(57)【要約】【課題】入力情報に欠損部分がある場合であっても適切に故障原因を推測することを目的とする。【解決手段】コンピュータが実行する故障原因推測方法であって、故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手順と、前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手順と、既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手順と、推測された故障原因を示す情報を出力する出力手順とを有することにより上記課題を解決する。【選択図】図３
2009134470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行する故障原因推測方法であって、
故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手順と、
前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手順と、
既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手順と、
推測された故障原因を示す情報を出力する出力手順とを有することを特徴とする故障原因推測方法。
【請求項２】
前記異常値補間手順は、欠損しているパラメータを異なる異常値によって補間し、
前記故障原因推測手順は、異なる異常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする請求項１記載の故障原因推測方法。
【請求項３】
前記パラメータごとに当該パラメータの正常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの正常値によって補間する正常値補間手順を有し、
前記故障原因推測手順は、前記異常値補間手順において補間された状態情報と前記正常値補間手順において補間された状態情報とのそれぞれについて、前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする請求項１又は２記載の故障原因推測方法。
【請求項４】
前記正常値補間手順は、欠損しているパラメータを異なる正常値によって補間し、
前記故障原因推測手順は、異なる正常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする請求項３記載の故障原因推測方法。
【請求項５】
コンピュータに、
故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手順と、
前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手順と、
既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手順と、
推測された故障原因を示す情報を出力する出力手順と実行させるための故障原因推測プログラム。
【請求項６】
故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手段と、
前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手段と、
既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手段と、
推測された故障原因を示す情報を出力する出力手段とを有することを特徴とする故障原因推測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障原因推測方法、故障原因推測プログラム、及び故障原因推測装置に関し、特に故障の発生原因を推測する故障原因推測方法、故障原因推測プログラム、及び故障原因推測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の故障診断方法として、故障事象と原因及び対応策とが対応付けられた事例ＤＢを利用して、発生した故障事象Ａに類似した既知の故障事象Ｂを検索し、故障事象Ｂに関するデータに基づいて故障事象Ａの原因を推測する技術がある（例えば、特許文献１）。また、診断するための入力データである故障事象に関する観測値に欠損値があった場合に、欠損値を仮に生成して診断を行う技術がある（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開平１０−２７５０８６号公報
【特許文献２】特開２００３−２８８２３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、欠損値が故障事象を表す異常値であった場合、上記技術のように人手によりデータを仮に生成することは難しく、また、そのように生成された仮データによる診断結果は信頼性が高くない場合もある。
