JPH0332967A - 車両の故障診断装置 - 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、車両の故障症状に基づいて故障原因すなわち
故障部位を知り得るようにした車両の故障診断装置に関
する。

（従来技術） 最近の車両は構造が益々複雑となる傾向にある。このた
め、車両が不調であるときすなわち車両に故障症状が生
じたとき、かなりベテランの整備士であっても、この故
障症状を生じる原因となる部位を特定することがむずか
しくなる傾向が強まっている。このことは、すみやかな
故障修理を行なう上での大きな負担となる。

このため、最近では、特開昭６２−６８５６号公報に示
すように、エキスパートシステムと呼ばれるものを利用
して、故障症状からその原因となる部位を特定し得るよ
うにしたものが提案されている。これは、過去のデータ
を基に、故障症状とその原因となる部品故障の因果関係
を故障木として記憶しておき、故障症状を順次人力して
いくことによって、最終的に故障している部品を探し当
ててこれを表示するものである。そして、故障症状とそ
の原因となる部品故障との因果関係の確率をも記憶して
おくことにより、故障している部品をより精度よく探し
当てることができるようにしている。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上述した従来の車両の故障診断装置では
、最終的に故障している部品を探し当てるまでに多大の
時間を要するだけなく、入力される故障症状の質と量と
が十分でないと、故障している確率が同レベルの部品が
極めて多数表示されてしまうことになる。このことは、
この種の装置の利用価値を大幅に低減させることになる
。

したがって、本発明の目的は、入力される故障症状に応
じて、故障原因となる部位を整備する者に対してより的
確に与え得るようにした車両の故障診断装置を提供する
ことにある。

（問題点を解決するための手段、作用）前述の目的を達
成するため、本発明にあっては、次のような観点を考慮
するようにしである。

先ず、第１に、故障症状のためのデータとして、汎用性
を考慮した各車種共通のものの他、特定車種例えば限定
販売されたものや新車として発売後間もないものを対象
とした特定車種用のものを用意するようにしである。す
なわち、従来の故障診断のデータは、統計的にどうして
も一般化されたものとならざるを得ないことから、汎用
性という点では優れたものとなる反面、特定車種につい
ての故障診断が適切になされないことになる。

より具体的には、ある故障症状が生じた場合、この故障
症状の原因となる故障部品というものは、各車種共通の
データに基づく場合は診断不能であったりあるいは故障
の確信度は低いものの例えばへ部品であったとしても、
特定車種用のデータに基づく場合は全く別のＢ部品が極
めて故障確信度の高いものとして診断され得ることにな
る。このような各車種共通のデータと特定車種のデータ
を有する本発明の具体的構成を特許請求の範囲第１項と
して示しである。

第２に、本発明では、故障症状とその原因となる故障部
品との因果関係を示すデータの他に、機能連鎖系をデー
タとして用意して、これを整備者に報知することにより
、故障部品というものが明確に診断し得なくても１点検
すべき部品というものを整備者に容易に理解させ得るよ
うにしてある。この機能連鎖系は、例えば点火系とか燃
料系とかいったサブシステムレベルの系、すなわち車両
のある機能を実現するのに関連する複数の部品の集合体
について、この部品集合体のつながり関係を示すもので
あり、第１５図に点火系を例にしてブロック図的に示し
である。このような機能連鎖系を見ることにより、整備
者は、点検すべき部品といものをより適切に知り得るこ
とになる。この機能連鎖系の選択は、種々の態様でなし
得る。

例えば、整備者がマニュアル式に選択することもでき、
また、故障症状との因果関係から関連度の高いものを自
動的に選択、報知することもできる。好ましくは、この
機能連鎖系のデータ中に、これを構成する部品が故障す
る度合（確率）を合せて用意しておけば、１つの機能連
鎖系について点検すべき部品点数はわずかなものですむ
ことになる。

本発明のもっとも好ましい態様を、ブロック図的に第１
６図に示しである。すなわち、第１６図では、各車種共
通用としての故障症状とその原因となる部品との因果関
係、特定車種用としての故障症状とその原因となる部品
との因果関係、故障症状とその原因となる特定の部品集
合体すなわち機能連鎖系との因果関係、および機能連鎖
系そのもののデータを利用するようにしたシステムとな
っている。

（発明の効果） このように、本発明によれば、故障症状に応じた点検部
位というものをより的確に知ることができる。

特に、特許請求の範囲第１項に記載したような構成とす
ることにより、単離を問わずに点検すべき部位をより的
確に知ることができる。

特許請求の範囲第２項に記載したような構成とすること
により、点検すべき故障部位が１次的には明確でないと
きでも、機能連鎖系を利用して、点検すべき部位をより
的確に整備者にり知得させることができる。

