(57)【要約】【課題】センサの選定には機械に取り付けられているセンサ1つ1つの知識や対象機械の機械的な特性に対する知識が必要となる。これまでは機械の知識を持つ専門家がセンサの選択を行ってきた。【解決手段】本発明は、機械故障時のセンサデータを分析し、故障原因毎に特徴を抽出し、比較することで、故障原因毎のセンサデータの差を明確にし、操作者に提示する事でセンサ選択を支援する。本発明によれば、従来よりも簡単に故障原因を分類するために有効と考えられるセンサを選択することが可能となる。例えば、機械知識を必要としなくとも故障原因を分類するために有効と考えられるセンサの選択が可能となる。【選択図】図１
2015184942.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理部を有し、
前記処理部は、（１）機械の故障に関するセンサデータから特徴を学習し、（２）前記学習結果の中の少なくとも２つの故障原因の特徴から類似した特徴を得て、（３）前記類似した特徴を比較し、（４）前記比較結果から機械の故障を分類するために有効なセンサを選択するための指標となる影響度を得る故障原因分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載の故障原因分類装置において、
前記影響度は、候補となるセンサが故障原因の分類に有効か否かを示す有効度、及び前記影響度が信頼できる値であるか否かを示す信頼度の少なくとも１つを含む故障原因分類装置。
【請求項３】
請求項２に記載の故障原因分類装置において、
前記信頼度は、前記有効度を評価するために用いたセンサデータの数の関数である故障原因分類装置。
【請求項４】
請求項３に記載の故障原因分類装置において、
前記影響度は選択されたセンサによる故障原因分類において全体の何割が正しい故障原因に分類されたかを示す分類性能を含む故障原因分類装置。
【請求項５】
請求項４に記載の故障原因分類装置において、
センサを選択するための選択画面を有し、
前記選択画面は前記影響度、及び前記候補となるセンサを選択するためのセンサ選択部を表示する故障原因分類装置。
【請求項６】
請求項５に記載の故障原因分類装置において、
前記選択画面は、前記分類性能を表示し、さらに前記センサ選択部によって選択されたセンサに応じて、表示する分類性能を更新する故障原因分類装置。
【請求項７】
請求項６に記載の故障原因分類装置において、
前記選択画面は前記候補となるセンサを示す画像を表示し、
前記選択画面は、前記影響度の値に応じて前記画像の表示方法を変更する故障原因分類装置。
【請求項８】
請求項７に記載の故障原因分類装置において、
前記選択画面は故障原因を表示し、前記故障原因から特定の故障原因が選択されると、選択された故障原因に応じて前記影響度の表示を変更する故障原因分類装置。
【請求項９】
請求項1に記載の故障原因分類装置において、
前記選択画面は、前記画像から特定の画像が選択されると、
選択された画像に応じて前記影響度の表示を変更する機能を有する事を特徴とする故障原因分類装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の故障原因分類装置において、
前記選択画面は、過去の前記影響度の履歴を表示する故障原因分類装置。
【請求項１１】
請求項1０記載の故障原因分類装置において、
前記選択画面は、過去に選択された前記画像の履歴を表示する故障原因分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ等から得られた時系列データを解析するための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
輸送トラック等の商用車では、稼働率が事業の損益を左右する。そのため、機械の故障時に、迅速に故障の原因を特定する事で、保守のダウンタイムを削減する動きがある。
【０００３】
従来では、故障時の機械の稼働データと過去の故障のデータを比較する事で故障原因の特定を行ってきた。この際に、比較に用いるセンサを厳選する事で、精度よく故障原因の分類が行うことができる。例えば特許文献1では、正常状態と故障状態を識別するためのセンサの条件を、多変量解析と機械知識を組み合わせることによって求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】日本国特許第５３６３９２７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
機械故障時の稼働データと過去事例の稼働データを比較する際に、用いるセンサを選択する事で原因特定の精度を向上することができる。
【０００６】
しかし、機械に取り付けられているセンサの数は多く、例えば車両では１台に百種類以上のセンサが取り付けられている。そのため、センサの選定には機械に取り付けられているセンサ1つ1つの知識や対象機械の機械的な特性に対する知識が必要となる。これまでは機械の知識を持つ専門家がセンサの選択を行ってきた。
【０００７】
さらに、センサの選択は、機種毎、故障原因毎に行う必要があるため、膨大な工数が必要となる。また、未知の故障に対しては、そもそも機械知識が存在しない。そのため、機械知識を必要としなくとも故障原因特定のためのセンサ選択を行うことを可能とする事が必要であるが、特許文献1ではこの点に配慮されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、異常データを基にして、それ以外は正常と判断することを１つの特徴とする。
【０００９】
本発明は、機械故障時のセンサデータを分析し、故障原因毎に特徴を抽出し、比較することで、故障原因毎のセンサデータの差を明確にし、操作者に提示する事でセンサ選択を支援することを１つの特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、従来よりも簡単に故障原因を分類するために有効と考えられるセンサを選択することが可能となる。例えば、機械知識を必要としなくとも故障原因を分類するために有効と考えられるセンサの選択が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施例のシステムを示した図である。
