JP6335098B2 - 転てつ機の動作状態の監視方法および監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、鉄道の転てつ機の動作状態を監視する方法および装置に関する。

電気転てつ機を監視する監視装置は、既に開発され、実用化されている(非特許文献１，２)。この監視装置では、転換動作に伴う負荷の大きさを、動作電流と電圧の計測値から推定する方法を採用している。

京三サーキュラー Vol．41、No．4、pp3-13、1990 鉄道技術研究所速報 No．A-86-102、pp1-20、1986

しかし、上記監視装置は、転てつ機の動作電流と電圧の計測値を鉄道信号の集中監視を行う保守区や指令所へ出力し、記録するに止まっており、その計測値に基づいて動作状態の良否を判断するところまでは行っていない。

転てつ機や分岐器、用品等の状態に変化が発生した場合、たとえば、レールが摺動する分岐器の床板が錆びた場合は、可動レール（トングレール）が転てつ機により動作している間の負荷（以下、転換負荷という。）が大きくなり、転換負荷波形（動作かんストロークを横軸、転換負荷を縦軸としたグラフの波形）が変化する。これは、電流および電圧の時間変化においても同様の傾向となる。

図１９および図２０は、二つの電気転てつ機の転換負荷特性図であり、時間を横軸、転換負荷を縦軸とした転換負荷波形の例を示す。図１９、図２０において、ａはトングレールの定位密着状態における電流（または電圧。以下、同じ。）の変化、ｂは転換動作直前の負荷ゼロの区間、ｃは転換動作の間の電流の変化、ｄはトングレールの反位密着状態における電流である。

従来行われている転てつ機の動作状態の監視方法は、図１９、図２０の転換負荷波形を監視装置の表示部に表示し、保守員等がその転換負荷波形を検査するものである。すなわち、図１９、図２０に例示するように、計測された転換負荷に対して予め閾値ＴＬを設定し、転換動作ごとに得られる計測値がその閾値ＴＬを超えない場合は「良」、閾値ＴＬを超えた場合は「否」と判断する。そして、閾値ＴＬの設定は、転てつ機毎の個別設定ではなく、信号機器室等に設置される処理装置単位で行っている。また、動作状態良否の判断基準である閾値ＴＬは、監視装置の使用者が任意に定めた一定値である。

上記のように、従来方法においては、図１９の転換動作の時間範囲における電流の変化(転換負荷波形)を記録するのみであって、その変化が正常であるか否かは、記録された転換負荷波形が閾値ＴＬを超えたか否かで判断する。したがって、たとえば、図１９にｄで示すように、転換動作後の反位密着時の転換負荷が閾値ＴＬを超えることがあっても、これは転換動作の範囲外に単に記録されるだけであるため、注目されないことがある。したがって、図１９のｄの転換負荷が閾値ＴＬを超えても、それは、転てつ機の密着調整の不良によるものか、他の原因によるものかを判断することは不可能である。

また、閾値ＴＬのみが動作状態良否の判断基準であるため、閾値ＴＬを超えない範囲で転換負荷波形が変化したような場合には、状態変化を検知できるとは限らない。たとえば、図２０にｅで示すように、閾値ＴＬより小さい範囲での状態変化は検出不可能である。

一方、閾値の設定を一定値ではなく、動作かんストローク毎に変化させる手法も考えられるが、分岐器・転てつ機毎に適正な閾値は異なるため、閾値を場所毎に適正に設定することは、実運用上の課題がある。

このように、従来は、閾値を超えない範囲で発生する動作状態変化の検知と、状態変化の判断基準となる閾値の設定との２つに問題があった。

そこで、本発明は、上記の問題に鑑み、閾値を超えない範囲で発生する動作状態変化の検知と、状態変化の判断基準となる閾値の設定との２つに問題を同時に解決することができる、すなわち、監視対象装置の動作状態良否判断基準の自動設定、装置毎の個別設定および良否判断の適正化を行うことができる監視方法およびその監視方法を用いる監視装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明による監視方法は、（Ａ）実運用時に転てつ機からその動作状態の特性を表す転換時データを抽出し、（Ｂ）その抽出された転換時データから転てつ機の正常な動作状態を集積・学習して、その学習データを生成し、(Ｃ)その学習データから基準データを作成し、(Ｄ)その後に抽出される転換時データを基準データと比較して、動作状態の良否を判定することを特徴とする。

本発明による監視方法は、他の側面においては、下記の手順からなることを特徴とする。
（ａ）実運用時に転てつ機からその動作状態の特性を表す転換時データを抽出し、抽出した転換時データをコンピュータにより時間軸正規化して保存する。時間軸正規化は、環境変化による影響を排除するために行う。
（ｂ）係員が、目前の転てつ機の転換動作から、または、転てつ機より抽出され処理されて出力する転換負荷波形から、転換動作が正常であると判断したときはその旨をコンピュータに入力する。
（ｃ）転換動作が正常である旨が入力された場合の転換時データを学習データとして、コンピュータによりその学習データから基準データを作成し、保存する。
（ｄ）転てつ機の転換時ごとに抽出される転換時データを比較対象データとして基準データと比較する。
（ｅ）その比較の結果を出力する。

