(57)【要約】【課題】車両に搭載された空調装置の劣化を判定可能とする劣化診断システム及び劣化診断方法を簡易な構成で安価に提供する。【解決手段】車両室内を調温する空調装置ＡＣと、外気温度Ｔｅのデータと、車両の室内温度を測定する室内温度測定手段Ｔｉと、外気温度Ｔｅから室内温度Ｔｉを予測する室内温度予測手段ＰＭと、室内温度Ｔｉと室内温度予測手段ＰＭより得られた予測温度Ｔｐとの差異ΔＴに基づいて空調装置ＡＣの劣化を判定する劣化判定手段ＤＭとを備え、劣化判定手段ＤＭは、室内温度Ｔｉから予測温度Ｔｐを減算して得られた予測誤差ΔＴの確率分布に基づいて、空調装置ＡＣの劣化判定を行う。【選択図】図１
2018185696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両室内を調温する空調装置と、
外気温度のデータと、
車両の室内温度を測定する室内温度測定手段と、
前記外気温度から前記室内温度を予測する室内温度予測手段と、
前記室内温度と前記室内温度予測手段より得られた予測温度との差異に基づいて前記空調装置の劣化を判定する劣化判定手段と
を備え、
前記劣化判定手段は、前記室内温度から前記予測温度を減算して得られた予測誤差の確率分布に基づいて、前記空調装置の劣化判定を行うことを特徴とする空調装置の劣化診断システム。
【請求項２】
前記劣化判定手段は、前記予測誤差の確率分布に基づいて劣化度を算出し、当該劣化度を経時的に蓄積した累積劣化度が所定の値を超えた場合に前記空調装置の劣化と判定することを特徴とする請求項１に記載の空調装置の劣化診断システム。
【請求項３】
前記劣化度をａ、前記予測誤差をΔＴ、前記確率密度をＰ（ΔＴ）、Ｃを定数としたとき、前記劣化度ａは式（１）で表せることを特徴とする請求項２に記載の空調装置の劣化診断システム。
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ΔＴ））＋Ｃ・・・・・・・・式（１）
【請求項４】
前記劣化度をａ、前記予測誤差をΔＴ、前記確率密度をＰ（ΔＴ）、Ｃを定数としたとき、前記劣化度ａは式（２）で表せることを特徴とする請求項２に記載の空調装置の劣化診断システム。
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ΔＴ））＋Ｃ（ΔＴ＞０）
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（０））＋Ｃ（ΔＴ≦０）・・・・・・・・式（２）
【請求項５】
所定の測定期間内において、前記劣化度ａの最小値は０以下であり、最大値は正となるように前記定数Ｃが設定されていることを特徴とする請求項３又は４に記載の空調装置の劣化診断システム。
【請求項６】
時刻ｔにおける累積劣化度をＳｔ、時刻ｔにおける劣化度をａｔ、時刻ｔ−１における累積劣化度をＳｔ−１としたとき、
前記累積劣化度Ｓｔは、式（３）にて表されることを特徴とする請求項２ないし５のいずれかに記載の空調装置の劣化診断システム。
Ｓｔ＝Ｓｔ−１＋ａｔ・・・・・・・・・・式（３）
【請求項７】
時刻ｔにおける累積劣化度をＳｔ、時刻ｔにおける劣化度をａｔ、時刻ｔ−１における累積劣化度をＳｔ−１としたとき、
前記累積劣化度Ｓｔは、式（４）にて表されることを特徴とする請求項２ないし５のいずれかに記載の空調装置の劣化診断システム。
Ｓｔ＝ｍａｘ（Ｓｔ−１＋ａｔ，０）・・・・・・・・・・式（４）
【請求項８】
前記確率分布は、正規分布であることを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の空調装置の劣化診断システム。
【請求項９】
車両室内を調温する空調装置と、外気温度のデータと、予め求めた外気温度と室内温度との回帰式とを用い、
室内温度を測定すると共に、前記回帰式を用いて前記外気温度のデータより室内温度を算出し、測定した室内温度と算出した予測温度との差異を正規分布に当てはめた確率密度に基づく劣化度を算出し、
当該劣化度を時系列的に蓄積した累積劣化度が所定の閾値を超えた場合に、前記空調装置が劣化したと判定することを特徴とする空調装置の劣化診断方法。
【請求項１０】