【図２】故障原因を分類するサーバの構成を示した図である。
【図３】故障DB内の階層を示した図である。
【図４】故障DB内のサンプルを示した図である。
【図５】学習部のフローを示した図である。
【図６】特徴量を説明するための図である。
【図７】学習結果記憶部の階層を示した図である。
【図８】影響度計算部の考え方を示した図である。
【図９】影響度計算部のフローを示した図である。
【図１０】影響度記憶部の構成を示した図である。
【図１１】センサ選択部の構成を示した図である。
【図１２】分類器記憶部の構成を示した図である。
【図１３】分類部の構成を示した図である。
【図１４】分類結果表示部の構成を示した図である。
【図１５】センサ選択部の画面具体例を示した図である。
【図１６】履歴記憶部の構成を示した図である。
【図１７】式１乃至式７を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００１３】
図1は本実施例のシステムを説明する図である。本実施例のシステムは、車両１０１、通信拠点１０２、原因分類サーバ１０３、保守拠点１０５を含み、操作者１０４は原因分類サーバ１０３を操作する。
【００１４】
車両１０１の内部には多数のセンサが内蔵されている。故障時にセンサが検出したセンサデータは車両１０１から通信拠点１０２を経由して原因分類サーバ１０３によって受信される。
【００１５】
原因分類サーバ１０３は、受信したセンサデータの故障の原因分類を行い、分類結果を保守拠点１０５に送信する。原因分類のためのセンサ選択等の設定は操作者１０４によってあらかじめ行われている。保守拠点１０５は送信されてきた故障の原因分類情報を用いて、効率的な保守作業を行う。
【００１６】
車両１０１、通信拠点１０２、原因分類サーバ１０３、保守拠点１０５、操作者１０４が操作するインターフェースは規格化された高速ネットワークにより相互に通信が可能である。この高速ネットワークは有線、及び無線の少なくとも１つを含みえる。
【００１７】
原因分類サーバ１０３の構成を図２に示す。原因分類サーバ１０３は、故障データベース２０１（以降、故障DB）、学習部２０２、学習結果記憶部２０３、影響度計算部２０４、影響度記憶部２０５、センサ選択部２０６、分類器記憶部２０７、センサデータ２０８、分類部２０９、分類結果表示部２１０によって構成される。
【００１８】
故障DB２０１は故障の情報と関連付けられたセンサデータを記憶する部分であり、車種毎に車両の故障種別、故障原因、サンプルを格納している。これらの情報は車種、故障種別、故障原因が判明したサンプルから順に、操作者１０４によって書き込まれる。
【００１９】
車種とは、車両の種別である。例えば、車両の型式を表す。
【００２０】
故障種別とは、故障によって車両に現れる現象に関する情報である。例えば、予期せぬエンジンの停止がある。
【００２１】
故障原因は故障種別の原因となる事象に関する情報である。1つの故障種別に少なくとも1つ以上の故障原因がある。例えば、エンジンの停止の故障原因では、故障原因としてはエンジン内壁に生じた亀裂や、エンジン内での詰まり、エンジン回転数を計測するセンサの故障が考えられる。
【００２２】
サンプルは、車両故障時の各種センサデータの集合であり、より具体的にはセンサデータを時系列でまとめたものである。1つの故障原因には、少なくとも1つ以上のセンサデータが含まれる。
【００２３】
図３は本実施例における故障DB２０１の階層構造を示している。車種階層300では、車種ア、・・・が格納されている。故障種別階層３０１には故障種別a、b・・・が格納されている。故障原因階層３０２では、故障種別階層３０１の故障種別と関連する故障原因が格納されている。例えば、車種アの故障種別aについてはそれと関連する故障原因Ａ、Ｂ・・・Ｘが格納されている。より具体的には、故障種別階層aとしてエンジン停止が格納されている場合には、故障原因階層３０１には亀裂、詰まり、センサ故障といった故障原因が格納される。サンプル階層３０３では、故障種別、故障原因と関連付けられているサンプルが格納されている。
【００２４】
図４は、故障DB２０１に格納されているサンプル３０３の形式を示した図である。故障原因A４０１、故障原因B４０２はそれぞれ故障原因階層３０２にある故障原因と一致するものである。故障原因A４０１と関連付けられたサンプル４０３、４０４が故障原因Aの下位階層に格納されている。データ形式４０５はサンプルの形式を示している。サンプル１にはデータ形式４０５のように、アクセル開度、エンジン回転数、温度に例示される故障時のセンサデータが時系列データとして時間と同期して格納されている。図４に示すように故障原因Ａにはサンプル１、２・・・というように複数のサンプルが関連付けられている。
【００２５】
学習部２０２は故障DB２０１の情報を使って各故障原因の特徴を学習し、その結果を学習結果記憶部２０３に書き込む。学習部２０２の処理は故障DB２０１に新しいサンプルが車種、故障種別、故障原因と関連付けられて書き込まれる度に、新しいサンプルが関連付けられた故障原因に対して実行される。ここで、学習部２０２には故障データのみが書き込まれている。正常時のデータを取得・保管することは、データ収集・保管にコストがかかるため、故障時のデータのみを書き込むこととしている。
【００２６】
学習部２０２の処理の詳細を、図５のフローを使って説明する。上記のサンプルが追加されたタイミングで学習部は学習フロー開始５０１を実行する。
【００２７】
ステップ５０２では、学習部２０２が追加されたサンプル内のセンサデータを故障DB２０１から読み込む。
【００２８】
ステップ５０３では、学習部２０２が読み込んだセンサデータの特徴を学習する。１つの表現としては学習とは例えばセンサデータの特徴を得ることであると表現することができる。ここで学習部２０２が行う学習は機械学習を指す。本実施例では混合確率主成分分析と呼ばれる手法及び、混合性分布近似と呼ばれる手法の二つについて記述する。ステップ５０３で学習される特徴は、混合確率主成分分析の場合には、クラスタ数、平均、荷重行列、分散、混合比となり、混合正規分布近似の場合には、クラスタ数、平均、共分散行列、混合比となる。一般に機械学習では、正常時のデータを基準に異常（故障）を検知してその分類を行うが、本手法では異常（故障）時のデータだけから故障を分類できるところが特徴である。
