JPH05307484A - 診断装置及び診断装置における処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 入力された知識情報を学習し、診断ルールを
自動生成する診断装置において、経験事例を容易に知識
として入力でき、又、診断作業を中断せずルールの更新
ができるようにする。 【構成】 経験データ１９を入力できる経験入力部１８
を設けた。又診断に用いるルールを収納するファイル１
７と更新中のルールを収納するファイル２２を別々に設
け、更新の終了したルールを診断用ルールのファイル１
７へ転送する転送装置２３を設けた。 【効果】 経験を事前整理なしに容易に入力できる。又
ルールの更新に際して診断が中断しない。よって経験
を、素早くルールに反映できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、工業、発電等のプラ
ント設備機器の異常を診断する診断システム及び診断シ
ステムにおける処理方式に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に運転中の設備等に故障が発生する
と何らかの徴候が現れるので、設備の異常診断を行っ
て、原因を特定するためには、徴候データと故障原因と
の関係を診断推論ルール（以下、単にルールという）と
して予め整理し、このルールに基づいて、実際に得られ
た徴候データから故障原因をさかのぼって特定すればよ
い。

【０００３】ルールには、学術的に証明されるなどによ
り一般化された常識的なものだけでなく、設備を運転し
始めた後に、初めて明らかとなるような、対象設備に固
有のものもある。又同じ設備であっても、運転年数を経
るにつれ設備自体の特性が変化したり、あるいは異常徴
候についての未経験の知識が得られた結果、ルールを変
えることが必要になる場合もある。このような理由でル
ールには更新作業が必須である。理想的には、新しい知
識や経験を得るたび毎に、それらをルールに反映するた
めルールが直ちに更新されることが望ましい。

【０００４】しかしながら、従来、ルールの更新を行う
には、一般的には、装置診断アルゴリズムと診断ルール
を表すコンピュータプログラム言語の両方を熟知した、
専門技術者を必要とし、加えて長い時間と労力を必要と
するため、実施することは容易ではなかった。そこで従
来から、診断装置自身が学習によってルールを自動的に
更新できるようにしようとする工夫が、種々行われてい
る。

【０００５】又、学習は、出来るだけ容易に行われる方
が、有利であるので、そのように工夫した従来例を２
例、以下に説明する。第１の例として、一般的にルール
がＩＦ（もし〜ならば）〜ＴＨＥＮ（その時は）〜で表
される論理構文と、その中に設定される正常異常を比較
判定するための基準値及び基準値からの偏差値等の数値
との両方で構成されることが多い点に着目し、ルールの
内の数値についてのみ、実際に設備を運転し始めた後の
運転中に得られる運転データを用いて、自動的に更新し
ようとする考えがあった。

【０００６】その一例として、図１１に特開平１−２７
０６２３号公報に記載されたものと類似の診断装置のブ
ロック図を示す。図１１において、１は異常診断を行う
対象設備、２は対象設備１に設けられたセンサー、３は
診断装置を示す。４はセンサー２からの信号を受ける信
号処理部、５は信号処理部４からのデータその他を受け
て学習によりルールを生成する学習ブロック、６は学習
ブロック５の一部で、信号処理部４からのデータを記憶
するデータ記憶部、７は運転者（図示しない）が対象設
備１の運転状態を入力する運転状態入力部、８は運転状
態入力部７と信号処理部４からの情報をもとに現在の運
転状態を判定する運転状態判定部、９は運転状態判定部
８からの情報をもとにデータ記憶部６のデータを演算し
て基準値を算出する基準値演算部、１０は基準値演算部
９の出力を転送する基準値更新部、１１は診断に用いる
基準値を記憶しておく基準値記憶ファイル、１２はファ
イル１１の基準値と信号処理部４の信号とを比較するな
どして異常の有無を検知する異常検知部、１３は予め入
力されている診断ルールと基準値ファイル１１から入力
される基準値を組合わせて異常検知部１２から出力され
た異常の有無信号に基づき原因の特定を行って診断結果
を出力する診断部、１４は診断結果を表示する表示部で
ある。

【０００７】次に動作について説明する。対象設備１及
び診断装置３を運転するにつれ、信号処理部４に対象設
備１の運転データが入力され、データ記憶部６に運転デ
ータが記憶される。一方、運転者（図示しない）は現
在、対象設備１が運転されている状態が正常な状態にあ
るか否かを、診断装置３とは関係なく、音その他のデー
タから総合的に判断することが、一般的には可能なの
で、正常運転が行われていた期間を学習ブロック５の運
転状態入力部７へ入力して教えることが出来る。又同じ
正常運転期間でも運転が例えば起動時、定常時、負荷急
変時、いかなるステージにあるのかを教示することも出
来る。

