JPS626845A - Diagnostic apparatus for vehicle - Google Patents

Diagnostic apparatus for vehicle

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Publication number
JPS626845A
JPS626845A JP60143910A JP14391085A JPS626845A JP S626845 A JPS626845 A JP S626845A JP 60143910 A JP60143910 A JP 60143910A JP 14391085 A JP14391085 A JP 14391085A JP S626845 A JPS626845 A JP S626845A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
cause
inference
vehicle
symptom
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP60143910A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Minoru Togashi
実 冨樫
Norimasa Kishi
則政 岸
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP60143910A priority Critical patent/JPS626845A/en
Publication of JPS626845A publication Critical patent/JPS626845A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

PURPOSE:To enable effective diagnostic work in short time by sequentially diagnosing the items which can be answered on the basis of using conditions and the items which can be answered only through actual inspection. CONSTITUTION:The diagnostic apparatus for vehicle 23 is provided with means 11 for storing the fault tree information containing first questions to be answered on the basis of the using conditions of vehicle and second questions to be answered through actual inspection. While means 15 for receiving the symptom information from symptom information input means 13 to predict the fault tree formed with fault tree information is provided. On the basis of causes predicted through said means 15, rearward predicting means 17 will search said information tree sequentially from fist to second questions rearwardly while the question means 19 will question about the rearwardly predicted phenomena to output the prediction results from the output means 21.

Description

【発明の詳細な説明】 [発明の技術分野] この発明は、いわゆるエキスパートシステムを応用した
車両用故障診断装置に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Technical Field of the Invention] The present invention relates to a vehicle fault diagnosis device that applies a so-called expert system.

[従来技術の説明] エキスパートシステムを応用した従来の車両用故障診断
装置の例としては、例えば、第5図〜第7図に示される
ようなものが考えられている。
[Description of Prior Art] As an example of a conventional vehicle failure diagnosis apparatus to which an expert system is applied, those shown in FIGS. 5 to 7 are considered.

第5図はこのような車両用故障診断装置の装置概要図、
第6図はこの車両用故障診断装置に適用される故障木の
説明図、第7図は車両用故障診断装置の有する推論部の
処理フローチャートを示している。
FIG. 5 is a schematic diagram of such a vehicle fault diagnosis device,
FIG. 6 is an explanatory diagram of a fault tree applied to this vehicular fault diagnosing device, and FIG. 7 is a processing flowchart of the inference section included in the vehicular fault diagnosing device.

第5図に示されるように、車両用故障診断装置1は知識
データ部3と推論部5とを有しており、推論部5はイン
タフェイス7を介して操作部9と接続されて構成されて
いる。一般には、知識データ部3はデータベース、又、
推論部5はコンピュータで構築され、ユーザ側の操作部
9とインタフェイス7を介して通信可能の態様である。
As shown in FIG. 5, the vehicle fault diagnosis device 1 has a knowledge data section 3 and an inference section 5, and the inference section 5 is connected to an operation section 9 via an interface 7. ing. Generally, the knowledge data section 3 is a database, or
The inference section 5 is constructed of a computer and is capable of communicating with an operation section 9 on the user side via an interface 7.

前記知識データ部3には第6図に示した故障木を形成す
るためのデータが烙納されている。第6図に示した故障
木には元の症状A1に対し3つの原因B+ 、B2 、
B3が関与しており、この原因については図示のように
更に下位に次の原因が順次関与していることが示されて
いる。なお、第6図に示した故障木には原因B1に破線
で示した伯の症状(現象>A2が関与しているものとさ
れている。
The knowledge data section 3 stores data for forming the fault tree shown in FIG. The fault tree shown in Figure 6 has three causes for the original symptom A1: B+, B2,
B3 is involved, and as shown in the figure, it is shown that the following causes are involved in order in the lower order. In addition, in the failure tree shown in FIG. 6, it is assumed that the symptom (phenomenon>A2) indicated by a broken line is involved in cause B1.

