JPS626846A - 車両用故障診断装置 - Google Patents
車両用故障診断装置Info
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- JPS626846A JPS626846A JP60143911A JP14391185A JPS626846A JP S626846 A JPS626846 A JP S626846A JP 60143911 A JP60143911 A JP 60143911A JP 14391185 A JP14391185 A JP 14391185A JP S626846 A JPS626846 A JP S626846A
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- JP
- Japan
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- vehicle
- information
- cause
- fault
- failure
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
この発明はいわゆるエキスパートシステムを応用した車
両用故障診断装置に関する。
両用故障診断装置に関する。
いわゆるエキスパートシステムを応用した従来の車両用
故障診断装置の例としては、例えば第７図〜第１０図に
示すようなものが考えられている。
故障診断装置の例としては、例えば第７図〜第１０図に
示すようなものが考えられている。
第７図は装置の概要図、第８図は知識データの説明図、
第９図は故障木の説明図、第１０図は推論処理のフロー
チャートを示している。
第９図は故障木の説明図、第１０図は推論処理のフロー
チャートを示している。
第７図に示されるように、車両用故障診断装置１は知識
データ部３と推論部５とを有しており、この推論部５に
インタフェイス７を介してユーザ端末９を接続して構成
されている。ユーザ端末９は例えば、キーボード、ＣＲ
Ｔ、適宜の音声入出力装置等を備えており、ユーザ端末
９とインタフェイス７とはオンラインで接続された形で
ある。
データ部３と推論部５とを有しており、この推論部５に
インタフェイス７を介してユーザ端末９を接続して構成
されている。ユーザ端末９は例えば、キーボード、ＣＲ
Ｔ、適宜の音声入出力装置等を備えており、ユーザ端末
９とインタフェイス７とはオンラインで接続された形で
ある。
前記知識データ部３はデータベースとして構築され、そ
の内部には第８図に示したように、車両一般に関して、
又は、車種毎の故障診断に要するデータが多数格納され
ている。即ち、知識データ部３には、症状Ｘの原因とし
てＹが考えられることを意味づけした形のデータｃａｕ
ｓｅ （Ｘ、 Ｙ）と、原因Ｙの存在下では現象Ｐが
生ずるであろうことを意味づけした形のデータｒｕｌｅ
（Ｐ、Ｙ）とが格納サレテイル。例えば、Ｃａｕｓｅ
（Ａ、 （Ｂ＋ 、 Ｂ２、Ｂ３））は第９図の故
障木に示されるように、症状Ａに対して原因Ｂ＋ 、Ｂ
２ 、Ｂ３が考えられルコトヲ意味シテオリ、又、ｒｕ
ｌｅ（Ｐ＋ 、Ｂ１）は原因Ｂ１の存在下では現象Ｐ＋
（第９図には図示せず）が生ずるであろうことを意
味している。
の内部には第８図に示したように、車両一般に関して、
又は、車種毎の故障診断に要するデータが多数格納され
ている。即ち、知識データ部３には、症状Ｘの原因とし
てＹが考えられることを意味づけした形のデータｃａｕ
ｓｅ （Ｘ、 Ｙ）と、原因Ｙの存在下では現象Ｐが
生ずるであろうことを意味づけした形のデータｒｕｌｅ
（Ｐ、Ｙ）とが格納サレテイル。例えば、Ｃａｕｓｅ
（Ａ、 （Ｂ＋ 、 Ｂ２、Ｂ３））は第９図の故
障木に示されるように、症状Ａに対して原因Ｂ＋ 、Ｂ
２ 、Ｂ３が考えられルコトヲ意味シテオリ、又、ｒｕ
ｌｅ（Ｐ＋ 、Ｂ１）は原因Ｂ１の存在下では現象Ｐ＋
（第９図には図示せず）が生ずるであろうことを意
