(57)【要約】反復的なサブシステムを有するホスト・システムにおける故障の検出及び特定に応答可能な埋込式リアルタイム診断システムである。それぞれのタイプの反復的サブシステムの中の１つに対するクエリ有向非巡回グラフ（Ｑ−ＤＡＧ）（５７）が、オフラインで、因果的ネットワークからコンパイルされ、ホスト・システムのコンピュータ・メモリに記憶される。ホスト・システムにおける故障がコンピュータ（９８）によって検出されると、複製プログラムが必要なサブシステムのＱ−ＤＡＧ（５７）を複製して、全体のホスト・システムＱ−ＤＡＧを構築する。ホスト・システムのハードウェア・アーキテクチャに基づいて様々なＱ−ＤＡＧ（５７）がどのようにリンクされているのかに関する情報を含むデータ・テーブル（６０）もまた、コンピュータ（９８）によってアクセスされる。データ・テーブル（６０）は、どのＱ−ＤＡＧ（５７）がリンクされているのかと、Ｑ−ＤＡＧノードに関するＱ−ＤＡＧレベルの情報と、どのノードが他のＱ−ＤＡＧにおけるノードにリンクされているのかとを決定するマトリクスを含む。この新規な診断システムは、完全なシステム診断を提供しながら、より少ないメモリ及びプロセッサ・スループットしか用いない。
2004512581.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のタイプの反復的サブシステムを有するホスト・システムにおいて用いられる、コンピュータ・ベースの埋込式リアルタイム診断システムであって、
プログラムを実行するコンピュータ（９８）と、
プログラムを記憶するコンピュータ・メモリと、
それぞれのタイプの反復的サブシステムのための診断推論プログラムであって、前記メモリに記憶されており前記コンピュータ（９８）によって実行可能であり、前記コンピュータ（９８）をイネーブルして、前記サブシステムからの故障データに応答して診断推論を生成する診断推論プログラム（５７）と、
前記メモリに記憶されており前記コンピュータ（９８）によって実行可能であって、前記コンピュータ（９８）をイネーブルして、前記診断推論プログラム（５７）を複製し、他のサブシステムに対する故障に応答して前記他の反復的サブシステムの診断推論を行う複製プログラムと、
前記メモリに記憶されており前記コンピュータ（９８）によって実行可能であり、前記コンピュータ（９８）をイネーブルして、前記複製された診断推論プログラム（５７）がどのようにして他の前記診断推論プログラム（５７）と通信するのかを決定する接続性プログラム（６０）と、
を備えていることを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、前記診断推論プログラム（５７）は、クエリ有向非巡回グラフ（Ｑ−ＤＡＧ）を含むことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、航空機娯楽システム（９０）を含むことを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、前記接続性プログラム（６０）は、前記複数のタイプの反復性サブシステムが前記ホスト・システムにおいてどのように接続されておりどのように通信するのかに基づいて、前記複製された診断推論プログラム（５７）がどのように通信するのかを決定することを特徴とするシステム。
【請求項５】
少なくとも１つのタイプの反復的サブシステムを有するシステムにおいて用いられるコンピュータ・プログラム製品であって、
コンピュータ可読なプログラム・コードが埋め込まれており、故障を検出して前記故障の可能性のある原因に関するレポートを生成するコンピュータが使用可能な媒体（９８）を備えており、前記プログラム・コードは、
前記少なくとも１つのタイプの反復的サブシステムのそれぞれに対して診断推論を行うコンピュータ可読なプログラム（５７）と、
前記サブシステムの１つからの故障信号に応答して、前記故障信号の可能性のある原因を判断するためになされる診断推論のために十分な回数だけ、前記診断推論プログラムを複製するコンピュータ可読なプログラムと、
前記診断推論プログラムと前記複製された診断推論プログラムとがどのようにして相互に通信するのかを決定するコンピュータ可読なプログラム（６０）と、
を備えていることを特徴とするコンピュータ・プログラム製品。
【請求項６】
請求項５記載のコンピュータ・プログラム製品において、前記診断推論プログラム（５７）は、クエリ有向非巡回グラフ（Ｑ−ＤＡＧ）であることを特徴とするコンピュータ・プログラム製品。
【請求項７】
請求項５記載のコンピュータ・プログラム製品において、反復的アーキテクチャを有する前記システムは、航空機娯楽システム（９０）であることを特徴とするコンピュータ・プログラム製品。
【請求項８】
コンピュータ可読媒体に記憶されており、反復的サブシステムを有するシステムにおいて故障を検出し特定することを特徴とする診断コンピュータ・プログラムであって、
前記反復的サブシステムの中の第１のサブシステムからの故障データに応答してコンピュータ（９８）に診断推論を生成させるコンピュータ可読診断推論プログラム（５７）と、
前記反復的サブシステムの中の前記第１のサブシステム以外の反復的サブシステムにおいて故障が検出されると、前記コンピュータ（９８）に前記診断推論プログラムを複製させるコンピュータ可読複製プログラムと、
前記コンピュータ（９８）に、前記複製された診断推論プログラム（５７）が相互に及び前記診断推論プログラム（５７）とどのように通信するのかを決定させるコンピュータ可読接続性プログラム（６０）と、
を備えていることを特徴とする診断コンピュータ・プログラム。
