JPH04352033A - 故障診断方法及び装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、機器の故障診断を行な
うエキスパートシステムなどに利用される故障診断方法
及び装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】現在、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　　
Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を利用することで、各種機
器の故障原因を推論する故障診断装置であるエキスパー
トシステム等が開発されている。このようなエキスパー
トシステムでは、必要な情報を入力すると予め知識ベー
スに格納された専門知識に基づいた推論結果が出力され
るので、専門知識を持たない一般ユーザでも簡易に専門
知識を得ることができる。

【０００３】ここで、このようなエキスパートシステム
に学習機能を付与し、その能力を経験的に向上させると
共にユーザに対応させると云うことが提案されている。 このようなエキスパートシステムとしては、同一の状況
と判定される複数の状況を一般化して推論ルールを生成
する「帰納的推論」や、一回の推論や診断を成り立つ範
囲で一般化し、その推論過程を一つの推論ルールにして
能率を向上させる「説明に基づく学習」等の他、「事例
ベース推論」なども提案されている。この「事例ベース
推論」とは、診断や問題解決の各回の経験をデータベー
スの一つである事例ベースに記録しておき、知識ベース
内の知識情報では推論不能な場合に事例ベースから状況
が類似した一つの事例を選出し、この事例の結果を現在
の状況に適用する形態に変更して出力すると云うもので
ある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述した「事例ベース
推論」では、現在の知識情報だけでは推論不能な場合に
、事例ベースに格納された過去の推論結果を利用するこ
とで、推論を実行することができる。

【０００５】しかし、この「事例ベース推論」では、知
識ベース内の知識情報では推論不能な場合に事例ベース
から選出した一つの事例の知識情報を結果に適用してい
るので、その確信度を向上させることが困難で故障原因
の推論精度が低下している。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
機器の故障診断に関する知識情報を知識ベースが更新自
在に記憶し、情報入力手段から順次入力される故障状態
の知識情報に対応して知識ベースに記憶された故障原因
の知識情報を推論手段が各々に順次算出される確信度で
選別し、この選定された故障原因の候補の知識情報を情
報出力手段が出力するようにした故障診断方法において
、故障診断の実行毎に情報入力手段から入力された故障
状態の知識情報と推論手段が推論した故障原因の候補の
知識情報と故障原因の候補の知識情報の出力後に情報入
力手段から再入力される実際の故障原因の知識情報とを
事例の知識情報として事例ベースが適宜記憶し、新たな
故障診断の実行時に情報入力手段から入力される故障状
態の知識情報と同一の故障状態の知識情報を内包する複
数の事例の知識情報を事例選出手段が事例ベースから選
出し、この選出された複数の事例の知識情報から確率算
定手段が予め規定された事象の発生確率を算定し、この
算定された事象の発生確率に基づいて推論手段が推論す
る故障原因の候補の知識情報の確信度を原因補正手段が
補正するようにした。

【０００７】請求項２記載の発明は、機器の故障診断に
関する知識情報を更新自在に記憶した知識ベースを設け
、各種の知識情報が入力される情報入力手段を設け、こ
の情報入力手段から順次入力される故障状態の知識情報
に対応して知識ベースに記憶された故障原因の知識情報
を各々に順次算出される確信度で選別する推論手段を設
け、この推論手段が選定した故障原因の候補の知識情報
を出力する情報出力手段を設けた故障診断装置において
、故障診断の実行毎に情報入力手段から入力された故障
状態の知識情報と推論手段が推論した故障原因の候補の
知識情報と故障原因の候補の知識情報の出力後に情報入
力手段から再入力される実際の故障原因の知識情報とを
事例の知識情報として適宜記憶する事例ベースを設け、
新たな故障診断の実行時に情報入力手段から入力される
故障状態の知識情報と同一の故障状態の知識情報を内包
する複数の事例の知識情報を事例ベースから選出する事
例選出手段を設け、この事例選出手段が選出した複数の
事例の知識情報から予め規定された事象の発生確率を算
定する確率算定手段を設け、この確率算定手段が算定し
た事象の発生確率に基づいて推論手段が推論する故障原
因の候補の知識情報の確信度を補正する原因補正手段を
設けた。

