JP4784225B2 - Failure diagnosis apparatus, image forming apparatus, and failure diagnosis method - Google Patents
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Description
本発明は、回路基板を組み込んだ装置の故障診断診断システム、画像形成装置及び故障診断方法に関する。 The present invention relates to a failure diagnosis diagnosis system, an image forming apparatus, and a failure diagnosis method for a device incorporating a circuit board.
パーソナルコンピュータ、複写機等の電子機器には、近年、性能、機能の向上に伴い、益々、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(回路基板)の形で格納、組み付けられている。また、自動車や航空、ロボットや半導体設計装置等、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いる。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、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、状態の検出、状態の把握が困難な様々な異常、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。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ず、検出箇所を特定できないこともしばしば生じていた。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った。 In recent years, as electronic devices such as personal computers and copiers have been improved in performance and functions, analog and digital electronic circuits for various purposes for realizing them are increasingly in the form of printed circuit boards (circuit boards). Is stored and assembled. In addition, a lot of electronic circuit boards that can operate with high reliability and high speed and high accuracy are installed in other industrial equipment such as automobiles, aviation, robots, and semiconductor design equipment. . 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 such a board-mounted device is used is usually in an office or a house, but may be used in other harsh environments. Over. Especially when the usage environment is inferior, even if it is used in a normal manner, various abnormalities and failures that make it difficult to detect the state and grasp the state occur, and it takes a lot of labor to repair it. It will be. Even when used in a normal use environment, an abnormality or failure of the electronic circuit occurs, and the frequency is not necessarily low, and the detection location cannot often be specified. Furthermore, when an abnormality occurs in the electronic circuit board, it is necessary to take immediate measures in terms of safety and cost.
このような異常が複写機等に発生した際の対応の一例として、複写機やプリンタ等の異常、故障情報の連絡がサービスセンターに入ると、修理担当者であるカスタマーエンジニアが現地に駆けつけて、機器に表示されたフェイルコードから、または記録された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、部品の交換をする、あるいは修復作業を行う、などの措置手段を講ずることがある。 As an example of what to do when such an abnormality occurs in a copier, etc., when an error or failure information about the copier or printer enters the service center, a customer engineer who is in charge of repairs rushes to the site, Measures such as identifying the fault location from the fail code displayed on the device or based on the recorded fault location information or fault history information, replacing parts, or performing repair work. May take.
また、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ことも行われており、このような場合には、これらの情報を予め解析した上で、カスタマーエンジニアにより、同様の措置が採られる。 In addition, these devices are connected to the network, and state management and failure information are automatically transmitted to the department that manages these information. After analyzing the information in advance, the same measures are taken by the customer engineer.
このような故障診断を行う方法として、例えば、特許文献1が開示されている。この特許文献1によれば、システムの故障を引き起こすシステムコンポーネントを、ベイジアンネットワークと称される規則に基づくシステム(ルール型システム)を用いてモデル化し、該ベイジアンネットワークは、当該システムコンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を持つ標識ノードと、標識ノードに結合され、故障を生成するシステムコンポーネントの原因をそれぞれが表す複数の原因ノードと、複数の原因ノードのうち少なくとも1つの原因ノードにそれぞれが結合され、該結合された原因ノードの何れかによって表される原因を修復するアクションを提案するトラブルシューティング・ステップをそれぞれが表す第1の複数のトラブルシューティングノードとを備えることにより、システムのトラブルシューティングに際して、問題を解決できる確率が最も高く、必要とされる期待コストの最も少ないアクションがユーザに提供されるとしている。
As a method for performing such a failure diagnosis, for example,
また、特許文献1に開示されたこのような故障診断システムを改良すれば、ユーザにストレスを与えることなく、故障を引き起こすシステムコンポーネントを特定することのできるシステムを構築することも可能である。
Further, if such a failure diagnosis system disclosed in
このような改良した故障診断システムの一例として、例えば、各コンポーネントの観測データを表すノードとして電流センサや振動センサや用紙搬送センサを用いて取得されるコンポーネントの稼働状態を示す観測データ情報、履歴情報を表すノードとして画像形成装置の使用状況(使用年数、単位期間内の用紙フィード数で求められる使用頻度、故障交換頻度情報、パーツ交換履歴等)を表す履歴情報、環境情報を表すノードとして温度センサや湿度センサを用いて取得される動作環境を表す環境情報、消耗財情報を表すノードとして消耗材検知部にて取得される印刷用紙の厚さ(紙厚情報)や用紙種別や色剤の色種や染料/顔料などのタイプやその残量などを表す消耗材情報等からなるベイジアンネットワークを構成し、このようなベイジアンネットワークを利用して構築されるシステムがある。このような改良した故障診断システムでは、故障が発生すると、故障診断モードに入り、各種情報を種々のセンサから自動的に取得し、そのデータを装置の履歴や環境情報等とともにベイジアンネットワークにより故障確率を算出し、この算出した故障確率に基づいて故障箇所の候補を抽出する。さらに、各種センサによる各種情報を自動的に取得して確率を算出して、ベイジアンネットワークに組み込んで計算すれば、故障診断に関する予備知識がいらず、簡単な操作で正確な故障診断が可能になる。このため、故障診断に関する予備知識がない、あるいは経験の少ないサービスマン、顧客であっても、簡単な操作で正確な故障診断が可能となる。 As an example of such an improved fault diagnosis system, for example, observation data information and history information indicating the operating state of a component acquired using a current sensor, a vibration sensor, or a paper transport sensor as a node representing observation data of each component The temperature sensor as a node representing the environment information, the history information representing the usage status of the image forming apparatus (the number of years used, the usage frequency required by the number of paper feeds within the unit period, the failure replacement frequency information, the parts replacement history, etc.) Environment information that indicates the operating environment acquired using the sensor and humidity sensor, the thickness of the printing paper (paper thickness information) acquired by the consumable material detection unit as a node that represents consumable goods information, the paper type, and the color of the colorant A Bayesian network consisting of consumable information that indicates the type of seeds, dyes / pigments, etc. There is a system that is built using a down network. In such an improved failure diagnosis system, when a failure occurs, the failure diagnosis mode is entered, various information is automatically acquired from various sensors, and the data is collected along with the device history, environmental information, etc., by the Bayesian network. And a candidate for a failure location is extracted based on the calculated failure probability. Furthermore, by automatically acquiring various information from various sensors, calculating the probability, and calculating the probability by incorporating it into the Bayesian network, there is no prior knowledge about failure diagnosis, and accurate failure diagnosis is possible with simple operations. . For this reason, even if there is no prior knowledge about failure diagnosis, or even a serviceman or customer with little experience, accurate failure diagnosis can be performed with a simple operation.
