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技術 移動体情報解析装置および移動体情報解析方法

出願人 三菱電機株式会社
発明者 北口真也福田司朗
出願日 2007年3月6日 (13年9ヶ月経過) 出願番号 2007-056288
公開日 2008年9月18日 (12年3ヶ月経過) 公開番号 2008-217609
状態 特許登録済
技術分野 タイムレコーダ、ドライブレコーダ、入出管理 タイムレコーダ・稼動の登録 鉄道交通の監視、制御、保安 洗車、保守、修理、アウトリガー
主要キーワード 保守施設 発生要件 統計指標 推定原因 要因特定 解析部分 運行方向 解析対象データ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2008年9月18日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (7)

課題

動体走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置を得ること。

解決手段

移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する車両情報解析装置において、移動体情報を外部装置から取得する路線情報得手段12、データサーバ11、気象情報取得手段13と、取得した移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して移動体情報を解析する解析再現手段15と、解析再現手段15が特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および特異点を抽出した際に用いた特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する解析方法手順記憶手段16と、を備え、解析再現手段15は、解析方法手順記憶手段16が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて移動体情報を解析する。

概要

背景

近年、電気車などの車両(移動体)を走行させる際、種々の機器を用いて複雑な動作(走行制御)を行なわせている。このような電気車(車両)では、走行中の動作状態などを解析して車両保全支援などを行なう必要がある。

特許文献1に記載の車両保守支援方法では、運行中の車両に故障が発生した時、車両の故障データネットワークなどを介して保守サービスイトに配信し、故障データを受け取った保守サービスサイトは、故障データの解析、故障部位・原因の特定作業を行っている。そして、故障部位・原因、復旧に必要な作業の内容・手順を車両の保守施設である車両所に送信し、車両所は、保守サービスサイトから得た作業情報に基づいて復旧作業の準備を行い、故障した車両の到着と共に復旧作業を開始している。

特許文献2に記載の列車検修・列車故障復旧支援装置では、地上無線基地局交信可能な車上局装置を有する列車と、地上側に設置され列車の運行監視する運行管理システムと、地上側に設置され列車の検修ならび故障復旧させるためのメンテナンス工場と、の間を相互にデータ伝送可能に構成している。

特開2002−59834号公報
特許第3305957号公報

概要

移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置を得ること。移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する車両情報解析装置において、移動体情報を外部装置から取得する路線情報得手段12、データサーバ11、気象情報取得手段13と、取得した移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して移動体情報を解析する解析再現手段15と、解析再現手段15が特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および特異点を抽出した際に用いた特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する解析方法手順記憶手段16と、を備え、解析再現手段15は、解析方法手順記憶手段16が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて移動体情報を解析する。

目的

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置および移動体情報解析方法を得ることを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
2件

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請求項1

動体走行状態に関する移動体情報解析する移動体情報解析装置において、前記移動体情報を外部装置から取得する情報取得手段と、前記情報取得手段が取得した前記移動体情報内から前記移動体の状態異常を示す特異点を抽出して前記移動体情報を解析する解析手段と、前記解析手段が前記特異点を抽出した場合に、抽出した前記特異点に関する特異点情報および前記特異点を抽出した際に用いた前記特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する記憶手段と、を備え、前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする移動体情報解析装置。

請求項2

前記抽出情報は、過去に使用した解析対象となる解析対象データおよび解析の基準となる基準データを作成する際に用いるデータ作成方法に関する情報を含み、前記解析手段は、過去に使用した前記データ作成方法に関する情報を用いて前記移動体情報から前記解析対象データおよび前記基準データを作成するとともに、前記解析対象データと前記基準データとを比較することによって前記特異点を抽出することを特徴とする請求項1に記載の移動体情報解析装置。

請求項3

前記記憶手段は、過去に使用した前記特異点情報に基づいて特定された前記特異点の発生要因に関する要因情報およびこの要因情報を特定した際に用いた特定方法に関する要因特定情報を記憶することを特徴とする請求項1または2に記載の移動体情報解析装置。

請求項4

前記解析手段は、前記記憶手段が記憶する抽出情報の一部に新たな抽出方法に関する情報を加えた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の移動体情報解析装置。