【０００８】

【作用】故障診断の実行時に入力される故障状態の知識
情報と同一の故障状態の知識情報を内包する複数の事例
の知識情報を事例ベースから選出し、この選出された複
数の事例の知識情報から予め規定された事象の発生確率
を算定し、この算定された事象の発生確率に基づいて推
論手段が推論する故障原因の候補の知識情報の確信度を
補正するようにしたことで、この補正により出力される
故障原因の知識情報の確信度が向上する。

【０００９】

【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて説明する。 ここで、この故障診断装置であるエキスパートシステム
１では、図１に例示するように、キーボードやマウス等
の情報入力手段である入力装置２とディスプレイやスピ
ーカ等の情報出力手段である出力装置３がユーザインタ
ーフェイス４を介して原因補正手段である問題解決機能
５に接続されており、この問題解決機能５に推論部６と
学習部７とが接続されている。ここで、前記推論部６は
、推論手段である推論機能８が知識ベース９に接続され
た構造となっており、前記学習部７は、事象管理機能１
０を内包した事例選出手段であり確率算定手段でもある
事例ベースマネジャ１１が事例クラスネットワーク１２
を介して事例ベースである事例データ部１３に接続され
た構造となっている。

【００１０】ここで、このような構造の前記学習部７は
、入力された故障状態の知識情報に対応して前記事例ベ
ースマネジャ１１が故障原因の候補の知識情報を前記事
例データ部１３から選出して利用者に提示し、この利用
者が確認した真の故障原因の知識情報が入力されるまで
を一回の処理動作とするようになっており、このように
して入力された故障状態に関する知識情報を事例の知識
情報１４として事例データ部１３に格納するようになっ
ている。

【００１１】そして、図示するように、この事例データ
部１３に格納された事例の知識情報１４は、各々固有の
識別番号１５とは別個に前記事象管理機能１０によって
故障状態の知識情報１６に対応した事象識別子１７が少
なくとも一つ付与されており、これらの事象識別子１７
からなるインデクス１８と、過去に診断された故障原因
の知識情報１９と、その際の真の故障原因の知識情報２
０とを内包している。

【００１２】また、前記事例クラスネットワーク１２は
、図２に例示するように、木構造状に連結されたクラス
２１の各々に特定の事象識別子１７の有無が条件として
記録されており、この条件に合致した事例の知識情報１
４の識別番号１５が格納されている。つまり、最上位の
クラス２１には全ての事例の知識情報１４が付属してお
り、以下階層が下がると共にクラス２１に付属する事例
の知識情報１４の個数が低下している。なお、このよう
なクラス階層は、予め機器に設定しておくことや、事例
の知識情報１４の蓄積に従って動的に構成することなど
が可能である。

【００１３】このような構成において、このエキスパー
トシステム１では、従来のエキスパートシステムと同様
に、機器の故障診断に関する知識情報が推論部６の知識
ベース９に予め格納されており、上述のように過去の故
障診断に関する事例の知識情報１４が学習部７の事例デ
ータ部１３に予め格納されている。そして、このエキス
パートシステム１では、入力装置２の操作で機器の故障
状態の知識情報が入力されると、これに対応して推論部
６と学習部７とが並列に故障診断の処理動作を実行する
ようになっている。

【００１４】まず、推論部６では、従来のエキスパート
システム（図示せず）と同様に、入力された故障状態の
知識情報に従って推論機能８が、知識ベース９に記憶さ
れた故障原因の知識情報を各々に順次算出される確信度
で選別するようになっている。

【００１５】一方、学習部７では、入力された故障状態
の知識情報と同一の故障状態の知識情報１６を内包する
事例の知識情報１４を、事例ベースマネジャ１１が事例
クラスネットワーク１２を利用して事例データ部１３か
ら選出する。この場合、推論部６で選出されない故障原
因の知識情報２０が事例データ部１３から選出されても
、これは故障原因の候補の知識情報２０の一つとして検
出される。このようにすることで、通常は複数の事例の
知識情報１４が選出されるので、これらの事例の知識情
報１４に内包される故障原因の知識情報２０の発生確率
を算定して確信度とする。

