(57)【要約】  車両に搭載したセンサで計測したデータより、車両要因以外のインフラ要因を推定し、異常要因を分析、診断する技術を提供する。そのために、鉄道車両の状態監視分析装置は、車両データと評価データから車両要因の評価データを推定する車両要因推定部と、前記車両データと前記評価データ、前記車両要因の評価データからインフラ要因の評価データを抽出するインフラ要因抽出部と、前記インフラ要因の評価データから個別のインフラ要因の評価データを推定するインフラ要因推定部と、前記個別のインフラ要因の評価データをインフラ要因データベースに格納するインフラ要因ＤＢ構築部と、前記インフラ要因データベースに格納された前記個別のインフラ要因の評価データを監視して、インフラ要因を分析するインフラ要因分析部と、前記インフラ要因の分析情報を考慮して車両状態を分析する車両分析部と、を備える。
2021117221.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載したセンサで車両データおよび評価データを計測するデータ検出装置、データの入出力を行う入力装置および出力装置と接続可能であり、
前記車両データと前記評価データから車両要因の評価データを推定する車両要因推定部と、
前記車両データと前記評価データ、前記車両要因の評価データからインフラ要因の評価データを抽出するインフラ要因抽出部と、
前記インフラ要因の評価データから個別のインフラ要因の評価データを推定するインフラ要因推定部と、
前記個別のインフラ要因の評価データをインフラ要因データベースに格納するインフラ要因ＤＢ構築部と、
前記インフラ要因データベースに格納された前記個別のインフラ要因の評価データを監視して、インフラ要因を分析するインフラ要因分析部と、
前記インフラ要因の分析情報を考慮して車両状態を分析する車両分析部と、
を備えた鉄道車両の状態監視分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の鉄道車両の状態監視分析装置において、
前記インフラ要因抽出部は、前記評価データと前記車両要因の評価データとの差を求めて得られた前記インフラ要因の評価データを軌道上の位置に対するインフラ要因の評価データに展開し、インフラ要因の規模を考慮した区分で平均化処理する鉄道車両の状態監視分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の鉄道車両の状態監視分析装置において、
前記インフラ要因推定部は、前記入力装置から入力された閾値により分離された前記個別のインフラ要因の評価データを取得し、前記個別のインフラ要因の評価データの代表位置、サイズ、最大値、平均値を含む特徴量を演算し、前記特徴量を前記個別のインフラ要因の評価データの要素として追加する鉄道車両の状態監視分析装置。
【請求項４】
請求項１に記載の鉄道車両の状態監視分析装置において、
前記インフラ要因ＤＢ構築部は、前記インフラ要因推定部で取得した前記個別のインフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データと比較することにより、前記インフラ要因データベースに存在しない新規インフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに追加し、前記インフラ要因データベースに存在するインフラ要因と同一のインフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに存在するインフラ要因の評価データとして追加し、前記インフラ要因データベースに存在するが、前記インフラ要因推定部で取得されない撤去インフラ要因の評価データをゼロに設定する鉄道車両の状態監視分析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の鉄道車両の状態監視分析装置において、
前記インフラ要因分析部は、前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データを分析し、新規インフラ要因、劣化インフラ要因、および撤去インフラ要因を判定し、場所、規模を含む新規インフラ要因に関する情報を前記出力装置に出力し、存在の有無、種類、名称、実測データを含む新規インフラ要因の調査結果を前記入力装置から入力して前記インフラ要因データベースに登録し、劣化状態、保守診断を含む劣化インフラ要因に関する情報を前記出力装置に出力し、劣化インフラ要因に対する対応結果を前記入力装置から入力して前記インフラ要因データベースに登録し、インフラ環境、保守を含む撤去インフラ要因に関する情報を前記出力装置に出力し、撤去インフラ要因の調査結果を前記入力装置から入力して前記インフラ要因データベースに登録する鉄道車両の状態監視分析装置。
【請求項６】
請求項１に記載の鉄道車両の状態監視分析装置において、
