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JP7655261B2 - Vehicle control systems and programs - Google Patents
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JP7655261B2 - Vehicle control systems and programs - Google Patents

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Description

本開示は、移動体の制御システム、及びプログラムに関する。 This disclosure relates to a control system and program for a moving object.

従来、下記の特許文献1に記載の故障予測システムがある。このシステムは、故障するか否かを予測する対象となる対象車両と、対象車両とネットワークを介して通信可能な故障予測サーバとを備えている。故障予測サーバは、予め対象車両から取得した故障発生前のデータを用いて、近い将来において対象車両に故障が発生するか否かを予測する。具体的には、故障予測サーバは、対象車両から受信した車両データと故障車の車両データとを相関演算するとともに、それらに一定の相関関係があることに基づいて、対象車両に故障が発生すると予測する。この予測結果が対象車両の顧客に対して通知されることにより、顧客に対して故障前に注意を促すことができる。 A conventional failure prediction system is described in Patent Document 1 below. This system includes a target vehicle that is to be predicted to break down, and a failure prediction server that can communicate with the target vehicle via a network. The failure prediction server predicts whether a failure will occur in the target vehicle in the near future, using data obtained in advance from the target vehicle before the failure occurs. Specifically, the failure prediction server performs a correlation calculation between the vehicle data received from the target vehicle and the vehicle data of the broken-down vehicle, and predicts that a failure will occur in the target vehicle based on the existence of a certain correlation between the vehicle data. This prediction result is notified to the customer of the target vehicle, making it possible to alert the customer before a failure occurs.

特開2004-268633号公報JP 2004-268633 A

特許文献1に記載の故障予測システムでは、故障車の車両データが存在しない場合には、対象車両に故障が発生するか否かを予測することができない。これが当該システムの汎用性を低下させる要因となっている。
なお、このような課題は車両に限らず、故障検出の機能を有することが望ましい任意の移動体に共通する課題である。
In the failure prediction system described in Patent Document 1, if there is no vehicle data for a faulty vehicle, it is not possible to predict whether or not a failure will occur in the target vehicle, which is a factor that reduces the versatility of the system.
It should be noted that this problem is not limited to vehicles, but is a common problem to any moving object for which it is desirable to have a failure detection function.

本開示は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、故障発生確率の検出が可能でありながら、高い汎用性を有する移動体の制御システム、及びプログラムを提供することにある。 This disclosure has been made in light of these circumstances, and its purpose is to provide a control system and program for a moving object that is highly versatile while being capable of detecting the probability of a failure occurring.

上記課題を解決する移動体の制御システムは、データ取得部(51)と、故障発生確率演算部(53,1421)と、を備える。データ取得部は、移動体に搭載される部品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得する。故障発生確率演算部は、複数の故障因子のデータに基づいて、それらに対応する部品の故障発生確率を演算する。故障発生確率演算部は、搭載品を構成する複数の部品のそれぞれの故障発生確率を演算し、複数の部品のそれぞれの故障発生確率と、複数の部品のそれぞれの入手性とに基づいて搭載品の故障発生確率を演算する。
上記課題を解決する他の移動体の制御システムは、データ取得部(51)と、故障発生確率演算部(53,1421)と、料金演算部(82)と、を備える。データ取得部は、移動体に搭載される部品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得する。故障発生確率演算部は、複数の故障因子のデータに基づいて、それらに対応する部品の故障発生確率を演算する。料金演算部は、搭載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率又は割引金額を演算する。
A control system for a moving body that solves the above problems includes a data acquisition unit (51) and a failure occurrence probability calculation unit (53, 1421). The data acquisition unit acquires data on a plurality of failure factors that cause failures in components mounted on the moving body. The failure occurrence probability calculation unit calculates a failure occurrence probability of a corresponding component based on the data on the plurality of failure factors. The failure occurrence probability calculation unit calculates a failure occurrence probability of each of a plurality of components constituting the mounted equipment, and calculates a failure occurrence probability of the mounted equipment based on the failure occurrence probability of each of the plurality of components and the availability of each of the plurality of components.
Another mobile body control system that solves the above problem includes a data acquisition unit (51), a failure occurrence probability calculation unit (53, 1421), and a fee calculation unit (82). The data acquisition unit acquires data on a plurality of failure factors that cause failures in components mounted on the mobile body. The failure occurrence probability calculation unit calculates the failure occurrence probability of the corresponding components based on the data on the plurality of failure factors. The fee calculation unit calculates a discount rate or discount amount for the insurance premium based on the failure occurrence probability of the mounted components.

また、上記課題を解決するプログラムは、コンピュータ(50)、移動体(20)の搭載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得させ、複数の故障因子のデータに基づいて、それらに対応する搭載品の故障発生確率を演算させ、搭載品を構成する複数の部品のそれぞれの故障発生確率を演算させ、複数の部品のそれぞれの故障発生確率と、複数の部品のそれぞれの入手性とに基づいて搭載品の故障発生確率を演算させる
上記課題を解決する他のプログラムは、コンピュータ(50)に、移動体(20)の搭載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得させ、複数の故障因子のデータに基づいて、それらに対応する搭載品の故障発生確率を演算させ、搭載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率又は割引金額を演算させる。
In addition, the program for solving the above problem causes a computer (50) to acquire data on a plurality of failure factors that are factors that cause failures in onboard equipment of a moving body (20), calculate the failure probability of the onboard equipment corresponding to the plurality of failure factor data based on the data, calculate the failure probability of each of a plurality of parts that make up the onboard equipment, and calculate the failure probability of the onboard equipment based on the failure probability of each of the plurality of parts and the availability of each of the plurality of parts .
Another program for solving the above problem causes a computer (50) to acquire data on a plurality of failure factors that are factors that cause failures in on-board equipment of a moving body (20), calculates the probability of failure of the on-board equipment corresponding to the plurality of failure factor data based on the data, and calculates a discount rate or discount amount for insurance premiums based on the probability of failure of the on-board equipment.

これらの構成によれば、データ取得部により取得される故障因子のデータに基づいて部品の故障発生確率を演算できるため、部品の故障発生確率を演算するために故障車の車両データが不要である。したがって、故障発生確率の検出が可能でありながら、高い汎用性を有する移動体の制御システムを実現可能である。 With these configurations, the probability of a part failing can be calculated based on the data on the failure factors acquired by the data acquisition unit, so vehicle data on the broken-down vehicle is not required to calculate the probability of a part failing. Therefore, it is possible to realize a highly versatile mobile control system that is capable of detecting the probability of a failure.

なお、上記手段、特許請求の範囲に記載の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。 Note that the symbols in parentheses in the above means and claims are examples showing the correspondence with the specific means described in the embodiments described below.

本開示の移動体の制御システム及びプログラムによれば、故障発生確率の検出が可能でありながら、高い汎用性を有することが可能である。 The control system and program for a moving object disclosed herein are capable of detecting the probability of a fault occurring while also being highly versatile.

図1は、第1実施形態の制御システムの概略構成を模式的に示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a control system according to a first embodiment. 図2は、第1実施形態の車両の概略構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the vehicle according to the first embodiment. 図3は、第1実施形態の制御システムの概略構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of the control system according to the first embodiment. 図4は、第1実施形態のタッチパネルに表示される概略画面の概要を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an outline of a schematic screen displayed on the touch panel of the first embodiment. 図5は、第1実施形態のタッチパネルに表示される詳細画面の概要を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an outline of a details screen displayed on the touch panel of the first embodiment. 図6は、第1実施形態のタッチパネルに表示される通知画面の概要を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an outline of a notification screen displayed on the touch panel of the first embodiment. 図7は、第1実施形態の車両の制御装置により実行される処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a procedure of a process executed by the control device for a vehicle according to the first embodiment. 図8は、第1実施形態のサーバ装置の演算装置により実行される処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a procedure of a process executed by the arithmetic unit of the server device of the first embodiment. 図9は、第1実施形態のタッチパネルに表示される保険料金確認画面の概要を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an outline of an insurance premium confirmation screen displayed on the touch panel of the first embodiment. 図10は、第1実施形態の第1変形例の車両の制御装置により実行される処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a procedure of a process executed by the vehicle control device of the first modified example of the first embodiment. 図11(A)~(F)は、第1実施形態の第1変形例の車両における確認ボタン、車両状態、車載品の使用強度、車載品の故障発生率、保険料金の割引率、及び割引後の保険料金のそれぞれの推移を示すタイミングチャートである。11A to 11F are timing charts showing the trends of the confirmation button, vehicle state, intensity of use of the on-board items, failure rate of the on-board items, discount rate of the insurance premium, and discounted insurance premium in a vehicle of the first variant of the first embodiment. 図12は、第1実施形態の第8変形例の制御システムで用いられるストレス回数と市場ストレス強度との関係を示すグラフである。FIG. 12 is a graph showing the relationship between the number of stresses and the market stress intensity used in the control system of the eighth modified example of the first embodiment. 図13は、第1実施形態の第8変形例の制御システムで用いられる市場での製品温度の逆数と使用時間との関係を示すグラフである。FIG. 13 is a graph showing the relationship between the reciprocal of the product temperature in the market and the usage time used in the control system of the eighth modified example of the first embodiment. 図14は、第2実施形態の制御システムの概略構成を模式的に示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a schematic configuration of a control system according to the second embodiment. 図15は、第2実施形態の制御システムの概略構成を示すブロック図である。FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration of a control system according to the second embodiment. 図16(A),(B)は、第3実施形態のモータ及びバッテリのそれぞれの構成を模式的に示す図である。16A and 16B are diagrams each showing a schematic configuration of a motor and a battery according to the third embodiment. 図17は、保険料金を設定するために用いられる項目、取得方法、及び利用方法の関係を示す図表である。FIG. 17 is a table showing the relationship between the items, acquisition methods, and usage methods used to set insurance premiums. 図18は、保険料金を設定するために用いられる項目、取得方法、及び利用方法の関係を示す図表である。FIG. 18 is a table showing the relationship between the items, acquisition methods, and usage methods used to set insurance premiums. 図19は、保険料金を設定するために用いられる項目、取得方法、及び利用方法の関係を示す図表である。FIG. 19 is a table showing the relationship between the items, acquisition methods, and usage methods used to set insurance premiums.

以下、移動体の制御システムの実施形態について図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
<第1実施形態>
はじめに、図1に示される第1実施形態の制御システム10について説明する。図1に示されるように、制御システム10は、車両20と、サーバ装置30とを備えている。本実施形態では車両20が移動体に相当する。車両20は、走行用の動力源としてエンジン及びモータを有する、いわゆるハイブリッド車両である。車両20は、搭載されている各種製品、例えばエンジンやバッテリ、タイヤ、空調装置等の故障発生確率を演算するとともに、演算された故障発生確率を車両20の運転者に通知する機能を有している。車両20はサーバ装置30と通信可能である。サーバ装置30は、車両20との通信により車両20の情報を取得するとともに、取得した情報に基づいて車両20の保険料金を設定する。
Hereinafter, an embodiment of a control system for a moving object will be described with reference to the drawings. In order to facilitate understanding of the description, the same components in each drawing are denoted by the same reference numerals as much as possible, and duplicated description will be omitted.
First Embodiment
First, a control system 10 according to a first embodiment shown in FIG. 1 will be described. As shown in FIG. 1, the control system 10 includes a vehicle 20 and a server device 30. In this embodiment, the vehicle 20 corresponds to a moving body. The vehicle 20 is a so-called hybrid vehicle having an engine and a motor as a power source for traveling. The vehicle 20 has a function of calculating the failure occurrence probability of various products mounted thereon, such as an engine, a battery, tires, an air conditioner, etc., and notifying the driver of the vehicle 20 of the calculated failure occurrence probability. The vehicle 20 is capable of communicating with the server device 30. The server device 30 acquires information about the vehicle 20 by communicating with the vehicle 20, and sets the insurance premium for the vehicle 20 based on the acquired information.

