(57)【要約】  【課題】  車両消耗品の診断結果を、ドライバーの安全性および経済性の配慮をして表示する。  【解決手段】  車両診断システムは、サービスセンター１０と、センターに登録した各車両２０と、ディーラ３０との間のデータの送受信を利用して実行される。各車両において、車両の消耗品の劣化度合い又は消費度合いを算出するために必要なデータと、ドライバーの運転挙動とを検出する。検出された各種情報は、センターに送られる。センター側で、その情報に基づき各車両の消耗品の劣化度合い又は消費度合いを求めるための関数パラメータと、それに影響を及ぼす要因割合を算出するための関数パラメータとを算出する。それらのパラメータが各車両に送られる。そのパラメータに基づく関数により各車両で自車の消耗品の劣化度合い又は消費度合いとその要因割合とを算出してディスプレイに画面表示する。【選択図】  図３
2005227141.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の消耗品の劣化又は消費を診断し、その診断結果を車載ディスプレイの画面に表示する車両診断システムにおいて、
前記診断にドライバーの運転挙動の情報を加味して、前記消耗品の劣化度合い又は消費度合いと、運転挙動とを、関連付けて表示する車両診断システム。
【請求項２】
請求項１記載において、診断対象となる前記消耗品は、タイヤ、オイル、ブレーキパッド、バッテリ、ファンベルト、燃料の少なくとも一つである車両診断システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、前記診断により、前記消耗品の劣化度合い又は消費度合いと、その要因となる運転挙動の割合とを算出して、それらを前記画面に表示する車両診断システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項において、運転挙動が前記消耗品の劣化又は消費に影響を及ぼす要因になると診断されると、その要因分の消耗品の経済的損失を金銭換算して画面に表示する車両診断システム。
【請求項５】
請求項１ないし３のいずれか１項において、運転挙動が前記消耗品の劣化又は消費に影響を及ぼす要因になると診断されると、前記画面に、前記劣化度合い又は消費度合いと併せて、その運転挙動が消耗品に対してどのような影響を与えているかを通知する車両診断システム。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項において、前記画面に、前記消耗品の診断結果と共に前記消耗品の診断履歴を時系列により表示する車両診断システム。
【請求項７】
車両の消耗品の劣化度合い又は消費度合いを算出する手段と、
ドライバーの運転挙動を検出する手段と、
前記消耗品の劣化又は消費に対して、前記運転挙動が影響を及ぼす割合（以下、「要因割合」と称する）を算出する手段と、
前記車両の劣化度合い又は消費度合いと前記要因割合とを所定のフォーマットにより画像化する手段とを、備えた車両診断システム。
【請求項８】
請求項７において、前記車両診断システムは、少なくとも、基地局となるサービスセンターと、前記センターに登録した各車両との間のデータの送受信を利用して実行され、
前記各車両において、車両の消耗品の劣化度合い及び消費度合いを算出するために必要なデータと、前記ドライバーの運転挙動とを検出し、
検出された前記各種情報は、前記各車両の通信機器を介して前記センターに送られ、
前記センター側で、その情報に基づき各車両の消耗品の劣化度合い又は消費度合いと、それに影響を及ぼす前記要因割合を算出し、
その算出データが前記車両側に送られ車載ディスプレイに画面表示される車両診断システム。
【請求項９】
請求項７において、前記車両診断システムは、少なくとも、基地局となるサービスセンターと、前記センターに登録した各車両との間のデータの送受信を利用して実行され、
前記各車両において、車両の消耗品の劣化度合い又は消費度合いを算出するために必要なデータと、前記ドライバーの運転挙動とを検出し、
検出された前記各種情報は、前記各車両の通信機器を介して前記センターに送られ、
前記センター側で、その情報に基づき各車両の消耗品の劣化度合い又は消費度合いを求めるための関数パラメータと、それに影響を及ぼす要因割合を算出するための関数パラメータとが算出され、それらのパラメータが各車両に送られ、
そのパラメータに基づく関数により前記各車両で自車の前記消耗品の劣化度合い又は消費度合いとその要因割合とを算出して車載ディスプレイに画面表示する車両診断システム。
【請求項１０】
請求項８又は９において、前記各車両は、車両の消耗品のランニング時間を測定し、その測定時間も前記センターに送られて消耗品の劣化又は消費の要因割合として算出される車両診断システム。
【請求項１１】
請求項８ないし１０のいずれか１項において、前記センターにおいて、前記各車両の消耗品の劣化又は消費に影響を及ぼす運転挙動による経済的損失を金銭に換算し、その損失額は対応する車両に送信されて、そのディスプレイに表示される車両診断システム。
【請求項１２】
請求項１１において、前記金銭換算は、前記センターに集められる各車両からの消耗品の劣化又は消費の平均値と個々の現況値とが比較され、現況値が平均値より悪い場合に、その差に基づき算出される車両診断システム。
【請求項１３】
請求項８ないし１２のいずれか１項において、前記車両診断システムは、前記センターとカーディーラとの間でも情報の送受信が行われ、前記各車両の消耗品の劣化又は消費に関する情報が前記カーディーラによっても取り入れ可能であり、また、前記カーディーラで消耗品の交換が行われた場合には、その情報が前記センターに送られ各車両の管理データが更新され、またカーディーラで車両点検がされた場合には、その情報が前記センターに送られて管理データが更新される車両診断システム。
【請求項１４】
請求項８ないし１３のいずれか１項において、前記センターは、消耗品の劣化度合い又は消費度合いが交換必要な程度に進んでいる車両に対して、買い替えの広告をドライバーに通知する車両診断システム。
【請求項１５】
請求項８ないし１４のいずれか１項において、前記センターは、前記各車両から送られてくる消耗品に関する劣化情報に基づきその消耗品の寿命予測を行う機能を有し、各車両から予定の旅行期間日が指定されたときに、その期間中に消耗品が寿命に至るかどうか判断して該当車両に通知する車両診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の消耗品の劣化又は消費状況を管理する車両診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の運転状況や部品の劣化状況などを、情報処理装置を用いて管理し、それらの状況をドライバーに通知して保守点検をサポートするシステムや、中古車、保険などの査定に利用するシステムが知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１のシステムは、メーカー標準車の基本モード走行による瞬間燃費と集合と、ユーザ車の一般走行による瞬間燃費の集合とを比較してユーザ車の燃費の良否を判定する。
【０００４】
