JP2000353094A - 機器の故障診断装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 高度な専門知識を必要とすることなく、機器
の故障原因の究明を行うことを可能とする。 【解決手段】 機器の故障に対して当該機器の専門家の
知識に基づいて予め決められた機器の状態に関する質問
事項を出力すると共に、該質問事項に対する回答が入力
されると、この回答を機器の専門家の知識に従った推論
手法に基づいて処理することにより故障原因をその故障
確信度と共に診断結果として出力する故障原因推論手段
と、該故障原因推論手段から入力された前記質問事項及
び故障診断結果を外部に対して出力すると共に、質問事
項に対する回答が入力されると、該回答を故障原因推論
手段に出力する入出力部とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、特に船舶用エンジ
ン等の大型機器の故障診断に用いて好適な機器の故障診
断装置及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】機器が
故障した場合、当該機器の製造メーカあるいは当該機器
の使用者は、取扱説明書や結線図等の技術資料に基づい
て故障原因を究明し、修理することになる。この故障原
因の究明には、当該機器に対する高度の知識が不可欠で
あると共に、この高度の知識を有する専門家であっても
時間を要する作業である。特に、大型機器では、構成が
複雑化し構成要素の数が多くなるため、故障原因の究明
に極めて高度な専門知識と多大な労力が必要となる。ま
た、機器構成が大型化あるいは複雑化する程に、多くの
技術資料が存在することになり、その全てについて記載
事項を把握することは、極めて困難なことである。

【０００３】本発明は、上述した事情に鑑みてなされた
ものであり、以下の点を目的とするものである。 （１）高度な専門知識を必要とすることなく、機器の故
障原因の究明を行うことを可能とする。 （２）機器の故障に関連する構成要素の技術情報の閲覧
を容易化する。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、機器の故障診断装置に係わる第１の手
段として、機器の故障に対して当該機器の専門家の知識
に基づいて予め決められた機器の状態に関する質問事項
を出力すると共に、該質問事項に対する回答が入力され
ると、この回答を機器の専門家の知識に従った推論手法
に基づいて処理することにより故障原因をその故障確信
度と共に診断結果として出力する故障原因推論手段と、
該故障原因推論手段から入力された前記質問事項及び故
障診断結果を外部に対して出力すると共に、質問事項に
対する回答が入力されると、該回答を故障原因推論手段
に出力する入出力部とを具備する手段を採用する。

【０００５】また、機器の故障診断装置に係わる第２の
手段として、上記第１の手段において、機器に関する技
術情報を記憶する技術情報記憶部を備え、入出力部に出
力された故障診断結果に対して故障原因を指示すると、
当該故障原因に関する技術情報を前記技術情報記憶部か
ら読み出して入出力部に出力するという手段を採用す
る。

【０００６】第３の手段において、上記第１あるいは第
２の手段において、入出力部は、機器の故障情報を入力
する機能並びに機器の診断すべき特定故障項目を出力す
る機能及びこの故障項目の診断指示を入力する機能を備
え、故障原因推論手段は、前記故障情報が入出力部から
入力されると、この故障情報に基づいて特定故障項目を
判断して入出力部に出力し、この特定故障項目に対して
入出力部から診断指示が入力されると、複数の故障項目
に係わる質問事項の中から前記特定故障項目の質問事項
を選択して入出力部に出力するという手段を採用する。

【０００７】さらに、本発明では、機器の故障診断方法
に係わる第１の手段として、機器の故障に対して、当該
機器の専門家の知識に基づいて予め決められた機器の状
態に関する質問事項を故障究明者に提供する工程と、故
障究明者から前記質問事項に対する回答が得られると、
この回答を機器の専門家の知識に基づく推論手法を用い
て処理することにより、故障原因の故障確信度を算出す
る工程と、前記故障原因と故障確信度とを故障診断結果
として故障究明者に提供する工程とを有する手段を採用
する。

