故障診断の自動化 - 東京大学学術機関リポジトリ

「園田・ーーー一~一一
9
8
第 4章自己修復機械のモデリング
第
5章
故障診断の自動化
園圃圃圃・ーーー一一ー
1
0
0
第 5牽故障診断の自動化
本章では、自己修復機械の故障診断機能を実現する方法を提案する 。
まず、従来の放降診断自動化、支援手法の問題点について述べる。次に、
肉来的に閃述した複数の故障、および、機械桃造を変化させる故障を扱
うために、単一故障発生過程仮説を提案し、この仮説に基づく故障診断手
朱さを考慮するため
法を述べる。さらに、対象から得られるセンサ他の暖l
5
.
1 従来の故障診断手法
1
0
1
5
.
1 従来の故障診断手法
本節では 、従来の故障診断向動化手法の問題点と本研究で明 らかにすべき点につい
て述べる 。
第 2.
1
節で述べたように、故障診断作業は人間の高度な判断を中心としたi'll
助化の
.
2.
3
節で述べたように、近年の人工知能技術の発述により数
困簸な作業であるが、第 2
多くの自動化の試みがなされている。現在の研究動向としては、保全の特徴である不
に、定性物理にファジィ理論を導入したファジィ定性物理を用いた故障診
定性、非繰り返し性、多様性に対応可能性があるモデルベースト推論を J
日いた故防診
断手法について述べる。
断手法が多く見られ、本研究もこの範略に入るものである 。 しかし、これらの手法の
t
i
:iii:を少なくするために単一故防仮説 (
S
i
n
g
l
eF
a
l
l
l
tA
s
s
u
m
p
t
i
o
n
)をJ
日い
多くは、言t
ており、故障診断の対象範囲が限定されている。
eK
l
e
e
rら [
d
eK
l
e
e
r
8
7]は
、 Ge
n
e
ra
lD
i
a
g
n
o
s
t
i
c E時 ine(GDE)に
これに対し、 d
M
l
l
l
t
i
p
l
eF
a
u
l
t
sA
S
S
l
l
l
l
l
p
t
i
o
n
)に基づく放附診断を次のよう
おいて、複数故防仮説 (
に実現している。一般に、複数故障仮説を月]いると放 I~~ 候補が膨大になり、組合せ
的;爆発を起こす。 GDEでは、この膨大な探索空 W
lを極小集合で代表させて包 J
lHする
ことにより容易に扱っている。すなわち、この手法では診断対象の部品の正常状態の
知識のみを利用し、各部品の正常以外の状態を故 I~~ とし、論理的な「否定 j として表
し
、 ATMS[deK
le
e
r
8
6
]により
t
i
・理している 。 GDEのアルゴリズムの概時を以卜に
示す。
L 故障の症状から、故障の症状と矛応する正常部品の極小のお l
を論理的に導 H
'
，
し、この「矛盾」と矛盾する故障侠布Iiを放際候補空 1
1
1
]から削除する 。例 え ば
.1
に示すような f
i
l
jl
p
.な機械において、故障の症状が「ファン Flは阿転す
図5
るが、ファン F2は回転しない j であった場合、
「ファン F2が阿転しない」こ
とより矛病の組 (
F
2，
Gl，
G3，
M)(すなわち、これら全ての部品が正常な場令は
F2が回転しないことに矛盾する)を導出し、これから故障の候補 [
F
lト [
G
2
卜
[
Fl
，
G2]1が削除される。同様にこのときファン Flが回転することから、矛盾の
組(
Fl
，
F2，
G2，
G3)が生成され、故障候補 [
G
lト [M卜 [
G
l，
M]が削除される。
2
.1
.に よ り 決 ま る 故 障 候 補 の 空 間 を そ の 様 小 集 合 の 組 で 代 表 さ せ 、 そ れ を 故
障候補とする。上記の例では、故障候補は [
F2
ト [G3ト [
Fl，
Gl
卜[
F
l，
Mト
[
Gl
，
G2
ト [G2，
M]となる。
'
[
F
l，
G
2
]は
、 F
lとG2のみが同時に故障したことを示す。
1
0
2
第 5章故障診断の自動化
3 得られた結果から、診断のコストが最小になるように点検箇所を選択し点検を
行ない、故障候補を絞り込む。これを繰り返すことにより、故防を卜分に絞り
込むことができる。
5
.
1 従来の故障診断手法
1
0
3
候補を物理的に考えると「モータが故障して動力を発生しておらず、さらに、
ギア G2が故障して動力を受けていないにも関わらず回転している j となり、
物理的には忠、 l床をなしていない。このIi U )')1は、これらの手法で，'&I~I: I時における
物理現象や部品の挙動に関する知識を利用していないことに起因している。ま
た、故障時の対象の挙IfUJや状態を知らなければ桁幼な修復計画を立てることが
F
anF
2
F
anF
l
できないと考えられるので、本研究の目的である故障診断、および、修復作業
w
の自動化のためには、物理的に正しい故障診断を行なうことは.m: な課題であ
る
。
4 構造変更を扱えない
GDEではデバイス主義の定性物理に基づき、部品 I
U
lの入出力関係(デバイス
トポロジ)を用いて故障診断を行なうが、デバイス・トポロジが変化するよう
図5
.1 簡単な機械の例
2
.
3
i
l
百と合わせて、モデルベースト推論を)fJいた手法を1[1心に、放 [
i
t
'
;診断
以上、第 2
自動化手法の特徴を述べたが、これらの特徴と問題点は以下のように整理できる。
1 経験的知識に基づく手法に対するモデルベースト:j((論の優位性
経験的知識に基づく故障診断手法は未経験の故防に対応できない、知;芯主ß1~~ i
'
)
'
困難等の問題点があり、この点に凶してモデルベースト故￨符診断手法が俊れて
な故障状態は扱わない。 この点に関しては、針;2.2.3節で述べた会ての放!~~診断
手法に共通している。そのため図 5
.
1において、例えば、ファン F
1と F
2が干
I
f]のショート、パイプのi&:
渉し系金体が回転しなくなるという故防状態、導線l
洩れ等の対象構造が変化する状況は扱えない。この問題は、保全の不忘れへの
対応に限定をつけていることになる。
本車では、
l の理由により定性物理をfIJいたモデルベースト j世論に tl~ づく故防診断
手f
l
ーを提案するが、 3、 4 の￨問題は機械系を対象にしたれ己修復システムを構築す
いる。このとき、モデルベースト t
f
t論を実現する手法として定性物理 [Weld89]
時の状態を推論可能で、か
るために解決しなければならない問題であると考え、故防 l
が重要な役割を来たす。
っ、構造変更を伴う故障を扱える診断手法を提案することを目的とする。この場合、
2 単一故障仮説と複数故防仮説
単一故障仮説に基づいたモデルベースト故防診断は、その適用純凶に限界があ
り、この点に関して複数故障仮説に基づく deKl
e
e
rらの GDEが優れている 。
3 故障を論理的に扱い、物理的意味付けがなされていない
GDEを含め多くの故障診断手法では、故障を正常状態でない状態と表して
おり、故障により部品の振舞いが変化 することを考慮に入れていない。特に
Rei
旬r
[
Re
i
te
r
87]は、このような考え方で故障診断を形式化しており、ここで
は、アブノーマル述語 αbを導入し、部品 Aの正常状態を「αb
(
A
)、故障状態を
αb
(
A
)と表現している。 St
r
u
s
sら [
St
r
u
s
s
8
9]が指摘す る ように GDEも同様の
問題を抱えている。例えば、図 5
.1
において放隊の症状「ファン F
1は回転する
が、ファン F
2は回転しないj に対し故障候補 [
G
2，
M]を導出しているが、この
2 に￨刻して、複数故障仮説をよHいると探索空 1
1が膨大になり診断が困難になると考え
られるので、次節で述べる単一故障発生過税仮説を導入する。
第 5章故障診断の自動化
1
0
4
5
.
2 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
0
5
象機械において彼数の場所で故障が発生した場合も肉よ長的に互いに関連していると考
5
.
2 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
えられ、因果的な関係に基づき故障発生過程を辿ることにより符易に故防診断を行な
5
.
2
.
1 単一故障発生過程仮説
E
似"託には、
うことが可能になる。ここで言う却ー故防発生過f'
本研究では、次のように言葉の定義を行なう。まず、対象系に規定されている全て
の機能が発現されている時、その対象系は「正常」であるといい、そうでない時は、
対象系は[異常」であり、対象系内に少なくとも一つの「故防 (
f
a
u
l
t
)
J が存在する
こととする。
r
故障」は診断対象に関する F
BSダイアグラムにおける「状態 j の変
¥
Jの関係の変化、構成立5
5
長の生
化、すなわち、構成要素の属性値の変化、構成要素 n
成、消滅のうち、故障の症状を引き起こす原因となっているものである。また、
「
故
障の症状 (
f
a
ul
tsymptom)J は、故障発生時に観察される対象系の機能や挙動の変化
.4
項で述べたように、
である。このとき、第 2
.1
「故障」ゃ「故田7
.
の症状」は機械の
l
.
i
J
ーの故防発生 i
位れが
その根本的原因として複数の故障原因の発生を前提としているものも合まれる。しか
し、同一箇所に発生した故障原因であっても、それらが互いには閃来的に独立である
ならば、この仮説の範囲外である。
.
2に示す電気回路において、導線の劣化により被後が剥がれ、導線が
例えば、図 5
ショートし、過電流が流れ、結呆として、ヒューズが洛断し、
i
E球が点灯しないとい
う故障の発生過程を考える。このとき、根本的故防原因は「被磁の劣化」現象、放￨僚
は導線 A 、
B の破夜、接触、および、ヒューズの断線であり、故 I~~ の症状は'， 11 球の不
点灯である。この故障発生過程を図 5
.
3に示す。
機能に依存して規定されるため、設計者や使用者により!日j
接的に定められることにな
Bulb
る
。
しこれを「故防原因」と l
呼ぶこ
さらにここでは、故障を引き起こす物理現象に注 n
とにする。放路原因はある条件で引き起こされ、対象系に対して属性他の変化、構造
変化等を引き起こす物理的な現象である。さらに、ある故障原因が発生するとそれが
日
J
Iの故障原因を引き起こすというように述鎖的に故障係肉が発生する場合がある。本
研究ではこのような故障原因の因果的述鎖を「故防発生過校 Jと￨呼ぶこ とにする 。こ
のとき、故障発生過程を引き起こす原閃となっている一つ、もしくは、複数の故障原
B
a
t
t
e
r
y
因を「根本的故防原因」と呼ぶ。根本的故防原因が発生する条件は部品の劣化、外百 L
等が考えられる。ここでは、これら故障原因の発生機椛を追求することは本研究の目
.
2 ショー卜した電気 l
司路
図5
的とはせず、故障物理学、負荷論の成果として故障原因となり得る物理現象がモデル
イヒされていることを前提とする 。本研究では 、従米の故障診断作業を拡張し、いわゆ
る故障解析作業 [Shiomi
9
1
]を含め、故障の症状からその原因となっている「故障発生
5
.
2.
2 知識表現
過程 j を導出する作業を故障診断と呼ぴ、自動化を試みることにする。故障発生過程
を導出することで、改良設計や修復を行なうためにより有効な 情報を得ることが可能
次に本節で用いる知識表現の方法について述べる。第 4
.
6
節で述べたように、基本
ι
になり、また、故障した対象系の状態をより正確に維定することが可能になると考え
られる。ここでは探索空間を狭め故障診断を容易にするために、
「一つの対象機械に
単
おいて、同時に最大一つの故障発生過程しか起こらない j と仮定し、この仮定 を 「
的にはデバイス主義の定性物理に基づく
F
B
Sダイアグラムにより対象を表現する
が、前項で述べたような故障発生過程を推論するため、故障原因等の物理現象を直接
表現可能なように拡張を加える。
一故障発生過程仮説Jと呼ぶことにする。すなわち、因果的に全く関係の無い故障が
本故障診断手法では、知識を物理法則等の原理原則的な知識と、対象の構造を記述
同時に発生することは確率的に低いとし考えないことにする。これにより、一つの対
する対象モデルの二種類に分ける。これにより、モデルベースト推論を利用すること
1
0
6
第 5君主故障診断の自動化
Cover-Deterio.
C
o
n
d
i
t
i
o
n
d
e
t
e
r
i
o
(
A
)
E
f
f
e
c
t
uncovered(A)
1
C
o
n
d
i
t
i
o
n
d
e
t
e
r
i
o
(
B
)
E
f
f
e
c
t
uncovered(B)
1
0
7
5
.
2
. 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1.部品、部品聞の関係に関する知識
Short-C
ircuit
Fuse民1
e
l
t
i
n
g
C
o
n
d
i
t
i
o
n
uncovered(A)&
uncovered(B)&
in-contact(A，
B
)
E
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e
l
ec
.-oass(A
.B) &
r
e
s
i
s
t
a
n
c
e
込 且=0
。
Symptom
部品、部品問の関係に関する知識は、対象モデルを記述するために必安な 部品や部
品fI[jの関係を一般化し、クラスとして附M 的に記述したものである 。 似15.4 に、自 II~~
クラス階層、関係クラス階層のー l却を示す 。 各階J~ において、下位階}':'Í のクラスは上
位クラスの性質を引き継いでいる。
怜
.
.
.L
i
n
e
a
r
r
-G
e
a
r
c
h
a
n
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l・
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Dn."~;....~ ，， l ー
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l ・ト
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r EDrum
口 FaultPhenomenon_ _ Fault
E
M
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汀i
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l ・噌
E
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トC
h
a
r
g
e
r
amp
.
.EL
P
a
r
t
図5
.
3
:i
故障発生過程の例
によって得られる特徴に加えて、経験的知識に基づく故障診断手法には ln\~ 、以下のよ
うな特徴を得ることができる。
OL
amp
L
e
n
s
R
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f
l
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ClOf
.
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r
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m
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l ・
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i
c
a
l
O
p
t
i
c
a
l
F
l
o
w
←
-
←
-
l 原理原則的知識は比較的整理されているので、ヒューリスティックスよりも知
L M
M
o
t
o
r
fO
D
M
O
p
t
i
c
a
l
E
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t
i
t
y
ト B
e
l
t
ト
ー
-
識獲得が谷易である。また、対象モデルは設 I汁'1¥';械を利川することにより容易
図 5.4部品、関係クラスの階M
に構築できる 。 このため一般に、経験的知識に基づく手法よりも知識後科が符
易になると考えられる 。
2 経験的知識に基づく故障診断システムは、対象系が変更された場合、知識の多
くをそのまま利用することが不可能になるが、本研究の手法では、対象モデル
を入れ換えることにより、原理原則的知識はそのまま利用して様々な対象系に
対して故障診断が可能になる。
(
1
)
原理原則的知識
原理原則的知識は、診断対象に関わる一般的物理法日)
1を対象に依存しない形で記述
各部品クラス、関係クラスはトlじ枠組で記述されている 。例として、ギアの定義を
5に、ギア同士の噛み合いを表す関係の定義を図 5
.
6に示す。
図 5.
Gears
u
b
c
l
a
s
s
O
f
: Rotational
narne: l
l
l
l
connections: n
i
l
pararneters: 0
，
ω，
0
:}
v
I
，
Mf
>Mo
，
Mw，
N
I
α
utlM t
constraints: 1+(
0，
ω)
叫
[
+
(
ω，
0
)
Q+(Mo，
O
)
Q+付d ω)
Q+(M
α，
α)
山
A1
[
;
"=
M t+Mo+Mω + M
α + M
f
Gear
佃
した知識である。本研究では原理原則的知識として以下の二種類を用意する。
l 部品、部品問の関係に関する知識
2
. 物理現象に関する知識
図5
.
5
: ギアの定義
図に示されている通り、各部品、関係は 4種類の項目により記述される。 name
、祖国・ーーー一一←
第 5~ 故障診断の自動化
1
0
8
1
0
9
5
.
2
. 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
は、各部品、関係の名前を記述し、 c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
sには、その部品、関係が対象モデ
ル内で接続している関係、部品を記述する。各部品、関係の性質は、 p
a
r
a
m
e
t
e
r
sと
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
sにより記述される 。 p
a
r
a
m
e
t
e
r
sにはその部品が持つ k
括性を表すパラメー
o
n
s
t
r
a
i
n
t
sにはそのパラメータ 1
1
]の関係が定性微分方程式により記
タが定義され、 c
述される。表 5
.
1にパラメータの定義を、表 5
.
2、表 5
.
3にパラメータ問の l
剥係の定義
と種類をそれぞれ示す。
表 5.
2 パラメータ l
河の関係の定義
Constraint
name
I関係の名前
e
q
u
a
t
i
o
n
I
拘束条件式
q
S
p
a
c
e
R
e
l
a
t
i
o
n
sI ノ T ラメータの fü:~問のITiJ の関係 l
s
u
p
p
o
r
t
Iこの関係が成立する前提となる部品、関係、現象
d
i
r
e
c
t
i
o
n
I
条件式内の悶来的方向性2
1二項関係ならば、
m
(
p
!，
l
，
j=(
p
"l
，
)と
、
三項関係ならば、
(
p
!
.
l，
j=(
(
p
"
l，
)
.
(
p，
.
l，
)
)と記述。
'
f
i
i
Jえば 球の入力電圧と発光景の関係のように 一方の変化は他方に影響するが、もう 一万の変化は
他方に彩轡しない l
珂係。
.
6
: ギア
図5
ギア噛み合い関係の定義
表5
.
1・パラメータの定義
Par
ameter
name
パラメータの名前
v
a
l
u
e
d
e
r
i
ve
qSpace
s
u
p
p
o
r
t
ノ Tラメータの他(一次元の定性他)
表.
5
.
3 狗米条何式の筏怒1
パラメータの微分f
也、すなわち+、 0、 パラメータの量空間
種類
内容
自分の存在の前提になる部品、関係、現象
e
q
l
(
P
l，
P
2
)
1+(
P
l，
P
2
)
1-(
P
l，
P
2
)
Q+(
P
l，
P
2
)
Q-(
P
l，
P
2
)
αd
d
(
P
l，
P
2，
P
3
)
S
U
b
(
P
l，
P
2，
P
3
)
mul(Pl，
P
2，
P
3
)
d
i
v
(
P
l，
P
2，
P
3
)
2の符号、微分他が等しい
P
lとP
2の符号が等しい
P
lの微分他と P
P
lの微分値とわの符号が逆
P
lの微分値とれの微分値が等しい
P
lの微分他と P
2の微分値が逆
c
o
n
s
t
a
n
tIt
r
u
eならば定数であり、微分値が O。
2.物理現象に 関する知識
以上で、部品、部品問の関係の知識の記述を行なうことができるが、これら部品等
の性質は、故障により変化する。また、 i
琴線のショートにより新たな導通が生成する
ように、故障により対象系の構造が変化する可能性もある 。 このような現象を 1
.の知
識で記述することは難しい。そこで、部品等の性質変化、機械の構造変更を引き起こ
す「現象」を明示的に知識として記述し、現象知識ベースを構築する ことにする。こ
こでは、現象を発生条件とその影響により表現する。このため本研究では、表 5
.
4
に
P
l=P
2+P
3を表す
P
l=p2- P
3を表す
P
l=
p2 X P
3を表す
P
l=
P
2
"
;
-P
3を表す
、田園田園ーー一~
1
1
0
第 5章故障診断の自動化
5
.
2
. 単一放際発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
1
1
示す述語の論理和、論理積を用いて現象の発生条例を記述する。同検に、現象の影相{!
は表 5.5 に示す述諾の論理積により表現する。 ~IJ えば、
表5
.
5 現象の影初の記述
「ギア割れ」現象は、図 5
.
7の
ように記述する。
すなわち、本研究では、正常時の各部品等の性質は 1
.で記述し、正常時以外に対象
系上で生起する可能性のある部品の性質の変化等は 2 の知識として記述する。
表5
.
4
:現象の発生条件の記述
述諮
問日
述務
意味
addConst(e山 t
y，
c
o
n
s
t
rα
t
πt
)
o
n
s
t
rαi
n
tを付加する
enUtyに拘束条件 c
αddEntity(name，
E
n
t
i
t
y
)
クラス Entity の実体を::r'， Tìíjnαme として ~t
成し、対象系に付加する
αddP(e
n
t
i
t
y，
pα
T
αm，
v
αl
u
e，
d
e
r
i
v
e
)
t
(叩 me，
E
n
t
i
t
y
)
クラス E
n
t
i
t
yか そ の サ ブ ク ラ ス の 実 体 1が存在す
c
h
α
πg
e
C
o
n
s
t
(
e
n
t
i
t
y，
c
η
αme，
t
/
f
)
entuy内の拘束条件式 cnameを有効/無効
c
h
α
πgePConstα
πt
(
p
α
T
αm，
t
/
f
)
pαγαmを定数イヒ/変数化する
m
α keP(pname，
叩l
u
e，
d
e
門叩)
pηαmeの他を v
αl
u
eに、微分 1
1
/
1を d
e
r
i
v
eに
にする
αmeでこの実体を参照する
る。この現象内では η
c
o
πn
e
c
t
(
e
n
t
i
t
Y
l，
e
n
t
i
t
Y
2
)
I
e
n
t
i
t
Y
lと e
n
t
t
t
Y
2が接続している
αs
s
'
g
πP(η
αme，
e
n
t
i
t
y，
pnαme)I
e
n
t
i
t
y内に pnαmeで参照されるパラメータが存不正
する
する 。 この現象内では π白meでそのパラメータを参
f
!
¥
I
す
る
αs
s
'
g
πV(name，
pname)
u
eに等しい
P九αmeの 他 が 叩l
>(pname，
vαl
u
e
)
>=(pname，
vαl
u
e
)
pπαmeのf
自が四l
u
eより大きい
(
p
η
αme，
凶 l
u
e
)
p
η
α meの佑が v
αl
u
eより小さい
く
=く
(
p
π
αme，
v
a
l
u
e
)
ηo
t
(述語)
r
e
lαt
e
(
p
αr
t
1，
pαr
t2
，
R
e
lαt
i
o
n，
name) 関係クラス R
e
lαtwnのインスタンスを:r， l
i
i
j
a
r
t1と部
η
αmeとして新たに生成し、部品 p
αmeの値を一時変数 ηαmeに代入
パラメータ pn
=(
p
叩 me
，
vαl
u
e
)
e
n
t
i
t
yにパラメータ pαTαmを付加する。fJ
J
j
羽イ血を u
αl
u
e、 d
e
r
i
v
eとする
意味
rmP(pη
αme)
αr
t2の1/¥]を結ぶ
品p
pnαmeを対象系から削除する 。 この l
時￨均述
rmEntity(ent向)
entuyを対象系から削除する 。 この￨時四れ t
y
する全ての拘点条 l
'
f式も j
'
j
l
Jl徐される
pηαmeの他が v
αl
u
eより小さくない
pηαmeの値が v
αl
u
eより大きくない
に依 f
fする関係、パラメー夕、拘).¥[条例式も
述語の否定
削除される。
ここで実体と呼んでいるのは、部品と部品開の関係の総林である。
1
GearBreaksubclassOf
:Phenomenon
(
2
) 対象モデルの表現
Condition: e
x
i
s
t
(
g
eαr
l，
Geα
γ
)& e
x
i
s
t
(
g
e
a
r
2
'G
e
αr
)& e
x
凶 (
r
e
l，
GeαrGeαTー
Transr丸山間~)
対象モデルは、故防診断の対象となる特定の機械の彬造、性質 を記述した知識で あ
る。図 5
.
8に、簡単な対象 モデルの例を示す。図 5.
8が示す ように 、対象モ デル は機能
E
n
t
i
t
yModel
)
、パラ メータ モデルの三つの異 なる 記述レベルの
モデル、笑体モデル (
モデルから構成さ れる
。
'!で述べ た FBSダイ アグ ラムで用い る機能階層 ネ ッ トワー ク
機 能モ デル は
、 第H
を使用する。実体モデルは、対象系 内に存在する部品とその接続構造を表現す る部品
& c
o
n
n
e
c
t
(
g
eα
r
l，
r
e
l
)& c
o
n
n
e
c
t
(
r
e
l，
g
eαr
2
)&
αssignP(M
凹
，t
，
g
eα
r
l
iMqu，
)& αssignP(M;n，
geαr
2，
M"
，
)&
>(M "MAX)
削
E
f
f
e
c
t
:
rmE
πt
i
t
y
(
g
eα
r
l
)& makeP(M
;
，
，0
，
0
)
図5
.
7
:
i
ギア割れj現象
1
1
2
第 5:l苦故障診断の自動化
5
.
2
. 単一故際発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
1
3
接続グラフであり、 (
1
)で述べた部品クラス、部品間関係クラスのインスタンスによ
1
¥
1
児係に記述されたパラメータ/i
1
iの関係
り構成される 。実体モデルから、部品、部品 1
を抽出すると対象機械全体の性質を表すパラメータ関係のネットワークを桃 1
&するこ
呼ぶ。 (
1
)で述べたように名パラメータは f
d
とができる 。 これをパラメータモデルと l
空間に定義された一次元の定性他を取る。このとき、特定の対象における定性的な正
常値をパラメータモデル内の各パラメータの i
u
:
:
4
:
:I
H
1上に記述する 。故防診断lI;
jに、こ
i
¥
'
1
[
!
1よりも大きい、
の正常値と笑際の値を比較することにより、各パラメータ依が正 1
小さいという故障診断を行なう上で有効な情報を符易に得ることが可能になる 。
ミト州圏
ミ
このように対象モデルの挙動、状態レベルの記述を実体モデルとパラメータモデル
;
!
j
;様々な似点にまたがった
という こ つのレベルに分けることにより、機械系、電気系 !
ObjectModel
システムをパラメータモデルとして統一的に表現できる 。 また、後述するように本研
Function恥10del
究の故障診断手法はパラメータモデル上の探索により実現されるので、
f
Ju"，iや対象系
に依存しない汎用的なものとすることができる 。一方で、 パ ラメータモデルの示す状
態の物理的 .~I床を表現するために、特に、対象系}で発生する現象を知 l るためには'よ
E
n
t
i
t
yModel
体モデルと対応付けることが有効になる。
k
>F
=
ーー
らごく
ParameterModel
5
.
2
.
3 挙動シミュレーションの方法
M
:
:
;
一
一
=
三Y
~l5
24J¥'lで述べるように、本研究の故防診断では故障発 生時の対象系の不動をシ
呼ぶ。 ま
た
、
t
.
(
:
;
ミュレーションする 。 これを本研究では「故防シミュレーション Jとl
6:
i
t
;
で述べるように、修復計画 l
時においても修復作業実行 l
!;fの対象系の挙動をシミュ
レーションする。これらのシミュレーションを;Jf現するために、本研究では、 i
j
i
j耳l
で
述べた対象表現に基づく汎用の挙動シミュレータを開発した。 ここでは、このが動シ
ミュレーションの方法について述べる。
図5
.
8 対象モデルの例
本研究でいう挙動シミュレーションは、与えられた対象モデル問。と対象モデル内
則的的な状態逃移
の各パラメータの初期値(値と微分値の組)の集令%から対象系の l
列を求めることであり、以下のように書ける。
(mo ，同)→ (ml ， V1 ) → (m2 ， 九)~
(
5
.
1
)
本研究では、第 4
.
2節で述べた QSIM(
Q
u
a
l
i
t
a
t
i
v
eS
I
M
u
l
a
t
i
o
n
)アルゴリズム [
K
u
i
p
e
r
s
8
6
j
に基づいて挙動シミュレーションを行なうことにする。 QSIMアルゴリズムは与えら
れた連立定性微分方程式、これは本研究の対象モデル mo、特に、パラメータモデル
『 祖 圃 園 田 ー 一一 一←
第 5T.'t故障診断の自動化
1
1
4
11]的な状態遂移列を求めるも
に対応するが、と初期値の紐%からパラメータ怖の時 1
5
.
2 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
1
5
(
b
) マッチングした物理現象の影響を対象モデルに付加する。すなわち、前項
で求められた久の各現象の影響部の集合を P
eとしたとき、以下の操作を
.
2参 H
明
)
。
のである(式 5
災行する。
(
5
.
2
)
(mo，
i
令)→ (mo，
竹)→ (mo，九)→・
また、 QSIMアルゴリズムにおける時間の概念は長さの無い時点 (
timep
o
i
n
t
)と長さ
timei
n
t
e
r
v
a
l
)の繰り返しにより、以下のように表される。
のある時間 (
m1
i
V Pef--+
1，
m
:，~'
(
5
.
5
)
例えば、図 5
.
7の「ギア割れ」現象が生起した場合、該当するギア、その
ギアに接続する関係を実体モデルから削除し、削除された部品、関係に
依存するパラメー夕、パラメータ間の関係をパラメータモデルから削除す
t
i
l(
ti
+d，
t
i
+
l
1(
t
i
+
t
lt
+2)，
1t
i
1
(
5
.
3
)
本研究ではこの QS
IMアルゴリズムを以下の二点に附して変更して用いることにす
る。このとき、表 5
.
5の述語が対象モデルに適用されるため、パラメータ
モデル上の各パラメータ値の再決定や新たに付加されたパラメータ仰の決
定を行なわなければならない。例えば、 makeP述語により定数1
[
t
[が非述
る
。
i
i
i
;
蓄に相当し、 αddP述誌によりパラメータが追加 l
続的に変化した場令は l
1
. QSIMアルゴリズムは本研究の「現象」のように β程式系を動的に変更した
された場合が後者に相当する(表 5.6参 !I(~) 。
り、他を非述統的に変更するような枠組l
には対応していないので、これらの現
象による変更を推論可能なように拡張を行なう。
表5
.
6 各影響述符のイ午 j
日
2
. QSIMアルゴリズムでは、変数 1
i
fが区 f
/
i
j他であり、かつ、時 I
¥
J微分他が Oであ
泣いており、変数他が!メ1/¥)他で微分市[
Iが Oに
ることを許さないという仮定を i
なった場合、動的にランドマークを生成する。これにより、例えば、
I
p振動、
Ku
i
pe
r
s
8
6
]が、対象系が後
減京振動、拡大振動の区別をつけることができる [
i
r.になるに従いさ(
1
味不明のランドマークが多数'1'.1止されてしまう可能性がある
[Kuruma
t
a
n
i8
9
]。そこで本研究では、ランドマークの動的生成を行なわない。
j
!谷 [
Ku
r
u
m
a
t
a
n
i
8
9
]により提案された改良型の推論liIJ
これを実現するために、 f
荻葱再茨定
α
d
d
d
C
E
O
凡T
t
E
z
s
t
t
i
ddEntity
日
αddP
chα
ηgeCoηs
t
m
c
f
z
α
α
k
7
2
e
9
e
P
P
C
0
7
2
s
t
αnt
r
e
lαt
e
rmP
rmEntity
ノTフ
メ
×
×
×
×
×
タ他決定
×
。
×
×
×
X
×
×
。
。
。
×
×
，
.
，"
"
、
J
'
U
l
を用いることにする。
本研究の挙動シミュレーションは、以下に示す方法により実現する。
-状態再決定
状態再決定は、与えられたV;を初期化し、
1 状態解析
(
a
) 与えられた対象モデル mi上で、条件苦1のマッチングする現象を第 5.
2
.
2項
で述べた現象に関する知識から探索する。すなわち、本段階は、現象に 期
￨
する知識を Kp、条件部がマッチングした現象の集合を Piとすると以下の
ように f
生ける。マッチングした現象が無ければ、 2 以下を実行する。
，
;
V Kp>-+Pi
mi，
m
:から新たに V
i
'を求め
刻して、各パラ
る操作である 。すなわち、定数以外のパラメータに l
1
1[の候補の集合
メータが取り得る全ての値と微分値の組を求め、この[
に対して、
3 の (b) 以下を実行し、
~' を求める 。しかし一 般にV:'を
一意に決めることはできない。そこでここでは、 For
b
u
s[
Fo
r
b
u
s
8
9
a
]
と同様、非逮続的な遜移の結果として、もとの状態巧に近い状態に遜
(
5.
4
)
移すると仮定する。すなわち、レ;と導出された値の各候補只'を比較
、国園田ーー一一 ←
1
16
第 5~ 故障診断の自動化
5
.
2 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
17
し、最も近い状態V:'を求める。¥1;'が複数の求まる場合には状態を分
岐させる。
(
a
)各パラメータの遷移の可能性の導 l
H
・パラメータ他決定
m~ には、
m，に含まれないパラメータが含まれている可能性があるの
で、このパラメータの他を決定しなければならない。そこで、値未定
也の候
の各パラメータが取り得る全ての他と微分他の組を求め、この f
b
)以下を実行し、
補の集合に対して 、 3 の (
V
/を求める。
きる 。本研究では、このような遊移を時 /
L
[
Jが進行しない状態遷移として履歴
t
.における (m"11;)の次の状態は時間 t
，における
に笠録する。すなわち、時間1
(
m
:，V
，
'
)となる。新たに決定された状態においてさらに現象が生起することが
m
;、'-':'に対して、
.
iから、各
の選移の可能性の候補集合を提示する 。例題に対しては、表 5
パラメータ巡移の候補として次のものが導出される 2。
A 1
1: (
g，
O)キ (
g，
O
)
以上により、対象モデル m~ 、および、パラメータの他 v，' を決定することがで
あるので、求められた
各パラメータの状態(値と微分他の剥l
)から、衣 5
.
i
lこ従 って各パ ラメータ
l の状態解析を再加的に行なう 。
2 静1
1
.
判
定
現在 jm~命の対象としている (m; ， v，') において、~'の全ての微分fJliが 0 の場合、
(
5
.
1
3
)
V 15: (
(
0，∞)，一)時 (
0，
0
)
(
5
.
1
4
)
V 16
: (
(
0，∞)，一)時 (
0，
一)
(
5
.
1
5
)
V 17 (
(
0，∞)，-)キ (
(
0，∞)、一)
(
5
.
1
6
)
V 1
9
(
(
0，∞)，一):}(
(
O，o
c
)，O
)
(
5
.
1
7
)
Y 1
4
(
(
0，∞)，+)キ (
(
0，
∞)，+)
(
5.
1
8
)
Y [
8
(
(
0，∞)，+)司 (
(
0，
∞)，
0
)
(
.
5
.
1
9
)
その状態は「静止状態」である 。静止状態は状態 i
墾移を起こさないので、それ
r
o
r
l
!
E
論を行なわない。
以上挙 r
3 状態決定
表5
.
7 状態選移i!り
1 で求められた松終的な (
m
:，¥
ぐ)において、 m:=m
叶lであるので、 QSI
Mア
ルゴリズムを}lJいて V叶 l を以 F の方法により導 n~ する 。 すなわち、この段階は
次のように沓ける。
V
/H V
i+l
mi+b
(
5.
6)
[
KlIflll1latani89]
Trans
i
t
i
o
nr
ul
e
sfromtimepoi
nt
T
r
a
n
s
i
t
i
o
nr
u
le
sf
r
o
mt
i
m
ei
n
t
e
r
v
a
l
TYPE CURRENT
NEXT
TYPE CじRRENT
NEXT
Pl)
(
L
"
O
)
(
L
"
O
)
(
L
"
O
)
(
L
"
O
)
P2
)
(
L
"
O
)
(
(
L'
_
I，
L
.
)，
+
)
(
L
"
O
)
)
(
(
L
"
L
'
+
I
)
'十
P3
)
(
L
.，
O
)
，
+
)
(
L，
(
(
L lム)，一)
(
(
L
'
_1>L，
)
，
+
)
P4
)
(
L
.，
+
)
，
L，
)庁) (
(
L
'
_
I，
L，
)
，
+
)
(
(
L
'_I
(
(
L
"
L
'
+
I
)
'
+
)
P5
) (L.
