JPH06332528A

JPH06332528A - 故障診断方法

Info

Publication number: JPH06332528A
Application number: JP5124381A
Authority: JP
Inventors: Masashi Hirata; 雅士平田; Yasuo Koto; 康男小藤
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 1993-05-26
Filing date: 1993-05-26
Publication date: 1994-12-02

Abstract

(57)【要約】【目的】異常発生時に異常の原因を究明し、かつ異常発
生の可能性を事前に予測することができる故障診断方法
を提供する。【構成】設備１の動作状態を監視制御装置２により監視
制御する。監視制御装置２が得た故障診断用データに基
づいてエキスパートシステム３の推論部３３では設備の
異常に関する推論を行なう。エキスパートシステム３
は、監視制御装置に対して一定の時間間隔で故障診断用
データを引き渡すように要求する。また、エキスパート
システム３は、監視制御装置２から故障診断用データを
受け取るたびに設備１における異常発生の可能性の有無
を推論するとともに異常発生の可能性があるか異常が発
生すると異常の原因を推論し、推論結果をディスプレイ
装置３５に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、エキスパートシステム
を用いて設備の故障を診断する故障診断方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、エキスパートシステムを用い
て設備の動作状態などから設備の故障や運転不良の原因
を推論する故障診断方法が提案されている。たとえば、
特開昭６４−８１０１０号公報に記載されたエキスパー
トシステムは、ＮＣ装置付工作機械に用いるものであっ
て、プログラマブル・マシン・コントローラ（以下、Ｐ
ＭＣと略称する）を介して工作機械をＮＣ装置によって
制御するように構成され、ＮＣ装置に内蔵したエキスパ
ートシステムによって故障や異常の原因を推論してい
る。すなわち、ＮＣ装置と工作機械との間でＰＭＣを介
して授受する各種情報（ＮＣ装置とＰＭＣとの間の通信
によって得る）およびＮＣ装置の内部情報を蓄え、ＮＣ
装置に設けたアラーム検知部によってアラームの種類が
検知されると、推論機構がただちに起動して知識ベース
の知識を用いることによって故障原因を究明し、最終的
にＣＲＴに表示するのである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来構成では、エ
キスパートシステムによる推論はアラーム検知部がアラ
ームの種類を検知した後に行なわれるのであって、故障
の原因を究明することには役立つが、故障等の異常が発
生する可能性を予測することはできないという問題があ
る。すなわち、故障に至らないまでも動作状態の変化な
どに基づいて異常の発生を予測しておけば、設備が故障
によって停止するまでに故障対策の準備を行なったり事
前に補修を行なうことができるのに対して、上記従来構
成では異常の発生を予測できないから、故障が発生した
後にしか対応することができず、たとえば交換部品の手
配などに時間がかかることになり設備の停止による時間
の損失が多くなるという問題が生じるのである。

【０００４】本発明は上記問題点の解決を目的とするも
のであり、異常発生時に異常の原因を究明できるのはも
ちろんのこと、異常発生の可能性を事前に予測すること
によって異常発生時の対処を迅速に行なえるようにした
故障診断方法を提供しようとするものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、上記
目的を達成するために、設備の動作状態を監視制御手段
により監視制御し、監視制御手段が得た故障診断用デー
タに基づいて推論手段に設定したフォールトツリーを用
いて設備の異常に関する推論を行なう故障診断方法にお
いて、推論手段より監視制御手段に対して適宜の時間間
隔で故障診断用データを引き渡すように要求し、推論手
段は監視制御手段から故障診断用データを受け取るたび
に設備における異常発生の可能性の有無を推論するとと
もに異常発生の可能性があるか異常が発生すると異常の
原因を推論し、推論結果を報知手段により報知すること
を特徴とする。

【０００６】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、推論手段は監視制御手段に対して一定の時間間隔で
故障診断用データを引き渡すように要求することを特徴
とする。請求項３の発明は、請求項１の発明において、
監視制御手段は異常が発生すると推論手段に対して故障
診断用データを引き渡すことを特徴とする。

【０００７】請求項４の発明は、請求項１ないし請求項
３の発明において、推論手段に監視制御手段から故障診
断用データが引き渡されると、前回の故障診断用データ
を今回の故障診断用データに併用して推論を行なうこと
を特徴とする。請求項５の発明は、請求項１の発明にお
いて、監視制御手段は設備を自動制御する自動制御モー
ドと設備を手動制御する手動制御モードとの動作モード
が設定でき、推論手段は自動制御モードと手動制御モー
ドとに対応してそれぞれ設定したフォールトツリーを用
いて異常に関する推論を行なうことを特徴とする。

