(57)【要約】  第１分類回路（１１２）は、複数の機器（１００−１〜１００−Ｎ）のそれぞれから、当該機器への少なくとも１つの入力値と当該機器からの少なくとも１つの出力値とを含む当該機器の第１測定値を取得し、ＯＣＳＶＭ（OneClass nu-Support Vector Machine）を用いて、各機器の第１測定値のうちで正常値である第１測定値と外れ値である第１測定値とを分類する。第２分類回路（１１３）は、前記複数の機器（１００−１〜１００−Ｎ）のそれぞれから、当該機器への少なくとも１つの入力値を含む当該機器の第２測定値を取得し、ＯＣＳＶＭを用いて、各機器の第２測定値のうちで正常値である第２測定値と外れ値である第２測定値とを分類する。判定回路（１１４）は、外れ値である第１測定値と正常値である第２測定値とを有する機器を異常な機器であると判定する。
2017126236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器のうちの異常な機器を検知するための異常検知装置であって、  前記複数の機器のそれぞれから、当該機器への少なくとも１つの入力値と当該機器からの少なくとも１つの出力値とを含む当該機器の第１測定値を取得し、予め決められた多変量解析方法を用いて、前記複数の機器から取得された複数の第１測定値のそれぞれを正常値である第１測定値と外れ値である第１測定値とに分類する第１分類回路と、  前記複数の機器のそれぞれから、当該機器への少なくとも１つの入力値を含む当該機器の第２測定値を取得し、前記多変量解析方法を用いて、前記複数の機器から取得された複数の第２測定値のそれぞれを正常値である第２測定値と外れ値である第２測定値とに分類する第２分類回路と、  前記複数の機器のうちで、前記外れ値である第１測定値と前記正常値である第２測定値とを有する機器を異常な機器であると判定する判定回路とを備えることを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
前記多変量解析方法は１クラスνサポートベクトルマシンを用いた多変量解析方法であることを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記異常検知装置は、前記複数の機器からの出力値をそれぞれ測定する複数の第１センサから前記複数の機器からの出力値を受信し、前記複数の機器への入力値をそれぞれ測定する複数の第２センサから前記複数の機器への入力値を受信する受信回路をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記第１分類回路は、予め決められた時間長の時間区間ごとに反復的に、前記複数の機器のそれぞれから前記第１測定値を取得し、前記各機器の第１測定値のうちで正常値である第１測定値と外れ値である第１測定値とを分類し、  前記第２分類回路は、前記時間区間ごとに反復的に、前記複数の機器のそれぞれから前記第２測定値を取得し、前記各機器の第２測定値のうちで正常値である第２測定値と外れ値である第２測定値とを分類し、  前記判定回路は、複数の連続した時間区間にわたって前記外れ値である第１測定値と前記正常値である第２測定値とを有する機器を異常な機器であると判定することを特徴とする請求項３記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記異常検知装置は、着脱可能な記憶媒体を収容するインターフェースをさらに備え、前記複数の機器への入力値及び前記複数の機器からの出力値を前記記憶媒体から読み出すことを特徴とする請求項１又は２記載の異常検知装置。
【請求項６】
複数の機器と、  前記複数の機器からの出力値をそれぞれ測定する複数の第１センサと、  前記複数の機器への入力値をそれぞれ測定する複数の第２センサと、  請求項１〜５のうちの１つに記載の異常検知装置とを備えることを特徴とする異常検知システム。
【請求項７】
前記複数の機器のそれぞれは２次電池セルであり、  前記複数の第１センサのそれぞれは、ある２次電池セルの端子電圧及び温度のうちの少なくとも１つを測定し、  前記複数の第２センサのそれぞれは、ある２次電池セルの充電電流、充電率、及び気温のうちの少なくとも１つを測定することを特徴とする請求項６記載の異常検知システム。
【請求項８】
前記複数の機器のそれぞれは動力機器であり、  前記複数の第１センサのそれぞれは、ある動力機器の回転数、動作音、振動、及び温度のうちの少なくとも１つを測定し、  前記複数の第２センサのそれぞれは、ある動力機器の入力電流、入力電圧、及び気温のうちの少なくとも１つを測定することを特徴とする請求項６記載の異常検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、例えば実質的に同一の形式又は種類の複数の機器と、各機器の何らかの物理量をそれぞれ測定する複数のセンサとを含むシステムにおいて、各センサから収集した各機器の状態を示すデータに基づいて異常な機器を検知する異常検知装置に関する。