JPH01250016A - 試験装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明線例えば人工衛星の機能や性能を地上で試験し
確認する試験装＠に関するものである。

〔従来の技術〕

従来の人工衛星の試験装置は１例えは、「三菱電機技報
」４７巻３号（１９７３年）の記事１ｆＴｓ−１・工８
Ｂチエツクアウト装置」で説明しであるように、第１２
図に示す如く大別すると１人工衛星の各サブシステムご
とに試験するサブシステム試験装置と、このサブシステ
ム試験装置からのデ−夕全処理するデータ処理装置とか
ら成っていた。

図において（１１は機能や性能の試験を地上で受ける被
試験装置としての人工衛星、（２）は人工衛星の各サブ
システム、例えば２人工衛星の各部へ電力を供給する電
源系や姿勢・軌道制御を行う姿勢・軌道制御系等の各サ
ブシステムごとの試験を行うサブシステム試＃装Ｒ，（
３１は上記データ処理装置である。

サブシステム試験装置＋２）　ｉ　、人工衛星のサブシ
ステム即ち、を理系サブシステム、テレメトリ／コマン
ド系サブシステム、姿勢・軌道制御系サブシステム、推
進系サブシステム、熱制御系サブシステムの機能と性能
が設計通りであるかどうかの試験を地上で行う為のもの
である。

例えば、姿勢・軌道制御系サブシステムの機能試験では
、設計通りの姿勢制御を行う上で、姿勢検出センサ、姿
勢制御電気回路、姿勢制御用駆動機構部品等が正常に動
作するかどうか全試験する。

さらに、性能試験では、姿勢制御精度、制御速度が設計
値の範囲内に入っているかどうかを試験する。

上記した各サブシステムごとの試験の出力データは全て
データ処理装！（３）へ送られる。データ処理１ｔ１３
１の中にはソフトウェアとしての試験データ処理手段が
組み適才れており、試験データのデータ処理／編集を行
う。例えば姿勢・軌道制御サブシステム試験の出力デー
タとしては、姿勢検出センサの検出感度を示す電圧値、
電気回路の各所の電流値、を正値等のアナログデータと
共に、各スイッチのＯＩＪ／○ＦＦ’状態を示す２進数
のディジタルデータ、制御速度を表わす回転数等の２進
数のディジタルデータ等が上記データ処理装＆　ｆａ＋
に入力され、上記試験データ処理手段でデータ処理／編
集が行われる。データ処理装置（３）としては−般に汎
用の大型コンピュータやミニコノピユータが使用され、
上記試験の出力データは全て２進数デイジタルデータで
処理／編集される。

データ処理装置（３）でのデータ処理／編集の内容は、
主として、２進数データを１０進数に変換し工学値単位
に単位変換する工学値変換処理と、各時刻ごとに集めら
れた各種データを分類して表にまとめたり、数値データ
の変化する様子をグラフにまとめ友りする編集が主体で
ある。そして上記データ処理／編集後のデータはライン
プリンタやブラウン管（ＣＲＴ）上に出力される。

人工衛星の専門家はこれらの出力結果を見ながら試験デ
ータの診断を実施する。試験データの診断とは人工衛星
の各サブシステムの機能と性能が設計通うに出ているか
どうかの良否の判定をすることであり、この判定基準は
設計値が用いられる。

さらに、設計値を満足しない試験データから、サブシス
テムのどこが故障しているか等の不具合箇所の推定を過
去の経験や知識から判断して行う。

従来の人工衛星試験装置は上記のように構成され２人工
衛星の各サブシステムの試験データの診断は全て人手に
よるもので２人工衛星専門家により、試験データの良否
の判定と不具合箇所の推定が行われていた。

また従来の人工衛星試験装置には設計時の各種設計デー
タ、例えは設計者はシステムまたはサブシステムｔｔｃ
要求される機能や性能の仕様と、実現可能な構成との間
で、トレードオフ（創刊は分担）を行い、その結果とし
て機能ブロック図を作成するが、これらのトレードオフ
全行い２機能ブロック図作成のための手段は、ソフトウ
ェアとして組み込まれていなかった。そして、これらの
設計結果の見直しを行い、不備を指摘し改善するデザイ
ンレビュー作業は全て人手により行わｎていたために１
機械化を目的とじたソフトウェアとしてのデザインレビ
ュー手段が従来の試験装置に組み込まれていることはな
かった。さらに、設計時に実施した通称「故障モード影
響鱗析」（略称［ＦＭＥＡ　Ｊ　：　Ｆａｌｌｕｒｅ　
Ｍｏｄｅ　ａｎｄ　Ｅｆｆｅｃｔ、　Ａｎａｌｙｓｉｓ
　）等の結果を試験時に有効活用するための手段（ソフ
トウェア〕も組み込まれておらず２人手によっていたた
め、設計データの効率良い有効活用がなされていなかっ
た。

