JP2705087B2 - 試験装置 - Google Patents

試験装置

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JP2705087B2
JP2705087B2 JP7700788A JP7700788A JP2705087B2 JP 2705087 B2 JP2705087 B2 JP 2705087B2 JP 7700788 A JP7700788 A JP 7700788A JP 7700788 A JP7700788 A JP 7700788A JP 2705087 B2 JP2705087 B2 JP 2705087B2
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    • G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing
    • G06F11/2257—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing using expert systems
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は例えば人工衛星の機能や性能を地上で試験
し確認する試験装置に関するものである。
〔従来の技術〕
従来の人工衛星の試験装置は，例えば，「三菱電機技
報」47巻３号（1973年）の記事「ETS−１・ISS チエツ
クアウト装置」で説明してあるように，第12図に示す如
く大別すると，人工衛星の各サブシステムごとに試験す
るサブシステム試験装置と，このサブシステム試験装置
からのデータを処理するデータ処理装置とから成つてい
た。図において（１）は機能や性能の試験を地上で受け
る被試験装置としての人工衛星，（２）は人工衛星の各
サブシステム，例えば，人工衛星の各部へ電力を供給す
る電源系や姿勢・軌道制御を行う姿勢・軌道制御系等の
各サブシステムごとの試験を行うサブシステム試験装
置，（３）は上記データ処理装置である。
サブシステム試験装置（２）は，人工衛星のサブシス
テム即ち，電源系サブシステム，テレメトリ／コマンド
系サブシステム，姿勢・軌道制御系サブシステム，推進
系サブシステム，熱制御系サブシステムの機能と性能が
設計通りであるかどうかの試験を地上で行う為のもので
ある。
例えば，姿勢・軌道制御系サブシステムの機能試験で
は，設計通りの姿勢制御を行う上で，姿勢検出センサ，
姿勢制御電気回路，姿勢制御用駆動機構部品等が正常に
動作するかどうかを試験する。さらに，性能試験では，
姿勢制御精度，制御速度が設計値の範囲内に入つている
かどうかを試験する。
上記した各サブシステムごとの試験の出力データは全
てデータ処理装置（３）へ送られる。データ処理装置
（３）の中にはソフトウエアとしての試験データ処理手
段が組み込まれており，試験データのデータ処理／編集
を行う。例えば姿勢・軌道制御サブシステム試験の出力
データとしては，姿勢検出センサの検出感度を示す電圧
値，電気回路の各所の電流値，電圧値等のアナログデー
タと共に，各スイツチのON/OFF状態を示す２進数のデイ
ジタルデータ，制御速度を表わす回転数等の２進数のデ
イジタルデータ等が上記データ処理装置（３）に入力さ
れ，上記試験データ処理手段でデータ処理／編集が行わ
れる。データ処理装置（３）としては一般に汎用の大型
コンピユータやミニコンピユータが使用され，上記試験
の出力データは全て２進数デイジタルデータで処理／編
集される。
データ処理装置（３）でのデータ処理／編集の内容
は，主として,2進数データを10進数に変換し工学値単位
に単位変換する工学値変換処理と，各時刻ごとに集めら
れた各種データを分類して表にまとめたり，数値データ
の変化する様子をグラフにまとめたりする編集が主体で
ある。そして上記データ処理／編集後のデータはライン
プリンタやブラウン管（CRT）上に出力される。
人工衛星の専門家はこれらの出力結果を見ながら試験
データの診断を実施する。試験データの診断とは人工衛
星の各サブシステムの機能と性能が設計通りに出ている
かどうかの良否の判定をすることであり，この判定基準
は設計値が用いられる。さらに，設計値を満足しない試
験データから，サブシステムのどこが故障しているか等
の不具合箇所の推定を過去の経験や知識から判断して行
う。
