KR101902556B1 - Monitoring system for a train and method therefor - Google Patents

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Abstract

본 발명은 기차나 지하철과 같은 철도차량을 모니터링하기 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 철도차량의 운행장애 횟수를 호선, 장치, 편성별로 정량적으로 표시하는 정량적 분석부와, 철도차량의 운행장애 횟수에 기초하여 호선, 장치, 부품별로 위험도를 산출하여 표시하는 정성적 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and a method for monitoring a railway vehicle such as a train or a subway, and more particularly, to a system and method for monitoring a railway vehicle such as a train or a subway by using a quantitative analysis unit for quantitatively displaying, And a qualitative analysis unit for calculating and displaying a risk level for each of the lines, devices, and parts based on the number of times of vehicle malfunctions, and a method thereof.

Description

철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법{Monitoring system for a train and method therefor}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a monitoring system for a railway vehicle,

본 발명은 기차나 지하철과 같은 철도차량을 모니터링하기 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 철도차량의 운행장애 횟수를 호선, 장치, 편성별로 정량적으로 표시하는 정량적 분석부와, 철도차량의 운행장애 횟수에 기초하여 호선, 장치, 부품별로 위험도를 산출하여 표시하는 정성적 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and a method for monitoring a railway vehicle such as a train or a subway, and more particularly, to a system and method for monitoring a railway vehicle such as a train or a subway by using a quantitative analysis unit for quantitatively displaying, And a qualitative analysis unit for calculating and displaying a risk level for each of the lines, devices, and parts based on the number of times of vehicle malfunctions, and a method thereof.

종래 철도차량의 운행상의 안전을 모니터링하는 관리 방법은 고장수리 이력의 경우, 수기장부에서 워크시트를 거쳐서 전산화된 데이터 관리를 통하여 이루어져 왔고, 이러한 고장수리 이력의 데이터를 기반으로 하여 철도차량의 고장원인과 그 횟수를 분석하는 소위 RCM 또는 RAMS 기법이 철도 관리에 적용되고 있다.A management method for monitoring the safety of a railway vehicle in the past has been performed through computerized data management through a worksheet in a handbook in the case of a repair history. Based on the data of the repair history, And the so-called RCM or RAMS technique for analyzing the number of times are applied to railway management.

상기 RCM 또는 RAMS 분석기법은 신뢰성을 기반으로 적용되고 있는 기법이나, 이러한 기법들도 철도차량의 구성과 사용 환경이 상이할 경우에는 분석 효과를 수득하기에 어려움이 있고, 더구나 현재까지는 일반적인 산업 현장의 사례를 벤치마킹하는 수준에 머물고 특화되지 못한 수준에 머물고 있는 실정이다.Although the RCM or RAMS analysis technique is applied based on reliability, it is difficult to obtain analytical effects when the configuration and use environment of the railway vehicle are different from each other. Further, until now, It remains at the level of benchmarking the case and remains at an unspecified level.

왜냐하면, 이는 분석기법에 있어서 데이터 축적과정의 난해성이 있기 때문이다. 즉, 시스템 구축과 데이터베이스 구축(구조적 기능적 주요 항목 결정, 기능적 분석, 주요항목 대상 선정, 고장모드 영향 분석, RCM 결정 로직, 개선방법 평가, RCM 분석 프로그램) 과정이 숙련된 전문과정을 요구하기 때문이다.This is because there is a difficulty in the data accumulation process in the analysis technique. This is because the process of building a system and building a database (structural and functional key items, functional analysis, selection of key items, failure mode impact analysis, RCM decision logic, evaluation of improvement method, RCM analysis program) .

또한, 제시된 결론들이 분석 대상 기간 중 발생한 과도기적 상황(정비주기의 변경, 부품사양의 변경, 투입인력의 기술력 차이 등)을 전혀 반영하지 못하기 때문에 현실적인 효용가치가 매우 낮기 때문이다.In addition, the presented conclusions do not fully reflect the transitional situations that occurred during the analysis period (such as changes in the maintenance cycle, changes in the parts specification, differences in the technology of the input manpower, etc.).

더구나, 철도차량을 이루는 구조적 모습을 보면 복잡한 구성 속에서 어떤 구성요소의 신뢰성을 찾아내어 조치 방법까지를 자동적으로 산출해 내기가 쉽지 않다는데 있다. Moreover, the structural aspect of a railway car is that it is not easy to find the reliability of a component in a complicated configuration and automatically calculate the measures.

예를 들면, 철도차량은 기능과 역할이 각각 상이한 10 여종의 주요 시스템으로 대분되고, 각 시스템은 10-20 종류의 장치들로 구성되며, 이러한 시스템을 이루고 있는 각 장치들은 10-50 종류의 구성품으로 이루어져 있되, 더우기, 구성품들을 소자 단위까지 확장하면 대략 10 만개 이상의 부품을 사용하기 때문에, 이러한 부품 하나 하나들에 대한 신뢰도를 확립하기 위해서는 최소한 10,000 개의 동등한 부품들에 대한 수선 데이터가 쌓여야 하고 그들 데이터에 통계적인 의미를 부여하려면 5배 10 배의 데이터가 더 쌓여야 하기 때문이다. For example, a railway car is divided into 10 types of main systems, each of which has a different function and role. Each system is composed of 10-20 types of devices. Each of the devices constituting the system has 10 to 50 kinds of components Moreover, since the components are extended to the device unit and more than 100,000 parts are used, repair data for at least 10,000 equivalent parts must be accumulated in order to establish reliability for each of these components. To give statistical significance to the data, five to ten times as much data must be accumulated.

따라서, 기술적 발달은 세부적 고장 조치 방법보다는 모듈화로 유지보수의 간소화를 도모하게 하였고, 2중화, 분산화 등을 통해 고장이 없는 시스템을 도입하는 현실에 비추어 RAMS 또는 RCM 기반 정비체계는 모든 구성요소를 대상으로 하여 분석하는 방식이므로 보다 효율적인 방법으로 개선이 필요하다 할 수 있다.Therefore, the technological development has made the maintenance simplification by modularization rather than the detailed failure remedial method. In view of the fact that the failure-free system is introduced through dualization, decentralization, etc., RAMS or RCM based maintenance system , And therefore it can be said that improvement is needed in a more efficient way.

나아가, 고장조치 수선기록에 있어서도 모든 기록에 의미를 부여했던 관점에서 영업운행에 영향을 미치는 운행 안정성을 중시하는 방향으로 발전하고 있는 경향이므로, 철도차량에 대한 신뢰성 프로그램은 보다 간소화되어야 하고 즉각적이고 공개적으로 나타나는 시각화된 정량적 정성적 모니터링 시스템을 통한 신뢰성 확보 방안이 강구되어야 할 필요성이 있다.In addition, in the case of failure record repair records, the reliability program for railway vehicles must be simplified, as it tends to focus on operational reliability, which affects the operation of the business from the viewpoint of giving meaning to all records. There is a need to establish a method for securing reliability through a visualized quantitative and qualitative monitoring system.

또한, 고장 수리의 데이터베이스를 구축함에 있어서도 종래에는 정비 기록관리 시스템과 신뢰성 분석 시스템은 구축 시기 등의 차이로 당연히 별개의 시스템으로 운영되어 왔고, 분석이나 대책 보고서와 같은 2 차적 결과물을 작성함에 있어서도 기록 정리, FMEA(Failure Mode and Effects Analysis, 고장모드 및 영향분석)등의 2 차적 분석 과정이 필요하였으며, 그러한 결과물조차 전체 통합적인 것이 아니라 의도된 부분에 대한 국한적인 보고서에 불과할 경우가 많았다.Also, in constructing the database of failure repair, conventionally, the maintenance record management system and the reliability analysis system have been operated as separate systems due to the difference in the construction time and so on. Also, in creating the secondary result such as analysis or countermeasure report, Secondary analysis processes such as resolution, failure mode and effects analysis (FMEA) were required, and even such results were often limited reports of the intent, not the entire integration.