特許文献２のシステムは、各車両に自車の運転履歴（走行履歴）や維持管理履歴などを記録する管理コンピュータを搭載し、この管理コンピュータと保険会社、カーディーラとが情報を送受信し得るようシステムを形成する。それにより、カーディーラや保険会社が車両の運転履歴や維持管理履歴を利用して、きめ細かなサービスを提供する。
【０００５】
特許文献３のシステムは、各車両と情報センターとで情報の送受信を行うシステムを形成し、各車両において分析された走行特性を情報センターに送る。情報センターは、各車両からの走行特性を統計処理して、各車両のドライバーの運転特性を診断し、診断結果を各車両に通信を介して通知する。通知の態様としては、各車両の運転特性を他の車両の平均値と比較して通知し、また、必要に応じて運転特性を改善すれば燃費向上が図れるメッセージ、乗り心地が良くなるなどのメッセージを併せて通知する技術を提案している。
【０００６】
特許文献４のシステムは、車両部品の劣化状況を、情報処理装置を用いてトータル的に管理し、メンテナンス予想時期を出力装置又は表示装置に出力する。
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−２９５１８７号公報
【０００８】
【特許文献２】特開２００２−２７９２９８号公報
【特許文献３】特開２００２−３１９０８７号公報
【特許文献４】特開２０００−２６２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来のシステムは、車両部品の劣化状況や燃費の良否を通知するだけ、或いは運転特性の診断結果を改善メッセージと併せて通知するだけである。
【００１０】
ドライバーは、車両部品の劣化や燃費の診断を通知された場合には、それがどのような要因により生じているか、その因果関係を知り得れば、システムをより積極的に利用できるが、従来技術は、そのような配慮までされていなかった。
【００１１】
本発明の課題は、このような従来配慮されていなかった課題を解決することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、基本的には、車両の消耗品の劣化又は消費を診断し、その診断結果を車載ディスプレイの画面に表示する車両診断システムにおいて、前記診断にドライバーの運転挙動の情報を加味して、前記消耗品の劣化度合い又は消費度合いと、運転挙動とを、関連付けて表示する。
【００１３】
例えば、診断結果として、消耗品の劣化度合い又は消費度合いと、その要因となる運転挙動の割合とを算出して、それらを画面に表示してドライバーに通知する。及び／または、劣化度合い又は消費度合いと併せて、その運転挙動が消耗品に対してどのような影響を与えているかを通知する。
【００１４】
さらに、これらの診断システムを、各車両とサービスセンター間の協働による情報処理により実現させる構成を提案する。詳細は、発明の実施の形態にて説明する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、車両消耗品の診断結果を、唯単に画面に表示するのではなく、また、ドライバーの運転挙動を唯単に画面に表示するのではなく、車両消耗品に劣化度合い、消費度合いの診断要素に、ドライバーの運転挙動が加味されて画面に表示される。したがって、ドライバーは、車両消耗品の診断結果とドライバーの運転挙動の因果性を関連付けて直感的に知ることができ、経済的運転、安全運転を心掛けることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１及び図２は、本発明の一実施例に係るシステム概要を示す図、図３は、その詳細を示すブロック図である。
【００１７】
先ず、システムの概要について説明する。本実施例の車両診断システムは、基地局となるサービスセンター１０と、センターに登録した各車両２０と、カーディーラ３０とで構成され、三者間の情報の送受信を利用して実行される。送受信は、通信回線のほかに無線通信を利用することも可能である。
【００１８】
各車両２０は、自車の消耗品（例えば、タイヤ、オイル、ブレーキパッド、バッテリ、ファンベルト）の劣化度合い、及び燃料の消費度合いを算出するために必要なデータと、ドライバーの運転挙動とを検出する。これらデータは、各車両の車載端末機２１が収集してサービスセンター１０に送られる。車載端末機２１は、データの送受信機能、情報処理機能、車載ディスプレイを備えるものであり、カーナビゲーター、ＥＴＣ、モバイルなどが使用される。
【００１９】
車載端末機２１が収集するデータとしては、例えば、車のトータルな整備情報データ、部品の不調データ、車の部品故障を推定するデータのほかに、車の消耗品の劣化を推定するメンテナンスデータ２２（例えば、バッテリ端子電圧、タイヤ空気圧、タイヤ温度、エンジン温度、部品交換日時、ランニング時間、走行距離、加速度、各種時系列、燃料消費量など）、ドライバーの運転挙動データ２３（加速度分布、速度時系列、急加減速、走行時間、走行距離）がある。各車両２０よりセンター１０に送られるメンテナンスデータ（：車両部品の劣化診断に必要なデータ）２２と運転挙動データ２３は、それぞれのデータベース１２ａ，１２ｂに格納される。一方、ディーラ３０の端末機からセンター１０に送られる部品交換データ（：実際の部品交換時劣化状況，部品交換日）３１もデータベース１２ｃに格納される。
【００２０】
サービスセンター１０では、ホストコンピュータ１１及びデータベースを備え、メンテナンス部品ＤＢ（データベース）１２ａ、運転挙動ＤＢ１２ｂ、さらには部品劣化ＤＢ１２ｃに基づき、部品劣化の統計処理の関数近似を行う。この関数近似の式は、部品劣化推定の演算を各車載端末機２１で実行させるために、センター１０から各車載端末機２１に提供される（符号１１）。また、センター１０は、関数近似に基づいてパラメータ計算と消耗品毎の主成分分析を行う（符号１１ａ）。パラメータ（係数，消耗部品毎の主成分分析）については、各車載端末機２１に送られる。
【００２１】
車載端末機２１は、センターから提供された統計処理関数近似（関数式）及びパラメータを利用して、消耗品の部品劣化状態（劣化度合い）の算出（推定）と、その要因の比率とを計算（推定）する。この要因として、運転のランニング時間のほかに各車両のドライバーの運転挙動も組み込まれる。
【００２２】
消耗品の部品劣化推定によって、例えば、今までの蓄積された部品劣化推定と、本日あたりの部品劣化推定と、本日の劣化要因などが算出される。さらに、部品劣化の時系列な診断結果や将来の予測（傾向）を作成する。
【００２３】
その算出結果が各車両２０の車載ディスプレイの画面表示される。
【００２４】
上記の劣化算出データは、各車載端末機２１よりセンター１０に送られ、データベース１１ｂに格納される。センター１０では、この消耗品劣化に関する全登録データについて、車種毎／消耗品毎に平均値と順位付けをし、必要に応じて該当車両にその車両自身の順位データや平均値を提供する。
【００２５】
さらに、センター１０或いは車載端末機２１は、本日の消耗品の劣化或いは消費とその平均値との差分を取り、これに車両毎部品劣化ＤＢ１１ｃから得られる消耗品の原価を掛け、消耗品劣化に影響する運転挙動による金銭的損失を計算する。運転挙動分の金銭的損失は、要因の比率（割合）を分析して計算される。