【０００８】学習ブロック５はデータ記憶部６に記憶し
ているデータと運転状態判定部８に入力されている正常
運転期間あるいは運転ステージの種別などをもとに、基
準値演算部９により、例えば平均値を演算して基準値と
し、又正常期間中の最悪値と平均値との差を正常偏差値
等として、基準値更新部１０へ送る。基準値更新部１０
は送られた数値を新しい基準値として基準値ファイル１
１へ送ることにより、基準値の更新が行われる。診断装
置３は更新された基準値ファイル１１と信号処理部４に
入力されている対象設備１の運転データとを、異常検知
部１２で比較するなどして異常の検知を行い、異常検知
部１２の異常検知出力と基準値ファイル１１と予め入力
されている診断ルールの内の論理部分（図示しない）に
基づき診断部１３で原因の特定などの診断作業を行い、
結果を表示部１４に表示する。設備の運転中、継続して
このような作業をくり返すことにより診断装置３はルー
ルの内の数値を学習し更新し続けることが出来る。

【０００９】又、第２の例として、ルールのＩＦ〜ＴＨ
ＥＮ〜形式の構文で示される論理そのものを学習により
自動的に生成しようとするものがある。図１２にその一
例を示す。図１２において、１〜５、１２〜１４は図１
１の第１の例と同一又は相当部分を示す。１５は学習ブ
ロック５が学習すべき知識が入力される知識入力部であ
り、入力される知識の形式は図１３に示す（説明後
記）。１６は入力された知識（図１３）をもとに、ルー
ルを自動生成するルールインダクションである。１７は
ルールインダクション１６により生成され、診断に用い
ているルールが収納されている診断ルールファイルであ
る。

【００１０】図１３は、図１２の診断装置３の知識入力
部１５へ入力された知識の例として、回転機器の軸受故
障について、この種技術に精通した専門家が、対象物の
構造その他を総合判断して、異常の原因と、その原因に
よって表れる現象（徴候）との関係を予想したものであ
る。専門家は図１３の右端に示した原因に対して対象設
備１に表れる徴候についての疑問の余地のない確かな知
識Ａ〜Ｉを有している。

【００１１】次に、図１２の診断装置３の動作について
説明する。図１３の知識が図１２の診断装置３の知識入
力部１５へ、予め得た知識として入力される。学習ブロ
ック５では入力された知識（図１３）をもとに、ルール
インダクション１６がルールを生成する。

【００１２】ルール生成の過程について以下に説明す
る。図１４は図１３の知識を図式的に示す説明図であ
る。図１５は図１３の知識に基づいて生成される故障の
木を示す説明図である。図１３の知識Ａ〜Ｉを図式的に
表すと、図１４のように、３つの徴候データに対応した
三次元空間のセル集合で位置付けることができる。ここ
で、各軸は、軸受温度の高低、振動の大小及び音色を示
し、各セル内の×は軸受異常、○は軸受正常を示してい
る。ルールを生成する過程として図１５のような故障の
木Ｔを生成するために、まず図１４のセル集合を、例え
ば振動の大小で分類し、同じ結果、即ち○のみか又は×
のみかに分類できるか否かを吟味する。この場合、振動
小であれば○（軸受正常）のみであり、振動大であれば
×（軸受異常）のみであり、それぞれ、図１５の故障の
木の５ａ及び５ｂに対応した故障の木に展開することが
できる。

【００１３】振動が「やや大」の場合は、○及び×が混
在しているので、続いて音色（ブーン又はガタガタ）の
分類を行う。もし、「ブーン」という音が発生している
ときには○「正常」のみに分類することができ、「ガタ
ガタ」という音が発生しているときには×「異常」のみ
に分類することができ、それぞれ、５ｃ及び５ｄ、５ｃ
及び５ｅに対応した故障の木に展開することができる。
こうして、図１５の故障の木Ｔを生成することができ
る。

【００１４】図１５の故障の木Ｔに基づけば、ルールを
容易に記述することができる。例えば、 ＩＦ「振動大」 →ＴＨＥＮ「軸受異常」 ＩＦ「振動やや大」かつ「ガタガタ音」 →ＴＨＥＮ「軸受異常」 というルールが生成される。

