JP5534958B2

JP5534958B2 - 劣化診断装置及び劣化診断方法

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Publication number: JP5534958B2
Application number: JP2010129264A
Authority: JP
Inventors: 直美瓜田; 司朗福田; 友也藤野
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2010-06-04
Filing date: 2010-06-04
Publication date: 2014-07-02
Anticipated expiration: 2030-06-04
Also published as: JP2011257154A

Description

本発明は、劣化診断装置及び劣化診断方法に関するものである。

特許文献１には、鉄道車両において、車体及び台車の各振動加速度波形の振幅のピーク値が所定の閾値を超えているときその走行区間に対する異常レベルを比較演算器に予め入力しておき、同じ走行区間を走行するときに検出された異常レベルを比較演算器が予め入力された異常レベルと比較演算することが記載されている。これにより、特許文献１によれば、車両の異常動揺が増大していることを検知できるので、その車両のバネやダンパ等の緩衝器の劣化を簡単に判断することができるとされている。

特許文献２には、車両動態管理装置において、鉄道車両から車両動態値（鉄道車両の速度や振動数）をネットワーク経由で受信し、走行区間ごとに車両動態値の特異性を定量化した現在の特性評価値を算出することが記載されている。そして、予め算出された過去の特性評価値の集合の中心からの現在の特性評価値のマハラノビス距離に応じて、カイ２条分布表から帰属確率を求める。これにより、特許文献２によれば、その帰属確率が閾値以下であるか否かに応じて走行区間ごとに異常判定を行うことができるので、高精細な車両動態管理を行うことができるとされている。

特開平８−１５０９８号公報特開２００９−７８７６４号公報

特許文献１に記載の技術では、比較演算器に予め入力された異常レベルに対応した走行区間と同じ走行区間を走行したときに、異常動揺が増大しているか否かを検知することが前提となっている。異なる走行区間を走行したときに異常動揺が増大しているか否かを正確に検知できない可能性がある。すなわち、抽出した波形パターンが以前の波形パターンと周期の大幅に異なるものであると正確に比較できない可能性がある。また、特許文献１に記載の技術では、非常に粗い単位である走行区間の単位で、車両の異常動揺を評価している。

特許文献２に記載の技術では、非常に粗い単位である走行区間（例えば、１０メートルの区間）の単位で、得られた車両動態値に対する特性評価値を求めている。このため、得られる特性評価値（特徴量）の精度に限界がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、機器の動作状態の時間的変化に関する信号の波形からその特徴を高精度に抽出することができる劣化診断装置及び劣化診断方法を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の１つの側面にかかる劣化診断装置は、車両に搭載された機器の劣化を診断する劣化診断装置であって、前記機器の動作状態の時間的変化に関する信号を取得し、前記信号の波形と前記信号の波形を時間的に遅延させた遅延波形との自己相関を演算して、前記信号の波形の周期を求める第１の演算部と、前記信号の波形と、前記周期を有しており、前記信号の波形に対して位相的に遅延させた正弦波との相互相関を演算して、前記信号の波形の前記正弦波に対する位相差を求める第２の演算部と、前記信号の波形における原点から前記位相差でずれた位置を基準として、前記信号の波形から前記周期の単位で複数の波形パターンを切り出す切り出し部と、前記複数の波形パターンのそれぞれから複数の特徴量を抽出する第３の演算部とを備えたことを特徴とする。

この発明によれば、切り出し部により周期の単位で切り出された複数の波形パターンのそれぞれから第３の演算部が複数の特徴量を抽出するので、信号の波形の特徴を周期の精度で抽出することができる。これにより、機器の動作状態の時間的変化に関する信号の波形からその特徴を高精度に抽出することができる。

図１は、実施の形態に係る劣化診断装置の構成を示す図である。図２は、実施の形態における劣化診断方法を示すフローチャートである。図３は、実施の形態における劣化診断方法を示す概念図である。図４は、実施の形態における波形パターンの抽出手順を示す図である。図５は、実施の形態における波形パターンの抽出例を示す図である。図６は、実施の形態におけるマッピング方法を示す図である。図７は、実施の形態におけるマッピング結果を示す図である。図８は、実施の形態におけるマッピング結果を示す図である。図９は、実施の形態におけるマッピング結果を示す図である。