【０００８】請求項６の発明は、請求項１の発明におい
て、推論手段は基準となる故障診断用データと監視制御
手段から引き渡された故障診断用データとを比較し、比
較結果に基づいて異常に関する推論を行なうことを特徴
とする。請求項７の発明は、請求項１の発明において、
推論手段に設定したフォールトツリーの結果以外の各ノ
ードではそれぞれ故障診断用データと対話入力とを採用
可能としたことを特徴とする。

【０００９】請求項８の発明は、請求項１の発明におい
て、推論手段に設定したフォールトツリーの結果以外の
各ノードにはそれぞれ故障診断用データと対話入力との
どちらを用いるかを指示した指標が設定されて成ること
を特徴とする。請求項９の発明は、請求項１の発明にお
いて、報知手段は推論結果の報知時に同じ異常が発生し
た最新の過去の日時を原因別に報知することを特徴とす
る。

【００１０】

【作用】請求項１の発明によれば、推論手段より監視制
御手段に対して適宜の時間間隔で故障診断用データを引
き渡すように要求し、推論手段は監視制御手段から故障
診断用データを受け取るたびに設備における異常発生の
可能性の有無を推論するのであり、異常の発生に先立っ
て異常の発生および原因を予測することができるのであ
る。したがって、たとえば部品交換を要する異常が発生
する可能性があれば、事前に交換部品を準備しておくこ
とができ、異常発生時点で迅速な対応がとれるのであ
る。また、部品交換を必要とせず調節などによって対応
できる異常でも、異常の発生前に調節箇所を事前に知る
ことができるから、調節用の工具・治具などを準備して
おくことができる。

【００１１】請求項２の発明によれば、一定時間間隔で
推論手段が監視制御手段に対して故障診断用データの引
き渡しを要求するから、時間間隔が不定期である場合に
比較して設備の動作状態の変化傾向を推定しやすく、精
度のよい推論が行なえるのである。また、監視制御手段
と推定手段との間などで異常が生じて故障診断用データ
を引き渡すことができなくなっても、従前の故障診断用
データを用いた推論結果によって異常発生の可能性の予
測ができるのである。さらに、一定時間が経過した後に
も故障診断用データが引き渡されないときには、監視制
御手段と推論手段との間での故障診断用データの引き渡
し経路の異常と推定することも可能である。

【００１２】請求項３の発明によれば、異常の発生時に
監視制御手段から推論手段に対して故障診断用データを
引き渡すので、異常発生時点での設備の動作状態を推論
手段で知ることができ、異常の発生原因を正確に推論す
ることができる。請求項４の発明によれば、推論手段に
監視制御手段から故障診断用データが引き渡されると、
前回の故障診断用データを今回の故障診断用データに併
用して推論を行なうから、設備の動作状態の経過を把握
しながら異常発生の可能性を予測することができること
になり予測精度が高くなるのである。また、異常発生時
に監視制御手段から引き渡された故障診断用データを今
回の故障診断用データとして、前回の故障診断用データ
を併せて異常の推論を行なえば、一層精度よく異常の原
因等を把握することができる。

【００１３】請求項５の発明によれば、自動制御モード
と手動制御モードとの動作モードで設備を制御すること
ができ、かつ推論手段には自動制御モードと手動制御モ
ードとについてそれぞれフォールトツリーが設定されて
いるので、推論手段では動作モードを考慮して異常に関
する推論を行なうことができ、推論の精度が一層高くな
るのである。

【００１４】請求項６の発明によれば、推論手段は基準
となる故障診断用データと監視制御手段から引き渡され
た故障診断用データとを比較し、比較結果に基づいて異
常に関する推論を行なうのであって、たとえば時系列的
なデータの変化パターンに基づいて推論を行なう場合に
は、基準となる故障診断用データとのパターン比較によ
って推論に必要な判定が行なえるのである。

【００１５】請求項７の発明によれば、推論手段に設定
したフォールトツリーの結果以外の各ノードではそれぞ
れ故障診断用データと対話入力とを採用可能としている
のであって、自動的に入力される故障診断用データに不
都合があれば対話入力によって修正することができ、推
論を一層正確に進めることが可能になる。請求項８の発
明によれば、推論手段に設定したフォールトツリーの結
果以外の各ノードにはそれぞれ故障診断用データと対話
入力とのどちらを用いるかを指示した指標が設定されて
いるので、必要に応じて故障診断用データを用いたり対
話入力を用いたりすることができ、推論を効率よく進め
ることができるのである。

【００１６】請求項９の発明によれば、報知手段は推論
結果の報知時に同じ異常が発生した最新の過去の日時を
原因別に報知するので、１つの推論結果に対して故障原
因が複数種類ある場合に、推論結果に対応して最近に発
生している故障原因がわかり、故障箇所の発見に要する
時間が短くなるのである。