前記推論部5は前記知識データ部3をに記憶されている
データを探索して、言い換えれば、第6図に示した故障
木を利用して、車両に生じている症状の原因を推論する
のであるが、この推論方式としては前記故障木を上位よ
り下位に辿る前向ぎ推論に加えて逆に下位より上位に辿
る後向き推論が適用され、所定の症状に対する原因を効
率良く見出すことが試られている。なお、前向き推論は
Cause (X Y )の形、即ち、症状Xの原因は
Yである形で推論され、又、後向ぎ推論はRu1e  
(XY)、即ち、原因Yは現象(症状)Xをもたらすと
いう形で行われる。
The inference section 5 searches the data stored in the knowledge data section 3, in other words, uses the fault tree shown in FIG. 6 to infer the cause of the symptoms occurring in the vehicle. However, in this inference method, in addition to forward inference that traces the fault tree from the upper level to the lower level, backward inference is applied that traces the fault tree from the lower level to the upper level, and attempts are made to efficiently find the cause of a given symptom. ing. Note that forward inference is inferred in the form Cause (X Y ), that is, the cause of symptom X is Y, and backward inference is in the form Ru1e
(XY), that is, cause Y brings about phenomenon (symptom) X.

推論部3の推論方式は具体的には、例えば、第7図に示
した如く行われる。
Specifically, the inference method of the inference section 3 is performed as shown in FIG. 7, for example.

第7図において、ステップ701は元の症状を設定づる
ニ[程を示している。これはユーザ側の操作部9を介し
て入力されるものであり、ここでは、第6図に示した故
障木に関して症状A1が選択入力されたものとする。
In FIG. 7, step 701 shows the second step of setting the original symptoms. This is input via the operation unit 9 on the user side, and here it is assumed that symptom A1 has been selected and input with respect to the fault tree shown in FIG.

ステップ703は入力された症状A1の原因Yi(B+
、B2.B3)を見出す処理を示している。この処理は
前向き推論で行われる。
Step 703 is the cause Yi(B+) of the input symptom A1.
, B2. B3) is shown. This process is performed using forward inference.

ステップ705は原因り゛ストYi  (B+ 、82
 。
Step 705 is the cause of the strike Yi (B+, 82
.

B3 )の内から1つの原因Yo  (例えばB+ )
を抽出する処理を示している。
One cause from among B3) Yo (e.g. B+)
This shows the process of extracting .

ステップ707は抽出された原因Yo  (B+  )
について他の症状(現象)x1言い換えれば、この原因
Yo(B+)が原因として生ずる現象Xを見出す処理を
示している。この処理は後向き推論で行われることは勿
論である。第6図の例では原因B1について他の症状A
2が存在するので現象Xとして症状A2が見出されるこ
とになる。
Step 707 is the extracted cause Yo (B+)
In other words, it shows the process of finding another symptom (phenomenon) x1 for which the cause Yo(B+) is the cause. Of course, this processing is performed by backward inference. In the example in Figure 6, other symptoms A for cause B1
2 exists, so symptom A2 is found as phenomenon X.

ステップ709は見出された現象X(A2)について現
象Xが実際に生じているか否かと問診する処理を示して
いる。ここで、ユーザはこの質問に対し、現象Xの有無
を操作部9を介して入力することになる。
Step 709 shows a process of inquiring about the discovered phenomenon X (A2) as to whether the phenomenon X is actually occurring. Here, in response to this question, the user inputs the presence or absence of phenomenon X via the operation unit 9.

ステップ711は操作部9で入力された入力結果を判別
する処理を示している。そして、現象X(A2)有と判
断された場合はステップ715へ、無と判断された場合
はステップ713へ移行することになる。
Step 711 shows a process of determining the input result input through the operation unit 9. If it is determined that the phenomenon X (A2) exists, the process proceeds to step 715, and if it is determined that it does not exist, the process proceeds to step 713.

ステップ713はステップ711で現象X(A2)が生
じていないと判断された場合の処理であり、原因りスト
Yi  (B+ 、82.83 >から当該Yo  (
B+ )を除き、その後ステップ705へ返し、ステッ
プ705以下で次の原因Yi(82゜83 )について
推論を進めさせる処理を行う。なお、ここで、当該Yo
  (B+ )を原因りストYi(8+ 、B2 、B
3 )から除くこととしたのは、仮に原因B1が真の原
因であるとすれば、その結果として必然的に症状A2が
生じるはずであるにも拘らず実際にはステップ711で
判断されたように症状A2は生じていないからである。
Step 713 is a process performed when it is determined in step 711 that the phenomenon X (A2) has not occurred, and the corresponding Yo (
B+) is removed, and then the process returns to step 705, and from step 705 onward, the process proceeds with inference regarding the next cause Yi (82°83). In addition, here, the Yo
(B+) causes the strike Yi(8+, B2, B
3) was excluded because if cause B1 were the true cause, symptom A2 would inevitably occur as a result, but in reality it was determined in step 711. This is because symptom A2 did not occur.

