(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障原因分類装置において、
装置の状態を示す稼働データを入力する入力部と、
装置の状態の稼働データを格納する格納部と、
前記入力部において入力された稼働データを前記格納部において格納された稼働データを用いて装置の状態毎に分類する分類部と、
機械稼働データの分布領域を学習する領域学習部と、故障原因毎に前記分布領域の遷移を学習する遷移確率計算部と、を有する遷移確率学習部と、
を有し、
前記分類部は、学習した分布領域によって機械の故障に関する稼働データを領域データに変換する領域変換部と、故障原因毎に学習した領域データの遷移確率行列に応じて各故障原因への分類確率を計算する確率計算部を有するとともに、前記分布領域と前記故障原因毎の分布領域の遷移を用いて稼働データの各故障原因への分類確率を計算し、
学習操作部が分析者に故障原因毎の挙動特徴を表示し、前記分析者が前記故障原因毎の挙動特徴と稼働データの挙動を比較し、前記分布領域の操作を行うことを特徴とす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、
稼働データの前記故障原因毎の特徴的な部分を表示する事を特徴とする表示部を有することを特徴とする故障原因分類装置。
【請求項３】
請求項２に記載の故障原因分類装置において、
前記表示部は、前記故障原因毎に、第一の分布領域から遷移する確率が高い第二の分布領域を表示する事を特徴とする故障原因分類装置。
【請求項４】
請求項２に記載の故障原因分類装置において、
前記表示部は、前記稼働データの変化方向と前記故障原因毎の分布領域の各時刻での変化方向の類似する部分を表示する事を特徴とする故障原因分類装置。
【請求項５】
請求項２に記載の故障原因分類装置において、
前記表示部は、学習に用いたデータの散布図と併せて前記分布領域を表示することを特徴とする故障原因分類装置。
【請求項６】
請求項２に記載の故障原因分類装置において、
前記表示部は、故障原因毎に前記分類確率の高い事例、または分析者によって選択された稼働データを代表例として表示する事を特徴と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】
物流を担う商用車では、故障が業務停止に直結するため、稼働率が事業の損益を左右する。そこで車両故障時の稼働データから故障原因を分類する事で、保守の効率化を図ろうとしている。また、人手による稼動データの故障原因分類は専門家にしかできないため、保守作業に活用できるほど短時間での分類は困難である。
【０００３】
そのため、機械によって自動的に故障原因の分類を行う。従来では、機械故障時の稼動データを故障原因が判明している過去事例の稼動データを比較することで、故障原因の分類が行われてきた。例えば特許文献１では、波形特徴の出現時刻を故障原因毎に学習し、分類する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８-２２１１１３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
機械故障時の稼動データと過去事例の稼動データの比較によって故障原因の分類を行う。このような方法の課題は、過去事例の稼働データの量が故障原因の分類性能を左右する点である。これは、機械故障発生時の稼働データを適切に分類するためには、過去事例に類似する稼働データが存在する必要がある。そのため、従来は過去事例の稼働データを十分に用意する事が必要であった。
【０００６】
しかしながら、機械の故障発生時の稼働データを十分量用意する事は困難である。これは、故障発生時の稼働データが故障の進行具合、負荷状況、外部環境、操作情報などの様々な要因によって変化するためである。そのため、少ない故障発生時の稼働データで、多くの故障発生時の稼働データを表現する必要がある。特許文献１ではこの点が考慮されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の故障原因分類装置は、装置の状態を示す稼働データを入力する入力部と、装置の状態の稼働データを格納する格納部と、前記入力部において入力された稼働データを前記格納部において格納された稼働データを用いて装置の状態毎に分類する分類部と、機械稼働データの分布領域を学習する領域学習部と、故障原因毎に前記分布領域の遷移を学習する遷移確率計算部と、を有する遷移確率学習部と、を有し、前記分類部は、学習した分布領域によって機械の故障に関する稼働データを領域データに変換する領域変換部と、故障原因毎に学習した領域データの遷移確率行列に応じて各故障原因への分類確率を計算する確率計算部を有するとともに、前記分布領域と前記故障原因毎の分布領域の遷移を用いて稼働データの各故障原因への分類確率を計算し、学習操作部が分析者に故障原因毎の挙動特徴を表示し、前記分析者が前記故障原因毎の挙動特徴と稼働データの挙動を比較し、前記分布領域の操作を行うことを特徴とする故障原因分類装置。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、機械故障発生時の稼働データと同様の波形が、過去事例に存在しない場合であっても適切に故障原因を分類する事が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施例のシステムを示した図である。