前記車両分析部は、前記インフラ要因データベースに格納されている過去のインフラ要因の評価データからインフラ要因の分析用評価データを算出し、前記データ検出装置で測定した分析データと前記インフラ要因の分析用評価データから車両要因のみの影響を考慮して車両状態を分析し、前記分析データと前記インフラ要因の分析用評価データから前記分析データに対するインフラ要因の影響度を算出して、速度、加速度を含む走行位置ごとの運行管理および空調、換気を含む車両機器の稼働条件を調整する鉄道車両の状態監視分析装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の鉄道車両の状態監視分析装置と、
前記データ検出装置と、
前記入力装置および前記出力装置と、
を備えた鉄道車両の状態監視分析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の鉄道車両の状態監視分析システムを搭載した鉄道車両。
【請求項９】
請求項１に記載の鉄道車両の状態監視分析装置を用いる鉄道車両の状態監視分析方法であって、
前記車両データと前記評価データから前記車両要因の評価データを推定する車両要因推定ステップと、
前記車両データと前記評価データ、前記車両要因の評価データから前記インフラ要因の評価データを抽出するインフラ要因抽出ステップと、
前記インフラ要因の評価データから前記個別のインフラ要因の評価データを推定するインフラ要因推定ステップと、
前記個別のインフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに格納するインフラ要因ＤＢ構築ステップと、
前記インフラ要因データベースに格納された前記個別のインフラ要因の評価データを監視して、前記インフラ要因を分析するインフラ要因分析ステップと、
前記インフラ要因の分析情報を考慮して車両状態を分析する車両分析ステップと、
を備えた鉄道車両の状態監視分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両の状態監視分析装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道車両の状態監視装置および状態監視方法として、従来、例えば、特開２０１１−２４５９１７号公報（特許文献１）に記載された技術がある。【０００３】
すなわち、車両の軸箱および車体に搭載した加速度計で計測した加速度の振幅比率を閾値と比較することにより、車両側異常と軌道側異常の要因分離および異常検知の高精度化を図っている。【０００４】
また、前記振幅比率の閾値は、事前の走行データを車両の走行位置および走行速度に基づいて整理されたデータベースに登録しておき、前記データベースに記録された閾値を用いることにより、状態監視および異常検知の高精度化を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２４５９１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の方法は、車両に搭載されたセンサ（加速度計）で計測したデータより、異常現象を車両要因と軌道要因に分離、評価している。しかし、異常現象は、車両および軌道の影響以外にも軌道周辺のインフラの影響も受けており、異常分析の高精度化には、インフラ要因も考慮して評価する必要がある。【０００７】
また、特許文献１に記載の方法は、過去の計測データを整理したデータベースを用いることにより、走行区間の影響を考慮して評価している。しかし、軌道要因（インフラ要因）は、日々変化するので、最新の軌道状態（インフラ状態）を全て調査し、データベースを更新するには時間を要する。【０００８】
更に、軌道状態（インフラ状態）を直接監視するセンサを設置し、センサにより計測したデータを考慮して異常現象を分析する方法も考えられが、全軌道沿線の軌道状態（インフラ状態）を監視するセンサを設置するのは、高コストとなる課題がある。【０００９】
そこで、本発明では、車両に搭載したセンサで計測したデータより、車両要因以外のインフラ要因を推定し、異常要因を分析、診断する技術を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】
上記の課題を解決するために、代表的な本発明の鉄道車両の状態監視分析装置の一つは、車両に搭載したセンサで車両データおよび評価データを計測するデータ検出装置、データの入出力を行う入力装置および出力装置と接続可能であり、前記車両データと前記評価データから車両要因の評価データを推定する車両要因推定部と、前記車両データと前記評価データ、前記車両要因の評価データからインフラ要因の評価データを抽出するインフラ要因抽出部と、前記インフラ要因の評価データから個別のインフラ要因の評価データを推定するインフラ要因推定部と、前記個別のインフラ要因の評価データをインフラ要因データベースに格納するインフラ要因ＤＢ構築部と、前記インフラ要因データベースに格納された前記個別のインフラ要因の評価データを監視して、インフラ要因を分析するインフラ要因分析部と、前記インフラ要因の分析情報を考慮して車両状態を分析する車両分析部と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、インフラ要因に直接センサを配置することなく、鉄道車両に搭載したセンサで、インフラ状態を監視および分析することにより、インフラ要因を考慮した鉄道車両の状態監視および分析を実施できる。【００１２】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施例１の鉄道車両の状態監視分析装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、実施例１のインフラ要因抽出部の処理手順を説明するフローチャートである。