請求項5

前記記憶手段が記憶する特異点情報、抽出情報、要因情報および要因特定情報の少なくとも1つを外部へ出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項3または4に記載の移動体情報解析装置。

請求項6

移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する移動体情報解析方法において、前記移動体情報を外部装置から取得する情報取得ステップと、取得した前記移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して前記移動体情報を解析する解析ステップと、特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および前記特異点を抽出した際に用いた前記特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する記憶ステップと、を含み、前記解析ステップは、過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする移動体情報解析方法。

技術分野

0001

本発明は、走行中の移動体に関する情報を解析する移動体情報解析装置および移動体情報解析方法に関するものである。

背景技術

0002

近年、電気車などの車両(移動体)を走行させる際、種々の機器を用いて複雑な動作(走行制御)を行なわせている。このような電気車(車両)では、走行中の動作状態などを解析して車両保全支援などを行なう必要がある。

0003

特許文献1に記載の車両保守支援方法では、運行中の車両に故障が発生した時、車両の故障データネットワークなどを介して保守サービスイトに配信し、故障データを受け取った保守サービスサイトは、故障データの解析、故障部位・原因の特定作業を行っている。そして、故障部位・原因、復旧に必要な作業の内容・手順を車両の保守施設である車両所に送信し、車両所は、保守サービスサイトから得た作業情報に基づいて復旧作業の準備を行い、故障した車両の到着と共に復旧作業を開始している。

0004

特許文献2に記載の列車検修・列車故障復旧支援装置では、地上無線基地局交信可能な車上局装置を有する列車と、地上側に設置され列車の運行監視する運行管理システムと、地上側に設置され列車の検修ならび故障復旧させるためのメンテナンス工場と、の間を相互にデータ伝送可能に構成している。

0005

特開2002−59834号公報
特許第3305957号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかしながら、上記前者および後者の従来技術では、車両の動作状態を解析する際に用いる解析方法については考慮されていなかった。このため、車両の動作状態の解析自体を効率良く行なうことができないという問題があった。

0007

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置および移動体情報解析方法を得ることを目的とする。

課題を解決するための手段

0008

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する移動体情報解析装置において、前記移動体情報を外部装置から取得する情報取得手段と、前記情報取得手段が取得した前記移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して前記移動体情報を解析する解析手段と、前記解析手段が前記特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および前記特異点を抽出した際に用いた前記特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する記憶手段と、を備え、前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする。

発明の効果

0009

この発明によれば、移動体の状態異常を示す特異点を抽出した際の抽出方法を記憶しておき、この抽出方法を用いて移動体の走行状態に関する情報を解析するので、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態

0010

以下に、本発明に係る移動体情報解析装置および移動体情報解析方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

0011

実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1に係る車両情報解析システムの構成を示す図である。車両情報制御システムは、電気車1、電気車1の走行中に取得された動作状態(走行状態に関する車両情報)を解析する車両情報解析装置(移動体情報解析装置)10を備えている。

0012

電気車1は、車両情報制御システムにおける機器の解析対象であり、駆動用電動機2、駆動用電動機2の制御を行なうインバータ3、ブレーキ装置4などの各機器が配置されている。また、本実施の形態に係る電気車1は、電気車1の走行中に各機器(駆動用電動機2、インバータ3、ブレーキ装置4など)の動作状態を動作状態情報として収集する動作状態情報収集手段5を備えている。動作状態情報収集手段5は、電気車1の走行中に、各機器の動作状態情報を所定時間毎に時系列データとしてサンプリングし収集する。

0013

車両情報解析装置10は、電気車1が走行(運行)中に取得した時系列データを用いて電気車1の各機器の動作状態を解析する装置であり、所定の通信ネットワーク無線または有線)を介して電気車1(動作状態情報収集手段5)と接続している。車両情報解析装置10は、例えば、車両基地などに配設される。本実施の形態では、車両情報解析装置10が過去に利用した解析方法や解析過程を用いて、電気車1の各機器の動作状態を解析する。

