(57)【要約】【課題】車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能な異常解析装置を提供する。【解決手段】異常解析装置１００は、車両の走行データを取得する信号入力部１２と、車両の走行データのうち、正常データ保存部２４に記憶されている正常時の走行データと、現状データ保存部２２に記憶されている現状の走行データとを比較して、車両の異常部分を特定する解析部１６と、を備えており、解析部１６は、正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、その共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、現状の走行データとの比較を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行データを収集する収集部と、
前記車両の走行データのうち、予め取得しておいた正常時の走行データと、新たに収集された走行データとを比較して、前記車両の異常の可能性を判定する異常判定部と、を備え、
前記異常判定部は、複数の前記正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記新たに収集された走行データとの比較を行うことを特徴とする異常解析装置。
【請求項２】
車両の走行データを収集する収集部と、
前記車両が異常を有しているか否かを判定する異常判定部と、
前記異常判定部において異常と判定された際の走行データを、正常と判定された際の走行データと比較することによって、前記異常部分を特定する異常部分特定部と、を備え、
前記異常部分特定部は、複数の前記正常と判定された際の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記異常と判定された際の走行データと比較することを特徴とする異常解析装置。
【請求項３】
前記異常部分特定部は、前記車両の走行モードに対応した複数の前記正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記走行モードに対応した新たな走行データと比較することを特徴とする請求項２に記載の異常解析装置。
【請求項４】
前記正常時のデータの収集は、前記走行モードごとに、共通部分の共通度及び／又はサンプル数を記憶することを特徴とする請求項３に記載の異常解析装置。
【請求項５】
前記異常部分特定部において前記異常部分が特定された場合に、前記比較結果と、異常原因と関連付けられた既知の異常データとに基づいて、前記車両の異常原因の特定を行う異常原因特定部を更に備える請求項２〜４のいずれか一項に記載の異常解析装置。
【請求項６】
前記既知のデータに基づいて異常原因の特定ができなかった場合に、外部に対して、前記異常時の車両データを用いた問い合わせを行う問い合わせ部を更に備える請求項５に記載の異常解析装置。
【請求項７】
車両の走行データを収集する収集ステップと、
前記車両の走行データのうち、予め取得しておいた正常時の走行データと、新たに収集された走行データとを比較して、前記車両の異常の可能性を判定する異常判定ステップと、を含み、
前記異常判定ステップでは、複数の前記正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記新たに収集された走行データとの比較を行うことを特徴とする異常解析方法。
【請求項８】
車両の走行データを収集する収集ステップと、
前記車両の異常を判定する異常判定ステップと、
前記異常判定部において異常と判定された際の走行データを、正常と判定された際の走行データと比較することによって、前記異常部分を特定する異常部分特定ステップと、を含み、
前記異常部分特定ステップでは、複数の前記正常と判定された際の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記異常と判定された際の走行データと比較することを特徴とする異常解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は異常解析装置及び異常解析方法に関し、特に車両の異常原因を解析するための異常解析装置及び異常解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、車両においては、車両内に搭載されたセンサ等の検出信号を監視することにより、動作状態（故障等）を自己診断する自己診断装置が設けられている。この自己診断装置で識別可能な異常には、（１）センサ等の断線やショート、（２）システム異常（燃料系やフィードバック異常など）、及び（３）現象異常（エンスト異常、加速不良、アイドル不安定、変速ショックなど）が含まれる。これらの異常があった場合には、識別のための故障コードがメモリ等に記憶されるようになっている。
【０００３】