한편, 철도차량용 모니터링 시스템으로서 종래 공지된 선행기술로서는 대한민국특허공고 제 10-540162 호의 철도차량의 유지보수를 위한 정보화 시스템 및 대한민국특허 제 10-604386 호의 철도차량의 유지보수 작업시스템의 기술이 공지되어 있다.On the other hand, as a prior art known as a monitoring system for a railway car, Korean Patent Publication No. 10-540162 discloses an information system for maintenance of a railway vehicle and a maintenance operation system of a railway vehicle in Korean Patent No. 10-604386 have.

본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하고자 창안된 것으로서, 철도차량의 모니터링을 위한 간결하면서도 모니터링과 신뢰성 분석 결과가 용이하게 생성될 수 있는 철도차량의 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는데에 본 발명의 기술적 특징이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to overcome the above-described problems of the related art, and it is an object of the present invention to provide a monitoring system and method for monitoring a railway vehicle, There is a technical feature of the invention.

상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법은, 철도차량의 운행장애 횟수를 호선, 장치, 편성별로 정량적으로 표시하는 정량적 분석부와, 철도차량의 운행장애 횟수에 기초하여 호선, 장치, 부품별로 위험도를 산출하여 표시하는 정성적 분석부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a monitoring system and method for a railway vehicle, the system comprising: a quantitative analysis unit for quantitatively displaying the number of times a railway vehicle is unavailable for operation, And a qualitative analysis unit for calculating and displaying a risk level for each of the lines, devices, and parts based on the calculated values.

상기와 같은 구성을 가진 본 발명의 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법에 따른 정량적 분석에 의하여 철도차량의 호선별, 장치별 및 편성별로 운행장애의 횟수와 위험도를 직관적으로 일목요연하게 파악할 수 있어, 철도차량의 관리자가 운행장애 횟수와 위험도의 양과 변화의 추이를 신속 정확하게 파악할 수 있으며, 이에 따라서 관리자가 철도차량의 정비와 안전운행에 필요한 조치를 신속하게 강구할 수 있도록 하여 철도차량의 운행상의 안전성을 제고할 수 있는 매우 진보한 발명인 것이다.The monitoring system for a railway car according to the present invention having the above-described configuration and the quantitative analysis of the railway vehicle according to the present invention can intuitively and visually grasp the frequency and the risk of a traffic accident by railroad line, apparatus, , The administrator of the railway car can quickly and accurately grasp the number of times of the failure, the amount of risk, and the change in the amount of change and the change of the number of the operation, thereby enabling the manager to quickly take measures necessary for maintenance and safe operation of the railway vehicle. It is a very advanced invention that can improve safety.

도 1 은 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템의 구성도,
도 2 는 본 발명의 정량적 및 정성적 분석을 위한 철도차량의 연간 운행장애 횟수를 나타내는 그래프의 일례,
도 3 은 본 발명의 철도차량의 정량적 모니터링 방법의 순서도,
도 4a 내지 도 4b 는 본 발명의 철도차량의 정량적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정량적 모니터링 그래프의 일례로서, 도 4a 는 호선별 및 장치별 당기 6 개월 운행고장 그래프의 일례, 도 4b 는 호선별 및 장치별 당기 6 개월 이전의 운행고장 그래프의 일례, 도 4c 는 호선별, 편성별 및 장치별 년간 운행고장 그래프의 일례, 도 4d 는 호선별 및 편성별 주행거리를 나타내는 그래프의 일례,
도 5 는 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법의 순서도,
도 6a 내지 도 6c 는 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정성적 모니터링 그래프의 일례로서, 도 6a 는 호선별 위험도 총량 변화 그래프의 일례, 도 6b 는 호선별 운행거리당 위험도 그래프의 일례, 도 6c 는 당해년도 호선별 및 장치별 위험도 그래프의 일례,
도 7 은 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정성적 모니터링 그래프의 일례로서, 호선별 및 장치별 위험도 상세 그래프의 일례,
도 8 은 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정성적 모니터링 그래프의 일례로서, 부품별 위험도 상세 그래프의 일례,
도 9a 내지 도 9c 는 본 발명의 철도차량의 운행 성과를 나타내는 그래프의 일례로서, 도 9a 는 호선별 신뢰성 지수의 그래프의 일례, 도 9b 는 호선별 정시율의 그래프의 일례, 도 9c 는 호선별 운행고장 횟수의 그래프의 일례,
도 10 은 도 9a 및 도 9b 의 호선별 신뢰성 지수 및 정시율을 산출하기 위한 산출표의 일례,
도 11 은 본 발명의 철도차량의 모니터링 방법을 수행하기 위한 기초 입력 데이터의 구조를 나타내는 도면이다.
1 is a configuration diagram of a monitoring system for a railway vehicle according to the present invention;
FIG. 2 is an example of a graph showing the number of times of annual driving failure of a railway vehicle for the quantitative and qualitative analysis of the present invention,
3 is a flowchart of a quantitative monitoring method of a railway vehicle according to the present invention,
4A and 4B illustrate an example of a quantitative monitoring graph generated according to the quantitative monitoring method of a railway vehicle according to the present invention. FIG. 4A is an example of a six-month running fault graph per line and device, FIG. 4C is an example of an annual running fault graph for each line, a combination and a device, FIG. 4D is an example of a graph showing a running distance for each line and a combination,
5 is a flowchart of a qualitative monitoring method of a railway vehicle according to the present invention,
6A to 6C are examples of a qualitative monitoring graph generated according to the qualitative monitoring method of a railway vehicle of the present invention. FIG. 6A is an example of a risk total amount change graph for each line, FIG. 6B is a graph of a risk per line FIG. 6C shows an example of the risk graph for each line and device,
FIG. 7 is an example of a qualitative monitoring graph generated according to the qualitative monitoring method of the railway vehicle of the present invention, and is an example of a detailed risk graph for each line and each device,
8 is an example of a qualitative monitoring graph generated according to the qualitative monitoring method of the railway vehicle of the present invention,
9A to 9C are graphs showing an example of the performance of the railway vehicle according to the present invention. FIG. 9A is an example of a graph of the reliability index for each line, FIG. 9B is an example of a graph of the line rate per line, An example of a graph of the number of failures,
10 is an example of an index for calculating the reliability index and the regular rate for each line in Figs. 9A and 9B,
11 is a diagram showing a structure of basic input data for performing a method of monitoring a railway vehicle according to the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법의 구성을 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A monitoring system and method of a railway vehicle according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

단, 개시된 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분하게 전달될 수 있도록 하기 위한 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 태양으로 구체화될 수도 있다.It is to be noted, however, that the disclosed drawings are provided as examples for allowing a person skilled in the art to sufficiently convey the spirit of the present invention. Accordingly, the present invention is not limited to the following drawings, but may be embodied in other forms.

또한, 본 발명 명세서에서 사용되는 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition, unless otherwise defined, the terms used in the description of the present invention have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In the following description and the accompanying drawings, A detailed description of known functions and configurations that may be unnecessarily blurred is omitted.

도 1 은 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a monitoring system for a railway vehicle according to the present invention.

도면을 참조하면, 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템(10)은, 철도차량의 운행장애 횟수와 그 원인을 철도차량의 노선별, 장치별 및 편성별로 기록한 기존의 철도차량운행기록관리장치(200)으로부터 본 발명 모니터링 시스템에 필요한 철도차량의 유지보수 정보와 운행거리 정보를 수집하는 데이터수집부(20)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the monitoring system 10 for a railway vehicle according to the present invention includes an existing railway vehicle operation record management device 200 that records the number of times a railway vehicle is interrupted and its cause by route, And a data collecting unit 20 for collecting the maintenance information and the traveling distance information of the railway vehicle necessary for the monitoring system of the present invention.

상기 운행장애 회수는 철도차량이 고장을 일으키거나 사고를 당하여 철도차량의 운행이 장애를 받은 모든 횟수를 가리킨다.The number of times of the traffic disability refers to the total number of times that the railway vehicle has failed or the railway vehicle is damaged due to an accident.

