分析方法、分析程序以及分析装置的制造方法

分析方法、分析程序以及分析装置的制造方法
【专利摘要】本发明实现能够预测系统(100)产生故障的时机。分析装置(101)检测为多个节点(#1～N)中的期间(prd)的期间发生故障的节点的个数(Nt)是2[个]。接着，分析装置(101)基于检测出的发生故障的节点的个数和期间(prd)来计算在期间(prd)以后每单位时间会发生故障的节点的个数(Nper)，并输出会发生故障的节点的个数(Nper)。系统(100)的运用者阅览会发生故障的节点的个数(Nper)例如来判断是否应向系统(100)追加节点。例如如果会发生故障的节点的个数(Nper)大于系统(100)的运用者假定的值，则系统(100)的运用者判断为应向系统(100)追加节点。
【专利说明】
分析方法、分析程序以及分析装置
技术领域
[0001]本发明涉及分析方法、分析程序以及分析装置。
【背景技术】
[0002]以往，有分析系统的状态来检测系统的故障的技术。作为相关的现有技术，例如有为了保护传感器节点的操作系统，而在传感器节点的数据存储器地址空间建立应用故障域的技术。另外，存在如下的技术:在通过网络模拟器预先进行预测的情况下，使用指令应答响应特性信息作为输入的实际工作状态中的传送路的负荷数据。(例如参照下述专利文献
1、2。)
[0003]专利文献1:日本特表2009 — 522664号公报
[0004]专利文献2:日本特开平7 — 58760号公报
[0005]然而，根据以往技术，较难检测系统产生故障的时机。

【发明内容】

[0006]在一个方面，本发明的目的在于提供一种能够可以预测系统产生故障的时机的分析方法、分析程序、以及分析装置。
[0007]根据本发明的一方面，提出一种分析方法、分析程序、以及分析装置，在正在运用即使多个节点中的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统的任意期间中，对多个节点中的发生故障的节点的个数进行检测，并基于检测出的发生故障的节点的个数和期间来计算期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。
[0008]根据本发明的一方式，起到能够可以预测系统产生故障的时机这个效果。
【附图说明】
[0009]图1是表示实施方式I所涉及的系统的动作例的说明图。
[0010]图2是表示实施方式I所涉及的传感器网络系统的连接例的说明图。
[0011 ]图3是表示服务器的硬件构成例的框图。
[0012]图4是表示数据汇集装置的硬件构成例的框图。
[0013]图5是表示节点的硬件构成例的框图。
[0014]图6是表示实施方式I所涉及的服务器的功能构成例的框图。
[0015]图7是表示从传感器网络系统的开发到运用的脚本的说明图。
[0016]图8是表示良品率DB的存储内容的一个例子的说明图。
[0017]图9是表示全数检查品和抽样检查品的良品率的时间经过的一个例子的说明图。
[0018]图10是表示使抽样检查品散布冗余数时的运用中良品率的时间经过的说明图。
[0019]图11是表示是否应追加散布节点的判断、和应追加的节点的个数的一个例子的说明图。
[0020]图12是表示节点的追加散布的一个例子的说明图。
[0021]图13是表示节点进行的传感器网络系统运用处理顺序的一个例子的流程图。
[0022]图14是表示分析处理顺序的一个例子的流程图。
[0023]图15是表示实施方式2所涉及的传感器网络系统的连接例的说明图。
[0024]图16是表示模拟器的功能构成例的框图。
[0025]图17是表示随机地改变会发生故障的节点的情况下的模拟的结果的一个例子的说明图。
[0026]图18是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其I)。
[0027]图19是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其2)。
[0028]图20是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其3)。
[0029]图21是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其4)。
[0030]图22是表示功能维持指标值输出处理顺序的一个例子的流程图。
【具体实施方式】
[0031]以下参照附图，详细地对公开的分析方法、分析程序、以及分析装置的实施方式进行说明。
[0032](实施方式I的说明)
[0033]图1是表示实施方式I所涉及的系统的动作例的说明图。实施方式I所涉及的系统100包括多个节点#1?N13N为2以上的整数。多个节点#1?N的各个节点是通信装置。系统100是使多个节点# I?N执行处理的系统。例如多个节点# I?N被散布在规定区域中，系统100具有获取从多个节点的各节点具有的传感器获取到的计测结果，并向利用系统100的利用者提供规定区域的信息这个功能。另外，系统100可以具有使多个节点#1?N执行将某个处理分散而成的处理，并在某时间以内向利用者提供某个处理的结果这个功能。
[0034]此处，系统100是即使多个节点#1?N中的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统。具体地，如果表示多个节点的个数的N比能够实现功能的节点的个数多，则系统100成为即使多个节点#1?N中的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统。此处，发生故障的节点是指不能够进行通信的节点。例如作为成为不能够进行通信的节点的情况的一个例子，是因经年劣化而形成节点的硬件的一部分破损的情况。另外，作为成为不能够进行通信的节点的情况的其它例子，是多个节点#1?N的电力用尽的情况。
[0035]然而，一般的工业产品有时设定能够维持功能的保障期间。此处，即使工业产品的运用期间超过保障期间，工业产品大多也能够保持原样维持功能，但由于有可能在超过保障期间后的下一瞬间会发生故障，所以较难预测在哪个时机无法维持功能。
[0036]因此，本实施方式所涉及的分析装置101根据在即使多个节点#1?N的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统100的运用中的期间内发生故障的节点的个数，来计算期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。由此，分析装置101能够预测系统100的故障的产生时机。例如分析装置101能够使用期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数来计算未发生故障的节点的个数低于功能能够维持的节点的个数的时刻，作为系统100的故障的产生时机。另外，系统100的运用者通过阅览期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数，也能够预测系统100的故障的产生时机。
[0037]分析装置101是在多个节点#1?N的一部分节点发生故障时，能够预测系统100的故障的产生时机的、计算一部分节点发生故障的期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数的计算机。对于分析装置1I和系统10的关系，分析装置1I也可以与系统100直接连接，并检测发生故障的节点的个数。或者，系统100是与外部的网络断开的状态。此时，能够与系统100连接的移动终端获取多个节点#1?N中的发生故障的节点的个数，分析装置101可以从上述的移动终端检测发生故障的节点的个数。
[0038]另外，对于发生故障的节点的个数的检测，既可以分析装置101进行检测，也可以与发生故障的节点相邻的节点进行检测。作为分析装置101检测的例子，假设分析装置101从多个节点#1?N定期地接受数据。此时，与某时刻中的数据数相比，某时刻的下一时刻中的数据数较少时，分析装置101检测某时刻中的数据数与下一时刻中的数据数的差值，作为发生故障的节点的个数。另外，作为与发生故障的节点相邻的节点进行检测的例子，虽然从某个节点的相邻的节点在某时刻接受到数据，但在下一时刻未接受数据的情况下，某个节点检测为相邻的节点发生故障。