【０００４】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、入力情報に欠損部分がある場合であっても適切に故障原因を推測することのできる故障原因推測方法、故障原因推測プログラム、及び故障原因推測装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
そこで上記課題を解決するため、本発明は、コンピュータが実行する故障原因推測方法であって、故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手順と、前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手順と、既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手順と、推測された故障原因を示す情報を出力する出力手順とを有することを特徴とする。
【０００６】
このような原因推測方法では、入力情報に欠損部分がある場合であっても適切に故障原因を推測することができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、入力情報に欠損部分がある場合であっても適切に故障原因を推測することのできる故障原因推測方法、故障原因推測プログラム、及び故障原因推測装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における診断装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の診断装置１０は原因推測装置の一例であり、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置１００と、補助記憶装置１０２と、メモリ装置１０３と、ＣＰＵ１０４と、インタフェース装置１０５と、表示装置１０６と、入力装置１０７とを有するように構成される。
【０００９】
診断装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１０】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って診断装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
【００１１】
なお、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。
【００１２】
図２は、本発明の実施の形態における診断装置のソフトウェア構成例を示す図である。本実施の形態では、車（自動車）の故障の発生原因の推測結果に対する評価について説明する。すなわち、本実施の形態において、故障が発生した対象（観察対象）は車に相当する。
【００１３】
図２において、診断装置１０は、症状データ取得部１１、欠損値検出部１２、複数の補間部１３（Ａ補間部１３ａ及びＢ補間部１３ｂ等）、推測部１４、推測結果比較部１５、出力部１６、正常値ＤＢ１７、異常値ＤＢ１８、及び既知事例ＤＢ１９等より構成される。症状データ取得部１１、欠損値検出部１２、複数の補間部１３、推測部１４、推測結果比較部１５、及び出力部１６は、診断装置１０にインストールされたプログラムがＣＰＵ１０４に実行させる処理によって実現される。また、正常値ＤＢ１７、異常値ＤＢ１８、及び既知事例ＤＢ１９は、補助記憶装置１０２に記録される。
【００１４】
症状データ取得部１１は、故障が発生した車（故障車）の状態情報としての症状データ５０を取得する。症状データ５０は、故障が発生したときの車の症状（状態）を示すパラメータの集合であり、例えば、当該車における各種センサによって検知された値や、当該車に対する検査によって採取された値によって構成される。症状データ取得部１１は、例えば、故障車のＯＢＤ２（On Board Diagnostics Phase 2）のコネクタに接続された専用端末より症状データ５０を取得する。但し、症状データ５０は、入力装置１０７を介してユーザによって入力されてもよい。
【００１５】
欠損値検出部１２は、症状データ５０においてその値が欠損しているパラメータ（以下「欠損値」という。）を検出する。欠損値は、例えば、症状データ５０を取得する際の通信障害や、機器の故障等により発生する。
【００１６】
補間部１３は、欠損値検出部１２によって検出された欠損値を補間（又は補完）する。複数の補間部１３は、それぞれ異なる方式によって欠損値を補間する。例えば、Ａ補間部１３ａは、正常値ＤＢ１７を参照して、欠損値をその正常値によって補間する。正常値ＤＢ１７には、症状データ５０を構成する各パラメータについてその正常値を識別可能な情報（正常値そのもの又は正常値の範囲等）が登録されている。Ｂ補間部１３ｂは、異常値ＤＢ１８を参照して、欠損値をその異常値によって補間する。異常値ＤＢ１８には、症状データ５０を構成する各パラメータについてその異常値を識別可能な情報（異常値そのもの又は異常値の範囲等）が登録されている。なお、図中では、二つの補間部１３しか示されていないが、他の公知の方法によって欠損値を補完する補間部１３が存在してもよい。
【００１７】
