JP7447855B2 - 異常診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の異常の発生要因を調べる異常診断装置に関する。

特許文献１には、車両の異常の発生要因を調べる異常診断装置の一例が記載されている。車両で異常が発生した場合、車両の記憶装置にＤＴＣ及びＦＦＤが記憶される。ＤＴＣとは、故障コードのことであり、「Diagnostic Trouble Code」の略記である。ＦＦＤとは、フリーズフレームデータであり、「Freeze Frame Data」の略記である。

特許文献１によれば、車両の記憶装置に記憶されているＤＴＣ及びＦＦＤを、車外に設けられている解析センタが受信すると、解析センタでは、ＤＴＣが示す異常の発生要因となり得る車両部品を網羅するリストが作成される。続いて、ＦＦＤがデータマイニングなどによって解析される。解析の結果、異常の発生要因ではないと診断した車両部品が、上記のリストから除去される。これにより、異常の発生要因である可能性のある車両部品を絞り込むことができる。なお、特許文献１では、解析センタが、異常診断装置に対応する。

特開２００９－２９３９５１号公報

ＦＦＤなどのような車両情報を用いた診断を行う場合、診断の精度の向上及び診断できる内容の追加などを目的として、異常診断装置の記憶部に記憶されている診断プログラムが更新されることがある。

ここで、車両部品の異常診断を行うための異常診断装置を、車両製造メーカ及び車両販売店などの複数の事業体がそれぞれ用意している。各診断装置の記憶部に記憶されている診断プログラムの仕様は実質的には同じであっても、診断プログラムを作成するプログラミング言語が異なることがある。

このような場合、複数の診断装置の何れにおいても同様の診断結果を得られるようにするためには、複数の診断装置で診断プログラムの更新を個別に行う必要がある。その結果、複数の診断装置において診断の精度及び診断できる内容を統一するためには、多大なる労力及び時間が必要となる。そこで、診断プログラム自体を更新することなく、診断の精度及び診断できる内容を変更することができる異常診断装置の開発が求められている。

上記課題を解決するための異常診断装置は、異常が発生した際に、当該異常の内容を示すコードである異常特定コードと、車両状態を示す値である車両状態値の時系列データであって、且つ当該異常の発生時の前記車両状態値を含むデータである車両情報と、を車両記憶部に記憶する機能を有する車両と通信可能であり、前記車両での異常の発生要因を調べる装置である。この異常診断装置は、前記車両記憶部に記憶された前記異常特定コード及び前記車両情報を取得する取得部と、実行装置、及び、前記実行装置が実行する診断プログラムを記憶する記憶装置を有する診断エンジンと、複数の前記異常特定コードの各々に対応する複数の判別セットを記憶しており、且つ記憶内容の書き換えが可能なデータベースと、を備えている。複数の前記判別セットには、対応する前記異常特定コードが示す異常の発生原因となりうる車両部品に関する項目である判別項目が紐付けられている。複数の前記判別項目は、前記車両部品を示す情報である部品情報と、当該車両部品に関連する前記車両情報を解析するルールを含む判別テーブルと、を有している。前記診断エンジンは、前記取得部が取得した前記異常特定コードに対応する前記判別セットを前記データベースから読み出し、読み出した当該判別セットに紐付けられている前記判別項目の前記判別テーブルの前記ルールに従って前記取得部が取得した前記車両情報を解析することにより、当該判別項目の前記部品情報が示す前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

上記構成によれば、車両での異常の発生要因を調べる場合、取得部が取得した異常特定コードに対応する判別セットが診断エンジンによってデータベースから読み出される。すると、診断エンジンによって、当該判別セットに紐付けられている判別項目のルールに従って車両情報が解析される。これにより、当該判別項目の部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを診断できる。

上記の異常診断装置では、判別セットに紐付ける判別項目の内容を変更したり、判別項目の数を変更したり、上記ルールの変更や追加を行ったりすることで、診断の精度及び診断できる内容を変更することができる。そのため、記憶装置に記憶されている診断プログラム自体を更新しなくてもよい。

したがって、上記構成によれば、診断プログラムを更新しなくても、診断の精度及び診断できる内容を変更することができるようになる。
上記異常診断装置の一態様において、前記判別テーブルは、前記ルールとして、前記車両部品に異常が発生しているか否かを判別するための値である処理値を前記車両情報から導出する際の当該車両情報の加工手法の情報を有し、前記処理値と比較する値である比較値の情報、及び、前記処理値と前記比較値とを比較する際の比較演算子の情報をさらに有している。前記診断エンジンは、前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記車両情報を解析することによって前記処理値を導出し、前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

上記構成によれば、診断エンジンは、判別テーブルを読み出すと、当該判別テーブルにおける加工手法に従って車両情報を解析することによって処理値を導出する。続いて、診断エンジンは、導出した処理値と判別テーブルにおける比較値との比較を、判別テーブルにおける比較演算子を用いて行う。そして、診断エンジンは、その比較結果を基に、車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

すなわち、上記の異常診断装置では、判別テーブルを変更して加工手法を変更することにより、診断プログラムを変更することなく、処理値を変更できる。導出される処理値が変われば、診断の精度も変わる。また、判別テーブルを変更して比較値を変更することにより、診断プログラムを変更することなく、診断の精度を変更できる。また、判別テーブルを変更して比較演算子を変更することにより、診断プログラムを変更することなく、診断の精度を変更できる。

上記異常診断装置の一態様において、前記判別テーブルは、項目種類の情報をさらに有している。複数の前記判別項目の中には、前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記車両情報の項目となる前記判別項目と、前記判別テーブルにおける前記項目種類が計算項目となる前記判別項目と、がある。前記計算項目は計算テーブルを有している。前記計算テーブルは、前記車両情報を加工することによって複数の値を含む時系列データである加工後データを導出するための加工手法の情報を含んでいる。前記診断エンジンは、前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が、前記車両情報の項目である場合、前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記車両情報を解析することによって前記処理値を導出し、前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。一方、前記診断エンジンは、前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記計算項目である場合、当該計算項目の前記計算テーブルにおける前記加工手法に従って前記車両情報を加工することによって、前記車両情報と同じフォーマットの前記加工後データを導出し、前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記加工後データを解析することによって前記処理値を導出し、前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

上記構成によれば、診断エンジンは、読み出した判別項目の判別テーブルにおける項目種類が車両情報の項目である場合、当該車両情報の項目が指定する車両情報を、判別テーブルにおける加工手法に従って解析することによって処理値を導出する。続いて、診断エンジンは、導出した処理値と判別テーブルにおける比較値との比較を、判別テーブルにおける比較演算子を用いて行う。そして、診断エンジンは、その比較結果を基に、車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

一方、診断エンジンは、読み出した判別項目の判別テーブルにおける項目種類が計算項目である場合、計算項目の計算テーブルにおける加工手法に従って車両情報を加工することによって加工後データを導出する。次に、診断エンジンは、判別テーブルにおける加工手法に従って加工後データを解析することによって処理値を導出する。続いて、診断エンジンは、導出した処理値と判別テーブルにおける比較値との比較を、判別テーブルにおける比較演算子を用いて行う。そして、診断エンジンは、その比較結果を基に、車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

すなわち、計算項目の計算テーブルを変更して加工手法を変更することにより、診断プログラムを変更することなく、加工後データ及び処理値を変更できる。これにより、診断の精度を変更できる。

