JP2015209205A - 鉄道車両の損害推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】鉄道車両への損害を推定する方法を提供する。
【解決方法】当該方法は、前記鉄道車両がその上を走行する経路の経路データを記録するステップと、前記鉄道車両の走行時点における前記経路沿いの、車両外の前記運転条件を測定するステップと、前記記録された経路データと前記測定された外部状況の発生とを相関させることで、前記鉄道車両への予想損害を推定するステップとを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、鉄道車両に対する損害を推定する方法及びシステムに関する。

従来、鉄道車両の保守は、定期スケジュールに沿って行われていた。このため、事故や、ランダムに発生する事象や、他の予見不能な条件により発生した車両の損害または故障に対してタイムリーに保守を行うことは難しかった。このため、車両の信頼性を向上させるためには、車両の実際の状況に基づき保守を計画することが望ましい。例えば特許文献１は、車上センサからの情報に基づき車両の状況を検知することを提案している。

しかしながら、いくつかの部材や部品については車上センサを用いてその状況を検出することは難しい可能性がある。その例としては、パンタグラフ集電舟（ｐａｎｔｏｇｒａｐｈ ｓｈｏｅ）の摩耗や、車輪表面の損害や、車輪形状のゆがみ等が挙げられる。

特許文献２は、鉄道線路インフラストラクチャの監視及び保守を計画する方法および装置を提案している。例えば、線路の異常は車両上に搭載されたセンサから得られたデータを監視することによって検出でき、異常をデータから診断してインフラストラクチャの保守を計画することができる。

国際公開第０１／０１５００１号 米国特許第５９５６６６４号明細書

本発明の目的は、鉄道車両の保守や、信頼性や、稼働率を向上させることである。本発明は、いくつかの損害及び故障のモードは、例えば鉄道線路や架線といった静的（非車両）インフラストラクチャの状況、及び天候などの環境的状況等の、車両の外部の運転条件（以下、「外部状況」という）に強く影響されるという認識に、少なくとも部分的に、基づいている。

このため、第一の態様によると、本発明は、鉄道車両の損害推定方法であって、
前記鉄道車両がその上を走行する経路の経路データを記録するステップと、
前記鉄道車両の走行時点における前記経路沿いの、車両外の前記運転条件を測定するステップと、
前記記録された経路データと前記測定された外部状況の発生とを相関させることで、前記鉄道車両への予想損害を推定するステップと、
を含む、鉄道車両の損害推定方法を提供する。

このため、（車上の検出器であれ路傍の検出器であれ）移動中の車両の状況を測定するのではなく、例えば線路や架線の状況や、線路上に積もった雪の状況といった、車両の外部の測定状況を、鉄道車両への損害を推測するために用いることができ、車上センサで監視できない部品に対しても、予防的保守を予定することができる。実際、車上センサで監視可能な部品であっても、車上センサを設置し稼働させるより、測定した外部状況からその状態を推測するほうが、経費効率が高いこともありうる。特に、車両編成の全ての車両に車上センサを設置し維持することは、全ての車両に適用される外部状況の測定よりも費用がかさむ傾向にある。

第二の態様によると、本発明は、鉄道車両の保守を計画する方法であって、
第一の態様の損害推定方法を実行するステップと、
前記推定された予想損害に基づき車両保守スケジュールを生成するステップと、
を含む、鉄道車両の保守を計画する方法を提供する。

例えば保守スケジュールは、ある種の推定予想損害について、特定の保守作業、作業開始時間、作業持続時間、及び作業を行う保守設備、のうちいずれか一つ以上を特定するそれぞれの入力を含むことができる。この保守スケジュールはこのような入力を複数含むこともできる。場合によっては、保守スケジュールは、当該またはそれぞれの入力について、例えば予想損害値の形式での、推定予想損害を含むことができる。生成ステップにおいて、予想損害値が対応するトリガー損害値を超える場合に、保守を予定することができる。

第二の態様の方法は更に、生成された保守スケジュールを表示するステップを含み、及びまたは前記記録された経路データ及び前記測定された外部状況を表示するステップを更に含むこともできる。

第三の態様によると、本発明は、鉄道車両編成の運転の手順であって、
車両編成の各車両に対して、第一の態様の方法を実行するステップと、
各車両について、当該またはそれぞれの予想損害値が、対応するトリガー損害値以下に留まるよう、前記車両の運転を予定するステップと、
を含む、鉄道車両編成の運転の手順を提供する。

