JP2011221687A - 走行台車システムとその自己診断方法 - Google Patents

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Abstract


【課題】
移動体システムでのトラブルの発生を予防する。
【構成】
複数の走行台車が地上側コントローラの指示により走行経路に沿って走行するシステムを自己診断する。地上側コントローラは、走行経路上の位置を一意に特定する絶対座標により、異常検出用センサによる検出を行う位置を走行台車に指定し、走行台車は、指定された位置で異常検出用センサによる検出を行い、検出位置と検出時刻を含む検出データを地上側コントローラへ報告する。
【選択図】 図3

Description

この発明は走行台車システムの自己診断に関する。
半導体工場等で、FOUP等の物品を天井走行車等の走行台車で搬送するシステムが用いられている。このようなシステムでは、システム全体の稼働率を高く保つことが要求され、単に物品を搬送するだけでなく、システムを構成する走行台車と、走行レール等の地上側設備とを予防保全する必要がある。なおこの明細書では、走行レール、非接触給電線等の走行レールの付帯設備、ロードポート、物品の仮置き用のバッファ等の地上側設備を、走行台車システムの“インフラ”と呼ぶ。
なお走行台車システムの自己診断に関し、特許文献1(JP4117625C)は、異常振動の発生等を走行台車からシステムコントローラへ報告し、
・ 他の走行台車でも走行レール上の同じ位置で異常が再現するとインフラ側の異常、
・ 同じ走行台車で他の位置でも異常が再現すると走行台車側の異常、と判別することを開示している。発明者は、システムの状態をより的確に自己診断し、予防のためのメンテナンスを可能にすることを検討し、この発明に到った。
JP4117625C
この発明の課題は、走行台車システムの状態をより的確に自己診断し、トラブルの発生を予防することにある。
この発明は、異常検出用センサを搭載した複数の走行台車が走行経路に沿って走行し、異常を検出すると地上側コントローラへ報告するシステムであって、地上側コントローラは、走行経路上の位置を一意に特定する絶対座標により、異常検出用センサによる検出を行う位置を走行台車に指定する手段を備え、走行台車は、指定された位置で異常検出用センサによる検出を行い、検出位置と検出時刻を含む検出データを地上側コントローラへ報告する手段を備えていることを特徴とする。
この発明はまた、異常検出用センサを搭載した複数の走行台車が走行経路に沿って走行し、異常を検出すると地上側コントローラへ報告する自己診断方法であって、地上側コントローラは、走行経路上の位置を一意に特定する絶対座標により、異常検出用センサによる検出を行う位置を走行台車に指定し、走行台車は、指定された位置で異常検出用センサによる検出を行い、検出位置と検出時刻を含む検出データを地上側コントローラへ報告することを特徴とする。
この発明では、検出を行う位置をピンポイントに指定できるので、走行台車と走行経路の状態とを正確に検出できる。従ってトラブルが実際に発生する前に、走行台車あるいは走行経路をメンテナンスし、予防保全できる。
好ましくは、地上側コントローラは、所定の制御周期毎に走行台車に目標位置を指示すると共に、目標位置の指示の通信中で検出を行う位置を指定し、走行台車は指示された目標位置に到着するように制御周期毎に速度制御を行うと共に、指定された位置で検出を行う。このようにすると、検出を行う位置を目標位置の指示に関する通信中に含めるため、通信が複雑にならない。また地上側コントローラから目標位置を指示するシステムでは、走行台車及び走行経路のトラブルが大きな悪影響を及ぼす。そしてこのようなシステムに対して、予防保全を行うことにより、システムのスループットを高く維持できる。
また好ましくは、前記センサによる検出データを、走行台車の少なくとも速度及び加速度と関連付けて記憶するための手段を、地上側コントローラに設ける。検出データの意味は走行台車の速度及び加速度に依存するので、これらのデータと関連付けで記憶することにより、正確な解析が可能になる。
