(57)【要約】複雑な装置内の故障の診断用の故障診断システムである。このシステムは一組の診断シグネチャを記憶するための手段と、該診断シグネチャと該装置の現在の状態について識別された一組の故障徴候を処理するための手段とを含む。診断シグネチャは既知の故障を示していると見做されるそれぞれの故障徴候に装置内で発生することのある一組の既知故障を関係付けている。処理するための手段は装置の現在の状態を生じさせている故障を識別するための診断データを計算する。診断データは複数の値を含み、この値は異なる、相対的にゼロでない可能性を示していて、この可能性は装置の現在の状態を生じさせている複数の異なる既知の故障の各々についての可能性である。
2005527922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複雑な装置における故障を診断するための故障診断システムであって、
該装置内で発生することのある一組の既知の故障を、該既知の故障を示していると見做されるそれぞれの故障徴候と関係付ける一組の診断シグネチャを記憶するための手段と、
該診断シグネチャと該装置の現在の状態について識別された一組の故障徴候とを処理して、該装置の現在の状態を生じさせる原因の故障を識別するための診断データを計算する手段とを含み、
該診断データは、該装置の現在の状態を生じさせている複数の異なる既知の故障の各々についての異なる相対的な非ゼロの可能性を示している複数の値を含んでいる故障診断システム。
【請求項２】
請求項１記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、装置の現在の状態について識別された故障徴候内に存在しかつ該診断シグネチャ内の既知の故障を示すと見做される故障徴候が、発生原因である対応している故障の可能性を示す値に対する累積的な積極的貢献を与えるようにされている故障診断システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の既知の故障を示すと見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在していない故障徴候と比較して、発生原因である対応している故障の可能性を示す値に対してもっと積極的貢献を与えるようにされている故障診断システム。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記診断シグネチャ内で相対的に大きな数の既知の故障を示すと見做される故障徴候であって、前記現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示すと見做される故障徴候が、発生原因である対応している故障の可能性を示す値に対して、異なる故障徴候により与えられる同じ値への貢献と比較して、より少い積極的な貢献を与えるように構成されており、該異なる故障徴候は、前記診断シグネチャ内の相対的に少い数の既知の故障を示すものと見做されており、しかも前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の同じ故障を示すものと見做されているものであるとする故障診断システム。
【請求項５】
請求項４記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在しかつ診断シグネチャ内で既知の故障を示すと見做される故障徴候が、対応している故障についての可能性を示す値に対する貢献を与えるように構成されていて、この可能性を示す値は既知の故障の数に関して正規化されており、また既知の故障の故障徴候は前記診断シグネチャを示すものと見做されているとする故障診断システム。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の故障診断システムであって、前記診断シグネチャは、該装置内で発生することのある既知の故障の該組を前記既知の故障と無関係と見做されるそれぞれの故障徴候と関係付ける故障診断システム。
【請求項７】
請求項６記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の既知の故障と無関係と見做される故障徴候が、発生原因である対応する故障の可能性を示す値に対して累積的で消極的な貢献を与えるように構成されている故障診断システム。
【請求項８】
請求項６または７記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示すと見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在せずかつ前記診断シグネチャ内で該故障と無関係と見做される異なる故障徴候と比較して、もっと積極的な貢献を発生原因となっている対応する故障の可能性を示す値に対して与えるように構成されている故障診断システム。
【請求項９】
請求項６ないし請求項８のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示すと見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で該故障と無関係と見做される異なる故障徴候と比較して、発生原因となっている対応している故障の可能性を示す値に対してもっと積極的な貢献を与えるように構成されている故障診断システム。
【請求項１０】
請求項６ないし請求項９のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在せずかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示すと見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で故障と無関係と見做される異なる故障徴候と比較して、発生原因となっている対応する故障の可能性を示す値に対してもっと積極的な貢献を与えるように構成されている故障診断システム。
【請求項１１】
請求項６ないし請求項１０のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは、既知の故障とは無関係と見做されている故障徴候が、前記現在の状態徴候内に該徴候が含まれていないときに、前記現在の状態徴候内に存在するときに、同じ故障確率についての可能性を示す値に対しての同じ徴候の貢献と比較して、該故障の可能性を示す値に対してもっと積極的な貢献をもつように構成されている故障診断システム。
【請求項１２】
請求項６ないし請求項１１のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記診断シグネチャ内で相対的に大きな数の既知の故障とは無関係と見做される故障徴候であって、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障とは無関係と見做される故障徴候が、発生原因である対応している故障の可能性を示す値に対して、異なる故障徴候により与えられる同じ値への貢献と比較して、より少い積極的な貢献を与えるように構成されており、該異なる故障徴候は、前記診断シグネチャ内の相対的に少い数の既知の故障と無関係であると見做されており、しかも前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の同じ故障と無関係と見做されているものである故障診断システム。
【請求項１３】
請求項１２記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障と無関係であると見做される故障徴候が、対応している故障についての可能性を示す値に対する貢献を与えるように構成されていて、この可能性を示す値は既知の故障の数に関して正規化されており、また既知の故障の故障徴候は前記診断シグネチャと無関係と見做されている故障診断システム。
【請求項１４】
請求項１ないし請求項１３のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該診断シグネチャは、該装置内で発生することのある既知の故障の該組を、前記既知の故障との関係で非診断的であるそれぞれの故障徴候と関係付ける故障診断システム。
【請求項１５】
請求項１４記載の故障診断システムであって、該診断シグネチャは故障徴候を第一の既知の故障との関係で非診断的であると識別し、また第二の既知の故障を示すものとして識別する故障診断システム。
【請求項１６】
請求項１４または請求項１５記載の故障診断システムであって、該システムは該診断データを計算し、それにより、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障との関係で非診断的であると見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在せずかつ前記診断シグネチャ内で故障との関係で非診断的であると見做されている異なる故障徴候によって同じ値に対して与えられる貢献と類似している貢献を、発生原因となっている対応する故障の可能性を示す値に対して与えるように構成された故障診断システム。
【請求項１７】
請求項１ないし請求項１６のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは人間のオペレータによる現在の状態徴候の入力を受領することができる故障診断システム。
【請求項１８】
請求項１７記載の故障診断システムであって、該システムは、異なる可能性のある徴候についての診断拒否能力を示す値を計算し、診断を改善するために人間のオペレータにより入力されることになる現在の状態徴候を示唆するように構成された故障診断システム。
【請求項１９】
請求項１８記載の故障診断システムであって、該システムは前記拒否診断能力を示す値の計算において前記可能性を示す計算値を用いる故障診断システム。
【請求項２０】
請求項１ないし請求項１９のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは人間のオペレータによる故障修理入力の表示を受領できて、該表示に応答して前記診断データを再計算する故障診断システム。
【請求項２１】
請求項１ないし請求項２０のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは、診断を改善するために、人間のオペレータにより実行されることになる異なる可能性のある故障修理に関して、診断の利益を示す値を計算するように構成された故障診断システム。
【請求項２２】
請求項２１記載の故障診断システムであって、該システムは前記利益を示す値を計算する際に可能性を示す前記計算された値を使用する故障診断システム。
