminated. Further, when the above two repair plans are infeasible, the above repair plan of increasing V t in (3) is selected, and the secondary effects of fogging and separation failure are two. The fault diagnosis is performed assuming one of the two, and a repair plan is selected.
【0168】そして、選択された修復計画が行われ、ル
ープ処理の場合には、ループ上にあるパラメータの操作
が限度に達した時点で失敗と判断される。また、この実
施例の場合は、具体例でも説明したように、Osがノー
マルになった時点で修復終了が判別され、その状態で修
復は停止される。上述した副次的影響の推論において
は、修復計画の推論において導かれた3つの修復計画を
順次数学モデル上に展開し、3つの修復計画のそれぞれ
について、まとめて、副次的影響が推論されている。こ
のような副次的影響の推論の仕方に代え、次のような処
理を行ってもよい。Then, the selected repair plan is executed, and in the case of loop processing, it is judged as a failure when the operation of the parameters on the loop reaches the limit. Further, in the case of this embodiment, as described in the specific example, the end of repair is determined when O s becomes normal, and the repair is stopped in that state. In the inference of the secondary effects described above, the three repair plans derived in the inference of the repair plan are sequentially developed on a mathematical model, and the secondary effects are inferred together for each of the three repair plans. ing. Instead of inferring such side effects, the following processing may be performed.
【0169】すなわち、修復計画の推論において、たと
えば3つの修復計画が導き出されたとする。その場合、
3つの中から1つの修復計画だけをとりあげ、該修復計
画に基づいてアクチュエータ手段を作動された場合に生
じるかもしれない副次的な影響をシミュレートし、シミ
ュレートされた副次的な影響は、修復計画によって選択
されたアクチュエータ手段以外のアクチュエータ手段を
作動させることによって除去できるか否かを判別する。
そして、副次的な影響は除去できると判別されたときに
は、修復計画によって選択されたアクチュエータを実際
に作動させ、修復を実行するとともに、副次的な影響を
他のアクチュエータ手段を作動させることによって除去
するのである。That is, it is assumed that, for example, three repair plans are derived in the inference of the repair plans. In that case,
Taking only one of the three repair plans, simulating the side effects that may occur if the actuator means is actuated based on the repair plan, the simulated side effects are , It is determined whether or not the removal can be performed by operating the actuator means other than the actuator means selected by the repair plan.
Then, when it is determined that the secondary effect can be removed, the actuator selected by the repair plan is actually operated, the repair is executed, and the secondary effect is operated by activating the other actuator means. Remove it.
【0170】この結果、修復計画で導き出された他の2
つの計画に基づく副次的影響のシミュレートはする必要
がなく、全体として、修復操作時間を短縮できる。上述
の場合において、もし、第1番目に選択した修復計画に
ついて、副次的な影響をシミュレートし、シミュレート
された副次的な影響が他のアクチュエータ手段を作動さ
せることによって除去できないと判別された場合、その
第1番目の修復計画は断念して、次に第2番目の修復計
画をとりあげ、該2番目の修復計画に基づいて選択され
たアクチュエータ手段を作動させた場合に生じるかもし
れない副次的な影響をシミュレートし、シミュレートさ
れた副次的な影響は、そのアクチュエータ手段以外のア
クチュエータ手段を作動させることによって除去できる
か否かを判別し、副次的な影響が除去できるときには、
該第2番目の修復計画に基づく修復作業を行う。As a result, the other two derived from the restoration plan
There is no need to simulate side effects based on one plan, and overall repair operation time can be shortened. In the above case, if the first selected repair plan simulates a side effect, it is determined that the simulated side effect cannot be eliminated by actuating another actuator means. If so, the first repair plan may be abandoned, then the second repair plan may be taken up, and the actuator means selected based on the second repair plan may be activated. Simulates no side effects, and determines whether the simulated side effects can be removed by actuating an actuator means other than that actuator means, and removes the side effects. When I can,
Repair work is performed based on the second repair plan.