味している。
なお、第９図に示した故障木は説明を容易に行うために
簡略化を行っており、実際の故障木は、１つの症状に対
してより多数の原因が関連し、又、より多数の症状がよ
り複雑に関連し合って構成されるものである。
簡略化を行っており、実際の故障木は、１つの症状に対
してより多数の原因が関連し、又、より多数の症状がよ
り複雑に関連し合って構成されるものである。
第１０図に示されるように、推論部５は上記のごとき故
障木に基いて次の如くの処理を行っている。
障木に基いて次の如くの処理を行っている。
ステップ１００１で「車両が故障」Ａを症状としてセッ
トしたとする。この症状の設定は、初期においてはユー
ザ端末９からの症状情報入力により行われ、又、推論の
過程にあっては自動設定されるものである。
トしたとする。この症状の設定は、初期においてはユー
ザ端末９からの症状情報入力により行われ、又、推論の
過程にあっては自動設定されるものである。
ステップ１００３でＡの原因として原因Ｂ＋ 。
Ｂ２ 、Ｂ３を推論する。この推論は故障木を前向き推
論する形で行われる。即ち知識データ部のｃａｕｓｅ
（Δ、（Ｂｌ、Ｂ２．Ｂ３））を検索することにより
行われる。
論する形で行われる。即ち知識データ部のｃａｕｓｅ
（Δ、（Ｂｌ、Ｂ２．Ｂ３））を検索することにより
行われる。
次にステップ１００５で原因リスト（Ｂ＋ 、 Ｂ２
、８３ ）の内１つＢｉ （Ｂ冒）をとりあえずの原
因と仮定する。そして、ステップ１００７でｒｕｌｅ（
Ｐｉ 、 Ｂｉ ）を検索して原因１３ｉの存在下で生
ずるであろう現象Ｐｉを推論し、ステップ１００９で「
Ｐｉの現象がありますか？」の如く診断者に問診する。
、８３ ）の内１つＢｉ （Ｂ冒）をとりあえずの原
因と仮定する。そして、ステップ１００７でｒｕｌｅ（
Ｐｉ 、 Ｂｉ ）を検索して原因１３ｉの存在下で生
ずるであろう現象Ｐｉを推論し、ステップ１００９で「
Ｐｉの現象がありますか？」の如く診断者に問診する。
この問診は、例えばユーザ端末の表示装置に表示されて
行われる。
行われる。
そこで、診断者は、現象Ｐｉが生じているか否かを回答
する。
する。
ステップ１００９は診断者の回答内容を判断するもので
あり、これにより現象Ｐ１が生じていればステップ１０
１５へ、現象Ｐ１が生じていなければステップ１０１３
へ移行されることになる。
あり、これにより現象Ｐ１が生じていればステップ１０
１５へ、現象Ｐ１が生じていなければステップ１０１３
へ移行されることになる。
１０１３は、ステップ１０１１で現象Ｐｉが生じていな
いと判断された場合の処理であり、ここでは原因３ｉが
存在するなら現象Ｐｉは必ず生ずるべきであるにも拘ら
ず、実際には現象Ｐｉは生じていない事実に基いて原因
リスト（Ｂ１．Ｂ２゜Ｂ３ ）からＢｉ （Ｂ＋ ）
を除き、次の原因３ｉを検討すべくステップ１００５へ
返される。
いと判断された場合の処理であり、ここでは原因３ｉが
存在するなら現象Ｐｉは必ず生ずるべきであるにも拘ら
ず、実際には現象Ｐｉは生じていない事実に基いて原因
リスト（Ｂ１．Ｂ２゜Ｂ３ ）からＢｉ （Ｂ＋ ）
を除き、次の原因３ｉを検討すべくステップ１００５へ
返される。
一方、ステップ１０１５は、ステップ１０１１で現象Ｐ
１が生じていたと判断された場合の処理であり、ここで
は原因３ｉが症状Ａの有力候補であるとされ、この原因
Ｂ１を新たな症状として症状３ｉの次の原因、例えばＣ
＋ 、Ｃ２、Ｃ３が探られる。そして、第９図には図示
しない故障木の次の探索処理に移って行く。
１が生じていたと判断された場合の処理であり、ここで
は原因３ｉが症状Ａの有力候補であるとされ、この原因
Ｂ１を新たな症状として症状３ｉの次の原因、例えばＣ
＋ 、Ｃ２、Ｃ３が探られる。そして、第９図には図示
しない故障木の次の探索処理に移って行く。
しかしながら、このような従来の車両用故障診断装置に
あっては、一般車両、又は、車種毎に作成された知識デ
ータに基いて、これをそのまま利用して特定車両の故障