次に、図2及び図3を参照して、車両20及びサーバ装置30のそれぞれの具体的な構成について説明する。
図2に示されるように、車両20は、バッテリ21と、インバータ装置22と、モータ23と、発電機24と、トランスミッション25と、エンジン26とを有している。
Next, specific configurations of the vehicle 20 and the server device 30 will be described with reference to FIG. 2 and FIG.
As shown in FIG. 2, the vehicle 20 has a battery 21, an inverter device 22, a motor 23, a generator 24, a transmission 25, and an engine 26.

バッテリ21は、充電及び放電が可能な二次電池である。
インバータ装置22は、バッテリ21から供給される直流電力を三相交流電力に変換するとともに、変換された三相交流電力をモータ23に供給する。
The battery 21 is a secondary battery that is capable of being charged and discharged.
The inverter device 22 converts the DC power supplied from the battery 21 into three-phase AC power, and supplies the converted three-phase AC power to the motor 23 .

モータ23は、インバータ装置22から供給される三相交流電力に基づいて駆動する。モータ23は、トランスミッション25を介して車輪27に動力を伝達することにより車輪27にトルクを付与して、車両20を加速走行させる。
発電機24は車両20の減速走行時に回生駆動することにより発電する。発電機24の回生駆動により車輪27に制動力が付与される。発電機24の回生駆動により発電される三相交流電力はインバータ装置22により直流電力に変換されてバッテリ21に充電される。
The motor 23 is driven based on the three-phase AC power supplied from the inverter device 22. The motor 23 transmits power to the wheels 27 via the transmission 25, thereby applying torque to the wheels 27, and causes the vehicle 20 to accelerate.
The generator 24 generates electricity by regenerative driving when the vehicle 20 is decelerating. A braking force is applied to the wheels 27 by the regenerative driving of the generator 24. The three-phase AC power generated by the regenerative driving of the generator 24 is converted to DC power by the inverter device 22 and charged into the battery 21.

エンジン26は、トランスミッション25を介して車輪27に動力を伝達することにより車輪27にトルクを付与して、車両20を加速走行させる。
図3に示されるように、車両20は、センサ部40と、制御装置50と、タッチパネル60と、記憶装置61と、通信装置62とを更に備えている。
The engine 26 transmits power to the wheels 27 via the transmission 25 to impart torque to the wheels 27, thereby accelerating the vehicle 20.
As shown in FIG. 3 , the vehicle 20 further includes a sensor unit 40 , a control device 50 , a touch panel 60 , a storage device 61 , and a communication device 62 .

センサ部40は、車両20に搭載される各種センサを示すものである。センサ部40には、例えば外気温センサ41、バッテリ温度センサ42、及びSOC(State Of Charge)センサ43が含まれている。外気温センサ41は車両20の外気温を検出する。バッテリ温度センサ42はバッテリ21の温度を検出する。SOCセンサ43は、バッテリ21のSOC値を検出する。なお、SOC値は、バッテリ21の完全放電状態を「0[%]」と定義し、バッテリ21の満充電状態を「100[%]」と定義した上で、バッテリ21の充電状態を「0[%]」から「100[%]」の範囲で表したものである。センサ部40に含まれる各種センサは、検出された物理量に応じた信号を制御装置50に出力する。 The sensor unit 40 refers to various sensors mounted on the vehicle 20. The sensor unit 40 includes, for example, an outside air temperature sensor 41, a battery temperature sensor 42, and an SOC (State Of Charge) sensor 43. The outside air temperature sensor 41 detects the outside air temperature of the vehicle 20. The battery temperature sensor 42 detects the temperature of the battery 21. The SOC sensor 43 detects the SOC value of the battery 21. The SOC value represents the state of charge of the battery 21 in the range from 0% to 100%, with the fully discharged state of the battery 21 defined as 0% and the fully charged state of the battery 21 defined as 100%. The various sensors included in the sensor unit 40 output signals corresponding to the detected physical quantities to the control device 50.

タッチパネル60は、車両20の運転者が視認可能な各種情報を表示する表示装置としての機能、及び運転者が各種入力操作を行うことが可能な操作装置としての機能を有している。タッチパネル60としては、例えばカーナビゲーション装置のタッチパネルを用いることができる。 The touch panel 60 functions as a display device that displays various information visible to the driver of the vehicle 20, and as an operation device that allows the driver to perform various input operations. For example, a touch panel of a car navigation device can be used as the touch panel 60.

記憶装置61には、車両20の各種情報、例えば車両20の保険料金の情報が記憶されている。
通信装置62は、ネットワーク回線を介してサーバ装置30と双方向の無線通信を行うための装置である。
The storage device 61 stores various information about the vehicle 20, such as information about the insurance premium for the vehicle 20.
The communication device 62 is a device for performing two-way wireless communication with the server device 30 via a network line.

制御装置50は、CPUやROM、RAM等を有するマイクロコンピュータを中心に構成されている。制御装置50は、センサ部40の出力信号に基づいて車両20の各種情報を取得するとともに、取得した情報に基づいて車両20の各種処理を実行する。例えば、制御装置50は、センサ部40により検出される車両20の各種情報に基づいて、車両20に搭載される製品の故障発生確率を演算するとともに、演算された故障発生確率をタッチパネル60に表示する処理を実行する。このような処理を実行するために、制御装置50は、ROMに予め記憶されているプログラムを実行することにより実現される機能的な構成として、データ取得部51、操作検出部52、故障発生確率演算部53、故障判定部54、通知部55、及び通信部56を有している。 The control device 50 is mainly composed of a microcomputer having a CPU, ROM, RAM, etc. The control device 50 acquires various information of the vehicle 20 based on the output signal of the sensor unit 40, and executes various processes of the vehicle 20 based on the acquired information. For example, the control device 50 executes a process of calculating a failure occurrence probability of a product mounted on the vehicle 20 based on the various information of the vehicle 20 detected by the sensor unit 40, and displays the calculated failure occurrence probability on the touch panel 60. In order to execute such processes, the control device 50 has a data acquisition unit 51, an operation detection unit 52, a failure occurrence probability calculation unit 53, a failure determination unit 54, a notification unit 55, and a communication unit 56 as functional components realized by executing a program previously stored in the ROM.

データ取得部51は、センサ部40の出力信号に基づいて車両20の各種情報を取得する。例えば、データ取得部51は、外気温センサ41の出力信号に基づいて車両20の環境温度である外気温Toutの情報を取得する。また、データ取得部51は、バッテリ温度センサ42の出力信号に基づいてバッテリ21の温度Tの情報を取得する。更に、データ取得部51は、SOCセンサ43の出力信号に基づいてバッテリ21のSOC値の情報を取得する。 The data acquisition unit 51 acquires various types of information about the vehicle 20 based on the output signals of the sensor unit 40. For example, the data acquisition unit 51 acquires information about the outside air temperature T out , which is the environmental temperature of the vehicle 20, based on the output signal of the outside air temperature sensor 41. The data acquisition unit 51 also acquires information about the temperature TB of the battery 21 based on the output signal of the battery temperature sensor 42. Furthermore, the data acquisition unit 51 acquires information about the SOC value of the battery 21 based on the output signal of the SOC sensor 43.

操作検出部52は、タッチパネル60に対する運転者の操作を検出する。例えば、操作検出部52は、図4に示されるような概要画面100がタッチパネル60に表示されているときに、「バッテリ」のアイコン101がタッチ操作された場合、そのタッチ操作を検出する。 The operation detection unit 52 detects the driver's operation on the touch panel 60. For example, when the overview screen 100 as shown in FIG. 4 is displayed on the touch panel 60 and the "battery" icon 101 is touched, the operation detection unit 52 detects the touch operation.

図3に示される故障発生確率演算部53は、データ取得部51により取得される車両20の各種情報に基づいて、車両20に搭載される製品、例えばバッテリ21やエンジン26、タイヤ、空調装置等の故障発生確率を演算する。以下では、車両20に搭載される製品を「車載品」と称する。本実施形態では、車載品が車両20の搭載品に相当する。 The failure occurrence probability calculation unit 53 shown in FIG. 3 calculates the failure occurrence probability of products mounted on the vehicle 20, such as the battery 21, engine 26, tires, air conditioning system, etc., based on various information about the vehicle 20 acquired by the data acquisition unit 51. Hereinafter, the products mounted on the vehicle 20 are referred to as "vehicle-mounted items." In this embodiment, the vehicle-mounted items correspond to the mounted items of the vehicle 20.

次に、故障発生確率演算部53によるバッテリ21の故障発生確率の演算方法の一例を説明する。
故障発生確率演算部53は、データ取得部51により取得される外気温Toutの推移、バッテリ21の温度Tの推移、及びバッテリ21のSOC値の推移、及びバッテリ21の放置時間Tに基づいてバッテリ21の放置寿命L及びサイクル寿命Lを演算するとともに、それらの演算値からバッテリ21の故障発生確率を求める。なお、放置時間Tとは、バッテリ21を使用していない状態における時間の積算値に相当する。本実施形態では、外気温Toutが、バッテリ21の故障発生確率に影響を及ぼす環境因子のデータに相当する。
Next, an example of a method for calculating the failure occurrence probability of the battery 21 by the failure occurrence probability calculation unit 53 will be described.
The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the idle life La and cycle life Ls of the battery 21 based on the transition of the outside air temperature T out , the transition of the temperature T B of the battery 21, the transition of the SOC value of the battery 21, and the idle time T a of the battery 21 acquired by the data acquisition unit 51 , and obtains the failure occurrence probability of the battery 21 from these calculated values. Note that the idle time T a corresponds to the integrated value of the time when the battery 21 is not in use. In this embodiment, the outside air temperature T out corresponds to data of the environmental factors that affect the failure occurrence probability of the battery 21.

放置寿命Lは、使用せずとも劣化により縮まるバッテリ21の寿命である。放置寿命Lを演算する際に使用する要素として、放置時間、放置環境の温度、開回路電圧の3つがある。本実施形態では、放置時間、放置環境の温度、及び開回路電圧が故障因子に相当する。 The unused life La is the life of the battery 21 that shortens due to deterioration even when not in use. There are three factors used in calculating the unused life La : the unused time, the temperature of the unused environment, and the open circuit voltage. In this embodiment, the unused time, the temperature of the unused environment, and the open circuit voltage correspond to failure factors.

