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公開番号2025067055
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023176728
出願日2023-10-12
発明の名称情報処理装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人
主分類G01M 17/007 20060101AFI20250417BHJP(測定;試験)
要約【課題】動力伝達装置の特定部品の余寿命を把握する。
【解決手段】情報処理装置は、実行装置と、記憶装置とを備えている。記憶装置は、機械学習により予め生成されたモデルデータを記憶している。記憶装置は、動力伝達装置の特定部品の経年劣化による特定パラメータについての標準的な変化を示す標準データを記憶している。実行装置は、車両に搭載されたセンサによって取得された各種の時系列データを含む走行データを取得する。実行装置は、取得した走行データをモデルデータに入力することにより動力伝達装置の故障原因の推定結果を出力する。実行装置は、取得した走行データに含まれる特定パラメータ及び標準データに基づいて、走行データを取得してから特定部品が故障するまでの余寿命を算出する(S14)。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
車両に搭載されたセンサによって取得された各種の時系列データを含む走行データが入力されることにより、動力伝達装置の故障原因の推定結果を出力するモデルのデータをモデルデータとし、
前記走行データ及び当該走行データに紐づいた真の前記故障原因を示すデータの組み合わせを学習用データとし、
前記走行データのうち、前記動力伝達装置が含む特定部品の経年劣化の程度を示すパラメータを特定パラメータとしたとき、
実行装置と、記憶装置とを備え、
前記記憶装置は、
前記学習用データを用いた機械学習により予め生成された前記モデルデータと、
前記特定部品の経年劣化による前記特定パラメータについての標準的な変化を示す標準データと、
を記憶しており、
前記実行装置は、
前記走行データを取得することと、
取得した前記走行データを前記モデルデータに入力することにより前記推定結果を出力することと、
取得した前記走行データに含まれる前記特定パラメータ及び前記標準データに基づいて、前記走行データを取得してから前記特定部品が故障するまでの余寿命を算出することと、
を実行可能である
情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１の異常検出システムは、異常検出装置と、複数の温度センサとを備えている。各温度センサは、光ファイバーケーブルにおける各地点の温度を検出する。異常検出装置は、複数の温度センサから複数の地点の温度についての複数の時系列データを取得する。異常検出装置は、複数の時系列データに基づいて、複数の温度センサのうち、どの温度センサで異常な温度が検出されやすいのかを特定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－０９８３７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のような異常検出システムでは、例えば光ファイバーケーブルなどの特定部品が故障する前において、現時点から特定部品が故障するまでの余寿命を把握したい場合がある。しかし、特許文献１の異常検出システムは、特定部品の余寿命を把握する技術について何ら着目していない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための情報処理装置は、車両に搭載されたセンサによって取得された各種の時系列データを含む走行データが入力されることにより、動力伝達装置の故障原因の推定結果を出力するモデルのデータをモデルデータとし、前記走行データ及び当該走行データに紐づいた真の前記故障原因を示すデータの組み合わせを学習用データとし、前記走行データのうち、前記動力伝達装置が含む特定部品の経年劣化の程度を示すパラメータを特定パラメータとしたとき、実行装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、前記学習用データを用いた機械学習により予め生成された前記モデルデータと、前記特定部品の経年劣化による前記特定パラメータについての標準的な変化を示す標準データと、を記憶しており、前記実行装置は、前記走行データを取得することと、取得した前記走行データを前記モデルデータに入力することにより前記推定結果を出力することと、取得した前記走行データに含まれる前記特定パラメータ及び前記標準データに基づいて、前記走行データを取得してから前記特定部品が故障するまでの余寿命を算出することと、を実行可能である。
【発明の効果】
【０００６】
上記構成によれば、走行データに基づいて動力伝達装置の故障原因の推定結果が出力されるだけでなく、走行データに含まれる特定パラメータに基づいて特定部品の余寿命が算出される。これにより、動力伝達装置の特定部品が故障する前において、当該特定部品の余寿命を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、推定システムの概略構成図である。
図２は、算出制御を示すフローチャートである。
図３は、走行時間に対する特定パラメータの変化を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＜推定システムの概略構成＞
以下、本発明の一実施形態を図１～図３にしたがって説明する。先ず、推定システム１０の概略構成について説明する。
【０００９】
図１に示すように、推定システム１０は、情報処理装置２０、入力デバイス３０、及びディスプレイ４０を備えている。入力デバイス３０は、例えば、キーボード、及びポインティングデバイス等を含んでいる。ディスプレイ４０は、各種の情報を表示可能である。
【００１０】
情報処理装置２０は、実行装置２１、及び記憶装置２２を備えている。実行装置２１の一例は、ＣＰＵである。記憶装置２２は、読み出しのみが可能なＲＯＭと、読み出し及び書き込みが可能な揮発性のＲＡＭと、読み出し及び書き込みが可能な不揮発性のストレージとを含んでいる。記憶装置２２は、各種のプログラム及び各種のデータを予め記憶している。具体的には、記憶装置２２は、各種のプログラムの一つとして制御プログラム２２Ａを予め記憶している。さらに、記憶装置２２は、各種のデータの一つとしてモデルデータＤＭを予め記憶している。モデルデータＤＭは、所定の入力変数と、動力伝達装置の故障原因の推定結果を示す出力変数との関係性が、実行装置２１が認識可能な形式で記述されたものである。ここで、動力伝達装置は、車両のうち、当該車両が備えている駆動源から駆動輪までの動力の伝達経路上の装置である。動力伝達装置の一例は、いわゆるトランスアクスルである。また、モデルデータＤＭは、機械学習により予め生成されたものである。なお、モデルデータＤＭについての具体的な説明は後述する。また、記憶装置２２は、各種のデータの一つとして標準データＤＳを予め記憶している。標準データＤＳは、後述する算出制御で用いるデータである。標準データＤＳについての具体的な説明は後述する。実行装置２１は、記憶装置２２に記憶された制御プログラム２２Ａを実行することにより、後述する各種の処理を実現する。情報処理装置２０の一例は、いわゆるパーソナルコンピュータである。
（【００１１】以降は省略されています）

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