(57)【要約】【課題】空制システムのメンテナンス周期をより長くできるようにする。【解決手段】空制システム異常判定装置が、空制システムの所定個所における圧力値を取得する圧力値取得部と、前記空制システムの異常発生時の前記所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースと、前記圧力値取得部が取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定部と、該異常判定部が異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力部と、を具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムである空制システムの所定個所における圧力値を取得する圧力値取得部と、
前記空制システムの異常発生時の前記所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースと、
前記圧力値取得部が取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定部と、
該異常判定部が異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力部と、
を具備することを特徴とする空制システム異常判定装置。
【請求項２】
前記異常判定部は、異常ありと判定した場合、異常の種類を判定することを特徴とする請求項１に記載の空制システム異常判定装置。
【請求項３】
前記異常判定部は、前記圧力値取得部が取得した圧力値と、異常の有無の判定結果とを対応付けて前記データベースに記憶させることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の空制システム異常判定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の空制システム異常判定装置を具備することを特徴とする空制システム。
【請求項５】
空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムである空制システムの異常発生時の所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースを具備する空制システム異常判定装置の空制システム異常判定方法であって、
前記空制システムの前記所定個所における圧力値を取得する圧力値取得ステップと、
前記圧力値取得ステップにて取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定ステップと、
該異常判定ステップにて異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力ステップと、
を具備することを特徴とする空制システム異常判定方法。
【請求項６】
空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムである空制システムの異常発生時の所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースを具備する空制システム異常判定装置としてのコンピュータに、
前記空制システムの前記所定個所における圧力値を取得する圧力値取得ステップと、
前記圧力値取得ステップにて取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定ステップと、
該異常判定ステップにて異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空制システム異常判定装置、空制システム、空制システム異常判定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空制システム、すなわち、空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムなど、車両に用いられる装置の状態監視に関連して幾つかの技術が提案されている。
例えば、特許文献１に記載の車両の監視装置では、速度演算部及び加減速度演算部は、速度パルス信号に基づいて、鉄道車両の挙動として、鉄道車両の速度及び加速度を検出する。異常検知処理部は、速度演算部及び加減速度演算部により検出された速度及び加速度と鉄道車両の運転操作部からの運転操作信号とに基づいて、速度演算部及び加減速度演算部により検出された速度及び加速度が、鉄道車両の運転操作部からの運転操作信号に基づいて予め定められた異常挙動条件に該当するか否かを判定し、前記異常挙動条件に該当する場合に異常検知信号を発生する。
