(57)【要約】【課題】移動体で測定したデータからノイズを除去し、移動体の異常検知の精度を向上する。【解決手段】移動体の測定データ（移動体の速度を含む）を入力し測定データ記憶媒体103に記憶する。その測定データを、周波数解析手段104により、時刻毎に周波数成分に分解し、しきい値以上の値を持つ周波数成分を解析対象とする周波数として選択し、選択された周波数成分をさらに時刻毎に周波数成分に分解する。２回目の周波数分解により得られた結果から、解析対象とした周波数の信号の発生周期を時刻毎に算出する。相関算出手段105は、信号の発生周期と速度との相関を計算し、速度との相関の高いデータを移動体の異常を解析するのに有効なデータとして抽出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の測定データを記憶する測定データ記憶媒体を備えた移動体データ解析装置において、
前記測定データと移動体の速度との相関を算出する相関算出手段と、相関が高いデータを特徴量として抽出する特徴量抽出手段を有することを特徴とする移動体データ解析装置。
【請求項２】
移動体の測定データを記憶する測定データ記憶媒体を備えた移動体データ解析装置において、
前記測定データを周波数分解し、周波数分解した結果の各周波数成分をさらに周波数分解することで、各周波数成分の発生周期を算出する周波数解析手段を有することを特徴とする移動体データ解析装置。
【請求項３】
移動体の測定データを記憶する測定データ記憶媒体を備えた移動体データ解析装置において、
前記測定データを周波数分解し、各周波数成分の発生周期を算出する周波数解析手段と、算出した発生周期と移動体の速度との相関を算出する相関算出手段と、相関が高い周波数成分を特徴量として抽出する特徴量抽出手段を有することを特徴とする移動体データ解析装置。
【請求項４】
前記周波数解析手段は、測定データを時系列の周波数成分に分解する周波数分解手段と、分解した周波数成分の中から解析対象とする周波数成分を選択する周波数選択手段と、前記周波数選択手段で選択した周波数成分をさらに時系列の周波数成分に分解し、選択した周波数成分の各時刻における発生周期を算出する発生周期算出手段とを有することを特徴とする請求項３記載の移動体データ解析装置。
【請求項５】
前記周波数分解手段は、時系列の周波数成分への分解手法として、ウェーブレット変換または短時間フーリエ変換を用いることを特徴とする請求項４に記載の移動体データ解析装置。
【請求項６】
前記周波数選択手段は、しきい値以上の値を持つ周波数成分を選択することを特徴とする請求項４に記載の移動体データ解析装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出手段は、抽出した特徴量から移動体の異常検知の条件を抽出する異常検知条件抽出手段を有し、複数の同じ異常発生時の測定データの特徴量を比較し、共通する特徴量を異常検知条件とすることを特徴とする請求項３に記載の移動体データ解析装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出手段は、予め移動体に異常がないときのデータを記憶しておく正常データ記憶媒体と、前記正常データ記憶媒体に記憶されているデータと前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を比較し、不一致があるときに移動体に異常があると判断する異常検知手段を有することを特徴とする請求項３に記載の移動体データ解析装置。
【請求項９】
移動体の状態を測定する測定装置を備えた移動体と、移動体の測定装置の出力値を測定データとして記憶する測定データ記憶媒体を備えた移動体データ解析装置を有する移動体データ解析システムにおいて、
前記移動体データ解析装置が、測定データと移動体の速度との相関を算出する相関算出手段と、相関が高いデータを特徴量として抽出する特徴量抽出手段を有することを特徴とする移動体データ解析システム。
【請求項１０】
移動体の状態を測定する測定装置を備えた移動体と、移動体の測定装置の出力値を測定データとして記憶する測定データ記憶媒体を備えた移動体データ解析装置を有する移動体データ解析システムにおいて、
前記移動体データ解析装置が、測定データを時系列の周波数成分に分解する周波数分解手段と、分解した周波数成分の中から解析対象とする周波数成分を選択する周波数選択手段と、前記周波数選択手段で選択した周波数成分を前記周波数分解手段でさらに時系列の周波数成分に分解し、前記周波数選択手段で選択した周波数成分の各時刻における発生周期を算出し、発生周期と移動体の速度との相関を算出する相関算出手段と、相関が高い周波数成分を特徴量として抽出する特徴量抽出手段を有することを特徴とする移動体データ解析システム。