本発明はまた、そのような複数の機器、複数のセンサ、及び異常検知装置を含む異常検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  近年、多数の機器を含むシステムにおいて、各機器に対応する多数のセンサを用いて各機器の状態を示すデータを収集して分析することで、機器の管理及び運用を効率化する技術が必要となってきている。このようなシステムの一例として、複数の２次電池セルを含む電池システムがある。例えばリチウムイオン電池などの２次電池は、単一の２次電池セルでは電池容量、入出力電流、及び電圧が不足する場合に、多数の２次電池セルを直列又は並列に組み合わせることで、大容量、大入出力電流、及び高電圧の電池システムとして用いられている。このような電池システムは、例えば鉄道車両上に搭載され、駆動用、駆動補助用、もしくは回生吸収用として使用されてもよい。この場合、電池システムは、複数の２次電池セルを直列接続して例えば６００Ｖの出力電圧を発生するように、かつ、電動機の駆動に必要な大出力電流及び回生電力の吸収に必要な大入力電流を達成するように構成される。【０００３】  このような電池システムにおいては、電池システム中の全ての２次電池セルが正常な状態にあることが必要である。１つでも異常な状態の２次電池セルが混在していると電池システム全体及び接続されている機器の動作に支障をきたす可能性があるので、２次電池セルの異常は直ちに検知される必要がある。このような電池システムにおいては、２次電池セルの大多数は正常であり、異常はごく少数の２次電池セルに発生し得ると考えられている。すなわち、電池システム全体の中で、大多数の２次電池セルとは異なる挙動をするごく少数の２次電池セルを検知することが求められる。【０００４】  本発明の背景技術として、例えば特許文献１の発明がある。特許文献１は、正常運転状態にある被検知装置について複数のセンサで測定された複数の正常状態のセンサ情報を１クラスサポートベクトルマシンで演算して例外的なセンサ情報の組み合わせを抽出して異常予兆を検知する異常予兆検知方法を開示している。１クラスサポートベクトルマシンは、例えば非特許文献１にも開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３４５１５４号公報（３頁８〜１１行、図２）
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】赤穂昭太郎著、「カーネル多変量解析」、１０６〜１１１ページ、岩波書店、２００８年１１月２７日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  特許文献１の方法を、多数の機器を含むシステム（例えば複数の２次電池セルを含む電池システム）に適用することが考えられる。特許文献１の方法では、ある機器について例外的なセンサ値を検出しても、当該機器自体の異常に起因するセンサ値の異常と、当該機器以外の原因によるセンサ値の異常とを区別することができない。このため、機器の異常を検知する精度が低下する可能性があった。【０００８】  本発明の目的は、機器の異常を従来よりも高精度で検知することができる異常検知装置を提供することにある。本発明の目的はまた、そのような異常検知装置を含む異常検知システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】  本発明の一態様によれば、  複数の機器のうちの異常な機器を検知するための異常検知装置であって、  前記複数の機器のそれぞれから、当該機器への少なくとも１つの入力値と当該機器からの少なくとも１つの出力値とを含む当該機器の第１測定値を取得し、予め決められた多変量解析方法を用いて、前記複数の機器から取得された複数の第１測定値のそれぞれを正常値である第１測定値と外れ値である第１測定値とに分類する第１分類回路と、  前記複数の機器のそれぞれから、当該機器への少なくとも１つの入力値を含む当該機器の第２測定値を取得し、前記多変量解析方法を用いて、前記複数の機器から取得された複数の第２測定値のそれぞれを正常値である第２測定値と外れ値である第２測定値とに分類する第２分類回路と、  前記複数の機器のうちで、前記外れ値である第１測定値と前記正常値である第２測定値とを有する機器を異常な機器であると判定する判定回路とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】  本発明の態様に係る異常検知装置によれば、機器の異常を従来よりも高精度で検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る異常検知システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の機器１００−１〜１００−Ｎにおける入力値及び出力値の関係を説明する図である。
【図３】図１の第１分類回路１１２の動作を説明する図である。
【図４】図１の第２分類回路１１３の動作を説明する図である。
【図５】図１の判定回路１１４による判定の例を示す表である。
