JPH11119823A - 故障診断装置 - Google Patents
故障診断装置Info
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- JPH11119823A JPH11119823A JP28860697A JP28860697A JPH11119823A JP H11119823 A JPH11119823 A JP H11119823A JP 28860697 A JP28860697 A JP 28860697A JP 28860697 A JP28860697 A JP 28860697A JP H11119823 A JPH11119823 A JP H11119823A
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- JP
- Japan
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- knowledge base
- failure
- fault
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高い診断精度が得られ、また知識ベースの記
述を容易に行うこと。 【解決手段】 知識ベースを故障事象とその故障事象に
関係する故障要因とのマトリックス表とし、このマトリ
ックス表の交点には故障事象と故障要因との関係の重み
付けを行い、またマトリックス表の所定の交点から詳細
な内容のマトリックス表を展開できるように階層構造化
し、各階層のマトリックス表を表示できるようにした。
さらに、知識ベースに無かった新たな経験が発生した場
合にその経験を知識ベースに追加できるようにした。
述を容易に行うこと。 【解決手段】 知識ベースを故障事象とその故障事象に
関係する故障要因とのマトリックス表とし、このマトリ
ックス表の交点には故障事象と故障要因との関係の重み
付けを行い、またマトリックス表の所定の交点から詳細
な内容のマトリックス表を展開できるように階層構造化
し、各階層のマトリックス表を表示できるようにした。
さらに、知識ベースに無かった新たな経験が発生した場
合にその経験を知識ベースに追加できるようにした。
Description
【発明の属する技術分野】本発明は、鉄鋼プラントや化
学プラント等の連続運転を余儀なくされるシステム、あ
るいはコンテナ船から荷物を揚げ降ろしするコンテナク
レーン等の故障時の復旧時間の短縮が要求される産業用
設備に用いて好適な故障診断装置に関する。
学プラント等の連続運転を余儀なくされるシステム、あ
るいはコンテナ船から荷物を揚げ降ろしするコンテナク
レーン等の故障時の復旧時間の短縮が要求される産業用
設備に用いて好適な故障診断装置に関する。
【０００１】
【従来の技術】従来より、上述した産業用設備の故障診
断方法としてフォールトツリー方式が広く採用されてい
る。このフォールトツリー方式における知識ベースの構
築では、まず故障事象を木の幹とし、その事象が発生す
るための故障要因を枝として定義する。次に、枝として
定義した要因を事象として捉らえ、この事象が発生する
ための要因を枝として定義する。このように故障事象と
その事象が発生するための要因の関連付けを繰り返すこ
とによってツリー状に知識ベースが構築されて行き、最
終的にツリーの末端の枝が故障事象の故障要因の候補と
なる。また、故障原因の推定にフアジイ推論や人口知能
と称される技術を用いたものもある。
断方法としてフォールトツリー方式が広く採用されてい
る。このフォールトツリー方式における知識ベースの構
築では、まず故障事象を木の幹とし、その事象が発生す
るための故障要因を枝として定義する。次に、枝として
定義した要因を事象として捉らえ、この事象が発生する
ための要因を枝として定義する。このように故障事象と
その事象が発生するための要因の関連付けを繰り返すこ
とによってツリー状に知識ベースが構築されて行き、最
終的にツリーの末端の枝が故障事象の故障要因の候補と
なる。また、故障原因の推定にフアジイ推論や人口知能
と称される技術を用いたものもある。
