JP5113405B2 - Moving body information analyzing apparatus and moving body information analyzing method - Google Patents

Moving body information analyzing apparatus and moving body information analyzing method Download PDF

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Description

本発明は、走行中の移動体に関する情報を解析する移動体情報解析装置および移動体情報解析方法に関するものである。   The present invention relates to a moving body information analyzing apparatus and a moving body information analyzing method for analyzing information related to a moving moving body.

近年、電気車などの車両（移動体）を走行させる際、種々の機器を用いて複雑な動作（走行制御）を行なわせている。このような電気車（車両）では、走行中の動作状態などを解析して車両保全の支援などを行なう必要がある。   In recent years, when a vehicle (moving body) such as an electric vehicle travels, a complicated operation (running control) is performed using various devices. In such an electric vehicle (vehicle), it is necessary to support the vehicle maintenance by analyzing the operating state during traveling.

特許文献１に記載の車両保守支援方法では、運行中の車両に故障が発生した時、車両の故障データをネットワークなどを介して保守サービスサイトに配信し、故障データを受け取った保守サービスサイトは、故障データの解析、故障部位・原因の特定作業を行っている。そして、故障部位・原因、復旧に必要な作業の内容・手順を車両の保守施設である車両所に送信し、車両所は、保守サービスサイトから得た作業情報に基づいて復旧作業の準備を行い、故障した車両の到着と共に復旧作業を開始している。   In the vehicle maintenance support method described in Patent Literature 1, when a failure occurs in a running vehicle, the failure data of the vehicle is distributed to the maintenance service site via a network or the like, and the maintenance service site that has received the failure data is Analysis of failure data and identification of failure location and cause. The failure part / cause and the contents / procedures necessary for recovery are sent to the vehicle maintenance facility, which prepares for the recovery operation based on the work information obtained from the maintenance service site. The restoration work has started with the arrival of the broken vehicle.

特許文献２に記載の列車検修・列車故障復旧支援装置では、地上無線基地局と交信可能な車上局装置を有する列車と、地上側に設置され列車の運行を監視する運行管理システムと、地上側に設置され列車の検修ならび故障復旧させるためのメンテナンス工場と、の間を相互にデータ伝送可能に構成している。   In the train inspection / train failure recovery support device described in Patent Document 2, a train having an on-board station device capable of communicating with a ground radio base station, an operation management system installed on the ground side and monitoring the operation of the train, It is configured to be able to transmit data to and from a maintenance factory installed on the ground side to repair and repair trains.

特開２００２−５９８３４号公報JP 2002-59834 A 特許第３３０５９５７号公報Japanese Patent No. 3305957

しかしながら、上記前者および後者の従来技術では、車両の動作状態を解析する際に用いる解析方法については考慮されていなかった。このため、車両の動作状態の解析自体を効率良く行なうことができないという問題があった。   However, in the former and the latter prior art, the analysis method used when analyzing the operation state of the vehicle has not been considered. For this reason, there has been a problem that the analysis itself of the operation state of the vehicle cannot be performed efficiently.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置および移動体情報解析方法を得ることを目的とする。   This invention is made in view of the above, Comprising: It aims at obtaining the mobile body information analysis apparatus and mobile body information analysis method which can analyze the information regarding the traveling state of a mobile body efficiently.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、移動体の動作状態に関する状態情報を解析する移動体情報解析装置において、前記移動体の路線に関する路線情報、前記路線が存在する地域の気象に関する気象情報および前記状態情報を外部装置から取得する情報取得手段と、新規に取得した前記状態情報である新規時系列データから動作状態の解析対象となる解析対象データを作成するとともに過去に取得された状態情報から前記状態情報の解析基準となる基準データを作成し、前記解析対象データと前記基準データとを比較することにより、前記状態情報内から前記移動体の状態異常を示す特異点を抽出する解析手段と、前記特異点を発生させる要因である特異点発生要件情報と、前記特異点の発生原因に関する発生原因情報と、が予め登録されるとともに、抽出された前記特異点と、前記新規時系列データに対応する路線情報または気象情報と、に基づいて、前記特異点発生要件情報の中から前記抽出された特異点に対応する特異点発生要件を選択するとともに、選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因を前記発生原因情報の中から選択する選択手段と、前記特異点を抽出した際に用いられた抽出方法または抽出過程である抽出情報と、前記特異点発生要件の選択に用いられた解析方法または解析過程である要件解析情報と、前記発生原因を選択した際に用いられた解析方法または解析過程である原因解析情報と、を記憶しておく記憶手段と、抽出された特異点、選択された特異点発生要件および選択された発生原因を、外部出力する出力手段と、を備え、前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記特異点を抽出し、前記選択手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた要件解析情報を用いて前記特異点発生要件を選択するとともに、前記記憶手段が過去に記憶しておいた原因解析情報を用いて前記発生原因を選択することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides a moving body information analyzing apparatus for analyzing state information relating to an operating state of a moving body, wherein route information about the route of the moving body and the route exist. The information acquisition means for acquiring the weather information on the local weather and the state information from the external device, and the analysis target data to be the analysis target of the operation state from the new time series data which is the state information newly acquired and the past The reference data that becomes the analysis reference of the state information is created from the state information acquired in the step, and the analysis target data is compared with the reference data, thereby indicating the abnormal state of the moving body from the state information. analyzing means for extracting a point, and the singular point generation requirement information is a source that generates the singular point, cause the information regarding the cause of the singular point , Are registered in advance and based on the extracted singularity and the route information or weather information corresponding to the new time series data, the singularity extracted from the singularity occurrence requirement information Used to select a singular point generation requirement corresponding to the selected singular point generation requirement, a selection means for selecting the generation cause of the singular point corresponding to the selected singular point generation requirement from the generation cause information, and the singular point extraction Extraction method or extraction process, extraction method, analysis method or analysis process used to select the singularity generation requirement, and analysis method or analysis used when selecting the cause of occurrence a cause analysis information is a process, a storage means for storing the extracted singularities, the selected singularity occurs requirements and selected cause, and output means for external output, the For example, the analysis means, by using the extracted information the storage means the stored past extracting the singular point, the selecting means, the requirement analysis information in which the storage means has been stored in the past The singular point generation requirement is used to select the cause, and the cause is selected using the cause analysis information stored in the past by the storage means .

この発明によれば、移動体の状態異常を示す特異点を抽出した際の抽出方法を記憶しておき、この抽出方法を用いて移動体の走行状態に関する情報を解析するので、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができるという効果を奏する。   According to the present invention, the extraction method when the singular point indicating the abnormal state of the moving body is extracted is stored, and information on the traveling state of the moving body is analyzed using this extraction method. There is an effect that information on the state can be efficiently analyzed.

以下に、本発明に係る移動体情報解析装置および移動体情報解析方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。   Embodiments of a mobile body information analyzing apparatus and a mobile body information analyzing method according to the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments.

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る車両情報解析システムの構成を示す図である。車両情報制御システムは、電気車１、電気車１の走行中に取得された動作状態（走行状態に関する車両情報）を解析する車両情報解析装置（移動体情報解析装置）１０を備えている。 Embodiment 1 FIG.
1 is a diagram showing a configuration of a vehicle information analysis system according to Embodiment 1 of the present invention. The vehicle information control system includes an electric vehicle 1 and a vehicle information analysis device (moving body information analysis device) 10 that analyzes an operation state (vehicle information related to the traveling state) acquired during the traveling of the electric vehicle 1.

電気車１は、車両情報制御システムにおける機器の解析対象であり、駆動用電動機２、駆動用電動機２の制御を行なうインバータ３、ブレーキ装置４などの各機器が配置されている。また、本実施の形態に係る電気車１は、電気車１の走行中に各機器（駆動用電動機２、インバータ３、ブレーキ装置４など）の動作状態を動作状態情報として収集する動作状態情報収集手段５を備えている。動作状態情報収集手段５は、電気車１の走行中に、各機器の動作状態情報を所定時間毎に時系列データとしてサンプリングし収集する。   The electric vehicle 1 is a device analysis target in the vehicle information control system, and devices such as a drive motor 2, an inverter 3 that controls the drive motor 2, and a brake device 4 are arranged. In addition, the electric vehicle 1 according to the present embodiment collects operation state information that collects the operation state of each device (drive motor 2, inverter 3, brake device 4, etc.) as operation state information while the electric vehicle 1 is traveling. Means 5 are provided. The operating state information collecting means 5 samples and collects the operating state information of each device as time-series data every predetermined time while the electric vehicle 1 is traveling.