【図２】車両制御の構成を示した図である。
【図３】車両で発生する故障の例を示した図である。
【図４】原因分類サーバの構成を示した図である。
【図５】事例記憶部の階層を示した図である。
【図６】事例記憶部内のサンプルの形式を示した図である。
【図７】故障原因分類手法の概要を示した図である。
【図８】遷移確率学習部のフローを示した図である。
【図９】遷移確率学習部の構成を示した図である。
【図１０】遷移確率行列を示した図である。
【図１１】分類部の構成を示した図である。
【図１２】学習操作部の構成を示した図である。
【図１３】学習操作部の例を示した図である。
【図１４】分類器記憶部の構成を示した図である。
【図１５】分類結果表示部の構成を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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】
【００１１】
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、分析者１０４は原因分類サーバ１０３を操作する。
【００１２】
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。
【００１３】
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。原因分類のための設定は分析者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。
【００１４】
車両１０１、通信拠点１０２、原因分類サーバ１０３、保守拠点１０５、分析者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つを含みうる。
【００１５】
図２に車両１０１内に搭載された車両の制御システムを示す。センサ１（目標値）２０１は目標値を表し、車両１０１に与えられる車両の制御に適した目標値である。このセンサ１は車両の状態によって自動で決定される。センサ２（観測値）２０４は実際の車両１０１から取得された観測値を表し、車両システム２０３から制御に必要な情報を取得する。例えば、センサ１はエンジン回転数の目標値であり、センサ２はエンジン回転数の観測値である。コントローラ２０２はセンサ１（目標値）２０１とセンサ２（観測値）２０４の差が０になるように車両システム２０３への入力を決定する。この入力に従って車両システム２０３は車両を制御する。例えば、コントローラ２０２においてセンサ１で表されるエンジン回転数の目標値とセンサ２で表された観測値の差が０になるように燃料の噴射量を調整する。そして、調整された噴射量に従って車両システム２０３では、燃料を燃焼し、エンジンを回転させる。
【００１６】
図３に車両で発生する故障の例を示す。故障例３０１は故障原因Aにおけるサンプル1の波形を、故障例３０２は故障原因Aにおけるサンプル2の波形を示す。目標値であるセンサ１（３０１aと３０２a）に対して、故障原因Aが発生すると観測値であるセンサ２（３０１bと３０２b）が目標値であるセンサ１に時間の経過とともに追従しなくなり、センサ１とセンサ２の示す値の差が大きくなる特徴を持つ。例えば、エンジンに対して大きな負荷が加わった場合に該当する。図３には示されていないが、例えば故障例３０１のサンプル１と故障例３０２のサンプル２は、センサ１とセンサ２の示す値の差が大きくなる速さが異なる。このサンプル間の違いは、サンプル１の方が急激な変化であるため、より大きな負荷が短時間でかかったことによるものである。
【００１７】
また、故障例３０３は故障原因Bにおけるサンプル1の波形を、故障例３０４は故障原因Bにおけるサンプル2の波形を示す。目標値であるセンサ１（３０３aと３０４a）に対して、故障原因Bが発生すると観測値であるセンサ２（３０３bと３０４b）の追従の遅れが大きくなる特徴を持つ。例えば、コントローラの故障が発生した場合に該当する。故障例３０３のサンプル１と故障例３０４のサンプル２では、遅れ時間が異なる。故障例３０３のサンプル１の方が遅れ時間が大きいため、コントローラの故障がより進行した場合に相当する。
【００１８】