一方、ステップ715は、ステップ711で現象X(A
2)が生じていると判断された場合の処理を示している
。この場合、現象X (A2 )が生じているというこ
とは、とりもなおさず、原因Yo(B+)が現象X (
A2 )の真の原因となる確度が高いと言うことができ
るので、ここで、原因Yo  (B+ )を新たに症状
Xに切り換えて、以下、この症状X(B+)について次
の原因Y!  (C+ 。
On the other hand, in step 715, the phenomenon X (A
2) shows the process to be performed when it is determined that 2) has occurred. In this case, the fact that the phenomenon X (A2) has occurred does not necessarily mean that the cause Yo(B+) is the phenomenon X (
Since it can be said that there is a high probability of being the true cause of A2), we will now switch the cause Yo (B+) to a new symptom X, and hereafter, we will explain the next cause Y! for this symptom X (B+). (C+.

C2、C3)を探ることになる。C2, C3).

このような車両用故障診断装置では、前向き推論に加え
て後向き推論も利用され真の原因を効率良く推論する一
助と為している。
Such a vehicle fault diagnosis device uses backward reasoning in addition to forward reasoning to help efficiently infer the true cause.

しかしながら、上記の如き車両用故障診断装置にあって
は、推論部が後向き推論した後に行うユーザへの問診に
は、車両の使用状況から答えられる項目と実際に車両を
点検しなければ答えられない項目とを混在させる構成で
あったため、これら質問に答えるためには使用状況に関
する知識を有する者と点検できる者とが何時に存在しな
ければ故障診断を行うのが難しくなるという問題点かあ
つた。
However, in the above-mentioned vehicle failure diagnosis device, the questions asked to the user after the inference section performs backward inference cannot be answered unless the questions can be answered based on the usage status of the vehicle and the vehicle is actually inspected. Since the configuration was a mix of items, there was a problem that in order to answer these questions, it would be difficult to diagnose the failure unless someone who had knowledge of the usage conditions and someone who could inspect the equipment were available at any given time. .

例えば、車両用故障診断装置を車両のディーラが用いる
場合の例を挙げるなら、顧客と対応するフロント係と車
両の点検修理を行う整備係とは分かれている。従って、
フロント係では、問診に対し使用状況に応じた回答はで
きるが点検を要する問診には答えることができずその結
果故障診断を行うのが困難であった。又、点検係では点
検を要する問診に答えることはできるが使用状況に関す
る問診に答えらず、その結果、ここでも故障診断を行う
のが困難であった。
For example, in the case where a vehicle dealer uses a vehicle failure diagnosis device, the front desk clerk who deals with customers is separated from the maintenance clerk who inspects and repairs the vehicle. Therefore,
Although the front desk staff can answer questions according to usage conditions, they cannot answer questions that require inspection, making it difficult to diagnose failures. In addition, although the inspection staff can answer inquiries regarding inspections, they do not answer questions regarding usage conditions, and as a result, it is difficult to diagnose failures here as well.

[発明の目的] この発明は上記問題点を改善し、使用状況に関する知識
を有する者と点検できる者とが同時に存在しなくとも故
障診断を容易に行うことのできる車両用故障診断装置を
提供することを目的とする。
[Object of the Invention] This invention improves the above-mentioned problems and provides a fault diagnosis device for a vehicle that can easily perform a fault diagnosis even when a person who has knowledge about the usage situation and a person who can inspect the vehicle are not present at the same time. The purpose is to

〔発明の概要] 上記問題を達成するためにこの発明では、第1図にクレ
ーム対応図として示されるように、車両の使用状況に応
じて回答できる第1問診情報と実際に点検を行うことに
より回答できる第2問診情報とを有する故障木情報を記
憶する故障木情報記憶手段と、症状情報を入力する症状
情報入力手段と、前記故障木情報で形成される故障木を
前向き推論する前向き推論手段と、前記前向き推論手段
で推論された原因に基いて前記故障木を前記第1問診情
報次いで前記第2問診情報の順で探索して後向き推論す
る後向き推論手段と、後向き推論された現象について問
診を行う問診手段と、推論結果を出力する推論結果出力
手段と、を具備せしめて車両用故障診断装置23を構成
し、使用状況の知識を有する者に行う質問と点検する者
に行う質問とを順次別途に行うことができるようにした
[Summary of the Invention] In order to achieve the above-mentioned problem, this invention, as shown in FIG. a fault tree information storage means for storing fault tree information having second inquiry information that can be answered; a symptom information input means for inputting symptom information; and a forward inference means for forwardly inferring a fault tree formed by the fault tree information. and backward inference means for making a backward inference by searching the fault tree in the order of the first inquiry information and then the second inquiry information based on the cause inferred by the forward inference means, and inquiring about the phenomenon for which the backward inference was made. The vehicle failure diagnosis device 23 is configured by comprising an interview means for performing the above, and an inference result output means for outputting the inference result, and the vehicle fault diagnosis device 23 is configured to include questions to be asked to a person who has knowledge of the usage situation and questions to be asked to a person who performs the inspection. It has been made possible to do this separately.