まず、放置時間Tの長さに起因するバッテリ21の放電容量の低下率Ktimeは以下の式f1により求めることができる。なお、式f1において、「k」は劣化速度定数であり、外気温Toutやバッテリ21のSOC値の関数である。
time=k・T 0.5 (f1)
また、放置環境の温度に起因するバッテリ21の放電容量の低下率Ktempは、アレニウスの式に従って以下の式f2により求めることができる。なお、式f2において、「A」は定数であり、「R」は気体定数であり、Toutは外気温(絶対温度)である。また、「E」は、公称電圧(ΔOCV=0)のときの活性化エネルギである。
First, the rate of decrease K time of the discharge capacity of the battery 21 due to the length of the unused time T a can be calculated by the following formula f1. In the formula f1, " ks " is a deterioration rate constant, which is a function of the outside air temperature T out and the SOC value of the battery 21.
K time = k s・T a 0.5 (f1)
The rate of decrease K temp of the discharge capacity of the battery 21 due to the temperature of the unused environment can be calculated by the following formula f2 according to the Arrhenius equation. In the formula f2, "A" is a constant, "R" is a gas constant, and "T out" is the outside air temperature (absolute temperature). Also, "E a " is the activation energy at the nominal voltage (ΔOCV=0).

temp=A・exp(-E/(R・Tout)) (f2)
さらに、開回路電圧に起因するバッテリ21の放電容量の低下率KOCVは、活性化エネルギEが電圧で変調されるアレニウスモデルを仮定することにより、以下の式f3で求めることができる。なお、式f3において、「A」は定数であり、「R」は気体定数であり、「Tout」は外気温(絶対温度)である。また、「E」は、公称電圧(ΔOCV=0)のときの活性化エネルギである。さらに、「γ」は副反応の電界移動係数であり、「F」はファラデー定数である。
K temp =A・exp(-E a /(R・T out )) (f2)
Furthermore, the rate of decrease K OCV of the discharge capacity of the battery 21 due to the open circuit voltage can be calculated by the following formula f3 by assuming an Arrhenius model in which the activation energy E a is modulated by the voltage. In the formula f3, "A" is a constant, "R" is a gas constant, and "T out " is the outside air temperature (absolute temperature). Also, "E a " is the activation energy at the nominal voltage (ΔOCV=0). Furthermore, "γ" is the field transfer coefficient of the side reaction, and "F" is the Faraday constant.

OCV=A・exp(-(E-γ・F・ΔOCV)/R・T) (f3)
故障発生確率演算部53は、外気温Tout、バッテリ21のSOC値、並びにバッテリ21の放置時間Tから上記の式f1~f3に基づいて各低下率Ktime,Ktemp,KOCVを演算するとともに、低下率Ktime,Ktemp,KOCVから演算式等を用いてバッテリ21の放置寿命Lを演算する。
K OCV =A・exp(−(E a −γ・F・ΔOCV)/R・T) (f3)
The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates each of the decline rates K time , K temp , and K OCV based on the outside air temperature T out , the SOC value of the battery 21, and the unused time T a of the battery 21 based on the above equations f1 to f3, and also calculates the unused life L a of the battery 21 from the decline rates K time , K temp , and K OCV using an equation or the like.

一方、サイクル寿命Lは、使用に伴う劣化により縮まるバッテリ21の寿命である。サイクル寿命Lを算出する際の要素としては、充放電パターン及びバッテリ温度の2つがある。本実施形態では、充放電パターン及びバッテリ温度も故障因子に相当する。
充放電パターンに起因するバッテリ21の放電容量の低下率Kは充電条件及び放電条件で考える。充電条件は、バッテリ21のSOC値が高いとサイクル寿命Lが短くなるという条件であり、放置寿命Lと同様にアレニウスの式により予測することができる。放電条件はバッテリ21の種類や使用条件で異なる。例えば、放電条件は、放電深度及び放電回数、放電時間の関係性を検証実験により算出し、予測式を予め準備する。充放電パターンに起因するバッテリ21の放電容量の低下率Kは、充電条件に応じた予測式と、放電条件に基づく予測式とを用いることにより演算可能である。
On the other hand, the cycle life Ls is the life of the battery 21 that is shortened due to deterioration with use. There are two factors for calculating the cycle life Ls : the charge/discharge pattern and the battery temperature. In this embodiment, the charge/discharge pattern and the battery temperature also correspond to failure factors.
The rate of decrease Kp of the discharge capacity of the battery 21 caused by the charge/discharge pattern is considered in terms of the charge condition and the discharge condition. The charge condition is a condition where the cycle life Ls is shortened when the SOC value of the battery 21 is high, and can be predicted by the Arrhenius equation, similar to the unused life La . The discharge condition differs depending on the type of the battery 21 and the usage conditions. For example, the discharge condition is calculated by a verification experiment to determine the relationship between the depth of discharge, the number of discharges, and the discharge time, and a prediction formula is prepared in advance. The rate of decrease Kp of the discharge capacity of the battery 21 caused by the charge/discharge pattern can be calculated by using a prediction formula according to the charge condition and a prediction formula based on the discharge condition.

バッテリ温度に起因するバッテリ21の放電容量の低下率Kは、放置寿命Lと同様にアレニウスモデルで近似して、バッテリ21の温度Tを用いて以下の式f4により求めることができる。
=A・exp(-E/(R・T)) (f4)
故障発生確率演算部53は、所定の予測式に基づいて、充放電パターンに起因するバッテリ21の放電容量の低下率Kを演算する。故障発生確率演算部53は、バッテリ21の温度Tから上記の式f4に基づいて、バッテリ温度に起因するバッテリ21の放電容量の低下率Kを演算する。そして、故障発生確率演算部53は、各低下率K,Kから演算式等を用いてバッテリ21のサイクル寿命Lを演算する。
The rate of decrease Kb in the discharge capacity of the battery 21 due to the battery temperature can be approximated by the Arrhenius model in the same way as the shelf life La , and can be obtained by the following equation f4 using the temperature T B of the battery 21.
K b =A・exp(-E a /(R・T B )) (f4)
The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates a decrease rate Kp of the discharge capacity of the battery 21 caused by the charge and discharge pattern based on a predetermined prediction formula. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates a decrease rate Kb of the discharge capacity of the battery 21 caused by the battery temperature based on the above formula f4 from the temperature TB of the battery 21. Then, the failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the cycle life Ls of the battery 21 from each decrease rate Kp , Kb using a formula or the like.

故障発生確率演算部53は、このようにして得られるバッテリ21の放置寿命Lから演算式等を用いて第1故障発生確率Pf1を演算するとともに、バッテリ21のサイクル寿命Lから演算式等を用いて第2故障発生確率Pf2を演算する。なお、各故障発生確率Pf1,Pf2は、「0[%]」から「100[%]」の範囲で表されるものであって、その値が高い程、故障が発生し易いことを示す。 The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates a first failure occurrence probability Pf1 using an arithmetic expression or the like from the thus obtained unused life La of the battery 21, and calculates a second failure occurrence probability Pf2 using an arithmetic expression or the like from the cycle life Ls of the battery 21. Each of the failure occurrence probabilities Pf1, Pf2 is expressed in a range from "0[%]" to "100[%]", and the higher the value, the more likely a failure is to occur.

なお、複数のバッテリ21の劣化要因の各要素がどの程度影響するかは製品により異なるため、いくつかの使用パターンを想定して劣化評価を行うとともに、その劣化評価を基に、各操作がどの程度劣化に影響するかを算出すれば、バッテリ21の故障予測が可能となる。実際の使われ方による劣化要因因子の積算値を用いれば、故障率(放電容量の低下率)を演算することが可能である。 The degree to which each of the factors that cause deterioration of multiple batteries 21 affects the battery varies depending on the product, so by assuming several usage patterns and performing a deterioration evaluation, and calculating the degree to which each operation affects the deterioration based on the deterioration evaluation, it becomes possible to predict failure of the battery 21. The integrated value of the deterioration factors according to the actual usage can be used to calculate the failure rate (rate of decrease in discharge capacity).

故障判定部54は、故障発生確率演算部53により演算された各車載品の故障発生確率と、予め定められた所定値とを比較することにより、対象の車載品に故障が発生する可能性が高いか否かを判定する。例えば、故障判定部54は、故障発生確率演算部53により演算されたバッテリ21の故障発生確率Pf1,Pf2のいずれかが所定値α以上であることに基づいて、バッテリ21に故障が発生する可能性が高いと判定する。 The failure determination unit 54 compares the failure occurrence probability of each vehicle-mounted item calculated by the failure occurrence probability calculation unit 53 with a predetermined value to determine whether or not there is a high possibility that a failure will occur in the target vehicle-mounted item. For example, the failure determination unit 54 determines that there is a high possibility that a failure will occur in the battery 21 based on the fact that either of the failure occurrence probabilities Pf1, Pf2 of the battery 21 calculated by the failure occurrence probability calculation unit 53 is equal to or greater than the predetermined value α.

通知部55は車両20の運転者に対して各種通知を行う。例えば、通知部55は、図4に示される概要画面100をタッチパネル60に表示する。本実施形態では、概要画面100が第1画面に相当する。概要画面100には、状態を確認することが可能な各車載品のアイコン101~106が表示されている。アイコン101~106のいずれかを運転者がタッチ操作すると、通知部55は、タッチ操作されたアイコンに対応した詳細画面をタッチパネル60に表示する。例えば「バッテリ」のアイコン101を運転者がタッチ操作した場合には、そのタッチ操作が操作検出部52により検出されるとともに、その旨が通知部55に通知される。このとき、通知部55は、図5に示されるようなバッテリ21に対応した詳細画面110をタッチパネル60に表示する。 The notification unit 55 provides various notifications to the driver of the vehicle 20. For example, the notification unit 55 displays an overview screen 100 shown in FIG. 4 on the touch panel 60. In this embodiment, the overview screen 100 corresponds to the first screen. The overview screen 100 displays icons 101 to 106 of the in-vehicle items whose status can be checked. When the driver touches any of the icons 101 to 106, the notification unit 55 displays a details screen corresponding to the touched icon on the touch panel 60. For example, when the driver touches the "battery" icon 101, the touch operation is detected by the operation detection unit 52 and the notification unit 55 is notified of the fact. At this time, the notification unit 55 displays a details screen 110 corresponding to the battery 21 as shown in FIG. 5 on the touch panel 60.

詳細画面110では、各車載品の詳細な状態を確認することができる。本実施形態では、詳細画面110が第2画面に相当する。例えば、図5に示されるバッテリ21の詳細画面110では、バッテリ21の各故障発生確率Pf1,Pf2が百分率で表示される。このように、詳細画面110では、各車載品の故障要因と、現状における故障要因の故障発生確率が表示される。 The details screen 110 allows the user to check the detailed status of each vehicle item. In this embodiment, the details screen 110 corresponds to the second screen. For example, the details screen 110 for the battery 21 shown in FIG. 5 displays the failure occurrence probabilities Pf1, Pf2 of the battery 21 as a percentage. In this way, the details screen 110 displays the failure causes of each vehicle item and the current failure occurrence probability of the failure causes.