〔発明が解決しようとする課題〕

以上説明したように、従来の人工衛星試験装置では膨大
な試験データの診＠を人手に頼っていたため、多数の人
工衛星専門家を必要とし、かつ人手によるデータ診断の
ため、専門家が設計時の図面や設計データと比較して試
験データの良否の判定を行ったり、不具合箇所の推定を
行う作業に要する時間も膨大となる問題点があった。さ
らに。

設計作業およびそのデザインレビュー作業も人手に頼っ
ていたために、同様に多数の専門ぼを必要とし１作業時
間も膨大となると共に、設計と試験が直結ざｎでおらず
分離されてい友ために、設計結果を試験時に有効活用で
きない問題点もあった。

この発明は上述した問題点を解消するためのもので、従
来のデータ処坤装奮にデータ診断装ｆＩＬを接続して、
設計およびデザインレビュー作業の省力化、自動化を囚
り、さらに、設計時の設計データを試験時に有効活用す
るとともに、試験データの診断を自動化して、試験の省
力化と試験時間の短縮他管目的とする。

〔課題管解訣するため０手段〕 この発明に係る試験装置！ｉは、従来のデータ処理装置
に設計時の設計データを試鰍時の診断に有効活用できる
ように工夫した四種類の手段、即ち構成トレードオフ手
段、故障モード影響解析シート作成手段、デザインレビ
ュー手段および診断ルール作成手段がソフトウェアとし
て組み込んで構成し次データ診断装置を接続したもので
ある。

さらに上記データ診断装置は知識工学や人工知能分野で
通称となっている「診断型エキスパートシステム」が試
験データ診断用にソフトウェア（手段）として構築され
ている。この「診断屋エキスパートシステム」はここで
は診断手段と呼び。

知識データベース部と推論機能部とから成っている。知
識データベース部には、試験データ診１６Ｔ用の判定基
準が規則（ルール）化されてデータベースとして入って
おシ、この判定基準は人工衛星の設計時の設計値を基準
値としている。推論機能部は、いわゆる三段論法等の論
法で結果を推論するアルゴリズムがソフトウェアとして
組み込菫れているもので、上記の知識データベース中の
ルール「もし〜ならば〜である」の集合体から診断結果
を推論するときに使用される。

上記したデータ診断装置としては９通称「人工知能言語
」としてのリスプ言語やプロログ言語で書かれたソフト
ウェア（プログラム〕で高速で処理することのできる２
通称「推論マシン」を使用する。推論マシン例としては
１国内でも逐次型推論マシン等が製品化され発売されて
実際に稼動している。

〔作用〕

この発明Ｋｎいては、データ診断装置に組み込まれてい
る構成トレードオフ手段忙よシ要求される仕様に基づき
システムま友はサブシステム構成のトレードオフを行う
ことができ、このトレードオフの結果から、設計図面に
相当する機能ブロック図を作成することができる。

そして、この機能ブロック図に基づき、故障モード影響
解析シート作成手段により、設計時に。

事前に人工衛星の故障モードを予測解析し、その影響解
析を行い、対策を立てておくことができる。

そして、デザインレビュー手段（／Ｃ，に９．　　これ
らの設計結果の見直しを行い、設計不備を指摘し、改善
することができる。

次に、上記解析結果に基づき１診断ルール作成手段によ
り、試験時の試験データ診断に使う診断ルール（試験デ
ータ診断用の判定基準が規則化されたものンが作成でき
、設計時の解析結果を試験時の診断に効率良く役立てる
ことができる。さらに、試験データ診断用ルールを持つ
知識データベース部と推論機能部とから成る診断手段に
より試験データの診断を自動化すると共に、専用のデー
タ診断装＆を接続したことによる試験データ診断処理の
高速化、すなわち試験時間の短縮化を実現できる。

