(57)【要約】      （修正有）【課題】識別不能な未知の故障パターンへの対処に要する手間を削減する技術を提供する。【解決手段】分析手段は、不具合発生時の車両状態を表すデータを故障データとして、識別時に既に知られている故障パターンとしての識別が不能な故障データを未知故障データとして分析する。このような構成によれば、未知故障データの分析の手間を削減することができ、更には未知の故障パターンへの対処（例えば、新たな識別器の生成など）に要する手間を削減することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不具合発生時の車両状態を表すデータを故障データとして、識別時に既に知られている故障パターンとしての識別が不能な故障データを未知故障データとして分析する分析手段（２２：Ｓ２１０〜Ｓ２４０）を備えることを特徴とする未知故障データ分析装置。
【請求項２】
前記分析手段は、前記未知故障データをクラスタリングするクラスタリング手段（２２：Ｓ２１０）を備えることを特徴とする請求項１に記載の未知故障データ分析装置。
【請求項３】
前記分析手段は、前記クラスタリング手段によって生成されたクラスタ毎に、同一の故障パターンに起因する故障データのクラスタである確信度を求める確信度算出手段（２２：Ｓ２２０）を備えることを特徴とする請求項２に記載の未知故障データ分析装置。
【請求項４】
前記確信度算出手段は、前記確信度として前記クラスタの密集度を求めることを特徴とする請求項３に記載の未知故障データ分析装置。
【請求項５】
前記未知故障データは、該未知故障データが生成された車両の車種と対応づけられており、
前記分析手段は、前記クラスタ毎に車種の構成割合を示す情報を生成する割合情報生成手段（２２：Ｓ２４０）を備えることを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の未知故障データ分析装置。
【請求項６】
前記未知故障データは、該未知故障データが生成された車両の車種と対応づけられており、
前記分析手段は、前記車種別に前記クラスタリングを実行することを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の未知故障データ分析装置。
【請求項７】
前記故障データに関連する既知の故障パターンを識別する故障識別手段（２２：Ｓ１２０）を備え、前記故障識別手段での識別が不能な故障データを前記未知故障データとすることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の未知故障データ分析装置。
【請求項８】
前記故障識別手段で識別により得られた前記未知故障データを蓄積する未知故障データ蓄積手段（２５，２２：Ｓ１３０，Ｓ１５０）を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の未知故障データ分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不具合発生時の車両状態を表すデータから故障パターンを識別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両状態を表すデータ（車載センサの検出値等）から多次元ベクトルで表現された特徴量を生成し、既知の故障原因に対応した教師データを用いて予め構築された識別器（識別処理）を用いて、故障パターンを識別する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−６４６５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来装置の識別器において、識別可能な故障パターンは事前に想定されたものであり、どの故障パターンにも該当しない特徴量に対しては、その都度、エンジニアが分析して故障原因等を推定しなければならない。
【０００５】
つまり、同じ原因で同じ症状のデータ（特徴量）が複数の車両で検出されていたとしても、これに対応する既知の故障パターンが存在しなければ、これらの不具合に対してエンジニアは不具合が発生するたびに一つ一つ個別に対処し続けなければならず、非効率的であるという問題があった。
【０００６】
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、識別不能な未知の故障パターンへの対処に要する手間を削減する技術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】
【０００７】