しかしながら、特許文献1の診断システムでは、観察する顧客、またはカスタマーエンジニアが画像形成装置の状態をモニタするのに慣れていない場合、情報に大きなバラツキが生じる。そのため、観察する顧客が慣れていない場合、情報に大きなバラツキが生じて、重大な誤診断を招く恐れがあり、正確な故障箇所の特定には不十分である。特に、故障箇所が回路基板であった場合には正確な故障箇所の特定は困難なものとなる。
However, in the diagnostic system of
また、前記のような改良した故障診断システムによる故障診断においても、観測データ情報、履歴情報、環境情報、消耗財情報だけでは、回路基板上の部品の動作状態が十分に反映されているとは言えず、回路基板上のどの部品が故障したかを特定するには情報として不十分であった。 Also, in the fault diagnosis by the improved fault diagnosis system as described above, the observation data information, history information, environmental information, and consumable goods information alone sufficiently reflect the operation state of the components on the circuit board. Needless to say, the information was insufficient to identify which component on the circuit board failed.
本発明は以上のような点を考慮して行なわれたものであり、従来の診断手法に比べて精度よく回路基板上の故障箇所を特定することが可能となる故障診断装置、画像形成装置及び故障診断方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above points, and includes a failure diagnosis apparatus, an image forming apparatus, and an image forming apparatus capable of specifying a failure location on a circuit board with higher accuracy than conventional diagnosis methods. An object is to provide a fault diagnosis method .
かかる目的を達成するための、本発明の故障診断装置は、診断対象装置に組み込まれた複数の回路基板のそれぞれに実装された複数の部品の動作時間をそれぞれに管理する動作時間管理部と、前記複数の回路基板のそれぞれに実装された複数の部品について、故障に因果関係を有する部品間を結線すると共に、各部品に、当該部品の動作時間情報を結線して表現される故障診断モデルを使用して、前記複数の回路基板に実装された複数の部品の中から故障部品を特定する故障診断部と、を備え、前記故障診断部は、前記動作時間管理部に管理された前記複数の部品の動作時間を、前記動作時間管理部から入力し、前記動作時間管理部から入力した前記複数の部品の動作時間に対応する、前記故障診断モデルにおける各部品の故障確率を、前記故障診断モデルを構成する前記複数の部品の各ノードに記憶された、各部品の動作時間ごとの正常確率及び故障確率から抽出し、抽出した故障確率が所定値以上の部品を故障部品として特定することを特徴とする(請求項1)。回路基板に実装される部品の故障確率は、実際に部品に通電された時間、パルスを発していた時間(動作時間)によって変化することに着目し、複数の部品における、エラーコード情報毎の、動作時間情報に対する正常確率及び故障確率と、動作時間管理部に管理された動作時間とから各部品の動作時間における故障確率を抽出し、抽出した故障確率が所定値以上の部品を故障部品として特定することで、精度よく回路基板上の故障箇所を特定することが可能となる。 In order to achieve such an object, the fault diagnosis device of the present invention includes an operation time management unit that manages the operation time of each of a plurality of components mounted on each of a plurality of circuit boards incorporated in a diagnosis target device, and For a plurality of components mounted on each of the plurality of circuit boards, a component having a causal relationship with the failure is connected, and a failure diagnosis model expressed by connecting the operation time information of the component to each component is represented. A fault diagnosis unit that identifies a faulty component from a plurality of components mounted on the plurality of circuit boards, and the fault diagnosis unit includes the plurality of fault management units managed by the operation time management unit . the operating time of the component, input from the operation time management section, corresponding to the operation time of the plurality of component input from the operation time management section, the failure probability of each component in the fault diagnosis model, the Stored in each node of the plurality of parts constituting the disabled diagnostic model, extracted from normal probability and failure probability for each operation time of each component, extracted failure probability is identified as the failed component a predetermined value or more parts (Claim 1). Focusing on the fact that the failure probability of a component mounted on a circuit board changes depending on the time when the component is actually energized and the time when the pulse was generated (operation time), for each error code information in a plurality of components, and operation time normal probability of information and failure probability, identify extracting failure probability from the operation time manager operation time which is managed in the operation time of each component, extracted failure probability a predetermined value or more parts as defective parts By doing so, it becomes possible to pinpoint the fault location on the circuit board with high accuracy.
