JP3293895B2 - 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 - Google Patents
機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置Info
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- JP3293895B2 JP3293895B2 JP25480192A JP25480192A JP3293895B2 JP 3293895 B2 JP3293895 B2 JP 3293895B2 JP 25480192 A JP25480192 A JP 25480192A JP 25480192 A JP25480192 A JP 25480192A JP 3293895 B2 JP3293895 B2 JP 3293895B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、航空機、船舶、シール
ド掘進機などの機械装置類を対象とした故障診断エキス
パートシステムにおける推論装置に関する。
ド掘進機などの機械装置類を対象とした故障診断エキス
パートシステムにおける推論装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、複数の事象および各事象間の
因果関係を表す複数のルールから成る知識ベースと、推
論部から成る推論装置が、多数提案されている（特開昭
６４−１０３５号、特開平１−１６２９３６号）。
因果関係を表す複数のルールから成る知識ベースと、推
論部から成る推論装置が、多数提案されている（特開昭
６４−１０３５号、特開平１−１６２９３６号）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の推論装置では、
知識ベースのルール群の連がりに従った推論処理が行わ
れているため、優先処理を意識した知識ベースの構築は
未だ試みられていない。また、知識ベースのルールは、
前向き推論用と、後向き推論用とをそれぞれ個別に作成
しており、両者のルールにおいて同じ因果関係が矛盾な
く記述されているか否かは、ルール作成者の人為的作業
に委ねられているため、ルールの相互矛盾が完全に解消
されないという課題がある。
知識ベースのルール群の連がりに従った推論処理が行わ
れているため、優先処理を意識した知識ベースの構築は
未だ試みられていない。また、知識ベースのルールは、
前向き推論用と、後向き推論用とをそれぞれ個別に作成
しており、両者のルールにおいて同じ因果関係が矛盾な
く記述されているか否かは、ルール作成者の人為的作業
に委ねられているため、ルールの相互矛盾が完全に解消
されないという課題がある。
【０００４】さらに、推論処理を実行する際に、全ての
ルールについて条件部と帰結部との一致を探索している
ため、ルールの数が増えるにつれて処理時間が膨大に増
加するという課題がある。
ルールについて条件部と帰結部との一致を探索している
ため、ルールの数が増えるにつれて処理時間が膨大に増
加するという課題がある。
【０００５】また、運転支援装置や故障診断支援装置に
不可欠な使用者との対話処理において、使用者への質問
事項の出力順序や、推論対象となるルール群のグループ
選択を考慮する場合、推論対象が変わる度に推論手段の
内容を個別に変更せざるを得ないという課題がある。そ
のため、特定の対象を推論する推論装置を他の対象へ適
用するには、多大な労力が必要となるため、推論装置の
汎用化が困難であるという課題がある。
不可欠な使用者との対話処理において、使用者への質問
事項の出力順序や、推論対象となるルール群のグループ
選択を考慮する場合、推論対象が変わる度に推論手段の
内容を個別に変更せざるを得ないという課題がある。そ
のため、特定の対象を推論する推論装置を他の対象へ適
用するには、多大な労力が必要となるため、推論装置の
汎用化が困難であるという課題がある。
【０００６】本発明の目的は、前述した課題を解決する
ため、推論処理が高速化され、しかも知識ベースの構築
が容易で、汎用性がある機械装置類を対象とした故障診
断エキスパートシステムにおける推論装置を提供するこ
とである。
ため、推論処理が高速化され、しかも知識ベースの構築
が容易で、汎用性がある機械装置類を対象とした故障診
断エキスパートシステムにおける推論装置を提供するこ
とである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、（ａ）推論手
段１０であって、専門家１３の知識を入れた知識ベース