[実施例の説明] 以下、この発明の詳細な説明する。[Explanation of Examples] The present invention will be described in detail below.

第2図は車両用故障診111i装置の装置概要図を示し
ている。
FIG. 2 shows a schematic diagram of the vehicle failure diagnosis 111i device.

この装置23aは、第5図で説明した装置1と外観上具
るところがないが、機能的には第1図でし示した各手段
を有して構成される。なお、第1rEI診情報及び第2
問診情報は2つの記憶装置にそれぞれ区分されて記憶さ
れてもよいし、又、1つの記憶装置に例えば、エリア分
けされて記憶されていてもよく、要するに、後向き推論
手段17から区分けされて呼び出される態様であればよ
い。
Although this device 23a does not have the same appearance as the device 1 described in FIG. 5, it is functionally constructed with each of the means shown in FIG. In addition, the first rEI examination information and the second
The interview information may be stored separately in two storage devices, or may be stored in one storage device, divided into areas. Any form is acceptable as long as it is possible.

前記前向き推論手段15はCause (X Y )の
形、即ち、症状Xの原因はYであるという形で故障木を
前向き推論することを主要作業とする。
The main task of the forward inference means 15 is to perform forward inference on the fault tree in the form of Cause (X Y ), that is, the cause of symptom X is Y.

前記後向き推論手段17は、主には、Ru1e(XY)
の形、即ち、原因Yは現象(症状)Xをもたらすという
形で後向き推論することを主要作業とする。そして、後
向き推論手段17は第4図で詳述するように、推論順序
をまず第1問診情報内で行って、次に第2問診情報内で
行う。なお、第1問診情報内で行う後向ぎ推論をRu1
e1.第2問診情報内で行う後向き推論をRu1e2と
称することとする。
The backward inference means 17 mainly uses Ru1e(XY)
The main task is to make backward inferences in the form of , that is, cause Y brings about phenomenon (symptom) X. Then, the backward inference means 17 performs the inference order first in the first inquiry information and then in the second inquiry information, as will be described in detail in FIG. Note that the backward inference performed within the first interview information is Ru1.
e1. The backward inference performed within the second medical interview information will be referred to as Ru1e2.

第3図に示した故障木は[エンストJA+ という症状
に対し「点火系j B+ 、rAACバルブ」B2、「
燃圧低下」B3、・・・「クランク角センサ]B4とい
う原因が挙げられることを示し、「点火系JB+ につ
いては「再始動NGJという現象が、rAACバルブJ
B2については「アクセルを軽く踏んだらエンスト」と
いう現象が、「燃圧低下」B3については「出力不足J
A4という現象がもたらされることを示している。又、
「点火系」B1については次の原因「スパークプラグJ
CI。
The fault tree shown in Figure 3 is [for the engine stall JA+ symptom, ``ignition system j B+, rAAC valve'' B2, ``
It indicates that the cause is "lower fuel pressure" B3, ... "crank angle sensor" B4, and for "ignition system JB+", the phenomenon of "restart NGJ" is caused by rAAC valve J.
For the B2, the phenomenon of ``engine stalling when lightly stepping on the accelerator'' occurs, and for the B3, the phenomenon of ``low fuel pressure'' occurs due to ``insufficient output.''
This shows that a phenomenon called A4 is brought about. or,
Regarding "ignition system" B1, the following cause "spark plug J
C.I.

「イグニッションコイルJC2が挙げられることを示し
、[スパークプラグJ’C+ という原因は、「プラグ
異常JASという現象をもたらすことを示している。
It shows that the ignition coil JC2 is the cause, and that the cause of the spark plug J'C+ is that it causes the phenomenon of plug abnormality JAS.

