JPH04359640A

JPH04359640A - 異常原因診断方法

Info

Publication number: JPH04359640A
Application number: JP3132951A
Authority: JP
Inventors: Toshiyuki Shimada; 敏幸島田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1991-06-04
Filing date: 1991-06-04
Publication date: 1992-12-11
Anticipated expiration: 2015-06-19
Also published as: JP3053902B2

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】

【０００１】［発明の目的］

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は、タービン・発電機プラ
ント等の大規模システムの診断に電子計算機を用いて行
なう異常原因診断方法に関する。

【０００３】

【従来の技術】タービン・発電機プラントの如く、多数
の構成部品からなる大規模なシステムにおいては、計測
データ、あるいは検査等で不具合を検知した場合、充分
な経験と知識がないと適切な原因の推定が困難なために
対策を誤る恐れがある。また、不具合そのものを見過ご
す可能性もある。このため人間の判断を助ける手段とし
て、計算機を用いた異常診断装置が提案されている。

【０００４】例えば、図７は、従来の異常診断装置の構
成図である。同図において、異常診断装置３は、タービ
ン・発電機ユニット１から中央操作盤２を経由して送ら
れてくるプロセス量を読み込みそのプロセス量より異常
を検出する異常検出装置４と、運転員または保守員が調
査した情報を入力するための調査情報入力装置５と、入
力された調査情報を保存するための調査情報データベー
ス６と、現象と原因の因果関係を表わす知識を蓄積した
知識ベース１２と、異常検出装置４，調査情報入力装置
５，調査情報データベース６および知識ベース１２より
提供される情報を用いて異常原因の可能性を比較するこ
とにより異常原因の推定を行なう原因推定手段１３と、
原因推定結果を表示する表示装置８と、原因推定に用い
た情報や原因推定結果を記憶する記憶装置９とから構成
されている。

【０００５】次に、上記従来の異常診断装置の作用につ
いて説明する。異常検出装置４では中央操作盤２より送
られてきたプロセス量の変化を監視しており、異常が発
生したことを検出する。異常の定義は、例えば、正常範
囲から逸脱した場合としておけばよい。調査情報入力装
置５は、運転員または保守員が調査、点検した情報を入
力するための装置であり、調査情報データベース６への
情報の保存および原因推定の要求を行なうこともできる
。この要求のための具体的手段としては、キーボード、
マウス、タッチパネル等が用いられる。原因推定手段１
３は、異常検出装置４で異常が検出された場合、あるい
は調査情報入力装置５で原因推定の要求を行なった場合
に動作し、前述の検出された異常現象に関する情報およ
び調査情報を入力する。さらに、これらの情報を基に知
識ベース１２に蓄積された現象と原因の因果関係を表わ
す知識ベースを用いて異常原因の推定が行なわれる。こ
のような知識ベースの構築手法（知識表現方法）につい
ては種々の提案がなされているが、代表的なものとして
、マトリックス型の知識表現がある。例えば、特開昭６
３−１２０９３号公報および特開昭６３−１２０９２号
公報では、それぞれ図５および図６のようなマトリック
ス型の知識表現形式のものが使用されている。

【０００６】ここで、図５の場合には、原因Ｃ１　と現
象Ｐ１　の関係は１０（％）と表現し、原因Ｃ１　であ
れば現象Ｐ１　が発生する確率は１０％であることを意
味している。これより、現象Ｐ１　が発生すれば原因Ｃ
１　，Ｃ２　，Ｃ３　，Ｃ４　である可能性はそれぞれ
１０（％），９１（％），２５（％），０（％）と推定
され、複数の現象が発生した場合は、確率の加算が行な
われる。

【０００７】一方、図６の場合は、原因Ｃ１　と現象Ｐ
１　の関係は「△」と表現し、原因Ｃ１　であれば現象
Ｐ１　が発生す場合もあり、発生しない場合もある。ま
た、原因Ｃ１　と現象Ｐ２　の関係は「Ｏ」であり、原
因Ｃ１　であれば現象Ｐ２　は必ず発生する。さらに原
因Ｃ１　と現象Ｐ３　の関係は「×」であり、原因Ｃ１
　であれば現象Ｐ３　は絶対に発生しないことを表わす
。これより、現象Ｐ１　が発生すれば、原因Ｃ４　であ
る可能性は無くなり原因Ｃ２　または原因Ｃ３　である
と推定されることになる。この場合には、図５のように
原因の可能性を数値で求める必要が無いので、原因の候
補を素早く絞り込みたい時に適する原因推定手法と言う
ことができる。図５あるいは図６に示すような従来技術
に基づく知識ベースの表現方法は因果マトリックスとし
て良く知られており、ここでは、図５を数値表現型、図
６を記号表現型と名付けることとする。

