(57)【要約】  本発明は、レールデータを抽出および処理するためのシステムおよび方法を開示する。第１センサデータを測定する第１センサと、第１センサデータを前処理するローカル処理コンポーネントと、前処理済みのデータを分析する中央サーバと、前処理済みおよび／または分析済みのデータを記憶するメモリコンポーネントと、中央サーバと通信するインタフェースとが開示される。
2021516641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レールデータを抽出および処理するためのシステムであって、
第１センサデータを測定するように構成される少なくとも１つの第１センサと、
第１センサデータを受信し、かつ、前記第１センサデータを前処理して前処理済みのセンサデータを取得するように構成される少なくとも１つのローカル処理コンポーネントと、
前処理済みのセンサデータを受信し、かつ、前記前処理済みのセンサデータを分析して分析済みのセンサデータを生成するように構成される中央サーバと、
前記前処理済みのセンサデータおよび前記分析済みのセンサデータのうちの少なくとも１つを記憶するように構成されるメモリコンポーネントと、
前記中央サーバと通信するように構成されるインタフェースと
を備えるシステム。
【請求項２】
前記インタフェースは、前記中央サーバにクエリを送信するように構成され、前記中央サーバは、前記前処理済みのセンサデータを分析して、前記クエリに対応する前記分析済みのセンサデータを提供するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
第２センサデータを測定するように構成される少なくとも１つの第２センサを更に備える請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記第１センサは、特定のデータパターンを検出するまで休止するように構成される、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記少なくとも１つの第２センサは、前記第１センサから通信を受信するまで休止するように構成される、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記少なくとも１つの第２センサは、前記第１センサに第２センサデータを送信するように構成され、前記第１センサは、前記ローカル処理コンポーネントに前記第１センサデータおよび前記第２センサデータの両方を送信するように構成される、請求項３に記載のシステム。
【請求項７】
前記ローカル処理コンポーネントと前記第１センサとは、別個のデバイスを有し、無線短距離通信プロトコルを介して通信する、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記ローカル処理コンポーネントは、第１センサデータを前処理し、かつ、前記第１センサデータを前記中央サーバに転送するように構成される中継局に統合され、前記中継局は、複数のセンサからセンサデータを受信し、かつ、前記センサデータを別個に前処理するように構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記中央サーバは、前記前処理済みのデータの異常を検出し、かつ、前記検出された異常に基づいて鉄道コンポーネントの状態を評価するように構成される、請求項７または８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記中央サーバは、
前記第１センサに対する、測定パラメータの調整を含むセンサ命令、および
前記ローカル処理コンポーネントに対する、前処理パラメータの調整を含むローカル処理コンポーネント命令、
のうちの少なくとも１つを送信するように構成され、
前記センサ命令および前記ローカル処理コンポーネント命令のうちの前記少なくとも１つは、前記分析済みのセンサデータに基づくものである、
請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記第１センサは、標準的な動作以外の複数の異なるモードで作動するように構成され、前記複数の異なるモードは、特殊な監視向けに最適化され得る、請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ローカル処理コンポーネントは、前記前処理済みのセンサデータを前記中央サーバに送信するのに最適な時間を決定するように構成され、前記最適な時間は、接続強度、接続の可否、天気、着信センサデータ、時刻、および鉄道運行のスケジュールのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、請求項１から１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
レールデータを抽出および処理するための方法であって、
少なくとも１つの第１センサを介して第１センサデータを測定する段階と、
少なくとも１つのローカル処理コンポーネントを介して第１センサデータを前処理して、前処理済みのセンサデータを取得する段階と、
中央サーバに前処理済みのセンサデータを送信する段階と、
前記中央サーバが前処理済みのセンサデータを分析して、分析済みのセンサデータを取得する段階と、
前処理済みのセンサデータおよび分析済みのセンサデータのうちの少なくとも１つをメモリコンポーネントに記憶する段階と、
インタフェースを介して前記中央サーバと通信する段階と
を備える方法。
【請求項１４】
前記インタフェースを介して前記中央サーバにクエリを送信する段階と、
前処理済みのセンサデータを分析して、前記クエリに対応する前記分析済みのセンサデータを提供する段階と、
分析済みのセンサデータを前記中央サーバから前記インタフェースに伝送する段階と
を更に備える請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
分析済みのセンサデータに基づいて、第１センサ測定パラメータおよび前処理パラメータのうちの少なくとも１つを調整する段階を更に備える請求項１３または１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、列車および鉄道運行に関連するデータの抽出および処理に関する。本発明は、鉄道路線を監視するためのシステムおよび方法にも関する。本発明は更に、鉄道関連のセンサ、処理コンポーネント、およびサーバを含む分散システムにおける通信に関する。
【０００２】
［導入］
鉄道、鉄道路線、または鉄道輸送は、軌道としても知られているレール上で車輪付き車両上の物品および旅客を移送するために開発された。用意された平面上を車両が走行する道路輸送とは対照的に、鉄道車両（全車両）は、自らが走行する軌道により指向的に誘導される。軌道は一般に、枕木（ｔｉｅまたはｓｌｅｅｐｅｒ）とバラストとに設置された鋼レールで構成され、通常はその上を金属車輪の設けられた全車両が移動する。地下にあるコンクリート基礎にレールが固定されているスラブ軌道などの他のバリエーションも考えられる。
【０００３】
鉄道輸送系における全車両は概して道路車両より低い摩擦抵抗に遭うことから、旅客車両および貨物車両（客車および貨車）を結合してより長い列車にすることができる。動力は、鉄道電化システムから電力を引き出すか、または通常はディーゼルエンジンによって独自の動力を生成する、機関車により提供される。ほとんどの軌道にはシグナル伝達系が付随している。鉄道路線は、他の輸送形態と比較して安全な陸上輸送系であり、高レベルの旅客利用度および積み荷利用度とエネルギー効率とを有し得るが、より少ない交通量を考慮した場合には、道路輸送よりも柔軟性がなく資本集約的であることが多い。
【０００４】
列車の安全な移動には鉄道装置の点検が不可欠である。今日、多くのタイプの欠陥検出器が使用されている。これらのデバイスでは、単純なパドルおよびスイッチから赤外線スキャンおよびレーザスキャン、更には超音波オーディオ分析に至るまで様々な技術を利用している。これらを使用することで、過去数十年間にわたって多くの鉄道事故が回避されている。
【０００５】
鉄道路線は、貨物運送料の収入業務および旅客サービスを中断させ得るインフラストラクチャ故障の影響を最小限に抑えるべく、定期的な点検およびメンテナンスを継続しなければならない。旅客は最も重要な積み荷と見なされ、かつ、通常はより速い速度、より急な斜面、およびより多くの容量／頻度で動作することから、路線が特に重要である。点検の実施には、車両点検または歩行点検が含まれる。特に輸送業務のためのカーブメンテナンスには、計測、留め具の締め付け、およびレール交換が含まれる。
【０００６】
レール波状摩耗は、車輪／レールの境界面の研磨をもたらす軽量軸車輪の通過が多いことに起因する、交通網の共通課題である。メンテナンスは運行と重複する場合があるので、メンテナンスの時間帯（夜間、オフピークの時間帯、列車のスケジュールまたは経路の変更）に厳密に従わなければならない。加えて、メンテナンス作業中の旅客の安全（軌道間の囲い、資材の適切な保管、軌道作業の通知、装置の近接状態に伴う危険性）を常に考慮しなければならない。更には、トンネル、高架構造物、および過密な街並みに起因してメンテナンスアクセスの問題が生じ得る。ここでは、特殊装置または従来のメンテナンス道具のより小さいバージョンが使用される。
【０００７】
容量が個々の経路区間上でリンクされていないトリップに分解される幹線道路または道路網とは異なり、鉄道路線の容量は基本的にネットワークシステムと見なされる。結果として、多くのコンポーネントによってシステムの中断が生じる可能性がある。メンテナンスでは、無数の経路実績（列車運行のタイプ、出発地／目的地、季節的な影響）、路線の容量（長さ、地形、軌道の数、列車制御のタイプ）、列車のスループット（最大速度、加速／減速度）、および旅客貨物軌道が共有されるサービス特徴（側線、ターミナル容量、切り替え経路、および設計タイプ）を確認しなければならない。
【０００８】
鉄道路線点検は、突発故障につながり得る不具合がないか線路を検査するために使用される。安全性分析のアメリカ連邦鉄道管理局によれば、軌道の欠陥は、米国における鉄道路線事故の２番目の主な原因である。鉄道路線事故の主な原因は人為的エラーに起因するものである。毎年、北米の鉄道では、内部および外部の不具合がないかレールを点検するために数百万ドルを費やしている。軌道の故障および脱線の可能性に対する予防策として、非破壊試験（ＮＤＴ）方法が使用されている。
【０００９】
今日のより速い速度での鉄道交通の増加と軸重の増大とに伴い、限界亀裂サイズが小さくなりつつあり、レール点検がより重要になりつつある。１９２７年に、最初のレール点検車両に磁気誘導が導入された。これは、レールに大量の磁場を通し、サーチコイルで漏れ磁束を検出することにより行われた。それ以来、多くの他の点検車両が不具合を探してレールを横断してきた。
【００１０】
レール欠陥およびレール故障に影響を及ぼす現象はたくさんある。これらの現象には、曲げ応力およびせん断応力、車輪／レールの接触応力、熱応力、残留応力、並びに動的作用が含まれる。接触応力または転がり接触疲労（ＲＣＦ）に起因する欠陥は、トングリッピング（ｔｏｎｇｕｅ−ｌｉｐｐｉｎｇ）、きしみ割れ（ゲージコーナー部の亀裂）、および窪み（小さな表面破損亀裂として始まる）であり得る。
【００１１】
表面および内部の欠陥の他の形態は、腐食、介在物、継ぎ目、シェリング、横裂、および／または空転傷であり得る。
【００１２】
亀裂伝播をもたらし得る現象の１つは、水および他の液体の存在である。流体が小さな亀裂を満たし、かつ、列車が通過すると、水が空隙に閉じ込められ、亀裂の先端を膨張させ得る。また、閉じ込められた流体は凍結して膨張するか、または腐食プロセスを開始する可能性がある。
【００１３】