故障原因Aのサンプルは、操作情報や外部環境、負荷状況によってサンプルの波形が変化する例である。故障原因Bのサンプルは、故障の進行具合によってサンプルの波形が変化する例である。また、故障原因によっては操作情報、外部環境、負荷状況、故障の進行具合の１つ、または組み合わせによってサンプルの波形が変化する。
【００１９】
本実施例では、故障例３０１のように急激な変化をするサンプルしか過去事例として保持しない場合でも、故障例３０２のような緩やかな変化をするサンプルを適切に故障例３０１と同じ故障原因として分類することを特徴とする。
【００２０】
図４に原因分類サーバの構成を示す。原因分類サーバは、事例データ記憶部４０１、遷移確率学習部４０２、稼働データ４０３、第一分類部４０４及び分類結果表示部４０５から構成される。事例記憶部４０１は過去の故障原因と稼動データが紐づいた状態で格納されている。遷移確率学習部４０２では故障原因毎の稼動データの時系列変化を確率で表現する事で、故障例３０１のように急激な変化をするサンプルしか事例記憶部にない場合でも故障例３０２のように緩やかな変化をするサンプルを適切に故障原因Aとして分類するための学習を行う。稼働データ４０３は実際に車両から得られたデータである。第一分類部４０４は、稼働データ４０３を遷移確率学習部４０２のデータを基に分類する。そして、分類結果表示部４０５は、第一分類部４０４において分類された結果を表示する。
図５は本実施例における事例記憶部４０１に格納された過去の故障原因と稼働データが紐づいた状態の階層構造の一例を示している。車種階層５０１では、車種M１、M2、M3・・・が格納されている。故障種別階層５０２には故障種別F１、F２・・・が格納されている。故障原因階層５０３では、故障種別階層５０２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M１の故障種別F１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F１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５０３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５０４では、車種、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。
【００２１】
図６は、事例記憶部４０１に格納されているサンプル階層５０４に格納されたサンプルの形式を示した図である。故障原因A６０１、故障原因B６０２はそれぞれ故障原因階層５０３にある故障原因と一致するものである。故障原因A６０１と関連付けられたサンプル６０３、６０４が故障原因Aの下位階層に格納されている。データ形式６０５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６０５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６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。
【００２２】
図７に、本実施例の故障原因分類手法の概要を示す。
【００２３】
故障分布例７０１は、故障原因Aの故障例３０１、３０２の散布図である。横軸はセンサ１、縦軸はセンサ２を表す。各点は各時刻のデータである。楕円７０１aは正常状態を表す。正常状態では、目標値であるセンサ１に対して観測値が正常に追従するため、センサ１とセンサ２が相関を持つ。そのため、故障分布例７０１の楕円７０１aに示す領域にデータが有る場合には、正常状態として見ることができる。また、矢印７０１bは故障原因Aの時間経過によるセンサの値の挙動を表す。故障原因Aは、目標値であるセンサ１に対して観測値であるセンサ２が追従しなくなる故障の特徴を持つ。そのため、矢印７０１bのように、センサ１が高い値でもセンサ２が低くなり、センサ１の値が低くなる時に、正常状態であるセンサの値を示す楕円７０１aに戻るという挙動を示す。
【００２４】
故障分布例７０２は、故障原因Bの故障例３０３、３０４の散布図である。横軸はセンサ１、縦軸はセンサ２を表す。各点は各時刻のデータである。楕円７０２aは正常状態を表す。故障分布例７０１と同様に、正常状態では目標値であるセンサ１に対して観測値が正常に追従するため、センサ１とセンサ２が相関を持つ。そのため、故障分布例７０２の楕円７０２aに示す領域にデータが有る場合には、正常状態として見ることができる。また、矢印７０２bは故障原因Bの挙動を表す。故障原因Bは、センサ１に対してセンサ２の追従の遅れが大きくなる故障の特徴を持つ。そのため、矢印７０２bのように、センサ１の値が増加する際にセンサ２の値が増加せず、センサ１の値が大きな値を維持している時にセンサ２の値が増加するという挙動を示す。
【００２５】
