JP3885537B2

JP3885537B2 - Printed circuit board failure determination method and printed circuit board failure determination device

Info

Publication number: JP3885537B2
Application number: JP2001292332A
Authority: JP
Inventors: 弘毅上床; 英悟中川; 紀一山田; 弘之三宅; 哲一里永
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2001-09-25
Filing date: 2001-09-25
Publication date: 2007-02-21
Anticipated expiration: 2021-09-25
Also published as: JP2003098226A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリント基板故障判定方法に関し、特に複数のプリント基板を含んだ電子機器の中から故障箇所、故障状態などを特定するプリント基板故障判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
近年、パーソナルコンピュータ、複写機等の電子機器には、性能、機能の向上に伴い、それらを実現するための様々な用途のアナログ、及びデジタルの電子回路がプリント基板の形で格納されてきている。また、自動車、航空、ロボット、半導体設計装置、及びその他の産業機器においても動作制御等の手段として、信頼性が高く、高速・高精度での動作が可能な電子回路基板が数多く搭載されてきている。
【０００３】
これらの電子回路基板は一連の機能を実現するために、様々な形でケーブルを介して接続されることにより、所望のスペックが実現されている。このような基板が搭載される機器が使用される環境は、通常はオフィス内であったり、家屋内であったりするが、それ以外の過酷な環境下で使用される場合もあり、使用環境は非常に多岐にわたっている。特に使用環境が劣悪である場合には、通常の方法で使用していたとしても、検出の困難な様々な異常、故障が発生し、その修復には多大な労力を要することになる。
【０００４】
また、通常の使用環境下で使用している場合でも、電子回路の異常、故障は発生し、その頻度は必ずしも低いとは言えない。そして、故障が発生した場合、その発生個所を特定するのに多くの手間と時間を要することがある。一般的にはテスターなどの測定装置を用いて主要な個所の電圧や信号波形をモニターしながら故障個所の特定を行う。しかしながら、このような診断方法では様々な個所の測定を行わなければならず、故障の診断に手間がかかってしまい、作業効率が悪いという問題があった。
【０００５】
さらに、電子回路基板に異常が発生した場合には、安全性やコストなどの面から早急な対応が必要でもある。対応の一例として、複写機やプリンタ等の異常、故障情報の連絡が入った場合、フィールドエンジニア等の呼称で呼ばれる修理担当者が現地に駆けつけて、機器に記録されている故障個所情報や故障履歴の情報等をもとに故障部位の特定を行い、交換する、あるいは修理を行う、などの措置手段を講ずることが行なわれている。あるいは、これらの機器がネットワークに接続されており、自動的にこれらの情報を管理する部署へ、状態の管理や故障情報等を伝送する場合には、これらの情報をあらかじめ解析した上で、修理担当者により、同様の措置が取られる。
【０００６】
しかし、いずれにしても上述のような異常、故障が発生した場合には、通常、機器は使用不可能となり、ダウンタイムが生じてしまう、というユーザ側にとってのデメリットが発生する。また、メーカ側にとっても、故障部位の特定に手間取ったり、故障部位が必ずしも正確に特定できるとは限らず、故障と考えられる部分を全て交換する等の措置により、多大なコストが発生したり、あるいは修理そのものに時間がかかってしまう、マンパワー的な対応がおいつかない、といったような状況が発生する。従って、ユーザ側、メーカ側の双方に取って、多大な損失を被る状況が多発しているというのが現状である。
【０００７】
そこで、故障部位を特定したり、故障の発生自体を予測する場合、特定する精度を上げたり、特定するまでの時間的なロスを削減する、様々な異常、故障状態をもれなく把握する、これらの構成を簡単かつ低コストで実現する、といった方法について様々な試みがなされている。
【０００８】
例えば、特開平８−１８４６３０号公報に開示された「電気回路及び電気部品を備えた装置の故障診断方法」では、装置に流入する電流を電流センサによって検出し、その大きさによって装置の故障判断を行う方法が開示されている。この方法により、個々の測定個所を手作業で計測することなく故障診断を行うことができ、故障修理の効率化が図れるとしている。
【０００９】
また、特開２０００−７４９９８号公報に開示された「電子装置の診断システム及び診断方法」では、図２１に示すように、電子装置の故障箇所を特定し、早期発見することを目的として、各ＰＷＢＡへ電源を供給する部分の電流値を測定する手段を設け、測定した値を電圧変換した上で増幅し、それらの値を別に用意しているＣＰＵと、各ＰＷＢＡの状態が正常である場合の電流値を記憶しているメモリとを設けた部分へ導いて比較することにより、各ＰＷＢＡがそれぞれ故障しているかどうかを診断する。この方法により、故障ＰＷＢＡを迅速かつ容易に検出することが可能となり、また、各ＰＷＢＡ毎に測定するのであるから検出率が向上し、しかもそれらをリアルタイムで実施することが可能となる、といった利点をもっている。またこのようにして故障部位が特定できていれば、迅速かつ容易に取替えも可能となり、また安全性を向上するための防災処置が適切に可能となる、複数のＰＷＢＡの状態診断が一度に可能となる、といった様々な利点を有している。
【００１０】
また、特開平７−３１１２３３号公報に開示された「電磁波測定記録装置、及び電磁波測定記録装置を用いた電気機器材の動作診断システム」では、図２２に示すように、電気機器やケーブルの状態を光電界センサを利用することで、電磁波から状態観測を行う方法を取っている。これは、光電界センサヘッドを、状態を知りたい機器に近づけ、電磁波を測定することにより、測定された電磁波は光ファイバを介して、光検出器、記録手段、信号処理及びインターフェイス手段を備える装置本体へ送られ、あらかじめ、正常状態の電磁波情報を記録しているメモリとアクセスして、その情報と照合することにより、動作異常、劣化状況、故障状況等について診断する方法である。この方法により、ターゲットとする機器の状況を非破壊、非接触で安全に行うことが可能となる。また、応答周波数の異なるセンサヘッドを使用することにより、検出情報の組み合わせから高精度で状態を検出することが可能となるとともに、装置本体を一体化した構成とすることで、モビリティが向上し、かつ制約された場所への適用も簡単になる、といった利点を備えている。
【００１１】
また「品質工学」Ｖｏｌ．８Ｎｏ．３「ＭＴＳ法を用いた紙幣の識別」に開示された技術では、図２３（Ａ）、（Ｂ）に示すように、故障部位を特定するために必要な特徴量で実際に多く使用されている多変量データとして、紙幣画像をスキャンした読み取り画像をその画像の特徴の一つである周波数特性から抽出する方法を使用している。ＭＴＳ法は「マハラノビス・タグチ・メソッド」の略であり、正常状態のデータを母集団として形成させ、そこから診断したい状態の情報を正規化した距離で表現して、その距離から診断したい情報が正常かどうかをある確率で求める方法であり、多変量データから故障情報を導出する数少ない手段として重宝されている。
【００１２】
しかしながら、特開平８−１８４６３０号公報に開示された「電気回路及び電気部品を備えた装置の故障診断方法」では、シーケンスに従って順次電子部品を動作させるような装置にのみ有効であり、複数の電子回路基板からなり、それぞれが並列に動作する可能性のある装置に対しては、どの基板に故障が発生したか診断できないという問題がある。
【００１３】
また、特開２０００−７４９９８号公報に開示された「電子装置の診断システム及び診断方法」の場合、ＰＷＢＡの枚数分だけ、電流値を測定するセンシング部位を設ける必要があり、装置が複雑化すると共にコストが高くなるといった問題がある。さらに、この方法では、故障情報が電流情報に包含して表現されている場合には、故障しているＰＷＢＡを特定することが可能であるが、故障情報が電流情報に包含されないような場合や、測定誤差内にある場合には故障を検出すること自体が困難である、という問題がある。
【００１４】
また、特開平７−３１１２３３号公報に開示された「電磁波測定記録装置、及び電磁波測定記録装置を用いた電気機器材の動作診断システム」についても、システムに光ファイバを用いるためにコストが高くなるという問題がある。
【００１５】
また、「品質工学」Ｖｏｌ．８Ｎｏ．３「ＭＴＳ法を用いた紙幣の識別」に見られるような多変量データを用いた診断方法では、正常と異常との境界が精度的に確率論的な求め方であるため、取り扱うデータによってその精度が変化するなど、確実に異常状態を検出することはできなかった。
【００１６】
本発明は以上のような問題点を解消すべく成されたものであり、複数のプリント基板を備えた各種電子機器において、故障の発生部位、故障状態の特定を低コストなシステムで効率よく判定できるプリント基板故障判定方法を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解消するために、第１の発明のプリント基板故障判定方法は、複数のプリント基板で構成された電子回路へ所定のプリント基板の作動に対応する各信号を入力し、前記信号の各々の入力時における前記複数のプリント基板に供給される電源電流の総量を各々時系列的に測定し、測定された電源電流総量の時系列パターンと予め記憶された前記信号の入力時におけるプリント基板の正常状態に対応した電源電流総量の時系列パターンとを各々の信号毎に照合し、前記照合結果に基づいてプリント基板の故障を判定するものである。
【００１８】
第１の発明は、複数のプリント基板で構成された電子回路へ所定のプリント基板の作動に対応する各信号を入力することにより、特定のプリント基板で各信号に対応する処理が行なわれる。ここで行なわれる処理に応じて、複数のプリント基板に供給される電源電流の総量の時系列パターンは変化し、各信号毎に固有の電源電流の総量の時系列パターンを有する。そこで、前記信号の各々の入力時における電源電流の総量を各々時系列的に測定する。一方、プリント基板の正常状態に対応した前記信号の入力時における電源電流総量の時系列パターンを信号毎に予め記憶しておく。そして、測定された電源電流総量の時系列パターンと予め記憶された電源電流総量の時系列パターンとを各々の信号毎に照合し、照合結果に基づいてプリント基板の故障を判定する。例えば、照合の結果、測定された電源電流総量の時系列パターンと予め記憶された電源電流総量の時系列パターンとが同一パターンであると判断できる場合には、該信号に対応するプリント基板は正常であると判断することができ、異なるパターンである場合には、該信号に対応するプリント基板に故障が生じていると判定することができる。
【００１９】
第１の発明によれば、複数のプリント基板で構成された電子回路へ所定のプリント基板の作動に対応する各信号を入力し、正常時の複数のプリント基板に供給される電源電流の総量の時系列パターンと各信号入力時の当該時系列パターンとを照合して所定のプリント基板の故障を特定するので、各々のプリント基板毎に電源電流測定手段を設置する必要がなく、簡易な構成により低コストで効率よく故障の発生部位、故障状態の特定をすることができる。
【００２０】
なお、第１の発明は、前記所定のプリント基板の作動に対応する各信号の入力を、各信号を時系列的に連続させて行なうことにより、故障判定処理を迅速に行なうことができる。
【００２１】
第２の発明のプリント基板故障判定方法は、制御基板を介して他の複数のプリント基板へ電源電流を供給する電子回路において、前記制御基板を含む複数のプリント基板から順次プリント基板を選択すると共に選択された所定のプリント基板に前記電源電流を供給し、
前記所定のプリント基板への電源電流供給時における前記複数のプリント基板に供給される電源電流の総量を測定し、
測定された電流の総量と所定のプリント基板毎に予め記憶された前記所定のプリント基板への電流供給時におけるプリント基板の正常状態に対応した電流の総量とを照合し、
前記照合結果に基づいて前記所定のプリント基板の故障を判定するものである。
【００２２】
第２の発明は、制御基板を介して他の複数のプリント基板へ電源電流を供給する電子回路において、前記制御基板を含む複数のプリント基板から順次プリント基板を選択すると共に選択された所定のプリント基板に電源電流を供給する。複数のプリント基板へ供給される電源電流の総量は電源電流の供給されるプリント基板に応じて変化する。そこで、前記所定のプリント基板への電源電流供給時における前記複数のプリント基板に供給される電源電流の総量を測定する。一方、プリント基板の正常状態に対応した所定のプリント基板への電源電流供給時における電源電流総量を所定のプリント基板毎に予め記憶しておく。そして、測定された電源電流総量と所定のプリント基板毎に予め記憶された前記所定のプリント基板への電流供給時におけるプリント基板の正常状態に対応した電流の総量とを照合し、照合結果に基づいて前記所定のプリント基板の故障を判定する。例えば、照合の結果、測定された電流の総量と予め記憶された電流の総量とが所定の閾値範囲内で同一であると判断できる場合には、所定のプリント基板は正常であると判断することができ、測定された電流の総量と予め記憶された電流の総量とが所定の閾値範囲外で同一でないと判断できる場合には所定のプリント基板に故障が生じていると判定することができる。
【００２３】
第２の発明によれば、電源電流の供給を所定のプリント基板に限定すると共に、正常時における複数のプリント基板に供給される電源電流の総量と限定時における当該電源電流の総量とを照合することにより所定のプリント基板の故障を特定するので、各々のプリント基板毎に電源電流測定手段を設置する必要がなく、簡易な構成により低コストで効率よく故障の発生部位、故障状態の特定をすることができる。
【００２４】