【０００８】機器の故障診断方法に係わる第２の手段と
して、上記第１の手段において、故障診断結果に対して
故障究明者から故障原因が指示されると、当該故障原因
に予め関連付けられた技術情報を技術情報記憶部から読
み出して故障究明者に提供する工程を有する手段を採用
する。

【０００９】機器の故障診断方法に係わる第３の手段と
して、上記第１または第２の手段において、機器の故障
情報が故障究明者から提供されると、この故障情報に基
づいて診断すべき特定故障項目を判断して故障究明者に
提供する工程と、この特定故障項目に対して診断指示が
故障究明者から提供されると、複数の故障項目に係わる
質問事項の中から前記特定故障項目の質問事項を選択し
て故障究明者に提供する工程とを有する手段を採用す
る。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明に
係わる機器の故障診断装置及び方法の一実施形態につい
て説明する。なお、本実施形態は、船舶用主機であるガ
スタービンエンジン（機器）の故障診断に本発明を適用
した場合に関するものである。

【００１１】図１は、本実施形態における故障診断装置
の機能構成を示すブロック図である。この図において、
符号Ａは故障診断装置、Ｂは故障診断対象であるガスタ
ービンエンジンの制御装置（ガスタービンエンジン制御
装置）である。故障診断装置Ａは、推論エンジン１（故
障原因推論手段）、技術情報記憶部２及び入出力部３等
から構成されるものである。

【００１２】このような機能構成を有する故障診断装置
Ａは、実体的にはパーソナルコンピュータ等の汎用コン
ピュータにガスタービンエンジン運転支援プログラムを
組み込んだものである。このガスタービンエンジン運転
支援プログラムは、上記推論エンジン１の機能及び技術
情報記憶部２から技術情報を検索して読み出す機能等を
含むものである。

【００１３】推論エンジン１は、例えばガスタービンエ
ンジンの状態に関する質問事項をガスタービンエンジン
の故障項目毎に予め記憶し、質問事項に対する回答が入
出力部３から入力されると、この回答を所定の推論手法
に基づいて処理することにより、故障原因とその故障確
信度とを入出力部３に出力するものである。また、この
推論エンジン１は、ガスタービンエンジンの故障項目毎
にガスタービンエンジンを構成する複数の構成要素を故
障原因として記憶し、入出力部３からガスタービンエン
ジンの故障原因を特定するための故障情報が入力される
と、該故障情報に基づいて故障項目を特定し、入出力部
３に出力する。なお、この推論エンジン１の詳細につい
ては後述する。

【００１４】ここで、上記質問事項は、当該ガスタービ
ンエンジンの専門家の故障診断に関する知識に基づいて
予め決められたものであり、ガスタービンエンジンの各
種故障原因の何れかに対応する複数の項目から形成され
ている。すなわち、専門家の故障診断に関する知識に基
づいて、ガスタービンエンジンの複数の故障項目の各々
には、複数の故障原因が予め対応付けられており、ま
た、このような故障原因の各々には、１つあるいは複数
の質問事項が対応付けられている。また、推論エンジン
１の推論手法も、ガスタービンエンジンの専門家の故障
診断に関する知識に基づいて構成されたものである。

【００１５】技術情報記憶部２は、ガスタービンエンジ
ンに係わる各種技術情報を記憶するものであり、入出力
部３から読出指示が入力されると、この読出指示に基づ
いて特定の技術情報を読み出して入出力部３に出力す
る。このような技術情報記憶部２には、技術情報とし
て、例えば当該ガスタービンエンジンの取扱説明書、各
構成要素の機能的な接続関係を示す機能ブロック図、各
構成要素間の実体配線を示す結線図等が記憶されてい
る。