상기 철도차량운행기록관리장치(200)는 철도차량의 관제센터에서 운영하며 관리대상이 되는 모든 철도차량의 노선별, 장치별 및 편성별로 철도차량의 운행기록을 저장하고 관리하는 기존의 레거시(legacy) 장비이다.The railway vehicle operation record management device 200 is operated by a control center of a railway vehicle and is provided with an existing legacy system for storing and managing a railway vehicle operation record for each railway vehicle, ) Equipment.

상기 본 발명 모니터링 시스템의 데이터수집부(20)는 상기와 같은 기존의 레거시 장비에 저장된 철도차량의 노선별, 장치별 및 편성별 철도차량의 유지보수정보 및 철도차량의 운행거리 정보를 독출하여 가져온다.The data collecting unit 20 of the monitoring system of the present invention reads the maintenance information of the railway vehicle and the operating distance information of the railway vehicle according to route, device, and combination of the railway vehicle stored in the existing legacy equipment as described above .

상기 철도차량의 유지보수정보는, 철도차량의 운행장애 횟수와 운행장애시 그 원인에 관한 정보를 포함한다.The maintenance information of the railway vehicle includes information on the number of times the railway vehicle has failed to operate and the cause of the operation failure.

또한, 본 발명의 모니터링 시스템(10)은, 상기 데이터수집부(20)에서 수집된 데이터에 기반하여 철도차량의 운행장애 횟수를 나타내는 그래프를 생성하는 정량적 분석부(30)를 포함한다.Also, the monitoring system 10 of the present invention includes a quantitative analysis unit 30 for generating a graph indicating the number of times that the railway vehicle has failed to operate based on the data collected by the data collection unit 20.

구체적으로, 상기 정량적 분석부(30)는, 기간별로 호선별 및 장치별로 운행장애 횟수를 나타내는 그래프, 기간별로 호선별, 편성별 및 장치별로 운행장애 횟수를 나타내는 그래프, 기간별로 호선별 및 편성별로 철도차량의 주행거리를 나타내는 그래프를 생성한다.Specifically, the quantitative analysis unit 30 displays a graph indicating the number of times of traffic disturbance by line and device for each period, a graph indicating the number of traffic disturbances for each line, a combination, and a device for each period, Thereby generating a graph representing the running distance of the railway vehicle.

또한, 본 발명의 모니터링 시스템(10)은, 상기 데이터수집부(20)에서 수집된 데이터에 기반하여 철도차량의 위험도를 나타내는 그래프를 생성하는 정성적 분석부(40)를 포함한다.In addition, the monitoring system 10 of the present invention includes a qualitative analysis unit 40 that generates a graph indicating a risk of a railway vehicle based on data collected by the data collection unit 20. [

구체적으로, 상기 정성적 분석부(40)는, 호선별 위험도 총량 변화의 그래프, 호선별 운행거리당 위험도 그래프, 기간별 호선별 및 장치별 위험도 그래프, 호선별 및 장치별 위험도 상세 그래프 및 부품별 위험도 상세 그래프를 생성한다.Specifically, the qualitative analysis unit 40 calculates a graph of the change in the total amount of risk per line, a risk graph per line of travel per line, a risk graph by line and device by line, a detailed graph of line by line, Create a detailed graph.

또한, 본 발명의 모니터링 시스템(10)은, 상기 정량적 분석부(30) 및 정성적 분석부(40)에서 생성된 그래프를 시스템(10)에 설치된 디스플레이모듈(70)을 통하여 출력하는 표시부(50)를 포함한다.The monitoring system 10 of the present invention further includes a display unit 50 for outputting the graph generated by the quantitative analysis unit 30 and the qualitative analysis unit 40 through a display module 70 installed in the system 10 ).

또한, 본 발명의 모니터링 시스템(10)은, 상기 표시부(50)를 통하여 표시되는 그래프의 데이터를 통신망(400)을 통하여 외부의 단말(300)로 전송하는 통신부(60)를 포함한다.The monitoring system 10 of the present invention includes a communication unit 60 that transmits data of a graph displayed through the display unit 50 to an external terminal 300 through a communication network 400.

상기 외부의 단말(300)은 상기 통신망(400)을 통하여 본 발명의 모니터링 시스템(10)에 연결되어 정보를 송수신할 수 모든 유선 또는 무선의 통신기기를 가리키며, 예를 들어, 상기 단말(300)은 통상의 컴퓨터, 휴대전화, PDA(Personal Digital Assistant, 개인정보단말), 태블릿 컴퓨터, 스마트폰(smart phone)을 들 수 있다.The external terminal 300 refers to any wired or wireless communication device that can be connected to the monitoring system 10 of the present invention through the communication network 400 to transmit and receive information. For example, May be a conventional computer, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant, personal information terminal), a tablet computer, or a smart phone.

도 2 는 본 발명의 정량적 및 정성적 분석을 위한 철도차량의 연간 운행장애 횟수를 나타내는 그래프의 일례의 도면이다.FIG. 2 is a graph showing an example of a graph showing the number of annual driving failure of a railway car for the quantitative and qualitative analysis of the present invention. FIG.

본 발명의 시스템(10)은 철도차량운행관리장치(200)로부터 철도차량유지보수 정보 및 열차운행거리정보를 수집하여 도 2 에 도시된 바와 같이 호선별 년간 운행장애 발생횟수를 나타내는 그래프를 생성한다.The system 10 of the present invention collects railway vehicle maintenance information and train travel distance information from the railway vehicle operation management apparatus 200 and generates a graph indicating the number of occurrence of the annual driving failure per line as shown in FIG. .

도시된 바와 같이, 그래프는 A 라인, B 라인, C 라인 및 D 라인별로 역행장치, 보안장치, 제어장치, 공기/제동장치, 출입문장치, 승객안내장치, 공기조화장치, 대차장치, 보조전원장치, 고전압장치, 전기배선장치 및 차체, 설비장치의 각 장치별 운행장애 발생횟수를 나타내고 있다. 이때, 그래프의 가로축은 각 라인별 장치들이 표시되고 세로축에 운행장애 발생횟수가 표시된다.As shown in the figure, the graph shows the relationship between the A line, the B line, the C line, and the D line in the order of the retrograde device, the security device, the control device, the air / braking device, the door device, the passenger guidance device, , High-voltage devices, electric wiring devices, bodywork, and facility devices. At this time, the horizontal axis of the graph shows devices for each line, and the number of times of occurrence of a driving fault is displayed on the vertical axis.

도 3 은 본 발명의 철도차량의 정량(定量)적 모니터링 방법의 순서도이다.3 is a flowchart of a quantitative monitoring method of a railway vehicle according to the present invention.

본 발명의 정량적 모니터링은 철도차량의 관리자에게 필요한 조치를 강구할 수 있도록 철도차량의 운행장애 횟수를 직관적이고도 일목요연하게 표시하기 위하여 시행된다. The quantitative monitoring of the present invention is carried out in order to intuitively and clearly display the number of times the railway vehicle is inoperative so as to take necessary measures for the manager of the railway vehicle.

도면을 참조하면, 본 발명의 시스템(10)의 데이터수집부(20)는 기존의 철도차량운행관리장치(200)으로부터 철도차량 유지보수정보 및 열차운행거리정보를 전달받아 연동된 데이터베이스(100)에 저장한다(S101).Referring to the drawings, the data collection unit 20 of the system 10 of the present invention receives railway vehicle maintenance information and train travel distance information from an existing railway vehicle operation management system 200, (S101).

그리고, 본 발명의 정량적 분석부(30)가 데이터수집부(20)에 의하여 저장된 철도차량 유지보수정보를 검색하여 운행서비스에 영향이 있는 정보인지 아닌지를 판단한다(S102).Then, the quantitative analysis unit 30 of the present invention searches the railway vehicle maintenance information stored by the data collection unit 20 to determine whether it is information affecting the service (S102).

