(57)【要約】【課題】  典型的には従来のモデルベースの診断システムに関連する複雑さを減じるように動作する、コンピュータ制御される機械類のための、多層モデルベースインテリジェントエージェント診断システムおよび方法を提供する。【解決手段】  このシステムは、複数の物理階層に配置された複数のインテリジェントエージェントを利用し、モデルベースの診断の遂行に関連するタスクは、各層のインテリジェントエージェントに振り分けられ、第１の低層インテリジェントエージェントにより収集された情報は、少なくとも１つの、他の、より上層のエージェントによって処理されて、システム故障診断が実現する。このシステムは、モデリングおよび／またはモデル識別の処理速度を高めるため、より高速でより正確な故障分離および識別が実現する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ制御される機械類の故障を診断し分離するためのモデルベースのインテリジェントエージェントを利用する方法であって、
複数のインテリジェントエージェントを前記コンピュータ制御される機械類内に配置するステップを含み、前記複数のインテリジェントエージェントは複数の階層レベルに配置され、各インテリジェントエージェントは、当該インテリジェントエージェントが配置された階層レベルに関連した診断能力を有し、前記複数のインテリジェントエージェントは、前記機械類のコンピュータコントローラと、および互いにデータ通信し、前記方法はさらに、
第１の階層レベルに配置された少なくとも１つのインテリジェントエージェントを介して、前記コンピュータ制御される機械類内に配置された複数のコンピュータコントローラからデータを収集するステップを含み、前記収集されたデータの分析により第１のレベルの診断情報が得られ、前記第１のレベルの診断情報は、第２の階層レベルに配置された少なくとも１つのインテリジェントエージェントに伝えられ、前記方法はさらに、
前記第２の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントを使用して、前記第１のレベルの診断情報に対して第２のレベルの診断タスクを実行することにより、第２のレベルの診断情報を得るステップを含み、前記第２のレベルの診断情報は、第３の階層レベルに配置された少なくとも１つのインテリジェントエージェントに伝えられ、前記方法はさらに、
前記第３の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントを使用して、前記第２のレベルの診断情報を用いた第３のレベルの診断タスクを実行するステップを含み、前記第３のレベルの診断タスクは、前記第２のレベルの診断情報を参照情報との関連において分析して、前記コンピュータ制御される機械類内の欠陥分離を遂行する、方法。
【請求項２】
前記第１の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントの診断能力は、データを収集し分析して第１のレベルの欠陥分離を遂行する能力を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントの診断能力は、データを収集し分析して第２のレベルの欠陥分離を遂行する能力を含み、前記第２のレベルの欠陥分離は前記第１のレベルの欠陥分離に勝る、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第３の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントの診断能力は、データを収集し分析して第３のレベルの欠陥分離を遂行する能力を含み、前記第３のレベルの欠陥分離は前記第２のレベルの欠陥分離に勝る、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記インテリジェントエージェントは無線データ通信を行なう、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記コンピュータコントローラは診断能力を含み、前記診断能力は、少なくとも１つの特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）に与えられる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第２のレベルの診断タスクは、前記第１のレベルの診断情報との関連において故障モデルを識別することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第３のレベルの診断タスクは、前記第３の階層レベルに配置された前記少なくとも