【請求項９】
請求項８記載のコンピュータ・プログラムにおいて、前記複製プログラムは、前記コンピュータ（９８）が前記故障の前記原因を検出し前記他のサブコンピュータ・プログラムから特定することを可能にするのに十分な回数だけ、前記診断推論プログラム（５７）を複製することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【請求項１０】
請求項８記載のシステムにおいて、前記診断推論プログラム（５７）は、クエリ有向非巡回グラフ（Ｑ−ＤＡＧ）を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項８記載のシステムにおいて、航空機娯楽システム（９０）であることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項８記載のシステムにおいて、前記接続性プログラム（６０）は、前記複数のタイプの反復性サブシステムが前記ホスト・システムにおいてどのように接続されておりどのように通信するのかに基づいて、前記複製された診断推論プログラム（５７）がどのように通信するのかを決定することを特徴とするシステム。
【請求項１３】
反復的サブシステムを有するホスト・システムにおいて故障を検出し特定する方法において、
前記反復的サブシステム（１２２）の中の１つを表す診断推論プログラムであって前記サブシステムにおける故障の原因を判断するのに用いられる診断推論プログラムを記憶するステップと、
前記反復的サブシステム（１２３）の中の１つにおいて故障を検出するステップと、
前記診断推論プログラムを、前記故障の原因を判断するのに十分な回数だけ、前記ホスト・システムのアーキテクチャに基づいて複製するステップと、
前記反復的サブシステムが前記ホスト・システムにおいて相互にどのように通信するかに基づいて、前記複製された診断推論プログラムを接続して相互に及び前記診断推論プログラムとの通信を可能にするのに必要な接続性アルゴリズム（１２５）を生成するステップと、
前記検出された故障に基づいて前記診断推論プログラム（１２６）を評価して、前記反復的サブシステムのどれが前記故障の可能性のある原因であるかを判断するステップと、
前記故障（１２７）の原因に関するレポートを生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、反復的又は冗長的なサブシステムを有するコンピュータ・ベースのシステムにおいて用いられる埋込式の診断システム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
航空機に関連する電子システムなどの現在の電子システムは、通信、ナビゲーション、航空機制御、リモート・センシング、送配電、生命維持、電子戦争、様々なセンサなどに用いられる多数の電気及び電子サブシステムを有していることがある。これらのシステムの複雑性が増加するにつれて、潜在的な故障の数も増加するのが一般的である。また、様々なサブシステムと故障信号との間の関係もますます複雑化しているため、故障信号の実際の原因を判断することが困難になっている。その結果、現在の診断システムは、故障信号の原因を特定するために大量の解析を必要とするになる。
【０００３】
リアルタイムの埋込式診断ソフトウェア・システムが、コンピュータ・ベース・システム（「ホスト・システム」）における動作中の故障を検出して特定するために開発されてきている。ホスト・システムは、この診断ソフトウェアを記憶するメモリとシステムの診断を実行するプロセッサとを有する中央又はメンテナンス・コンピュータを有する。中央コンピュータは、様々なサブシステムから故障信号を受け取り、診断ソフトウェアを実行して可能性のある故障原因に関する判断をする。しかし、現在のシステムの複雑性が増加するにつれて、診断ソフトウェアの複雑性もまた増加し、極端に大きな容量又はメモリとコンピュータ・プロセッサ・スルーぷっととの少なくとも一方が必要になる場合がある。このような問題に対応するために、システム開発者たちは、診断ソフトウェア・システムの範囲又は深度を縮小することが要求されることがある。
【０００４】
リアルタイム埋込式診断への１つの一般的なアプローチとして、ホスト・システム全体を構成する様々なサブシステムの行動的な特徴に基づく因果的ネットワーク・モデルを開発するというものがある（Ｄａｒｗｉｃｈｅ， Ａ． １９９８． Ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ Ｕｓｉｎｇ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓ． Ｊ． ｏｆ ＡＩ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ８：１６５−２２２， Ｊｕｎｅ １９９８）。因果的ネットワーク・モデルは、様々なサブシステムの入力及び出力、ライン交換可能ユニット（ＬＲＵ）、センサ、又はそれ以外の成分などが与えられると、特定のホスト・システムのための診断群をランク付きで提供する。動作においては、因果的ネットワークは、因果的ネットワーク推論コードと共に、システムの中央コンピュータの中のメモリにロードされる。中央コンピュータは、故障を示す入力をシステムから受け取り、その入力を因果的ネットワークと共に用いて故障変数に関係する確率分布を計算する。因果的ネットワークは、次に、推論コードを用いて質問され、故障の可能性がある原因が生成される。これらのステップの全体が、ホスト・システムが動作している間に完了する。このようなアプローチに伴う問題点は、因果的ネットワークと推論コードとが大量のメモリを消費し、特に現実世界での診断システム（例えば、システムにおける相当な数の故障を自己診断することができるネットワークなど）に関して、推論が迅速になされるためには、相当なプロセッサ・スループットが必要になるということである。システムによるが、このプロセスを実現するには、メモリ又はスループットが十分でない場合がある。