なお、第２の発明は、前記複数のプリント基板の各々への電源電流供給を制御するスイッチが設置され、各々のスイッチを制御することにより前記所定のプリント基板への電源電流の供給を行なうことができる。
【００２５】
第３の発明のプリント基板故障判定方法は、複数のプリント基板への電源電流供給部から電流値及び電位の少なくとも一方に関する物理情報を検出し、前記検出された物理情報が含む多変量データの解析を行ない、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から前記解析の結果得られたデータと同一パターンの故障データを抽出し、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断するものである。
【００２６】
第３の発明は、複数のプリント基板への電源電流供給部から物理情報を検出し、検出された物理情報が含む多変量データの解析を行なう。ここで、物理情報とは、電流、電位、電力、音などの情報をいい、多変量データとは、これらの物理情報に含まれる周波数特性やパワースペクトルなどの多変量で表されるデータをいう。解析の結果得られたデータは、各々のプリント基板の状態に応じて特有のパターンを示す。そこで、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から、前記解析の結果得られたデータと同一パターンの故障データを抽出する。ここで、複数のプリント基板の各々の故障状態とは、故障している単一または複数のプリント基板の特定やプリント基板の故障の種別を示す状態をいう。
【００２７】
このように、故障データは単一または複数のプリント基板の特定やプリント基板の故障の種別を示す状態と対応しているので、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断する。
【００２８】
第３の発明によれば、検出された物理情報が含む多変量データを利用して故障状態の判定を行なうので、特定の故障状態に特有の情報を少ない検出データから得ることができ、簡易な構成でより正確にプリント基板の故障判定を行なうことができる。
【００２９】
なお、第３の発明は、記憶された故障データが故障の発生している少なくとも１つのプリント基板を示すことにより故障の発生しているプリント基板を特定することができる。
【００３０】
また、第３の発明は、前記物理情報を前記復数のプリント基板への最上流の電源供給部分から検出することにより、複数のプリント基板への電源電流及び電位を検出することができる。
【００３１】
また、第３の発明は、前記解析でさらに、所定の変量毎に前記多変量データをサンプリングし、デジタル化することもでき、前記デジタル化は、前記物理情報を測定する測定系の有する誤差値より大きい値を閾値として行なうこともできる。
【００３２】
また、第３の発明は、前記同一パターンであるとの判断を、前記閾値に設定された誤差範囲内のデータ値を除外して行なうことにより、より正確に判断をすることができる。
【００３３】
また、第３の発明は、前記同一パターンであるとの判断を、前記解析の結果得られたデータと前記故障データ測定データとの比較を双方のデータに特徴的な部分を合わせることにより多変量データの誤差を修正した上で行なうことにより正確に判断をすることができる。
【００３４】
第４の発明のプリント基板故障判定方法は、複数のプリント基板から２種類以上の物理情報を抽出し、抽出された各々の物理情報が含む多変量データの解析を行ない、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から前記解析の結果得られた各々の物理情報の多変量データを組み合わせた組合せデータと同一パターンの故障データを抽出し、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断する。
【００３５】
第４の発明によれば、複数のプリント基板から２種類以上の物理情報を抽出し、抽出された各々の物理情報が含む多変量データの解析を行ない、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から前記解析の結果得られた各々の物理情報の多変量データを組み合わせた組合せデータと同一パターンの故障データを抽出し、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断するので、より多くの情報に基づきプリント基板の故障状態を判断することにより、正確にプリント基板の故障を判断することができる。
第５の発明のプリント基板故障判定装置は、複数のプリント基板で構成された電子回路へ所定のプリント基板の作動に対応する各信号を入力する入力手段と、前記信号の各々の入力時における前記複数のプリント基板に供給される電源電流の総量を各々時系列的に測定する測定手段と、測定された電源電流総量の時系列パターンと予め記憶された前記信号の入力時におけるプリント基板の正常状態に対応した電源電流総量の時系列パターンとを各々の信号毎に照合する照合手段と、前記照合結果に基づいてプリント基板の故障を判定する判定手段と、を備えている。
第６の発明のプリント基板故障判定装置は、制御基板を介して他の複数のプリント基板へ電源電流を供給する電子回路において、前記制御基板を含む複数のプリント基板から順次プリント基板を選択すると共に選択された所定のプリント基板に前記電源電流を供給する選択供給手段と、前記所定のプリント基板への電源電流供給時における前記複数のプリント基板に供給される電源電流の総量を測定する測定手段と、測定された電流の総量と所定のプリント基板毎に予め記憶された前記所定のプリント基板への電流供給時におけるプリント基板の正常状態に対応した電流の総量とを照合する照合手段と、前記照合結果に基づいて前記所定のプリント基板の故障を判定する判定手段と、を備えている。
第７の発明のプリント基板故障判定装置は、複数のプリント基板で構成された電子回路から電流値及び電位の少なくとも一方に関する物理情報を検出する検出部と、前記検出された物理情報が含む多変量データの解析を行なう解析手段と、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から前記解析の結果得られたデータと同一パターンの故障データを抽出する故障データ抽出手段と、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断する判断手段と、を備えている。
第８の発明のプリント基板故障判定装置は、複数のプリント基板への電源電流供給部から２種類以上の物理情報を抽出する物理情報抽出手段と、抽出された各々の物理情報が含む多変量データの解析を行なう多変量データ解析手段と、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から前記解析の結果得られた各々の物理情報の多変量データを組み合わせた組合せデータと同一パターンの故障データを抽出する同一パターン抽出手段と、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断する判断手段と、を備えている。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明に係るプリント基板故障判定方法について説明する。
【００３７】
［第１の実施の形態］
図１は本実施の形態で、複数の電子回路基板を備えた装置のプリント基板故障判定方法を実施するための装置構成例を示す概略構成図である。電源１２は制御基板１４と電源線１６で接続されており、制御基板１４に電流を供給している。また、電源１２からの電流は、制御基板１４を介して電源線１８によって駆動系制御用基板２０へ、電源線２２によってセンサ制御用基板２４へ各々供給されている。
【００３８】
なお、駆動系制御用基板は、モーターなどの駆動系を制御するための回路が配置された基板であり、センサ制御用基板２４は、ＣＣＤなどのセンサを制御してセンサからの信号を受けるための回路が配置された基板である。
【００３９】
また、制御基板１４と駆動系制御用基板２０、及び、制御基板１４とセンサ制御用基板２４とはそれぞれ複数の信号線によって接続されている。また制御基板１４は電子機器内のバス配線２６に接続されている。
【００４０】
図２は制御基板１４内の概略構成を示すブロック図である。制御基板１４上には、システム制御や故障診断等の各種処理を行うＣＰＵ３０、ＣＰＵ用のＲＡＭ３２、ＣＰＵでの処理プログラムを格納するＲＯＭ３４、電源１２から供給された電流値を測定するための電流測定回路３６、後述する入力信号パターンを格納するＲＯＭ３８、電子機器内のバス配線２６とのインターフェース用の素子４０、コネクタ４２、駆動系制御用基板２０とのインターフェース用の素子４４、コネクタ４６、センサ制御用基板２４とのインターフェース用の素子４８、コネクタ５０、及び電源用のコネクタ５２が実装されている。
【００４１】
電流測定回路３６は、Ａ／Ｄ変換器５４を介してＣＰＵ３０と接続されており、ＣＰＵ３０、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３４、ＲＯＭ３８、及びインターフェース用の素子４０は、バス５６により各々接続されている。また、ＣＰＵ３０とインターフェース用の素子４４、ＣＰＵ３０とインターフェース用の素子４８とは、各々信号線により接続されており、制御基板１２と駆動系制御基板２０、制御基板１２とセンサ制御用基板２４とは、コネクタ４６、コネクタ５０を介して各々配線により接続されている。
【００４２】
次に本実施の形態の作用について説明する。
【００４３】
本実施の形態に係る故障判定方法を実行する故障判定処理１のフローチャートを図３に示す。故障判定処理１は、定期的に、例えば回路網システムの内蔵された電子機器のメイン電源がオンになった直後などに行なわれる。
【００４４】
また、故障判定処理１のシーケンスは、制御基板１４のＣＰＵ３０で実行されている電子機器全体を制御するプログラムから実行されるか、もしくは図示しない電子機器全体のメイン制御システムのプログラムから実行される。
【００４５】
故障判定処理１の実行コマンドが発行されると、図３に示すように、ステップＳ１０で制御基板１４上のＣＰＵ３０に、故障判定プログラムがロードされる。ステップＳ１２で、ＲＯＭ３８から図４に示すような入力信号パターンを読み出し、ステップＳ１４で、読み出した入力信号パターンに基づいた入力信号を、通常動作で出力する信号の代わりに、クロックに同期させて出力する。ここで、入力信号パターンとは、故障している基板を検出するためにＣＰＵ３０から出力される複数の信号のパターンであり、例えば、制御基板１４のみで処理が行なわれるような信号パターン、制御基板１４と駆動系制御用基板２０とで処理が行なわれるような信号パターン、制御基板１４とセンサ制御用基板２４とで処理が行なわれるような信号パターン等の、特定の基板で処理がおこなわれるように機能する様々な信号パターンで、各々が予めＲＯＭ３８に格納されている。なお、入力信号パターンに基づく入力信号はＣＰＵ３０から、一旦制御基板１４の入力インターフェース用の素子４０へ出力してもよい。
【００４６】
ステップＳ１６で、ステップＳ１２の処理と平行して、電流測定回路３６で検出されＡ／Ｄ変換器でＡ／Ｄ変換された電流データを、一定のクロックサイクルごとにＣＰＵ３０に取り込む。ステップＳ１８で、一定のクロックサイクルごとに取り込まれた電流データを一旦ＲＡＭ３２に格納し、ステップＳ２０で、故障判定プログラムに組み込まれており、予めＲＡＭ３２に格納済みの正常時電流データ群と検出された電流データ群とに基づいて統計処理を行い、評価値を算出する。図５に正常時の電流−時間特性、図６に測定時の電流−時間特性の一例を示している。故障時には図６の点線や破線で示すような電流特性となる。なお、ここでの統計処理の詳細については後述する。
【００４７】
ステップＳ２２で、算出された評価値が所定の値を超える場合には、故障と判定し、ステップＳ２４で、図示しないメモリに当該入力信号を識別する情報を記憶する。ステップＳ２６で、すべての入力信号パターンの読出しが行なわれたかどうかを判断し、すべての入力信号パターンの読出しが行なわれている場合には、ステップＳ２８前記メモリにデータが入っているかどうかを確認、すなわち、故障との判断がなされているかどうかを確認する。データがはいっていない場合には、故障していないものとして故障判定処理を終了する。データが入っている場合には、ステップＳ３０で記憶されている入力信号から故障している箇所を判断する。故障箇所の判断は、例えば、制御基板１４のみで処理が行われる入力信号パターンを出力して得られた結果が故障であった場合には、制御基板１４が故障判断され、制御基板１４と駆動系制御用基板２０とで処理が行われる入力信号パターンを出力して得られた結果が故障であって、制御基板１４は正常と判断された場合には、駆動系制御用基板２０の故障、もしくは制御基板１４と駆動系制御用基板２０との接続不良の判定となる。また、制御基板１４とセンサ制御用基板２４とで処理が行われる入力信号パターンを出力して得られた結果の場合も同様の故障判定が可能である。
【００４８】
そして、ステップＳ３２で使用者に知らせる手段、例えばＬＥＤ点灯や液晶パネルへの表示といったコマンドを発する。なお、故障が検出されていない状態ですべての入力信号パターンの読出しが行なわれていない場合には、ステップＳ１２に戻って上記のステップを繰返す。
【００４９】
上記故障判定処理１の結果、故障がないと診断された場合には、システムは通常の動作へと移行し、ＣＰＵ３０は、通常のプログラムをロードして通常の動作が行なわれる。故障があると診断された場合には、システムは故障への対応待ち状態となる。
【００５０】
ここで、ステップＳ２０での統計処理について説明する。統計処理は、例えばマハラノビス空間に基づく手法を用いる。本実施の形態ではマハラノビス空間を時間(Ｔ₁, Ｔ₂…,Ｔ_n)におけるそれぞれの電流量(Ｉ'₁, Ｉ'₂…Ｉ'_n)で構成する。まず正常時に各々の入力信号パターンに対する電流量のサンプリングが行われる。これを複数回行うことで正常時のマハラノビス空間、すなわち正常時の基準データが作成される。正常時の測定をｍ回行った場合には、電流量データ群(Ｉ'_1-1, Ｉ'_2-1…Ｉ'_n-1), (Ｉ'_1-2, Ｉ'_2-2…Ｉ'_n-2)… (Ｉ'_1-m, Ｉ'_2-m…Ｉ'_n-m)が得られ、これらのデータは次式で基準化される。
【００５１】
【数１】