車両情報解析装置１０は、電気車１が走行（運行）中に取得した時系列データを用いて電気車１の各機器の動作状態を解析する装置であり、所定の通信ネットワーク（無線または有線）を介して電気車１（動作状態情報収集手段５）と接続している。車両情報解析装置１０は、例えば、車両基地などに配設される。本実施の形態では、車両情報解析装置１０が過去に利用した解析方法や解析過程を用いて、電気車１の各機器の動作状態を解析する。   The vehicle information analysis device 10 is a device that analyzes the operating state of each device of the electric vehicle 1 using time-series data acquired while the electric vehicle 1 travels (operates), and is a predetermined communication network (wireless or wired). Is connected to the electric vehicle 1 (operational state information collecting means 5). The vehicle information analysis device 10 is disposed, for example, at a vehicle base. In the present embodiment, the operation state of each device of the electric vehicle 1 is analyzed using an analysis method or analysis process used in the past by the vehicle information analysis apparatus 10.

つぎに、車両情報解析装置１０の構成について説明する。図２は、車両情報解析装置１０の構成を示すブロック図である。車両情報解析装置１０は、データサーバ１１、路線情報取得手段１２、気象情報取得手段１３、動作状態解析手段１４、解析再現手段１５、解析方法手順記憶手段１６、特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８、出力手段１９を備えている。なお、ここでのデータサーバ１１、路線情報取得手段１２、気象情報取得手段１３が特許請求の範囲に記載の情報取得手段に対応する。また、ここでの動作状態解析手段１４、解析再現手段１５が特許請求の範囲に記載の解析手段に対応し、解析方法手順記憶手段１６が特許請求の範囲に記載の記憶手段に対応する。   Next, the configuration of the vehicle information analysis apparatus 10 will be described. FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle information analysis apparatus 10. The vehicle information analysis apparatus 10 includes a data server 11, route information acquisition means 12, weather information acquisition means 13, operation state analysis means 14, analysis reproduction means 15, analysis method procedure storage means 16, singularity generation requirement selection means 17, estimation Cause selection means 18 and output means 19 are provided. Here, the data server 11, the route information acquisition means 12, and the weather information acquisition means 13 correspond to the information acquisition means described in the claims. The operation state analysis means 14 and the analysis reproduction means 15 here correspond to the analysis means described in the claims, and the analysis method procedure storage means 16 corresponds to the storage means described in the claims.

路線情報取得手段１２は、解析対象となる電気車１が運行する路線に関する情報（路線の勾配、曲線の位置や曲率など）（以下、路線情報という）を図示しない外部装置等から取得し、データサーバ１１に入力する。   The route information acquisition means 12 acquires information (route gradient, curve position, curvature, etc.) (hereinafter referred to as route information) related to the route on which the electric vehicle 1 to be analyzed operates from an external device (not shown), Input to the server 11.

気象情報取得手段１３は、解析対象となる電気車１が走行した場所（路線が存在する地域）の気象に関する情報（以下、気象情報という）を、インターネット３０などの通信ネットワークを介して図示しない外部装置等から取得し、データサーバ１１に入力する。   The meteorological information acquisition means 13 provides information on the weather (hereinafter referred to as meteorological information) of the place (the area where the route exists) where the electric vehicle 1 to be analyzed travels through an external network (not shown) via a communication network such as the Internet 30. Obtained from a device or the like and input to the data server 11.

データサーバ１１は、所定の通信ネットワーク（図示せず）を介して動作状態情報収集手段５などの外部装置等と接続しており、動作状態情報収集手段５が収集した時系列データを受信（ダウンロード）して記憶（蓄積）する。また、データサーバ１１は、路線情報取得手段１２からの路線情報と、気象情報取得手段１３からの気象情報を記憶する。データサーバ１１は、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５に時系列データ、路線情報、気象情報などの車両の走行に関する車両情報を提供する。   The data server 11 is connected to an external device or the like such as the operation state information collecting unit 5 via a predetermined communication network (not shown), and receives (downloads) the time series data collected by the operation state information collecting unit 5. ) And store (accumulate). Further, the data server 11 stores route information from the route information acquisition unit 12 and weather information from the weather information acquisition unit 13. The data server 11 provides vehicle information related to vehicle travel such as time-series data, route information, and weather information to the operation state analysis unit 14 and the analysis reproduction unit 15.

解析方法手順記憶手段１６は、過去に使用した解析方法や解析過程（解析手順）などを記憶する。本実施の形態の解析方法手順記憶手段１６は、過去に使用した解析方法や解析過程として、後述の基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程、後述の特異点の抽出方法や抽出過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程、推定原因の選択方法や選択過程などを記憶する。   The analysis method procedure storage means 16 stores analysis methods and analysis processes (analysis procedures) used in the past. The analysis method procedure storage means 16 of the present embodiment includes, as analysis methods and analysis processes used in the past, a creation method and creation process of reference time series data and new time series data described later, a singular point extraction method described later, The extraction process, the selection method and selection process of the singularity generation requirement, the selection method and selection process of the presumed cause, etc. are stored.

解析方法手順記憶手段１６は、解析再現手段１５、特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８が用いた解析方法や解析過程（電気車１の解析に用いた解析方法や解析過程）を記憶しておく。   The analysis method procedure storage means 16 stores the analysis method and analysis process (analysis method and analysis process used for the analysis of the electric vehicle 1) used by the analysis reproduction means 15, the singular point generation requirement selection means 17, and the estimated cause selection means 18. Remember.

解析方法手順記憶手段１６は、電気車１の解析を行なう際に、記憶しておいた解析方法や解析過程を解析再現手段１５、特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８に提供する。   The analysis method procedure storage means 16 provides the stored analysis method and analysis process to the analysis reproduction means 15, the singularity generation requirement selection means 17, and the estimated cause selection means 18 when analyzing the electric vehicle 1. .

動作状態解析手段１４は、データサーバ１１が記憶する時系列データから動作状態の解析基準となる基準時系列データ（基準データ）を作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから動作状態の解析対象となる新規時系列データ（解析対象データ）を作成する。   The operation state analysis means 14 creates reference time series data (reference data) that serves as an analysis reference for the operation state from the time series data stored in the data server 11 and operates from the time series data newly acquired by the data server 11. Create new time-series data (analysis target data) to be analyzed.

動作状態解析手段１４は、解析再現手段１５が用いる解析方法や解析過程（過去に用いた解析方法）とは異なる別の解析方法や解析過程（新たな解析方法や解析過程）を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点（通常状態の動作では起こりにくい特異なデータ）（電気車１の状態異常を示すデータ）を抽出する。動作状態解析手段１４は、抽出した特異点（特異点情報）と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程（抽出情報）を、解析方法手順記憶手段１６、特異点発生要件選択手段１７に入力する。   The operation state analysis means 14 uses a different analysis method and analysis process (new analysis method and analysis process) different from the analysis method and analysis process (analysis method used in the past) used by the analysis reproduction means 15. A singular point of the new time-series data with respect to the time-series data (singular data that is unlikely to occur in normal operation) (data indicating an abnormal state of the electric vehicle 1) is extracted. The operation state analysis means 14 includes the extracted singularity (singularity information) and the analysis method and analysis process (extraction information) used when this singularity is extracted. Input to the selection means 17.

解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する時系列データから基準時系列データを作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから新規時系列データを作成する。   The analysis reproduction means 15 creates reference time series data from the time series data stored in the data server 11 and creates new time series data from the time series data newly acquired by the data server 11.

解析再現手段１５は、解析方法手順記憶手段１６が記憶している解析方法や解析過程（過去に用いた解析方法や解析過程）を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。解析再現手段１５は、抽出した特異点と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程を、解析方法手順記憶手段１６、特異点発生要件選択手段１７に入力する。   The analysis reproduction means 15 uses the analysis method and analysis process (analysis method and analysis process used in the past) stored in the analysis method procedure storage means 16 to determine the singular point of the new time series data with respect to the reference time series data. Extract. The analysis reproduction unit 15 inputs the extracted singular point and the analysis method and analysis process used when the singular point is extracted to the analysis method procedure storage unit 16 and the singular point generation requirement selection unit 17.