【００１６】入出力部３は、例えばＣＲＴディスプレイ
等の表示装置及び該表示装置の画面に対するポインティ
ングデバイス（マウス等）から構成されるものである。
この入出力部３は、推論エンジン１から入力された上記
質問事項や推論結果及び技術情報記憶部２から入力され
た技術情報を表示装置に画面表示し、かつ、マウスを介
して使用者から入力された技術情報の表示指示を技術情
報記憶部２に出力すると共に質問事項に対する回答を推
論エンジン１に出力する。

【００１７】次に、このように構成された故障診断装置
Ａの動作について、図２に示すフローチャートを参照し
て説明する。

【００１８】本故障診断装置Ａの使用者（故障究明者）
は、制御装置Ｂが発する警報によってガスタービンエン
ジンの故障発生を認知すると、当該故障診断装置Ａを起
動させる。このようにして起動すると、故障診断装置Ａ
は、まず初期画面を入出力部３に表示させる（ステップ
Ｓ1）。使用者は、この初期画面に基づいて故障項目を
自ら特定するか、あるいは、当該故障診断装置Ａによっ
て故障項目を特定するかの何れかを選択することができ
る（ステップＳ2）。

【００１９】例えば、使用者は、初期画面上の操作ボタ
ンをクリックして故障診断装置Ａに故障項目を特定させ
ることを選択した場合（Ｎｏの場合）、制御装置Ｂに備
えられた端末等を用いて故障情報を収集し、該故障情報
を入出力部３を操作することにより故障診断装置Ａに入
力する（ステップＳ3）。通常、制御装置Ｂの端末に
は、ガスタービンエンジン各部に備えられた各センサの
検出値が表示されるようになっている。使用者は、この
ようなガスタービンエンジンの動作状態を示す各センサ
の検出値を故障情報として収集し、故障診断装置Ａに入
力する。

【００２０】故障診断装置Ａは、この故障情報に基づい
て故障項目を特定し（ステップＳ4）、該故障項目を入
出力部３に表示させる（ステップＳ5）。例えば、ガス
タービンエンジンの１構成要素であるガスジェネレータ
の回転数が所定の限界値を超えていた場合、入出力部３
には、図３に示すように故障項目の一覧のうち、「ガス
ジェネレータ回転数過速度」の項目が点滅表示される。
このような入出力部３の表示に対して、使用者は、「ガ
スジェネレータ回転数過速度」の項目をマウスによって
クリックすることによって、故障原因を診断すべき故障
項目を選択指示する（ステップＳ6）。

【００２１】このように、入出力部３において故障原因
を診断すべき故障項目が選択指示されると、推論エンジ
ン１は、使用者によって先に指示された故障項目に基づ
いて故障原因の抽出し（ステップＳ7）、また該故障原
因がどの程度確からしいかを示す故障確信度を推論的に
算出する（ステップＳ8）。

【００２２】例えば、推論エンジン１は、上記「ガスジ
ェネレータ回転数過速度」という故障項目に対して、予
め記憶されたガスタービンエンジンの各構成要素のう
ち、ガスジェネレータ回転数に関連するガスタービンエ
ンジンの構成要素を故障原因として抽出する。通常、ガ
スジェネレータ回転数に関連するガスタービンエンジン
の構成要素は複数存在するので、上記故障原因として複
数の構成要素が抽出される。推論エンジン１は、このよ
うな複数の故障原因に対して、上記故障情報を専門家の
知識に従った推論手法に基づいて処理することにより、
各々の故障確信度を仮計算する。なお、説明の都合上、
この故障確信度の詳細な算出手順については、後述する
ものとする。

【００２３】推論エンジン１は、このようにして各故障
原因に対する故障確信度の仮計算が終了すると、各故障
原因の故障確信度と共に、１つあるいは複数の質問事項
を入出力部３に出力して表示させる（ステップＳ9）。
この質問事項は、ガスタービンエンジンの専門家の知識
に基づいて予め決められたものであり、通常、複数の項
目に亘る。また、この質問事項は、上記ガスジェネレー
タ回転数の過速度という故障項目の故障原因を特定する
に際して、専門家が確認する事項でもある。

