JP4730451B2 - 検出データ処理装置及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明の一態様の検出データ処理装置において、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離に基づいて、前記第二のマハラノビス距離の算出を行うか否かを決定する決定手段、をさらに備え、前記第二算出手段は、前記第二のマハラノビス距離の算出を行うことを前記決定手段が決定した場合に、前記第二のマハラノビス距離の算出を行うものであってよい。
本発明の一態様の検出データ処理装置において、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離を使用するか否かの組み合わせ条件を予め記憶した記憶手段を参照し、前記組み合わせ条件に従って、前記診断対象の回路基板に関するSN比を算出するSN比算出手段、をさらに備えていてよい。
本発明の一態様の検出データ処理装置において、回路基板の故障原因ごとに、当該故障原因の故障の生じた回路基板に関して算出されたSN比を予め記憶した記憶手段をさらに参照し、前記SN比算出手段が算出した前記診断対象の回路基板に関するSN比と、前記記憶手段に記憶された前記故障原因ごとのSN比と、を用いて、前記診断対象の回路基板と前記故障原因それぞれの故障の生じた回路基板との間の相関関係を求め、求めた相関関係を表す値が最も大きい故障原因を出力する出力手段、をさらに備えていてよい。
本発明の他の一態様の検出データ処理装置は、回路基板における複数の検出位置の動作状態を検出する検出手段から、正常な回路基板を動作させたときに取得した、前記複数の検出位置のそれぞれに対応する検出データごとに、当該検出データを分割して得られる複数のグループについて互いに相関関係を求め、他のグループとの相関関係を表す値が予め設定された閾値よりも小さいグループの検出データを当該検出位置に対応する解析データとして選択し、前記解析データを用いて生成された、各検出位置に対応する第一のマハラノビス空間を表す情報を記憶した記憶手段を参照し、前記複数の検出位置のそれぞれについて、前記記憶手段に記憶された前記第一のマハラノビス空間と、診断対象の回路基板を動作させたときに前記検出手段から取得した当該検出位置の検出データと、に基づいて第一のマハラノビス距離を算出する第一算出手段と、前記正常な回路基板を動作させたときの前記複数の検出位置のそれぞれに対応する前記検出データと、当該検出位置について生成された前記第一のマハラノビス空間と、に基づいて、前記正常な回路基板に関する前記複数の検出位置ごとのマハラノビス距離を算出し、当該算出したマハラノビス距離から生成される第二のマハラノビス空間に対する、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離のマハラノビス距離を、前記診断対象の回路基板に関する第二のマハラノビス距離として算出する第二算出手段と、を備えることを特徴とする。
本発明の一態様のプログラムは、回路基板における複数の検出位置の動作状態を検出する検出手段から、前記複数の検出位置のそれぞれに対応する検出データを取得し、各検出位置に対応する検出データごとに、当該検出データを分割して得られる複数のグループについて互いに相関関係を求め、他のグループとの相関関係を表す値が予め設定された閾値よりも小さいグループの検出データを当該検出位置に対応する解析データとして選択するステップと、前記複数の検出位置のそれぞれについて、正常な回路基板を動作させたときの当該検出位置の前記検出データから選択された前記解析データを用いて生成された第一のマハラノビス空間と、診断対象の回路基板を動作させたときの当該検出位置の前記検出データと、に基づいて第一のマハラノビス距離を算出するステップと、前記正常な回路基板を動作させたときの前記複数の検出位置のそれぞれに対応する前記検出データと、当該検出位置について生成された前記第一のマハラノビス空間と、に基づいて、前記正常な回路基板に関する前記複数の検出位置ごとのマハラノビス距離を算出し、当該算出したマハラノビス距離から生成される第二のマハラノビス空間に対する、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離のマハラノビス距離を、前記診断対象の回路基板に関する第二のマハラノビス距離として算出するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