【０００８】このようなマトリックス型の知識表現では
、もうひとつの公知の表現方法であるＡＮＤ／ＯＲツリ
ー型の知識に比べて、知識表現のルールが単純であり、
知識ベースの構築あるいは修正が容易であることから、
階層的分析があまり重要でない並列事象のうちから原因
を絞り込むような、比較的小さな異常診断装置に良く使
用されている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】前記のような従来技術
に基づく知識表現方法を使用する場合、ある原因に対す
る推定結果は、真、偽、不明のいずれかで与えられるケ
ースと、その原因の可能性を表わす数値（０〜１００％
等）で与えられるケースがある。前者のケースは、図６
で説明したように明確に知識が表現できる場合であり、
大体は明確な結果が得られる。後者のケースは、図５で
説明したように統計的（あるいは経験的）な知識を用い
て原因推定を行なうため、必ずしも明確な結果が得られ
るとは限らない。特に、診断対象分野における専門家の
経験的な知識を用いる場合、下記の問題が発生する。（ａ）事象の同定は、人間系の調査結果によることが多
いが調査結果が充分に集まらなかったり、調査結果に誤
りがあることも少なくない。（ｂ）１つの事象から原因を確定できるような明確な知
識を利用するためには、「やや可能性がある」というよ
うな、あいまい性の高い知識の利用と比べて、高度な調
査を要することから、調査時間と費用もかなりかかるた
め異常発生時に前記の明確な知識を即時利用することは
困難である。

【００１０】以上のような理由から、全ての原因の推定
結果が「不明」に近い結果（図５の例では５０％近傍の
値）となることが多い。このような結果となる原因とし
ては次のことが考えられる。すなわち、（１）調査結果
の入力ミス（調査の誤り、インプット操作ミス等）（２）知識ベースの不備（知識の不足、知識の誤り等）
（３）調査結果の入力不足しかしながら、知識ベースで原因（１），（２），（３
）を区別するのは困難なため、オペレータ、知識ベース
構築者あるいは診断対象分野における専門家のいずれか
が人間系で判定を行ない、次の対策を決定しなければな
らないという問題がある。

【００１１】本発明は、かかる問題を解消するためにな
されたもので、その目的は知識ベースを用いて原因推定
を行なった結果、原因の可能性の大小を区別することが
、ほとんどできなかった場合に、次にどのような対策を
行なえば良いかを即時に指示することが可能な異常原因
診断方法を提供することにある。［発明の構成］

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は原因推定のために、複数の現象とそれらに
対応する複数の診断対象原因との間の因果関係を、記号
表現型因果マトリックスとして表わす知識ベースを使用
する異常原因診断方法において、個々の現象と各原因項
目との因果関係を、抽象的な因果関係を示す記号で表現
すると共に、これらの記号の各々を前記因果関係の強さ
を明確に区分できる程度の任意の大小の数値で置き換え
、これらを原因毎に加算して合計得点が高いものから原
因の可能性が高いと判断し、また、前記の合計得点で可
能性の大小を区別するこが困難な場合には、前記記号の
各々を因果関係のあいまいさを明確に区分できる程度の
大小の数値で置き換え、これらを原因毎、記号毎に加算
した値を用いて、因果関係のあいまいさの度合を分析・
評価することにより、可能性の大小の区別が困難な理由
が調査結果の入力ミスによるものか、知識ベースの不備
によるものか、あるいは、調査結果の入力が不足してい
ることによるものか等の詳細レベルで区別することを特
徴とする。

