(57)【要約】【課題】  本発明は、故障の予兆を判断するために、比較的計算機パワーを必要とせず、システム構築も容易な、状態監視システムを提供することを目的とする。【解決手段】  状態監視システム１４は、センサ診断手段３１，劣化状態判定手段３２，異常関係情報３３から構成される。センサ診断手段３１はセンサ１１の出力や内部状態情報，妥当性チェックなどの方法によりセンサ１１の故障，異常を判定する。劣化状態判定手段３２は、推定値２８を入力として、アクチュエータの劣化状態を判定する。推定値２８は、経時劣化が起こっても、アクチュエータ性能を変化させないことを目的とした学習補正値であり、推定値２８があらかじめ設定された閾値を超えた場合、異常と判断する。  センサ診断手段３１と劣化状態判定手段３２の判定結果は異常関係情報３３に送られ、最終的な異常判定を行う。【選択図】図１
2005248817.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサとアクチュエータと制御手段を備えた機器の状態監視システムであって、前記制御手段は前記センサ入力および制御手段の内部状態に応じて前記アクチュエータ出力指令を生成し、前記制御手段は前記アクチュエータ出力の経時劣化を補償する補償手段を有し、前記状態監視システムはセンサ診断手段と劣化状態判定手段と異常関係情報を有し、前記センサ診断手段は前記センサの異常を検出し、前記劣化状態判定手段は前記補償手段の出力があらかじめ設定した条件を満たしたときに補正許容値超過と判断し、前記異常関係情報は異常時における前記センサと前記補償手段の出力との関係を記述し、前記状態監視システムは前記センサ診断手段の診断結果と前記劣化状態判定手段の判定結果を前記異常関係情報と比較することにより異常状態を判定することを特徴とする状態監視システム。
【請求項２】
センサとアクチュエータと制御手段を備えた機器の状態監視システムであって、前記制御手段は前記センサ入力および制御手段の内部状態に応じて前記アクチュエータ出力指令を生成し、前記制御手段は前記内部状態を同定する内部状態同定手段を有し、前記状態監視システムはセンサ診断手段と内部状態判定手段と異常関係情報を有し、前記センサ診断手段は前記センサの異常を検出し、前記内部状態判定手段は前記内部状態同定手段の同定結果があらかじめ設定した条件を満たしたときに内部状態異常と判断し、前記異常関係情報は異常時における前記センサと前記内部状態との関係を記述し、前記状態監視システムは前記センサ診断手段の診断結果と前記内部状態判定手段の判定結果を前記異常関係情報と比較することにより異常状態を判定することを特徴とする状態監視システム。
【請求項３】
記録手段と変数間関係演算手段と基準変数間関係値と異常判断手段を有する状態監視システムであって、前記記録手段は前記移動体における各変数情報の履歴を予め設定された条件のもとで記録し、前記変数間関係演算手段は前記変数情報の履歴を用いて前記変数間の変数間関係を演算し、前記基準変数間関係値は前記移動体の正常時規定運行状態における前記変数間の変数間関係値であり、前記異常判断手段は前記変数間関係演算手段と前記基準変数間関係値とを比較して前記移動体若しくは前記移動体内部品の異常判定を行うことを特徴とする状態監視システム。
【請求項４】
請求項３記載の変数間関係は相関行列または偏相関行列で表わされることを特徴とする状態監視システム。
【請求項５】
請求項３において、基準変数間関係値は移動体の稼動開始後予め設定された条件での稼動履歴を用いて算出されることを特徴とする状態監視システム。
【請求項６】
請求項３において、前記異常判定手段は異常データベースを有し、前記異常データベースは変数間関係と基準変数間関係値を入力として異常個所の候補を出力することを特徴とする状態監視システム。
【請求項７】
請求項３において、前記異常データベースは前記移動体の外部に存在し、前記異常データベースは前記移動体の修理時に故障した箇所の通知を受けて情報を更新することを特徴とする状態監視システム。
【請求項８】
請求項１，２，３，４，５，６，７のいずれかに記載の状態監視システムを備えた車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は状態管理システムに係り、特に移動体を構成する部品の故障予兆診断を行うに好適なシステムである。
【背景技術】
【０００２】