また、故障判定部54は、故障が発生する可能性が高い車載品が検出された場合、その車載品の情報を通知部55に通知する。このとき、通知部55は、故障が発生する可能性が高い車載品が存在することを車両20の運転者に通知する。例えば、タイヤのバースト確率が高まっている場合、通知部55は、図6に示されるような通知画面120をタッチパネル60に表示する。通知画面120では、故障確率が高まった車載品と、その故障要因と、処置方法を促すメッセージが表示される。なお、通知画面120では、その車載品の詳細情報を確認できるよう、対象の車載品の詳細画面へ移行するアイコンを表示してもよい。 When an on-board item that is likely to malfunction is detected, the malfunction determination unit 54 notifies the notification unit 55 of information about the on-board item. At this time, the notification unit 55 notifies the driver of the vehicle 20 that there is an on-board item that is likely to malfunction. For example, when the probability of a tire burst is high, the notification unit 55 displays a notification screen 120 as shown in FIG. 6 on the touch panel 60. The notification screen 120 displays the on-board item with a high malfunction probability, the cause of the malfunction, and a message urging the driver to take action. Note that the notification screen 120 may display an icon that transitions to a detailed screen for the on-board item in question so that detailed information about the on-board item can be confirmed.

図3に示される制御装置50の通信部56は通信装置62を介して車両20の各種情報をサーバ装置30に送信する。例えば、通信部56は、故障発生確率演算部53により演算される各車載品の故障発生確率の情報をサーバ装置30に送信する。また、通信部56は、通信装置62を介してサーバ装置30から車両20に送信される各種情報を受信する。 The communication unit 56 of the control device 50 shown in FIG. 3 transmits various information about the vehicle 20 to the server device 30 via the communication device 62. For example, the communication unit 56 transmits information about the failure occurrence probability of each vehicle-mounted item calculated by the failure occurrence probability calculation unit 53 to the server device 30. The communication unit 56 also receives various information transmitted from the server device 30 to the vehicle 20 via the communication device 62.

次に、図7を参照して、車両20の制御装置50により実行される故障発生確率の演算及び表示を行う処理の具体的な手順について説明する。なお、図7に示される処理は、例えばタッチパネル60に表示される故障発生確率確認ボタンがオン操作されたことが操作検出部52により検出された際に開始される。 Next, referring to FIG. 7, the specific steps of the process of calculating and displaying the failure occurrence probability executed by the control device 50 of the vehicle 20 will be described. Note that the process shown in FIG. 7 is started when the operation detection unit 52 detects that the failure occurrence probability confirmation button displayed on the touch panel 60 has been operated to ON.

図7に示されるように、制御装置50のデータ取得部51は、まず、ステップS10の処理として、センサ部40の出力信号に基づいて車両20の各種情報を取得する。
ステップS10に続くステップS11の処理として、制御装置50の故障発生確率演算部53は、データ取得部51により取得された情報に基づいて、車両20の各車載品の故障発生確率を演算する。このとき、故障発生確率演算部53は、各車載品の故障発生要因毎の故障発生確率を演算する。
As shown in FIG. 7, first, the data acquisition unit 51 of the control device 50 acquires various types of information about the vehicle 20 based on the output signals of the sensor unit 40 as the process of step S10.
In step S11 following step S10, the failure occurrence probability calculation unit 53 of the control device 50 calculates the failure occurrence probability of each on-board item of the vehicle 20 based on the information acquired by the data acquisition unit 51. At this time, the failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the failure occurrence probability for each failure occurrence cause of each on-board item.

ステップS11に続くステップS12の処理として、通信部56は、故障発生確率演算部53により演算された各車載品の故障発生要因毎の故障発生確率をサーバ装置30に送信する。
ステップS12に続くステップS13の処理として、故障判定部54は、故障発生確率が高い車載品が存在するか否かを判定する。具体的には、故障判定部54は、対象の車載品の故障発生確率が所定値以上であるか否かを判断して、その対象の車載品の故障発生確率が所定値α以上であることに基づいて、対象の車載品の故障発生確率が高いと判定する。故障判定部54は、故障発生確率が高い車載品が存在しないと判定した場合には、ステップS13の処理で否定的な判定を行って、ステップS10の処理に戻る。一方、故障判定部54は、故障発生確率が高い車載品が存在すると判定した場合には、ステップS13の処理で肯定的な判定を行って、ステップS14の処理に移行する。
In step S<b>12 following step S<b>11 , the communication unit 56 transmits the failure occurrence probability for each failure occurrence cause of each vehicle-mounted item calculated by the failure occurrence probability calculation unit 53 to the server device 30 .
In step S13 following step S12, the failure determination unit 54 determines whether or not there is an in-vehicle item with a high failure probability. Specifically, the failure determination unit 54 determines whether or not the failure probability of the target in-vehicle item is equal to or greater than a predetermined value, and determines that the failure probability of the target in-vehicle item is high based on the failure probability of the target in-vehicle item being equal to or greater than a predetermined value α. If the failure determination unit 54 determines that there is no in-vehicle item with a high failure probability, it makes a negative determination in the process of step S13 and returns to the process of step S10. On the other hand, if the failure determination unit 54 determines that there is an in-vehicle item with a high failure probability, it makes a positive determination in the process of step S13 and proceeds to the process of step S14.

通知部55は、ステップS14の処理として、故障発生確率が高い車載品が存在していることをタッチパネル60に表示することにより、その旨を運転者に通知する。このように、本実施形態では通知部55が故障情報通知部に相当する。
以上のように、本実施形態の制御システム10では、車両20の各車載品の故障発生確率の情報がサーバ装置30に送信される。サーバ装置30は、車両20から送信される当該情報に基づいて保険料金の演算等を行う。
In step S14, the notification unit 55 notifies the driver of the presence of an in-vehicle item having a high probability of malfunction by displaying the presence of the in-vehicle item on the touch panel 60. Thus, in this embodiment, the notification unit 55 corresponds to a malfunction information notification unit.
As described above, in the control system 10 of the present embodiment, information on the probability of failure of each on-board item of the vehicle 20 is transmitted to the server device 30. The server device 30 performs calculations of insurance premiums and the like based on the information transmitted from the vehicle 20.

具体的には、図3に示されるように、サーバ装置30は、通信装置70と、演算装置80と、記憶装置90とを備えている。
通信装置70は、ネットワーク回線を介して車両20と双方向の無線通信を行うための装置である。
Specifically, as shown in FIG. 3, the server device 30 includes a communication device 70, a computing device 80, and a storage device 90.
The communication device 70 is a device for performing two-way wireless communication with the vehicle 20 via a network line.

記憶装置90には、サーバ装置30が有する各種情報が記憶されている。記憶装置90には、例えば加入者データベース91が記憶されている。加入者データベース91は、車両の保険に加入している各ユーザの識別番号、各ユーザの識別番号に対応した車両の識別番号、各車両の車載品の故障発生確率、並びに各ユーザの保険料金等が関連付けられて記憶されている。 The storage device 90 stores various information held by the server device 30. The storage device 90 stores, for example, a subscriber database 91. The subscriber database 91 stores the identification number of each user who has insured a vehicle, the vehicle identification number corresponding to each user's identification number, the probability of failure of on-board items of each vehicle, and the insurance premiums of each user, all of which are associated with each other.

演算装置80は、CPUやROM、RAM等を有するマイクロコンピュータを中心に構成されている。演算装置80は、車両20から送信される各車載品の故障発生確率に基づいて車両20の保険料金の割引率を演算するとともに、演算された割引率に基づいて車両20の保険料金を補正する。このような処理を実行するために、演算装置80は、ROMに予め記憶されているプログラムを実行することにより実現される機能的な構成として、通信部81と、料金演算部82とを有している。 The calculation device 80 is mainly composed of a microcomputer having a CPU, ROM, RAM, etc. The calculation device 80 calculates a discount rate for the insurance premium of the vehicle 20 based on the probability of failure of each on-board item transmitted from the vehicle 20, and corrects the insurance premium of the vehicle 20 based on the calculated discount rate. In order to execute such processing, the calculation device 80 has a communication unit 81 and a fee calculation unit 82 as functional components realized by executing a program pre-stored in the ROM.

通信部81は車両20から送信される各種情報を通信装置62により受信する。例えば、通信部81は、車両20から送信される各車載品の故障発生確率の情報を受信するとともに、受信した各車載品の故障発生確率の情報を車両20の識別情報に関連付けて加入者データベース91に記憶させる。また、通信部81は、車両20からの要求に応じて、加入者データベース91に記憶されている車両20の保険料金の情報を、通信装置62を介して車両20に送信する。 The communication unit 81 receives various information transmitted from the vehicle 20 via the communication device 62. For example, the communication unit 81 receives information on the probability of failure of each on-board item transmitted from the vehicle 20, and stores the received information on the probability of failure of each on-board item in the subscriber database 91 in association with the identification information of the vehicle 20. In addition, in response to a request from the vehicle 20, the communication unit 81 transmits information on the insurance premium for the vehicle 20 stored in the subscriber database 91 to the vehicle 20 via the communication device 62.

料金演算部82は、通信部81を介して受信する車両20の各車載品の故障発生確率に基づいて車両20の保険料金を演算する。具体的には、車両20には、保険加入時の条件に応じた基本保険料金が予め定められている。基本保険料金の情報は加入者データベース91に記憶されている。料金演算部82は、車両20の各車載品の故障発生確率から演算式やマップ等を用いて割引率を演算するとともに、演算された割引率に基づいて基本保険料金を補正することにより、割引後の保険料金を求める。料金演算部82は、求められた割引後の保険料金を加入者データベース91に記憶させる。 The fee calculation unit 82 calculates the insurance premium for the vehicle 20 based on the failure probability of each on-board item of the vehicle 20 received via the communication unit 81. Specifically, a basic insurance premium is set in advance for the vehicle 20 according to the conditions at the time of insurance enrollment. Information on the basic insurance premium is stored in the subscriber database 91. The fee calculation unit 82 calculates a discount rate using an arithmetic formula, map, etc. from the failure probability of each on-board item of the vehicle 20, and determines the discounted insurance premium by correcting the basic insurance premium based on the calculated discount rate. The fee calculation unit 82 stores the determined discounted insurance premium in the subscriber database 91.

次に、図8を参照して、サーバ装置30の演算装置80により実行される保険料金の演算を行う処理の具体的な手順について説明する。なお、図8に示される処理は、車両20から送信される各車載品の故障発生確率の情報をサーバ装置30が受信した際に実行される。 Next, referring to FIG. 8, the specific steps of the process for calculating the insurance premium executed by the calculation device 80 of the server device 30 will be described. Note that the process shown in FIG. 8 is executed when the server device 30 receives information on the probability of failure occurrence of each vehicle-mounted item transmitted from the vehicle 20.

図8に示されるように、料金演算部82は、まず、ステップS20の処理として、各車載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率を演算した後、ステップS21の処理として、演算された割引率に基づいて、割引後の保険料金を演算する。また、ステップS21に続くステップS22の処理として、料金演算部82は、割引後の保険料金の情報を車両20に送信する。 As shown in FIG. 8, the fee calculation unit 82 first calculates a discount rate for the insurance premium based on the probability of failure of each vehicle-mounted item as the process of step S20, and then calculates the discounted insurance premium based on the calculated discount rate as the process of step S21. In addition, as the process of step S22 following step S21, the fee calculation unit 82 transmits information on the discounted insurance premium to the vehicle 20.