[0039]在图1(A)的例子中，示出分析装置101与系统100直接连接的例子。而且，在图1(A)的例子中，示出在任意期间prd的期间，节点#1、3发生故障的情况。任意期间prd如果是系统100的运用中的期间则可以是任何时候。例如任意期间prd可以是从系统100的运用开始时刻到当前时刻为止的期间，也可以是系统100运用开始之后，从初次检测出发生故障的节点的时刻到当前时刻为止的期间。
[0040]分析装置101在正在运用系统100的任意期间中检测多个节点中的发生故障的节点的个数。在图1(A)的例子中，分析装置101检测为在期间prd的期间发生故障的节点的个数Nt为2[个]。紧接着，分析装置101基于检测出的发生故障的节点的个数和期间prd来计算期间prd以后每单位时间会发生故障的节点的个数Nper。单位时间可以是任何的时间间隔。例如系统100能够将单位时间设定为I日、10日、I个月等。
[0041]图1(B)使用图表110来图示出计算每单位时间会发生故障的个数的值的图。图表110的横轴是运用期间。图表110的纵轴表示未发生故障的节点的个数。例如分析装置101通过 Nper = Nt/prd 计算。
[0042]计算Nper后，分析装置101输出Nper。系统100的运用者阅览Nper，例如判断是否应向系统100追加节点。例如如果Nper大于系统100的运用者假定的值，则系统100的运用者判断为应向系统100追加节点。
[0043]接下来，使用图2，对将系统100应用于传感器网络系统的例子进行说明。
[0044]图2是表示实施方式I所涉及的传感器网络系统的连接例的说明图。传感器网络系统200是多个节点#1?N相互进行通信，并能够收集节点的数据的系统。传感器网络系统200具有多个节点#1?N、汇集装置AG、网关GW、服务器201、和数据分析计算机202。服务器201和数据分析计算机202通过网络NET连接。此处，服务器201相当于图1中的分析装置101。
[0045]传感器网络系统200在斜面等感测场AR中设置多个节点，基于节点所包含的传感器计测的压力的值来监视感测场AR的崩塌。另外，节点并不限于斜面，例如也可以设置在农场、建筑物等被混凝土、土、水、空气等物质充满的区域中。另外，节点所包含的传感器可以例如对温度、水分量、振动的大小等进行计测。
[0046]多个节点的各节点定期地按照设定的通信路径通过多跳通信收发数据。通信路径在传感器网络系统200的运用开始时设定，或在追加散布节点时设置。
[0047]汇集装置AG是对接收到的收集数据进行汇集，并将汇集所得的数据发送给服务器201的装置。汇集装置AG也可以是具有传感器的节点。
[0048]网关GW是向汇集装置AG发送来自服务器201的信号，还向服务器201发送来自汇集装置AG的信号装置。
[0049]服务器201是计算散布在传感器网络系统200的节点中的每单位时间发生故障的节点的个数的计算机。
[0050]数据分析计算机202是使用收集到的数据来分析感测场AR的状态的计算机。
[0051](服务器201的硬件构成例)
[0052]图3是表示服务器的硬件构成例的框图。在图3中，服务器201包括CPlKCentralProcessing Unit:中央处理器)301、R0M(Read Only Memory:只读存储器)302、和RAM(Random Access Memory:随机存取存储器)303。另外，服务器201包括磁盘驱动器304以及磁盘305、和通信接口 306。另外，CPU301?通信接口 306通过总线307分别连接。
[0053]CPU301是负责服务器201的整体控制的运算处理装置。R0M302是存储引导程序等程序的非易失性存储器。RAM303是被用作CPU301的工作区的易失性存储器。
[0054]磁盘驱动器304是按照CPU301的控制来控制针对磁盘305的数据的读取以及写入的控制装置。磁盘驱动器304例如能够采用磁盘驱动器、固态驱动器等。磁盘305是存储在磁盘驱动器304的控制下写入的数据的非易失性存储器。例如在磁盘驱动器304为磁盘驱动器的情况下，磁盘305能够采用磁盘。另外，在磁盘驱动器304为固态驱动器的情况下，磁盘305能够采用由半导体元件形成的半导体存储器，所谓的半导体磁盘。
[0055]通信接口306是负责网络和内部的接口，控制来自其它装置的数据的输入输出的控制装置。具体地，通信接口 306通过通信线路经由网络与其它装置连接。通信接口 306能够采用例如调制解调器、LAN适配器等。
[0056]另外，在传感器网络系统200的运用者直接操作服务器201的情况下，服务器201可以具有显示器、键盘、鼠标这样的硬件。
[0057]另外，数据分析计算机202的硬件构成虽然未图示，但具有CPU、R0M、RAM、磁盘驱动器、磁盘、通信接口、显示器、键盘、鼠标。
[0058](汇集装置AG的硬件构成例)
[0059]图4是表示数据汇集装置的硬件构成例的框图。汇集装置AG具有CPU40UR0M402、RAM403、大容量非易失存储器404、1/0电路405、无线通信电路411、天线412、和通信接口413XPU401是负责汇集装置AG的整体控制的运算处理装置。另外，汇集装置AG具有连接CPU401、R0M402、RAM403、大容量非易失存储器404、和1/0电路405的总线406。汇集装置AG可以与节点不同而基于外部电源进行动作，也可以基于内部电源进行动作。大容量非易失存储器404是可读写的存储装置，即使在电力供给中断时也保持被写入的规定数据。例如大容量非易失存储器404采用HDD、闪存等。
[0060]另外，在1/0电路405上连接无线通信电路411以及天线412和通信接口413。由此，汇集装置AG能够经由无线通信电路411以及天线412与周边的节点进行无线通信。并且，汇集装置AG能够经由通信接口 413通过IP的协议处理等与服务器201进行通信。
[0061](节点的硬件构成例)
[0062]图5是表示节点的硬件构成例的框图。在图5的例子中，以多个节点#I?N中的节点#1为例来表示节点#1的硬件构成。节点#1以外的其它节点也为与节点#1同样的硬件构成。节点#1具有微处理器(以下，称为“MCU(Micro Control Unit:微控制单元)”。)501、传感器502、无线通信电路503、RAM504、R0M505、非易失存储器506、天线507、采集机508、和蓄电池509。节点#1具有连接MCU501、传感器502、无线通信电路503、RAM504、R0M505、和非易失存储器506的总线510。
[0063]M⑶501是负责节点#1的整体控制的运算处理装置。例如MCU501对传感器502检测出的数据进行处理。传感器502是对设置位置上的规定位移量进行检测的装置。传感器502例如能够使用检测设置位置的压力的压电元件、检测温度的元件、检测光的光电元件等。天线507收发与母机进行无线通信的电波。无线通信电路503(RF(Rad1 Frequency:射频))将接收到的无线电波作为接收信号输出，将发送信号作为无线电波经由天线507发送。无线通信电路503可以是采用了能够与处于数1cm附近的其它节点进行通信的短距离无线的通信电路。
[0064]RAM504是储存M⑶501中的处理的临时数据的存储装置。R0M505是储存M⑶501执行的处理程序等的存储装置。非易失存储器506是可读写的存储装置，即使在电力供给中断时也保持被写入的规定数据。例如非易失存储器506采用闪存等。
[0065]采集机508是图1所说明的能量收集元件，是基于节点#1的设置位置处的外部环境例如光、振动、温度、无线电波(接收电波)等能量变化来进行发电的装置。另外，采集机508也可以根据由传感器502检测出的位移量来进行发电。蓄电池509是积蓄由采集机508发出的电力的装置。即，节点#1不需要外部电源等，而在自装置的内部生成动作所要求的电力。
[0066](服务器201的功能构成例)
[0067]图6是表示实施方式I所涉及的服务器的功能构成例的框图。服务器201包括控制部600和良品率DB610。控制部600包括检测部601、第一计算部602、判断部603、第二计算部604、和第三计算部605。控制部600通过CPU301执行存储在存储装置中的实施方式I中的分析程序，来实现控制部600的功能。存储装置具体而言是指例如图3所示的R0M302、RAM303、磁盘305等。另外，检测部601?第三计算部605的处理结果被存储于CPU301具有的寄存器、RAM303等中。