【００１７】

【実施例】

（実施例１）本発明では、図１に示すように、設備１を
プログラマブルコントローラなどからなる監視制御手段
である監視制御装置２によって制御しており、設備１と
監視制御装置２との間で授受される制御情報および監視
情報のうち、故障診断に必要な故障診断用データを、監
視制御装置２とは別に設けた推論手段であるエキスパー
トシステム３と監視制御装置２との間で通信することに
よって授受するようになっている。本実施例の設備１
は、図２に示すように、モータ１１により無端ベルトを
回転させるコンベア１２と、コンベア１２の上にワーク
１３を押し出すフィーダ１４と、コンベア１２の上から
ワーク１３を摘み取るピッキング装置１５とを備える。

【００１８】監視制御装置２は、上記設備１の各部の動
作を制御する動作制御部２１と、動作制御部２１から設
備１の各部に伝送されるデータや設備１の各部のオン・
オフ状態を監視する動作監視部２２と、エキスパートシ
ステム３からの故障診断用データの引き渡しの要求を受
信し、エキスパートシステム３に対して故障診断用デー
タを伝送する通信処理部２３とを備える。通信処理部２
３は、エキスパートシステム３から故障診断用データを
引き渡すように要求されるか、動作監視部２２によって
設備１の動作の異常が検出されると故障診断用データを
エキスパートシステム３に伝送する。

【００１９】エキスパートシステム３は、外部データ処
理部３１と対話データ処理部３２とを備え、外部データ
処理部３１では監視制御装置２から通信処理部２３を介
して伝送された故障診断用データを推論部３３に入力
し、対話データ処理部３２ではＣＲＴなどの表示部３５
への表示に従ってキーボードなどの入力装置から入力し
た対話入力のデータを推論部３３に入力する。外部デー
タ処理部３１は故障診断用データを記憶する記憶部を備
える。推論部３３は故障診断用の知識に基づいて作成さ
れ推論データベースＤＢ₁に設定されているフォールト
ツリーを用いて推論を行なうのであって、外部データ処
理部３１に記憶された故障診断用データを用いるととも
に、必要に応じて対話データ処理部３２を通して入力さ
れる故障診断データを併用して設備１の異常に関する推
論を行なうのである。

【００２０】ここに、フォールトツリーには、設備１の
動作状態の変化に基づいて設備１の異常発生の可能性を
推論する知識が設定されており、異常発生の可能性があ
ればその原因についても推論される。また、設備１に故
障などの異常が発生すれば、その異常についての原因も
推論される。フォールトツリーでは、たとえば図３のよ
うに知識が設定されており、結果を除く各ノードＮ１，
Ｎ２−１，……には選択肢が設定されている。各選択肢
は簡単な方法で選択できるように知識が整理されてお
り、外部データ処理部３１および対話データ処理部３２
では、各ノードＮ１，Ｎ２−１，……の選択肢を選択で
きるように入力情報が整理された形で推論部３３に入力
される。したがって、推論部３３での推論によって、設
備１における異常発生の可能性と、予測した異常に関す
る原因、あるいは異常が発生したときの異常の原因を知
ることができる。推論部３３で結論が得られると、その
結論に応じて結果出力部３４を通して表示部３５に推論
の結果を表示させる。結果出力部３４は、推論部３３で
の推論の結果に応じたメッセージなどを記憶させた故障
原因データベースＤＢ₂のデータを用いてメッセージを
表示部３５に表示させる処理を行なったり、推論部３３
での推論過程を必要に応じて表示させる処理を行なった
りする。

【００２１】上記構成によって、図４に示すような処理
を行なうことになる。すなわち、監視制御装置２では設
備の動作状態を監視しており（Ｓ１）、このときエキス
パートシステム３から故障診断用データの引き渡し要求
があると（Ｓ２）、エキスパートシステム３に対して故
障診断用データを伝送する（Ｓ３）。一方、エキスパー
トシステム３では、監視制御装置２から故障診断用デー
タが引き渡されると推論部３３による推論を開始する
（Ｓ４）。このとき、異常ないしその可能性が検出され
ると（Ｓ５）、結果出力部３４による故障原因の結果出
力処理を行い（Ｓ６）、最終的に故障原因などを表示部
３５に表示するのである（Ｓ７）。

【００２２】ところで、エキスパートシステム３による
監視制御装置２に対する故障診断用データは、たとえば
図５に示すようなフォーマットを有している。本実施例
では、図２に示した設備１について故障診断を行なうか
ら、故障診断用データとしては、フィーダ１４に関する
データＦＤ、コンベア１２に関するデータＣＤ、ピッキ
ング装置１５に関するデータＰＤ、モータ１１に関する
データＭＤの４種類のデータを有しているものとする。