〔実施例〕

第１図はこの発明の一実施例の全体構成をハードウェア
を中心に示すものであシ、（１）〜（３）は上記従来の
装置と同一のものである。（４）はデータ診断装置であ
り、従来のデータ処理装＠　（３１に接続されている。

上記データ処理装置（３）とデータ診断装置（４１には
）７トクエアか手段として組み込まれており、各処理を
アルゴリズムに従って実行する。上記データ処理装置（
３）とデータ診断装置（４）に組み込まれているソフト
ウェアの構成を第２図に示す。

この図の中で、試験データ処理手段（５）はデータ処理
装置（３）に組み込まれており、従来の手段と同一であ
る。

次に構成トレードオフ手段（６）、故障モード影響解析
シート作成手段（７）、デザインレビュー手段（８）。

診断ルール作成手段（９）、および診断手段（１Ｇはデ
ータ診断装量（４）に組み込まれているソフトウェアで
あり、上記デザインレビュー手段（８）は学習部αＤ。

知識ベース部α２および推論部α３から成り２診断手段
αＧは知識データベース部Ｉと推論機能部α９とから成
っている。

上記のように構成された人工衛星試験装量においては２
人工衛星からの試験データはサブシステム試験装置（２
）を経由して、データ処理装＠　（３１へ入力され、試
験データ処理手段（５）によりデータ処理／編集が行わ
れる。ここまでの処理は上記した従来装置と同一である
。

そして、上記試験データ処理手段（５１で処理／編集さ
ｎた試験データはデータ診断装置（４）へ入力され１診
断手段Ｑ（Ｉにより試験データの診断が実施される。

ところで、上記試験データの診断を実施する場合、設計
時の設計データを有効活用するための工夫が、この発明
には施されている。つまり、この発明では、上記試験デ
ータの診断を実施する前。

即ち設計時に、構成トレードオフ手段（６）、故障モー
ド影響解析シート作成手段（７）、デザインレビュー手
段（８）および２診断ルール作成手段（９）ヲ順に動作
させて、設計データを上記試験データの診断に役立て、
有効活用する手段がソフトウェアの手段として組み込菫
れている。

これらのソフトウェアの手段について、以下に詳細に説
明する。

一般に２人工衛星は第３図に示すように２部品Ｑυと呼
ばれる最小構成単位の集まりから成フ、これらの部品が
ある程度集まり、ある機能単位にまとまったものをコン
ポーネント口と呼び、そしてこれらのコンポーネントが
集まり、あるまとまりた装置としての働きをするものを
サブシステム口と呼び、さらにこれらのサブシステムが
集まってシステム＠としての人工衛星全体が構成されて
いる。

従ってここでは説明の都合上１人工衛星の構成単位を次
に示す三種類に分類して以下の説明を行う。

■　システムまたはサブシステム（システム／サブシス
テム〕 ■　コンポーネント ■　部品 以上の分類を具体的に人工衛星の構成名称に当てはめる
と、システムとは人工衛星全体に相当し。

サブシステムとは、電源系サブシステム、テレメトリ／
コマンド系サブシステム、姿勢・軌道制御系サブシステ
ム、＆通糸（ガスジェット系〕サブシステム、熱制御系
サブシステム等に相当する。

さらにコンポーネントは例えば、姿勢・軌道制御系サブ
システムの中では、姿勢検出センサ、制御電子回路等に
相当し２部品は、抵抗器、コンデ／サー、ＩＣ等である
。

ところで１人工衛星のシステム／サブシステムの設計を
実施する場合、システム／サブシステムに要求される機
能や性能の仕様と、実現可能な構成との間にトレードオ
フ（割付は分担）を行って。

要求仕様に合った構成をある評価に基づき決定する必要
が生じる。このトレードオフを行う場合にシステム／サ
ブシステムの構成の評価パラメータとして１重量、消費
電力、信頼度およびコストが一般的に選択される。これ
らの評価パラメータの６値を比較検討することにょ九要
求仕様に合いかつ実現可能なコンポーネントから成るシ
ステム／サブシステムの構成が決定される。部品から成
るコンポーネントの構成も同様に上記したトレードオフ
によフ決定される。

