JP5157844B2 - Fault location identification system, fault location identification method - Google Patents
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本発明は、複数のコンポーネントが互いにデータの送受信を行い、協調して動作する協調システムの故障箇所を特定する故障箇所特定システム、故障箇所特定方法に関する。 The present invention relates to a failure location specifying system and a failure location specifying method for specifying a failure location of a cooperative system in which a plurality of components mutually transmit and receive data and operate in cooperation.
近年、複数のコンポーネントが互いに協調して動作する協調システムにおいて、システムの大規模化に伴い、故障箇所を特定することが難しくなってきている。協調システムとしては、例えば、車両に搭載される車載システムがある。車載システムでは、複数のECU(Electronic Control Unit)が、CAN(Controller Area Network)などのネットワークを介して互いにデータの送受信を行い、協調して動作を行っている。その為、あるECUが故障すると、他のECUにも異常が伝搬してしまい、どのECUが故障しているのか特定することが難しい。 In recent years, in a collaborative system in which a plurality of components operate in cooperation with each other, it has become difficult to specify a fault location as the system becomes larger. As a cooperation system, there exists a vehicle-mounted system mounted in a vehicle, for example. In an in-vehicle system, a plurality of ECUs (Electronic Control Units) transmit and receive data to and from each other via a network such as a CAN (Controller Area Network) and operate in cooperation. Therefore, when a certain ECU fails, the abnormality propagates to other ECUs, and it is difficult to specify which ECU is broken.
そこで、車載システムの故障箇所を特定する仕組みが考えられている(特許文献1参照)。特許文献1における仕組みでは、複数ECUがそれぞれ自己診断して得られた異常診断結果を記憶し、異常診断結果読み出しコマンドを外部から受信したときに、異常診断結果に他のECUからの入力異常を示す情報が含まれているか否かを確認する。そして、他のECUからの入力異常を示す情報が含まれている場合には、当該他のECUが記憶している異常診断結果を読み出すためのコマンドを当該他のECUに対して送信し、当該他のECUから得た診断結果を異常診断結果読み出しコマンドの送信元へと送信する。
しかしながら、特許文献1に示す仕組みでは、例えば、以下のようなケースにおいて故障箇所を正確に特定することができない。
However, with the mechanism shown in
図22は、システム構成の1例を示す模式図である。A、B、C、DのボックスはECUを示している。また、矢印はデータフローを示している。図22に示す例では、AからB、BからC、CからDの3つのデータフローがある。ここで、Aが故障し、Dに異常診断結果の要求がなされた場合を考える。このとき、AからBのデータフロー、CからDのデータフローについては異常と判定できたが、BからCのデータフローについては判定不能であったとする。この場合、特許文献1に示す仕組みでは、本来であればAの診断結果を返すべきところを、Cの診断結果を返すことになる。この場合、A、Bの故障の可能性はないと判断され、故障箇所の特定に失敗する。
FIG. 22 is a schematic diagram illustrating an example of a system configuration. Boxes A, B, C, and D indicate ECUs. An arrow indicates a data flow. In the example shown in FIG. 22, there are three data flows A to B, B to C, and C to D. Here, consider a case where A fails and D is requested for an abnormality diagnosis result. At this time, it can be determined that the data flow from A to B and the data flow from C to D are abnormal, but the data flow from B to C cannot be determined. In this case, in the mechanism shown in
図23は、図22とは異なるシステム構成の1例を示す模式図である。図23に示す例では、AからB、BからD、DからC、CからBの4つのデータフローがある。B、D、Cの3つのECU間では、循環的にデータをやり取りしている。ここで、Dに異常診断結果の要求がなされた場合を考える。特許文献1に示す仕組みでは、他のECUからの入力異常を辿っていくことになり、処理が無限ループに陥ってしまう。つまり、Dは、異常診断結果の要求がなされると、Bからの入力異常を示す情報が含まれていると判断し、Bに異常診断結果を読み出すコマンドを送信する。これを受けて、Bは、Cからの入力異常を示す情報を示す情報が含まれていると判断し、Cに異常診断結果を読み出すコマンドを送信する。これを受けて、Cは、Dからの入力異常を示す情報を示す情報が含まれていると判断し、Dに異常診断結果を読み出すコマンドを送信する。以降では、D、B、Cは、これらの処理を繰り返し、診断結果を返すべきECUを決定することができない。従って、故障箇所の特定につながる情報は何も得られない。
FIG. 23 is a schematic diagram showing an example of a system configuration different from FIG. In the example shown in FIG. 23, there are four data flows A to B, B to D, D to C, and C to B. Data is cyclically exchanged between the three ECUs B, D, and C. Here, let us consider a case where an abnormality diagnosis result is requested to D. In the mechanism shown in
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、複数のコンポーネントが互いにデータの送受信を行い、協調して動作する協調システムにおいて、故障箇所の特定に必要な情報の全ては得られていない状況であっても、故障箇所の特定につながる適切な情報を提示できる故障箇所特定システム等を提供することである。また、協調システムがどのようなシステム構成であっても、故障箇所の特定につながる適切な情報を提示できる故障箇所特定システム等を提供することである。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and its purpose is to provide all of the information necessary for specifying a fault location in a cooperative system in which a plurality of components transmit and receive data to each other and operate in a coordinated manner. It is to provide a failure location identification system or the like that can present appropriate information that leads to the identification of a failure location even in a situation that has not been obtained. It is another object of the present invention to provide a failure location specifying system that can present appropriate information that leads to the identification of a failure location, regardless of the system configuration of the cooperative system.