これにより、特許文献１に記載の車両の監視装置では、鉄道車両等の車両の異常をより適切に検知できる、とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２０５３３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
空制システムのメンテナンスは、例えば定期点検時など、定期的に実施するのが一般的である。メンテナンスに要する時間や作業負荷の低減の観点からは、メンテナンス周期の延長や、作業効率化による人員削減等を行うことが考えられる。しかし、空制システムの信頼性を確保するために、メンテナンス周期の延長や人員削減等を実施可能な範囲は限定的なものとなっている。
【０００５】
ここで、空制システムにおける各機器の異常を検出するために、機器に応じた種類のセンサを設置し、特許文献１に記載の車両の監視装置のように異常の有無の判定基準を予め設定しておいて、空制システムを自動監視することが考えられる。例えば、除湿機の異常を監視するために湿度センサを設置し、湿度測定値が所定の閾値より大きい場合に異常と判定することが考えられる。また、空気圧縮機の異常を監視するために振動センサを設置し、振動測定値が所定の閾値より大きい場合に異常ありと判定することが考えられる。
【０００６】
しかしながら、使用するセンサの種類によってセンサの耐久性や信頼性に差があり、空制システムの信頼性を確保するためには、耐久性や信頼性の最も低いセンサに合わせて、センサの点検や交換等のメンテナンスを行う必要がある。従って、メンテナンス周期を短くする必要が生じ、作業負荷低減の妨げとなってしまう。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、メンテナンス周期をより長くすることのできる空制システム異常判定装置、空制システム、空制システム異常判定方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の一態様による空制システム異常判定装置は、空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムである空制システムの所定個所における圧力値を取得する圧力値取得部と、前記空制システムの異常発生時の前記所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースと、前記圧力値取得部が取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定部と、該異常判定部が異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力部と、を具備することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の他の一態様による空制システム異常判定装置は、上述の空制システム異常判定装置であって、前記異常判定部は、異常ありと判定した場合、異常の種類を判定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の他の一態様による空制システム異常判定装置は、上述の空制システム異常判定装置であって、前記異常判定部は、前記圧力値取得部が取得した圧力値と、異常の有無の判定結果とを対応付けて前記データベースに記憶させることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の他の一態様による空制システムは、上述の空制システム異常判定装置を具備することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の他の一態様による空制システム異常判定方法は、空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムである空制システムの異常発生時の所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースを具備する空制システム異常判定装置の空制システム異常判定方法であって、前記空制システムの前記所定個所における圧力値を取得する圧力値取得ステップと、前記圧力値取得ステップにて取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定ステップと、該異常判定ステップにて異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