JP2023151268A - 車両用ドア装置診断システム、及び、車両用ドア装置診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人手による車両設備の点検作業を省力化する車両用ドア装置診断システムを提供する。【解決手段】車両用ドア装置診断システム１００は、記憶部と、動作指標生成部３０ａ，３０ｂと、警告発出部４０ａ,４０ｂと、異常原因推定部７０とを備え、記憶部は、車両用ドア装置２０ａ，２０ｂの開閉動作の動作異常毎に、動作異常を示した警告と、車両用ドア装置を構成している部位のうち動作異常の発生源たり得る部位の名称と、想定される故障の故障モードとを表す管理情報を記憶し、動作指標生成部は、車両用ドア装置の開閉動作の滑らかさの動作指標を、車両用ドア装置の開閉の動作毎に生成し、警告発出部は、生成された動作指標に基づいて車両用ドア装置の動作異常の予兆を検知し、検出された動作異常を表す警告を発出し、異常原因推定部は、発出された警告が表す動作異常に対応した部位の名称及び故障モードを管理情報から特定する。【選択図】図１

Description

本発明は、概して、車両用ドア装置の状態を診断するためのコンピュータ技術に関する。

従来、鉄道やモノレール等の軌道交通を十全に稼働させるためには、人手による点検作業を定期的に実施する必要があった。また、点検作業の結果、車両設備に異常が検出された場合には、人手による整備や修理等の保全作業を事後的に実施していた。しかしながら、然様な定期的に行う点検作業や事後的に行う保全作業はいずれも効率性を欠き、作業員の負担が大きかった。

そこで、今日では、軌道交通用の車両設備にＩｏＴ（Internet of Things）技術を適用し、車両の各部に配置されたセンサやスイッチ、カメラ、マイク等の装置から取得したデータに基づいて当該車両の異常の予兆を検出することにより、車両設備の状態を自動的に診断する種々の技術が提案されている（例えば、特許文献１）。斯様な技術の活用により、車両設備の保全について、発現した異常に対して事後的に保全作業を行う上述の保全態様を改め、いわゆる状態基準保全（Condition Based Maintenance，ＣＢМ）が実現可能になる。加えて、車両設備の点検についても、人手による点検作業の省力化や点検頻度の削減が期待される。

特開２０１５－１６２０３２号公報

特許文献１に記載の診断技術は、予兆が検出された異常の原因、すなわち、当該異常を引き起こした部位や、当該部位における具体的な故障や不具合の内容を特定することができない。そのため、車両設備の点検や保全の効率化の目的で特許文献１に記載の診断技術を利用した場合、異常の予兆の検出後に、予兆が検出された異常の原因を特定するために、人手による点検作業を実施する必要があり、人手による点検作業の省力化や点検頻度の削減を十分に実現することが難しい、という課題があった。

車両用ドア装置診断システムは、記憶部と、動作指標生成部と、警告発出部と、異常原因推定部とを備える。記憶部は、車両用ドア装置の開閉動作の異常の類型である動作異常毎に、当該動作異常を示した警告と、車両用ドア装置を構成している複数の部位のうち当該動作異常の発生源たり得る一つ以上の部位の名称と、当該一つ以上の部位の各々について想定される故障の類型である故障モードとを表す管理情報を記憶する。動作指標生成部は、車両用ドア装置の開閉動作の滑らかさの評価指標である動作指標を、車両用ドア装置の開閉いずれか一つの動作毎に生成する。警告発出部は、生成された動作指標に基づいて当該車両用ドア装置の動作異常の予兆を検知し、動作異常の予兆が検出された場合、予兆が検出された動作異常を表す警告を発出する。異常原因推定部は、発出された警告が表す動作異常に対応した部位の名称及び故障モードを管理情報から特定することと、当該特定された部位の名称及び故障モードの全てを予兆が検出された動作異常の推定原因として取得することとを含んだ異常原因推定処理を実行する。

本発明によれば、車両設備の点検について、人手による点検作業を省力化し、点検頻度を削減することができる。

車両用ドア装置診断システムの構成例を示す。 ドア制御器の構成例を示す。 車両用ドア装置の構成例を示す。 動作指標生成部の構成例を示す。 警告発出部の構成例を示す。 警告履歴保持部の構成例を示す。 異常原因推定部の構成例を示す。 異常原因データベースの他の構成例を示す。 異常原因推定部の他の構成例を示す。 故障確率データベースの他の構成例を示す。 車両用ドア装置診断システムの他の構成例を示す。 車両用ドア装置診断システムの他の構成例を示す。

以下の説明では、「インターフェース装置」は、一つ以上のインターフェースデバイスでよい。当該一つ以上のインターフェースデバイスは、下記のうちの少なくとも一つでよい。
・一つ以上のＩ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイス。Ｉ／Ｏ（Input/Output）インターフェースデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスと遠隔の表示用計算機とのうちの少なくとも一つに対するインターフェースデバイスである。表示用計算機に対するＩ／Ｏインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスでよい。少なくとも一つのＩ／Ｏデバイスは、ユーザーインターフェースデバイス、例えば、キーボード及びポインティングデバイスのような入力デバイスと、表示デバイスのような出力デバイスとのうちのいずれでもよい。
・一つ以上の通信インターフェースデバイス。一つ以上の通信インターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のＮＩＣ（Network Interface Card））であってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（Host Bus Adapter））であってもよい。

また、以下の説明では、「メモリ」は、一つ以上の記憶デバイスの一例である一つ以上のメモリデバイスであり、典型的には主記憶デバイスでよい。メモリにおける少なくとも一つのメモリデバイスは、揮発性メモリデバイスであってもよいし不揮発性メモリデバイスであってもよい。

また、以下の説明では、「永続記憶装置」は、一つ以上の記憶デバイスの一例である一つ以上の永続記憶デバイスでよい。永続記憶デバイスは、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（例えば補助記憶デバイス）でよく、具体的には、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＮＶＭＥ（Non-Volatile Memory Express）ドライブ、又は、ＳＣＭ（Storage Class Memory）でよい。

また、以下の説明では、「記憶装置」は、メモリと永続記憶装置の少なくともメモリでよい。

また、以下の説明では、「プロセッサ」は、一つ以上のプロセッサデバイスでよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスでよいが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、プロセッサコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、処理の一部又は全部を行うハードウェア記述言語によりゲートアレイの集合体である回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサデバイスでもよい。

また、以下の説明では、「ｙｙｙ部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されてもよいし、一つ以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）によって実現されてもよいし、それらの組合せによって実現されてもよい。プログラムがプロセッサによって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／又はインターフェース装等を用いながら行われるため、機能はプロセッサの少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置が行う処理としてもよい。プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機又は計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば非一時的な記録媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。

また、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムを主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置が行う処理としてもよい。また、二つ以上のプログラムが一つのプログラムとして実現されてもよいし、一つのプログラムが二つ以上のプログラムとして実現されてもよい。

