JPH0650203A - エンジン異常診断システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】熟練者の知識をコンピュータ制御に応用したフ
ァジイ推論をエンジンの異常診断に用いることにより、
エンジンの品質管理を一定に保ち、検査の自動化および
省力化を実現する。 【構成】回転計３，負圧計４，変位計５，マイクロフォ
ン６で検出された各物理量は変換分析器９を介して、複
数の事象に関わる分析データとしてパーソナルコンピュ
ータ１０へ出力される。パーソナルコンピュータ１０は
計測部１１Ａとファジイ推論部１１Ｂとを含む構成のも
ので、変換分析器９からの分析データは計測部１１Ａに
より複数の事象値に変換された後、ファジイ推論部１１
Ｂに入力される。ファジイ推論部１１Ｂは各事象値に基
づきファジイ推論を行い、予め登録された複数の異常項
目毎に異常である可能性を結論として算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、車両生産工程におい
て、車体に搭載される前のエンジンについて、異常の有
無や異常要因などを診断するのに用いられるエンジン異
常診断システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】車両製造工場では、エンジンを車体に搭
載する前に、そのエンジンを実際に起動し、作業員がエ
ンジンの作動によって現れる物理現象（振動や音など）
を五感で確認して、異常の有無や異常要因を感覚的に判
断している。このような人手による官能的な異常診断方
法では、その診断結果に個人差によるばらつきが生ずる
ため、エンジンの品質管理が一定せず、熟練者不足によ
りエンジンの品質低下を招くという問題がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】そこで起動させたエン
ジンの振動や音などの物理量を測定し、その測定値をし
きい値と比較するなどして、異常の有無や異常要因を診
断する方法も提案されている。しかしながらその種のし
きい値を設定するのは容易でなく、また仮にしきい値が
設定できたとしても、診断対象のエンジンがどの程度悪
いのか、或いはどの程度良いのかなどの微妙な判断が不
可能である。このため異常要因のない完全に良好なエン
ジンと、異常であるとは断定できないがどこか異常らし
いエンジンとを区別できず、検査の性格上、異常らしい
ものは全て異常処理して人手による診断を経ることが必
要となり、検査の自動化および省力化を実現することは
殆ど困難である。

【０００４】この発明は、上記問題に着目してなされた
もので、エンジンの異常診断に関する熟練者の知識に基
づいた推論演算によってエンジンの異常の可能性を推論
することにより、エンジンの品質管理を一定に保ち、検
査の自動化および省力化を実現するエンジン異常診断シ
ステムを提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】この発明は、エンジンを
起動させてそのエンジンの異常を診断するためのエンジ
ン異常診断システムであって、診断対象のエンジンの周
辺に配置されエンジンの作動によって現れる複数種の物
理量を測定する複数の測定手段と、各測定手段により測
定された物理量よりエンジンの特性に関わる複数の特徴
量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で
得られた特徴量を予め記憶させたエンジンの異常診断に
関する知識に作用させて異常項目毎に異常の可能性を推
論する推論手段と、前記推論手段による推論結果を出力
する出力手段とを備えたものである。

【０００６】

【作用】エンジンの異常診断に関する熟練者の知識に基
づいた推論演算によってエンジンの異常項目毎に異常の
可能性が算出されるので、エンジンの異常診断結果がば
らつかず、また異常の有無につき微妙な判断が可能であ
る。

【０００７】

【実施例】図１および図２は、この発明の一実施例であ
るエンジン異常診断システムの概略構成を示す。図１に
おいて、２はテストベンチ１上に搬入された診断対象の
エンジンであり、このエンジン２に電気系および燃料系
を接続してエンジン２を起動させる。この際、エンジン
２の回転数および，その回転数に対する燃料供給量の適
正値などがテストベンチ１上のコンピュータ（図示せ
ず）により制御され、エンジン２の性能試験が行われ
る。

【０００８】前記テストベンチ１上には制御盤１６が設
けられ、この制御盤１６にエンジン２の点火パルスを計
数する回転計３と、エンジン２の吸入負圧を検出する負
圧計４とが配備してある。またエンジン２の真上位置に
は取付基板７が索８により吊り下げてあり、この取付基
板７にエンジン２の振れを検出する変位計５と、エンジ
ン２の音を検出するマイクロフォン６とが取り付けてあ
る。

【０００９】前記回転計３，負圧計４，変位計５およ
び，マイクロフォン６で測定された各物理量は、回転数
検出信号，負圧検出信号，変位検出信号および，エンジ
ン音検出信号として変換分析器９へ出力され、さらにこ
の変換分析器９で得られた複数の事象に関わる分析デー
タがパーソナルコンピュータ１０へ出力される。