以下に、本発明にかかる劣化診断装置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。

実施の形態．
実施の形態にかかる劣化診断装置１０及び劣化診断装置１０に関連する構成について図１を用いて説明する。図１には、劣化診断装置１０及び劣化診断装置１０に関連する構成が示されている。

劣化診断装置１０は、車両５０に搭載された機器４０の劣化を診断する。車両５０は、例えば、鉄道車両、バス、路面電車などである。機器４０は、例えば、電車内に設置された所定のモータ（例えば、走行用のモータ、エアコン用のモータなど）である。

劣化診断装置１０は、車両５０における機器４０の（周期性を有する）動作状態を検知するセンサ２０から、機器４０の（周期性を有する）動作状態の時間的変化に関する信号を取得する。機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号は、例えば、機器４０（例えば、モータ）の駆動電流（例えば、Ｕ相モータ電流）の時間的変化を示す信号である。センサ２０は、例えば、機器４０（例えば、モータ）の駆動電流を検知可能な位置（例えば、ドライブ回路とモータ本体との間のノード）に設置されている。劣化診断装置１０は、取得した信号に応じて、機器４０の劣化を診断し、診断結果を車両５０内の（例えば運転席に設置された）報知部３０へ供給する。報知部３０は、供給された診断結果を報知する。報知部３０は、例えば、診断結果を音声により報知してもよいし、診断結果をＬＥＤなどのランプの点灯／消灯により報知してもよいし、診断結果をディスプレイに表示することにより報知してもよい。

なお、劣化診断装置１０は、車両５０内に設置されていても良いし、車両５０の外部に車両５０と通信可能に設置されていても良い。例えば、劣化診断装置１０は、鉄道会社の管理センターのサーバ等に設置されていてもよい。この場合、劣化診断装置１０は、機器４０の駆動電流の時間的変化を示す信号（のデータ）を所定の通信回線（ネットワークや無線回線など）経由で走行中の車両５０から受信し、診断結果（のデータ）を所定の通信回線経由で走行中の車両５０へ送信する。

次に、劣化診断装置１０の内部構成について説明する。図１には、劣化診断装置１０内の機能構成が示されている。

劣化診断装置１０は、入出力Ｉ／Ｆ１９、制御部１８、第１の演算部１１、第２の演算部１２、切り出し部１３、正規化部１４、第３の演算部１５、マッピング部１６、及び診断部１７を備える。

入出力Ｉ／Ｆ１９には、車両５０内のセンサ２０から、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号（トレースデータ）が入力される（又は、受信される）。機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号は、例えば、Ｕ相モータ電流の時間的変化を示す信号である。入出力Ｉ／Ｆ１９は、入力された信号（トレースデータ）を制御部１８へ供給する。

制御部１８は、劣化診断装置１０における各部を全体的に制御する。例えば、制御部１８は、入出力Ｉ／Ｆ１９から受けた信号を第１の演算部１１へ供給する。

第１の演算部１１は、例えば、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号（の波形ＷＦ１）を制御部１８から取得する。第１の演算部１１は、その信号の波形ＷＦ１を時間的に遅延させた遅延波形ＷＦ２を生成し、信号の波形ＷＦ１と遅延波形ＷＦ２との自己相関を演算して（図４（ａ）及び（ｂ）参照）、自己相関係数（時間をずらした自データの波形との重なり度合い）の時間的変化を算出する。そして、第１の演算部１１は、自己相関係数の値が最初に極大になるときの遅延時間を、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１として求める。第１の演算部１１は、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１の情報を制御部１８経由で第２の演算部１２及び切り出し部１３へ供給する。

第２の演算部１２には、例えば、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号（の波形ＷＦ１）と、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１の情報とが供給される。第２の演算部１２は、周期Ｔ１の情報に応じて、周期Ｔ１を有しており、信号の波形ＷＦ１に対して位相的に遅延させた正弦波ＷＦ３を生成する。そして、第２の演算部１２は、信号の波形ＷＦ１と正弦波ＷＦ３との相互相関を演算して（図４（ｃ）及び（ｄ）参照）、相互相関係数（同一周期の正弦波と自データとの重なり度合い）の時間的変化を算出する。そして、第２の演算部１２は、相互相関係数の値が最初に極大（又は極小）になるときの原点からの位相差を、信号の波形ＷＦ１の正弦波ＷＦ３に対する位相差θとして求める。第２の演算部１２は、信号の波形ＷＦ１の正弦波ＷＦ３に対する位相差θの情報を制御部１８経由で切り出し部１３へ供給する。

