JPWO2023032201A5 - - Google Patents

Description

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、機器の健全度を診断する健全度診断装置である。健全度診断装置は、診断対象期間における機器の稼働データを取得するデータロード部と、機器の物理特性に基づいて、稼働データから特徴量データの対象とするデータ箇所をサンプルデータとして切り出し、サンプルデータを用いて特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、機器の正常時状態をモデル学習した学習済モデルを用いて、逐次生成される特徴量データに対して健全度診断を行う推論部と、推論部によって得られた健全度診断結果の推移を可視化する可視化部と、を備える。機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムである。特徴量データ生成部は、稼働データから、鉄道車両のブレーキが緩解されるタイミングを含む範囲をサンプルデータとして切り出すことを特徴とする。

Claims (18)

1. 機器の健全度を診断する健全度診断装置であって、
   診断対象期間における前記機器の稼働データを取得するデータロード部と、
   前記機器の物理特性に基づいて、前記稼働データから特徴量データの対象とするデータ箇所をサンプルデータとして切り出し、前記サンプルデータを用いて前記特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、
   前記機器の正常時状態をモデル学習した学習済モデルを用いて、逐次生成される前記特徴量データに対して健全度診断を行う推論部と、
   前記推論部によって得られた健全度診断結果の推移を可視化する可視化部と、
   を備え、
   前記機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムであり、
   前記特徴量データ生成部は、前記稼働データから、前記鉄道車両のブレーキが緩解されるタイミングを含む範囲を前記サンプルデータとして切り出す、
   ことを特徴とする健全度診断装置。
2. 機器の健全度を診断する健全度診断装置であって、
   診断対象期間における前記機器の稼働データを取得するデータロード部と、
   前記機器の物理特性に基づいて、前記稼働データから特徴量データの対象とするデータ箇所をサンプルデータとして切り出し、前記サンプルデータを用いて前記特徴量データを生成する特徴量データ生成部と、
   前記機器の正常時状態をモデル学習した学習済モデルを用いて、逐次生成される前記特徴量データに対して健全度診断を行う推論部と、
   前記推論部によって得られた健全度診断結果の推移を可視化する可視化部と、
   を備え、
   前記機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムであり、
   前記特徴量データ生成部は、前記鉄道車両の車速情報およびブレーキノッチ情報に基づいて、前記稼働データに含まれるブレーキシリンダー圧力から、前記鉄道車両の発車時のブレーキが緩解されるタイミングを含む範囲を前記サンプルデータとして切り出す、
   ことを特徴とする健全度診断装置。
3. 前記特徴量データのうち正常時に取得された前記特徴量データを用いて前記正常時状態をモデル学習し、当該モデル学習の結果、前記学習済モデルを得る学習部、
   を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の健全度診断装置。
4. 前記学習部は、機械学習を用いて、前記正常時状態をモデル学習し、
   前記推論部は、逐次生成される前記特徴量データについて、前記正常時状態からの乖離度合いをスコアとして算出し、スコア化した前記正常時状態からの乖離度合いを正規化したものを前記健全度診断結果とする、
   ことを特徴とする請求項３に記載の健全度診断装置。
5. 前記機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムであり、
   前記特徴量データ生成部は、切り出した前記サンプルデータに対してクレンジングを行い、前記鉄道車両の走行時の環境条件が統一されるようにフィルタリングを行う、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の健全度診断装置。
6. 前記特徴量データ生成部は、前記機器の前記物理特性に基づいて、フィルタリング後の前記サンプルデータに加工を施して前記特徴量データを生成する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の健全度診断装置。
7. 前記可視化部は、過去から現在までの前記健全度診断結果を時系列プロットすることで推移傾向を可視化する、
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の健全度診断装置。
8. 前記機器と異なる場所に設置され、遠隔で前記機器の健全度を診断する、
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の健全度診断装置。