【図６】図１の異常検知システムを列車２００−１〜２００−２を含むシステムに適用した例を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態２に係る異常検知システムの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態３に係る判定回路１１４による判定の第１の例を示す表である。
【図９】本発明の実施の形態３に係る判定回路１１４による判定の第２の例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】  以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態に係る異常検知システムについて説明する。
【００１３】実施の形態１．  図１は、本発明の実施の形態１に係る異常検知システムの構成を示すブロック図である。図１の異常検知システムは、複数の機器１００−１〜１００−Ｎと、異常検知装置１１０と、表示装置１２０とを備える。
【００１４】  複数の機器１００−１〜１００−Ｎは、例えば実質的に同一の形式又は種類のものである。本明細書において、機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれは、当該機器に入力される物理量（以下、入力値という）と、当該機器から出力される物理量（以下、出力値という）との間に固有の関係を有する。機器に入力される物理量は機器の動作条件を決定し、入力値に応じた出力値が生じる。なお、機器に入力される物理量とは、機器の動作に影響を与える物理量であり、機器を含む環境の条件を含む。また、機器から出力される物理量とは、機器の動作の結果として発生または変化する物理量である。具体的には、機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれは、例えば、２次電池セル又は動力機器である。２次電池セルの場合、２次電池セルの入力値は、２次電池セルの充放電電流、充電率、及び気温（環境温度）である。２次電池セルの出力値は、２次電池セルの端子電圧及び温度（２次電池セル自体の温度）である。充放電電流が入力された結果として充電率が変化するが、ここでは２次電池セルの動作に影響を与える物理量としての性質に着目する。動力機器の場合、動力機器に入力される物理量は、動力機器の入力電流、入力電圧、及び気温であり、動力機器から出力される物理量は、動力機器の回転数、動作音、振動、及び温度である。
【００１５】  各機器１００−１〜１００−Ｎは、第１センサ１０１−１〜１０１−Ｎと、第２センサ１０２−１〜１０２−Ｎと、送信回路１０３−１〜１０３−Ｎとを１つずつ備える。以下、機器１００−１を参照して、その構成及び動作を説明する。
【００１６】  第１センサ１０１−１は、機器１００−１から出力される少なくとも１つの物理量、すなわち機器１００−１からの少なくとも１つの出力値を測定し、測定した出力値を、送信回路１０３−１を介して異常検知装置１１０に送信する。第２センサ１０２−１は、機器１００−１に入力される少なくとも１つの物理量、すなわち機器１００−１への少なくとも１つの入力値を測定し、測定した入力値を、送信回路１０３−１を介して異常検知装置１１０に送信する。送信回路１０３−１は、有線又は無線のネットワークを介して異常検知装置１１０に接続される。送信回路１０３−１は、機器１００−１の出力値及び入力値をアナログデータとして異常検知装置１１０に送信してもよく、Ａ／Ｄ変換したデジタルデータとして異常検知装置１１０に送信してもよい。また、機器１００−１がそれ自体の制御の目的で出力値及び入力値を測定している場合、送信回路１０３−１は、その出力値及び入力値をアナログデータ又はデジタルデータとして異常検知装置１１０に送信してもよい。
【００１７】  他の機器１００−２〜１００−Ｎもまた、機器１００−１と同様に構成されて動作する。
【００１８】  異常検知装置１１０は、複数の機器１００−１〜１００−Ｎのうちの異常な機器を検知する。異常検知装置１１０は、受信回路１１１と、第１分類回路１１２と、第２分類回路１１３と、判定回路１１４と、コントローラ１１５と、メモリ１１６とを備える。
【００１９】  受信回路１１１は、機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれから、当該機器の出力値及び入力値を受信する。受信回路１１１は、各機器１００−１〜１００−Ｎの出力値（第１センサ１０１−１〜１０１−Ｎの測定結果）を第１分類回路１１２に送る。また、受信回路１１１は、各機器１００−１〜１００−Ｎの入力値（第２センサ１０２−１〜１０２−Ｎの測定結果）を第１分類回路１１２及び第２分類回路１１３の両方に送る。
【００２０】  第１分類回路１１２は、複数の機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれから、当該機器の出力値及び入力値を当該機器の第１測定値として取得する。第１分類回路１１２は、予め決められた多変量解析方法を用いて、各機器１００−１〜１００−Ｎの第１測定値のうちで、正常値（互いに類似した特性を有する大部分の値）である第１測定値と、外れ値（異常値であると考えられるごく少数の値）である第１測定値とを分類する。
