JPH03108030A - 故障診断エキスパートシステム - Google Patents

故障診断エキスパートシステム

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JPH03108030A
JPH03108030A JP1244922A JP24492289A JPH03108030A JP H03108030 A JPH03108030 A JP H03108030A JP 1244922 A JP1244922 A JP 1244922A JP 24492289 A JP24492289 A JP 24492289A JP H03108030 A JPH03108030 A JP H03108030A
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failure
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利彦 小田
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Ricoh Co Ltd
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は人工知能システム、さらに詳しくは知識ベース
に格納した専門家の知識を基に故障の原因を推論する故
障診断エキスパートシステムに関する。
〔従来の技術〕
故障診断エキスパートシステムにおける専門家モデルの
知識ベースは、専門家の持っている知識を、結果と原因
の連鎖によって結んだいわゆる因果連鎖木構造により構
築するのが一般的である。
この因果連鎖水は、成る結果の事象を引き起こす直接の
原因をすべて列挙し、更にこの列挙した原因を次の結果
の事象とし、この事象のそれぞれについて更に次の直接
の原因をすべて列挙していくという手法を採ることによ
り構築されている。
〔発明が解決しようとする課題〕
ところで、推論時に上記因果連鎖水を辿る際、探索の分
岐判断がそれまでに辿ってきた事象（ノード）に依存す
る場合がある。従来のシステムでは、このような場合に
的確な分岐判断を与えることができず、推論した原因と
結果の間に矛盾を生じることがある。
また、上記因果連鎖水の事象（ノード）を形成する原因
の中には、故障の発生を除去しまたは抑制するための具
体的処置を指示する「自依原因」と、故障の発生を除去
しまたは抑制するための具体的処置がより下位に指示さ
れている「他依原因」とが存在する。一般に、自依原因
はその記述された処置を施すことにより故障の原因を取
り除くことができるが、他依原因はそれ自体では故障の
原因を取り除く具体的処置を採ることができない。
診断に際しては、上記因果連鎖水を辿ることによって故
障に対する真の原因となる可能性のある１つまたは２つ
以上の原因候補が示され、それらの原因に対する処置を
採ることで故障を直すことができる。しかし、従来のシ
ステムでは、自依原因と他依原因をまったく区別してい
ないため、診断結果として示された原因候補の中に他依
原因が含まれている場合には、他依原因を引き起した更
に深い原因を調べる必要があり、真の原因の探索に手間
と時間を要する。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、探索の分岐判断がそれまでに辿ってきた
事象に依存する場合でも的確に原因を推論でき、また、
推論された原因候補の中に他依原因が含まれている場合
には、その他依原因の下位に位置する自依原因を列挙し
て具体的な故障処置を提示し得るようにした故障診断エ
キスパートシステムを提供することである。
〔課題を解決するための手段〕
本発明の故障診断エキスパートシステムは、上記目的を
達成するため、記憶手段に格納される専門家の知識に、
因果連鎖水の探索経路の制限または枝刈りに用いるため
の原因候補条件を付与したものである。そして、推論手