【００１６】なお、このエキスパートシステム１では、
上述のように学習部７内で事例ベースマネジャ１１が事
例の知識情報１４を事例データ部１３から選出する際は
、入力された故障状態の知識情報をキーとして事例クラ
スネットワーク１２内のクラス２１を順次探索する。 そして、これらのクラス２１から付属する事例の知識情
報１４が最も少ない一つのクラス２１を選出し、このク
ラス２１に付属する事例の知識情報１４から入力された
故障状態の知識情報を全て内包する知識情報１４を選出
するようになっている。

【００１７】そこで、上述のようにして、推論部６が確
信度に従って故障原因の候補の知識情報を選出すると共
に、学習部７が選出した故障原因の候補の知識情報の確
信度を算定すると、問題解決機能５で推論部６の出力結
果が学習部７の事例数の分布状態に変換されて合成され
る。この結果の合成は、具体的には、一定の事例数を確
信度に従って故障原因の候補の知識情報２０に分配し、
この分配結果に学習部７が出力する実際の事例の個数を
加算することで実行される。このようにして推論部６で
推論された全ての故障原因の候補の知識情報に対して割
り当てた事例数が正規化されることで、故障原因の候補
の知識情報の確信度が補正されることになる。

【００１８】なお、このような推論部６の出力結果を学
習部７の出力結果で補正する度合は、推論部６の出力結
果に対して全部で何個の事例数を分配するかで調節する
ことができる。つまり、推論部６の出力結果を多くの事
例数として分配した場合は学習部７の影響は軽減され、
推論部６の出力結果を少ない事例数として分配した場合
は学習部７の影響が増加され、この場合は少ない経験も
敏感に診断結果に反映されることになる。

【００１９】そこで、上述のようにして確信度が補正さ
れた故障原因の知識情報が出力装置３から利用者に表示
や音声で出力されるので、この利用者は実際に機器の状
態を検査するなどして真の故障原因を検出する。そして
、この利用者が確認した真の故障原因の知識情報が入力
装置２から入力されると、この真の故障原因の知識情報
２０を内包した事例の知識情報１４が学習部７に転送さ
れることになる。すると、この学習部７では、入力され
た事例の知識情報１４に事例ベースマネジャ１１内の事
象管理機能１０で事象識別子１７が付加されて新たなイ
ンデクス１８が決定され、このインデクス１８に従って
事例データ部１３に事例の知識情報１４が格納されると
共に、インデクス１８が条件を満足する事例クラスネッ
トワーク１２内の全てのクラス２１に識別番号１５が記
録される。そこで、このようにして新たな事例の知識情
報１４が格納されると、このエキスパートシステム１は
次の故障診断に待機することになる。

【００２０】ここで、上述のようにして新たな事例の知
識情報１４を学習部７に格納する際、その事例クラスネ
ットワーク１２を動的に更新することが可能であり、例
えば、一つのクラス２１に付属する事例の知識情報１４
が増大して予め設定された基準に到達すると下位のクラ
ス２１を自動的に生成することなどが考えられる。この
ような基準としては、クラス２１の付属する事例の知識
情報１４の最大個数や最大容量を予め設定することや、
クラス２１に付属する事例の知識情報１４を所定条件の
成立の有無で分割することなどが実施可能である。

【００２１】なお、本実施例では推論部６が推論した故
障原因の確信度を学習部７の出力結果に基づいて補正す
る手段として、推論部６と学習部７とが出力する事例の
知識情報１４を加算して新たな発生確率を確信度とする
エキスパートシステム１を例示したが、本発明は上記構
造に限定されるものではなく、例えば、推論部６の推論
に利用される各種のルールに付随する確信度を学習部７
が出力する事象の発生確率で調節することなども実施可
能である。

