JP2020132006A - 鉄道設備状態判定装置および鉄道設備状態判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】転てつ機等の鉄道設備の動作に異常があるか否かを判定することを可能とする新たな技術を提供すること。【解決手段】鉄道設備状態判定装置１は、モータ駆動によって停止状態から既定動作を行った後に再び停止状態となる鉄道設備の既定動作に係る動作データを複数記憶した記憶部３００と、記憶部３００に記憶された複数の動作データに基づいて、評価基準を設定する評価基準設定部２０４と、評価基準に基づいて、鉄道設備が新たに既定動作を行ったときの新規動作データが異常か否かを判定する判定部２１０と、を備える。【選択図】図５

Description

本発明は、鉄道設備の動作に係る状態を判定する鉄道設備状態判定装置等に関する。

鉄道設備の１つである電気転てつ機の転換動作の監視として様々な手法が開発されている。例えば、特許文献１には、サーボモータに付随するエンコーダからモータの回転数に比例した数のパルスを取得するとともにモータの負荷を測定することで、一連の転換動作（転換ストローク）に対するモータのトルク（転換トルク）を表すグラフが得られる点が記載されている。また、一連の転換動作（転換ストローク）に対するモータのトルク（転換トルク）から、転換動作に異常が発生したか否かを判定する技術が記載されている。

特開２００９−０８３５７７号公報

しかしながら、転てつ機は、設置場所や、分岐器種別・番数・トングレールの状態・線形などによって、１台１台の転換動作負荷に特徴があり、転換トルクデータが異なる。そのため、結局、保守担当者（ユーザ）が自身の経験や知見を頼りに転てつ機の動作状態を最終チェックする必要があるという考えがある。そうすると、複数の転てつ機に関する画一的な基準をもとに動作状態をチェックするのではなく、１台１台の転てつ機の動作状態をチェックする必要が生じ、膨大な手間が発生することとなる。

なお、転てつ機に限らず、しゃ断かんが昇降動作する踏切しゃ断機や、扉部が開閉動作するホームドア等の他の鉄道設備についても、動作状態の監視には同様の課題が考えられる。

本発明が解決しようとする課題は、転てつ機等の鉄道設備の動作に異常があるか否かを判定することを可能とする新たな技術を提供することである。

上記課題を解決するための第１の発明は、
モータ駆動によって停止状態から既定動作を行った後に再び停止状態となる鉄道設備の前記既定動作に係る動作データを複数記憶した記憶部（例えば、図５の記憶部３００，転換動作データ３１４）と、
前記記憶部に記憶された複数の動作データに基づいて、評価基準を設定する評価基準設定部（例えば、図５の評価基準設定部２０４）と、
前記評価基準に基づいて、前記鉄道設備が新たに前記既定動作を行ったときの新規動作データが異常か否かを判定する判定部（例えば、図５の判定部２１０）と、
を備えた鉄道設備状態判定装置（例えば、図５の鉄道設備状態判定装置１）である。

第１の発明によれば、モータ駆動によって行われる鉄道設備の既定動作に係る動作データを複数記憶しておき、それら複数の動作データを用いて評価基準を設定することができる。そして、設定した評価基準に基づいて、当該鉄道設備が新たに既定動作を行ったときの新規動作データが異常か否かを判定することができる。これにより、１台１台の鉄道設備に対して評価基準を設定して、当該鉄道設備に対応する評価基準に基づいて当該鉄道設備の規定動作に異常があるか否かを判定するという新たな技術を実現できる。

また、第２の発明は、
前記記憶部は、前記動作データを動作日と対応付けて記憶し、
前記評価基準設定部は、前記新規動作データの動作日から直近所定日数分の前記動作データに基づいて、前記評価基準を設定する、
第１の発明の鉄道設備状態判定装置である。

第２の発明によれば、新規動作データが異常か否かを、その直近所定日数分の動作データから設定した評価基準を用いて判定することができる。

また、第３の発明は、
前記動作データは、前記既定動作の動作時間のデータを含み、
前記評価基準設定部は、前記動作データに含まれる動作時間の分布に基づいて、動作時間が異常であると判定するための動作時間閾値条件を前記評価基準の１つとして設定し、
前記判定部は、前記新規動作データに含まれる動作時間が異常か否かを前記動作時間閾値条件に基づいて判定する、
第１又は第２の発明の鉄道設備状態判定装置である。

対象の鉄道設備に何らかの異常が発生すると、その動作時間は長くなる傾向がある。第３の発明によれば、過去の動作データから、その動作時間の分布に基づいて動作時間閾値条件を設定することができる。そして、設定した動作時間閾値条件に基づいて、新規動作データの動作時間が異常か否かを判定することができる。

また、第４の発明は、
前記動作データは、前記既定動作の動作時間のデータを含み、
前記判定部は、
前記新規動作データに含まれる動作時間、および、前記新規動作データに係る既定動作の前までの所定数の前記動作データに含まれる動作時間の分布に基づいて、前記新規動作データに関する動作時間異常度を算出することと、
前記動作時間異常度が所与の動作時間異常閾値条件を満たすか否かに基づいて、前記新規動作データが異常か否かを判定することと、
を行い、
前記評価基準設定部は、過去に算出された前記動作時間異常度に基づいて、前記動作時間異常閾値条件を前記評価基準の１つとして設定する、
第１〜第３の何れかの発明の鉄道設備状態判定装置である。

第４の発明によれば、新規動作データの動作時間、およびそれ以前の既定動作に係る動作データの動作時間の分布に基づいて、新規動作データに関する動作時間異常度を算出することができる。また、過去の動作データに関する動作時間異常度に基づいて、動作時間異常閾値条件を設定することができる。そして、算出した動作時間異常度が動作時間異常閾値条件を満たすか否かによって、新規動作データが異常か否かを判定することができる。これによれば、過去の鉄道設備の動作データから動作時間異常閾値条件が設定されるため、ユーザが当該条件を設定する必要がない。

また、第５の発明は、
前記動作データは、前記既定動作に要した電気量のデータを含み、
前記評価基準設定部は、前記動作データに含まれる電気量の分布に基づいて、電気量が異常であると判定するための電気量閾値条件を前記評価基準の１つとして設定し、
前記判定部は、前記新規動作データに含まれる電気量が異常か否かを前記電気量閾値条件に基づいて判定する、
第１又は第２の発明の鉄道設備状態判定装置である。

対象の鉄道設備に何らかの異常が発生すると動作時間は長くなる傾向があるため、電気量も増加傾向を示す。第５の発明によれば、過去の動作データから、その電気量の分布に基づいて電気量閾値条件を設定することができる。そして、設定した電気量閾値条件に基づいて、新規動作データの電気量が異常か否かを判定することができる。

また、第６の発明は、
前記動作データは、前記既定動作に要した電気量のデータを含み、
前記判定部は、
前記新規動作データに含まれる電気量、および、前記新規動作データに係る既定動作の前までの所定数の前記動作データに含まれる電気量の分布に基づいて、前記新規動作データに関する電気量異常度を算出することと、
前記電気量異常度が所与の電気量異常閾値条件を満たすか否かに基づいて、前記新規動作データが異常か否かを判定することと、
を行い、
前記評価基準設定部は、過去に算出された前記電気量異常度に基づいて、前記電気量異常閾値条件を前記評価基準の１つとして設定する、
第１、第２、又は第５の発明の鉄道設備状態判定装置である。