特異点発生要件選択手段１７は、予め特異点の発生要件（特異点発生要件）を登録しておき、登録しておいた特異点発生要件の中から少なくとも１つを、新規時系列データの特異点に対応する特異点発生要件（特異点を発生させた要因）として選択する。特異点発生要件としては、例えば各機器の動作状態情報（時系列データ）、路線情報、気象情報などを設定しておく。   The singularity generation requirement selection means 17 registers singularity generation requirements (singularity generation requirements) in advance, and at least one of the registered singularity generation requirements is used as a singularity of new time series data. Select the singularity generation requirement corresponding to the point (the factor that generated the singularity). As the singularity generation requirements, for example, operation state information (time series data), route information, weather information, and the like of each device are set.

特異点発生要件選択手段１７は、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５から送られる特異点、データサーバ１１が記憶する新規時系列データに対応する路線情報や気象情報に基づいて特異点発生要件を選択する。特異点発生要件選択手段１７は、選択した特異点発生要件とともに、特異点発生要件の選択に用いた解析方法、解析過程を推定原因選択手段１８に入力する。 Singularity occurs requirement selecting means 17, singular points that are sent from the operation state analysis unit 14 and analyzing reproducer 15, singularities occur requirements based on route information and weather information corresponding to the new time series data the data server 11 stores Select. The singularity generation requirement selection means 17 inputs the analysis method and analysis process used to select the singularity generation requirement together with the selected singularity generation requirement to the estimated cause selection means 18.

推定原因選択手段１８は、特異点発生要件選択手段１７が選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因（推定原因）を選択する。推定原因選択手段１８は、特異点の推定原因を示す情報テーブルを用いて、特異点の発生を推定（推定原因を示す項目を選択）する。推定原因選択手段１８は、解析に用いた基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を解析結果として出力手段１９に入力する。推定原因選択手段１８は、解析結果とともに、特異点発生要件選択手段１７からの解析方法や解析過程、特異点の発生を推定する際に用いた解析方法や解析過程を出力手段１９に入力する。 The presumed cause selection means 18 selects the cause (estimated cause) of the singularity corresponding to the singularity occurrence requirement selected by the singularity occurrence requirement selection means 17. The estimated cause selecting means 18 estimates the occurrence of a singular point (selects an item indicating the estimated cause) using an information table indicating the estimated cause of the singular point. The estimated cause selection means 18 inputs the reference time series data, new time series data, singular points, singular point generation requirements, and estimated causes used in the analysis to the output means 19 as analysis results. Probable cause selection means 18, to enter with the analysis result, the analysis method and analysis process from singularities generating requirements selecting means 17, the output unit 19 the analysis method and analysis process used when estimating the occurrence of singularities .

出力手段１９は、推定原因選択手段１８からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を解析結果として解析方法手順記憶手段１６に記憶させる。また、出力手段１９は、特異点発生要件の選択に用いた解析方法や解析過程、特異点の発生を推定する際に用いた解析方法や解析過程を解析方法手順記憶手段１６に記憶させる。   The output means 19 stores the reference time series data, new time series data, singular points, singular point generation requirements, and estimated causes from the estimated cause selection means 18 as analysis results in the analysis method procedure storage means 16. The output means 19 stores the analysis method and analysis process used for selecting the singularity generation requirement and the analysis method and analysis process used when estimating the occurrence of the singularity in the analysis method procedure storage means 16.

出力手段１９は、解析結果として推定原因選択手段１８からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を外部出力する。出力手段１９は、例えば図示しない表示手段（液晶モニタなど）に解析結果を表示させる。   The output means 19 externally outputs the reference time series data, new time series data, singularity, singularity generation requirement, and estimated cause from the estimated cause selection means 18 as an analysis result. The output unit 19 displays the analysis result on, for example, a display unit (not shown) (liquid crystal monitor or the like).

つぎに、車両情報解析システムの動作手順について説明する。図３〜図５は、車両情報解析システムの動作手順を示すフローチャートである。図３は、電気車による情報収集の動作手順を示すフローチャートであり、図４は、車両情報解析装置による電気車の動作状態の解析手順を示すフローチャートである。また、図５は、特異点の解析処理の処理手順を示すフローチャートである。   Next, the operation procedure of the vehicle information analysis system will be described. 3-5 is a flowchart which shows the operation | movement procedure of a vehicle information analysis system. FIG. 3 is a flowchart showing an operation procedure of collecting information by the electric vehicle, and FIG. 4 is a flowchart showing an analysis procedure of the operation state of the electric vehicle by the vehicle information analysis apparatus. FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of singularity analysis processing.

まず、図３のフローチャートを参照して、電気車１による時系列データなどの情報収集の動作手順について説明する。電気車１の動作状態情報収集手段５は、電気車１の走行中に、各機器（駆動用電動機２、インバータ３、ブレーキ装置４など）の動作状態情報を所定時間毎に時系列データとしてサンプリングし収集する（ステップＳ１０）。ここでの動作状態情報収集手段５は、図示しない所定のセンサなどを用いて各機器の動作状態情報（時系列データ）を収集する。   First, an operation procedure for collecting information such as time-series data by the electric vehicle 1 will be described with reference to the flowchart of FIG. The operation state information collecting means 5 of the electric vehicle 1 samples the operation state information of each device (the driving motor 2, the inverter 3, the brake device 4, etc.) as time-series data at predetermined time intervals while the electric vehicle 1 is traveling. And collect (step S10). The operating state information collecting means 5 here collects operating state information (time-series data) of each device using a predetermined sensor (not shown).

車両情報解析装置１０は、電気車１が車両基地に入庫したか否かを確認している（ステップＳ２０）。電気車１が車両基地に入庫していなければ（ステップＳ２０、Ｎｏ）、電気車１の動作状態情報収集手段５は、電気車１の走行中に動作状態情報を時系列データとしてサンプリングし収集し続ける（ステップＳ１０）。   The vehicle information analysis device 10 confirms whether or not the electric vehicle 1 has entered the vehicle base (step S20). If the electric vehicle 1 has not entered the vehicle base (step S20, No), the operation state information collecting means 5 of the electric vehicle 1 samples and collects the operation state information as time series data while the electric vehicle 1 is traveling. Continue (step S10).

ここで、動作状態情報収集手段５が収集する時系列データについて説明する。図６は、電気車によって収集される時系列データの一例を示す図である。時系列データの項目としては、例えば動作状態の解析に使用する参考データ、気象情報、運行情報、路線情報、機器の動作状態などがある。   Here, the time series data collected by the operation state information collecting unit 5 will be described. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of time-series data collected by an electric vehicle. The items of the time series data include, for example, reference data used for analyzing the operation state, weather information, operation information, route information, device operation state, and the like.

動作状態の解析に使用する参考データ（項目（１）〜（５），（８））としては、「営業日付」、「月」、「曜日」、「営業時刻」、「時刻」、「サンプリング間隔」などがある。また、気象情報（項目（６），（７））としては、「降水量」、「気温」などがある。   Reference data (items (1) to (5), (8)) used for analysis of the operating state includes “business date”, “month”, “day of the week”, “business time”, “time”, “sampling” There are "intervals". The weather information (items (6) and (7)) includes “precipitation” and “temperature”.

また、運行情報（項目（９）〜（１５））としては、「車両種別」、「運行番号」、「運行方向」、「運行時間」、「キロ程」、「前駅からの時間」、「前駅からのキロ程」などがある。また、路線情報（項目（１６）〜（１８））としては、「勾配」、「曲率」、「区間名」などがある。   In addition, as the operation information (items (9) to (15)), “vehicle type”, “operation number”, “operation direction”, “operation time”, “km distance”, “time from the previous station”, There are “about a kilometer from the front station”. The route information (items (16) to (18)) includes “gradient”, “curvature”, “section name”, and the like.

また、機器の動作状態には、インバータ３の動作状態（項目（１９）〜（２９））、ブレーキ装置４の動作状態（項目（３０），（３１））、電気車１の振動に関する動作状態（項目（３２）〜（３４））、駆動用電動機２の動作状態（図示せず）などがある。   Further, the operation state of the device includes the operation state of the inverter 3 (items (19) to (29)), the operation state of the brake device 4 (items (30) and (31)), and the operation state relating to the vibration of the electric vehicle 1. (Items (32) to (34)), the operating state (not shown) of the driving motor 2 and the like.

