JP3439741B2 - 知識データ生成シミュレーションのための整理編集（減少）方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は、複数の電動式サブアセンブリを含む総合シス
テムに関する知識データのコンピュータ制御生成をシミ
ュレートするシミュレーション法で必要とされるシミュ
レーションステップ数を減少させる方法に関するもので
ある。また、本発明は、減少方法（整理編集法）を実施
するコンピュータに関するものでもある。

【０００１】電動式サブアセンブリを含み、例えば製造
ラインまたは高層倉庫の制御、ロボット技術、リフト制
御、回路開発、車両電子工学、またはそのために必要な
診断システムといった種々の分野に基づく総合システム
を多種多様に利用するには、個々のサブアセンブリの正
常および異常な挙動、および、他のアセンブリ（特に総
合システム）に対する該挙動の影響を把握しておく必要
がある。

【０００２】例えば開発段階において、総合システムの
データを用いてサブアセンブリの挙動をモデルによって
説明し、シミュレーションによってコンピュータ制御下
の個々のサブアセンブリの挙動に関する知識データを生
成することが可能である。周知のシミュレーション法
は、個々のサブアセンブリおよびサブシステムをシミュ
レートできるが、シミュレーションをシステム全体に拡
張したときにうまくいかないことが極めて多い。個々の
サブアセンブリの挙動、更に正確には総合システムのサ
ブグループの挙動の影響を調査する場合に、システム全
体のシミュレーションを避けて通ることはできない。

【０００３】しかし、これには、コンピュータの容量を
多量に要し、また、非常に時間のかかる無数のシミュレ
ーションが必要である。DI MOUSS J他の文書 「 代数的モ
デリングとフォルトツリー帰納法による診断(Diagnosis
by algebraic modeling and fault-tree induction) 」 D
X-95: 6 ^TM INTERNATIONAL WORKSHOP ON PRINCIPLES OF
DIAGNOSIS 、 p.73〜p.80には、車両診断の本質的特質が記
載されており、系統図から障害マニュアルを作成すると
きに利用される方法が展開されている。直列−並列分析
を利用して、クラメールの方法を利用することにより、
フォルトツリーの作成の基礎としての矛盾する多数の障
害仮定に基づく予測に利用されるモデルが作成される。
これらのモデルは、モデルベースの診断にも利用でき
る。

【０００４】米国特許第5,625,578号には、プリント回
路基板の電気サブアセンブリの電磁挙動を調査するため
に利用するシミュレーションの制御方法が記載されてい
る。このシミュレーションは、回路基板の回路パターン
と等価なモデルに基づくものである。等価回路の構成要
素の個数は、等価モデルの精度に関する損失を含まずに
４次の大きさで減少される。回路パターンは複数の幾何
学的な素子によって表される。等価モデルでは、隣接素
子との間隔が所定の最小波長λを超えている選択素子だ
けを含む主要素子のグループが集成される。マックスウ
ェルの方程式であるマトリックス方程式を設定するとき
に、これら選択素子にフィールド値が割り当てられる。
検討されなかった素子のフィールド値は、選択素子のフ
ィールド値によって定義され、選択素子の数を考慮に入
れる分類法（ranking method）により、等価モデルを表
すマトリックスが生成される。

【０００５】本発明の目的は、知識データの生成に関連
する情報を評価し損なうこと無く、必要なシミュレーシ
ョンステップの数を減少させる、知識データ生成シミュ
レーションの整理編集（減少）方法を提供することであ
る。

【０００６】本発明によれば、前述の目的は、請求項１
に記載の方法および請求項１２の特徴を有するコンピュ
ータによって達成される。

【０００７】この方法により、複数の電動式サブアセン
ブリを含む総合システムに関する知識データのコンピュ
ータ制御生成に利用されるシミュレーション法で必要と
されるシミュレーションステップ数が減少する。電動式
サブアセンブリは、１つまたはそれ以上の基本モジュー
ルを含む構成要素に分解される。その後、基本モジュー
ル間および構成要素間の電気的接続状態が検出され、基
本モジュールに対して個別電気状態値が与えられ、構成
要素に属する基本モジュールの電気状態値と関連させ
て、個々の構成要素の動作状態および実行可能構成要素
状態が定義される。

【０００８】その後、知識データの生成に必要であり且
つ基本モジュールおよび構成要素において測定可能な変
数が確定され、確定された測定可能変数に影響を及ぼさ
ない基本モジュールが判定される。最後に、影響を及ぼ
さない基本モジュールが収集されて削除される。

【０００９】この方法を利用することにより、必要なシ
ミュレーションステップの数およびそれらを実施するの
に要するコンピュータ時間の消費を、１０の数乗分の１
に削減できる。この方法は、複数の電動式サブアセンブ
リを含む総合システムに関する知識データのコンピュー
タ制御生成に用いられる多数の種々のシミュレーション
方法に利用できる。

【００１０】知識データを、知識データタイプに分ける
ことにより、具体的な質問の提起に関連した１つまたは
それ以上の知識データタイプを選択することができる。
これは、基本モジュールおよび構成要素において測定可
能な変数が、選択された知識データタイプに対してのみ
確定され、必要なシミュレーションステップが更に減少
されるので有利である。