【０００２】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来の故障診断方法にあっては、次のような問題点があっ
た。フォールトツリー方式は、知識ベースをＩＦ−ＴＨ
ＥＮ−ＥＬＳＥで記述するために、発生している事象か
ら故障原因に至るまでの道筋が指数関数的に増大してい
き、所謂「場合の爆発」という現象が発生し、知識ベー
スの記述が容易でない。また、故障原因を追及する道筋
の途中で発生している事象の情報に誤りがあるとＩＦ−
ＴＨＥＮ−ＥＬＳＥのＴＨＥＮの方向に進むべきものが
ＥＬＳＥの方向を辿ってしまうような致命的な誤りを発
生させる可能性もあった。また、知識ベースを基にした
推論装置では経験値を追加して知識ベースを増やしてい
くことが推論結果の精度を上げていくのに欠かせない
が、フアジイ推論や人口知能等の故障原因を追求する対
象となっている生産装置の保守を担当する人には容易に
理解できない推論過程を経て推論結果が出力される方式
では、保守担当の人の経験値が知識ベースに正確に追加
されていくことが困難であり、精度の向上が難しかっ
た。さらに、従来技術では、故障事象とその事象が発生
するための故障要因の因果関係のみを定義して知識ベー
スを構築しているため、診断精度が出ない場合がある。
特に新しく開発したシステムや機器構成が非常に複雑な
システムでルールが確立されていない場合にはルールが
不完全で誤った診断結果に辿りつく可能性が高い。そこ
で本発明は、高い診断精度が得られ、また知識ベースの
記述を容易に行うことができる故障診断装置を提供する
ことを目的とする。
来の故障診断方法にあっては、次のような問題点があっ
た。フォールトツリー方式は、知識ベースをＩＦ−ＴＨ
ＥＮ−ＥＬＳＥで記述するために、発生している事象か
ら故障原因に至るまでの道筋が指数関数的に増大してい
き、所謂「場合の爆発」という現象が発生し、知識ベー
スの記述が容易でない。また、故障原因を追及する道筋
の途中で発生している事象の情報に誤りがあるとＩＦ−
ＴＨＥＮ−ＥＬＳＥのＴＨＥＮの方向に進むべきものが
ＥＬＳＥの方向を辿ってしまうような致命的な誤りを発
生させる可能性もあった。また、知識ベースを基にした
推論装置では経験値を追加して知識ベースを増やしてい
くことが推論結果の精度を上げていくのに欠かせない
が、フアジイ推論や人口知能等の故障原因を追求する対
象となっている生産装置の保守を担当する人には容易に
理解できない推論過程を経て推論結果が出力される方式
では、保守担当の人の経験値が知識ベースに正確に追加
されていくことが困難であり、精度の向上が難しかっ
た。さらに、従来技術では、故障事象とその事象が発生
するための故障要因の因果関係のみを定義して知識ベー
スを構築しているため、診断精度が出ない場合がある。
特に新しく開発したシステムや機器構成が非常に複雑な
システムでルールが確立されていない場合にはルールが
不完全で誤った診断結果に辿りつく可能性が高い。そこ
で本発明は、高い診断精度が得られ、また知識ベースの
記述を容易に行うことができる故障診断装置を提供する
ことを目的とする。
【０００３】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明によ
る故障診断装置は、診断対象となる設備を制御するコン
トローラ装置から故障情報を含む様々な制御情報を収集
する制御情報収集部と、故障診断のための知識ベースが
構築される知識ベース部と、この知識ベース部にて知識
ベースを構築する知識ベース構築部と、前記制御情報収
集部にて収集された制御情報と前記知識ベース部に構築
された知識ベースを元に故障要因の推論を行い復旧ガイ
ダンスを導く診断エンジンと、この診断エンジンで推論
された故障要因及び復旧ガイダンス等の表示を行う診断
結果表示部とを備えた故障診断装置であって、前記知識
ベース構築部が、知識ベースを、故障事象とその故障事
象に関係する故障要因とのマトリックス表とし、このマ
トリックス表の交点には故障事象と故障要因との関係の
度合いに応じた重み付けを行い、前記診断結果表示部
が、前記知識ベース構築部で構築された知識ベースを表
示するものである。上記構成によれば、故障事象とその
故障事象に関係する故障要因との関係が１対１で、その
関係の度合いに応じた重み付けだけを管理するだけで済
