JP5256286B2 - メタ解析による動的ドメイン抽出 - Google Patents
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Description
XXXX年XX月XX日に出願されたジョアン・デ・クリーア(Johan de Kleer)の米国出願第XX/XXX,XXX号(代理人整理番号第20070320− US−NP/XERZ201587号)「組み合わせ論理回路における時間的挙動のトラブルシューティング(Troubleshooting Temporal Behavior in Combinational Circuit)」、及びXXXX年XX月XX日に出願されたジョアン・デ・クリーアの米国出願第XX/XXX,XXX号(代理人整理番号第20070162−US−NP/XERZ 2 01589号「間欠故障の診断(Diagnosing intermittent faults)」。
図4は、モデルベース、コンポーネントベースの診断(MBD)エンジンアーキテクチャ40の基本的なアーキテクチャの特徴を示している。コンポーネント形態(例えば、アナログ電子回路の概略)42a、コンポーネントモデル(例えば、レジスタはオームの法則に従う)42b、及び観察(例えば、レジスタR6に印加される電圧は4ボルトである)42cが与えられると、モデルベース診断(MBD)エンジン44は、全ての観察42cを説明する診断46を計算する。期待値と一致しない観察は、診断の発見を導く。モデルベース診断(MBD)エンジンが診断を発見できない場合には、故障48の存在が示唆される。
このセクションでは、このドキュメント中で利用されるモデルベース診断に関する形式上のフレームワークを要約する。ドメインと抽出ABリテラルとを識別するため、当該技術でよく知られた通常のフレームワークをドメインABdリテラルとして記述する。
1.SD(システム記述)は1組の一次センテンスである。
2.COMPS(システムコンポーネント)は定数の有限集合である。
3.OBS(1組の観察)は1組の一次センテンスである。
抽出MBDは同様に定義される:
1.SDは可能な抽出のうちの制約であり、1組の一次センテンスである。
2.ABSは適用可能な抽出であり、定数の有限集合である。
3.OBSは1組のメタ観察であり、1組の一次センテンスである。
これらの観念を示すには抽出の3つの軸が利用される。
・接続のモデル
・非断続のモデル
・時間のモデル
観測時刻が1つのみであることから、この矛盾はABa(I)には依存しない。図8は、メタコンフリクトを識別する、得られるメタ診断格子を示している。特に、曲線104(すなわちノード102及び106)より下の全てのメタ診断は除去される。従って、最小のメタ診断はT108及びC110である。
ブリッジ故障を含む、関連における故障を収容すべくインバータをモデル化するためには、新たな形式の導入が必要である。以下に、本発明の概念に関して有用な形式の概要を示す。コンポーネントの各端子は2つの変数でモデル化される。1つは、当該コンポーネントがその出力にどのように作用しようとするかをモデル化するものであり(電流とおよそ類似している)、もう1つは結果を特徴付ける(電圧とおよそ類似している)。ノードに対するコンポーネントの作用には、5つの相互に一貫しない定性値が存在する(これらは「ドライバ」(すなわち「d」)と称される。
・s(0):結果はデジタル0として検出される接地に十分に近い。
・s(x):結果が0又は1ではない。
・s(1):結果はデジタル1として検出される電源に十分に近い。
・他に、全てのドライバが既知であり、先行する3つのルールが適用されないならば、R(v)=s(1)である。
図9は、非断続が診断識別を向上させると仮定する、Orゲート122及びXorゲート124を有する例示的回路120を示している。回路の入力及び出力は時刻T1及びT2で観察された値で表示される。なお、T1では回路は正常な値を出力し、T2では回路は正常でない値を出力する。Orゲート122が非断続的に作用すると仮定することによって、以下のようにXorゲート124が故障していることが確認できる。
より詳細なコンポーネントモデルは、通常、系統的な方法で最も抽象的なモデルから自動的に生成できる。この実施態様では、T、C及びIモデルは、1組のモデル化スキーマによってベーシックな0モデルから自動的に得られる。インバータの最も抽象的なモデルについて考察する。
図9のOr―Xor回路120を再度考察する。明瞭にするため、回路に故障が1つ発生していると仮定する。セクション4.2に記載するように、0モデルの下では、Xorは故障でなければならない。Orゲートの出力がT1及びT2において測定され、各々1及び次いで0であったと仮定する。この場合、メタコンフリクトが導出される。
Orゲートの出力が観察される前のOr―Xorの例を再び考察する。ここでも、明瞭にするため、回路に故障が1つ発生していると仮定する。Xorが置き換えられ、同一の徴候が再び発生すると仮定する。この場合、CとIメタ診断は一貫している。Iメタ診断の下では、回路は2つの可能な故障を含む。
・Xorに故障が発生している。
・Orに故障が発生している。
・Xorの出力のノードは電源に短絡される。
・ノードへの出力Xorゲートからの接続はオープンであり、従って1へ浮動する。
・in2(Xor)への接続は接地される。
