JP2020088959A - Train information processing device and train information processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、列車情報処理装置および列車情報処理方法に関する。 Embodiments of the present invention relate to a train information processing device and a train information processing method.
列車を駆動するモーターの効率を速度及び出力に応じて示す効率マップが一般に知られている。この効率マップは運転の効率化に用いられている。ところが、効率マップはモーターの仕様から生成され、列車の走行時の特性は明らかではなかった。このため、列車の走行時における特性を統計データに基づき図表化する列車情報処理装置が求められている。 Efficiency maps that show the efficiency of a motor that drives a train as a function of speed and power are generally known. This efficiency map is used to improve driving efficiency. However, the efficiency map was generated from the specifications of the motor, and the running characteristics of the train were not clear. For this reason, there is a demand for a train information processing apparatus that charts the characteristics of trains during running based on statistical data.
本発明が解決しようとする課題は、列車の走行時における特性を統計データに基づき図表化可能な列車情報処理装置および列車情報処理方法を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a train information processing apparatus and a train information processing method capable of charting characteristics of trains during running based on statistical data.
本実施形態に係る列車情報処理装置は、記憶部と、モデル生成部と、表示制御部とを備える。記憶部は、列車の走行時の特性を示す目的変数に関する情報を複数の時断面において記憶する。モデル生成部は、記憶部に記憶される目的変数に関する説明変数の情報を用いた目的変数のモデルを生成する。表示制御部は、モデルを表示部に表示する。 The train information processing device according to the present embodiment includes a storage unit, a model generation unit, and a display control unit. The storage unit stores information regarding a target variable indicating a train running characteristic in a plurality of time sections. The model generation unit generates a model of the objective variable using the information of the explanatory variable regarding the objective variable stored in the storage unit. The display control unit displays the model on the display unit.
以下、本発明の実施形態に係る列車情報処理装置および列車情報処理方法について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、本発明の実施形態の一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。 Hereinafter, a train information processing apparatus and a train information processing method according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The following embodiments are examples of the embodiments of the present invention, and the present invention is not construed as being limited to these embodiments. Further, in the drawings referred to in this embodiment, the same portions or portions having similar functions are denoted by the same reference numerals or similar reference numerals, and repeated description thereof may be omitted. In addition, the dimensional ratios in the drawings may be different from the actual ratios for convenience of description, or a part of the configuration may be omitted from the drawings.
図１は、列車情報処理装置１の構成を示すブロック図である。列車情報処理装置１は、モデルに基づく列車の状態を判定又は表示する装置であり、記憶部１０と、情報処理部２０と、表示部３０と、操作部４０と、を備えて構成されている。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the train information processing device 1. The train information processing device 1 is a device that determines or displays the state of a train based on a model, and includes a
記憶部１０は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。また、記憶部１０は、クラウドコンピューティング技術により複数の装置に分散して情報を記憶するものであってもよい。記憶部１０は、統計データとして、列車の走行時の特性を示す目的変数に関する情報などを複数の時断面において記憶する。目的変数は、編成又は車両毎の引張力、ブレーキ力、エネルギー効率、及び制動効率などに関する変数である。記憶部１０は、情報処理部２０の処理プログラムを記憶している。記憶部１０の詳細は後述する。
The
情報処理部２０は、例えばプロセッサを含んで構成され、記憶部１０に記憶される説明変数の情報を用いて、目的変数のモデルを生成する。また、情報処理部２０は、生成したモデルに基づき、列車の状態を判定する。さらにまた、情報処理部２０は、生成したモデルのモデル形状の画像を生成する。情報処理部２０の詳細も後述する。
The
表示部３０は、例えばモニターであり、情報処理部２０から供給される画像データに基づく画像を表示する。この表示部３０は、例えばモデル形状の画像、モデルにより演算された目的変数の値をグラフとして示す画像などを表示する。
The
操作部４０は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して情報処理部２０に出力する。例えば、操作部４０は、列車の異常が通知された場合、起点となった異常発報と、その点検記録を表示部３０の画面インターフェース（Ｉ／Ｆ）などを介して入力する。また、操作部４０は、モデルの作成、表示、判定方法、再作成などの操作者の指示を入力する。
The
ここで、記憶部１０の構成をより詳細に説明する。記憶部１０は、車両データ記憶部１０ａと、アセットデータ記憶部１０ｂと、調査結果記録データ記憶部１０ｃと、モデル記憶部ｄと、を有する。ここで時断面は、時間経過においての離散的な時点を意味する。
Here, the configuration of the
車両データ記憶部１０ａは、列車収集データを記憶している。すなわち、車両データ記憶部１０ａは、複数の時断面における列車又は編成の重量、速度、加速度、消費電力、走行位置、力行ノッチ情報、ブレーキノッチ情報、架線電流、及び架線電圧と、走行抵抗、勾配抵抗、曲線抵抗などに関する情報を記憶する。特にモデル生成に関する情報として、編成要求引張力、編成消費電力、基準編成要求引張力、車両要求引張力、編成要求空制ブレーキ力、編成要求電制ブレーキ力、編成重量、車両要求空制ブレーキ力、車両要求電制ブレーキ力、編成加速度、編成制動力、編成要求空制制動力、編成要求電制制動力、編成回生電力、車両要求空制制動力、車両要求空制制動力、車両回生電力などを記憶する。また、車両データ記憶部１０ａは、路線の位置ごとの勾配情報、曲半径を含む曲線情報、トンネルの有無などの路線データも記憶する。
The vehicle
アセットデータ記憶部１０ｂは、列車装置の変更に関する情報を記憶する。アセットデータ記憶部１０ｂは、例えば編成毎の電車の点検、整備と、列車運行に関係する設備の更新などの記録を記憶する。
The asset
調査結果記録データ記憶部１０ｃは、後述の判定部２０４により異常判定がされた場合に、異常判定と列車情報とを関連付けて記憶する。調査結果記録データ記憶部１０ｃは、例えば、異常情報と、異常が発生した状況、例えば加速度、速度、走行地点、消費電力、架線電流、架線電圧、ノッチ情報などを関連付けて記憶する。また、調査結果記録データ記憶部１０ｃは、異常情報と、調査員の調査結果も関連付けて記憶する。これにより、例えば、異常判定がされたけど、調査結果は問題なしであった情報なども記憶され、誤判定の低減に用いられる。
The investigation result record
生成モデル記憶部１０ｄは、後述のモデル生成部２０２により生成されたモデルを記憶する。また、生成モデル記憶部１０ｄは、モデル生成に用いられたデータをモデルと対応付けてデータセットとして記憶する。これにより、モデルに使用されたデータを容易に特定することが可能となり、モデルの分析や解析が必要となった場合には、効率的、かつ精度の高い分析を行うことができる。
The generation
ここで、情報処理部２０の構成をより詳細に説明する。この情報処理部２０は、選択部２００と、モデル生成部２０２と、判定部２０４と、特性可視化部２０６と、表示制御部２０８と、誤報要因提示部２１０と、異常判定閾値調整入力部２１２と、偏差モデル生成部２１３と、制御部２１４とを有する。
Here, the configuration of the
選択部２００は、使用するモデル、表示方法、判定方法、及びデータを選択する。この選択部２００は、指示選択部２００ａ、学習用データ選択部２００ｂと、補足データ選択部２００ｃと、比較用データ選択部２００ｄとを有する。
The
指示選択部２００ａは、使用するモデル、表示方法、及び判定方法などを選択する。
図２Ａは、指示選択部２００ａの選択に用いられるインターフェース例を示す図である。図２Ａに示すように、選択用のインターフェース画面は表示部３０に表示され、操作部４０の操作によりモデル欄、表示方法Ｉ欄、表示方法ＩＩ欄、判定方法欄の中から操作に関する選択操作が行われる。これにより、任意の組み合わせによる操作が可能である。これらの選択結果は、記憶部１０に記憶される。
The instruction selection unit 200a selects a model to be used, a display method, a determination method, and the like.
FIG. 2A is a diagram showing an example of an interface used for selection by the instruction selection unit 200a. As shown in FIG. 2A, the interface screen for selection is displayed on the
例えば、操作者は先ず、モデル欄の、（Ａ）編成力行制御、（Ｂ）編成ブレーキ制御、（Ｃ）力行編成エネルギーモデル、（Ｄ）ブレーキ編成制動効率、
（Ｅ）編成力行制御＋エネルギー、（Ｆ）編成ブレーキ制御＋エネルギー、（ａ）車両力行制御、（ｂ）ブレーキ車両制御、（ｃ）力行車両エネルギーモデル、（ｄ）ブレーキ車両制動効率、（ｅ）車両力行制御＋エネルギー、（ｆ）車両ブレーキ制御＋エネルギー、（ｇ）その他、の中から使用するモデルを選択する。本実施形態に係るモデルは（Ａ）〜（ｇ）であるが、これに限定されず列車の特性を示す他のモデルや統計量を登録してもよい。
For example, the operator first of all, in the model column, (A) composition driving control, (B) composition braking control, (C) composition composition energy model, (D) braking composition braking efficiency,
(E) Formation power running control+energy, (F) Formation brake control+energy, (a) Vehicle power running control, (b) Brake vehicle control, (c) Power running vehicle energy model, (d) Brake vehicle braking efficiency, (e) ) A model to be used is selected from vehicle power running control+energy, (f) vehicle brake control+energy, and (g) others. The models according to the present embodiment are (A) to (g), but the present invention is not limited to this, and other models or statistics indicating train characteristics may be registered.
次に、操作者は表示方法Ｉ欄の、例えば（Ａ）モデル、（Ｂ）基準モデルＩ（仕様）、（Ｃ）基準モデルＩＩ（異なる期間）、（Ｄ）基準モデルＩＩＩ（異なる編成）、（Ｅ）基準モデルＩＶ（異なる車両）、（Ｆ）基準モデルＶ（異なる編成の車両）、（Ｇ）定数、（Ｈ）その他、の中から使用する表示方法Ｉを選択する。本実施形態に係る表示方法Ｉは（Ａ）〜（Ｈ）であるが、これに限定されずモデル形状の特性を示す他の表示方法を登録してもよい。表示方法Ｉ欄の中には、モデル欄の選択により自動的に選択される項目もある。 Next, the operator selects, for example, (A) model, (B) reference model I (specification), (C) reference model II (different period), (D) reference model III (different organization) in the display method I column, The display method I to be used is selected from among (E) reference model IV (different vehicle), (F) reference model V (vehicle of different organization), (G) constant, (H) and others. The display method I according to the present embodiment is (A) to (H), but the display method I is not limited to this, and other display methods showing the characteristics of the model shape may be registered. Some items in the display method I column are automatically selected by selecting the model column.
次に、操作者は表示方法ＩＩ欄の、例えば（Ａ）偏差モデル、（Ｂ）実走行データ、（Ｃ）２次元、（Ｄ）３次元、（Ｅ）グラフ、（Ｆ）その他、の中から使用する表示方法ＩＩを選択する。本実施形態に係る表示方法ＩＩは（Ａ）〜（Ｆ）であるが、これに限定されずモデル形状の特性を示す他の表示方法を登録してもよい。なお、表示方法Ｉ、ＩＩ、判定方法欄は複数を選択することが可能である。 Next, the operator selects, for example, (A) deviation model, (B) actual traveling data, (C) two-dimensional, (D) three-dimensional, (E) graph, (F) other in the display method II column. Display method II to be used is selected from. The display method II according to the present embodiment is (A) to (F), but the display method is not limited to this, and other display methods showing the characteristics of the model shape may be registered. Note that it is possible to select a plurality of display methods I and II and determination method columns.
次に、操作者は判定方法欄の、例えば（Ａ）モデル形状の偏差、（Ｂ）モデル形状の特性、（Ｃ）実走行データの分布、（Ｅ）その他、の中から使用する判定方法を選択する。本実施形態に係る判定方法は（Ａ）〜（Ｅ）であるが、これに限定されず他の判定方法を登録してもよい。モデル、表示方法Ｉ、ＩＩ、判定方法の詳細は後述する。 Next, the operator selects a determination method to be used from among the determination method columns, for example, (A) model shape deviation, (B) model shape characteristics, (C) actual traveling data distribution, (E) and others. select. Although the determination methods according to this embodiment are (A) to (E), the determination method is not limited to this and other determination methods may be registered. Details of the model, the display methods I and II, and the determination method will be described later.
学習用データ選択部２００ｂは、選択されたモデルに対応する目的変数に関する説明変数の情報を記憶部１０から選択する。すなわち、学習用データ選択部２００ｂは、選択されたモデルに基づき、モデル引張力、ブレーキ力、エネルギー効率、及び制動効率などに関する目的変数の中からモデルを生成する目的変数を選択し、選択した目的変数に関する説明変数の情報を記憶部１０から選択する。この学習用データ選択部２００ｂは、選択された情報をモデル生成部２０２に供給する。
The learning
補足データ選択部２００ｃは、アセットデータ記憶部１０ｂ及び調査結果記録データ記憶部１０ｃの情報を参照して、対象となる列車の装置に変更、修理などがあった時の情報を学習用データ選択部２００ｂに供給する。これにより、学習用データ選択部２００ｂは、例えば、モデル生成に用いる情報を、対象となる列車の列車装置に変更があった後の情報から選択する。例えば、モデルの生成、学習と呼ぶ場合もある、を行う際、異常が発生している状態のデータを用いると、適切なモデルが生成できない可能性がある。そこで、学習用データ選択部２００ｂは、補足データ選択部２００ｃの選択に従い、異常が発生している部分のデータが混在しないよう、データの選択を行う。
The supplemental data selection unit 200c refers to the information in the asset
比較用データ選択部２００ｄは、例えば異なる時期に取得された説明変数を判定部２０４に供給する。例えば、比較用データ選択部２００ｄは、第１期間における説明変数の情報と、第１期間と異なる第２期間における説明変数の情報をモデル生成部２０２、判定部２０４に供給する。
The comparison data selection unit 200d supplies the explanatory variables acquired at different times to the
モデル生成部２０２は、指示選択部２００ａにより選択されたモデルを生成する。より詳細には、モデル生成部２０２は、選択されたモデル基づき、記憶部１０に記憶される目的変数に関する説明変数の情報を用いた目的変数のモデルを生成する。
The
このモデル生成部２０２は、判定部２０４で判定に使用する基準モデルＩ〜Ｖ（図２Ａ）も生成する。すなわち、モデル生成部２０２は、列車の仕様に基づく基準モデルＩを生成する。この仕様は、例えばモーターの仕様などである。このため、基準モデルＩは、列車における部品の仕様などから演算される。また、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数の取得期間と異なる期間における説明変数に基づき、基準モデルＩＩを生成する。すなわち、基準モデルＩＩを生成するために使用する説明変数の取得期間である第１期間は、モデルの生成に用いた説明変数の取得期間である第２期間と異なる。また、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数と異なる編成における説明変数に基づき、基準モデルＩＩＩを生成する。さらにまた、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数の車両と異なる車両における説明変数に基づき、基準モデルＩＶを生成する。また、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数の編成の車両と異なる編成の車両における説明変数に基づき、基準モデルＶを生成する。
The
また、モデル生成部２０２は、新たなモデルを生成した場合に、新規モデルと旧モデルの双方を使用可能な状態で管理する。これにより、新規モデルと旧モデルの双方を使用した判定が可能となる。モデル生成部２０２の詳細は、後述する。
In addition, the
判定部２０４は、指示選択部２００ａにより選択された判定方法を用いて、モデル生成部２０２が生成したモデルに基づき、列車の状態を判定する。モデル生成部２０２が生成したモデルに基づき、列車の状態を判定する。例えば判定法（Ａ）、（Ｂ）（図２Ａ）が選択された場合、判定部２０２は、モデルにおける形状の幾何学的な情報に基づき、列車の状態を判定する。すなわち、判定方法（Ａ）、（図２Ａ）が選択された場合、判定部２０４は、モデル形状と基準モデルＩ、又はＩＩの形状との偏差に基づき、列車の状態を判定する。
The
判定方法（Ｂ）、（図２Ａ）が選択された場合、この判定部２０４は、例えばモデル生成部２０２が生成したモデルのモデル形状の特性の変化に基づき、列車の状態を判定する。このように、判定法（Ａ）、（Ｂ）（図２Ａ）が選択された場合、モデル形状の変化を定量化することにより、モデルの生成に用いた情報の特性に変化があったことを統計的に把握可能である。また、モデル形状は図表化することが可能であり、運転士は、モデル形状の変化により、モデルの生成に用いた情報の特性に変化があったことを客観的に把握可能となる。これにより、統計的な情報と、運転士の視認情報を統一的に扱うことが可能となり、異常判定をより高精度に行うことができる。なお、異常の判定においては、ある閾値を実走行データが超えた場合を異常とみなしたり、ユーザが設定した回数を超えた場合に異常とみなしたり、ユーザが設定した所定期間を超えた場合に異常とみなしてもよい。また、駅間走行や特定の時間幅を設定して、その時間幅の間に閾値を超えた回数をカウントして異常を判定してもよい。なお、本実施形態に係る第１期間と第２期間との重複は存在しないように構成されているが、これに限定されず、一部に重複が存在してもよい。
When the determination method (B) or (FIG. 2A) is selected, the
判定方法（Ｃ）、（図２Ａ）が選択された場合、判定部２０４は、モデル生成部２０２が生成したモデルと実走行データの偏差に基づき、列車の状態を判定する。例えば、説明変数に対して演算した目的変数の値の統計分布から、新たに取得された実走行データの値がずれていれば、異常と判定する。実走行データの値がずれていると説明変数の特性に変化があったことを統計的に把握可能であり、異常判定をより高精度に行うことが可能となる。
When the determination method (C) or (FIG. 2A) is selected, the
判定部２０４は、新モデルと、旧モデルのように複数モデルが存在する場合に、以下の３条件により判定する。すなわち、第１条件は、複数モデルによる判定が、すべて異常と判定する場合のみ異常判定とする。第２条件は、複数モデルによる判定の一方のみが異常と判定した場合に異常判定とする。第３条件は、いずれか一方だけでも異常と判断した場合異常判定とする。第１条件は、新モデルと、旧モデルの特性差が少ない場合に有効であり、第２条件は、新モデルと、旧モデルの特性差がより大きい場合に有効であり、第３条件は、判定を厳しくする場合、すなわち、異常状態を正常状態としない方向に厳しくする場合に有効である。また、点検等で車両の設定パラメータが特定の条件に設定された場合は、同じ設定条件時のデータで作成されたモデル同士を比較して異常を判定してもよい。
When a plurality of models such as a new model and an old model exist, the
特性可視化部２０６は、列車の走行時の特性に関する画像を生成する。
The
表示制御部２０８は、指示選択部２００ａにより選択された表示方法Ｉ、ＩＩを用いて、モデル生成部２０２が生成したモデルのモデル形状の画像を生成する。例えば、モデル形状の画像は、モデルを、３次元座標上にプロットした画像である。例えば、グラフの画像は、モデルにより演算された目的変数をグラフとして示す画像を生成する。また、表示制御部２０８は、目的変数の統計量のグラフとして、平均、分散、最大値、最小値などを図表化する。目的変数の値は、特徴量と呼ばれる場合がある。表示制御部２０８の詳細は後述する。表示制御部２０８は、生成した画像を表示部３０に表示する。
The
図２Ｂは、誤報要因提示部２１０が抽出した情報に基づき、表示制御部２０８が生成した画像２２Ｂの例を示す図である。ここでは、所定期間に検知された異常検知に基づく処理例が示されている。
FIG. 2B is a diagram showing an example of the
図２Ｂに示すように、誤報要因提示部２１０は、調査結果記録データ記憶部１０ｃに記録された情報に基づき、判定部２０４による異常判定の誤報が所定の回数（４回）を超えた場合、アセットデータ記憶部１０ｂから、編成の特性が変化した可能性を示す情報２４Ｂを抽出し、表示制御部２０８が生成した画像２２Ｂを表示部３０に表示する。誤報要因提示部２１０は、例えば、異常判定の誤報が発生し始めた時点より所定期間内の作業データや修理データなどをアセットデータ記憶部１０ｂから選択し、情報２４Ｂとして表示制御部２０８を介して表示部３０に表示する。
As shown in FIG. 2B, if the false alarm
図２Ｂでは、異常検知回数が８回であり、調査結果記録データ記憶部１０ｃに記録された情報に基づき、４回が誤報であることを提示している。この場合、誤報率は５０パーセントである。また、情報２４Ｂには、アセットデータ記憶部１０ｂから抽出された異常検知の要因の可能性がある作業情報「モータ交換」や「車両添削」とそのデータ保存日などが含まれている。このように、表示制御部２０８は、判定部２０４の判定結果に誤報が含まれているときには、列車に搭載されている装置の変更に関する情報に基づいて、誤報の要因を表示部３０に表示する。誤報の要因として、例えば作業情報とそのデータ保存日の情報を開示することにより、作成済みのモデルを、直近のデータと比較することの妥当性の検証などが可能となる。
In FIG. 2B, the number of times of abnormality detection is eight, and four times of false alarms are presented based on the information recorded in the investigation result record
また、誤報要因提示部２１０は、予め、列車の運行特性が変化する可能性のあるイベントを定義し、アセットデータ記憶部１０ｂに登録可能である。これにより、誤報要因提示部２１０は、登録したイベントが発生した場合に、イベント情報及びその発生日と、作業情報及びそのデータ保存日の情報を、表示制御部２０８を介して表示部３０に表示する。誤報要因提示部２１０は、登録したイベントが発生した場合に、例えば、イベントが発生した時点より所定期間内の作業データや修理データなどをアセットデータ記憶部１０ｂから選択し、表示部３０に表示する。イベントは、車両をばらす検査など、列車事業において必須となる点検、保守業務に関連のある事項であり、例えば重要部検査、全般検査などである。このように、例えばイベント情報及びその発生日と、修理情報及びそのデータ保存日の情報を開示することにより、生成済みのモデルを、直近のデータと比較することの妥当性が検証可能となる。
Further, the false alarm
異常検知閾値調整入力部２１２は、操作者の操作部４０を介した入力にしたがい、例えば判定部２０４の判定処理に用いる閾値の調整をする。これにより、実際の運用において、異常判定に対する誤報対策等を行うことが可能となる。例えば、統計的にもとめた閾値によって異常と判定された後に、実際には異常は生じていなかった場合などに、閾値を高く設定しなおす。なお、異常検知閾値調整入力部２１２により入力された閾値、例えば偏差は、判定部２０４の判定処理を行わない場合にも、偏差モデル生成部２１３の生成に用いられる。
The abnormality detection threshold value
偏差モデル生成部２１３は、モデル生成部２０２により生成されたモデルの任意の区域毎に所定の偏差を設定して偏差モデルを生成する。これにより、表示制御部２０８は、モデル生成部２０２により生成されたモデルのモデル形状と、偏差モデル生成部２１３により生成された偏差モデルとを並べた画像を生成し、表示部３０に表示する。
The deviation model generation unit 213 generates a deviation model by setting a predetermined deviation for each arbitrary area of the model generated by the
図２Ｃは、異常検知閾値調整入力部２１２の入力インターフェース２６Ｃと偏差モデル生成部２１３により生成された偏差モデルを例示する図である。ここで、入力インターフェース２６Ｃは例えば表示部３０に表示される。
FIG. 2C is a diagram exemplifying the deviation model generated by the
画面２８Ｃにはモデル（後述する基準編成要求引張力）と偏差モデルが表示され、画面３１Ｃには、モデルを生成する際に使用した説明変数の発生頻度を示している。すなわち、画面２８Ｃの縦軸は、基準編成要求引張力の値であり、横軸は速度である。また、画面３１Ｃの縦軸は、速度の発生頻度であり、横軸は速度である。
A model (a reference knitting required tensile force described later) and a deviation model are displayed on the
軸設定部３２Ｃ、領域設定部３４Ｃ、偏差設定部３６Ｃ、及び設定ボタン３８Ｃは、異常検知閾値調整入力部２１２の入力操作に用いられる。すなわち、軸設定部３２Ｃは、モデルの軸、ここでは速度軸を設定する。これにより、モデルを生成する際に使用した説明変数が選択される。
The
領域設定部３４Ｃは、設定した軸内の任意の区域を設定する。例えば速度０〜３０Ｋｍ／ｈの頻度が高いので、０〜３０の区域が設定されている。
The
偏差設定部３６Ｃは、領域設定部３４Ｃにより設定された区域の偏差、例えば２σが設定される。この偏差は、上述のように、判定部２０４の閾値としても使用される。設定ボタン３８Ｃが指示されると、これらの設定パラメータは確定し、記憶部１０の生成モデル記憶部１０ｄに記憶される。これにより、偏差モデル生成部２１３は、モデル生成部２０２により生成されたモデルの０〜３０の区域に偏差２σを設定して偏差モデルを生成する。このように、例えば、運用頻度の高い低速域（０〜３０の区域）は閾値としての偏差を厳しめ、すなわちσの値をより低く設定し、それ以外では甘め、すなわちσの値をより高く設定するなどの運用が可能となる。
The
制御部２１４は、列車情報処理装置１全体を制御する。上述したように、情報処理部２０は、プロセッサを含んで構成されており、必要なプログラムを記憶部１０から読み出して実行することで、上述した各種の機能を実現する。ここで、プロセッサという文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ： ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ： ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ： ＣＰＬＤ）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ： ＦＰＧＡ）等の回路を意味する。なお、記憶部１０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成して構わない。また、情報処理部２０内の各構成を電子回路で実現してもよい。また、情報処理部２０は、クラウドコンピューティング技術により複数の装置に分散して処理を実行するものであってもよい。
The
以下では、モデル生成部２０２、判定部２０４、及び表示制御部２０８の構成の詳細例を説明する。まず、図３乃至図２１に基づき、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。
Hereinafter, detailed examples of the configurations of the
図３は、編成力行制御モデルの入出力を示す図である。図３に示すように、編成力行制御モデルの入力は力行ノッチと列車の状態であり、出力は編成要求引張力である。編成引張力は、編成列車の車両に作用する引張力である。この場合、列車の操作室などから編成列車の駆動部に対して編成引張力の出力を要求する指示が編成要求引張力である。 FIG. 3 is a diagram showing inputs and outputs of the knitting power running control model. As shown in FIG. 3, the input of the composition power running control model is the power running notch and the state of the train, and the output is the required tensile force for the composition. The train set pulling force is a pulling force that acts on a vehicle of a train set. In this case, the instruction required pulling force is an instruction for requesting the output of the set pulling force from the train operation room or the like to the drive unit of the set train.
