(57)【要約】【課題】移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置を得ること。【解決手段】移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する車両情報解析装置において、移動体情報を外部装置から取得する路線情報取得手段１２、データサーバ１１、気象情報取得手段１３と、取得した移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して移動体情報を解析する解析再現手段１５と、解析再現手段１５が特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および特異点を抽出した際に用いた特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する解析方法手順記憶手段１６と、を備え、解析再現手段１５は、解析方法手順記憶手段１６が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて移動体情報を解析する。【選択図】        図２
2008217609.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する移動体情報解析装置において、
前記移動体情報を外部装置から取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段が取得した前記移動体情報内から前記移動体の状態異常を示す特異点を抽出して前記移動体情報を解析する解析手段と、
前記解析手段が前記特異点を抽出した場合に、抽出した前記特異点に関する特異点情報および前記特異点を抽出した際に用いた前記特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする移動体情報解析装置。
【請求項２】
前記抽出情報は、過去に使用した解析対象となる解析対象データおよび解析の基準となる基準データを作成する際に用いるデータ作成方法に関する情報を含み、
前記解析手段は、過去に使用した前記データ作成方法に関する情報を用いて前記移動体情報から前記解析対象データおよび前記基準データを作成するとともに、前記解析対象データと前記基準データとを比較することによって前記特異点を抽出することを特徴とする請求項１に記載の移動体情報解析装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、過去に使用した前記特異点情報に基づいて特定された前記特異点の発生要因に関する要因情報およびこの要因情報を特定した際に用いた特定方法に関する要因特定情報を記憶することを特徴とする請求項１または２に記載の移動体情報解析装置。
【請求項４】
前記解析手段は、前記記憶手段が記憶する抽出情報の一部に新たな抽出方法に関する情報を加えた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の移動体情報解析装置。
【請求項５】
前記記憶手段が記憶する特異点情報、抽出情報、要因情報および要因特定情報の少なくとも１つを外部へ出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項３または４に記載の移動体情報解析装置。
【請求項６】
移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する移動体情報解析方法において、
前記移動体情報を外部装置から取得する情報取得ステップと、
取得した前記移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して前記移動体情報を解析する解析ステップと、
特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および前記特異点を抽出した際に用いた前記特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する記憶ステップと、
を含み、
前記解析ステップは、過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする移動体情報解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の移動体に関する情報を解析する移動体情報解析装置および移動体情報解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、電気車などの車両（移動体）を走行させる際、種々の機器を用いて複雑な動作（走行制御）を行なわせている。このような電気車（車両）では、走行中の動作状態などを解析して車両保全の支援などを行なう必要がある。
【０００３】
特許文献１に記載の車両保守支援方法では、運行中の車両に故障が発生した時、車両の故障データをネットワークなどを介して保守サービスサイトに配信し、故障データを受け取った保守サービスサイトは、故障データの解析、故障部位・原因の特定作業を行っている。そして、故障部位・原因、復旧に必要な作業の内容・手順を車両の保守施設である車両所に送信し、車両所は、保守サービスサイトから得た作業情報に基づいて復旧作業の準備を行い、故障した車両の到着と共に復旧作業を開始している。
【０００４】
特許文献２に記載の列車検修・列車故障復旧支援装置では、地上無線基地局と交信可能な車上局装置を有する列車と、地上側に設置され列車の運行を監視する運行管理システムと、地上側に設置され列車の検修ならび故障復旧させるためのメンテナンス工場と、の間を相互にデータ伝送可能に構成している。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−５９８３４号公報
【特許文献２】特許第３３０５９５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記前者および後者の従来技術では、車両の動作状態を解析する際に用いる解析方法については考慮されていなかった。このため、車両の動作状態の解析自体を効率良く行なうことができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができる移動体情報解析装置および移動体情報解析方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、移動体の走行状態に関する移動体情報を解析する移動体情報解析装置において、前記移動体情報を外部装置から取得する情報取得手段と、前記情報取得手段が取得した前記移動体情報内から移動体の状態異常を示す特異点を抽出して前記移動体情報を解析する解析手段と、前記解析手段が前記特異点を抽出した場合に、抽出した特異点に関する特異点情報および前記特異点を抽出した際に用いた前記特異点の抽出方法に関する抽出情報を記憶する記憶手段と、を備え、前記解析手段は、前記記憶手段が過去に記憶しておいた抽出情報を用いて前記移動体情報を解析することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、移動体の状態異常を示す特異点を抽出した際の抽出方法を記憶しておき、この抽出方法を用いて移動体の走行状態に関する情報を解析するので、移動体の走行状態に関する情報を効率よく解析することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に、本発明に係る移動体情報解析装置および移動体情報解析方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る車両情報解析システムの構成を示す図である。車両情報制御システムは、電気車１、電気車１の走行中に取得された動作状態（走行状態に関する車両情報）を解析する車両情報解析装置（移動体情報解析装置）１０を備えている。
【００１２】
電気車１は、車両情報制御システムにおける機器の解析対象であり、駆動用電動機２、駆動用電動機２の制御を行なうインバータ３、ブレーキ装置４などの各機器が配置されている。また、本実施の形態に係る電気車１は、電気車１の走行中に各機器（駆動用電動機２、インバータ３、ブレーキ装置４など）の動作状態を動作状態情報として収集する動作状態情報収集手段５を備えている。動作状態情報収集手段５は、電気車１の走行中に、各機器の動作状態情報を所定時間毎に時系列データとしてサンプリングし収集する。
【００１３】
車両情報解析装置１０は、電気車１が走行（運行）中に取得した時系列データを用いて電気車１の各機器の動作状態を解析する装置であり、所定の通信ネットワーク（無線または有線）を介して電気車１（動作状態情報収集手段５）と接続している。車両情報解析装置１０は、例えば、車両基地などに配設される。本実施の形態では、車両情報解析装置１０が過去に利用した解析方法や解析過程を用いて、電気車１の各機器の動作状態を解析する。
【００１４】
つぎに、車両情報解析装置１０の構成について説明する。図２は、車両情報解析装置１０の構成を示すブロック図である。車両情報解析装置１０は、データサーバ１１、路線情報取得手段１２、気象情報取得手段１３、動作状態解析手段１４、解析再現手段１５、解析方法手順記憶手段１６、特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８、出力手段１９を備えている。なお、ここでのデータサーバ１１、路線情報取得手段１２、気象情報取得手段１３が特許請求の範囲に記載の情報取得手段に対応する。また、ここでの動作状態解析手段１４、解析再現手段１５が特許請求の範囲に記載の解析手段に対応し、解析方法手順記憶手段１６が特許請求の範囲に記載の記憶手段に対応する。
【００１５】
路線情報取得手段１２は、解析対象となる電気車１が運行する路線に関する情報（路線の勾配、曲線の位置や曲率など）（以下、路線情報という）を図示しない外部装置等から取得し、データサーバ１１に入力する。
【００１６】
気象情報取得手段１３は、解析対象となる電気車１が走行した場所（路線が存在する地域）の気象に関する情報（以下、気象情報という）を、インターネット３０などの通信ネットワークを介して図示しない外部装置等から取得し、データサーバ１１に入力する。
【００１７】