[0068]另外，服务器201能够访问良品率DB610。良品率DB610被储存在RAM303、磁盘305这些存储装置中。良品率DB610的存储内容的一个例子利用图8在后面描述。
[0069]检测部601对正在运用传感器网络系统200的任意期间中多个节点#1?N中的发生故障的节点的个数进行检测。例如，检测部601检测多个节点#1?N中的在任意期间的开始时刻能够进行通信的节点的个数与在任意期间的结束时刻能够进行通信的节点的个数的差值，作为发生故障的节点的个数。
[0070]第一计算部602基于检测部601检测出的发生故障的节点的个数和任意期间来计算任意期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。
[0071]另外，第一计算部602可以基于每单位时间会发生故障的节点的个数、和多个节点#1?N中的在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的个数来计算在任意期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数。此处，未发生故障的节点是能够进行通信的节点。以下，有时将未发生故障的节点称呼为“运用中的节点”。
[0072]例如每单位时间会发生故障的节点的个数为Nt，多个节点#1?N中的在任意期间的结束时刻Tend未发生故障的节点的个数为Nend。此时，第一计算部602如Nend—NtX (t —Tend)/单位时间这样计算在任意时刻t未发生故障的节点的个数。
[0073]判断部603基于每单位时间会发生故障的节点的个数和多个节点中的在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的个数，来判断在任意期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数是否小于规定量。此处，规定量是表示能够实现功能的节点的个数的数值。以下，将规定量称为“功能维持的阈值” ο功能维持的阈值被存储在良品率DB610、RAM303等中。对于在任意期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数，判断部603利用与第一计算部602同样的方法求出。
[0074]假设判断部603判断为在任意时刻未发生故障的节点的个数小于功能维持的阈值。在这种情况下，第二计算部604基于在任意时刻未发生故障的节点的个数和功能维持的阈值来计算至任意时刻为止应向传感器网络系统200追加的节点的个数。具体的应追加的节点的个数的计算例利用图11在后面描述。
[0075]另外，第二计算部604可以基于预先存储在良品率DB610中的节点的良品率、在任意时刻未发生故障的节点的个数、和功能维持的阈值来计算应追加的节点的个数。另外，第二计算部604可以按照节点制造时的制造数单位即批次，基于批次单位的节点的良品率、在任意时刻未发生故障的节点的个数、和功能维持的阈值来计算应追加的节点的个数。基于良品率的应追加的节点的个数的计算例也利用图11在后面描述。
[0076]第三计算部605按照每个批次，基于预先存储在良品率DB610中的批次单位的节点的单价、和计算出的应追加的节点的个数来计算将应追加的节点的个数量的节点向传感器网络系统200追加时的成本。成本的计算例也利用图11在后面描述。
[0077]图7是表示从传感器网络系统的开发到运用的脚本的说明图。从开发到运用的脚本大致分类有开发脚本701、分配脚本702、设置脚本703、和运用脚本704。另外，在从开发到运用的脚本的中途所生成的信息被储存于良品率DB610。良品率DB610是服务器201具有的数据库。
[0078]开发脚本701是由生产商反复进行节点的设计和制造的脚本。针对制造出的节点的出厂检查结束后，设计者向批发商提供制造出的节点、以及存储赋予给节点的确定生产商的供应商ID、确定批次的批次ID、和进行服务器201进行的功能认证试验(Ι0Τ:1nteroperability Testing)的程序的存储介质。
[0079]此处，对批次进行说明。批次是节点制造时的制造数单位。对于小量生产、高单价的节点，生产商进行全数检查，对正确的成品率进行计数。另外，对于高单价的节点，生产商为了提尚良品率，而在制造时花费成本，在设计时，考虑电路的几余性。另一方面，对于大量生产、低单价的节点，生产商通过抽样检查进行批次单位的成品率管理。
[0080]此处，在出厂检查中进行上述的全数检查或者抽样检查。生产商在出厂阶段，也将表示批次所包含的节点群中的合格的节点的比例的出厂时良品率储存于存储介质。良品率是根据是进行了全数检查的节点或者是进行了抽样检查的节点而变动的值。以下，将进行了全数检查的节点称呼为“全数检查节点”。另外，将进行了抽样检查的节点称呼为“抽样检查节点” O即使全数检查节点和抽样检查节点混杂在同一感测场AR中，只要能够执行同一协议，就能够构建传感器网络系统200。
[0081]另外，生产商在存储介质中储存将在制造时或者检查时通过运用节点或者模拟节点的运用的结果所得的、运用期间和运用期间中的良品率建立关联的出厂时良品率时间经过信息。出厂时良品率和出厂时良品率时间经过信息利用图8在后面描述。另外，图11图示出厂时良品率时间经过信息。
[0082]分配脚本702是由生产商结束制造后进行的脚本，是由批发商分配节点和存储介质的脚本。设置脚本703是由从批发商购买了节点和存储介质的传感器网络系统200的设置者设置节点的脚本。更详细而言，设置脚本703是由设置者计划设置节点的场所，并安装节点，调节安装的节点的脚本。服务器201通过设置者的操作，将储存在存储介质中的信息、基于购买时的节点和存储介质的销售价格的节点的单价、以及安装的节点的总数储存于良品率DB610。
[0083]运用脚本704是由传感器网络系统200的运用者运用传感器网络系统200的脚本。更详细而言，运用脚本704反复运用子脚本711和维护子脚本712。
[0084]运用子脚本711是由运用者进行通常运用和鲁棒控制的脚本。通常运用是例如每隔10分钟进行的运用。鲁棒控制是在产生小错误时进行的运用。
[0085]维护子脚本712是进行通常维护和紧急维护的脚本。通常维护是定期进行的维护。紧急维护是紧急进行的维护。例如作为紧急维护，在设置的节点的硬件检测出致命的不良状况时，运用者将设置的节点更换为消除了不良状况的节点。另外，如果不良状况是可修理的，则运用者对设置的节点中的有不良状况的地方进行修理。另外，如果通过具有某种追加功能的硬件而消除不良状况，则运用者向设置的节点追加硬件。
[0086]通常运用、鲁棒控制、通常维护是通过服务器201、节点执行图7所示的步骤S721?步骤S726来实现。具体地，通常运用通过执行步骤S721?步骤S725来实现。另外，鲁棒控制通过执行步骤S726来实现。另外，通常维护通过执行步骤S723?步骤S726来实现。
[0087]节点对周围的状态进行计测(步骤S721)。接下来，数据分析计算机202使用收集到的数据对感测场AR的节点的状态进行分析(步骤S722)。紧接着，服务器201判断是否检测出异常(步骤S723)。例如作为节点定期地向服务器201发送数据，在存在虽然发送来前次数据但未发送来本次数据的节点的情况下，服务器201判断为检测出异常。
[0088]在未检测出异常的情况下(步骤S723:否)，服务器201继续接收来自节点的数据。在检测出异常的情况下(步骤S723:是)，服务器201判断是否能够维持功能(步骤S724)。是否能够维持功能可以通过未发生故障的节点的个数与功能维持的阈值的比较来进行。
[0089]在判断为能够维持功能的情况下(步骤S724:是)，服务器201向数据分析计算机202等输出警告(步骤S725)，继续接收来自节点的数据。在判断为无法维持功能的情况下(步骤S724:否)，服务器201输出应进行失效保护的内容(步骤S726)，继续接收来自节点的数据。阅览了应进行失效保护的内容的运用者追加散布节点作为对策。
[0090]图8是表示良品率DB的存储内容的一个例子的说明图。良品率DB610对1T程序801、CERT/Auth802、和Trace803进行存储。1T程序801是在设置脚本703、运用脚本704时由服务器201执行的程序。例如服务器201按照1T程序801将供应商ID和批次ID的获取要求通知给节点。此时，在存在未通知ID的节点的情况下，或者，存在通知了良品率DB610中所登记的供应商ID、批次ID以外的ID的节点的情况下，服务器201处理为不清楚ID。