好ましい実施の形態では、上記手順に加えて、(ｆ）保守区等の係員が、比較の結果に対応する転てつ機の転換負荷波形や転換動作を観察した結果、問題がない旨の正常確認信号が保守区等から入力された場合は、コンピュータによりその正常確認信号に基づき、その比較の結果をもたらした比較対象データを基準データに繰り入れる。

上記監視方法において、学習データから基準データを作成する方法には、前記学習データから平均値μと標準偏差σを算出し、平均値μから標準偏差σ又は−σだけ離れた位置に二つの仮想転換負荷（μi＋σi），（μi−σi）を設定して、上側の仮想転換負荷（μi＋σi）を基準データの上限判定値Ｄmax、下側の仮想転換負荷（μi−σi）を基準データの下限判定値Ｄminに設定する平均化処理法を用いることができる。

また、学習データから基準データを作成する方法には、学習データから平均値を算出することに代えて、学習データから最大値(Ｖmax)と最小値(Ｖmin)を算出し、その最大値(Ｖmax)に余裕値(α)を加算したもの(Ｖmax＋α)を上限判定値とし、最小値(Ｖmin)から余裕値(α)を減算したもの(Ｖmax−α)を下限判定値とする判断テーブルを、基準データとする統計処理法を用いることができる。

さらに、学習データから基準データを作成する方法には、転換時データを学習して得られる学習データに対して転てつ機の転換動作のストロークの所定微小区間ごとに所定の面積を有するテクスチャー画像を平面投影して基準データとしての判定ゾーンを作成する図形マッピング処理法を用いることができる。

本発明による上記監視方法を用いる監視装置は、（ｉ）実運用時に転てつ機から転換時データを抽出する転換時データ抽出手段と、（ii）転換時データ抽出手段により抽出された転換時データの時間軸を正規化する時間軸正規化手段と、（iii）転てつ機の目前の転換動作または転換負荷波形の観察によりその転換動作が正常である旨の入力に基づいて、時間軸が正規化された転換時データを学習データとして保存する学習データ生成手段と、（iv）学習データから基準データを作成して記憶する基準データ作成手段と、（ｖ）転換時データ抽出手段により転換時データが抽出されるごとに、時間軸が正規化された転換時データを比較対象データとして基準データと照合する照合手段と、（vi）照合の結果、比較対象データが基準データの範囲外にあると判定した場合に、その判定情報を出力する出力手段と、を有していることを特徴とする。

好ましい実施の形態では、上記に加えて、（vii）出力手段が差異のデータを出力しないときは、照合手段において基準データと照合された転換時データを基準データに繰り入れる基準データ繰入手段を有している。

本発明によれば、転てつ機の動作状態良否判断基準の自動設定、装置毎の個別設定および良否判断の適正化を行うことができる監視方法およびその監視方法を用いる監視装置を提供することができる。また、転てつ機の状態変化の予兆を早期に検知できるため、障害発生に至る前の適切なタイミングで状態変化の要因の探索や処置が可能になる。

本発明の一般的思想を説明する概念図である。 本発明の監視方法の基本的手順の流れを示す図である。 本発明の実施の形態に係る監視装置の構成を概略的に示すブロック図である。 図３の演算処理部の構成を示すブロック図である。 図３の演算処理部の機能を説明するブロック図である。 転換時データの抽出方法を説明する図である。 転換時データの時間軸正規化を説明する図である。 基準データの一例を示す図である。 時間軸正規化後の転換負荷波形と基準データ作成との関係を示す図である。 時間軸を正規化された転換時データの全データの格納状態を示す図である。 正規化された転換時データから基準データを作成する場合の平均化を説明する図である。 正規化された転換時データの偏移を説明する図である。 図１２のｘｉ断面における分布が正規分布であることを示す図である。 図１３の正規分布におけるデータ通過量を説明する図である。 転換負荷波形におけるストローク比ｘｉにおける基準データの分布を示す図である。 学習データから基準データを作成する方法が平均化処理法である場合の学習データから算出された平均値の一例を表示する表示画面の図である。 図１６Ａの平均値から算出された基準データの上限判定値および下限判定値を示す表示画面の図である。 図１６Ｂに変化状態が正常な場合の比較対象データがオーバーレイされた例を示す表示画面の図である。 図１６Ｂに変化状態が異常な場合の比較対象データがオーバーレイされた例を示す表示画面の図である。 学習データから基準データを作成する方法が統計処理法である場合の学習データの一例を示す表示画面の図である。 図１７Ａの学習データから統計処理法により得られた基準データの上限判定値および下限判定値を示す表示画面の図である。 図１７Ｂに変化状態が正常な場合の比較対象データがオーバーレイされた例を示す図である。 図１７Ｂに変化状態が異常な場合の比較対象データがオーバーレイされた例を示す表示画面の図である。 学習データから基準データを作成する方法がマッピング処理法である場合のマッピング処理がなされる前の学習データの一例を示す表示画面の図である。 図１８Ａの学習データにマッピング処理がなされて作成された基準データの一例を示す表示画面の図である。 図１８Ｂの基準データに比較対象データがオーバーレイされた例を示す表示画面の図である。 図１８Ｃの比較対象データが基準データに繰り入れられて、新たな基準データ(学習データ)が生成された例を示す表示画面の図である。 図１８Ｄの表示画面に他の比較対象データがオーバーレイされた例を示す図である。 図１８Ｅのマッピング処理がされた基準データのみを示す図である。 図１８Ｆの基準データに転てつ機のストロークにおける変化程度が通常より大きい場合の比較対象データがオーバーレイされた例を示す図である。 転てつ機のストロークの末端における密着時の転換力が特に大きい場合の比較対象データ(転換時データ)の一例を示す図である。 図１８Ｈの比較対象データが図１８Ｆの基準データにオーバーレイされた例を示す図である。 転換動作直前の負荷ゼロの区間ｂ(図１９参照)が通常よりも短い場合の比較対象データ(転換時データ)の一例を示す図である。 図１８Ｊの比較対象データが図１８Ｆの基準データにオーバーレイされた例を示す図である。 従来の転てつ機の監視方法における問題点を説明する図である。 従来の転てつ機の監視方法における他の問題点を説明する図である。