【００５２】
ここでＡＶＥ_nは各時間(Ｔ₁, Ｔ₂…Ｔ_n)ごとの各電流量データの平均値である。つまりＡＶＥ₁はＩ'_1-1, Ｉ'_1-2… Ｉ'_1-mの平均値を示している。σ_nは各時間ごとの各電流量の標準偏差である。このようにして得られる基準化データ(Ｉ_1-1, Ｉ_2-1…Ｉ_n-1), (Ｉ_1-2, Ｉ_2-2…Ｉ_n-2)… (Ｉ_1-m, Ｉ_2-m…Ｉ_n-m)に基づき、次に示すような相関行列Ｒが求められる。
【００５３】
【数２】

【００５４】
相関行列の要素r_i-jおよびr_j-i（ただし、ｉ，ｊ＝1〜n）は次式に示すとおり、基準化データ群の各データI_i-jおよびI_j-iの関数で示される。
【００５５】
【数３】

【００５６】
相関行列Ｒからこの行列の逆行列Ａ（マハラノビス空間）が次式のように求められる。
【００５７】
【数４】

【００５８】
このようなマハラノビス空間に対して、ステップＳ１６で取得した電流データに上記式（１）を用いて基準化を施してＩ_i’,Ｉ_j’を求め、次式（５）からマハラノビス距離Ｄを求める。
【００５９】
【数５】

【００６０】
なお、式（５）において、a_i-jはあらかじめ求めたマハラノビス空間Ａの行列要素である。
【００６１】
このようにして求められたマハラノビス距離Ｄは、１に近いほど正常な状態に近く、離れるほど故障している確率が高いことを意味する。そこで、マハラノビス距離Ｄを評価値として、故障か否かの判断のための閾値を予め設定しておく。例えばＤが０．５より小さい場合、またはＤが３より大きい場合に故障と判定するように判定基準を設けておき、ステップＳ２２で故障か否かの判断を行なう。なお、以上のような演算処理は制御基板１４上のＣＰＵ３０で行われるが、制御基板１４上に演算専用の回路を設けることもできる。
【００６２】
本実施の形態によれば、複数のプリント基板で構成された電子回路へ所定のプリント基板の作動に対応する各信号を入力し、正常時の複数のプリント基板に供給される電源電流の総量の時系列パターンと各信号入力時の当該時系列パターンとを比較して所定のプリント基板の故障を特定するので、各々のプリント基板毎に電源電流測定手段を設置する必要がなく、簡易な構成で低コストで効率よく故障の発生部位、故障状態の特定をすることができる。
【００６３】
なお、本実施の形態では、複数の入力信号パターンに基づく入力信号を、個々に出力して対応する電流データを取り込んだが、図７に示すように、入力信号パターンを、制御基板１４のみで処理が行われるパターン、制御基板１４と駆動系制御用基板２０とで処理が行われるパターン、制御基板１４とセンサ制御用基板２４とで処理が行われるパターンというように時系列に異なるパターンを連続させて形成し、この入力信号パターンに基づいた入力信号を出力して対応する電流データを取り込み、故障判定を行なうこともできる。
【００６４】
このような入力信号パターンによれば、各基板の不良、制御基板と駆動系制御用基板との間の接続不良や制御基板とセンサ制御用基板との間の接続不良などの電流変動の特徴が表れやすくなる、というメリットがある。
【００６５】
なお、この場合の正常時の電流特性の例を図８に示す。ｔ₀〜ｔ_aが制御基板１４のみで処理が行われるパターン、ｔ_a〜ｔ_bが制御基板１４と駆動系制御用基板２０とで処理が行われるパターン、ｔ_b〜ｔ_cが制御基板１４とセンサ制御用基板２４とで処理が行われるパターンに対応する電流値である。
【００６６】
さらに、本実施の形態における正常時の基準データは機器の製造直後に複数回電流測定を行なって取得してもよく、機器設置後の複数回の電源オンオフ動作時に電流測定を行なって取得してもよい。また、基準データを故障判定の測定で正常と判定された場合にその測定データを加えることで更新して次の判定に用いることもできる。
【００６７】
［第２の実施の形態］
本実施の形態については、第１の実施の形態と同一部分に付いては同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。
【００６８】
図９に本実施の形態に係る複数の電子回路基板を備えた装置の故障判定方法を実施するための装置構成例を示す。駆動系制御用基板２０、及びセンサ制御用基板２４には、制御基板１４からの信号によりオン、オフ制御されるスイッチ２１、及びスイッチ２５が各々設けられ、これらのスイッチによって各基板への電源供給が制御できるようになっている。これらのスイッチは、例えばＦＥＴ(Field Effect Transistor)を用いて構成することができる。制御線１９は、スイッチ２１と制御基板１４とを接続し、制御線２３は、スイッチ２５と制御基板１４とを接続しており、各々制御信号の送受信を可能としている。なお、制御基板１４と駆動系制御用基板２０、制御基板１４とセンサ制御用基板２４はそれぞれ図示しない複数の信号線によって接続されている。上記以外の装置構成は、第１の実施の形態と同様であるため説明を省略する。
【００６９】
図１０は制御基板１４内の概略構成を示すブロック図である。コネクタ４６にはスイッチ２１と制御基板１４とを接続する制御線１９が接続され、コネクタ５０にはスイッチ２５と制御基板１４とを接続する制御線２３が接続されている。本実施の形態の制御基板１４には、ＲＯＭ３８は配置されていない。その他の部分に付いては第１の実施の形態と同様であるので説明を省略する。
【００７０】
次に本実施の形態の作用について説明する。
【００７１】
本実施の形態に係る故障判定方法を実行する故障判定処理２を図１１に示す。故障判定処理２は、装置全体が待機状態である時、定期的に行われ、例えば複数の電子回路基板を備えた装置のメイン電源がオンになって立ち上げ時のシーケンスが終了した直後などに実行される。
【００７２】
また、故障判定処理２のシーケンスは、制御基板１４のＣＰＵ３０で実行されている電子機器全体を制御するプログラムから実行されるか、もしくは図示しない電子機器全体のメイン制御システムのプログラムから実行される。
【００７３】
故障判定に用いる待機状態の検出電流値は、決められた回数分取り込んだデータの平均値を用いる。
【００７４】
故障判定処理２のコマンドが発行されると、図１１に示すように、ステップＳ４０で、制御基板１４上のＣＰＵ３０に故障判定２プログラムがロードされる。ステップＳ４２で、制御基板１４上のＣＰＵ３０から、表１に示す順序で、各基板に備わっているスイッチに対する制御信号（以下「ＳＷ制御信号」という）を出力して各基板への電源供給を制御する。
【００７５】
【表１】

【００７６】
ステップＳ４４で、スイッチの制御を切り替える度に電源電流値を取り込み、ステップＳ４６でこの電源電流値を電流データとしてＲＡＭ３２に格納する。
ステップＳ４８で、ＳＷ制御信号の各スイッチングパターンに対応させて予めプログラムに記憶されている、既にＲＡＭ３２に格納された正常状態での基準電流値と取り込んだ電流データとを比較して、各スイッチングパターンに対応する電流データが正常か異常かを判断する。ここでの判断は、例えば、正常状態での電流値と取り込んだ電流データとの差が、±０．１ｍＡ以内であれば正常判断、この値を超えれば異常判断というように、一定の閾値を設けて行なうことができる。
ステップＳ５０で、各スイッチングパターン毎に上記判断が正常か異常かを記憶し、ステップＳ５２で、異常データが記憶されているか否かを判断する。異常データが記憶されていない場合には、故障していないものとして本処理を終了する。異常データが記憶されている場合には、ステップＳ５４で、記憶された正常か異常かのデータに基づいて、故障基板を特定する。ここでの故障基板の特定は、例えば、記憶された正常か異常かのデータを、各スイッチングパターンにおける判定結果と故障発生基板との関係を対応付けた表２に示すような判定テーブルにあてはめて行なうことができる。
【００７７】
【表２】

