JP2017147786A - 異常診断装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】鉄道車両の回生ブレーキの異常を精度良く診断できる異常診断装置及び方法を提供する。
【解決手段】異常診断装置２は、絞り込み量推定部２７と、回生量補正部２８と、異常診断部２９と、を備える。絞り込み量推定部は、診断対象となる鉄道車両である診断車両の車両データと、診断車両とは異なる周辺車両の車両データと、に基づいて、診断車両の回生量の絞り込み量を推定する。回生量補正部は、推定された絞り込み量に基づいて、診断車両の回生量を補正する。異常診断部は、補正された回生量に基づいて、診断車両の回生ブレーキの異常を診断する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、異常診断装置、方法、及びプログラムに関する。

鉄道車両の運転士は、運転台に設けられたブレーキハンドルを操作することによって、車両を目的位置に停止させる。ブレーキが正常に動作しない場合、鉄道車両が目的位置で停止せず、乗客の利便性を損なったり、緊急時の停止ができず、事故につながったりする可能性がある。このため、鉄道車両を安全運行させるために、ブレーキの保守及び管理が重要である。

従来、鉄道車両の保守及び管理は、定期的な検査を主体として行われていた。これに対して、近年、鉄道車両の異常を早期に発見するために、運行中の車両データを収集し、鉄道車両の状態を監視するシステムの検討が進められている。

このようなシステムとして、鉄道車両の車軸や車輪にセンサを取り付け、走行中や停止中のデータを取得し、取得したデータと基準値を比較することにより、鉄道車両の異常を診断するものが提案されている。しかしながら、このシステムでは、鉄道車両が備える回生ブレーキの異常を診断することは困難であった。理由は、以下の通りである。

回生ブレーキでは、ある鉄道車両が回生したエネルギーを、他の鉄道車両が利用することが前提となっている。このため、回生ブレーキは、他の鉄道車両によるエネルギーの利用が困難な場合に、強制的にそのブレーキ機能を抑制する機能、いわゆる、回生絞り込みという機能を備えている。すなわち、ある鉄道車両の回生ブレーキの性能は、他の鉄道車両という外部要因に影響される。この結果、上記従来のシステムのように、ある鉄道車両のデータのみに基づいて、その鉄道車両の回生ブレーキの異常を診断しても、高い診断精度は得られなかった。

特開２０１３−１００１１１号公報 特開２０１３−１３９２０５号公報

鉄道車両の回生ブレーキの異常を精度良く診断できる異常診断装置、方法、及びプログラムを提供する。

一実施形態に係る異常診断装置は、推定部と、補正部と、診断部と、を備える。推定部は、診断対象となる鉄道車両である診断車両の車両データと、診断車両とは異なる周辺車両の車両データと、に基づいて、診断車両の回生量の絞り込み量を推定する。補正部は、推定された絞り込み量に基づいて、診断車両の回生量を補正する。診断部は、補正された回生量に基づいて、診断車両の回生ブレーキの異常を診断する。

異常診断システムの一例を示す図。 車両ＤＢの一例を示す図。 異常診断装置のハードウェア構成の一例を示す図。 異常診断装置の動作を示すフローチャート。 車両データの抽出方法を説明する図。 路線図の一例を示す図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

一実施形態に係る鉄道車両の異常診断システムについて、図１〜図６を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る異常診断システムの一例を示す図である。図１の異常診断システムは、車両データ収集装置１と、異常診断装置２と、を含む。

車両データ収集装置１（以下、「収集装置１」という）は、各鉄道車両に搭載される。ここでいう鉄道車両とは、１つ又は複数の車両が連結された列車のことである。収集装置１は、搭載された鉄道車両の車両データを収集し、異常診断装置２に送信する。

図１の例では、収集装置１は１つだけ示されているが、実際には、異常診断システムには、複数の収集装置１が含まれる。したがって、異常診断装置２には、複数の鉄道車両に搭載された各収集装置１から、各鉄道車両の車両データが送信される。図１の収集装置１は、複数のセンサ１１と、データ収集部１２と、送信部１３と、を備える。