次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

上述したように、転てつ機および分岐器の動作状態を評価する指標として、転換負荷の大きさや、電気転てつ機の動作電流・電圧がある。転換負荷（もしくは動作電流・電圧。以下、同じ。）は、分岐器や転てつ機、付属装置等の設置環境によって差異があるが、正常な設備状態であれば、転換動作ごとの動作かんストロークに対する負荷の大きさの変化は小さく、転換負荷波形の再現性は高い。

本発明は、上記の点に着目してなされたものであり、一般的発明概念は、図１の概念図に示すように、電気転てつ機Ａの転換時の転換負荷のデータ(以下、これを「転換時データ」という。)から転てつ機や分岐器の正常時の動作状態を監視装置Ｂに学習させ、その学習データから動作状態の変化を評価するための基準データを作成し、その後の転換時データを基準データと比較して動作状態の良否を判定するようにしたことである。

本発明の具体的発明概念は、図２に示すように、（Ａ）実運用時に転てつ機から転換時データを抽出し、（Ｂ）その抽出された転換時データから転てつ機の正常な動作状態を集積・学習して、その学習データを生成し、(Ｃ)その学習データから基準データを作成し、(Ｄ)その後に抽出される転換時データを基準データと比較して、動作状態の良否を判定することである。少なくとも、基準データの作成処理と、新たな転換時データと基準データとの比較処理、および判定処理は、監視装置Ｂにおいて実行される。

学習データから基準データを作成する方法には、次の３つの方法のいずれかを用いることが可能である。その１は平均化処理法であり、その２は統計処理法であり、その３はマッピング処理法である。

平均化処理法は、正常な動作状態を表す複数の転換時データを学習して得られる学習データから平均値μと標準偏差σを算出し、平均値μから標準偏差σ又は−σだけ離れた位置に二つの仮想転換負荷（μi＋σi），（μi−σi）を設定して、上側の仮想転換負荷（μi＋σi）を基準データの上限判定値Ｄmax、下側の仮想転換負荷（μi−σi）を基準データの下限判定値Ｄminに設定するものである。

統計処理法は、正常な動作状態の転換時データを学習して得られる学習データから平均値の算出をすることに代えて、学習データから最大値(Ｖmax)と最小値(Ｖmin)を算出し、その最大値(Ｖmax)に余裕値(α)を加算したもの(Ｖmax＋α)を上限判定値とし、最小値(Ｖmin)から余裕値(α)を減算したもの(Ｖmin−α)を下限判定値とする判断テーブルを、基準データとするものである。

そして、マッピング処理法は、転換時データを学習して得られる学習データに対して転てつ機の転換動作のストロークの所定微小区間ごとに所定の面積を有するテクスチャー画像を平面投影して基準データとしての判定ゾーンを作成するものである。

＜第１の実施の形態＞ （平均化処理法）
続いて、まず、第１の実施の形態、すなわち、基準データを作成する方法に平均化処理法を用いる場合の実施の形態について説明する。以下には、主として本発明に係る監視方法を使用する監視装置について説明し、その中で、併せて監視方法を説明する。

図３に示すように、監視装置Ｂは、コンピュータで構成されていて、演算処理部１と、記憶部２と、入力部３と、出力部４とを有する。監視装置Ｂの演算処理部１には、電気転てつ機Ａから出力される転換時データが入力される。