好ましくは、走行台車は、走行に関する異常検出用センサと、移載に関する異常検出用センサとを備え、地上側コントローラは、走行経路での走行レールの継目、分岐部と合流部及びカーブ区間を、走行に関する異常検出用センサで検出を行う位置として指定すると共に、物品を移載する位置を走行台車の移載装置と地上側の移載設備とを、移載に関する異常検出用センサで検出を行う位置として指定する。このようにすると、走行と移載とに関して、ピンポイントで位置を指定して状態を検出できる。特に走行レールの継目での段差の状態などを正確に検出できる。
特に好ましくは、同じ位置における複数の走行台車の検出データ、もしくは同じ走行台車における複数の位置での検出データに基づいて、走行経路上のメンテナンスが必要な箇所及びメンテナンスが必要な走行台車を特定するための手段を、地上側コントローラが備えている。異常あるいはその予兆を発見した際に、走行経路の同じ位置で再現するのか、同じ走行台車で再現するのかから、原因が走行経路にあるか走行台車にあるのかを判別できる。そこでメンテナンスが必要な走行経路上の位置、あるいは走行台車を特定できる。
さらに好ましくは、地上側コントローラは、検出データを時系列解析するための手段を備えている。時系列解析により異常の予兆を検出できるので、より確実な予防保全ができる。
好ましくは、走行台車は異常検出用センサとして振動センサと音量センサとを備え、振動センサからのデータと音量センサからのデータとを周波数解析するための手段を、走行台車もしくは地上側コントローラに設ける。周波数解析により、振動の原因が走行モータなどにあるのか、走行経路のギャップなどにあるのか、走行モータから走行車輪などの間の締結部の緩み、摩耗などにあるのかを判別できる。また音量センサの信号を周波数解析すると、雑音の周波数から上記の判別をより確実にできる。
好ましくは、地上側コントローラは、異常検出用センサからの検出データにより、走行台車の状態を解析する走行台車解析部と、異常検出用センサからの検出データにより、走行経路の状態を解析するインフラ解析部とを備え、各解析部は、検出データの瞬時値に基づき異常を解析する瞬時値解析部と、検出データを時系列解析する時系列解析部と、走行台車全体に対する検出データもしくは走行経路全体に対する検出データを解析する集団解析部とを備えている。瞬時値解析により異常及びその直前の予兆を検出でき、時系列解析によりより早期の予兆を検出できる。また集団解析により、システム全体の状態を解析できる。
実施例の走行台車システムのレイアウトを示す図 実施例での、システムコントローラと走行台車間の通信経路を示す図 実施例での、走行台車の構成とゾーンコントローラとの通信データを示す図 実施例での、システムコントローラでの自己診断を示す図 診断データの周波数解析による前処理を示す図 診断データに対する瞬時値解析を示す図 診断データに対する時系列解析を示す図 診断データに対する集団解析を示す図 診断データに対する相関解析を示す図
以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。この発明の範囲は、特許請求の範囲の記載に基づき、明細書の記載とこの分野での周知技術とを参酌し、当業者の理解に従って定められるべきである。
図1〜図9に、実施例の走行台車システム2と自己診断方法とを示す。図1などにおいて、4はインターベイルート、6はイントラベイルート、8はメンテナンスルートで、メンテナンスルート8の一部をパーキングルート9とする。10は走行台車で、ここでは天井走行車であるが、他の走行台車でもよく、メンテナンスルート8は独立したルートとはせず、イントラベイルート6の一部を兼用しても良い。そしてルート4〜9により、走行台車10の走行経路を構成する。例えばイントラベイルート6に沿って多数のロードポート12があり、図示しない半導体処理装置などとの間でFOUPをやり取りする。またイントラベイルート6及びインターベイルート4に沿って多数のバッファ14を設け、FOUPを仮置きする。走行経路には、直進区間以外に、分岐部16と合流部18並びにカーブ区間20があり、これらの部分で走行台車10に振動が生じやすい。また走行経路は複数の走行レールを接続して構成され、走行レールの継目では振動が生じやすい。なお図1では、ロードポート12〜カーブ区間20の一部のみを図示した。