本発明の未知故障データ分析装置は、分析手段を備える。分析手段は、不具合発生時の車両状態を表すデータを故障データとして、識別時に既に知られている故障パターンとしての識別が不能な故障データを未知故障データとして分析する。
【０００８】
なお、分析手段では、例えば、未知故障データのクラスタリング、更には、クラスタリングによって得られた各クラスタに関する情報の生成や、未知故障データが生成された車両に関する情報との関連づけ等を行ってもよい。
【０００９】
このような構成によれば、未知故障データの分析の手間を削減することができ、更には、未知の故障パターンへの対処（例えば、新たな識別器の生成など）に要する手間を削減することができる。
【００１０】
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】故障情報提示システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】故障診断処理の内容を示すフローチャートとである。
【図３】故障診断処理で扱う故障データ等を例示する説明図である。
【図４】故障パターン候補検出処理の内容を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）はクラスタリングの概要を示す説明図、（ｂ）はクラスタリングによって得られる情報を例示する表である。
【図６】（ａ）はクラスタリングの結果に基づき、各クラスタの確信度を求めた結果を示す表、（ｂ）はあるクラスタについて車種構成情報を求めた結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
＜全体構成＞
本発明が適用された故障情報提示システム１は、図１に示すように、車両に搭載された車載装置群１０と、車載装置群１０から取得した情報に基づいて故障に関する情報を提示する故障データセンタ２０とを備える。
【００１３】
＜車載装置群＞
車載装置群１０は、車載センサ群１１と、ヒューマン−マシンインタフェース（ＨＭＩ）装置１２と、情報収集装置１３と故障データ記憶装置１４と、車側インタフェース（ＩＦ）装置１５とを備え、各装置は車載ネットワーク（例えばＣＡＮ）を介して相互に通信可能に接続されている。
【００１４】
車載センサ群１１は、車両に搭載され車両各部の状態を計測するものであり、例えば、スロットル開度、エンジン回転数、吸入空気量、車速等を検出する。これらに限らず、車両に何等かの不具合が生じた時にその影響が何等かの形で現れる信号や、不具合が生じた時の挙動を表す信号であればよい。
【００１５】
ＨＭＩ装置１２は、ドライバが操作可能な位置に配置されたスイッチやタッチパネル等で構成され、情報収集装置１３に対する各種指令を入力するための入力部、およびドライバが視認可能な位置に配置されたディスプレイやランプ等で構成され、ドライバに対して各種情報を視覚的に提示するるための情報提示部とを備える。
【００１６】
故障データ記憶装置１４は、不揮発性メモリからなり、情報収集装置１３によって収集された故障データを記憶する。
車側ＩＦ装置１５は、故障データセンタ２０との無線通信を行う無線通信機からなる。
【００１７】
情報収集装置１３は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭを備えた周知のマイクロコンピュータからなり、当該装置に電源が投入されている間、情報収集処理を実行する。情報収集処理では、車載センサ群１１から定期的に測定データを取得し、故障データ記憶装置１４に順次記憶させる。この測定データは、一定期間分のデータが保持されるように常に更新される。また、取得した測定データの異常（例えば、所定値域からの逸脱）を検出した場合には、その検出した時点の前後所定期間分のデータ系列を故障データとして、異常が検出された時刻や地域を表す付属情報と共に、測定データとは別に故障データ記憶装置１４に保存する。そして、車側ＩＦ装置１５を介して故障データセンタ２０との通信が可能なタイミングで、故障データ記憶装置１４に保存された故障データを、自車両の車種や年式など搭載部品等の特定に必要な車両情報と共に故障データセンタ２０に送信する。なお、故障データは、測定データそのものであってもよいし、測定データを何等かの特徴量に変換したものであってもよい。更に、送信した故障データに対して、車側ＩＦ装置１５を介して故障データセンタ２０から提供される故障パターン情報等を、ＨＭＩ装置１２の情報提示部に表示させる処理を実行する。
【００１８】
＜故障データセンタ＞
故障データセンタ２０は、センタ側ＩＦ装置２１と、情報処理装置２２と、識別器データベース（識別器ＤＢ）２３と、故障パターンデータベース（故障パターンＤＢ）２４と、未知故障データベース（未知故障ＤＢ）２５とを備える。
