(57)【要約】【課題】監視対象に対する過去の監視履歴から、監視条件の成立確率を見積もり、最適な計測項目を設定することで、限定されたリソーセスを有効に使用することができる不具合監視装置を提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、監視対象に対する所定の計測項目に関して、監視対象の内部状態を計測し、計測データを取得し、計測データに基づき、監視対象の監視項目に対する所定の監視条件が成立するか否かを判別し、監視項目に対する所定の監視条件が成立すると判別された場合、当該監視項目に対する計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別し、監視対象の制御ロジックが変更された場合、変更が計測項目に与える影響を解析し、解析された影響、および、監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、監視対象の監視に対して適切な計測項目を決定する。【選択図】図４
2010249678.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象の不具合を監視する、記憶部と制御部とを少なくとも備えた不具合監視装置であって、
上記記憶部は、
上記監視対象の監視項目に対する所定の監視条件成立の成否の履歴情報と、上記監視対象の上記不具合の存否の履歴情報と、を含む監視履歴を少なくとも記憶する監視履歴記憶手段、
を備え、
上記制御部は、
上記監視対象に対する所定の計測項目に関して、上記監視対象の内部状態を計測し、計測データを取得する計測手段と、
上記計測手段により取得された上記計測データに基づき、上記監視対象の上記監視項目に対する上記所定の監視条件が成立するか否かを判別する監視条件成立判別手段と、
上記監視条件成立判別手段により、上記監視項目に対する上記所定の監視条件が成立すると判別された場合、上記計測手段により、当該監視項目に対する上記計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別する不具合判別手段と、
上記監視対象の制御ロジックが変更された場合、当該変更が上記計測項目に与える影響を解析する変更影響解析手段と、
上記変更影響解析手段により解析された上記影響、および、上記監視履歴記憶手段に記憶された上記監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、上記監視対象の監視に対して適切な上記計測項目を決定する計測項目決定手段と、
を備えたことを特徴とする不具合監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不具合監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、情報処理装置等の不具合を監視する監視装置が開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、クラスター分析や重回帰分析を用いて、情報処理装置の構成や稼動しているサービスの利用状況といった情報処理装置毎に固有の条件に適合した監視項目を設定し、監視項目が許容する閾値を偏差値算出の統計手法に基づき設定し、監視項目の値が当該閾値の範囲内にあるかを判定することで、情報処理装置の監視を行う技術が開示されている。
【０００４】
また、例えば、特許文献２には、サーバのＣＰＵ使用率や、サーバとルータ間のレスポンスタイム等のネットワークの状態に基づいて、ネットワークの監視項目を定期的に設定し、監視項目の監視結果に応じて監視項目の変更する技術が開示されている。
【０００５】
また、例えば、特許文献３には、多重タスク方式を採用した交換機において、制御部における処理タスクのトラフィック等を監視し、監視結果に基づいて処理タスク数の生成や起動を行うことにより、メモリ資源の効率的な割り当てを行う技術が開示されている。
【０００６】
また、例えば、特許文献４には、自己装置に対する監視項目の監視処理を定期的に行い故障の候補部位を推定し、過去の故障部位の故障の決定過程と、当該候補部位の故障の推定過程の類似性の確率を求め、当該確率に基づいて故障部位を決定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２６３３４２号公報
【特許文献２】特開２００２−２５２６１４号公報
【特許文献３】特開平７−１５４４７３号公報
【特許文献４】特開平１１−１６４４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１から４記載の従来の監視装置においては、監視対象に対する過去の監視履歴から、監視条件が成立する可能性の高い監視項目を推定し、最適な監視項目を設定することができないという問題点を有していた。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、監視対象に対する過去の監視履歴から、監視条件の成立確率を見積もり、最適な計測項目を設定することで、限定されたリソーセス（メモリ、通信容量等）を有効に使用することができる不具合監視装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的を達成するため、本発明の不具合監視装置は、監視対象の不具合を監視する、記憶部と制御部とを少なくとも備えた不具合監視装置であって、上記記憶部は、上記監視対象の監視項目に対する所定の監視条件成立の成否の履歴情報と、上記監視対象の上記不具合の存否の履歴情報と、を含む監視履歴を少なくとも記憶する監視履歴記憶手段、を備え、上記制御部は、上記監視対象に対する所定の計測項目に関して、上記監視対象の内部状態を計測し、計測データを取得する計測手段と、上記計測手段により取得された上記計測データに基づき、上記監視対象の上記監視項目に対する上記所定の監視条