【００２３】定常状態ではエキスパートシステム３は、
一定の時間間隔で故障診断用データの引き渡しを監視制
御装置２に要求しており、上記各データＦＤ，ＣＤ，Ｐ
Ｄ，ＭＤは、それぞれエキスパートシステム３からの故
障診断用データの引き渡しが１回要求されるごとに順に
伝送される。すなわち、図６（ａ）に示すように、時刻
Ｔ₁で引き渡しの要求ＲＱがなされデータＭＤが伝送さ
れたとすると、エキスパートシステム３における外部デ
ータ処理部３１では、図６（ｂ）のように内部メモリＭ
にデータＭＤに対応させて設けた記憶領域ｍｄにデータ
ＭＤを格納する。次に、時刻Ｔ₂で故障診断データの引
き渡し要求ＲＱが発生すればデータＦＤが記憶領域ｆｄ
に格納され、以後、故障診断データの引き渡し要求ＲＱ
が発生するごとにデータＣＤ，ＰＤが対応する記憶領域
ｃｄ，ｐｄに順に格納される。また、各データＦＤ，Ｃ
Ｄ，ＰＤ，ＭＤがそれぞれ対応する記憶領域ｆｄ，ｃ
ｄ，ｐｄ，ｍｄに１回ずつ記憶された後には、同じ種類
のデータＦＤ，ＣＤ，ＰＤ，ＭＤの引き渡し要求ＲＱに
対して各記憶領域ｆｄ，ｃｄ，ｐｄ，ｍｄの内容が更新
される。

【００２４】一方、監視制御装置２において故障が検出
されると、エキスパートシステム３からの故障診断用デ
ータの引き渡し要求の発生を待たずに、上述した全デー
タＦＤ，ＣＤ，ＰＤ，ＭＤがエキスパートシステム３に
対して一度に伝送される。エキスパートシステム３で
は、故障診断用データが監視制御装置２から伝送される
と、上述したように推論部３３による推論処理を行なう
から、故障発生時には自動的に故障原因の判定がなされ
るのである。

【００２５】ここにおいて、通常時にも全データＦＤ，
ＣＤ，ＰＤ，ＭＤを一括して伝送するとデータの伝送開
始から伝送終了までに時間がかかるから、上述したよう
に各データＦＤ，ＣＤ，ＰＤ，ＭＤを個別に伝送してい
るのであって、このような伝送手順を採用することによ
って、たとえば監視制御装置２とエキスパートシステム
３との間の伝送経路に異常が生じた場合でも、記憶領域
ｆｄ，ｃｄ，ｐｄ，ｍｄには異常の発生前までのデータ
ＦＤ，ＣＤ，ＰＤ，ＭＤが格納されていることによっ
て、推論部３３での推論が可能になるのである。

【００２６】故障原因データベースＤＢ₂には、図７に
示すように、推論部３３で得られた各推論結果を結論と
し、この結論に対応して故障原因とその故障が発生した
日付とを格納する領域Ａ₁，Ａ₂，Ａ₃が設けられてい
る。すなわち、故障原因データベースＤＢ₂には、故障
が発生するたびに、推論部３３で得られた結論と実際に
発生していた故障原因と故障が発生した日付とが各領域
Ａ₁，Ａ₂，Ａ₃に格納され、かつ推論部３３での推論
結果は故障原因データベースＤＢ₂の領域Ａ₁に記憶さ
れている結論と照合され、その結論に対応した故障原因
が領域Ａ₂から読み出されるのである。ここにおいて、
設備１の実際の故障原因は修理を行なうたびに故障原因
データベースＤＢ₂に対話的に登録される。このように
して、故障原因データベースＤＢ₂には故障に関する推
論結果と、実際の故障原因とが故障発生の日時とともに
蓄積され、以後の推論に備えることになる。

【００２７】故障原因データベースＤＢ₂にデータが蓄
積されると、同じ結論に対して故障原因が複数種類存在
している場合も生じるから、同じ結論に対する全故障回
数のうち各故障原因ごとの発生回数の比率を求め、この
比率を１００分率で表して確信度として表示部３５の画
面上に表示することもできる。たとえば、図８に示すよ
うに、推論部３３で得られた結論に対して各故障原因の
種類を表示し、かつ各故障原因の種類に応じた確信度を
表示するのである。