特許請求の範囲第３項に記載したような構成とすること
により、特許請求の範囲第１項と第２項との両方の利点
を有するものが得られる。

特許請求の範囲第４項のような構成とすることにより、
特許請求の範囲第２項に記載したような利点を確保しつ
つ、機能連鎖系の利用をより便利なものとすることがで
きる。

特許請求の範囲第５項のような構成とすることにより、
特許請求の範囲第１項と第２項との両方の利点を得つつ
１機能連鎖系の利用をより便＋＋１なものとすることか
けきる。

特許請求の範囲第６項のような構成とすることにより、
ｔｉ能連鎖系を利用した点検部品を少なくすることがで
きる。

（以下余白） （実施例） 以下本発明の実施例を添付した図面に基づいて説明する
。

上生坐且４ 第１図は、本発明の全体システムをブロック図的に示す
ものであり、このシステムはコンビ、１−夕を利用して
構成される。

この第１図において、故障症状入力手段Ａが、４つのブ
ロックＩ、２．３．４によって示される。すなわち、故
障症状人力手段Ａは、故障症状入力部１と、第５記憶部
２と、質問表示部３と、人力情報格納部４と、から構成
されている。上記故障症状入力部１は、本システムを利
用する者が１次的な故障症状を入力するためのものであ
る。

第５記憶部２は、故障症状に対して原因となる部品をそ
の因果関係の確率と共に記憶しているものであり、前記
公報に記載されているような故障木の形式での記憶とさ
れている。質問表示部３は、−上記第５記憶部に記憶さ
れている故障木の範囲に限定した質問を操作する者に対
して表示するものである。入力情報格納部４は、入力さ
れた情報を蓄えるものであり、この蓄えられた情報が、
後述する本発明を構成する部分に対する故障症状の入力
情報として使用される。すなわち、本発明を利用する場
合において、故障症状をある程度限定しておくために、
−Ｌ述のような各要素ｌ、２．３．４が構成される。

第１図中５は第１記憶部、６は第２記憶部、７は第３記
憶部、８は第４記憶部、９は推論部、ｌＯは選択部、Ｉ
Ｉは報知部である。

第１記憶部５は、部品単位で、この部品とこれが故障し
たことを原因として生じる故障症状との因果関係をその
確率と共に第１故障情報として記憶しているものであり
、各車種共通のデータを基に作成されている。第２記憶
部６も１部品（１１位で、この部品とこれが故障したこ
とを原因としてｉｌＥしる故障症状との因果関係をその
確率と共に第２故障情報として記憶しているものである
が、特定車種専用のデータを基に作成されている。第３
記憶部７は、多数の機能連鎖系を記憶しているものであ
る。この機能連鎖系は１例えば点火系、燃料系等、車両
の有する多数の機能の各々について、この機能を実現す
るために関連される複数の部品のつながり関係（入出力
関係）を示すもので、点火系を例にしてブロック図的に
第１５図に示しである。この第３記憶部７には、１つの
機能連鎖系を構成する各部品毎に、故障を生じる度合を
その確率でもって合せて記憶している。第４記憶部８は
、上記各機能連鎖系を構成する部品集合体と該部品集合
体が故障したときの因果関係を、その確率と共に、第３
故障情報として記憶しているものである。上記各記憶部
５，６．８の記憶は、いずれも、後述する推論部の形式
で記憶されている。

推論部９は、入力情報格納部４に格納されている情報に
応じて、上記第１、第２、第４の各記憶部５．６．８を
検索して、故障しているであろう部品とその確率とを推
論すると共に、故障しているであろう部品集合体をその
確率と共に推論する。そして、この推論結果が、報知部
８で服用されることになる。

選択部１０は、推論部９で推論された故障しているであ
ろう部品集合体に対応した機能連鎖系を第３記憶部７か
ら選択して、当該選択された機能連鎖系が、その各部品
の故障確率と共に報知部１１に報知される。ただし実施
例では、第１．第２、第４記憶部５．６．８の検索結果
でも整備者が４−分納得できない場合に限って、機能連
鎖系の報知を行なうようにしである。このため、入力部
１から、選択手段１０に対して機能連鎖系の選択を指令
する指令信号が出力されるようになっている。

前述した故障症状入力部ｌは１例えばキーボードによっ
て構成される。各記憶部２．５，６．７．８については
記憶容量の大きいものが要求される現点から外部記憶装
置、例えばフロッピーディスクやハードディスク等が用
いられる。入力↑１１報格納部４も各記憶部２．５．６
．７．８と同じようにすることもできるが、記憶容量の
小さい内部記憶装置でもよい。質問表示部３および報知
部ＩＩは、例えばＣＲＴが利用され、この他プリンタを
俳せて使用することもできる。勿論、推論部９は、ＣＰ
　ｊＪによって構成される。

、ｆ「′　カー　Ａ 第５記憶部２の記憶内容は、図式的に示すと、第２図に
示すような故障木の形式とされる。これは１例えばクラ
ンキングしないことを故障症状として、その原因を下方
に向かうにつれてより具体化していくように因果関係づ
けたもので、最終的に、故障していると思わる部品にた
どりつくようになっている。そして、木の上下関係の因
果関係の度合をその確率で示しである。この第２図に示
されるようなものを模式化して示したのが、第３図であ
る。そして、このような故障木は、具体的には、第４図
に示すような多数のルールとして記憶される。すなわち
、Ｘが故障症状（木の下位にいくと原因の場合もある）
であり、ＹがＸの１つ下の原因（木の最下位にいくと部
品となる）であり、Ｎが確率（因果関係の確信度）であ
る。この故障の確信度としては、第５図に示すように、
例えばＬＯＷ　、　　ＭＩＤＤＬＥ　、　ＩＩＩＧＩＩ
というように、３段階程度のおおまか分類を併用しても
よく、あるいはこの大まかな分類のみの使用でもよい。

第１図の故障情報格納部４に情報が格納されるまでの手
順をフローチャートとして示したのが、第１２図であり
、以下この第１２図について説明する。先ず、Ｐ（ステ
ップ）ｌにおいて、先頭ルール（第３図のＡを最上位と
するルール）を取込む。次いでＰ２において、ルールの
中のＸを見て、このＸをもつルールが他にもないか検索
する。そして、このＸを有するルールの中で、確信度Ｎ
の最も大きいルールを選択する。

Ｐ２の後、Ｐ３において１選択されたルールの中のＹと
故障症状とが一致しているか否を判断する。そして、−
＝〜・致していれば、Ｐ４において現７ＥのＸ、Ｙ、Ｎ
の関係を入力格納部４に保イｒする。

そして次に、Ｐ５においてＹをＸとした後（Ｙをルール
のＸとして更新する）、Ｐ６でＸを原因とするルールが
あるか否かが判断される。このＰ６の判断でＮｏであれ
ばそのまま終了される。またＰ６の判断がＹＥＳであれ
ば、前記Ｐ２以降の処理が繰返される。

前記Ｐ３の判断がＮＯであれば、Ｐ７において、確信度
Ｎが−・段低いレベルのルールを選択した後、Ｐ８にお
いて、まだ同じようなルールが存在するか否かが判断さ
れる。そして、他のルールがあればＰ３へ戻り、なけれ
ばＰ９において、現在よりも低いレベルのもの（故障木
の下の方にあるルール）を入力格納部４に格納する。な
お、この））９にきたときは、最終的に故障症状の原因
となる部位を、故障木の十分下位のレベルまで到達し得
なかったときとなる。

上述した故障木を利用して格納部４に情報を格納する際
、ある程度この故障木に沿って質問事項をまとめた問診
シートを作成して、これを人力するようにすると、手間
が省けることになる。ただし、この場合は、質問事項と
しては、１」視、基礎点検等、容易に判断しつる範囲に
限定しておく。

第１、２、−４の　−５，６，８ 先ず、車両の構成というものを、大きな概念から小さな
概念へと分類してみると、第６図のようになる。すなわ
ち、車両は、大別してエンジン、ミッション等の大概念
（システムレベル）に分ｍされる。また、各システムレ
ベルのものは、例えばエンジンについてみると、点火系
、燃料系というように、中概念（サブシステムレベル）
に分類される。そして、各サブシステムレベルのものは
、例えば燃料系についてみると、燃料ポンプ、インジェ
クタ等のように個々の部品レベルに分類されることにな
る。

推論水は、上述したような関係から、点火系、燃料系と
いうようなサブシステムに相当する系ずなわち特定の部
品の集合体についてのものと、部品レベルのものとの２
種類が設定される。

部品集合体についての推論水の一例を示したのが第７図
であり、この第７図では点火系を例として示しである。

ずなわち、点火系が故障すると。

先ず始動不良という大きな概念の故障症状が関連づけら
れ、この始動不良という故障症状に対して、次の下位の
概念（故障症状あるいは故障原因）として、点火プラグ
がぬれていること、およびイグナイタが誤信号を発生し
ていることが関連づけられる。このように、推論水は、
部品集合体としての系が故障したことを原因として発生
する故障症状が、上から下へと順次大きな概念のものか
らより具体的な概念となるように関連づけられている。

勿論、この推論水における上下の因果関係は、故障確率
として重みづけが与えられている。

一ヒ述のような推論水を模式化して示したのが第８図で
あり、このような推論水は具体的には、故障木の場合と
同じように、第９図に示すようにルールとして記憶され
ている。すなわち、ルール１について着目してみると、
第８図のＡＩについての下位のレベルのＢｔ　、Ｄｒが
その確信レベルおよび確信度と共に記憶されている。