＄＊ｆｆ）レードオフ手段（６）は、設計者との対話処
理により以上説明したトレードオフができるソフトウェ
アでアシ、第４図に示すように、コンポーネントデータ
ベースｏＤ２部品データベースＱ、対話処理プログラム
關および機能ブロック図作成グログラム例から構成され
ている。

コンポーネントデータベースＣ３９と１部品データベー
スｏ３の中には、過去に設計され、飛行実績のある人工
衛星のコンポーネントと部品データが蓄積されている。

従って上記対話処理プログラム（至）は、システム／サ
ブシステムに要求される機能や性能の仕様が設計者から
入力されると、コンポーネントデータベースから要求仕
様に合う、または類似のコンポーネントデータを選択し
１組み合せてＣＲＴ上に表示する。コンポーネントデー
タの中には評価パラメータとしての重量、消費電力、信
頼度、コストの伽が含まれている。従って設計者はこれ
らの評価パラメータの値を見ながら、コンポーネントの
組み合せを会費に応じて変更して、最終的にシステム／
サブシステムの構成を決定することができる。部品から
成るコンポーネントの構成も、同様にして８部品データ
ベースに基づき決定することができる。

以上のようにして決定され７’（構成に基づき、上記機
能ブロック図作成プログラム倶により、設計図面として
の機能ブロック−が作図されｃＲ’ｒａ面上に表示され
る。

この機能ブロック図作成プログラム制は一般的なブロッ
ク図を作図するプログラムと同様な機能を持っており、
−例として、推進系（カスジェット系〕サブシステムの
機能ブロック図を第５図に示した。第５図に示すようは
各機能ブロックＩが上記トレードオフの結果選ばれたコ
ンポーネントυに相当しており、トレードオフの後１機
能ブロック図作成プログラム倶により第５図に示すよう
な機能ブロック図が作成される。

次に、故障モード影響解析シート作成手段（７）はこの
作成された機能ブロック図に基づき、故障モード影響解
析（略称Ｆ’　Ｍ　Ｋ　Ａ　）を実施し、その解析結果
を）ｌ’ＭＫＡシートとしてまとめるためのソフトウェ
アの手段（プログラム］である。

上記ＦＭＥＡはシスチムニ学的解析手法の一つとして２
世間一般に普及している設計時に行う解析手法であシ、
この発明ではこの解析手法（、Ｆ’　ＭＫＡ）手法に基
づき、上記故障モード影響解析シート作成手段（７）の
処理の流れが構成されておシ。

この手段（７）が組み込まれている上記データ診断装置
（４）と人工衛星の設計者（専門家）とが対話処理を行
いながら、ＦＭＥＡシートの作成を行うことができる。

ここでの対話処理とは１例えば、上記データ診断装置の
グラフィック・デイスプレィ等のＣＲＴ画面上に表示さ
れた質問文に対して、専門家がその回答をキーボード等
から入力するような方法をさしている。

故障モード影響解析シート作成手段（７：はＦ’ＭＥＡ
フォーマット作成プログラムと質問文発生処理プログラ
ムとから構成されており、以下にこれらのプログラムに
ついて詳細に説明する。

（ａｌＦＭＩｃＡ７オーマツト作成プログラムこのプロ
グラムは上記したＦＭＩＣＡ手法に基づ（ＦＭＩＣＡシ
ートのフォーマット（枠組み）を作図するプログラムで
あり、一般的な表の枠組みを作図するプログラムの処理
の流れと同様な機能を持ち、第６図にこのプログラムで
作図さｎるＦＭｍＡシートのフォーマット例を示した。

この図の中で、各欄（５りから（６りには上記した対話
処理により記述されるべき内容に応じて名称がつけられ
ているが、これらは上記ＦＭＥＡ手法で一般的に採用さ
れている区分に従っている。

（１））　　質問発生処理プログラム このプログラムは上記ＦＭＥＡフォーマット作成プログ
ラムによって作成されたＦＭＩＣＡシートの各欄の空欄
のところに具体的な内容を埋めて行うための質問文を発
生させ、ＣＲＴ画面上に表示する。そしてその質問文に
対する専門家からの回答を取シ込み、ＦＭＥＡシートの
各欄に埋め込む処理を行うプログラムであり、これらの
処理動作は、一般的な対話処理プログラムと同様な機能
である。このプログラムの処理動作をさらに詳しく説明
するために、このプログラムか処理に従って順に発生さ
せる質問文の具体例を第７図に、フローチャートの形で
示した。この図の中で示す各質問文（７りから（８りに
順に答える形式で、専門家は回答文をデータ診断装置（
４）のキーボードから入力すると、このプログラムは上
記ＦＭＦＡシートの各欄に入力さｉた回答文を埋め込ん
で行き、Ｆ′ＭｍＡシートを完成させる働きをする。

