JPH0269827A - 故障診断方式 - Google Patents
故障診断方式Info
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- JPH0269827A JPH0269827A JP63222032A JP22203288A JPH0269827A JP H0269827 A JPH0269827 A JP H0269827A JP 63222032 A JP63222032 A JP 63222032A JP 22203288 A JP22203288 A JP 22203288A JP H0269827 A JPH0269827 A JP H0269827A
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- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 64
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 35
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 26
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
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- Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
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。
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、診断対象で測定された異常から、その原因を
推定する故障診断方式に関し、特に診断対象から得られ
た情報が原因を特定するには不七分な場合に５診断対象
の異常を引き起こすもとになった原因の候補を推定し、
診断対象に対し繰り返し情報を収集することにより、原
因を特定することができる汎用の故障診断方式に関する
ものである。
推定する故障診断方式に関し、特に診断対象から得られ
た情報が原因を特定するには不七分な場合に５診断対象
の異常を引き起こすもとになった原因の候補を推定し、
診断対象に対し繰り返し情報を収集することにより、原
因を特定することができる汎用の故障診断方式に関する
ものである。
従来、診断対象で観測された異常からその原因を推定す
るための故障診断方法としては、次の２つの方法（ｉ）
、 （ｉｉ）が捉案されている。
るための故障診断方法としては、次の２つの方法（ｉ）
、 （ｉｉ）が捉案されている。
（ｉ）ルールに制御方法を記述する方式この方式では、
原因を推定する方法と収集すべき情報を決定する方法等
を、プログラムにより予めルールに設定する。つまり、
制御方法を、原因と異常との因果関係を記述したルール
に埋め込んで記述する（例えば、Ｅ 、 Ｈ、Ｓ ｂｏ
ｒｔｌｉｆｆｅ著「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｂａｓｅｄ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｏｎ５ｕｌｔａｔｉｏｎＳ：ＭＹ
ＣＩ Ｎｊ Ｅｌｓｅｖｉｅｒ（Ｎｅｔｚ Ｙｏｒｋ
）１９７６年参照）。
原因を推定する方法と収集すべき情報を決定する方法等
を、プログラムにより予めルールに設定する。つまり、
制御方法を、原因と異常との因果関係を記述したルール
に埋め込んで記述する（例えば、Ｅ 、 Ｈ、Ｓ ｂｏ
ｒｔｌｉｆｆｅ著「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｂａｓｅｄ
Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｏｎ５ｕｌｔａｔｉｏｎＳ：ＭＹ
ＣＩ Ｎｊ Ｅｌｓｅｖｉｅｒ（Ｎｅｔｚ Ｙｏｒｋ
）１９７６年参照）。
（ｉｉ）診断対象の構造記述および動作記述に基づいて
診断を行う方式 この方式では、診断対象の構成要素間の接続関係記述と