【００１５】専門家が新しい知識を得るたびに、図１３
に示すように知識を整理して入力すれば、ルールは学習
によって、自動的に更新されるので、専門家はルールを
検討する必要がない。但し、図１３の知識は矛盾のない
ものでなければならないから、過去に得た経験事例は、
まずよく検討して不合理なものは排除しておくなどの整
理作業が必要である。

【００１６】図１６は東芝レビュー１９９１−Ｖｏｌ．
４６ Ｎｏ．６に掲載された従来の技術で構成したター
ビン発電機の診断装置のブロック図であり、図におい
て、５１はプラント及びその構成機器、５２はこのプラ
ント構成機器５１の状態を示すデータを監視したりデー
タ異常を検知したりするデータ処理部、５３はデータ処
理部５２から出力されたデータから機器状態を診断した
り異常診断を実行したりする異常診断部、５４は異常診
断部５３の結果及びデータ処理部５２の出力を人に見え
るように表示するマンマシンインターフェース部であ
る。

【００１７】次に動作について説明する。プラント構成
機器５１の状態を把握するために選択されたデータ、プ
ラントパラメータをオンライン又はオフラインで収集す
る。ついでそれらのデータをデータ処理部５２で処理
し、例えばトレンド傾向、波形ピーク値、周波数解析な
どを実行し、収集データから機器状態を把握できる特徴
量に変換する。変換された特徴量により、事前に準備し
ておいた診断ルールにより構成した異常診断部５３によ
り機器診断を実行し、その結果をマンマシンインターフ
ェース部５４に表示する。必要に応じマンマシンインタ
ーフェース部５４にはデータ処理部５２で扱うデータを
表示する。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】図１１〜図１５で説明
した従来の診断装置は、以上のように構成されているの
で、学習によって自動更新される範囲が、ルール中の数
値のみである場合には、数値のみの更新では対応できな
い新しい事例が生じたときに、ルールの論理自体は人手
により更新しなければならず、実用上は充分満足できる
とは言えないという問題点がある。

【００１９】又、ルールの論理全てが学習によって更新
できる例においては、学習のもととなるべき知識情報
は、人手により入力されなければならず、又、運転経験
によって得た情報そのままではなく、専門家により予め
検討され、矛盾の無い知識として整理されていなければ
ならない。このような事前の整理作業は、長年の運転経
験や、学術上の研究等に裏付けされて初めて可能となる
もので容易に行えるとはがぎらないものである。まし
て、対象とする設備規模が大きくなると互いに関連する
要素が多くなり徴候項目は膨大な量となって容易には行
い難い。したがって、人が診断を行う場合のように、日
々新たに経験した知識を、明日の診断作業に有効に活用
することは、これら従来の学習機能を有する診断装置に
おいては、とうてい望み得ないという問題点がある。

【００２０】又、ルールの更新作業中は、ルールを診断
に使用できないため診断作業を一時的に中断しなければ
ならないという問題点があった。

【００２１】又、図１６で説明した従来の診断装置は以
上のように構成されているので、事前に決定されている
診断ルールに基づき診断を行うが、装置運用に従い得ら
れた診断に対する経験及び要反映知識を診断ルールのア
ップデート時（学習時）に制約条件として加え学習され
た診断ルールとして作り出す際には制約条件毎にモジュ
ール化されている診断ルールのソフトウェアを１つ１つ
改修を行わねばならないという問題点があった。

【００２２】この発明は、上記のような問題点を解決す
るためになされたもので、運転中に新たな経験が得られ
るたび毎に、特別な整理作業等を行うことなく、経験を
知識情報として容易に入力が可能で、新たに経験して得
た知識をルールに即座に反映することができ、又、ルー
ルの更新の際に診断作業を中断する必要のない診断装置
を得ることを目的とする。

【００２３】また、この発明は上記のような問題点を解
決するためになされたもので、診断ルールへ特別に制約
条件を反映してルールを生成し、診断を実行することが
できる診断装置における処理方法を得ることを目的とす
る。

【００２４】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る診
断装置は、診断ルールを自動生成するルールインダクシ
ョン１６を含む学習ブロック５を有し、ルールの自動更
新が可能な診断装置であって、新しく得られた経験事例
を診断対象設備機器の異常の徴候項目と、その程度、発
生頻度、及び原因として入力できる入力手段（経験入力
部１８）を備えたものである。

