JPH06187154A - Method for constructing knowledge base and fault diagnostic method by knowledge base - Google Patents
Method for constructing knowledge base and fault diagnostic method by knowledge baseInfo
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- JPH06187154A JPH06187154A JP5230778A JP23077893A JPH06187154A JP H06187154 A JPH06187154 A JP H06187154A JP 5230778 A JP5230778 A JP 5230778A JP 23077893 A JP23077893 A JP 23077893A JP H06187154 A JPH06187154 A JP H06187154A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、プラントの故障診断を
行うのに好適な知識ベースを、故障原因および故障結果
となる事象を階層化することよって構成されたフォール
ト・トリーに基づいて構築する方法および該知識ベース
に基づいて故障の診断を行う方法に係る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention constructs a knowledge base suitable for performing a fault diagnosis of a plant based on a fault tree constructed by layering events that cause a fault and a fault result. The present invention relates to a method and a method for diagnosing a failure based on the knowledge base.
【０００２】本発明は、特に、前記フォールト・トリー
を構成するトリー群が該フォールト・トリー内において
重複する場合には、該トリー群を分離して共通化し、前
記フォールト・トリーを該分離して共通化されたトリー
群（以下、重複トリー群と略する）と、それ以外のトリ
ー群（以下、原フォールト・トリー群と略する）とで階
層化（以下、分離／階層化と略する）し、該分離／階層
化されたフォールト・トリーに基づいて知識ベースを構
築する方法および該知識ベースに基づいて故障の診断を
行う方法に関する。In particular, in the present invention, when the tree groups constituting the fault tree overlap in the fault tree, the tree groups are separated and shared, and the fault trees are separated. Hierarchization (hereinafter, abbreviated / hierarchical) of common tree groups (hereinafter abbreviated as abbreviated tree groups) and other tree groups (hereinafter abbreviated as original fault tree groups) And a method for constructing a knowledge base based on the separated / hierarchical fault tree and a method for diagnosing a failure based on the knowledge base.
【０００３】[0003]
【従来の技術】従来のプラントの故障診断を行うフォー
ルト・トリーでは、特開昭６２−７５７２０号公報に示
されるように、故障原因を表す事象と故障結果を表す事
象とによって構成される階層構造は一体化されており、
その中に重複する断片知識が存在する場合でも、該重複
する断片知識は共通化されていなかった。2. Description of the Related Art In a conventional fault tree for diagnosing a fault in a plant, as shown in Japanese Patent Laid-Open No. 62-75720, a hierarchical structure composed of an event representing a cause of failure and an event representing a failure result. Are integrated,
Even if overlapping fragment knowledge exists therein, the overlapping fragment knowledge has not been shared.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】上記した従来技術で
は、フォールト・トリー内に重複するトリー群が存在す
る場合でも、それぞれの重複トリー群は分離／階層化さ
れていないため、フォールト・トリーが大規模になるに
したがって以下のような問題が発生する。 １．知識ベースが２次元空間に自由に拡張してゆくた
め、大規模になるに従って理解しにくいものになる。 ２．重複トリー群を別々に記憶するために、ハードウェ
アとしての記憶装置の使用効率が低下し、装置が大型化
する。 ３．重複トリー群を別々に推論するために、同一の推論
結果を得るにも多くの推論処理が必要となり、推論速度
が低下する。In the above-mentioned conventional technique, even if there are overlapping tree groups in the fault tree, since the respective overlapping tree groups are not separated / hierarchized, the fault tree is large. The following problems will occur as the scale increases. 1. Since the knowledge base expands freely into a two-dimensional space, it becomes difficult to understand as the scale increases. 2. Since the duplicate tree groups are stored separately, the efficiency of use of the storage device as hardware is reduced, and the device becomes large. 3. In order to infer the overlapping tree groups separately, a lot of inference processing is required to obtain the same inference result, and the inference speed decreases.
【０００５】また、フォールト・トリーの構築システム
に関しては、パーソナルコンピュータを利用した知識構
築ツールが最近開発されているが、処理速度をあまり問
題としないオフ・ライン的なフォールト・トリーを構築
するにとどまっている。Regarding the fault tree construction system, a knowledge construction tool using a personal computer has been recently developed, but it is limited to constructing an offline fault tree which does not matter much in processing speed. ing.
【０００６】本発明の目的は、前記の問題点を解決し、
大規模のフォールト・トリーを簡単に構築することがで
き、かつ高速推論が可能な知識ベースを構築する方法お
よび該知識ベースに基づいて故障の診断を行う方法を提
供することにある。The object of the present invention is to solve the above problems,
It is an object of the present invention to provide a method for constructing a knowledge base capable of easily constructing a large-scale fault tree and capable of high-speed inference, and a method for diagnosing a fault based on the knowledge base.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】前記の問題点を解決する
ために、本発明は、フォールト・トリーに基づいて知識
ベースを構築する知識ベース構築システムにおいて、複
数の事象によって構成されるトリー群がフォールト・ト
リー内に重複して存在する場合には、該重複トリー群を
前記フォールト・トリーから分離することによって、前
記フォールト・トリーを重複トリー群と原フォールト・
トリー群とに分離／階層化し、該分離／階層化されたフ
ォールト・トリーに基づいて知識ベースを構築するよう
にした点に特徴がある。In order to solve the above problems, the present invention is a knowledge base construction system for constructing a knowledge base based on a fault tree. If there are duplicates in the fault tree, the fault trees are separated from the duplicate tree group and the original fault tree by separating the duplicate tree group from the fault tree.
It is characterized in that it is separated / hierarchized into tree groups and a knowledge base is constructed based on the separated / hierarchized fault trees.
【０００８】さらに、推論を行うにあたっては、前記重
複トリー群の実行によって得られた推論結果を、原フォ
ールト・トリー群を構成する事象であって、前記重複ト
リー群がリンクされる事象に複写するようにした点に特
徴がある。Further, in making the inference, the inference result obtained by executing the duplicate tree group is copied to an event constituting the original fault tree group and linked to the duplicate tree group. There is a feature in doing so.
【０００９】[0009]
【作用】上記した構成によれば、フォールト・トリー内
に重複して存在するトリー群を該フォールト・トリーか
ら分離して共通化すると共に、該フォールト・トリー
を、さらに重複トリー群と原フォールト・トリー群とに
階層化された構造にすることができる。したがって、フ
ォールト・トリーを表示手段上に表示する場合でも重複
トリー群は共通化して表示することができるので、フォ
ールト・トリー全体の内容を容易に理解でき、フォール
ト・トリーの構築を簡単かつ容易に行うことができるよ
うになる。According to the above structure, the tree groups existing in duplicate in the fault tree are separated from the fault trees to be shared, and the fault trees are further combined with the duplicate tree group and the original fault tree. The structure can be hierarchized into tree groups. Therefore, even when the fault tree is displayed on the display means, the duplicate tree group can be displayed in common, so that the contents of the entire fault tree can be easily understood and the fault tree can be easily and easily constructed. You will be able to do it.