판단의 기준은 데이터베이스에 운행서비스에 영향을 주는 장치의 종류를 기설정하는 것이 바람직하며, 예를 들어, 철도차량 유지보수정보중에서 역행장치, 보안장치, 제어장치, 공기/제동장치, 출입문장치, 승객안내장치, 공기조화장치, 대차장치, 보조전원장치, 고전압장치, 전기배선장치 및 차체설비장치의 운행장애 발생횟수는 운행서비스에 영향이 있는 정보로 판단하고, 그 외 장치는 영향을 주지않는 장치로 판단할 수 있다.For example, it is preferable to set the type of the device that affects the service in the database. For example, in the maintenance information of the railway vehicle, a backing device, a security device, a control device, an air / braking device, The frequency of occurrence of operational faults in passenger guidance devices, air conditioning devices, lorry devices, auxiliary power devices, high voltage devices, electric wiring devices and vehicle body devices is determined by information that affects service, .

다음으로, 상기 S 102 단계에서 철도차량 유지보수정보에서 운행서비스에 영향이 있는 정보로 판단되면, 정량적 분석이 필요한 전체 기간을 지정한다(S103). 본 발명 실시예는 정량적 분석이 필요한 전체 기간을 1 년으로 지정한다.Next, in step S 102, if it is determined that the railway car maintenance information is influenced by the service, the entire period for which the quantitative analysis is required is designated (S 103). The embodiment of the present invention designates the whole period required for quantitative analysis as one year.

한편, 상기 S 102 단계에서 철도차량 유지보수정보에서 운행서비스에 영향이 없는 정보로 판단되면, 유지보수를 위한 이력관리를 위하여 데이터베이스에 저장한다(S104).Meanwhile, if it is determined in S 102 that the railway vehicle maintenance information does not affect the service, the information is stored in the database for history management for maintenance (S 104).

이어서, 정량적 분석이 필요한 전체 기간을 지정한 상태에서 기간을 둘로 대분하여 총기간중 기간의 1/2 시점부터 현재 시점까지의 후반 기간을 당기(當期)로 지정하고(S105), 기간의 시작 시점부터 1/2 시점까지의 전반 기간을 전기(前期)로 지정한다(S106). Subsequently, the entire period required for quantitative analysis is specified, and the second half period from the half time point to the current time point in the total period is designated as a period (S105) To the 1/2 time point is designated as the previous period (S106).

본 발명 실시예에서는 정량적 분석이 필요한 전체 기간을 1 년으로 지정하였으므로, 당기가 6개월 이전 시점부터 현재까지의 시점이고, 전기가 1년전 시점부터6개월 이전시점까지로 지정한다.In the embodiment of the present invention, since the total period required for quantitative analysis is set to one year, the current period is from the time before 6 months to the current time, and the period from the previous year to 6 months is specified.

그러면, 상기 정량적 분석부(30)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 당기 기간동안의 호선별 및 장치별로 운행장애 횟수를 나타내는 그래프를 생성한다(S107). Then, the quantitative analysis unit 30 searches the railway car maintenance information, and generates a graph indicating the number of times of travel failure for each line and device during the period (S107).

도 4a 는 호선별 및 장치별 당기 6 개월 운행고장 그래프의 일례를 나타낸 것으로서, 각 장치별(역행장치, 보안장치, 제어장치, 공기/제동, 출입문, 승객안내, 공기조화, 대차장치, 보조전원, 고전압, 전기, 차체설비) 항목을 가로축으로하고 운행장애 횟수를 세로축으로 하며, 호선별(a,b,c,d)로 운행장애(도면에서는 '운행고장'으로 표시됨) 횟수를 나타내고 있다.FIG. 4A is a graph showing an example of a six-month running fault graph for each line and device for each line (device for retrofitting, security device, control device, air / brake, door, passenger guidance, air conditioning, (A), (b), (c), and (d) show the number of operational faults (indicated as 'operational faults' in the drawings).

또한, 상기 정량적 분석부(30)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 전기 기간동안의 호선별 및 장치별로 운행장애 횟수를 나타내는 그래프를 생성한다(S108).In addition, the quantitative analysis unit 30 searches the railway vehicle maintenance information to generate a graph showing the number of times of the travel failure for each line and device during the electricity period (S108).

도 4b 는 호선별 및 장치별 전기 6 개월 운행고장 그래프의 일례를 나타낸 것이다. 도 4a 와 동일하게, 각 호선별 및 장치별 운행장애 횟수가 나타내어져 있다. FIG. 4B shows an example of a six-month running fault graph for each line and device. As in FIG. 4A, the number of travel disturbances for each line and each device is shown.

따라서, 본 발명의 시스템은 전체기간중 당기 기간과 전기 기간 동안의 호선별 및 장치별 운행장애 횟수를 상호 비교할 수 있도록 보여주기 때문에 각 장치별로 운행고장 발생 횟수를 비교할 수 있게 됨으로써 각 장치별로 운행장애의 개선 또는 악화 상황을 직관적으로 파악할 수 있게 된다. Therefore, the system of the present invention shows the number of times of operation failure for each line and device during the current period and the electricity period during the entire period so that they can be compared with each other, so that it is possible to compare the number of occurrence of operation failure for each device, It is possible to intuitively grasp the situation of improvement or deterioration.

이어서, 상기 정량적 분석부(30)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별, 편성별 및 장치별로 운행장애 횟수를 나타내는 그래프를 생성한다(S109).Then, the quantitative analysis unit 30 searches the maintenance information of the railroad car and generates a graph indicating the number of times of travel failure by route, schedule, and device (S109).

도 4c 는 호선별, 편성별 및 장치별 년간 운행고장 그래프의 일례로서, 철도차량의 편성(101편 내지 136 편)을 가로축으로 하고 운행장애 횟수를 세로축으로 하되, 그래프의 막대에 각 장치(차체/설비, 전기, 고전압, 보조전원, 대차장치, 공기조화, 승객안내, 출입문, 공기/제동, 제어장치, 보안장치, 역행장치)를 나타내는 색상(역행장치 - 적색, 보안장치 - 노란색 등)을 부여하여 표시하였으므로, 지정기간중 발생한 호선별 및 편성별 운행장애 횟수를 장비별로 일목요연하게 열람할 수 있으며, 동일한 호선에서도 각 편성별 운행장애 횟수를 직관적으로 파악할 수 있다.FIG. 4C is an example of an annual running fault graph for each line, program, and apparatus, showing the knitting of a railway vehicle (101 to 136) as a horizontal axis and the number of times of a driving failure as a vertical axis, (Retrograde device - red, security device - yellow, etc.) indicating the installation / equipment, electricity, high voltage, auxiliary power, lorry device, air conditioning, passenger guidance, door, air / braking, control device, security device, It is possible to visually check the number of hurdles and the number of hurdles caused by the hurdles during the designated period and the number of hurdles for each combination intuitively.

다음으로, 상기 정량적 분석부(30)는 철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별, 편성별 주행거리를 나타내는 그래프를 생성한다(S110).Next, the quantitative analysis unit 30 searches the railway vehicle maintenance information to generate a graph indicating the distance traveled by each line and the combination (S110).

도 4d 는 호선별 및 편성별 주행거리를 나타내는 그래프의 일례로서, 철도 차량의 편성(101편 내지 136편)을 가로축으로 하고 주행거리를 세로축으로 하여 각 편성별 주행거리를 열람할 수 있도록 하였으며, 도 4c 의 그래프와 동일한 편성을 가지도록 가로축을 설정하고, 도 4c 의 그래프를 상단에 배치하고 도 4d 의 그래프를 하단에 배치하면, 각 편성별로 운행거리에 비례하는 운행장애 횟수를 직관적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 신뢰성지수(MKBSF)를 하기의 식에 따라서 산출할 수 있게 된다. FIG. 4D is an example of a graph showing the distance traveled by lines and knitting lines, and it is possible to view the travel distance of each knitting by using the knitting railroad train (101 to 136) as the horizontal axis and the vertical distance as the traveling distance. When the horizontal axis is set to have the same knitting as that of the graph of FIG. 4C, the graph of FIG. 4C is arranged at the top, and the graph of FIG. 4D is arranged at the bottom, intuitive understanding of the number of running disturbances proportional to the running distance The reliability index (MKBSF) can be calculated according to the following equation.