【００２８】ここにおいて、１ヵ月前の表示では図８
（ａ）に示すように、全故障回数が１００回であって
「センサの光軸ズレ」を原因とする故障が７０回であっ
たとすれば、この故障原因の確信度が７０％になり、現
在の表示では図８（ｂ）に示すように、全故障回数が１
４０回であって「センサの光軸ズレ」を原因とする故障
は１ヵ月間は発生していなければ、この故障原因の確信
度が５０％になる。この場合に、ここ１ヵ月間では他の
原因による故障の発生回数が多かったにもかかわらず、
「センサの光軸ズレ」に対する確信度がもっとも高いこ
とになって、故障箇所を誤る可能性が高くなる。そこ
で、図９に示すように、各故障原因についてそれぞれも
っとも新しい発生日付を表示すれば、最近発生していた
故障の箇所がわかりやすくなり、故障箇所の発見に要す
る時間が短縮される可能性が高くなるのである。

【００２９】（実施例２）本実施例は、エキスパートシ
ステム３から監視制御装置２に対して一定の時間間隔で
故障診断用データの引き渡しを要求しているときに、規
定された時間を超えても監視制御装置２に対して故障診
断用データの引き渡し要求がなされないときに、監視制
御装置２が異常報知部（図示せず）を作動させてエキス
パートシステム３もしくはエキスパートシステム３への
伝送経路に異常が生じたことを報知するようにしたもの
である。すなわち、監視制御装置２では、通常の状態で
は図１０に示すように、エキスパートシステム３からの
データの引き渡し要求を待っており（Ｓ１１）、このと
き引き渡し要求があれば（Ｓ１２）、実施例１と同様に
故障診断用データをエキスパートシステム３に伝送する
（Ｓ１３）。一方、故障診断用データを引き渡した後に
規定の時間を超えても次の故障診断用データの引き渡し
要求がなされないときには、エキスパートシステム３
か、エキスパートシステム３との伝送経路かに異常が発
生したものと判断して異常処理を行なうのである（Ｓ１
４）。異常処理では、たとえば警報灯（いわゆるパトラ
イト）を点灯させたり、音声による警報報知を行なう。

【００３０】このように、監視制御装置２においてエキ
スパートシステム３の監視を行なって警報を発生するか
ら、エキスパートシステム３に向かっている作業者は、
この種の警報発生時にはエキスパートシステム３ないし
は伝送経路の異常であることを認識することができ、設
備１の故障と誤認することがないのである。すなわち、
異常の発生箇所がエキスパートシステム３の周辺である
ことがわかるから、設備１の近くに駆けつけるという無
駄が防止できるのである。他の構成は実施例１と同様で
あるから説明を省略する。

【００３１】（実施例３）本実施例は、設備１を監視制
御装置２のみによって制御する自動運転モードと、作業
者が手動で設備１を作動させる手動運転モードとの２種
類の運転モードで設備１を作動させることができる場合
の例である。このように、２種類の運転モードが設定可
能な場合に、各運転モードによって異常の種類が変化す
ることになるから、エキスパートシステム３の推論部３
３には、各運転モードに対応した２種類のフォールトツ
リーが設定されている。どちらのフォールトツリーを採
用して異常を識別するかを選択するために、監視制御装
置２はエキスパートシステム３に対して運転モードに関
する情報も伝送するようになっている。また、運転モー
ドを変更したときには変更に伴う特有の現象が生じる可
能性があるから、運転モードの変更の有無と変更の内容
を知ることができるように、故障診断用データの伝送時
点の運転モードと、前回の伝送時点の運転モードとを併
せて伝送するようになっている。

【００３２】すなわち、図１１に示すように、エキスパ
ートシステム３が故障診断用データの引き渡しを要求し
て各データＦＤ，ＣＤ，ＰＤ，ＭＤが伝送されるとき
に、各データＦＤ，ＣＤ，ＰＤ，ＭＤの先頭に、前回の
伝送時点の運転モードＰＭと、今回の伝送時点の運転モ
ードＣＭとが付加されるのである。上述した動作によっ
て、エキスパートシステム３が監視制御装置２に対して
故障診断用データの引き渡しを要求するたびに、前回の
運転モードＰＭと今回の運転モードＣＭとがわかり、推
論部３３による推論を行なう際に、異常の範囲を制限す
ることができる。すなわち、運転モードＰＭ，ＣＭを知
ることによって２種類のフォールトツリーのうちで推論
に用いる範囲を制限することができるのであって、フォ
ールトツリーのノードが多い場合でも比較的短時間で推
論を行なうことができるのである。