力ステップと、を具備することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の他の一態様によるプログラムは、空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムである空制システムの異常発生時の所定個所における圧力値に関するデータを記憶するデータベースを具備する空制システム異常判定装置としてのコンピュータに、前記空制システムの前記所定個所における圧力値を取得する圧力値取得ステップと、前記圧力値取得ステップにて取得した圧力値と、前記データベースが記憶している前記データとに基づいて、前記空制システムの異常の有無を判定する異常判定ステップと、該異常判定ステップにて異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、空制システムのメンテナンス周期をより長くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態における空制システムの機能構成を示す概略ブロック図である。
【図２】同実施形態におけるアフタークーラの出口圧力値の例を示すグラフである。
【図３】同実施形態における除湿機の出口圧力値の例を示すグラフである。
【図４】同実施形態における除湿フィルタの前後における圧力差の例を示すグラフである。
【図５】同実施形態における空気圧縮機の出口圧力値の例を示すグラフである。
【図６】同実施形態における異常判定部が時系列データをフーリエ変換して取得する周波数成分の例を示すグラフである。
【図７】同実施形態におけるデータベースが記憶する統計データの例を示すグラフである。
【図８】同実施形態における空制システム異常判定装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態における空制システムの機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、空制システム１０は、電源１１１と、起動装置１１２と、電動機１１３と、空気圧縮機１２１と、アフタークーラ１２２と、除湿フィルタ１２３と、除湿機１２４と、空気タンク１２５と、圧力センサ１５１〜１５４と、空制システム異常判定装置２００とを具備する。空制システム異常判定装置２００は、圧力値取得部２１０と、データベース２２０と、異常判定部２３０と、出力部２４０とを具備する。
【００１７】
空制システム１０は、空気圧縮機で生成された圧縮空気を用いるブレーキシステムであり、例えば鉄道車両または自動車などの車両である車両１に搭載され、車両１の操作者（運転員）が行うブレーキ操作を受けて車両１を制動する。
電源１１１は、電動機１１３など車両１に搭載された各機器に電力を供給する。
起動装置１１２は、停止状態にある電動機１１３を起動するために用いられる。
電動機１１３は、電源１１１からの電力を用いて回転力を生成し、生成した回転力にて空気圧縮機１２１を動作させる。
【００１８】
空気圧縮機１２１は、電動機１１３からの回転力を用いて空気を圧縮し、得られた圧縮空気をアフタークーラ１２２へ出力する。
アフタークーラ１２２は、空気圧縮機１２１が生成した圧縮空気を冷却して除湿フィルタ１２３へ出力する。
【００１９】
除湿フィルタ１２３と除湿機１２４とは、アフタークーラ１２２が冷却した圧縮空気を除湿して空気タンク１２５へ出力する。
空気タンク１２５は、除湿機１２４からの圧縮空気を蓄える。空気タンク１２５が蓄えた圧縮空気は、車両１の操作者が行うブレーキ操作に応じてブレーキ装置を動作させるのに用いられる。
【００２０】
圧力センサ１５１〜１５４の各々は、空制システム１０の所定個所における圧力値を測定する。具体的には、圧力センサ１５１は、空気圧縮機１２１の出口圧力値を測定する。圧力センサ１５２は、アフタークーラ１２２の出口圧力値を測定する。圧力センサ１５３は、除湿フィルタ１２３の出口圧力値を測定する。圧力センサ１５４は、除湿機１２４の出口圧力値を測定する。
なお、図１における圧力センサ１５１〜１５４の設置箇所は一例であり、これに限らない。例えば、圧力センサ１５１〜１５４のうち一部のみを設置するようにしてもよい。
【００２１】
空制システム異常判定装置２００は、圧力センサ１５１〜１５４が測定した圧力値（すなわち圧力測定値）に基づいて、空制システム１０の異常の有無を判定する。ここでいう異常とは、故障または故障の予兆である。また、ここでいう故障とは、修理または部品交換など処置を必要とする不具合である。空制システム異常判定装置２００は、コンピュータにて実現されていてもよいし、専用回路を用いて実現されていてもよい。