レールの欠陥が見られ得る部分は、頭部、腹底部、転轍軌条の先端、溶接部、ボルト孔などである。レールに見られる不具合の大部分は頭部に位置するが、不具合は腹部および底部にも見られる。これは、レール全体を点検する必要があることを意味する。
【００１４】
レールの不具合を検出するために目下使用されている方法は、超音波、渦電流検査、磁粉探傷検査、Ｘ線撮影、磁気誘導、磁束漏れ、および電気音響変換器である。
【００１５】
上述の技術は少数の異なる方法で利用される。プローブおよび変換器は、「杖」、手押し車、またはハンドヘルド装置で利用され得る。これらのデバイスは、軌道の小さな区間を点検する場合、または、正確な位置が必要な場合に使用される。これらの細部重視の点検デバイスは、レール点検車両または有軌道台車により行われる指示を何度も実行に移す。ハンドヘルドの点検デバイスは、比較的容易に除去され得ることから、軌道が頻繁に使用される場合はこれに非常に有用である。ただし、点検の必要な軌道が何千マイルもある場合は、非常に時間がかかり面倒なものと見なされる。更に、欠陥の最初の兆候はかなり遅くにしか検出することができない。
【００１６】
道路／レールの点検台車には多くの手法がある。これらはほとんど全超音波試験のみであるが、複数の試験を実行する能力を有するものが幾つかある。これらの台車には、パターンを認識し、かつ、分類情報を含む、高度なプログラムを使用した高速コンピュータが搭載されている。台車には、保管スペース、道具保管庫、および作業台も装備されている。ＧＰＳユニットは、新たな欠陥をマーキングし、かつ、前にマーキングされた欠陥の位置を特定するために、コンピュータと共に使用されることが多い。このＧＰＳシステムによって、継続車は、先頭車両が不具合を検出した場所を正確に見つけることができる。係る台車の利点の１つは、これらが軌道の全区間を閉鎖または遅延させることなく、通常の鉄道交通に対処できることである。ただし、鉄道管理者は、５０ｍｐｈ（８０ｋｍ／時）を超える速度で軌道を点検するために使用しようとこれらの台車を注文することが多いので、点検済みと報告された軌道が実際には点検されていない。「鉄道輸送（Ｒａｉｌ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）」および「レール点検（Ｒａｉｌ  ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ）」というキーワードで２０１８年３月のウィキペディアを参照されたい。
【００１７】
より速い速度でより重い荷物を運ぶ鉄道交通が増加するにつれて、鉄道路線を点検するより迅速でより効率的な方法が必要になる。これに加えて、列車とレールとの相互作用の制御、すなわち、高荷重によって鉄道の摩耗が増大した際に鉄道上の列車に対する荷重、乱用荷重、荷重依存料金をチェックすること、列車のメンテナンスまたはその将来の故障を監視することなども有利であろう。
【００１８】
鉄道運営には、旅客の安全および信頼できるサービスを保証するための注意深い監視およびメンテナンスが必要である。軌道の構造的完全性、列車の車輪、列車または列車客車の裂け目、および他の考えられる誤作動源を監視するために、多くのセンサが使用される。係るセンサによってデータの収集および分析が可能になり、鉄道路線のより安全な運行が保証される。列車、軌道または近く、鉄道駅および／またはプラットフォーム、並びに、概して鉄道路線の全体的に近傍に、様々なセンサを直接配置することができる。
【００１９】
例えば、米国特許８，５６０，１５１  Ｂ２では、移動式の鉄道車両監視システムを開示している。移動式の鉄道車両監視システムは、鉄道車両の車台部に結合される複数のセンサノードと、鉄道車両に結合される制御ノードとを含む。複数のセンサノードの各々は、動作しているときに鉄道車両の車台部を監視し、かつ、車台部に関する情報を制御ノードに伝送するように構成される。制御ノードは、車台部に関する情報を受信し、当該情報を処理して車台部の故障状態を決定し、かつ、当該故障状態を収集システムに無線で報告するように構成される。
【００２０】
鉄道センサは概して広域にわたって分散される。係るセンサは、センサにより収集されるデータを記憶および／または処理できる遠隔サーバとの通信手段を有することが好ましい。例えば、米国特許出願２０１４／０１４２８６８Ａ１では、通信インタフェースが配設された軌道点検プラットフォームを開示している。
【発明の概要】
【００２１】
上記の観点から、本発明の目的は、鉄道路線を分析および／または監視するための改善されたシステムおよび方法を開示することである。また、本発明の好ましい目的は、鉄道運行に関連するデータを取得および処理するための通信および処理アーキテクチャを開示することである。
【００２２】
第１実施形態では、レールデータを抽出および処理するためのシステムが開示される。システムは、第１センサデータを測定するように構成される少なくとも１つの第１センサを含む。システムは更に、第１センサデータを受信し、かつ、それを前処理して前処理済みのセンサデータを取得するように構成される少なくとも１つのローカル処理コンポーネントを含む。システムは、前処理済みのセンサデータを受信し、かつ、それを分析して分析済みのセンサデータを生成するように構成される中央サーバも含む。システムは、前処理済みのセンサデータおよび分析済みのセンサデータのうちの少なくとも１つを記憶するように構成されるメモリコンポーネントも含む。システムは更に、中央サーバと通信するように構成されるインタフェースを含む。
【００２３】
第１センサは、センサデバイスを形成する１または複数のセンサを含むことができる。センサは、同じタイプのデータまたは異なるタイプのデータを測定している可能性がある。例えば、第１センサは、列車が上を通過することに起因する鉄道路線の振動を測定することができる。
【００２４】
ローカル処理コンポーネントは、１つのデバイス内の第１センサと統合されてもよいし、別個のものであってもよい。ただし、ローカル処理コンポーネントは概して、第１センサの近傍、例えば１００メートルまたは５０メートル以内などに配置される。ローカル処理コンポーネントは、ＣＰＵと、好ましくは少なくとも２つの異なる通信プロトコル（例えばＷｉＦｉ、ＷＬＡＮ、ＧＳＭ（登録商標）、ＬＴＥ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、ＬｏＲａ、狭帯域ＩｏＴ、またはサブＧＨｚ無線伝送など）を介した接続能力とを有するコンピューティングデバイスを含むことができる。当業者であれば、様々な異なるデバイスが本システムのローカル処理コンポーネントとして機能し得ることを認識するであろう。
【００２５】
「サーバ」という用語は、他のプログラムまたはデバイスに機能を提供するコンピュータプログラムおよび／もしくはデバイス、並びに／または、複数のその各々または両方であってよい。サーバは、複数のクライアント間でデータまたはリソースを共有する、または、計算機能および／または記憶機能を実行するなど、「サービス」と呼ばれることが多い様々な機能を提供することができる。単一のサーバは、複数のクライアントにサービスを提供することができ、単一のクライアントは複数のサーバを使用することができる。クライアントプロセスは、同じデバイス上で実行されてもよいし、ネットワーク経由で異なるデバイス上のサーバ、例えば遠隔サーバまたはクラウドに接続してもよい。サーバは、別のレベルのインフラストラクチャにかなり短い情報を伝送するだけなど、かなり原始的な機能を有してもよいし、記憶、処理、伝送ユニットなどのより高度な構造を有してもよい。
【００２６】
本開示では、中央サーバという用語は、遠隔サーバ、サーバの集合、および／またはクラウドサーバを示すことができる。概して、中央サーバは、概して第１センサおよびローカル処理コンポーネントの地理的近傍にないコンピュータリソースを示す。
【００２７】
メモリコンポーネントは、記憶サーバおよび／または物理記憶デバイスに配置されるデータベースを含むことができる。メモリコンポーネントは、中央サーバと統合されてもよいし、システムの別個のコンポーネントであってもよい。
【００２８】
インタフェースは、命令を送信すること、および、計算結果および／または様々な形態のデータ（生データまたは処理／分析済みのデータを含む）を受信することを含む、サーバにアクセスするおよび／またはサーバと通信するように構成されるソフトウェアプログラムを含むことができる。インタフェースは、鉄道データの使用および一般的なシステムの使用に関連する入出力操作のための専用ハードウェア端末を含むこともできる。インタフェースは、例えば、鉄道運営のためにアクセスを許可されたユーザによりアクセスされ得る。インタフェースは、遠隔オペレータ端末を含むこともできる。インタフェースは、システム操作を実行する包括的なソフトウェアのフロントエンドを含むことができる。すなわち、ユーザによりアクセス可能であり、かつ、ユーザにとって直感的な様々な機能／予め定式化された入力を含む、プレゼンテーション層を含むことができる。
【００２９】
鉄道データおよび／または鉄道路線データとも呼ばれ得るレールデータは、複数の異なるデータを指すことができる。すなわち、この用語には、特定の位置でレール上を通過する列車に関連するデータが含まれる。更に、この用語には、分岐器、轍叉、枕木、レール、列車（車輪、車台、客車、および機関車などといったコンポーネントを含む）などの様々な鉄道コンポーネントに関連するデータが含まれる。本システムは単一タイプのセンサデータまたはレールデータでの使用に限定されないことから、当業者であれば、鉄道運営で使用するためのシステムを限定することについて以外は、レールデータが限定的なものではないことに気付くであろう。
【００３０】
本システムは、互いに通信し、かつ、レールデータの収集および分析を可能にする、地理的に分散された複数のコンポーネントを含む。以下ではこのシステムの様々な特定の利点を列挙するが、これによって、概して様々な鉄道のコンポーネントおよび状態のより正確な追跡が可能になることから、鉄道運営の安全性、信頼性、および効率が高められる。
【００３１】
幾つかの実施形態では、インタフェースは、中央サーバにクエリを送信するように構成され得る。クエリは、質問、命令、指令、および／または要求を含むことができる。クエリは、サーバにより読み取り可能なフォーマットでユーザにより作成され得る、および／または、内蔵式インタフェース機能および／または中央サーバにより係るフォーマットに変換され得る。インタフェースとサーバとは、例えばＷｉＦｉなどのプロトコルを介して通信することができる。
【００３２】
幾つかの係る実施形態では、中央サーバは、前処理済みのセンサデータを分析して、クエリに対応する分析済みのセンサデータを提供するように構成され得る。すなわち、クエリは、サーバが既に生成した（かつ、場合によってはメモリコンポーネントに記憶した）分析済みのデータを要求することができる。追加的または代替的に、クエリは、まだ生成されていないデータを要求することができる。例えば、特定のタイプの分析がインタフェースを介してユーザにより要求され得る。これは、例えば、通過する列車に起因して近傍で検出される振動データに基づく鉄道分岐器の構造的完全性の分析を含むことができる。
【００３３】
幾つかの実施形態では、システムは更に、第２センサデータを測定するように構成される少なくとも１つの第２センサを含むことができる。第２センサは、第１センサと同じものであってもよいし、それとは異なるものであってもよい。第２センサは、１つの感知デバイス内の第１センサと統合されてもよいし、第１センサとは物理的に別個のものであってもよい。これら２つのセンサは、互いのごく近傍に配置されてもよいし、異なる位置に配置されてもよい。
【００３４】