【００２９】
機械学習の概要を図６に示す。センサ軸６０１、６０２は多変量解析を行う際の各センサの軸を表現している。図６は２つのセンサによって貼られる空間を示しているが、実際のセンサデータは多くのセンサ種別が存在するため、高次元の空間を形成することになる。センサデータ６０３はセンサ軸６０１、６０２によって貼られる空間上でのセンサデータを示している。
【００３０】
特徴量６０４は学習部２０２によって抽出された特徴を示している。混合確率主成分分析の場合では、特徴量６０４の楕円の中心座標である平均や、楕円の形状を表現するための荷重行列と分散、2つの楕円におけるセンサデータの割合を示す混合比が算出される。混合正規分布近似の場合では、特徴として特徴量６０４の楕円の中心座標である平均や楕円の形状を表現するための共分散行列、2つの楕円のセンサデータの割合を示す混合比が算出される。この方法によれば異常（故障）時のデータだけから故障を分類できる。なお上述の特徴は例示であり、他の特徴であっても良い。また、上述の手法は例示であり、他の機械学習の手法を用いても良い。
【００３１】
ステップ５０４では、学習部２０２が学習した特徴情報を、車種、故障種別、故障原因と関連付けて学習結果記憶部２０３に記憶する。
【００３２】
ステップ５０５では、学習部２０２が追加されたサンプルに該当する故障原因全てに対して学習が終了したか判定する。もし全ての故障原因に対して学習が終了していればステップ５０６に進む。全ての故障原因に対して学習が終了していなければ、ステップ５０２に戻り、学習が終了していない故障原因のセンサデータを読み込む。
【００３３】
ステップ５０６では、学習フローを終了する。
【００３４】
学習結果記憶部２０３は、故障の情報と関連付けられた学習結果を記憶する部分であり、車両の車種、故障種別、故障原因、故障原因毎の学習結果を格納している。これらの情報は学習部２０２によって、故障原因毎に特徴の学習が終了したタイミングで書きこまれる。学習結果記憶部２０３の階層構造を図７に示す。
【００３５】
図７は、実施例における学習結果記憶部２０３の階層構造を示している。車種階層700は、車種ア、・・・が格納されている。故障種別階層７０１は、故障種別a、b、・・・が格納されている。故障原因階層７０２では、故障種別階層７０１の故障種別と関連する故障原因Ａ、Ｂ・・・Ｘが格納されている。例えば、故障種別階層７０１にエンジン停止が格納されている場合には、故障原因階層７０２に故障原因Ａ、Ｂ、・・・Ｘとして亀裂、詰まり、センサ故障が格納される。学習結果階層７０３では、車種、故障種別、故障原因と関連付けられた学習結果が格納されている。
【００３６】
影響度計算部２０４は、学習結果記憶部２０３の情報を使って、故障種別毎に存在する故障原因を分類への影響の度合いを影響度として計算し、その結果を影響度記憶部２０５に書き込む。この処理は学習部202が特徴の学習を行い、学習フローを終了したタイミングで実行される。
【００３７】
本実施例では、影響度の例として有効度、信頼度、センサ値の特徴、分類性能を記述する。有効度は、故障原因間の特徴の差に対する各センサの寄与の度合いであり、信頼度、センサ値の特徴、分類性能が、前記有効度が信頼できるか検査するための指標となる。有効度は、故障原因間の特徴の差に対するセンサデータを出力したセンサの寄与の度合いであると表現することもできる。
【００３８】
影響度計算部２０４の処理の概要を図８に示す。影響度計算部２０４の処理の詳細を図９のフローに示す。
【００３９】
図８は影響度計算部２０４の概要を説明した図である。図８はセンサ軸８０１、８０２、クラスタ８０３、８０４、８０５、８０６、差分ベクトル８０７によって構成されている。
【００４０】
センサ軸８０１、８０２は多変量解析を行う際の各センサによる軸を表現にしている。クラスタ８０３、８０４、８０５、８０６はそれぞれ故障原因Aのクラスタ番号１、故障原因Aのクラスタ番号２、故障原因Bのクラスタ番号１、故障原因Bのクラスタ番号２を示している。クラスタ８０３、８０４、８０５、８０６は学習部２０２によって故障原因毎に抽出された複数の特徴量６０４である。差分ベクトル８０７が影響度を計算するための特徴の差分に該当する。
【００４１】
影響度計算部２０４は、2つ故障原因の特徴から類似する特徴を抽出する。抽出された類似する特徴を比較する事によって、故障原因分類に影響する度合いとして各センサの影響度を計算する。
【００４２】
図８において故障原因Aのクラスタ１，２であるクラスタ８０３、８０４と故障原因Bのクラスタ１，２であるクラスタ８０５、８０６を分類する際に注目するべきセンサは、センサ軸８０２のセンサである。これは、センサ軸８０１のセンサ上では故障原因Aと故障原因Bの取り得る値の範囲が重なる領域が存在するためである。すなわちクラスタ８０４、８０５ではセンサ軸８０１において存在する領域がほぼ同一となる。このようなセンサ軸では故障原因分類が困難となる。一方でセンサ軸８０２では、故障原因Aと故障原因Bのクラスタの取り得る範囲が重なる領域は存在しない。そのため、センサ軸８０２によれば故障原因分類は容易となる。そのため、センサ軸８０２のようなセンサに高い影響度を付与する事で、ユーザの選択の支援を行う。このような影響度を算出するためには、類似した特徴を比較する事が効果的となる。
【００４３】
図８において故障原因間で類似する特徴とは、故障原因Aのクラスタ2であるクラスタ８０４と故障原因Bのクラスタ1であるクラスタ８０５である。これらの特徴の差分である差分ベクトル807は、故障原因分類に効果的と考えられるセンサ軸802と同様の方向を向いており、高い影響度を付与しやすくなる。
【００４４】
車両等の機械では、故障が発現する動作状況は、故障の原因毎によってまちまちである。また、動作状況によって、各センサの特性は大きく変化する事がある。そのため、単純に２つの故障原因の特徴を比較するだけでは、故障原因による影響の差だけでなく、故障が発現した動作状況の差や、センサの特性の変化といった多くの差異が抽出されてしまう。そのため、故障原因の分類に真に効果的なセンサの抽出が困難となる。
【００４５】