さらに、］ｌ’ＭＥＡシートヲ作成する上で、上記構成
トレードオフ手段（６）のコンポーネントおよび部品デ
ータベースＣ３１１，０２に含まれている６値も引用さ
れる。

以上説明した二種類のプログラム（ａ）　、　（ｔ）１
から成る故障モード影響解析シート作成手段（７１全使
うことにより、上記ＦＭＫＡ手法に基づいたＦＭＥＡシ
ートの作成を、データ診断装置（４１と専門家との対話
処理により行うことができる。

次に１診断ルール作成手段（９）は、上記故障モード影
響解析シート作成手段（７）によｐ作成されたＦＭＫＡ
シートの内容から、後述する試貌データ診断用判定基準
ルール（診断ルール）を作成するソフトウェア手段であ
る。上記診断ルールは後述する診断手段αＧの知識デー
タベース部（１４）Ｋ入っている規則（ルール）の集合
体である。

この診断ルール作成手段（９）の処理動作を説明するた
めに、具体的な一例として９人工衛星の軌道や姿勢を制
御するために使用するガスジェット装置（ガスジェット
系サブシステム〕のＦ’ＭＫＩＩシートの内容から、こ
のガスジェット装置の試験データを診断するのに使う診
断ルールを、上記診断ルール作成手段（９）を使って作
る処理過程を以下に説明する。

第８図は上記ガスジェット装置のＦＭＫＡシートの一例
である。この図の中で、故障モード欄（５リ　に記述さ
れている内容が、後述する診断ルールの中の仮定部に相
当し、故障モードの発生原因ａ　（５５）　、故障モー
ドの影響欄（５６）、および対策勧告欄（６リ　に記述
されている内容が、同様に後述する診断ルールの中の結
論部に相当する。例えば、第８図の中でラジアルスラス
タ（６１）の故障モード１ａ（５りの記述内容の中で「
液体ま友は気体の外部漏洩Ｊｔ６２Ｊの場合は、以下に
示す診断ルールになる。

診断ルールの （仮定部）ニラシアルスラスタから液体ま九は気体の外
部漏洩が発生しているな らば。

（結論部）：シール部不良または、ゴミづまりが発生原
因であ夛、姿勢・軌道側 御不能になる。

二重シール構造にして、環境試 験前後におけるリーク試験の実施 が対策として必要である。

以上の具体的な診断ルール例から明らかなように１診断
ルールの仮定部、結論部は上記ＦＭＥＡシートの各欄の
記述内容に対応しており、この対応に基づいて、仮定部
、結論部の内容が決まることがわかり９診断ルールの作
成が自動的にできることになる。

第９図は上記診断ルール作成手段（９）の動作を説明す
るための処理の流れ全フローチャートで表わしたもので
、この図の中で処理（９０，Ｌ９η、　（９５）　。

（９５）　は上記診断ルール作成手段（９）により自動
的に処理されるが、（９りの処理のところでは、上記処
理（９りから（９６］の処理過程で自動作成された診断
ルールの内容をチエツクして、必要ならば専門家が修正
する処理が含まれており、最終的にチエツクされ、修正
された診断ルールは知識データベース部に登録されて、
試験データの診断に有効活用される。

以上の説明で明らかなように、上言ピ、故障モード影響
解析シート作成手段（７）と診断ルール作成手段（９）
とにより、設組時の設計データを上記試験データの診断
に役立てることができる。

同様に上記データ診断装置（４）に手段として組み込ま
れているソフトウェアであり、設計の見直しをするブタ
インレビュー手段（８）について、以下に説明する。

デザインレビュー手段（８）は第２図に示すように学習
部（ｉｌ＋、知識ベース部Ｑ３．および推論部ａ３から
＃）成され９次に示す三極類ａ、ｂ、ｃの機能金儲えて
お夛、各々の機能について以下に説明する。