インバータ３の動作状態としては、「指令」、「速度」、「基準速度」、「加速度」、「架線電圧」、「架線電流」、「架線電流指令」、「モータ電流」、「モータ電流リップル」、「コンデンサ電圧」、「コンデンサ電圧リップル」などがある。   The operation state of the inverter 3 includes “command”, “speed”, “reference speed”, “acceleration”, “overhead wire voltage”, “overhead wire current”, “overhead wire current command”, “motor current”, “motor current ripple” ”,“ Capacitor voltage ”,“ capacitor voltage ripple ”, and the like.

ブレーキ装置４の動作状態としては、「応荷重信号」、「ブレーキ力指令」などがある。電気車１の振動に関する動作状態としては、「ｘ軸信号」、「ｙ軸信号」、「ｚ軸信号」などがある。   The operating state of the brake device 4 includes “responsible load signal”, “brake force command”, and the like. The operation state related to vibration of the electric vehicle 1 includes “x-axis signal”, “y-axis signal”, “z-axis signal”, and the like.

電気車１が車両基地に入庫すると（ステップＳ２０、Ｙｅｓ）、車両情報解析装置１０は、電気車１の動作状態情報収集手段５から時系列データ（動作状態情報）をデータサーバ１１にダウンロードし蓄積する（ステップＳ３０）。データサーバ１１は、所定の通信ネットワーク（無線または有線）を介して、時系列データをダウンロードし蓄積する。   When the electric vehicle 1 enters the vehicle base (step S20, Yes), the vehicle information analysis device 10 downloads time series data (operation state information) from the operation state information collection means 5 of the electric vehicle 1 to the data server 11 and stores it. (Step S30). The data server 11 downloads and accumulates time-series data via a predetermined communication network (wireless or wired).

また、車両情報解析装置１０の路線情報取得手段１２は、解析対象となる電気車１の路線情報を外部装置等から取得しデータサーバ１１に入力しておく。データサーバ１１では、路線情報を記憶しておく（ステップＳ４０）。   The route information acquisition means 12 of the vehicle information analysis device 10 acquires route information of the electric vehicle 1 to be analyzed from an external device or the like and inputs it to the data server 11. The data server 11 stores route information (step S40).

また、車両情報解析装置１０の気象情報取得手段１３は、解析対象となる電気車１が走行した場所（路線が存在する地域）の気象に関する情報（以下、気象情報という）を、インターネット３０などの通信回線網を介して取得し、データサーバ１１に入力する。データサーバ１１では、気象情報を記憶しておく（ステップＳ５０）。なお、データサーバ１１による時系列データの蓄積処理、路線情報の蓄積処理、気象情報の蓄積処理は、何れの順番で行ってもよい。   In addition, the weather information acquisition means 13 of the vehicle information analysis apparatus 10 uses the Internet 30 or the like for information on the weather (hereinafter referred to as weather information) of the place where the electric vehicle 1 to be analyzed travels (the area where the route exists). Obtained via the communication network and input to the data server 11. The data server 11 stores weather information (step S50). The time-series data accumulation process, the route information accumulation process, and the weather information accumulation process by the data server 11 may be performed in any order.

つぎに、図４のフローチャートを参照して、車両情報解析装置１０による電気車１の動作状態の解析手順について説明する。車両情報解析装置１０へは、予め過去に用いた解析方法を使用して電気車１の動作状態を解析するか否かを設定しておく。   Next, a procedure for analyzing the operation state of the electric vehicle 1 by the vehicle information analysis apparatus 10 will be described with reference to the flowchart of FIG. Whether or not to analyze the operating state of the electric vehicle 1 is set in the vehicle information analysis apparatus 10 in advance using an analysis method used in the past.

過去に用いた解析方法を使用して電気車１の動作状態を解析する場合（ステップＳ１１０、Ｙｅｓ）、解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する時系列データから基準時系列データを作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから新規時系列データを作成する。このとき、解析再現手段１５は、解析方法手順記憶手段１６が記憶している解析方法や解析過程（過去に用いた解析方法や解析過程）を用いて、基準時系列データと新規時系列データを作成する（ステップＳ１２０）。解析再現手段１５が用いた解析方法や解析過程（基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程）は、解析方法手順記憶手段１６に記憶させておく。   When analyzing the operation state of the electric vehicle 1 using the analysis method used in the past (step S110, Yes), the analysis reproduction unit 15 creates reference time series data from the time series data stored in the data server 11. At the same time, new time series data is created from the time series data newly acquired by the data server 11. At this time, the analysis reproduction means 15 uses the analysis method and analysis process (analysis method and analysis process used in the past) stored in the analysis method procedure storage means 16 to generate the reference time series data and the new time series data. Create (step S120). The analysis method and analysis process (the creation method and creation process of the reference time series data and new time series data) used by the analysis reproduction means 15 are stored in the analysis method procedure storage means 16.

ここでの解析再現手段１５は、データサーバ１１に蓄積された時系列データを用いて統計的手法によって基準時系列データを作成する。解析再現手段１５は、例えばデータサーバ１１に蓄積されている電気車１の速度についての過去の時系列データを集計して、電気車１の速度に関する基準時系列データ（速度の平均値など）を算出する。そして、解析再現手段１５は、例えば横軸をキロ程または走行時間に設定し、縦軸を電気車１の速度に設定して基準時系列データをグラフ化する。   The analysis reproduction means 15 here creates reference time series data by a statistical method using the time series data accumulated in the data server 11. For example, the analysis reproduction unit 15 aggregates past time-series data regarding the speed of the electric vehicle 1 stored in the data server 11 and obtains reference time-series data (such as an average value of the speed) regarding the speed of the electric vehicle 1. calculate. Then, the analysis reproduction means 15 graphs the reference time series data by setting the horizontal axis to kilometer or travel time and the vertical axis to the speed of the electric vehicle 1, for example.

本実施の形態では、解析再現手段１５が何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかを、例えば解析再現手段１５に設定しておく。例えば、基準時系列データや新規時系列データとして以前に解析対象となったことのある時系列データを次の基準時系列データとし、以前に解析対象となったことのない新規な時系列データを次の新規時系列データとするよう解析再現手段１５を設定しておく。なお、何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかは、解析再現手段１５が用いる解析方法に含めておいてもよいし、解析者（検査員）によって解析処理毎に設定する構成としてもよい。   In the present embodiment, for example, the analysis reproduction unit 15 determines in which period the time series data acquired by the analysis reproduction unit 15 is used to create reference time series data or new time series data. For example, time series data that has been previously analyzed as reference time series data or new time series data is used as the next reference time series data, and new time series data that has not been analyzed before The analysis reproduction means 15 is set so as to be the next new time series data. It should be noted that whether the reference time series data or the new time series data is created using the time series data acquired in any period may be included in the analysis method used by the analysis reproduction means 15 or an analyst ( It is good also as a structure set for every analysis process by an inspector.

基準時系列データと新規時系列データを作成した後、解析再現手段１５は解析方法手順記憶手段１６が記憶している解析方法や解析過程を用いて、基準時系列データと新規時系列データを比較する（ステップＳ１３０）。解析再現手段１５は、例えば基準時系列データと新規時系列データとを、グラフ上で対比して比較する。   After creating the reference time series data and the new time series data, the analysis reproduction means 15 compares the reference time series data with the new time series data using the analysis method and analysis process stored in the analysis method procedure storage means 16. (Step S130). For example, the analysis reproduction unit 15 compares the reference time series data and the new time series data on the graph and compares them.

一方、過去に用いた解析方法をそのまま使用せずに電気車１の動作状態を解析する場合（ステップＳ１１０、Ｎｏ）、動作状態解析手段１４は、過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析するか否かを判断する。車両情報解析装置１０へは、予め過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析するか否かを設定しておく。   On the other hand, when analyzing the operation state of the electric vehicle 1 without using the analysis method used in the past (step S110, No), the operation state analysis means 14 uses a part of the analysis method used in the past. Thus, it is determined whether or not the operating state of the electric vehicle 1 is to be analyzed. Whether or not to analyze the operation state of the electric vehicle 1 is set in the vehicle information analysis device 10 in advance by using a part of analysis methods used in the past.