【００１１】以前に判定された、空間的に限られた同一
の知識データ領域に影響を及ぼす基本モジュールを収集
することは特に有利である。局所的な基本クラスタを構
成する場合、すべての動作状態および構成要素状態が全
知識データに影響を及ぼすわけではないという確認結果
を適用することによって、サブアセンブリおよび総合シ
ステムに関する知識の評価が行われる。特定の構成要素
状態だけが有効な、空間的に限られた知識データ領域が
存在している。個々に影響を受けて、局所的な影響を及
ぼす基本モジュールを判定および収集して基本クラスタ
を形成することにより、当初はシステム全体を網羅して
いるシミュレーションを、不可欠なシミュレーションス
テップにまで整理編集（減少）して、包括的シミュレー
ションを、限られた知識データ領域に限定することがで
きる。

【００１２】また、本発明による方法および本発明によ
るコンピュータの、更に有利な改善内容および開発内容
は、従属項に記載されている。

【００１３】本発明の好適な実施形態を図面に記載し、
以下に説明する。

【００１４】図１に、シミュレーションステップ数を減
少させる方法の順序を示す。必須の方法ステップに加
え、本発明による方法の更に有利な改善である、知識デ
ータを知識データタイプに分割するステップ、および空
間的に限られた影響を及ぼす基本モジュールを判定およ
び収集するステップ、という追加ステップが含まれてい
る。

【００１５】図３の表に記載されているように、プログ
ラマブルコントローラの周辺部に存在する不可欠な構成
要素は、抵抗、スイッチ、電線、プラグ、ランプ、電線
束、センサ、リレー、ヒューズ、ソレノイドバルブ、モ
ータ、および変換センサ（transducing sensor）であ
る。いくつかの構成要素は、集合体Ａにまとめることが
できる。構造関係を含む集合体情報は、通常、データ処
理の形で入手できる。この情報は、例えばＣＡＤシステ
ムの製品開発段階のときに既に手の届くところにあり、
モデル・ベース・プログラムから導き出すことができ
る。

【００１６】図２に示された集合体Ａ_iは、局所配置を
含む構成要素Ｃ_jのセットである。集合体は、最小の交
換可能単位のことである。個々の集合体Ａ₁は、構成要
素Ｃ_jのピンＰＩ_iによって相互に接続されている。

【００１７】集合体の関係の主要な特徴は、図２の左半
分に記載されている。構成要素の、システムと無関係な
一般的な表現では、これらの関係は以下のように定義で
きる。

【００１８】・集合体Ａ_iは、０個またはそれ以上の構
成要素Ｃ_jから構成されている。構成要素Ｃ_jは、正確に
１つの集合体Ａ_iに属している。

【００１９】・電気構成要素Ｃ_jは、０個またはそれ以
上のポートＰＯ_kを有する。ポートＰＯ_kは、構成要素Ｃ
ｊの構成要素である。

【００２０】・各ポートＰＯ_kは、ピンを含まなくても
よいし、複数のピンＰＩ_mを含むこともできる。各ピン
ＰＩ_mは、正確に１つのポートＰＯ_kに割り当てられる。

【００２１】・接続ＣＮ_iは、２つのピンＰＩ_mを指す。
ピンＰＩ_mは、接続と無関係であってもよいし、１つの
接続ＣＮ_iと関係があってもよい。

【００２２】特定の動作点における線形挙動は、ここで
考慮される全部の構成要素に共通である。例えばダイオ
ードなどの非線形構成要素は、プロセス制御式のプログ
ラマブルコントローラと交換される。一方でソフトウェ
ア機能が非線形挙動をシミュレートし、他方で非線形構
成要素がプログラマブルコントローラに統合され、その
結果、システム外部の関連情報の範囲内の動作は基本的
に線形式に表される。

【００２３】これらの構成要素に関係する障害は、大部
分が孤立性の障害に限られている。経験から、静的挙動
での個別のすなわち離散化可能な障害の割合は、プログ
ラマブルコントローラ周辺部において圧倒的に多いこと
が知られている。一般に、連続的な障害は排除すること
はできないが無視することはできるということは確かで
ある。

【００２４】シミュレーションでは、構成要素の静的特
性を考慮するだけで十分である。ここで考えられる構成
要素の動的挙動特性によって、実質的に更に高い情報利
得がもたらされることはないので、該構成要素の動的特
性の果たす役割は副次的なものである。

【００２５】実際の関連性から、以下の考察では、主と
して受動周辺回路について論じる。同一の方法を利用し
て能動型構成要素を分析するが、能動型構成要素が果た
す役割は一般に副次的なものである。純粋に受動周辺回
路の場合、すべて構成要素は異なる抵抗値を有する電気
抵抗を呈する。これらの抵抗は、動作回路内で、電流源
および電圧源に接続されている。これら主要構成要素
は、基本モジュールまたは極小単位（atomic unit）と
称せられる。

【００２６】それぞれの基本モジュールＵ_iは、構成要
素Ｃ_iのことを言う。基本構成要素すなわち極小単位
は、タイプごとに、それぞれ能動型および受動型の基本
モジュールに区別される。能動型の基本モジュールは電
流源ＱＩと電圧源ＱＶとに分類され、それに対し、受動
型の基本モジュールは単純な抵抗器Ｒ_kを含む。基本モ
ジュールのタイプは、タイプ（Ｕｉ）で性格付けられ
る。基本モジュールＵ_iは、構成要素の状態に応じて異
なる個別値Ｖ_kを取ることができる。構成要素Ｃ_iのそれ
ぞれの個別値Ｖｋは、挙動記述Ｂ_kを介して構成要素の
状態によって相互に連結される。