この場合、上記（１）の故障コードについては、直接、故障箇所が特定可能であるが、上記（２）、（３）の故障コードについては、車両の挙動が正常でないことは分かるものの、故障原因（故障箇所）の直接的な特定にはつながらない。そのため、（２），（３）の異常コードをメモリ等に記憶していても、ディーラーや整備工場などで原因を特定する必要があるため、原因特定に長時間を要することとなる。
【０００４】
これを解決するため、例えば特許文献１に記載されているような、取得されたデータを既知の事例と比較することにより異常を検出する技術を、車両の故障原因判断に適用することも考えられる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３２３３７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１の技術を適用するためには、あらかじめ故障のメカニズムを全て把握しておき、かつ、原因特定のための比較対照データ（事例）を、メモリ等に記憶させておくことが必要であるが、新規システム（機能）が矢継ぎ早に開発される現状では、故障メカニズムの把握をその度ごとにするのは、大変な労力（開発工数）が必要となり、現実的でない。
【０００７】
そこで本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能な異常解析装置及び異常解析方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の異常解析装置は、車両の走行データを収集する収集部と、前記車両の走行データのうち、予め取得しておいた正常時の走行データと、新たに収集された走行データとを比較して、前記車両の異常の可能性を判定する異常判定部と、を備えており、前記異常判定部は、複数の前記正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記新たに収集された走行データとの比較を行うことを特徴としている。
【０００９】
これによれば、異常判定部が、予め取得しておいた正常時のデータにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをしたものと、新たに収集された走行データとを比較することにより、車両の異常部分の特定を行う。したがって、正常状態かつ同一走行状態であってもデータ内容がばらばらになるようなデータを用いないこととすることで、車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能となる。また、新たに収集された走行データに、正常時に取得されたデータの共通部分と異なる部分がある場合には、その部分の故障の蓋然性が高いと考えることができるので、これを利用することにより新規システムの故障メカニズムを、逐一把握しなくても車両の異常部分の特定を行うことが可能となる。
【００１０】
また、本発明の第２の異常解析装置は、車両の走行データを収集する収集部と、前記車両が異常を有しているか否かを判定する異常判定部と、前記異常判定部において異常と判定された際の走行データを、正常と判定された際の走行データと比較することによって、前記異常部分を特定する異常部分特定部と、を備えており、前記異常部分特定部は、複数の前記正常と判定された際の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記異常と判定された際の走行データと比較することを特徴としている。
【００１１】
これによれば、異常部分特定部は、異常判定部において正常と判定された際の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをするとともに、異常判定部において異常と判定された際の走行データとの比較を行って、車両の異常部分の特定を行う。したがって、正常状態かつ同一走行状態であってもデータ内容がばらばらになるようなデータを用いないこととすることで、車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能となる。また、新たに収集された走行データに、正常時に取得されたデータの共通部分と異なる部分がある場合には、その部分の故障の蓋然性が高いと考えることができるので、これを利用することにより、新規システムの故障メカニズムを、逐一把握しなくても車両の異常部分の特定を行うことが可能となる。
【００１２】
本発明の第２の異常解析装置において、前記異常部分特定部は、前記車両の走行モードに対応した複数の前記正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記走行モードに対応した新たな走行データと比較することとすることができる。かかる場合には、走行モードごとに比較を行うことにより、車両の走行状態にかかわらず高精度な異常部分の特定を行うことが可能となる。
【００１３】
この場合において、前記正常時のデータの収集は、前記走行モードごとに、共通部分の共通度及び／又はサンプル数を記憶することとすることができる。かかる場合には、記憶すべきデータ量を小さくすることが可能となる。
【００１４】
また、本発明の第２の異常解析装置では、前記異常部分特定部において前記異常部分が特定された場合に、前記比較結果と、異常原因と関連付けられた既知の異常データとに基づいて、前記車両の異常原因の特定を行う異常原因特定部を更に備えることとすることができる。かかる場合には、車両内で異常原因を特定することができるので、その後の作業において、異常原因に対する対応を迅速に行うことが可能となる。
【００１５】
この場合において、前記既知のデータに基づいて異常原因の特定ができなかった場合に、外部に対して、前記異常時の車両データを用いた問い合わせを行う問い合わせ部を更に備えることとすることができる。かかる場合には、異常原因特定部において異常原因を特定できない場合であっても、予め問い合わせ部により外部に対して問い合わせを行うので、その後の作業において、異常原因に対する対応を迅速に行うことが可能となる。
【００１６】
本発明の第１の異常解析方法は、車両の走行データを収集する収集ステップと、前記車両の走行データのうち、予め取得しておいた正常時の走行データと、新たに収集された走行データとを比較して、前記車両の異常の可能性を判定する異常判定ステップと、を含んでおり、前記異常判定ステップでは、複数の前記正常時の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記新たに収集された走行データとの比較を行うことを特徴としている。
【００１７】
これによれば、予め取得しておいた正常時のデータにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、収集ステップにおいて新たに収集された走行データとの比較を行って、車両の異常部分の特定を行う。したがって、正常状態かつ同一走行状態であってもデータ内容がばらばらになるようなデータを用いないこととすることで、車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能となる。また、新たに収集された走行データに、正常時に取得されたデータの共通部分と異なる部分がある場合には、その部分の故障の蓋然性が高いと考えることができるので、これを利用することにより、新規システムの故障メカニズムを、逐一把握しなくても車両の異常部分の特定を行うことが可能となる。
【００１８】
本発明の第２の異常解析方法は、車両の走行データを収集する収集ステップと、前記車両の異常を判定する異常判定ステップと、前記異常判定部において異常と判定された際の走行データを、正常と判定された際の走行データと比較することによって、前記異常部分を特定する異常部分特定ステップと、を含んでおり、前記異常部分特定ステップでは、複数の前記正常と判定された際の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、前記異常と判定された際の走行データと比較することを特徴としている。
【００１９】
これによれば、異常判定ステップにおいて正常と判定された際の走行データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをするとともに、異常判定ステップにおいて異常と判定された際の走行データとの比較を行って、車両の異常部分の特定を行う。したがって、正常状態かつ同一走行状態であってもデータ内容がばらばらになるようなデータを用いないこととすることで、車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能となる。また、新たに収集された走行データに、正常時に取得されたデータの共通部分と異なる部分がある場合には、その部分の故障の蓋然性が高いと考えることができるので、これを利用することにより、新規システムの故障メカニズムを、逐一把握しなくても車両の異常部分の特定を行うことが可能となる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、車両の異常部分の特定を精度良く行うことが可能な異常解析装置及び異常解析方法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】
【００２１】
《第１の実施形態》
以下、本発明の第１の実施形態について、図１〜図５に基づいて詳細に説明する。
【００２２】
図１は、車両の異常解析（故障診断及び異常原因特定）に用いられる、本第１の実施形態に係る異常解析装置１００の構成を示すブロック図である。この図１に示すように、異常解析装置１００は、本発明の収集部としての信号入力部１２、モード判定部１４、異常部分特定部としての解析部１６、異常原因特定部としての原因特定部１８、及び通知部２０等を備えている。
【００２３】
信号入力部１２は、センサ等を用いて計測される、エンジン回転数、車速、及びスロットル開度等のデータを取り込むためのものである。
【００２４】