【００２６】
センター１０で算出した消耗品の劣化又は消費に関する情報は、カーディーラ３０によっても取り入れ可能である。また、ディーラ３０で消耗品の点検や交換が行われた場合には、その情報（劣化部品の実際の劣化状況、部品交換、その日付）がセンター２０に送られ各車両の管理データが更新され、その情報がセンターに送られて管理データが更新される。
【００２７】
なお、消耗品の具体的な劣化計算方法については、後述する。その前に、車載ディスプレイで表示される消耗品の診断結果（劣化或いは消費度合い，要因割合，金銭的損失、診断結果の時系列表示など）の具体的形態について図５〜図９により説明する。
【００２８】
図５はタイヤ劣化診断結果の画像表示である。画面の上部には、本日の日付、走行距離、平均速度、走行時間などが表示される。また、その下の左半分には、蓄積されたタイヤ劣化度が数値表示されると共に、本日の劣化要因がイラストにより要因別に区分け表示される。この要因表示には、空気圧などの部品の運転条件のほかに、「急ブレーキ、アクセル」、「高速運転」「長時間連続運転」等の運転挙動が含まれる。なお、画面外の右側に示すように、良好要因があれば、それも併せて表示するようにしてもよい。さらに、運転挙動がタイヤ劣化に影響を及ぼしている場合には、それによる損失を金額換算してメッセージ表示される。
【００２９】
画面の右半分には、診断結果の時系列表示として、タイヤ劣化履歴および予測がグラフ表示されている。また、その下部には、総合偏差値と登録車両台数のうち自車のタイヤ劣化の順位が表示される。
【００３０】
なお、上記した画面上の各表示部のレイアウトについては、任意に設計変更可能である。
【００３１】
図６に車両消耗品の診断対象としてオイルの場合を示す。
【００３２】
この場合の表示レイアウトは、図５同様である。画面の左上にオイル劣化度が数値表示され、併せてドライバーの運転挙動（例えば高エンジン回転、長時間連続運転など）を加味したオイルの劣化要因が、要因毎に区分けして表示されている。
【００３３】
また、左下には、運転挙動がオイル劣化に影響を及ぼしている場合には、それによる損失を金額換算してメッセージ表示される。
【００３４】
画面の右半分には、診断結果の時系列表示として、オイル劣化履歴および予測がグラフ表示されている。また、その下部には、総合偏差値と登録車両台数のうち自車のオイル劣化の順位が表示される。
【００３５】
図７に車両消耗品の診断対象としてブレーキパッドの場合を示す。
【００３６】
この場合には、画面の左上にブレーキパッド劣化度が数値表示され、併せてドライバーの運転挙動（例えば急ブレーキ、高速運転、ブレーキ頻発、長時間連続運転など）を加味したブレーキパッドの劣化要因が、要因毎に区分けして表示されている。
【００３７】
また、左下には、運転挙動がブレーキバッド劣化に影響を及ぼしている場合には、それによる損失を金額換算してメッセージ表示される。
【００３８】
画面の右半分には、診断結果の時系列表示として、ブレーキパッド劣化履歴および予測がグラフ表示されている。また、その下部には、総合偏差値と登録車両台数のうち自車のブレーキパッドの劣化の順位が表示される。
図８に車両消耗品の診断対象としてバッテリの場合を示す。
【００３９】
この場合には、画面の左上にバッテリ劣化度が数値表示され、併せてドライバーの運転挙動（例えば低充電度、エンジン起動回数、充電回数など）を加味したバッテリの劣化要因が、要因毎に区分けして表示されている。
【００４０】
また、左下には、運転挙動がバッテリ劣化に影響を及ぼしている場合には、それによる損失を金額換算してメッセージ表示される。
【００４１】
画面の右半分には、診断結果の時系列表示として、バッテリ劣化、充電度の診断履歴および予測がグラフ表示されている。また、その下部には、総合偏差値と登録車両台数のうち自車のバッテリ劣化の順位が表示される。
【００４２】
図９に車両消耗品の診断対象として燃費の場合を示す。
【００４３】
この場合には、画面の左上に燃費診断点数と燃費が数値表示され、併せてドライバーの運転挙動（例えばアクセルワーク、ブレーキワーク、アイドリングなど）を加味したバッテリの劣化要因が、要因毎に区分けして表示されている。
【００４４】
また、左下には、運転挙動が燃費に影響を及ぼしている場合には、それによる損失を金額換算してメッセージ表示される。
【００４５】
画面の右半分には、診断結果の時系列表示として、燃費履歴がグラフ表示されている。また、その下部には、総合偏差値と登録車両台数のうち自車の燃費の順位が表示される。
【００４６】
以下、タイヤ劣化の計算方法、オイル劣化の計算方法、ブレーキパッド劣化の計算方法、バッテリ劣化の計算方法、燃費要因の計算方法、劣化の主成分要因の仕分けについて、説明する。
１．タイヤ劣化の計算方法
Δ劣化率／Δ走行距離は、次式で表すことができる。
【００４７】
Δ劣化率／Δ走行距離＝ａ１×加速度標準偏差＋ａ２×急ブレーキ率〔回／ｋｍ〕＋ａ３×急加速率〔回／ｋｍ〕＋ａ４×平均速度＋ａ５×最高速度＋ａ６×タイヤ平均温度＋ａ７×タイヤ最高温度＋ａ８×最大連続運転時間＋ａ９×平均空気圧＋ａ１０×Σスリップ率／走行距離＋ｂ          …（１）
ここで、スリップ率＝｜Ｖ−ｖ｜／ｍｉｎ（Ｖ，ｖ）、Ｖ：実車両速度、ｖ：タイヤ速度。
【００４８】
タイヤ交換は、劣化率が９９パーセントで推奨とする。温度計が無い場合には、温度の項はないものとする。スリップ率は、ＧＰＳ（Global Positioning System）で計測した車の速度と車速パルスで計測したタイヤ速度より求める。ここで、車速パルスの速度とＧＰＳで計測した車の速度は一致しない。この補正の係数としては、通常走行（スリップ無し）の場合で車速パルスとＧＰＳ速度は比例にあるため、この通常走行の場合で値が一致するように比例定数を定める。
（各係数の求め方；センター１０で行われる）
ここで、対象日（当日）の劣化率は、（１）式のΔ劣化率／Δ走行距離に走行距離をかけたものとなる。本実施例では、この対象日の劣化率を、センター１０が以下に述べるデータシートのデータで正規化を行うことで求める。
【００４９】
図１１は、各車両２０およびカーディーラ３０からセンター１０に送られたタイヤ劣化の算出に必要なデータを蓄積したシートであり、データベースに格納されている。シートには、登録車両ごとのタイヤ交換時の状態（溝の深さ）、タイヤ交換時の状態（傷の程度）、走行距離、スリップ率総和、加速度標準偏差、急ブレーキ回数、急加速回数、平均速度、１日走行最高速度の平均、タイヤ平均温度、１日走行タイヤ最高温度の平均、１日最大連続運転時間の平均、平均空気圧が記録されている。これらの記録は蓄積されていくたびに更新される。
【００５０】
これらのデータを用いて、図１２（ａ）に示す各変数、すなわち、劣化率、劣化率／走行距離、スリップ率／走行距離、加速度標準偏差、急ブレーキ率、急加速率、平均速度、１日走行最高速度の平均、タイヤ平均温度、１日走行タイヤ最高温度の平均、１日最大連続運転時間の平均、平均空気圧を、シートに記録する。
【００５１】
カーディーラなどから実際に得られたデータシートのタイヤ交換時の状態などを基に実際のタイヤ劣化率を、下記（２）式として計算する。