【００３３】ところで、外部データ処理部３１では、上
述したように、通常時にはデータの引き渡し要求によっ
て入力されるたびに推論部３３によって異常の可能性の
有無を判断し、可能性のある異常の原因を推定する。一
方、故障発生時には監視制御装置２から伝送された故障
診断用データを用いて、以下のように推論データを作成
する。すなわち、推論部３３の各ノードＮ１，Ｎ２−
１，……において推論に用いるデータが要求されると、
外部データ処理部３１のメモリに格納された所要の記憶
領域の故障診断用データが読み出され、必要があれば比
較判定などが行なわれた後に、推論データとして各ノー
ドでの分岐の判定に用いられるのである。各ノードには
故障発生時に異常の生じた箇所のデータＦＤ，ＣＤ，Ｐ
Ｄ，ＭＤをメモリから取り出すための関数ＧＥＴ＿ＡＲ
ＥＡや、故障発生時のコンベア１２の速度をメモリから
読み出して各ノードに設定されている規定値との大小関
係を判定する関数ＣＭＰ＿ＳＰＥＥＤなどが設定されて
いる。

【００３４】たとえば、前者の関数を用いれば故障の発
生箇所が、フィーダ１４かコンベア１２かピッキング装
置１５かの別（図では箇所の別を１〜３の数字で示して
いる）が獲得され、図１２に示すように、推論部３３に
おけるフォールトツリーの最初のノードＮ１においてこ
の処理を行なえば、以後の推論過程が大幅に限定できる
ことになる。また、後者の関数を用いれば、故障発生時
のコンベア１２の送り速度が「２４」であって、関数で
の比較は「１０以上２０以下」の範囲であるとすれば、
コンベア１２の送り速度が規定範囲を逸脱していること
がわかる。この関数は図１２に示すように自動運転モー
ドにおけるフォールトツリーの２番目のノードＮ２−
１，……に用いると無駄な判定処理を省略することがで
きる可能性が高い（図では判定結果をＹＥＳ，ＮＯで示
してある）。手動運転モードの場合には、作業者が経験
に従って設備１の状態を確認しながら作業を進めるか
ら、コンベア１２の送り速度は一定とは限らないもので
ある。そこで、コンベア１２の送り速度を判定する代わ
りに、図１３に示すように、ワーク１３が規格内のもの
か否かを判別する処理を２番目のノードＮ２−１，……
で行なえばよい。このノードＮ２−１，……に対する推
論データは、設備１からは得ることができないから、対
話データ処理部３２を通して対話的に入力する。この種
の処理は実施例１においても採用することができる。他
の構成は実施例１と同様であるから説明を省略する。

【００３５】（実施例４）上記実施例では外部データ処
理部３１のメモリに格納されたデータＦＤ，ＣＤ，Ｐ
Ｄ，ＭＤに基づいて推論部３３での推論を行なっている
が、監視制御装置２としてプログラマブルコントローラ
を用いるとともに、各接点のオン・オフの状態に基づい
て推論部３３での推論を行なうようにしてもよい。この
場合、図１４（ａ）に示すように接点のオン・オフの状
態に関するプログラムされた基準のパターンを記憶して
おき、図１４（ｂ）（ｃ）のような実際の接点のオン・
オフの状態と比較した結果を推論データに用いる。たと
えば、図１４（ｂ）のように実際の接点のオン・オフの
状態が基準のパターンと等しいときには、対応するノー
ドにおいて「ＹＥＳ」の判定を行い、図１４（ｃ）のよ
うに基準のパターンとは異なるときには、対応するノー
ドにおいて「ＮＯ」の判定を行なえばよいのである。こ
のような判定処理は、実施例３で用いた関数の判定処理
と併用することも可能である。他の構成は実施例１と同
様である。

【００３６】（実施例５）本実施例は、図１５に示すよ
うに、推論部３３におけるフォールトツリーの各ノード
Ｎ１，Ｎ２−１，……において、それぞれ外部データ処
理部３１からの推論データの入力と、対話データ処理部
３２からの推論データの入力とに対応した処理が行なえ
るようにし、各ノードＮ１，Ｎ２−１，……ごとに、外
部データ処理部３１から入力された推論データを表示部
３５の画面上で確認し、訂正が必要であれば対話データ
処理部３２から入力される推論データに置き換えること
ができるようにしたものである。

【００３７】すなわち、図１６に示すように、各ノード
Ｎ１，Ｎ２−１，……では、外部データ処理部３１から
必要なデータを自動的に入手し（Ｓ２１）、そのデータ
に基づいて推論データを作成する（Ｓ２２）。次に、対
話データ処理部３２からのデータ入力に移行し（Ｓ２
３）、対話データ処理部３２からの入力が可能となるよ
うに表示部３５の画面を設定する（Ｓ２４）。たとえ
ば、図１７に示すように、ノードＮ１の選択肢とともに
入力フィールドＦを表示部３５の画面に表示し、入力フ
ィールドＦにはステップＳ２２で設定された推論データ
を表示する。この状態で、入力フィールドＦに表示され
た推論データに変更が必要であれば、キーボードのよう
な入力装置を通して作業者が推論データを入力すること
ができるのである（Ｓ２５）。