前述した目的を達成するために第1の発明は、複数のコンポーネントが互いにデータの送受信を行い、協調して動作する協調システムの故障箇所を特定する故障箇所特定システムであって、前記協調システムの構成を入力するシステム構成入力手段と、前記システム構成入力手段によって入力された構成の普遍的な関係を示す第1の論理式を抽出する第1の論理式抽出手段と、を備える論理関係抽出装置と、前記協調システムの運用中にデータフローを収集するデータフロー収集手段と、前記データフロー収集手段によって収集されたデータフローが正常か否かを判定し、判定結果を第2の論理式として抽出する第2の論理式抽出手段と、を備えるデータフロー監視装置と、前記第1の論理式および前記第2の論理式を制約条件とし、各コンポーネントが正常か故障かを示す二値変数を含む評価関数に基づいて故障箇所を特定する故障箇所特定手段、を備える故障箇所特定装置と、からなり、前記評価関数は、予め定められた各コンポーネントの故障確率を更に含み、各コンポーネントが独立に故障すると仮定したときの全体確率であることを特徴とする故障箇所特定システムである。
In order to achieve the above-described object, the first invention is a failure location identification system for identifying a failure location of a cooperative system in which a plurality of components transmit and receive data to each other and operate in cooperation with each other. A logical relationship extraction apparatus comprising: system configuration input means for inputting a configuration; and first logical expression extraction means for extracting a first logical expression indicating a universal relationship of the configurations input by the system configuration input means And data flow collecting means for collecting data flows during operation of the cooperative system, and determining whether or not the data flow collected by the data flow collecting means is normal, and extracting the determination result as a second logical expression A data flow monitoring device comprising: a second logical expression extracting means; and the first logical expression and the second logical expression as constraint conditions, Nento failure place specifying means for specifying the failure location based on the evaluation function including a binary variable indicating the success or failure, and the failure place specifying device comprising a, Ri Tona, the evaluation function, the predetermined The failure location system further includes a failure probability of a component, and is an overall probability when each component is assumed to fail independently .
第1の発明における前記第1の論理式抽出手段は、各コンポーネントを探索し、コンポーネントが正常かつ入力が正常ならば出力が正常、という関係を前記第1の論理式として抽出することが望ましい。
更に、第1の発明における前記第1の論理式抽出手段は、前記協調システムの構成からデータフローの循環部分を探索し、循環部分の全てのコンポーネントが正常かつ循環部分でないコンポーネントから循環部分のコンポーネントに対する入力が全て正常ならば循環部分のコンポーネントからの出力が正常、という関係を前記第1の論理式として抽出することが望ましい。
In the first invention, it is desirable that the first logical expression extraction unit searches each component and extracts, as the first logical expression, a relationship in which the output is normal if the component is normal and the input is normal.
Further, the first logical expression extracting means in the first invention searches the circulation part of the data flow from the configuration of the cooperative system, and the components of the circulation part from the components in which all the components of the circulation part are normal and not the circulation part. It is desirable to extract the relationship that the output from the component in the circulation portion is normal if all the inputs to are normal, as the first logical expression.
第2の発明は、複数のコンポーネントが互いにデータの送受信を行い、協調して動作する協調システムの故障箇所を特定する故障箇所特定方法あって、前記協調システムの構成を入力するシステム構成入力ステップと、前記システム構成入力ステップによって入力された構成の普遍的な関係を示す第1の論理式を抽出する第1の論理式抽出ステップと、前記協調システムの運用中にデータフローを収集するデータフロー収集ステップと、前記データフロー収集手段によって収集されたデータフローが正常か否かを判定し、判定結果を第2の論理式として抽出する第2の論理式抽出ステップと、前記第1の論理式および前記第2の論理式を制約条件とし、各コンポーネントが正常か故障かを示す二値変数を含む評価関数に基づいて故障箇所を特定する故障箇所特定ステップと、を含み、前記評価関数は、予め定められた各コンポーネントの故障確率を更に含み、各コンポーネントが独立に故障すると仮定したときの全体確率であることを特徴とする故障箇所特定方法である。 A second invention is a failure location identification method for identifying a failure location of a cooperative system in which a plurality of components transmit and receive data to each other and operate in cooperation with each other, and a system configuration input step for inputting the configuration of the cooperative system; A first logical expression extracting step for extracting a first logical expression indicating a universal relationship of the configuration input by the system configuration input step, and a data flow collection for collecting a data flow during operation of the cooperative system A second logical expression extracting step for determining whether or not the data flow collected by the data flow collection means is normal, and extracting a determination result as a second logical expression; and the first logical expression and Using the second logical expression as a constraint condition, the failure location is specified based on an evaluation function including a binary variable indicating whether each component is normal or failure. Seen including a fault location identifying step, the of the evaluation function further comprises a failure probability of each component to a predetermined fault, characterized in that an overall probability on the assumption that each component fails independently It is a location identification method.
本発明により、複数のコンポーネントが互いにデータの送受信を行い、協調して動作する協調システムにおいて、故障箇所の特定に必要な情報の全ては得られていない状況であっても、故障箇所の特定につながる適切な情報を提示できる故障箇所特定システム等を提供することができる。また、協調システムがどのようなシステム構成であっても、故障箇所の特定につながる適切な情報を提示できる故障箇所特定システム等を提供することができる。 According to the present invention, in a collaborative system in which a plurality of components transmit and receive data to each other and operate in a coordinated manner, it is possible to specify a fault location even in a situation where not all information necessary for specifying the fault location is obtained. It is possible to provide a failure location identifying system that can present appropriate information to be connected. Moreover, it is possible to provide a failure location specifying system or the like that can present appropriate information that leads to the identification of a failure location regardless of the system configuration of the cooperative system.
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<第1の実施の形態>
最初に、第1の実施の形態について説明する。
図1は、故障箇所特定システム1の概略構成を示す図である。故障箇所特定システム1は、複数のコンポーネントが互いにデータの送受信を行い、協調して動作する協調システムの故障箇所を特定するためのシステムである。協調システムとしては、図2、図3の説明にて後述する車載システムのように規模の大きい(=コンポーネントの数が多い)システムを想定している。
<First Embodiment>
First, the first embodiment will be described.