データサーバ１１は、所定の通信ネットワーク（図示せず）を介して動作状態情報収集手段５などの外部装置等と接続しており、動作状態情報収集手段５が収集した時系列データを受信（ダウンロード）して記憶（蓄積）する。また、データサーバ１１は、路線情報取得手段１２からの路線情報と、気象情報取得手段１３からの気象情報を記憶する。データサーバ１１は、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５に時系列データ、路線情報、気象情報などの車両の走行に関する車両情報を提供する。
【００１８】
解析方法手順記憶手段１６は、過去に使用した解析方法や解析過程（解析手順）などを記憶する。本実施の形態の解析方法手順記憶手段１６は、過去に使用した解析方法や解析過程として、後述の基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程、後述の特異点の抽出方法や抽出過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程、推定原因の選択方法や選択過程などを記憶する。
【００１９】
解析方法手順記憶手段１６は、解析再現手段１５、特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８が用いた解析方法や解析過程（電気車１の解析に用いた解析方法や解析過程）を記憶しておく。
【００２０】
解析方法手順記憶手段１６は、電気車１の解析を行なう際に、記憶しておいた解析方法や解析過程を解析再現手段１５、特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８に提供する。
【００２１】
動作状態解析手段１４は、データサーバ１１が記憶する時系列データから動作状態の解析基準となる基準時系列データ（基準データ）を作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから動作状態の解析対象となる新規時系列データ（解析対象データ）を作成する。
【００２２】
動作状態解析手段１４は、解析再現手段１５が用いる解析方法や解析過程（過去に用いた解析方法）とは異なる別の解析方法や解析過程（新たな解析方法や解析過程）を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点（通常状態の動作では起こりにくい特異なデータ）（電気車１の状態異常を示すデータ）を抽出する。動作状態解析手段１４は、抽出した特異点（特異点情報）と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程（抽出情報）を、解析方法手順記憶手段１６、特異点発生要件選択手段１７に入力する。
【００２３】
解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する時系列データから基準時系列データを作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから新規時系列データを作成する。
【００２４】
解析再現手段１５は、解析方法手順記憶手段１６が記憶している解析方法や解析過程（過去に用いた解析方法や解析過程）を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。解析再現手段１５は、抽出した特異点と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程を、解析方法手順記憶手段１６、特異点発生要件選択手段１７に入力する。
【００２５】
特異点発生要件選択手段１７は、予め特異点の発生要件（特異点発生要件）を登録しておき、登録しておいた特異点発生要件の中から少なくとも１つを、新規時系列データの特異点に対応する特異点発生要件（特異点を発生させた要因）として選択する。特異点発生要件としては、例えば各機器の動作状態情報（時系列データ）、路線情報、気象情報などを設定しておく。
【００２６】
特異点発生要件選択手段１７は、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５から送られる特異点、データサーバ１１が記憶する新規時系列データに対応する路線情報や気象情報に基づいてを選択する。特異点発生要件選択手段１７は、選択した特異点発生要件とともに、特異点発生要件の選択に用いた解析方法、解析過程を推定原因選択手段１８に入力する。
【００２７】
推定原因選択手段１８は、特異点発生要件選択手段１７が選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因（推定原因）を選択する。推定原因選択手段１８は、特異点の推定原因を示す情報テーブルを用いて、特異点の発生を推定（推定原因を示す項目を選択）する。推定原因選択手段１８は、解析に用いた基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を解析結果として出力手段１９に入力する。推定原因選択手段１８は、解析結果とともに、特異点発生要件選択手段１７からの解析方法や解析過程、特異点の発生を推定する際に用いた解析方法や解析過程を出力手段１９に入力する。なお、ここでの特異点発生要件、推定原因が特許請求の範囲に記載の要因情報に対応する。