本実施例では、このような困難さを解消するために、2つの故障原因間で特に類似する特徴同士を比較する事で、類似した動作状況下でのセンサの特性の差を明確化し、故障原因分類に効果的なセンサを選択するための指標として影響度を計算する。後述する影響度は指標の一例であると表現することができる。
【００４６】
仮に、類似した特徴以外の組合せで、特徴の差分を算出し、影響度を算出する場合は以下のようになる。故障原因Aのクラスタ1であるクラスタ８０３と故障原因Bのクラスタ2であるクラスタ８０６の比較によって影響度の算出を行う場合について考える。その場合特徴の差分ベクトルはクラスタ８０６からクラスタ８０３の方向を向いた差分ベクトル８０８となる。このような差分ベクトル８０８は、故障原因分類に効果的と考えられるセンサ軸８０８だけでなく、故障原因分類には効果的でないと考えられるセンサ軸８０１の成分を含んでいる。そのため、類似した特徴以外の組合せによって得られた差分ベクトル８０８は、故障原因分類に効果的でないセンサ軸の情報も含んだものとなるため、故障原因分類に効果的なセンサ軸に高い影響度を付与する事が困難となる。そのため、故障原因分類に効果的なセンサに高い影響度を付与するためには、類似した特徴を比較する事が重要である。また、このように故障原因分類に効果的なセンサに高い影響度を付与することで正常時のデータを用いることなく、異常（故障）時のデータだけから故障を精度よく分類することができる。
【００４７】
図９は影響度計算部２０４の処理フローを示した図であり、影響度の一例である有効度を得るフローを示した図である。ステップ９０１では、影響度計算部２０４が、影響度計算フローを開始する。この処理は故障DB２０１に追加されたサンプル全てに対して学習部２０２が特徴の学習を行い、学習フローを終了したタイミングで実行される。
【００４８】
ステップ９０２では、影響度計算部２０４が故障種別を1つ選択する。選択する故障種別は、学習部２０２が新たに学習した故障種別から選択する。そのため、影響度計算部２０４は故障DB２０１にサンプルが追加される度に、追加されたサンプル内のセンサデータの故障種別に関して有効度を計算する。
【００４９】
ステップ９０３では、影響度計算部２０４が学習結果記憶部２０３から実質的に同一の故障種別における、少なくとも２つの故障原因の学習結果（１つの表現としては特徴）を読み込む。例えば、故障種別がエンジン停止時の場合は、亀裂発生時の学習結果、詰まり発生時の学習結果、センサ故障発生時の学習結果の３つの学習結果が存在する。そのため、亀裂発生時の学習結果と詰まり発生時の学習結果、亀裂発生時の学習結果とセンサ故障発生時の学習結果、詰まり発生時の学習結果とセンサ故障発生時の学習結果の3通りの組合せが存在し、それぞれに対して学習結果の比較が行われる。
【００５０】
ステップ９０４では、影響度計算部２０４が2つの故障原因の学習結果（１つの表現としては特徴）を比較し、類似した特徴を抽出する。
【００５１】
はじめに、学習アルゴリズムとして混合確率主成分分析を採用した場合について記述する。この時には、一つの故障原因でもクラスタ数の数だけ特徴が存在する。例えばクラスタ数が３の場合には、クラスタ番号１の平均、荷重行列、分散、混合比といった特徴、クラスタ番号２の平均、荷重行列、分散、混合比といった特徴、及びクラスタ番号３の平均、荷重行列、分散、混合比といった特徴が存在する。そのため、亀裂発生時のクラスタ番号１〜３の特徴と詰まり発生時のクラスタ番号１〜３の特徴を比較し、亀裂発生時の特徴と詰まり発生時の特徴から類似する特徴の組合せを抽出する。例えば学習結果の平均による比較では式１のような指標を用いる。クラスタは様々な表現ができるが、１つの表現としては所定のサンプルデータの集合と表現することができる。
【００５２】
ここでdi,jは2つの特徴の差を表し、記号１７０１はベクトルのノルムを表す。μは平均を表し、下添え字i,crackは亀裂のクラスタ番号iの平均である事を表し、下添え字j,chokeは詰まりのクラスタ番号jの平均である事を表す。類似する特徴とは2つの特徴の差dが所定の値よりも小さくなる(i,j)の組合せを指す。そのため、di,jが小さくなるような故障原因が亀裂のi番目のクラスタ、故障原因が詰まりのj番目のクラスタに関する平均、荷重行列、分散、混合比といった特徴が抽出される。特徴はクラスタに関する情報を含むと表現することができる。
【００５３】
なお、類似する組合せの抽出は、平均以外の特徴からも行われる。式２に荷重行列による比較を示す。
【００５４】
ここでWは荷重行列を表す。故障原因間で平均が類似している事は、センサデータの取る範囲が類似しているため、動作点が類似している事を意味する。また、荷重行列が類似している事は、センサデータの変化が類似しているため、動作特性が類似している事を意味する。
【００５５】
このような指標を用いて、類似した特徴を抽出する事で、類似した動作環境でのセンサ特性を比較することが可能となる。
【００５６】
ステップ９０５では、ステップ904で類似した特徴が抽出された後に、影響度計算部204がステップ904で抽出された特徴を比較し、有効度を計算する。有効度は、類似している特徴の差に応じて計算される。式３で平均の差によって評価した場合の各センサの有効度を示す。
【００５７】
ここでekはk番目のセンサの有効度を表す。μは平均を表し、下添え字k,i,crackは亀裂のクラスタ番号iにおけるk番目のセンサの平均である事を表し、下添え字k,j,chokeは詰まりのクラスタ番号jにおけるk番目のセンサの平均である事を表す。また、クラスタ番号i,jは、特徴が類似していると判定された組合せである。
【００５８】
また、荷重行列による有効度の評価は式４によって行われる。ここでWは荷重行列を表す。
【００５９】
有効度ekはk番目のセンサの故障原因分類への有効さを示す値であり、この値が大きい程故障原因分類に対して有効性が高いと言える。例えば特徴の比較に平均を用いた場合には、類似している動作点でのセンサデータであるが、有効度の大きいセンサでは、動作点が異なる。そのため、異なる故障原因の発現する環境の差が明確になる。また、荷重行列による比較では、動作特性が似ているが、有効度の大きいセンサでは異なる振る舞いを行っている。そのため、異なる故障原因による動作特性への影響の差が明確になる。このように算出された有効度が高いセンサは、故障原因によるセンサデータの差異に対する寄与の大きいセンサとなるため、有効度をユーザに表示し、有効度の高いセンサを中心に選択させることで、機械の知識を持たなくとも原因分類に有効と考えられるセンサの選択を可能とする。