第６の発明によれば、新規動作データの電気量、およびそれ以前の既定動作に係る動作データの電気量の分布に基づいて、新規動作データに関する電気量異常度を算出することができる。また、過去の動作データに関する電気量異常度に基づいて、電気量異常閾値条件を設定することができる。そして、算出した電気量異常度が電気量異常閾値条件を満たすか否かによって、新規動作データが異常か否かを判定することができる。これによれば、過去の鉄道設備の動作データから電気量異常閾値条件が設定されるため、ユーザが当該条件を設定する必要がない。

また、第７の発明は、
前記鉄道設備は、転てつ機、踏切しゃ断機およびホームドアのうちの何れかである、
第１〜第６の何れかの発明の鉄道設備状態判定装置である。

第７の発明によれば、鉄道設備である転てつ機、踏切しゃ断機、ホームドアの何れかを対象に、その動作データについて異常か否かを判定することができる。

また、第８の発明は、
モータ駆動によって停止状態から既定動作を行った後に再び停止状態となる鉄道設備の前記既定動作に係る動作データを蓄積したデータに基づいて、評価基準を設定する評価基準設定ステップと、
前記評価基準に基づいて、前記鉄道設備が新たに前記既定動作を行ったときの新規動作データが異常か否かを判定する判定ステップと、
を含む鉄道設備状態判定方法である。

第８の発明によれば、第１の発明と同様の効果を奏する鉄道設備状態判定方法を実現できる。

鉄道設備状態判定装置の適用例を示す図。 動作データの一例を示す図。 第１実施形態における転てつ機の状態判定を説明する図。 総合異常度の推移の一例を示す図。 第１実施形態における鉄道設備状態判定装置の機能構成図。 転換動作データの一例を示す図。 判定結果データの一例を示す図。 特徴データの一例を示す図。 第１実施形態における鉄道設備状態判定処理のフローチャート。 第２実施形態における転てつ機の状態判定を説明する図。 動作時間判定閾値の設定例を示す図。 鉄道設備状態判定装置の適用例を示す他の図。 第３実施形態における鉄道設備状態判定装置の機能構成図。 第３実施形態における鉄道設備状態判定処理のフローチャート。 動作時間異常度の推移の一例を示す図。 第４実施形態における鉄道設備状態判定装置の機能構成図。 第４実施形態における鉄道設備状態判定処理のフローチャート。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一要素には同一符号を付す。

〔第１実施形態〕
先ず、第１実施形態について説明する。本実施形態では、「モータ駆動によって停止状態から既定動作を行った後に再び停止状態となる鉄道設備」として転てつ機を例示し、「既定動作」を転てつ機の転換動作として説明する。

［システム構成］
図１は、本実施形態の鉄道設備状態判定装置１の適用例である。鉄道設備状態判定装置１は、例えば、鉄道設備を集中監視する鉄道設備監視システムの１つの装置或いは中央装置の一機能として実現され、鉄道設備である転てつ機１０毎に、通信回線を介して取得した当該転てつ機１０に関する計測データをもとに、異常兆候の有無といった状態を判定する。

転てつ機１０は、動力源として電気モータ１２を用いる電気転てつ機であり、主要構成として、電気モータ１２と、クラッチ１４と、転換歯車群１６と、可動部である動作かん１８とを有する。転てつ機１０は、電気モータ１２の回転出力を、クラッチ１４で転換歯車群１６へ伝達し、転換歯車群１６によって転換機構を駆動させるのに適切なトルクに変換させ、転換機構による動作かん１８の変位動作である直動運動によってトングレールを転換移動させて分岐器を定位／反位に転換動作させ、トングレールを基本レールに密着させるといった、一連の転換動作を行う。

転てつ機１０に関する計測データとして、電気モータ１２の電圧（モータ電圧）および電流（モータ電流）と、動作かん１８の変位位置であるストローク位置とが計測される。これらの計測データは、転てつ機１０に取り付けられたセンサ２０によって計測され、当該転てつ機１０の近傍に設置された制御端末５０（図１２参照）によって収集され、任意のタイミングで鉄道設備状態判定装置１へ送信される。センサ２０（２２，２４，２６）は、転てつ機１０に外付けとしてもよいし、内蔵されるとしてもよい。

モータ電圧およびモータ電流は、電気モータ１２の駆動電圧および駆動電流を計測する電圧電流センサ２２によって計測される。ストローク位置は、直動運動する動作かん１８の移動量を光学的に検知するセンサ２６によって計測されるとしてもよいし、或いは、転換歯車群１６が有する歯車の回転量を検出する光学式或いは磁気式のセンサ２４の検出値をストローク値に換算して求めることにしてもよい。

［判定原理］
状態判定は、転てつ機１０の１回毎の転換動作に係る動作データに基づいて行う。本実施形態では、転換動作中の動作かんのストローク位置を各タイミングとした、当該各タイミングにおける電気モータ１２の駆動情報を示す駆動推移情報を動作データとして用いる。この駆動推移情報は、転てつ機１０に関する計測データから作成する。

転てつ機１０の一連の転換動作は、鎖錠されて動作かん１８が停止状態にある状態において、電気モータ１２の回転を開始して鎖錠機構を解錠する期間である解錠工程と、転換機構が動作かん１８を駆動してトングレールを基本レールに接するまで転換した後、トングレールの先端を基本レールに密着させる期間である転換工程と、鎖錠機構を鎖錠して動作かん１８が停止状態となり、電気モータ１２の動作を停止する期間である鎖錠工程と、からなる。

本実施形態では、動作データとして取り出す転換動作の開始から終了までの期間は転換工程とするが、解錠工程や鎖錠工程を含むこととしてもよい。同一の転てつ機１０であれば、１回の転換動作に係る動作データの期間の長さ、つまり、転換工程の期間の長さは一定となる。転換工程の開始および終了は、ストローク位置から判断することができる。つまり、転換工程の開始は、ストローク位置が変位し始めた時点であり、転換工程の終了は、ストローク位置の変位が終了した時点となる。また、ストローク位置の変位方向から、転換方向（反位・定位）を判断することができる。

動作データとする駆動推移情報は、図２に一例を示すように、転換動作の開始から終了までの期間におけるストローク位置毎のトルクの推移を示すデータである。例えば、各ストローク位置に対するモータ電圧およびモータ電流からトルクを求め、得られた各ストローク位置に対するトルクのデータを駆動推移情報とする。その作成に用いる計測データ（モータ電圧、モータ電流、ストローク位置）は、計測対象毎に別個のセンサ２０（２２，２４，２６）によって得られるが、何れも計測時刻に対する計測値として得られるため、計測時刻を基準として互いに対応付けることができる。

図３は、転てつ機１０の状態判定を説明する図である。本実施形態における転てつ機１０の状態判定では、予め、転てつ機１０毎に、過去の動作データが蓄積記憶されているものとする。ある転てつ機１０が新たに転換動作を行ったときの動作データ（駆動推移情報）を新規動作データとして作成したら、統計値推移情報と、総合異常度閾値条件とを評価基準として設定する。そして、評価基準に基づき新規動作データが異常か否かの判定を行って、対象の転てつ機１０の状態を判定する。