従来の人工衛星試験装置は上記のように構成され，人
工衛星の各サブシステムの試験データの診断は全て人手
によるもので，人工衛星専門家により，試験データの良
否の判定と不具合箇所の推定が行われていた。
また従来の人工衛星試験装置には設計時の各種設計デ
ータ，例えば設計者はシステムまたはサブシステムに要
求される機能や性能の仕様と，実現可能な構成との間
で，トレードオフ（割付け分担）を行い，その結果とし
て機能ブロツク図を作成するが，これらのトレードオフ
を行い，機能ブロツク図作成のための手段は，ソフトウ
エアとして組み込まれていなかつた。そして，これらの
設計結果の見直しを行い，不備を指摘し改善するデザイ
ンレビユー作業は全て人手により行われていたために，
機械化を目的としたソフトウエアとしてのデザインレビ
ユー手段が従来の試験装置に組み込まれていることはな
かつた。さらに，設計時に実施した通称「故障モード影
響解析」（略称「FMEA」:Failure Mode and Fffect Ana
lysis）等の結果を試験時に有効活用するための手段
（ソフトウエア）も組み込まれておらず，人手によつて
いたため，設計データの効率良い有効活用がなされてい
なかつた。
〔発明が解決しようとする課題〕
以上説明したように，従来の人工衛星試験装置では膨
大な試験データの診断を人手に頼つていたため，多数の
人工衛星専門家を必要とし，かつ人手によるデータ診断
のため，専門家が設計時の図面や設計データと比較して
試験データの良否の判定を行つたり，不具合箇所の推定
を行う作業に要する時間も膨大となる問題点があつた。
さらに，設計作業およびそのデザインレビユー作業も人
手に頼つていたために，同様に多数の専門家を必要と
し，作業時間も膨大となると共に，設計と試験が直結さ
れておらず分離されていたために，設計結果を試験時に
有効活用できない問題点もあつた。
この発明は上述した問題点を解消するためのもので，
従来のデータ処理装置にデータ診断装置を接続して，設
計およびデザインレビユー作業の省力化，自動化を図
り，さらに，設計時の設計データを試験時に有効活用す
るとともに，試験データの診断を自動化して，試験の省
力化と試験時間の短縮化を目的とする。
〔課題を解決するための手段〕
この発明に係る試験装置は，従来のデータ処理装置に
設計時の設計データを試験時の診断に有効活用できるよ
うに工夫した四種類の手段，即ち構成トレードオフ手
段，故障モード影響解析シート作成手段，デザインレビ
ユー手段および診断ルール作成手段がソフトウエアとし
て組み込んで構成したデータ診断装置を接続したもので
ある。
さらに上記データ診断装置は知識工学や人工知能分野
で通称となつている「診断型エキスパートシステム」が
試験データ診断用にソフトウエア（手段）として構築さ
れている。この「診断型エキスパートシステム」はここ
では診断手段と呼び，知識データベース部と推論機能部
とから成つている。知識データベース部には，知識デー
タ診断用の判定基準が規則（ルール）化されてデータベ
ースとして入つており，この判定基準は人工衛星の設計
時の設計値を基準値としている。推論機能部は，いわゆ
る三段論法等の論法で結果を推論するアルゴリズムがソ
フトウエアとして組み込まれているもので，上記の知識
データベース中のルール「もし〜ならば〜である」の集
合体から診断結果を推論するときに使用される。
上記したデータ診断装置としては，通称「人工知能言
語」としてのリスプ言語やプロログ言語で書かれたソフ
トウエア（プログラム）で高速で処理することのでき
る，通称「推論マシン」を使用する。推論マシン例とし
ては，国内でも逐次型推論マシン等が製品化され発売さ
れて実際に稼動している。
〔作用〕
この発明においては，データ診断装置に組み込まれて
いる構成トレードオフ手段により要求される仕様に基づ
きシステムまたはサブシステム構成のトレードオフを行
うことができ，このトレードオフの結果から，設計図面
に相当する機能ブロツク図を作成することができる。
そして，この機能ブロツク図に基づき，故障モード影
響解析シート作成手段により，設計時に，事前に人工衛
星の故障モードを予測解析し，その影響解析を行い，対
策を立てておくことができる。そして，デザインレビユ
ー手段により，これらの設計結果の見直しを行い，設計
不備を指摘し，改善することができる。
次に，上記解析結果に基づき，診断ルール作成手段に
より，試験時の試験データ診断に使う診断ルール（試験
