JP2009146059A - 診断項目の設定方法、故障診断装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる診断項目の設定方法の提供。
【解決手段】診断対象車両を含む車両の履歴から選択した診断項目候補及び参照項目に基づき、診断対象車両の診断項目を設定する（Ｓ２３）。データベースから選択した（Ｓ１３）参照車両及び診断対象車両毎に、診断項目候補及び参照項目の各数値をデータベースから抽出し（Ｓ１４）、参照項目の各数値を正規化し（Ｓ１５）、正規化した車両毎の各数値の組をベクトルとし、ベクトルが成す角度の余弦値により参照車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出し（Ｓ１７）、参照車両から類似度が高い類似車両を選択し（Ｓ１９）、類似車両の診断項目候補の各数値に基づき、診断対象車両の診断項目候補の各数値を予測し（Ｓ２１）、予測した各数値に基づき、診断項目を設定する（Ｓ２３）。
【選択図】図２

Description

本発明は、診断対象車両を故障診断する際に、データベースに記録された多数の車両の過去の診断結果及び使用状況を示す項目から、診断項目候補及び参照項目を選択し、選択したそれらの項目に基づき、診断対象車両の診断項目を設定する診断項目の設定方法、故障診断装置、プログラム及び記録媒体に関するものである。

近時、車両と通信接続し、車両のエンジン及び自動変速機等を診断する為に、エンジン及び自動変速機等の機器を制御する車載の電子制御装置から、機器の履歴及び現状を示すデータを取得し、記録及び表示を行う車両の故障診断装置が、車両の販売店及びサービス工場で広く使用されている。機器の現状を示すデータを表示する際に、そのデータの正常範囲も表示し、正常範囲から外れている場合は、警告表示することも行われている。

特許文献１には、車両、故障診断装置及びホストコンピュータが、相互間の通信手段を備え、ホストコンピュータが、故障診断を受ける車両から故障診断装置を介して送信された当該車両の車両条件を入手する車両用故障診断システムが開示されている。このホストコンピュータは、当該車両と車両条件の類似した複数の車両を通信手段により検索して基準値車両とし、基準値車両の各制御データを入手し、統計処理して基準値データとして故障診断装置に転送する。故障診断装置は、基準値データを用いて故障診断を受ける車両の診断を行う。

非特許文献１には、協調フィルタリングを適用して、過去に開発されたソフトウェアの中から類似するものを選び出し、類似するソフトウェアの信頼性から、開発中のソフトウェアの信頼性を予測する協調フィルタリングに基づくソフトウェア信頼性予測方法が提案されている。
特開２００４−２２７４３９号公報 「協調フィルタリングに基づくソフトウェア信頼性予測方法」角田雅照、大杉直樹、門田暁人、松本健一（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科） 電子情報通信学会 信学技報 SS2003-27,KBSE2003-30(2003-11)

特許文献１に記載された車両用故障診断システムでは、車両条件に適合する車両を検索して、車両条件が類似した基準値車両とし、その複数台分の制御データの平均を基準値データとして、車両の診断に用いているが、車両条件の類似度は数値化しておらず、車両条件の類似度が高い車両を絞り込めていないという問題がある。また、車両条件に適合する車両を検索する際、車両条件のデータ中に欠損値が存在する場合、他のデータが類似していても、基準値車両として検索されないという問題がある。

本発明は、上述したような事情に鑑みてなされたものであり、第１発明では、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる診断項目の設定方法を提供することを目的とする。
第２発明では、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、車両条件のデータ中に欠損値が存在しても、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる診断項目の設定方法を提供することを目的とする。

第３発明では、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を提供することを目的とする。
第４発明では、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、車両条件のデータ中に欠損値が存在しても、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を提供することを目的とする。

第５発明では、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を、コンピュータで実現することができるプログラムを提供することを目的とする。
第６発明では、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、車両条件のデータ中に欠損値が存在しても、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を、コンピュータで実現することができるプログラムを提供することを目的とする。
第７発明では、第５、６発明に係るプログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。