，
L.
+
1
)
，
+
) (
(
(
L
"
L，
キ
1
)
，
一
)
(
L
"
O
)
(
L
.，
L
'+
1
)
'
+
)
P6
)
(
(
Li
l
，L
.
)，
-)
(
L
.，
一)
(
(
L
"
L
吋1)，一)
(
L
"一)
P7) (
(
L
.
_1，
L
.
)，
一) (
(L← lム)，-)
(
L
.，
L川 )，
一)
(
(
L
"
L
'+
1
)
'一) (
P8) (
I
8) (
(L.
，
L.
+1)，
0) (
(
L.
，
Li
+l
)
，
O)
(L"L，
+
1
)
，
+
) (
(
L
.，
L
'+
1)
'
O
)
P9
) (
1
9
) (
(
L
.，
L.
+
1
)
，O
) (
，
Li
+
1
)，
+)
(L‘
L
'+
1)
'
O
)
(Lτ，
(
L
"
L
'+
1
)
'一) (
PI0
) (
I
lO
) (
(L.
，
L.
+
，
)
1一)
(
L
.，
(L.
，
L
'+
1
)
，O
) (
(
L
"
L叶
1
)
，0
) (
L川)， 0
)
ド
ここでは例として、質点の自由務下を考えてみる。与えられるパラメータ[I
J
[の
関係と初期条件は次のようなものである。
1+(Y
，
V)
(
5
.7
)
1+(V
，
A)
(
5.
8
)
gく O
(
5
.9
)
QS(A，
t
o，
t
g
，
O)
1) = (
(
5.
1
0)
QS
(V，
t
o
，
t
1
)= (
(
0，
∞)，一)
(
5
.
1
1)
'
QS
(
)は、ある時刻におけるパラメータの定性的状態(値と微分値)を示す。
QS
(Y，
t
，
t
1
)= (
(0，
∞，
)+
)1
o
(
5
.
12
)
2ランドマーク∞には到達しないので Y に関して
I
2や 13は除外される。
百回園田ー__...
←
第 5草故障診断の自動化
1
1
8
5
.
2 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
1
9
(
c
)p
a
i
r
w
i
s
e
dcon
s
t
r出向日 l
t
e
r
i
n
g
(
b
) CausalR
e
l
a
t
i
o
n日仙
l
t
e
r
口
n
日
1
1
n
1
表5
.
3に示した各パラメ一夕 間
1
m
日の関係に対して、前Jj'jで i
{
;たパラメータの
各パラメータに注目し、そのパラメータが令まれる全ての関係に共通の巡
訂するものを取り除く。このとき、￨刻係の光 i
f
遊移の可能性の組を作り示 j
移を選択する。自由落下の例でいえば、上 i氾の主Il のうち w と ~~ーかれている
お1
が削除される。
判定の基準は以下の三点である。
(
d
) gene凶 叫 gl
o
b
a
li
n
t
e
r
p
r
e
t
a
t
i
o
n
s
・値の組が関係を満たす
以上で得られた各関係に書かれた r
1
(lの候補から、対象系全体で無矛 J
i
'
i
な
{
if
(
京t
iに関しては、式を微分したものを値の組が満たす
・四則 i
m
の組 (
g
l
o
b
a
li
n
t
e
r
p
r
e
t
a
t
i
o
n)を作る。1'1
1
力裕下の例でいえば、以下の三つ
，; 微分すると 6α=i
/b+i
/cを得るが、微分fiI{
例えば、 α=b+cをu
の値の組が得られる。
の組がこの式を満たさなければならない。
Y V A
1
4 1
7 I
1
・ 関係に記述されたパラメータの量 ~llll のIlIJ の関係を満たす
各関係内の量空間の nlJ の関係に J，~づいて判定を行う。パラメータ
α、 b、 cが 註 空 l
I
fJの関係 α
(，
1
，
) =
(
b，
1
(，
1
，
) =
2)、または、 α
1
8 1
6 I
l
(
e
) gl
o
b
a
lf
i
l
t
e
r
i
n
g
(
(b
，
1
)
，
(
c，1 3 )) を持つとき、以下のお辺を評価することにより ;I:~ 空 Il\J の
2
全体の状態を見て、 i
fl
t
e
r
i
n
gを行う 。ここでは、 3 を始める l
j
i
jの :
1
7
、
.
態，
v
関係を判定することができる。
と等しい g
l
o
b
a
li
n
t
e
r
p
r
e
t
a
t
i
o
nを削 除する。上記の例ではこの結果、 (
I
8，
e
q
l
(α，
b
) →
1
6，
I
l
)のみが導出される。
e
q
l
(α 1
" b-1
)
2
(
5
.
2
0
)
Q+(α，
b
) →
e
q
l
(α-I"bーら)
(
5
.
2
1
)
Q -(
α，
b
) -
e
q
l
(α-I"b-12)
(
5
.
2
2
)
a
d
d
(
a，
b
，
c
) →
a
d
d
(α-1" b-12、
c-1
)
3
(
.
5
.
2
3
)
s
u
b
(α，
b
，
c
)
sω(α-1
，
，6-1
.
c-1
)
2
3
(
5
.
2
4
)
以上により状態遷移の版歴を導 l
Hすることができる 。本研究では、一つの状態を、対
mul(α
/
1
，
，6
/
12
，
C
/
1
3
)
(
5
.
2
5
)
象モデル m，、他の組 ，
v 、および、その時に !
I
:
.起した現象 P，
の組
(
5
.
2
6
)
表現する。
~
mul(α，
b
，
c
) →
d
i
v
(α，
6，
c
) →
d叩 (
α
/
1
，
，6
/
1
2
'C
/
1
3
)
以上により、遜移後のパラメータ仰の状態
自由落下の例でいえば 、以下に示す指l
のうち cと舎かれている組は削除さ
v
，
+ を導 t
Hできる。この l
時、彼数の
状態が i
!
+出された場介は状態 i
笠移に分岐が任じる。
4
.3
.で導，I
Hされた各分岐に対して、 l以降の:fH論を行なう 。 I
H諭すべき状態がな
j
f
iは、推論を終了させる 。
いちi
(m"V
" P，
)として
5
.
2
.
4 故障診断の方法
れる。
1+(V
，
A)
本節の故障診断手法は以下の五段階からなる。例として、図 5
.
9に示すパラメータ
(
14，
1
5
) c (
1
5，
I
l) c
(
14，
16
) c (
16，
I
l
)
(
1
4，
1
7
)
(
1
7，
11)
(
/
4，
1
9
) w (19，
1
1
) c
(
18，
15
) w
(
18，
1
6
)
(
18，
1
7
) c
(
18，
19
) c
モデルを使用することにする 。また、パラメ ータモデルとは独立に現象知識として
1+(Y
，
v
)
P1，
P2.
，・が記述されているものとする。
1 故障症状の入力
ユーザが対象機械における喪失機能を指定する 。もしくは、対象機械に関する
センサ値を入力する。センサ値が入力された場合、対象モデルの機能階層と比
較することにより、喪失機能を同定することができる。指定された喪失機能の
『園 田 ・ ー ー 一一 」 一一
1
2
0
第 5草故障診断の自動化
5
.
2 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
2
1
とにより、 xの変化に直接関係のある変化として以下の候補を導 f
j
Jする 。
a、 c
、d
、e
、f
、 l、 Jの上列
bの下降
X = ixj
，i= cxd，
c= a- bιj= ex f
(
c
)故障原因候補の探索
古I
j項で導出されたパラメータ変化、関係の変化の集合に対し、各変化を i
j
l
き起こす可能性のある現象を現象知識の巾から探索する 。すなわち、 i
t1
するパラメータ変化を引き起こす現象、注目する l
刻係を変化させる現象、
および、注目するパラメータを合む部品や部品Iill
の関係を変化させる現
象を全て導出する。図 5.9の例でいえば、パラメータ aを変化させる現象
P1、関係 j= ex fを変化させる現象 P2が導出される。
cf
a+ c=a-b
.
(
a
)で選択されたパラメータ変化を直接引き起こす可能性のある
以上により、 2
全ての故隙原因候補を導出できる。 lií ー欣 !g~ 発生過.f'，!fl:(説によれば、令ての故
障は図来的に関係しているので、会ての故防の旋:tKSも互いにい4*的に￨刻辿し
ているはずであるから、
図 5.9 パラメータモデルの例
S の全ての~*も将 tll された放防Jj;\1刈と I!( 接的、Ii\l 桜
的に関係しているはずである。
)
'
とめられる。この
発現条件とセンサ値より、後つかのパラメータ似の集合 Sが i
2
3 故障発生過校候補の導出
Sが、挙動、状態レベルでの故防の症状である。
2 で導出されたそれぞれの故防}j;
U
;l:i依制に対して、故防発!I=.i品料をl!+l
Hする o
故 [~~J.点因候補の導 a~
i
t11 する故p.~:n;( I対候補が~!'.起した I~f/.(、て、 i攻防 jJ;{ 附候補の'íÈ !I'. :条件は満たされて
入力された故防の症状 Sを引き起こしている可能 t
tのある現象、すなわち、故
いたはずである 。そこで、この発生条1'1
をパラメータモデルに人 )
Jし、Jt;!
I
'条
障原因の候補を以下の方法により導出する 。
H
.に記述されている各パラメータ他の条件を起 1
.
¥として、 2.(b)- 2
.
(
c
)を災わー
することにより、注目する故障 J
L
{図候補を引き起こす i
l
J能性のある現象を導 l
P
1
(
a
) 目的パラメータの選択
1
;
1
まず、 Sの中から正常怖を取っていない任意のパラメータを一つ選択す
する。これにより、故障原因候補の閃果的 j
i
l
i
j
j
1を一段階遡ることができる。
立の￨精!日にある機能の党現条件に記述さ
る。ここでは、喪失機能の小で上f
様の操作を適丹l
できる現象が無くなるまで繰り返すことにより、ある故障 h
;
l閃
れているパラメータを選択する。
候補を引き起こす現象の述鎖、すなわち、故障発生過程候補を導出することが
できる。
(
b
) 変化候補の導出
前項で選択されたパラメータ値の変化を引き起こす可能性のある全ての
4
. 故障シミュレーション
パラメータ値の変化、および、関連するパラメータ関係をパラメータモデ
次に、故障発生過程のシミュレーションを行なう。前項で導出された各故障発
ルの探索により導出する。例えば、図 5.
9において、選択されたパラメー
生過程候補に対し、それぞれの根本的故防原因を対象モデルで生起きせ、主1
I
X が正常値よりも大きいj であった場合、 xの上昇を引き
5
.
2
.
3項で述べた挙動シミュレーションを笑行することにより、 l
故 障発生時の対
XJの変化を導出し、さら
起こす可能性のある、 1の上昇、 Jの上昇、 X=I
象の挙動を推論する。本研究では、現在の故障した機械の状態は安定な状態で
に
、 iの上昇を引き起こす可能性のある、 cの上昇
あると仮定し、推論結果得られる状態遷移の履歴の中で末端に位誼する状態
タ値の変化が
ーと探索を繰り返すこ
『圃・ーー-"
←
1
2
2
第 5章故障診断の自動化
5
.
2
. 単一故障発生過程仮説に基づく故際診断手法
を、ある線本的故障原因に対応する「故障モデル」と呼ぶことにする 。 このよ
1
2
3
表5
.
8 故障モデル聞でのパラメータ仰の分散
うに故防シミュレーションを行なうことにより、以下の特徴が得られる 。
i'iするが動を示す候補を担￨除できる 。
-ユーザが入力した故障の症状 Sと矛 J
すなわち、
1
0
2ページの問題点 3で挙げた物型的一貫性の問題に対し、本
研究では、記述された知識の範闘で物理的に正しい故障のみを導出するこ
とができる。
以上が本研究における故障診断手法であり、ユーザが点検を繰り返すことにより、
・ユーザが注目する故障症状、故障以外に附 I
!
;
'
fに発生する可能性のある故障
症状、故障を示す ことができる 。
故障発生過校候補数を十分絞り込むことが可能である 。ただし 、ここで扱って い
る
。
l
1
'
i
報は定性的なものであるため、常に故障発生過税を一つに絞り込むことは可能ではな
. シミュレーションの結果として、故防発生過程と故障発生後の対象の状態
い。実際の放際診断作業においても点検不可能な箇所得があるため、保全作業者は必
を知ることができるので、点検、修復、改良設計等に有効な情報を料るこ
ずしも故障箇所を硲定しているわけではなく、過去の経験等からもっともらしいもの
とができる。
'
&
:
[
f
.
:
i
)
Ell
'
i
.
位杭とそ
を選択しているように見受けられる。本手法でも、あり件る ず
と ての ，
の￨現果関係をユーザに提示することにより、保全作業1，の判断を支援することをその
5 故障モデルの許侃l
各放路 ~!.t 過程候補に対応する故防モデルと故|僚の症状 5 を比較することによ
り、
S と5í'Jï!1する故障モデ Jレを削除する。以一卜φ により、
臼的の範捌とする 。
S に対して!!!~矛 J行な放
際発生過校候補と故障モデルを導 t
Hすることができる 。 このとき、故防発生過
程候補が存在しない場合は、故障診断不能として推論を終了する 。 また、一つ
5
.
2.
5 インプリメンテーション
以|二に述べた故 [g~ 診断手 i訟のイf 効性を検討するために 5 山tlltalk 80[Gol
db
e
r
g
8
il
の故障発生過税候補のみを導 n~ した場合には、その依補地苦笑際に発作して いる
を用いて尖堅実的な故防診断システムを構築した 。ヌ
￨[
.
5
.1
0に本システムの構成を、 ￨
χ
￨
放限発生過 .f!，! であるとし、:jff~，命を終了する 。
5
.
1
1に本システムのア ルゴリズムを示す。
.
1
2に示す小型普通紙絞写機のみ光・現像系に対して放隊診断をわ
ここでは、凶 5
6 点検指示
民1
i1iの絞り込みを行なうために
放附発生過程候補が複数導出された場合には、 f
なった例を述べる 。本例で!日いたパラメータモデルを惚[5
.
1
3に示す。また、現象知徹
J
でパラメー
ユーザに点検を指示する。ここでは、 Sに;(，)行しない放￨埼モデル[l¥
として以下の現象を記述した 。
砲を比較し、他の一致 j
支の小さなパラメータを導出し、ユーザに提示す
タの f
る。 n個の故障モデルが存在し、あるパラメータが値引を町倒、{也 V2 を η2
個、…値%を nk 個取る時(ただし、L: ~=l n，= η
)、一致度 zを次式により 与え
ることにする。
乞η
?
t=
(
5
.
2
7
)
ハロゲンランプの劣化 l
テープルガラスの汚れ
トナーのメイン・チャージャへの付着
トナー不足
トナー浮遊
バイアス電圧不良 l
チャージャ不良 l
チャージャ不良 3
ハロゲンランプの劣化 2
ドラム表面の劣化
クリーニング・プレードの劣化
トナー残留
用紙劣化
バイアス電圧不良 2
チャージャ不 良 2
例えば、表 5
.
8のような状態の場合には、 c
、a
、 bとj
順位付けされる。ユーザ
図5
.
14に故障診断実行画面の例を示す。本例は「出力画像が異常に扱い Jという故
は)
I
[
町立付けされたパラメータの中から笑機における点検容易性を考慮して点検
障の症状に対する診断を行なつものであり、図 5
.
1
4内の Symptomsウインドウに示
を行ない、結果を入力し、 5 を再び実行する。
sの値が限界
すように、ここではユーザは機能「適正画像濃度」の評価パラメータ O
、
園
田
園ーー一一一
1
2
4
第 5章故障診断の自動化
5.
2
.単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
2
5
Or
i
gi
nalPap巴r
Knowl
e
dgeabou
t
Phenome
na
Trans
f
erUn
i
t
[
;
s
[5
.
1
2
:診断対象の複写機
図5
.
1
0 故障診断システムの構成
1
巨を表すランドマーク Limi
tOsを鐘えているという形で故障の症状を入))している 。
いくつかの点検情報を入力することにより、本システムは放 I~l の症状を引き起こして
いる原閃を F
a
u
l
tP
r
o
c
e
s
sウインドウに示す故障発 5
ド過程に同定できた 。 F
a
u
l
tP
r
o
-
Inputobs
e
r
v
e
ds
ymptoms
↓
R巴
<
l
_
5
_
o
n
i
ngabou
tf
au
l
tp
r
o
c
e
s
s
e
s
c
e
s
sウインドウに示す故障発生過程は、
により、
イン
「トナーが拡散」し、同時に、
「クリーニング・プレード (
CB)の劣化」
ドラム上に「トナーが残 f
l
けした針決、
「
メ
チャージャ (MC) にトナーが付活」したことを表わしている(図 5
.1
5
参I
I
(
i
.
)。
)
3状の
このとき、この放際発生過程により引き起こされた故障のうち、直接に故障の古1
aul
t
sc
a
us
i
ngf
o
cu
s
e
dSymptomsウインドウに、 i
l
f後は関
原因になっているものを F
係していない放 l~l を Other f
a
ul
t
sウインドウに示している。例えば、
F
a
u
l
t
sc
a
u
s
ing
r
g
e
rki
st
o
ol
o
wJはメイン・チャー
f
o
c
u
s
e
dSymptomsウインドウ内の fMainCha
ジャの入力屯圧とドラム上への放電電気去の関係を表す動作特性定数 k が呉';~'に低
いことを表している。この故障はチャージャ上にトナーが付着するという現象が生起
I
de
n
t
i
f
yaf
au
l
tp
r
o
c
es
s
したために発生し、この結果ドラム上へのチャージャの放電量が過大になってしまっ
た。この結果により、ユーザはこの故障症状を修復するためには、例えば、クリーニ
図 5.
1
1:故障診断システムのアルゴリズム
ング・プレ ー ドを交換し、かつ、メイン・チャージャ、 ドラム、露光部の清掃・を行な
つことにより廃トナーを取り除く必要があることが分かる。この場合は、単純にメイ
ン・チャージャやドラムの清掃ではこの故障状態を修復することができず、その板本
、
園
田_
_
.
.
←
1
2
6
第 5章故障診断の自動化
5
.
2 単一l
故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
・
，・o.
pp
亡81aoeOeteno I
v
ト
ー
←
一
←
o
1
2
7
レ
、
亡
P
'
I
.
"
"
.
.
，nronil' II"O tlngTQnl，
コ
、
"
巨互豆豆豆ヨ
NUmi電。，
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・
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円
。
，
刷
・
，・ ，
・
814doO
TonQrStc
0'
州 C
R m nTon r
F
1oatlrlgTongr
γ
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R
h
em
5， 町 電 開 $
h
叶吋
hvCH
一
DUK
山
一
h
一
山M M
。
'
4
9n05l
'
w，
ub
egu 1
:
5‘
.
"
附
Compl
，
阿 0' ca""
“
s 1
.54:
5
臼
3削
，
'M C
白h
.
町ω 凹
同MM
品開予主
Faulueau!川
と巳旦~
門
T
c
n刊
M
hvn 州
内M
国同山
“
山町哨一
胴
" 洞 " .τ
" End ~d (1/5) 1
.55:31 p円
明
S
i
m
u
ω
14UI[noed(2/5) 15S"2S
1ρ愉
h 帥印一
防
ヤ
Hロ目
山
町
山
一
別凶
仰
副
s
，
.凶 a a En由
o
'
"
ロ
"
.
町
)304オ氾01pm
，釦ω.
.
s
副l
閉 凶 .似!eE
n刷
o'"刊"
引
.1:
3043:
3pm
s “
teEn自 0(5/5)'
30
・
3
&
，
鯛
図5
.1
3 複写機のパラメータモデル
凶5
.
1
4 故障診断システムの尖行例
「内な応{闘を1'"っているクリーニング・プレードを火換しなければならないことが分か
る点が、本手法の故!~~発生過程を推i諭することによる一つの特徴になっている 。
本笑行例において、故障発生過程候補の導出段階では、例えば、
「転写チャージャ
の劣化 J現象により転写効率が過大になり、結糸として画像濃度が上昇するという放
さらに、同ーのシステムで白動車のエンジン冷却系に対する故防診断もれないイT~1J
な結果を利た 。 これにより、本システムが対象モデルを替えることにより微々な対象
を扱えるという立 l
床で汎用性を持つことが石油訟できた。
￨む発生過程候補も導出するが、この候補は故防シミュレーションを笑行することによ
り、故障モデルのパラメータ値と実際のセンサ他が興なるために排除される。また、
5.
2
.
6 考察
本実行例は、正常時には CBによりトナーは Dr
um から Cl
e
a
ni
n
g Un
itへと流れる
が
、
rCBの劣化」現象により、 CBと MC問に新たなトナーの流れが生成される 。
これは一種の構造変更であり、この構造変更により上記の故障発生過程がヲ￨き起こさ
れている。この意味で本手法は構造変更を引き起こす故障を診断可能である。
このような放隊は実際に発生する。また、
トナ ーの流れに関する構造変更が引き起
以上のように、実験的な故障診断システムを構築することにより、本稿で提案 した
故障診断手法が故障、および、故障発生過程を導出可能であることが明らかになっ
た。また、本手法は以下に示す特徴を持つ。
l 対象のモデルに基づく推論手法を用いている 。
こされた結果として、画像の劣化を引き起こしたものであり 、従来の対象モデルに基
づく故障診断手法でも先見が難しい例であると言える。
2
.単一故障発生過程仮説を用いている 。
『祖国固，ーー一一一一
1
2
8
第 5章故障診断の自動化
5
.
2
. 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
1
2
9
引き起こすような現象を記述するので、構造変交を伴う故障を扱うことができ
O
r
i
g
i
n
a
lP
a
p
e
r
る
。
3 物理的現!日〉爪性の保証
特徴 3、 4、 5
.に基づき、本手法で i
f
:
l
.l
Bされる故障発生過程は物理的知識と
[
i
jにおいて、物理的無矛 j
百世1:が保証される 。そのため、
して記述されているilii![
1
0
2ページの 3で指摘したような物理的に「奇妙な」故障候補は導出しない。
4 故障発生過程導出の有効性
特徴 2、 4 に基づき、本手法によりユーザは故防の発生過程や機械の故障状態
を知ることができる。これらの情報は、点検、修復、および、改良設計等を行
なう場合に有効である。また、自己修復機械においても故障に応、じた柔 駄な修
l
復を行なうためには、これらの情報が必要になる 。すなわち、保全の料徴であ
る不定性に対応した故防診断を実現することができる 。
図5
.
1
5 炎際の故障状態
3 知識を対象機械に依存する対象モデルと対象機械に依存しない原想以lIlJ的知識
特徴 l 、
3 により、対象モデルを入れ換えることで微々な対象に対する放 IÇ;~: ~診
断を実行することが可能になる。
に分けている 。
4 故防以|刈となる可能性のある物理現象を砂J ;iJ~ 的に記述している 。
5 物 J'IH均|刈~一関係を m いて、 i攻防の探索、および、故障シミュレーシヨンをわな
。
つ
6 未発生の故障1
の取り扱い
特徴 3に恭づき原理l
I
原則的知識を 1
1いることにより、本下 (
l
、では、物J"H
的にあ
り得る故防~~I: j位程を1:て導 n~ する。このため、対象機械では実際に発刊号した
ことのない故障の可能的も導出する 。 ただし、ここで診断 "f 能な米発生の欣 !~~
これらの特徴により、以下のような利点を持つ。
の純聞は、現象知識を組み合わせて滋 III_¥可能な範洲であり、知識としてりえら
れていないものを生成する訳ではない。しかし、
1 後数古文院の診断
特徴 2 に基づき、
5 汎用性
「因果的に関係のある」後数の故障が発生した状態を診断可
床で、従来の単一放際仮説に基づく故障診断手法よりも故障
能である。この笠 l
の診断可能範囲が広いと言える。一方、復数放院一仮説に基つ'いて故障診断を行
なう場合は、全ての部品の全ての故障モードの組合せを考えなければならない
卜分に多量の現象知識を収集
することにより、保全の特徴である ~I' 繰り返し性にギ J~1J I
こ対応できると考えら
れる。
一方、次のような問題点が明らかになった。
1.単一故障発生過程仮説の有効範囲
が、本手法では特徴 2、 4、 5 に基づき、凶栄的に関係のある故障の組合せの
本研究で提案した単一故障発生過程仮説では、因果的に独立な複数故障が発生
みを考えれば良いので、探索空間が後数故障仮説に基づく手法よりも小さくな
する状況を扱えない。実際このような故障が発生することもあると考えられる
り、計算が容易になると考えられる。
が、その割合は対象機械に依存し明らかではない。ただし、対象系上で位置的
2
.構造変更を伴う故障の取り扱い
特徴1.、 4
.に基づき、本研究では対象モデルとは独立に対象の構造の変化を
に独立な部分で発生する独立な複数故障は、独立な部分問題に分割することに
より、本研究の手法を用いて扱うことが可能であると考えられる 。
'圃第 5:lV-故障診断の自動化
1
3
0
手法は、
1
3
1
る知識を獲得する必要がある。現実の対象に対してこのような知識を収集す
2 計算量の問題
本手法は、物理的に有り得る全ての故障発生過析を導出する。この
5
.
2
. 単一故障発生過程仮説に基づく故障診断手法
e
.
f
1
床で、本
「非エキスパート」システムである。このため 、良く知られている故
障に関しては、ヒューリステックスに基づく手法よりも、計 ~~hl が多くなる。
また、単一の故障が発生している状態を診断する場合には、単一故障似説に基
づく故障診断手法よりも、言 L
tH
誌が多くなる。また、上記の辺自によりあり何
る放際発生過程の候補を全て導出してしまうため、場合によってはユーザが本
当に発生している故障を判定できないことも考えられる。この問題に対して 子.
つの対応方法が考えられる。
・第一の方法は、故障診断に成功した場令は、その成功事例をデータベース
に記録しておくことにより、次回からの故防診断時にまず、事例に基づく
故障診断を行ない、失敗した場合には本手法により欣障診断を行なうとい
うある意味で学習を行なう方法。
・対象モデルを階層的に表現することにより、抽象的なレベルで故障診断を
刻して絞り込みながら詳細なレベルに進む
開始し、故防が存在する箇所に i
併用的な故障診断手法。対象モデルをド:
?
T
b
;1的に衣 J
Jlするためには、
という l
第 4~;:;:に述べた FBS ダイアグラムが一つの指針を与える 。し かし、故 lii~
現象という概念を導入したため、故防に￨対辿する部分を限定できないとい
う I/\J 題点がある。すなわち、本研究の下 i.tでは、!故防現象によりソ'~ll\汀ドj に
近接していない構成支紫 I
¥
l
J
土も図来的に￨対 j
l
l
iする可能性があるので、診断
対象部分をね所化することが困難である。本研究では、このような階居的
故障診断の方法に関して考察を行っている [
Wada91a，Oomich
i9
2
]c
・故防診断技術者は、故障の症状を見た l
時におおまかな「見当」をつけるこ
とができ、それにより故防診断を迅速に行なっている。本研究において、
故障の症状に応じて、診断を行なう対象モデ J
レの部分を限定したり、利用
る方法と知識獲得の実現性に関しては、;.lミ際にある桜Etの l
'
fの知識 f
l
l
f
与をねな
い考察しなければならない。保全の特徴である多級-1'1:に点、JJ，~;するためには対象
機械と関連する様々な鋭点からの知識を大 j
止にJ11:0:し、利JlJしなければならな
い。大量の知識の収集とその利用も今後の諜題である。
4 対象表現手法の限界
本研究の対象表現手法はデバイス主義の定性物理と対象モデルの変化としての
到Jなt
:
UJ
l
現象知識の利用という方法を斤]いている。この方法は汎川性がありイI
手法であるが、本研究の対象表現の限界として以下の 三点を挙げることができ
る
。
• I
時間の取り扱い
.
1
2に示すように、小心にあるドラムが向転すること
例えば、複写機は図 5
により、
「帯電プロセス j、 「ぷ光プロセス J、 f
J
J
lf
象プロセス J匂が}
l
l
i
次動作する。一般の機械においても f~IJ御プログラム等による動作モードの
変更により機械の因果的構造を動的に変化させうもなる動作を災現してい
1
i
J
(
1
'
J}
l
i作関係を切り株として J
、
f
象を 1
<
J
J
lし
る。本研究では、このような時 1
たが、この関係を 1
9
J示的に表現することにより、より 1
9
J示即jに!
J
主I
'
Hされる
;
r
i
l
J
J
l
l
l
J
i 関係も合めた )
.
t
故障の種類も存在すると考えられる 。 このため、時 l
r
ツE
2
L
l
J
象表現方法が必要になる 。 こ
の
.
r
，
¥
にI
%Jしてはん沼i
ら[
K
i
s
e
9
1
]は、必
J
I
Jのモデルベースト故障診断システムにおいて、被'Jjプロセスをより 1
9
Jド
ノ
的に表現する方法を提案している。また、クリーニングプレードがドラム
の回転によりピピリ振動を発生するようなぜで動を明示的に表現するために
も時間的表現が必~ーになり、本研究では表現が困難な例である 。
・空間の取り扱い
百
'
;4
.
2
.
2項でも述べたように定性物理においてを I
U
J的、幾何 (
t
'
J.
m報を取り扱
する原理原則的知識を限定したりすることがエキスパートの「見当をつけ
うのは困難である。このため、彼'tj:機の例でいえば出力画像のムラのよう
るj ということに対応していると考えられる。そこで、何らかの知識を収
に空間的情報を扱う必要のある自立慨を表現困難である。
集することにより、診断対象部分、手J
I
周知識に優先順位をつけることによ
り、診断を高速化することが考えられる。
3 知識獲得の方法
本手法では、故障原因を含めて対象上で生起する可能性のある物理現象に関す
・表現レベルの問題
本研究の基本となる表現レベルはパラメータとその関係、および、現象を
記述するための表 5.4、表 5
.
5に示した述諸によって決められている。これ
らの述語の種類を増やすことにより表現力を高めることは可能であるが、
.
.
ー
1
3
2
宮
内 5章故障診断の自動化
パラメータ関係で表現できないような殴昧なものの性質は扱えない。実際
5
.
3 ファジィ定性物理を月1
いた故障診断手法
1
3
3
5
.
3 ファジィ定性物理を用いた故障診断手法
に知識を収集、利用することにより、本表現手法の限界を明微にすること
ができると考えられる。
5 定性物理による峻l
床さ
本研究は定性物理!に基づいているため、定性的な値のみを用いる。それゆえ、
本手法では必ずしも故障候補を一つに同定できるとは限らない。故障候補をよ
I
z:lを部分的に導入することや故際を弁日J
I
可能な
り絞り込む方法として、数値青'
テストを対象モデルに基づき生成し、対象機械上でテストを実行し情報を収集
すること等が考えられる。
!日jti↑j では、広告I，!抜I~IH を }IJ いた故防診断す i去を述べたが、 217fF でも述べるように、
この故防診断手法を現尖の機 25 に対して適)IJした場介、機 23 から利られる尖iJ!1jj~(のtiZ
性化や劣化現象の取り扱いに 1
1
¥
1組が生じる。
そこで本節では、定性物理において、 m '.lの機(，，~の状態をより柔 '19;に表現 し、か
つ、半定量的な表現を導入することで劣化現象を !
1
日命可能にする杭し高l
Iとして、;"i:N
.
物
理にファジィ J
.lli論を導入したファジィ定位物 l
'
l
!とこれを)IJいた放附診断の手法をも止策
.
2
2Jj'(で述べた枠
する 。ただし、本節で述べる故障診断手法においても対象衣現は第 5
.
3
.
1項で述べるように呈の概念をファジィ化することにする 。
組を用い、第 5
5.
3.
1 ファジィ定性物理
(
1) 定性物理へのファジィ理論導入の必要性
¥
i
l
W
.
以を
定性物理を)fJいて現笑の機終に対する故障診断を行なう場介以ドの‘つの l
挙げることができる。
l
.
m尖 11I:!Ji.とた性的記日刊:1抗lとの対応付け
tiZ tl!政Is11! では変数の 111iは物~tl!的 ~1:2:1味をJ.i_映するランドマークにより nU;; 化され
る。このため、現災の機持の状態を定 Y
I物 J
lj!の枠組 l
でぶ到するためには、セン
J
Lされる現尖 1坪と物則的 i
i
e~J'111:W を対 kイ J けなければ
サ待による測定値で、1<J
ならない。例えば、
「水の i，P.'~.J
=
1 1DD "C J
という対 I， ~;{-.J けがなされる。辺
に、定性的モデルの正しさがこの対応付けに依存する 。 しかし、この対応付け
は測定精度、モデル化の詳細度、周 1
[
月の環境安化今に依イr:し、必ずしも内定的
I
t
o
9
D
b
]は、ザザ!により動的にラ
に決定できない。この問題に対して、伊藤ら [
ンドマークとその実測他の対応付けを行なっている。さらに、ある測定 f
t
l
(が一
つのランドマークや区間]他に含まれると必ずしも言えないことがある。例えば
Iが 5Vであり、現在のJ
i
!Il定値が 4
.
9
Vで
故障診断において、ある変数 Aの正常官(
あった場合、 A の値は正常値よりも小さいとも、正常であるとも断定し難く、
その中間的状態であるという表現が最も適当である。
2 劣化の取り扱い
機株の劣化のように徐々に変化する現象を定性物理で表現することは、定性物
.
1
3
4
第 5章故障診断の自動化
5
.
3 ファジィ定性物理を mいた故障診断手法
1
3
5
理に大きさの概念が無いため閃難である 。例えば、パイプに流体を流す場合、
1
{
1d
t
パイプの厚み t は正で、劣化により厚みが減少すると考えると￨時/11]微分 1
は1) "である 。 このとき、公数 tがいつかは O に到 i
主することはk't
l物迎で
g
r
a
d
e
1
J
H
'
I
:の状態のランドマークに対する
知ることができるが、それにかかる時!日jや J
砧 h
io
8
7
)は定性物理
近さは知ることができない。 この問題に対して、対尾ら [W
をファジィ化し、ファジィ化された似を定 ll:~111( と凡ることにより、年ーた量的な
情報を利用する方法を提案している。
4
5
6
q
u
a
n
t
i
t
y
z
ulI1o
t
o
8
8
)を定性
本研究では、上記二 つの問題を解決するためにファジイ理論 [Mi
物理に導入する。ファジイ理論を川いれば、例えば
mのr:';jい人 Jのように集合とし
て定義で、きない概念に対してメンバーシ Y プ関数を導入することにより、~イ干論を拡
[
;
(
1
5
.
1
6 ファジィ.Il
i
?
;
t
.
:W
Jの例
猿した形で数字的な扱いが可能となり、以下の特徴を 1
:
¥
:
1ることができる。
1
上記 l に|均して、物理的概念を反映する )LtHil( は変数仰の ~IIIJ において集合
として IYJ 微に定義できないと考えられる 。 すなわち、災以めι~~.I で，'. 限と卜 rli~
を明確に与えることが現実的には芯;味が無い、もしくは、
l
二阪と下!以を 1
9
JM
!
[
に
ンドマークを表している 。例えば i
!
J
)
l
定値 5
.
5は、。 /0+0/(0，
N)+0.
5
/N+0.5/(N，
∞)
こ対仏、するか、￨メ:::
1
'
，
J1
1
1
(('1，∞)に対応するか決められな
、すなわち、ランドマーク Nt
:
)的な状態であると表現される。
い巾 r
うえることが閃縦であると 二
与える 。 このため、集令で定義された純例に入るか
j
i
j節で述べたように本研究では変数の状態は仰と微分似の荊 l
によりぷ刻され
また、 j
i
!
t
:'
t
.
