(57)【要約】  システムにおける故障診断を支援する方法は、１組の故障と、１組の徴候と、前記徴候のうちの少なくとも幾つかが前記システムにおける前記故障のうちの少なくとも幾つかに関連する確率と、を記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得することを含む。前記徴候のうちの少なくとも幾つかに対して、コスト値と複数の情報値を取得する。コスト値は、前記徴候が有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わす。複数の情報値は、例えば、複数の前記故障のそれぞれに関して前記徴候が有るか又は無いかを学習することによって得られる情報の測度を表す値である。次に、前記方法は、前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についてのコストに対する情報の値を計算する。【選択図】    図３
2011518382.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムにおける故障診断を支援する方法であって、
１組の故障と、１組の徴候と、前記徴候のうちの少なくとも幾つかが前記システムにおける前記故障のうちの少なくとも幾つかに関連する確率と、を記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得するステップと、
前記徴候のうちの少なくとも幾つかに対して、
前記徴候が有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わすコスト値を取得して、
前記徴候に関連する複数の情報値を取得して、
前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についての、コストに対する情報の値を計算するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の情報値は、前記徴候に関連する複数の前記故障のそれぞれに関して前記徴候が有るか又は無いかを学習することによって得られる情報の測度を表わす、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コストに対する情報の値を計算するステップは、
前記徴候の前記情報値を合計して、前記合計を前記徴候の前記コスト値によって除算するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の情報値は、複数の前記故障の結合状態と前記徴候とを表わす、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記徴候のうちの少なくとも１つの徴候の前記コストに対する情報の値のグラフ又は数値表現を生成するステップを更に含む、請求項１乃至４の何れか１項に記載の方法。
【請求項６】
それぞれのコストに対する情報の値に従って順序付けられた前記徴候の表示を生成するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
複数の徴候のそれぞれが有るか又は無いかを、前記複数の徴候の前記それぞれのコストに対する情報の値に対応する順序で検出することを目的とする複数の検査を行うか、又は複数の検査の性能を知らせるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンピュータプログラムコード手段がロードされた場合に、故障診断を支援する方法をコンピュータに実行させる前記コンピュータプログラムコード手段を有する、コンピュータ読出し可能媒体を含む、コンピュータプログラム製品であって、
前記故障診断を支援する方法が、
１組の故障と、１組の徴候と、前記徴候のうちの少なくとも幾つかが前記システムにおける前記故障のうちの少なくとも幾つかに関連する確率と、を記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得するステップと、
前記徴候のうちの少なくとも幾つかに対して、
前記徴候が有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わすコスト値を取得して、
前記徴候に関連する複数の情報値を取得して、
前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についてのコストに対する情報の値を計算するステップと、を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項９】
故障診断を支援するように構成された装置であって、
１組の故障と、１組の徴候と、前記徴候のうちの少なくとも幾つかが前記システムにおける前記故障のうちの少なくとも幾つかに関連する確率と、を記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得するように構成されたデバイスと、
前記徴候のうちの少なくとも幾つかが有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わすコスト値を取得するように構成されたデバイスと、
前記徴候に関連する複数の情報値を取得するように構成されたデバイスと、
前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についてのコストに対する情報の値を計算するように構成されたデバイスと、を含む、装置。