【００７８】
判定テーブルにより、スイッチングパターン１のとき異常で、スイッチングパターン２（及びスイッチングパターン３）のときに正常だった場合は、駆動系制御基板２０に故障が発生していると判断し、スイッチングパターン１（及びスイッチングパターン３）のとき正常で、スイッチングパターン２のときに異常だった場合は、センサ系制御基板２４に故障が発生していると判断し、スイッチングパターン１及びスイッチングパターン２のとき異常で、スイッチングパターン３のときに正常だった場合は、駆動系制御基板２０及びセンサ系制御基板２４の双方に故障が発生していると判断することができる。また、スイッチングパターン１〜３のすべてが異常であった場合には、スイッチングパターン３の結果から制御基板１４には故障が発生していると判断できるが、さらにそれ以外の基板にも故障が発生している可能性が残る。そこで、この場合には、以下のようにして故障基板を特定する。
【００７９】
まずスイッチングパターン３での電流データと正常状態の電流値との差分ΔI₃を計算し、次にスイッチングパターン１、２それぞれの電流データと電流値との差分ΔI₁、ΔI₂を計算する。そしてΔI₁とΔI₃、及びΔI₂とΔI₃をそれぞれ比較し、その差が所定の値の範囲内に収まっていれば、すなわち、略ΔI₁＝ΔI₃、かつΔI₂＝ΔI₃であれば、制御基板１４以外の基板は正常であると判断することができる。ΔI₁がΔI₃を比較した差分が所定の値を超えていれば（ΔI₁≠ΔI₃）駆動系制御用基板２０にも故障が発生していると判断することができ、ΔI₂とΔI₃を比較した差分が所定の値を超えていれば（ΔI₁≠ΔI₂）センサ駆動系制御用基板２４にも故障が発生していると判断することができる。
【００８０】
このようにして故障部分を特定した後、ステップＳ５６で、ＣＰＵ３０は使用者に知らせる手段、例えばＬＥＤ点灯や液晶パネルへの表示といったコマンドを発し、本処理を終了する。
【００８１】
上記故障判定処理２の結果、故障がないと診断された場合には、システムは通常の動作へと移行し、ＣＰＵ３０は、通常のプログラムをロードして通常の動作が行なわれる。故障があると診断された場合には、システムは故障への対応待ち状態となる。
【００８２】
なお、本実施の形態では、待機状態での電流値を用いた診断方法について述べたが、第１の実施の形態で述べたように、一定のクロックサイクル毎に電流データを取り込み、時系列パターンを利用して電流値の動的特性を正常状態と比較することにより、故障基板を特定する手法を用いることもできる。この手法によれば、静的な状態では検出できない変化も検出でき、故障発見の精度向上を図ることができる。また、第１の実施の形態で紹介したマハラノビス空間に基づく統計処理手法は静的状態での故障判定に適用することもでき、これによりさらなる診断精度向上を図ることができる。
【００８３】
［第３の実施の形態］
図１２は本実施の形態で、複数のプリント基板を備えた装置の故障判定方法を実施するための装置構成例を示す概略構成図である。電源からの電流を供給する電源ライン６０の上流部には、プリント基板６２Ａが接続されており、プリント基板６２Ａを介してプリント基板６２Ｂ及びプリント基板６２Ｄに電源が供給されている。また、プリント基板６２Ｃにはプリント基板６２Ｂを介して、プリント基板６２Ｅにはプリント基板６２Ｄを介して、各々電源が供給されている。また、プリント基板６２Ａとプリント基板６２Ｂとは信号ライン６４で接続されており、プリント基板６２Ｂとプリント基板６２Ｃ、プリント基板６２Ｂ、及びプリント基板６２Ｅとが信号ライン６４で接続されている。
【００８４】
電源ライン６０のプリント基板６２が接続されたさらに上流側には、電流値や電位などの物理情報を抽出可能な物理情報抽出部６６が接続されている。物理情報抽出部６６は、比較部６８と接続されており、比較部６８は、予め各プリント基板が故障した場合の固有の状態情報を格納している格納部７０、及び故障特定部７２と接続されている。
【００８５】
ここで、格納部７０に予め格納されている各プリント基板が故障した固有の状態情報（以下「状態情報」という）について説明する。
【００８６】
図１３（Ａ）は、多変量データとしてのＤａｔａ０、Ｄａｔａ１、及びＤａｔａ２を示すグラフである。Ｄａｔａ０、Ｄａｔａ１、及びＤａｔａ２は、非時系列(時間軸を伴わない)で表示された多変量データであり、各多変量データごとに固有の状態情報（正常状態、プリント基板６２Ａの故障状態など）に対応している。この多変量データを解析するにあたり、縦軸に示される物理量に閾値を設定してＤａｔａ０、Ｄａｔａ１、及びＤａｔａ２をデジタル化する。このとき、図１４に示すように、当該多変量データが含む測定系及び再現性の誤差が生じている。そこで、この誤差を含んで閾値範囲を設定する。例えば、図１３（Ａ）に示す多変量データに−２１．５を閾値として設定し、誤差を±０．１とすると、−２１．６〜−２１．４が閾値範囲となる。そして、この閾値範囲を用いて、Ｄａｔａ０、Ｄａｔａ１、及びＤａｔａ２の各々をデジタル化する。デジタル化は、閾値範囲より上であれば「１」、閾値範囲より下であれば「０」の情報を付与して行なう。Ｄａｔａ０、Ｄａｔａ１、及びＤａｔａ２の各々をデジタル化したものを、図１３（Ｂ）に示す。
【００８７】
このようにして収集した各多変量データをデジタル化したものが、前記状態情報となり、図１５に示すように、多変量データの種類毎に格納部７０に格納される。
【００８８】
次に、本実施の形態の作用について説明する。
本実施の形態に係る故障判定方法を実行する故障判定処理３のフローチャートを図１６に示す。故障判定処理３は、例えば、電子回路システムに異常が発生した場合に行なわれる。
【００８９】
故障判定処理３の実行コマンドが発行されると、図１３に示すように、ステップＳ６０で、多変量データの基礎となる物理情報の種類を選択し、ステップＳ６２で、選択した物理情報を物理情報抽出部６６により抽出する。ここで、多変量データとして取り扱う物理情報としては、電流、電位などが考えられる。また、多変量データの種類として電源電流の周波数特性、パワースペクトルなどが考えられる。ステップＳ６４で当該物理情報が示す値とモニター時に含まれる誤差値に応じて閾値を設定する。ステップＳ６６で、設定した閾値に基づいて測定した物理情報のデジタル化を行ない状態情報を作成する。
【００９０】
ステップＳ６８で対応する多変量データの中の正常状態を示す状態情報を読出し、ステップＳ７０で測定して得た状態情報と正常状態を示す状態情報とを比較して両者に差があるか否かを判断する。測定して得た状態情報と正常状態を示す状態情報とを比較した結果、両者に差がある場合には、ステップＳ７２で異常状態を示す複数の状態情報の中から測定して得た状態情報と一致するビットパターンのデータを検索する。ステップＳ７４で一致するデータがあるか否かを判断し、一致するデータがある場合には、抽出された状態情報に対応した異常状態であると故障状態を判断することができるので、ステップＳ７６で当該故障情報を故障特定部７２に記憶し、本処理を終了する。例えば、抽出された状態情報がプリント基板６２Ａのみが異常状態の場合の状態情報であるとすると、プリント基板６２Ａに故障が発生していると判断することができる。
【００９１】
一方、ステップＳ７０で測定して得た状態情報と正常状態を示す状態情報とを比較して両者に差がない場合、及び、ステップＳ７４で一致するデータがない場合には、ステップＳ７８ですべての多変量データの基礎となる物理情報の種類が選択されたか否かを判断し、判断が否定されればステップＳ８０で次に選択する物理情報を設定した後、ステップＳ６０へ戻り上記の手順を繰返して、一致する異常状態情報の検索を行なう。ステップＳ７８ですべての多変量データの基礎となる物理情報の種類が選択されたと判断された場合には、故障の特定を行なうことなく本処理を終了する。
【００９２】
本実施の形態によれば、物理情報抽出部６６で抽出された物理情報を多変量データとして取り扱い、当該多変量データのパターンに閾値を設定してデジタルデータ化し、予め格納してある特定の故障状態に対応するデータパターンの中からこのデータと同一パターンの状態情報を抽出して故障の特定を行なうので、簡易な構成でより高精度に故障の特定を行なうことが可能となる。また、閾値、ビット化レベル、等、は解析側が任意に設定することが可能であり、自由度の高い解析を行うことが可能となる。
【００９３】
次に、本実施の形態を具体化した実施例について説明する。
【００９４】
図１７は本実施例で、複数のプリント基板を備えた装置においてプリント基板故障判定方法を実施するための装置構成例を示す概略構成図である。電源からの電流を供給する電源ライン８０の上流部には、プリント基板８２Ａが接続されており、プリント基板８２Ａを介してプリント基板８２Ｂ及びプリント基板８２Ｄに電源が供給されている。また、プリント基板８２Ａとプリント基板８２Ｂとは信号ライン８４で接続されており、プリント基板８２Ｂとプリント基板８２Ｃ、プリント基板８２Ｂ、及びプリント基板８２Ｅとが信号ライン８４で接続されている。
【００９５】
電源ライン８０のプリント基板８２が接続されたさらに上流側には、電流値や電位などの物理情報を抽出可能な電流センシング部８６が接続されている。電流センシング部８６は、電流センシング部８６での電流センシング結果を多変量データの一つである周波数特性へ変換する周波数変換部８８と接続されており、周波数変換部８８は、比較部９０と接続されている。比較部９０は、予め各プリント基板が故障した場合の固有の周波数状態情報を格納している電流情報格納部９２、及び故障特定部９４と接続されている。
【００９６】
電流情報格納部９２には、図１８に示すように、各種の状態情報が各多変量データ種別に格納されている。ここで、状態情報とは、各プリント基板の故障に対応した特有の電流状態を示すデータを、デジタル化したデータである。
【００９７】
次に、本実施例の作用について説明する。
【００９８】
図１７に示す電子回路システムに異常が発生すると、図２０に示す故障判定処理４が開始される。
【００９９】
ステップＳ１００で電流センシング部８６によってセンシングされた結果を周波数変換部８８に送信し、ステップＳ１０２でセンシング結果の解析、ここでは周波数解析を行なう。これにより、例えば、図１９に示す、状態Ａ、状態Ｂのような周波数特性のデータが得られる。ステップＳ１０４で、閾値を−３ｄＢ、誤差を±０．０５ｄＢに設定し、ステップＳ１０６で前記閾値範囲に基づいて、周波数特性のデータのデジタル化を行う。
【０１００】
ステップＳ１０８で、電流情報格納部９２に格納されている通常状態の周波数状態情報を読出し、ステップＳ１１０で、通常状態の周波数状態情報とセンシングで得られた結果の周波数状態情報とを比較して差があるかどうかを判断する。例えば、図１８に示す周波数特性データ群中の通常状態の周波数状態情報と、センシングで得られた状態Ａの周波数状態情報とを比較すると、通常状態が“111X0X1X 001X0X00”、それに対して状態Aが“X0X110XX 0000000X”となり、ビットパターンから明らかに異なった状態を示していることがわかる。
【０１０１】
ここでXとしたビットは閾値近傍のデータが先に示した誤差ばらつき内のデータである場合に、‘0’、‘1’どちらの値も取りうるものとして表示したものであり、各ビットパターンの比較はXとなるビットを除いて行われる。
【０１０２】
通常状態と差があるか否かを判断し、通常状態との差がある場合には、ステップ１１２で、異常状態を示す複数の周波数状態情報の中から測定して得た周波数状態情報と一致するビットパターンのデータを検索する。ステップＳ１１４で一致するデータがあるか否かを判断し、一致するデータがある場合には、抽出された状態情報に対応した異常状態であると故障状態を判断することができるので、ステップＳ１１６で当該故障情報を故障特定部７２に記憶し、本処理を終了する。
【０１０３】
例えば、状態Ａのビットパターンと周波数特性情報を格納している部分の状態Ａ３とが一致している。状態Ａ３データは基板Ａが故障した場合の故障情報ビットパターンの一種類であることから、ステップＳ１１６では基板Ａが故障しているとの情報を記録する。
【０１０４】
一方、ステップＳ１１０でセンシングして得た周波数状態情報と正常状態を示す周波数状態情報とを比較して両者に差がない場合、及び、ステップＳ１１４で一致するデータがない場合には、ステップＳ１１８ですべての多変量データ種類の解析がなされたか否かを判断し、判断が否定されればステップＳ１２０で次にに解析する物理情報、例えばパワースペクトル情報を設定した後、ステップＳ１００へ戻り上記の手順を繰返して、一致する異常状態情報の検索を行なう。ステップＳ１１８ですべての多変量データ種類の解析がなされたと判断された場合には、故障の特定を行なうことなく本処理を終了する。
【０１０５】
本実施例によれば、複数のプリント基板から構成される電子回路システムにおいて、電流情報を多変量データとして取り扱い、当該多変量データのパターンに閾値を設定してデジタルデータ化し、予め格納してある特定の故障状態に対応するデータパターンの中からこのデータと同一パターンの状態情報を抽出して故障の特定を行なうので、簡易な構成でより高精度に故障の特定を行なうことが可能となる。
【０１０６】
なお、本実の形態では、物理情報として電源電流を使用し、多変量データとして周波数特性を使用したが、物理情報及び多変量データとして他の情報も使用できる。例えば、物理情報としては電位、電力、音、熱、等様々な物理情報種類が考えられ、また、多変量データとしてもパワースペクトル等多くの形態が考えられる。この場合には、各物理情報の検出は、物理情報の種類に対応したセンシング機構をプリント基板近傍に設けることにより行なう。
【０１０７】
また、本実施の形態では、一つの閾値から２ビット化を行ったが、閾値からの差の重要度が増す場合には、これを多値化した比較を行うことにより、更に高精度に判断できるのはいうまでもない。また、ビットパターンは２進数表示を行ったがこれは状況に応じて様々な進数で表示されることもいうまでもない。また、多変量データの比較には、本実施の形態では、抽出した一部として最低周波数部分を使用したが、これは誤差範囲や記憶容量等の状況に応じて異なってくることはいうまでもない。
【０１０８】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明によれば、複数のプリント基板で構成された電子回路へ所定のプリント基板の作動に対応する各信号を入力し、正常時の複数のプリント基板に供給される電源電流の総量の時系列パターンと各信号入力時の当該時系列パターンとを比較して所定のプリント基板の故障を特定するので、各々のプリント基板毎に電源電流測定手段を設置する必要がなく、簡易な構成により低コストで効率よく故障の発生部位、故障状態の特定をすることができる。
【０１０９】
また、第２の発明によれば、電源電流の供給を所定のプリント基板に限定すると共に、正常時における複数のプリント基板に供給される電源電流の総量と限定時における当該電源電流の総量とを比較することにより所定のプリント基板の故障を特定するので、各々のプリント基板毎に電源電流測定手段を設置する必要がなく、簡易な構成により低コストで効率よく故障の発生部位、故障状態の特定をすることができる。
【０１１０】
また、第３の発明によれば、検出された物理情報が含む多変量データを利用して故障状態の判定を行なうので、特定の故障状態に特有の情報を少ない検出データから得ることができ、簡易な構成でより正確にプリント基板の故障判定を行なうことができる。
【０１１１】
また、第４の発明によれば、複数のプリント基板から２種類以上の物理情報を抽出し、抽出された各々の物理情報が含む多変量データの解析を行ない、前記複数のプリント基板の各々の故障状態に対応する予め記憶された複数の故障データの中から前記解析の結果得られた各々の物理情報の多変量データを組み合わせた組合せデータと同一パターンの故障データを抽出し、前記複数のプリント基板が前記抽出された故障データに対応した状態であると判断するので、より多くの情報に基づきプリント基板の故障状態を判断することにより、正確にプリント基板の故障を判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態の装置構成の概略図である。
【図２】第１の実施の形態の制御基板１４内の概略構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施の形態の故障判定処理１のフローチャート図である。
【図４】第１の実施の形態の入力信号パターンの例である。
【図５】第１の実施の形態のプリント基板正常時における電流−時間特性の例である。
【図６】第１の実施の形態の測定時における電流−時間特性の例である。
【図７】第１の実施の形態の入力信号パターンの他の例である。
【図８】第１の実施の形態の他の例のプリント基板正常時における電流−時間特性の例である。
【図９】第２の実施の形態の装置構成の概略図である。
本発明の実施例2に係わる制御基板を詳細に説明するブロック図である。
【図１０】第２の実施の形態の制御基板１４内の概略構成を示すブロック図である。
【図１１】第２の実施の形態の故障判定処理２のフローチャート図である。
【図１２】第３の実施の形態の装置構成の概略図である。
【図１３】（Ａ）は多変量データの例を示すグラフであり、（Ｂ）は多変量データを２値化したデータの例を示す。
【図１４】多変量データの誤差を示す図である。
【図１５】２値化された多変量データが格納された格納部を示す図である。
【図１６】第３の実施の形態の故障判定処理３のフローチャート図である。
【図１７】第３の実施の形態の実施例での装置構成の概略図である。
【図１８】２値化された多変量データが格納された格納部を示す図である。
【図１９】測定よって得られた多変量データの例を示すグラフであり
【図２０】第３の実施の形態の実施例での故障判定処理４のフローチャート図である。
【図２１】従来例の概略構成を示す図である。
【図２２】従来例の他の例概略構成を示す図である。
【図２３】従来例の他の概略構成を示す図である。
【符号の説明】
１２電源
１４制御基板
２０駆動系制御用基板
２４センサ制御用基板
３０ＣＰＵ
３２ＲＡＭ
３４、３８ＲＯＭ
３６電流測定回路
６２プリント基板
６６物理情報抽出部
６８比較部
７０格納部
７２故障特定部
８０電源ライン
８２プリント基板
８６電流センシング部
８８周波数変換部
９０比較部
９２電流情報格納部
９４故障特定部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a printed circuit board failure determination method, and more particularly to a printed circuit board failure determination method that specifies a failure location, a failure state, and the like from an electronic apparatus including a plurality of printed circuit boards.
[0002]
[Background Art and Problems to be Solved by the Invention]
2. Description of the Related Art In recent years, electronic devices such as personal computers and copying machines have been stored in the form of printed circuit boards as analog and digital electronic circuits for various purposes for realizing the performance and functions. . In addition, many electronic circuit boards capable of high-speed, high-precision operation have been installed as means for operation control in automobiles, aviation, robots, semiconductor design equipment, and other industrial equipment. Yes.
[0003]
In order to realize a series of functions, these electronic circuit boards are connected through cables in various forms, thereby realizing desired specifications. The environment in which equipment on which such a board is mounted is usually used in an office or a house, but it may be used in other harsh environments. It is very diverse. In particular, when the usage environment is inferior, even if it is used by a normal method, various abnormalities and failures that are difficult to detect occur, and a great deal of labor is required for the repair.
[0004]
Even when the device is used in a normal use environment, an abnormality or failure of the electronic circuit occurs, and the frequency is not necessarily low. When a failure occurs, it may take a lot of labor and time to specify the location. In general, the failure location is identified while monitoring the voltage and signal waveform at the main location using a measuring device such as a tester. However, in such a diagnosis method, it is necessary to perform measurement at various points, and it takes time to diagnose a failure, and there is a problem that work efficiency is poor.
[0005]
Furthermore, when an abnormality occurs in the electronic circuit board, an immediate response is necessary from the viewpoint of safety and cost. As an example of countermeasures, when an error or failure information about a copier or printer is received, a repair person called as a field engineer rushes to the site and records the failure location information and failure history recorded on the device. Based on the above information and the like, measures such as identifying the faulty part, exchanging it, or repairing it have been taken. Alternatively, when these devices are connected to the network and automatically transmit state management, failure information, etc. to the department that manages these information, repair the information after analyzing these information in advance. Similar measures are taken by the person in charge.
[0006]
However, in any case, when the above-described abnormality or failure occurs, there is a disadvantage on the user side that the device is normally unusable and downtime occurs. Also, for the manufacturer side, it takes time to identify the failure part, the failure part is not necessarily accurately identified, and measures such as exchanging all parts considered to be faulty cause a great cost, Or the situation that the repair itself takes time, and there is no manpower response. Therefore, the situation is that there are many situations where both the user side and the manufacturer side suffer a great loss.
[0007]
Therefore, when identifying the failure part or predicting the occurrence of the failure itself, increase the accuracy of the identification, reduce the time loss until the identification, grasp all the abnormalities and failure conditions, Various attempts have been made for a method of realizing the configuration easily and at low cost.
[0008]
For example, in “Failure diagnosis method for an apparatus including an electric circuit and an electrical component” disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 8-184630, a current flowing into the apparatus is detected by a current sensor, and a failure determination of the apparatus is performed based on the magnitude. A method of performing is disclosed. According to this method, it is possible to perform failure diagnosis without manually measuring individual measurement points, and to improve the efficiency of failure repair.
[0009]
Further, in “Electronic device diagnosis system and diagnosis method” disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-74998, as shown in FIG. When a means for measuring the current value of the portion that supplies power to the PWBA is provided, the measured value is converted into a voltage, amplified, and the values are prepared separately, and the state of each PWBA is normal It is diagnosed whether each PWBA is out of order by guiding it to the portion where the memory storing the current value is provided and comparing it. By this method, it is possible to quickly and easily detect a failed PWBA, and since the measurement is performed for each PWBA, the detection rate is improved, and furthermore, they can be performed in real time. Have In addition, if the failure part can be identified in this way, it can be replaced quickly and easily, and disaster prevention measures for improving safety can be appropriately performed. It is possible to diagnose multiple PWBA conditions at once. It has various advantages such as.
[0010]
In addition, in the “electromagnetic wave measurement recording device and the electrical device material operation diagnosis system using the electromagnetic wave measurement recording device” disclosed in JP-A-7-311233, as shown in FIG. By using an optical electric field sensor, a method of observing the state from electromagnetic waves is taken. This is an apparatus provided with a photo detector, a recording means, a signal processing and an interface means through an optical fiber by measuring the electromagnetic wave by bringing the optical electric field sensor head closer to the device whose state is desired to be measured. This is a method of diagnosing abnormal operation, deterioration status, failure status, etc. by accessing a memory in which electromagnetic wave information in a normal state is recorded in advance and collating with the information. By this method, it becomes possible to safely perform the state of the target device in a non-destructive and non-contact manner. In addition, by using sensor heads with different response frequencies, it becomes possible to detect the state with high accuracy from a combination of detection information, and by configuring the apparatus main body to be integrated, mobility is improved, In addition, it has the advantage that it can be easily applied to restricted places.
[0011]
“Quality Engineering” Vol. 8 No. 3 In the technology disclosed in “Identification of banknotes using the MTS method”, as shown in FIGS. 23A and 23B, the feature amount necessary for specifying the faulty part is actually widely used. As the multivariate data, a method of extracting a read image obtained by scanning a banknote image from a frequency characteristic which is one of the features of the image is used. The MTS method is an abbreviation of “Mahalanobis Taguchi method”, which forms normal state data as a population, expresses the information of the state to be diagnosed from it as a normalized distance, and the information to be diagnosed from that distance This is a method for determining whether it is normal with a certain probability, and is useful as a few means for deriving failure information from multivariate data.
[0012]
However, the “failure diagnosis method for an apparatus including an electric circuit and an electric component” disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-184630 is effective only for an apparatus that sequentially operates electronic components according to a sequence. There is a problem in that it is impossible to diagnose which board has a failure for an apparatus that is composed of circuit boards and each of which may operate in parallel.
[0013]
In addition, in the case of “electronic device diagnostic system and diagnostic method” disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-74998, it is necessary to provide sensing portions for measuring current values by the number of PWBAs, which complicates the device. At the same time, there is a problem that costs increase. Further, in this method, when the failure information is expressed by being included in the current information, it is possible to identify the PWBA in which the failure has occurred. However, when the failure information is not included in the current information, In the case of being within the measurement error, there is a problem that it is difficult to detect the failure itself.
[0014]
Further, the "electromagnetic wave measuring and recording apparatus and the electrical equipment material operation diagnosis system using the electromagnetic wave measuring and recording apparatus" disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-311233 also increase the cost because an optical fiber is used in the system. There is a problem.
[0015]
Also, “Quality Engineering” Vol. 8 No. 3 In the diagnostic method using multivariate data as seen in “Identification of banknotes using the MTS method”, the boundary between normal and abnormal is an accurate and probabilistic method of determination. Abnormal conditions could not be detected with certainty, such as changes in accuracy.