各構成要素の動作記述とに基づいて診断対象の動作を推
定し、その結果と実際に診断対象で観測された動作との
相違を見て、故障していると考えられる構成要素を推測
する（例えば、Ｊ、ｄｅＫｌｅｅｒ、 Ｂ 、 Ｃ、Ｗ
ｉｌｌｉａｍｓ著［ｆ’ Ｄ ｉａｇｎｏｓｉｎｇ
Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｆａｕｌｔｓｊ Ａｒｔｉｆｉｃ
ｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ３２巻ρρ、９７
〜１３０（１９８７年）参照）。
診断を行う方式 この方式では、診断対象の構成要素間の接続関係記述と
各構成要素の動作記述とに基づいて診断対象の動作を推
定し、その結果と実際に診断対象で観測された動作との
相違を見て、故障していると考えられる構成要素を推測
する（例えば、Ｊ、ｄｅＫｌｅｅｒ、 Ｂ 、 Ｃ、Ｗ
ｉｌｌｉａｍｓ著［ｆ’ Ｄ ｉａｇｎｏｓｉｎｇ
Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｆａｕｌｔｓｊ Ａｒｔｉｆｉｃ
ｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ３２巻ρρ、９７
〜１３０（１９８７年）参照）。
上記（ｉ）の方式では、原因の推定方法と収集すべき情
報の決定方法とを予めプログラムするので、ルールシス
テムの持つ本質的な利点を失ってしまう。すなわち、ル
ールシステムを用いることは、ルールの高い独立性によ
り、因果関係の維持管理が極めて容易になるという利点
を有するが、ルールに制御方法を予め埋め込むために、
因果関係の維持管理は困這となる。
報の決定方法とを予めプログラムするので、ルールシス
テムの持つ本質的な利点を失ってしまう。すなわち、ル
ールシステムを用いることは、ルールの高い独立性によ
り、因果関係の維持管理が極めて容易になるという利点
を有するが、ルールに制御方法を予め埋め込むために、
因果関係の維持管理は困這となる。
また、上記（ｉｉ）の方式では、診断対象で観測された
異常を説明する故障構成要素の集合を推定する。
異常を説明する故障構成要素の集合を推定する。
その結果、推定された構成要素の集合が唯一の場合には
、それらの構成要素の集合を真の原因として特定するこ
とができるが、これらの構成要素の集合が複数存在する
場合には、真の原因を特定することは不可能となる。
、それらの構成要素の集合を真の原因として特定するこ
とができるが、これらの構成要素の集合が複数存在する
場合には、真の原因を特定することは不可能となる。
本発明の目的は、このような従来の課題を解決し、診断
対象から得られた情報が原因を特定するために不十分な
場合にも、その原因を特定するために必要な情報を効率
的に決定することができる故障診断方式を提供すること
にある。
対象から得られた情報が原因を特定するために不十分な
場合にも、その原因を特定するために必要な情報を効率
的に決定することができる故障診断方式を提供すること
にある。
上記目的を達成するため、本発明の故障診断方式は、診
断対象を観測して異常が検出された場合。
断対象を観測して異常が検出された場合。
該異常の原因を推定する故障診断方式において、予め与
えられた上記診断対象の構造記述および動作記述に基づ
き５観測された上記診断対象の異常を引き起こすもとに
なる原因の候補を全て生成する候補生成プログラムと、
該候補生成プログラムにより生成された複数の候補から
真に故障している構成要素の集合を求めるための測定項
目決定プログラムと、該測定項目決定プログラムにより
決定された測定項目に対応する測定を診断対象に実行し
、該診断対象に関する情報を収集する情報収集プログラ
ムとを備え、異常の原因を特定するために不十分な情報
をもとに診断を行う際に、上記候補生成プログラムによ
り全ての原因の候補を生成し、上記測定項目決定プログ
ラムにより真の原因を求めるための測定項目を決定し、
上記情報収集プログラムにより診断対象に対して測定を
行って、情報を収集する処理を繰り返し行い、原因を特
定することに特徴がある。
えられた上記診断対象の構造記述および動作記述に基づ
き５観測された上記診断対象の異常を引き起こすもとに
