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公開番号2025136913
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-19
出願番号2024035847
出願日2024-03-08
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F16H 61/12 20100101AFI20250911BHJP(機械要素または単位;機械または装置の効果的機能を生じ維持するための一般的手段)
要約【課題】異常の診断に適した診断パターンを発見しやすい情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置100は、異常診断システムにおいて用いる診断パターンを決定する。情報処理装置100は、油圧制御装置の動作をシミュレーションすることのできる油圧制御装置のモデルM_240が記憶されているシミュレーション装置200を用いて、油圧制御装置の異常を診断する処理のシミュレーションを繰り返すことによって、異常を診断する処理に適した診断パターンを探索する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
異常の生じていない油圧制御装置を、既定の診断パターンで動作させたときの油圧と目標油圧との差圧の推移のデータに含まれる複数の時刻の差圧のデータを、機械学習であるクラスタリングによって既定数のクラスタに分類した基準クラスタデータが、記憶装置に記憶されており、
処理回路が、
評価対象の前記油圧制御装置を前記診断パターンで動作させながら記録した油圧と目標油圧との差圧の推移を示すデータを、評価用データとして作成し、
前記評価用データに含まれる複数の時刻の差圧のデータと、前記基準クラスタデータにおける各クラスタの重心とを照合して、前記評価用データにおける複数の時刻のデータのそれぞれが、前記基準クラスタデータにおける前記既定数の前記クラスタの何れに属するかを判定した評価用クラスタデータを作成し、
前記基準クラスタデータと前記評価用クラスタデータとの前記クラスタの判定結果が乖離していることに基づいて、前記油圧制御装置に異常が発生していると判定する異常診断システムにおいて用いる前記診断パターンを決定する情報処理装置であり、
前記油圧制御装置の動作をシミュレーションすることのできる前記油圧制御装置のモデルが記憶されているシミュレーション装置を用いて、前記油圧制御装置の異常を診断する処理のシミュレーションを繰り返すことによって、前記異常を診断する処理に適した前記診断パターンを探索する
情報処理装置。
続きを表示（約 270 文字）【請求項２】
前記診断パターンは、判定する異常の種類に応じて時間帯を区切り、前記油圧制御装置が制御する複数の油圧を、それぞれの異常を判定しやすいパターンで順番に制御するものであり、
各時間帯において、対応する異常の種類に応じた差圧のデータを生じさせる前記診断パターンを探索する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
無段変速機における第１プーリと第２プーリとに供給する油圧を制御する油圧制御装置における異常の有無を判定するための前記診断パターンを探索する
請求項１に記載の情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は油圧制御装置の異常診断システムにおいて用いる診断パターンを決定する情報処理装置に関するものである。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、複数のセンサによって取得した時系列のデータに基づいて異常度を算出し、対象データの状態を判定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－０９６０１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
既定の診断パターンで油圧制御装置を制御して得られた時系列のデータに基づいて油圧制御装置における異常を診断する場合、異常の診断に適した診断パターンで油圧制御装置を動作させて診断に用いるデータを取得することが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
上記課題を解決するための情報処理装置は、異常診断システムにおいて用いる診断パターンを決定する。異常診断システムは、処理回路と、記憶装置とを備えている。異常診断システムの記憶装置には、異常の生じていない油圧制御装置を、既定の診断パターンで動作させたときの油圧と目標油圧との差圧の推移のデータに含まれる複数の時刻の差圧のデータを、機械学習であるクラスタリングによって既定数のクラスタに分類した基準クラスタデータが、記憶されている。異常診断システムの処理回路は、評価対象の前記油圧制御装置を前記診断パターンで動作させながら記録した油圧と目標油圧との差圧の推移を示すデータを、評価用データとして作成する。異常診断システムの処理回路は、前記評価用データに含まれる複数の時刻の差圧のデータと、前記基準クラスタデータにおける各クラスタの重心とを照合して、前記評価用データにおける複数の時刻のデータのそれぞれが、前記基準クラスタデータにおける前記既定数の前記クラスタの何れに属するかを判定した評価用クラスタデータを作成する。異常診断システムの処理回路は、前記基準クラスタデータと前記評価用クラスタデータとの前記クラスタの判定結果が乖離していることに基づいて、前記油圧制御装置に異常が発生していると判定する。情報処理装置は、前記油圧制御装置の動作をシミュレーションすることのできる前記油圧制御装置のモデルが記憶されているシミュレーション装置を用いて、前記油圧制御装置の異常を診断する処理のシミュレーションを繰り返す。情報処理装置は、シミュレーションを繰り返すことによって、前記異常を診断する処理に適した前記診断パターンを探索する。
【発明の効果】
【０００６】
情報処理装置は、実際に油圧制御装置を繰り返し動作させて診断パターンを探索するよりも、様々な設定での探索を容易に行うことができる。したがって、情報処理装置は、異常の診断に適した診断パターンを発見しやすい。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、情報処理装置の一実施形態と、シミュレーション装置とを示す模式図である。
図２は、油圧制御装置の構成を示す模式図である。
図３は、診断パターンの例を示すグラフである。
図４は、クラスタリングの例を示すグラフである。
図５は、異常診断システムが実行する処理の流れを示すフローチャートである。
図６は、クラスタリングの結果を示す表である。
図７は、クラスタリングの結果と異常の種類との関係を示す表である。
図８は、情報処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、情報処理装置の一実施形態について、図１～図８を参照して説明する。
＜情報処理装置１００の構成＞
図１は、情報処理装置１００と、シミュレーション装置２００を示している。シミュレーション装置２００は、油圧制御装置の動作をシミュレーションすることのできるモデルＭ＿２４０が記憶されている。以下、モデルＭ＿２４０がシミュレーションする油圧制御装置のことを、油圧制御装置２４０と記載する。
【０００９】
情報処理装置１００は、シミュレーション装置２００を用いて異常診断システムが用いる診断パターンを探索し、決定する。異常診断システムは、既定の診断パターンで油圧制御装置２４０を動作させて油圧制御装置２４０を診断する。
【００１０】
図１に示すように情報処理装置１００は、処理回路１１０と、記憶装置１２０と、ディスプレイ１３０とを備えている。処理回路１１０は、プログラムに従って処理を実行するＣＰＵと、プログラムが記憶されているＲＯＭとを備えている。記憶装置１２０は、データを記憶する。情報処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションである。
（【００１１】以降は省略されています）

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