【０００５】
このような問題点を解決するため、より柔軟性のあるアプローチを採用し、クエリ有向非巡回グラフ（Ｑ−ＤＡＧ）を用いる因果的ネットワーク・アプローチが実現されている。因果的ネットワークでは、標準的アルゴリズムによって実行される業務のほとんどは、故障変数に関して収集される特定の証拠とは独立である。すなわち、変数に対して異なる値を用いてもアルゴリズム実行の間には一般的に違いはなく、アルゴリズムは、それ自体が行うどのキー判断の際にも異なる分岐をすることはない。従って、標準的な推論アルゴリズムは、特定の値ではなくパラメータである変数を有する因果的ネットワークに適用することができる。アルゴリズムによって得られる結果は、Ｑ−ＤＡＧであり、これは、特定の証拠に依存する複数のパラメータを有する算術的又は論理的表現である（上で引用したＤａｒｗｉｃｈｅによる文献と、Ａｄｎａｎ Ｄａｒｗｉｃｈｅ， Ｇｒｅｇｏｒｙ Ｍ． Ｐｒｏｖａｎ： Ｑｕｅｒｙ ＤＡＧＳ： Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｐａｒａｄｉｇｍ ｆｏｒ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ Ｂｅｌｉｅｆ−Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｊ． ｏｆ ＡＩ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ６：１４７−１７６， １９９７とを参照のこと）。
【０００６】
このアプローチの利点の１つとして、一般に、Ｑ−ＤＡＧは、与えられている因果的ネットワークと、どの証拠が収集されうるかに関する複数の変数（証拠変数）と、確率分布を計算する複数の変数（クエリ変数）とを用いてオフラインでコンパイルされることがある。Ｑ−ＤＡＧとホスト・システムに固有の評価器（エバリュエータ、ｅｖａｌｕａｔｏｒ）とは、ホスト・システムのメモリに記憶され、オンラインで、つまり、ホスト・システムが動作している間に、検出された故障を評価するのに用いられる。システム故障に関する証拠が与えられると、Ｑ−ＤＡＧは、複雑な因果的ネットワークの推論ではなく、単純な算術的又は論理的な動作を用いて評価される。このアプローチによると、このオンライン診断評価を実行するのに必要なメモリ容量と計算業務とが減少し、異なるソフトウェア及びハードウェア・プラットフォームにおいて容易に実現される。
【０００７】
従来型の診断システムでは、ホスト・システム全体のための診断プログラムが生成されメモリに記憶されなければならない。Ｑ−ＤＡＧベースの診断を用いるシステムでは、システム全体のためのＱ−ＤＡＧはオフラインでコンパイルされ、その推論アルゴリズムと共にホスト・システムのプロセッサのメモリに記憶される。
【０００８】
メモリ及びスループットに関する要件がこのように緩和されているにもかかわらず、Ｑ−ＤＡＧアプローチは、依然として、相当な量のメモリとプロセッサ・スループットとを消費する。例えば、現在の商用航空機の中には、多数のサブシステムや構成要素を含む複雑な乗客用娯楽システムを有しているものがある。多くの場合に、この娯楽システムのための診断システムを動かすためのコンピュータは、そのスループット及びメモリのほとんどすべてを用いる他のタスクを実行するという責任も負っている。また、診断を行うコンピュータが、単に、Ｑ−ＤＡＧを用いる診断を記憶し実行するには十分な能力を有していないようなシステムもある。
【０００９】
このような限界はあるが、多くのホスト・システムは、依然として、迅速で効率的なリアルタイムの故障検出及び特定のための埋込式のリアルタイム診断システムを必要としている。このことは、特に、航空機の修理に関して所要時間が厳しく制限されているのが通常である商業用の航空機について、当てはまる。
【００１０】
【発明の概要】
本発明は、システム全体の診断を行いながらメモリ及びプロセッサ・スループットの使用が最小限である新たな埋込式リアルタイムＱ−ＤＡＧベース診断システムを提供する。本発明は、冗長的又は反復的なサブシステムを有するホスト・システムにおける故障の検出及び特定に応用可能である。反復的なアーキテクチャを有するホスト・システムにおいて本発明を用いると、記憶されているＱ−ＤＡＧは、その部分が反復的に生じるシステムの中のそれぞれの部分の１つの例を表現するだけでよい。更に、異なる複数の反復的なサブシステムがどのように接続されているかに関するアルゴリズムが、Ｑ−ＤＡＧを用いて生成され記憶される。
【００１１】
例えば、アーキテクチャを４つの同一の反復的なサブシステムに分割することができる場合には、４つのサブシステムの中の１つを表す１つのＱ−ＤＡＧだけが、コンパイルされホスト・システムの中のメモリに記憶されることが必要となる。故障が第１のサブシステムにおいて検出される場合には、記憶されているＱ−ＤＡＧに質問して故障の可能性がある原因を決定することができる。故障が他のサブシステムの中の１つで検出される場合には、必要な数のＱ−ＤＡＧが、ホスト・システムの中のメモリにやはり記憶されている複製プログラムを用いて複製される。故障が第３の反復的部分において検出される場合には、２つの追加的なＱ−ＤＡＧが記憶されているＱ−ＤＡＧから複製される。すると、診断システムは、検出された故障の可能性のある原因を判断するのに十分なＱ−ＤＡＧを有することになる。Ｑ−ＤＡＧは、必要な数だけが複製され、特定の故障が診断される。また、その結果として、故障診断の間に必要となるプロセッサのスループットが減少する。