み、知識ベースの記述が容易になる。請求項２の発明に
よる故障診断装置は、故障事象とその事象に関係する故
障要因との関係のマトリックス表が階層構造になってい
るので、知識ベースの管理がさらに容易になる。請求項
３の発明による故障診断装置は、知識ベースに無かった
新たな経験が発生した場合に、その経験を知識ベースに
追加する機能を有しており、経験値による推論結果の精
度の向上が図れる。請求項４の発明による故障診断装置
は、故障原因の推論において、故障事象と故障要因の因
果関係を定義した正方向、負方向の２つの知識ベースを
構築し、正負両方向で推定することが可能となり、正方
向のみの従来技術と較べてさらに精度の高い故障診断を
実現できる。
る故障診断装置は、診断対象となる設備を制御するコン
トローラ装置から故障情報を含む様々な制御情報を収集
する制御情報収集部と、故障診断のための知識ベースが
構築される知識ベース部と、この知識ベース部にて知識
ベースを構築する知識ベース構築部と、前記制御情報収
集部にて収集された制御情報と前記知識ベース部に構築
された知識ベースを元に故障要因の推論を行い復旧ガイ
ダンスを導く診断エンジンと、この診断エンジンで推論
された故障要因及び復旧ガイダンス等の表示を行う診断
結果表示部とを備えた故障診断装置であって、前記知識
ベース構築部が、知識ベースを、故障事象とその故障事
象に関係する故障要因とのマトリックス表とし、このマ
トリックス表の交点には故障事象と故障要因との関係の
度合いに応じた重み付けを行い、前記診断結果表示部
が、前記知識ベース構築部で構築された知識ベースを表
示するものである。上記構成によれば、故障事象とその
故障事象に関係する故障要因との関係が１対１で、その
関係の度合いに応じた重み付けだけを管理するだけで済
み、知識ベースの記述が容易になる。請求項２の発明に
よる故障診断装置は、故障事象とその事象に関係する故
障要因との関係のマトリックス表が階層構造になってい
るので、知識ベースの管理がさらに容易になる。請求項
３の発明による故障診断装置は、知識ベースに無かった
新たな経験が発生した場合に、その経験を知識ベースに
追加する機能を有しており、経験値による推論結果の精
度の向上が図れる。請求項４の発明による故障診断装置
は、故障原因の推論において、故障事象と故障要因の因
果関係を定義した正方向、負方向の２つの知識ベースを
構築し、正負両方向で推定することが可能となり、正方
向のみの従来技術と較べてさらに精度の高い故障診断を
実現できる。
【０００４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は本発明による故障診断装置
の実施の形態１の概略構成を示すブロック図である。こ
の実施の形態１の故障診断装置は、診断エンジン及び知
識ベースを有する診断装置３と、診断結果の表示及び知
識ベース構築のＧＵＩ（グラフィカル・ユーザー・イン
タフェース）を有するオペレータ入出力装置４を備えて
いる。オペレータ入出力装置４には図示せぬキーボード
やマウス等のポインチングデバイス（入力手段）が設け
られている。図２は図１の機能ブロック図である。この
図において、制御対象１の状態を示す故障情報やインタ
ロック情報および計測値情報等の様々な制御情報はリア
ルタイムにコントローラ装置２から診断装置３の制御情
報収集部５に伝送される。その制御情報を元に診断装置
３の診断エンジン部６が知識ベース部７の正方向の知識
ベースおよび負方向の知識ベースに従って診断を実行
し、診断結果をオペレータ入出力装置４の診断結果表示
部８に表示する。また、知識ベースの構築はオペレータ
入出力装置４に表示された知識ベース構築部９の画面か
ら入力し、診断装置３の知識ベース部７に保管される。
図３はマトリックス表形式で管理される正方向の知識ベ
ースの一例である。この図において、ａの欄は発生する
故障事象、ｂの欄は故障要因を示している。ａの欄とｂ
の欄が交差した点ｃには故障事象と故障要因の関係の度
合いを示す数値が記憶されている。各故障事象に対して
関係の度合いが高い順番にｃの欄に大きな重みが付けら
れ、因果関係がない場合には重みは付けられない。この
ように構築された知識ベースが正方向の知識ベースであ