第１発明に係る診断項目の設定方法は、診断対象車両を故障診断する際に、データベースに記録された前記診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目から、診断が可能な複数の診断項目候補、及び使用状況を参照する為の複数の参照項目を選択し、選択した複数の診断項目候補及び複数の参照項目に基づき、前記診断対象車両の診断項目を設定する診断項目の設定方法であって、参照する為の複数の車両を前記データベースから選択し、選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した前記診断項目候補及び参照項目の各数値を前記データベースから抽出し、抽出した該参照項目の各数値を正規化し、正規化した前記車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、該各数値を前記参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、該ベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、前記車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出し、算出した類似度に基づき、前記診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を前記複数の車両から選択し、選択した類似車両の前記診断項目候補の各数値に基づき、前記診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測し、予測した各数値に基づき、前記診断項目を設定することを特徴とする。

第２発明に係る診断項目の設定方法は、前記余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、該参照項目を無視することを特徴とする。

第３発明に係る故障診断装置は、診断対象車両を故障診断する際に、データベースに記録された前記診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目から、診断が可能な複数の診断項目候補、及び使用状況を参照する為の複数の参照項目を選択し、選択した複数の診断項目候補及び複数の参照項目に基づき、前記診断対象車両の診断項目を設定する故障診断装置であって、参照する為の複数の車両を前記データベースから選択する手段と、該手段が選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した前記診断項目候補及び参照項目の各数値を前記データベースから抽出する手段と、該手段が抽出した該参照項目の各数値を正規化する手段と、該手段が正規化した前記車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、該各数値を前記参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、該ベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、前記車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出する手段と、該手段が算出した類似度に基づき、前記診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を前記複数の車両から選択する手段と、該手段が選択した類似車両の前記診断項目候補の各数値に基づき、前記診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測する手段と、該手段が予測した各数値に基づき、前記診断項目を設定する手段とを備えることを特徴とする。

第４発明に係る故障診断装置は、前記余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、該参照項目を無視することを特徴とする。

第５発明に係るプログラムは、診断対象車両を故障診断する際に、コンピュータに、データベースに記録された前記診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目からの、診断が可能な複数の診断項目候補、及び使用状況を参照する為の複数の参照項目の選択を受付ける手順、及び選択した複数の診断項目候補及び複数の参照項目に基づき、前記診断対象車両の診断項目を設定する手順を実行させるプログラムであって、コンピュータに、参照する為の複数の車両の前記データベースからの選択を受付ける手順、選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した前記診断項目候補及び参照項目の各数値を前記データベースから抽出する手順、抽出した該参照項目の各数値を正規化する手順、正規化した前記車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、該各数値を前記参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、該ベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、前記車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出する手順、算出した類似度に基づき、前記診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を前記複数の車両から選択する手順、選択した類似車両の前記診断項目候補の各数値に基づき、前記診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測する手順、及び予測した各数値に基づき、前記診断項目を設定する手順を実行させる。

第１発明に係る診断項目の設定方法、第３発明に係る故障診断装置、及び第５発明に係るプログラムで作動するコンピュータでは、診断対象車両を故障診断する際に、データベースに記録された診断対象車両を含む車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目から、複数の診断項目候補及び複数の参照項目を選択し、選択した診断項目候補及び参照項目に基づき、診断対象車両の診断項目を設定する。参照する為の複数の車両をデータベースから選択し、選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した診断項目候補及び参照項目の各数値をデータベースから抽出する。抽出した参照項目の各数値を正規化し、正規化した車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、各数値を参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、それらのベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、参照する為の車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出する。算出した類似度に基づき、診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を、参照する為の複数の車両から選択し、選択した類似車両の診断項目候補の各数値に基づき、診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測し、予測した各数値に基づき、診断項目を設定する。

第６発明に係るプログラムは、コンピュータに、前記余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、該参照項目を無視する手順を実行させる。

第２発明に係る診断項目の設定方法、第４発明に係る故障診断装置、及び第６発明に係るプログラムで作動するコンピュータでは、正規化した車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、各数値を参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、それらのベクトルが成す角度の余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、その参照項目を無視する。