【００１３】

【作用】本発明の異常原因診断方法によると、設備履歴
、目視調査、計測調査、プロセス量などのさまざまな調
査情報を入力し、現象と原因の関係を記号表現型因果マ
トリックスで表現したマトリックス型の知識ベースを用
いた原因推定において、因果関係の整合性判定手段によ
り原因推定に使われた知識の整合性を判定し、知識の整
合性が確認された場合はマトリックス定量評価手段によ
り異常原因の可能性を定量的に評価するとともに因果関
係の整合性判定手段およびマトリックス定量評価手段か
ら得られた結果を表示装置および記憶装置に出力する。したがって、診断結果があいまい性が高いために参考と
ならないような場合であっても、次の診断では、より明
確な診断結果を得るための一助として、調査結果の入力
の見直し、知識ベースの見直し、あるいは調査の追加等
の具体的な対策を即時に立てることができる。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の実施例を図を参照して説明す
る。図１は本発明の一実施例の構成図であり、従来例で
ある図７と同一構成要素には同一符号を付して説明する
。同図に示すように、異常診断装置３は、タービン発電
機ユニット１から中央操作盤２を経由して送られてくる
プロセス量を読み込みそのプロセス量より異常を検出す
る異常検出装置４と、運転員または保守員が調査した情
報を入力するための調査情報入力装置５と、入力された
調査情報を保存するための調査情報データベース６と、
異常原因推定装置７と、原因推定結果を表示する表示装
置８と、原因推定に用いた情報や原因推定結果を記憶す
る記憶装置９とから構成されており、また、異常原因推
定装置７は因果関係の整合性判定手段１０とマトリック
ス定量評価手段１１およびマトリックス型の知識ベース
１２から構成されている。

【００１５】次に、本実施例の作用について説明する。異常検出装置４では、中央操作盤２より送られてきた発
電プラントのプロセス量の変化を監視し、例えば、正常
範囲から逸脱した場合に異常が発生したことを検出する
。調査情報入力装置５は運転員または保守員が調査、点
検した情報の入力と、それらの情報の調査情報データベ
ース６への保存および原因推定の要求を行なうための装
置であり、具体的にはキーボード、マウス、タッチパネ
ル等が用いられる。入力される調査情報は、調査項目、
調査内容および調査内容に対する判定結果から構成され
るが、ここでは、これらを合わせて「現象」と称する。例えば、「運転時間（調査項目）が１０万時間（調査内
容）で長い（判定結果）。」あるいは、「割れ発生部位
（調査項目）は、図面やレプリカ（調査内容）より、高
温部でかつ応力集中部（判定結果）である。」のように
なる。ただし、これらの調査情報のうち、プロセス量な
どのオンラインデータは、異常検出装置４から出力され
る。その例としては、「振動値（調査項目）が、１０／
１００（ｍｍ）（調査内容）で、警報域（判定結果）に
ある。」などの場合である。知識ベースとしては、これ
らの項目によって診断しようとしている診断対象原因項
目の各々に対するこれらの各現象の因果関係を後述の記
号表現により定める。

【００１６】異常原因推定装置７は、異常検出装置４で
異常が検出された場合、あるいは運転員または保守員が
調査情報入力装置５で原因推定の要求を行なった場合に
動作し、前述のようなさまざまな調査情報を入力する。入力された調査情報は、前述のようにして「現象」とし
て構成され、まず、因果関係の整合性判定手段１０にお
いて、知識ベース１２により決定される現象と原因の因
果関係の整合性がとれているかどうかを以下に示す手順
により判定する。ここで、知識ベース１２は、図２のよ
うな形式で構築されているとする。図２において、○（
確定）は、診断対象分野の専門家が「この現象が成立し
ていれば、この原因に間違いない。」と判定できるほど
明確な因果関係を表わす知識である。逆に、●（否定）
は、診断対象分野の専門家が「この現象が成立していれ
ば、この原因はあり得ない。」と判定できるほど明確な
因果関係を表わす知識である。一方、＊（不明）は、因
果関係が無い、あるいは解明されてない状態を示してお
り、最もあいまい性の高い知識といえる。また、☆，◇
，△は○と＊の間を表わしており、それぞれ確定の可能
性大，中，小、また★，◆，▲は●と＊の間を表わして
おり、それぞれ否定の可能性大，中，小となる。これらの知識は図３に示すように数値に置換えられて参
照されることもある。この置換えのポイントは、不明を
０（零）として確定に近い知識ほど大きな正の値となる
よう、また、否定に近い知識ほど小さな負の値となるよ
う行なうことにある。これは、値の大小で可能性の大小
を表わすためだけではなく、値の絶対値により知識のあ
いまい性を表わすことが可能となるためである。