なお、車両20では、制御装置50の通信部56が、サーバ装置30から送信される割引後の保険料金の情報を受信すると、これを記憶装置61に記憶させる。制御装置50の通知部55は、例えばタッチパネル60に表示される保険料金確認ボタンを運転者が操作したときに、割引後の保険料金の情報をタッチパネル60に表示する。このとき、タッチパネル60には、例えば図9に示されるように、現在の車両状態、割引率、及び割引後の保険料金のそれぞれの情報を含む保険料金確認画面150が表示される。なお、車両状態は、各車載品の故障発生確率から状態を判定し、各車載品の故障発生確率が低いときは良好とする。このように、本実施形態では車両20の通知部55が料金情報通知部に相当する。 In addition, in the vehicle 20, when the communication unit 56 of the control device 50 receives the information on the discounted insurance premium transmitted from the server device 30, it stores this in the storage device 61. For example, when the driver operates the insurance premium confirmation button displayed on the touch panel 60, the notification unit 55 of the control device 50 displays the discounted insurance premium information on the touch panel 60. At this time, as shown in FIG. 9, for example, an insurance premium confirmation screen 150 including information on the current vehicle condition, the discount rate, and the discounted insurance premium is displayed on the touch panel 60. In addition, the vehicle condition is determined from the probability of failure of each vehicle item, and is considered to be good when the probability of failure of each vehicle item is low. Thus, in this embodiment, the notification unit 55 of the vehicle 20 corresponds to the fee information notification unit.

以上説明した本実施形態の車両20の制御システム10によれば、以下の(1)~(8)に示される作用及び効果を得ることができる。
(1)車両20の制御装置50は、車載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得するデータ取得部51と、複数の故障因子のデータに基づいて故障因子に応じた車載品の故障発生確率を演算する故障発生確率演算部53とを備えている。例えば、データ取得部51は、バッテリ21を故障させる要因となる放置時間や放置環境の温度等の放置寿命Lに関連する故障因子と、充放電パターンやバッテリ温度等のサイクル寿命Lに関連する故障因子とを取得する。故障発生確率演算部53は、放置時間や放置環境の温度等の放置寿命Lに関連する故障因子に基づいて第1故障発生確率Pf1を演算するとともに、充放電パターンやバッテリ温度等のサイクル寿命Lに関連する故障因子に基づいて第2故障発生確率Pf2を演算する。この構成によれば、車載品の故障発生確率を演算するために故障車の車両データが不要であるため、故障発生確率の検出が可能でありながら、高い汎用性を実現可能である。
According to the control system 10 for the vehicle 20 of the present embodiment described above, the following actions and advantages (1) to (8) can be obtained.
(1) The control device 50 of the vehicle 20 includes a data acquisition unit 51 that acquires data on a plurality of failure factors that cause the on-board items to fail, and a failure occurrence probability calculation unit 53 that calculates the failure occurrence probability of the on-board items according to the failure factors based on the data on the plurality of failure factors. For example, the data acquisition unit 51 acquires failure factors related to the left-standing life La, such as the left-standing time and the temperature of the left-standing environment, that cause the battery 21 to fail, and failure factors related to the cycle life Ls , such as the charge/discharge pattern and the battery temperature. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates a first failure occurrence probability Pf1 based on failure factors related to the left-standing life La , such as the left-standing time and the temperature of the left-standing environment, and calculates a second failure occurrence probability Pf2 based on failure factors related to the cycle life Ls , such as the charge/discharge pattern and the battery temperature. According to this configuration, since vehicle data of a broken-down vehicle is not required to calculate the failure occurrence probability of the on-board items, it is possible to detect the failure occurrence probability while achieving high versatility.

(2)データ取得部51は、例えばバッテリ21の故障因子として、バッテリ21の故障発生確率に影響を及ぼす環境因子、具体的には外気温Toutの情報を取得する。この構成によれば、バッテリ21の温度T、バッテリ21のSOC値、及びバッテリ21の放置時間T等の内的要因だけでなく、外気温Toutという外的要因を加味してバッテリ21の故障発生確率が演算されるため、より高い精度で故障発生確率を演算することができる。 (2) The data acquisition unit 51 acquires, for example, information on environmental factors, specifically, the outside air temperature T out , that affect the failure probability of the battery 21, as failure factors of the battery 21. According to this configuration, the failure probability of the battery 21 is calculated taking into account not only internal factors such as the temperature T B of the battery 21, the SOC value of the battery 21, and the unused time Ta of the battery 21, but also the external factor of the outside air temperature T out , so that the failure probability can be calculated with higher accuracy.

(3)サーバ装置30の料金演算部82は車載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率を演算する。この構成によれば、より適切な保険料金を設定可能である。なお、料金演算部82は割引率に代えて割引金額を用いてもよい。
(4)サーバ装置30の加入者データベース91には、複数の車両20のそれぞれの車載品の故障発生確率の情報が蓄積されている。料金演算部82は、加入者データベース91に蓄積されている車載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率を演算する。この構成によれば、より適切な保険料金を設定可能である。
(3) The fee calculation unit 82 of the server device 30 calculates the discount rate of the insurance premium based on the probability of the occurrence of a breakdown of the in-vehicle item. With this configuration, it is possible to set a more appropriate insurance premium. The fee calculation unit 82 may use the discount amount instead of the discount rate.
(4) The subscriber database 91 of the server device 30 stores information on the probability of failure of each on-board item of a plurality of vehicles 20. The fee calculation unit 82 calculates a discount rate for the insurance premium based on the probability of failure of the on-board items stored in the subscriber database 91. This configuration makes it possible to set a more appropriate insurance premium.

(5)車両20の通知部55は、保険料金の割引率、並びに割引率に応じた割引後の保険料金を車両20の運転者に通知する。この構成によれば、保険料金の割引率や割引後の保険料金を車両20の運転者が認知し易くなる。
(6)車両20の故障判定部54は、車載品の故障発生確率が所定値α以上であることに基づいて、車載品の故障発生確率が高いと判定する。この構成によれば、車載品の故障発生確率が高いか否かを容易に判定することが可能となる。
(5) The notification unit 55 of the vehicle 20 notifies the driver of the vehicle 20 of the insurance premium discount rate and the discounted insurance premium according to the discount rate. With this configuration, the driver of the vehicle 20 can easily recognize the insurance premium discount rate and the discounted insurance premium.
(6) The failure determination unit 54 of the vehicle 20 determines that the failure probability of the on-board item is high based on the failure probability of the on-board item being equal to or greater than the predetermined value α. With this configuration, it is possible to easily determine whether the failure probability of the on-board item is high or not.

(7)車両20の通知部55は、図5に示されるような車載品の故障発生確率に基づく通知を車両20の運転者に対して行う。この構成によれば、車載品の故障発生確率を運転者が確認し易くなる。
(8)図5に示されるように、詳細画面110では、車載品の故障発生確率が複数の故障因子毎に表示される。この構成によれば、車載品の故障発生確率を運転者が認知し易くなる。
(7) The notification unit 55 of the vehicle 20 provides a notification based on the failure occurrence probability of the on-board item as shown in Fig. 5 to the driver of the vehicle 20. This configuration makes it easier for the driver to check the failure occurrence probability of the on-board item.
5, the failure probability of the on-board item is displayed for each of a plurality of failure factors on the detail screen 110. This configuration makes it easier for the driver to recognize the failure probability of the on-board item.

(第1変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第1変形例について説明する。
図7に示されるステップS11の処理では、車載品の使用強度及び使用データに基づいて故障発生確率を演算してもよい。具体的には、図10に示されるように、故障発生確率演算部53は、まず、ステップS10に続くステップS30の処理として、各車載品の使用強度を算出する。具体的には、ステップS10の処理で得られた車両20の各種情報に基づいて各車載品の使用強度を算出する。
(First Modification)
Next, a first modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
In the process of step S11 shown in Fig. 7, the failure occurrence probability may be calculated based on the usage intensity and usage data of the on-vehicle items. Specifically, as shown in Fig. 10, the failure occurrence probability calculation unit 53 first calculates the usage intensity of each on-vehicle item as the process of step S30 following step S10. Specifically, the usage intensity of each on-vehicle item is calculated based on various information about the vehicle 20 obtained in the process of step S10.

ステップS30に続くステップS31の処理として、故障発生確率演算部53は使用データを選出する。具体的には、故障発生確率演算部53は、図3に破線で示される車両20の記憶装置61に記憶されている各車載品の耐久度データベース610から各車載品の故障発生確率に使用する耐久度のデータを選出する。そして、故障発生確率演算部53は、各車載品の耐久度と各車載品の使用強度から各車載品の故障発生要因毎の故障発生確率を演算する。 In step S31, which follows step S30, the failure probability calculation unit 53 selects usage data. Specifically, the failure probability calculation unit 53 selects durability data to be used for the failure probability of each on-board item from the durability database 610 for each on-board item stored in the storage device 61 of the vehicle 20, which is shown by the dashed line in FIG. 3. The failure probability calculation unit 53 then calculates the failure probability for each failure cause of each on-board item from the durability of each on-board item and the usage intensity of each on-board item.

図11は、本変形例の制御システム10の動作例を示したものである。図11(A)に示されるように、時刻t10で車両が起動されたとすると、図11(C)に示されるように、車載品の使用強度の演算が開始される。車載品の使用強度は、図11(B)に示される車両20の状態に応じて増減する。このとき、車載品の故障発生確率は例えば図11(D)に示されるように変化する。図11(D)に二点鎖線で示されるように、仮に時刻t11で故障発生確率が所定値α以上になったとすると、この時刻t11の時点で図6に示されるような通知画面120がタッチパネル60に表示される。なお、保険料金の割引率及び割引後の保険料金は例えば図11(E),(F)に示されるように推移する。 Figure 11 shows an example of the operation of the control system 10 of this modified example. As shown in Figure 11 (A), if the vehicle is started at time t10, calculation of the usage intensity of the on-board items is started as shown in Figure 11 (C). The usage intensity of the on-board items increases or decreases depending on the state of the vehicle 20 shown in Figure 11 (B). At this time, the failure occurrence probability of the on-board items changes, for example, as shown in Figure 11 (D). As shown by the two-dot chain line in Figure 11 (D), if the failure occurrence probability becomes equal to or exceeds a predetermined value α at time t11, a notification screen 120 as shown in Figure 6 is displayed on the touch panel 60 at this time t11. The discount rate of the insurance premium and the discounted insurance premium change, for example, as shown in Figures 11 (E) and (F).

(第2変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第2変形例について説明する。
故障発生確率を演算する車載品としては、例えば車両20のタイヤを採用することも可能である。故障発生確率演算部53は、アクセル操作、ブレーキ操作、ステアリング操作、タイヤ圧センサ値、走行距離等からタイヤのパンク、バーストの発生確率を計算する。故障発生確率演算部53は、タイヤの空気圧が低下している場合には、バーストしやすい、パンクしやすい、燃費が悪化する、トレッド摩耗進展が早くなる、偏摩耗しやすくなる、乗り心地が悪化する等と判定する。また、故障発生確率演算部53は、走行関係のインカー情報、例えば高速走行の長期継続や、急発進・急停止の繰り返し、急な方向転換の切り替え等、タイヤの発熱が大きくなる走行が検出された場合には、バーストし易いと判定する。
(Second Modification)
Next, a second modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
For example, the tires of the vehicle 20 may be used as the on-board item for calculating the failure probability. The failure probability calculation unit 53 calculates the probability of tire puncture or burst from accelerator operation, brake operation, steering operation, tire pressure sensor value, mileage, etc. When the air pressure of a tire is low, the failure probability calculation unit 53 determines that the tire is likely to burst, is likely to puncture, has poor fuel economy, has fast tread wear, is likely to wear unevenly, and has poor ride comfort. In addition, when in-car information related to driving is detected, such as long-term high-speed driving, repeated sudden starts and stops, and sudden direction changes that cause large tire heat generation, the failure probability calculation unit 53 determines that the tire is likely to burst.