ここで、括弧内の記号は時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻の状態データを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。すなわち、編成力行制御モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１）式で示されるように力行ノッチｎでの基準編成要求引張力である。
ｙｎ（ｔ）＝基準編成要求引張力（ｔ）＝編成要求引張力（ｔ）／編成重量Ｍ （１）
Here, the symbol in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates state data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
yn(t)=reference knitting required tensile force (t)=knitting required tensile force (t)/knitting weight M (1)
モデリングする関数をｆ（）とし、説明変数として、ｘ１＝Ｖ（ｔ）とする。Ｖ（ｔ）は、時刻ｔでの編成列車の速度である。これにより、（２）式によりモデリングされる。（２）式では、力行ノッチｎ毎にモデリングされる。
ｙｎ（ｔ）＝ｆ（ｘ１（ｔ）） （２）
The function to be modeled is f(), and the explanatory variable is x1=V(t). V(t) is the speed of the train set at time t. As a result, the modeling is performed by the equation (2). In equation (2), modeling is performed for each power running notch n.
yn(t)=f(x1(t)) (2)
すなわち、モデル生成部２０２は、編成引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ毎の力行ノッチ、編成要求引張力、編成重量Ｍからなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。このデータ群を力行ノッチｎごとに分け、分けたデータ毎に（２）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
That is, the
説明変数ｘ２（ｔ）として架線電圧を追加してもよい。この場合は、下記の（３）式で示すモデリングが実施される。なお、編成要求引張力は、編成消費電力／速度を用いてもよい。基準編成要求引張力と編成重量の積が編成要求引張力となる。
ｙｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１（ｔ））＋ｆ２（ｘ２（ｔ）） （３）
なお、ノッチによりモデル形状が変わる場合には、本実施形態に係る表示制御部２０８は、運転士が選択した力行ノッチ、及びブレーキノッチの少なくともいずれかに応じて、ノッチに基づくモデル形状を含む画像を表示部３０に表示するように構成されている。
The overhead line voltage may be added as an explanatory variable x2(t). In this case, the modeling shown by the following equation (3) is performed. For the knitting required tensile force, knitting power consumption/speed may be used. The product of the standard knitting required tensile force and the knitting weight is the knitting required tensile force.
yn(t)=f1(x1(t))+f2(x2(t)) (3)
When the model shape changes depending on the notch, the
図４は、目的変数である基準編成要求引張力のモデル形状４００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。基準編成要求引張力は、速度に応じて合計三つの平面と曲面でモデル化されていることが把握される。特に、基準編成要求引張力は、速度の上昇に従い非線形特性を示しながら低下することが把握される。運転士はこの特性を参考にすることで、効率的な運転が可能となる。
FIG. 4 is a diagram showing a model shape 400 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable. Here, it is an image generated by the
図５は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状５００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準編成要求引張力のモデル形状５００は、速度に応じて直線的に変化する領域と曲線として非線形的に変化する領域とを有することが把握される。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。点検者も制御指令値に問題ないことが把握できる。
FIG. 5 is a diagram showing a two-dimensional model shape 500 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable. Here, it is an image generated by the
図６は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状６００と基準モデルＩ６０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準編成要求引張力のモデル形状６００は、基準モデルＩ６０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ６０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者は仕様特性と比較してコンディションに問題がないことが把握できる。
FIG. 6 is a diagram showing a two-dimensional model shape 600 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and a reference model I602. Here, it is an image generated by the
図７は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状７００と基準モデルＩ７０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準編成要求引張力のモデル形状７００は、基準モデルＩ７０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ７０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者は仕様特性と比較してコンディションに問題がないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 7 is a diagram showing a three-dimensional model shape 700 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and a reference model I702. Here, it is an image generated by the
図８は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状８００と基準モデルＩＩ８０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準モデルＩＩ８０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状８００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 8 is a diagram showing a two-dimensional model shape 800 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and a reference model II 802. Here, it is an image generated by the
基準編成要求引張力のモデル形状８００は、基準モデルＩＩ８０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ８０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 It can be understood that the model shape 800 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 802, and that the same speed can be obtained with the slightly lower standard knitting required tensile force than the standard model II 802. In other words, the driver or the inspector can understand that this train does not have any abnormality and that the condition is relatively satisfactory even when compared with other periods.
図９は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状９００と基準モデルＩＩ９０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＩＩ９０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状９００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 9 is a diagram showing a three-dimensional model shape 900 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and a reference model II 902. Here, the images are images generated by the
３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準編成要求引張力のモデル形状９００は、基準モデルＩＩ９０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ９０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 Each of the three axes shows the standard knitting required tensile force, speed, and overhead line voltage. Even if the overhead line voltage is changed, the model shape 900 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the reference model II 902, and an equivalent speed can be obtained with a slightly lower standard knitting required tensile force than the reference model II 902. Can be grasped. In other words, the driver or the inspector can understand that this train does not have any abnormality and that the condition is relatively satisfactory even when compared with other periods. In particular, it becomes possible to easily grasp the running state with respect to the speed and the overhead line voltage.
図１０は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１０００と実走行データ１００２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。実走行データ１００２は、２次元モデル形状１０００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は編成列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、表示制御部２０８は、モデルの２次元モデル形状１０００の画像と列車の走行時の実走行データ１００２を並べて表示する。これにより、実走行データ１００２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。なお、後述する図１１、１８、１９、２９、３０、５９、６６、８２、８３、８４、８５、１０３、１０４、１０５、１０６、１１８、１１９、１２９、１３０などでも同様に、表示制御部２０８は、モデルのモデル形状画像と列車の走行時の実走行データを並べて表示する。
FIG. 10 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1000 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and actual traveling data 1002. Here, it is an image generated by the
図１１は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１１００と実走行データ１１０２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。実走行データ１１０２は、３次元モデル形状１１００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は編成列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、実走行データ１１０２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 11 is a diagram showing the three-dimensional model shape 1100 of the reference knitting required tensile force which is the objective variable and the actual traveling data 1102. Here, it is an image generated by the
図１２は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１２００と基準モデルＩＩＩ１２０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準編成要求引張力のモデル形状６００は、基準モデルＩＩＩ１２０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩＩ１２０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の編成列車と比較しても、比較的にコンディションに問題がないことが把握できる。
FIG. 12 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1200 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and a reference model III 1202. Here, it is an image generated by the
図１３は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１３００と基準モデルＩＩＩ１３０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準編成要求引張力のモデル形状は、基準モデルＩとほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩＩ１３０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の編成列車と比較しても、比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 13 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1300 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable and a reference model III 1302. Here, it is an image generated by the
図１４は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１４００と基準モデルＩ１４０２と偏差モデル１４０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｃ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデル１４０４は、基準モデルＩ１４０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状１４００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。なお、偏差はデータから統計的に決定してもよく、または、仕様で変動範囲が規定されている場合は、その範囲を偏差として用いてもよい。また、上述のように偏差モデル１４０４は偏差モデル生成部２１３により生成される。以下の説明における偏差モデルも偏差モデル生成部２１３により同様に生成されるため以下では生成主体の説明を省略する。
FIG. 14 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1400 of a reference knitting required tensile force that is an objective variable, a reference model I 1402, and a deviation model 1404. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１４００は、基準モデルＩ１４０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、−２σ側の偏差モデル１４０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士や点検者に通知する。これにより、運転士や点検者は、列車の仕様特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１４０４と共にモデル形状１４００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。なお、異常がない場合には、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。これらから分かるように、モデル形状１４００の形状を基準モデルＩ１４０２と比較するので、運転士や点検者は、異常の箇所を直接画面から把握可能となる。
The model shape 1400 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model I1402, but it can be seen that there is a region that exceeds the deviation model 1404 on the lower side and the -2? side. Therefore, the
図１５は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１５００と基準モデルＩ１５０２と偏差モデル１５０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｄ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、基準モデルＩ１５０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状１５００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 15 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1500 of a reference knitting required tensile force that is an objective variable, a reference model I 1502, and a deviation model 1504. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１５００は、基準モデルＩ１５０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、−２σ側の偏差モデル１５０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士や点検者に通知する。これにより、運転士や点検者は、列車の仕様特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１５０４と共にモデル形状１５００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。これらから分かるように、モデル形状１５００の形状を基準モデルＩ１５０２と比較するので、運転士や点検者は、異常の箇所を直接画面から把握可能となる。
The model shape 1500 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model I1502, but it can be seen that there is a region exceeding the deviation model 1504 on the lower side and the -2? side. Therefore, the
図１６は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１６００と基準モデルＩＩ１６０２と偏差モデル１６０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｃ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデル１６０４は、基準モデルＩＩ１６０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状１６００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 16 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1600 of a reference knitting required tensile force that is an objective variable, a reference model II 1602, and a deviation model 1604. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１６００は、基準モデルＩＩ１６０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、−２σ側の偏差モデル１６０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、列車の異なる期間における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１６０４と共にモデル形状１６００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。なお、異常がない場合には、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。
The model shape 1600 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 1602, but it can be seen that there is a region exceeding the deviation model 1604 on the lower side and the -2? side. Therefore, the
図１７は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１７００と基準モデルＩＩ１７０２と偏差モデル１７０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｄ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、基準モデルＩＩ１７０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状１７００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 17 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1700 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable, a reference model II 1702, and a deviation model 1704. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１７００は、基準モデルＩＩ１７０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、−２σ側の偏差モデル１７０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、列車の異なる期間における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１７０４と共にモデル形状１７００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
Although the model shape 1700 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 1702, it can be seen that there is a region exceeding the deviation model 1704 on the lower side and the -2? side. Therefore, the
図１８は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１８００と偏差モデル１８０２と、実走行データ１８０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、判定方法の（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデルは、２次元モデル形状１８００から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状１８００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 18 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1800 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable, a deviation model 1802, and actual traveling data 1804. Here, the
実走行データ１８０４は、偏差モデル１８０２内であることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行わない。なお、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。偏差モデル１８０２と共に実走行データ１８０４を表示するので、現在の速度での基準編成要求引張力の状態を容易に把握可能となる。このように、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。
It can be seen that the actual traveling data 1804 is within the deviation model 1802. Therefore, the
図１９は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１９００と偏差モデル１９０２と実走行データ１９０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）判定方法の（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、３次元モデル形状１９００から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状１９００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 19 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1900 of a reference knitting required tensile force that is an objective variable, a deviation model 1902, and actual traveling data 1904. Here, the image generated by the
実走行データ１９０４は、偏差モデル１９０２内であることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行わない。なお、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。偏差モデル１９０２と共に実走行データ１９０４を表示するので、現在の速度での基準編成要求引張力の状態を容易に把握可能となる。このように、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
It can be seen that the actual traveling data 1904 is within the deviation model 1902. Therefore, the
図２０は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状２０００と基準モデルＩＩＩ２００２と偏差モデル２００４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｃ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデル２００４は、基準モデルＩＩＩ２００２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状２０００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 20 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2000 of a reference knitting required tensile force that is an objective variable, a reference model III 2002, and a deviation model 2004. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状２０００は、基準モデルＩＩＩ２００２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、−２σ側の偏差モデル２００４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、異なる編成列車における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル２００４と共にモデル形状２０００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。なお、異常がない場合には、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。
The model shape 2000 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model III 2002, but it can be seen that there is a region exceeding the deviation model 2004 on the lower side and the -2? side. Therefore, the
図２１は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状２１００と基準モデルＩＩＩ２１０２と偏差モデル２１０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｄ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、基準モデルＩＩＩ２１０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状２１００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 21 is a diagram showing a three-dimensional model shape 2100 of a reference knitting required tensile force which is an objective variable, a reference model III 2102, and a deviation model 2104. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状２０００は、基準モデルＩＩＩ２１０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、−２σ側の偏差モデル２１０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、異なる編成列車における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル２１０４と共にモデル形状２１００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
The model shape 2000 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model III 2102, but it can be seen that there is a region that exceeds the deviation model 2104 on the lower side and the -2? Therefore, the
次に、図２２乃至図３４に基づき、（ａ）車両力行制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 22 to 34, (a) the vehicle power running control model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図２２は、車両力行制御モデルの入出力を示す図である。図２２に示すように、車両力行制御モデルは、個別車両ｊの要求引張力をモデル化する。 FIG. 22 is a diagram showing inputs and outputs of the vehicle power running control model. As shown in FIG. 22, the vehicle power running control model models the required tensile force of the individual vehicle j.
車両力行制御モデルの入力は力行ノッチｎと列車の状態であり、出力は車両要求引張力である。車両引張力は、車両列車の車両に作用する引張力である。この場合、列車の操作室などから車両列車の駆動部に対して車両引張力の出力を要求する指示が車両要求引張力である。 The input of the vehicle power running control model is the power running notch n and the state of the train, and the output is the vehicle required tensile force. The vehicle tensile force is the tensile force that acts on the vehicle of the vehicle train. In this case, the instruction to request the output of the vehicle tensile force from the train operation room or the like is the vehicle required tensile force.