各センサ１１は、鉄道車両の状態を検知し、検知結果を出力する。センサ１１は、鉄道車両の状態として、鉄道車両の各部位（例えば、パンタグラフなど）の電圧、電流、電力、加速度、速度、及び位置などを検知してもよいし、各部位（例えば、主幹制御器のハンドル）の制御値を検知してもよい。

データ収集部１２は、各センサ１１が出力した検知結果を収集する。データ収集部１２として、例えば、マイコンが利用される。データ収集部１２は、収集した複数の検知結果を含む車両データを生成し、生成した車両データを送信部１３に入力する。

送信部１３は、データ収集部１２から入力された車両データを、有線又は無線の通信網を介して、異常診断装置２に送信する。車両データの送信は、所定の時間間隔で行われてもよいし、所定のイベントに応じて行われてもよい。このようなイベントとして、例えば、鉄道車両が駅に到着することや、鉄道車両が所定の通信エリアに進入することが挙げられる。送信部１３として、例えば、既存の無線通信装置が利用される。

異常診断装置２（以下、「診断装置２」という）は、複数の鉄道車両の車両データに基づいて、各鉄道車両の回生ブレーキの異常を診断する。図１は、診断装置２の機能構成を示している。図１の診断装置２は、受信部２１と、車両ＤＢ２２と、路線ＤＢ２３と、診断対象設定部２４と、診断車両データ抽出部２５と、周辺車両データ抽出部２６と、絞り込み量推定部２７と、回生量補正部２８と、異常診断部２９と、を備える。

受信部２１は、各収集装置１が送信した各鉄道車両の車両データを、有線又は無線の通信網を介して受信する。受信部２１は、受信した車両データを、車両ＤＢ２２に入力する。

車両ＤＢ（データベース）２２は、受信部２１から入力された複数の鉄道車両の車両データを記憶する。図２は、車両ＤＢ２２の一例を示す図である。図２において、各行が各車両データ（各レコード）に相当し、各列が各フィールドに相当する。図２の例では、各レコードには、日時、列車番号、位置情報、速度、ブレーキノッチ、力行ノッチ、回生量、及び架線電圧が含まれる。

日時は、センサ１による検知日時である。列車番号は、鉄道車両の固有の識別子（ＩＤ）である。位置情報は、センサ１により検知された鉄道車両の位置を示す情報である。位置情報は、鉄道車両が含まれる路線上の区間で表されてもよいし、路線上における所定の地点（例えば、駅など）からの距離で表されてもよいし、緯度及び軽度で表されてもよい。速度は、センサ１により検知された鉄道車両の速度である。ブレーキノッチは、センサ１により検知されたブレーキハンドルの制御値である。力行ノッチは、センサ１により検知された主幹制御器のハンドルの制御値である。回生量は、鉄道車両が備える回生ブレーキによる回生電力に相当する量である。回生量は、電流、電圧、電力、力、及びエネルギーなど、任意の単位で表すことができる。架線電圧は、鉄道車両に給電している架線の電圧であり、鉄道車両のパンタグラフの電圧に相当する。なお、図２の車両データは一例に過ぎず、各車両データには、他のフィールドが含まれてもよい。

路線ＤＢ２３は、鉄道車両が走行する路線に関する路線情報を記憶する。路線情報には、路線図や、路線上に設置された施設（例えば、変電所など）に関する情報が含まれる。路線情報は、診断装置２のユーザにより、路線ＤＢ２３に予め記憶される。

診断対象設定部２４（以下、「設定部２４」という）は、診断対象を設定する。診断対象には、診断車両及び診断期間が含まれる。診断車両とは、診断装置２による診断対象となる鉄道車両のことである。診断期間とは、診断装置２による診断対象となる期間のことである。診断装置２は、診断期間における診断車両の回生ブレーキの異常を診断する。設定部２４は、定期的に所定の鉄道車両を診断車両として設定してもよいし、診断装置２のユーザからの入力された鉄道車両を診断車両として設定してもよい。また、設定部２４は、定期的に所定の期間を診断期間として設定してもよいし、診断装置２のユーザからの入力された期間を診断期間として設定してもよい。設定部２４は、設定した診断車両（列車番号）及び診断期間を診断車両データ抽出部２５に入力する。

