JP2014091424A - Travel distance correction system in consideration of application to railway vehicle - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that a plan in consideration of an actual traveling state of a vehicle is not formed, in formation of an inspection plan and a use plan of a railway vehicle.SOLUTION: An accumulated or planned travel distance is corrected in consideration of a fact that a consumption degree of a railway vehicle and an apparatus is different according to assigned application. To put it concretely, incremental kilometers obtained by expressing numerically the consumption degree in each application are calculated, and when each application is assigned to a railway vehicle, it is determined whether the railway vehicle can travel according the application or not. Hereby, the consumption degree of a railway vehicle and an apparatus can be predicted from not only the accumulated travel distance but also information on the application. Consequently, the railway vehicle and the apparatus can be prevented from being failed before inspection.

Description

本発明は、鉄道車両における検査計画および使用計画の作成において、両計画による予定の走行距離、または計画実施後の累積の走行距離の算出に関する技術である。 The present invention relates to a technique related to calculation of a planned travel distance based on both plans or a cumulative travel distance after execution of a plan in preparation of an inspection plan and a use plan in a railway vehicle.

現在、鉄道車両の検査計画は、省令にて定められた検査間の日数または累積の走行距離を越えないように作成している。検査計画が決まると次に使用計画を作成する。使用計画では、鉄道車両が前述の検査間の日数または走行距離の両方を越えないように、運用へ実際に運行する鉄道車両を割り当てる。ここで運用とは、ある鉄道車両が一日に走行する予定を表し、発車箇所、発車時刻、到着箇所、到着時刻、線区、停車駅パターン、という情報の集合である。従来は、日数または累積の走行距離を超えない範囲で自動的に検査計画を作成する技術がある(特許文献1)。   Currently, railway vehicle inspection plans are created so as not to exceed the number of days between inspections or the cumulative mileage specified by the ministerial ordinance. When the inspection plan is determined, a use plan is created next. In the usage plan, a railway vehicle that actually operates is allocated to the operation so that the railway vehicle does not exceed both the number of days or the mileage between the aforementioned inspections. Here, “operation” represents a schedule that a certain railway vehicle travels in one day, and is a set of information such as a departure point, a departure time, an arrival point, an arrival time, a line section, and a stop station pattern. Conventionally, there is a technique for automatically creating an inspection plan within a range that does not exceed the number of days or the accumulated travel distance (Patent Document 1).

特開2001-347948号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2001-347948

特許文献1では、次回検査までの基準を日数または単純な累積の走行距離のみとしており、その鉄道車両が割り当てられた運用に関する情報を考慮していないため、実際に鉄道車両が走行する状況は考慮されていない。例えば、同じ走行距離の運用であっても、都市部を走行する鉄道車両と山間部を走行する鉄道車両では、傷む箇所や程度が異なる。具体的には、都市部ではトンネル等がなく見通しが良いため運転しやすく、平坦かつカーブが少ないため鉄道車両に対する消耗具合の小さい。それに対して、山間部ではカーブやトンネルがあり見通しの悪いため運転しにくく、高低差が大きいため、鉄道車両に対する消耗具合が大きい。このように、鉄道車両が走行する状況に応じて、鉄道車両や機器に対する消耗が大きく違う。   In Patent Document 1, only the number of days or a simple cumulative mileage is used as a reference until the next inspection, and information on the operation to which the railway vehicle is assigned is not considered, so the situation where the railway vehicle actually travels is considered. It has not been. For example, even if the same mileage is used, the location and degree of damage are different between a railway vehicle traveling in an urban area and a railway vehicle traveling in a mountainous area. Specifically, in urban areas, there are no tunnels, etc., and it is easy to drive because it has good visibility, and because it is flat and has few curves, it is less constrained to rail cars. On the other hand, in mountainous areas, there are curves and tunnels, so it is difficult to drive due to poor visibility, and the level difference is large, so the degree of wear on railway vehicles is large. In this way, the consumption of the railway vehicle and equipment greatly varies depending on the situation in which the railway vehicle travels.

このような鉄道車両が走行する状況については特許文献1では考慮されていない。   The situation in which such a railway vehicle travels is not considered in Patent Document 1.

検査計画案の自動作成、検査切れの発生する可能性のある鉄道車両の抽出、検査施行日の自動設定を行う。それぞれは判定する基準として、日数と走行距離を利用している。日数は、最終検査日から検査周期日を加算し、検査切れの発生する日を算出する。走行距離は、一日あたりの平均走行距離を算出し、検査周期距離と平均走行距離を用いて検査切れの発生する日を算出する。   Automatic creation of inspection plan, extraction of railway vehicles that may cause inspection interruption, and automatic setting of inspection execution date. Each uses the number of days and the distance traveled as criteria for judgment. The number of days is calculated by adding the inspection cycle date from the final inspection date and calculating the day when the inspection is cut off. As the travel distance, an average travel distance per day is calculated, and a day when an inspection break occurs is calculated using the inspection cycle distance and the average travel distance.