データ診断用の判定基準が規則化されたもの）が作成で
き，設計時の解析結果を試験時の診断に効率良く役立て
ることができる。さらに，試験データ診断用ルールを持
つ知識データベース部と推論機能部とから成る診断手段
により試験データの診断を自動化すると共に，専用のデ
ータ診断装置を接続したことによる試験データ診断処理
の高速化，すなわち試験時間の短縮化を実現できる。
〔実施例〕
第１図はこの発明の一実施例の全体構成をハードウエ
アを中心に示すものであり，（１）〜（３）は上記従来
の装置と同一のものである。（４）はデータ診断装置で
あり，従来のデータ処理装置（３）に接続されている。
上記データ処理装置（３）とデータ診断装置（４）には
ソフトウエアが手段として組み込まれており，各処理を
アルゴリズムに従つて実行する。上記データ処理装置
（３）とデータ診断装置（４）に組み込まれているソフ
トウエアの構成を第２図に示す。この図の中で，試験デ
ータ処理手段（５）はデータ処理装置（３）に組み込ま
れており，従来の手段と同一である。
次に構成トレードオフ手段（６），故障モード影響解
析シート作成手段（７），デザインレビユー手段
（８），診断ルール作成手段（９），および診断手段
（10）はデータ診断装置（４）に組み込まれているソフ
トウエアであり，上記デザインレビユー手段（８）は学
習部（11），知識ベース部（12）および推論部（13）か
ら成り，診断手段（10）は知識データベース部（14）と
推論機能部（15）とから成つている。
上記のように構成された人工衛星試験装置において
は，人工衛星からの試験データはサブシステム試験装置
（２）を経由して，データ処理装置（３）へ入力され，
試験データ処理手段（５）によりデータ処理／編集が行
われる。ここまでの処理は上記した従来装置と同一であ
る。
そして，上記試験データ処理手段（５）で処理／編集
された試験データはデータ診断装置（４）へ入力され，
診断手段（10）により試験データの診断が実施される。
ところで，上記試験データの診断を実施する場合，設
計時の設計データを有効活用するための工夫が，この発
明には施されている。つまり，この発明では，上記試験
データの診断を実施する前，即ち設計時に，構成トレー
ドオフ手段（６），故障モード影響解析シート作成手段
（７），デザインレビユー手段（８）および，診断ルー
ル作成手段（９）を順に動作させて，設計データを上記
試験データの診断に役立て，有効活用する手段がソフト
ウエアの手段として組み込まれている。
これらのソフトウエアの手段について，以下に詳細に
説明する。
一般に，人工衛星は第３図に示すように，部品（21）
と呼ばれる最小構成単位の集まりから成り，これらの部
品がある程度集まり，ある機能単位にまとまつたものを
コンポーネント（22）と呼び，そしてこれらのコンポー
ネントが集まり，あるまとまつた装置としての働きをす
るものをサブシステム（23）と呼び，さらにこれらのサ
ブシステムが集まつてシステム（24）としての人工衛星
全体が構成されている。
従つてここでは説明の都合上，人工衛星の構成単位を
次に示す三種類に分類して以下の説明を行う。
システムまたはサブシステム（システム／サブシス
テム） コンポーネント 部品 以上の分類を具体的に人工衛星の構成名称に当てはめ
ると，システムとは人工衛星全体に相当し，サブシステ
ムとは，電源系サブシステム，テレメトリ／コマンド系
サブシステム，姿勢・軌道制御系サブシステム，推進系
（ガスジエツト系）サブシステム，熱制御系サブシステ
ム等に相当する。さらにコンポーネントは例えば，姿勢
・軌道制御系サブシステムの中では，姿勢検出センサ，
制御電子回路等に相当し，部品は，抵抗器，コンデンサ
ー,IC等である。
ところで，人工衛星のシステム／サブシステムの設計
を実施する場合，システム／サブシステムに要求される
機能や性能の仕様と，実現可能な構成との間にトレード
オフ（割付け分担）を行つて，要求仕様に合つた構成を
ある評価に基づき決定する必要が生じる。このトレード
オフを行う場合にシステム／サブシステムの構成の評価
パラメータとして，重量，消費電力，信頼度およびコス
トが一般的に選択される。これらの評価パラメータの各
値を比較検討することにより，要求仕様に合いかつ実現
可能なコンポーネントから成るシステム／サブシステム
の構成が決定される。部品から成るコンポーネントの構
成も同様に上記したトレードオフにより決定される。