【００２４】推論エンジン１は、ガスタービンエンジン
の専門家の知識に基づいて予め決められた質問事項を故
障項目毎に記憶しており、上記ステップＳ6における故
障項目の指示情報に基づいて「ガスジェネレータ回転数
過速度」に対応する質問事項を選択し、入出力部３に出
力する。入出力部３は、このような質問事項と仮算出さ
れた各故障原因の故障確信度とを１画面に一覧表示す
る。図４は、この質問事項と各故障原因の故障確信度の
表示例である。

【００２５】このような質問事項の一覧表示に対して、
使用者は、「はい（yes）」、「いいえ（no）」あるい
は「不明（unk）」の操作ボタン（ラジオボタン）をマ
ウスを用いて選択することにより回答する（ステップＳ
10）。そして、この回答結果は、入出力部３から推論エ
ンジン１に入力される。推論エンジン１は、この回答結
果に基づいて各故障原因の故障確信度を再計算する。

【００２６】以下、この故障確信度の算出処理つまり故
障原因の推定処理の詳細について、図５に示すフローチ
ャート及び図６，図７に示す説明図を参照して説明す
る。なお、以下の説明では、故障原因として図４に示し
た制御モジュールの故障確信度の計算を一例として説明
する。

【００２７】まず、推論エンジン１は、使用者によって
入力された各質問事項の回答（実回答）をメンバーシッ
プ関数に当てはめることによって類似度を算出する（ス
テップＳ110）。この類似度は、模範回答である教師回
答に対する類似程度を示す量である。また、上記メンバ
ーシップ関数は、推論エンジン１内に複数記憶されてお
り、ガスタービンエンジンの専門家の知識に基づいて何
れかが各質問事項に対応付けられるようになっている。

【００２８】例えば、本実施形態では、図６に示すよう
に４形態のメンバーシップ関数ａ〜ｄが推論エンジン１
内に記憶されており、どのメンバーシップ関数をどの質
問事項に対応させるかが専門家の知識に基づいて予め決
められている。すなわち、各々の質問事項には、「ｎ
ｏ」→「ｕｎｋ」→「ｙｅｓ」の順で類似度が折線状に
増加するメンバーシップ関数ａ，ｂ及び「ｎｏ」→「ｕ
ｎｋ」→「ｙｅｓ」の順で類似度が折線状に減少するメ
ンバーシップ関数ｃ，ｄのうち何れかが関連付けられて
いる。推論エンジン１は、このようにして一義的に対応
関係が決定されているメンバーシップ関数に実回答の内
容を当てはめることにより類似度を算出する。

【００２９】図７は、故障原因としての制御モジュール
に対応付けられた質問事項（質問番号Ｑ３，Ｑ８，Ｑ１
０）の実回答に基づく故障確信度の具体的計算例を示す
ものである。この場合、質問番号Ｑ４の質問事項にはメ
ンバーシップ関数ｃが、質問番号Ｑ８，Ｑ１０にはメン
バーシップ関数ａがそれぞれ対応付けられている。な
お、これらの図及び以下の説明では、実回答及び教師回
答共に、回答内容を数値として表現している。すなわ
ち、「ｙｅｓ」を１に、「ｎｏ」を２に、また「ｕｎ
ｋ」を３に対応させて示している。

【００３０】すなわち、質問番号Ｑ３の質問事項では、
実回答「ｙｅｓ」に対する類似度が０．０１、「ｕｎ
ｋ」に対する類似度が０．１０、「ｎｏ」に対する類似
度が１．００になっている。また、質問番号Ｑ４の質問
事項の場合、実回答「ｙｅｓ」に対する類似度が１．０
０、「ｕｎｋ」に対する類似度が０．１０、「ｎｏ」に
対する類似度が０．０１にそれぞれなっている。