前記累積劣化度を所定の測定期間内において増減可能に設定すると共に、前記累積劣化度が正となる場合には当該累積劣化度を蓄積する一方、前記累積劣化度がゼロ又は負となる場合には、蓄積した前記累積劣化度をリセットすることを特徴とする請求項９に記載の空調装置の劣化診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調装置の経年的な性能低下を検知判定する劣化診断システム及び診断方法に関するものであり、特に、鉄道車両等の移動体に搭載された空調装置に好適な劣化診断システム及び診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、不特定多数の乗客が利用する鉄道車両等の移動体に搭載された空調装置に関しては、車両の定期的な保守点検時のみならず、当該定期点検時とは別個にその保守点検が随時行われている。これは、空調装置の性能低下等が車内環境の劣化に直結するためであり、近年の温暖化等と相俟って、特に、夏場等における空調装置の冷却性能の低下は、乗客に多大な不快感をもたらすためである。そこで、かかる空調装置の劣化診断をタイムリーに実現することが強く望まれており、種々の診断システム等が提案されている（例えば、特許文献１〜４参照）。
【０００３】
ここで、特許文献１には、外気温度、車内湿度、乗車率等の種々の環境情報と実際の環境情報とから、車内温度の変化を把握し、空調装置の劣化状態を判定する空調管理システム及び空調管理方法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、空調装置ごとの積算稼働時間に基づいて空調装置の劣化を判定する方法が開示されている。特許文献３には、圧縮機の運転パターンと基準パターンとの比較から劣化を判定する方法が開示されている。特許文献４には、電力消費量の変化に基づいて劣化を判定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】再表２００９／１５０７２４号広報
【特許文献２】特開２０１４−６９６３０号広報
【特許文献３】特開２００７−８３８７２号広報
【特許文献４】特開２００９−２０７２１号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１〜４に開示された先行技術ではいずれも、種々の環境情報を取得する手段（例えば、乗車率を取得するために車両の重量を検知する応荷重センサー、温湿度センサー等）や多様なデータの分析処理等が必要となると共に、情報を伝送する通信システムが必要となり、システムが複雑で大規模となって首都圏や都市部等の乗降客の多い路線にしか経済的に採用し難いといった問題が懸念されていた。
【０００７】
また、特許文献１に開示された先行技術では、天候やドア開閉等の外乱に起因する一時的な温度変化を空調装置の劣化と誤判定してしまうといった問題が生じていた。
【０００８】
同様に、特許文献２，３に開示された先行技術では、運転稼働時間や積算稼働時間が同じでも機器ごとに劣化状態が異なる場合、正しく劣化判定ができないといった問題が生じ、特許文献４に開示された先行技術では、鉄道車両の走行場所や走行状態によって電力供給量が変化するため電力消費量も変化し、正しく劣化判定ができないといった問題が生じていた。
【０００９】
そこで、本発明は、上述のような従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、車両に搭載された空調装置の劣化を判定可能とする劣化診断システム及び劣化診断方法を簡易な構成で安価に提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明に係る空調装置の劣化診断システムは、車両室内を調温する空調装置と、外気温度のデータと、車両の室内温度を測定する室内温度測定手段と、前記外気温度から前記室内温度を予測する室内温度予測手段と、前記室内温度と前記室内温度予測手段より得られた予測温度との差異に基づいて前記空調装置の劣化を判定する劣化判定手段とを備え、前記劣化判定手段は、前記室内温度から前記予測温度を減算して得られた予測誤差の確率分布に基づいて、前記空調装置の劣化判定を行うことを特徴とするものである。
【００１１】