さらに、運用毎の消耗具合を数値化した増分キロ(ある運用を走行した場合にその経路の実際の走行距離に対してその運用を鉄道車両が走行する事によって予測される消耗具合を考慮し、加算する見なしの距離、単位はキロメートル)を算出。   In addition, an incremental kilometer of the amount of wear for each operation (considering the amount of wear predicted by the railway vehicle traveling for the actual mileage of the route when traveling a certain operation, Calculate the assumed distance to add, the unit is kilometers).

さらに、鉄道車両の運用を割り当てる際に、その運用の実際の走行距離に増分キロを加算した予測の走行距離とその鉄道車両が次の検査までに走行可能な距離を比較する。比較した結果、予測の走行距離が走行可能な距離を上回った場合、ユーザに対して情報を表示し、使用計画または検査計画の変更を促す。   Furthermore, when assigning the operation of the railway vehicle, the predicted travel distance obtained by adding incremental kilometers to the actual travel distance of the operation is compared with the distance that the railway vehicle can travel before the next inspection. As a result of the comparison, if the predicted travel distance exceeds the travelable distance, information is displayed to the user to prompt the user to change the use plan or the inspection plan.

本発明によれば、運用毎の消耗具合を数値化した増分キロを算出し、鉄道車両の運用を割り当てる際に鉄道車両がその運用を走行可能か判定する事により、累積の走行距離だけでなく、実際に鉄道車両が走行する状況を考慮した鉄道車両および機器の消耗具合を予測する事が可能となる。これにより、検査前に鉄道車両または機器が故障することを防止できる。   According to the present invention, by calculating an incremental kilometer obtained by quantifying the degree of wear for each operation, and determining whether the railway vehicle can run the operation when assigning the operation of the railway vehicle, In addition, it is possible to predict the degree of wear of the railway vehicle and equipment in consideration of the situation where the railway vehicle actually travels. Thereby, it can prevent that a rail vehicle or an apparatus breaks down before a test | inspection.

走行距離補正システムの構成図である。It is a block diagram of a mileage correction system. 検査計画、使用計画の変更情報である。This is change information for inspection plans and usage plans. 増分キロを測定値の実績から算出するフローチャートである。It is a flowchart which calculates an increment kilo from the track record of a measured value. 運用情報である。Operational information. 線区情報である。Line area information. 走行難易度情報である。This is travel difficulty level information. 運行計画情報である。It is operation plan information. 修正後の割当に対して鉄道車両が走行可能かを判定するフローチャートである。It is a flowchart which determines whether a railroad vehicle can drive | work with respect to the allocation after correction. 検査計画情報である。This is inspection plan information. 使用計画情報である。It is usage plan information. 鉄道車両情報である。Railway vehicle information. 測定データから増分キロを算出するフローチャートである。It is a flowchart which calculates an increment kilo from measurement data. 測定実績情報である。Measurement result information. 掛け率情報である。It is multiplication rate information. 使用実績情報である。It is usage record information.

<発明の構成>
図1に、本実施例における走行距離補正システムの構成を示す。走行距離補正システムは、入出力装置1、ネットワーク4、処理装置5から構成される。各装置は、いわゆるコンピュータで実現され記録媒体に格納されたプログラムに従って、CPUなどの処理装置により各処理が実行される。その処理の具体的な動作は、図3、図5、図7で説明する。ここで、入出力装置1、処理装置5は、それぞれ複数台で構成することも可能である。
<Structure of the invention>
FIG. 1 shows a configuration of a travel distance correction system in the present embodiment. The travel distance correction system includes an input / output device 1, a network 4, and a processing device 5. Each device is executed by a processing device such as a CPU in accordance with a program realized by a so-called computer and stored in a recording medium. The specific operation of the process will be described with reference to FIGS. Here, the input / output device 1 and the processing device 5 can each be composed of a plurality of units.