特に、その損害値が対応するトリガー損害値に近づいている車両は、比較的低い損害値を有する車両よりも、低い頻度のスケジュールで運転することができる。こうすることで、車両故障を減少させることができる一方、車両を臨時保守ではなく定期保守の対象とすることができる。第三の態様の方法は、第二の態様の方法と組み合わせることができ、例えば同一のトリガー値を共有することで、第三の態様の方法は、予想損害値が対応するトリガー損害値を超えることを回避不可能となったときに終了させることもできる。

第四の態様によると、本発明は、鉄道車両を修理する手順であって、
第二態様の方法を実行するステップと、
前記生成された保守スケジュールに基づき、前記鉄道車両の保守を実行するステップと、
を含む、鉄道車両を修理する手順を提供する。

更なる態様によると、本発明は、コードを含むコンピュータプログラムであって、コンピュータ上で実行された場合、前記コンピュータに対して第一、第二、または第三の態様の方法を実行させるコンピュータプログラムや、コードを含むコンピュータプログラムであり、コンピュータ上で実行された場合、前記コンピュータに対して第一、第二、または第三の態様の方法を実行させるコンピュータプログラムを保存する、コンピュータ可読媒体や、第一、第二、または第三の態様の方法を実行するよう構成されたシステム、を提供する。

例えば、（第一の態様の方法に対応する）システムは、鉄道車両の損害推定のために用いることができ、当該システムは、
前記鉄道車両がその上を走行する前記経路の経路データを記録する、一つ以上のデータベースと、
前記車両の走行時に、前記経路に沿って前記車両外の状況を測定する、一つ以上のセンサと、
前記記録された経路データと前記測定された外部状況の発生とを相関させることで、前記鉄道車両への予想損害を推定する、一つ以上のプロセッサと、
を含むシステムである。

以下に詳細に説明するように、データベースは更に、累積露出値、相関関数、及びまたはトリガー損害値を記録することができる。同様に、以下に詳細に説明するように、一つ以上のプロセッサは、累積露出値を用いることで（そして任意で相関関数を用いることで）予想損害値を計算し、当該相関関数及びまたはトリガー損害値を更新し、（例えば予想損害値が対応するトリガー損害値を超えた場合に）車両保守スケジュールを生成し、及びまたは（例えば各車両の予想損害値が対応するトリガー損害値以下に留まるよう）車両編成の運転を予定することができる。

データベースは、コンピュータ可読媒体または複数のコンピュータ可読媒体に保存することができる。例示するシステムは、例えば生成された保守スケジュールを表示するため及びまたは記録された経路データ及び測定された外部状況を表示するための、表示装置を更に含むことができる。

本発明の任意の特徴を次に説明する。これらは、本発明のいずれの態様においても、単独でもいかなる組み合わせでも、適用可能である。

外部状況は、架線上の氷の量や線路の荒れの程度及びまたは線路のゆがみの程度など、静的（すなわち非車両）インフラストラクチャの状況を含むことができる。しかしながら、代替的にまたは付加的に、外部状況は、降雪量及びまたは浮遊粉塵の量など、環境的状況を含むことができる。外部状況とは、好ましくは、車両自体の状況ではなく、それに沿ってまたはそこを通って車両が走行するインフラストラクチャ及びまたは環境に関連する状況を意味する。

外部状況は、直接的にまたは間接的に測定できる。例えば架線上の氷の量は、例えば気温、湿度及びまたは降水量といった局地気象状況を測定するセンサを用いて、そこから見込み氷量を判断することにより、間接的に測定可能である。他の例として、線路の荒れの度合いは、例えば線路の振動を測定する振動センサにより、間接的に測定可能である。一方、視覚化して、より直接的に外部状況を測定するために、カメラを用いることもできる。

好都合なことに、記録ステップにおいて、経路データは車両がその上を走行する路線と、その路線が走行された時間を特定することができる。測定ステップにおいて、外部状況の時間と場所を測定することができる。