【００３８】上述のように、推論データを自動的に設定
するとともに作業者が必要に応じて推論データを対話的
に入力できるようにしているので、自動的に作成された
推論データに不都合があれば作業者による変更によって
適正な推論データを推論部３３に与えることができ、結
果的に推論の精度が高くなるのである。他の構成は実施
例１と同様である。

【００３９】（実施例６）実施例５の構成ではフォール
トツリーの全ノードＮ１，Ｎ２−１，……について、推
論データを外部データ処理部３１から自動的に入力した
後に、対話データ処理部３２から対話的に入力すること
を可能としているが、本実施例は、各ノードＮ１，Ｎ２
−１，……ごとに推論データを対話入力とするか、実施
例５のように自動入力の後に対話入力とするかを選択で
きるようにしたものである。要するに、各ノードＮ１，
Ｎ２−１，……に推論データの取得方法についての指標
を付与しているのであって、対話入力のみでは指標を
「Ａ」、自動入力の後に対話入力とするときには指標を
「Ｍ」などと設定するのである。このような指標を付与
することによって、無駄な処理を省くことができ、結果
的に推論処理が迅速に行なえることになる。また、推論
データを自動的に発生する外部データ処理部３１に異常
が生じても、対話入力によって推論データを与えること
が可能になる。

【００４０】なお、上記実施例では、全ノードＮ１，Ｎ
２−１，……において対話入力を用いているが、ノード
Ｎ１，Ｎ２−１，……によっては自動入力のみを用いる
ようにしてもよい。他の構成については実施例１と同様
である。

【００４１】

【発明の効果】請求項１の発明は、推論手段より監視制
御手段に対して適宜の時間間隔で故障診断用データを引
き渡すように要求し、推論手段は監視制御手段から故障
診断用データを受け取るたびに設備における異常発生の
可能性の有無を推論するので、異常の発生に先立って異
常の発生および原因を予測することができるという利点
がある。その結果、たとえば部品交換を要する異常が発
生する可能性があれば、事前に交換部品を準備しておく
ことができ、異常発生時点で迅速な対応がとれ、また、
部品交換を必要とせず調節などによって対応できる異常
でも、異常の発生前に調節箇所を事前に知ることができ
るから、調節用の工具などを準備しておくことができる
という利点がある。

【００４２】請求項２の発明は、一定時間間隔で推論手
段が監視制御手段に対して故障診断用データの引き渡し
を要求するので、時間間隔が不定期である場合に比較し
て設備の動作状態の変化傾向を推定しやすく、精度のよ
い推論が行なえるという利点がある。また、監視制御手
段と推定手段との間などで異常が生じて故障診断用デー
タを引き渡すことができなくなっても、従前の故障診断
用データを用いた推論結果によって異常発生の可能性の
予測ができるという利点がある。さらに、一定時間が経
過した後にも故障診断用データが引き渡されないときに
は、監視制御手段と推論手段との間での故障診断用デー
タの引き渡し経路の異常と推定することも可能である。

【００４３】請求項３の発明は、異常の発生時に監視制
御手段から推論手段に対して故障診断用データを引き渡
すので、異常発生時点での設備の動作状態を推論手段で
知ることができ、異常の発生原因を正確に推論すること
ができるという効果を奏するのである。請求項４の発明
は、推論手段に監視制御手段から故障診断用データが引
き渡されると、前回の故障診断用データを今回の故障診
断用データに併用して推論を行なうので、設備の動作状
態の経過を把握しながら異常発生の可能性を予測するこ
とができることになり予測精度が高くなるという利点が
ある。また、異常発生時に監視制御手段から引き渡され
た故障診断用データを今回の故障診断用データとして、
前回の故障診断用データを併せて異常の推論を行なえ
ば、一層精度よく異常の原因等を把握することができる
という効果を奏する。

【００４４】請求項５の発明は、自動制御モードと手動
制御モードとの動作モードで設備を制御することがで
き、かつ推論手段には自動制御モードと手動制御モード
とについてそれぞれフォールトツリーが設定されている
ので、推論手段では動作モードを考慮して異常に関する
推論を行なうことができ、推論の精度が一層高くなると
いう利点がある。

【００４５】請求項６の発明は、推論手段は基準となる
故障診断用データと監視制御手段から引き渡された故障
診断用データとを比較し、比較結果に基づいて異常に関
する推論を行なうので、たとえば時系列的なデータの変
化パターンに基づいて推論を行なう場合には、基準とな
る故障診断用データとのパターン比較によって推論に必
要な判定が行なえるという利点がある。