診断対象装置は、種々の動作モードを組み合わせて所望の動作を実現している。例えば、診断対象装置が画像形成装置である場合(請求項3)、それぞれ所定の動作を行う複数の動作モードを組み合わせて画像読み取り、画像形成を行っている。例えば、両面印刷における用紙の搬送、反転、画像形成等を複数の動作モードを組み合わせて実行することができる。ここで、回路基板上の部品(素子)の通電時間、動作時間は、動作モード毎に一定値を示すものである。すなわち、所定の動作モードが何回実行されたかを管理すれば、通算の通電時間、動作時間を把握することができる。そこで、前記のような故障診断装置では、前記動作時間管理部は、診断対象装置の動作モード別に回路基板に実装された部品の動作時間を管理する構成とすることができる(請求項2)。 The diagnosis target device realizes a desired operation by combining various operation modes. For example, when the diagnosis target apparatus is an image forming apparatus ( Claim 3 ), a plurality of operation modes each performing a predetermined operation are combined to perform image reading and image formation. For example, paper conveyance, reversal, image formation, and the like in duplex printing can be executed by combining a plurality of operation modes. Here, the energization time and the operation time of the components (elements) on the circuit board show a constant value for each operation mode. That is, by managing how many times a predetermined operation mode has been executed, the total energization time and operation time can be grasped. Therefore, in the failure diagnosis apparatus as described above, the operation time management unit can be configured to manage the operation time of the components mounted on the circuit board for each operation mode of the diagnosis target apparatus (claim 2).
また、このような故障診断装置では、前記故障診断部は、回路基板に実装された部品の故障確率を含めて推論処理に基づく故障診断を行う構成とすることができる。回路基板に実装された部品の故障確率は、例えば、それまでに蓄積された故障発生の頻度のデータに基づいて予め算出し、回路基板に実装された部品の故障し易さを予め割り振っておくことができる。このような故障確率を故障診断モデルの入力情報として取り込んで故障診断を行えば故障診断精度をさらに向上させることができる。 Further, in such a failure diagnosis apparatus , the failure diagnosis unit can be configured to perform failure diagnosis based on inference processing including failure probabilities of components mounted on the circuit board . The failure probability of the component mounted on the circuit board is calculated in advance based on, for example, data on the frequency of failure occurrence accumulated so far, and the failure probability of the component mounted on the circuit board is allocated in advance. be able to. If such failure probability is taken as input information of the failure diagnosis model and failure diagnosis is performed, failure diagnosis accuracy can be further improved.
次に、本発明の故障診断方法は、診断対象装置に組み込まれた複数の回路基板のそれぞれに実装された複数の部品について、故障に因果関係を有する部品間を結線すると共に、各部品に、当該部品の動作時間情報を結線して表現される故障診断モデルを使用して、前記複数の回路基板に実装された複数の部品の中から故障部品を特定する故障診断方法であって、前記診断対象装置に組み込まれた前記複数の回路基板のそれぞれに実装された複数の部品の動作時間をそれぞれに算出するステップと、前記算出するステップで算出された前記複数の部品の動作時間に対応する、前記故障診断モデルにおける各部品の故障確率を、前記故障診断モデルを構成する前記複数の部品の各ノードに記憶された、各部品の動作時間ごとの正常確率及び故障確率から抽出するステップと、前記抽出するステップで抽出した故障確率が所定値以上の部品を故障部品として特定するステップと、を有することを特徴とする(請求項4)。このような故障診断方法は、例えば、本発明の故障診断装置を稼働させることによって実施することができる。 Next, in the failure diagnosis method of the present invention, for a plurality of components mounted on each of a plurality of circuit boards incorporated in the diagnosis target device, the components having a causal relationship with the failure are connected, and each component is A failure diagnosis method for identifying a failure component from a plurality of components mounted on the plurality of circuit boards using a failure diagnosis model expressed by connecting operation time information of the component, the diagnosis Corresponding to the operation time of the plurality of components calculated in the step of calculating the operation time of each of the plurality of components mounted on each of the plurality of circuit boards incorporated in the target device ; wherein the failure probability of each component in the fault diagnosis model stored in said each node of the plurality of parts constituting a fault diagnosis model, normal probability and failure probability for each operation time of each component Extracting from the failure probabilities extracted in the step of the extraction and having the steps of: identifying a failed component a predetermined value or more components (claim 4). Such a failure diagnosis method can be implemented, for example, by operating the failure diagnosis apparatus of the present invention.
本発明によれば、回路基板に実装された部品毎に実際に動作した時間を加算した通算の動作時間を取り込んで故障診断を行えるようにしたので、故障診断の精度を向上させることができる。 According to the present invention, the failure diagnosis can be performed by taking in the total operation time obtained by adding the actual operation time for each component mounted on the circuit board, so that the accuracy of the failure diagnosis can be improved.