[0091]CERT/Auth802是按照供应商ID和批次ID的组，存储与节点有关的信息。具体地，CERT/Auth802存储供应商ID、批次ID、单价、出厂时良品率、和出厂时良品率时间经过信息。
[0092]供应商ID是确定制造出节点的生产商的信息。批次ID是确定批次的信息。单价是基于购买时的节点和存储介质的销售价格的每一个节点的价格。出厂时良品率表示在出厂阶段由供应商ID以及批次ID所确定的节点群中的合格的节点的比例。例如由于全数检查节点保障了全部合格，所以出厂时良品率为100[%]。出厂时良品率时间经过信息是将由供应商ID以及批次ID所确定的节点群的运用期间和表示运用中的节点群中的合格的节点的比例的良品率建立关联的信息。例如出厂时良品率时间经过信息是在运用100个由供应商ID以及批次ID所确定的节点时，60个月后一个会发生故障、61个月后2个会发生故障这样的内容。折旧单价是将由供应商ID以及批次ID所确定的节点群的购买单价除以使用期间所得的值。
[0093]例如在图8中，在全数检查节点中示出作为供应商ID被赋予I，作为批次ID被赋予I，单价是每一个节点100[元]，出厂时良品率是100[ % ]。
[0094]Trace803是存储在传感器网络系统200的运用中产生的状态变化的数据。例如Trace803存储传感器网络系统200运用开始之后，由供应商ID以及批次ID所确定的节点群中几个发生故障。
[0095]例如在图8的例子中，示出在第20个月，作为供应商ID赋予1、作为批次ID赋予2的抽样检查节点发生故障的个数是2个，在第35个月，抽样检查节点发生故障的个数是3个。
[0096]接下来，使用图9和图10来图示全数检查品和抽样检查品的出厂时良品率时间经过信息。图9中示出恰如其分地散布全数检查品的例子、和恰如其分地散布抽样检查品的情况。另外，在图10中还示出冗余地散布抽样检查品的情况。另外，图9、图10所示的出厂时良品率时间经过信息是随机附加会发生故障的节点时的模拟结果。
[0097]图9是表示全数检查品和抽样检查品的良品率的时间经过的一个例子的说明图。在图9中，使用将全数检查节点的出厂时良品率时间经过信息、和抽样检查节点的出厂时良品率时间经过信息作为图表901而标绘出的图，对运用中良品率的时间经过进行说明。此处，运用中良品率表示传感器网络系统200的运用中的、合格的节点相对于应散布在感测场AR中的节点的个数的比例。应散布在感测场AR中的节点的个数是传感器网络系统200的运用者指定的值。例如运用者将使感测场AR的面积除以节点与相邻的节点能够通信的面积所得的值指定为应散布在感测场AR中的节点的个数。
[0098]图表901是表示运用中良品率的时间经过的图表。图表901的横轴表示运用期间。图表901的纵轴表示运用中良品率。另外，使能够维持传感器网络系统200的功能的运用中良品率的阈值如点线902所示为90[ % ]。
[0099]在散布了100[ % ]全数检查节点的情况下，全数检查节点示出如以空心的菱形表现的曲线那样的特性。图表901示出继续散布了 100[%]全数检查节点的传感器网络系统200的运用，从超过60个月起，因经年劣化而慢慢地会发生故障的例子。此时，相对于时间经过的运用中良品率在时间上也有可能有局部的故障，所以稍微上下变动，但大局上单调减少。而且，运用中良品率在第82个月时，变为低于点线902的状态。将从运用开始的时刻到低于点线902为止的期间称呼为“功能保障期间”。散布了 100[%]全数检查节点时的功能保障期间为82个月。
[0100]此处，出厂时良品率时间经过信息、和运用了传感器网络系统200时的相对于时间经过的运用中良品率有时表示不同的趋势。表示不同的趋势的理由是因为环境并不一样。即，根据动作环境，既有更早的情况，也有较迟的情况，仅通过使用出厂时良品率时间经过信息来进行单纯的内插处理，不能够使传感器网络系统200的运用中的节点的劣化特性方程式化。
[0101]另一方面，在散布了100[%]抽样检查节点的情况下，抽样检查节点示出如以空心的正方形表现的曲线那样的特性。在抽样检查节点中，由于出厂时良品率为95%，所以质量上有一定的偏差，与全数检查节点同样地开始质量劣化。图表901记载在60个月的时刻低于功能维持的阈值的例子。散布了 100[%]抽样检查节点时的功能保障期间为60个月。在抽样检查节点中，也用能够以单纯的方程式表现从出厂的劣化特性。
[0102]图10是表示使抽样检查品散布了冗余数时的运用中良品率的时间经过的说明图。在图10中，从图表901所示的状态，还使用将散布了 120[%]抽样检查节点时的出厂时良品率时间经过信息作为图表1001而标绘出的图，对运用中良品率的时间经过进行说明。
[0103]在散布了120[ % ]抽样检查节点的情况下，示出如以空心的三角形表现的曲线那样的特性。散布了 120[%]抽样检查节点的情况下的曲线是将散布了 100[%]抽样检查节点的情况下的曲线在纵向上放大20 [ % ]的图。
[0104]虽然是质量不稳定的抽样检查节点，但通过增量20[%]来散布，在图10的例子中，迎来在与全数检查节点相同的功能保障期间即82个月时刻追加散布的点。
[0105]接下来，使用图11，对是否应追加节点的判断方法、和如果应追加散布则应散布几个进行说明。
[0106]图11是表示是否应追加节点的判断、和应追加的节点的个数的一个例子的说明图。在图1l(A)中，示出是否应追加散布节点的判断、和追加了全数检查节点的情况下的应追加的节点的个数的计算方法的一个例子。另外，在图1l(B)中，示出追加了抽样检查节点的情况下的应追加的节点的个数的计算方法的一个例子。另外，在图1l(C)中，对成为追加散布全数检查节点和抽样检查节点中的哪个较好的指标的成本的计算例进行说明。
[0107]图1l(A)所示的图表1101和空心的菱形是标绘出散布了100[%]全数检查节点时的出厂时良品率时间经过信息的图。另外，空心的圆是标绘出散布100[%]全数检查节点，实际上运用了传感器网络系统200时的、从TraCe803获得的发生故障的节点的图。
[0108]图表1101是表示运用中良品率的时间经过的图表。如图表1101所示，实际上运用了传感器网络系统200的结果是，由于与出厂时良品率时间经过信息相比环境恶劣，所以运用中良品率的降低比出厂时良品率时间经过信息更早地开始。
[0109]服务器201参照TraCe803创建表示针对运用期间的故障数的劣化近似函数E = f(t)。此处，E是节点的故障数。T是运用期间。作为创建例，例如服务器201使劣化近似函数f(t)为f(t)=at+b，参照Trace803来创建系数a和常量b。作为最简单的创建例，服务器201将当前时刻tx中的故障数Ex、和检测出前次节点发生故障的时刻ty中的Ey代入f (t) =at+b，求出a和b。另外，服务器201也可以使用3个以上的时亥Ijt中的故障数E，通过最小二乘法求出a和b0
[0110]此处，对劣化近似函数E = f(t)是使用运用期间t的函数的理由进行说明。对于几个节点会发生故障，较大地取决于散布节点的环境，散布的节点的良品率、散布的节点的个数的影响较小。因此，在本实施方式中，服务器201不使用散布的节点的良品率、散布的节点的个数，而使用运用期间t和发生故障的节点的个数E来创建劣化近似函数E = f(t)。
[0111]在创建劣化近似函数f(t)后，服务器201使用下述(I)式来计算在当前时刻T以后的任意时刻T+ Δ t未发生故障的节点的个数N'。
[0112]N/=N+a-f(T+At)---(l)
[0113]此处，N是应散布在感测场AR中的节点的个数，是节点的初始散布数。a是冗余地散布节点的个数。而且，服务器201根据是否满足下述(2)式所示的不等式来判断是否应向传感器网络系统200追加节点。
[0114]N'<功能维持的阈值…(2)
[0115]在满足(2)式的情况下，服务器201判断为应向传感器网络系统200追加节点。另一方面，在不满足(2)式的情况下，服务器201判断为可以不向传感器网络系统200追加节点。在图表1101中，由于不进行冗余散布，所以a = 0，将当前时刻T设为第70个月、将当前时刻T以后的任意时刻T+At设为第75个月。此时，从图表1101可知f(T+At)为(100 — 87) X 0.01XN=0.13XN[个]。服务器201使用(I)式如下述那样计算N'。