【００２１】  本実施の形態では、多変量解析方法の１つであり、非線形システムに適用可能である、１クラスνサポートベクトルマシン（Ｏｎｅ  Ｃｌａｓｓ  ｎｕ−Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、以下「ＯＣＳＶＭ」という）を用いて正常値及び外れ値を分類する。ＯＣＳＶＭ自体は公知であり、例えば非特許文献１に詳述されているので、本明細書では簡単に説明する。
【００２２】  各機器１００−１〜１００−Ｎの第１測定値のそれぞれは、少なくとも１つの出力値及び少なくとも１つの入力値を含む合計でＭ個の値からなる集合であるものとする。複数の機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれについて、当該機器の第１測定値を成分とするＭ次元ベクトルをｘ（ｎ）（１≦ｎ≦Ｎ）と表す。ここで、２つのＭ次元ベクトルｕ，ｖの間の近さを表す、予め決められた実数値のカーネル関数ｋ（ｕ，ｖ）を用いて、以下の識別関数ｆ（ｘ）を導入する。
【００２３】
【数１】
2017126236.tif 000003
【００２４】  ここで、α１，…，αＮは重み付けのためのパラメータであり、ｘは第１測定値のベクトルｘ（１），…，ｘ（Ｎ）のいずれかを表す。
【００２５】  第１測定値のベクトルｘ（１），…，ｘ（Ｎ）のそれぞれについて、その識別関数値ｆ（ｘ（ｎ））がある正のしきい値ρ以上であるとき、第１測定値を正常値に分類し、その識別関数値ｆ（ｘ（ｎ））がしきい値ρ未満であるとき、第１測定値を外れ値に分類する。
【００２６】  パラメータα１，…，αＮ及びしきい値ρは以下のように決定される。
【００２７】  損失関数として、次式を導入する。
【００２８】
【数２】
2017126236.tif 000004
【００２９】  この損失関数で示される損失を抑えながら、しきい値ρを大きくするという基準を考えると、次式の最適化問題に帰着させることができる。
【００３０】
【数３】
2017126236.tif 000005
【００３１】  ここで、行列Ｋ及びベクトルαは次式のように与えられる。
【００３２】
【数４】
2017126236.tif 000006
【数５】
2017126236.tif 000007
【００３３】  νは、分類のためのマージンを超える識別関数値の割合の上限値を指定する予め決められた定数である。
【００３４】  数３により、パラメータα１，…，αＮ及びしきい値ρが決定される。パラメータα１，…，αＮを決定することで識別関数ｆ（ｘ）が決まる。第１分類回路１１２は、識別関数ｆ（ｘ）及びしきい値ρを用いて、各機器１００−１〜１００−Ｎの第１測定値のうちで、正常値である第１測定値と外れ値である第１測定値とを分類する。
【００３５】  第２分類回路１１３は、複数の機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれから、当該機器の入力値を当該機器の第２測定値として取得する。第２分類回路１１３は、予め決められた多変量解析方法を用いて、各機器１００−１〜１００−Ｎの第２測定値のうちで正常値である第２測定値と外れ値である第２測定値とを分類する。第２分類回路１１３は、第１分類回路１１２と同じ多変量解析方法（例えばＯＣＳＶＭ）を使用してもよい。第２分類回路１１３がＯＣＳＶＭを使用する場合、第１測定値を成分とするベクトルに代えて、第２測定値を成分とするベクトルについて識別関数及びしきい値が計算される。
【００３６】  図２は、図１の機器１００−１〜１００−Ｎにおける入力値及び出力値の関係を説明する図である。図２は例示的な測定値の集合を示し、これを参照して、ＯＣＳＶＭで抽出すべき外れ値を説明する。説明を簡単にするため、図２では、横軸の入力値及び縦軸の出力値のそれぞれを１次元の量として示す。
【００３７】  図２に示す測定値の集合のうち、大多数は正常な測定値１３１であるが、例外的に、機器自体が異常であるときの測定値１３２と、入力値が異常であるときの測定値１３３とが存在する。正常な測定値１３１は、機器自体が正常であり、機器に正常な入力値が与えられたときに得られる。機器自体が異常であるときの測定値１３２は、機器自体が異常であり、機器に正常な入力値が与えられたにも関わらず異常な出力値が発生したときに得られる。入力値が異常であるときの測定値１３３は、機器自体が正常であり、機器に異常な入力値が与えられたときに得られる。
【００３８】  ここで、比較のために、従来技術（例えば特許文献１）の方法により複数の２次電池セルから異常な２次電池セルを検知する場合を考える。２次電池セルは、ある入力値（例えば、充電電流、充電率、気温）が条件として与えられたときに、対応する出力値（例えば端子電圧）を発生する機器であると考えることもできる。すなわち、２次電池セルは入力及び出力を有する機器であり、測定される入力値と測定される出力値との間には固有の関係があり、異常な２次電池セルと正常な２次電池セルとでは固有の関係が異なると考えられる。