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面と共に詳細に説明する。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
まず、故障診断システムを搭載した本発明おける診断対象装置となる画像形成装置1の構成について図1を用いて説明する。画像形成装置1は、CCDセンサにより画像をスキャンして読み取る画像読み取り部101と読み取った画像データを画像形成装置の他の部分に送信するためのインターフェイス部となるスキャナIF部(スキャナーインターフェイス部)102、画像形成装置1の動作モードや動作状態を表示する表示部103と表示部を制御する表示制御部104、読み取った画像データやネットワークIF部(インターネットインターフェイス部)から送られてきた画像データをプリントアウトするための画像形成部105、画像形成部105と他の部分とのインターフェイスとなるプリンタIF部(プリンターインターフェイス部)106、画像形成装置1の動作指示を実行する指示入力部107と、画像データの記録・読み取り制御を行う記録・読み取り制御部108と、ネットワークを通して画像形成装置の状態やPCと画像データの送受信を行う通信IF部(通信インターフェイス部)109と、画像形成装置全体を制御するCPU(Central Processing Unit)110と、画像形成装置を動作させるためのプログラムが格納されたROM(Read Only Memory)111と、画像形成装置の動作時のメモリRAM(Random Access Memory)112と、画像形成装置の各種状態を記憶するNVRAM(Non Volatite RAM:不揮発性メモリ)113を含んでいる。さらに、回路基板及び回路基板に実装された部品の動作時間をそれぞれ管理する動作時間管理部104を備えている。このような画像形成装置(1)におけるCPU(110)は、本発明における故障診断部の機能を果たす。
First, the configuration of an
図2は、画像形成装置1の回路基板構成について示したものである。図2に示す通り、画像形成装置1内の基板構成は基板1、基板2、基板3、基板4と周辺機器から構成されている。基板1は、CPU1、ASIC(Application Specific Integrated Circuit:特定用途向け集積回路)11、ASIC12、RAM11、RAM12、ROM1と、基板2と接続するコネクタ11、基板3と接続するコネクタ12、基板4と接続するコネクタ13、周辺機器と接続するコネクタ14といった部品から構成される。また、基板2はASIC2、RAM21、RAM22と、基板1と接続するコネクタ2といった部品から構成される。また、基板3はCPU3、ROM3と、基板1と接続するコネクタ3といった部品から構成される。また、基板4はCPU4、ASIC4、ROM4と、基板1と接続するコネクタ4といった部品から構成される。周辺機器はハードディスクドライブ等の外部記憶装置等で構成される。
FIG. 2 shows a circuit board configuration of the
以上のように構成される画像形成装置1は、動作モード1、動作モード2等の動作を組み合わせて種々の動作を実現する。例えば、プリントアウトを1枚実行する場合は、動作モード1と動作モード2が関係しており、動作モード1が合計100回、動作モード2が合計100回動作することでプリントアウトを実現している。また、コピーを1枚実行する場合は、動作モード1と動作モード3が関係しており、動作モード1が合計100回、動作モード3が合計200回動作することでコピーを実現している。
The
次に、このような構成の画像形成装置1において回路基板上のどの部品が故障したかを特定する方法について説明する。図3は、画像形成装置1が保持する動作モードと、各動作モードにおいて動作する回路基板と、回路基板の部品のうち実際に動作する部品と、動作時間が格納された表である。この表は、動作時間管理部114に予め記憶されている。動作モード1の場合、基板1上のRAM11が10ms、RAM12が10ms、CPU1が35ms、ASIC11が25ms、コネクタ11が30ms(ASIC12、ROM11は未動作)、基板2上のRAM22が10ms、ASIC2が10ms、コネクタ21が10ms、そして周辺機器が35ms動作する。動作モード2と動作モード3については、図3に示した通りの部品が所定時間動作する。図4は、動作モード1における動作部品をハッチングを施して示している。
Next, a method for specifying which component on the circuit board has failed in the
図5は、画像形成装置が所定の動作を行ったときの動作情報更新処理のフローチャートについて示している。画像形成装置が所定の動作を開始する(S501)。次に、その動作モードが動作モード1かどうかを判定する(S502)。判定の結果、動作モード1の場合(S502−Yes)、図3に示した表に従って、動作モード1の動作部品に対して動作時間を加算する(S504)。動作モード1でない場合(S502−No)、動作モード2かどうかを判定する(S503)。判定の結果、動作モード2の場合(S503−Yes)、動作モード2の動作部品に対して動作時間を加算する(S505)。動作モード2でもない場合(S503−No)、動作モード3だと判定し、動作モード3の動作部品に対して動作時間を加算する(S506)。加算された通算の動作時間は動作時間管理部114に記憶されたデータが更新される。
FIG. 5 shows a flowchart of operation information update processing when the image forming apparatus performs a predetermined operation. The image forming apparatus starts a predetermined operation (S501). Next, it is determined whether or not the operation mode is operation mode 1 (S502). As a result of the determination, in the case of the operation mode 1 (S502-Yes), the operation time is added to the operation components of the
