(57)【要約】【課題】  診断結果が出力されないということがなく、信頼性の高い診断結果を出力することができる故障診断方法及び装置を提供する。【解決手段】  複数のサブシステム21，21…から構成され、該サブシステム21，21…のうちの少なくとも幾つかはその動作上関連し、各サブシステム21が所定の故障信号を出力するように構成されたシステムの故障診断装置1であって、サブシステム21，21…のうちの少なくとも幾つかから過去に出力された故障信号の組み合わせ事例を記憶する事例データベース11と、サブシステム21，21…のうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、事例データベース11に記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い候補を選択し、それに応じた診断結果を出力する演算装置10とを備える。【選択図】      図２
2006252422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサブシステムから構成され、該複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかはその動作上関連し、各サブシステムが所定の故障信号を出力するように構成されたシステムの故障診断方法であって、
前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから過去に出力された故障信号の組み合わせ事例を事例データベースに記憶し、
前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、前記事例データベースに記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い候補を選択し、それに応じた診断結果を出力する
ことを特徴とする故障診断方法。
【請求項２】
前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、前記事例データベースに記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い順に候補を選択し、それに応じた診断結果を出力することを特徴とする請求項１記載の故障診断方法。
【請求項３】
複数のサブシステムから構成され、該複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかはその動作上関連し、各サブシステムが所定の故障信号を出力するように構成されたシステムの故障診断装置であって、
前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから過去に出力された故障信号の組み合わせ事例を記憶する事例データベースと、
前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、前記事例データベースに記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い候補を選択し、それに応じた診断結果を出力する演算装置とを備えることを特徴とする故障診断装置。
【請求項４】
前記演算装置は、前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、前記事例データベースに記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い順に候補を選択し、それに応じた診断結果を出力することを特徴とする請求項３記載の故障診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、複数のサブシステムから構成されるシステムの故障診断方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、特許文献１には、予め設定された診断項目に沿った故障信号の組み合わせパターンとそれに対応する診断結果とをデータベース化しておき、実際にサブシステム（つまり、機器）から出力された故障信号の組み合わせパターンをデータベースの内容と照らし合わせて、一致する組み合わせパターンに対応する診断結果を出力する方法が開示されている。
【０００３】
さらに、特許文献１には、診断結果に基づいて実際にサブシステムの復旧作業をした結果を復旧履歴としてデータベース化し、診断結果候補の優先順位を決定する方法が開示されている。
【特許文献１】特開2002-189612号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の故障診断方法にあっては、予め設定された診断項目に沿った故障信号の組み合わせパターンに沿わない故障信号の組み合わせパターンが実際に出力された場合、診断結果すら出力されないことがあった。