１２と、その知識に基づいて推論および問題解決を実行
する推論部１１とを有する推論手段１０と、 （ｂ）推論手段１０に連結され、専門家１３が知識ベー
ス１２を編集する支援ツール１４と、 （ｃ）推論手段１０に連結され、利用者１６が対話形式
で推論処理を実行するためのインタフェース１５と、 （ｄ）圧力、温度、変位を計測するセンサと、 （ｅ）利用者１６のキーボードとを含み、 （ｆ）知識ベース１２は、数値事象Ｆi j、論理事象
Ａi j、中間事象Ｍi、帰結事象Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の
整数。以下同じ）を含む複数の事象と、各事象間の因果
関係を表す複数のルールＲiとで構成され、数値事象Ｆi
jには、センサによって計測された数値データが、セン
サから、または前記キーボードから入力され、論理事象
Ａi jには、「Ｙ」（肯定）、「Ｎ」（否定）、「？」
（不明）の３つの選択枝から１つを選ばせる質問形式で
論理データが入力され、中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi j
や論理事象Ａi jなどの各事象がルールＲiの条件部で判
断されて、該ルールの帰結部にしたがって移行する暫定
的な事象であって、後段のルールの条件部に導入される
事象であり、帰結事象Ｅiは、ルールの帰結部にのみ現
れる事象であって、他のルールの条件部には導入され
ず、ルールＲiは、前段部の数値事象Ｆi j、論理事象Ａi
j、中間事象Ｍiの成立を判断して、後段部の中間事象Ｍ
i、帰結事象Ｅiへ導く役割を有し、 （ｇ）推論部１１は、各事象の成立に対して、連結した
ルールを順次適用しながら推論を実行することによっ
て、目的とする最終的な結論を得、 （ｈ）データ入力を要する数値事象Ｆi jおよび論理事象
Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性データである
１を最優先とする段階レベルから成るデータを包含して
おり（優先度をｊで表す。）、推論部１１は、優先度の
高い順に数値事象Ｆi j、論理事象Ａi jを探索しながら推
論を実行し、利用者１６が機械装置類の近傍まで行って
調べなくても即答できる事象は、その優先度を高く設定
し、ルールＲiについても、推論実行の優先順位を決め
る属性データである故障診断のエンジン系統を１、電気
系統を２、ブレーキ系統を３とするグループ別の分類番
号から成るデータを包含しており、 （ｉ）推論部１１は、センサからの各計測信号および利
用者１６のキーボードからのデータ入力に基づいて、特
定のグループを選択し、その中に区分されたルール群の
みを探索の対象とし、中間事象Ｍiを含まないルールで
ある条件部が数値事象Ｆi jおよび論理事象Ａi jのみから
成り、かつ、帰結部が帰結事象Ｅiのみから成るルール
は、１回のみの探索で推論処理が可能な処理済みフラグ
を、ルールＲi の属性データとして、包含し、 （ｊ）知識ベース１２において、後向き推論を実行する
際は、前向き推論と同じ形式で表現された知識ベース１
２を用いて、予め前向き推論によって列挙された原因候
補の中から、可能な限り少ない質問回数で原因確定を行
い、帰結事象１が成立するためには、要質問事象の優先
度１〜３の３つの質問が全て成立する必要があり、その
要質問事象のいずれかが１つでも成立せず、帰結事象１
が成立しない場合は、それ以後の質問を不要とし、質問
順序を各事象の優先度に従うことによって、質問回数を
可能な限り減らすことを特徴とする機械装置類を対象と
した故障診断エキスパートシステムにおける推論装置で
ある。また本発明は、データ入力を要する数値事象Ｆi j
および論理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属
性データである１を最優先とする１〜５の５段階レベル
から成るデータを包含していることを特徴とする。
段１０であって、専門家１３の知識を入れた知識ベース
１２と、その知識に基づいて推論および問題解決を実行
する推論部１１とを有する推論手段１０と、 （ｂ）推論手段１０に連結され、専門家１３が知識ベー
ス１２を編集する支援ツール１４と、 （ｃ）推論手段１０に連結され、利用者１６が対話形式
で推論処理を実行するためのインタフェース１５と、 （ｄ）圧力、温度、変位を計測するセンサと、 （ｅ）利用者１６のキーボードとを含み、 （ｆ）知識ベース１２は、数値事象Ｆi j、論理事象
Ａi j、中間事象Ｍi、帰結事象Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の
整数。以下同じ）を含む複数の事象と、各事象間の因果