0014

つぎに、車両情報解析装置10の構成について説明する。図2は、車両情報解析装置10の構成を示すブロック図である。車両情報解析装置10は、データサーバ11、路線情報得手段12、気象情報取得手段13、動作状態解析手段14、解析再現手段15、解析方法手順記憶手段16、特異点発生要件選択手段17、推定原因選択手段18、出力手段19を備えている。なお、ここでのデータサーバ11、路線情報取得手段12、気象情報取得手段13が特許請求の範囲に記載の情報取得手段に対応する。また、ここでの動作状態解析手段14、解析再現手段15が特許請求の範囲に記載の解析手段に対応し、解析方法手順記憶手段16が特許請求の範囲に記載の記憶手段に対応する。

0015

路線情報取得手段12は、解析対象となる電気車1が運行する路線に関する情報(路線の勾配曲線の位置や曲率など)(以下、路線情報という)を図示しない外部装置等から取得し、データサーバ11に入力する。

0016

気象情報取得手段13は、解析対象となる電気車1が走行した場所(路線が存在する地域)の気象に関する情報(以下、気象情報という)を、インターネット30などの通信ネットワークを介して図示しない外部装置等から取得し、データサーバ11に入力する。

0017

データサーバ11は、所定の通信ネットワーク(図示せず)を介して動作状態情報収集手段5などの外部装置等と接続しており、動作状態情報収集手段5が収集した時系列データを受信(ダウンロード)して記憶(蓄積)する。また、データサーバ11は、路線情報取得手段12からの路線情報と、気象情報取得手段13からの気象情報を記憶する。データサーバ11は、動作状態解析手段14や解析再現手段15に時系列データ、路線情報、気象情報などの車両の走行に関する車両情報を提供する。

0018

解析方法手順記憶手段16は、過去に使用した解析方法や解析過程(解析手順)などを記憶する。本実施の形態の解析方法手順記憶手段16は、過去に使用した解析方法や解析過程として、後述の基準時系列データ新規時系列データの作成方法作成過程、後述の特異点の抽出方法や抽出過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程、推定原因の選択方法や選択過程などを記憶する。

0019

解析方法手順記憶手段16は、解析再現手段15、特異点発生要件選択手段17、推定原因選択手段18が用いた解析方法や解析過程(電気車1の解析に用いた解析方法や解析過程)を記憶しておく。

0020

解析方法手順記憶手段16は、電気車1の解析を行なう際に、記憶しておいた解析方法や解析過程を解析再現手段15、特異点発生要件選択手段17、推定原因選択手段18に提供する。

0021

動作状態解析手段14は、データサーバ11が記憶する時系列データから動作状態の解析基準となる基準時系列データ(基準データ)を作成するとともに、データサーバ11が新規に取得した時系列データから動作状態の解析対象となる新規時系列データ(解析対象データ)を作成する。

0022

動作状態解析手段14は、解析再現手段15が用いる解析方法や解析過程(過去に用いた解析方法)とは異なる別の解析方法や解析過程(新たな解析方法や解析過程)を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点(通常状態の動作では起こりにくい特異なデータ)(電気車1の状態異常を示すデータ)を抽出する。動作状態解析手段14は、抽出した特異点(特異点情報)と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程(抽出情報)を、解析方法手順記憶手段16、特異点発生要件選択手段17に入力する。

0023

解析再現手段15は、データサーバ11が記憶する時系列データから基準時系列データを作成するとともに、データサーバ11が新規に取得した時系列データから新規時系列データを作成する。

0024

解析再現手段15は、解析方法手順記憶手段16が記憶している解析方法や解析過程(過去に用いた解析方法や解析過程)を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。解析再現手段15は、抽出した特異点と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程を、解析方法手順記憶手段16、特異点発生要件選択手段17に入力する。

0025

特異点発生要件選択手段17は、予め特異点の発生要件(特異点発生要件)を登録しておき、登録しておいた特異点発生要件の中から少なくとも1つを、新規時系列データの特異点に対応する特異点発生要件(特異点を発生させた要因)として選択する。特異点発生要件としては、例えば各機器の動作状態情報(時系列データ)、路線情報、気象情報などを設定しておく。

0026

特異点発生要件選択手段17は、動作状態解析手段14や解析再現手段15から送られる特異点、データサーバ11が記憶する新規時系列データに対応する路線情報や気象情報に基づいてを選択する。特異点発生要件選択手段17は、選択した特異点発生要件とともに、特異点発生要件の選択に用いた解析方法、解析過程を推定原因選択手段18に入力する。