【請求項２３】
請求項１ないし請求項２２のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは装置部品についてのＭＴＢＦ値を記憶するように構成されていて、また該システムは前記ＭＴＢＦ値を用いて可能性を示す前記値を計算することができる故障診断システム。
【請求項２４】
請求項１ないし請求項２３のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムは異なる診断モードとして前記確率が異なるアルゴリズム方法を用いて計算されるモードを提供するように構成された故障診断システム。
【請求項２５】
請求項２３または請求項２４に記載の故障診断システムであって、第一の診断モードでは、前記確率が前記ＭＴＢＦ値との第一の関係を用いて計算され、また第二の診断モードでは、前記確率が前記ＭＴＢＦ値との第二の関係を用いて計算される故障診断システム。
【請求項２６】
請求項２５記載の故障診断システムであって、前記第二の診断モードでは、可能性を示している前記値がＭＴＢＦ値を参照せずに計算される故障診断システム。
【請求項２７】
請求項１ないし請求項２６のいずれか１項記載の診断システムであって、該可能性を示している値が、前記可能性を示している値を生成するために一組の計算された値に対して適用される重み付け関数を用いて計算される故障診断システム。
【請求項２８】
請求項２７記載の故障診断システムであって、前記重み付け関数が実質的に単調関数である故障診断システム。
【請求項２９】
請求項２８記載の故障診断システムであって、前記重み付け関数が指数関数である故障診断システム。
【請求項３０】
請求項１ないし請求項２９のいずれか１項に記載の故障診断システムであって、該可能性を示している前記値が計算された値の組全体の正規化を用いて計算される故障診断システム。
【請求項３１】
請求項１ないし請求項３０のいずれか１項に記載の故障診断システムであって、該システムは、可能性を示している第一の組の値を計算し、発生原因となっている相対的に小さな可能性を有している故障を識別し、かつ前記診断データの再計算を実行しながら、発生原因となっている相対的に小さな可能性を有している前記故障を発生原因となっていることについて実質的にゼロの可能性をもつようにすることによって、該診断データの計算ができるように構成された故障診断システム。
【請求項３２】
請求項３０記載の故障診断システムであって、発生原因となっている相対的に小さな可能性を有している前記故障の診断シグネチャが前記再計算からは除外されている故障診断システム。
【請求項３３】
請求項１ないし請求項３２のいずれか１項記載の故障診断システムであって、該システムはシステムの現在の状態を識別する故障徴候の組に関係して診断データの組を計算するように構成されて、この計算は反復段階で行なわれ、各段階では該システムの現在の状態についての継続して改善された知識が使用される故障診断システム。
【請求項３４】
請求項１ないし請求項３３のいずれか１項記載の故障診断システムであって、類似する徴候が診断を容易にするために関連付けられている故障診断システム。
【請求項３５】
請求項１ないし請求項３４のいずれか１項記載のシステムを実現するように構成された計算機ソフトウエア。
【請求項３６】
複雑な装置における故障を診断するための計算機が実施する方法であって、該方法は：
該装置内で発生することがある一組の既知の故障を、前記既知の故障を示していると見做されるそれぞれの故障徴候と関係付ける一組の診断シグネチャを記憶することと；
該診断シグネチャと該装置の現在の状態について識別された一組の故障徴候とを処理して、該装置の現在の状態の原因となっている故障を識別するための診断データを計算することとを含み、該診断データは該装置の現在の状態の発生原因となっている複数の異なる既知の故障の各々についての異なる、相対的に非ゼロの可能性を示している複数の値を含んでいる方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、故障（欠陥）（fault）診断システムに関する。限定するわけではないが、もっと特定すると、この発明は衛星遠隔通信網といった複雑な装置における故障の診断で使用するための故障診断システムに関する。
【０００２】
衛星遠隔通信網は複雑な装置であって、そこには数多くの部品として、衛星それ自体と、衛星基地局もしくは地上局、及び移動送信機／受信機であって網内で動作するものを含んでいる。このような複雑な装置は、故障を生じ得るものであり、急速かつ効果的な診断と補正を行なって、できるだけ早く網を動作状態に戻すようにすることが必要とされている。
【背景技術】
【０００３】
このような複雑な装置では、故障が何であるかが明白でない。この故障自体は多数の徴候（symptoms）を生成することになり、故障を追跡して補正するために、こういった徴候が解釈されなければならない。単一の故障（欠陥）が多数の徴候を作り出すことができて、いずれか一つの徴候が多数の故障によって発生されることが可能であることに留意されたい。
【０００４】
エキスパートシステム（expert systems）が複雑な装置内の故障の診断についての可能な方法として提案されている。エキスパートシステムは専門家がその熟練した技術を機械が読取り可能なコードとしてエンコードすることを求めている。このコードがそこで使用され、装置により示された徴候に基づいて故障を診断するために使用できるものとなる。このようなエキスパートシステムは米合衆国特許US Pat.6,041,182に記述されている。
【０００５】
しかしながら、エキスパートシステムのやり方は、そこで装置の部品のすべてについての専門家が存在することを要件とするのであり、複雑な装置については、かなりの数の専門家と、各専門家がその者の関係する熟練技術を適切に符号化するために費す努力のかなり莫大な量を必要とするのが一般的である。エキスパートシステムは規則に基づくものであり、このシステムは効果的に作動するためには装置に基づいた規則を作ることを必要とする。複雑なシステムでは、こういった規則は複雑なものとなり、それを創り出すことは時間がかかり、また、それが常に含まれることになる。このことの帰結は、エキスパートシステムの設定に現実のコストの面でもまた、増大する時間的コストの面でも両方でコストの増加をもたらすことになる。
【０００６】
故障診断の別な方法として提案されているものはニューラル（neural）網の使用である。ニューラル網は効率よく学習されるツール（tool）である。上述の衛星遠隔通信網の例では、ニューラル網は学習され、かつどんな故障がどんな徴候を示すかを教えられていることを要することになる。このような複雑な網についてニューラル網を創り出すことに関係する時間は大きなものとなろう。例えば、装置内に８００個の部品があるとすると、そのときには、約３０００の可能性のある故障があるとしてよい。２の８００乗の異なる構成があることになる。各故障について１０００回このシステムを学習することが必要であるとすると、学習課程（session）当り１秒かかるとして、３×１０6 秒または８００時間が各構成の学習にかかることになる。もし、すべての構成について学習過程が実行されたとすると、そのときには必要とされる時間は宇宙の寿命よりも長いものとなる。小形の固定システムについて、ニューラル網は故障診断についての良い解決策であるが、他のやり方が複雑な装置について望まれていることは明らかである。
【０００７】
米合衆国特許US Pat.5,544,308は、故障の自動診断用システムであって、故障／徴候マトリックスを用いて、故障と疑われるリストを識別するために試験を実行する、修理可能な部品を含むシステムを記述している。このシステムは規準の組に従って、可能とされる故障を無視することによって疑いのある故障のリストを作っている。もしいずれかの疑いのある故障が見付かると、このシステムは作業を進めて、できるだけ多くの故障を上記組から除去するために、どの試験を使用するのが最善かを決める。疑いのある故障が見付からなければ、システムは何らかの疑いが起るまで規準を失うことになり、そこで試験選択を実行し、反復して一つだけの疑いのある故障が残るようにする。このシステムにより提供される故障診断は効果的なものでなく、とくに可能性のある故障の数が多く存在し、したがって徴候も大きな組となる複雑なシステムについて効果的なものではない。
【特許文献１】ＵＳ  Ｐａｔ．６，０４１，１８２
【特許文献２】ＵＳ  Ｐａｔ．５，５５４，３０８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
このような背景技術の下で、この発明が目的とするところは、複雑な装置で使用するための故障診断システムであって、エキスパートシステムやニューラル網のもっていた不利益（欠点）をもたないものを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明によると、複雑な装置内の故障（欠陥）（faults）を診断するための故障診断システムであって、このシステムは：  
一組の診断シグネチャ（signatures）を記憶するための手段と；  
該診断シグネチャと、該装置の現在の状態について識別同定された一組の故障徴候とを処理するための手段とを含んでいる。ここで該一組の診断シグネチャは、該装置内で生ずることが可能な既知の故障の組をそれぞれの故障徴候と関係付けるものであり、この故障徴候は前記既知の故障を表示するものと見做されるものである。また、該処理するための手段は、該装置の現在の状態を生じさせている故障を識別同定するための診断データを計算するためのものであり、この診断データには複数の値が含まれていて、これらの値は該装置の現在の状態を生じさせている複数の異なる既知の故障の各々についての異なる非ゼロの可能性(尤度)
（likelihoods）を示すものであるとしている。
【００１０】
この発明の故障診断システムは、故障（faults）と徴候（symptoms）という概念（concept）を使用している。ここで故障はシステムの特徴（characteristic）であって、システムの一部に故障を生じさせてシステムの機能を喪失させる特徴を言う。故障記述から、保守担当者は故障部品を隔離して、修理を実効あるものとすることができなければならない。ここで徴候というのは、ある故障を示しているシステム状態のある要素である。一つの徴候は、いくつかの故障において表わされてもよく、また一つの故障はいくつかの特徴を示していてもよい。故障は本質的には徴候についての診断シグネチャを有している。一般に、各故障は徴候についての独特な診断シグネチャを有していなければならない。
【００１１】
