JP3053902B2

JP3053902B2 - 異常原因診断方法

Info

Publication number: JP3053902B2
Application number: JP3132951A
Authority: JP
Inventors: 敏幸島田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1991-06-04
Filing date: 1991-06-04
Publication date: 2000-06-19
Anticipated expiration: 2015-06-19
Also published as: JPH04359640A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】［発明の目的］

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は、タービン・発電機プラ
ント等の大規模システムの診断に電子計算機を用いて行
なう異常原因診断方法に関する。

【０００３】

【従来の技術】タービン・発電機プラントの如く、多数
の構成部品からなる大規模なシステムにおいては、計測
データ、あるいは検査等で不具合を検知した場合、充分
な経験と知識がないと適切な原因の推定が困難なために
対策を誤る恐れがある。また、不具合そのものを見過ご
す可能性もある。このため人間の判断を助ける手段とし
て、計算機を用いた異常診断装置が提案されている。

【０００４】例えば、図７は、従来の異常診断装置の構
成図である。同図において、異常診断装置３は、タービ
ン・発電機ユニット１から中央操作盤２を経由して送ら
れてくるプロセス量を読み込みそのプロセス量より異常
を検出する異常検出装置４と、運転員または保守員が調
査した情報を入力するための調査情報入力装置５と、入
力された調査情報を保存するための調査情報データベー
ス６と、現象と原因の因果関係を表わす知識を蓄積した
知識ベース１２と、異常検出装置４，調査情報入力装置
５，調査情報データベース６および知識ベース１２より
提供される情報を用いて異常原因の可能性を比較するこ
とにより異常原因の推定を行なう原因推定手段１３と、
原因推定結果を表示する表示装置８と、原因推定に用い
た情報や原因推定結果を記憶する記憶装置９とから構成
されている。

【０００５】次に、上記従来の異常診断装置の作用につ
いて説明する。異常検出装置４では中央操作盤２より送
られてきたプロセス量の変化を監視しており、異常が発
生したことを検出する。異常の定義は、例えば、正常範
囲から逸脱した場合としておけばよい。調査情報入力装
置５は、運転員または保守員が調査、点検した情報を入
力するための装置であり、調査情報データベース６への
情報の保存および原因推定の要求を行なうこともでき
る。この要求のための具体的手段としては、キーボー
ド、マウス、タッチパネル等が用いられる。原因推定手
段１３は、異常検出装置４で異常が検出された場合、あ
るいは調査情報入力装置５で原因推定の要求を行なった
場合に動作し、前述の検出された異常現象に関する情報
および調査情報を入力する。さらに、これらの情報を基
に知識ベース１２に蓄積された現象と原因の因果関係を
表わす知識ベースを用いて異常原因の推定が行なわれ
る。このような知識ベースの構築手法（知識表現方法）
については種々の提案がなされているが、代表的なもの
として、マトリックス型の知識表現がある。例えば、特
開昭６３−１２０９３号公報および特開昭６３−１２０
９２号公報では、それぞれ図５および図６のようなマト
リックス型の知識表現形式のものが使用されている。

【０００６】ここで、図５の場合には、原因Ｃ₁と現象
Ｐ₁の関係は１０（％）と表現し、原因Ｃ₁であれば現
象Ｐ₁が発生する確率は１０％であることを意味してい
る。これより、現象Ｐ₁が発生すれば原因Ｃ₁，Ｃ₂，
Ｃ₃，Ｃ₄である可能性はそれぞれ１０（％），９１
（％），２５（％），０（％）と推定され、複数の現象
が発生した場合は、確率の加算が行なわれる。

【０００７】一方、図６の場合は、原因Ｃ₁と現象Ｐ₁
の関係は「△」と表現し、原因Ｃ₁であれば現象Ｐ₁が
発生す場合もあり、発生しない場合もある。また、原因
Ｃ₁と現象Ｐ₂の関係は「Ｏ」であり、原因Ｃ₁であれ
ば現象Ｐ₂は必ず発生する。さらに原因Ｃ₁と現象Ｐ₃
の関係は「×」であり、原因Ｃ₁であれば現象Ｐ₃は絶
対に発生しないことを表わす。これより、現象Ｐ₁が発
生すれば、原因Ｃ₄である可能性は無くなり原因Ｃ₂ま
たは原因Ｃ₃であると推定されることになる。この場合
には、図５のように原因の可能性を数値で求める必要が
無いので、原因の候補を素早く絞り込みたい時に適する
原因推定手法と言うことができる。図５あるいは図６に
示すような従来技術に基づく知識ベースの表現方法は因
果マトリックスとして良く知られており、ここでは、図
５を数値表現型、図６を記号表現型と名付けることとす
る。