件が成立するか否かを判別する監視条件成立判別手段と、上記監視条件成立判別手段により、上記監視項目に対する上記所定の監視条件が成立すると判別された場合、上記計測手段により、当該監視項目に対する上記計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別する不具合判別手段と、上記監視対象の制御ロジックが変更された場合、上記変更が上記計測項目に与える影響を解析する変更影響解析手段と、上記変更影響解析手段により解析された上記影響、および、上記監視履歴記憶手段に記憶された上記監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、上記監視対象の監視に対して適切な上記計測項目を決定する計測項目決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、記憶メモリ量および通信量を削減することで、監視対象の監視に必要なリソーセスを効率的に使用でき、監視項目の自動設定を行うことで、工数を削減できるという効果を奏する。また、本発明によれば、状態予測モデルを用いて、監視対象の監視履歴から得られるデータを確率的に推定し、これに応じて監視条件の成立性を推定するため、監視条件成立性の予測精度を向上させることができるという効果を奏する。また、監視対象の制御ロジックの変更が各計測項目に与える影響を解析し、監視項目を決定するため、不具合検出確率を高めることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本システムの構成の一例を示す概略図である。
【図２】図２は、本システムの構成の一例を示す概略図である。
【図３】図３は、本システムの構成の一例を示す概略図である。
【図４】図４は、本実施の形態における本システムの構成および処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、本実施の形態における監視項目の一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施の形態における状態予測モデルに基づく監視条件成立予測に関わる、本システムの構成および処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施の形態における本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、本実施の形態における車載ＥＣＵに組み込まれた本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、本実施の形態におけるネットワークを介して監視対象に接続された本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、本実施の形態における制御ロジックのデータフローの一例を示す概略図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態における制御ロジックのデータフローの一例を示す模式図である。
【図１２】図１２は、本実施の形態における隠れマルコフモデルによるモデリングの一例を示す模式図である。
【図１３】図１３は、試験業務におけるＥＣＵの不具合監視の一例を示す概略図である。
【図１４】図１４は、試験業務におけるＥＣＵの不具合判別処理の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本発明にかかる不具合監視装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１４】
［１．概要］
以下、本発明にかかる不具合監視装置を包含する本実施の形態のシステム（以下では本システムと記載する場合がある。）の概要について図１から図３を参照して説明し、その後、本システムの構成および処理等について詳細に説明する。図１は、本システムの構成の一例を示す概略図である。図２は、本システムの構成の一例を示す概略図である。図３は、本システムの構成の一例を示す概略図である。
【００１５】
本システムは、概略的に、以下の基本的特徴を有する。
【００１６】
図１に示すように、本システムの不具合監視装置１００は、ユーザ等により監視対象２００（例えば、車両ＥＣＵ等）の制御ロジックが変更された場合、当該変更が計測項目に与える影響を解析し、解析された影響、および、状態予測モデル、に基づいて、監視対象２００の監視に対して適切な計測項目を決定する。そして、不具合監視装置１００は、監視対象２００に対する当該計測項目に関して、監視対象２００の内部状態を計測し、計測データを取得し、当該計測データに基づき、監視対象２００の監視項目に対する所定の監視条件（例えば、車両ＥＣＵが制御するエンジンが所定の回転数等）が成立するか否かを判別する。そして、不具合監視装置１００は、所定の監視条件が成立すると判別された場合、監視項目に対する計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別する。
【００１７】
また、図２に示すように、本システムの不具合監視装置１００は、メモリに制御対象（例えば、車両のエンジン等）を制御する監視対象（すなわち、電子制御装置）２００の監視項目に対する所定の監視条件成立の成否の履歴情報と、電子制御装置２００の不具合の存否の履歴情報と、を含む監視履歴を記憶しており、ユーザ等により電子制御装置２００の制御ロジックが変更された場合、当該変更が計測項目に与える影響を解析し、解析された影響、および、メモリに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、電子制御装置２００の監視に対して適切な計測項目を決定する。そして、不具合監視装置１００は、電子制御装置２００に対する当該計測項目に関して、通信回線を介して制御対象または電子制御装置２００の一部を観測することで電子制御装置２００の内部状態を計測し、計測データを取得し、計測データに基づき、電子制御装置２００の監視項目に対する所定の監視条件（例えば、エンジンの所定の回転数等）が成立するか否かを判別する。そして、不具合監視装置１００は、監視項目に対する所定の監視条件が成立すると判別された場合、監視項目に対する計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別する。