１つのインテリジェントエージェント内に設けられた参照情報または遠隔の中央知識機構から得た参照情報との関連において前記故障モデルを分析することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第２のレベルの診断タスクは、前記第１の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントを再編成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記再編成は、少なくとも１つのインテリジェントエージェントに、前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントが以前に診断タスクを実行していない少なくとも１つのコンピュータコントローラに対して診断タスクを実行するタスクを再び与えることを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第３の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントは、無線通信リンクを通して前記遠隔の中央知識機構から参照情報を得る、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータ制御される機械類のユーザに欠陥が生じたと警告するように動作する少なくとも１つの欠陥表示器へのデータリンクを与えるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
車両の故障を診断し分離するためのモデルベースのインテリジェントエージェントを利用する方法であって、
複数のインテリジェントエージェントを前記車両内に配置するステップを含み、前記複数のインテリジェントエージェントは複数の階層レベルに配置され、各インテリジェントエージェントは、当該インテリジェントエージェントが配置された階層レベルに関連した診断能力を有し、前記複数のインテリジェントエージェントは、前記車両のコンピュータコントローラと、および互いにデータ通信し、前記方法はさらに、
第１の階層レベルに配置された少なくとも１つのインテリジェントエージェントを介して、前記車両内に配置された複数のコンピュータコントローラからデータを収集するステップを含み、前記収集されたデータの分析により第１のレベルの診断情報が得られ、前記第１のレベルの診断情報は、第２の階層レベルに配置された少なくとも１つのインテリジェントエージェントに伝えられ、前記方法はさらに、
前記第２の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントを使用して、第２のレベルの診断タスクを実行するステップを含み、前記第２のレベルの診断タスクは、前記第１の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントを再編成して第２のレベルの診断情報を得ることを含み、前記再編成は、少なくとも１つのインテリジェントエージェントに、前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントが以前に診断タスクを実行していない少なくとも１つのコンピュータコントローラに対して診断タスクを実行するというタスクを再び与えることを含み、前記第２のレベルの診断情報は、第３の階層レベルに配置された少なくとも１つのインテリジェントエージェントに伝えられ、前記方法はさらに、
前記第３の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントを使用して、前記第２のレベルの診断情報を用いた第３のレベルの診断タスクを実行するステップを含み、前記第３のレベルの診断タスクは、前記第２のレベルの診断情報を参照情報との関連において分析して、前記車両内の欠陥分離を遂行する、方法。
【請求項１４】
前記第１の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントの診断能力は、データを収集し分析して第１のレベルの欠陥分離を遂行する能力を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントの診断能力は、データを収集し分析して第２のレベルの欠陥分離を遂行する能力を含み、前記第２のレベルの欠陥分離は前記第１のレベルの欠陥分離に勝る、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記第３の階層レベルに配置された前記少なくとも１つのインテリジェントエージェントの診断能力は、データを収集し分析して第３のレベルの欠陥分離を遂行する能力を含み、前記第３のレベルの欠陥分離は前記第２のレベルの欠陥分離に勝る、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
車両のユーザに欠陥が生じたと警告するように動作する少なくとも１つの欠陥表示器へのデータリンクを与えるステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
本発明は、電子的におよび／またはコンピュータ制御される機械類の故障を診断するための故障診断システムに関する。より特定的には、本発明は、電子制御される機械類の故障の診断を、この機械類内に配置された１つまたはそれ以上のインテリジェントエージェントに対し、種々の診断機能を種々の診断レベルで実施するタスクを与えることにより行なって、診断能力を高めるとともに、個々の部品診断タスクを減じつつ欠陥の分離および識別を正確に信頼性高く遂行する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発明の背景