幾つかの係る実施形態では、第１センサおよび第２センサのうちの少なくとも１つが、鉄道枕木の加速度を測定するように構成される加速度計であってよい。これによって、検出される複数の異なる加速度から鉄道コンポーネントに関連する大量の情報を導出することが有利にも可能になり得る。
【００３５】
幾つかの係る実施形態では、第１センサおよび第２センサのうちの少なくとも１つが、鉄道枕木の振動を測定するように構成され得る。幾つかの係る実施形態では、第１センサおよび第２センサのうちの少なくとも１つが、最大５００ｇの加速度を測定するように構成され得る。幾つかの係る実施形態では、第１センサおよび第２センサの各々は、線路の振動を測定するように構成されてよく、第１センサは、最大４０ｇの振動を測定するように構成され、第２センサは、最大５００ｇの振動を測定するように構成される。幾つかの係る実施形態では、第１センサの精度が第２センサの精度を超えることができる。どちらも同じパラメータを測定するこれら２つ（またはそれより多く）のセンサは、冗長性およびシステムの信頼性の両方に特に有用であり得る。パラメータの異なる範囲で異なる精度／解像度を有するこれらのセンサを含むことで、このパラメータをより完全に読み取ること、ひいては、それが示唆することの全てをより正確に分析することができる。
【００３６】
幾つかの実施形態では、第１センサは、特定のデータパターンを検出するまで休止する（ｈｉｂｅｒｎａｔｅ）ように構成され得る。この特徴の利点は、センサが休止時間に使用し得る電力が非常に少ないまたはわずかなことである。これによって、センサの完全な交換または再充電が必要になるまで、センサの動作時間を延ばすことができる。本開示に記載のセンサは概して、系統電力および／または永久的な電源に接続または配線されていない。従って、エネルギー消費を注意深く管理する必要がある。センサを休止状態から目覚めさせる特定のデータパターンは、例えば、頭上を通過する列車と関連付けられる典型的な既知のパターンを含むことができる。このように、ノイズまたは無関係な信号が検出された場合は、センサをウェイクアップさせる必要がない。
【００３７】
幾つかの実施形態では、第２センサは、第１センサから通信を受信するまで休止するように構成され得る。すなわち、第１センサは、特定の通信により第２センサを休止状態から「目覚め」させることができる。この構成の利点は、第２センサが休止中に特定のデータパターンを「待ち受ける」必要がなく、その動作に必要とされ得る待機電力が更に少なくなることであり得る。更に、第１センサが第２センサの「下流」に配置される場合は、第２センサは、着信する関連データ信号の測定を、それが始まってもいないうちから開始することで、信号の一部が途切れるまたは失われることがないように保証することさえできる。
【００３８】
幾つかの実施形態では、第２センサは、第１センサに第２センサデータを送信するように構成されてよく、第１センサは、ローカル処理コンポーネントに第１センサデータおよび第２センサデータの両方を送信するように構成される。つまり、センサは互いの間でデータを交換することができ、次に「ポイント」センサは、ローカル処理コンポーネントに関連データの全てを転送する。この設定は、例えば、第１センサおよび第２センサが互いに空間的にずれており、かつ、これらのうちの少なくとも１つがローカル処理コンポーネントからもずれている場合に使用され得る。センサとローカル処理コンポーネントとの間の通信距離は、およそ数十メートルまたは数百メートルなど、短い可能性がある。従って、第２センサがローカル処理コンポーネントの範囲外ではあるが、第１センサの範囲内に配置される場合は、データは、第１センサを介して第２センサとローカル処理コンポーネントとの間で転送され得る。
【００３９】
幾つかの実施形態では、第１センサデータを前処理することは、アーチファクトを除去することを含む。アーチファクトには、干渉に起因するノイズ、不要なソースに起因する信号、および／または誤検出が含まれ得る。
【００４０】
幾つかの実施形態では、第１センサデータを前処理することは、データにローパスフィルタを適用することを含むことができる。すなわち、例えば、（かつ、振動を測定するセンサの場合は）、信号は１００Ｈｚ未満の周波数に制限され得る。
【００４１】
幾つかの実施形態では、第１センサデータを前処理することは、データをサンプリングすることを含むことができる。すなわち、検出される信号全体から選択され得るデータポイントの数はごく限られたものである。
【００４２】
幾つかの実施形態では、第１センサデータを前処理することは、干渉をフィルタ除去することを含む。干渉は、例えば、第１センサが監視している軌道（ひいては、それが上または近くに設置されている軌道）に隣接する軌道の上を通過する列車に起因し得る。係る干渉は概して形状が有用な信号に似ているが、振幅がより小さい。従って、それをフィルタ除去することは、予想よりも小さな振幅を有する既知のパターンについて、検出される信号をスキャンすることを含むことができる。
【００４３】
これらの異なる前処理対策は全て、有用なデータに大きな影響を及ぼすことなく、中央サーバに転送する必要があるデータのサイズおよび量を減らすのに有用であり得る。
【００４４】
幾つかの実施形態では、ローカル処理コンポーネントと第１センサとを統合して１つのデバイスにすることができる。すなわち、これら２つを統合してジョイントハウジングにし、１つの一体型デバイスとして一緒に配線することができる。
【００４５】
幾つかの実施形態では、ローカル処理コンポーネントと第１センサとは、別個のデバイスを含み、無線短距離通信プロトコルを介して通信することができる。すなわち、これら２つは、互いの概して近傍に配置される物理的に別個のデバイスであってよい。センサは概して線路のごく近傍に、例えば軌条道床の上に配置する必要があるので、この構成は特に有利であり得る。これは、センサには、この配置場所の過酷な条件に耐えるように構成されるハウジングが必要であり得ることを意味する。一方、処理コンポーネントは、近くのより好ましい条件に配置され得る。例えば、処理コンポーネントは、駅の屋内、または他の鉄道コンポーネントを収容するブース内に配置され得る。短距離プロトコルを介した通信には、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）および／またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）が含まれ得る（他の考えられる短距離プロトコルには、限定されるわけではないが、ＬｏＲａ、狭帯域ＩｏＴ、ＷＬＡＮ、サブＧＨｚ無線伝送通信が含まれる）。このタイプの通信は、非常にエネルギー効率が高く、ひいてはセンサのエネルギー消費を最適化することができる。
【００４６】
幾つかの実施形態では、ローカル処理コンポーネントは、第１センサデータを前処理し、かつ、それを中央サーバに転送するように構成される中継局に統合され得る。幾つかの係る実施形態では、中継局は、複数のセンサからセンサデータを受信し、かつ、それを別個に前処理するように構成される。中継局は、その近傍にある複数のセンサからデータを収集し、それを一時的に記憶し、かつ、それを中央サーバに転送するように構成され得る。
【００４７】
幾つかの実施形態では、中央サーバは、前処理済みのデータのパターン認識アルゴリズムを実行するように構成され得る。パターン認識アルゴリズムは、様々な機械学習技術に基づくものであってよい。様々なタイプのパターンを探すことができる。幾つかの係る実施形態では、中央サーバは、前処理済みのデータに基づいて列車種別および列車タイプのうちの少なくとも１つを特定するように構成され得る。追加的または代替的に、摩滅を反映するパターンと、センサまたは鉄道コンポーネントの誤作動／故障の可能性を示すパターンとが検出され得る。
【００４８】
幾つかの係る実施形態では、中央サーバは、前処理済みのデータの異常を検出するように構成され得る。幾つかの係る実施形態では、中央サーバは、検出される異常に基づいて鉄道コンポーネントの状態を評価するように構成され得る。幾つかの係る実施形態では、中央サーバは、鉄道路線インフラストラクチャの摩擦および摩耗のうちの少なくとも１つを検出するように構成され得る。
【００４９】
幾つかの実施形態では、中央サーバは、複数のセンサに関連する前処理済みのデータをカルマンフィルタアルゴリズムと組み合わるように構成され得る。カルマンフィルタまたは同様の技術を使用すると、様々なセンサからのデータを定量的に確率的に組み合わせて、適切な結合信号を形成することが可能になり得る。
【００５０】
幾つかの実施形態では、中央サーバは、第１センサにセンサ命令を送信するように構成され得る。幾つかの係る実施形態では、センサ命令は、測定パラメータの調整を含むことができる。すなわち、感度、測定の長さ、閾値、または休止状態パラメータなどといったセンサパラメータが調整され得る。
【００５１】
幾つかの係る実施形態では、センサ命令は、分析済みのセンサデータに基づくものであってよい。つまり、分析済みのセンサデータが鉄道コンポーネントのいずれかに関する潜在的な問題を示すか、または他の方法で通常の／予想される測定値と異なる場合は、サーバは、データ収集を調整することにより更に調査するようセンサに命令することができる。
【００５２】
幾つかの実施形態では、中央サーバは、ローカル処理コンポーネントにローカル処理コンポーネント命令を送信するように構成され得る。幾つかの係る実施形態では、ローカル処理コンポーネント命令は、前処理パラメータの調整を含むことができる。センサの場合と同様に、前処理の量は調整され得る。すなわち、データの複数の異なる周波数を含めるように使用中の任意のローパスフィルタを除去および／または調整することができ、周波数を増減させながらサンプリングを行うことができ、そうでない場合に破棄／フィルタ除去され得る予期しない／異常な信号を代わりに中央サーバに転送してよい。
【００５３】
幾つかの係る実施形態では、ローカル処理コンポーネント命令は、分析済みのセンサデータに基づくものであってよい。これは有利にも、リアルタイムまたはそれに近いやり方で行われ得る。例えば、中央サーバは、潜在的な異常の発生を検出した場合、ローカル処理コンポーネントからのより正確なデータまたは調整されたデータを要求することにより更に調査することができる。
【００５４】
追加的または代替的に、複数の異なるセンサ測定パラメータおよび／または前処理パラメータが、時刻、鉄道運行の密度、天気、および他の要因に応じて使用され得る。中央サーバは、センサおよび／またはローカル処理コンポーネントに適宜調整するように命令することができる。これは第２センサおよび任意の更なるセンサにも適用されることに留意されたい。
【００５５】
幾つかの実施形態では、第１センサは、標準的な動作以外の複数の異なるモードで作動するように構成されてよく、これらのモードは特殊な監視向けに最適化されてよい。すなわち、複数の異なる事前定義された測定パラメータが複数の異なるモードと関連付けられ得る。例えば、測定時間、休止状態から目覚めるのに必要な検出される信号のタイプ、感度、ローカル処理コンポーネントに転送されるデータの量、および他のパラメータは、特定の異なる動作モードと関連付けられ得る。つまり、動作モードは、特定の測定パラメータの組を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、第１モードがセンサ診断を含む。すなわち、このモードは、センサ動作の不規則性を検出するために最適化される測定パラメータを含むことができる。例えば、センサのうちの１つがそのハウジング内で緩んで、誤った測定値がもたらされる場合がある。このモードでは、このセンサにより測定されるデータに基づいてこれを特定することができる。
【００５６】
幾つかの係る実施形態では、第２モードが鉄道分岐器の亀裂の監視を含む。亀裂が生じると、特定のタイプの信号が生成され得る。センサは、このタイプの信号（例えば一時的に高い振動ピークを含み得る）の出現を監視し、かつ、係るパターンが検出された場合にローカル処理コンポーネントおよび／または中央サーバに警告するように構成され得る。追加的または代替的に、測定パラメータは、係る特定のパターンをより確実に検出するように調整され得る。