次に、プリントアウトを100枚実行した際の動作時間情報の更新について説明する。動作時間情報として、通電時間と動作時間について示している。通電時間は画像形成装置の電源が通電している時間は継続して加算される。プリントアウト100枚に要した時間が0.15時間の場合、全ての基板上が通電されているため、基板上の全ての部品について通電時間を0.15時間加算する。また、動作時間については、動作モード別に動作した部品だけが所定時間加算される。動作時間の算出は、図3を用いる。プリントアウト1枚につき動作モード1が合計100回、動作モード2が合計100回動作するため、プリントアウト100枚の場合、基板1上に搭載されているRAM11の合計動作時間は10ms×100回×100枚=100s(=0.028h)、RAM12は動作モード1と動作モード2の両方で動作しており(10ms×100回+10ms×100回)×100枚=300s(=0.083h)、CPU1は動作モード1と動作モード2の両方で動作しており(35ms×100回+10ms×100回)×100枚=450s(=0.125h)、ASIC11は動作モード1で動作しており25ms×100回×100枚=250s(=0.069h)、コネクタ11は動作モード1で動作しており(30ms×100回+20ms×100回)×100枚=500s(=0.139h)となる。基板2上に搭載されている部品についても同様に算出し、RAM12は動作モード1で動作しており合計動作時間は100s(=0.028h)、ASIC2は動作モード1で動作しており100s(=0.028h)、コネクタ21は動作モード1で動作しており100s(=0.028h)、周辺機器は動作モード1で動作しており合計動作時間は350s(=0.097h)となる。基板3上に搭載されている部品についても同様に算出し、CPU3は動作モード2で動作しており合計動作時間は300s(=0.083h)、ROM3は動作モード2で動作しており250s(=0.069h)、コネクタ31は動作モード2で動作しており250s(=0.069h)となる。以上で算出した各部品の動作時間を加算する。動作時間の加算結果を図6に示す。
Next, the update of the operation time information when 100 printouts are executed will be described. As the operation time information, the energization time and the operation time are shown. The energization time is continuously added while the power supply of the image forming apparatus is energized. When the time required for 100 printouts is 0.15 hours, since all the boards are energized, the energization time is added for 0.15 hours for all the parts on the board. As for the operation time, only parts that have been operated for each operation mode are added for a predetermined time. The operation time is calculated using FIG. Since
次に、故障診断処理について、図7に示す故障診断処理のフローチャートにより説明する。画像形成装置1が故障した場合、図8に示すように表示部にエラーコードが発生する。エラーコードが発生した後に、画像形成装置を再起動する(S701)。再起動後にエラーコードが再発生するかどうかを判定する(S702)。エラーコードが再発生する場合(S702−Yes)、その後、故障診断に必要な各部品の動作時間情報を取得する(S703)。次に、取得した各部品の動作時間情報を部品の故障診断モデルに入力して、各部品の故障診断処理を行い(S704)、各部品の故障確率を算出し、故障部品を特定する。これらの動作は、CPU110、ROM110、RAM112等が協働して行う。なお、故障診断モデルはNVRAM113内のフォルダ内に格納されており、故障診断時に呼び出される。
Next, the failure diagnosis process will be described with reference to the flowchart of the failure diagnosis process shown in FIG. When the
ここで、故障確率の算出を行う推論エンジンとして故障診断モデルはベイジアン(BaYesian)ネットワークで構成される。ベイジアンネットワークを利用する故障診断は、母集団内の良好な個体の統計的な情報を用いて探索点を生成する確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用するものであり、ノード(変数)間の依存関係を確率的に捉え、グラフ構造(ベイジアンネットワークあるいは因果ネットワークと呼ばれる)を用いて、分布の推定を行う最適化アプローチである。ベイジアンネットワークを利用して画像形成装置の回路基板の故障診断を行う際には、ベイジアンネットワークの構成要素として、たとえば、コンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を有するコンポーネント状態ノードと、コンポーネント状態ノードに接続され、コンポーネントの状態と因果関係にある複数の情報ノードとを有するネットワーク構成とする。一例としては、コンポーネントの状態を表すノード、動作時間情報を表すノードからなるベイジアンネットワークを構成する。 Here, as an inference engine for calculating the failure probability, the failure diagnosis model is configured by a Bayesian network. Fault diagnosis using a Bayesian network uses a probabilistic model genetic algorithm that generates search points using statistical information of good individuals in the population, and determines the dependency between nodes (variables). It is an optimization approach that estimates the distribution using a graph structure (called a Bayesian network or causal network) stochastically. When performing failure diagnosis of a circuit board of an image forming apparatus using a Bayesian network, for example, as a component of the Bayesian network, a component state node having a state indicating whether or not a component has caused a failure, and a component The network configuration includes a plurality of information nodes that are connected to the state node and have a causal relationship with the component state. As an example, a Bayesian network including nodes representing component states and nodes representing operation time information is configured.