【図３】図３は、図２のステップＳ２１０〜Ｓ２６０の処理によって得られるデータの例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１のインフラ要因推定部の処理手順を説明するフローチャートである。
【図５】図５は、図４のステップＳ３１０〜Ｓ３７０の処理によって得られるデータの例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１のインフラ要因ＤＢ構築部の処理手順を説明するフローチャートである。
【図７】図７は、実施例１のインフラ要因分析部の処理手順を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、実施例１の車両分析部の処理手順を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の鉄道車両の状態監視分析装置の実施例について図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１５】
鉄道車両の状態監視分析装置の構成について図１を参照して説明する。【００１６】
図１において、鉄道車両１は、車体２、台車３で構成され、軌道（レール）１０を走行する。車体２には、車両状態を計測する車両データ検出部２１および評価データを計測する評価データ検出部２２から構成されるデータ検出装置２０が搭載されている。状態監視分析装置３０は、データ検出装置２０で取得したデータより、インフラ要因を考慮して車両状態の監視および分析を実施する。入力装置４０および出力装置５０は、状態監視分析装置３０に対してデータを入力および出力する。【００１７】
前記車両データ検出部２１で計測されるデータには、例えば、車両の位置、速度、加速度、重量、時刻、車両部品や搭載機器の稼働状態などがあり、本実施例では、これらをＮ個の変数｛Ｘｉ：ｉ＝１，２，・・・，Ｎ｝で表す。また、前記評価データ検出部２２で計測されるデータは、例えば、騒音、振動など、車両および乗員の快適性、安全性を表すデータで、本実施例では、これらをＭ１個の変数｛Ｙｊ：ｊ＝１，２，・・・，Ｍ１｝で表す。【００１８】
なお、図１における前記データ検出装置２０は、１両の車両に対する装置の例を示しているが、編成車両（複数台の車両）に対する車両データおよび評価データを計測する装置であってもよい。【００１９】
前記状態監視分析装置３０の車両要因推定部１００は、前記データ検出装置２０で計測された車両データおよび評価データから、車両要因の評価データを推定する。【００２０】
車両要因の評価データは、本実施例では、Ｍ１個の変数｛ＹＣｊ：ｊ＝１，２，・・・，Ｍ１｝で定義し、車両データ｛Ｘｉ｝と評価データ｛Ｙｊ｝を用いて次式の関数（ＦＣ）で表せる。
ＹＣｊ  ＝  ＦＣ（Ｘｉ，Ｙｊ）【００２１】
関数（ＦＣ）は、例えば、車両データ｛Ｘｉ｝と評価データ｛Ｙｊ｝に対する多変量解析、ディープラーニングによる学習などにより求めることができる。【００２２】
前記状態監視分析装置３０のインフラ要因抽出部２００は、前記データ検出装置２０で計測したデータ（Ｘｉ，Ｙｊ）および前記車両要因推定部１００で生成した車両要因の評価データ｛ＹＣｊ｝より、インフラ要因の評価データを抽出する。【００２３】
インフラ要因の評価データは、本実施例では、Ｍ１個の変数｛ＹＩｊ：ｊ＝１，２，・・・，Ｍ１｝で定義し、評価データ｛Ｙｊ｝と車両要因の評価データ｛ＹＣｊ｝の差に対する関数（ＦＩ）で表せる。
ＹＩｊ（ｐ，ｔ）  ＝  ＦＩ（Ｙｊ  −  ＹＣｊ）
ここで、ｐおよびｔは、車両データ｛Ｘｉ｝の要素で、インフラ要因の位置および時刻を表す。位置（ｐ）は、軌道沿線のインフラ要因の場所を示すデータで、例えば、ＧＰＳ位置データ、基準位置（駅）からの走行距離などがある。【００２４】
前記状態監視分析装置３０のインフラ要因推定部３００は、前記インフラ要因抽出部２００により抽出したインフラ要因の評価データから、個別のインフラ要因の評価データを取得する。【００２５】
個別のインフラ要因の評価データは、本実施例では、Ｌ個の変数｛ＹＩｊｋ：ｋ＝１，２，・・・，Ｌ｝で定義し、インフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（ｐ，ｔ））を用いて、次式で表せる。
ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ）  ＝  ＹＩｊ（ｐ，ｔ）
ｐ∈［ｐｋＭｉｎ，ｐｋＭａｘ］
ｔ∈［ｔｋＭｉｎ，ｔｋＭａｘ］
ここで、［ｐｋＭｉｎ，ｐｋＭａｘ］および［ｔｋＭｉｎ，ｔｋＭａｘ］は、個別のインフラ要因が存在する位置範囲および時刻範囲である。【００２６】