【００３１】このようにして類似度を算出すると、推論
エンジン１は、教師回答に基づいて教師信号を生成する
（ステップＳ111）。この教師回答は、質問事項に対す
る模範回答つまり故障原因を１００％の故障確信度で特
定する場合の回答であり、専門家が間違いなく「ガスジ
ェネレータ回転数過速度」に対する故障原因であると断
定する回答である。例えば、実回答が教師回答と同一の
場合には、複数の故障原因のうち何れかが１００％の故
障確信度で特定される。

【００３２】推論エンジン１は、ステップＳ111におい
て教師回答を以下のルールに基づいて処理することによ
り、実回答の「ｙｅｓ」，「ｎｏ」あるいは「ｕｎｋ」
の何れかの類似度を選択し、かつ、この類似度に貢献度
を乗算した値を教師信号とする。すなわち、教師回答が
「ｙｅｓ=１」の場合は該教師回答に同様な実回答「ｙ
ｅｓ=１」の類似度が、教師回答が「ｎｏ=２」の場合は
実回答「ｎｏ=２」の類似度が、教師回答が「ｕｎｋ=
３」の場合は実回答「ｕｎｋ=３」の類似度がそれぞれ
選択される。

【００３３】そして、このようにして選択された類似度
に貢献度を乗算することによって教師信号が算出され
る。この貢献度は、専門家の知識に基づいて各質問事項
毎に予め決定された０〜１の範囲内の係数であり、質問
事項が故障原因に対してどの程度の結合強度を有するか
を示す値である。なお、本実施形態では、演算処理の都
合上、教師回答に基づいて選択された類似度に０．０１
を補正係数として乗算した値を教師信号としている。

【００３４】したがって、質問番号Ｑ３の質問事項につ
いては、教師回答が２（ｎｏ）なので、実回答「ｎｏ」
の類似度である１．００に貢献度の０．１を乗算し、さ
らに補正係数である０．０１を乗算した値つまり０．０
０１が教師信号となる。質問番号Ｑ８については、教師
回答が１（ｙｅｓ）なので、実回答「ｙｅｓ」の類似度
である１．００に貢献度の１．０を乗算し、さらに補正
係数である０．０１を乗算した値つまり０．０１が教師
信号となる。また、質問番号Ｑ１０については、教師回
答が１（ｙｅｓ）なので、実回答「ｙｅｓ」の類似度で
ある１．００に貢献度の０．１を乗算し、さらに補正係
数である０．０１を乗算した値つまり０．００１が教師
信号となる。

【００３５】推論エンジン１は、このようにして全ての
質問事項に対して教師信号を算出すると、続いて類似度
（すなわち実回答）に基づく出力信号を算出する（ステ
ップＳ112）。なお、この出力信号の算出は、上記教師
信号の場合と同様である。

【００３６】すなわち、質問番号Ｑ３については、実回
答が３（ｕｎｋ）なので、当該実回答の類似度である
０．１に貢献度の０．１を乗算し、さらに補正係数であ
る０．０１を乗算した値つまり０．０００１が出力信号
となる。質問番号Ｑ８については、実回答が３（ｕｎ
ｋ）なので、当該実回答の類似度である０．１に貢献度
の１．０を乗算し、さらに補正係数である０．０１を乗
算した値つまり０．００１が出力信号となる。また、質
問番号Ｑ１０については、実回答が３（ｕｎｋ）なの
で、当該実回答の類似度である０．１に貢献度の０．１
を乗算し、さらに補正係数である０．０１を乗算した値
つまり０．０００１が出力信号となる。

【００３７】このようにして全ての質問事項に対して出
力信号を算出すると、推論エンジン１は、故障原因とし
ての制御モジュールについてパターン適合度を算出する
（ステップＳ113）。すなわち、まず各質問番号Ｑ３，
Ｑ８，Ｑ１０の質問事項について、各出力信号の総和Ｓ
と各教師信号の総和Ｋがそれぞれ算出される。具体的に
は、図６に示すように各出力信号の総和Ｓは０．００１
２０と算出され、各教師信号の総和Ｋは０．０１２００
と計算される。そして、総和Ｓを総和Ｋで除算すること
によってパターン適合度が０．１００と計算される。