(第3変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第3変形例について説明する。
故障発生確率を演算する車載品としては、例えば車両20の空調装置を採用することも可能である。故障発生確率演算部53は、空調装置の使用時間、外気温、設定温度、冷却水温度、ブロアファンモータの回転数等から空調装置の故障発生確率を演算する。外気温及び設定温度の差が大きい状態が続いた場合には、ブロアファンのモータが高回転で長期に継続動作することになるため、空調装置の使用強度は大きくなる。
(Third Modification)
Next, a third modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
An example of an in-vehicle item for which the failure probability is calculated may be the air conditioning device of the vehicle 20. The failure probability calculation unit 53 calculates the failure probability of the air conditioning device from the usage time of the air conditioning device, the outside air temperature, the set temperature, the cooling water temperature, the number of revolutions of the blower fan motor, etc. If a state in which there is a large difference between the outside air temperature and the set temperature continues, the blower fan motor will continue to operate at high speed for a long period of time, and the intensity of use of the air conditioning device will increase.

(第4変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第4変形例について説明する。
故障発生確率を演算する車載品としては、例えば車両20の各種補機に電力を供給する鉛蓄電池等のバッテリを採用することも可能である。故障発生確率演算部53は、バッテリ温度、バッテリ電圧、バッテリ電流、使用時間、外気温等からバッテリ劣化、バッテリ上がり、端子部の接続不良、液べりの発生確率を計算する。停車時のライトの点灯の継続や、走行時に過度に補機類を動作させるときにバッテリ上がりやバッテリ劣化につながるため、バッテリの使用強度は大きくなる。また、走行時のモータジェネレータシステムに使用する電力量や空調装置、オーディオ機器の使用電力量といった車両システム全体を考慮したバッテリの使用状況から使用強度を算出してバッテリ劣化等を算出してもよい。
(Fourth Modification)
Next, a fourth modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
As the on-board device for calculating the failure probability, it is possible to adopt a battery such as a lead-acid battery that supplies power to various auxiliary devices of the vehicle 20. The failure probability calculation unit 53 calculates the occurrence probability of battery deterioration, dead battery, poor connection of terminals, and leakage from the battery temperature, battery voltage, battery current, usage time, outside air temperature, etc. The battery usage intensity increases because the battery can run out or deteriorate when the lights are kept on while the vehicle is stopped or when the auxiliary devices are operated excessively while driving. In addition, the usage intensity may be calculated from the battery usage status taking into account the entire vehicle system, such as the amount of power used by the motor generator system while driving, the amount of power used by the air conditioner, and the audio equipment, to calculate the battery deterioration, etc.

(第5変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第5変形例について説明する。
故障発生確率を演算する車載品としては、例えば車両20のオルタネータを採用することも可能である。故障発生確率演算部53は、オルタネータのファンベルトの不良、ブラシの不良、レギュレータの不良、ダイオードの不良、コイル断線等の発生確率を計算する。
(Fifth Modification)
Next, a fifth modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
As an on-board item for which the failure occurrence probability is calculated, for example, the alternator of the vehicle 20 may be adopted. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the occurrence probability of a fault in the fan belt, a fault in the brush, a fault in the regulator, a fault in the diode, a coil break, etc., of the alternator.

(第6変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第6変形例について説明する。
故障発生確率を演算する車載品としては、例えば車両20のスタータを採用することも可能である。故障発生確率演算部53は、スタータのリレー不良、端子部の接続不良、かみ合いの不良、イグニッションスイッチの不良の発生確率を計算する。
(Sixth Modification)
Next, a sixth modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
As an on-board item for which the failure occurrence probability is calculated, for example, a starter of the vehicle 20 can be adopted. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the occurrence probability of a relay failure, a connection failure of a terminal portion, a meshing failure, and a failure of an ignition switch of the starter.

(第7変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第7変形例について説明する。
故障発生確率を演算する車載品としては、例えば車両20の電動機を採用することも可能である。故障発生確率演算部53は、電動機の回転数、指令トルク、内部温度等から回転部の摩耗、樹脂部の劣化等を演算する。
(Seventh Modification)
Next, a seventh modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
As an on-board item for calculating the failure occurrence probability, for example, the electric motor of the vehicle 20 can be adopted. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates wear of the rotating part, deterioration of the resin part, etc. from the rotation speed, command torque, internal temperature, etc. of the electric motor.

(第8変形例)
次に、第1実施形態の制御システム10の第8変形例について説明する。
故障発生確率演算部53による故障発生確率の演算はコンポーネント毎に必要な信号や演算式が異なる。ただし、共通した理論部分は以下の通りである。
(Eighth Modification)
Next, an eighth modification of the control system 10 of the first embodiment will be described.
The failure probability calculation unit 53 calculates the failure probability using different signals and formulas for each component. However, the common theoretical parts are as follows.

故障発生確率を演算する場合、大きく以下の2つの観点で考えることが可能である。
(a)ストレス強度とストレス発生回数に基づく故障発生。
(b)使用時の温度と使用時間に基づく故障発生。
When calculating the failure occurrence probability, it is possible to consider the following two points of view.
(a) Failure occurrence based on stress intensity and number of stress occurrences.
(b) Failures occur based on the temperature and duration of use.

ここで、上記の(a)に関しては、各コンポーネントの疲労故障については金属やコンクリート等の故障を考える際のSN線図と同等の考えで演算を行うことが可能である。各コンポーネントにおいて与えられるストレス強度と、ストレス発生回数から図12に示されるような故障発生曲線を設計・製造時に把握できる。実際に市場で与えられるストレス強度とストレス発生回数から故障発生確率を演算することができる。 Regarding (a) above, fatigue failures of each component can be calculated using the same concept as the SN diagram when considering failures of metals, concrete, etc. A failure occurrence curve such as that shown in Figure 12 can be determined at the time of design and manufacturing from the stress intensity given to each component and the number of times the stress occurs. The failure occurrence probability can be calculated from the stress intensity and number of times the stress occurs actually given in the market.

また、上記の(b)に関しては、材料の変性等が製品に与えられるエネルギ量と与える時間から見積もることが可能である。反応が所定のレベルまで進む時間を「L」とすると、アレニウスの化学反応式から以下の式f5を導くことができる。なお、式f5において、「ln」は自然対数であり、「A」は定数であり、「E」は活性化エネルギであり、「R」は気体定数であり、「T」は絶対温度(K)である。 As for (b) above, the denaturation of the material can be estimated from the amount of energy given to the product and the time it takes. If the time it takes for the reaction to progress to a certain level is "L", the following formula f5 can be derived from the Arrhenius chemical reaction equation. In formula f5, "ln" is the natural logarithm, "A" is a constant, "E a " is the activation energy, "R" is the gas constant, and "T" is the absolute temperature (K).

ln(L)=A+E/R・T (f5)
この式f5は、車載製品においては、特に市場使用時の製品温度と使用時間で見積もるため、図13のように記載できる。
なお、アレニウスプロットにおける故障予測線は設計・製造時の評価試験で取得する値から把握でき、実際の市場での使用強度、使用時間と比較することで故障発生確率を算出することが可能である。
ln(L)=A+E a /R・T (f5)
For in-vehicle products, this formula f5 can be written as shown in FIG. 13 since it is estimated based on the product temperature and usage time during market use.
The failure prediction line in the Arrhenius plot can be understood from values obtained in evaluation tests during design and manufacturing, and by comparing it with the actual usage strength and usage time in the market, it is possible to calculate the probability of failure occurring.

<第2実施形態>
次に、制御システム10の第2実施形態について説明する。以下、第1実施形態の制御システム10との相違点を中心に説明する。
図14に示されるように、本実施形態の制御システム10は、車両20及びサーバ装置30とは別のサーバ装置140を備えている点で、第1実施形態の制御システム10と異なる。以下では、便宜上、サーバ装置30を「第1サーバ装置30」と称し、サーバ装置140を「第2サーバ装置140」と称する。
Second Embodiment
Next, a second embodiment of the control system 10 will be described. The following mainly describes the differences from the control system 10 of the first embodiment.
14, the control system 10 of the present embodiment differs from the control system 10 of the first embodiment in that the control system 10 of the present embodiment includes a server device 140 separate from the vehicle 20 and the server device 30. Hereinafter, for convenience, the server device 30 will be referred to as the "first server device 30" and the server device 140 will be referred to as the "second server device 140."

図15に示されるように、第2サーバ装置140は、通信装置141と、演算装置142と、記憶装置143とを備えている。
通信装置141は、ネットワーク回線を介して車両20及び第1サーバ装置30と双方向の無線通信を行うための装置である。
As shown in FIG. 15, the second server device 140 includes a communication device 141 , a calculation device 142 , and a storage device 143 .
The communication device 141 is a device for performing two-way wireless communication with the vehicle 20 and the first server device 30 via a network line.

記憶装置143には、車両20から送信される情報、例えば車両20のデータ取得部51により取得された情報が記憶されている。なお、記憶装置143には、図3に示される各車載品の耐久度データベース1430が記憶されていてもよい。
演算装置142は、CPUやROM、RAM等を有するマイクロコンピュータを中心に構成されている。演算装置142は、車両20から送信される各車載品の情報に基づいて故障発生確率を演算する。このような処理を実行するために、演算装置142は、ROMに予め記憶されているプログラムを実行することにより実現される機能的な構成として、通信部1420と、故障発生確率演算部1421と、故障判定部1422とを有している。
The storage device 143 stores information transmitted from the vehicle 20, for example, information acquired by the data acquisition unit 51 of the vehicle 20. The storage device 143 may also store a durability database 1430 of each on-vehicle item shown in FIG.
The calculation device 142 is mainly configured with a microcomputer having a CPU, ROM, RAM, etc. The calculation device 142 calculates a failure occurrence probability based on information of each on-board item transmitted from the vehicle 20. In order to execute such processing, the calculation device 142 has a communication unit 1420, a failure occurrence probability calculation unit 1421, and a failure determination unit 1422 as functional components realized by executing a program pre-stored in the ROM.

通信部1420は車両20及び第1サーバ装置30から送信される各種情報を通信装置141により受信する。例えば、車両20の通信部56は、データ取得部51により取得された車両の各種情報を第2サーバ装置140に送信する。第2サーバ装置140の通信部1420は、この車両20から送信される各種情報を通信装置141により受信して記憶装置143に記憶させる。 The communication unit 1420 receives various information transmitted from the vehicle 20 and the first server device 30 via the communication device 141. For example, the communication unit 56 of the vehicle 20 transmits various vehicle information acquired by the data acquisition unit 51 to the second server device 140. The communication unit 1420 of the second server device 140 receives the various information transmitted from the vehicle 20 via the communication device 141 and stores it in the storage device 143.