【００５２】
劣化率＝１−（タイヤ交換時の溝の深さ−スリップサイン時の溝の深さ）／初期の溝の深さ＋傷の程度係数          …（２）
このタイヤ劣化率の式は、タイヤ劣化近似関数のパラメータ演算に使用されるものであり、タイヤ劣化を推定する関数近似とは区別される。ここで、「スリップサイン時の溝の深さ」とは、タイヤメーカがタイヤに施したスリップサイン（スリップが生じる目安となるサイン）が出た時の溝の深さである。
【００５３】
傷の程度係数は、任意に設定され、例えば、「無し」が０、小が「０．０５」、中が「０．４」、大が「０．８」とする。上記式により算出されるタイヤ劣化率は、１を超えた場合には、１として扱う。
【００５４】
急ブレーキ率は急ブレーキ回数／走行距離、急加速率は急加速回数／走行距離により求められる。
【００５５】
また、図１２（ａ）のシートに記録された各車両のデータは、図１２（ｂ）に示すように、変数名は、劣化率／走行距離がｙ、スリップ率／走行距離がｘ１０、加速度標準偏差がｘ１、急ブレーキ率がｘ２、急加速率がｘ３、平均速度がｘ４、１日走行最高速度の平均がｘ５、タイヤ平均温度がｘ６、１日走行タイヤ最高温度の平均がｘ７、１日最大連続運転時間の平均がｘ８、平均空気圧がｘ９であり、これらは（１）式の各変数に相当する。
【００５６】
センター側で求めるタイヤ劣化要因の係数、近似関数の求め方は、服部環，海保博之著の「心理データ解析」（福村出版；１９９７年１１月２０日、第３刷）を参考にした。
（１）まず、先に述べた図１２のデータシートでｙ，ｘ１〜ｘ１０の値に対して正規化を行う。新しい変数を、次式によりＹ，Ｘｉ（ｉ＝１，…，１０）とする。
【００５７】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ    …（３）
ここで、Ａｉ：ｘｉの平均、σｉ：ｘｉの標準偏差、ｊ：１，…，登録された車の台数
Ｙｉ（ｊ）＝（ｙ（ｊ）−Ａ）／σ    …（４）
ここで、Ａ：ｙの平均、σ：ｙの標準偏差
（２）次にＸ１〜Ｘ１０に対して主成分分析を行う。すなわち、Ｘ１〜Ｘ１０の相関行列Ｒを計算し、その相関行列の固有行列Ｐを計算する。
（３）（ｚ１，ｚ２，…，ｚ１０）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ１０）Ｐｔとして新変数ｚ１，…，ｚ１０を作成する。ＰｔはＰの転置行列である。
（４）Ｙ＝ΣＣｉ×ｚｉと仮定して最小二乗法により係数Ｃｉ（Ｃｉ＝Ｃ１，…，Ｃ１０）を求める。さらに、重相関係数ｒも計算する。
（５）ｚｉの要因を固有行列Ｐに従い命名する。この命名方法としては、固有行列Ｐの値によって決める。命名方法を、図１９を用いて説明する。
【００５８】
一例として、タイヤの場合を説明する。
【００５９】
既述したように、（１）式における変数名（正規化前の元の変数名）は、Yが劣化率／走行距離、ｘ１０がスリップ率／走行距離、ｘ１が加速度標準偏差、ｘ２が急ブレーキ率、ｘ３が急加速率、ｘ４が平均速度、ｘ５が１日走行最高速度の平均、ｘ６がタイヤ平均温度、ｘ７が１日走行タイヤ最高温度の平均、ｘ８が１日最大連続運転時間の平均、ｘ９が平均空気圧である。
【００６０】
そして、「急ブレーキ、アクセル」の要因に属するｚｉの変数番号集合（正規化後の変数集合）をS1（要因１）、「高速運転」の要因に属するｚｉの変数番号集合をS2（要因２）、「空気圧」の要因に属すｚｉの変数番号集合をS3（要因３）、「長時間連続運転」の要因に属するｚｉをS4（要因４）と命名する。これらの新変数命名のうち、「急ブレーキ、アクセル」の要因S1に属する（すなわち、S1に関係の深い）元の変数番号集合は変数ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ１０である。
【００６１】
「高速運転」の要因S2に関係の深い元の変数番号集合の変数はｘ５である。「空気圧」に関係の深い変数番号集合の変数はｘ９である。「長時間運転」に関係の深い変数番号集合の変数は、ｘ６，ｘ７，ｘ８である。そして、これらの変数の係数の最も大きな固有行列の要因を、図１９に示す等アルゴリズムにより探すことによって、新変数の要因の仕分けが行われ、Ｓｉが定義（命名）されて戻ってくる。
【００６２】
このようにしてセンターで求められたパラメータは各車両２０の車載端末機２１に送られる。端末へのパラメータ送信としては、ｘ１，…，ｘ１０の平均値Ａｉと標準偏差σｉ、ｙの平均値Ａと標準偏差σ、固有行列Ｐ、重相関係数ｒ、係数Ｃ１，…，Ｃ１０、変数ｚ１，…，ｚ１０の命名がある。
（車載端末機側のタイヤ劣化率の計算（推定））
各車両２０の端末では、センター１０から上記のパラメータを受けて、タイヤ劣化率（劣化度合い）を以下のように算出する。
（１）車載端末側のコンピュータは、１日１回以下の表１に示す値を計測或いは算出する。
【００６３】
【表１】
2005227141.tif 000003
【００６４】
（２）新変数ｚ１，…，ｚ１０を求める。
【００６５】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ        …（５）
Ａｉ：センターから送られたｘｉの平均、σｉ：センターから送られたｘｉの標準偏差、
（ｚ１，ｚ２，…，ｚ１０）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ１０）Ｐｔ        …（６）
Ｐｔ：センターから送られた固有行列Ｐの転置行列
（３）ここで、対象日の劣化率を下記式により計算
ｘ０×{σ×ΣＣｉ×ｚｉ＋Ａ}                …（７）
（４）トータルの劣化率を下記式により計算
劣化率＝前日の劣化率＋対象日の劣化率        …（８）
ここで、「前日の劣化率」とは、前回診断終了時点の蓄積劣化率である。
【００６６】
端末側でのタイヤ劣化要因推定を以下とする。
【００６７】
要因として、「急ブレーキ、アクセル」「高速運転」「空気圧」「長時間連続運転」および「その他」とする。その他とは、１−ｒ２である。
「急ブレーキ、アクセル」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ１（要因１）
「高速運転」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ２（要因２）
「空気圧」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ３（要因３）
「長時間連続運転」の要因に属するｚｉの変数集合をＳ４（要因４）
とする。また「急ブレーキ、アクセル」と関係の深い元変数は、ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ１０であり、「高速運転」と関係の深い元変数は、ｘ４、ｘ５、「空気圧」と関係の深い元変数は、ｘ９、「長時間連続運転」と関係の深い元変数はｘ５、ｘ７、ｘ８であり、図１９のアルゴリズムを通す前に予め定義しておく。
【００６８】
要因ｉの％を以下として計算する。
【００６９】
λｉ＝Ｕ（ΣＣｋ×ｚｋ）    （ｉ＝１，２，３，４）…（９）
ｋ∈Ｓｉ
ここで、Ｕ（ｘ）とは値が負の場合に０、正の場合にｘを取る関数