【００２８】
出力手段１９は、推定原因選択手段１８からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を解析結果として解析方法手順記憶手段１６に記憶させる。また、出力手段１９は、特異点発生要件の選択に用いた解析方法や解析過程、特異点の発生を推定する際に用いた解析方法や解析過程を解析方法手順記憶手段１６に記憶させる。
【００２９】
出力手段１９は、解析結果として推定原因選択手段１８からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を外部出力する。出力手段１９は、例えば図示しない表示手段（液晶モニタなど）に解析結果を表示させる。
【００３０】
つぎに、車両情報解析システムの動作手順について説明する。図３〜図５は、車両情報解析システムの動作手順を示すフローチャートである。図３は、電気車による情報収集の動作手順を示すフローチャートであり、図４は、車両情報解析装置による電気車の動作状態の解析手順を示すフローチャートである。また、図５は、特異点の解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００３１】
まず、図３のフローチャートを参照して、電気車１による時系列データなどの情報収集の動作手順について説明する。電気車１の動作状態情報収集手段５は、電気車１の走行中に、各機器（駆動用電動機２、インバータ３、ブレーキ装置４など）の動作状態情報を所定時間毎に時系列データとしてサンプリングし収集する（ステップＳ１０）。ここでの動作状態情報収集手段５は、図示しない所定のセンサなどを用いて各機器の動作状態情報（時系列データ）を収集する。
【００３２】
車両情報解析装置１０は、電気車１が車両基地に入庫したか否かを確認している（ステップＳ２０）。電気車１が車両基地に入庫していなければ（ステップＳ２０、Ｎｏ）、電気車１の動作状態情報収集手段５は、電気車１の走行中に動作状態情報を時系列データとしてサンプリングし収集し続ける（ステップＳ１０）。
【００３３】
ここで、動作状態情報収集手段５が収集する時系列データについて説明する。図６は、電気車によって収集される時系列データの一例を示す図である。時系列データの項目としては、例えば動作状態の解析に使用する参考データ、気象情報、運行情報、路線情報、機器の動作状態などがある。
【００３４】
動作状態の解析に使用する参考データ（項目（１）〜（５），（８））としては、「営業日付」、「月」、「曜日」、「営業時刻」、「時刻」、「サンプリング間隔」などがある。また、気象情報（項目（６），（７））としては、「降水量」、「気温」などがある。
【００３５】
また、運行情報（項目（９）〜（１５））としては、「車両種別」、「運行番号」、「運行方向」、「運行時間」、「キロ程」、「前駅からの時間」、「前駅からのキロ程」などがある。また、路線情報（項目（１６）〜（１８））としては、「勾配」、「曲率」、「区間名」などがある。
【００３６】
また、機器の動作状態には、インバータ３の動作状態（項目（１９）〜（２９））、ブレーキ装置４の動作状態（項目（３０），（３１））、電気車１の振動に関する動作状態（項目（３２）〜（３４））、駆動用電動機２の動作状態（図示せず）などがある。
【００３７】
インバータ３の動作状態としては、「指令」、「速度」、「基準速度」、「加速度」、「架線電圧」、「架線電流」、「架線電流指令」、「モータ電流」、「モータ電流リップル」、「コンデンサ電圧」、「コンデンサ電圧リップル」などがある。
【００３８】
ブレーキ装置４の動作状態としては、「応荷重信号」、「ブレーキ力指令」などがある。電気車１の振動に関する動作状態としては、「ｘ軸信号」、「ｙ軸信号」、「ｚ軸信号」などがある。
【００３９】
電気車１が車両基地に入庫すると（ステップＳ２０、Ｙｅｓ）、車両情報解析装置１０は、電気車１の動作状態情報収集手段５から時系列データ（動作状態情報）をデータサーバ１１にダウンロードし蓄積する（ステップＳ３０）。データサーバ１１は、所定の通信ネットワーク（無線または有線）を介して、時系列データをダウンロードし蓄積する。
【００４０】
また、車両情報解析装置１０の路線情報取得手段１２は、解析対象となる電気車１の路線情報を外部装置等から取得しデータサーバ１１に入力しておく。データサーバ１１では、路線情報を記憶しておく（ステップＳ４０）。
【００４１】
また、車両情報解析装置１０の気象情報取得手段１３は、解析対象となる電気車１が走行した場所（路線が存在する地域）の気象に関する情報（以下、気象情報という）を、インターネット３０などの通信回線網を介して取得し、データサーバ１１に入力する。データサーバ１１では、気象情報を記憶しておく（ステップＳ５０）。なお、データサーバ１１による時系列データの蓄積処理、路線情報の蓄積処理、気象情報の蓄積処理は、何れの順番で行ってもよい。
【００４２】
つぎに、図４のフローチャートを参照して、車両情報解析装置１０による電気車１の動作状態の解析手順について説明する。車両情報解析装置１０へは、予め過去に用いた解析方法を使用して電気車１の動作状態を解析するか否かを設定しておく。