演算処理部１は、ＣＰＵ(Central Proce図５のステップＳ図５のステップＳing Unit)で構成されていて、本発明の目的を達成するため、図４に示すように、転換時データ抽出手段１１と、時間軸正規化手段１２と、学習データ生成手段１３と、基準データ作成手段１４と、照合手段１５と、出力手段１６とを含む。好ましい実施態様では、基準データ繰入れ手段１７が付加される。

図５は、第１の実施の形態の場合における上記各手段１１〜１７による処理内容を時系列的に示す機能ブロック図である。以下に、各処理について順次説明する。

［転換時データの抽出］
転換時データ抽出手段１１は、電気転てつ機Ａが転換動作を行うときにその電気転てつ機Ａに設けてある計測器、たとえば電流計（もしくは電圧計）が出力する電流値（もしくは電圧値。以下、同じ。）を内容とする転換時データｄ１を抽出（図５のステップ図５のステップＳ１）して、記憶部２の第１メモリ２ａに保存する（図５のステップ図５のステップＳ２）。

電気転てつ機Ａから吸い上げた転換時データｄ１を保守区等の集中監視装置および電気通信回線を経て、監視装置Ｂの演算処理部１に入力するようにしてもよい。

また、監視装置Ｂが定常的に監視動作を行うときは、電気転てつ機Ａが転換動作を行うたびに、その電気転てつ機Ａから転換時データｄ１を吸い上げ(図５のステップＳ１)、電気通信回線を経て直接に監視装置Ｂの入力部３を介して演算処理部１に入力する(図５のステップＳ２)。

転換時データｄ１の抽出手法の一例を図６に示す。電気転てつ機の場合、トングレールの転換動作は、腕金具101とナット102,103が接触しない瞬間の後に腕金具101とナット102が接触した時点で開始する。図６の転換負荷波形Ｗの中の丸１は、定位（反位）密着状態となっている点、丸２は、変化率が一定以下となる点(負荷ゼロ区間の開始点)、丸３は、変化率が一定以上となる点(負荷ゼロ区間の終了点)である。したがって、腕金具101とナット102,103の接触がなく、転換負荷の変化率が低くなる区間（図６の丸２と丸３の間)を検出することによって、トングレールの動作開始を判断することが可能である。

こうして、転換時データｄ１を抽出するには、図６の丸１を検出し、次に丸２を探し、その後、丸３を探して、丸３以後の波形分のデータを転換時データｄ１として抽出する。

発条転てつ機は、腕金具とナットが常時接触状態にあるため、電気転てつ機と同じ手法をとることは困難であるが、割出転換時および復帰動作終了時に負荷の変化率が大きく、また、復帰動作時に負荷の変化率が小さい傾向にある。そのため、割出転換終了後から復帰動作終了までの復帰動作（転換）時のデータを抽出することが可能である。

［転換時データの時間軸の正規化］
前述のようにして転換時データ抽出手段１１により抽出され、記憶部２の第１メモリ２ａに記憶された転換時データｄ１は、図７のように、時間軸正規化手段１２によりトングレールの動作量（ストローク）に対する負荷の大きさとして、転換時間が異なるデータを比較可能な形に変換される。すなわち、図７の（ａ）（ｂ）のように、転換時間には環境条件により長い場合と短い場合があるので、原始データのままでは比較が困難である。しかし、いずれの場合も、可動レールは、決まった距離（ストローク）だけ移動する。そこで、時間軸正規化手段１２は、原始データ（図７のＷ１，Ｗ２）を共通なストローク比に基づいて加工し、図７の（ｃ）にＷ１’，Ｗ２’で示すように時間軸を変換して正規化し(図５のステップＳ３)、その時間軸が正規化された転換時データｄ２を記憶部２の第２メモリ２ｂに保存する（図５のステップＳ４）。

転換時データ抽出手段１１により抽出された転換時データｄ１と、時間軸正規化手段１２により時間軸が正規化された転換時データｄ２とを識別するため、以後、前者を「生の転換時データ」、後者を「正規化転換時データ」と言う場合がある。

［転換動作の確認・学習］
転換時データ抽出手段１１により転換時データｄ１を抽出するときの電気転てつ機Ａの転換動作を検査者の目前等で行ない、その検査者がその動作状態は正常であると判断した場合は、入力部３から演算処理部１に、当該電気転てつ機の動作状態は正常である旨の確認信号を入力する(図５のステップＳ５)。上記の動作は、転換時データｄ１を記憶部２の第１メモリ２ａに蓄積し、後から確認信号を入力する方法でも良い。そして、動作状態が正常である旨の確認信号が入力された時の正規化転換時データｄ２は、学習データ生成手段１３により学習データｄ３として記憶部２の第３メモリ２ｃに保存される（図５のステップＳ６,図５のステップＳ７）。学習データｄ３は、確認信号が入力されるたびに蓄積される。