本実施例における故障診断モデルを図9に示す。コンポーネントの状態を表すノードは回路基板上の各部品、また、動作時間情報を表すノードは回路基板上の各部品の動作時間の因果関係をベイジアンネットワークで構成することにより故障診断モデルを構築する。そして、異常を検出してエラーコードを発生すると、故障診断モードに入り、各コンポーネントの動作データを収集し、ベイジアンネットワークにより故障確率を算出し、この算出した故障確率に基づいて故障箇所の候補を抽出する。このため、部品の故障確率を決定するための情報(変数;ノード)として、各部品の動作時間情報を、データ収集アプリケーションソフトを用いるなどして直接に取得する。各ノード内には、因果関係の強さを表す確率表を予め入れておく。各ノードに入れておく確率表の例としては、図10、図11に示すような各部品についての動作時間情報に対する正常確率と故障確率の表が挙げられる。図10は、図5に示した動作部品に対する動作時間テーブル更新処理により加算された回路基板1上のCPU1の動作時間に対するCPU1の正常確率と故障確率である。動作時間が0〜500時間の場合、CPU1の正常確率は90%で故障確率は10%に設定し、動作時間が501〜2000時間の場合、CPU1の正常確率は85%で故障確率は15%に設定し、動作時間が2001〜5000時間の場合、CPU1の正常確率は83%で故障確率は17%に設定し、動作時間が5001〜10000時間の場合、CPU1の正常確率は80%で故障確率は20%に設定し、動作時間が10001〜15000時間の場合、CPU1の正常確率は78%で故障確率は22%に設定し、動作時間が15001〜25000時間の場合、CPU1の正常確率は76%で故障確率は24%に設定する。他の回路基板である回路基板2の部品RAM21に対しても図11に示すようにRAM21の動作時間に対するRAM21の正常確率と故障確率の表を設定する。また、他の部品についても、同様に確率表を設定する。
FIG. 9 shows a failure diagnosis model in this embodiment. A node representing the state of a component is a component on the circuit board, and a node representing the operation time information is a failure diagnosis model by constructing a causal relationship of the operation time of each component on the circuit board by a Bayesian network. When an error is detected and an error code is generated, a failure diagnosis mode is entered, operation data of each component is collected, a failure probability is calculated by a Bayesian network, and failure point candidates are determined based on the calculated failure probability. Extract. For this reason, as the information (variable; node) for determining the failure probability of the component, the operation time information of each component is directly obtained by using data collection application software. In each node, a probability table representing the strength of the causal relationship is placed in advance. As an example of the probability table to be placed in each node, a table of normal probability and failure probability with respect to operation time information for each component as shown in FIGS. FIG. 10 shows the normal probability and failure probability of the
本実施例では図9に示したように、回路基板上の故障部品を特定するために、回路基板上の部品ノードと動作時間情報ノードを用いて故障診断モデルを構成していたが、更に故障診断の精度を向上させるために、エラーコード情報ノードや、各部品の製造番号情報ノード(各部品のID情報ノード)を付加した故障診断モデルにしてもよい。図12に各部品の動作時間情報に加えて、エラーコード情報ノードと製造番号情報ノードを付加した故障診断モデルを示す。 In this embodiment, as shown in FIG. 9, in order to identify the faulty part on the circuit board, the fault diagnosis model is configured using the component node on the circuit board and the operation time information node. In order to improve the accuracy of diagnosis, a failure diagnosis model to which an error code information node or a manufacturing number information node of each part (ID information node of each part) is added may be used. FIG. 12 shows a failure diagnosis model in which an error code information node and a serial number information node are added in addition to the operation time information of each component.
図15は、エラーコードの状態を示すものであり、図16はRAM21のノードに入れておく正常確率と故障確率の確率表を示している。エラーコードが111−011の場合、故障箇所候補は図13に示すように、回路基板1と回路基板2と回路基板3になるので、回路基板2上に実装されたRAM21はノードが動作時間情報のみに比べて、全般的に故障確率が高くなる。エラーコードが111−011において、動作時間が0〜1000時間の場合、RAM21の正常確率は40%で故障確率60%に設定し、動作時間が1001〜3000時間の場合、RAM21の正常確率は37%で故障確率63%に設定し、動作時間が3001〜5000時間の場合、RAM21の正常確率は30%で故障確率70%に設定し、動作時間が5001〜8000時間の場合、RAM21の正常確率は25%で故障確率75%に設定し、動作時間が8001〜23000時間の場合、RAM21の正常確率は22%で故障確率78%に設定し、動作時間が23001〜30000時間の場合、RAM21の正常確率は21%で故障確率79%に設定する。また、エラーコードが211-055の場合、故障箇所候補は図14に示すように、回路基板1と回路基板4と周辺機器になるので、RAM21はノードが動作時間情報に比べて、全般的に故障確率が低くなる。エラーコードが211−055において、動作時間が0〜1000時間の場合、RAM21の正常確率は98%で故障確率2%に設定し、動作時間が1001〜3000時間の場合、RAM21の正常確率は97%で故障確率3%に設定し、動作時間が3001〜5000時間の場合、RAM21の正常確率は95%で故障確率5%に設定し、動作時間が5001〜8000時間の場合、RAM21の正常確率は94%で故障確率6%に設定し、動作時間が8001〜23000時間の場合、RAM21の正常確率は93%で故障確率7%に設定し、動作時間が23001〜30000時間の場合、RAM21の正常確率は92%で故障確率8%に設定する。このように、動作時間情報に加えて、エラーコード情報と製造番号情報を加えた診断モデルを構築することでより精度の高い故障診断を行うことが可能となる。
FIG. 15 shows an error code state, and FIG. 16 shows a probability table of normal probabilities and failure probabilities stored in the nodes of the
実施例1では、動作モード別において回路基板上の各部品の所定動作時間を加算し、それをベイジアンネットワークにより構成された診断モデルに動作時間情報を入力することで、精度よく故障箇所の特定行うことができる。 In the first embodiment, the predetermined operation time of each component on the circuit board is added for each operation mode, and the operation time information is input to the diagnostic model configured by the Bayesian network, so that the fault location can be specified with high accuracy. be able to.