ａ　設計知識獲得と学習機能 第２図に示すように、上記し几桝成トレードオフ手段（
６）２よび故障モード影響解栢シート作成手段（７１の
処理結果ｔｔｅから設計知識を抽出、整理し。

デザインレビュー用知識を生成して、知識ペースとして
蓄積する機能。

ｂ　設計評価機能 知識ペースに蓄えられたデザインレビュー用知識を使っ
て、設計の見直しを行い、設計不備を指摘し、上記した
構成トレードオフ手段（６）や故障モード影響解析シー
ト作成手段（７）ヲ使った設計作業へ反映卸させ、設計
の評価、改善、確認を行う機能。

Ｃ設計相談機能 設計者からの間合せに応じて、知識ペースを知的に検索
して、設計に必要な各種情報を提示する機能、 以上、三つの機能ａ、　　ｂ、Ｏはデザインレビュー手
段（８）全構成する学習部ａＤ、知識ペース部ｒＬ２゜
および推論部α３の連携動作により発揮することができ
る。これらの各部の説明を以下に行う。

（イ）学習部 学習部は主として、設計知識獲得と学習を司る役目をし
ており、知識ペース部と推論部を使って知的な処理を行
う。

ここで「知的」とは、「知識ベースと推論機能に基づき
、何らかの推論をする能力を備えている」ことをさして
いる。「何らかの推論」とは、知識工学分野で一般に定
義されている推論をさしており１例えば演鐸推論、帰納
推論、類似推論などである。

従って学習部は、これらの推論機能と知識ベースを使っ
て獲得した設計知識から発見的学習によりデザインレビ
ュー用の知識を自動生成することができる。

ここで「発見的学習」とは上記した帰納推論による学習
をさしている。さらに断片的に獲得された知識も、それ
らを分類、整理し１体系／構造化して、知識ベースへ蓄
えると共に、知識不備を指摘し補う役目も持っている。

（ロ）　知識ペース部 色々な知＠を整理１編集して格納し蓄積したものが知識
ペース部である。

ここで「知識」とは次の四種類をさしており。

各々について以下に説明する。

（１）過去の設計情報 今までに設計された設計事例に関して１文字。

数値１図形２画像などで表わされる設計情報。

不具合情報、チエツクリストなど。

（ｌｌ　　今回獲得した設計情報 上記した構成のトレードオフ手段（６）、および故障モ
ード影響解析シート作成手段（７）の処理結果から獲得
した設計情報。

（ｉｉｉｌ　　学習成果情報 上記（１）で獲得した設計情報から推論機能を使って学
習した結果得られたデザインレビュー用知識。

（ｌｖ）　　設計モデル情報 知識工学分野では「対象モデル」とも呼ばれている設計
対象そのものを表わした情報であり。

例えば、与えられた要求仕様に基づき設計されたもの自
体を表わす情報のことをさしている。

以上、四種類の知識が、様々な形式で知識ペース部（１
２に蓄積されている。

ここで「様々な形式」とは知識工学分野で一般に知識表
現法と呼ばれているもので２例えば。

「グロダクションシステム」、「フレーム」。

「黒板モデル」、「意味ネットワーク」、「述語論理」
、「オブジェクト」などをさしている。

（ハ）推論部 推論部α３は学習部αυや知識ペース部１２から独立し
た機構になっており、知識ペース部ａ２に蓄えられた知
識を使って推論を行う。

ここで「推論」とは、「既知の情報から意味的にはこれ
と同じかあるいはこれに含まれるが、少なくとも明示的
な形として祉、これと異なる表現の情報を導き出す機能
」をさしており、−数的に使われている三段論法なども
この推論に含まれる。

ただし、この推論部０は三段論法たけでなく。

上記したように、知識工学分野で一般に定義されている
帰納推論、類似推論、デフォルト推論などの各株推論機
能を備えている。

以上の説明で明らかなように、学習部αＤ、知識ベース
部α２．および推論部０３から成るデザインレビュー手
段（８）は設計知識獲得と学習機能、設計評価機能、お
よび設計相談機能を兼ね備えており。

設計の見直しをはじめとする設計支援手段として役立つ
ことがわかる 次に同様に上記データ診断装置（４１Ｋ手段として組み
込まれているソフトウェアで、試験時に試験データの診
断を行う診断手段（ＩＩＫついて、以下に説明する。