統計値推移情報は、過去の複数の動作データの駆動推移情報に基づいて、その転換動作中の各ストローク位置における駆動情報を統計演算することで求めた、統計値の推移を示す。例えば先ず、同じ転てつ機１０の過去の動作データのうち、転換方向が同一であって、動作日が当該新規動作データの動作日から直近所定日数以内である動作データを抽出する。そして、抽出した各動作データの駆動推移情報に基づいて、各ストローク位置におけるトルクの平均値μの平均値データと、各ストローク位置におけるトルクの標準偏差σの標準偏差データとを算出して、統計値推移情報とする。具体的には、転換動作の開始から終了までの期間（本実施形態では転換工程の開始から終了までの期間）のストローク位置毎に、過去の動作データそれぞれにおけるトルクの平均値μを求めて平均値データを作成し、ストローク位置毎に、過去の動作データそれぞれにおける標準偏差σを求めて標準偏差データを作成する。

総合異常度閾値条件は、新規動作データが異常であると判定するための条件であり、「所定の総合異常度判定閾値を超えていること」等とすることができる。

そして、状態判定にあたっては先ず、新規動作データの駆動推移情報と、統計値推移情報の平均値データおよび標準偏差データのそれぞれとを各ストローク位置で比較演算することによって、新規動作データに関する異常度の推移を算出する。つまり、転換動作の開始から終了までの期間のストローク位置ｉ毎に、次式（１）に従って異常度ａ（ｉ）を求める。
ａ（ｉ）＝（（ｘｉ−μｉ）／σｉ）＾２ ・・・（１）

式（１）において、「ｘｉ」は、新規動作データにおけるストローク位置ｉのトルクであり、「μｉ」は、平均値データにおけるストローク位置ｉのトルクの平均値であり、「σｉ」は、標準偏差データにおけるストローク位置ｉの標準偏差である。

その後、異常度の推移に基づいて、転換動作の開始から終了までの期間の各ストローク位置ｉの異常度ａ（ｉ）の総計を算出し、総合異常度とする。そして、この総合異常度が総合異常度閾値条件を満たすか否かに基づいて、新規動作データが異常か否かを判定する。

図４は、総合異常度の推移の一例であり、動作回数に対する総合異常度のグラフ、つまり、総合異常度の時系列の推移を示している。例えば、新規動作データについて求めた総合異常度が総合異常度判定閾値を超えている場合に総合異常度閾値条件を満たすとして、新規動作データを異常と判定する。

また、総合異常度を総合異常度判定閾値と比較することにより、対象の転てつ機１０の異常兆候の有無といった当該転てつ機１０の状態を判定する。すなわち、本実施形態では、１回の転換動作毎に、総合異常度が求められる。そして、総合異常度を求める際は、前回の転換動作に係る動作データをも含めた過去の動作データから統計値推移情報が設定され、今回の転換動作に係る新規動作データの駆動推移情報と比較されて、今回の総合異常度が算出される。通常、転てつ機は、転換動作を繰り返すことで徐々に摩耗等が進んでゆくが、その進行は非常にゆっくりである。そのため、図４に示すように、長期間に亘る総合異常度の推移としてみると、総合異常度が徐々に大きくなる傾向によって、保守作業等のメンテナンスの時期を推測・把握することができる。また、図４では示されていないが、保守作業の前後の総合異常度の推移から、当該保守作業によって正常状態に戻ったか、十分な整備がなされたかの確認の目安とすることもできる。そして、この総合異常度の推移から、例えば、未来の総合異常度の推移を予測して保守作業の実施に役立てたり、或いは、異常判定に用いる総合異常度判定閾値（総合異常度閾値条件）を適切に設定するといったことが可能となる。

［機能構成］
図５は、第１実施形態における鉄道設備状態判定装置１の機能構成図である。図５に示すように、鉄道設備状態判定装置１は、操作部１０２と、表示部１０４と、音出力部１０６と、通信部１０８と、処理部２００と、記憶部３００とを備え、一種のコンピュータとして構成することができる。

操作部１０２は、例えばボタンスイッチやタッチパネル、キーボード等の入力装置で実現され、なされた操作に応じた操作信号を処理部２００に出力する。表示部１０４は、例えばＬＣＤやタッチパネル等の表示装置で実現され、処理部２００からの表示信号に応じた各種表示を行う。音出力部１０６は、例えばスピーカ等の音声出力装置で実現され、処理部２００からの音声信号に応じた各種音出力を行う。通信部１０８は、例えば有線或いは無線による通信装置で実現され、各転てつ機１０の近傍に設置された制御端末５０（図１２参照）との通信を行う。

処理部２００は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置で実現され、記憶部３００に記憶されたプログラムやデータ等に基づいて、鉄道設備状態判定装置１を構成する各部への指示やデータ転送を行い、鉄道設備状態判定装置１の全体制御を行う。また、処理部２００は、記憶部３００に記憶された鉄道設備状態判定プログラム３０２を実行することで、動作データ作成部２０２、評価基準設定部２０４、閾値決定部２０６、および判定部２１０の各機能ブロックとして機能する。但し、これらの機能ブロックは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によってそれぞれ独立した演算回路として構成することも可能である。

動作データ作成部２０２は、転てつ機１０に関する計測データをもとに、当該転てつ機１０の１回分の転換動作に係る動作データを作成する。本実施形態では、転換動作の開始から終了までの期間におけるストローク位置毎のトルクの推移を示す駆動推移情報を作成し、これを動作データとする（図２参照）。具体的には、転てつ機１０に関する計測データであるモータ電圧、モータ電流およびストローク位置は、何れも計測時刻に対する計測値として得られるので、計測時刻を基準として互いに対応付けることができる。そのため、各ストローク位置に対するモータ電圧およびモータ電流からトルクを求めることで、ストローク位置に対するトルクのデータを作成する。次いで、ストローク位置の変化から、転換動作の開始および終了（本実施形態では転換工程の開始および終了）のタイミングを判定する。そして、ストローク位置に対するトルクのデータのうち、転換動作の開始から終了までの期間のデータを取り出して駆動推移情報とし、１回の転換動作に係る動作データを得る。また、ストローク位置の変化から、当該転換動作の転換方向を判定する。

評価基準設定部２０４は、統計値推移情報と、総合異常度閾値条件とを評価基準として設定する。具体的には、ある転てつ機１０についての新規動作データに対する評価基準とするための統計値推移情報の設定に際して、先ず、当該転てつ機１０の同一転換方向の過去の動作データのうちから、動作日が直近所定日数分（例えば、３日間や１０日間）の動作データを抽出する。また、転てつ機１０の転換動作に関する動作データは、保守作業の前後で大きく変化し得る。そのため、動作日時が、過去直近の保守作業の実施日時以降の動作データのみを抽出対象としてもよい。そして、転換動作の開始から終了までの期間のストローク位置毎に、抽出した各動作データのトルクの平均値μおよび標準偏差σを求め、平均値データおよび標準偏差データを作成して、統計値推移情報とする（図３参照）。