関係を表す複数のルールＲiとで構成され、数値事象Ｆi
jには、センサによって計測された数値データが、セン
サから、または前記キーボードから入力され、論理事象
Ａi jには、「Ｙ」（肯定）、「Ｎ」（否定）、「？」
（不明）の３つの選択枝から１つを選ばせる質問形式で
論理データが入力され、中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi j
や論理事象Ａi jなどの各事象がルールＲiの条件部で判
断されて、該ルールの帰結部にしたがって移行する暫定
的な事象であって、後段のルールの条件部に導入される
事象であり、帰結事象Ｅiは、ルールの帰結部にのみ現
れる事象であって、他のルールの条件部には導入され
ず、ルールＲiは、前段部の数値事象Ｆi j、論理事象Ａi
j、中間事象Ｍiの成立を判断して、後段部の中間事象Ｍ
i、帰結事象Ｅiへ導く役割を有し、 （ｇ）推論部１１は、各事象の成立に対して、連結した
ルールを順次適用しながら推論を実行することによっ
て、目的とする最終的な結論を得、 （ｈ）データ入力を要する数値事象Ｆi jおよび論理事象
Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性データである
１を最優先とする段階レベルから成るデータを包含して
おり（優先度をｊで表す。）、推論部１１は、優先度の
高い順に数値事象Ｆi j、論理事象Ａi jを探索しながら推
論を実行し、利用者１６が機械装置類の近傍まで行って
調べなくても即答できる事象は、その優先度を高く設定
し、ルールＲiについても、推論実行の優先順位を決め
る属性データである故障診断のエンジン系統を１、電気
系統を２、ブレーキ系統を３とするグループ別の分類番
号から成るデータを包含しており、 （ｉ）推論部１１は、センサからの各計測信号および利
用者１６のキーボードからのデータ入力に基づいて、特
定のグループを選択し、その中に区分されたルール群の
みを探索の対象とし、中間事象Ｍiを含まないルールで
ある条件部が数値事象Ｆi jおよび論理事象Ａi jのみから
成り、かつ、帰結部が帰結事象Ｅiのみから成るルール
は、１回のみの探索で推論処理が可能な処理済みフラグ
を、ルールＲi の属性データとして、包含し、 （ｊ）知識ベース１２において、後向き推論を実行する
際は、前向き推論と同じ形式で表現された知識ベース１
２を用いて、予め前向き推論によって列挙された原因候
補の中から、可能な限り少ない質問回数で原因確定を行
い、帰結事象１が成立するためには、要質問事象の優先
度１〜３の３つの質問が全て成立する必要があり、その
要質問事象のいずれかが１つでも成立せず、帰結事象１
が成立しない場合は、それ以後の質問を不要とし、質問
順序を各事象の優先度に従うことによって、質問回数を
可能な限り減らすことを特徴とする機械装置類を対象と
した故障診断エキスパートシステムにおける推論装置で
ある。また本発明は、データ入力を要する数値事象Ｆi j
および論理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属
性データである１を最優先とする１〜５の５段階レベル
から成るデータを包含していることを特徴とする。
【０００８】
【作用】本発明に従えば、データ入力を要する事象はセ
ンサ入力事象および要質問事象に区分され、センサ入力
事象についてはそのままデータ入力が行われ、要質問事
象については入力要求の優先順位を決める属性データを
包含することによって、不要なデータ入力要求を省くこ
とができるため、結論に至るまでの時間および労力が節
約され、全体の推論処理が高速になる。また、ルールが
前向き推論および後向き推論ともに同じ形式で表現され
ていることによって、必要なルールの数を削減すること
が可能になるとともに、ルールの相互矛盾を解消するこ
とができる。また、ルールが推論実行の優先順位を決め
る属性データを包含することによって、不要なルール探
索を省くことができるため、全体の推論処理が高速にな
る。
ンサ入力事象および要質問事象に区分され、センサ入力
事象についてはそのままデータ入力が行われ、要質問事
象については入力要求の優先順位を決める属性データを
包含することによって、不要なデータ入力要求を省くこ
とができるため、結論に至るまでの時間および労力が節
約され、全体の推論処理が高速になる。また、ルールが
前向き推論および後向き推論ともに同じ形式で表現され
ていることによって、必要なルールの数を削減すること
が可能になるとともに、ルールの相互矛盾を解消するこ
とができる。また、ルールが推論実行の優先順位を決め
る属性データを包含することによって、不要なルール探