入出力装置1は、入力部2、出力部3を有する。出力部3は、画面表示、音声出力など入出力装置の利用者に対する情報出力を行う。入出力装置1は、鉄道車両の使用計画および検査計画に携わる作業者が使用することを想定する。ネットワーク4は、入出力装置1と処理装置5との間の通信を可能とする。なお、本実施の形態の走行距離補正システムで取り扱うデータの送受信が可能であれば、接続形態は問わない。処理装置5は、入出力部6、処理部7、記憶部8を有する。処理部7には、予測走行距離算出部、警告有無判定部、増分キロ算出部を有する。記憶部8には、運用情報データベース、検査情報データベース、車両情報データベースを有する。運用情報データベースには、運用情報、線区情報、走行難易度情報、運行計画情報、使用計画情報、掛け率情報、使用実績情報が格納される。検査情報データベースには、検査計画情報、測定実績情報が格納される。車両情報データベースには、車両情報が格納される。
<処理の概要>
本発明では、運用毎に増分キロを保持するため、予め運用に増分キロが設定されている場合と設定されていない場合で別の処理を行なう。そこで、運用が新しく作成されたと仮定し、新しい運用に対して増分キロを設定する処理(図3)、増分キロを利用しその運用を鉄道車両が走行可能か判定する処理(図4)、検査等により鉄道車両または機器の測定データを確定後に既存の増分キロを更新する処理(図5)について説明する。
The input / output device 1 includes an input unit 2 and an output unit 3. The output unit 3 outputs information to the user of the input / output device such as screen display and audio output. The input / output device 1 is assumed to be used by an operator who is involved in a railway vehicle use plan and inspection plan. The network 4 enables communication between the input / output device 1 and the processing device 5. Note that the connection form is not limited as long as data handled by the travel distance correction system of this embodiment can be transmitted and received. The processing device 5 includes an input / output unit 6, a processing unit 7, and a storage unit 8. The processing unit 7 includes a predicted travel distance calculating unit, a warning presence / absence determining unit, and an incremental kilometer calculating unit. The storage unit 8 includes an operation information database, an inspection information database, and a vehicle information database. The operation information database stores operation information, line section information, travel difficulty information, operation plan information, use plan information, multiplication rate information, and use record information. Inspection plan information and measurement performance information are stored in the inspection information database. Vehicle information is stored in the vehicle information database.
<Outline of processing>
In the present invention, since the increment kilo is held for each operation, different processing is performed depending on whether the increment kilo is set in advance or not. Therefore, assuming that the operation is newly created, a process for setting an incremental kilometer for the new operation (FIG. 3), a process for determining whether the railway vehicle can travel using the incremental kilometer (FIG. 4), an inspection A process (FIG. 5) for updating the existing incremental kilometer after the measurement data of the railway vehicle or equipment is determined by the above will be described.

<走行実績がない運用に対する増分キロの算出(図3)の動作>
図3のフローチャート及び、図4(a)から図4(d)のデータ構成図を用いて、運用情報の運用番号101に対して、増分キロを設定する処理の流れを説明する。
<Operation of calculation of incremental kilometers (Figure 3) for operations with no running record>
With reference to the flowchart of FIG. 3 and the data configuration diagrams of FIGS. 4A to 4D, the flow of processing for setting an incremental kilometer for the operation number 101 of the operation information will be described.

ステップS101において、運用番号101の線区であるAAA線の走行難易度を算出する。具体的には、線区情報(図4(b))と走行難易度情報(図4(c))を突き合わせ、線区情報の高低差、カーブ、トンネルのそれぞれの数値(図4(b))に該当する走行難易度情報(図4(c))の掛け率を取得し、下記の式(1)から線区情報の走行難易度(図4(b))を算出する。   In step S101, the travel difficulty level of the AAA line which is the line number of the operation number 101 is calculated. Specifically, the line section information (FIG. 4B) and the travel difficulty level information (FIG. 4C) are matched, and the numerical values of the height difference, curve, and tunnel of the line section information (FIG. 4B). ) Is obtained from the travel difficulty level information (FIG. 4C) corresponding to), and the travel difficulty level of the line section information (FIG. 4B) is calculated from the following equation (1).

<式(1)>
高低差の掛け率+カーブの掛け率+トンネルの掛け率=走行難易度 …(式(1))
ここで実際の値を入れると以下と「1+2+1=4」となる。線区情報(図4(b))のAAA線区の走行難易度に上記の式(1)で算出した値(上記具体例であれば「4」)を格納する。
<Formula (1)>
Height difference + curve multiplication rate + tunnel multiplication rate = difficulty of travel (Formula (1))
Here, when the actual value is entered, the following is obtained: “1 + 2 + 1 = 4”. The value calculated by the above equation (1) (“4” in the above specific example) is stored in the travel difficulty level of the AAA line in the line information (FIG. 4B).

ステップS102において、運用情報の停車駅パターン(図4(a))と運行計画情報(図4(d))の停車駅パターンから、該当する停車駅パターンの掛け率を取得する。具体的には、運用情報(図4(a))の運用番号101の停車駅パターンである快速の掛け率である1%を取得する。   In step S102, the multiplication rate of the corresponding stop station pattern is acquired from the stop station pattern of the operation information (FIG. 4 (a)) and the stop station pattern of the operation plan information (FIG. 4 (d)). Specifically, 1% which is a rapid multiplication rate which is a stop station pattern of the operation number 101 of the operation information (FIG. 4A) is acquired.