【請求項１０】
ここに及び／又は添付の図面を参照して実質的に記載されている、システムにおける故障診断を支援する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システムにおける故障診断を支援することに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム、例えば、ハードウェア及び／又はソフトウェアを組織化して集めたものにおける故障を診断するために、確率的ベイジアンネットワーク（probabilistic Bayesian Network）を使用することが知られている。システムは、完全な構造、例えば車両であっても、又はより大きな構造の一部として協働するコンポーネントの集合であってもよい。一般に、システムのコンポーネントのモデルと、それらの間の関係とを作成する。次に、システムのコンポーネントの状態と故障モードとを識別して、適切なデータ構造を作成する。適切なデータ構造は、各故障モードに関連する徴候を記述している情報を、特定の故障モードが徴候をもたらす確率と共に記憶している。一般に専門知識に基づいて集められた情報が、確率的ベイジアンネットワークを作成する基準として使用され得る。システムに対する診断手続きを実行するために、確率的ベイジアンネットワークにおいて推論することができる。
【０００３】
通常、ベイズ推論を使用する故障診断は、特定の徴候が有るか又は無いかに基づいて証拠を考慮することによって故障が有るとする事後確率と、事前確率（証拠が無いときに変数に関して分かることによってシステムのモデルを作成する場合に提供される記述)とを計算することを必要とする。多くのタイプの複雑なシステムにおいて、徴候の証拠を得るには、時間がかかり、多くの労力を要し、及び／又は資金的なコストを必要とし得る。例えば、車体内部の奥に位置するパイプに漏れが有ることを検出しようとすると、パイプに近付くために、他の幾つかのコンポーネントを取り外すことが必要であり得る。周囲構造に侵入して／永久に変えること、例えば表面を切り開くことが、検査に必要な場合がある。徴候の有／無を検査する「コスト」を計算する場合に、物理的な危険性のような他の要因も考慮することがある。幾つかの検査は、全体的な診断に関して、他の検査よりも一層役立つ証拠を提供することができる。即ち、特定の徴候の有／無に関して学習すると、２つ以上の起こり得る故障を無くすことができる場合がある。従って、一連の徴候検査を実行することが、非効率的なやり方／順序であって、故障診断を本質的に支援する可能性が低い場合がある。本出願の実施形態は、少なくともこの問題に対する解決策を提供することを目的としている。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の１つの態様によると、システムにおける故障診断を支援する方法であって、
１組の故障と、１組の徴候と、前記徴候のうちの少なくとも幾つかが前記システムにおける前記故障のうちの少なくとも幾つかに関連する確率と、を記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得するステップと、
前記徴候のうちの少なくとも幾つかに対して、
前記徴候が有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わすコスト値を取得して、
前記徴候に関連する複数の情報値を取得して、
前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についての、コストに対する情報の値を計算するステップと、を含む、方法が提供される。
【０００５】
前記複数の情報値は、複数の前記故障のそれぞれに関して前記徴候が有るか又は無いかを学習することによって得られる情報の測度を表わし得る。前記コストに対する情報の値を計算するステップは、前記徴候の前記情報値を合計して、前記合計を前記徴候の前記コスト値によって除算するステップを含むことができる。
【０００６】
前記複数の情報値は、前記徴候に関連する複数の前記故障のそれぞれに関して前記徴候が有るか又は無いかを学習することによって得られる情報の測度を表わし得る。
【０００７】
前記方法は、前記徴候のうちの少なくとも１つ徴候の前記コストに対する情報の値のグラフ又は数値表現を生成するステップを更に含むことができる。前記方法は、それぞれのコストに対する情報の値に従って順序付けられた前記徴候の表示を生成するステップを含み得る。
【０００８】
前記方法は、複数の徴候のそれぞれが有るか又は無いかを、前記複数の徴候の前記それぞれのコストに対する情報の値に対応する順序で検出することを目的とする複数のテストを行う（又は性能を知らせる）ステップを更に含むことができる。
【０００９】
本発明の別の態様によると、コンピュータプログラムコード手段がロードされた場合に、実質的にここに記載されているシステムにおける故障診断を支援する方法を、コンピュータに実行させる前記コンピュータプログラムコード手段を有する、コンピュータ読出し可能媒体を含む、コンピュータプログラム製品が提供される。
【００１０】
本発明の別の態様によると、故障診断を支援するように構成された装置であって、
１組の故障と、１組の徴候と、前記徴候のうちの少なくとも幾つかが前記システムにおける前記故障のうちの少なくとも幾つかに関連する確率と、を記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得するように構成されたデバイスと、
