JP2020093770A - 状態診断装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、第1実施形態に係る異常診断装置(以下、「診断装置」という)の機能構成について、図1〜図11を参照して説明する。図1は、本実施形態に係る診断装置の機能構成の一例を示す図である。
このような診断結果の出力方法として、例えば、異常(又は正常)の程度を示す値と共に、この値に応じた2値の診断結果を出力する方法が考えられる。
図15の例では、基本情報として、鉄道車両のID(列車番号)、形式名、運転士、及び路線名などが表示されている。また、基本情報と共に、通話釦(中央監視センター通話)が表示されている。診断装置のユーザは、入力装置102を操作して通話釦を押すことにより、中央監視センターと通話することができる。
第2実施形態に係る診断装置について、図16〜図18を参照して説明する。第1実施形態に係る診断装置は、学習モデルを利用して、データ選択条件を学習した。これに対して、本実施形態に係る診断装置は、異常データを利用して、データ選択条件を学習する。
[項目1]
鉄道車両における診断対象の複数種類のセンサデータから生成されるモデルに基づいて、前記複数種類のセンサデータのうち前記診断対象の診断に利用する前記センサデータである対象データの値を選択するためのデータ選択条件を学習する学習部と、
前記データ選択条件を満たす前記対象データの値と、前記対象データと前記診断対象の異常との関係をモデル化した診断モデルと、に基づいて、前記診断対象の異常を診断する診断部と、
を備える異常診断装置。
[項目2]
前記データ選択条件は、時間範囲、センサデータ、環境要因、前記鉄道車両における号車、及び前記鉄道車両の運転パターンの少なくとも1つである
項目1に記載の異常診断装置。
[項目3]
前記時間範囲は、時間帯、曜日、月、及び季節の少なくとも1つを含み、前記センサデータは、乗車率、経緯、及び区間の少なくとも1つを含み、前記環境要因は、天候、気温、及び湿度の少なくとも1つを含む
項目2に記載の異常診断装置。
[項目4]
前記モデルは、前記対象データを、他のセンサデータにより説明する回帰モデルである項目1乃至項目3のいずれか1項に記載の異常診断装置。
[項目5]
前記学習部は、前記モデルの決定係数、相関係数、及び残差の少なくとも1つに基づいて、前記データ選択条件を学習する
項目1乃至項目4のいずれか1項に記載の異常診断装置。
[項目6]
前記センサデータを記憶する車両DBと、
前記車両DBから、前記データ選択条件を満たす前記対象データの値を抽出するデータ抽出部と、
を備える項目1乃至項目5のいずれか1項に記載の異常診断装置。
[項目7]
前記診断部は、前記データ選択条件毎に、前記診断対象の異常を診断する
項目1乃至項目6のいずれか1項に記載の異常診断装置。
[項目8]
前記診断部は、前記データ選択条件毎の診断結果に基づいて、総合的な診断結果を出力する
項目7に記載の異常診断装置。
[項目9]
前記学習部は、前記鉄道車両の異常に関する履歴データに対する正解率が高くなるように、前記データ選択条件を学習する
項目1乃至項目8のいずれか1項に記載の異常診断装置。
[項目10]
鉄道車両における診断対象の複数種類のセンサデータから生成されるモデルに基づいて、前記複数種類のセンサデータのうち前記診断対象の診断に利用する前記センサデータである対象データの値を選択するためのデータ選択条件を学習する工程と、
前記データ選択条件を満たす前記対象データの値と、前記対象データと前記診断対象の異常との関係をモデル化した診断モデルと、に基づいて、前記診断対象の異常を診断する工程と、
を含む異常診断方法。
Claims (14)
- 診断対象の複数種類のセンサデータから生成されるモデルに基づいて、前記複数種類のセンサデータのうち前記診断対象の診断に利用する第1センサデータの値を選択するための条件を決定する決定部と、
前記条件を満たす前記第1センサデータの値に基づいて、前記診断対象の状態を診断する診断部と、
を備える状態診断装置。 - 前記条件は、時間範囲、センサデータ及び環境要因の少なくとも1つである
請求項1に記載の状態診断装置。 - 前記時間範囲は、時間帯、曜日、月、及び季節の少なくとも1つを含み、前記センサデータは、乗車率、経緯、及び区間の少なくとも1つを含み、前記環境要因は、天候、気温、及び湿度の少なくとも1つを含む
請求項2に記載の状態診断装置。 - 前記モデルは、前記第1センサデータを、他のセンサデータにより説明する回帰モデルである請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の状態診断装置。
- 前記決定部は、前記モデルの決定係数、相関係数、及び残差の少なくとも1つに基づいて、前記条件を決定する
請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の状態診断装置。 - 前記センサデータを記憶する車両DBと、
前記車両DBから、前記条件を満たす前記第1センサデータの値を抽出するデータ抽出部と、
を備える請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の状態診断装置。 - 前記診断部は、前記条件毎に、前記診断対象の状態を診断する
請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の状態診断装置。 - 前記診断部は、前記条件毎の診断結果に基づいて、総合的な診断結果を出力する
請求項7に記載の状態診断装置。 - 前記決定部は、前記状態に関する履歴データに対する正解率が高くなるように、前記条件を決定する
請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の状態診断装置。 - 前記診断対象は鉄道車両である
請求項1〜9のいずれか一項に記載の状態診断装置。 - 前記条件は、前記鉄道車両における号車及び前記鉄道車両の運転パターンの少なくとも1つである
請求項10に記載の状態診断装置。 - 前記診断部は、前記診断対象の状態として前記診断対象の異常を診断する
請求項1〜11のいずれか一項に記載の状態診断装置。 - 前記診断部は、前記条件を満たす前記第1センサデータの値と、前記第1センサデータと前記診断対象の状態との関係をモデル化した診断モデルとに基づいて、前記診断対象の状態を診断する
請求項1〜12のいずれか一項に記載の状態診断装置。 - 診断対象の複数種類のセンサデータから生成されるモデルに基づいて、前記複数種類のセンサデータのうち前記診断対象の診断に利用する第1センサデータの値を選択するための条件を決定する工程と、
前記条件を満たす前記第1センサデータの値に基づいて、前記診断対象の状態を診断する工程と、
を含む状態診断方法。
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