【０００８】このようなマトリックス型の知識表現で
は、もうひとつの公知の表現方法であるＡＮＤ／ＯＲツ
リー型の知識に比べて、知識表現のルールが単純であ
り、知識ベースの構築あるいは修正が容易であることか
ら、階層的分析があまり重要でない並列事象のうちから
原因を絞り込むような、比較的小さな異常診断装置に良
く使用されている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】前記のような従来技術
に基づく知識表現方法を使用する場合、ある原因に対す
る推定結果は、真、偽、不明のいずれかで与えられるケ
ースと、その原因の可能性を表わす数値（０〜１００％
等）で与えられるケースがある。前者のケースは、図６
で説明したように明確に知識が表現できる場合であり、
大体は明確な結果が得られる。後者のケースは、図５で
説明したように統計的（あるいは経験的）な知識を用い
て原因推定を行なうため、必ずしも明確な結果が得られ
るとは限らない。特に、診断対象分野における専門家の
経験的な知識を用いる場合、下記の問題が発生する。（ａ）事象の同定は、人間系の調査結果によることが多
いが調査結果が充分に集まらなかったり、調査結果に誤
りがあることも少なくない。（ｂ）１つの事象から原因を確定できるような明確な知
識を利用するためには、「やや可能性がある」というよ
うな、あいまい性の高い知識の利用と比べて、高度な調
査を要することから、調査時間と費用もかなりかかるた
め異常発生時に前記の明確な知識を即時利用することは
困難である。

【００１０】以上のような理由から、全ての原因の推定
結果が「不明」に近い結果（図５の例では５０％近傍の
値）となることが多い。このような結果となる原因とし
ては次のことが考えられる。すなわち、（１）調査結果の入力ミス（調査の誤り、インプット操
作ミス等）（２）知識ベースの不備（知識の不足、知識の誤り等）（３）調査結果の入力不足しかしながら、知識ベースで原因（１），（２），
（３）を区別するのは困難なため、オペレータ、知識ベ
ース構築者あるいは診断対象分野における専門家のいず
れかが人間系で判定を行ない、次の対策を決定しなけれ
ばならないという問題がある。

【００１１】本発明は、かかる問題を解消するためにな
されたもので、その目的は知識ベースを用いて原因推定
を行なった結果、原因の可能性の大小を区別すること
が、ほとんどできなかった場合に、次にどのような対策
を行なえば良いかを即時に指示することが可能な異常原
因診断方法を提供することにある。［発明の構成］

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、原因推定のために複数の現象とそれらに対
応する複数の診断対象原因との間の因果関係を記号表現
型因果マトリックスとして表わす知識ベースを使用する
異常原因診断方法において、個々の現象と各原因項目と
の因果関係を抽象的な因果関係を示す記号で表現すると
共に、これらの記号の各々を前記因果関係の強さを明確
に区分できる程度の任意の大小の数値で置き換え、これ
らを原因毎に加算して合計得点が高いものから原因の可
能性が高いと判断し、前記の合計得点で可能性の大小を
区別することが困難な場合には、前記記号の各々を因果
関係のあいまいさを明確に区分できる程度の大小の数値
で置き換え、これらを原因毎に加算した値を用いて因果
関係のあいまいさの度合を分析・評価することにより、
可能性の大小の区別が困難な理由が調査結果の入力ミス
によるものか、知識ベースの不備によるものか、あるい
は、調査結果の入力が不足していることによるものか等
の詳細レベルで区別することを特徴とする。