【００１０】また、重複トリー群に対する重複した知識
処理が回避できるため、高速推論が可能となる。さら
に、重複トリー群の重複した記憶が回避できるため、記
憶容量を節約し、装置を小型化することができる。Further, since it is possible to avoid the overlapping knowledge processing for the overlapping tree group, it is possible to perform high-speed inference. Further, since the duplicated storage of the duplicated tree group can be avoided, the storage capacity can be saved and the device can be downsized.
【００１１】[0011]
【実施例】図１は、本発明のフォールト・トリー構築シ
ステムを適用した故障診断システムのブロック図であ
る。本システムは、知識ベースの表現として原因と結果
から構成されるフォールト・トリーを用いる。1 is a block diagram of a fault diagnosis system to which a fault tree construction system of the present invention is applied. The system uses a fault tree composed of causes and effects as a representation of the knowledge base.
【００１２】フォールト・トリーを用いた知識ベース
は、ＣＲＴ表示装置、キーボード、マウス等の入出力デ
バイスから成るフォールト・トリー入力装置１を用いて
入力される。該フォールト・トリー入力装置１は、フォ
ールト・トリーのベースをＣＲＴ画面上で作成すること
が可能である。フォールト・トリー入力装置１で作成さ
れたフォールト・トリーは、フォールト・トリー・デー
タ解析装置２により、階層化知識ベースとオンライン・
マッピング・テーブルとに展開される。階層化知識ベー
ス３は、ルールを制御するメタ・ルールと、推論を制御
するルール群と、中間仮定および推論結果等を格納、制
御するフレーム群とから成る。これら３種類の知識デー
タ・ベースは独立性（オブジェクト指向）が高く、互い
にメッセージ通信を行うことにより最終結論を導き出す
のに用いられる。A knowledge base using a fault tree is input using a fault tree input device 1 including input / output devices such as a CRT display device, a keyboard and a mouse. The fault tree input device 1 can create the base of the fault tree on the CRT screen. The fault tree created by the fault tree input device 1 is stored in the hierarchical knowledge base and online by the fault tree data analysis device 2.
Expanded to mapping table. The hierarchical knowledge base 3 includes meta-rules that control rules, a group of rules that controls inference, and a group of frames that stores and controls intermediate assumptions, inference results, and the like. These three types of knowledge databases are highly independent (object-oriented), and are used to draw the final conclusion by communicating messages with each other.
【００１３】マッピング処理機構７は、オン・ライン・
マッピングテーブル４に格納された知識データベース変
数と、プロセス・データ・テーブル８とのアドレスの結
び付けを行うことにより、アドレッシングプロセス・デ
ータを生成し、これをオン・ライン推論機構５へ供給す
る。The mapping processing mechanism 7 is an on-line
The address of the knowledge database variable stored in the mapping table 4 and the address of the process data table 8 are linked to generate addressing process data, which is supplied to the on-line inference mechanism 5.
【００１４】換言すれば、対象となっているプラントに
は通常多数の観測点があり、これらの観測点は所定のコ
ードによって区別されている。ところが、推論を行うた
めにシステムが要求する観測点を示す該システム内にお
けるコードと、前記観測点コードとは必ずしも一致しな
いため、プラントデータをオン・ライン推論機構５に供
給するためにはこれらのコードを結び付ける必要があ
る。マッピング処理機構７は、この結び付けを行う。な
お、該マッピング処理機構７については、特願昭６３−
２２６９５号にさらに詳細に記載されている。In other words, the target plant usually has a large number of observation points, and these observation points are distinguished by a predetermined code. However, since the code in the system indicating the observation point required by the system for performing the inference does not necessarily match the observation point code, in order to supply the plant data to the on-line inference mechanism 5, Need to tie the code together. The mapping processing mechanism 7 makes this connection. Regarding the mapping processing mechanism 7, Japanese Patent Application No. 63-
22695 for further details.
【００１５】オン・ライン推論機構５は、マッピング処
理機構７から供給されたアドレッシング・プロセス・デ
ータと、階層化知識ベース３とに基づき、既知の適宣の
手法で推論処理を実行する。推論結果出力装置６は、Ｃ
ＲＴ、プリンター等の出力デバイス（図示せず）を用い
て、推論結果を最適なフォーマットで運転員等の観測者
に呈示する。The on-line inference mechanism 5 executes the inference process by a known and appropriate method based on the addressing process data supplied from the mapping processing mechanism 7 and the hierarchical knowledge base 3. The inference result output device 6 is C
An inference result is presented to an observer such as an operator in an optimum format using an output device (not shown) such as an RT or a printer.
【００１６】図２は、一般的なフォールト・トリーの構
造を示した図であり、故障原因と結果とが階層化された
構造となっている。例えば、事象“低圧ケーシング熱的
変形”は、事象“復水器真空異常”、“グランド蒸気圧
力異常”または“低圧排気室温度高”から発生し、事象
“ロータアライメント不良”は、事象“高圧ケーシング
熱的変形”または“低圧ケーシング熱的変形”から発生
することを示している。FIG. 2 is a diagram showing the structure of a general fault tree, which has a hierarchical structure of causes and results of failures. For example, the event "low-pressure casing thermal deformation" may result from the event "condenser vacuum anomaly", "ground steam pressure anomaly" or "low pressure exhaust chamber temperature high", and the event "rotor misalignment" may occur from the event "high pressure". "Casing thermal deformation" or "low-pressure casing thermal deformation".
【００１７】ここで、事象“制御油圧低”および“グラ
ンド蒸気調整器異常”を下位事象とする上位事象“グラ
ンド蒸気圧力異常”は、図中表示Ａ，Ｂに示すように、
事象“高圧ケーシング熱的変形”および“低圧ケーシン
グ熱的変形”の原因（下位事象）となっている。このよ
うな重複した断片知識は、一般的に知識ベースのスケー
ルが大きくなればなるほど知識ベース内に占める割合が
高くなり、前記したような問題が発生する。Here, the upper event "Grand steam pressure abnormality", which has the events "Low control hydraulic pressure" and "Abnormal ground steam regulator" as the lower events, is as shown in the drawings A and B.
It is the cause (sub-event) of the events “high-pressure casing thermal deformation” and “low-pressure casing thermal deformation”. In general, the larger the scale of the knowledge base, the higher the proportion of such overlapping piecewise knowledge in the knowledge base, resulting in the problem described above.