故障分布例７０１、７０２に示すように、故障例３０１と３０２、また故障例３０３と３０４は同様の散布図と、散布図上での挙動を示す。これは、散布図で分布として表現した際に、時間に関する情報が失われたために、散布図上での各故障例の挙動を辿ると追従しなくなる速さや遅れ時間の大きさを識別できなくなったためである。このように、本実施例では各故障例を分布上でのデータの挙動として表現する事で、サンプルの波形が異なるが故障特徴が同じ故障例を適切に分類する。
【００２６】
故障原因A分類特徴７０３、故障原因B分類特徴７０４では、各故障例を分布上でのデータの挙動として表現する事で、故障原因A、故障原因Bを分類するために原因分類サーバ１０３が検出する特徴を示す。
【００２７】
故障原因A分類特徴７０３は、故障原因Aを分類するために原因分類サーバ１０３が検出する特徴を示す。破線７０３aは、故障原因Aを分類するための分布の境界を示す。ここでは、分布境界７０３aは各センサに対する１つ以上の閾値として決定される。故障原因A分類特徴７０３ではセンサ１、センサ２に対してそれぞれ２つの閾値が設定されている。この閾値は分析者１０４によって設定される。
【００２８】
分布領域７０３bは、破線７０３aによって区切られた領域を示す。これは、各センサに設定された閾値によって原因分類サーバで自動的に決定される。ここでは、センサ１、センサ２に対してそれぞれ２つの閾値が設定されているため、（１）〜（９）の９個の分布領域７０３bが生成される。原因分類サーバは、各サンプルが分布領域７０３bをどの順番で移動するかを確率的に表現し、各故障原因の特徴として、最も特徴の似ている故障原因に分類する。
【００２９】
正常状態での挙動は、センサ１にセンサ２が追従し、相関を持って動く。そのため、分布領域７０３bでは、（３）、（５）、（７）の３つの領域を互いに移動する。
【００３０】
故障原因Aの挙動は、センサ１に対してセンサ２が追従しなくなる特徴を持つ。この場合では、（３）、（６）、（９）、（８）、（７）の順で、分布領域７０３bを移動する。このような分布領域７０３bの移動を故障原因Aの特徴として、原因分類サーバ１０３は同様の分布領域の移動をするサンプルを故障原因Aとして分類する。
【００３１】
故障原因B分類特徴７０４は故障原因Bを分類するために原因サーバ１０３が検出する特徴を示す。破線７０４aは、故障原因Bを分類するための分布の境界を示す。故障原因Bの散布図に対しても、故障原因A分類特徴７０３と同様に、分布境界を決める破線７０４aと分布領域７０４bが分析者によって決定されている。
【００３２】
故障原因Bの挙動は、センサ１に対してセンサ２の追従の遅れが大きくなる特徴を持つ。この場合では、（７）、（８）、（９）、（６）、（３）の順で、分布領域７０４bを移動する。このような分布領域７０４bの移動を故障原因Bの特徴として、原因分類サーバ１０３は同様の分布領域の移動をするサンプルを故障原因Bとして分類する。
【００３３】
図７では、２つのセンサに対する例を示した。しかしながら、センサの数は１つ以上であればいくつでもよい。センサが１つの場合には、センサの閾値に対する移動を各故障原因の特徴とする。センサが３つ以上の場合には、各センサの閾値によって生成される多次元の超空間上での分布領域の移動を、各故障原因の特徴とする。
【００３４】
また、図７では分布領域を矩形の領域とした。しかしながら、実際には矩形領域で有る必要はなく、様々な分布領域の形態が考えられる。例えば、k-means法によって得られた各クラスタを分布領域とする方法が考えられる。この場合には、事例記憶部４０１に格納されている同一の故障種別に属するサンプルに対してk-means法を適用する。これによってデータはk個のクラスタによって分類される。このクラスタは、各データの存在する領域からi番目のクラスタに分類するものであるために、分布領域７０３b、７０４bに相当するものである。また、混合正規分布近似による各正規分布を分布領域とする方法が考えられる。この場合はデータをk個の正規分布の集まりとして表現する。このk個の正規分布は、k-means法と同様に、各データの存在する領域からi番目の正規分布に分類するものとして使えるため、分布領域７０３b、７０４bに相当するものである。
【００３５】
k-means法を使用した場合には分布領域は超円の形状をとり、混合正規分布近似を使用した場合には分布領域は超楕円の形状を取る。
図８に遷移確率学習部４０２のフローを示す。また、図９に遷移確率学習部４０２の構成を示す。
遷移確率学習部４０２は、領域学習部９０１、遷移確率計算部９０２、第二分類部９０３、学習操作部９０４、分類器記憶部９０５によって構成されている。遷移確率学習部４０２は事例記憶部４０１に格納されている情報を使って、分類器を生成する。この分類器によって第一分類部４０４は稼働データ４０３の故障原因を分類する。
以降では、図９に示す遷移確率学習部４０２の構成を使って、図８に示す遷移確率学習部フローを説明する。
ステップ８０１ではフローを開始する。これは、分析者１０４によって学習が選択されることで実行される。
ステップ８０２では、分析者によって学習操作部９０４に学習する車種、故障種別が入力される。