ここで、括弧内の記号は時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻の状態データを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。すなわち、車両力行制御モデルの目的変数ｙｊｎ（ｔ）は、（４）式で示されるように車両ｊ、及び力行ノッチｎでの基準車両要求引張力である。
ｙｊｎ（ｔ）＝基準車両要求引張力（ｔ）＝車両要求引張力（ｔ）／車両重量Ｍ （４）
Here, the symbol in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates state data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
yjn(t)=reference vehicle required tensile force (t)=vehicle required tensile force (t)/vehicle weight M (4)
モデリングする関数をｆ（）とし、説明変数として、ｘ１＝Ｖ（ｔ）とする。Ｖ（ｔ）は、時刻ｔでの車両ｊの速度である。これにより、（５）式によりモデリングされる。（５）式では、力行ノッチｎ毎にモデリングされる。
ｙｊｎ（ｔ）＝ｆ（ｘ１（ｔ）） （５）
The function to be modeled is f(), and the explanatory variable is x1=V(t). V(t) is the speed of the vehicle j at time t. As a result, the modeling is performed by the equation (5). In equation (5), modeling is performed for each power running notch n.
yjn(t)=f(x1(t)) (5)
すなわち、モデル生成部２０２は、車両引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ及び車両ｊ毎の力行ノッチｎ、車両要求引張力、車両重量からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。このデータ群を力行ノッチｎ及び車両ｊ毎に分け、分けたデータ毎に（５）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
That is, the
説明変数ｘ２（ｔ）として架線電圧を追加してもよい。この場合は、下記の（６）式で示すモデリングが実施される。なお、車両要求引張力は、車両消費電力／速度を用いてもよい。基準車両要求引張力と車両重量Ｍの積が車両要求引張力となる。
ｙｊｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１（ｔ））＋ｆ２（ｘ２（ｔ）） （６）
The overhead line voltage may be added as an explanatory variable x2(t). In this case, modeling shown in the following equation (6) is performed. The vehicle power consumption/speed may be used as the vehicle required tensile force. The product of the reference vehicle required tensile force and the vehicle weight M is the vehicle required tensile force.
yjn(t)=f1(x1(t))+f2(x2(t)) (6)
図２３は、目的変数である基準車両要求引張力のモデル形状２３００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。基準車両要求引張力は、速度に応じて合計三つの平面と曲面でモデル化されていることが把握される。特に、基準車両要求引張力は、速度の上昇に従い非線形特性を示しながら低下することが把握される。運転士や点検者はこの特性を参考にすることで、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 23 is a diagram showing a model shape 2300 of a reference vehicle required tensile force which is an objective variable. Here, it is an image generated by the
図２４は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２４００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準車両要求引張力のモデル形状は、速度に応じて直線的に変化する領域と曲線として非線形的に変化する領域とを有することが把握される。
FIG. 24 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2400 of a reference vehicle required tensile force which is an objective variable. Here, it is an image generated by the
図２５は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２５００と基準モデルＩ２５０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。準車両要求引張力のモデル形状２５００は、基準モデルＩ２５０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ２５０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、仕様特性と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。
FIG. 25 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2500 of a reference vehicle required tensile force which is an objective variable and a reference model I2502. Here, it is an image generated by the
図２６は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状２６００と基準モデルＩ２６０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状２６００は、基準モデルＩ２６０１とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ２６０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、仕様特性と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 26 is a diagram showing a three-dimensional model shape 2600 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model I2602. Here, it is an image generated by the
図２７は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２７００と基準モデルＩＩ２７０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準モデルＩＩ２７０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状２７００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 27 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2700 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model II2702. Here, it is an image generated by the
基準車両要求引張力のモデル形状２７００は、基準モデルＩＩ２７０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ２７０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 It can be understood that the model shape 2700 of the reference vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the reference model II 2702, and an equivalent speed can be obtained with the reference vehicle required tensile force slightly lower than the reference model II 2702. That is, the driver or the inspector can understand that there is no abnormality in this train and that the condition is relatively good even when compared with other periods.
図２８は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状２８００と基準モデルＩＩ２８０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＩＩ２８０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状２８００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 28 is a diagram showing a three-dimensional model shape 2800 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model II 2802. Here, the images are images generated by the
３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状２８００は、基準モデルＩＩ２８０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ２８０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes respectively indicate the reference vehicle required tensile force, speed, and overhead line voltage. Even if the overhead line voltage is changed, the model shape 2800 of the reference vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the reference model II2802, and the same speed can be obtained with the reference vehicle required tensile force slightly lower than the reference model II2802. Can be grasped. That is, the driver or the inspector can understand that there is no abnormality in this train and that the condition is relatively good even when compared with other periods. In particular, it becomes possible to easily grasp the running state with respect to the speed and the overhead line voltage.
図２９は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２９００と実走行データ２９０２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。実走行データ２９０２は、２次元モデル形状２９００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は車両列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、実走行データ２９０２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。
FIG. 29 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2900 of a reference vehicle required tensile force which is an objective variable and actual traveling data 2902. Here, it is an image generated by the
図３０は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状３０００と実走行データ３００２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。実走行データ３００２は、３次元モデル形状３０００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は車両列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、実走行データ３００２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 30 is a diagram showing a three-dimensional model shape 3000 of a reference vehicle required tensile force which is an objective variable and actual traveling data 3002. Here, it is an image generated by the
図３１は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状３１００と基準モデルＩＶ３１０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準モデルＩＶ３１０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１車両と、２次元モデル形状３１００を生成するために用いた説明変数を取得した第２車両とは異なる。
FIG. 31 is a diagram showing a two-dimensional model shape 3100 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model IV3102. Here, it is an image generated by the
基準車両要求引張力のモデル形状３１００は、基準モデルＩＶ３１０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＶ３１０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 It can be understood that the model shape 3100 of the reference vehicle required tensile force has substantially the same characteristics as the reference model IV3102, and an equivalent speed can be obtained with the reference vehicle required tensile force slightly lower than the reference model IV3102. That is, the driver or the inspector can understand that the train does not have any abnormality and the condition is relatively good even when compared with other trains.
図３２は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状３２００と基準モデルＩＶ３２０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＶの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＩＶ３２０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１車両と、２次元モデル形状３２００を生成するために用いた説明変数を取得した第２車両とは異なる。
FIG. 32 is a diagram showing a three-dimensional model shape 3200 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model IV3202. Here, it is an image generated by the
３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状３２００は、基準モデルＩＶ３２０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＶ３２０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes respectively indicate the reference vehicle required tensile force, speed, and overhead line voltage. Even if the overhead line voltage is changed, the model shape 3200 of the reference vehicle required tensile force has substantially the same characteristics as the reference model IV3202, and an equivalent speed can be obtained with a reference vehicle required tensile force slightly lower than the reference model IV3202. Can be grasped. That is, the driver or the inspector can understand that the train does not have any abnormality and the condition is relatively good even when compared with other trains. In particular, it becomes possible to easily grasp the running state with respect to the speed and the overhead line voltage.
図３３は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状３３００と基準モデルＶ３３０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（ＦＥ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準モデルＶ３３０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１編成列車第１車両と、２次元モデル形状３３００を生成するために用いた説明変数を取得した第２編成列車第１車両とは異なる。
FIG. 33 is a diagram showing a two-dimensional model shape 3300 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model V3302. Here, it is an image generated by the
基準車両要求引張力のモデル形状３３００は、基準モデルＶ３３０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＶ３３０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車の車両には異常がなく、他の編成列車の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 It can be understood that the model shape 3300 of the reference vehicle required tensile force has substantially the same characteristics as the reference model V3302, and an equivalent speed can be obtained with the reference vehicle required tensile force slightly lower than the reference model V3302. That is, the driver or the inspector can understand that there is no abnormality in the vehicle of this train set and that the condition is relatively good even when compared with the cars of other train sets.
図３４は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状３４００と基準モデルＶ３４０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法Ｖの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＶ３４０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１編成列車第１車両と、２次元モデル形状３４００を生成するために用いた説明変数を取得した第２編成列車第１車両とは異なる。
FIG. 34 is a diagram showing a three-dimensional model shape 3400 of a reference vehicle required tensile force that is an objective variable and a reference model V3402. Here, it is an image generated by the
３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状３４００は、基準モデルＶ３４０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＶ３４０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両には異常がなく、他の編成列車の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes respectively indicate the reference vehicle required tensile force, speed, and overhead line voltage. Even if the overhead line voltage is changed, the model shape 3400 of the reference vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the reference model V3402, and the same speed can be obtained with the reference vehicle required tensile force slightly lower than the reference model V3402. Can be grasped. That is, the driver or the inspector can understand that this vehicle has no abnormality, and the condition is relatively satisfactory even when compared with the vehicles of other trains. In particular, it becomes possible to easily grasp the running state with respect to the speed and the overhead line voltage.
次に、図３５乃至図４３に基づき、（Ｂ）編成ブレーキ制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 35 to 43, the (B) composition brake control model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図３５は、編成ブレーキ制御モデルの入出力を示す図である。編成ブレーキ制御モデルの入力はブレーキノッチと列車の状態であり、出力は編成要求空制ブレーキ力と編成要求電制ブレーキ力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、基準編成空制ブレーキ力Ｆ１（ｔ）、基準編成電制ブレーキ力Ｆ２（ｔ）を示す。
FIG. 35 is a diagram showing the inputs and outputs of the formation brake control model. The inputs of the formation braking control model are the brake notch and the state of the train, and the outputs are the formation required air braking force and the formation required electric braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、編成ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ１ｎ（ｔ）は、（７）式で示されるようにブレーキノッチｎでの基準編成要求空制ブレーキ力である。また、別の編成ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ２ｎ（ｔ）は、（８）式で示されるようにブレーキノッチｎでの基準編成要求電制ブレーキ力である。 That is, the objective variable y1n(t) of the train braking control model is the reference train required air braking force at the brake notch n as shown in the equation (7). Further, the target variable y2n(t) of the other formation braking control model is the reference formation required electric braking force at the brake notch n as shown by the equation (8).
モデル生成部２０２は、編成引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ、ブレーキノッチｎ、編成要求空制ブレーキ力Ｆ１（ｔ）、編成要求電制ブレーキ力Ｆ２（ｔ）、編成重量Ｍからなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
The
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（７）、（８）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群をブレーキノッチｎごとに分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。ｙ１ｎ（ｔ）は、ブレーキノッチｎでの基準編成要求空制ブレーキ力であり、Ｆ１（ｔ）は、編成要求空制ブレーキ力であり、Ｍは、編成重量であり、ｙ２ｎ（ｔ）は、ブレーキノッチｎでの基準編成要求電制ブレーキ力であり、Ｆ２（ｔ）は、編成要求電制ブレーキ力である。
This data group is divided for each brake notch n, and the model generation processing of equations (7) and (8) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ｙ１ｎ（ｔ） ＝Ｆ１（ｔ）／Ｍ （７）
ｙ２ｎ（ｔ） ＝Ｆ２（ｔ）／Ｍ （８）
（７）、（８）式を計算する。そして、ｙ１ｎ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ１ｙ２ｎ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ２とし、ｙ１ｎ（ｔ）、ｙ２ｎ（ｔ）をそれぞれ定数ｃｏｎｓｔ１、ｃｏｎｓｔ２でモデリングする。基準編成要求空制ブレーキ力ｙ１ｎ（ｔ）と編成重量Ｍとの積が基準編成空制制動力であり、基準編成要求電制ブレーキ力ｙ２ｎ（ｔ）と編成重量Ｍとの積が基準編成電制制動力である。なお、本実施形態ではブレーキ力を制動力と呼ぶ場合がある。
y1n(t)=F1(t)/M (7)
y2n(t)=F2(t)/M (8)
Equations (7) and (8) are calculated. Then, y1n(t)=const1y2n(t)=const2 is set, and y1n(t) and y2n(t) are modeled by constants const1 and const2, respectively. The product of the standard formation required air braking force y1n(t) and the formation weight M is the reference formation empty braking force, and the product of the reference formation required electric braking force y2n(t) and the formation weight M is the reference formation electric Braking force. In the present embodiment, the braking force may be called the braking force.