【００２２】

【発明の効果】本発明は上述のように、機器の故障診断
に関する知識情報を知識ベースが更新自在に記憶し、情
報入力手段から順次入力される故障状態の知識情報に対
応して知識ベースに記憶された故障原因の知識情報を推
論手段が各々に順次算出される確信度で選別し、この選
定された故障原因の候補の知識情報を情報出力手段が出
力するようにした故障診断方法において、故障診断の実
行毎に情報入力手段から入力された故障状態の知識情報
と推論手段が推論した故障原因の候補の知識情報と故障
原因の候補の知識情報の出力後に情報入力手段から再入
力される実際の故障原因の知識情報とを事例の知識情報
として事例ベースが適宜記憶し、新たな故障診断の実行
時に情報入力手段から入力される故障状態の知識情報と
同一の故障状態の知識情報を内包する複数の事例の知識
情報を事例選出手段が事例ベースから選出し、この選出
された複数の事例の知識情報から確率算定手段が予め規
定された事象の発生確率を算定し、この算定された事象
の発生確率に基づいて推論手段が推論する故障原因の候
補の知識情報の確信度を原因補正手段が補正するように
したことにより、この補正により出力される故障原因の
知識情報の確信度が向上するので、故障診断の実行を繰
返すことで故障原因の推論精度を向上させることができ
る等の効果を有するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示すブロック図である。

【図２】知識情報の連結構造を示す概念説明図である。

【符号の説明】

１　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
故障診断装置２　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　情報入力手段３　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　情報出力手段５　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　原因補正手段８
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　推
論手段９　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　知識ベース１１　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　事例選出手段かつ確率算定手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　機器の故障診断に関する知識情報を知
   識ベースが更新自在に記憶し、情報入力手段から順次入
   力される故障状態の知識情報に対応して前記知識ベース
   に記憶された故障原因の知識情報を推論手段が各々に順
   次算出される確信度で選別し、この選定された故障原因
   の候補の知識情報を情報出力手段が出力するようにした
   故障診断方法において、故障診断の実行毎に前記情報入
   力手段から入力された故障状態の知識情報と前記推論手
   段が推論した故障原因の候補の知識情報と前記故障原因
   の候補の知識情報の出力後に前記情報入力手段から再入
   力される実際の故障原因の知識情報とを事例の知識情報
   として事例ベースが適宜記憶し、新たな故障診断の実行
   時に前記情報入力手段から入力される故障状態の知識情
   報と同一の故障状態の知識情報を内包する複数の事例の
   知識情報を事例選出手段が前記事例ベースから選出し、
   この選出された複数の事例の知識情報から確率算定手段
   が予め規定された事象の発生確率を算定し、この算定さ
   れた事象の発生確率に基づいて前記推論手段が推論する
   故障原因の候補の知識情報の確信度を原因補正手段が補
   正するようにしたことを特徴とする故障診断方法。
2. 【請求項２】　　機器の故障診断に関する知識情報を更
   新自在に記憶した知識ベースを設け、各種の知識情報が
   入力される情報入力手段を設け、この情報入力手段から
   順次入力される故障状態の知識情報に対応して前記知識
   ベースに記憶された故障原因の知識情報を各々に順次算
   出される確信度で選別する推論手段を設け、この推論手
   段が選定した故障原因の候補の知識情報を出力する情報
   出力手段を設けた故障診断装置において、故障診断の実
   行毎に前記情報入力手段から入力された故障状態の知識
   情報と前記推論手段が推論した故障原因の候補の知識情
   報と前記故障原因の候補の知識情報の出力後に前記情報
   入力手段から再入力される実際の故障原因の知識情報と
   を事例の知識情報として適宜記憶する事例ベースを設け
   、新たな故障診断の実行時に前記情報入力手段から入力
   される故障状態の知識情報と同一の故障状態の知識情報
   を内包する複数の事例の知識情報を前記事例ベースから
   選出する事例選出手段を設け、この事例選出手段が選出
   した複数の事例の知識情報から予め規定された事象の発
   生確率を算定する確率算定手段を設け、この確率算定手
   段が算定した事象の発生確率に基づいて前記推論手段が
   推論する故障原因の候補の知識情報の確信度を補正する
   原因補正手段を設けたことを特徴とする故障診断装置。