なお、本発明において、空調装置の劣化とは、経年的な性能低下（能力低下）をいうものとし、具体的には、ラジエーターやファンの汚損や詰まり等により空調装置の冷却性能が経年的に低下した状態をいうものとする。
【００１２】
このように構成した場合には、必要最小限のデータに基づき、簡易なデータ処理にて車両に搭載した空調装置の劣化診断が可能となる。
【００１３】
また、前記劣化判定手段は、前記予測誤差の確率分布に基づいて劣化度を算出し、当該劣化度を経時的に蓄積した累積劣化度が所定の値を超えた場合に前記空調装置の劣化と判定してもよい。
【００１４】
このように構成した場合には、予測誤差を時系列的に蓄積した累積劣化度により劣化判定を行うことにより、突発的な異常値による誤判定を未然に防止することができる。
【００１５】
また、前記劣化度をａ、前記予測誤差をΔＴ、前記確率密度をＰ（ΔＴ）、Ｃを定数としたとき、前記劣化度ａは式（１）で表すことができる。
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ΔＴ））＋Ｃ・・・・・・・・式（１）
【００１６】
このように構成した場合には、劣化判定の根拠となる劣化度ａを具体的・定量的に簡易算出することができる。
【００１７】
また、前記劣化度をａ、前記予測誤差をΔＴ、前記確率密度をＰ（ΔＴ）、Ｃを定数としたとき、前記劣化度ａは式（２）で表すことができる。
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ΔＴ））＋Ｃ（ΔＴ＞０）
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（０））＋Ｃ（ΔＴ≦０）・・・・・・・・式（２）
【００１８】
このように構成した場合には、予測誤差ΔＴの存在領域に応じて、より精度の高い劣化度ａを具体的・定量的に簡易算出することができる。
【００１９】
さらに、所定の測定期間内において、前記劣化度ａの最小値は０以下であり、最大値は正となるように前記定数Ｃが設定されてもよい。
【００２０】
このように構成した場合には、劣化度ａを予測誤差ΔＴの存在領域に基づいて正負に変化可能（累積劣化度を増減可能）とし、空調装置の状態に応じたさらに精度の高い劣化度を具体的・定量的に簡易算出することができる。
【００２１】
また、時刻ｔにおける累積劣化度をＳｔ、時刻ｔにおける劣化度をａｔ、時刻ｔ−１における累積劣化度をＳｔ−１としたとき、前記累積劣化度Ｓｔは、式（３）にて表すことができる。
Ｓｔ＝Ｓｔ−１＋ａｔ・・・・・・・・・・式（３）
【００２２】
このように構成した場合には、経時的に蓄積した劣化度（累積劣化度）を用いて空調装置の経年的な変化をより正確に把握可能とすると共に、当該累積劣化度を具体的・定量的に簡易算出することができる。
【００２３】
また、時刻ｔにおける累積劣化度をＳｔ、時刻ｔにおける劣化度をａｔ、時刻ｔ−１における累積劣化度をＳｔ−１としたとき、前記累積劣化度Ｓｔは、式（４）にて表すことができる。
Ｓｔ＝ｍａｘ（Ｓｔ−１＋ａｔ，０）・・・・・・・・・・式（４）
【００２４】
ここで、上記式（４）におけるｍａｘ（○，○）とは、（）内の２つの値のうち、いずれか大きい方をとる意である。
【００２５】
このように構成した場合には、経時的に蓄積した劣化度（累積劣化度）を用いて空調装置の経年的な変化をより正確に把握可能とすると共に、空調装置の正常状態が継続した場合（Ｓｔ-1＋ａｔが０以下になった場合）に、累積劣化度Ｓｔが減少し続けることを防止（累積劣化度Ｓｔをリセット）して、異常値（劣化度プラス）の検出感度を高めることができる。
【００２６】
以上において、前記確率分布は、正規分布であってもよい。
【００２７】
このように構成した場合には、劣化判定の根拠となる確率分布モデルを容易に設定することができる。
【００２８】
本発明に係る空調装置の劣化診断方法は、車両室内を調温する空調装置と、外気温度のデータと、予め求めた外気温度と室内温度との回帰式とを用い、室内温度を測定すると共に、前記回帰式を用いて前記外気温度のデータより予測温度を算出し、測定した室内温度と算出した予測温度との差異を正規分布に当てはめた確率密度に基づく劣化度を算出し、当該劣化度を時系列的に蓄積した累積劣化度が所定の閾値を超えた場合に、前記空調装置が劣化したと判定することを特徴とするものである。
【００２９】