【００１９】
センタ側ＩＦ装置２１は、車載装置群１０との無線通信を行う無線通信機からなる。
識別器ＤＢ２３は、不揮発性メモリからなり、既知の故障パターン毎に用意された複数の故障識別器を記憶する。故障識別器はそれぞれ既知の故障パターンのいずれかに対応づけられており、故障データを入力として、その故障データが当該故障識別器に対応づけられた故障パターンに該当するか否かを０（該当しない）／１（該当する）で出力する。
【００２０】
故障パターンＤＢ２４は、不揮発性メモリからなり、個々の故障パターンに関する故障原因や実施すべき修理内容などからなる故障パターン情報を記憶する。なお、故障パターン情報は、故障パターンを識別する識別情報と対応づけて記憶される。
【００２１】
未知故障ＤＢ２５は、不揮発性メモリからなり、いずれの故障パターンにも該当しない故障データである未知故障データを記憶する。なお、未知故障データは、付属情報や車両情報と共に記憶される。
【００２２】
情報処理装置２２は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭを備えた周知のマイクロコンピュータからなり、故障診断処理および故障パターン候補抽出処理を実行する。
<<故障診断処理>>
情報処理装置２２が実行する故障診断処理の内容を、図２に示すフローチャートに沿って説明する。本処理は、センタ側ＩＦ装置２１を介して車両（車側ＩＦ装置１５）との通信が可能になる毎に起動する。
【００２３】
情報処理装置２２のＣＰＵは、本処理が起動すると、まず、Ｓ１１０にて、車載装置群１０から故障データ記憶装置１４に記憶されている故障データを付属情報および車両情報とともに取得する。
【００２４】
続くＳ１２０では、識別器ＤＢ２３に記憶された故障識別器を用いて、故障データがどの故障パターンに該当するかを識別する。
続くＳ１３０では、該当すると判断された故障パターンが一つでも存在したか否かを判断する。つまり、Ｓ１２０で実施した故障識別器での識別結果に一つでも「１」がある場合は肯定判断され、故障識別器での識別結果が全て「０」である場合に否定判断される。
【００２５】
Ｓ１３０にて該当する故障パターンが存在すると判断された場合は、Ｓ１４０にて、識別結果が「１」となった全ての故障識別器について、それらの故障識別器に対応づけられた故障パターンの識別情報に基づき、対応する故障パターン情報を故障パターンＤＢ２４から取得し、これをセンタ側ＩＦ装置２１を介して車載装置群１０に提供して、本処理を終了する。
【００２６】
この故障パターン情報の提供を受けた車載装置群１０では、ＨＭＩ装置１２の情報提示部に、故障パターン情報の内容を表示する。また、車両が持ち込まれたサービスステーションでは、この故障パターン情報を参考にして故障原因の特定および特定された故障原因に応じた修理を実行する。
【００２７】
一方、先のＳ１３０にて該当する故障パターンが存在しないと判断された場合は、Ｓ１５０にて、識別対象となった故障データを未知故障データとして、付属情報および車両情報と共に未知故障ＤＢ２５に記憶して、本処理を終了する。
【００２８】
ここで、図３（ａ）は、車両（車載装置群１０）から故障データセンタ２０に送信されてくる故障データの分布図を例示するものである。図では、理解を容易にするために２次元で概念的に表現しているが、実際の故障データは多次元（３次元以上）のデータとなる。図３（ｂ）は、既知の故障パターンＡおよび故障パターンＢを識別する二つの故障識別器を用いて故障データを識別した結果であり、図３（ｃ）はいずれにも識別されなかった故障データ、即ち、未知故障ＤＢ２５に記憶される未知故障データのみを示したものである。この未知故障データを分析することによって、新たな故障パターンが抽出される。
【００２９】
<<故障パターン候補抽出処理>>
情報処理装置２２のＣＰＵが実行する故障パターン候補抽出処理を、図４に示すフローチャートに沿って説明する。本処理は、未知故障ＤＢ２５に未知故障データが所定個以上蓄積されると起動する。
【００３０】
情報処理装置２２のＣＰＵは、本処理が起動すると、まず、Ｓ２１０にて、未知故障ＤＢ２５に蓄積された未知故障データを用いてクラスタリングを実行する。クラスタリングの具体的な手法としては、データが密集している（即ち、より類似している故障データがより多く存在する）領域をクラスタとする特性を持ったアルゴリズムである凝集型クラスタリングやＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）またはそれらを逐次処理用に改変したものを用いることが望ましいが、それ以外の手法（例えばｋ−ｍｅａｎｓ法等）を用いてもよい。これらの手法はいずれも周知であるため、その詳細については説明を省略する。なお、図５（ａ）は、ＧＭＭによる処理結果を例示したものであり、この処理により、図５（ｂ）に示すように、個々の未知故障データがどのクラスタに属するか対応関係を表すデータが作成される。