図３６は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとのモデルである基準編成電制制動力と基準編成空制制動力とを示す図である。図３６に示すように、編成引張力モデルは、ノッチｊの基準編成電制制動力と基準編成空制制動力をモデル化する。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。すなわち、モデルを定数のグラフで表示した画像である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 36 is a diagram showing a standard rolling electric braking force and a standard rolling air braking force which are models for each brake notch (n=1 to 6). As shown in FIG. 36, the train tension force model models the standard train electric braking force and the standard train air braking force of the notch j. Here, it is an image generated by the
図３７は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づくモデルである基準編成空制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準編成空制制動力を示す図である。すなわち、図３７では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩである基準編成空制制動力（仕様）と、基準編成空制制動力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ），（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。すなわち、基準モデルＩとモデルとを定数のグラフで表示した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである基準編成空制制動力（仕様）と基準編成空制制動力（データ）と比較が可能となる。図３７では、基準モデルＩである基準編成空制制動力（仕様）と基準編成空制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 37 is a diagram showing a standard formation pneumatic braking force (specification) which is a model based on specifications for each brake notch (n=1 to 6) and a standard formation pneumatic braking force which is a model based on actual traveling data. .. That is, in FIG. 37, the standard formation air braking force (specification) that is the reference model I and the reference formation air braking force (data) based on the specifications for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable are shown. Shows. Here, it is an image generated by the
図３８は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づくモデルである基準編成電制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準編成電制制動力を示す図である。すなわち、図３８では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩである基準編成電制制動力（仕様）と、基準編成空制制動力（データ）とを示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ），（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである基準編成電制制動力（仕様）と基準編成電制制動力（データ）との比較が可能となる。図３８では、基準モデルＩである基準編成電制制動力（仕様）と基準編成電制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 38 is a diagram showing a standard rolling electric braking force (specification) that is a model based on specifications for each brake notch (n=1 to 6) and a standard rolling electric braking force that is a model based on actual traveling data. .. That is, in FIG. 38, the standard formation electric braking force (specification), which is the reference model I, and the reference formation empty braking force (data) based on the specifications for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable. Is shown. Here, it is an image generated by the
図３９は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩＩである基準編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準編成電制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図３９では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（期間Ａ）における基準編成電制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準編成電制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ），（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成電制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図３９では、基準モデルＩＩである基準編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成電制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 39 is a reference set electric braking force (period A) that is a reference model II based on the period A for each brake notch (n=1 to 6) and a reference set electric braking force (period that is a model based on the period B). It is a figure which shows B). That is, in FIG. 39, the reference set electric braking force (period A) in (period A) and the reference set electric braking force (period) in (period A) for each notch (n=1 to 6) that is an objective variable. B) is shown. Here, it is an image generated by the
図４０は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩＩである基準編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準編成空制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図４０では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（期間Ａ）における基準編成空制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準編成空制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成空制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図４０では、基準モデルＩＩである基準編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成空制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 40 shows a reference formation air-braking force (period A) that is a reference model II based on the period A for each brake notch (n=1 to 6) and a reference formation-air braking force (period) that is a model based on the period B. It is a figure which shows B). That is, in FIG. 40, the standard formation air braking force (period A) in (period A) and the reference formation air braking force (period) in (period A) for each notch (n=1 to 6) that is an objective variable. B) is shown. Here, it is an image generated by the
図４１は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの基準編成電制制動力と基準編成空制制動力と実走行データの分布を示す図である。すなわち、図４１では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの基準編成電制制動力と基準編成空制制動力と実走行データの分布を示している。図４１はデータの分布を箱ひげ図で示した例である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士や点検者はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 41 is a diagram showing a distribution of a standard rolling-stock braking force, a standard rolling-air braking force, and actual traveling data for each brake notch (n=1 to 6). That is, FIG. 41 shows the distribution of the standard rolling electric braking force, the standard rolling air braking force, and the actual traveling data for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable. FIG. 41 is an example in which the distribution of data is shown in a boxplot. Here, it is an image generated by the
図４２は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである基準編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである基準編成電制制動力（編成Ｂ）を示す図である。すなわち、図４２では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（編成Ａ）における基準編成電制制動力（編成Ａ）、及び（編成Ｂ）における基準編成電制制動力（編成Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩＩである基準編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成電制制動力（編成Ｂ）のと比較が可能となる。図４２では、基準モデルＩＩＩである基準編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成電制制動力（編成Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 42 is a reference formation electric braking force (formation A) which is a reference model III based on formation A for each brake notch (n=1 to 6) and a reference formation electric braking force (formation) which is a model based on formation B. It is a figure which shows B). That is, in FIG. 42, the standard formation electric braking force (formation A) in (formation A) and the reference formation electric braking force (formation B) in (formation A) for each notch (n=1 to 6) which is an objective variable. B) is shown. Here, it is an image generated by the
図４３は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである基準編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである基準編成空制制動力（編成Ｂ）を示す図である。すなわち、図４３では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（編成Ａ）における基準編成空制制動力（編成Ａ）、及び（編成Ｂ）における基準編成空制制動力（編成Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩのＥ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩＩである基準編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成空制制動力（編成Ｂ）のと比較が可能となる。図４３では、基準モデルＩＩＩである基準編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成空制制動力（編成Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 43 is a reference formation air braking force (formation A) which is a reference model III based on formation A for each brake notch (n=1 to 6) and a reference formation air formation braking force (formation based on formation B). It is a figure which shows B). That is, in FIG. 43, the standard formation pneumatic braking force (composition A) in (composition A) and the reference composition free braking force (composition) in (composition A) for each notch (n=1 to 6) that is an objective variable. B) is shown. Here, it is an image generated by the
次に、図４４乃至図５４に基づき、（Ｂ）車両ブレーキ制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 44 to 54, the (B) vehicle brake control model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図４４は、車両ブレーキ制御モデルの入出力を示す図である。車両ブレーキ制御モデルの入力はブレーキノッチと列車の状態であり、出力は車両要求空制ブレーキ力と車両要求電制ブレーキ力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、車両ｉ毎の基準車両空制ブレーキ力Ｆ１ｉ（ｔ）、基準車両電制ブレーキ力Ｆ２ｉ（ｔ）を示す。
FIG. 44 is a diagram showing input/output of the vehicle brake control model. The inputs of the vehicle brake control model are the brake notch and the state of the train, and the outputs are the vehicle required air braking force and the vehicle required electric braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、車両ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ１ｎｉ（ｔ）は、（９）式で示されるようにブレーキノッチｎ、車両ｉでの基準車両要求空制ブレーキ力である。また、別の車両ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ２ｎｉ（ｔ）は、（１０）式で示されるようにブレーキノッチｎ、車両ｉでの基準車両要求電制ブレーキ力である。 That is, the objective variable y1ni(t) of the vehicle brake control model is the reference notch required braking force for the vehicle notch n and the vehicle i as shown in the equation (9). Further, the target variable y2ni(t) of another vehicle brake control model is the brake notch n and the reference vehicle demand electric braking force at the vehicle i as shown in the equation (10).
モデル生成部２０２は、車両引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ、ブレーキノッチｎ、車両要求空制ブレーキ力Ｆ１ｉ（ｔ）、車両要求電制ブレーキ力Ｆ２ｉ（ｔ）、車両重量ｉＭからなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
The
このデータ群をブレーキノッチｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に（９）、（１０）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群をブレーキノッチｎｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。ｙ１ｎｉ（ｔ）は、ブレーキノッチｎ及び車両ｉにおける基準車両要求空制ブレーキ力であり、Ｆ１ｉ（ｔ）は、車両要求空制ブレーキ力であり、ｉＭは、車両ｉにおける車両重量である。ｙ２ｎｉ（ｔ）は、ブレーキノッチｎ及び車両ｉにおける基準車両要求電制ブレーキ力であり、Ｆ２ｉ（ｔ）は、車両要求電制ブレーキ力である。
This data group is divided for each brake notch n and vehicle i, and the model generation processing of the equations (9) and (10) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ｙ１ｎｉ（ｔ）＝Ｆ１ｉ（ｔ）／ｉＭ （９）
ｙ２ｎｉ（ｔ）＝Ｆ２ｉ（ｔ）／ｉＭ （１０）
（９）、（１０）式を計算する。そして、ｙ１ｎｉ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ１ｉ、ｙ２ｎｉ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ２ｉとし、ｙ１ｎｉ（ｔ）、ｙ２ｎｉ（ｔ）をそれぞれ定数ｃｏｎｓｔ１ｉ、ｃｏｎｓｔ２ｉでモデリングする。基準車両要求空制ブレーキ力ｙ１ｎｉ（ｔ）と車両重量Ｍｉの積が基準車両空制制動力であり、基準車両要求電制ブレーキ力ｙ２ｎｉ（ｔ）と車両重量Ｍｉの積が基準車両電制制動力である。
y1ni(t)=F1i(t)/iM (9)
y2ni(t)=F2i(t)/iM (10)
Equations (9) and (10) are calculated. Then, y1ni(t)=const1i and y2ni(t)=const2i are set, and y1ni(t) and y2ni(t) are modeled by constants const1i and const2i, respectively. The product of the reference vehicle required air braking force y1ni(t) and the vehicle weight Mi is the reference vehicle air braking force, and the product of the reference vehicle required electric braking force y2ni(t) and the vehicle weight Mi is the reference vehicle electrical control. Power.
図４５は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとのモデルである基準車両電制制動力と基準車両空制制動力とを示す図である。すなわち、図４５では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの基準車両電制制動力と基準車両空制制動力を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 45 is a diagram showing a reference vehicle electric braking force and a reference vehicle pneumatic braking force which are models for each brake notch (n=1 to 6). That is, FIG. 45 shows the reference vehicle electric braking force and the reference vehicle pneumatic braking force for each notch (n=1 to 6) which is the objective variable. Here, it is an image generated by the
図４６は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づくモデルである基準車両空制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準車両空制制動力を示す図である。すなわち、図４６では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩである基準車両空制制動力（仕様）と、基準車両空制制動力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準車両空制制動力（仕様）と基準車両空制制動力（データ）と比較が可能となる。図４６では、基準モデルＩである基準車両空制制動力（仕様）と基準車両空制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 46 is a diagram showing a reference vehicle pneumatic braking force (specification) that is a model based on specifications for each brake notch (n=1 to 6) and a reference vehicle pneumatic braking force that is a model based on actual traveling data. .. That is, in FIG. 46, the reference vehicle pneumatic braking force (specification) that is the reference model I and the reference vehicle pneumatic braking force (data) based on the specifications for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable. Shows. Here, it is an image generated by the
図４７は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づく基準車両電制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準車両電制制動力を示す図である。すなわち、図４７では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩ基準車両電制制動力（仕様）と、基準車両空制制動力（データ）とを示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩ基準車両電制制動力（仕様）と基準車両電制制動力（データ）との比較が可能となる。図４７では、基準モデルＩ基準車両電制制動力（仕様）と基準車両電制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 47 is a diagram showing a reference vehicle electric braking force (specification) based on specifications for each brake notch (n=1 to 6) and a reference vehicle electric braking force that is a model based on actual traveling data. That is, in FIG. 47, the reference model I reference vehicle electric braking force (specification) and the reference vehicle empty braking force (data) based on the specifications for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable are shown. ing. Here, it is an image generated by the
図４８は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩＩである基準車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準車両電制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図４８では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（期間Ａ）における基準車両電制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準車両電制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両電制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図３９では、準モデルＩＩである基準車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両電制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
48 is a reference vehicle electric braking force (period A) that is a reference model II based on a period A for each brake notch (n=1 to 6) and a reference vehicle electric braking force (period that is a model based on a period B). It is a figure which shows B). That is, in FIG. 48, the reference vehicle electric braking force (period A) in (period A) and the reference vehicle electric braking force (period) in (period A) for each notch (n=1 to 6) that is an objective variable. B) is shown. Here, it is an image generated by the
図４９は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準車両空制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図４９では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（期間Ａ）における基準モデルＩＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準車両空制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩのＥ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両空制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図４９では、準モデルＩＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両空制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 49 is a reference vehicle pneumatic braking force (period A) that is a reference model I based on a period A for each brake notch (n=1 to 6) and a reference vehicle pneumatic braking force (period that is a model based on a period B). It is a figure which shows B). That is, in FIG. 49, the reference vehicle empty braking force (period A) that is the reference model II in (period A) for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable, and the reference vehicle void in (period B). The braking/braking force (period B) is shown. Here, it is an image generated by the
図５０は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとのモデルである基準車両電制制動力及び基準車両空制制動力と実走行データの分布とを示す図である。すなわち、図５０では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの基準車両電制制動力と基準車両空制制動力と実走行データの分布を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士や点検者はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 50 is a diagram showing a reference vehicle electric braking force and a reference vehicle air braking force, which are models for each brake notch (n=1 to 6), and distribution of actual traveling data. That is, FIG. 50 shows the distribution of the reference vehicle electric braking force, the reference vehicle air braking force, and the actual travel data for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable. Here, it is an image generated by the
図５１は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの１号車に基づく基準モデルＩＶである基準車両電制制動力（１号車）と２号車に基づくモデルである基準車両電制制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５１では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（１号車）における基準車両電制制動力（１号車）、及び（２号車）における基準車両電制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＶである基準車両電制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両電制制動力（２号車）のと比較が可能となる。図５１では、基準モデルＩＶである基準車両電制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両電制制動力（２号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 51 is a reference vehicle electric braking force (No. 1) which is the reference model IV based on the first car for each brake notch (n=1 to 6) and a reference vehicle electronic braking force (2 which is the model based on the second car. FIG. That is, in FIG. 51, the reference vehicle electric braking force (No. 1) at (No. 1 car) and the reference vehicle electric braking ((2) car at each notch (n=1 to 6) which is an objective variable, (2). Car No.) is shown. Here, the images are generated by the
図５２は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの１号車に基づく基準モデルＩＶである基準車両空制制動力（１号車）と２号車に基づくモデルである基準車両空制制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５２では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（１号車）における基準車両空制制動力（１号車）、及び（２号車）における基準車両空制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＶである基準車両空制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両空制制動力（２号車）のと比較が可能となる。図５２では、基準モデルＩＶである基準車両空制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両空制制動力（２号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 52 is a reference vehicle air braking force (No. 1) which is a reference model IV based on No. 1 vehicle for each brake notch (n=1 to 6) and a reference vehicle air braking force (2) that is a model based on No. 2 vehicle. FIG. That is, in FIG. 52, the reference vehicle pneumatic braking force (No. 1) in (No. 1) and the reference vehicle pneumatic braking ((2) in No. 2) for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable. Car No.) is shown. Here, the images are generated by the
図５３は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの編成Ａの１号車に基づく基準モデルＶである基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づくモデルである基準車両電制制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５３では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（編成Ａの１号車）における基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）、及び（編成Ｂの１号車）における基準車両電制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＶである基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両電制制動力（編成Ｂの１号車）のと比較が可能となる。図５３では、基準モデルＶである基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両電制制動力（編成Ｂの１号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 53 is a model based on the reference vehicle electric braking force (1st car of formation A) and the 1st car of formation B which is the reference model V based on the 1st car of formation A for each brake notch (n=1 to 6). It is a figure which shows a certain standard vehicle electric braking force (2nd car). That is, in FIG. 53, the reference vehicle electric braking force (1st car of formation A) and (1st car of formation A) in (1st car of formation A) for each notch (n=1 to 6) that is an objective variable. The reference vehicle electric braking force (No. 2 car) in FIG. Here, it is an image generated by the
図５４は、ブレーキノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの編成Ａの１号車に基づく基準モデルＶである基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づくモデルである基準車両両空制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５４では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１〜６）ごとの（編成Ａの１号車）における基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）、及び（編成Ｂの１号車）における基準車両空制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像であ る。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＶである基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両空制制動力（編成Ｂの１号車）のと比較が可能となる。図５４では、基準モデルＶである基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両空制制動力（編成Ｂの１号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 54 is a model based on the reference vehicle pneumatic braking force (1st car of formation A) and the 1st car of formation B, which is the reference model V based on the 1st car of formation A for each brake notch (n=1 to 6). It is a figure which shows a certain reference vehicle both-air braking force (2nd car). That is, in FIG. 54, the reference vehicle air braking force (1st car of formation A) and (1st car of formation B) in (1st car of formation A) for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable. The reference vehicle air-conditioning braking force (No. 2 car) in FIG. Here, the images are generated by the
次に、図５５乃至図６０に基づき、（Ｃ）力行編成エネルギーモデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 55 to 60, the (C) power running formation energy model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図５５は、力行編成エネルギーモデルの入出力を示す図である。力行編成エネルギーモデルの入力は力行ノッチｎと編成要求引張力と列車の状態であり、出力は編成引張力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、力行ノッチｎ毎の編成要求引張力ｘ１ｎ（ｔ）、速度ｘ２ｎ（ｔ）を示す。
FIG. 55 is a diagram showing inputs and outputs of a power running knitting energy model. The input of the power running formation energy model is the power running notch n, the required pulling force of the formation and the state of the train, and the output is the formation pulling force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、力行ノッチｎの力行編成エネルギーモデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１１）式で示されるように編成引張力である。 That is, the objective variable yn(t) of the power running knitting energy model of the power running notch n is the knitting pulling force as shown in the equation (11).