測定ステップにおいて、外部状況は一つまたは複数の定量的な値として測定することができる。これらの値は、車両走行の標準単位距離で正規化することができる。推定ステップにおいて、当該一つの定量値または複数のそれぞれの定量値について、記録した経路にわたり車両の外部状況に関する定量値への累積的な露出を定量化する累積露出値を用いて、それぞれ予想損害値を推定することができる。例えば、測定ステップにおいて、架線上の氷の量を定量値として測定でき、推定ステップにおいてそれぞれの予想損害値はパンタグラフ集電舟の摩耗予想を定量化できる。他の例として、測定ステップにおいて、線路の荒れの程度を定量値として測定でき、推定ステップにおいてそれぞれの予想損害値が車輪表面の摩耗予想及びまたは車輪形状のゆがみ予想を定量化できる。更なる例として、線路ゆがみの程度を定量値として測定でき、それぞれの予想損害値が車両のゆがみ予想を定量化できる。この最後の二つの例は、任意の損害値（例えば車両形状のゆがみに関連する値）が一つ以上の外部状況（例えば、線路の荒れと線路のゆがみ）により生成可能なことを示す。更なる二つの例として、（１）定量値として測定された鉄道線路上の積雪量であって、当該予想損害値がバラス（ballast）の打撃による車体台枠へのそれぞれの予想損害を定量化する、（２）定量値として測定された浮遊砂塵量であって、当該予想損害値が空調機への予想損害を定量化する、ことが挙げられる。

推定ステップにおいて、それぞれの予測推定値は、累積露出値を、それぞれの予想損害値に対応する相関関数で乗じることで推定することができる。方法はまた、相関関数及びまたは対応トリガー損害値を、車両に対する実際の損害の評価に基づいて更新するステップ含むことができる。こうすることで、その後の損害推定の精度を向上させることができる。任意の損害値（例えば車輪形状のゆがみの場合には、線路の荒れや線路ゆがみ）に対して一つ以上の外部状況が寄与する場合、累積露出値は、車両の露出と、記録した経路にわたるそれぞれの定量値とを結合することができる。

本発明の実施形態を、添付の図面を参照しながら、例として以下に説明する。

図１は、鉄道車両損傷推定及び保守システムの一例を示す線図である。 図２は、図１のシステムの機能フローチャートである。 図３は、より広いシステム構成の要素を含む、図１のシステムの代替の線図である。 図４は、外部状況データの例を示す図である。 図５は、運転データの例を示す図である。 図６は、故障知識データの例を示す図である。 図７は、車両損害推定のフローチャートである。 図８は、保守スケジュール生成手順のフローチャートである。 図９は、生成保守スケジュールのデータの例を示す図である。 図１０は、グラフィカル・ユーザ・インターフェース表示の例を示す図である。 図１１は、車両検査データの例を示す図である。

これ以降の記載は、好ましい例示的実施例を提供するのみであり、発明の範囲、適用性、または構成を制限するものではない。むしろ、好ましい例示的実施例についての以降の記載は、熟練の当業者に対して本発明の好ましい例示的実施例の実施を可能とする記載を提供するものであって、本発明の範囲を逸脱することなく要素の機能及び配置に様々な変更を加えることができることと解される。

実施形態の十分な理解のため、以下の記載には特定の詳細内容が示される。しかしながら、通常の当業者であれば、当該実施形態は当該特定の詳細内容なくしても実施可能である。例えば、実施形態を不明瞭にすることを避けるため、周知の回路、プロセス、アルゴリズム、構造、及び技術を、不要な詳細内容を説明することなく、示すことができる。

また、実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造線図、またはブロック図として描写されるプロセスとして説明することができる。フローチャートにおいて、操作を一連のプロセスとして説明している場合でも、多くの操作は並行してまたは同時に行うことができる。加えて、操作の順番は異なっても構わない。プロセスは、全ての操作が完了した場合に終了するが、図に含まれない追加的ステップを含むことができる。プロセスは、方法、機能、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラム等に相当することができる。プロセスが機能に相当する場合、その終了は、当該機能の、呼び出し機能または主機能への復帰に相当する。

ここに開示する通り、「コンピュータ可読媒体」とは、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、マグネティックＲＡＭ、コアメモリ、磁気ディスク記憶媒体、光学記録媒体、フラッシュメモリ装置、及びまたは他の情報保存用機械可読媒体を含む、一つ以上のデータ保存用デバイスを意味することができる。「コンピュータ可読媒体」という用語は、携帯または固定記憶装置、光学記憶装置、無線チャネル、及び命令及びまたはデータを保存、収容または携帯可能な様々な他の媒体を含むが、これに限定されない。