'論よりも、集介として定義できない
入らないかという「不確かさ」を倣う T
る。 ここでは、仰に関しては Ui
己のようにファジイ>(J
'
l
j
l
lを!IJいるが、 i
i
社分 1
1(
1
ま
じL
米
凡さ」を扱うファジイ翌日:論を導入することがより:iffii'
!
iである 。 これにより
「
段l
とfi;J僚に+、 0、ーという定t'l
j
l
(を)
1
)いることにする 2 これは、一般に公放の微分
現実的 j
l界と i
d'1的物理 1
1
;
坑L
の対』とのすより己主1
'
.
止にぷ:w可能となる 。
他の符りに l対しては l段 l味な表現を必!安としないと与えられるからである ~
2 上紀 2 に￨刻して、ファジィ !
I
l
i
論の導入により変兵士仙のランドマークに Nする部
1
投
うH
l
lに￨対
するファジイ主主1'J:化も可能であるが、その場イ干は ril t-'ì~ :
j
(が剥 i
イT
せ(l'Jに大きくなる 。
分的な距離概念を表現できるので、劣化現象をtH論 I
I
f能になる。
(
2
) ファジィ定性値
(
3) ファジィ定性値に対する演算則
1
1
i
{
iに尖際の 1
i
1
_
(
が Mする剖合を衣すグレー
本研究では、変数の似を定性1iIiとそのA:t
ドの組として表現する。これをファジイ定性 1~\ と呼ぶことにする。式 (5 .28) に変数
Xfのファジイ定性値の定義を示す。ただし、 [
X
i
)は定性値を表し、 g
i
(
O~ g
i壬 1
)
はグレードを表すものとする。式 (
5
.
2
8
)は
、 Xf;
が 定性他
定性値 [
x
z
)を取るグレード g
2
の拡張原理に基づき式 (
5
.
2
9
)のように定義できる。
[
x)
tを取るグレード gl、
という値を持つことを示している。
Lg;
j[
x)
，
Xf=g
t
f
[
xt
)+g
2
/
[
X
2
)+ .=
，，
ファジイ定性値同士の問則演 t
l:Zf=X *Y(*E{+，ース， 7})は、ファジイ型!
U論
Z
f = Xf*巧
(
5
.
2
8
)
また、定量的な測定値をファジイ定性他に変換するためにメンバーシツプ関数を用い
.
1
6のように記述する。図 5
.
1
6において、 Nは正常値を表すラ
て変数の量空間を図 5
乞g;
j[
x
;
)*
Lh1/[Yj)
乞 min(gi，
h
j)
/
(
[
x
)
，*
[
Y
j
)
)
‘
3
(
5
.
2
9
)
.
1
3
6
首l5掌故障診断の自動化
ここで、
[
X
i
]*[
y
]
，は従来の定性演tl:W
Jにより討 g
?
:できる。例えば以下の式 (
5
.
3
0
)-
5
.
3
3
)のように、計俳できる 30
(
5
.
3
2
)を計算した場令、 Zjは、式 (
5
.
3 ファジィ定性物理を用いた故障診断手法
1
3
7
(
4
) 挙動推論の方法
ノ子iJ)JJ'IH~命は、め 523 Jj'[で述べた刀法と J，~本的には li 可様である 。
しかし、定例 ftli を
ファジィ化したことにより、幾つかの変y:'.をわなった。以卜、その公民}，I
.
(に
ついて:i!s:
Xj = 0
.
8
/
N+0
.
2
/
(
N，
∞)
(
5
.
3
0
)
Yj = 0
.
7
/
(
0，
N)+0
.
3
/N
(
5
.
3
1
)
まず第一に、本節では単位 I~fnf)の概念を将入して微分関係を青 I.n するため、!日JtjÎj
(Zj，
N) = ((Xj，
N)，
(Y
N))
j，
(
.
5
.
3
2
)
で述べた QSIMに基づく挙 i
f
t
l
J
:
t
世
論
の
ブi法と本節の挙 i
f
t
i
J
:
l
f
i論の )
J法では、 l
時
[
i
J
¥の概念
ベる。
時
[
I
J
¥は1
時点 (
t
i
m
e
が異なるものとなる。すなわち、前節の QSIMに法づく三F法では、 i
Zj = XjxYj
t
i
m
ei
n
te
r
v
al
)を
う
ど 1に繰り返すものとして表現したが、本節の T法で
p
o
i
n
t
)と時間 (
(
0.
8
/N +0
.
2
/
(
N，
∞))x(
0
.
7
/
(
0，
N)+0
.
3
/
N
)
時1
mによって苦手tlJ1
偏に主J
Iまれた時点の i
l
l
i絞として表現される。すなわち、全
は、単位 i
0，
N))+0
.
3
/
(
NxN)+0
.
2
/
(
(
N，
∞)x(
O，
N
)
)
0
.
7
/
(
Nx(
ての状態はある瞬間の状態になる。
∞)xN)
+
0
.
2
/
(
(
N，
時に現象の発火条約のやJ5t刀法の変更が栄げられる。 QSIMに
第二に、状態解析 l
0
.
7
/
(
0，
N)+0
.
3
/N +0
.
2
/
(
0，
N)+02/N +0
.
2
/
(丸∞)+0
.
2
/
(
N，
∞)
.
3
/
N+0
.
2
/
(
N，
∞)
0
.
7
/
(
0
.N)+0
(
5
.
3
3
)
i法では、発火条例ーをよリゐのゴ自で判J
iLできたが、ファジィ之官H
i
l
Iを導入する
基づく )
ことで発火条 1
'は 0-1の I
¥
I
J
の1
1
{
iでの一致 l
正により判定される 。 ある現象の発火条
件 cはぷ 5.4に示した述
さらにここでは、パラメータ仰のグレードの合計が lになるように正規化すること
.
H
cNや (
O，
N)等の l
じ
でI
:
.
f
t
l
iは本質的に持 1
1
メであるので Nに対する
にする。これは、_IO，
N)に対するグレードが 1であるという状態は考えられないた
グレードが 1でかつ (
めであり、また、グレードの令討をどの変数の fl{i もて~;しくするためである 。 このた
め
、
求める1tIi
は
、
Zj= 0
.
5
8
/
(
0，N)+0
.
2
.
5
/N +0
.
1
7/(N
，
∞)となる。
二 変数関係に関しては 、定性比例、反比例関係 (Q+ 、
に微分1
白同士の関係であるのでファジィ定性化により);'6仰を受けず、1i日目の日 I
t
?
-方法
がそのまま適川可能である。定性微分 l
渇係に￨刻しては、単似I'
¥
'
I
¥
I
Jを仮定することによ
り、式 (
5.
3
4)に示すような微分関係を式 (
5
.
3
5
)に示す表分関係に変換し、上記の日l
則i
l
iま1
則より計勿ーする。式 (
5
.
3
5
)において、 Xiは、ある時点むにおける他であり、
、 t
Xi+1 は
iから単位 1
時間経過後の￨時点 t
i+lにおける 1
f
r
rである。
竺 =v
d
t
Xi+l = Xi+V
(
5
.
3
6
)がある対象モデルの状態に対して発火条例を満たす!ぇ令を表す一致 j
支 CI' は
、
ファジィ論 ~Ill
(Fu
z
z
yLogに )[Mi
z
u
m
o
to
8
8
]を迎川することにより論 ]
:
1[1和、論 J
I[1ねはそ
れぞれグレードの i
1
:
，
(
:大相、 i
は小1tIi
を取る計 t
?に;i"
:
i
換することができ、:，:¥(
.
5
.
3
7
)のよう
に計計できる 。
C
Q-) は表 5 .3 に 7I~ したよう
g
npの論理和、平'
i
[tこよりー紋に式 (
5
.
3
6
)のように叩ける 。式
^
(
P
l
l P
1
2八
八P
l
k，
)V...V (
p川 八
^.
.
.
^Puk..)
P
u
2
(
5
.
3
6
)
Cp= m u
(
1
1
y
nC ( p z J ) ) ( 5 3 7 )
ここで、 C
(P
l
)は、述詩 Pりに対する対象モデルの一致 j
立を衣しており、説的関係
i
以 外 は 述 節 がJ
tな ら ば 1を 偽 な ら ば Oを与える。量的関係は、条約一パラメータの
ファジィ定性値とそのパラメータが現在取っているファジィ定性他の二値出!の一致
度C
(
V
l，
V
2
)として計算できる。
例えば、述祁> (
P
l，
N)に対して災際の P
lの 1
f
{
[が
0
.
2
/
N+0
.
8
/
(
N，
∞)のとき、 C
(
V
l，
V
2
)は以下のように計算できる。
(
5.
3
4)
(
5
.
3
5
)
C
(
V
l，
V
2
)
= C(I/(N，∞)
，0
.
2
/N +0
.
8
/
(
N，
∞))
max(
min(O，
0
.
2
)
/N +min(
l
，
0
.
8
)
/
(
N，
∞))
max(O/N+0
.
8
/
(
N，
∞))
3式
(
5
.
3
2
)は
、 109ページで述べた量~fI日の!日i の関係を示す。
0
.
8
(
5
.
3
8
)
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
ー
第 5掌故障診断の自動化
1
3
8
このようにして、ある現象がある対象モデルの状態に対して発火する度合 Cp が求め
られた場介に、現象を発火させる方法に 二つの方法が考えられる。
対象のキ./~ili に l却する対象依存の知識(対象モデル)
2 部品、接続関係の物 I目的性質に l
刻する知識
ここで、木賞Jでは部品の劣化をシミュレートすることを試みる 。そこで、第 5
.
3
.
3節で
2
. Cp が Oでない場合には発火させる場合と発火させない場合に状態を分岐させ、
Cp 、および、 1-Cp を割り当てる方法。
1
;
'
1
発生
2 の方法は、あり得る全ての場合を導出可能であるが、特に、複数の現象の同 1
を考えた場合計鉾宣が膨大になる。そこで本研究では、 1 の方法を採用し、 Cp
l
1
3
9
3 物理説象に l
到する;-11
;
;
:
弘
剥1
1 ある ￨
I
!
i
.を設定し、 Cp が問他以上である場介は、現象を発火させる方法。
それぞれの分岐にグレード
5
.
3 ファジ ィ定性物理を用いた故障診断手法
>=
述べる部品の劣化に￨刻する知識を
2の知識の 1
'に記述する 。
5
.
3
.
3 劣{ヒシミュレーション
(
1) 劣化のメカニスム
0
.
5のl
時に、現象を発火させることにする 。
f
日命方法を変更する必要がある。すなわち、 QSI
M に誌づく手
第三 に、状態決定の:j
法では、各パラメータに対して可能な全ての状態巡移を導出しなければならないが、
lの方法を手)
1川するこ
ファジィ定的仰に対して可能な状態選移は無数にあるため QSEv
d
eK
l
e
e
r
8
4
a
)をJ
I
)いて以卜
とができない。 そこで本研究では、プロパゲーション法 [
の)
j
i
去により状態決定を行なう 。
本故防診断では、対象系の劣化情報を故Pr~候補の月nf\/:H けに平I)JIJ する 。 ここでは dl
回[
T
a
k
a
d
a
7
7
[に従い、機械の劣化は環境からの 2
3
1
却である環境ストレスや機械動作
1
問中することにより発牛すると考え
時の使川状況が引き起こす作動ストレスが機械に;
1
主1
5
.
1
i参m
{
)。 そこで、この劣化現象をシミュレートするためにショートタームと
る(
ロングタームという
つの災なる l~ill\)J\.1えを導入する c シ ョートタームは機械が安水
機能を発抑するために行なうーサイクルの動約一を行なう脱皮の￨ピ¥
'
1
1
¥
)で、
あ り、以 1
5
.
1i
で
I 定性微分関係に￨犯して単位!侍 1
1
)経過後の笈欽似を (
3
)で述べた }
J法により決定す
2
IT え (f 作動メカニズムによる機械のシミュレーションを行な う ため の l時lI ijJ~ 1メであ
る。
るコ また、ロングタームは、機械の部品が劣化を引き起こ すの に充分な '
!
U
立に長い、
問Uijilii~1 関係に|対して変数の‘玖が決まっていれば残りの-J!îを (3) で Æ べた )J
例えば)Jl r 位、 51' 単位とい っ た l~ill \Jであ り 、|立 15.1ï の 劣 化 .m 傷メカニズムに)，l;づ く
i
lにより決定する 。 また、微分 l
見係以外の.J
f
i関係に l
対しでも-lJ(が i
J
とまって
機械の変化をシミュレーションするためのlI !il日)J~ I.え で ある 。 本研究では、これ ら
いれば、残りの-JSlを決定する。
の1
時
I
f
¥j
J
¥
.
1
文に J
主づく機微のシミュレーションをそれぞれロングタームシミュレーショ
ーつ
3 2 を未決定な変数が 1
1
1
Eくなるまで繰り返す。
ン(
LSI
M，Longterm SIMul
a
ti
o
n
)、ショートタームシミュレーション (
S
SI
M，
S
h
o
r
t
4 全拘束関係に￨刻して無矛盾性を検詰lする。拘米関係に￨おして矛応ーする変数仰を
呼ぶことにする。
t
er
m SI
Mu
la
ti
o
n
)とl
持つものがあれば、状態決定不能とする。
以上の方法による挙動推論は従来の定性物理の却下命と異なり、推論結以として解の
昧さによる他の分岐は本表現で
分岐を生じることはない。すなわち、定性淡t/.剣の暖 l
は、各定性他に対するグレードの分散として表現される。このため、推論結果は従来
の解の分岐を全て重ね合わせた一つの解となる。
5.
3.
2 知識表現
本故防診断では、以 Jの劣化メカニズムに必づき、￨戸1
.
5
.
1
8にポすように、劣化した
Y
H
l
l
j仰に劣化シミュレーションを行ない、劣化
対象機械の状態を予測するために一定 J
Hする 。故障診断は劣化モデルを月 l
いて
後の状態を表す対象モデル(劣化モデル)を導 I
f
rなうことにする。
(
2) 劣化量の表現
本研究では、図 5
.1
iに示す劣化のメカニズムを各部品単位で以下のようにモデル化
する。ここで部品単位で劣化を考えるのは、劣化は各部品極類で特有のものであると
.
2
.
2項で述べた知識表現の枠組を用いる。すなわち、以下の三種
本節の手法は、第 5
類の知識を用いて対象を表現する。
誌を X 、作動ストレス、環境ストレス
考えるからである。一般に部品の劣化は、劣化f
←
1
4
0
第 5章故障診断の自動化
1
4
1
5
.
3 ファジ ィ定性物理を用いた故障診断手法
より彩科を
なわち、
=
rdX
I，.~' d
t
Jd
t
(
5
.
3
9
)
と表される。医1
5
.
1
9における灰色の曲線が劣化を表す 1
1線である 。本研究では、
(
1
)で述べたロングタームの￨時間尺j
立の導入により、凶 5
.
1
9のようにこの劣化 U
l
l線を近
似して表現する 。 この近似により、前回の劣化シミュレーションの結果符られた劣化
R
e
a
lD
e
t
e
r
i
o
r
a
t
i
o
nval
u
e
.
1
7 劣化のメカニズム [
T
a
k
a
d
a
i
i
)
図5
O
TimeO Time1 Time2Time3Time4Time5
Time
立
￨1
.
51
9 劣化 1
1線の近似
TimeO
主i
を X'_l、 1
浦和￨から今 1
"
1までの機械のショートタームにおける佼川状態から決まる
劣化速度を替、および、単位!時間を 5
tと す る と 、 山:
J
の劣化 J
;
:
'
:
X
1は次式により求
Tロnel
めることカてできる 。
dX
X
.
=X
，
_l +
ー x5
t
“
，
• ーd
t
(
5.
40
)
また、劣化迷度等は、各部品種類によってモデル化されるが、例えば、ギアの場令
は次式のようにモデル化できる。
Time2
dX
T+sTor+iV
一一=白
d
t
図5
.
1
8・故障ー診断の枠組
(
5.
41
)
ここで、 T、 T
or、 V を劣化要因パラメー夕、 α、 P、 7 を劣化要因係数と l
呼ぶ。
すなわち、ギアの劣化速度は使用時間 T 、負担fトルク
T
o
r、および、回転速度 V に
関係する。このとき、各劣化要因パラメータには、図 5
.
2
0に示すようなメンバーシ y
第 5章 故 障 診 断 の 自 動 化
1
4
2
プ関数が記述される。このメンバーシップ関数の.f~i!1血は、時間 ðt において 、対象機被
の動作時の定 llJ的な平均値であり、定性i
l
lSは、その部品にとっての標準的佼月]状態
他を ~j~ す 。 このメンバーシップ関数により対象系における対象部品の{山 11 状態がその
部品にとって許容範聞か、限界に近い状態で使用しているかが分かる。また、劣化史一
因係数には各劣化要因パラメータの劣化速度に対する影響度に応じて、
S、 M 、 L
等の定性他を与える。
gr
ade
1
1
4
3
5
.
3 ファジイ定性物理を用いた故障診断手法
表 5.9 ・劣化の特性似への封f;fr~' の例
劣化量 X
抵 抗1
l
f
lR
1
/
N+O
/
(
N，
∞)
1
/N+O
/
(
N，
∞)
(
5，
L
) 09IN+0.1/(N，
∞)
(
L
) 0
.
8
1N+0
.
2
/
(
N，
∞)
(
L，
∞) 0
.
5
1
N+0
.
5
/
(
N，
∞)
(
0，
5
)
(
5
)
表5
.
1
0・劣化の現象発生皮令への i
影響の例
劣化量
。
q
u
a
n
t
i
t
a
t
i
v
ev
a
l
u
e
電球 ~J 断現象
(
0，
5
)
(
5
)
l
(
5，
L
)
(
L
)
(
L，
∞)
1
.
1
l
l
.3
l
.5
区1
5
.
2
0 劣化要因パラメータのメンバーシップ関数の例
なうことにより、設定可能であると考える 。
(
3
) 劣化の影響の表現
(
4
) 劣化シミュレーション
以上により表現された劣化量がショートタームにおける術品の性質に与える彩料と
して以下の 二つを考えることにする。
l 部品の特性変化
例えば、
f
E球は劣化すると抵抗怖が大きくなるように部品の属性伯は劣化によ
9に示すような劣化;止と特性仰の関係を表す知識を記述
り変化する。そこで表 5.
する。
2 故障現象の発生確率
例えば、電球は劣化が進むと切れやすくなるといったように、劣化が放際現象
i
'r.j五時IifJの劣化をシミュ
以上で述べた劣化のモデル化に基づき、ロングタームのー j
レートするのが劣化シミュレーションである。すなわち、ある劣化モデルからーロン
.
1
8に示すようにロ
グターム後の劣化モデルを導出する 。 このシミュレーションは図 5
ングタームシミュレーションとショートタームシミュレーションヵ、ら J
&
:る
。
l ロングタームシミュレーション (LSIM)
(
1)で述べた劣化メカニズムを利用して、各部品毎にロングタームシミュレー
ションを以下のように笑行する。
を引き起こすことが考えられる。そこで、劣化していない対象部品上での各現
象の発生度合を 1として、表 5
.
1
0に示すように劣化量と現象発生度合の関係を
知識として記述する。
以上のようにして、部品の劣化メカニズムのモデル化を行なう。実際の影響要因パ
ラメータとそのメンバーシップ関数、劣化要因係数は各部品に対する耐久試験等を行
(
a
) 入力として、対象部品の現在の劣化 f
t
t、時!日Jo
t1
日!の定量的な平均使用状
時l
i
f
)o
tのIl)
Iに部品が交換された場
態、および、部品の交換情報を与える 。 i
合は、対象部品の劣化量を 0とする。
(
b
)(
2
)で述べた方法により、劣化量を計鈴する。
.
.
.
.
.
.
←
費i5章故障診断の自動化
1
4
4
(
c
)(
b
)で求めた劣化量から表 5
.
9、表 5
.
1
0を利月jして特性変化、現象発生皮 f
干
の変化を求める 。例えば、劣化 i
l
iが式 (5.
42
)で与えられる l
時、表 5
.
9を利
)
.
I
Jして以下のように特性変化を求める 。
1
4
5
5
.
3 ファジィ定性物理を用いた故障診断手法
系全体の状態(故防モデル)を入力された劣化モデルをJI1いて SS1Mにより導 L
P
，
する。
4 一致皮の i
l
H
1
:
3で導出された各故障候補に対する故防モデルとファジィ定性化された i
J
!
J
1A
:
'
X = 0.3jS+0.7j(S，
L
)
(
5.
42
)
怖を比較することにより 1
37ページで述べた刀法によりパラメータの-:l&&
R = (ljN+Oj(N，
∞))x0
.
3+(
0
.
9j
N+O
.
lj
(N，
∞))x07
C( V l ， V2) を計 ~1 する 。 故障モデルと測定他との一致 lえは、各 iJ!I] 定パラメータの
.
6
3
)j
N+(
0+0
.
0
7
)
j
(
N，
∞)
(
0
.
3+0
0
.
9
3j
N +0
.
0
7j
(
N，
∞)
一致度の二釆平均として与えることにする 。 ただし、劣化のみによって故障が
(
5.
43
)
発生する場合も考えられるので、初期入 )
Jされた劣化モデルも故防モデルの候
補に合めて一致皮を計算し、一致度が Oの故防候補を除外する 。
2 ショートタームシミュレーション (
S
S
1
M
)
5 故障候術の順位付け
i
t
iの変化から、対象系全体の劣化後の状態(劣
LS1
M で導出された各部品の属性 1
.
i
1
の(
4
)で述べた方法により
化モデル)をパラメータモデルを用いて第 5.3IJ
4 で求められた一致度に劣化シミュレーションで導 1
1
Uされた故防現象発仲良:令
t
f諭
を釆じた紡来をもとに I
故障候補を服{立付けする 。 このとき、川川n
げ
{
も
付
、
占
川
〉
f
f諭するこ
する 。 これにより、劣化から直接引き起こされる状態変化や故障を:l
た数 1
似
仙
i
f白体は定 i
担
U的な芯立 味
I 味を持たず、各候 i
i
l
i
l
llJの相対的な優先川i
l
1
l
I
ーを去してい
とができる 。
る。 その現 1
1
3は、故障モデルは定性 1
i
f
(の分岐によるイI
f
[の分散を合んでいるか ら
以との劣化シミュレーションを災行することにより、ある対象機械のある I
t
:
.
}/.i~ にお
である 。
ける各部品の相対的な劣化の進行皮令を詐伽することができる 。
5
.3
.5 インプリメンテーション
5
.
3.
4 故障診断の方法
前:rl'iで科られる対象系全体の劣化モデルをもとに故防診断を行なう 。故防診断の )
)
1'1 は雰~ 5
.
2L
i
i
で述べた方法に基づいて災現されている 。
1.機能の比較
対象機械から得られるファジイ定性化された J
i
!lJ7e他をもとに各機能の発現状態
37ページで述べた現象の発火条例に対する対象状
を判定する 。判定条件は、 1
態の一致皮 Cp と同級の計算を行なうことにより、各機能知識に記述された発現
条件に対する一致度 C，を求め、 C，>=0
.
5の￨時、その機能は正常であるとす
る
。
2 故障発生過程候補の導出
mで述べた放 [
f
i
t
;
診断手法の布効性を検証するため、 S
m
a
l
l
t
a
l
k
8
0[
G
o
l
d
b
e
r
g
8
i]
本1
を川いて尖 l
験的な故障診断システムを構築した。 システム の構成を￨立1
.
5
.
2
1に、引f
:
.
i
i
首ア
5
.
2
2に示す。
ルゴリズムを腿1
前節と同様の抜写機を対象として l
故 障診断を行なった紡糸を凶 5
.
2
3に示す。 ここ
では、対象の被写機の仮想的な劣化データを利川し、劣化シミュレーションを行なっ
>
(
1
5
.
2
3に示した
た。このとき、センサ他の変化や仮想的な劣化の進行にしたがって、 1
故障候補の J
I
目位が入れ替わり、実際の機械と比較して i
Eしいと思われる結泉を得た 。
図の例は、
「画像 i
農度が異常に波い j という故障の症状に対して、
「ハロゲンランプ
の出力低下 J現象が故障原因として導出されている 。 この現象はハロゲンランプの
劣化の進行に従って発生度合が高まる現象である。ただしここでは、簡単のため第
故障発生過程候補の導出は、第 5
.
2.4項で述べた故障原因候補の導出、および、
5
.
2節で示したような互いに因果的関係を持つ故障現象は記述しなかった。この意味
故障発生過程候補の導出方法をそのまま用いる。
で、この実行例は単一故障仮説によるものと同様である 。図 5.
2
3の右側のウインドウ
3
. 故障シミュレーション
2
.で導出された各故障壁発生過程候補に対して、その故障が発生した場合の対象
は測定可能なパラメータのメンバーシァプ関数と本実行例における測定値が示されて
いる。
第 5章故障診断の自動化
1
4
6
5.
3
. ファジィ定性物理を用いた故障診断手法
1
4
7
k士川T
f
k
t
;
i
J
r
片 日r
l片 口 仁
立
￨1
5
.
2
1
』
!ピ主主:
l
t武士
J
5
7
7
l片山r
詰淵;ピコ?
ファジィ故障診断システムの構成
関.
5
.
2
3 ファジィ放附診断の災行例
5
.
3.
6 考察
D
e
t
e
r
i
o
r
a
t
i
o
nS
i
r
n
u
l
a
t
i
o
n
本自!iiでは、 1
下
1
u
i
'iで述べた故防診断手法に L
Lづき 、定性 f
l
l
(ぷf
J
lの柔軟化、劣化の取り
扱いを行なうためにファジィ定性物理 を従来 した。ここでは、このファジィ定作物 f
l
J
[
とこれに基づく故防診断手法の布効性について議論する 3
定性物理にファジイ政論を導入した研究としては校 1
'
;ら [
W
a
s
hi
o8
7
]の方法がある。
この方法では、変数の定性他として+、
0 、 ーを取り、
1
;
::
1
'1
1
1]をー lか ら 1の
範囲で正鋭化、定長化して表現している 。 このため、各変数値は
lから lの純聞 の
実数値に一対一対応させることができる。本節で述べたファジィ定性物l'Jj[では、公数
の量 ~III]として任意のランンドマークを取ることができる。また、ファジィ定性 fll( は
必ずしも実数値と一対一対応していないと考一え、第 5
.
3
.
1lJ[で述べたような他の表現を
行なう。これは例えば、変数 A が定性演~?:員 IJ の分岐により O.33j(O ， N)
+O.33jN+
O
.
3
3
j
(
N，
∞)といった値を取り得るからである 。 この他は特定の笑数値と対応してい
F
a
u
l
tDiagnosis
るとは考え難〈、
(
O，
N)、 N 、 (N，
∞)のいずれかの他であるがどの値を取るかは
分からないという状態であると考えられる 。 これらの特徴により、本手法では従来の
図5
.
2
2:ファジィ故障診断システムのアルゴリズム
定性物理の枠組を変えずにファジイ理論を導入可能で、現実世界と物理的世界のより
柔軟な対応表現が可能である。また、保全作業における暖昧さを表現するためには本
5
.
3 ファジィ定性物理を用いた故障診断手法
1
4
8
1
4
9
第 5章 故 障 診 断 の 自 動 化
うにこのような劣化データが既に収集されている部品もあるが、一般的には、
研究の値の表現が有効であると考えられる。
.
3
.
1項 で 述 べ た よ う に 劣 化 現 象 を 扱 う た め に は 、 何 ら か の 劣 化j
五千子を
さらに、第 5
示す「大きさ」の概念を導入する必安があった。的 J~ ら [Was hio8ï] の )Jil: は半 lJ((I':Jな
大きさを直接扱うことが可能であるので、この問題に対j
必することができる。本研究
値は、現在値のランドマークや灰I/
J
¥
他に対する概念的な「距離 Jをグ
のファジィ定也i
レードにより表現するものである。これを利用し、第 5
3
.
3項で述べたように、劣化の
進行度合を表現することができた。
このような形で劣化データを収集することは今後の諜題である 。 このため、本
担に刈
研究で提案した劣化の取り扱いが、ヰ;、円に劣化JJi象を倣えるかというi:U
して現時点では答を出すことはできない。ただし、本研究で提案したような劣
化データの記述形式は劣化に関する的、阪を収集する場令にも有効であると考え
られる。
3 メンバーシァプ関数の記述
本手法では、測定値を定性物理世界に公換するためにパラメータのメンバー
一方、本研究の問題点として次のような点を挙げることができる。
シップ関数を利用する。このため、メンバーシ
1 挙動推論手法の問題
y プ関数の形態が故障診断の性
能に影響する。ここでは、正常時、および、異常時における対象機械の状態測
ファジィ定性物理1の挙動推論方法には以下のようなヒューリステイ
Y クスが導
定を繰り返すことにより、このようなメンバーシァプ関数を決定できると考え
ている。また、測定結果ーから動的にメンバーシップ￨刻数を変形させるような一
入されている。
- 挙動'1
f
t論の方法としてプロパゲーション法を利月!しているので、パラメー
J
¥の関係がループになる場介には、
タ
I
/
w
論の J
l
l
n停により止とまる {
I
(
(が多少女
化する可能性がある。
・
m象を発火させる条件を C >=0.5とした。 これは、グレードが 0..)より
'
1
大きいと言うことは、生起すると考えられるというヒューリスティックス
に必づくものである。しかし、全てののり 1
~トる可能t'l を求めるという .\i 坊
に )i~ つのならば、グレード、が小さい現象についても分岐を '1 じさせ、その
可能性を導出するべきである。ただし、この場イ子計}i~il{ が膨大になり、組
合せ的爆発を引き起こす可能性が大きい。また、 0
.
5という判定基 t
f
主の取
り方にも問題がある。なぜならば、定性'I
t
l論 の j
鮮の分岐により名パラメー
タ{
j
!Iのグレードは分散してしまうため、必ずしも i
Eしく現象を引き起こさ
ない場合も考えられる。しかし、正しい判断基準を決定する刀法は I
Y
Jらか
ではない。
これらのヒューリスティックスは現在のところ大きな問題とはなっていない
が、複雑な対象を扱う場合には問題を引き起こす可能性がある。
2
. 劣化に関する知識獲得
.
3
.
3項で示したように各部品に関する多くの
本研究の劣化の取り扱いには、第 5
劣化デー夕、すなわち、劣化要因パラメータの選定とメンバーシップ￨関数の決
定、劣化要因係数の設定、劣化影響知識の記述が必要になる。ベアリングのよ
S
h
i
m
o
m
u
r
a
9
2
]。
種の学習機備を付加することも考えられる [
.
.
1
5
0
第 5章故障診断の自動化
5.4 第 5章のまとめ
本市では、第 5
.
1節において従来の放￨的診断 '
fj
lを概観し、保全の特徴である ;
)
1
:繰
り返し性、不定性、および、多機性に対応するためにはモデルベースト推論、特に定
性物理に基づく l
故 障診断手法が有効であることを述べた。しかし、モデルベースト推
第
6章
論を)fIいた手法にも問題点があることを指摘し、彼数の故障を扱え、不定性に対応す
るために構造変更を引き起こす故障を扱い、さらに、故隊後の物理的状態を知る必要
修復計画の自動化
があることを明らかにした。
.
2節でlj'lー故障発生過程仮説を提案し、こ
上記の要求項目に対応するために、第 5
の仮説を用いた故際診断手法を提案した。本手法は、対象モデルに基づく故障診断手
故 障導出の可能性、及び、知識獲得の容易性を持
法の特徴である、汎用性、未発生の l
i
iー故障発生過程仮説を導入することにより、構造変化を伴う故防、図
つ。さらに、 J
*的に関係する複数の故障を物理的な以迎)J;UIJj(こ)，~づいて診断可能であるという特徴
を持つ。本手法により、非繰り返し性、不定性には士、I
泌可能となったが、多機性への
対応、は知識獲得の￨問題として残されている 。
さらにi$53
i1百では、定性物理を用いた故障診断手法を現災の機探に適 J
I
Jした場合
に問題となる m~ 世界と計算機上の定性物王li の jl上採の対応を柔軟に表現し、さらに、
半定 i
l
t
(
;
内な表現を導入する こと で劣化現象を i
f
i論可能にする枠組 lとして、:;i:t
l
!
肱I
J
l
i
l
に
ファジィ J
.illITi命を導入したファジィ定性物理を提案した。 また、ファジィ定的物測を I
J
いた故障診断の手法を提案した。測定他と定性イi!(との r
:
Jの衣:mの主主秋性に￨対しては本
効性を検証できたが、劣化の取り扱いの治効性は今後笑際のデータを収
手法でそのギf
集して検証しなければならない。
本研究では、本l，Iで提案した手法により、
I~I 己修復機械システムの知的判断郊の故
障診断機能を災現する。その実際の適JtJ例については、立~ 7主主、および、首i
81
択で述
べることにする。
.
.
第 6章修復計画の自動化
1
5
2
本草では、自己修復機械の修復計問機能を災現する方法を提言主する。
まず、従来の修復
n
動化、支援手法を概観し、これらの手法の問題点を殺
到する。次にこの考察に基づき、第 6.2ílíí において制御~~自己修復機械の
6
.1 従来の修復計画手法と問題点
1
5
3
6
.
1 従来の修復計画手法と問題点
本研究では佐!除 [
S
a
t
o
9
0
]に従い、修復作業を￨芦1
6
.
1(
1
1
}
j
l
¥
)にぶすように :ー段￨併に分
ける。
正常時、故障 l
時の機織に l
却する情報
ための修復計画手法を述べる。また、第 6
.
3
節で機能)CJ
豆型自己修復機械
のための修復計柄手法を提案する 。
α互v
同6
.
1 修復のタスク(jJ片
品)
[
S
a
t
o
9
0]
立
￨1
6
.
1において、
m
「修弘L
H
II
I
I
I
I
J は、設計I
'
i
'
i から 4
りられる N象機械の 1
i
:
'
i
i
¥
'!
k
jの i
I
'
日
銀、および、故防診断作業のま11 栄符られた故 1~~:1~); の'l'ì'i m から放附を修復するための 11
襟とその処世を決定する刻 1
(
1
'
:
)
半J
I
陸
1
i
1
'
1
業である。ここでいう、修復処紅とは「部品 A を
交換する」、
である。
「機能 Bが発現するようにボリューム Cを制慾する JW
I
作
r
cを尖 :
F
.
!
Iするための動作千1
)
1iiを生成
業手順計画」では、修復計画で導出された修復処 i
Uえば、
する o O
昨日品 A を交換する j ためには、
，
「外カバーを外し、部品 A を1
1
，
j;
.
E
しているボルトを外し、…」というように尖際の作業手)Iff[を決定する。
I
修復作業 J
は、作業手I
}
頂計画により生成された手順にしたがって実際の動作を行ない、修復を実
現する。
}
国計画を対象としない理由
本章では、修復計画作業の自動化を対象とする。作業手I
は、本研究で考える自己修復機械における修復作業は実際にはパラメータの制御や鱗
造のスイッチングであるため、部品の取り外しゃ交換といった複雑な作業手 m
nを必姿
としないため、作業手順計画の必要性が低いと考えたからである。自己修復機械が手
第 6章修復計画の自動化
1
5
4
1
)
阪として複雑な修復作業を実現可能になった場令は、このような作業手順計
6
.