索を省くことができるため、全体の推論処理が高速にな
る。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明に係る推論装置の構成図であ
る。推論装置１０は、専門家１３の知識を入れた知識ベ
ース１２と、その知識に基づいて推論および問題解決を
実行する推論部１１とで構成されており、その周辺には
専門家１３が知識ベース１２を編集するための支援ツー
ル１４や、利用者１６が対話形式で推論処理を実行する
ためのインタフェース１５が連結されている。
る。推論装置１０は、専門家１３の知識を入れた知識ベ
ース１２と、その知識に基づいて推論および問題解決を
実行する推論部１１とで構成されており、その周辺には
専門家１３が知識ベース１２を編集するための支援ツー
ル１４や、利用者１６が対話形式で推論処理を実行する
ためのインタフェース１５が連結されている。
【００１０】図２は、本発明の一実施例である推論装置
１０の知識ベース１２の構成図である。知識ベース１２
には、数値事象Ｆi j、論理事象Ａi j、中間事象Ｍi、帰
結事象Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の整数。以下同じ）など
の複数の事象と、各事象間の因果関係を表す複数のルー
ルＲiとで構成されている。数値事象Ｆi jには、たとえ
ば圧力、温度、変位などの計測された数値データが、セ
ンサ入力または利用者１６のキーボード入力によって入
力される。論理事象Ａi jには、たとえば「Ｙ」（肯
定）、「Ｎ」（否定）、「？」（不明）の３つの選択枝
から１つを選ばせる質問形式で論理データが入力され
る。中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi jや論理事象Ａi jなど
の各事象がルールの条件部で判断されて、該ルールの帰
結部にしたがって移行する暫定的な事象であって、後段
のルールの条件部に導入される事象である。帰結事象Ｅ
iは、ルールの帰結部にのみ現れる事象であって、他の
ルールの条件部には導入されない。ルールＲiは、前段
部の各事象Ｆi j，Ａi j，Ｍiの成立を判断して、後段部
の各事象Ｍi，Ｅiへ導く役割を有する。したがって、各
事象の成立に対して、連結したルールを順次適用しなが
ら推論を実行することによって、目的とする最終的な結
論が得られる。
１０の知識ベース１２の構成図である。知識ベース１２
には、数値事象Ｆi j、論理事象Ａi j、中間事象Ｍi、帰
結事象Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の整数。以下同じ）など
の複数の事象と、各事象間の因果関係を表す複数のルー
ルＲiとで構成されている。数値事象Ｆi jには、たとえ
ば圧力、温度、変位などの計測された数値データが、セ
ンサ入力または利用者１６のキーボード入力によって入
力される。論理事象Ａi jには、たとえば「Ｙ」（肯
定）、「Ｎ」（否定）、「？」（不明）の３つの選択枝
から１つを選ばせる質問形式で論理データが入力され
る。中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi jや論理事象Ａi jなど
の各事象がルールの条件部で判断されて、該ルールの帰
結部にしたがって移行する暫定的な事象であって、後段
のルールの条件部に導入される事象である。帰結事象Ｅ
iは、ルールの帰結部にのみ現れる事象であって、他の
ルールの条件部には導入されない。ルールＲiは、前段
部の各事象Ｆi j，Ａi j，Ｍiの成立を判断して、後段部
の各事象Ｍi，Ｅiへ導く役割を有する。したがって、各
事象の成立に対して、連結したルールを順次適用しなが
ら推論を実行することによって、目的とする最終的な結
論が得られる。
【００１１】データ入力を要する数値事象Ｆi jおよび論
理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば１を最優先とする１〜５の５段階レベルか
ら成るデータを包含しており（図２中、優先度をｊで表
す。）、推論部１１は優先度の高い順に各事象Ｆi j，Ａ
i jを探索しながら推論を実行する。たとえば、利用者１
６が機械装置類の近傍まで行って調べなくても即答でき
る事象は、その優先度を高く設定することによって、デ
ータ入力が促進され、原因候補の絞り込みを迅速に行う
ことができる。
理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば１を最優先とする１〜５の５段階レベルか
ら成るデータを包含しており（図２中、優先度をｊで表
す。）、推論部１１は優先度の高い順に各事象Ｆi j，Ａ