診断手段（１（Ｉは、知識工学や人工知能分野で通称「
診断型エキスパートシステム」と呼ばれているソフトウ
ェア（プログラム、手ｂ−）で、知識データベース部α
瘤と＆論機能部αシから成っており、上記したデータ診
断装ｆａ１（４１の中で動作し、試験データの診断処理
を行う。

知識データベース部α４１は、試験データ診断用の判定
基準がルール（規則〕化さｎて、ルールの集合体として
のデータベースを構成している。試験データ診断用ルー
ルの一例を第１０図に示し以下説明する。

第１０図においては、５個の診断ルールを（１０すから
（１０５）に示している。各ルールは仮定部（１０りと
結論部（１０７）から成っておシ、仮定部（１０６）は
「もし〜ならば」に相当し、結論部（１０７）は「〜で
ある」に相当する。例えばこの図において、ルール５（
１０５）の意味するところは［もし姿勢検出センサ屋１
が正常で、ジャイロ屋１が正常で、ホイール＆１が異常
ならば、姿勢・軌道サブシステム１はホイールに不具合
の可能性がある。そして対策として、「ホイールの駆動
回路と入力信号レベルをチエツクせよ」を表わしている
。

以上説明したようにこれらのルールの集合体が知識デー
タベース部α４である。

次に推論機能部α５は知識工学や人工知能分野で通常「
推論エンジン」等と呼ばれている一般的なアルゴリズム
で構成されているもので、いわゆる三段論法等の論法で
、結果を推論するアルゴリズムかソフトウェアで作成さ
れており、上記ルール「もし〜ならば〜である」の集合
体から診断結果全推論するときに使用さｎる。

上記した知識データベース部α４と推論機能部ａ５を使
用して、試験データの診断が実施され、試験データから
正常か異常を判定し、異常データから不具合箇所の推定
とそのときの対策を自動的に決めて表示する。

以上が、データ診断装置（４）に組み込まれているソフ
トウェアとしての各手段の構成と動作／作用の説明であ
るが、最後にまとめとして、各手段の関係とその動作／
作用の全体の様子を第１１図に７ＬＩ−チャートの形で
示した。

この第１１図に示すように、まず初めに、構成トレード
オフ手段（６）により、システム／サブシステム構成の
トレードオフ処理（１１りが実施され。

その結果としてのシステム／サブシステム機能ブロック
図の作成処理（１１２）が行われる。そしてこの機能ブ
ロック因に基づき、故障モード影響解析シート作成手段
（７）によりワシステム／サブシステム故障モード影響
解析処理（１１３）が行われ、その結果としてＦＭＥＡ
シートが作成される。

次に、これらの設計作業の見直しを行うデザインレビュ
ー処理（１１りがデザインレビュー手段＋８１により行
われる。そしてこのデザインレビューの結果、システム
／サブシステムの構成を変更する必要が生じ友場合（１
１５）は再び、上記トレードオフ処理（１１１）にもど
シ同様な処理が行われる。ただし上記デザインレビュー
処理（１１りは必要に応じて各処理の後１例えば上記ト
レードオフ処理（１１つや機能ブロック図作成処理（１
１２）の後にも実行される。

同様（して、全てのサブシステムの構成が作成された場
合（１１６）は次に、コンポーネント構成のトレードオ
フ処理（１１７）へ処理動作が移行する。

上記したシステム／サブシステム構成のトレードオフ処
理（１１りと同様にして、コ／ボーネント機能プロクク
以が作ｆ”（１１８）され、コンポーネントの故障モー
ド影響解析処理（１１９）の結果に基づき、ＦＭＫＡシ
ートが作成される　そして、同様ニコンポーネントに関
するデザインレビュー処！（１２りが行われる。このデ
ザインレビュー処理（１２りも必要に応じて、上記コン
ポーネント構成のトレードオフ処理（１１７）やコンポ
ーネント機能ブロック図作成処理（１１Ｂ）の後にも実
行される。

コンポーネント構成の変更が不要の場合（１２１Ｊは１
以上の処理動作で作成され次コンポーネントと部品デー
タをそれぞれコンポーネントデータベースと部品データ
ベースへ登録、改訂処理（１２２）が実施され、同様に
して、全てのコンポーネント構成が作成された場合（１
２５）は次の処理へ進む。