ここに、「再始動NGJA2、rアクセルを軽く踏んだ
らエンスト」A3、「出力不足JA4という現象につい
ての真偽は車両の使用状況から即座に確認できるが、[
プラグ異常JAsについては実際にプラグを外して点検
しなければその真偽は確認できないので、Ru1e  
(A2 、B+ ) T:後向き推論されるデータは第
1図に示した第1問診情報として故障木情報記憶手段1
1に格納される。
Here, the truth or falsehood of the phenomena of ``restart NGJA2, engine stalls when r lightly stepping on the accelerator'' A3, and ``insufficient output JA4'' can be immediately confirmed from the usage status of the vehicle, but [
Regarding plug abnormality JAs, the authenticity cannot be confirmed unless the plug is actually removed and inspected, so Ru1e
(A2, B+) T: The data to be inferred backwards is stored in the failure tree information storage means 1 as the first inquiry information shown in FIG.
It is stored in 1.

同様にRu1e  (A3.82 ) 、Rtlle 
 (A4 、B3)で後向き推論されるデータも第1問
診情報として故障木情報記憶手段11に格納される。一
方、「スパークプラグ」C1の症状としてRu1e(C
I 、A5 )で推論される[プラグ異常JASについ
てのデータは、実際に点検しなければその真偽は確認で
きないので第2問診情報として故障木情報記憶手段11
に記憶されている。
Similarly, Ru1e (A3.82), Rtlle
The data retrospectively inferred in (A4, B3) is also stored in the fault tree information storage means 11 as first inquiry information. On the other hand, Ru1e (C
I, A5) [The data regarding the plug abnormality JAS cannot be confirmed to be true or false unless it is actually inspected, so it is stored in the failure tree information storage means 11 as the second inquiry information.
is stored in

第2図に示した推論部27で行う推論処理を第4図フロ
ーチャートを用いて説明する。
The inference processing performed by the inference unit 27 shown in FIG. 2 will be explained using the flowchart in FIG. 4.

ステップ401は元の症状の設定工程を示し、ている。Step 401 shows the step of setting the original symptoms.

今、ここで「エントスJAzが元の症状としてセットさ
れたとする。
Now, suppose that ``Entos JAz'' is set as the original symptom.

ステップ403は前向き推論手段15の行う処理を示し
ており、ここではCause (X Y )のXに前記
症状[エンストJA+を代入して、この症状A+の原因
Yi  (B+ 、B2,83 、・・・、B4)を探
索する。
Step 403 shows the process performed by the forward inference means 15. Here, the symptom [stall JA+ is substituted for X in Cause (X Y ), and the cause Yi of this symptom A+ (B+, B2, 83, . . . , B4).

ステップ405は原因リストY1の中からRu1e1を
適用できる原因Yl iを選ぶ処理を示している。ここ
に、原因リストYiはRu+eiを適用できる原因Yl
 iの他、Ru1e2を適用できるY2’%並ヒニRu
1e 1 、 Ru1e 2共に適用できない原因Y3
1を有している。従って、ステップ405ではこれら原
因Yiの中からRu181を適用可能の原因Y+ i 
 (B+ 、B2 、B3 )を全て選択する。
Step 405 shows a process of selecting a cause Yli to which Ru1e1 can be applied from the cause list Y1. Here, the cause list Yi is the cause Yl to which Ru+ei can be applied.
In addition to i, Y2'% average Hini Ru to which Ru1e2 can be applied
Reason for not being able to apply both 1e 1 and Ru1e 2 Y3
1. Therefore, in step 405, among these causes Yi, causes Y+ i to which Ru181 is applicable are selected.
Select all (B+, B2, B3).

ステップ407はRu1e1の適用処理を示している。Step 407 shows the application process of Ru1e1.

この処理は後向き推論手段17で行われる。This process is performed by the backward reasoning means 17.

ここで、このRLl181の適用はステップ405で選
ばれた原因Y11について1つづつ行われ、まず、この
1つの原因Y+o(例えばB1)について現象X+o(
例えばA2 )がRu1e  (A2 B+ )でM1
論されることになる。
Here, this application of RLl181 is performed for each cause Y11 selected in step 405, and first, for this one cause Y+o (for example, B1), the phenomenon X+o(
For example, A2 ) is Ru1e (A2 B+ ) and M1
It will be discussed.