i jを探索しながら推論を実行する。たとえば、利用者１
６が機械装置類の近傍まで行って調べなくても即答でき
る事象は、その優先度を高く設定することによって、デ
ータ入力が促進され、原因候補の絞り込みを迅速に行う
ことができる。
【００１２】一方、各事象間の因果関係を表すルールＲ
iについても、推論実行の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば自動車の故障診断の場合にエンジン系統を
１、電気系統を２、ブレーキ系統を３などのようにグル
ープ別の分類番号から成るデータを包含しており、推論
部１１は各計測信号や利用者１６からのデータ入力に基
づいて、特定のグループを選択し、その中に区分された
ルール群のみを探索の対象とする。したがって、全ての
ルールを探索する場合と比べて、探索時間の短縮化を図
ることができる。
iについても、推論実行の優先順位を決める属性デー
タ、たとえば自動車の故障診断の場合にエンジン系統を
１、電気系統を２、ブレーキ系統を３などのようにグル
ープ別の分類番号から成るデータを包含しており、推論
部１１は各計測信号や利用者１６からのデータ入力に基
づいて、特定のグループを選択し、その中に区分された
ルール群のみを探索の対象とする。したがって、全ての
ルールを探索する場合と比べて、探索時間の短縮化を図
ることができる。
【００１３】図３は、図１に示した知識ベース１２の構
成図において、後向き推論の手順を示した部分構成図で
ある。センサ入力事象についてはそのままデータ入力が
行われる。後向き推論を実行する際は、前向き推論と同
じ形式で表現された知識ベース１２を用いて、予め前向
き推論によって列挙された原因候補の中から、可能な限
り少ない質問回数で原因確定を行うことになる。たとえ
ば、図３において、帰結事象１が成立するためには、要
質問事象の優先度１〜３の３つの質問が全て成立する必
要がある。一方、帰結事象１が成立しない場合は、要質
問事象のいずれかが１つでも成立しない場合であり、そ
れ以後の質問が不要となる。したがって、質問順序を各
事象の優先度に従うことによって、たとえば要質問事象
の優先度１の質問が成立し、優先度２の質問が成立しな
い場合に、優先度３の質問が不要になるなど、質問回数
を可能な限り減らして対話効率を向上させることができ
る。
成図において、後向き推論の手順を示した部分構成図で
ある。センサ入力事象についてはそのままデータ入力が
行われる。後向き推論を実行する際は、前向き推論と同
じ形式で表現された知識ベース１２を用いて、予め前向
き推論によって列挙された原因候補の中から、可能な限
り少ない質問回数で原因確定を行うことになる。たとえ
ば、図３において、帰結事象１が成立するためには、要
質問事象の優先度１〜３の３つの質問が全て成立する必
要がある。一方、帰結事象１が成立しない場合は、要質
問事象のいずれかが１つでも成立しない場合であり、そ
れ以後の質問が不要となる。したがって、質問順序を各
事象の優先度に従うことによって、たとえば要質問事象
の優先度１の質問が成立し、優先度２の質問が成立しな
い場合に、優先度３の質問が不要になるなど、質問回数
を可能な限り減らして対話効率を向上させることができ
る。
【００１４】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、データ入
力の容易な事象から推論処理を実行することによって、
データ入力に時間が必要な事象を探索対象の中から可能
な限り減らすことができるため、推論処理時間の短縮化
を図ることができる。
力の容易な事象から推論処理を実行することによって、
データ入力に時間が必要な事象を探索対象の中から可能
な限り減らすことができるため、推論処理時間の短縮化
を図ることができる。
【００１５】また、推論すべきルールの範囲を属性デー
タによって制限することによって、不要なルール探索を
省くことができるため、全体の推論処理が高速になる。
さらに、ルールは前向き推論、後向き推論とも同じ形式
で表現されているので、ルールの相互矛盾の解消、ルー
ル数の削減が可能であり、知識ベースの構築が容易であ
る。本発明によれば、推論部１１では、数値事象Ｆi j、
論理事象Ａi jを、優先度の高い順に探索しながら推論を
実行し、その優先度は、利用者１６が機械装置類の近傍
まで行って調べなくても即答できる事象では、高く設定
する。これによってデータ入力が促進され、原因候補の
絞り込みを迅速に行うことができる。推論部１１の探索
の対象は、センサからの計測信号および利用者１６のキ
ーボードからのデータ入力に基づいて特定のグループを
選択し、その中に区分されたルール群のみを探索の対象