自動車，飛行機など、故障した場合の損失が大きいシステムにおいては、故障する以前に予兆を検出したいという要求がある。通常、各部品毎にその部品が正常動作しているかどうかを判断する診断プログラムを有している。例えば、実際に車両に故障が発生する前にユーザに告知することを目的として、制御装置における学習値を目安にするシステムが開示されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
移動体全体を対象としたときの故障予兆の検出手段としては、例えば運行中のデータ群をクラスタ分析して判定する方法が開示されている（例えば特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２０２００３号公報
【特許文献２】特開２０００−１３７７０２号公報
【非特許文献１】浅原  宏：電子制御エンジンの基礎・応用：ＣＱ出版社（1995）
【非特許文献２】William H.Press et al.：Numerical Recipes in C［日本語版］：技術評論社(1993)pp.87-89
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般的に、故障予兆の検出はある入力に対して、想定される出力と実出力とを比較することで行われる。しかし、複雑なシステムでは、各要因が複雑に絡み合っており、ひとつの状態量がひとつの故障に対応しているとはいえない。特許文献２のように、運行時の全データを多変量解析する手法は演算量が非常に多くなるため、航空機や工場といった、比較的計算機パワーを期待できる場所では有効であるが、自動車のように限られた計算機パワーしか持たない対象での実現は困難である。
【０００６】
本発明は、故障の予兆を判断するために、比較的計算機パワーを必要とせず、システム構築も容易な、状態監視システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明は、センサとアクチュエータと制御手段を備えた機器の状態監視システムであって、前記制御手段は前記センサ入力および制御手段の内部状態に応じて前記アクチュエータ出力指令を生成し、前記制御手段は前記アクチュエータ出力の経時劣化を補償する補償手段を有し、前記状態監視システムはセンサ診断手段と劣化状態判定手段と異常関係情報を有し、前記センサ診断手段は前記センサの異常を検出し、前記劣化状態判定手段は前記補償手段の出力があらかじめ設定した条件を満たしたときに補正許容値超過と判断し、前記異常関係情報は異常時における前記センサと前記補償手段の出力との関係を記述し、前記状態監視システムは前記センサ診断手段の診断結果と前記劣化状態判定手段の判定結果を前記異常関係情報と比較することにより異常状態を判定することを特徴とする。
【０００８】
また本発明の好ましくは、センサとアクチュエータと制御手段を備えた機器の状態監視システムであって、前記制御手段は前記センサ入力および制御手段の内部状態に応じて前記アクチュエータ出力指令を生成し、前記制御手段は前記内部状態を同定する内部状態同定手段を有し、前記状態監視システムはセンサ診断手段と内部状態判定手段と異常関係情報を有し、前記センサ診断手段は前記センサの異常を検出し、前記内部状態判定手段は前記内部状態同定手段の同定結果があらかじめ設定した条件を満たしたときに内部状態異常と判断し、前記異常関係情報は異常時における前記センサと前記内部状態との関係を記述し、前記状態監視システムは前記センサ診断手段の診断結果と前記内部状態判定手段の判定結果を前記異常関係情報と比較することにより異常状態を判定することによって実現される。
【０００９】
本発明の別の実現手段として、本発明は、記録手段と変数間関係演算手段と基準変数間関係値と異常判断手段を有する状態監視システムであって、前記記録手段は前記移動体における各変数情報の履歴を予め設定された条件のもとで記録し、前記変数間関係演算手段は前記変数情報の履歴を用いて前記変数間の変数間関係を演算し、前記基準変数間関係値は前記移動体の正常時規定運行状態における前記変数間の変数間関係値であり、前記異常判断手段は前記変数間関係演算手段と前記基準変数間関係値とを比較して前記移動体若しくは前記移動体内部品の異常判定を行うことを特徴とする。
【００１０】
また本発明の好ましくは、前述の変数間関係が相関行列または偏相関行列で表わされることによって実現される。
【００１１】