また、通信部1420は、通信装置141を介して第2サーバ装置140から車両20及び第1サーバ装置30に各種情報を送信する。例えば、通信部1420は、故障発生確率演算部1421により演算される各車載品の故障発生確率の情報を車両20及び第1サーバ装置30に送信する。 The communication unit 1420 also transmits various information from the second server device 140 to the vehicle 20 and the first server device 30 via the communication device 141. For example, the communication unit 1420 transmits information on the failure occurrence probability of each on-board item calculated by the failure occurrence probability calculation unit 1421 to the vehicle 20 and the first server device 30.

故障発生確率演算部1421は、記憶装置143に記憶されている車両20の各種情報に基づいて、車両20の各車載品の故障発生確率を演算する。故障判定部1422は、故障発生確率演算部1421により演算される各車載品の故障発生確率に基づいて、各車載品が故障する可能性が高いか否かを判定するとともに、その判定結果を車両20に送信する。車両20では、車載品の故障発生確率が高い旨の判定結果が第2サーバ装置140から送信された場合には、その旨を通知部55がタッチパネル60に表示する。なお、故障発生確率の演算方法及び故障の判定方法は、第1実施形態で説明した方法と同一であるため、その詳細な説明は割愛する。 The failure probability calculation unit 1421 calculates the failure probability of each on-board item of the vehicle 20 based on various information about the vehicle 20 stored in the storage device 143. The failure determination unit 1422 determines whether or not each on-board item is likely to fail based on the failure probability of each on-board item calculated by the failure probability calculation unit 1421, and transmits the determination result to the vehicle 20. In the vehicle 20, when a determination result indicating that the on-board item has a high failure probability is transmitted from the second server device 140, the notification unit 55 displays this fact on the touch panel 60. Note that the calculation method of the failure probability and the method of determining failure are the same as those described in the first embodiment, and therefore detailed description thereof will be omitted.

このように、故障発生確率演算部1421及び故障判定部1422が車両20とは別の第2サーバ装置140に搭載されている場合であっても、第1実施形態と同等又はそれに類似の作用及び効果を得ることができる。なお、本実施形態では、第2サーバ装置140が別の機器に相当する。 In this way, even if the failure occurrence probability calculation unit 1421 and the failure determination unit 1422 are mounted on a second server device 140 separate from the vehicle 20, it is possible to obtain the same or similar effects as those of the first embodiment. Note that in this embodiment, the second server device 140 corresponds to another device.

<第3実施形態>
次に、制御システム10の第3実施形態について説明する。以下、第1実施形態の制御システム10との相違点を中心に説明する。
車載品は、複数の構成部品により構成されている。本実施形態の制御システム10は、複数の構成部品のそれぞれの故障発生確率を演算した上で、演算された故障発生確率に基づいて車載品の故障発生確率を演算する。
Third Embodiment
Next, a third embodiment of the control system 10 will be described. The following mainly describes the differences from the control system 10 of the first embodiment.
The on-vehicle equipment is composed of a plurality of components. The control system 10 of the present embodiment calculates the failure occurrence probability of each of the plurality of components, and then calculates the failure occurrence probability of the on-vehicle equipment based on the calculated failure occurrence probabilities.

例えば、図16(A)に示されるように、モータ23は、軸受けや磁石等の複数の構成部品23(1),23(2),・・・,23(m)により構成されている。なお、「m」は2以上の整数である。故障発生確率演算部53は、例えばモータ23の回転速度の推移、及びその回転継続時間等に基づいてモータ23の軸受けの使用強度を演算するとともに、演算された使用強度から軸受けのストレスを演算する。そして、故障発生確率演算部53は、演算されたストレスから軸受けの故障発生確率を演算する。 For example, as shown in FIG. 16(A), motor 23 is composed of multiple components 23(1), 23(2), ..., 23(m) such as bearings and magnets. Here, "m" is an integer equal to or greater than 2. Failure probability calculation unit 53 calculates the usage strength of motor 23's bearings based on, for example, the change in rotation speed of motor 23 and its rotation duration, and calculates the stress of the bearings from the calculated usage strength. Failure probability calculation unit 53 then calculates the probability of bearing failure from the calculated stress.

また、故障発生確率演算部53は、外気温、モータ23の搭載箇所の温度、モータ23の発熱量等に基づいてモータ23の磁石のストレス(熱疲労)を演算する。そして、故障発生確率演算部53は、演算されたストレスから磁石の故障発生確率を演算する。
故障発生確率演算部53は、このようにしてモータ23の複数の構成部品23(1),23(2),・・・,23(m)のそれぞれの故障発生確率Pf10(1),Pf10(2),・・・,Pf10(m)を演算する。故障発生確率演算部53は、演算された故障発生確率Pf10(1),Pf10(2),・・・,Pf10(m)からモータ23の故障発生確率Pf10を演算する。例えば、故障発生確率演算部53は、故障発生確率Pf10(1),Pf10(2),・・・,Pf10(m)のうち、最も大きいものをモータ23の故障発生確率Pf10として用いる。
Furthermore, the failure occurrence probability calculation unit 53 calculates stress (thermal fatigue) of the magnet of the motor 23 based on the outside air temperature, the temperature of the mounting location of the motor 23, the amount of heat generated by the motor 23, etc. Then, the failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the failure occurrence probability of the magnet from the calculated stress.
In this manner, the failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the failure occurrence probabilities Pf10(1), Pf10(2), ..., Pf10(m) of each of the multiple components 23(1), 23(2), ..., 23(m) of the motor 23. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the failure occurrence probability Pf10 of the motor 23 from the calculated failure occurrence probabilities Pf10(1), Pf10(2), ..., Pf10(m). For example, the failure occurrence probability calculation unit 53 uses the largest of the failure occurrence probabilities Pf10(1), Pf10(2), ..., Pf10(m) as the failure occurrence probability Pf10 of the motor 23.

一方、図16(B)に示されるように、バッテリ21は、電極や集電体等の複数の構成部品21(1),21(2),・・・,21(n)により構成されている。なお、「n」は2以上の整数である。故障発生確率演算部53は、例えば電極を流れる電流、電極に印加される電圧、及びバッテリ21の使用時間等に基づいて電極のストレスを演算するとともに、演算されたストレスから電極の故障発生確率を演算する。 On the other hand, as shown in FIG. 16(B), the battery 21 is composed of multiple components 21(1), 21(2), ..., 21(n) such as electrodes and current collectors. Here, "n" is an integer equal to or greater than 2. The failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the stress of the electrodes based on, for example, the current flowing through the electrodes, the voltage applied to the electrodes, and the usage time of the battery 21, and calculates the probability of failure of the electrodes from the calculated stress.

また、故障発生確率演算部53は、バッテリ21のインピーダンス応答の特性変化に基づいてバッテリ21内のガス圧の変化量を演算するとともに、演算されたガス圧の変化量、及びバッテリ21の充放電回数等を組み合わせることにより集電体の劣化度及び破壊確率を演算する。そして、故障発生確率演算部53は、演算された集電体の劣化度及び破壊確率から集電体の故障発生確率を演算する。 Failure occurrence probability calculation unit 53 also calculates the amount of change in gas pressure inside battery 21 based on the characteristic change in the impedance response of battery 21, and calculates the deterioration degree and destruction probability of the collector by combining the calculated amount of change in gas pressure and the number of times battery 21 is charged and discharged. Then, failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the failure occurrence probability of the collector from the calculated deterioration degree and destruction probability of the collector.

故障発生確率演算部53は、このようにしてバッテリ21の複数の構成部品21(1),21(2),・・・,21(n)のそれぞれの故障発生確率Pf20(1),Pf20(2),・・・,Pf20(n)を演算した後、演算された故障発生確率Pf20(1),Pf20(2),・・・,Pf20(n)からバッテリ21の故障発生確率Pf20を演算する。例えば、故障発生確率演算部53は、故障発生確率Pf20(1),Pf20(2),・・・,Pf20(n)のうち、最も大きいものをバッテリ21の故障発生確率Pf20として用いる。 After calculating the failure occurrence probabilities Pf20(1), Pf20(2), ..., Pf20(n) of the multiple components 21(1), 21(2), ..., 21(n) of the battery 21 in this manner, the failure occurrence probability calculation unit 53 calculates the failure occurrence probability Pf20 of the battery 21 from the calculated failure occurrence probabilities Pf20(1), Pf20(2), ..., Pf20(n). For example, the failure occurrence probability calculation unit 53 uses the largest of the failure occurrence probabilities Pf20(1), Pf20(2), ..., Pf20(n) as the failure occurrence probability Pf20 of the battery 21.

このように、本実施形態の車両20の制御システム10では、故障発生確率演算部53が、車載品を構成する複数の部品のそれぞれの故障発生確率を演算し、複数の部品のそれぞれの故障発生確率に基づいて搭載品の故障発生確率を演算する。具体的には、故障発生確率演算部53は、複数の部品のそれぞれの故障発生確率のうち、故障発生確率が最も高い部品の故障発生確率を搭載品の故障発生確率として用いる。この構成によれば、より高い精度で搭載品の故障発生確率を演算することが可能となる。 In this manner, in the control system 10 of the vehicle 20 of this embodiment, the failure probability calculation unit 53 calculates the failure probability of each of the multiple parts that make up the on-board equipment, and calculates the failure probability of the on-board equipment based on the failure probability of each of the multiple parts. Specifically, the failure probability calculation unit 53 uses the failure probability of the part with the highest failure probability among the failure probabilities of each of the multiple parts as the failure probability of the on-board equipment. With this configuration, it is possible to calculate the failure probability of the on-board equipment with higher accuracy.

なお、故障発生確率演算部53は、複数の部品のそれぞれの故障発生確率と、複数の部品のそれぞれの入手性とに基づいて車載品の故障発生確率を演算してもよい。例えば所定の部品を入手することが困難な場合、具体的には所定の部品を入手するのに日数を要する場合には、所定の部品の故障を可能な限り早く認知する必要がある。そのため、故障発生確率演算部53は、部品の入手性が困難なほど、その部品の故障発生確率を大きくなる方向に補正してもよい。例えば、故障発生確率演算部53は、部品の入手性に基づいて重み付け係数をマップ等に基づいて演算する。このマップでは、部品の入手性が困難なほど、重み付け係数がより大きな値になるように設定されている。故障発生確率演算部53は、部品の故障発生確率を演算した後、その故障発生確率に重み付け係数を乗算することにより、最終的な故障発生確率を演算する。このような構成によれば、部品の入手性が加味された故障発生確率を演算することが可能となる。 The failure probability calculation unit 53 may calculate the failure probability of the vehicle component based on the failure probability of each of the multiple parts and the availability of each of the multiple parts. For example, when it is difficult to obtain a specific part, specifically when it takes several days to obtain the specific part, it is necessary to recognize the failure of the specific part as soon as possible. Therefore, the failure probability calculation unit 53 may correct the failure probability of the part to be larger as the availability of the part becomes more difficult. For example, the failure probability calculation unit 53 calculates a weighting coefficient based on the availability of the part based on a map or the like. In this map, the weighting coefficient is set to be larger as the availability of the part becomes more difficult. After calculating the failure probability of the part, the failure probability calculation unit 53 multiplies the failure probability by the weighting coefficient to calculate the final failure probability. With this configuration, it is possible to calculate the failure probability taking into account the availability of the part.