【請求項１１】
前記移動体データ解析装置を地上側に配置し、移動体から前記移動体データ解析装置に移動体の測定データを伝送し、地上側で、移動体の異常検知条件の抽出を行うことを特徴とする請求項１０に記載の移動体データ解析システム。
【請求項１２】
前記移動体データ解析装置を移動体に配置し、移動体で異常検知を行うことを特徴とする請求項１０に記載の移動体データ解析システム。
【請求項１３】
前記移動体は列車であり、前記列車の測定データを解析することを特徴とする請求項１０から１２のいずれかに記載の移動体データ解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体に測定装置と状態記憶装置を有する移動体データ解析装置に係わり、特に測定結果から移動体の状態を解析し、その特徴量を抽出することができる移動体データ解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体のデータを解析する背景技術として、例えば交通事故検知を対象としたものがある。事故音を検出したときに音響信号に対して、パワースペクトルを演算し、スペクトルパターンを作成し、作成したスペクトルパターンと予め設定されたパターンを比較し、一致する場合に事故音検出と判断する(特許文献１参照)。これにより、事故音と他の交通音を区別することが可能になる。
【０００３】
鉄道車両等の車輪を対象としたものとして、車輪にハンマで外力を加えることにより発生した打音を周波数帯域毎の時系列信号に分離し、さらに周波数帯域毎に瞬間的な最大値を抽出する。その最大値を予め設定された振動基準値と比較し、所定の関係から外れたときには比較結果信号を出し、例えば比較結果信号が３個以上の場合に警報を出力する(特許文献２参照)。これにより、複数の周波数帯域毎の時系列信号の最大値を比較できるため、異常の判定の信頼性を上げることが可能になる。
【０００４】
鉄道車両やレールを監視する方法として、車両の複数の測定箇所で振動挙動を検出し、その特性値を算出し、基準特性値と比較することにより車両およびレールの欠陥状態を判断するものがある。その測定値は車輪の回転運動と同期して検出する(特許文献３参照)。これにより、異なる測定結果の組合せにより、より確実に欠陥状態を判断することができ、車輪の回転運動と同期させることにより、ノイズの影響を抑制することが可能になる。
【０００５】
【特許文献１】特開平10−142042号公報
【０００６】
【特許文献２】特開2000−131294公報
【特許文献３】特表2003−502624公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
測定データからパワースペクトル等の特徴量を抽出し、異常時の特徴量のパターンと比較をする方式では、比較対象となる異常時の特徴量のパターン作成が難しいという問題がある。特徴量が多くある場合、どの特徴量が異常を判定するのに必要なものかを判断するのが難しいので、ノイズを除去し、異常を検知するのに有効な特徴量を抽出しないと、異常の判定を正しく行うパターンを作成することができない。
【０００８】
また、正常時の特徴量のパターンと比較して、その差異の程度で異常を判定する方式では、ノイズの影響を受けやすく、ノイズを異常と判断する可能性があるという問題がある。
【０００９】
さらに、車輪の回転運動と同期して測定値をとる方式では、測定値のサンプリング周期は車輪の回転速度に依存するため、任意の、特に高い周波数成分について測定することができないという問題がある。
【００１０】
本発明の目的は、移動体の任意の周波数成分を持つ測定データからノイズを除去し、異常を判定するのに有効な特徴量を抽出することで、移動体の異常検知の精度を向上できる移動体データ解析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明の移動体データ解析装置は、移動体の測定データを記憶する測定データ記憶媒体を備え、前記測定データをデータ毎に時系列データに変換し、各時系列データと速度の相関を取り、速度との相関の高い時系列データを特徴量として抽出する特徴量抽出手段を有することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の移動体データ解析システムは、移動体の状態を測定する測定装置を備えた移動体と、移動体の測定装置の出力値を測定データとして記憶する測定データ記憶媒体を備えた移動体データ解析装置を有するものにおいて、前記移動体データ解析装置が、測定データと移動体の速度との相関を算出する相関算出手段と、相関が高いデータを特徴量として抽出する特徴量抽出手段を有することを特徴とする。