第７発明に係る記録媒体は、第５発明又は６に記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。

第１発明に係る診断項目の設定方法によれば、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる診断項目の設定方法を実現することができる。

第２発明に係る診断項目の設定方法によれば、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、車両条件のデータ中に欠損値が存在しても、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる診断項目の設定方法を実現することができる。

第３発明に係る故障診断装置によれば、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を実現することができる。

第４発明に係る故障診断装置によれば、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、車両条件のデータ中に欠損値が存在しても、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を実現することができる。

第５発明に係るプログラムによれば、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を、コンピュータで実現することができる。

第６発明に係るプログラムによれば、診断対象車両の診断項目を設定する際に、車両条件の類似度を数値化して類似度が高い車両を参照することができ、車両条件のデータ中に欠損値が存在しても、診断対象車両が必要とする診断項目を精度良く設定できる故障診断装置を、コンピュータで実現することができる。

第７発明に係る記録媒体によれば、第３、４発明に係る故障診断装置をコンピュータで実現することができる。

以下に、本発明をその実施の形態を示す図面に基づき説明する。
図１は、本発明に係る診断項目の設定方法及び故障診断装置の実施の形態の要部構成を示す説明図である。
この故障診断装置Ｄは、マイクロコンピュータを含む専用装置又はパーソナルコンピュータで構成されており、通信接続された診断対象車両Ｃｘの使用状況を示す複数項目の各数値を、通信接続されたホストコンピュータＨＣを通じて、車両情報履歴データベースＤＢに記録する。車両情報履歴データベースＤＢには、車両ごとに、使用状況を示す項目（参照項目）として、例えば、図３の一覧表に示すように、使用年数Ｓ１、走行距離Ｓ２、平均車速Ｓ３、平均駐車時間Ｓ４、市街地走行割合Ｓ５等の数値が記録されている。また、診断が可能な項目（推定項目、診断項目）として、車両ごとに、バッテリ電圧Ｋ１、冷却水温Ｋ２等の数値が記録されている。

車両Ｃｎの参照項目及び推定項目の各数値を車両情報履歴データベースＤＢに記録するする方法として、上記では、故障診断時に通信接続して、故障診断装置Ｄ及びホストコンピュータＨＣを通じて行っているが、この場合、車両Ｃｎ側に、参照項目及び推定項目についてのセンサ、及びそれらの測定値の送信装置が必要である。また、推定項目が診断項目に選択された場合は、その推定項目のセンサについての故障診断も行う。また、必ずしも、車両Ｃｎ及び故障診断装置Ｄを通信接続する必要はなく、参照項目及び推定項目を手計測（又は手計算）し、それらの数値を故障診断装置Ｄに手入力することも可能である。

また、故障診断時に限らず、随時、ホストコンピュータＨＣから車両Ｃｎに直接通信接続（逆も可）して、車両Ｃｎから参照項目及び推定項目の各数値を送信し、車両情報履歴データベースＤＢに記録する。この場合には、車両Ｃｎ側に、参照項目及び推定項目についてのセンサ、及びそれらの測定値を無線送信する装置が必要であり、ホストコンピュータＨＣ側に無線通信装置が必要であり、推定項目が診断項目に選択された場合は、その推定項目のセンサについての故障診断も行う。

以下に、本発明に係る故障診断装置の実施の形態の動作を、それを示す図２のフローチャートを参照しながら説明する。
故障診断装置Ｄは、先ず、使用状況を示す参照項目、及び診断が可能な診断項目候補の選択設定を受付ける（Ｓ１１）。次いで、車種又は何れかの参照項目に基づき、参照する為の車両を、ホストコンピュータＨＣを通じて、車両情報履歴データベースＤＢから選択する（Ｓ１３）。
故障診断装置Ｄは、次に、選択した車両の参照項目及び診断項目候補の各数値、並びに診断対象車両の参照項目の各数値（メトリクス）を抽出し（Ｓ１４）、抽出した参照項目の各メトリクスを正規化する（Ｓ１５）。