【0171】このように、修復計画の推論において導か
れた複数の修復計画のうち、或る1つ目の修復計画を取
出し、その場合の副次的な影響を推論し、副次的な影響
が除去できる場合には、直ちにその1つ目の修復計画に
基づく修復を実行するようにするのである。そして、も
しその修復計画では、副次的な影響が大きすぎる場合に
は、それを断念し、次の修復計画を選び、その場合の副
次的な影響をシミュレートするのである。In this way, of a plurality of repair plans derived in the inference of the repair plan, a certain first repair plan is taken out, the secondary effect in that case is inferred, and the secondary effect is inferred. If it can be removed, the repair based on the first repair plan is immediately executed. If the remediation plan has too much side effects, it is abandoned, the next remediation plan is selected, and the side effects in that case are simulated.
【0172】かかる場合、修復計画の推論において導か
れた複数の修復計画のうち、いずれの修復計画をまず選
択するかについては、たとえば、故障診断において得ら
れた故障原因を参酌して選択するのが好ましい。以上の
実施例では、アクチュエータのパラメータ数が少ないた
め、修復自体がかなりの制限を受けているが、アクチュ
エータのパラメータ数を増やすことによってさらに修復
の柔軟性および可能性を向上させることができる。In such a case, regarding which repair plan is selected first among the plurality of repair plans derived in the inference of the repair plan, for example, the failure cause obtained in the failure diagnosis is taken into consideration when selecting. Is preferred. In the above embodiments, since the number of parameters of the actuator is small, the repair itself is considerably limited. However, the flexibility and possibility of the repair can be further improved by increasing the number of parameters of the actuator.
【0173】以上説明した具体例において、いずれかの
修復作業が成功した場合には、成功した後の装置の状態
が正常な状態であると判定されるわけであるから、各セ
ンサから与えられるディジタルデータ値によって各パラ
メータの基準値データ(図11に示す基準値)が更新さ
れ、新たな基準値データに基づいてパラメータがシンボ
ル化されるようにするのが好ましい。In the specific example described above, if any of the repair work is successful, it is judged that the state of the device after the success is a normal state. It is preferable that the reference value data (reference value shown in FIG. 11) of each parameter is updated by the data value, and the parameter is symbolized based on the new reference value data.
【0174】(6−10)その他 また、上述の具体例では、各アクチュエータの作動範囲
については特に触れなかったが、対象モデル記憶部14
に記憶されている装置に特有の特徴データの中に、アク
チュエータの作動範囲を設定する作動範囲データを含ま
せておけば、アクチュエータの出力状態が記憶されてい
る作動範囲内のときはアクチュエータ操作可能と判別で
き、アクチュエータの出力状態が記憶されている作動範
囲の上限または下限に達した場合に、アクチュエータ操
作不能と判定して、修復作業の正否判定に利用すること
ができる。(6-10) Others Further, in the above-mentioned specific example, although the operating range of each actuator is not particularly mentioned, the target model storage unit 14
If the operating range data that sets the operating range of the actuator is included in the device-specific feature data stored in the actuator, the actuator can be operated when the output state of the actuator is within the stored operating range. When the output state of the actuator reaches the upper limit or the lower limit of the stored operating range, it is determined that the operation of the actuator is not possible, and can be used for determining whether the repair work is correct or not.
【0175】さらに、上述の具体例では、センサ出力が
変化したことに基づいて、自動的に自己診断を行い、自
己修復を行うシステムをとりあげたが、画像形成装置に
自己診断モードの設定キー等を設け、該自己診断モード
設定キーが操作された場合にのみ、自己診断および/ま
たは自己修復が行われるようにしてもよい。Further, in the above-described specific example, the system for automatically performing self-diagnosis and self-restoration based on the change in the sensor output is taken up. However, the image forming apparatus has a self-diagnosis mode setting key, etc. May be provided, and self-diagnosis and / or self-repair may be performed only when the self-diagnosis mode setting key is operated.
【0176】[0176]
【0177】またこの発明においては、修復計画の推論
をする際に、アクチュエータの調整範囲を考慮して、実
際に調整可能なアクチュエータだけを選択するようにし
てもよい。より具体的に説明すると、アクチュエータが
たとえばAVRの場合、AVRの下限値を「0」、上限
値を「100」とし、AVRの設定状態が0〜100の
いずれかの整数値で検出できるような構成にする。ま
た、対象モデル記憶部14にAVRの下限値「0」およ
び上限値「100」を設定しておく。したがって、AV
Rが調整されて或る状態になったとき、AVRの調整状
態は、その調整状態に対応した0〜100のいずれかの
整数値データとして把握される。Further, in the present invention, when inferring the repair plan, the actuator adjustment range may be taken into consideration and only the actuator that can actually be adjusted may be selected. More specifically, when the actuator is, for example, an AVR, the lower limit value of the AVR is “0”, the upper limit value is “100”, and the setting state of the AVR can be detected by any integer value from 0 to 100. Configure Further, the lower limit value “0” and the upper limit value “100” of AVR are set in the target model storage unit 14. Therefore, AV
When R is adjusted to a certain state, the adjustment state of AVR is grasped as any integer value data of 0 to 100 corresponding to the adjustment state.
【0178】修復計画部15では、AVRの調整状態に
応じて得られる0〜100のいずれかの整数値データに
より、AVRの調整状態を把握し、AVRを故障修復用
のアクチュエータとして選択できるか否かを判別する。
つまり、対象モデル記憶部14に記憶されたAVRの下
限値および上限値と現在の調整状態値とが比較され、A
VRはさらに下限方向に、または上限方向に作動させる
ことができるか否かが判別されるのである。In the repair planning unit 15, whether or not the AVR adjustment state can be grasped by the integer value data of 0 to 100 obtained according to the AVR adjustment state and the AVR can be selected as the actuator for failure repair is determined. Determine whether.
That is, the lower limit value and the upper limit value of AVR stored in the target model storage unit 14 are compared with the current adjustment state value, and A
It is further determined whether or not VR can be operated in the lower limit direction or the upper limit direction.
【0179】よって、複数個の各アクチュエータに対
し、またはその中の任意のアクチュエータに対し、この
ような構成を採用することにより、修復計画の推論結果
が、実際に作動させることのできるアクチュエータ手段
の組合わせとして出力され、実用的な修復計画の推論が
できるという利点がある。なお、作動範囲の設定の仕方
は、上述の説明は一例であり、他の方法で作動範囲を設
定し、実際のアクチュエータの状態と比較してもよい。Therefore, by adopting such a configuration for each of the plurality of actuators or for any of the actuators therein, the inference result of the repair plan is the actuator means that can actually operate. It is output as a combination, and there is an advantage that a practical restoration plan can be inferred. The above description is an example of how to set the operation range, and the operation range may be set by another method and compared with the actual actuator state.
【0180】また、修復計画部15において、設定され
たアクチュエータの調整可能範囲と実際の調整値とを比
較するのみでなく、故障診断部12において、故障診断
を行う際に、設定されたアクチュエータの調整可能範囲
と実際の調整値とを比較し、それを参照するようにして
もよい。さらにまた、この発明の実施例にかかる画像形
成装置においては、自己診断モード設定手段として、た
とえばマニュアル操作される自己診断モード設定キーま
たはスイッチを設けておき、該自己診断モード設定キー
またはスイッチが操作されたときにのみ、上述した自己
診断または自己診断および自己修復を行うようにするこ
とができる。Further, not only is the repair planning unit 15 comparing the set adjustable range of the actuator with the actual adjustment value, but also the failure diagnosis unit 12 performs the failure diagnosis of the set actuator when the failure diagnosis is performed. The adjustable range and the actual adjustment value may be compared and referred to. Furthermore, in the image forming apparatus according to the embodiment of the present invention, for example, a manually operated self-diagnosis mode setting key or switch is provided as the self-diagnosis mode setting means, and the self-diagnosis mode setting key or switch is operated. The self-diagnosis or the self-diagnosis and the self-repair described above can be performed only when the above is performed.
【0181】自己診断モード設定キーまたはスイッチの
配置位置は、任意の場所でよいが、好ましくは、通常の
画像形成のための操作キー等とは異なる位置、たとえば
画像形成装置に備えられている前面パネルを開いた状態
で操作できる装置内部等に設けるのがよいであろう。The position of the self-diagnosis mode setting key or switch may be any position, but preferably, it is different from the operation keys for normal image formation, for example, the front surface provided in the image forming apparatus. It may be better to install it inside the device that can be operated with the panel open.