また、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、ミクロコード、ハードウェア記述言語、またはそのあらゆる組み合わせにより実施可能である。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェアまたはマイクロコードで実施する場合、必要なタスクを実行するプログラムコードまたはコードセグメントを記憶媒体などの機械可読媒体に保存することができる。プロセッサが必要なタスクを実行してもよい。コードセグメントがプロセス、機能、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造、またはプログラム文のあらゆる組み合わせ、を表してもよい。コードセグメントは、情報、データ、アーギュメント、パラメータ、または記憶内容を通過及びまたは受領することで、他のコードセグメントまたはハードウェア回路と結合されてもよい。情報、アーギュメント、パラメータ、データ等は、メモリ共有、メッセージ受渡し、トークンパッシング、ネットワーク伝送等を含むあらゆる適切な手段経由で、通過し、転送し、または伝達することができる。

図１は、鉄道車両の損傷推定及び保守システムの一例の図式的表示であり、図２は、対応する機能フローチャートを示す。システムは、一つ以上の鉄道車両１に搭載された車上センサ２と、（鉄道線路、架線、電源用第三レール、及び信号装置のいずれか一つを含んでもよい）線路脇インフラストラクチャ５に設置される路傍センサ４、及び測候所センサ６、からなる。図１には図示されないが、各種センサ２、４、６はその測定値を送信するための付属通信システム７を備えてもよい。センサデータベース８は、センサによる測定値を、その測定の時間と場所を含めて、記録する。インフラストラクチャ診断ユニット１０は、測定値から、また任意で人的検査データから、線路脇インフラストラクチャの状態を推測する。外部状況データベース１２は、診断ユニットからの出力を記録するとともに、車両運転に直接影響を与えかねない測定値（例として積雪量、浮遊砂塵量）を記録する。鉄道車両保守計画及び指示ユニット１４は、車両に対する損害予想を、当該出力と、（１）線路脇インフラストラクチャの状態及び他の外部状況を（例えば車両ＦＭＥＣＡ−故障モード、影響及び致命度解析−データ経由で）車両損害に関連付ける故障知識データベース１６、及び（２）車両が走行した路線や当該路線の走行の時間のログといったデータを保存する運転データベース１８、からの情報に基づいて推定する。
鉄道車両保守計画及び指示ユニット１４はまた、推定された損害予想を元に、（例えば、特定の車両に対する検査作業や時間スケジュールを含む）保守スケジュール２０を生成する。当該スケジュールはその後、保守を行う保守作業者２２に伝達される。最終的に、故障知識データベース１６は、作業者からの車両への実際の損害の評価を元に更新されてもよい。

図３は、より広いシステム構成の要素を含む、図１のシステムの代替的な線図である。図１のシステムの特徴的な部分であって、図３に図示されるものは、両図において同一の参照記号を付す。ただし、図３に含まれるのは、鉄道車両を運転し、車両がどの路線を走行したか及び走行した時間に関する情報を運転データベース１８に記録する、鉄道運転システム３０である。同じく含まれるのは、保守スケジュール２０を保存する保守計画データベース３２と、検査時間及び検査した車両の故障モードといった検査結果に関連するデータを保存する車両検査データベース３４と、推定された車両損害に関連するデータを保存する車両損害データベース２４と、推定された車両への損害と保守作業者による車両の実際の損害に対する評価間の関連に基づき故障知識データベース１６を更新する故障知識更新ユニット３６である。

鉄道車両保守計画及び指示ユニット１４のサブ要素は、図３において、車両１に対する損害予想（と好ましくは損害の深刻度）を推定する車両損害推定ユニット３８と、車両損害推定ユニットにより推定された損害に基づき保守スケジュール２０を生成する保守計画ユニット４０と、保守作業を保守作業者２２に知らせるグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）を提供する画像ユニットの形式をとることができる保守指示ユニット４２として図示される。

次に、当該システムの機能を更に詳細に説明する。例として、線路の荒れと架線への氷生成を取り上げる。線路の荒れの場合、車輪表面が損傷、及びまたは車輪形状が変形する可能性がある。氷結した架線の場合、パンタグラフ集電舟がひどく摩耗する可能性がある。他の可能性の例としては、線路のゆがみによる車輪形状のゆがみや、降雪状況におけるバラスの打撃による車体台枠への損害や、鉄道線路周辺の植物による車体の損害や、浮遊砂塵による空調機への損害がある。

線路の荒れを測定するために、鉄道線路上を走行する検査鉄道車両に一つ以上の振動センサを搭載することができる。架線の氷結状況を測定するために、静止線路脇カメラまたは検査鉄道車両に搭載されたカメラによりビデオデータを収集することができる。他の選択肢としては、検査鉄道車両上の測定装置によりパンタグラフの動きを検知することがある。更に他の選択肢としては、測候所から温度、湿度、降水量といった測定情報を収集し、これら測定値から氷量を推測することがある。検査車両から収集した計測値の場合、計測値は同一の経路を走行する他の鉄道車両の損害予想を推定するのに用いられる。つまり、測定値は当該経路に関係するもので、特定の検査車両に関連するものではない。収集した測定データは、付属通信システム７により送信され、センサデータベース８に保存される。