上記異常診断装置の一態様において、前記計算項目には、子要素として、１つ以上の前記車両情報の項目が設定されている。複数の前記計算項目のうち、複数の前記子要素を有する前記計算項目を規定の計算項目とする。このとき、前記診断エンジンは、前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記計算項目であり、且つ当該計算項目が前記規定の計算項目ではない場合、前記計算テーブルにおける前記加工手法に従って、前記子要素として設定されている前記車両情報の項目が指定する前記車両情報を加工することによって前記加工後データを導出し、前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記加工後データを解析することによって前記処理値を導出し、前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。前記診断エンジンは、前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記計算項目であり、且つ当該計算項目が前記規定の計算項目である場合、前記計算テーブルにおける前記加工手法に従って、前記子要素として設定されている複数の前記車両情報の項目の各々が指定する複数の前記車両情報を加工することによって、複数の前記加工後データを導出し、複数の前記加工後データについて、時間毎に値を減算することによって、前記車両情報と同じフォーマットの再加工データを導出し、前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記再加工データを解析することによって前記処理値を導出し、前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

上記構成によれば、診断エンジンは、読み出した判別項目の判別テーブルにおける項目種類が規定の計算項目である場合、計算テーブルにおける加工手法に従って複数の車両情報を加工することによって、複数の加工後データを導出する。すなわち、複数の車両情報のうち、第１車両情報を加工することによって第１加工後データが導出される。また、複数の車両情報のうち、第２車両情報を加工することによって第２加工後データが導出される。次に、診断エンジンは、複数の加工後データについて、時間毎に値を減算することによって、再加工データを導出する。すなわち、複数の加工後データを基に、１つの再加工データが導出される。続いて、診断エンジンは、判別テーブルにおける加工手法に従って再加工データを解析することによって処理値を導出する。次に、診断エンジンは、導出した処理値と判別テーブルにおける比較値との比較を、判別テーブルにおける比較演算子を用いて行う。そして、診断エンジンは、その比較結果を基に、車両部品に異常が発生しているか否かを診断する。

すなわち、計算項目の計算テーブルを変更して加工手法を変更することにより、診断プログラムを変更することなく、各加工後データ、再加工データ及び処理値を変更できる。これにより、診断の精度を変更できる。

上記異常診断装置の一態様において、前記判別セットのうち、複数の判別項目が紐付けられている判別セットを、所定判別セットとしたとき、前記所定判別セットでは、複数の前記判別項目に対して、診断の順番を定める優先順位が設定されている。前記診断エンジンは、前記所定判別セットを前記データベースから読み出した場合、前記所定判別セットの複数の前記判別項目について、優先順位の高い前記判別項目の前記部品情報が示す前記車両部品の診断から順に実行し、複数の前記判別項目の何れかの診断で前記車両部品に異常が発生していると診断した場合、残りの前記判別項目の診断を実行しない。

上記構成によれば、複数の判別項目の全てについて診断を行う場合と比較し、車両での異常の発生の要因の調査に要する時間を短縮できる。

実施形態の異常診断装置と、車両とを示す図。 車両で異常が発生した際のＦＦＤの一例を示す図。 異常診断装置のデータベースのデータ構成を示す模式図。 各判別項目のデータ構成を示す図。 判別項目の判別テーブルの一例を示す図。 計算項目の計算テーブルの一例を示す図。 計算テーブルに従ってＦＦＤを加工することによって導出される時系列データの一例を示す図。 計算テーブルに従ってＦＦＤを加工することによって導出される時系列データの一例を示す図。 車両部品に異常が発生しているか否かを診断する際のメイン処理ルーチンを説明するフローチャート。 判別項目の判定処理を実行するためのサブルーチンを説明するフローチャート。 計算項目の計算処理を実行するためのサブルーチンを説明するフローチャート。 計算項目の子要素である２つのＦＦＤの一例を示す図。 計算項目の計算処理によって導出された時系列データの一例を示す図。

以下、車両の異常診断装置の一実施形態を図１～図１３に従って説明する。
図１には、複数の異常診断装置２０Ａ，２０Ｂが図示されている。各異常診断装置２０Ａ，２０Ｂは、車両１０から各種の情報を受信する機能を有している。車両１０は、車両１０で異常が発生した際に、ＤＴＣ及びＦＦＤを車両記憶部１１に記憶する機能を有している。

ＤＴＣは、車両１０で発生した異常の内容を示すコードである。すなわち、ＤＴＣが、「異常特定コード」に対応する。ＦＦＤは、車両状態を示す値である車両状態値の時系列データである。ＦＦＤは、車両１０での異常の発生時の車両状態値を含むデータである。すなわち、ＦＦＤが、「車両情報」に対応する。ＤＴＣは、「Diagnostic Trouble Code」の略記である。ＦＦＤは、「Freeze Frame Data」の略記である。

図２には、ＦＦＤの一例が図示されている。ＦＦＤは、例えば、時系列的に連続する５つの車両状態値を含むデータである。複数の車両状態値のうち、時刻ｔ（ｍ＋３）である場合の車両状態値、すなわち４番目の車両状態値が、異常の発生時点の車両状態値である。車両状態値は、例えば、センサ値、指令値である。

車両１０で発生する異常としては、例えば、内燃機関の失火、内燃機関の始動不良を挙げることができる。
＜異常診断装置２０Ａ，２０Ｂ＞
図１に示すように、各異常診断装置２０Ａ，２０Ｂは、取得部２１と、診断エンジン２２と、データベース３０とを備えている。

取得部２１は、車両記憶部１１に記憶されたＤＴＣ及びＦＦＤを取得する。例えば、取得部２１は、ネットワークを介して車両１０からＤＴＣ及びＦＦＤを受信する。また、取得部２１は、診断用ドングルを用いて車両１０からＤＴＣ及びＦＦＤを取得してもよい。

診断エンジン２２は、ＣＰＵ２３及び記憶装置２４を有している。記憶装置２４には、ＣＰＵ２３が実行する診断プログラムが記憶されている。本実施形態では、ＣＰＵ２３が、「実行装置」に対応する。ＣＰＵ２３は、診断プログラムを実行することにより、取得部２１が取得したＤＴＣ及びＦＦＤを解析して車両１０での異常の発生要因を調べる。

なお、各異常診断装置２０Ａ，２０Ｂにおいて記憶装置２４に記憶されている診断プログラムは、実質的に同一ではあるものの、完全に同一であるとは限らない。すなわち、異常診断装置２０Ａの診断プログラムと、異常診断装置２０Ｂの診断プログラムとでは、プログラムの仕様は同じであれば、プログラムを作成した言語が互いに異なっていてもよい。ここでいう実質的に同一とは、データベース３０の内容が同じであれば、異常診断装置２０Ａでの診断の結果と、異常診断装置２０Ｂでの診断の結果とが互いに同じとなることである。

図３は、データベース３０におけるデータ構成を示すブロック図である。データベース３０は、書き換え可能なメモリである。データベース３０には、複数のＤＴＣの各々に対応する複数の判別セットが記憶されている。例えば、ＤＴＣが「Ｐｘｘｘｘ」である場合の判別セットとして、判別セットＤｓｅｔ１１が用意されている。ＤＴＣが「Ｐｘｘｙ」である場合の判別セットとして、判別セットＤｓｅｔ２１，Ｄｓｅｔ２２，Ｄｓｅｔ２３が用意されている。ＤＴＣが「Ｐｘｘｚ」である場合の判別セットとして、判別セットＤｓｅｔ３１，Ｄｓｅｔ３２が用意されている。すなわち、ＤＣＴに対応する判別セットの数は１つ以上である。

図３に示すように、データベース３０には、Ｎ個の判別項目ＩＴが記憶されている。Ｎは２以上の整数であって、例えば１０よりも大きい値がＮとして設定される。そして、各判別セットには、少なくとも１つの判別項目ＩＴが紐付けられている。