1 従来の修復計画手法と問題点
n
i
r
jの1'1
動
で、入力と
H
i力が同定的であるが、修復計jIIj
iの場合は、その修復 u
的自体が第
313項で述べた機能トレードオフにより変 9
iされる場令がある 。 この機能ト
Asama89]は、対象の接続関係の知識を利 )
I
Jした
化が必要になると考えられる。浅間 [
j
lを生成するための一つの鍵となると
レードオフの取り扱いが、ヨミ軟な修復，i!一"r!I
1
作業手)
l
l
i
i
1
i
t
l
l
j
lの 1
'-1動化と冗長門出度をドjつ保全ロボットによる修復作業のi'll
i
JJ1tT法
考えられる。
を提案している。
さて、修復計画の自動化に関しては、第 2
.
2.
3
項で述べたように、列車に対する花、 f
}
，
1
5
5
3 E
I己修復機械を日的とした場合の問題
的修復処置を導出するエキスパートシステム [
S
h
i
n
o
h
a
r
a
8
8
]や Crowら [
C
r
o
w
9
1
]の故
u
i
jを
i'liJi!J化する必弘:ーが
自己修復機械を笑現することを目的とした場令、修復計 l
障診断とシステムの再構成を統合化した FDIR等いくつかの方法が提案されている。
ある。このため、故障診断との統合化を行ない、入手による操作を必要とせず
1的とし
しかし、修復計画の自動化、特に自己修復機械における修復計画の自動化を [
に故障診断と修復計画を実現しなければならない。 また、修復支援システムの
ように幾つかの候補を提示するというものと異なり、災行する修復計図を一つ
た場合、問題点を以下のように整理できる。
に決定可能でなければならない。このため、何らかの方法で修復計画候補の評
1 故障診断の自動化と同様の問題
価を行なう必要がある。
n;mとな
修復計問の自動化においても故障診断の自動化と同様に以下の点が n
しかし逆に、自己修復機械を対象にした場合、災現可能な修復操作はあらか
る
。
じめ決められた有限個に限定され、修復操作を発
(
a
)保全の非繰り返し性
修復したことのない故障状態に対して、既知 l
の修復方法を剥 i
み介わせて修
u
.
組合せで修復計TI!
j
iを導 tすることになり、修復可能な I
I
UITiの純 !
m
(
i限定される
復計画を導出する必要がある 。
が、:tf~論の lim 聞も IUi定され問題解決が行易になる 。
(
b
) 保全の不定性
故防により対象の構造や性質は、一般に変化していると考えられる 。 この
wドJに滋 U
¥し新たな )j'
f
J
:
:
.
で
修
復を行なうということは現状では考えられない。すなわち、既匁l
の修復操作:の
これらの問題点を解決するために、本研究では次のような J
i
i
去をとることにする 。
ため、対象機械に同ーの修復処世を行なった場合にも、故[~{の続士:ti によっ
まず、
て対象系の振舞いが異なり、かえって対象系を破唆してしまうこともあ
表現方訟を手 I
JIlすることがギi
'
J
Jである 。そこで本研究では、対象モデル、以型'
1
I
.
J
;
t¥
l
l
J
(
t
j
る。この問題に対処するためには、修復計 j
l
l
l
jを行なう前に、あらかじめ充
知識、および、が卸Jシミュレータを故障診断システムと共有することにする。これに
l に対しては、~
5J7~ の故防診断手法で主ß ベたモデルベースト jff 論手法と知議
分に対象系の故[~?状態を知る必要があり、また、修復す I Iillíも故防状態に応
より、 1 に対応可能であり、かつ、 3 に述べた故防:診断との統令化を実現すること
じて決定しなければならない。
ができる。本研究の故障診断/修復計阿システムの桃 J
&
:
.を凶 6
.
2に示す。
(
c
)物理的正当性
さらにこの構成の上で、 2 の機能トレードオフの問題や 3 に述べた修復計画の決
l
i
i
j琴i
とも関係するが、導出された修復計聞は正しく対象系を復 1
1
1させな
定性の問題を解決しなければならない。これらの問題については、次節以隊の修復計
ければならないし、また、修復の実行によって対象系を破損してはならな
画の方法において議論することにする。
い。この問題に対処するためには、システムが物理的知識を持ち、修復の
Matsumoも0
8
3
]の
物理的実現性や物理的影響を評価する必要がある。松本 [
手法では、電力系統の過負荷という項目に関して、修復の影響を評価して
いるという特徴を持つ。
2 修復計画特有の問題
故障診断は喪失機能から故障、放降原因を同定する作業であるという意味
1
5
6
第 6章修復計画の自動化
6
.
2
. 制御型自己修復機械の修復計画
6.2
1
5
7
制御型自己修復機械 の修復計画
本節では、市)
1
術Jl
.
!
H
'
j己修復機械のための修復計 l
j
!
l
i
の
J
'
I動化手法について述べる。た
だし、本自i1J で述べる修復百十 ~lii 手法 はパラメトリ ックな修復を ;X l)l する純凶において
は、自己修復機械に限定されない一般的手法ーである 。
6
.
2.
1 知識表現
前節で述べた通り、本研究では知識表現の方法として苛i5
.
2
.
2項で述べた枠組を J
I
Jい
ることにする 。 ただし、この枠組に加えて、対象機械で実現可能な修復のための操作
知識を対象モデルに記述する 。各操作知識は、以下のような形式で記述される 。すな
meで表される操作は、対象系において Parame
t
e
rで示されるパラメータを
わち、 Na
D
ir
e
c
ti
onで示される方向に変化させることができる 。以下の例は実際の対象機械で
は、ハロゲンランプJflのトランスのボリュームを上げる操作に対応している 。
Co
n
t
r
o
lMethod
Name:
l
ampup
Paramet
er
: Hl
Direc
t
i
o
n: up
6.
2.
2 修復計画の方法
本研究の修復古 I
"
T
同
l は第 5玖の 故
l 障診断手法により埠 t
Hされた故防 1
1
;
'
1
の対象モデル
Iを川復する修復総11'1"
)5
1 ，
を
(故障モデル ) mから、モデル m 内の喪失機能の集合 F
[
2
'
1
6
.
2 故障診断/修復日 ￨
凶の構成
導出する作業である 。 ここで、単一の修復操作::rは、次のような形式で浮出され、
，
S
はこのァの )
l
i序列として導出される 。
ある修復操作は Con
t
r
olMet h od で示される操作知識を尖行す るこ とで~攻 され、
その時の操作目標は Ob
je
ct
iv
e
sで示される述誌を満たすことである 。 またこの I
時
、
Sube
f
f
e
ct
sで示される条件が対象系上で満たされなくなる可能性がある(副次的影響)
ことが記されている 。 ここで言う副次的影符とは、現在の状態では満たされている機
能が修復操作を行なうことに より喪失し て しまうことをいう 。
Re
p
ai
rMet
h
o
d
Control恥1ethod: l
ampup
Objectives:
S
u
b
e
t
f
e
c
t
s
:
く(
x，
l
im
“
)
>(
y，
N)
1
5
8
第 6章修復計画の自動化
6
.
2 制御型自己修復機械の修復計画
修復計画は以下の方法で導出される 。
1
5
9
て正しく導出するために、本研究では習'i5j'告で述べたモデルベースト故防
n
，
凡
T
﹄
W
/
¥liti---
α1α2 " ・ α
222
2"
α1 α
α
ill
、
弘
'
'
'
'
'
silli--thE
2α"
αα
一
一
A
-Billi--EEl，
J5
1¥
fill--111111
1 仏2 a u u
、
、
、p p P
p
一
一a
ず発現しなければならない機能(必要機能)の集合 F
oc
_ F を決定し、 F
l
l=
、、、‘，，ιEEEEEEEEEEEEEE--'e''''
‘‘、、
t''1114l
・
h
a﹃1
0
﹄ ﹄
ずしもこの翌一失機能 Ftを全て修復する必要はない。そこで対象機械において必
1020U3
p
p. ，
p
，
，
一
一
。
P
うえられた故障モデル m には、会機能 F の内、その故防状態での lli~機能の集
合F
_Fが記述されている 。 このとき、機能のトレードオフを考えると、必
tc
，
〆
診断により故障￨時の正しいパラメータモデルを構築する必要がある 。
l 修復円襟の決定
P
a=AP
。
，
FtnF
oを修復の目標とする 。 このんが少ないほど修復の実現可能也は出くな
ると考えられる 。
(
6
.
2
)
(
6
.
3
)
ここで A の要素 αりは、パラメータモデルの探索により、 P
:
lとp"oが定性
者が現状の価値判断に基づき、このんを決定すると考えられ
一般には、使月j
的比例関係にあれば+、反比例関係にあれば一、関係がなければ 0、ま
るが、本研究ではあらかじめ必要機能集合九を与えることにする。
た、関係が不明であれば*となる 。例えば、
以上のようにして求められた凡に対して、各機能の発現条件のうち満たされ
P
:
，とp"oの問にフィードパッ
クループを含む場合は*となる 。ただしここでは、 P
:
tとp"o1
:
1に 1+、 I
ー
ていない述誌を抽出することによりパラメータ他に関する修復円椋九を求める
を合む場合はそれぞれ+、
ことができる 。逆に、この条件にパラメータ似に閲する条 1以外の条f'I:が入っ
πe
e
d
(
x，
+)八
ていた場合には、市)
1
御型の修復計阿の鈍 V
f
lでは修復不可能であると考える 。
を与える 。例えば区1
6
.
3において、 P
" =
=(
xy
)、 九 =(
bfh
)のとき、
，
ηe
e
d
(
y一)、九
--JJ
B1Iph
'
、
、
+、下げる場合にはーと表現した場合、J:J. ー トーのようなパラメータ変化 11 f!~ P
"
一+o
一
一
A
rft
t
till--
この、パラメータ値の条件の各1Jt素と故障モデルを比較することにより、パラ
メータを α、 b、・、パラメータ値を現在前よりも J
.げる必要のある場介には
oo 一
，
、
、
次のように求められる 1。
Aは
(
6
.
4)
を求めることができる 。
(nhu
)
-
?n=πe
e
d
(α，+)八九 e
e
d
(
b，
一)八
以上の表現を
j
ιを満たすように α
P を決めることに泣き名、わる 。
が P，
(
b
) 本研究では、 P。に P
η を代入することにより上記の式 (
6
.
3
)を解くことに
例えば、条件く α
(，
l
i
m
i
t
)に対して現在の状態が α= (
l
i
m
i
t，
∞)の場令には、
a= (ー+
する 。上記の例でいえば Pο=(+一)を代入することにより、 P
n
e
e
d
(α，一)が導 L
Uされる 。
+)を科る 。
2 修復候補の導出
(
c
) ここでは、同時に複数の操作を行なうことは考えない。 これは第 7
.
2節で
ここでは、故障モデル m と修復目標 P凡から以下のように修復操作候補の集合
Rを導出する。
詳しく述べるが、本研究の自己修復機械の純聞では定性的な修復操作を同
E箭の
時に複数実行することが難しいからである 。 この修復尖行部からの E
(
a
)故障モデルのパラメータモデルを用いて、 f
九に含まれる目襟パラメータ
ため、 (
a
)で求められた解を満たし得る単一操作を導出する。上記の例で
のベクトル九と操作知識に記述されているパラメータのベクトル九 n
l
J
の
(
0 +0
)，
(00+)が候補となり、修復目標 Pc=>(x，
O
)
いえば、(-00)，
因果関係を表すマトリックス A を以下の形で導出することができる。ここ
〈く (
y，
l
i
m
i
t
)としたとき修復操作候補 T は以下の 三種類になる。
で、この因果マトリックス A は故障により変化しているので、一般には正
常時の因果マトリックス Aoと異なると考えられる。この A を故障に応じ
mいることにより、修復依仰の f'-!.H
J
Jは式 (
6
.
3
)において九
ここで、因果的方向性から fを操作しても百は変化しない。
l
.
，
.
.
.
.
.
←
1
6
0
第 6章修復計画の自動化
6
.
2
. 制御型自己修復機械の修復計画
1
6
1
修復シミュレーションで符られた各修復主!k 1~，候干iIìrにあI する修復モデルの集合
M(r)を評1ii
lすることにより修復操作候補の川悦付けを行なう。
〈〈 〈
Jf
〈
:
〉
y
(
a
) まず海側として、各修復操作候補 rE Rにj
.
Jして、各修復モデル m
(
r
)E
d
x
M(r)と修復目標たを比較することによ り修復により阿佐できるパラメー
Remarks
(
m
(
r
)
)を導出する。ここで、
タの条件の組 C，
c
<
(
:.
-cb
x
U (r)EM(dC，
(
m
(
r
)
)は修復
"，
候補 γ により回復する可能性のある修復目標であり、これを修復操作 T の
司
O
b
j
e
c
t
i
v
e
sに記述す る。
g
また、必 要 機 能 の 集 合 九 に 対 す る 発 現 条 件 と 各 修 復 モ デ ル 、 九 を 比
cf +
c=a b
・
"
'1・
'
b
較することにより、修復を始める古iの故防状態では満たされているが、
修復モデルでは満たされなくなった条件 C
"
(
m
(
r
)
)を求める。ここで、
U
.
m('
r
)EM (
叶C
，，(
m
(
r
)
)は、修復操作によ って発現する可能性の ある副次的彩
図6
.
3
: パラメータモデルの例
Rep
αi
rMethod1
u
b
e
f
f
e
c
t
sにμ己述する 。
轡であり、修復操作 T の S
(
b)O
b
j
e
c
t
i
v
e
sが空である修復操作候補ァは削除する 。 これは例えば、対象系
Rep
αi
rMethod2
ControlMethod: bdown
Objectives:
>(x，
0
)
S
u
b
e
t
f
e
c
t
s
:
Control恥1ethod: fup
Objectives:
>(
x，
0
)
S
u
b
e
t
f
e
c
t
s
:
に操作を加えることにより何らかの現象がJf:'
1
'
.
し
修
復
i
I燃が:Xl
.J!.できない
場合である。
(
c
)修 復 1
I標を満たす拘l
イ干の向いものの川I
(に)
1
1
1
(
f
立付けする 。すなわち、各J'!i:
Re
p
αi
rMethod3
¥
1
(
r
)の"，で修復 1棋を満たす修復モデルの倒数を
作 候 補 T に対して、 .
ControlMethod: hup
く(
y，
l
i
m
i
t
)
Objectives:
S
u
b
e
t
f
e
c
t
s
:
M(r)の個数で告 JIった欽が大きい川(!に修復技1'1候補を川[
1
¥
1付けする 。
( d ) 成功の ~~Jft が H じものに対しては、副次的自~~!呼の王立が少ない川n に修復銚1'1
候補を順位イ寸けする。
3 修復シミュレーション
I
i
r
t
B1で求められた Rの各要素に対して、その修復操作を実行した場合の対象
モデルの挙1lV
Jシミュレーションを行なう 。すな わち、ある修復操作 r E
Rを
故￨笥モデルに対して入力し、修復[Jt;!が達成されるか、副次的影!~{!が発日ーする
(e) 副次的 )t~?~.p が同数の場合は、満足する修復 I l t:: の数が多いものを優先す
る。
5 副次的影響に対する修復
か、または、定常状態になるまでの状態遼移の履歴をシミュレートする。挙動
以上のアルゴリズムにより選択された故高順位 の修復操作を対象機械に適用す
シミュレ ーションの方法は第 5
.
2
.
3項で述べた方法を用いる 。 以上のようにし
ることで、機械は修復、あるいは、改普されるはずである 。しかし一般的には
て導出された履歴において、各分岐の末端の状態が修復操作実行後の対象機微
副次的影響が発生したり、えの中で満足されていない条件が残る場合もある。
の定常状態であると見る ことができるの で、この各末端の状態 を表す対象モデ
cとパ
そこで、満足されて いない九の部分と副次的影響から新たに修復目標 P
(r)と呼ぶことにする 。す なわち、 m
(
r
)を評価することによ
ルを修復モデル m
ラメータ変化の目標凡を作 り直し、修復モデル m
(r)に対し 2
.以下を再帰的に
り、修復に成功するか、副次的影響が発生するかがわかることになる。
笑行する。ただしこの時、以前の操作と逆の修復操作、例えば、 aupに対して
4 修復操作候補の )
O
iH立付け
adown、は導出しない。
1
6
2
第 6章修復計画の自動化
以上により、医164に示すような修復計画 S，を求めることができる。図 6.4におい
6
.
2 制御型自己修復機械の修復計画
1
6
3
2 構造変更を引き起こす制御型修復
後の修
て、九は修復操作、 moは故防診断で符られる故防モデル、 mJ(ri)は操作 r，
本節の修復計聞手法では、与えられた放際￨時のパラメータモデルの椛迭を変!ど
i
l
復モデル、メLで閉まれた修復モデルは修復に成功することを示している。この修復 f
1
Q:の調獲の範囲で修復を行なった 。 このような修復は、機
せずに、パラメータ i
神l
に基づき修復を実行する場合、故障モデル moの状態から出発し、修復操作を災行
械の劣化により引き起こされる故障さ宇に桁効である 。 しかし、制御引の修復計
上のどこにあるかを判定する。
しながら対象系の状態を測定し、現在の状態が依164
画においても、パラメータ制御により正常時には発現しないような現象を対象
これにより、機械の状態に応じて修復操作を柔 l駄に選択することが可能になる。例え
系上に引き起こし、それにより修復を行なう方法が考えられる 。 このような修
ば、図 64
上で灰色の線で示されるような軌跡により修復が実現される。
復計画も現象知識の図栄関係の探索により、本研究の枠組l
で導出可能である
γム て
j l
ら⑪⑪
が、一般に発見的に導出されたこのような修復計 l
同はイT
効性が低いと考え、本
研究では放わなかった。
3
. 故障モデルが同定できなかった場合
凶を生
本節で述べた修復計画手法では、単一の故障モデルを対象として修復計 i
成している。しかし、故障診断システムとの統合化を考えた場令、第 5i
.
i
'
;でj&
攻防モデルを必ず同定できるとは限らず、修復計 j
l
i
Jj
を尖行できなく
べ
た
:
i
i
l
l
りi
r
;
8章で主t
べる故防診断/修復計 [
I
I
I
I:
，
;
ス
テ
なってしまう。実際には、第 7章、宮'
ムでは、故防モデルが後数入力された場合にも対処可能になっている。
向
故障モデルが後数入力された場合に導出される修復計自j
Iは l
立1
64に示した修
く~ Su
c
c
e
s
s
f
u
lM
o
d
e
l
f
T、f
;
l
.
t
H
I
:は組 l
復計画において、古文際モデルが複数有:イ上する形になる 。 このお3
f;-せ的に大きくなるという l
問題を含んでいる 。計1
7
1止を少なくするためには、
似1
6.4修復計l
j
J
l
j
の例
本節で述べた修復計画手法の布効性を検証するために尖験的な修復古 l
i
l
l
i
iシステムを
1
;
(
1
6
4を一反に全て計算するのではなく、修復の')ミ 1
J に介わせて必~な庁11 分のみ
に￨刻してインタラクテイプに修復計画を実行することで J
、
J
応している。このと
のI
f
lでの
き、修復操作に対する対象系の状態変化を測定することで、修復;汁直l
i
*
'
;
?
の
制
御
構築したが、そのインプリメンテーシヨン、および、災行例については第 7}
現在の状態に対応する修復モデルを同定できる。その車'l 、故防モデルを絞り
型白己修復機械の笑験例において述べることにする。
.
I
L
Iiiと修復災行をインタラクテイブに行なう
込むことが可能になる。この修復青 I
方法については第 7!;l.で詳しく述べる。
6
.
2
.
3 考察
1 機能トレードオフの問題
4 修復計画の }
[
I
則立付け
l
l
f
f
位付けする部分は、修復の実現可能性を高めるため、また、高}
I
次
修復計画を }
本節で述べた手法では、機能トレードオフに関する情報をあらかじめ与えた
的影響により対象系を破壊しないためにも霊安ーであるが、本節で提案した定性
が、本来の働きから言えば、自己修復機械においてもユーザとインタラクティ
H
立付けには限界がある。
的情報に基づくJnl
ブに会話しながら機能トレ ー ドオフを行ない、柔 I欽に修復計画を導出すること
第一の問題は、定性物理に関する問題である。例えば、本研究では修復目標
が必要になってくる。 この点は、ユーザインタフェ ースの問題も含めて今後の
を満たす割合として成功モデルの数の割合を用いているがこれには本質的には
課題となる。
意味がない。すなわち、ある故障モデルに対するある修復操作をシミュレート
.
.
1
6
4
第 6章修復計画の自動化
した結果、成功する修復モデル aと失敗する修復モデル bを得たとする。この
6
.
3 機能冗長型自己修復機械の修復計画
1
6
5
6
.
3 機能冗長型自己修復機械の修復計画
分岐には、等しい確率でどちらか一方の振舞いをするという意味は含まれてお
らず、."";目~1誌が少ないための解の l凌 l床きでしかない。このため 、 災|祭の機 J械は
常にモデル bのように振舞うことも考えられる。同級に、副次的 f
i
}
3轡の数とい
う項目も目安とはなるが、本質的な意味はない。この問題は、定性物迎の笑川
第二 の問題は、定性物理世界の情報でのみ評価しているという こ とである 。
S
a
t
o
9
0
]は実際に工場において行なわれている修復刊
この問題に対して、佐藤 [
í~ する経 q~J 、
本節の修復 ~Ijmi と前節の方法の iさいは、修復実現の方法として、古Îi û'↑j のアクチュ
エータの操作に力1
1えて機能冗長を利用することである 。首i3
.
32:r.Rで述べたように、機
化を考える場合には、重要な問題となると考えられる。
時
/
l
J
J
j
、
業から「修復作業の実行に安ーする l
本節では、前節で述べたi!i1J1，却型自己修復機械に』、I
する修復 i
W
l
l
l
l
i手法を拡似し、機能
冗長を利川した修復計闘の方法について述べる。
「機械に対する彩
能冗長は苦1
1
品の潜在機能を利用して喪失機能を代替するために、機械の構造を変 !
l
iさ
せることにより修復を実現する。本研究の*~凶では、このような機能冗 i正を修復l時に
発見的に導出し利用する方法は取らず、設計者が設計時に対象機械に付加した機能〉じ
J という項目につい てデータを収集し 、本節で述べた方法と
響(劣化の促進等 )
長系を利用して修復を行なうことにする。またこのとき、前節で述べたアクチュエー
合わせて総合的に修復操作を評価する方法を挺策してい る。
タの操作による修復も同時に利!日する。
5 修復操作のループ
本節で提案した手法は一度に一つの操作パラメータを操作するという以日)
1に
z
ι
.
'
基づいたものであった。 このため、イ修疹復災 羽
l
見
{
，
日
吋
ザ
1
J
能性の純凶が主狭たいという 川
l
ド
l
日
リ
i
H
辺
題
がある 。列
日
f
例
伊jえば、図 6.
5に示すようなパラメ一夕モデル上で、
Cl と C2 を適汽に
調笈することにより修復に成功するという可能{性を導出できない 。 この l
i
i
)1
I
i
は主に第 7~1';1:.で述べるように修復実行能力の限界に由来する問題であり、布 1111
[Wada91b]は本節で示した肉来マトリ
6
.
3
.
1 知識表現
本節の修復計 j
U
l
j手法における知識表現も第 6
.
2
.
1項で述べた知識表現刀法と Hじもの
を
J
.
I
lいる 。 ただし、対象系に￨刻する機能冗長候補の知識を記述する必要がある 3 機能
じ
〉 O:U
iIiは以干に示す枠組で対象モデルに記述する 。
7 クスを J
I
Jいる手法により伎数の修復操
f
'
"
作を I
司 に災行する修復計画手法を実現している 。
F
u
n
c
t
i
o
nRedundancy
Name:
Targe
tFunction:
RedundantFunction:
o
d
e
l
:
Alternativeお1
Q+
，QV
/
1.
!
7'C
1
ヘ
f / Q+~
2 コ Q
+ 、
MainChar
gi
ngw
i
t
hTC
Ch
a
r
g
eonDrum
af
u
n
c
t
i
o
nt
r
e
e
anob
je
c
tmode
l
このとき、 Nameで示される機能冗長候補は、 T
a
r
g
e
tFunc
t
ionにl
刻して機能川 1a
:
l
C2
を発慢し、代替機能として RedundantF
u
n
c
t
i
o
n内に記述されている機能階胞桃造を
持つ。すなわち、ある対象モデルにこの機能冗長候補を適用するとそのモデルが持っ
図6
.
5・修復操作がループを猫く例
ている本来の機能階層構造から T
a
r
g
e
tF
u
n
c
t
i
o
n以下の部分機能階層構造と Re
du
n
-
d
a
n
tF
u
n
c
t
i
o
nを也換し、新た な機能階層構造を生成する。この l
侍の挙動、状態レベ
te
r
n
a
t
i
v
e Modelに記述されている部品接続グラフ、お よび、 パラ
ルのモデルは Al
メータモデルとなる 。ある対象モデルに機能冗長候補を適用した時のモデルの変化を
6に示す。
図 6.
.
.
第 6章修復計画の自動化
1
6
6
6.
3 機能冗長型自己修復機械の修復計画
1
6
7
6.
3.
2 修復計画の方法
本節の修復計 jilli 手法は第 6.2.2項で述べたブi'fL に)，~づいており、機能冗長候補を平IJJJJ
する部分のみが呉なる図 6
.
7に示すアルゴリズムにより修復 ;
;
1阿を).f行する 。
Func
t
ionRedundanc
yf
orf
4
F
u
n
c
t
i
o
n
a
l
Hierarchy
( End )
亡主D
は田
C
o
n
n
e
c
t
i
v
i
t
y
Graph
:
田
立
￨1
6
.
7・機能冗長修復i
!
-l
!
i
i
l
のアルゴリスム
.
7において、制御担修復計阿は第 6
.
2節で述べた修復 ，
l
;
i
i
1
I
i
千t
とである 。本研究の
図6
機能冗長君J
I修復計l
i
可は i
I
T
I
J御胆の修復計画i
に失敗した後に'よ行される 。 これは、 n
i
l
J
御}
刊
の方が修復の実現が符劾であり、また、修復後の機械の動作の
a
Parameter
加1
0
d
e
l
くb
ec C
..
.
d
〈
:
ミ
:
a
e
A
l
t
e
r
n
a
t
i
v
eModel
F氾!が谷弘であると考
えられるからである。
機能冗長の選択は対象モデルに記述されている機能川長候補から利川可能な候補を
以下の二つの選択基準により埠出する。
1
. Ta
r
g
e
tF
u
n
c
ti
o
nが修復口標機能
2
.A
l
t
er
na
t
i
v
eModelに故障を含まない機能冗長候補
図 6.
6 機能冗長の適用によるモデルの変化
上記 2
.の基準は以下の理由による。機能川長の適Jjjにより、挙動、状態レベルの対
te
r
na
t
i
v
eModelに入れ替わる。このとき、図 6.
8に示す故障 Aのよう
象モデルは Al
に、入力された故￨母モデルと Al
t
er
na
ti
v
eModelの共通部分に故障が存在した場合、
対象モデルを Al
te
r
na
ti
v
e Modelに入れ換えると対象系の状態を正しく表わさなく
l
te
r
na
t
iv
e Modelと故障モデルの共通部分に
なってしまう。そこで本研究では、 A
故障が存在しない場合にその機能冗長候補を利用することにする。図 6
.
8の例におい
1
6
8
第 6章修復計画の臼動化
6.
3
. 機能冗長型自己修復機械の修復計画
て、故障 B に対してはこの Al
t
e
r
n
a
ti
v
e Modelを持つ機能冗長候補は利川 J
I
I
J能であ
r
e
p
a
l
r
る
。
A
l
t
e
r
n
a
t
i
v
eModel
町
O
r
i
g
i
n
a
lModel
169
y〈
入
f
r
ml(frz)よ+
:
f
z
T
7
出 (r2) ム.~
o
F
a
u
l
tA
Succ
e
s
sf
u
lModel
図 6.
9
:機能冗長修復計酬の例
関6
.
8 故障モデルと Al
te
r
n
a
ti
veModel
されている 。 代終モデルの表現として JI ゾl;~' モデルとの定見を JIJ いるとその巡川
純閃は!よくなると考えられるが、故防モデルにモデルの I.~::.y~ を適川したものが
本節の修復計画手法は、以上に よ り導出された機能 χ長候補の A
lt
er
n
a
t
iv
eModel
対象系の状態を正しく表現する範開に￨刻しての考察が必'Jtーになる 。例えば、
1
<
;
(
1
のそれぞれに対し、制御型修復計問を尖行する 。 H
i
l
J御烈修復計 l
出
i
を行なった後も、修
6.8 において、故防 A が発生している放 I~~ モデルに対して、ァf-jZ として返却され
復口襟機能集令 F"を全て回復できない場合には、 J
f
s
U
'
I
I的には 機能〉じ長系を級数剥 l
み
た代替モデル、すなわち、関係 g=dxeの削除と関係 i= hxcを適川しでも
A
J
J
IJ
については
合わせて修復を災行可能であるが、 ここ ではこの彼数の機能冗長系の手 I
対しては、本研究の )
!
'
r
土
.よりも迎川
正しい対象モデルを刊;JjJ(:できる。この点に l
考えないことにする。その理 1
.
0
は、
(
'
;
(
'
i8j
仏で日l'しく述べるが本研究の機能川 W
¥
!
I
I
'
IL
'
.
¥
Jに新しい￨刈係
純凶が!よくなるといえる。しかし 、例えば放院により dと eの I
修復機械では対象系卜で複数の機能冗長を同時に発現させることができ ないからであ
が生じた場合は、代替モデルの適月j
後、パラメータ eを残すのが正しいモデル
る。
であるのか、削除するのが正しいモデルであるのかは、 tÓé If，~ 発生 i蝕干?とその故
以上のアルゴリズ ムによ り、本節の方法で導{I¥さ れる修復計 阿は機能冗長操作を
fr，として、関 6.4を拡強した図 6
.
9のような形になる。
本手法の有効性を検証するために実験的な機能川長引修復計画シス テムを構築した
が、そのインプリメンテ ーション、およ び、実行例については第 8章の機能冗長型自
己修復機械の実行例のと ころで述べることにする 。
障の物理的なで'
1
床に依存し、あらかじめ決定することは難しい。 このような 1
:
1
1
題に対処するためには、正常モデルと代将モデルの境界に故防による変化が l
l
=
.
じていないことを条件とする方法が考えられる。
2 複数の機能 χ長系の組合せ利用
本節で提案した方法は複数の機能冗長系を向 1
時に組み合わせて利用することを
6
.
3，3 考察
1 代替モデルの表現方法と機能冗長の適用範囲
本研究では、機能冗長候補の代答モデルを直後与えているため、機能冗長候補
の適用li1i!聞が故障モデルと代替モデルの共通部分に故障を持たない場合に限定
しないが、機能冗長系を組み合わせて利用することにより、修復可能な草ii.聞を
広くすることができると考えられる。しかし、前項の代替モデルの問題とも関
連するが、 本研究の代替モデルの 表現では、;後数の機能冗長系 を組み合わせた
対象モデルを 生成でき ない。 このためには 、正常時との差異を表現した代替モ
「回.
.
.
.
.
.
←
1
7
0
第 6章修復計画の自動化
デル表現を利用する必要がある。さらに、賞作 8竿で述べるが複数の機能冗長系
の利用を実際の機械で実現する方法も課題として残されている。
3 機能冗長の利用方法
飼を機能冗長型修復計廊よりも優先す
本研究の修復計画手法は 、制御 型修復計 l
るという考え方に基づいたものである。しかし、逆に適当に設計された機能冗
長系はその対象範囲の故障に対して制御型よりも副次的影響を持たず、より
有効に作用することも考えられる。この問題は、対象分野や対象系の設計に依
存し、制御裂と機能冗長型のどちらを優先するのが良いのかは一概にはいえな
い。そのため、修復計画システムとしては制御 Z
E
lを優先する場合、機能冗長型
'
する場合を使い分けられるように
を優先する場合、および、両者を同時に評似i
すべきである。
l
6.
4
第 6~ のまとめ
1
7
1
6.
4 第 6章のまとめ
本市では、J'J己修復機械を災現するために、修 l
U
;
I
i
p
l
l
jを
，
'
，
到J化する)Jil;について述
_
1
↑
!
iJで、修復日J-l
j
l
jの自動化に i
探しでも約 5市で述べた故障診断の，'，
べた。まず、第 6
i泌があるため、第 5Ì~'[ で述べたた性物 llj! を川]いたモデルベースト
動化手法と同様のIlj
推論を利用することが有効であること、また、修復制イIの
l
Ii
l
A
T
Iとして「機能トレード
オフ」を考えなければならないことを述べた 。
_
2節においては、制御型修復操作を対象とする修復.i!j
I
J
l
i
T法について述べた。
第6
また、第 6
_
3節においては、機能冗長系を利
mした修復を J
;
UJ
，
l
.するために、この制御
型修復計画手法を拡張した機能冗長型修復計 i
山
l
の)
j法について述べた。
これらの修復計開手法に基づき、修復を尖行する )j 法は第 n戸、釘~
述べる。また、これら修復計阿手法の有効 tl の検出l についても tt~
る実行例とその考祭において行なうことにする 。
8_"l';'1:でそれぞれ
7;
7
午、告i
'
!81(
0
:におけ
~ー
1
7
2
第 6章修復計画の自動化
第
7章
制御型自己修復機械設計方法論
1
7
4
第 7f;t制御型自己修復機械設計方法論
本政では、制御型自己修復機械の実現ん法と実験について述べる 。 ま
i
l
j
御
ず
、 H
ml
'
l
己修復機械の対象機械部の設 ;
;
U
i法を述べる。次に、;lミ￨僚に
7.
1.制御型自己修復機械の設計方法
1
7
5
7
.
1 制御型自己修復機械の設計方法
7.
1
.1 制御型自己修復機械設計の要求項目
制御霊~n 己修復機微の笑 l険機を桃築し、 ~a投を行なったので、この災験機
の製作、および、実験結果について考祭する。この笑l
段の結果、制御型fI
;1で述べたように、本研究の門己修復機械は、本来発刊i
する機能の他に、状態
第 3i
i
i
.
l
i
l
l
i機能、および、修復笑行機能を発
監視機能、故障判定機能、故障診断機能、修復 i
j訟を決めることができ、有
己修復機械は故障の状況に応じて柔軟に修復 )
I己修復機械は制御型の修復実行機能
現する機械であると定義できる。特に、制御型 1
効であることが明らかになった。
削機
を実現する自己修復機械である 。 ここで、故障判定機能、故障診断機能、修復計 i
能は、第 0;-;:- 第 6{;江で述べた方法により故防診断/修復計 l由i システムを計~機 L に
構築し、機械部と接続することで実現することができる 。本節では、残りの機械部の
設計方法について考察する。このとき、機械部において本来の機能を発現させるため
i法論は他の研'先に従い、本研
の設計は、一般の機械の設計と同等であり、その設計 )
j
f
:
けJ!機能、修
究では議論しない 。 ここでは、自己修復機械の機械部を特徴イナける状態 !
"
;
1で:t:D'!するための設計方法を議論することにする 。
復実行機能を機械 ;
本研究が対象とする一個のメカトロニクス機械システムにおいて、一般に、初、 fl.~~K~
視機能はセンサにより笑現され、また、制御迎修復尖行機能は、その定義からアク
チユエータの制御により尖現されると考えられる 。 このため、状態日:
d
J
U
幾能、修復J::
行機能を機械 ;~II で'よ }Jlするための設計 i 問題は、ここでは、以卜の:/，i を満たす機械の
構造、および、センサ、アクチュエータの配 i~'r':I Hlm と例えることができる 。
l
機能のトレードオフを'人税し、故防|時においても~水機能発現が可能な機微十IFi
造
2 機械の状態を適切に把握できるセンサの配配
3 広い故障の純聞に対して、柔軟に修復を災現できるアクチユエータの配置
以下、本節では、上記の機械の構造、および、センサ、アクチユエータの配配問題
に関して設計者を支援する方法について考祭することにする 。
7
.1
.2 機械部の設計方法
前項の要求 を満たす機械部を設計する方法として、ここでは、図 7
.