システムは診断データを計算するようにされていてよく、それによって故障徴候であって、前記現在の徴候の中に存在するようにされ、かつ前記診断シグネチャ内の既知の故障を示していると見做される徴候が、対応している故障を生じさせる原因となる可能性（尤度）(likelihood)を示す値への累積的で、積極的な（positive）貢献（contribution）を与えるものとしている。
【００１２】
このシステムはこの診断データを計算して、現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示していると見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在していない故障徴候と比較したときに、発生原因となる対応している故障の可能性を示す値に対して、もっと積極的な貢献を与えるようになっていてよい。
【００１３】
好ましいのは、このシステムは、診断データを計算して、前記診断シグネチャ内での既知の故障についての比較的大きな数を示していると見做される故障徴候であって、前記現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内の既知の故障を示すものと見做されている故障徴候が、対応している故障を生じさせる原因となる可能性を示す値への積極的な貢献を異なる故障徴候により与えられた同じ値への貢献よりも小さくするようにされていてよい。ここで言う異なる故障徴候は、前記診断シグネチャ内の既知の故障についての相対的に小さな数を示していると見做されており、この故障徴候は前記現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内の同じ故障を示していると見做されているものである。この場合に、システムは診断データを計算するようにされていてもよく、それによって、故障徴候であって、前記現在の状態徴候の中にあり、かつ前記診断シグネチャ内の既知の故障を示していると見做されている徴候が、対応している故障についての可能性を示す値に対する貢献（contribution）を与えるようにしている。可能性を示す値は既知の故障の数に関して正規化されていて、既知の故障の故障徴候は前記診断シグネチャを示しているものと見做されている。
【００１４】
診断シグネチャは装置内で発生することがある既知の故障の組を該既知の故障と無関係と見做されているそれぞれの故障徴候と関係付けることができる。このシステムは診断データを計算し、それにより、現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の既知の故障とは無関係と見做されている故障徴候が原因となっている対応する故障の可能性を示す値に対する累積的で消極的な（negative）貢献を与えるようになっていてよい。これに代って、このシステムは診断データを計算し、それにより前記現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示していると見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在せずかつ、前記診断シグネチャ内で故障とは無関係と見做される異なる故障徴候と比較して、原因とされる対応している故障の可能性を示す値に対してもっと積極的な（positive）貢献を与えるようになっていてよい。
【００１５】
代るものとして、このシステムはこの診断データを計算するように構成され、それにより、前記現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示していると見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の故障とは無関係と見做される異なる故障徴候と比較して、原因とされる対応している故障の可能性を示す値に対してもっと積極的な（positive）貢献を与えるようになっていてよい。
【００１６】
このシステムは、診断データを計算するように構成されて、それにより、前記現在の状態徴候内に存在しておらずかつ前記診断シグネチャ内で既知の故障を示していると見做される故障徴候が、前記現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内で故障とは無関係と見做される異なる故障徴候と比較して、原因とされる対応している故障の可能性を示す値に対してもっと積極的な（positive）の貢献を与えている。
【００１７】
このシステムは、既知の故障と無関係と見做される故障徴候が、故障についての可能性を示す値に対して、この故障徴候が前記現在の状態徴候内に存在しないときには、より積極的な貢献を有するようにされていてもよく、比較対象は、前記現在の状態徴候内にあるときに同じ徴候が同じ故障確率についての可能性を示す値に対する貢献となっている。
【００１８】
さらに、このシステムは診断データを計算するように構成され、この計算によると、前記診断シグネチャ内の相対的に大きな数の既知の故障には、無関係であると見做されており、前記現在の状態徴候の中に存在し、かつ前記診断シグネチャ内のある既知の故障と無関係と見做されている故障徴候であるものが発生原因となっている対応している故障の可能性を示している値に対してより小さな消極的な（negative）貢献を与えるようになっていてよい。これは前記診断シグネチャ内の既知の故障についての相対的に小さな数のものとは無関係と見做されている異なる故障徴候により与えられる同じ値への貢献と比較してのことであり、異なる故障徴候は、現在の状態徴候内に存在し、かつ前記診断シグネチャ内の同じ故障とは無関係とみなされているものである。
【００１９】
理想的には、この診断シグネチャは、既知の故障の組と関係していて、この故障の組は前記既知の故障との関係では非診断的な、それぞれの故障徴候に対して装置内で発生してよい。診断シグネチャは、第一の既知の故障に関しては非診断的となる故障徴候を識別し、また第二の既知の故障を示すことになる故障徴候を識別するものであってよい。いずれの場合も、このシステムは、現在の状態徴候内に存在しかつ前記診断シグネチャ内の既知の故障に関して非診断的と見做されている故障徴候が原因となっているような、対応している故障についての可能性を示す値への貢献を与えるようにされていて、可能性を示す値への貢献は、前記現在の状態徴候内に存在してはおらずまた前記診断シグネチャ内の故障に関して非診断的と見做される異なる故障徴候によって、同じ値に対して与えられた貢献と類似のものとなっている。
【００２０】
好都合なのは、このシステムが人間のオペレータにより入力された現在の状態の徴候を受領することができることである。このシステムは人間のオペレータに助言を与えて、このような徴候を入力するようにし、あるいはオペレータが助言を与えられていない徴候を入力できるようにしている。いずれの場合も、このシステムは診断を改善するために人間のオペレータにより入力されることになる現在の状態徴候を示唆するようにする異なる可能性のある徴候についての診断拒否能力（power）を示す値を計算するように構成されている。ここでは、このシステムは前記拒否値を計算する際に可能性を示す前記計算された値を使用している。
【００２１】
現在の状態徴候を受領する代りに、このシステムは人間のオペレータにより入力された故障修理（fix）の表示を受領して、それに応答して前記診断データを再計算するようにしてもよい。
【００２２】
このシステムは、診断を改善するために人間のオペレータにより実行されることになる異なる可能性のある故障修理についての診断の恩恵（benefit）を示す値を計算してもよい。計算された値はこの恩恵値を計算する際に可能性を表示するものとして使用できる。
【００２３】
さらに、このシステムは、装置部品についてのＭＴＢＦ（mean time before failure）（故障発生に至るまでの平均時間）値を記憶することができて、このＭＴＢＦ値を用いて可能性を示す前記（ＭＴＢＦ）値を計算することができる。
【００２４】
異なるアルゴリズム方法を用いて前記確率が計算される異なる診断モードがこのシステムにより実行されてよい。第一の診断モードでは、前記確率は前記ＭＴＢＦ値との第一の関係を用いて計算され、また第二の診断モードでは、前記確率は前記ＭＴＢＦとの第二の関係を用いて計算される。前記第二の診断モードでは、可能性を表わす前記値が前記ＭＴＢＦ値と関係なく計算される。
【００２５】
可能性を表わす値は、この値を生成するために一組の計算された値に対して適用される重み付け関数を用いて計算される。このような重み付け関数は実質的に単調な（monotonic）関数であるかあるいは指数（exponential）関数であってよい。
【００２６】
加えて、可能性を表わす値は計算された値の組全体の正規化を用いて計算されてよい。
【００２７】
好ましいのは、このシステムが可能性を表わす第一の組の値を計算し、原因となる比較的小さな可能性を有する故障を識別し、かつ前記診断データの再計算を実行しながら原因となる可能性が実効的にゼロとなるために、原因となる比較的小さな可能性を有している前記故障を採用することによって、診断に係るデータを計算することができるようにされていることである。この場合、原因となる比較的小さな可能性を有している故障の診断シグネチャはこの再計算からは省略される。
【００２８】
このシステムはシステムの現在の状態を識別している故障徴候の組との関係で診断データの組を反復段階で計算するように構成されてよく、この計算では各段階においてこのシステムについての現在の状態に係る連続して改善された知識が使用されている。
【００２９】
さらに、診断を容易にするために類似の徴候が関係付けされていてよい。
【００３０】
この発明の第二の特徴によると、上述のシステムを実現するように構成された計算機ソフトウェアが提供される。
【００３１】
この発明の別な特徴によると、複雑な装置における故障診断のための計算機が実施する方法が提供され、この方法は、該装置内で発生することがある一組の既知の故障を、前記既知の故障を示していると見做されるそれぞれの故障徴候と関係付ける一組の診断シグネチャを記憶することと、前記診断シグネチャと該装置の現在の状態について識別された一組の故障徴候とを処理して、該装置の現在の状態を生じさせている故障を識別するための診断データを計算することとを備えており、該診断データは複数の値を含んでおり、この値は該装置の現在の状態を生じさせている複数の異なる既知の故障の各々についての異なる、相対的に非ゼロの可能性を示しているものである。
【００３２】