自動車などのコンピュータ制御される機械類の診断システムの重要性は、システムの複雑さとともに絶え間なく増大している。車両搭載診断（ＯＢＤ：onboard diagnostic）システムは、現代の車両のコンピュータ化されたエンジンシステムの診断および点検を支援するために開発された。すべてのＯＢＤシステムは、ＯＢＤシステムが搭載されている車両の種類にかかわらず、各エンジンおよび排気制御システムのように、車両の適切な動作に必要な、重要または不可欠なシステムに生じる、部品の故障を診断し、政府の規定に従ってメンテナンスを行なう役割を果たす。
【０００３】
こういったシステムは共通して、運転者が問題に気付く前に故障または部品の劣化を検出するよう動作する。しかしながら、ほとんどすべてのシステムは、劣化状態が臨界レベルに達するたびに、運転者に、部品の１つに問題があることを知らせるための手段を含む。この表示は通常、車両の機器群の中の、故障表示灯の形で設けられる。警告を受けると、車両のユーザは、車両には何らかの形の修理が必要であり、これを点検に持って行くことが必要であると知らされる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のＯＢＤシステムは、一般的な意味において故障を診断するよう動作するが、これらシステムには、その根本原因を突き止めるまたは欠陥を分離する能力がない。一般的に、修理工には、ＯＢＤシステムから、故障について説明するが故障の原因については説明していない１つまたはそれ以上の欠陥コードが与えられる。したがって、修理工には欠陥を分離する責任が残る。場合によっては、結果として、車両の所有者が、適切な修理ができるまで数日間、車両へのアクセスを奪われることになる。したがって、故障を検出しその説明をするだけでなく、信頼性高くかつ正確に欠陥を分離することのできる、コンピュータ制御された機械類の診断システムが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
発明の概要
本発明は、コンピュータ制御される機械類の故障を診断し、信頼性高く欠陥分離を行なうことに加えて、診断速度および精度を高めるための、多層でモデルベースのインテリジェントエージェント診断システムを利用する方法を提供する。
【０００６】
この方法は、低層、中層および上層エージェントを含む複数の診断インテリジェントエージェントを、コンピュータ制御される機械類内に配置するステップを含み、これらエージェントは、機械類のコンピュータコントローラと、かつ互いに、データ通信する。
【０００７】
次のステップは、少なくとも１つの低層インテリジェントエージェントを使用し、機械類の少なくとも１つのコンピュータコントローラに対して、この少なくとも１つの低層インテリジェントエージェントに記憶されている参照情報および／または中層インテリジェントエージェントから受けた情報を用いた、第１のレベルの診断タスクを実行して、第１のレベルの診断情報を得るステップを含む。
【０００８】
このプロセスにおける、次のステップは、少なくとも１つの中層エージェントを使用して、上記少なくとも１つの低層インテリジェントエージェントから受けた第１のレベルの診断情報、上記少なくとも１つの中層インテリジェントエージェントに記憶された参照情報、および／または上層インテリジェントエージェントから受けた情報を用いた、第２のレベルの診断タスクを実行して、第２のレベルの診断情報を得るステップである。
【０００９】
最後のステップは、少なくとも１つの上層インテリジェントエージェントを使用して、上記少なくとも１つの中層インテリジェントエージェントから受けた第２のレベルの診断情報を用いた第３のレベルの診断タスクを実行するステップを含む。第３のレベルの診断タスクは、上記少なくとも１つの中層インテリジェントエージェントから受けた情報を、上記少なくとも１つの上層インテリジェントエージェントに記憶された参照情報、および／または無線通信リンクを通して遠隔から入手した専門家情報との関連において分析して、コンピュータ制御される機械類内の欠陥分離を遂行するステップを含む。
【００１０】
上記ステップのうち１つまたはすべては、本発明の範囲から逸脱することなく、順序を決め直してもよいことがわかる。さらに、上記低層、中層および上層インテリジェントエージェントは、概念の一実施例を例示しているのであって、限定を意図しているのではない。なぜなら、本発明の概念は、１つのインテリジェントエージェント、１層のインテリジェントエージェント、または複数の層のインテリジェントエージェントにおいて実施し得ることがわかるからである。
【００１１】
本発明の性質および目的についてさらに説明するためには、以下の詳細な説明を、添付の図面とともに参照することが必要である。図面では、同じ構成要素には同じ参照番号が付されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
発明の詳細な説明
本発明は、従来のモデルベースの診断システムに関連するシステムの複雑さを減じるとともにシステムの欠陥分離能力を高めるように動作する、多層インテリジェントエージェント診断システムを提供することを求める。
【００１３】