【００１７】因果関係の整合性判定装置１０では、因果
関係の整合性について明確な知識、すなわち、あいまい
性の小さい知識から順にチェックを行なう。まず最初に
、同一原因に対して○と●が同時に成立しているかどう
かをチェックし、成立の場合は原因推定を打切り、調査
結果入力ミスであることの説明を表現装置８に出力する
。例えば、図２では、現象Ｐ１　とＰ２　が同時に成立
した場合がこれに相当する。具体的には、「運転時間が
１０万時間で長い」という現象と「起動停止回数が１回
で少ない」という現象のように相反する現象が同時に成
立したと判定された場合に起こり得る。この時は、「運
転時間の調査結果入力または起動停止回数の調査結果入
力のいずれかが間違っていると考えられるため、確認し
て下さい。」というような説明文を表示装置８に表示す
る。一方、チェックの結果が不成立の場合は、図３の値
を用いて、各原因Ｃ１　，Ｃ２　，Ｃ３　，Ｃ４　毎に
因果関係の成立したもののみの数値を加算し、各原因の
得点Ｔ１　，Ｔ２　，Ｔ３　，Ｔ４　を求める。これら
の得点は、次式で表わすことができる。Ｔ１　＝Ｔ１　Ｐ　＋Ｔ１　Ｎ　Ｔ２　＝Ｔ２　Ｐ　＋Ｔ２　Ｎ　　　　　　　……（１
）Ｔ３　＝Ｔ３　Ｐ　＋Ｔ３　Ｎ　Ｔ４　＝Ｔ４　Ｐ　＋Ｔ４　Ｎ　ただし、ＴｉＰ　，ＴｉＮ　（ｉ＝１，２，３，４）は
、それぞれ正の値の総和、負の値の総和を表わす。

【００１８】ここで、得点Ｔ１　，Ｔ２　，Ｔ３　，Ｔ
４　より、因果関係の整合性を判定するための手段とし
て、２つのパラメータＴｍ，Ｕｍを以下の式により求め
る。すなわち、　　　　Ｔｍ＝ｍａｘ（｜Ｔ１　｜，｜Ｔ２　｜，｜Ｔ
３　｜，｜Ｔ４　｜）　　　……（２）（ただし、ｍａ
ｘは最大値を選択する関数とする。）　　　　Ｕｍ＝ｍ
ａｘ（Ｕ１　，Ｕ２　，Ｕ３　，Ｕ４　）　　　　　　
……（３）ここで、Ｕ１　，Ｕ２　，Ｕ３　，Ｕ４　は
以下の（４）式から求める。Ｕ１　＝｜Ｔ１　Ｐ　｜＋｜Ｔ１　Ｎ　｜Ｕ２　＝｜Ｔ
２　Ｐ　｜＋｜Ｔ２　Ｎ　｜　　　　　　……（４）Ｕ
３　＝｜Ｔ３　Ｐ　｜＋｜Ｔ３　Ｎ　｜Ｕ４　＝｜Ｔ４
　Ｐ　｜＋｜Ｔ４　Ｎ　｜上記ＴｍとＣｍの値の組合せ
は、以下の条件（ａ），（ｂ），（ｃ）のいずれかを満
足する。条件（ａ）　　Ｔｍ≧５条件（ｂ）　　Ｔｍ＜５かつＵｍ≧５条件（ｃ）　　Ｔｍ＜５かつＵｍ＜５これらの条件の中で、どの条件が成立したかによって以
下のように判定を行なう。

【００１９】まず、条件（ａ）は、少なくとも１つ以上
の原因の可能性が“ある程度明確”になった場合であり
、「因果関係の整合性は保たれている」と判定する。ただし、ここでは、“ある程度明確”と言える基準を◇
（６点）または◆（−６点）以上となるところに設定し
たため、判定の数値を５点としたが、実際には知識の明
確さを考慮した上で調整する必要がある。