その他の要因％＝１−ｒ２          …（１０）
要因ｉの％＝ｒ２×｜λｉ｜／Σ｜λｉ｜        …（１１）
２．オイル劣化の計算方法
劣化率＝１−ｅｘｐ（−Ｆ）
Δ劣化率／Δエンジン駆動時間＝（１−劣化率）×ΔＦ／Δエンジン駆動時間
ΔＦ／Δエンジン駆動時間＝ａ１×平均回転数＋ａ２×最大回転数＋ａ３×エンジン始動回数＋ａ４×平均エンジン温度＋ａ５×1日走行最大エンジン温度平均＋ａ６×最大連続運転時間＋ｂ          …（１２）
オイル交換は、劣化率が９５％で推奨とする。
（各係数の求め方；センター１０で行われる）
ここで、対象日（当日）の劣化率は、（１２）式のΔ劣化率／Δエンジン駆動時間にエンジン駆動時間をかけたものとなる。本実施例では、この対象日の劣化率を、センター１０が以下に述べるデータシートのデータで正規化を行うことで求める。
【００７０】
図１３は、各車両２０およびカーディーラ３０からセンター１０に送られたオイル劣化の算出に必要な算出データを蓄積したシートであり、データベースに格納されている。これらは、「オイル交換時のオイルチェックシート状態」「該当オイルを使用していた間のエンジン駆動時間」「平均回転数」「1日辺りのエンジン最大回転数の平均」「該当オイルを使用していた間のエンジン平均温度」「該当オイルを使用していた間の1日辺りのエンジン最高温度の平均」「該当オイルを使用していた間の総エンジン始動回数」「1日辺り最大連続運転時間の平均」である。
【００７１】
オイル交換時のオイルチェックシートより得られた劣化率を以下として計算する。
【００７２】
劣化率：かなり悪い＝０．９９、悪い＝０．９５、やや悪い＝０．９０、少し悪い＝０．８５。このオイル劣化率の式は、オイル劣化近似関数のパラメータ演算に使用されるものであり、オイル劣化を推定する関数近似とは区別される。
【００７３】
さらに、図１３のデータシートに基づき、図１４（ａ）に示す各変数、すなわち、
「１ｎ  １／（１−劣化率）／エンジン駆動時間」「平均回転数」「1日辺りの最大回転数の平均」「該当オイルを使用していた間の総エンジン始動回数」「該当オイルを使用していた間の平均温度」「該当オイルを使用していた間の１日辺りのエンジン最高温度の平均」「１日辺り最大連続運転時間の平均」を、シートに記録する。
【００７４】
これらの変数名は、それぞれｙ，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６であり、これらは（１２）式の各変数に相当する。
【００７５】
センター側で求めるオイル劣化要因の係数、近似関数の求め方は、上記タイヤ劣化同様にして、求められる。
（１）まず、先に述べた図１４（ａ）のデータシートのデータでｙ，ｘ１〜ｘ６の値に対して正規化を行う。新しい変数を、次式によりＹ，Ｘｉ（ｉ＝１，…，６）とする。
【００７６】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ    …（３）
ここで、Ａｉ：ｘｉの平均、σｉ：ｘｉの標準偏差、ｊ：１，…，登録された車の台数
Ｙｉ（ｊ）＝（ｙ（ｊ）−Ａ）／σ    …（４）
ここで、Ａ：ｙの平均、σ：ｙの標準偏差
（２）次にＸ１〜Ｘ６に対して主成分分析を行う。すなわち、Ｘ１〜Ｘ６の相関行列Ｒを計算し、その相関行列の固有行列Ｐを計算する。
（３）（ｚ１，ｚ２，…，ｚ６）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ６）Ｐｔとして新変数ｚ１，…，ｚ６を作成する。ＰｔはＰの転置行列である。
（４）Ｙ＝ΣＣｉ×ｚｉと仮定して最小二乗法により係数Ｃｉ（Ｃｉ＝Ｃ１，…，Ｃ６）を求める。さらに、重相関係数ｒも計算する。
（５）ｚｉの要因を固有行列Ｐに従い命名する。この命名方法としては、固有行列Ｐの値によって決める。決め方は、タイヤ劣化計算で述べた図１９のアルゴリズムで行われる。
【００７７】
ここで求められたパラメータは、各車両２０の車載端末機２１に送られる。端末へのパラメータ送信としては、ｘ１，…，ｘ６の平均値Ａｉと標準偏差σｉ、ｙの平均値Ａと標準偏差σ、固有行列Ｐ、重相関係数ｒ、係数Ｃ１，…，Ｃ６、変数ｚ１，…，ｚ６の命名がある。
（車載端末機側のオイル劣化率の計算（推定））
各車両２０の端末では、センター１０から上記のパラメータを受けて、オイル劣化率（劣化度合い）を以下のように算出する。
（１）車載端末側のコンピュータは、１日１回以下の表２に示す値を計測或いは算出する。
【００７８】
【表２】
2005227141.tif 000004
【００７９】
（２）新変数ｚ１，…，ｚ６を求める。
【００８０】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ        …（５）
Ａｉ：センターから送られたｘｉの平均、σｉ：センターから送られたｘｉの標準偏差、
（ｚ１，ｚ２，…，ｚ１０）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ６）Ｐｔ        …（６）
Ｐｔ：センターから送られた固有行列Ｐの転置行列
（３）ここで、対象日の劣化率を下記式により計算
（１−前日の劣化率）×{σ×ΣＣｉ×ｚｉ＋Ａ}×エンジン駆動時間    …（７´）
次に以下のようにしてオイル劣化要因を推定する。
【００８１】
要因として、「高エンジン回転」「長時間連続運転」「エンジン温度」および「その他」とする。その他とは、１−ｒ２である。
「高エンジン回転」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ１（要因１）
「長時間連続運転」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ２（要因２）
「エンジン温度」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ３（要因３）
とする。また「高エンジン回転」と関係の深い変数は、ｘ１、ｘ２、「長時間連続運転」と関係の深い変数は、ｘ７、「エンジン温度」と関係の深い変数はｘ４、ｘ５であり、図１９のアルゴリズムに通す前に予め定義しておく。
【００８２】
要因ｉの％を以下として計算する。
【００８３】
λｉ＝Ｕ（ΣＣｋ×ｚｋ）        （ｉ＝１，２，３）…（９´）
ｋ∈Ｓｉ
ここで、Ｕ（ｘ）とは値が負の場合に０、正の場合にｘを取る関数
その他の要因％＝１−ｒ２          …（１０）
要因ｉの％＝ｒ２×｜λｉ｜／Σ｜λｉ｜        …（１１）
３．ブレーキパッド劣化の計算方法
Δ劣化率／Δ走行距離は、次式で表すことができる。
【００８４】
Δ劣化率／Δ走行距離＝ａ１×加速度標準偏差＋ａ２×急ブレーキ率＋ａ３×ブレーキ回数＋ａ４×平均温度＋ａ５×１日辺り最高温度＋ａ６×１日辺り最大連続運転時間＋ａ７×１日辺り最大速度＋ｂ          …（１３）
ブレーキパッド交換は、劣化率が９０％で推奨とする。急ブレーキ率とは、１ｋｍ辺りの急ブレーキ回数、ブレーキ回数率とは、１ｋｍ辺りのブレーキ回数である。温度計が無い場合には、ブレーキパッドの温度の項はないものとする。
（各係数の求め方；センター１０で行われる）