この発明の故障診断システムは診断対象のシステムの現在の状態を監視して記憶する。またこのシステムは診断知識についての貯蔵所（repository）を保持していて、システムが故障に至る既知の方法の詳細と各故障の特徴ないしは特性がどんなものかを保持している。求められればいつでも、この故障診断システムは診断を実行し、この診断では可能性のある故障のすべてについての可能性が、与えられたシステムの現在状態を計算するようにしている。
【００３３】
この故障診断システムは徴候ベクトル（Symptom Vector）と呼ばれるデータ組を保存していて、このベクトルはシステム上の徴候の現在の状態を含んでいる。この故障診断システムはまた既知の故障のすべてと既知の徴候のすべてとについてのリストと、故障と徴候との相関関係を示すパターンとを保持している。これが二つの形式の一つまたは双方で維持されるようになっていて、一つが故障見本（Fault Exemplar）でありすべての故障シグネチャ情報を保持していて、他の一つが診断見本（Diagnostic Exempler）であり前もって処理された形式で故障シグネチャ情報を保持していて、この形式には素早い診断のために用意ができている改善された診断力が備えられている。
【００３４】
求めがあるときには、この故障診断システムは徴候ベクトルを診断見本と予め乗算して、各故障についての得点（scores）のベクトルを与えるようにし、これが処理コストの面で実効あるやり方で行なわれるようにしている。一番大きな得点となる故障が原因となっているものに最も近いものとなる。故障診断システムで使用されるアルゴリズムはこの得点ベクトルを確率のベクトルに変換する。
【００３５】
この故障診断システムは自動化した徴候を処理し、この徴候は診断されているシステム内のセンサによって生成されて、システムの状態が変るときに徴候ベクトルの状態を継続して維持する。また、手操作での徴候を処理し、このシステムを診断する人間のオペレータ（ここでは保守者と呼ぶ）により入力される徴候を処理する。プロセッサは保守者により特徴付けされることになる最良の手操作徴候を識別するアルゴリズムを用いる。故障診断システムにより使用されるさらなるアルゴリズムは、調査用徴候に対抗する故障の修理についての相対的な利点間でのトレードオフを許すようにしている。
【００３６】
この発明のさらなる特徴と有利な点とは添付の図面を参照して例を挙げてするこの発明の好ましい実施例についての以下の記述から一層明らかにされるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
図１を見ると、複雑な装置２は、例えば衛星通信網であって、一般的には制御及び監視用システム４を含んでおり、その例はいくつかの計算機処理プラットホーム、各種の装置部品Ｃ１，Ｃ２，Ｃ２…及び各種のセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３…であり、部品に関する徴候を検知するのにあたる。センサは周囲の条件を検知するために使用されることもできて、気温，気圧などが検知される。故障徴候はセンサのいずれもから得られてよいし、またいずれかの部品から直接得られてもよい。装置２は組込みの故障診断ソフトウェア６とか、故障診断機器を含むことができて、例えばラップトップコンピュータであってこの発明の実施例により故障診断ソフトウェアを実行する。故障診断ソフトウェアは、この発明の故障診断システムを実現する。
【００３８】
制御及び監視用システム４はまたいくつかのインターフェース（図示せず）を含んでもいて、複雑な装置とのインターフェースにあたることに注目されたい。このインターフェースは多レベルであってよく、インターフェースの各レベルは診断システムの個々のユーザのために設計されていることが評価されることになると考える。例えば、開発者（developer）インターフェースとユーザインターフェースに加えて保守者インターフェースにとっての要件が存在してもよい。
【００３９】
各ユーザのプロフィルは、利用可能なウィンドウ、ボタン、メニュ及びツールバーについての特定の設定を含むことができることと、各ユーザが完了されることになるタスクに従って１以上のプロフィルをもつことができることとがまた評価されることになると考える。
【００４０】
図２を参照すると、以下に詳述することになる各種の段階を、この故障診断システムが実行する。各段階１００ないし１１８は、この流れ図についてのテキスト内での記述する通りであり、以下でさらに説明する手順から理解できると考える。
【００４１】
この故障診断システムは故障見本（Fault Exemplar）と呼ばれるマトリックス内に診断シグネチャを記憶している。故障見本は徴候と故障の二次元マトリックスであり、一組の故障診断シグネチャを含んでいて、このシグネチャはシステム故障の振舞いを表わしている。故障はこのマトリックスの列を、また徴候は行をそれぞれ分類している。マトリックス内の各セルは三つの異なる状態の一つを有することができる。すなわち、  
徴候は故障が発生するときを常に表わす。“１”がこれを表わす。  
徴候は故障が発生するときを決して表わさない。“０”がこれを表わす。  
徴候は故障が発生するときを時々表わす。“★”がこれを表わす。
【００４２】
この故障診断システムアルゴリズムは故障見本マトリックスを処理するが、このマトリックスは生の診断情報を表わしていて、処理されると診断見本マトリックスとなり、これがシステムを診断するために使用される。この処理は図２の段階１００で実行される。診断見本は浮動小数点だけを含んでいて、一般に−１と＋１との間の各種の部分値を有している。
【００４３】
代りに、故障診断システムは診断見本マトリックを予め計算された形式で記憶してよい。故障見本と診断見本との両方は診断シグネチャを保持し、このシグネチャは装置内で発生することがある既知の故障を前記既知の故障を示していると見做されるそれぞれの故障徴候と関係付けている。
【００４４】
診断徴候は三つの値の１を有することができ、存在することができる、存在しないこととすることができる、不知とすることができるである。もし徴候値が１であるか（もし存在すれば）、あるいは０（もし不存在であれば）、両方の場合に診断的となる（診断の内部にあると考えられる）。もし不知であるとすると、非診断的であり、診断内部とは考えられない。これが表１に示されている。
【表１】
2005527922.tif 000003
【００４５】
もし徴候の状態が（存在もしくは不存在が）検出可能であれば、そしてまたいくつかの故障を特徴づけていれば、そのときはこの徴候が診断知識の中に組入れられて、故障見本の中に含まれ（したがって診断見本の中に含まれ）ることになるが、これはこの徴候が“診断的（diagnostic）”であることによる。もし徴候の状態が知られるようになっておらず、あるいは既知の故障のいずれでもないという特徴であれば、そのときはこの徴候は診断的知識から除外され（従って診断見本から除外され）、この徴候は“非診断的（non-diagnostic）”である。
【００４６】
診断見本もまたマトリックスであり、そこには−１ないし＋１の範囲内の実数を含んでいる。故障見本の“１”，“０”，及び“★”は計算機が素早く処理できる容易に管理される形式にまで縮減されている。アルゴリズムが使用されて故障見本を診断見本に変換する。
【００４７】
変換アルゴリズムは例によって一番よく理解される。次の例では、四つの可能とされる故障ｆ1 ，ｆ2 ，ｆ3 ，ｆ4 と、九つの可能とされる徴候ｓ1 ，ｓ2 ，…，ｓ9 ，がある。  
故障ｆ1 は徴候ｓ1 ，ｓ3 ，ｓ5 ，ｓ7 ，ｓ9 を作る。  
故障ｆ2 は徴候ｓ1 ，ｓ2 ，ｓ3 を作る。  
故障ｆ3 は徴候ｓ4 ，ｓ5 を作る。  
故障ｆ4 は徴候ｓ3 ，ｓ4 ，ｓ5 ，ｓ6 ，ｓ7 ，ｓ8 ，ｓ9 を作る。
【００４８】
ここで、マトリックス表現を用いてアルゴリズムによる変換を記述すると、第一列はｆ1 の故障シグネチャに対応していて、第二列はｆ2 のものに対応するというように以下続いている。第一行はｓ1 などを表わしている。故障シグネチャの組は次のマトリックス（Ｍ0Tと呼ばれている）［数１］によって表わすことができ、このマトリックスＭ0Tは故障見本である
【数１】
2005527922.tif 000004
【００４９】
この変換アルゴリズムはＭ0Tの転置であるＭ0 を処理し、その内容は［数２］である。
【数２】
2005527922.tif 000005
【００５０】
次に、このアルゴリズムはマトリックスＭ1 を作り、このマトリックスはその選別能力により、各列を和が１となるように正規化することによる正規化された徴候を含んでいる。いくつかの故障に出現する徴候はある故障にとって独特であるものほど識別において有用ではなく、小さい方の数の故障シグネチャとして出現する。したがって、ｓ2 はｆ2 の徴候としてのみ出現し、故障ｆ1 ，ｆ2 ，ｆ4 に出現するｓ3 よりももっと重みがある。
【数３】
2005527922.tif 000006
【００５１】
次の段階はマトリックス全体にわたり正規化をすることであり、それによって各行の和が１となるようにして、マトリックスＭ2 を作る。
【数４】
2005527922.tif 000007
【００５２】
このマトリックスは徴候ベクトルにより乗算されるときには、現在の状態の中に存在している徴候に“賞を与え（rewards）”、現在の状態はシグネチャ内に存在する故障徴候と整合がとれている。
【００５３】
次に、マトリックスＮ0 がＭ0 を用いて定義され、ここでは０に対してすべて１に、また１に対してすべて０に置換される。
【数５】
2005527922.tif 000008
【００５４】
このマトリックスはＮ1 を作るために列が正規化される。
【数６】
2005527922.tif 000009
【００５５】
ここでＮ2 が行について正規化することによりＮ1 から作られる。
【数７】
2005527922.tif 000010
【００５６】
このマトリックスは徴候ベクトルによって乗され、かつ減算されるときには、故障シグネチャ内に存在する徴候と整合していない現在の状態内に存在する徴候を“罰する（penalises）”。
【００５７】
最後にＭ2 とＮ2 とからマトリックスＭ3 を  
Ｍ3 ＝Ｍ2 −Ｎ2   
として作る。
【００５８】
Ｍ3 の内容は、［数８］で与えられる。
【数８】
2005527922.tif 000011
【００５９】
Ｍ3 はこの例では診断見本である。この診断見本は故障についての一組の診断シグネチャを含んでいて、故障見本よりも著しく改善された診断能力を備えている。
【００６０】
故障診断システムは、故障見本内部に提示された各徴候について現在の状態表示を構築している。診断システムは故障徴候についてのシステムの現在の組の列ベクトルを構築している。これが段階１０２に対応している。存在を条件として徴候は値１を与えられ、不存在を条件として値０が与えられる。徴候状態の列ベクトルは徴候ベクトルとして知られている。診断徴候は徴候ベクトル内に存在し、非診断徴候は存在しない。