【００１８】そこで本発明では、これらの問題点を解決
するために、図２に示されたような重複した断片的知識
（同図ＡおよびＢ）を有するフォールト・トリーを、図
３に示す如く、該重複した断片的知識を重複トリー群と
して共通化すると共に、原フォールト・トリー群である
上位トリー群と、重複トリー群として共通化された下位
トリー群とに分離／階層化し、該分離／階層化されたフ
ォールト・トリーに基づいて知識ベースを構築する。In order to solve these problems, the present invention provides a fault tree having overlapping fragmentary knowledge (A and B in FIG. 2) as shown in FIG. 2 as shown in FIG. , Commonizing the overlapping fragmental knowledge as an overlapping tree group, and separating / hierarchizing into an upper tree group that is an original fault tree group and a lower tree group that is shared as an overlapping tree group, Build a knowledge base based on a layered fault tree.
【００１９】なお、図３において各事象名の後に付され
た番号(1) 〜(12)は、同一のトリー群内に同一名の事象
が存在した場合に、これらを区別するための識別符号で
あり、例えば、２つの“グランド蒸気圧力異常”には、
それぞれ異なる番号(6) 、(8) を割り付けることによっ
て両者を確実に区別する。また、分離／階層化されたト
リー群を、原フォールト・トリー群の所定の事象にリン
クさせる場合、リンクの対象となる事象（接続点）によ
って異常波及に寄与する度合が一般的には異なる。例え
ば図３において、事象“制御油圧低(11)”あるいは“グ
ランド蒸気調整器異常(12)”により推論された異常の上
位事象への波及度合は、“高圧ケーシング熱的変形(4)
”の下位事象である“グランド蒸気圧力異常(6) ”に
寄与する場合と“低圧ケーシング熱的変形(5) ”の下位
事象である“グランド蒸気圧力異常(6) ”に寄与する場
合とでは異なることが多い。The numbers (1) to (12) given after each event name in FIG. 3 are identification codes for distinguishing the events having the same name in the same tree group. And, for example, two “ground steam pressure abnormalities”
Make sure to distinguish them by assigning different numbers (6) and (8). In addition, when the separated / hierarchical tree group is linked to a predetermined event of the original fault / tree group, the degree of contribution to abnormal transmission generally differs depending on the event (connection point) to be linked. For example, in FIG. 3, the degree of influence of the anomaly inferred by the event “control hydraulic pressure low (11)” or “ground steam regulator anomaly (12)” to the upper event is “high-pressure casing thermal deformation (4)”.
There is a case of contributing to "Grand steam pressure abnormality (6)" which is a lower event of "and a case of contributing to" Grand steam pressure abnormality (6) "which is a lower event of" Low pressure casing thermal deformation (5) ". Often different.
【００２０】そこで、本システムでは、上位トリー群内
の接続点への下位トリー群の異常の波及度合を示す係数
として、後に図８に関して詳細に説明する異常度伝達係
数βを定義可能とした。これにより本システムでは、同
一空間に存在した原フォールト・トリー群を分離／階層
化し、その後にこれらをリンクして推論する場合でも、
確率の高い推論が可能となる。Therefore, in the present system, an abnormality degree transfer coefficient β, which will be described later in detail with reference to FIG. 8, can be defined as a coefficient indicating the degree of anomaly spread of the lower tree group to the connection point in the upper tree group. As a result, in this system, even when the original fault tree groups existing in the same space are separated / hierarchized and then these are linked and inferred,
Inference with high probability is possible.
【００２１】以下に、図１に示した故障診断システムを
用いて、図２に示したような重複トリー群を有するフォ
ールト・トリーを構築する方法について、図１０のフロ
ーチャートに沿って説明する。A method of constructing a fault tree having an overlapping tree group as shown in FIG. 2 using the fault diagnosis system shown in FIG. 1 will be described below with reference to the flowchart of FIG.
【００２２】ステップＳ１では、フォールト・トリー入
力装置１に接続されたキーボード、マウス等の入出力デ
バイスを用いて、ＣＲＴ画面上で図３に示される原フォ
ールト・トリー群（上位トリー群）を作成する。このと
き、上位トリー群の最下位事象であり、重複トリー群で
ある下位事象とリンクされる事象（接続点）、すなわち
“グランド蒸気圧力異常(6) ”および“グランド蒸気圧
力異常(8) ”は、後に図８を用いて説明するフレームを
作成せずにダミー事象とし、それ以外の事象について
は、それぞれの事象のフレ−ムも作成する。In step S1, an original fault tree group (upper tree group) shown in FIG. 3 is created on the CRT screen using input / output devices such as a keyboard and a mouse connected to the fault tree input device 1. To do. At this time, the event (connection point) that is the lowest event of the upper tree group and is linked to the lower event of the overlapping tree group, that is, "Grand steam pressure abnormality (6)" and "Grand steam pressure abnormality (8)" Creates a dummy event without creating a frame which will be described later with reference to FIG. 8, and creates frames for each of the other events.
【００２３】ステップＳ２では、ステップＳ１と同様に
してＣＲＴ画面上で図３に示される重複トリー群（下位
トリー群）を作成し、さらにそれぞれの事象のフレ−ム
も作成する。ステップＳ３では、フォールト・トリー・
データ解析装置２において、前記フォールト・トリーを
メタ・ルール、ルールおよびフレームに展開する。In step S2, the overlapping tree group (lower tree group) shown in FIG. 3 is created on the CRT screen in the same manner as in step S1, and the frame of each event is also created. In step S3, the fault tree
In the data analysis device 2, the fault tree is expanded into meta rules, rules and frames.
【００２４】以下、フォールト・トリーの展開方法につ
いて詳細に説明する。The method of developing the fault tree will be described in detail below.
【００２５】メタ・ルールとは、ルール群の制御を司る
ものであり、どのルール群を推論の対象にするかを決定
するための知識である。図６は、図３に示した分離／階
層化フォールト・トリーを展開した場合のメタルールフ
ァイルの内容を示した図であり、推論動作はＳＴＡＲＴ
の指令にて起動される。メタ・ルールの実行部（ＴＨＥ
Ｎ以下）は、ルール群名と優先度から構成される。The meta-rule controls the rule group, and is knowledge for determining which rule group is to be inferred. FIG. 6 is a diagram showing the contents of the metarule file when the separated / hierarchical fault tree shown in FIG. 3 is expanded, and the inference operation is START.
Is started by the command. Execution part of meta-rule (THE
N or less) is composed of a rule group name and a priority.