コンポーネント構成の変更等で、上記したシステム／サ
ブシステム構成忙影響が出る場合（１２りは再度、シス
テム／サブシステム構成のトレードオフ処理が必要とな
り、再び、上記した初めの処理（１１りへもどる。

以上の処理動作により、全てのシステム／サブシステム
構成とコンポーネント構成処理が完了し。

全てのＦＭＥＡシートの作成が完了すると１診断ルール
作成手段（９）による診断ルール作成処理Ｌ１２５Ｊへ
移行し、試験データ診断用の診断ルールが作成され１診
断手段Ｑｌの知識データベース部Ｉへ診断ルールとして
登録される。

以上の処理動作が全て完了すると９次は診断手段舖によ
る試験データの診断処理（１２りが実施されて一連の処
理動作が完了する。

ところで上記説明では、この発明を人工衛星の試験装ａ
ｔ利用する場合について述べたが２人工衛星に限らず、
航空機や船舶や車等にも利用でき。

診断を必要とする一般的な試験装ｇＬＫ利用できること
はいうまでもない。

〔発明の効果〕

以上説明したように、この発明によれば、従来のデータ
処理装置にデータ診断装置を接続すると共に、設計と試
験作業を直結し連携できる手段で構成し、設計時の設計
データを試験時に有効活用し２人手による試験データの
診断作業を機械処理できる構成にしたので、設計やデザ
インレビュー作業および試験作業の省力化、自動化、高
速化が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例による全体構成図。 纂２寵はこの発明の実施例に示すソフトウェアを手段と
して示したン７トウエア構成図、＠３因は人工衛星の構
成単位を説明した図、第４９は構成トレードオフ手段の
７０グラム構成を説明した図。 第！Ｓ図位構成トレードオフ手段により作成される機能
ブロック図の一例を示した図、第６６扛第２図に示した
故障モード影響解析シート作成手段により作成されるＦ
ＭＫＡシートの７：４−マット例の説明図　第７図は上
記故障モード影響解析シート作成手段の動作説明図、第
８図は第２図に示した診断ルール作成手段により作成さ
れる診断ルールと、上記ＦＭＥＡシートとの対応を説明
するための図、第９図は上記診断ルール作成手段の動作
説明図、第１０囚は第２図に示した知識データベース部
の説明図、第１１図はデータ診断装ｆｌＩＫ組み込まれ
ている各手段の一連の処理動作を説明するための因、第
１２図は従来の人工衛星試験装置を示す全体構成内であ
る。 図中（３）はデータ処理装置、（４）はデータ診断装置
。 （６）は構成トレードオフ手段、（７）は故障モード影
響解析シート作成手段、（８）はデザインレビュー手段
。 （Ｌｌｌは学習部、　ａＸ５は知識ヘース部、α３は推
論部、　＋９１　　　′は診断ルール作成手段、舖は診
断手段、ａａＦｉ知識データベース部、Ｕは推論機能部
である。 なお、各寵中同−符号は同−又は相当部分を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　被試験装置に要求される仕様に基づき被試験装置の構
   成のトレードオフを行ない、このトレードオフの結果か
   ら設計図面に相当する機能ブロック図を作成する構成ト
   レードオフ手段と、この構成トレードオフ手段により作
   成された機能ブロック図に基づき故障モード影響解析を
   実施し、その解析結果に基づいて故障モード影響解析シ
   ートを作成する故障モード影響解析シート作成手段と、
   上記構成トレードオフ手段およびこの故障モード影響解
   析シート作成手段の結果から設計知識獲得と学習を行う
   学習部、この学習部により生成された知識や設計知識を
   蓄積する知識ベース部、この知識ベース部に蓄えられた
   知識を使い推論を行う推論部から成るデザインレビュー
   手段と、上記故障モード影響解析シート作成手段により
   作成された故障モード影響解析シートの内容から試験デ
   ータ診断用判定基準ルールを作成する診断ルール作成手
   段と、被試験装置の試験データを処理／編集するデータ
   処理手段と、上記診断ルール作成手段で作成された試験
   データ診断用判定基準ルールを登録し、ルールの集合体
   としてのデータベースを構成する知識データベース部、
   この知識データベース部中のルールの集合体から試験デ
   ータの診断結果を推論する推論機能部から成る診断手段
   とを具備したことを特徴とする試験装置。