また本発明の好ましくは、前述の基準変数間関係値は移動体の稼動開始後予め設定された条件での稼動履歴を用いて算出されることによって実現される。
【００１２】
また本発明の好ましくは、前述の異常判定手段は異常データベースを有し、前記異常データベースは変数間関係と基準変数間関係値を入力として異常個所の候補を出力することによって実現される。
【００１３】
また本発明の好ましくは、前述の異常データベースは前記移動体の外部に存在し、前記異常データベースは前記移動体の修理時に故障した箇所の通知を受けて情報を更新することによって実現される。
【００１４】
また本発明の好ましくは、前述した状態監視システムを自動車に適用することによって実現される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、直接診断できない異常を他の故障状態から推定することができるため、特別な部品の付加なく、安価に異常を検出するための状態監視システムを実現できる。この特性は、特にコストに関して要求の厳しい車両に好適である。
【００１６】
また、本発明の別の実現手段は、各変数間の関係に着目し、その関係の変化をもって異常または故障と判断する。変数間関係は偏相関行列の計算といった手続き的な方法で導出できるため、あらかじめ対象の詳細モデルを作ることなく、容易に状態監視システムが実現できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に本発明の実施の一形態を図面と共に説明する。
【００１８】
図１に本発明による状態監視システムおよび状態監視システムを用いた車両の全体図を示す。ここで、１０は車両、１１はセンサ、１２はアクチュエータ、１３は制御手段、
１４は状態監視システムである。センサ１１は外部状態を電気信号に変換し、その結果を制御手段１３および状態監視システム１４に送出する。制御手段１３はセンサ信号や制御手段１３の内部状態を用いてアクチュエータ１２の指令信号を生成する。状態監視システム１４は、センサ信号や、制御手段１３の内部変数を入力とし、車両１０の状態を診断する。
【００１９】
制御手段１３内部には、各コンポーネントの制御を行う機能ブロック１５が存在する。本実施例において、機能ブロック１５は目標値生成手段２１，ＦＦ補償器２２，ＦＢ補償器２３，補償器２４から成る。
【００２０】
目標値生成手段２１はセンサ入力２５ａ，２５ｂ，２５ｃを入力とし、アクチュエータ出力の目標値２６を生成する。ＦＢ補償器２３は目標値２６とセンサ入力２５ｅとをつき合わせ、差を小さくするように制御する。一般的に、センサ入力２５ｅはアクチュエータの実出力測定値、またはアクチュエータの実出力と相関の大きい状態量検出値である。
「ＦＢ」は「フィードバック」を意味し、アクチュエータの実出力測定値を再度機能ブロック１５に戻していることを意味する。
【００２１】
ＦＢ補償器２３と平行して配置されるＦＦ補償器２２は、センサ入力２５ａを入力として制御量を生成する。ここで、「ＦＦ」は「フィードフォワード」を意味する。一般的に、センサ入力２５ａはアクチュエータの状態によらない状態の検出値、例えば外気温度や大気圧といったものである。このような制御は応答が速いという特徴があるため、特に過渡時の制御で有効である。
【００２２】
ＦＢ補償器２３の出力２７は、機能ブロック１５の内部状態であり、補償器２４は出力２７を入力として、推定値２８を生成する。補償器２４の実現手段としては、学習制御が知られている。学習制御は主にアクチュエータの経時劣化を補償することを目的とした補償器であり、非特許文献１に実例が記載されている。ここでは詳しい説明は省略する。
【００２３】
ＦＦ補償器２２，ＦＢ補償器２３の出力および推定値２８を加算し、アクチュエータ出力指令２９が生成される。また、推定値２８は状態監視システム１４に送出され、異常状態監視のために用いられる。
【００２４】
状態監視システム１４は、センサ診断手段３１，劣化状態判定手段３２，異常関係情報３３から構成される。センサ診断手段３１はセンサ１１の出力や内部状態情報，妥当性チェックなどの公知の方法によりセンサ１１の故障，異常を判定する。劣化状態判定手段
３２は、推定値２８を入力として、アクチュエータの劣化状態を判定する。推定値２８は、もともと経時劣化が起こっても、アクチュエータ性能を変化させないことを目的としたものであるが、推定値２８と劣化状態との間に相関があることから、推定値２８を劣化の度合いとして利用することができる。具体的には、推定値２８があらかじめ設定された閾値を超えた場合、異常と判断する。また、推定値２８の履歴をためておき、分布パターンが変わったときに異常と判断することも可能である。