【００１３】

【作用】本発明の異常原因診断方法によると、設備履
歴、目視調査、計測調査、プロセス量などのさまざまな
調査情報を入力し、現象と原因の関係を記号表現型因果
マトリックスで表現したマトリックス型の知識ベースを
用いた原因推定において、因果関係の整合性判定手段に
より原因推定に使われた知識の整合性を判定し、知識の
整合性が確認された場合はマトリックス定量評価手段に
より異常原因の可能性を定量的に評価するとともに因果
関係の整合性判定手段およびマトリックス定量評価手段
から得られた結果を表示装置および記憶装置に出力す
る。したがって、診断結果があいまい性が高いために参
考とならないような場合であっても、次の診断では、よ
り明確な診断結果を得るための一助として、調査結果の
入力の見直し、知識ベースの見直し、あるいは調査の追
加等の具体的な対策を即時に立てることができる。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の実施例を図を参照して説明す
る。図１は本発明の一実施例の構成図であり、従来例で
ある図７と同一構成要素には同一符号を付して説明す
る。同図に示すように、異常診断装置３は、タービン発
電機ユニット１から中央操作盤２を経由して送られてく
るプロセス量を読み込みそのプロセス量より異常を検出
する異常検出装置４と、運転員または保守員が調査した
情報を入力するための調査情報入力装置５と、入力され
た調査情報を保存するための調査情報データベース６
と、異常原因推定装置７と、原因推定結果を表示する表
示装置８と、原因推定に用いた情報や原因推定結果を記
憶する記憶装置９とから構成されており、また、異常原
因推定装置７は因果関係の整合性判定手段１０とマトリ
ックス定量評価手段１１およびマトリックス型の知識ベ
ース１２から構成されている。

【００１５】次に、本実施例の作用について説明する。
異常検出装置４では、中央操作盤２より送られてきた発
電プラントのプロセス量の変化を監視し、例えば、正常
範囲から逸脱した場合に異常が発生したことを検出す
る。調査情報入力装置５は運転員または保守員が調査、
点検した情報の入力と、それらの情報の調査情報データ
ベース６への保存および原因推定の要求を行なうための
装置であり、具体的にはキーボード、マウス、タッチパ
ネル等が用いられる。入力される調査情報は、調査項
目、調査内容および調査内容に対する判定結果から構成
されるが、ここでは、これらを合わせて「現象」と称す
る。例えば、「運転時間（調査項目）が１０万時間（調
査内容）で長い（判定結果）。」あるいは、「割れ発生
部位（調査項目）は、図面やレプリカ（調査内容）よ
り、高温部でかつ応力集中部（判定結果）である。」の
ようになる。ただし、これらの調査情報のうち、プロセ
ス量などのオンラインデータは、異常検出装置４から出
力される。その例としては、「振動値（調査項目）が、
１０／１００（mm）（調査内容）で、警報域（判定結
果）にある。」などの場合である。知識ベースとして
は、これらの項目によって診断しようとしている診断対
象原因項目の各々に対するこれらの各現象の因果関係を
後述の記号表現により定める。

【００１６】異常原因推定装置７は、異常検出装置４で
異常が検出された場合、あるいは運転員または保守員が
調査情報入力装置５で原因推定の要求を行なった場合に
動作し、前述のようなさまざまな調査情報を入力する。
入力された調査情報は、前述のようにして「現象」とし
て構成され、まず、因果関係の整合性判定手段１０にお
いて、知識ベース１２により決定される現象と原因の因
果関係の整合性がとれているかどうかを以下に示す手順
により判定する。ここで、知識ベース１２は、図２のよ
うな形式で構築されているとする。図２において、○
（確定）は、診断対象分野の専門家が「この現象が成立
していれば、この原因に間違いない。」と判定できるほ
ど明確な因果関係を表わす知識である。逆に、●（否
定）は、診断対象分野の専門家が「この現象が成立して
いれば、この原因はあり得ない。」と判定できるほど明
確な因果関係を表わす知識である。一方、＊（不明）
は、因果関係が無い、あるいは解明されてない状態を示
しており、最もあいまい性の高い知識といえる。また、
☆，◇，△は○と＊の間を表わしており、それぞれ確定
の可能性大，中，小、また★，◆，▲は●と＊の間を表
わしており、それぞれ否定の可能性大，中，小となる。
これらの知識は図３に示すように数値に置換えられて参
照されることもある。この置換えのポイントは、不明を
０（零）として確定に近い知識ほど大きな正の値となる
よう、また、否定に近い知識ほど小さな負の値となるよ
う行なうことにある。これは、値の大小で可能性の大小
を表わすためだけではなく、値の絶対値により知識のあ
いまい性を表わすことが可能となるためである。