ここで、対象日（当日）の劣化率は、（１３）式のΔ劣化率／Δ走行距離に走行距離をかけたものとなる。本実施例では、この対象日の劣化率を、センター１０が以下に述べるデータシートのデータで正規化を行うことで求める。
【００８５】
図１５は、各車両２０およびカーディーラ３０からセンター１０に送られたブレーキパッド劣化の算出に必要なデータを蓄積したシートであり、データベースに格納されている。シートには、「ブレーキパッド交換時の残りのパッドの厚さ」「ブレーキパッドを使用していた間の走行距離」「加速度標準偏差」「急ブレーキ回数」「ブレーキ回数」「該当ブレーキパッドを使用していた間の平均」「該当ブレーキパッドを使用していた間の１日辺り温度の平均」「１日辺りの最大連続運転時間の平均」「１日辺り最大速度の平均」が記録されている。
【００８６】
これらのデータを用いて、図１６に示す各変数、すなわち、「劣化率／走行距離」「加速度標準偏差」「急ブレーキ頻度」「ブレーキ回数」「該当ブレーキパッドを使用していた間の平均大気温度」「該当ブレーキパッドを使用していた間の１日辺りの大気温度の平均」、「１日辺りの最大連続運転時間の平均」「１日辺り最大速度の平均」であり、これらの変数名は、それぞれｙ，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６，ｘ７である。これらは（１３）式の変数に相当する。
【００８７】
カーディーラなどから実際に得られたデータシートのタイヤ交換時の状態などを基に実際のブレーキパッド劣化率を、下記（１４）式として計算する。
【００８８】
劣化率＝１−交換時のブレーキパッドの厚さ／元のブレーキパッドの厚さ    …（１４）
このブレーキパッド劣化率の式は、ブレーキパッド劣化近似関数のパラメータ演算に使用されるものであり、ブレーキパッド劣化を推定する関数近似とは区別される。
【００８９】
センター側で求めるブレーキパッド劣化要因の係数、近似関数の求め方は、上記タイヤ劣化同様にして、求められる。
（１）まず、先に述べた図１６のデータシートのデータでｙ，ｘ１〜ｘ７の値に対して正規化を行う。新しい変数を、次式によりＹ，Ｘｉ（ｉ＝１，…，７）とする。
【００９０】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ    …（３）
ここで、Ａｉ：ｘｉの平均、σｉ：ｘｉの標準偏差、ｊ：１，…，登録された車の台数
Ｙｉ（ｊ）＝（ｙ（ｊ）−Ａ）／σ    …（４）
ここで、Ａ：ｙの平均、σ：ｙの標準偏差
（２）次にＸ１〜Ｘ７に対して主成分分析を行う。すなわち、Ｘ１〜Ｘ７の相関行列Ｒを計算し、その相関行列の固有行列Ｐを計算する。
（３）（ｚ１，ｚ２，…，ｚ７）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ７）Ｐｔとして新変数ｚ１，…，ｚ７を作成する。ＰｔはＰの転置行列である。
（４）Ｙ＝ΣＣｉ×ｚｉと仮定して最小二乗法により係数Ｃｉ（Ｃｉ＝Ｃ１，…，Ｃ６）を求める。さらに、重相関係数ｒも計算する。
（５）ｚｉの要因を固有行列Ｐに従い命名する。この命名方法としては、固有行列Ｐの値によって決める。決め方は、タイヤ劣化計算で述べた図１９のアルゴリズムで行われる。
【００９１】
ここで求められたパラメータは、各車両２０の車載端末機２１に送られる。端末へのパラメータ送信としては、ｘ１，…，ｘ７の平均値Ａｉと標準偏差σｉ、ｙの平均値Ａと標準偏差σ、固有行列Ｐ、重相関係数ｒ、係数Ｃ１，…，Ｃ６、変数ｚ１，…，ｚ７の命名がある。
（車載端末機側のブレーキパッド劣化率の計算（推定））
各車両２０の端末では、センター１０から上記のパラメータを受けて、ブレーキパッド劣化率（劣化度合い）を以下のように算出する。
（１）車載端末側のコンピュータは、１日１回以下の表３に示す値を計測或いは算出する。
【００９２】
【表３】
2005227141.tif 000005
【００９３】
（２）新変数ｚ１，…，ｚ７を求める。
【００９４】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ        …（５）
Ａｉ：センターから送られたｘｉの平均、σｉ：センターから送られたｘｉの標準偏差、
（ｚ１，ｚ２，…，ｚ７）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ７）Ｐｔ        …（６）
Ｐｔ：センターから送られた固有行列Ｐの転置行列
（３）ここで、対象日の劣化率を下記式により計算
前日の劣化率＋{σ×ΣＣｉ×ｚｉ＋Ａ}×走行距離    …（７ａ）
次に以下のようにしてブレーキパッド劣化要因を推定する。
【００９５】
要因として、「急ブレーキ」「高速運転」「ブレーキ頻発」長時間連続運転」および「その他」とする。その他とは、１−ｒ２である。
「急ブレーキ」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ１（要因１）
「高速運転」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ２（要因２）
「ブレーキ頻発」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ３（要因３）
「長時間」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ４（要因４）
とする。また、「急ブレーキ」と関係の深い元変数は、ｘ２、「高速運転」と関係の深い変数はｘ７、「ブレーキ頻発」と関係の深い元変数はｘ１、長時間と関係の深い変数はｘ４、ｘ５、ｘ６として、予め決めておき図１９のアルゴリズムを実行する。
【００９６】
要因ｉの％を以下として計算する。
【００９７】
λｉ＝Ｕ（ΣＣｋ×ｚｋ）        （ｉ＝１，２，３，４）…（９ａ）
ｋ∈Ｓｉ
ここで、Ｕ（ｘ）とは値が負の場合に０、正の場合にｘを取る関数
その他の要因％＝１−ｒ２          …（１０）
要因ｉの％＝ｒ２×｜λｉ｜／Σ｜λｉ｜        …（１１）
４．バッテリ劣化の計算方法
バッテリの劣化としては、真のバッテリの寿命と、車の発電機による故障のため充電不能状態に陥っている、クーラーの使いすぎ等による電力不足、または漏電によりバッテリが上がりといった、バッテリ以外の要因によりバッテリが劣化しているような現象の２通りがある。このため、バッテリの劣化であるか、発電機故障であるか、使用電力オーバーであるかの３通りの警告をドライバーに通知する。
【００９８】
この警告の判定方法について述べる。判定としては、バッテリへの電力計、及び発電機への電力計を付加しバッテリからの電力とバッテリに充電される電力を監視する。ここでエンジン回転数が予め定めた値以上の場合の、バッテリへの充電量が規定値以下であるならば、発電機の故障または、電力オーバーの場合である。ここで、発電機からの電力が予め定められた規定値以下の場合には、発電機故障とみなし、それ以外では電力オーバーとする。
【００９９】
次に発電機故障、電力オーバー以外の場合であるが、この場合にはバッテリ劣化となる。このバッテリ劣化の推定方法について述べる。バッテリ劣化を推定するための計測としては、内部抵抗、電圧、温度、再充電回数（ディーラーにおける充電）の４つを計測する。