［基準データの作成・保存］
上記演算処理部１による転換時データ抽出（図５のステップＳ１）および時間軸正規化（図５のステップＳ２）の処理は、電気転てつ機の転換動作ごとに行われる。しかし、学習データ生成処理（図５のステップＳ６)は、通常の保守期間ごとに行なわれてもよい。また、転てつ機Ａと監視装置Ｂの間に記憶装置を設けて、転換動作とは別に一括して実施しても構わない。

演算処理部１の基準データ作成手段１４は、学習データｄ３を用いて基準データｄ４を作成し（図５のステップＳ８）、これを記憶部２の第４メモリ２ｄに保存する（図５のステップＳ９）。この基準データｄ４は、その後に転てつ機Ａから抽出され、時間軸正規化された転換時データｄ２と比較する分布を作成するためのデータである。

以下に、基準データｄ４の作成方法について詳しく説明する。転てつ機Ａの計測器から得られる計測値（生の転換時データｄ１)はアナログ信号であるので、転換時データｄ１を監視装置Ｂの記憶部２に記憶したり、演算処理部１により時間軸の正規化処理を行ったり、転換時データｄ１から基準データｄ４を作成したりすることはできない。そこで、実際は、アナログ信号をデジタル信号に変換した後に、時間軸正規化処理および基準データ作成処理を行っている。

図９は、時間軸正規化後の転換時データｄ２（転換負荷波形）を模式的に示す。転てつ機の転換動作ごとに入力されるこのような転換時データｄ２は、サンプル番号ごとに、ストローク比ごとに転換負荷が解析され、図１０に示すような転換時データリストが作成されて保存される。図１０において、最左列の数値はサンプル番号を、最上行の数値はストローク比を表す。

そして、監視装置Ｂの操作者は、転換時データリストの中から正常と思われる転換負荷波形を有する転換時データｄ２のサンプル番号を選択して入力部３に入力し、基準データ作成の対象とされる転換時データｄ２を決定する。上述したように、学習データ生成手段１３は、このようにして選択された転換時データｄ２を学習データｄ３とする。基準データ作成手段１４は、図１１に模式的に示すように、学習データｄ３から、一定単位、たとえば、０．０５のストローク比区間ごとの平均値(平均転換負荷)を算出して、図８に例示するような平均値データを作成し、これを記憶部２に保存する。基準データ作成手段１４は、その各平均値に後述される所定の標準偏差を加減算して一定の幅を有する基準データｄ４を作成し、その基準データｄ４を記憶部２の第４メモリ２ｄに記憶する（図５のステップＳ９）。

［基準データとの照合］
基準データ作成手段１４により作成された基準データｄ４が第４メモリ２ｄに記憶されると、その後に転てつ機Ａから抽出され、時間軸正規化され、第２メモリ２ｂに記憶される転換時データｄ２は、転換ごとに照合手段１５により基準データｄ４と比較される（図５のステップＳ１０）。以後、比較される正規化転換時データｄ２を比較対象データという場合がある。

図１２は、選択された４個のサンプル番号の転換負荷波形であるとする。この４つの波形のあるストローク比、たとえば断面ｘｉにおける各波形の偏差値の分布を取ってみると、図１３に示すように正規分布になることが確認された。他の断面における各波形の偏差値の分布も同様である。

そこで、比較対象データｄ２と基準データｄ４との一致度合を定量的に示す指標として、「ズレ度」の概念を導入した。ズレ度の概念を図１４を参照しながら説明するる。ストロークのある区間iにおけるズレ度Ｚｉは、式（１）および図１４に示すように、正規分布となる基準データｄ４に対して、転換ごとの比較対象データ（転換時データｄ２）の近似度合いを表示するものである。

式（１）において、μiは区間iにおける基準データ群の平均値、σiは区間iにおける基準データ群の標準偏差、ｘｉは区間iにおける比較対象データの転換負荷を示す。

図１４に示す正規分布となる場合、標準偏差σiが１σ（ずれ度Ｚ＝２０に相当）である場合に、その範囲に含まれるデータ量（転換負荷）は全体の６８．２％であり、標準偏差σiが２σ（ずれ度Ｚ＝４０に相当）である場合は全体の９５．５％であることが知られている。

この知見に基づき、本実施の形態においては、動作状態が正常であるときの転換時データの集積、すなわち、学習データｄ３から平均値μiと標準偏差σiを算出する。

図１６Ａ〜図１６Ｄは、図３の出力部４が表示装置である場合に、その表示装置の表示内容を例示する図面である。

図１６Ａに例示するように、平均化処理により得られた転換負荷の平均値Ｄａ（μi）に対して、図１６Ｂに例示するように、０〜１．０のストロークの全区間において転換負荷の平均値μiから標準偏差σi又は−σiだけ離れた位置に二つの仮想転換負荷（μi＋σi），（μi−σi）を設定して、上側の仮想転換負荷（μi＋σi）を基準データｄ４の上限判定値Ｄmax、下側の仮想転換負荷（μi−σi）を基準データｄ４の下限判定値Ｄminに設定している。上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間は、動作状態の変化の許容範囲を表す。