【００１７】因果関係の整合性判定手段１０では、因果
関係の整合性について明確な知識、すなわち、あいまい
性の小さい知識から順にチェックを行なう。まず最初
に、同一原因に対して○と●が同時に成立しているかど
うかをチェックし、成立の場合は原因推定を打切り、調
査結果入力ミスであることの説明を表現装置８に出力す
る。例えば、図２では、現象Ｐ₁とＰ₂が同時に成立し
た場合がこれに相当する。具体的には、「運転時間が１
０万時間で長い」という現象と「起動停止回数が１回で
少ない」という現象のように相反する現象が同時に成立
したと判定された場合に起こり得る。この時は、「運転
時間の調査結果入力または起動停止回数の調査結果入力
のいずれかが間違っていると考えられるため、確認して
下さい。」というような説明文を表示装置８に表示す
る。一方、チェックの結果が不成立の場合は、図３の値
を用いて、各原因Ｃ₁，Ｃ₂，Ｃ₃，Ｃ₄毎に因果関係
の成立したもののみの数値を加算し、各原因の得点
Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ₃，Ｔ₄を求める。これらの得点は、次
式で表わすことができる。Ｔ₁＝Ｔ₁ ^P＋Ｔ₁ ^N Ｔ₂＝Ｔ₂ ^P＋Ｔ₂ ^N ……（１）Ｔ₃＝Ｔ₃ ^P＋Ｔ₃ ^N Ｔ₄＝Ｔ₄ ^P＋Ｔ₄ ^N ただし、Ｔ_ｉ ^P，Ｔ_ｉ ^N（ｉ＝１，２，３，４）は、そ
れぞれ正の値の総和、負の値の総和を表わす。

【００１８】ここで、得点Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ₃，Ｔ₄よ
り、因果関係の整合性を判定するための手段として、２
つのパラメータＴｍ，Ｕｍを以下の式により求める。す
なわち、Ｔｍ＝ｍａｘ（｜Ｔ₁｜，｜Ｔ₂｜，｜Ｔ₃｜，｜Ｔ₄｜) ……（２）（ただし、ｍａｘは最大値を選択する関数とする。）Ｕｍ＝ｍａｘ（Ｕ₁，Ｕ₂，Ｕ₃，Ｕ₄） ……（３）ここで、Ｕ₁，Ｕ₂，Ｕ₃，Ｕ₄は以下の（４）式から
求める。Ｕ₁＝｜Ｔ₁ ^P｜＋｜Ｔ₁ ^N｜Ｕ₂＝｜Ｔ₂ ^P｜＋｜Ｔ₂ ^N｜ ……（４）Ｕ₃＝｜Ｔ₃ ^P｜＋｜Ｔ₃ ^N｜Ｕ₄＝｜Ｔ₄ ^P｜＋｜Ｔ₄ ^N｜上記ＴｍとＣｍの値の組合せは、以下の条件（ａ），
（ｂ），（ｃ）のいずれかを満足する。条件（ａ）Ｔｍ≧５条件（ｂ）Ｔｍ＜５かつＵｍ≧５条件（ｃ）Ｔｍ＜５かつＵｍ＜５これらの条件の中で、どの条件が成立したかによって以
下のように判定を行なう。

【００１９】まず、条件（ａ）は、少なくとも１つ以上
の原因の可能性が“ある程度明確”になった場合であ
り、「因果関係の整合性は保たれている」と判定する。
ただし、ここでは、“ある程度明確”と言える基準を◇
（６点）または◆（−６点）以上となるところに設定し
たため、判定の数値を５点としたが、実際には知識の明
確さを考慮した上で調整する必要がある。