モード判定部１４は、車速や、ユーザの操作情報（ブレーキ、ハンドル、エアコン等の操作）、環境情報（気温、気圧、路面の傾斜）等に基づいて、車両の走行モード（高速走行中、高加速中、低加速中、上り坂走行中、下り坂走行中、停車中、エアコン使用中など）を判定するものである。
【００２５】
解析部１６には、信号入力部１２において取得されたデータを保持する現状データ保存部２２と、車両が正常な状態で事前に取得されたデータを保持する正常データ保存部２４と、が接続されている。これら現状データ保存部２２や正常データ保存部２４としては、例えば不揮発性メモリ等を採用することができる。解析部１６は現状データ保存部２２に保存されたデータと、正常データ保存部２４に保存されたデータとを比較することにより、故障診断を行う。
【００２６】
原因特定部１８には、外部のサービスセンターに対して異常原因の問い合わせを行うための問い合わせ部としてのセンター通信部２６と、他車において既に取得されている既知データ（異常原因と対応付けられたデータ）を取得して保持する、既知データ保存部２８と、が接続されている。原因特定部１８は、解析部１６における解析結果と、既知データ保存部２８に保存されている既知データとを用いて異常原因を特定する。また、既知データのみでは異常原因を特定することができない場合には、センター通信部２６を介して、外部のサービスセンターに異常原因の問い合わせを行うとともに、サービスセンターから送信される回答を受け取る。
【００２７】
通知部２０は、原因特定部１８において特定された異常原因を、例えばメータやナビゲーションシステムの画面を介してユーザに通知する。また、車両の整備を行うディーラーに対して、原因特定部１８で特定された異常原因を無線等を用いて自動的に通知する。
【００２８】
次に、上記のように構成される異常解析装置１００における処理について、図２のフローチャートに沿って、かつその他の図面を適宜参照して説明する。なお、前提として、正常データ保存部２４には、正常時のデータ（以下、単に「正常データ」と呼ぶ）が蓄積されているものとする。この正常データは、車両の走行距離が少ない段階（車両が正常である蓋然性が高い段階）で取得したデータと、そのデータとほぼ一致するデータとを含んでおり、車両の走行モードごとに多数取得されているものとする。
【００２９】
まず、図２のステップＳ１０では、モード判定部１４が、信号入力部１２において取得された車速、ユーザの操作情報（ブレーキ、ハンドル、エアコン等の操作）、環境情報（気温、気圧、路面の傾斜）等に基づいて、走行モードを判定する。
【００３０】
次いで、ステップＳ１２では、信号入力部１２において取得されたデータ（現状データ）を、現状データ保存部２２に記憶する。
【００３１】
次いで、ステップＳ１４では、解析部１６が、予め正常データ保存部２４に蓄積されている正常データベース（車両が正常な状態にあるときに取得されたデータ）のうち、ステップＳ１０で判定された走行モードに対応する正常データベースと、現状データとを比較することにより、故障診断を実行する。
【００３２】
ここで、正常データそれぞれには、例えば、図３に示すように、エンジン回転数、エンジンの水温、車速、所定の機構１が作動しているか否か、機構１とは異なる機構２が作動しているか否かなどが含まれている。また、図３に示す正常データ１〜４のそれぞれは、同一の走行モードで取得されたものである。この図３に示すように、正常データ１〜４において、エンジン回転数はほぼ一致しており（約１０００ｒｐｍ）、水温は一致しており（８０℃）、車速は一致しており（０ｋｍ／ｈ）、機構１は、全て作動している（ＯＮ）。しかしながら、機構２については、作動している場合もあれば作動していない場合もあり、全体的に見て共通性に乏しいことが分かる。このことは、機構２が動作しているか否かは、走行モードに影響を与えないことを意味するとともに、機構２の動作状態に基づいて、車両が故障しているか否かを判断することは難しい（換言すると、機構２の動作状態に基づいて判断すると、誤った判断を行ってしまう）ことを意味している。
【００３３】
このため、本第１の実施形態においては、正常データ間で共通性の高い、エンジン回転数、水温、車速、機構１の動作状態、のデータについてのみ、重み付けし（ここでは、これらのデータについて故障診断の基準に用い、機構２のデータについては故障診断の基準に用いない）、正常データと現状データとを比較することとする（いわゆる、データマイニング技術）。なお、以下においては、説明の便宜上、機構１が、ロックアップ機構（トルクコンバータを機械的に接続し、滑りによるロスをゼロにして、燃費を向上する機構）であるものとして説明を行うものとする。
【００３４】
すなわち、図２のステップＳ１４では、まず、解析部１６が、車両の走行モードに応じた正常データベース（図４（ａ）参照）を、正常データ保存部２４から取得するとともに、現状データ（図４（ｂ）参照）を、現状データ保存部２２から取得して、正常データベースと現状データとを比較する。ここで、図４（ａ）の正常データベースと、図４（ｂ）の現状データは、走行モードを開始した時点からの時刻（経過時間）（ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４）における、エンジン回転数、水温、車速、ロックアップ状態を表したものである。
