故障原因分類裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種用于分析從傳感器等得到的時序數(shù)據(jù)的裝置和方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在運(yùn)輸卡車等商用車中，運(yùn)轉(zhuǎn)率左右著事業(yè)的盈虧。因此，在機(jī)械故障時，有時進(jìn)行以下的動作，即通過迅速確定故障的原因來削減進(jìn)行維護(hù)的停機(jī)時間。
[0003]以前，通過比較故障時的機(jī)械的運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)和過去的故障的數(shù)據(jù)來確定故障原因。這時，通過嚴(yán)格選擇用于比較的傳感器，能夠高精度地進(jìn)行故障原因的分類。例如在專利文獻(xiàn)I中，通過將多變量分析和機(jī)械知識進(jìn)行組合，來求出用于識別正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的傳感器的條件。
[0004]在比較機(jī)械故障時的運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)和過去事例的運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)時，通過選擇所使用的傳感器能夠提高原因確定的精度。
[0005]但是，在機(jī)械中安裝的傳感器的數(shù)量多，例如在一臺車輛中安裝有百種以上的傳感器。因此，為了挑選傳感器，需要安裝在機(jī)械中的每一個傳感器的知識、針對對象機(jī)械的機(jī)械特性的知識。以前由具有機(jī)械知識的專家進(jìn)行傳感器的選擇。
[0006]并且，需要對每個機(jī)種、每個故障原因進(jìn)行傳感器的選擇，因此需要大量的工時。另外，對于未知的故障，本來就不存在機(jī)械知識。因此，需要即使不需要機(jī)械知識也能夠進(jìn)行用于確定故障原因的傳感器選擇，但在專利文獻(xiàn)I中并沒有考慮到這一點(diǎn)。
[0007]專利文獻(xiàn)1:日本專利第5363927號說明書

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的一個特征在于，根據(jù)異常數(shù)據(jù)，除此以外判斷為正常。
[0009]本發(fā)明的一個特征在于，分析機(jī)械故障時的傳感器數(shù)據(jù)，對每個故障原因抽出特征，并對其進(jìn)行比較，由此來明確每個故障原因的傳感器數(shù)據(jù)的差，并向操作者進(jìn)行提示，由此支援傳感器選擇。
[0010]根據(jù)本發(fā)明，能夠比現(xiàn)有技術(shù)簡單地選擇被認(rèn)為對故障原因的分類有效的傳感器。例如，即使不需要機(jī)械知識，也能夠選擇被認(rèn)為對故障原因的分類有效的傳感器。
【附圖說明】
[0011]圖1是表示本實施例的系統(tǒng)的圖。
[0012]圖2表示對故障原因進(jìn)行分類的服務(wù)器的結(jié)構(gòu)的圖。
[0013]圖3是表示故障DB內(nèi)的層級的圖。
[0014]圖4是表示故障DB內(nèi)的樣本的圖。
[0015]圖5是表不學(xué)習(xí)部的流程的圖。
[0016]圖6是用于說明特征量的圖。
[0017]圖7是表不學(xué)習(xí)結(jié)果存儲部的層級的圖。
[0018]圖8是表示影響度計算部的考慮方法的圖。
[0019]圖9是表示影響度計算部的流程的圖。
[0020]圖10是表示影響度存儲部的結(jié)構(gòu)的圖。
[0021]圖11是表示傳感器選擇部的結(jié)構(gòu)的圖。
[0022]圖12是分類器存儲部的結(jié)構(gòu)的圖。
[0023]圖13是表示分類部的結(jié)構(gòu)的圖。
[0024]圖14是表示分類結(jié)果顯示部的結(jié)構(gòu)的圖。
[0025]圖15是表示傳感器選擇部的畫面具體例子的圖。
[0026]圖16是表示履歷存儲部的結(jié)構(gòu)的圖。
[0027]圖17是說明公式I?公式7的圖。
[0028]符號說明
[0029]101車輛；102通信據(jù)點(diǎn)；103原因分類服務(wù)器；104操作者；105維護(hù)據(jù)點(diǎn)
【具體實施方式】
[0030]以下，使用【附圖說明】本發(fā)明的實施例。
[0031]圖1是說明本實施例的系統(tǒng)的圖。本實施例的系統(tǒng)包括車輛101、通信據(jù)點(diǎn)102、原因分類服務(wù)器103、維護(hù)據(jù)點(diǎn)105，操作者104操作原因分類服務(wù)器103。
[0032]在車輛101的內(nèi)部內(nèi)置有多個傳感器。在故障時傳感器檢測出的傳感器數(shù)據(jù)從車輛101經(jīng)由通信據(jù)點(diǎn)102被原因分類服務(wù)器103接收。
[0033]原因分類服務(wù)器103進(jìn)行接收到的傳感器數(shù)據(jù)的故障的原因分類，將分類結(jié)果發(fā)送到維護(hù)據(jù)點(diǎn)105。由操作者104預(yù)先進(jìn)行用于原因分類的傳感器選擇等的設(shè)定。維護(hù)據(jù)點(diǎn)105使用發(fā)送來的故障的原因分類信息，進(jìn)行高效的維護(hù)作業(yè)。
[0034]車輛101、通信據(jù)點(diǎn)102、原因分類服務(wù)器103、維護(hù)據(jù)點(diǎn)105、由操作者104操作的接口能夠通過標(biāo)準(zhǔn)化的高速網(wǎng)絡(luò)相互進(jìn)行通信。該高速網(wǎng)絡(luò)可以包含有線和無線中的至少