推測部１４は、補間部１３によって欠損値が補間された症状データ５０（以下、「補間症状データ」という。）と既知事例ＤＢ１９とに基づいて故障車の故障の原因を推測する。補間部１３は、それぞれ異なる方法によって欠損値を補間するため、補間部１３ごとに補間値は異なりうる。したがって、推測部１４は、補間部１３ごとに出力される補間症状データに基づいて、故障の原因を推測する。よって、推測部１４は、補間部１３より出力される補間症状データの数だけ推測結果を出力する。なお、推測部１４は、各推測結果を相対的に評価するための指標として既知事例との類似度を推測結果ごとに出力する。
【００１８】
既知事例ＤＢ１９には、既知の（例えば、過去の）事例における車の故障原因と、当該故障が発生したときの車の症状を示すパラメータの値（すなわち、症状データ５０に相当する情報）との対応付けが管理されている。
【００１９】
推測結果比較部１５は、類似度に基づいて各推測結果を比較する。出力部１６は、推測結果比較部１５による比較結果を人間が視認できる状態にする。例えば、出力部１６は、当該比較結果を表示装置１０６に表示させる。
【００２０】
以下、図１の診断装置１０の処理手順について説明する。図３は、診断装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００２１】
まず、症状データ取得部１１は、故障車の現在の症状を示す症状データ５０を取得する（Ｓ１０１）。
【００２２】
図４は、症状データの例を示す図である。図４において症状データ５０は、エンジン回転数及びエンジン負荷の二つのパラメータによって構成されている。図４の例では、エンジン回転数の値は、「１０００」であり、エンジン負荷は空欄となっている。これは、エンジン負荷の値が正常に採取されなかったことを示す。なお、実際には、数十種類又は百種類以上のパラメータの値が取得されるが、本実施の形態においては、説明の便宜上、当該二つのパラメータによって、すなわち２次元空間において故障車の症状が示されることとする。
【００２３】
続いて、欠損値検出部１２は、症状データ５０を構成する全てのパラメータに値が登録されているか否かを確認することにより、値が登録されていないパラメータ（欠損値）を検出する（Ｓ１０２）。ここでは、エンジン負荷が欠損値として検出される。
【００２４】
続いて、各補間部１３は、症状データ５０の欠損値をそれぞれの補間方法によって補間する（Ｓ１０２）。例えば、Ａ補間部１３ａは、正常値ＤＢ１７に基づいてエンジン負荷の値を補間する。
【００２５】
図５は、正常値ＤＢの構成例を示す図である。同図に示されるように、正常値ＤＢ１７には、症状データ５０を構成するパラメータごとにその正常値の範囲が登録されている。同図では、エンジン回転数の正常値は、６００以上５６００以下であるとされており、エンジン負荷の正常値は０以上３００以下であるとされている。Ａ補間部１３ａは、斯かる正常値ＤＢ１７に基づいて、欠損値の正常値を判別し、当該正常値によって欠損値を補間する。ここでは、エンジン負荷が欠損値であるため、エンジン負荷の値は０〜３００の間のいずれかの値によって補間される。なお、補間値は一つのみでもよいが、サンプル数を多くすることにより推測結果の精度を向上させてもよい。ここでは、二つの正常値によって症状データ５０を補間することとする。例えば、正常値の最大値である３００と最小値である０とによって補間したとすると、Ａ補間部１３ａより出力される補間症状データは、「エンジン回転数＝１０００、エンジン負荷＝３００」と、「エンジン回転数＝１０００、エンジン負荷＝０」との二つになる。以下、前者を「補間症状データＡ１」といい、後者を「補間症状データＡ２」という。
【００２６】
一方、Ｂ補間部１３ｂは、異常値ＤＢ１８に基づいてエンジン負荷の値を補間する。図６は、異常値ＤＢの構成例を示す図である。同図に示されるように、異常値ＤＢ１８には、症状データ５０を構成するパラメータごとにその異常値の範囲が登録されている。同図では、エンジン回転数の異常値は、０以上３００以下であるとされており、エンジン負荷の異常値は−１００以下又は４００以上であるとされている。Ｂ補間部１３ｂは、斯かる異常値ＤＢ１８に基づいて、欠損値の異常値を判別し、当該異常値によって欠損値を補間する。ここでは、エンジン負荷が欠損値であるため、エンジン負荷の値は−１００以下又は４００以上のいずれかの値によって補間される。なお、補間値は一つのみでもよいが、サンプル数を多くすることにより推測結果の精度を向上させてもよい。ここでは、二つの異常値によって症状データ５０を補間することとする。例えば、異常値の一方の閾値である４００と、他方の閾値であるである−１００とによって補間したとすると、Ｂ補間部１３ｂより出力される補間症状データは、「エンジン回転数＝１０００、エンジン負荷＝４００」と、「エンジン回転数＝１０００、エンジン負荷＝−１００」との二つになる。以下、前者を「補間症状データＢ１」といい、後者を「補間症状データＢ２」という。
【００２７】