図１および２を参照して、多層でモデルベースのインテリジェントエージェント診断システム１０の概念および構成が一般的に示されている。このシステムアーキテクチャは、複数の階層１４に配置された複数のインテリジェントエージェント１２を含み、物理最下層から物理最上層に配置されたエージェント１２はそれぞれ、低層エージェント１６、中層エージェント１８および上層エージェント２０と呼ばれ、種々の層１４内のインテリジェントエージェント１２の診断および欠陥分離能力は、物理層が上層になるほど高い。
【００１４】
従来のコンピュータコントローラＣが様々な種類のセンサを通してデータを収集することがわかる。収集されたデータは、分析され、機械類Ｍの動作を、種々の動作パラメータまたは機能に調整を加えてこれらを所望の限度内に収めることによって制御するのに用いられる。センサを介して収集されたデータを、本発明の診断インテリジェントエージェントシステム１０が、本発明に従い一般的な欠陥診断および欠陥分離を遂行するために用い
ることもできる。したがって、コンピュータコントローラは低層エージェント１６として機能することもできる。
【００１５】
このように、インテリジェントエージェント１２は、一般的に少なくとも１つのマイクロプロセッサ、メモリ、複数のＩ／Ｏおよびオペレーティングソフトウェアを有して診断情報の収集、記憶および分析を容易にする、従来の電子制御装置に似ているかもしれない。インテリジェントエージェント１２は、任意的に、コンピュータコントローラＣに組み込まれた、少なくとも１つの特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の形で設けられてもよい。したがって、システム１０は、機械類Ｍ全体に分布する複数の独立したインテリジェントエージェントからなるものでもよいし、既存のコンピュータコントローラＣに組み込まれた複数のＡＳＩＣサブ回路として設けられてもよい。したがって、図１は、独立した低層エージェント１６に指定されるであろう診断タスクを実施するよう動作する診断サブ回路を中に有するコンピュータコントローラと通信する中層および上層エージェントからなる、本発明に従う診断システム１０を示している。よって、これらコンピュータコントローラは本質的に低層エージェント１６である。
【００１６】
図３Ｂは、独立した低層エージェント１６がコンピュータコントローラＣと中層エージェント１８との間に設けられた診断システム１０を示す。本発明の診断システム１０についての以下の説明は、図３Ｂに示されるように、機械類Ｍの複数のコンピュータコントローラＣと通信する低層、中層および上層インテリジェントエージェントを含むシステムアーキテクチャについて、行なわれる。
【００１７】
図２は、複数のインテリジェントエージェント１２が、データ通信バスまたはチャネル２２を有する、コンピュータ制御される機械類Ｍ内に、配置される態様を例示する。図示のように、各インテリジェントエージェント１２は、データバス２２を介し、互いに、かつ、機械類の各コンピュータコントローラＣと、データ通信する。この態様で、いずれかの特定のインテリジェントエージェント１２が、コンピュータコントローラＣのうち１つまたはすべてとおよび／または他のインテリジェントエージェント１２と、選択的に通信するようにできる。本明細書において、通信は、システム構成部品のうちいずれかまたはすべてと、かつコンピュータ制御される機械類Ｍの構成部品との間で、データトラフィックを受信、送信、および／またはモニタすることとして定義される。インテリジェントエージェント１２および種々のコンピュータコントローラＣ間のデータ通信バスおよび／または通信チャネル２２は、本発明の範囲から逸脱することなく、有線または無線にすることができる。
【００１８】
好ましくは、低層エージェント１６は、コンピュータ制御される機械類Ｍに対して、より上層のインテリジェントエージェント１２により実施されるタスクとの関連において、第１のレベルの診断タスクを実施するように動作する。例示として、低層エージェント１６に対し、１つまたはそれ以上のコンピュータコントローラＣからデータを収集した後、収集したデータを記憶されたデータと比較するタスクが与えられてもよい。収集したデータと記憶されているデータの差が、予め定められたしきい値を超えている場合、低層エージェント１６は、一般的に故障の種類を示す欠陥コードを認識し生成する。その後、この欠陥コードを、コンピュータ制御される機械類Ｍ内での欠陥分離のための、第１のレベルの診断情報として用いることができる。
【００１９】
再び図３Ｂを参照して、中層エージェント１８は、第２のレベルの診断タスクを、少なくとも１つの低層インテリジェントエージェント１６から受けた第１のレベルの診断情報、中層インテリジェントエージェント１８内に記憶されている参照情報、および／または上層インテリジェントエージェント２０から受けた情報を用いて実施し、第２のレベルの診断情報を得る。
【００２０】
例示として、中層エージェント１８は、診断タスクを実施するよう指定された少なくとも１つの低層エージェント１６と能動的に通信し、機械類Ｍ内の電気サブシステムをモニタすることができる。電気サブシステムは、複数のコンピュータコントローラＣからなる。低層エージェント１６は、サブシステム内の欠陥を検出し、その後、第１のレベルの診断情報を生成して中層エージェント１８に送信する。
【００２１】