る。なお、実際には故障事象と故障要因の関係をさらに
詳細に定義するのに交点ｃからマトリックス表を階層上
に展開したり詳細なルールを記述したりするが、ここで
は一階層のマトリックス表とした。ｄの欄は現在発生し
ている故障事象を示している。○印のついている故障事
象が現在発生している事象である。現在は故障ロ、ハ、
ホ、トの４つの故障が発生している。ｅの欄はｂの欄に
示された故障要因が発生中の全ての故障事象とどの程度
関係があるのかを示すためにマトリックス表の縦の欄の
合計値が示されており、ここの数値の高い欄の故障要因
がより真因の可能性が高いことになる。この例では要因
Ｈ、Ｆ、Ｊ、Ｇ、Ｋの順に真因の可能性が高いと診断で
きる。図４は負方向の知識ベースの一例を示す図であ
る。各故障事象に対して、その故障が発生中は故障要因
となりえない可能性が高いものには関係の度合を示す数
値に負の値を定義する。例えば、故障事象ロが発生中は
故障要因Ｈが原因となる可能性が非常に低いため、その
交点に「−３」を定義している。こうして構築された知
識ベースが負方向の知識ベースである。前述した図３と
同じ故障事象ロ、ハ、ホ、卜が発生している状態では、
要因Ｈ、Ｊ、Ｃ等は真因である可能性が低いと診断でき
る。図５は正方向、負方向の知識ベースを組み合わせた
もので、図３、図４と同様に故障事象ロ、ハ、ホ、トが
発生している状態では、要因Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ａの順に真因
の可能性が高いと診断できる。このように正方向及び負
方向の両方向の知識ベースから診断を行うことにより精
度の高い診断結果を得ることができる。なお、この実施
の形態では、マトリックス表形式で管理される方式につ
いて記述したが、フォールトツリー方式の場合も同様
に、従来の正の知識ベースに加えて、各故障事象に対し
て発生しないための要因を順次定義していき負の知識ベ
ースを構築し、故障事象が発生した時に正負両方の知識
ベースから各々診断を行って、その結果の組み合わせか
ら故障原因を特定する。このように、この実施の形態１
では、故障事象に対して、その故障事象が発生しないた
めの故障要因を診断ルールとして定義する負方向の知識
ベースを採用したので、精度の高い故障診断ができ、あ
らゆる設備において設備停止時間を最小限に抑えること
ができる。
を参照して説明する。図１は本発明による故障診断装置
の実施の形態１の概略構成を示すブロック図である。こ
の実施の形態１の故障診断装置は、診断エンジン及び知
識ベースを有する診断装置３と、診断結果の表示及び知
識ベース構築のＧＵＩ（グラフィカル・ユーザー・イン
タフェース）を有するオペレータ入出力装置４を備えて
いる。オペレータ入出力装置４には図示せぬキーボード
やマウス等のポインチングデバイス（入力手段）が設け
られている。図２は図１の機能ブロック図である。この
図において、制御対象１の状態を示す故障情報やインタ
ロック情報および計測値情報等の様々な制御情報はリア
ルタイムにコントローラ装置２から診断装置３の制御情
報収集部５に伝送される。その制御情報を元に診断装置
３の診断エンジン部６が知識ベース部７の正方向の知識
ベースおよび負方向の知識ベースに従って診断を実行
し、診断結果をオペレータ入出力装置４の診断結果表示
部８に表示する。また、知識ベースの構築はオペレータ
入出力装置４に表示された知識ベース構築部９の画面か
ら入力し、診断装置３の知識ベース部７に保管される。
図３はマトリックス表形式で管理される正方向の知識ベ
ースの一例である。この図において、ａの欄は発生する
故障事象、ｂの欄は故障要因を示している。ａの欄とｂ
の欄が交差した点ｃには故障事象と故障要因の関係の度
合いを示す数値が記憶されている。各故障事象に対して
関係の度合いが高い順番にｃの欄に大きな重みが付けら
れ、因果関係がない場合には重みは付けられない。この
ように構築された知識ベースが正方向の知識ベースであ
る。なお、実際には故障事象と故障要因の関係をさらに
詳細に定義するのに交点ｃからマトリックス表を階層上
に展開したり詳細なルールを記述したりするが、ここで
は一階層のマトリックス表とした。ｄの欄は現在発生し
ている故障事象を示している。○印のついている故障事