[0116]ν'=Ν+0 —0.13ΧΝ=0.87ΧΝ[个]
[0117]而且，若将功能维持的阈值设为0.90X N，则服务器201根据(2)式判断为应向传感器网络系统200追加节点。
[0118]接下来，对计算应追加的节点的个数的例子进行说明。作为计算应追加的节点的个数的方法，有第一计算方法和第二计算方法。第一计算方法是计算将功能维持的阈值与K的差值除以出厂时良品率所得的值作为应追加的个数的方法。
[0119]在使用第一计算方法的情况下，追加散布全数检查节点时，服务器201将应追加的节点的个数计算为(0.90ΧΝ—0.87 XN)/1 =0.03XN[个]。另外，在追加散布抽样检查节点的情况下，服务器201将应追加的节点的个数计算为(0.90 ΧΝ—0.87 ΧΝ)/0.95 = 0.0316XN[个]。
[0120]第二计算方法是利用若调整散布数则使出厂时良品率时间经过信息的标绘位置变动这一情况来计算应追加的节点的个数的方法。第二计算方法的具体的方法使用图表1102来进行说明。
[0121]在图1l(B)所示的图表1102中，空心的正方形是标绘出散布了100[%]抽样检查节点时的出厂时良品率时间经过信息的图。另外，空心的圆是标绘出散布100[%]全数检查节点，实际上运用传感器网络系统200时的、从TraCe803获得的发生故障的节点的图。另外，空心的五角形是标绘出散布了 112.5[%]抽样检查节点时的出厂时良品率时间经过信息的图。112.5[%]这个数值的理由在后面描述。
[0122]在第二计算方法中，首先，在当前时刻T以后的任意时刻T+At，以与功能维持的阈值一致的方式决定散布数。具体而言，如图表1102所示，根据散布了 100[%]抽样检查节点时的出厂时良品率时间经过信息，在任意时刻T+ △ t =第75个月的时刻未发生故障的节点的个数为80[%]\~个。因此，散布了(0.90\~)/(0.80\~) = 1.125=112.5[%]抽样检查节点时的出厂时良品率时间经过信息在第75个月的时刻与功能维持的阈值一致。
[0123]接着，在第二计算方法中，在当前时刻T，将散布了112.5 [ % ]时的出厂时良品率时间经过信息与当前时刻T中的运用了 100[%]全数检查节点时的未发生故障的节点的个数的差值作为应追加的个数。具体而言，如图表1102所示，根据散布了 112.5[%]抽样检查节点时的出厂时良品率时间经过信息，在当前时刻T =第70个月的时刻未发生故障的节点的个数为0.96XN[个]。另外，当前时刻T中的运用了 100[%]全数检查节点时的未发生故障的节点的个数为0.91 XN[个]。因此，服务器201将应追加的个数计算为(0.96 XN—0.91 XN)= 0.05ΧΝ[个]。
[0124]服务器201使用计算出的应追加的个数来计算向传感器网络系统200追加时的成本。具体而言，服务器201使用下述(3)式来计算追加节点时的成本Co。下述(3)式所示的成本由于将节点所涉及的费用除以节点能够运用的运用期间，所以表示折旧单价。
[0125 ]成本Co =应追加的节点的个数X节点的单价/运用期间…(3)
[0126]对于服务器201追加全数检查节点、抽样检查节点中的哪个较好，比较通过(3)式所得到的结果，将值较小的一方判断为是应追加的节点。此处，由于运用期间在全数检查节点、抽样检查节点中为同一值，所以服务器201可以使用下述(3D式来判断。
[0127]成本Co=应追加的节点的个数X节点的单价…(3')
[0128]此处，示出使用(30式来计算成本的例子。应追加全数检查节点的节点的个数为
0.03 X N[个]，应追加抽样检查节点的节点的个数为0.05 X N[个]。此时，在图11 (C)中，服务器201使用(3')式如下述那样计算追加全数检查节点时的成本Co_a、和追加抽样检查节点时的成本Co_p。
[0129]成本Co_a=(0.03XN)X100 = 3XN
[0130]成本Co_p= (0.05XN) X80 = 4XN
[0131]服务器201比较成本Co_a、成本Co_p，输出追加全数检查节点较好。另外，服务器201可以仅输出成本Co_a、成本Co_p。传感器网络系统200的运用者阅览成本Co_a、成本Co_p来决定追加哪个。在图1l(C)的例子中，由于成本Co_a较小，所以运用者决定为追加全数检查节点。
[0132]图12是表示节点的追加散布的一个例子的说明图。图12中，利用状态I?6示出在传感器网络系统200中散布节点的样子。在状态I?6中，具有“a”的空心的圆表示运用中的全数检查节点。另外，具有“P”的空心的圆表示运用中的抽样检查节点。具有“X”的空心的圆表示发生故障的节点。
[0133]图12所示的状态I表示传感器网络系统200的运用开始时刻。在状态I中，在传感器网络系统200中散布全数检查节点，而不散布抽样检查节点。
[0134]图12所示的状态2是从图12所示的状态I经过82个月后的状态。在图12所示的状态2中，存在2个发生故障的节点。在图12所示的状态2中，服务器201判断为应向传感器网络系统200追加节点。
[0135]图12所示的状态3是在图12所示的状态2后，由传感器网络系统200的运用者追加散布了抽样检查节点的状态。此处，在追加散布时，感测场AR的哪个区域中节点不足是不清楚的。在图12所示的状态3的例子中，示出运用者追加散布了节点的区域是节点偶然不足的区域的情况。
[0136]图12所示的状态4是在图12所示的状态3后经过了某一程度时间的状态。在图12所示的状态4中，存在3个发生故障的节点。在图12所示的状态4中，服务器201判断为应向传感器网络系统200追加节点。
[0137]图12所示的状态5是在图12所示的状态4后，由传感器网络系统200的运用者追加散布了抽样检查节点的状态。在图12所示的状态5中，运用者追加散布了节点，但区域1201和区域1202的节点的散布密度较低，传感器网络系统200的功能维持较困难。在图12所示的状态5中，服务器201继续判断为应向传感器网络系统200追加节点。
[0138]此处，对在图12所示的状态5中，虽然是运用中的节点的个数比实际功能维持的阈值多，但服务器201仍能够判断为应向传感器网络系统200追加节点的理由进行说明。为了能够完成上述的判断，在判断为传感器网络系统200的各节点的附近存在运用中的节点的情况下，具有不与近邻的节点进行通信这个特性即可。作为判断为附近存在运用中的节点的方法，例如有在接收到电波时的接收强度为规定的阈值以上的情况下，判断为在附近存在运用中的节点的方法。
[0139]这样，如果因节点的散布密度较高的区域所包含的节点群的一部分不与近邻的节点进行通信，服务器201检测的未发生故障的节点的个数减少，而有节点的散布密度较低的区域，则低于功能维持的阈值。另外，若运用中的节点会发生故障，则节点的散布密度较高的区域所包含的节点群中的不与近邻的节点进行通信的节点再开始与近邻的节点的通信。因此，不与近邻的节点进行通信的节点也有几个再开始与近邻的节点的通信，所以追加散布的节点不会白费。
[0140]图12所示的状态6是在图12所示的状态5后，由传感器网络系统200的运用者追加散布了抽样检查节点的状态。在图12所示的状态6的例子中，由于运用者追加散布了节点的区域与节点不足的区域重叠，所以服务器201判断为可以不向传感器网络系统200追加节点。
[0141]通过长期间进行图12所示的运用，服务器201能够使折旧单价定量化，运用者能够阅览通过(3)式、(3')式等所求出的值来制定成本最合适的节点的散布计划。接下来，使用图13和图14对多个节点#1?N的各节点和服务器201进行的流程图进行说明。
[0142]图13是表示节点进行的传感器网络系统运用处理顺序的一个例子的流程图。节点进行的传感器网络系统运用处理是在传感器网络系统200的运用开始以及运用中节点进行的处理。节点设定节点的通信路径(步骤S1301)。接下来，节点将经过时间T设定为0(步骤S1302)。步骤S1301和步骤S1302是在传感器网络系统200的运用开始时刻进行的处理。
[0143]接着，节点判断是否接受到节点的追加散布通知(步骤S1303)。节点的追加散布通知通过后述的步骤S1412的处理从服务器201接受。在未接受到节点的追加散布通知的情况下(步骤S1303:否)，节点执行通常运用处理(步骤S1304)。此处，通常运用处理是传感器502对周围的状态的计测、MCU501、无线通信电路503、天线507对计测出的结果的发送处理等。