また、以下の説明では、「ｘｘｘテーブル」といった表現にて、入力に対して出力が得られる情報を説明することがあるが、当該情報は、どのような構造のテーブルでもよいし、入力に対する出力を発生するニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムやランダムフォレストに代表されるような学習モデルでもよい。従って、「ｘｘｘテーブル」を「ｘｘｘ情報」と言うことができる。また、以下の説明において、各テーブルの構成は一例であり、一つのテーブルは、二つ以上のテーブルに分割されてもよいし、二つ以上のテーブルの全部又は一部が一つのテーブルであってもよい。

また、以下の説明では、「車両用ドア装置診断システム」は、一つ以上の物理的な計算機で構成されたシステムでもよいし、物理的な計算リソース群（例えば、クラウド基盤）上に実現されたシステム（例えば、クラウドコンピューティングシステム）でもよい。車両用ドア装置診断システムが表示用情報を「表示する」ことは、計算機が有する表示デバイスに表示用情報を表示することであってもよいし、計算機が表示用計算機に表示用情報を送信することであってもよい（後者の場合は表示用計算機によって表示用情報が表示される）。

図１は、車両用ドア装置診断システムの構成例を示す。

なお、以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。

本実施形態において、車両用ドア装置診断システム１００は、鉄道やモノレール、ＬＲＴ（Light Rail Transit）、ＢＲＴ（Bus Rapid Transit）等の軌道交通用の車両に搭載されている車載装置によって実現され、旅客の乗降を主目的として各車両の長手方向の側面に設けられている複数の車両用ドア装置２０ａ、２０ｂ・・・２０ｎ（以下、まとめて言うときや特に区別しないときには「車両用ドア装置２０」と総称する。また、単に「ドア装置２０」と称することがある）と、当該ドア装置２０の開閉動作を制御するためのドア制御器１０とが出力する信号に基づいて、当該ドア装置２０の開閉動作の状態を診断するシステムである。なお、上記車載装置は、車両毎に搭載されてもいてもよく、また、複数の車両が編成された列車毎に搭載されていてもよい。

ここで、ドア制御器１０は、ドア装置の各々（２０ａ、２０ｂ）に対して、開動作を指令する開指令信号と、閉動作を指令する閉指令信号とからなる開閉指令信号１０１を出力する。車両用ドア装置の各々（２０ａ、２０ｂ）は、ドア制御器１０から開指令信号を受信すると扉の開動作を開始し、ドア制御器１０から閉動作信号を受信すると扉の閉動作を開始する。

他方、各ドア装置（２０ａ、２０ｂ）には扉の開閉状態を検知する検知機構（詳細後述）がそれぞれ設けられている。この故に、各ドア装置（２０ａ、２０ｂ）は、扉の全開状態を検出すると開検知信号（２０１ａ、２０１ｂ）を出力し、扉が全閉状態になると閉検知信号（２０２ａ、２０２ｂ）を出力する。

車両用ドア装置診断システム１００は、概略的には、記憶部（不図示）、動作指標生成部３０、警告発出部４０及び異常原因推定部７０を備える。

記憶部は、記憶装置（不図示）により実現され、ドア装置（２０ａ、２０ｂ）の開閉動作の異常の類型である動作異常毎に、当該動作異常を示した警告と、上記ドア装置（２０ａ、２０ｂ）を構成しているシリンダや電磁弁、滑車等の複数の部位の名称と、上記複数の部位の各々について想定される故障の類型である故障モードとを表す管理情報を記憶する。また、管理情報は、故障モード毎の発生確率である故障確率をさらに含んでいてもよい。記憶部は、これらの情報を、例えば、後述する異常原因データベース７００２及び／又は故障確率データベース９００２として記憶する。

また、記憶部は、警告履歴保持部５０（詳細後述）を含む。

動作指標生成部（３０ａ、３０ｂ）は、ドア制御器１０が発した開閉指令信号１０１と、ドア装置（２０ａ、２０ｂ）が発した開検知信号（２０１ａ、２０１ｂ）及び閉検知信号（２０２ａ、２０２ｂ）とを受信し、これらの信号に基づいて、ドア装置（２０ａ、２０ｂ）の開閉動作の滑らかさの評価指標である動作指標（３０１ａ、３０１ｂ）を、車両用ドア装置（２０ａ、２０ｂ）の開閉いずれか一つの動作毎に生成する。

警告発出部（４０ａ、４０ｂ）は、上記生成された動作指標（３０１ａ、３０１ｂ）に基づいて、ドア装置２０（２０ａ、２０ｂ）の動作異常の予兆を検知する。具体的には、警告発出部（４０ａ、４０ｂ）は、各動作指標生成部（３０ａ、３０ｂ）が生成した動作指標３０１の各々（３０１ａ、３０１ｂ）をそれぞれ基準値と照らし合わせて、それらの指標が正常値を示しているか否かを判定する。

警告発出部（４０ａ、４０ｂ）は、ドア装置（２０ａ、２０ｂ）の開閉いずれか一つの動作について生成した動作指標（３０１ａ、３０１ｂ）が正常範囲にない場合、当該ドア装置（２０ａ、２０ｂ）の動作異常の予兆を検出する。

警告発出部（４０ａ、４０ｂ）は、ドア装置２０の各々（２０ａ、２０ｂ）について動作異常の予兆を検出した場合、上記予兆が検出された動作異常を表す警告（４０１ａ、４０１ｂ）を発出する。

異常原因推定部７０は、上記発出された警告が表す動作異常に対応した部位の名称及び故障モードを管理情報から特定する処理と、当該特定された部位の名称及び故障モードの全てを上記予兆が検出された動作異常の推定原因として取得する処理とを実行する。異常原因推定部７０が実行するこれらの処理を異常原因推定処理と称する（詳細後述）。

すなわち、車両用ドア装置診断システム１００は、上述の構成を備えることにより、ドア装置２０の各々（２０ａ、２０ｂ）について、動作異常の予兆を異常の種別と共に検出できる。これにより、ドア装置２０について、発現した異常に対して事後的に保全作業を行うのではなく、動作異常の予兆が検出されたドア装置２０について、予兆が検出された種類の異常についてのみ人手により詳細に点検し、必要に応じて適宜に保守作業を実施するいわゆる状態基準保全が実現可能になる。その結果、人手による点検作業の省力化や、点検頻度の削減を実現できる。

また、異常原因推定部７０は、事後確率とよばれる、想定される全ての故障モードについての故障確率を相対的に評価する評価値を計算する処理を実行する。異常原因推定部７０が実行するこの処理を事後確率計算処理と称する（詳細後述）。

さらに、車両用ドア装置診断システム１００は、警告履歴保持部５０及び外乱除去部６０を備える。

警告履歴保持部５０は、特に、ドア装置２０の各々（２０ａ、２０ｂ）の開閉動作の各々について警告発出部（４０ａ、４０ｂ）が発出した警告（４０１ａ、４０１ｂ）の履歴を記憶する。警告履歴保持部５０は、記憶部に含まれる。