前記徴候のうちの少なくとも幾つかが有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わすコスト値を取得するように構成されたデバイスと、
前記徴候に関連する複数の情報値を取得するように構成されたデバイスと、
前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についてのコストに対する情報の値を計算するように構成されたデバイスと、を含む、装置が提供される。
【００１１】
本発明の別の態様によると、ここに実質的に記載されている方法を使用して計算された、コストに対する情報の値を表わすデータが提供される。
【００１２】
本発明を上述に記載したが、本発明は、上述の特徴又は後述の特徴の任意の発明性のある組み合わせ（inventive combination）に及ぶ。本発明の例示的な実施形態は、添付の図面を参照してここに詳しく記載されているが、本発明はこれらの実施形態そのものに制限されないと理解すべきである。従って、多くの変更とバリエーションとが当業者に明らかになるであろう。更に、個別に又は１つの実施形態の一部として記載されている特定の特徴は、他の個別に記載された特徴及び他の実施形態の一部がその特定の特徴について言及していなくても、他の個別に記載された特徴又は他の実施形態の一部と組み合わせることができると考えられる。従って、本発明は、まだ記載されないこのような特定の組み合わせに及ぶ。
【００１３】
本発明は、様々なやり方で行なわれ得る。ここで、添付の図面を参照して、その実施形態を例示的に記載する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】システム故障診断アプリケーションを実行するように構成されたコンピューティングデバイスの模式図である。
【図２】システムにおける例示的な徴候と故障との関係についての模式図である。
【図３】システム故障診断アプリケーションによって行なわれるステップの例を示すフローチャートである。
【図４】システム故障診断アプリケーションによって生成される例示的なスクリーンディスプレイを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、プロセッサ102と内部メモリ104とを含むコンピューティングデバイス100の模式図である。コンピュータは、他の従来の特徴を含み得ることが分かるであろう。他の従来の特徴は、例えば、ディスプレイと、ユーザ入力デバイス(例えば、マウス／キーボード)と、外部メモリと、ネットワーク接続である。メモリ104は、故障／徴候モデル106を表わすデータと、診断アプリケーション108とを記憶している。診断アプリケーション108は、モデルデータを使用して、システムにおける故障を診断することができる。データ106は、確率的ベイジアンネットワークを含み得る。診断アプリケーションは、システムにおける故障を診断するために、ベイズ推論に基づいて動作することができる。当業者は、このような表現と動作とに精通しているであろう。米国のピッツバーグ大学のデシションシステムラボラトリー（Decision Systems Laboratory, University of Pittsburgh, USA）によって製作された公に入手可能なソフトウェア、例えば、ＳＭＩＬＥ及びＧｅＮｉｅを参照すべきであり、これらを使用して、ベイジアンネットワークに基づくモデルデータを作成して、アプリケーション108が行なうタイプの診断動作を実行／実施することができる。
【００１６】
更に、アプリケーション108は、「コストに対する情報（information-for-cost）」の指標を計算するように構成されている。「コストに対する情報」の指標は、診断動作の中で検査するのに、どの徴候が最も有益であるかを示して、全体的な故障診断を支援することを目的とするものである。診断アプリケーション108の動作のこの態様の理解を助けるために、図２を参照する。図２は、単純な例である1組の徴候Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３と故障モードＦ１、Ｆ２との関係を、グラフで示している。理解され得るように、徴候Ｓ１は、故障モードＦ１とＦ２とに関連している。徴候Ｓ２は、故障モードＦ１のみに関連している。徴候Ｓ３は、故障モードＦ２のみに関連している。
【００１７】
各観測されていない徴候が有るか又は無いかを明らかにすることができる。徴候の有／無に関して学習すると、各関連する故障モードが有るとの判断に影響を及ぼす。徴候を観測して故障モードに関して提供する情報の予想量は、徴候と故障モードとの間における相互情報量である。各関連する徴候／故障モードに対するこれらの「情報値」の例(ＩＳ１−Ｆ１、ＩＳ１−Ｆ２、ＩＳ２−Ｆ１、ＩＳ３−Ｆ２)は、図に示されている。
【００１８】
各徴候の有／無に関する学習には、コスト値も関連付けられる。既に記載したように、コスト値は、多くの要素に基づき得る。要素は、例えば、徴候の有／無を直接に／物理的に定めることを目的とする検査を行うことに関連する資金／時間に基づくコスト、又は徴候の有／無の推定に必要な計算のような他のタイプのコストである。各徴候に対するこれらの「コスト値」の例(ＣＳ１、ＣＳ２、ＣＳ３)も、図に示されている。
【００１９】
徴候に対する全予想情報利得は、各故障と徴候との相互情報量を合計することによって計算することができる。従って、この例における各徴候についての「コストに対する情報」を計算する１つのやり方では、徴候に関連する情報値を合計して、合計を徴候のコスト値によって除算する。図２の例を参照する。