0027

推定原因選択手段18は、特異点発生要件選択手段17が選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因(推定原因)を選択する。推定原因選択手段18は、特異点の推定原因を示す情報テーブルを用いて、特異点の発生を推定(推定原因を示す項目を選択)する。推定原因選択手段18は、解析に用いた基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を解析結果として出力手段19に入力する。推定原因選択手段18は、解析結果とともに、特異点発生要件選択手段17からの解析方法や解析過程、特異点の発生を推定する際に用いた解析方法や解析過程を出力手段19に入力する。なお、ここでの特異点発生要件、推定原因が特許請求の範囲に記載の要因情報に対応する。

0028

出力手段19は、推定原因選択手段18からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を解析結果として解析方法手順記憶手段16に記憶させる。また、出力手段19は、特異点発生要件の選択に用いた解析方法や解析過程、特異点の発生を推定する際に用いた解析方法や解析過程を解析方法手順記憶手段16に記憶させる。

0029

出力手段19は、解析結果として推定原因選択手段18からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を外部出力する。出力手段19は、例えば図示しない表示手段(液晶モニタなど)に解析結果を表示させる。

0030

つぎに、車両情報解析システムの動作手順について説明する。図3図5は、車両情報解析システムの動作手順を示すフローチャートである。図3は、電気車による情報収集の動作手順を示すフローチャートであり、図4は、車両情報解析装置による電気車の動作状態の解析手順を示すフローチャートである。また、図5は、特異点の解析処理処理手順を示すフローチャートである。

0031

まず、図3のフローチャートを参照して、電気車1による時系列データなどの情報収集の動作手順について説明する。電気車1の動作状態情報収集手段5は、電気車1の走行中に、各機器(駆動用電動機2、インバータ3、ブレーキ装置4など)の動作状態情報を所定時間毎に時系列データとしてサンプリングし収集する(ステップS10)。ここでの動作状態情報収集手段5は、図示しない所定のセンサなどを用いて各機器の動作状態情報(時系列データ)を収集する。

0032

車両情報解析装置10は、電気車1が車両基地に入庫したか否かを確認している(ステップS20)。電気車1が車両基地に入庫していなければ(ステップS20、No)、電気車1の動作状態情報収集手段5は、電気車1の走行中に動作状態情報を時系列データとしてサンプリングし収集し続ける(ステップS10)。

0033

ここで、動作状態情報収集手段5が収集する時系列データについて説明する。図6は、電気車によって収集される時系列データの一例を示す図である。時系列データの項目としては、例えば動作状態の解析に使用する参考データ、気象情報、運行情報、路線情報、機器の動作状態などがある。

0034

動作状態の解析に使用する参考データ(項目(1)〜(5),(8))としては、「営業日付」、「月」、「曜日」、「営業時刻」、「時刻」、「サンプリング間隔」などがある。また、気象情報(項目(6),(7))としては、「降水量」、「気温」などがある。

0035

また、運行情報(項目(9)〜(15))としては、「車両種別」、「運行番号」、「運行方向」、「運行時間」、「キロ程」、「前からの時間」、「前駅からのキロ程」などがある。また、路線情報(項目(16)〜(18))としては、「勾配」、「曲率」、「区間名」などがある。

0036

また、機器の動作状態には、インバータ3の動作状態(項目(19)〜(29))、ブレーキ装置4の動作状態(項目(30),(31))、電気車1の振動に関する動作状態(項目(32)〜(34))、駆動用電動機2の動作状態(図示せず)などがある。

0037

インバータ3の動作状態としては、「指令」、「速度」、「基準速度」、「加速度」、「架線電圧」、「架線電流」、「架線電流指令」、「モータ電流」、「モータ電流リップル」、「コンデンサ電圧」、「コンデンサ電圧リップル」などがある。

0038

ブレーキ装置4の動作状態としては、「応荷重信号」、「ブレーキ力指令」などがある。電気車1の振動に関する動作状態としては、「x軸信号」、「y軸信号」、「z軸信号」などがある。

0039

電気車1が車両基地に入庫すると(ステップS20、Yes)、車両情報解析装置10は、電気車1の動作状態情報収集手段5から時系列データ(動作状態情報)をデータサーバ11にダウンロードし蓄積する(ステップS30)。データサーバ11は、所定の通信ネットワーク(無線または有線)を介して、時系列データをダウンロードし蓄積する。