1に示すような
対象機械の保全用の
FBSダイアグラム表現をもとにして制御型自己修復性を発揮し
ti
第 7単制御型自己修復機械設計方法論
1
7
6
7
.
1 制御型自己修復機械の設計方法
7
1i
やすいように、対象機械の構造 lの評価やセンサ、アクチュエータの配置を決める方法
を考える 。 このとき、設計者ーからみた対象機械の必製機能は既に示されているものと
立
!71
の例を )
!
Jいて改良設計の )
J
i
去を議l
u
kすることにする 。
し、以ド、 l
.
1は、機能階初椛迭とパラメータモデルから成る f
i
l
j
l
j
i化された保全)
!
JFBSモデ
図7
ルを表している。機能断層構造において、 h-んは機能ノードを表しており、 h1
1
6には conditionタグに発現条f!1が記述されている。例えば、んの発現条 1
1
・はパラ
メータ αの値がランドマーク LowAより大きく、ランドマーク HighAよりも小さい
こと(く (LowA，
a
)& く α
(，HighA))である 。この発攻条件に より、各機能ノー
ドはパラメータモデル上のパラメータと図中の f
波紋により関係付けられている。本例
では、必要機能を
h、 h、 h、 ん 、 ん と し 、 ん は 必 ず し も 必 要 の な い 機 能 と す
Functional
Hierarchy
る。
ヲの配置
r
l
'
:に￨泊して幾つかのヒューリスティックスを導 l
Hできる =
エータの配 i
1 技術的、物別的安凶からの限定。
技術的、コスト的なW:!刻からアクチユエータの配 'i~.t が制限される 。
Parameter
さらに、パ
民1
0del
ラメータには物型的に直接操作可能なものと不 r
i
f能なものがある。
一
川ー
ド
1
己修復機械におけるアクチュエータは、lU小のアクチュエータで機能に対する修
復をより柔軟に行なえるものでなくてはならない。 これを実現するために、アクチュ
1I
M
いf
+t
uいいけ︿
(
1) アクチュエ
2 全ての必w:機能を操作可能にしなければならない。
.
1の例でいえば、機能に閃逃するパラメータ α、 b、 c、 zを操作可能でな
図7
n
0
ければならないが、機能ムは必ずしも発現しなくても良い場合は、 zは操作可
能でなくても良い。 この条件は、パラメータモデル上の関係で自動的に判定す
ることが可能である。例えば、上記の条{牛を満たす最小のアクチューエタの翁l
として 1 と lを得ることができる。またこのとき、故障によりパラメータモデ
ルが変化する可能性があることを考えれば、 lつの機能を操作可能なアクチユ
エータは後数であることが望まれる。これを「アクチユエータに関する冗長
性」と呼ぶことにする。
ここでの「併造」は、設計終了時に決まる対象機械の部 t
T
，やその関係、および、それによって決ま
1
る対象機械の動作特性のことである。
図7
.1
:l
i
iIJ御型自己修復機械に対する FBSダイアグラムの例
『司 困 』 ー一
第 71
'
;
t制御型自己修復機械設計方法論
1
7
8
そこで、このヒューリステイクスを評価する関数 C"を以下のように定義す
7
.
1 制御型自己修復機被の設計方法
1
7
9
ジャーの宿 J
-Fは容易かつ安価に測定することができる 。 また、ベアリングの
る。 ここで、 π は必要機能の数、 ιは z呑rIの必要機能に対するアクチユエー
l
(媛、動的に測定することはできないが、アコースティック・エミ
摩粍試は l
え性、すなわち、ある機能からアクチュエータへの凶公的にな l
床のあるパ
タ冗 i
ション [
A
k
i
z
u
k
i
91
]により間接的に i
!
J
I
J
k
"
J能である 。
ス数、であり、
C
"は、対象系における各必製機能の平均操作パラメータ数を表
y
2 必要機能の発現のギïi!!~ を直接観測可能なj'i)j j肝 (1主I 7
.
1では、 α、 b、 c
)には、セ
，が l以十の機能 l
土故障時にlU
J
l
御できず危
わす。 C刈が大きい方が望ましく、 c
ンサが必要である 。
険であると表現できる。
1
の故際判定機能を実現するための安 i
i
fである 。 このとき、
これは、知的判断音1
(t
勺
)
-
C"=豆三~ (
i= 1，
2， ス)
「正常な画像を得る」機能等センシングの自動化が閑簸であり、かっ、使川名ー
による判定が容易である機能もある。このように、センシングの白動化と佼 J
I
J
η
3
. 1つの機能を操作した時に、他の機能に彩卒中が無い箇所が望ましい。
者による判定の割り振りを設計時において適当に定めなければならない。
.1
の例で言えば、機能 cを操作する場令、パラメータ kを操作すると、機能
関7
bに副次的影響が現れる可能性があるので、パラメータ m を操作する方が好ま
しい。
すなわち、必~機能パラメータの数を η 、そのうちセンシングされているパ
ラメータ数を m とした時、 5
f=守 が lに近いほど望ましい。
3 均等なセンサの配 i
r
i
このヒューリスティックスを以下の i
l
H
l
l
i
l
対数 C
'
fで去す 。 m は妹刊パラメー
センサは対象系金体に均等に配世されていることが、故障診断における放附の
λは z番目の操作パラメータから必要機能パラメータへの l
刈果
的に ?
J
:
I
床のあるパス数である 。 C
，は、対象系における各操作パラメータの機能
同定をより谷易にすると考えられる 。 このとき、あるパラメータを測定すると
タの数であり、
に対する独立性を評価するものであ り、 lに近いほど望ましい。
L
:
;
，，
/2 I
f =一一一 (i=1，
2， ，
m
)
打1
る。 そこで 、あるセンサの「測定部分」 を「パラメータモデルにおいて、その
(
7
.
2
)
C f を u (V~ に令わせ
て適当に重み付けして月 jいることにより、アク チュエータの配置に関して目立:¥1者を支
援可能であると考えられる。
住1
7
.1
の例でいえば、
センサよ りもLifrt.の部分ネットワークで、かつ、そ のセンサよ りも上流のセン
;
'
i
l分
サの社!l]応部分に合まれていない部分」 とし、測定 部分の大きさをその測定 "
l を衣却するために、適用可能なアクチュエータに￨泌する知設ベースをtIIi築すれ
ば、パラメータモデルとこの知識ベースに t.~ づき、_r.. ;氾の C" 、
いうことはそのパラメータより「上流」の対象系2の状態を測定するものであ
2-4倒のアクチュエータを付加する場合、 C"が 大 き い
(
hjk1
)や
、 C
π が大きく Cfが小さい (
h
j1m)が適当な候補として導出される。
(
2
) センサの配置
に合まれているパラメータと関係の欽でぶすことにする ョ
.
1で
、 zにセンサをつけた場令、パラメータ
例えば図 7
発現状態を適切に把握可能であることが必要である。このセンサの配置問題に対し
て、幾つかのヒューリステイクスを導くことができる。
n、。、関係
=
(e，
j
)が
は、パラメータ α、 d、 e、 h、 1、関係 α=d+e、 d=i-h、 1+
含まれ、 aの大きさは 8である 。そこで、市価￨月数
このヒューリスティックスを
5
d を以下のように表現し、
5dが小さくなるようすることであるとする 。 ここ
;は z番目のセンサの測定部分の大きさである 。
で
、 m はセンサの個数、 g
_2
5d =す
!_(
i= は ， m)
(
7
.
3
)
上記 l を表現するセンサに関する知識ペースを椀築すれば、パラメータモデルと
この知識ベースに基づき、かっ、評価関数 5
f、らを目的に応じて適当に重み付けし
1.技術的、物理的要因からの限定。
例えば、複写機のドラム上の電位を正確に測定するよりも、入射光量やチャー
1
η x0が
社
!
t
JJ
E部分でその大きさは 4であり、さらに αにセンサを付加l
した場介
て
『
、
自己修復機械における センサは、最小のセ ンサ数で'{日に機械の状態、特に、機能の
1，
2そのパラメータに因来的に影響を及ほし得るパラメータモデルの部分ネットワーク
『曹---ー
第7l';l:制御型自己修復機械設計方法論
1
8
0
7
.
1 制御型自己修復機械の設計方法
1
8
1
て利月]することにより、センサ配置に関して設計者を有効に支援することが可能にな
る。
例えば、必~機能が h 、 h 、 h 、 16 である|到171 に 51闘のセンサを配位する場
合
、 α
( bcd1
)が Sf= 1、 Sd=おとなり、適当であることがわかる。
(
3
) 自己修復に適した機械構造
(
1)で述べた、冗長十￨ーと操作独立位を考慮したアクチユエータの配置により、故障 I
時
にも必 3
Z機能を回復可能な市J
I
御型自己修復機械を椛築可能である。このとき、これら
二つの要求を実現容易な機械の構造はパラメータモデル上で考えると、機能に対する
因果関係が直列的に続くよりも、並列的に広がる形態をしていることが必要である。
1
7
.
2において、 (
a
)の構造を持つよりも (
b
)の構造を持つ必要がある 。
例えば、 W
また、機能に影響をリえている各閃来的パスが長いほど故障の影響を受ける可能性
が高いと考えられる。これは、いわゆる信頼性工ヴー[
S
h
i
o
m
i
6
8
]において要素の l
立i
l
J
i
i
l
i
結の信頼性が名要素の信頼性の積として与えられるという事実に基づいている 。この
項F
Iを評価するために以下の Cd を導入する 。 d，
jは
、
1帯 1の機能と
J番目の入 )
Jパ
GE
GED
。.-0.-0+。
parameter
ラメータ(定数パラメー夕、可操作パラメータ)が凶果的に関係を持つ場合にのみ定義
何者間の関係の個数として表し、引は d
'
Jの数
され、パラメータモデルトでの距離を I
を表す。 このとき、
(
a
)
Cdは入力パラメータと機能の対象系における予均 llE離を去し、
π
叶
一
d-d
工一
C
これが小さいほど望ましい。
(
7.
4
)
以上、冗長悩、操作独立性のあるアクチュエータのi'l
e
i
f
iが容易で、かっ、故防の
彩 ~f!f を受けにくい機械の構造は、パラメータモデル J ーの全入力パラメータに対して
を利用して評価できる。
(
1
)
で述べた評価 l
渇数 C，
ι、 C
f、および、上記の Cd
以上、アクチュエータの配置方法、センサの配位方法、および、機械の構造の評価
方法について述べた。実際に機械部を設計する場合には、これらの三視点からの評価
を交互に行ないながら、機械の構造とアクチユエー夕、センサの配置を決定すること
が必要である。
ぐ
主
￨1
7
.
2
:パラメータモデルの構造
(
b
)
第 7f
;
r
[制御型自己修復機械設計方法論
1
8
2
7.
2
制 御 型 自 己修 復 機 械 に お け る 修 復 の 実 現
7
.
2 制御型自己修復機械における修復の実現
1
8
3
1 操作パラメータを α、現在の定量他を%としたとき、各繰イ/卜パラメータに故小
1
15vα を定義し、操作命令が増加l
であれば、操作;止を +
6
v
"、減少であれば
操作 1
i
J
l
]
l
御山 1
'L.修復機械において修復尖行機能を%以l するためには 、 百Î~ 6.
2
u
I
Jで述べた
.1
節で述べた機敏部に対して笑行しなければな
手法により導出された修復計画を第 7
らない。この部分は知的判断部と機械部を接続する ;
'
;
1分に相当し 、l
i
i
I
J
御
型"
1L.修復機
械の特性に大きく影響を与える部分である 。本節ではこの修復実行の方法を述べる 。
第6
.
2節で述べたように修復計画は一般に図 7
.
3に示す形をしており、各修復操作 T
は以下のような形で与えられる 。 このとき修復笑 q
j百
1
1
は
、 Co
nt
r
o
lMe
thodに記述さ
je
c
ti
v
e
sの状態を尖現しなければならず、ま
れたアクチユエータの自動制御により Ob
6
v
，
ι とする。このとき、操作パラメータには可操作純聞をあらかじめ '
jえるこ
とにする 。
2.1で決められた操作を対象系に対して尖行し、状態を測定する 。
i
J
!
]
1i
l
'
{
t
i
{と凶
7.
3の修復モデルを比較することに より、現在の状態を同定する 。
3 対象系に副次的影響が発生したら 、修復繰作を中 1
]ーする 。
4.対象系で修復目線を達成していた場合は、修復操作を成功、終 fする 。
5 操作畳の限界に到達したら、修復操竹を停止させる 。
et
f
e
c
t
sの発現 を監視しなければならない 。
た
、 Sub
Re
p
a
i
rMe
t
ho
d
Cont
r
ol乱1
e
thod: l
ampup
Object
ives:
く (
x，
l
i
m
i
t
)
Subef
f
e
c
t
s
:
>(
y，
N)
以上の修復笑行方法では、複数の アク チュエータの同時操刊ー
は災 :
f
l
!
.i
il
*
l燥である 。
i
;
]
l;
l
jにt
l
q加l
させたい
その理由は 、例えば￨
頁]7.4に示すようにパラメータ ιおよび bを]
場合、その操作の組として (
6
va，0
)、 (
6
v
6
匂b
)、 (
6
v
，
，
，2
6
v
b
)、ー というように f
T
I汁
a，
1
2
0通り考えられ、これは操作パラメ ータ数、株 1
'可能 JI(が別えるにつれて指紋作jに
増加するため、これら全ての笑行を試みることは附難であると与えるからである 。そ
こで、本研究では、第 6
.
2
i
l
↑
Jで述べたように同時に一つのアクチュエータのみを掠れ
I@
@
moι
することにする 。
3
r
j
b
→ ポけι → @
一一一__
-/ControlLimit
て⑪
凶(
r
2)
く
=
:
>SuccessfulModel
a
図7
.
3 修復計画の例(再掲)
Curr
en
tSt
at
e
ここで問題となるの は、修復計画に より導出さ れる操作は 定性的 、つ ま り、操作の
方向のみを示して お り
、 かつ、故障に より対象系の特性 は変化 している 可能性がある
図7
.
4 二つの アクチュエータを操作する場合の操作空間
ため、操作パラ メータに対する操作 目的パラメ ータの感度は一般に不明であることで
ある
。 このため、操作量 を決定できな い
。 そこ で本研究では以下のようにこの修復操
作命令を実行す る。
.
3のよ うな修復計画 を修復計画推論時の全て導出す ること は、その大
さらに
、 図7
5に示す よう
部分 を使用しな い ことを考え る と無駄である 。そこで本研究で は、図 7.
可.
.
.
.
1
8
4
第 7章制御型自己修復機械設計方法論
j
i
l
l
iと修復笑行をインタラクティプに行なうことにする。図 7.
5において、
に、修復古 I
.
3におけるー操作分の修復元1
聞を行なうものである。ま
「修復計画生成」は、関 7
7
.
2 制御型自己修復機械における修復の実現
1
8
5
以上のアルゴリズムによる典型的な修復災行のパターンを￨刈 7
.
6に示す。 (
a
)は
_
1p
i%if!.に修復に成功する例であり、 (
b
)はパラメータ bにより副次的;;汐却を抑えつつパラ
「副次的;必科に対する修復計岡、災行」ゃ「現住の修復モデルに対する修復計
c
)はパラメータ αによる操作が限採に述
メータ αにより修復に成功する例である。 (
i
l
i、実行」では、本アルゴリズムが再帰 (
I
'
Jに実行される。ただしこのとき、対象系に
d
)はパラメータ αが
した後、パラメータ bにより修復が成功する例である。また、 (
対して既に適用されている修復操作やその逆の修復操作は選択しない。また、結果今と
限界に迷した後、パラメータ bにより修復を災行したが、修復に失敗したので、操作
た
、
して可能な修復操作が無くなり推論が停止した場令には、状態を修復操作実行前の状
を一旦リセットし、パラメータ bの操作後にパラメータ αの操作を尖行し、成功した
r
修復モデルの選択 j は、測定値か
e
)に示すような場合には修復に失敗す
例である。しかし、本節で提案した方法では (
態に戻し、5J1jの修復計阿を実行することにする 30
j
l
J
ら現イ王の状態を表す修復モデルを修復シミュレーションの紡糸与えられる状態遊移 i
る。この問題に対処し、後数のアクチュエータを利用した修復を笑現することは今後
から選択するものである。
の課題であり、第 7
.
5節で考察することにする。
故障モデル入力
￨尖 行 附 リ セ ッ ト ￨
f
p
(
，
i
i
'
i
副次的影科 j
く亙
互〉
図7
.
5:制御型修復計画、実行のアルゴリズム
ここでは、修復操作の可逆性を仮定している。逆に、可 i
且でない操作はシミュレーションの結果か
3
ら判定することが可能であると考えられる 。
;
t
第 7 '
f
.制御型自己修復機械設計方法論
1
8
6
7
.
3 実験機の設計
1
8
7
7.3 実験機の設計
本研究では、今まで述べてきた手法のイ1効相の検 i
J
IとI1UW/，
(
をI
>
>
Jらかにするため
に、制御引内己修復機械の'丈験機を構築した。本節ではこの'J::~倹機の桃 J.x 、知 ;liæ の記
b
述、および、推論 i~11 と機械部の接続に関して述べる。
7
.
3.
1 実験機の構成
a
Repairo
p
e
r
a
t
i
o
n
C
u
r
r
e
n
t5
t
at
e
(
b)
(
a
)
本研究では、既存の複写機を改造して機械部とすることにより制御型仁l
己修復尖験
再築することにした 。複写機を対象とした理由は、典型的なメカトロニクス機械
機を f
'
止にi1
l
i
lf，却を行なうことが
のため、計算機との接続が容易であり、かつ、計算機から柔1
可能だと考えたからである。また、自己修復型被写機を新規に設計することは徐々な
i
理由から困嫌であるので、既存の機械にセンサ知、アクチュエー夕刻、および、計 t
b
機とのインタフェースを付加することにより、機微百日を構築することにした 。
表7
.
1に笑験機の諸元を、￨主1
7.
7に実験機の内部構造を 示す 。以1
7
.
7内の D
e
n
s
i
t
o
l
l
l
e
-
t
e
rは出力紙上の濃度を i
J
!
i
仏Lする探兵であり、ここでは 1
り)[
I
I
I
[像波伎を入手により i
J
!
i
J
a
a
定することにする 。本
2
+
ド
;
研
ヲ
究E
では 5
尖JO.i験責対象を尖!験験機のドラム j
よ"占';山，
ち、紙送り系の故防や定才[系の故障は扱わない。また、例え(;f、 j
l
l
l
i
i
象が企むて5
2の [
I
h
i似
(
d
)
(
c
)
の詳細￨な情報を必安とする故防は[雨i
像処理技術が大きな:1::
1
:
刈となるので微わないこと
t
[
[織の
量の問題であり本尖験システムを拡張することにより、行弘に取り扱い I
J能である 。
d
LM
o
、
VA
'
a
n
r
録
ー
ー
一
図
ず
、
一
目
み4
++44+++4
hu&
宇i
AY
にした。しかし、これらの限定は法本的にセンサ、アクチュエー夕、および、
7
.
8に一枚のコピーを取るための複写機の法本的な動作を示す。すなわち、ま
ドラムをメインチャージャにより正に ;;i~; m: させ (1) 、ハロゲンランプから発し以
稿の白色部分で反射した光が'計屯したドラムに入射する 。ドラムは'Ji:.'J'導体である
別立が Oとなる (
2
)。次に、現像ローラ
ため光が当たるとその部分のみがア ースされ f
で負に帯電させられたトナーがドラムに静電気力により吸着する (
3
)。さらにドラム
(
e)
が回転し転写部に入ると、転写チャージャはドラムの活位より強い正の屯位を持つ
ため、
図7
.
6 修復実行の主なパターン
トナーは静電気力によりドラム上から出力紙に引き付けられる
分離チャージャがトナーの乗った出力紙に交流放'ittを行ない、
する (
5
)
。本実験機の対象はここまでであるが、
(
4
)。 さらに、
ドラムと出力紙を分離
トナーの来った出力紙はその後定務
6
)。また、
部で熱ローラにより加熱加圧されトナーが溶若し、出力される (
ドラムは
7
)、除電ランプにより電位を
クリーニングプレードにより余ったトナーを除去され (
";1.制御型自己修復機械設計方法論
第 7i
188
7
.
3 実験機の設計
189
O
r
i
g
i
n
a
lP
a
p
e
r
表7
.1 制御型自 己修復尖l
験機の j
j
t
5
e
-基本仕様
形式
卓上型
乾式間接式静電複写方式
複写方式
複写サイズ
最大A4最小 A6
複写倍率
1
2枚 /分(A4)
等倍
給紙方式
シングルカセァト l
ヨ動車合紙、および、手動給紙
複写速度
使用ペーパ一
T
r
a
n
s
f
e
rChar
!
!
e
。
v
t
C
Co
n
t
r
ole
r
普通紙、特殊紙
S
e
p
ar
a
t
i
on
Un
i
t
1- 99枚
7
1
1
コロナ放 '
連続被写
主'rli定方式
原稿 T
今f
l
i
l定によるスリット保光方式
~光方式
図7
.
7
: f~IHj却型自己修復災l験機の|人j ，';I\m :ili
ハロゲンランプ
光源
I式
現 像)
乾式(磁気ブラシ現像方式)
トナーネ￨似合
トナー自動補給機 fl~{-'J き
転写方式
次f
E
コロナ j
分離方式
ACコロナ放氾
%
:
:
l
i
:方式
熱ローラ方式
づいて作成した笑験機の対象モデルが ~l 73
.
2
J
l
iに示す l
立1
7
.
1
2、
￨
立I
7
.
1
3である 。 4
:
'
.
(
熱湯!ハロゲンヒーター
i
険機は ￨
χ
1
7
.
1
2のパラメータモデルに基づいて以卜のように i
淀川された。 まず、対象機
プレードクリーニングゴjj
:
'
¥
..除川ランプによる除:正
械の構造は本笑!険機がïIT販機の改造ということからざ~Vi することはできず、あらかじ
クリーニング方式
アースされ (
8
)、一回転のプロセスを終了する。
以上の佼写機の込~*的動作、 l拘に設百十字iーが fj つ桜'ゲ後の励行可けl に|刻する知識に)，，;
感光体
セレン感光体
大きさ
日
中 535m m奥行 505m mi
(
:
jさ 2
7
9
1
1
1
1
1
1
め与えられた。センサ、アクチユエータの配慌に関しては物別的、技術的市)
1
約条1'1
必ず
最も大きい 35 因となった。また、災験機の必~機能に l均 jlli するパラメータとして 1 1\))
紙の設皮
-追加改造仕様
Osと出力紙の分離特性 Sp4を指定した。
状態監視機能￨表面屯位センサによる感光体米国氾位(に)の波)
1定
反射型フォトセンサによる感光体i
凶像濃度 (D
，
)の測定
(
X
)の測定
修復実行機能￨メインチャージャの出力電!土 (
V
"C)伽円卸
転写チャージャの出力電圧 (
V
，
C)市)
1
御
ハロゲンランプの出力光立 (
H C)制御
フォトセンサによるランプ光量
，
.
9に 示 す よ う な 制 御 型 [
1己 修 復 機 械 シ ス テ ム を 構 築 し
以上の機械部を用いて図 7
た。図 7.
1
0に 本 シ ス テ ム の ア ル ゴ リ ズ ム を 示 す。図 7
.
9中で、
PC9801は接続ボード
を介して対象機械部と接続しており、機械部からのセンサ値を受け取り定性化し、
マッキントッシュに送り、また、マッキントッシュから送られる修復操作命令に従い
定量的なアクチュエータの制御値を機械部に送る働きをする。対象機械部である複写
‘このパラメータは、紙が実験機から出力されれば疋常、そうでなければ異常と 目促により測定、入
力することにした。
第 71
';i制御型自己修復機械設言十方法論
1
9
0
7
.
3 尖験機の設青￨
1
9
1
抑口一
で
+
ん
)
;
M
J
4
よ
<
9 J
旨
i署長足 ト
ナ
ー
Dens
i
tomet
e
r
工学士ユナ
ト
慌よ
ム 山 町 誼+
m
高i
;
J 4+
大J
e
8
_
i
0
C
D
図 7 .9
制御 l~~ 白 己修復機械システムの構成
図7
.
8 複写機の動作
機は受け取った制御他を mいて復'-4:動作を行なう。マッキントッシユ上に第 4.6節
、
第 5.2節、第 62節で述べた対象のモデリング手法、 1m論手法に)，~づく故防診断/修
復計画システ ムを Sma
lt
a
l
k
-8
0をJ
l
lいてインプリメントしてお り、 PC9801か らの忘
れ((.J ìJ!lI k:似にぷづき、故防相l 定、故障診断、および 、修復 ;lYllùi を行ない、修~J1操作を
PC9801に出))する。
島1
a
c
i
n
t
o
s
h
n 己修復のーサイク Jレが終了した場合、一紋的には機械百11 の状態は劣化の );i:~年?と宇に
より設計時の状態と異なっているが、正常であるという状態になる。すなわち、現な
.
1
0内の "Mak
e
の状態が新しい正常状態になると考えられる。そこで本研究では、図 7
NewObjec
tModel
"において 、現在の状態と最も一致している対象モデルを選択し、
F
a
u
l
tSimulation
Rep
a
i
rSimulation
それを今後の正常モデルとする。また、このモデル内で‘は各パラメータ他は必ずしも
正r
'
i
¥
1
f
i
lを表すランドマーク N を指してはいないので、図 7.
1
1に示すように、正常モ
デル内で各パラメータが指している値の場所に現在の正常他をな l
味する CN(Cu
r
re
nt
Norma
l
)というランドマークを生成することにする 。 この CNを基準として今後の故
障診断/修復計画が実行される。
7，3，2 知識の記述
次に本実験システムにおいて実験機を対象として記述した知識について述べる。
関 7.
1
0 制御槻i'I己修復機械システムのアルゴリズム
7
.
3 実験機の設計
1
9
3
第 77F 制御 )\~ j
'jl
二
:修復機械設計 )
i
法論
1
9
2
CurrentValue(
1
.35V)
Curr
官n
tValue(
1
.35V)
。争N
DrumI
i (O，
N) I(N，
0
0
)
Vs .I
o
1
.6
1
-1
.77 (
V
)
戸
一
-
事
・・
o
CN_
.___
_
N
E(
O，
CN) (CN，
N) (N，
o
o
)
I
o
I
I
1
.2
7
-1
.43 1
.6
1
-1
.77 (
V
)
図7
.
11:現在の正常状態を表すランドマークの生成
e
LH
o
b
﹁、
n
Tr
も
向日
J W市
4J e
α
山 k⋮
'
k一
2294'
ミ
pl f 、C
山田凶
予
町
QM
「出力画像を得る」機能とその上位機能の合計六機能を指定した 。 カプリの判定
} 加
能
、
r
I
.H力用紙が分離される」機
ん助
機能の部分機能である「出力図像がカブラない 5J機能、
以
柄、/¥
機能として、区1
7
.
1
3内で灰色のノードで示される「被写を取る」機能、および、この
⋮E
山円
状態レベルの表現であり、図 7.13 が機能レベルの表現である。本実験では、必~・
動
一/'
⋮
⋮
ku 子ぷ¥⋮m
一川ー
何一
凶
⋮
一
片
/i
到
￨1
7
.
1
2、院1
7
.
1
3に 、 本 実 験 機 を 表 現 す る 保 全 J
I
IFBSモ デ Jレを示す。 1
2
<
1
7
.1
2が挙
AP
a
r
a
m
e
t
e
r
国C
o
n
t
r
o
lP
a
r
a
m
e
t
e
r
@ SensingParame町
は、基準濃度の用紙を複写した出力紙の濃度が一定以下であれば機能が満たされてい
ると判定される 6。カプリを特に対象例としたのは、実際の複写機において画像不良の
中で比較的頻繁に発生す るからである 。 また、出 )
Jf
i
l
l
i
f
象の判定も同様に基準原稿を用
立
￨1
i
.
1
2
: 天験機の対象モデル(不動 ・状態レベ ル)
い、一定濃度以上で あれば機能が満たされると判定する 。
また、故障診断/修復計画システムで用いる現象知識として表 7.
2に示すような故
障に関連する現象を記述した 。 ここでは、簡単のため 単一 故防仮説に基づいて知識を
記述した。すなわち、因来的に互いに関連する現象は記述しなかった。
7
.
3
.
3 推論部と機械部の接続
推論部と機械吉1
1
の接続は図 7
.
9の PC9801において実現されている。ここには、セ
ンサデータの定性化のための知識とアクチユエータ操作知識が記述されている。典型
.
1
4、アクチユエータ操作知識の例を図 7
.
1
5に
的なセンサデータ定性化知識の例を図 7
示す。
，
r
カプ レJとは、新聞のよ うな原稿のコピーを取った場合に出力画像の地肌が黒くなってしまう状
J
想を去す用語である 。
。
J
Jf準原諸や基準設度は実際に複写俊メーカーで使用されているものを用いた。
，
7DT1.L1γ Vsの正常値はこの場合1.6
8土 O
.
0
9
(
V
)となる 。
表7
.
2 記述した現象知識
J
I
れ百
BadOpticalPath
Char
g
erCut
C
h
a
r
g
e
rDe
tH
ig
h
C
h
a
r
g
e
rDetLow
DrumDete
r
i
o
OrumEarth
HalogenCu
t
HalogenDeter
io
H
a
l
o
g
e
n
O
e
t
e
r
i
o
2
Paper
O
e
t
e
r
i
o
Poor
T
o
n
e
r
T
o
n
e
r
O
e
t
e
r
i
o
TonerStickingOnMc
i
^
J
谷
光チ協ャ~Ig.
ー正
予z
ジャ最~断線
チャージャ劣化
チャージャ劣化
ドラム劣化
ドラムカさアースされる
ハロゲンランプ断線
ハロゲンランプ劣化
ハロゲンランプ劣化
出力紙劣化
トナー不足
トナー劣化
チャージャへのトナー付若
1
9
4
第
7予
;
ii
I
J
I
J
御型自己修復機械設計方法論
7.
4 制御型自己修復実験
1
9
5
7
.
4 制御型自己修復実験
，H
a
l
o
g
e
nLamp
tl
e
r
u
n
u
EL
x
〆
J
s
o
ny
，
前自↑j で述べた(i己修復尖験機を災 I;h'~ に作動させて実験をいくつか行なった。'よ l険の
目的は、本実験機が災際に E
I己修復性ーを発}:j(可能であることを検証すること、およ
J訟としては、ヨミ験機に対して立倒的に故
び、問題点を洗い出すことである。実験の )
障を与え て やり災験機を動作させた。このとき、 J，~1~Uf，(和に対する絞りillIJ作を行なっ
、一
，
一。
7
.
4
.
1 実行例 1
ハロゲン ラン プの出力を低く設定して実験機を動作させたところ、カプリが発生し
た
。 この場合、故障診断部で「ハロゲンランプの劣化J現象が発生していると正しく
Jをト芥させるという修復操作
故障原因を同定することができ、ハロゲンランプの出 )
により、正常に機能を発揮する状態に回復することができた。この例は、一般の絞っ
，
J
;
俄である 。 そこでさらに、ハロゲンラ
撲で行なっている阿像濃度のIi動調整とほぼ I
ンプの制御範囲を小さくした。この場合は、ハロゲンランフーの I
¥J
:
HJIのみでは修復
することはできなかったが、さらにメインチャージャの I
I
U1"，正圧を 1
氏トさせることに
1
;
2
17.
1
3 笑験機の対象モデル(機能レベル)
より凶 7
.
6の (
c
)のパターンにより修復に成功した。 1
:
;
(
1
7
.
1
6に修復尖行'1'の欣附診断
/修復計 F
l
r
jシステムの前面の例を示す。￨立1
'
1
'
のF
U
l
lc
t
i
o叫 [
o
d
e
l
e
rウインドウは税イ:
1
の
機能の発現状態を示しており、月 l
サT
のノードは発現していないことを、i'l
i
Jnのノード
Parameter: DrumVs
Map:
0
.
.
.
.
.0(
V)
N
.
.
.
.
.1
.6
8(
V)
Error:
0
.
0
9(
V)
7
.
14 センサデー タ定性化知識の例
凶7
は発現していることを、斜線のノードは発現状態が耳、 I
Y
Jなノードをそれぞれ示してい
a
u
l
t Ca
n
d
i
dat
e
sウインドウは故障 J
h
(凶が「ハロゲンランプの劣化」現象に I
;
J
る
。 F
定されたこと を示しており、 Re
pai
rP
lanウインドウには災行可能な修復操作ー
候補が
示されている。この状態では、ハロゲンランプの出力
m加lは既に限界に透しているの
で候補から除外 されている。 Re
pai
rH
is
t
or
yウインドウには修復の尖行版泌がぶさ
れており、ハ ロゲン ランプの出力上昇が限界に逮した後、メインチャージャの出力低
te
rsウインドウには PC980
1か
下操作が行 なわれ てい るこ とを示している。 Parame
Parameter: MαinCh
αr
g
erVnC
Range:
0-5(
V)
UnitValue: 0
.
1(
V)
図7
.
1
5:アクチ ユエータ操作知識の例
ら得られたセ ンサ、アクチュ エータの定性似が示さ れている。 また
、 a
z
17
.
1
7に修復成
功時の PC9
8
0
1の実行画面 を示す。 DN と示されているのが設計時における正';(;他で
あ り、この状態では各セ ンサ、 アク チュエータ値がそれぞれ正常値とずれ ているが、
I
T以下になっているので、 機能を発現
機能を 表すパラ メータ Osの値は限界値 LIM
してい る状態に あ ることがわかる。 また、本例に お ける修復前の出力画像と修復後
7.
4
. 制御型自己修復実験
第 7'!~ 1IJ1J御型自己修復機械設計方法論
196
・
・・
・
"
pp
197
m 1
旦盟旦旦主旦
M・同 h"rg"v，
;
-
o
7
w山
o
.
'
一+一一+o
.
，
.
_
".
ー
→
ー
ー
ー
+
ー
‘
トーー+"
，"
尚一
同日白円る凶H
・
。
o
市
l
"
f'punotl
VCOO"'"
・
"
"
、
"
・ ."C・
l
IW
剛山叫.，
ト
一
一
+
-
2-
日
立-一一
千一一一一一ー一一ー
"
・
山"，、
s
一
→
ー
一
←
一
→
一
。
刷 凶 ' "
「定石認定立Z
均
二
一:
1
な ん-J
事正
図7
.
1
7:PC9801の実行画面(笑行例 1
)
[
:
;
(
[i
.
16 故防診断/修復H
[
'
j
l
l
l
iシステムの災行 j
l
l
l
i出(実行例 1)
'
マ
1
h
w
角
6
@
]5)，{行した。
叫
に、:;J.f行例 l を行なうのに~ーした l時間は令官 i 約 8 分である 。 一俊写 動作に*，)1 0 秒を
要し、ここでは、ハロゲンランプの上昇 3回、メインチャージャ下降
h・
r
のl
Uブ
J
m
l
)
1
象を￨立[7
.
1
8に出す。尖!擦に M
acin
t
o
shI
l
f
x、 EPSO;
.