【００６０】
また、特徴の比較は平均、荷重行列のみならず、特徴を組合せたものでも可能である。例えば、クラスタに関する平均、荷重行列、分散を組み合わせればセンサデータ空間での正規分布の近似を得ることができるため、この正規分布同士のカルバックライブラ距離と呼ばれる値によって比較を行うこともできる。すなわちカルバックライブラ距離での各センサの寄与率が、各センサの有効度となる。
【００６１】
また、混合正規分布近似による手法を採用した場合は、混合確率正規分布と類似した計算手法によって求められる。
【００６２】
混合正規分布近似による有効度の計算は、混合確率主成分分析と同様に、故障原因間で類似した特徴の抽出と、類似した特徴の差に対する各センサの寄与を計算する事で行われる。つまり、学習部で得られた平均もしくは分散の差が最も小さくなるクラスタの組合せを抽出し、平均もしくは分散の差に対する各センサの寄与の値を計算する。
【００６３】
ステップ９０６では、ステップ９０４で類似した特徴が抽出された後に、影響度計算部２０４がステップ９０４で抽出された特徴を比較し、信頼度を計算する。
【００６４】
信頼度は、有効度を評価するために用いたセンサデータ数の関数によって得る事ができる。本実施例では、式５で表されるように有効度の評価に用いたクラスタの混合比と故障原因全体のサンプル数によって求める。
【００６５】
ここでＲは信頼度であり、πは混合比、Nは故障原因に該当するサンプル数を表す。下添え字のi,jはクラスタ番号を表し、crack,chokeはそれぞれ亀裂、詰まりを表す。πi,crackは亀裂のクラスタ番号iにおける混合比を表し、Ncrackは亀裂発生時のサンプルデータ点数を表す。
【００６６】
また、信頼度Ｒはサンプル数の和として式６のように表す事ができる。ここでNi,crackは、故障原因が亀裂のクラスタi番目に割り振られるサンプルデータ点数を示し、クラスタ番号１〜３の中でi番目が最も近いと判定されたサンプルの数を示す。
【００６７】
また、分類性能を考慮した値としても良い。まず、選択されたセンサの有効度の和が、全センサの有効度の和の一定の割合に至るまで、有効度の大きいセンサから順に影響度計算部２０４がセンサを選択する。これによって得られたセンサによって分類部２０９で行うのと同様に、故障DBにあるサンプルの故障原因分類を行う。この時、分類を行ったサンプルの内、正しい原因に分類されたサンプルの割合を分類性能とする。
【００６８】
分類性能を用いた各センサに与える信頼度の計算方法は次の通りである。一定の割合の有効度で選択されたセンサから、1つのセンサを除外する。すなわち、一定の割合の有効度によってn個のセンサが選択されていた場合にはn-1個のセンサが選択される。このn-1個のセンサを用いて分類性能を再度計算する。n個のセンサによって計算された分類性能をSn、n-1個のセンサによって計算された分類性能をSn-1としたときの信頼度を式７で表す。
【００６９】
このような式で表された信頼度は、有効度の算出に用いたデータ数だけでなく、実際に分類性能が向上するか、向上しないかといった情報を含んでいる。また、一定の割合の有効度では選択されなかったセンサの信頼度は0としてもよい。
【００７０】
以上のような値を信頼度とし、有効度によってセンサの選択を行う際に補助の指標として用いる。例えば、有効度が高くとも信頼度が低ければセンサを選択しない事や、有効度がある一定の値より低くとも信頼度が高ければ選択するといった使い方が可能である。信頼度は、2つの故障原因の組合せ毎に計算されるが、操作者に提示する時は、各センサの値として表示する。そのため、信頼度は有効度が一定の値以上のものに関して各センサで総和を取り、エンジン停止時という故障種別における各センサの信頼度とする。
混合正規分布近似による信頼度の計算は、混合確率主成分分析による手法と同様である。
【００７１】
ステップ９０７ではステップ９０４で抽出された類似した特徴を用いて、センサ値の特徴を計算する。センサの特徴は例えば、センサデータのレンジである場合もあれば、センサデータの平均、分散などの統計的な値（センサデータの統計値と表現することができる）である場合もある。これらの値は有効度の算出に用いられたサンプルデータ点によって算出される。例えば、操作者は、有効度が高く、センサのデータレンジが通常とは離れている場合には、該当するセンサを故障原因に特有のセンサと捉えることができ、故障原因分類に有効なセンサとして選択する事が可能となる。混合正規分布近似によるセンサ値の特徴の計算は、混合確率主成分分析による手法と同様である。
【００７２】
ステップ９０８では、ステップ９０５で計算された有効度を用いて分類性能を計算する。
【００７３】
分類性能は、故障原因分類を行ったサンプルの内、何割が正しい原因に分類されたかを示す値である。本実施例では、選択されたセンサの有効度の和が、全センサの有効度の和の一定の割合に至るまで、有効度の大きいセンサから順に影響度計算部２０４がセンサを選択する。選択されたセンサを用いて、分類部２０９と同様の方法で故障DBにあるサンプルを故障原因毎に複数抽出し原因分類を行い、分類性能を算出し、表示する。
【００７４】
分類性能は、故障種別全体の値として算出してもよいし、故障原因毎に算出してもよい。選択されたセンサによって分類性能がどのように変化するかをユーザに示す事によって、故障種別全体、または個々の故障原因において表示された分類性能が高くなるようなセンサの選択を行う。混合正規分布近似による分類性能の計算は、混合確率主成分分析による手法と同様である。
【００７５】
ステップ９０８では、影響度計算部２０４が、計算された影響度を影響度記憶部205に書き込む。ここで、影響度とは前記の有効度、信頼度、センサ値の特徴、分類性能を指す。
【００７６】
ステップ９１０では、影響度計算部２０４が、ステップ９０２で選択した故障種別の内、全ての故障原因の組合せについて影響度が計算されたか判定する。全ての故障原因の組合せについて、影響度が計算されていれば、ステップ９１１に進む。全ての故障原因の組合せについて影響度が計算されていなければステップ９０３に進む。