0040

また、車両情報解析装置10の路線情報取得手段12は、解析対象となる電気車1の路線情報を外部装置等から取得しデータサーバ11に入力しておく。データサーバ11では、路線情報を記憶しておく(ステップS40)。

0041

また、車両情報解析装置10の気象情報取得手段13は、解析対象となる電気車1が走行した場所(路線が存在する地域)の気象に関する情報(以下、気象情報という)を、インターネット30などの通信回線網を介して取得し、データサーバ11に入力する。データサーバ11では、気象情報を記憶しておく(ステップS50)。なお、データサーバ11による時系列データの蓄積処理、路線情報の蓄積処理、気象情報の蓄積処理は、何れの順番で行ってもよい。

0042

つぎに、図4のフローチャートを参照して、車両情報解析装置10による電気車1の動作状態の解析手順について説明する。車両情報解析装置10へは、予め過去に用いた解析方法を使用して電気車1の動作状態を解析するか否かを設定しておく。

0043

過去に用いた解析方法を使用して電気車1の動作状態を解析する場合(ステップS110、Yes)、解析再現手段15は、データサーバ11が記憶する時系列データから基準時系列データを作成するとともに、データサーバ11が新規に取得した時系列データから新規時系列データを作成する。このとき、解析再現手段15は、解析方法手順記憶手段16が記憶している解析方法や解析過程(過去に用いた解析方法や解析過程)を用いて、基準時系列データと新規時系列データを作成する(ステップS120)。解析再現手段15が用いた解析方法や解析過程(基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程)は、解析方法手順記憶手段16に記憶させておく。

0044

ここでの解析再現手段15は、データサーバ11に蓄積された時系列データを用いて統計的手法によって基準時系列データを作成する。解析再現手段15は、例えばデータサーバ11に蓄積されている電気車1の速度についての過去の時系列データを集計して、電気車1の速度に関する基準時系列データ(速度の平均値など)を算出する。そして、解析再現手段15は、例えば横軸をキロ程または走行時間に設定し、縦軸を電気車1の速度に設定して基準時系列データをグラフ化する。

0045

本実施の形態では、解析再現手段15が何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかを、例えば解析再現手段15に設定しておく。例えば、基準時系列データや新規時系列データとして以前に解析対象となったことのある時系列データを次の基準時系列データとし、以前に解析対象となったことのない新規な時系列データを次の新規時系列データとするよう解析再現手段15を設定しておく。なお、何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかは、解析再現手段15が用いる解析方法に含めておいてもよいし、解析者検査員)によって解析処理毎に設定する構成としてもよい。

0046

基準時系列データと新規時系列データを作成した後、解析再現手段15は解析方法手順記憶手段16が記憶している解析方法や解析過程を用いて、基準時系列データと新規時系列データを比較する(ステップS130)。解析再現手段15は、例えば基準時系列データと新規時系列データとを、グラフ上で対比して比較する。

0047

一方、過去に用いた解析方法をそのまま使用せずに電気車1の動作状態を解析する場合(ステップS110、No)、動作状態解析手段14は、過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車1の動作状態を解析するか否かを判断する。車両情報解析装置10へは、予め過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車1の動作状態を解析するか否かを設定しておく。

0048

過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車1の動作状態を解析する場合(ステップS140、Yes)、動作状態解析手段14は、解析方法の一部に新たな解析方法を設定するとともに、残りの解析方法(動作状態解析手段14に設定していない解析部分)として解析再現手段15に過去に用いた解析方法を設定させる(ステップS150)。

0049

過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車1の動作状態を解析しない場合(ステップS140、No)、動作状態解析手段14は、今回の解析に用いる解析方法の全てを新規に設定する(ステップS160)。

0050

動作状態解析手段14が新たに設定する解析方法(解析方法の全てまたは一部)は、解析方法手順記憶手段16から取得してもよいし、解析者などによる外部入力(図示しない入力手段からの指示)に基づいて取得してもよい。解析方法手順記憶手段16から取得する場合は、予め解析方法手順記憶手段16に所定の解析方法(未使用の解析方法)を記憶させておく。