そして、実運用時の転てつ機から抽出される転換時データｄ２(比較対象データ)を基準データｄ４と比較する時は、図１６Ｃに示すように、その比較対象データｄ２を図１６Ｂの表示画面上にオーバーレイ表示する。その比較対象データｄ２が上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在するか否かで、転てつ機Ａの動作状態の変化を検知する。

図１６Ｃは、比較対象データｄ２が基準データｄ４の上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在する例を示す。このように比較対象データｄ２が基準データｄ４の上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在する場合は、その時の転てつ機Ａの動作状態は正常であると判定される。

これに対し、図１６Ｄは、比較対象データｄ２が上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在せず、上限判定値Ｄmaxを超えた例を示す。このように比較対象データｄ２が基準データｄ４の上限判定値Ｄmaxを超えた場合は、その時の転てつ機Ａの動作状態は異常であると判定される。

上述のように、比較対象データｄ２が上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在するか否かで、転てつ機Ａの動作状態の良否を容易に判定することができる。

図１４の標準偏差±1σは、単なる一例である。場合によっては、標準偏差は±２σや±３σが適正値であることが考えられる。どの程度が適正なのかは、今後の検証により明らかとなるであろう。

図１５は、ある比較対象データのストローク比ｘｉにおける基準データの分布の例を示す。この例では、丸１の基準データの場合は、偏差量σ１が小さく、ズレ度Ｚ１は大きいが、丸２の基準データの場合は、偏差量σ２が大きく、ズレ度Ｚ２は小さい。

しかし、比較対象データを基準データと比較したときに、その差異を図３の出力部４(表示部)に図１５の右側に示されるような波形と偏差量σ１、σ２で表示されても、ズレの大きさを容易に判断することができない。

数式（１）の中の「２０」は、そのズレの大きさを容易に判断できるように付加した係数である。すなわち、一例として、係数を偏差量σが０であるとき、つまり、比較対象データが基準データ群の平均値μと一致するときは０、偏差量σがμ±１σであるときは２０、偏差量σがμ±２σであるときは４０と定めた。

そして、転換ごとに照合手段１４により行われる照合の結果が、０、２０または４０のズレ度として出力部４に表示され、または印刷される。

たとえば、ズレ度Ｚｉが２０を示す場合は、転換時データｄ２の６８．２％が平均値μと現在の値の範囲内にあることを示す。ズレ度Ｚｉが小さい場合は転換時データの平均値μに近く、同じような傾向のデータであることを示す。一方、ズレ度Ｚｉが大きい場合は、転換時データの平均値μから乖離している傾向のデータであることを示す。

上記の電気転てつ機Ａの動作状態の監視において、ズレ度Ｚｉが大きいと判断されたときは、直ちにその電気転てつ機の動作状態に異常が発生したことを意味するものではない。ズレ度Ｚｉが電気転てつ機Ａの動作状態に疑念を抱くほど大きい場合は、保守員は速やかに当該電気転てつ機の転換動作を目視確認し、または抽出された転換負荷波形を観察して、問題があれば必要な対処をすることとなる。

そして、問題がないと確認された場合は、その旨を入力部３から入力する（図５のステップＳ９）と、基準データ繰入手段１６によりその時の学習データｄ３が新たな基準データｄ４として繰り入れられる（図５のステップＳ１０）ことが好ましい。これにより、同様事象による検知出力（ズレ度Ｚｉが大きいと判断されたときの出力）を回避することができる。

また、問題がなかった学習データｄ３を基準データｄ４として繰り入れることにより、演算処理部１は学習を繰り返し行い、監視精度の向上を絶えず行うことができる。

現状では、本方法による監視の実地検証の例が少ないので、比較対象データの基準データからの偏差量がどの程度の場合に、電気転てつ機の動作状態に異常が発生したと判断することができるかは明記することができない。しかし、ある路線または各路線の全電気転てつ機について検証を重ねていけば、基準データの作成基準や偏差量の判断基準及びズレ度の適正な設定などが可能となり、監視装置自体で（人間が介在せずに）電気転てつ機の動作状態の異常判断が可能になる。しかし、危険状態の発生を未然に防止する観点からは、上記の状態変化を検知するだけでも、十分に目的を達成することができる。

なお、Ｎ図５のステップＳ形電気転てつ機における転換動作データについて、ストローク比ごとの転換負荷の大きさを確認した結果、正規分布であることを確認した。したがって、これらの箇所において、ズレ度は基準に対する乖離度合いを示す指標として用いることが可能である。