インフラストラクチャ診断ユニット１０は、静的鉄道インフラストラクチャの状況を、センサデータベース８の測定データを用いて診断する。例えば、線路の荒れの度合いは、検査鉄道車両が測定した振動の強さから推定できる。架線の氷結状況は、電線に付着した氷のカメラ画像の映像認識により判断できる。他の選択肢は、氷結状況を、（検査鉄道車両からの）パンタグラフの動きのデータにより推測することであり、付着した氷は動きデータの高周波成分を増加させる。更に他の選択肢としては、氷結状態を気象データといった間接的計測値により推定することである。特に、気温が氷点近辺または以下であって、降雪、降雨、または高湿度状況がある場合、電線への氷形成が推測できる。また、例えば直接及び間接といった異なる測定値を結合して、氷の量を判断することもできる。

インフラストラクチャ（または他の外部状況）の測定された状況は、後日用いるために、定量値としてパラメータ化することもできる。例えば、線路の荒れは、０：通常、１：軽度の荒れ、２：深刻な荒れ、とパラメータ化することができる。架線の氷結状況は、０：氷無し、１：わずかな氷、２：深刻な氷、とパラメータ化することができる。これらパラメータ化の閾値は、個別の実験または外部状況と車両損害レベルとの関連を提供可能な保守履歴から決定可能である。パラメータ化されたデータは、タイムスタンプと共に外部状況データベース１２に保存される。図４は、インフラストラクチャの識別、状況の場所、測定のタイムスタンプ、状況の種類、及び定量値を含む、外部状況データの例を示す。定量値の例は整数だが、非整数（つまり、小数）値を用いることも可能である。

鉄道運転システム３０は、鉄道車両運転のログを取り、運転データベース１８へこれらデータを更新する。図５は、運転ＩＤ、鉄道車両を識別するユニット番号、「履歴」または「計画」データ種類、車両がその上を走行した鉄道路線の識別子、及び運転の開始及び終了時間を含む、運転データの例を示す。「履歴／計画」データ種類は、既に起こった運転（「履歴」）及び将来に計画された運転（「計画」）を識別するものである。計画した運転が行われた際、関連する運転データの調整と共に、データ種類が「計画」から「履歴」に変更される。運転の開始及び終了時間の代わりに運転頻度を記録することも可能である。

故障知識データベース１６は、ＦＭＥＣＡデータ、故障モードと外部状況の種類の相関性、及び当該労働に対するトリガー損害値を含む特定の故障モードに対する必要な保守労働、の形式で、故障知識データを保存する。相関性データは、各故障モード／状況の組み合わせのそれぞれに対して相関係数を提供する。このため、相関関数の２は故障モードと状況間に強い相関関係があることを示し、相関関数の１はわずかな相関関係があることを示し、相関関数の０は相関関係が無いことを示す。ここでも非整数の相関性を用いることができる。

図６は、ＦＭＥＣＡ故障モードとして「車輪表面の損害」、「車輪形状のゆがみ」、及び「パンタグラフ集電舟の深刻な摩耗」、対応する故障効果として「乗り心地の低下」、「脱線」、及び「停電または架線の損害」、及び対応する深刻度評価として「重度」、及び「軽度」、を含む、故障知識データの例を示す。データは更に、「線路の荒れ」と「架線の氷」という外部状況を故障モードと関連付ける「線路の荒れ」の相関関数と「架線の氷」相関関数を含む。図６に示すように、「車輪表面の損害」と「車輪形状のゆがみ」は、「線路の荒れ」と相関関係があるが「架線の氷」とは相関関係がなく、特に「車輪表面の損害」は強い相関関係を有する。図６に同じく示すように、「パンタグラフ集電舟の深刻な摩耗」は「架線の氷」と強い相関関係を有するが、「線路の荒れ」とは相関関係がない。更に、保守の計画が必要な場合、要求される保守の情報を含むことができる。要求される保守の対応データとしては、「トリガー損害値」、「行為」、「設備」、及び「標準時間」を含む。特に、「トリガー損害値」は各故障モードに定義され、（以下に説明するように）損害推定と比較される所定の閾値である。トリガー損害値を超えた場合、システムは検査を要求するアラームを出力する、及びまたは対応する故障モードを検査する保守スケジュールを生成する。「行為」、「設備」、及び「標準時間」のデータ入力は、生成されたスケジュールで用いられる保守作業、推奨停車場、及び作業持続期間を特定する。