【００２７】これは主として、以下に更に詳しく考察さ
れる受動型の基本モジュールである。完全のために、能
動型の基本モジュールについて述べる。

【００２８】構成要素の挙動は、個別の状態によって性
格付けられる。これにより、図４に記載されているよう
に、構成要素の種々の電気状態に対応する基本モジュー
ル個別値がもたらされる。基本モジュールの個々の個別
状態は、構成要素の正常挙動と異常挙動とから成る構成
要素状態と特別な関係がある。また、例えば診断用の知
識を生成するシミュレーション方法など多くの応用分野
では、構成要素によって示される動作状態に関心が寄せ
られている。特定の物理変数によって動作状態の変化を
生じさせる方法に応じて、電気的及び非電気的動作状態
の区別がなされる。電気的動作状態は、調査対象の基本
モジュールの電気変数の影響を直接に受ける。

【００２９】各構成要素Ｃ_iは、異なる動作状態Ｏ_iを取
ることができる。影響要因にもよるが、動作状態間の移
行は電気的および／または非電気的な事象および変数の
関数である。複数の動作状態が存在する場合、状態間の
移行は、電気的または非電気的事象によって主に行われ
る。非電気的動作状態ＯＮＥ_jは、例えば、機械的効果
によって達成できる。電気的効果によって動作状態の変
化が引き起こされるときに、構成要素Ｃ_iは、電気的動
作状態ＯＥ_jを取ることができる。動作状態間の変化
は、制限が課せられること無く希望通りに行われること
が多い。

【００３０】それぞれの構成要素Ｃ_iは、正常動作時に
電気変数または外部効果による変動の無い、少なくとも
２つの構成要素状態Ｆ_mを備える。少なくとも１つの異
常状態および正常状態が、構成要素状態Ｆ_mの背後に隠
されている。したがって、構成要素の状態を知ること
は、診断知識を生成するシミュレーション方法にとって
最も重要なことである。正常状態から異常状態への構成
要素状態の変化は１度だけ起こる。突発的な障害は例外
である。

【００３１】例えば、白熱灯は、動作電圧と無関係に、
異常のこともありうるし、正常のこともあるうる。構成
要素に恒久的に指定されるこの挙動が、構成要素状態で
ある。構成要素状態が異常でなければ、現在の電気変数
によって種々の動作状態が可能である。一般に、導通状
態動作（ランプ点灯）と非導通状態動作（ランプ非点
灯）とを区別するだけで十分である。

【００３２】個々の構成要素は、空間的な位置にもよ
り、完全な総合システムまたは該総合システム周辺装置
に配分することができる。原則的には、総合システムを
モデルに組み込むことも可能であるが、対象となる情報
は主に周辺装置にある。

【００３３】総合システムの周辺装置は、基本モジュー
ルをエッジ（辺）とするグラフ（回路）としてモデル化
できる。グラフ内のノードとして存在する接点は、基本
モジュール間を接続することが要求される。

【００３４】一般に、ノードＮおよびエッジＥのセット
によってグラフＧが得られる。それぞれのノードＮ
_iは、複数のエッジＥ_jの接続点である。エッジＥ_iは、
２つのノードＮ_iとＮ_jを接続している。エッジのノード
シーケンスが存在しないとき、グラフＧは無指向性（no
n-directional）であると言われる。エッジＥ_jとノード
Ｎ_iとは、いずれもグラフの要素ＧＥに属している。

【００３５】ノードの階級（Ｎ_i）は、このノードにお
けるエッジＥ_jの数によって決まる。ノードＮ_iに接続さ
れたエッジＥ_jは、エッジ（Ｅ_i）で特徴付けられる。エ
ッジがループを構成している場合、すなわち、エッジの
２つのノードＮが同一の場合、ループ（Ｎ_i）はＴＲＵ
Ｅを与え、そうでない場合には、ＦＡＬＳＥとなる。機
能連鎖（Ｎ_i，Ｎ_j）の結果は、要素Ｎ_iおよびＮ_jを備え
た連鎖の中にあるエッジＥ_iのセットである。非閉連鎖
の内部ノードはノード階級２を有し、最も外側のノード
はノード階級３以上である。

【００３６】グラフは、グラフの基本の基準面、すなわ
ち、最も深いモデリング面にある、周辺装置に関する以
下の特性を有する。

【００３７】周辺装置は、無指向性グラフＧ_ep（Ｎ_j，
Ｚ_i）として表すことができる。グラフは、基本モジュ
ールＵ_iとノードＮ_iとを備えたエッジＥ_iによって特徴
付けられる。この場合は、それぞれのノードＮ_iは、複
数の基本モジュールＵ_iの接続点である。最初の周辺グ
ラフＧ_epは、電気的周辺回路の全体の挙動を示すもので
ある。

【００３８】最初の周辺グラフＧ_epでは、基本モジュー
ルによってノード電位Ｐ_iまたは電流Ｉ_iを測定すること
ができる。ノード電位Ｐ_iまたは枝電流Ｉ_iの可測性は、
総合システムの空間位置と構造によって異なり、数値を
可測式または不可測式に受け入れることができる。ま
た、ノードＮ_iにおける電位Ｐ_iは、固定値Ｖ_fiまたは未
知数値Ｖ_viを含んでいる。枝電流Ｉ_iに対して固定値ま
たは未知数値が同様に与えられる。物理変数の可測性
は、基本モジュールＵ_iまたはノードＮ_iに 一意的に配
分することができる。したがって、周辺装置を無指向性
グラフで表すことができる。