診断を行う構成となっていたために、特定車両で生ずる
ことがほとんど有り得ない原因までも追及してしまう結
果となり、これがため、推論結果に故障原因となり得な
い事項を原因として報知したり、又、推論過程の問診を
故障原因と成り得ない原因についても行うこととなり、
診断者に非能率的診断作業を強いることになるという問
題点があった。
あっては、一般車両、又は、車種毎に作成された知識デ
ータに基いて、これをそのまま利用して特定車両の故障
診断を行う構成となっていたために、特定車両で生ずる
ことがほとんど有り得ない原因までも追及してしまう結
果となり、これがため、推論結果に故障原因となり得な
い事項を原因として報知したり、又、推論過程の問診を
故障原因と成り得ない原因についても行うこととなり、
診断者に非能率的診断作業を強いることになるという問
題点があった。
例えば、従来の車両用故障診断装置では、診断車両に故
障原因とほとんど成り得ない交換直後の部品があった場
合でも、予め与えられた知識データをそのまま用いて故
障原因の推論を行うため交換直後の部品を故障原因とし
て報知したり、又、この部品について問診を行うことと
なり、診断者に不要の点検作業を強制して診断作業の能
率を低下させている。
障原因とほとんど成り得ない交換直後の部品があった場
合でも、予め与えられた知識データをそのまま用いて故
障原因の推論を行うため交換直後の部品を故障原因とし
て報知したり、又、この部品について問診を行うことと
なり、診断者に不要の点検作業を強制して診断作業の能
率を低下させている。
この発明は上記問題点を改善し、不要の点検を強いるこ
とがなく、能率的診断作業を行うことができる車両用故
障診断装置を提供することを目的とする。
とがなく、能率的診断作業を行うことができる車両用故
障診断装置を提供することを目的とする。
この発明は、第１図にクレーム対応図として示されるよ
うに、車両の故障に関する情報を記憶する故障情報記憶
手段１１と、車両の固有情報を入力する車両固有情報入
力手段１３と、該入力手段１３の車両固有情報に基づい
て前記故障情報を必要情報のみに限定する故障情報限定
手段１５と、症状情報を入力する症状情報入力手段１７
と、該入力手段１７から入力される症状情報に基いて前
記故障情報限定手段１５で限定された故障情報を検索し
故障原因を推論する推論手段１９と、該推論手段１９が
行う問診内容及び推論結果等を外部に報知する報知手段
２１と、を具備せしめて車両用故障診断装置２３を構成
し、点検不要の部材に関する情報を故障情報から除外し
て、限定された故障情報で故障原因を推論するようにし
た。
うに、車両の故障に関する情報を記憶する故障情報記憶
手段１１と、車両の固有情報を入力する車両固有情報入
力手段１３と、該入力手段１３の車両固有情報に基づい
て前記故障情報を必要情報のみに限定する故障情報限定
手段１５と、症状情報を入力する症状情報入力手段１７
と、該入力手段１７から入力される症状情報に基いて前
記故障情報限定手段１５で限定された故障情報を検索し
故障原因を推論する推論手段１９と、該推論手段１９が
行う問診内容及び推論結果等を外部に報知する報知手段
２１と、を具備せしめて車両用故障診断装置２３を構成
し、点検不要の部材に関する情報を故障情報から除外し
て、限定された故障情報で故障原因を推論するようにし
た。
以下、上記の発明について一実施例を挙げ説明する。
第２図はディーラのサービス工場で使用する車両用故障
診断装置の装置概要図である。
診断装置の装置概要図である。
車両用故障診断装置２３ａは、知識データを格納する知
識データ部２５と推論部２７とに、磁気（ＩＣ）カード
２９ａの内容を読み取る磁気カード読取り機構２９及び
顧客データファイル３１を付属させて構成されるコンピ
ュータシステムに、インタフェイス３３を介してユーザ
端末３５を接続して構成されている。
識データ部２５と推論部２７とに、磁気（ＩＣ）カード
２９ａの内容を読み取る磁気カード読取り機構２９及び
顧客データファイル３１を付属させて構成されるコンピ