【００１８】
また、図３に示すように、本システムの不具合監視装置１００は、不具合監視機能１００として電子制御装置２００の一部として構成され、メモリに制御対象（例えば、車両のエンジン等）を制御する監視対象（すなわち、電子制御装置）２００の監視項目に対する所定の監視条件成立の成否の履歴情報と、電子制御装置２００の不具合の存否の履歴情報と、を含む監視履歴を記憶しており、ユーザ等により電子制御装置２００の制御ロジックが変更された場合、当該変更が計測項目に与える影響を解析し、解析された影響、および、メモリに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、電子制御装置２００の監視に対して適切な計測項目を決定する。そして、不具合監視装置１００は、電子制御装置２００に対する当該計測項目に関して、電子制御装置２００の一部を観測することで電子制御装置２００の内部状態を計測し、計測データを取得し、計測データに基づき、電子制御装置２００の監視項目に対する所定の監視条件（例えば、エンジンの所定の回転数等）が成立するか否かを判別する。そして、不具合監視装置１００は、監視項目に対する所定の監視条件が成立すると判別された場合、監視項目に対する計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別する。
【００１９】
［２．構成］
次に、本システムの構成について図４から図９を参照して説明する。
【００２０】
［２−１．構成１］
まず、図４を参照して、本実施の形態における本システムの構成の一例を説明する。図４は、本実施の形態における本システムの構成および処理の一例を示す図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００２１】
本システムは、試験業務向け不具合監視系において、適切な監視項目の決定行い、監視対象の不具合を監視するためのシステムである。ここで、不具合の監視は、一定時間毎やイベント発生などのタイミングで、監視項目を随時変更しながら繰り返し行われてもよい。本システムは、図４に示すように、概略的に不具合監視装置１００と監視対象２００とを通信可能に接続して構成されている。ここで、試験業務とは、幅広い運転条件や定常運転についての定常マップ適合試験、エンジンの低温時や始動直後についての冷ヘジ適合試験等であってもよい。
【００２２】
図４において、監視対象２００は、電子制御装置、または、電子制御装置の制御対象等である。監視対象２００としては、車両ＥＣＵ（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｕｎｉｔ）等であってもよい。また、監視対象２００は、ユーザにより変更された制御ロジックを実装してもよい。
【００２３】
図４において、不具合監視装置１００は、概略的に、記憶部１０６と制御部１０２とを少なくとも備えて構成される。
【００２４】
記憶部１０６はストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。記憶部１０６は、概略的に監視履歴ファイル１０６ａを備えている。
【００２５】
監視履歴ファイル１０６ａは、監視対象の監視項目に対する所定の監視条件成立の成否の履歴情報と、監視対象の不具合の存否の履歴情報と、を含む監視履歴を少なくとも記憶する監視履歴記憶手段である。ここで、監視履歴ファイル１０６ａは、ユーザへの監視結果のインターフェースとして機能してもよい。
【００２６】
ここで、図５を参照して、本実施の形態における監視項目の一例を説明する。図５は、本実施の形態における監視項目の一例を示す図である。
【００２７】
図５に示すように、本実施の形態においては、一例として、監視項目は、監視項目ｉ（ｉ＝１，２，３，．．．）が成立するための監視条件ｒｉと、監視に必要な計測項目Ｖｉ＝｛ｖｉ１，．．．，ｖｉｍ｝から構成されている。ここで、監視条件ｒｉとしては、エンジン回転数（ｎｅ）、スロットル開度（ＴＡ）等の運転条件や、冷却水の温度（ＴＨＷ）等であってもよい。また、計測項目Ｖｉとしては、車両ＥＣＵのＲＡＭ値等であってもよい。
【００２８】
次に、再び図４に戻り、制御部１０２は不具合監視装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや各種の処理手順等を規定したプログラム、所要データなどを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部１０２は、機能概念的に計測部１０２ａと監視条件成立判別部１０２ｂと不具合判別部１０２ｃと変更影響解析部１０２ｄと計測項目決定部１０２ｅとパターン識別部１０２ｆとパターン別監視条件成立確率算出部１０２ｇとパターン予測部１０２ｈと監視条件成立確率予測部１０２ｉとを備えている。
【００２９】
計測部１０２ａは、監視対象２００に対する所定の計測項目ｉに関して、監視対象２００の内部状態を計測し、計測データを取得する計測手段である。すなわち、計測部１０２ａは、有限のリソーセスである計測チャンネルを用いて監視対象２００の内部状態を選択的に計測する。また、計測部１０２ａは、計測項目決定部１０２ｅにより解析された影響に基づいて、計測項目Ｖαを随時変更してもよい。
【００３０】