【００５７】
幾つかの実施形態では、中央サーバは、ローカル処理コンポーネントおよび第１センサのうちの少なくとも１つにファームウェアおよびソフトウェアの更新のうちの少なくとも１つを伝送するように構成され得る。すなわち、オペレーティングソフトウェアの更新は、サーバからローカル処理コンポーネントおよび／またはセンサに送信されるデータを介して遠隔的にインストールされ得る。サーバがローカル処理コンポーネントに接触でき、次にローカル処理コンポーネントがセンサに更新を転送できるのが好ましい。
【００５８】
幾つかの実施形態では、ローカル処理コンポーネントは、前処理済みのセンサデータを中央サーバに送信するのに最適な時間を決定するように構成され得る。つまり、ローカル処理コンポーネントは、前処理済みのデータ（および／またはセンサにより測定される生のセンサデータ）を、それを中央サーバに転送する前に一時的に記憶し得るローカル記憶装置を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、最適な時間は、接続強度、接続の可否、天気、着信センサデータ、時刻、鉄道運行のスケジュール、および所定のイベント（例えば特定の列車の通過を含み得る）のうちの少なくとも１つに基づいて決定され得る。すなわち、ローカル処理コンポーネントは、所与の時間にデータ伝送が可能であるかどうか、および／またはそれが望ましいかどうかを評価することができる。例えば、より弱い接続を介してデータを転送すると、不要な遅延および／または試みの中断につながる可能性があるため、これは望ましくない場合がある。
【００５９】
幾つかの実施形態では、第１センサは、線路または線路の近くに設置され得る。上述のように、係る設置エリアは、様々な鉄道運営に関するデータを観察および収集するのに特に有用であり得る。
【００６０】
第２実施形態では、レールデータを抽出および処理するための方法が開示される。方法は、少なくとも１つの第１センサを介して第１センサデータを測定する段階を含む。方法は、少なくとも１つのローカル処理コンポーネントを介して第１センサデータを前処理して、前処理済みのセンサデータを取得する段階も含む。方法は更に、前処理済みのセンサデータを中央サーバに送信する段階を含む。方法は更に、サーバが前処理済みのセンサデータを分析して、分析済みのセンサデータを取得する段階を含む。方法は、前処理済みのセンサデータおよび分析済みのセンサデータのうちの少なくとも１つをメモリコンポーネントに記憶する段階も含む。方法は更に、インタフェースを介して中央サーバと通信する段階を含む。
【００６１】
当業者であれば、本発明の一態様に係る方法の段階が、本発明に影響を及ぼすことなく異なる順序で実行され得ることに気付くであろう。例えば、前処理済みのデータは、分析される前に記憶され得る。別の例として、インタフェースを介して中央サーバと通信する段階は、任意のポイントで実行され得る。
【００６２】
本発明の第１実施形態に関して定義および記載されている実施形態、使用用語、および特定の利点は、第２実施形態にも適用される。
【００６３】
幾つかの実施形態では、方法は更に、インタフェースを介して中央サーバにクエリを送信する段階を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、方法は更に、前処理済みのセンサデータを分析して、クエリに対応する分析済みのセンサデータを提供する段階を含む。上記のように、クエリは、特定の分析済みのデータの要求を含むことができる。追加的または代替的に、クエリは更なる分析済みのデータを生成するための命令を含むことができる。
【００６４】
幾つかの実施形態では、方法は更に、分析済みのセンサデータをサーバからインタフェースに伝送する段階を含むことができる。
【００６５】
幾つかの実施形態では、方法は更に、少なくとも１つの第２センサを介して第２センサデータを測定する段階を含むことができる。
【００６６】
幾つかの実施形態では、方法は更に、第１センサおよび第２センサのうちの少なくとも１つを介して鉄道枕木の振動を測定する段階を含むことができる。
【００６７】
幾つかの実施形態では、方法は更に、所定のデータ測定がない場合に第１センサが休止する段階を含むことができる。すなわち、第１センサは、特定のデータ信号を測定するまで待機モードで動作することができる。
【００６８】
幾つかの実施形態では、方法は更に、第１センサから通信を受信するまで第２センサが休止する段階を含むことができる。つまり、第１センサは、関連データ信号自体を検出した場合に第２センサを「ウェイクアップ」させることができる。このように、２つの休止状態モードが考えられる。１つでは、センサが待機して関連データ信号を待ち受けており、１つでは、センサが待機して別のセンサからの関連通信を待ち受けている。
【００６９】
幾つかの実施形態では、方法は更に、第１センサとローカル処理コンポーネントとが短距離無線通信プロトコルを介して通信する段階を含むことができる。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＬｏＲａ、狭帯域ＩｏＴ、ＷＬＡＮ、サブＧＨｚ無線伝送は、特にＢＬＥの場合に大幅なエネルギー消費の最適化を可能にし得ることから、特に有利に使用され得る。
【００７０】
幾つかの実施形態では、ローカル処理コンポーネントは中継局に統合されてよく、方法は更に、中継局が複数のセンサからセンサデータを受信し、それを前処理し、かつ、それを中央サーバに転送する段階を含むことができる。
【００７１】
幾つかの実施形態では、方法は更に、中央サーバと通信するのに最適な時間をローカル処理コンポーネントが決定する段階を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、最適な時間は、接続強度、接続の可否、天気、着信センサデータ、時刻、鉄道運行のスケジュール、および所定のイベントのうちの少なくとも１つに基づいて決定され得る。所定のイベントは、例えば、検出された列車（任意の列車および／または特定の列車）の通過を含むことができる。このように、データは、（例えば、特定の列車を正確に監視するために）必要に応じて中央サーバにリアルタイムで送信され得る。
【００７２】
幾つかの実施形態では、方法は更に、第２センサが第１センサに第２センサデータを送信し、第１センサがローカル処理コンポーネントに第１センサデータおよび第２センサデータの両方を送信する段階を含むことができる。すなわち、センサのうちの１つは一時的な集約局として機能することができる。
【００７３】
幾つかの実施形態では、方法は更に、前処理の一環として第１センサデータにローパスフィルタを適用する段階を含むことができる。
【００７４】
幾つかの実施形態では、方法は更に、前処理の一環として第１センサデータをサンプリングする段階を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、サンプリングの頻度は、第１センサデータに応じて調整され得る。
【００７５】
幾つかの実施形態では、方法は更に、前処理の一環として、隣接する鉄道枕木の振動に起因する干渉をフィルタ除去する段階を含むことができる。
【００７６】
これらの前処理技術はどちらも、中央サーバに転送されるデータの量を大幅に削減するためだけでなく、サーバにデータを転送する前にそれを「クリーンアップ」する（すなわち、幾つかのノイズ源を除去し、関連信号が転送されていることを確認する）ために適用され得る。
【００７７】
幾つかの実施形態では、方法は更に、前処理済みのセンサデータに対するパターン認識アルゴリズムを実行して、分析済みのセンサデータを取得する段階を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、方法は更に、前処理済みのセンサデータに基づいて列車種別および列車タイプのうちの少なくとも１つを特定する段階を含むことができる。
【００７８】
幾つかの実施形態では、方法は更に、分析済みのセンサデータに基づいて鉄道分岐器の摩擦および摩耗のうちの少なくとも１つのレベルを評価する段階を含むことができる。これは、潜在的な問題を示す特定の信号パターンを検出することにより行われ得る。
【００７９】
幾つかの実施形態では、方法は更に、第１センサデータと第２センサデータとを組み合わせて、鉄道コンポーネントの正確な状態を取得する段階を含むことができる。鉄道コンポーネントの状態は、その摩滅と、コンポーネントに発生する亀裂と、発生する可能性がある問題を示す更なるパラメータとを指すことができる。
【００８０】
幾つかの実施形態では、方法は更に、中央サーバが第１センサにセンサ命令を送信する段階を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、センサ命令は、分析済みのセンサデータに基づくものであってよい。
【００８１】
幾つかの実施形態では、方法は更に、中央サーバがローカル処理コンポーネントにローカル処理コンポーネント命令を送信する段階を含むことができる。幾つかの係る実施形態では、ローカル処理コンポーネント命令は、分析済みのセンサデータに基づくものであってよい。
【００８２】
幾つかの実施形態では、方法は更に、分析済みのセンサデータに基づいて、第１センサ測定パラメータおよび前処理パラメータのうちの少なくとも１つを調整する段階を含むことができる。上記のように、測定パラメータは、休止時間およびウェイクアップ信号、感度閾値、測定の長さ、並びに、様々な他のパラメータに対応することができる。
【００８３】
本発明に記載のシステムおよび方法では、第１センサは、標準的な動作以外の複数の異なるモードで作動するように構成され得る。これらのモードは特殊な監視向けに最適化されてよく、第１モードはセンサ診断を含むことができる。第２モードでは、鉄道分岐器の亀裂または破損または変形、トングレールの亀裂または破損または変形、轍叉の亀裂または破損または変形、担架棒の亀裂または破損または変形、転轍機の欠陥または故障、所定の位置を外れた終了位置検出器、終了位置に達していないスライドチェア、ローラおよび／またはロック機構、最適でないまたは許容不可能なバラスト状態のうちの１つの監視が代替的または追加的に行われる。
【００８４】
本発明によって、鉄道インフラストラクチャの重要な部分（分岐器など）の（観察不可能または潜在的ではあるが）最もありそうな健康状態を導出すべく、鉄道路線の観察可能な物理的特性の多様な集合を継続的に監視するセンサの分散ネットワークを管理および運営することができる。故に、本発明は、レールインフラストラクチャの監視に適合させるために必要とされるようなシステムの一般的なアーキテクチャに関する。
【００８５】
このシステムの目的は、レールインフラストラクチャからデータをリアルタイムで収集し、複数のセンサポストからの着信データを実際の鉄道交通に関連付け、当該情報をインフラストラクチャの使用統計および使用パターンに経時的に集約し、確率的推論により摩擦および摩耗のプロセスのダイナミクスを推論し、かつ、メンテナンスが必要なインフラストラクチャにおいて新たに出現した安全性および効率性（交通スループット）に重要なスポットを特定することであり得る。このアーキテクチャには、分散データ取得（軌条道床のセンサおよび軌条道床内のセンサ、その装着および電力供給／電力管理を含む）、通約不可能な（ｃｏｍｍｅｎｓｕｒａｂｌｅ）ソース（例えば、転轍機からの電流データ）からのデータ取り込み、分散処理およびデータ中継、並びに、状況を分析するための中央記憶および中央処理の側面が含まれる。
【００８６】
このシステムを使用すると、以下の分野をカバーすることができる。