【００４６】請求項７の発明は、推論手段に設定したフ
ォールトツリーの結果以外の各ノードではそれぞれ故障
診断用データと対話入力とを採用可能としているので、
自動的に入力される故障診断用データに不都合があれば
対話入力によって修正することができ、推論を一層正確
に進めることが可能になるという利点がある。請求項８
の発明は、推論手段に設定したフォールトツリーの結果
以外の各ノードにはそれぞれ故障診断用データと対話入
力とのどちらを用いるかを指示した指標が設定されてい
るので、必要に応じて故障診断用データを用いたり対話
入力を用いたりすることができ、推論を効率よく進める
ことができる。

【００４７】請求項９の発明は、報知手段は推論結果の
報知時に同じ原因の異常が発生した最新の過去の日時を
報知するので、１つの推論結果に対して故障原因が複数
種類ある場合に、推論結果に対応して最近に発生してい
る故障原因がわかり、故障箇所の発見に要する時間が短
くなるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例を示すブロック図である。

【図２】実施例に用いる設備を示す概略構成図である。

【図３】実施例１に用いる推論部と結果出力部との概念
を示す説明図である。

【図４】実施例１の動作説明図である。

【図５】実施例１における故障診断用データのフォーマ
ットを示す説明図である。

【図６】実施例１における監視制御装置とエキスパート
システムとのデータの授受を示す動作説明図である。

【図７】実施例１における故障原因データベースの概念
を説明図である。

【図８】実施例１における表示例を示す説明図である。

【図９】実施例１における他の表示例を示す説明図であ
る。

【図１０】実施例２の動作説明図である。

【図１１】実施例３における監視制御装置とエキスパー
トシステムとのデータの授受を示す動作説明図である。

【図１２】実施例３における自動運転モード用のフォー
ルトツリーを示す動作説明図である。

【図１３】実施例３における手動運転モード用のフォー
ルトツリーを示す動作説明図である。

【図１４】実施例４の動作説明図である。

【図１５】実施例５に用いるフォールトツリーを示す動
作説明図である。

【図１６】実施例５の動作説明図である。

【図１７】実施例５の表示例を示す動作説明図である。

【符号の説明】

１設備２監視制御装置３エキスパートシステム１１モータ１２コンベア１３ワーク１４フィーダ１５ピッキング装置２１動作制御部２２動作監視部２３通信処理部３１外部データ処理部３２対話データ処理部３３推論部３４結果出力部３５表示部ＤＢ₁ 推論データベースＤＢ₂ 故障原因データベース

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】設備の動作状態を監視制御手段により監
視制御し、監視制御手段が得た故障診断用データに基づ
いて推論手段に設定したフォールトツリーを用いて設備
の異常に関する推論を行なう故障診断方法において、推
論手段より監視制御手段に対して適宜の時間間隔で故障
診断用データを引き渡すように要求し、推論手段は監視
制御手段から故障診断用データを受け取るたびに設備に
おける異常発生の可能性の有無を推論するとともに異常
発生の可能性があるか異常が発生すると異常の原因を推
論し、推論結果を報知手段により報知することを特徴と
する故障診断方法。
【請求項２】推論手段は監視制御手段に対して一定の
時間間隔で故障診断用データを引き渡すように要求する
ことを特徴とする請求項１記載の故障診断方法。
【請求項３】監視制御手段は異常が発生すると推論手
段に対して故障診断用データを引き渡すことを特徴とす
る請求項１記載の故障診断方法。
【請求項４】推論手段に監視制御手段から故障診断用
データが引き渡されると、前回の故障診断用データを今
回の故障診断用データに併用して推論を行なうことを特
徴とする請求項１ないし請求項３に記載の故障診断方
法。
【請求項５】監視制御手段は設備を自動制御する自動
制御モードと設備を手動制御する手動制御モードとの動
作モードが設定でき、推論手段は自動制御モードと手動
制御モードとに対応してそれぞれ設定したフォールトツ
リーを用いて異常に関する推論を行なうことを特徴とす
る請求項１記載の故障診断方法。
【請求項６】推論手段は基準となる故障診断用データ
と監視制御手段から引き渡された故障診断用データとを
比較し、比較結果に基づいて異常に関する推論を行なう
ことを特徴とする請求項１記載の故障診断方法。
【請求項７】推論手段に設定したフォールトツリーの
結果以外の各ノードではそれぞれ故障診断用データと対
話入力とを採用可能としたことを特徴とする請求項１記
載の故障診断方法。
【請求項８】推論手段に設定したフォールトツリーの
結果以外の各ノードにはそれぞれ故障診断用データと対
話入力とのどちらを用いるかを指示した指標が設定され
て成ることを特徴とする請求項７記載の故障診断方法。
【請求項９】報知手段は推論結果の報知時に同じ異常
が発生した最新の過去の日時を原因別に報知することを
特徴とする請求項１記載の故障診断方法。