[0016]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and in various electronic devices having a plurality of printed circuit boards, it is possible to efficiently determine the location of failure and the state of failure with a low-cost system. An object of the present invention is to provide a printed circuit board failure determination method.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the printed circuit board failure determination method according to the first aspect of the present invention inputs each signal corresponding to the operation of a predetermined printed circuit board to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards. A total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the time of each input is measured in time series, and a time series pattern of the measured total power supply current and a printed circuit board at the time of inputting the signal stored in advance The time series pattern of the total amount of power supply current corresponding to the normal state is collated for each signal, and a failure of the printed circuit board is determined based on the collation result.
[0018]
According to the first aspect of the present invention, processing corresponding to each signal is performed on a specific printed circuit board by inputting each signal corresponding to the operation of the predetermined printed circuit board to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards. Depending on the processing performed here, the time series pattern of the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards changes, and each signal has a time series pattern of the total amount of power supply current unique to each signal. Therefore, the total amount of power supply current at the time of each input of the signal is measured in time series. On the other hand, a time series pattern of the total amount of power supply current when the signal corresponding to the normal state of the printed circuit board is input is stored in advance for each signal. Then, the time series pattern of the measured total power supply current and the prestored time series pattern of the total power supply current are collated for each signal, and a failure of the printed circuit board is determined based on the collation result. For example, if it is determined that the time series pattern of the measured total power supply current and the time series pattern of the total power supply current stored in advance are the same pattern as a result of the collation, the printed circuit board corresponding to the signal is normal. If the pattern is different, it can be determined that a failure has occurred in the printed circuit board corresponding to the signal.
[0019]
According to the first aspect of the present invention, each signal corresponding to the operation of a predetermined printed circuit board is input to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards, and the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards in a normal state is calculated. By comparing the time-series pattern and the time-series pattern at the time of each signal input to identify the failure of a predetermined printed circuit board, there is no need to install a power supply current measuring means for each printed circuit board, and a simple configuration is used. It is possible to efficiently identify the location of failure and the failure state at low cost.
[0020]
According to the first aspect of the present invention, failure determination processing can be quickly performed by inputting each signal corresponding to the operation of the predetermined printed circuit board in a time-series manner.
[0021]
  The printed circuit board failure determination method of the second invention isIn an electronic circuit for supplying a power supply current to another plurality of printed circuit boards through the control board, from the plurality of printed circuit boards including the control boardSequentially selecting the printed circuit board and supplying the power supply current to the selected predetermined printed circuit board,
  Measuring the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the time of power supply current supply to the predetermined printed circuit board;
  The total amount of current measured is collated with the total amount of current corresponding to the normal state of the printed circuit board at the time of supplying current to the predetermined printed circuit board stored in advance for each predetermined printed circuit board,
  A failure of the predetermined printed circuit board is determined based on the collation result.
[0022]
  The second invention isIn an electronic circuit for supplying a power supply current to another plurality of printed circuit boards through the control board, from the plurality of printed circuit boards including the control boardA printed circuit board is selected sequentially, and a power source current is supplied to the selected predetermined printed circuit board. The total amount of the power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards varies depending on the printed circuit board to which the power supply current is supplied. Therefore, the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards when the power supply current is supplied to the predetermined printed circuit board is measured. On the other hand, the total amount of the power supply current when supplying the power supply current to the predetermined printed circuit board corresponding to the normal state of the printed circuit board is stored in advance for each predetermined printed circuit board. Then, the measured total amount of power supply current is collated with the total amount of current corresponding to the normal state of the printed circuit board at the time of supplying current to the predetermined printed circuit board, which is stored in advance for each predetermined printed circuit board, and based on the collation result The failure of the predetermined printed circuit board is determined. For example, if it is determined that the total amount of measured current and the total amount of current stored in advance are the same within a predetermined threshold range as a result of collation, it is determined that the predetermined printed circuit board is normal. When it can be determined that the total amount of current measured and the total amount of current stored in advance are not the same outside a predetermined threshold range, it can be determined that a failure has occurred in a predetermined printed circuit board.
[0023]
According to the second invention, the supply of the power supply current is limited to a predetermined printed circuit board, and the total amount of the power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the normal time and the total power supply current at the limited time are collated. Therefore, it is not necessary to install a power supply current measuring means for each printed circuit board, and the location and the state of failure can be identified efficiently at a low cost with a simple configuration. be able to.
[0024]
In the second invention, a switch for controlling supply of power supply current to each of the plurality of printed circuit boards is installed, and supply of power supply current to the predetermined printed circuit board is performed by controlling each switch. Can do.
[0025]
  According to a third aspect of the present invention, there is provided a printed circuit board failure determination method from a power supply current supply unit to a plurality of printed circuit boards.Regarding at least one of current value and potentialThe physical information is detected, the multivariate data included in the detected physical information is analyzed, and the result of the analysis from among a plurality of failure data stored in advance corresponding to each failure state of the plurality of printed circuit boards Failure data having the same pattern as the obtained data is extracted, and it is determined that the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data.
[0026]
In a third aspect of the invention, physical information is detected from power supply current supply units to a plurality of printed circuit boards, and multivariate data included in the detected physical information is analyzed. Here, physical information refers to information such as current, potential, power, and sound, and multivariate data refers to data represented by multivariate such as frequency characteristics and power spectrum included in these physical information. . The data obtained as a result of the analysis shows a unique pattern according to the state of each printed circuit board. Therefore, failure data having the same pattern as the data obtained as a result of the analysis is extracted from a plurality of failure data stored in advance corresponding to the failure states of the plurality of printed circuit boards. Here, the failure state of each of the plurality of printed circuit boards refers to a state indicating a single or a plurality of printed circuit boards that are in failure or a type of failure of the printed circuit board.
[0027]
As described above, since the failure data corresponds to a state indicating the identification of a single or a plurality of printed circuit boards or the type of failure of the printed circuit board, the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data. Judge that there is.
[0028]
According to the third aspect, since the failure state is determined using the multivariate data included in the detected physical information, information specific to the specific failure state can be obtained from a small amount of detection data, and simple. With the configuration, the printed circuit board failure can be determined more accurately.
[0029]
In the third aspect of the invention, the faulty printed circuit board can be specified by indicating at least one printed circuit board in which the fault is stored in the stored fault data.
[0030]
According to a third aspect of the present invention, it is possible to detect the power supply currents and potentials to a plurality of printed circuit boards by detecting the physical information from the most upstream power supply part to the reciprocal printed circuit boards.
[0031]
In the third invention, the multivariate data may be sampled and digitized for each predetermined variable in the analysis, and the digitization may be performed by using an error value of a measurement system that measures the physical information. Larger values can also be used as threshold values.
[0032]
In the third aspect of the invention, the determination that the patterns are the same can be made more accurately by excluding the data value within the error range set as the threshold value.
[0033]
According to a third aspect of the present invention, the determination that the patterns are the same is performed by comparing the data obtained as a result of the analysis with the failure data measurement data by combining characteristic portions of both data. It is possible to make an accurate determination by correcting the data error.
[0034]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a printed circuit board failure determination method that extracts two or more types of physical information from a plurality of printed circuit boards, analyzes multivariate data included in each extracted physical information, The failure data having the same pattern as the combination data obtained by combining the multivariate data of each physical information obtained as a result of the analysis is extracted from a plurality of failure data stored in advance corresponding to each failure state. Is determined to be in a state corresponding to the extracted failure data.
[0035]
  According to the fourth aspect of the present invention, two or more types of physical information are extracted from a plurality of printed circuit boards, multivariate data included in each extracted physical information is analyzed, and each failure state of the plurality of printed circuit boards is analyzed. The failure data having the same pattern as the combination data obtained by combining the multivariate data of each physical information obtained as a result of the analysis is extracted from a plurality of failure data stored in advance corresponding to the plurality of printed circuit boards. Since it is determined that the state corresponds to the extracted failure data, it is possible to accurately determine the failure of the printed circuit board by determining the failure state of the printed circuit board based on more information.
  According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a printed circuit board failure determination apparatus, wherein an input means for inputting each signal corresponding to an operation of a predetermined printed circuit board to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards; Measuring means for measuring the total amount of power supply current supplied to a plurality of printed circuit boards in time series, and the normal state of the printed circuit board at the time of inputting the time series pattern of the measured total power supply current amount and the signal stored in advance And a determination unit that determines a failure of the printed circuit board on the basis of the comparison result.
  Of the sixth inventionThe printed circuit board failure determination apparatus selects a printed circuit board from a plurality of printed circuit boards including the control circuit board and sequentially selects a predetermined predetermined circuit in an electronic circuit that supplies a power supply current to another plurality of printed circuit boards through the control circuit board. Selective supply means for supplying the power supply current to the printed circuit board, measurement means for measuring the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards when supplying the power supply current to the predetermined printed circuit board, and the measured current A collating means for collating the total amount of the current and the total amount of current corresponding to the normal state of the printed circuit board when the current is supplied to the predetermined printed circuit board stored in advance for each predetermined printed circuit board, based on the collation result, Determining means for determining a failure of a predetermined printed circuit board.
  According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a printed circuit board failure determination apparatus including a detection unit that detects physical information related to at least one of a current value and a potential from an electronic circuit configured of a plurality of printed circuit boards, and a multivariate included in the detected physical information. Analysis means for analyzing data and failure data having the same pattern as the data obtained as a result of the analysis are extracted from a plurality of failure data stored in advance corresponding to each failure state of the plurality of printed circuit boards. A failure data extraction unit; and a determination unit that determines that the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data.
  According to an eighth aspect of the present invention, there is provided a printed circuit board failure determination apparatus comprising: physical information extracting means for extracting two or more types of physical information from power supply current supply units to a plurality of printed circuit boards; and multivariate data included in each extracted physical information. Multivariate data analysis means for performing analysis of the above, and multivariate data of each physical information obtained as a result of the analysis from a plurality of prestored failure data corresponding to each failure state of the plurality of printed circuit boards The same pattern extracting means for extracting failure data having the same pattern as the combination data obtained by combining the data, and the determining means for determining that the plurality of printed boards are in a state corresponding to the extracted failure data.
[0036]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a printed circuit board failure determination method according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0037]
[First Embodiment]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an example of a device configuration for carrying out a printed circuit board failure determination method for a device including a plurality of electronic circuit boards in the present embodiment. The power source 12 is connected to the control board 14 by a power line 16 and supplies current to the control board 14. The current from the power supply 12 is supplied via the control board 14 to the drive system control board 20 via the power supply line 18 and to the sensor control board 24 via the power supply line 22.
[0038]
The drive system control board is a board on which a circuit for controlling a drive system such as a motor is arranged, and the sensor control board 24 controls a sensor such as a CCD to receive a signal from the sensor. This is a substrate on which the circuit of FIG.
[0039]
The control board 14 and the drive system control board 20, and the control board 14 and the sensor control board 24 are connected by a plurality of signal lines, respectively. The control board 14 is connected to a bus wiring 26 in the electronic device.
[0040]
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration in the control board 14. On the control board 14, a CPU 30 for performing various processes such as system control and failure diagnosis, a RAM 32 for the CPU, a ROM 34 for storing a processing program in the CPU, and a current measurement for measuring a current value supplied from the power source 12. Circuit 36, ROM 38 for storing an input signal pattern to be described later, element 40 for interface with bus wiring 26 in the electronic device, connector 42, element 44 for interface with drive system control board 20, connector 46, sensor control An element 48 for interface with the circuit board 24, a connector 50, and a connector 52 for power supply are mounted.
[0041]
The current measurement circuit 36 is connected to the CPU 30 via the A / D converter 54, and the CPU 30, RAM 32, ROM 34, ROM 38, and interface element 40 are connected by a bus 56. The CPU 30 and the interface element 44, and the CPU 30 and the interface element 48 are connected to each other by signal lines. The control board 12, the drive system control board 20, the control board 12, and the sensor control board 24 are connected to each other. The