また、評価基準設定部２０４は、別途閾値決定部２０６によって決定された総合異常度判定閾値に従って総合異常度閾値条件を設定する。そして、閾値決定部２０６は、総合異常度閾値条件を定める総合異常度判定閾値を決定する。

具体的には、閾値決定部２０６は、対象の転てつ機１０についての過去の状態判定の結果である総合異常度の時系列の推移を求め、これに基づいて総合異常度判定閾値を決定する。或いは、過去の総合異常度を、その動作データの転換動作時の状況で分類する。例えば、月や季節といった期間、昼間や夜間といった時間帯、温度や湿度といった動作環境、晴れや雨といった気象等の複数の状況によって分類する。そして、それらの分類毎に総合異常度の時系列の推移を求め、当該分類毎に総合異常度判定閾値を決定する。この場合、評価基準設定部２０４は、新規動作データの転換動作時の状況に対して所定の近似条件を満たす分類の総合異常度判定閾値を用いて総合異常度閾値条件を設定し、判定部２１０は、評価基準設定部２０４が設定した総合異常度閾値条件に従って状態判定を行う。近似条件は、転換動作時の状況が同じ、或いは、似ているとみなせる条件である。具体的には、期間や時間帯、動作環境、気象等の複数の状況のうち、全てが一致することという条件に設定することもできるし、これらの内の一部の状況が一致することという条件に設定することもできる。例えば、期間が同じ“１月”である、季節および時間帯が同じ“夏の昼間”である、気象および温度が同じ“晴れで２０度以上”である、といった条件が挙げられる。また、総合異常度の時系列の推移（図４参照）を、例えば、表示部１０４に表示する等によってユーザに提示し、操作部１０２によるユーザの操作指示に従って、総合異常度判定閾値を設定するようにしてもよい。

判定部２１０は、異常度推移算出部２１２と、総合異常度算出部２１４と、状態判定部２１６と、を含む。

異常度推移算出部２１２は、動作データ作成部２０２によって作成された新規動作データの駆動推移情報と、評価基準設定部２０４によって設定された統計値推移情報とを、転換動作の開始から終了までの各ストローク位置で比較演算することによって、新規動作データに関する異常度の推移を算出する。具体的には、各ストローク位置ｉの異常度ａ（ｉ）を、式（１）に従って算出することで、異常度の推移を算出する（図３参照）。

総合異常度算出部２１４は、異常度推移算出部２１２によって算出された異常度の推移を総合して、総合異常度を算出する。つまり、転換動作の開始から終了までの各ストローク位置ｉの異常度ａ（ｉ）の総計を算出し、総合異常度とする（図３参照）。

状態判定部２１６は、総合異常度算出部２１４によって算出された総合異常度が、評価基準設定部２０４によって設定された総合異常度閾値条件を満たすか否かに基づいて新規動作データが異常か否かを判定し、転てつ機１０の状態を判定する。具体的には、総合異常度が総合異常度判定閾値を超えており総合異常度閾値条件を満たす場合は、新規動作データを異常と判定する。また、総合異常度を総合異常度判定閾値と比較することで、転てつ機１０の状態として異常兆候の有無を判定する。

記憶部３００は、ハードディスクやＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶装置で実現され、処理部２００が鉄道設備状態判定装置１を統合的に制御するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部２００の作業領域として用いられ、処理部２００が各種プログラムに従って実行した演算結果や、操作部１０２や通信部１０８を介した入力データ等が一時的に格納される。本実施形態では、記憶部３００には、鉄道設備状態判定プログラム３０２と、転てつ機データ３１０と、特徴データ３３０と、が記憶される。また、転てつ機データ３１０において判定結果データ３１６は、総合異常度を格納する。したがって、この記憶部３００は、総合異常度記憶部ともいえる。

転てつ機データ３１０は、転てつ機１０毎に生成され、当該転てつ機１０を識別する転てつ機ＩＤ３１２に対応付けて、転換動作データ３１４と、判定結果データ３１６と、閾値データ３１８と、保守作業履歴データ３２０と、を格納している。

転換動作データ３１４は、当該転てつ機１０が行った１回の転換動作に関するデータであり、動作データ作成部２０２によって作成された動作データを、その転換動作時の状況を表す付随情報とともに格納する。具体的には、図６に示すように、転換動作データ３１４には、転換動作を識別する動作データＮｏ．に対応付けて、当該転換動作を行った動作日時（日付および時刻）と、転換方向と、気温や湿度等の動作環境情報と、晴れや雨といった天候等の気象情報と、当該転換動作に係る動作データ（本実施形態では駆動推移情報）と、を格納している。

判定結果データ３１６は、当該転てつ機１０の動作データに対する状態判定の結果に関するデータであり、図７に示すように、該当する動作データの動作データＮｏ．と、評価基準として用いた統計値推移情報の統計値推移情報ＩＤと、異常度の推移と、総合異常度と、判定結果と、を格納している。

閾値データ３１８は、閾値決定部２０６によって決定された総合異常度判定閾値のデータを含み、転てつ機１０毎にその総合異常度判定閾値を格納する。

保守作業履歴データ３２０は、当該転てつ機１０に対して実施された保守作業の履歴であり、保守作業の実施日時と、実施した保守作業の内容とを対応付けて格納している。

特徴データ３３０は、評価基準設定部２０４によって設定された統計値推移情報に関するデータであり、図８に示すように、当該統計値推移情報を識別する統計値推移情報ＩＤおよび対象の転てつ機１０を識別する転てつ機ＩＤに対応付けて、採用動作データリストと、統計値推移情報である平均値データおよび標準偏差データと、を格納している。採用動作データリストは、当該統計値推移情報の作成に用いた過去の動作データの動作データＮｏ．のリストである。

［処理の流れ］
図９は、鉄道設備状態判定処理の流れを説明するフローチャートである。ここで説明する処理は、処理部２００が記憶部３００から鉄道設備状態判定プログラム３０２を読み出して実行することで実現でき、転てつ機１０のそれぞれを対象として並列的に実行する。

先ず、動作データ作成部２０２が、対象の転てつ機１０に関する計測データをもとに、新たな転換動作に係る動作データ（新規動作データ）を作成する（ステップＳ１）。本実施形態では、転換動作の開始から終了までの期間におけるストローク位置毎のトルクのデータを駆動推移情報として作成し、動作データとする。

次いで、評価基準設定部２０４が、新規動作データ（駆動推移情報）に対する評価基準とするための統計値推移情報と、総合異常度の評価基準とするための総合異常度閾値条件とを設定する（ステップＳ３）。具体的には、対象の転てつ機１０の過去の動作データに基づいて統計値推移情報を作成するとともに、別途閾値決定部２０６によって決定された対象の転てつ機１０についての総合異常度判定閾値を閾値データ３１８から読み出して、総合異常度閾値条件を設定する。

次いで、異常度推移算出部２１２が、新規動作データの駆動推移情報と、設定された統計値推移情報との比較演算を行い、転換動作の開始から終了までの期間における各ストローク位置ｉの異常度ａ（ｉ）を算出して、新規動作データに関する異常度の推移を算出する（ステップＳ５）。