【００１２】
本発明の別の重要な特徴として、Ｑ−ＤＡＧのそれぞれがどのように接続され複製された後で情報をどのように交換するかを決定する接続性アルゴリズムがある。第３のＱ−ＤＡＧと第２のＱ−ＤＡＧとの間の接続は、第１のＱ−ＤＡＧと第２のＱ−ＤＡＧとの間の接続とは異なる場合がある。接続性に関する情報は、個々のサブシステムのＱ−ＤＡＧがいったん複製された後でどのように接続されるのかを決定するマトリクスの形式をとることがある。更に、それぞれのＱ−ＤＡＧは、Ｑ−ＤＡＧの異なるノードがどのように接続されているのかに関する情報を含むデータ・テーブルを有している。記憶されているＱ−ＤＡＧを複製することができることと接続性アルゴリズムとにより、ホスト・システムのコンピュータは、ホスト・システム全体の故障特定のためのＱ−ＤＡＧを構築することが可能となる。
【００１３】
本発明は、故障診断のための様々な入力に依存する中央コンピュータを有する任意のホスト・システムにおいて用いることができる。本発明は、特に、ボーイング社によるボーイング７４７及びボーイング７７７のような現在の商用航空機に備えられている乗客用娯楽システムに応用が可能である。このようなシステムは、診断に利用できるメモリやスループットが限定されている反復性が高いアーキテクチャとメンテナンス・コンピュータとを有しているのである。このようなオンライン診断によって、修理のための所要時間に関する条件が厳格なホスト・システムの修理が可能になる。商用の航空機では、システムの修理は、航空機が空港のドックに入っている間に行われなければならない。本発明による新規な診断システムを用いると、サブシステムの中の１つにおいて故障が検出された場合には、埋込式の診断システムは、航空機が動作している間に故障を起こした可能性があるサブシステムを特定することができる。多くの場合、故障したサブシステムは、航空機が動作している間に修理又は交換が可能である。別の場合には、診断システムに質問を行い、故障しているサブシステムを、航空機が着陸するときに迅速に交換することができる。
【００１４】
本発明の以上で述べた及びそれ以外の特徴及び効果は、この技術分野の当業者が、以下の詳細な説明を添付の図面と共に参照することによって、明らかになるはずである。
【００１５】
【発明の実施の態様】
本発明による診断システムは、異なるブロックが電気的サブシステムを表している図１に示されているようなシステム１０などの冗長アーキテクチャを有するホスト・システムに応用可能である。システム１０は、３つの同一のサブシステムＸ１−Ｘ３を有している。これらサブシステムは、それぞれが、６つの同一のＹサブシステムＹ１−Ｙ６の中の２つに接続されている。それぞれのＹサブシステムは、また、１２の同一なＺサブシステムＺ１−Ｚ１２の中の２つに接続されている。本発明による診断システムを用いると、Ｑ−ＤＡＧ（すなわち、Ｘ、Ｙ及びＺ）のそれぞれクラスと、そのクラスのインスタンスの組と、それぞれのＱ−ＤＡＧが他のＱ−ＤＡＧのインスタンスとリンクしている態様とが特定される。例えば、クラスＸは３つのインスタンスＸ１−Ｘ３として現れ、このそれぞれは、Ｘの別のインスタンスとＹの２つのインスタンスとにリンクされている。クラスＹは６つのインスタンスとして現れ、このそれぞれは、Ｘの１つのインスタンスとＺの２つのインスタンスとにリンクされている。クラスＺは、１２のインスタンスとして生じ、それぞれがＹのインスタンスとリンクされている。
【００１６】
Ｑ−ＤＡＧは、サブシステムであるＸ、Ｙ及びＺのそれぞれに対して生成されなければならない。後でより完全に定義するように、Ｑ−ＤＡＧは、因果的ネットワークのコンパイルされた表現である。図２には、Ｑ−ＤＡＧを生成する好適なシステムが示されている。Ｑ−ＤＡＧを生成するステップは、それぞれのサブシステム、関連するバス構造及び相互接続のモデルを開発するステップと、因果的ネットワークの推論をモデルに適用するステップと、モデルの中のサブシステムの行動特性に基づいて因果的ネットワーク表現を生成するステップと、因果的ネットワーク表現をホスト・システムのコンピュータ・メモリに記憶することができるＱ−ＤＡＧファイルの組にコンパイルするステップと、を含む。
【００１７】
システム・モデルを開発するには、データ・キャプチャ・システム２１が、システム・レベルのブロック図の捕捉（キャプチャ）と解析、シミュレーション及び統合のためのグラフィカル・デザイン・インターフェースを提供する。データ・キャプチャ・システムは、サブシステムとそのコンポーネントとの回路図の開発を可能にする回路キャプチャ・エンジン２２を含む。回路図は、データベース・ライブラリからプリミティブ又は複合オブジェクトをマニュアルで選択することによって入力することができるし、また、第３者の設計ツールを用いてデータベースから自動的に捕捉することもできる。データベース・ライブラリ２３は、ホスト・システムのために特に設計されたプリミティブ又は複合オブジェクトと、様々なプリミティブを記述する行動方程式とを提供する。図３は、データベース・ライブラリに記憶されうるプリミティブ２１の例を示しており、ライブラリは、その行動方程式３３と共にプリミティブ３２のグラフィカルな表現を含む。この方程式は、それらが動作又は故障モードにあるときのプリミティブの入力及び／又は出力に関係する。特定されたレベルに応じて、プリミティブ・オブジェクトは、ゲート、バス、又は複雑なライン交換可能ユニット（ＬＲＵ）であり、複合オブジェクトは、利用可能なプリミティブ・オブジェクトから構築することができる。いったん構築されると、複合オブジェクトは、保管目的のために、ライブラリに記憶することができる。回路モデルは、プリミティブ３０と複合オブジェクトとを選択し、それぞれのプリミティブ３０をバス又はワイヤと接続して、システムのための反復的なブロックを定義することによって、開発される。