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a failure
図1に示すように、故障箇所特定システム1は、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7等から構成される。論理関係抽出装置3およびデータフロー監視装置5の処理結果は、故障箇所特定装置7が利用する。故障箇所特定装置7は、ユーザに対して、故障箇所の特定につながる適切な情報を提示する。
As shown in FIG. 1, the failure
論理関係抽出装置3は、診断対象のシステム構成から論理関係を抽出する。論理関係は、論理演算子(∧(かつ)、∨(または)、¬(でない)、→(ならば)等)を用いた論理式として表される。データフロー監視装置5は、診断対象の協調システムの運用中にデータフローを監視する。故障箇所特定装置7は、論理関係抽出装置3およびデータフロー監視装置5の処理結果に基づいて、故障箇所を特定する。
The logical
図2は、協調システムの1例である車載システム11を説明する図である。図2に示すように、車載システム11は、センサ13、ECU15(データ処理装置)、アクチュエータ17等で構成される。車載システム11では、センサ13からのセンサ値を入力とし、複数のECU15がCAN(Controller Area Network)などの車載ネットワークを介して互いにデータの送受信を行うことで協調して動作し、アクチュエータ17に制御信号を出力する。本発明では、センサ13、ECU15、アクチュエータ17を区別しない。センサ13は入力がなく出力があるコンポーネント、ECU15は入力と出力があるコンポーネント、アクチュエータ17は入力があり出力がないコンポーネントとなる。車載システム11では、車載ネットワーク上に流れるデータが、データフロー監視装置5によって監視されるデータフローである。
FIG. 2 is a diagram illustrating an in-vehicle system 11 that is an example of a cooperative system. As shown in FIG. 2, the in-vehicle system 11 includes a
図3は、協調システムの1例である車載システム21を説明する図である。図3に示すように、車載システム21は、センサ23、ECU25、アクチュエータ29等から構成される。ECU25は、OS(Operation System)を有し、OSが管理するタスク27を実行する。車載システム21では、タスク27がコンポーネントであり、共有メモリで受け渡しされるデータが、データフロー監視装置5によって監視されるデータフローである。車載システム21では、データフロー監視装置5は、ECU25であっても良い。すなわち、ECU25は、共有メモリのデータを監視するタスク27を実行するように構成しても良い。
FIG. 3 is a diagram illustrating an in-vehicle system 21 that is an example of a cooperative system. As shown in FIG. 3, the in-vehicle system 21 includes a sensor 23, an ECU 25, an actuator 29, and the like. The ECU 25 has an OS (Operation System) and executes a task 27 managed by the OS. In the in-vehicle system 21, the task 27 is a component, and the data transferred in the shared memory is a data flow monitored by the data
前述の車載システム11、車載システム21等の車載システムに含まれるコンポーネントは、通常、自らに関連のあるデータフローが異常であることを検知する機能を備える。そして、複数のコンポーネントが互いに協調して動作する場合、あるコンポーネントが故障すると、他のコンポーネントに異常が伝播する。この異常伝播によって、故障していないコンポーネントも異常であることを検知してしまい、故障箇所を特定することができない場合がある。本発明は、このような特徴を有する車載システムにおいて特に有用である。 Components included in the in-vehicle system such as the in-vehicle system 11 and the in-vehicle system 21 described above usually have a function of detecting that the data flow related to itself is abnormal. When a plurality of components operate in cooperation with each other, if a certain component fails, an abnormality is propagated to other components. Due to this abnormal propagation, it may be detected that a component that has not failed is also abnormal, and the failure location cannot be identified. The present invention is particularly useful in an in-vehicle system having such characteristics.
図4は、論理関係抽出装置3を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。尚、図4のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
FIG. 4 is a hardware configuration diagram of a computer that implements the logical
論理関係抽出装置3は、制御部31、記憶部32、メディア入出力部33、通信制御部34、入力部35、表示部36、周辺機器I/F部37等が、バス38を介して接続される。
In the logical
制御部31は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。 The control unit 31 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
CPUは、記憶部32、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス38を介して接続された各装置を駆動制御し、論理関係抽出装置3が行う後述する処理を実現する。
ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部32、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部31が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The CPU calls a program stored in the
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as BIOS, data, and the like.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores a program, data, and the like loaded from the
記憶部32は、HDD(ハードディスクドライブ)であり、制御部31が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OS(オペレーティングシステム)に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部31により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。
The
Each of these program codes is read by the control unit 31 as necessary, transferred to the RAM, read by the CPU, and executed as various means.
メディア入出力部33(ドライブ装置)は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、MOドライブ等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部34は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク39間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク39を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。
The media input / output unit 33 (drive device) inputs / outputs data, for example, a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), MO drive, etc. And other media input / output devices.
The communication control unit 34 has a communication control device, a communication port, and the like, is a communication interface that mediates communication between the computer and the
入力部35は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部35を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部36は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。
The
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the computer via the
The
周辺機器I/F(インタフェース)部37は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部37を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F部37は、USBやIEEE1394やRS−232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス38は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
The peripheral device I / F (interface)
The bus 38 is a path that mediates transmission / reception of control signals, data signals, and the like between the devices.