ュータシステムに、インタフェイス３３を介してユーザ
端末３５を接続して構成されている。
前記知識データ部２５には、第３図に示したような知識
データが格納されている。知識データは、症状Ｘについ
ての原因としてはＹが考えられることを意味づけした形
のデータｃａｕｓｅ （Ｘ、 Ｙ）と、車両部品等部
位ｐａに関して時間ＴＯ又は距離ＬＯ等の点検サイクル
Ｓを規定する形のデータｐａｒｔｓ （Ｐａ 、 Ｓ
）と、原因要素Ｙの存在下で現象Ｐが現われることを
意味づけしてデータｒｕｌｅ（Ｐ、Ｙ）とから成る。な
お、点検サイクルＳは時間ＴＯ又は距離ＬＯで規定され
る例を示したが、例えば部位ｐａがブレーキオイルであ
る例では走行距離で４万ｋｎ＋と規定したり、或いは年
間２万ｌｖの標準走行を仮定して点検サイクルを２年間
と時間で規定すること等が可能である。
データが格納されている。知識データは、症状Ｘについ
ての原因としてはＹが考えられることを意味づけした形
のデータｃａｕｓｅ （Ｘ、 Ｙ）と、車両部品等部
位ｐａに関して時間ＴＯ又は距離ＬＯ等の点検サイクル
Ｓを規定する形のデータｐａｒｔｓ （Ｐａ 、 Ｓ
）と、原因要素Ｙの存在下で現象Ｐが現われることを
意味づけしてデータｒｕｌｅ（Ｐ、Ｙ）とから成る。な
お、点検サイクルＳは時間ＴＯ又は距離ＬＯで規定され
る例を示したが、例えば部位ｐａがブレーキオイルであ
る例では走行距離で４万ｋｎ＋と規定したり、或いは年
間２万ｌｖの標準走行を仮定して点検サイクルを２年間
と時間で規定すること等が可能である。
前記磁気カード２９ａは顧客の識別コードを記憶するも
ので、前記磁気カード読取り機構２９は識別コードを読
取って、このコードを推論部に提供する。
ので、前記磁気カード読取り機構２９は識別コードを読
取って、このコードを推論部に提供する。
第４図は前記顧客データファイルの内容を示している。
顧客データファイル３１には、顧客の識別コードと、顧
客名、車種、シャーシナンバ、購入年月日等の他、当該
車両の履歴が登録されている。履歴とは、車検実行日、
実行内容（例えば、ブレーキオイル補充）、並びに、部
品交換年月日、その他の修理年月日等々である。
客名、車種、シャーシナンバ、購入年月日等の他、当該
車両の履歴が登録されている。履歴とは、車検実行日、
実行内容（例えば、ブレーキオイル補充）、並びに、部
品交換年月日、その他の修理年月日等々である。
前記推論部２７は、顧客データファイル３１を参照して
前記知識データ部２５のデータを限定して探索し、第６
図以下で詳述するように能率的診断を可能とする推論処
理を行う。なお、第２図に示した推論部２７は機能的に
は第１図に示した推論手段１９の他故障情報限定手段１
５を有している。
前記知識データ部２５のデータを限定して探索し、第６
図以下で詳述するように能率的診断を可能とする推論処
理を行う。なお、第２図に示した推論部２７は機能的に
は第１図に示した推論手段１９の他故障情報限定手段１
５を有している。
前記ユーザ端末３５はキーボード、ＣＲＴディスプレイ
装置の他、プリンタ装置、又、適宜に音声入出力装置等
を備えて成り、診断者（フロント係、整備係等）はこの
端末３５を介して推論部２７と対話可能であり、又、顧
客データファイル３１の内容を変更すべく交信可能であ
る。なお、コンピュータシステム２５〜３１とユーザ端
末３５とは同一敷地内に構築されてよく、又、コンピュ
ータシステムはメーカ側に設置して、ユーザ端末３５を
ディーラ側に設置してもよい。
装置の他、プリンタ装置、又、適宜に音声入出力装置等
を備えて成り、診断者（フロント係、整備係等）はこの
端末３５を介して推論部２７と対話可能であり、又、顧
客データファイル３１の内容を変更すべく交信可能であ
る。なお、コンピュータシステム２５〜３１とユーザ端
末３５とは同一敷地内に構築されてよく、又、コンピュ
ータシステムはメーカ側に設置して、ユーザ端末３５を
ディーラ側に設置してもよい。
第５図に示したように、故障木は、第３図に基いて形成