[0144]接下来，节点判断是否检测出发生故障的节点(步骤S1305)。在检测出发生故障的节点的情况下(步骤S1305:是)，节点将发生故障的节点的个数Ex和现在的时刻tx通知给服务器(步骤S1306)。步骤S1306的处理结束后或者未检测出发生故障的节点的情况下(步骤S1305:否)，节点移至步骤S1303的处理。
[0145]在接受到节点的追加散布通知的情况下(步骤S1303:是)，节点再设定节点的通信路径(步骤S1307)。步骤S1307的处理结束后，节点移至步骤S1303的处理。通过执行节点进行的传感器网络系统运用处理，节点进行通常运用。
[0146]图14是表示分析处理顺序的一个例子的流程图。分析处理是对传感器网络系统200的节点的状态进行分析的处理。
[0147]服务器201对初始运用节点数N和冗余节点数α进行存储(步骤S1401)。接下来，月艮务器201判断是否检测出发生故障的节点的个数Ex和发生故障的时刻tx(步骤S1402)。作为检测的例子，服务器201接受基于步骤S1306的处理的来自多个节点# I?N中的任意一个的通知，来检测在某个时刻发生故障的节点的个数Ex和发生故障的时刻tx。另外，服务器201可以从汇集装置AG接受在某个时刻未发生故障的个数，并在有与前次接受到的节点的个数的差时，检测发生故障的节点的个数Ex和发生故障的时刻tx。
[0148]在未检测出发生故障的节点的个数Ex和发生故障的时刻tx的情况下(步骤S1402:否)，服务器201移至步骤S1402的处理。在检测出发生故障的节点的个数Ex和发生故障的时刻tx的情况下(步骤S1402:是)，服务器201使用过去的发生故障的节点的个数以及时刻、和Ex、tx来生成劣化近似函数E = f (t)(步骤S1403) ο接下来，服务器201计算N丨=Ν+α — f (tx+A t)(步骤S1404)。
[0149]接着，服务器201判断N'是否是功能维持的阈值以上(步骤S1405)。在N'为功能维持的阈值以上的情况下(步骤SI405:是)，服务器201移至步骤SI402的处理。
[0150]在NM、于功能维持的阈值的情况下(步骤S1405:否)，服务器201使用…和功能维持的阈值来计算追加全数检查节点时的应追加的节点的个数Na(步骤SI406)。接着，服务器201计算成本Co_a = CaXNa(步骤S1407)。接下来，服务器201使用N'和功能维持的阈值来计算追加抽样检查节点时的应追加的节点的个数Np (步骤S1408)。接下来，服务器201计算成本Co_p = Cp X Np (步骤S1409)。
[0151]接下来，服务器201将C0_a、C0_p*的值较小的一方作为应追加的节点而输出(步骤S1410)。接着，服务器201判断是否由运用者输入了追加散布节点(步骤S1411)。在运用者未输入追加散布节点的情况下(步骤S1411:否)，服务器201移至步骤S1402的处理。
[0152]在由运用者输入了追加散布节点的情况下(步骤S1411:是)，服务器201向汇集装置AG通知节点的追加散布通知(步骤S1412)。步骤S1412的处理结束后，服务器201移至步骤S1402的处理。
[0153]如以上说明那样，根据服务器201，根据在传感器网络系统200的运用中的期间内发生故障的节点的个数来计算在期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。由此，月艮务器201能够预测传感器网络系统200的故障的产生时机。
[0154]另外，根据服务器201，可以基于每单位时间会发生故障的节点的个数、和多个节点中的在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的个数来计算在任意期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数。由此，运用者能够阅览在任意时刻未发生故障的节点的个数，作为是否应追加散布节点的判断材料。例如如果在任意时刻未发生故障的节点的个数比假定少，则即使比功能维持的阈值大，运用者也可以判断为应追加节点。
[0155]另外，根据服务器201，可以基于每单位时间会发生故障的节点的个数、和在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的个数来判断在任意时刻未发生故障的节点的个数是否小于功能维持的阈值。由此，运用者能够阅览判断结果，作为是否应追加散布节点的判断材料。例如如果在任意时刻未发生故障的节点的个数小于功能维持的阈值，则运用者可以判断为应追加节点。
[0156]另外，根据服务器201，可以基于在任意时刻未发生故障的节点的个数和功能维持的阈值来计算至任意时刻为止应向传感器网络系统200追加的节点的个数。由此，运用者能够阅览应追加的节点的个数，将追加的节点的个数作为决定材料。例如运用者将某批次的未散布的节点每12[个]地细分来进行管理。而且，服务器201将应追加的节点的个数输出为20[个]。此时，为运用者追加12 X 2 = 24[个]的节点的个数。
[0157]另外，根据服务器201，可以基于节点的良品率、在任意时刻未发生故障的节点的个数、和功能维持的阈值来计算应追加的节点的个数。由此，即使在追加大量生产、低单价的节点的情况下，运用者也能够知道适当的应追加的节点的个数。
[0158]另外，根据服务器201，可以按照每个批次计算应追加的节点的个数，按照每个批次，基于批次单位的节点的单价、和计算出的应追加的节点的个数来计算向传感器网络系统200追加时的成本。由此，在有多个良品率不同的节点的情况下，运用者能够选择成本更小的节点作为应追加的节点。另外，在实施方式I中，全数检查节点和抽样检查节点这样的良品率不同的节点是两种，但也可以是3种以上。例如生产商在抽样检查的阶段提供使从批次抽样的样本数较多的中质量、中单价的节点、和使从批次抽样的样本数较少的低质量、低单价的节点。此时，服务器201可以计算全数检查节点、良品率为中程度且中单价的抽样检查、良品率较低且低单价的抽样检查的各个的成本。
[0159]另外，根据服务器201，可以检测多个节点中的在任意期间的开始时刻能够进行通信的节点的个数、和在任意期间的结束时刻能够进行通信的节点的个数的差值，作为发生故障的节点的个数。由此，服务器201能够获得发生故障的节点。
[0160](实施方式2的说明)
[0161]在实施方式I所涉及的传感器网络系统200中，不使用多个节点#1?N的位置信息，而对任意期间以后的任意时刻中的未发生故障的节点的个数和功能维持的阈值进行比较，来判断功能是否能够维持。然而，即使任意时刻中的未发生故障的节点的个数小于功能维持的阈值，根据未发生故障的节点的位置，也有能够功能维持的情况。因此，在实施方式2所涉及的传感器网络系统中，使用多个节点#1?N的位置信息来模拟是否能够功能维持。此夕卜，对与实施方式I中所说明的位置同样的位置标注同一符号来省略图示以及说明。
[0162]图15是表示实施方式2所涉及的传感器网络系统的连接例的说明图。实施方式2所涉及的传感器网络系统1500具有多个节点、汇集装置AG、网关GW、服务器1501、数据分析计算机202、和模拟器1502。
[0163]服务器1501具有服务器201具有的功能，还向模拟器1502通知在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的位置信息、和在任意期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数。或者，服务器1501也可以向模拟器1502通知在任意时刻会发生故障的节点的个数来代替在任意时刻未发生故障的节点的个数。通知后，服务器1501从模拟器1502接受模拟的结果，并向给传感器网络系统1500的运用者输出。
[0164]模拟器1502是使用在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的位置信息、和在任意期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数来模拟任意时刻中的节点的多跳通信的计算机。另外，服务器1501可以执行模拟器1502进行的功能。模拟器1502的硬件构成具有与服务器1501同样的硬件，所以省略说明。