このように構成した場合には、必要最小限のデータに基づき、簡易なデータ処理にて時系列的に蓄積した劣化度により劣化判定を行うことにより、突発的な異常値による誤判定を未然に防止することができる。
【００３０】
また、前記累積劣化度を所定の測定期間内において増減可能に設定すると共に、前記累積劣化度が正となる場合には当該累積劣化度を蓄積する一方、前記累積劣化度がゼロ又は負となる場合には、蓄積した前記累積劣化度をリセットしてもよい。
【００３１】
このように構成した場合には、増減可能に設定した累積劣化度を用いて空調装置の経年的な変化をより正確に把握可能とすると共に、空調装置の正常状態が継続した場合（累積劣化度が０以下となった場合）には、累積劣化度を一旦リセット（０に設定）して当該累積劣化度が減少し続けることを防止し、以降の異常値（劣化度プラス）の検出感度を高めることができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、種々多様なデータの分析処理等を要せず、必要最小限のデータに基づき、簡易なデータ処理にて車両に搭載した空調装置の劣化診断が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明に係る空調装置の劣化診断システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明に係る空調装置の劣化診断システムの一実施形態における確率分布モデルＰを示す模式図である。
【図３】本発明に係る空調装置の劣化診断システムの一実施形態における予測誤差ΔＴと劣化度ａとの関係を示す模式図である。
【図４】本発明に係る空調装置の劣化診断システムの一実施形態における確率分布モデルＰと劣化度ａとの関係を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下に、本発明に係る空調装置の劣化診断システムの一実施形態について、図面を参照して説明する。ここで、図１は本発明の空調装置の劣化診断システムの構成を示す機能ブロック図であり、図２〜図４は本実施の形態における確率密度分布と劣化度との関係を説明するための模式図である。
【００３５】
図１に模式的に示すように、本実施の形態に係る空調装置の劣化診断システム１は、例えば、鉄道車両の室内を空調する空調装置ＡＣと、室内温度Ｔｉを測定する室内温度測定手段である室内温度計とを有し、外気温度Ｔｅと室内温度Ｔｉとの相関関係に基づき、室内温度Ｔｉを回帰分析により予測する室内温度予測手段ＰＭと、室内温度実測値Ｔｉと室内温度予測値Ｔｐとの差異ΔＴ（室内温度実測値Ｔｉ−室内温度予測値Ｔｐ）により、空調装置ＡＣの劣化判定を行う劣化判定手段ＤＭとを備えている。
【００３６】
本実施の形態において、外気温度Ｔｅとしては、気象庁等の外部公開データを流用することができる。なお当然に、車両や地上等に別途設けた外部温度計等の測定手段により外気温度Ｔｅを測定してもよい。
【００３７】
また、室内温度Ｔｉとしては、例えば、空調装置ＡＣのリターン口（室内の空気を吸い込む吸込口）に設けた室内温度計により測定したデータを用いることができる。
【００３８】
次に、本実施の形態に係る劣化診断システム及び劣化診断方法を、鉄道車両に搭載された空調装置に適用した際の劣化診断の手順について説明する。
【００３９】
（準備）
本実施の形態に係る劣化診断システム及び診断方法では、まず、同種の空調装置ＡＣを備えた鉄道車両にて、予め室内温度Ｔｉと外気温度Ｔｅのデータを収集しておく。
【００４０】
そして、収集した室内温度Ｔｉと外気温度Ｔｅとのデータに基づいて、線形回帰分析を行い、室内温度Ｔｉと外気温度Ｔｅとの相関関係を求める。具体的には、室内温度Ｔｉから外気温度Ｔｅへの回帰式を作成しておく（例えば、室内温度Ｔｉ＝β１×外気温度Ｔｅ＋β２等）。ここで、回帰式としては、外気温度Ｔｅと室内温度Ｔｉとの相関関係を規定（外気温度Ｔｅから室内温度Ｔｉを予測）し得るものであれば差し支えなく、非線形の多項式やガウス過程回帰などでもよいし、外気温度以外の説明変数を加えた重回帰分析でもよい。なお、上記相関関係式（回帰式）が本発明の室内温度予測手段ＰＭに相当する。
【００４１】