され、運転性不良の症状Ａｏについては２つの原因、即
ち、加速不足Ａ２とプレーキネ十分Ａ１とが考えられ、
これら原因を症状と見立てた場合には症状Ａ１について
３つの原因８１〜Ｂ３が考えられていること等を示して
いる。
され、運転性不良の症状Ａｏについては２つの原因、即
ち、加速不足Ａ２とプレーキネ十分Ａ１とが考えられ、
これら原因を症状と見立てた場合には症状Ａ１について
３つの原因８１〜Ｂ３が考えられていること等を示して
いる。
第６図に、車両用故障診断装置２３ａの処理内容を示し
た。
た。
ステップ６０１は磁気カード読取り機構２９の顧客識別
コードの読取り作業を示している。
コードの読取り作業を示している。
ステップ６０３は磁気カード読取り機構２９で読み取ら
れた識別コードに基いて顧客データファイル３１を読み
込む処理を示している。顧客データフアイル３１には第
４図で説明したように部品等部位ｐａに関してこの履歴
が示されている。
れた識別コードに基いて顧客データファイル３１を読み
込む処理を示している。顧客データフアイル３１には第
４図で説明したように部品等部位ｐａに関してこの履歴
が示されている。
ステップ６０５はデータファイル３１の読み込み作業に
関連して各部位Ｐａ （例えばブレーキオイル）の整
備、修理の履歴を読み取る作業を示している。
関連して各部位Ｐａ （例えばブレーキオイル）の整
備、修理の履歴を読み取る作業を示している。
ステップ６０７は各部位ｐａの標準整備サイクルを検出
する処理を示している。この検出は知識データ部２５の
データｐａｒｔ（Ｐａ 、 Ｓ）を検索することで行わ
れる。
する処理を示している。この検出は知識データ部２５の
データｐａｒｔ（Ｐａ 、 Ｓ）を検索することで行わ
れる。
ステップ６０９は部位Ｐａに関して車両の履歴（現在状
態）を求める処理を示している。例えば、部位Ｐａにつ
いて前に点検作業を行ってから、時間Ｔが経つている。
態）を求める処理を示している。例えば、部位Ｐａにつ
いて前に点検作業を行ってから、時間Ｔが経つている。
又は、前に点検作業を行ってから車両は距離Ｌｋｌだけ
走行している、如く求められる。
走行している、如く求められる。
ステップ６１１は点検サイクルが時間で規制されている
か、又は車両の走行距離で選択されているかの判断処理
を示している。そして、これにより点検サイクルＳが時
間で規定されている場合にはステップ６１３へ、走行距
離で規定されている場合にはステップ６１５へ移行する
。
か、又は車両の走行距離で選択されているかの判断処理
を示している。そして、これにより点検サイクルＳが時
間で規定されている場合にはステップ６１３へ、走行距
離で規定されている場合にはステップ６１５へ移行する
。
ステップ６１３は、ステップ６１１で点検サイクルＳが
時間ＴＯで規定されていると判断された場合の処理であ
り、ここでは、部位ｐａの履歴時間Ｔを点検サイクルＴ
Ｏと比較し、履歴時間Ｔが点検サイクルＴＯ以下であれ
ば当該部位Ｐａについては故障の恐れは少ないとしてス
テップ６１７へ移行させ、ｌｌｌ歴時間Ｔが点検サイク
ルＴＯより大であればステップ６１９へ移行させる処理
を行っている。
時間ＴＯで規定されていると判断された場合の処理であ
り、ここでは、部位ｐａの履歴時間Ｔを点検サイクルＴ
Ｏと比較し、履歴時間Ｔが点検サイクルＴＯ以下であれ
ば当該部位Ｐａについては故障の恐れは少ないとしてス
テップ６１７へ移行させ、ｌｌｌ歴時間Ｔが点検サイク
ルＴＯより大であればステップ６１９へ移行させる処理
を行っている。
ステップ６１５は、ステップ６１１で点検サイクルＳが
車両走行距離ＬＯで規定されていると判断されたＩ＠の
処理であり、ここでは、履歴距離Ｌ（例えば２万ｌｖ）
を点検サイクルＬｏ （例えば４万？＋）と比較し、
履歴距離りが点検サイクルＬθ以下であれば、当該部位
Ｐａ （例えばブレーキオイル）については故障の恐
れは少ないとしてステップ６１７へ移行させ、履歴距離
りが点検サイクルＬＯより大であればステップ６１９へ