【0182】[0182]
【発明の効果】この発明によれば、画像形成装置に故障
が生じたか否かが判別され、故障が生じているときは、
その故障症状、故障原因および装置の状態が推論され
る。そして、推論結果に基づいて、予め記憶されている
複数の事例が検索され、故障修復に最も適した事例が検
出され、事例に基づいた故障修復処理が行われる。According to the present invention, it is determined whether or not a failure has occurred in the image forming apparatus.
The failure symptom, the failure cause, and the state of the device are inferred. Then, based on the inference result, a plurality of prestored cases are searched, a case most suitable for failure repair is detected, and failure repair processing based on the case is performed.
【0183】事例に基づく故障修復処理では、類に分け
て記憶された事例の中から、故障に対応した事例が選択
される。その際、1つの類に複数の事例が属している場
合には、複数の事例のうち1つの事例のみが選択され
る。そして、各類ごとに適用順位が決定され、その順番
で事例が適用される。類分けは、事例が定性的に到達可
能な範囲内か否かに基づいてされるので、同じ類に属す
る事例は、互いに定性的に到達可能な範囲内にある。従
って、同じ類に属する或る事例を適用した結果、故障修
復作業が成功しなかった場合、同じ類に属する他の事例
を適用しても、故障修復作業が成功する蓋然性が低い。
この発明によれば、かかる失敗の蓋然性の高い事例適用
を避け、事例適用による故障修復作業の成功率が向上す
るので、より迅速な自己修復作業ができる。In the case-based failure repair processing, a case corresponding to the failure is selected from the cases stored by classifying. At this time, when a plurality of cases belong to one class, only one case is selected from the plurality of cases. Then, the application order is determined for each class, and the cases are applied in that order. Since the classification is based on whether or not the cases are within a qualitatively reachable range, cases belonging to the same class are within a qualitatively reachable range for each other. Therefore, if the failure repair work is not successful as a result of applying a certain case belonging to the same class, it is unlikely that the failure repair work will be successful even if another case belonging to the same class is applied.
According to the present invention, such a case application with a high probability of failure is avoided, and the success rate of the failure repair work by the case application is improved, so that a faster self-repair work can be performed.
【0184】また、この発明によれば、故障原因は、画
像形成装置に共通の定性データに基づいてなされるの
で、明示的に記述されていない未知の故障をも扱うこと
のできる自己診断修復システムを有する画像形成装置と
することができる。さらに、この発明にかかる自己診断
修復システムは、或る特定の画像形成装置に対してでは
なく、多くの機種の画像形成装置に対して共通的に適用
することができ、結果的に安価な自己診断および自己修
復システムを有する画像形成装置を提供することができ
る。Further, according to the present invention, the cause of the failure is based on the qualitative data common to the image forming apparatus, so that the self-diagnosis repair system capable of handling an unknown failure not explicitly described. The image forming apparatus having the above can be provided. Furthermore, the self-diagnosis restoration system according to the present invention can be commonly applied not to a specific image forming apparatus but to many types of image forming apparatuses, and as a result, an inexpensive self-diagnosis system can be used. An image forming apparatus having a diagnosis and self-repair system can be provided.
【図1】この発明における「作業スクリプトの詳細化」
を説明するための図である。FIG. 1 “Detailed work script” in the present invention
FIG.
【図2】先願発明にかかる事例ベース修復計画システム
における事例の分類の仕方を説明するための図解図であ
る。FIG. 2 is an illustrative view for explaining a method of classifying cases in a case-based repair planning system according to a prior invention.
【図3】この発明にかかる事例ベース修復計画システム
における事例の分類の仕方を説明するための図解図であ
る。FIG. 3 is an illustrative view for explaining a method of classifying cases in the case-based repair planning system according to the present invention.
【図4】事例の分類に「類」の概念を導入した場合にお
ける類分けの仕方を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining how to classify when the concept of “class” is introduced into the classification of cases.
【図5】類分けされた事例と作業スクリプトの関係を表
わす図解図である。FIG. 5 is an illustrative view showing a relationship between classified cases and work scripts.