【００６１】
一つの（極めて単純な）例示用の四つの徴候をもつ徴候ベクトルは［数９］である。
【数９】
2005527922.tif 000012
【００６２】
しかしながら、徴候ベクトルは一般にこの例示よりももっと複雑であり、言い換えると、徴候ベクトルは複数行を備えた列ベクトルであり、各要素は“１”か“０”かであることは理解できると思う。
【００６３】
故障診断システムは診断アルゴリズムを使用するが、このアルゴリズムは徴候ベクトルによって診断見本のマトリックス乗算を実行する。これが段階１０４で示されている。この結果が一組の得点（scores）であり、この得点は確率であって、装置と診断の現在の状態内に存在している各故障の可能性（likelihood）を表わしている。完全に整合している故障は１という得点を有する（すなわち、予期された徴候のすべてが存在し、予期されていない徴候は存在していない）。この逆のもの（予期された徴候のすべてが存在せず、また予期されていない徴候のすべてが存在している）は得点−１を与える。他の得点のすべてはこの間に入る。良い方の整合は１に近い値を与え、悪い方の整合は−１に近い値を与える。徴候ベクトルですべてが１もしくは０のものはすべての故障に対して得点０を与えることになる。
【００６４】
以下の例では、診断見本は徴候ベクトルの組に対して試験され、この徴候ベクトルは、それぞれの故障シグネチャ内の各非診断的徴候について０が入っていること（無徴候）であることを除けば、故障シグネチャを反復している。Ｓ1 が故障ｆ1 についての故障シグネチャであるとし、Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 とがｆ2 ，ｆ3 ，ｆ4 についての故障シグネチャであるとすると、［数１０］が得られる。
【数１０】
2005527922.tif 000013
【数１１】
2005527922.tif 000014
【００６５】
徴候ベクトルを診断見本と予め乗算する効果は故障得点のベクトルを作るためのものである。各場合について徴候ベクトルに対応している故障の得点が１（１００％）であること、また、他の故障の得点が著しく低いものであることを見ることができる。
【００６６】
したがって、基本的な診断は得点の順序で故障を分類することによりまた一番高い得点のものを摘出することにより達成される。この得点は現在のシステム状態の発生原因となっている故障の可能性を示している基本的な値である。
【００６７】
故障を識別するのに得点は役立つのではあるが、ある故障についての可能性をよりよく理解することが、可能性のある故障の各々に対する重み付けした確率を生成することにより行なわれる。段階１０６は確率ベクトルを生成するために重み付け得点ベクトルを適用することを示している。故障診断システムは各得点を単調関数によって重み付けし、正規化して、全体の確率和が１となるようにして確率を計算する。好ましいのは、指数関数的な重み付け関数が使用されることであり、これがかなり意味のある結果をもたらしている。確率は発生原因となる故障の可能性を示す改善された値であって、後続の処理の多くで使用される。
【００６８】
得点であると重み付けした確率であるとを問わず、生成された値は相対的なものであることを理解しておく必要がある。より高い得点もしくは確率を有する故障は提示された徴候に対する最良の整合となりそうな度合が大きい。
【００６９】
一実施例ではeBs / (Ａ + eBs)という重み付け関数が使用され、ここで“ｓ”は得点であり、ＡとＢとは徴候と故障との数から計算されている。しかしながら、この重み付け関数は得点の数が１に近付くときには性能が貧弱なものとなることが見付かっている。
【００７０】
好ましい実施例ではｅ２０ｓという重み付け関数が使用される。この関数はシナリオ（scenarios）の広い範囲でよりよい結果を与えることが見付かっており、とくに１に近い得点をもついくつかの結果がある場合について言えることである。この関数の効果は、約１０というファクタの異なる確率差で０．１だけ異なっている得点をもつアイテムを分離することとなっている。
【００７１】
確率ベクトルの生成後に、段階１０８で示したように故障診断を終らせることが可能となる。しかしながら、この段階でそうすることによって、追加の恩恵についての表示は何もなく、ユーザが観察した徴候がシステムに入力されたとしたときに達成される恩恵を失うことになる。
【００７２】
ある場合には、ある故障がある種の徴候を作るか否かについて決定的に述べることができない。それ故に、アルゴリズムは徴候をうまく対処できるのが好ましく、この徴候はある与えられた故障について出現してもしなくともよく、この場合にはその徴候はその故障との関係では非診断的となる（異なる故障が存在すればそれを示していてもよい）。
【００７３】
徴候がある故障でいつも出現しない理由はつぎのようないくつかがある。  
１．未熟練の保守者にとっては徴候が識別するのにむづかしいものとなる。  
２．徴候は同じ測定（値）について異なるしきい値を監視する徴候のクラスタ（cluster）の一部であってよいこと。故障は出現することになるシステムの中間状態を生じさせることができて、この中間状態は実験室においておよその推定ができるだけである。  
３．徴候を提示する機構はノイズやドリフト(drift)による。  
４．故障がその徴候を作り出しているかどうかを確めるにはシステムについての知識が不足していることがある。
【００７４】
このような“可能性のある（possible）”徴候が存在することあるいは存在しないことは診断に影響を与えてはならず、それ故に、単数もしくは複数の故障について非診断的として取扱われなければならない。以下の例は、以前のものに基いていて、どのようにしてアルゴリズムがこのような非診断的徴候をうまく処理しているかを示している。
【００７５】
以前の例の場合のように、四つの可能性のある故障ｆ1 ，ｆ2 ，ｆ3 ，ｆ4 と、九つの可能性のある徴候とｓ1 ，ｓ2 ，…，ｓ9 がある。  
故障ｆ1 はいつも徴候ｓ1 ，ｓ3 ，ｓ5 ，ｓ7 ，ｓ9 を作る。  
故障ｆ2 はいつも徴候ｓ1 ，ｓ2 ，ｓ3 を作り、ｓ8 とｓ9 とを作ることができてもよい。  
故障ｆ3 はいつも徴候ｓ4 ，ｓ5 を作り、ｓ1 ，ｓ2 ，ｓ3 を作ることができてもよい。  
故障ｆ4 はいつも徴候ｓ3 ，ｓ4 ，ｓ5 ，ｓ6 ，ｓ7 ，ｓ8 ，ｓ9 を作る。
【００７６】
ここで、アルゴリズムプロセスをマトリックス状の表し方を用いて記述することができ、第一列は故障徴候であって、これがｆ1 に対応し、また第二列はｆ2 に対応するというように続く。第一行はｓ1 等を表わす。故障と徴候の上記の組は記号の次のようなパターンとして表わすことができ、これが新しい故障見本である。これはマトリックス状の表記法であるがマトリックスと呼ぶことはできず、その理由は非数値を有していることにより、したがって通常のマトリックス方法による乗算はできない。ある“１”はある故障がある徴候を作ることを意味し、ある“０”はある故障が徴候を作らないことを意味し、またある“★”はこのシステムが問題として採り上げている故障について非診断的であることを意味している。故障見本（Fault Exempler）は［数１２］で与えられる。
【数１２】
2005527922.tif 000015
【００７７】
これから、前のように同じＭ0Tマトリックスが形成され、ここでは各“★”が“０”で置換されている。
【数１３】
2005527922.tif 000016
【００７８】
また、マトリックスＰT は“★”情報が見付かったところだけ“１”であり、他は“０”となるように作られる。
【数１４】
2005527922.tif 000017
【００７９】
故障診断システムはＭ0TとＰT の転置であるＭ0 とＰとを処理できる。Ｍ0 の内容は［数１５］である。
【数１５】
2005527922.tif 000018
【００８０】
Ｐは内容として［数１６］を有する。
【数１６】
2005527922.tif 000019
【００８１】
次に、故障診断システムはマトリックスＭ1 をＭ0 から作り、そこにはその識別能力により正規化された徴候が含まれている。こうして、各列は和が１となるようにされる。いくつかの故障上で出現する徴候は、ある故障または少い数の故障に独特な（unique）ものほどに識別において有用ではない。ｓ2 はｆ2 の徴候としてのみ出現するのであり、したがって故障ｆ1 ，ｆ2 ，ｆ4 で現れるｓ3 よりはもっと重みがある。
【数１７】
2005527922.tif 000020
【００８２】
次の段階はマトリックス全体を正規化することであり、それによって行の各々で和が１になるようにして、マトリックスＭ2 を作るようにする。
【数１８】
2005527922.tif 000021
【００８３】
このマトリックスは徴候ベクトルによって乗算されるときは、前と同じように、故障シグネチャ内に存在する徴候と整合している現在の状態の中に存在する徴候に“賞を与え(rewards)”また、故障シグネチャ内の非診断的である徴候に整合している現在の状態内に存在する徴候にもまた“賞を与える”。
【００８４】
次に、マトリックスＮ0 が定義され、これはＭ0 の１の補数であって、すべての１を０に、また０を１に置換して作られる。
【数１９】
2005527922.tif 000022
【００８５】
マトリックスＮ0 ′はＮ0 −Ｐとして作られる。
【数２０】
2005527922.tif 000023
【００８６】
このマトリックスはさらに列を正規化してＮ1 を作るようにする。
【数２１】
2005527922.tif 000024
【００８７】
徴候３はこのマトリックスでは全く表わされておらず、正規化されてすべて０となっていることに留意されたい。
【００８８】
次にＮ2 がＮ1 から行に沿った正規化により作られる。
【数２２】
2005527922.tif 000025
【００８９】
このマトリックスは、徴候ベクトルにより乗算され、減算されるときには、前のように故障シグネチャと整合していない現在の状態内に存在する徴候に“罰を与え(penalizes)”、また故障シグネチャ内で非診断的である徴候と整合している現在の状態内に存在する徴候に“罰を与える”。
【００９０】
最後に、マトリックスＭ3 がＭ2 とＮ2 とから作られる。Ｍ3 ＝Ｍ2 −Ｎ2 である。Ｍ3 の内容は［数２３］であり、Ｍ3 はこの例での診断見本である。
【数２３】
2005527922.tif 000026
【００９１】
この診断見本は、故障の診断シグネチャを含んでいて、故障見本よりも著しく改善された診断能力を備えている。非診断徴候であって存在するものあるいは存在しないもののもつ効力は中立的（neutral）である。