次に、室内温度実測値Ｔｉから室内温度予測値Ｔｐを減算した残差（以下、予測誤差とも称する）ΔＴの確率分布モデルＰ（ΔＴ）を作成しておく。当該確率分布モデルは、平均値μ＝０の正規分布モデルＮ（０，σ２）と見做して近似し、標準偏差σを算出しておく。ただし、正規分布モデルの平均値μや標準偏差σは他の値でもよいし、混合ガウス分布モデルや任意の確率分布モデルを用いてもよい。
【００４２】
（判定）
本実施の形態に係る室内温度予測手段ＰＭは、上記回帰式により、新たに取得した外気温度Ｔｅから室内温度予測値Ｔｐを算出する。そして、室内温度実測値Ｔｉから室内温度予測値Ｔｐを減算した予測誤差ΔＴを算出する。
【００４３】
次に、本実施の形態に係る劣化判定手段ＤＭは、算出した予測誤差ΔＴを上記確率分布モデルに当てはめ、確率密度Ｐ（ΔＴ）を算出する。
【００４４】
次に、上記確率密度Ｐ（ΔＴ）に基づき、劣化度ａを以下の式にて算出する。
【００４５】
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ΔＴ））＋Ｃ・・・・・（ΔＴ＞０の場合）
【００４６】
ａ＝−ｌｏｇ（Ｐ（０））＋Ｃ・・・・・・（ΔＴ≦０の場合）
【００４７】
なお、定数Ｃは、上記確率分布モデルＰ（ΔＴ）と標準偏差σとを用いた以下の式とする。
Ｃ＝ｌｏｇ（Ｐ（σ））
【００４８】
ここで、定数ＣをＰ（σ）の関数とした理由は、空調装置や車両のバラツキによらず、同一基準で統計的な処理を可能とするためである。
【００４９】
なお、本実施の形態では、上記のように定数Ｃを設定することにより、図２に模式的に示すように、＋１σを基準値として劣化度ａを算出している。すなわち、図３及び図４に模式的に示すように、予測誤差ΔＴ（室内温度実測値Ｔｉ−室内温度予測値Ｔｐ）が標準偏差＋１σより大きいときは劣化度ａがプラスとなり、予測誤差ΔＴが標準偏差＋１σ以下のときは劣化度ａが０以下となるように設定されている。
【００５０】
本実施の形態において、＋側の標準偏差１σを劣化度ａの基準値として設定しているのは、正常ならば継続的に発生することがないと考えられる＋１σを超えた予測誤差ΔＴ（略１６％）を空調装置ＡＣの経年劣化に伴う性能低下（冷却不足）として把握するためである。
【００５１】
なお、定数Ｃは上式に限るものではないが、所定の測定期間ＭＴにおける劣化度ａの最小値が０以下であって、最大値がプラスとなるように設定することが好ましい。言い換えれば、所定の測定期間ＭＴ内において、累積劣化度Ｓｔが増減変化可能なように（劣化度ａがプラスとマイナスの領域に渡って変化可能なように）、定数Ｃを設定することが好ましい。これにより、天候やドア開閉などの外乱により一時的に累積劣化度Ｓｔが上昇することがあっても、その後正常状態（劣化度ａがマイナスの状態）が続けば累積劣化度Ｓｔは減少していくため、誤って劣化と判定してしまう事態を未然に防止することができる。
【００５２】
劣化度ａの正負を反転させる（累積劣化度Ｓｔを増減させる）基準値としては、基本的には標準偏差σの整数倍に設定することが好ましい。ただし、例えば、基準値として＋２σを採用すると感度が著しく鈍る（予測誤差ΔＴの略９８％に対応する劣化度ａをマイナス値に設定してしまう）ので、ほとんどの場合、劣化度ａがマイナスとなり、後述する累積劣化度Ｓｔのプラス値が蓄積されなくなってしまう。そこで、現実的には、図２、図４に模式的に示したように、基準値を＋１σ程度に設定することがより好ましい。これにより、＋１σ以下（略８４％）の予測誤差ΔＴを正常値（劣化度マイナス）として検出し、＋１σを超えた予測誤差ΔＴ（略１６％）を異常値（劣化度プラス）として検出することができる。
【００５３】
また、劣化度ａは、図３に最も良く示されるように、予測誤差ΔＴが０以下の領域において、一定の最小値（本例では、正規分布の平均値μ＝０において最小）であることが好ましい。
【００５４】
このように、予測誤差ΔＴのマイナス領域（室内が十分に冷却されている状態の領域）では劣化度ａを一定値（最小値）とすることにより、突発的な異常値（例えば、手動操作による強制冷房運転時等における一時的過冷却など）の影響を排除して劣化診断の際の誤判定を未然に防止することができる。 
【００５５】
なお、正規分布に近似しうる温度データに基づいて劣化判定を行うという観点からは、上記測定期間ＭＴとして、室内温度Ｔｉのサンプリング周期を１分程度として、１〜２週間程度の測定期間を設ければ可能である。