そして、総合異常度算出部２１４が、算出された異常度の推移における各ストローク位置の異常度ａ（ｉ）を総計して、総合異常度を算出する（ステップＳ７）。その後、状態判定部２１６が、算出された総合異常度をもとに、総合異常度閾値条件を用いて対象の転てつ機１０の状態を判定する（ステップＳ９）。具体的には、総合異常度が総合異常度閾値条件を満たすか否かに基づいて新規動作データが異常か否かを判定するとともに、総合異常度を総合異常度閾値条件の総合異常度判定閾値と比較し、対象の転てつ機１０の状態として異常予兆の有無を判定する。以上の処理を行うと、ステップＳ１に戻り、同様の処理を繰り返す。

［作用効果］
第１実施形態によれば、鉄道設備の新たな転換動作に係る新規動作データの駆動推移情報と、過去の動作データに基づく統計値推移情報とをストローク位置毎に比較演算することで、新規動作データに関する転換動作中の異常度の推移を算出し、その異常度の推移を総合して当該転換動作に係る総合異常度を算出する。そのため、鉄道設備である転てつ機１０の１回分の転換動作全体を総合異常度という１つのパラメータによって判定することができるようになる。したがって、僅かな異常ではあるが１回分の転換動作全体に亘って異常があるような場合や、瞬間的に値が大きくなるような異常の場合等、どのような異常であっても、総合異常度という１つのパラメータで転てつ機１０の動作に異常があるか否かを判定することができる。１台１台の鉄道設備に対して評価基準を設定して、当該鉄道設備に対応する評価基準に基づいて当該鉄道設備の規定動作に異常があるか否かを判定するという新たな技術を実現できる。

〔第２実施形態〕
転てつ機１０には、例えば構造上の理由或いは設置位置の余裕空間上の理由等から、動作かん１８のストローク位置を計測できない場合があり得る。そのような場合を想定し、第２実施形態では、駆動推移情報と、その転換動作の動作時間と、を動作データとする。

先ず、駆動推移情報は、第１実施形態と同様に転換動作中の各タイミングにおける電気モータ１２の駆動情報を示すが、本実施形態では、転換動作における動作かんの変位開始から変位終了までの時間経過を、各タイミングとする。同一の転てつ機１０ならば、転換工程の前工程である解錠工程、および後工程である鎖錠工程の各期間の長さは、何れの転換動作においてもほぼ一定である。そこで、１回の転換動作に係る電気モータ１２の回転開始時刻から転換工程の開始時刻を求め、当該電気モータ１２の回転終了時刻から転換工程の終了時刻を求める。そして、求めた転換工程の開始時刻から終了時刻までの時間経過に対するトルクのデータを、駆動推移情報として作成する。その後は、第１実施形態の状態判定を適用すればよい。

ただし、転換工程の期間の長さ、つまり、転換動作の開始から終了までの時間は変化し得るため、第２実施形態では、転換工程の期間の長さ（転換工程の開始時刻から終了時刻までの時間長）を転換動作の動作時間として、動作データに含める。そして、新規動作データの状態判定に先立ち、その動作時間に基づいて、当該新規動作データが正常か否かを判定する事前選別を行う。事前選別の結果正常と判断した場合は、上述の状態判定を適用する。

そして、事前選別では、新規動作データの動作時間が異常か否かを、動作時間閾値条件に基づいて判定する。動作時間閾値条件は、動作時間が異常であると判定するための条件であり、事前選別に先立ち評価基準として設定する。

具体的には、図１０に示すように、新規動作データと同一の転てつ機１０に係る動作データであって、転換方向が同じ過去の動作データの中から、当該動作データについての事前選別でその動作時間Ｔが正常と判定された直近所定日数以内の所定数の動作データを抽出する。そして、抽出した各動作データの動作時間Ｔの対数ｌｏｇ（Ｔ）の平均値μｌｏｇ（Ｔ）、および、標準偏差σｌｏｇ（Ｔ）を求める。次いで、この平均値μｌｏｇ（Ｔ）および標準偏差σｌｏｇ（Ｔ）を用いて、新規動作データの動作時間Ｔの対数ｌｏｇ（Ｔ）の偏差値を求める。そして、この偏差値を所定の動作時間判定閾値と比較することで事前選別を行い、新規動作データの動作時間Ｔが異常か否かを判定する。動作時間判定閾値は、図１１に示すように定めることができる。つまり、平均値μｌｏｇ（Ｔ）を中心とした範囲の上限値および下限値として動作時間判定閾値を定め、その範囲外であることを動作時間閾値条件とする。そして、新規動作データについての偏差値が範囲外の場合に、動作時間閾値条件を満たすとして異常と判定する。範囲内ならば、動作時間閾値条件を満たさないとして正常と判定する。

そして、事前選別で正常と判定した動作データの駆動推移情報について、動作時間が所定の正規化時間となるように時間軸を正規化した後、上述の状態判定を適用する。その際、駆動推移情報は時間経過に対するトルクのデータであるので、ストローク位置の替わりに、各時刻ｉにおける異常度ａ（ｉ）を算出することになる。

第２実施形態では、鉄道設備状態判定装置１において動作データ作成部２０２が、転換工程の開始時刻から終了時刻までの時間経過に対するトルクのデータを駆動推移情報として作成するとともに、開始時刻から終了時刻までの時間長をその転換動作の動作時間として算出し、これらを動作データとする。また、評価基準設定部２０４が、統計値推移情報と、総合異常度閾値条件と、動作時間閾値条件とを評価基準として設定する。そして、判定部２１０が、状態判定に先立ち、新規動作データの動作時間が動作時間閾値条件を満たすか否かを判定する事前選別を行う。

なお、第１実施形態および第２実施形態では鉄道設備状態判定装置１が行うとして説明した駆動推移情報の作成は、制御端末５０が行う構成としてもよい。具体的には、図１では図示を省略したが、図１２に示すように、転てつ機１０の近傍には、その電気モータ１２に対する回転開始および回転終了の指示を行って転換動作を制御する制御端末５０が、それぞれ設置されている。そして、この制御端末５０において、センサ２０（２２，２４，２６）の計測データを収集している。そのため、制御端末５０が計測データから駆動推移情報を作成し、鉄道設備状態判定装置１へ送信する構成も可能である。その場合は、制御端末５０が転換動作毎に計測データを処理して動作データを作成する必要があるが、その分鉄道設備状態判定装置１の処理負荷を低減できる。また、制御端末５０から鉄道設備状態判定装置１への計測データそのものの送信が不要となるため、伝送するデータ量を低減できる。

また、第２実施形態では鉄道設備状態判定装置１が作成するとして説明した動作データのうち、駆動推移情報については鉄道設備状態判定装置１で作成し、動作時間については制御端末５０が求めるとしてもよい。例えば、制御端末５０が、電気モータ１２に対して回転開始を指示した時刻および回転終了を指示した時刻と、解錠工程および鎖錠工程の各期間の長さとから転換工程の期間の長さを算出し、動作時間として鉄道設備状態判定装置１へ送信する構成としてもよい。

また、第１実施形態および第２実施形態では、動作データとするモータの駆動情報をトルクとしたが、モータ電流を用いてもよい。

〔第３実施形態〕
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態の鉄道設備状態判定装置は、図５に示した鉄道設備状態判定装置１と同様の構成で実現できるが、処理部の各機能部において行う処理の一部が異なる。以下では、相違部分に着目して各機能部が行う処理を説明する。