段は、原因の推論を行う際に、推論された原因が原因候
補条件に格納されている条件の事象を辿ってきたか否か
を判別することにより原因の候補を決定するようにした
。
また、記憶手段に格納される専門家の知識を、故障の発
生を除去しまたは抑制するための具体的処置を指示する
自依原因と、故障の発生を除去しまたは抑制するための
具体的処置がより下位に指示されている他依原因とに区
別して記憶した。そして、推論手段は、原因の推論を行
う際に、推論した原因が他依原因である場合には当該他
依原因の下位に位置する自依原因を原因の候補として列
挙するようにした。
〔作　用〕
原因候補条件に格納されている条件の事象を辿ってきた
か否かを判別することにより原因の候補を決定するので
、因果連鎖木を辿って故障の原因を探索していく際に、
探索の分岐判断をそれまでに辿ってきた事象（ノード）
に基づいて行うことができ、推論された原因と結果の間
の矛盾をなくすことができる。
また、推論した原因が他依原因である場合、当該他依原
因の下位に位置する自依原因を原因の候補として列挙す
るので、具体的で的確な故障処置を提示することができ
る。
〔実施例〕
以下、図面を参照して本発明の実施例につき説明する。
故障診断エキスパートシステムは、第３図に示すように
、専門家の知識を編集する知識エディタ１、専門家の知
識を格納する知識ベース２、知識ベース２を管理する知
識ベース管理部３、ユーザに対して質問応答を行う質問
応答部４、質問応答部４からの質問を表示してユーザか
らの情報を受は取ると共に診断結果を出力する診断イン
ターフェイス５、知識ベース２に格納されている専門家
の知識とユーザからの情報を用いて故障原因を推論する
推論部６から構成されている。
知識の入力を行なう際は、知識エディタ１を用いて専門
家の知識を入力編集し、知識ベース管理部３を通して知
識ベース２に格納する。一方、推論を行う際は、質問応
答部４から故障現象や環境および使用条件などの質問を
診断インターフェイス５を通じてユーザに与える。ユー
ザから質問に対する情報を受は取ると、推論部６は知識
ベース２に格納された専門家の知識とユーザから得た情
報を用いて故障原因を推論し、故障原因の候補を絞りこ
んでいく。そして、その推論結果を診断インターフェイ
ス５に出力し、診断画面などに表示することにより診断
を終了するものである。
本発明の故障診断エキスパートシステムは、上記した知
識ベース２に格納される専門家の知識に原因候補条件を
付与し、また、専門家の知識を自依原因と対原因に区別
して記憶し、この原因候補条件と、自依原因及び他依原
因を利用して故障の診断を行うようにした点に発明とし
ての特徴を有するものである。したがって、第３図のシ
ステムを用いて本発明の具体的な実施例の動作を説明す
る前に、まず本発明において知識ベース２に格納する専
門家の知識の内容について説明する。
なお、以下の例では、専門家モデルを計算機上に実装す
るための知識の表現形式として、フレーム型知識ベース
を用いた場合を例に採る。
（１）　　知識ベースの構造 一般に、事象は（対象、属性名、属性値）の三組の集合
で表すことができる。フレーム型知識ベースでは、この
三組を［オブジェクト　スロット名　スロット値］によ
り表現し、各フレームを第４図に示すように階層的に構
成することにより、原因と結果を結んだ因果連鎖木構造
からなる専門家モデルを構築する。
［オブジェクト］は大きく「因果リンク」と「事象」の
二種類に分けられる。［因果リンク］には後述する［支
持条件コ、［Ｖｆ！信度コ、［原因候補条件］、および
その他の詳細説明などの知識が格納される。事象は、さ
らに故障現象、構成部品状態、環境状態、使用状態など
に細分化される。
故障現象は、その現象の属性、すなわち再現性や形状、
位置などを記述したスロットを持つ。構成部品状態には
、部品名や故障の状態、故障処置などの知識が格納され
ている。
（２）専門家モデルの概要 この種のシステムでは、推論時の知識や情報の検索・照