実施例2では、故障した回路基板を特定するために、実施例1の故障診断モデルで算出した回路基板上の各部品の故障確率情報をノードとして加え、故障した回路基板を特定する方法について説明する。 In the second embodiment, in order to identify a failed circuit board, a method for identifying a failed circuit board by adding failure probability information of each component on the circuit board calculated by the failure diagnosis model of the first embodiment as a node will be described. To do.
実施例2の故障診断処理について、図17に示す故障診断処理のフローチャートにより説明する。S1701〜S1705までは実施例1と同様の処理のため説明を省略する。次に、回路基板の故障診断モデルを呼び出し(S1706)、S1705で算出した各部品の故障確率情報を取得する(S1707)。そして、取得した各部品の故障確率情報を、回路基板の故障診断モデルに入力して、回路基板の故障診断処理を行い(S1708)、故障確率を算出する。 The failure diagnosis process according to the second embodiment will be described with reference to the flowchart of the failure diagnosis process shown in FIG. The processes from S1701 to S1705 are the same as those in the first embodiment, and the description thereof is omitted. Next, the circuit board failure diagnosis model is called (S1706), and failure probability information of each component calculated in S1705 is acquired (S1707). Then, the acquired failure probability information of each component is input to the failure diagnosis model of the circuit board, the failure diagnosis process of the circuit board is performed (S1708), and the failure probability is calculated.
実施例2における回路基板の故障診断モデルを図18に示す。コンポーネント(本実施例では回路基板)の状態を表すノードと、実施例1から算出した各部品の故障確率を表すノードの因果関係をベイジアンネットワークで構成することにより故障診断モデルを構築する。また、各ノードに入れておく確率表の例としては、図19〜図21に示すような確率表が挙げられる。図19は、各部品についての故障確率情報についての確率表であり、ASIC11の故障確率が20%未満の場合(図19上ではAで表現)が30%、故障確率が20%以上の場合(図19上ではBで表現)が70%に設定している。図20は、RAM11の故障確率が30%未満の場合(図20ではCで表現)が20%、故障確率が30%以上の場合(図20上ではDで表現)が80%に設定している。また、図21は各部品の故障確率情報に対する回路基板の故障確率表であり、ASIC11の故障確率情報が20%未満で、RAM11の故障確率情報が30%以上、・・・の場合、回路基板1の正常確率は70%、故障確率は30%に設定している。
FIG. 18 shows a circuit board failure diagnosis model according to the second embodiment. A fault diagnosis model is constructed by configuring a causal relationship between a node representing the state of a component (a circuit board in this embodiment) and a node representing a failure probability of each component calculated from the first embodiment by a Bayesian network. Moreover, as an example of the probability table put in each node, there are probability tables as shown in FIGS. FIG. 19 is a probability table for failure probability information for each component. The failure probability of the
本実施例では図18に示したように、故障した回路基板を特定するために、回路基板ノードと、各部品の故障確率情報ノードとを用いて故障診断モデルを構成していたが、実施例1の場合と同様に、更に故障診断の精度を向上させるために、環境情報、画像形成装置の動作情報、エラーコード情報を故障診断モデルのノードとして付加することができる。以下、このような故障診断モデルを用いて故障した回路基板を特定する方法について説明する。ここで、環境情報とは、画像形成装置が設置場所における温度や湿度等の情報である。また、画像形成装置の動作情報とは、プリント枚数、スキャン枚数、ドラム使用量、トナー使用量等の情報である。このときの故障診断モデルを図22に示す。また、各ノードに入れておく確率表の例としては、図23〜図25に示すような確率表が挙げられる。図23は環境情報の1つである温度情報の確率表、図24はプリント情報の1つであるプリント枚数情報の確率表、図25はエラーコード情報、各部品の故障確率情報、温度情報、・・・に対する回路基板の故障確率表を示す。故障した回路基板を特定する方法は故障診断モデルに入力する情報ノードが増加するのみで、基本的な故障診断処理のプロセスは前記の場合と同様であるその詳細な説明は省略する。 In this embodiment, as shown in FIG. 18, in order to identify a failed circuit board, a fault diagnosis model is configured using a circuit board node and a failure probability information node of each component. As in the case of 1, in order to further improve the accuracy of failure diagnosis, environment information, operation information of the image forming apparatus, and error code information can be added as nodes of the failure diagnosis model. Hereinafter, a method for identifying a faulty circuit board using such a fault diagnosis model will be described. Here, the environmental information is information such as temperature and humidity at the place where the image forming apparatus is installed. Further, the operation information of the image forming apparatus is information such as the number of printed sheets, the number of scanned sheets, the drum usage amount, the toner usage amount, and the like. FIG. 22 shows a failure diagnosis model at this time. Moreover, as an example of the probability table put in each node, there are probability tables as shown in FIGS. 23 is a temperature information probability table which is one of the environmental information, FIG. 24 is a print number information probability table which is one of the print information, FIG. 25 is error code information, failure probability information of each component, temperature information, A failure probability table of the circuit board for. The method of identifying a faulty circuit board is only an increase in the number of information nodes input to the fault diagnosis model, and the basic fault diagnosis process is the same as that described above, and detailed description thereof is omitted.