J PC-286を
JlJ
いた場令
推論に'li!した￨時/i
Jは合計約 3分である 8。
l的とした故防診断、修復
この笑行例 lにより、本実験シ ステムにおいて本研究が f
計画、修復実行を行なうことができ、また、これにより自己修復性を発揮することが
できたと結論付けることができる 。 さらに本例より、本実験システムは対象機械の状
況に応じて柔 l駄に修復を計画、実行することができるという特徴を持つことが明らか
になった 。すなわち、本システムは故障パターンとその修復方法という形の知識を利
修復前の出力画像
修復後の出力図像
用せずに、対象の因果的な関係と操作知識から適切な修復操作を導出することができ
る
。
8 この他、複写動作の起動や濃度測定に入手による操作を~す。
図7
.
1
8 修復前後の出力画像
1
9
8
負
r
i7章制御型自己修復機械設計方法論
7
.4.制御型自己修復実験
1
9
9
7
.
4
.
2 実行例 2
M
実行例 2として、現像バイアス ・チ ャージャを取り除いて実験機を動作させ、カブ
・
叩吋.
，.
，
c
，
ト
ー
ー，
+，
リを引き起こした。現像バイアス・チャージャは図 7
.
7に示すように画像のコントラ
.
.
ト
ー
一
←
，
，
.
山 町 哨
t
山
"
・
'
トーー+-
O
M ・ 叫:~ "Q"
~C 。 町内
T..n(
;
"
.
.
go.叫
拘
伽M
t< o..cn.'9o• \l C
ストを与えるために、現像部において正の電位を与え、
トナーのドラムへの吸着に対
ト
ー
→
ー
して閥値を与えるものである。この状態に対する修復笑行中の画面を図 7
.
1
9に示す。
図に示すように、故障原因は「チャージャ(この場合は現像バイアス・チャージャに
対応)の断線J現象か「チャージャの劣化j現象に原因を絞り込んでいる。これらが
ー
+
ーー
→O
引き起こす症状の遠いはチャージャの出力が Oか (
O，
N
)ということであり、 ここで の
刈
一
+
ー
→
ー
・ 川
s
・
-，
$
，
… ・
，-日…剛
，
ou.
・
"
…
I
'
n
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.
C
_'
己主主よ-・ 陶勾川勝
0
"
，
1
1
<
"
(
凶 .
.
.
.
"
1
1帽 剛 弘
1
"".9
山 町 一 間
… ・ 阿 川 … 則
・叩山
一
・
.
，
叫
…
(
POP"'l
'0"";
C~ .' 9 NOe，t.o .
.
0
寸τ
工7tfL
-
臨宗宗五戸
センサ、および、モデル情報ではこれ以上絞り込むことはできない。これを区別する
ためには目視による点検や定量情報の利用が必要になる。しかし、結果としてこの
程度まで故障を絞り込むことができれば、修復に成功するので、大きな問題とはな
らない。前者のチャージャ線断線現象は図 7
.
1
2に示す対象モデル内で、部品 D
e
v
e
l
o
p
b
i出 Chargerの属性値とパラメータ関係を変化させ、結果として出力電圧 Vbが Oと
なる 。 このような故障状態に対してシステムはハロゲンラン プの上昇とメイン チャー
ジャの低下により修復を実現し、必要機能を回復した。
本修復例は、構造欠損を伴う故障に対して本システムが有効に修復を実現すること
ができることを示している。このように、故障の積額によっては構造変更を引き起こ
図7
.
1
9・故障診断/修復計画システムの実行画面(実行例 2
)
"
1復することができる。一般
すようなものに対しでも制御型の修復操作により機能を 1
の制御技術を利用した場合にも現像バイアス・チャージャの切断を設計時に予測し、
切断 i
待のアクチュエータの制御方法をあらかじめ与えておけばこれと同等の動作を行
なうことは可能である 。 しかし、このような方法では保全の不定性に対応することが
困難である 。本実験システムは、現像バイアス・チャージャ断線に対する対処方法を
明示的に記述しておかなくても、動的に修復方法を発見し、修復を実現することがで
きるという点で優れている 。
修復計画としてメインチャージャの出力 上昇、ハロゲンランプの出力低下、および、
転写チャージャの出力上昇が得られたが、実行の結果、修復に失敗した(図 7
.
2
0参
照
)
。
この修復の失敗は、制御型の本システムは重要な部品が欠損する 等の大きな構造変
化を引き起こす故障に対処できないことを示している 。 ここでいう重要な部品とはそ
の部品の動作を他のアクチュエータで補完できない部品のことであり、 f
7
J
l
えば、ハロ
ゲンランプの不点灯、 ドラムの傷、転写、分離チャージャの断線等はこの種類の故障
7.
4.
3 実行例 3
実行例 3として、メインチャージャを断線させて複写動作を行なっ た。この場合
はカプリは生じなかったが、出力画像は真っ白になり正常出力を得られなかった。
故障診断部は「チャージヤ(この場合はメインチャージャ)の断線」現象、または、
「チャージャの劣化」現象が発生していることを診断できた。さらに、それに対する
に含まれる。
7
.
5
. 考察
百~
200
201
7草制御型自己修復機械設計方法論
7
.
5 考察
本館Jで
、
はl
i
i
j
I
l
↑
I
の笑 l
放の紡栄をもとに、本研究で情築した i
l
i
l
J
i
，
却
mi'lL'.修復尖験機、お
よび、一般の制御 型自己修復機械システムの特徴と問題点について考療する。
7
.
5
.
1 実験の特徴
i然に I
故 防や劣化が発
前節で述べた自己修復実験は、意図的に故障を与えており、 l
I己修復惜の確認という
生する状況と多少異なる可能性もあるが、実験機の基本的な I
.
剛 山 司.
.
.VC(U.')
ト
ー
ー
+
ー
-
山 崎 岡 山 吋
トー+ー
.
.
・
川
町【
柵
・ ・・
"
側
，.
，
制
官
側
"
阿
・
，
・
'
"
批
判
… ・刷…
叫
…
岬
"
^
'
.
。
T ，. ~.Cf> .rg.'
91
ー+ーー→-
ト---+O
刈
.
ー
+
ー
ー
+
ー
分な知識量を記述し、自然な劣化や故障が発生するのに充分な￨時 1日の試験を必要とす
る点で、本研究と異なる笑験が必要となると考えられる 。
.
r
g
o
l
'
'
'Ul円
en . ，~・ {_J Ii山町
e
''
'
'
'I
'
'
'
'
'
qO
)銅
-
目的は達成できた 。 ただし、 実用面での有効性を検証するためには、故防に関する充
"c
ト
一
一
+
ー
山 ' 叫 円
(PU")
(w""
ー
+
ー
ー
+
ー
ー
ー
←
ー
剛 山 市
_
U
.
'
ー
→
ー
ー
ー
+
ー
一
+
ー
ー
+
o
山
。
.
N
7
.
5
.
2 制御型自 己修復機械の有効性
'
"円..o
.
'
L
O
w
'"町山
旦巴乙 >
<
1.
.
.
.
.
.
豆
回
.
.
.
町 " 唱 。o
wn..
r
..
.
"
.
c
r
w
.
.
.
，
.
.
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"
0"
r
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"
，
C
f
w
，
.
，
，
，
， vcu，o
c
.
..
"
，.
.v
cu
.
P山
T ， . ..由・ r 戸 、，，~
T ，...・Q'I . 'pr 、，，~
前節 で述べた 実行例 l
、 2よ り、制御型自己修復実験機は機能保全という考え方に
基づき自己修復性を発節することができることを確認できた。特に、雪作 4主主 第 61
;
1
で述べた手法による知的判断部を持つことで、放防の状況に )
.
e
，じて柔軟に修復を尖
T. u ・ 0 ・ 司.. 、，，~
Tf ." ・0.. ，，" ， 、"~
" 銅 山 U9"- 'C
、U
p
.
・
凶
叫
陶
・
・
現できた。すなわち、実行例 1では 故障「ハロゲンランプの劣化 Jに対し、アクチユ
エータの可操作市E
閉の変化に応じて、ハロゲンランプの 1
"
'
)
)操1'10のみでなく、一般的
1も合わせて利
には利川されないが、因来的に関係のあるメインチャージャのiI'
，
)
)
操
1
'
用することにより修復を実現できた 9。 また、実行例 2では対象の構造が一部変更され
る故隊に対しでも修復を実現できた。
しかし、笑行例 3が示すように、本実験機では重要な郎品が働かなくなるというよ
うな故障には対応できない。これは、知的判断音1
1
の限界ではなく、修復方法としてア
図7
.
2
0:故障診断/修復計画システムの笑行画面(笑行例 3
)
クチユエ ー タの制御を用いるという制御型自己修復機械の修復実現方法の本質的な限
界を示している 。 この問題に対応するために、修復実行機能をより広範囲の故障に対
応可能なものにしなければならず、第 8章で述べる機能冗長型の修復笑 Z
見方法が有効
と考えられる 。
本研究では、センサ、アクチユエー夕、計算機は故防しないと仮定した 。 ただし、
アク チユエー タに関しては例えば出力を上昇させたにも関わらず出力が低下してしま
9転写チャージャを用いても同織の修復を実行できることを確認した。
2
0
2
第 7'
f
;
J
_
市J
I
御型自己修復機械設計方法論
うというような、操作に対して逆の特性を示さない限り、知的判断部により対処可能
7
.
5
. 考察
2
0
3
2
. 市1]御範囲の限界
i
i
l
l
l
j像 泌j
えを一定にする Jという
である。しかし、センサが正しくない情報を出力する場令は正しい故障診断/修復計
例えば、本市で例題にした複写機において、
画l
を行なえない。この問題に対しては、各センサの 1
1
1
jを対象モデル上で立いに比較す
目的に対しでも、実行例 l で示したように、ハロゲンランプにより ，v，~~寝 IIJ 能な
る方法や、テスト作業を生成し、対象機械/'，で災行することにより、疑わしいセンサ
場合と、ハロゲンランプ l
j
iーでは淵核不能であり、メインチャージヤ等紋数の
n
:図的に白紙を出力させ、各
制御点により調整しなければならない場合がある。これら l
両者ーの場合には市J
I
御
センサ値の変化の有鈍から故障したセンサの同定を行なうことも可能である。これら
技術における伝達関数が災なると二与えられる。この制御ÍiÏ~聞のf/iJffi を一般化す
の方法によりセンサの故障に対処することは今後の課題の一つである。一方で、計算
ると、 m 個の制御点に関して制御範聞の上限、下￨仮により伝述 l
刻数が変 !
J
iされ
出力を同定することが可能になると考えられる。例えば
機の故障に関しては現在のところ対処の方法がなく、自己修復機械システムとして計
算機自身の故障診断/修復を含めることは困難であると考えられる。この問題に対し
W
a
t
a
n
a
b
e
8
6
]や 知 的 判 断 部 の 分 散
て、フォールトトレラント・コンビュータの研究 [
化の研究 [
K
o
i
k
e
9
2
b
]等の手法を利用することが考えられる。
1
f
t
るとすると合計 3 個の伝達関数を
m古;しなければならないことになる。
3 故障による伝達関数の変化
一般に、情造変更を引き起こす故障により伝達￨対数が変化する可能性がある。
このとき、古文院による変化に対応した伝述関数を )
/
1な す れ ば 制 御 を 行 な え る
が、正常時の伝迷関数ではi!
i
l
H
却を適当に行なえない場介があると与えられる 。
7.
5
.
3 制御型自己修復機械と需J
I
御技術の相違
この問題に対応するためには、 ílílJi;却系 i没百 1'1時に発生する可能1"1 のある故防を J~
制f
御却型自己{修疹復機械と制f
御却技術 l
はま入力としてセンサによる 甘
T湖
測J!刊刈!IJ定{他白を、出力としてア
測し、それに対応して伝述 l
刻数を記述しなければならないが、この )
j法では保
クチユエータの操作を行なうという点で具体的動作としては等しいが、その目的、操
，繰り返し性に対此、できない。この問題、すなわち、制御技術では取り扱
全の:，)1
作を導出する方法が異なっていると考えられる。すなわち、本研究の目的であるi'1己
えず制御型/~己修復機械で扱える例を幣型J!することは今後の~足i である 巳
4 機能冗長の平1
1
m
修復性を発現可能であれば、従来の制御技術を利川することも与えられる。
式(
7
.
5
)
(式 (
3
.1
)の再掲)に示す制御モデルにおける(1;
)
1
御
}
，
'
.
i
.i
、
， i
l
i
l
)御 1
/(1'-)パラメータ
本市では直接関係ないが、 t('~ 8];'i:で述べるように機能 JLW¥"i
'
Iしよ修復機械は機
l
児数 fは
、 1
1
)1)御型自己修復機彼の操作パラメー夕、機能の発攻、および、対
能冗長系を発現後、制御lf，"i'I己修復を尖行する 。 i
l
i
l
)御技術でこれを尖現するた
.
3
.
1項で述べたように制御 2
1
1自己修復機械
象モデルにそれぞれ相当する。しかし、第 3
めには、各機能冗長系発現後の伝達￨均数を設計￨時にあらかじめ記述しなければ
は故障の状況に応じて動的に伝達関数、制御点、i!
i
l
)御ループを決定するという特徴を
ならない。
0，、伝達
持つ。
，
'
" O
n
)= f
(
i1ti
'
" i
2，
m )
(01)02
1
1
(
7
.
5
)
以上のような問題点があるため、
L1
¥
己2
.- 4 に対応するためには伝迷関数を変1!.
する放際パターンが z個、手1
)
)日可能な機能冗長系が y個ある対象機械の場合、設計 t
r
.
j
市
1
1
街I
技術で本主主で提案したような自己修復機械を実現する場合、扱う変化の範囲が
に伝達関数を最大 xxyx3
'
"個記述しなければならない。このとき、故障1
という不定
一般の制御に比較して大きいと考えられる保全問題に対して、故障に対応可能な柔 t飲
性を持つ現象に対して各伝達関数を正しく記述可能であるか、これだけの数の伝迷 i
刻
な伝達関数の記述可能であるのかという疑問が残る 。具体的 には、以下の四点に関し
数を記述可能であるか、さらに、記述された伝達関数を正しく使い分けることができ
て伝達関数の記述が困難であると考えられる 。
るかという問題がある 。特に、伝達関数の使い分けの!日j
逝は故障￨百l
定の問題と本質的
l 機能トレ ードオフの実現
7
.
5
)の制御目的パラメータが変更される。
機能トレードオフを実行すると、式 (
このような制御目的の選択に関する議論は制御技術の範囲外の問題である。
に同等であり、制御技術では議論されていない問題である 。
本研究で提案した手法は、本主主で示 したようにモデルベースト推論を利用すること
により、定性的な範囲で以上の問題を解決する。このため、修復笑行能力自体は、両
第 7辛Hl
I
H
卸型自己修復機械設計方法論
2
0
4
者ともあらかじめ設計時に与えられた制御点の制御純闘により決まる制御可能空fl¥Jに
潟数を全て記述
限定されるというな味で本質的に等しい能力を持つといえるが、伝迷 l
7.
5 考察
2
0
5
劣化に対する評価
本なで述べたじ|己修復の純凶では、放 IQ~ の主な b;( 附である劣化現象を扱わなかっ
しJ
i
ZくすというHl
J
I
御技術のみを m
いた下桂、が災現不 n
f
i
i
Eであると考えると、4=仰f
先の
た。本 1
'
1己修復システムにおいて劣化の取り扱いは
手法がより広い i~ 闘で修復操作を実現可能な手法であると結論付けることができる。
診断 I~~ における故障原因同定のための情報として劣化状態を 1ff::，t:することであり、も
7.
5.
4 故障診断/修復計画システムの有効性と課題
る。例えば、
つの色、 l
味をよi
一つ。一つは、故防
う一つは修復百，.，血l
時において劣化への影響を許制i
lして修復J'
.
'
M
午を選択することであ
ドラムに過大な電荷を与えるとドラムが劣化することからメインチャー
ジャの電圧を上げる操作は優先順位が低い。
(
1
) 故障診断/修復計画システムの特徴
このように自己修復機械にとって兎要である劣化を扱うためには、知識や データの
本実験機において、知的判断部は故防診断、および、修復計 i
l
jの導出を行なうこと
収集が大きな課題として残されているが、~，ë本的には第 53íl目で述べた枠組がイ「幼で
n己修復機械を拡
ができた。ここで m~ なことは、本手法はモデルベースト推論手法ーに基づき、故障と
あると考えている 。これにより、本市で提案したショートタ ームの
その修復方法の対応という知識を明示的に持たずに、凶占~関係に ~l~づき[ijJ がj に修復方
'
]
張し、機械のライフサイクル全般を管理するロングタームの観点も合めた総令的な 1
法を導 rH 、笑行できたことである。このことは、似令の特徴である不定性、 ~I: 繰り返
己修復機械を構築可能であると考える。
し性に本知的判断部が対応できることを示している。さらに、この知的判断部の特徴
知識の記述に関する問題
として以ドの二点を挙げることができる。
知的判断よi11 をイ}効に動作させるために m 弘!な /.i~ は、知識の z記述に|対するlIiJITlであ
-知的判断 '
;
'
;
1は汎 m
性を持ち、対象モデルを入れ換えることにより、微々な対象
に対して故防診断、修復計画の埠
¥
nを行なうことができる。
・ 修復計 I阿部は修復シミュレーションにより、副次的);}~仰を ~iHI日して修復操刊を
る。すなわち、
l 対象モデルが災際の機械の性質を充分に去して いるか。
2 災i
祭の機械 l
二で起こりうる故防を f
i
J
!
I
Jするに充 分な物虫!
I
現象の知識が収集され
導t
l
1
jするため、故障に対して迎おな修復計 .
[
l
l
l
jを導 U
¥することができる。
またここでは、システム全体の基本(1'，)動作を硲認することを
I
1的とし、 f
i
i
j
l
j
iのため
i
L一故障仮説を用いたが、第 5f;1:で提条した l
j
i
.一故障発生過税仮説を).1)
故障診断部で l
いた故障診断も同ーのシステムで行なうことができる。両者のJ.!t:いは現象知識の内符
J能である。
のみであり、これにより広い純閣の故障に対応可能な知的判断結に拡張 "
ているか。
3
尖|祭の機械で測定される定琵的な他と:\lJ'~機 l の記り I均な fll( をいかに !W:，.1'J円に
対応付けるか。
という点である。笑際、修復方法が鈍いためではなく、知的判断却が故防診断や修復
i
/
J
f
f
iがあると二与えられる。これらのうち l、 2 は
計画に失敗した場合は上記の三点に I
i
/
J
題であり、理論的にうまく行なうゴi
法は
知識獲得問題として盛んに議論されている I
(
2
) 故障診断/修復計画システムの諜題
本故障診断/修復計画システムの課題として以下の三点を挙げることができる。
l 劣化に対する評価
今のところ無い。特に、故障時の1.の問題は保全の特徴である不定性と、また、 2
.
は多機性と関係する問題である。
により記述する
しかし、本研究の原理原則的な知識と対象モデルを定性物理の枠組l
という方針は、例えば、ヒューリスティックスを多量に集めるという手法よりも知識
獲得や知識の正当性の評価が容易であると考えられる。すなわち、原理原則的知識は
2
. 知識の記述に関する問題
ある程度体系的に収集可能であり、対象モデルは設計併殺を利用することにより上ヒ較
3 幾何情報の取り扱い
的容易に記述可能であると考えられる。
第
206
71
1-制御型自己修復機械設計方法論
7.
5 考察
207
3は若干性質が異なり定性物理にとって本質的な問題である 。 この
述し、その事例を組み令わせることにより松数アクチユエータの同 I
，
j
操作を合む柔軟
.
3節でも述べたが、実際に笑!験システムを動作させた場令にも、微
点については第 5
7
.
6の (
e
)において、操作パラメータ
な修復計画手法を従案している。また、例えば￨主1
妙なセンサ値の変化で 1 しいモデルの術築に失敗することが発生した。例えば i
'
l常仙
に対する目的パラメータ幻性のIj'l制引を{反応すればパラメータの操作に対する広 ;
1的
の範囲を1.6
8-1
.8
4
(
V
)とした時に、
な変化を測定しながら、山登り法により正常状態を探泌することが可能になる 。
しかし、上記の
1. 67(V) というセンサ他は正 ';î~' 値よりも小さいと
判定されるが、他のセンサ他との関係、機械の状態、センサの誤芳等からこれが正し
い定性値であるとは必ずしもいえない。この問題に対処するためには、1;，':;5.3Íí~で述
べたファジィ定性物理ーを用いて主1的判断部を構築することが有効であると考えられ、
7
.
5.
6 機 械部の設計方法
第 7.1 節では、 :IJI) 御 lfJ!'1 己修復機械の機械白11 の設計 )j 法について述べた 。 災 I?;~ の:)::
このファジイ定性物理を月]いた実験を行なうことが今後の課題の一つである。
草案機では、既存機種の改造であり、また、センサ、アクチュエータの自[
l
nにl
対して
幾何 情報の取 り扱い
証することができなかった。しかし、先に述べたように制御取1'1己修復機械の限界は
は、技術的、コスト的要閣が支配(1':1であったため、この設計刀法の祈幼1'1は充分に検
機械においては幾何的な関係から干渉等が発生し放附の原閃になるという:7}:味で幾
主に修復実行能力によって規定されているので、
t
til
i
lITで述べた))1
1にJ
l
Lづき、で
何情報を扱うことは重要である。また、本笑験機の 1
MJj
l
l
l
if
象的」阪のように固としての
きるだけ多くのアクチュエータを対象系に付加すること、および、対象を適、円な J刈 ~K
情報やさらには三次元的空間情報を利JfJしなければならない場令もある。このような
ÉJ':I構造にすることにより、アクチュエータに|刻する〉じ伝性を I"J めることがイ f~JJ である
坊令には、何らかの記り表現に変換し本研究の枠組で利川する必裂があり、 W
l
i像処型Il
と考えられる。
技術等を利 J
Hした記号・化の枠組が必要である 。 このとき、センサ的報の拘1象化技術と
して、ニューラルネ
7
トワーク [
A
m
a
r
i
8
9
]の利川もユ与えられる。
近年、幾何情報を記号的に処理し、推論を行なおうとする「幾何推論」と I
T
l
iまれる
しかし、第 7
.
1節で述べた設計方法の一つの I
¥
I
J
足i
/.fは、対象系において発!トーし 1
~:る
故防の影響を充分に考慮していない/，(である。この/.1に￨刻してーつの対処 h
i
l
:が与
えられる 。第ーは、従米の伝頼性 1
)
[
:にj止づき、各部品、センサ、アクチュエータ匂
Ume
d
a
9
0
]、本研究の了μ
;を拡以し幾何1ff:
I
T
i
命を行なう
分貯の研究が行なわれているが [
ぇ'
1
，
'
;阪を不)
1
川することである 。 第
に￨刻する信頼 l
l
i
j題が残されている 。制山 [
K
i
r
i
y
a
l
l
l
a
9
1
]はメタモデルと 1
呼ばれる機関
ためには係々な I
利 )1) し、
により繰々な観点からのモデルを統令化する )
j法を従策しているが、幾イ'
i
J
"
I
¥
'
i械を扱う
エータの配世や、故障をより議別可能にするためのセンサの西山町を 二
与える Ml
:であ
モデ jレをメタモデルのような方法により本研究の対象モデルと統令化することが一つ
る。ただし、この場合、あり符る全ての故防の可能的を綻示してしまうので、平lJ2.義
の有望なアプローチとして考えられる。
の)
i
i
l
:!之、知的 l
'
I
)1
i
I
i
刈
;
の
且i
!
i
l
知1
，
泌
を
f ;tu される故 !g~: を I;;) ;.Eし、これらの故防の);~~!~~を去けにくい悦述、アクチュ
な対応を行なえない可能性がある 。 G
e
r
s
h
e
n
s
o
nら [
G
er
s
h
e
n
s
o
n
9
1
]のサーピス1"'1:を 1
的とした設計は、故防データベースを情築、手1
)
)
1)して l没i
i
r対象の似合に対する ;
W
f
i
l
l
iを
7
.
5.
5 推論 部 と機械部の接続
定性物理に基づく知的判断部と笑￨僚の物理的存在である機械部を接続する点に幾つ
かの問題が発生した。第一の問題は前項で述べた定量情報の定性化の問題である。第
二の問題は、修復計画部で導出される修復操作が定性的であるという こ とであった。
このため本研究では単一アクチュエータの微小操作の繰り返しという方法で修復操作
を実現したが、 この方法は、修復に時間がかかり、 また、操作がル ープを描いてしま
い修復が実現できない ような場合があるという問題点が残されている。
この問題に対して、下村ら [
Shimomura
90
]は既に実行した修復操作を事例として記
設計時に行なうものである。
2
0
8
首~ 7~手 ililJ御型自己修復機械設計方法論
7
.
6 第 nきのまとめ
本草では、制御I¥Qr'l己修復機械の尖験機の設計、および、動約実験を '
1
'心に、市I
J
1
却
，
型自己修復機敏の特徴と問題点を整理した。 まず、第 7
.
1節で H
i
l
J御抱ド I
i...'，修復機械の
機械部の設計方法について、センサ、アクチュエータの配置問題、対象有~ili の決Â:'Il U
題という観点から整理した 。 首~ 7
.
2
i
!Ijでは、修復:x行機能の実現方法について述べ、
第
8章
本研究では単一アクチユエータの微小室;操作の繰り返しにより修復を災行すること、
および、:t
t
f論の単純化のために修復計閣と修復災行を交互に行なうことを述べた。
2
1
7
.
3節では、実際に構築した尖験機について述べ、賞作 7.4節で、:g;;験機を)fJいた k
l己修
復笑験の結果を例示した。これにより、本実験機が有効に動作する*~殴| や修復ができ
ない範凶が明らかになった。最後に、第 7
.
5
1
1
↑
Jで災験の結'*をもとに、{む1
]1卸型自己修
復機械システムの特徴と問題点を考祭した。この結果、本笑験機は有効に
n己修復を
1
品が故障する場令にはその修復災行能 )
Jの r
:
u坦i
から対処不能に
行なったが、重要な古¥
なることが明らかになった。機能冗長型の自己修復機械によりこの
あると考えられるが、この点に関しては第 8訟で議論する 。
n
u;mに対応可能で
機能冗長型自己修復機械設計方法論
告
i
l
'8f
，1機能川長 i
l
l自己修復機械設計方法論
2
1
0
本市では、機能冗長型臼己修復機械の設計、および、実験について述
II~I 己修復機械の機械部の設計 )í 法として、 i没百|対
ベる。まず、機能川長主J
象に対して機能川長系を付加する刀法について述べる。次に、この方法に
8
.
1 機能冗長型自己修復機械の設計方法
211
8.1 機能冗長型自 己修復機械の設計方法
8
.1
.1 機能冗長型自己修復機械設計の要求項目
第 7J
(
r..の災験車i
f
:
!
.
t
k
ーから、 1
;
1
)1却型向己修復機械はその修復尖行能 )
Jに限界があるもの
n
己修復能 )
Jを持つことが I
Y
Jらか
したがって設計した機能冗長型自己修復災験機、および、実験結果につい
の、知的判断部や基本的な機械部の構成に l
刻しては
て述べる。最後に、実験結果に基づき、機能〉じ長型 f
l己修復機械の特徴と
になった。そこで、制御型自己修復機械に機能川長系を付加することにより修復'よれ
能力を高めた機能冗長型自己修復機微を構築することが有効であると考えられる。す
問題点について述べる。
f
l己修復機械に要求される設 HI)i
'r
J，
立
、
r
.
t
'
i7
.
1節 で 述 べ た 設 計 羽
なわち、機能冗長 m
目に加えて、機能冗長系を機械部に付加することである。
そこで本節では、機能冗長型
n己修復機械の機被告11の設計 )j法として、
i
ll
J
御l
¥
!
J
i
'
I己
唯一異なる.r.'I.である、機能冗長系を機械部に付 }
J
I
Iする設計に l
却
修復機械の設計方法と l
して設計三ちを支援する方法を考祭することにする。これにより、機能冗長 !
¥
H
IL.修復
機械の修復実行機能を尖
mすることができる 。
8
.1
.2 機能冗長設計の方法
ここで、メカトロニクス機械を対象とした設計は次の二段階によってなされると与
える。
1
.H
!
Zf
i対象の構造決定
まず、概念設百￨段附として設，1
;対象に必裂とされる機能とそれを尖刻する必本
的椛造を決定しなければならない。この￨時!日l
時に、機械がとり科る励行「モード
も決定される 。 FBS ダイアグラム上で行え li、この俳 ili決定 i:J:機能|情府行~ili 、
および、挙動・状態レベルのネットワークを 1
1
1
E矛応、十分に決定することに対
応する。また、動作モードは各機能に付加された modeタグにより表される。
2 パラメータの決定
l で決定された基本構造と部品の定性的な特性に基づき、名昔日の定量的な化、
配置を決定する 。具体的に は
、
t
l
i
l
h
lの t
Uブ
J等を決定すること
ドラムの大きさ、'，-
である。
3 対象機械のHl
J
I
御シーケンスの決定
メカトロニクス機器は、一般に制御プログラムにより動作モードを切り替えて
複雑な動作を行なう。そこで、
lで決定された基本構造と 2 で 決 定 さ れ た 定
費i8軍機能)1:長型向己修復機械設計方法論
2
1
2
i
引直に基づき、機能の発現に必要な制御の u
tれを決めなければならない。
8.
1 機能冗長型自己修復機械の設計方法
2
1
3
1の
各機能に記述されたt110deタグより、例えば「ドラムが主，;
;
;
f
t部を通過する t
I
;
f
に、 j-:;;;~:t 正を行なわなければならない」という拘米条引が決まり 、
2 で決めら
れたドラム径や主帯電音1
1
の位置に￨対する定i
l
l似を当てはめることにより只一体的
なタイミング等が決まり、制御シーケンスを生成することが可能になる 。
以上により、機織を設計できるが、機能冗長は l の段階で付加されると考えることに
Iとl
i
1厳に行なわれるとし、:<fq
設計
する。そこでここでは、 2、 3 の段階は一般の設 J
法を特徴付ける、機能冗長を付加する I の段階について議論することにする 。
設 計 対 象 の FBSモデル問。を入力として以下のように機能冗長設計を行なう。こ
のとき
mO は、機能階1M構 造 π
j、挙動・状態レベルを表現するビュー
札、および、 π? と n~， I
H
Jの関係の集合
ネァトワーク
R
?に よ り 、 問 。 = (π? ， π~" R~)
として表現
される 。 ここでは例として、凶 8 . 1 に示す絞り機の点 fl i U 部、 '1伝 'Ij:;;-!~:(Ü 古11 の Diil
.
i
jなモ
-p-T I l l
田
d
明
- 釘- h u
-DL
Ea-
-
C
-e
σ
0
圃
r
﹄ ノ
刊
d
F白
a
-
-
主総本的には設計宇?の対象系に対する f
i
l
i他判断でりとまるもので
対象とする機能 l
- TA
1 冗長性を付加したい設計対象の機能(!・
)の選択
-h E d
デルを用いることにする 。
あるが、対象系にとって必要機能であ り 、かつ、故防が発作する可能 tl が f~'，ij い
機 能 が 選 択 さ れ る 。 ここでは、 l
立1
8
.
1の「ドラムを 'rlj屯させる J機 能 に i
t
l
lす
る。
虫型且出紅巳工
Wlr
e
生込旦
2 注目機能に対する機能冗長 の候補を 2草山
口山
nome
non
滋出する 。
(
a
) 潜在機能の利月l
百':;4.3節で述べたように機能と挙1faJの関係は一対一対応で、はなく、 )
]
1
1のせき
のある挙動を対象モデル内で探索することにより 、機能冗長候補を導出す
ることができる。
図8
.1
の 例 で い え ば、 aで示される「放1l1J現 象 による機能を bで示さ
れる「用紙帯電 J機 能を実現している転写チャ ー ジャ上での「放 電」現象
により発現させることに相 当する。
t
r
ans
f
erc
har
e
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
ここでは、以下の 三種類の方法を組み合わせることにより 、機 能 冗長の候補を
動によっても機能を発現可能である 。 そこで、注目機能が発現する可能性
。
or
♀
且
図8
.
1
:複写機の FBSモデルの一部
2
1
4
第 8~ 機能冗長型自己修復機械設計方法論
8.
1 機能冗長型自己修復機械の設計方法
2
1
5
m
4 笑 条件を i
尚たすための設計
(
b
) 同1A:の機能の利用
注日機能階を同じ種類の機能で置換すれば、機能川長系を構成できる可能
3 で符られた災現条件、励行ニモードの条件をもとにして、設 i
i者は概念設 ;
1を
性がある。
ねなう。この i
部分は設計者の主観的ドj
断に任されている油分であり、結決とし
j
;
<
1
8
.1
の例でいえば、 dで示される i
H
i:気エネルギを出す」機能を eで
示きれる
i
，rU気エネルギを出す」機能以 Fの音1
1
分で代替することを試みる
L
J
正系を含み 4
明示前な
て機能 J
4で導 l
Bされた機能冗長設計解候補の '
1
'から、採 mする機能川長系を選択しな
ことに相当する。
ければならない。ここでは、式 (
8
.
2
)、 (
8
.
3
)に示す 二つのたf
官i
f
l式を導入し、機
(
c
)新たな機能階Mの構築
一般に、機能のプロトタイプ知識には彼数の機能展開方法が記述されてい
能冗長設計解を順位付けすることにする。
る。そこで、注目機能に対して現在対象上で J
I
Jいていない日Jjの機能展開方
Redundancy(r) =
法を対象系上で笑現することを試みる。そして、展開された各部分機能に
関8
.
1の例でいえば、 fで示される
.
i
，包気を回1
'
正に変換」し、
i
i
l
t気を伝達する」機能を展開し、
「
問 z伝を伝達」し、さらに、
「同転を 7E主L に~
換する」という 3種類の部分機能に展開することに相汽する。
(a) は与えられた機能甘~ili をそのまま佼 111 するのに対し、
η(π~U') nn~J
(
8
.
2
)
η(η~U ' ))
R伽 s
t
U
'
) = 1-η(叫 U・
)nn~.( rJ)
a
)-(
c
)を適用することにより機能冗長を実現する。
対して (
これらのうち、
FBSモデルを作成しなければならない。
5 機能冗長設 Hrl~ の評価
(
8
.
3
)
π(π ~， U'))
ここで、 η(ηb.) は恭助、状態ネットワーク ηh に合まれている ~: ';k~ 数であり、
，
U')は、ある機能 rに関係するが励、状態ネットワークの部分ネ
九b
Y
トワー
η
d
α
πc
y(r)は注目する機能 r の機能 3
じ長系尖 J
J
[
クである。このとき、 Redu
(b) 、
(
c
)では、機能構造も操作する。
のために付加 l
しなければならない要素の f
;
i'J合を示す。この R
edunda町 y
(r)が
Iに近ければより部品冗長的であり、 0に近ければより機能川 民的であると
I
_iえる 。
3 機能 7
じK候補に対する実現条件のiff..山
Redu
π
d
α
η cyU'
)は定性的にコストに比例すると L与えられる 。 また
2 で何られた機能階!再構造を災現する挙動、 jミ体を f没;
1対象 lに平{1'[:させなけ
RobustU ' ) は機能 r に l刻して、元々の l没 l 汁における災現行~t i
l
iと機能川長系に
2 てソ品1I1
1され
おける'X N椛迭との!引の一致していない皮合いをぶす 。 日]才?の J~ ji!j;~lí分に故防
ればならない。すなわち、改良前の設計対象モデル
C
1
，
1
，
っ
き
1n に)
I
b)を含む 1
)
!
f
，
示I
行な設，;
1
1
騨 mR(m.' cm R)を導
たモデルの部分間， = (π;3π b~' R
が発生した場合は付加l
した機能冗長系を利川不可能であると考えられるので、
出しなければならない。
RobustU・
)は定性的には機能冗長系の信頼性に比例すると考えられる。
nZ.. と π b.~ を比較することにより、
η;s は式 (8.1) に不すように 、 三つの部分
機能冗長候補を選択する場合は、設計二苫の考え )
jにより R
edund
αn
c
yの低い
ものを重要視するか、 R
o
b
u
s
tの高いものを重要視するかが変わってくる 。 ま
に分けることができる。
π
;
，=πisUη1，:1Unb
.