過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析する場合（ステップＳ１４０、Ｙｅｓ）、動作状態解析手段１４は、解析方法の一部に新たな解析方法を設定するとともに、残りの解析方法（動作状態解析手段１４に設定していない解析部分）として解析再現手段１５に過去に用いた解析方法を設定させる（ステップＳ１５０）。   When the operation state of the electric vehicle 1 is analyzed using a part of the analysis methods used in the past (step S140, Yes), the operation state analysis unit 14 sets a new analysis method as a part of the analysis method. At the same time, the analysis reproducing means 15 is made to set the analysis method used in the past as the remaining analysis method (analysis portion not set in the operation state analyzing means 14) (step S150).

過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析しない場合（ステップＳ１４０、Ｎｏ）、動作状態解析手段１４は、今回の解析に用いる解析方法の全てを新規に設定する（ステップＳ１６０）。   When the operation state of the electric vehicle 1 is not analyzed using a part of the analysis methods used in the past (No in step S140), the operation state analysis unit 14 newly sets all the analysis methods used for the current analysis. (Step S160).

動作状態解析手段１４が新たに設定する解析方法（解析方法の全てまたは一部）は、解析方法手順記憶手段１６から取得してもよいし、解析者などによる外部入力（図示しない入力手段からの指示）に基づいて取得してもよい。解析方法手順記憶手段１６から取得する場合は、予め解析方法手順記憶手段１６に所定の解析方法（未使用の解析方法）を記憶させておく。   The analysis method (all or part of the analysis method) newly set by the operation state analysis unit 14 may be acquired from the analysis method procedure storage unit 16 or may be externally input by an analyst or the like (from an input unit (not shown)). Instruction). When acquiring from the analysis method procedure storage means 16, a predetermined analysis method (an unused analysis method) is stored in the analysis method procedure storage means 16 in advance.

動作状態解析手段１４が解析方法の全てまたは一部を新規に設定すると、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する時系列データから動作状態の解析基準となる基準時系列データを作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから動作状態の解析対象となる新規時系列データを作成する（ステップＳ１７０）。動作状態解析手段１４や解析再現手段１５が用いた解析方法や解析過程（基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程）は解析方法手順記憶手段１６に記憶させておく。   When the operation state analysis unit 14 newly sets all or part of the analysis method, the operation state analysis unit 14 or the analysis reproduction unit 15 uses the time series data stored in the data server 11 as a reference time as an operation state analysis reference. In addition to creating the series data, new time series data to be analyzed for the operating state is created from the time series data newly acquired by the data server 11 (step S170). The analysis method and analysis process (the creation method and creation process of the reference time series data and new time series data) used by the operation state analysis unit 14 and the analysis reproduction unit 15 are stored in the analysis method procedure storage unit 16.

ここでの動作状態解析手段１４は、データサーバ１１に蓄積された時系列データを用いて統計的手法によって基準時系列データを作成する。動作状態解析手段１４は、例えばデータサーバ１１に蓄積されている電気車１の速度についての過去の時系列データを集計して、電気車１の速度に関する基準時系列データ（速度の平均値など）を算出する。そして、動作状態解析手段１４は、例えば横軸をキロ程または走行時間に設定し、縦軸を電気車１の速度に設定して基準時系列データをグラフ化する。   Here, the operation state analyzing means 14 creates reference time series data by a statistical method using the time series data stored in the data server 11. For example, the operation state analysis means 14 aggregates the past time series data about the speed of the electric vehicle 1 stored in the data server 11, and the reference time series data about the speed of the electric vehicle 1 (average value of speed, etc.). Is calculated. Then, the operation state analysis means 14 graphs the reference time series data by setting the horizontal axis to kilometer or travel time and the vertical axis to the speed of the electric vehicle 1, for example.

本実施の形態では、動作状態解析手段１４が何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかを、動作状態解析手段１４に設定しておく。例えば、基準時系列データや新規時系列データとして以前に解析対象となったことのある時系列データを次の基準時系列データとし、以前に解析対象となったことのない新規な時系列データを次の新規時系列データとするよう動作状態解析手段１４を設定しておく。なお、何れの期間に取得した時系列データを用いて基準時系列データや新規時系列データを作成するかは、動作状態解析手段１４が用いる解析方法に含めておいてもよいし、解析者によって解析処理毎に設定する構成としてもよい。   In the present embodiment, it is set in the operation state analysis unit 14 whether the time series data acquired by the operation state analysis unit 14 is used to create the reference time series data or the new time series data. . For example, time series data that has been previously analyzed as reference time series data or new time series data is used as the next reference time series data, and new time series data that has not been analyzed before The operation state analyzing means 14 is set so as to be the next new time series data. It should be noted that whether the reference time series data or the new time series data is created using the time series data acquired in any period may be included in the analysis method used by the operation state analysis means 14 or by an analyst. It is good also as a structure set for every analysis process.

基準時系列データと新規時系列データを作成した後、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５は、基準時系列データと新規時系列データを比較する（ステップＳ１３０）。動作状態解析手段１４や解析再現手段１５は、例えば基準時系列データと新規時系列データとを、グラフ上で対比して比較する。   After creating the reference time series data and the new time series data, the operation state analysis means 14 and the analysis reproduction means 15 compare the reference time series data and the new time series data (step S130). The operation state analysis unit 14 and the analysis reproduction unit 15 compare, for example, reference time series data and new time series data on the graph for comparison.

解析再現手段１５が基準時系列データと新規時系列データを比較する場合（新たな解析方法を使用しない場合）、解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する解析方法（過去の解析方法）を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。   When the analysis reproduction unit 15 compares the reference time series data and the new time series data (when a new analysis method is not used), the analysis reproduction unit 15 uses the analysis method (past analysis method) stored in the data server 11. The singular point of the new time series data with respect to the reference time series data is extracted.

動作状態解析手段１４が基準時系列データと新規時系列データを比較する場合（新たな解析方法を使用する場合）、動作状態解析手段１４は、新たな解析方法を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。   When the operation state analysis unit 14 compares the reference time series data with the new time series data (when a new analysis method is used), the operation state analysis unit 14 uses the new analysis method to Extract singularities of new time series data.

解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、例えば基準時系列データと新規時系列データとに所定値以上の差が有る場合に、このデータを特異点として抽出する。基準時系列データに対して新規時系列データに特異点が存在する場合（ステップＳ１８０、Ｙｅｓ）、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、抽出した特異点と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程を出力して特異点発生要件選択手段１７に入力する。このとき、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５が用いた解析方法や解析過程（特異点の抽出方法や抽出過程）は解析方法手順記憶手段１６に記憶させておく。   For example, when there is a difference of a predetermined value or more between the reference time series data and the new time series data, the analysis reproduction means 15 and the operation state analysis means 14 extract this data as a singular point. When the singular point exists in the new time series data with respect to the reference time series data (step S180, Yes), the analysis reproduction unit 15 and the operation state analysis unit 14 extract the extracted singular point and the singular point. The analysis method and analysis process used in the above are output and input to the singularity generation requirement selection means 17. At this time, the analysis method and analysis process (single point extraction method and extraction process) used by the operation state analysis unit 14 and the analysis reproduction unit 15 are stored in the analysis method procedure storage unit 16.

この後、特異点発生要件選択手段１７と推定原因選択手段１８は、特異点の解析処理と解析結果の出力処理を行う（ステップＳ１９０）。ここで、図５のフローチャートを参照して特異点の解析処理を詳細に説明する。   Thereafter, the singularity generation requirement selecting means 17 and the estimated cause selecting means 18 perform the singularity analysis processing and the analysis result output processing (step S190). Here, the singularity analysis processing will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

特異点発生要件選択手段１７は、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５から送られる特異点、データサーバ１１が記憶する新規時系列データに対応する路線情報や気象情報に基づいて特異点発生要件を選択する（ステップＳ３１０）。ここでの特異点発生要件は、例えば動作状態情報に含まれる電気車１の動作状態、路線情報に含まれる路線構成、気象情報に含まれる気象状況の何れかである。   The singularity generation requirement selection means 17 is based on the singularity sent from the operation state analysis means 14 and the analysis reproduction means 15, the route information corresponding to the new time series data stored in the data server 11, and the weather information. Is selected (step S310). Here, the singularity generation requirement is, for example, any one of the operation state of the electric vehicle 1 included in the operation state information, the route configuration included in the route information, and the weather situation included in the weather information.