また、外乱除去部６０は、異常原因推定部７０の異常原因推定処理の実行に先立ち、異常原因推定処理にとって外乱となる要素を除去する処理を実行する。これにより、車両用ドア装置診断システム１００は、異常原因推定部７０による異常原因推定処理を精度よく実行することができる。なお、異常原因推定処理の実行時に外乱となる要素としては、例えば、旅客のドア装置２０へのもたれかかりに起因する、ドア装置２０の開閉動作時の摺動抵抗の増大が挙げられる。

図２は、ドア制御器１０の構成例を示す。

本実施形態のドア制御器１０は、概略的には、二つの機械的接点（２００１、２００２）及び継電器２００３により実現される自己保持回路である。ドア制御器１０は、二つの機械的接点（２００１、２００２）への操作結果により変化する当該回路への印加電圧の有無を開閉指令信号１０１として出力する。

自己保持解除用の接点であるドア閉スイッチ２００２が解放された状態で、自己保持用の接点であるドア開スイッチ２００１が入力されると、自己保持回路が印加され、継電器２００３が励磁されることによって当該回路の印加状態が保持される。この状態において、さらにドア閉スイッチ２００２が入力されると、継電器２００３は消磁され、印加された状態を保持していた自己保持回路が開放される。

これにより、ドア制御器１０は、上述のドア開スイッチ２００１及びドア閉スイッチ２００２の操作状態に応じて、自己保持回路が印加された状態を開指令とし、当該回路が印加されていない状態を閉指令とする開閉指令信号１０１を出力する。開指令の発出は、自己保持回路の印加による開閉指令信号１０１の立ち上がりにより開始される。また、閉指令の発出は、自己保持回路の解放による開閉指令信号１０１の立ち下がりにより開始される。すなわち、ドア開スイッチ２００１は入力されることでドア装置２０に閉動作の開始を促し、ドア閉スイッチ２００２は入力されることでドア装置２０に閉動作の開始を促す。

図３は、ドア装置２０のハードウェア構成例を示す。

本実施形態のドア装置２０は、各車両の側面に設けられたスライド式の空気式ドア装置であり、概略的には、レール３００２に沿ってそれぞれ左右方向に開閉する二枚の車両用側扉（以下、単に「扉」と称する）３００１と、扉３００１の移動を規制するレール３００２と、ベルト３００３、滑車３００４、ロッド３００５、シリンダ３００６、電磁弁３００７及び空気溜め３００８から構成される駆動機構とを構成要素として含む。

ドア装置２０は、ドア制御器１０が発出する開閉指令信号１０１に応じて駆動機構が動作することで、扉３００１を開閉させる。

駆動機構の構成要素であるシリンダ３００６は、可動式の隔壁部（不図示）により分離された二つの密閉空間を内部に有する。この隔壁部は、空気溜め３００８から吐出された圧縮空気がシリンダ３００６内のいずれの密閉空間に流入するかにより、その位置をシリンダ３００６の円筒軸方向に変化させる。空気溜め３００８からシリンダ３００６内への圧縮空気の流路は三叉路になっており、その分岐点には、圧縮空気の流入先を二つの密閉空間のいずれか一方に決定するための電磁弁３００７が配置されている。

隔壁部の側端面の略中央には、その位置の変化に伴い生じる運動エネルギーをベルト３００３に伝達するためにシリンダ３００６の円筒軸に沿って配置された、ロッド３００５の一端が接続されている。ロッド３００５の他端側は、回転軸が並行となるように配置された二つの滑車３００４の間に張り渡された環状のベルト３００３の一部に接続されている。

ドア装置２０は、ドア制御器１０が発出した開閉指令信号１０１に応じて電磁弁３００７が圧縮空気の流路を切り替えると、シリンダ３００６の隔壁部の円筒軸方向の位置の変化に伴って生じた運動エネルギーがロッド３００５及びベルト３００３を介して扉３００１に伝達され、戸車３００９を介して扉３００１がレール３００２に沿って動くことで開閉する。

また、ドア装置２０には、扉３００１の開閉状態を検知する前述の検知機構として、当接したロッド３００５の先端に押下されることで扉３００１の全開状態を検知する開検知スイッチ３０１０と、当接したロッド３００５の先端に押下されることで扉３００１の全閉状態を検知する閉検知スイッチ３０１１とがそれぞれ所定の位置に配置されている。

開検知スイッチ３０１０は、扉３００１の全開状態、すなわちドア装置２０の開動作の完了を検知すると、ドア装置２０の開動作の完了を表す開検知信号２０１を出力する。また、閉検知スイッチ３０１１は、扉３００１の全閉状態、すなわちドア装置２０の閉動作の完了を検知すると、ドア装置２０の閉動作の完了を表す閉検知信号２０２を出力する。

なお、本実施形態では、ドア装置２０が、二枚の扉３００１を備える左右両開きのスライド式のドア装置であるとして説明したが、扉の枚数や開閉方向、駆動方式等は適宜に変更してもよい。例えば、ドア装置は、一枚の扉３００１を備える片開きのドア装置であってもよい。また、ドア装置は、全開時に扉が車両の内方に折り畳まれる、いわゆる折れ戸式のドア装置であってもよい。さらに、ドア装置は、シリンダ内に圧縮空気を流入させて扉を駆動する空気式のドア装置でなく、モーターの回転により扉を駆動する電気式のドア装置であってもよい。

図４は、動作指標生成部の一例を示す。

動作指標生成部３０は、ドア制御器１０から受信した開閉指令信号１０１、開検知スイッチ３０１０から受信した開検知信号２０１及び、閉検知スイッチ３０１１から受信した閉検知信号２０２に基づいて下記の各処理を順次実行し、ドア装置２０の開閉動作の滑らかさの評価指標である動作指標を生成する。この処理を、動作指標生成処理と称する。

動作指標生成部３０は、まず、ドア制御器１０が発する開閉指令信号１０１について信号の立ち上がりを検知すると、直近の立ち上がり検知時刻を出力する立ち上げ検知処理４００１ａを行い、開指令の発出時刻を表す開指令時刻４００３を取得する。

他方、動作指標生成部３０は、ドア制御器１０が発する開閉指令信号１０１について信号の立ち下がりを検知すると、直近の立ち下がり検知時刻を出力する立ち下げ検知処理４００２ａを行い、閉指令の発出時刻を表す閉指令時刻４００４を取得する。

また、動作指標生成部３０は、開検知スイッチ３０１０から受信した開検知信号２０１に対して、立ち上げ検知処理４００１ｂ及び立ち下げ検知処理４００２ｂを行う。立ち上げ検知処理４００１ｂの結果、ドア装置２０の開動作の完了時刻を表す開動作完了時刻４００５が取得される。また、立ち下げ検知処理４００２ｂの結果、ドア装置２０の閉動作の開始を表す閉動作開始時刻４００６を取得する。