図１３は、第３実施形態における鉄道設備状態判定装置１ｂの機能構成図である。図１３に示すように、鉄道設備状態判定装置１ｂは、操作部１０２と、表示部１０４と、音出力部１０６と、通信部１０８と、処理部２００ｂと、記憶部３００ｂとを備え、一種のコンピュータとして構成することができる。

処理部２００ｂは、記憶部３００ｂに記憶された鉄道設備状態判定プログラム３０２ｂを実行することで、動作データ作成部２０２ｂ、評価基準設定部２０４ｂ、閾値決定部２０６ｂ、および動作時間判定部２１０ｂの各機能ブロックとして機能する。

第３実施形態では、動作データを、その転換動作の動作時間とする。そして、当該動作時間をもとに、転てつ機１０の状態判定を行う。そのために、第３実施形態では、動作データ作成部２０２ｂが、第２実施形態と同じ要領で制御端末５０が求めた動作時間を取得し、新規動作データとする。また、評価基準設定部２０４ｂが、動作時間閾値条件と、動作時間異常閾値条件とを評価基準として設定する。そして、動作時間判定部２１０ｂが、事前選別の結果正常と判定された新規動作データに関する動作時間異常度を算出し、この動作時間異常度が動作時間異常閾値条件を満たすか否かによって、新規動作データが異常か否かを判定する。

また、閾値決定部２０６ｂが、動作時間異常閾値条件を定める動作時間異常判定閾値を決定する。動作時間異常判定閾値は、第１実施形態の総合異常度判定閾値と同様の要領で決定することができる。例えば、対象の転てつ機１０についての過去の状態判定の結果である動作時間異常度の時系列の推移を求め、これに基づいて動作時間異常判定閾値を決定する。或いは、対象の転てつ機１０に係る過去の動作時間異常度をその動作データの転換動作時の状況で分類し、分類毎に動作時間異常度の時系列の推移を求めることで、当該分類毎に動作時間異常判定閾値を決定しておく構成でもよい。その他、ユーザの操作指示に従って動作時間異常判定閾値を決定するようにしてもよい。

図１４は、第３実施形態の鉄道設備状態判定装置１ｂが行う鉄道設備状態判定処理の流れを説明するフローチャートである。先ず、動作データ作成部２０２ｂが、制御端末５０から新たな転換動作の動作時間を取得し、新規動作データとする（ステップＳ１１）。

次いで、評価基準設定部２０４ｂが、第２実施形態で説明した事前選別を行うための動作時間閾値条件と、新規動作データ（動作時間）に対する評価基準とするための動作時間異常閾値条件とを設定する（ステップＳ１２）。動作時間異常閾値条件については、別途閾値決定部２０６ｂによって決定された動作時間異常判定閾値に基づき設定する。

その後、動作時間判定部２１０ｂは、取得された新規動作データの動作時間が動作時間閾値条件を満たすか否かを判定する事前選別を行う（ステップＳ１３）。そして、動作時間閾値条件を満たす場合は（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、当該新規動作データの動作時間を異常と判定して（ステップＳ１５）、ステップＳ１１に戻る。一方、動作時間閾値条件を満たさない場合には（ステップＳ１４：ＮＯ）、ステップＳ１６に移行する。

そして、ステップＳ１６では、動作時間判定部２１０ｂは、新規動作データの動作時間、および当該新規動作データに係る転換動作前までの所定数の動作データに含まれる動作時間の分布に基づいて、動作時間異常度を算出する。例えば、事前選別において求めた新規動作データの動作時間ＴＮの対数ｌｏｇ（ＴＮ）の偏差値から、新規動作データの動作時間異常度を得る。すなわち、過去の動作データの中から所定数の動作データを抽出し、動作時間Ｔの対数ｌｏｇ（Ｔ）の平均値μｌｏｇ（Ｔ）、および、標準偏差σｌｏｇ（Ｔ）を求める。そして、次式（２）に従って、動作時間異常度ａ２を算出する。
ａ２＝（ｌｏｇ（ＴＮ）−μｌｏｇ（Ｔ））／σｌｏｇ（Ｔ） ・・・（２）

なお、次式（３）に従って動作時間異常度ａ３を求める構成でもよい。式（３）において、「μＴ」は、抽出した過去の各動作データの動作時間Ｔの平均値であり、「σＴ」は、当該各動作データの動作時間Ｔの標準偏差である。また、動作時間異常度ａ２と動作時間異常度ａ３の両方を求めて、各値に基づき後段の状態判定を行う構成も可能である。その場合は、例えば、両者の閾値を含む動作時間異常閾値条件を設定しておく。
ａ３＝（ＴＮ−μＴ）／σＴ ・・・（３）

そして、動作時間判定部２１０ｂは、算出された動作時間異常度をもとに、動作時間異常閾値条件を用いて対象の転てつ機１０の状態を判定する（ステップＳ１７）。具体的には、新規動作データの動作時間異常度ａ２（或いは動作時間異常度ａ３）が動作時間異常閾値条件を満たすか否かに基づいて、新規動作データが異常か否かを判定する。例えば、図１５に示すように、動作時間異常度ａ２が動作時間異常判定閾値を超えている場合に動作時間異常閾値条件を満たすとして、新規動作データを異常と判定する。また、図１５に示す動作時間異常度ａ２の推移から対象の転てつ機１０の異常兆候の有無等の状態を判定する。例えば、動作時間異常度ａ２の変化傾向からメンテナンスの時期を推測したり、メンテナンス前後の動作時間異常度ａ２の推移から整備が適切になされたかの確認をするといったことが可能となる。以上の処理を行うと、ステップＳ１１に戻り、同様の処理を繰り返す。

なお、動作時間閾値条件に基づく事前選別（図１４のステップＳ１３）は行わない構成としてもよい。その場合は、ステップＳ１２での動作時間閾値条件の設定は不要となる。

第３実施形態によれば、動作時間閾値条件に基づき新規動作データの動作時間が異常か否かを先ず判定し、動作時間が明らかに異常である新規動作データの事前選別を行うことができる。その上で、事前選別の結果正常と判定された場合に、当該新規動作データの動作時間、およびその転換動作以前の過去の転換動作の動作時間の分布に基づいて、新規動作データに関する動作時間異常度という１つのパラメータを算出することができる。また、過去の動作データに関する動作時間異常度を用いて、動作時間異常判定閾値を決定しておくことができる。そして、動作時間異常度を動作時間異常判定閾値と比較することで新規動作データが異常か否かを判定するとともに、その転換動作を行った転てつ機１０の異常兆候の有無といった状態判定を行うことができる。したがって、第１実施形態等と比べて簡易に状態判定を行うことができ、鉄道設備状態判定装置１ｂにおける処理負荷の軽減が図れる。

また、第３実施形態によれば、鉄道設備状態判定装置１ｂは、制御端末５０から転換動作の動作時間を収集し、これを動作データとして蓄積しておくこととなる。したがって、鉄道設備状態判定装置１ｂにおいて動作データを蓄積しておくための記憶容量は、第１実施形態等と比べて小容量で済む。加えて、制御端末５０から鉄道設備状態判定装置１ｂへ伝送するデータ量を大幅に低減でき、転送路の伝送容量に制限がある場合にも適用が可能である。