第１Ｏ図は、部品単位での推論水であり、先頭にくるの
が部品集合体に代って個々の部品がくる点において第９
図（第７図）のものと異なる。そして、このような部品
単位での推論本も、第１１図に示すように、ルールとし
てその確信レベル、確信度と共に記憶されている。なお
、部品単位での推論本の場合は、推論本の上下同じレベ
ルのものが共に相関して１つの故障症状を示す場合が多
く、このときはＡＮＤ情報として別途ルールを形成して
おく（第１１図のルール３を参照）。勿論、この部品単
位での推論本は、各車種共通用（第１記憶部５）と、特
定車種用（第２記憶部６）とに個々独立したものとして
作成されている。

筆≦しヒ匂Ｓ艷ユ 第１５図にブロック図的に示すような機能連鎖系を記憶
しているもので、０体的には、次のような形式でコード
化されている。

（ディストリビュータ （機能　“点火エネルギーの分配”） （接続部品 （ｂｅｆｏｒｅ　　ＩＧコイル） （ａｆｔ、ｅｒ　　　ｌＩＴコード））すなわち、例え
ば点火系を構成する１つの部品に着目して、「点火エネ
ルギの分配」というようにその部品の果す機能と、接続
関係すなわち入出力関係にある前後の部品名ｒｌＧコイ
ルとＨＴコード」と、この部品（デストリピユータ）の
故障する確率）が１セツトとして記憶されている。

勿論、ＩＧコイルについては、接続される前後の部品が
、入力側には「バッテリとＥＣＵＪが、また出力側には
「デストリピユータ」として記憶されている。なお、」
１記故障確率は、１つの機能連鎖系の範囲内において他
の部品との相対的なものとして設定され、複数の機能連
鎖系に関連する場合は１つの部品について各機能連鎖系
毎に故障確率を記憶しておくとよい。

”＋　　９、　　　　部１０、　　知　　１１推論部９
は、人力される故障症状に応じて、前述した部品集合体
についての推論本、および部品＋ｉｊ位での推論本（各
車種共通用と特定車種用との２練頚有り）を利用して、
故障しているであろう部品集合体と部品とを、その故障
確率と共に推論する。すなわち、入力される故障症状と
一致する内容が蓄えられているルールが在在する場合、
この存在したルールに記憶されている確信レベル、確信
度の故障確率で、当該部品集合体あるいは部品が故障し
ているものと推論する。そして、この推論された結果は
、最終的に、部品集合体と部品との相関関係や１ｇＩｇ
確信レベル信度に応じて。

適宜選択されて、最終推論結果を得る。勿論、この最終
推論結果は、報知部ＩＮ、：報知されることになる。

推論部９により最終的に推論された結果の一例を示すと
次のようになる。

■部品集合体について ；闘御系　　　　（ｔｌ　Ｉ　ＧＮ　　　　Ｏ，６）燃
料系　　　　（）Ｉ　Ｉ　ＧＩ　　　　Ｏ，３）■部品
について 水温センサ　　（ＨＩＧＩＩ　　　　Ｏ，５）制御ユニ
ット　　（ＨＩ　ＧｌＩ　　　　Ｏ，３）インジェクタ
　（ＭＪＤＤＬＥ　　０．８）ＥＧＲバルブ　（１−Ｏ
Ｗ　　　　　０．７）となる。これ等の結果をみて、整
備する者は、部品集合体と部品との相関関係、および確
信レベル、確信度により、水温センサと制御ユニットと
インジェクタとの３者が故障しているとの疑いをもつ一
方、ＥＧＲバルブについては故障の疑いから除外するも
のと４太られる。

」二記第１、第２、第４の各記憶部５．６，８にに記憶
されている故障情田を検索しても、整備者が十分納得で
きない場合がある。このときは、選択手段１０によって
、第３記憶手段に記憶されている機能連鎖系のなかから
、故障していると推定された部品集合体のうち故障確率
のもっとも高い部品集合体に対応した機能連鎖系が選択
される。

そして、この選択された機能連鎖系が報知部１１に報知
され、合せてこの機能連鎖系中で故障確率の高い部品も
報知される。このような機能連鎖系を見た整備者は、当
該機能連鎖系の出力状態を点検することによって、当該
機能連鎖系に異常があるか否かを判別することになる。

この出力点検の結果が異常であれば、当該機能連鎖系を
構成する部品のうち、故障確率の高い順に点検を行なう
ことになる。上記出力の点検で正常であれ、次に故障確
率が高いと推論された部品集合体に対応した機能連鎖系
が選択されて、上述のような手順が繰返される。

第１３図、第１４図は、＋ｉｉｆ述した推論木を利用し
て推論結果を得るための手順をフローチャートとして示
したものである。なお、入力情報格納部４には、前述し
たように、いままでに入力した故障症状とこれに応じて
故障とイえられる部品がある程度限定された範囲で格納
されており、したがって、推論の際には、この格納部４
に蓄えられ−でいる情報のみをもとに行なえばよいこと
になる。