個別のインフラ要因が存在する範囲は、インフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（ｐ，ｔ））が閾値（ＹＩｊＬｉｍ）以上となる区間である。よって、インフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（ｐ，ｔ））に対して、閾値（ＹＩｊＬｉｍ）未満となる範囲をゼロに変換し、変換処理後に得られるインフラ要因の評価データをゼロ区間で分割することにより、個別のインフラ要因の評価データを取得できる。【００２７】
また、抽出した個別のインフラ要因から、インフラ要因の代表位置（ｐｋ＝（ｐｋＭｉｎ＋ｐｋＭａｘ）／２）、代表時刻（ｔｋ＝（ｔｋＭｉｎ＋ｔｋＭａｘ）／２）、サイズ（Δｐｋ＝ｐｋＭａｘ−ｐｋＭｉｎ）、評価データの最大値（ＹＩｊｋＭａｘ）、平均値（ＹＩｊｋＡｖｅ）などの特徴量も算出する。本実施例では、これらの特徴量も、個別のインフラ要因の評価データとして、Ｍ２個の変数｛ＹＩｊｋ：ｊ＝Ｍ１＋１，Ｍ１＋２，・・・，Ｍ１＋Ｍ２（＝Ｍ）｝で定義する。【００２８】
前記状態監視分析装置３０のインフラ要因ＤＢ構築部４００は、前記インフラ要因推定部３００で取得した個別のインフラ要因をインフラ要因データベースに格納する。【００２９】
インフラ要因データベースに格納する際、既に格納されているインフラ要因と比較して、同一のインフラ要因が存在するか判定する。同一インフラ要因の判定方法は、インフラ要因の位置（ｐｋ）、速度（ｖｋ）、サイズ（Δｐｋ）などの評価データを比較して判定する。【００３０】
前記比較判定の結果、前記インフラ要因データベースに同一インフラ要因が存在する場合、同一インフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ））の時刻範囲［ｔｋＭｉｎ，ｔｋＭａｘ］に、取得した個別のインフラ要因の評価データを追加し、同一インフラ要因が存在しない場合、新規インフラ要因として取得した個別のインフラ要因を登録する。【００３１】
また、前記インフラ要因データベースに格納されているインフラ要因が、前記インフラ要因推定部３００で検出されなかった場合、インフラ要因が保守または撤去により改善されたと判断し、前記インフラ要因データベースにある撤去インフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ））に対して、時刻範囲［ｔｋＭｉｎ，ｔｋＭａｘ］の値をゼロに設定する。【００３２】
前記状態監視分析装置３０のインフラ要因分析部５００は、前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データを監視して、インフラ要因を分析する。【００３３】
インフラ要因の監視により新規インフラ要因が検出された場合、インフラ要因に関する情報（場所、規模など）を出力装置５０に提示する。これにより、今後、影響を与えるインフラ要因を知ることができる。また、新規インフラ要因の範囲を特定することにより、インフラ要因を効率良く調査できる。調査結果により、現場のインフラ要因の情報（存在の有無、種類、名称、実測データなど）が収集できた場合、入力装置４０からインフラ要因データベースに調査結果を追加する。インフラ要因の調査は、外部のインフラ情報が格納されているシステム、調査者などが実施し、その調査情報は、オンラインおよびオフラインで入出力する。【００３４】
前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ））が、時刻変化に伴い増大している場合、インフラ要因が劣化していると判断できる。また、評価データが劣化の閾値（ＹＩｊｋＬｉｍ）を超えた場合、保守が必要と判断できる。更に、将来の時刻（ｔ＋Δｔ）における個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ＋Δｔ））または将来の個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ＋Δｔ））が劣化の閾値に達する時間（Δｔ）を算出することにより、保守のタイミングを予測できる。インフラ要因の劣化状態および保守の情報は、出力装置５０に提示され、その対応結果に関する情報は入力装置４０から前記インフラ要因データベースに追加できる。インフラ要因の劣化状態の調査および保守は、外部の保守システムまたはインフラ管理者が実施し、その実施結果の情報はオンラインおよびオフラインで入出力される。【００３５】
前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐ，ｔ））が時刻変化に伴い減少またはゼロになる場合、インフラ要因がメンテナンスにより改善または撤去されたと判断できる。インフラ要因の改善および撤去の情報は、出力装置５０に提示され、その調査結果は入力装置４０から前記インフラ要因データベースに追加できる。インフラ要因の改善および撤去に関する調査は、外部のインフラ情報が格納されているシステム、調査者などが実施し、その調査情報はオンラインおよびオフラインで入出力される。【００３６】