例えば、電気車１のキロ程に対する速度の時系列データにおいて、所定のキロ程で計画されている運転曲線（位置に対する速度の曲線）よりも速度が所定の値だけ低下して、指令どおりの速度が得られていないとする。この場合、特異点発生要件選択手段１７は、速度に関する特異点発生要件として、インバータ３の動作状態（動作状態情報）を抽出する。特異点発生要件選択手段１７は、選択した特異点発生要件と、特異点発生要件の選択に用いた解析方法や解析過程（特異点発生要件の選択方法、選択過程）を推定原因選択手段１８に入力する。   For example, in the time-series data of the speed for the kilometer of the electric vehicle 1, the speed is reduced by a predetermined value from the driving curve (speed curve for the position) planned for the predetermined kilometer, and the speed as commanded. Is not obtained. In this case, the singularity generation requirement selecting means 17 extracts the operation state (operation state information) of the inverter 3 as the singularity generation requirement regarding the speed. The singularity generation requirement selection means 17 uses the selected singularity generation requirement and the analysis method and analysis process (selection method and selection process of the singularity generation requirement) used to select the singularity generation requirement as the estimated cause selection means 18. input.

推定原因選択手段１８は、特異点発生要件選択手段１７が選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因（推定原因）を選択する（ステップＳ３２０）。推定原因選択手段１８は、特異点の推定原因に関する情報テーブル（図６に示した情報テーブルと同様の情報テーブル）を用いて、特異点の発生を推定（推定原因を示す項目を選択）する。   The estimated cause selecting means 18 selects the cause (estimated cause) of the singular point corresponding to the singular point occurrence requirement selected by the singular point occurrence requirement selecting means 17 (step S320). The estimated cause selection means 18 estimates the occurrence of a singular point (selects an item indicating the estimated cause) using an information table related to the estimated cause of the singular point (an information table similar to the information table shown in FIG. 6).

推定原因選択手段１８は、路線情報や気象情報に基づいて、例えば図６に示した時系列データの中からインバータ３の動作状態に対応する項目（１９）〜（２９）の何れか（項目）を選択する。速度低下の原因として、インバータ３の入力電圧（コンデンサ電圧）が低下している場合がある。この場合、推定原因選択手段１８は、コンデンサ電圧の時系列データから特異点の推定原因を選択する。   The estimated cause selecting means 18 is one of items (19) to (29) corresponding to the operating state of the inverter 3 from the time series data shown in FIG. 6 based on the route information and weather information, for example. Select. As a cause of the decrease in speed, the input voltage (capacitor voltage) of the inverter 3 may be decreased. In this case, the estimated cause selecting means 18 selects an estimated cause of the singular point from the time series data of the capacitor voltage.

推定原因選択手段１８は、解析に用いた基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法や解析過程（推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程）を解析結果として出力し（ステップＳ３３０）、出力手段１９に入力する。 The estimated cause selection means 18 is the reference time series data, new time series data, singular point, singular point generation requirement, estimated cause, analysis method and analysis process used in the analysis (estimated cause selection method and selection process, singular point generation It outputs the selection process and the selection process) requirements as the analysis result (step S330), to enter the output means 19.

出力手段１９は、推定原因選択手段１８からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法、解析過程を解析結果として解析方法手順記憶手段１６に送る。これにより、解析方法手順記憶手段１６は、解析に使用した解析方法、解析過程とともに、基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因などを記憶する（ステップＳ２００）。これにより、今回の解析に用いた解析方法、解析過程、基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を以後の解析処理に生かせることができる。したがって、以後の解析処理において、電気車１の動作状態に関する情報を効率よく解析することが可能となる。   The output means 19 sends the reference time series data, new time series data, singularity, singularity generation requirement, estimated cause, analysis method, and analysis process from the estimated cause selection means 18 to the analysis method procedure storage means 16 as analysis results. . Thereby, the analysis method procedure storage means 16 stores the reference time series data, new time series data, singularity, singularity generation requirement, estimated cause, etc., together with the analysis method and analysis process used for the analysis (step S200). . As a result, the analysis method, analysis process, reference time-series data, new time-series data, singularity, singularity generation requirement, and estimated cause used in this analysis can be utilized in the subsequent analysis processing. Accordingly, in the subsequent analysis processing, it is possible to efficiently analyze information related to the operating state of the electric vehicle 1.

一方、基準時系列データに対して新規時系列データに特異点が存在しない場合（ステップＳ１８０、Ｎｏ）、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、解析処理を終了するか否かを判断する。解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、解析者からの指示や予め設定された解析処理に関する情報（特異点が抽出できなかった場合の処理）に基づいて、解析処理を終了するか否かを判断する。   On the other hand, when there is no singular point in the new time series data with respect to the reference time series data (step S180, No), the analysis reproduction unit 15 and the operation state analysis unit 14 determine whether to end the analysis process. . The analysis reproduction unit 15 and the operation state analysis unit 14 determine whether to end the analysis process based on an instruction from the analyst or information on a preset analysis process (processing when a singular point cannot be extracted). Judging.

車両情報解析装置１０の入力手段（図示せず）に解析処理を終了するための指示情報が解析者から入力された場合や、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４に特異点が抽出できなかった場合に解析処理を終了することが設定されている場合、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、解析処理を終了せず（ステップＳ２１０、Ｎｏ）、別の解析方法（例えば基準時系列データの作成方法を変更した解析方法）を用いて再び解析処理（特異点の抽出など）を行う。以下、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４で解析処理を終了すると判断するまで、ステップＳ１１０〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。   When instruction information for ending the analysis process is input to an input unit (not shown) of the vehicle information analysis apparatus 10 by an analyst, or a singular point cannot be extracted to the analysis reproduction unit 15 or the operation state analysis unit 14. If the analysis process is set to end in the case of the analysis, the analysis reproduction unit 15 or the operation state analysis unit 14 does not end the analysis process (No in step S210), and another analysis method (for example, a reference time series) Analytical processing (extraction of singular points, etc.) is performed again using an analytical method that has changed the data creation method. Thereafter, the processing of steps S110 to S210 is repeated until it is determined by the analysis reproduction means 15 or the operation state analysis means 14 that the analysis processing is to be terminated.

一方、車両情報解析装置１０の入力手段（図示せず）に解析処理を終了するための指示情報が解析者から入力された場合や、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４に特異点が抽出できなかった場合に解析処理を終了することが設定されている場合、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は解析処理を終了すると判断し（ステップＳ２１０、Ｙｅｓ）、解析処理を終了する。   On the other hand, when instruction information for ending the analysis processing is input to an input unit (not shown) of the vehicle information analysis apparatus 10 by an analyst, or a singular point is extracted to the analysis reproduction unit 15 or the operation state analysis unit 14. If the analysis process is set to end when it cannot be performed, the analysis reproduction means 15 and the operation state analysis means 14 determine that the analysis process is to be ended (Yes in step S210), and the analysis process is ended.

この後、解析者などからの指示に基づいて、出力手段１９は解析結果（基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法、解析過程など）を外部出力する。出力手段１９は、例えば図示しない表示手段（液晶モニタなど）に解析結果を表示させてもよいし、プリンタなどに解析結果をプリントアウトさせてもよい。   Thereafter, based on instructions from the analyst, the output means 19 outputs the analysis results (reference time series data, new time series data, singular points, singular point generation requirements, estimation causes, analysis methods, analysis processes, etc.) to the outside. Output. For example, the output unit 19 may display the analysis result on a display unit (not shown) (liquid crystal monitor or the like), or may print out the analysis result on a printer or the like.

なお、本実施の形態では、車両情報解析装置１０による動作状態の解析対象が電気車１である場合について説明したが、車両情報解析装置１０による動作状態の解析対象を電気車１以外の車両、船舶、航空機などの乗り物、輸送装置などの移動体としてもよい。   In the present embodiment, the case where the analysis target of the operation state by the vehicle information analysis device 10 is the electric vehicle 1 has been described. However, the analysis target of the operation state by the vehicle information analysis device 10 is a vehicle other than the electric vehicle 1, It may be a vehicle such as a ship or an aircraft, or a moving body such as a transportation device.

また、本実施の形態では、解析再現手段１５が解析方法手順記憶手段１６に記憶しておいた過去の解析方法など（特異点の抽出方法や抽出過程、特異点発生要件の選択方法、選択過程）を用いることとしたが、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が解析方法手順記憶手段１６に記憶しておいた過去の解析方法など（推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程）を用いてもよい。   Further, in the present embodiment, past analysis methods and the like stored in the analysis method procedure storage unit 16 by the analysis reproduction unit 15 (single point extraction method and extraction process, singular point generation requirement selection method, selection process, etc. ), But the past analysis methods and the like stored in the analysis method procedure storage unit 16 by the singularity generation requirement selection unit 17 and the estimated cause selection unit 18 (selection method and selection process of estimated cause, singularity, etc.) A point generation requirement selection method or selection process) may be used.