【００２６】図６において、ルール群名とは活性化する
ルール群名であり、それらルール群を活性化する順序は
優先度にて決定される。また、優先度とは、数が大きい
ものほどレベルが高いことを示し、図６の例では、最初
にルール群名“グランド蒸気圧力異常”が活性化され、
次に、ルール群名“タービン振動大”が活性化されるこ
とを示している。ここで活性化とは、具体的には、示さ
れたルール群名に登録されたルール群を実行することを
意味する。In FIG. 6, the rule group name is the name of the rule group to be activated, and the order of activating these rule groups is determined by the priority. In addition, the priority indicates that the larger the number, the higher the level. In the example of FIG. 6, the rule group name “Grand steam pressure abnormality” is activated first,
Next, it is shown that the rule group name “turbine vibration large” is activated. Here, the activation specifically means to execute the rule group registered in the indicated rule group name.
【００２７】これらのルール群名は、図３に示した分離
／階層化フォールト・トリーに対応しており、分離方法
により決定される。また、優先度は階層構造の階層具合
により決定される。そして、このように構成することに
よって、分離／階層化フォールト・トリーによる推論は
下位トリー群から実行される。These rule group names correspond to the separation / hierarchical fault tree shown in FIG. 3 and are determined by the separation method. In addition, the priority is determined by the level of the hierarchical structure. With this configuration, the inference based on the separated / hierarchical fault tree is executed from the lower tree group.
【００２８】次に、分離／階層化されたそれぞれのトリ
ー群を、図７に示すようなルール群に展開する方法につ
いて説明する。Next, a method of expanding each of the separated / hierarchized tree groups into rule groups as shown in FIG. 7 will be described.
【００２９】例えば、図３に示すような分離／階層化フ
ォールト・トリーでは、ルール群名“タービン振動大”
は、下位に従属されている事象“ロータ・アライメント
不良”、“高圧ケーシング熱的変形”等の複数の事象か
ら構成される。なお、図７においては説明を簡略化する
ために、ルール群名“タービン振動大”にはルール１、
ルール２の２つのみを記載し、その他のルールは記載を
省略した。For example, in the separated / hierarchical fault tree as shown in FIG. 3, the rule group name is "turbine vibration large".
Consists of multiple events, such as the subordinate events "rotor misalignment", "high pressure casing thermal deformation", etc. In FIG. 7, in order to simplify the explanation, the rule group name “turbine vibration large” is rule 1,
Only two rules 2 are described, and the other rules are omitted.
【００３０】ここで、図７に示されたルール・ファイル
は、推論時に次のような動作を行う論理体系となる、 未展開の最下位事象をサーチし、最下位事象が複数存
在する場合には、任意の一事象を選択する。 選択された最下位事象名および識別符号をフレーム名
とするフレームの実行の可否を調べ、未実行である場合
には、該フレームを実行可能状態とするために活性化す
る。 今回選択された最下位事象を展開済とする。 未展開事象の有無を調査し、有る場合にはへ戻り、
無い場合にはルール展開を終了する。Here, the rule file shown in FIG. 7 is a logical system that performs the following operation at the time of inference, searches the unexpanded lowest event, and when there are a plurality of lowest events, Selects an arbitrary event. Whether or not the frame having the selected lowest event name and the identification code as the frame name can be executed is checked. If the frame is not executed yet, the frame is activated to make it executable. The lowest event selected this time is defined as expanded. Investigate whether there is any undeployed event, and if there is, return to
If not, the rule expansion is finished.
【００３１】ここで、こうして展開されたルール群の実
行に先立ち、ルールの有効範囲であり対象であるフレー
ム群名を、図８に関して後述するように活性化する必要
がある。従って、ルール群の前に活性化フレーム群名を
定義する。以上をまとめると、１つのフォールト・トリ
ーは、図７に示すように次の構成をもつルール・ファイ
ルへ展開される。 (a) ルール群名：トリー群名 (b) 活性化フレーム群名：トリー群名 （ｃ）ルールｉ：トリー群内の事象 図８に図３の分離／階層化フォールト・トリーをフレー
ム・ファイルに展開した例を示す。Here, prior to execution of the rule group thus expanded, it is necessary to activate the frame group name which is the effective range of the rule and is the target, as described later with reference to FIG. Therefore, the activation frame group name is defined before the rule group. To summarize the above, one fault tree is expanded into a rule file having the following structure as shown in FIG. (a) Rule group name: tree group name (b) Activation frame group name: tree group name (c) Rule i: event in tree group In FIG. 8, the separation / hierarchical fault tree of FIG. 3 is a frame file. An example expanded to is shown below.
【００３２】フレーム・ファイルは、各トリー群名を表
わすフレーム群名と、そのトリー群内に存在する事象を
表わすフレーム名とから構成される。各フレームは、下
位事象群からコンバイン関数処理により推測された事象
の異常度を格納する入力スロットＹ、上位事象への異常
の伝播の程度を格納する異常度伝達係数スロットβ、お
よびプロセス量により計算された異常度と入力スロット
Ｙとの最大値により決定される異常推論結果スロットα
より成る。The frame file is composed of a frame group name representing each tree group name and a frame name representing an event existing in the tree group. Each frame is calculated by the input slot Y that stores the abnormality degree of the event estimated by the combine function processing from the lower event group, the abnormality degree transfer coefficient slot β that stores the degree of propagation of the abnormality to the upper event, and the process amount. Abnormality inference result slot α determined by the maximum value of the generated abnormality degree and the input slot Y
Consists of
【００３３】例えば、下位トリー群内の事象“制御油圧
低”は、フレーム群名“グランド蒸気圧力異常”に属す
るフレームの１番目（フレーム１）として“制御油圧低
(11)”のフレームに展開される。ここで“(11)”は、下
位トリー群の内部にて決定された識別符号のうち、“制
御油圧低”に与えられた番号である。For example, the event "control hydraulic pressure low" in the lower tree group is "control hydraulic pressure low" as the first frame (frame 1) belonging to the frame group name "ground steam pressure abnormality".
It is expanded to the frame of (11). Here, "(11)" is a number given to "control oil pressure low" among the identification codes determined inside the lower tree group.
【００３４】さらに、下位トリー群内の事象“グランド
蒸気調整器異常”は、フレーム群名“グランド蒸気圧力
異常”に属するフレームの２番目（フレーム２）とし
て、“グランド蒸気調整器異常(12)”のフレームに展開
される。また、下位トリー群内の最上位事象“グランド
蒸気圧力異常”は、フレーム群名“グランド蒸気圧力異
常”に属するフレームの３番目（フレーム３）として、
“グランド蒸気圧力異常(10)”のフレームに展開され
る。Further, the event "Grand steam regulator abnormality" in the lower tree group is "Grand steam regulator abnormality (12)" as the second frame (frame 2) belonging to the frame group name "Grand steam pressure abnormality". It is expanded to the frame of ". In addition, the highest event “ground steam pressure abnormality” in the lower tree group is the third frame (frame 3) belonging to the frame group name “ground steam pressure abnormality”.
It is deployed in the frame of "Grand steam pressure abnormality (10)".