ステップS103において、運用情報(図4(a))の対象となる運用番号の増分キロに、線区情報(図4(b))の走行難易度とステップ102で取得した停車駅パターンの掛け率を用いて、下記の式(2)で算出した値を格納する。   In step S103, the multiplication rate of the travel difficulty of the line section information (FIG. 4 (b)) and the stop station pattern obtained in step 102 is added to the increment km of the operation number that is the target of the operation information (FIG. 4 (a)). Is used to store the value calculated by the following equation (2).

<式2>
走行距離×(走行難易度+停車駅パターンの掛け率)% = 増分キロ …(式2)
具体的には、運用情報(図4(a))の運用番号101が対象となるので、線区情報(図4(b))の走行難易度である「4」とS102で取得した「1」を用いて、上記の式(2)より増分キロを算出する。具体的には、「900×(4+1)%=45」という計算を行なう。
<Formula 2>
Travel distance x (Driving difficulty + Multiplication rate of stop station pattern)% = Incremental km ... (Formula 2)
Specifically, since the operation number 101 of the operation information (FIG. 4A) is targeted, “4” which is the travel difficulty of the line information (FIG. 4B) and “1” acquired in S102. ”To calculate the incremental kilometer from the above equation (2). Specifically, the calculation “900 × (4 + 1)% = 45” is performed.

算出した増分キロを運用情報(図4(a))の運用番号101の増分キロに格納する。ここで、S101、S102、S103は構成図(図1)の73増分キロ算出部を用いて実施する。   The calculated increment km is stored in the increment km of the operation number 101 of the operation information (FIG. 4A). Here, S101, S102, and S103 are implemented using the 73 incremental kilometer calculation unit in the configuration diagram (FIG. 1).

<走行可能判定処理(図5)の動作>
図5を用いて、割り当てた運用に対して鉄道車両が走行可能かを判定する処理を説明する。
<Operation of Travel Possible Determination Process (FIG. 5)>
With reference to FIG. 5, a process for determining whether or not a railway vehicle can travel for the assigned operation will be described.

具体例として、図2の使用計画に変更が発生した場合に車両2に新しい運用を割りつけた際の判定処理を説明する。図2では、車両1が106運用、車両2が107運用を割り当てられていたが、ある鉄道車両が故障したため、8月1日より車両2が108運用を走行することになった。当初、図6(a)にあるように、車両2は11月30日に検査を予定していたため、使用計画も検査の前日の11月29日まで作成した。   As a specific example, a determination process when a new operation is assigned to the vehicle 2 when a change occurs in the usage plan of FIG. 2 will be described. In FIG. 2, the vehicle 1 is assigned 106 operations and the vehicle 2 is assigned 107 operations. However, since a certain rail car broke down, the vehicle 2 will run 108 operations from August 1st. Initially, as shown in FIG. 6 (a), the vehicle 2 was scheduled to be inspected on November 30, so the usage plan was prepared until November 29, the day before the inspection.

ステップS201において、使用計画情報(図6(b))から該当する鉄道車両の当日以降の運用日、運用番号を取得する。具体的には、当日を7月25日とした場合、車両2の7月25日以降の運用日と運用番号のデータを取得する。   In step S201, an operation date and an operation number after the current day of the corresponding railway vehicle are acquired from the use plan information (FIG. 6B). Specifically, when the day is July 25, the operation date and operation number data after July 25 of the vehicle 2 are acquired.

ステップS202において、下記の式(3)を該当する運用番号ごとに算出し、全ての予測走行距離を加算する。   In step S202, the following equation (3) is calculated for each corresponding operation number, and all predicted travel distances are added.

<式3>
(走行距離+増分キロ)×運用日の日数 = 予測走行距離 …(式3)
走行距離および層分キロは運用情報(図4(a))から取得する。具体的には、車両2が7月25日から7月31日まで107運用で運行すること、8月1日から11月29日まで108運用で運行することを上記の式(3)に当てはめると、以下のようになる。
<Formula 3>
(Travel distance + incremental km) x days of operation days = predicted travel distance (Formula 3)
The travel distance and kilometer are obtained from the operation information (FIG. 4 (a)). Specifically, the fact that the vehicle 2 operates with 107 operations from July 25 to July 31, and the operation with 108 operations from August 1 to November 29 applies to the above formula (3). And the following.