【００４３】
過去に用いた解析方法を使用して電気車１の動作状態を解析する場合（ステップＳ１１０、Ｙｅｓ）、解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する時系列データから基準時系列データを作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから新規時系列データを作成する。このとき、解析再現手段１５は、解析方法手順記憶手段１６が記憶している解析方法や解析過程（過去に用いた解析方法や解析過程）を用いて、基準時系列データと新規時系列データを作成する（ステップＳ１２０）。解析再現手段１５が用いた解析方法や解析過程（基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程）は、解析方法手順記憶手段１６に記憶させておく。
【００４４】
ここでの解析再現手段１５は、データサーバ１１に蓄積された時系列データを用いて統計的手法によって基準時系列データを作成する。解析再現手段１５は、例えばデータサーバ１１に蓄積されている電気車１の速度についての過去の時系列データを集計して、電気車１の速度に関する基準時系列データ（速度の平均値など）を算出する。そして、解析再現手段１５は、例えば横軸をキロ程または走行時間に設定し、縦軸を電気車１の速度に設定して基準時系列データをグラフ化する。
【００４５】
本実施の形態では、解析再現手段１５が何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかを、例えば解析再現手段１５に設定しておく。例えば、基準時系列データや新規時系列データとして以前に解析対象となったことのある時系列データを次の基準時系列データとし、以前に解析対象となったことのない新規な時系列データを次の新規時系列データとするよう解析再現手段１５を設定しておく。なお、何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかは、解析再現手段１５が用いる解析方法に含めておいてもよいし、解析者（検査員）によって解析処理毎に設定する構成としてもよい。
【００４６】
基準時系列データと新規時系列データを作成した後、解析再現手段１５は解析方法手順記憶手段１６が記憶している解析方法や解析過程を用いて、基準時系列データと新規時系列データを比較する（ステップＳ１３０）。解析再現手段１５は、例えば基準時系列データと新規時系列データとを、グラフ上で対比して比較する。
【００４７】
一方、過去に用いた解析方法をそのまま使用せずに電気車１の動作状態を解析する場合（ステップＳ１１０、Ｎｏ）、動作状態解析手段１４は、過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析するか否かを判断する。車両情報解析装置１０へは、予め過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析するか否かを設定しておく。
【００４８】
過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析する場合（ステップＳ１４０、Ｙｅｓ）、動作状態解析手段１４は、解析方法の一部に新たな解析方法を設定するとともに、残りの解析方法（動作状態解析手段１４に設定していない解析部分）として解析再現手段１５に過去に用いた解析方法を設定させる（ステップＳ１５０）。
【００４９】
過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析しない場合（ステップＳ１４０、Ｎｏ）、動作状態解析手段１４は、今回の解析に用いる解析方法の全てを新規に設定する（ステップＳ１６０）。
【００５０】
動作状態解析手段１４が新たに設定する解析方法（解析方法の全てまたは一部）は、解析方法手順記憶手段１６から取得してもよいし、解析者などによる外部入力（図示しない入力手段からの指示）に基づいて取得してもよい。解析方法手順記憶手段１６から取得する場合は、予め解析方法手順記憶手段１６に所定の解析方法（未使用の解析方法）を記憶させておく。
【００５１】
動作状態解析手段１４が解析方法の全てまたは一部を新規に設定すると、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する時系列データから動作状態の解析基準となる基準時系列データを作成するとともに、データサーバ１１が新規に取得した時系列データから動作状態の解析対象となる新規時系列データを作成する（ステップＳ１７０）。動作状態解析手段１４や解析再現手段１５が用いた解析方法や解析過程（基準時系列データと新規時系列データの作成方法や作成過程）は解析方法手順記憶手段１６に記憶させておく。
【００５２】
ここでの動作状態解析手段１４は、データサーバ１１に蓄積された時系列データを用いて統計的手法によって基準時系列データを作成する。動作状態解析手段１４は、例えばデータサーバ１１に蓄積されている電気車１の速度についての過去の時系列データを集計して、電気車１の速度に関する基準時系列データ（速度の平均値など）を算出する。そして、動作状態解析手段１４は、例えば横軸をキロ程または走行時間に設定し、縦軸を電気車１の速度に設定して基準時系列データをグラフ化する。