【００２２】
圧力値取得部２１０は、圧力センサ１５１〜１５４が測定した、空制システム１０の所定個所における圧力値を取得する。
データベース２２０は、空制システム１０の異常発生時の所定個所における圧力値に関するデータを記憶する。より具体的には、データベース２２０は、圧力センサ１５１〜１５４の測定箇所における圧力値と、正常／異常の区別、および、異常の場合は異常の種類とを対応付けたデータを複数記憶する。
【００２３】
異常判定部２３０は、圧力値取得部２１０が取得した圧力値と、データベース２２０が記憶しているデータとに基づいて、空制システム１０の異常の有無の判定を行う。より具体的には、異常判定部２３０は、圧力値取得部２１０が取得した圧力値または当該圧力値から得られた特徴量と、データベース２２０が記憶しているデータとを用いて、例えば主成分分析法またはＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）などの多変量解析手法によって、空制システム１０の異常の有無を判定する。
【００２４】
例えば、異常判定部２３０は、圧力センサ１５１が測定する空気圧縮機１２１の出口圧力値を用いて、空気圧縮機１２１の異常の有無を判定する。また、異常判定部２３０は、圧力センサ１５２が測定するアフタークーラ１２２の出口圧力値を用いて、アフタークーラ１２２の異常の有無を判定する。また、異常判定部２３０は、圧力センサ１５２と圧力センサ１５３とを用いて得られる除湿フィルタ１２３の前後における圧力差を用いて、除湿フィルタ１２３の異常の有無を判定する。また、異常判定部２３０は、圧力センサ１５４が測定する除湿機１２４の出口圧力値を用いて、除湿機１２４の異常の有無を判定する。
【００２５】
出力部２４０は、異常判定部２３０が異常有りと判定した場合に、判定結果を示す情報を出力する。例えば、出力部２４０は、異常判定部２３０の判定結果として、異常の有無や異常の種類を示す情報を、車両１に設置された警報表示装置または記憶装置などに出力（送信）する。
【００２６】
次に、図２〜図７を参照して、異常判定部２３０が行う判定について説明する。
図２は、アフタークーラ１２２の出口圧力値の例を示すグラフである。同図の縦軸は圧力値を示す。また、同図の横軸は、例えば空気圧縮機１２１の動作開始時など所定事象発生時からの経過時間を示す。また、線Ｌ１１は、アフタークーラ１２２が正常に動作している場合の出口圧力値の例を示す。線Ｌ１２は、アフタークーラ１２２に異常が発生している場合の出口圧力値の例を示す。
【００２７】
線Ｌ１１に示されるアフタークーラ１２２の正常時の例では、時間経過に応じて圧力値が上昇し、時間Ｔ１１経過時に目標圧力値に到達している。
一方、線Ｌ１２は、アフタークーラ１２２の冷却能力が低下した場合の例を示している。アフタークーラ１２２の冷却能力が低下することで、正常時よりも圧力値が大きく（すなわち、圧力が高く）なり、正常時よりも短時間である時間Ｔ１２経過時に目標圧力値に到達している。
【００２８】
例えば、データベース２２０は、図２に示すようなアフタークーラ１２２の起動時の出口圧力値の時系列データを、正常時および異常時の各々について、正常／異常の区別と対応付けて複数記憶しておく。データベース２２０が記憶するデータは、過去に得られたデータであってもよいし、シミュレーション等で得られた想定データであってもよい。
あるいは、異常状態を人為的に発生させて異常時のデータを取得し、データベース２２０に記憶させるようにしてもよい。例えば、除湿フィルタ１２３にテープを貼って目詰まり状態を人為的に発生させ、当該目詰まり状態におけるセンサ測定値（例えば、圧力センサ１５２や圧力センサ１５３が測定する圧力値）をデータベース２２０に記憶させるようにしてもよい。
【００２９】
アフタークーラ１２２の異常の有無の判定において、異常判定部２３０は、圧力センサ１５２が測定するアフタークーラ１２２の出口圧力値の時系列データを、圧力値取得部２１０を介して取得する。そして、異常判定部２３０は、取得した時系列データとデータベース２２０が記憶しているデータとを比較することで、異常の有無を判定する。
【００３０】
具体的には、異常判定部２３０は、データベース２２０が記憶しているデータおよび圧力センサ１５２が測定したデータの各々について特徴量を複数抽出する。例えば、異常判定部２３０は、所定時間における圧力瞬時値や、目標圧力値など所定の圧力値になるまでの所要時間や、高速フーリエ変換（ＦＦＴ；Fast Fourier Transform）にて得られる周波数成分などを、特徴量として取得する。