【００３５】
この場合、図４（ａ）と図４（ｂ）とを比較すると、正常データベースにおける時刻ｔ３のロックアップ状態がＯＦＦ（すなわち、トランスミッションが切り離されている状態）であるにもかかわらず、現状データにおける時刻ｔ３のロックアップ状態がＯＮ（すなわち、トランスミッションが切り離されていない状態）であることがわかる。したがって、解析部１６では、このことから、現状データにおけるロックアップ解除（ＯＮ→ＯＦＦ）のタイミングが遅れていることを導き出すことができる。なお、この段階では、ロックアップ解除のタイミングは遅れているものの、車両においてエンストは発生していないものとする。すなわち、解析部１６は、エンストが発生する前兆として発生したロックアップ解除のタイミング遅れについて、導き出しているものとする。
【００３６】
図２に戻り、次のステップＳ１６では、ステップＳ１４の結果、車両が正常であったか否かが判断されるが、ここでは、上述したように、ロックアップ解除のタイミングが遅れており、「異常」であるので、判断は否定され、次のステップＳ１８に移行する。
【００３７】
ステップＳ１８では、図１の原因特定部１８が、既知データ保存部２８に保存された、他車において事前に取得された既知データ（異常原因（現象）と対応付けられたデータ、図５参照）に基づいて、異常原因の特定を行う。
【００３８】
具体的には、図５のうちの「メカニズム」の項から、「Ｔ／Ｍ切離しタイミング遅れ」を選択するとともに、その中から「件数」の比較的多いもの及び「照合データ（検証用）」が一致するものを選択する。この選択の結果、件数が１２件である原因「エンジンコントロールコンピュータの仕様不備」の可能性が非常に高いことから、原因特定部１８は、異常原因を「エンジンコントロールコンピュータの仕様不備」に特定する。
【００３９】
ところで、市販されて間もない車両などにおいては、既知データ保存部２８における既知データの蓄積が少なく、この既知データのみでは異常原因を特定できない場合が存在する。このような場合に対応するため、本実施形態では、既知データのみでは異常原因を特定できなかった場合に、センター通信部２６を介してサービスセンターに図４（ｂ）の現状データを送信して、異常原因を問い合わせることとする。これにより、サービスセンター側では、サービスエンジニア等が、現状データを解析して異常原因を特定する作業を行うので、この作業により異常原因が特定された場合には、その異常原因に関する情報が、サービスセンター側から、センター通信部２６を介して、原因特定部１８に送り返されるようになっている。
【００４０】
図２に戻り、次のステップＳ２０では、通知部２０が、原因特定部１８において特定された異常原因（エンジンコントロールコンピュータの仕様不備）を、例えばメータやナビゲーションシステムの画面を介してユーザに通知することとする。また、通知部２０は、無線等を用いて、ディーラーに対して異常原因を通知することとする。なお、この場合、図５の「現象」の項目から、エンストが発生する（発生した）可能性が高いことが分かるので、通知部２０は、異常原因の通知とともに又はこれに代えて、その旨をユーザに通知することとしても良い。また、ディーラーに対する異常原因の通知に代えて又はこれとともに、通知部２０は、異常原因と対応付けられた「対策（ディーラー指示内容）」の内容（エンジンコントロールコンピュータソフトの書き換え）（図５参照）を、ディーラーに通知することとしても良い。なお、異常原因の候補が複数ある場合（１つの原因に絞りきれない場合）には、異常原因候補の全てをディーラーに通知することとしても良い。
【００４１】
なお、上記のようにして特定された異常原因を、無線等を介して、同一車種の他の車両に対して送信することも可能である。この場合、他の車両で行われる、異常原因特定の際に、当該送信されたデータを利用することが可能である。
【００４２】
ところで、図２のフローチャートにおいて、ステップＳ１６の判断が肯定された場合（すなわち、ステップＳ１４の故障診断において、正常と診断された場合）には、ステップＳ２２に移行する。このステップＳ２２では、正常データ特徴点（本実施形態では、エンジン回転数、水温、車速、ロックアップ状態のデータ）を正常データ保存部２４に保存し、図２の全処理を終了する。なお、正常データ保存部２４に新たに保存された正常データ特徴点は、次回以降の処理（次回以降の故障診断（ステップＳ１４））において利用されるようになっている。
【００４３】