合などを効率良く行うため、診断対象とする機械の故障
現象、部品の異常な動作や状態、機械周辺の環境、機械
の使用状態などを「事象」と呼ぶパターンで表現する。
故障の因果関係を表現する因果連鎖木は、成る故障現象
を始点としてその故障現象を引き起こす故障原因（−次
原因）の候補が続き、さらに−次原因を引き起こした次
の故障原因（二次原因）が続くというように、因果関係
が連鎖した構造を持つように構成される。すなわち、こ
の因果連鎖木は、故障の結果から原因への方向を持った
有向グラフとして表される。
故障原因の候補には、一般にそれが真の故障原因である
可能性の尺度を伴う。これを「確信度」と呼び、原因の
起こり易さ（発生頻度）に基づく値である。この故障原
因の確信度に影響を及ぼす要因を「支持条件」といい、
この支持条件を判定することで確信度の値を増減させる
。
故障の発生を防止または抑制する処置を「故障処置」と
いい、その処置がどの程度有効かを表す値を持つ。
（３）事象の表現 事象は、診断対象とする機械の故障現象、部品の異常な
動作や状態、機械周辺の環境、機械の使用状態など、故
障の診断に関連する様々な事実を表現する。それぞれの
事象は前述した［対象　属性名　属性値］の三組のパタ
ーンで表され、事象が現象の場合には［現象名　−−〕
のように現象名の後に「−一」を付して表す。
例１：　［縦黒スジ　−　−］ 例２：　［気温　状態　高い］ 例３：　［コピーモード　状態　リピート１例４：　［
クリーニングブレード　状態　汚れ］特に、故障現象や
故障原因となる事象を「故障事象」と呼ぶ。
（４）因果連鎖木 故障の原因と結果の因果関係は、第５図に示す如き因果
連鎖木と呼ぶ有向グラフで表される。このグラフは、観
測される故障現象を始点にし、その真の原因となり得る
候補の事象（−次原因）を頂点にして結ばれ、さらにそ
の事象を引き起こす原因となる事象（二次原因）が結ば
れ、最後に原因を持たない故障事象を終点にして終わる
。
因果連鎖木における故障の原因と結果の因果関係の間に
は、次の性質がある。
・ある故障事象に対する原因の候補は、考えられる限り
列挙し尽くされている。
・原因と結果の事象は、直接の因果の関連を持つ。
（５）確信度 第６図に示す因果連鎖木において、原因と結果の事象の
間を結ぶグラフ上のすべての矢線に確信度が与えられる
。「確信度」とは、成る故障事象に対する真の原因とな
る可能性の高さを表すＯから５までの整数値である。最
も起こりやすい原因の場合には確信度５であり、はとん
ど稀にしか起こらない原因の場合には確信度１である。
なお、本発明の実施例では、後述するようにこの確信度
を利用し、他依原因に確信度Ｏを付与し、自依原因と他
依原因を区別している。
（６）支持条件 因果関係において成る事実が同時に成立する時、特定の
原因が真の原因である可能性がより高まる場合がある。
こうしたことを支持条件と呼ぶ形式を用いて表現する。
すなわち、支持条件は上記した因果関係のｎ体皮に影響
を与える要因であり、支持条件を満足するか否かによっ
て、設定されている肯定重み（正数）または否定重み（
負数）を前記確信度に加え、状況に応じた最適な原因を
探索するものである。なお、この支持条件は、第７図に
示すように成る因果関係の間に複数個設定することがで
きる。
支持条件の形式は、次の通りである。
・事象の成立を判定する条件部 ・条件部が成立した場合に確信度に加えられる肯定重み
（正数） ・条件部が成立しなかった場合に確信度に加えられる否
定重み（負数） 肯定重みはＯから５までの整数値、否定重みは０から−
５までの整数値である。
条件部は１つ以上の事象の組であり、それらの事象がす
べて成立していれば、前記した確信度に肯定重みが加え
られ、そうでなければ確信度から否定重みが引かれる。
条件部の事象の成立の確認は、推論時にユーザからの入
力によって行なわれる。したがって、それらの事象はユ
ーザが観測可能か、または簡単に確認できる事象でなけ
ればならない。そのような条件部に記述される事象とし