切り出し部１３には、例えば、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号（の波形ＷＦ１）と、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１の情報と、信号の波形ＷＦ１の正弦波ＷＦ３に対する位相差θの情報とが供給される。切り出し部１３は、信号の波形ＷＦ１における原点から位相差θでずれた位置を基準として（図４（ｅ）、図５（ａ）参照）、信号の波形ＷＦ１から周期Ｔ１の単位で範囲を反復して区切って波形パターンとする。すなわち、切り出し部１３は、信号の波形ＷＦ１から周期Ｔ１の単位で基準波形パターンＷＰ１と複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５とをそれぞれ切り出す。基準波形パターンＷＰ１は、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５より前（例えば、直前）の周期Ｔ１の波形パターンである。切り出し部１３は、基準波形パターンＷＰ１と複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５とを制御部１８経由で正規化部１４へ供給する。

正規化部１４には、例えば、切り出された基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の情報が供給される。正規化部１４は、基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の時間軸方向の長さ（波形パターン長）を正規化する。すなわち、正規化部１４は、基準波形パターンＷＰ１、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれの周期Ｔ１を周期Ｔｎに正規化する（図３（ｇ）参照）。正規化部１４は、周期がＴｎに正規化された基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の情報を制御部１８経由で第３の演算部１５へ供給する。

第３の演算部１５には、例えば、周期がＴｎに正規化された基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の情報が供給される。第３の演算部１５は、正規化された基準波形パターンＷＰ１を用いて、正規化された複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれから複数の特徴評価値（複数の特徴量）を抽出する。複数の特徴評価値は、波形パターンの形状のくずれを評価するために適した複数の値であればどのような値であってもよい。例えば、第３の演算部１５は、正規化された複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれから、第１特徴評価値と第２特徴評価値とを抽出する。

第１特徴評価値（第１の特徴量）は、例えば、波形パターンの振幅成分の基準波形パターンＷＰ１からのオフセットに関する評価値である。すなわち、第１特徴評価値は、波形パターン（例えば、ＷＰ２）が基準波形パターンＷＰ１から振幅軸方向にどの程度ずれているのかを示す値である（図６（ａ）参照）。第１特徴評価値の値が大きいほど、評価対象の波形パターンは、基準波形パターンＷＰ１から全体的に振幅軸方向にずれていることになる。

第２特徴評価値（第２の特徴量）は、例えば、波形パターンの基準波形パターンＷＰ１からの形状の差に関する評価値である。すなわち、第２特徴評価値は、波形パターンの振幅成分の基準波形パターンＷＰ１からのオフセットがキャンセルされた状態で、波形パターン（例えば、ＷＰ２）と基準波形パターンＷＰ１との振幅レベルの正負を考慮した差異を（例えば、複数の評価点について）加え合わせたものである（図６（ａ）参照）。第２特徴評価値の値が大きいほど、評価対象の波形パターンは、基準波形パターンＷＰ１からその形状がくずれていることになる。なお、波形パターンの振幅成分の基準波形パターンＷＰ１からのオフセットをキャンセルさせる際に用いるオフセット量は、第１特徴評価値を抽出する際に求めたオフセット量であってもよい。

第３の演算部１５は、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれの複数の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）の情報を制御部１８経由でマッピング部１６へ供給する。

マッピング部１６には、例えば、速度及びパルスモードが同じである複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれの複数の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）の情報が供給される。マッピング部１６は、第１特徴評価値と第２特徴評価値とを複数の座標軸とする座標空間ＣＳ内に、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の第１特性評価値及び第２特性評価値を示す複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５をマッピングする（図６（ｂ）参照）。さらに、マッピング部１６は、複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５を、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の時間的順番を示す記号とともにマッピングする（図６（ｂ）参照）。