車両損害推定ユニット３８は、車両に対する損害の可能性と深刻度を推定する。車両損害推定ユニットは、外部状況データ、運転データ、故障知識データ、および任意で車両検査データ、を結合する。図７は、ユニットが行う車両損害推定プロセスのフローチャートを示す。

ステップ１０３において、特定の鉄道車両の最新の運転データが運転データベース１８から抽出され、同じく任意で当該車両の車両検査データが車両検査データベース３４から抽出される。その後、ステップ１０４において、運転データ（ｏ）と外部状況データベース１２内の外部状況データ（ｃ）から、累積露出値ＩＤ（ｃ、ｏ）が計算される。特に、列車が運転した時間及び場所データ（または当該データからの補間または補外）を各定量的外部状況値の時間及び場所データと関連付けることで、外部状況への累積的な露出を計算することができる。例えば、列車が路線Ａ沿いを２００ｋｍ走行し、当該路線Ａは頭上氷値が２であり、その後路線Ｂ沿いを５０ｋｍ走行し、当該路線Ｂは頭上氷値が１であり、最終的に再度路線Ａ沿いを１００ｋｍ走行し、当該路線Ａは頭上氷値が０の場合、頭上氷の累積露出値ＩＤは、頭上氷値を走行１００Ｋｍごとに正規化した上で、（２×２００／１００＋１×５０／１００＋０×２００／１００）＝４．５と算出される。

次に、故障知識データベース１６のデータを用いて、ステップ１０５において、システムは、車両予想損害値ＶＤ（ｕ，ｆ）を推定し、ここでｕは特定の車両ユニットを識別し、ｆは故障知識データにおける定められた故障モードを表す。例えば、ＶＤは以下の通り計算され、

ここでＦ（ｆ、ｃ）は故障モードｆと外部状況値ｃとを関連付ける相関関数である。例えば、図６において、Ｆ＝２は、パンタグラフ集電舟摩耗を頭上氷とを相関させる。この相関関数を、上記例における累積露出値ＩＤ＝４．５に適用すると、対応するＶＤ＝９．０となる。推定車両損害ＶＤ（ｕ，ｆ）はその後、車両損害データベース２４に保存される。

その後、システムはステップ１０１において次の鉄道車両に進み、１０２において損害推定を行うべき車両が更にあるかどうか確認する。全ての車両に対して損害推定を行った場合、推定ループは終了する。

次に、保守計画ユニット４０は損害推定に基づき、保守スケジュールを生成する。図８は、保守スケジュール生成手順のフローチャートを示す。ステップ２０３において、特定の車両について、車両損害データベース２４からのＶＤ（ｕ，ｆ）値と、故障知識データベース１６からのトリガー損害値が比較される。ＶＤがそれぞれのトリガー値以上の場合、保守が要求される。このため、上記頭上氷の例の場合、ＶＤは９．０と推定される。図６におけるパンタグラフ集電舟摩耗の対応トリガー値は６である。このため、この場合には、保守スケジュールが生成される。

ステップ２０４において、保守計画ユニット４０は、要求された保守について、対応する要求保守データを用いた（図６参照）保守スケジュールを作成する。例えば多くの車両に対する保守が必要なとき、または保守スケジュールが氾濫しているときなど、保守資源が不十分な場合、各故障モードの深刻度に応じて（パンタグラフ集電舟摩耗の場合、「重度」）、保守優先度を設定することも可能である。作成された保守スケジュールは、保守計画データベース３２に保存される。

システムは次に、ステップ２０１において次の鉄道車両に移動し、ステップ２０２においてスケジュール生成を行うべき車両が更にあるかどうか確認する。全ての車両について保守計画が完了した場合、計画ループは終了する。

図９は、生成された保守スケジュール内のデータの例である。ユニット識別子により識別された各車両について、スケジュールは、「車輪交換」または「集電舟交換」といった特定の作業を特定する「要求された保守」、及び固有作業ＩＤ、停車場ＡまたはＢといった作業設備、保守作業の開始時間としての時間、及び作業を完了する標準時間を特定する「スケジュール」、を含むことができる。任意で、スケジュールは、各車両の「損害値（すなわち、ＶＤ）」及び対応する故障モードを特定することもできる。これにより、以下に説明するように、作業者がより簡単に故障モードや損害を認識することを促進でき、また故障知識データベース１６の更新用の車両検査データの生成を助けることが出来る。