診断車両データ抽出部２５（以下、「抽出部２５」という）は、車両ＤＢ２２から、診断期間における診断車両の車両データを抽出する。より詳細には、抽出部２５は、診断期間のうち、診断車両のブレーキ操作期間における、診断車両の車両データを抽出する。ブレーキ操作期間とは、鉄道車両のブレーキハンドルが操作された期間のことである。ブレーキ操作期間は、ブレーキノッチの値が０ではない期間に相当する。

抽出部２５は、抽出した車両データを絞り込み量推定部２７に入力する。抽出部２５は、抽出した車両データの全てを絞り込み量推定部２７に入力してもよいし、絞り込み量の計算に利用するデータだけを絞り込み量推定部２７に入力してもよい。絞り込み量の計算に利用するデータは、例えば、診断車両のブレーキノッチ及び架線電圧である。

また、抽出部２５は、診断車両の位置情報を周辺車両データ抽出部２６に入力し、診断車両の回生量を回生量補正部２８に入力する。

周辺車両データ抽出部２６（以下、「抽出部２６」という）は、車両ＤＢ２２から、診断期間における１つ又は複数の周辺車両の車両データを抽出する。より詳細には、抽出部２６は、診断期間のうち、診断車両のブレーキ操作期間における、周辺車両の車両データを抽出する。

周辺車両は、診断車両とは異なる鉄道車両である。より詳細には、周辺車両とは、診断車両とは診断車両の周辺を走行し、かつ、診断車両と同一の架線から給電される鉄道車両のことである。ここで、同一の架線とは、電気素子、コネクタ等で電気的に接続されたものを含んでもよい。診断車両と異なる架線から給電される鉄道車両は、診断車両の絞り込み量に影響を与えないため、周辺車両には含まれない。

周辺車両は、診断車両から所定距離の範囲内を走行する鉄道車両であるのが好ましい。ここでいう所定距離は、鉄道車両間の直線距離であってもよいし、鉄道車両間の架線の距離であってもよいし、鉄道車両間の区間数であってもよい。

抽出部２６は、抽出した各周辺車両の車両データを絞り込み量推定部２７に入力する。抽出部２６は、抽出した車両データの全てを絞り込み量推定部２７に入力してもよいし、絞り込み量の計算に利用するデータだけを絞り込み量推定部２７に入力してもよい。絞り込み量の計算に利用するデータは、例えば、周辺車両のブレーキノッチ、力行ノッチ、及び架線電圧である。

絞り込み量推定部２７（以下、「推定部２７」という）は、抽出部２５から入力された診断車両の車両データと、抽出部２６から入力された１つ又は複数の周辺車両の車両データと、に基づいて、診断期間に含まれる診断車両のブレーキ操作期間における、診断車両の絞り込み量を推定する。絞り込み量は、鉄道車両が備える回生ブレーキによる回生電力の、絞り込みによる変化量に相当する量である。絞り込み量は、電流、電圧、電力、力、及びエネルギーなど、任意の単位で表すことができる。絞り込み量は、例えば、以下の式により計算される。

式（１）において、Ｒ_ｅｓは絞り込み量、ｂｎはブレーキノッチ、ａｎは力行ノッチ、ｖは架線電圧、ｉは周辺車両の列車番号、ｊは診断車両の列車番号、ｄは周辺車両ｉと診断車両との間の距離、ａ，ｂ，Ａ，Ｂ，Ｃは係数、ｆは距離に応じた関数である。式（１）の右辺の第１項及び第２項は、診断車両に起因する診断車両の絞り込み量を表し、第３項は、周辺車両に起因する診断車両の絞り込み量を表す。

また、ｆは、診断車両と周辺車両ｉとの間の距離ｄｉに応じた、周辺車両ｉの重み係数を計算する関数である。絞り込み量Ｒ_ｅｓに対する周辺車両ｉの影響は、距離ｄｉに依存する。したがって、距離ｄｉに応じて重み付けすることにより、絞り込み量Ｒ_ｅｓを精度良く推定できる。一般に、周辺車両ｉの絞り込み量Ｒ_ｅｓに対する影響は、距離ｄｉが小さい程、大きくなる。この場合、関数ｆにより計算される重み係数は、距離ｄｉが小さい程、大きくなるのが好ましい。

また、係数ａ，ｂ，Ａ，Ｂ，Ｃや関数ｆは、予め設定されていてもよいし、学習により最適化されてもよい。推定部２７は、上記のような式に、診断車両及び周辺車両の車両データを適用することにより、診断車両の絞り込み量を推定する。

なお、絞り込み量の計算方法は、上記の式（１）に限られない。推定部２７は、絞り込み量を推定可能な任意の式を利用することができる。推定部２７は、推定した診断車両の絞り込み量を回生量補正部２８に入力する。

回生量補正部２８（以下、「補正部２８」という）は、推定部２８により推定された絞り込み量に基づいて、診断車両データ抽出部２４から入力された診断車両の回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}を補正する。以下では、補正部２８により補正された回生量を、補正済み回生量Ｒ_ｃｒという。補正済み回生量Ｒ_ｃｒは、例えば、以下の式により算出される。

式（２）において、ｋは、回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}及び絞り込み量Ｒ_ｅｓの単位やレベルを揃えるための変換係数である。ｋは、予め設定さえてもよいし、学習により最適化されてもよい。補正部２８は、算出した補正済み回生量Ｒ_ｃｒを異常診断部２９に入力する。

異常診断部２９（以下、「診断部２９」という）は、補正部２８から入力された補正済み回生量Ｒ_ｃｒに基づいて、診断車両の回生ブレーキの異常を診断し、診断結果を出力する。診断部２９は、例えば、補正済み回生量Ｒ_ｃｒに１つ又は複数の閾値を設定し、補正済み回生量Ｒ_ｃｒと閾値との関係に応じた診断結果を出力する。

閾値が１つの場合、診断部２９は、補正済み回生量Ｒ_ｃｒが、閾値より小さい場合に「異常」と診断し、閾値以上の場合に「正常」と診断すればよい。また、閾値が２つの場合、診断部は、補正済み回生量Ｒ_ｃｒと閾値との関係に応じて、「正常」、「異常予兆あり」、「異常」というように、回生ブレーキの状態を３段階で評価すればよい。なお、閾値は３つ以上設定することも可能である。

また、診断部２９は、補正済み回生量Ｒ_ｃｒに基づいて、異常度（又は正常度）を算出してもよい。この場合、診断部２９は、算出した異常度（又は正常度）を診断結果としてもよいし、異常度（又は正常度）に１つ又は複数の閾値を設定し、異常度（又は正常度）と閾値との関係に応じた診断結果を出力してもよい。

次に、診断装置２のハードウェア構成について図３を参照して説明する。本実施形態に係る診断装置２は、鉄道車両の司令所などに設置されたコンピュータ１００により構成される。コンピュータ１００には、サーバ、クライアント、マイコン、及び汎用コンピュータなどが含まれる。診断装置２の上述の各機能構成は、診断装置２を構成するコンピュータ１００の機能に相当する。

図３は、コンピュータ１００の一例を示す図である。図３のコンピュータ１００は、プロセッサ１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、を備える。プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５は、バス１０６により相互に接続されている。

プロセッサ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置を含む電子回路である。プロセッサ１０１として、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシン、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）、及びこれらの組合せを用いることができる。

プロセッサ１０１は、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、入力装置１０２、通信装置１０４、記憶装置１０５）から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、表示装置１０３、通信装置１０４、記憶装置１０５）に出力する。具体的には、プロセッサ１０１は、コンピュータ１００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、異常診断プログラムなどを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。

異常診断プログラムとは、コンピュータ１００に、診断装置２の上述の各機能構成を実現させるプログラムである。異常診断プログラムは、一時的でない有形のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶される。上記の記憶媒体は、例えば、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、半導体メモリであるが、これに限られない。プロセッサ１０１が異常診断プログラムを実行することにより、コンピュータ１００が診断装置２として機能する。