なる原因の候補を全て生成する候補生成プログラムと、
該候補生成プログラムにより生成された複数の候補から
真に故障している構成要素の集合を求めるための測定項
目決定プログラムと、該測定項目決定プログラムにより
決定された測定項目に対応する測定を診断対象に実行し
、該診断対象に関する情報を収集する情報収集プログラ
ムとを備え、異常の原因を特定するために不十分な情報
をもとに診断を行う際に、上記候補生成プログラムによ
り全ての原因の候補を生成し、上記測定項目決定プログ
ラムにより真の原因を求めるための測定項目を決定し、
上記情報収集プログラムにより診断対象に対して測定を
行って、情報を収集する処理を繰り返し行い、原因を特
定することに特徴がある。
本発明においては、診断対象から得られた情報、が原因
を特定するために不十分のときには、診断対象が異常を
引き起こすもとになった可能性のある全ての原因を推定
する。つまり、予め与えられた診断対象の構造記述と動
作記述に基づいて、原因の候補を全て生成する。さらに
、原因が複数個存在する場合には、構成要素の故障確率
と測定に要するコストに基づいて、真の原因を効率的に
求めるために行うべき測定項目を決定し、診断対象に対
して測定を繰り返し行って、原因を特定する。
を特定するために不十分のときには、診断対象が異常を
引き起こすもとになった可能性のある全ての原因を推定
する。つまり、予め与えられた診断対象の構造記述と動
作記述に基づいて、原因の候補を全て生成する。さらに
、原因が複数個存在する場合には、構成要素の故障確率
と測定に要するコストに基づいて、真の原因を効率的に
求めるために行うべき測定項目を決定し、診断対象に対
して測定を繰り返し行って、原因を特定する。
〔実施例〕
以下１本発明の実施例を、図面により詳細に説明する。
第１図は１本発明の一実施例を示す故障診断システムの
機能ブロック図である６ 第１図において、１は異常を引き起こすもとになった故
障構成要素の集合の候補を全て生成するプログラムから
なる候補生成部、２は原因が複数個存在する場合に、真
の原因を効率的に求めるためのプログラムからなる測定
項目決定部、３は診断対象に対して測定を行うことによ
り、情報を収集するための情報収集部、４は構造・動作
記述データベース、５は構成要素データベース、６は測
定項目データベース、７は診断対象である。上記構造・
動作記述データベース４には、診断対象７の構造記述と
動作記述が格納され、構成要素データベース５には、診
断対象７の構成要素ど各構成要素の故障確率の一覧が格
納され、また」１定項目データベース６には、診断対象
７で測定可能な測定項目と各測定項目のコストの一覧が
格納される。
機能ブロック図である６ 第１図において、１は異常を引き起こすもとになった故
障構成要素の集合の候補を全て生成するプログラムから
なる候補生成部、２は原因が複数個存在する場合に、真
の原因を効率的に求めるためのプログラムからなる測定
項目決定部、３は診断対象に対して測定を行うことによ
り、情報を収集するための情報収集部、４は構造・動作
記述データベース、５は構成要素データベース、６は測
定項目データベース、７は診断対象である。上記構造・
動作記述データベース４には、診断対象７の構造記述と
動作記述が格納され、構成要素データベース５には、診
断対象７の構成要素ど各構成要素の故障確率の一覧が格
納され、また」１定項目データベース６には、診断対象
７で測定可能な測定項目と各測定項目のコストの一覧が
格納される。
次に、基本的な動作を説明する。
先ず、候補生成部１において１診断対象７から得られた
情報に対し、構造・動作記述データベース４に格納され
た構造記述と動作記述を用いて、原因の候補となる構成
要素の集合を全て生成する（候補生成処理）。次に、測
定項目決定部２において、測定項目データベース６に格
納された測定項目のうちで真の原因を求めるために最も
効率的なものを、構成要素データベース５に格納された
構成要素の故障確率と測定項目データベース６に格納さ
れた測定項目のコストを用いて決定する（測定項目決定
処理）。さらに、情報収集部３において、上記測定項目
決定処理で決定された測定項目に対応する測定を、診断
対象７に対して実行し、診断対象７に関する情報を収集