【００９２】
診断見本は特質（property）をもっており、すなわち、徴候ベクトルを乗算するときには、故障と整合がとれた徴候に賞を与えるが、故障と整合していない徴候に罰を与えるというものである。故障見本の中で“★”があった位置に０があり、それにより、賞も与えられず罰も与えられていないことに注意されたい。完全な整合では、徴候は故障と完全に整合し、徴候で整合していないものは存在していないので、そのときは“１”という得点（又は１００％得点）が与えられる。もしこの徴候がある故障についての組の正反対のもの（antithesis）であれば、そのときは“−１”という得点（又は−１００％得点）が与えられることになる。全部が“１”か全部が“０”である徴候ベクトルには、すべての故障に対して得点“０”を与えることになる。
【００９３】
診断見本は、徴候ベクトルを乗算するときには、次の特性をもつ。  
１．故障シグネチャ内の予期された徴候ベクトル内に、ある徴候が存在していれば、その徴候は故障得点に対して積極的な（positive）貢献をしている。  
２．故障シグネチャ内の予期された徴候ベクトル内に、徴候が存在しなければ、故障得点に中立の貢献をすることになる。  
３．故障シグネチャ内で全く徴候が予期されていない徴候ベクトル内に何も徴候が存在していないとすると、故障得点に対する中立的な貢献がある。  
４．故障シグネチャ内で全く徴候が予期されていない徴候ベクトル内に、ある徴候が存在していれば、故障得点への消極的な（negative）貢献がある。  
５．故障シグネチャ内で発生することがあることが予期されている徴候ベクトル中に、ある徴候が存在しているか、していないかすると、故障得点への中立的な貢献がある。
【００９４】
この例では、診断見本が故障シグネチャを複製している（replicating）徴候ベクトルの組に対して試験される。Ｓ1 が故障ｆ1 についての故障シグネチャのレプリカとなっている徴候ベクトルであり、Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 がｆ2 ，ｆ3 ，ｆ4 についてのものであるとすると、そのときは［数２４］となる。
【数２４】
2005527922.tif 000027
【００９５】
徴候ベクトルを診断見本で予め乗算することの効果は故障得点のベクトルを作ることである。各々の場合について故障シグネチャに正しく整合している故障についての故障得点は“１”（１００％）であること、また他の故障の故障得点はずっと小さいものであることが分る。
【００９６】
故障シグネチャの複製となっている徴候ベクトルに対抗して診断見本を試験することも教育的であるが、それぞれの故障シグネチャ内の各非診断的徴候について“１”が加入されている（徴候が存在する）場合は除かれる。
【数２５】
2005527922.tif 000028
【００９７】
これらの徴候ベクトルを診断見本で乗算することの効果は得点のベクトルを作ることである。“可能性のある”非診断的徴候を加えることは故障２と３とについての得点に何の効果ももたらしていないと見ることができる。しかしながら、他の故障についての得点はそれぞれの故障シグネチャのようにパターンが増減すると見えるときに上下していることに留意されたい。
【００９８】
この故障診断システムは入力として自動的な徴候と手操作の徴候とを混合したものを使用する。
【００９９】
自動的な徴候は、診断されている対象システムから到来する事象からソフトウェアで生成されるものであり、その例はコマンドが設定されるとかしきい値がある値を越えたとかいうものである。
【０１００】
手操作の徴候はそれを設定するのに人間による入力を必要とするものであり、その例は何かがもれている、通常ではないノイズを作っている、あるいは何かが濕っている（damp）であるというものである。この故障診断システムは人間と機械とのインターフェース（Man-Machine Interface）（ＭＭＩ）を有しており、これはタッチスクリーンとかディスプレイであって、装置の現在の状態の中で手操作の徴候を特定する保守者入力を受領するためのものである。このシステムはユーザに助言を与えることができて、徴候を入力したり、あるいはユーザが助言されていない徴候を入力することができる。
【０１０１】
自動的な徴候はシステムによって継続して生成される。それに対して、手操作の徴候は人間の介在を必要とし、時間と努力とのある量を調査のためにとることになる。診断を下す前に（数百という）徴候のすべてについての値を見つけることをユーザに求めているシステムは、とくに徴候の大部分が故障と無関係であるような場合には、大層使いにくいものとなってしまう。
【０１０２】
故障診断システムは最も効果的な手操作の徴候のリストを計算し、識別されることになるいくつかの示唆された手操作の徴候について保守者に通告する。このシステムは既知の故障について未だに不知の徴候の各々についての拒否値を計算し、この値は状態が決まったとすると拒否を予期することができる徴候に係る故障の百分率を示すものであり、言い換えると、同じ状態が何度も繰返されるときの確率に基づいたものである。
【０１０３】
故障診断システムはアルゴリズムを使用し、これによると最適とされる徴候が確認できて、現在の診断が下される。このアルゴリズムは識別されることになる、可能性のある手操作の徴候の確率についてのベクトルを使用する。これが図２の段階１１０に示されている。このアルゴリズムは数式によってよりもむしろ、例として示されている。
【０１０４】
得点についてのベクトルが採用されて、それが以前のように重み付け関数と正規化とを用いて確率についてのベクトルに変換される。
【０１０５】
確率計算は表２により示される。
【表２】
2005527922.tif 000029
【０１０６】
また、故障ベクトルとして表わされた、四つの可能性のある手操作の徴候ＨＳ1 ，ＨＳ2 ，ＨＳ3 ，ＨＳ4 が存在する。
【数２６】
2005527922.tif 000030
【０１０７】
上の故障ベクトルでは、ＨＳ1 は故障Ｆ2 とＦ3 について表わしているがＦ4 については表わしておらず、Ｆ1 については可能性を示している。同じように、ＨＳ2 はＦ3 について表わし、Ｆ2 については無く、またＦ1 とＦ4 とについては不知となっている。ＨＳ3 ，ＨＳ4 についても同じやり方で読める。
【０１０８】
一番よいもの（ＨＳ2 ，これは故障についての先頭の競争者（contenders）間の区別をしている）を見付けるための尺度（measure）が必要とされる。ＨＳ1 は決して良くはなく、その理由はありそうな故障が両方とも徴候を示しているからである。ＨＳ3 は少し良いが、故障３が一つの非常に重要な徴候について可能性ありの値を有していて、さらに他のものについても良いとするマークを有している。ＨＳ4 は二つの先頭に立つ故障については何も情報を与えていない。好ましいとされるアルゴリズムは、このようにして、ＨＳ2 によいマークを与え、ＨＳ4 とＨＳ1 とには悪い（poor）マークを与え、中間のマークをＨＳ3 に与えることになる。
【０１０９】
“良い（good）”徴候は、可能な限り故障見本の多くを拒否しなければならない。したがって、ある故障について現在の正規化された確率と、各徴候についての故障ベクトルとが与えられると、ゼロの徴候を得るときの確率をゼロの答を得るときに拒否された量で乗算したものは、拒否された量で乗算された１の徴候を得るための確率で加算される。この答は拒否される全体量となる。この計算が表３に示されている。
【表３】
2005527922.tif 000031
【０１１０】
この計算表は、ＨＳ1 が拒否値０．０００を有し、ＨＳ2 が０．３９３を有し、ＨＳ3 が０．０９８を有し、またＨＳ4 が０．０００を有していることを示す。
【０１１１】
拒否のための最適マークは０．５であり、故障についての平均して半分が０という値で拒否され、半分が１という値により拒否され、したがってＨＳ2 が極めて“良い”ことになる。
【０１１２】
故障についての修理（fix）は、その故障を解析から除去することになるので、効果的なものとすることができる。したがって、ある意味では、故障修理は診断段階とすることができて、徴候の調査と同様とされ、これが図２の段階１１２に相当する。
【０１１３】
この故障診断システムはアルゴリズムとして、故障修理の診断上の恩恵が“人間の介在”を必要とする徴候を調べることと同じスケールで比較できるようにするものを含んでいる。これが段階１１４に相当する。
【０１１４】
故障修理と調査との恩恵を比較するために、アルゴリズムは最適条件を与えられた故障を調査して修理するための時間的なコストの推定を定義する。すなわち［数２７］による。
【数２７】
2005527922.tif 000032
【０１１５】
ここでＣFIX（Ｎ）は、Ｎの可能性のある候補故障が存在するとして、一つの故障を識別して修理するコストである。ＣF はその故障を修理する平均コスト（分単位）であり、log2 Ｎは必要とされる尺度の推定数であって、記法によると、予期されることができる最良のものは、各尺度が残りの故障を二つの分布（population）に分けることになる。ＣM は平均の徴候調査時間（分単位）である。
【０１１６】
ある徴候についての拒否能力ｒs は上述のように定義されている。徴候の調査は潜在的な故障の分布を二つに分け、一方は徴候を有し、他方は有していないものである。こういったものが確率ｐS と（１−ｐS ）またはｑS によって表わされるが、ｒs ＝２ｐS （１−ｐS ）である。これが整理されてｐS ＝（1／2）（１−√（１−２ｒs ））となる。これは近似であることに留意されたい。その理由は非診断的な（“★”）値が考慮されていないことによる。
【０１１７】
ひとたび徴候調査が実行されて、保守者による入力がされると、Ｎの故障の分布が二分される。一方の分布はｐS Ｎの故障が残り、他にはｑS Ｎが残る。これら二つの発生の確率は前者に対してｐS であり後者に対してはｑS である。測定をした後システムを修理するための予期される時間は［数２８］となる。
【数２８】
2005527922.tif 000033
【０１１８】
測定の進行は、それ故に徴候調査を適用する前の故障の修理の推定コストから適用後の修理コストを減算したものとなり［数２９］となる。
【数２９】
2005527922.tif 000034
【０１１９】
これを整理すると［数３０］となる。
【数３０】
2005527922.tif 000035
【０１２０】
ｐS かｑS かのいずれかがゼロであると、表式はゼロとなり、両方が０．５であればＣM へ減じられる。
【０１２１】
