JPH02146629A - 故障診断装置と推論装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、機能や構造を細かく分類し、それらを包含関
係によって階層化できる機器や装置の故障診断を対象と
した、故障診断装置に関するものである。

従来の技術 近年、計算機を使った故障診断システムの開発が盛んに
行なわれている。このようなシステムでは、熟練技術者
の持つ専門知識を「もし　０．。

ならば　０９．である。」といったプロダクションルー
ルの形で表現することが多く、知識ベースはプロダクシ
ョンルールの集合となる。

プロダクションルールによる前向き推論の場合、まず診
断対象に関する情報を問い合わせる質問を行ない、その
質問に対する答えが事実として作業領域に格納される。

そして、その事実によって条件部が満足されるルールが
選択され、選択されたルールの結論部が新たな事実とし
て作業領域につけ加えられる。以後、この作業領域内の
事実によって条件部が満足されるルールが順次実行され
、実行できるルールがなくなるまで繰り返される。

故障診断ては後向き推論が用いられることも多い。故障
診断の場合、結論となる故障箇所が限られているために
、故障箇所に関する仮説を立て、それを証明する過程を
後向き推論によって行うことによって故障診断を行なう
ものである。この証明の過程において、故障診断システ
ムの使用者に対して診断対象に関する質問を随時行う。

また、前向き推論によって導き出された結論を仮説とし
て、後向き推論を行なう双方向推論によって故障診断を
行う場合もある。

その他プロダクションルール以外の知識表現としては、
フレーム表現がよく使われる。

発明が解決しようとする課題 ＴＶやＶＴＲなどの電子機器において、故障修理の専門
家が持つ知識を考えた場合、経験的に得た知識と、診断
対象に関する知識（例えば、電子機器の機器構成と機能
の関係や、信号の流れなどの知識）に分かれている。し
かし普通、計算機によって故障診断を行う場合、故障修
理の専門家の経験的知識（浅い知識）をプロダクション
ルールの形で表わすか、診断対象の構造などをフレーム
として表現している。このため、次のような問題があっ
た。

プロダクションルールで知識を表現した場合、知識が平
面的になるため知識ベースは非常に複雑で巨大なものと
なり、保守も困難であった。なぜならば、プロダクショ
ンシステムでは、ルールとして記述されていない故障に
は全く対処できないため、診断能力を」二げるためには
登録ルール数を増加させるしかないためである。また故
障診断を行う場合、推論時に診断対象に関する情報を修
理者に対して質問する必要がある。しかし、プロダクシ
ョンシステムでは、質問に関する枠組みを持っていない
ため、質問をするためのルールを記述する必要があり、
ルール数を増やす原因となっている。

一方、電子機器の構造をフレームで表現することにより
経験的な知識（浅い知識）だけではなく、深い知識を使
って故障箇所を推論する方法もある。

しかし、フレームの場合、その記述が複雑で、知識工学
及び計算機に関する専門家、いわゆるＫＥでないとうま
く知識の記述ができない。

このように、従来の技術では、知識の表現方法が複雑で
あり、また電子機器の故障修理の専門家の持つ知識の形
態と合わなかったために、知識ベースの作成、保守が困
難であった。

本発明は、上記問題点に鑑み、故障修理の専門家の持つ
知識の形態に合った知識表現を提供し、かつそれぞれの
知識表現に適した推論機構を備えた故障診断装置を提供
するものである。

課題を解決するための手段 上記問題を解決するために、請求項１記載の発明は、診
断対象の持つ機能や構造を細かく分類し、それらを包含
関係によって階層化したデータを保持する論理構造記憶
部と、論理構造記憶部に保持されたデータ構造のノード
の状態を入力とし、論理構造記憶部に保持されたデータ
構造を使って、その構造の最下層のノードである診断対
象の詳細な機能や構造の状態を推定する論理構造操作部
を有する推論装置である。

また請求項２記載の発明は、診断対象に関する症状や観
測値等の情報を入力する入力部と、診断対象の症状や観
測値等の情報と故障機能や故障範囲との因果関係を記憶
するルール記憶部と、前記入力部によって入力された情
報を元にルール記憶部の因果関係を使って故障機能や故
障範囲を推定する前向き推論部と、前向き推論部で推定
された故障機能や故障範囲を入力として、診断対象の機
能や構造を階層化したデータを使って診断対象の詳細な
機能や構造の状態を推定する前記推論装置を備えた故障
診断装置である。