【００３８】ここで、教師信号は模範回答である教師回
答と貢献度とに基づいて算出された値であり、一方、出
力信号は使用者による実回答と貢献度とに基づいて算出
された値である。すなわち、このパターン適合度は、実
回答に基づいて推論的に求められて出力信号が教師信号
に対して比較した量である。

【００３９】推論エンジン１は、故障原因としての制御
モジュールのパターン適合度を算出すると、このパター
ン適合度を強調するために二乗し（ステップＳ114）、
この二乗値の総和Ｓpを算出する（ステップＳ115）。そ
して、推論エンジン１は、全ての故障原因について算出
された各パターン適合度の二乗値の総和Ｓtによって除
算することにより、制御モジュールの故障確信度を算出
する（ステップＳ116）。このようにして算出される故
障確信度は、全ての故障原因に対する制御モジュールの
パターン適合度の占有率（％）を示すものである。

【００４０】このようにして実回答に基づいて各故障原
因の故障確信度を再計算すると、推論エンジン１は、当
該故障確信度を入出力部３に出力し、上記図４と同様の
画面構成で故障確信度を再表示させる（ステップＳ1
2）。使用者は、この故障確信度を確認することによっ
て、故障原因を判断することができる。

【００４１】さらに、図４に示す画面において、故障原
因（例えば装置名称）をマウスによって選択指定すると
（ステップＳ13）、故障診断装置Ａは、当該選択した故
障原因に関連する技術資料を入出力部３に表示させる
（ステップＳ14）。すなわち、この故障診断画面の各故
障原因は、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）等
のハイパーリンク技術に基づいて特定の技術資料との対
応関係が予め設定されている。したがって、使用者は、
故障診断画面から速やかに所望の技術資料を閲覧参照す
ることができる。

【００４２】なお、上記ステップＳ2において、使用者
が自ら故障項目を特定することを選択した場合（Ｙｅｓ
の場合）、故障診断装置Ａは、図３に示したような故障
項目の一覧を入出力部３に表示させる（ステップＳ1
5）。この場合、使用者は、制御装置Ｂの端末に表示さ
れる故障情報に基づいて自ら故障個所を判断する。そし
て、入出力部３の故障項目の一覧表示に対して、自らが
判断した故障項目をマウスを用いてクリックすることに
より、故障原因を診断すべき故障項目を選択指示するこ
とになる（ステップＳ16）。

【００４３】本実施形態によれば、各故障原因の故障確
信度が百分率（％）表示されるので、故障の可能性が最
もある故障原因を容易に特定することができる。したが
って、ガスタービンエンジンについて高度の知識を必要
とすることなく、故障原因を特定することができる。ま
た、故障原因に対応する技術情報を容易かつ速やかに参
照することができるので、ガスタービンエンジンの故障
に対して速やかな対応を取ることができる。

【００４４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係わる機
器の故障診断装置及び方法によれば、以下のような効果
を奏する。 （１）請求項１あるいは請求項４記載の発明によれば、
質問事項の回答に基づいて故障原因の故障確信度が自動
的に計算されて入出力部に出力されるので、高度な専門
知識を必要とすることなく、機器の故障原因を究明する
ことが可能である。 （２）請求項２あるいは請求項５記載の発明によれば、
故障原因に関連する技術情報を容易に閲覧することがで
きる。 （３）請求項３あるいは請求項６記載の発明によれば、
故障情報に基づいて複数の故障項目の中から特定故障項
目が自動的に選択されるので、機器に対して高度な専門
知識を必要とすることなく、特定故障項目に対する故障
原因の究明を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態に係わる機器の故障診断
装置の機能構成を示すブロック図である。