て以下のような事象が挙げられる。
・結果となる事象の詳細を記述した事象・原因となる事
象を検証するためのテスト事象 ・原因となる事象から生じる観測可能な兆候の事象 ・原因となる事象が起こり易くなる状況の事象 （７）原因候補条件 因果連鎖水は、すべての故障事象について各故障事象に
対して考えられるすべての原因を列挙するという手続き
を行なうことで形成されるが、直接につながる原因と結
果の因果関係間では問題ないが、因果連鎖水を全体的に
見た場合に原因と結果の因果関係が妥当でないケースが
生じる。
第８図において、故障事象Ａ、故障事象Ｂの原因がそれ
ぞれ列挙され、次に故障事象Ｃの原因の候補が列挙され
ている。故障事象Ｃの原因は、故障事象Ｄ、故障事象Ｅ
、故障事象Ｆである。ところが、Ｄは、Ａの原因がＣの
場合のみＣの原因の候補となり、またＦは、Ｂの原因が
Ｃの場合のみＣの原因の候補となる。こうしたことは、
故障事象Ｃが曖昧さを持っているために生じるものであ
る。こうしたケースを含んだ因果連鎖水に妥当性を持た
せるには、故障事象Ｃを二つの事象Ｃ′Ｃ“に分割する
方法がある。しかし、故障事象Ｃを分割するための適当
な事象がない場合があり、完全とはいえない。
そこで、本発明は、因果連鎖水の探索経路の分岐判断が
それまでに辿ってきた事象に依存するような場合に、結
果に対して矛盾のない真の原因を推論するため、「原因
候補条件Ｊを付加したものである。
原因候補条件は、第１図に示すように結果事象から原因
事象の関係に設定される。そして、成る故障事象（複数
でも可）の成立を判定条件とし、成立していれば原因の
候補となり、成立していなければその原因事象は真の原
因の候補から除外される。原因候補条件がない因果関係
の間では、その原因事象は常に真の原因の候補となる。
（８）　　１依原因と地位原因 故障の原因には、故障の発生を除去しまたは抑制するた
めの具体的処置を指示する「１依原因」と、故障の発生
を除去しまたは抑制するための具体的処置がより下位に
指示されている「地位原因」とがある。１依原因は記述
された処置を施すことにより故障の原因を取り除くこと
ができるが、地位原因は具体的な故障処置を持たないの
で、故障を取り除くことができない。
従来のシステムでは、この１依原因と地位原因をまった
く区別していなかった。そこで、本発明は、常に具体的
な故障措置を提示できるようにするために、この１依原
因と地位原因を明確に区別して記憶するようにしたもの
である。
第２図（ａ）　（ｂ）に１依原因と地位原因の違いを具
体例として示す。（３１図は、複写機の故障現象の原因
が「変倍モータの動作異常」の場合の例である。
変倍モータは、それ自身で独立に回転しているのではな
（、別の部品例えば変倍ドライブ板から送られて（る電
気信号によってその回転動作を制御されているものとし
た場合、［変倍モータの動作異常」を引き起こす原因に
は「変倍モータの不良」と「ドライブ板の不良」の二つ
を挙げることができる。因果連鎖氷上では故障現象に対
する直接の原因は「変倍モータの動作異常」であるが、
故障現象を解消するには、ドライブ板を取り替えるか、
またはモータ自身を取り替えるかのいずれかの処置を採
る必要がある。従って、この場合「変倍モータの動作異
常」は、それ自身では具体的処置となり得ない地位原因
であり、その下位の「ドライブ板の不良」と「変倍モー
タの不良」が１依原因となる。
第２図（ｂ）は複写機の故障現象の原因が「クリーニン
グ不良」の場合の例である。「クリーニング不良」を生
じる原因として「クリーニングブレードの欠け」または
ｒＦＬ　（蛍光灯）カバーの汚れ」が挙げられるとした
場合、「クリーニング不良コはそれ自身では具体的処置
を持たない地位原因であり、その下位の「クリーニング
ブレードの欠け」とｒＦＬカバーの汚れ」が１依原因と
なる。
上記１依原因と地位原因を区別するための具体的な手法
としては、各原因に対して目抜原因と地位原因を示す識
別記号を付与すればよい。最も簡単には前述した確信度