【００１０】前記変換分析器９は、入力信号を所定の信
号に変換する信号変換器の他に、周波数分析器１４やエ
ンジンフィーリング分析器１５などを含んでいる。前記
周波数分析器１４はエンジン音についての分析データ
を、またエンジンフィーリング分析器１５は回転数，負
圧，揺れについての分析データを、それぞれパーソナル
コンピュータ１０へ出力する。

【００１１】前記パーソナルコンピュータ１０は、図２
に示すように、計測部１１Ａとファジイ推論部１１Ｂと
を含み、前記計測部１１Ａは変換分析器９より入力した
分析データよりここでは９種類の事象、すなわちすなわ
ち回転安定性，加速もたつき，加速息つき，振動安定
性，異音度合，負圧安定性，タペット音，片打ち音，排
気もれ音についての評価値を求めた後、各評価値を事象
値にそれぞれ変換する。

【００１２】図３は、前記エンジンフィーリング分析器
１５により得られた揺れについての分析データを示す。
前記の振動安定性は、揺れの測定時間をＴ、この測定時
間Ｔ内に揺れが所定の正負の設定レベルＴＨ１，ＴＨ２
を越えた各時間長さをｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４としたと
き、各時間長さの総和（ｔ１＋ｔ２＋ｔ３＋ｔ４）を前
記測定時間Ｔで割った値をもって振動安定性の評価値と
する。

【００１３】回転安定性や負圧安定性についても同様で
あり、所定の測定時間内に回転変動や負圧変動が所定の
正負の設定レベルを越えた場合に、各設定レベルを越え
た時間長さの総和を測定時間で割った値をもって回転安
定性や負圧安定性の評価値とする。

【００１４】図４は、前記エンジンフィーリング分析器
１５により得られる加速時における負圧および回転数に
ついての分析データを示す。前記の加速もたつきは、ス
ロットル開により負圧が変化した時点から回転数が所定
の設定レベルＴＨに達するまでの加速遅れ時間Ｔａをも
って加速もたつきの評価値とする。また加速息つきは、
加速中における回転数の加速度の変化率が負になった時
点から正になった時点までの時間長さをもって加速息つ
きの評価値とする。

【００１５】図５は、前記周波数分析器１４により得ら
れるエンジン音についての分析データを示す。前記の異
音度合，タペット音，片打ち音，排気もれ音は、各音に
対応する所定の周波数帯域Ｓ１〜Ｓ４について、音の強
弱が所定の正負の設定レベルＴＨ１，ＴＨ２を越えた場
合に、中心値Ｍからの最大距離Ｌをもって各音について
の評価値とする。

【００１６】上記の各事象についての評価値よりそれぞ
れの事象値を求めるには、診断処理に先立ち、事象毎に
所定個数の良品サンプルと所定個数の不良品サンプルと
を予め用意し、事象毎の各良品サンプルおよび各不良品
サンプルについてそれぞれの事象の評価値を求める。そ
して各良品サンプルについての評価値の平均値を例えば
事象値「０」、不良品サンプルについての評価値の平均
値を例えば事象値「１００」とし、診断対象のエンジン
２について求めれらた各事象についての評価値を０〜１
００の間のいずれか値に変換して事象値とする。

【００１７】図２のファジイ推論部１１Ｂは前記パーソ
ナルコンピュータ１０上に存在するもので、エンジンの
異常診断に関する知識が予め記憶させてある。このファ
ジイ推論部１１Ｂでは、前記計測部１１Ａより各事象値
を入力すると、その入力データを前記知識に作用させる
ことにより、予め登録された複数の異常項目につき異常
である可能性を推論して算出した後、各可能性をしきい
値と比較して、診断対象のエンジン２が異常であるか否
かを判定する。

【００１８】この実施例では１１個の異常項目、すなわ
ち（１）加速に段つきがある場合の息つき、（２）スロ
ットルバルブの応答遅れによるもたつき、（３）アイド
リング回転がばらつく場合のアイドル不良、（４）タイ
ミングベルトのずれによるタイミングずれ、（５）タペ
ット，カム，アジャスタで発するヘッド系異音、（６）
プラグやアジャスタ不良のために１気筒以上が不爆する
ことによる片打ち、（７）エキゾースト・マニホールド
（以下「ＥＸマニ」と略す）に鋳物不良穴が存在する場
合のＥＸマニの穴空き、（８）クランクやコンロッドメ
タルの不良に起因するメタル系音、（９）シリンダブロ
ック内の発生音であるブロック系音、（１０）キャブレ
ターなどの吸入部の異音である吸気音，（１１）エキゾ
ースト接続部のもれ音である排気もれ音がそれぞれ登録
してある。