また、本実施の形態では、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が用いた解析方法や解析過程を出力手段１９が解析方法手順記憶手段１６に記憶させる場合について説明したが、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が用いた解析方法や解析過程を特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が解析方法手順記憶手段１６に記憶させてもよい。   In the present embodiment, the case where the output unit 19 stores the analysis method and analysis process used by the singularity generation requirement selection unit 17 and the estimated cause selection unit 18 in the analysis method procedure storage unit 16 has been described. The analysis method and analysis process used by the point generation requirement selection unit 17 and the estimated cause selection unit 18 may be stored in the analysis method procedure storage unit 16 by the singular point generation requirement selection unit 17 and the estimation cause selection unit 18.

また、本実施の形態では、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が、特異点の解析を行なう場合について説明したが、解析者がマニュアルなどを参照しながら特異点の解析を行なってもよい。この場合は、図示しない入力手段（マウスやキーボードなど）から種々の指示を入力して特異点の解析を行なう。   In this embodiment, the case where the singularity generation requirement selection means 17 and the estimation cause selection means 18 analyze singularities has been described. However, the analyst performs singularity analysis with reference to a manual or the like. May be. In this case, singular points are analyzed by inputting various instructions from an input means (such as a mouse or a keyboard) not shown.

また、本実施の形態では、過去に用いた解析方法を使用して電気車１の動作状態を解析する否かや、過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析する否かを車両情報解析装置１０へ予め設定しておくこととしたが、何れの解析方法によって解析を行なうかを解析処理毎に解析者に指定させてもよい。   Further, in the present embodiment, whether or not to analyze the operation state of the electric vehicle 1 using the analysis method used in the past, or the operation state of the electric vehicle 1 using a part of the analysis method used in the past. In the vehicle information analysis device 10, whether or not to analyze the above is set in advance in the vehicle information analysis device 10, but it may be made to be specified by an analyst for each analysis process which analysis method is used for the analysis.

また、本実施の形態では、基準時系列データを過去の時系列データを集計して平均値を算出する場合について説明したが、路線で計画された運転曲線を基準時系列データとしてもよい。この場合、例えば運転曲線上で速度が最大速度（最大値）となり、電気車１の速度が最大速度を超えた位置が特異点となる。   Further, in the present embodiment, the case has been described in which the reference time series data is aggregated with the past time series data and the average value is calculated, but an operation curve planned on the route may be used as the reference time series data. In this case, for example, the speed is the maximum speed (maximum value) on the driving curve, and the position where the speed of the electric vehicle 1 exceeds the maximum speed is a singular point.

このように、車両情報解析装置１０では、各機器の動作状態をサンプリングした時系列データから各機器の動作状態を解析するとともに、解析に用いた解析方法、解析過程を記憶ている。これにより、記憶しておいた解析方法や解析過程を再現（再利用）することができ、過去の解析を生かして電気車１の走行異常の予防保全を容易に行うことができる。   As described above, the vehicle information analysis apparatus 10 analyzes the operation state of each device from the time-series data obtained by sampling the operation state of each device, and stores the analysis method and analysis process used for the analysis. Thereby, the stored analysis method and analysis process can be reproduced (reused), and preventive maintenance of abnormal running of the electric vehicle 1 can be easily performed by utilizing the past analysis.

また、記憶した解析方法や解析過程などの解析結果を出力することで、解析方法（手順）や解析過程を閲覧、解析することができる。これにより、他のインバータなどへの解析の手助けができ、他の機器の解析への応用、解析者間の解析方法の共有、解析のための知識の共有を図ることができる。これにより、各機器の走行異常の予防保全を深めていくことができる。   Also, by outputting the analysis results such as the stored analysis method and analysis process, the analysis method (procedure) and analysis process can be browsed and analyzed. As a result, analysis to other inverters can be assisted, application to analysis of other devices, sharing of analysis methods between analysts, and sharing of knowledge for analysis can be achieved. Thereby, the preventive maintenance of the running abnormality of each device can be deepened.

このように、実施の形態１によれば、特異点が見つかった場合に用いた解析方法や解析過程を記憶しておき、記憶しておいた解析方法や解析過程を必要に応じて再利用するので、電気車１の動作状態に関する情報を効率よく解析することが可能となる。   Thus, according to the first embodiment, the analysis method and analysis process used when a singular point is found are stored, and the stored analysis method and analysis process are reused as necessary. Therefore, it becomes possible to efficiently analyze information related to the operating state of the electric vehicle 1.

実施の形態２．
つぎに、この発明の実施の形態２について説明する。実施の形態２では、過去に用いた解析方法（解析結果）の一部を新たな解析方法に変更して特異点を抽出する。ここでは、実施の形態１の図４に示したフローチャートを参照して、実施の形態２の車両情報解析装置１０の動作手順を説明する。なお、実施の形態１の車両情報解析装置１０と同様の動作を行なう処理については説明を省略する。 Embodiment 2. FIG.
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the second embodiment, a part of the analysis method (analysis result) used in the past is changed to a new analysis method, and a singular point is extracted. Here, with reference to the flowchart shown in FIG. 4 of Embodiment 1, the operation | movement procedure of the vehicle information analysis apparatus 10 of Embodiment 2 is demonstrated. In addition, description is abbreviate | omitted about the process which performs the operation | movement similar to the vehicle information analysis apparatus 10 of Embodiment 1. FIG.

車両情報解析装置１０において、基準時系列データと新規時系列データを作成した後、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、基準時系列データと新規時系列データを比較する（ステップＳ１３０）。   After creating the reference time series data and the new time series data in the vehicle information analysis apparatus 10, the analysis reproduction means 15 and the operation state analysis means 14 compare the reference time series data and the new time series data (step S130).

このとき、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、特異点を抽出する際に過去に用いた解析方法の一部を変更する。例えば、過去の解析方法では、基準時系列データと新規時系列データとに所定値以上の差が有る場合のデータを特異点として抽出したのに対して、今回の解析方法では、新規時系列データのうち基準時系列データと比較して統計指標の評価値が高いデータを特異点として抽出する。   At this time, the analysis reproduction means 15 and the operation state analysis means 14 change a part of the analysis methods used in the past when extracting the singular points. For example, in the past analysis method, data in the case where there is a difference of a predetermined value or more between the reference time series data and the new time series data is extracted as a singular point, whereas in this analysis method, the new time series data is extracted. Among them, data having a higher evaluation value of the statistical index than the reference time series data is extracted as a singular point.

この後、特異点発生要件選択手段１７と推定原因選択手段１８は、実施の形態１の特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８と同様に特異点の解析処理や解析結果の出力処理を行う。   Thereafter, the singularity generation requirement selection means 17 and the estimated cause selection means 18 are singularity analysis processing and analysis result output processing in the same manner as the singularity generation requirement selection means 17 and estimation cause selection means 18 of the first embodiment. I do.

このように実施の形態２では、有効な解析結果の得られた過去の解析方法（特異点の検索方法など）をアレンジして解析を行なうので、有効な解析結果（特異点など）を得ることが可能となる。これにより、各機器の走行異常の予防保全を深めていくことができる。   As described above, in the second embodiment, the analysis is performed by arranging the past analysis methods (single point search method, etc.) from which the effective analysis results are obtained, so that the effective analysis results (singular points, etc.) are obtained. Is possible. Thereby, the preventive maintenance of the running abnormality of each device can be deepened.

以上のように、本発明に係る移動体情報解析装置および移動体情報解析方法は、移動体の走行状態に関する情報の解析に適している。   As described above, the mobile object information analysis device and the mobile object information analysis method according to the present invention are suitable for analyzing information related to the traveling state of the mobile object.

実施の形態１に係る車両情報解析システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the vehicle information analysis system which concerns on Embodiment 1. FIG. 車両情報解析装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a vehicle information analyzer. 電気車による情報収集の動作手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement procedure of the information collection by an electric vehicle. 車両情報解析装置による電気車の動作状態の解析手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the analysis procedure of the operation state of the electric vehicle by a vehicle information analyzer. 特異点の解析処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of the analysis process of a singular point. 電気車によって収集される時系列データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time series data collected by the electric vehicle.