する（情報収集処理）。
情報に対し、構造・動作記述データベース４に格納され
た構造記述と動作記述を用いて、原因の候補となる構成
要素の集合を全て生成する（候補生成処理）。次に、測
定項目決定部２において、測定項目データベース６に格
納された測定項目のうちで真の原因を求めるために最も
効率的なものを、構成要素データベース５に格納された
構成要素の故障確率と測定項目データベース６に格納さ
れた測定項目のコストを用いて決定する（測定項目決定
処理）。さらに、情報収集部３において、上記測定項目
決定処理で決定された測定項目に対応する測定を、診断
対象７に対して実行し、診断対象７に関する情報を収集
する（情報収集処理）。
第２図は、本発明のシステムにおける診断に必要な知識
の記述例を示す図であり、また第４図は第１図における
診断対象の一例を示すブロック図である。
の記述例を示す図であり、また第４図は第１図における
診断対象の一例を示すブロック図である。
第２図において、４ａは構造・動作記述データベース４
における構造記述および動作記述の記述例である構造・
動作記述データ、５ａは構成要素データベース５におけ
る記述例である構成要素データ、６ａは測定項目データ
ベース６における記述例である測定項目データである。
における構造記述および動作記述の記述例である構造・
動作記述データ、５ａは構成要素データベース５におけ
る記述例である構成要素データ、６ａは測定項目データ
ベース６における記述例である測定項目データである。
この例では、第４図に示すような論理回路の故障診断を
対象としている。すなわち、入力１と２を加算する加算
器１．入力２と３を加算する加算器２、および加算器１
と加算器２の出力どうしを加算する加算器３から構成さ
れるような論理回路が対象となる。
対象としている。すなわち、入力１と２を加算する加算
器１．入力２と３を加算する加算器２、および加算器１
と加算器２の出力どうしを加算する加算器３から構成さ
れるような論理回路が対象となる。
構造・動作記述データ４ａには、「加算器１の入力２は
加算器２の入力１に接続されている」等の構造記述と、
「加算器ならば、その出力値は入力値の和である」とい
う動作記述とが格納されている。構成要素データ５ａに
は、ｒ加算器１１等の構成要素と、その故障確率の一覧
が格納されている。また、測定項目データ６ａには、「
加算器１の出力Ｊ等の測定項目とそのコストの一覧が格
納されている。
加算器２の入力１に接続されている」等の構造記述と、
「加算器ならば、その出力値は入力値の和である」とい
う動作記述とが格納されている。構成要素データ５ａに
は、ｒ加算器１１等の構成要素と、その故障確率の一覧
が格納されている。また、測定項目データ６ａには、「
加算器１の出力Ｊ等の測定項目とそのコストの一覧が格
納されている。
第３図は、本発明の一実施例を示す処理フローチャート
である。
である。
先ず、候補生成処理（ステップｌａ）では、診断対象７
から得られた「加算器１の入力１は３である」等の情報
に対して、構造・動作記述データベース４に格納された
構造記述および動作記述を用い、原因の候補となる構成
要素の集合を全て生成する。この例では、全ての構成要
素が故障していないものとすると、Ｆ加算器１の出力は
５」、ｒ加算器２の出力は５」、さらに「加算器３の出
力は１０」となり、Ｉｉ’加算器３の出力は１１」とい
う情報と矛循するが、「加算器１」が故障していて「加
算器１の出力は６である」とすると、「加算器３の出力
は１１」となるので、診断対象から得られた情報と一致
する。従って、構成要素の集合（加算器１）が候補とな
る。同じようにして、結局、構成要素の集合（加算器１
）（加算器２）（加算器３）の３つの候補が生成された
。
から得られた「加算器１の入力１は３である」等の情報
に対して、構造・動作記述データベース４に格納された
構造記述および動作記述を用い、原因の候補となる構成
要素の集合を全て生成する。この例では、全ての構成要
素が故障していないものとすると、Ｆ加算器１の出力は
５」、ｒ加算器２の出力は５」、さらに「加算器３の出
力は１０」となり、Ｉｉ’加算器３の出力は１１」とい
う情報と矛循するが、「加算器１」が故障していて「加
算器１の出力は６である」とすると、「加算器３の出力