【００２０】次に、条件（ｂ）は、全ての原因の可能性
があいまい（“ある程度明確”でない）で、かつ、因果
関係に矛盾があると考えられる場合である。これは、以
下の３つの場合に分けて判定が行なわれる。（ｂ１）同一原因に対して、☆と★が同時に成立して
いる。（ｂ２）（ｂ１）に該当しない場合で、同一原因に対
して、◇と◆が同時に成立している。（ｂ３）（ｂ１），（ｂ２）共に該当しない場合。例えば、現象Ｐ₃，Ｐ₄，Ｐ₅，Ｐ₆が同時に成立した
場合、Ｔｍ＝０，Ｕｍ＝３２で条件（ｂ）が成立し、
（ｂ１）の場合の判定を行なう。この際、☆，★は、
○，●に比べるとあいまい性の高い知識であることか
ら、以下のような判定結果を表示装置８へ出力するとよ
い。「調査結果入力３，４，５，６のいずれかが間違っ
ている可能性が大きいため、確認して下さい。もし、間
違いが無かった場合は、マトリックスの知識の見直しを
実施して下さい。」ここで、上記の“マトリックスの知
識の見直し”とは、例えば「現象Ｐ₃と原因Ｃ₁の因果
関係は、☆といえるほど明確なものではなく、◇あるい
は△の程度ではないか？」というような検討を行なうこ
とである。そこで、検討の結果、全ての☆を◇に、すべ
ての★を◆に置換えて再計算を行なうと、Ｔｍ＝０，Ｕ
ｍ＝２４で条件（ｂ）が成立し、（ｂ２）の場合の判定
を行なう。この場合は、前例と同様の考え方から以下の
ような判定結果を表示装置８へ出力するとよい。「調査
結果入力３，４，５，６のいずれかが間違っている可能
性がややあるため、確認して下さい。もし、間違いが無
かった場合は、マトリックスの知識の見直しを実施して
下さい。」さらに、前記と同様にして、全ての◇を△
に、全ての◆を▲に置換えて再計算を行なうと、Ｔｍ＝
０，Ｕｍ＝１２で条件（ｂ）が成立し、（ｂ３）の場合
の判定を行なう。この場合は、用いた知識のあいまい性
が高いことを考慮して、以下のような判定結果を表示装
置８へ出力するとよい。「原因の推定に有効な調査結果
入力が不足しています。調査結果入力の追加等を検討し
て下さい。」最後の条件（ｃ）は、全ての原因の可能性
があいまいで、かつ、因果関係に矛盾がないと考えられ
る場合である。これは、調査結果入力が絶対的に不足し
ている場合で、例えば、現象Ｐ₇だけしか成立しなかっ
たと判定された場合にＴｍ＝３，Ｕｍ＝３で条件（ｃ）
が成立する。この場合は、以下のような判定結果を表示
装置８へ出力するとよい。「調査結果入力が絶対的に不
足しています。データ伝送系のエラーか、または、調査
情報の入力がほとんど行なわれていないことが考えられ
ますので、確認して下さい。」マトリックス定量評価手
段１１は、各原因の得点Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ₃，Ｔ₄を入力
し、マトリックス型の知識ベース１２を用いて後述の原
因推定手法により、異常原因の可能性を定量的に評価
し、その結果を表示装置８と記憶装置９に出力する。

【００２１】ここで、原因推定手法について、図２およ
び図３に示したマトリックス型の知識ベース１２の例を
用いて説明する。まず、各原因の得点の比較評価を容易
にするために、それぞれを−１〜＋１の間の値に換算す
る処理（正規化）を、以下の条件を満足するように行な
う。（１）可能性の大小関係が数値の大小関係で表わせるこ
と。（２）可能性の明確さ（または、あいまい性）が、数値
の大きさで表わさせること。（３）上限値は○（確定）を表わすこと。（４）下限値は●（否定）を表わすこと。（５）中間値は＊（不明）を表わすこと。

【００２２】例えば、これらの条件を満足させて、各原
因の得点Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ₃，Ｔ₄を求めるためには、次
式を用いれば良い。Ｔｉ≧０のとき（ｉ＝１，２，３，４）Ｓｉ＝ｍｉｎ（Ｔｉ／○の得点，１） ……（５）（ただし、○の得点は２０に設定、また、ｍｉｎは低値
選択処理を行う。）Ｔｉ＜０のとき（ｉ＝１，２，３，４）Ｓｉ＝ｍａｘ（Ｔｉ／●の得点，−１） ……（６）（ただし、●の得点は−２０に設定、また、ｍａｘは高
値選択処理を行う。）ところで、上記式を、例えば、現
象Ｐ₁，Ｐ₃，Ｐ₇が成立した場合に適用すると、Ｓ₁
＝１．０，Ｓ₂＝０．１５，Ｓ₃＝０．１５，Ｓ₄＝−
０．５と算出される。この結果は、図４に示すようにバ
ーチャートで表示することが可能である。