なお、正常値によって補間する場合又は異常値によって補間する場合のいずれの場合について、サンプル数はいくつであってもよい。また、補完値は、正常値又は異常値の閾値でなくてもよく、正常値又は異常値の範囲に含まれる値であればよい。更に、正常値と異常値とが完全に裏返しの関係にある場合、すなわち、正常値以外は異常値である場合は、正常値ＤＢ１７又は異常値ＤＢ１８のいずれか一方のみに基づいて、正常値及び異常値を判断すればよい。
【００２８】
なお、Ａ補間部１３ａ及びＢ補間部１３ｂ以外に、他の補間方法による補間部１３が存在する場合、これらの補間部１３からも補間症状データが出力される。
【００２９】
続いて、推測部１３は、各補間部１３より出力されたそれぞれの補間症状データに基づいて、既知事例ＤＢ１９に登録されている既知事例における各症状との類似度を算出することにより故障原因を推測する。（Ｓ１０４）。
【００３０】
図７は、既知事例ＤＢの構成例を示す図である。図７に示されるように、既知事例ＤＢ１９には、既知の事例ごとに、その症状を示すパラメータ（本実施の形態では、エンジン回転数及びエンジン負荷）の値と故障原因との対応付けが管理されている。例えば、一行目のレコードでは、エンジン回転数の値が「６３２」で、エンジン負荷の値が「４３．５」であった故障の原因は、ＩＧＴ１断線であったことが示されている。
【００３１】
斯かる既知事例ＤＢ１９を用いて、推測部１３は、ステップＳ１０４において以下のような処理を実行する。図８は、推測部による故障原因の推測処理を説明するためのフローチャートである。
【００３２】
まず、補間部１３より出力される補間症状データのうちの一つを処理対象とする（Ｓ１０４１）。続いて、処理対象とされた補間症状データについて、既知事例ＤＢ１９の各レコードの症状との類似度を算出する（Ｓ１０４２）。類似度の具体例としては、例えば、既知の事例における症状と故障車の症状（症状データ５０によって示される症状）との距離（ユークリッド距離）が挙げられる。一つの既知事例における症状と故障車の症状とのユークリッド距離は、以下の式で算出される。
【００３３】
【数１】
2009134470.tif 000003
ここで、ｄは、ユークリッド距離である。ａｉは、故障車の症状におけるｉ番目の変数の値である。ｂｉは、過去の事例における症状のｉ番目の変数の値である。ｎは、変数の数（次元数）である。本実施の形態では、ｎは２である。また、ａ１は故障車のエンジン回転数の値であり、ａ２は故障車のエンジン負荷の値である。また、ｂ１は、一つの既知事例のエンジン回転数の値であり、ｂ２は一つの既知事例のエンジン負荷の値である。
【００３４】
図９は、一つの補間症状データと既知事例の症状とのユークリッド距離の算出結果を示す図である。同図には、Ａ補間部１３ａより出力された補間症状データＡ１（「エンジン回転数＝１０００、エンジン負荷＝３００」）についてのユークリッド距離の算出結果が一番右の列に示されている。
【００３５】
続いて、算出された類似度（ユークリッド距離）が最小である既知事例における故障原因と当該類似度とを推測結果として出力する（Ｓ１０４３）。図９の例では、ユークリッド距離の最小値は「３５７」であり、当該事例における故障原因は「ＩＧＴ１断線」である。したがって、故障原因として「ＩＧＴ１断線」が、類似度として「３５７」が推測結果として出力される。
【００３６】
以上、ステップＳ１０４１〜Ｓ１０４３までの処理が、各補間症状データに対して行われると（Ｓ１０４４でＹｅｓ）、推測部１４による処理が終了する。その結果、例えば、上述した、Ａ補間部１３ａによる二つの補間症状データと、Ｂ補間部による二つの補間症状データとについては以下のような推測結果が出力される。
【００３７】
図１０は、各補間症状データに基づく推測結果の例を示す図である。同図において、推測結果（Ａ）は、Ａ補間部１３ａによる補間症状データＡ１及び補間症状データＡ２に基づく二つの推測結果を示す。補間症状データＡ１に基づけば、故障原因は「ＩＧＴ１断線」であり、類似度は「３５７」である。補間症状データＡ２に基づけば、故障原因は「ＮＥ瞬断」であり、類似度は「４９」である。
【００３８】
一方、推測結果（Ｂ）は、Ｂ補間部１３ｂによる補間症状データＢ１及び補間症状データＢ２に基づく二つの推測結果を示す。補間症状データＢ１に基づけば、故障原因は「ＮＥ瞬断」であり、類似度は「３５２」である。補間症状データＢ２に基づけば、故障原因は「ＩＧＴ１断線」であり、類似度は「１３８」である。
【００３９】
続いて、推測結果比較部１５は、推測部１４より出力される推測結果をその類似度に基づいてソートし、故障原因の推測結果の順位付けを行う（Ｓ１０５）。具体的には、類似度が小さいもの程（既知事例に近似しているもの程）、信頼度の高い推測結果として扱う。例えば、図１０の例において、最も小さい類似度は「４９」であり、その故障原因はＮＥ瞬断である。したがって、ＮＥ瞬断が最も可能性の高い故障原因であるとされる。また、故障原因がＮＥ瞬断以外であって、次に類似度の小さい推測結果における故障原因はＩＧＴ１断線である。したがって、ＩＧＴ１断線は２番目に可能性の高い故障原因であるとされる。なお、更に異なる故障原因がある場合は、同様に類似度に基づいて順序付けを行う。