ステップ８０３では、領域学習部９０１が事例記憶部４０１から学習操作部９０４に入力された車種、故障種別に該当するサンプルと故障原因を全て読み込む。
ステップ８０４では、領域学習部９０１が事例記憶部４０１から読み込んだサンプルに対して分布領域を学習する。実施例では、各センサに対する閾値による矩形領域と、k-means法による超円領域について記述する。分布領域を学習するためには、矩形領域の場合には各センサに対する閾値を、超円領域の場合にはk-means法のクラスタ数kを決める必要がある。
これは、分析者によって学習操作部９０４に入力される。また、予め初期値を設定しておいてもよい。各センサ閾値、クラスタ数kが決定された後に、領域学習部は分布領域を学習する。
【００３６】
矩形領域の場合には、各センサの閾値によって分布領域が決まる。センサ数をn、i番目のセンサに対する閾値の数をmiとすると、生成される矩形領域の数sは次式で与えられる。
【００３７】
【数１】
0006453038.tif 000002
各センサによって分割される領域に対して１~sまでの領域番号を決定する事で、矩形領域が生成される。
【００３８】
超円領域の場合には、k-means法によってk個の分布領域が決まる。k-means法では、まず各データに対して１〜kまでのクラスタ番号がランダムに決定される。その後k個のクラスタ中心が計算される。i番目のクラスタの中心の計算は、i番目のクラスタ番号のデータの平均値によって得られる。次に、各データとk個のクラスタ中心を比較し、各データに最も近いクラスタ中心のクラスタ番号を割り振る。このクラスタ中心の計算とクラスタ番号の割り振りを交互に行い、各データのクラスタ番号が変化しなくなるまで続ける。
得られたクラスタ中心によって超円領域が決定される。
ステップ８０５では、遷移確率学習部９０２が領域学習部９０１で得られた領域に従って、故障原因毎に遷移確率行列を学習する。
図１０に分布領域が３つの場合での遷移確率行列について示す。遷移確率行列は、故障原因毎に分布領域の挙動を確率的に表現したものである。縦軸は時刻jのデータの属する分布領域である。横軸は時刻j+１のデータの属する分布領域である。遷移確率行列の最下行は時刻jで分布領域（３）にいるデータが、時刻j+１で分布領域（１）にいる確率が０.２、分布領域（２）にいる確率が０.３、分布領域（３）にいる確率が０.５であることを示す。
【００３９】
遷移確率行列の学習について記述する。
【００４０】
まず、各故障原因の各サンプルの各データが属する分布領域を求める。矩形領域の場合には、データが属する矩形領域に割り振られた領域番号が分布領域となる。超円領域の場合には、データと最も近いクラスタ中心のクラスタ番号が分布領域となる。
【００４１】
次に、各データの分布領域の移動回数を計上し、遷移行列とする。例えば、あるサンプルがl個のデータを持っている場合にはl-１回の分布領域の移動が発生する。また、分布領域（２）から（３）への移動がp回有った場合には遷移行列の２行、３列目はpとなる。
【００４２】
最後に、遷移行列の各行の総和が１となるように正規化し、遷移確率行列とする。
ステップ８０６では、第二分類部９０３が遷移確率計算部９０２で得られた遷移確率行列を使って事例記憶部から読み込んだ各サンプルの故障原因を分類する。
第二分類部の構成を図１１に示す。第二分類部は、稼働データ１１００、領域変換部１１０１、分布領域１１０２、確率計算部１１０３、遷移確率行列１１０４、分類結果１１０５によって構成される。
稼働データ１１００は、故障原因を分類する稼働データを示す。ステップ８０６では学習対象の車種、故障種別に属するサンプルである。
領域変換部１１０１は、分布領域１１０２を使って稼働データ１１００を領域データへ変換する。領域データへの変換は、遷移確率計算部で行った各データが属する分布領域を求める演算と同一である。そのため、矩形領域の場合には、データが属する矩形領域に割り振られた領域番号が分布領域となる。超円領域の場合には、データと最も近いクラスタ中心のクラスタ番号が分布領域となる。これによってデータ形式６０５のような稼働データを各時刻の属する分布領域に変換し、領域データとする。
確率計算部１１０３では、遷移確率行列１１０４を使って稼働データ１１００の各故障原因への分類確率を計算する。ここで、遷移確率行列１１０４は遷移確率学習部９０２で得られた遷移確率行列である。
確率計算部ではまず、各故障原因への分類確率を計算する。故障原因Xへの分類確率をqXとする。また、各故障原因の分類確率の初期値は１である。分類確率の計算は、qXに各時刻の分布領域の移動による確率遷移行列を積算することによって行われる。
【００４３】