【図6】互いに異なる故障症状に属する事例集合Aが事
例集合Bに類似するための用件を説明するための図解図
である。FIG. 6 is an illustrative view for explaining a requirement for the case set A belonging to different failure symptoms to be similar to the case set B.
【図7】この発明の一実施例のシステム構成を示すブロ
ック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a system configuration of an embodiment of the present invention.
【図8】図7に示すシステム制御回路の処理動作の概要
を表わすフローチャートである。8 is a flowchart showing an outline of a processing operation of the system control circuit shown in FIG.
【図9】この発明の一実施例にかかる小型の普通紙用の
複写機の概略構成と、その複写機に備えられた3つのセ
ンサを説明するための図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a schematic configuration of a small-sized plain paper copying machine according to an embodiment of the present invention and three sensors provided in the copying machine.
【図10】この発明の一実施例にかかる複写機の数学モ
デルを表わす図である。FIG. 10 is a diagram showing a mathematical model of a copying machine according to an embodiment of the present invention.
【図11】この発明の一実施例にかかる複写機におい
て、各パラメータをシンボル化する場合に必要な各パラ
メータの基準値データを表わす図である。FIG. 11 is a diagram showing reference value data of each parameter required when symbolizing each parameter in the copying machine according to the embodiment of the present invention.
【図12】上述した数学モデル上における故障診断のた
めの展開を表わす図である。FIG. 12 is a diagram showing development for failure diagnosis on the above-described mathematical model.
【図13】上述した数学モデル上における故障診断のた
めの展開を表わす図である。FIG. 13 is a diagram showing development for failure diagnosis on the above-described mathematical model.
【図14】この発明の一実施例における事例を適用した
修復作業の処理の一部を表わすフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart showing a part of a repair work process to which a case is applied in one embodiment of the present invention.
【図15】この発明の一実施例における事例を適用した
修復作業の処理の一部を表わすフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart showing a part of a repair work process to which a case is applied in one embodiment of the present invention.
【図16】この発明の一実施例における事例を適用した
修復作業の処理の一部を表わすフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart showing a part of a repair work process to which the case is applied in one embodiment of the present invention.
【図17】この発明の一実施例における適用すべき「事
例を決定するための処理」の一例を表わすフローチャー
トである。FIG. 17 is a flowchart showing an example of “processing for determining a case” to be applied in the embodiment of the present invention.
【図18】この発明の一実施例における適用すべき「事
例を決定するための処理」の他の例を表わすフローチャ
ートである。FIG. 18 is a flowchart showing another example of the “process for determining a case” to be applied in the embodiment of the present invention.
【図19】この発明の一実施例における「類の優先度の
操作(その1)」の処理を表わすフローチャートであ
る。FIG. 19 is a flowchart showing a process of “class priority operation (No. 1)” in one embodiment of the present invention.
【図20】この発明の一実施例における「類の優先度の
操作(その2)」の処理を表わすフローチャートであ
る。FIG. 20 is a flowchart showing a process of “class priority operation (No. 2)” in one embodiment of the present invention.
【図21】この発明の一実施例において、類ごとに適用
する事例を1つだけにするための他の制御を説明する部
分的なフローチャートである。FIG. 21 is a partial flowchart for explaining another control for making only one case applied to each class in one embodiment of the present invention.
【図22】上述の数学モデル上における副次的影響推論
のための展開を表わす図である。FIG. 22 is a diagram showing a development for a side effect inference on the above-described mathematical model.
【図23】上述の数学モデル上における副次的影響推論
のための展開を表わす図である。FIG. 23 is a diagram showing a development for secondary influence inference on the above-mentioned mathematical model.
【図24】上述の数学モデル上における副次的影響推論
のための展開を表わす図である。FIG. 24 is a diagram showing a development for secondary influence inference on the above-described mathematical model.
【図25】上述の数学モデル上における副次的影響推論
のための展開を表わす図である。FIG. 25 is a diagram showing a development for secondary influence inference on the above-mentioned mathematical model.
【図26】上述の数学モデル上における副次的影響推論
のための展開を表わす図である。FIG. 26 is a diagram showing a development for secondary influence inference on the above-mentioned mathematical model.
【図27】上述の数学モデル上における副次的影響推論
のための展開を表わす図である。FIG. 27 is a diagram showing a development for secondary influence inference on the above-mentioned mathematical model.