構成トレードオフ手段（６）は，設計者との対話処理
により以上説明したトレードオフができるソフトウエア
であり，第４図に示すように，コンポーネントデータベ
ース（31），部品データベース（32），対話処理プログ
ラム（33）および機能ブロツク図作成プログラム（34）
から構成されている。
コンポーネントデータベース（31）と，部品データベ
ース（32）の中には，過去に設計され，飛行実績のある
人工衛星のコンポーネントと部品データが蓄積されてい
る。
従つて上記対話処理プログラム（33）は，システム／
サブシステムに要求される機能や性能の仕様が設計者か
ら入力されると，コンポーネントデータベースから要求
仕様に合う，または類似のコンポーネントデータを選択
し，組み合せてCRT上に表示する。コンポーネントデー
タの中には評価パラメータとしての重量，消費電力，信
頼度，コストの値が含まれている。従つて設計者はこれ
らの評価パラメータの値を見ながら，コンポーネントの
組み合せを必要に応じて変更して，最終的にシステム／
サブシステムの構成を決定することができる。部品から
成るコンポーネントの構成も，同様にして，部品データ
ベースに基づき決定することができる。
以上のようにして決定された構成に基づき，上記機能
ブロツク図作成プログラム（34）により，設計図面とし
ての機能ブロツク図が作図されCRT画面上に表示され
る。
この機能ブロツク図作成プログラム（34）は一般的な
ブロツク図を作図するプログラムと同様な機能を持つて
おり，一例として，推進系（ガスジエツト系）サブシス
テムの機能ブロツク図を第５図に示した。第５図に示す
ように各機能ブロツク（41）が上記トレードオフの結果
選ばれたコンポーネント（22）に相当しており，トレー
ドオフの後，機能ブロツク図作成プログラム（34）によ
り第５図に示すような機能ブロツク図が作成される。
次に，故障モード影響解析シート作成手段（７）はこ
の作成された機能ブロツク図に基づき，故障モード影響
解析（略称FMEA）を実施し，その解析結果をFMEAシート
としてまとめるためのソフトウエアの手段（プログラ
ム）である。
上記FMEAはシステム工学的解析手法の一つとして，世
間一般に普及している設計時に行う解析手法であり，こ
の発明ではこの解析手法（FMEA）手法に基づき，上記故
障モード影響解析シート作成手段（７）の処理の流れが
構成されており，この手段（７）が組み込まれている上
記データ診断装置（４）と人工衛星の設計者（専門家）
とが対話処理を行いながら,FMEAシートの作成を行うこ
とができる。ここでの対話処理とは，例えば，上記デー
タ診断装置のグラフイツク・デイスプレイ等のCRT画面
上に表示された質問文に対して，専門家がその回答をキ
ーボード等から入力するような方法をさしている。
故障モード影響解析シート作成手段（７）はFMEAフオ
ーマツト作成プログラムと質問文発生処理プログラムと
から構成されており，以下にこれらのプログラムの動作
について詳細に説明する。
（ａ） FMEAフオーマツト作成プログラム このプログラムは上記したFMEA手法に基づくFMEAシー
トのフオーマツト（枠組み）を作図するプログラムであ
り，一般的な表の枠組みを作図するプログラムの処理の
流れと同様な機能を持ち，第６図にこのプログラムで作
図されるFMEAシートのフオーマツト例を示した。この図
の中で，各欄（51）から（60）には上記した対話処理に
より記述されるべき内容に応じて名称がつけられている
が，これらは上記FMEA手法で一般的に採用されている区
分に従つている。
（ｂ） 質問発生処理プログラム このプログラムは上記FMEAフオーマツト作成プログラ
ムによつて作成されたFMEAシートの各欄の空欄のところ
に具体的な内容を埋めて行うための質問文を発生させ,C
RT画面上に表示する。そしてその質問文に対する専門家
からの回答を取り込み,FMEAシートの各欄に埋め込む処
理を行うプログラムであり，これらの処理動作は，一般
的な対話処理プログラムと同様な機能である。このプロ
グラムの処理動作をさらに詳しく説明するために，この
プログラムが処理に従つて順に発生させる質問文の具体
例を第７図に，フローチヤートの形で示した。この図の
中で示す各質問文（71）から（80）に順に答える形式
で，専門家は回答文をデータ診断装置（４）のキーボー
ドから入力すると，このプログラムは上記FMEAシートの
各欄に入力された回答文を埋め込んで行き,FMEAシート