【００１３】
移動体に異常が発生した場合、例えば、その異常音や異常振動は移動体の移動に関連して発生することが多い。したがって、異常音や異常振動の発生周期は速度と相関がある。一方、ノイズや定常的に発生している音や振動は、速度に関係なく発生するため速度と相関がない。したがって、音や振動を周波数成分毎に時系列データに展開し、各周波数成分の発生周期を算出して、速度との相関をとり、速度との相関の高い周波数成分を特徴量として選択する。これにより、ノイズを除去し、異常検知に有効な特徴量を抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、移動体の速度と相関の高いデータを抽出することで、ノイズや定常的に測定されるデータの影響を除去し、移動体の移動に関連する測定データを抽出することができる。これにより、移動体の測定データの解析を効率化することができ、移動体に発生する異常の解析が容易になるので、移動体の異常検知の精度を高め、より安全に移動体を制御することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
移動体の異常検知に有効なデータを抽出するという目的を、特別な情報を必要としない構成で実現した。以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。この実施例では移動体の測定データとして、音を入力した場合について説明する。
【００１６】
図１は実施例１における移動体データ解析装置の構成を示す。実施例１では異常発生時の移動体の測定データから、異常を検知するための特徴量を抽出し、抽出した特徴量から異常検知条件を作成し保存する。データの入力から解析結果の保存までの流れにしたがって、順に説明する。
【００１７】
移動体データ解析装置101では、まず測定データ入力手段102で移動体より測定データ110を入力し、入力した測定データを測定データ記憶媒体103に保存する。測定データ110には音だけでなく、各時刻の移動体の速度も含まれている。測定データ110の形式は音をデジタル化したものでもよいし、アナログ信号である場合には測定データ入力手段102でデジタル信号に変換してもよい。測定データ記憶媒体103に保存する形式はデジタル形式とする。測定データ記憶媒体103はハードディスク等の大容量の記憶媒体を用いて構成すればよい。
【００１８】
測定データ記憶媒体103に測定データ110を保存した後、周波数解析手段104により、データ解析の対象である測定データ110を周波数分解し解析し、測定データ110の中で解析する必要があると判断される音を選択する。さらに、それらの音の各時刻における発生周期を算出する。周波数解析手段104の詳細については後述する。
【００１９】
相関算出手段105は、周波数解析手段104で算出された音の各時刻での発生周期と、測定データ記憶媒体103に保存されている同じ時刻の速度を参照し、発生周期と速度の相関を算出する。相関が高い場合、選択された音が発生する周期が速度とともに変化していることを示し、ノイズや定常的に発生する音ではなく、移動体の移動に関連する音であると考えることができる。相関算出手段105の詳細は後述する。
【００２０】
相関算出手段105により選択した音の周波数成分と速度との相関を用いて、異常検知条件抽出手段106は解析対象としている異常を検知するための条件を抽出する。移動体の異常は移動体の速度に関連することが多いため、相関算出手段105で高い相関を示した音が異常検知のために有効な音である可能性が高い。
【００２１】
具体的に異常検知条件の抽出は、同じ異常が発生した場合の測定データについて相関算出手段105の出力を比較し、共通する音を条件として抽出してもよい。また、異常がないときの相関算出手段105の出力と比較して、その差異を条件として抽出してもよい。また、相関算出手段105の出力をデータマイニングにかけて抽出してもよいし、作業員の経験から抽出してもよい。
【００２２】
異常検知条件抽出手段106が抽出した異常検知条件は、異常検知条件記憶媒体107に解析対象としていた異常の内容と共に保存する。異常検知条件記憶媒体107はハードディスク等の大容量の記憶媒体を用いて構成すればよい。
【００２３】
上記のように移動体データ解析装置を構成することにより、膨大な音のデータから、その発生周期が速度と相関が高い音を抽出することができ、抽出した音を特徴量として、異常検知条件を容易に作成することが可能となる。これにより、移動体の異常検知をより簡単に、かつ正確に行うことができる。
【００２４】