メンテナンスルート8は走行台車10のメンテナンスと待機とを行うルートで、22はリフターで、走行台車10を地上側と走行レール側との間で昇降させ、地上側に設けた作業エリア24でメンテナンスする。またメンテナンスルート8内で走行台車10を走行させ、走行時の振動、発生する騒音、各モータでの消費電流、走行停止位置及び移載位置の精度などを検出する。走行台車10の状態及びインフラに関する異常検出用のデータを収集するため、イントラベイルート6及びインターベイルート4の全域に渡って、異常検出用のデータを収集する。メンテナンスルート8では、走行台車10に走行、移載等の動作を行わせて、走行台車10の異常検出用のデータを収集できる。なおメンテナンスルート8は設けなくても良い。
図2に示すように、システムコントローラ30は走行台車システムの全体を制御し、複数のゾーンコントローラ32と地上LANで接続され、ゾーンコントローラ32は無線LAN36などにより、自己が管理するゾーン内の走行台車10と通信する。なおゾーンコントローラ32設けず、システムコントローラ30が直接に走行台車10と通信する等により、直接に走行台車システム2の全域を制御しても良い。
図3に走行台車10の構成と、ゾーンコントローラ32との通信を示す。なおゾーンコントローラ32を設けない場合、システムコントローラ30が走行台車10と直接通信する。走行台車10は通信部40を備え、ゾーンコントローラ32に対し自己の位置と速度、加速度並びに搬送中の物品の有無などの状態、及び各種センサから得られたセンサデータを、所定の制御周期毎に通信する。またゾーンコントローラ32からは所定の制御周期毎に、次の制御周期での目標位置の位置指令、センサでの検出項目、移載その他の指令を受け取る。制御周期は実施例では0.1秒で、好ましくは0.01秒〜1秒とし、1回の報告や指令は1個のパケットで行っても複数のパケットで行っても良く、検出に関する指令は位置などの指令と同じ通信中で行う。またゾーンコントローラ32と走行台車10との通信の周期が0.1秒程度で、走行台車10の時計はゾーンコントローラ32から通知される時刻により時計合わせされている。従って走行台車10側からの報告には、時刻データを含めても含めなくても良い。
走行駆動部45は図示しない走行モータを制御し、ゾーンコントローラ32から指定された次の制御周期での目標位置に到着するように、速度指令を発生させて走行モータを制御する。横送り部46は、バッファあるいはロードポートとの間での物品の移載のために、昇降駆動部48とθ駆動部47とを横送りする。θ駆動部47は昇降駆動部48を鉛直軸回りに回転させ、FOUPの向きなどを調整する。昇降駆動部48はホイストなどの機構を備え、FOUPを支持した昇降台をロードポート、バッファなどとの間で昇降させる。駆動部45〜48はそれぞれ少なくとも1個のモータを備え、それらの電流値を電流センサ56でモータ毎に検出する。
受電部50は走行レール中に配置した図示しない非接触給電線から受電し、リニアセンサ52は走行レールに沿って設けた磁石などのマークを検出して、マーク基準の位置を求める。高さセンサ53は昇降台の高さ位置を検出し、具体的には昇降駆動部48の昇降モータの回転数などから高さ位置を検出する。振動センサ54は昇降台に取り付けられ、搬送中の物品に加わる振動を検出する。音量センサ55は走行台車10内で発生する音量を検出し、走行駆動部45等に1個設けても、各部毎に設けても良い。また電流センサ56は各駆動部のモータの消費電流を検出する。