[0165]另外，在实施方式2中，使用多个节点#1?N的各节点的位置信息。作为用于获得节点的位置信息的一个例子，一部分的节点可以具有GPS(Global Posit1ning System:全球定位系统)传感器，通过GPS传感器获取位置信息。而且，不具有GPS的节点基于具有GPS传感器的节点的位置信息、和来自具有GPS传感器的节点的相对距离来计算自节点的位置信息即可。
[0166]图16是表示模拟器的功能构成例的框图。模拟器1502包括控制部1600。控制部1600包括接受部1601、执行部1602、判断部1603、和计算部1604。控制部1600通过模拟器1502的CPU执行存储在存储装置中的实施方式2中的分析程序，来实现控制部1600的功能。存储装置具体而言例如是模拟器1502的R0M、RAM、磁盘等。另外，接受部1601?计算部1604的处理结果被存储于模拟器1502的CPU具有的寄存器、RAM等中。
[0167]接受部1601接受多个节点#1?N中的在任意期间的结束时刻未发生故障的节点的位置信息。
[0168]执行部1602随机地设定在结束时刻未发生故障的节点中的、在计算出的时刻未发生故障的节点的个数量，在任意时刻未发生故障的节点。而且，执行部1602执行如下的模拟:在随机地设定了未发生故障的节点的情况下，基于接受部1601接受到的未发生故障的节点的位置信息来模拟在任意时刻未发生故障的节点的多跳通信。另外，执行部1602可以随机地设定会发生故障的节点来执行模拟。模拟的样子利用图17?图21表示。
[0169]另外，执行部1602可随机地设定在任意时刻未发生故障的节点来执行规定次数的模拟。此处，规定次数是传感器网络系统1500的运用者设定的值。例如运用者预先获取I次的模拟所花费的时间。然后，运用者将模拟所花费的时间除以I次的模拟所花费的时间所得的值设定为规定次数。
[0170]判断部1603通过对从执行部1602进行的模拟的执行结果获得的能够进行通信的节点的个数、和功能维持的阈值进行比较，来判断功能是否能够实现。
[0171]另外，判断部1603按照执行部1602执行了规定次数的模拟的执行结果，对从执行结果获得的能够进行通信的节点的个数、和功能维持的阈值进行比较，来判断功能是否能够实现。例如判断部1603输出判断为能够维持功能的次数、和判断为无法维持功能的次数。
[0172]计算部1604基于规定次数、以及根据在结束时刻未发生故障的节点设定在任意时刻未发生故障的节点的情况下能够取的组合的总数，来计算表示判断部1603的判断结果的似然性的似然度。例如计算部1604计算规定次数/(组合的总数)作为值越大越合理的似然度。另外，计算部1604可以计算(组合的总数)/规定次数，并作为值越小越合理的似然度来计算。似然度利用图17在后面描述。
[0173]图17是随机地改变会发生故障的节点的情况下的模拟的结果的一个例子的说明图。在图17中，在当前时刻的时刻tl以后的时刻t2，在运用中的12个节点中的3个节点会发生故障这个预测下，示出模拟器1502对图案I?3进行模拟的结果。此处，在图17中，具有“s”的空心的圆表示运用中的节点。另外，具有“xl”的空心的圆表示在当前时刻的时刻tl故障中的节点。另外，具有“x2”的空心的圆表示假定为在时刻tl以后的时刻t2会发生故障的节点。
[0174]在图案I以及图案3的模拟中，模拟器1502通过节点的再连接等，判断为作为功能维持而能够继续充分的计测。此时的判断基准是取决于假定想要计测的点、测定密度指标的感测场AR来决定。
[0175]与此相对，在图案2的模拟中，模拟器1502无法充分地计测感测场AR的东南部分的区域1701，判断为无法功能维持。
[0176]服务器1501获取模拟器1502进行的各图案的模拟的结果，使用下述(4)式来计算故障概率。
[0177]故障概率=100Χπι/η[%]...(4)
[0178]此处，m是判断为模拟器1502能够功能维持的次数。N是进行了模拟的次数。并且，服务器1501使用下述(5)式来计算表示计算出的故障概率的似然性的似然度。
[0179]似然度=η/0..(5)
[0180]此处，C是会发生故障的节点的组合的总数。在图17的例子中，服务器1501使用(4)式如下述那样计算图17的例子中的故障概率。
[0181]故障概率=100Χ1/3 = 33[%]
[0182]另外，服务器1501使用(5)式来计算图17的例子中的似然度。会发生故障的节点的组合的总数C是15C3 = 220。
[0183]似然度=3/220 = 0.014
[0184]传感器网络系统1500的运用者阅览故障概率来判断是否应追加散布节点。另外，传感器网络系统1500的运用者阅览似然度来判断故障概率是否是足以信用的值。例如在传感器网络系统1500的运用者判断为似然度过小的情况下，操作服务器1501使模拟器1502执行再次的模拟。
[0185]接下来，使用图18?图21对模拟器1502进行的节点构建的通信路径的模拟进行说明。在图18?图21中，具有“t”的空心的圆是运用中的节点，表示不中继数据的终端节点。另夕卜，具有“r”的空心的圆是运用中的节点，表示中继数据的中继节点。另外，具有“s”的空心的圆是多余的节点，表示停止与近邻的节点的通信的节点。另外，具有“X”的空心的圆表示发生故障的节点。
[0186]图18是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其I)。在图18(A)中，示出不存在发生故障的节点的状态下的节点的通信路径。另外，在图18(B)中，示出在不存在发生故障的节点的状态下的节点的通信路径上，数据汇集到汇集装置AG的样子。
[0187]图19是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其2)。在图19(A)中，示出终端节点的一个发生故障的情况。在图19(A)中，运用中的节点数从20减少为19。与此相对，在图19(B)中，示出中继节点的一个发生故障的情况。在图19(B)中，运用中的节点数从20减少为12。这样，中继节点发生故障的情况下的运用中的节点数比终端节点发生故障的情况下的运用中的节点数大幅地减少，有可能低于功能维持的阈值。这样的情况下，汇集装置AG、服务器1501等对节点指示通信路径的再构建，所以模拟器1502模拟通信路径的再构建。
[0188]图20是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其3)。在图20(A)中，示出各节点向附近的节点发送通信路径的连接要求，进行临时连接的样子。在图20(B)中，示出分配终端节点作为中继节点的样子。
[0189]图21是表示节点构建的通信路径的变更的一个例子的说明图(其4)。在图21中，示出分配中继节点，并结束通信路径的再构建的状态。这样，在传感器网络系统1500中，即使中继节点发生故障，分配终端节点作为中继节点，从而也能够抑制运用中的节点的减少。如图18?图21所示，模拟器1502在假定为中继节点发生故障的情况下，进行通信路径的再构建，并与功能维持的阈值相比较来判断是否能够功能维持。
[0190]图22是表示功能维持指标值输出处理顺序的一个例子的流程图。功能维持指标值输出处理是执行模拟节点的多跳通信的模拟处理，并输出是否能够维持功能的指标值的处理。模拟器1502加上在现在时刻T发生故障的节点的位置信息来执行现在时刻T中的模拟(步骤 S2201)。
[0191]接下来，模拟器15O 2判断现在时刻T中的模拟的结果是否能够功能维持(步骤S2202)。在无法功能维持的情况下(步骤S2202:否)，模拟器1502输出应追加配布节点内容的警报(步骤S2203)。警报的输出目的地为服务器1501。接受到警报的服务器1501以传感器网络系统1500的运用者能够阅览这样的方法输出警报的内容。步骤S2203的处理结束后，模拟器1502结束功能维持指标值输出处理。
[0192]另一方面，在能够功能维持的情况下(步骤S2202:是)，模拟器1502从服务器1501接受在未来时刻的T+ Δ t时刻新发生故障的节点的个数e_ Δ t (步骤S2204)。接下来，模拟器1502将故障计数设定为0(步骤S2205)。接着，模拟器1502判断是否进行了规定次数的未来时刻T+ Δ t中的模拟(步骤S2206) ο在还未进行规定次数的模拟的情况下(步骤S2206:否)，模拟器1502随机地将在现在时刻T运用中的节点中的会发生故障的节点设定Se_At(步骤S2207)。