【００２５】又、請求項２の発明に係る診断装置は、診
断に用いているルールと、更新中のルールを収納するフ
ァイルを、それぞれ別に設け、更に更新中のルールを収
納するファイルから診断に用いているルールのファイル
へルールを転送する転送手段（ルール転送部２３）を備
えたものである。

【００２６】請求項３の発明に係る診断装置における処
理方法は、複数のルールより成るルール生起用データの
各ルール毎に診断ルール生起時の制約条件を付加可能と
し、このルール生起制約条件を加味して診断ルールを生
起するようにしたものである。

【００２７】請求項４の発明に係る診断装置における処
理方法は、診断ルールに診断制約条件を抽出して表示す
るときに診断制約条件の範囲で異常原因を抽出，表示す
るようにしたものである。

【００２８】請求項５の発明に係る診断装置における処
理方法は、ルール生起用データの各ルール毎に診断ルー
ル生起時の制約条件を付加可能とし、このルール生起制
約条件を加味して診断ルールを生起するようにするとと
もに、診断ルールに診断制約条件を設定可能とし、機器
の徴候内容に対応する異常原因を抽出して表示するとき
に診断制約条件の範囲で異常原因を抽出，表示するよう
にしたものである。

【００２９】

【作用】請求項１の発明による診断装置においては、新
たに経験した徴候等の事例を、経験したまま、異常の徴
候項目と、その程度、発生頻度、及び原因として入力で
きる。入力された経験事例は、知識情報として内部で整
理され、学習の対象となり、ルールの生成、及びルール
の更新に利用される。

【００３０】請求項２の発明による診断装置において
は、追加入力された新しい経験によって更新される診断
ルールは、更新が終了するまで、診断を行う診断ルール
を収納するファイルとは別のファイルに収納され、新し
いルールの生成が完了した後に、診断を行うためのファ
イルへ転送されるため、更新作業の実行中にも、異常診
断作業を中断する必要がない。

【００３１】請求項３の発明による診断装置における処
理方法においては、ルール生起用データの各ルール毎に
診断ルール生起時の制約条件を加味して診断ルールが生
起される。

【００３２】請求項４の発明による診断装置における処
理方法においては、診断ルールに診断制約条件を抽出し
て表示するときに診断制約条件の範囲で異常原因が抽
出，表示される。

【００３３】請求項５の発明による診断装置における処
理方法においては、ルール生起用データの各ルールに基
づき、診断ルールを生起する時に、各ルールの制約条件
を加味して診断ルールが生起され、また、診断ルールに
診断制約条件を抽出して表示するときに診断制約条件の
範囲で異常原因が抽出，表示される。

【００３４】

【実施例】

実施例１．（請求項１，２対応） 図１はこの発明の実施例１に係る診断装置のブロック図
である。図１において、図１１，図１２に示す構成要素
に対応するものには同一の符号を付し、その説明を省略
する。図１において、１８はキーボード等の入力手段を
有する経験入力部であり、人が入力を行う。１９は経験
入力部１８に入力される経験データで、その例を図２に
示す（説明は後記）。２０は経験入力部１８から入力さ
れた経験データ１９を整理する経験事例整理部である。
２１は経験事例整理部２０から出力される整理された経
験知識で一例を図３に示す（説明後記）。２２は学習ブ
ロック５の中のルールインダクション１６により生成さ
れつつある、更新中のルールを収納するファイル（以下
更新ルールファイルという）、２３は更新ルールファイ
ル２２から診断ルールファイル１７へルールを転送する
ルール転送部である。

【００３５】図２の経験データにおいて縦軸に経験した
徴候の項目及びその程度を、横軸にはその徴候に対応し
た原因を示し、縦軸、横軸の項目の組合わせに対応する
経験事例の発生頻度を表中に数字で示している。経験デ
ータ１９は経験入力部１８に表示されており、入力操作
によって書き替え、修正が可能である。

【００３６】図３の経験知識は図２の経験データを整理
した例である。図３の縦軸に知識Ａ〜Ｌとして、図２の
経験データの３つの徴候項目についての全ての徴候程度
の組合わせ事例をとり、各原因別の発生頻度から、それ
ぞれの組合わせ事例の発生確率を算出している。