中層エージェント１８は、第１のレベルの診断情報を用いて、第２のレベルの診断タスクを実施する。この第２のレベルの診断タスクは、第１のレベルの診断情報を、中層エージェント１８内に記憶されているサブシステム参照情報との関連において分析し、故障モデルを識別することを含む。識別された故障モデルはその後、上層エージェント２０によって記憶された、または得られた、参照モデルと比較される。
【００２２】
この上層エージェント２０の参照モデルが、中層エージェント１８が識別した故障モデルと一致していれば、欠陥分離プロセスが、有効に、参照モデルおよび／または学習された情報を用いて遂行される。この参照モデルおよび学習情報は、根本原因を求めるためまたはコンピュータ制御される機械類Ｍ内の正確な欠陥分離のための、実験、コンピュータシミュレーション、数学的モデル化およびデータ分析から得られることがわかる。
【００２３】
加えて、第２のレベルの診断タスクは、再編成プロセスを含んでもよい。中層エージェント１８は、少なくとも１つの低層インテリジェントエージェント１６に、さらなる欠陥分離を遂行するタスクを再び与えるように動作する。この再編成プロセスは、中層エージェント１８が識別した故障モデルが診断システム１０の参照モデルまたは学習情報と一致しないときに、診断システム１０が採用することができる。
【００２４】
中層エージェント１８による再編成の例を、図３Ｂを参照しながら説明する。多数のコンピュータコントローラＣを有するコンピュータ制御される機械類Ｍ内の電気サブシステムは、最初、診断を目的として１つの第１の低層エージェント１によってモニタされるだけである。第１の低層エージェント１がサブシステム内の欠陥を検出すると、中層エージェント１８が、第２の低層エージェントｉに、第１の低層エージェント１に加わって、サブシステムのコンピュータコントローラＣのモニタを行なうように指示するので、第１および第２の低層エージェントは各々、サブシステム内の同数のコンピュータコントローラＣをモニタする。
【００２５】
次に、第１および第２のエージェントは、それぞれのコンピュータコントローラに対して診断タスクを実行して、分割されたコンピュータコントローラＣのサブシステム内のどこに欠陥が存在するのか決定する。このように、中層エージェント１８が、低層エージェント１６の再編成を、故障しているサブシステムのコンピュータコントローラＣと関連付けて行なうことにより、さらなる欠陥分離を遂行するので、サブシステムのコントローラは、正確な欠陥分離がサブシステム内の１つのコントローラに対して実現されるまで、診断を目的として、より小さなグループに分割される。再編成を、複数のインテリジェントエージェント間において集積されたマルチプレクス／デマルチプレクス回路を介して、または、インテリジェントエージェントに、他の特定のインテリジェントエージェントと能動的に通信するタスクを再び与えるよう動作するソフトウェアを介して、電気的に行なうことができる。
【００２６】
再編成プロセスによって、欠陥をサブシステム内の１つのコンピュータコントローラに分離することが容易になると、中層エージェント１８はその後、さらなる診断タスクを、欠陥が分離されたコンピュータコントローラＣに関連する低層エージェント１６が得た第１のレベルの診断情報を用いて、実行することができる。この診断タスクは、中層エージ
ェント内に記憶された参照情報に関連する、および／または上層エージェント２０から得た情報に関連する、第１のレベルの診断情報を分析して、第２のレベルの診断情報を生成することを含み得る。この第２のレベルの診断情報はその後、欠陥分離を遂行するためのさらなる診断のために、上層エージェントに送信される。
【００２７】
少なくとも１つの上層インテリジェントエージェント２０は、少なくとも１つの中層エージェント１８から第２のレベルの診断情報を受信すると、第２のレベルの診断情報を用いて第３のレベルの診断タスクを実行する。第３のレベルの診断タスクは、上層インテリジェントエージェント２０内に記憶された参照情報との関連において、および／または中央知識機構３０との無線通信リンクを通して遠隔から入手した専門情報との関連において、第２のレベルの診断情報を分析し、コンピュータ制御される機械類Ｍ内の欠陥分離を遂行することを含む。
【００２８】
中央知識機構３０が、実験テスト、調査、数学的モデル化からの学習情報のデータベースを含んでもよく、および／または、専門家が、上層エージェントから情報を受けて分析した後に診断欠陥分離を実施してもよい。中央知識機構３０での診断分析は、根本原因の分析、または１つのコンピュータコントローラＣおよび／またはセンサレベルへの欠陥分離を含み得る。中央知識機構３０および／または専門家が求めた診断情報は、上層エージェント２０に戻され、その後、将来の診断エピソードのための参照モデル／情報として、学習され記憶される。
【００２９】
診断システム１０は、コンピュータ制御される機械類のユーザに、故障について警告するよう動作する、少なくとも１つの欠陥表示器への機能リンクを含んでもよい。この表示器は、音声合成、オーディオアラームなどを介した、ＬＥＤ、ＣＲＴまたはＬＣＤディスプレイ、無線ディスプレイ、オーディオシステムなどの視覚ディスプレイの形で、与えることができる。この欠陥表示器を、修理係がサービス検査中に選択的に作動させて、故障履歴および／または現在の欠陥が見られるようにしてもよい。