【００２３】以上の説明による原因推定手法は、特願平
２−２５７４７２号を改良したものだが、特願平２−２
５７４７２号では「不明」と「否定」の区別を行なって
いなかった。このため、原因Ｃ₁が「不明」、原因
Ｃ₂，Ｃ₃，Ｃ₄が「否定」（あるいは、「否定」の可
能性が大きい）と判定されたような場合、特願平２−２
５７４７２号による方法では、全ての原因について均等
に調べ直さなければならなかった。しかしながら、本発
明の異常原因診断方法によれば、まず、原因はＣ₁かど
うかを調査し、原因Ｃ₁が否定された場合に原因Ｃ₂，
Ｃ₃，Ｃ₄について調べればよい。

【００２４】しかして、このような異常原因診断方法を
計算機を用いて行なう異常原因の判断に使用することに
より、全ての原因の推定結果がほとんど「不明」な結果
となった場合に、その原因が、調査結果の入力ミスによ
るものか、知識ベースの不備（知識の不良、知識の誤り
等）によるものか、あるいは、調査結果の入力が不足し
ていることによるものか等を判断し、次にどのような対
策を行なえば良いかを即時に指示することが可能とな
る。

【００２５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
現象と原因の間の因果関係を記号表現型因果マトリック
スとして表わす知識ベースを用いて、因果関係を表わす
記号を因果関係の強さの大小を表わす数値に置き換え
て、これらを原因毎に加算することにより各原因の合計
得点の大小関係で可能性の大小を区別することが可能と
なる。また、前記の合計得点で可能性の大小を区別する
ことが困難な場合には、前記記号を因果関係のあいまい
さを表わす数値に置き換えて、これらを原因毎に加算し
た値を用いて、因果関係のあいまいさの度合を分析・評
価することにより、可能性の大小の区別が困難な理由が
調査結果の入力ミスによるものか、知識ベースの不備に
よるものか、あるいは、調査結果の入力が不足している
ことによるものか等の詳細レベルで区別することが可能
となる。従って、このような異常原因診断方法を計算機
を用いて行なう異常原因の判断に使用した異常診断装置
では、診断結果があいまい性が高いために参考とならな
いような場合であっても、次の診断では、より明確な診
断結果を得るための一助として、調査結果の入力の見直
し、知識ベースの見直し、あるいは、調査の追加等の具
体的な対策を即時に立てることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成図。

【図２】本発明による異常原因の推定方法を説明するた
めの図。

【図３】本発明による異常原因の推定方法を説明するた
めの図。

【図４】本発明による異常原因の推定結果の表示例を示
す図。

【図５】従来の異常原因の推定方法を説明するための
図。

【図６】従来の異常原因の推定方法を説明するための
図。

【図７】従来の異常原因診断装置の構成図。

【符号の説明】

１…タービン・発電機ユニット、２…中央操作盤、３…
異常診断装置、４…異常検出装置、５…調査情報入力装
置、６…調査情報データ・ベース、７…異常原因推定装
置、８…表示装置、９…記憶装置、１０…因果関係の整
合性判定手段、１１…マトリックス定量評価手段、１２
…知識ベース、１３…原因推定手段。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】原因推定のために複数の現象とそれらに
対応する複数の診断対象原因との間の因果関係を記号表
現型因果マトリックスとして表わす知識ベースを使用す
る異常原因診断方法において、個々の現象と各原因項目
との因果関係を抽象的な因果関係を示す記号で表現する
と共に、これらの記号の各々を前記因果関係の強さを明
確に区分できる程度の任意の大小の数値で置き換え、こ
れらを原因毎に加算して合計得点が高いものから原因の
可能性が高いと判断し、前記の合計得点で可能性の大小
を区別することが困難な場合には、前記記号の各々を因
果関係のあいまいさを明確に区分できる程度の大小の数
値で置き換え、これらを原因毎に加算した値を用いて因
果関係のあいまいさの度合を分析・評価することによ
り、可能性の大小の区別が困難な理由が調査結果の入力
ミスによるものか、知識ベースの不備によるものか、あ
るいは調査結果の入力が不足していることによるものか
等の詳細レベルで区別することを特徴とした異常原因診
断方法。