ここで、例えば、参照項目として、図３の一覧表に示す使用年数Ｓ１、走行距離Ｓ２、平均車速Ｓ３、平均駐車時間Ｓ４及び市街地走行割合Ｓ５の選択が受付けられ、診断項目候補として、バッテリ電圧Ｋ１及び冷却水温Ｋ２の選択が受付けられた（Ｓ１１）とする。次いで、図３の一覧表に示す参照する為の車両Ｃ１〜Ｃ４が選択され（Ｓ１３）、車両Ｃ１〜Ｃ４及び診断対象車両Ｃｘ毎の参照項目及び診断項目候補の各数値（メトリクス）が車両情報履歴データベースＤＢから抽出される（Ｓ１４）。

抽出した各メトリクスを正規化する（Ｓ１５）に当たっては、参照項目毎に、（当該数値−最小値）／（最大値−最小値）の演算を行う。例えば、図４に示すように、
参照車両Ｃ１の正規化された使用年数Ｓ１は（８−１）／（８−１）＝１
参照車両Ｃ２の正規化された使用年数Ｓ１は（３−１）／（８−１）＝０．３
参照車両Ｃ３の正規化された使用年数Ｓ１は（２−１）／（８−１）＝０．１
参照車両Ｃ４の正規化された使用年数Ｓ１は（１−１）／（８−１）＝０
診断対象車両（推定車両）Ｃｘの正規化された使用年数Ｓ１は（６−１）／（８−１）＝０．７
となる。

また、参照車両Ｃ１の正規化された走行距離Ｓ２は
（４０，０００−１，０００）／（４０，０００−１，０００）＝１
参照車両Ｃ２の正規化された走行距離Ｓ２は無し。尚、参照車両で数値が存在しない参照項目（図４のハッチング部分）は、その存在しない数値のみを無視し、正規化の算出に使用しない。
参照車両Ｃ３の正規化された走行距離Ｓ２は
（１５，０００−１，０００）／（４０，０００−１，０００）＝０．４
参照車両Ｃ４の正規化された走行距離Ｓ２は
（１，０００−１，０００）／（４０，０００−１，０００）＝０
参照車両Ｃｘの正規化された走行距離Ｓ２は
（３０，０００−１，０００）／（４０，０００−１，０００）＝０．７
となる。

故障診断装置Ｄは、次に、正規化した診断対象車両（推定車両）Ｃｘ及び参照車両Ｃｎの各メトリクスの組を、図６に示すように、各メトリクスを参照項目Ｓ１〜Ｓ５毎に方向付けられた要素とするベクトル（Ｓ１ｘ，Ｓ２ｘ，Ｓ３ｘ，Ｓ４ｘ，Ｓ５ｘ），（Ｓ１ｎ，Ｓ２ｎ，Ｓ３ｎ，Ｓ４ｎ，Ｓ５ｎ）とする。次いで、診断対象車両ＣｘのベクトルＣｘ及び参照車両Ｃｎの各ベクトルＣｎが成す角度θの余弦値を算出することにより、診断対象車両Ｃｘ及び参照車両Ｃｎの使用状況の類似度を演算する（Ｓ１７）。

ここで、角度θの余弦値は、ベクトルＣｘ及び各ベクトルＣｎの内積を利用することにより算出できる。
ベクトルＣｘ・ベクトルＣｎ＝｜ベクトルＣｘ｜・｜ベクトルＣｎ｜ｃｏｓθ
ベクトルＣｘ・ベクトルＣｎ＝Ｓ１ｘＳ１ｎ＋Ｓ２ｘＳ２ｎ＋Ｓ３ｘＳ３ｎ
＋Ｓ４ｘＳ４ｎ＋Ｓ５ｘＳ５ｎ