ここでは、領域変換部１１０１で得られた領域データが（１）、（１）、（２）、（３）、・・・とした場合の例を使って説明する。故障原因Aの遷移確率行列を図１０に示したものとする。領域データは、初め分布領域（１）から分布領域（１）となっている。図１０より、故障原因Aでは分布領域（１）にいるデータが次の時刻も分布領域（１）にいる確率は０.３である。このとき、qAは１*０.３＝０.３となる。次の時刻では分布領域（１）から分布領域（２）へ移動している。この時qAは１*０.３*０.７＝０.２１となる。このようにqA＝１*０.３*０.７*０.２*・・・を計算する。各故障原因に対してqA、qB、・・・、qXを求める。
【００４４】
最後に、各故障原因への分類確率の総和が１となるように正規化する。例えば故障原因Xへの分類確率qXは次式で表される。
【００４５】
【数２】
0006453038.tif 000003
ここで右辺の分母は全ての故障原因A、B、・・・、c、・・・Xの分類確率の総和を表す。
分類結果１１０５は、稼働データの各故障原因への分類確率の内で最も確率の高い故障原因である。これは第二分類部９０３によって自動的に計算される。
ステップ８０７では、原因分類サーバ１０３が事例記憶部４０１から読み込んだサンプル、領域学習部で得られた分布領域、第二分類部で得られた分類結果を学習操作部９０４に表示する。
ステップ８０８では、分析者が学習操作部９０４を使って分類結果を確認する。ここで、分類結果の確認は、正答率を確認することで行われる。ここで正答率は学習対象のサンプルの内で何割のサンプルが正しい故障原因として分類されたかを示す指標であり、正答したサンプルの数を学習対象のサンプルの数で割った値である。
ステップ８０９では、分析者によって学習の終了が判定される。例えば、学習の終了が決定されるのは、所定の正答率が達成された場合である。学習の終了が決定された場合には、ステップ８１２へ進む。学習を終了しない場合には、ステップ８１０へ進む。
ステップ８１０では、分析者が学習操作部で分布領域の操作を行う。
ステップ８１１では、分析者が学習の再実行を決定し、ステップ８０４へ進む。
図１２に、学習操作部９０４の構成を示す。
学習操作部９０４は、学習対象表示部１２０１、分布表示部１２０２、領域表示部１２０３、時系列データ表示部１２０４、分類結果表示部１２０５、代表例表示部１２０６、領域操作部１２０７、学習確定部１２０８によって構成されている。
学習対象表示部１２０１では、学習対象の車種、故障種別が表示される。ステップ８０２では、分析者によって学習対象表示部１２０１が操作され、学習対象の車種、故障種別が決定される。
分布表示部１２０２では、学習対象のデータの散布図を表示する。
領域表示部１２０３では、学習の結果得られた分布領域を表示する。
時系列データ表示部１２０４では、学習対象のデータを時系列順に表示する。
分類結果表示部１２０５では、第二分類部９０３で得られた分類結果１１０５を表示する。
代表例表示部１２０６では、各故障原因の代表例を表示する。ここで、各故障原因の代表例とは、該当する故障原因への分類確率が最も高いサンプルである。例えば、故障原因Aの代表例は、学習した故障原因Aのサンプルの内で故障原因Aへの分類確率が最も高いサンプルとなる。また、代表例は、分析者によって決定されてもよい。
領域操作部１２０７では、分析者が領域学習部に対して操作を行う。領域学習部に対する操作とは、矩形領域の場合には各センサに対する閾値の変更であり、超円領域の場合にはクラスタ数、クラスタ中心の変更となる。
学習確定部１２０８は、分析者によって学習の終了が判断された場合に選択される。学習確定部１２０８が分析者に選択された時にステップ８０９からステップ８１２へ進む。
図１３に学習操作部の例を示す。
学習対象表示部１３０１では学習対象の車種、故障種別が表示される。また、図１３のように、選択された車種、故障種別に該当するサンプルの総数、故障原因毎のサンプル数を表示してもよい。
分布表示部１３０２は、学習対象のサンプルの散布図を表示する。ここで表示するサンプルは、学習対象全て、ある故障原因のみ、あるサンプルのみといった選択ができる。また、特定のサンプルとその他の全サンプルを異なる色で表示することや、特定のサンプルと特定の故障原因に属する全サンプルを異なる色で表示することができる。また、特定の故障原因の全サンプルとその他の故障原因の全サンプルを異なる色で表示することもできる。例えば、分析者は誤答した原因Xのサンプルを原因X全体の分布と比較する事で、誤答の原因となった分布上での挙動を特定することができる。
分布表示部１３０２は分布領域を表示する事ができる。このように分布表示部１２０２と領域表示部１２０３は同一のグラフ上であってもよい。領域表示部では領域学習部で得られた分布領域を表示する。図１３では矩形領域での例を示す。超円領域の場合では領域は円形となる。また、領域学習に混合正規分布近似を使用した場合では、領域は楕円形となる。
このように各データの散布図と、分布領域を同時に表示する事で、分析者の学習条件の決定を支援する。