さらに、前記推論装置によって導出された詳細機能や構
造をゴールとして推論を行なう後向き推論部と、後向き
推論部による推論時に必要となる診断対象に関する情報
を問い合わせる質問部と前記質問部によって新たに入力
された診断対象に関する情報を元に再び前向き推論を行
えるようにするための全体制御部を付加してもよい。

別の解決法として、診断対象に関する状態を修理者に質
問するための質問項目を関連する項目毎に分類し保持し
た質問カード記憶部と、この質問カード記憶部に記憶さ
れたデータを使って診断対象に関する状態を入力する質
問カード制御部と診断対象の症状や観測値などの情報と
故障機能や故障範囲との因果関係を記憶するルール記憶
部と前向き推論部を有する故障診断装置も考えられる。

さらに、この故障診断装置に前記論理構造記憶部と論理
構造操作部を有する推論機構を備えてもよい。

そして、前記質問カード記憶部と質問カード操作部を仔
する入力部と、入力部からの情報と前記ルール記憶部に
保持された因果関係を使って対象の状態を推定する前向
き推論部と前向き推論に置けるルールの結論部を入力と
して、前記論理構造記憶部に保持されているデータを元
に診断対象の詳細な機能や構造の状態を推定する論理構
造操作部と論理構造操作部によって推定された結果をゴ
ールとして推論を行う後向き推論部を有する診断装置と
することにより、寄り大きな効果が得られる。

作　　　用 本発明は上記した構成によって、電子機器の故障診断に
必要な知識をその形態に合った形で計算機上に構築でき
るようにしたちのである。まず、診断対象の機能や構成
を細かく分類し、それらを包含関係によって階層化する
ことにより、フレームのような複雑な知識表現ではなく
簡単に修理の専門家の持つ深い知識を計算機上に構築で
きる。

そしてこの知識を使って診断対象のより詳細な機能や構
造の状態を推定する機能を持つことにより、深い知識を
使った推論を可能にしている。これによって、従来経験
的な知識からだけでは、診断てきなかった故障について
も診断可能となる。

また、」上記の知識表現および推論装置を従来のプロダ
クションシステムにおける前向き推論や後向き推論と組
み合わせることにより、知識の記述が容易になるととも
にルールの数を減少させ、診断能力も向」ニさせること
ができる。

さらに、質問項目を関連する項目毎に分類し、質問カー
ドという形でまとめ、その質問カードを制御する機構を
設けることにより、プロダクションルールのうちの質問
に関するルールを取り除くことができ、ルールの数を減
らすことができる。

また、質問カードという形て一度に複数の質問ができる
ために、一つの質問毎に推論が停止するわずられしさが
解消される。

プロダクションシステムにおいて、ルールの数が減ると
いうことは、知識ベースの記述が容易になり、保守も簡
単になるということである。

実施例 以下、本発明の請求項１における一実施例を第２図によ
り説明する。第２図は本発明の請求項１の一実施例にお
ける推論装置の構成を示す図てあり る。第２図において２１は論理構造操作部、２２は論理
構造記憶部である。論理構造記憶部２２には、診断対象
の機能や構造をその包含関係によって階層化したデータ
が保持されている。ＶＴＲにおけるこのデータ構造の一
部を第３図に示す。第３図において、それぞれの矩形を
ノードと呼び、矩形とうしをつなぐ矢印は包含関係を表
わす。つまりＶＴＲにおける信号回路は録画信号回路と
再生信号回路とＥ−Ｅ信号回路から成っており、録画信
号回路は録画映像信号回路と録画音声信号回路と録画色
信号回路から成っているというものである。

第３図におけるノードのうち、輝度信号回路や映像ヘッ
ドなどの最下層にあるノードを終端ノードと呼び、診断
対象の詳細機能や構造を表わす。このように、ノード間
の関係を表わすデータ構造は必すしも木構造をしている
必要はなく、網構造をしていてもよい。論理構造操作部
２Ｉはこの終端ノードの状態を推論するものである。

第４図、第５図に論理構造操作部２Ｉの一実施例におけ
るアルゴリズムを示す。論理構造操作部は入力として、
任意のノードの状態を受は取る。ノードの状態としては
そのノードが”正常”か”異常”かのとちらかである。