以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、解析部１６が、正常データ保存部２４に記憶されている正常データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、新たに取得された走行データとの比較を行うことにより車両の異常部分（本実施形態ではロックアップ状態）の特定を行うので、正常状態かつ同一走行状態であってもデータ内容がばらばらになるようなデータを用いないこととすることで、車両の異常部分の特定を精度良く行うことができる。また、現状データに、正常データの共通部分と異なる部分がある場合には、その部分が故障している蓋然性が高いと考えられるので、これを利用することにより、新規システムの故障メカニズムを、逐一把握しなくても車両の異常部分の特定を行うことができる。
【００４４】
また、本第１の実施形態では、異常現象（例えばエンスト）が実際に起こる以前から、異常現象（エンスト）の起こる可能性のある症状を見つける（異常予知）ことができるので、早期に故障に対する対策を施すことが可能である。
【００４５】
また、本第１の実施形態では、走行モードに基づいた故障診断を行っているので、車両の走行状態にかかわらず、高精度な故障診断を行うことが可能である。また、本第１の実施形態では、車両内に搭載された既知データ保存部２８内の既知データに基づいて、異常原因を特定するので、車両内で異常原因を特定することにより、その後の作業において、異常原因に対する対応を迅速に行うことができる。更に、本第１の実施形態では、サービスセンターに問い合わせを行うセンター通信部２６を備えているので、既知データに基づいた異常原因の特定を行うことができない場合であっても、サービスセンサーにおいて異常原因を特定することができる。これにより、その後の作業において、異常原因に対する対応を迅速に行うことができる。
【００４６】
なお、上記第１の実施形態では、データの重み付けの一例として、正常データ間で共通性の高いデータのみを故障診断の基準に用い、その他のデータについては故障診断の基準に用いないとする方法を採用した場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、すべてのパラメータに対して、共通性に応じた重み付け（故障しているか否か、故障原因であるか否かの判定時に、共通性が高いパラメータほど判定結果に反映されやすくなるような重み付け）を行うこととしても良い。
【００４７】
なお、上記第１の実施形態では、通常の走行時に正常データ（特徴点）を取得するシーケンスに加え、イグニッションスイッチをオンにしたときに、自動的に特定モードの試運転（例えば、エンジンを所定回転数にし、車速を０ｋｍ／ｈに維持し、エアコンをオンにするなど）を行うことで、正常データの収集を随時行うようなシーケンスを採用することとしても良い。
【００４８】
また、上記第１の実施形態では、ステップＳ２２において正常データ（特徴点）を保存することとしたが、正常データが所定数以上蓄積された段階で、正常データの保存を中止（又は一時的に停止）するようなシーケンスを採用しても良い。これにより、正常データ保存部２４のデータ容量を極力小さくすることができる。
【００４９】
また、上記第１の実施形態では、正常データが一定以上蓄積されるまでは、正常データの共通部分の抽出や、この正常データを用いた故障診断を行わないようにすることもできる。これにより、故障診断の精度を高精度に維持することが可能である。
【００５０】
なお、正常データの内容がほぼ同一である場合には、新たな正常データの追加によって変動する共通部分の共通度を更新して記憶したり、正常データのサンプル数のみを記憶することとしても良い。
【００５１】
なお、上記第１の実施形態では、異常解析装置に原因特定部を設け、異常部分があった場合に、異常原因の特定を行うこととしたが（ステップＳ１８）、これに限らず、故障診断（異常予知）のみ行い、その結果をユーザ等に通知するのみでも良い。
【００５２】
《第２の実施形態》
次に、本発明の第２の実施形態について図６、図７に基づいて説明する。図６に示すように、本第２の実施形態の異常解析装置１１０では、上述した第１の実施形態の構成（図１）と比較すると分かるように、故障判定部３０が設けられている点が異なっている。
【００５３】
故障判定部３０は、現象ダイアグやシステムダイアグを検出したか否かに基づいて、異常状態があったか否かを検知するものである。ここで、現象ダイアグとは、車両として発生してはならない状態（エンストなど）が発生した場合に検出されるダイアグである。また、システムダイアグとは、車両の制御システムの状態として矛盾が生じている状態にあるとき、すなわち出力（制御している内容）と入力（制御対象のセンサ出力）とに矛盾がある場合や、複数のＥＣＵにおける関連するパラメータ間に矛盾がある場合に検出されるダイアグである。なお、これらダイアグを出力する処理は、図２、図７の処理とは別に（並行して）、行われている処理である。
【００５４】
このように構成される異常解析装置１１０では、図２のフローチャートの処理と並行して、図７に示すような処理が行われる。まず、ステップＳ３０では、故障判定部３０が、現象ダイアグやシステムダイアグを検出して、異常状態を検出したか否かを判断する。ここでの判断が肯定されると、次のステップＳ３２では、過去の所定時間の車両データを保管するリングバッファから、異常状態が検知されたときの車両データを、現状データ保持部２２に記憶（フリーズ（移動））する。