図5は、データフロー監視装置5のハードウェア構成図である。尚、図5のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
FIG. 5 is a hardware configuration diagram of the data
図5に示すように、データフロー監視装置5は、制御部51、記憶部52、通信インタフェース53等で構成される。
As shown in FIG. 5, the data
制御部51は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。
The
CPUは、記憶部52、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、データフロー監視装置5全体を駆動制御する。
ROMは、不揮発性メモリであり、処理に必要なプログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部52、ROM等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部51が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The CPU calls and executes a program stored in the
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds programs, data, and the like necessary for processing.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores a program, data, and the like loaded from the
記憶部52は、制御部51が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。
これらの各プログラムコードは、制御部51により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。
The
Each of these program codes is read by the
通信インタフェース53は、データフロー監視装置5とCANなどの車載ネットワーク54間の通信を媒介する。データフロー監視装置5は、例えば、車載システム21のデータフローを監視する場合、車載ネットワーク54に流れるデータを監視する。
The
故障箇所特定装置7のハードウェア構成は、故障箇所特定装置7が車両に搭載される場合、データフロー監視装置5のハードウェア構成に加えて、表示部等を有する。この場合、論理関係抽出装置3の処理結果は、予め記憶部52に記憶しておく。また、データフロー監視装置5の処理結果は、車載ネットワーク54を介して入力する。
一方、故障箇所特定装置7が車両に搭載されない場合、故障箇所特定装置7のハードウェア構成は、論理関係抽出装置3のハードウェア構成と同様である。この場合、論理関係抽出装置3とデータフロー監視装置5の処理結果は、メディアやネットワーク等を介して入力する。
以下では、故障箇所特定装置7のハードウェア構成は、論理関係抽出装置3のハードウェア構成と同様のものとして説明する。
The hardware configuration of the failure location specifying device 7 includes a display unit in addition to the hardware configuration of the data
On the other hand, when the failure location specifying device 7 is not mounted on the vehicle, the hardware configuration of the failure location specifying device 7 is the same as the hardware configuration of the logical
Hereinafter, the hardware configuration of the failure location specifying device 7 will be described as being similar to the hardware configuration of the logical
以下、図6から図10を参照しながら、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7の動作の詳細について説明する。
Hereinafter, the details of the operations of the logical
最初に、論理関係抽出装置3の動作の詳細について説明する。
論理関係抽出装置3は、診断対象のシステム構成を入力するシステム構成入力手段、システム構成入力手段によって入力された構成の普遍的な関係を示す論理式を抽出する論理式抽出手段を備える。
First, details of the operation of the logical
The logical
図6は、第1の実施の形態に係る診断対象のシステム構成の1例を示す図である。図6に示すように、本実施の形態においては、4つのコンポーネントが直列的に協調して動作する。コンポーネントAはデータフローd1を出力し、コンポーネントBはデータフローd1を入力する。コンポーネントBはデータフローd2を出力し、コンポーネントCはデータフローd2を入力する。コンポーネントCはデータフローd3を出力し、コンポーネントDはデータフローd3を入力する。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a diagnosis target according to the first embodiment. As shown in FIG. 6, in the present embodiment, four components operate in cooperation in series. Component A outputs data flow d1, and component B inputs data flow d1. Component B outputs data flow d2, and component C inputs data flow d2. Component C outputs data flow d3, and component D inputs data flow d3.
図7は、図6に関する論理式を示す図である。図7では、図6に示すシステム構成の普遍的な関係を示す論理式(論理演算子∧(かつ)、∨(または)、¬(でない)、→(ならば)等を用いた式)が示されている。論理関係抽出装置3の制御部31(論理式抽出手段)は、システム構成入力手段によって入力されたシステム構成の情報から、各コンポーネントを探索し、「コンポーネントが正常」かつ「入力が正常」ならば「出力が正常」という関係を論理式として抽出する。但し、入力がないコンポーネントについては、「コンポーネントが正常」ならば「出力が正常」という関係を論理式として抽出する。また、出力がないコンポーネントについては、論理式を抽出しない。
FIG. 7 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG. In FIG. 7, a logical expression (an expression using the logical operators ∧ (and), ∨ (or), ¬ (not), → (if), etc.) showing the universal relationship of the system configuration shown in FIG. It is shown. The control unit 31 (logical expression extraction unit) of the logical
図7の例では、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントAを探索し、「コンポーネントAが正常」ならば「出力であるデータフローd1が正常」という関係を論理式101として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントBを探索し、「コンポーネントBが正常」かつ「入力であるデータフローd1が正常」ならば「出力であるデータフローd2が正常」という関係を論理式102として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントCを探索し、「コンポーネントCが正常」かつ「入力であるデータフローd2が正常」ならば「出力であるデータフローd3が正常」という関係を論理式103として抽出する。
In the example of FIG. 7, the control unit 31 of the logical
そして、論理関係抽出装置3の制御部31は、自明な等式「X→Y=¬X∨Y」に従って、論理式101を論理式104に変換する。この変換は、故障箇所特定装置7が扱いやすいデータにする為である。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、自明な等式「X→Y=¬X∨Y」と「¬(X∧Y)=¬X∨¬Y」(ド・モルガンの法則)に従って、論理式102を論理式105に変換する。同様に、論理関係抽出装置3の制御部31は、論理式103を論理式106に変換する。論理式104から論理式106は、システム構成の普遍的な関係を示す論理式として、故障箇所特定装置7が利用する。
Then, the control unit 31 of the logical
次に、データフロー監視装置5の動作の詳細について説明する。
データフロー監視装置5は、協調システムの運用中にデータフローを収集するデータフロー収集手段、データフロー収集手段によって収集されたデータフローが正常か否かを判定し、判定結果を論理式として抽出する論理式抽出手段を備える。論理式抽出手段は、各データフローが正常か否かを判定する判定基準を有する。判定基準は、データが正常な範囲に含まれているか否か(例えば、数値データであれば、−10から10の範囲に含まれているか否か)、データが正常な周期で発生しているか否か(例えば、50msecごとに発生しているか否か)等である。
Next, details of the operation of the data
The data flow
図8は、図6に関するデータフローの判定結果を示す図である。図8では、図6に示すシステムの運用中に収集したデータフローの判定結果を示している。また、図9は、図8に関する論理式を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing the determination result of the data flow related to FIG. FIG. 8 shows the determination result of the data flow collected during operation of the system shown in FIG. FIG. 9 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG.
図8に示す例では、データフロー監視装置5の制御部51(データフロー監視手段)は、データフローd1、データフローd3を異常データフローと判定し、データフローd2については異常か否か判定できていない。この場合、データフロー監視装置5の制御部51(論理式抽出手段)は、「データフローd1が異常」という判定結果を論理式107として抽出する。また、データフロー監視装置5の制御部51は、「データフローd3が異常」という判定結果を論理式108として抽出する。図8に示す例は、正常か異常かの判断が難しいデータフローd2が存在し、従来技術の特許文献1では、故障箇所の特定に失敗する例である。
In the example shown in FIG. 8, the control unit 51 (data flow monitoring means) of the data
次に、故障箇所特定装置7の動作の詳細について説明する。
故障箇所特定装置7は、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5が抽出した論理式を制約条件とし、各コンポーネントが正常か故障かを示す二値変数を含む評価関数に基づいて故障箇所を特定する故障箇所特定手段と、故障箇所特定手段によって特定された故障箇所を提示する故障箇所提示手段とを備える。
故障箇所特定手段は、論理関係抽出装置3が抽出したシステム構成の普遍的な関係を示す論理式、及びデータフロー監視装置5が抽出した異常データフローを示す論理式を満たす二値変数xiのパターンを求める。求めたパターンが複数ある場合、故障箇所特定手段は、評価関数に基づく評価を行い、最も妥当と思われる二値変数xiのパターンを故障箇所として特定する。そして、故障箇所提示手段は、特定した故障箇所をユーザに提示する。
Next, the detail of operation | movement of the failure location identification apparatus 7 is demonstrated.