を完成させる働きをする。
さらに,FMEAシートを作成する上で，上記構成トレー
ドオフ手段（６）のコンポーネントおよび部品データベ
ース（31），（32）に含まれている各値も引用される。
以上説明した二種類のプログラム（ａ），（ｂ）から
成る故障モード影響解析シート作成手段（７）を使うこ
とにより，上記FMEA手法に基づいたFMEAシートの作成
を，データ診断装置（４）と専門家との対話処理により
行うことができる。
次に，診断ルール作成手段（９）は，上記故障モード
影響解析シート作成手段（７）により作成されたFMEAシ
ートの内容から，後述する試験データ診断用判定基準ル
ール（診断ルール）を作成するソフトウエア手段であ
る。上記診断ルールは後述する診断手段（10）の知識デ
ータベース部（14）に入つている規則（ルール）の集合
体である。
この診断ルール作成手段（９）の処理動作を説明する
ために，具体的な一例として，人工衛星の軌道や姿勢を
制御するために使用するガスジエツト装置（ガスジエツ
ト系サブシステム）のFMEAシートの内容から，このガス
ジエツト装置の試験データを診断するのに使う診断ルー
ルを，上記診断ルール作成手段（９）を使つて作る処理
過程を以下に説明する。
第８図は上記ガスジエツト装置のFMEAシートの一例で
ある。この図の中で，故障モード欄（54）に記述されて
いる内容が，後述する診断ルールの中の仮定部に相当
し，故障モードの発生原因欄（55），故障モードの影響
欄（56），および対策勧告欄（60）に記述されている内
容が，同様に後述する診断ルールの中の結論部に相当す
る。例えば，第８図の中でラジアルスラスタ（61）の故
障モード欄（54）の記述内容の中で「液体または気体の
外部漏洩」（62）の場合は，以下に示す診断ルールにな
る。
診断ルールの （仮定部）：ラジアルスラスタから液体または気体の
外部漏洩が発生しているならば， （結論部）：シール部不良または，ゴミづまりが発生
原因であり，姿勢・軌道制御不能になる。
二重シール構造にして，環境試験前後に
おけるリーク試験の実施が対策として必要である。
以上の具体的な診断ルール例から明らかなように，診
断ルールの仮定部，結論部は上記FMEAシートの各欄の記
述内容に対応しており，この対応に基づいて，仮定部，
結論部の内容が決まることがわかり，診断ルールの作成
が自動的にできることになる。
第９図は上記診断ルール作成手段（９）の動作を説明
するための処理の流れをフローチヤートで表わしたもの
で，この図の中で処理（91），（92），（93），（95）
は上記診断ルール作成手段（９）により自動的に処理さ
れるが，（94）の処理のところでは，上記処理（91）か
ら（93）の処理過程で自動作成された診断ルールの内容
をチエツクして，必要ならば専門家が修正する処理が含
まれており，最終的にチエツクされ，修正された診断ル
ールは知識データベース部に登録されて，試験データの
診断に有効活用される。
以上の説明で明らかなように，上記，故障モード影響
解析シート作成手段（７）と診断ルール作成手段（９）
とにより，設計時の設計データを上記試験データの診断
に役立てることができる。
同様に上記データ診断装置（４）に手段として組み込
まれているソフトウエアであり，設計の見直しをするデ
ザインレビユー手段（８）について，以下に説明する。
デザインレビユー手段（８）は第２図に示すように学
習部（11），知識ベース部（12），および推論部（13）
から構成され，次に示す三種類a,b,cの機能を備えてお
り，各々の機能について以下に説明する。
ａ 設計知識獲得と学習機能 第２図に示すように，上記した構成トレードオフ手段
（６）および故障モード影響解析シート作成手段（７）
の処理結果（16）から設計知識を抽出，整理し，デザイ
ンレビユー用知識を生成して，知識ベースとして蓄積す
る機能。
ｂ 設計評価機能 知識ベースに蓄えられたデザインレビユー用知識を使
つて，設計の見直しを行い，設計不備を指摘し，上記し
た構成トレードオフ手段（６）や故障モード影響解析シ
ート作成手段（７）を使つた設計作業へ反映（17）さ
せ，設計の評価，改善，確認を行う機能。
ｃ 設計相談機能 設計者からの問合せに応じて，知識ベースを知的に検
索して，設計に必要な各種情報を提示する機能。
以上，三つの機能a,b,cはデザインレビユー手段
（８）を構成する学習部（11），知識ベース部（12），
および推論部（13）の連携動作により発揮することがで