0051

動作状態解析手段14が解析方法の全てまたは一部を新規に設定すると、動作状態解析手段14や解析再現手段15は、データサーバ11が記憶する時系列データから動作状態の解析基準となる基準時系列データを作成するとともに、データサーバ11が新規に取得した時系列データから動作状態の解析対象となる新規時系列データを作成する(ステップS170)。動作状態解析手段14や解析再現手段15が用いた解析方法や解析過程(基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程)は解析方法手順記憶手段16に記憶させておく。

0052

ここでの動作状態解析手段14は、データサーバ11に蓄積された時系列データを用いて統計的手法によって基準時系列データを作成する。動作状態解析手段14は、例えばデータサーバ11に蓄積されている電気車1の速度についての過去の時系列データを集計して、電気車1の速度に関する基準時系列データ(速度の平均値など)を算出する。そして、動作状態解析手段14は、例えば横軸をキロ程または走行時間に設定し、縦軸を電気車1の速度に設定して基準時系列データをグラフ化する。

0053

本実施の形態では、動作状態解析手段14が何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかを、動作状態解析手段14に設定しておく。例えば、基準時系列データや新規時系列データとして以前に解析対象となったことのある時系列データを次の基準時系列データとし、以前に解析対象となったことのない新規な時系列データを次の新規時系列データとするよう動作状態解析手段14を設定しておく。なお、何れの期間に取得した時系列データを用いて基準時系列データや新規時系列データを作成するかは、動作状態解析手段14が用いる解析方法に含めておいてもよいし、解析者によって解析処理毎に設定する構成としてもよい。

0054

基準時系列データと新規時系列データを作成した後、動作状態解析手段14や解析再現手段15は、基準時系列データと新規時系列データを比較する(ステップS130)。動作状態解析手段14や解析再現手段15は、例えば基準時系列データと新規時系列データとを、グラフ上で対比して比較する。

0055

解析再現手段15が基準時系列データと新規時系列データを比較する場合(新たな解析方法を使用しない場合)、解析再現手段15は、データサーバ11が記憶する解析方法(過去の解析方法)を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。

0056

動作状態解析手段14が基準時系列データと新規時系列データを比較する場合(新たな解析方法を使用する場合)、動作状態解析手段14は、新たな解析方法を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。

0057

解析再現手段15や動作状態解析手段14は、例えば基準時系列データと新規時系列データとに所定値以上の差が有る場合に、このデータを特異点として抽出する。基準時系列データに対して新規時系列データに特異点が存在する場合(ステップS180、Yes)、解析再現手段15や動作状態解析手段14は、抽出した特異点と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程を出力して特異点発生要件選択手段17に入力する。このとき、動作状態解析手段14や解析再現手段15が用いた解析方法や解析過程(特異点の抽出方法や抽出過程)は解析方法手順記憶手段16に記憶させておく。

0058

この後、特異点発生要件選択手段17と推定原因選択手段18は、特異点の解析処理と解析結果の出力処理を行う(ステップS190)。ここで、図5のフローチャートを参照して特異点の解析処理を詳細に説明する。

0059

特異点発生要件選択手段17は、動作状態解析手段14や解析再現手段15から送られる特異点、データサーバ11が記憶する新規時系列データに対応する路線情報や気象情報に基づいて特異点発生要件を選択する(ステップS310)。ここでの特異点発生要件は、例えば動作状態情報に含まれる電気車1の動作状態、路線情報に含まれる路線構成、気象情報に含まれる気象状況の何れかである。

0060

例えば、電気車1のキロ程に対する速度の時系列データにおいて、所定のキロ程で計画されている運転曲線(位置に対する速度の曲線)よりも速度が所定の値だけ低下して、指令どおりの速度が得られていないとする。この場合、特異点発生要件選択手段17は、速度に関する特異点発生要件として、インバータ3の動作状態(動作状態情報)を抽出する。特異点発生要件選択手段17は、選択した特異点発生要件と、特異点発生要件の選択に用いた解析方法や解析過程(特異点発生要件の選択方法、選択過程)を推定原因選択手段18に入力する。