このようにして、段階の進行が計算できる。そのコストが既知となり、それ故に徴候の調査の値が二つの比となる。示唆された調査及び／又は修理に関する情報がユーザまたは保守者に段階１１６において提示される。
【０１２２】
ユーザもしくは保守者は調査に従うことにより与えられた故障を見付けることができる。これに代って、ユーザもしくは保守者は故障を順々に修理することにより故障を見付けることができて、それを与えられた故障の徴候が消失するまで行うことができる。修理された最終の故障はそのものとして知られることになる。
【０１２３】
ユーザもしくは保守者が故障修理を実行するときは、これが発生原因となっている故障を修理する結果となってよく、それ故に、診断作業がそれ以上なくなるという機会も存在する。そのほかの代りとなるものは、故障が修理されたものではなく、この場合には可能性のある故障の数が一つだけ減らされる。例えばちょうど二つとか三つの故障が残っているときには一つの故障を修理することが全く効果的である。その故障が発生原因となっている確率をＰF と、発生原因となっていない確率をｑF とすると、故障修理後のシステムを修理する予期される時間は［数３１］となる。
【数３１】
2005527922.tif 000036
【０１２４】
この式は発生原因となる機会がほとんどないような故障に対して過剰な重みつけを与えることができる。次の［数３２］式が好ましく、これが発生原因となる故障である機会がほとんどないとされる故障の可能性を計算に入れている。
【数３２】
2005527922.tif 000037
【０１２５】
そこで診断の進捗は［数３３］で表わされ、
【数３３】
2005527922.tif 000038
【０１２６】
これを整理すると［数３４］となる。
【数３４】
2005527922.tif 000039
【０１２７】
それ故にこの故障修理の診断進捗が計算されて、その恩恵と値とは徴候調査と同じタームで計算される。
【０１２８】
前の計算は残っている故障の数について信頼できる推定を必要としている。これは即座に明らかにはならず、その理由はすべての故障が常に潜在的には候補となるものであり、その得点に依存している確率の変化している程度として与えられることとなるからである。したがって、起りそうな故障の数の推定が作られる。
【０１２９】
全体でＭの故障があり、起りそうな故障の分布がＮだけあるとする。Ｎ個の等しく起りそうな故障が存在し、かつＭ−Ｎの故障がゼロ確率である場合を考える。故障は可能性の順にランク付けされていて、故障の重心（centroid）Ｃが計算されていることを条件とすると、Ｎの故障の重心はＣ＝（Ｎ＋１）／２であり、従ってＮ＝２Ｃ−１である。重心はすべての故障分布について計算することができて、これが残っている数の尺度を［数３５］で与える。
【数３５】
2005527922.tif 000040
【０１３０】
この方法はＮの等しく起りそうな故障の分布が存在する場合の値についての良い推定を与えることができる。また故障が下記の表４に示すような三角形分布を形成しているときに良い結果をもたらしている。ここでは五つの故障があり、確率が三角形分布を形成している。
【表４】
2005527922.tif 000041
【０１３１】
この表からの値を用いると、Ｃ＝０．４＋０．６＋０．６＋０．４＞２であり、Ｎ＝２Ｃ−１＞３である。
【０１３２】
あるシステムの部品は、二つの別個な機構から故障を生ずることができ、第一のものが損耗（wear out）であり、第二のものが外部破損（damage）に起因する故障である。
【０１３３】
部品が損耗により故障するときは、一番小さなＭＴＢＦ(Mean Time Before Failure)(故障到達前平均時間)をもつ部品が、大きなＭＴＢＦをもつ部品よりも頻繁に故障することになろう。部品が破損により故障するときは、部品は等しい可能性で故障することになる。
【０１３４】
したがって、故障診断システムは、すべての故障についてＭＴＢＦ値を記憶することができる。“損耗（wear and tear）”正規化モードにあっては、ＭＴＢＦは確率を定量化するために使用される（認知された確率は１００，０００時間内での予期される故障数により乗算される）。“破損（damage）”正規化モードでは、ＭＴＢＦは考慮されない。
【０１３５】
これが前述の例に適用されて、ＭＴＢＦ数値が適用される。この場合に、もっと普通とされる故障Ｆ３は、例え“破損”正規化の下ではありそうもないという場合でも“損耗”正規化の下でより発生しそうと思われる。
【表５】
2005527922.tif 000042
【０１３６】
この故障診断システムについて全く訓練を受けていないユーザがどの正規化ストラテジィを採用するかを選んでよい。訓練を受けた要員であっても故障の原因が“破損”であったが、“損耗”であったかを言いあてることはできない。こういった場合には、中間の戦略が使用され、そこでは二つの間の正規化が選ばれる。この場合には、認知された確率が正規化され、例えば√（１００００００／ＭＴＢＦ）により正規化される。この効果は次の表６で見ることができ、ここでは二つの前述の正規化戦略との比較がされている。
【表６】
2005527922.tif 000043
【０１３７】
こうして得られた答は二つのものの間のどこかにあるものであって、もっと情報が利用可能であれば得られる推定ほど良いものではないのではあるが、リーズナブルな答である。こうして、知識が少いときには、あまり焦点があてられていない結果が得られる。いったん追加の知識が加えられれば、診断はより正確になる。このような追加の知識は、この故障診断システムが接続されている監視されているシステムのユーザもしくは保守者によって入力することが許されていて、それが図２の段階１１８に示されている。このようなユーザ経験はスクリーン上のチェックボックスを経て入力されてよく、また診断を修正する効力を有している。
【０１３８】
ある領域内での多数の故障が、分りきった詳細部分で違っている類似した徴候の組を有しているといったときに問題が生ずる。言い換えると診断が一般的な領域に対しては正確になることができるが、詳細部分で著しく異なっている故障間での得点差として十分顕著でないものを与えてしまうことである。この故障診断システムは関心のある領域に“フォーカス（focus）”をすることができ、重要な徴候だけを考慮する。
【０１３９】
負の（消極的な）得点を有する故障は、提示されている徴候と整合する故障の候補には極めてなりにくいものである。提示されたパターンと整合しない徴候を、整合するものよりも数多く有している故障である。したがって、負の得点をもつ故障は診断から安心して除去できる。これをすると、そのときには、若干の徴候が診断に対して後に効果をもたなくなる。こういった徴候は残っている故障のすべてについて“０”を有する（あるいは例外的な場合に、残っている故障のすべてについて“１”をもつことができる）。このような徴候は、診断にとって恩恵を与えるものではなく、これらもまた除去できる。負の得点をもつ故障を除去することと、効果をもたない徴候を後に除去することとはクロッピング（cropping）と呼ばれている。その後に、診断は大いに改善されるが、その理由は、この故障診断システムが関連のある診断の部分に動作上“集中（concentrating）”し、関連性のない情報によってスキュー（skewed）されていないことによる。
【０１４０】
この故障診断システムでは、自動的なクロッピングが適宜選ばれるようにできる。クロッピングが使用されると、診断のプロセスが拡張される。診断が要求される都度、初期診断が実行され、そのときにはクロッピングが行なわれて、それから別な診断がされる。第二の診断の結果はそこでユーザに提示される。ひとたび診断の次の段階に入ると、このシステムは故障と徴候の全体の組をもとどおりとして、それにより徴候により生じた診断に対する人間の介在で何らかの変化が診断の過程を正しく変えるようにする。段階１１８でのユーザ入力はそこで段階１０２にフィードバックされて、その余の段階は、故障が診断され、恐らくは修理されるまで繰り返される。
【０１４１】
ある診断を見付けると、システム内での複数の故障が存在することも可能となる。このことは、大きな得点である０．５ないし０．７を有しているが、いずれの故障も１に近い得点を有していない、二つの非類似の故障によって証明される。故障診断システムは故障の一方を考慮から除くようになっていて、その故障とそれに付随する徴候とを無視してシステムに診断を下すようになっていてよい。
【０１４２】
これは、診断情報から故障を削除して、関係しているすべての徴候を取除く（すなわち、その故障について１をもつものを取除き）、さらに関係していない（すなわちその故障について０をもつ）徴候のすべてを保持することによって行なわれる。“★”を有している徴候は僅かだけ多く含まれている。徴候が非診断的であれば、関連付けられてもよく、この徴候は取除かれる。徴候が診断的であり、徴候ベクトル内の値が“１”であれば、そのときはその徴候は取除かれる。徴候が診断的であり、徴候ベクトル内の値が“０”であれば、その徴候は滞まっている。
【０１４３】
診断を選ぶときには、故障が極めて良く徴候と整合しているが、調査されていない。しかも保守者は故障が存在していないことを確かに知っていることが可能となる。この場合には、診断をゆがれる（skewing）ことがあるのでその故障を考慮外とすることが有役である。
【０１４４】
このことはその故障を診断情報から除去するが、すべての徴候を保存することによって行なわれる。
【０１４５】
クロッピングと除去との両方の際に、故障と徴候とが、基礎におかれている診断情報から削除されておらず、将来の故障診断用に必要とされることに備えていることに留意されたい。除去されたことはマークされていなければならない。診断のクロッピングは、診断から故障／徴候を除去することよりも恒久的な度合が少いので、二つの場合は異なる機構として取り扱われる。
【０１４６】
図３ないし５は、この発明の一実施例である故障診断システムにより提供されたグラフィカルユーザインターフェースの例を示し、故障診断が行なわれている間のものである。このユーザインターフェースは例えばタッチスクリーンディスプレイとがそれに類似したものの上で提供される。
【０１４７】
図３を見ると、インターフェース２００は可能性のある故障についてのランク付けしたりリスト２０２を含んでいて、故障は計算された確率の順序に置かれていて、これは第一の通過（pass）診断後のものである。インターフェース２００はまたユーザ動作についてのランク付けしたリスト２０４を含んでいて、そこには可能性のある手操作の徴候調査及び／又は故障修理が含まれており、プロセス内での値の順に置かれていて、この値は診断恩恵と動作の時間的コストとから計算されるもので、その両方が保守者による参照のためにリストされている。インターフェース２００はまた一組のモードオプショを含んでいて、そこにはユーザ動作モード（調査のみ、調査と修理）、正規化モード（破損、損耗）、診断モード（正規、絞り込み）、及び重み付けモード（得点重み付け１、得点重み付け２）が含まれている。インターフェース２００はまた診断２０８の完了までに残っている時間の推定値を含んでいて、これは“楽観的な”アルゴリズムと“悲観的な”アルゴリズムとを用いて計算されたものであり、また各種のしきい値２１０であって、故障診断システムの動作を特定するためにユーザにより設定されることができるしきい値を含んでいる。