【００３７】次に本発明の実施例１の動作を説明する。
１つの徴候を経験した場合、その徴候項目が、従来、経
験済みか否かに関係なく、経験入力部１８へ入力を行っ
て経験データ１９（図２）を修正する。同種の徴候項目
がすでに記入されていた場合には、対応する発生頻度数
に１を加算する。又例えば１つの原因に対し徴候が複数
の徴候項目に対応したような場合には、対応する全ての
項目に発生頻度数各１を加算する。経験データ１９（図
２）中に同種の徴候項目を見つけることができなかった
場合は、経験入力部１８へ入力して、新しい項目を経験
データ１９（図２）中に追加する。

【００３８】入力された経験データ１９（図２）は、経
験事例整理部２０で、原因別に仕分けられ、経験知識２
１（図３）に書き替えられる。このような診断作業論理
に関係する表の書き替え技術については、従来より種々
の方式が公開されており例えば特開昭６２−２５１８３
６号公報に示すようなものがある。

【００３９】経験知識２１（図３）は、過去に経験した
異常徴候の発生事例をまとめた、徴候知識に相当し、こ
こで示されている発生確率は、経験データ１９（図２）
における発生頻度を確率で表したものである。例えば図
２の経験データの徴候項目“軸受温度”の徴候程度
“高”の場合の発生頻度合計値は潤滑油不足の１件とフ
ィルタ目詰の２件とパイプ破断の１件と軸受異常の１件
を加算して １＋２＋１＋１＝５件である。 又、徴候項目“振動”の徴候程度“大”の場合の発生頻
度は ０＋０＋０＋４＝４件である。 又、徴候項目“音”の徴候程度“ブーン”の場合の発生
頻度は １＋０＋０＋１＝２件である。 したがって徴候項目と徴候程度の組合わせ事例として軸
受温度高、振動大、音ブーンの場合の全事例数は 全事例数＝５＋４＋２＝１１件となる。 又、その場合の原因が潤滑油不足であった例は、１＋０
＋１＝２件であるから、上記の徴候が現れた場合にその
原因が潤滑油不足である確率は （潤滑油不足事例数）÷（全事例数）＝２／１１とな
る。 以上の計算を全ての組合わせについて実行した結果、図
３の経験知識が得られる。

【００４０】経験知識２１（図３）は学習ブロック５へ
入力され、学習ブロック５では、従来と同様に入力され
た経験知識２１をもとに故障の木及びルールを生成す
る。例えば図３の知識Ａから生成されるルールは ＩＦ「軸受温度高」かつ「振動大」かつ「ブーン音」→ ＴＨＥＮ「潤滑油不足・確率２／１１」又は「フィルタ
目詰・確率２／１１」 又は「パイプ破断・確率１／１１」又は「軸受異常・確
率６／１１」となる。

【００４１】又ルールを更新する場合には、診断ルール
ファイル１７にあるルールを用いて診断作業を継続しつ
つ、更新中のルールは更新ファイル２２に一時的に収納
しておき、経験データ１９（図２）の入力が終了して、
更新ルールを用いて診断を開始してよいと判断した時点
で、初めて更新したルールを診断ルールファイル１７へ
転送する。

【００４２】この診断装置によって出力される診断結果
は、場合によっては、特定される原因が２つ以上となる
が、その場合には、それぞれの原因毎に生じ得る確率が
同時に示されるため、運転者は、以後の検討により、い
ずれか一方を選択するか、あるいは両方の原因を、いず
れも、あり得るものとして対応することとなる。

【００４３】実施例２．（請求項１，２対応） 入力する経験データ１９については、実際に対象設備の
運転中に経験した事例でなくても、原因と徴候が明確に
対応している公知の事例を入力してもよい。この場合、
その徴候と原因との組合わせに対し適当な発生頻度数を
仮定して入力することにより、診断による原因の特定作
業に幅を持たせることが可能となる。

【００４４】実施例３．（請求項１，２対応） 入力する経験データ１９（図２）の様式の別の例を図４
に示す。図４は経験した事例を単に羅列したもので、同
じ徴候、同じ内容が記入される回数によって発生頻度が
示されるので、新しい経験を追記する場合、同種の徴候
項目を探さなくてよいのでデータの入力作業は、図２に
示す例より更に容易である。