107運用の予測走行距離の算出:(890+30)×7=6440
108運用の予測走行距離の算出:(870+100)×121=117370
よって、予測走行距離は123810キロメートルとなる。
Calculation of predicted operation distance of 107 operation: (890 + 30) × 7 = 6440
Calculation of predicted mileage for 108 operations: (870 + 100) × 121 = 117370
Therefore, the predicted travel distance is 123810 kilometers.

ステップS203において、車両情報(図6(c))に格納されている走行可能距離からS202で算出した予測走行距離を下記の式(5)のように減算し、その結果が0以下か判定する。   In step S203, the predicted travel distance calculated in S202 is subtracted from the travelable distance stored in the vehicle information (FIG. 6C) as shown in the following equation (5), and it is determined whether the result is 0 or less. .

<式5>
走行可能距離 ― 予測走行距離 …(5)
0以下の場合、S204に進む。0より大きい場合はそのまま終了する。具体的には、車両2の走行可能距離が122750キロメートル、予測走行距離が123810キロメートルとなり、上記の式(5)に当てはめると「122750 ― 123810 = ―1060」となり、算出した結果が0以下となるため、S204に進む。
<Formula 5>
Travel distance-predicted travel distance (5)
If it is 0 or less, the process proceeds to S204. If it is greater than 0, the process ends. Specifically, the possible travel distance of the vehicle 2 is 122750 kilometers and the predicted travel distance is 123810 kilometers. When applying the above equation (5), “122750−123810 = −1060” is obtained, and the calculated result is 0 or less. Therefore, it progresses to S204.

ステップS204において、入出力装置1(図1)の出力部3に使用者への警告を出力する。   In step S204, a warning to the user is output to the output unit 3 of the input / output device 1 (FIG. 1).

図2の例では、使用者が警告を受けたことにより、検査計画および使用計画の修正を行った。従来の技術では、増分キロを考慮していないため、単純な走行距離が107運用より108運用の方が少ないことから、使用計画および検査計画の変更は必要ない。しかしながら、単純な走行距離だけでは把握できないが、鉄道車両および機器は走行する線区や停車駅パターン等により、消耗具合が大きく異なるため、走行距離が少なくとも故障を発生する場合がある。本発明を利用することで、車両2は故障を回避することができる。   In the example of FIG. 2, the inspection plan and the usage plan are corrected when the user receives a warning. Since the conventional technology does not consider the increment km, since the simple mileage is less in 108 operations than in 107 operations, it is not necessary to change the use plan and the inspection plan. However, although it cannot be grasped only by a simple mileage, since the degree of wear varies greatly depending on the railway line and the stop station pattern of the railway vehicle and equipment, the mileage may at least cause a failure. By utilizing the present invention, the vehicle 2 can avoid a failure.

ここで、S201とS202は予測走行距離算出部(71)を用いて実施する。S203とS204は警告有無判定部(72)を用いて、実施する。   Here, S201 and S202 are implemented using the predicted travel distance calculation unit (71). S203 and S204 are implemented using the warning presence / absence determining unit (72).

次に、第二の実施形態として、鉄道車両または機器の測定データから増分キロを更新する処理(図7)の動作を説明する。   Next, as a second embodiment, an operation of processing (FIG. 7) for updating incremental kilometers from measurement data of a railway vehicle or equipment will be described.

具体例として、車両1の車輪径の測定データ登録後、増分キロを更新する処理の流れを説明する。   As a specific example, a description will be given of the flow of processing for updating incremental kilometers after registering measurement data of the wheel diameter of the vehicle 1.

ステップS301において、使用者が入力したデータが測定実績情報(図8(a))の測定値に格納される。具体的には、測定実績情報(図8(a))の車両1の車輪径の測定値に78cmが格納される。   In step S301, the data input by the user is stored in the measurement value of the measurement result information (FIG. 8A). Specifically, 78 cm is stored in the measured value of the wheel diameter of the vehicle 1 in the measurement result information (FIG. 8A).