監視条件成立判別部１０２ｂは、計測部１０２ａにより取得された計測データに基づき、監視対象２００の監視項目ｉに対する所定の監視条件ｒｉが成立するか否かを判別する監視条件成立判別手段である。すなわち、監視条件成立判別部１０２ｂは、計測部１０２ａにより計測された状態のうち、監視条件成立の判別に必要なデータｘＶｒを用いて、各監視項目の監視条件ｒｉが成立しているか否かを判別する。ここで、監視条件成立判別部１０２ｂは、監視対象２００の監視項目ｉに対する所定の監視条件成立の成否を監視履歴ファイル１０６ａに記憶してもよい。また、Ｖｒは、全ての監視条件ｒｉの成立性判定に必要な計測項目の集合である。
【００３１】
不具合判別部１０２ｃは、監視条件成立判別部１０２ｂにより、監視項目ｉに対する所定の監視条件ｒｉが成立すると判別された場合、計測部１０２ａにより、当該監視項目ｉに対する計測項目Ｖｉの計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別する不具合判別手段である。すなわち、不具合判別部１０２ｃは、監視項目ｉのうち、監視条件ｒｉが成立した項目に対して、各監視項目ｉに必要な計測が行われているか評価し、監視対象２００の不具合の判別を行う。具体的に、不具合判別部１０２ｃは、計測項目Ｖｉが計測項目Ｖαの部分集合であって、監視条件ｒｉが成立している監視項目ｉに対して不具合の判別を行ってもよい。ここで、不具合判別部１０２ｃは、監視対象２００の不具合の存否を監視履歴ファイル１０６ａに記憶してもよい。
【００３２】
変更影響解析部１０２ｄは、監視対象２００の制御ロジックが変更された場合、当該変更が計測項目ｉに与える影響を解析する変更影響解析手段である。ここで、変更影響解析部１０２ｄは、制御ロジックの変更による影響が大きい計測項目を除外した場合にペナルティが大きくなるように評価値Ｒ（Ｖα｜ｒｉ）を設定することにより、当該変更による監視対象２００の不具合の混入確率が高い項目を監視してもよい。
【００３３】
計測項目決定部１０２ｅは、変更影響解析部１０２ｄにより解析された影響、および、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、監視対象の監視に対して適切な計測項目を決定する計測項目決定手段である。
【００３４】
次に、図６を参照して、本実施の形態における状態予測モデルに基づく監視条件成立予測に関わる、本システムの構成の一例を説明する。図６は、本実施の形態における状態予測モデルに基づく監視条件成立予測に関わる、本システムの構成および処理の一例を示す図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００３５】
図６に示すように、パターン識別部１０２ｆは、計測部１０２ａにより取得された計測データから、監視対象２００の状態を識別し、データパターンｔｊを付与するパターン識別手段である。具体的には、パターン識別部１０２ｆは、ｎ回目の監視において、計測部１０２ａにより取得された計測データｘＶｒ∪Ｖαを識別し、データパターンｔｊを付与する。ここで、パターン識別部１０２ｆは、ｎ回目の監視におけるデータパターンＴ［ｎ］＝ｔｊを監視履歴ファイル１０６ａに記憶してもよい。また、パターン識別部１０２ｆは、計測データおよび計測データのパターンの特性に応じて、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクターマシーン）等のアルゴリズムを用いてもよい。また、計測データのパターンは、ユーザが明示的に与えてもよく、自己組織化マップ等のように学習によって獲得してもよい。
【００３６】
パターン別監視条件成立確率算出部１０２ｇは、パターン識別部１０２ｆによりデータパターンラベルｔｊが得られた場合、ｎ回の監視でデータパターンｔｊが発生した回数と、データパターンｔｊが発生した際に監視条件成立判別部１０２ｂにより監視条件ｒｉが成立すると判別された回数と、に基づいて、監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ｜ｔｊ）を算出するパターン別監視条件成立確率算出手段である。ここで、パターン別監視条件成立確率算出部１０２ｇは、監視履歴ファイル１０６ａに記憶してもよい。
【００３７】
パターン予測部１０２ｈは、監視対象２００に対する監視で得られたデータパターンの系列Ｔｓ［ｎ］＝｛Ｔ［１］，．．．，Ｔ［ｎ］｝に基づき、次回（ｎ＋１回目）の監視においてデータパターンｔｊが得られる確率ｐ（Ｔ［ｎ＋１］｜Ｔｓ［ｎ］）を隠れマルコフモデルを用いて予測するパターン予測手段である。
【００３８】
監視条件成立確率予測部１０２ｉは、パターン予測部１０２ｈにより予測されたデータパターンｔｊが得られる確率ｐ（Ｔ［ｎ＋１］｜Ｔｓ［ｎ］）に基づいて、監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ）を予測する監視条件成立確率予測手段である。
【００３９】
［２−２．構成２］
次に、図７を参照して、本実施の形態における本システムの構成の一例について説明する。図７は、本実施の形態における本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００４０】
図７に示すように、不具合監視装置１００は、概略的に、記憶部１０６と制御部１０２とを少なくとも備えている。
【００４１】
不具合監視装置１００は、監視対象２００の監視を行い、インターフェースを介して、ユーザに監視履歴を提示する機能を有する。
【００４２】
なお、図７において、不具合監視装置１００における記憶部１０６の機能、また、制御部１０２（計測部１０２ａ、監視条件成立判別部１０２ｂ、不具合判別部１０２ｃ等）の機能は、構成１と同様であるため説明を省略する。
【００４３】
このうち、監視履歴ファイル１０６ａは、監視対象の監視項目に対する所定の監視条件成立の成否の履歴情報と、監視対象の不具合の存否の履歴情報と、を含む監視履歴を少なくとも記憶し、ユーザへの監視結果のインターフェースとして機能する監視履歴記憶手段である。