【００２０】
Ｓ１：全情報値＝０．５＋０．４＝０．９；コストに対する情報＝０．９／４＝０．２２５
Ｓ２：全情報値＝０．６；コストに対する情報＝０．６／３＝０．２
Ｓ３：全情報値＝０．４；コストに対する情報＝０．４／１＝０．４
従って、この例において、コスト値に対する情報の最大値を有する徴候は、Ｓ３である。
【００２１】
更に、１つの故障と１つの徴候との間における相互情報量を考慮に入れて、故障全体で合計する(従って、故障間の相互の影響を無視する)代わりに、(全ての故障の結合状態（joint state）があると考えて)全ての故障と各徴候との間における相互情報量を考慮に入れることも可能である。最大化され得る徴候と故障の結合分布との相互情報量を最大化するのが、より望ましいが、これは計算上実行できない場合があり得る。Ｓ１：０．２、Ｓ２：０．９、Ｓ３：０．１である徴候と、故障の結合との間における相互情報量(ＩＪ)の例について、図２を参照する。
【００２２】
Ｓ１：情報値＝０．２；コストに対する情報＝０．２／４＝０．０５
Ｓ２：情報値＝０．９；コストに対する情報＝０．９／３＝０．３
Ｓ３：情報値＝０．１；コストに対する情報＝０．１／１＝０．１
従って、この例において、コストに対する情報の最大値を有する徴候は、Ｓ２である。
【００２３】
図３は、診断アプリケーション108が、コストに対する情報の機能を用いて、診断の分析をどのように行なうことができるかについての一例を概略的に示している。ステップを行なう順序は、示されている例と異なり得ることと、場合によっては、ステップのうちの幾つかを省いてもよいこととが分かるであろう。ステップ302において、システムにおける徴候と故障モードとの関連性を示す確率的ベイジアンネットワークを表わすデータを取得する。例えば、ファイルからロードする。ステップ304において、徴候のうちの少なくとも幾つかの徴候に対するコスト値を取得する。ベイジアンネットワークのデータと同じファイルにコスト値を記憶する場合もあり、又は、コスト値を別々に記憶／生成する場合もある。
【００２４】
ステップ306において、アプリケーション108を使用して、故障診断動作を行なう。この動作のやり方は一様ではないが、概して、ユーザが、どの徴候が観測されたかを示す機会を与えられることと、アプリケーションが、ベイズ推論を行なって、その証拠を考慮して確率を更新して、次に、起こり得る故障のリスト、及び／又は診断の精度を高めるために検査することができる別の徴候の指標を、ユーザに提示することとを含むことが分かるであろう。アプリケーションは、まだこれまで観測されていない徴候についての、コストに対する情報の値を計算して、これらの指標をユーザに与えることができる。その結果、ユーザは、どの徴候の有／無を次に検査すべきかを選択するために、この情報を使用することができる。又は、検査を自動化すること／アプリケーションによって制御することができる場合は、証拠としてアプリケーションに入力された結果を用いて、検査のうちの少なくとも１つが自動的に行なわれる(ステップ308)。
【００２５】
図４は、アプリケーション108によって生成され得るスクリーンディスプレイ400のタイプの例である。スクリーンディスプレイ400は、コストに対する情報の値の指標を含んでいる。エリア402は、徴候のリスト404と、インターフェイスボタン406とを含んでいる。インターフェイスボタン406によって、ユーザは、徴候に関する情報、例えば、徴候が観測されたかどうかを示す情報を入力することができる。更に、このエリアは、徴候に関するデータ入力から得られる情報利得のグラフ／数値表現408を含んでいる。
【００２６】
エリア410は、まだ観測されていない徴候のリスト412と、徴候の各々についての情報に対するコストの予想値のグラフ／数値表現414とを含んでいる。観測されていない徴候は、情報に対するコストの値に従って順序付けられている。エリア420は、起こり得る故障のリスト422と、アプリケーション108によって計算された、各故障の確率のグラフ／数値表示424とを含んでいる。示されているインターフェイスは単なる例であり、多くのバリエーションが可能であることが分かるであろう。バリエーションでは、例えば、特定の徴候を選択／強調表示したときにのみ、その特定の徴候についての、コストに対する情報の値をユーザに提示できるか、又はユーザが、特定のタイプの徴候、例えば、構造の特定エリアに位置し得る徴候を探索して、そのコストに対する情報の値を見付けることができる。
【００２７】
コストに対する情報の値を提供することは、故障診断をより効率的に実行して、コストを低減して、故障の発見を速めることができることを意味する。
【符号の説明】
【００２８】
100・・・コンピューティングデバイス、104・・・メモリ、400・・・スクリーンディスプレイ、402,410,420・・・エリア、404・・・徴候のリスト、406・・・インターフェイスボタン、408・・・情報利得のグラフ／数値表現、412・・・まだ観測されていない徴候のリスト、414・・・コストの予想値のグラフ／数値表現、422・・・起こり得る故障のリスト、424・・・グラフ／数値表示。
【図１】
2011518382.tif 000003
【図２】
2011518382.tif 000004
【図３】
2011518382.tif 000005
【図４】
2011518382.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成23年2月14日(2011.2.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