機上コントローラ41は走行台車10の全体を制御し、マップ42には走行経路に関するデータが記載され、例えばマークの絶対座標が記載されている。リニアセンサ52からのデータをマップ42でのマークの絶対座標に加算することにより、走行経路上の絶対座標を求めることができる。ここに絶対座標は走行経路上の位置を一意に特定できる座標で、例えば図1に示したように、走行経路が複数のルートに区分されている場合、現在位置がどのルートであるかを示すデータと、そのルート内の基準点からの相対座標とで構成されている。メモリ43は走行台車10内で発生する様々なデータを記憶し、特に異常検出用のセンサ54〜56からのデータを、データが発生した時刻、その時刻における走行台車の位置,速度,加速度及び空荷/在荷,物品の移載中/停止中/走行中などの状態と共に記憶する。
図4にシステムコントローラ30の構成を示し、60は通信部で、ゾーンコントローラ32と通信し、他に図示しない上位コントローラとの間で通信し、FOUPなどの搬送を要求されて搬送結果を報告する。61,63は指令生成部で、これらの指令を合成して、通信部60からゾーンコントローラ32を介し、走行台車に指令する。指令生成部61では次の制御周期での目標位置、分岐の方向、移載の実行/停止その他の走行と移載に関する指令を生成し、指令生成部63では検出位置と、どの項目についての検出を行うかの、検出に関する指令を生成する。検出位置は絶対座標で表示する。メモリ62は走行台車の位置と時刻、速度、加速度、状態、センサデータなどを記憶し、1制御周期毎に通信部60を介して、走行台車毎のデータが得られ、これらのデータを元に走行と移載に関する指令を指令生成部61で生成し、検出に関する指令を指令生成部63で生成する。
2種類の指令を通信部60で合体し、走行台車に通知する。従って走行台車側では、1制御周期毎に指令を受け、次の制御周期内で実行すると共に、指定された検出を実行する。メモリ62には走行台車の現在位置が記憶され、指令生成部61は次の制御周期での目標位置を指定するので、検出位置を次の制御周期に通過する際に検出を指令する。検出は制御周期毎に行うのではなく、検出位置と検出項目が指定された際に行えば良く、検出を指定されると、走行台車は指定された位置で検出を実行する。
メモリ62中のデータのうち、振動センサ,音量センサ,電流センサなどで求めた診断用のデータを、メモリ65に記憶する。メモリ65ではこれらのデータを走行台車のID,検出時刻,検出位置,検出時の速度,加速度,在荷/空荷の区別などの状態と関連付けて記憶する。また走行台車側のメモリで、検出データを一時的に記憶し、複数の検出データをまとめてシステムコントローラ側へ通信しても良い。
前処理部66は例えばFFT(高速フーリエ変換部)などで構成され、振動データや音量データなどの周波数を伴うデータに対し、フーリエ変換などを行う。フーリエ変換を走行台車側で実行し、フーリエ変換後のデータをシステムコントローラへ通知しても良い。診断データは走行台車解析部68で走行台車毎に解析し、インフラ解析部70で走行レールやロードポート、バッファなどのレール側設備毎に解析する。解析部68,70は解析の対象が走行台車か地上側の設備かで異なるが、解析の手法自体は同様である。
瞬時値解析部72は振動データ,音量データ,電流データなどに対して瞬時値を解析し、正常範囲,注意範囲,異常範囲などの3種類に区分する。これらの範囲では、例えば正常範囲を中心としてその両外側に注意範囲があり、さらに両外側に異常範囲がある。また正常/注意/異常の閾値は、走行台車の速度,加速度,在荷/空荷、並びに検出位置の種類等により異なっている。即ち走行レール間の継目,分岐部あるいは合流部の走行,カーブ区間などの検出位置により、走行時の状態に対する閾値が変えてある。また移載に対しては、ロードポートとの移載,バッファとの移載,昇降台の昇降速度と昇降加速度,横送り量などにより、正常/注意/異常の閾値を変えてある。そして瞬時値解析部72では例えば異常データが生じると、再検出を要求する。例えばレールの継目で異常を検出した場合、異常を検出した走行台車に次のレールの継目でも再検出を要求する。同様に、異常を検出したレールの継目に対し、他の走行台車に再検出を要求する。これらにより異常の原因が走行台車側にあるか、レールなどの側にあるかを判別する。