１．環境条件に対する特定の構築パターンの一般的な感度を検出し、製品代金またはサプライヤの生産方法の品質課題を検出するための鉄道インフラストラクチャの分析。
２．メンテナンスの早期検出には、摩擦プロセスを遅延させ、インフラストラクチャコンポーネントの寿命を延ばす必要がある。
３．劣化が速いことから故障するまたはリスクをもたらす実際の確率がより高いコンポーネントにメンテナンスを集中させることにより、メンテナンス作業の効率を高める。
４．メンテナンス効果の検証：メンテナンス行為が実行された後、測定済みのパラメータは、正規化された値を再び示すはずである。故に、システムはメンテナンスの有効性および品質の検証に使用され得る。
５．オペレータにより選択可能なメトリック（例えば、全ての旅客列車にわたる最大スループット、最小遅延）が経時的に最適化されるように、分岐器の実際の健康状態を計画された交通運行と組み合わせて、交通が滞っているエリアなど、メンテナンス活動および他の対策の確率的最適順序を計算することにより、交通スループットを最適化する。
【００８７】
本発明はまた、以下の番号付けされた実施形態により定義される。
【００８８】
以下はシステムの実施形態のリストである。これらは「Ｓ」という文字で示される。係る実施形態への言及があるときはいつでも、これは、実施形態「Ｓ」を参照することにより行われる。
Ｓ１．
レールデータを抽出および処理するためのシステムであって、
第１センサデータ（２０）を測定するように構成される少なくとも１つの第１センサ（１０）と、
第１センサデータ（２０）を受信し、かつ、それを前処理して前処理済みのセンサデータ（５２）を取得するように構成される少なくとも１つのローカル処理コンポーネント（５０）と、
前処理済みのセンサデータ（５２）を受信し、かつ、それを分析して分析済みのセンサデータ（１１０）を生成するように構成される中央サーバ（１００）と、
前処理済みのセンサデータ（５２）および分析済みのセンサデータ（１１０）のうちの少なくとも１つを記憶するように構成されるメモリコンポーネント（２００）と、
中央サーバ（１００）と通信するように構成されるインタフェース（３００）と
を備えるシステム。
Ｓ２．
インタフェース（３００）は、中央サーバ（１００）にクエリ（３１０）を送信するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ３．
中央サーバ（１００）は、前処理済みのセンサデータ（５２）を分析して、クエリ（３１０）に対応する分析済みのセンサデータ（１１０）を提供するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ４．
第２センサデータ（２２）を測定するように構成される少なくとも１つの第２センサ（１２）を更に備える前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ５．
第１センサおよび第２センサ（１０、１２）のうちの少なくとも１つが、鉄道枕木の加速度を測定するように構成される加速度計である、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ６．
第１センサおよび第２センサ（１０、１２）のうちの少なくとも１つが鉄道枕木の振動を測定するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載の、実施形態Ｓ４の特徴を有するシステム。
Ｓ７．
第１センサおよび第２センサ（１０、１２）のうちの少なくとも１つが、最大５００ｇの加速度を測定するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ８．
第１センサおよび第２センサ（１０、１２）の各々は、線路の振動を測定するように構成され、第１センサ（１０）は、最大４０ｇの振動を測定するように構成され、第２センサ（１２）は、最大５００ｇの振動を測定するように構成される、前述した２つの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ９．
第１センサ（１０）の精度は、第２センサ（１２）の精度を超える、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ１０．
第１センサ（１０）は、特定のデータパターンを検出するまで休止するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１１．
第２センサ（１２）は、第１センサ（１０）から通信を受信するまで休止するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載の、実施形態Ｓ４の特徴を有するシステム。
Ｓ１２．
第２センサ（１２）は、第１センサ（１０）に第２センサデータ（２２）を送信するように構成され、第１センサ（１０）は、ローカル処理コンポーネントに第１センサデータ（２０）および第２センサデータ（２２）の両方を送信するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載の、実施形態Ｓ４の特徴を有するシステム。
Ｓ１３．
第１センサデータ（２０）を前処理することは、アーチファクトを除去することを含む、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１４．
第１センサデータ（２０）を前処理することは、データにローパスフィルタを適用することを含む、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１５．
第１センサデータ（２０）を前処理することは、データをサンプリングすることを含む、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１６．
第１センサデータ（２０）を前処理することは、干渉をフィルタ除去することを含む、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１７．
ローカル処理コンポーネント（５０）と第１センサ（１０）とを統合して１つのデバイスにする、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１８．
ローカル処理コンポーネント（５０）と第１センサ（１０）とは、別個のデバイスを有し、無線短距離通信プロトコルを介して通信する、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ１９．
ローカル処理コンポーネント（５０）は、第１センサデータ（２０）を前処理し、かつ、それを中央サーバ（１００）に転送するように構成される、中継局（６０）に統合される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ２０．
中継局（６０）は、複数のセンサ（１０、１２、１４）からセンサデータ（２０、２２、２４）を受信し、かつ、それを別個に前処理するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ２１．
中央サーバ（１００）は、前処理済みのデータ（５２）のパターン認識アルゴリズムを実行するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ２２．
中央サーバ（１００）は、前処理済みのデータ（５２）に基づいて列車種別および列車タイプのうちの少なくとも１つを特定するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ２３．
中央サーバ（１００）は、前処理済みのデータ（５２）の異常を検出するように構成される、前述した２つの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ２４．
中央サーバ（１００）は、検出された異常に基づいて鉄道コンポーネントの状態を評価するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ２５．
中央サーバ（１００）は、鉄道路線インフラストラクチャの摩擦および摩耗のうちの少なくとも１つを検出するように構成される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ２６．
中央サーバ（１００）は、複数のセンサ（１０、１２、１４）に関連する前処理済みのデータ（５２）をカルマンフィルタアルゴリズムと組み合わせるように構成される、前述の実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ２７．
中央サーバ（１００）は、第１センサ（１０）にセンサ命令（１２０）を送信するように構成される、前述の実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ２８．
センサ命令（１２０）は測定パラメータの調整を含む、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ２９．
センサ命令（１２０）は、分析済みのセンサデータ（１１０）に基づくものである、前述した２つの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３０．
中央サーバ（１００）は、ローカル処理コンポーネント（５０）にローカル処理コンポーネント命令（１３０）を送信するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３１．
ローカル処理コンポーネント命令（１３０）は前処理パラメータの調整を含む、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ３２．
ローカル処理コンポーネント命令（１３０）は、分析済みのセンサデータ（１１０）に基づくものである、前述した２つの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３３．
第１センサ（１０）は、標準的な動作以外の複数の異なるモードで作動するように構成され、これらのモードは、特殊な監視向けに最適化され得る、前述の実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３４．
第１モードがセンサ診断を含む、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ３５．
第２モードが、鉄道分岐器の亀裂または破損または変形、トングレールの亀裂または破損または変形、轍叉の亀裂または破損または変形、担架棒の亀裂または破損または変形、転轍機の欠陥または故障、所定の位置を外れた終了位置検出器、終了位置に達していないスライドチェア、ローラおよび／またはロック機構、最適でないまたは許容不可能なバラスト状態のうちの少なくとも１つの監視を含む、前述した２つの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３６．
中央サーバ（１００）は、ローカル処理コンポーネント（５０）および第１センサ（１０）のうちの少なくとも１つにファームウェアおよびソフトウェアの更新のうちの少なくとも１つを伝送するように構成される、前述の実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３７．
ローカル処理コンポーネント（５０）は、前処理済みのセンサデータ（５２）を中央サーバ（１００）に送信するのに最適な時間を決定するように構成される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
Ｓ３８．
最適な時間は、接続強度、接続の可否、天気、着信センサデータ、時刻、および鉄道運行のスケジュールのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、前述の実施形態に記載のシステム。