ステップ409は後向き推論手段17で推論され現象X
IOの現象が実際に生じているが否かを診断者に訊ねる
ものである。従来例で示したディーラ−の状況下では、
この場合の診断者はフロント系ということになる。Ru
1e1で用意している現象は全て車両の点検なしで答え
ることを前提としているため診断者はこれら問診に対し
即座に回答することが可能である。
Step 409 is inferred by the backward inference means 17 and the phenomenon
This is to ask the diagnostician whether or not the phenomenon of IO is actually occurring. Under the dealer situation shown in the conventional example,
In this case, the person diagnosing the problem is a front-line person. Ru
Since all the phenomena prepared in 1e1 are assumed to be answered without inspecting the vehicle, the diagnostician can immediately answer these questions.

ステップ411はステップ409で訊ねた結果を判断す
る処理を示している。ステップ409で訊ねられた質問
に対し診断者はその現象x10が有る(YES)と答え
たならばステップ415へ、無い(NO)と答えたなら
ばステラツブ413へ移行することになる。
Step 411 shows processing for determining the result of the inquiry in step 409. If the diagnostician answers that the phenomenon x10 exists (YES) in response to the question asked in step 409, the process proceeds to step 415; if the diagnostician answers that it does not exist (NO), the process proceeds to step 413.

ステップ413は現象Xl0(A2)が無いことから原
因Y+o(B+)を原因候補から除く処理を示している
。ステップ415は症状(A2)が有ることから原因Y
+ o  (B+ )を原因候補として残す処理を示し
ている。
Step 413 shows the process of excluding cause Y+o(B+) from the cause candidates since the phenomenon Xl0(A2) does not exist. Step 415 is cause Y because the symptom (A2) is present.
This shows processing for leaving +o (B+) as a cause candidate.

ステップ417はRu1e1の適用を適用可能の全ての
原因Y+ iについて後向き推論を行ったか否かを判断
する処理を示している。82.83等が残っていればス
テップ405へ返されて、ステップ417で終了が判断
されるまでステップ405〜413に示したと同様の処
理が繰り返される。
Step 417 indicates a process of determining whether backward inference has been performed for all causes Y+i to which Ru1e1 can be applied. If 82, 83, etc. remain, the process returns to step 405, and the same processes as shown in steps 405 to 413 are repeated until it is determined in step 417 that the process is complete.

ステップ419は「エンストJA+の原因として残って
いるもののりストY2 i 、 Y3 iを探索する処
理に移行することを示している。
Step 419 indicates a transition to the process of searching for the remaining vehicle stalls Y2 i and Y3 i as the cause of the engine stall JA+.

ステップ421は原因リストの中にRu1e2を適用可
能の原因Y21が有るか否かを判断する処理を示してい
る。ここでRu1e2を適用できる原因Y2 iが無い
と判断された場合にはステップ423へ移行して、ここ
では他の処理、即ち、従来例でも行われているような通
常処理が行われる。
Step 421 shows a process of determining whether or not there is a cause Y21 to which Ru1e2 can be applied in the cause list. If it is determined that there is no cause Y2 i to which Ru1e2 can be applied, the process moves to step 423, where other processing, that is, normal processing that is also performed in the conventional example, is performed.

通常処理とは、例えば、現在原因候補に残されているリ
ストを表示する等の処理である。
The normal process is, for example, a process such as displaying a list of cause candidates.

一方、ステップ421でRu1e 2を適用できる原因
Y2 iが存在する場合には、例えば、第3図に示され
た「スパークプラグJC+ に「プラグ異常JAsとい
う現象が存在するような場合にはステップ425.以下
の処理に移行する。
On the other hand, if there is a cause Y2i to which Ru1e 2 can be applied in step 421, for example, if there is a phenomenon called "plug abnormality JAs" in the spark plug JC+ shown in FIG. .Proceed to the following process.

ステップ425はRu1e2を適用できる原因リストY
2 iの中から1つの原因Y20(例えばC1)を選ぶ
処理を示している。
Step 425 is a cause list Y to which Ru1e2 can be applied.
2 i shows the process of selecting one cause Y20 (for example, C1).

ステップ427は選ばれた原因Y20(CI)に関し、
Ru1e2を満たす現象X2  (A5 )を後向き推
論する処理を示している。
Step 427 concerns the selected cause Y20(CI);
It shows the process of backward inference of the phenomenon X2 (A5) that satisfies Ru1e2.

ステップ429は後向き推論された現象×2(A5)に
関する問診をし点検処理を促す処理を示している。診断
者、例えば、整備系はこの質問に答え、ステップ431
で点検結果を入力する。
Step 429 shows a process of asking questions regarding the retrospectively inferred phenomenon x 2 (A5) and prompting inspection processing. The diagnostician, e.g. maintenance, answers this question and proceeds to step 431.
Enter the inspection results using .