座標空間ＣＳでは、上記のように、原点から第１特徴評価値の軸の正方向に離れるほど、評価対象の波形パターンが基準波形パターンＷＰ１から全体的に振幅軸方向にずれていることが示される。また、この座標空間ＣＳでは、上記のように、原点から第２特徴評価値の軸の正方向に離れるほど、評価対象の波形パターンの形状が基準波形パターンＷＰ１の形状からくずれていることが示される。

マッピング部１６は、座標空間ＣＳ内にマッピングされた複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５の情報を制御部１８経由で診断部１７へ供給する。

診断部１７には、例えば、座標空間ＣＳ内にマッピングされた複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５の情報が供給される。診断部１７は、座標空間ＣＳ内におけるマッピングされた複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５の分布から、機器４０の劣化を診断する。診断部１７は、診断結果を制御部１８経由で入出力Ｉ／Ｆ１９へ供給する。入出力Ｉ／Ｆ１９は、供給された診断結果を車両５０内の報知部３０へ出力する（又は送信する）。

次に、実施の形態にかかる劣化診断装置１０による劣化診断方法について、図２を用いて説明する。図２は、劣化診断方法における処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１では、入出力Ｉ／Ｆ１９に、車両５０内のセンサ２０から、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号（トレースデータ）が入力される（又は、受信される）。入出力Ｉ／Ｆ１９には、例えば、Ｕ相モータ電流の時間的変化を示す信号として、互いに異なる波形ＷＦ１、ＷＦ１１を有する複数の信号が入力される（図３（ａ）、（ｂ）参照）。入出力Ｉ／Ｆ１９は、入力された信号（トレースデータ）を制御部１８へ供給する。

ステップＳ２では、第１の演算部１１が、例えば、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号の波形ＷＦ１、ＷＦ１１を制御部１８から取得する。第１の演算部１１は、その信号の波形ＷＦ１を時間的に遅延させた遅延波形ＷＦ２を生成し、信号の波形ＷＦ１と遅延波形ＷＦ２との自己相関を演算して（図４（ａ）及び（ｂ）参照）、自己相関係数（時間をずらした自データの波形との重なり度合い）の時間的変化を算出する。そして、第１の演算部１１は、自己相関係数の値が最初に極大になるときの遅延時間を、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１（図４（ｃ）参照）として求める。同様にして、第１の演算部１１は、信号の波形ＷＦ１１の周期Ｔ１１（図４（ｄ）参照）を求める。第１の演算部１１は、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１及び信号の波形ＷＦ１１の周期Ｔ１１の情報を制御部１８経由で第２の演算部１２及び切り出し部１３へ供給する。

次に、第２の演算部１２には、例えば、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号の波形ＷＦ１、ＷＦ１１と、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１及び信号の波形ＷＦ１１の周期Ｔ１１の情報とが供給される。第２の演算部１２は、周期Ｔ１の情報に応じて、周期Ｔ１を有しており信号の波形ＷＦ１に対して位相的に遅延させた正弦波ＷＦ３を生成する。そして、第２の演算部１２は、信号の波形ＷＦ１と正弦波ＷＦ３との相互相関を演算して（図４（ｃ）及び（ｄ）参照）、相互相関係数（同一周期の正弦波と自データとの重なり度合い）の時間的変化を算出する。そして、第２の演算部１２は、相互相関係数の値が極大（又は極小）になるときの原点からの位相差を、信号の波形ＷＦ１の正弦波ＷＦ３に対する位相差θとして求める。同様にして、第２の演算部１２は、信号の波形ＷＦ１１の正弦波に対する位相差（図示せず）を求める。第２の演算部１２は、信号の波形ＷＦ１の正弦波ＷＦ３に対する位相差θと信号の波形ＷＦ１１の正弦波に対する位相差との情報を制御部１８経由で切り出し部１３へ供給する。