先ず、第１３図のＱｌにおいて、前記第１２図の処理が
行なわれる。

次にＱ２、Ｑ３において、故障症状に応じて、部品集合
体が故障しているかについてその故障確率と共に推論さ
れる（第４記憶部８の検索〉。また、Ｑ４、Ｑ５におい
て、各車神共逍となる部品ｌｉｔ位について故障してい
るか否かについてその故障確率と共に推論される（第１
記憶手段５の検索）。さらに、Ｑ６、Ｑ７において、特
定車種についての部品中位について故障しているか否か
についてその故障確率と共に推膚される（第２記憶丁段
６の検索）。

なお、Ｑ６の推論は、入力部１から特定車種についての
推論指令があった場合のみ行なうようにしてもよい。

Ｑ８では、部品集合体と部品（各車種共通と特定ｉ１ｊ
柿との２秤類イ１す）とについての各推論結果に基づい
て、総合推論すなわち互いの相関関係と確イ、１レベル
、確信度に応じて、故障の疑いの少ないものが除去され
、この処理を得た後の最終推１論結果が、Ｑ９において
報知部１１に′服用される。

上述したＱ２（Ｑ、４、Ｑ　６　）の詐細は、第１４図
に示す通りである。先ず、Ｒ１において部品集合体ある
いは部品に応じた推論本が選択される（第１記憶部５、
第２記憶部６あるいは第４記憶部８の選択）。次いで、
Ｒ２において、もつとも上方に位置するルールを選択す
る。

Ｒ３においては、選択されたルールの中に蓄えられてい
る情報に、入力された故障症状と−・致１−るものがあ
るか否かが判断される。このＲ３の’Ｉ’１１断でＹＥ
Ｓのときは、Ｒ４において、１＜３でＹＥＳとされたル
ール中の確イ３レベル、確信度と共に、現在推論対象と
なっている部品集合体（部品）が記憶される。この後、
Ｒ５において、推論本において次の下位のレベルのルー
ルに更新されて、Ｒ３以下の処理が繰返される。

前記Ｒ３の判断でＮｏのときは、Ｒ６において、推論本
の−Ｅ下関係が同じレベルの他のルールを選択し、次い
でこのようなルールが存在するか否かがＲ７において判
断される。このＲ７の判断でＹＥＳのときはＲ３に戻り
、逆にＮＯのときは終了される（検索終了）。

第１３図の０９の後は、ＱＩＯにおいて、Ｑ９の推論結
果が十分満足できるものであるか否かが判別される。こ
の判別でＹＥＳのときはそのまま終ｒする。また、ＱＩ
Ｏの判別でＮ　Ｏのときは、Ｑｌｌにおいて、Ｑ３で故
障であると推定されて部品集合体のうちもっとも故障確
率の高いとされた部品集合体に対応した機能連鎖系が選
択されるとＪ（に、選択された機能連鎖系と、当該機能
連鎖系を構成する各部品の故障する確率とが報知部！ｌ
に・服用される。、Ｑｌ２では１選択されたＰｉ（’ｆ
＠連釦系の出力状態がＩＥ常であるか否かが整備者によ
ってチエツクされる。このチエツクの結果で異常がなけ
れば、丙びＱ、　ｌ　Ｉに皮って、次に故障確率の高い
とされた部品集合体に対応した機能連鎖系が選択、表示
される。

Ｑ、　＋　３のｔＩＩ別がＹ　Ｅ　Ｓのときは、この機
能連鎖系を構成する部品のうち故障確率の高い部品類に
点検が行なわれることになる。

隻彪里ユ この神の故障症状システムにおいては、利用名が故障症
状をいかに的確に認識しているか、ということが、故障
部位を推論する」二で重要となる。

このような現点から、第１図の質問表示部３を（す用し
て、以下に述べるようにして推論部９へ人力される（格
納部４へ格納される）故障症状がより具体的かつ的確な
ものとなるように、あらかじめまとめておくとよい。

先ず１次のように、大きく分類される故障現象に応じて
、下記のように質問ストーリ（１次質問群）と２次質問
群とがあらかじめ用意される。

故障現象−一１．始動不良−−−１１質問ストーリ１　
　　　　　　　１２２次質問群 −２，アイドル不調−２−１質問ストーリ２−２２次質
問群 −３，走行不良−−−３−１質問ストーリｌ　　　　　
　　　　３−２２次質問群−４，エンスト−−−４−１
質問ストーリ４−２２次質問群 に記質問ストーりおよび２次質問群の中で、ポイントと
なる質問には、それに対する利用者の人力（Ｉｉ’ｉに
応じて次の質問はどれにするかを決める知識（＝次期行
動知識）が用意される。