時系列解析部73は、同じ位置における複数の走行台車、及び同じ走行台車における複数の位置での振動,音量,電流などの時系列データから、走行台車及びインフラの今後の状態を予測し、正常/注意/異常のいずれのランクに入るかを予測する。なお今後の状態の予測は走行台車とインフラの双方に対して行うことに限られず、状況に応じて一方に対する予測を省略しても良い。正常/注意/異常のいずれのランクに入るかの予測でも、閾値を走行台車の速度,加速度,在荷/空荷などにより変更する。時系列分析では時間を変数として例えば検出データの平均と分散などを求め、これらのデータを未来へ外挿することにより予測値を求める。あるいはこれらの分布データのうちで、異常側に近いデータを未来へ外挿して予測値を求める。また検出毎のデータの変化量、即ち前回の検出と今回の検出とでの変化量を求め、これらの変化量の大小から、台車あるいはレールなどの状態が安定しているか否かを求める。そして所定時間内に例えば今後1日〜今後1週間以内に、異常値に達する可能性がある場合、走行台車をメンテナンスルートへ走行させ、メンテナンスを行う。走行レールあるいはバッファなどの設備の場合、該当する設備の使用を禁止し、メンテナンスを指令する。
集団解析部74は、集団として走行台車の状態あるいは集団としての走行レールなどの地上側設備の状態を解析する。例えば振動や騒音、モータ電流などデータの全台車に対する平均値と分散、及び平均値と分散の変動の傾向などを求める。またレールなどの地上側設備の、各位置での振動、騒音等のデータの平均値、その分散、変動の傾向などを求める。このようにして全体としての台車の状態と、全体としての走行経路の状態を求める。これらの状態を求めると、システム全体の平均から大きく逸脱している台車あるいは走行経路上の位置などを求めることができ、これらをメンテナンスの対象とする。従って予防保全が容易になる。走行台車システムの設置後の挙動を考えると、設置直後には初期的なトラブルがあり、これらが解消した後、各部の摩耗などの経年疲労によるトラブルが発生する。集団解析部74では、集団に対するこのような解析を行うことにより、システムの状態を把握できる。また集団の平均的な挙動から外れた走行台車と走行経路上の位置を検出できる。
相関解析部75では、メンテナンスなどのイベントの前後で、メンテナンスされた走行台車あるいはメンテナンスされた走行経路上の部材の状態がどのように変化したかを求め、また各種のデータ間の相関を検出する。各解析部72〜75により得られた結果は、モニタ78及びプリンタ80などに出力され、またメンテナンスルートへの走行指令などとして、指令生成部61へ出力される。集団解析部74及び相関解析部75は設けなくても良い。
図5は診断データの前処理を示し、振動データと音量データを高速フーリエ変換し、周波数データに変換して、振動データあるいは音量データの周波数特性から異常部位あるいは異常原因を特定する。高速フーリエ変換に代えてウェーブレット変換を行い、振動データと音量データの周波数特性、振動データあるいは音量データでの信号の発生時刻、走行台車の移動に伴う信号の空間的推移に展開すると、より確実に異常部位を特定できる。また検出を行った位置,時刻,走行台車のID,各種のセンサデータ,速度,加速度,電流値などを診断データとして解析部へ入力する。
瞬時値解析の内容を図6に示し、センサデータを走行台車の状態に応じた閾値と比較し、正常/注意/異常などに分類する。そして異常の程度や、「注意」のレベルが繰り返し発生するかなどの再現性に応じて、メンテナンスが必要かどうかを判断し、メンテナンスが必要なものを抽出する。メンテナンスが必要な場合、異常の内容とセンサデータと共にメンテナンスの指令を指示データとして出力する。すると、どのような異常によりどのようなメンテナンスが必要なのかが判明するので、容易にメンテナンスができる。
時系列解析では、図7に示すようにセンサデータの時系列から、走行台車及び走行経路の各位置について、今後の状態の予測値を求める。そしてメンテナンスが必要なものを抽出し、メンテナンスする走行台車あるいは走行経路上の位置でのセンサデータと共に、メンテナンスを指令する。従って走行台車と走行経路とに、予防保全ができる。