移行させる処理を行っている。
車両走行距離ＬＯで規定されていると判断されたＩ＠の
処理であり、ここでは、履歴距離Ｌ（例えば２万ｌｖ）
を点検サイクルＬｏ （例えば４万？＋）と比較し、
履歴距離りが点検サイクルＬθ以下であれば、当該部位
Ｐａ （例えばブレーキオイル）については故障の恐
れは少ないとしてステップ６１７へ移行させ、履歴距離
りが点検サイクルＬＯより大であればステップ６１９へ
移行させる処理を行っている。
ステップ６１７は知識データ部２５から当該部位Ｐａ
（たとえばブレーキオイル）に関するデータｃａｕｓ
ｅ （Ｘ、 Ｙ） （Ｘ−ｐａ 、及び、Ｙ−Ｐａ）
、ｒｕｌｅ（Ｐ、Ｙ）（Ｙ＝Ｐａ ）を推論対象から除
く処理を示している。
（たとえばブレーキオイル）に関するデータｃａｕｓ
ｅ （Ｘ、 Ｙ） （Ｘ−ｐａ 、及び、Ｙ−Ｐａ）
、ｒｕｌｅ（Ｐ、Ｙ）（Ｙ＝Ｐａ ）を推論対象から除
く処理を示している。
ステップ６１９は他に修理、整備した部位Ｐａがあるか
否かの判断を行う処理であり、あればステップ６０５へ
返してステップ６０５以下の処理を繰り返させ、なけれ
ばステップ６２１へ移行する。
否かの判断を行う処理であり、あればステップ６０５へ
返してステップ６０５以下の処理を繰り返させ、なけれ
ばステップ６２１へ移行する。
以上水したステップ６０５〜６１９の処理により、第３
図に示した知識データは集約され、故障原因となる可能
性の高い部位Ｐａについてのデータのみが残される。又
、第５図に示した故障木は故障原因となる可能性の高い
もののみ残されて第９図に示したものと比べて格段に簡
素化されることになる。具体的には、第５図においては
、例えば部位Ｂ１が除かれて、Ａ１という症状に対して
は原因８２ 、Ｂ３のみが関係することとなる。
図に示した知識データは集約され、故障原因となる可能
性の高い部位Ｐａについてのデータのみが残される。又
、第５図に示した故障木は故障原因となる可能性の高い
もののみ残されて第９図に示したものと比べて格段に簡
素化されることになる。具体的には、第５図においては
、例えば部位Ｂ１が除かれて、Ａ１という症状に対して
は原因８２ 、Ｂ３のみが関係することとなる。
ステップ６２１〜６３５は、以上の如くして限定された
知識に基いて推論部５の推論手段１９が行う処理を示し
ている。これらの処理は第１０図に示した処理とは略同
様に行われる。
知識に基いて推論部５の推論手段１９が行う処理を示し
ている。これらの処理は第１０図に示した処理とは略同
様に行われる。
ステップ６２１は症状セットの処理を示している。ここ
では症状Ｘとして第５図に示した［プレーキネ十分ＪＡ
Ｉが設定されているとする。
では症状Ｘとして第５図に示した［プレーキネ十分ＪＡ
Ｉが設定されているとする。
ステップ６２３は症状Ｘの原因としてＹｌを見出す処理
を示している。ここに、第５図の故障木において「ブレ
ーキオイル不足ＪＢ＋ という原因はステップ６０５〜
６１９の処理で取り除かれているので、原因Ｙとして８
２．８３のみが見出される。
を示している。ここに、第５図の故障木において「ブレ
ーキオイル不足ＪＢ＋ という原因はステップ６０５〜
６１９の処理で取り除かれているので、原因Ｙとして８
２．８３のみが見出される。
ステップ６２５は原因リストの内１つ（例えば８２ ）
を原因と仮定する処理を示している。
を原因と仮定する処理を示している。
ステップ６２７はデータｕｒｌｅ（＊、 Ｙｉ ）を検
索して現象Ｐｉを見出す処理を示している。これにより
、例えば原因Ｂ２に対して現象Ｐ２が見出される。
索して現象Ｐｉを見出す処理を示している。これにより
、例えば原因Ｂ２に対して現象Ｐ２が見出される。
ステップ６２９は問診処理を示している。問診処理は「
現象Ｐｉ（Ｐ２）がありますか？」の如くユーザ端末の
表示装置に表示して行われる。そこで、ユーザは実際状
況を車両の使用状態から、又は、点検を行ってから回答
することとなる。
現象Ｐｉ（Ｐ２）がありますか？」の如くユーザ端末の
表示装置に表示して行われる。そこで、ユーザは実際状