ステップ433は点検結果に基く症状X20の真偽を判
断するもので、点検結果が正常、即ち、当該現象X20
(A5)は現われていないと判断した場合には、この原
因Y20を原因から除外すべしと判断してステップ42
1へ返す。又、点検結果が異常、即ち、当該現象X20
(A5)が現われていると判断した場合にはステップ4
35へ移行する。
Step 433 is to judge whether the symptom X20 is true or false based on the inspection result, and if the inspection result is normal, that is, the phenomenon
If it is determined that (A5) does not appear, it is determined that this cause Y20 should be excluded from the causes, and step 42 is performed.
Return to 1. Also, the inspection result is abnormal, that is, the phenomenon X20
If it is determined that (A5) appears, step 4
Move to 35.

ステップ435はRu1e2を適用した当該原因Y20
の下にさらに原因があるか否かを判断する。
Step 435 is the cause Y20 to which Ru1e2 is applied.
Determine whether there are any further causes below.

そして、さらに原因があればステップ439へ移行し、
なければステップ437へ移行する。
Then, if there is another cause, the process moves to step 439,
If not, the process moves to step 437.

ステップ437は当該原因Y20を真の原因であると診
断する処理を示している。即ち、原因C1にはその下に
さらに次の原因が無く、又、現象A5が現われているの
であるから、少なくともこの原因CIは故障原因の1つ
足り得ると判定するのである。
Step 437 indicates processing for diagnosing the cause Y20 as the true cause. That is, since cause C1 has no next cause below it and phenomenon A5 appears, it is determined that at least this cause CI is sufficient as one cause of the failure.

ステップ439は当該原因Y20にさらに次の原因が存
在すると判断された場合の処理であり、ここでは、Ca
use(XY)を適用するため当該原因Y20を新たな
症状Xとして前向き推論手段15に入力する。
Step 439 is a process when it is determined that the following cause exists in the cause Y20, and here, Ca
In order to apply use(XY), the cause Y20 is input to the forward inference means 15 as a new symptom X.

ステップ441は入力された症状Xの原因リストYiを
探索する前向き推論手段15の処理を示している。
Step 441 shows the processing of the forward reasoning means 15 to search the cause list Yi of the input symptom X.

以上のようにこの車両用故障診断装置では、車両の使用
状況から回答できる問診に使用状況に応じて回答し、次
いで、実際に点検を行いながら真の原因を探索すること
ができるので、例えばフロント係と整備係が分かれて操
作することが可能となる。又、−人の診断者が、まず、
車両の使用状況よりTMmできる問診に答え、次いで点
検しながら故障原因を診断することが可能である。この
場合、使用状況から回答できる項目と実際点検しなけれ
ば回答できない項目とを分けて順次問診することができ
るので、診断者は、使用状況に応じた問診に迅速に答え
ることができ、次いで、これら問診で的を絞って点検を
行えるので手際よい診断作業が可能となる。
As described above, this vehicle fault diagnosis device answers questions that can be answered based on the usage status of the vehicle, and then searches for the true cause while actually inspecting the vehicle. This allows the person in charge and the maintenance person to operate separately. Also, the - person's diagnostician first,
It is possible to diagnose the cause of the failure by answering questions that can be answered by TMm based on the usage status of the vehicle, and then performing an inspection. In this case, questions can be asked sequentially, separating items that can be answered based on the usage situation and items that cannot be answered without actual inspection, so the diagnostician can quickly answer questions according to the usage situation, and then... Since these interviews allow for targeted inspections, efficient diagnostic work is possible.

[発明の効果] この発明に係る車両用故障診断装置では、使用状況から
回答できる項目と実際点検しなければ回答できない項目
とを分けて順次問診することができるので、使用状況に
応じた即座の回答を行って、次いで、的を絞って点検を
行えばよく、短時間に効率的な診断作業を行うことが可
能となる。
[Effects of the Invention] With the vehicle failure diagnosis device according to the present invention, questions can be asked sequentially, dividing the questions into questions that can be answered based on usage conditions and those that cannot be answered without actual inspection. All you have to do is answer the questions and then perform a targeted inspection, making it possible to carry out efficient diagnostic work in a short period of time.