【００３９】図２で知られている関係が、例えばＣＡＤ
データから取り出すことができ、構造および個々の構成
要素を表している情報と、個々の構成要素の状態との間
に生じる。

【００４０】・それぞれの構成要素Ｃ_iは、少なくとも
１つの構成要素状態Ｆ_mが与えられる。それぞれの構成
要素状態Ｆ_mは、正確に１つの構成要素Ｃ_iに属してい
る。

【００４１】・動作状態Ｏ_iは、１つの構成要素Ｃ_iに対
して正確に与えられる。構成要素Ｃ_iは、動作状態Ｏ_iを
含まなくてもいいし、いくつか含むこともできる。

【００４２】・測定可能変数によって動作状態Ｏ_iを一
意的にもたらされることができる。

【００４３】・各構成要素Ｃ_iに対して、少なくとも１
つのノードが属している。

【００４４】・各構成要素状態Ｆ_mは、基本モジュール
すなわち極小単位の個別値によって一意的に表される。

【００４５】上記で導き出された最初の周辺グラフＧ_ep
を基礎として、観測された物理変数に関する基本挙動特
性を含むグラフの整理編集（減少）が実施できる。

【００４６】図５に記載されているように、減少グラフ
Ｇ_rは、複数のサブグラフから構成できる。後者のサブ
グラフに属しているのは、最初の周辺グラフＧ_ep、いく
つかの中間グラフＧ_i、およびヘッドグラフＧ_hである。
個々のサブグラフのノードとエッジとは相互に接続さ
れ、整理編集（減少）規則の地図を構成する。

【００４７】減少グラフを作成するために、ネットワー
ク分析で公知の基本操作が利用される。基本主眼は、特
定の前提条件下で、電気ネットワークの分枝を、もっと
単純な構造の等価な分枝で表現できることである。減少
グラフの効率的構築には、個々の減少操作に加えて、ネ
ットワーク構造を、次の減少ステップの開始形態になる
等価な表現形態に変換する等価操作が必要である。等価
操作は、ネットワーク構造の減少を実施するものではな
く、すなわち、グラフのレベルが上がっても構成要素の
個数は現在のグラフから変化しない。

【００４８】このために必要な操作を以下に詳述する。
極小単位の基本モジュールの個々の値の背後には、個々
の値だけでなく一連の可能値が控えていることを留意さ
れたい。これらの値は、構成要素の挙動を表している。 ゼロ抵抗の整理編集（減少）：

【００４９】

【数１】

【００５０】ループの整理編集（減少）：

【００５１】

【数２】

【００５２】直列型整理編集（減少）：

【００５３】

【数３】

【００５４】直列整理編集は、抵抗Ｒ_k、電圧源Ｑ_vのタ
イプの基本モジュールに適用できる。値Ｖ_kを有するこ
れら基本モジュールＵ_iに対しては、次式が成立する。

【００５５】

【数４】

【００５６】この式で抵抗の場合はＶ＝Ｒ、電圧源の場
合はＶ＝Ｕである。

【００５７】そして、個別値Ｖ＝｛０，∞｝の場合、次
式が成立する。

【００５８】

【数５】

【００５９】並列型整理編集（減少）：

【００６０】

【数６】

【００６１】並列整理編集方法は、抵抗Ｒｋ、電流源Ｑ
ｉのタイプの基本モジュールに使用でき、次式が成立す
る。

【００６２】

【数７】

【００６３】この式で、抵抗の場合はＲ＝１／Ｖ，電流
源の場合はＱＩ＝Ｖである。

【００６４】そして、個別値Ｖ＝｛０，∞｝の場合、次
式が成立する。

【００６５】

【数８】

【００６６】星形多角形の整理編集（減少）：

【００６７】

【数９】

【００６８】星形多角形整理編集を利用できるのは、抵
抗Ｒ_kに限られる。多角形抵抗値の計算について、一般
に、次式が成立する。

【００６９】

【数１０】

【００７０】辺抵抗（leg resistance）は次式の通りで
ある。

【００７１】

【数１１】

【００７２】その他の抵抗は次式の通りである。

【００７３】

【数１２】

【００７４】限定値の考慮後、個別値Ｒ＝｛０，∞｝の
場合に以下の関係が成立する。

【００７５】

【数１３】

【００７６】ここで、ｋ＝ゼロ値を示す残りの抵抗の個
数である。

【００７７】星形が、ｎ個のエッジとｕ個のノードから
構成されている場合、整理編集（減少）後のサブグラフ
は、ｎ（ｎ−１）／２個のエッジとｕ−１個のノードを
含んでいる。これいより、エッジの追加および削除にＯ
（ｎ²）次の大きさで消費節減がもたらされる。

【００７８】星形多角形整理編集（減少）は、高次のノ
ードを先に処理するソート済みリストを利用して実施で
きる。しかしながら、星形多角形整理編集シーケンス
は、ヘッドグラフではなく、減少グラフの形を変えるだ
けなので、整理編集（減少）後のグラフに対する実質的
な効果とは関係がない。