前記状態監視分析装置３０の車両分析部６００は、前記データ検出装置２０で計測した分析データ（ＸＡｉ，ＹＡｊ）に対し、前記インフラ要因データベースに格納されている過去の情報を考慮して、鉄道車両を評価する。【００３７】
鉄道車両を分析する際、前記データ検出装置２０で計測した分析データ（ＸＡｉ，ＹＡｊ）に対するインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）を前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ）から作成する。すなわち、分析データ（ＸＡｉ，ＹＡｊ）に対応する位置（ｐＡ）および時刻（ｔＡ）を抽出し、抽出した位置（ｐＡ）に存在する個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ）を前記インフラ要因データベースから取得する。取得した個別のインフラ要因の評価データより、時刻（ｔＡ）に対する評価データ（ＹＩｊｋ（ｐＡ，ｔＡ））を算出する。分析の位置および時刻で取得した個別のインフラ要因の評価データを加算（ΣＹＩｊｋ（ｐＡ，ｔＡ））することにより、分析データに対するインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）を算出できる。算出されたインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）は、前記インフラ要因データベースに格納され、出力装置５０に表示される。【００３８】
前記インフラ要因データベースに格納された分析データ（ＹＡｊ）および前記インフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）から車両要因の分析用評価データ（ＹＡｊ−ＹＡＩｊ）を算出する。この車両要因の分析用評価データを利用することにより、車両要因のみの影響を考慮して車両状態を分析できる。分析結果は、出力装置５０に提示され、その分析に対する評価結果は、入力装置４０から前記インフラ要因データベースに追加・修正できる。【００３９】
鉄道車両を分析する際、分析データ（ＹＡｊ）と前記インフラ要因データベースに格納されているインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）との比より、分析データに対するインフラ要因の影響度（｜ＹＡＩｊ｜／｜ＹＡｊ｜）を算出する。算出したインフラ要因の影響度は、前記インフラ要因データベースに格納され、出力装置５０に表示される。【００４０】
前記インフラ要因データベースに格納されているインフラ要因の影響度より、軌道上のインフラ要因による評価データへの影響が分かるので、走行位置ごとの運行管理（速度、加速度など）および車両機器（空調、換気など）の稼働条件を調整する。これにより、車両および乗客の快適性および安全性を改善できる。【００４１】
図２に、実施例１における前記インフラ要因抽出部２００の処理手順を説明するフローチャートを示す。【００４２】
ステップＳ２１０では、前記車両データ検出部２１が計測した車両データ（Ｘｉ）および前記評価データ検出部２２が計測した評価データ（Ｙｊ）を取得する。【００４３】
ステップＳ２２０では、前記車両要因推定部１００で求めた車両要因の評価データ（ＹＣｊ）を取得する。【００４４】
ステップＳ２３０では、ステップＳ２１０で取得した評価データ（Ｙｊ）とステップＳ２２０で取得した車両要因の評価データ（ＹＣｊ）の差より、インフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（Ｘｉ）＝Ｙｊ−ＹＣｊ）を求める。【００４５】
ステップＳ２４０では、インフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（Ｘｉ））を位置（ｐ）に対するインフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（ｐ））で表す。位置（ｐ）は、ステップＳ２１０で取得される車両データ（Ｘｉ）の要素で、軌道上の基準位置からの走行距離などに対応する。【００４６】
ステップＳ２５０では、インフラ要因の位置分解能（Δｐ）を設定する。分解能は、考えられるインフラ要因のサイズよりも小さい値を設定する。また、分析処理が現実的な時間内で終了するように設定する。そのため、前記インフラ要因データベースに格納されている過去のインフラ要因のサイズおよび計算時間を利用できる。【００４７】
ステップＳ２６０では、ステップＳ２４０で算出したインフラ要因の評価データ（ＹＩｊ（ｐ））に対し、ステップＳ２５０で設定した位置分解能（Δｐ）で移動平均処理（ＦＩｊ（ＹＩｊ））を実施する。【００４８】
ステップＳ２１０〜ステップＳ２６０の処理により、前記インフラ要因抽出部２００において、前記評価データと前記車両要因の評価データとの差を求めて得られた前記インフラ要因の評価データを軌道上の位置に対するインフラ要因の評価データに展開し、インフラ要因の規模を考慮した区分で平均化処理する。【００４９】