【００３５】ここで、フレーム１“制御油圧低(11)”と
フレーム２“グランド蒸気調整器異常(12)”とは最下位
事象であり下位事象からの異常度の伝達がないために、
コンバイン関数処理のみが定義される。ステップＳ４で
は、本願発明の特徴であるスロット複写処理に関する処
理手段が、重複トリー群の最上位事象の各フレームに追
加される。スロット複写処理とは、本システムによって
構築された知識ベースを用いて故障診断（推論）を行う
場合に、前記重複トリー群の実行によって得られた推論
結果を、該重複トリー群が接続される原フォールト・ト
リー内の最下位事象に複写する処理のことを意味する。Here, since the frame 1 "control hydraulic pressure low (11)" and the frame 2 "ground steam regulator abnormality (12)" are the lowest events and there is no transmission of the abnormality degree from the lower events,
Only combine function processing is defined. In step S4, processing means relating to the slot copy processing, which is a feature of the present invention, is added to each frame of the highest event of the duplicate tree group. In the slot copy processing, when a fault diagnosis (inference) is performed by using the knowledge base constructed by the present system, the inference result obtained by the execution of the duplicate tree group is used as a source to which the duplicate tree group is connected. It means the process of copying to the lowest event in the fault tree.
【００３６】たとえば図８では、図３に示したフォール
ト・トリーにおいてフレーム３の“グランド蒸気圧力異
常(10)”が、上位トリー群である原フォールト・トリー
の“グランド蒸気圧力異常(6) ”および“グランド蒸気
圧力異常(8) ”とリンクされる事象であるため、これら
の事象に”グランド蒸気圧力異常(10)”の異常度を結び
付けるための２つのスロット複写処理が追加されてい
る。なお、このようにしてフレームに追加されたスロッ
ト複写処理を用いての推論方法に関しては、後に詳細に
説明する。For example, in FIG. 8, the "ground steam pressure abnormality (10)" of the frame 3 in the fault tree shown in FIG. 3 is the "ground steam pressure abnormality (6)" of the original fault tree which is the upper tree group. Since this is an event linked to "Grand Steam Pressure Abnormality (8)", two slot copy processes are added to connect these events with the "Grand Steam Pressure Abnormality (10)" anomaly. The inference method using the slot copy processing added to the frame in this way will be described later in detail.
【００３７】ステップＳ５では、このようにして展開さ
れたメタ・ルール、ルールおよびフレームが知識ベース
として階層化知識ベース３に記憶される。なお、図８に
おいては説明を簡略化するために、フレーム群名“ター
ビン振動大”には２つのフレームのみを記載し、その他
のフレームは記載を省略した。In step S5, the meta rules, rules and frames thus developed are stored in the hierarchical knowledge base 3 as a knowledge base. Note that, in FIG. 8, only two frames are described in the frame group name “Large turbine vibration” and the other frames are omitted for simplification of description.
【００３８】このように本発明においては、フォールト
・トリー内に重複するトリー群が存在する場合でも、重
複トリー群の１つだけを作成し、これを共通化して扱う
ので、記憶装置の記憶容量を小さくすることができる。As described above, in the present invention, even if there are overlapping tree groups in the fault tree, only one of the overlapping tree groups is created and handled in common, so that the storage capacity of the storage device is increased. Can be made smaller.
【００３９】さらに本発明によれば、推論を行う場合で
も、重複トリー群の推論は１回だけ行われ、重複トリー
群の接続点となるその他の事象には、その推論結果がス
ロット複写処理によって複写されるので、推論に要する
時間を大幅に短縮することができる。Further, according to the present invention, even when the inference is performed, the inference of the duplicate tree group is performed only once, and the inference result is determined by the slot copy process for the other events that are the connection points of the duplicate tree group. Since it is copied, the time required for inference can be significantly reduced.
【００４０】続いて、分離／階層化されたフォールト・
トリーの接続関係を表示装置上で確認、作成する場合の
ＣＲＴ上での表示方法を以下に２例を示すが、実際のシ
ステムにおいては、これらに限ったものではない。Next, the faults separated / hierarchized
Two examples of the display method on the CRT for confirming and creating the tree connection relationship on the display device are shown below, but the actual system is not limited to these.
【００４１】図４(a) ，(b) は、それぞれ表示装置上に
実際に分離／階層化されて表示されるフォールト・トリ
ーを示し、同図(a) は、図３に示したフォールト・トリ
ーを分離、階層化した場合の原フォールト・トリー群
（上位トリー群）、同図(b) は重複トリー群（下位トリ
ー群）を示している。FIGS. 4 (a) and 4 (b) respectively show fault trees which are actually separated / hierarchized and displayed on the display device. FIG. 4 (a) shows the fault tree shown in FIG. The original fault-tree group (upper tree group) when the trees are separated and hierarchized, and Fig. 7 (b) shows the overlapping tree group (lower tree group).
【００４２】各トリー群をリンクするための接続点とな
る事象（本実施例では“グランド蒸気圧力異常”）は、
色、その他の表示方法を異ならせることによってマーキ
ングが施され、両トリー群の接続関係が明らかにされて
いる。例えば、重複トリー群の上位事象である“グラン
ド蒸気圧力異常”は、原フォールト・トリー群の２ケ所
の“グランド蒸気圧力異常”事象に接続されているた
め、表示色（図においてはハッチングの有無）が、重複
トリー群の他事象と異なったものとして表示されてい
る。The event (in the present embodiment, “ground steam pressure abnormality”) that serves as a connection point for linking each tree group is
Marking is made by using different colors and other display methods to clarify the connection relationship between both tree groups. For example, "Grand Steam Pressure Abnormal", which is the upper event of the overlapping tree group, is connected to two "Grand Steam Pressure Abnormal" events of the original fault tree group, so the display color (whether there is hatching in the figure) ) Is displayed as different from other events in the overlapping tree group.
【００４３】同様に、原フォールト・トリー群の事象群
のうち、前記重複トリー群との接続点となる事象“グラ
ンド蒸気圧力異常”は、他のものとは異なる色彩で表示
され、オペレータが容易に理解できるようにしてある。
なお、上記したような他事象との区別は、色彩による区
別に限定されるものではなく、輝度の差、あるいはブリ
ンクの有無等によって行うようにしても良い。Similarly, in the event group of the original fault tree group, the event "ground steam pressure abnormality" which is a connection point with the overlapping tree group is displayed in a color different from the others and is easy for the operator. To understand.
Note that the distinction from other events as described above is not limited to the distinction by color, and may be made based on the difference in luminance, the presence or absence of blinking, or the like.