〔第４実施形態〕
次に、第４実施形態について説明する。第４実施形態の鉄道設備状態判定装置は、図５に示した鉄道設備状態判定装置１と同様の構成で実現できるが、処理部の各機能部において行う処理の一部が異なる。以下では、相違部分に着目して各機能部が行う処理を説明する。

第４実施形態では、動作データを、その転換動作に要した電気量のデータとする。そして、当該電気量をもとに、転てつ機１０の状態判定を行う。そのために、第４実施形態では、制御端末５０が、転てつ機１０の新たな転換動作に際し、当該転換動作に要した電気量を算出して鉄道設備状態判定装置１ｃ（図１６を参照）へ送信する。電気量は、転換動作の開始から終了までの期間において電圧電流センサ２２によって計測されたモータ電流の平均値（平均電流値）に、当該期間の時間（動作時間）を乗じて求める。或いは、転換動作の開始から終了までの期間に計測されたモータ電流の最大値（最大電流値）に、動作時間を乗じて電気量を求めるとしてもよい。或いは、転換動作の開始から終了までの期間に所定時間間隔で周期的に計測されたモータ電流それぞれを積算することで電気量を求めることとしてもよい。また、モータ電圧の平均値又は最大値に動作時間を乗じた値を、電気量の代わりのエネルギーデータとして用いてもよい。

なお、この電気量の算出は、鉄道設備状態判定装置１ｃにおいて動作データ作成部２０２ｃ（図１６を参照）が行うようにしてもよい。その場合は、制御端末５０は、第１実施形態と同様の要領でモータ電流を計測データとして鉄道設備状態判定装置１ｃへ送信する。

図１６は、第４実施形態における鉄道設備状態判定装置１ｃの機能構成図である。図１６に示すように、鉄道設備状態判定装置１ｃは、操作部１０２と、表示部１０４と、音出力部１０６と、通信部１０８と、処理部２００ｃと、記憶部３００ｃとを備え、一種のコンピュータとして構成することができる。

処理部２００ｃは、記憶部３００ｃに記憶された鉄道設備状態判定プログラム３０２ｃを実行することで、動作データ作成部２０２ｃ、評価基準設定部２０４ｃ、閾値決定部２０６ｃ、および電気量判定部２１０ｃの各機能ブロックとして機能する。

そして、動作データ作成部２０２ｃが、制御端末５０が求めた電気量を取得して新規動作データとする。また、評価基準設定部２０４ｃが、電気量閾値条件と、電気量異常閾値条件とを評価基準として設定する。そして、電気量判定部２１０ｃが、事前選別の結果正常と判定された新規動作データに関する電気量異常度を算出し、この電気量異常度が電気量異常閾値条件を満たすか否かによって、新規動作データが異常か否かを判定する。

また、閾値決定部２０６ｃが、電気量異常閾値条件を定める電気量異常判定閾値を決定する。電気量異常判定閾値は、第１実施形態の総合異常度判定閾値と同様の要領で決定することができる。例えば、対象の転てつ機１０についての過去の状態判定の結果である電気量異常度の時系列の推移を求め、これに基づいて決定する。或いは、対象の転てつ機１０に係る過去の電気量異常度をその動作データの転換動作時の状況で分類し、分類毎に電気量異常度の時系列の推移を求めることで、当該分類毎に電気量異常判定閾値を決定しておく構成でもよい。その他、ユーザの操作指示に従って電気量異常判定閾値を決定するようにしてもよい。

図１７は、第４実施形態の鉄道設備状態判定装置１ｃが行う鉄道設備状態判定処理の流れを説明するフローチャートである。先ず、動作データ作成部２０２ｃが、制御端末５０から新たな転換動作の電気量を取得し、新規動作データとする（ステップＳ２１）。

次いで、評価基準設定部２０４ｃが、事前選別を行うための電気量閾値条件と、新規動作データ（電気量）に対する評価基準とするための電気量異常閾値条件とを設定する（ステップＳ２２）。電気量異常閾値条件については、別途閾値決定部２０６ｃによって決定された電気量異常判定閾値に基づき設定する。

その後、電気量判定部２１０ｃが、取得された新規動作データの電気量が電気量閾値条件を満たすか否かを判定する事前選別を行う（ステップＳ２３）。例えば先ず、同じ転てつ機１０の過去の動作データであって、転換方向が同じ過去の動作データの中から、当該動作データについての事前選別でその電気量Ｅが正常と判定された直近所定日数以内の所定数の動作データを抽出する。そして、抽出した各動作データの電気量Ｅの対数ｌｏｇ（Ｅ）の平均値μｌｏｇ（Ｅ）、および、標準偏差σｌｏｇ（Ｅ）を求める。次いで、この平均値μｌｏｇ（Ｅ）および標準偏差σｌｏｇ（Ｅ）を用いて、新規動作データの電気量Ｅの対数ｌｏｇ（Ｅ）の偏差値を求める。そして、この偏差値を所定の電気量判定閾値と比較することで事前選別を行い、新規動作データの電気量Ｅが異常か否かを判定する。電気量判定閾値は、図１１を参照して説明した動作時間判定閾値と同様に定めることができる。つまり、平均値μｌｏｇ（Ｅ）を中心とした範囲の上限値および下限値として電気量判定閾値を定め、その範囲外であることを電気量閾値条件とする。

そして、電気量判定部２１０ｃは、新規動作データについての偏差値が範囲外の場合は電気量閾値条件を満たすとして（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、当該新規動作データの電気量を異常と判定し（ステップＳ２５）、ステップＳ２１に戻る。

一方、偏差値が範囲内であり電気量閾値条件を満たさない場合には（ステップＳ２４：ＮＯ）、ステップＳ２６に移行する。

そして、ステップＳ２６では、電気量判定部２１０ｃは、新規動作データの電気量、および当該新規動作データに係る転換動作前までの所定数の動作データに含まれる電気量の分布に基づいて、電気量異常度を算出する。例えば、事前選別において求めた新規動作データの電気量ＥＮの対数ｌｏｇ（ＥＮ）の偏差値から、新規動作データの電気量異常度を得る。すなわち、次式（４）に従って、電気量異常度ａ４を算出する。
ａ４＝（ｌｏｇ（ＥＮ）−μｌｏｇ（Ｅ））／σｌｏｇ（Ｅ） ・・・（４）

なお、次式（５）に従って電気量異常度ａ５を求める構成でもよい。式（５）において、「μＥ」は、抽出した過去の各動作データの電気量Ｅの平均値であり、「σＥ」は、当該各動作データの電気量Ｅの標準偏差である。また、電気量異常度ａ４と電気量異常度ａ５の両方を求めて、各値に基づき後段の状態判定を行う構成も可能である。その場合は、例えば、両者の閾値を含む電気量異常閾値条件を設定しておく。
ａ５＝（ＥＮ−μＥ）／σＥ ・・・（５）