図３は、図２に示したステップＳ２１０〜Ｓ２６０の処理によって得られるデータの例を示す図である。【００５０】
データ２１１は、Ｓ２１０で得られる車両データ（Ｘｉ）と評価データ（Ｙｊ）の関係を表す２次元グラフである。グラフの横軸は車両データ（Ｘｉ）の要素である軌道上の位置（ｐ）、縦軸はｊ番目の評価データ（Ｙｊ）を表す。【００５１】
データ２２１は、Ｓ２２０で得られる車両要因の評価データ（ＹＣｊ）で、前記データ２１１と同様の２次元グラフを表す。【００５２】
データ２４１は、Ｓ２３０およびＳ２４０で得られる評価データ（Ｙｊ）と車両要因の評価データ（ＹＣｊ）の差の２次元グラフで、位置（ｐ）に対するインフラ要因の評価データ（ＹＩｊ）を表す。【００５３】
データ２６１は、Ｓ２５０およびＳ２６０の移動平均処理によって得られるインフラ要因の評価データ（Ｆ（ＹＩｊ））を表す２次元グラフである。このグラフにおいて、評価データの高い値の位置にインフラ要因が存在する。【００５４】
図４に、実施例１における前記インフラ要因推定部３００の処理手順を説明するフローチャートを示す。以下、Ｓ２５０およびＳ２６０の移動平均処理によって得られるインフラ要因の評価データ（Ｆ（ＹＩｊ））を「インフラ要因の評価データＹＩｊ」として扱う。【００５５】
ステップＳ３１０では、前記インフラ要因抽出部２００の処理Ｓ２６０で抽出したインフラ要因の評価データ（ＹＩｊ）を取得する。【００５６】
ステップＳ３２０では、個別のインフラ要因を抽出するための評価データの閾値（ＹＩｊＬｉｍ）を入力する。【００５７】
ステップＳ３３０では、インフラ要因の評価データ（ＹＩｊ）が閾値（ＹＩｊＬｉｍ）未満であるか判定する。もし、閾値未満であれば、ステップＳ３４０へ、そうでなければ、ステップＳ３５０へ進む。【００５８】
ステップＳ３４０では、閾値未満となるインフラ要因の評価データ（ＹＩｊ）をゼロに設定する。この処理によって、インフラ要因の評価データから個別のインフラ要因を分離できる。【００５９】
ステップＳ３５０では、ステップＳ３４０で得られた評価データからゼロを超える位置範囲［ｐｋＭｉｎ，ｐｋＭａｘ］を抽出する。この位置範囲の評価データが個別のインフラ要因の評価データとなる。【００６０】
ステップＳ３６０では、ステップＳ３４０で得られた評価データからステップＳ３５０で取得した位置範囲［ｐｋＭｉｎ，ｐｋＭａｘ］の評価データを抽出し、個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ）として設定する。【００６１】
ステップＳ３７０では、個別のインフラ要因の特徴量を算出する。特徴量としては、代表位置（ｐｋ＝（ｐｋＭｉｎ＋ｐｋＭａｘ）／２）、サイズ（Δｐｋ＝ｐｋＭａｘ−ｐｋＭｉｎ）、評価データの最大値（ＹＩｊｋＭａｘ）、平均値（ＹＩｊｋＡｖｅ）がある。これらの特徴量は、個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ）の要素として追加する。【００６２】
ステップＳ３１０〜ステップＳ３７０の処理により、前記インフラ要因推定部３００において、前記入力装置から入力された閾値により分離された前記個別のインフラ要因の評価データを取得し、前記個別のインフラ要因の評価データの代表位置、サイズ、最大値、平均値を含む特徴量を演算し、前記特徴量を前記個別のインフラ要因の評価データの要素として追加する。【００６３】
図５は、図４のステップＳ３１０〜Ｓ３７０の処理によって得られるデータの例を示す図である。【００６４】
データ３１１は、前記インフラ要因抽出部２００の処理Ｓ２６０で得られるインフラ要因の評価データの２次元グラフである。グラフは、横軸がインフラ要因の位置（ｐ）および縦軸がインフラ要因の評価データを示す。【００６５】
データ３４１は、ステップＳ３１０〜Ｓ３４０によって得られる評価データの２次元グラフである。本グラフより、個別のインフラ要因は４個存在することが分かる。データ３６１は、４個のインフラ要因の中の３番目のインフラ要因の評価データを示す。【００６６】
データ３７１は、ステップＳ３５０〜Ｓ３７０によって得られる３番目のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊ３）およびその特徴量を示す。特徴量は、インフラ要因の代表位置（ｐｋ＝（ｐｋＭｉｎ＋ｐｋＭａｘ）／２）、サイズ（Δｐｋ＝ｐｋＭａｘ−ｐｋＭｉｎ）、評価データの最大値（ＹＩｊｋＭａｘ）、平均値（ＹＩｊｋＡｖｅ）がある。【００６７】
図６に、実施例１における前記インフラ要因ＤＢ構築部４００の処理手順を説明するフローチャートを示す。【００６８】
ステップＳ４１０では、前記インフラ要因推定部３００で算出される個別のインフラ要因のデータを取得する。取得するデータとしては、位置（ｐｋ）、時刻（ｔｋ）および評価データ（ＹＩｊｋ）がある。また、複数のインフラ要因が存在する場合は、順番に下記のステップを繰返す。【００６９】
ステップＳ４２０では、前記インフラ要因データベースに格納されているインフラ要因のデータを取得する。取得するデータは、ステップＳ４１０と同様に、位置（ｐｄ）、時刻（ｔｄ）および評価データ（ＹＩｊｄ）である。【００７０】