connectors

46 and 50 are connected by wiring.
[0042]
Next, the operation of this embodiment will be described.
[0043]
FIG. 3 shows a flowchart of failure determination processing 1 for executing the failure determination method according to the present embodiment. The failure determination process 1 is performed periodically, for example, immediately after the main power supply of an electronic device with a built-in circuit system is turned on.
[0044]
Further, the sequence of the failure determination process 1 is executed from a program for controlling the entire electronic device being executed by the CPU 30 of the control board 14, or is executed from a program of the main control system for the entire electronic device (not shown).
[0045]
When the execution command for the failure determination process 1 is issued, as shown in FIG. 3, the failure determination program is loaded into the CPU 30 on the control board 14 in step S10. In step S12, an input signal pattern as shown in FIG. 4 is read from the ROM 38. In step S14, an input signal based on the read input signal pattern is output in synchronization with a clock instead of a signal output in normal operation. To do. Here, the input signal pattern is a pattern of a plurality of signals output from the CPU 30 to detect a faulty board. For example, a signal pattern or control board that is processed only by the control board 14 14 and the drive system control board 20 are processed on a specific board, such as a signal pattern that is processed on the control board 14 and a sensor control board 24. Various signal patterns that function in advance are stored in the ROM 38 in advance. An input signal based on the input signal pattern may be output from the CPU 30 to the input interface element 40 of the control board 14 once.
[0046]
In step S16, in parallel with the processing in step S12, current data detected by the current measurement circuit 36 and A / D converted by the A / D converter is taken into the CPU 30 every fixed clock cycle. In step S18, the current data fetched every fixed clock cycle is temporarily stored in the RAM 32, and in step S20, it is incorporated into the failure determination program and is detected as a normal current data group stored in the RAM 32 in advance. Statistical processing is performed based on the current data group, and an evaluation value is calculated. FIG. 5 shows an example of the current-time characteristic during normal operation, and FIG. 6 shows an example of the current-time characteristic during measurement. At the time of failure, the current characteristic is as shown by the dotted line or the broken line in FIG. Details of the statistical processing here will be described later.
[0047]
If the calculated evaluation value exceeds a predetermined value in step S22, it is determined that there is a failure, and information for identifying the input signal is stored in a memory (not shown) in step S24. In step S26, it is determined whether all input signal patterns have been read. If all input signal patterns have been read, step S28 confirms whether data is stored in the memory. That is, it is confirmed whether or not a failure is determined. If no data is entered, the failure determination process is terminated as a failure. If there is data, the location of the failure is determined from the input signal stored in step S30. For example, when the result obtained by outputting an input signal pattern that is processed only by the control board 14 is a failure, the control board 14 is judged to be faulty and driven with the control board 14. When the result obtained by outputting the input signal pattern to be processed with the system control board 20 is a failure and the control board 14 is determined to be normal, the drive system control board 20 fails. Alternatively, the connection failure between the control board 14 and the drive system control board 20 is determined. Further, the same failure determination can be made in the case of the result obtained by outputting the input signal pattern processed by the control board 14 and the sensor control board 24.
[0048]
Then, in step S32, a means for notifying the user, for example, a command such as LED lighting or display on the liquid crystal panel is issued. If all input signal patterns have not been read in a state where no failure has been detected, the process returns to step S12 and the above steps are repeated.
[0049]
As a result of the failure determination process 1, when it is diagnosed that there is no failure, the system shifts to a normal operation, and the CPU 30 loads a normal program and performs a normal operation. If it is diagnosed that there is a failure, the system waits for a failure.
[0050]
Here, the statistical processing in step S20 will be described. The statistical processing uses, for example, a technique based on Mahalanobis space. In this embodiment, the Mahalanobis space is expressed as time (T₁, T₂..., T_n) In each current amount (I '₁, I '₂... I '_n). First, during normal operation, the amount of current for each input signal pattern is sampled. By performing this multiple times, a normal Mahalanobis space, that is, normal reference data is created. When the normal measurement is performed m times, the current amount data group (I ′_1-1, I '_2-1... I '_n-1), (I '_1-2, I '_2-2... I '_n-2) ... (I '_1-m, I '_2-m... I '_nm) Is obtained, and these data are normalized by the following equation.
[0051]
[Expression 1]

[0052]
Where AVE_nEach time (T₁, T₂... T_n) Is the average value of each current amount data. In other words, AVE₁Is I '_1-1, I '_1-2… I '_1-mThe average value is shown. σ_nIs the standard deviation of each current amount for each time. The normalized data (I_1-1, I_2-1... I_n-1), (I_1-2, I_2-2... I_n-2) ... (I_1-m, I_2-m... I_nm) To obtain a correlation matrix R as shown below.
[0053]
[Expression 2]

[0054]
Correlation matrix element r_ijAnd r_ji(Where i, j = 1 to n) is the data I of the standardized data group as shown in the following equation:_ijAnd I_jiIt is shown by the function of
[0055]
[Equation 3]

[0056]
From the correlation matrix R, an inverse matrix A (Mahalanobis space) of this matrix is obtained as follows.
[0057]
[Expression 4]

[0058]
For such Mahalanobis space, the current data acquired in step S16 is normalized using the above equation (1) to obtain I_i’, I_j′ Is obtained, and the Mahalanobis distance D is obtained from the following equation (5).
[0059]
[Equation 5]