そして、異常判定部２３０は、主成分分析法またはＭＴ法などの多変量解析手法を用いて、特徴量と正常／異常との区別との相関関係に基づいて、異常の有無を判定する。
【００３１】
なお、データベース２２０が記憶するデータについて予め特徴量を抽出しておいてもよい。すなわち、データベース２２０が、出口圧力値の時系列データに代えて、当該時系列データから得られる特徴量を記憶するようにしてもよい。
なお、異常判定部２３０が、データベース２２０の記憶しているデータと圧力センサ１５２が測定したデータとを比較する方法は、多変量解析手法を用いる方法に限らない。例えば、異常判定部２３０が、データベース２２０の記憶しているデータの各々について、圧力センサ１５２が測定したデータとの差の絶対値を所定のサンプリング間隔で算出し、差の絶対値の合計の大きさに基づいてデータの比較を行うようにしてもよい。この場合、異常判定部２３０は、差の絶対値の合計が最も小さいデータを、圧力センサ１５２の測定したデータに最も類似するデータとして選択し、選択したデータが正常時のデータか異常時のデータかに基づいて、異常の有無を判定する。
あるいは、異常判定部２３０が比較に用いるべき特徴量を、判定対象の機器毎に予め設定しておいてもよい。
【００３２】
なお、異常判定部２３０は、異常ありと判定した場合、さらに異常の種類の判定を行う。例えば、アフタークーラ１２２内の配管に亀裂が生じた場合など圧縮空気が漏れている場合、図２の例とは逆に、目標圧力値に到達するまでの時間が正常の場合よりも長くなる。そこで、異常判定部２３０は、目標圧力値に到達するまでの時間が正常の場合よりも長い場合と短い場合とを区別して、長い場合は圧縮空気漏れの可能性有りと判定し、短い場合は冷却不足の可能性ありと判定する。
但し、異常の種類の判定は本発明において必須の処理ではなく、省略可能である。
【００３３】
図３は、除湿機１２４の出口圧力値の例を示すグラフである。同図の縦軸は圧力値を示す。また、同図の横軸は、例えば除湿機１２４の起動開始時など所定事象発生時からの経過時間を示す。また、線Ｌ２１は、除湿機１２４が正常に動作している場合の出口圧力値の例を示す。線Ｌ２２は、除湿機１２４に異常が発生している場合の出口圧力値の例を示す。
【００３４】
線Ｌ２１に示されるアフタークーラ１２２の正常時の例では、時間経過に応じて圧力値が上昇し、時間Ｔ２１経過時に目標圧力値に到達している。
一方、線Ｌ２２は、除湿機１２４のパージ量が過大である場合の例を示している。パージ量が多いことで配管内の流量が減少し、正常時よりも長時間である時間Ｔ２２経過時に目標圧力値に到達している。
【００３５】
異常判定部２３０は、除湿機１２４の異常の有無の判定についても、図２を参照して説明したアフタークーラ１２２の異常の有無の判定と同様に行う。
例えば、データベース２２０は、図３に示すような除湿機１２４の起動時の出口圧力値の時系列データを、正常時および異常時の各々について、正常／異常の区別と対応付けて複数記憶しておく。データベース２２０が記憶するデータは、過去に得られたデータであってもよいし、シミュレーション等で得られた想定データであってもよいし、人為的に発生させた異常状態におけるデータであってもよい。
【００３６】
そして、除湿機１２４の異常の有無の判定において、異常判定部２３０は、圧力センサ１５４が測定する除湿機１２４の出口圧力値の時系列データを、圧力値取得部２１０を介して取得する。そして、異常判定部２３０は、取得した時系列データとデータベース２２０が記憶しているデータとを比較することで、異常の有無を判定する。
具体的には、アフタークーラ１２２の場合と同様、異常判定部２３０は、データベース２２０が記憶しているデータおよび圧力センサ１５４が測定したデータの各々について特徴量を複数抽出し、多変量解析手法を用いて異常の有無を判定する。
【００３７】
データベース２２０が記憶するデータについて予め特徴量を抽出しておいてもよい点や、異常判定部２３０が、データベース２２０の記憶しているデータと圧力センサ１５４が測定したデータとを比較する方法が、多変量解析手法を用いる方法に限らない点も、アフタークーラ１２２の場合と同様である。
また、異常判定部２３０が、異常の種類の判定を行うようにしてもよいし、当該処理を省略してもよい点も、アフタークーラ１２２の場合と同様である。
【００３８】
図４は、除湿フィルタ１２３の前後における圧力差の例を示すグラフである。同図の縦軸は圧力差を示す。また、同図の横軸は、例えばアフタークーラ１２２や除湿機１２４の起動開始時など所定事象発生時からの経過時間を示す。また、線Ｌ３１は、除湿フィルタ１２３が正常状態にある場合の圧力差の例を示す。線Ｌ３２は、除湿フィルタ１２３に異常が発生している場合の圧力差の例を示す。