【０１００】
内部抵抗の計算は、バッテリ無負荷時の電圧と負荷時の電圧、負荷時の電流により以下として計算される。
【０１０１】
内部抵抗＝（無負荷時の電圧−負荷時の電圧）／負荷時の電流
内部抵抗が、再充電しても一定値の抵抗以上になった場合に劣化と判断する。
【０１０２】
Δ劣化率／Δ使用時間は、次式で表すことができる。
【０１０３】
Δ劣化率／Δ使用時間＝ａ１×温度＋ａ２×バッテリ平均電圧＋ａ３×充電回数率＋ａ４×平均充電度＋a５×内部抵抗＋ｂ          …（１５）
バッテリ交換は、劣化率が５０％で推奨とする。バッテリ平均電圧とは、バッテリの端子電圧の時間平均、充電回数率とはディーラでの充電回数／使用時間である。温度計が無い場合には、バッテリの温度の項はないものとする。
【０１０４】
（各係数の求め方；センター１０で行われる）
ここで、対象日（当日）の劣化率は、（１５）式のΔ劣化率／Δ使用時間に使用時間をかけたものとなる。本実施例では、この対象日の劣化率を、センター１０が以下に述べるデータシートのデータで正規化を行うことで求める。
【０１０５】
図１７は、各車両２０およびカーディーラ３０からセンター１０に送られたバッテリ劣化の算出に必要なデータを蓄積したシートであり、データベースに格納されている。これらは、「バッテリ劣化率」「バッテリ使用時間」「バッテリ使用温度平均」「バッテリ平均電圧」「充電回数」「平均充電度」「内部抵抗」である。
【０１０６】
バッテリ劣化率は、充電度測定により求められる。ここでのバッテリ劣化率は、カーディーラなどで点検で知り得たものであり、バッテリ劣化近似関数のパラメータ演算に使用されるものであり、バッテリ劣化を推定する関数近似とは区別される。
【０１０７】
さらに、図１７のデータシートに基づき、図１８に示す各変数、すなわち、「バッテリ劣化率／バッテリ使用時間」「バッテリ使用温度平均」「バッテリ平均電圧」「平均充電度」「内部抵抗」であり、これらの変数名は、それぞれｙ，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５である。これらは、（１５）式の各変数に相当する。
【０１０８】
センター側で求めるバッテリ劣化要因の係数、近似関数の求め方は、上記タイヤ劣化同様にして、求められる。
（１）まず、先に述べた図１８のデータシートのデータでｙ，ｘ１〜ｘ４の値に対して正規化を行う。新しい変数を、次式によりＹ，Ｘｉ（ｉ＝１，…，４）とする。
【０１０９】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ    …（３）
ここで、Ａｉ：ｘｉの平均、σｉ：ｘｉの標準偏差、ｊ：１，…，登録された車の台数
Ｙｉ（ｊ）＝（ｙ（ｊ）−Ａ）／σ    …（４）
ここで、Ａ：ｙの平均、σ：ｙの標準偏差
（２）次にＸ１〜Ｘ４に対して主成分分析を行う。すなわち、Ｘ１〜Ｘ４の相関行列Ｒを計算し、その相関行列の固有行列Ｐを計算する。
（３）（ｚ１，ｚ２，…，ｚ４）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ４）Ｐｔとして新変数ｚ１，…，ｚ４を作成する。ＰｔはＰの転置行列である。
（４）Ｙ＝ΣＣｉ×ｚｉと仮定して最小二乗法により係数Ｃｉ（Ｃｉ＝Ｃ１，…，Ｃ４）を求める。さらに、重相関係数ｒも計算する。
（５）ｚｉの要因を固有行列Ｐに従い命名する。この命名方法としては、固有行列Ｐの値によって決める。決め方は、タイヤ劣化計算で述べた図１９のアルゴリズムで行われる。
【０１１０】
ここで求められたパラメータも各車両２０の車載端末機２１に送られる。端末へのパラメータ送信としては、ｘ１，…，ｘ４の平均値Ａｉと標準偏差σｉ、ｙの平均値Ａと標準偏差σ、固有行列Ｐ、重相関係数ｒ、係数Ｃ１，…，Ｃ４、変数ｚ１，…，ｚ４の命名がある。
（車載端末機側のバッテリ劣化率の計算（推定））
各車両２０の端末では、センター１０から上記のパラメータを受けて、バッテリ劣化率（劣化度合い）を以下のように算出する。
（１）車載端末側のコンピュータは、１日１回以下の表４に示す値を計測或いは算出する。
【０１１１】
【表４】
2005227141.tif 000006
【０１１２】
（２）新変数ｚ１，…，ｚ４を求める。
【０１１３】
Ｘｉ（ｊ）＝（ｘｉ（ｊ）−Ａｉ）／σｉ        …（５）
Ａｉ：センターから送られたｘｉの平均、σｉ：センターから送られたｘｉの標準偏差、
（ｚ１，ｚ２，…，ｚ４）＝（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘ４）Ｐｔ        …（６）
Ｐｔ：センターから送られた固有行列Ｐの転置行列
（３）ここで、対象日の劣化率を下記式により計算
前日の劣化率＋{σ×ΣＣｉ×ｚｉ＋Ａ}×バッテリ使用時間    …（７ａ）
次に以下のようにしてバッテリ劣化要因を推定する。
【０１１４】
要因として、「低充電度」「バッテリ温度」「電圧異常」「充電回数」および「その他」とする。その他とは、１−ｒ２である。
「低充電度」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ１（要因１）
「バッテリ温度」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ２（要因２）
「電圧異常」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ３（要因３）
「充電回数」の要因に属するｚｉの変数番号集合をＳ４（要因４）
とする。また予め「低充電度」と関係の深い元の変数としてはｘ３、「バッテリ温度」と関係の深い元の変数としてはｘ２、「電圧異常」と関係の深い変数は、ｘ１、ｘ４であり、予め図１９のアルゴリズムに通す前に定義を行っておく。
【０１１５】
要因ｉの％を以下として計算する。
【０１１６】
λｉ＝Ｕ（ΣＣｋ×ｚｋ）        （ｉ＝１，２，３，４）…（９ａ）
ｋ∈Ｓｉ
ここで、Ｕ（ｘ）とは値が負の場合に０、正の場合にｘを取る関数
その他の要因％＝１−ｒ２          …（１０）
要因ｉの％＝ｒ２×｜λｉ｜／Σ｜λｉ｜        …（１１）
５．燃費要因計算方法
燃費については、上記の部品劣化の計算法と異なり、端末機側で計算される。
【０１１７】
今回走行の消費燃料[I]は次のようにして算出される。
（１）0.5秒刻みの「燃料噴射量[μl]」「速度時系列」「アクセル開度[%]」「ブレーキランプ点灯率[%]」を検出しているものとする。
（２）速度が０でエンジン噴射量がある場合をアイドリングとし、そのトータルの燃料を「アイドリング燃料」として計算。
【０１１８】
すなわち、エンジンが動いていて、かつ車の速度が０のときの燃料消費量を燃料噴射パルスから計算する。
【０１１９】
アイドリング消費燃料／今回走行消費燃料×１００をアイドリング燃料消費率とする。
【０１２０】
時系列は、次の内容である。すなわち、速度が正となる、ｖ(t)「速度時系列」、f(t)「燃料噴射パルス」、a(t)「アクセル開度」、b(t)「ブレーキ灯」、w(t)「エンジン仕事量」の時系列を作成する。
【０１２１】