[0060]
In Equation (5), a_ijIs a matrix element of the Mahalanobis space A obtained in advance.
[0061]
The Mahalanobis distance D thus determined means that the closer to 1, the closer to the normal state, and the farther away, the higher the probability of failure. Therefore, a threshold for determining whether or not there is a failure is set in advance using the Mahalanobis distance D as an evaluation value. For example, when D is smaller than 0.5, or when D is larger than 3, a determination criterion is provided so that a failure is determined. In step S22, it is determined whether or not there is a failure. Note that the arithmetic processing as described above is performed by the CPU 30 on the control board 14, but a circuit dedicated to calculation may be provided on the control board 14.
[0062]
According to this embodiment, each signal corresponding to the operation of a predetermined printed circuit board is input to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards, and the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards in a normal state is calculated. By comparing the time-series pattern and the time-series pattern at the time of each signal input to identify the failure of a predetermined printed circuit board, it is not necessary to install a power supply current measuring means for each printed circuit board, and the structure is simple. It is possible to efficiently identify the location of failure and the failure state at low cost.
[0063]
In the present embodiment, input signals based on a plurality of input signal patterns are individually output to capture corresponding current data. However, as shown in FIG. 7, the input signal patterns are processed only by the control board 14. Such as a pattern to be processed, a pattern to be processed by the control board 14 and the drive system control board 20, and a pattern to be processed by the control board 14 and the sensor control board 24. It is also possible to make a failure determination by outputting an input signal based on this input signal pattern and capturing corresponding current data.
[0064]
According to such an input signal pattern, current fluctuation characteristics such as a defect of each board, a poor connection between the control board and the drive system control board, and a poor connection between the control board and the sensor control board are present. There is a merit that it is easy to appear.
[0065]
An example of normal current characteristics in this case is shown in FIG. t₀~ T_aIs a pattern that is processed only by the control board 14, t_a~ T_bIs a pattern in which processing is performed by the control board 14 and the drive system control board 20, t_b~ T_cIs a current value corresponding to a pattern in which processing is performed on the control board 14 and the sensor control board 24.
[0066]
Furthermore, the normal reference data in the present embodiment may be obtained by performing current measurement a plurality of times immediately after manufacture of the device, or by performing current measurement during power on / off operations a plurality of times after the device is installed. Also good. Further, when it is determined that the reference data is normal in the measurement of failure determination, the reference data can be updated by adding the measurement data and used for the next determination.
[0067]
[Second Embodiment]
About this Embodiment, about the same part as 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.
[0068]
FIG. 9 shows a device configuration example for implementing the failure determination method for a device including a plurality of electronic circuit boards according to the present embodiment. The drive system control board 20 and the sensor control board 24 are each provided with a switch 21 and a switch 25 that are controlled to be turned on / off by a signal from the control board 14, and supply power to each board by these switches. Can be controlled. These switches can be configured using, for example, FET (Field Effect Transistor). The control line 19 connects the switch 21 and the control board 14, and the control line 23 connects the switch 25 and the control board 14, and each can transmit and receive control signals. The control board 14 and the drive system control board 20, and the control board 14 and the sensor control board 24 are connected by a plurality of signal lines (not shown). Since the apparatus configuration other than the above is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
[0069]
FIG. 10 is a block diagram showing a schematic configuration in the control board 14. A control line 19 that connects the switch 21 and the control board 14 is connected to the connector 46, and a control line 23 that connects the switch 25 and the control board 14 is connected to the connector 50. The ROM 38 is not arranged on the control board 14 of the present embodiment. Since other parts are the same as those in the first embodiment, description thereof will be omitted.
[0070]
Next, the operation of this embodiment will be described.
[0071]
FIG. 11 shows failure determination processing 2 for executing the failure determination method according to the present embodiment. The failure determination process 2 is periodically performed when the entire apparatus is in a standby state, for example, immediately after the start-up sequence is completed after the main power supply of the apparatus including a plurality of electronic circuit boards is turned on. Executed.
[0072]
Further, the sequence of the failure determination process 2 is executed from a program for controlling the entire electronic device being executed by the CPU 30 of the control board 14, or is executed from a program of the main control system for the entire electronic device (not shown).
[0073]
As the detection current value in the standby state used for the failure determination, an average value of data acquired for a predetermined number of times is used.
[0074]
When the failure determination process 2 command is issued, the failure determination 2 program is loaded to the CPU 30 on the control board 14 in step S40 as shown in FIG. In step S42, the CPU 30 on the control board 14 outputs a control signal (hereinafter referred to as “SW control signal”) to the switch provided on each board in the order shown in Table 1 to control power supply to each board. To do.
[0075]
[Table 1]

[0076]
In step S44, the power supply current value is fetched every time the switch control is switched, and in step S46, the power supply current value is stored in the RAM 32 as current data.
In step S48, the reference current value in the normal state already stored in the RAM 32 and stored in the program corresponding to each switching pattern of the SW control signal is compared with the acquired current data, and each switching pattern is compared. Whether the current data corresponding to is normal or abnormal is determined. The judgment here is, for example, a normal threshold if the difference between the current value in the normal state and the captured current data is within ± 0.1 mA, and an abnormal judgment if this value is exceeded. It can be done.
In step S50, it is stored for each switching pattern whether the above determination is normal or abnormal, and in step S52, it is determined whether abnormal data is stored. If abnormal data is not stored, it is determined that there is no failure and the process is terminated. If abnormal data is stored, a faulty substrate is identified based on the stored normal or abnormal data in step S54. In this case, the failure board is identified by, for example, applying the stored normal or abnormal data to a determination table as shown in Table 2 in which the relationship between the determination result in each switching pattern and the failure occurrence board is associated. Can be done.
[0077]
[Table 2]

[0078]
According to the determination table, when switching pattern 1 is abnormal and when switching pattern 2 (and switching pattern 3) is normal, it is determined that a failure has occurred in drive system control board 20, and switching pattern 1 ( When the switching pattern 3) is normal and the switching pattern 2 is abnormal, it is determined that a failure has occurred in the sensor system control board 24. When the switching pattern 1 and the switching pattern 2 are abnormal, If the switching pattern 3 is normal, it can be determined that a failure has occurred in both the drive system control board 20 and the sensor system control board 24. If all of the switching patterns 1 to 3 are abnormal, it can be determined from the result of the switching pattern 3 that a failure has occurred in the control board 14, but a failure has also occurred in other boards. It remains possible. Therefore, in this case, the failed board is specified as follows.
[0079]
First, the difference ΔI between the current data in the switching pattern 3 and the current value in the normal state_ThreeNext, the difference ΔI between the current data and the current value of each of the

switching patterns

1 and 2 is calculated.₁, ΔI₂Calculate And ΔI₁And ΔI_Three, And ΔI₂And ΔI_ThreeIf the difference is within a predetermined value range, that is, approximately ΔI₁= ΔI_ThreeAnd ΔI₂= ΔI_ThreeIf so, it can be determined that the boards other than the control board 14 are normal. ΔI₁Is ΔI_ThreeIf the difference between the two exceeds a predetermined value (ΔI₁≠ ΔI_Three) It can be determined that a failure has also occurred in the drive system control board 20, and ΔI₂And ΔI_ThreeIf the difference between the two exceeds a predetermined value (ΔI₁≠ ΔI₂It can be determined that a failure has occurred in the sensor drive system control board 24 as well.
[0080]
After identifying the faulty part in this way, in step S56, the CPU 30 issues a command for notifying the user, for example, a command such as LED lighting or display on the liquid crystal panel, and the process is terminated.
[0081]
As a result of the failure determination process 2, when it is diagnosed that there is no failure, the system shifts to a normal operation, and the CPU 30 loads a normal program and performs a normal operation. If it is diagnosed that there is a failure, the system waits for a failure.
[0082]
In this embodiment, the diagnosis method using the current value in the standby state has been described. However, as described in the first embodiment, current data is taken in every fixed clock cycle, and a time series pattern is obtained. It is also possible to use a method of identifying a faulty substrate by comparing the dynamic characteristics of the current value with the normal state using According to this method, a change that cannot be detected in a static state can be detected, and the accuracy of fault detection can be improved. Further, the statistical processing method based on the Mahalanobis space introduced in the first embodiment can also be applied to failure determination in a static state, thereby further improving the diagnostic accuracy.
[0083]
[Third Embodiment]
FIG. 12 is a schematic configuration diagram illustrating an example of a device configuration for carrying out a failure determination method for a device including a plurality of printed circuit boards in the present embodiment. A printed circuit board 62A is connected to an upstream portion of the power supply line 60 that supplies current from the power supply, and power is supplied to the printed circuit board 62B and the printed circuit board 62D via the printed circuit board 62A. Further, power is supplied to the printed circuit board 62C via the printed circuit board 62B and to the printed circuit board 62E via the printed circuit board 62D. The printed circuit board 62A and the printed circuit board 62B are connected by a signal line 64, and the printed circuit board 62B, the printed circuit board 62C, the printed circuit board 62B, and the printed circuit board 62E are connected by a signal line 64.
[0084]
A physical information extraction unit 66 capable of extracting physical information such as a current value and a potential is connected further upstream of the power supply line 60 to which the printed circuit board 62 is connected. The physical information extraction unit 66 is connected to a comparison unit 68, and the comparison unit 68 is connected to a storage unit 70 that stores state information unique to each printed circuit board in advance and a failure identification unit 72. Has been.
[0085]
Here, specific state information (hereinafter referred to as “state information”) in which each printed circuit board stored in the storage unit 70 has failed will be described.
[0086]
FIG. 13A is a graph showing Data0, Data1, and Data2 as multivariate data. Data0, Data1, and Data2 are multivariate data displayed in a non-time series (without a time axis), and state information unique to each multivariate data (normal state, failure state of the printed circuit board 62A, etc.) It corresponds to. In analyzing the multivariate data, a threshold value is set for the physical quantity indicated on the vertical axis, and Data0, Data1, and Data2 are digitized. At this time, as shown in FIG. 14, there is an error in the measurement system and reproducibility included in the multivariate data. Therefore, the threshold range is set including this error. For example, when −21.5 is set as the threshold value in the multivariate data shown in FIG. 13A and the error is ± 0.1, −21.6 to −21.4 is the threshold range. Then, each of Data0, Data1, and Data2 is digitized using this threshold range. Digitization is performed by giving information of “1” if it is above the threshold range and “0” if it is below the threshold range. FIG. 13B shows a digitized version of each of Data0, Data1, and Data2.
[0087]
Digitized multivariate data collected in this way becomes the state information, and is stored in the storage unit 70 for each type of multivariate data as shown in FIG.
[0088]
Next, the operation of the present embodiment will be described.
FIG. 16 shows a flowchart of failure determination processing 3 for executing the failure determination method according to the present embodiment. The failure determination process 3 is performed, for example, when an abnormality occurs in the electronic circuit system.
[0089]
When the execution command of the failure determination process 3 is issued, as shown in FIG. 13, in step S60, the type of physical information that is the basis of multivariate data is selected, and in step S62, the selected physical information is converted into physical information. Extracted by the extraction unit 66. Here, as physical information handled as multivariate data, current, potential, and the like can be considered. Further, the frequency characteristics of the power supply current, the power spectrum, etc. can be considered as the types of multivariate data. In step S64, a threshold value is set according to the value indicated by the physical information and the error value included during monitoring. In step S66, the physical information measured based on the set threshold value is digitized to generate state information.
[0090]
Whether or not there is a difference between the state information indicating the normal state in the corresponding multivariate data in step S68 and comparing the state information obtained by measuring in step S70 with the state information indicating the normal state. Judging. If there is a difference between the state information obtained by measurement and the state information indicating the normal state, the state information obtained by measuring from the plurality of state information indicating the abnormal state in step S72. Search for bit pattern data that matches. In step S74, it is determined whether there is matching data. If there is matching data, it is possible to determine a failure state as an abnormal state corresponding to the extracted state information, so in step S76. The failure information is stored in the failure identification unit 72, and this process is terminated. For example, if the extracted state information is state information when only the printed circuit board 62A is in an abnormal state, it can be determined that a failure has occurred in the printed circuit board 62A.
[0091]
On the other hand, if there is no difference between the state information obtained by measuring in step S70 and the state information indicating the normal state, and if there is no matching data in step S74, all the information is determined in step S78. It is determined whether or not the type of physical information that is the basis of the multivariate data is selected. If the determination is negative, the physical information to be selected next is set in step S80, and then the process returns to step S60 and the above procedure is repeated. And search for matching abnormal state information. If it is determined in step S78 that the type of physical information that is the basis of all the multivariate data has been selected, this processing is terminated without specifying the failure.
[0092]
According to the present embodiment, the physical information extracted by the physical information extraction unit 66 is handled as multivariate data, a threshold value is set for the pattern of the multivariate data, converted into digital data, and a specific failure stored in advance. Since the failure information is identified by extracting the state information of the same pattern as this data from the data pattern corresponding to the condition, it is possible to identify the failure with higher accuracy with a simple configuration. Further, the analysis side can arbitrarily set the threshold value, the bitization level, and the like, so that analysis with a high degree of freedom can be performed.
[0093]
Next, examples that embody the present embodiment will be described.
[0094]
FIG. 17 is a schematic configuration diagram illustrating a configuration example of an apparatus for carrying out a printed circuit board failure determination method in an apparatus including a plurality of printed circuit boards in the present embodiment. A printed circuit board 82A is connected to an upstream portion of the power supply line 80 for supplying current from the power supply, and power is supplied to the printed circuit board 82B and the printed circuit board 82D via the printed circuit board 82A. The printed circuit board 82A and the printed circuit board 82B are connected by a signal line 84, and the printed circuit board 82B, the printed circuit board 82C, the printed circuit board 82B, and the printed circuit board 82E are connected by a signal line 84.
[0095]
A current sensing unit 86 capable of extracting physical information such as a current value and a potential is connected further upstream of the power supply line 80 to which the printed circuit board 82 is connected. The current sensing unit 86 is connected to a frequency conversion unit 88 that converts the current sensing result in the current sensing unit 86 into a frequency characteristic that is one of multivariate data, and the frequency conversion unit 88 is connected to the comparison unit 90. Has been. The comparison unit 90 is connected in advance to a current information storage unit 92 that stores unique frequency state information when each printed circuit board has failed, and a failure identification unit 94.
[0096]
In the current information storage unit 92, various state information is stored in each multivariate data type as shown in FIG. Here, the state information is data obtained by digitizing data indicating a specific current state corresponding to a failure of each printed circuit board.
[0097]
Next, the operation of this embodiment will be described.
[0098]
When an abnormality occurs in the electronic circuit system shown in FIG. 17, the failure determination process 4 shown in FIG. 20 is started.
[0099]
In step S100, the result sensed by the current sensing unit 86 is transmitted to the frequency conversion unit 88. In step S102, the sensing result is analyzed, in this case, the frequency analysis is performed. Thereby, for example, data of frequency characteristics such as state A and state B shown in FIG. 19 is obtained. In step S104, the threshold value is set to -3 dB and the error is set to ± 0.05 dB. In step S106, the frequency characteristic data is digitized based on the threshold value range.
[0100]
In step S108, the frequency state information in the normal state stored in the current information storage unit 92 is read. In step S110, the frequency state information in the normal state is compared with the frequency state information obtained as a result of sensing. Determine if there is. For example, when the frequency state information in the normal state in the frequency characteristic data group shown in FIG. 18 is compared with the frequency state information in the state A obtained by sensing, the normal state is “111X0X1X 001X0X00”, whereas the state A is “X0X110XX 0000000X”, which shows that the bit pattern clearly shows a different state.
[0101]
Here, the bit indicated by X is displayed as a value that can take either '0' or '1' when the data near the threshold is within the error variation shown above. Is compared except for the bit that is X.
[0102]
It is determined whether or not there is a difference from the normal state. If there is a difference from the normal state, in step 112, it matches the frequency state information obtained by measuring from a plurality of frequency state information indicating an abnormal state. Search the bit pattern data to be used. In step S114, it is determined whether there is matching data. If there is matching data, it is possible to determine a failure state as an abnormal state corresponding to the extracted state information, so in step S116. The failure information is stored in the failure identification unit 72, and this process is terminated.
[0103]
For example, the state A bit pattern matches the state A3 of the portion storing the frequency characteristic information. Since the state A3 data is one type of failure information bit pattern when the substrate A has failed, information that the substrate A has failed is recorded in step S116.
[0104]
On the other hand, if there is no difference between the frequency state information obtained by sensing in step S110 and the frequency state information indicating the normal state, and if there is no matching data in step S114, in step S118. It is determined whether or not all multivariate data types have been analyzed. If the determination is negative, physical information to be analyzed next, for example, power spectrum information is set in step S120, and then the process returns to step S100 and the above procedure is performed. Is repeated to search for the matching abnormal state information. If it is determined in step S118 that all multivariate data types have been analyzed, the present process is terminated without specifying a failure.
[0105]
According to this embodiment, in an electronic circuit system composed of a plurality of printed circuit boards, current information is handled as multivariate data, a threshold value is set for the multivariate data pattern, and the digital data is stored in advance. Since the failure information is specified by extracting the state information of the same pattern as this data from the data pattern corresponding to the specific failure state, the failure can be specified with higher accuracy with a simple configuration.
[0106]
In this embodiment, the power supply current is used as the physical information and the frequency characteristic is used as the multivariate data. However, other information can be used as the physical information and the multivariate data. For example, various physical information types such as potential, power, sound, heat, etc. can be considered as physical information, and many forms such as a power spectrum can be considered as multivariate data. In this case, each physical information is detected by providing a sensing mechanism corresponding to the type of physical information in the vicinity of the printed board.
[0107]
In this embodiment, two bits are converted from one threshold value. However, when the importance of the difference from the threshold value is increased, the determination is made with higher accuracy by performing multi-valued comparison. Needless to say, you can. In addition, the bit pattern is displayed in binary, but needless to say, it is displayed in various numbers depending on the situation. In this embodiment, the lowest frequency part is used as a part of the extracted multivariate data. However, this is different depending on the situation such as error range and storage capacity. Absent.
[0108]
【The invention's effect】
As described above, according to the first invention, each signal corresponding to the operation of a predetermined printed circuit board is input to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards, and is supplied to the plurality of printed circuit boards in a normal state. The failure of a given printed circuit board is identified by comparing the time series pattern of the total amount of power supply current and the time series pattern at the time of each signal input, so it is necessary to install a power supply current measuring means for each printed circuit board In addition, it is possible to specify a failure occurrence site and a failure state efficiently at a low cost with a simple configuration.
[0109]
According to the second invention, the supply of the power supply current is limited to a predetermined printed circuit board, and the total amount of the power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the normal time and the total power supply current at the limited time Since the failure of a specific printed circuit board is identified by comparison, it is not necessary to install a power supply current measuring means for each printed circuit board, and the location of failure and the state of failure can be identified efficiently at a low cost with a simple configuration. Can do.
[0110]
Further, according to the third invention, since the failure state is determined using the multivariate data included in the detected physical information, information specific to a specific failure state can be obtained from a small amount of detection data, It is possible to determine a failure of a printed circuit board more accurately with a simple configuration.
[0111]
According to the fourth invention, two or more types of physical information are extracted from a plurality of printed circuit boards, multivariate data included in each extracted physical information is analyzed, and each of the plurality of printed circuit boards is analyzed. The failure data having the same pattern as the combination data obtained by combining the multivariate data of each physical information obtained as a result of the analysis is extracted from a plurality of failure data stored in advance corresponding to the failure state, and the plurality of prints Since it is determined that the substrate is in a state corresponding to the extracted failure data, it is possible to accurately determine the failure of the printed circuit board by determining the failure state of the printed circuit board based on more information.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram of an apparatus configuration according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration in a control board 14 of the first embodiment.
FIG. 3 is a flowchart of failure determination processing 1 according to the first embodiment.
FIG. 4 is an example of an input signal pattern according to the first embodiment.
FIG. 5 is an example of current-time characteristics when the printed circuit board according to the first embodiment is normal.
FIG. 6 is an example of current-time characteristics at the time of measurement according to the first embodiment.
FIG. 7 is another example of the input signal pattern according to the first embodiment.
FIG. 8 is an example of current-time characteristics when the printed circuit board is normal in another example of the first embodiment;
FIG. 9 is a schematic diagram of an apparatus configuration according to a second embodiment.
FIG. 6 is a block diagram illustrating in detail a control board according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram illustrating a schematic configuration in a control board according to a second embodiment.
FIG. 11 is a flowchart of failure determination processing 2 according to the second embodiment.
FIG. 12 is a schematic diagram of an apparatus configuration according to a third embodiment.
FIG. 13A is a graph showing an example of multivariate data, and FIG. 13B shows an example of data obtained by binarizing multivariate data.
FIG. 14 is a diagram showing errors in multivariate data.
FIG. 15 is a diagram illustrating a storage unit in which binarized multivariate data is stored.
FIG. 16 is a flowchart of failure determination processing 3 according to the third embodiment.
FIG. 17 is a schematic diagram of an apparatus configuration in an example of the third embodiment;
FIG. 18 is a diagram illustrating a storage unit in which binarized multivariate data is stored.
FIG. 19 is a graph showing an example of multivariate data obtained by measurement.
FIG. 20 is a flowchart of failure determination processing 4 in an example of the third exemplary embodiment.
FIG. 21 is a diagram showing a schematic configuration of a conventional example.
FIG. 22 is a diagram showing a schematic configuration of another example of the conventional example.
FIG. 23 is a diagram showing another schematic configuration of a conventional example.
[Explanation of symbols]
12 Power supply
14 Control board
20 Drive system control board
24 Sensor control board
30 CPU
32 RAM
34, 38 ROM
36 Current measurement circuit
62 Printed circuit board
66 Physical information extraction unit
68 Comparison part
70 storage
72 Fault identification part
80 Power line
82 Printed circuit board
86 Current sensing section
88 Frequency converter
90 comparison part
92 Current information storage
94 Failure identification part