ステップＳ４３０では、ステップＳ４１０で取得したインフラ要因の位置（ｐｋ）とステップＳ４２０で取得したインフラ要因の位置（ｐｄ）を比較する。インフラ要因の位置が一致するものは同一インフラ要因（ｐｋ＝ｐｄ）、一致しないものは新規インフラ要因（ｐｋ≠ｐｄ）と判断する。また、前記インフラ要因データベースに存在するインフラ要因と同一位置のインフラ要因が、ステップＳ４１０で取得できなかった場合、撤去インフラ要因（ＹＩｊｋ（ｐｄ）＝０）と判断する。【００７１】
ステップＳ４４０では、ステップＳ４１０で取得したインフラ要因を新規インフラ要因として、インフラ要因データベースに追加する。【００７２】
ステップＳ４５０では、ステップＳ４１０で取得したインフラ要因を同一インフラ要因として、前記インフラ要因データベースに格納されている同一インフラ要因に追加する。【００７３】
ステップＳ４６０では、前記インフラ要因データベース内の撤去インフラ要因に対して、ステップＳ４１０で取得したインフラ要因の時刻（ｔｋ）に対応する評価データをゼロに設定する。【００７４】
ステップＳ４１０〜ステップＳ４６０の処理により、前記インフラ要因ＤＢ構築部４００において、前記インフラ要因推定部で取得した前記個別のインフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データと比較することにより、前記インフラ要因データベースに存在しない新規インフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに追加し、前記インフラ要因データベースに存在するインフラ要因と同一のインフラ要因の評価データを前記インフラ要因データベースに存在するインフラ要因の評価データとして追加し、前記インフラ要因データベースに存在するが、前記インフラ要因推定部で取得されない撤去インフラ要因の評価データをゼロに設定する。【００７５】
図７は、前記インフラ要因分析部５００の処理手順を説明するフローチャートである。【００７６】
ステップＳ５１０では、前記インフラ要因データベースに格納されているインフラ要因の全データを取得する。【００７７】
ステップＳ５２０では、ステップＳ５１０で取得したインフラ要因が新規インフラ要因か判定する。新規インフラ要因の場合はステップＳ５３０へ、そうでなければステップＳ５５０へ移動する。【００７８】
ステップＳ５３０では、ステップＳ５１０で取得した新規インフラ要因の情報（位置、サイズ、評価データなど）を前記出力装置５０に表示する。この処理により、課題となり得るインフラ要因を抽出し、調査すべきインフラ要因の範囲を特定する。【００７９】
ステップＳ５４０では、ステップＳ５３０で提示した新規インフラ要因の調査結果を入力装置４０から入力し、前記インフラ要因データベース内のインフラ要因の情報を追加、修正する。【００８０】
ステップＳ５５０では、ステップＳ５１０で取得したインフラ要因の評価データの時刻変化を算出する。評価データが時刻と共に増加する場合は、劣化インフラ要因としてステップＳ５６０へ、減少する場合は、撤去インフラ要因としてステップＳ５８０へ移動する。【００８１】
ステップＳ５６０では、ステップＳ５１０で取得した劣化インフラ要因の情報（位置、サイズ、評価データ、劣化情報、保守情報など）を前記出力装置５０に表示する。この処理で、インフラ要因の劣化を予測し、保守のタイミングを提示する。【００８２】
ステップＳ５７０では、ステップＳ５６０で提示した劣化インフラ要因の情報に対する対応結果を入力装置４０から入力し、前記インフラ要因データベース内の劣化インフラ要因の情報を追加、修正する。【００８３】
ステップＳ５８０では、ステップＳ５１０で取得した撤去インフラ要因の情報（位置、時刻、サイズ、評価データなど）を前記出力装置５０に表示する。この処理により、インフラ環境が変化しているインフラ要因を抽出し、調査すべきインフラ要因の範囲を特定する。【００８４】
ステップＳ５９０では、ステップＳ５８０で提示した撤去インフラ要因の情報に対する調査結果を入力装置４０から入力し、前記インフラ要因データベース内の撤去インフラ要因の情報を追加、修正する。【００８５】
ステップＳ５１０〜ステップＳ５９０の処理により、前記インフラ要因分析部５００において、前記インフラ要因データベースに格納されている個別のインフラ要因の評価データを分析し、新規インフラ要因、劣化インフラ要因、および撤去インフラ要因を判定し、場所、規模を含む新規インフラ要因に関する情報を前記出力装置に出力し、存在の有無、種類、名称、実測データを含む新規インフラ要因の調査結果を前記入力装置から入力して前記インフラ要因データベースに登録し、劣化状態、保守診断を含む劣化インフラ要因に関する情報を前記出力装置に出力し、劣化インフラ要因に対する対応結果を前記入力装置から入力して前記インフラ要因データベースに登録し、インフラ環境、保守を含む撤去インフラ要因に関する情報を前記出力装置に出力し、撤去インフラ要因の調査結果を前記入力装置から入力して前記インフラ要因データベースに登録する。【００８６】
図８に、実施例１における前記車両分析部６００の処理手順を説明するフローチャートを示す。【００８７】