【００５３】
本実施の形態では、動作状態解析手段１４が何れの期間に取得した時系列データを用いて、基準時系列データや新規時系列データを作成するかを、動作状態解析手段１４に設定しておく。例えば、基準時系列データや新規時系列データとして以前に解析対象となったことのある時系列データを次の基準時系列データとし、以前に解析対象となったことのない新規な時系列データを次の新規時系列データとするよう動作状態解析手段１４を設定しておく。なお、何れの期間に取得した時系列データを用いて基準時系列データや新規時系列データを作成するかは、動作状態解析手段１４が用いる解析方法に含めておいてもよいし、解析者によって解析処理毎に設定する構成としてもよい。
【００５４】
基準時系列データと新規時系列データを作成した後、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５は、基準時系列データと新規時系列データを比較する（ステップＳ１３０）。動作状態解析手段１４や解析再現手段１５は、例えば基準時系列データと新規時系列データとを、グラフ上で対比して比較する。
【００５５】
解析再現手段１５が基準時系列データと新規時系列データを比較する場合（新たな解析方法を使用しない場合）、解析再現手段１５は、データサーバ１１が記憶する解析方法（過去の解析方法）を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。
【００５６】
動作状態解析手段１４が基準時系列データと新規時系列データを比較する場合（新たな解析方法を使用する場合）、動作状態解析手段１４は、新たな解析方法を用いて、基準時系列データに対する新規時系列データの特異点を抽出する。
【００５７】
解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、例えば基準時系列データと新規時系列データとに所定値以上の差が有る場合に、このデータを特異点として抽出する。基準時系列データに対して新規時系列データに特異点が存在する場合（ステップＳ１８０、Ｙｅｓ）、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、抽出した特異点と、この特異点を抽出した際に用いた解析方法や解析過程を出力して特異点発生要件選択手段１７に入力する。このとき、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５が用いた解析方法や解析過程（特異点の抽出方法や抽出過程）は解析方法手順記憶手段１６に記憶させておく。
【００５８】
この後、特異点発生要件選択手段１７と推定原因選択手段１８は、特異点の解析処理と解析結果の出力処理を行う（ステップＳ１９０）。ここで、図５のフローチャートを参照して特異点の解析処理を詳細に説明する。
【００５９】
特異点発生要件選択手段１７は、動作状態解析手段１４や解析再現手段１５から送られる特異点、データサーバ１１が記憶する新規時系列データに対応する路線情報や気象情報に基づいて特異点発生要件を選択する（ステップＳ３１０）。ここでの特異点発生要件は、例えば動作状態情報に含まれる電気車１の動作状態、路線情報に含まれる路線構成、気象情報に含まれる気象状況の何れかである。
【００６０】
例えば、電気車１のキロ程に対する速度の時系列データにおいて、所定のキロ程で計画されている運転曲線（位置に対する速度の曲線）よりも速度が所定の値だけ低下して、指令どおりの速度が得られていないとする。この場合、特異点発生要件選択手段１７は、速度に関する特異点発生要件として、インバータ３の動作状態（動作状態情報）を抽出する。特異点発生要件選択手段１７は、選択した特異点発生要件と、特異点発生要件の選択に用いた解析方法や解析過程（特異点発生要件の選択方法、選択過程）を推定原因選択手段１８に入力する。
【００６１】
推定原因選択手段１８は、特異点発生要件選択手段１７が選択した特異点発生要件に対応する特異点の発生原因（推定原因）を選択する（ステップＳ３２０）。推定原因選択手段１８は、特異点の推定原因に関する情報テーブル（図６に示した情報テーブルと同様の情報テーブル）を用いて、特異点の発生を推定（推定原因を示す項目を選択）する。
【００６２】
推定原因選択手段１８は、路線情報や気象情報に基づいて、例えば図６に示した時系列データの中からインバータ３の動作状態に対応する項目（１９）〜（２９）の何れか（項目）を選択する。速度低下の原因として、インバータ３の入力電圧（コンデンサ電圧）が低下している場合がある。この場合、推定原因選択手段１８は、コンデンサ電圧の時系列データから特異点の推定原因を選択する。
【００６３】
推定原因選択手段１８は、解析に用いた基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法や解析過程（推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程）を解析結果として出力し（ステップＳ３３０）、出力手段１９に入力する。なお、ここでの推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程が特許請求の範囲に記載の要因特定情報に対応する。