象が現在発生している事象である。現在は故障ロ、ハ、
ホ、トの４つの故障が発生している。ｅの欄はｂの欄に
示された故障要因が発生中の全ての故障事象とどの程度
関係があるのかを示すためにマトリックス表の縦の欄の
合計値が示されており、ここの数値の高い欄の故障要因
がより真因の可能性が高いことになる。この例では要因
Ｈ、Ｆ、Ｊ、Ｇ、Ｋの順に真因の可能性が高いと診断で
きる。図４は負方向の知識ベースの一例を示す図であ
る。各故障事象に対して、その故障が発生中は故障要因
となりえない可能性が高いものには関係の度合を示す数
値に負の値を定義する。例えば、故障事象ロが発生中は
故障要因Ｈが原因となる可能性が非常に低いため、その
交点に「−３」を定義している。こうして構築された知
識ベースが負方向の知識ベースである。前述した図３と
同じ故障事象ロ、ハ、ホ、卜が発生している状態では、
要因Ｈ、Ｊ、Ｃ等は真因である可能性が低いと診断でき
る。図５は正方向、負方向の知識ベースを組み合わせた
もので、図３、図４と同様に故障事象ロ、ハ、ホ、トが
発生している状態では、要因Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ａの順に真因
の可能性が高いと診断できる。このように正方向及び負
方向の両方向の知識ベースから診断を行うことにより精
度の高い診断結果を得ることができる。なお、この実施
の形態では、マトリックス表形式で管理される方式につ
いて記述したが、フォールトツリー方式の場合も同様
に、従来の正の知識ベースに加えて、各故障事象に対し
て発生しないための要因を順次定義していき負の知識ベ
ースを構築し、故障事象が発生した時に正負両方の知識
ベースから各々診断を行って、その結果の組み合わせか
ら故障原因を特定する。このように、この実施の形態１
では、故障事象に対して、その故障事象が発生しないた
めの故障要因を診断ルールとして定義する負方向の知識
ベースを採用したので、精度の高い故障診断ができ、あ
らゆる設備において設備停止時間を最小限に抑えること
ができる。
【０００５】図６は本発明による故障診断装置の実施の
形態２の概略構成を示すブロック図である。この実施の
形態２の故障診断装置は、知識ベースが負方向と正方向
の二つに別れていない以外は、前述した図２の故障診断
装置と同一の構成になっている。この実施の形態２の故
障診断装置は、故障事象とその故障事象に関係する部品
及び制御機能等（故障要因）との関係とその度合いのマ
トリックス表をオペレータ入出力装置４に表示する機
能、マトリックス表を階層構造化する機能、知識ベース
に無かった新たな経験（新たな故障事象とその故障事象
に関係する故障要因）が発生した場合にその経験を知識
ベースに追加する機能を有している。図７はマトリック
ス表形式で管理される知識ベースである。ａの欄は発生
する事象を示しており、ｂの欄は装置を構成する部品や
制御機能等を示している。ａの欄とｂの欄が交差した点
ｃには発生する事象と装置を構成する部品、制御機能等
との関係の度合いを示す数値が記憶されている。ｄの欄
は現在発生している事象を示している。○印のついてい
る事象が現在発生している事象である。ｅの欄はｂの欄
に示された部品や制御機能等が発生した事象とどの程度
関係あるかの度合いを示すためにマトリックス表の縦の
欄の合計値が示されている。現在発生している事象につ
いてはｆ、ｇの点数が大き＜なっており、「過荷重」、
「サイリスク素子異常」が関係が深い事を示している。
ａの欄とｂの欄が交差した点ｈは、発生する事象と装置
を構成する部品や制御機能等との関係の度合いをさらに
構造化された表形式とした場合の表のアドレスが記憶さ
れている。図８は図７の点ｈのアドレスで示された表の
詳細を示すものである。ｉの欄は発生する事象を示して
おり、図７のａの欄の事象に加えてｉの欄の事象を条件
とすることによって、図７のｂの欄の部品、制御機能等
の関係の度合いが異なった値となることがｊの欄に記憶
されている。図９は新たに経験した「発生事象」と関係
していた「部品、制御機能等」について入力する様式を
示している。図１０は図９に入力する「発生事象」を選
択するための情報テーブルである。また、図１１は図９