例えば、判別セットＤｓｅｔ１１には、項目番号が１となる判別項目ＩＴ（１）が紐付けられている。判別セットＤｓｅｔ２１には、項目番号が２となる判別項目ＩＴ（２）と、項目番号が３となる判別項目ＩＴ（３）とが紐付けられている。判別セットＤｓｅｔ２２には、項目番号が４となる判別項目ＩＴ（４）と、項目番号が５となる判別項目ＩＴ（５）とが紐付けられている。判別セットＤｓｅｔ２３には、項目番号が６となる判別項目ＩＴ（６）と、項目番号が７となる判別項目ＩＴ（７）とが紐付けられている。判別セットＤｓｅｔ３１には、項目番号が５となる判別項目ＩＴ（５）と、項目番号が８となる判別項目ＩＴ（８）と、項目番号が９となる判別項目ＩＴ（９）とが紐付けられている。判別セットＤｓｅｔ３２には、項目番号が８となる判別項目ＩＴ（８）と、項目番号が１０となる判別項目ＩＴ（１０）とが紐付けられている。

なお、データベース３０に記憶されている複数の判別セットの中には、所定判別セットが含まれている。所定判別セットとは、複数の判別項目が紐付けられている判別セットである。図３においては、判別セットＤｓｅｔ２１，Ｄｓｅｔ２２，Ｄｓｅｔ２３，Ｄｓｅｔ３１，Ｄｓｅｔ３２が、所定判別セットに対応する。

判別項目ＩＴは、車両部品を示す情報である部品情報と、判別テーブルとを有している。ここでいう車両部品は、例えば、燃料噴射弁、点火プラグ、スタータモータである。判別テーブルは、車両部品に関連するＦＦＤを解析するルールを含んでいる。

図４には、複数の判別項目ＩＴの判別テーブルの例が示されている。図４に示すように、判別項目ＩＴ（１）及び判別項目ＩＴ（２）では、項目種類として、ＦＦＤ項目がそれぞれ設定されている。すなわち、判別項目ＩＴ（１），ＩＴ（２）は、ＦＦＤ項目が指定する１つのＦＦＤを解析することによって、判別項目ＩＴの部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを診断する項目である。本実施形態では、ＦＦＤが車両情報に対応しているため、ＦＦＤ項目が、「車両情報の項目」に対応する。

判別項目ＩＴ（３）では、項目種類として、判別項目Ａ１１が設定されている。判別項目Ａ１１には、第１子要素として、ＦＦＤ項目が設定されている。判別項目Ａ１１は、各判別項目ＩＴ（１）～ＩＴ（Ｎ）のうち、判別項目ＩＴ（３）以外の何れかである。すなわち、判別項目ＩＴ（３）は、第１子要素のＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを解析することによって、判別項目ＩＴ（３）の部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを診断する項目である。

判別項目ＩＴ（４）では、項目種類として、計算項目Ｂ２１が設定されている。計算項目Ｂ２１には、第１子要素として、２つのＦＦＤ項目が設定されている。複数の子要素を有する計算項目を「規定の計算項目」としたとき、計算項目Ｂ２１が、規定の計算項目に対応する。

判別項目ＩＴ（４）は、第１子要素の２つのＦＦＤ項目が指定する２つのＦＦＤを解析することによって、判別項目ＩＴ（４）の部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを診断する項目である。より詳しくは、計算項目Ｂ２１の第１子要素の各ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを基に、１つの加工後データを新たに作成し、この加工後データを解析することによって、車両部品に異常が発生しているか否かが診断される。なお、加工後データのフォーマットは、ＦＦＤのフォーマットと同じである。すなわち、加工後データは、複数の値からなる時系列データである。

判別項目ＩＴ（５）では、項目種類として、判別項目Ａ１２と１つのＦＦＤ項目とが設定されている。判別項目Ａ１２には、第１子要素として、計算項目Ｂ２２が設定されている。計算項目Ｂ２２には、第２子要素として、２つのＦＦＤ項目が設定されている。すなわち、計算項目Ｂ２２が、「規定の計算項目」に対応する。なお、第２子要素は、第１子要素よりも下位の要素である。

判別項目ＩＴ（５）は、各ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを解析することによって、判別項目ＩＴ（５）の部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを診断する項目である。より詳しくは、計算項目Ｂ２２の第２子要素である各ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを基に、１つの加工後データを作成する。加工後データのフォーマットは、ＦＦＤのフォーマットと同じである。すなわち、加工後データは、複数の値からなる時系列データである。そして、この加工後データの解析結果と、残りの１つのＦＦＤ項目が指定するＦＦＤとを解析することによって、車両部品に異常が発生しているか否かが診断される。

図５に示すように、各判別項目ＩＴの判別テーブルは、項目種類の他、時間方向の結合方法の情報、開始時刻の情報、終了時刻の情報、比較演算子の情報及び比較値の情報を有している。時間方向の結合方法の情報、開始時刻の情報及び終了時刻の情報が、ＦＦＤを解析する「ルール」に該当する。また、時間方向の結合方法の情報が、ＦＦＤの「加工手法の情報」に該当する。

図５には、判別項目ＩＴの判別テーブルの例が示されている。
パターンＰＴ１１では、開始時刻が１であり、終了時刻が５である。判別項目ＩＴの項目種類がＦＦＤ項目であり、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが、図２に示したＦＦＤであるとする。この場合、「１００、２００、３００、４００、４１０」において、開始時刻が指定する１番目の値は１００であり、終了時刻が指定する５番目の値は４１０である。この場合、１００、２００、３００、４００及び４１０が選択され、選択した複数の値を基に処理値が導出されることになる。

パターンＰＴ１１では、時間方向の結合方法が「最大」である。結合方法が「最大」である場合、選択した複数の値の中の最大値が処理値として導出される。そのため、図２に示したＦＦＤの場合では、４１０が処理値として導出される。

パターンＰＴ１１では、比較演算子が「＞」であり、比較値が「Ｔｈ１１」である。この場合、上記の処理値が比較値Ｔｈ１１よりも大きいか否かが判定される。
図５に示すパターンＰＴ１２では、時間方向の結合方法が「なし」であり、開始時刻が１であり、終了時刻が設定されていない。この場合、開始時刻が示す１番目の値を処理値として導出する。例えば、判別項目ＩＴの項目種類がＦＦＤ項目であり、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが、図２に示したＦＦＤであるとする。この場合、「１００、２００、３００、４００、４１０」において、開始時刻が指定する１番目の値は１００である。そのため、１００が処理値として導出される。

パターンＰＴ１２では、比較演算子が「＝」であり、比較値が「Ｔｈ１２」である。この場合、上記の処理値が比較値Ｔｈ１２と等しいか否かが判定される。
図５に示すパターンＰＴ１３では、開始時刻が３であり、終了時刻が５である。例えば、判別項目ＩＴの項目種類がＦＦＤ項目であり、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが、図２に示したＦＦＤであるとする。この場合、「１００、２００、３００、４００、４１０」において、開始時刻が指定する３番目の値は３００であり、終了時刻が指定する５番目の値は４１０である。この場合、３００、４００及び４１０が選択され、選択した複数の値を基に処理値が導出されることになる。

パターンＰＴ１３では、時間方向の結合方法が「最小」である。結合方法が「最小」である場合、選択した複数の値の中の最小値が処理値として導出される。そのため、図２に示したＦＦＤの場合では、３００が処理値として導出される。

パターンＰＴ１３では、比較演算子が「＜」であり、比較値が「Ｔｈ１３」である。この場合、上記の処理値が比較値Ｔｈ１３よりも小さいか否かが判定される。
図５に示すパターンＰＴ１４では、開始時刻が１であり、終了時刻が５である。例えば、判別項目ＩＴの項目種類がＦＦＤ項目であり、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが、図２に示したＦＦＤであるとする。この場合、「１００、２００、３００、４００、４１０」において、開始時刻が指定する１番目の値は１００であり、終了時刻が指定する５番目の値は４１０である。この場合、１００、２００、３００、４００及び４１０が選択され、選択した複数の値を基に処理値が導出されることになる。

パターンＰＴ１４では、時間方向の結合方法が「抽出（４）」である。この場合、選択した複数の値の中から、４番目の値が処理値として抽出される。そのため、図２に示したＦＦＤの場合、４００が処理値として抽出される。