「始動不良」や「走行不良」などの大きく分類された症
状が入力されると、どの質問スト−りを使用するのかが
決定される。質問スト−りが決まるとこれに従って問診
されていく。このとき、上述のように次期行動知識があ
らかじめ決定されているので、この次期行動知識に沿っ
た処理が行な・われる。いま、「始動不良」であるとい
う大きな故障現象を前提として説明すると次の通りであ
る。

問診処理の形態 質問ストーリ（質問が設定されているコード１−−−２
．、、−−−ｎ） ２次質問群　（質問が設定されているコード１−−−２
．、、−−−ｎ） コード１　　（質問項［」イえられる回答コード　アク
ションコード） 巨体的な例でみてみると、 質問ストーリ“始動不良” （Ｑ、Ｉ　　Ｑ２　　Ｑ３　　Ｑ４　０．７Ｑ、　１９
　　Ｑ　２０　　Ｑ、　２１　）２次質問群 （Ｑ５　　Ｑ６　　Ｑｌ５　　Ｑ、Ｉ６　　Ｑ１７）質
問コード （Ｑｌ　　　“始動状態は”ＱＵＩ　　ＡＣＴＩ）（Ｑ
２　１ｉ現しますか”Ｑ、　ｔＪ　２　　へＣＴ２）４
゛えられる回答コード （ＱＬＪ　Ｉ　　　（Ｑ、Ｑ　Ｉ　　ＱＱ２　　ＱＱ３
）　）（Ｑ　ｔ）　２　　　　（ＱＱ２＋　　　　ＱＱ
２２［ＪＮＤＥＦ）） 口答コードの実際の値 （ＱＱＩ　　“クランキングしない”）（Ｑ０２　　“
クランキングするが初爆しない”）（ＱＱ３　　“初爆
するが完爆しない”）（ＱＱ２１“いつも起こる″） （ＱＱ２２“たまにしか起こらない”）（ＩＩＮＤＥＦ
　　“わからない”） アクションコード （ＡＣＴＩ　　　（ｉ　　ｆ　　　　ＱＱＩ　　　　Ｌ
ｈｅｎ　　　　Ｑ５）（ｅ　ｌ　ｓ　ｅ　　Ｃ０ＮＴ　
Ｉ　ＮＩＪ　ＩＥ）　）（ＡＣＴ２　　（ｉｆ　　ＱＱ
、２１　　しｈｅｎ　　Ｑ４）（ｉ　ｆ　　ＱＱ２２　
　しｈｅｎ　　Ｑ６）（ｅｌｓｅ　　　Ｃ０ＮＴＩＮＬ
ＪＥＩ　　）上記例において、問診Ｑｌ　（＝始動状態
）の入力結果すなわち利用者の回答結果がＱＱＩ（＝ク
ランキングしない）という場合は、アクションがＱ５な
ので、質問スト−りをはなれて２次質問群に移行する。

利用者の回答がＱＱ２　（＝クランキングするが初爆し
ない）、ＱＱ３（＝初爆するが完爆しない）の場合は、
アクションがＣ０ＮＴ　ＩＮＵＩ−なので、質問スト−
りに沿って問診が続行されることになる。問診Ｑ２の場
合も同様に、利用者の人力値がＱＱ２１の場合ならＱ４
へ、ＱＱ２ならＱ６へ、それ以外の人力値なら質問スト
ーリに沿った問診が続行される。

以上のようにして、極めておおまかな故障現象しか利用
者が把腟していなくても、問診を利用して、故障部４＞
’ｉを推論する場合により具体的かつ適確な故障症状を
入力させて、故障診断をより正確（こ行なわせることが
Ｅｊ７能となる。

免匙遇１ 前述した各車種共通の故障情報に基づく故障症状と、特
定車種の故障情報に基づく故障症状とは、利用者の要求
に応じていずれか一方のみを実行することができる。こ
の場合、以下に述べるように、ｒｉｆ＝もし・・ならば
」、ｒＬｈｅｎ＝である」のルールを利用して、故障情
報の記憶と故障診断とを行なうようにしてもよい。

この場合、ｒｉｆＪ部分は複数の条件（＝故障症状）に
なっていることが多く、全ての条件を満足しないとｒＬ
、ｈｃｎＪが実行されないＦＡＮＤ」ルールと、一部の
条件が満足されればｒ　Ｌ　ｈｅｎＪが実行される「Ｏ
Ｒ」ルールとの２つに分けておく。このようなルールは
基本的に、プライオリティの高い順に評価をするように
構成する。

また、個々のルールのｒｉ　ＬＪ部（＝複数の条ｆ［〉
に、ブイオリティと５条ｆトの入力値の比較結果によっ
て次の評価行動を決定する「次期行動知識」を定義して
おく。