【０１４８】
図４を参照すると、可能性のある故障についてのランク付けされたリスト２０２が示されており、故障は計算された確率の順序で置かれていて、後続の（第三，第四など）のパス診断後に、等しい確率の三つの故障に減縮されている。ユーザ動作についてのランク付けしたリスト２０４は、ここでは異なりかつ異なる順序付けをされた可能性のある手操作の徴候調査と、三つのオプションである故障修理とを含んでいて、相対的に長い時間に起因してプロセス内で値の低い順に置かれていて、故障修理は最も極立っているとされる徴候調査についてとられた時間と関係してとるように推定されている。時間についての計算された推定値２０８は著しく減らされていることに留意されたい。
【０１４９】
図５を見ると、可能性のある故障についてのランク付けされたリスト２０２は後続の（第三，第四などの）パス診断後に単一の故障にまで減らされている。ユーザの動作についてランク付けしたリスト２０４はここでは単一の故障修理を含み、それ故に、故障は診断されている。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
記述してきた発明は、故障診断システムであって素早くかつ比較的簡単に、複雑なシステム、デバイス、及び網、例えば衛星通信網で生成される徴候から故障を診断することができるシステムを提供する。さらに記述した故障診断システムは通信網での使用に限定されない。この故障診断システムはいずれもの複雑な装置であって故障診断を必要とするものとの関係で使用でき、その中には市民用及び軍用の両方の航空機、いずれかのかなりの大きさの軍用システム（タンク、その他の陸上ビークル、武器システム、航空機システム、航空電子システム、通信システム、データ伝搬システム、船舶システム、制御システム）及び各種の民需応用、配電システム、通信システム、航空交通管制システムなどで使用できる。応用はこれらに限定されない。
【０１５１】
上述の例では、この故障診断システムの動作を説明するために、相対的に小さな数の故障と徴候だけを用いた。複雑なシステムについての故障診断システムの実際例では、故障と徴候の数は著しく大きなものとなる。一般に、少くとも１００とかそれ以上であり、もっと複雑なシステムでは、１０００以上の故障が関与することになり、また１００以上、もっと複雑なシステムでは１０００以上の徴候が関与することになる。しかしながら上述と同じアルゴリズムが適用できることになる。
【０１５２】
上述の例では、診断見本が構築され、徴候ベクトルは診断見本を乗算し、それによって、現在の状態徴候内に存在し、また既知故障を示していると見做されるか、あるいは存在しかつ既知の故障と関係していないと見做されている故障徴候により行なわれた貢献が、対応している故障について計算された得点と確率とに対するそれぞれ正（積極的）と負（消極的）貢献を与えている。しかしながら、代りの実施例では、診断見本は貢献が正もしくは負の両方となるように構築され、一方がより正に、他方がより負にそれぞれなる。同じことが診断見本内の他の形式の値とそこでの徴候ベクトルの動作により与えられた結果との間の関係に適用される。
【０１５３】
また注目したいのはゼロ貢献がいろいろな場合に与えられていることであり、例えば、ある徴候が現在の状態内に存在するか、あるいは存在しておらず、しかも診断シグネチャでは非診断的である場合とか、あるいは、ある徴候が現在の状態徴候に存在せず、かつ対応している故障見本で故障を示していると見做される場合がそれにあたる。ゼロ貢献は負の（消極的な）貢献よりももっと正の（積極的な）貢献であり、また、正の（積極的な）貢献よりももっと負の（消極的な）貢献である。これに代るものとして、こういった各種の場合は非ゼロ貢献を与えるようにされていてもよく、この貢献は得点への対応している故障について計算された効果と確率への効果で類似及び／又は実質的に中立である。
【０１５４】
この発明の故障診断システムはまた追加の特徴を含み、この特徴はさらなる恩恵を与える。例えば、類似の徴候を“関係付ける”ことが可能とされ、この徴候はいくつかの故障と関係しているノイズや温度と関係付けされる。
【０１５５】
さらに、特定の故障が修理されているときに、システムの他の部分を修正することが可能であってよい。例えば、エンジンが修理のために持ち去られるときは、他の関連部品（例えば、スタータモータ、ギャボックス、あるいはクラッチ）は予防措置の点検の対象とすることができて、エンジンの置換に先行してすべてが正常であることを確めるようにする。このことが関係している部品の一つを修理するために短期間内で再びエンジンを取外さなければならなくなる可能性を減少させる。
【０１５６】
外部データはこの故障診断システムに入力されることができ、例えば、故障モード、効果及び臨界状態解析（FMECA, Failure Mode, Effects and Criticality Analysis）データであって国防省標準（DEF-STAN0060）によるものが入力できる。
【０１５７】
図３ないし５では、徴候を調査するためのコストは分単位で与えられる。しかしながら、他の適切なコスト関数のいずれかのものが使用できることはすぐに評価できることであり、例えば、与えられたコストは徴候を調査したりあるいは故障を修理するための時間に関する実際のコストとすることができる。さらに、ユーザはパラメータを定義してよく、このパラメータは一番効果的な、あるいは徴候を調査したり、故障を修理する一番コスト効率のよいやり方を決めるための方法として使用される。ユーザはこの定義したパラメータ内で重み付けファクタを含めることができる。
【０１５８】
この故障診断システムは、徴候の変化の割合で一般に“トレンド解析”として知られているものに関するデータを含むこともできる。この故障診断システムは、さらに発生したデータを将来の使用に対する参考としてシステムにフィードバックするためのプロセスを含むことができる。
【０１５９】
徴候についてのエージング（ageing）に関するデータもこの故障診断システム内に組入れてよい。例えば、もしある徴候が長期間存在しているとすると、それは重要なものではなく、したがって価値を減じら（discounted）れるようにできる。ある徴候が存在し、しかも長期間チェックされていなかったとすると、それもまたさほど重要ではなく価値を減じられるようにできる。しかしながら、このような徴候はもっと関連性があるものとなり、チェックされることを必要とするものであってもよい。
【０１６０】
この発明は、実質的に単一レベルの診断を実行するものとして記述してきたのであるが、多レベルの診断を含むことによって、解析の深さがこの故障診断システムから得ることができると理解されよう。例えば、パイロットがエンジン（トップレベル）での故障があることの表示を受領すると仮定すると、その者はこの故障診断システムを使用して適当なレベルまで掘り下げを行ない、このレベルでその者が必要とされる詳細な情報を得てそのエンジン故障についての情況評価を実行できることにする。
【０１６１】
この発明は、故障診断システムにより監視されているシステム内で存在している欠陥を識別することを基準として記述されてきたが、この発明はまた可能性のある欠陥を予測する予測診断モジュールを含むこともできる。このことは自己修理システムに通ずることができて、このシステムでは発生前に故障が予測され、修理が行なわれる。
【０１６２】
加えて、監視されたシステム上での故障がもたらすインパクトの評価も実施できる。例えば、三つの評価レベルとして“動作（action）”、“保持（hold）”、及び“無視（ignore）”を与えられるようにできる。これが診断対象のシステムのユーザにとって次の使命（mission）とか出撃（sortie）とかでのシステムの使用可能性に関する判断をすることができるようにする。
【０１６３】
こういった評価レベルのいくつかから得られたデータは、そこで予測された診断モジュールへの入力として、あるいは上記のようにシステム内での参照データとして帰還されたデータとして使用できる。
【０１６４】
この発明は活性（active）システムに関して記述されてきたが、開発途上にあるシステムについての診断の評価可能性（diagnostic assessability）ツールとして使用することもできる。このことは、開発中に表示された徴候から故障を認識して識別する能力を与えることになる。とくに、満足な故障診断を得るために十分な正しく置かれたセンサがあるかどうか、また必要ならば再設計をするフレキシビリティを与えるかどうかを判断することが可能となる。例えば、診断の評価可能性ツールとして、この発明は一つの故障を他の故障から識別することが可能かどうかを判断することができ、もし実質的に故障が同じ徴候を有しているとしても完成前のシステムの修正を可能とする。
【０１６５】
上述の実施態様はこの発明の例示にすぎないことを理解されたい。この発明についての別の実施態様も考慮されており、例えば、上記実施例では故障診断システムが故障診断ソフトウェアを用いて実現されているが、故障診断システムは集積回路の形式をとってハードコード化した形式で実現されるようにもできる。
【０１６６】
いずれか一つの実施例に関係して記述したいずれもの特徴は、単独でも、また記述した他の特徴と組合せても使用できるのであって、またいずれか他の実施例のいくつかの特徴と組合せても使用できる。さらに上述していない均等及び修正もこの発明の範囲を逸脱せずに採用できるのであって、それらのことが付随する特許請求の範囲に記述されている。
【図面の簡単な説明】
【０１６７】
【図１】複雑な装置とこの装置用の故障診断システムの模式図。
【図２】この発明の実施例の故障診断システムにより実行される例示の段階の流れ図。
【図３】この発明の実施例による保守者へ提供されるユーザインターフェースを示す。
【図４】この発明の実施例による保守者へ提供されるユーザインターフェースを示す。
【図５】この発明の実施例による保守者へ提供されるユーザインターフェースを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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