例えば、分析者は誤答したサンプルとその他のサンプルを異なる色で散布図表示した上に分布領域を重ねて表示する事で、何故その故障原因を誤分類したかを分析する。誤分類の要因としては分布領域の大きさ、数、位置などが挙げられる。そのため、分析者はこれらの情報を参考に領域操作部１２０７によって領域を調整する。また、領域表示部１２０２に表示されている領域を直接操作することもできる。
例えば、矩形領域の場合は各センサに対する閾値を操作する。誤分類したサンプルの故障挙動特徴と正答した同じ故障原因サンプルの故障挙動特徴との間に、閾値による破線が存在する場合には誤分類が発生する。これは、センサ閾値による分布領域が細分化されすぎているためである。そのため、分析者は誤分類したサンプルと正答した同じ故障原因のサンプルが同じ分布領域を動くように、センサ閾値を操作する。これは、閾値の変更や削除によって行われる。また、超円領域の場合には、クラスタ中心の移動や、クラスタ数の増減によって分布領域を操作する。
また、領域表示部では、故障原因毎の挙動を表示する事も可能である。これはi番目の分布領域の中心から、i番目の分布領域が次に遷移する確率が高い分布領域の中心に向かって矢印を表示することで行われる。i番目の分布領域が次に遷移する確率が高い分布領域とは、遷移確率行列のi行目で高い遷移確率行列を与える分布領域である。
また、矢印の他にも、レーダーチャートによってi番目の分布領域の中心から次に遷移する確率の高い分布領域を表示してもよい。
分布領域の中心は、矩形領域の場合には矩形領域を形成する各センサの閾値の平均値によって得られる。また、超円領域の場合には、各クラスタの中心として得られる。
分析者は表示された故障原因毎の挙動と各サンプルの挙動を比較する事で、各サンプルが正答した要因、誤答した要因を分析する。例えば、サンプルの挙動が正しい故障原因の挙動より間違った故障原因の挙動に近い場合は誤答の要因となる。このような場合には、分布領域をサンプルと間違った故障原因の分布領域が分かれるように領域を操作する。
時系列データ表示部１３０３では、各サンプルの時系列データを１つ以上表示する。時系列データ表示部１３０３は、時系列データと分布領域を同時に表示する事ができる。矩形領域の場合には、各センサの閾値が縦軸に対して垂直に表示される。また超円領域の場合には、各時刻のデータが属するクラスタ番号が表示される。
時系列データ表示部１３０３は各サンプルの内、分類された故障原因の挙動特徴が現れている部分を明示する機能を有する。図１３では時系列データ表示部１３０３で色が付いている部分が分類された故障原因の挙動特徴が現れている部分である。この挙動特徴部分は各故障原因の挙動とサンプルの挙動を比較することで得られる時刻jの類似度rjで決定される。時刻jの類似度rjは次式によって得られる。
【００４６】
【数３】
0006453038.tif 000004
ここでcjは、時刻jでの故障原因の挙動ベクトルである。これは時刻jにいる分布領域の中心から時刻j+１にいる確率が高い分布領域の中心へのベクトルを正規化したものである。また、djは時刻jでのサンプルの変化ベクトルである。これは、時刻jでのデータ値から時刻j+１のデータ値へのベクトルを正規化したものである。
【００４７】
このようにして得られたrjが閾値以上の部分を、分類された故障原因の挙動特徴が現れている部分とする。このように分類された故障原因の挙動特徴が現れている部分を分析者に明示する事で、分析者は該当する時刻に関連するデータに注目して領域の調整をする事ができ、分析作業が効率化できる。
分類結果表示部１３０４は、学習対象のサンプル毎にサンプル名、事例記憶部４０１に格納されている故障原因、第二分類部９０３で得られた分類結果および分類確率を表示する。
分類結果表示部１３０４はソート機能を有する。これはサンプル名、故障原因、分類結果、分類確率を昇順、降順で表示する。また、色分け機能を有する。例えば、故障原因毎に異なる色で表示する、分類結果毎に異なる色で表示する、分類結果の値に応じて色の濃淡を変化させるといった事が可能である。
分析者によって分類結果表示部１３０４で特定のサンプルが選択されると、分布表示部１３０２、時系列データ表示部１３０３に該当するサンプルが表示される。
代表例表示部１３０５では、故障原因毎に代表的なサンプルを表示する。代表的なサンプルは、分類確率の最も高いサンプルである。例えば、故障原因Aの代表例は、故障原因Aへの分類確率が最も高いサンプルが選ばれる。
分析者によって代表例表示部１３０５で特定のサンプルが選択されると、分布表示部１３０２、時系列データ表示部１３０３に該当するサンプルが表示される。
分析者は、代表例１３０５や分類結果表示部１３０４のソート機能、色分け機能を使用して、故障原因毎の特徴的な挙動を効率的に学習する事ができる。
分析者は、故障原因毎の特徴的な挙動領域が、領域表示部に表示される分布領域と合致するように領域を操作する。