きる。これらの各部の説明を以下に行う。
（イ） 学習部 学習部は主として，設計知識獲得と学習を司る役目を
しており，知識ベース部と推論部を使つて知的な処理を
行う。
ここで「知的」とは，「知識ベースと推論機能に基づ
き，何らかの推論をする能力を備えている」ことをさし
ている。「何らかの推論」とは，知識工学分野で一般に
定義されている推論をさしており，例えば演繹推論，帰
納推論，類似推論などである。
従つて学習部は，これらの推論機能と知識ベースを使
つて獲得した設計知識から発見的学習によりデザインレ
ビユー用の知識を自動生成することができる。
ここで「発見的学習」とは上記した帰納推論による学
習をさしている。さらに断片的に獲得された知識も，そ
れらを分類，整理し，体系／構造化して，知識ベースへ
蓄えると共に，知識不備を指摘し補う役目も持つてい
る。
（ロ） 知識ベース部 色々な知識を整理，編集して格納し蓄積したものが知
識ベース部である。
ここで「知識」とは次の四種類をさしており，各々に
ついて以下に説明する。
（ｉ） 過去の設計情報 今までに設計された設計事例に関して，文字，数値，
図形，画像などで表わされる設計情報，不具合情報，チ
エツクリストなど。
（ii） 今回獲得した設計情報 上記した構成のトレードオフ手段（６），および故障
モード影響解析シート作成手段（７）の処理結果から獲
得した設計情報。
（iii） 学習成果情報 上記（ii）で獲得した設計情報から推論機能を使つて
学習した結果得られたデザインレビユー用知識。
（iv） 設計モデル情報 知識工学分野では「対象モデル」とも呼ばれている設
計対象そのものを表わした情報であり、例えば，与えら
れた要求仕様に基づき設計されたもの自体を表わす情報
のことをさしている。以上，四種類の知識が，様々な形
式で知識ベース部（12）に蓄積されている。
ここで「様々な形式」とは知識工学分野で一般に知識
表現法と呼ばれているもので，例えば，「プロダクシヨ
ンシステム」，「フレーム」，「黒板モデル」，「意味
ネツトワーク」，「述語論理」，「オブジエクト」など
をさしている。
（ハ） 推論部 推論部（13）は学習部（11）や知識ベース部（12）か
ら独立した機構になつており，知識ベース部（12）に蓄
えられた知識を使つて推論を行う。
ここで「推論」とは，「既知の情報から意味的にはこ
れと同じかあるいはこれに含まれるが，少なくとも明示
的な形としては，これと異なる表現の情報を導き出す機
能」をさしており，一般的に使われている三段論法など
もこの推論に含まれる。
ただし，この推論部（13）は三段論法だけでなく，上
記したように，知識工学分野で一般に定義されている帰
納推論，類似推論，デフオルト推論などの各種推論機能
を備えている。
以上の説明で明らかなように，学習部（11），知識ベ
ース部（12），および推論部（13）から成るデザインレ
ビユー手段（８）は設計知識獲得と学習機能，設計評価
機能，および設計相談機能を兼ね備えており，設計の見
直しをはじめとする設計支援手段として役立つことがわ
かる。
次に同様に上記データ診断装置（４）に手段として組
み込まれているソフトウエアで，試験時に試験データの
診断を行う診断手段（10）について，以下に説明する。
診断手段（10）は，知識工学や人工知能分野で通称
「診断型エキスパートシステム」と呼ばれているソフト
ウエア（プログラム，手段）で，知識データベース部
（14）と推論機能部（15）から成つており，上記したデ
ータ診断装置（４）の中で動作し，試験データの診断処
理を行う。
知識データベース部（14）は，試験データ診断用の判
定基準がルール（規則）化されて，ルールの集合体とし
てのデータベースを構成している。試験データ診断用ル
ールの一例を第10図に示し以下説明する。
第10図においては,5個の診断ルールを（101）から（1
05）に示している。各ルールは仮定部（106）と結論部
（107）から成つており，仮定部（106）は「もし〜なら
ば」に相当し，結論部（107）は「〜である」に相当す
る。例えばこの図において，ルール５（105）の意味す
るところは「もし姿勢検出センサNo.1が正常で，ジヤイ
ロNo.1が正常で，ホイールNo.1が異常ならば，姿勢・軌
道サブシステム１はホイールに不具合の可能性がある。
そして対策として，「ホイールの駆動回路と入力信号レ
ベルをチエツクせよ」を表わしている。
以上説明したようにこれらのルールの集合体が知識デ