【００４４】図５は、図３に示した分離／階層化された
トリー群の関係を、表示装置上に表形式で示したもので
ある。このように、本実施例では、あるトリー群と、こ
れが接続される上位トリー群との関係を表形式で表示装
置上に表わすことにより、トリー群間の接続関係を明示
することを可能としている。FIG. 5 shows the relationship between the separated / hierarchical tree groups shown in FIG. 3 in the form of a table on the display device. As described above, in this embodiment, the relationship between a certain tree group and the upper-level tree group to which it is connected is represented in the form of a table on the display device, thereby making it possible to clearly indicate the connection relationship between the tree groups. .
【００４５】例えば、図５において、下位トリー群名欄
に表示されている事象“グランド蒸気圧力異常”の右欄
には、対応する上位トリー群名として事象“高圧ケーシ
ング熱的変形”と“低圧ケーシング熱的変形”とが表示
されており、前記の事象“グランド蒸気圧力異常”に
は、リンクの対象となる上位トリーが２つ存在すること
がわかる。For example, in FIG. 5, in the right column of the event "ground steam pressure abnormality" displayed in the lower tree group name column, the events "high pressure casing thermal deformation" and "low pressure casing" are shown as the corresponding upper tree group names. "Casing thermal deformation" is displayed, and it can be seen that there are two upper trees to be linked in the event "Grand steam pressure abnormality" described above.
【００４６】図４、図５で説明したように、分離／階層
化されたフォールト・トリーの接続関係は、表示装置上
で定義、確認が可能なため、重複トリー群を有するフォ
ールト・トリーに基づいた大規模な知識ベースの作成が
表示装置上で可能となる。As described with reference to FIGS. 4 and 5, since the connection relationship of the separated / hierarchical fault trees can be defined and confirmed on the display device, it is based on the fault trees having the overlapping tree group. A large-scale knowledge base can be created on the display device.
【００４７】次に、本発明による具体的な推論処理につ
いて説明する。Next, a specific inference process according to the present invention will be described.
【００４８】図３において、下位トリー群の最下位事象
である“制御油圧低(11)”と“グランド蒸気調整器異常
(12)”とは、下位事象が存在せず、これからの推論異常
度が０であるため、制御油圧低(11)／Ｙおよびグランド
蒸気調整器異常(12)／Ｙは、共に０になる（制御油圧低
(11)／Ｙという表現方法は、フレーム“制御油圧低(1
1)”のスロットＹを意味する）。In FIG. 3, "control oil pressure low (11)" which is the lowest event of the lower tree group and "ground steam regulator abnormality"
(12) ”means that there is no subordinate event and the inference abnormality degree from this time is 0, so both the control oil pressure low (11) / Y and the ground steam regulator abnormality (12) / Y become 0. (Control oil pressure is low
The expression "(11) / Y" is used for the frame "Control oil pressure low (1
1) ”means slot Y).
【００４９】また、下位トリー群内の異常度伝達係数β
は、知識ベース作成時に定義されるものであり、本実施
例では全ての異常度伝達係数βを８０％（自分自身の異
常が１００％になったものと仮定した場合、上位事象の
異常度に影響する程度が８０％）に定義されたものとす
る。また、プロセス量により求められた事象の異常度を
格納する入力スロットαは、推論処理に先立ち定義式の
計算結果が下記のように格納されているものとする。 制御油圧低(11)／α＝０．３ グランド蒸気調整器異常(12)／α＝０．５ グランド蒸気圧力異常(10)／α＝０．１ ここで、ルールによりフレーム群名“グランド蒸気圧力
異常(10)”のフレーム１が活性化されると、フレーム
“制御油圧低(11)”は次のように動作する。 １．自事象の異常度を決定：制御油圧低(11)／αと制御
油圧低(11)／Ｙのうちの最大値（ＭＡＸ）を制御油圧低
(11)／αに代入する。すなわち、Ｙ＝０、α＝０．３よ
り、 α＝ＭＡＸ（０、０．３）＝０．３ ２．上位事象への伝達異常度Ａを計算：制御油圧低(11)
／αと制御油圧低(11)／βとを乗ずる。（α＝０．３、
β＝０．８より、Ａ＝０．２４） ３．コンバイン関数処理による“グランド蒸気圧力異常
（１０）”の推論異常度計算：伝達異常度Ａ、上位事象
“グランド蒸気圧力異常(10)”の異常推論結果Ｙ（グラ
ンド蒸気圧力異常(10)／Ｙ）より、推論異常度を次のコ
ンバイン関数を用いて計算する。 コンバイン関数ＣＦ（ｘ1 ，ｘ2 ）＝１−（１−ｘ1 ）
×（１−ｘ2 ） 但し、ｘ1 ，ｘ2 は下位事象異常度 グランド蒸気圧力異常(10)／Ｙ＝ＣＦ（ｘ1 ，ｘ2 ）＝
１−（１−Ａ）×（１−グランド蒸気圧力異常(10)／
Ｙ）＝１−（１−０．２４）×（１−０）＝０．２４ 次のルールによりフレーム２が活性化されると、フレー
ム“グランド蒸気調整器異常(12)”は同様に以下のよう
に動作する。 １．自事象の異常度を決定： グランド蒸気調整器異常(12)／α＝ＭＡＸ（グランド蒸
気調整器異常(12)／α、グランド蒸気調整器異常(12)／
Ｙ）＝ＭＡＸ（０．５、０）＝０．５ ２．上位事象への伝達異常度Ａを計算： Ａ＝（グランド蒸気調整器異常(12)／α）×（グランド
蒸気調整器異常(12)／β）＝０．５×０．８＝０．４ ３．コンバイン関数処理による推論異常度計算： グランド蒸気圧力異常(10)／Ｙ＝１−（１−Ａ）×（１
−グランド蒸気圧力異常(10)／Ｙ）＝１−（１−０．
４）×（１−０．２４）＝０．５４４ また、次のルールによりフレーム３が活性化されると、
フレーム“グランド蒸気圧力異常(10)”は同様に以下の
ように動作する。 １．自事象の異常度を決定： グランド蒸気圧力異常(10)／α＝ＭＡＸ（グランド蒸気
圧力異常(10)／α、グランド蒸気圧力異常(10)／Ｙ）＝
ＭＡＸ（０．１、０．５４４）＝０．５４４ ２．上位事象への伝達異常度Ａを計算：コンバイン関数
処理は、最上位事象であるため実行せず。 ３．スロット複写処理：このようにして下位トリー群の
異常度が計算されると、この値はスロット複写処理によ
って“グランド蒸気圧力異常(6) ”および“グランド蒸
気圧力異常(8) ”に複写される。Further, the abnormality degree transfer coefficient β in the lower tree group
Is defined at the time of creating the knowledge base, and in the present embodiment, all the abnormality degree transmission coefficients β are 80% (assuming that the abnormality of oneself is 100%, the abnormality degree of the upper event is The degree of influence is defined as 80%). Further, in the input slot α for storing the abnormal degree of the event obtained by the process amount, it is assumed that the calculation result of the definition formula is stored as follows prior to the inference processing. Control oil pressure low (11) /α=0.3 Grand steam regulator abnormality (12) /α=0.5 Grand steam pressure abnormality (10) /α=0.1 Here, the frame group name is “Grand steam” according to the rule. When the frame 1 of the pressure abnormality (10) "is activated, the frame" control oil pressure low (11) "operates as follows. 1. Determining the degree of abnormality of its own event: The maximum value (MAX) of control oil pressure low (11) / α and control oil pressure low (11) / Y is set to the control oil pressure low