同様に、動作指標生成部３０は、閉検知スイッチ３０１１から受信した閉検知信号２０２に対しても、立ち上げ検知処理４００１ｃ及び立ち下げ検知処理４００２ｃを行う。立ち上げ検知処理４００１ｃの結果、ドア装置２０の閉動作の完了を表す閉動作完了時刻４００７が取得される。また、立ち下げ検知処理４００２ｃの結果、ドア装置２０の開動作の開始時刻を表す開動作開始時刻４００８を取得する。

次いで、動作指標生成部３０は、開動作開始時刻４００８と開動作完了時刻４００５との差分を求め、ドア装置２０が開動作の開始から完了までに要した時間を表す開動作時間４００９を算出する。

また、動作指標生成部３０は、閉指令時刻４００４と閉動作開始時刻４００６との差分を求め、ドア装置２０の閉動作の開始から完了までに生じたロスタイムを表す閉動作無駄時間４０１０を算出する。

さらに、動作指標生成部３０は、閉動作開始時刻４００６と閉動作完了時刻４００７との差分を求め、ドア装置２０が閉動作の開始から完了までに要した時間を表す閉動作時間４０１１を算出する。

同様に、動作指標生成部３０は、開指令時刻４００３と開動作開始時刻４００８との差分を求め、ドア装置２０の開動作の開始から完了までに生じたロスタイムを表す開動作無駄時間４０１２を算出する。

その後、動作指標生成部３０は、算出した開動作時間４００９、閉動作無駄時間４０１０、閉動作時間４０１１及び開動作無駄時間４０１２について、多重化装置４０１３を用いて多重化処理を行い、動作指標３０１として出力する。

なお、ドア装置２０は、扉３００１の開閉動作を手動で行うための機構であるドアコック（不図示）を備えていてもよい。その場合、動作指標生成部３０は、ドアコックから受信した信号を使用して動作指標生成処理を実行してもよい。

すなわち、動作指標生成部３０は、ドア装置２０に閉動作の開始を促す開指令を発出するドア開スイッチと、ドア装置２０に閉動作の開始を促す閉指令を発出するドア閉スイッチと、ドア装置２０の開動作の完了を検知する開検知スイッチと、ドア装置２０の閉動作の完了を検知する閉検知スイッチと、ドア装置２０を手動で開閉動作させるための機構であるドアコックとの少なくともいずれか一つから受信した信号に基づいて動作指標３０１を生成する。これにより、ドア装置２０の開動作の開始及び完了と、閉動作の開始及び完了とをいずれも正確に検出できる。その結果、ドア装置２０の開閉動作の異常の予兆を見逃さずに確実に検出できるため、人手による点検作業を省力化し、点検頻度を削減することができる。

また、動作指標生成処理により生成される動作指標３０１は、ドア装置２０が開動作の開始から完了までに要した時間を表す開動作時間と、ドア装置２０が閉動作の開始から完了までに要した時間を表す閉動作時間と、ドア装置２０の開動作の開始から完了までに生じたロスタイムを表す開動作無駄時間と、ドア装置２０の閉動作の開始から完了までに生じたロスタイムを表す閉動作無駄時間とのいずれか一つを含む。開動作時間及び閉動作時間は、上述の方法により、各種センサを別途設けることなく正確に算出できる。また、開動作無駄時間及び閉動作無駄時間も上述の方法により正確に算出できる上、ドア装置２０の開閉動作時にこれらのロスタイムが生じている場合、ドア装置２０の構成部位のいずれかに不調が生じている可能性が高い。そのため、これらの動作指標を用いてドア装置２０の開閉動作の円滑さを評価することにより、ドア装置２０の開閉動作の異常の予兆を見逃さずに確実に検出できるため、人手による点検作業を省力化し、点検頻度を削減することができる。

図５は、警告発出部の一例を示す。

警告発出部４０は、動作指標生成部３０から動作指標３０１を受信して下記の各処理を順次実行し、処理の結果に応じて警告４０１を生成する。警告発出部４０は、警告４０１を生成した場合、当該警告４０１を発出する。この処理を、警告発出処理と称する。

警告発出部４０は、まず、多重化されている動作指標３０１に対して、復号装置５００１を用いて復号処理を施し、動作指標３０１に含まれる開動作時間４００９、閉動作無駄時間４０１０、閉動作時間４０１１及び開動作無駄時間４０１２の各指標を取得する。

次いで、警告発出部４０は、取得した開動作時間４００９、閉動作無駄時間４０１０、閉動作時間４０１１及び開動作無駄時間４０１２の各指標をそれぞれ判定器（５００２ａ～５００２ｄ）に入力し、これらの各指標（４００９～４０１２）が、予め定義した閾値５００３に対して正常値であるか否かを判定する。

これらの各指標（４００９～４０１２）は、閾値５００３未満の場合には、正常値であると判定される。この場合、ドア装置２０の動作は正常（Ｇ）であると推測される。

他方、これらの各指標（４００９～４０１２）は、閾値５００３以上の場合には、異常値であると判定される。この場合、ドア装置２０の動作について、異常の予兆（Ｙ）が異常値として発現したものと推測される。

そのため、判定器５００２ａは、入力された開動作時間４００９が異常値の場合、開動作遅延警告５００４を生成する。

判定器５００２ｂは、入力された閉動作無駄時間４０１０が異常値の場合、閉無駄時間警告５００５を生成する。

判定器５００２ｃは、入力された閉動作時間４０１１が異常値の場合、閉動作遅延警告５００６を生成する。

判定器５００２ｄは、入力された開動作無駄時間４０１２が異常値の場合、開無駄時間警告５００７を生成する。

その後、警告発出部４０は、判定器５００２が出力した開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７について、多重化装置５００８を用いて多重化処理を行い、一つの警告４０１として発出する。

なお、本実施形態では、判定器（５００２ａ～５００２ｄ）は、開動作時間４００９、閉動作無駄時間４０１０、閉動作時間４０１１及び開動作無駄時間４０１２の指標毎に、それぞれ対応する一つの閾値５００３を使用して、各指標（４００９～４０１２）がそれぞれ正常値か否かを判定した。しかしながら、判定器が使用する閾値の数や具体的な数値は適宜に変更してもよい。例えば、警告発出部４０は、例えば、判定器が異なる二つの閾値をそれぞれ使用して各指標（４００９～４０１２）を判定することにより、ドア装置２０の開閉動作について、正常（Ｇ）であることや、異常の予兆（Ｙ）がみられることに加えて、実際に異常であることを推定対象としてもよい。

また、本実施形態では、警告発出部４０は、ドア装置２０が開閉動作を行う毎に警告４０１を生成して発出するが、警告４０１発出の契機やタイミングは適宜に変更してもよい。例えば、警告４０１の内訳が変わるとき、すなわち警告４０１に含まれる開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７のいずれかについて値が更新されるときに、警告発出部４０が警告４０１を発出してもよい。