【００６４】
出力手段１９は、推定原因選択手段１８からの基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法、解析過程を解析結果として解析方法手順記憶手段１６に送る。これにより、解析方法手順記憶手段１６は、解析に使用した解析方法、解析過程とともに、基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因などを記憶する（ステップＳ２００）。これにより、今回の解析に用いた解析方法、解析過程、基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因を以後の解析処理に生かせることができる。したがって、以後の解析処理において、電気車１の動作状態に関する情報を効率よく解析することが可能となる。
【００６５】
一方、基準時系列データに対して新規時系列データに特異点が存在しない場合（ステップＳ１８０、Ｎｏ）、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、解析処理を終了するか否かを判断する。解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、解析者からの指示や予め設定された解析処理に関する情報（特異点が抽出できなかった場合の処理）に基づいて、解析処理を終了するか否かを判断する。
【００６６】
車両情報解析装置１０の入力手段（図示せず）に解析処理を終了するための指示情報が解析者から入力された場合や、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４に特異点が抽出できなかった場合に解析処理を終了することが設定されている場合、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、解析処理を終了せず（ステップＳ２１０、Ｎｏ）、別の解析方法（例えば基準時系列データの作成方法を変更した解析方法）を用いて再び解析処理（特異点の抽出など）を行う。以下、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４で解析処理を終了すると判断するまで、ステップＳ１１０〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。
【００６７】
一方、車両情報解析装置１０の入力手段（図示せず）に解析処理を終了するための指示情報が解析者から入力された場合や、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４に特異点が抽出できなかった場合に解析処理を終了することが設定されている場合、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は解析処理を終了すると判断し（ステップＳ２１０、Ｙｅｓ）、解析処理を終了する。
【００６８】
この後、解析者などからの指示に基づいて、出力手段１９は解析結果（基準時系列データ、新規時系列データ、特異点、特異点発生要件、推定原因、解析方法、解析過程など）を外部出力する。出力手段１９は、例えば図示しない表示手段（液晶モニタなど）に解析結果を表示させてもよいし、プリンタなどに解析結果をプリントアウトさせてもよい。
【００６９】
なお、本実施の形態では、車両情報解析装置１０による動作状態の解析対象が電気車１である場合について説明したが、車両情報解析装置１０による動作状態の解析対象を電気車１以外の車両、船舶、航空機などの乗り物、輸送装置などの移動体としてもよい。
【００７０】
また、本実施の形態では、解析再現手段１５が解析方法手順記憶手段１６に記憶しておいた過去の解析方法など（特異点の抽出方法や抽出過程、特異点発生要件の選択方法、選択過程）を用いることとしたが、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が解析方法手順記憶手段１６に記憶しておいた過去の解析方法など（推定原因の選択方法や選択過程、特異点発生要件の選択方法や選択過程）を用いてもよい。
【００７１】
また、本実施の形態では、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が用いた解析方法や解析過程を出力手段１９が解析方法手順記憶手段１６に記憶させる場合について説明したが、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が用いた解析方法や解析過程を特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が解析方法手順記憶手段１６に記憶させてもよい。
【００７２】
また、本実施の形態では、特異点発生要件選択手段１７や推定原因選択手段１８が、特異点の解析を行なう場合について説明したが、解析者がマニュアルなどを参照しながら特異点の解析を行なってもよい。この場合は、図示しない入力手段（マウスやキーボードなど）から種々の指示を入力して特異点の解析を行なう。