(11) Substitute for α. That is, since Y = 0 and α = 0.3, α = MAX (0, 0.3) = 0.3 2. Calculate transmission abnormality degree A to upper event: Control oil pressure low (11)
Multiply / α and control oil pressure low (11) / β. (Α = 0.3,
From β = 0.8, A = 0.24) 3. Inference anomaly degree calculation of “Grand steam pressure abnormality (10)” by combine function processing: Abnormality inference result of transmission abnormality degree A, higher level event “Grand steam pressure abnormality (10)” Y (Grand steam pressure abnormality (10) / Y ), The inference anomaly degree is calculated using the following combine function. Combine function CF (x 1, x 2) = 1- (1-x 1)
X (1-x 2 ) where x 1 and x 2 are lower event abnormalities Grand steam pressure abnormality (10) / Y = CF (x 1 , x 2 ) =
1- (1-A) x (1-Grand steam pressure abnormality (10) /
Y) = 1- (1-0.24) × (1-0) = 0.24 When the frame 2 is activated by the following rule, the frame “Grand steam regulator abnormality (12)” is also as follows. Works like. 1. Determining the degree of abnormality of its own event: Grand steam regulator failure (12) / α = MAX (Grand steam regulator failure (12) / α, Grand steam regulator failure (12) /
Y) = MAX (0.5,0) = 0.5 2. Calculate the transmission abnormality degree A to the upper event: A = (Grand steam regulator abnormality (12) / α) × (Grand steam regulator abnormality (12) / β) = 0.5 × 0.8 = 0.4 3. Inference anomaly calculation by combine function processing: Grand steam pressure anomaly (10) / Y = 1- (1-A) x (1
-Grand steam pressure abnormality (10) / Y) = 1- (1-0.
4) × (1−0.24) = 0.544 Further, when the frame 3 is activated by the following rule,
The frame “Grand Steam Pressure Abnormality (10)” similarly operates as follows. 1. Determine the degree of abnormality of the event: Grand steam pressure abnormality (10) / α = MAX (Grand steam pressure abnormality (10) / α, Grand steam pressure abnormality (10) / Y) =
MAX (0.1,0.544) = 0.544 2. Calculate the degree of transmission abnormality A to the higher order event: The combine function processing is not executed because it is the highest order event. 3. Slot copy processing: When the abnormality degree of the lower tree group is calculated in this way, this value is copied to "Grand steam pressure abnormality (6)" and "Grand steam pressure abnormality (8)" by the slot copy processing. .
【００５０】ここで、この異常度の上位事象への波及度
合は、“高圧ケーシング熱的変形(4) ”の下位事象であ
る“グランド蒸気圧力異常(6) ”に寄与する場合が０．
８であり、“低圧ケーシング熱的変形(5) ”の下位事象
である“グランド蒸気圧力異常(6) ”に寄与する場合は
０．５であるために、それぞれの事象の異常推論結果ス
ロットαは以下のようになる。 (a) タービン振動大／グランド蒸気圧力異常(6) ／α＝
グランド蒸気圧力異常／グランド蒸気圧力異常(10)／α
×β（＝０．８）＝０．５４４×０．８０．４４ (b) タービン振動大／グランド蒸気圧力異常(8) ／α＝
グランド蒸気圧力異常／グランド蒸気圧力異常(10)／α
×β（＝０．５）＝０．５４４×０．５０．２７ ここで、実際に分離／階層化フォールト・トリーを実現
している処理がスロットの複写処理である。Here, the degree of influence of this abnormality degree on the higher order event is 0 when it contributes to "Grand steam pressure abnormality (6)" which is a lower order event of "high pressure casing thermal deformation (4)".
8 and 0.5 when contributing to the "ground steam pressure anomaly (6)", which is a subordinate event of "low-pressure casing thermal deformation (5)", is 0.5, so the anomaly inference result slot α of each event is Is as follows. (a) Large turbine vibration / Grand steam pressure abnormality (6) / α =
Grand steam pressure abnormality / Grand steam pressure abnormality (10) / α
× β (= 0.8) = 0.544 × 0.80.44 (b) Large turbine vibration / Grand steam pressure abnormality (8) / α =
Grand steam pressure abnormality / Grand steam pressure abnormality (10) / α
× β (= 0.5) = 0.544 × 0.50.27 Here, the process that actually realizes the separated / hierarchical fault tree is the slot copy process.
【００５１】このように本発明によれば、推論を行う場
合でも、重複トリー群の推論は１回だけ行われ、重複ト
リー群の接続点となるその他の事象には、その推論結果
がスロット複写処理によって複写されるので、推論に要
する時間を大幅に短縮することができる。As described above, according to the present invention, even when the inference is performed, the inference of the duplicate tree group is performed only once, and the inference result is slot-copied to the other event which is the connection point of the duplicate tree group. Since it is copied by processing, the time required for inference can be greatly reduced.
【００５２】次に、本推論処理の全体の流れを図９を用
いて説明する。なお、フレーム群内に示されたＦ１、Ｆ
２・・・は、それぞれ図８を用いて説明したフレーム
１、フレーム２・・・に対応しており、その他の記号、
すなわちフレーム群名“タービン振動大”におけるＦ３
は事象“復水器真空異常(7) ”に、Ｆ４は“グランド蒸
気圧力異常(8) ”に、Ｆ５は”低圧排気室温度高(9)
“に、Ｆ６は“低圧ケーシング熱的変形(5) ”に、Ｆ７
は“高圧ケーシング熱的変形(4) にそれぞれ対応してい
る。Next, the overall flow of the inference process will be described with reference to FIG. In addition, F1 and F shown in the frame group
2 ... Corresponds to the frame 1, the frame 2 ... described with reference to FIG. 8, and other symbols,
That is, F3 in the frame group name "Large turbine vibration"
Is the event "condenser vacuum abnormality (7)", F4 is "ground steam pressure abnormality (8)", and F5 is "low pressure exhaust chamber temperature high (9)"
"F, F6 is" low pressure casing thermal deformation (5) ", F7
“Corresponds to thermal deformation of high-pressure casing (4) respectively.