【００１８】
いったん定義されると、回路モデルは、因果的ネットワーク生成器２４に送られ、この生成器は、回路モデルと共に提供された行動特性に基づく因果的ネットワーク・モデルを開発する。図４は、４つのコンポーネントＣＯＭＰＡ−ＣＯＭＰＤを含むサブシステムＸ１に対する簡略化された因果的ネットワーク・モデル４０のグラフィカルな表現である。ネットワーク４０は、下位にあるシステム（すなわち、サブシステム、ＬＲＵ、バスなど）のアーキテクチャとデータ・フロー情報とに基づいている。このモデルは、サブシステムとコンポーネントとの間の原因・効果の関係を、入力及び出力でそれぞれのコンポーネントの個別的な行動を記述するデータベースと共に示している。ノードと親との間の原因及び効果の関係は、ブール論理であるか、又は、条件確率記述でありうる。因果的ネットワーク・モデルは、「死んでしまった」サブシステムなどのホスト・システムの故障、又は、サブシステムのタイミングに関する故障などホスト・システムの故障条件を修復するランク付きの診断の組を提供することができる。これらの行動特性は、モデル化されたサブシステムが通常の状況下でどのように機能すべきかを説明している。因果的ネットワークについては、更に、「Ｄａｒｗｉｃｈｅ， Ａ． １９８８． Ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｕｓｉｎｇ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓ． Ｊ． ＡＩ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ８：１６５−２２２により完全な説明が来ていた。
【００１９】
再び図２を参照すると、因果的ネットワークが因果的ネットワーク生成器２４から出力され、因果的ネットワーク推論システム（ＣＮＥＴＳ）２５に送られる。因果的ネットワーク・モデルには、関連する因果的ネットワーク推論を開発する必要な構造とアルゴリズムとが含まれている。ＣＮＥＴＳ２５は、それぞれのプリミティブに対するネットワーク特性への論理方程式の領域（ｄｏｍａｉｎ）独立な因果的ネットワーク推論マッピングを実行する。これらの論理方程式は、非常に単純であるか、又は、かなり複雑であるかのいずれかでありうる。その理由は、ＣＮＥＴＳ２５が、プリミティブをモデル化するために、ブール論理と条件確率関係との両方をサポートしているからである。因果的ネットワーク推論のモデル化が完了すると、このモデルは、それを用いて、Ｑ−ＤＡＧと称されるコンパイルされた診断コードを生成する診断コンパイラ２６に送られる。図５には、Ｑ−ＤＡＧ５０の図解が示されている。Ｑ−ＤＡＧの生成は、本出願における発明者であるＡ． Ｄａｒｗｉｃｈｅによる上述の論文と、やはり発明者によるＡｄｎａｎ Ｄａｒｗｉｃｈｅ， Ｇｒｅｇｏｒｙ Ｍ． Ｐｒｏｖａｎ： Ｑｕｅｒｙ ＤＡＧＳ： Ａ ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｐａｒａｄｉｇｍ ｆｏｒ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ Ｂｅｌｉｅｆ−Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｊ． ｏｆ ＡＩ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ６：１４７−１７６， １９９７において論じられている。
【００２０】
シンボリックな因果的ネットワークは、ＡＮＤ−ＯＲツリーを有するＱ−ＤＡＧ５０を生じる。確率的因果的ネットワークは、シンボリックなＱ−ＤＡＧと類似するＱ−ＤＡＧを生じるが、相違点は次の通りである。対応するＡＮＤノードにおいて乗算演算子（＊）を有していること、対応するＯＲノードにおいて加算演算子（＋）を有すること、そして、想定可能なもの（ａｓｓｕｍａｂｌｅｓ）ではなく確率として一定のノードを有していることである。ツリー構造のノードは、５つの異なるカテゴリに分類することができる。すなわち、証拠特定ノード（ＥＳＮ）５１、一定（ＣＯＮＳＴ）ノード５２、ＡＮＤノード５３、ＯＲノード５４、そして、クエリ・ノード５５である。ＥＳＮ５１は、測定可能な状態に関する情報を含み、診断されているシステムの現在の測定状態に基づいて設定される。例えば、ノードは、故障レポートがアクティブであるか非アクティブであるかを指示し、又は、モニタが設定されているかクリアされているかを指示する。ＣＯＮＳＴ５２ノードは、状態が予め定義されている又は一定である因果的ネットワークの想定可能又はモード変数を表し、診断の結論を提供するノードである。ＥＳＮ５１及びＣＯＮＳＴ５２ノードは、常に、Ｑ−ＤＡＧの葉５６において見いだされる。ＡＮＤ５３及びＯＲ５４ノードは、葉ノード５６と根ノード５７との間の論理的接続性を提供する中間的なＱ−ＤＡＧノードである。最後に、クエリ・ノード５５は、Ｑ−ＤＡＧ５０の根であり、典型的には（＋）ノードであるが、（＊）ノードでもありうる。