0061

推定原因選択手段18は、特異点発生要件選択手段17が選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因(推定原因)を選択する(ステップS320)。推定原因選択手段18は、特異点の推定原因に関する情報テーブル(図6に示した情報テーブルと同様の情報テーブル)を用いて、特異点の発生を推定(推定原因を示す項目を選択)する。

0062

推定原因選択手段18は、路線情報や気象情報に基づいて、例えば図6に示した時系列データの中からインバータ3の動作状態に対応する項目(19)〜(29)の何れか(項目)を選択する。速度低下の原因として、インバータ3の入力電圧(コンデンサ電圧)が低下している場合がある。この場合、推定原因選択手段18は、コンデンサ電圧の時系列データから特異点の推定原因を選択する。

0063

推定原因選択手段18は、解析に用いた基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法や解析過程(推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程)を解析結果として出力し(ステップS330)、出力手段19に入力する。なお、ここでの推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程が特許請求の範囲に記載の要因特定情報に対応する。

0064

出力手段19は、推定原因選択手段18からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法、解析過程を解析結果として解析方法手順記憶手段16に送る。これにより、解析方法手順記憶手段16は、解析に使用した解析方法、解析過程とともに、基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因などを記憶する(ステップS200)。これにより、今回の解析に用いた解析方法、解析過程、基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を以後の解析処理に生かせることができる。したがって、以後の解析処理において、電気車1の動作状態に関する情報を効率よく解析することが可能となる。

0065

一方、基準時系列データに対して新規時系列データに特異点が存在しない場合(ステップS180、No)、解析再現手段15や動作状態解析手段14は、解析処理を終了するか否かを判断する。解析再現手段15や動作状態解析手段14は、解析者からの指示や予め設定された解析処理に関する情報(特異点が抽出できなかった場合の処理)に基づいて、解析処理を終了するか否かを判断する。

0066

車両情報解析装置10の入力手段(図示せず)に解析処理を終了するための指示情報が解析者から入力された場合や、解析再現手段15や動作状態解析手段14に特異点が抽出できなかった場合に解析処理を終了することが設定されている場合、解析再現手段15や動作状態解析手段14は、解析処理を終了せず(ステップS210、No)、別の解析方法(例えば基準時系列データの作成方法を変更した解析方法)を用いて再び解析処理(特異点の抽出など)を行う。以下、解析再現手段15や動作状態解析手段14で解析処理を終了すると判断するまで、ステップS110〜S210の処理を繰り返す。

0067

一方、車両情報解析装置10の入力手段(図示せず)に解析処理を終了するための指示情報が解析者から入力された場合や、解析再現手段15や動作状態解析手段14に特異点が抽出できなかった場合に解析処理を終了することが設定されている場合、解析再現手段15や動作状態解析手段14は解析処理を終了すると判断し(ステップS210、Yes)、解析処理を終了する。

0068

この後、解析者などからの指示に基づいて、出力手段19は解析結果(基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法、解析過程など)を外部出力する。出力手段19は、例えば図示しない表示手段(液晶モニタなど)に解析結果を表示させてもよいし、プリンタなどに解析結果をプリントアウトさせてもよい。

0069

なお、本実施の形態では、車両情報解析装置10による動作状態の解析対象が電気車1である場合について説明したが、車両情報解析装置10による動作状態の解析対象を電気車1以外の車両、船舶航空機などの乗り物輸送装置などの移動体としてもよい。

0070

また、本実施の形態では、解析再現手段15が解析方法手順記憶手段16に記憶しておいた過去の解析方法など(特異点の抽出方法や抽出過程、特異点発生要件の選択方法、選択過程)を用いることとしたが、特異点発生要件選択手段17や推定原因選択手段18が解析方法手順記憶手段16に記憶しておいた過去の解析方法など(推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程)を用いてもよい。

0071

また、本実施の形態では、特異点発生要件選択手段17や推定原因選択手段18が用いた解析方法や解析過程を出力手段19が解析方法手順記憶手段16に記憶させる場合について説明したが、特異点発生要件選択手段17や推定原因選択手段18が用いた解析方法や解析過程を特異点発生要件選択手段17や推定原因選択手段18が解析方法手順記憶手段16に記憶させてもよい。