.
(
8
.1
)
た、これら 二つの評価パラ メータは独立ではなく、定性的に反比例関係にある
と考えられる。
π
i
sは設計対象上 π
l
sで実現されている挙動 ・状態の音1
1
分(
gは g
oodの略)、 ηL
は設計対象と矛盾はしないが、実現条件が満たされていない挙動 ・状態 (
iは
8.
1
.3 FBSモデラーを周 いた機能冗長設計支援
i
nadequa
t
eの略)、および、 nb
.
.は設計対象と矛盾する挙動
(
1
) FBSモデラ ーを用 いた機能冗長設計支援 シス テム
状態 (
cは c
on
f
l
ict
の略)である。このとき 、動作モー ドを設計対象仁で適切に切り替えることによ
り、機能冗長発現時に
n
1
.
.、 η;sが発現し、かつ、正常時に π;sが発現しない よ
うに対象を設計しなければならない。
ここでは、前項で述べた方法に基づき 、第 4
.
4
節で述べた
FBSモデラーを用いて設
計者の機 能冗長を付加する概念設討を支援する実験的なツールを椛築した。図 8
.
2に
第 8i
;i機能冗長型自己修復機械設計方法論
2
1
6
8
.1.機能冗長型自己修復機械の設計方法
2
1
7
本システムの構成を、￨苅 8
.
3に本システムのアルゴリズムを示す。
FR-Reasoner
Function
Knowl
edgeBase
FBSModeler
←白
一色
FBSモテ'ラーによる
FBSモ デ ル の 僧 築
Behavior
機能知識ベース
KnowledgeBase
挙動知識ベース
User
日ム
民
￨1
8
.
2 機能川長 F
&
H
"
1支援システムの構成
l
立1
82内の FR-Reasonerに 対 す る 入 力 は 、 設 i
i
l対象に￨泌する FBSモデル m"
(
η
?，
ηZ
，
.
R~ ) で あり、第 4.4項で述べた機能知識ベース、浮動知識ベースが充分な知識
(挙 動 シ ミ ユ レ ー シ ョ う ← +
がを持って椛築されているものとする。
FBSモデラー」ーでは、九?は機能ノード
係によ り接続し たネ
Y
fを階1
}
'
f
I関係、もしくは、動 :
;
o
J-1
1的制対
fは機能知識ベー
トワークとして表現されており、機能ノード
!のインスタンスになっている。クラス・インス
ス内の対応する機能プロトタイプ P
タンス関係をここでは、
P
!= c
l
a
s
s(
f
)と表すことにする。各機能プロトタイプ P
!は
機 能 冗 長 FBS
モデル
第 44~買で述べたように、機能名向、展開方法 d の集合 D 、および、尖現挙初j として
のフィジカル・フィーチャ -pの 集 合 P から構成され、
このとき、各 dは
、
P
!= π
(，
D，
P)とl'lける。
P
!のネットワークとして表現され、各 pは後述する P
vのネット
ワークとして表現される。
一方、挙動
状態レベルの記述
n
g
，_ は、第 4
.
4項で述べたようにピュー・ノード υの
依存関係を表すネットワークとして表現される。このとき、あるビュ - vは挙動知識
ベース内の挙動プ ロ ト タ イ プ 九 と
P
v=c
lαs
s
(
v
)の関係にある。ここで、ある機能 f
に関して機能プロトタイプ c
l
a
s
s(
l
)内の実現挙動 P E P を指定すると、 pが挙動・
状態レベル上にインスタンシエイ卜されピュー
ネットワーク向，
(
1
)が生成される。
.
3・機能冗長設計支援システムのアルゴリズム
図8
8.
1 機能冗長型自己修復機械の設計方法
第 8章機能冗長型自己修復機械設計方法論
2
1
8
このとき、
候補と初期の設計対象モデル m O を比 I絞し、挙動・状態ネットワークにおける共
(
f
)を結び付ける関係 Ttが Rt内に記述される 。
fと πb，
通部分
を支援する 。
以上 の FBSモデルに対し、本システムは次のように機能川長設す l
尚たさなければならない部分 η
π
L、i
i
sを設 i
l
i-/'iーにも巴示する 。
4 実現条件を満たすためのおt
u
.
!
の支援
J
.1
f
iにa
したい設計対象の機能とその在日分機能桝 i
1 冗伝性を付加 l
機能階 J~~ n~ 内の機能 f を指定する 。 このとき、吟内で j"
u
bπe
t(
機能階府ネットワークを s
fっと表すことにする 。
2
1
9
3 の条件を満たすための設計は、一般の FBSモデラーを J
;
]微
I
Jいた概念設計と 1
を頂点、とする苦 11 分
である 。 ただし、以下の点については
FBS モデラーが t没 ~I 者を支援することが
可能になっている 。特に、挙動シミュレーシヨンは、ビューーネ ッ トワークの
2 設 日機能に対する機能冗長の候補を導出
i
.理や要求機能の実現性の検証に有効である 。
銚矛盾性の t
2
1
2ページで述べた 三種類の方法に基づいて以下のように機能冗長候仰を導出す
・ 機能冗長系と正常状態問の共通部分、満足しなければならない不動、'J
円
'
J
る。
挙動の提示。
(
b
) 潜在機能の利用
・ 機能冗長系を発現させるための i
l
iJ提条件を設計おが各機能部分の l
l
l
o
d
eタ
FBSモデラー上のあるビュ - vI
j
:c
lαs
s
(
v
) E Pなるフィジカル・フィー
グに整理して記述することによる、各動作モードでの恭助シミュレーシヨ
チャー p を災現挙動 P に含む機能プロトタイプ P
tを発現可能である。す
ンの笑行。これにより、前提条件、挙動
なわち、 P
tが υの潜在機能である。
ここでは、挙動からそこに発現可能な機能を採'五ーするのではなく、逆
トワークの!l!
q
'
Ji
'Y
Iの
2
1
5ページで示した式 (
8
.
2
)、 (
8.
3
)を計 1
1し、設計-/'iの機能川 K候補の平]
1
川のた
FR-Reasone
rでは、この機能冗長候補を以下のように導 1~する 。 名機能
めのいl
並
r材科をワえる 。 ここでは、
フィーチャ - PE
n
(π11.oi)をある 日;
1
分の小 動
状態ネ ッ トワー
クに合まれるビューの数により表現する 。
r
d
s内で採泌することにより導 W
Iする 。 近
1
'
，
される部分ネットワークの候補 η
Lは p との 一 致肢が山い j
li
[
にj
l
!
[
j
、
i
:
{
.
j
"
け
)Ckl~f の糸動の|
5 機能冗長設計の評価
ることにする。
P と同種の部分ネットワークを
γ
渉チェックを f
rなうことが可能である 。
に、発現して欲しい機能からその機能を併合的に発現可能な挙動を探 2
L
ー
す
fE subπe
t(
f・)に対して、 c
l
a
s
s
(f
)内の各フィジカル
状態ネ
t~:二週!、~求機能の発現性の検証、および、正常時と機能
(
2) 実行例
されて、設計者に提示される。一致!立は、 p件l
の名糸動プロトタイプとプ
(
1
)で述べた F
R
D
e
s
i
g
n
e
rの実行例を以下ーに示す。ここでは、￨立1
8
.
4に示す!とl
動
ロトタイプ I
l¥]の関係が π
L
Sいl
で満たされる制令を示す。
のエンジン前部において、
(
c
) 同磁の機能の利月]
同極の機能は、各機能
fE subnet(j")と￨司砲の機能を吟内で探'ふするこ
'
1
'
「苔~i1池を充泣する」機能に〉じj{系を付加することを 二与え
図 8.5 に本機能冗長設計古 11 に入力としてりえられた
る。
'
;
1の FBSモデルを示
i
i
j;
m担~II( l
9。
~
とによりインプリメントされる。
この FBSモデルに対し機能冗長候補の探'本を行なった紡来を院
186に示す。この例
(
d
) 新たな機能断層の構築
これは設計者による各機能
fEsubnet(r)のプロトタイプ Pt=c
lωs
(
f
)
において、現在使用しているものと呉なる展開知識 dを利用することとし
てインプリメントされる。
はモータの潜在機能として「回転による発泡 J機 能 の 発 現可 能性を示している 10 腿
￨
中で斜線で示されたノードは初期j
モデルと機能冗長系で共通して使用されるものであ
り、黒塗りされたノードは機能冗長系として発現させる必要がある現象、状態を示し
ている。これから、モータ上で発電現象を引き起こす必姿があり、そのためにはモー
3 機能冗長候補に対する実現条件の導出
2で導出された機能冗長候補を設計者が選択することにより、システムはその
1
ここでは、スタータ・モータとして直流モータを利用しているとした。
第
220
8準 機 能 冗 長 期 I
当己修復機械設計方法論
8
.1.機能冗長型 自己修 復 機 械 の 設 計 方 法
221
百否両E
石
可
『
Generator
1
k
18.
4
:L
I動:wのエンジン l
i
j部
タに悶転とトルクを与えなければならないことがわかる。 8
.
7
(立区1
8
.
6に 示 し た 機 能
)L長 候 補 を 採 川 し 、上 ;氾の発現条 件 を 満 た す こ と に よ り機能記 長系を付加lした後 の
対 象 モ デ ル の 例 を 示 す 。 タ が 機能冗長系を
ング
m成し、3T:i託機故防!時にはオ ーバーラ ンニ
機能戸長系の機能!階貯を去しているのが図 8
.
7の斜線の機能ノードである。 ここで、
パ
阪18.5 入力された
n
動市の FBSモデル
クラッチとスイッチ により構造変!乏し、スタータモー タにより発泡する 。 この
y テリーの光句、エンジンの回転生成機姥は正常時のものをそのまま平
1
1
J
I
1してい
I
;
i伝 達、 1
1:気伝達機能は「エンジン始動 J機能のためのものを利用しており、
る。回 !
この部分も 2
14ページの (
b
)の芯 l
味で機能冗長となっている 。 ここでは、
としてエンジンの向転、オーバーランニング ・クラ ッチ o
n、スイッチ
modeタグ
れは、
Redu
πdαn旬、 Robustと も に 良 好 な 数1
むであるといえる 30 さらに、本 H
'
;
i
立
においてスタータモータの発泡機能を実現可能にするために、スタータモータの判明.
が終
等各部分の具体的なパラメータ他を決定することにより、本機能冗長系の設日 i
r
する 。
01
1 を記述して
おり、この条約での挙動シミュレーションの結来より、モータ上で「コイルによる回
転 j現象ではなく、
「コイルによる発電j現 象 が 生 起 し 、 ま た 、 パ
Y テリー上で「政
電 j 現 象 の 代 わ り に 「 発 電J現 象 が 生 起 し て い る こ と が 示 さ れ て い る 2。 このとき、
「充電」機能に対する Redund
αncy
2ここでは、交官僚
ている 。
=0.02であり、
Robust =0
.
7
7
5となった 。 こ
(
G
e
n
c
r
a
t
o
r
)は故障したものとして作動させておらず、黒いノードとして表され
3ただし、オーパーランニング
クラッチ、スイッチの自動制御を行なう部分は計算に入れていな
e
t
l
u
n
d
a
n
r
.
yは大きくなる 。
い。この部分を入れると R
∞H-t岬田町凶白州陛E印 漏出向議薄 qu問時却は同骨片
4
MMM
抽州∞側議漆泊一期陸 E
図∞∞議司開同日い開業骨一回 qu
お
こ
印森内問骨精骨骨川神山主﹂!際部
図 ∞ 吋 議umXR鮮23S
MMω
2
2
4
第 8章機能冗長型自己修復機械設計方法論
8.2 機能冗長型 自己修復機械における修復の 実現
機能 ;O~J\'l t'I己修復機械における修復災行機能の:JO.J!.方法は、修復計 jlllj と修復災
8
.
2
. 機能冗長型自己修復機械における修復の災現
薗、実行アルゴリズムを拡張したものである 。
制御プログラムの選択
行をインタラクテイプに行なう点、および、アクチユエータによる修復操作を微小採
.
2節で述べた制御 1
¥
'
!の修復実行方法と I
;
;
J級であ
作の繰り返しにより笑現する点で第 7
る。唯一異なる点は、修復操作として機能冗長系への切り替えを尖鋭しなければなら
ないことである 。 メカトロニクス機器におけるこの機能冗長系への切り替えは制御
シーケンス ・プログラムの変更により笑現することができる。前節で示した n
r
r
U
J
J
!
Iの
副次的泌物解消
発泡機能冗長系の例でいえば、スイッチ、オーハーランニング・クラッチに自動制御
'
'
1
スイッチ o町、オーバーランニ
機構を付加することにより、正常時にはエンジン阿転1
ング・クラッチ o
f
fであるものを、機能冗長発現時にはスイッチ on、オーバーランニ
ング・クラッチ onに変更することに相当する。
制御シーケンス・プログラムを変更する方法として、設計 l
時にあらかじめ機能 J
C
J
正
系を利用する制御シーケンスを作成しておき、プログラムの切り将えにより').:;到す
時に動的にシーケンスを組み替えて新たなシーケンスを生成する
る方法と、修復実行 l
!iいる場合、一種の自動ソフトウエア生成の問題
方法が考えられる。後者の方法を J
Ohs
uga91，S
a
e
k
i
91
，
になる 。 i'1動ソフトウエア生成の研究は近年盛んになっている [
く~::>
Honi
d
e
n
9
1
]が、尖J1J(ドJ
な
沼
、l
味では今後の発反を待たなければならない。
I
月l
の制御プログラムを川立し、使川 l
時に切
そこでここでは、設計時に機能冗長系手J
り称える方法をとることにする。このとき、一つの対象系J-.に機能川長系を n倒付加 l
した場合、全ての組合せを考えて制御プログラムを作成すると、機能冗長系発現の l
時
間的順序関係を考えない場合においても
2
"通りのプログラムを 1
1
m
:しなければなら
ない。これだけの数のプログラムを丹J:?ð，、することは現~(I'']な意味で凶難であると 2与え
られるので、ここでは第 6
.
3節で述べたように複数の機能冗長系を I
;
;
J
I時に利lfJしない
ことにする。また、設計時に制御プログラムを作成する場合に全ての故障状態を予測
することは困難であるので、機能冗長系として使用する部分に放障が存イtする場合は
その機能冗長系を利用しない。複数機能冗長系の同 l
時利用や故障状態に]，芯じて染 ;
1
*に
侍に動的に制御シーケンスを決定す
機能冗長系の利用を実現するためには、修復実行 i
ることが必要になると考えられる。この問題は今後の課題とする。
以上の理由により単一機能冗長系 を用いる機能冗長型自己修復機械における修復
計画、実行のアルゴリズムを図 8
.
8に示す。このアルゴリズムは図 7
.
5で示した修復計
立
￨1
8
.
8 機能 ;
U
U
¥
'
I修復計 j
l
l
j、'
)
.
:
;
1
)のアルゴリズム
2
2
5
第 8章機能冗長型自己修復機械設計方法論
2
2
6
8.
3 実験機の設計
2
2
7
必要な動作モード制御除電ランプ不点灯の場合、一被 f
ヴプロセスあたりドラム
8.
3 実験機の設計
を二回転させ、一回転目は除f1iを I
J(t'-Jとし、以
本研究では、今まで述べてきた機能冗長のイT
効利の検制と 1
:
1題点を I
Y
Jらかにするた
めに第
8
.
l
f
i
i"iで述べた機械部の設計方法に基づいて印j/j'Iな機能川ぷ型災験機を構築し
.
6節に述べた保全JfjFBSモデル、首l
5
.
2節 で 述
た。 この実験機の知的判断部は、第 4
6
.
3節、第 8
.
2節で述べた修復計 l
血l
、尖行手法に基づいて椛築し
べた故障診断手法、努¥
た。本節では、この実験機に関する具体的な機能川長系の設計結来、実験機の椛成、
知識の記述、および、知的判断部と機械部の接続方法について述べる。
Fの条例で絞り動作を行な
わせる 。二凹転日は通常の複写ll(iJ作をわなう 。
原稿白紙
ハロゲンランプ出))011
メインチャージャ o
f
f
現像バイアスチャージャ
011
転写チャージヤ o
f
f
給紙なし
8.
3
.
1 機能冗長系の設計
2
. ハロゲンランプの「原稿 H
H射」機能を除泡ランプにより代枠
本研究では、第 7主主と同線複写機のドラム周辺怖を対象とし、既存の彼写機を改造
することによって、機能冗長型自己修復笑験機の機械部を桃築した 。
.
9参照)を対象とした場合、以 Fのような幾つかの機能冗長系を
ドラム周辺部(図 8
考えることができる。
選択理由 除電ランプとハロゲンランプは同磁の「発光」現象を示す。
必要な動作 モー ド 制 御 除 電 ラ ン プ か ら 原 稿 へ の 光 路 を れ る 必 !五ーがある。さら
に
、
l と同様の二回転の複写市I
Ji，却を行なう 。
3 除屯ランプの「ドラム除電 j機能をメインチャージャ 4により代停
O
r
i
g
i
n
a
lP
a
p
e
r
1
1。必要な機能は「ドラムの表山 l
t
選択理由 メインチャージヤの潜在機能の利 1
N
:を Oにする Jことであることから、メインチャージャかられの'，t:1日を I
J
e
Ha附
Lamp
b
〉守
r_、
¥
ツ
I
MainCh吋 e
r
I
f
l
.
.
Cl
e
a
n
ingLamp
え、表面 '
i
[L伎をキャンセルすることが可能であると考えられる 。
必必、要な動{作宇モ
ドド、制御一括後l
~写与プロセス、円た りドラ ムを今 川
[r川
11r[ 転させる 。 一[，川
叫
11r[わ?松|
は除 f
屯誌を目的とし以下の条件で f
動
由
刊
作iさせ、
[11[11以 IJ はiW 'r;;~' の絞写動刊をわ
なう 。
メインチャージャ短性を逆にし、
現像バイアスチャージャ
転写チャージャ。
0
1
1
0
1
1
π
給紙なし
4 メインチャージャの「ドラム帯電 j機能をiJii:
!
.
5
・チャージャにより代替
図 8.
9 複写機のドラム周辺部
選択理由 転写チャージャ上でメインチャージャと同種の「放1[J現象が生起き
している。
l 除m:ランプによる「ドラム除電 J機能をハロゲンランプにより代替
選択 理由 除電ランプとハロゲンランプは同種の「発光」現象を示す。
4同様のことは、除 m
ランプ→転写チャージャ、除電ランプ『分離チャージャを用いても実現可能で
あると考えられる 。
2
2
8
第 8'
t
¥
i機能冗長辺自己修復機械設計方法論
8.
3 実験機の設計
2
2
9
i
l
l
必要な動作モード制御一複写プロセス当たりドラムを ご向転させる 。一阿ij!
はドラムを帝??正させることを日的として以下のような条例ーで動イケさせ、 二
lは除氾ランプ o
f
fで辺常の後'.tj動作を行なう 。
阿転 f
ハロゲンランプ of
f
現{象バイアスチャージャ on
転写チャージャ on
除電ランプ of
f
給紙なし
第 8. 1. 3節で述べた FBS モ デラーによる機能冗長設計方法を月j いると、 J~ 記の各候
補、その選択理由、および、必安な動作モードを匁l
ることができる。例えば、 4 に述
べた例を導出した FBSモデラーの実行画面を図 8
.1
0に示す 。図 8
.1
0中で斜線の機能
ノードが機能冗長系、斜線の挙iftI
J
ノードが機能 jLk
発現1
1
寺に 1
'起する現象を、また、
1
Ji
土する主N
V
J、状態
黒検ノードがま芸能冗長発現時に使川されないメインチャージャに l
を示している 。
しかし、これらで導出されるのは定性的な範凶の条例ーであるため、 2 で述べた光協
を変史することやその);法は導出しない。 また、 4 の逆としてメインチャージャによ
J
(
1
0拘
り「転写」機能を代替させるという候補も導出されるが、これは紙送り系の従事'
米条件から非常に尖現凶難な候補であるということは分からない 。これらの拘米条例
はパラメータfII(の決定や制御シーケンスの決定段附のより詐紺!な.Ii
j
'(Uによって i
k
;
とさ
れるものである 。尖際、ここで列挙したものは導 l
P
Iされた依補の 一部であり、導線 I
"
r
i
J
土の交換、各径トランスの置換等多数の候補が導 L
Hされ、その<1'から適当なものを選
択する段階を支援することも今後の課題となる。
1
;
.
:
1
8
.
1
0
: メインチャージャの機能を転'ヅチャージャで I
U'干させる機能川長系
こととメインチャージャの緩悦を変~するトランスを付加する絞 jメである 。 このよう
に、機能冗長系をメカトロニクス機械で実現すると、一般に機械併巡の変更は ー
人きく
なく、制御プログラムの変更が大きな割令を占めるといえる 。 この J
江川、で、機能〉じ i
正
J
Iは容易である。
系の尖 !
賞
作8
.1
節では触れなかったが、同径の部品の火換を考えるとさらに機能冗長官lをi
併
やすことができる。f9i
J
えば、上記のように転写チャージャの機能をメインチャージャ
8
.
3
.
2 実験機の権成
により代替することはできないが、この両者が共通の音1
1
品でできていれば、断線 した
転写チャージャとメインチャ ージャを交換し、上記 4
.を利用 することに よ り機能冗長
性を実現できる。ただし、この交換は使用者による交換、もしくは、保全ロポットに
よる自動交換により実現する必要があると考えられ、その昔、 l
床では本研究の自己修復
機械の枠組から出るものである。
以上、上記の機能冗長候補と部品交換を考えるとドラム周辺部は例えば区1
8.
1
1のよ
1
1において大きな設計変更は除電ランプから原稿への光路を付加する
うになる。図 8.
本研究では、前項で述べた機能冗長系を災現する実験機の構築を試みたが、技術
的、経済的制約から全ての機能冗長系を付加するに至らなかった 。その理由として、
既存の機械を改造する方針を取ったことや開発やテストに充分な l
時間を持てなかった
.を以下のように扱った。
ことが挙げられる。結果として前項の 1
.- 4
l 除電ランプによる「ドラム除電」機能をハロゲンランプにより代答
この機能冗長系は実現した。このとき 、特に付加、または、改良する部品は必
第 8章機能冗長型自己修復機械設計方法論
230
8
.
3
. 丈
j 験機の設計
2
3
1
以 kにより作成した実験機の務元を表 8
.
1に、:，(三!験機の外飢を￨苅 8
.
1
2
l
こノドす。ただ
Or
i
g
i
n
al
P
a
p
er
し、知的判断 ì~11 は第 7 :
γ
1 に述べた PC9801、および、 Maci
n
t
o
s
hを
平J
I
川したいj
燥のシ
T
Jいた。 表 8
.
1から分かるように本機能川以
ステムを J
x験機ではセンサ、アクチユ
4
。
u・
.
‘
議
¥
Samekindso
fpar
ts
:を付加したドラム j
副辺部
思1
8
.
1
1 機能冗 H
要ではなかったが、制御シーケンスプログラムを新たに竹成する必要があっ
f
こ。
2 ハロゲンランプのIJ);t
杭I
J
日
、t
J機能を除氾ランプにより代将
この機能 7
ば系は実現しなかった。除'也ランフ。から附への光路を竹ることず
亘
￨1
8.
12
:機能川長 I
¥
H
I己修復尖験機の外観
困難で、あったという理由もあるが、主な迎[却はハロゲンランプと除 I
Eランフの
発光特性が異なるためであった。これらの部品の特性を百[換にすれば、この以
長系は災現可能である。
エータを計算機と接続することができなかった。これは、本災験機￨吋イlの限定であ
る
。
3 除1~ ランプの「ドラム除屯j 機能をメインチャージャにより {U弁
この機能冗長系も実現しなかった。主な i
l
i
l由は、1¥
;
1'
l
t
t
E
Eを印加するメイン
チャージャの極性を逆転させることが難しかったことと実現した場合に有効に
作用するかという点が不明であったためである。
4
. メインチャージヤの「ドラム帯電 j機能を転写チャージャにより代替
この機能冗長系は実現した。部品の変更としては、メインチャージヤの機能を
8.3.
3 知識の記述
本実験システムで 用 いた知識は総本的に百九 7
.
3
.
2JJjで述べたものと同様である 。
1
時の対象モデルは第 7
.
3
.
2
:
項で述べた関 7
.
1
2、以1
7
.
1
3を基本とし、
機能川長不使月 1
「除m:J機能を付加した ，
1
，1
8
.1
3、￨
買1
8
.1
4をJ
I
Iいる 。 さらにこのモデルに￨立1
8
.1
5、￨
到1
代替する転写チャージャの特性変化の可操作領域を拡大するためにトランスを
した 。 このとき、[買1
8
.
1
5、関 8
.
1
6における機
8.
1
6に示すような機能冗長モデルを付加 l
変更した。また、制御シーケンスプログラムは新たに作成した。
1
8
.1
4と;
11
綴である 。
能階府構造はffi(
，
8
.
3
. 笑験機の設計
買~ 8 苧:機能川;長 1\~ '
1
1
己修復機械設百 Ui
法論
2
3
2
表 8 . 1 機能冗長型自己修復尖験機の~l'i元
-基本仕様
式明度率式
J
ん写武式式総式式式
像ド 写 離 着
方い川速倍方一複幻方源方守方方方
三
Jf露 現 づ 転 分 定
写計写写紙ベ続刊光光
複眼複複給用述
事使
形式
コンソール型
乾式間接式静電複写方式
最 大 A3最 小 A6
55枚 / 分 (A4)
6
4- 1
4
1%
自動給紙、および、手動給紙
普通紙、特殊紙
1- 999枚
コロナ放電
原稿台固定によるスリット蕗光方式
ハロゲンランプ
乾式(磁気ブラシ現像方式)
トナー自動補給機構付き
コロナ放電
ACコロナ放電
熱ローラ方式
熱源ハロゲンヒーター
クリーニング方式￨プレ ードクリーニング方式・除篭ランプによる除電
感光体
￨セレン感光体
大きさ
￨幅 1160mm奥行 650m m高さ lOiOm日l
-追加改造仕様
機能冗長機能 I
(
A
)転写チャージャによる「主帝泡」機能の代替
(
B
)ハロゲンランプによる「除電J機能の代替
上 記 2機能冗長系制御シーケンス用 ROMチップ 2個付加
状態監欄能￨メインチャージャの断線検知
除電ランプの断線検知
A) トリガ一入力
修復実行後能￨機能冗長系 (
B
) トリガ一入力
機能冗長系 (
区1
8.
1
3 機能冗長実験機の対象モデル(挙動・状態レベル)
2
3
3
第 8君主機能冗長型自己修復機械設す￨方法論
2
3
4
8
.
3 実験機の設計
2
3
5
図8
.
1
4 機能冗長実験機の対象モデル(機能レベル)
8.
3.
4 推論部 と機械部の接続
ここでは、枠組として第 7
.
3
.
3玖で述べた制御 I
¥
H
I己修復機械と I
;
J隊のアプローチ
を取るが、尖￨際問題としてセンサ、アクチュエータの接続はできなかった 。 そこで、
センサ情報として、 i
農j
支計による m
J
i
f
象波j
立の i
!
J
J
I
:
.
i
:
'1
1
I
i、
m紙 1
1¥))の"悦、メインチャー
I
Jいた。ただし、
ジャの断線信号、および、除泣ランプ断線信号を J
i
f
f
i
i
命の刀法として
A Paramet
e
r
は第 7章と同様のモデルベースト維論をJl1い、メインチャージャの断線を検知した場
@ SensingParameler
合にすぐに機能冗長系を利用するということはしない。これは将米的には多欽のセン
サ、アクチュエー夕、および、機能冗長系を付加 lした場合も推論を:;l{行可能とするた
めである。
8に示したように、機能〉し長系を適用した後に制御型の修復
また、本来ならば図 8.
を実行し、各パラメータのチューニングを行なうことにより修復を実現するが、本実
験機に￨廻しては機能冗長系適用後の転写チャージャの出力値等をあらかじめ剰整、決
定しておき、その値を適用することにした。
図8
.1
5 機能冗1i:系候補 (
A
)
236
第 8章機能冗長型自己修復機械設計方法論
8.4.機能冗長型自己修復笑験
237
8.4 機能冗長型自己修復実験
前節で述べた機能冗1Umi己修復'丈!険システムを用いて縫っかの尖!放をわなった 。
本節ではその結果について述べる。ここでの災験の臼的は、ここまで述べてきた
M1
;
により椛築した機能冗長系が桁効にイ'
i
o
i
f
i
!Jすることを検 H
i
lすることである。
8.
4
.
1 実行例 1
実行例 1として、メインチャージャ
(
l
l
i
!
1
8
.
1
2において l
斗丸で示される部品)を取り除
.
4.
3J
J
'
iと削機、
いて実験機を作動させた。故障診断部は故防原凶として第 7
「チャー
ジャ断線」現象と「チャージャの劣化 J現象を正しく ~tH した。アクチュエータを妹
作できないので i
l
l
J御型修復に失敗し、機能〉じ長型修復を災行した。修復 ;
n
'i
I
I
'
l
?
i
lは機能
冗長系 (
A
)を正しく選択し、尖験機も修復災行に成功した。修復成功後の I
故 防診断/
.
1
7に示す。 l
主1
'
1
'の FunctionModel
e
rウインドウ内
修復計阿システムの災行副闘を図 8
<
:
{
史川 i
時は免税して
で斜線で示されているノードは正常時に発現していたが、機能川 1
いない機能階府構造を示しており、白塗のノードは機能〉じ長使 )
I
j
l
k
jにJ
Iしく発現して
いる機能階層椛迭を示している。肱 1'1'には示されていないが、この!時不動・状態レベ
j
ll
l
;
jの対象の悦 i
l
i変'.1.!:を"ーしく J
U
J
l
ルの対象モデルは入れ持わっており、機能川長発 J
している 。 機能 JL 長を利川した修復繰1'1'1;去、
II'~ '
;
;
;
;
な
/
1
'
，
)
)l
l
l
i
i
f
主を 1
~i
ることができた
j
:
i
f
i
)
J
イ
十
三1
たりドラムを一川I
!
!
iさせるため、品t
'
I
i
卓)え l
立、l'分に、また、
だし、一括f1
た
1
1
1後
は i度以、詳細 j立に~~ ごF の 11 の低 F が認められた。 IHJ)*li 米を l立18.18 にがす。
以上の実行例から、本機能冗長系 (
A
)を利 j日することにより本
AP
a
r
a
m
e
t
e
r
<
d
)S
en
s
i
n
gP
a
r
a
m
e
t
e
r
n己修復機械はメイ
線に対して右がjに動作し、修復を実現することができた。この故防
ンチャージャの量r
事例は :liiJ御~自己修復実験機では修復不可能な例であり、このな 1，*で機能川 LL 系は
有効であると言える。また、本機能冗長系を作ifiI)させることにより、必~機能である
図8
.
1
6 機能冗長系依中!日 (
B
)
「画像出力を得る」を発現させることができたが、このとき、迷皮や i
l
i像の 1
1に低下
が見られた。これは、機能のトレードオフを行なった紡来であり、まさに機能似全を
実現した例である。
8.
4.
2 実行例 2
次に、除電ランプを取り外して複写動作を行なった。この場合、機能の異常は発生
.
1
9に示すように除電ランプと同様の働き
しなかった。その理由は、この機械では図 8
第 8ï~ 機能冗長型自己修復機械設計方法論
238
.
'
"
内
.
"
・
司
"
.
~2
ー
←
。
.
ト
ー
+
ー
8.
4 機能冗長型自己修復笑験
239
.
.
ー
→
ー
ー
→
一
。
' " 向 山 町田
t
rVC
ト
ー
ー
←
ー
N
T ， .n ， C ~. ，'1.'
"円同・比四
.2U~
C町 山
' ・
トー→-+-ートー
? ヤι
ヤ
一一
一一一
一
一
→jll.p...ot...・(<.P1)
・
"州co.
"
，
肉
，
，
"
刷
・.
N
.
.
1川 町 内 . ， VC Up.
，…
日
偏 向白
・
l 叫~." I
¥M(
T
."
'Cn
.
r
.
.
.
'ほ
内 川 '2'
22'OOnl
即
l同 L
!
r
..
内.
Cn
a
.
司
.
，
， cu.，， ，.
，，
，
.
.
.
，
，
.
.
.
.
.
'
0
0
.
.
.
.
.
.
"
"
.
.
0
・
'
‘
'
一
・
.
.岡山.，.....0'.
.
o
.
'
'
2
[
f
.
・
凶
w
95.
.(
'
CI > 円 山 町
》
<
U
'
'
'
'
9"，，
h
UP
修復前の出力画像
修復後の出力画像
.
1
8
:機能〉じ長系 (
A
)を利
制8
正常時の出力画像
mした，'1:1JIlllj像
Or
i
g
i
n
alP
a
p
e
r
l立18.1ï 機能 Jt:.h心f，~=!W論システムの尖行 jl11îiill( 尖 11 例 1)
をする転写 l
i
i
j除屯ランプ、ブランクランプが付加されてお り、既にある芯1
;
'司、で機能川
長系が構成されていたため、一つの除屯ランプを取り外しただけでは機能に大きな変
化が生じないためである 。転写古j
i除電ランプやプランクランプを同時に取り外して抜
J
I
御シーケンスに山米する問題のため
写動作を行なうことは、この機械特有の彼雑な:Ii
不可能であった。 ただし、正常の状態で機能冗長系 (
B
)を動作させた場合も J
t'Il;~' の出
力画像を得ることができた。しかし、放￨むに対処できないという間味では価値のない
機能冗長系といえる。
このように、この例では本研究で付加した機能冗長系 (
B
)を有効に動作させること
T
r
a
ns
f
e
r
/
S
e
pa
r
a
t
io
nU
n
it
はできなかった 。制御シーケンスをより単純なものに置き換えることにより、本機能
冗長系の有効性を検証することは可能であると考えられる。
対象機械に既に存在していた機能冗長系として除電ランプ、転写前除電ランプ、お
よび、プランクランプの三者の関係は考察に値する 。 これら 三者の機能はそれぞれ徴
図8
.1
9・機能冗長型自己修復実験機のランプ配置
8
.
5 考察
240
第 8!i'i機能冗長型自己修復機械設計方法論
妙に異なっている 。例えば、フランクランフ。は縮小複 1
:
i
l時に余 (
1を白くするためのも
241
8
.
5 考察
去り効斗lを上げるためのものである。この :
1
J
リ味で、こ
のであり、転写前除干li:ランプは 4
れら 三者は単純な 2o
u
t
o
f3部品冗長ではない。しかし、結以として「除 '
;
l
t
J機能も
8.
5.
1 機能冗長系の評価
果たしているために機能 χ長性を保持しており、本実験により l
故防を引き起こすこと
ができなかった。
第8
.