各車両について生成された保守計画は、保守指示ユニット４２によりＧＵＩとしてユーザに表示することができる。図１０は、車両ユニット識別子（例：ユニット１）、車両損害予想（例えば「パンタグラフ集電舟の深刻な摩耗」、要求される行為（例えば「集電舟交換」）、施設（例えば「停車場Ａ」）、開始時間（例えば「２０１１年１１月１３日０５：３０：００から」）、及び予定持続期間（例えば「３０分」）、といった情報を表示可能な、当該ＧＵＩの例を示す。当該情報は、ユーザが正しく車両を検査する一助となる。例えば、深刻度（例えば「重度」）、及び損害値スコア（例えば８）といった、他の情報も表示することができる。これらの情報は、ユーザが損害を認識して保守優先度を決定する一助となる。駅、路線及び停車場の場所も、外部状況データに基づく路線上の外部状況や車両運転履歴と共に表示することができる。これらの情報は、ユーザが、車両損害の要因を認識し、効果的な車両検査を促進する一助となる。また、運転遅延を防ぐために、いつまでに保守が終了しなければならないかユーザが決定できるよう、将来の運転計画を示すこともできる。

ユーザはまた、実際の状況を判断するため、車両を検査することができる。実際の状況結果は、ＧＵＩ経由でシステムに入力可能であり、車両検査データベース３４に車両検査データとして記録可能である。図１１は、固有作業ＩＤ、予測故障モード、実際の損害、実際行われた労働、及び当該労働の時間及び持続時間の形式の、車両検査データの例を示す。

故障知識更新ユニット３６はその後、実際の状況結果に基づき、故障知識データベース１６を更新することができる。特に、車両検査データを用いることで、相関関数Ｆ（ｆ，ｃ）を更新可能である。このため、実際の損害が推定損害よりも大きい場合、それぞれのＦ（ｆ，ｃ）を増加させることができ、実際の損害が推定損害よりも小さい場合、それぞれのＦ（ｆ，ｃ）を減少させることができる。当該更新により、将来の損害推定を改善することができる。例えば、図９において、パンタグラフ集電舟摩耗の損害値が８と推定されたが、図１１において実際の検査結果では集電舟の損害がない場合をあげる。これは、図６における頭上氷結状況下のパンタグラフ集電舟摩耗についての相関関数Ｆ（ｆ，ｃ）値である２が大きすぎる可能性があることを示唆する。

故障知識データを更新する他の選択肢としては、トリガー損害値を調整することがある。これにより、図６における頭上氷結状況下のパンタグラフ集電舟摩耗についての相関関数を減少させるのではなく、代わりに、対応するトリガー損害値を増加させる。任意で、故障知識データの「標準時間」を、保守労働の実際の持続時間に基づき更新することもできる。

保守スケジュールを作成するために車両予想損害値ＶＤ（ｕ，ｆ）とトリガー損害値の比較を用いるのと同様に、対応するトリガー損害値を超える車両損害予測値を有する車両が存在しないように、車両編成の中で鉄道車両の運転を予定するために当該比較を用いることもできる。このように、（臨時ではなく）定期車両保守を適切に調整することにより、車両故障の頻度を減少させ、車両編成全体の信頼度を向上させることができる。

より有利なことに、システムは、車両が走行する経路沿いの外部状況を測定して、鉄道車両損害推定を作成し保守を予定することを許可する。これにより、全ての車両に車上センサを設置し維持する必要がなくなる。

１ 鉄道車両
２ 車上センサ
４ 路傍センサ
５ インフラストラクチャ
６ 測候所
７ 通信システム
８ センサデータベース
１０ インフラストラクチャ診断ユニット
１２ 外部状況データベース
１４ 鉄道車両保守計画及び指示ユニット
１６ 故障知識データベース
１８ 運転データベース
２０ 鉄道車両保守スケジュール
２２ 保守作業者

Claims (15)

1. 鉄道車両の損害推定方法であって、
   前記鉄道車両が走行する経路の経路データを記録する記録ステップと、
   前記鉄道車両の走行時点における前記経路に沿って、車両の外部状況を測定する測定ステップと、
   前記記録された経路データと前記測定された外部状況の発生とを相関させることで、前記鉄道車両への予想損害を推定する推定ステップと、
   を含む、鉄道車両の損害推定方法。
2. 前記記録ステップにおいて、前記経路データは、前記鉄道車両が走行する路線と、当該路線を走行する時間とを特定するものである、請求項１に記載の鉄道車両の損害推定方法。
3. 前記測定ステップにおいて、前記外部状況の時間及び場所が測定されるものである、請求項１または２に記載の鉄道車両の損害推定方法。
4. 前記測定ステップにおいて、前記外部状況は一つまたは複数の定量値として測定され、
   前記推定ステップにおいて、前記一つまたは複数のそれぞれの定量値について、記録された経路にわたる前記定量値に対する車両の累積的な露出を定量化する累積露出値を用いて、それぞれの予想損害値が推定される、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の鉄道車両の損害推定方法。
5. 前記測定ステップにおいて、架線上の氷の量が定量値として測定され、前記推定ステップにおいて、それぞれの予想損害値がパンタグラフ集電舟の摩耗予想を定量化し、及びまたは
   前記測定ステップにおいて、線路の荒れの度合いが定量値として測定され、前記推定ステップにおいて、それぞれの予想損害値が車輪表面の摩耗予想及びまたは車両形状のゆがみ予想を定量化し、及びまたは
   前記測定ステップにおいて、線路ゆがみの度合いが定量値として測定され、前記推定ステップにおいて、それぞれの予想損害値が車輪形状のゆがみ予想を定量化し、及びまたは
   前記測定ステップにおいて、鉄道線路上の積雪量を定量値として測定し、前記推定ステップにおいて、それぞれの予想損害値がバラスの打撃による車体台枠への損害予想を定量化し、及びまたは
   前記測定ステップにおいて、浮遊砂塵量を定量値として測定し、前記推定ステップにおいて、それぞれの予想損害値が空調機損害の予想を定量化する、
   請求項４記載の鉄道車両の損害推定方法。
6. 前記推定ステップにおいて、それぞれの予想損害値は、前記累積露出値を、それぞれの予想損害値に対応する相関関数で乗じることで推定され、
   任意で、前記損害推定方法は、前記車両に対する実際の損害の評価に基づき、前記相関関数を更新するステップを更に含む、
   請求項４または５記載の鉄道車両の損害推定方法。
7. 鉄道車両の保守の計画方法であって、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の損害推定方法を実行する実行ステップと、
   前記推定された予想損害に基づき保守スケジュールを生成する生成ステップと、
   を含む、鉄道車両の保守の計画方法。
8. 前記生成ステップにおいて、保守は、前記またはそれぞれの予想損害値が対応するトリガー損害値を超えた場合に予定され、
   任意で、前記鉄道車両の保守の計画方法は、前記車両に対する実際の損害の評価に基づき、前記トリガー損害値を更新するステップを更に含む、
   請求項４から６のいずれか一項を引用する、請求項７に記載の鉄道車両の保守の計画方法。
9. 前記保守スケジュールを表示するステップを更に含む、
   請求項７または８に記載の鉄道車両の保守の計画方法。
10. 前記記録された経路データ及び前記測定された外部状況を表示するステップを更に含む、
    請求項７から９のいずれか一項に記載の鉄道車両の保守の計画方法。
11. 鉄道車両編成の運転手順であって、
    車両編成の各車両に対して、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法を実行するステップと、
    各車両について、前記または各予想損害値が対応するトリガー損害値以下に留まるよう、前記車両の運転を予定するステップと、
    を含む、鉄道車両編成の運転手順。
12. 鉄道車両を修理する手順であって、
    請求項７から１０のいずれか一項の方法を実行するステップと、
    前記保守スケジュールに基づき、前記鉄道車両に保守を実行するステップと、
    を含む、鉄道車両を修理する手順。
13. （Ａ）鉄道車両への損害を推定するシステムであって、前記システムは請求項１から６のいずれか一項に記載の方法を実行するよう構成され、
    （Ｂ）鉄道車両への保守を計画するシステムであって、前記システムは請求項７から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するよう構成され、
    （Ｃ）鉄道車両編成を運転するシステムであって、前記システムは請求項１１記載の方法を実行するよう構成される、
    システム。
14. コードを含むコンピュータプログラムであって、コンピュータ上で実行された場合、前記コンピュータに対して請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
15. コンピュータ可読媒体であって、請求項１４記載の前記コンピュータプログラムを保存する、コンピュータ可読媒体。