9. 前記データロード部が前記稼働データを取得する対象となる前記診断対象期間、および前記特徴量データ生成部が前記機器の物理特性に基づいて前記特徴量データを生成する際の各種の条件の設定を前記健全度診断装置のユーザから受け付ける条件設定部、
   を備え、
   前記健全度診断装置のユーザは、前記条件設定部を用いて前記条件の設定を行い、前記可視化部で可視化された前記健全度診断結果を確認する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の健全度診断装置。
10. 機器の健全度を診断する健全度診断装置の健全度診断方法であって、
    データロード部が、診断対象期間における前記機器の稼働データを取得する取得ステップと、
    特徴量データ生成部が、前記機器の物理特性に基づいて、前記稼働データから特徴量データの対象とするデータ箇所をサンプルデータとして切り出し、前記サンプルデータを用いて前記特徴量データを生成する生成ステップと、
    推論部が、前記機器の正常時状態をモデル学習した学習済モデルを用いて、逐次生成される前記特徴量データに対して健全度診断を行う推論ステップと、
    可視化部が、前記推論部によって得られた健全度診断結果の推移を可視化する可視化ステップと、
    を含み、
    前記機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムであり、
    前記生成ステップにおいて、前記特徴量データ生成部は、前記稼働データから、前記鉄道車両のブレーキが緩解されるタイミングを含む範囲を前記サンプルデータとして切り出す、
    ことを特徴とする健全度診断方法。
11. 機器の健全度を診断する健全度診断装置の健全度診断方法であって、
    データロード部が、診断対象期間における前記機器の稼働データを取得する取得ステップと、
    特徴量データ生成部が、前記機器の物理特性に基づいて、前記稼働データから特徴量データの対象とするデータ箇所をサンプルデータとして切り出し、前記サンプルデータを用いて前記特徴量データを生成する生成ステップと、
    推論部が、前記機器の正常時状態をモデル学習した学習済モデルを用いて、逐次生成される前記特徴量データに対して健全度診断を行う推論ステップと、
    可視化部が、前記推論部によって得られた健全度診断結果の推移を可視化する可視化ステップと、
    を含み、
    前記機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムであり、
    前記生成ステップにおいて、前記特徴量データ生成部は、前記鉄道車両の車速情報およびブレーキノッチ情報に基づいて、前記稼働データに含まれるブレーキシリンダー圧力から、前記鉄道車両の発車時のブレーキが緩解されるタイミングを含む範囲を前記サンプルデータとして切り出す、
    ことを特徴とする健全度診断方法。
12. 学習部が、前記特徴量データのうち正常時に取得された前記特徴量データを用いて前記正常時状態をモデル学習し、当該モデル学習の結果、前記学習済モデルを得る学習ステップ、
    を含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の健全度診断方法。
13. 前記学習ステップにおいて、前記学習部は、機械学習を用いて、前記正常時状態をモデル学習し、
    前記推論ステップにおいて、前記推論部は、逐次生成される前記特徴量データについて、前記正常時状態からの乖離度合いをスコアとして算出し、スコア化した前記正常時状態からの乖離度合いを正規化したものを前記健全度診断結果とする、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の健全度診断方法。
14. 前記機器は鉄道車両に搭載されるブレーキシステムであり、
    前記生成ステップにおいて、前記特徴量データ生成部は、切り出した前記サンプルデータに対してクレンジングを行い、前記鉄道車両の走行時の環境条件が統一されるようにフィルタリングを行う、
    ことを特徴とする請求項１０から１３のいずれか１つに記載の健全度診断方法。
15. 前記生成ステップにおいて、前記特徴量データ生成部は、前記機器の前記物理特性に基づいて、フィルタリング後の前記サンプルデータに加工を施して前記特徴量データを生成する、
    ことを特徴とする請求項１４に記載の健全度診断方法。
16. 前記可視化ステップにおいて、前記可視化部は、過去から現在までの前記健全度診断結果を時系列プロットすることで推移傾向を可視化する、
    ことを特徴とする請求項１０から１５のいずれか１つに記載の健全度診断方法。
17. 前記健全度診断装置は前記機器と異なる場所に設置され、遠隔で前記機器の健全度を診断する、
    ことを特徴とする請求項１０から１６のいずれか１つに記載の健全度診断方法。
18. 条件設定部が、前記データロード部が前記稼働データを取得する対象となる前記診断対象期間、および前記特徴量データ生成部が前記機器の物理特性に基づいて前記特徴量データを生成する際の各種の条件の設定を前記健全度診断装置のユーザから受け付ける条件設定ステップ、
    を含み、
    前記健全度診断装置のユーザは、前記条件設定部を用いて前記条件の設定を行い、前記可視化部で可視化された前記健全度診断結果を確認する、
    ことを特徴とする請求項１７に記載の健全度診断方法。