を利用し、地位原因の識別記号として確信度Ｏを用い、
確信度０のフレームが探索された場合には地位原因であ
ると判定するように構成すればよい。
（９）故障措置 故障処置の概念を第９図に示す。目抜原因のすべてには
、一つ以上の具体的な故障処置が伴う。
故障処置は、 ・故障処置を行なう対象の名称を表す処置対象・処置対
象に施す処置の名称を表す処置内容・故障処置がどの程
度原因の防止に有効かを表す有効指数 ・ユーザが行なう故障処置の具体的な内容を表す処置手
順 などから成る。
ある候補原因の故障処置が行なわれると、その原因が真
の原因である可能性が低くなる。そこで、０から５まで
の整数値で有効指数を表し、その故障処置がユーザによ
って採られた場合、前述した確信度からその値が引かれ
る。また有効指数が５の故障処置が行なわれると、完全
に原因が取り除かれたことになる。故障処置の例を以下
に示す。
（故障処置の例１） 処置対象：クリーニングブラシ 処置内容：交換 有効指数＝５ （故障処置の例２） 処置対象：クリーニングブラシ 処置内容：清掃 有効指数：２ 上記例では、クリーニングブラシの交換はクリニングブ
ラシの清掃よりも有効な故障処置であり、クリーニング
ブラシを交換することにより、クリーニングブラシの異
常を指摘する原因を完全に真の原因の候補から除去する
ことができる。
以上、本発明における知識ベースの内容について説明し
た。
進んで、第３図の故障診断エキスパートシステムを用い
、本発明の実施例の処理動作につき説明する。
まず、知識の入力について述べる。入力する個々のフレ
ームの内容は、例えば第１０図から第２３図に示した通
りであり、知識エディタ１を用い、しフレーム名〕、［
因果リンク］、［再現性］、［形状］、［状態コ、［位
置］、［確信度］、［結果］、［原因］、　　［支持条
件］、［原因候補条件コなどの知識を入力編集する。
第１０図から第２３図の各フレームの知識を入力すると
、第２４図に示す因果連鎖木が形成される。この第２４
図の因果連鎖木は、「縦黒スジ」フレーム（第１０図）
と「地肌汚れ」フレーム（第１）図）を始点としてそれ
ぞれのフレームの因果リンクスロットに記述されたフレ
ームを取り出し、この取り出したフレームを次の始点と
して次のフレームにつなげて行くことにより形成される
ものである。
第２４図において、「クリーニング不良」は地位原因で
ある。この地位原因であることをフレーム上で表すには
、第２１図の「感光体／汚れ−クリーニング不良」フレ
ームに示すように、そのフレームの確信度をＯに設定す
る。この確信度Ｏのフレームが地位原因を表すことは前
述した。なお、知識を入力する際にこの確信度によって
目抜原因と地位原因をまとめることができるので、知識
入力者にとって知識の整理がしやすくなる。
上記「クリーニング不良」の原因としては「クリーニン
グブレードの欠け」とｒＦＬカバーの汚れ」があるもの
とする。この時、「クリーニングブレードの欠け」は故
障現象として「縦黒スジ」が発生しているときのみ「ク
リーニング不良」の原因となる。一方、ｒＦＬカバーの
汚れ」は故障現象として「縦黒スジ」または「地肌汚れ
」のいずれかが発生していれば「クリーニング不良」の
原因となり、それぞれそれまでに辿ってきた事象によっ
て探索経路の分岐先が異なる。
上記のように因果連鎖末の探索経路の分岐判断がそれま
でに辿ってきた事象（ノード）に依存する場合に矛盾の
ない推論を行うため、本発明では前述した［原因候補条
件］を対応するフレームに付加する。例えば、第２２図
の「クリーニング不良−クリーニングブレード／欠け」
フレームには［原因候補条件］として「寝具スジ」が付
加され、また第２３図の「クリーニング不良−ＦＬカバ
ー／汚れ」フレームには［原因候補条件］として「寝具
スジ」と「地肌汚れ」の２つが付加されている。
次に、上記構造になるフレーム型知識ベースを用い、本
発明における故障原因の診断動作について説明する。な
お、この時の診断対象となる複写機は、次のような故障