【０００５】
そもそも、上記の特許文献１は、一方的にあるいは相互に動作上関連する複数のサブシステムの故障診断を目的としたものでないことから、サブシステム間の故障信号の関連性を把握することはできない。つまり、たとえば、或るサブシステムが正常であるにも拘わらず、関連する他のサブシステムの故障により、双方のサブシステムから故障信号が同時に出力される場合がある。さらに具体的に言えば、Ａという機器が正常であっても、このＡ機器がＢ電源という別の機器からの電力供給により動作するものであれば、Ｂ電源の故障によりＡ機器は動作停止し、故障信号が出力されるかも知れない。
【０００６】
さらに、より複雑なシステムでは、同一の故障状態であっても、まったく同一の故障信号の組み合わせが出力されるとは限らず、或るサブシステムから偶発的に故障信号が出力されたり、出力されなかったりする場合もある。
【０００７】
このような問題が、システム上の関連性が多数のサブシステムに亘る複雑なシステムにおいて発生する場合には、故障信号が出力されたサブシステムを順番に調べていく必要があり、診断時間およびその後の復旧時間は甚大となる。
【０００８】
本願発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、動作上関連する複数のサブシステムからの故障信号に基づいて、過去の故障信号の組み合わせパターンから高い該当確率の候補を選択し、それに応じた診断結果を出力することにより、診断結果が出力されないということがなく、信頼性の高い診断結果を出力することができる故障診断方法及び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】
【０００９】
本願発明に係る故障診断方法は、複数のサブシステムから構成され、該複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかはその動作上関連し、各サブシステムが所定の故障信号を
出力するように構成されたシステムの故障診断方法であって、前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから過去に出力された故障信号の組み合わせ事例を事例データベースに記憶し、前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、前記事例データベースに記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い候補を選択し、それに応じた診断結果を出力することを特徴とする。
【００１０】
本願発明に係る故障診断装置は、複数のサブシステムから構成され、該複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかはその動作上関連し、各サブシステムが所定の故障信号を出力するように構成されたシステムの故障診断装置であって、前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから過去に出力された故障信号の組み合わせ事例を記憶する事例データベースと、前記複数のサブシステムのうちの少なくとも幾つかから故障信号が出力された場合に、前記事例データベースに記憶された故障信号の組み合わせ事例から該当確率の高い候補を選択し、それに応じた診断結果を出力する演算装置とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本願発明は、動作上関連する複数のサブシステムからの故障信号に基づいて、過去の故障信号の組み合わせパターンから該当確率の高い候補を選択し、それに応じた診断結果を出力することにより、診断結果が出力されないということがなく、信頼性の高い診断結果を出力することができる。
【００１２】
また、本願発明においては、過去の故障信号の組み合わせパターンから該当確率の高い順に候補を選択し、それに応じた診断結果（つまり、該当確立順の候補リストなど）を出力することも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本願発明に係る故障診断方法及び装置について添付の図面を参照しながら具体的に説明する。
【００１４】
図１は、本願発明の実施の形態に係る故障診断装置の適用形態の一例を示す図である。図１において、2は、複数のサブシステムから構成されるシステムとしての航空機であり
、各サブシステムは、故障信号としてのBIT（Built In Test：自己診断）出力機能を有している。各サブシステムから出力されるBITは、空地デジタルデータリンクシステム（ACARS：Aircraft Communication, Addressing and Reporting System、通称「エイカース」
）などのデータ転送技術によって地上に配置された故障診断装置1Aにリアルタイムで送信（オンライン送信）されるようになっている。また、BITは、上述のようなオンライン送
信に代えて、光磁気ディスクやフラッシュメモリなどの記録媒体を介して、故障診断装置にオフラインで受け渡されることも可能である。
【００１５】
故障診断装置1Aは、事例データベース1Bに接続されている。事例データベース1Bは、過去にサブシステムから出力されたBITの組み合わせパターンと、そのときの不具合箇所と
を示す情報とを相互に対応させて故障コード（たとえば、図３参照）の形態で記憶する。
【００１６】
以上のような構成により、運行中の航空機２からBITを受信すると、故障診断装置1Aは
、事例データベース1Bの内容（過去の故障事例）を参照して、具体的には後述するように、故障箇所の候補を確立の高い順に列挙して出力する。図１においては、故障診断装置1Aは、故障箇所の候補を診断結果として、それが備える画面1C上に列挙表示するように示してある。なお、候補は列挙表示させる必要はなく、最も可能性の高い候補だけを表示するように構成することも可能である。
【００１７】
地上の整備員3は、画面表示された診断結果（過去の事例を含む）を確認・検証（故障
探求）し、該当するサブシステムの復旧作業を行う。復旧により判明した事実（たとえば、実際に故障していたサブシステムに関する情報など）は、整備員3によって新たな故障
事例として事例データベース1Bに登録される。
【００１８】
なお、航空機２は、OMS（Onboard Maintenance Computer：機上整備システム）を搭載
することも可能であり、各サブシステムから出力されたBITを一度OMSに蓄積し、地上に配置された故障診断装置1Aに渡すことも可能である。この場合には、故障診断装置1Aおよび事例データベース1Bの機能はすべて航空機2上に搭載することが可能である。
【００１９】
図２は、本願発明の別の実施の形態にかかる故障診断装置1の構成を示すブロック図で
あり、本実施の形態においては、故障診断装置1は、事例データベース11も含んだ構成と
なっている。その他、故障診断装置1は、演算装置10，出力装置12，および入力装置13を
備えている。
【００２０】
演算装置10は、故障診断対象となる航空機2などのシステムの各サブシステム21，21…
に接続され、各サブシステム21は、それが備えるBIT出力装置21Aから演算装置10に対してBITを出力するようになっている。
【００２１】
出力装置12は、前述した診断結果などを表示させるための表示装置、同じく印字させるための印字装置などを含み、入力装置13は、整備員3（図１参照）が故障事例を入力する
ためのキーボード、タッチパネル式表示装置の入力デバイス部分、および演算装置10に通信可能に接続された別のコンピュータなどの様々な入力装置を含んでいる。
【００２２】
図３に示すように、事例データベース11は、「出力されたBIT」と、「そのときの故障
箇所」とを対応させて入力装置13から入力された故障コード（図３において「No.」ごと
に入力されたレコード）の形態で記憶している。本実施の形態においては、説明の簡略化の目的から、「出力されたBIT」は、「ADC（Air Data Computer ）」，「FCC（Flight Control Computer）」，「FADEC（Full-Authority Digital Engine Control）」，および「電源」の各故障信号項目を含んでおり、「ADC」は、さらに「外部」および「内部」の故
障信号項目を含んでいる。一方、「そのときの故障箇所」は、「センサ」，「ADC」，「FCC」，「FADEC」，および「電源」の各不具合箇所項目を含んでいる。また、ここでは、
１８個の事例データが記憶されていることを示している。
【００２３】
ここで、新たな故障事例として図４に示すようなBITの組み合わせパターンがサブシス
テム21，21…から出力された場合を考える。図４では、BITの組み合わせパターンを故障
コードと同じ形態で示してあり、ここでは、「外部」および「内部」の両方の「ADC」と
、「FADEC」と、「電源」との４つのBITが出力されている。
【００２４】
前述した従来技術の場合、たとえ図３に示したような事例データベース11を備えていたと仮定しても、事例データベース11にはこの組み合わせパターンに完全に一致する事例が存在せず、診断結果さえ出力されない。
【００２５】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態においては、演算装置10は、条件付確率手法の１つとしてベイズの定理を利用した故障診断ロジック10Aを備えている。なお、他の条件付確立手法を利用する
ことも可能である。ベイズの定理を利用した故障診断ロジック10Aは、次のようなもので
ある。
【００２６】
ｎ個の独立事象H1，H2，・・・，Hnがあり、少なくとも1つの事象は必ず起きるものと
する。Eを任意の事象とすると次の関係が成り立つ。
【００２７】