図２に周波数解析手段の構成を示す。周波数解析手段104は測定データ記憶媒体103に保存されている測定データ110の中から、解析対象とする音を選択し、それらの音の発生周期を算出して、相関算出手段105に出力する。
【００２５】
解析データ選択手段201で選択するのはデータの種類と時間である。データの種類とはセンサの種類とそのセンサの位置からなり、例えば音を解析したい場合には種別として音センサを選択し、解析したい位置のセンサのデータを選択する。データの種類は複数選択可能とする。解析するデータの選択は発生した異常の種別と異常発生時刻を元に自動的に行ってもよいし、すべてのデータを対象としても良く、解析しようとしている異常によって任意に選択する。例えば車輪の異常を解析したい場合は、車輪の近くにつけた音センサを選択し、異常発生前後の時間を対象とすればよい。
【００２６】
解析データ選択手段201で解析するデータを選択した後、選択したデータに対して周波数分解手段202により、データを周波数成分に分解する。ただし、各周波数成分は時系列のデータとなるように分解する。時系列のデータとなるように周波数分解する手段としては、周知のウェーブレット変換や短時間フーリエ変換を用いればよい。
【００２７】
周波数分解手段202により、データを周波数成分に分解した後、周波数選択手段203で、さらに解析する周波数、つまり音を選択する。解析する音の選択はしきい値を設定し、しきい値以上の成分を持つものを選択する。周波数選択手段203の詳細については後述する。
【００２８】
周波数選択手段203で選択された音の発生周期を発生周期算出手段204で算出する。発生周期算出手段204は周波数分解手段202と同様に、周波数選択手段203で選択された各音を時系列のデータとなるように周波数成分に分解する。この周波数分解により、周波数選択手段203で選択された音がどのような周波数成分を持つか、つまり、選択された音がどのような周期で発生しているかが算出できるようになる。
【００２９】
具体的には周波数成分に分解した後、各音の周波数成分について時刻毎にピークをとり、しきい値以上のピークをその時刻における当該音の発生周期とする。ピークがしきい値以下の時刻については、その時刻の１つ前の時刻の発生周期をその時刻の発生周期とする。
【００３０】
周波数解析手段104を上記のように構成することにより、測定データ110の中から解析対象とする音を選択し、それらの音の発生周期を算出することが可能となる。
【００３１】
図３は周波数選択手段の動作の様子を示す説明図である。図３（ａ）の周波数分解のデータは周波数分解手段202から出力された、測定データである音を時系列の周波数成分に分解したデータである。色の濃い部分が周波数成分の強いことを示している。時系列の周波数成分の算出は、従来手法であるウェーブレット変換や短時間フーリエ変換を用いればよく、ここでは詳細を省略する。
【００３２】
周波数選択手段203は、図３（ａ）のデータからしきい値以上の強さを持つ周波数成分、つまり音を選択する。図３では周波数Ａと周波数Ｂが選択されている。選択した音の時系列データをそれぞれ取り出し、図３（ｂ）の「選択した音の強さ」のデータを、選択した音の数だけ作成する。図３（ｂ）のデータは発生周期算出手段204の入力となる。なお、音の選択は必ずしも自動である必要はなく、作業員が任意に選択してもよい。
【００３３】
図４は相関算出手段の動作の様子を示す説明図である。図４（ａ）の選択された音のデータは、周波数選択手段203で選択されたしきい値以上の音の波形を示すもので、図３（ｂ）に対応する。図４（ｂ）の周波数分解は、図４（ａ）の波形を各時刻の周波数に変換したものである。図４（ｂ）の周波数分解のデータは、図４（ａ）の音を、発生周期算出手段204で周波数分解により算出した各時刻の当該音の発生周期を示している。図４（ａ）において発生周期が短い領域は（ｂ）においては高い周波数となり、図４（ａ）において発生周期が長い領域は（ｂ）においては低い周波数となって表われる。図４（ｃ）は測定データに含まれる速度のデータを、図４（ｂ）と同様に各時刻について示したものである。
【００３４】
相関算出手段105は、各時刻における当該音の発生周期と、発生周期と同じ時刻の速度との相関を算出する。相関は従来からの手法である相関係数を用いることで算出することができる。音の発生周期と速度との相関が高いということは、当該音が移動体の移動に関連した音であることを示している。
【００３５】
上記のように周波数解析手段104と相関算出手段105を構成する。これにより、周波数解析手段104で解析に有効な音を選択し、選択した音の発生周期と速度の相関を相関算出手段105で算出して、高い相関を示す音を調べることで、移動体の移動に関連した音のみを抽出することが可能となる。移動体の移動に関連した音のみを抽出することにより、ノイズや定常的に発生する音を除去することができ、異常検知条件を抽出することが容易となる。