【００３０】
正確な欠陥分離を通して、本発明の診断システム１０を用い、自己再構成および最終的には自己治療が容易になるようにすることができる。機械類内のコンピュータコントローラの一部は、機能的に等価なので、１つのレベルの機能的冗長性をもたらす。しかしながら、診断システム１０は、この機能的冗長性が必要に応じて利用されるようにするメカニズムを与えることができる。たとえば、図４を参照して、もし必須のコンピュータコントローラに故障が生じて機械類が誤動作した場合、本発明の診断システム１０は、故障したコントローラを分離した後、第２の機能的に等価のコントローラに、故障したコントローラの役割を果たすよう指示することによって、コンピュータ制御される機械類Ｍが完全に破壊しないようにすることができる。このように、診断システム１０は、機械類の資源の再分割または再構成を容易にして、機械類の破壊を防止するよう動作することができる。
【００３１】
図５は、診断システム１０が使用する本発明の診断プロセスについて詳細に説明している。１１０で、このプロセスが開始され、少なくとも１つの低層エージェントがコンピュータ制御される機械類からデータを収集し、第１のレベルの診断情報を、少なくとも１つの中層エージェントに送信する。
【００３２】
１２０で、この少なくとも１つの中層エージェントは、第１のレベルの診断情報を用い、第１のレベルの診断情報を、この中層エージェント内に記憶されている参照情報または少なくとも１つの上層エージェントから入手した情報と比較することによって、故障モデルを識別しようと試みる。故障モデルの識別後、１３０で、この故障モデルを上層エージェントから入手した参照モデルと比較し、この故障モデルと参照モデルが一致するかどうか判断する。
【００３３】
これらのモデルが一致していれば、このプロセスは１８０にジャンプし、実際の故障モデル特性および故障原因関係を、診断システム１０が学習する。これらのモデルが一致していなければ、１４０で、上層エージェントが、診断タスクを実行し、故障の中層エージェントまたは、まだ識別されていない故障モデルを認識した中層エージェントを分離する。
【００３４】
１５０で、この少なくとも１つの中層エージェントは、少なくとも１つの低層エージェントの再編成などの診断タスクを実行して、機械類のサブシステムを定める複数のコンピュータコントローラ内の故障の根本原因を識別する。故障したコンピュータコントローラが１６０で識別されたなら、このプロセスは１８０に進み、動的故障特性および他の構成部品との故障原因関係を、診断システムが学習する。
【００３５】
故障したコンピュータコントローラが識別されなければ、このプロセスは１７０に進み、診断情報が低層エージェント間で交換され、１５０において、低層エージェントの再編成が繰り返され、１６０において、プロセスの根本原因の識別が、第２のグループのコンピュータコントローラに対して行なわれる。第２のグループのコンピュータコントローラは、機械類の第１のサブシステムに関連する第２のサブシステムを定める。
【００３６】
１５０−１７０のステップは、故障分離が、サブシステム内の１つのコンピュータコントローラに対して遂行されるまで、繰り返される。その後、１８０で、診断システムは、将来の診断エピソードにおいて用いるために、故障モデルの学習を行なう。
【００３７】
上記は、自動車などのコンピュータ制御される機械類において使用するための、多層でモデルベースの診断システムの機能性を例示したものである。しかしながら、本明細書において説明するシステム構成および機能性は、限定ではないが、制御および／またはモニタのための電気／電子装置に依存する飛行機、船舶、ロボット、通信システムまたは他の製品およびシステムを含めた、コンピュータ制御される機械類に適用できることがわかる。本発明にとって重要な構成要素およびプロセスに対する種々の変形は、本発明の精神から逸脱することなく行なわれ得ることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】多層インテリジェントエージェントシステムの概念のブロック構成図を示す。
【図２】本発明に従う、複数のインテリジェントエージェントのデータ通信を示す図である。
【図３Ａ】本発明に従うエージェント再編成の例を示す図である。
【図３Ｂ】本発明に従うエージェント再編成の例を示す図である。
【図４】本発明に従うエージェント再分割の例を示す図である。
【図５】本発明に従う多層インテリジェントエージェントシステムの一般的な動作のフローチャートの図である。
【符号の説明】
【００３９】
１０  診断システム、１２  インテリジェントエージェント、１６  低層エージェント、１８  中層エージェント、２０  上層エージェント、３０  中央知識機構、Ｃ  コンピュータコントローラ
【図１】
2005048770.tif 000003
【図２】
2005048770.tif 000004
【図３Ａ】
2005048770.tif 000005
【図３Ｂ】
2005048770.tif 000006
【図４】
2005048770.tif 000007
【図５】
2005048770.tif 000008
【外国語明細書】
2005048770000001.pdf