ノードの状態が′″正常だった場合、そのノードの既存
の状態を調べ、それが゛正常”だった場合は何もしない
。既存の状態が未定だった場合はそのノードの状態を゛
正常゛に設定し、子供のノードの状態が”正常”である
ということを入力として再帰実行が行われる。ノードの
既存の状態が″″異常゛だった場合、そのノードの状態
を”正常パに変更し、そのノードを以前に゛′異常゛と
いう状態に設定した親のノードに対して、状態が変わっ
たこきを知らせる。そして、子供のノードの状態が“正
常゛であるということを入力として再帰実行が行われる
。これが、終端ノードに達するまで繰り返される。

入力におけるノードの状態が”異常”だった場合、第５
図のアルゴリズムにしたがって状態の推定が行われる。

まず、そのノードの既存の状態を調べ、それが”正常”
だった場合は何もしない。

既存の状態が”異常”または未定だった場合はそのノー
ドの状態を“′異常゛″に設定し、子供のノードの状態
が”異常”であるということを入力として再帰実行が行
われる。この時子供のノードの状態が一つも”異常”と
いう状態にならなければ、そのノード自身も”異常”で
はないとし、ノードの状態を”正常”に再設定しなおし
、親のノードに状態が変わったことを知らせる。これが
、終端ノードに達するまで繰り返される。さらに、再帰
実行することによって”異常”と推定された終端ノード
の集合と論理構造操作部が動作する前にすでに”異常゛
となっていた終端ノードの集合を比較し、その差集合に
含まれる終端ノードの状態を”正常゛に変更し、親のノ
ードに対して状態が変わったことを知らせる。

例えば第６図のような状態だった場合に、ノード３が”
異常”という入力があったとき、最初”異常゛という状
態を持った終端ノードの集合は（ノード４、ノード５）
であり、入力によって異常となった終端ノードの集合は
（ノード５、ノード８）であるので、その差集合である
（ノード４、ノード８）は”正常”という状態に変更さ
れる。

子供のノードから状態の変更を伝えられた親のノードで
は、すべての子供のノードの状態が”正常”という状態
に変更されたならば、自分自身の状態を゛正常゛に変更
し、さらに親のノードに対して状態が変わったことを知
らせる。

このように診断対象の機能や構造を使って診断対象の状
態を推定することにより、経験的な知識（浅い知識）だ
けでは診断てきなかった故障に対しても診断が可能にな
る。また、論理構造操作部のアルゴリズムを変更するこ
とにより、様々なタイプの診断を行うことができる。

第１図に請求項１記載の推論装置を組み込んだ診断装置
の一実施例における構成を示す。第１図において１１は
全体制御部、１２は前向き推論部、１３は後向き推論部
、１４はルール記憶部、１５は論理構造操作部、１６は
論理構造記憶部、１７は質問カード制御部、Ｉ８は質問
カード記憶部である。故障診断が開始されると、全体制
御部１１はまず質問カード制御部１７を呼び出す。質問
カード制御部１７は質問カード記憶部Ｉ８に保持された
データを検索し、連の質問を表示し、ユーザからの入力
を受は付ける。質問に対するユーザの入力が終了すると
次に全体制御部１１は前向き推論部１２を呼び出し、前
向き推論が行われる。前向き推論において、発火したル
ールの結論部に論理構造のノード名とその状態が書かれ
ていた場合、それを入力として、論理構造操作部１５が
呼び出される。論理構造操作部Ｉ５では、前述のアルゴ
リズムを使って論理構造記憶部１６のデータを変更する
。このサイクルが表示すべき質問カード及び発火できる
ルールがなくなるまで繰り返される。この時点て、診断
対象の故障箇所は、論理構造記憶部１６のデータの終端
ノードの状態という形て、ある程度絞り込まれている。

さらに推定故障箇所を絞り込むために、全体制御部は推
定故障箇所の一部の状態が”′正常゛であるという仮説
をゴールとして、後向き推論部Ｉ３を呼び出す。後向き
推論部１３ではルール記憶部１４に保持されたに発火の
ルールのうち、その結論部にゴ−ルを持つルールを検索
し、その条件部が成立するかどうかを調べる。ルールの
条件部に質問項目がある場合、その質問項目を引き数と
して質問カード制御部１７を呼び出す。質問カード制御
部Ｉ７は質問カード記憶部１８を検索し、引き数として
与えられた質問項目を含む一連の質問を表示し、ユーザ
からの入力を受は付ける。ルールの条件部が質問項目で
ない場合は、その項目をサブゴールとして、後向き推論
を続ける。こうして診断対象に関する新たな情報が得ら
れた場合、全体制御部は再び前向き推論部１２を呼び出
し、初期の推論サイクルに戻る。このアルゴリズムを第
７図に示す。