∴ｃｏｓθ＝（Ｓ１ｘＳ１ｎ＋Ｓ２ｘＳ２ｎ＋Ｓ３ｘＳ３ｎ＋Ｓ４ｘＳ４ｎ
＋Ｓ５ｘＳ５ｎ）／（｜ベクトルＣｘ｜・｜ベクトルＣｎ｜）
｜ベクトルＣｘ｜＝√（Ｓ１ｘ² ＋Ｓ２ｘ² ＋Ｓ３ｘ² ＋Ｓ４ｘ² ＋Ｓ５ｘ² ）
｜ベクトルＣｎ｜＝√（Ｓ１ｎ² ＋Ｓ２ｎ² ＋Ｓ３ｎ² ＋Ｓ４ｎ² ＋Ｓ５ｎ² ）

例えば、車両Ｃ１については、図４から、図５に示す演算により、
｜ベクトルＣ１｜＝√（Ｓ１１² ＋Ｓ２１² ＋Ｓ３１² ＋Ｓ４１² ＋Ｓ５１² ）
＝√（１．０² ＋１．０² ＋１．０² ＋０．０² ＋０．２² ）
＝√３．０４＝１．７４
｜ベクトルＣｘ｜＝√（Ｓ１ｘ² ＋Ｓ２ｘ² ＋Ｓ３ｘ² ＋Ｓ４ｘ² ＋Ｓ５ｘ² ）
＝√（０．７² ＋０．７² ＋０．６² ＋０．８² ＋０．０² ）
＝√２．０８＝１．４４

Ｓ１ｘＳ１１＋Ｓ２ｘＳ２１＋Ｓ３ｘＳ３１＋Ｓ４ｘＳ４１＋Ｓ５ｘＳ５１
＝０．７×１．０＋０．７×１．０＋０．６×１．０
＋０．８×０．０＋０．０×０．２
＝２．０９
∴ｃｏｓθ＝２．０９／（１．７４×１．４４）＝０．８３１
となる。

また、車両Ｃ２については、図４から、図５に示す演算により、
｜ベクトルＣ２｜＝√（Ｓ１２² ＋Ｓ２２² ＋Ｓ３２² ＋Ｓ４２² ＋Ｓ５２² ）
＝√（０．３² ＋０．６² ＋０．２² ）
＝√０．５０＝０．７１
｜ベクトルＣｘ｜＝√（Ｓ１ｘ² ＋Ｓ３ｘ² ＋Ｓ４ｘ² ）
＝√（０．７² ＋０．６² ＋０．８² ）
＝√１．５３＝１．２４
尚、車両Ｃ２については、参照項目Ｓ２，Ｓ５の数値が存在しないので、類似度の演算には、参照項目Ｓ２，Ｓ５を使用しない（無視する）。

Ｓ１ｘＳ１２＋Ｓ３ｘＳ３２＋Ｓ４ｘＳ４２
＝０．７×０．３＋０．６×０．６＋０．８×０．２
＝０．７３
∴ｃｏｓθ＝０．７３／（０．７１×１．２４）＝０．８３６
以下、同様にして、車両Ｃ３については、診断対象車両Ｃｘとの使用状況の類似度ｃｏｓθ＝０．２３８を、車両Ｃ４については、診断対象車両Ｃｘとの使用状況の類似度ｃｏｓθ＝０．６１０を演算することができる。

故障診断装置Ｄは、次に、診断対象車両Ｃｘとの使用状況の類似度が、０．８３１，０．８３６，０．２３６，０．６１０と算出された車両Ｃｎの中から、類似度の大きい車両Ｃ１，Ｃ２を選択する（Ｓ１９）。次いで、選択した車両Ｃ１，Ｃ２の各診断項目候補（推定項目）Ｋ１，Ｋ２の数値を使用して、診断対象車両Ｃｘの各診断項目候補Ｋ１，Ｋ２の数値を予測する（Ｓ２１）。
故障診断装置Ｄは、診断対象車両Ｃｘの各診断項目候補Ｋ１，Ｋ２の数値を予測する際（Ｓ２１）、選択した車両Ｃ１，Ｃ２の類似度で車両Ｃ１，Ｃ２の各診断項目候補Ｋ１，Ｋ２の数値を加重平均する。