パターンＰＴ１４では、比較演算子が「＜」であり、比較値が「Ｔｈ１４」である。この場合、上記の処理値が比較値Ｔｈ１４よりも小さいか否かが判定される。
なお、判別項目ＩＴには、項目種類として計算項目が設定されていることがある。この場合、後述する計算項目における計算テーブルに従って導出された時系列データを基に、処理値が導出される。当該時系列データを基に処理値を導出する手法は、図５を用いて説明した、ＦＦＤを基に処理値を導出する手法と同様である。すなわち、判別テーブルにおける時間方向の結合方法、開始時刻及び終了時刻を用いて当該時系列データを加工することにより、処理値が導出される。そして、導出した処理値と判別テーブルにおける比較値との比較が、判別テーブルにおける比較演算子を用いて行われる。

次に、図６を参照し、計算項目について説明する。
計算項目は、項目種類と、計算テーブルとを有している。計算項目の項目種類として、ＦＦＤ項目が設定される。計算テーブルは、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを加工することによって複数の値を含む時系列データである加工後データを導出するための加工手法を含んでいる。加工後データのフォーマットは、ＦＦＤのフォーマットと同じである。すなわち、加工後データは、複数の値からなる時系列データである。

図６に示すように、計算テーブルは、時間方向の演算方法の情報と、時間位置の情報とを有している。時間方向の演算方法の情報及び時間位置の情報が、「計算テーブルの加工手法の情報」に対応する。すなわち、ＦＦＤを構成する複数の値のうち、時間位置で指定された値を基に、当該演算方法に従ってＦＦＤが加工され、加工後データが導出される。

図６に示すパターンＰＴ２１では、項目種類がＦＦＤ項目であり、時間方向の演算方法が差分であり、時間位置が１である。これは、ＦＦＤを構成する５つの車両状態値のうち、時間位置によって指定された車両状態値を基準値とし、残りの４つの車両状態値と基準値との差分を導出することを意味する。例えばＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが図２に示したＦＦＤであるとする。この場合、時間位置が１であるため、「１００、２００、３００、４００、４１０」において、１番目の車両状態値である１００が基準値として設定される。そして、演算方法として差分が指定されているため、残りの４つの車両状態値と１００との差分が導出される。その結果、図７に示す加工後データが導出される。

図６に示すパターンＰＴ２２では、項目種類がＦＦＤ項目であり、時間方向の演算方法が拡張であり、時間位置が２である。これは、ＦＦＤを構成する５つの車両状態値のうち、時間位置によって指定された車両状態値を基準値として、残りの４つの車両状態値を基準値に置き換えることを意味する。例えばＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが図２に示したＦＦＤであるとする。この場合、時間位置が２であるため、「１００、２００、３００、４００、４１０」において、２番目の車両状態値である２００が基準値として設定される。そして、演算方法として拡張が指定されているため、残りの４つの車両状態値が２００に置き換えられる。その結果、図８に示す加工後データが導出される。

＜診断エンジン２２が実行する処理の流れ＞
図９を参照し、車両１０での異常の発生要因を調べるために診断エンジン２２が実行するメイン処理ルーチンについて説明する。図９に示すメイン処理ルーチンは、記憶装置２４に記憶されている診断プログラムをＣＰＵ２３が実行することによって実現される。

メイン処理ルーチンにおいて、はじめのステップＳ１１では、診断エンジン２２は、取得部２１が取得したＤＴＣに対応する判別セットをデータベース３０から取得する。なお、ＤＴＣによっては、複数の判別セットが対応付けられていることがある。すなわち、診断エンジン２２は、ステップＳ１３以降の処理を、取得した判別セットの数だけ実行する。

次のステップＳ１３において、診断エンジン２２は、判別セットに紐付けられている判別項目の数である項目数をループ回数Ｂとして設定する。例えば、取得部２１が取得したＤＴＣが図３に示した「Ｐｘｘｘ」である場合、１がループ回数Ｂとして設定される。続いて、ステップＳ１５において、診断エンジン２２は、係数Ｄとして１をセットする。

そして、ステップＳ１７において、診断エンジン２２は、判別項目ＩＴの判別テーブルに従ってＦＦＤを解析することにより、判別項目ＩＴの部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを判定する判定処理を実行する。すなわち、診断エンジン２２は、図１０を用いて説明するサブルーチンを実行する。この判定処理を実行するためのサブルーチンについては後述する。

図１０のサブルーチンを実行して判定処理が終了すると、診断エンジン２２は、処理をステップＳ１９に移行する。ステップＳ１９において、診断エンジン２２は、判定処理の結果が真であったか否かを判定する。結果が真である場合とは、判別項目ＩＴの部品情報が示す車両部品に異常が発生したと判定した場合である。結果が偽である場合とは、判別項目ＩＴの部品情報が示す車両部品に異常が発生したと判定していない場合である。

判定処理の結果が真であった場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ２１に移行する。ステップＳ２１において、診断エンジン２２は、真となった判別項目ＩＴを出力する。すなわち、診断エンジン２２は、真となった判別項目ＩＴの部品情報が示す車両部品に異常が発生している可能性がある旨を出力する。そして、診断エンジン２２は、メイン処理ルーチンを終了する。

一方、ステップＳ１９において、判定処理の結果が真ではなかった場合（ＮＯ）、結果が偽であったため、診断エンジン２２は、処理をステップＳ２３に移行する。ステップＳ２３において、診断エンジン２２は、係数Ｄを１だけインクリメントする。続いて、ステップＳ２５において、診断エンジン２２は、係数Ｄがループ回数Ｂよりも大きいか否かを判定する。係数Ｄがループ回数Ｂ以下である場合は、判別セットに紐付けられている判別項目ＩＴの中で、判定処理を実行していない判別項目ＩＴが未だある。そのため、係数Ｄがループ回数Ｂ以下である場合（Ｓ２５：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ１７に移行する。この場合、診断エンジン２２は、前回の判定処理の実行時とは別の判別項目ＩＴの判別テーブルに従ってＦＦＤを解析することにより、判別項目ＩＴの部品情報が示す車両部品に異常が発生しているか否かを判定する判定処理を実行する。すなわち、診断エンジン２２は、図１０のサブルーチンを実行する。

ここで、判別セットに複数の判別項目ＩＴが紐付けられている場合、診断エンジン２２は、各判別項目ＩＴのうち、優先順位の高い順に判定処理を実行する。例えば、図３で示した項目番号が小さい判別項目ＩＴを、項目番号が大きい判別項目ＩＴよりも優先順位の高い判別項目としてもよい。

一方、ステップＳ２５において、係数Ｄがループ回数Ｂよりも大きい場合（ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ２７に移行する。この場合、診断エンジン２２は、異常が発生している可能性のある車両部品を特定できなかった。そのため、ステップＳ２７において、診断エンジン２２は、異常を示す項目がない旨を出力する。すなわち、診断エンジン２２は、異常の発生している可能性のある車両部品を発見できなかった旨を出力する。そして、診断エンジン２２は、メイン処理ルーチンを終了する。

図１０を参照し、判定処理を実行するためのサブルーチンについて説明する。図１０に示すサブルーチンは、記憶装置２４に記憶されている診断プログラムをＣＰＵ２３が実行することによって実現される。

当該サブルーチンにおいて、はじめのステップＳ４１では、診断エンジン２２は、判別項目における要素数を、ループ回数Ｘとして設定する。ここでいう要素数とは、判定処理の実行対象となる判別項目における項目種類の数である。例えば、図４に示す判別項目ＩＴ（１）に対する判定処理を実行する場合、ループ回数Ｘとして１が設定される。また例えば、判別項目ＩＴ（５）に対する判定処理を実行する場合、ループ回数Ｘとして２が設定される。

次のステップＳ４３において、診断エンジン２２は、係数Ｙとして１をセットする。続いて、ステップＳ４５において、診断エンジン２２は、処理対象となる要素が判別項目であるか否かを判定する。処理対象となる要素が判別項目ではない場合（Ｓ４５：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ４７に移行する。