【００２０】次に、条件（ｂ）は、全ての原因の可能性
があいまい（“ある程度明確”でない）で、かつ、因果
関係に矛盾があると考えられる場合である。これは、以
下の３つの場合に分けて判定が行なわれる。（ｂ１）　　同一原因に対して、☆と★が同時に成立し
ている。（ｂ２）　　（ｂ１）に該当しない場合で、同一原因に
対して、◇と◆が同時に成立している。（ｂ３）　　（ｂ１），（ｂ２）共に該当しない場合。例えば、現象Ｐ３　，Ｐ４　，Ｐ５　，Ｐ６　が同時に
成立した場合、Ｔｍ＝０，Ｕｍ＝３２で条件（ｂ）が成
立し、（ｂ１）の場合の判定を行なう。この際、☆，★
は、○，●に比べるとあいまい性の高い知識であること
から、以下のような判定結果を表示装置８へ出力すると
よい。「調査結果入力３，４，５，６のいずれかが間違
っている可能性が大きいため、確認して下さい。もし、
間違いが無かった場合は、マトリックスの知識の見直し
を実施して下さい。」ここで、上記の“マトリックスの
知識の見直し”とは、例えば「現象Ｐ３　と原因Ｃ１　
の因果関係は、☆といえるほど明確なものではなく、◇
あるいは△の程度ではないか？」というような検討を行
なうことである。そこで、検討の結果、全ての☆を◇に
、すべての★を◆に置換えて再計算を行なうと、Ｔｍ＝
０，Ｕｍ＝２４で条件（ｂ）が成立し、（ｂ２）の場合
の判定を行なう。この場合は、前例と同様の考え方から
以下のような判定結果を表示装置８へ出力するとよい。「調査結果入力３，４，５，６のいずれかが間違ってい
る可能性がややあるため、確認して下さい。もし、間違
いが無かった場合は、マトリックスの知識の見直しを実
施して下さい。」さらに、前記と同様にして、全ての◇
を△に、全ての◆を▲に置換えて再計算を行なうと、Ｔ
ｍ＝０，Ｕｍ＝１２で条件（ｂ）が成立し、（ｂ３）の
場合の判定を行なう。この場合は、用いた知識のあいま
い性が高いことを考慮して、以下のような判定結果を表
示装置８へ出力するとよい。「原因の推定に有効な調査
結果入力が不足しています。調査結果入力の追加等を検
討して下さい。」最後の条件（ｃ）は、全ての原因の可
能性があいまいで、かつ、因果関係に矛盾がないと考え
られる場合である。これは、調査結果入力が絶対的に不
足している場合で、例えば、現象Ｐ７　だけしか成立し
なかったと判定された場合にＴｍ＝３，Ｕｍ＝３で条件
（ｃ）が成立する。この場合は、以下のような判定結果
を表示装置８へ出力するとよい。「調査結果入力が絶対
的に不足しています。データ伝送系のエラーか、または
、調査情報の入力がほとんど行なわれていないことが考
えられますので、確認して下さい。」マトリックス定量
評価手段１１は、各原因の得点Ｔ１　，Ｔ２　，Ｔ３　
，Ｔ４　を入力し、マトリックス型の知識ベース１２を
用いて後述の原因推定手法により、異常原因の可能性を
定量的に評価し、その結果を表示装置８と記憶装置９に
出力する。

【００２１】ここで、原因推定手法について、図２およ
び図３に示したマトリックス型の知識ベース１２の例を
用いて説明する。まず、各原因の得点の比較評価を容易
にするために、それぞれを−１〜＋１の間の値に換算す
る処理（正規化）を、以下の条件を満足するように行な
う。（１）可能性の大小関係が数値の大小関係で表わせるこ
と。（２）可能性の明確さ（または、あいまい性）が、数値
の大きさで表わさせること。（３）上限値は○（確定）を表わすこと。（４）下限値は●（否定）を表わすこと。（５）中間値は＊（不明）を表わすこと。

【００２２】例えば、これらの条件を満足させて、各原
因の得点Ｔ１　，Ｔ２　，Ｔ３　，Ｔ４　を求めるため
には、次式を用いれば良い。Ｔｉ≧０のとき（ｉ＝１，２，３，４）Ｓｉ＝ｍｉｎ（
Ｔｉ／○の得点，１）　　　　　　……（５）（ただし
、○の得点は２０に設定、また、ｍｉｎは低値選択処理
を行う。）Ｔｉ＜０のとき（ｉ＝１，２，３，４）Ｓｉ＝ｍａｘ（
Ｔｉ／●の得点，−１）　　　　……（６）（ただし、
●の得点は−２０に設定、また、ｍａｘは高値選択処理
を行う。）ところで、上記式を、例えば、現象Ｐ１　，
Ｐ３　，Ｐ７　が成立した場合に適用すると、Ｓ１　＝
１．０，Ｓ２　＝０．１５，Ｓ３　＝０．１５，Ｓ４　
＝−０．５と算出される。この結果は、図４に示すよう
にバーチャートで表示することが可能である。