【００２５】
センサ診断手段３１と劣化状態判定手段３２の判定結果は異常関係情報３３に送られ、最終的な異常判定を行う。異常関係情報３３の考え方については、図２に示す。
【００２６】
図２は、エンジンフリクションの異常を判定するために、関係する診断手段の関係をロジカルツリー表現したものである。一般的に、潤滑油膜破断や軸受の故障などはエンジンフリクションの増大となって現れるため、故障の予兆診断を行うためにはエンジンフリクションを監視することが有効である。エンジンフリクションの増大はアイドル回転数に影響するため、アイドル補正学習値を監視することがエンジンフリクションを監視することにつながる。
【００２７】
アイドル補正学習値が異常である場合、燃料噴射，スロットルアイドル位置，エンジン回転数，入力センサ，エンジンフリクションのいずれかが異常であることが考えられる。エンジンフリクションの異常であると特定するためには、以下のような事象を確認すればよい。
（１）アイドル補正学習値＝異常
（２）燃料噴射補正学習値＝正常
（３）スロットルアイドル位置学習値＝正常
（４）エンジン回転数＝正常
（５）入力センサ＝正常
上記（１）から（５）を全て満足した場合、エンジンフリクション異常と判定する。
【００２８】
図３は、上記考え方にしたがって構成した異常関係情報３３の一実現手段である。異常関係情報３３は、ある状態を判定するために行う個別の判定手段の組み合わせを記載したルール３４を有する。このルール３４に従って、各センサ診断手段３１および劣化状態判定手段３２を組み合わせ、エンジンフリクションといった直接には判断できない状態量について間接的に故障の予兆を検出する。
【００２９】
以上、劣化状態判定手段３２の入力として学習制御による推定値２８を用いる方法について説明したが、内部状態の同定結果を推定値２８として用いることもできる。
【００３０】
例えば、モータの冷却系診断に適用する場合について説明する。モータの出力をＰｍ、効率をη、モータの温度をＴｍ、冷却水温をＴｗ、モータの比熱をＣ、熱伝達率をλとすると、以下の式が成り立つ。
【００３１】
（１−η）Ｐｍ＝ＣｄＴｍ／ｄｔ−λ（Ｔｍ−Ｔｗ）
これを変形すると、以下のように表せる。
【００３２】
ｄＴｍ／ｄｔＣ＋Ｐｍη＋（Ｔｗ−Ｔｍ）λ＝Ｐｍ
（ｄＴｍ／ｄｔ，Ｐｍ，(Ｔｗ−Ｔｍ)）の測定値を並べて作成したＮ×３行列をＡ（但しＮはデータ数）、（Ｐｍ）の測定値を並べて作成したＮ×１行列をＢ（Ｎ×１行列）、（Ｃ，η，λ）の転置行列をｘ（３×１行列）と置くと、
Ａｘ＝ｂ
となるので、最小二乗法により同定を行うと、推定値ｘｅは以下のように表される。
【００３３】
ｘｅ＝Ａｉｎｖｂ
ここでＡｉｎｖはＡの一般化逆行列である。
【００３４】
得られたｘｅは、モータの比熱Ｃとモータの効率ηと熱伝達率λの推定値に他ならないため、比熱の増大や効率の低下，熱伝達率の増大といった異常状態を判定することができる。これらの状態と、各センサの異常状態、冷却ポンプの診断などと組み合わせることで、例えばモータ効率の低下といった故障の予兆となる異常状態を検出することができる。
【００３５】
なお、説明の簡単化のため、十分な計算機能力が利用できる場合の計算方法について示したが、オンラインで上記同定を行うことを考え、逐次計算方法を用いることも可能である。計算方法については、例えば非特許文献２に記載されているため、ここでは詳しい説明は省略する。
【００３６】
図４は上記の考え方を補償器２４に適用した例である。ここで４１は推移器、４２はデータ保持手段、４３は同定手段である。本例はサンプリング制御を仮定しているが、推移器４１は１回前のサンプリング時における値を出力するものである。推移器４１を通した出力と原信号との差は、微分値の代用として使用できる。出力データ保持手段４２はモータ出力Ｐｍとモータ温度の微分近似値と温度差（Ｔｗ−Ｔｍ）をサンプリング周期ごとに取得し、あらかじめ決められたデータ数保持する。同定手段４３は、前記同定方法に従ってモータ比熱Ｃ，モータ効率η，熱伝達率λの推定値を計算する。
【００３７】
図４では異常関係情報３３をルール３４により記述したが、本発明の趣旨を変えない範囲内で様々な実装方法が考えられる。例えば、個々の異常が生じた確率をＰ１，Ｐ２，…，Ｐｎ、検出したい異常が発生する確率をＰ０としたとき、条件付確率｛Ｐ０｜Ｐ１，