なお、本段落の次の文から段落[0026]までの記載は、出願当初の[特許請求の範囲]に記載の請求項1−8に対応する。
請求項1に係る発明は、回路基板の動作状態を検出する検出手段から取得した検出データの複数のグループについて互いに相関関係を求め、他のグループとの相関関係を表す値が予め設定された閾値よりも小さいグループの検出データを解析データとして選択する選択手段と、正常な回路基板を動作させたときの前記検出データから前記選択手段が選択した前記解析データを用いて生成された第一のマハラノビス空間と、診断対象の回路基板を動作させたときの前記検出データと、に基づいて第一のマハラノビス距離を算出する第一算出手段と、を備えることを特徴とする検出データ処理装置である。
図6に、第1実施形態における故障診断装置の構成の例を示す。故障診断装置10は、回路基板の動作状態を検出する動作状態検出部1と電気的に接続される。本例において、動作状態検出部1は、上述のように、回路基板に設けられた24個のコイルを備える。
図17は、第2実施形態における故障診断装置の構成の例を示すブロック図である。図17において、図6と同様の要素には同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。図17の例の故障診断装置10は、図6に例示する故障診断装置10(第1実施形態)が備える各要素に加えて、SN比算出部120、直交表データ格納部122、故障原因特定部124、及び故障原因別SN比格納部126を備える。
ηL28−i=10・log(yi 2/Si 2) (7)
yi=ΣMDp,ui/24 (8)
Si 2=Σ(MDp,ui−MDp,AVE)2/(24−1) (9)
である。式(8)及び式(9)において、“ui”は、直交表L28の行iにおいてSN比の算出に使用するものとして設定されているコイル(記号「○」の欄に対応するコイル)の番号を表し、MDp,uiは、当該番号のコイルについてのマハラノビス距離を表す。
MDp,AVE=ΣMDp,k/24 (10)
である(k=1,2,3,…,24)。
SN比k−○=ΣηL28−withk (11)
SN比k−×=ΣηL28−withoutk (12)
式(11)において、“withk”は、直交表L28において、コイルkの欄が「○」である行の番号を表す。また、式(12)において、“withoutk”は、コイルkの欄が「×」である行の番号を表す。
ηB−L28−i=10・log{yBi/{(1/ηB−L28−1−i)2+(1/ηB−L28−2−i)2}} (13)
ただし、yBiは故障Bのyiを表し、yB1は故障Bの事例1のyiを、yB2は故障Bの事例2のyiを表し、yBi=(yB1+yB2)で表す。
図24に、第3実施形態における故障診断装置10の構成の例を示す。図24に例示する故障診断装置10は、図17の例の故障診断装置10が備える各要素に加えて、正常データ更新部130及び故障原因別SN比更新部132を備える。図24において、図17と同様の構成要素には同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
Claims (6)
- 回路基板における複数の検出位置の動作状態を検出する検出手段から、前記複数の検出位置のそれぞれに対応する検出データを取得し、各検出位置に対応する検出データごとに、当該検出データを分割して得られる複数のグループについて互いに相関関係を求め、他のグループとの相関関係を表す値が予め設定された閾値よりも小さいグループの検出データを当該検出位置に対応する解析データとして選択する選択手段と、
前記複数の検出位置のそれぞれについて、正常な回路基板を動作させたときの当該検出位置の前記検出データから前記選択手段が選択した前記解析データを用いて生成された第一のマハラノビス空間と、診断対象の回路基板を動作させたときの当該検出位置の前記検出データと、に基づいて第一のマハラノビス距離を算出する第一算出手段と、
前記正常な回路基板を動作させたときの前記複数の検出位置のそれぞれに対応する前記検出データと、当該検出位置について生成された前記第一のマハラノビス空間と、に基づいて、前記正常な回路基板に関する前記複数の検出位置ごとのマハラノビス距離を算出し、当該算出したマハラノビス距離から生成される第二のマハラノビス空間に対する、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離のマハラノビス距離を、前記診断対象の回路基板に関する第二のマハラノビス距離として算出する第二算出手段と、