図２０にその時系列を示す。縦軸が速度、エンジン仕事率、ブレーキ灯、アクセル開度、燃料噴射量の度合い、横軸が時間軸であり、横軸の数字は、前回の燃料診断（初回は初めから）の時刻を０として、速度が正となっていた時刻を示す。なお、ブレーキ灯及び燃料噴射量の度合いは、図２０のグラフの零レベル付近に示されるため、本図の縮尺では、視認することが困難であるため、便宜上グラフの零レベル付近にブレーキ灯及び燃料噴射量が存在しているものとして、引出線を出しておく。アイドリングのデータを元時系列から取り除く。すなわち、図２０に示すように、速度０を取り除いて、時刻を整列し直す。
（３）一分刻みの「燃料噴射量」「エンジン仕事量」「正の加速度の平均値」「速度の逆数」「アクセル開度[%]」「ブレーキランプ率[%]」を計算しなおす。
【０１２２】
具体的には、６０秒毎にデータを区切り、その６０秒毎のL(T)「一分走行距離[km]」、Ｃ(Ｔ)「一分間の消費燃料[l]」、Ａ(Ｔ)「アクセル開度平均[%]」、Ｂ(Ｔ)「ブレーキ灯点灯率[%]」Ｗ(Ｔ)「エンジン仕事量平均[J]」を求める。Ｔは走行した分数分作成。
（４）次に６０秒毎の1/L(T)「速度逆数[min/km]、Ａ(Ｔ)「アクセル開度平均[%]」、Ｂ(Ｔ)「ブレーキ灯点灯率[%]」Ｗ(Ｔ)「エンジン仕事量平均[J]」の主成分分析により、新たな変数を求める。速度逆数の係数の大きいものを「渋滞度」、ブレーキ点灯率の係数の大きいものを「ブレーキワーク」、残りの変数で固有値の大きいもの順に「アクセルワーク１」「アクセルワーク２」と名前付けする。Ｔ＝１，・・，N      N：走行分数。
（５）出力変数をＣ(Ｔ)/L(T)「単位距離辺りの消費燃料[l/km]」として、入力変数を「渋滞度」「ブレークワーク」「アクセルワーク１」「アクセルワーク２」として重回帰分析を行う。渋滞度の係数をa1、ブレーキワークの係数をa2、アクセルワーク１の係数をa3、アクセルワーク2の係数をa4、定数項をｂとする。
（６）「渋滞度」「ブレークワーク」「アクセルワーク１」「アクセルワーク２」の燃費率は、以下のように表される。
渋滞度燃費率＝１００×（１−アイドリング消費率/100）×ｒ2×a12/Σai2
ブレーキワーク燃費率＝（１−アイドリング消費率/100）×ｒ2×a22/Σai2
アクセルワーク燃費率＝（１−アイドリング消費率/100）×ｒ2×(a32+ a42)/Σai2
その他燃費率＝１００ ×（１−アイドリング消費率/100） ×ｒ2
アイドリング燃料消費率＝１００×アイドリング燃料消費量／総燃料消費量
…（１６）
６．燃費の要因集計方法
燃費の要因データを集計する方法の一例について、図２１に示す。
【０１２３】
この場合、入力としては、燃料時系列、エンジン回転数時系列、速度時系列、アクセル開度時系列、ブレーキランプ時系列Bを用意する。
【０１２４】
計算結果は「空ぶかし」「アイドリング（通常アイドリング）」「シフトギア不適切」「あおり運転」「アクセルワーク（通常一定走行）」「発進（通常発進）」「急発進」「ブレーキ」「渋滞」のそれぞれの燃料消費量[l]である。
【０１２５】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
【０１２６】
例えば、図１０の他の実施例では、上記サービスセンター１０、各登録車両２０、ディーラ３０のほかに保険会社４０の端末機もセンター１０および各車両２０とデータの送受信可能にしている。そして、保険会社４０は、センター１０からの各車両のメンテナンス情報（部品劣化データのお知らせ、部品交換日の通知）を入手し、それを自動車保険料の算定に用いている。
【０１２７】
また、燃費の診断および運転特性については、既述したように車両側で実施することも可能である。さらに、消耗品の劣化度合いや要因の具体的な演算を全てセンター側で行って、その結果を各車両に送るようにすることもできる。
【０１２８】
本実施例によれば、各車両の消耗部品の劣化や燃費の具体的数値を、運転挙動の要因割合、それに伴う損失表示、さらには、劣化や燃費の時系列な経過、さらには、部品の取り替え時機などをドライバーに通知することができ、車両の安全性、経済性などを高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】本発明の一実施例に係るシステム概要を示す図。
【図２】上記実施例のシステム概要を見方を変えて示す図。
【図３】上記システムの詳細を示すブロック図。
【図４】各車両の消耗品劣化計算に必要なデータを示す図。
【図５】上記実施例におけるタイヤ劣化度の表示形態を示す図。
【図６】上記実施例におけるオイル劣化度の表示形態を示す図。
【図７】上記実施例におけるブレーキパッド劣化度の表示形態を示す図。
【図８】上記実施例におけるバッテリ劣化度の表示形態を示す図。
【図９】上記実施例における燃費診断の表示形態を示す図。
【図１０】本発明の他の実施例を示すシステム構成図。
【図１１】タイヤについてセンターに蓄積された情報（データシート）を示す図。
【図１２ａ】図１１の情報に基づきタイヤ劣化診断の関数近似に用いる変数のデータシートを示す図。
【図１２ｂ】図１２ａのデータシートを関数近似のために整理した図。
【図１３】オイルについてセンターに蓄積された情報（データシート）を示す図。
【図１４】図１３の情報に基づきオイル劣化診断の関数近似に用いる変数のデータシートを示す図。
【図１５】ブレーキパッドについてセンターに蓄積された情報（データシート）を示す図。
【図１６】図１５の情報に基づきブレーキパッド劣化診断の関数近似に用いる変数のデータシートを示す図。
【図１７】バッテリについてセンターに蓄積された情報（データシート）を示す図。
【図１８】図１７の情報に基づきバッテリ劣化診断の関数近似に用いる変数のデータシートを示す図。
【図１９】部品の劣化の主成分分析による新変数の要因の仕分けを示す説明図。
【図２０】燃費診断に用いる走行状態の時系列を示す図。
【図２１】燃費の要因集計方法を示す図。
【符号の説明】
【０１３０】
１０…サービスセンター、１１…ホストコンピュータ、１２ａ〜１２ｃ…データベース、２０…車両、２１…車載端末機、３０…カーディーラ。
【図１】
2005227141.tif 000007
【図２】
2005227141.tif 000008
【図３】
2005227141.tif 000009
【図４】
2005227141.tif 000010
【図５】
2005227141.tif 000011
【図６】
2005227141.tif 000012
【図７】
2005227141.tif 000013
【図８】
2005227141.tif 000014
【図９】
2005227141.tif 000015
【図１０】
2005227141.tif 000016
【図１１】
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【図１２ａ】
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【図１２ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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