ータベース部（14）である。
次に推論機能部（15）は知識工学や人工知能分野で通
常「推論エンジン」等と呼ばれている一般的なアルゴリ
ズムで構成されているもので，いわゆる三段論法等の論
法で，結果を推論するアルゴリズムがソフトウエアで作
成されており，上記ルール「もし〜ならば〜である」の
集合体から診断結果を推論するときに使用される。
上記した知識データベース部（14）と推論機能部（1
5）を使用して，試験データの診断が実施され，試験デ
ータから正常か異常を判定し，異常データから不具合箇
所の推定とそのときの対策を自動的に決めて表示する。
以上が，データ診断装置（４）に組み込まれているソ
フトウエアとしての各手段の構成と動作／作用の説明で
あるが，最後にまとめとして，各手段の関係とその動作
／作用の全体の様子を第11図にフローチヤートの形で示
した。
この第11図に示すように，まず初めに，構成トレード
オフ手段（６）により，システム／サブシステム構成の
トレードオフ処理（111）が実施され，その結果として
のシステム／サブシステム機能ブロツク図の作成処理
（112）が行われる。そしてこの機能ブロツク図に基づ
き，故障モード影響解析シート作成手段（７）により，
システム／サブシステム故障モード影響解析処理（11
3）が行われ，その結果としてFMEAシートが作成され
る。
次に，これらの設計作業の見直しを行うデザインレビ
ユー処理（114）がデザインレビユー手段（８）により
行われる。そしてこのデザインレビユーの結果，システ
ム／サブシステムの構成を変更する必要が生じた場合
（115）は再び，上記トレードオフ処理（111）にもどり
同様な処理が行われる。ただし上記デザインレビユー処
理（114）は必要に応じて各処理の後，例えば上記トレ
ードオフ処理（111）や機能ブロツク図作成処理（112）
の後にも実行される。
同様にして，全てのサブシステムの構成が作成された
場合（116）は次に，コンポーネント構成のトレードオ
フ処理（117）へ処理動作が移行する。
上記したシステム／サブシステム構成のトレードオフ
処理（111）と同様にして，コンポーネント機能ブロツ
ク図が作成（118）され，コンポーネントの故障モード
影響解析処理（119）の結果に基づき,FMEAシートが作成
される そして，同様にコンポーネントに関するデザイ
ンレビユー処理（120）が行われる。このデザインレビ
ユー処理（120）も必要に応じて，上記コンポーネント
構成のトレードオフ処理（117）やコンポーネント機能
ブロツク図作成処理（118）の後にも実行される。
コンポーネント構成の変更が不要の場合（121）は，
以上の処理動作で作成されたコンポーネントと部品デー
タをそれぞれコンポーネントデータベースと部品データ
ベースへ登録，改訂処理（122）が実施され，同様にし
て，全てのコンポーネント構成が作成された場合（12
3）は次の処理へ進む。
コンポーネント構成の変更等で，上記したシステム／
サブシステム構成に影響が出る場合（124）は再度，シ
ステム／サブシステム構成のトレードオフ処理が必要と
なり，再び，上記した初めの処理（111）へもどる。
以上の処理動作により，全てのシステム／サブシステ
ム構成とコンポーネント構成処理が完了し，全てのFMEA
シートの作成が完了すると，診断ルール作成手段（９）
による診断ルール作成処理（125）へ移行し，試験デー
タ診断用の診断ルールが作成され，診断手段（10）の知
識データベース部（14）へ診断ルールとして登録され
る。
以上の処理動作が全て完了すると，次は診断手段（1
0）による試験データの診断処理（126）が実施されて一
連の処理動作が完了する。
ところで上記説明では，この発明を人工衛星の試験装
置を利用する場合について述べたが，人工衛星に限ら
ず，航空機や船舶や車等にも利用でき，診断を必要とす
る一般的な試験装置に利用できることはいうまでもな
い。
〔発明の効果〕
以上説明したように，この発明によれば，従来のデー
タ処理装置にデータ診断装置を接続すると共に，設計と
試験作業を直結し連携できる手段で構成し，設計時の設
計データを試験時に有効活用し，人手による試験データ
の診断作業を機械処理できる構成にしたので，設計やデ
ザインレビユー作業および試験作業の省力化，自動化，
高速化が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図はこの発明の実施例による全体構成図，第２図は