ステップＳ６１０では、前記データ検出装置２０により、車両分析のための分析データ（ＸＡｉ，ＹＡｊ）を取得する。【００８８】
ステップＳ６２０では、前記インフラ要因データベースからステップＳ６１０で取得した分析データの位置（ｐＡ）に存在する全ての個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐＡ））を取得する。【００８９】
ステップＳ６３０では、ステップＳ６２０で取得した個別のインフラ要因の評価データから分析データの時刻（ｔＡ）における個別のインフラ要因の評価データ（ＹＩｊｋ（ｐＡ，ｔＡ））を算出する。【００９０】
ステップＳ６４０では、ステップＳ６３０で算出した全ての個別のインフラ要因の評価データを加算（ΣＹＩｊｋ（ｐＡ，ｔＡ））することにより、インフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）を算出する。このインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）を用いて、車両の分析（ステップＳ６５０）および管理（ステップＳ６６０）を実施する。【００９１】
ステップＳ６５１では、車両分析の処理で、ステップＳ６１０で取得した分析データ（ＹＡｊ）とステップＳ６４０で算出したインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）より、車両要因の分析用評価データ（ＹＡｊ−ＹＡＩｊ）を算出する。この処理により、インフラ要因を除外した車両要因のみに影響する評価データが得られる。【００９２】
ステップＳ６５２では、ステップＳ６５１で算出した車両要因の分析用評価データを用いて、車両状態を分析し、劣化および保守を評価する。【００９３】
ステップＳ６６１では、車両管理の処理で、ステップＳ６１０で取得した分析データ（ＹＡｊ）とステップＳ６４０で算出したインフラ要因の分析用評価データ（ＹＡＩｊ）より、分析データに対するインフラ要因の影響度（｜ＹＡＩｊ｜／｜ＹＡｊ｜）を算出する。この処理により、インフラ要因の影響が大きな場所が分かる。【００９４】
ステップＳ６６２では、ステップＳ６６１で算出したインフラ要因の影響度を用いて、軌道の状態に応じた車両の運行管理（速度、加速度など）および車両機器（空調、換気など）の稼働条件を調整する。これにより、車両および乗客の快適性および安全性を改善する。【００９５】
ステップＳ６１０〜ステップＳ６６０の処理により、前記車両分析部６００において、前記インフラ要因データベースに格納されている過去のインフラ要因の評価データからインフラ要因の分析用評価データを算出し、前記データ検出装置で測定した分析データと前記インフラ要因の分析用評価データから車両要因のみの影響を考慮して車両状態を分析し、前記分析データと前記インフラ要因の分析用評価データから前記分析データに対するインフラ要因の影響度を算出して、速度、加速度を含む走行位置ごとの運行管理および空調、換気を含む車両機器の稼働条件を調整する。【００９６】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１…鉄道車両、２…車体、３…台車、１０…レール、２０…データ検出装置、２１…車両データ検出部、２２…評価データ検出部、３０…状態監視分析装置、４０…入力装置、５０…出力装置、１００…車両要因推定部、２００…インフラ要因抽出部、３００…インフラ要因推定部、４００…インフラ要因ＤＢ構築部、５００…インフラ要因分析部、６００…車両分析部
【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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【手続補正書】
【提出日】令和3年2月3日(2021.2.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
更に、軌道状態（インフラ状態）を直接監視するセンサを設置し、センサにより計測したデータを考慮して異常現象を分析する方法も考えられるが、全軌道沿線の軌道状態（インフラ状態）を監視するセンサを設置するのは、高コストとなる課題がある。
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
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【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
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【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
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【国際調査報告】
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