さらに、本実施形態では、動作指標生成部３０及び警告発出部４０がそれぞれ多重化装置（４０１３、５００８）を備えており、動作指標生成部３０が生成する動作指標３０１及び警告発出部４０が発出する警告４０１は、いずれも多重化処理が施されたものであるとして説明した。しかしながら、動作指標３０１の構成要素である開動作時間４００９、閉動作無駄時間４０１０、閉動作時間４０１１及び開動作無駄時間４０１２や、警告４０１の構成要素である開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７に対して多重化処理を施さずに、これらの各指標を個別に出力してもよいことは言うまでもない。

また、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、警告発出部４０が発出した警告４０１をその都度受信して、警告４０１の発出履歴を記憶する警告履歴保持部５０を備える。

図６は、警告履歴保持部５０が格納する警告履歴テーブルの構成例を示す。

警告履歴テーブル６００は、警告発出部４０が発出した警告４０１の内容を警告毎に管理するためのテーブルである。警告履歴テーブル６００は、警告毎にレコードを有する。レコードは、警告４０１が発出された日時と、警告４０１に含まれる開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７の有無とをそれぞれ表す。

例えば、開動作遅延警告５００４に対応する開動作時間４００９、閉無駄時間警告５００５に対応する閉動作無駄時間４０１０、閉動作遅延警告５００６に対応する閉動作時間４０１１及び開無駄時間警告５００７に対応する開動作無駄時間４０１２のいずれかの値が正常値である場合、警告発出部４０が発出する警告４０１には、開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７のうち、対応する指標が正常値を示していた警告は生成されず、含まれないことになる。この場合、開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７のうち、警告４０１に含まれていなかったものについては、正常を意味する「Ｇ」が警告履歴テーブル６００の対応するフィールドに記録される。

他方、開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７のうち、警告４０１に含まれていたものについては、対応する指標に動作異常の予兆が発現していることを意味する「Ｙ」が警告履歴テーブル６００の対応するフィールドに記録される。

つまり、警告履歴テーブル６００は、レコード毎に、警告４０１の発出日時と、当該警告４０１の各種構成要素の値とを紐付けて記録することにより、各警告の内容を概略的に表すものである。図６に示す例によれば、警告履歴テーブル６００には、「２０２０年２月２日１０時００分０１秒」に発出された警告において、開動作遅延警告５００４に対応する開動作時間４００９の値が異常値（Ｙ）であったことと、閉無駄時間警告５００５に対応する閉動作無駄時間４０１０、閉動作遅延警告５００６に対応する閉動作時間４０１１及び開無駄時間警告５００７に対応する開動作無駄時間４０１２の値がそれぞれ正常値（Ｇ）であったこととが記録されている。このことは、当該警告４０１には、開動作遅延警告５００４が含まれている一方で、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７は含まれていないことを意味する。

なお、本実施形態では、警告履歴保持部５０は、警告４０１の発出履歴をその都度記憶するものとして説明したが、警告４０１の発出履歴の記録要領は適宜に変更してもよい。例えば、警告４０１に含まれる開動作遅延警告５００４、閉無駄時間警告５００５、閉動作遅延警告５００６及び開無駄時間警告５００７のいずれかについて値が更新されたときに、警告履歴保持部が、当該警告４０１の履歴を時刻と共に記録するとしてもよい。

本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、警告履歴保持部５０を備えることにより、警告４０１の履歴を保持することができる。そのため、車両用ドア装置診断システム１００は、警告発出部４０が発出した警告４０１を逐次解析することに加えて、警告発出部４０が発出した複数の警告４０１の履歴を保持しておき、後でまとめて解析することもできる。

これにより、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、例えば、列車が一つの運行区間の全体を走行中に発出された全ての警告４０１の履歴を当該列車が終点に到着した後に解析したり、一日分の警告４０１の履歴の全てを列車が回送された後に解析したりすることにより、警告４０１を解析する際に外乱の影響を最小限に止めることができる（詳細後述）。

図７は、異常原因推定部７０の一例を示す。

異常原因推定部７０は、警告履歴保持部５０を参照し、警告履歴保持部５０に記憶されている警告４０１のうち、開動作遅延警告５００４に対応する開動作時間４００９、閉無駄時間警告５００５に対応する閉動作無駄時間４０１０、閉動作遅延警告５００６に対応する閉動作時間４０１１及び開無駄時間警告５００７に対応する開動作無駄時間４０１２のいずれかの値が異常値である警告６０１を取得して、ドア装置２０の動作の異常の予兆を当該警告６０１が表すこととなった原因（以下、「異常原因」と称する）７００３を推定する異常原因推定処理７００１を実行する。

以下の説明では、異常原因推定部７０が警告履歴保持部５０から取得した警告６０１を、原因推定用警告６０１と称する。

また、以下の説明では、異常原因７００３は、下記の事項を含む。
・ドア装置２０の前述の各構成要素のうち、故障部位であると推定される構成要素（以下、「推定故障部位」と称する）。
・当該推定故障部位の故障モード。

異常原因推定部７０は、記憶部（不図示）に格納されている異常原因データベース７００２を参照して原因推定用警告６０１に対して異常原因推定処理７００１を実行し、異常原因７００３を推定する。その後、異常原因推定部７０は、推定した異常原因７００３を図７が示す表示例７００５のようにインターフェース装置７００４に表示させる。

異常原因データベース７００２は、原因推定用警告６０１に含まれる開動作遅延警告５００４に対応する開動作時間４００９、閉無駄時間警告５００５に対応する閉動作無駄時間４０１０、閉動作遅延警告５００６に対応する閉動作時間４０１１及び開無駄時間警告５００７に対応する開動作無駄時間４０１２の値の各種組合せ（以下、単に「警告の組合せ」と称する）の類型と、主にドア装置２０の設計時に使用される故障モード及び影響解析（Failure Mode and Effect Analysis；ＦＭＥＡ）や故障の木解析（Fault Tree Analysis；ＦＴＡ）等の既知の解析手法における故障と故障の影響との因果関係に基づいて警告の組合せ毎に推定される故障部位（以下、「推定故障部位」と称する）との対応関係を予め定義した定義集である。異常原因データベース７００２は、本実施形態では、警告の組合せ毎にレコードを有するテーブル７００として記憶されている。レコードは、警告の組合せと、当該警告の組合せの場合の推定故障部位とを表す。すなわち、異常原因データベース７００２は、レコード毎に、警告の組合せと、当該警告の組合せと対応関係にある推定故障部位とを紐付けて記録したものである。図７が示す例によれば、閉無駄時間警告５００５に対応する閉動作無駄時間４０１０及び開無駄時間警告５００７に対応する開動作無駄時間４０１２の値がそれぞれ異常値である「Ａ」という警告の組合せにおける推定故障部位は、ベルト３００３、滑車３００４及びシリンダ３００６である。

また、図７が示す表示例７００５のように、原因推定用警告６０１が「Ａ」という警告の組合せを有する場合、インターフェース装置７００４には、「ベルト３００３」、「滑車３００４」及び「シリンダ３００６」が当該原因推定用警告６０１に対応するドア装置２０の推定故障部位であることが表示される。