は１１」となるので、診断対象から得られた情報と一致
する。従って、構成要素の集合（加算器１）が候補とな
る。同じようにして、結局、構成要素の集合（加算器１
）（加算器２）（加算器３）の３つの候補が生成された
。
次に、測定項目決定処理（ステップ２ａ）では、測定項
目データベース６に格納された測定項目の中から、候補
生成処理１ａで生成された候補から真の原因を求めるた
めに最も効率的なものを、構成要素データベース５に格
納された構成要素の故障確率と測定項目データベース６
に格納された測定項目のコストとを用いて決定する。最
適な測定項目は、繰り返して行われる測定のコストの期
待値を表わす次式（１）（２）の値を最小にするものと
して決定される。
目データベース６に格納された測定項目の中から、候補
生成処理１ａで生成された候補から真の原因を求めるた
めに最も効率的なものを、構成要素データベース５に格
納された構成要素の故障確率と測定項目データベース６
に格納された測定項目のコストとを用いて決定する。最
適な測定項目は、繰り返して行われる測定のコストの期
待値を表わす次式（１）（２）の値を最小にするものと
して決定される。
■候補が１つだけのとき、つまり原因が特定できたとき
、 Ｆ （Ｍ、 ０ＢＳ） ＝Ｏ・ ・ ・ ・ ・
・ ・ ・ （１）■候補が複数個あるとき、つまり原
因が特定できないとき、 Ｆ （Ｍ、０ＢＳ） ＝ Ｃｏｓｔ（Ｍ）＋ΣＰｒｏｂ
（Ｍ ＝ＶＩＯＢＳ）■ ＊ｍｉｎＦ（Ｍ’ 、ＯＢＳＵ（Ｍ＝Ｖ）） ・・・”
”（２）Ｎ′ ここで、Ｆ（Ｍ、０ＢＳ）は、観測（得られた情報）Ｏ
ＢＳのもとで、測定Ｍを行ったときのコストの期待値で
あり、またＣｏｓｔ（Ｍ）は、測定Ｍを行うために要す
るコストであり、Ｐ ｒｏｂ （Ｍ ＝ Ｖ ｌ ０Ｂ
Ｓ）は、観測（得られた情報） ＯＢＳのもとで、測定
Ｍを行った結果、Ｖとなる確率である。この確率Ｐ ｒ
ｏｂ（Ｍ＝ＶＩＯＢＳ）は、１ｉＩ成要素Ｃの故障確率
Ｐｒｏｂ（Ｃ）を用いて、次式（３）で計算される。
、 Ｆ （Ｍ、 ０ＢＳ） ＝Ｏ・ ・ ・ ・ ・
・ ・ ・ （１）■候補が複数個あるとき、つまり原
因が特定できないとき、 Ｆ （Ｍ、０ＢＳ） ＝ Ｃｏｓｔ（Ｍ）＋ΣＰｒｏｂ
（Ｍ ＝ＶＩＯＢＳ）■ ＊ｍｉｎＦ（Ｍ’ 、ＯＢＳＵ（Ｍ＝Ｖ）） ・・・”
”（２）Ｎ′ ここで、Ｆ（Ｍ、０ＢＳ）は、観測（得られた情報）Ｏ
ＢＳのもとで、測定Ｍを行ったときのコストの期待値で
あり、またＣｏｓｔ（Ｍ）は、測定Ｍを行うために要す
るコストであり、Ｐ ｒｏｂ （Ｍ ＝ Ｖ ｌ ０Ｂ
Ｓ）は、観測（得られた情報） ＯＢＳのもとで、測定
Ｍを行った結果、Ｖとなる確率である。この確率Ｐ ｒ
ｏｂ（Ｍ＝ＶＩＯＢＳ）は、１ｉＩ成要素Ｃの故障確率
Ｐｒｏｂ（Ｃ）を用いて、次式（３）で計算される。
Ｐｒｏｂ（Ｍ ＝ＶＩＯＢＳ） ＝ Ｐ （ＯＢＳＵ
（Ｍ ＝Ｖ））／ Ｘ Ｐ （ＯＢＳＵ（Ｍ＝Ｖ））
・ ・・・・ ・・・・・・・ ・・・・ ・・・・
・・ ・（３）ただし、 Ｐ （ＯＢＳ） ＝ΣＰｒｏｂ（Ｃ） Ｃは（Ｍ ＝Ｖ） ＩＪＯＢｓノ候補である。
（Ｍ ＝Ｖ））／ Ｘ Ｐ （ＯＢＳＵ（Ｍ＝Ｖ））
・ ・・・・ ・・・・・・・ ・・・・ ・・・・
・・ ・（３）ただし、 Ｐ （ＯＢＳ） ＝ΣＰｒｏｂ（Ｃ） Ｃは（Ｍ ＝Ｖ） ＩＪＯＢｓノ候補である。
例えば、観測ｏｓｓ ＝（ｉｎｌ（加算器１） ＝ ３
、１ｎｋ（加算器１） ＝ ２ 、１ｎ２（加算器２
） ＝ ３ 、 ｏｕｔ（加算器３）＝１１）のもとて
の測定ｏｕｔ （加算器１）のコストの期待値は、次の
ようにして求められる。
、１ｎｋ（加算器１） ＝ ２ 、１ｎ２（加算器２
） ＝ ３ 、 ｏｕｔ（加算器３）＝１１）のもとて
の測定ｏｕｔ （加算器１）のコストの期待値は、次の
ようにして求められる。
先ず、測定ｏｕｔ（加算器１）の結果が５であるとする
と、候補は（加算器２）と（加算器３）になり。
と、候補は（加算器２）と（加算器３）になり。
５でないとすると、（加算器１）になることから、Ｐ
（ＯＢＳＵ （Ｍ ＝ ５ ）） ＝ Ｐｒｏｂ（加算
器２）＋Ｐｒｏｂ（加算器３）＝０．０３・・・・・・
・・・・ （４）Ｐ（Ｏ［ｌＳＵ（Ｍ≠５）） ＝Ｐｒ
ｏｂ（加算器１）＝０．０７・・・・・・・・・・・・