【００４４】
また、計測項目決定部１０２ｅは、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、監視対象の監視に対して適切な計測項目を決定する計測項目決定手段である。
【００４５】
［２−３．構成３］
次に、図８を参照して、本実施の形態における車載ＥＣＵに組み込まれた本システムの構成の一例について説明する。図８は、本実施の形態における車載ＥＣＵに組み込まれた本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００４６】
図８に示すように、不具合監視装置１００は、概略的に、ＥＣＵ内部において、記憶部１０６と制御部１０２とを少なくとも備えている。
【００４７】
不具合監視装置１００は、車載のＥＣＵ内に組み込まれ、ＯＢＤ（ｏｎ−ｂｏａｄ  ｄｉａｇｎｏｓｉｔｉｃｓ）を行い、ダイアグツールを介して、ユーザに自動車のダイアグ情報（すなわち、不具合等）を提示する機能を有する。
【００４８】
なお、図８において、不具合監視装置１００における記憶部１０６（監視履歴ファイル１０６ａ等）の機能は、構成２と同様であり、制御部１０２（監視条件成立判別部１０２ｂ等）の機能は、構成１と同様であるため説明を省略する。
【００４９】
このうち、計測部１０２ａは、ＥＣＵ内部のＲＡＭにアクセスし、ＥＣＵに対する所定の計測項目ｉに関して、ＥＣＵの内部状態を計測し、計測データを取得する計測手段である。
【００５０】
また、不具合判別部１０２ｃは、計測部１０２ａにより過去に取得された計測データからなる時系列データを記憶する記憶領域を、更に備えており、当該記憶領域に記憶された時系列データに基づいて不具合の判別を行う不具合判別手段である。ここで、不具合判別部１０２ｃは、ＥＣＵの不具合の存否を監視履歴ファイル１０６ａに記憶してもよい。これにより、記憶部１０６は、診断用の時系列情報記憶領域を節約することができる。
【００５１】
また、計測項目決定部１０２ｅは、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、監視対象の監視に対して適切な計測項目を決定し、不具合判別部１０２ｃによる不具合判別に必要な、不具合判別部１０２ｃの記憶領域に保持すべき、時系列データを選択する計測項目決定手段である。
【００５２】
［２−４．構成４］
次に、図９を参照して、本実施の形態におけるネットワークを介して監視対象２００に接続された本システムの構成の一例について説明する。図９は、本実施の形態におけるネットワークを介して監視対象２００に接続された本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００５３】
図９に示すように、不具合監視装置１００は、概略的に、ネットワーク介して監視対象２００と通信可能に接続され、記憶部１０６と制御部１０２とを少なくとも備えている。
【００５４】
不具合監視装置１００は、ネットワークを経由したダイアグにおける、監視対象２００の不具合監視を行い、ユーザにダイアグ情報（すなわち、不具合等）を提示する機能を有する。
【００５５】
なお、図９において、不具合監視装置１００における記憶部１０６（監視履歴ファイル１０６ａ等）の機能は、構成２と同様であり、制御部１０２（監視条件成立判別部１０２ｂ、不具合判断部１０２ｃ等）の機能は、構成１と同様であるため説明を省略する。
【００５６】
このうち、計測部１０２ａは、ネットワークを介して、監視対象２００にアクセスし、監視対象２００に対してリクエストした計測項目ｉに関して、監視対象２００の内部状態を計測し、計測データを取得する計測手段である。
【００５７】
また、計測項目決定部１０２ｅは、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、監視対象の監視に対して適切な計測項目を決定する計測項目決定手段である。
【００５８】
［３．処理］
次に、上述のように構成された本システムが行う不具合監視処理の一例について、以下に図４、図６、および、図１０から図１２を参照して詳細に説明する。
【００５９】
まず、図４を参照して、本実施の形態における本システムが行う不具合監視処理の一例を説明する。
【００６０】
図４に示すように、まず、計測部１０２ａは、監視対象２００に対する所定の計測項目ｉに関して、有限のリソーセスである計測チャンネルを用いて監視対象２００の内部状態を選択的に計測し、計測データ（ｘＶｒ∪Ｖα）を取得し、（ステップＳＡ−１）。
【００６１】
そして、監視条件成立判別部１０２ｂは、計測部１０２ａにより取得された計測データｘＶｒに基づき、監視対象２００の監視項目ｉに対する所定の監視条件ｒｉが成立するか否かを判別し、監視対象２００の監視項目ｉに対する監視条件成立の成否を監視履歴ファイル１０６ａに記憶する（ステップＳＡ−２）。
【００６２】
そして、不具合判別部１０２ｃは、監視条件成立判別部１０２ｂにより、監視項目ｉに対する所定の監視条件ｒｉが成立すると判別された場合、計測部１０２ａにより、当該監視項目ｉに対する計測項目Ｖｉの計測データｘＶαが全て取得され、当該監視項目ｉに対して不具合が生じているか否かを判別し、監視対象２００の不具合の存否を監視履歴ファイル１０６ａに記憶する（ステップＳＡ−３）。
【００６３】
そして、変更影響解析部１０２ｄは、ユーザにより監視対象２００の制御プログラムのソースコードが書き換えられ、実装されることにより、監視対象２００の制御ロジックが変更された場合、制御ロジックの変更による影響が大きい計測項目を除外した際にペナルティが大きくなるように評価値Ｒ（Ｖα｜ｒｉ）を設定することにより、当該変更による監視対象２００の不具合の混入確率が高い項目を監視し、変更が計測項目ｉに与える影響を解析する（ステップＳＡ−４）。具体的には、制御ロジックの変更による計測項目ｖｊへの影響度ｄ（ｖｊ）とする場合、以下の数式１および数式２に基づき、評価値Ｒ（Ｖα｜ｒｉ）を定義する。