【００３１】
続くＳ２２０では、Ｓ２１０で生成された各クラスタの確信度Ｓcを算出する。確信度Ｓcは、あるクラスタｃが同一の故障パターンに起因するものである確からしさを評価する尺度である。具体的には、クラスタｃに属する故障データの数をＮc、クラスタｃのサイズをＶcとして（１）式を用いてクラスタ内のデータの密集度合いを確信度Ｓcとして求める。これにより図６（ａ）に示すように、クラスタと確信度Ｓcとの対応関係を表すデータが作成される。
【００３２】
【数１】
2015194355.tif 000003
【００３３】
なお、クラスタサイズＶcは、例えば、故障データの次元数（故障データを表す多次元ベクトルの要素数）をＭ、クラスタｃの次元ｍ（１≦ｍ≦Ｍ）での標準偏差をσc,m として、（２）式により求めた分散の和を用いてもよいし、クラスタｃの次元ｍでの最大値をｘc,m,max 、最小値をｘc,m,min として、（３）式により求めたデータ領域の幅を用いてもよい。
【００３４】
【数２】
2015194355.tif 000004
【００３５】
続くＳ２３０では、故障パターン候補を抽出する。ここでは、Ｓ２２０で求めた確信度Ｓcが所定の閾値Ｓth以上であるものを故障パターン候補として抽出する。なお、これに限らず、確信度Ｓcの大きいものから順に所定個（例えば３個）を故障パターン候補として抽出してもよい。
【００３６】
続くＳ２４０では、故障パターン候補のクラスタに属する未知故障データの車両情報に基づき車種構成情報を生成する。車種構成情報は、未知故障データがどの車種に基づくかを割合で表したものであり、例えば、図６（ｂ）のように表現される。
【００３７】
続くＳ２５０では、Ｓ２３０で抽出された故障パターン候補、および故障パターン候補に関して生成された確信度Ｓc，車種構成情報からなる故障パターン候補情報を、未知故障ＤＢ２５に記憶して本処理を終了する。
【００３８】
＜動作＞
このように構成された故障情報提示システム１では、車両（車載装置群１０）にて測定データの異常が検出された場合、その検出タイミング前後の所定期間内に検出された測定データを故障データとして、故障データセンタ２０に送信する。故障データセンタ２０では、故障データがどの故障パターンに該当するか識別する。
【００３９】
識別の結果、該当する故障パターンが存在する場合には、その該当した故障パターンに関する故障パターン情報を車両に返送する。車両では、返送された故障パターン情報をＨＭＩ装置１２を介してドライバ等に提示する。
【００４０】
一方、識別の結果、該当する故障パターンが存在しない場合には、識別対象の故障データを未知故障データとして未知故障ＤＢ２５に蓄積する。未知故障ＤＢ２５に一定数以上の未知故障データが蓄積される毎に、故障パターン候補抽出処理が実行され、この処理により生成された故障パターン候補情報は、未知故障ＤＢ２５に記憶される。
【００４１】
未知故障ＤＢ２５に記憶された未知故障データおよび故障パターン候補情報は、車両の修理を実施するサービスステーションやカーメーカ等に提供される。未知故障データおよび故障パターン候補情報の提供を受けたサービスステーションやカーメーカのエンジニアは、故障パターン候補情報および未知故障データに基づいて、更なる分析を行うことによって、新たな故障パターンが検出された場合には、その新たな故障パターンに対応する故障識別器および故障パターン情報を生成する。そして、このようにして生成された故障識別器および故障パターン情報は、故障データセンタ２０の識別器ＤＢ２３および故障パターンＤＢ２４に適宜追加される。
【００４２】
＜効果＞
以上説明したように、故障情報提示システム１によれば、車両の不具合が生じた場合に、既知の故障パターンに該当するものであれば、ＨＭＩ装置１２を介して故障パターン情報が提示されるため、これに基づいて故障原因の特定や特定された故障原因に応じた修理を効率よく実施することができる。
【００４３】
また、故障情報提示システム１によれば、該当する故障パターンが存在しない故障データを、未知故障データとして蓄積すると共に、未知故障データを分析することによって故障パターン候補情報を生成しているため、これら未知故障データや故障パターン候補情報を利用することによって、未知の故障パターンへの対処（新たな故障識別器や故障パターン情報の生成など）に要する手間を削減することができる。