【００３９】  大多数の正常な２次電池セルとごく少数の異常な２次電池セルに同一の入力値が与えられた場合、大多数の正常な２次電池セルは互いに類似した特性を有する出力値を発生し、ごく少数の異常な２次電池セルのみが異なった出力値を発生する。従って、２次電池セルのそれぞれから入力値及び出力値を取得し、これらの入力値及び出力値に１クラスサポートベクトルマシンを適用することで、大多数の正常な出力値と、ごく少数の異常な出力値とが分類される。
【００４０】  しかし、例えば、２次電池セルに接続された負荷装置の稼働条件が異なる等の理由により充電電流が異なる場合、一部の２次電池セルの入力値が大多数の２次電池セルの入力値とは異なる外れ値になることがある。この場合、入力値が外れ値である２次電池セルの入力値及び出力値は、２次電池セル自体は正常であっても、入力値が外れ値でない２次電池セルの入力値及び出力値とは異なるものになると考えられる。このとき、従来技術の方法では、これを例外的な入力値及び出力値として検知する。したがって、入力値が外れ値である場合には、２次電池セルは正常であっても異常な２次電池セルとして誤って判定する可能性がある。
【００４１】  図３は、図１の第１分類回路１１２の動作を説明する図である。第１分類回路１１２は、図２に示す入力値及び出力値の各組（第１測定値）の集合に対してＯＣＳＶＭを適用して識別関数及びしきい値を決定する。識別関数及びしきい値は、カーネル関数に対応する所定の特徴空間における超平面を決定する。図３では、特徴空間は軸Ａ及び軸Ｂによって張られる２次元空間であり、この２次元空間における直線により、正常値及び外れ値が分類される。第１分類回路１１２は、機器自体が異常であるときの測定値１３２と、入力値が異常であるときの測定値１３３とを区別することができず、これらの両方を外れ値に分類する。したがって、第１分類回路１１２だけでは、機器自体が正常であるにも関わらず、機器自体が異常であると誤って判定する可能性がある。
【００４２】  図１の異常検知装置１１０は第２分類回路１１３をさらに備え、第２分類回路１１３により、図２に示す入力値（第２測定値）の集合に対してＯＣＳＶＭを適用して識別関数及びしきい値を決定する。図４は、図１の第２分類回路１１３の動作を説明する図である。図４では、特徴空間は軸Ｃ及び軸Ｄによって張られる２次元空間であり、この２次元空間における直線により、正常値及び外れ値が分類される。第２分類回路１１３は、機器自体が異常であるときの測定値１３２を正常値に分類し、入力値が異常であるときの測定値１３３のみを外れ値に分類する。したがって、機器自体が異常であるときの測定値１３２と、入力値が異常であるときの測定値１３３とを区別することができる。
【００４３】  判定回路１１４は、第１分類回路１１２による第１測定値の正常値及び外れ値の分類結果と、第２分類回路１１３による第２測定値の正常値及び外れ値の分類結果とに基づいて、異常な機器を判定する。図５は、図１の判定回路１１４による判定の例を示す表である。図５は、１０個の機器に対する異常判定結果の例を示している。第１測定値及び第２測定値のいずれも正常値であれば、当該機器は正常である。第１測定値が外れ値であり、第２測定値が正常値であれば、当該機器は異常である。第１測定値及び第２測定値の両方が外れ値である場合、当該機器が異常であるか否かを確定できないので、判定を保留とする。演算のエラー等に起因して、第１測定値が正常値であり、第２測定値が異常値となる場合、例外として判定を保留とする。このように、判定回路１１４は、外れ値である第１測定値と正常値である第２測定値とを有する機器を異常な機器であると判定する。これにより、機器が正常であり、入力値が異常である場合であっても、機器の異常であると誤って判定することなく、真に異常な機器を検知することができる。
【００４４】  コントローラ１１５は、異常検知装置１１０の他の構成要素の動作を制御する。コントローラ１１５は、第１分類回路１１２、第２分類回路１１３、及び判定回路１１４の演算のうちの少なくとも一部をメモリ１１６上で実行してもよい。メモリ１１６は、各機器１００−１〜１００−Ｎの入力値及び出力値を一時的に格納してもよい。
【００４５】  表示装置１２０は、例えば液晶モニタであり、判定回路１１４から出力された判定結果を表示する。
【００４６】  図６は、図１の異常検知システムを列車２００−１〜２００−２を含むシステムに適用した例を示すブロック図である。列車２００−１は、２次電池セル又は動力機器である機器１００−１ａ〜１００−Ｎａを含み、列車２００−２は、２次電池セル又は動力機器である機器１００−１ｂ〜１００−Ｎｂを含む。各機器１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂは、ネットワーク１４０を介して異常検知装置１１０に接続される。各機器１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂは、図１の機器１００−１〜１００−Ｎと同様に構成される。各機器１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂの第１センサ及び第２センサは、例えば、各車両に設けられた２次電池セル又は動力機器に係る前述の物理量を測定してもよく、他の対象物に係る他の物理量を測定してもよい。