【００２１】
Ｑ−ＤＡＧ５０のツリー構造は、アレイの組を用いてソフトウェア・プログラムの内部で表現することができる。メインのアレイは、インデクス・アレイと称され、ノードとポインタとを他のアレイに記憶する。Ｑ−ＤＡＧのノードは、親子関係で接続されている。例えば、クエリノードは、子ノードだけを有する。仮定的ノードＸが仮定的ノードＹに対して親の関係にあるならば、ＹはＸの子である。Ｑ−ＤＡＧはバイナリ・ツリーによって常に表されるとは限らないから、それぞれのノードは、異なる数の子及び親ノードを有することがある。
【００２２】
この可変性を処理するためには、それぞれのノードに対する子及び親のリストが、子アレイ及び親アレイとそれぞれ称される２つの大きなアレイに記憶される。別個の親アレイと子アレイとが、それぞれのＱ−ＤＡＧノードに対する親及び子ノードのリストを記憶するのに用いられる。インデクス・アレイにおけるそれぞれのノードは、これらのアレイへの開始点と、このノードに属する子及び親の数とを特定する。Ｑ−ＤＡＧノードは、それぞれの子及び親リストに対する開始及び終了位置を特定するこれらのアレイの中へのポインタを有する。
【００２３】
再び図２を参照すると、次に、Ｑ−ＤＡＧは、ホスト・システムから状態変数２９を受け取りＱ−ＤＡＧを評価する埋込式評価器２８としてホスト・システム・メモリに記憶される。次に、可能性がある故障サブシステム／コンポーネントを識別する故障レポート３０が生成される。
【００２４】
いったんＸ、Ｙ及びＺサブシステムのＱ−ＤＡＧが形成されると、インシデント・マトリクスが生成され、様々なサブシステムがどのように相互接続されているかに関する情報を提供する。この情報は、Ｑ−ＤＡＧがいったん複製されると、それらのＱ−ＤＡＧをリンクするのに必要である。図６は、図１のシステムに対するマトリクス６０の例を示しているが、これは、パラメータ［ｉ，ｊ］を用いて作成される。ここで、ｉは、コンポーネントＸ、Ｙ及びＺを示し、ｊは、コンポーネントのインスタンスを示す。マトリクスの中のＡ１は、特定のＱ−ＤＡＧの間のコンフィギュレーション・リンク又は接続を示す。マトリクスは、ソフトウェアにおいては、バイナリな（０，１）マトリクスとして表される。システムＱ−ＤＡＧは、コンポーネントＱ−ＤＡＧであるＸ、Ｙ及びＺの組と、図６のコンフィギュレーション・マトリクスを与えるデータ・テーブルを付加したものとによって、表すことができる。
【００２５】
データ・テーブルは、また、どのＱ−ＤＡＧがリンクされているのかに関するマトリクス情報を超えるＱ−ＤＡＧレベルの情報を含んでおり、実際のＱ−ＤＡＧノードに関する特定の情報を提供する。１つのＱ−ＤＡＧクラスのすべての場合に、Ｑ−ＤＡＧレベル情報は、これらのノードの値と実例とを含むクエリ・ノードとＥＳＮノードとの両方に関するデータと、これらのノードが他の場合のノードにリンクされているかどうかと、ＥＳＮノードに割り当てられているウェイトとを含む。Ｑ−ＤＡＧのクラスＸに対するデータ・テーブルは、ＴＸと称されるが、図７には、特定のサブシステムＸ、Ｙ及びＺのそれぞれに対するＣＭＣメモリのコンテンツが図解されている。Ｑ１、Ｑ２及びＱ３は、サブシステムＸ、Ｙ及びＺに対するＱ−ＤＡＧをそれぞれ表している。Ｔ１、Ｔ２及びＴ３は、サブシステムＸ、Ｙ及びＺに対するデータ・テーブルをそれぞれ表している。データ・テーブルの間のラインは、サブシステムとＱ−ＤＡＧノードとの間の相互接続のグラフィカルな表現である。
【００２６】
データ・テーブルによって要求されるメモリ空間は、特定のＱ−ＤＡＧのインスタンスの数とクエリ・ノード及びＥＳＮノードの数とに依存する。Ｑ−ＤＡＧインスタンスの間の接続性は、従って、Ｑ−ＤＡＧ自体の接続性ではなく、クエリ及びＥＳＮノードのインスタンスによってテーブル・レベルで特定される。よって、図１のシステムを表現する際には、診断システムは、クラスＸ、Ｙ及びＺに対するコンポーネントＱ−ＤＡＧと、そのインスタンス全部をリンクするマトリクス情報と、それぞれのインスタンスに対するノード情報を含むデータ・テーブルとから構成される。
【００２７】
インスタンスごとに１つのＱ−ＤＡＧを記憶するのではなく、クラスごとに１つのＱ−ＤＡＧだけを記憶することによって、この新規な診断システムに必要なメモリは大幅に減少する。例えば、それぞれが２００ｋＢのメモリを必要とするクラス１の４００のコピーと、それぞれが３００ｋＢのメモリを必要とするクラス２の２００のコピーとを伴うシステムでは、伝統的なアプローチでは１４０ＭＢが必要となる。これに対して新たなアプローチでは０．５ＭＢが必要なだけであり、これは、２オーダーを超える容量の節約である。
【００２８】
Ｑ−ＤＡＧの評価は、ホスト・システムの中央／メンテナンス・コンピュータにとっては、比較的単純なタスクである。ホスト・システムの動作に先立って、サブシステムのＱ−ＤＡＧと対応するデータ・テーブルとが中央コンピュータのメモリに記憶される。システムの証拠変数が入力として取得され、リアルタイムでコンピュータに送られ、コンピュータは、Ｑ−ＤＡＧの評価の間、ＥＳＮを用いる。次に、中央コンピュータは、サブシステムＱ−ＤＡＧを複製する。中央コンピュータは、ホスト・システムを表現するのに十分なＱ−ＤＡＧを複製することができるし、又は、特定の故障信号を診断するのに十分なサブシステムＱ−ＤＡＧだけを複製することもできる。Ｑ−ＤＡＧがいったん複製されると、データ・テーブル情報へのアクセスがなされ、様々なインスタンスを接続するデータが提供される。結果的なシステムＱ−ＤＡＧが、図８に図解されているが、図６におけるコンフィギュレーション・マトリクスによって示されているように、ここでは、Ｑ−ＤＡＧをリンクする弧は物理的接続を表している。