ステップＳ４７において、診断エンジン２２は、処理対象となる要素が計算項目であるか否かを判定する。処理対象となる要素が計算項目ではない場合（Ｓ４７：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ４９に移行する。この場合、処理対象となる要素がＦＦＤ項目である。

ステップＳ４９において、診断エンジン２２は、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを取得する。そして、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５５に移行する。
一方、ステップＳ４７において、処理対象となる要素が計算項目である場合（ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５１に移行する。ステップＳ５１において、診断エンジン２２は、計算項目の計算処理を実行する。すなわち、診断エンジン２２は、図１１を用いて説明するサブルーチンを実行する。この計算処理を実行するためのサブルーチンについては後述する。計算処理では、計算項目の計算テーブルに従って加工後データが導出される。図１１のサブルーチンを実行して計算処理を終了すると、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５５に移行する。

ここで、診断プログラムの構造によれば、項目種類や子要素に計算項目が設定されている場合、上位の要素に対する判定処理よりも、下位の要素に対する計算処理を先に完了させる。すなわち、判別項目ＩＴの項目種類が計算項目である場合、当該計算項目には子要素が設定されていることがある。ここでは、子要素として設定されている計算項目を子計算項目という。子計算項目に対する計算処理を実行することにより、子計算項目の子要素として設定されているＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを加工することにより、子計算項目に対する計算処理の結果が出力される。その後、判別項目ＩＴに対する判定処理は、子計算項目に対する計算処理の結果を用いて実行される。

その一方で、ステップＳ４５において、処理対象となる要素が判別項目である場合（ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５３に移行する。ステップＳ５３において、診断エンジン２２は、当該判別項目（すなわち、子要素）に対して判定処理を実行する。図１０のサブルーチンを実行することにより、当該判別項目に対する判定処理が実行される。ここでいう判別項目が、第１子要素の判別項目である場合、ステップＳ４１では、ループ回数Ｘとして、当該第１子要素に対応する第２子要素の数がセットされる。

ここで、診断プログラムの構造によれば、下位の要素が設定されている場合、下位の要素に対する判定処理を、上位の要素に対する判定処理よりも先に完了させる。すなわち、判別項目ＩＴの項目種類が判別項目（ここでは、「子判別項目」という。）である場合、当該子判別項目には子要素が設定されている。子判別項目に対する判定処理を実行することにより、子判別項目の子要素として設定されているＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが加工され、子判別項目に対する判定処理の結果が出力される。その後、判別項目ＩＴに対する判定処理は、子判別項目に対する判定処理の結果を用いて実行される。

ステップＳ５３の判定処理を終了すると、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５５に移行する。
ステップＳ５５において、診断エンジン２２は、判別テーブルで時間方向の結合方法が指定されているか否かを判定する。図５に示した各パターンＰＴ１１～ＰＴ１５のうち、パターンＰＴ１１，ＰＴ１３，ＰＴ１４の場合、結合方法が指定されている。一方、パターンＰＴ１２の場合、結合方法が指定されていない。そして、結合方法が指定されている場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５７に移行する。ステップＳ５７において、診断エンジン２２は、指定されている結合方法に従って、ＦＦＤの複数の車両状態値を基に処理値を導出する結合処理を実行する。そして、診断エンジン２２は、処理をステップＳ６１に移行する。

一方、ステップＳ５５において、結合方法が指定されていない場合（ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ５９に移行する。ステップＳ５９において、診断エンジン２２は、判別テーブルで指定されている時刻の車両状態値を抽出し、抽出した車両状態値を処理値として設定する。そして、診断エンジン２２は、処理をステップＳ６１に移行する。

ステップＳ６１において、診断エンジン２２は、判別テーブルにおける比較演算子と比較値とを用い、処理値と比較値とを比較する比較処理を実行する。診断エンジン２２は、比較処理において、結果に応じた値を出力値として設定する。例えば、診断エンジン２２は、比較処理の結果が真である場合には１を出力値として出力し、結果が偽である場合には０を出力値として出力する。

次のステップＳ６３において、診断エンジン２２は、係数Ｙを１だけインクリメントする。次のステップＳ６５において、診断エンジン２２は、係数Ｙがループ回数Ｘよりも大きいか否かを判定する。係数Ｙがループ回数Ｘ以下である場合（Ｓ６５：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ４５に移行する。そして、診断エンジン２２は、処理対象となる要素を変更し、ステップＳ４５以降の処理を実行する。一方、係数Ｙがループ回数Ｘよりも大きい場合（Ｓ６５：ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ６７に移行する。

ステップＳ６７において、診断エンジン２２は、論理結合処理を実行する。例えばループ回数Ｘが１である場合、診断エンジン２２は、論理結合処理において、ステップＳ６１の比較処理で出力した出力値を結合値として出力する。ループ回数Ｘが２以上である場合、診断エンジン２２は、複数の出力値に基づいた値を結合値として出力する。例えば、複数の出力のうち少なくとも１つが１である場合、診断エンジン２２は、１を結合値として出力する。一方、複数の出力値の何れもが０である場合、診断エンジン２２は、０を結合値として出力する。このように結合値を出力すると、診断エンジン２２は、図１０のサブルーチンを終了する。

図１１を参照し、計算処理を実行するためのサブルーチンについて説明する。図１１に示すサブルーチンは、記憶装置２４に記憶されている診断プログラムをＣＰＵ２３が実行することによって実現される。

当該サブルーチンにおいて、はじめのステップＳ８１では、診断エンジン２２は、計算項目における要素数を、ループ回数Ｘ１として設定する。ここでいう要素数とは、計算処理の実行対象となる計算項目における要素の数である。例えば図４に示す計算項目Ｂ２１の場合、第１子要素として２つのＦＦＤ項目が設定されているため、要素の数が２となる。また例えば図４に示す計算項目Ｂ２２の場合、第２子要素として２つのＦＦＤ項目が設定されているため、要素の数が２となる。

次のステップＳ８３において、診断エンジン２２は、係数Ｙ１として１をセットする。続いて、ステップＳ８５において、診断エンジン２２は、処理対象となる要素が判別項目であるか否かを判定する。処理対象となる要素が判別項目ではない場合（Ｓ８５：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ８７に移行する。

ステップＳ８７において、診断エンジン２２は、処理対象となる要素が計算項目であるか否かを判定する。処理対象となる要素が計算項目ではない場合（Ｓ８７：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ８９に移行する。この場合、処理対象となる要素はＦＦＤ項目である。

ステップＳ８９において、診断エンジン２２は、ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを取得する。そして、診断エンジン２２は、処理をステップＳ８５に移行する。
一方、ステップＳ８７において、処理対象となる要素が計算項目である場合（ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ９１に移行する。ステップＳ９１において、診断エンジン２２は、当該計算項目（すなわち、子要素の計算処理）に対する計算処理を実行する。すなわち、診断エンジン２２は、図１１のサブルーチンを実行することにより、下位の要素に対する計算処理を実行する。ここでいう計算項目が、第１子要素の計算項目である場合、ステップＳ８１では、ループ回数Ｘ１として、当該第１子要素に対応する第２子要素の数がセットされる。そして、計算処理を終了すると、診断エンジン２２は、処理をステップＳ９５に移行する。

ここで、診断プログラムの構造によれば、下位の要素が設定されている場合、下位の要素に対する計算処理を、上位の要素に対する計算処理よりも先に完了させる。すなわち、第１計算項目の子要素が計算項目（ここでは、「第２計算項目」という。）である場合、当該第２判別項目には子要素が設定されている。第２計算項目に対する計算処理を実行することにより、第２計算項目の子要素として設定されているＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを加工することにより、第２計算項目に対する計算処理の結果が出力される。その後、第１計算項目に対する計算処理は、第２計算項目に対する計算処理の結果を用いて実行される。