入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置である。入力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルであるが、これに限られない。ユーザは、入力装置１０２を用いることにより、診断車両や診断期間などを入力することができる。

表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置である。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。表示装置１０３は、車両ＤＢ２２に記憶された車両データ、路線ＤＢ２３に記憶された路線情報、及び診断部２９が出力した診断結果などを表示することができる。また、上述の診断対象設定部２４は、表示装置１０３に表示されるＧＵＩ（Graphical User Interface）により構成することができる。

通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置（例えば、収集装置１など）と無線又は有線で通信するための装置である。通信装置１０４は、例えば、モデム、ハブ、及びルータであるが、これに限られない。上述の受信部２１は、通信装置１０４により構成される。

記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳや、異常診断プログラム、異常診断プログラムの実行に必要なデータ、及び異常診断プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。また、外部記憶装置は、例えば、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。車両ＤＢ２２及び路線ＤＢ２３は、記憶装置１０５上に構築されてもよいし、外部のサーバ上に構築されてもよい。

なお、コンピュータ１００は、プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５を、それぞれ１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器を接続されていてもよい。

また、診断装置２は、単一のコンピュータ１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されてもよい。

さらに、異常診断プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５に予め記憶されていてもよいし、コンピュータ１００の外部の記憶媒体に記憶されていてもよいし、インターネット上にアップロードされていてもよい。いずれの場合も、異常診断プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、診断装置２の機能が実現される。

次に、診断装置２の動作について、図４〜図６を参照して具体的に説明する。図４は、診断装置２による異常診断処理を示すフローチャートである。以下では、診断車両及び診断期間は設定済みであるものとする。

異常診断処理が開始されると、まず、抽出部２５が、診断車両のブレーキ操作期間を取得する（ステップＳ１）。具体的には、抽出部２５は、車両ＤＢ２５に記憶された、診断期間における診断車両の車両データを参照して、ブレーキノッチが０ではない期間を、ブレーキ操作期間として取得する。

図５は、車両データの抽出方法を説明する図である。図５において、診断期間は、ｔ_０からｔ_４までの期間に設定されている。図５の例では、診断期間の間に、診断車両のブレーキノッチｂｎ_ｊが０ではない期間は、ｔ_１からｔ_２までの期間である。したがって、抽出部２５は、ブレーキ操作期間として、ｔ_１からｔ_２までの期間を取得する。

次に、抽出部２５は、車両ＤＢ２２から、ブレーキ操作期間における診断車両の車両データを抽出する（ステップＳ２）。ここで抽出される車両データには、診断車両の位置情報、ブレーキノッチｂｎ_ｊ、回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}、及び架線電圧ｖ_ｊなどが含まれる。なお、図５に示すように、ブレーキ操作期間の間、回生ブレーキが電力回生を行うため、回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}は大きくなる。

抽出部２５は、診断車両の車両データの抽出後、位置情報を抽出部２６に入力し、絞り込み量Ｒ_ｅｓの計算に利用するデータ（ブレーキノッチｂｎ_ｊや架線電圧ｖ_ｊなど）を絞り込み量推定部２７に入力し、回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}を回生量補正部２８に入力する。

続いて、抽出部２６は、診断車両の位置情報と、路線情報と、に基づいて、周辺車両を特定する（ステップＳ３）。まず、抽出部２６は、診断車両の位置情報と、路線情報と、に基づいて、診断車両に給電した架線と同一の架線から給電され、かつ、診断車両から所定距離の範囲内に含まれる路線の範囲（以下、「周辺範囲」という）を特定する。

ここで、図６を参照して、周辺範囲について説明する。図６は、路線ＤＢ２３に記憶された路線図の一例を示す図である。図６の路線図には、駅Ｓｔ_１〜Ｓｔ_５を有する第１の路線と、駅Ｓｔ_３，Ｓｔ_６，Ｓｔ_７を有する第２路線と、が含まれる。第１の路線と、第２の路線と、では、鉄道車両は異なる架線から給電される。駅Ｓｔ_１と駅Ｓｔ_２との間の区間を区間Ａ、駅Ｓｔ_２と駅Ｓｔ_３との間の区間を区間Ｂ、駅Ｓｔ_３と駅Ｓｔ_４との間の区間を区間Ｃ、駅Ｓｔ_４と駅Ｓｔ_５との間の区間を区間Ｄ、駅Ｓｔ_５と駅Ｓｔ_６との間の区間を区間Ｅ、駅Ｓｔ_６と駅Ｓｔ_７との間の区間を区間Ｆという。