集団解析では図8に示すように、走行台車の全体あるいは走行レールの全体などに対し、振動データ,音量データ,各モータの電流値等の平均と分散、これらの変動の傾向を求める。また平均から逸脱した走行台車及び走行経路上の位置を抽出する。
図9に示す相関解析では、センサデータ間の相関をサーチする。例えば正常にメンテナンスが行われれば、メンテナンス後ではセンサデータは正常値に安定するはずであるが、実際にそのようになっているかチェックする。さらに注意領域や異常領域でのクラスターの有無を調査する。振動、騒音、速度,加速度,電流値などを個々の次元と見なすと、1回のセンサデータは多次元の空間の1点と見なすことができる。クラスターはこれらの点が集合したエリアで、注意領域あるいは異常領域にクラスターが存在することは、種々の要素が複合してトラブルの原因となっていることを示唆する。そして相関解析により結果が得られると、結果を出力し、他の解析部に反映させる。
実施例では以下の効果が得られる。
(1) 絶対座標により検出位置を指定するので、レールの継目などに対し、ピンポイントで検出位置を指定できる。また同じ位置に対し繰り返し検出できるので、注意領域及び異常領域の信号の再現性を正確に求めることができる。
(2) システムコントローラから走行台車に各制御周期毎に目標位置を指令するシステムでは、システムのスループットが高い代わりに、トラブルの影響が大きい。このようなシステムで予防保全を行うと、特に有効である。また通信は通常の指令の通信と同時に行うことができる。
(3) 検出データを台車の速度及び加速度と関連付けて記憶するので、これらの影響を補正し、客観的な解析ができる。
(4) 検出位置は走行レールの継目,分岐部,合流部,カーブ区間などを具体的に指定できる。これらの位置での台車の走行中の状態を検出する。例えば走行中の振動、騒音、走行モータの電流値等を検出する。ロードポートあるいはバッファなどとの間で移載を行う場合は、移載中の状態を検出する。例えば移載中に昇降台が受ける振動や、移載中の騒音、昇降モータなどの電流値を検出する。そして検出対象に応じ、システムコントローラから検出項目を指定できる。なお検出項目を指定せず、常時検出毎に全てのデータを要求しても良い。
(5) センサデータを時系列解析すると、今後のトレンドを予測できる。従って実際のトラブルが生じる前に予防的なメンテナンスができる。
(6) 振動センサからの信号や音量センサからの信号を周波数解析すると、モータの異常,走行レールの段差,締結部が緩んでいる、車輪等が摩耗しているなどのように、「注意」や「異常」の原因を判別できる。
(7) 瞬時値解析部と時系列解析部と集団解析部とを、走行台車及び走行経路のそれぞれに対して設けると、個別の台車あるいは走行経路上の位置の異常を瞬時値解析部で求めてメンテナンスを行うことができる。また時系列解析部により今後のトレンドを予測し、予防メンテナンスを施すことができる。さらに集団解析部によりシステムの現状を解析できる。
(8) 全ての走行台車及び地上側インフラの異常検出、メンテナンス、リスタート等の総合的な履歴データを、地上コントローラ(システムコントローラ)に格納できる。これらのデータを保全用データとして、走行台車及び地上側インフラの今後の状態を予測し、走行台車システムの傾向管理及び寿命管理に利用できる。この結果、システム全体を正常状態に保持することができる。
2 走行台車システム
4 インターベイルート
6 イントラベイルート
8 メンテナンスルート
9 パーキングルート
10 走行台車
12 ロードポート
14 バッファ
16 分岐部
18 合流部
20 カーブ区間
22 リフター
24 作業エリア
30 システムコントローラ
32 ゾーンコントローラ
34 地上LAN
36 無線LAN
40 通信部
41 機上コントローラ
42 マップ
43 メモリー
45 走行駆動部
46 横送り部
47 θ駆動部