通常、ベイズ推論を使用する故障診断は、特定の徴候が有るか又は無いかに基づいて証拠を考慮することによって故障が有るとする事後確率と、事前確率（証拠が無いときに変数に関して分かることによってシステムのモデルを作成する場合に提供される記述)とを計算することを必要とする。多くのタイプの複雑なシステムにおいて、徴候の証拠を得るには、時間がかかり、多くの労力を要し、及び／又は資金的なコストを必要とし得る。例えば、車体内部の奥に位置するパイプに漏れが有ることを検出しようとすると、パイプに近付くために、他の幾つかのコンポーネントを取り外すことが必要であり得る。周囲構造に侵入して／永久に変えること、例えば表面を切り開くことが、検査に必要な場合がある。徴候の有／無を検査する「コスト」を計算する場合に、物理的な危険性のような他の要因も考慮することがある。幾つかの検査は、全体的な診断に関して、他の検査よりも一層役立つ証拠を提供することができる。即ち、特定の徴候の有／無に関して学習すると、２つ以上の起こり得る故障を無くすことができる場合がある。従って、一連の徴候検査を実行することが、非効率的なやり方／順序であって、故障診断を本質的に支援する可能性が低い場合がある。本出願の実施形態は、少なくともこの問題に対する解決策を提供することを目的としている。
ヘッカーマン，Ｄ．（Heckerman, D）、他の「判定理論（Decision-Theoretic）」、コミュニケーションズ オブ ザ アソシエーション フォー コンピューティング マシナリー、ＡＣＭ、ニューヨーク、ＮＹ、ＵＳ、Ｖｏｌ．３８、Ｎｏ．３、１９９５年３月１日（Communications of The Association for Computing Machinery, ACM, New York, NY, US, Vol． 38， No.3, 1 March 1995）は、トラブルシューティング方法について記載している。このトラブルシューティング方法では、最初に、デバイスが機能していない場合に、コンポーネントが故障する確率を計算して、次に、観測及び修復コスト比に対して、計算上の最も高い故障率を有するコンポーネントを観測する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
本発明の第１の態様によると、請求項１によって定義されているように、システムにおける故障診断を支援する方法が提供される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の別の態様によると、請求項７によって定義されているように、故障診断を支援するように構成された装置が提供される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムにおける故障診断を支援する方法であって、
前記方法は、
１組の故障と１組の徴候とを記述している確率的ベイジアンネットワークを含むデータを取得するステップと、
前記徴候のうちの少なくとも幾つかに対して、
前記徴候が有るか又は無いかを学習することに関連するコストを表わすコスト値を取得して、
前記徴候に関連する複数の情報値を取得して、
前記コスト値と前記複数の情報値とに基づいて、前記徴候についての、コストに対する情報の値を計算するステップと、を含み、
前記方法は、
前記複数の情報値が、前記徴候に関連する複数の前記故障のそれぞれに関して前記徴候が有るか又は無いかを学習することによって得られる情報の測度を表わすことと、
前記コストに対する情報の値を計算するステップが、
前記徴候の前記情報値を合計して、前記合計を前記徴候の前記コスト値によって除算するステップを含むことと、
を特徴とする、方法。
【請求項２】
前記複数の情報値は、複数の前記故障の結合状態と前記徴候とを表わす、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記徴候のうちの少なくとも１つの徴候の前記コストに対する情報の値のグラフ又は数値表現を生成するステップを更に含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
それぞれのコストに対する情報の値に従って順序付けられた前記徴候の表示を生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
複数の徴候のそれぞれが有るか又は無いかを、前記複数の徴候の前記それぞれのコストに対する情報の値に対応する順序で検出することを目的とする複数の検査を行うか、又は複数の検査の性能を知らせるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
コンピュータプログラムコード手段がロードされた場合に、請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法をコンピュータに実行させる前記コンピュータプログラムコード手段を有する、コンピュータ読出し可能媒体を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項７】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法を実行するように構成された、故障診断を支援するように構成された装置。
【国際調査報告】
2011518382.tif 000007
2011518382.tif 000008