領域操作部１３０６では、分析者が領域を操作する。矩形領域の場合には閾値の変更や新設、削除によって行われる。また、超円領域の場合には、クラスタ中心の移動や、クラスタ数の増減によって分布領域を操作する。また、領域表示部で直接操作された分布領域によって、常に領域操作部１３０６は更新される。
再検証実行部１３０７が、分析者によって選択された場合にはステップ８０４へ進む。例えば、矩形領域の場合には、領域操作部で設定されている各センサの閾値によって分布領域が決定される。超円領域の場合には、領域操作部１３０６で設定されているクラスタ中心を初期値としてk-means法が再度実行される。
分析者によって所定の正答率が達成されたと判断された場合に、学習確定部１３０８が分析者に選択される。その後ステップ８１２に進む。
以上のように分析者は、故障原因毎の挙動特徴の確認、故障原因毎の挙動の特徴と各サンプルの挙動の特徴の比較、分布領域の操作、再学習による分類結果の更新を繰り返すことによって正答率が向上するように学習を行う。
ステップ８１２では、領域学習部で得られた領域と遷移確率学習部で得られた遷移確率行列を分類器記憶部９０５が記憶する。
【００４８】
図１４に分類器記憶部の階層構成を示す。
分類器記憶部は車種階層１４０１、故障種別階層１４０２、分類情報階層１４０３、遷移確率行列階層１４０４によって構成される。車種階層１４０１では、車種M１、M２・・が格納されている。故障種別階層１４０２には故障種別F１、F２・・・が格納されている。分類情報階層１４０３では、遷移確率行列と分布領域が格納されている。遷移確率行列は更に下に遷移確率行列階層１４０４があり、故障原因A、B、・・・、X毎に遷移確率行列が格納されている。分布領域は第二分類部９０３で使用する分布領域１１０２が保存される。この分布領域によってサンプルの各データを領域データに変換する。
ステップ８１３でフローを終了する。
【００４９】
第一分類部４０４は第二分類部９０３と同様の構成である。原因分類サーバ１０３が故障時のデータを受信するたびに、受信した稼働データ４０３の故障原因分類を行い分類結果表示部４０５に出力する。第一分類部４０４では、分布領域１１０２及び遷移確率行列１１０４は分類器記憶部９０５から該当する車種、故障種別の分布領域、遷移確率行列を読み込む。
【００５０】
分類結果表示部４０５は、第一分類部４０４で得られた故障原因の分類結果を表示する。この情報は第一分類部４０４によって書き込まれる。分類結果表示部４０５は、第一分類部４０４から分類結果が出力される度に実行される。稼働データ４０３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４０５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。
【００５１】
分類結果表示部４０５の概要を図１５に示す。図１５は分類結果表示部４０５の構成を示した図である。分類結果表示部４０５は車種情報表示部１５００と故障種別表示部１５０１、データ情報表示部１５０２、分類原因表示部１５０３、処置方法表示部１５０４によって構成されている。
車両情報表示部１５００では、故障原因を分類した稼働データが発生した車両に関する情報を表示する。ここで車両に関する情報とは、車両IDや走行距離、車体やエンジン等の型式などである。
故障種別表示部１５０１では故障種別を表示する。データ情報表示部１５０２は稼働データ４０３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１５０３は、第一分類部４０４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１５０４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。
【００５２】
以上、本発明は実施例に限定されるものではなく様々な変形例が含まれる。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、移動体以外の機械の保守に適用してもよい。上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１０１・・・車両
１０２・・・通信拠点
１０３・・・原因分類サーバ
１０４・・・分析者
１０５・・・保守拠点
【図１】
0006453038.tif 000005
【図２】
0006453038.tif 000006
【図３】
0006453038.tif 000007
【図４】
0006453038.tif 000008
【図５】
0006453038.tif 000009
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
0006453038.tif 000013
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
0006453038.tif 000019