(식 1)(Equation 1)

신뢰성지수(MKBSF) = 운행거리(Km)/운행장애 횟수Reliability Index (MKBSF) = Operating distance (Km) / Number of operating disturbances

다음으로, 본 발명의 철도차량의 정성(定性)적 모니터링 방법을 도 5 를 참조하여 설명한다.Next, a qualitative monitoring method of the railway vehicle of the present invention will be described with reference to FIG.

본 발명의 정성적 모니터링은 철도차량의 위험도 총량, 장치별 위험도 및 부품별 위험도를 나타내는 그래프를 생성함으로써, 철도차량의 관리자가 위험도의 변화의 추이를 파악하여 위험도가 일정한 수준이상 도달시 관리자가 즉시 필요 조치를 강구할 수 있도록 하기 위하여 시행된다.The qualitative monitoring of the present invention generates a graph showing the total amount of risk of a railway vehicle, the risk per unit, and the risk per part, so that a manager of a railway car can understand the trend of a change in a risk, And to take necessary measures.

도면을 참조하면, 본 발명의 시스템(10)의 데이터수집부(20)는 기존의 철도차량운행관리장치(200)으로부터 철도차량 유지보수정보 및 열차운행거리정보를 전달받아 연동된 데이터베이스(100)에 저장한다(S201).Referring to the drawings, the data collection unit 20 of the system 10 of the present invention receives railway vehicle maintenance information and train travel distance information from an existing railway vehicle operation management system 200, (S201).

그리고, 본 발명의 정성적 분석부(40)가 데이터수집부(20)에 의하여 저장된 철도차량 유지보수정보를 검색하여 운행서비스에 영향이 있는 정보인지 아닌지를 판단한다(S202).Then, the qualitative analysis unit 40 of the present invention searches the railway car maintenance information stored by the data collection unit 20 to determine whether it is information affecting the service (S202).

판단의 기준은, 데이터베이스에 운행서비스에 영향을 주는 장치의 종류를 기설정하는 것이 바람직하며 이는 전술한 바와 같다.The criterion of the judgment is preferably to set the type of the device that affects the service in the database, as described above.

다음으로, 상기 S 202 단계에서 철도차량 유지보수정보에서 운행서비스에 영향이 있는 정보로 판단되면, 상기 정성적 분석부(40)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별, 편성별 및 부품별로 위험도를 산출한다(S203).Next, when it is determined in S 202 that information affecting the service in the railway vehicle maintenance information is detected, the qualitative analysis unit 40 searches the railway vehicle maintenance information and stores the maintenance information for each railway line, The risk is calculated (S203).

상기 위험도는 하기 식 2 에 의하여 산출된다.The risk is calculated according to the following equation (2).

(식 2)(Equation 2)

위험도 = {(발생건 1 의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도) + (발생건 2의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도) + .......(발생건 N 의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도)} x 장치별 가중치(Number of occurrences of occurrence 1) x (number of occurrences of occurrence 2) x (number of occurrences of occurrence 2) + ) x (the severity of the incident fault)} x Weight by device

상기 식 2 에서 이용되는 장치별 가중치는 장치의 중요도 및 고장 검출의 난이도를 고려하여 가중치값이 설정된다. The weights for each device used in Equation (2) are set in consideration of the importance of the apparatus and the difficulty of detecting failures.

본 발명 모니터링 장치는, 장치의 중요도에 따라서 안전성 기능을 수행하는 장치는 중요도가 높고, 단순 편의성 기능을 수행하는 장치는 중요도가 낮게 설정되며, 고장 검출의 난이도에 따라서 분해검사시 발견 가능한 수준이면 난이도가 높고 단순 점검시 발견 가능한 수준이면 난이도가 낮게 설정된다. The monitoring apparatus according to the present invention is characterized in that the apparatus for performing the safety function is highly important in accordance with the importance of the apparatus and the apparatus for performing the simple convenience function is set to a low level of importance. And the degree of difficulty is set to be low if the level is detectable in simple inspection.

본 발명 실시예의 모니터링 장치는 이와 같은 난이도 설정에 따라서 각 장치별로 장치별 가중치가 1 부터 5 사이로 설정된다.In the monitoring apparatus according to the embodiment of the present invention, the weight for each device is set to 1 to 5 according to the difficulty setting.

본 발명 실시예의 모니터링 장치는 장치별 가중치를 다음의 표 1 과 같이 설정하였다. In the monitoring apparatus of the embodiment of the present invention, the weights of the apparatuses are set as shown in Table 1 below.

장치 구분Device classification 장치별 가중치Weight by device 역행장치Retrograde device 33 보안장치Security device 55 제어장치Control device 22 공기/제동Air / brake 22 출입문Door 22 승객안내Passenger Information 1One 공기조화Air conditioning 1One 대차장치Carriage device 44 보조전원Auxiliary power 22 고전압High voltage 33 전기배선Electrical wiring 1One 차체, 설비Body and equipment 22

또한, 다음의 표 2 는 본 발명의 실시예의 모니터링 장치의 운행장애에 대한 심각도를 나타낸 것이다.The following Table 2 shows the severity of the monitoring failure of the monitoring device according to the embodiment of the present invention.

등급Rating 운행장애 유형Type of service failure 가중치weight A5A5 대규모 승객 사상A large passenger event 3000 이상3000 or more A4A4 소규모 승객 사상Small Passenger Thoughts 1000 이상1000 or more A3A3 복수의 승객 상해Multiple passenger injuries 500 이상500 or more A2A2 화재, 탈선, 충돌 또는 상해Fire, derailment, collision or injury 300 이상300 or more A1A1 연기, 충돌 위기 발생Smoke, collision crisis 100 이상100 or more T5T5 위험고장, 30 분이상 지연Danger breakdown, delayed by more than 30 minutes 100-300100-300 T4T4 10 분 이상 지연Delayed by more than 10 minutes 10-10010-100 T3T3 승객 하차가 5 분 이상 지연Passengers are delayed more than 5 minutes 5-105-10 T2T2 종착역 차량 교환Termination Vehicle Exchange 1-51-5 T1T1 경미한 고장 또는 기지내 조치Minor breakdown or action on base 0.5-10.5-1

예를 들어, 철도차량의 역행장치의 고장으로 인하여 발생된 운행장애가 당해기간동안 종착역 차량교환 15회, 승객하차 2회 발생했다면 위험도는 다음과 같이 산출된다. For example, if the obstacle caused by the failure of the retrograde system of the railway vehicle occurred 15 times during the period of the terminal exchange and the passenger gets off twice, the risk is calculated as follows.

위험도 = {15(종착역 차량교환 15 회) x 1(기지내 조치의 경우 운행장애 심각도 1) + 2(승객하차 2 회) x 5(승객하차의 경우 운행장애 심각도 5)} x 3 (역행장치의 장치별 가중치) = 75 Risk = {15 (15 terminal vehicles exchanged) x 1 (Operational disturbance severity 1 for base station measures) + 2 (Two passengers get off) x 5 (Passenger severity 5) x 3 Weight per device) = 75

한편, 상기 식 2 에서 운행장애에 대한 심각도는 통상적인 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis, 고장모드 및 영향분석) 과정에서 활용되는 RPN(Risk Priority Number) 지수를 이용하여도 좋으며, 여기서 RPN 지수는 하기의 식 3 으로 구해지는 값이다.In the equation 2, the RPN (Risk Priority Number) index used in the normal Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) process may be used, (3) "

(식 3)(Equation 3)

RPN 지수 = 심각도 x 발생도 x 검출도RPN exponent = Severity x Occurrence rate x Detection degree

* 심각도: 1 내지 10 의 값이며, 고장으로 인한 영향력이 심각할수록 높다.* Severity: 1 to 10, the higher the impact due to failure, the higher.

* 발생도: 1 내지 10 의 값이며, 고장 발생이 빈번할수록 높다.* Occurrence: It is a value from 1 to 10, and it is higher as the occurrence of failure becomes frequent.

* 검출도: 1 내지 10 의 값이며, 고장 발견이 어려울수록 높다.* Detection degree: 1 to 10, the higher the failure detection is, the harder it is.