【００２９】
情報が複数のサブシステムの間をどのように転送されるのかに応じて、本発明による診断システムは、故障を特定する間に、サブシステムのすべてよりも少ないサブシステムを複製することができる。例えば、故障がＸ２において検出されると、この診断システムは、Ｘ１をＸ２に、Ｙ１をＹ２−Ｙ４に、Ｚ１をＺ２−Ｚ８に複製しデータ・テーブル情報を組み入れた後で、その故障の特定を行うことができる。
【００３０】
システムＱ−ＤＡＧは、いったん構築されると、中央コンピュータに送られたシステム／故障情報に基づいて評価される。Ｑ−ＤＡＧにおけるそれぞれの想定可能なノードには、ウェイトが関連付けられており、このウェイトは診断処理において用いられる。このウェイトは、システムの測定された状態に基づくか、又は、その子のウェイトに基づいて計算される。ウェイトは、確率ではなく整数で表された故障の蓋然性に対応する。ウェイトと確率との間には所定の対応関係が存在する。
【００３１】
ＣＯＮＳＴノードは、その信頼性ウェイトに等しい一定のウェイトを用いる。ＥＳＮノードは、そのウェイトを、システムの測定された状態に基づいて設定する。従って、測定された状態がこのノードと関連付けられている状態と同じである場合には、そのウェイトは真に設定される。それぞれの測定された変数（例えば、故障レポート）は、アクティブ又は非アクティブなど、複数の状態に設定することができるから、故障レポート・アクティブなＥＳＮノードが真（ｔｒｕｅ）に設定されるならば、その変数に関係する対応するレポート非アクティブなＥＳＮノードは偽（ｆａｌｓｅ）に設定されなければならない。測定可能な変数の状態が未知である場合には、その変数と関連付けられたすべてのＥＳＮノードは真に設定される。次に、ウェイトは、ＡＮＤノードに対する子ウェイトを加算しＯＲノードに対する子の最小ウェイトを取ることによって、ツリーを上方向に移動してクエリ・ノードに至る。子の一般化された構造が与えられると、評価器（ｅｖａｌｕａｔｏｒ）は、データ・テーブルを用いて、あるＱ−ＤＡＧクラスから別のＱ−ＤＡＧクラスへリンク変数を辿り、よって、システムＱ−ＤＡＧの全体を評価し、それは、クラスＱ−ＤＡＧ構造及びデータ・テーブルによって黙示的に表現される。
【００３２】
Ｑ−ＤＡＧ評価器は、次に、故障している可能性があるサブシステムをリスト化した故障レポートを生成する。この故障レポートは、モニタ上に表示することができるし、又は、メンテナンス期間にアクセスできるように電子的記憶／検索装置に記憶することもできる。
【００３３】
この新規な診断システムは、反復的なサブシステムを有する多くの異なるタイプのホスト・システムにおいて用いることができるが、特に航空機の娯楽システムに応用が可能である。図９には、ボーイング７４７及び７７７などの商用航空機のための総合娯楽システム（ＴＥＳ）９０が示されている。ＴＥＳは、ヘッド・エンド・ユニット（ＨＥＵ）９２と８つまでの同一な領域分配システムＡＤＳ１−ＡＤＳ８とを備えた反復的アーキテクチャを有している。ＴＥＳにおける診断システムは、また、診断ソフトウェアを記憶するコンピュータ・メモリと故障情報を受け取り診断ソフトウェアを実行するプロセッサとを有する中央メンテナンス・コンピュータ（ＣＭＣ）９８に依存している。
【００３４】
動作においては、ＨＥＵ９２は、オーディオ／ビデオ媒体、風景カメラ又は乗客情報などの多くの入力を受け取り、ビデオ／オーディオ情報を、バスを介してＡＤＳ１−ＡＤＳ８まで航空機の全体に配分する。ここで、ＡＤＳ１は、オーディオ／ビデオ情報をそれ以降のＡＤＳよりも前に受け取り、ＡＤＳ２は、それ以降のＡＤＳよりも前にその情報を受け取る等である。情報は、次に、それぞれのＡＤＳの中を１０５の個々の乗客席まで配分される。それぞれのＡＤＳは、同一のサブシステム又はＬＲＵを有し、それぞれは同一のバス及びワイヤ相互接続を有する。
【００３５】
図１０は、ＨＥＵと内部サブシステムとのブロック図と、ＡＤＳ１の相互接続とを示しており、これはまた、反復的なアーキテクチャを有している。ＨＥＵ９２は、オーディオ／ビデオ情報を、ＲＦライン１０２とアークネット（Ａｒｃｎｅｔ）１０３とを介してエリア配分ボックス（ＡＤＢ）１０４まで配分する。ＡＤＢ１０４では、情報は、５つのコラム１０５ａ−１０５ｅに配分され、これらのコラムは、それぞれが、情報を、７つのオーディオ／ビデオ・ユニット（ＡＶＵ）１０６ａ−１０６ｇに配分する。それぞれのＡＶＵは、次に、オーディオ／ビデオ情報を、乗客インターフェース（ＰＩ）１０７に配分し、乗客インターフェースは、情報を３つの乗客席に配分する。それぞれの乗客席は、シート・ディスプレイ１０８と、乗客制御ユニット（ＰＣＵ）１０９と、ヘッドセット１１０とを有している。ＡＤＳ１に続くそれぞれのＡＤＳは、図９に示されているものと同じサブシステムと相互接続とを有する。
【００３６】
従って、全体のＴＥＳは、１つのＨＥＵと、８以下のＡＤＢと、２８０以下のＡＶＵと、２８０のＰＩとを有している。本発明による診断システムを用いると、それぞれの反復的サブシステムに対して１つのＱ−ＤＡＧが、図２に示されたシステムを用いて既に述べたように開発される。これには、ＨＥＵのためのＱ−ＤＡＧと、１つのＡＤＢと、１つのＡＶＵと、１つのＰＩとが含まれる。次に、データ・テーブルが、それぞれのＱ−ＤＡＧに対して開発されるが、これには、異なるＱ−ＤＡＧがどのようにしてリンクされているかと、Ｑ−ＤＡＧノードにおけるＱ−ＤＡＧレベルの情報と、それらがどのようにしてリンクされているかを決定するマトリクス情報が含まれている。従って、メモリには、対応するデータ・テーブル情報と共に、４つだけのＱ−ＤＡＧが記憶されるだけでよい。伝統的には、全体のＴＥＳのＱ−ＤＡＧは、すべて、５６９のサブシステムを含みうる。