[0193]接下来，模拟器1502使用未发生故障的节点的位置信息来执行未来时刻T+At中的模拟(步骤S2208)。接着，模拟器1502对从未来时刻T+At中的模拟的结果获得的能够进行通信的节点数和功能维持的阈值进行比较，来判断是否能够功能维持(步骤S2209)。在无法功能维持的情况下(步骤S2209:否)，模拟器1502使故障计数自加1(步骤S2210)。步骤S2210的处理结束后或者能够功能维持的情况下(步骤S2209:是)，模拟器1502移至步骤S2206的处理。
[0194]在进行了规定次数的模拟的情况下(步骤S2206:是)，模拟器1502计算故障概率=故障计数/规定次数(步骤S2211) ο接着，模拟器1502计算似然度=规定次数/ (从η选择e_ Δt的组合的个数C)(步骤S2212)。接下来，模拟器1502输出故障概率和似然度(步骤S2213)。故障概率和似然度的输出目的地为服务器1501。接受到故障概率和似然度的服务器1501以传感器网络系统1500的运用者能够阅览这样的方法输出故障概率和似然度。步骤S2213的处理结束后，模拟器1502结束功能维持指标值输出处理。
[0195]通过执行功能维持指标值输出处理，传感器网络系统1500能够向运用者提供成为是否应追加节点的判断的材料的、故障概率、似然度这些功能是否能够维持的指标值。
[0196]如以上说明那样，根据模拟器1502，随机地设定在结束时刻未发生故障的节点中的、计算出的任意时刻未发生故障的节点的个数量、在任意时刻未发生故障的节点。而且，模拟器1502可以基于在结束时刻未发生故障的节点的位置信息来执行任意时刻中的模拟，并根据模拟的执行结果输出功能是否能够维持。由此，运用者能够在当前时刻以后的任意时刻，即使未发生故障的节点的个数小于功能维持的阈值，如果功能能够维持的可能性高，则能够采取不追加散布节点这个判断。
[0197]另外，根据模拟器1502，可以随机地设定在任意时刻未发生故障的节点，反复进行规定次数的模拟，并输出能够功能维持的次数、和不能功能维持的次数。由此，运用者能够阅览能够功能维持的次数、和不能功能维持的次数来判断是否应追加节点。
[0198]另外，根据模拟器1502，可以基于规定次数、和根据在任意结束时刻未发生故障的节点设定在任意时刻未发生故障的节点的情况下能够取的组合的总数来计算似然度。由此，运用者能够判断是否能够信用能够功能维持的次数、和不能功能维持的次数。例如即使能够功能维持的次数表示比不能功能维持的次数大的值，在似然度表示不合理的情况下，运用者也可以增加规定次数使模拟器1502进行模拟，或应追加节点。
[0199]此外，实施方式1、2中所说明的分析方法能够通过由个人计算机、工作站等计算机执行预先准备的程序而实现。本分析程序通过记录于硬盘、软盘、⑶一 R0M、M0、DVD等计算机可读取的记录介质，并由计算机从记录介质读出来而执行。另外本分析程序也可以经由因特网等网络配发。
[0200]符号说明
[0201]100…系统；101…分析装置；200、1500…传感器网络系统；201…服务器；600、1600...控制部;60l...检测部;602...第一计算部;603...判断部;604...第二计算部;605…第三计算部;610…良品率DB; 1601...接受部；1602...执行部；1603...判断部；1604...计算部。
【主权项】
1.一种分析方法，其特征在于， 计算机执行如下的处理: 在正在运用即使多个节点中的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统的任意期间中，对上述多个节点中的发生故障的节点的个数进行检测， 并基于检测出的上述发生故障的节点的个数和上述期间来计算上述期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于， 上述计算机执行如下的处理: 基于计算出的上述每单位时间会发生故障的节点的个数、和上述多个节点中的在上述期间的结束时刻未发生故障的节点的个数，来计算在上述期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数。3.根据权利要求1或者2所述的分析方法，其特征在于， 上述计算机执行如下的处理: 基于上述每单位时间会发生故障的节点的个数、和上述多个节点中的在上述期间的结束时刻未发生故障的节点的个数，来判断在上述期间以后的任意时刻未发生故障的节点的个数是否小于预先存储的表示能够实现上述功能的节点的个数的规定量。4.根据权利要求3所述的分析方法，其特征在于， 上述计算机执行如下的处理: 在判断为在上述时刻未发生故障的节点的个数小于上述规定量的情况下，基于在上述时刻未发生故障的节点的个数和上述规定量，来计算至上述时刻为止应向上述系统追加的节点的个数。5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于， 计算上述应追加的节点的个数的处理基于预先存储的节点的良品率、在上述时刻未发生故障的节点的个数、和上述规定量，来计算上述应追加的节点的个数。6.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于， 上述计算机按照节点制造时的制造数单位即批次，基于预先存储的批次单位的节点的良品率、在上述时刻未发生故障的节点的个数、和上述规定量，来计算上述应追加的节点的个数， 并按照上述批次，基于预先存储的批次单位的节点的单价、和计算出的上述应追加的节点的个数，来计算将上述应追加的节点的个数量的节点向上述系统追加时的成本。7.根据权利要求2?6中的任意一项所述的分析方法，其特征在于， 上述计算机执行如下处理: 接受上述多个节点中的在上述结束时刻未发生故障的节点的位置信息； 执行模拟:在随机地设定了在上述结束时刻未发生故障的节点中的、计算出的在上述时刻未发生故障的节点的个数量、在上述时刻未发生故障的节点的情况下，基于接受到的在上述结束时刻未发生故障的节点的位置信息，来模拟在上述时刻未发生故障的节点的多跳通信；以及 通过对从上述模拟的执行结果获得的能够进行通信的节点的个数、和预先存储的表示能够实现上述功能的节点的个数的规定量进行比较，来判断上述功能是否能够实现。8.根据权利要求7所述的分析方法，其特征在于， 执行上述模拟的处理为: 随机地设定在上述时刻未发生故障的节点来执行规定次数的上述模拟， 判断上述功能是否能够实现的处理为: 按照执行了上述规定次数的上述模拟的执行结果，对从该执行结果获得的能够进行通信的节点的个数、和上述规定量进行比较，来判断上述功能是否能够实现。9.根据权利要求8所述的分析方法，其特征在于， 上述计算机基于上述规定次数、和根据在上述结束时刻未发生故障的节点设定在上述时刻未发生故障的节点的情况下能够取的组合的总数，来计算表示判断上述功能是否能够实现的处理的结果的似然性的似然度。10.根据权利要求1?9中的任意一项所述的分析方法，其特征在于， 上述检测的处理为: 检测上述多个节点中的在上述期间的开始时刻能够进行通信的节点的个数与在上述期间的结束时刻能够进行通信的节点的个数的差值，作为上述发生故障的节点的个数。11.一种分析程序，其特征在于， 使计算机执行如下的处理: 在正在运用即使多个节点中的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统的任意期间中，对上述多个节点中的发生故障的节点的个数进行检测， 并基于检测出的上述发生故障的节点的个数和上述期间来计算上述期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。12.—种分析装置，其特征在于， 具有控制部，该控制部在正在运用即使多个节点中的一部分节点发生故障也能够实现功能的系统的任意期间中，对上述多个节点中的发生故障的节点的个数进行检测，并基于检测出的上述发生故障的节点的个数和上述期间来计算上述期间以后每单位时间会发生故障的节点的个数。
【文档编号】G08C25/00GK105900158SQ201480072594
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2014年1月9日
【发明人】山下浩郎, 山下浩一郎, 铃木贵久, 山内宏真, 大友俊也
【申请人】富士通株式会社