JP5856446B2 - 鉄道車両用保守システム - Google Patents
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Description
また、特許文献2、3は、自動車の整備作業に伴い、故障要因を早期に発見することや、部品交換作業に伴う誤った異常診断通報を防止することを開示するもので、上述の鉄道車両用異常予兆検知システムには適用することができない。
(1)鉄道車両のセンサデータ若しくは制御指令値を前記鉄道車両から収集・分析し、前記鉄道車両の異常予兆を判定する異常予兆判定装置を備えた鉄道車両用保守システムにおいて、前記鉄道車両の位置データあるいは予め定められたメンテナンス計画時刻の到来に基づいて、該鉄道車両がメンテナンス中であることを判定するメンテナンス判定装置を備え、該メンテナンス判定装置によりメンテナンス実行中と判定されたときに、前記異常予兆判定装置による判定を禁止、あるいはしきい値を、異常予兆検知されにくい値に変更する異常予兆判定抑制手段を備えた。
車両に搭載された異常判定装置には、予め正常時における開閉に要するドア動作時間、ドアを駆動する駆動空気圧(ドア駆動圧)、外気温の関係を、例えば、ベクトル量子化クラスタリングを用いて正常モデルとして学習する。
この距離は現在の状態が正常状態から離れるほど大きくなるため、この距離を診断指標として異常予兆を判定し、異常予兆の判定結果を表示装置に表示する。
具体的にはこの表示装置は診断指標のトレンドを示し、診断指標が予め決められた所定値を超えた場合には警告を表示する。
図1で説明した異常予兆判定装置から算出される診断指標は、図2(a)に示すように正常状態から離れるに従って値が大きくなり、その大きさに基づいて予兆や異常を判定できる。
しかし図2(b)に示すように、車両のメンテナンス中には、注油、調整、部品交換、分解整備などが行われることにより、車両運行時とは違う状況、すなわち正常モデルとして学習したパラメータ同士の相関とは異なる相関関係をとるため、メンテンナンス中には、例えば、ドア動作時間とドア駆動圧の相関関係が大きく変化する場合がある。
この際に、メンテナンス判定装置(303)が車両(301)から送信される時刻及び位置情報と地上データベースから得られるダイヤグラム(車両の運行情報)あるいはメンテナンス計画と比較し、センサ、制御データに付随したタイムスタンプの時刻にメンテを実行しているか否かを判定する。異常予兆判定装置の異常判定結果やメンテナンス判定装置によるメンテ実行中の検知フラグ(メンテ実行中フラグ)は表示装置(305)に送られ、異常判定のための診断指標及びメンテナンス実行中フラグが時系列で表示される。
図4から図6を用いて本発明の実施例1について説明する。
図4は、本実施例により異常予兆判定を禁止するためのフローチャートの一例である。
ステップS401ではメンテ判定処理を実施する。このメンテ判定処理については図5を用いて後で説明する。
一方ステップS402でメンテナンス中でないと判断された場合にはステップS404に進み、図1で説明したような予兆判定を実施する。このようにメンテナンス中に異常予兆診断を禁止することでメンテナンス作業による誤診断を防止し、異常予兆診断の精度を向上させることができる。
ステップS501では車両が車両基地(デポ)にいるか否かを判定する。具体的にはダイヤグラムと時刻で車両位置を推定するか、あるいは車載されたGPS装置からの位置情報を用いても車両位置を測定し、車両がデポにいるか否かを判定する。
すなわち本発明により、メンテナンス計画どおり車両がデポ内に入構していることにより、メンテナンス中であると自動的かつ確実に判断し、メンテナンス中の誤診断を防止する。
車両から送信される速度が所定速度以下になり、かつあらかじめ定められたダイヤグラムあるいはメンテナンス計画に基づいて、メンテナンス計画時刻を抽出したメンテナンス計画時刻フラグが1であるときに、メンテナンス実行中フラグが1にセットされる。この結果、メンテナンス実行中でフラグが1の間は、たとえ診断指標が予兆判定しきい値を超えても、予兆判定フラグは1にならず、異常予兆と判定せず、異常予兆の判定が抑制される。本実施例においては、このようにメンテ実行中に予兆判定を禁止することによりメンテ作業による誤診断を防止できる。
運行中のトラブルにより、事前のメンテナンス計画どおりにメンテが行われない場合も考えられる。そのような場合にも有用なメンテナンス実行判定方法について、図7と図8を用いて説明する。すなわち、本実施例では、車両がデポに入構すると、メンテナンスのため、走行中車両に蓄積された各種センサ情報や制御情報等の車両情報がデポ内のコンピュータにダウンロードされることを利用する。