ステップＳ３では、切り出し部１３に、例えば、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号の波形ＷＦ１、ＷＦ１１と、信号の波形ＷＦ１の周期Ｔ１及び信号の波形ＷＦ１１の周期Ｔ１１の情報と、信号の波形ＷＦ１の正弦波ＷＦ３に対する位相差θ及び信号の波形ＷＦ１１の正弦波に対する位相差の情報とが供給される。切り出し部１３は、信号の波形ＷＦ１における原点から位相差θでずれた位置を基準として（図４（ｅ）、図５（ａ）参照）、信号の波形ＷＦ１から周期Ｔ１の単位で範囲を反復して区切って波形パターンとする。すなわち、切り出し部１３は、信号の波形ＷＦ１から周期Ｔ１の単位で基準波形パターンＷＰ１と複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５とをそれぞれ切り出す（図３（ｃ）参照）。基準波形パターンＷＰ１は、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５より前（例えば、直前）の周期Ｔ１の波形パターンである。同様にして、切り出し部１３は、信号の波形ＷＦ１１における原点から位相差でずれた位置を基準として、信号の波形ＷＦ１１から周期Ｔ１１の単位で基準波形パターン（図示せず）と複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３とをそれぞれ切り出す（図３（ｄ）参照）。切り出し部１３は、基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５と、周期Ｔ１１の基準波形パターン（図示せず）及び複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３とを制御部１８経由で正規化部１４へ供給する。

ステップＳ４では、正規化部１４に、例えば、切り出された基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５と、周期Ｔ１１の基準波形パターン（図示せず）及び複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３との情報が供給される。正規化部１４は、基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の時間軸方向の長さ（波形パターン長）を正規化する。すなわち、正規化部１４は、基準波形パターンＷＰ１、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれの周期Ｔ１を周期Ｔｎに正規化する（図３（ｇ）参照）。同様に、正規化部１４は、周期Ｔ１１の基準波形パターン（図示せず）及び複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３のそれぞれの周期Ｔ１１を周期Ｔｎに正規化する（図３（ｇ）参照）。正規化部１４は、周期がＴｎに正規化された基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５と基準波形パターン（図示せず）及び複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３との情報を制御部１８経由で第３の演算部１５へ供給する。

ステップＳ５では、第３の演算部１５に、例えば、周期がＴｎに正規化された基準波形パターンＷＰ１及び複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５と基準波形パターン（図示せず）及び複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３との情報が供給される。第３の演算部１５は、ＤｙｎａｍｉｃＳＶＤ（動的な特異値分解）演算を行うことにより、正規化された基準波形パターンＷＰ１を用いて、正規化された複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれから複数の特徴評価値（複数の特徴量）を抽出する。例えば、第３の演算部１５は、正規化された複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれから、第１特徴評価値と第２特徴評価値とを抽出する。同様に、第３の演算部１５は、正規化された複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３のそれぞれから、第１特徴評価値と第２特徴評価値とを抽出する。

例えば、特徴モデルが特異値分解である場合、ＤｙｎａｍｉｃＳＶＤ（動的な特異値分解）演算は、特開２００９−７８７６４に記載されているように行うことができる。すなわち、過去の波形パターンの特徴と過去の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）とが予め取得されている。そして、過去の波形パターンの特徴を示す主成分行列・特異値と過去の特徴評価値とから、過去の波形パターンの特徴値が並べられた行列を近似的に再現する。そして、再現した行列に、新しい波形パターンの特徴値の集合の行（又は列）を追加し、再度特異値分解を行うことで、過去の波形パターンの特徴と過去の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）との更新を行う。なお、特徴モデルとしてベータ推定やニューラルネットワークなどを用いても良い。

第３の演算部１５は、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれと複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３のそれぞれとの複数の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）の情報を制御部１８経由でマッピング部１６へ供給する。

ステップＳ６では、マッピング部１６に、例えば、速度及びパルスモードが同じである複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５のそれぞれと複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３のそれぞれとの複数の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）の情報が供給される。マッピング部１６は、第１特徴評価値と第２特徴評価値とを複数の座標軸とする座標空間ＣＳ内に、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５、ＷＰ１２、ＷＰ１３の第１特性評価値及び第２特性評価値を示す複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５、ＣＰ１２、ＣＰ１３をマッピングする（図６（ｂ）参照）。