【図28】この発明の一実施例において、修復計画を選
択する場合の操作を表わす図である。FIG. 28 is a diagram showing an operation for selecting a repair plan in the embodiment of the present invention.
【図29】この発明の一実施例において、修復計画を選
択する操作を行った結果、図11に示す基準値データを
更新した場合の更新後の基準値データを表わす図であ
る。FIG. 29 is a diagram showing the updated reference value data when the reference value data shown in FIG. 11 is updated as a result of the operation of selecting the repair plan in the embodiment of the present invention.
1a,1b,1c センサ 6a,6b,6c アクチュエータ 10 システム制御回路 11 ディジタル信号/シンボル変換部 12 故障診断部 13 故障シミュレーション部 14 対象モデル記憶部 15 修復計画部 16 シンボル/ディジタル信号変換部 17 事例ベース記憶部 18 作業スクリプト記憶部 1a, 1b, 1c Sensor 6a, 6b, 6c Actuator 10 System control circuit 11 Digital signal / symbol converter 12 Failure diagnosis section 13 Failure simulation section 14 Target model storage section 15 Repair planning section 16 Symbol / Digital signal conversion section 17 Case base Storage 18 Work script storage
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭58−66967(JP,A) 特開 昭58−94012(JP,A) 特開 昭63−233655(JP,A) 特開 昭58−221856(JP,A) 特開 昭62−35916(JP,A) 特開 平3−27058(JP,A) 特開 平3−7963(JP,A) 特開 昭62−52601(JP,A) 特開 平1−219697(JP,A) 特開 平1−169611(JP,A) 特開 昭62−23328(JP,A) 特開 平1−278865(JP,A) 特開 平1−291918(JP,A) 特開 平2−235074(JP,A) 特開 平2−302828(JP,A) 特開 平4−74224(JP,A) 特開 平2−113262(JP,A) 特開 昭63−70268(JP,A) 特開 平4−130330(JP,A)Continuation of the front page (56) Reference JP-A-58-66967 (JP, A) JP-A-58-94012 (JP, A) JP-A-63-233655 (JP, A) JP-A-58-221856 (JP , A) JP 62-35916 (JP, A) JP 3-27058 (JP, A) JP 3-7963 (JP, A) JP 62-52601 (JP, A) JP 1-219697 (JP, A) JP-A 1-169611 (JP, A) JP-A 62-23328 (JP, A) JP-A 1-278865 (JP, A) JP-A 1-291918 (JP, A) JP-A-2-235074 (JP, A) JP-A-2-302828 (JP, A) JP-A-4-74224 (JP, A) JP-A-2-113262 (JP, A) JP-A-63 -70268 (JP, A) JP-A-4-130330 (JP, A)
Claims (1)
を記載した事例を、修復作業により定性的に到達可能な
同一範囲内にある事例集合を同一の類とするように、類
に分けて記憶する事例記憶手段と、 画像形成装置に故障が生じたとき、その故障に対応した
事例を指定し、同じ類に属する事例が複数ある場合に、
その類から代表して適用すべき事例を選択する手段と、 指定された事例の属する類が複数ある場合に、各類ごと
の適用順位を決定する手段と、 決定された順位で、各類の代表として選択された事例を
故障の自己修復に適用する適用制御手段と、 を有することを特徴とする画像形成装置。1. A case in which work for repairing a failure of an image forming apparatus is described can be qualitatively reached by the repair work.
When a failure occurs in the case storage unit and the image forming apparatus that stores the case sets within the same range as the same class, the case storage unit is specified, and the case corresponding to the failure is specified and If there are multiple cases that belong to
A means to select a case to be applied from the class as a representative, a means to determine the application order for each class when there are multiple classes to which the specified case belongs, and a method to determine the application order for each class. An image forming apparatus comprising: an application control unit that applies a case selected as a representative to self- repair of a failure.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3250062A JP2693310B2 (en) | 1991-09-30 | 1991-09-30 | Image forming apparatus having self-repair system |
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-
1991
- 1991-09-30 JP JP3250062A patent/JP2693310B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0588454A (en) | 1993-04-09 |
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