【００４５】実施例４．（請求項３対応） 図５はこの発明の実施例４に係る診断装置のブロック図
である。図５において、図１６に示す構成要素に対応す
るものには同一の符号を付し、その説明を省略する。図
５において、５５Ａは例えば診断ルール生成時に使用す
るルールインダクションへの入力となる図３に示す知識
管理表に相当し、ベースとなる知識管理及び運用中に得
られた経験事例をベースに図７に示す診断ルールを改訂
しアップデートする経験事例反映学習部、５６は経験事
例反映学習部５５Ａを図７の診断ルールＲの生成時に特
にある条件が成立した時には特定の条件を使用すると
か、特定の条件は使用しないとかの条件、本例ではｄｏ
ｎｔ，ｃｈｏｏｓｅ，ｕｓｅ，ｍｕｓｔを図６中のルー
ル種別項目６５中に入力するためのマンマシンインター
フェース部、５７Ａは経験事例反映学習部５５Ａへ診断
ルールを生成する際に特定条件を使ってのルールとする
制約条件として反映するルール生起制約条件部である。

【００４６】図６において６６Ａはマンマシンインター
フェース部５６に表示可能なルール生起用データであ
り、このルール生起用データ６６Ａはルール名称項目６
１，徴候項目６２，徴候内容６３以外にルール生起時の
制約条件を設定するルール種別項目６５，及び制約ルー
ル内容６６が追加されており、後述のエキスパートの知
見等によりルール種別項目６５中に制約条件としてのｄ
ｏｎｔ，ｃｈｏｏｓｅ，ｕｓｅ，ｍｕｓｔのいずれかが
表示される。つまり、これ等制約条件は、ルール名称項
目６１毎に、すなわちルール名称毎に設けられる。この
場合、ルール種別項目６５によりルール生起用データ６
６Ａの内容に従って図７の診断ルールＲがルールインダ
クション手法で生起されるとともに、この生起時にルー
ル種別項目６５中のルール生起制約条件に従って生起処
理がなされる。ルール種別項目６５の内容はマンマシン
インターフェース部５６を用いて容易に修正可能であ
る。

【００４７】図６の例では、ルール名称がＮＯＦ１では
軸受温度増加が「変化無し」，「ゆっくり」，「急に」
の条件のときに異常原因として「振動振幅」を使用して
はならないという条件のもとに診断ルールが生成され
る。また、油圧異常変化が減少するとルール種別項目６
５のｕｓｅに基づき軸受温度増加のパラメータを必ず使
うような条件が与えられて診断ルールが生成される。

【００４８】図７において、Ｒは図６のルール生起用デ
ータ６６Ａを基本にルールインダクション手法で生起さ
れた診断ルールであり、ツリー構造（階層構造）となっ
ており、機器の徴候項目の内容に対応して異常原因が階
層的に設定されている。このようにしてルール生起用デ
ータ６６Ａによって生起された診断ルールＲにより次の
ようにして一定の結論が得られる。例えば、「軸受温度
増加に変化がない」という徴候内容に対して「振動振幅
が変化がなく」，「油圧異常変化が減少した」という異
常原因のデータが診断情報として入力されると、「パイ
プ破断」が「０．７８」の確率で生じたという結論の異
常原因が得られ、この結論はマンマシンインターフェー
ス部５６に表示される。この表示手法としては、上記徴
候内容，異常原因及び結論としての異常原因を並列的に
表示すればよい。この表示内容を見てエキスパートが結
論を変更したいという必要性が生じたときは、ルール生
起用データ６６Ａを再度マンマシンインターフェース部
５６の画面に表示し、ルール種別項目６５（図６）の内
容を修正すればよい。

【００４９】次にこの実施例４の動作について説明す
る。図１６に示す従来の診断装置と同じく１〜４の機能
により機器異常診断を実行し、診断結果をマンマシンイ
ンターフェース部５６で人が確認する。診断結果により
確認した内容がエキスパートの知見または実機の分解点
検によって得られた実際の経験事例と異なっているか、
機器特有の条件により異常が発生したことが判明した場
合にはルール生起時に特別な制約条件としてのｄｏｎ
ｔ，ｃｈｏｏｓｅ，ｕｓｅ，ｍｕｓｔ等の条件を図７の
診断ルールへ反映するために、制約条件をマンマシンイ
ンターフェース部５６の画面上で修正する。ｄｏｎｔは
特定条件が成立した際に記載条件を反映しない。ｃｈｏ
ｏｓｅは特定条件成立時に記載条件からルールを作る。
ｕｓｅは特定条件成立時に記載条件を使用する。ｍｕｓ
ｔは特定条件成立時に記載の原因に固定するルールの制
約がある。マンマシンインターフェース部５６には図６
に示すようにルール名称項目６１，条件部徴候項目６
２，徴候内容６３，制約ルール内容６６を表示し、ルー
ル種別項目６５中の反映すべき制約条件を経験により修
正する。これにより、修正された制約条件を反映しつつ
経験事例反映学習された診断ルール（図７）は異常診断
部５３の診断ルールとして使用することにより診断ルー
ルのアップデートを図ることが可能になる。