0072

また、本実施の形態では、特異点発生要件選択手段17や推定原因選択手段18が、特異点の解析を行なう場合について説明したが、解析者がマニュアルなどを参照しながら特異点の解析を行なってもよい。この場合は、図示しない入力手段(マウスキーボードなど)から種々の指示を入力して特異点の解析を行なう。

0073

また、本実施の形態では、過去に用いた解析方法を使用して電気車1の動作状態を解析する否かや、過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車1の動作状態を解析する否かを車両情報解析装置10へ予め設定しておくこととしたが、何れの解析方法によって解析を行なうかを解析処理毎に解析者に指定させてもよい。

0074

また、本実施の形態では、基準時系列データを過去の時系列データを集計して平均値を算出する場合について説明したが、路線で計画された運転曲線を基準時系列データとしてもよい。この場合、例えば運転曲線上で速度が最大速度(最大値)となり、電気車1の速度が最大速度を超えた位置が特異点となる。

0075

このように、車両情報解析装置10では、各機器の動作状態をサンプリングした時系列データから各機器の動作状態を解析するとともに、解析に用いた解析方法、解析過程を記憶ている。これにより、記憶しておいた解析方法や解析過程を再現(再利用)することができ、過去の解析を生かして電気車1の走行異常の予防保全を容易に行うことができる。

0076

また、記憶した解析方法や解析過程などの解析結果を出力することで、解析方法(手順)や解析過程を閲覧、解析することができる。これにより、他のインバータなどへの解析の手助けができ、他の機器の解析への応用、解析者間の解析方法の共有、解析のための知識の共有を図ることができる。これにより、各機器の走行異常の予防保全を深めていくことができる。

0077

このように、実施の形態1によれば、特異点が見つかった場合に用いた解析方法や解析過程を記憶しておき、記憶しておいた解析方法や解析過程を必要に応じて再利用するので、電気車1の動作状態に関する情報を効率よく解析することが可能となる。

0078

実施の形態2.
つぎに、この発明の実施の形態2について説明する。実施の形態2では、過去に用いた解析方法(解析結果)の一部を新たな解析方法に変更して特異点を抽出する。ここでは、実施の形態1の図4に示したフローチャートを参照して、実施の形態2の車両情報解析装置10の動作手順を説明する。なお、実施の形態1の車両情報解析装置10と同様の動作を行なう処理については説明を省略する。

0079

車両情報解析装置10において、基準時系列データと新規時系列データを作成した後、解析再現手段15や動作状態解析手段14は、基準時系列データと新規時系列データを比較する(ステップS130)。

0080

このとき、解析再現手段15や動作状態解析手段14は、特異点を抽出する際に過去に用いた解析方法の一部を変更する。例えば、過去の解析方法では、基準時系列データと新規時系列データとに所定値以上の差が有る場合のデータを特異点として抽出したのに対して、今回の解析方法では、新規時系列データのうち基準時系列データと比較して統計指標評価値が高いデータを特異点として抽出する。

0081

この後、特異点発生要件選択手段17と推定原因選択手段18は、実施の形態1の特異点発生要件選択手段17、推定原因選択手段18と同様に特異点の解析処理や解析結果の出力処理を行う。

0082

このように実施の形態2では、有効な解析結果の得られた過去の解析方法(特異点の検索方法など)をアレンジして解析を行なうので、有効な解析結果(特異点など)を得ることが可能となる。これにより、各機器の走行異常の予防保全を深めていくことができる。

0083

以上のように、本発明に係る移動体情報解析装置および移動体情報解析方法は、移動体の走行状態に関する情報の解析に適している。

図面の簡単な説明

0084

実施の形態1に係る車両情報解析システムの構成を示す図である。
車両情報解析装置の構成を示すブロック図である。
電気車による情報収集の動作手順を示すフローチャートである。
車両情報解析装置による電気車の動作状態の解析手順を示すフローチャートである。
特異点の解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
電気車によって収集される時系列データの一例を示す図である。

符号の説明

0085

1電気車
2駆動用電動機
3インバータ
4ブレーキ装置
5動作状態情報収集手段
10車両情報解析装置
11データサーバ
12路線情報取得手段
13気象情報取得手段
14動作状態解析手段
15 解析再現手段
16解析方法手順記憶手段
17特異点発生要件選択手段
18推定原因選択手段
19 出力手段
30 インターネット

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