Claims

Each signal corresponding to the operation of a predetermined printed circuit board is input to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards,
Measuring the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the time of input of each of the signals in time series,
The time series pattern of the total amount of power supply current measured and the time series pattern of the total amount of power supply current corresponding to the normal state of the printed circuit board at the time of inputting the signal stored in advance are collated for each signal,
A printed circuit board failure determination method for determining failure of a printed circuit board based on the collation result.

2. The printed circuit board failure determination method according to claim 1, wherein the input of each signal corresponding to the operation of the predetermined printed circuit board is performed by continuing each signal in time series.

In an electronic circuit that supplies power supply current to a plurality of other printed circuit boards via a control board, the printed circuit board is sequentially selected from the plurality of printed circuit boards including the control board, and the power supply current is supplied to the selected predetermined printed circuit board. Supply
Measuring the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the time of power supply current supply to the predetermined printed circuit board;
The total amount of current measured is collated with the total amount of current corresponding to the normal state of the printed circuit board at the time of supplying current to the predetermined printed circuit board stored in advance for each predetermined printed circuit board,
A printed circuit board failure determination method for determining failure of the predetermined printed circuit board based on the collation result.

4. A switch for controlling power supply current supply to each of the plurality of printed circuit boards is installed, and power supply current is supplied to the predetermined printed circuit board by controlling each switch. The printed circuit board failure determination method described.

Detect physical information about at least one of current value and potential from an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards,
Analyzing multivariate data contained in the detected physical information,
Extracting failure data having the same pattern as the data obtained as a result of the analysis from a plurality of failure data stored in advance corresponding to each failure state of the plurality of printed circuit boards,
A printed circuit board failure determination method for determining that the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data.

The printed circuit board failure determination method according to claim 5, wherein the stored failure data indicates at least one printed circuit board in which a failure has occurred.

The printed circuit board failure determination method according to claim 5, wherein the physical information is detected from a most upstream power supply part to the number of printed circuit boards.

8. The printed circuit board failure determination method according to claim 5, wherein the analysis further samples and digitizes the multivariate data for each predetermined variable.

9. The printed circuit board failure determination method according to claim 8, wherein the digitization is performed using a value larger than an error value of a measurement system that measures the physical information as a threshold value.

The printed circuit board failure determination method according to claim 9, wherein the determination of the same pattern is performed by excluding data values within an error range set as the threshold value.

The judgment of the same pattern is made by correcting the error of the multivariate data by combining the data obtained as a result of the analysis and the failure data measurement data by combining characteristic parts of both data. 11. The printed circuit board failure determination method according to claim 5, wherein the printed circuit board failure determination method is performed .

Extract two or more types of physical information from power supply current supply units to multiple printed circuit boards,
Analyze multivariate data contained in each extracted physical information,
Failure data having the same pattern as combination data obtained by combining multivariate data of each physical information obtained as a result of the analysis from a plurality of failure data stored in advance corresponding to each failure state of the plurality of printed circuit boards Extract
A printed circuit board failure determination method for determining that the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data.

Input means for inputting each signal corresponding to the operation of a predetermined printed circuit board to an electronic circuit composed of a plurality of printed circuit boards;
  Measuring means for measuring in time series the total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the time of input of each of the signals;
  Collating means for collating, for each signal, a measured time series pattern of the total amount of power supply current and a time series pattern of the total amount of power supply current corresponding to the normal state of the printed circuit board at the time of inputting the signal stored in advance.
  A determination means for determining a failure of the printed circuit board based on the verification result;
  A printed circuit board failure determination device.

In an electronic circuit that supplies power supply current to a plurality of other printed circuit boards via a control board, the printed circuit board is sequentially selected from the plurality of printed circuit boards including the control board, and the power supply current is supplied to the selected predetermined printed circuit board. Selective supply means for supplying;
  Measuring means for measuring a total amount of power supply current supplied to the plurality of printed circuit boards at the time of power supply current supply to the predetermined printed circuit board;
  Collating means for collating the measured total amount of current with the total amount of current corresponding to the normal state of the printed circuit board when supplying current to the predetermined printed circuit board stored in advance for each predetermined printed circuit board;
  Determining means for determining a failure of the predetermined printed circuit board based on the verification result;
  A printed circuit board failure determination device.

A detection unit for detecting physical information regarding at least one of a current value and a potential from an electronic circuit configured by a plurality of printed circuit boards;
  Analyzing means for analyzing multivariate data included in the detected physical information;
  A failure data extracting means for extracting failure data having the same pattern as the data obtained as a result of the analysis from a plurality of previously stored failure data corresponding to the failure states of the plurality of printed circuit boards;
  Determining means for determining that the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data;
  A printed circuit board failure determination device.

Physical information extraction means for extracting two or more types of physical information from power supply current supply units to a plurality of printed circuit boards;
  Multivariate data analysis means for analyzing multivariate data included in each extracted physical information;
  Failure data having the same pattern as combination data obtained by combining multivariate data of each physical information obtained as a result of the analysis from a plurality of failure data stored in advance corresponding to each failure state of the plurality of printed circuit boards The same pattern extracting means for extracting
  Determining means for determining that the plurality of printed circuit boards are in a state corresponding to the extracted failure data;
  A printed circuit board failure determination device.