따라서, RPN 지수는 최소 1 내지 최대 1000 의 값을 가지는 값으로서 RPN 지수가 높다는 것은 그만큼 위험도가 크다는 것을 의미한다.Therefore, the RPN index is a value having a value of at least 1 to a maximum of 1000, and a high RPN index means that the risk is high.

따라서, 본 발명의 정성적 분석부(40)는 기존의 철도차량운행관리장치(200)으로부터 수득한 유지보수정보에 포함된 기존 FMEA 정보에 포함된 심각도값을 이용할 수도 있다.Therefore, the qualitative analysis unit 40 of the present invention may use the severity value included in the existing FMEA information included in the maintenance information obtained from the existing railway vehicle operation management apparatus 200. [

상기 S203 단계의 위험도를 산출하는 단계를 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The step of calculating the risk level in step S203 will be described in more detail as follows.

도 6a 내지 도 6c 는 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정성적 모니터링 그래프의 일례로서, 먼저, 도 6a 는 호선별 위험도 총량 변화 그래프의 일례, 도 6b 는 호선별 운행거리당 위험도 그래프의 일례, 도 6c 는 당해년도 호선별 및 장치별 위험도 그래프의 일례를 나타낸다. 6A to 6C are examples of the qualitative monitoring graph generated according to the qualitative monitoring method of the railway vehicle of the present invention. First, FIG. 6A is an example of a risk total amount change graph for each line, FIG. FIG. 6C shows an example of a risk graph for each line and device in the year.

상기 정성적 분석부(40)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 설정된 기간동안의 위험도의 총량을 나타내는 그래프를 생성한다(S204).The qualitative analysis unit 40 searches the railway car maintenance information to generate a graph indicating the total amount of the risk during the set period (S204).

도 6a 를 참조하면, 각각의 호선을 가로축으로 하고, 위험도의 총량을 세로축으로 하여 5 년 동안의 설정 기간 동안에 철도차량의 호선별로 위험도의 총량이 변화되는 추이를 나타내고 있어 호선별로 위험도가 변동되는 상태를 직관적으로 파악할 수 있도록 하였다. Referring to FIG. 6A, it is shown that the total amount of risk varies according to the number of lines of the railway vehicle during the set period of 5 years, with each line as a horizontal axis and the total amount of the risk as a vertical axis. To be intuitively grasped.

또한, 상기 정성적 분석부(40)는 철도차량 유지보수정보를 검색하여 설정된 기간동안의 운행거리당 위험도를 나타내는 그래프를 생성한다(S205).In addition, the qualitative analysis unit 40 searches the railway vehicle maintenance information to generate a graph indicating a risk per the driving distance for a set period (S205).

도 6b 를 참조하면, 각각의 호선을 가로축으로 하고, 위험도를 세로축으로 하여 5 년 동안의 철도차량의 호선별로 운행거리(도면상에는 100만Km)당 위험도가 변화되는 추이를 나타내고 있어, 주행거리당 위험도가 변동되는 상태를 직관적으로 파악할 수 있다. Referring to FIG. 6B, the horizontal axis represents each line, and the vertical axis represents the change in risk per one mile of the railroad vehicle for five years (1 million Km in the drawing) You can intuitively understand the state of risk variation.

그리고, 상기 정성적 분석부(40)는 철도차량 유지보수정보를 검색하여 당해년도의 호선별 및 장치별 위험도를 나타내는 그래프를 생성한다(S206).Then, the qualitative analysis unit 40 searches the railway vehicle maintenance information, and generates a graph indicating the risk level for each line and device in the current year (S206).

도 6c 를 참조하면, 각각의 호선이 가지고 있는 장치를 가로축으로 하고, 위험도를 세로축으로 하여 당해년도의 각각의 호선이 가지고 있는 장치별로 위험도를 보여주고 있다.Referring to FIG. 6C, the horizontal lines represent the devices of each line, and the vertical lines represent the risk level for each line of the line in the year.

도 7 은 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정성적 모니터링 그래프의 일례로서, 호선별 및 장치별 위험도 상세 그래프의 일례이다. 7 is an example of a qualitative monitoring graph generated according to the qualitative monitoring method of a railway vehicle of the present invention, and is an example of a detailed risk graph for each line and device.

상기 정성적 분석부(40)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별 및 장비별로 설정된 기간동안의 위험도의 변화량을 나타내는 그래프를 생성한다(S207).The qualitative analysis unit 40 searches the maintenance information of the railway vehicle and generates a graph indicating the amount of change in the risk during the period set for each line and equipment (S207).

도 7 을 참조하면, A line, B line, C line, D line 의 각 호선별로 위험도의 변화량을 나타내는 그래프들이 생성되되, 각 호선별 위험도 그래프는 설정된 기간을 1 년 단위로 가로축으로 하고, 위험도를 세로축으로 하여 각 장치별 위험도의 변화량을 보여주고 있어, 해당 기간동안에 해당 장치의 위험도의 변화의 추이를 각 호선별로 일목요연하에 파악할 수 있게 된다. Referring to FIG. 7, graphs showing variations in risk level are generated for each line of A line, B line, C line, and D line, and the risk graph for each line is set as a horizontal axis for a set period of one year, And the vertical axis shows the change amount of the risk of each device, so that it is possible to grasp the trend of the change of the risk of the device under the clear line for each line during the corresponding period.

도 8 은 본 발명의 철도차량의 정성적 모니터링 방법에 따라서 생성되는 정성적 모니터링 그래프의 일례로서, 부품별 위험도 상세 그래프의 일례이다.8 is an example of a qualitative monitoring graph generated according to the qualitative monitoring method of a railway vehicle of the present invention, and is an example of a detailed risk graph for each part.

그리고, 상기 정성적 분석부(40)가 철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별로 각 부품들의 위험도를 나타내는 그래프를 생성한다(S208).Then, the qualitative analysis unit 40 searches the railway car maintenance information and generates a graph indicating the risk level of each part for each line (S208).

도 8 을 참조하면, A line, B line, C line, D line 의 각 호선별로 각 호선이 가지는 부품별 위험도를 나타내는 그래프들이 생성되며, 각 호선별 및 부품별 위험도 그래프는 위험도를 가로축으로 하고, 각 부품들을 세로축으로 하여 각 부품별로 위험도를 표시하고 있어, 부품별 위험도를 직관적으로 파악할 수 있게 되며, 나아가, 하단에 도시된 바와 같이 해당 기간을 가로축으로 하고 위험도를 세로축으로 하여 각 부품별로 위험도의 변화량 추이를 나타내는 그래프를 생성함으로써 부품별 위험도의 변화의 추이를 일목요연하게 열람할 수 있게 된다.Referring to FIG. 8, graphs showing the risk of each line belonging to each line are generated for each line of A line, B line, C line, and D line. Each component is represented by a vertical axis, and the risk level is displayed for each component. Thus, it is possible to intuitively grasp the risk per part. Further, as shown in the lower part, It is possible to observe the change of the risk degree by each part by generating the graph showing the change amount change.

한편, 상기 S 22 단계에서 철도차량 유지보수정보에서 운행서비스에 영향이 없는 정보로 판단되면, 유지보수를 위한 이력관리를 위하여 데이터베이스에 저장한다(S209).If it is determined in S22 that there is no influence on the running service in the railway vehicle maintenance information, it is stored in the database for the history management for maintenance (S209).

도 9a 내지 도 9c 는 본 발명의 철도차량의 운행 성과를 나타내는 그래프의 일례로서, 도 9a 는 호선별 신뢰성 지표의 그래프의 일례, 도 9b 는 호선별 정시율의 그래프의 일례, 도 9c 는 호선별 운행고장 횟수의 그래프의 일례이다.9A is an example of a graph of the reliability index for each line, FIG. 9B is an example of a graph of the regular rate for each line, FIG. 9C is a graph This is an example of a graph of the number of failures.

본 발명의 철도차량의 모니터링 시스템은 철도차량의 운행에 따른 성과를 적절하게 평가하기 위하여 호선별 신뢰성지수(MKBSF: Mean Km Between Service Failure)를 나타내는 그래프 및 호선별로 정시율(Punctuality)을 나타내는 그래프를 생성할 수 있다. The monitoring system of the railway vehicle of the present invention generates a graph indicating a mean Km between service failure (MKBSF) and a graph indicating a punctuality for each line in order to appropriately evaluate the performance of the railway vehicle can do.