【００４４】
また、故障パターン候補情報に含まれる車種構成情報を用いることにより、例えば、ある故障パターン候補の車種構成が特定車種に偏っている場合には、その特定車種に専用の部品が故障原因として推定され、逆に、車種の偏りが少ない場合には、汎用の部品が故障原因として推定される等、故障原因の絞り込みを効率よく行うことができる。
【００４５】
更に、新たな故障識別器や故障パターン情報が追加された場合には、以後、その故障パターンに対する個別対応が不要となるため、車両の不具合に対して、より迅速な対処を実現することができる。
【００４６】
［他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【００４７】
（１）上記実施形態では、車側ＩＦ部１５が無線通信機によって構成されているが、車側ＩＦ部１５は故障データセンタ２０と同等の機能を有する外部装置を接続するためのコネクタであってもよい。
【００４８】
（２）上記実施形態では、故障パターンの識別に故障識別器を用いているが、これに限るものではなく、例えば、特定の測定データが正常範囲内にあるか否かを判断する等してもよい。
【００４９】
（３）上記実施形態では、故障パターン候補抽出処理を、未知故障ＤＢ２５に未知故障データが所定個数以上蓄積された時に起動するとしたが、これに限られるものではない。例えば、指定された一定期間ごとに起動してもよいし、システムの使用者の要求に応じて起動してもよい。
【００５０】
（４）上記実施形態では、故障データが記憶されると、故障データセンタ２０との通信が可能なタイミングで故障データを自動的に送信しているが、ＨＭＩ装置１２を介して送信指示があった場合に、故障データを送信するようにしてもよい。
【００５１】
（５）上記実施形態では、クラスタｃの確信度Ｓcとして、クラスタ内のデータの密集度合いを求めているがこれに限るものではない。例えば、（２）または（３）式で求めたクラスタｃのサイズＶcの逆数（１／Ｖc）や、クラスタｃに属するデータ数Ｎcを、確信度Ｓcとして用いてもよい。また、他のクラスタから離れている程確信度が高いものと考えて、他のクラスタからの乖離度をｗcとし、（１）式で求めた確信度Ｓcに乖離度ｗcを乗じたものを、最終的な確信度として用いてもよい。
【００５２】
この場合、クラスタの総数をＣ、クラスタｃの位置の平均値をμcとして、乖離度ｗcを（４）式によって求めてもよい。つまり、他のクラスタとの平均位置間の距離の和が大きいほど確信度が高くなる。
【００５３】
【数３】
2015194355.tif 000005
【００５４】
また、σcを式（５）で求められるクラスｃの標準偏差として、乖離度ｗcを（６）式によって求めてもよい。この場合、他のクラスタとのフィッシャーの判別基準（クラスタ内分散とクラス間分散の比）の和が大きいほど確信度が高くなる。
【００５５】
【数４】
2015194355.tif 000006
【００５６】
（６）上記実施形態では、クラスタリングを車種によって区別することなく実施しているが、車種毎に区別して実施するようにしてもよい。
（７）上記実施形態では、故障データセンタ２０において識別器を用いて故障データの識別を行っているが、故障データセンタ２０に送られてくる故障データのそれぞれを、エンジニアが逐一診断し、診断できなかったものを未知故障ＤＢ２５に登録するようにしてもよい。
【００５７】
（８）上記実施形態では、故障データの識別を故障データセンタ２０で行っているが、故障車両が持ち込まれるサービスステーション等でエンジニアが故障データを診断した結果、診断できなかったものを、故障データセンタ２０に送信して未知故障ＤＢ２５に登録するようにしてもよい。
【００５８】
（９）本発明の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１…故障情報提示システム  １０…車載装置群  １１…車載センサ群  １２…ＨＭＩ装置  １３…情報収集装置  １４…故障データ記憶装置  １５…車側ＩＦ装置  ２０…故障データセンタ  ２１…センタ側ＩＦ装置  ２２…情報処理装置  ２３…識別器ＤＢ  ２４…故障パターンＤＢ  ２５…未知故障ＤＢ
【図１】
2015194355.tif 000007
【図２】
2015194355.tif 000008
【図４】
2015194355.tif 000009
【図６】
2015194355.tif 000010
【図３】
2015194355.tif 000011
【図５】
2015194355.tif 000012