なお、運行中にも携帯無線通信網を利用して、一部のデータは随時ダウンロードされるが、予兆診断を実施するためには車上に蓄積されたデータを大量ダウンロードする必要があり、デポに戻りWifi無線によるデータの大量ダウンロードが実施される。特に車両故障時において、車両情報のダウンロードは異常分析を行うために必ず行われる作業であるため、本方法により確実にメンテナンス中であることを判定できる。
メンテナンス中の部品交換や調整により正常であるときのパラメータ相関が大きく変わった場合は正常モデルのリセット(再学習)が必要である。そのような場合に対応する実施例を図9〜11を用いて説明する。
この変化量が所定値よりも大きいと判定された場合は、ステップS1004に進み、予兆診断正常モデル再学習フラグを1にし、正常モデルの再学習を実施する。
このように、本実施例では部品の交換・調整が行われ、その結果、診断指標が大きく変化した場合にのみ、正常モデルのリセットを自動で行って正常モデルの再学習するため、この再学習値により、正常モデルを基準とした予兆、異常を判断するしきい値が正しくリセットされて、異常予兆の判定が抑制され、部品交換・調整時の誤診断を防止できる。
302 地上データベース
303 メンテナンス判定装置
304 異常予兆判定装置
305 表示装置
1201 鉄道車両
1202 保守センタ(地上)
1203 異常予兆判定装置
1204 メンテナンス判定装置
1205 地上データベース
1206 表示装置
Claims (6)
- 鉄道車両のセンサデータ若しくは制御指令値を前記鉄道車両から収集・分析し、前記鉄道車両の異常予兆を判定する異常予兆判定装置を備えた鉄道車両用保守システムにおいて、
前記鉄道車両の位置データあるいは予め定められたメンテナンス計画時刻の到来に基づいて、該鉄道車両がメンテナンス中であることを判定するメンテナンス判定装置を備え、
前記メンテナンス判定装置によりメンテナンス実行中と判定されたときに、前記異常予兆判定装置による判定を禁止、あるいはしきい値を、異常予兆検知されにくい値に変更する異常予兆判定抑制手段を備え、
前記メンテナンスには部品交換・調整が含まれ、かつ前記メンテナンス後に前記異常予兆判定装置の判定指標の変化量が所定値よりも大きい時には、前記異常予兆判定抑制手段が正常モデルを再学習し該正常モデルを基準として異常予兆を行うためのしきい値をリセットする
ことを特徴とする鉄道車両用保守システム。 - 請求項1に記載の鉄道車両用保守システムにおいて、
前記メンテナンス判定装置は、前記鉄道車両から送信された位置情報及び時刻情報と、予め定められたダイヤグラムあるいはメンテナンス計画とに基づいて、メンテナンス中であるか否かを判定する
ことを特徴とする鉄道車両用保守システム。 - 請求項2に記載の鉄道車両用保守システムにおいて、
前記メンテナンス計画時刻に前記鉄道車両が車両基地内にいることにより、メンテナンス実行開始を判定する
ことを特徴とする鉄道車両用保守システム。 - 請求項1に記載の鉄道車両用保守システムにおいて、
車両基地内で前記鉄道車両から、異常予兆判定を行うためのデータダウンロードが開始されたことにより、メンテナンス実行開始を判定する
ことを特徴とする鉄道車両用保守システム。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の鉄道車両用保守システムにおいて、
前記鉄道車両の速度が所定値より大きいか、前記鉄道車両が車両基地から所定距離より離れていることにより、メンテナンス実行終了を判定する
ことを特徴とする鉄道車両用保守システム。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の鉄道車両用保守システムにおいて、
前記メンテンナンス判定装置によりメンテナンス中であると判定されたことを表示する表示装置を備える
ことを特徴とする鉄道車両用保守システム。
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Applications Claiming Priority (1)
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JP2011251668A JP5856446B2 (ja) | 2011-11-17 | 2011-11-17 | 鉄道車両用保守システム |
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