その一方で、ステップＳ８５において、処理対象となる要素が判別項目である場合（ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ９３に移行する。ステップＳ９３において、診断エンジン２２は、判別項目の判定処理を実行する。すなわち、診断エンジン２２は、図１０のサブルーチンを実行することにより、下位の要素に対する判定処理を実行する。ステップＳ９３の判定処理が終了すると、診断エンジン２２は、処理をステップＳ９５に移行する。

ここで、診断プログラムの構造によれば、子要素に判別項目が設定されている場合、上位の要素に対する計算処理よりも、下位の要素に対する判定処理を先に完了させる。すなわち、判別項目ＩＴの項目種類が計算項目である場合、当該計算項目には、第１子要素として判別項目（ここでは、「子判別項目」という。）が設定されていることがある。さらに、子判別項目の第２子要素として、ＦＦＤ項目が設定されていることがある。この場合、子判別項目に対する判定処理を実行することにより、子判別項目の第２子要素として設定されているＦＦＤ項目が指定するＦＦＤを加工し、子判別項目に対する判定処理の結果が出力される。その後、計算項目に対する計算処理は、子判別項目に対する判定処理の結果を用いて実行される。

ステップＳ９５において、診断エンジン２２は、計算テーブルで時間方向の演算方法が指定されているか否かを判定する。図６に示した各パターンＰＴ２１，ＰＴ２２の場合では、演算方法が指定されている。演算方法が指定されている場合（Ｓ９５：ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ９７に移行する。ステップＳ９７において、診断エンジン２２は、指定されている演算方法に従って、ＦＦＤを加工して加工後データを導出する演算処理を実行する。そして、診断エンジン２２は、処理をステップＳ１０１に移行する。

一方、ステップＳ９５において、演算方法が指定されていない場合（ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ１０１に移行する。
ステップＳ１０１において、診断エンジン２２は、係数Ｙ１を１だけインクリメントする。次のステップＳ１０３において、診断エンジン２２は、係数Ｙ１がループ回数Ｘ１よりも大きいか否かを判定する。係数Ｙ１がループ回数Ｘ１以下である場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ８５に移行する。そして、診断エンジン２２は、処理対象となる要素を変更し、ステップＳ８５以降の処理を実行する。一方、係数Ｙ１がループ回数Ｘ１よりも大きい場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、診断エンジン２２は、処理をステップＳ１０５に移行する。

ステップＳ１０５において、診断エンジン２２は、要素計算処理を実行する。すなわち、診断エンジン２２は、要素計算処理において、複数の時系列データについて、時刻毎に減算を行うことにより、再加工データを導出する。例えば、図１２に示すような複数の時系列データの場合、診断エンジン２２は、要素計算処理によって、図１３に示す時系列データを再加工データとして導出する。そして、診断エンジン２２は、一連の処理を終了する。

＜本実施形態における作用及び効果＞
まずはじめに、ＤＴＣとして図３に示した「Ｐｘｘｘ」を取得部２１が取得し、「Ｐｘｘｘ」に対応するＦＦＤを取得部２１が取得した場合について説明する。

取得部２１によって、「Ｐｘｘｘ」と、「Ｐｘｘｘ」に対応するＦＦＤとが取得されると、図９のメイン処理ルーチンが実行される。すなわち、「Ｐｘｘｘ」に対応する判別セットＤｓｅｔ１１がデータベース３０から読み出される（ステップＳ１１）。判別セットＤｓｅｔ１１には、判別項目ＩＴ（１）が紐付けられている。そのため、判別項目ＩＴ（１）がデータベース３０から読み出される。そして、判別項目ＩＴ（１）に対する判定処理が実行される（ステップＳ１７）。すなわち、図１０のサブルーチンが実行される。

図１０のサブルーチンにおいて、判別項目ＩＴ（１）の項目種類はＦＦＤ項目であるため、判別項目ＩＴ（１）のＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが、診断エンジン２２によって取得される（ステップＳ４９）。

例えば、判別項目ＩＴ（１）の判別テーブルが、図５に示したパターンＰＴ１１であるとする。この場合、判別項目ＩＴ（１）では、時間方向の結合方法が指定されているため（ステップＳ５５：ＹＥＳ）、結合処理が実行される（ステップＳ５７）。パターンＰＴ１１では、結合方法が最大であり、開始時刻が１であり、終了時刻が５である。ＦＦＤが図２に示した「１００、２００、３００、４００、４１０」である場合、１００、２００、３００、４００、４１０のうちの最大値である４１０が、処理値として導出される。

続いて、比較処理では、判別項目ＩＴ（１）の判別テーブルにおける比較演算子と比較値とが用いられる（ステップＳ６１）。パターンＰＴ１１では、比較演算子が「＞」であり、比較値が「Ｔｈ１１」である。そのため、結合処理で導出した処理値が比較値Ｔｈ１１よりも大きいか否かが判定される。そして、処理値が比較値Ｔｈ１１よりも大きい場合には、１が出力値として出力される。一方、処理値が比較値Ｔｈ１１以下である場合には、０が出力値として出力される。

そして、論理結合処理が実行される（ステップＳ６７）。この場合、ループ回数Ｘが１であるため、比較処理で出力された出力値と同じ値が、結合値として出力される。サブルーチンが終了して判別項目ＩＴ（１）に対する判定処理が終了すると、図９のメイン処理ルーチンが再開される。すなわち、図９に示したステップＳ１９で、判定処理の結果が真であるか否かが判定される。すなわち、結合値が１である場合は、結果が真であるため（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、判別項目ＩＴ（１）の部品情報が示す車両部品に異常が発生している可能性がある旨が出力される（ステップＳ２１）。そして、「Ｐｘｘｘ」が示す車両１０の異常の発生要因の調査は終了される。一方、結合値が０である場合は、結果が偽であるため（ステップＳ１９：ＮＯ）、異常の可能性のある車両部品が発見されなかった旨が出力される（ステップＳ２７）。そして、「Ｐｘｘｘ」が示す車両１０の異常の発生要因の調査は終了される。

次に、ＤＴＣとして図３に示した「Ｐｘｘｙ」を取得部２１が取得し、「Ｐｘｘｙ」に対応するＦＦＤを取得部２１が取得した場合について説明する。
取得部２１によって、「Ｐｘｘｙ」と、「Ｐｘｘｙ」に対応するＦＦＤとが取得されると、図９に示した一連の処理が実行される。すなわち、「Ｐｘｘｙ」に対応する判別セットＤｓｅｔ２１，Ｄｓｅｔ２２，Ｄｓｅｔ２３がデータベース３０から読み出される（ステップＳ１１）。

判別セットＤｓｅｔ２１の場合について説明する。判別セットＤｓｅｔ２１には、２つの判別項目ＩＴ（２），ＩＴ（３）が紐付けられている。そのため、各判別項目ＩＴ（２），ＩＴ（３）がデータベース３０から読み出される。すると、優先順に従って、判定処理が実行される（ステップＳ１７）。例えば、判別項目ＩＴ（２）に対する判定処理がはじめに実行される。そして、判別項目ＩＴ（２）に対する判定処理の結果が真であった場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、判別項目ＩＴ（２）の部品情報が示す車両部品に異常が発生している可能性がある旨が出力される（ステップＳ２１）。この場合、判別項目ＩＴ（３）に対する判定処理は実行されない。

一方、判別項目ＩＴ（２）に対する判定処理の結果が偽であった場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、判別項目ＩＴ（３）に対する判定処理が実行される（ステップＳ１７）。図１０のサブルーチンにおいて、判別項目ＩＴ（３）の項目種類は判別項目Ａ１１であるため、ステップＳ４９，Ｓ５１，Ｓ５３のうち、ステップＳ５３の判定処理が実行される。この場合、判別項目ＩＴ（３）に対する判定処理が中断され、判別項目Ａ１１に対する判定処理が実行される。