Ｐ２，…，Ｐｎ｝によって判断しても良い。その他、ニューラルネットや遺伝的ネットワークを用いることも可能である。
【００３８】
図５は本発明による別の実施例であり、状態監視システムの全体図を示す。１１２はコントローラ、１１３はドライバに情報を通知する表示手段、１１４は車載ネットワークである。状態監視システム１４，コントローラ１１２，表示手段１１３は車載ネットワーク１１４で結合され、互いにデータの授受が可能な構成となっている。本構成により、ネットワークに接続されている各コントローラ１１２全体の情報を用いて車両１０の状態監視が可能となる。
【００３９】
状態監視システム１４は、インタフェース１２１，記録手段１２２，モードスイッチ
１２３，変数間関係演算手段１２４，基準変数間関係値作成／保持手段１２５，異常判定手段１２６，異常データベース１２７より構成される。
【００４０】
インタフェース１２１は車載ネットワーク１１４からの情報を送受信する。記録手段
１２２は受信情報を記録し、モードスイッチ１２３は車両１０の運転状態により接続状態を切り替える。変数間関係演算手段１２４は車両１０の各状態量間の関係を演算し、基準変数間関係値作成／保持手段１２５は正常／異常を判定するための基準となる変数間関係値を作成，保持する。異常判定手段１２６は変数間関係演算手段の出力と基準変数間関係値作成／保持手段１２５内に保持される基準変数間関係値とを比較し、両者の違いがある条件を満たしたとき「関係異常」と判断する。異常データベース１２７は異常判定手段
１２６の情報に応じてより具体的な異常状態，対処策などを検索し、インタフェース121を通じて表示手段１１３に送出される。
【００４１】
次に変数間関係演算手段１２４の説明を行う。
【００４２】
本発明では、変数間の関係の変化に着目して異常診断を行う。以下、自動車エンジンの燃料噴射制御を例として、変数間関係演算手段１２４の説明を行う。
【００４３】
図６は、燃料噴射制御において、センサ入力（四角で示す）と内部変数（楕円で示す）との関係を表した関係ダイヤグラムである。燃料噴射制御は例えば前述した非特許文献１に開示されている。
【００４４】
実際のものを全て網羅すると複雑な関係ダイヤグラムとなることより、本図では説明のため、一部分のみ抽出したものを示す。ここで、基本噴射時間は燃料噴射弁の開弁時間を表す。実際の燃料噴射時間はこの基本噴射時間に各種補正係数を掛けることで得られる。また、非同期噴射時間は、アイドル状態から走行状態に遷移したときに燃料を供給する時間を表す。
【００４５】
各変数を表すノードから別のノードに伸びる矢印は、それらが直接的な関係があることを表している。ここで矢元は原因を表し、矢先は結果を表している。各ノードにそれぞれＡ，Ｂ，…，Ｇと付番すると、図６において、「ＡによってＦが影響を受ける」と読むことができる。また、明示的な矢印がない場合、それらには直接的な関係がないことを表す。例えば「ＡはＧに直接的な影響を及ぼさない」と読むことができる。
【００４６】
このような関係を表す手法として、相関行列や偏相関行列によるものがある。各ノードＡ，Ｂ，…，Ｇで表される変数について、時系列データを取得し、それらの相関行列を計算すると数１のようになる。
【００４７】
【数１】
2005248817.tif 000003
【００４８】
ここで、ｉは取得したデータ系列を示すインデックス、ｎはデータ数である。ここで数２，数３のようにｒjk，ρjkを導入すると、それらを用いて偏相関行列｛ｐjk｝は数４のように表される。
【００４９】
【数２】
2005248817.tif 000004
【００５０】
【数３】
2005248817.tif 000005
【００５１】
【数４】
2005248817.tif 000006
【００５２】
偏相関行列は、その要素が０に近いとき、該当する変数間の直接的関係がなく、何らかの値を持つとき変数間に直接的な関係があることを示している。例えば図６のダイヤグラムから偏相関係数を導出すると、図７のようになる。ここで「≒０」と記載しているところは他の要素と比較して絶対値が小さく、変数間に直接的な関係がないことを表している。また、例えば「ｐ(ＡＦ)」はノードＡとＦの偏相関係数を表している。なお、偏相関行列は原因と結果の区別をつけず、ｐ(ＡＦ)とｐ(ＦＡ)とが等しくなるため、実対称行列となる。また、自己相関は１なので、対角成分は１である。図５において、変数間関係演算手段１２４は記録手段１２２の取得データから偏相関行列を演算する。