例えば、図７に示すように、診断対象車両Ｃｘのバッテリ電圧Ｋ１は、
（１１×０．８３１＋１０×０．８３６）／（０．８３１＋０．８３６）
＝１０．５（Ｖ）
診断対象車両Ｃｘの冷却水温Ｋ２は、
（１０×０．８３１＋２０×０．８３６）／（０．８３１＋０．８３６）
＝１５．０（°Ｃ）
のように算出され予測される。

故障診断装置Ｄは、次に、予測したバッテリ電圧１０．５（Ｖ）、冷却水温１５．０（°Ｃ）が、予め設定してある、図８に示すような基準値の範囲、１１Ｖ以下、３０°Ｃ以上に含まれるか否かをそれぞれ判定し、含まれると判定したバッテリ電圧Ｋ１を診断項目に選択して設定する（Ｓ２３）。予測した冷却水温１５．０°Ｃは、３０°Ｃ以上に含まれず、正常範囲であるので、診断する必要がない。

故障診断装置Ｄは、次に、設定した診断項目（バッテリ電圧Ｋ１）が実行され（Ｓ２５）、手作業により測定された診断対象車両Ｃｘの実際のバッテリ電圧が手入力され、故障診断が終了する。
尚、手作業により測定されたバッテリ電圧を手入力する代わりに、故障診断装置Ｄにバッテリセンサを搭載して測定する方法、又は診断対象車両Ｃｘにバッテリセンサを搭載し、故障診断装置Ｄからの測定指示により自動測定する方法等も可能である。
また、上述したステップＳ１３〜Ｓ２３は、故障診断装置Ｄが実行しているが、故障診断装置Ｄからの指示によりホストコンピュータＨＣが実行することも可能であり、ホストコンピュータＨＣが実行することにより、故障診断装置Ｄ及びホストコンピュータＨＣ間の通信量を削減することができる。

図９は、本発明に係るプログラム及び記録媒体の実施の形態を示す説明図である。
この可搬記録媒体（記録媒体）Ｍは、例えばＣＤ−ＲＯＭであり、故障診断装置Ｄ（図１）として使用されるパーソナルコンピュータＰＣに内蔵されたディスクドライブに装填されて駆動される。可搬記録媒体Ｍは、パーソナルコンピュータＰＣに、車両情報履歴データベースＤＢ（図１）に記録された診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目からの、診断項目候補及び参照項目の選択を受付ける手順を実行させるプログラムが記録されている。

また、この可搬記録媒体Ｍは、パーソナルコンピュータＰＣに、参照する為の複数の車両の車両情報履歴データベースＤＢからの選択を受付ける手順、並びに選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した診断項目候補及び参照項目の各数値を車両情報履歴データベースＤＢから抽出する手順を実行させるプログラムが記録されている。また、パーソナルコンピュータＰＣに、抽出した参照項目の各数値を正規化する手順、並びに正規化した車両毎の各数値の組を、各数値を要素とするベクトルとし、ベクトルが成す角度の余弦値を算出して、参照車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出する手順を実行させるプログラムが記録されている。

また、この可搬記録媒体Ｍは、パーソナルコンピュータＰＣに、余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、その参照項目を無視する手順、及び算出した類似度に基づき、診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を選択する手順を実行させるプログラムが記録されている。また、パーソナルコンピュータＰＣに、選択した類似車両の診断項目候補の各数値に基づき、診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測する手順、及び予測した各数値に基づき、診断項目を設定する手順を実行させる為のプログラムが記録されている。
パーソナルコンピュータＰＣの可搬記録媒体Ｍによる動作は、上述した故障診断装置Ｄの動作と同様であるので、説明を省略する。

本発明に係る診断項目の設定方法及び故障診断装置の実施の形態の要部構成を示す説明図である。 本発明に係る故障診断装置の実施の形態の動作を示すフローチャートである。 車両情報履歴データベースの構成例を示す一覧表である。 本発明に係る故障診断装置の動作例を示す説明図である。 本発明に係る故障診断装置の動作例を示す説明図である。 ベクトルの例を示す説明図である。 本発明に係る故障診断装置の動作例を示す説明図である。 本発明に係る故障診断装置の動作例を示す説明図である。 本発明に係るプログラム及び記録媒体の実施の形態を示す説明図である。