【００５０】実施例５．（請求項４対応） また、上記実施例４では経験事例制約反映として生起マ
トリックスから診断ルールを生成するときにルール生成
制約条件として特に反映項目を記載する場合について述
べたが、図８に示すように生起マトリックスから生成し
たルールを異常診断部５３で使用するときに適切なサイ
ズのルールとするための診断制約条件を付化することも
可能でありマンマシンインターフェース部５６では図７
に示すように生成ルールの詳しさの度合を制御するため
の足切り条件を入力するシステムが構成できる。

【００５１】つまり、図７に示すようにルール生起用デ
ータ６６Ａを用いて生起された診断ルールＲによって診
断結果が得られることになるが、本実施例５では図９に
示すように診断ルールＲの下欄に診断制約条件設定部Ｒ
Ａを設け、ここにマンマシンインターフェース部５を用
いて診断制約条件を設定するようにする。具体的には、
診断ルールＲのツリー構造における診断ツリーの詳しさ
を示すツリーの段数ｄが何段かを設定するように構成す
る。

【００５２】このような構成によれば、診断制約条件設
定部ＲＡ（図９）に例えば「−ｄ２０：決定ツリー深さ
で足切り」と設定しておけば、診断制約条件部５７Ｂ
（図８）の働きによりツリーの段数の２０段の所までツ
リーがサーチされて、この範囲での異常原因が得られ
る。これは、例えば当初の診断ルールのツリーの段数が
１００段であったとした場合、１００段の所まで分岐，
サーチして行って１００段分の異常原因を抽出，表示す
ることになるが、このように異常原因が１００段分細分
化して表示されたのでは、非熟練者は異常原因を概略的
に知ることができない。エキスパートが２０段までのサ
ーチで十分と判定したとき、２０段という条件を付加し
ておけば、２０段分の異常原因を知ることができ、異常
を概略的に知ることができる。

【００５３】実施例６．（請求項５対応） なお、本発明においては、図１０に示すようにマンマシ
ンインターフェース部５６、ルール生起制約条件部５７
Ａ、経験事例反映学習部５５Ｃ、及び診断制約条件部５
７Ｂを付加するように構成し、ルール種別項目６５（図
６）及び診断制約条件設定部ＲＡ（図９）の両者を修正
可能としてもよい。このように構成すれば、ルール生起
用データ６６Ａ（図６）から診断ルールＲ（図７）を生
成するときに制約条件を与えることができるとともに、
診断ルールＲに基づき異常診断を行うときにも制約条件
を与えることができる。なお、図１０中の経験事例反映
学習部５５Ｃは図５中の経験事例反映学習部５５Ａと図
８中の経験事例反映学習部５５Ｂの両機能がある。

【００５４】

【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれ
ば、診断装置の学習ブロックへの知識の入力法を、経験
事例を経験したまま入力すればよい方式としたので、経
験を知識にまとめる手間が不要となり、経験をルールに
素早く反映できる経済的な診断装置を得ることができ
る。

【００５５】また、請求項２の発明によれば、ルールの
更新中も、診断作業を中断する必要がないので、設備機
器の運転状況に関係なく、いつでもルールの更新を行う
ことが可能となり、経験を直ちにルールに反映できると
いう効果を有する。

【００５６】請求項３の発明によれば、ルール生起用デ
ータのルール毎に診断ルール生起時の制約条件を付加可
能とし、このルール生起制約条件を加味して診断ルール
を生起するようにしたので、診断ルールのアップデート
が図れるという効果が得られる。

【００５７】請求項４の発明によれば、診断ルールに診
断制約条件を抽出して表示するときに診断制約条件の範
囲で異常原因を抽出，表示するようにしたので、診断内
容の精度向上を図れるという効果が得られる。

【００５８】請求項５の発明によれば、ルール生起用デ
ータの各ルール毎に診断ルール生起時の制約条件を付加
可能とし、このルール生起制約条件を加味して診断ルー
ルを生起するようにするとともに、診断ルールに診断制
約条件を設定可能とし、機器の徴候内容に対応する異常
原因を抽出して表示するときに診断制約条件の範囲で異
常原因を抽出，表示するようにしたので、診断ルールの
アップデートが図れ、診断内容の精度向上を図れるとい
う効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例１による診断装置のブロック
図である。