【００１９】前記パーソナルコンピュータ１０はＣＲＴ
などの表示器１２を有し、この表示器１２の表示画面に
ファジイ推論部１１Ｂによる推論結果や診断結果などが
表示される。なお、結果出力のための手段は、表示器に
限らず、プリンタであってもよく、また異常を点灯動作
で知らせるような表示灯であってもよい。

【００２０】図６は、前記ファジイ推論部１１Ｂに予め
記憶させた知識マトリクスＭＸの概念を示す。この知識
マトリクスＭＸには、横方向に並べられた結論名（異常
項目）と、縦方向に並べられた事象名との関連付けが示
されている。例えば息つきという結論に対しては加速息
つきと負圧安定性という各事象が関連しており、従って
同図には、対応する行および列の交叉位置に丸印が付し
てある。

【００２１】この知識マトリクスＭＸにおける各事象と
各結論との関係を事象毎にメンバーシップ関数で表した
のが図７〜図１５である。図７〜図１５は、横軸に各事
象の事象値が、縦軸に適合度が、それぞれとってある。

【００２２】図１６および図１７は、ファジイ推論部１
１Ｂの原理説明図であって、ここでは説明を簡略化する
ために、２行、２列の知識マトリクスＭＸと、この知識
マトリクスＭＸに基づく事象毎のメンバーシップ関数と
が示してある。

【００２３】いま事象１についての事象値ｘ₁ と事象２
についての事象値ｘ₂ とがファジイ推論部１１に入力さ
れた場合を考えると、図１７（１）に示すように、事象
値ｘ₁ の結論１に対する適合度がｍ₁₁（ｘ₁ ）、事象値
ｘ₁ の結論２に対する適合度がｍ₁₂（ｘ₁ ）であり、ま
た図１７（２）に示すように、事象ｘ₂ の結論１に対す
る適合度がｍ₂₁（ｘ₂ ）、事象値ｘ₂ の結論２に対する
適合度がｍ₂₂（ｘ₂ ）である。

【００２４】これら事象値ｘ₁ ，ｘ₂ が与えられると、
ファジイ推論部１１Ｂではまず各事象値ｘ₁ ，ｘ₂ につ
いての動的情報量ｆ１（ｘ₁ ），ｆ２（ｘ₂ ）をつぎの
式により求める。

【００２５】

【数１】

【００２６】

【数２】

【００２７】ここで動的情報量とは、推論を行うときに
おける結論を確定するための事象の識別能力であって、
例えば事象１についていえば、事象値ｘ₁ の結論１に対
する適合度ｍ₁₁（ｘ₁ ）と事象値ｘ₁ の結論２に対する
適合度ｍ₁₂（ｘ₁ ）の差が大きい程大きな値をとり、差
が小さいほど小さい値をとる。

【００２８】つぎにファジイ推論部１１Ｂは、事象値ｘ
₁ についての動的情報量ｆ１（ｘ₁）が他の事象値の動
的情報量の中で占める相対的な割合（これを「事象１の
重み」という）Ｗ１をつぎの式により算出し、同様に
事象値ｘ₂ についての動的情報量ｆ２（ｘ₂ ）が他の事
象の動的情報量の中で占める相対的な割合（これを「事
象２の重み」という）Ｗ２をつぎの式により算出す
る。

【００２９】

【数３】

【００３０】

【数４】

【００３１】つぎにファジイ推論部１１Ｂは、これら重
みＷ１，Ｗ２と、事象値ｘ₁ の結論１，２に対する適合
度ｍ₁₁（ｘ₁ ），ｍ₁₂（ｘ₁ ）と、事象ｘ₂ の結論１，
２に対する適合度ｍ₂₁（ｘ₂ ），ｍ₂₂（ｘ₂ ）とを用い
てつぎの式の積和演算を実行して、結論１の可能性
Ｙ１と結論２の可能性Ｙ２とを算出する。

【００３２】

【数５】

【００３３】

【数６】

【００３４】図１８は、上記したエンジン異常診断シス
テムによるエンジン性能検査の手順をステップ１（図中
「ＳＴ１」で示す）〜ステップ１０で示す。同図のステ
ップ１で診断対象のエンジン２がテストベンチ１に搬入
されると、このエンジン２に電気系および燃料系を接続
してエンジン２を実際に起動させた後、回転計３，負圧
計４，変位計５，マイクロフォン６からのデータ収集が
行われる（ステップ２）。収集されたデータは変換分析
器９で加工され、分析データがパーソナルコンピュータ
１０へ供給される（ステップ３）。

【００３５】パーソナルコンピュータ１０では、計測部
１１Ａにより各事象についての事象値を計測した後、フ
ァジイ推論部１１Ｂを起動させ、前記計測部１１Ａから
の入力に基づき上記した推論演算を実行して、各異常項
目（結論）毎に異常である可能性を算出する（ステップ
４）。