・・ （５）である。また、確率は、 Ｐｒｏｂ（Ｍ＝５ ｌ０Ｂｓ）”０．０３／（０，０３
＋０゜０７）＝０．３・・・・・・・・・・・・・ （
６）Ｐｒｏｂ（Ｍ≠５１０ＢＳ）＝ ０．０７ ／（０
，０３＋ ０ 。
（ＯＢＳＵ （Ｍ ＝ ５ ）） ＝ Ｐｒｏｂ（加算
器２）＋Ｐｒｏｂ（加算器３）＝０．０３・・・・・・
・・・・ （４）Ｐ（Ｏ［ｌＳＵ（Ｍ≠５）） ＝Ｐｒ
ｏｂ（加算器１）＝０．０７・・・・・・・・・・・・
・・ （５）である。また、確率は、 Ｐｒｏｂ（Ｍ＝５ ｌ０Ｂｓ）”０．０３／（０，０３
＋０゜０７）＝０．３・・・・・・・・・・・・・ （
６）Ｐｒｏｂ（Ｍ≠５１０ＢＳ）＝ ０．０７ ／（０
，０３＋ ０ 。
０７）＝０．７・・・・・・・・・・・・・ （７）で
ある。さらに、測定ｏｕｔ （加算器１）の結果が５と
得られたとき、残った測定項目はｏｕｔ （加算器２）
であるため、同じようにして、 Ｆ（ｏｕｔ（加算器２）ＩＯＢｓＵ （ｏｕｔ（加算器
１）＝５））＝２＋０．３３ＩＯ＋０．６７ＩＯ＝２・
・・・（８）が得られ、測定ｏｕｔ （加算器１）の結
果が５でないときには、候補が１つであるため０が得ら
れる。従って、観Ｉｌｌ ＯＢ Ｓのもとての測定ｏｕ
ｔ （加算器１）のコストの期待値は。
ある。さらに、測定ｏｕｔ （加算器１）の結果が５と
得られたとき、残った測定項目はｏｕｔ （加算器２）
であるため、同じようにして、 Ｆ（ｏｕｔ（加算器２）ＩＯＢｓＵ （ｏｕｔ（加算器
１）＝５））＝２＋０．３３ＩＯ＋０．６７ＩＯ＝２・
・・・（８）が得られ、測定ｏｕｔ （加算器１）の結
果が５でないときには、候補が１つであるため０が得ら
れる。従って、観Ｉｌｌ ＯＢ Ｓのもとての測定ｏｕ
ｔ （加算器１）のコストの期待値は。
Ｆ （ｏｕｔ（加算器１）ＩＯＢｓ）＝ ３ ＋０．３
１２ ＋ ０．７率０＝３．６・・・・・・・・・・・
・・ （９）となる。また、観測ＯＢＳのもとての測定
ｏｕｔ（加算器２）のコストの期待値は、上記（９）式
と同じようにして、 Ｆ（ｏｕｔ（加算器１）ＩＯＢｓ）＝ ２ ＋ ０．８
＄ ３ ＋ ０．２ＩＯ＝４．４・・・・・・・・・
・・・ （１０）となる。従って、この例では、行うべ
き測定項目としてｏｕｔ（加算器１）すなわち「加算器
１の出力Ｊが決定される。
１２ ＋ ０．７率０＝３．６・・・・・・・・・・・
・・ （９）となる。また、観測ＯＢＳのもとての測定
ｏｕｔ（加算器２）のコストの期待値は、上記（９）式
と同じようにして、 Ｆ（ｏｕｔ（加算器１）ＩＯＢｓ）＝ ２ ＋ ０．８
＄ ３ ＋ ０．２ＩＯ＝４．４・・・・・・・・・
・・・ （１０）となる。従って、この例では、行うべ
き測定項目としてｏｕｔ（加算器１）すなわち「加算器
１の出力Ｊが決定される。
最後に、情報収集処理３ａでは、測定項目決定処理２ａ
で決定された測定項目に対応する測定を診断対象７に対
して行い、この診断対象７に関する情報を収集する。
で決定された測定項目に対応する測定を診断対象７に対
して行い、この診断対象７に関する情報を収集する。
以上の処理を、候補が唯一になるまで繰り返す。
以上説明したように、本発明によれば、診断対象を観測
して得られた情報が原因を特定するために不十分な場合
でも、それらの原因を特定する情報を効率的に決定する
ことができる。
して得られた情報が原因を特定するために不十分な場合
でも、それらの原因を特定する情報を効率的に決定する
ことができる。
第１図は本発明の一実施例を示す故障診断システムの機
能ブロック図、第２図は第１図において、診断に必要な
知識の記述例を示す図、第３図は本発明の一実施例を示
す処理フローチャート、第４図は第１図における診断対
象を示す構成図である。 １：候補生成部、２：測定項目決定部、３：情報収集部
、４：構造・動作記述データベース、５：構成要素デー
タベース、６：測定項目データベース、７：診断対象、
４ａ：構造・動作記述データ、５ａ：構成要素データ、
６ａ：１１７定項目データ。 １ａ：候補生成処理、２ａ：測定項目決定処理、３ａ：
情報収集処理。 特許出願人 日本電信電話株式会社 第 図 第 牛 図
能ブロック図、第２図は第１図において、診断に必要な
知識の記述例を示す図、第３図は本発明の一実施例を示
す処理フローチャート、第４図は第１図における診断対