ここで、診断車両の位置が区間Ｂであり、周辺範囲が診断車両の位置から１区間以内である場合について考える。このとき、周辺範囲は、区間Ｂから１区間以内であり、かつ、区間Ｂと同一の架線から電力が供給される区間となる。したがって、抽出部２６は、周辺範囲と、区間Ａ，Ｂ，Ｃに特定する。区間Ｅは、区間Ｂとは異なる架線から給電されるため、周辺範囲には含まれない。このように、抽出部２６は、路線情報（路線図）と、診断車両の位置情報と、に基づいて、周辺範囲を特定することができる。

次に、抽出部２６は、車両ＤＢ２２に記憶された各鉄道車両の位置情報を参照し、ブレーキ操作期間において上記の周辺範囲を走行していた鉄道車両を検索し、見つかった鉄道車両のうち、診断車両以外の鉄道車両を、周辺車両として特定する。

続いて、抽出部２６は、特定した周辺車両の、ブレーキ操作期間における車両データを、車両ＤＢ２２から抽出する（ステップＳ４）。図５の例では、ブレーキ操作期間における、周辺車両のブレーキノッチｂｎ_ｉと、力行ノッチａｎ_ｉと、が示されているが、抽出される周辺車両の車両データには、架線電圧ｖ_ｉが含まれてもよい。また、抽出部２６は、診断車両の位置情報を抽出し、ブレーキ操作期間における診断車両と周辺車両との間の距離ｄ_ｉを計算し、車両データに含めてもよい。

抽出部２６は、周辺車両の車両データの抽出後、抽出した各周辺車両の車両データを推定部２７に入力する。

ブレーキ操作期間における、診断車両及び周辺車両の車両データを入力された推定部２７は、入力された車両データに基づいて、ブレーキ操作期間における診断車両の絞り込み量Ｒ_ｅｓを推定する（ステップＳ５）。絞り込み量Ｒ_ｅｓは、例えば、式（１）により計算される。推定部２７は、推定した絞り込み量Ｒ_ｅｓを、補正部２８に入力する。

ブレーキ操作期間における、診断車両の絞り込み量Ｒ_ｅｓを入力された補正部２８は、絞り込み量Ｒ_ｅｓに基づいて、抽出部２５から入力された診断車両の回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}を補正する（ステップＳ６）。補正済み回生量Ｒ_ｃｒは、例えば、式（２）により計算される。補正部２８は、計算した補正済み回生量Ｒ_ｃｒを、診断部２９に入力する。

補正済み回生量Ｒ_ｃｒを入力された診断部２９は、補正済み回生量Ｒ_ｃｒと、回生量の閾値Ｒ_ｔｈと、を比較する（ステップＳ７）。補正済み回生量Ｒ_ｃｒが閾値Ｒ_ｔｈ以上である場合（ステップＳ７のＹＥＳ）、診断部２９は、診断車両の回生ブレーキが正常と判定する（ステップＳ８）。一方、補正済み回生量Ｒ_ｃｒが閾値Ｒ_ｔｈ未満である場合（ステップＳ７のＮＯ）、診断部２９は、診断車両の回生ブレーキが異常と判定する（ステップＳ９）。なお、上述の通り、診断部２９により診断方法は、これに限られない。

その後、診断部２９は、診断結果を出力する（ステップＳ１０）。出力された診断結果は、例えば、表示装置１０３に表示される。これにより、診断装置２のユーザは、診断結果を把握し、診断車両の保守及び管理のために活用することができる。なお、診断結果は、記憶装置１０５に記憶されてもよいし、通信装置１０４により、外部装置に送信されてもよい。