【００２３】以上の説明による原因推定手法は、特願平
２−２５７４７２号を改良したものだが、特願平２−２
５７４７２号では「不明」と「否定」の区別を行なって
いなかった。このため、原因Ｃ１　が「不明」、原因Ｃ
２　，Ｃ３　，Ｃ４　が「否定」（あるいは、「否定」
の可能性が大きい）と判定されたような場合、特願平２
−２５７４７２号による方法では、全ての原因について
均等に調べ直さなければならなかった。しかしながら、
本発明の異常原因診断方法によれば、まず、原因はＣ１
　かどうかを調査し、原因Ｃ１　が否定された場合に原
因Ｃ２　，Ｃ３　，Ｃ４　以外の原因について調べれば
よい。

【００２４】しかして、このような異常原因診断方法を
計算機を用いて行なう異常原因の判断に使用することに
より、全ての原因の推定結果がほとんど「不明」な結果
となった場合に、その原因が、調査結果の入力ミスによ
るものか、知識ベースの不備（知識の不良、知識の誤り
等）によるものか、あるいは、調査結果の入力が不足し
ていることによるものか等を判断し、次にどのような対
策を行なえば良いかを即時に指示することが可能となる
。

【００２５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
現象と原因の間の因果関係を記号表現型因果マトリック
スとして表わす知識ベースを用いて、因果関係を表わす
記号を因果関係の強さの大小を表わす数値に置き換えて
、これらを原因毎に加算することにより各原因の合計得
点の大小関係で可能性の大小を区別することが可能とな
る。また、前記の合計得点で可能性の大小を区別するこ
とが困難な場合には、前記記号を因果関係のあいまいさ
を表わす数値に置き換えて、これらを原因毎、記号毎に
加算した値を用いて、因果関係のあいまいさの度合を分
析・評価することにより、可能性の大小の区別が困難な
理由が調査結果の入力ミスによるものか、知識ベースの
不備によるものか、あるいは、調査結果の入力が不足し
ていることによるものか等の詳細レベルで区別すること
が可能となる。従って、このような異常原因診断方法を
計算機を用いて行なう異常原因の判断に使用した異常診
断装置では、診断結果があいまい性が高いために参考と
ならないような場合であっても、次の診断では、より明
確な診断結果を得るための一助として、調査結果の入力
の見直し、知識ベースの見直し、あるいは、調査の追加
等の具体的な対策を即時に立てることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成図。

【図２】本発明による異常原因の推定方法を説明するた
めの図。

【図３】本発明による異常原因の推定方法を説明するた
めの図。

【図４】本発明による異常原因の推定結果の表示例を示
す図。

【図５】従来の異常原因の推定方法を説明するための図
。

【図６】従来の異常原因の推定方法を説明するための図
。

【図７】従来の異常原因診断装置の構成図。

【符号の説明】

１…タービン・発電機ユニット、２…中央操作盤、３…
異常診断装置、４…異常検出装置、５…調査情報入力装
置、６…調査情報データ・ベース、７…異常原因推定装
置、８…表示装置、９…記憶装置、１０…因果関係の整
合性判定手段、１１…マトリックス定量評価手段、１２
…知識ベース、１３…原因推定手段。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　原因推定のために、複数の現象とそれ
らに対応する複数の診断対象原因との間の因果関係を、
記号表現型因果マトリックスとして表わす知識ベースを
使用する異常原因診断方法において、個々の現象と各原
因項目との因果関係を、抽象的な因果関係を示す記号で
表現すると共に、これらの記号の各々を前記因果関係の
強さを明確に区分できる程度の任意の大小の数値で置き
換え、これらを原因毎に加算して合計得点が高いものか
ら原因の可能性が高いと判断し、また、前記の合計得点
で可能性の大小を区別するこが困難な場合には、前記記
号の各々を因果関係のあいまいさを明確に区分できる程
度の大小の数値で置き換え、これらを原因毎、記号毎に
加算した値を用いて、因果関係のあいまいさの度合を分
析・評価することにより、可能性の大小の区別が困難な
理由が調査結果の入力ミスによるものか、知識ベースの
不備によるものか、あるいは調査結果の入力が不足して
いることによるものか等の詳細レベルで区別することを
特徴とした異常原因診断方法。