The failure location specifying device 7 uses the logical expressions extracted by the logical
The failure location identification means is a binary variable x i that satisfies the logical expression indicating the universal relationship of the system configuration extracted by the logical
二値変数xiは、次式で定義される。
ここで、図7、図9に示した論理式104〜108を全て満たす二値変数xiのパターンは、(xA,xB,xC,xD)=(0,1,1,1)、(0,1,1,0)、(0,1,0,1)、(0,0,1,1)、(0,1,0,0)、(0,0,1,0)、(0,0,0,1)、(0,0,0,0)の8パターンである。この中で、式(2)の評価関数の値が最も大きいパターンは、(xA,xB,xC,xD)=(0,1,1,1)である。従って、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所特定手段)は、コンポーネントAのみが故障していると特定する。そして、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所提示手段)は、例えば、表示部36にコンポーネントAのみが故障していると表示する。
Here, the pattern of the binary variable x i that satisfies all of the
また、各コンポーネントの故障確率Piが既知の場合(各コンポーネントの故障確率Piの統計データが存在するなど予め値が定められる場合)、各コンポーネントが独立に故障すると仮定すれば、評価関数f(xA,xB,xC,xD)は、次式で表される全体確率で定義することもできる。
図10は、図7、図9に関する式(3)の評価関数の値を示す図である。図10は、各コンポーネントの故障確率をPA=0.01、PB=0.001、PC=0.005、PD=0.01と仮定し、図7、図9に示した論理式104〜108を全て満たす二値変数xiのパターンに対する式(3)の評価関数の値を示している。図10に示すように、式(3)の評価関数の値が最も大きいパターンは、(xA,xB,xC,xD)=(0,1,1,1)である。従って、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所特定手段)は、コンポーネントAのみが故障していると特定する。そして、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所提示手段)は、例えば、表示部36にコンポーネントAのみが故障していると表示する。
FIG. 10 is a diagram illustrating the value of the evaluation function of Expression (3) regarding FIGS. 7 and 9. 10 assumes that the failure probability of each component is P A = 0.01, P B = 0.001, P C = 0.005, and P D = 0.01, and the logic shown in FIGS. The value of the evaluation function of Expression (3) for the pattern of the binary variable x i that satisfies all
尚、一般に、式(3)の評価関数の最大値を与える二値変数xiのパターンを求めることは、最大充足可能性問題を解くことと同値である。従って、最大充足可能性問題のソルバーを用いることで、計算を効率的に行うことができる。ここで、最大充足可能性問題とは、重み付きの節(clause)の集合が与えられたときに、充足する節の重みの和を最大にする割り当てを求める問題である。節とは、n個の変数y1,・・・,ynとその否定¬y1,・・・, ¬ynの中から、いくつかを論理和(∨)でつなげた論理式である。つまり、論理式104〜108は、節である。
In general, obtaining the pattern of the binary variable xi that gives the maximum value of the evaluation function of Expression (3) is equivalent to solving the maximum satisfiability problem. Therefore, the calculation can be performed efficiently by using the solver of the maximum satisfiability problem. Here, the maximum satisfiability problem is a problem of obtaining an assignment that maximizes the sum of weights of satisfying clauses when a set of weighted clauses is given. The section, n-number of variables y 1, ···, y n and its negative ¬y 1, ···, from among the ¬y n, is a logical expression connecting the some logical OR (∨) . That is, the
以上、本実施の形態では、正常か異常かの判断が難しいデータフローが存在する場合であっても、故障箇所を正確に特定することができる。 As described above, in the present embodiment, even when there is a data flow in which it is difficult to determine whether it is normal or abnormal, it is possible to accurately identify the failure location.
<第2の実施の形態>
次に、第2の実施の形態について説明する。
第2の実施の形態に係る故障箇所特定システム1は、第1の実施の形態と同様、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7等から構成される。また、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7のハードウェア構成も同様である。
<Second Embodiment>
Next, a second embodiment will be described.
The failure
以下、図11から図15を参照しながら、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7の動作の詳細について説明する。
Hereinafter, the details of the operations of the logical
最初に、論理関係抽出装置3の動作の詳細について説明する。
論理関係抽出装置3は、診断対象のシステム構成を入力するシステム構成入力手段、システム構成入力手段によって入力された構成の普遍的な関係を示す論理式を抽出する論理式抽出手段を備える。
First, details of the operation of the logical
The logical
図11は、第2の実施の形態に係る診断対象のシステム構成の1例を示す図である。図11に示すように、本実施の形態においては、コンポーネントB、C、Dが循環的に協調して動作する。コンポーネントAはデータフローd1を出力し、コンポーネントBはデータフローd1を入力する。コンポーネントBはデータフローd2を出力し、コンポーネントDはデータフローd2を入力する。コンポーネントDはデータフローd4を出力し、コンポーネントCはデータフローd4を入力する。コンポーネントCはデータフローd3を出力し、コンポーネントBはデータフローd3を入力する。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a diagnosis target according to the second embodiment. As shown in FIG. 11, in the present embodiment, components B, C, and D operate in a cyclically cooperative manner. Component A outputs data flow d1, and component B inputs data flow d1. Component B outputs data flow d2, and component D inputs data flow d2. Component D outputs data flow d4, and component C inputs data flow d4. Component C outputs data flow d3, and component B inputs data flow d3.