＜第２の実施の形態＞ （統計処理法）
次に、上記学習データｄ３から基準データｄ４を作成する方法として統計処理法を用いる場合について説明する。

上述した平均化処理法においては、学習データｄ３から平均値と標準偏差を算出し、平均値と標準偏差から基準データｄ４の上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminを決定した。これに対し、統計処理法では、学習データから平均値を算出せずに、図１７Ａに例示する学習データｄ３の統計処理によりその最大値Ｖmaxと最小値Ｖminを算出する。そして、図１７Ｂに示すように、その最大値Ｖmaxに余裕値αを加算したもの(Ｖmax＋α)を基準データｄ４の上限判定値Ｄmaxとし、最小値Ｖminから余裕値αを減算したもの(Ｖmax−α)を基準データｄ４の下限判定値Ｄminとする。この場合も、上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間が、動作状態の変化の許容範囲を表す。

実運用時に転てつ機Ａから抽出される転換時データｄ２(比較対象データ)を基準データｄ４と比較する時は、その比較対象データｄ２が図１７Ｂの表示画面上にオーバーレイ表示され、その比較対象データｄ２が上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在するか否かで、転てつ機Ａの動作状態の良否が判定されることは、平均化方法の場合と同じである。

図１７Ｃは、比較対象データｄ２が基準データｄ４の上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在する例を示す。これに対し、図１７Ｄは、比較対象データｄ２が上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在しない例を示す。このように、比較対象データｄ２が上限判定値Ｄmaxと下限判定値Ｄminの間に存在するか否かで、転てつ機Ａの動作状態の良否を容易に判定することができる。

＜第３の実施の形態＞ （マッピング処理法）
続いて、上記学習データｄ３から基準データｄ４を作成する方法としてマッピング処理法を用いる場合について説明する。

このマッピング処理法は、学習データｄ３に対してマッピング処理を行って、基準データとしての判定ゾーンを作成するものである。図１８Ａの転換負荷波形が学習データｄ３であるとすると、マッピング処理では、図１８Ｂに例示するように、その学習データｄ３に、転換動作のストロークの一定単位、たとえば、０．０５のストローク比区間ごとに一定の面積を有するテクスチャーＴを平面投影して、連続するテクスチャーＴ・・・により基準データｄ４となる判定ゾーンを作成する。

テクスチャーＴの大きさ(面積)は、学習データｄ３からの変位の許容範囲を規定するものである。したがって、テクスチャーＴの形状は、図１８Ｂに例示された円形に限らず、正方形、その他の多角形でもよい。

監視装置Ｂの運用時に転てつ機Ａから抽出され、時間軸正規化をされた転換時データ(比較対象データ)ｄ２は、第２の実施の形態においては、図１８Ｂの基準データｄ４(判定ゾーン)と照合される。その場合、図１８Ｃに例示するように、その比較対象データｄ２の一部、たとえば転換動作のストロークの終端付近(ｄ２’)が判定ゾーン(基準データｄ４)の外側に存在しているとする。その場合、係員による転てつ機Ａの動作状態の観察の結果、正常であると判明した場合は、入力部３の操作により正常確認信号が入力されると、図１８Ｄに例示するように、判定ゾーンｄ４の外側に存在している比較対象データｄ２またはその一部(ｄ２’)が基準データｄ４に繰り入れられる。そして、その分、学習により基準データｄ４が拡大される。

転換動作のストロークの他の区間において、基準データｄ４を若干超える変化が生じた場合も、その変化が観察の結果、正常である場合は、図１８Ｄに示された基準データｄ４への繰り入れと同様の処理がなされる。

図１８Ｅは、転換動作のストロークの中の転換動作開始時点及びストロークの終端付近において基準データｄ４を若干超える変化が生じた場合に、基準データｄ４への繰り入れがなされて、学習により基準データｄ４が拡大された例を示す。

図１８Ｆは、以上の学習の結果として拡大された基準データｄ４の一例を示す。図１８Ｇは、図１８Ｆの拡大された基準データｄ４が得られた後に新たに抽出された比較対象データｄ２を示す。この例では、比較対象データｄ２が図１８Ｇの学習結果による基準データｄ４を超えているので、その時の転てつ機Ａの動作状態は異常であると判定される。

図１８Ｈは、比較対象データｄ２が転換動作のストロークの終端付近において顕著に大きな転換力を示した場合の図である。この比較対象データｄ２が学習結果による基準データｄ４と比較されると、図１８Ｉに示すように、比較対象データｄ２はストロークの終端付近において明らかに基準データｄ４の上側に超えている。したがって、この比較対象データｄ２が抽出された時の転てつ機Ａの動作状態は異常であると判定される。

図１８Ｊは、転換動作直前の負荷ゼロの区間ｂ(図１９参照)が通常よりも短い場合の比較対象データ(転換時データ)の一例を示す図であり、図１８Ｋは、図１８Ｊの比較対象データが図１８Ｆの基準データにオーバーレイされた例を示す図である。

＜他の実施の形態＞
上述の演算処理部１は、転てつ機Ａの監視装置Ｂに組み込まれた例について説明されたが、監視装置Ｂではなく、監視装置の現場端末（転てつ機等近傍の装置）または表示端末（保守区等に設置するデータ表示装置）のどちらかに組み込んで実施することも可能である。また、オフラインのデータ処理装置として利用することも可能である。