具体的には、線Ｌ３２は、除湿フィルタ１２３に目詰まりが発生している場合の例を示しており、正常時よりも圧量差が大きくなっている。
【００３９】
かかる目詰まりを検出するために、異常判定部２３０は、複数の圧力センサの測定値に基づく特徴量を用いる。具体的には、異常判定部２３０は、圧力センサ１５２が測定する除湿フィルタ１２３の入口圧力値から、圧力センサ１５３が測定する除湿フィルタ１２３の出口圧力値を減算した瞬時値、あるいは所定時間の平均値を、上述した特徴量の１つとして用いる。
具体的な判定方法は、図２を参照して説明したアフタークーラ１２２の異常の有無の判定の場合と同様である。
【００４０】
例えば、データベース２２０は、除湿フィルタ１２３の入口における圧力値の時系列データと、除湿フィルタ１２３の出口における圧力値の時系列データとの組み合わせを、正常時および異常時の各々について、正常／異常の区別と対応付けて複数記憶しておく。データベース２２０が記憶するデータは、過去に得られたデータであってもよいし、シミュレーション等で得られた想定データであってもよいし、人為的に発生させた異常状態におけるデータであってもよい。
【００４１】
そして、除湿フィルタ１２３の異常の有無の判定において、異常判定部２３０は、圧力センサ１５２が測定する除湿フィルタ１２３の入口圧力値の時系列データから、圧力センサ１５３が測定する除湿フィルタ１２３の出口圧力値の時系列データを、時間毎に減算して圧力値の時系列データを取得する。また、異常判定部２３０は、データベース２２０が記憶しているデータについても、除湿フィルタ１２３の入口圧力値の時系列データから、除湿フィルタ１２３の出口圧力値の時系列データを、時間毎に減算して圧力値の時系列データを取得する。そして、異常判定部２３０は、圧力センサから得られたデータと、データベース２２０から得られたデータとを比較することで、異常の有無を判定する。
具体的には、アフタークーラ１２２の場合と同様、異常判定部２３０は、圧力センサから得られたデータと、データベース２２０から得られたデータとの各々について特徴量を複数抽出し、多変量解析手法を用いて異常の有無を判定する。
【００４２】
データベース２２０が記憶するデータについて予め特徴量を抽出しておいてもよい点や、異常判定部２３０が、データベース２２０の記憶しているデータと算出したデータとを比較する方法が、多変量解析手法を用いる方法に限らない点も、アフタークーラ１２２の場合と同様である。
また、異常判定部２３０が、異常の種類の判定を行うようにしてもよいし、当該処理を省略してもよい点も、アフタークーラ１２２の場合と同様である。
【００４３】
なお、除湿フィルタ１２３の前後の圧力差のように時間変化の小さいデータの場合、異常判定部２３０が時系列データに代えて瞬時値を用いるようにしてもよい。具体的には、データベース２２０が、圧力値の時系列データに代えて圧力の瞬時値を、正常／異常の区別と対応付けて記憶しておく。そして、異常判定部２３０は、圧力センサから得られる圧力の瞬時値と、データベース２２０が記憶している圧力の瞬時値とを比較して、異常の有無を判定する。
【００４４】
図５は、空気圧縮機１２１の出口圧力値の例を示すグラフである。同図の縦軸は圧力値を示す。また、同図の横軸は、例えば空気圧縮機１２１の起動開始時など所定事象発生時からの経過時間を示す。また、線Ｌ４１は、空気圧縮機１２１が正常に動作している場合の出口圧力値の例を示す。線Ｌ４２は、空気圧縮機１２１に異常が発生している場合の出口圧力値の例を示す。
具体的には、線Ｌ４２は、空気圧縮機１２１に振動が生じている場合の例を示しており、空気圧縮機１２１の出口圧力値も振動している。
【００４５】
かかる振動を検出するために、異常判定部２３０は、圧力値の周波数成分を特徴量として用いる。具体的には、異常判定部２３０は、データベース２２０の記憶する時系列データや、圧力センサから得られる時系列データをフーリエ変換（例えば、ＦＦＴ）して周波数成分を算出して特徴量の１つとする。
【００４６】
図６は、異常判定部２３０が時系列データをフーリエ変換して取得する周波数成分の例を示すグラフである。同図の縦軸は圧力値を示す。また、同図の横軸は周波数を示す。また、線Ｌ５１は、空気圧縮機１２１が正常に動作している場合の出口圧力値の例を示す。線Ｌ５２は、空気圧縮機１２１に異常が発生している場合の出口圧力値の例を示す。
具体的には、線Ｌ５２は、線Ｌ４２の例のように、空気圧縮機１２１に振動が生じている場合の例を示している。このため、線Ｌ５２の例では、特定の周波数成分において圧力値が大きくなっている。
【００４７】