に入力する「部品、制御機能等」を選択するための情報
テーブルである。発生した事象と関係していた部品、制
御機能等との関係が故障診断装置から得られた関係と異
なっていた場合は、その時の発生事象を図１０のテーブ
ルから選択し、それと関係していた部品、制御機能等を
図１１から選択するだけて知識ベースのマトリックス表
に新たな知識が記憶される。このように、この実施の形
態２では、知識ベースを故障事象とその故障事象に関係
する故障要因とのマトリックス表とし、このマトリック
ス表の交点には故障事象と故障要因との関係の重み付け
を行い、この知識ベースを表示するようにしたので、故
障事象とその故障事象に関係する故障要因との関係が１
対１で、その関係の重み付けだけを管理するだけで済
み、しかも知識ベースであるマトリックス表が表示され
るので、知識ベースを極めて容易に構築することができ
る。また、ＩＦ−ＴＨＥＮ−ＥＬＳＥ方式による知識ベ
ースのように膨大な量の「場合」を記述する必要がない
ので、知識ベースの作成時間の短縮、知識ベースの検証
に要する時間の短縮、さらには知識ベースの誤りの発生
の低減を図ることができ、労力の大幅な削減が可能にな
る。また、知識ベースのマトリックス表の交点から更に
詳細な内容のマトリックス表を展開する階層構造とした
ので、知識ベースの管理をさらに容易に行える。また、
知識ベースに無かった新たな経験が発生した場合に、そ
の経験を知識ベースに追加できるので、経験値による推
論結果の精度の向上が図れる。この知識ベースの改善内
容は、故障事象とその故障事象に関係する故障要因との
関係のマトリックス表に反映されるだけであり、その内
容は一般的な設備の保守担当者でも容易に理解でき、経
験値による知識ベースの精度向上が図れる。
形態２の概略構成を示すブロック図である。この実施の
形態２の故障診断装置は、知識ベースが負方向と正方向
の二つに別れていない以外は、前述した図２の故障診断
装置と同一の構成になっている。この実施の形態２の故
障診断装置は、故障事象とその故障事象に関係する部品
及び制御機能等（故障要因）との関係とその度合いのマ
トリックス表をオペレータ入出力装置４に表示する機
能、マトリックス表を階層構造化する機能、知識ベース
に無かった新たな経験（新たな故障事象とその故障事象
に関係する故障要因）が発生した場合にその経験を知識
ベースに追加する機能を有している。図７はマトリック
ス表形式で管理される知識ベースである。ａの欄は発生
する事象を示しており、ｂの欄は装置を構成する部品や
制御機能等を示している。ａの欄とｂの欄が交差した点
ｃには発生する事象と装置を構成する部品、制御機能等
との関係の度合いを示す数値が記憶されている。ｄの欄
は現在発生している事象を示している。○印のついてい
る事象が現在発生している事象である。ｅの欄はｂの欄
に示された部品や制御機能等が発生した事象とどの程度
関係あるかの度合いを示すためにマトリックス表の縦の
欄の合計値が示されている。現在発生している事象につ
いてはｆ、ｇの点数が大き＜なっており、「過荷重」、
「サイリスク素子異常」が関係が深い事を示している。
ａの欄とｂの欄が交差した点ｈは、発生する事象と装置
を構成する部品や制御機能等との関係の度合いをさらに
構造化された表形式とした場合の表のアドレスが記憶さ
れている。図８は図７の点ｈのアドレスで示された表の
詳細を示すものである。ｉの欄は発生する事象を示して
おり、図７のａの欄の事象に加えてｉの欄の事象を条件
とすることによって、図７のｂの欄の部品、制御機能等
の関係の度合いが異なった値となることがｊの欄に記憶
されている。図９は新たに経験した「発生事象」と関係
していた「部品、制御機能等」について入力する様式を
示している。図１０は図９に入力する「発生事象」を選
択するための情報テーブルである。また、図１１は図９
に入力する「部品、制御機能等」を選択するための情報
テーブルである。発生した事象と関係していた部品、制
御機能等との関係が故障診断装置から得られた関係と異
なっていた場合は、その時の発生事象を図１０のテーブ
ルから選択し、それと関係していた部品、制御機能等を
図１１から選択するだけて知識ベースのマトリックス表
に新たな知識が記憶される。このように、この実施の形