Ａ 電気転てつ機
Ｂ 監視装置
１ 演算処理部
２ 記憶部
３ 入力部
４ 出力部
１１ 転換時データ抽出手段
１２ 時間軸正規化手段
１３ 学習データ生成手段
１４ 基準データ作成手段
１５ 照合手段
１６ 出力手段
１７ 基準データ繰入手段
ｄ１ 転換時データ(生の転換時データ)
ｄ２ 転換時データ(時間軸正規化データ)
ｄ２ 比較対象データ
ｄ３ 学習データ
ｄ４ 基準データ
Ｄａ 基準データの平均値
Ｄmax 基準データの上限判定値
Ｄmin 基準データの下限判定値

Claims (8)

1. （Ａ）実運用時に転てつ機からその動作状態の特性を表す転換時データを抽出し、
   （Ｂ）その抽出された転換時データから転てつ機の正常な動作状態を集積・学習して、その学習データを生成し、
   （Ｃ）その学習データから基準データを作成し、
   （Ｄ）その後に抽出される転換時データを基準データと比較して、動作状態の良否を判定すること、
   を特徴とする転てつ機の動作状態の監視方法。
2. 下記の手順からなることを特徴とする転てつ機の動作状態の監視方法。
   （ａ）実運用時に転てつ機からその動作状態の特性を表す転換時データを抽出し、抽出した転換時データをコンピュータにより時間軸正規化して保存する。
   （ｂ）係員が、目前の転てつ機の転換動作から、または、転てつ機より抽出され処理されて出力する転換負荷波形から、転換動作が正常であると判断したときはその旨をコンピュータに入力する。
   （ｃ）転換動作が正常である旨が入力された場合の転換時データを学習データとして、コンピュータによりその学習データから基準データを作成し、保存する。
   （ｄ）実運用時に、転てつ機の転換時ごとに抽出される転換時データを比較対象データとして基準データと比較する。
   （ｅ）その比較の結果を出力する。
3. 請求項２に記載の転てつ機の動作状態の監視方法において、さらに、保守区等の係員が、比較の結果に対応する転てつ機の転換負荷波形や転換動作を観察した結果、問題がない旨の正常確認信号が保守区等から入力された場合は、コンピュータによりその正常確認信号に基づき、その比較の結果をもたらした比較対象データを基準データに繰り入れることを特徴とする監視方法。
4. 請求項１，２または３に記載の転てつ機の動作状態の監視方法において、学習データから基準データを作成する方法は、前記学習データから平均値μと標準偏差σを算出し、平均値μから標準偏差σ又は−σだけ離れた位置に二つの仮想転換負荷（μi＋σi），（μi−σi）を設定して、上側の仮想転換負荷（μi＋σi）を基準データの上限判定値Ｄmax、下側の仮想転換負荷（μi−σi）を基準データの下限判定値Ｄminに設定する平均化処理法であることを特徴とする監視方法。
5. 請求項１，２または３に記載の転てつ機の動作状態の監視方法において、学習データから基準データを作成する方法は、学習データから最大値(Ｖmax)と最小値(Ｖmin)を算出し、その最大値(Ｖmax)に余裕値(α)を加算したもの(Ｖmax＋α)を上限判定値とし、最小値(Ｖmin)から余裕値(α)を減算したもの(Ｖmax−α)を下限判定値とする判断テーブルを、基準データとする統計処理法であることを特徴とする監視方法。
6. 請求項１，２または３に記載の転てつ機の動作状態の監視方法において、学習データから基準データを作成する方法は、転換時データを学習して得られる学習データに対して転てつ機の転換動作のストロークの所定微小区間ごとに所定の面積を有するテクスチャー画像を平面投影して基準データとしての判定ゾーンを作成する図形マッピング処理法であることを特徴とする監視方法。
7. （ｉ）実運用時に電気転てつ機から転換時データを抽出する転換時データ抽出手段と、
   （ii）前記電気転てつ機の転換動作が正常である旨の通知を受けた時に、前記転換時データ抽出手段により抽出された転換時データの時間軸を正規化する時間軸正規化手段と、
   （iii）時間軸が正規化された転換時データを基準データとして記録する基準データ作成手段と、
   （iv）前記転換時データ抽出手段により転換時データが抽出されるごとにその転換時データを基準データと照合する照合手段と、
   （ｖ）照合の結果、差異がある場合は、その差異のデータを出力する出力手段と、
   を有していることを特徴とする転てつ機の動作状態の監視装置。
8. 請求項７に記載の転てつ機の動作状態の監視装置において、さらに、
   （vi）前記出力手段が差異のデータを出力しないときは、前記照合手段において基準データと照合された転換時データを前記基準データに繰り入れる基準データ繰入手段を有していることを特徴とする転てつ機の動作状態の監視装置。

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