以上説明した通り、本実施形態に係る診断装置２は、診断車両の車両データと、周辺車両の車両データと、に基づいて、診断車両の絞り込み量Ｒ_ｅｓを推定し、推定された絞り込み量Ｒ_ｅｓを利用して、診断車両の回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}を補正する。これにより、診断装置２は、診断車両の回生量の実測値である回生量Ｒ_{ｍｅａｎｓ}から、他の鉄道車両の影響を除去することができる。診断装置２は、こうして得られた補正済み回生量Ｒ_ｃｒに基づいて、診断車両の回生ブレーキの異常を診断するため、回生ブレーキの異常を精度良く診断することができる。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１：車両データ収集装置、２：異常診断装置、１１：センサ、１２：データ収集部、１３：送信部、２１：受信部、２２：車両ＤＢ、２３：路線ＤＢ、２４：診断対象設定部、２５：診断車両データ抽出部、２６：周辺車両データ抽出部、２７：絞り込み量推定部、２８：回生量補正部、２９：異常診断部、１００：コンピュータ、１０１：プロセッサ、１０２：入力装置、１０３：表示装置、１０４：通信装置、１０５：記憶装置、１０６：バス

Claims (13)

1. 診断対象となる鉄道車両である診断車両の車両データと、前記診断車両とは異なる周辺車両の車両データと、に基づいて、前記診断車両の回生量の絞り込み量を推定する推定部と、
   推定された前記絞り込み量に基づいて、前記診断車両の前記回生量を補正する補正部と、
   補正された前記回生量に基づいて、前記診断車両の回生ブレーキの異常を診断する診断部と、
   を備える異常診断装置。
2. 前記周辺車両は、前記診断車両と同一の架線から給電される前記鉄道車両である
   請求項１に記載の異常診断装置。
3. 前記周辺車両は、前記診断車両から所定距離の範囲内を走行する前記鉄道車両である
   請求項１又は請求項２に記載の異常診断装置。
4. 前記車両データは、ブレーキノッチ、回生量、架線電圧、力行ノッチ、及び位置情報の少なくとも１つを含む
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の異常診断装置。
5. 前記診断部は、補正された前記回生量が所定の閾値より小さい場合、前記回生ブレーキを異常と診断する
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
6. 前記推定部は、前記診断車両のブレーキ操作期間における、前記診断車両及び前記周辺車両の前記車両データに基づいて、前記絞り込み量を推定する
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
7. 前記補正部は、前記診断車両のブレーキ操作期間における、前記回生量において、前記推定部にて推定された前記絞り込み量との和を演算する
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
8. 前記診断車両及び前記周辺車両を含む複数の前記鉄道車両の車両データを記憶する車両ＤＢを備える
   請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の異常診断装置。
9. 前記車両ＤＢに記憶された前記車両データから、前記診断車両の前記車両データを抽出する診断車両データ抽出部を備える
   請求項８に記載の異常診断装置。
10. 前記車両ＤＢに記憶された前記車両データから、前記周辺車両の前記車両データを抽出する周辺車両データ抽出部を備える
    請求項８又は請求項９に記載の異常診断装置。
11. 前記鉄道車両が走行する路線に関する路線情報を記憶する路線ＤＢを備える
    請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の異常診断装置。
12. 診断対象となる鉄道車両である診断車両の車両データと、前記診断車両とは異なる周辺車両の車両データと、に基づいて、前記診断車両の回生量の絞り込み量を推定する工程と、
    推定された前記絞り込み量に基づいて、前記診断車両の前記回生量を補正する工程と、
    補正された前記回生量に基づいて、前記診断車両の回生ブレーキの異常を診断する工程と、
    を含む異常診断方法。
13. 診断対象となる鉄道車両である診断車両の車両データと、前記診断車両とは異なる周辺車両の車両データと、に基づいて、前記診断車両の回生量の絞り込み量を推定する工程と、
    推定された前記絞り込み量に基づいて、前記診断車両の前記回生量を補正する工程と、
    補正された前記回生量に基づいて、前記診断車両の回生ブレーキの異常を診断する工程と、
    をコンピュータに実行させる異常診断プログラム。

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