さらに、マッピング部１６は、複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５を、複数の波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５の時間的順番を示す記号とともにマッピングする。図６（ｂ）では、データ番号「１」により座標ＣＰ２が時間的順番の一番早い波形パターンＷＰ２に対応していることが示されている。また、座標ＣＰ２〜ＣＰ５の間を結ぶ線により、座標ＣＰ３、ＣＰ４、ＣＰ５が、波形パターンＷＰ２に続く時間的順番の波形パターンＷＰ３、ＷＰ４、ＷＰ５に対応していることが示されている。座標ＣＰ５以降の線がないことにより、座標ＣＰ５が時間的順番の一番遅い波形パターンＷＰ５に対応していることが示されている。同様に、マッピング部１６は、複数の座標ＣＰ１２、ＣＰ１３も、複数の波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３の時間的順番を示す記号とともにマッピングする（図示せず）。

それとともに、マッピング部１６は、正常域ＮＲを更新する。この正常域ＮＲは、予め特定されている。すなわち、複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５、ＣＰ１２、ＣＰ１３と速度及びパルスモードが同じである複数の波形パターンの第１特性評価値及び第２特性評価値を示す複数の座標が上記と同様にして予めマッピングされ、その複数の座標の分布の中心から標準偏差σの数倍に含まれる範囲（例えば、分布の中心から３σに含まれる範囲）が、該当速度及び該当パルスモードに対する正常域ＮＲとして特定されている。そして、ＤｙｎａｍｉｃＳＶＤ（動的な特異値分解）演算により、過去の特徴評価値（第１特徴評価値、第２特徴評価値）の更新が行われることに伴い、この正常域ＮＲの情報もマッピング部１６により更新される。

ステップＳ７では、診断部１７に、例えば、座標空間ＣＳ内にマッピングされた複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５、ＣＰ１２、ＣＰ１３の情報が供給される。診断部１７は、座標空間ＣＳ内におけるマッピングされた複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５、ＣＰ１２、ＣＰ１３の分布から、機器４０に異常が発生したか否かを判断する。

例えば、診断部１７は、複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５、ＣＰ１２、ＣＰ１３のうち正常域ＮＲ（図３（ｈ）参照）から外れた座標が存在する場合、機器４０に異常が発生したと判断して処理をＳ８へ進め、複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５、ＣＰ１２、ＣＰ１３のうち正常域ＮＲ（図３（ｈ）参照）から外れた座標が存在しない場合、機器４０に異常が発生していないと判断して処理をＳ９へ進める。

あるいは、例えば、診断部１７は、複数の座標ＣＰ２〜ＣＰ５のうち時間的順番が一番遅い座標ＣＰ５、又は複数の座標ＣＰ１２、ＣＰ１３のうち時間的順番が一番遅い座標ＣＰ１３が正常域ＮＲ（図３（ｈ）参照）から外れている場合、機器４０に異常が発生したと判断して処理をＳ８へ進め、時間的順番が一番遅い座標ＣＰ５及び座標ＣＰ１３がいずれも正常域ＮＲ（図３（ｈ）参照）から外れていない場合、機器４０に異常が発生していないと判断して処理をＳ９へ進める。このとき、判断に用いる正常域ＮＲは、ステップＳ６でマッピング部１６により更新される前（例えば、直前）の正常域ＮＲとすることができる。

ステップＳ８では、診断部１７が、機器４０の劣化が発生している（劣化あり）と診断する。診断部１７は、機器４０の劣化が発生しているとの診断結果を制御部１８経由で入出力Ｉ／Ｆ１９へ供給する。入出力Ｉ／Ｆ１９は、その診断結果を車両５０内の報知部３０へ出力する（又は送信する）。

ステップＳ９では、診断部１７が、機器４０の劣化が発生していない（劣化なし）と診断する。診断部１７は、機器４０の劣化が発生していないとの診断結果を制御部１８経由で入出力Ｉ／Ｆ１９へ供給する。入出力Ｉ／Ｆ１９は、その診断結果を車両５０内の報知部３０へ出力する（又は送信する）。

ステップＳ１０では、車両５０内の報知部３０が、劣化診断装置１０から出力された診断結果を例えば車両５０の運転手に報知する。これにより、ステップＳ８を経由した場合、機器４０の劣化が発生しているとの診断結果が例えば車両５０の運転手に報知され、ステップＳ９を経由した場合、機器４０の劣化が発生していないとの診断結果が例えば車両５０の運転手に報知される。