モデル生成部２０２は、力行編成エネルギーモデルを構築する際に、力行ノッチｎ毎の編成要求引張力ｘ１ｎ（ｔ）、速度ｘ２ｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
When constructing the power running knitting energy model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１１）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群をブレーキノッチｎｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。ｙｎ（ｔ）はブレーキノッチｎの編成引張力であり、ｘ１ｎ（ｔ）はブレーキノッチｎの編成要求引張力であり、ｘ２ｎ（ｔ）はブレーキノッチｎの速度である。
ｙｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１ｎ（ｔ），ｘ２ｎ（ｔ））×ｘ１ｎ（ｔ） （１１）
This data group is divided for each brake notch n, and the model generation processing of the equation (11) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
yn(t)=f1(x1n(t), x2n(t))×x1n(t) (11)
また、一般に、編成引張力は直接計測できていない場合が多い。
このため、編成引張力を直接的に算出できない場合には、（１２）式により算出してもよい。更に編成加速度が計測できておらず、速度が計測されている場合は、隣接する時断面の速度差分を計測周期で割った値を編成加速度として利用できる。
In addition, in many cases, the knitting tensile force cannot be directly measured.
Therefore, when the knitting tensile force cannot be calculated directly, the knitting tensile force may be calculated by the equation (12). Further, when the knitting acceleration cannot be measured and the speed is measured, a value obtained by dividing the speed difference between adjacent time sections by the measurement cycle can be used as the knitting acceleration.
編成引張力＝編成重量×編成加速度＋走行抵抗＋勾配抵抗＋曲線抵抗
（１２）
なお、編成要求引張力は、編成消費電力／速度を用いてもよい。
Knitting pull force = knitting weight x knitting acceleration + running resistance + gradient resistance + curve resistance
(12)
For the knitting required tensile force, knitting power consumption/speed may be used.
図５６は目的変数である編成引張力を編成要求引張力で除算したモデルｆ１を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成引張力／編成要求引張力、編成要求引張力、速度である。運転士はこの特性を参考にすることで、効率的な運転が可能となる。
FIG. 56 is a diagram showing a model f1 obtained by dividing the knitting tension force, which is an objective variable, by the knitting demand tensile force. Here, it is an image generated by the
図５７は、仕様に基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（仕様）と実走行データに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力を示す図である。すなわち、図５７では、目的変数である仕様に基づく、基準モデルＩである編成引張力／編成要求引張力（仕様）と、編成引張力／編成要求引張力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである編成引張力／編成要求引張力（仕様）と、編成引張力／編成要求引張力（データ）との比較が可能となる。図５７では、基準モデルＩである編成引張力／編成要求引張力（仕様）よりも編成引張力／編成要求引張力（データ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 57 is a diagram showing knitting tensile force/knitting required tensile force (specification) which is a model based on specifications and knitting tensile force/knitting required tensile force which is a model based on actual traveling data. That is, FIG. 57 shows the knitting tensile force/knitting required tensile force (specification) and the knitting tensile force/knitting required tensile force (data) that are the reference model I based on the specification that is the objective variable. Here, it is an image generated by the
図５８は、の期間Ａに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図５８では、目的変数である期間Ａに基づく、基準モデルＩＩである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と、編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、準モデルＩＩである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と、編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）との比較が可能となる。図５８では、基準モデルＩＩである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）よりも編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 58 is a diagram showing knitting tensile force/knitting required tensile force (period A) which is a model based on period A, and knitting tensile force/knitting required tensile force (period B) which is a model based on period B. That is, in FIG. 58, the knitting tensile force/knitting required tensile force (period A) and the knitting tensile force/knitting required tensile force (period B), which are the reference model II, based on the objective variable period A are shown. .. Here, it is an image generated by the
図５９は、モデルとしての編成引張力／編成要求引張力と実走行データの分布を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 59 is a diagram showing a distribution of knitting tensile force/knitting required tensile force as a model and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図６０は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成引張力／編成要求引張力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（編成Ｂ）を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩＩである編成引張力／編成要求引張力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく編成引張力／編成要求引張力（編成Ｂ）のと比較が可能となる。図６０では、基準モデルＩＩＩである編成引張力／編成要求引張力（編成Ａ）よりも編成引張力／編成要求引張力（編成Ｂ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 60 is a diagram showing knitting tensile force/knitting required tensile force (knitting A) which is a reference model III based on knitting A, and knitting tensile force/knitting required tensile force (knitting B) which is a model based on knitting B. .. Here, it is an image generated by the
次に、図６１乃至図６８に基づき、（ｃ）力行車両エネルギーモデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 61 to 68, (c) the power running vehicle energy model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図６１は、力行車両エネルギーモデルの入出力を示す図である。力行車両エネルギーモデルの入力は力行ノッチｎと車両Ｋと車両要求引張力と列車の状態であり、出力は車両引張力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、力行ノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求引張力ｘ１ｎＫ（ｔ）、速度ｘ２ｎＫ（ｔ）を示す。
FIG. 61 is a diagram showing inputs and outputs of a power running vehicle energy model. The input of the power running vehicle energy model is the power running notch n, the vehicle K, the vehicle required tensile force, and the state of the train, and the output is the vehicle tensile force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、力行ノッチｎの力行車両エネルギーモデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１３）式で示されるように車両引張力である。 That is, the objective variable yn(t) of the power running vehicle energy model of the power running notch n is the vehicle tensile force as shown by the equation (13).
モデル生成部２０２は、力行車両エネルギーモデルを構築する際に、力行ノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求引張力ｘＫｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
The
このデータ群を力行ノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１３）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群を力行ノッチｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。Ｙｎ（ｔ）は力行ノッチｎの車両引張力であり、ｘ１ｎ（ｔ）は、力行ノッチｎの１号車車両要求引張力であり、ｘ２ｎ（ｔ）は力行ノッチｎの２号車車両要求引張力であり、ｘＫｎ（ｔ）は力行ノッチｎのＫ号車車両要求引張力である。また、ｘｖ（ｔ）は速度である。
Ｙｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１ｎ（ｔ），ｘｖ（ｔ））×ｘ１ｎＫ（ｔ）
＋ｆ２（ｘ２ｎ（ｔ），ｘｖ（ｔ）） ×ｘ２ｎＫ（ｔ）
＋ ．．．
＋ｆＮ（ｘＫｎ（ｔ），ｘｖ（ｔ））×ｘＫｎ（ｔ）
（１３）
This data group is divided for each powering notch n, and the model generation processing of the equation (13) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
Yn(t)=f1(x1n(t), xv(t))×x1nK(t)
+f2(x2n(t), xv(t)) xx2nK(t)
+. ． ．
+fN(xKn(t), xv(t))×xKn(t)
(13)
また、車両引張力を直接的に算出できない場合には、（１４）式により算出してもよい。さらに、車両加速度が計測できておらず、速度が計測されている場合は、隣接する時断面の速度差分を計測周期で割った値を車両加速度として利用できる。 Further, when the vehicle tensile force cannot be calculated directly, it may be calculated by the equation (14). Furthermore, when the vehicle acceleration is not measured but the speed is measured, a value obtained by dividing the speed difference between adjacent time sections by the measurement cycle can be used as the vehicle acceleration.
車両引張力＝車両重量×車両加速度＋走行抵抗＋勾配抵抗＋曲線抵抗
（１４）
なお、車両要求引張力は、車両消費電力／速度を用いてもよい。
Vehicle tensile force = vehicle weight x vehicle acceleration + running resistance + gradient resistance + curve resistance
(14)
The vehicle power consumption/speed may be used as the vehicle required tensile force.
図６２は、目的変数である車両引張力を車両要求引張力で除算した車両Ｋ毎のモデルｆＫを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両引張力／車両要求引張力、車両要求引張力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 62 is a diagram showing a model fK for each vehicle K obtained by dividing the vehicle pulling force, which is an objective variable, by the vehicle required pulling force. Here, it is an image generated by the
図６３は、目的変数である車両引張力を車両要求引張力で除算した車両１のモデルｆ１を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両引張力／車両要求引張力、車両要求引張力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 63 is a diagram showing a model f1 of the vehicle 1 in which the vehicle pulling force which is the objective variable is divided by the vehicle required pulling force. Here, it is an image generated by the
図６４は、車両１の仕様に基づく車両引張力／車両要求引張力（仕様）と実走行データに基づく車両引張力／車両要求引張力を示す図である。すなわち、図６４では、目的変数である仕様に基づく、基準モデルＩである車両引張力／車両要求引張力（仕様）と、車両引張力／車両要求引張力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである車両引張力／車両要求引張力（仕様）と、車両引張力／車両要求引張力（データ）との比較が可能となる。図６４では、基準モデルＩである車両引張力／車両要求引張力（仕様）よりも車両引張力／車両要求引張力（データ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 64 is a diagram showing a vehicle tensile force/vehicle required tensile force (specification) based on the specifications of the vehicle 1 and a vehicle tensile force/vehicle required tensile force based on actual traveling data. That is, FIG. 64 shows the vehicle tensile force/vehicle required tensile force (specification) and the vehicle tensile force/vehicle required tensile force (data) that are the reference model I based on the specification that is the objective variable. Here, it is an image generated by the
図６５は、車両１の期間Ａに基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図６５では、目的変数である期間Ａに基づく、基準モデルＩＩである車両引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と、車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである車両引張力／車両要求引張力（期間Ａ）と、車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）との比較が可能となる。図６５では、基準モデルＩＩである車両引張力／車両要求引張力（期間Ａ）よりも車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 65 is a diagram showing vehicle tensile force/vehicle required tensile force (period A) which is a model based on the period A of the vehicle 1 and vehicle tensile force/vehicle required tensile force (period B) which is a model based on the period B. is there. That is, FIG. 65 shows the vehicle tensile force/train formation required tensile force (period A), which is the reference model II, and the vehicle tensile force/vehicle required tensile force (period B) based on the period A which is the objective variable. .. Here, the images are generated by the
図６６は、車両１のモデルである車両引張力／車両要求引張力と実走行データの分布を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 66 is a diagram showing a distribution of vehicle tensile force/vehicle required tensile force and actual traveling data, which is a model of the vehicle 1. Here, it is an image generated by the
図６７は、車両１に基づく基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）と車両２に基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（車両２）を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）と車両２に基づく車両引張力／車両要求引張力（車両２）のと比較が可能となる。図６７では、基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）よりも車両引張力／車両要求引張力（車両２）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 67 is a diagram showing a vehicle tensile force/vehicle required tensile force (vehicle 1) which is a reference model IV based on vehicle 1, and a vehicle tensile force/vehicle required tensile force (vehicle 2) which is a model based on
図６８は、編成Ａの車両１に基づく基準モデルＶである車両引張力／車両要求引張力（編成Ａ車両１）と編成Ｂの車両１に基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（編成Ｂ車両１）を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＶである車両引張力／車両要求引張力（編成Ａ車両１）と編成Ｂの車両１に基づく車両引張力／車両要求引張力（編成Ａ車両１）のと比較が可能となる。図６８では、基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）よりも車両引張力／車両要求引張力（編成Ｂ車両１）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 68 is a reference model V based on the vehicle 1 of the formation A, ie, vehicle tension/vehicle required tension (formation A vehicle 1), and a model based on the vehicle 1 of the formation B, vehicle tension/vehicle required tension ( It is a figure which shows formation B vehicle 1). Here, it is an image generated by the
次に、図６９乃至図８９に基づき、（Ｄ）ブレーキ編成制動効率モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, the braking efficiency braking efficiency model (D) (FIG. 2A) will be described with reference to FIGS. 69 to 89. Regarding the processing of the
図６９は、ブレーキ編成制動効率モデルの入出力を示す図である。ブレーキ車両制動効率モデルの入力はブレーキノッチｎと編成要求空制制動力と編成要求電制制動力と列車の状態であり、出力は編成制動力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ毎の編成要求空制制動力ｘａｎ（ｔ）、編成要求空制制動力ｘｂｎ（ｔ）、速度、ｘｖｎ（ｔ）、編成制動力ｙｎ（ｔ）を示す。
FIG. 69 is a diagram showing the inputs and outputs of the braking composition braking efficiency model. The inputs of the brake vehicle braking efficiency model are the brake notch n, the formation required air braking force, the formation required electric braking force, and the state of the train, and the output is the formation braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、ブレーキノッチｎのブレーキ編成制動効率モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１５）式で示されるように編成制動力ｙｎ（ｔ）である。 That is, the objective variable yn(t) of the brake formation braking efficiency model of the brake notch n is the formation braking force yn(t) as shown by the equation (15).
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ（ｘａｎ（ｔ））＋ｆｂｎ（ｘｂｎ（ｔ）） （１５）
モデル生成部２０２は、車両力行制御モデルを構築する際に、力行ノッチｎ毎の編成要求空制制動力ｘａｎ（ｔ）、編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
yn(t)=fan(xan(t))+fbn(xbn(t)) (15)
When constructing the vehicle power running control model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１５）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
This data group is divided for each brake notch n, and the model generation processing of the equation (15) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ここで求まるモデルｆａｎ（）、ｆｂｎ（）が、それぞれブレーキノッチｎ毎の編成要求空制制動力ｘａｎ（ｔ）、編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を与えたときに、ブレーキノッチｎ毎の実際に発生する編成空制制動力、編成電制制動力を算出する制動効率モデルとなる。 When the models fan() and fbn() obtained here give the formation required pneumatic braking force xan(t) and the formation required electric braking force xbn(t) for each brake notch n, each brake notch n This is a braking efficiency model that calculates the formation braking force and the formation electric braking force that actually occur.
