JP6628712B2 - 時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム - Google Patents
時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6628712B2 JP6628712B2 JP2016219959A JP2016219959A JP6628712B2 JP 6628712 B2 JP6628712 B2 JP 6628712B2 JP 2016219959 A JP2016219959 A JP 2016219959A JP 2016219959 A JP2016219959 A JP 2016219959A JP 6628712 B2 JP6628712 B2 JP 6628712B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- series data
- time
- sequential update
- change
- posterior distribution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Machines For Laying And Maintaining Railways (AREA)
Description
2 軌道検測装置
3 処理装置
4 出力装置
Claims (16)
- 所定の軌道検測区間を測定して得られた時系列データの逐次更新予測判定方法であって、
新規に取得した時系列データをもとにした事後分布を算出し、
1又は複数回前の事後分布結果の変化速度と新規に取得したデータをもとにした前記事後分布の変化速度と比較することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに平滑化処理を施し、異常値混入の影響を低減することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1又は2に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに修繕に伴う傾向の変動が含まれる場合、前記修繕の直前及び直後の検測値から算出される変化量が所定の閾値を超えるのであれば、当該変化量を事後分布の算出には用いないことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の変化速度が前記事後分布結果の変化速度よりも大きい場合に、前記事後分布に急進性を有することを警告することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布と併せて、前記事後分布の平均値と標準偏差を算出することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定し、前記正値側と前記負値側の各々の閾値に到達するまでの日数を求めることができ、これにより、前記閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定する際、前記時系列データに修繕に伴う傾向の変動が含まれるか否かを判定する修繕の有無の判定の結果、有と判定されたデータが多い符号の側へは劣化状態は進行していないと判定でき、これにより、閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 請求項1から7のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定方法において、
前記事後分布の算出に、統計的な手法に基づく推定を行うことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定方法。 - 所定の軌道検測区間を測定して得られた時系列データの逐次更新予測を算出して当該逐次更新予測から定量的な良否を判定する時系列データの逐次更新予測判定システムであって、
新規取得した時系列データをもとにした事後分布を算出する算出手段と、
1又は複数回前の事後分布結果の変化速度と新規取得データをもとにした前記事後分布の変化速度と比較する比較手段を備えることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに平滑化処理を施し、異常値混入の影響を低減することを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9又は10に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の算出は、前記時系列データに修繕に伴う傾向の変動が含まれる場合、前記修繕の直前及び直後の検測値から算出される変化量が所定の閾値を超えるのであれば、当該変化量を前記事後分布の算出には用いないことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から11のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の変化速度が前記事後分布結果の変化速度よりも大きい場合に、前記事後分布に急進性を有することを警告する警告手段を備えることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から12のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布と併せて、前記事後分布の平均値と標準偏差を算出する手段を備えることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から13のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定し、前記正値側と前記負値側の各々の閾値に到達するまでの日数を求めることができ、これにより、前記閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から13のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて
前記時系列データを用いて正値側と負値側への変化速度を各々算定する際、前記時系列データに修繕に伴う傾向の変動が含まれるか否かを判定する修繕の有無の判定の結果、有と判定されたデータが多い符号の側へは劣化状態は進行していないと判定でき、これにより、閾値に早く到達する可能性がある符号の予測値の判別が可能であり、注意すべき変化方向を把握できることを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。 - 請求項9から15のいずれか1項に記載の時系列データの逐次更新予測判定システムにおいて、
前記事後分布の算出に、統計的な手法に基づく推定を行うことを特徴とする時系列データの逐次更新予測判定システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016219959A JP6628712B2 (ja) | 2016-11-10 | 2016-11-10 | 時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016219959A JP6628712B2 (ja) | 2016-11-10 | 2016-11-10 | 時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018076724A JP2018076724A (ja) | 2018-05-17 |
JP6628712B2 true JP6628712B2 (ja) | 2020-01-15 |
Family
ID=62150026
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016219959A Active JP6628712B2 (ja) | 2016-11-10 | 2016-11-10 | 時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6628712B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6867904B2 (ja) * | 2017-07-11 | 2021-05-12 | 東日本旅客鉄道株式会社 | 軌道評価システム及び軌道評価方法 |
JP7116007B2 (ja) * | 2019-05-13 | 2022-08-09 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 軌道変位予測方法及び軌道変位予測システム |
JP7284655B2 (ja) * | 2019-07-29 | 2023-05-31 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 異常値判定方法 |
JP2021143499A (ja) * | 2020-03-11 | 2021-09-24 | 西日本旅客鉄道株式会社 | 軌道状態予測方法、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び軌道状態予測システム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11301478A (ja) * | 1998-04-23 | 1999-11-02 | Central Japan Railway Co | 軌道管理システム |
JP2000257005A (ja) * | 1999-03-04 | 2000-09-19 | West Japan Railway Co | 線路管理支援システム |
CN101057128A (zh) * | 2004-09-11 | 2007-10-17 | 通用电气公司 | 轨道感测设备和方法 |
JP5382991B2 (ja) * | 2006-12-11 | 2014-01-08 | 三菱重工業株式会社 | 軌道系交通システムの異常診断方法及び異常診断システム |
-
2016
- 2016-11-10 JP JP2016219959A patent/JP6628712B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018076724A (ja) | 2018-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6628712B2 (ja) | 時系列データの逐次更新予測判定方法及び逐次更新予測判定システム | |
JP6540883B2 (ja) | 軌道状態評価方法、装置、及びプログラム | |
US20220355839A1 (en) | Monitoring, predicting and maintaining the condition of railroad elements with digital twins | |
WO2017175555A1 (ja) | 磨耗検査装置及び磨耗検査方法 | |
CN108572006B (zh) | 状态诊断装置 | |
CN109906366A (zh) | 监控系统 | |
JP6566631B2 (ja) | 予測装置、予測方法、及びプログラム | |
CN107107927B (zh) | 铁道车辆状态监视装置 | |
JP2009070227A (ja) | 品質予測装置、品質予測方法及び製品の製造方法 | |
JP5384166B2 (ja) | 構造体変状検知システム | |
JP2009115796A (ja) | 自動車構造部品の損傷予測方法 | |
Ghasemi et al. | Estimating mean residual life for a case study of rail wagon bearings | |
WO2021140690A1 (ja) | 品質管理システムおよび品質管理プログラム | |
JP4295082B2 (ja) | 転てつ機の動作状況監視システムとその動作状況監視プログラム | |
WO2021079438A1 (ja) | 診断システムおよび診断方法 | |
Chen et al. | Analysis of common-cause and special-cause variation in the deterioration of transportation infrastructure: A field application of statistical process control for structural health monitoring | |
US11043047B2 (en) | Method for status monitoring of a heat exchanger and heat exchanger | |
Neves et al. | Development and validation of a data-based SHM method for railway bridges | |
JPWO2022130510A5 (ja) | ||
JP6678567B2 (ja) | 波形データの異常値判定方法及びこの方法を用いた異常値判定システム | |
CN115130728A (zh) | 列车车轮直径校准时间预测方法及装置 | |
JP2019113970A (ja) | プロセスの状態診断方法及び状態診断装置 | |
JP7334753B2 (ja) | レール沈み込み量の予測方法、予測装置、レール補修時期判定方法、及びレールの沈み込み異常時期の判定方法 | |
Corbally et al. | Experimental verification of a data-driven algorithm for drive-by bridge condition monitoring | |
Braga et al. | Data-driven decision support system for degrading assets and its application under the perspective of a railway component |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180809 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190425 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190521 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190704 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20191126 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20191203 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6628712 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |