(57)【要約】【課題】  車両が故障する時期を予測することを目的とする。【解決手段】  車両故障診断装置１０は、車載端末２０から、診断対象となる車両の車両制御系で過去において実際に用いられた学習値の履歴を通信部１１を介して受信する。また、車両故障診断装置１０は、受信した学習値の履歴と故障パターンＤＢ１２から読み出した故障パターンとを比較し、車両制御系の故障時期を予測する。そして、車両故障診断装置１０は、予測した故障時期を車載端末２０に出力する。【選択図】      図１
2006053016.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両制御系の補正に用いられる学習値について、前記車両制御系が故障するまでの過程を時系列にあらわした故障パターンを格納する記憶装置を備えた車両故障診断装置であって、
前記車両故障診断装置は、
車両用端末から、診断対象となる車両の車両制御系で過去において実際に用いられた学習値の履歴を通信部を介して受信する履歴受信機能と、
前記受信した学習値の履歴と前記記憶装置から読み出した故障パターンとを比較し、前記車両制御系の故障時期を予測する故障時期予測機能と、
前記予測した故障時期を前記車両用端末に出力する予測結果出力機能と
を備えたことを特徴とする車両故障診断装置。
【請求項２】
前記記憶装置には、前記故障パターンが前記車両の製造に関する製造関連情報ごとに分類して格納され、
前記車両故障診断装置は、
前記診断対象となる車両の製造に関する製造関連情報に対応する前記故障パターンを前記記憶装置から選択する故障パターン選択機能をさらに備え、
前記故障時期予測機能により故障時期を予測する際に、前記故障パターン選択機能により選択した故障パターンを前記記憶装置から読み出し、読み出した故障パターンと前記学習値収集機能により収集した学習値の履歴とを比較して予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両故障診断装置。
【請求項３】
前記記憶装置には、前記車両の利用情報に基づく車両の利用環境情報がさらに格納されるとともに、前記故障パターンが前記車両の利用環境情報ごとに分類して格納され、
前記車両故障診断装置は、
前記履歴受信機能により前記学習値の履歴とともに前記車両の利用情報を受信すると、前記利用情報に基づく、前記診断対象となる車両の利用環境情報を前記記憶装置から読み出す利用環境決定機能と、
前記読み出した利用環境情報に対応する前記故障パターンを前記記憶装置から選択する故障パターン選択機能とをさらに備え、
前記故障時期予測機能により故障時期を予測する際に、前記故障パターン選択機能により選択した故障パターンを前記記憶装置から読み出し、読み出した故障パターンと前記学習値収集機能により収集した学習値の履歴とを比較して予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両故障診断装置。
【請求項４】
前記車両故障診断装置は、
複数の車両用端末から、各車両制御系で過去において実際に用いられた前記学習値の履歴を通信装置を介してそれぞれ収集する履歴収集機能と、
前記収集した学習値の各履歴に基づいて、前記故障パターンを分析する故障パターン分析機能と、
前記分析した故障パターンを前記記憶装置に記録する故障パターン登録機能と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の車両故障診断装置。
【請求項５】
前記記憶装置には、さらに、前記車両の製造に関する製造関連情報が格納され、
前記車両故障診断装置は、
前記履歴収集機能により収集した履歴にかかる各車両の製造に関する製造関連情報を前記記憶装置からそれぞれ特定する製造関連情報特定機能をさらに備え、
前記故障パターン登録機能により故障パターンを記録する際に、前記特定した製造関連情報ごとに、前記故障パターン分析機能により分析した故障パターンを前記記憶装置に記録する
ことを特徴とする請求項４に記載の車両故障診断装置。
【請求項６】
前記車両故障診断装置は、
前記履歴収集機能により前記学習値の履歴とともに前記車両の利用情報を収集すると、前記利用環境決定機能によって、前記収集した利用情報に基づいて、前記診断対象となる車両の利用環境情報を前記記憶装置から読み出し、
前記故障パターン登録機能により故障パターンを記録する際に、前記読み出した車両の利用環境情報ごとに、前記故障パターン分析機能により分析した故障パターンを前記記憶装置に記録する
ことを特徴とする請求項４に記載の車両故障診断装置。
【請求項７】
診断対象となる車両制御系の補正に用いる学習値について、前記車両制御系が故障するまでの過程を時系列にあらわした故障パターンを格納するとともに、前記車両制御系で過去において実際に用いた前記学習値の履歴を格納する記憶装置を備えた車載端末であって、
前記車載端末は、
前記記憶装置から読み出した前記学習値の履歴と前記記憶装置から読み出した前記故障パターンとを比較し、前記車両制御系の故障時期を予測する故障時期予測機能と、
前記予測した故障時期を外部出力する予測結果出力機能と
を備えたことを特徴とする車載端末。
【請求項８】
前記記憶装置には、前記車両制御系の車両の製造に関する製造関連情報ごとに前記故障パターンが分類して格納され、
前記車載端末は、
該当する前記製造関連情報に対応する前記故障パターンを前記記憶装置から選択する故障パターン選択機能をさらに備え、
前記故障時期予測機能により故障時期を予測する際に、前記故障パターン選択機能により選択した故障パターンを前記記憶装置から読み出し、読み出した故障パターンと前記読み出した学習値の履歴とを比較して予測する
ことを特徴とする請求項７に記載の車載端末。
【請求項９】
前記記憶装置には、前記車両制御系の車両の利用情報に基づく車両の利用環境情報がさらに格納されるとともに、前記故障パターンが前記車両の利用環境情報ごとに分類して格納され、
前記車載端末は、
該当する前記車両の利用情報に基づく車両の利用環境情報を前記記憶装置から読み出す利用環境決定機能と、
前記決定した利用環境情報に対応する前記故障パターンを前記記憶装置から選択する故障パターン選択機能とをさらに備え、
前記故障時期予測機能により故障時期を予測する際に、前記故障パターン選択機能により選択した故障パターンを前記記憶装置から読み出し、読み出した故障パターンと前記読み出した学習値の履歴とを比較して予測する
ことを特徴とする請求項７に記載の車載端末。
【請求項１０】
車両制御系を補正するために用いられる学習値の変化量に基づいて、前記車両制御系の故障の時期を予測するための予測基準データを格納するとともに、前記制御系で過去において実際に用いた前記学習値の履歴を格納する記憶装置を備えた車載端末であって、
前記車載端末は、
前記記憶装置から読み出した前記学習値の履歴に示された学習値の変化量から、前記記憶装置の前記予測基準データを用いて、前記車両制御系の故障時期を予測する故障時期予測機能と、
前記予測した故障時期を外部出力する予測結果出力機能と
を備えたことを特徴とする車載端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車などの車両に関する故障の診断を事前に行う車両故障診断装置および車載端末に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両管理システムでは、まず、自動車用スロットルなどの各制御系の各学習値がデータベースに蓄積される。続いて、データベースに蓄積された各学習値が各制御系の正常状態を示す正規範囲から外れているときは、将来、その学習値の制御系の不具合が生じると診断される。そして、その診断の結果がユーザの携帯電話に送信されていた（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−２０２００３号公報（段落００２０−００２５、図３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の車両管理システムでは、各制御系の不具合が事前に診断されるものの、その時期を予測することができないという不都合があった。
【０００４】
そこで、本発明は、前記の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、車両が故障する時期を予測することができる車両故障診断装置および車載端末を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題を解決するために本発明は、車両制御系の補正に用いられる学習値について、前記車両制御系が故障するまでの過程を時系列にあらわした故障パターンを格納する記憶装置を備えた車両故障診断装置である。そして、車両故障診断装置は、車両用端末から、診断対象となる車両の車両制御系で過去において実際に用いられた学習値の履歴を通信部を介して受信する履歴受信機能を有する。また、車両故障診断装置は、受信した学習値の履歴と前記記憶装置から読み出した故障パターンとを比較し、車両制御系の故障時期を予測する故障時期予測機能を有する。さらに、車両故障診断装置は、予測した故障時期を前記車両用端末に出力する予測結果出力機能を有する。
【０００６】
また、本発明は、診断対象となる車両制御系の補正に用いる学習値について、車両制御系が故障するまでの過程を時系列にあらわした故障パターンを格納するとともに、車両制御系で過去において実際に用いた学習値の履歴を格納する記憶装置を備えた車載端末である。そして、車載端末は、記憶装置から読み出した前記学習値の履歴と前記記憶装置から読み出した前記故障パターンとを比較し、車両制御系の故障時期を予測する故障時期予測機能を有する。また、車載端末は、予測した故障時期を外部出力する予測結果出力機能を有する。
【０００７】
また、本発明は、車両制御系を補正するために用いられる学習値の変化量に基づいて、車両制御系の故障の時期を予測するための予測基準データを格納するとともに、前記制御系で過去において実際に用いた学習値の履歴を格納する記憶装置を備えた車載端末である。そして、車載端末は、記憶装置から読み出した学習値の履歴に示された学習値の変化量から、記憶装置の予測基準データを用いて、車両制御系の故障時期を予測する故障時期予測機能を有する。また、車載端末は、予測した故障時期を外部出力する予測結果出力機能を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、車両が故障する時期を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
［実施の形態１]
図１は、本発明の実施の形態１に係る車両故障診断装置を含む全体システムを示す構成図である。
図１において、車両故障診断装置１０は、複数の車載端末（車両用端末）２０とデータ通信を行うようになっている。そして、各車載端末２０は、エンジンユニット３０の制御を行うようになっている。車両故障診断装置１０および各車載端末２０について順に詳述する。
【００１０】
車両故障診断装置１０は、入出力インターフェースなどの通信部１１、車両属性情報ＤＢ（記憶装置）１２、学習値履歴ＤＢ（記憶装置）１３および故障パターンＤＢ（記憶装置）１４を備えている。ＤＢはDate Baseの略である。
また、車両故障診断装置１０は、学習値履歴分析部１５、故障パターン生成部１６、故障パターン選択部１７および故障予兆診断部１８を備えている。例えば、車両故障診断装置１０にはサーバ装置などのコンピュータが用いられる。なお、図１では、単一の車両故障診断装置１０を示しているが、複数のコンピュータを用いて分散処理を行うように車両故障診断装置１０を構成してもよい。
【００１１】
車両属性情報ＤＢ１２には、車両の製造に関する製造関連情報が格納されているとともに、車両の利用情報に基づく車両の利用環境情報が格納されている。例えば、車両関連情報としては、車種情報、製造ロット情報、部品情報などがある。車種情報は、車種を特定するための情報であり、例えば車種コードなどが用いられる。製造ロット情報は、車両の製造ロットを特定するための情報であり、例えば製造ロット番号などが用いられる。部品情報は、タイヤなどの部品を特定するための情報であり、例えば部品ＩＤなどが用いられる。
また、車両の利用環境情報は、車両の劣化に影響を及ぼす環境に関する情報である。例えば、利用頻度（高、中、低などのレベル）、寒冷地などの情報がこれに該当する。利用情報は、前記した利用環境情報を特定するための情報である。例えば、走行距離などがこれに該当する。したがって、利用情報に基づく車両の環境情報というのは、例えば、走行距離に基づく利用頻度のことである。
【００１２】
学習値履歴ＤＢ１３には、車両ごとに学習値の履歴が格納されている。学習値は、車両制御系の補正に用いられるパラメータであり、車両制御系の最適な制御状態を保つために用いられる。車両制御系は、前記したエンジンユニット３０に搭載されている。したがって、学習値は、エンジンユニット３０の劣化や経年変化などに応じて、値が変化するようになっている。
また、学習値の履歴は、エンジンユニット３０に搭載された車両制御系で過去において実際に用いられた学習値の履歴を指す。
【００１３】
故障パターンＤＢ１４には、車両制御系が故障するまでの過程を時系列にあらわした学習値の故障パターンが格納されている。そして、故障パターンは、学習値の種類ごとに存在している。
【００１４】
図１では、故障パターンとして、例えば、スロットル開度用故障パターンｐ１および空燃比用故障パターンｐ２が示されている。スロットル開度用故障パターンｐ１は、アイドル時のスロットル開度用の故障パターンである。空燃比用故障パターンｐ２は、空熱比制御用の故障パターンである。空熱比は、空気とガソリンとの混合割合を意味する。これらの各故障パターンｐ１，ｐ２は、車種別かつ製造ロット別に示されている。
そして、各故障パターンｐ１，ｐ２には、該当する車両の出荷後の経過年月と、各学習値ｐ１１，ｐ２１との関係が示されている。そして、各学習値ｐ１１，ｐ２１の閾値Ｔが示されている。閾値Ｔは、故障の可能性を示す値である。故障の可能性というのは、適切な修理や部品交換を行う必要があることを意味する。つまり、学習値による制御では、事態に対処できないということである。
【００１５】
さらに故障パターンＤＢ１４について詳述する。故障パターンＤＢ１４には、故障パターンが、前記した製造関連情報ごとに分類して格納されている。また、故障パターンＤＢ１４には、故障パターンが、前記した利用環境情報ごとに分類して格納されている。
【００１６】
学習値履歴分析部１５、故障パターン生成部１６、故障パターン選択部１７および故障予兆診断部１８は、例えばＣＰＵなどの制御装置である。これら各部１６〜１８の機能は後記する。
【００１７】
次に、車載端末２０について図２に基づいて詳述する。
図２は、車載端末を含む車両側システムを示す構成図である。図２において、車載端末２０は、学習値履歴ＤＢ２１およびＥＣＵ２２を備えている。ＥＣＵは、Electric Control Unitの略である。そして、ＥＣＵ２２には、車両故障診断装置１０との通信装置４０、入力装置５０および表示装置６０が接続されている。
通信装置４０は、アンテナなどであり、入力装置５０は操作ボタンなどであり、表示装置６０は液晶ディスプレイなどである。これら通信装置４０、入力装置５０および表示装置６０も車両に搭載されている。
【００１８】
また、ＥＣＵ２２には、エンジンユニット３０との外部インターフェース２２１、メモリ２２２およびＣＰＵ２２３が実装されている。メモリ２２２には、各種学習値が格納される。そして、これらの各種学習値ｒ１１の履歴が学習値履歴ＤＢ２１に格納される。なお、図２では、学習値履歴ＤＢ２１は単独で示されているが、ＥＣＵ２２に実装するようにしてもよい。
【００１９】
エンジンユニット３０には、ラジエータ３０１、パージバルブ３０２、燃料タンク３０３および検出プレート３０４が装備されている。そして、このエンジンユニット３０には、吸気圧センサ３１、ＥＧＲバルブセンサ３２およびスロットル開度センサ３３が含まれている。また、このエンジンユニット３０には、水温センサ３４、Ｏ２センサ３５およびエンジン回転センサ３６が含まれている。
【００２０】
ＥＣＵ２２は、エンジンユニット３０に設けられている各センサ３１〜３６からの情報に基づいて、エンジンユニット３０に搭載されているアクチュエータ（車両制御系）を制御するようになっている。その制御に際し、ＥＣＵ２２は、メモリ２２２の学習値を用いる。例えば、燃料噴射量の制御、スロットル開度の制御、空熱比の調整などがＥＣＵ２２によって行なわれる。
【００２１】
ここで、スロットル開度の制御手法を図３に基づいて詳述する。
図３は、ＥＣＵおよびスロットルボディを含む車両側システムを示す図である。図３に示すメモリ２２２には、エンジンのアイドル時におけるスロットル開度用学習値が格納されている。そして、ＥＣＵ２２は、スロットル開度センサ３３およびエンジン回転センサ３６からの各情報に基づいて、前記したスロットル開度用学習値を再計算し、スロットル開度を決定するようになっている。
【００２２】
例えば、エンジンユニット３０の異常によって、図３のスロットルボディ７０内にカーボン７２が付着し始めた場合、ＥＣＵ２２は、まず、エンジン回転センサ３６からの情報に基づいて、エンジンの回転速度（回転数）の低下状態を検出する。なお、スロットルボディ７０は、エンジンに送り込む空気量を制御するためのものである。次に、ＥＣＵ２２は、エンジンが停止しないように、スロットル開度用学習値を再計算して補正する。これにより、スロットル開度が大きくなり、エンジンの回転速度が上がることとなる。このようにして、ＥＣＵ２２は、スロットル開度用学習値を用い、スロットル開度の調整を行っている。
そして、スロットル開度を調整するために実際に用いられたスロットル開度用学習値が、車両の出荷後、閾値Ｔに達するまでの間、その都度、学習値履歴ＤＢ２１に登録される。
【００２３】
このように登録されたスロットル開度用学習値履歴ｒ３では、実際に用いられた学習値ｒ３１から判断される「スロットル開度」と「経過年月（出荷後の経過年月を意味する。以下同じ。）」との関係が示されている。そして、学習値ｒ３１が、出荷直後（経過年月が０のとき）から閾値（ここではスロットルボディ７０の故障を示す値）Ｔに達するまでの経緯が時系列的に示されている。
【００２４】
次に、前記した車載端末２０の学習値の履歴に基づいて、前記した故障パターンを生成するためのコンピュータ処理を図４に基づいて説明する。
図４は、車両故障診断装置における故障パターンの生成に関する処理手順を示す図である。なお、車両故障診断装置１０の動作は、各部１５〜１８が予め組み込まれた車両故障診断プログラムを逐次実行することによって実現される。車両故障診断プログラムは、コンピュータ読み込み可能な記録媒体から読み込まれてもよい。記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ、磁気ディスクなどがある。
【００２５】
まず、各車載端末２０が、それぞれ、図２に示した学習値履歴ＤＢ２１から学習値の履歴を読み出し、その履歴を通信装置４０を介して車両故障診断装置１０に送信する。そうすると、車両故障診断装置１０では、学習値履歴分析部１５が、各車載端末２０の車両から送信されてきた学習値の履歴を、通信部１１を介して収集する（Ｓ１１：これを「履歴収集機能」という。）。続いて、学習値履歴分析部１５が、収集した学習値の各履歴を学習値履歴ＤＢ１３に記録する（Ｓ１２）。各履歴の記録は、車両ごとに分類して行う。
【００２６】
次に、学習値履歴分析部１５は、学習値履歴ＤＢ１３に記録された学習値の各履歴を分析する（Ｓ１３）。各履歴の分析では、学習値の履歴の類似度に応じて、各履歴のグループ化を行う。また、各履歴の分析では、経過年月に対する学習値の変化量（傾き）の平均値を求める。このようにして、学習値履歴分析部１５は、該当する種類の故障パターンを決定する。
さらにＳ１３を詳述する。学習値履歴分析部１５は、Ｓ１１で収集した履歴にかかる各車両の製造に関する製造関連情報（例えば、車種情報、製造ロット情報）の種類を車両属性情報ＤＢ１２からそれぞれ特定する（これを「製造関連情報特定機能」という。）。
【００２７】
そして、故障パタ−ン生成部１６は、学習値履歴分析部１５により分析された結果に基づいて、該当する種類の故障パターンを生成する（Ｓ１４：前記Ｓ１３およびＳ１４を「故障パターン分析機能」という。）。次に、学習値履歴生成部１６は、Ｓ１４で生成した故障パターンを故障パターンＤＢ１４に記録する（Ｓ１５：これを「故障パターン登録機能」という。）。Ｓ１５を詳述する。学習値履歴生成部１６は、Ｓ１５の故障パターン登録機能により故障パターンを記録する際に、Ｓ１３の製造関連情報特定機能により特定した製造関連情報ごとに、故障パターンを故障パターンＤＢ１４に記録する。これにより、故障パターン１４には、例えば、図４に示す２種類の故障パターン（スロットル開度用、空燃比用）が記録されることとなる。このようにして、各車両の車両制御系で過去において実際に用いられた学習値の履歴に基づく故障パターンが故障パターンＤＢ１４に記録される。したがって、後記する車両制御系の故障の予測が可能となる。
【００２８】
次に、前記した故障パターンに基づいて、車両制御系の故障を予測するためのコンピュータ処理を図５に基づいて説明する。
図５は、車両故障診断装置における車両制御系の故障の予測に関する処理手順を示す図である。ここでは、車両故障診断装置１０が、スロットル開度における車両制御系の故障の予測を行う場合を例にして説明する。
【００２９】
まず、診断対象となる車両の車載端末２０が、図３の学習値履歴ＤＢ２１から学習値（ここではスロットル開度用）の履歴を読み出し、その履歴を通信装置４０を介して車両故障診断装置１０に送信する。そうすると、車両故障診断装置１０では、故障パターン選択部１７が、各車載端末２０の車両から送信されてきた学習値の履歴を、通信部１１を介して収集（受信）する（Ｓ２１：これを「履歴受信機能」という。）。続いて、故障パターン選択部１７が、収集した学習値の履歴に対応する故障パターンを故障パターンＤＢ１４から読み出し選択する（Ｓ２２：これを「故障パターン選択機能」という。）。具体的には、故障パターン選択部１７は、診断対象の車両の製造に関する製造関連情報（例えば、車種情報、製造ロット情報）に対応する故障パターンを選択する。
【００３０】
次に、故障予兆診断部１８は、Ｓ２１で収集した学習値の履歴と、故障パターンＤＢ１４から読み出した故障パターンとを比較し、パターンマッチングによる故障の予兆を診断する（Ｓ２３：これを「故障時期予測機能」という。）。つまり、故障予兆診断部１８は、車両制御系の故障時期を予測する。例えば、図５では、故障パターンにあらわされた学習値Ｐ３１の傾き（スロットル開度の変化分／経過年月分）などをもとに、Ｓ２１で収集された学習値ｒ３１が１年後、閾値Ｔに達すると予測されている。このようにして、故障時期が１年後と予測される。
【００３１】
そして、故障予兆診断部１８は、Ｓ２３で診断した結果、すなわち故障時期を通信部１１を介して車載端末２０に出力する（Ｓ２４：これを「予測結果出力機能」という。）。これにより、車載端末２０では、故障予兆診断部１８から出力された故障時期を図３の表示装置６０に表示することとなる。したがって、車両のドライバは、故障時期を把握することができる。
【００３２】
［故障パターンについての利用環境情報別の記録処理］
次に、前記した故障パターンについての利用環境情報別の記録処理について図４に基づいて説明する。図１の車両故障診断装置１０の学習値履歴分析部１５は、図４のＳ１１で、学習値の履歴とともに車両の利用情報（例えば走行距離など）を収集した場合、次のような処理を行うようにしてもよい。
【００３３】
すなわち、学習値履歴分析部１５は、Ｓ１１で収集した利用情報に基づいて、診断対象となる車両の利用環境情報（例えば利用頻度が高いなど）を車両属性情報ＤＢ１２から読み出す（これを「利用環境決定機能」という。）。また、故障パターン生成部１６は、Ｓ１５で故障パターンを記録する際に、学習値履歴分析部１５により読み出された車両の利用環境情報ごとに、その故障パターンを故障パターンＤＢ１４に分類して記録する。この場合、例えば、利用頻度などの利用環境を配慮し故障パターンを分類することが可能となる。
【００３４】
［故障パターンについての利用環境情報別の選定処理］
続いて、前記した利用環境情報の別に分類して記録された故障パターンを選択して、車両の故障時期を予測する場合について図５に基づいて説明する。
図１の車両故障診断装置１０の故障パターン選択部１７は、図５のＳ２１で、学習値の履歴とともに車両の利用情報（例えば走行距離など）を収集（受信）した場合、次のような処理を行うようにしてもよい。
【００３５】
すなわち、故障パターン選択部１７は、Ｓ２２で、Ｓ２１で収集した利用情報（例えば走行距離など）に基づく車両の利用環境情報（例えば利用頻度が高いなど）に対応する故障パターンを故障パターンＤＢ１４から選択する。そして、故障予兆診断部１８は、Ｓ２３で診断する際に、故障パターン選択部１７により選択された故障パターンを故障パターンＤＢ１４から読み出す（これを「利用環境決定機能」という。）。また、故障予兆診断部１８は、読み出した故障パターンとＳ２１で収集した学習値の履歴とを比較して予測する。この場合、車両の劣化に影響を及ぼす環境の別に故障パターンを選択し、故障時期の予測を行うことが可能となる。したがって、故障時期の予測の精度が高くなる。
【００３６】
［実施の形態２]
図６は、本発明の実施の形態２に係る全体システムの構成図である。なお、実施の形態１とほぼ同一の部分は、実施の形態１と同一符号を付し、重複説明を省略する。
図６の車両故障診断装置１０は、前記したＳ２４の予測結果出力機能により、Ｓ２３で診断した結果を、業者用端末７０に送信する点に特徴を有する。業者用端末７０は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータであり、次のような一般的な構成となっている。すなわち、業者用端末７０は、キーボードなどの入力装置と、コンピュータディスプレイなどの表示装置と、メモリなどの記憶装置と、ＣＰＵなどの処理装置とを備えている。そして、記憶装置には、車載端末２０に実装されている学習値履歴ＤＢ２１（図２参照）に記録されている学習値の履歴が格納されている。学習値の履歴は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワークを通じて、車載端末２０から受信し収集したものとするが、学習値の履歴の収集方法は、これに限られない。なお、業者用端末７０は、例えば、カーディーラ、中古車販売店に設置される。
【００３７】
これを詳述する。業者用端末７０は、業者による所定の操作により、インターネットなどの通信ネットワークを介して、車両故障診断装置１０に車両の故障診断を要求する。この要求の際に、業者用端末７０は、記憶装置から読み出した学習値の履歴を、通信ネットワークを介して、車両故障診断装置１０に送信する。
そうすると、車両故障診断装置１０では、前記した図５のＳ２１からＳ２４までの処理を行い、診断の結果を車両診断カルテｄ１０として業者用端末７０に出力する。この出力例を図７に示す。
【００３８】
図７の車両診断カルテｄ１０には、消耗品劣化状況、エンジン性能効率およびＨＥＶ（ハイブリッド車）用電池の劣化状況の３種類の診断項目が示されている。そして、診断項目ごとに、「ＨＥＶ電池は正常です。」などの診断結果が示されている。このようにすると、業者は、消耗品の劣化状況や、エンジンの性能効率、ＨＥＶ用電池の劣化状況などを確認し、車両の故障時期を確認することができるので、有益である。
【００３９】
［実施の形態３］
図８は、本発明の実施の形態３に係る全体システムの構成図である。なお、実施の形態１，２とほぼ同一の部分は、実施の形態１，２と同一符号を付し、重複説明を省略する。
実施の形態３では、図８に示すように、業者用端末７０が、次のように構成されている。すなわち、業者用端末７０は、車両故障診断装置１０の学習値履歴ＤＢ１３、故障パターンＤＢ１４、故障パターン選択部１７および故障予兆診断部１８を有している。また、業者用端末７０は、車載端末２０との通信部７１およびカルテ情報生成部７２を有している。
【００４０】
このように構成することにより、業者用端末７０は、前記した図５で説明した車両故障診断装置１０の履歴受信機能、故障パターン選択機能、故障時期予測機能および予測結果出力機能を持つこととなる。したがって、業者用端末７０は、前記した図５のＳ２１からＳ２４までの処理を行い、診断対象の車両の車両制御系の故障時期を予測することが可能となる。
そして、図８の業者用端末７０には、カルテ情報生成部７２が含まれているので、図８の業者用端末７０は、カルテ情報生成部７２により次のような機能も持っている。すなわち、業者用端末７０は、カルテ情報生成部７２により、故障予兆診断部１８における診断結果を用い、例えば図７に示した車両診断カルテｄ１０を生成する。そして、業者用端末７０は、カルテ情報生成部７２により、図７の車両診断カルテｄ１０を通信部７１を介して車載端末２０に出力するようになっている。
このようにすると、車載端末２０は図７の車両診断カルテｄ１０を表示装置６０（図２参照）に出力することとなる。したがって、車両のドライバは、図６の車両診断カルテｄ１０を表示装置６０上で確認することができる。
【００４１】
［実施の形態４］
図９は、本発明の実施の形態４に係る車載端末を示す構成図である。なお、実施の形態１とほぼ同一の部分は、実施の形態１と同一符号を付し、重複説明を省略する。
実施の形態４では、ＥＣＵ２２Ａが、図２の車載端末２０の場合と異なり、車載端末として示されている。そして、ＥＣＵ２２Ａに実装されているＣＰＵ２２３Ａには、図２の車載端末２０の場合と異なり、図１に示した故障パターンＤＢ１４、故障パターン選択部１７および故障予兆診断部１８が実装されている。
【００４２】
このように構成することにより、ＥＣＵ２２Ａは、前記した図５で説明した車両故障診断装置１０の故障パターン選択機能、故障時期予測機能および予測結果出力機能を持つ。したがって、業者用端末７０は、前記した図５のＳ２１からＳ２４までの処理を行い、診断対象の車両の車両制御系の故障時期を予測することが可能となる。この場合、ＥＣＵ２２Ａは、所定のタイミング（予め設定されている時期など）で、故障結果出力機能により、故障時期予測機能により診断した故障時期を表示装置６０に表示する。例えば、図９に示すように、表示装置６０には、スロットル開度の学習値ｒ３１に基づき予測された車両の故障時期（１年後）が示される。
【００４３】
このようにしても、車両のドライバは、実施の形態１の場合と同様、車両の故障時期を把握することができる。なお、ＥＣＵ２２Ａは、図１の車両故障診断装置１０が持つ利用環境決定機能も備えている。
【００４４】
［実施の形態５］
図１０は、本発明の実施の形態５に係る車載端末を示す構成図である。なお、実施の形態１，４とほぼ同一の部分は、実施の形態１，４と同一符号を付し、重複説明を省略する。
実施の形態５では、ＥＣＵ８０が、車載端末として示されている。そして、ＥＣＵ８０には、図９のＥＣＵ２２Ａに実装されている故障パターンＤＢ１４およびＣＰＵ２２３Ａに代えて、予測基準データＤＢ（記憶装置）８１およびＣＰＵ８２が実装されている。
【００４５】
予測基準データＤＢには、エンジンユニット３０内の車両制御系の故障の時期を予測するための予測基準データが格納されている。予測基準データは、前記した学習値の変化量（傾き）に基づいて設定されている。すなわち、学習値の変化量と故障の時期との対応関係が予測基準データに設定されている。例えば、変化量が大きくなればなるほど、故障の時期が早くなるように予測基準データが設定されている。
【００４６】
そして、ＥＣＵ８０には、学習値診断部８２１が含まれている。学習値診断部８２１は、学習値履歴ＤＢ２１から学習値ｒ３１の履歴を読み出す。また、学習値診断部８２１は、学習値履歴ＤＢ２１から予測基準データを読み出す。そして、学習値診断部８２１は、学習値ｒ３１の履歴に示された学習値ｒ３１の変化量から、予測基準データを用いて、車両制御系の故障時期を予測するようになっている（これを「故障時期予測機能」という。）。例えば、図１０に示した注目範囲Ｒ内における学習値の変化量に対応する時期（例えば１年後）が故障時期として示される。
そうして、学習値診断部８２１は、故障時期予測機能により予測した故障時期を表示装置６０に外部出力として表示する（これを「予測結果出力機能」という。）。
【００４７】
これにより、車両のドライバは、表示装置６０を通じて、車両の故障時期を把握することができる。
【００４８】
なお、本発明は、前記した実施の形態１〜５に限られるものではない。各ＤＢ１２〜１４、２１のデータ構造及びプログラム処理の順序は、既知の技術により種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る車両故障診断装置を含む全体システムを示す構成図である。
【図２】図１の車載端末を含む車両側システムを示す構成図である。
【図３】図１の学習値履歴ＤＢに登録された学習値履歴の一例を示す図である。
【図４】図１の車両故障診断装置における故障パターンの生成に関する処理手順を示す図である。
【図５】図１の車両故障診断装置における車両制御系の故障の予測に関する処理手順を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態２の全体システムの構成図である。
【図７】図６の車両故障診断装置によって出力される車両診断カルテの一例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施の形態３の全体システムの構成図である。
【図９】本発明の実施の形態４に係る車載端末を示す構成図である。
【図１０】本発明の実施の形態５に係る車載端末を示す構成図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０      車両故障診断装置
２０      車載端末
１３，２１  学習値履歴ＤＢ（記憶装置）
１４      故障パターンＤＢ（記憶装置）
１５      学習値履歴分析部
１６      故障パターン生成部
１７      故障パターン選択部
１８      故障予兆診断部
【図１】
2006053016.tif 000003
【図２】
2006053016.tif 000004
【図３】
2006053016.tif 000005
【図４】
2006053016.tif 000006
【図５】
2006053016.tif 000007
【図６】
2006053016.tif 000008
【図７】
2006053016.tif 000009
【図８】
2006053016.tif 000010
【図９】
2006053016.tif 000011
【図１０】
2006053016.tif 000012