【００４０】
続いて、出力部１６は、推測結果の比較結果（順序付けされた故障原因）を例えば表示装置１０６に表示させる。ここで、故障原因ごとに最小の類似度を表示させるようにしてもよい。診断者は、故障原因の表示順や、最小の類似度等に基づいて故障原因の推測結果を評価し、例えば、優先的に対処すべき故障原因を判断することができる。
【００４１】
なお、上記では、複数の補間部１３によって欠損値を補間する例について説明したが、異常値によって補間するＢ補間部１３ｂによって補間した結果に基づいて故障原因を推測するようにしてもよい。この場合、補間結果は一つであってもよい。したがって、推測結果としては一つのみが出力される。
【００４２】
上述したにように、本発明の実施の形態における診断装置１０によれば、症状データ５０に欠損値がある場合であっても適切に故障原因を推測することができる。特に、欠損値を異常値によって補間することにより、本来は観測されるはずの異常値（＝故障状態を端的に表しているデータ）が欠損していても、確からしい故障原因を推定することが可能になる。
【００４３】
また、正常値による補間値をも併せて用いることにより、欠損値が正常値であって場合をも考慮した推測結果を得ることができる。
【００４４】
なお、ユークリッド距離以外に、故障車の症状（ａ）と、既知事例（ｂ）との内積やコサイン相関値等を類似度として用いても良い。内積は、次の式によって算出すればよい。
【００４５】
【数２】
2009134470.tif 000004
また、コサイン相関値は、次の式によって算出すればよい。
【００４６】
【数３】
2009134470.tif 000005
各変数の意味は、ユークリッド距離の式において説明した通りである。
【００４７】
また、本発明は車以外の他の装置の故障に対しても有効に適用され得る。また、故障以外の事象に対する発生原因の推測についても有効に適用され得る。
【００４８】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００４９】
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
コンピュータが実行する故障原因推測方法であって、
故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手順と、
前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手順と、
既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手順と、
推測された故障原因を示す情報を出力する出力手順とを有することを特徴とする故障原因推測方法。
（付記２）
前記異常値補間手順は、欠損しているパラメータを異なる異常値によって補間し、
前記故障原因推測手順は、異なる異常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記１記載の故障原因推測方法。
（付記３）
前記パラメータごとに当該パラメータの正常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの正常値によって補間する正常値補間手順を有し、
前記故障原因推測手順は、前記異常値補間手順において補間された状態情報と前記正常値補間手順において補間された状態情報とのそれぞれについて、前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記１又は２記載の故障原因推測方法。
（付記４）
前記正常値補間手順は、欠損しているパラメータを異なる正常値によって補間し、
前記故障原因推測手順は、異なる正常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記３記載の故障原因推測方法。
（付記５）
前記故障原因推測手順は、前記類似度としてユークリッド距離を算出することを特徴とする付記１乃至４いずれか一項記載の故障原因推測方法。
（付記６）
コンピュータに、
故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手順と、
前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手順と、
既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手順と、
推測された故障原因を示す情報を出力する出力手順と実行させるための故障原因推測プログラム。
（付記７）
前記異常値補間手順は、欠損しているパラメータを異なる異常値によって補間し、
前記故障原因推測手順は、異なる異常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記６記載の故障原因推測プログラム。
（付記８）
前記パラメータごとに当該パラメータの正常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの正常値によって補間する正常値補間手順を有し、