【数１】
2006252422.tif 000003
【００２８】
ここでP(*)は事象*の起こる確率、P(A|B)は事象Bが起こったとの条件のもとで事象Aの
起こった確率、すなわち条件付き確率を表す。
【００２９】
このベイズの定理でP(E|Hi)は、原因Hiのもとで事象Eが起こる確率を意味し、「事前確率」とも言われる。一方、P(Hk|E)は事象Eが起こったことを知って、それが原因Hkに基づく確率を意味することから「事後確率」とも言われる。またP(Hk)は先験的に与えるので
「先験確率」とも言われている。ベイズの定理は、事前確率および先験確率より事後確率を求める式を与えている。
【００３０】
ここで、出力されたBITを事象E、そのときの故障箇所を原因Hkとする。図３の事例データベース11の内容より先験確率P(Hk)は次のように演算できる。但し、H1，H2，H3，H4，
およびH5を、それぞれ、センサ，ADC，FCC，FADEC，および電源とする。
【００３１】
H1：センサ  → P(H1) ＝ 5／18 ≒ 0.278
H2：ADC     → P(H2) ＝ 3／18 ≒ 0.167
H3：FCC     → P(H3) ＝ 2／18 ≒ 0.111
H4：FADEC   → P(H4) ＝ 4／18 ≒ 0.222
H5：電源    → P(H5) ＝ 4／18 ≒ 0.222
計 1.000
【００３２】
従来の事例ベースによる故障診断の考え方をそのまま適用するのであれば、出力されたBITの組み合わせパターン毎にベイズの定理を適用する方法が容易に考えられる。しかし
、それでは未知のBIT出力の組み合わせへの対応ができない。また、BITは多数あるためその組み合わせは膨大であり、しかも、他のサブシステムの故障の影響で出力されるBITに
ついては同一の故障でも偶発的要因で必ずしも出力されるとは限らないため、同一の故障に対して類似ではあるが一部が異なるBITが出力されることが一般的である。そのため、
まずは各BIT出力の有無ごとにベイズの定理を適用し、その結果を組み合せることとする
。
【００３３】
先ず出力されたBITが「ADC−内部」である場合を考える。図３の事例データベース11の内容よりP(E1) ＝ 8／18 ≒ 0.444である。また、事前確率P(E|Hi)は図３より次のように演算できる。
【００３４】
H1：センサ  → P(E1|H1) ＝ 5／5 ≒ 1.000
H2：ADC     → P(E1|H2) ＝ 0／3 ≒ 0.000
H3：FCC     → P(E1|H3) ＝ 0／2 ≒ 0.000
H4：FADEC   → P(E1|H4) ＝ 1／4 ≒ 0.250
H5：電源    → P(E1|H5) ＝ 2／4 ≒ 0.500
【００３５】
ここでは、ベイズの定理は公知であり、小野俊彦著「知識情報システム」，愛智出版，
1997などの出版物から当業者にとっては容易に演算を進めることが可能である。したがって、出力されたBITがそれぞれ「ADC−外部」，「FCC」，「FADEC」，および「電源」である場合も同様に演算することができることは明白であり、これらの説明は省略する。
【００３６】
そして、それぞれのBITの場合の演算結果を式（１）に代入するなどしてベイズの定理
に従って演算を進め、各BIT出力の有無による確率が演算できる。
【００３７】
次に、これらの確率を組み合せる。図４に示したように、出力されたBITが「ADC−外部」，「ADC−内部」，「FADEC」，および「電源」の場合は、一例として次の簡易な方法で組み合せることができる。
【００３８】
H1：センサ→ P(H1|E1,E2,┐E3,E4,E5)
≒{P(H1|E1),P(H1|E2),P(H1|┐E3),P(H1|E4),P(H1|E5)}の平均値≒0.264
H2：ADC   →P(H2|E1,E2,┐E3,E4,E5)
≒{P(H2|E1),P(H2|E2),P(H2|┐E3),P(H2|E4),P(H2|E5)}の平均値≒0.103
H3：FCC   →P(H3|E1,E2,┐E3,E4,E5)
≒{P(H3|E1),P(H3|E2),P(H3|┐E3),P(H3|E4),P(H3|E5)}の平均値≒0.000
H4：FADEC → P(H4|E1,E2,┐E3,E4,E5)
≒{P(H4|E1),P(H4|E2),P(H4|┐E3),P(H4|E4),P(H4|E5)}の平均値≒0.302
H5：電源  →P(H5|E1,E2,┐E3,E4,E5)
≒{P(H5|E1),P(H5|E2),P(H5|┐E3),P(H5|E4),P(H5|E5)}の平均値≒0.331
計 1.000
【００３９】
つまり、この事例では、故障箇所として可能性が高い順に「電源」，「FADEC」，「セ
ンサ」，「ADC」，および「FCC」と列挙することができ、演算装置10は、出力装置12に列挙内容を診断結果として出力する。
【００４０】