図12は、図11に関する論理式を示す図である。図12では、図11に示すシステム構成の普遍的な関係を示す論理式が示されている。論理関係抽出装置3の制御部31(論理式抽出手段)は、システム構成入力手段によって入力されたシステム構成の情報から、各コンポーネントを探索し、「コンポーネントが正常」かつ「入力が正常」ならば「出力が正常」という関係を論理式として抽出する。但し、入力がないコンポーネントについては、「コンポーネントが正常」ならば「出力が正常」という関係を論理式として抽出する。また、出力がないコンポーネントについては、論理式を抽出しない。
FIG. 12 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG. In FIG. 12, a logical expression showing a universal relationship of the system configuration shown in FIG. 11 is shown. The control unit 31 (logical expression extraction unit) of the logical
更に、論理関係抽出装置3の制御部31(論理式抽出手段)は、システム構成入力手段によって入力されたシステム構成の情報から、データフローの循環部分(=ループ)を探索し、「ループ内にある全てのコンポーネントが正常」かつ「関連するデータフローのうちループ内に無いものが正常」ならば「ループ内の全てのデータフローは正常」という関係を論理式として抽出する。ここで、ループの探索は、システム構成図を有向グラフとして捉え、例えば、深さ優先探索アルゴリズムによって実現できる。深さ優先探索とは、あるノード(図11等におけるコンポーネント)から、目的のノードが見つかるか、または子のないノードに行き着くまで深く伸びていく探索である。ループの探索では、目的のノードとは、既に通ったことのあるノードである。
Further, the control unit 31 (logical expression extraction means) of the logical
図12の例では、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントAを探索し、「コンポーネントAが正常」ならば「出力であるデータフローd1が正常」という関係を論理式201として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントBを探索し、「コンポーネントBが正常」かつ「入力であるデータフローd1が正常」かつ「入力であるデータフローd3が正常」ならば「出力であるデータフローd2が正常」という関係を論理式202として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントCを探索し、「コンポーネントCが正常」かつ「入力であるデータフローd4が正常」ならば「出力であるデータフローd3が正常」という関係を論理式203として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントDを探索し、「コンポーネントDが正常」かつ「入力であるデータフローd2が正常」ならば「出力であるデータフローd4が正常」という関係を論理式204として抽出する。
In the example of FIG. 12, the control unit 31 of the logical
次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、ループ「B→D→C」を検出し、「ループ内にあるコンポーネントB、C、Dが正常」かつ「関連するデータフローのうちループ内に無いデータフローd1が正常」ならば「ループ内のデータフローd2は正常」という関係を論理式205として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、「ループ内にあるコンポーネントB、C、Dが正常」かつ「関連するデータフローのうちループ内に無いデータフローd1が正常」ならば「ループ内のデータフローd3は正常」という関係を論理式206として抽出する。次に、論理関係抽出装置3の制御部31は、「ループ内にあるコンポーネントB、C、Dが正常」かつ「関連するデータフローのうちループ内に無いデータフローd1が正常」ならば「ループ内のデータフローd4は正常」という関係を論理式207として抽出する。
Next, the control unit 31 of the logical
そして、論理関係抽出装置3の制御部31は、自明な等式「X→Y=¬X∨Y」と「¬(X∧Y)=¬X∨¬Y」(ド・モルガンの法則)に従って、論理式201〜207を論理式208〜214に変換する。論理式208〜214は、システム構成の普遍的な関係を示す論理式として、故障箇所特定装置7が利用する。
Then, the control unit 31 of the logical
データフロー監視装置5が備える手段は、第1の実施の形態と同様である。
図13は、図11に関するデータフローの判定結果を示す図である。図13では、図11に示すシステムの運用中に収集したデータフローの判定結果を示している。また、図14は、図13に関する論理式を示す図である。
The means included in the data
FIG. 13 is a diagram illustrating the determination result of the data flow related to FIG. FIG. 13 shows the determination result of the data flow collected during operation of the system shown in FIG. FIG. 14 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG.
図13に示すように、データフロー監視装置5の制御部51(データフロー監視手段)は、データフローd2、d3、d4を異常データフローと判定し、データフローd1については正常データフローと判定している。この場合、図14に示すように、データフロー監視装置5の制御部51(論理式抽出手段)は、「データフローd1が正常」という判定結果を論理式215として抽出する。また、データフロー監視装置5の制御部51は、それぞれ「データフローd2、d3、d4が異常」という判定結果を論理式216〜218として抽出する。図14に示す例は、異常データフローが循環的に伝播し、従来技術の特許文献1では、故障箇所の特定に失敗する例である。
As shown in FIG. 13, the control unit 51 (data flow monitoring means) of the data
故障箇所特定手段が備える手段は、第1の実施の形態と同様である。
図15は、図12、図14に関する式(3)の評価関数の値を示す図である。図15は、各コンポーネントの故障確率をPA=0.01、PB=0.001、PC=0.005、PD=0.01と仮定し、図12、図14に示した論理式208〜218を全て満たす二値変数xiのパターンに対する式(3)の評価関数の値の上位5つまでを示している。図15に示すように、式(3)の評価関数の値が最も大きいパターンは、(xA,xB,xC,xD)=(1,1,1,0)である。従って、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所特定手段)は、コンポーネントDのみが故障していると特定する。そして、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所提示手段)は、例えば、表示部36にコンポーネントDのみが故障していると表示する。
The means included in the failure location specifying means is the same as in the first embodiment.