とする。したがって全てのルールを探索する場合に比べ
て、探索時間の短縮化を図ることができる。知識ベース
１２において、帰結事象１が成立するためには、要質問
事象の優先度１〜３の３つの質問が全て成立する必要が
あり、その要質問事象のいずれかが１つでも成立せず、
帰結事象１が成立しない場合は、それ以後の質問を不要
とする。したがって質問回数を可能な限り減らして対話
効率を向上させることができる。
タによって制限することによって、不要なルール探索を
省くことができるため、全体の推論処理が高速になる。
さらに、ルールは前向き推論、後向き推論とも同じ形式
で表現されているので、ルールの相互矛盾の解消、ルー
ル数の削減が可能であり、知識ベースの構築が容易であ
る。本発明によれば、推論部１１では、数値事象Ｆi j、
論理事象Ａi jを、優先度の高い順に探索しながら推論を
実行し、その優先度は、利用者１６が機械装置類の近傍
まで行って調べなくても即答できる事象では、高く設定
する。これによってデータ入力が促進され、原因候補の
絞り込みを迅速に行うことができる。推論部１１の探索
の対象は、センサからの計測信号および利用者１６のキ
ーボードからのデータ入力に基づいて特定のグループを
選択し、その中に区分されたルール群のみを探索の対象
とする。したがって全てのルールを探索する場合に比べ
て、探索時間の短縮化を図ることができる。知識ベース
１２において、帰結事象１が成立するためには、要質問
事象の優先度１〜３の３つの質問が全て成立する必要が
あり、その要質問事象のいずれかが１つでも成立せず、
帰結事象１が成立しない場合は、それ以後の質問を不要
とする。したがって質問回数を可能な限り減らして対話
効率を向上させることができる。
【図１】本発明に係る推論装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施例である推論装置１０の知識ベ
ース１２の構成図である。
ース１２の構成図である。
【図３】図１に示した知識ベース１２の構成図におい
て、後向き推論の手順を示した部分構成図である。
て、後向き推論の手順を示した部分構成図である。
１０ 推論装置 １１ 推論部 １２ 知識ベース １３ 専門家 １４ 支援ツール １５ インタフェース １６ 利用者
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 坂川 典正 岐阜県各務原市川崎町１番地 川崎重工 業株式会社 岐阜工場内 (56)参考文献 特開 昭62−128333（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−231636（ＪＰ，Ａ) 中村、小林“並列対話方式に基づく故 障診断システム”，人工知能学会誌，Ｖ ｏｌ．４，Ｎｏ．１ 人工知能学会, 1989年１月，Ｐ．52−61 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G09F 9/44 550 G01M 19/00
Claims (2)
- 【請求項１】 （ａ）推論手段１０であって、 専門家１３の知識を入れた知識ベース１２と、 その知識に基づいて推論および問題解決を実行する推論
部１１とを有する推論手段１０と、 （ｂ）推論手段１０に連結され、専門家１３が知識ベー
ス１２を編集する支援ツール１４と、 （ｃ）推論手段１０に連結され、利用者１６が対話形式
で推論処理を実行するためのインタフェース１５と、 （ｄ）圧力、温度、変位を計測するセンサと、 （ｅ）利用者１６のキーボードとを含み、 （ｆ）知識ベース１２は、 数値事象Ｆi j、論理事象Ａi j、中間事象Ｍi、帰結事象
Ｅi（なお、ｉ，ｊは正の整数。以下同じ）を含む複数
の事象と、 各事象間の因果関係を表す複数のルールＲiとで構成さ
れ、 数値事象Ｆi jには、センサによって計測された数値デー
タが、センサから、または前記キーボードから入力さ
れ、 論理事象Ａi jには、「Ｙ」（肯定）、「Ｎ」（否定）、
「？」（不明）の３つの選択枝から１つを選ばせる質問
形式で論理データが入力され、 中間事象Ｍiは、数値事象Ｆi jや論理事象Ａi jなどの各
事象がルールＲiの条件部で判断されて、該ルールの帰
結部にしたがって移行する暫定的な事象であって、後段
のルールの条件部に導入される事象であり、 帰結事象Ｅiは、ルールの帰結部にのみ現れる事象であ
って、他のルールの条件部には導入されず、 ルールＲiは、前段部の数値事象Ｆi j、論理事象Ａi j、
中間事象Ｍiの成立を判断して、後段部の中間事象Ｍi、
帰結事象Ｅiへ導く役割を有し、 （ｇ）推論部１１は、各事象の成立に対して、連結した
ルールを順次適用しながら推論を実行することによっ