【００５３】同図において、全体のグループを制御する
のがメタ・ルールであり、該メタ・ルールによってルー
ル群が次々と活性化される。該活性化されたルール群
は、実体を表すフレーム群を活性化する。該活性化され
たフレームＦｉは、フレーム間でデータ通信を行って推
論を継続する。In the figure, it is a meta rule that controls the entire group, and the rule group is activated one after another by the meta rule. The activated rule group activates the frame group representing the substance. The activated frame Fi performs data communication between frames and continues inference.
【００５４】本実施例においては、フレーム群“グラン
ド蒸気圧力異常”が活性化されると、Ｆ１、Ｆ２が活性
化され、続いてＦ３が活性化される。さらに、Ｆ３の情
報はデータ通信によってフレーム群“タービン振動大”
のＦ１、Ｆ４に伝達され、その後は同様に各フレームが
順次活性化される。In the present embodiment, when the frame group "Grand steam pressure abnormality" is activated, F1 and F2 are activated, and subsequently F3 is activated. Furthermore, the information of F3 is transmitted by data communication, and the frame group "turbine vibration large"
To F1 and F4, and thereafter, similarly, each frame is sequentially activated.
【００５５】このように、本実施例によれば分離／階層
化されたフォールト・トリーをメタ・ルール、ルール
群、フレーム群に展開することによって推論が実現され
る。As described above, according to the present embodiment, inference is realized by expanding the separated / hierarchical fault tree into meta rules, rule groups, and frame groups.
【００５６】[0056]
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、フォールト・トリーを階層化して構築、表
示、保存することができるので、次のような効果を達成
することができる。 (1) 大規模あるいは複雑なフォールト・トリーであって
も、重複する事象は階層化して表示することができるの
で、全体の内容を容易に理解でき、フォールト・トリー
の構築が簡単かつ容易になる。 (2) フォールト・トリー内の重複する事象に対する重複
した知識処理が回避できるため、高速推論が可能とな
る。 (3) フォールト・トリー内の重複する事象の重複した記
憶が回避できるため、記憶容量を節約し、装置を小型化
することができる。 (4) 重複トリー群を原フォールト・トリー群にリンクさ
せる場合には、異常度伝達係数に基づいて異常波及の度
合いが決定されるので、確率の高い推論が可能となる。As is apparent from the above description, according to the present invention, since it is possible to construct, display, and save fault trees in a hierarchical manner, the following effects can be achieved. (1) Even in a large-scale or complex fault tree, overlapping events can be displayed in a hierarchical manner, making it easy to understand the entire content and making fault tree construction simple and easy. . (2) Since it is possible to avoid the duplicate knowledge processing for the duplicate event in the fault tree, high-speed inference is possible. (3) Since duplicate storage of duplicate events in the fault tree can be avoided, storage capacity can be saved and the device can be downsized. (4) When the overlapping tree group is linked to the original fault-tree group, the degree of abnormal transmission is determined based on the abnormality transfer coefficient, which enables highly probable inference.
【図１】 本発明を適用した故障診断システムのブロッ
ク図である。FIG. 1 is a block diagram of a failure diagnosis system to which the present invention is applied.
【図２】 階層化されていないフォールト・トリーを示
した図である。FIG. 2 is a diagram showing a non-hierarchical fault tree.
【図３】 階層化フォールト・トリーを示した図であ
る。FIG. 3 is a diagram showing a layered fault tree.
【図４】 階層化フォールト・トリーの表現方法の一実
施例である。FIG. 4 is an example of a method of expressing a hierarchical fault tree.
【図５】 階層化フォールト・トリーの他の表現方法で
ある。FIG. 5 is another representation method of a layered fault tree.
【図６】 メタ・ルールの内容を示した図である。FIG. 6 is a diagram showing the contents of a meta rule.
【図７】 ルールの内容を示した図である。FIG. 7 is a diagram showing the content of a rule.
【図８】 フレームの内容を示した図である。FIG. 8 is a diagram showing the contents of a frame.
【図９】 推論処理の概略を示した図である。FIG. 9 is a diagram showing an outline of inference processing.
【図１０】 知識ベースの構築方法を示したフローチャ
ートである。FIG. 10 is a flowchart showing a method of constructing a knowledge base.
１…フォールト・トリー入力装置、２…フォールト・ト
リー・データ解析装置、３…階層化知識ベース、４…オ
ン・ライン・マッピングテーブル、５…オン・ライン推
論機構、６…推論結果出力装置、７…マッピング処理機
構1 ... Fault tree input device, 2 ... Fault tree data analysis device, 3 ... Hierarchical knowledge base, 4 ... On-line mapping table, 5 ... On-line inference mechanism, 6 ... Inference result output device, 7 ... Mapping processing mechanism
Claims (2)
果となる事象とを結び付けて構成されるフォールト・ト
リーを作成し、該フォールト・トリーに基づいて知識ベ
ースを構築する知識ベース構築方法において、 フォールト・トリーを入力し、 前記フォールト・トリー内に重複して存在するトリー群
を前記フォールト・トリーから分離して共通化し、 前記重複トリー群とそれ以外のトリー群である原フォー
ルト・トリー群とを階層化して分離／階層化フォールト
・トリーを作成し、 前記重複トリー群は、該重複トリー群の実行によって得
られた推論結果を、前記原フォールト・トリー群を構成
する事象であって前記重複トリー群がリンクされる事象
に複写することを特徴とする知識ベース構築方法。1. A knowledge base building method for creating a fault tree configured by linking an event that causes a system failure and an event that results in a failure, and building a knowledge base based on the fault tree, By inputting a fault tree, the tree groups that are duplicated in the fault tree are separated from the fault tree and are shared, and the duplicate tree group and the original fault tree group that is the other tree group To create a separated / hierarchical fault tree, and the duplication tree group is an event that constitutes the original fault tree group based on the inference result obtained by executing the duplication tree group. A method for constructing a knowledge base, characterized in that a tree group is copied into an event to be linked.
果となる事象とを結び付けて構成されるフォールト・ト
リーを用いた知識ベースによる故障診断方法において、 前記フォールト・トリー内の重複トリー群の実行によっ
て得られた推論結果を、重複トリー群以外のトリー群で
ある原フォールト・トリー群を構成する事象であって前
記重複トリー群がリンクされる事象に複写することを特
徴とする知識ベースによる故障診断方法。2. A fault diagnosis method based on a knowledge base using a fault tree configured by linking an event that causes a system failure and an event that results in a failure, wherein an execution of an overlapping tree group in the fault tree is performed. Failure based on knowledge base characterized by copying the inference result obtained by the above into an event which constitutes an original fault tree group which is a tree group other than the duplicate tree group and which is linked with said duplicate tree group Diagnostic method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5230778A JP2556814B2 (en) | 1993-08-25 | 1993-08-25 | Knowledge base construction method and knowledge base fault diagnosis method |
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Related Parent Applications (1)
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1993
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