【００７７】
ステップ９１１では、影響度計算部２０４が、ステップ９０２で選択された故障種別の全ての故障原因の組合せで計算された影響度を統合し、影響度記憶部２０５に書き込む。
【００７８】
本実施例における有効度の統合は次の通りとなる。本実施例のエンジン停止時の場合は、亀裂発生時の特徴と詰まり発生時の特徴、亀裂発生時の特徴とセンサ故障発生時の特徴、詰まり発生時の特徴とセンサ故障発生時の特徴の3通りの組合せで有効度が計算される。この3通りで得られた有効度の総和が、エンジン停止という故障種別における各センサの有効度となる。
【００７９】
また、それぞれの組合せでの有効度と信頼度の積を計算し、その総和を統合した有効度としてよい。
【００８０】
故障原因の全ての組合せにおける信頼度の総和や、有効度の算出に用いた全ての故障原因の組合せにおけるデータでのセンサ値の特徴、統合された有効度によってステップ９０８と同様の操作によって新たに計算された分類性能が、統合後の影響度となる。
【００８１】
ステップ９１２では、影響度計算部２０４が、サンプルが追加された故障種別全てに対して影響度が再計算されたか判定する。もし、全ての故障種別において影響度が計算されたならステップ９１３に進む。もし、全ての故障種別において影響度が計算されていなければステップ９０２に進む。
【００８２】
ステップ９１３では影響度計算フローを終了する。
【００８３】
本実施例では、影響度計算部２０４は、学習結果記憶部２０３にある保存されている学習結果を参照している。しかし、影響度計算部２０４が行う操作は学習結果の比較であるため、例えば、複数の学習器を設置し、それぞれで異なる故障原因のデータを学習し、その結果を影響度計算部２０４で比較することも可能である。また、事前に故障原因毎に学習を行っておき、その結果のDBから影響度の計算を行ってもよい。
【００８４】
影響度記憶部２０５は、車種、故障種別、故障原因の組合せ、影響度を格納している。これらの情報は影響度計算部２０４によって、影響度計算部２０４の処理フロー図9に従って順次書き込まれる。
【００８５】
影響度記憶部２０５の構成を図１０に示す。影響度記憶部２０５は車種階層1000、故障種別階層１００１、故障原因組合せ階層１００２、影響度階層１００３によって構成されている。車種階層1000は、車種の情報が確認されている故障種別階層１００１は、故障種別の情報が格納されている。故障種別階層１００１の下位階層は故障原因組合せ階層１００２となっている。ここには、影響度計算部２０４で影響度を計算された故障原因の組合せが格納されている。また、影響度計算部２０４で計算した統合後の影響度を格納するための部位も存在する。故障原因組合せ階層１００２の下位階層には影響度階層１００３がある。ここには、故障原因組合せ階層１００２の故障原因の組合せに該当する影響度が格納されている。
【００８６】
センサ選択部２０６は、操作者１０４によってセンサが選択される部分であって、故障種別、故障原因、センサ、影響度、各種履歴情報を表示する事で、操作者のセンサ選択を支援する。センサ選択部206の構成を図11に示す。
【００８７】
図11は、センサ選択部の構成を示した図である。故障種別表示部１１０１は故障種別を表示する。故障原因表示部１１０２では故障原因を表示する。本実施例では、表示された故障原因を選択すると、該当する故障原因と関連する影響度が表示される機能を有する。センサ表示部１１０３ではセンサを示す画像やアイコンを表示する。
【００８８】
また本実施例では、センサ表示部１１０３では表示されたセンサの付近にセンサを選択するためのボタンが配置されており、操作者はこのボタンによってセンサの選択を行う。また本実施例では、影響度の値に応じたセンサの表示方法の選択も行うことが可能である。
【００８９】
影響度表示部１１０４では影響度を表示する。ここで表示される影響度はセンサ表示部１１０３に表示されているセンサ情報と関連付けられており、センサ表示部１１０３の表示方法の変更と同期した表示方法が自動で選択される。
【００９０】
また本実施例では、影響度表示部１１０４に有効度、信頼度、センサ値の特徴、分類性能を表示する。操作者１０４は表示された有効度、信頼度、センサ値の特徴を参考にし、センサの選択を行う。また、表示された分類性能の値により、所望の分類性能が達成されたとユーザが判断した場合は、センサ選択を終了する。
【００９１】
また、分類性能はセンサではなく、故障原因表示部１１０２に表示された故障原因と関連付けて表示してもよい。
【００９２】
履歴表示部１１０５では、過去の日時と関連付けられた影響度や過去のセンサの選択状況を表示する。
【００９３】
操作者１０４は表示された影響度を参考にし、センサの選択を行う。例えば有効度の高いセンサから順に、センサを選択する。この際に、信頼度の低いセンサは選択しない。有効度が低くとも、故障原因によってセンサ値の特徴が大きく違うセンサを選択する。操作者１０４はセンサを選択した際に、分類性能が大きく向上するセンサを選択する。特に分類性能が低い故障原因の分類性能が向上するようなセンサの選択を行う。
【００９４】
本実施例によれば、システムがアシストを行うことで操作者１０４に専門的な知識がない場合でも、操作者１０４はセンサの選択を行うことができる。操作者１０４が専門的な知識を持つ場合は、より円滑にセンサの選択は行われる。より具体的には、本実施例によれば表示された影響度によってセンサの選択を行うことで、機械知識を持たなくとも多変量解析に有効なセンサの選択が可能となる。
【００９５】
また、センサ選択部２０６は影響度の表示方法を変化させる事で操作者１０４の選択の支援を行うようにしても良い。以下に実施例におけるセンサ選択部の表示方法によるユーザの選択支援について記述する。
【００９６】
まず、センサは複数の表示方法から選択が可能となっている。表示方法の1つ目は有効度の値によってソートされた順番でセンサの表示を行う方法である。これによって有効度の値の高いセンサから順に選択することができる。
【００９７】
表示方法の2つめは有効度の値によって表示、非表示を切り替える方法である。例えば、有効度が上位10個のセンサのみを表示する方法が考えられる。
【００９８】