【数１】
2010249678.tif 000003
（ここで、λｉは、影響度ｄ（ｖｊ）の総和が大きいほど、監視条件ｒｉに必要な計測項目Ｖｉが選択されなかった場合のペナルティが大きくなることを表している。）
【００６４】
ここで、図１０および図１１を参照して、制御ロジックの変更による計測項目ｖｊへの影響度ｄ（ｖｊ）の定義の一例について説明する。図１０は、本実施の形態における制御ロジックのデータフローの一例を示す概略図である。図１１は、本実施の形態における制御ロジックのデータフローの一例を示す模式図である。
【００６５】
まず、図１０に示すように、制御ロジックは、例えば、センサ入力からアクチュエータ出力までを、データフローとして考える場合、手書き方言語のように、各ノードが関数であり、関数の引数や関数内で参照されるグローバル変数（図１０における、ｕ１、ｙ１等）を入力と、上書きされるグローバル変数およびリターン値（図１０における、ｙ１＋ｙ２等）等を出力と、みなすことができる。図１１に示すように、制御部１０２は、一例として、このようなデータフローグラフにおいて、ソースコードの変更箇所から計測項目ｖｊまでの全てのパスの集合をｌ＝｛ｌｋ｝と定義し、影響度ｄ（ｖｊ）を、変数の依存関係に基づいて、パス長を用いて以下の数式３のように定義することができる。具体的には、制御部１０２は、図１１のデータフローにおいて、影響度ｄ（ｖｊ）を、以下の数式４のように、求めることができる。
【数２】
2010249678.tif 000004
【００６６】
再び図４に戻り、計測項目決定部１０２ｅは、変更影響解析部１０２ｄにより解析された影響の指標となる評価値Ｒ（Ｖα｜ｒｉ）、および、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された監視履歴を用いた状態予測モデルに基づく監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ）、を用いて、計測項目Ｖαの全監視項目に対する評価値Ｒ（Ｖα）を、以下の数式のように定義する。
【数３】
2010249678.tif 000005
そして、計測項目決定部１０２ｅは、不具合監視に必要な計測チャンネル数ｃの場合、計測項目Ｖαの決定を｜Ｖ｜≦ｃという条件の下で、以下の数式に基づき、組み合わせ最適化問題に帰着させて求める。これにより、計測項目決定部１０２ｅは、発生頻度の低い監視項目にリソーセスを割くことを防ぐことができる。
【数４】
2010249678.tif 000006
そして、計測項目決定部１０２ｅは、監視対象の監視に対して適切な計測項目Ｖα＊を決定する（ステップＳＡ−５）。
【００６７】
ここで、計測項目決定部１０２ｅは、ステップＳＡ−５において、以下の数式に基づいて定義された評価値Ｒ（Ｖα｜ｒｉ）を用いてもよい。これにより、計測項目決定部１０２ｅは、監視が行われていない監視項目を選択肢から除外することのペナルティを大きくすることができ、監視項目間での監視の偏りを防ぐことができる。
【数５】
2010249678.tif 000007
【００６８】
また、計測項目決定部１０２ｅは、ステップＳＡ−５において、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された、監視対象２００の監視項目ｉに対する監視条件成立の成否を用いて、以下の数式に基づき算出された、監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ）を用いてもよい。
【数６】
2010249678.tif 000008
【００６９】
ここで、図６を参照して、本実施の形態における状態予測モデルに基づく監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ）の算出処理の一例を説明する。
【００７０】
図６に示すように、まず、パターン識別部１０２ｆは、ｎ回目の監視において、計測部１０２ａにより取得された計測データｘＶｒ∪Ｖαから、監視対象２００の状態を識別し、データパターンｔｊを付与し、ｎ回目の監視におけるデータパターンＴ［ｎ］＝ｔｊを監視履歴ファイル１０６ａに記憶する（ステップＳＢ−１）。
【００７１】
そして、パターン別監視条件成立確率算出部１０２ｇは、パターン識別部１０２ｆによりデータパターンラベルｔｊが得られた場合、ｎ回の監視でデータパターンｔｊが発生した回数と、データパターンｔｊが発生した際に監視条件成立判別部１０２ｂにより監視条件ｒｉが成立すると判別された回数と、に基づいて、監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ｜ｔｊ）を、以下の数式を用いて算出し、監視履歴ファイル１０６ａに記憶する（ステップＳＢ−２）。
【数７】
2010249678.tif 000009
【００７２】
そして、パターン予測部１０２ｈは、監視履歴ファイル１０６ａに記憶された、監視対象２００に対する監視で得られたデータパターンの系列Ｔｓ［ｎ］＝｛Ｔ［１］，．．．，Ｔ［ｎ］｝に基づき、次回（ｎ＋１回目）の監視においてデータパターンｔｊが得られる確率ｐ（Ｔ［ｎ＋１］｜Ｔｓ［ｎ］）を隠れマルコフモデルを用いて予測する（ステップＳＢ−３）。
【００７３】
ここで、図１２を参照して、隠れマルコフモデルを用いた確率ｐ（Ｔ［ｎ＋１］｜Ｔｓ［ｎ］）の予測の一例について説明する。図１２は、本実施の形態における隠れマルコフモデルによるモデリングの一例を示す模式図である。
【００７４】
図１２に示すように、隠れ状態を状態ｓｉ、状態ｓｉの場合にデータパターンｔｊが得られるシンボル出力確率を確率ｂｉ（ｔｊ）＝Ｐ（Ｔ［ｋ］＝ｔｊ｜Ｓ［ｋ］＝ｓｉ）、状態ｓｉから状態ｓｊに変位する状態変位確率を確率ａｉｊ＝Ｐ（Ｓ［ｋ］＝ｓｊ｜Ｓ［ｋ−１］＝ｓｉ）、と設定する場合、パターン予測部１０２ｈは、データパターンの系列Ｔｓ［ｎ］に基づいて、現在の状態ｓｈである確率βｈ［ｋ］＝Ｐ（Ｔ［０］，Ｔ［１］，．．．，Ｔ［ｋ］，Ｓ［ｋ］＝ｓｈ）と定義し、Ｆｏｗａｒｄアルゴリズムによって、以下の数式を用いて、確率βｈ［ｋ］を再帰的に算出してもよい。