【００７９】電圧源の整理編集（減少）：

【００８０】

【数１４】

【００８１】電圧源の整理編集（減少）は、抵抗Ｒ
_kと、上記配列のノード階級ｎ＞２の電圧源ＱＶ_Iの場合
に成立する。

【００８２】電流源の整理編集（減少）： 下記の電流源整理編集（減少）操作は、抵抗Ｒ_Kと電流
源ＱＩ_iとの組合せの場合に成立する。電流源の整理編
集（減少）は、同一構造のより高次のノードに対しても
成立する。

【００８３】

【数１５】

【００８４】抵抗付き電圧源の等化操作：

【００８５】

【数１６】

【００８６】電圧源および抵抗の等価操作の目的は、個
々の基本モジュールをタイプ別にソートして、次に行わ
れる直列型整理編集（減少）に備えることである。

【００８７】個々のグラフ要素ＧＥの値は、動作状態お
よび構成要素状態を表す。主目的は、構成要素状態を判
断し、更にそこからシステム状態を判断することであ
る。したがって、全システム状態一式は、個別値によっ
て表される個々の構成要素状態全部の順列である。総合
システムまたはサブシステムの状態は、個々の基本モジ
ュールＵｉの個別値Ｖｉの順列から構成される。下位の
グラフの全体的な挙動を高次のグラフに移すためには、
個別値間の順列を作成する必要がある。

【００８８】ゼロ抵抗の整理編集、ループの整理編集、
電圧源の整理編集、および電流源の整理編集を実行する
ことにより、新しい要素が加わることなくグラフ要素が
削除される。これらの操作には、何ら特別な方法を要し
ない。直列型、並列型、および星形多角形の整理編集を
実行すると、新しい値がグラフに導入され、その結果、
順列生成およびその対応処理が必要になる。

【００８９】図６に、任意のサブグラフG_{sub org}から、
整理編集（減少）後のサブグラフG_{sub red}を生成する個
別値処理の原理を示す。順列を計算するために逐次順列
法が利用される。しかしながら、それに続く誘導法にと
って重要なことは、個々の値の数列が維持されることお
よび辞書式順序が実施されないことである。

【００９０】以下の形の数学的関数の結果ｚの数値の数
字は、

【００９１】

【数１７】

【００９２】パラメータとしてのｘ_iと個別値とが以下
のように存在するときに

【００９３】

【数１８】

【００９４】次式によって与えられる。

【００９５】

【数１９】

【００９６】方程式（０．２）、（０．５）および
（０．１０）により、直列型、並列型、および星形多角
形の整理編集による整理編集操作後、個別結果値の個数
が減少する。一般的な形式として、次式が成立する。

【００９７】

【数２０】

【００９８】図３から推論されるように、電気構成要素
では、たいてい、個別値０と∞が存在するので、実際の
装置に対して次式が成立する。

【００９９】

【数２１】

【０１００】ノード階級３以上の星形多角形整理編集１
回ごとに、グラフ内のエッジの本数が増加する。星形多
角形整理編集は、以下で擬似状態と呼ばれる別の組合せ
を利用して、元の構成要素状態を補足する。この整理編
集の場合、ｎ（ｎ−１）／２本のエッジが増えることに
よって擬状態が急増する。これにより、一方では、或る
整理編集ステップが次に進むときの計算量および／また
はメモリが急増する。図５に記載されているような処理
の場合、各星形多角形整理編集ステップごとに、総合シ
ステムの状態数が増加する。

【０１０１】星形多角形整理編集によって生じる非現実
的な値の組合せの順列を制限するために、いわゆる拘束
操作（binding operation）が導入される。拘束作用素
は、置換値のすべてをいわゆる順列ブロックとしてマー
クする。整理編集ステップの値の計算は、最終的に個々
の値ごとに実施されるのではなく、計算のときに、すべ
てのバインディングを備えた順列ブロック全体を考慮す
る。

【０１０２】順列生成時、計算には必要ないが、拘束作
用素により整合のとれた要素を考慮に入れることも必要
である。図７に、拘束操作の処理を示す。星形多角形整
理編集での要素増加にもかかわらず、バインド作用素が
疑似構成要素状態を防止している。

【０１０３】ここの個別抵抗値を求めるこの方法によ
り、整理編集（減少）プロセスの間に任意の所望組合せ
を評価し、他の不要な組合せを最初から除外することが
可能になる。例えば、このように単一の障害といった特
定知識データタイプを指定し、前述の方法によって整理
編集することが可能である。

【０１０４】個々の個別値で表される一方または他方の
挙動特性は、周辺抵抗グラフの抽象化と整理編集によっ
て増加する可能性がある。しかしながら、いずれの場合
でも、たった１つの挙動特性を考えるだけで十分であ
る。

【０１０５】拘束を有さない値は、出現が１度だけにな
るように整理編集できる。拘束を有する要素の場合は、
別の抵抗の組合せで十分である。数値縮小は、整理編集
操作後に直接実施できるが、いくつかの整理編集ステッ
プの後でしか行うことができないこともある。