以上のように、実施の形態では、切り出し部１３が、信号の波形における原点から位相差でずれた位置を基準として、信号の波形から周期の単位で複数の波形パターンを切り出す。このように、周期の単位で切り出された複数の波形パターンのそれぞれから第３の演算部１５が複数の特徴評価値（複数の特徴量）を抽出するので、信号の波形の特徴を周期の精度で抽出することができる。これにより、機器４０の動作状態の時間的変化に関する信号の波形からその特徴を高精度に抽出することができる。この結果、非常に粗い走行区間の単位で特徴を評価する場合に検出することが困難であった機器の瞬間的かつ突発的な異常動作を検出することができるので、機器の劣化を診断する際の精度を向上できる。

また、正規化部１４は、切り出し部１３により切り出された複数の波形パターンのそれぞれの周期を正規化する。これにより、切り出し部１３により切り出された複数の波形パターンのうちに互いに周期の異なる波形パターン（例えば、波形パターンＷＰ２〜ＷＰ５及び波形パターンＷＰ１２、ＷＰ１３）が混在する場合でも、信号の波形の特徴を周期の単位で抽出することが容易であるとともに、信号の波形の特徴を互いに比較することも容易である。

さらに、マッピング部１６は、第１特徴評価値（第１の特徴量）と第２特徴評価値（第２の特徴量）とを複数の座標軸とする座標空間内に、複数の波形パターンの第１特徴評価値及び第２特徴評価値を示す複数の座標をマッピングする。これにより、その座標空間内における複数の座標の分布から、機器４０に異常が発生したか否かを診断部１７が判断するための基準となる正常域ＮＲを特定することができる。また、マッピングを行いながら動的に正常域ＮＲを更新できるので、正常域ＮＲの特定の精度を動的に向上できる。

なお、マッピング部１６は、座標空間ＣＳ内に、複数の座標を、保護動作の種類を識別した状態でマッピングしても良い。例えば、マッピング部１６は、図７に示すようにマッピングしても良い。図７において、領域Ｒ１に含まれる複数の座標は、機器４０（例えば、モータ）におけるフィルタコンデンサの過電圧の保護が作動した場合の動作状態に対応している。領域Ｒ２又はＲ３に含まれる複数の座標は、機器４０（例えば、モータ）におけるＩＰＭ（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＰｏｗｅｒＭｏｄｕｌｅ）の保護検知が作動した場合の動作状態に対応している。領域Ｒ４又はＲ５に含まれる複数の座標は、機器４０（例えば、モータ）における主電動機部の過電流の保護が作動した場合の動作状態に対応している。このような保護動作の種類を識別したマッピング情報を診断部１７へ供給すれば、診断部１７が、機器４０の保護動作の種類も考慮して、機器４０の劣化を診断することができる。これにより、機器４０の劣化を診断する際の精度をさらに向上することができる。

あるいは、マッピング部１６は、座標空間ＣＳ内に、複数の座標を、速度及びパルスモードの少なくとも一方に関する複数の条件を識別した状態でマッピングしてもよい。このような複数の条件を識別したマッピング情報を診断部１７へ供給すれば、診断部１７が、複数の条件のいずれであるのかも考慮して、機器４０の劣化を診断することができる。これにより、機器４０の劣化を診断する際の精度をさらに向上することができる。

例えば、マッピング部１６は、図８に示すようにマッピングしても良い。図８において、破線で示す境界線ＢＬ１１の左側の領域は、機器４０（例えば、モータ）におけるインバータのパルスモードがパルス数の低い同期モード（例えば、１パルスモード、３パルスモード）である場合の動作状態に対応している。境界線ＢＬ１１の右側の領域は、機器４０（例えば、モータ）におけるインバータのパルスモードがパルス数の高い同期モード（例えば、５パルスモード、７パルスモード、９パルスモードなど）又は非同期モードである場合の動作状態に対応している。このようなパルスモードの種類を識別したマッピング情報を診断部１７へ供給すれば、診断部１７が、機器４０のパルスモードの種類も考慮して、機器４０の劣化を診断することができる。これにより、機器４０の劣化を診断する際の精度をさらに向上することができる。