【００３６】
図５は移動体データ解析装置の処理フローを示す。ステップ501では、移動体において測定したデータを受信し、測定データ記憶媒体103に保存し、ステップ502へ進む。ステップ502では、測定データ記憶媒体103に保存された測定データの中から、解析データ選択手段201で解析を行うデータを選択し、ステップ503へ進む。ステップ503では、ステップ502で選択されたそれぞれの測定データについて、ステップ504からステップ508の処理を行う。
【００３７】
ステップ504では、周波数分解手段202により、当該測定データを時系列の周波数成分に分解し、ステップ505へ進む。ステップ505では、周波数選択手段203により、ステップ504で分解した当該測定データの周波数成分を参照し、さらに解析する周波数、すなわち音をピーク値により選択し、ステップ506へ進む。
【００３８】
ステップ506では、ステップ505で選択したそれぞれの音について、ステップ507からステップ508の処理を行う。ステップ507では、発生周期算出手段204により、当該音をさらに時系列の周波数成分に分解し、各時刻における当該音の発生周期を算出して、ステップ508へ進む。ステップ508では、相間算出手段105により、ステップ507で算出した当該音の各時刻における発生周期と同時刻の移動体の速度との相関を算出する。
【００３９】
ステップ509では、異常検知条件抽出手段106により、ステップ508で算出された当該音の発生周期と移動体の速度の相関を元に異常検知条件を抽出し、異常条件記憶媒体107に保存する。
【００４０】
図６に、異常検知条件抽出手段106で抽出され、異常検知条件記憶媒体107に記憶される異常検知条件情報のフォーマットを示す。異常検知条件情報は検知対象とする異常種別と、その異常を検知できる異常検知条件とからなる。異常検知条件は異常検知に使用するセンサと、当該センサで検知する周波数の組合せからなる。異常検知条件に示されるセンサで指定された周波数を検知したときに異常と判定する。
【００４１】
実施例１のように装置を構成することにより、膨大な数の音のデータから、移動体の移動に関連した音のみを抽出することができ、抽出した音を特徴量として、異常検知条件を容易に作成することが可能となる。これにより、移動体の異常検知をより簡単にかつ正確に行うことができる。
【００４２】
図７は本発明の実施例２による移動体異常検知装置の構成を示す。実施例２では、移動体異常検知装置603が移動体の異常検知を行う。図７において、図１と同一の符号102〜105は図１と同等のものであるので、説明は省略する。
【００４３】
異常検知手段601は、相関算出手段105の算出した各音の発生周期と移動体の速度との相関を用いて異常検知を行う。異常検知データ記憶媒体602に移動体に異常があるときの測定データの中で、移動体の速度との相関がしきい値以上となる音のデータを異常検知データとして予め保存してある。
【００４４】
異常検知手段601は相関算出手段105の出力結果から、速度との相関がしきい値以上の音を求め、異常検知データ記憶媒体602に記憶されている音と比較する。比較の結果、相関が高く、一致すると判定される場合、異常検知手段601は移動体に異常があると判断する。異常を検知した後の処理は、移動体の画面に表示する、音を出す、光を出す等の処理が考えられるが、従来と同じ処理でよいので、ここでは詳細を省略する。
【００４５】
また、異常検知データ記憶媒体602に移動体に異常がない、つまり、移動体が正常なときの測定データを保存しておいてもよい。その場合、異常検知手段601は相関算出手段105の出力結果から速度との相関がしきい値以上の音を求め、正常データ記憶媒体602に記憶されている音と比較し、不一致を検知した場合、移動体に異常があると判断する。
【００４６】
本実施例２のように装置を構成することにより、ノイズの影響を受けずに、異常時または正常時のデータと比較することのみで移動体の異常を検知することが可能となる。
【００４７】
実施例１と実施例２においては、測定データは音であるとして説明してきたが、音に限らず、周波数成分を持つデータであれば、同様の解析が可能である。例えば、移動体の振動を測定し周波数成分に分解して異常検知を行うことも可能である。
【００４８】
図８は、実施例３として、本発明による移動体データ解析システムを示す。移動体として列車を用いた例について説明する。
【００４９】