これにより、ドア装置を構成している多数の部位から、推定故障部位を効率よく、かつ、精度よく抽出し、インターフェース装置７００４に表示することができる。その結果、ドア装置２０に対する人手による点検作業を効率よく確実に行うことにより省力化し、点検頻度を削減することができる。

なお、本実施形態では、異常原因データベース７００２はテーブル７００として記憶部に記憶されているものとして説明した。しかしながら、記憶部における異常原因データベース７００２の記憶態様（形式）は適宜に変更してもよい。例えば、異常原因データベース７００２は、図８に示したように、故障部位及び故障モードと動作異常を表す警告との因果関係を木構造で表現した異常原因グラフ８００として記憶部に記憶されていてもよい。

図８が例示する異常原因グラフ８００は、故障部位を表す「Ｐ」、故障モードを表す「М」、影響を表す「Ｅ」及び警告の組合せを表す「Ａ」の各属性についてノードを有する。各ノード間は、前述のＦＭＥＡやＦＴＡ等の解析手法に基づく属性同士の因果関係を表すリンクで予め接続されている。

この場合、異常原因推定部７０は、異常原因推定処理７００１を実行する際、予め設定された属性同士の因果関係を表すリンクを逆に辿り、警告の組合せＡを表すノードから故障部位Ｐを表すノード及び故障モードМを表すノードを探索することにより、異常原因７００３を推定することができる。

また、本実施形態では、異常原因推定部７０が警告履歴保持部５０から原因推定用警告６０１を取得して異常原因推定処理７００１を実行するとして説明した。しかしながら、警告の取得経路は適宜に変更してもよい。例えば、異常原因推定部７０は、警告発出部４０が発出した警告４０１を直接受信して異常原因推定処理７００１を実行してもよい。

また、異常原因推定部７０は、原因推定用警告６０１に対して異常原因推定処理７００１を実行する際、図９に示したように、記憶部（不図示）に格納されている故障確率データベース９００２を参照して異常原因７００３を推定することもできる。

故障確率データベース９００２は、警告の組合せの類型毎に、推定故障部位と、故障モードと、故障モードの発生確率（以下、「故障確率」とも称する）との対応関係を予め定義した定義集である。故障確率は、前述のＦＭＥＡやＦＴＡ等の解析手法に基づき予め定義されている。故障確率データベース９００２は、本実施形態では、警告の組合せ毎に設けられ、推定故障部位毎にレコードを有するテーブル９００として記憶されている。レコードは、推定故障部位と、当該推定故障部位と対応関係にある故障モードと、当該故障モードの発生確率とを表す。すなわち、故障確率データベース９００２は、レコード毎に、推定故障部位と、当該推定故障部位に対応する故障モード及び故障確率とを紐付けて記録したものである。図９が示す例によれば、原因推定用警告６０１が「Ａ」という警告の組合せを有する場合の推定故障部位は、ドア開スイッチ２００１、シリンダ３００６、電磁弁３００７、滑車３００４、ベルト３００３、開検知スイッチ３０１０及び閉検知スイッチ３０１１である。そして、このうち、例えば、「電磁弁３００７」については「空気漏れ」及び「固着」の二つの故障モードが想定され、これら二つの故障モードの発生確率はいずれも同率の「０．００×１０^－８」である。

また、異常原因推定部７０は、推定故障部位に想定される全ての故障モードについての故障確率を相対的に評価する、事後確率とよばれる評価値を計算する処理を実行する。異常原因推定部７０が実行する当該処理を、事後確率計算処理と称する。図９が示す例によれば、推定故障部位が「電磁弁３００７」の上述の場合に想定される二つの故障モードの発生確率はいずれも「０．００×１０^－８」である。この場合、「空気漏れ」の発生確率を評価する事後確率は５０％であり、「固着」の発生確率を評価する事後確率も同様に５０％である。すなわち、事後確率は、故障確率データベース９００２において推定故障部位と対応関係にある全ての故障モードについての故障確率の総和に対する当該故障モードの故障確率の割合を計算することで求めることができる。

また、異常原因推定部７０は、例えば、警告の組合せ毎に想定される全ての故障モードについて事後確率を計算し、事後確率の高低に基づいて、推定される故障モードが実際に異常原因である可能性を相対的に評価することができる。

そのため、図９が示す表示例９００５のように、原因推定用警告６０１が「Ａ」という警告の組合せを有する場合、インターフェース装置７００４には、「滑車３００４」の「劣化」、「ベルト３００３」の「劣化」及び「シリンダ３００６」の「空気漏れ」と、異常原因として推定される推定故障部位及び故障モードの組合せが、事後確率の高い順、すなわち実際に異常原因である可能性が高い順に表示される。

これにより、開閉動作について異常の予兆が検出されたドア装置２０に対して人手により点検作業を実施する場合に、インターフェース装置に表示された推定故障部位及び故障モードの組合せをその表示順に点検することにより、効率よく点検作業を実施することができる。

なお、本実施形態では、故障確率データベース９００２はテーブル９００として記憶部に記憶されているものとして説明した。しかしながら、故障確率データベース９００２の記憶形式は適宜に変更してもよい。例えば、故障確率データベース９００２は、図１０に示したように、故障と警告との因果関係を木構造で表現した故障確率グラフ１０００として記憶部に記憶されていてもよい。

図１０が例示する故障確率グラフ１０００はベイジアンネットワーク（Bayesian network）であり、故障部位を表す「Ｐ」、故障モードを表す「М」、影響を表す「Ｅ」及び警告の組合せを表す「Ａ」の各属性についてノードを有する。各ノード間は、前述のＦＭＥＡやＦＴＡ等の解析手法に基づく属性同士の因果関係を表すリンクで予め接続されている。さらに、故障部位Ｐを表すノードと故障モードМを表すノードとを結ぶリンクの各々には、それぞれ対応関係にある故障モードМの故障確率が、前述のＦＭＥＡやＦＴＡに基づく評価値として予め付与されている。すなわち、故障確率グラフ１０００では、図１０に例示したように、属性同士の因果関係が確率連鎖として予め定義されている。

なお、図１０の例示では、故障モードМを表すノードと影響Ｅを表すノードとを結ぶリンク、及び、影響Ｅを表すノードと警告の組合せＡを表すノードとを結ぶリンクの各々には、いずれも１００％を表す「１．００」が発生確率の評価値として付与されているが、ノード同士の確率的な依存関係を定義するためにこれらのリンクに予め付与する発生確率の評価値は「１．００」でなくてもよく、適宜に変更可能である。

この場合、異常原因推定部７０は、異常原因推定処理７００１を実行する際、予め設定された属性同士の因果関係を表すリンクを逆に辿り、警告の組合せＡを表すノードから故障部位Ｐを表すノード及び故障モードМを表すノードを探索することにより、事後確率を算出し、異常原因７００３を蓋然性が高い順に推定することができる。