【０１０６】整理編集法（減少法）の開始点は、ノード
Ｎｉとエッジ（辺）としての極小単位Ｕｉとを備えた無
指向性の最初の基本グラフＧ_ep（Ｕ，Ｎ）である。前述
の基本操作を利用してネットワークの整理編集（減少）
が実施される。それぞれの本番実行後、ノードＮ_iの個
数が減少する。星形多角形整理編集によってもたらされ
る減少は、整理編集後グラフの極小単位Ｕｉの個数に対
して保証されるものではない。最初の基本グラフＧ_epの
処理は、グラフから、ノードもエッジも削除できなくな
るまで行われる。

【０１０７】整理編集法（減少法）の最後に、ヘッドグ
ラフは、一定の、すなわち、測定可能なポテンシャルを
持つノードから構成される。未知のポテンシャルを持っ
たノードは、ヘッドグラフＧ_hで削除される。現在の測
定値を含む極小単位Ｕｉは、整理編集後のグラフ（減少
グラフ）に残っている。

【０１０８】アルゴリズムの時間計算量は、ｎ個のノー
ドＮ_iとｎ個の基本モジュールＵ_iとを備える最初の基本
グラフＧ_ep＝（Ｕ，Ｎ）に対し、Ｏ（ｎ²）である。多
数の構成要素を備えた複雑な総合システムの場合、整理
編集グラフ（減少グラフ）を作成するのに必要な時間は
かなりのものである。この挙動に対処するために、実際
の整理編集法（減少法）の前に、個々の構成要素の局所
性を判定するクラスタリングを実施することが有利であ
る。

【０１０９】クラスタリングの背後にある基本的な考え
は、構成要素のすべての動作および異常状態がすべての
システム変数に影響を及ぼす訳ではない、というもので
ある。当然ながら、構成要素の特定状態の影響を受ける
空間的独立領域と、いずれの構成要素からも影響されな
い領域とが存在する。シミュレーションに必要なリソー
スを最小限にするために、対応要素を含むそのような空
間領域を識別することが得策である。クラスタリングを
行うことにより、システムに包含されている問題を、シ
ステム内の基本要素に縮小することが可能になり、した
がって、全体的な問題を、限られた局所的な領域に限定
することが可能になる。

【０１１０】クラスタＣは、特定数の要素から構成され
ている。クラスタ内の要素のすべての状態は、ローカル
クラスタ領域内の変数および障害メッセージにのみ影響
を及ぼす。

【０１１１】個々の領域は、抽象的な異なる平面に関連
付けることができる。最初の周辺グラフは抽象的な平面
である。対応構成要素を介した個々の基本モジュールす
なわち極小単位の相互結合により、構成要素平面上のク
ラスタ領域を含む第２の平面が存在している。

【０１１２】最初の周辺グラフの平面のクラスタリング
は、要素として基本モジュールを含む。総合システムの
それぞれの可能観測結果はクラスタに属している。

【０１１３】基本クラスタすなわち極小クラスタＣ
_aは、基本モジュールすなわち極小単位のコヒーレント
パス（coherent path）である。それぞれの基本モジュ
ールＵ_iおよび基本モジュール間のノードＮ_iは、正確に
１つの基本クラスタＣ_aに対して与えられ得る。極小単
位とノードとから推定される値はいずれも、基本クラス
タＣ_a内の変数に対してのみ影響を及ぼす。

【０１１４】干渉性構成要素（coherent components）
は、それぞれ任意のグラフ横断法（graph traversing m
ethod）によって検出することができる。グラフを横断
するためのアルゴリズムは、いろいろな参考文献に見い
だすことができる。但し、通常の横断法とは異なり、横
断されたノードのそれぞれおよび横断されたエッジのそ
れぞれは、リストに入れられて、処理済みのものとして
マーキングされなくてはならない。

【０１１５】極小平面上でのクラスタリングの結果は、
これらのクラスタに属する個々の基本モジュールと隣接
ノードへの参照をいずれの場合にも備えているクラスタ
を含むリストである。複雑な最初の周辺グラフは、クラ
スタリングにより、空間的に限られた知識データ領域に
分解される。クラスタ内にあるグラフ要素は、極小平面
上のもう一つクラスタのグラフ要素と関連性を持たな
い。したがって、それぞれのクラスタは閉じたサブプロ
ブレムを形成し、そのため、収束領域とも呼ばれる。

【０１１６】整理編集グラフ（減少グラフ）の作成に最
初の周辺グラフ全体を使用しないが、個々のクラスタを
考慮に入れる場合、局所的に見ると、クラスタ内の２ｎ
個のグラフ要素を含む時間計算量は、Ｏ（ｎ²）のまま
である。しかしながら、複雑性全体を考慮すると、ｋ個
のクラスタの場合、整理編集法（減少法）を呼び出すこ
とによってクラスタの時間計算量がＯ（ｋ）だけにな
る。何千もの構成要素を含むシステムを現実的に処理で
きるようになるので、このことは複雑なシステムにとっ
て極めて重大な実際的な意義がある。

【０１１７】また、総合システムの場合、クラスタリン
グにより、整理編集グラフ（減少グラフ）を並行して作
成する可能性がもたらされる。すべてのクラスタが並列
処理できれば、最も好都合である。これらの前提条件下
で、Ｏ（ｎ^'2）の時間計算量により、ｎ^'個のローカル
グラフ要素を含む整理編集グラフ（減少グラフ）を作成
できる。