況を車両の使用状態から、又は、点検を行ってから回答
することとなる。
ステップ６３１はユーザの回答を入力して現象Ｐｉ
（例えばＰ２ ）が実際に生じているか否かを判別する
ものであり、現象Ｐｉが生じていればステップ６３５へ
、生じていなければステップ６３３へ移行する。
（例えばＰ２ ）が実際に生じているか否かを判別する
ものであり、現象Ｐｉが生じていればステップ６３５へ
、生じていなければステップ６３３へ移行する。
ステップ６３３は、現象Ｐｉが生じていない場合の処理
を示しており、ここでは、現象Ｐｉ （Ｐ２）が生じ
ていないので原因Ｂｉ（Ｂ２）を原因リストから除く処
理を行っている。
を示しており、ここでは、現象Ｐｉ （Ｐ２）が生じ
ていないので原因Ｂｉ（Ｂ２）を原因リストから除く処
理を行っている。
ステップ６３５は当該Ｐｉが実際に生じていることに鑑
みて原因Ｙｉを新たな症状Ｘとして、ステップ６２１Ｊ
：Ｊ、下で次の原因を探る処理を示している。
みて原因Ｙｉを新たな症状Ｘとして、ステップ６２１Ｊ
：Ｊ、下で次の原因を探る処理を示している。
以上のように、ステップ６２１〜６３５の処理は原因と
なる可能性の高いもののみについて行われ、その処理速
度は迅速である。又、表示装置に表示される問診は原因
となる可能性の高いもののみについて行われるので、ユ
ーザ（診断者）はこの問診に対する点検作業を簡素化す
ることができ、診断作業を能率化することができるよう
になる。
なる可能性の高いもののみについて行われ、その処理速
度は迅速である。又、表示装置に表示される問診は原因
となる可能性の高いもののみについて行われるので、ユ
ーザ（診断者）はこの問診に対する点検作業を簡素化す
ることができ、診断作業を能率化することができるよう
になる。
なお、以上の実施例で示した知識データの限定は、点検
サイクルＳを考慮してこの点検サイクル内の部位、例え
ば交換直後の部品について行ったが、原点は、この他、
ユーザ（診断者）の判断により、故障原因となるとは考
えられない項目を除外するようにしてもよく、又、適宜
の条件を設定した任意の態様で行われ得るものである。
サイクルＳを考慮してこの点検サイクル内の部位、例え
ば交換直後の部品について行ったが、原点は、この他、
ユーザ（診断者）の判断により、故障原因となるとは考
えられない項目を除外するようにしてもよく、又、適宜
の条件を設定した任意の態様で行われ得るものである。
Ｊス上の通り、この発明は車両固有情報に基いて故障原
因となる可能性の低い原因を削除して、比較的故障原因
となる可能性の高いもののみについて車両の故障原因を
探索するようにした車両用故障診断装置であることから
、推論部の行う問診内容を可能性の高いものに集約する
ことができ、又、推論結果を集約することができ、診断
者は能率的な診断作業を行うことができるようになる。
因となる可能性の低い原因を削除して、比較的故障原因
となる可能性の高いもののみについて車両の故障原因を
探索するようにした車両用故障診断装置であることから
、推論部の行う問診内容を可能性の高いものに集約する
ことができ、又、推論結果を集約することができ、診断
者は能率的な診断作業を行うことができるようになる。
第１図はこの発明のクレーム対応図、第２図はこの発明
一実施例に係る車両用故障診断装置の装置概要図、第３
図は知識データの説明図、第４図は顧客データファイル
の説明図、第５図はこの発明の詳細な説明するための故
障木の説明図、第６図はこの発明の一実施例に係る推論
部の行う処理フローチャートである。 第７図〜第１０図は従来例を示し、第７図は、車両用故
障診断装置の装置概要図、第８図は知識データの説明図
、第９図は故障木の説明図、第１０図は従来の車両用故
障診断装置における推論部の処理フローチャートである
。 １１・・・故障情報記憶手段 １３・・・車両固有情報記憶手段 １５・・・故障情報限定手段 １７・・・症状情報入力手段 １９・・・推論手段 ２１・・・報知手段 ２３．２３８・・・車両用故障診断装置２５・・・知識