なお、本実施形態では、異常原因推定部７０が異常原因データベース７００２に格納されている情報又は故障確率データベース９００２に格納されている情報に基づいて異常原因推定処理７００１を実行するものとして説明した。しかしながら、異常原因推定部７０が異常原因推定処理７００１を実行する際に参照するデータベースは、異常原因データベース７００２及び故障確率データベース９００２のいずれか一方でなくてもよい。例えば、異常原因推定部７０は、異常原因データベース７００２に格納されている情報及び故障確率データベース９００２に格納されている情報に基づいて異常原因推定処理７００１を実行してもよい。

このように、異常原因推定部７０は、異常原因データベース７００２に格納されている情報及び／又は故障確率データベース９００２に格納されている情報に基づいて異常原因推定処理７００１を実行する。そして、異常原因データベース７００２に格納されている情報及び故障確率データベース９００２に格納されている情報、すなわち、警告の組合せや推定故障部位、故障モード、故障確率等の情報は、前述の通り、主にドア装置２０の設計段階において使用されるＦＭＥＡやＦＴＡ等の解析手法に基づき予め定義されている情報である。仮に、これらの情報をドア装置２０の運用開始後に収集して異常原因データベース７００２や故障確率データベース９００２を構築する場合、複数のドア装置２０から取得した実測データを集積したとしても、異常原因推定処理７００１を精度よく実行可能なデータベースを構築するまでには長大な期間を必要とする。しかしながら、異常原因推定部７０が異常原因推定処理７００１を実行する際に参照する異常原因データベース７００２及び／又は故障確率データベース９００２は、ドア装置２０の設計段階、言い換えると、ドア装置２０の運用開始前に実際に使用したＦＭＥＡやＦＴＡ等の既知の解析手法を基に構築された確率過程モデルをデータベースとして実装したものである。そのため、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、ドア装置２０の運用開始直後から異常原因推定処理７００１を精度よく実行することができる。

さらに、本実施形態の異常原因データベース７００２及び故障確率データベース９００２の構築時に利用したＦＭＥＡやＦＴＡ等の既知の解析手法は、各種ドア装置の設計、製作及び運用に関する過去の膨大な知見に基づく。そのため、異常原因データベース７００２及び故障確率データベース９００２は、ドア装置２０の設計時に想定し得る全ての故障部位及び故障モードをくまなく網羅する。また、故障確率データベース９００２に定義されている故障モード毎の故障確率の予測値は、膨大なデータに基づいており、きわめて高精度である。そのため、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、異常原因推定処理７００１の結果、故障部位及び故障モードを、漏れなく、かつ、精度よく推定することができる。その結果、人手による点検作業を省力化し、点検頻度を削減することができる。

前述したように、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、警告履歴保持部５０を備える。そのため、異常原因推定部７０は、警告履歴保持部５０が記憶する複数の警告を事後にまとめて取得し、異常原因推定処理７００１を一度に実行することができる。

また、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、前述したように、異常原因推定部７０の異常原因推定処理７００１の実行に先立ち、異常原因推定処理７００１にとって外乱となる要素を除去する処理を実行する外乱除去部６０を備える。外乱除去部６０が実行するこの処理を外乱除去処理と称する。

この場合、外乱除去部６０は警告履歴保持部５０から警告の履歴を取得して外乱除去処理を実行する。異常原因推定部７０は、外乱除去処理により外乱が除去された警告を外乱除去部６０から取得して、異常原因推定処理７００１を実行する。

これにより、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、異常原因推定処理７００１の実行時に外乱の影響を最小限にすることができるため、異常原因推定処理７００１を精度よく実行することができる。

なお、前述の通り、異常原因推定処理の実行時に外乱となる要素としては、例えば、旅客のドア装置２０へのもたれかかりに起因する、ドア装置２０の開閉動作時の摺動抵抗の増大が挙げられる。そこで、外乱除去処理は、例えば、警告履歴保持部５０から取得した警告の履歴のうち、対応する動作指標において開動作時間及び閉動作時間が最も短い警告、すなわち、ドア装置２０への旅客のもたれかかりの影響が最小の警告のみを外乱除去部６０が選択する処理であるとしてもよい。また、外乱除去処理は、例えば、開動作時間及び閉動作時間が所定の時間よりも長い警告を外乱除去部６０が排除する処理であるとしてもよい。

これにより、本実施形態の車両用ドア装置診断システム１００は、旅客のドア装置２０へのもたれかかれによる外乱の影響を最小限にできるため、異常原因推定処理７００１を精度よく実行することができる。

また、外乱除去処理は、警告履歴保持部５０から所定の期間についての警告の履歴を取得し、警告毎に外乱除去部６０が多数決等の統計的処理により代表値を選択して原因推定用警告６０１を出力する処理であるとしてもよい。

また、外乱除去部６０は、車両用ドア装置診断システム１００の外部から各種情報を取得して外乱除去処理を実行するとしてもよい。

図１１は、外乱除去部６０がシステムの外部から各種情報を取得する場合の車両用ドア装置診断システム１１００の構成例を示す。図１１に例示した車両用ドア装置診断システム１１００では、外乱除去部６０は、当該システム１１００の外部に設置された車両情報の制御装置である車両情報制御装置１１０から、列車の運行状況の記録である運行状況記録情報１１０１を取得して外乱除去処理を行う。

運行状況記録情報１１０１は、例えば、駅間毎の車両の乗車率を表す情報であってよい。この場合、外乱除去処理は、警告履歴保持部５０から取得した警告の履歴から、当該車両が所定の乗車率を上回る駅間において発出された警告を外乱除去部６０が排除する処理であってよい。

これにより、車両用ドア装置診断システム１１００は、旅客のドア装置２０へのもたれかかれによる外乱の影響を最小限にできるため、異常原因推定処理７００１を精度よく実行することができる。

また、運行状況記録情報１１０１は、例えば、旅客がドア装置２０に挟まれたことを表す戸挟検知情報であってよい。この場合、外乱除去処理は、警告履歴保持部５０から取得した警告の履歴から、車両情報制御装置１１０から戸挟検知情報を取得した開閉動作と対応関係にある警告を外乱除去部６０が排除する処理であってよい。これにより、車両用ドア装置診断システム１１００は、旅客がドア装置２０に挟まれた際に誤って発出される警告を排除して、旅客がドア装置２０に挟まれることで生じる外乱の影響を除去できるため、異常原因推定処理７００１を精度よく実行することができる。

なお、本実施形態では、車両用ドア装置診断システム１００は、警告履歴保持部５０が複数の警告の履歴を保持するものとして説明した。しかしながら、異常原因推定処理７００１の実行の前段階における各種信号の具体的な処理フローは、適宜に変更することができる。例えば、図１２に例示した車両用ドア装置診断システム１２００は、警告履歴保持部５０を備えず、その代わりに動作指標１２０１の履歴を保持する動作指標履歴保持部１２５０を備える。この場合、警告発出部１２４０は、動作指標履歴保持部１２５０から複数の動作指標１２０１をまとめて取得し、警告４０１を発出する。

これにより、例えば、警告発出部１２４０は、判定器５００２が使用する閾値５００３として、動作指標履歴保持部１２５０が保持する複数のドア装置２０の動作指標１２０１の履歴の統計値を採用することができる。その結果、警告発出部１２４０は、閾値５００３を予め定義しなくても、列車の運行過程で学習によって付与することが可能となる。

以上、一実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実行することが可能である。

１００、１１００、１２００：車両用ドア装置診断システム

Claims (12)

1. 車両用ドア装置の開閉動作の異常の類型である動作異常毎に、当該動作異常を示した警告と、前記車両用ドア装置を構成している複数の部位のうち当該動作異常の発生源たり得る一つ以上の部位の名称と、当該一つ以上の部位の各々について想定される故障の類型である故障モードとを表す管理情報を記憶する記憶部と、
   車両用ドア装置の開閉動作の滑らかさの評価指標である動作指標を、車両用ドア装置の開閉いずれか一つの動作毎に生成する動作指標生成部と、
   前記生成された動作指標に基づいて当該車両用ドア装置の動作異常の予兆を検知し、動作異常の予兆が検出された場合、前記予兆が検出された動作異常を表す警告を発出する警告発出部と、
   前記発出された警告が表す動作異常に対応した部位の名称及び故障モードを前記管理情報から特定することと、当該特定された部位の名称及び故障モードの全てを前記予兆が検出された動作異常の推定原因として取得することとを含んだ異常原因推定処理を実行する異常原因推定部と
   を備える、車両用ドア装置診断システム。
2. 前記管理情報は、故障モード毎の発生確率である故障確率をさらに含み、
   前記異常原因推定部は、
   前記管理情報において、前記発出された警告が表す動作異常に、当該動作異常の発生原因たり得る複数の故障モードが紐付けられている場合、当該動作異常に紐付けられている全ての部位の名称、当該部位の故障モード及び当該故障モードの故障確率を取得し、故障モード毎に、前記発出された警告が表す動作異常に紐付けられている全ての故障モードの故障確率の総和に対する当該故障モードの故障確率の相対値である事後確率をそれぞれ計算する事後確率計算処理をさらに実行し、
   前記算出された事後確率の大小に基づいて、前記事後確率計算処理により取得された全ての部位の名称及び当該部位の故障モードが前記予兆が検出された動作異常の原因である可能性の大小を評価する
   請求項１に記載の車両用ドア装置診断システム。
3. 前記記憶部は、前記管理情報を、前記故障モードと前記動作異常との因果関係を木構造で表した確率過程モデルとして記憶し、
   前記異常原因推定部は、前記確率過程モデルに基づいて事後確率計算処理を実行する
   請求項２に記載の車両用ドア装置診断システム。
4. 前記管理情報に含まれる故障モード及び故障確率の各々は、前記車両用ドア装置の設計段階において部位毎にリストアップされた故障モード及び当該故障モードの故障確率であり、
   前記異常原因推定部は、前記管理情報に含まれる故障モードの故障確率に基づいて事後確率計算処理を実行する
   請求項２に記載の車両用ドア装置診断システム。
5. 前記異常原因推定部は、取得した全ての部位の名称及び当該部位の故障モードを事後確率の高い順に表示させる
   請求項２に記載の車両用ドア装置診断システム。
6. 前記記憶部は、前記警告発出部が発出した警告の履歴を記憶する警告履歴保持部を含み、
   前記異常原因推定部は、前記警告履歴保持部に履歴が記憶されている警告について異常原因推定処理を実行する
   請求項１に記載の車両用ドア装置診断システム。
7. 前記警告履歴保持部に記憶されている警告の履歴を取得して、前記異常原因推定処理における外乱を除去する外乱除去処理を実行する外乱除去部をさらに備え、
   前記異常原因推定部は、外乱が除去された前記警告を前記外乱除去部から受信して前記異常原因推定処理を実行する
   請求項６に記載の車両用ドア装置診断システム。
8. 前記動作指標が、
   前記車両用ドア装置が開動作の開始から完了までに要した時間を表す開動作時間と、
   前記車両用ドア装置が閉動作の開始から完了までに要した時間を表す閉動作時間と、
   前記車両用ドア装置の開動作の開始から完了までに生じたロスタイムを表す開動作無駄時間と、
   前記車両用ドア装置の閉動作の開始から完了までに生じたロスタイムを表す閉動作無駄時間と
   のいずれか一つを含む、請求項１に記載の車両用ドア装置診断システム。
9. 前記外乱除去処理は、
   前記警告履歴保持部から取得した警告の履歴のうち、対応する動作指標において前記車両用ドア装置が開動作の開始から完了までに要した時間を表す開動作時間と、前記車両用ドア装置が閉動作の開始から完了までに要した時間を表す閉動作時間とが最も短い警告のみを前記外乱除去部が選択する処理である
   請求項７に記載の車両用ドア装置診断システム。
10. 前記外乱除去部は、車両の乗車率を表す情報を取得し、
    前記外乱除去処理は、
    前記警告履歴保持部から取得した警告の履歴から、所定の乗車率を上回る状況下で発出された警告を前記外乱除去部が排除する処理である
    請求項７に記載の車両用ドア装置診断システム。
11. 前記動作指標生成部は、
    前記車両用ドア装置に閉動作の開始を促す開指令を発出するドア開スイッチと、
    前記車両用ドア装置に閉動作の開始を促す閉指令を発出するドア閉スイッチと、
    前記車両用ドア装置の開動作の完了を検知する開検知スイッチと、
    前記車両用ドア装置の閉動作の完了を検知する閉検知スイッチと、
    前記車両用ドア装置を手動で開閉動作させるための機構であるドアコックと
    の少なくともいずれか一つから受信した信号に基づいて前記動作指標を生成する、請求項１に記載の車両用ドア装置診断システム。
12. コンピュータにより、車両用ドア装置の開閉動作の異常の類型である動作異常毎に、当該動作異常を示した警告と、前記車両用ドア装置を構成している複数の部位のうち当該動作異常の発生源たり得る一つ以上の部位の名称と、当該一つ以上の部位の各々について想定される故障の類型である故障モードとを表す管理情報を記憶し、
    コンピュータにより、車両用ドア装置の開閉動作の滑らかさの評価指標である動作指標を、車両用ドア装置の開閉いずれか一つの動作毎に生成し、
    コンピュータにより、前記生成された動作指標に基づいて当該車両用ドア装置の動作異常の予兆を検知し、
    動作異常の予兆が検出された場合、
    コンピュータにより、前記予兆が検出された動作異常を表す警告を発出し、
    コンピュータにより、前記発出された警告が表す動作異常に対応した部位の名称及び故障モードを前記管理情報から特定することと、当該特定された部位の名称及び故障モードの全てを前記予兆が検出された動作異常の推定原因として取得することとを含んだ異常原因推定処理を実行する
    車両用ドア装置診断方法。

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