この発明の実施例に示すソフトウエアを手段として示し
たソフトウエア構成図，第３図は人工衛星の構成単位を
説明した図，第４図は構成トレードオフ手段のプログラ
ム構成を説明した図，第５図は構成トレードオフ手段に
より作成される機能ブロツク図の一例を示した図，第６
図は第２図に示した故障モード影響解析シート作成手段
により作成されるFMEAシートのフオーマツト例の説明図
第７図は上記故障モード影響解析シート作成手段の動
作説明図，第８図は第２図に示した診断ルール作成手段
により作成される診断ルールと，上記FMEAシートとの対
応を説明するための図，第９図は上記診断ルール作成手
段の動作説明図，第10図は第２図に示した知識データベ
ース部の説明図，第11図はデータ診断装置に組み込まれ
ている各手段の一連の処理動作を説明するための図，第
12図は従来の人工衛星試験装置を示す全体構成図であ
る。 図中（３）はデータ処理装置，（４）はデータ診断装
置，（６）は構成トレードオフ手段，（７）は故障モー
ド影響解析シート作成手段，（８）はデザインレビユー
手段，（11）は学習部，（12）は知識ベース部，（13）
は推論部，（９）は診断ルール作成手段，（10）は診断
手段，（14）は知識データベース部，（15）は推論機能
部である。 なお，各図中同一符号は同一又は相当部分を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０１Ｍ 19/00 Ｇ０６Ｆ 15/20 Ｆ (56)参考文献 特開 昭62−67668（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−204118（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−228080（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−138423（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−33513（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−253256（ＪＰ，Ａ) 特開 昭50−115849（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−196944（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−22531（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−195381（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】被試験装置に要求される仕様に基づき被試
    験装置の構成のトレードオフを行ない，このトレードオ
    フの結果から設計図面に相当する機能ブロツク図を作成
    する構成トレードオフ手段と，この構成トレードオフ手
    段により作成された機能ブロツク図に基づき故障モード
    影響解析を実施し，その解析結果に基づいて故障モード
    影響解析シートを作成する故障モード影響解析シート作
    成手段と，上記構成トレードオフ手段およびこの故障モ
    ード影響解析シート作成手段の結果から設計知識獲得と
    学習を行う学習部，この学習部により生成された知識や
    設計知識を蓄積する知識ベース部，この知識ベース部に
    蓄えられた知識を使い推論を行う推論部から成るデザイ
    ンレビユー手段と，上記故障モード影響解析シート作成
    手段により作成された故障モード影響解析シートの内容
    から試験データ診断用判定基準ルールを作成する診断ル
    ール作成手段と，被試験装置の試験データを処理／編集
    するデータ処理手段と，上記診断ルール作成手段で作成
    された試験データ診断用判定基準ルールを登録し，ルー
    ルの集合体としてのデータベースを構成する知識データ
    ベース部，この知識データベース部中のルールの集合体
    から試験データの診断結果を推論する推論機能部から成
    る診断手段とを具備したことを特徴とする試験装置。
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