【００５５】
次いで、ステップＳ３４では、前述した図２のステップＳ１０と同様にして、車速、ユーザ操作情報、及び環境情報などから、車両の走行モードを判定する。
【００５６】
次いで、ステップＳ３６では、異常原因の特定を実行する。ここでは、ステップＳ２２において記憶されている過去の正常データを用いて、図２のステップＳ１８の処理と同様の処理にて異常原因を特定する。すなわち、原因特定部１８が、既知データ保存部２８に保存された、ステップＳ２２において記憶されている過去の正常データ（図５と同様の異常原因（現象）と対応付けられたデータ）に基づいて、異常原因の特定を行う。
【００５７】
そして、異常原因が特定された段階で、ステップＳ３８に移行し、通知部２０により、ユーザに故障状態や異常原因を通知するとともに、ディーラーに異常原因を通知して、図７の全処理を終了する。なお、ステップＳ３０における判断が否定された場合、すなわち、異常状態が検出されていない場合には、ステップＳ３２〜Ｓ３８を実施することなく、図７の全処理を終了する。
【００５８】
以上説明したように、本第２の実施形態によると、第１の実施形態と同様、図２の処理を実行するので、解析部１６が、正常データ保存部２４に記憶されている正常データにおいて共通する部分を抽出し、該共通部分をその他の部分と異なる重み付けをして、新たに取得された走行データとの比較を行うことにより車両の異常部分の特定を行うことができる。これにより、正常状態かつ同一走行状態であってもデータ内容がばらばらになるようなデータを用いないこととすることで、車両の異常部分の特定を精度良く行うことができる。また、本第２の実施形態では、図２の処理と並行して、現象ダイアグやシステムダイアグを検出した場合に、現在の車両データと正常データを比較して異常原因を特定する図７の処理を実行するので、第１の実施形態の場合よりも異常発見や異常原因の特定に関する信頼性を向上することが可能である。
【００５９】
なお、上記第２の実施形態では、故障判定部３０とダイアグＥＣＵ４０とを別々に設けることとしたが、これに限らず、故障判定部３０とダイアグＥＣＵ４０とが同一の装置により構成されていても良い。
【００６０】
なお、上記第１の実施形態で説明した処理と、第２の実施形態で説明した並行処理を、車両の走行年数、走行距離等に応じて使い分けるようにしても良い。
【００６１】
なお、上記各実施形態では、既存データ保存部２８に保存された既存データに基づいた原因特定と、サービスセンターによる原因特定とを併用する（一方で原因特定できない場合に、他方で原因特定を行う）場合について説明したが、これに限られるものではなく、いずれか一方のみで原因特定を行うこととしても良い。
【００６２】
また、通知部２０による通知も、ユーザとディーラーのいずれか一方にのみ行うこととしても良いし、サービスセンターにおける診断結果を、ディーラーに直接送信するようにしても良い。
【００６３】
なお、上記各実施形態では、異常解析装置を構成する信号入力部１２、モード判定部１４、解析部１６、原因特定部１８、通知部２０等がそれぞれ別の装置であるような説明を行ったが、異常解析装置を、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどを組み合わせた計算機システムで構成し、上記各部の機能を計算機システムに内蔵されたプログラムによって実現することも可能である。
【００６４】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】第１の実施形態に係る異常解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の異常解析装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】正常データの重み付けについて説明するための図である。
【図４】正常データベースと現状データを示す図である。
【図５】既知データを示す図である。
【図６】第２の実施形態に係る異常解析装置の構成を示すブロック図である。
【図７】図６の異常解析装置の処理（一部）の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１２  信号入力部
１６  解析部
１８  原因特定部
２６  センター通信部
３０  故障判定部
１００  異常解析装置
１１０  異常解析装置
【図１】
2009294004.tif 000003
【図２】
2009294004.tif 000004
【図３】
2009294004.tif 000005
【図４】
2009294004.tif 000006
【図５】
2009294004.tif 000007
【図６】
2009294004.tif 000008
【図７】
2009294004.tif 000009