【００５６】
そして、本実施の形態に係る劣化判定手段ＤＭは、上記確率分布に基づいて、時刻ｔにおける累積劣化度Ｓｔを時刻ｔ−１における累積劣化度Ｓｔ−１、劣化度ａｔを用いて以下の式により算出する。なお、以下の式において、ｍａｘ（○，○）とは、（）内の２つの値のうち、いずれか大きい方をとる意である。
【００５７】
Ｓｔ＝ｍａｘ（Ｓｔ-1＋ａｔ，０）
【００５８】
すなわち、Ｓｔ-1＋ａｔが０より大きい場合には、累積劣化度Ｓｔの値を、Ｓｔ-1＋ａｔに設定する。一方、Ｓｔ-1＋ａｔが０以下の場合には、累積劣化度Ｓｔの値を０に設定する（リセットする）。
【００５９】
このように、劣化度ａを時系列的に蓄積した累積劣化度Ｓｔを用いることにより、空調装置の経年的な変化をより正確に把握することが可能となる。また、空調装置ＡＣの正常状態が継続した場合（Ｓｔ-1＋ａｔが０以下になった場合）に、累積劣化度Ｓｔが減少し続けることを防止（累積劣化度Ｓｔをリセット）して、異常値（劣化度プラス）の検出感度を高めることができる。
【００６０】
そして、累積劣化度Ｓｔが所定の閾値を超えた場合に、空調装置のメンテナンスを実施する。なお、上述した空調装置の正常／異常の劣化判定は、各鉄道車両内で行ってもよいし、駅や車庫等の施設にて通信回線を用いて集中管理してもよい。また、リアルタイムで判定しても良いし、一定期間のデータを収集してから一括判定するバッチ方式でも良い。
【００６１】
また、閾値に関しては、例えば、１．５σ程度の劣化度ａの状態が数日間（例えば、３日）連続したときの累積劣化度Ｓｔの値を閾値として設定する等、空調装置の耐久性や使い方等に応じて、適宜設定することができる。
【００６２】
また、閾値を段階的に設定（例えば、予測誤差ΔＴが１．３σ、１．５σ、２σ等の値で３日間連続したときの累積劣化度Ｓｔの値に設定）して、各段階に応じて、その後のメンテナンス処理を段階的に設定してもよい。具体的には、例えば、閾値レベル１として予測誤差１．３σで連続３日間に相当する累積劣化度の値を要注意の緊急度低と設定し、閾値レベル２として予測誤差１．５σで連続３日間に相当する累積劣化度の値を数週間以内にメンテナンスを要する緊急度中と設定し、閾値レベル３として予測誤差２σで連続３日間に相当する累積劣化度の値を緊急メンテナンスを要する緊急度高等と段階的に設定することができる。
【００６３】
以上説明したように、本発明に係る空調装置の劣化診断システム及び劣化診断方法によれば、外気温度Ｔｅに関しては一般公開データを流用可能とし、計測するデータは車両内の室内温度Ｔｉのみで空調装置ＡＣの劣化診断が可能となるので、非常に簡素な構成とすることができ、ソフトウェアプログラムとして容易に実現可能であると共に、大幅なコストダウンに寄与することができる。また、大規模な通信システムも要しないので、例えば、劣化診断システムの構成要素（室内温度予測手段ＰＭ、劣化判定手段ＤＭ等）をソフトウェアとして搭載したパーソナルコンピュータ等、各車両に個別に搭載可能な簡易な制御装置として容易に構成することができる。
【００６４】
なお、本発明の技術的範囲は上述した各実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨に逸脱しない範囲において多様な変更もしくは改良を加え得るものである。例えば、本発明に係る空調装置の劣化診断システムは、鉄道車両のみならず、自動車や航空機等他の移動体に搭載された空調装置の劣化診断システムとしても容易に適用可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１：劣化診断システム
ａ：劣化度
ＡＣ：空調装置
Ｃ：定数
ＤＭ：劣化判定手段
ＭＴ：測定期間
ＰＭ：室内温度予測手段
Ｓｔ：累積劣化度
Ｔｅ：外気温度
Ｔｉ：室内温度実測値
Ｔｐ：室内温度予測値
ΔＴ：予測誤差
μ：平均値
σ：標準偏差
【図１】
2018185696.tif 000003
【図２】
2018185696.tif 000004
【図３】
2018185696.tif 000005
【図４】
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