表示方法の3つ目はセンサの表示部の背景色を変更する方法である。例えば、有効度が上位3割に含まれるセンサは赤色、上位5割に含まれるセンサを黄色で表示する方法が考えられる。
【００９９】
また、センサと有効度、信頼度、センサ値の特徴はそれぞれ関連付けて表示することも可能である。そのため、センサの表示方法と同期して、有効度、信頼度、センサ値の特徴がそれぞれソート、表示、非表示が行われる場合もある。
【０１００】
また、センサ選択部２０６は、故障原因毎の影響度を表示することも特徴とする。本実施例では、センサ選択部に表示されている故障原因を選択すると、それと関連する影響度がセンサ選択部に表示される。そのため、ユーザは全体の影響度を参考に、センサの選択を行った際に、分類性能が向上しづらい故障原因を見つけた際には、その故障原因に関連する影響度のみを表示する。こうして表示された影響度を参考にすることで、複数の故障原因に対する知識を持たなくとも、特定の故障原因でも分類性能が向上するようなセンサ選択が可能となる。ここで表示される影響度は、2つの故障原因を分類する際の指標であるため、選択された故障原因と異なる故障原因との影響度を個別に表示する。また、選択された故障原因に関連する影響度の和を表示してもよい。例えば、亀裂が選択された場合では、前者は亀裂と詰まりを分類する際の影響度と、亀裂とセンサ故障を分類する際の影響度を、それぞれセンサと関連付けて個別に表示する。後者では亀裂と詰まりを分類する際の影響度と亀裂とセンサ故障を分類する際の影響度の和をセンサと関連付けて表示する。また、これらの表示方法を選択することが可能であってもよい。
【０１０１】
また、センサ選択部２０６は、各センサがいずれの故障原因分類に有効であるか表示する機能を有する事を特徴とする。実施例ではセンサ選択部２０６に表示されているセンサを選択すると、選択されたセンサの影響度の故障原因毎の内訳を表示する。これにより、ユーザはセンサを選択する際に、選択しようとしているセンサがいずれの故障原因の分類に有効か確認する事ができる。そのため、選択しようとしているセンサが有効な故障原因の分類性能が既に十分であれば、選択を行わないといった行動を取ることが可能となる。
【０１０２】
また、センサ選択部２０６は過去の影響度の履歴を表示すること機能を有する事を特徴とする。実施例では日時と各日時での影響度を表示する。例えば、ある日時で影響度が大きく変動したセンサが存在したとする。この時、ユーザは、データの拡充により、本来は影響度が高いが、影響度が低く出ていたセンサであると考え、センサの選択を行うことができる。または、本来は影響度が低いが、影響度が高く出ていたセンサであると考え、センサを選択から外す等といった事ができる。
【０１０３】
また、センサ選択部２０６は、過去に選択されたセンサとその時点での日時、影響度を併せて表示する機能を特徴とする。これによりユーザは、過去に選択されたセンサとその時点での影響度を参考にして、現時点でのセンサの選択を行う。また、過去の選択されているセンサの変更によって分類性能が著しく変化している場合は、選択が変更されたセンサを選択する、または選択から外すようにするといった行動を取ることができる。
【０１０４】
図１５にセンサ選択部の画面の具体例を示す。故障種別表示部１５０１には、センサの選択を行う故障種別が表示されている。また、故障種別に関連するサンプル全体での分類性能も併せて表示されている。これは故障種別表示部１１０１と対応している。
【０１０５】
故障原因表示部１５０２は、故障種別表示部１５０１に表示されている故障種別に対応する故障原因が表示されている。また、各故障原因に関連するサンプルでの分類性能も併せて表示されている。これは。故障原因表示部１１０２と対応している。
【０１０６】
センサ表示部１５０３には、センサを示す画像（例えば、符号、アイコン、それらの組み合わせ）が表示されている。操作者１０４はここでセンサの選択を行う。また、各センサ値の特徴も併せて表示される。ここでは、センサ値の特徴として、各センサの最小値と最大値が表示されている。これはセンサ表示部１１０３と対応している。
【０１０７】
影響度表示部１５０４には影響度が表示される。ここでは有効度と信頼度が表示されている。また、画面具体例では、分類性能やセンサ値の特徴は、それぞれ故障種別、故障原因やセンサの表示部と併せて表示している。これは影響度表示部１１０４と対応している。
【０１０８】
履歴表示部１５０５は、センサや影響度の履歴を表示する。これは、操作者によって履歴表示部１５０５が選択されたタイミングで実行される。これは履歴表示部１１０５と対応している。
【０１０９】
検証部１５０６では、操作者１０４に選択されたタイミングで実行され、その時点で選択されているセンサによって分類性能を再計算する。
【０１１０】
選択決定部１５０７では、操作者１０４によって所定の分類性能が満たされたと判定された場合に選択され、その時点で選択されているセンサによって分類器を生成する。
【０１１１】
図１６に履歴記憶部の階層を示す。車種階層1600は、車種が記憶されている階層である。故障種別階層１６０１は、故障種別が記憶される階層である。年月日階層１６０２には、故障種別毎に更新された年月日が記憶されている。選択センサ階層１６０３には、選択されたセンサが記憶されている。影響度階層１６０４には、選択されたセンサと対応する影響度が記憶されている。
【０１１２】
履歴記憶部は、故障種別毎に、年月日情報、選択されたセンサの情報、選択されたセンサに関連する影響度を記憶する。これは、センサ選択部によって書き込まれる。この処理は、操作者によって、分類性能が再計算されるタイミングで書きこまれる。
【０１１３】
また、履歴表示部１５０５が選択された際に表示するセンサや影響度の履歴は、図１６の履歴記憶部の階層に準ずる形で表示される。
【０１１４】
分類器記憶部２０７は、故障種別毎の故障原因分類器を格納する部分であって、車種、故障種別と故障原因識別器の情報を格納している。故障原因識別器は、各故障原因の学習結果に基づいて、試験データが学習した故障の特徴と一致するか判別するものである。
【０１１５】
これらの情報はセンサ選択部２０６によって、操作者のセンサ選択が終了したタイミングで書きこまれる。図１２は分類器記憶部の構成を示している。
【０１１６】
分類器記憶部は車種1200及び故障種別１２０１とそれと関連付けられている故障原因識別器１２０２によって構成されている。