즉, 도 9a 를 참조하면, 각 호선별을 가로축으로 하고 신뢰성지수를 세로축으로 하여 각 호선별 신뢰성을 나타내고 있으며, 도 9b 를 참조하면, 각 호선별을 가로축으로 하고 정시율을 세로축으로 하여 각 호선별 정시율을 나타내고 있다.Referring to FIG. 9A, reliability is shown for each line by using the horizontal line for each line and the vertical axis for reliability index. Referring to FIG. 9B, each line is represented by the horizontal axis and the regular rate is represented by the vertical axis. And the regular rate.

따라서, 이들 그래프를 참조함으로써 신뢰성이 높으며 정시율이 높은 호선일 수록 철도차량의 운행에 따른 성과가 양호한 것으로 평가할 수 있으며, 반대로 신뢰성이 낮고 정시율이 낮은 호선일수록 철도차량의 운행에 따른 성과가 불량한 것으로 평가할 수 있게 된다.Therefore, by referring to these graphs, it can be said that the higher the reliability, the higher the regular rate, the better the performance according to the running of the railway vehicle. On the contrary, the lower the reliability and the lower the regularity rate, .

한편, 도 9c 에 도시된 바와 같이, 설정된 기간별로 각 호선별 운행장애 횟수의 변화량 추이를 나타내는 그래프를 생성함으로써 호선별로 운행장애가 증가하고 있는지 감소하고 있는지의 여부와 특별히 운행장애가 많았던 기간을 용이하게 파악할 수 있도록 한다. On the other hand, as shown in FIG. 9C, by generating a graph showing a change amount of the number of travel disturbances for each line in each set period, it is possible to easily determine whether or not the travel disturbance increases or decreases, .

도 10 은 도 9a 및 도 9b 의 호선별 신뢰성지수 및 정시율을 산출하기 위한 산출표의 일례를 나타낸 것이다.Fig. 10 shows an example of an index for calculating the reliability index and the regular rate for each line in Figs. 9A and 9B.

상기 신뢰성지수(MKBSF)와 정시율(punctuality)의 산출방법은 통상의 공지된 산술식을 이용하여 산출되며, 일례로서 도 10 에 도시된 바와 같이, 신뢰성지수(MKBSF)는 호선별의 총 주행거리(Km)를 운행장애 횟수의 합계로 나누어 산출한다. The reliability index (MKBSF) and the punctuality are calculated using a commonly known arithmetic expression. For example, as shown in FIG. 10, the reliability index (MKBSF) Km) is calculated by dividing the number of times of operation failure by the sum of the number of times of operation failure.

도면상에서 a line 은 3585600/80 = 44820, b line 은 3772000/35 = 107771, c line 은 4136400/89 = 46476.4, d line 은 1552500/33 = 47045.5 로서, 호선중 b line 이 가장 신뢰성이 높은 것으로 평가할 수 있다.In the figure, a line is 3585600/80 = 44820, b line is 3772000/35 = 107771, c line is 4136400/89 = 46476.4, d line is 1552500/33 = 47045.5, and b line among the lines is the most reliable .

또한, 정시율(punctuality)은 총 주행거리(Km)를 각 구간거리(Km)로 나누어 Dia 횟수를 산출하고, Dia 횟수를 운행장애 횟수로 나눈값을 1 에서 감산(뺄샘)하여 산출한다. The punctuality is calculated by dividing the total travel distance Km by each section distance Km to calculate the number of times of Dia and subtracting a value obtained by dividing the number of times of Dia by the number of travel disturbances by 1 (subtracting).

도면상에서 a line 은 1-{(3585600/24)/80} = 0.99946, b line 은 1-{(3772000/32)/35} = 0.9997, c line 은 1-{(4136400/23)/89} = 0.99951, d line 은 1-{(1552500/15)/33} = 0.99968 로서, 호선중 b line 의 정시율이 가장 높은 것으로 평가할 수 있다.In the drawing, a line is 1 - {(3585600/24) / 80} = 0.99946, b line is 1 - {(3772000/32) / 35} = 0.9997, c line is 1 - {(4136400/23) / 89} = 0.99951, d line is 1 - {(1552500/15) / 33} = 0.99968, and it can be estimated that the regularity rate of the b line among the lines is the highest.

도 11 은 본 발명의 철도차량의 모니터링 방법을 수행하기 위한 기초 입력 데이터의 구조를 나타내는 도면이다.11 is a diagram showing a structure of basic input data for performing a method of monitoring a railway vehicle according to the present invention.

종래의 철도차량의 정비를 위한 입력은 명확하게 표준화되어 있지 않아서 관리자 또는 시스템에 따라서 각각 다른 방법으로 데이터의 입력이 이루어져 왔으며, 이러한 관계로 철도차량의 정비기록이 존재함에도 불구하고 신뢰성 평가를 하기 위하여 별도의 FMEA 과정을 수행하여야만 하였는데, 본 발명의 모니터링 시스템은 이러한 종래의 단점을 해소하기 위하여 도 11 에 도시된 바와 같은 표준화된 기초적 데이터의 입력 테이블을 제공한다. The input for the maintenance of the conventional railway vehicle has not been clearly standardized so that the data has been input in different manners depending on the manager or the system and in order to perform the reliability evaluation in spite of the existence of the maintenance record of the railway vehicle A separate FMEA process has to be performed. The monitoring system of the present invention provides an input table of standardized basic data as shown in FIG. 11 to overcome such conventional disadvantages.

도시된 바와 같이, 본 발명의 기초적 입력 데이터는 호선(Line), 편성 및 호수(Train & Car No.), 발생검수종별, 위험도(상술한 설명 참조), 시스템 고유가중치(1-5 또는 1-10), 원인(고장 내용/원인), 조치(조치 내용), 소요시간(정비시간), 부품사용 여부(Yes,No), 추가기록 여부(Yes,No)이 기재되어 철도차량의 정비를 위한 입력이 명확하게 표준화될 수 있어 종래 복잡한 입력 데이터에 비하여 단순하게 입력 작업을 수행할 수 있게 되었다.As shown, the basic input data of the present invention includes line, train and car number, generation verification type, risk (see above description), system unique weight (1-5 or 1- 10), cause (fault content / cause), action (action contents), required time (maintenance time), use of parts (Yes, No) The input can be clearly standardized so that the input operation can be performed simply compared with the conventional complicated input data.

이상의 설명에서 본 발명의 철도차량용 모니터링 시스템 및 그 방법을 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 당업자에 의하여 다양한 수정,변경 및 치환이 가능하고, 이러한 수정, 변경 및 치환은 본 발명의 보호범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it should be understood that the various changes, substitutions and alterations can be made by those skilled in the art without departing from the spirit and scope of the invention. Should be interpreted as falling within the scope of protection.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
10; 본 발명 모니터링 시스템
20; 데이터 수집부
30; 정량적 분석부
40; 정성적 분석부
50; 표시부
60; 통신부
70; 디스플레이모듈
100; 데이터베이스
200; 철도차량운행관리장치
300; 외부 단말
400; 통신망
Description of the Related Art [0002]
10; The monitoring system of the present invention
20; The data-
30; Quantitative analysis section
40; Qualitative Analysis Department
50; Display portion
60; Communication section
70; Display module
100; Database
200; Railway vehicle operation management system
300; External terminal
400; communications network

Claims (15)