【０１１８】個々の構成要素は、いくつかの基本モジュ
ールと関係を持つことができる。同様に、構成要素の状
態は、１つ以上の基本モジュールと関係付けられる。こ
れにより、異なる基本クラスタの基本構成要素間に関係
がもたらされる。

【０１１９】構成要素志向のクラスタＣ_cは、基本モジ
ュールＵ_iとノードＮ_iとを備えた１つ以上の基本クラス
タＣ_aを含む。基本クラスタＣ_aは、構成要素と基本モジ
ュールの間の関係によって相互接続される。しかしなが
ら、考慮されるのは周辺の構成要素のみである。

【０１２０】構成要素志向のクラスタの場合も、基本ク
ラスタの場合と同じ作成方法が有効である。構成要素平
面上でのクラスタリングの結果、基本クラスタへの参照
および構成要素への参照をいずれの場合も有するクラス
タを含むリストが得られる。構成要素志向のクラスタ
は、ヘッドグラフの基本モジュールと構成要素の状態と
の間の関係の基礎を構成する。

【０１２１】シミュレーション実施後、シミュレーショ
ンの結果を再び構成要素状態に割り当てなくてはならな
い。関係テーブル（図８）によって必要情報を入手でき
る。関係テーブルには、それぞれの構成要素指向クラス
タについて、基本モジュールの対応個別値とともにクラ
スタの可能構成要素状態の全部が記載されている。この
テーブルは、構成要素状態の選択された組合せに限定す
ることもできる。このテーブルは、整理編集法（減少
法）を通して常に更新される。整理編集法（減少法）の
最後に、最初に指定された構成要素状態（図８の左）
が、ヘッドグラフの個別値（図８の右）とともに、この
関係テーブルの中に現れる。図８に、関係テーブルの抜
粋部分を示す。

【０１２２】関係テーブルを利用すると、ヘッドグラフ
の既知の個別値の場合の対応構成要素状態を比較的簡単
に判断できる。関係テーブルの最後のコラムを越えてシ
ミュレーションの結果を追加すると、それにより、例え
ば診断用の知識生成時に、構成要素状態と対応システム
変数とを含んだ典型的な障害テーブルが得られる。表の
サイズは特定の組合せに限定することができる。

【０１２３】例えば、整理編集法（減少法）を利用しな
い、または、利用した必要シミュレーションの評価は、
車両システム全体の診断用システムを利用して実施する
ことができる。完全のために、可能障害仮定として、単
一障害と複数障害とを想定する。最初に、障害の状態を
考える。駆動部は、障害の影響および診断において重要
な役割を果たすので、障害状態を考察した後に取り上げ
る。

【０１２４】

【表１】

【０１２５】仮定： 車両内に２６個の制御装置があ
る。

【０１２６】

【表２】

【０１２７】仮定： 少なくとも２つに一回の単一障害
は同一の作用を有しており、したがって、重複したもの
として検出されて削除される。

【０１２８】

【表３】

【０１２９】

【表４】

【０１３０】仮定： 階層化によって駆動部の効果の局
所性が検出され、その結果、平均して、制御装置１台当
たりの可能駆動部の半分だけが互いに結合される。

【０１３１】

【表５】

【０１３２】異常状態数と駆動可能数との積が、必要シ
ミュレーション数である。

【０１３３】

【表６】

【０１３４】上記減少特性に加え、デフォルト値を形成
することにより構成要素の個数が減少される。種々の実
験から下記が浮かび上がった。 仮定： 整理編集法で、全構成要素の少なくとも５０％
が削除される。構成要素の個数とシミュレーション時間
の間に平方関係がある場合、減少率２５％が得られる。

【０１３５】シミュレーションステップに１秒かかると
すると、シミュレーション時間について以下の値が実現
される。

【０１３６】

【表７】

【０１３７】したがって、２つの数の比較により、上記
方法を利用することにより、車両全体に対して１０⁴⁵レ
ベルでシミュレーションの消費時間を削減できることが
示される。 ［図面の簡単な説明］

【図１】減少方法の順序を示す図である。

【図２】構成要素間の接続状態と個々の構成要素の状態
とを示す図である。

【図３】指定された個別の電気状態値と、実行可能動作
状態と、構成要素状態とを含む、種々の構成要素のリス
トを示す図表である。

【図４】複数の基本モジュールと複数の構成要素の間の
関係を示す図である。

【図５】減少されたグラフの製作法を示す図である。

【図６】任意の部分グラフから減少後の部分グラフを製
作する際の原理を示す図である。

【図７】結合作用素の演算を示す図である。

【図８】関連表の抜粋部分を示す図表である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ベルンド レハフス ドイツ連邦共和国 Ｄ−73732 エスリ ンゲン パッフェンナッケルストラッセ 12 (56)参考文献 特開 平４−116775（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−243190（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/50