質問カード記憶部に保持される一連の質問項目には、そ
の一連の質問項目を表示するかどうかの条件を付加して
もよい。

発明の効果 以」二のように本発明は、診断対象の持つ機能や構造を
細かく分類し、それらを包含関係によって階層化し、ま
たそのデータを使って診断対象の状態を推論する機構を
設けることによって次のような効果が得られる。

（１）診断対象の機能や構造といった今まで知識ベース
として記述がむずかしかった深い知識を容易に記述でき
るとともに、知識ベースの作成や保守が容易になる。

（２）診断対象の機能や構造といった深い知識を使って
診断対象の状態を推定するため、経験的な知識（浅い知
識）では診断できなかった故障まで診断できるようにな
る。

また、上記の推論機構を前向き推論や後向き推論と組み
合わせることにより、次のような効果が得られる。

（３）診断対象の機能や構造をプロダクションルールと
して記述する必要がなくなるためにプロダクションルー
ルとして記述される知識の種類が統一され、知識の見通
しが良くなる。

（４）ルールの数を減らすことができ、プロダクション
ルールで記述された知識ベースの作成や保守が容易にな
る。

さらに、診断対象に関する情報を入力するための質問を
関連する項目ごとに分類して保持し、それを制御する機
構を備えることによる、次のような効果が得られる。

（５）質問をするためのルールを記述する必要がなくな
るため、プロダクションルールとして記述される知識の
種類が統一され、知識の見通しが良くなる （８）−度に複数の質問を行えるため、ユーザへの質問
回数が減る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における故障診断装置の構成
図、第２図は本発明の一実施例における推論装置の構成
図、第３図は前記推論装置の実施ける論理構造操作部で
の推論の手順を示すフローチャート、第６図は診断途中
の状態の論理構造記憶部のデータ構造例を示す図、第７
図は本発明の一実施例である故障診断装置における診断
手順のフローチャー１・である。 １１・・・全体制御部、１２・・・前向き推論部、１３
・・・後向き推論部、１４・・・ルール記憶部、１５・
・・論理構造操作部、！６・・・論理構造記憶部、１７
・・・質問カード制御部、Ｉ８・・・質問カード記憶部
、２Ｉ・・・論理構造操作部、２２・・・論理構造記憶
部。 代理人の氏名　弁理士　粟野重孝　はか１名第 図 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）　診断対象の持つ機能や構造を分類し、それらを
   包含関係によって階層化したデータを保持する論理構造
   記憶部と、この論理構造記憶部に保持されたデータ構造
   のノードの状態を入力とし、論理構造記憶部に保持され
   たデータ構造を使って、その構造の最下層のノードであ
   る診断対象の機能や構造の状態を推定する論理構造操作
   部を有する推論装置。 （２）　診断対象に関する症状や観測値等の情報を入力
   する入力部と、診断対象の症状や観測値等の情報と故障
   機能や故障範囲との因果関係を記憶するルール記憶部と
   、前記入力部によって入力された情報を元にルール記憶
   部の因果関係を使って故障機能や故障範囲を推定する前
   向き推論部と、請求項１記載の論理構造記憶部と、前記
   前向き推論部で推定された故障機能や故障範囲を入力と
   した請求項１記載の論理構造操作部を有する故障診断装
   置。 （３）　前記論理構造操作部によって導出された詳細機
   能や構造の状態をゴールとして推論を行なう後向き推論
   部と、後向き推論部による推論時に必要となる診断対象
   に関する情報を問い合わせる質問部と前記質問部によっ
   て新たに入力された診断対象に関する情報を元に再び前
   向き推論を行えるようにするための全体制御部を有する
   請求項２記載の故障診断装置。 （４）　診断対象に関する症状や観測値などの情報を修
   理者に質問するための質問項目を関連する項目毎に分類
   し保持した質問カード記憶部と、この質問カード記憶部
   に記憶されたデータを使って診断対象に関する症状や観
   測値などの情報を入力する質問カード制御部と請求項２
   記載のルール記憶部と請求項２記載の前向き推論部を有
   する故障診断装置。 （５）　請求項４記載の質問カード記憶部と質問カード
   制御部を入力部とする請求項２記載の故障診断装置。 （８）　請求項４記載の質問カード記憶部と質問カード
   制御部を前向き推論時の入力部および、後向き推論時に
   必要となる情報を問い合わせる質問部とした請求項３記
   載の故障診断装置。