また、上記モデルは、 速度ｘｖｎ（ｔ）を加えて、（１６）式としてもよい。
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ（ｘａｎ（ｔ）、ｘｖｎ（ｔ））＋ｆｂｎ（ｘｂｎ（ｔ）、ｘｖｎ（ｔ）） （１６）
Further, the above model may be expressed by equation (16) by adding the velocity xvn(t).
yn(t)=fan(xan(t), xvn(t))+fbn(xbn(t), xvn(t)) (16)
図７０は、編成空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 70 is a diagram showing a model of the formation pneumatic braking force. Here, it is an image generated by the
図７１は、編成空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にすることで、編成車両の効率的な運転が可能となる。
FIG. 71 is a diagram showing a model of the formation air braking force. Here, it is an image generated by the
図７２は、編成電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 72 is a diagram showing a model of the electric braking force for organization. Here, it is an image generated by the
図７３は、編成電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 73 is a diagram showing a model of the electric braking force for organization. Here, it is an image generated by the
図７４は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである編成空制制動力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、速度である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成された編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 74 is a diagram showing the reference model I and the formation air braking force as a model based on the specifications. Here, it is an image generated by the
図７５は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである編成空制制動力を示す図である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 75 is a diagram showing the reference model I and the formation air braking force which is a three-dimensional model based on the specifications. The three axes are the formation air force braking force, the formation demand air force braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図７６は、仕様に基づく基準モデルＩとモデルである編成電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 76 is a diagram showing a reference model I based on specifications and the electric braking braking force as a model. Here, it is an image generated by the
図７７は、仕様に基づく３次元の基準モデルＩと３次元モデルである編成電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 77 is a diagram showing a three-dimensional reference model I based on the specification and a composition electric braking force which is a three-dimensional model. Here, it is an image generated by the
図７８は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
78: is a figure which shows the formation control braking force (period A) which is the reference model II based on the period A, and the formation control braking force (period B) which is the model based on the period B. FIG. Here, it is an image generated by the
図７９は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元の編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の編成空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 79 is a diagram showing a three-dimensional formation air braking force (period A) which is a reference model II based on the period A and a three-dimensional formation air braking force (period B) which is a model based on the period B. is there. The three axes are the formation air force braking force, the formation demand air force braking force, and the speed, respectively. Here, the images are images generated by the
図８０は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 80 is a diagram showing a set electric braking force (period A) which is a reference model II based on the period A and a set electric braking force (period B) which is a model based on the period B. Here, it is an image generated by the
図８１は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元の編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の編成電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 81 is a diagram showing a three-dimensional composition electric braking force (period A) which is a reference model II based on the period A and a three-dimensional composition electric braking force (period B) which is a model based on the period B. is there. The three axes are the set electric braking force, the formation required electric braking force, and the speed, respectively. Here, the images are images generated by the
図８２は、モデルである編成空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。モデルである編成空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 82 is a diagram showing a model formation braking force and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図８３は、三次元モデルである編成空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。モデルである編成空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 83 is a diagram showing the formation air braking force as a three-dimensional model and the actual travel data. Here, it is an image generated by the
図８４は、モデルである編成電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。モデルである編成電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 84 is a diagram showing a model electric braking force and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図８５は、三次元モデルである編成電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。モデルである編成電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 85 is a diagram showing a three-dimensional model electric braking force and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図８６は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成空制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 86 is a diagram showing a formation pneumatic braking force (composition A) that is a reference model III based on the formation A and a formation pneumatic braking force (composition B) that is a model based on the formation B. Here, it is an image generated by the
図８７は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである３次元の編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである３次元の編成空制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 87 is a diagram showing a three-dimensional formation pneumatic braking force (formation A) which is a reference model III based on the formation A and a three-dimensional formation pneumatic braking force (formation B) which is a model based on the formation B. is there. The three axes are the formation air force braking force, the formation demand air force braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図８８は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成電制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 88 is a diagram showing a set electric braking force (set A) which is a reference model III based on the set A and a set electric braking force (set B) which is a model based on the set B. Here, it is an image generated by the
図８９は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである３次元の編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである３次元の編成電制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 89 is a diagram showing a three-dimensional electric braking control force (composition A) which is a reference model III based on the formation A and a three-dimensional electric braking force (composition B) which is a model based on the formation B. is there. The three axes are the set electric braking force, the formation required electric braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
次に、図９０乃至図１１０に基づき、（ｄ）ブレーキ車両制動効率モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 90 to 110, the (d) braking vehicle braking efficiency model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図９０は、ブレーキ車両制動効率モデルの入出力を示す図である。ブレーキ車両制動効率モデルの入力はブレーキノッチｎと車両Ｋ毎の車両要求空制制動力と車両Ｋ毎の車両要求電制制動力と列車の状態であり、出力は車両制動力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求空制制動力ｘａｎＫ（ｔ）、車両要求電制制動力ｘｂｎＫ（ｔ）を示す。
FIG. 90 is a diagram showing inputs and outputs of a brake vehicle braking efficiency model. The input of the brake vehicle braking efficiency model is the brake notch n, the vehicle required air braking force for each vehicle K, the vehicle required electric braking force for each vehicle K, and the state of the train, and the output is the vehicle braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、ブレーキノッチｎのブレーキ車両制動効率モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１７）式で示されるように車両制動力ｙｎ（ｔ）である。 That is, the objective variable yn(t) of the brake vehicle braking efficiency model of the brake notch n is the vehicle braking force yn(t) as shown in the equation (17).
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ１（ｘａｎ１（ｔ））＋ｆｂｎ１（ｘｂｎ１（ｔ））＋ｆａｎ２（ｘａｎ２（ｔ））＋ｆｂｎ２（ｘｂｎ２（ｔ））＋．．．＋
＋ｆａｎＫ（ｘａｎＫ（ｔ））＋ｆｂｎＫ（ｘｂｎＫ（ｔ））
（１７）
ｙｎ（ｔ）は、力行ノッチｎの車両制動力であり、ｘａｎ１（ｔ）は、力行ノッチｎの１号車車両要求空制制動力であり、ｘｂｎ１（ｔ）は、力行ノッチｎの１号車車両要求電制制動力であり、ｘａｎ２（ｔ）は、力行ノッチｎの２号車車両要求空制制動力であり、ｘｂｎ２（ｔ）は、力行ノッチｎの２号車車両要求電制制動力であり、ｘａｎＫ（ｔ）は、力行ノッチｎのＫ号車車両要求空制制動力であり、ｘｂｎＫ（ｔ）は、力行ノッチｎのＫ号車車両要求電制制動力である。
yn(t)=fan1(xan1(t))+fbn1(xbn1(t))+fan2(xan2(t))+fbn2(xbn2(t))+. ． ． +
+fanK(xanK(t))+fbnK(xbnK(t))
(17)
yn(t) is the vehicle braking force of the power running notch n, xan1(t) is the vehicle 1 required air control braking force of the power running notch n, and xbn1(t) is the vehicle 1 of the power running notch n. The required electric braking force, xan2(t) is the
ここで求まるモデルｆａｎ１〜ｆａｎＫ（）、ｆｂｎ１〜ｆｂｎＫ（）が、それぞれブレーキノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求空制制動力と車両要求電制制動力を与えたときに、実際に発生するブレーキノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両空制制動力、車両電制制動力を算出する制動効率モデルとなる。 The brakes actually generated when the models fan1 to fanK() and fbn1 to fbnK() obtained here respectively give the vehicle required air braking force and the vehicle required electric braking force for each brake notch n and vehicle K, respectively. This is a braking efficiency model that calculates the vehicle pneumatic braking force and the vehicle electric braking force for each notch n and each vehicle K.
また、上記モデルは、速度ｘｎｖ（ｔ）を加えて、（１８）式としてもよい。
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ１（ｘａｎ１（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆｂｎ１（ｘｂｎ１（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆａｎ２（ｘａｎ２（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆｂｎ２（ｘｂｎ２（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋．．．＋
＋ｆａｎＫ（ｘａｎＫ（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆｂｎＫ（ｘｂｎＫ（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））
（１８）
Further, the above model may be a formula (18) by adding the velocity xnv(t).
yn(t)=fan1(xan1(t), xnv(t))+fbn1(xbn1(t), xnv(t))+fan2(xan2(t), xnv(t))+fbn2(xbn2(t), xnv( t))+. ． ． +
+fanK(xanK(t),xnv(t))+fbnK(xbnK(t),xnv(t))
(18)
図９１は、車両空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 91 is a diagram showing a model of the vehicle air braking force. Here, it is an image generated by the
図９２は、車両空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 92 is a diagram showing a model of the vehicle pneumatic braking force. Here, it is an image generated by the
図９３は、車両電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 93 is a diagram showing a model of vehicle electric braking force. Here, it is an image generated by the
図９４は、車両電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 94 is a diagram showing a model of vehicle electric braking force. Here, it is an image generated by the
図９５は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである車両空制制動力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 95 is a diagram showing the reference model I and the vehicle air braking force as a model based on the specifications. Here, it is an image generated by the
図９６は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである車両空制制動力を示す図である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 96 is a diagram showing the reference model I and the vehicle pneumatic braking force which is a three-dimensional model based on the specifications. The three axes are the vehicle air braking force, the vehicle required air braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図９７は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである車両電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 97 is a diagram showing the reference model I and the vehicle electric braking force as a model based on the specifications. Here, it is an image generated by the
図９８は、仕様に基づく３次元の基準モデルＩと３次元モデルである車両電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの車両電制制動力がより高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 98 is a diagram showing a three-dimensional reference model I based on specifications and a vehicle-electric braking force which is a three-dimensional model. Here, it is an image generated by the
図９９は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 99 is a diagram showing a vehicle pneumatic braking force (period A) that is a reference model II based on the period A and a vehicle pneumatic braking force (period B) that is a model based on the period B. Here, it is an image generated by the
図１００は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元の車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の車両空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 100 is a diagram showing a three-dimensional vehicle air braking force (period A) that is a reference model II based on the period A and a three-dimensional vehicle air braking force (period B) that is a model based on the period B. is there. The three axes are the vehicle air braking force, the vehicle required air braking force, and the speed, respectively. Here, the images are images generated by the
図１０１は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 101 is a diagram showing a vehicle electric braking force (period A) that is a reference model II based on the period A and a vehicle electric braking force (period B) that is a model based on the period B. Here, it is an image generated by the
図１０２は、期間Ａに基づく３次元の基準モデルＩＩである車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく３次元モデルである車両電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 102 is a diagram showing a vehicle electric braking force (period A) that is a three-dimensional reference model II based on the period A and a vehicle electric braking force (period B) that is a three-dimensional model based on the period B. .. The three axes are vehicle electric braking force, vehicle demand electric braking force, and speed, respectively. Here, the images are images generated by the
図１０３は、モデルである車両空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。モデルである車両空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 103 is a diagram showing a model vehicle air-conditioning braking force and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図１０４は、三次元モデルである車両空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。モデルである車両空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 104 is a diagram showing a three-dimensional model vehicle air braking force and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図１０５は、モデルである車両電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力である。モデルである車両電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 105 is a diagram showing a vehicle electric braking force as a model and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図１０６は、三次元モデルである車両電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。モデルである車両電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 106 is a diagram showing a vehicle electric braking force as a three-dimensional model and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図１０７は、車両Ａに基づく基準モデルＩＶである車両空制制動力（車両Ａ）と車両Ｂに基づくモデルである車両空制制動力（車両Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。車両Ａに基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 107 is a diagram showing a vehicle pneumatic braking force (vehicle A) that is a reference model IV based on vehicle A and a vehicle pneumatic braking force (vehicle B) that is a model based on vehicle B. Here, it is an image generated by the
図１０８は、車両Ａに基づく基準モデルＩＶである３次元の車両空制制動力（車両Ａ）と車両Ｂに基づくモデルである３次元の車両空制制動力（車両Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 108 is a diagram showing a three-dimensional vehicle air braking force (vehicle A), which is a reference model IV based on vehicle A, and a three-dimensional vehicle air braking force (vehicle B), which is a model based on vehicle B. is there. The three axes are the vehicle air braking force, the vehicle required air braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図１０９は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶである車両電制制動力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ｂに基づくモデルである車両電制制動力（編成Ｂ車両ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求空制制動力である。編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 109 shows a vehicle electrically controlled braking force (composition A vehicle a) that is a reference model V based on the organization A vehicle a and a vehicle electrically controlled braking force (composition B vehicle b) that is a model based on the organization B vehicle b. It is a figure. Here, it is an image generated by the
図１１０は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶである３次元の車両電制制動力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ａに基づくモデルである３次元の車両電制制動力（編成Ｂ車両ａ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＶよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 110 shows a three-dimensional vehicle electric braking force (composition A vehicle a) which is a reference model V based on the organization A vehicle a and a three-dimensional vehicle electronic braking force (composition B which is a model based on the organization B vehicle a). It is a figure which shows a vehicle a). The three axes are vehicle electric braking force, vehicle demand electric braking force, and speed, respectively. Here, it is an image generated by the
次に、図１１１乃至図１２１に基づき、（Ｅ）ブレーキ車両回生モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, the (E) brake vehicle regeneration model (FIG. 2A) will be described based on FIGS. 111 to 121. Regarding the processing of the
図１１１は、ブレーキ編成回生モデルの入出力を示す図である。ブレーキ編成回生モデルの入力はブレーキノッチｎと編成要求電制制動力と列車の状態であり、出力は編成回生電力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ毎の編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を示す。
FIG. 111 is a diagram showing input/output of the brake formation regeneration model. The input of the brake formation regeneration model is the brake notch n, the formation required electric braking force, and the state of the train, and the output is the formation regeneration power. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、ブレーキノッチｎ及び編成Ｋのブレーキ編成回生モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１９）式で示されるように編成制動力ｙｎＫ（ｔ）である。 That is, the target variable yn(t) of the brake formation regeneration model of the brake notch n and the formation K is the formation braking force ynK(t) as shown in the equation (19).