<他の実施形態>
なお、上記実施形態は、以下の形態にて実施することもできる。
・サーバ装置30の料金演算部82は、車載品の種類及び車載品に対応する故障因子の少なくとも一方に基づいて割引率又は割引金額を変更してもよい。
<Other embodiments>
The above embodiment can also be implemented in the following manner.
The fee calculation unit 82 of the server device 30 may change the discount rate or the discount amount based on at least one of the type of the on-vehicle item and the failure factor corresponding to the on-vehicle item.

・車両20の通知部55は、運転者が車載品の故障発生確率を上昇させる操作を車両20に対して行った場合には、その操作が行われた旨をタッチパネル60等により運転者に通知してもよい。この構成によれば、故障発生確率を上昇させる操作を行わないように運転者に対して注意喚起を行うことができる。 - When the driver performs an operation on the vehicle 20 that increases the probability of a malfunction occurring in an on-board item, the notification unit 55 of the vehicle 20 may notify the driver via the touch panel 60 or the like that the operation has been performed. With this configuration, it is possible to warn the driver not to perform an operation that increases the probability of a malfunction occurring.

・車両20の走行データから各車載品の使用強度を算出し、保険料金の設定を実施する場合には、例えば図17~19に示されるような信号を用いることが可能である。
・サーバ装置30の通信部81は、加入者データベース91に記憶されている故障発生確率の情報を事業者に送信してもよい。なお、事業者とは、補給品の在庫管理やレッカー車の出動等を行う業者である。この場合、通信部81が事業者用通信部に相当する。
When calculating the usage intensity of each vehicle-mounted item from the driving data of the vehicle 20 and setting the insurance premium, it is possible to use signals such as those shown in FIGS.
The communication unit 81 of the server device 30 may transmit information on the failure occurrence probability stored in the subscriber database 91 to a business operator. The business operator is a company that manages the inventory of supplies, dispatches tow trucks, etc. In this case, the communication unit 81 corresponds to the business operator communication unit.

・本開示に記載の制御装置50及び演算装置80,142、並びにそれらの制御方法は、コンピュータプログラムにより具体化された1つ又は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された1つ又は複数の専用コンピュータにより、実現されてもよい。本開示に記載の制御装置50及び演算装置80,142、並びにそれらの制御方法は、1つ又は複数の専用ハードウェア論理回路を含むプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。本開示に記載の制御装置50及び演算装置80,142、並びにそれらの制御方法は、1つ又は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと1つ又は複数のハードウェア論理回路を含むプロセッサとの組み合わせにより構成された1つ又は複数の専用コンピュータにより、実現されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。専用ハードウェア論理回路及びハードウェア論理回路は、複数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路により実現されてもよい。 The control device 50 and the arithmetic device 80, 142 described in the present disclosure, and the control method thereof, may be realized by one or more dedicated computers provided by configuring a processor and a memory programmed to execute one or more functions embodied in a computer program. The control device 50 and the arithmetic device 80, 142 described in the present disclosure, and the control method thereof, may be realized by a dedicated computer provided by configuring a processor including one or more dedicated hardware logic circuits. The control device 50 and the arithmetic device 80, 142 described in the present disclosure, and the control method thereof, may be realized by one or more dedicated computers configured by a combination of a processor and a memory programmed to execute one or more functions and a processor including one or more hardware logic circuits. The computer program may be stored in a computer-readable non-transient tangible recording medium as instructions executed by the computer. The dedicated hardware logic circuit and the hardware logic circuit may be realized by a digital circuit including multiple logic circuits, or an analog circuit.

・本開示は上記の具体例に限定されるものではない。上記の具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素、及びその配置、条件、形状等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。 - This disclosure is not limited to the specific examples above. Design modifications to the specific examples above made by a person skilled in the art are also included within the scope of this disclosure as long as they have the features of this disclosure. The elements of each of the specific examples described above, as well as their arrangement, conditions, shapes, etc., are not limited to those exemplified and can be modified as appropriate. The elements of each of the specific examples described above can be combined in different ways as appropriate, as long as no technical contradictions arise.

10:制御システム
20:車両(移動体)
50:制御装置(コンピュータ)
51:データ取得部
53,1421:故障発生確率演算部
54,1422:故障判定部
55:通知部(料金情報通知部,故障情報通知部)
81:通信部(事業者用通信部)
82:料金演算部
91:加入者データベース
140:サーバ装置(別の機器)
10: Control system 20: Vehicle (moving body)
50: Control device (computer)
51: Data acquisition unit 53, 1421: Fault occurrence probability calculation unit 54, 1422: Fault determination unit 55: Notification unit (charge information notification unit, fault information notification unit)
81: Communication unit (communication unit for business use)
82: Fee calculation unit 91: Subscriber database 140: Server device (separate device)

Claims (8)

移動体(20)の搭載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得するデータ取得部(51)と、
複数の前記故障因子のデータに基づいて、それらに対応する前記搭載品の故障発生確率を演算する故障発生確率演算部(53,1421)と、を備え
前記故障発生確率演算部は、前記搭載品を構成する複数の部品のそれぞれの前記故障発生確率を演算し、複数の前記部品のそれぞれの前記故障発生確率と、複数の前記部品のそれぞれの入手性とに基づいて前記搭載品の前記故障発生確率を演算する
移動体の制御システム。
A data acquisition unit (51) for acquiring data on a plurality of failure factors that may cause failure of equipment mounted on a moving body (20);
a failure occurrence probability calculation unit (53, 1421) for calculating a failure occurrence probability of the on-board equipment corresponding to the plurality of failure factors based on the data of the plurality of failure factors ;
The failure occurrence probability calculation unit calculates the failure occurrence probability of each of a plurality of components constituting the on-board equipment, and calculates the failure occurrence probability of the on-board equipment based on the failure occurrence probability of each of the plurality of components and the availability of each of the plurality of components.
Vehicle control system.
前記搭載品の故障発生確率が所定値以上であることに基づいて、前記搭載品の故障発生確率が高いと判定する故障判定部(54,1422)を更に備える
請求項1に記載の移動体の制御システム。
The control system for a moving body according to claim 1 , further comprising a failure determination unit (54, 1422) that determines that the probability of failure occurrence of the on-board equipment is high based on the probability of failure occurrence of the on-board equipment being equal to or higher than a predetermined value.
移動体(20)の搭載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得するデータ取得部(51)と、
複数の前記故障因子のデータに基づいて、それらに対応する前記搭載品の故障発生確率を演算する故障発生確率演算部(53,1421)と、
前記搭載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率又は割引金額を演算する料金演算部(82)と、を備える
動体の制御システム。
A data acquisition unit (51) for acquiring data on a plurality of failure factors that may cause failure of equipment mounted on a moving body (20);
A failure occurrence probability calculation unit (53, 1421) for calculating a failure occurrence probability of the on-board equipment corresponding to the plurality of failure factors based on the data of the plurality of failure factors;
and a fee calculation unit (82) for calculating a discount rate or a discount amount of the insurance premium based on the probability of failure of the on-board equipment.
Vehicle control system.
複数の移動体のそれぞれの前記搭載品の前記故障発生確率の情報が蓄積されたデータベース(91)を更に備え、
前記料金演算部は、前記データベースに蓄積されている前記搭載品の前記故障発生確率の情報に基づいて前記保険料金の割引率又は割引金額を演算する
請求項に記載の移動体の制御システム。
The system further includes a database (91) in which information on the failure occurrence probability of each of the mounted items of a plurality of moving bodies is stored,
The control system for a moving body according to claim 3 , wherein the fee calculation unit calculates a discount rate or a discount amount of the insurance premium based on information on the probability of occurrence of failure of the on-board equipment stored in the database.
前記保険料金の割引率又は前記割引金額、並びに前記割引率又は前記割引金額に応じた割引後の保険料金を前記移動体の運転者に通知する料金情報通知部(55)を更に備える
請求項又はに記載の移動体の制御システム。
5. The control system for a mobile body according to claim 3 or 4, further comprising a fee information notification unit (55) that notifies the driver of the mobile body of the insurance premium discount rate or the discount amount, and the discounted insurance premium according to the discount rate or the discount amount .
前記料金演算部は、前記搭載品の種類、及び前記搭載品に対応する故障因子の少なくとも一方に基づいて前記割引率又は前記割引金額を変更する
請求項に記載の移動体の制御システム。
The control system for a moving body according to claim 3 , wherein the charge calculation unit changes the discount rate or the discount amount based on at least one of a type of the on-board equipment and a failure factor corresponding to the on-board equipment.
コンピュータ(50)
移動体(20)の搭載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得させ、
複数の前記故障因子のデータに基づいて、それらに対応する前記搭載品の故障発生確率を演算させ、
前記搭載品を構成する複数の部品のそれぞれの前記故障発生確率を演算させ、
複数の前記部品のそれぞれの前記故障発生確率と、複数の前記部品のそれぞれの入手性とに基づいて前記搭載品の前記故障発生確率を演算させる
プログラム。
A computer ( 50 ),
Acquiring data on a plurality of failure factors that may cause failures in equipment mounted on the moving body (20);
Calculating a failure occurrence probability of the on-board equipment corresponding to the plurality of failure factors based on the data of the plurality of failure factors;
Calculating the failure occurrence probability for each of a plurality of components constituting the on-board equipment;
Calculating the failure occurrence probability of the on-board equipment based on the failure occurrence probability of each of the plurality of parts and the availability of each of the plurality of parts.
program.
コンピュータ(50)に、A computer (50),
移動体(20)の搭載品を故障させる要因となる複数の故障因子のデータを取得させ、acquiring data on a plurality of failure factors that may cause failure of equipment mounted on the moving body (20);
複数の前記故障因子のデータに基づいて、それらに対応する前記搭載品の故障発生確率を演算させ、Calculating a failure occurrence probability of the on-board equipment corresponding to the plurality of failure factors based on the data of the plurality of failure factors;
前記搭載品の故障発生確率に基づいて保険料金の割引率又は割引金額を演算させるCalculating the discount rate or discount amount of the insurance premium based on the probability of failure of the on-board equipment
プログラム。Program.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102844994B1 (en) * 2024-12-24 2025-08-13 주식회사 쏘카 Server for operating IoT system of autonomous vehicle used for car sharing and controlling remote driving and its control method
CN119840424B (en) * 2025-03-07 2025-11-25 海南海马汽车有限公司 Methods, devices, systems and storage media for handling faults in fuel cell vehicles

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012247308A (en) 2011-05-27 2012-12-13 Denso Corp Charging device and server
US20120330501A1 (en) 2011-06-24 2012-12-27 GM Global Technology Operations LLC Vehicle hardware integrity analysis systems and methods
KR101683242B1 (en) 2015-10-15 2016-12-07 주식회사 카이즈 System for diagnosing vehicle and providing vehicle information for driver

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012247308A (en) 2011-05-27 2012-12-13 Denso Corp Charging device and server
US20120330501A1 (en) 2011-06-24 2012-12-27 GM Global Technology Operations LLC Vehicle hardware integrity analysis systems and methods
KR101683242B1 (en) 2015-10-15 2016-12-07 주식회사 카이즈 System for diagnosing vehicle and providing vehicle information for driver

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Xiong SHU,A Detailed Reliability Study of the Motor System in Pure Electric Vans by the Approach of Fault Tree Analysis,IEEE Access [online],Volume: 8,米国,IEEE,2020年01月09日,5295~5307 ページ,[検索日 2022.08.16], インターネット: <URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8946531>,DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2963197

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