なお、フロント係と整備係が分かれて作業を行うような
場合には、まずフロント係が使用状況に応じて回答し、
次いで整備係で効率の良い点検を行うことができ、実情
に即した使い方が可能となる。
In addition, in cases where the front desk staff and maintenance staff are working separately, the front desk staff will first respond according to the usage situation.
Next, maintenance staff can perform efficient inspections and use the system in accordance with the actual situation.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図はこの発明のクレーム対応図、第2図はこの発明
の実施例に係る車両用故障診断装置の装置概要図、第3
図は実施例の説明に用いた故障木の説明図、第4図はこ
の発明の÷施例で示した推論部の処理のフローチャート
、第5図は従来の車両用故障診断装置の装置概要図、第
6図は従来技術の説明に用いた故障木の説明図、第7図
は従来の推論部の処理フローチャートである。11・・
・故障木情報記憶手段 13・・・症状情報入力手段 15・・・前向き推論手段 17・・・後向ぎ推論手段 19・・・問診出力手段 21・・・推論結果出力手段
FIG. 1 is a diagram corresponding to claims of the present invention, FIG. 2 is a schematic diagram of a vehicle failure diagnosis device according to an embodiment of the present invention, and FIG.
Figure 4 is an explanatory diagram of the fault tree used to explain the embodiment, Figure 4 is a flowchart of the process of the inference section shown in the ÷ example of the present invention, and Figure 5 is a schematic diagram of a conventional vehicle fault diagnosis device. , FIG. 6 is an explanatory diagram of a fault tree used to explain the prior art, and FIG. 7 is a processing flowchart of the conventional inference section. 11...
-Fault tree information storage means 13...symptom information input means 15...forward inference means 17...backward inference means 19...interview output means 21...inference result output means

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims]  車両の使用状況に応じて回答できる第1問診情報と実
際に点検を行うことにより回答できる第2問診情報とを
有する故障木情報を記憶する故障木情報記憶手段と、症
状情報を入力する症状情報入力手段と、前記故障木情報
、で形成される故障木を前向き推論する前向き推論手段
と、前記前向き推論手段で推論された原因に基いて前記
故障木を前記第1問診情報次いで前記第2問診情報の順
で探索して後向き推論する後向き推論手段と、後向き推
論された現象について問診を行う問診手段と、推論結果
を出力する推論結果出力手段と、を具備して構成される
車両用故障診断装置。
A failure tree information storage means for storing failure tree information having first inquiry information that can be answered according to the usage status of the vehicle and second inquiry information that can be answered by actually performing an inspection; and symptom information for inputting symptom information. input means; forward inference means for forward inferring a fault tree formed by the fault tree information; and based on the cause inferred by the forward inference means, the fault tree is inferred from the first interview information and then the second interview information. A fault diagnosis for a vehicle comprising: backward inference means for searching information in order and making backward inferences; interrogation means for inquiring about the backwardly inferred phenomena; and inference result output means for outputting inference results. Device.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01274209A (en) * 1988-04-26 1989-11-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Plant fault diagnosing device
JPH022406A (en) * 1988-06-13 1990-01-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Device for fault diagnosis of plant
JPH04143808A (en) * 1990-10-05 1992-05-18 Mitsubishi Electric Corp Diagnostic device
JP2001075808A (en) * 1999-07-14 2001-03-23 Hewlett Packard Co <Hp> Bayesian network
JP2009281783A (en) * 2008-05-20 2009-12-03 Toyota Motor Corp Vehicle failure analysis system, vehicle failure analysis apparatus and vehicle failure analysis method
JP2010181212A (en) * 2009-02-04 2010-08-19 Toyota Central R&D Labs Inc System and method of diagnosing fault

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01274209A (en) * 1988-04-26 1989-11-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Plant fault diagnosing device
JPH022406A (en) * 1988-06-13 1990-01-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Device for fault diagnosis of plant
JPH04143808A (en) * 1990-10-05 1992-05-18 Mitsubishi Electric Corp Diagnostic device
JP2001075808A (en) * 1999-07-14 2001-03-23 Hewlett Packard Co <Hp> Bayesian network
JP2009281783A (en) * 2008-05-20 2009-12-03 Toyota Motor Corp Vehicle failure analysis system, vehicle failure analysis apparatus and vehicle failure analysis method
JP4582192B2 (en) * 2008-05-20 2010-11-17 トヨタ自動車株式会社 Vehicle failure analysis system, vehicle failure analysis device, vehicle failure analysis method
JP2010181212A (en) * 2009-02-04 2010-08-19 Toyota Central R&D Labs Inc System and method of diagnosing fault

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