Ｓ３９．
第１センサ（１０）は、線路または線路の近くに設置される、前述したシステムの実施形態のいずれかに記載のシステム。
【００８９】
以下は方法の実施形態のリストである。これらは「Ｍ」という文字で示される。係る実施形態への言及があるときはいつでも、これは、実施形態「Ｍ」を参照することにより行われる。
Ｍ１．
レールデータを抽出および処理するための方法であって、
少なくとも１つの第１センサ（１０）を介して第１センサデータ（２０）を測定する段階と、
少なくとも１つのローカル処理コンポーネント（５０）を介して第１センサデータ（２０）を前処理して、前処理済みのセンサデータ（５２）を取得する段階と、
中央サーバ（１００）に前処理済みのセンサデータ（５２）を送信する段階と、
サーバ（１００）が前処理済みのセンサデータ（５２）を分析して、分析済みのセンサデータ（１１０）を取得する段階と、
前処理済みのセンサデータ（５２）および分析済みのセンサデータ（１１０）のうちの少なくとも１つをメモリコンポーネント（３００）に記憶する段階と、
インタフェース（３００）を介して中央サーバ（１００）と通信する段階と
を備える方法
Ｍ２．
インタフェース（３００）を介して中央サーバ（１００）にクエリ（３１０）を送信する段階を更に備える前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ３．
前処理済みのセンサデータ（５２）を分析して、クエリ（３１０）に対応する分析済みのセンサデータ（１１０）を提供する段階を更に備える前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ４．
分析済みのセンサデータ（１１０）をサーバ（１００）からインタフェース（３００）に伝送する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ５．
少なくとも１つの第２センサ（１２）を介して第２センサデータ（２２）を測定する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ６．
第１センサ（１０）および第２センサ（１２）のうちの少なくとも１つを介して鉄道枕木の振動を測定する段階を更に備える前述した方法の実施形態に記載の方法。
Ｍ７．
所定のデータ測定がない場合に第１センサ（１０）が休止する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ８．
第２センサ（１２）が第１センサ（１０）から通信を受信するまで休止する段階を更に備える前述の実施形態に記載の、実施形態Ｍ５の特徴を有する方法。
Ｍ９．
第１センサ（１０）とローカル処理コンポーネント（５０）とが短距離無線通信プロトコルを介して通信する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ１０．
ローカル処理コンポーネント（５０）は中継局（６０）に統合され、方法は更に、中継局（６０）が複数のセンサ（１０、１２、１４）からセンサデータ（２０、２２、２４）を受信し、それを前処理し、かつ、それを中央サーバ（１００）に転送する段階を備える、前述した方法の実施形態に記載の方法。
Ｍ１１．
中央サーバ（１００）と通信するのに最適な時間をローカル処理コンポーネント（５０）が決定する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ１２．
最適な時間は、接続強度、接続の可否、天気、着信センサデータ、時刻、鉄道運行のスケジュール、および所定のイベントのうちの少なくとも１つに基づいて決定される、前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ１３．
第２センサ（１２）が第１センサ（１０）に第２センサデータ（２２）を送信し、第１センサ（１０）がローカル処理コンポーネント（５０）に第１センサデータ（１０）および第２センサデータ（２２）の両方を送信する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の、実施形態Ｍ５の特徴を有する方法。
Ｍ１４．
前処理の一環として第１センサデータ（２０）にローパスフィルタを適用する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ１５．
前処理の一環として第１センサデータ（２０）をサンプリングする段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ１６．
サンプリングの頻度は、第１センサデータ（２０）に応じて調整される、前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ１７．
前処理の一環として、隣接する鉄道枕木の振動に起因する干渉をフィルタ除去する段階を更に備える前述の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ１８．
前処理済みのセンサデータ（５２）に対するパターン認識アルゴリズムを実行して、分析済みのセンサデータ（１１０）を取得する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ１９．
前処理済みのセンサデータ（５２）に基づいて列車種別および列車タイプのうちの少なくとも１つを特定する段階を更に備える前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ２０．
分析済みのセンサデータ（１１０）に基づいて鉄道分岐器の摩擦および摩耗のうちの少なくとも１つのレベルを評価する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ２１．
第１センサデータ（２０）と第２センサデータ（２２）とを組み合わせて、鉄道コンポーネントの正確な状態を取得する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の、実施形態Ｍ５の特徴を有する方法。
Ｍ２２．
中央サーバ（１００）が第１センサ（１０）にセンサ命令（１２０）を送信する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ２３．
センサ命令（１２０）は、分析済みのセンサデータ（１１０）に基づくものである、前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ２４．
中央サーバ（１００）がローカル処理コンポーネント（５０）にローカル処理コンポーネント命令（１３０）を送信する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ２５．
ローカル処理コンポーネント命令は、分析済みのセンサデータ（１１０）に基づくものである、前述の実施形態に記載の方法。
Ｍ２６．
分析済みのセンサデータ（１１０）に基づいて、第１センサ測定パラメータおよび前処理パラメータのうちの少なくとも１つを調整する段階を更に備える前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ２７．
第１センサは、標準的な動作以外の複数の異なるモードで作動するように構成され、これらのモードは、特殊な監視向けに最適化され得る、前述した方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
Ｍ２８．
第１モードがセンサ診断を含む、前述した方法の実施形態に記載の方法。
Ｍ２９．
第２モードが、鉄道分岐器の亀裂または破損または変形、トングレールの亀裂または破損または変形、轍叉の亀裂または破損または変形、担架棒の亀裂または破損または変形、転轍機の欠陥または故障、所定の位置を外れた終了位置検出器、終了位置に達していないスライドチェア、ローラおよび／またはロック機構、最適でないまたは許容不可能なバラスト状態のうちの少なくとも１つの監視を含む、前述した２つの方法の実施形態のいずれかに記載の方法。
【００９０】
ここで、添付の図面を参照しながら本技術について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】レールデータを抽出および分析するためのシステムの概略的な実施形態を示す。
【図２】レールデータを抽出および分析するためのシステム内の通信およびアーキテクチャを示す。
【図３】レールデータを抽出および分析するための方法の実施形態を示す。
【図４】第１センサにより測定され、更には本発明に従って処理されるデータの例を示す。
【図５】特定の種類の列車に対応し、かつ、本発明に係るこの列車を代表する、例示的なデータセットを構成する。
【図６】隣接する軌道上の別の列車からの加速度を重ね合わせて通過する列車により記録され、もたらされる加速度の例示的なプロットである。
【発明を実施するための形態】
【００９２】
図１は、鉄道データを取得および分析するためのシステムを概略的に示す。システムは、少なくとも１つの第１センサ１０を含む。第１センサ１０は、複数のセンサおよび／または１つのセンサシステムおよび／または１つのセンサを含むことができる。第１センサ１０は、軌道上を通過する列車に起因する振動などの鉄道路線関連データを収集する。第１センサ１０は、道床および／またはその概して近傍に配置され得る。
【００９３】
システムは、ローカル処理コンポーネント５０も含む。ローカル処理コンポーネント５０は、１つのセンサシステム内の第１センサ１０と統合されてもよいし、スタンドアロンコンポーネントであってもよい。第１センサ１０は、矢印で示すように、ローカル処理コンポーネント５０と通信する。
【００９４】
中央サーバ１００も示されている。中央サーバ１００は、クラウドサーバ、遠隔サーバ、および／または、サーバの集合を含むことができる。中央サーバ１００は、ローカル処理コンポーネント５０と双方向通信することができる。追加的に、中央サーバ１００は、特にローカル処理コンポーネント５０がスタンドアロンデバイスを含む場合に、第１センサ１０と直接通信することができる。ただし、中央サーバ１００と第１センサ１０との間の全ての通信がローカル処理コンポーネント５０を介して行われることも考えられる。
【００９５】
中央サーバ１００と双方向通信するメモリコンポーネント２００が示されている。メモリコンポーネント２００は、第１センサ１０および／またはローカル処理コンポーネント５０からサーバ１００に送信されるデータを記憶するのに役立ち得る。メモリコンポーネント２００は、センサデータに基づいて中央サーバ１００上におよび／または中央サーバ１００により生成されるデータを記憶することもできる。中央サーバ１００は、メモリコンポーネントに記憶されるデータにアクセスし、それに上書きし、記憶ロジックを制御し、メモリコンポーネント２００内のデータの分散を概して監視することができる。
【００９６】
同様に中央サーバ１００と双方向通信できるインタフェース３００も示されている。インタフェース３００は、鉄道の安全性および運営を行うおよび／または改善するための専用ソフトウェアのフロントエンドを含むことができる。インタフェース３００は、中央サーバ１００との通信専用のパーソナルコンピューティングデバイスなどの物理端末を含むこともできる。インタフェース３００は、中央サーバ１００にクエリを送信することができる。例えば、センサデータに基づく特定の計算の要求が、インタフェースを介して中央サーバ１００に送信され得る。
【００９７】