FIG. 15 is a diagram illustrating the value of the evaluation function of Expression (3) related to FIGS. 12 and 14. 15 assumes that the failure probability of each component is P A = 0.01, P B = 0.001, P C = 0.005, and P D = 0.01, and the logic shown in FIGS. shows up top five values of the evaluation function of equation (3) with respect to the pattern of the binary variables x i that satisfies all the formulas 208-218. As shown in FIG. 15, the pattern having the largest value of the evaluation function of Expression (3) is (x A , x B , x C , x D ) = (1, 1, 1, 0). Therefore, the control unit 31 (failure location specifying means) of the failure location specifying device 7 specifies that only the component D has failed. And the control part 31 (failure location presentation means) of the failure location identification apparatus 7 displays on the
尚、式(2)の評価関数の場合、図15に示す上位3つのパターン(xA,xB,xC,xD)=(1,1,1,0)、(1,1,0,1)、(1,0,1,1)は、同じ値となる。この場合、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所特定手段)は、コンポーネントBまたはCまたはDのいずれか1つが故障していると特定する。そして、故障箇所特定装置7の制御部31(故障箇所提示手段)は、例えば、表示部36にコンポーネントBまたはCまたはDのいずれか1つが故障していると表示する。このように、故障箇所を完全に特定できない場合でも、少なくとも故障箇所の特定につながる適切な情報を提示できる。
In the case of the evaluation function of Expression (2), the upper three patterns (x A , x B , x C , x D ) = (1, 1, 1, 0), (1, 1, 0) shown in FIG. , 1) and (1, 0, 1, 1) have the same value. In this case, the control unit 31 (failure location specifying means) of the failure location specifying device 7 specifies that any one of the component B, C, or D has failed. And the control part 31 (failure location presentation means) of the failure location identification apparatus 7 displays on the
以上、本実施の形態では、システム構成にループが存在する場合であっても、故障箇所を特定することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to identify a failure location even when a loop exists in the system configuration.
<第3の実施の形態>
次に、第3の実施の形態について説明する。
第3の実施の形態に係る故障箇所特定システム1は、第1の実施の形態と同様、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7等から構成される。また、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7のハードウェア構成も同様である。
<Third Embodiment>
Next, a third embodiment will be described.
The failure
図16は、第3の実施の形態に係るコンポーネントの1例を示す図である。図16に示す例では、コンポーネントAは、データフローd1、d2を入力し、データフローd3、d4を出力する。そして、データフローd3は、データフローd2のみに依存して値が決まる場合を考える。また、データフローd4は、データフローd1のみに依存して値が決まる場合える。 FIG. 16 is a diagram illustrating an example of components according to the third embodiment. In the example shown in FIG. 16, the component A inputs data flows d1 and d2, and outputs data flows d3 and d4. Consider a case where the value of the data flow d3 is determined depending only on the data flow d2. Further, the value of the data flow d4 is determined depending on only the data flow d1.
図17は、図16に関する論理式を示す図である。図16の例では、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントAを探索し、「コンポーネントAが正常」かつ「入力であるデータフローd1が正常」ならば「データフローd1に依存して決まる出力であるデータフローd4が正常」という関係を論理式301として抽出する。また、論理関係抽出装置3の制御部31は、「コンポーネントAが正常」かつ「入力であるデータフローd2が正常」ならば「データフローd2に依存して決まる出力であるデータフローd3が正常」という関係を論理式302として抽出する。
FIG. 17 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG. In the example of FIG. 16, the control unit 31 of the logical
本実施の形態では、データフロー同士の依存関係を考慮して論理式を抽出することによって、故障箇所を精度良く特定することができる。 In the present embodiment, the failure location can be specified with high accuracy by extracting the logical expression in consideration of the dependency relationship between the data flows.
<第4の実施の形態>
次に、第4の実施の形態について説明する。
第4の実施の形態に係る故障箇所特定システム1は、第1の実施の形態と同様、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7等から構成される。また、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7のハードウェア構成も同様である。
<Fourth embodiment>
Next, a fourth embodiment will be described.
The failure
図18は、第4の実施の形態に係るコンポーネントの1例を示す図である。図18に示す例では、コンポーネントAは、データフローd1を入力し、データフローd2を出力する。ここで、データフローd2が異常データフローか否かを判断する判定基準が、(1)データが正常な範囲に含まれているか(=データレンジが正常か)、(2)データが正常な周期で発生しているか(=周期が正常か)、という2つ存在する場合を考える。また、データフローd2のデータレンジの正常性(=図18のR_ok(d2))は、データフローd1のデータレンジの正常性(=図18のR_ok(d1))に依存し、データフローd2の周期の正常性(=図18のP_ok(d2))は、データフローd1の周期の正常性(=図18のP_ok(d1))に依存する場合を考える。 FIG. 18 is a diagram illustrating an example of components according to the fourth embodiment. In the example illustrated in FIG. 18, the component A inputs the data flow d1 and outputs the data flow d2. Here, the determination criteria for determining whether or not the data flow d2 is an abnormal data flow are (1) whether the data is included in a normal range (= the data range is normal) or (2) a cycle in which the data is normal Let us consider the case where there are two cases (i.e., whether the cycle is normal). The normality of the data range of the data flow d2 (= R_ok (d2) in FIG. 18) depends on the normality of the data range of the data flow d1 (= R_ok (d1) in FIG. 18), and the normality of the data flow d2 Consider a case where the normality of the cycle (= P_ok (d2) in FIG. 18) depends on the normality of the cycle of the data flow d1 (= P_ok (d1) in FIG. 18).
図19は、図18に関する論理式を示す図である。図18の例では、論理関係抽出装置3の制御部31は、コンポーネントAを探索し、「コンポーネントAが正常」かつ「入力であるデータフローd1のデータレンジが正常」ならば「データフローd1のデータレンジの正当性に依存して決まる出力であるデータフローd4のデータレンジが正常」という関係を論理式401として抽出する。また、論理関係抽出装置3の制御部31は、「コンポーネントAが正常」かつ「入力であるデータフローd2の周期性が正常」ならば「データフローd2の周期性の正常性に依存して決まる出力であるデータフローd3の周期性が正常」という関係を論理式402として抽出する。
FIG. 19 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG. In the example of FIG. 18, the control unit 31 of the logical
本実施の形態では、データフローが正常か否かの判定基準が複数存在する場合を考慮して論理式を抽出することによって、故障箇所を精度良く特定することができる。 In the present embodiment, the failure location can be identified with high accuracy by extracting a logical expression in consideration of the case where there are a plurality of criteria for determining whether or not the data flow is normal.