データ部 ２７・・・推論部 ３１・・・顧客データファイル
一実施例に係る車両用故障診断装置の装置概要図、第３
図は知識データの説明図、第４図は顧客データファイル
の説明図、第５図はこの発明の詳細な説明するための故
障木の説明図、第６図はこの発明の一実施例に係る推論
部の行う処理フローチャートである。 第７図〜第１０図は従来例を示し、第７図は、車両用故
障診断装置の装置概要図、第８図は知識データの説明図
、第９図は故障木の説明図、第１０図は従来の車両用故
障診断装置における推論部の処理フローチャートである
。 １１・・・故障情報記憶手段 １３・・・車両固有情報記憶手段 １５・・・故障情報限定手段 １７・・・症状情報入力手段 １９・・・推論手段 ２１・・・報知手段 ２３．２３８・・・車両用故障診断装置２５・・・知識
データ部 ２７・・・推論部 ３１・・・顧客データファイル
Claims (1)
- 車両の故障に関する情報を記憶する故障情報記憶手段
と、車両の固有情報を入力する車両固有情報入力手段と
、該入力手段の車両固有情報に基づいて前記故障情報を
必要情報のみに限定する故障情報限定手段と、症状情報
を入力する症状情報入力手段と、該入力手段から入力さ
れる症状情報に基いて前記故障情報限定手段で限定され
た故障情報を検索し故障原因を推論する推論手段と、該
推論手段が行う問診内容及び推論結果等を外部に報知す
る報知手段と、を具備して構成される車両用故障診断装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60143911A JPS626846A (ja) | 1985-07-02 | 1985-07-02 | 車両用故障診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60143911A JPS626846A (ja) | 1985-07-02 | 1985-07-02 | 車両用故障診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS626846A true JPS626846A (ja) | 1987-01-13 |
Family
ID=15349952
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60143911A Pending JPS626846A (ja) | 1985-07-02 | 1985-07-02 | 車両用故障診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS626846A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS56130222A (en) * | 1980-03-17 | 1981-10-13 | Mitsubishi Gas Chem Co Inc | Deoxidizer and preservation method for coffee using said deoxidizer |
-
1985
- 1985-07-02 JP JP60143911A patent/JPS626846A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS56130222A (en) * | 1980-03-17 | 1981-10-13 | Mitsubishi Gas Chem Co Inc | Deoxidizer and preservation method for coffee using said deoxidizer |
| JPS626847B2 (ja) * | 1980-03-17 | 1987-02-13 | Mitsubishi Gas Chemical Co |
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