【００３７】
ＣＭＣ９８は、システム故障を受け取り診断することの専用である。他の実施例では、ＣＭＣ９８は、ナビゲーションなど航空機の他の機能を実行する役割を担うフライト・コンピュータの一部でありうる。ＣＭＣ９８は、一般に、診断プログラムを実行する中央プロセッサと、診断プログラムを記憶するプログラム・メモリと、動作又は性能データとサブシステムからの情報とを受け取る入力とを含む。また、ＣＭＣ９８は、好ましくは、ディスク・ドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブなどの磁気又は光記憶／検索装置と、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又はビデオ・ディスプレイなどのオンボードの視覚的ディスプレイとを含む。
【００３８】
４つのＱ−ＤＡＧとそのデータ・テーブルとは、複製プログラムと共にＣＭＣメモリに記憶される。ＣＭＣ１８は、ＴＥＳの中のそれぞれのサブシステムと関連するセンサからリアルタイムの情報を取得し、その情報を情報変数に変換する。これらの情報変数は、サブシステムの動作的な健康状態を反映しうる。システム情報を受け取ると、ＣＭＣは、必要な数のＱ−ＤＡＧインスタンスを複製し、それぞれのＱ−ＤＡＧに対するデータ・テーブル情報を組み入れる。次に、Ｑ−ＤＡＧは評価され、可能性がある故障サブシステムを指示するレポートがＣＭＣメモリに記憶される、又は、表示される。
【００３９】
ＴＥＳでは、ビデオ及びオーディオ情報がシリアルにＡＤＳに送られる。その結果、診断解析を実行するためには、サブシステムのすべてが、複製されることは必要ない。例えば、故障が５番目のＡＤＳブロックにおいて検出される場合には、４つのＡＤＢのＱ−ＤＡＧが、メモリに記憶されているＡＤＢのＱ−ＤＡＧから複製される。記憶されているＡＶＵとＰＩとのＱ−ＤＡＧは、それぞれが、１７４回複製される。マトリクスとＱ−ＤＡＧレベル情報とは、アクセスされて、Ｑ−ＤＡＧリンク・データが提供される。ＡＤＳ１−ＡＤＳ５をカバーする新たに構築されたＱ−ＤＡＧを用いて、ＡＤＳ５で検出された故障がＡＤＳ５における故障の結果であるのか、それとも、先行する複数のＡＤＳの中の１つにおける故障の結果であるのかに関する判断がなされる。このようにして、Ｑ−ＤＡＧ評価器は、５番目のＱ−ＤＡＧを診断する前に、「上流向きの」診断を行う。
【００４０】
図１１は、オフライン及びオンライン両方での本発明のための流れ図である。第１のステップ（１２１）では、Ｑ−ＤＡＧは、図２に示されているシステム２０によってオフラインで生成され、対応するデータ・テーブルが生成される。次のステップ（１２２）では、Ｑ−ＤＡＧとデータ・テーブルとが、通常はＣＭＣメモリであるホスト・システム・メモリに記憶される。動作においては、ＣＭＣは、故障を検出し（１２３）、必要な数のＱ−ＤＡＧを複製する（１２４）。次に、データ・テーブル情報へのアクセスがなされ（１２５）、システムＱ−ＤＡＧが生じる。Ｑ−ＤＡＧは、検出された故障変数を用いて評価され（１２６）、可能性がある故障サブシステムのリストがホスト・システム・ディスプレイに表示されるか、又は、メンテナンス要員によって後で検索されるようにメモリに記憶される（１２７）。このシーケンスが完了すると、生成されたＱ−ＤＡＧ情報は、他の故障が検出されるまでクリアされ、その時点で動作が反復される。このプロセスは、所定のメンテナンス間隔でも完了させることができる。Ｑ−ＤＡＧをクリアすることによって、この診断システムは、高価なコンピュータ・メモリを節約することができる。
【００４１】
以上で、本発明を特定の構成を参照しながら相当に詳細に説明してきたが、これ以外のバージョンも実現可能である。従って、冒頭の特許請求の範囲の精神及び範囲は、説明した特定の実施例に制限されることはない。
【図面の簡単な説明】
【図１】
反復的なアーキテクチャを有する典型的なホスト・システムのブロック図である。
【図２】
因果的ネットワークからＱ−ＤＡＧを生成するのに用いられるシステムのブロック図である。
【図３】
酢２に示されているシステムによって用いられてサブシステム・モデルを生成するコンポーネント又はサブシステム・ライブラリの一部のチャートである。
【図４】
システム・モデルから図３のシステムによって生成されるサブシステムのための因果的ネットワークのグラフィカルな表現である。
【図５】
システム・モデルから図３のシステムによって生成されるＱ−ＤＡＧのグラフィカルな表現である。
【図６】
どのサブシステムが接続されているかに関する情報を含むマトリクスである。
【図７】
サブシステムのＱ−ＤＡＧが複製されマトリクス情報が組み入れられた後のホスト・システムＱ−ＤＡＧのグラフィカルな表現である。
【図８】
サブシステムのＱ−ＤＡＧと図１のホスト・システムのために記憶されているデータ・テーブルとを図解しているグラフィカルな表現である。
【図９】
現在の商用航空機のための総合娯楽システム（ＴＥＳ）の簡略化されたブロック図である。
【図１０】
図９に示されているＴＥＳのより詳細なブロック図である。
【図１１】
本発明による新規な故障診断システムのための流れ図である。
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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