ステップS302において、まず車両情報(図6(c))から、対象の鉄道車両と同じ系列、同じ形式の車両番号を取得する。次に、測定実績情報(図8(a))にある対象の鉄道車両と同じ系列、同じ形式の車両番号の同じ検査種別、同じ測定項目のデータについて、もっとも当日に近い測定日のデータとその次に近い測定日のデータを比較し、差分となるデータを掛け率情報(図8(b))の差分に格納する。具体的には、車両1、車両2、車両3、車両4、車両5の中期検査の車輪径のデータを対象とし、測定日が当日(ここでは4月6日)にもっとも近い日として4月5日があるので、4月5日のデータと次に近い測定日である2011年4月1日のデータの差分を取得し、掛け率情報の差分に格納する。車両1、車両2、車両3、車両4、車両5の差分はそれぞれ12、10、8、6、2となる。   In step S302, first, the vehicle number of the same series and the same format as the target railway vehicle is acquired from the vehicle information (FIG. 6C). Next, for the same series as the target railway vehicle in the measurement result information (FIG. 8A), the same inspection type of the same vehicle number, and the data of the same measurement item, the data of the measurement day closest to the current day and its data The data of the next closest measurement date is compared, and the difference data is stored in the difference of the multiplication rate information (FIG. 8B). Specifically, the vehicle 1, vehicle 2, vehicle 3, vehicle 4, vehicle 5 data on the wheel diameter of the mid-term inspection are targeted, and the measurement date is April as the date closest to the current day (April 6 here) Since there are five days, the difference between the data of April 5 and the data of April 1, 2011, which is the next closest measurement date, is acquired and stored in the difference of the multiplication rate information. Differences between the vehicle 1, the vehicle 2, the vehicle 3, the vehicle 4, and the vehicle 5 are 12, 10, 8, 6, and 2, respectively.

ステップS303において、掛け率情報(図8(b))の差分の平均値を算出する。その平均値からそれぞれ最大値と最小値までを5等分に区分けする。平均値に対応する値を5%にして、それぞれの区分毎に0から10までの掛け率を割り当てる。掛け率情報の差分の値がどの区分の範囲に入るかを判定し、該当する掛け率を掛け率情報の掛け率に格納する。具体的には、まず掛け率情報の差分の値である、12、10、8、6、2の平均値を算出する。平均値は7.6となるので、この値からそれぞれ最大値、最小値を5等分に区分けする。7.6から最大値まで5等分すると、8.48、9.36、10.24、11.12、12となる。同様に最小値までを5等分すると、6.48、5.36、4.24、3.12、2となる。掛け率情報の差分の値がどの区分に入るか判定する。差分の値12は最大値となるため、賭け率は10になる。差分の値10は9.36から10.24の区分に該当するため、8となる。同様に差分の値8は掛け率が6、差分の値6は掛け率が3、差分の値2は掛け率が0となる。これらの掛け率を掛け率情報の掛け率に格納する。   In step S303, an average value of differences of multiplication rate information (FIG. 8B) is calculated. The average value to the maximum value and the minimum value are divided into five equal parts. A value corresponding to the average value is set to 5%, and a multiplication rate from 0 to 10 is assigned to each section. It is determined which range the difference value of the multiplication rate information falls in, and the corresponding multiplication rate is stored in the multiplication rate of the multiplication rate information. Specifically, first, an average value of 12, 10, 8, 6, 2 which is a difference value of multiplication rate information is calculated. Since the average value is 7.6, the maximum value and the minimum value are divided into five equal parts from this value. Dividing into 5 equal parts from 7.6 to the maximum value gives 8.48, 9.36, 10.24, 11.12 and 12. Similarly, when the minimum value is equally divided into five, 6.48, 5.36, 4.24, 3.12, and 2 are obtained. It is determined which category the difference value of multiplication rate information falls into. Since the difference value 12 is the maximum value, the betting rate is 10. The difference value 10 is 8 because it corresponds to the segment from 9.36 to 10.24. Similarly, the difference value 8 has a multiplication rate of 6, the difference value 6 has a multiplication rate of 3, and the difference value 2 has a multiplication rate of 0. These multiplication rates are stored in multiplication rate information.

ステップS304において、まず実績登録された鉄道車両に前回検査から今回検査までに割り当てられた運用番号を取得するため、測定実績情報(図8(a))の測定日を参照し、その期間に該当する運用番号を使用実績情報(図8(c))から取得する。取得した運用番号の走行距離を取得するため、運用情報(図6(a))を参照する。取得した運用番号と走行距離を掛け率情報(図8(b))に格納する。最後に掛け率情報の増分キロを、下記の式(6)を利用して算出し、格納する。   In step S304, first, in order to obtain the operation number assigned from the previous inspection to the current inspection for the registered railway vehicle, reference is made to the measurement date of the measurement result information (FIG. 8 (a)), which corresponds to the period. The operation number to be acquired is acquired from the usage record information (FIG. 8C). In order to acquire the travel distance of the acquired operation number, the operation information (FIG. 6A) is referred to. The acquired operation number and travel distance are stored in the multiplying rate information (FIG. 8B). Finally, the increment km of the multiplication rate information is calculated using the following equation (6) and stored.