48 昇降駆動部
50 受電部
52 リニアセンサ
53 高さセンサ
54 振動センサ
55 音量センサ
56 電流センサ
60 通信部
61,63 指令作成部
62,65 メモリ
66 前処理部(FFT)
68 走行台車解析部
70 インフラ解析部
72 瞬時値解析部
73 時系列解析部
74 集団解析部
75 相関解析部
78 モニタ
80 プリンタ

Claims (9)

  1. 異常検出用センサを搭載した複数の走行台車が走行経路に沿って走行し、異常を検出すると地上側コントローラへ報告するシステムであって、
    地上側コントローラは、走行経路上の位置を一意に特定する絶対座標により、異常検出用センサによる検出を行う位置を走行台車に指定する手段を備え、
    走行台車は、指定された位置で異常検出用センサによる検出を行い、検出位置と検出時刻を含む検出データを地上側コントローラへ報告する手段を備えていることを特徴とする、走行台車システム。
  2. 地上側コントローラは、所定の制御周期毎に走行台車に目標位置を指示すると共に、目標位置の指示の通信中で検出を行う位置を指定し、
    走行台車は指示された目標位置に到着するように制御周期毎に速度制御を行うと共に、指定された位置で検出を行うことを特徴とする、請求項1の走行台車システム。
  3. 前記センサによる検出データを、走行台車の少なくとも速度及び加速度と関連付けて記憶するための手段を、地上側コントローラに設けたことを特徴とする、請求項1または2の走行台車システム。
  4. 走行台車は、走行に関する異常検出用センサと、移載に関する異常検出用センサとを備え、
    地上側コントローラは、走行経路での走行レールの継目、分岐部と合流部及びカーブ区間を、走行に関する異常検出用センサで検出を行う位置として指定すると共に、物品を移載する位置を走行台車の移載装置と地上側の移載設備とを、移載に関する異常検出用センサで検出を行う位置として指定することを特徴とする、請求項1〜3のいずれかの走行台車システム。
  5. 同じ位置における複数の走行台車の検出データ、もしくは同じ走行台車における複数の位置での検出データに基づいて、走行経路上のメンテナンスが必要な箇所及びメンテナンスが必要な走行台車を特定するための手段を、地上側コントローラが備えていることを特徴とする、請求項1〜4のいずれかの走行台車システム。
  6. 地上側コントローラは、検出データを時系列解析するための手段を備えていることを特徴とする、請求項1〜5のいずれかの走行台車システム。
  7. 走行台車は異常検出用センサとして振動センサと音量センサとを備え、
    振動センサからのデータと音量センサからのデータとを周波数解析するための手段を、走行台車もしくは地上側コントローラに設けたことを特徴とする、請求項1〜6のいずれかの走行台車システム。
  8. 地上側コントローラは、異常検出用センサからの検出データにより、走行台車の状態を解析する走行台車解析部と、異常検出用センサからの検出データにより、走行経路の状態を解析するインフラ解析部とを備え、
    各解析部は、検出データの瞬時値に基づき異常を解析する瞬時値解析部と、検出データを時系列解析する時系列解析部と、走行台車全体に対する検出データもしくは走行経路全体に対する検出データを解析する集団解析部とを備えていることを特徴とする、請求項1〜7のいずれかの走行台車システム。
  9. 異常検出用センサを搭載した複数の走行台車が走行経路に沿って走行し、異常を検出すると地上側コントローラへ報告する自己診断方法であって、
    地上側コントローラは、走行経路上の位置を一意に特定する絶対座標により、異常検出用センサによる検出を行う位置を走行台車に指定し、
    走行台車は、指定された位置で異常検出用センサによる検出を行い、検出位置と検出時刻を含む検出データを地上側コントローラへ報告することを特徴とする、走行台車システムの自己診断方法。
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