状況にあるものとする。
発生している故障現象：寝具スジ 寝具スジの状態 再　現　性　二周期的 形　　　　状　　：帯状 既に行った処置　　　：定着ローラの交換まず、推論部
６は、質問応答部４に対して、どのような故障現象が発
生しているかをユーザに尋ねるように要求する。質問応
答部４は知識ベース管理部３に対して故障現象のリスト
を要求し、知識ベース管理部３は知識ベース２から、格
納されているすべての故障現象を集めてくる。質問応答
部４は診断インターフェイス５に故障現象のリストを送
り、第２５図の診断画面の故障現象ウィンドウにすべて
の故障現象、例えば「寝具スジと「地肌汚れ」を表示し
、ユーザにどの故障現象が発生しているかを選択しても
らう。なお、第２５図は上記診断インターフェース５の
デイスプレィに表示される診断画面の例を示すもので、
画面内に「故障現象」、「質問」、「故障原因候補」、
「既に行った処置」、「故障処置」などの各表示ウィン
ドウが設けられている。
この例の場合、上述したように故障現象は「寝具スジ」
である。したがって、ユーザは第２５図の診断画面の故
障現象ウィンドウ中の「寝具スジ」を故障現象として選
択する（選択した項目は１で表示）。
選択された故障現象は推論部６へ送られる。推論部６は
知識ベース２にアクセスし、この故障現象「寝具スジ」
の情報で考えられるすべての故障原因候補を推論し、そ
の故障原因候補を確信度と共に診断画面の故障原因候補
ウィンドウに表示する。
すなわち、推論部６は、上記選択された故障現象「寝具
スジ」に対応する「寝具スジ」フレーム（第１０図）に
アクセスし、その［因果リンクコスロットの値「寝具ス
ジー感光体／汚れ」と「寝具スジー感光体／傷」をフレ
ーム名とする次のフレームを探索し、対応する２つのフ
レーム（第１６図、第１７図）を読み出す。そして、こ
の２つのフレームの［原因］スロットのｔＥｒｉ光体　
状態　汚れ」、「感光体　状態　傷」と、その［確信度
］　３，２をそれぞれ読み出し、診断画面の故障原因候
補ウィンドウに確信度の大きい順に表示する。この例の
場合、診断画面には「感光体の汚れ　３」　「感光体の
傷　２」と表示される。
さらに、これと同時に、「寝具スジー感光体／汚れ」フ
レーム（第１６図）と「寝具スジ→感光体／傷」フレー
ム（第１７図）のそれぞれの［支持条件］スロットの値
を診断画面の質問ウィンドウに質問として表示する。こ
の例の場合、第２５図に示すように「寝具スジの再現性
は？」と「寝具スジの形状は？」の２つの質問が表示さ
れる。
上記質問に対し、ユーザから「周期的」と「帯状」と入
力されたとすると、「寝具スジー感光体／汚れ」フレー
ム（第１６図）の［支持条件１コと［支持条件２］がそ
れぞれ成立するので、それぞれの支持条件の肯定重み１
，２を上記確信度３に加算し、確信度６とする。一方、
「寝具スジー感光体／傷」フレーム（第１７図）の［支
持条件１］も成立するので、その肯定重み１を上記確信
度２に加算し、確信度３とする。
そして、この確信度を修正した２つの故障原因候補を、
第２５図に示すようにその新たな確信度と共に確信度の
大きい順に「感光体の汚れ　６」「感光体の傷　２」の
如く表示する。
また、発生している故障原因に対して既に行なった処置
がある場合にはその処置も入力し、診断画面に表示する
。この例の場合、第２５図の右上の既に行った処置ウィ
ンドウの「定着ローラ　交換」を選択する。
上記のようにして質問に対するユーザの応答と、既に行
った処置に基づいて確信度を増減させて故障原因の候補
を絞り込んでいき、応答を受ける度に確信度を計算して
修正し、確信度の大きい順に故障原因候補ウィンドウに
故障原因候補を表示する。
いま、上記診断画面に表示された故障原因候補を調べた
結果、「寝具スジ」の発生原因が「感光体の汚れ」であ
ることが発見されたとする。そこでユーザが、故障原因
候補ウィンドウに表示されている故障原因候補「感光体
の汚れ　６」を選択すると、この故障原因候補に対応す