システムは、以下の例示的な方法で使用され得る。第１センサ１０は、データ、例えば、自らの配置されている軌条道床上を列車が通過することに起因する振動データを収集することができる。このデータは、（第１センサ１０および処理コンポーネント５０が１つのユニットを含む場合は有線接続により、またはそうでない場合は無線接続を介して）ローカル処理コンポーネント５０に送信され得る。ローカル処理コンポーネント５０は、収集されるデータの量を減らし、よりクリーンな（ひいてはより信頼できる）信号を取得すべく、当該データを前処理する。例えば、データをローパスフィルタに通す、および／またはサンプリングすることができる。次に、前処理済みのデータは中央サーバ１００に送信される。サーバ１００は、それをメモリコンポーネント２００に転送して記憶させることができる、および／またはそれを分析することができる。サーバ１００はデフォルトで何らかの分析を行ってよく、他の何らかの分析がインタフェース３００を介してクエリとして要求され得る。メモリコンポーネント２００に記憶されるデータは、インタフェース３００を介して、場合によっては中央サーバ１００を通じてアクセスされてもよい。実行され得る分析のタイプには、カルマンフィルタまたは同様の分析を介して複数の異なるセンサからのデータを組み合わせること、予想されるデータとの比較により異常を検出すること、検出される信号により列車のタイプを特定すること、および他の分析が含まれ得る。データ分析の結果、および／またはインタフェース３００を介して送信されるクエリの結果に応じて、第１センサ１０の測定特性、および／またはローカル処理コンポーネント５０により行われる前処理が調整され得る。例えば、第１センサ１０は、感度閾値を調整してデータを多かれ少なかれ記録するように命令され得る、または、ローカル処理コンポーネント５０は、より密度の濃いサンプリング手順を適用するように命令され得る。
【００９８】
図２は、本発明のある実施形態に係る、鉄道データを取得および分析するためのシステムの通信およびアーキテクチャのより詳細な実施形態を示す。
【００９９】
第１センサ１０、第２センサ１２、および第３センサ１４が示されている。これらは全て１つのデバイスの一部、すなわち互いに組み付けられたセンサの集合であってよい。代替的に、センサ１０、１２、および１４は、潜在的に異なる位置（ではあるが、互いの概して近傍）に配置される異なるデバイスを含むことができる。これらのセンサは、同一のものであっても異なるものであってもよい。これらのセンサは、同じ物理量を測定しても異なる物理量を測定してもよい。例えば、全てのセンサで鉄道枕木の加速度を測定できるが、その範囲は異なる。これにより、測定値を組み合わせてより広い範囲にわたるデータを取得することが可能になり得る。
【０１００】
第１センサ、第２センサ、および第３センサ１０、１２、１４は、第１センサデータ、第２センサデータ、および第３センサデータ２０、２２、および２４をそれぞれ測定する。
【０１０１】
次に、センサデータ２０、２２、２４は、ローカル処理コンポーネント５０に送信される。前と同様に、ローカル処理コンポーネント５０は、これらのセンサと統合されてもよいし、別個のものであってもよい。ローカル処理コンポーネントは、これらのセンサのうちの１または複数と統合され、他のセンサとは統合されなくてもよい。ローカル処理コンポーネント５０は、センサデータを前処理して、前処理済みのセンサデータ５２を取得する。これは、センサごとに別個に行われてもよいし、複数のセンサに対してまとめて行われてもよい。当業者であれば、前処理済みのセンサデータ５２が、正確なセンサ構成に応じて、第１センサデータ、第２センサデータ、および第３センサデータ２０、２２、２４を別個にまたは組み合わせて指し得ることを理解するであろう。
【０１０２】
センサデバイスから要求されるデータ側面に応じて、データは周波数領域に変換され得る。更には、考慮されるデータ側面に応じて、関連するフーリエ係数のみが送信されてよく、このフーリエ係数からは、サーバ側で信号が再生され得る（圧縮）。
【０１０３】
測定済みのセンサデータ２０、２２、２４は、センサの記憶コンポーネント、および／またはローカル処理コンポーネント５０と関連付けられる記憶装置に一時的にローカルに記憶され得る。デバイスは、ＦＩＦＯリングバッファ記憶構造を実装してメモリ不足を回避することができる（すなわち、バッファが最大容量まで満たされてよく、次に、最も古いデータまたは最も古いデータファイルが新しいファイルに置き換えられる。置換機構は、属性「最も古い」ファイル」、「最も古いファイル＜特定のサイズ」（"ｏｌｄｅｓｔ"ｆｉｌｅ"，"ｏｌｄｅｓｔ  ｆｉｌｅ＜ｃｅｒｔａｉｎ  ｓｉｚｅ"）などの優先順序付けに従うように構成され得る）。
【０１０４】
１つのローカル処理コンポーネント５０が、複数のセンサ１０、１２、１４からのセンサデータを前処理および転送することができる。追加的または代替的に、各センサ１０、１２、１４は、個々のローカル処理コンポーネント５０を含むことができる。
【０１０５】
ローカル処理コンポーネント５０は、破線で示す中継局６０と統合されてもよい。中継局６０は、複数のセンサが短距離通信プロトコルを使用してデータを送信し得るローカルの「データハブ」を含むことができる。
【０１０６】
センサ１０、１２、１４は、広域通信（ＧＳＭ（登録商標）または同様のもの）を介して中央サーバ１００に直接データを送信するか、または中継局６０を介してデータを送信することができる。中継局６０は、センサ１０、１２、１４の近くに配置されてよく、通常は送信前に情報を集約およびプレスキャンするために使用される。
【０１０７】
最も単純な場合のデータ注入は、ＲＥＳＴインタフェース（レストフルインタフェース）を使用することができる。すなわち、サーバ１００がセンサ１０、１２、１４との「セッション」を維持しなくてよいように、ステートレスであってよい。これは、スケーリングされた通信にとって重要である。ＲＥＳＴロジックは、ｈｔｔｐｓレベルで実装され得る。
【０１０８】
スタンドアロンデバイスの場合は、センサ１０、１２、１４は通常、列車が近づいている場合にウェイクアップさせられ得る。デバイスは、センサ構成に応じて、列車が通過した後、ＧＳＭ（登録商標）（およびローカル通信コンポーネント５０）を介してバックエンドサーバへの接続を自動的に開始し、その測定値または前処理済みの測定データをバックエンドに送信することができる。以下のｇｅｔリクエストは、サーバからデバイスに任意の新たな構成を転送することができる。係る構成は、（操作の最も電力を消費する段階が送信であることから）いつおよび何を記録するか、および、どの基準に従ってデータを送信するかを決定する。
【０１０９】
カスケード設定では、すなわち近くの中継局６０が使用される場合は、センサ１０、１２、１４は、低電力のローカルエリア接続（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ）を使用して中継局６０と直接通信することができる。これは、複数のデバイスが極めて近接している状況、または直接的な広域接続が不可能なエリア（トンネル内など）では、コスト効率の高いオプションであり得る。こうした場合は、センサ１０、１２、１４から中継局６０にデータが直接転送され得る。
【０１１０】
中継局６０を動作させることで、複数の利点を提供することができる。その主な理由は、中継局６０が通常は軌条道床に配置されないことから、センサのように極端な環境条件にはさらされないことにある。従って、中継局６０は、耐久性を高める必要のない既知の商業用技術を用いて生産され得る。従って、中継局６０では、例えば永久的な電源または他の再充電技術（太陽エネルギーなど）を使用することができ、有線データ接続を使用することができる。
【０１１１】
この場合は、中継局６０は前処理を実行し、複数のセンサ１０、１２、１４からのデータを関連付けることができる。例として、同じ列車の同じ分岐器上の複数のセンサポイントからのデータを整合させ、関連付ける場合の、統計的信号処理技術（独立成分分析、またはＩＣＡ）による分岐器または地下の特定の共鳴信号からの列車誘導ノイズの分離がある。
【０１１２】
リアルタイムで監視するために、中継局６０では既に、重要なパターンについてデータが分析され得る。健康モデルを駆動する集約／統計情報に加えて、中継局６０は、興味深い新たなパターン（新規性の検出、すなわち、既知のパターンに関連付けることができないパターン）が発見された場合、または、異常または故障が検出されて通信コストが節約された場合にのみ、バックエンドと通信することができる。
【０１１３】
ローカル処理コンポーネント５０は、前処理済みのセンサデータ５２を中央サーバ１００に伝送することができる。送信プロセスでは、データがトランスポート層で暗号化されるセキュリティ方式を使用することができる。中央サーバ１００は、所定のアルゴリズムまたはアプリケーションに基づいてデータを分析することができる。中央サーバ１００は、特定のタイプの分析のための直接クエリ３１０をインタフェース３００から受信することもできる。分析済みのデータ１１０は、所定のアルゴリズムまたはアプリケーションの結果、および／または特定の要求またはクエリ３１０の結果であってよい。
【０１１４】
前処理済みのセンサデータ５２は、（例えば加速／振動から変位への）変換を実行するアルゴリズムにより読み取られ得る。変換されたデータはメモリコンポーネント２００に記憶され得る。
【０１１５】
次に、データは、（例えば、列車種別および列車タイプを特定するために）パターン認識システムにより読み取られ得る。概要統計が計算され、データベースにプレキャッシュされ得る。
【０１１６】
最終的に、確率的推論モデルは、鉄道路線の健康状態の推定値を更新すべく、利用可能なデータを読み取ることができる。
【０１１７】
アーキテクチャは概して、非決定論的推論機構として設定されてよく、非同期的に通信することができる（すなわちイベント駆動型）。これによって、例えば、確率的な分岐器の健康モデルは、例えばメンテナンスが必要な特定の分岐器に関する仮説を伝達することができる。この仮説は、その時は有力な仮説ではないかもしれないが、センサキューイングプロセスで立てられて、その特定の分岐器に関する監視およびデータ伝送を強化することができる。
【０１１８】
鉄道路線の使用事例では、選択的なデータ取得が重要な成功要因である。なぜなら、摩擦および摩耗のプロセスは非常に長期的なプロセスであるため、全てのデータがどのデータ側面およびどのセンサについても記録および記憶されると、非常に大量のデータが生成されるからである。故に、関連データの側面に焦点を合わせ、データ収集を選択的に強化することは、大規模な監視を可能にし得る重要な要因であり得る。
【０１１９】
インタフェース３００を介して、ユーザは、全てが最新の状況を反映している報告の任意の組み合わせを検索することができる。
【０１２０】
分析済みのデータ１１０は、要求に応じておよび／または自動的にインタフェース３００に送信され得る。更には、前処理済みのセンサデータ５２および分析済みのセンサデータ１１０の両方または一方が、メモリコンポーネント２００に記憶され得る。次に、データは、更なる分析および／またはインタフェース３００を介した検索のために、中央サーバ１００によりアクセスされ得る。
【０１２１】
メモリコンポーネント２００に記憶されるデータは、クエリ３１０により検索され得る。クエリ３１０は、以下の範囲に沿ってデータを検索することができる。
・特定の鉄道路線インフラストラクチャコンポーネントおよび／またはその一部に関する全ての生の測定データ（１つの分岐器に複数のセンサ１０、１２、１４、各転轍機に１つのセンサ、轍叉に１つのセンサが存在する場合などがある）
・特定の鉄道路線インフラストラクチャコンポーネントに関する全ての処理済み測定データ（これには通常、通約可能な（ｃｏｍｍｅｎｓｕｒａｂｌｅ）データと、数学的変換または補償技術を用いて生データから計算され得るデータとが含まれる。例えば、変位データ（ｍｍ）が加速度データ（ｇ）から計算され得る）