走行距離×掛け率(%)=増分キロ …(式6)
具体的には、まず測定実績情報(図8(a))にあるように車両1の前回検査日は2011年4月1日、今回検査日は2012年4月5日であるため、その期間に車両1に割り当てられた運用を使用実績情報(図8(c))から取得する。割り当てられていた運用番号は103となり、次にこの運用番号に該当する走行距離を運用情報(図6(a))から取得する。走行距離は1000となる。この運用番号と走行距離を掛け率情報(図8(b))の掛け率に格納する。式(6)を用いて増分キロを算出し、掛け率情報(図8(b))の増分キロに格納する。具体的には「1000×10%=100」となる。
Travel distance x multiplying rate (%) = incremental kilometer (Formula 6)
Specifically, as shown in the measurement result information (FIG. 8A), the previous inspection date of the vehicle 1 is April 1, 2011 and the current inspection date is April 5, 2012. The operation assigned to the vehicle 1 is acquired from the usage record information (FIG. 8C). The assigned operation number is 103, and the travel distance corresponding to this operation number is acquired from the operation information (FIG. 6A). The travel distance is 1000. The operation number and the travel distance are stored in the multiplication rate information (FIG. 8B). Incremental kilometers are calculated using equation (6) and stored in the incremental kilometers of the multiplication rate information (FIG. 8B). Specifically, “1000 × 10% = 100”.

ステップS305において、運用情報(図6(a))の増分キロと掛け率情報(図8(b))の増分キロの平均を算出し、運用情報(図6(a))の増分キロに格納する。具体的には、運用情報(図6(a))の増分キロと掛け率情報(図8(b))の増分キロが共に100なので、100を運用情報(図6(a))の増分キロに格納し、処理を終了する。   In step S305, the average of the incremental kilometer of the operation information (FIG. 6A) and the incremental kilometer of the multiplication rate information (FIG. 8B) is calculated and stored in the incremental kilometer of the operational information (FIG. 6A). To do. Specifically, since the increment kilo of the operation information (FIG. 6 (a)) and the increment kilo of the multiplication rate information (FIG. 8 (b)) are both 100, 100 is the increment kilo of the operation information (FIG. 6 (a)). And finish the process.

ここで、S301、S302、S303、S304、S305は増分キロ算出部(73)を用いて実施する。   Here, S301, S302, S303, S304, and S305 are implemented using the incremental kilometer calculation unit (73).

第一の実施例と第二の実施例では、それぞれ別の方法で増分キロの算出方法を説明した。しかし、本発明はこれらに限るものではなく、これら2つの方法を併せて増分キロを算出してもよい。   In the first embodiment and the second embodiment, the method for calculating the incremental kilometer has been described by different methods. However, the present invention is not limited to these, and the incremental kilometer may be calculated by combining these two methods.

例えば、2つの実施例の方法でそれぞれ増分キロを算出し、それらの平均を算出し、それに基いて図5の予測走行距離を算出しても良い。ここで、線路の状況によっては、2つの増分キロの算出方法のうち重視する方法に重み付けを加えてもよい。このようにすることで、単に平均値を用いるよりもより線路の状況に即した増分キロを算出することができる。なお、これら2つの増分キロの算出方法は、どちらを先に実行しても良い。   For example, the incremental kilometers may be calculated by the methods of the two embodiments, the average of them may be calculated, and the predicted travel distance of FIG. 5 may be calculated based on the average. Here, depending on the situation of the track, weighting may be added to the method of emphasizing the calculation method of two incremental kilometers. By doing so, it is possible to calculate an incremental kilometer more in line with the condition of the track than simply using the average value. Note that either of these two methods for calculating the incremental kilometers may be executed first.

1 入出力装置
2 入力部
3 出力部
4 ネットワーク
5 処理装置
6 入出力部
7 処理部
71 予測走行距離算出部
72 警告有無判定部
73 増分キロ算出部
8 記憶部
81 運用情報データベース
82 検査情報データベース
83 車両情報データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input / output device 2 Input unit 3 Output unit 4 Network 5 Processing device 6 Input / output unit 7 Processing unit 71 Predicted travel distance calculation unit 72 Warning presence / absence determination unit 73 Incremental kilometer calculation unit 8 Storage unit 81 Operation information database 82 Inspection information database 83 Vehicle information database

Claims (6)