る「寝具スジー感光体／汚れ」フレーム（第１６図）が
選択され、「感光体の汚れ」を生じる次の故障原因、す
なわち二次原因候補の探索が開始される。
推論部６は、上記「寝具スジー感光体／汚れ」フレーム
の［原因］スロットの値「感光体　状態汚れ」を「結果
」スロットの値として持つすべてのフレームを探索する
。この例の場合、［結果］スロットの値に「感光体　状
態　汚れ」を持つフレームは、「感光体／汚れ→クリー
ニング不良」フレーム（第２１図）のみである。したが
って、推論部６はこの第２１図の「感光体／汚れ→クリ
ーング不良」フレームを選択し、このフレームの［原因
］スロットの値とその［確信度コを読み出す。
しかし、このフレームの［確信度コは０であるから、具
体的な故障処置を持たない地位原因であることを示して
いる。したがって、このフレームの［原因］スロットの
値「クリーニング不良−」は具体的な故障処置を指示す
るものではなく、これを故障原因候補として表示しても
故障対策としては意味がない。
そこで、推論部６は地位原因たるこの「クリーニング不
良　−−」を無視し、それより下位の１依原因を探索す
る。すなわち、推論部６は、前記「クリーニング不良　
−−」を［結果］スロットの値として持つフレームを探
索して、「クリ一ニング不良−クリーニングブレード／
欠ケ」フレーム（第２２図）と「クリーニング不良−Ｆ
Ｌカバー／汚れ」フレーム（第２３図）の２つのフレー
ムを選択する。これら２つのフレームは確信度がそれぞ
れ１と３であり、故障解消のための具体的処置を指示す
る１依原因であることが分かる。
推論部６は、上記選択した２つのフレームについて、そ
れぞれのフレームの［原因候補条件］スロットに記述さ
れている事象を抽出し、この［原因候補条件］スロット
に記述されている事象がそれまでに辿ってきた因果連鎖
の事象の中に含まれているか否かを判別する。
「クリーニング不良→クリーニングブレード／欠け」フ
レーム（第２２図）の［原因候補条件］スロットの値は
「寝具スジ　−　−」であり、また「クリーニング不良
→ＦＬカバー／汚れ」フレーム（第２３図）の［原因候
補条件］スロットの値は「寝具スジ　−−」と「地肌汚
れ　−−」の２つであり、どちらのフレームの［原因候
補条件］にもそれまでに辿ってきた因果連鎖の事象「寝
具スジ」が含まれている。したがって、上記２つのフレ
ームはいずれも故障原因の候補であると判断され、それ
ぞれのフレームの［原因］スロットの値「クリーニング
ブレード　状態　欠け」とｒＦＬカバー　状態　汚れ」
が故障原因として取り出される。
この結果、診断画面の故障原因候補ウィンドウには第２
５図に示すように、二次原因として上記２つの故障原因
候補が、その確信度と共にｒＦＬカバーの汚れ　３」、
「クリーニングブレードの欠け　１」の如く表示される
。
もし、発生している故障現象が「寝具スジ」でなく、「
地肌汚れ」であった場合、「クリーニング不良→クリー
ニングブレード／欠け」フレーム（第２２図）の［原因
候補条件］にはそれまでに辿ってきた因果連鎖の事象「
地肌汚れ」が含まれていないため、「クリーニングブレ
ードの欠け」は故障原因候補から除外されることは勿論
である。
本発明システムは、上記のようにしてユーザと対話しな
がら、因果連鎖木の因果リンクの連鎖が続く限り故障原
因候補の推論を繰り返し実行し、０次原因まで故障原因
の推論を行う。なお、以上述べた診断フローの概略を第
２６図に示す。
〔発明の効果〕
以上述べたところから明らかなように、本発明によると
きは、知識ベースとして記憶手段に格納される専門家の
知識に、因果連鎖木の探索経路の制限または枝刈りに用
いるための原因候補条件を付加し、推論時にこの原因候
補条件の事象を辿ってきたか否かを判別して原因の候補
を決定するようにしたので、因果連鎖木を辿る際に発生
する事象の結果と原因の間の矛盾を解消することができ
、的確な故障診断を行うことができる。
また、記憶手段に格納される専門家の知識を自依原因と