・特定のインフラストラクチャコンポーネント（分岐器）に関する全ての関連データ（これには、時間の観点からは通過データと整合しないが、依然として列車通過に関連する、転轍機の電流のような通約不可能なデータが含まれる。これには、メンテナンス報告および故障メッセージも含まれる）
・地理位置ごとの他のソースからの全ての関連データ（例えば天気データ、気温、降雨量）
・インフラストラクチャコンポーネントごとの使用の集約統計
・ユーザ指定の時間枠でこれまでに言及された全てのデータ（進展を経時的に追跡するため）
・複数の異なるクエリグループでの集約／比較統計（例えば、轍叉の固定された全ての分岐器、特定の地理的領域にある全ての分岐器、高速列車を動作させる全ての分岐器、特定の使用特性を有する全ての分岐器、選択されたものより古い全ての分岐器、特定の製造業者の全ての分岐器（分岐器の書類の通り）、およびこれらの組み合わせに関する）
・経路区間（ｒｏｕｔｅ  ｌｅｇ）に沿った集約統計（複数の分岐器）
・解釈情報（例えば電流パターンの詳細）
・健康状態、今後１０日間、２０日間、６０日間で予想される故障確率のような推測情報
【０１２２】
中央サーバ１００は更に、センサ１０、１２、１４および／またはローカル処理コンポーネント５０にセンサ命令１２０および／またはローカル処理コンポーネント命令１３０をそれぞれ送信することができる。これらの命令は、分析済みのセンサデータ１１０に基づくものであってよい。例えば、亀裂（鉄道分岐器の亀裂など）の可能性を示すデータに異常が検出された場合は、中央サーバ１００は、測定の頻度および／または感度を高めるようセンサ１０、１２、１４に命令してもよいし、センサデータ２０、２２、２４のサンプリングを増やすようローカル処理コンポーネント５０に命令してもよい。
【０１２３】
実際には、センサ１０、１２、１４は、例えば以下のパラメータに従って遠隔的に構成され得る。
ａ）列車通過に関する記録の時間および方式（振動＞閾値であるならば、センサがいつウェイクアップするか、それが記録する時間はどれくらいか、最長持続時間。センサは指定可能な期間を通じて起きていることができる）
ｂ）データを送信するとき（時点。決まった時間であってもよいし、ウェイクアップ、例えば、新たな１日における最初のウェイクアップに関連していてもよい。）
ｃ）構成可能な基準（トレースの長さ、加速のＲＭＳなど）に基づいて送信されるべきトレースの選択
【０１２４】
センサ１０、１２、１４および中継局６０（またはローカル処理コンポーネント５０）を独自のオンボードＧＰＳを介してまたはバックエンドにより同期して、システム全体の同期時間管理を保証することができる。これは、着信する測定データを時間次元に沿って整合させるために重要である。
【０１２５】
センサの構成は重要な側面である。なぜなら、センサ１０、１２、１４は自立していることが好ましく、約２年という意図された設置時間にわたって現場でのバッテリ寿命で動作するからである。この制約を考慮すると、センサは、非常に低電力消費のスリープモード（休止状態）になることが好ましく、必要な場合にのみウェイクアップさせられる。特に、データ転送（通常、広域通信センサにとって最も電力を消費する部分）を、関連する重要な情報のみに制限する必要がある。
【０１２６】
明確な状況の概要を取得するには、バックエンドはいわゆる「センサキューイング」を使用することができる。すなわち、バックエンド（すなわち中央サーバ１００）は、現在の状況（通信ネットワークのカバレッジおよび分岐器上の交通）に基づいて、何を記録し、何を送信するかを個々のセンサ１０、１２、１４に命令することができる。典型的なパターンは、センサが設置され、１日にわたって均一なランダムサンプリングパターンで収集するように命令されることであるかもしれない。バックエンドでの分析後、バックエンドは、データ取得を、最も関連性のある荷重（例えば高速列車）が数日間にわたって生じる特定の時間枠に絞り込んでよい。取得されたデータが「安定した状況」を示している場合、すなわち、傾向が変化することなくデータが変動している場合は、バックエンドシステムは、バッテリ寿命を延ばすことを優先して、送信されるデータ量を減らすようにセンサ１０、１２、１４に命令してよい。傾向変化の最初の兆候が現れる（例えば、健康状態が変化しているというデータまたは仮説の開始傾向がより顕著になる）とすぐに、バックエンドは、データの取得および送信の量を増やすようにセンサに命令してよい。
【０１２７】
リアルタイムのイベントを監視および追跡するために、システムは更に、デバイスでのいわゆる「アプリ注入」を可能にする。携帯電話の「アプリ」と同様に、センサ１０、１２、１４には、各センサに設置されるセンサ素子により記録されるデータの特定のパターンを検索する複数の異なる分析プロセスが搭載されてもよい。例として「異常検出アプリ」がある。このアプリは、記録されたデータを検索して、潜在的に緩んでいるセンサを示す特定のデータパターンを探す（寒い天気および氷の噴出がセンサまたはその装着にダメージを与える場合がある。異常検出では、係るパターンがいつ生じるかを発見および検出し、これを中央サーバ１００に伝えることができる可能性がある）。
【０１２８】
別の「アプリ」で轍叉（または鉄道分岐器）の亀裂を監視することができる。これまでに繰り返し観察されているが、轍叉に亀裂がある場合は一時的に高い振動ピークが観察された。「アプリ」は、轍叉の亀裂を直接検出（または検証）することはできないが、係るパターンについて中央サーバ１００に通知することはできる。次に、中央サーバ１００は、係るパターンの発生の進展を観察することができ、確率的モデルを使用して潜在的な轍叉材料の故障を推測し、それに関する警告を送信してよい。
【０１２９】
図３は、本発明の一態様に係る、鉄道データを検出および分析するための方法の実施形態を示す。
【０１３０】
段階Ｓ１では、少なくとも１つの第１センサを介して第１センサデータを測定する。上記のように、センサデータは、例えば、列車が軌道上を通過することに起因する鉄道枕木の加速度の測定を含むことができる。
【０１３１】
Ｓ２では、ローカル処理コンポーネントを介して測定済みのデータを前処理して、前処理済みのセンサデータを取得する。前処理する段階は、データにローパスフィルタを適用する段階と、データをサンプリングする段階と、データからアーチファクトおよび／またはノイズを除去する段階とを含むことができる。例えば、ローパスフィルタを介して１００Ｈｚ未満の周波数の信号のみを選択して、鉄道枕木の変位を推定することができる。ただし、構造物の亀裂を検出するには、ｋＨｚ領域の信号が分析され得る。データは、有線接続、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの短距離通信プロトコルを介してローカル処理コンポーネントに伝送され得る。
【０１３２】
Ｓ３では、前処理済みのデータを中央サーバに送信する。これは、ＧＳＭ（登録商標）またはＬＴＥなどのセルラ通信を介して行われ得る。追加的または代替的に、これはＷｉＦｉまたはＷＬＡＮを介して行われてもよい。
【０１３３】
任意選択的な段階Ｓ４では、レールデータに関連するクエリを、インタフェースを介して中央サーバに伝送する。すなわち、クエリは、監督者またはオペレータまたは鉄道事業などのユーザにより入力され得る。
【０１３４】
次に、Ｓ５では、サーバが前処理済みのデータを分析して、分析済みのセンサデータを取得する。オプションとして、この分析済みのセンサデータは、Ｓ４の要求されたクエリに対応することができる。ただし、サーバは、インタフェースからのプロンプトなく特定の分析を実行することもできる。
【０１３５】
Ｓ６では、オプションとして、分析済みのセンサデータを中央サーバからインタフェースに伝送する。つまり、ユーザは、インタフェースを介して分析済みのデータにアクセスすることができる。
【０１３６】
Ｓ７では、前処理済みのデータおよび／または分析済みのデータをメモリコンポーネントに記憶する。
【０１３７】
図４は、例示的なセンサデータと、例示的な前処理済みのセンサデータとを示す。示されているデータは、組み合わされた加速度センサからのものである。一番上の行は、生の加速度センサ出力（ｇ）を示す。一番上から２番目の行は、センサのウェイクアップにより生成されるアーチファクトを除去することによってクリーニングされた前処理済みの加速度データを示す。一番上から３番目の行は、ローパスフィルタリングされた加速度信号を示す。一番上から４番目の行は、信号強度に対応する絶対平均信号を示す。一番上から６番目の行は、鉄道枕木の絶対鉛直変位をｍｍ単位で示した、２回積分されたノイズ補正信号を示す（列車通過の典型的な車軸／ボギーのパターンを表示する。最初のボギーは特に重量自動車／機関車の影響を示す）。
【０１３８】
図５は、軌道上を通過する列車に対応する典型的な振動パターンの概略図を示す。これらは、センサを、列車信号がない場合にそれらが維持され得る休止状態から「ウェイクアップ」させるために使用され得る。列車の通過と関連付けられる特定のパターンを特定することにより、誤検出またはアーチファクトがデータからフィルタ除去され得る。
【０１３９】
図６は、重ね合わせられた信号のフィルタリングを含む別の考えられる前処理技術を示す。センサは、隣接する軌道上を列車が通過することに起因する振動または加速度を検出できることが多く、この信号または加速度は、センサの軌道のデータに干渉し得る。この干渉を回避するために、係るデータは、前処理の間に、またはサーバ上で直接フィルタ除去され得る。
［参照番号のリスト］
１０：第１センサ
１２：第２センサ
１４：第３センサ
２０：第１センサデータ
２２：第２センサデータ
２４：第３センサデータ
５０：ローカル処理コンポーネント
５２：前処理済みのセンサデータ
６０：中継局
１００：中央サーバ
１１０：分析済みのセンサデータ
１２０：センサ命令
１３０：ローカル処理コンポーネント命令
２００：メモリコンポーネント
３００：インタフェース
３１０：クエリ
【０１４０】
本明細書において「約」、「実質的に」、または「ほぼ」などの相対的な用語が使用されるときはいつでも、係る用語はまた、正確な用語も含むものと解釈されるべきである。すなわち、例えば「実質的にまっすぐ」は、「（完全に）まっすぐ」も含むものと解釈されるべきである。
【０１４１】
上記または同様に添付の特許請求の範囲に段階が記載されているときはいつでも、この文書に記載されている段階の順序が好ましい順序であり得るが、記載されている順序でこれらの段階を実行することは必須でない場合があることに留意されたい。すなわち、別段の指定がない限り、または当業者にとって明確でない限り、記載されている段階の順序は必須でない場合がある。すなわち、本文献で、例えば、方法が段階（Ａ）および（Ｂ）を含むと述べている場合は、これは、必ずしも段階（Ａ）が段階（Ｂ）に先行することを意味するわけではないが、段階（Ａ）が（少なくとも部分的に）段階（Ｂ）と同時に実行されること、または段階（Ｂ）が段階（Ａ）に先行することも可能である。更に、段階（Ｘ）が別の段階（Ｚ）に先行すると言っている場合は、これは、段階（Ｘ）と（Ｚ）との間に段階がないことを示唆するわけではない。すなわち、段階（Ｚ）に先行する段階（Ｘ）は、段階（Ｘ）が段階（Ｚ）の直前に実行される状況だけでなく、（Ｘ）が１または複数の段階（Ｙ１）、...、の前に実行され、その後に段階（Ｚ）が続く状況も包含する。「後」または「前」のような用語を使用している場合は、対応する考慮事項が適用される。
【図１】
2021516641.tif 000003
【図２】
2021516641.tif 000004
【図３】
2021516641.tif 000005
【図４】
2021516641.tif 000006
【図５】
2021516641.tif 000007
【図６】
2021516641.tif 000008
【国際調査報告】
2021516641.tif 000009
2021516641.tif 000010