符号の説明Explanation of symbols

１ 電気車
２ 駆動用電動機
３ インバータ
４ ブレーキ装置
５ 動作状態情報収集手段
１０ 車両情報解析装置
１１ データサーバ
１２ 路線情報取得手段
１３ 気象情報取得手段
１４ 動作状態解析手段
１５ 解析再現手段
１６ 解析方法手順記憶手段
１７ 特異点発生要件選択手段
１８ 推定原因選択手段
１９ 出力手段
３０ インターネット DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Electric vehicle 2 Driving motor 3 Inverter 4 Brake device 5 Operation state information collection means 10 Vehicle information analysis device 11 Data server 12 Route information acquisition means 13 Weather information acquisition means 14 Operation state analysis means 15 Analysis reproduction means 16 Analysis method procedure storage Means 17 Singularity occurrence requirement selection means 18 Presumed cause selection means 19 Output means 30 Internet

Claims (4)

移動体の動作状態に関する状態情報を解析する移動体情報解析装置において、
前記移動体の路線に関する路線情報、前記路線が存在する地域の気象に関する気象情報および前記状態情報を外部装置から取得する情報取得手段と、
新規に取得した前記状態情報である新規時系列データから動作状態の解析対象となる解析対象データを作成するとともに過去に取得された状態情報から前記状態情報の解析基準となる基準データを作成し、前記解析対象データと前記基準データとを比較することにより、前記状態情報内から前記移動体の状態異常を示す特異点を抽出する解析手段と、
前記特異点を発生させる要因である特異点発生要件情報と、前記特異点の発生原因に関する発生原因情報と、が予め登録されるとともに、抽出された前記特異点と、前記新規時系列データに対応する路線情報または気象情報と、に基づいて、前記特異点発生要件情報の中から前記抽出された特異点に対応する特異点発生要件を選択するとともに、選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因を前記発生原因情報の中から選択する選択手段と、
前記特異点を抽出した際に用いられた抽出方法または抽出過程である抽出情報と、前記特異点発生要件の選択に用いられた解析方法または解析過程である要件解析情報と、前記発生原因を選択した際に用いられた解析方法または解析過程である原因解析情報と、を記憶しておく記憶手段と、
抽出された特異点、選択された特異点発生要件および選択された発生原因を、外部出力する出力手段と、
を備え、
前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記特異点を抽出し、
前記選択手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた要件解析情報を用いて前記特異点発生要件を選択するとともに、前記記憶手段が過去に記憶しておいた原因解析情報を用いて前記発生原因を選択することを特徴とする移動体情報解析装置。 In a moving body information analyzing apparatus that analyzes state information related to the operating state of a moving body,
Information acquisition means for acquiring route information relating to the route of the mobile body, meteorological information relating to the weather in a region where the route exists, and the state information;
Create analysis target data to be the analysis target of the operation state from the new time series data which is the state information newly acquired and create reference data to be the analysis reference of the state information from the state information acquired in the past, Analyzing means for extracting a singular point indicating a state abnormality of the moving body from within the state information by comparing the analysis object data and the reference data ;
The singularity generation requirement information that is a factor for generating the singularity and the cause information regarding the cause of the singularity are registered in advance, and the extracted singularity and the new time series data are supported. Singular point generation requirement corresponding to the extracted singular point from the singular point generation requirement information based on the route information or weather information to be selected, and the singular point corresponding to the selected singular point generation requirement Selecting means for selecting the cause of occurrence from the cause information,
Select the extraction method or extraction process used when extracting the singularity, the analysis method or analysis process used to select the singularity generation requirement, and the cause of the occurrence a cause analysis information is an analysis method or analysis process used upon, storage means for storing,
An output means for externally outputting the extracted singularity, the selected singularity generation requirement and the selected cause of occurrence;
With
The analysis unit extracts the singular point using the extraction information stored in the past by the storage unit ,
The selecting means selects the singularity generation requirement using the requirement analysis information stored in the past by the storage means, and uses the cause analysis information stored in the past by the storage means. A moving body information analyzing apparatus characterized by selecting a cause of occurrence . 前記記憶手段は、前記解析対象データおよび前記基準データを作成する際に用いられた作成方法または作成過程であるデータ作成情報をさらに記憶しておき、
前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいたデータ作成情報を用いて、前記状態情報から前記解析対象データおよび前記基準データを作成することを特徴とする請求項１に記載の移動体情報解析装置。 The storage means further stores data creation information that is a creation method or creation process used when creating the analysis target data and the reference data,
It said analyzing means, the movement of claim 1, wherein the storage means using a data generation information stored in the past, characterized by creating the analysis object data and the reference data from the state information Body information analyzer. 前記解析手段は、前記記憶手段が記憶する抽出情報の一部に新たな抽出方法または抽出過程を加えた新たな抽出情報を用いて前記特異点を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の移動体情報解析装置。 It said analysis means, according to claim 1 or 2, characterized in that extracting the singular point by using the new extraction information adding new extraction methods or extraction process in a part of the extracted information, wherein the storage means stores The moving body information analysis device described in 1. 移動体の動作状態に関する状態情報を解析する移動体情報解析方法において、
前記移動体の路線に関する路線情報、前記路線が存在する地域の気象に関する気象情報および前記状態情報を外部装置から取得する情報取得ステップと、
新規に取得した前記状態情報である新規時系列データから動作状態の解析対象となる解析対象データを作成するとともに過去に取得された状態情報から前記状態情報の解析基準となる基準データを作成し、前記解析対象データと前記基準データとを比較することにより、前記状態情報内から前記移動体の状態異常を示す特異点を抽出する解析ステップと、
前記特異点を抽出した際に用いられた抽出方法または抽出過程である抽出情報を記憶しておく第１の記憶ステップと、
前記特異点を発生させる要因である特異点発生要件情報と、前記特異点の発生原因に関する発生原因情報と、が予め登録されるとともに、抽出された前記特異点と、前記新規時系列データに対応する路線情報または気象情報と、に基づいて、前記特異点発生要件情報の中から前記抽出された特異点に対応する特異点発生要件を選択するとともに、選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因を前記発生原因情報の中から選択する選択ステップと、
前記特異点発生要件の選択に用いられた解析方法または解析過程である要件解析情報と、前記発生原因を選択した際に用いられた解析方法または解析過程である原因解析情報と、を記憶しておく第２の記憶ステップと、
抽出された特異点、選択された特異点発生要件および選択された発生原因を、外部出力する出力ステップと、
を含み、
前記解析ステップでは、過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記特異点を抽出し、
前記選択ステップでは、過去に記憶しておいた要件解析情報を用いて前記特異点発生要件を選択するとともに、過去に記憶しておいた原因解析情報を用いて前記発生原因を選択することを特徴とする移動体情報解析方法。 In the mobile body information analysis method for analyzing the state information related to the operating state of the mobile body,
Information acquisition step for acquiring route information relating to the route of the mobile body, meteorological information relating to the weather in an area where the route exists, and the state information from an external device;
Create analysis target data to be the analysis target of the operation state from the new time series data which is the state information newly acquired and create reference data to be the analysis reference of the state information from the state information acquired in the past, An analysis step of extracting a singular point indicating a state abnormality of the moving body from within the state information by comparing the analysis object data and the reference data ;
A first storage step for storing extraction information that is an extraction method or an extraction process used when extracting the singular point ;
The singularity generation requirement information that is a factor for generating the singularity and the cause information regarding the cause of the singularity are registered in advance, and the extracted singularity and the new time series data are supported. Singular point generation requirement corresponding to the extracted singular point from the singular point generation requirement information based on the route information or weather information to be selected, and the singular point corresponding to the selected singular point generation requirement A selection step of selecting the cause of occurrence from the occurrence cause information;
Requirement analysis information that is the analysis method or analysis process used for selecting the singularity generation requirement and the analysis method or analysis process that is used when selecting the cause of occurrence are stored. A second storing step;
An output step for externally outputting the extracted singularity, the selected singularity generation requirement and the selected cause of occurrence;
Including
In the analysis step , the singular point is extracted using the extraction information stored in the past ,
In the selection step, the singular point occurrence requirement is selected using requirement analysis information stored in the past, and the cause of occurrence is selected using cause analysis information stored in the past. Mobile object information analysis method.
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