【図２】 本発明の一実施形態に係わる機器の故障診断
装置の全体動作を示すフローチャートである。

【図３】 本発明の一実施形態において、入出力部に表
示される故障項目の特定画面を示す説明図である。

【図４】 本発明の一実施形態において、入出力部に表
示される質問事項及び故障原因の故障確信度の表示画面
を示す説明図である。

【図５】 本発明の一実施形態において、推論エンジン
による故障原因の推定処理を示すフローチャートであ
る。

【図６】 本発明の一実施形態において、推論エンジン
による故障原因の推定処理を補足説明する説明図であ
る。

【図７】 本発明の一実施形態において、故障原因の推
定処理に共されるメンバーシップ関数の形態を示す特性
図である。

【符号の説明】

Ａ……故障診断装置 Ｂ……ガスタービンエンジン制御装置 １……推論エンジン（故障原因推論手段） ２……技術情報記憶部 ３……入出力部 ａ〜ｄ……メンバーシップ関数

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 機器の故障に対して当該機器の専門家の
   知識に基づいて予め決められた機器の状態に関する質問
   事項を出力すると共に、該質問事項に対する回答が入力
   されると、この回答を機器の専門家の知識に従った推論
   手法に基づいて処理することにより故障原因をその故障
   確信度と共に診断結果として出力する故障原因推論手段
   （１）と、 該故障原因推論手段から入力された前記質問事項及び故
   障診断結果を外部に対して出力すると共に、質問事項に
   対する回答が入力されると、該回答を故障原因推論手段
   に出力する入出力部（３）と、 を具備することを特徴とする機器の故障診断装置。
2. 【請求項２】 機器に関する技術情報を記憶する技術情
   報記憶部（２）を備え、入出力部に出力された故障診断
   結果に対して故障原因を指示すると、当該故障原因に関
   する技術情報を前記技術情報記憶部から読み出して入出
   力部に出力することを特徴とする請求項１記載の機器の
   故障診断装置。
3. 【請求項３】 入出力部は、機器の故障情報を入力する
   機能並びに機器の診断すべき特定故障項目を出力する機
   能及びこの故障項目の診断指示を入力する機能を備え、
   故障原因推論手段は、前記故障情報が入出力部から入力
   されると、この故障情報に基づいて特定故障項目を判断
   して入出力部に出力し、この特定故障項目に対して入出
   力部から診断指示が入力されると、複数の故障項目に係
   わる質問事項の中から前記特定故障項目の質問事項を選
   択して入出力部に出力することを特徴とする請求項１ま
   たは２記載の機器の故障診断装置。
4. 【請求項４】 機器の故障に対して、当該機器の専門家
   の知識に基づいて予め決められた機器の状態に関する質
   問事項を故障究明者に提供する工程と、 故障究明者から前記質問事項に対する回答が得られる
   と、この回答を機器の専門家の知識に基づく推論手法を
   用いて処理することにより、故障原因の故障確信度を算
   出する工程と、 前記故障原因と故障確信度とを故障診断結果として故障
   究明者に提供する工程と、 を有することを特徴とする機器の故障診断方法。
5. 【請求項５】 故障診断結果に対して故障究明者から故
   障原因が指示されると、当該故障原因に予め関連付けら
   れた技術情報を技術情報記憶部（２）から読み出して故
   障究明者に提供する工程を有することを特徴とする請求
   項４記載の機器の故障診断方法。
6. 【請求項６】 機器の故障情報が故障究明者から提供さ
   れると、この故障情報に基づいて診断すべき特定故障項
   目を判断して故障究明者に提供する工程と、この特定故
   障項目に対して診断指示が故障究明者から提供される
   と、複数の故障項目に係わる質問事項の中から前記特定
   故障項目の質問事項を選択して故障究明者に提供する工
   程と、 を有することを特徴とする請求項４または５記載の機器
   の故障診断方法。