符号の説明

Ｃｘ 診断対象車両
Ｃｎ 車両（参照車両）
Ｄ 故障診断装置
ＤＢ 車両情報履歴データベース
ＨＣ ホストコンピュータ
Ｍ 可搬記録媒体（記録媒体）
ＰＣ パーソナルコンピュータ

Claims (7)

1. 診断対象車両を故障診断する際に、データベースに記録された前記診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目から、診断が可能な複数の診断項目候補、及び使用状況を参照する為の複数の参照項目を選択し、選択した複数の診断項目候補及び複数の参照項目に基づき、前記診断対象車両の診断項目を設定する診断項目の設定方法であって、
   参照する為の複数の車両を前記データベースから選択し、選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した前記診断項目候補及び参照項目の各数値を前記データベースから抽出し、抽出した該参照項目の各数値を正規化し、正規化した前記車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、該各数値を前記参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、該ベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、前記車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出し、算出した類似度に基づき、前記診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を前記複数の車両から選択し、選択した類似車両の前記診断項目候補の各数値に基づき、前記診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測し、予測した各数値に基づき、前記診断項目を設定することを特徴とする診断項目の設定方法。
2. 前記余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、該参照項目を無視する請求項１記載の診断項目の設定方法。
3. 診断対象車両を故障診断する際に、データベースに記録された前記診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目から、診断が可能な複数の診断項目候補、及び使用状況を参照する為の複数の参照項目を選択し、選択した複数の診断項目候補及び複数の参照項目に基づき、前記診断対象車両の診断項目を設定する故障診断装置であって、
   参照する為の複数の車両を前記データベースから選択する手段と、該手段が選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した前記診断項目候補及び参照項目の各数値を前記データベースから抽出する手段と、該手段が抽出した該参照項目の各数値を正規化する手段と、該手段が正規化した前記車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、該各数値を前記参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、該ベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、前記車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出する手段と、該手段が算出した類似度に基づき、前記診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を前記複数の車両から選択する手段と、該手段が選択した類似車両の前記診断項目候補の各数値に基づき、前記診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測する手段と、該手段が予測した各数値に基づき、前記診断項目を設定する手段とを備えることを特徴とする故障診断装置。
4. 前記余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、該参照項目を無視する請求項３記載の故障診断装置。
5. 診断対象車両を故障診断する際に、コンピュータに、データベースに記録された前記診断対象車両を含む複数の車両の、過去の診断結果及び使用状況を示す各複数の項目からの、診断が可能な複数の診断項目候補、及び使用状況を参照する為の複数の参照項目の選択を受付ける手順、及び選択した複数の診断項目候補及び複数の参照項目に基づき、前記診断対象車両の診断項目を設定する手順を実行させるプログラムであって、
   コンピュータに、参照する為の複数の車両の前記データベースからの選択を受付ける手順、選択した車両及び診断対象車両毎に、選択した前記診断項目候補及び参照項目の各数値を前記データベースから抽出する手順、抽出した該参照項目の各数値を正規化する手順、正規化した前記車両及び診断対象車両毎の各数値の組を、該各数値を前記参照項目毎に方向付けられた要素とするベクトルとし、該ベクトルが成す角度の余弦値を算出することにより、前記車両及び診断対象車両の使用状況の類似度を算出する手順、算出した類似度に基づき、前記診断対象車両に使用状況が近い１又は複数の類似車両を前記複数の車両から選択する手順、選択した類似車両の前記診断項目候補の各数値に基づき、前記診断対象車両の各診断項目候補の各数値を予測する手順、及び予測した各数値に基づき、前記診断項目を設定する手順を実行させる為のプログラム。
6. コンピュータに、前記余弦値を算出する際に、数値の存在しない参照項目が有るときは、該参照項目を無視する手順を実行させる請求項５記載のプログラム。
7. 請求項５又は６に記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。

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