判別項目Ａ１１の項目種類はＦＦＤ項目であるため、判別項目Ａ１１のＦＦＤ項目が指定するＦＦＤが診断エンジン２２によって取得される（ステップＳ４９）。そして、ステップＳ５７の結合処理又はステップＳ５９の処理によって、処理値が導出される。この場合、判別項目Ａ１１の判別テーブルを用いることにより、処理値が導出される。

次の比較処理では、判別項目Ａ１１の判別テーブルにおける比較演算子と比較値とが用いられる（ステップＳ６１）。そして、論理結合処理では、比較処理で導出した出力値に基づいた結合値が導出される（ステップＳ６７）。こうして判別項目Ａ１１に対する判定処理が終了すると、判別項目ＩＴ（２）に対する判定処理が再開される。判別項目ＩＴ（２）に対する判定処理において、ステップＳ５３が終了したため、ステップＳ６３以降の処理が実行される。

判別項目ＩＴ（３）の項目種類は判別項目であるため、判別項目ＩＴ（３）の判別テーブルは、例えば、図５に示したパターンＰＴ１２である。判別項目ＩＴ（３）の判別テーブルでは、結合方法が指定されていないため（ステップＳ５５：ＮＯ）、開始時刻で指定された値が処理値として導出される。この場合、判別項目Ａ１１に対する判定処理で導出された結合値が処理値として導出される。

すると、次の比較処理では、判別項目ＩＴ（３）の判別テーブルにおける比較値と導出値との比較が、判別項目ＩＴ（３）の判別テーブルにおける比較演算子を用いて行われる（ステップＳ６１）。その後、論理結合処理が実行されると（ステップＳ６７）、判別項目ＩＴ（３）に対する判定処理が終了される。そして、図９のメイン処理ルーチンが再開される。判別項目ＩＴ（３）に対する判定処理の結果が真である場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、判別項目ＩＴ（３）の部品情報が示す車両部品に異常が発生している可能性がある旨が出力される（ステップＳ２１）。一方、判別項目ＩＴ（３）に対する判定処理の結果が偽である場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、異常の可能性のある車両部品が発見されなかった旨が出力される（ステップＳ２７）。

次に、判別セットＤｓｅｔ２２の場合について説明する。判別セットＤｓｅｔ２２には、２つの判別項目ＩＴ（４），ＩＴ（５）が紐付けられている。そのため、各判別項目ＩＴ（４），ＩＴ（５）がデータベース３０から読み出される。すると、優先順に従って、判定処理が実行される（ステップＳ１７）。例えば、判別項目ＩＴ（４）に対する判定処理がはじめに実行される。図１０のサブルーチンにおいて、判別項目ＩＴ（４）の項目種類は計算項目Ｂ２１であるため、ステップＳ４９，Ｓ５１，Ｓ５３のうち、ステップＳ５１の計算処理が実行される。すなわち、判別項目ＩＴ（４）に対する判定処理が中断され、計算項目Ｂ２１に対する計算処理が実行される。

図４に示したように、計算項目Ｂ２１には、第１子要素として、２つのＦＦＤ項目が設定されている。まず、２つのＦＦＤ項目のうち、第１ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤである第１ＦＦＤについて処理が実行される。すなわち、図１１のサブルーチンにおいて、ステップＳ８９，Ｓ９１，Ｓ９３のうち、ステップＳ９３の処理によって、第１ＦＦＤが指定する第１ＦＦＤが取得される。すると、計算項目Ｂ２１の計算テーブルに従って第１ＦＦＤが加工されることにより、第１加工後データが導出される（ステップＳ９５，Ｓ９７）。

続いて、２つのＦＦＤ項目のうち、第２ＦＦＤ項目が指定するＦＦＤである第２ＦＦＤについて処理が実行される。すなわち、ステップＳ８９，Ｓ９１，Ｓ９３のうち、ステップＳ９３の処理によって、第２ＦＦＤが指定する第２ＦＦＤが取得される。すると、計算項目Ｂ２１の計算テーブルに従って第２ＦＦＤが加工されることにより、第２加工後データが導出される（ステップＳ９５，Ｓ９７）。

そして、要素計算処理が実行される（ステップＳ１０５）。要素計算処理では、第１加工後データと第２加工後データとを基に、再加工データが導出される。こうして計算項目Ｂ２１に対する計算処理が終了されると（図１０のステップＳ５１）、判別項目ＩＴ（４）に対する判定処理が再開される。判別項目ＩＴ（４）に対する判定処理では、当該再加工データが、判別項目ＩＴ（４）の判別テーブルに従って加工されることにより、処理値が導出される（ステップＳ５５，Ｓ５７，Ｓ５９）。以降の処理は、上記の場合と同様であるため、説明を割愛する。

判別項目ＩＴ（４）に対する判定処理の結果が偽である場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、判別項目ＩＴ（５）に対する判定処理が実行される（ステップＳ１７）。図４に示したように、判別項目ＩＴ（５）は、項目種類として、判別項目Ａ１２と、ＦＦＤ項目とを有している。判別項目Ａ１２に対する判定処理（ステップＳ１７）について説明する。

図１０のサブルーチンにおいて、判別項目Ａ１２の項目種類は計算項目Ｂ２２であるため、ステップＳ４９，Ｓ５１，Ｓ５３のうち、ステップＳ５１の計算処理が実行される。すなわち、判別項目Ａ１２に対する判定処理が中断され、計算項目Ｂ２２に対する計算処理が実行される。計算項目Ｂ２２に対する計算処理が終了されると、判別項目Ａ１２に対する判定処理が再開される。判別項目Ａ１２に対する判定処理では、当該計算処理で導出された再加工データを基に処理値が導出される（ステップＳ５５，Ｓ５７，Ｓ５９）。

すると、次の比較処理では、判別項目Ａ１２の判別テーブルにおける比較値と導出値との比較が、判別項目Ａ１２の判別テーブルにおける比較演算子を用いて行われる（ステップＳ６１）。その後、論理結合処理が実行されると（ステップＳ６７）、判別項目Ａ１２に対する判定処理が終了される。判別項目Ａ１２に対する判定処理の結果が真である場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、判別項目ＩＴ（５）の部品情報が示す車両部品に異常が発生している可能性がある旨が出力される（ステップＳ２１）。一方、判別項目ＩＴ（５）に対する判定処理の結果が偽である場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、判別項目ＩＴ（５）のＦＦＤ項目について、判定処理が実行される（ステップＳ１７）。以降の処理は、上記の場合と同様であるため、説明を割愛する。

本実施形態では、以下の効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、判別セットに紐付ける判別項目ＩＴの内容を変更したり、判別項目ＩＴの数を変更したり、判別項目ＩＴの判別テーブルの変更や追加を行ったりすることで、診断の精度及び診断できる内容を変更することができる。そのため、記憶装置２４に記憶されている診断プログラム自体を更新しなくてもよい。

したがって、異常診断装置２０Ａのデータベース３０の記憶内容と、異常診断装置２０Ｂのデータベース３０の記憶内容とを同じにすれば、異常診断装置２０Ａによる診断結果と、異常診断装置２０Ｂによる診断結果とを同じにできる。

（２）詳しくは、判別テーブルを変更して時間方向の結合方法、開始時刻及び終了時刻のうち少なくとも１つを変更すれば、判別テーブルに従ってＦＦＤを加工した際に導出される処理値が変わる。処理値が変われば、診断の精度が変わる。また、判別テーブルを変更して比較演算子を変更することにより、診断の精度が変わりうる。また、判別テーブルを変更して比較値を変更することにより、診断の精度が変わりうる。すなわち、判別テーブルの内容を変更することにより、診断プログラムを変更することなく、診断の精度を調整できる。