て、目的とする最終的な結論を得、 （ｈ）データ入力を要する数値事象Ｆi jおよび論理事象
Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性データである
１を最優先とする段階レベルから成るデータを包含して
おり（優先度をｊで表す。）、 推論部１１は、優先度の高い順に数値事象Ｆi j、論理事
象Ａi jを探索しながら推論を実行し、利用者１６が機械
装置類の近傍まで行って調べなくても即答できる事象
は、その優先度を高く設定し、 ルールＲiについても、推論実行の優先順位を決める属
性データである故障診断のエンジン系統を１、電気系統
を２、ブレーキ系統を３とするグループ別の分類番号か
ら成るデータを包含しており、 （ｉ）推論部１１は、センサからの各計測信号および利
用者１６のキーボードからのデータ入力に基づいて、特
定のグループを選択し、その中に区分されたルール群の
みを探索の対象とし、 中間事象Ｍiを含まないルールである条件部が数値事象
Ｆi jおよび論理事象Ａi jのみから成り、かつ、帰結部が
帰結事象Ｅiのみから成るルールは、１回のみの探索で
推論処理が可能な処理済みフラグを、ルールＲi の属性
データとして、包含し、 （ｊ）知識ベース１２において、後向き推論を実行する
際は、前向き推論と同じ形式で表現された知識ベース１
２を用いて、予め前向き推論によって列挙された原因候
補の中から、可能な限り少ない質問回数で原因確定を行
い、帰結事象１が成立するためには、要質問事象の優先
度１〜３の３つの質問が全て成立する必要があり、その
要質問事象のいずれかが１つでも成立せず、帰結事象１
が成立しない場合は、それ以後の質問を不要とし、質問
順序を各事象の優先度に従うことによって、質問回数を
可能な限り減らすことを特徴とする機械装置類を対象と
した故障診断エキスパートシステムにおける推論装置。 - 【請求項２】 データ入力を要する数値事象Ｆi jおよび
論理事象Ａi jは、入力要求の優先順位を決める属性デー
タである１を最優先とする１〜５の５段階レベルから成
るデータを包含していることを特徴とする請求項１記載
の機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステ
ムにおける推論装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25480192A JP3293895B2 (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25480192A JP3293895B2 (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06103073A JPH06103073A (ja) | 1994-04-15 |
| JP3293895B2 true JP3293895B2 (ja) | 2002-06-17 |
Family
ID=17270085
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25480192A Expired - Lifetime JP3293895B2 (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 機械装置類を対象とした故障診断エキスパートシステムにおける推論装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3293895B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6631908B2 (ja) | 2015-09-07 | 2020-01-15 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 情報処理装置、不具合原因特定方法及びプログラム |
-
1992
- 1992-09-24 JP JP25480192A patent/JP3293895B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 中村、小林"並列対話方式に基づく故障診断システム"，人工知能学会誌，Ｖｏｌ．４，Ｎｏ．１ 人工知能学会，１９８９年１月，Ｐ．５２−６１ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06103073A (ja) | 1994-04-15 |
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