上述のようなルールの記述形式例と評価の例について、
以下に説明する。

ル ルの記述形式 ％式％（） ）） （ｔ、　ｋｒ　ｅ　ｎ　　ｅ　Ｑ　　アクシ三ノン）（
Ｌ　ｈ　ｅ　ｎ　　ｎ　ｅ　　アクション））（ｔ、ｈ
ｅｎ　　（故障部品名　考えられる故障形態　確信度）
） （ＡＮＤ）−−−−− 評価方法をあられす。他にＯＲがある ＡＮＤの場合は１条件がすべてあっ てないとだめで、ＯＲの場合は、基本 的にはどれかがあって入ればよい。但 し、アクシコンが設定されている場合 は、そちらの指示〈記述）に従う。

１）１　　、　Ｐ　　２　−−−−− 優先順位をあられず。数の小さい方が 優先順位が高い。

△△△、ロロロ 条件〜人力結果と比較する植。

ｅｑ、ｎｅ−−−− ｅ　ｑ　＝　ｅ　ｑ　ＩＩ　ａ　ｌの略、ｎｅ＝ｎｏｔ
　　ｅｑｕａｌの略。

アクションーーーーー 次の行動をあられしている。値は。

ＮＥＸＴ−人力情報を次の条件と比 較せよ 、Ｊ　Ｕ　Ｍ　Ｐ−このルールの評価は中！ｌ二→次の
ルールの評価へ ＥＮＤ−一評価処理を終了せよ。

（非常に確信度の高い評価結果＝た とえば、０．９といった場合のみの 処理） の３つの行動命令を持っている。

たとえば、 （ＲＬＪ　Ｌ　Ｅ　　＃　１０　　（ＡＮＤ）いｆ　　
（ＰＩ　ＱＱＩ （ｔ、　ｈ　ｅ　ｎ　　ｅ　ｑ　　Ｎ　Ｅ　Ｘ　Ｔ　）
（ｅｌｓｅ　　　、ＪＵＮＰ）） （Ｐ２　　　ＱＱ２１ （ｔ、ｈｅｎ　　ｅｑ　　ＥＮＤ） くしｈｅｎ　　ｎｃ　　ＮＥＸＴ）） （Ｌ、　ｈ　ｅ　ｒｌ（インジェクタ　気密不良０．９
５））） のようなルールがあったとき１入力値ＱＱＩとＱＱ２＋
なら、ｒＬｈｅｎＪ部の［インジェクター気密不良−〇
、９５Ｊを推定結果としてこれまでの１汁価結果リスト
に加えられることになる。これに対して５人力値として
ＱＱＩがなかったときは、ｒｃｌｓｅ　　、ＪＵＭＰＪ
の指示通りにルールの評価を中断して、次のルールｒ＃
ＩＩＪの評価に移ることになる。最後までルールの評価
が終ると、確信度の高い順に並びかえを行う。

このようにして一般ルール（３車共通ルール）の評価を
終了したら、次に必要に応じて特大ケースとして、特定
車種、すなわち【１１種別ルールや斯ｒｌｊ用ルールに
含まれていないか否かの評価を行なえばよい。このよう
な特定ルールの形式は次の通りであり、車種名と故障症
状とがｒｉ　ｆＪ部となり、ｒｔｈｅｎＪ部として推定
故障部位と推定故障形態と、故障確信度が定義される。

特異ケースの場合（＝小種別ルール、新車ルール）のル
ール形態 （（車種へ　（状態　Ｑ、ＱＩ （推定故障部位 （推定故障形態 ０．８）） （状態ＱＱ　Ｉ　Ｏ） （推定故障部位 （推定故障形態 ０．６）　） １Ｇコイル） リーク） ＱＱＩＯ） インジェクタ） 気密不良） （中種［３