実施例2では、動作モード別において回路基板上の各部品の所定動作時間を加算し、それをベイジアンネットワークにより構成された部品の故障診断モデルに動作時間情報を入力することで、部品の故障確率を算出し、更に、回路基板の故障診断モデルに各部品の故障確率情報を入力することで、精度よく故障した回路基板の特定を行うことができる。 In the second embodiment, the predetermined operation time of each component on the circuit board is added for each operation mode, and the operation time information is input to the component failure diagnosis model configured by the Bayesian network. Further, the failure probability information of each component is input to the failure diagnosis model of the circuit board, so that the failed circuit board can be identified with high accuracy.
以上、説明したように、本発明の特徴は、ベイジアンネットワーク等を用いた故障診断モデルにおいて、故障診断を行うための入力情報に回路基板、回路基板上の部品の動作時間に関する情報を加えた点にある。このため、故障診断システムのハード的な構成は、従来のシステムを用いることができる。 As described above, the feature of the present invention is that, in a fault diagnosis model using a Bayesian network or the like, information related to the operation time of the circuit board and the components on the circuit board is added to the input information for performing the fault diagnosis. It is in. Therefore, a conventional system can be used as the hardware configuration of the failure diagnosis system.
なお、上記実施例は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、これらの実施例を種々変形することは本発明の範囲内であり、更に本発明の範囲内において、他の様々な実施例が可能であることは上記記載から自明である。 In addition, the said Example is only an example for implementing this invention, This invention is not limited to these, It is within the scope of the present invention to modify these Examples variously, and this It is obvious from the above description that various other embodiments are possible within the scope of the invention.
1 画像形成装置
101 画像読み取り部
102 スキャナIF部
103 表示部
104 表示制御部
105 画像形成部
106 プリンタIF部
107 指示入力部
108 記録・読み取り制御部
109 通信IF部
110 CPU
111 ROM
112 RAM
113 NVRAM
114 動作時間管理部
DESCRIPTION OF
111 ROM
112 RAM
113 NVRAM
114 Operating time management unit
Claims (4)
前記複数の回路基板のそれぞれに実装された複数の部品について、故障に因果関係を有する部品間を結線すると共に、各部品に、当該部品の動作時間情報を結線して表現される故障診断モデルを使用して、前記複数の回路基板に実装された複数の部品の中から故障部品を特定する故障診断部と、を備え、
前記故障診断部は、
前記動作時間管理部に管理された前記複数の部品の動作時間を、前記動作時間管理部から入力し、
前記動作時間管理部から入力した前記複数の部品の動作時間に対応する、前記故障診断モデルにおける各部品の故障確率を、前記故障診断モデルを構成する前記複数の部品の各ノードに記憶された、各部品の動作時間ごとの正常確率及び故障確率から抽出し、抽出した故障確率が所定値以上の部品を故障部品として特定することを特徴とする故障診断装置。 An operation time management unit for managing the operation time of each of a plurality of components mounted on each of a plurality of circuit boards incorporated in the diagnosis target device;
For a plurality of components mounted on each of the plurality of circuit boards, a component having a causal relationship with the failure is connected, and a failure diagnosis model expressed by connecting the operation time information of the component to each component is represented. Using a fault diagnosis unit that identifies a faulty component from a plurality of components mounted on the plurality of circuit boards, and
The failure diagnosis unit
The operation time of the plurality of parts managed by the operation time management unit is input from the operation time management unit,
The failure probability of each part in the failure diagnosis model corresponding to the operation time of the plurality of parts input from the operation time management unit is stored in each node of the plurality of parts constituting the failure diagnosis model, A failure diagnosis apparatus characterized by extracting from a normal probability and a failure probability for each operation time of each component , and identifying a component having an extracted failure probability of a predetermined value or more as a failure component.
前記診断対象装置に組み込まれた前記複数の回路基板のそれぞれに実装された複数の部品の動作時間をそれぞれに算出するステップと、
前記算出するステップで算出された前記複数の部品の動作時間に対応する、前記故障診断モデルにおける各部品の故障確率を、前記故障診断モデルを構成する前記複数の部品の各ノードに記憶された、各部品の動作時間ごとの正常確率及び故障確率から抽出するステップと、
前記抽出するステップで抽出した故障確率が所定値以上の部品を故障部品として特定するステップと、
を有することを特徴とする故障診断方法。 For a plurality of components mounted on each of a plurality of circuit boards incorporated in the diagnosis target device, the components having a causal relationship to the failure are connected, and the operation time information of the component is connected to each component. A fault diagnosis method for identifying a faulty component from a plurality of components mounted on the plurality of circuit boards using a fault diagnosis model that includes:
Calculating the operating time of each of a plurality of components mounted on each of the plurality of circuit boards incorporated in the diagnostic target device;
The failure probability of each component in the failure diagnosis model corresponding to the operation time of the plurality of components calculated in the calculating step is stored in each node of the plurality of components constituting the failure diagnosis model, Extracting from the normal probability and failure probability for each operation time of each component;
Identifying a part having a failure probability extracted in the extracting step having a predetermined value or more as a failed part;
A failure diagnosis method comprising:
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