そして、電気量判定部２１０ｃは、算出された電気量異常度をもとに、電気量異常閾値条件を用いて対象の転てつ機１０の状態を判定する（ステップＳ２７）。具体的には、新規動作データの電気量異常度ａ４（或いは電気量異常度ａ５）が電気量異常閾値条件を満たすか否かに基づいて、新規動作データが異常か否かを判定する。例えば、電気量異常度ａ４が電気量異常判定閾値を超えている場合に電気量異常閾値条件を満たすとして、新規動作データを異常と判定する。また、電気量異常度ａ４の推移から対象の転てつ機１０の異常兆候の有無等の状態を判定する。例えば、電気量異常度ａ４の増加傾向からメンテナンスの時期を推測したり、メンテナンス前後の電気量異常度ａ４の推移から整備が適切になされたかの確認をするといったことが可能となる。以上の処理を行うと、ステップＳ２１に戻り、同様の処理を繰り返す。

なお、電気量閾値条件に基づく事前選別（図１７のステップＳ２３）は行わない構成としてもよい。その場合は、ステップＳ２２での電気量閾値条件の設定は不要となる。

第４実施形態によれば、電気量閾値条件に基づき新規動作データの電気量が異常か否かを先ず判定し、電気量が明らかに異常である新規動作データの事前選別を行うことができる。その上で、事前選別の結果正常と判定された場合に、当該新規動作データの電気量、およびその転換動作以前の過去の転換動作の電気量の分布に基づいて、新規動作データに関する電気量異常度という１つのパラメータを算出することができる。また、過去の動作データに関する電気量異常度を用いて、電気量異常判定閾値を決定しておくことができる。そして、電気量異常度を電気量異常判定閾値と比較することで新規動作データが異常か否かを判定するとともに、その転換動作を行った転てつ機１０の異常兆候の有無といった状態判定を行うことができる。したがって、第１実施形態等と比べて簡易に状態判定を行うことができ、鉄道設備状態判定装置１ｃにおける処理負荷の軽減が図れる。

また、第４実施形態によれば、鉄道設備状態判定装置１ｃは、制御端末５０から転換動作の電気量を収集し、これを動作データとして蓄積しておくこととなる。したがって、鉄道設備状態判定装置１ｃにおいて動作データを蓄積しておくための記憶容量は、第１実施形態等と比べて小容量で済む。加えて、制御端末５０から鉄道設備状態判定装置１ｃへ伝送するデータ量を大幅に低減でき、転送路の伝送容量に制限がある場合にも適用が可能である。

なお、上述の各実施形態では、鉄道設備を転てつ機として説明したが、例えば、踏切しゃ断機、ホームドアといった、モータを動力源として可動部が動作を行う他の鉄道設備ついても、同様に適用可能である。踏切しゃ断機の場合、昇降するしゃ断かんが可動部に相当し、ホームドアの場合、開閉する扉部が可動部に相当する。

１，１ｂ，１ｃ…鉄道設備状態判定装置
２００，２００ｂ，２００ｃ…処理部
２０２，２０２ｂ，２０２ｃ…動作データ作成部
２０４，２０４ｂ，２０４ｃ…評価基準設定部
２０６，２０６ｂ，２０６ｃ…閾値決定部
２１０…判定部
２１２…異常度推移算出部
２１４…総合異常度算出部
２１６…状態判定部
２１０ｂ…動作時間判定部
２１０ｃ…電気量判定部
３００，３００ｂ，３００ｃ…記憶部
３０２，３０２ｂ，３０２ｃ…鉄道設備状態判定プログラム
３１０…転てつ機データ
３３０…特徴データ
１０…転てつ機
２０（２２，２４，２６）…センサ
５０…制御端末

Claims (8)

1. モータ駆動によって停止状態から既定動作を行った後に再び停止状態となる鉄道設備の前記既定動作に係る動作データを複数記憶した記憶部と、
   前記記憶部に記憶された複数の動作データに基づいて、評価基準を設定する評価基準設定部と、
   前記評価基準に基づいて、前記鉄道設備が新たに前記既定動作を行ったときの新規動作データが異常か否かを判定する判定部と、
   を備えた鉄道設備状態判定装置。
2. 前記記憶部は、前記動作データを動作日と対応付けて記憶し、
   前記評価基準設定部は、前記新規動作データの動作日から直近所定日数分の前記動作データに基づいて、前記評価基準を設定する、
   請求項１に記載の鉄道設備状態判定装置。
3. 前記動作データは、前記既定動作の動作時間のデータを含み、
   前記評価基準設定部は、前記動作データに含まれる動作時間の分布に基づいて、動作時間が異常であると判定するための動作時間閾値条件を前記評価基準の１つとして設定し、
   前記判定部は、前記新規動作データに含まれる動作時間が異常か否かを前記動作時間閾値条件に基づいて判定する、
   請求項１又は２に記載の鉄道設備状態判定装置。
4. 前記動作データは、前記既定動作の動作時間のデータを含み、
   前記判定部は、
   前記新規動作データに含まれる動作時間、および、前記新規動作データに係る既定動作の前までの所定数の前記動作データに含まれる動作時間の分布に基づいて、前記新規動作データに関する動作時間異常度を算出することと、
   前記動作時間異常度が所与の動作時間異常閾値条件を満たすか否かに基づいて、前記新規動作データが異常か否かを判定することと、
   を行い、
   前記評価基準設定部は、過去に算出された前記動作時間異常度に基づいて、前記動作時間異常閾値条件を前記評価基準の１つとして設定する、
   請求項１〜３の何れか一項に記載の鉄道設備状態判定装置。
5. 前記動作データは、前記既定動作に要した電気量のデータを含み、
   前記評価基準設定部は、前記動作データに含まれる電気量の分布に基づいて、電気量が異常であると判定するための電気量閾値条件を前記評価基準の１つとして設定し、
   前記判定部は、前記新規動作データに含まれる電気量が異常か否かを前記電気量閾値条件に基づいて判定する、
   請求項１又は２に記載の鉄道設備状態判定装置。
6. 前記動作データは、前記既定動作に要した電気量のデータを含み、
   前記判定部は、
   前記新規動作データに含まれる電気量、および、前記新規動作データに係る既定動作の前までの所定数の前記動作データに含まれる電気量の分布に基づいて、前記新規動作データに関する電気量異常度を算出することと、
   前記電気量異常度が所与の電気量異常閾値条件を満たすか否かに基づいて、前記新規動作データが異常か否かを判定することと、
   を行い、
   前記評価基準設定部は、過去に算出された前記電気量異常度に基づいて、前記電気量異常閾値条件を前記評価基準の１つとして設定する、
   請求項１，２又は５に記載の鉄道設備状態判定装置。
7. 前記鉄道設備は、転てつ機、踏切しゃ断機およびホームドアのうちの何れかである、
   請求項１〜６の何れか一項に記載の鉄道設備状態判定装置。
8. モータ駆動によって停止状態から既定動作を行った後に再び停止状態となる鉄道設備の前記既定動作に係る動作データを蓄積したデータに基づいて、評価基準を設定する評価基準設定ステップと、
   前記評価基準に基づいて、前記鉄道設備が新たに前記既定動作を行ったときの新規動作データが異常か否かを判定する判定ステップと、
   を含む鉄道設備状態判定方法。

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