TCIの好適なメタ診断を必要とするタスクは複雑であるが、発生する。図12の4つのインバータシステム150について考察する。インバータZへの入力は常に0とされる。また、単一の故障が仮定される。出力Dの観察は通常は0であるが、非パターン的に1を出力する。D=1が観察されると、Z,A,B,Dのいずれかに故障が発生していることが示される。しかし、D=0の後続の観察は一貫せず、メタコンフリクトを生じる。
仮説に基づく真理維持システム(Assumption−based Truth Maintenance System:ATMS)及びハイブリッド真理維持システム(Hybrid−Truth Maintenance System:HTMS)配置は、複雑な検索空間を効率的に検索する問題解決機能(problem resolver)の構築を単純化すべく設計された命題の推論エンジンを含む。ATMS/HTMSは、主要な2値選択に対応する仮説、及びその真実が仮説の真実に依存する提案に対応するノードを有する問題の状態を表す。仮説とノードの依存関係は、従来の推論エンジンなど、ドメインに特有の問題解決機能によって決定される。問題解決機能は、理由としてATMS/HTMSとのこれらの関係を提示する。ATMS/HTMSは、仮説のどの組合せが一貫しているかを決定し、それらの結論を識別する。
自動モデル抽出は、人工知能において長い伝統を有する。モデルのグラフはメタ診断格子(図7及び図8)に類似するもので、いずれのモデリングパラメータを変更するかを識別すべくコンフリクトを解析する。それは設計及び解析、及び手で構成されるモデルに集中する。それは、モデルの調査を案内するために診断を利用せず、また何らかのドメインの診断に適用されない。複合モデル化の作業は、モデルの検索を案内するドメイン抽出及びコンフリクトを表すべくATMS仮説を更に利用する。更に、モデルは手で構成され、ドメイン又はメタレベルで診断を利用しない。コンテキスト依存モデル化においては、選択するモデル断片のはるかに大きな空間が一般的に存在し、明示的なコンテキスト情報はドメインモデルの選択を案内すべく利用される。タスクは物理的現象に関する最良の原因の説明を構成することである。更に、モデルは手で構成され、ドメイン又はメタレベルで診断を利用しない。
この議論は、課題に取り組むための最適なドメイン抽出レベルを選択する一般的な方法を提示し、またデジタルゲートのコンテキストにおいて当該方法を実証した。デジタルゲートの場合、コンポーネントモデルはドメインスキーマを利用してベーシックモデルから自動的に生成可能である。なお、本出願の例では診断に関する実施態様を主として記載したが、これらの概念は特にシステムシミュレーションを含む他の用途にも適用可能である。
Claims (2)
- システムのコンポーネントにおける故障の有無を診断するための適用可能な複数の診断方法である複数の抽出レベルから、前記システムのコンポーネントのシステムモデルのための第1の抽出レベルを決定する決定モジュールと、
前記決定モジュールによって決定された前記第1の抽出レベルで前記システムの部分のシステムモデルについての解析を行う解析モジュールと、
を含むシステムコンポーネント故障診断システムであって、
前記解析モジュールは、
解析される前記システムモデルのコンポーネント形態を受け取るための入力と、
解析される前記システムモデルのコンポーネントモデルを受け取るための入力と、
解析される前記システムモデルに関するシステム観察を受け取るための入力と、
を更に含み、
前記第1の抽出レベルを用いて、前記システム観察を説明できるか解析し、前記システム観察を説明できた場合には、解析結果を出力し、前記システム観察を説明できなかった場合には、前記第1の抽出レベルでは前記システム観察を説明できなかったことを示すメタ観察を出力し、
前記決定モジュールは、
前記メタ観察を受け取るための入力と、
を更に含み、
前記メタ観察を受け取った場合には、前記複数の抽出レベルから、前記第1の抽出レベルではない第2の抽出レベルを決定し、当該決定した第2の抽出レベルであるメタ診断を出力し、
前記解析モジュールは、
前記メタ診断を受け取るための入力と、
を更に含むシステムコンポーネント故障診断システム。 - 決定モジュールが、システムのコンポーネントにおける故障の有無を判断するための適用可能な複数の診断方法である複数の抽出レベルから、前記システムのコンポーネントのシステムモデルのための第1の抽出レベルを決定し、
解析モジュールが、前記決定モジュールによって決定された前記第1の抽出レベルで前記システムの部分のシステムモデルについての解析を行う、
システムコンポーネント故障診断方法であって、
前記解析モジュールは、
解析される前記システムモデルのコンポーネント形態を受け取り、
解析される前記システムモデルのコンポーネントモデルを受け取り、
解析される前記システムモデルに関するシステム観察を受け取り、
前記第1の抽出レベルを用いて、前記システム観察を説明できるか解析し、前記システム観察を説明できた場合には、解析結果を出力し、前記システム観察を説明できなかった場合には、前記第1の抽出レベルでは前記システム観察を説明できなかったことを示すメタ観察を出力し、
前記決定モジュールは、
前記メタ観察を受け取り、
前記メタ観察を受け取った場合には、前記複数の抽出レベルから、前記第1の抽出レベルではない第2の抽出レベルを決定し、当該決定した第2の抽出レベルであるメタ診断を出力し、
前記解析モジュールは、
前記メタ診断を受け取る
システムコンポーネント故障診断方法。
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