【数８】
2010249678.tif 000010
そして、パターン予測部１０２ｈは、算出した確率βｈ［ｋ］を用いて、確率ｐ（Ｔ［ｎ＋１］｜Ｔｓ［ｎ］）を以下の数式に基づいて算出する。ここで、パターン予測部１０２ｈは、隠れマルコフモデルのパラメータａｉｊおよびｂｉ（ｔｊ）をＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムによって同定してもよい。
【数９】
2010249678.tif 000011
【００７５】
再び図６に戻り、監視条件成立確率予測部１０２ｉは、パターン予測部１０２ｈにより予測されたデータパターンｔｊが得られる確率ｐ（Ｔ［ｎ＋１］｜Ｔｓ［ｎ］）に基づいて、監視条件ｒｉが成立する確率ｐ（ｒｉ）を、以下の数式を用いて算出し、計測項目決定部１０２ｅへ送る（ステップＳＢ−４）。
【数１０】
2010249678.tif 000012
【００７６】
［実施例１］
ここで、図１３を参照して、不具合監視装置１００を試験業務に適用した実施例を説明する。図１３は、試験業務におけるＥＣＵの不具合監視の一例を示す概略図である。
【００７７】
図１３に示すように、監視システム（不具合監視装置１００）の監視マネージャ（計測部１０２ａ）は、ＥＣＵ（監視対象２００）に対する計測項目リストに必要な所定の計測項目に関してＲＡＭのチャネルを設定し、計測項目に対する監視用コードを生成する（ステップＳＣ−１）。
【００７８】
そして、エンコーダ（制御部１０２）は、監視マネージャ（計測部１０２ａ）により生成された監視用コード、および、ＥＣＵの試験用のツール（例えば、Ｓｉｍｕｌｉｎｋのソフトウェアパッケージ、Ｃ言語によるソースコード等）をエンコードする（ステップＳＣ−２）。
【００７９】
そして、コンパイラ（制御部１０２）は、エンコーダ（制御部１０２）によりエンコードされたソースコードをオブジェクトコードにコンパイルし、実行プログラムを生成する（ステップＳＣ−３）。
【００８０】
そして、計測器（計測部１０２ａ）は、コンパイラにより生成された実行プログラムに基づき、シミュレーション装置を用いたＳＩＬＳ（ｓｏｆｔｗａｒｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｒｏｏｐ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）またはＨＩＬＳ（ｈａｒｄｗａｒｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｌｏｏｐ  ｓｕｍｕｌａｔｉｏｎ）、または、ＥＣＵ（監視対象２００）に対するベンチ試験または実車試験等の試験業務により、ＥＣＵ（監視対象２００）の内部状態を計測し、データを取得する（ステップＳＣ−４）。
【００８１】
そして、デコーダ（計測部１０２ａ）は、計測器（計測部１０２ａ）により取得したデータをデコードし、計測データを生成する（ステップＳＣ−５）。
【００８２】
そして、デコーダ（監視条件成立判別部１０２ｂ）は、計測データに基づき、ＥＣＵ（監視対象２００）の監視項目に対する所定の監視条件が成立するか否かを判別する（ステップＳＣ−６）。
【００８３】
そして、デコーダ（不具合判別部１０２ｃ）は、デコーダ（監視条件成立判別部１０２ｂ）により、監視項目に対する監視条件が成立すると判別された場合、デコーダ（計測部１０２ａ）により、当該監視項目に対する計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別し、監視結果を生成する（ステップＳＣ−７）。
【００８４】
そして、監視システム（制御部１０２）は、デコーダ（計測部１０２ａ）により生成された、計測データに基づいて、ＥＣＵ（監視対象２００）の制御ロジックを変更する（ステップＳＣ−８）。
【００８５】
そして、監視マネージャ（変更影響解析部１０２ｄ）は、制御ロジックの変更が計測項目に与える影響を解析する（ステップＳＣ−９）。
【００８６】
そして、監視マネージャ（計測項目決定部１０２ｅ）は、監視マネージャ（変更影響解析部１０２ｄ）により解析された影響、および、ＥＣＵ（監視対象２００）の監視履歴を用いた状態予測モデル、に基づいて、ＥＣＵ（監視対象２００）の監視に対して適切な計測項目を決定する（ステップＳＣ−１０）。
【００８７】
そして、監視マネージャ（制御部１０２）は、決定した計測項目に従ってＥＣＵ（監視対象２００）の内部状態の監視を引き続き行い、デコーダ（不具合判別部１０２ｃ）により生成された監視結果を監視ログとして監視システム（不具合監視装置１００）内に記憶する（ステップＳＣ−１１）。
【００８８】
以上のように、本実施例における監視システム（不具合監視装置１００）は、監視項目を適切に選択し計測チャンネルを絞り込むため、様々な目的で繰り返し行われる実機試験において、余剰となっている計測チャンネルを用いてＥＣＵの内部状態の不具合を監視し、効率的に不具合現象を発見することができる。
【００８９】
［実施例２］
図１４を参照して、試験業務におけるＥＣＵの不具合判別処理の一例を説明する。図１４は、試験業務におけるＥＣＵの不具合判別処理の一例を示す図である。
【００９０】
（Ａ１）まず、ＥＣＵ内部状態計測装置（不具合監視装置１００）は、ＥＣＵ（監視対象２００）に対する試験主目的のための計測ＲＡＭのチャネルを設定すると共に、ＥＣＵ（監視対象２００）に対する不具合監視（例えば、監視項目Ｍ２等）のための所定の計測項目（例えば、ｖ３、ｖ５、ｖ１０等）に関して計測ＲＡＭのチャネルを設定する。
【００９１】
（Ａ２）そして、ＥＣＵ内部状態計測装置（不具合監視装置１００）は、シミュレーション装置を用いたＳＩＬＳまたはＨＩＬＳ、または、ＥＣＵ（監視対象２００）に対するベンチ試験または実車試験等の試験業務により、ＥＣＵ（監視対象２００）の内部状態を計測する。
【００９２】
（Ａ３）そして、ＥＣＵ内部状態計測装置（不具合監視装置１００）は、Ａ２にて計測された、不具合監視のための計測データに基づき、ＥＣＵ（監視対象２００）の監視項目（例えば、Ｍ２等）に対する所定の監視条件（例えば、ＴＨＷ＜−１０℃）が成立するか否かを判別し、監視項目（例えば、Ｍ２等）に対する監視条件（例えば、ＴＨＷ＜−１０℃）が成立すると判別された場合、当該監視項目（例えば、Ｍ２等）に対する計測項目（例えば、ｖ３、ｖ５、ｖ１０等）の計測データが全て取得され、当該監視項目（例えば、Ｍ２等）に対して不具合が生じているか否かを判別する結果解析を行い、監視結果（例えば、ＯＫ、ＮＧ、−（監視に必要なＲＡＭの設定なし、監視条件成立せず等））を出力する。
【００９３】
［３．本実施の形態のまとめ、および他の実施の形態］
本実施の形態によれば、監視対象に対する所定の計測項目に関して、監視対象の内部状態を計測し、計測データを取得し、取得された計測データに基づき、監視対象の監視項目に対する所定の監視条件が成立するか否かを判別し、監視項目に対する所定の監視条件が成立すると判別された場合、当該監視項目に対する計測項目の計測データが全て取得され、当該監視項目に対して不具合が生じているか否かを判別し、監視対象の制御ロジックが変更された場合、当該変更が計測項目に与える影響を解析し、解析された影響、および、記憶された監視履歴を用いた状態予測モデルにより、取得された計測データから、監視対象の状態を識別し、データパターンを付与し、データパターンラベルが得られた場合、複数回の監視でデータパターンが発生した回数と、データパターンが発生した際に監視条件が成立すると判別された回数と、に基づいて、監視条件が成立する確率を算出し、監視対象に対する監視で得られたデータパターンの系列に基づき、次回の監視において同一のデータパターンが得られる確率を隠れマルコフモデルを用いて予測し、予測されたデータパターンが得られる確率に基づいて、監視条件が成立する確率を予測し、予測した確率に基づいて、監視対象の監視に対して適切な計測項目を決定する。これにより、本発明にかかる不具合監視装置は、過去の監視履歴を用いて監視条件が成立する確率を求めることで、最適な監視項目を設定することができ、監視処理実行時において、リソーセス効率よく、記憶領域や計測チャネル等の必要なリソーセスを事前に割り当てることができ、監視項目の選択を自動的に行うため、ユーザの監視対象に対する知識と工数を要求しないという効果を奏する。また、本発明にかかる不具合監視装置は、監視履歴に基づいて監視項目を選択することによって、従来方式にくらべて記憶領域、計測チャンネル、通信量等をより少ないリソーセスで監視することができる。また、本発明の不具合監視装置は、制御ロジックを生成し、試験により評価し、その結果から制御ロジックの修正を行うというサイクルで行われる試験業務において、制御ロジックの変更が各不具合発生確率に対する影響を解析することができるため、ＲＡＭのチャネル数が限られており、監視項目を全てカバーするように割り当てることができない場合であっても、不具合の検出精度を向上させることができる。
【００９４】
最後に、本発明にかかる不具合監視装置は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。例えば、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、不具合監視装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。また、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて又は機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。また、上述した実施の形態では不具合監視装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、不具合監視装置１００が、当該不具合監視装置１００とは別筐体で構成される端末からの要求に応じて情報処理を行い、その処理結果を当該端末に返却するように構成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
以上説明したように、本発明にかかる不具合監視装置は、特に自動車等の試験業務で好適に実施することができ、極めて有用である。
【符号の説明】
【００９６】
１００  不具合監視装置（不具合監視機能）
１０２  制御部
１０２ａ  計測部
１０２ｂ  監視条件成立判別部
１０２ｃ  不具合判別部
１０２ｄ  変更影響解析部
１０２ｅ  計測項目決定部
１０２ｆ  パターン識別部
１０２ｇ  パターン別監視条件成立確率算出部
１０２ｈ  パターン予測部
１０２ｉ  監視条件成立確率予測部
１０６  記憶部
１０６ａ  監視履歴ファイル
２００  監視対象（電子制御装置）
【図１】
2010249678.tif 000013
【図２】
2010249678.tif 000014
【図３】
2010249678.tif 000015
【図４】
2010249678.tif 000016
【図５】
2010249678.tif 000017
【図６】
2010249678.tif 000018
【図７】
2010249678.tif 000019
【図８】
2010249678.tif 000020
【図９】
2010249678.tif 000021
【図１０】
2010249678.tif 000022
【図１１】
2010249678.tif 000023
【図１２】
2010249678.tif 000024
【図１３】
2010249678.tif 000025
【図１４】
2010249678.tif 000026