【００４７】  図６において、各機器１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂは、測定した入力値及び出力値を、ネットワーク１４０を介して異常検知装置１１０に送信する。各機器１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂは、移動体通信装置を用いて、列車２００−１〜２００−２の走行中あるいは停止中を問わず、測定した入力値及び出力値を常時に送信してもよい。異常検知装置１１０の判定回路１１４が、いずれかの機器を異常な機器と判定した場合、機器の修理又は交換等の保全計画に反映する。例えば、路線を走行中の列車が車両基地に到着した際に迅速に保全作業を実施できるように、予め保全計画を作成することが可能となる効果がある。
【００４８】  図６において、また、各機器１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂは、測定した入力値及び出力値を各車両に設けた記憶装置に一時的に格納し、列車２００−１〜２００−２が駅で停止しているときに、駅に備えられた固定通信装置を用いて送信してもよい。異常検知装置１１０の判定回路１１４が、いずれかの機器を異常な機器と判定した場合、機器の修理又は交換等の保全計画に反映することが可能となる効果がある。
【００４９】  以上説明したように、実施の形態１によれば、機器への入力値と機器からの出力値とを測定し、測定された入力値及び出力値の組（第１測定値）に対してＯＣＳＶＭを適用して正常値及び外れ値を分類し、測定された入力値（第２測定値）に対してＯＣＳＶＭを適用して正常値及び外れ値を分類し、第１測定値及び第２測定値の分類結果に基づいて機器の異常の有無を判定している。従って、機器自体が正常であり、入力値のみが異常である機器を異常であると誤って判定することなく、真に異常な機器を検知することができる。これにより、機器の異常を従来よりも高精度で検知することができる。
【００５０】  実施の形態１によれば、多変量解析方法として１クラスνサポートベクトルマシンを用いたことにより、非線形な特性を有する機器が対象であっても、正常値及び外れ値を適切に分類することができる。
【００５１】  実施の形態１の異常検知システムによれば、送信回路１０３−１〜１０３−Ｎ及び受信回路１１１を用いて、機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎの入力値及び出力値をリアルタイムで収集することができる。
【００５２】実施の形態２．  図７は、本発明の実施の形態２に係る異常検知システムの構成を示すブロック図である。以下、実施の形態１に係る異常検知システムとの差異を中心にして説明する。実施の形態１と同様のものについては、詳細な説明は省略する。
【００５３】  図７の異常検知システムは、複数の機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎと、異常検知装置１１０Ａと、表示装置１２０とを備える。
【００５４】  各機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎは、図１の機器１００−１〜１００−Ｎの送信回路１０３−１〜１０３−Ｎに代えて、リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを収容するメモリインターフェース（Ｉ／Ｆ）１０４−１〜１０４−Ｎをそれぞれ備える。以下、機器１００Ａ−１を参照して、その構成及び動作を説明する。第１センサ１０１−１は、機器１００Ａ−１からの少なくとも１つの出力値を測定し、測定した出力値を、メモリインターフェース１０４−１によりリムーバブルメモリ１０５−１に書き込む。第２センサ１０２−１は、機器１００Ａ−１への少なくとも１つの入力値を測定し、測定した入力値を、メモリインターフェース１０４−１によりリムーバブルメモリ１０５−１に書き込む。他の機器１００Ａ−２〜１００Ａ−Ｎもまた、機器１００Ａ−１と同様に構成されて動作する。
【００５５】  リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎは、例えば、ハードディスクドライブ等の磁気記憶装置、各種メモリーカードを含む半導体記憶装置など、着脱可能な任意の記憶装置である。
【００５６】  異常検知装置１１０Ａは、図１の異常検知装置１１０の受信回路１１１に代えて、リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを収容するメモリインターフェース（Ｉ／Ｆ）１１７を備える。異常検知装置１１０Ａは、各機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎで測定された入力値及び出力値を、メモリインターフェース１１７によりリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎから読み出す。