あるいは、例えば、マッピング部１６は、図９に示すようにマッピングしても良い。図９において、正常域ＮＲ２１は、車両５０の走行速度が３０ｋｍ／ｈ台である場合の動作状態に対応している。正常域ＮＲ２２は、車両５０の走行速度が４０ｋｍ／ｈ台である場合の動作状態に対応している。正常域ＮＲ２３は、車両５０の走行速度が５０ｋｍ／ｈ台である場合の動作状態に対応している。正常域ＮＲ２４は、車両５０の走行速度が６０ｋｍ／ｈ台である場合の動作状態に対応している。正常域ＮＲ２５は、車両５０の走行速度が７０ｋｍ／ｈ台である場合の動作状態に対応している。このような車両５０の走行速度を識別したマッピング情報を診断部１７へ供給すれば、診断部１７が、車両５０の走行速度も考慮して、機器４０の劣化を診断することができる。これにより、機器４０の劣化を診断する際の精度をさらに向上することができる。

以上のように、本発明にかかる劣化診断装置は、車両に搭載された機器の劣化を診断することに有用である。

１０劣化診断装置
１１第１の演算部
１２第２の演算部
１３切り出し部
１４正規化部
１５第３の演算部
１６マッピング部
１７診断部
１８制御部
１９入出力Ｉ／Ｆ
２０センサ
３０報知部
４０機器
５０車両

Claims

車両に搭載された機器の劣化を診断する劣化診断装置であって、
前記機器の動作状態の時間的変化に関する信号を取得し、前記信号の波形と前記信号の波形を時間的に遅延させた遅延波形との自己相関を演算して、前記信号の波形の周期を求める第１の演算部と、
前記信号の波形と、前記周期を有しており、前記信号の波形に対して位相的に遅延させた正弦波との相互相関を演算して、前記信号の波形の前記正弦波に対する位相差を求める第２の演算部と、
前記信号の波形における原点から前記位相差でずれた位置を基準として、前記信号の波形から前記周期の単位で複数の波形パターンを切り出す切り出し部と、
前記複数の波形パターンのそれぞれから当該波形パターンの形状のくずれを評価するための複数の特徴量を抽出する第３の演算部と、
を備えたことを特徴とする劣化診断装置。
切り出された前記複数の波形パターンのそれぞれの周期を正規化する正規化部をさらに備え、
前記第３の演算部は、正規化された前記複数の波形パターンのそれぞれから複数の特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の劣化診断装置。
前記切り出し部は、さらに、前記複数の波形パターンより前の前記周期の波形パターンを基準波形パターンとして切り出し、
前記第３の演算部は、正規化された前記複数の波形パターンのそれぞれから、前記波形パターンの振幅成分の前記基準波形パターンからのオフセットに関する第１の特徴量と前記波形パターンの前記基準波形パターンからの形状の差に関する第２の特徴量とを抽出し、
前記劣化診断装置は、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量とを複数の座標軸とする座標空間内に前記複数の波形パターンの前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量を示す複数の座標をマッピングするマッピング部をさらに備えた
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の劣化診断装置。
前記マッピング部は、前記複数の座標を、速度及びパルスモードの少なくとも一方に関する複数の条件を識別した状態でマッピングする
ことを特徴とする請求項３に記載の劣化診断装置。
車両に搭載された機器の劣化を診断する劣化診断方法であって、
前記機器の動作状態の時間的変化に関する信号を取得する工程と、
前記信号の波形と前記信号の波形を時間的に遅延させた遅延波形との自己相関を演算して、前記信号の波形の周期を求める工程と、
前記信号の波形と、前記周期を有しており前記信号の波形に対して位相的に遅延させた正弦波との相互相関を演算して、前記信号の波形の前記正弦波に対する位相差を求める工程と、
前記信号の波形における原点から前記位相差でずれた位置を基準として、前記信号の波形から前記周期の単位で複数の波形パターンを切り出す工程と、
前記複数の波形パターンのそれぞれから当該波形パターンの形状のくずれを評価するための複数の特徴量を抽出する工程と、
を含むことを特徴とする劣化診断方法。