철도차량용 모니터링 시스템에 있어서,
기존 철도차량운행기록관리장치(200)으로부터 모니터링에 필요한 철도차량의 유지보수 정보와 운행거리 정보를 수집하는 데이터 수집부(20);
상기 데이터 수집부(20)에서 수집된 데이터에 기반하여 철도차량의 운행장애 횟수를 나타내는 그래프를 생성하는 정량적 분석부(30);
상기 데이터 수집부(20)에서 수집된 데이터에 기반하여 철도차량의 위험도를 나타내는 그래프를 생성하는 정성적 분석부(40);
상기 정량적 분석부(30) 및 정성적 분석부(40)에서 생성된 그래프를 디스플레이모듈(70)을 통하여 출력하는 표시부(50); 를 포함하여 구성되고,
상기 정량적 분석부(30)는,
기간별로 호선별, 편성별 및 장치별로 운행장애 횟수를 나타내는 그래프, 기간별로 호선별 및 편성별로 철도차량의 주행거리를 나타내는 그래프 중 어느 하나의 그래프를 생성하고,
상기 운행장애 횟수를 나타내는 그래프는, 철도차량의 편성을 가로축으로 하고 운행장애 횟수를 세로축으로 하되, 그래프의 막대에 각 장치를 나타내는 색상을 부여하여 표시하고,
상기 호선별 및 편성별 철도차량의 주행거리를 나타내는 그래프는, 철도 차량의 편성을 가로축으로 하고 주행거리를 세로축으로 하여 각 편성별 주행거리를 열람할 수 있도록 하고,
상기 운행장애 횟수를 나타내는 그래프를 상단에 배치하고, 호선별, 편성별 주행거리를 나타내는 그래프를 하단에 각각 배치하여, 각 편성별로 운행거리에 비례하는 운행장애 횟수를 직관적으로 파악할 수 있도록 하고,
신뢰성지수(MKBSF)를 하기의 식 1 에 따라서 산출하고,
(식 1)
신뢰성지수(MKBSF) = 운행거리(Km)/운행장애 횟수
상기 정성적 분석부(40)는,
호선별 위험도 총량 변화의 그래프, 호선별 운행거리당 위험도 그래프, 기간별 호선별 및 장치별 위험도 그래프, 호선별 및 장치별 위험도 상세 그래프 및 호선별 부품별 위험도 상세 그래프를 생성하고,
상기 위험도는 하기의 식 2 에 따라서 산출하고,
(식 2)
위험도 = {(발생건 1 의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도) + (발생건 2의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도) + .......(발생건 N 의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도)} x 장치별 가중치
상기 장치별 가중치는 장치의 중요도 및 고장 검출의 난이도에 따라서 설정되는 것을 특징으로 하는 철도차량용 모니터링 시스템.
A monitoring system for a railway car,
A data collecting unit 20 for collecting maintenance information and operation distance information of the railway vehicle necessary for monitoring from the existing railway vehicle operation record management device 200;
A quantitative analysis unit (30) for generating a graph indicating the number of times the railroad vehicle has failed to operate based on the data collected by the data collection unit (20);
A qualitative analysis unit (40) for generating a graph indicating a risk of a railway vehicle based on data collected by the data collection unit (20);
A display unit (50) for outputting the graph generated by the quantitative analysis unit (30) and the qualitative analysis unit (40) through a display module (70); And,
The quantitative analysis unit (30)
A graph showing the number of times of the traffic obstacle for each line, a train line, and a device for each period, and a graph showing a travel distance of the railway line for each train line,
The graph showing the number of times of the traffic obstruction shows the combination of railway cars as a horizontal axis and the number of times of traffic disturbances as a vertical axis,
The graph showing the traveling distance of the railway vehicle by the line and the knitting line allows the traveling distance of each knitting to be viewed with the knitting of the railway car as the horizontal axis and the traveling distance as the vertical axis,
A graph indicating the number of travel disturbances is arranged at the upper part and a graph indicating the travel distances according to the line and the combination is arranged at the lower end so as to intuitively grasp the number of travel disturbances proportional to the travel distance for each combination,
The reliability index (MKBSF) is calculated according to the following formula (1)
(Equation 1)
Reliability Index (MKBSF) = Operating distance (Km) / Number of operating disturbances
The qualitative analysis unit (40)
A graph of risk total amount change per line, a risk graph per running distance per line, a risk graph by line and device by period, a detailed graph of risk by line and device, and a detailed risk graph by line,
The risk is calculated according to the following formula (2)
(Equation 2)
(Number of occurrences of occurrence 1) x (number of occurrences of occurrence 2) x (number of occurrences of occurrence 2) + ) x (the severity of the incident fault)} x Weight by device
Wherein the weight for each apparatus is set according to the degree of importance of the apparatus and the difficulty of detecting a failure.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 철도차량의 모니터링 방법에 있어서,
기존의 철도차량운행관리장치으로부터 철도차량 유지보수정보 및 열차운행거리정보를 전달받아 연동된 데이터베이스에 저장하는 단계(S201);
저장된 철도차량 유지보수정보를 검색하여 운행서비스에 영향이 있는 정보인지 아닌지를 판단하는 단계(S202);
상기 S 202 단계에서 철도차량 유지보수정보에서 운행서비스에 영향이 있는 정보로 판단되면, 철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별, 편성별 및 부품별로 위험도를 산출하는 단계(S203); 를 포함하여 구성되고,
상기 S203 단계의 위험도를 산출하는 단계는,
철도차량 유지보수정보를 검색하여 설정된 기간동안의 위험도의 총량을 나타내는 그래프를 생성하는 단계(S204);
철도차량 유지보수정보를 검색하여 설정된 기간동안의 운행거리당 위험도를 나타내는 그래프를 생성하는 단계(S205);
철도차량 유지보수정보를 검색하여 당해년도의 호선별 및 장치별 위험도를 나타내는 그래프를 생성하는 단계(S206);
철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별 및 장비별로 설정된 기간동안의 위험도의 변화량을 나타내는 그래프를 생성하는 단계(S207);
철도차량 유지보수정보를 검색하여 호선별로 각 부품들의 위험도를 나타내는 그래프를 생성하는 단계(S208); 를 포함하여 구성되고,
상기 위험도는 하기 식 2 에 의하여 산출되고,
(식 2)
위험도 = {(발생건 1 의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도) + (발생건 2의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도) + .......(발생건 N 의 발생횟수) x (해당 운행장애에 대한 심각도)} x 장치별 가중치
철도차량의 운행에 따른 성과를 평가하기 위하여,
호선별 신뢰성지수(MKBSF)를 나타내는 그래프를 생성하고, 상기 신뢰성지수(MKBSF)는 운행거리(Km)/운행장애 횟수의 식을 이용하여 산출되며,
호선별로 정시율(Punctuality)을 나타내는 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는 철도차량의 모니터링 방법.
A method of monitoring a railway vehicle,
(S201) receiving the railway vehicle maintenance information and the train travel distance information from the existing railway vehicle operation management apparatus and storing the information in the interlocked database;
A step (S202) of searching stored railway vehicle maintenance information to determine whether or not the information is influential on a service to be operated;
If it is determined in S 202 that the information affects the service in the railway vehicle maintenance information, the step of calculating the risk for each railway line, the train, and the parts is performed by searching the railway car maintenance information (S 203); And,
The step of calculating the risk of step S203 may include:
Searching the railway vehicle maintenance information to generate a graph representing a total amount of the risk for the set period (S204);
A step (S205) of searching a railway car maintenance information to generate a graph indicating a risk per a driving distance for a set period of time;
(S206) of searching for railway vehicle maintenance information and generating a graph indicating a risk level for each line and each device in the year;
A step (S207) of searching a railway car maintenance information and generating a graph indicating a variation amount of a risk for each line and a period set for each equipment;
(S208) of searching for railway car maintenance information and generating a graph indicating a risk level of each part for each line; And,
The risk is calculated by the following equation (2)
(Equation 2)
(Number of occurrences of occurrence 1) x (number of occurrences of occurrence 2) x (number of occurrences of occurrence 2) + ) x (the severity of the incident fault)} x Weight by device
In order to evaluate the performance of railway vehicles,
And the reliability index (MKBSF) is calculated using the equation of the traveling distance (Km) / the number of the traveling obstacles,
Wherein a graph indicating a punctuality is generated for each line.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 컴퓨터에 의하여 제 8 항의 철도차량의 모니터링 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독가능한 저장매체.A computer-readable storage medium having recorded thereon a program for causing a computer to perform the monitoring method of the railway vehicle of claim 8.
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