【００５３】
なお、偏相関行列はデータの分布が多変量正規分布に従うという仮定があるため、運転状態の変化によって偏相関行列が大きく変化する場合がある。例えば車両停止時はタイヤへの動力が断ち切られている状態であるため、通常走行時と比較して、タイヤ回転数とエンジン回転数の相関関係が全く異なる。そのため、走行状態に依存する変数間関係を扱う場合には、運転状態に応じてデータ取得を中止／再開する手段を設けることが望ましい。また、例えばアイドル時と通常走行時のデータを混在させず、個別に偏相関行列を計算する方法も有効である。
【００５４】
次に、偏相関行列を用いた異常の診断方法について説明する。
【００５５】
もし偏相関係数が「≒０」となっている箇所の絶対値が大きくなった場合、これは新たな因果関係が発生したことを意味する。また、もし偏相関係数の絶対値が小さくなり、
「≒０」になったとき、これまで関係していた部分が断ち切られたことを意味する。このように現時点での偏相関行列と正常時の偏相関行列とを比較することで対称システムの変化を検出できる。異常判定手段１２６は偏相関行列の各要素において、正常時と現時点での偏相関係数を比較するものである。異常と判断するための基準は様々なものがあるが、各偏相関係数ごとに閾値を決め、その閾値を越えた場合に異常と判断するのが容易な実装方法である。例えば、偏相関係数ｐjkの絶対値が０.１を上回ったとき、または０.５を下回ったときなどと決めることができる。偏相関係数は厳密には母集団が多変量正規分布することを仮定しているので、グラブス・スミルノフ棄却検定などの厳密な検定法も利用できる。
【００５６】
基準変数間関係値作成／保持手段１２５は正常状態における偏相関行列値を作成、または保持するために設けたものである。正常状態における偏相関行列値はあらかじめ設計値として与えても良いが、図５に示す構成においてはオンラインで作成する構成としている。例えば、走行距離に応じてモードスイッチ１２３を切り替え、運用開始から１０００km走行までは基準変数間関係値を作成するモード、その後は実監視モードなどと設定することができる。一般に、自動車などのように出荷時に検査を行う場合には、運用開始時点では正常状態である確率が非常に高いため、このように運用初期にオンラインで基準変数間関係値を作成することも可能である。
【００５７】
偏相関行列により、変数間の関係が変化したことは検出できるが、どのような異常が発生したか、どのように対処すればよいか、までは直接的にはわからないことが多い。異常データベース１２７は異常個所の特定，対処方法を検索するものである。これにより利用者は異常時の対応が容易になる。
【００５８】
図６，図７において、例えばｐ(ＡＣ)が０に近くなったと仮定する。これはスロットル開度を変化させても吸気管圧力が変化しなくなったことを意味する。ｐ(ＣＤ)の関係には変化がないので、スロットルセンサ自身の故障の可能性は低い。したがって、これはスロットルセンサとスロットルバルブとの接合が甘くなったことが原因のひとつとして考えられる。
【００５９】
異常データベース１２７にはこのような設計者の知識が蓄えられており、単なる変数間関係の変化を人間にわかりやすい情報に変換する役割を有する。
【００６０】
以上、変数間関係として偏相関行列を用いた状態監視システムについて説明したが、相関行列を用いることもできる。相関行列は間接的な影響も含んだ相関関係を与えるが、変数間関係がない場合は０に近く、関係がある場合には無視し得ない大きさを持つ数値となるため、前述と同様の方法で利用できる。
【００６１】
また、設計の段階である程度関係ダイヤグラムが描ける場合には、矢印がある変数間の行列成分を０.５ 、矢印がない変数間の行列成分を０などとして、基準変数間関係値を作成しておくことも可能である。さらに、相関係数の代わりに経験的な影響度を設定することも可能である。
【００６２】
図８，図９は、異常状態の判定を行うサービスセンタ１３０が対象システムの外部に存在する場合を示したものである。
【００６３】
図８は、通常状態におけるデータフローの説明図である。車両１０とサービスセンタ
１３０とは広域通信手段１２９を介して通信網１２８につながっている。通信網１２８は公衆電話網，携帯電話サービス，インタネットなどが使用可能である。状態監視システム１４は図５と比較して、異常判定手段１２６と異常データベース１２７を廃し、異常状態保持手段１３１と短距離通信手段１３３とを備える。異常判定手段１２６と異常データベース１２７はサービスセンタ１３０内に備えられる。また、サービスセンタ１３０は異常データベース更新手段１３２を備える。
【００６４】
本図において、１３４はディーラや整備工場など、車両１０の修理を行える場所である。以降１３４を整備工場と記載する。整備工場１３４は広域通信手段１２９，短距離通信手段１３３，データ保持手段１３５を有する。
【００６５】
通常走行時、変数間関係演算手段１２４，基準変数間関係値作成／保持手段１２５の出力は、運転状態情報とともに広域通信手段１２９によりサービスセンタ１３０に送られる。情報の送られるタイミングは自由に設定できるが、自動車の場合には例えばキーオン時や、キーオンしてから１時間毎などが送出タイミングとして考えられる。サービスセンタ１３０は受信した変数間関係，基準変数間関係値，運転状態を異常判定手段１２６に入力する。そして、もし異常があれば異常データベース１２７を参照して、異常個所や対処法を車両１０に返信する。
【００６６】
図９は、異常が検出されて車両１０が整備工場１３４で修理を受けた場合のデータフローの説明図である。異常個所の発生時、状態監視システム１４は変数間関係，基準変数間関係値，異常発生時の運転状態を異常状態保持手段１３１に格納する。整備工場１３４で実際の異常個所が特定されると、整備担当者により異常箇所情報がデータ保持手段１３５に入力される。異常状態保持手段１３１に保持された情報は短距離通信手段１３３を介してデータ保持手段１３５に格納される。データ保持手段１３５に保持された異常個所情報は、変数間関係などのデータと関連付けされ、広域通信手段１２９を介してサービスセンタ１３０に送出される。サービスセンタ１３０の受信した情報は異常データベース更新手段１３２に送られ、異常データベース１２７を更新する。
【００６７】
以上、本発明による状態監視システムについて説明したが、本システムは様々なアプリケーションに使用できる。特に、安価に多様な異常に対応することが求められる車両への適用が非常に効果的である。
【００６８】
本発明は様々な実装方法が考えられる。例えば、図５，図８，図９では状態監視システム１４を独立したユニットとした実施例について説明したが、あるコントローラ１１２が状態監視システム１４の役割を兼任しても良い。また、各コントローラ１１２に状態監視システム１４を分散配置しても良い。例えばエンジンに関係する変数間関係の監視はエンジンコントロールユニットで行い、変速機に関係する部分は変速機コントロールユニットで監視するという構成も可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明による状態監視システムの全体図。
【図２】本発明による状態監視システムの説明図。
【図３】異常関係情報の構成図。
【図４】同定手法を用いた補償器の構成図。
【図５】本発明の一実施例の全体図。
【図６】関係ダイヤグラムの例。
【図７】偏相関行列の例。
【図８】異常データベースを車外に置く実施例。
【図９】異常データベース更新の説明図。
【符号の説明】
【００７０】
１０…車両、１１…センサ、１２…アクチュエータ、１３…制御手段、１４…状態監視システム、１５…機能ブロック、２１…目標値生成手段、２２…ＦＦ補償器、２３…ＦＢ補償器、２４…補償器、２５…センサ入力、２６…目標値、２７…出力、２８…推定値、２９…アクチュエータ出力指令、３１…センサ診断手段、３２…劣化状態判定手段、３３…異常関係情報、３４…ルール、４１…推移器、４２…データ保持手段、４３…同定手段、１１２…コントローラ、１１３…表示手段、１１４…車載ネットワーク、１２１…インタフェース、１２２…記録手段、１２３…モードスイッチ、１２４…変数間関係演算手段、１２５…基準変数間関係値作成／保持手段、１２６…異常判定手段、１２７…異常データベース、１２８…通信網、１２９…広域通信手段、１３０…サービスセンタ、１３１…異常状態保持手段、１３２…異常データベース更新手段、１３３…短距離通信手段、134…整備工場、１３５…データ保持手段。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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