移動体データ解析装置101は、移動体に発生した異常の解析に必要なデータに応じて、地上無線装置902を介して、測定データ要求903を送信し、列車901に測定データを要求し、列車901から測定データ110を受信する。移動体データ解析装置101は実施例１または２に示した構成の装置で、測定データ110を受けると、異常検知条件の抽出や異常検知を行う。測定データ要求903は、要求している測定データのデータ種別と時間からなる情報である。
【００５０】
図９に列車901の構成を示す。測定装置1001は列車801の状態を測定する装置である。測定装置1001はセンサを用いて構成し、音、振動、温度等を測定し、デジタルデータに変換する。測定データ管理装置1002は測定装置1001からの出力を受けて、その測定値を測定データとして車上測定データ記憶媒体1003に保存する。
【００５１】
車上無線装置1004は地上無線装置902を介して、移動体データ解析装置101から測定データ要求903を受信する。測定データ要求903を受信した車上無線装置1004は、測定データ管理装置1002に受信した測定データ要求903を渡す。
【００５２】
測定データ要求903を受けた測定データ管理装置1002は、要求された測定データを車上測定データ記憶媒体1003から取り出し、車上無線装置1004と地上無線装置902を介して、移動体データ解析装置101へ送信する。
【００５３】
上記のように移動体データ解析システムは、列車から必要な測定データのみを取り出して移動体データ解析装置にデータを収集し、解析を行うことができる。これにより、効率良く複数の列車の測定データを収集して異常検知条件の抽出を行うことや、各列車の異常検知を行うことが可能となる。
【００５４】
図１０は実施例４による列車901の構成を示す。実施例３では、移動体データ解析装置101を地上に設置する構成としたが、実施例４では移動体データ解析装置101を列車の中に設置する。
【００５５】
移動体データ解析装置101は実施例２に示す構成の装置で、測定装置1001から受信した測定データ110を解析して、異常検知を行う。移動体データ解析装置101は異常を検知した場合に、検知した異常の内容を異常処理装置1101に送信する。異常の情報を受信した異常処理手段1101は、その異常の内容に応じて処理を行う。異常の処理については、従来と同じように処理すればよく、例えば運転台に異常の内容を表示する、運行管理装置に通知する等の処理が考えられる。
【００５６】
上記のように移動体データ解析システムを構成することにより、列車に設置した移動体データ解析装置でノイズの影響を受けずに列車の異常を検知することが可能となる。
【００５７】
また、実施例３および４では、移動体が列車の場合について述べてきたが、自動車についても同様のシステムを構成することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】実施例１における移動体データ解析装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施例1における周波数解析手段の詳細構成を示すブロック図。
【図３】実施例１における周波数選択手段のデータ選択の様子を示す説明図。
【図４】実施例１における発生周期算出手段と相関手段の様子を示す説明図。
【図５】実施例１における移動体データ解析装置の処理を示すフロー図。
【図６】異常検知条件情報のフォーマットを示す説明図。
【図７】実施例２における移動体データ解析装置の構成を示すブロック図。
【図８】実施例３における移動体データ解析システムの構成を示すブロック図。
【図９】実施例３における列車の構成を示すブロック図。
【図１０】実施例４における移動体データ解析システムの構成を示すブロック図。
【符号の説明】
【００５９】
101…移動体データ解析装置、102…測定データ入力手段、103…測定データ記憶媒体、104…周波数解析手段、105…相関算出手段、106…異常検知条件抽出手段、107…異常検知条件記憶媒体、201…解析データ選択手段、202…周波数分解手段、203…周波数選択手段、204…発生周期算出手段、601…異常検知手段、602…異常検知データ記憶媒体、603…移動体異常検知装置、801…列車、902…地上無線装置、903…測定データ要求、1001…測定装置、1002…測定データ管理装置、1003…車上測定データ記憶媒体、1004…車上無線装置、1101…異常処理装置。
【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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【図１０】
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