【００３６】つぎにパーソナルコンピュータ１０では、
各結論毎の可能性を、各結論毎に予め設定されたしきい
値と比較するもので、もししきい値を越える可能性の値
が存在していなければ、ステップ５の判定が「ＮＯ」と
なり、ステップ６で異常なしを出力する。もししきい値
を越える可能性の値がひとつでも存在しておれば、ステ
ップ５の判定は「ＹＥＳ」となり、ステップ７で異常あ
りを出力する。

【００３７】図１９は、この異常ありの場合における表
示器１２の表示例を示す。この表示例では、異常ありを
示す診断結果と、ファジイ推論で得られた結論毎の可能
性と、結論毎の可能性のしきい値と、しきい値に対する
可能性の値の比（しきい値比）とが、各結論毎に表示さ
れている。またしきい値を越えた可能性の値をもつ結論
については容易に識別できるよう、識別表示１３が行わ
れる。

【００３８】つぎに検査員は、この表示を見て、結論１
に関する予め与えられた情報を表示器１２に表示させ
る。図２０はその表示例であり、検査員は、その表示に
基づいて確認作業を行った後、エンジン２を搬出する
（ステップ８，９）。同様の手順が全ての診断対象につ
き繰り返し実行されると、ステップ１０の判定が「ＹＥ
Ｓ」となり、検査を完了する。

【００３９】

【発明の効果】この発明は上記の如く、エンジンの作動
によって現れる複数種の物理量を測定して、各物理量よ
りエンジンの特性に関わる複数の特徴量を抽出した後、
その特徴量をエンジンの異常診断に関する知識に作用さ
せて異常項目毎に異常の可能性を推論して出力するよう
にしたから、従来の人手による官能的な診断方法のよう
にエンジンの異常診断結果にばらつきが生じず、また異
常の有無につき微妙な判断が可能である。このため、エ
ンジンの品質管理を一定に保つことができ、検査の自動
化および省力化を実現できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例にかかるエンジン異常診断
システムの概略構成を示す説明図である。

【図２】図１のエンジン異常診断システムの回路構成の
概略を示すブロック図である。

【図３】変換分析器により得られる分析データを示す説
明図である。

【図４】変換分析器による得られる分析データを示す説
明図である。

【図５】変換分析器による得られる分析データを示す説
明図である。

【図６】知識マトリクスの概念を示す説明図である。

【図７】図６の知識マトリクスにおける回転安定性と結
論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図で
ある。

【図８】図６の知識マトリクスにおける加速もたつきと
結論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図
である。

【図９】図６の知識マトリクスにおける加速息つきと結
論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図で
ある。

【図１０】図６の知識マトリクスにおける振動安定性と
結論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図
である。

【図１１】図６の知識マトリクスにおける異音度合と結
論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図で
ある。

【図１２】図６の知識マトリクスにおける負圧安定性と
結論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図
である。

【図１３】図６の知識マトリクスにおけるタペット音と
結論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図
である。

【図１４】図６の知識マトリクスにおける片打ち音と結
論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図で
ある。

【図１５】図６の知識マトリクスにおける排気もれ音と
結論との関係を表したメンバーシップ関数を示す説明図
である。

【図１６】ファジイ推論部の原理を示す説明図である。

【図１７】図１６の具体例についてのメンバーシップ関
数を示す説明図である。

【図１８】エンジン異常診断システムによるエンジン性
能検査の手順を示すフローチャートである。

【図１９】表示器の表示内容を示す説明図である。

【図２０】表示器の表示内容を示す説明図である。

【符号の説明】

２ エンジン ３ 回転計 ４ 負圧計 ５ 変位計 ６ マイクロフォン ９ 変換分析器 １０ パーソナルコンピュータ １１Ａ 計測部 １１Ｂ ファジイ推論部 １２ 表示器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｎ 9131−3Ｈ (72)発明者 三好 和彦 大阪市西淀川区御幣島３丁目２番11号 株 式会社ダイフク内 (72)発明者 松村 俊和 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 山向 弥栄子 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 エンジンを起動させてそのエンジンの異
   常を診断するためのエンジン異常診断システムであっ
   て、 診断対象のエンジンの周辺に配置されエンジンの作動に
   よって現れる複数種の物理量を測定する複数の測定手段
   と、 各測定手段により測定された物理量よりエンジンの特性
   に関わる複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 前記特徴量抽出手段で得られた特徴量を予め記憶させた
   エンジンの異常診断に関する知識に作用させて異常項目
   毎に異常の可能性を推論する推論手段と、 前記推論手段による推論結果を出力する出力手段とを備
   えたエンジン異常診断システム。