例えば、データベース２２０は、除湿機１２４の出口における圧力値の時系列データを、正常時および異常時の各々について、正常／異常の区別と対応付けて複数記憶しておく。データベース２２０が記憶するデータは、過去に得られたデータであってもよいし、シミュレーション等で得られた想定データであってもよいし、人為的に発生させた異常状態におけるデータであってもよい。
【００４８】
そして、除湿機１２４の異常の有無の判定において、異常判定部２３０は、圧力センサ１５４が測定する除湿機１２４の出口圧力値の時系列データをフーリエ変換して周波数成分を取得する。また、異常判定部２３０は、データベース２２０が記憶している除湿機１２４の出口圧力値の時系列データについても、フーリエ変換して周波数成分を取得する。そして、異常判定部２３０は、得られた周波数成分を特徴量の１つとして、圧力センサから得られたデータと、データベース２２０から得られたデータとを比較することで、異常の有無を判定する。具体的には、異常判定部２３０は、圧力センサから得られたデータと、データベース２２０から得られたデータとの各々について、周波数成分を含む複数の特徴量を抽出し、多変量解析手法を用いて異常の有無を判定する。
【００４９】
なお、異常判定部２３０は、周波数成分における様々な値を特徴量として用いることができる。例えば、異常判定部２３０が、所定周波数成分における圧力値を特徴量として用いるようにしてもよいし、周波数成分の最大値、最小値、または最大値から最小値を減算した差を特徴量として用いるようにしてもよい。あるいは、これらのうち複数を特徴量として用いるようにしてもよい。
【００５０】
データベース２２０が記憶するデータについて予め特徴量を抽出しておいてもよい点や、異常判定部２３０が、データベース２２０の記憶しているデータと算出したデータとを比較する方法が、多変量解析手法を用いる方法に限らない点も、アフタークーラ１２２の場合と同様である。
また、異常判定部２３０が、異常の種類の判定を行うようにしてもよいし、当該処理を省略してもよい点も、アフタークーラ１２２の場合と同様である。
【００５１】
なお、データベース２２０が、個々のデータに代えて統計データを記憶するようにしてもよい。
図７は、データベース２２０が記憶する統計データの例を示すグラフである。同図の横軸は特徴量を示し、縦軸は特徴量の出現頻度を示す。また、図形Ｆ６１は、ある機器が正常な場合における特徴量の出現頻度をヒストグラムにて示す。図形Ｆ６２は、当該機器が正常な場合における特徴量の出現頻度をヒストグラムにて示す。
【００５２】
異常判定部２３０は、データベース２２０が記憶する統計データに基づいて、異常の有無の判定基準を設定して判定を行う。
例えば、図７の例において、異常判定部２３０は、図形Ｆ６１に示される、機器が正常な場合における特徴量の最大値と、図形Ｆ６２に示される、機器が異常な場合における特徴量の最小値との中間値（例えば平均値）である値Ｖ６１を閾値として算出する。そして、異常判定部２３０は、圧力センサの測定値から得られる特徴量と閾値とを比較し、特徴量が閾値より大きい場合は異常ありと判定する。一方、特徴量が閾値以下である場合、異常判定部２３０は異常なしと判定する。
【００５３】
次に、図８を参照して、空制システム異常判定装置２００の動作について説明する。
図８は、空制システム異常判定装置２００が行う処理の手順を示すフローチャートである。空制システム異常判定装置２００は、例えば、所定時間毎かつ判定対象の機器毎に同図の処理を行う。
【００５４】
図８の処理において、異常判定部２３０は、圧力センサ（圧力センサ１５１〜１５４のうち１つ以上）が測定する圧力値の時系列データを取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、異常判定部２３０は、圧力センサが測定する圧力値を、圧力値取得部２１０を介して所定のサンプリング周期毎に取得し記憶しておくことで、圧力値の時系列データを生成する。
【００５５】
次に、異常判定部２３０は、判定対象となっている機器の異常の有無を判定するために、ステップＳ１０１で取得した時系列データを分析する（ステップＳ１０２）。具体的には、上述したように、異常判定部２３０は、データベース２２０から正常時の時系列データおよび異常時の時系列データを読み出し、読み出したデータとステップＳ１０１で取得した時系列データとを比較する。
【００５６】
そして、異常判定部２３０は、ステップＳ１０２で行った分析に基づいて、判定対象となっている機器の異常の有無を判定する（ステップＳ１０３）。