態２では、知識ベースを故障事象とその故障事象に関係
する故障要因とのマトリックス表とし、このマトリック
ス表の交点には故障事象と故障要因との関係の重み付け
を行い、この知識ベースを表示するようにしたので、故
障事象とその故障事象に関係する故障要因との関係が１
対１で、その関係の重み付けだけを管理するだけで済
み、しかも知識ベースであるマトリックス表が表示され
るので、知識ベースを極めて容易に構築することができ
る。また、ＩＦ−ＴＨＥＮ−ＥＬＳＥ方式による知識ベ
ースのように膨大な量の「場合」を記述する必要がない
ので、知識ベースの作成時間の短縮、知識ベースの検証
に要する時間の短縮、さらには知識ベースの誤りの発生
の低減を図ることができ、労力の大幅な削減が可能にな
る。また、知識ベースのマトリックス表の交点から更に
詳細な内容のマトリックス表を展開する階層構造とした
ので、知識ベースの管理をさらに容易に行える。また、
知識ベースに無かった新たな経験が発生した場合に、そ
の経験を知識ベースに追加できるので、経験値による推
論結果の精度の向上が図れる。この知識ベースの改善内
容は、故障事象とその故障事象に関係する故障要因との
関係のマトリックス表に反映されるだけであり、その内
容は一般的な設備の保守担当者でも容易に理解でき、経
験値による知識ベースの精度向上が図れる。
【０００６】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明によれば、故障事象とその故障事象に関係する故障要
因との関係が１対１でその関係の重み付けだけを管理す
るだけで済み、しかも知識ベースであるマトリックス表
示が表示されるので、知識ベースを極めて容易に構築す
ることができる。請求項２記載の発明によれば、故障事
象とその事象に関係する故障要因との関係のマトリック
ス表を階層構造としたので、知識ベースの管理を極めて
容易に行うことができ、労力の大幅な削減が可能にな
る。請求項３記載の発明によれば、知識ベースに無い新
たな経験を知識ベースに追加できるので、経験値の更新
を正確かつ容易に行え、精度の良い情報を提供すること
ができる。請求項４記載の発明によれば、故障事象に対
して、その故障事象が発生しないための故障要因を診断
ルールとして定義する負方向の知識ベースを採用したの
で、速やかに故障を復帰させ稼働を再開する必要のある
設備において、故障原因を高い精度で推論することがで
き、故障による設備停止時間を最小限に抑えることがで
きる。
明によれば、故障事象とその故障事象に関係する故障要
因との関係が１対１でその関係の重み付けだけを管理す
るだけで済み、しかも知識ベースであるマトリックス表
示が表示されるので、知識ベースを極めて容易に構築す
ることができる。請求項２記載の発明によれば、故障事
象とその事象に関係する故障要因との関係のマトリック
ス表を階層構造としたので、知識ベースの管理を極めて
容易に行うことができ、労力の大幅な削減が可能にな
る。請求項３記載の発明によれば、知識ベースに無い新
たな経験を知識ベースに追加できるので、経験値の更新
を正確かつ容易に行え、精度の良い情報を提供すること
ができる。請求項４記載の発明によれば、故障事象に対
して、その故障事象が発生しないための故障要因を診断
ルールとして定義する負方向の知識ベースを採用したの
で、速やかに故障を復帰させ稼働を再開する必要のある
設備において、故障原因を高い精度で推論することがで
き、故障による設備停止時間を最小限に抑えることがで
きる。
【図１】本発明に係る故障診断装置の実施の形態１の概
略構成を示すブロック図である。
略構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態１の故障診断装置の機能ブロック
図である。
図である。
【図３】マトリックス形式の知識ベースを示す図であ
る。
る。
【図４】マトリックス形式の知識ベースを示す図であ
る。
る。
【図５】マトリックス形式の知識ベースを示す図であ
る。
る。
【図６】本発明に係る故障診断装置の実施の形態２の概
略構成を示すブロック図である。
略構成を示すブロック図である。
【図７】マトリックス形式の知識ベースを示す図であ
る。
る。
【図８】階層化されたマトリックス形式の知識ベースを