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[0035]在圖2中表示原因分類服務(wù)器103的結(jié)構(gòu)。原因分類服務(wù)器103由故障數(shù)據(jù)庫201 (以后稱為故障DB)、學(xué)習(xí)部202、學(xué)習(xí)結(jié)果存儲部203、影響度計算部204、影響度存儲部205、傳感器選擇部206、分類器存儲部207、傳感器數(shù)據(jù)208、分類部209、分類結(jié)果顯示部210構(gòu)成。
[0036]故障DB201是存儲與故障的信息相關(guān)聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)的部分，對每個車種存儲了車輛的故障種類、故障原因、樣本。根據(jù)車種、故障種類、判明故障原因的樣本，由操作者104依次寫入這些信息。
[0037]車種是車輛的種類。例如表示車輛的型號。
[0038]故障種類是與由于故障而在車輛中出現(xiàn)的現(xiàn)象有關(guān)的信息。例如有意外的引擎的停止。
[0039]故障原因是與成為故障種類的原因的事項有關(guān)的信息。一個故障種類具有至少一個以上的故障原因。例如，對于引擎停止的故障原因，作為故障原因可以考慮在引擎的內(nèi)壁產(chǎn)生的龜裂、引擎內(nèi)堵塞、測量引擎轉(zhuǎn)數(shù)的傳感器故障。
[0040]樣本是車輛故障時的各種傳感器數(shù)據(jù)的集合，更具體地說，是按照時序匯總了傳感器數(shù)據(jù)所得到的集合。在一個故障原因中包含至少一個以上的傳感器數(shù)據(jù)。
[0041]圖3表示本實施例的故障DB201的層級構(gòu)造。在車種層級300中存儲有車種α、……。在故障種類層級301中存儲有故障種類a、b……。在故障原因?qū)蛹?02中存儲有與故障種類層級301的故障種類相關(guān)聯(lián)的故障原因。例如針對車種α的故障種類a，存儲了與其關(guān)聯(lián)的故障原因A、B……X。更具體地說，在作為故障種類層級a而存儲了引擎停止的情況下，在故障原因?qū)蛹?01中存儲龜裂、堵塞、傳感器故障這樣的故障原因。在樣本層級303中，存儲有與故障種類、故障原因相關(guān)聯(lián)的樣本。
[0042]圖4是表示在故障DB201中存儲的樣本303的形式的圖。故障原因A401、故障原因B402分別與故障原因?qū)蛹?02中的故障原因一致。與故障原因A401相關(guān)聯(lián)的樣本403、404被存儲在故障原因A的下位層級。數(shù)據(jù)形式405表示樣本的形式。在樣本I中，如數(shù)據(jù)形式405那樣，將例舉為油門開度、引擎轉(zhuǎn)數(shù)以及溫度的故障時的傳感器數(shù)據(jù)作為時序數(shù)據(jù)與時間同步地進(jìn)行存儲。如圖4所示，如樣本1、2……那樣，對故障原因A關(guān)聯(lián)了多個樣本。
[0043]學(xué)習(xí)部202使用故障DB201的信息學(xué)習(xí)各故障原因的特征，將其結(jié)果寫入到學(xué)習(xí)結(jié)果存儲部203中。在每次與車種、故障種類、故障原因關(guān)聯(lián)地在故障DB201寫入了新的樣本時，針對關(guān)聯(lián)了新的樣本的故障原因執(zhí)行學(xué)習(xí)部202的處理。在此，在學(xué)習(xí)部202只寫入故障數(shù)據(jù)。關(guān)于取得/保存正常時的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)收集/保存會花費(fèi)成本，所以只寫入故障時的數(shù)據(jù)。
[0044]使用圖5的流程說明學(xué)習(xí)部202的處理的詳細(xì)情況。在追加了上述樣本的定時，學(xué)習(xí)部執(zhí)行學(xué)習(xí)流程開始501。
[0045]在步驟502中，學(xué)習(xí)部202從故障DB201讀入追加的樣本內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)。
[0046]在步驟503中，學(xué)習(xí)部202學(xué)習(xí)讀入的傳感器數(shù)據(jù)的特征。作為一個表現(xiàn)，學(xué)習(xí)例如可以表現(xiàn)為得到傳感器數(shù)據(jù)的特征。在此，學(xué)習(xí)部202進(jìn)行的學(xué)習(xí)是指機(jī)械學(xué)習(xí)。在本實施例中，記載被稱為混合概率主成分分析的方法以及被稱為混合性分布近似的方法這兩個方法。在步驟503中學(xué)習(xí)的特征在混合概率主成分分析的情況下為群數(shù)、平均、載荷矩陣、方差、混合比，在混合正態(tài)分布近似的情況下為群數(shù)、平均、協(xié)方差矩陣、混合比。一般在機(jī)械學(xué)習(xí)中，以正常時的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)檢測異常(故障)而進(jìn)行其分類，但在本方法中，其特征在于能夠只根據(jù)異常(故障)時的數(shù)據(jù)對故障進(jìn)行分類。
[0047]在圖6中表不機(jī)械學(xué)習(xí)的概要。傳感器軸601、602表現(xiàn)為進(jìn)行多變量分析時的各傳感器的軸。圖6表示了通過2個傳感器粘帖的空間，但實際的傳感器數(shù)據(jù)存在多個傳感器種類，因此形成高維的空間。傳感器數(shù)據(jù)603表示了通過傳感器軸601、602粘帖的空間上的傳感器數(shù)據(jù)。
[0048]特征量604表示通過學(xué)習(xí)部202抽出的特征。在混合概率主成分分析的情況下，計算作為特征量604的橢圓的