車両の検査計画の修正を支援する検査計画修正支援方法であって、
車両運用に関する情報から、当該車両が走行する路線の走行難易度を算出する走行難易度算出ステップと、
前記算出した走行難易度から当該走行難易度に応じた増分キロを算出する増分キロ算出ステップと、
前記算出した増分キロと、前記運用毎に設定された走行距離と、から予測走行距離を算出する予測走行距離算出ステップと、
前記算出した予測走行距離と、検査計画で定められた走行可能距離と、を比較する比較ステップと、
前記予測走行距離が前記走行可能距離より長い場合、警告情報を発する警告ステップと、
を備えることを特徴とする検査計画修正支援方法。
An inspection plan correction support method for supporting correction of a vehicle inspection plan,
A travel difficulty level calculating step for calculating a travel difficulty level of a route on which the vehicle travels from information on vehicle operation;
An incremental kilometer calculating step for calculating an incremental kilometer according to the travel difficulty level from the calculated travel difficulty level;
A predicted mileage calculating step of calculating a predicted mileage from the calculated incremental kilometers and the mileage set for each operation;
A comparison step of comparing the calculated predicted travel distance and the travelable distance determined in the inspection plan;
A warning step for issuing warning information when the predicted travel distance is longer than the travelable distance;
An inspection plan correction support method characterized by comprising:
請求項1に記載の検査計画修正支援方法において、
前記増分キロ算出ステップは、さらに、前記車両が駅に停車するパターンを示す停車駅パターン情報とを用いて増分キロを算出することを特徴とする検査計画修正支援方法。
In the inspection plan correction support method according to claim 1,
The inspection plan correction support method, wherein the incremental kilometer calculation step further calculates an incremental kilometer using stop station pattern information indicating a pattern in which the vehicle stops at a station.
請求項2に記載の検査計画修正支援方法において、
さらに、前記列車の部品の検査結果から前記増分キロを算出する第二の増分キロ算出ステップを備え、
予測走行距離算出ステップは、前記増分キロ算出ステップと前記第二の増分キロ算出ステップとから算出された増分キロのそれぞれを平均又は、所定の重み付けをして、前記予測走行距離を算出することを特徴とする検査計画修正支援方法。
In the inspection plan correction support method according to claim 2,
And a second incremental kilometer calculating step for calculating the incremental kilometer from the inspection result of the train parts.
The predicted travel distance calculating step calculates the predicted travel distance by averaging or predetermined weighting each of the incremental kilometers calculated from the incremental kilometer calculation step and the second incremental kilometer calculation step. A characteristic inspection plan correction support method.
車両の検査計画の修正を支援する検査計画修正支援システムであって、
処理装置と、当該処理装置への情報入力及び当該処理装置からの情報出力を行う入出力装置とを、備え、
前記処理装置は、
車両運用に関する情報から、当該車両が走行する路線の走行難易度を算出する走行難易度算出し、当該算出した走行難易度から当該走行難易度に応じた増分キロを算出する増分キロ算出処理部と、
前記算出した増分キロと、前記運用毎に設定された走行距離と、から予測走行距離を算出する予測走行距離算出処理部と、
前記算出した予測走行距離と、検査計画で定められた走行可能距離と、を比較する比較し、当該予測走行距離が当該走行可能距離より長い場合、警告情報を発する警告処理部と、
を備えることを特徴とする検査計画修正支援システム。
An inspection plan correction support system for supporting correction of a vehicle inspection plan,
A processing device, and an input / output device for inputting information to the processing device and outputting information from the processing device,
The processor is
An incremental kilometer calculation processing unit that calculates a travel difficulty level for calculating a travel difficulty level of a route on which the vehicle travels from information related to vehicle operation, and calculates an increment km according to the travel difficulty level from the calculated travel difficulty level; ,
A predicted mileage calculation processing unit that calculates a predicted mileage from the calculated incremental kilometers and the mileage set for each operation;
The calculated predicted travel distance is compared with the travelable distance determined in the inspection plan, and when the predicted travel distance is longer than the travelable distance, a warning processing unit that issues warning information;
An inspection plan correction support system characterized by comprising:
請求項4に記載の検査計画修正支援システムにおいて、
前記増分キロ算出処理部は、さらに、前記車両が駅に停車するパターンを示す停車駅パターン情報とを用いて増分キロを算出することを特徴とする検査計画修正支援システム。
In the inspection plan correction support system according to claim 4,
The incremental kilometer calculation processing unit further calculates an incremental kilometer by using stop station pattern information indicating a pattern in which the vehicle stops at a station.
請求項5に記載の検査計画修正支援システムにおいて、
前記増分キロ算出部は、さらに、前記列車の部品の検査結果から前記増分キロを算出する機能を備え、
予測走行距離算出処理部は、前記走行難易度から算出する増分キロと、前記検査結果から算出する増分キロのそれぞれを平均又は、所定の重み付けをして、前記予測走行距離を算出することを特徴とする検査計画修正支援システム。
In the inspection plan correction support system according to claim 5,
The incremental kilometer calculation unit further includes a function of calculating the incremental kilometer from an inspection result of the train parts,
The predicted travel distance calculation processing unit calculates the predicted travel distance by averaging or predetermined weighting each of the incremental kilometers calculated from the travel difficulty and the incremental kilometers calculated from the inspection results. Inspection plan correction support system.
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