を備えることを特徴とする検出データ処理装置。 - 前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離に基づいて、前記第二のマハラノビス距離の算出を行うか否かを決定する決定手段、をさらに備え、
前記第二算出手段は、前記第二のマハラノビス距離の算出を行うことを前記決定手段が決定した場合に、前記第二のマハラノビス距離の算出を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の検出データ処理装置。 - 前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離を使用するか否かの組み合わせ条件を予め記憶した記憶手段を参照し、前記組み合わせ条件に従って、前記診断対象の回路基板に関するSN比を算出するSN比算出手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の検出データ処理装置。 - 回路基板の故障原因ごとに、当該故障原因の故障の生じた回路基板に関して算出されたSN比を予め記憶した記憶手段をさらに参照し、
前記SN比算出手段が算出した前記診断対象の回路基板に関するSN比と、前記記憶手段に記憶された前記故障原因ごとのSN比と、を用いて、前記診断対象の回路基板と前記故障原因それぞれの故障の生じた回路基板との間の相関関係を求め、求めた相関関係を表す値が最も大きい故障原因を出力する出力手段、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項3に記載の検出データ処理装置。 - 回路基板における複数の検出位置の動作状態を検出する検出手段から、正常な回路基板を動作させたときに取得した、前記複数の検出位置のそれぞれに対応する検出データごとに、当該検出データを分割して得られる複数のグループについて互いに相関関係を求め、他のグループとの相関関係を表す値が予め設定された閾値よりも小さいグループの検出データを当該検出位置に対応する解析データとして選択し、前記解析データを用いて生成された、各検出位置に対応する第一のマハラノビス空間を表す情報を記憶した記憶手段を参照し、
前記複数の検出位置のそれぞれについて、前記記憶手段に記憶された前記第一のマハラノビス空間と、診断対象の回路基板を動作させたときに前記検出手段から取得した当該検出位置の検出データと、に基づいて第一のマハラノビス距離を算出する第一算出手段と、
前記正常な回路基板を動作させたときの前記複数の検出位置のそれぞれに対応する前記検出データと、当該検出位置について生成された前記第一のマハラノビス空間と、に基づいて、前記正常な回路基板に関する前記複数の検出位置ごとのマハラノビス距離を算出し、当該算出したマハラノビス距離から生成される第二のマハラノビス空間に対する、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離のマハラノビス距離を、前記診断対象の回路基板に関する第二のマハラノビス距離として算出する第二算出手段と、
を備えることを特徴とする検出データ処理装置。 - 回路基板における複数の検出位置の動作状態を検出する検出手段から、前記複数の検出位置のそれぞれに対応する検出データを取得し、各検出位置に対応する検出データごとに、当該検出データを分割して得られる複数のグループについて互いに相関関係を求め、他のグループとの相関関係を表す値が予め設定された閾値よりも小さいグループの検出データを当該検出位置に対応する解析データとして選択するステップと、
前記複数の検出位置のそれぞれについて、正常な回路基板を動作させたときの当該検出位置の前記検出データから選択された前記解析データを用いて生成された第一のマハラノビス空間と、診断対象の回路基板を動作させたときの当該検出位置の前記検出データと、に基づいて第一のマハラノビス距離を算出するステップと、
前記正常な回路基板を動作させたときの前記複数の検出位置のそれぞれに対応する前記検出データと、当該検出位置について生成された前記第一のマハラノビス空間と、に基づいて、前記正常な回路基板に関する前記複数の検出位置ごとのマハラノビス距離を算出し、当該算出したマハラノビス距離から生成される第二のマハラノビス空間に対する、前記複数の検出位置のそれぞれについて算出された前記第一のマハラノビス距離のマハラノビス距離を、前記診断対象の回路基板に関する第二のマハラノビス距離として算出するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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