4
節で述べた笑験の結果から、機能川長系 (
A
)はH
i
l
l御別i'lc.修復機械が修復で
床で有効であることが徹認できた。
きない故障に対して機能保全を行なえたという主人 l
特にこの結果は必要機能は満たしているが迷皮の低下等が認められる典 }¥'J的な「機能
保全」の笑現であり、この点で本研究の目的の一つであった、機能冗長による機能保
B
)は充分に j
Eしい設
全を実現できたといえる。一方、機能冗長系 (
mを行なわなかっ
たために、有効に修復を行なうことができなかった。
また、本実験では同時に一つの機能冗長系の利 J
I
Iである/，(、および、制御引の修復
を行なわないという点で機能冗長一般の:f
f
f
i
l
l
iを本尖験のみから充分に行なうことはで
きない。本笑j
検の!J:義は、機能冗長系による機能 t
t
H
eをJ
I
Iいた l
'
li...'.修復機微の '
D
J
l可
能性を検証できた点である。
与え )
jはイJ
~JJ であり、これによりi'li...'.修
この紡糸から、一般に「機能 jWJ という J
復機械の修復可能な m
l
i闘を広げることができるといえる 。 このとき、イサ;験では尖JJl
できなかったが機能 jdU盟修復と制御 l~~ 修復を剥 l み令わせることによりさらに!よい純
凶の修復を災現できると考えられる 。
従来の部品冗長と比較すると本~!険機での機能川 iえは付加する部品数を少なくして
冗長系を発t.q
r
可能であるという特徴は持つものの、そのヰJ
#
Jなl
故防の純闘は [
u
ド?
fでし
かない。例えば、機能冗長系 (
A
)とメインチャージャをもう一本持つという部品川長
系とを比較した場合、問者ともにメインチャージャを動作させるための，'，:， I
J
:トランス
等を含むメインチャージャ系統に対してのみ布効である。ただし、この対象純凶に関
して部品冗長系を実現するためには、メインチャージャ、高圧トランス、導線全車全て
を二重化する必要があるが、機能冗長系では転写チャージャの出力トランスの仕犠を
変更するのみであった。しかし、 fUIJ御シーケンスプログラムの変交が必~な純聞は機
能冗長系を利用するほうが大きいと考えられる。しかし、現時点の機能冗長系が型惣
.
5.
4項で述べることにす
的なものであるとはいえず、その今後の方向性については第 8
る
。
第 8草機能冗長型白己修復機械設計方法論
2
4
2
8.
5 考察
2
4
3
的、明示的に扱うことが可能であること。
8
.
5
.
2 故障診断/修復計画システムと機能冗長
機能冗長l.\~ 内己修復機械における知的判断部の特徴は、機能 J
L
J
正系を;t現するため
に対象モデルを変更する操作を尖現することである。本研究の知的問断部は:t行例 l
が示すように、この操作を実現することができた。また、第 8
.
2節で述べたインタラ
2
. 機械の物理的動作を表す挙[Q)を明示的、ぜ了後的に表現、シミュレーション可能
であること。
3 機能冗長候補を導出できること。
クティプな修復計画、災行方法により、効率的に機能 7じ長主~ I~I 己修復を実現できるこ
これらにより、機能や機能冗長系に￨刻する判断を機能レベルで主観的に行ないつつ、
とを確認した。しかし、第 6
.
3節で述べたように正常時と機能川長発現時の対象モデ
その物理的実現性、無矛盾性を挙動、状態レベルで判定することが可能になった 。
ルの共通部分に故障が発生している時はその冗長系は使用しないという限定をつけた
が、モデルの変更方法をより高度化する必要がある。
.12J
i
l
で述べた設計対象の構造決定、パラメータの決定、および、制
しかし、第 8
御シーケンスの決定という機能冗長設計の三段階のうち、本研究では第一段階の設
1
分のみを支援したが、残りの:三段肝干の告1
1
分の支援を行なって
計対象の構造決定の苦1
8
.
5
.
3
~幾能冗長設計の方法
C
{
;
;系 (
B
)はイ「効
いないという問題が残されている 。 この問題のために実験機の機能 J
本研究で提案した機能冗長設計という設計思想は、ある意味で現在:Jfl
努にわなわれ
に動作しなかった 。 この問題は、設計一般に￨刻述する、概念設計から詳細設計までの
ている設計方針の送を提案するものである。すなわち、現実に行なわれている設計に
支援という大きな問題であり、今後の研究 P，* lli である 。 ただし、本研究で放った)，~:4，
t
i
おいては、lt(小のコストで最大の性能を発揮するために経盆化、各部仏のヰ¥0k化、 i
構造を決定する段階の情報から要求する 1
訪れモードの条 {
'
Iをi11
1
i
L
:
し
、 パラメータに関
泣化を追求するという方針がとられる。i9
U
えば、第 8.32mで述べたように品t
'
j楼のハ
する情報を付加することにより f~IJ御シーケンスを生成させることは可能である 。 小池
ロゲンランプと除¥11:ランプは出力光の特性が異なるため可換ではなかった。この¥つ
の部品はランプという同ーの性質を持つが、
i*光 J機能、 i
l
徐
'
屯 j機能という各部
[Koike92b] は、本研究でJfJいた対象表現から以一 1-. の方法により f~lJí，卸シーケンスを導 n\
する方法を提案している。
1
¥
)
)光の判明匂が災なったものとなった 。 I
一
品の機能に対する特性を追求した紡来、 1
記の「性能 J には多くの場令、寿命、信n町1 ↑雪、故 I~~ の );f3. 1f.~ !こ対する安全 t
lといった!史
8
.
5.
4 機能冗長型自 己修復機械の鉱張
家は合まれていないか、もしくは、含まれていたとしても松低限 t前たさなければなら
険機は既;
合ーの機械を改良したこと、および、 H
i
l
)
f
，
)
!
)
l
¥
j
'の修復を災現できなかった
本尖l
ない条件という負の意味合いが強い。しかし 、相会的状況から今後の機械の設;討を考
点で、機能川長系がギ6
J
)に動作することは検証できたが、機能川長機械の可能也ーを全
える場合は、この信頼性、アベイラピリティ、故防の影響等の要素ーがより霊安な正の
て検証するには至らなかった 。そこで、今後の機能冗長系の笑攻、手 I
J
I
I
JJ
:
i
法について
性能となると考えられる。このとき、本研究で徒'ゑした機能川長設計のように、各部
考察してみると、三段階の発展形態を考えることができる。
献しない
品に潜在機能を与えるために少しずつ直接にはいわゆる性能に訂 i
i
M
:駄 j を
付加することにより、高信頼、かつ、故障に強い機械を設計するという方法が霊安に
なってくると考えられる。
機械部の設計は機能冗長系 (
B
)が示すように部品冗長系の設計と比較すると複雑に
なっている。この問題に対して、 FR-Reasone
rを用いることにより機能冗長設計を
a
s
one
r
有効に支援することができると考えられる。その理由として、以下の FR-Re
の特徴が挙げられる。
l 機能冗長設計にとって最も重要な機能と FB関係を FBS Model
e
rにより直接
第一の段階は、機能冗長型修復と f~1)御型修復を両立させ、かつ、一つの対象機械に
多数の機能冗長系を付加し各系を使い分けることである 。 これは、本研究で提案した
範囲の笑現であり、これによっても故障のある程度広い純聞に対応する自己修復機械
を実現可能であると考えられる。このとき、第 8
.
3節に触れたような部品の共通化に
よる部品交換を含めることも有効である。
第二の段階は、複数の機能冗長系の組合せ利用である。これにより複雑な故障に対
応することが可能になり修復実現の範囲を広くすることができる。複数の機能冗長系
の利用を実現するためには、対象モデルの変更方法と制御シーケンスの作成方法とい
2
4
4
第 8i;!機能冗長型自己修復機械設計方法論
8
.
6.
m8主主のまとめ
2
4
5
8
.
6 第 8章のまとめ
う二点が問題になる。
これらにより、機能川長系の特徴である部品冗長よりも柔軟な故障への対応を実説
本:i;iは機能冗長 i
t
!
1r
i己修復機械の l没f
i
!
-)
ii
1:、および、尖験機を J
I
Jいて機能冗長の
可能になる 。例えば、メインチャージャとハロゲンランプが 1
，
I
，
j
)
)とも故障した場合、
有効性に|均して議論した 。 第 8. 1 節では、 ~1 4~t'-~{で述べた FBS モデラーを JIJ いて機能
除屯ランプとハロゲンランプの火換により、ハロゲンランプの機能を実現し、かっ、
冗長機械の概念設計を支援する方法を述べた。!:i
i8.2飢では、制御シーケンス・プロ
ドラムを 三回転させることにより、ハロゲンランプによる除屯、および、転写チャー
グラムを入れ換えることにより機能 χ長担修復を災現する )
J法を述べた 。第 8
.
3節で
ジャを用いて主骨i泡、転写の 三機能を発現させることも可能である。このように 、機
は、本研究で構築した機能冗長型 r
i己修復機械の設計について述べた。概念設 H
Iで
で、多数の機能 3
じ長系を構成することにより、多く
能冗長機械は少ない部品数の増加l
は様々な機能冗長系を導出可能であったが、ここでは、既存の機械の改造というよj法
の故防に対応可能である。
&
f
i"lされた冗長系のJf際の機械への迎 H
I、および、制御シーケン
を用いたので、概念 f
第三の段階は、故障発生時における F
I己修復機械による機能冗長系の動的な発見、
ス・プログラムの作成に難しさがあることが明らかになった。さらに、第 84
節で本
実行を実現することである。このとき、問種の部品の共通化は機能冗長系の災現可能
実験機を用いた修復笑験の紡来について述べ、立)8
.
5節で:x験結来、機能〉じ長設計 )
i
性を高めるという意味で l
T
¥'li!である。このような機械自身による機能冗長系の動的生
法、および、機能冗長機械の有効性について劣然を行なった 。本尖験により制御川修
成を実現するとき、 FBSダイアグラムの枠組、引に機能とその尖現象動を記述する
復では行なえないような修復が災現できたなど、機能川 L~ 系の Jん本的なイ 6JJ性と知的
枠組は機械のある環境ドにおける"的や災現方法を記述するために重安な役古J
Iを
よ
!
!
:
た
判断苦11 が有効に動作することがTi!t:~!!.できた 。 さらに、より多数の機能川氏系の付加、
すと考えられる 。 この問題は、ある機械系の純聞いl に対象~Jij戎を限定した形の長11TôJ fU
複数の機能冗長系の利川、および、i'l己修復機械!'I身による動的な機能 jL長系の発
1';1 、すなわち、要求機能から災:m挙動、状態を導 n~ する問題とイ管えられる。この対象
見、利 m~ の今後の発展により「機能保全」、
管I
或を限定したことによって、一視の!'1m
b設計 l
i
l践を五V
Jヰ，
(
Y
.
J
にj
拝く刀法を従楽するこ
より有効になると考えられる 。
とは今後の説題である 。 また、機能冗 i
正系を発凡できた場合にそれをl'l
i
ユ修復機械が
実行できるようにしなければならない 。 これは、一つには制御ンーケンスを動的に ~I二
成することによって尖#1""/能であり、小池の刀法は動的な市1
1
御シーケンスの !
I
'
.
J
Aの可
，
1
;
綴の部品から椛 j
蕊され
能性を提示している 。 さらにより系軟な形としては、多数の 1
Koi
ke
9
2
b
]。
るような細胞型の機械が考えられる [
これらの発展した形の機能冗長 1
¥
2内己修復機械を実現することにより、本研究でもI
:
笑した「機能保全」、
れる。
「機能冗長」という考え )
iの
m要性がよりおまることが期待さ
「機能川 L
d という本研究の与一え )iが
2
4
6
第 8r，'t機能冗長型自己修復機械設計方法論
第
9章
結論
第 9章 結 論
248
本軍では、結論と本研究に残されたMl題を述べる 。 また1i止後に、今後
1己修復機織について展望する。
の1
9
.1.結論
249
9
.
1 結論
保全作業の十l
会的 j
荒波↑うが1
1
1
J
jまってきており、また、特に W{
，
)
:
イYm
のr'I動化の必女
性が高まっていることを背景とし、これらの問題を解決するためにi'I己修復機械の構
築方法を明らかにすることが本研究の目的であった。
OJ!.})法の提案、知的判断
本研究ではこの十￨的を笑現するために、自己修復機彼の;.I.
部の構築方法の提言長、および、自己修復機械に適した機械部の設計方法の提案という
三側面から議論を行なった。
自己修復機械の実現方法として、本研究では「機能保全Jにより機械のー音1
1
が故障
しでも動作する機械、すなわち、
「柔らかく壊れる」機械という考えブJを提案した。
また、修復実行の方法として、アクチユエータの市IJ御により修復を尖現する制御 J~~ 門
己修復、および、Wti'f.の部品の併在機能を利 J
I
Jし修復を災却する機能冗長型 [
'
1己修復
の二つの方法を提案した。
知的判断音1
1
の梢築 )
j.
f
'
長を提条するために、機械のモデリング、故防診断のi'i動化、
の自動化という 三点から議論 を行なった 。
および、修復言￨匝i
や理解を去す機能と
-機械のモデリングの方法として、人間の機械に対するな阪l
機械の物 ~li(J'-J似J年い、 tl:'f1 を衣す不 [ij) 、状態を関係付けて衣現する FBS ダイア
グラムを払!.楽した 。 この
FBSダイアグラムに基づき機械を表現することで、及
9
Jらかにした 。
品￨や保全作業をイl効に行なえることを 1
l
[
o
)化手法として、対象モデルに法づき定性物 1
1l!を)fJいた手法を民
- 故障診断の I
家した 。共体的には、構造変更を引き起こす故障を扱うことが可能で、かつ、
図来的に l
刻:illiする複数の故防発生の状況を診断 "
J能な l
j
l
.
ー故防発生過程仮説に
基づく故障診断手法をもt~ した 。 また、定性物理を現尖の対象に適月]する |祭の
問題点を解決するためにファジィ定性物理とファジィ定性物理に基づく故障診
断手法を提案した。実験的な故障診断システムを術祭することにより、これら
の手法がその目的を達成し、有効に動作することを係恕した。
・修復計画の自動化手法として、故障診断と問機に対象モデルに基づく定性物珪!
を用いた制御型修復計画手法、および、機能冗長型修復計画手法を提案した。
これら手法により、機能保全を目的として故障に対応して柔軟に修復計画を作
成することが可能になった。
第 9章 結 論
2
5
0
自己修復に適した機械郊の設計方法として、 jlill御 It~! 、および、機能冗長 i~!修復を
笑現可能な機械の設計方法を提案した。f1i11御型の設計に関しては、f1
i
l御 Z
E
!修復笑行
機能、状態 l
主税機能の災 I
J，l.のために、機械の￨材来的構造、アクチユエー夕、センサの
配置について議論した。また、機能冗長型機械部の設計方法に関しては、
F
B
Sモデ
ラーを用いた機能冗長機械の概念設計支援ノ句法を提案した 。
2
5
1
9
.
2 本研究の課題
本研究の今後のi¥!Il題として以下の五点を糸げることができる 。
幌町J
に平J
I
n
J
保全という観点、からの設討を考えた場合、設計!時に故障や劣化情報をも1
することが必要である。本研究ではこの点に関して充分に考祭を行なうことができ
l
l
Wのモデル、およ
なかったが、本研究で提案した、機械のモデル化手法、故障発生 i
以上に提案した手法の有効性を検証するために、本研究では j!ill 御 ~Jfl 己修復実験
機、および、機能冗長型自己修復失験機を構築し、実際に実験を行なった。その結
果、放際に応じた柔 l駄な修復を笑行する I~I 己修復機械の尖現が可能であること、知的
判断吉11 は保全 の特徴である不定性、 ~Iê繰り返し性に対応し、有効に故障診断、修復計
画を行なえること、および、機能冗長系が故防に対してイi
効に作 mすることを r
<
<
g認し
た。
以上の議論により、本研究は
9
.
2 本研究の課題
としてイl
似J
で
び、劣化現象のモデルは、故障を予測した設計のための知総記述の枠組 l
あると考えられる。
本研究の「機能保全Jをより有効に作用させるためには、使川者による使!日状況に
応じた機能のトレ ー ドオフを行ない、修復の目的を動的に決定することが重要になっ
てくる。この問題は機械の価値という問題を合んでおり自動化には適さないので、使
用者に対し判断が容易な形での意思決定支援を行なう必要がある 。
r
1
'
1己修復機械 Jの実現という課題に対して、
「機能
保令 Jという考え方の尖親方法、設計刀法、および、是正月]方法を提案することで、ド￨
己修復機械のー設計 )J法論を提案することができた 。
本研究の知的判断手法では、保全の特徴である多縁切に対応する 1
9
11
<
<
:
1
な)
J法を従示
1
川する
できなかった 。 この問題に対応するためには、会人組絞な知識ベースを椛築、平1
ことが必要になる。本研究で述べた FBS モデラーや放 !~~診断システムを冶効に údJf午
させる場合も知識の量が問題になる 。逆に、多くの知識を収集することができれば、
本研究で提案した
F
B
Sダイアグラムや放￨埠攻象の枠組のイl効性を検却することがで
きる 。 このように、知識獲得の問組は本研究の今後の発以のために ;y.:~ な課題とな
る。
本研究の臼己修復機械の知的判断部は、劣化のモデルでいうところのショートター
ムの視点のみを扱った。しかし、修復計閣の決定や機能トレードオフの判断材料とし
て、劣化、寿命というロングタームの視点は兎安である 。 このようなロングタームと
ショートタームの阿方の視点を持つ、より総合的な知的中1
1
断庁1
1
の構築が必'J:Z:ーである 。
己修復機械の災現性の検HiE
を行なうこと
本研究では、笑験機により本手法によるじl
[
¥
1題
はできたが、実用化へ向けての課題は数多く残されている。上記の知識獲得の 1
もその課題の一つであるが、その他、大規続問題に対応するための推論の効率化の問
題、設計時における機能冗長系の評価の問題、計算機部、センサ昔日の故障に対する対
処法、故障に対処可能な範囲を拡張するための方法等の問題が挙げられる。
第 gi;i結論
252
9
.
3 今後の 自己修復機械
本研究では、自己修復機械を実現する一手法を能祭することができた。本手法に~，~
づいて、今後実現可能であると考えられる自己修復機械の形態について述べることに
する。
A
s
ama89]は、本研究における修復尖行 1
-1動化手法として有効に自己
保全ロボ γ 卜 [
謝辞
修復機械に組み込むことができる。一つの考え方は、保全ロボットと予備部品の集ま
りを月j
意することで、修復実行方法としての自動部品交換を笑現することが可能にな
り、修復可能範囲を広げることができる。また別の兄方として、保全ロボットを万能
指導教官である古川弘之教授には、修士号~f1I! 、博士課程の五年間にわたり研究を指導
な潜在機能を持つ部品として扱うことにより機能冗長系を構成することも考えられ
していただきました。吉川教授には、
必妥筒所を支
る。例えば、折れた支持部品の代杯として保全ロボットにより当面の!日1
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!
;
論f
的
均
プ
方'
i
l
向
ド
f
古
句
1
遠大なテーマを与えていただきました。本研究は、干育有川教授の型珪迎i
えることが考えられる。いずれの方法においても、保全ロボァトを利月]して、何を
的としてどのような方針により修復を行なうかという
f
J
f
f
:思決定部分がm
wであり、こ
のなIl未で本研究の知的判断部の手法は有効であると考えられる。
iの部品が多数
より柔軟な構造変更による機能保全を考えると、機械の形態は数種%
集まって一つの機械を構成するような細胞型の機械形態が有効であると考えられる
「自己修復機械j という実現不可能とも思える
て初めて可能になつたものです。また、教授の常に新しい似点からコメント、 1
.
1
会と
の関わりからのコメントは本研究を進める上でその日襟や円分のやりたいことが何で
あるのかということを切らかにして下さいました。さらに、研究卜ーの凶のみならず、
その優しい人柄、深い才能は研究者のあるべき姿、i'I分の進むべき
1Jt~
となりまし
た。深〈感謝致します。
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o このような機彼形態において、故防 l
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j助教授からは、研究の H体的な )
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、
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を尖 l
Jlするためのアイデイ
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.
U立、本研究の機能 j
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1
と系の動
なえば、非常に柔軟な修復が実現可能である。この )
745に￨却して親身にかつ厳しく議論して引きました 。 日山助教授の強い似合:と d
ーしい
jの征以新し￨にあるものと捉えること
的発見、制御シーケンスの動的変'1!:という考え )
判断に米づくアドバイスは本研究が袋小節に入った時に、."，;;にプレークスルーとなり
[Matsumoto89])の研究と深く関わ
ました 。 また、 h
¥山助教授と'，:
i
¥
'
1
1t;l'!接することにより、 I
I
i
J
内外の研究助 l
i
'
Jやその'1'で
りあう。この場合においても、機械の目的、および、その物迎的災現方法に l
刻する知
t画の立て方、研究者のスタンス等、研究者になるための力法論を身をれーって
の研究 H
J
f
4t分散機械(例えば、
ができる 。 この方向性は、 I
識表現形態としての
FB
Sダイアグラム、および、保全に￨刻する知(J'.)'判断のモデルと
である。
しての故障診断、修復計画の手法は祈ガJ
さらに一般に、周囲の状況、 Fえ1 :711状説、使月 l 才;の W*~ の変化にあわせて、適:fI: i'I
己の状態を変化させつつ対応する機械システムを「知的機械システム」と I
呼ぶとする
と、機械システムの今後の方向のーっとして知的機械システムという形態がますます
重要になってくると考えられる。本研究は、故防という内部状況の変化を対象として
知的機械システムの構築方法論を提案したものであると位置付けられ、この意味で、
本研究は知的機械システム実現のための一方法論を提案することができたといえる。
今後は、内部状況の変化のみならず、周囲の状況、使用者の要求等の変化にも柔 I駄に
対応可能な機械システムの構築手法を考えていかなければならない。
教えて頂きました。深く感謝致します。
本論文の査読をして頂き、有益なコメントをしていただいた新引民夫教授(米京大
学工学部精密、機械工学科)、木村文 j~ 教授(問)、矢川元 J主教授(京京大'f:コ;ヴ:;\IIIJ~
子力工学科)に感謝いたします。
988年に行なった故障診断笑溜以来、災験機の製 f
十
三回工業株式会社の皆様には 1
等多岐にわたり協力して頂きました。特に、無謀とも思える研究の主旨を理解して
m
き、惜しみない援助をして頂いた三田順啓村長、両岸峡治氏には j
永〈感謝致します。
また、下村芳樹氏には、氏が吉川研究室研究員当時から自己修復機械の研究の主ち
上げの際御指導いただきました。また、共同研究の担当者として我々の鑑迎な要求を
笑現して頂き、先鋭として様々 な相談に乗 って頂きました。氏なしでは本研究は中途
253
謝辞
254
謝辞
255
r
:
i
子(旧姓奈良)さん、'iit:武出荷ニさん、岡庭美樹さん、
半端なものにならざるをえなかったと思われます。深く感謝致します。久島凸彦氏、
さん、秘書の下村
1
z弘氏、下村芳樹氏、石井喜文氏には、第 71;1.に述べた制御型仁l
己修
加藤一郎氏、楠2
ん、極囚恭子さん、野 l
t和子さん、新 jj
:
1
ゐ
，
ヨ
ミ:
[さんに感謝します。
復機械を製約一して
mきました。
AIシステム研究去のメンバーの久島昌彦氏、煤 1
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.
Pド学術以興会中、
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J
U研 究 1
1として
最後に、筆者は I
j
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:
:
j
J
:
1i
王子さ
1.
4
:
"
1
:術振興会か らの俊助を受
氏、宮川修宏氏、平田伝行氏、森本一弘氏、梅 j
幸秀夫氏、下村芳樹氏、竹本光利氏、
け、また、本研究の一宮1
1
は文部省科学研究賀補助金(特別研究只奨励れ)の援助を受け
搬手/1人氏、谷川貞夫氏、小川和博氏には、第 8j';~に述べた機能冗長~自己修復機械を
たことをここに明記します。
製作して頂き、また、
f
i
Iに具体的な経験、データに基づいた枝々なヒントを頂きまし
た。三 田工業の諸氏の深い経験と笑践技術に基づく様々な議論は、本研究を巡める上
i材料となりました。ここに、深〈感謝致します。
での良き反1
吉川冨山研究室の先笠、同窓、後輩の方々には、研究活動を始めとし公私共にお世
話になりました。特に、保全グループとして研究を一緒に進めてきた、佐藤隆氏、小
池雄一氏、井上真治氏、中占佐太一氏、黒木文明氏、茂木康男氏、和田吉樹氏、大道怒
';
r
(で述べた故防シミュレーション、
哉氏には深〈感謝主主します。特に、佐藤氏は第 5j
第 6訟の修復計阿の自動化に l
渇して多大な百献がありました 。 また、小池雄一氏は、
第 5JE の.tjt- 故障発生過松仮説の玉虫論のも~案、および、故障診断/修復計画システム
のインプリメンテーションに関して多大な貢献がありました。茂木康j)
J
.
氏はt1
15:7~: で
述べたファジィ定性物 f
1!!とその故防診断手法に￨刻して貢献がありましした。保全グ
ループの全てのメンバーに深く感謝致します。
t
f
"
;2;
7
1.で述べた、佐藤による修復作業の実際に￨到する調子t
は、主r
r
l
l鉄株式会1:1:エレ
m俊恭氏の御 1
'
1立により、新"欽の製鉄所を凡ザ、;制作する
クトロニクス研究所の川 i
ことにより行なうことができました。深く感謝主主します。
第 4:1立に述べた FBSダイアグラムに関する議論は本研究室の SIGFunct
ionにおけ
る自由な討論から生まれました。
S I G ~ F un ctio n のメンバーである安藤公一氏、回目 n
俊森氏、杯l
山孝司氏、武田英明氏、浜田進氏、山本文;
緒氏に感謝致します。
第 4ft!に述べた FBSモデラーのインプリメンテーションにおいて、桐山孝司氏の
御厚意により、氏の開発したメタモデルシステムを利用させて頂きました。感謝致し
ます。
理化学研究所の浅間一氏には 、 「保全」に関する研究の面白さを教えて]安き、ま
た、適切な批評を頂きました。感謝致します。
また、車谷浩一氏、石田俊樹氏、桐 山孝司氏、武田英明氏との議論を通じて、綴々
なアイデイアを得ることができました。感謝致します。
研究室での活動を支えてくれた、技官の小野里紘美(旧姓熊沢)さん、碇山みち子
256
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講演論文他
[
1
]梅田梢，下村芳樹 佐藤隆，富山哲男，古川弘之対象モデルに基づく定性物製を m
3
いた故障シミュレータ
昭和 6
3年度精密工学会春季大会講演論文集， p
p
.95-96，
9
8
8
明治大，神奈川， 1
[
2
]下村芳樹，浅間一，佐藤隆，梅田靖，吉川弘之 故障診断の為の機械対象表現の知
識工学的手法昭和 6
3年度精密工学会春季大会講演論文集， p
p
.1
0
7
1
0
8，明治大，
神奈川， 1
9
8
8
.
267
268
発表論文
[
3
]梅田靖，佐藤隆，富山哲男，古川弘之 CADからの情報を J
日いた故障診断第 6[
il
[
4
]彬
[
I
:
!
l
l
'
/
{，佐藤隆， W谷浩一 t
'
i
l山哲 Y
J，古川弘之 対象モデルに基づく定性物王I
T
!を
J
n
r
n
日6
3年度精 2
百工学会秋季大会講演論文集， pp.1
1
9
ー1
2
0，山形
3
富山哲男 3 古 川 弘 之 定 性 物 理I
!を用いた故障シミュレー
989年度桁密工学会森季大会講演論文集， pp.853-854，千葉工
ションの詳細化。1
[
6
]梅田精，帖佐太一，冨 山哲男，吉 川弘之
定性プロセス理論を J
I
Jいた故障1シミユ
1
9
8
9年度精密工学会春季大会講演論文集， p
p
.8
5
5
.
-856，二L(
in
て
大
，
9
8
9
千葉， 1
[
7
]織田術，佐藤隆， E
f
山哲男，古川弘之 対象モデルに法づく定性物理を )
I
J
いた故防
診断 1
9
8
9年度人工知能学会全国大会(第 3[
il
) 講演論丈集， pp.263-266，
γ
'狩
院大，東京， 1
9
8
9
.
[
8
]彬回虫n，[J山智男，古川弘之.対象モデルに基づく定性物理!
I
を月jいた故防診断
*
京大学工学部総合試験所年報， Vo
l
ume48，pp.55
-60，1
9
8
9
[
9
] 佐必隆，梅田桁 3
1
J山哲男，背川弘之・
機械の構造と祭動の知識を 1
1いた修復 ;
1
j
，町の生 J
&
:
. 1989i
j二位打i
'
w
.
:
工学会秋季大会講演論文集， p
p
.5
7
3
5
i
4，大阪大，大阪，
1
9
8
9
自己修復機械の構築(第 l報)ー定性物理!
'
j
1
9
9
0年度車j
，
f
i
''
工学会秋季大会議
237-1238，北海道大，北海道， 1
9
9
0
.
淡論文集， pp.1
[lï] 柳田 ~i~J ，富山哲男，吉川弘之
アプリケーションから見たオブジエクト指 l
i
i
J的報処理学会研究報告 9
0
FI
2
0，Vo.
l9
o
.1
0，N
0
3，
8，情報処理学会， 1
9
90
p
p
.1
[
1
8
]小池雄一，梅田新，冨山哲男，古川弘之
対象モデルに基づく定性物理を用いた統
合化保全エキスパートシステムの構築
人工知能研究会資料 SI
GKBS9
0
0
4，pp
49-56，人工知能学会， 1
9
9
1
=J山哲9
[19] 石井理 t-l~ i" 1 彬 I
J
I消，称l
山孝司)1
J，I
T川弘之概念設立!のための機能のモデリ
ング 1
9
91年度精密工学会春季大会議減論文集， pp.31
-32，!f. ~inITI 大 ， J
9
91
.
l
.
[
}
l
， 1
[
2
0
] 小池雄一，彬 I
I
I椅，富山 f
n
l
l弘之 細胞型機械の構築(第一報)ー概念と J
守男， '
L本
t
構成 ー. 1
9
9
1'1'反 ti'i \'f.'工学会存季大会前 Ü~ 論文集， pp
.5
53-554，，'
'.
l
i
T
I
川
大
， JUj~C
1
9
9
1
j
'
i，日山析リJ
3
1
1
f川弘之
[
2
1]悔川 Y
l
J
i信頼1'1機械システム構築法
機能冗 i
止を J
I
Jいた d
〈Jλ1991
1
9
9
1{
I
'
/
支桁術[学会イト季大会講演論文J
J大
.
，H
t，pp.767-768，'
i
i
IB
i
'
.
f
[
1
0
] 富山哲男，特J
i
山孝司 1梅日1
蛸，山本文緒，吉川弘之
定性物l!
l
l
の設計 ・似合への応
府 東京大学工学部紀~ A2
7，pp. 2
4
-2
5，1
989
[
1
1]梅田靖，武田英明，富山哲男，吉川弘之機能，恭助 T および?構造の関係について
1
990年度精密工学会者季大会講演論文集， pp.307
308，J
l
.
[
工
大
，
J
l
.
(;
;
t，1
990
[
1
2
] 誤木文明，梅田靖，宮 山哲男，古川弘之 幾何十，1
報を
mいた放i
笥診断
1
990il~皮精
衝工学会春季大会講演論文集， p
p
.6
i
7
-678，Jl.[工大，東京， 1
9
9
0
[
1
3
] 小池雄一，佐藤隆，梅田婿，富 山哲男 ，吉川弘之・故障発生メカニズムの定性物理に
よる表現
Z山?守男，古川弘之
[
1
6
] 梅田梢，下村芳樹， F
Smalt
al
k8
0を中心として
9
8
8
大，千葉， 1
レーシヨン
p
.4
0-5
1，1
990
ジウム論文集， p
による対象モデルを用いた制御的アプローチー •
988
大，山形， 1
[
5
]佐藤隆， J
:
I
二上真治，梅悶椅
[
1
5
]梅
f
T
I
立f
i，E
キ
従l立，桐山孝司，富山哲男，古川弘之: Small
t
a
l
k
8
0による故障診断シ
l
l
t
a
l
k
8
0の利Jll 第 l回 Sma
l
l
t
a
l
k8
0シンポ
ステムー古川研究室における Sma
設計自動化工学講演会講演論文集， p
p
.1
0
1
2，京工大， Z
l
l
J
九 1988
1 用いた故障診断。
269
発表論文
1
9
9
0年度精密工学会春季大会講演論文集， pp
.6
7
9-680，東工大，東京，
統イ子化保全システムの構築
1
9
91年度精密工学会谷季大会講演論文集， pp.9
3
7
9
3
8，早稲田大，東京， 1
9
91
.
[
2
3
] 茂木康男，小池雄一，梅田立!?，沼山哲男 ，千1川弘之.故障診断のための A性推論への
ファジィ理論の導入
39-940，.
1
，
'
199 1 年度桁宮工~;:会イト季大会議 i員論文集， p
p
.9
稲問大，東京， 1
9
9
1
[
2
4
] 梅田靖，茂木康男 ，佐藤隆，富山哲男，古川弘之
ファジィ理論の導入
故障診断のための定性推論への
1
9
91年度人工知能学会金属!大会(第 5回)講演論文集， pp
.
273-276，学習院大，東京， 1
991
.
1
9
90
[
1
4
] 繰回靖，佐藤隆，富 山哲男，吉川弘之
[
2
2
] 和fTI吉樹，小池雄一，彬山靖 J ~I".I山哲1))，山川弘之
単一故障発生過程仮説に基づく故障診断
[
2
5
] 下村芳樹，谷川貞夫，梅田靖，富山哲男，吉川弘之
事例推論の修復戦略への適
1
9
90年度人工知能学会全国大会(第 4回)講演論文集， p
p
.4
83-486，学習院大，
9p1
年度精密工学会秋季大会講演論文集， p
用(第 2報)一事例分類の詳細 化 ー.1
p
.
，
9
9
0
.
東京， 1
487-488，静岡大，静岡， 1
9
91
.
2
7
0
発表論文
[
2
6
] 梅田端，小池雄一，下村芳樹?富山哲男，吉川弘之
向己修復機械設計方法論の担i
i
言 第 1回設計工学システム部門講演会講演論文集， p
p
.149ー154，E
I本機械学会，
}
I
I崎
， 1992
[
2
7
] 下村芳樹 谷川貞夫、小池雄一，梅田精，富山科5J:
J
，古川弘之
3
自己修復機械の桝
築(第 2報)ー仮惣事例を用いた笑別化へのアプローチー 1992年度精密工学会科
992，(
i
np
r
i
n
t
i
n
g)
季大会講演論文集， 1
ー
[
2
8
] 梅田婿，小池雄一，下村芳樹，富山哲男，吉川弘之
自己修復機械の椛築(第 3報)ー
w
寅論文
機能保全を目的とした機能冗長の実現 ー
. 1992年皮革 必工学会春季大会読 i
i
np
r
i
n
山
1
集
， 1992，(
[
2
判
9
]小
/
、
J池雄一，梅田立靖青，下村芳樹，富 山哲男 3 吉川弘之.自己修復機械の構築(第 4報)ー
知識の分散化による論理構造の再椛成ー 1992年度精街工学会存季大会講演論文
inpr
i山 n
g
)。
集
， 1992，(
[
3
0
] 下村 7
J
樹，梅田靖，小池雄一，冨山哲男 古川弘之 自己修復習!複写機の開発日本
3
論文集， 1992，(
i
np
r
i
n
t
i
n
g
)
機械学会第 69回通常総会講演会談話i