地位原因とに区別し、推論した原因が地位原因である場
合には当該地位原因の下位に位置する自依原因を故障原
因の候補として列挙するようにしたので、具体的で的確
な故障処置を提示することができる。
さらに、自依原因と地位原因に分けることにより知識の
整理がしやすくなり、知識の獲得が容易となるため、完
全な知識ベースを構築することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
第１図は原因候補条件の設定の説明図、第２図は自依原
因と地位原因の区別の説明図、第３図は故障診断エキス
パートシステムの構成を示す図、 第４図は階層的フレーム構造の例を示す図、第５図は故
障事象の連鎖の説明図、 第６図は確信度の設定例を示す図、 第７図は支持条件の概念図、 第８図は探索経路の分岐がそれ以前の事象によって異な
る因果連鎖木の例を示す図、 第９図は故障措置の概念図、 第１０図〜第２３図は実施例で用いる具体的なフレーム
の例を示す図、 第２４図は上記フレームから構成される因果連鎖木の例
を示す図、 第２５図は診断画面の例を示す図、 第２６図は本発明の実施例に診断フローを示す図である
。 １・・・知識エディタ、２・・・知識ベース（記憶手段
）、３・・・知識ベース管理部、４・・・質問応答部（
質問応答手段）、５・・・診断インターフェース（推論
結果表示手段）、６・・・推論部（推論手段）。 第１図 原因候補条件の設定

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 （１）１つの推論の結果に対してそれを引き起こす原因
    となる下位の事象をすべて列挙した因果連鎖木構造によ
    り専門家の知識を表現して格納した記憶手段と、ユーザ
    に対して質問応答する質問応答手段と、記憶手段に格納
    された専門家モデルの知識とユーザが入力した情報を用
    いて推論を行なう推論手段と、推論した結果をユーザに
    対して表示する推論結果表示手段とを備えた故障診断エ
    キスパートシステムにおいて、 前記記憶手段に格納される専門家の知識に、因果連鎖木
    の探索経路の制限または枝刈りに用いるための原因候補
    条件を付与したことを特徴とする故障診断エキスパート
    システム。（２）１つの推論の結果に対してそれを引き
    起こす原因となる下位の事象をすべて列挙した因果連鎖
    木構造により専門家の知識を表現して格納した記憶手段
    と、ユーザに対して質問応答する質問応答手段と、記憶
    手段に格納された専門家モデルの知識とユーザが入力し
    た情報を用いて推論を行なう推論手段と、推論した結果
    をユーザに対して表示する推論結果表示手段とを備えた
    故障診断エキスパートシステムにおいて、 前記記憶手段に格納される専門家の知識を、故障の発生
    を除去しまたは抑制するための具体的処置を指示する自
    依原因と、故障の発生を除去しまたは抑制するための具
    体的処置がより下位に指示されている他依原因とに区別
    して記憶したことを特徴とする故障診断エキスパートシ
    ステム。 （３）請求項（１）記載の故障診断エキスパートシステ
    ムにおいて、 推論手段は、原因の推論を行う際に、推論された原因が
    原因候補条件に格納されている条件の事象を辿ってきた
    か否かを判別することにより原因の候補を決定するよう
    にしたことを特徴とする故障診断エキスパートシステム
    。 （４）請求項（２）記載の故障診断エキスパートシステ
    ムにおいて、 推論手段は、原因の推論を行う際に、推論した原因が他
    依原因である場合には当該他依原因の下位に位置する自
    依原因を原因の候補として列挙するようにしたことを特
    徴とする故障診断エキスパートシステム。
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