【０１１７】
本実施例では、既に学習結果記憶部２０３に格納されているそれぞれの故障原因の学習結果から選択されたセンサに関連する項目のみを抽出する事で行う。すなわち、学習結果記憶部２０３に記憶されている平均や荷重行列または分散等から選択されたセンサに関連しない値を削除する事で行われる。また、選択されたセンサと故障DBの情報を用いて再び学習器２０２で学習を行い、故障原因分類器を作成してもよい。
【０１１８】
センサデータ２０８は、故障原因分類を行うサンプルである。これは、故障DBにあるサンプルでも良いし、実際に車両１０１から得られたデータでもよい。前者は、選択されたセンサによる分類性能の評価に用いられる。後者では、得られた故障原因の情報に従って効率的な保守へ活用される。
【０１１９】
分類部２０９は、分類器記憶部２０７の情報を使って、センサデータ２０８の故障原因を分類し、その結果を分類結果表示部２１０に出力する。分類部２０９はセンサデータ２０８が与えられる度に実行される。分類部２０９の処理概要を図13に示す。
【０１２０】
図１３は、分類部の処理概要を示した図である。図１３は、分類部１３００、センサデータ１３０１、分類器記憶部１３０２、故障原因識別器１３０３、故障原因識別データ１３０４、識別データ比較部１３０５、分類結果表示部１３０６によって構成されている。
【０１２１】
センサデータ１３０１は、図2におけるセンサデータ２０８と同一のものであり、分類結果表示部１３０６は、図2における分類結果表示部２１０と同一のものである。
【０１２２】
分類部１３００はセンサデータ１３０１が入力された場合に、入力されたセンサデータ１３０１が該当する故障種別の故障原因分類器１３０３を分類器記憶部１３０２から呼び出す。
【０１２３】
故障原因分類器１３０３は原因毎の原因識別器１３０３a〜１３０３xで構成されている。原因A識別器１３０３aは、センサデータ１３０１が故障原因Aの特徴との近さを計算するものである。本実施例では、混合確率主成分分析によるによる原因A識別器１３０３aの操作を示す。原因A識別器１３０３aは故障原因Aの学習結果であるクラスタ数、平均、荷重行列、混合比、分散といった特徴を保持している。原因A識別器１３０３aではセンサデータ１３０１の故障原因Aの特徴に対する尤度を計算する。ここで、特徴の比較はセンサ選択部３０６で選択されたセンサによって行われる。計算された尤度は、センサデータ１３０１と故障原因Aの特徴の近さを表す指標である。尤度は、原因A識別データ１３０４aとして記憶される。
【０１２４】
センサデータ１３０１が該当する故障種別における原因識別器１３０３a〜１３０３x全てに対してセンサデータ１３０１の尤度を計算し、その結果を原因識別データ記憶部１３０４の原因A識別データ１３０４a〜原因X識別データ１３０４xにそれぞれ格納する。
【０１２５】
識別データ比較部１３０５では原因識別データ記憶部１３０４に格納されている各原因識別データ１３０４a〜１３０４xの情報を比較し、故障原因の分類を行う。
【０１２６】
本実施例では、各故障原因の尤度の比を計算する。計算された尤度比を各故障原因に該当する確率であるとして、百分率に変換し、分類結果表示部１３０６に出力する。
【０１２７】
分類結果表示部２１０は、分類部２０９で得られた故障原因の分類結果を表示する。この情報は分類部２０９によって書き込まれる。分類結果表示部２１０は、分類部２０９から分類結果が出力される度に実行される。センサデータ２０８が車両１０１から得られたデータである場合には、分類結果表示部２１０と同様の情報を保守拠点１０５に表示する事で、効率的な保守業務への活用を行う。
【０１２８】
分類結果表示部２１０の概要を図１４に示す。図１４は分類結果表示部２１０の構成を示した図である。分類結果表示部２１０は故障種別表示部１４０１とデータ情報表示部１４０２、分類原因表示部１４０３、処置方法表示部１４０４によって構成されている。
故障種別表示部１４０１では故障種別を表示する。データ情報表示部１４０２はセンサデータ２０８の情報を表示する。これは各センサの値の特徴や、各センサの時系列データである。分類原因表示部１４０３は、分類部２０９から出力された各故障原因に該当する確率を表示する。処置方法表示部１４０４では、あらかじめ登録されている各故障原因に対する処置方法を表示する。保守拠点１０５においては、表示された故障原因の確率とその処置方法を参考にして、効率的な保守作業を行う。
【０１２９】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は実施例に限定されない。例えば、上述した実施例の任意の一部内容を選択すること、削除、他の内容と置換することも本明細書の開示の範囲内である。
【０１３０】
本発明は、異常データを基にして、それ以外は正常と判断するものと表現することができる。
【０１３１】
本発明の適用範囲としては、車両は商用車である必要はないし、本発明の思想は車両以外の船舶、航空機に例示される移動体や移動体以外の機械の保守に適用してもよい。
【符号の説明】
【０１３２】
１０１・・・車両
１０２・・・通信拠点
１０３・・・原因分類サーバ
１０４・・・操作者
１０５・・・保守拠点
【図１】
2015184942.tif 000003
【図２】
2015184942.tif 000004
【図３】
2015184942.tif 000005
【図４】
2015184942.tif 000006
【図５】
2015184942.tif 000007
【図６】
2015184942.tif 000008
【図７】
2015184942.tif 000009
【図８】
2015184942.tif 000010
【図９】
2015184942.tif 000011
【図１０】
2015184942.tif 000012
【図１１】
2015184942.tif 000013
【図１２】
2015184942.tif 000014
【図１３】
2015184942.tif 000015
【図１４】
2015184942.tif 000016
【図１５】
2015184942.tif 000017
【図１６】
2015184942.tif 000018
【図１７】
2015184942.tif 000019