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す全体システム図。 第２図は故障木の一例を示す図。 第３図は第２図を模式化して示す図。 第４図は第２図、第３図の内容を記憶しておく一例を示
す図。 第５図は確信レベルと確信度との設定例を示す図。 第６図は車両の構成を上位の概念から下位の概念へと分
類される様子を示す図。 第７図は部品集合体についての推論本の一例を示す図。 第８図は第７図を模式化して示す図。 第９図は第７図、第８図の内容を記憶しておく一例を示
す図。 第１０図は部品についての推論本の一例を模式化して示
す図。 第１１図は第１０図の内容を記憶しておく一例を示す図
。 第１２図〜第１４図は本発明の制御例を示すフローチャ
ート。 第１５図は機能連鎖系の一例を示すブロック図。 第 ６図は本発明の好ましい構成をブロック図的に示す図。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状
   との因果関係のうち、各車種共通の一般因果関係をその
   確率と共に第１故障情報として記憶した第１記憶手段と
   、 部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状との因
   果関係のうち、特定車種専用となる特定因果関係をその
   確率と共に第２故障情報として記憶した第２記憶手段と
   、 車両の故障症状を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力された故障症状に基づいて、前
   記第１故障情報を検索して故障している部品とその確率
   を推論すると共に、前記第２故障情報を検索して故障し
   ている部品とその確率を推論する推論手段と、 前記推論手段により推論された結果を報知する報知手段
   と、 を備えていることを特徴とする車両の故障診断装置。
2. （２）部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状
   との因果関係をその確率と共に故障情報として記憶した
   第１記憶手段と、 車両の有する多数の機能の各々について、当該機能を実
   現するのに互いに関連される複数の部品間のつながり関
   係を機能連鎖系として記憶した第２記憶手段と、 車両の故障症状を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力された故障症状に基づいて、前
   記故障情報を検索して故障している部品とその確率を推
   論する推論手段と、 あらかじめ定められた条件にしたがって、前記第２記憶
   手段に記憶されている複数の機能連鎖系のなかから１つ
   の機能連鎖系を選択する選択手段と、 前記推論手段により推論された推論結果と前記選択手段
   により選択された機能連鎖系を報知する報知手段と、 を備えていることを特徴とする車両の故障診断装置。
3. （３）部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状
   との因果関係のうち、各車種共通の一般因果関係をその
   確率と共に第１故障情報として記憶した第１記憶手段と
   、 部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状との因
   果関係のうち、特定車種専用となる特定因果関係をその
   確率と共に第２故障情報として記憶した第２記憶手段と
   、 車両の有する多数の機能の各々について、当該機能を実
   現するのに互いに関連される複数の部品間のつながり関
   係を機能連鎖系として記憶した第３記憶手段と、 車両の故障症状を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力された故障症状に基づいて、前
   記第１故障情報を検索して故障している部品とその確率
   を推論すると共に、前記第２故障情報を検索して故障し
   ている部品とその確率を推論する推論手段と、 あらかじめ定められた条件にしたがって、前記第３記憶
   手段に記憶されている複数の機能連鎖系のなかから１つ
   の機能連鎖系を選択する選択手段と、 前記推論手段により推論された推論結果と前記選択手段
   により選択された機能連鎖系をを報知する報知手段と、 を備えていることを特徴とする車両の故障診断装置。
4. （４）部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状
   との因果関係をその確率と共に第１故障情報として記憶
   した第１記憶手段と、 車両の有する多数の機能の個々について、当該機能を実
   現するのに互いに関連される複数の部品間のつながり関
   係を機能連鎖系として記憶した第２記憶手段と、 前記機能連鎖系を構成する特定の部品集合体と該部品集
   合体の故障を原因として生じる故障症状との因果関係を
   その確率と共に第２故障情報として記憶した第３記憶手
   段と、 車両の故障症状を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力された故障症状に基づいて、前
   記第１故障情報を検索して故障している部品とその確率
   を推論すると共に、前記第２故障情報を検索して故障し
   ている特定の部品集合体とその確率とを推論する推論手
   段と、 前記第２記憶手段のなかから、前記推論手段により推論
   された部品集合体に対応した機能連鎖系を選択する選択
   手段と、 前記推論手段により推論された推論結果と前記選択手段
   により選択された機能連鎖系を報知する報知手段と、 を備えていることを特徴とする車両の故障診断装置。
5. （５）部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状
   との因果関係のうち、各車種共通の一般因果関係をその
   確率と共に第１故障情報として記憶した第１記憶手段と
   、 部品と該部品の故障を原因として生じる故障症状との因
   果関係のうち、特定車種専用となる特定因果関係をその
   確率と共に第２故障情報として記憶した第２記憶手段と
   、 車両の有する多数の機能の個々について、当該機能を実
   現するのに互いに関連される複数の部品間のつながり関
   係を機能連鎖系として記憶した第３記憶手段と、 前記機能連鎖系を構成する特定の部品集合体と該部品集
   合体の故障を原因として生じる故障症状との因果関係を
   その確率と共に第３故障情報として記憶した第４記憶手
   段と、 車両の故障症状を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力された故障症状に基づいて、前
   記第１故障情報を検索して故障している部品とその確率
   、前記第２故障情報を検索して故障している部品とその
   確率、および前記第３故障情報を検索して故障している
   特定の部品集合体とその確率を推論する推論手段と、 前記第３記憶手段のなかから、前記推論手段により推論
   された部品集合体に対応した機能連鎖系を選択する選択
   手段と、 前記推論手段により推論された推論結果と前記選択手段
   により選択された機能連鎖系を報知する報知手段と、 を備えていることを特徴とする車両の故障診断装置。
6. （６）特許請求の範囲第２項ないし第５項のいずれか１
   項において、 前記機能連鎖系を記憶した記憶手段が、該機能連鎖系を
   構成する特定の部品の各々について故障する確率をも合
   せて記憶しており、 前記報知手段には、前記機能連鎖系と共に、該機能連鎖
   系を構成する各部品についての故障確率が報知されるも
   の。