（３）また、計算項目の計算テーブルの内容を変更することにより、加工後データ及び処理値を変更できる。例えば、計算テーブルを変更して時間方向の演算方法を変更することにより、加工後データ及び処理値を変更できる。また、計算テーブルを変更して時間位置を変更することにより、加工後データ及び処理値を変更できる。そして、加工後データ及び処理値が変わると、診断の精度も変わる。したがって、計算項目の計算テーブルを変更することにより、診断プログラムを変更することなく、診断の精度を調整できる。

（４）本実施形態では、複数の判別項目ＩＴが紐付けられている判別セットがデータベース３０から読み出された場合、優先順位の高い判別項目ＩＴから診断が実行される。この際、複数の判別項目ＩＴの中で、１つの判別項目ＩＴで車両部品に異常が発生していると診断されると、残りの判別項目ＩＴの診断が実行されない。そのため、判別セットに紐付けられている複数の判別項目ＩＴの全てについて診断を行う場合と比較し、車両１０での異常の発生要因を調査するのに要する時間を短縮できる。

（変更例）
上記実施形態は、以下のように変更して実施することができる。上記実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

・複数の判別項目ＩＴが紐付けられている判別セットがデータベース３０から読み出された場合、全ての判別項目ＩＴについて診断を行って当該判別セットに対する一連の処理を終了するようにしてもよい。

・ＦＦＤを構成する車両状態値の数は、２つ以上であれば、５つでなくてもよい。
・判別テーブルにおける比較演算子は、上記実施形態で説明した演算子以外であってもよい。例えば、他の比較演算子としては、「≧」、「≦」、「≠」を挙げることができる。

・判別テーブルにおける時間方向の結合方法は、上記実施形態で説明した「最大」、「最小」、「抽出」以外であってもよい。他の結合方法としては、例えば、「平均」を挙げることができる。結合方法が平均である場合、選択した複数の車両状態値の平均値を処理値として出力すればよい。

・診断エンジン２２は、ＣＰＵ２３と記憶装置２４を備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。すなわち、診断エンジン２２は、以下（ａ）～（ｃ）の何れかの構成であればよい。
（ａ）診断エンジン２２は、コンピュータプログラムに従って各種処理を実行する一つ以上のプロセッサを備えている。プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭなどのメモリを含んでいる。メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリ、すなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含んでいる。
（ｂ）診断エンジン２２は、各種処理を実行する一つ以上の専用のハードウェア回路を備えている。専用のハードウェア回路としては、例えば、特定用途向け集積回路、すなわちＡＳＩＣ又はＦＰＧＡを挙げることができる。なお、ＡＳＩＣは、「Application Specific Integrated Circuit」の略記であり、ＦＰＧＡは、「Field Programmable Gate Array」の略記である。
（ｃ）診断エンジン２２は、各種処理の一部をコンピュータプログラムに従って実行するプロセッサと、各種処理のうちの残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備えている。

１０…車両
１１…車両記憶部
２０Ａ，２０Ｂ…異常診断装置
２１…取得部
２２…診断エンジン
２３…ＣＰＵ
２４…記憶装置
３０…データベース

Claims (5)

1. 異常が発生した際に、当該異常の内容を示すコードである異常特定コードと、車両状態を示す値である車両状態値の時系列データであって、且つ当該異常の発生時の前記車両状態値を含むデータである車両情報と、を車両記憶部に記憶する機能を有する車両と通信可能であり、前記車両での異常の発生要因を調べる異常診断装置であって、
   前記車両記憶部に記憶された前記異常特定コード及び前記車両情報を取得する取得部と、
   実行装置、及び、前記実行装置が実行する診断プログラムを記憶する記憶装置を有する診断エンジンと、
   複数の前記異常特定コードの各々に対応する複数の判別セットを記憶しており、且つ記憶内容の書き換えが可能なデータベースと、を備え、
   複数の前記判別セットには、対応する前記異常特定コードが示す異常の発生原因となりうる車両部品に関する項目である判別項目が紐付けられており、
   複数の前記判別項目は、前記車両部品を示す情報である部品情報と、当該車両部品に関連する前記車両情報を解析するルールを含む判別テーブルと、を有しており、
   前記診断エンジンは、
   前記取得部が取得した前記異常特定コードに対応する前記判別セットを前記データベースから読み出し、
   読み出した当該判別セットに紐付けられている前記判別項目の前記判別テーブルの前記ルールに従って前記取得部が取得した前記車両情報を解析することにより、当該判別項目の前記部品情報が示す前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する
   異常診断装置。
2. 前記判別テーブルは、
   前記ルールとして、前記車両部品に異常が発生しているか否かを判別するための値である処理値を前記車両情報から導出する際の当該車両情報の加工手法の情報を有し、
   前記処理値と比較する値である比較値の情報、及び、前記処理値と前記比較値とを比較する際の比較演算子の情報をさらに有しており、
   前記診断エンジンは、
   前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記車両情報を解析することによって前記処理値を導出し、
   前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する
   請求項１に記載の異常診断装置。
3. 前記判別テーブルは、項目種類の情報をさらに有しており、
   複数の前記判別項目の中には、前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記車両情報の項目となる前記判別項目と、前記判別テーブルにおける前記項目種類が計算項目となる前記判別項目と、があり、
   前記計算項目は計算テーブルを有し、前記計算テーブルは、前記車両情報を加工することによって複数の値を含む時系列データである加工後データを導出するための加工手法の情報を含んでおり、
   前記診断エンジンは、
   前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が、前記車両情報の項目である場合、
   前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記車両情報を解析することによって前記処理値を導出し、
   前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断し、
   前記診断エンジンは、
   前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記計算項目である場合、
   当該計算項目の前記計算テーブルにおける前記加工手法に従って前記車両情報を加工することによって、前記車両情報と同じフォーマットの前記加工後データを導出し、
   前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記加工後データを解析することによって前記処理値を導出し、
   前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する
   請求項２に記載の異常診断装置。
4. 前記計算項目には、子要素として、１つ以上の前記車両情報の項目が設定されており、
   複数の前記計算項目のうち、複数の前記子要素を有する前記計算項目を規定の計算項目としたとき、
   前記診断エンジンは、
   前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記計算項目であり、且つ当該計算項目が前記規定の計算項目ではない場合、
   前記計算テーブルにおける前記加工手法に従って、前記子要素として設定されている前記車両情報の項目が指定する前記車両情報を加工することによって前記加工後データを導出し、
   前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記加工後データを解析することによって前記処理値を導出し、
   前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断し、
   前記診断エンジンは、
   前記判別項目の前記判別テーブルにおける前記項目種類が前記計算項目であり、且つ当該計算項目が前記規定の計算項目である場合、
   前記計算テーブルにおける前記加工手法に従って、前記子要素として設定されている複数の前記車両情報の項目の各々が指定する複数の前記車両情報を加工することによって、複数の前記加工後データを導出し、
   複数の前記加工後データについて、時間毎に値を減算することによって、前記車両情報と同じフォーマットの再加工データを導出し、
   前記判別テーブルにおける前記加工手法に従って前記再加工データを解析することによって前記処理値を導出し、
   前記判別テーブルにおける前記比較値と前記処理値とを、前記判別テーブルにおける前記比較演算子を用いて比較し、その比較結果に基づいて前記車両部品に異常が発生しているか否かを診断する
   請求項３に記載の異常診断装置。
5. 前記判別セットのうち、複数の判別項目が紐付けられている判別セットを、所定判別セットとしたとき、
   前記所定判別セットでは、複数の前記判別項目に対して、診断の順番を定める優先順位が設定されており、
   前記診断エンジンは、
   前記所定判別セットを前記データベースから読み出した場合、
   前記所定判別セットの複数の前記判別項目について、優先順位の高い前記判別項目の前記部品情報が示す前記車両部品の診断から順に実行し、
   複数の前記判別項目の何れかの診断で前記車両部品に異常が発生していると診断した場合、残りの前記判別項目の診断を実行しない
   請求項１～請求項４のうち何れか一項に記載の異常診断装置。