【００７３】
また、本実施の形態では、過去に用いた解析方法を使用して電気車１の動作状態を解析する否かや、過去に用いた解析方法の一部を使用して電気車１の動作状態を解析する否かを車両情報解析装置１０へ予め設定しておくこととしたが、何れの解析方法によって解析を行なうかを解析処理毎に解析者に指定させてもよい。
【００７４】
また、本実施の形態では、基準時系列データを過去の時系列データを集計して平均値を算出する場合について説明したが、路線で計画された運転曲線を基準時系列データとしてもよい。この場合、例えば運転曲線上で速度が最大速度（最大値）となり、電気車１の速度が最大速度を超えた位置が特異点となる。
【００７５】
このように、車両情報解析装置１０では、各機器の動作状態をサンプリングした時系列データから各機器の動作状態を解析するとともに、解析に用いた解析方法、解析過程を記憶ている。これにより、記憶しておいた解析方法や解析過程を再現（再利用）することができ、過去の解析を生かして電気車１の走行異常の予防保全を容易に行うことができる。
【００７６】
また、記憶した解析方法や解析過程などの解析結果を出力することで、解析方法（手順）や解析過程を閲覧、解析することができる。これにより、他のインバータなどへの解析の手助けができ、他の機器の解析への応用、解析者間の解析方法の共有、解析のための知識の共有を図ることができる。これにより、各機器の走行異常の予防保全を深めていくことができる。
【００７７】
このように、実施の形態１によれば、特異点が見つかった場合に用いた解析方法や解析過程を記憶しておき、記憶しておいた解析方法や解析過程を必要に応じて再利用するので、電気車１の動作状態に関する情報を効率よく解析することが可能となる。
【００７８】
実施の形態２．
つぎに、この発明の実施の形態２について説明する。実施の形態２では、過去に用いた解析方法（解析結果）の一部を新たな解析方法に変更して特異点を抽出する。ここでは、実施の形態１の図４に示したフローチャートを参照して、実施の形態２の車両情報解析装置１０の動作手順を説明する。なお、実施の形態１の車両情報解析装置１０と同様の動作を行なう処理については説明を省略する。
【００７９】
車両情報解析装置１０において、基準時系列データと新規時系列データを作成した後、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、基準時系列データと新規時系列データを比較する（ステップＳ１３０）。
【００８０】
このとき、解析再現手段１５や動作状態解析手段１４は、特異点を抽出する際に過去に用いた解析方法の一部を変更する。例えば、過去の解析方法では、基準時系列データと新規時系列データとに所定値以上の差が有る場合のデータを特異点として抽出したのに対して、今回の解析方法では、新規時系列データのうち基準時系列データと比較して統計指標の評価値が高いデータを特異点として抽出する。
【００８１】
この後、特異点発生要件選択手段１７と推定原因選択手段１８は、実施の形態１の特異点発生要件選択手段１７、推定原因選択手段１８と同様に特異点の解析処理や解析結果の出力処理を行う。
【００８２】
このように実施の形態２では、有効な解析結果の得られた過去の解析方法（特異点の検索方法など）をアレンジして解析を行なうので、有効な解析結果（特異点など）を得ることが可能となる。これにより、各機器の走行異常の予防保全を深めていくことができる。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
以上のように、本発明に係る移動体情報解析装置および移動体情報解析方法は、移動体の走行状態に関する情報の解析に適している。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】実施の形態１に係る車両情報解析システムの構成を示す図である。
【図２】車両情報解析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】電気車による情報収集の動作手順を示すフローチャートである。
【図４】車両情報解析装置による電気車の動作状態の解析手順を示すフローチャートである。
【図５】特異点の解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】電気車によって収集される時系列データの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８５】
１  電気車
２  駆動用電動機
３  インバータ
４  ブレーキ装置
５  動作状態情報収集手段
１０  車両情報解析装置
１１  データサーバ
１２  路線情報取得手段
１３  気象情報取得手段
１４  動作状態解析手段
１５  解析再現手段
１６  解析方法手順記憶手段
１７  特異点発生要件選択手段
１８  推定原因選択手段
１９  出力手段
３０  インターネット
【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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