【００５７】  入力値及び出力値の読み出しは、例えば作業員によりリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎが各機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎからそれぞれ取り外され、異常検知装置１１０Ａに順次接続することによって行われる。図７は、リムーバブルメモリ１０５−１が機器１００Ａ−１から取り外され、異常検知装置１１０Ａに接続された状態を表している。例えば、機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎが列車に搭載される２次電池セル又は動力機器である場合を想定する。この場合、列車が基地に到着した際に、作業員は、列車に搭載されている各機器からリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを回収し、異常検知装置１１０Ａによりリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎから入力値及び出力値を順次に読み出し、その後、再びリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎに戻してもよい。
【００５８】  異常検知装置１１０は、リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎから読み出した各機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎの出力値（第１センサ１０１−１〜１０１−Ｎの測定結果）を第１分類回路１１２に送る。また、異常検知装置１１０は、リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎから読み出した各機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎの入力値（第２センサ１０２−１〜１０２−Ｎの測定結果）を第１分類回路１１２及び第２分類回路１１３の両方に送る。
【００５９】  異常検知装置１１０Ａは、すべての機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎから入力値及び出力値が取得されるまで、リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎから読み出した入力値及び出力値をメモリ１１６に一時的に格納してもよい。
【００６０】  異常検知装置１１０Ａの第１分類回路１１２、第２分類回路１１３、及び判定回路１１４は、実施の形態１の異常検知装置１１０の対応する構成要素と同様に動作する。
【００６１】  実施の形態２の異常検知システムによれば、機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎの入力値及び出力値をリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを介して異常検知装置１１０Ａに送ることで、通信ネットワークを構築することなく、安価に異常検知システムを構成できる。例えばネットワークによる通信を行うことなく、実施の形態１と同様に機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎの入力値及び出力値を収集し、機器自体が正常であり、入力値のみが異常である機器を異常であると誤って判定することなく、真に異常な機器を検知することができる。これにより、機器の異常を従来よりも高精度で検知することができる。
【００６２】  例えば、異常検知装置１１０Ａがネットワークを介して機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎに接続可能ではなく、かつ、異常検知装置１１０Ａの持ち運びが困難な場合には、作業員がリムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを持ち運ぶことで、異常検知装置１１０Ａは、機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎの入力値及び出力値を取得することができる。
【００６３】  一方、異常検知装置１１０Ａが持ち運び可能なノート型のコンピュータやタブレット端末などで構成されていれば、リムーバブルメモリ１０５−１〜１０５−Ｎを使用する代わりに、ケーブルによって機器１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎを異常検知装置１１０Ａと順次接続してもよい。
【００６４】実施の形態３．  以下、実施の形態３に係る異常検知システムについて、実施の形態１に係る異常検知装置との差異を中心に説明する。実施の形態１と同様のものについては、詳細な説明は省略する。
【００６５】  実施の形態３に係る異常検知システムは、実施の形態１に係る異常検知システム（図１）と同様に構成される。