ｙｎ（ｔ）＝ｆｃｎ（ｘｂｎ（ｔ）） （１９）
モデル生成部２０２は、編成力行制御モデルを構築する際に、ブレーキノッチｎ毎の編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡 状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
yn(t)=fcn(xbn(t)) (19)
The
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１８）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
This data group is divided for each brake notch n, and the model generation processing of the equation (18) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ここで求まるモデルｆｃｎ（）が、それぞれブレーキノッチｎ毎の編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を与えたときに、ブレーキノッチｎ毎の実際に発生する編成回生電力を算出するブレーキ編成回生モデルとなる。 When the model fcn() obtained here gives a required formation-controlled braking force xbn(t) for each brake notch n, a brake formation regeneration model for calculating the actually-generated formation regeneration power for each brake notch n Becomes
また、上記モデルは、速度ｘｎｖ（ｔ）を加えて、（２０）式としてもよい。ｙｎ（ｔ）＝ｆｃｎ（ｘｂｎ（ｔ），ｘｎｖ（ｔ）） （２０） Further, the above model may be a formula (20) by adding the velocity xnv(t). yn(t)=fcn(xbn(t), xnv(t)) (20)
図１１２は、編成回生電力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にすることで、編成車両の効率的な運転が可能となる。
FIG. 112 is a diagram showing a model of knitting regenerative power. Here, it is an image generated by the
図１１３は、編成回生電力の３次元モデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にすることで、編成車両の効率的な運転が可能となる。
FIG. 113 is a diagram showing a three-dimensional model of knitting regenerative power. Here, it is an image generated by the
図１１４は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである編成回生電力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 114 is a diagram showing the reference model I and the knitting regenerative power that is a model based on the specifications. Here, it is an image generated by the
図１１５は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである編成回生電力を示す図である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 115 is a diagram showing a reference model I and a knitting regenerative power that is a three-dimensional model based on the specifications. The three axes are the set regeneration power, the set required power braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図１１６は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである編成回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 116 is a diagram showing a set regenerative power (period A) that is a reference model II based on the period A and a set regenerative power (period B) that is a model based on the period B. Here, it is an image generated by the
図１１７は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元モデルである編成回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の編成回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 117 is a diagram showing a set regenerative power (period A) that is a three-dimensional model that is a reference model II based on the period A and a three-dimensional set regenerative power (period B) that is a model that is based on the period B. The three axes are the set regeneration power, the set required power braking force, and the speed, respectively. Here, the images are images generated by the
図１１８は、モデルである編成回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。モデルである編成回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 118 is a diagram showing a model regenerative electric power and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図１１９は、三次元モデルである編成回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。モデルである編成回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 119 is a diagram showing a regenerative electric power as a three-dimensional model and actual traveling data. Here, it is an image generated by the
図１２０は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成回生電力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成回生電力（編成Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 120 is a diagram showing a set regenerative power (set A) that is a reference model III based on the set A and a set regenerative power (set B) that is a model based on the set B. Here, it is an image generated by the
図１２１は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである３次元の編成回生電力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである３次元の編成回生電力（編成Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 121 is a diagram showing three-dimensional knitting regenerative power (knitting A) which is a reference model III based on knitting A and three-dimensional knitting regenerative power (knitting B) which is a model based on knitting B. The three axes are the set regeneration power, the set required power braking force, and the speed, respectively. Here, it is an image generated by the
次に、図１２２乃至図１３４に基づき、（ｅ）ブレーキ車両回生モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）〜（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 122 to 134, (e) the brake vehicle regeneration model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図１２２は、ブレーキ車両回生モデルの入出力を示す図である。ブレーキ車両回生モデルの入力はブレーキノッチｎと車両要求電制制動力と列車の状態であり、出力は車両回生電力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１〜ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ毎の車両要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を示す。
FIG. 122 is a diagram showing the input/output of the brake vehicle regeneration model. The input of the brake vehicle regenerative model is the brake notch n, the vehicle required electric braking force and the state of the train, and the output is the vehicle regenerative electric power. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, the state (1 to t) indicates data at discrete times from the train operation start time 1 to the current time t. The state data is the data stored in the vehicle
すなわち、すなわち、ブレーキノッチｎのブレーキ車両回生モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（２１）式で示されるように車両制動力ｙｎ（ｔ）である。 That is, that is, the objective variable yn(t) of the brake vehicle regeneration model of the brake notch n is the vehicle braking force yn(t) as shown by the equation (21).
ｙｎ（ｔ）＝ｆｃｎ（ｘｂｎ（ｔ）） （２１）
モデル生成部２０２は、車両力行制御モデルを構築する際に、ブレーキノッチｎ毎の車両要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
yn(t)=fcn(xbn(t)) (21)
The
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（２１）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
This data group is divided for each brake notch n, and the model generation processing of the equation (21) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ここで求まるモデルｆｃｎ（）が、それぞれブレーキノッチｎ毎の車両要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を与えたときに、ブレーキノッチｎ毎の実際に発生する車両回生電力を算出するブレーキ車両回生モデルとなる。 When the model fcn() obtained here gives the vehicle required electric braking force xbn(t) for each brake notch n, the brake vehicle regeneration model for calculating the actually generated vehicle regenerative power for each brake notch n. Becomes
また、上記モデルは、速度ｘｎｖＫ（ｔ）を加えて、（２２）式としてもよい。
ｙｎＫ（ｔ）＝ｆｃｎＫ（ｘｂｎＫ（ｔ）、ｘｎｖＫ（ｔ）） （２２）
Further, the above model may be the expression (22) by adding the speed xnvK(t).
ynK(t)=fcnK(xbnK(t), xnvK(t)) (22)
図１２３は、車両回生電力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 123 is a diagram showing a model of vehicle regenerative electric power. Here, it is an image generated by the
図１２４は、車両回生電力の３次元モデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 124 is a diagram showing a three-dimensional model of vehicle regenerative electric power. Here, it is an image generated by the
図１２５は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである車両回生電力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 125 is a diagram showing the reference model I and the vehicle regenerative electric power that is a model based on the specifications. Here, it is an image generated by the
図１２６は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである車両回生電力を示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 126 is a diagram showing the reference model I and the vehicle regenerative electric power that is a three-dimensional model based on the specifications. The three axes are vehicle regenerative electric power, vehicle required electric power braking force, and speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図１２７は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである車両回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
127: is a figure which shows the vehicle regenerative electric power (period A) which is a reference model II based on period A, and the vehicle regenerative electric power (period B) which is a model based on period B. FIG. Here, it is an image generated by the
図１２８は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元モデルである車両回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の車両回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 128 is a diagram showing vehicle regenerative electric power (period A) which is a three-dimensional model which is the reference model II based on the period A and three-dimensional vehicle regenerative electric power (period B) which is a model based on the period B. The three axes are vehicle regenerative electric power, vehicle required electric power braking force, and speed, respectively. Here, the images are images generated by the
図１２９は、モデルである車両回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。モデルである車両回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 129 is a diagram showing the vehicle regenerative electric power and the actual traveling data as the model. Here, it is an image generated by the
図１３０は、三次元モデルである車両回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。モデルである車両回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 130 is a diagram showing the vehicle regenerative electric power and the actual travel data, which is a three-dimensional model. Here, it is an image generated by the
図１３１は、車両１に基づく基準モデルＩＶである車両回生電力（車両１）と車両２に基づくモデルである車両回生電力（車両２）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。車両１に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 131 is a diagram showing vehicle regenerative electric power (vehicle 1) that is a reference model IV based on vehicle 1 and vehicle regenerative electric power (vehicle 2) that is a model based on
図１３２は、車両１に基づく基準モデルＩＶである３次元の車両回生電力（車両１）と車両２に基づくモデルである３次元の車両回生電力（車両２）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 132 is a diagram showing three-dimensional vehicle regenerative electric power (vehicle 1) that is a reference model IV based on vehicle 1 and three-dimensional vehicle regenerative electric power (vehicle 2) that is a model based on
図１３３は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＩＶである車両回生電力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ａに基づくモデルである車両回生電力（編成Ｂ車両ａ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 133 is a diagram showing vehicle regenerative electric power (composition A vehicle a) that is a reference model IV based on the formation A vehicle a and vehicle regenerative electric power (composition B vehicle a) that is a model based on the formation B vehicle a. Here, it is an image generated by the
図１３４は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶである３次元の車両回生電力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ａに基づくモデルである３次元の車両回生電力（編成Ｂ車両ａ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 134 shows three-dimensional vehicle regenerative electric power (composition A vehicle a) that is a reference model V based on formation A vehicle a and three-dimensional vehicle regenerative electric power (composition B vehicle a) that is a model based on formation B vehicle a. FIG. The three axes are vehicle regenerative electric power, vehicle required electric power braking force, and speed, respectively. Here, it is an image generated by the
図１３５は、列車情報装置１の処理例を示すフロチャートである。ここでは、モデルの表示処理に関して説明する。 FIG. 135 is a flowchart showing a processing example of the train information device 1. Here, a model display process will be described.
図１３５に示すように、表示制御部２１４は、操作インターフェース（図２Ａ）を表示部３０に表示する。そして、操作者は操作部４０を介し、モデル、表示表Ｉ、表示方法ＩＩ内の処理パラメータを入力する（ステップＳ１００）。
As shown in FIG. 135, the
次に、モデル生成部２０２は、処理パラメータに基づくモデルを生成し、表示制御部２０８にモデルの情報を供給する（ステップＳ１０２）。
Next, the
次に、表示制御部２０８は、処理パラメータに基づき実走行データが必要か否か判断する（ステップＳ１０４）。実走行データが必要な場合（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、表示制御部２０８は、記憶部１０から取得した実走行データと、モデル生成部２０２から取得したモデルの情報とを用いた画像を生成し、表示制御部２０８を介して表示部３０に表示する（ステップＳ１０６）。
Next, the
一方で、実走行データが必要ない場合（ステップＳ１０４のＮＯ）、表示制御部２０８は、モデル生成部２０２から取得したモデルの情報を用いた画像を生成し、表示制御部２０８を介して表示部３０に表示し（ステップＳ１０８）、表示処理を終了する。
On the other hand, when the actual travel data is not required (NO in step S104), the
以上のように本実施形態によれば、モデル生成部２０２が、列車の走行時の特性を示す目的変数に関する説明変数の情報を用いた目的変数のモデルを生成し、表示制御部２０８がモデルの形状を画像化することとした。これにより、列車が走行中の特性を示すモデルの形状により列車の運行状態の把握を行うことができる。
As described above, according to the present embodiment, the
以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置、方法及びプログラムは、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置、方法及びプログラムの形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。 Although some embodiments have been described above, these embodiments are presented only as examples and are not intended to limit the scope of the invention. The novel device, method, and program described in this specification can be implemented in various other forms. Further, various omissions, substitutions, and changes can be made to the forms of the apparatus, method, and program described in the present specification without departing from the spirit of the invention.
１：列車情報処理装置、１０：記憶部、３０：表示部、４０：操作部、２００：選択部、２０４：判定部、２０６：特性可視化部、２０８：表示制御部、２１３：偏差モデル生成部 1: Train information processing device, 10: storage unit, 30: display unit, 40: operation unit, 200: selection unit, 204: determination unit, 206: characteristic visualization unit, 208: display control unit, 213: deviation model generation unit
Claims (20)
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
を備える、列車情報処理装置。 A storage unit that stores, in a plurality of time sections, information related to the objective variables that represent the characteristics of the train during running,
A model generation unit that generates a model of the objective variable using information about the explanatory variables related to the objective variable stored in the storage unit;
A display control unit for displaying the model on a display unit,
A train information processing device comprising:
前記モデル生成部は、第１編成列車における前記説明変数に基づき前記基準モデルを生成し、前記第１編成列車と異なる第２編成列車における前記説明変数に基づき前記モデルを生成する、請求項２又は３に記載の列車情報処理装置。 The train is a train consisting of multiple cars,
The model generation unit generates the reference model based on the explanatory variable in the first train set, and generates the model based on the explanatory variable in a second train set different from the first train set. Train information processing device according to item 3.
前記モデル生成部は、第１編成列車の第１車両における前記説明変数に基づき前記基準モデルを生成し、前記第１編成列車と異なる第２編成列車の第１車両における前記説明変数に基づき前記モデルを生成する、請求項２又は３に記載の列車情報処理装置。 The train is one vehicle of a train consisting of a plurality of vehicles,
The model generation unit generates the reference model based on the explanatory variable in the first vehicle of the first train, and the model based on the explanatory variable in the first vehicle of the second train that is different from the first train. The train information processing device according to claim 2 or 3, which generates the.
更に備える、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の列車情報処理装置。 A selecting unit that selects an objective variable from among the objective variables including at least one of the tensile force, the braking force, the energy efficiency, and the braking efficiency, and selects the explanatory variable information regarding the selected objective variable from the storage unit,
The train information processing device according to any one of claims 1 to 11, further comprising:
前記表示制御部は、前記モデルのモデル形状の画像と、前記偏差モデルとを並べた画像を生成する、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の列車情報処理装置。 With respect to the generated model, a deviation model generation unit for generating a deviation model by setting a predetermined deviation for each area,
The train information processing device according to any one of claims 1 to 13, wherein the display control unit generates an image in which a model shape image of the model and the deviation model are arranged.
前記モデルのモデル形状の画像を生成する画像生成工程と、
前記モデル形状の画像を表示部に表示する表示制御工程と
を備える、列車情報処理方法。 A model generation step of generating a model of the objective variable using the information of the explanatory variables relating to the objective variable indicating the characteristics when the train is running,
An image generation step of generating an image of the model shape of the model,
A display control step of displaying an image of the model shape on a display unit.
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