また、図５のフローチャートに示すように、先験確率P(Hk)，事後確率P(Hk|E1)，およ
びP(Hk|┐E1)は、新たな事例が蓄積される毎に、次の診断に先立って再演算（更新）を行うことにより、診断精度を向上させることが出来る。
【００４１】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態は、図２に示した第１の実施の形態と同様の構成であるが、演算装置10の故障診断ロジックが異なっている。その他の構成および作用は第１の実施の形態と同様であるため、同様の部分には同一の参照符号を付してその説明は省略する。
【００４２】
この第２の実施の形態においては、演算装置10は、ニュラールネットワークを利用した故障診断ロジック10Bを備えている。このニュラールネットワークを利用した故障診断ロ
ジック10Bは、次のようなものである。
【００４３】
図６（ａ）に示すように、ニューラルネットワークの入力層は、出力されたBIT、出力
層は故障箇所に対応する。なお、これは単なる一例であり、たとえば、隠れ層（中間層ともいう）は、１層である必要はない。また、一般的には入力層および出力層の数は一致しない。
【００４４】
このニューラルネットワークに図３の事例データベース11の内容を記憶させる。なお、出力されたBITが同一でありながら故障箇所が異なる事例がある場合（図３ではNo.8とNo.17とが該当）は、ニューラルネットワークが収束しないため、ループ回数を制限する、あるいは前回のループとの誤差の差が小さい場合はループから抜けるなどの工夫が必要である。
【００４５】
図３の事例データベース11の内容を記憶させたニューラルネットワークに図４のデータを入力すると、図６（ｂ）に示すような出力が得られる。
【００４６】
通常のニューラルネットワークの使用方法では、或る閾値を超えたものを1、超えない
ものを0として出力して利用する。例えば、図４の例では、「電源」が1、その他は0が出
力されたとして取り扱う。しかし、本実施の形態では、出力された値をそのまま用いて、故障箇所として可能性が高い順に「電源」，「FADEC」，「センサ」，「ADC」，および「FCC」と列挙する。
【００４７】
また、図７のフローチャートに示すように、新たな事例が蓄積される毎に、次の診断に先立って層間の結合加重の再演算（修正）を行うことにより、診断精度を向上させることができる。
【００４８】
なお、以上の実施の形態においては、条件付確率（ベイズの定理）またはニューラルネットワークの手法を故障診断ロジックにそれぞれ適用する例を説明したが、これら両方の手法により並列処理あるいは所定の条件により選択的に処理するように故障診断ロジックを組むことも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
以上のように、本願発明に係る故障診断方法及び装置によれば、動作上関連する複数のサブシステムからの故障信号に基づいて、過去の故障信号の組み合わせパターンから高い該当確率の候補を選択し、それに応じた診断結果を出力することにより、診断結果が出力されないということがなく、信頼性の高い診断結果を出力することができる等、本願発明は優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本願発明の実施の形態に係る故障診断装置の適用形態の一例を示す図である。
【図２】本願発明の別の実施の形態にかかる故障診断装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図１または図２で利用される事例データベースの内容の一例を示す図である。
【図４】BITの組み合わせパターンの一事例を示す図である。
【図５】図２に示した演算装置の故障診断ロジックにベイズの定理を適用した実施の形態を示すフローチャートである。
【図６】（ａ）および（ｂ）は、図２に示した演算装置の故障診断ロジックにニューラルネットワークを適用した別の実施の形態を示す図である。
【図７】図６の実施の形態の故障診断ロジックの処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５１】
1，1A  故障診断装置
1B，11  事例データベース
1C  表示画面
2  システム（航空機）
10  演算装置
10A  故障診断ロジック（ベイズの定理）
10B  故障診断ロジック（ニューラルネットワーク）
12  出力装置
13  入力装置
21  サブシステム
21A  BIT出力装置
【図１】
2006252422.tif 000004
【図２】
2006252422.tif 000005
【図３】
2006252422.tif 000006
【図４】
2006252422.tif 000007
【図５】
2006252422.tif 000008
【図６】
2006252422.tif 000009
【図７】
2006252422.tif 000010