【００６６】  異常検知装置１１０は、機器１００−１〜１００−Ｎから測定された入力値及び出力値を刻々と受信し、予め決められた時間長の時間区間ごとに反復的に、正常値及び外れ値の分類と、異常な機器の判定とを繰り返す。異常検知装置１１０は、繰り返された分類及び判定の結果に基づいて、最終的に、異常な機器を判定する。第１分類回路１１２は、予め決められた時間長の時間区間ごとに反復的に、複数の機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれから第１測定値を取得し、各機器の第１測定値のうちで正常値である第１測定値と外れ値である第１測定値とを分類する。第２分類回路１１３は、時間区間ごとに反復的に、複数の機器１００−１〜１００−Ｎのそれぞれから第２測定値を取得し、各機器の第２測定値のうちで正常値である第２測定値と外れ値である第２測定値とを分類する。
【００６７】  図８及び図９は、ある１つの機器について、時間区間ごとに反復的に判定を繰り返す場合の判定の例について示した図である。
【００６８】  例えば、図８に示した事例では、時間区間１および２においては、第１測定値と第２測定値の両方が外れ値であり、判定回路１１４は判定を保留する。後の時間区間３から５では、第１測定値は外れ値であり、第２測定値は正常値であり、判定回路１１４は当該機器が異常であると判定する。判定回路１１４は、反復的に行われた判定の結果を保持しており、時間区間１および２では判定を保留していた機器が時間区間３から５において連続して異常と判定されたので、最終的に、当該機器が異常であると判定する。
【００６９】  また例えば、図９に示した事例では、時間区間１および２においては、第１測定値と第２測定値の両方が外れ値であり、判定回路１１４は判定を保留する。後の時間区間３から５では、第１測定値と第２測定値の両方が正常値であり、判定回路１１４は当該機器が正常であると判定する。さらに後の時間区間６から８においては、第１測定値は外れ値であり、第２測定値は正常値であり、判定回路１１４は当該機器が異常であると判定する。判定回路１１４は、反復的に行われた判定の結果を保持しており、時間区間１から５においては判定を保留したかまたは正常であると判定した機器の状態が、時間区間６から８において連続して異常と判定されたので、最終的に、当該機器が異常であると判定する。
【００７０】  従って、このように構成することで、異常であるか否かの判定が保留された機器の個数を減少させ、最終的に、どの機器についても正常であるか異常であるかを正確に判定することができる。また、第２測定値に依存して異常が発現しない場合に正常と誤判定することを低減させ、異常である機器を正確に判定することができる。
【００７１】  なお、機器が正常であると判定された時間区間と機器が異常であると判定された時間区間とが混在する場合について、又は、機器が異常であると判定された時間区間が所定個数にわたって連続する場合について、最終的に機器が異常であると判定するための方法は、検出対象である機器１００−１〜１００−Ｎの性質に応じて適宜に設計される。以上で説明した判定の例は、機器１００−１〜１００−Ｎが２次電池である場合に対応し、これは、第２測定値である電流がゼロである時間区間では異常が発現せず、電流がゼロでない時間区間では異常が発現する性質に基づいて設計されている。
【００７２】  また、実施の形態３の異常検知装置１１０は、測定された過去の入力値及び出力値の履歴をメモリ１１６に記憶し、現在及び過去の入力値及び出力値に基づいて正常値及び外れ値を分類するように構成されてもよい。正常値であると分類された過去の入力値及び出力値を考慮することで、現在の入力値及び出力値を正常値又は外れ値に分類する精度を向上することができる。
【００７３】  また例えば、判定回路１１４は、反復的に行われた判定の結果について、各機器１００−１〜１００−Ｎが異常であると判定された確率を算出し、確率が高い順に、機器の修理又は交換等の保全計画に優先的に反映するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７４】  本発明は、例えば、鉄道車両上の複数の２次電池セル又は複数の動力機器の異常を検知するために使用可能である。
【符号の説明】
【００７５】１００−１〜１００−Ｎ，１００−１ａ〜１００−Ｎａ，１００−１ｂ〜１００−Ｎｂ，１００Ａ−１〜１００Ａ−Ｎ  機器、１０１−１〜１０１−Ｎ  第１センサ、１０２−１〜１０２−Ｎ  第２センサ、１０３−１〜１０３−Ｎ  送信回路、１０４−１〜１０４−Ｎ  メモリインターフェース（Ｉ／Ｆ）、１０５−１〜１０５−Ｎ  リムーバブルメモリ、１１０，１１０Ａ  異常検知装置、１１１  受信回路、１１２  第１分類回路、１１３  第２分類回路、１１４  判定回路、１１５  コントローラ、１１６  メモリ、１１７  メモリインターフェース（Ｉ／Ｆ）、１２０  表示装置、１３１  正常な測定値、１３２  機器自体が異常であるときの測定値、１３３  入力値が異常であるときの測定値、１４０  ネットワーク、２００−１〜２００−２  列車。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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