前記故障原因推測手順は、前記異常値補間手順において補間された状態情報と前記正常値補間手順において補間された状態情報とのそれぞれについて、前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記６又は７記載の故障原因推測プログラム。
（付記９）
前記正常値補間手順は、欠損しているパラメータを異なる正常値によって補間し、
前記故障原因推測手順は、異なる正常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記８記載の故障原因推測プログラム。
（付記１０）
前記故障原因推測手順は、前記類似度としてユークリッド距離を算出することを特徴とする付記６乃至９いずれか一項記載の故障原因推測プログラム。
（付記１１）
故障が発生した対象の状態を示す複数のパラメータより構成される状態情報を取得する状態情報取得手段と、
前記パラメータごとに当該パラメータの異常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの異常値によって補間する異常値補間手段と、
既知の複数の事例における故障原因に対応付けられて記憶装置に記録されている状態情報と、補間された状態情報との類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測する故障原因推測手段と、
推測された故障原因を示す情報を出力する出力手段とを有することを特徴とする故障原因推測装置。
（付記１２）
前記異常値補間手段は、欠損しているパラメータを異なる異常値によって補間し、
前記故障原因推測手段は、異なる異常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記１１記載の故障原因推測装置。
（付記１３）
前記パラメータごとに当該パラメータの正常値を識別可能なように記憶装置に記録された情報に基づいて、前記状態情報において欠損しているパラメータの値を当該パラメータの正常値によって補間する正常値補間手段を有し、
前記故障原因推測手段は、前記異常値補間手段によって補間された状態情報と前記正常値補間手段によって補間された状態情報とのそれぞれについて、前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記１１又は１２記載の故障原因推測装置。
（付記１４）
前記正常値補間手段は、欠損しているパラメータを異なる正常値によって補間し、
前記故障原因推測手段は、異なる正常値によって補間されたそれぞれの状態情報について前記類似度を算出し、該類似度に基づいて故障原因を推測することを特徴とする付記１３記載の故障原因推測装置。
（付記１５）
前記故障原因推測手段は、前記類似度としてユークリッド距離を算出することを特徴とする付記１１乃至１４いずれか一項記載の故障原因推測装置。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態における診断装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における診断装置のソフトウェア構成例を示す図である。
【図３】診断装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図４】症状データの例を示す図である。
【図５】正常値ＤＢの構成例を示す図である。
【図６】異常値ＤＢの構成例を示す図である。
【図７】既知事例ＤＢの構成例を示す図である。
【図８】推測部による故障原因の推測処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】一つの補間症状データと既知事例の症状とのユークリッド距離の算出結果を示す図である。
【図１０】各補間症状データに基づく推測結果の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５１】
１０          診断装置
１１          症状データ取得部
１２          欠損値検出部
１３          補間部
１３ａ        Ａ補間部
１３ｂ        Ｂ補間部
１４          推測部
１５          推測結果比較部
１６          出力部
１７          正常値ＤＢ
１８          異常値ＤＢ
１９          既知事例ＤＢ
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１０６        表示装置
１０７        入力装置
Ｂ            バス
【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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【図１０】
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