【図２】この実施例１における経験データを表として示
した図である。

【図３】この実施例１における経験知識を表として示し
た図である。

【図４】この発明の実施例３における経験データを表と
して示した図である。

【図５】この発明の実施例４に係る診断装置のブロック
図である。

【図６】図５中のマンマシンインターフェース部に表示
される内容例を示す図である。

【図７】この発明の実施例４において生起された診断ル
ールの内容例を示す図である。

【図８】この発明の実施例５に係る診断装置のブロック
図である。

【図９】この実施例５において生起された診断ルールの
内容例を示す図である。

【図１０】この発明の実施例６に係る診断装置のブロッ
ク図である。

【図１１】従来の診断装置のブロック図である。

【図１２】従来の他の診断装置のブロック図である。

【図１３】図１２の従来例において経験知識を表として
示した図である。

【図１４】従来例の入力知識を図式的に示す説明図であ
る。

【図１５】従来例の動作を説明するための故障の木の図
である。

【図１６】従来の他の診断装置のブロック図である。

【符号の説明】

３，５３ 診断装置 ５ 学習ブロック １６ ルールインダクション １７ 診断ルールファイル １８ 経験入力部（入力手段） １９ 経験データ ２０ 経験事例整理部 ２１ 経験知識 ２２ 更新ルールファイル ２３ ルール転送部（転送手段） ６６Ａ ルール生起用データ Ｒ 診断ルール

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成５年５月１７日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項３

【補正方法】変更

【補正内容】

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 診断ルールにもとづき設備機器の診断を
   行う診断装置であって、予め得られた知識を入力，編集
   し、ルールインダクションにより診断ルールを自動生成
   する学習ブロックを有するものにおいて、上記予め得ら
   れた知識の入力を、診断対象設備機器の異常の徴候とそ
   の程度、発生頻度、及び原因で構成される経験事例とし
   て入力する入力手段を備えたことを特徴とする診断装
   置。
2. 【請求項２】 診断を行うために用いる診断ルールを収
   納するファイルと、更新作業中の診断ルールを収納する
   ファイルと、更新作業を終了した診断ルールを、前記診
   断を行うために用いる診断ルールを収納するファイルへ
   転送する転送手段とを有することを特徴とする請求項第
   １記載の診断装置。
3. 【請求項３】 機器の徴候項目に対応して徴候内容及び
   異常原因を設定した複数のルールから成るルール生起用
   データと、このルール生起用データに基づいて生成され
   かつ機器の徴候項目の内容に対応して異常原因が階層的
   に設定された診断ルールとを備え、この診断ルールに基
   づいて機器の徴候内容に対する異常原因を抽出する診断
   装置における処理方法において、上記ルール生起用デー
   タの各ルール毎に診断ルール生起時の制約条件を付加可
   能とし、このルール生起制約条件を加味して診断ルール
   を生起するようにしたことを特徴とする診断装置におけ
   る処理方法。
4. 【請求項４】 機器の徴候項目の内容に対応して異常原
   因が階層的に設定された診断ルールを備え、この診断ル
   ールに基づいて機器の徴候内容に対応する異常原因を抽
   出する診断装置における処理方法において、上記診断ル
   ールに診断制約条件を設定可能とし、機器の徴候内容に
   対応する異常原因を抽出して表示するときに上記診断制
   約条件の範囲で異常原因を抽出，表示するようにしたこ
   とを特徴とする診断装置における処理方法。
5. 【請求項５】 機器の徴候項目に対応して徴候内容及び
   異常原因を設定した複数のルールから成るルール生起用
   データと、このルール生起用データに基づいて生成され
   かつ機器の徴候項目の内容に対応して異常原因が階層的
   に設定された診断ルールとを備え、この診断ルールに基
   づいて機器の徴候内容に対する異常原因を抽出する診断
   装置における処理方法において、上記ルール生起用デー
   タの各ルール毎に診断ルール生起時の制約条件を付加可
   能とし、このルール生起制約条件を加味して診断ルール
   を生起するようにするとともに、上記診断ルールに診断
   制約条件を設定可能とし、機器の徴候内容に対応する異
   常原因を抽出して表示するときに上記診断制約条件の範
   囲で異常原因を抽出，表示するようにしたことを特徴と
   する診断装置における処理方法。