象を示す構成図である。 １：候補生成部、２：測定項目決定部、３：情報収集部
、４：構造・動作記述データベース、５：構成要素デー
タベース、６：測定項目データベース、７：診断対象、
４ａ：構造・動作記述データ、５ａ：構成要素データ、
６ａ：１１７定項目データ。 １ａ：候補生成処理、２ａ：測定項目決定処理、３ａ：
情報収集処理。 特許出願人 日本電信電話株式会社 第 図 第 牛 図
Claims (1)
- （１）診断対象を観測して異常が検出された場合、該異
常の原因を推定する故障診断方式において、予め与えら
れた上記診断対象の構造記述および動作記述に基づき、
観測された上記診断対象の異常を引き起こすもとになる
原因の候補を全て生成する候補生成プログラムと、該候
補生成プログラムにより生成された複数の候補から真に
故障している構成要素の集合を求めるための測定項目決
定プログラムと、該測定項目決定プログラムにより決定
された測定項目に対応する測定を診断対象に実行し、該
診断対象に関する情報を収集する情報収集プログラムと
を備え、異常の原因を特定するために不十分な情報をも
とに診断を行う際に、上記候補生成プログラムにより全
ての原因の候補を生成し、上記測定項目決定プログラム
により真の原因を求めるための測定項目を決定し、上記
情報収集プログラムにより診断対象に対して測定を行っ
て、情報を収集する処理を繰り返し行い、原因を特定す
ることを特徴とする故障診断方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63222032A JPH0269827A (ja) | 1988-09-05 | 1988-09-05 | 故障診断方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63222032A JPH0269827A (ja) | 1988-09-05 | 1988-09-05 | 故障診断方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0269827A true JPH0269827A (ja) | 1990-03-08 |
Family
ID=16776016
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63222032A Pending JPH0269827A (ja) | 1988-09-05 | 1988-09-05 | 故障診断方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0269827A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0772206A (ja) * | 1992-06-26 | 1995-03-17 | Nec Corp | Ｌｓｉ検査装置及び方法 |
| JP2011518382A (ja) * | 2008-04-18 | 2011-06-23 | ビ−エイイ− システムズ パブリック リミテッド カンパニ− | システムにおける故障診断の支援 |
| JP2020181231A (ja) * | 2019-04-23 | 2020-11-05 | 株式会社日立製作所 | 保全リコメンドシステム |
-
1988
- 1988-09-05 JP JP63222032A patent/JPH0269827A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0772206A (ja) * | 1992-06-26 | 1995-03-17 | Nec Corp | Ｌｓｉ検査装置及び方法 |
| JP2011518382A (ja) * | 2008-04-18 | 2011-06-23 | ビ−エイイ− システムズ パブリック リミテッド カンパニ− | システムにおける故障診断の支援 |
| JP2020181231A (ja) * | 2019-04-23 | 2020-11-05 | 株式会社日立製作所 | 保全リコメンドシステム |
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