<第5の実施の形態>
次に、第5の実施の形態について説明する。
第5の実施の形態に係る故障箇所特定システム1は、第1の実施の形態と同様、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7等から構成される。また、論理関係抽出装置3、データフロー監視装置5、故障箇所特定装置7のハードウェア構成も同様である。
<Fifth embodiment>
Next, a fifth embodiment will be described.
The failure
図20は、第5の実施の形態に係るコンポーネントの1例を示す図である。図20に示す例では、コンポーネントAは、データフローd1、d2を入力し、データフローd3を出力する。ここで、データフローd1およびd2が正常か否かの判定基準は、それぞれデータフローd1およびd2の値のみでは定義できないが、両方を合わせることによって定義できる場合を考える。例えば、「データフローd1およびd2は、データフローd1をデータフローd2で割った値が1.5以下であれば正常」という判定基準を考える。そして、この判定基準に基づいて、データフローが異常と判定された場合を考える。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example of components according to the fifth embodiment. In the example shown in FIG. 20, the component A inputs data flows d1 and d2 and outputs a data flow d3. Here, a criterion for determining whether or not the data flows d1 and d2 are normal cannot be defined only by the values of the data flows d1 and d2, respectively, but a case can be defined by combining both. For example, consider a criterion of “data flows d1 and d2 are normal if the value obtained by dividing the data flow d1 by the data flow d2 is 1.5 or less”. A case where the data flow is determined to be abnormal based on this determination criterion will be considered.
図21は、図20に関する論理式を示す図である。図20の例では、データフロー監視装置5の制御部51は、データフローd1およびd2を用いて定義された判定基準に基づいて異常と判定した場合、「データフローd1またはデータフローd2の少なくとも一方は異常」という関係を論理式501として抽出する。
FIG. 21 is a diagram illustrating a logical expression related to FIG. In the example of FIG. 20, when the
本実施の形態では、データフローが正常か否かの判定基準が複数のデータフローに依存して決まる場合を考慮して論理式を抽出することによって、故障箇所を精度良く特定することができる。 In the present embodiment, the failure location can be identified with high accuracy by extracting a logical expression in consideration of the case where the criterion for determining whether or not the data flow is normal is determined depending on a plurality of data flows.
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る故障箇所特定システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The preferred embodiments of the failure location system and the like according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.
1………故障箇所特定システム
3………論理関係抽出装置
5………データフロー監視装置
7………故障箇所特定装置
31………制御部
32………記憶部
33………メディア入出力部
34………通信制御部
35………入力部
36………表示部
37………周辺機器I/F部
38………バス
39………ネットワーク
51………制御部
52………記憶部
53………通信インタフェース
54………車載ネットワーク
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記協調システムの構成を入力するシステム構成入力手段と、
前記システム構成入力手段によって入力された構成の普遍的な関係を示す第1の論理式を抽出する第1の論理式抽出手段と、
を備える論理関係抽出装置と、
前記協調システムの運用中にデータフローを収集するデータフロー収集手段と、
前記データフロー収集手段によって収集されたデータフローが正常か否かを判定し、判定結果を第2の論理式として抽出する第2の論理式抽出手段と、
を備えるデータフロー監視装置と、
前記第1の論理式および前記第2の論理式を制約条件とし、各コンポーネントが正常か故障かを示す二値変数を含む評価関数に基づいて故障箇所を特定する故障箇所特定手段、
を備える故障箇所特定装置と、
からなり、
前記評価関数は、予め定められた各コンポーネントの故障確率を更に含み、各コンポーネントが独立に故障すると仮定したときの全体確率であることを特徴とする故障箇所特定システム。 A failure location identification system that identifies a failure location of a cooperative system in which multiple components transmit and receive data to each other and operate in cooperation with each other,
System configuration input means for inputting the configuration of the cooperative system;
First logical expression extraction means for extracting a first logical expression indicating a universal relationship of the configuration input by the system configuration input means;
A logical relationship extraction device comprising:
Data flow collection means for collecting data flows during operation of the cooperative system;
A second logical expression extracting means for determining whether or not the data flow collected by the data flow collecting means is normal, and extracting the determination result as a second logical expression;
A data flow monitoring device comprising:
A fault location specifying means for specifying a fault location based on an evaluation function including a binary variable indicating whether each component is normal or fault, with the first logical formula and the second logical formula as constraints
A fault location identifying device comprising:
Tona is,
The evaluation function further includes a predetermined failure probability of each component, and is an overall probability when it is assumed that each component fails independently .
前記協調システムの構成を入力するシステム構成入力ステップと、
前記システム構成入力ステップによって入力された構成の普遍的な関係を示す第1の論理式を抽出する第1の論理式抽出ステップと、
前記協調システムの運用中にデータフローを収集するデータフロー収集ステップと、
前記データフロー収集手段によって収集されたデータフローが正常か否かを判定し、判定結果を第2の論理式として抽出する第2の論理式抽出ステップと、
前記第1の論理式および前記第2の論理式を制約条件とし、各コンポーネントが正常か故障かを示す二値変数を含む評価関数に基づいて故障箇所を特定する故障箇所特定ステップと、
を含み、
前記評価関数は、予め定められた各コンポーネントの故障確率を更に含み、各コンポーネントが独立に故障すると仮定したときの全体確率であることを特徴とする故障箇所特定方法。 There is a failure location identification method for identifying the failure location of a cooperative system in which multiple components send and receive data to each other and operate in cooperation,
A system configuration input step for inputting the configuration of the cooperative system;
A first logical expression extraction step for extracting a first logical expression indicating a universal relationship of the configuration input by the system configuration input step;
A data flow collection step for collecting a data flow during operation of the cooperative system;
A second logical expression extraction step of determining whether or not the data flow collected by the data flow collection means is normal, and extracting the determination result as a second logical expression;
A failure location specifying step for specifying a failure location based on an evaluation function including a binary variable indicating whether each component is normal or failed, with the first logical formula and the second logical formula as constraints.
Only including,
The evaluation function further includes a predetermined failure probability of each component, and is an overall probability when it is assumed that each component fails independently .
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