Claims (16)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の電動式サブアセンブリを含む車両
   に関する診断用知識データのコンピュータ制御生成のた
   めのシミュレーション方法で必要とされるシミュレーシ
   ョンステップ数を自動的に減少させる方法であって、 前記電動式サブアセンブリを、１つ以上の基本モジュー
   ルを含む構成要素に分解する工程と、 データ処理に適した形の前記車両に関する情報を利用し
   て、前記基本モジュール間および前記構成要素間の電気
   的接続を検出する工程と、 前記構成要素、基本モジュール、および検出された電気
   接続を記憶する工程と、 データ処理に適した形の情報を利用して、前記基本モジ
   ュールに対して個別電気状態値を与える工程と、 構成要素に属する前記基本モジュールの前記電気状態値
   に関連付けて、前記個々の構成要素の動作状態と可能な
   構成要素状態とを定義する工程と、局所的な基本クラスタを形成するために、空間的に限ら
   れた同一の知識データ領域に影響をおよぼす基本モジュ
   ールを判定し収集する工程と、 前記検出した電気的接続と、前記個別電気状態値と、前
   記定義された動作状態及び可能な構成要素状態と、前記
   形成された基本クラスタとを使用して、前記車両の 相互
   接続を有する前記基本モジュールに対して、整理編集操
   作が適用できなくなるまで整理編集操作を繰り返して適
   用する工程と、 を含むことを特徴とする減少方法。
2. 【請求項２】 前記整理編集操作は、直列型、並列型、
   および星形多角形型の整理編集操作であることを特徴と
   する、請求項１に記載の減少方法。
3. 【請求項３】 １つ以上の基本クラスタから成るコンポ
   ーネントクラスタを形成することを特徴とする、請求項
   １に記載の減少方法。
4. 【請求項４】 前記構成要素は、抵抗、スイッチ、電
   線、ランプ、電線束、プラグ、リレー、ヒューズ、ソレ
   ノイドバルブ、モータ、変換センサ、接地ノード、およ
   び電圧源を含むことを特徴とする、請求項１〜３のいず
   れか一項に記載の減少方法。
5. 【請求項５】 前記基本モジュールは、抵抗器、電流
   源、および電圧源を含むことを特徴とする、請求項１〜
   ４のいずれか一項に記載の減少方法。
6. 【請求項６】 前記個別電気状態値は、抵抗値、電流
   値、または電圧値であることを特徴とする、請求項１〜
   ５のいずれか一項に記載の減少方法。
7. 【請求項７】 前記動作状態は、開または閉状態、点灯
   または消灯状態、およびリレー接点導通または非導通状
   態を含むことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一
   項に記載の減少方法。
8. 【請求項８】 前記構成要素状態は、無干渉、不良、閉
   じた無接触、開いた接触、中断、短絡、およびロータブ
   ロック状態を含むことを特徴とする、請求項１〜７のい
   ずれか一項に記載の減少方法。
9. 【請求項９】 複数の電動式サブアセンブリを含む車両
   に関する診断用知識データのコンピュータ制御生成のた
   めのシミュレーション方法で必要とされるシミュレーシ
   ョンステップ数を自動的に減少させる方法を実施するコ
   ンピュータであって、 前記電動式サブアセンブリを、１つ以上の基本モジュー
   ルを含む構成要素に分解する手段と、 データ処理に適した形の前記車両に関する情報を利用し
   て、前記基本モジュール間および前記構成要素間の電気
   的接続を検出する手段と、 前記構成要素、基本モジュール、および検出された電気
   接続を記憶する手段と、 データ処理に適した形の情報を利用して、基本モジュー
   ルに対して個別電気状態値を与える手段と、 構成要素に属する前記基本モジュールの前記電気状態値
   に関連付けて、前記個々の構成要素の動作状態と可能な
   構成要素状態とを定義する手段と、局所的な基本クラスタを形成するために、空間的に限ら
   れた同一の知識データ領域に影響をおよぼす基本モジュ
   ールを判定し収集する手段と、 前記検出した電気的接続と、前記個別電気状態値と、前
   記定義された動作状態及び可能な構成要素状態と、前記
   形成された基本クラスタとを使用して、前記車両の 相互
   接続を有する基本モジュールに対して、整理編集操作が
   適用できなくなるまで整理編集操作を繰り返して適用す
   る手段と、を含むことを特徴とするコンピュータ。
10. 【請求項１０】 前記整理編集操作は、直列型、並列
    型、および星形多角形型の整理編集操作であることを特
    徴とする、請求項９に記載のコンピュータ。
11. 【請求項１１】 １つ以上の基本クラスタから成るコン
    ポーネントクラスタを形成する手段を更に含むことを特
    徴とする、請求項９に記載のコンピュータ。
12. 【請求項１２】 前記構成要素は、抵抗器、スイッチ、
    電線、ランプ、電線束、プラグ、リレー、ヒューズ、ソ
    レノイドバルブ、モータ、変換センサ、接地ノード、お
    よび電圧源を含むことを特徴とする、請求項９〜１１の
    いずれか一項に記載のコンピュータ。
13. 【請求項１３】 前記基本モジュールは、抵抗、電流
    源、および電圧源を含むことを特徴とする、請求項９〜
    １２のいずれか一項に記載のコンピュータ。
14. 【請求項１４】 前記個別電気状態値は、抵抗値、電流
    値、または電圧値であることを特徴とする、請求項９〜
    １３のいずれか一項に記載のコンピュータ。
15. 【請求項１５】 前記動作状態は、開または閉状態、点
    灯または消灯状態、およびリレー接点導通または非導通
    状態を含むことを特徴とする、請求項９〜１４のいずれ
    か一項に記載のコンピュータ。
16. 【請求項１６】 前記構成要素状態は、無干渉、不良、
    閉じた無接触、開いた接触、中断、短絡、およびロータ
    ブロック状態を含むことを特徴とする、請求項９〜１５
    のいずれか一項に記載のコンピュータ。