異常有りと判定した場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、異常判定部２３０は、さらに、データ分析を行って異常の種類を判定する（ステップＳ１０４）。例えば、図２を参照して説明したように、異常判定部２３０は、圧力値が目標圧力値に達するまでに要する時間が正常時の場合よりも長いか短いかなど、異常を示す特徴量と正常時の特徴量とを比較することで、異常の種類を判定する。
【００５７】
なお、データベース２２０が、機器の正常時のデータを記憶していなくてもよい。すなわち、データベース２２０が、機器の異常時のデータのみ、異常の種類を示す情報と対応付けて記憶していてもよい。この場合、異常判定部２３０は、例えば、データベース２２０から得られたデータの各々について、圧力センサから得られたデータとの類似度を算出する。そして、所定の類似度以上に類似しているデータがある場合、異常判定部２３０は異常ありと判定する。一方、所定の類似度以上に類似しているデータがない場合、異常判定部２３０は異常なしと判定する。
【００５８】
ステップＳ１０４の後、出力部２４０は、異常判定部２３０の判定結果を出力する（ステップＳ１０５）。例えば、出力部２４０は、異常ありと判定された機器の名称と、異常ありとの判定結果と、異常の種類とを示す判定結果情報を、車両１の運転席に設けられている表示装置へ出力して表示させる。
【００５９】
また、異常判定部２３０は、圧力センサから得られた時系列データと異常有無の判定結果とを対応付けてデータベース２２０に記憶させる（ステップＳ１０６）。データベース２２０が記憶するデータの量が増えることで、異常判定部２３０の判定精度が向上することを期待できる。
ステップＳ１０６の後、図８の処理を終了する。
一方、ステップＳ１０３において異常なしと判定した場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、ステップＳ１０６へ進む。
【００６０】
以上のように、圧力値取得部２１０は、空制システム１０の所定個所における圧力値を取得する。また、データベース２２０は、空制システム１０の異常発生時の所定個所における圧力値に関するデータを記憶する。そして、異常判定部２３０は、圧力値取得部２１０が取得した圧力値と、データベース２２０が記憶しているデータとに基づいて、空制システム１０の異常の有無を判定する。
【００６１】
異常判定部２３０が、圧力値に基づいて各機器の異常の有無を判定することで、空制システム１０が具備するセンサを、耐久性や信頼性の比較的高いセンサである圧力センサに統一することができる。この点において、空制システム１０のメンテナンス周期をより長くすることができる。
【００６２】
また、異常判定部２３０が、故障の予兆としての圧力値の変化を検出することで、車両１の操作者や空制システム１０の管理者は故障を予測することができ、これにより、車両１の安全性を高めることができる。また、空制システム１０のメンテナンス者は、異常判定部２３０が異常なしと判定した機器と異常ありと判定した機器とでメンテナンスのレベルを変え、異常ありと判定した機器を重点的にメンテナンスすることで、空制システム１０の信頼性を確保しつつ、メンテナンスを効率的に行うことができる。
【００６３】
また、異常判定部２３０は、異常ありと判定した場合、異常の種類を判定する。
これにより、車両１の操作者や空制システム１０のメンテナンス者は、異常の種類に応じて適切な処置を行い得る。
【００６４】
また、異常判定部２３０は、圧力値取得部２１０が取得した圧力値（すなわち、圧力値取得部２１０を介して圧力センサから取得した圧力値）と、異常の有無の判定結果とを対応付けてデータベース２２０に記憶させる。
これにより、データベース２２０の記憶するデータ数を増やすことができ、異常判定部２３０の判定精度を向上させ得る。
【００６５】
なお、空制システム異常判定装置２００の各部の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００６６】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００６７】
１  車両
１０  空制システム
１１１  電源
１１２  起動装置
１１３  電動機
１２１  空気圧縮機
１２２  アフタークーラ
１２３  除湿フィルタ
１２４  除湿機
１２５  空気タンク
１５１〜１５４  圧力センサ
２００  空制システム異常判定装置
２１０  圧力値取得部
２２０  データベース
２３０  異常判定部
２４０  出力部
【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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