示す図である。
示す図である。
【図９】新経験の入力画面を示す図である。
【図１０】発生事象テーブルを示す図である。
【図１１】部品、制御機能テーブルを示す図である。
１ 制御対象 ２ コントローラ装置 ３ 診断装置 ４ オペレータ入出力装置 ５ 制御情報収集部 ６ 診断エンジン部 ７、１０ 知識ベース部 ８ 診断結果表示部 ９ 知識ベース構築部 ａ 故障事象 ｂ 故障要因 ｃ 故障事象と故障要因の関係の重み ｄ 故障発生状況
Claims (4)
- 【請求項１】 診断対象となる設備を制御するコントロ
ーラ装置から故障情報を含む様々な制御情報を収集する
制御情報収集部と、 故障診断のための知識ベースが構築される知識ベース部
と、 この知識ベース部にて知識ベースを構築する知識ベース
構築部と、 前記制御情報収集部にて収集された制御情報と前記知識
ベース部に構築された知識ベースを元に故障要因の推論
を行い復旧ガイダンスを導く診断エンジンと、この診断
エンジンで推論された故障要因及び復旧ガイダンス等の
表示を行う診断結果表示部とを備えた故障診断装置であ
って、 前記知識ベース構築部が、知識ベースを、故障事象とそ
の故障事象に関係する故障要因とのマトリックス表と
し、このマトリックス表の交点には故障事象と故障要因
との関係の度合いに応じた重み付けを行い、 前記診断結果表示部が、前記知識ベース構築部で構築さ
れた知識ベースを表示することを特徴とする故障診断装
置。 - 【請求項２】 前記知識ベース構築部が、前記知識ベー
スのマトリックス表の交点から更に詳細な内容のマトリ
ックス表を展開する階層構造機能を有することを特徴と
する請求項１記載の故障診断装置。 - 【請求項３】 更に、新たな故障事象とその故障事象に
関係する故障要因を入力する入力手段を備え、 前記知識ベース構築部が、前記入力手段より入力された
故障事象と故障要因をマトリックス形式の知識ベースに
追加することを特徴とする請求項１又は２に記載の故障
診断装置。 - 【請求項４】 前記知識ベース構築部が、故障事象とそ
の故障事象の要因となり得る可能性の高いものとの関係
をマトリックス表示とした正方向の知識ベースと、故障
事象とその故障事象の要因と成り得る可能性の低いもの
との関係をマトリックス表示とした負方向の知識ベース
をそれぞれ構築し、 前記診断エンジンが、前記正負両方向の知識ベースを用
いて故障原因の推論を行い、 前記診断結果表示部が、前記正負方向の知識ベースを表
示することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に
記載の故障診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28860697A JPH11119823A (ja) | 1997-10-21 | 1997-10-21 | 故障診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28860697A JPH11119823A (ja) | 1997-10-21 | 1997-10-21 | 故障診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11119823A true JPH11119823A (ja) | 1999-04-30 |
Family
ID=17732408
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28860697A Pending JPH11119823A (ja) | 1997-10-21 | 1997-10-21 | 故障診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11119823A (ja) |
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1997
- 1997-10-21 JP JP28860697A patent/JPH11119823A/ja active Pending
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