電車に搭載された電車制御装置の状態を判定する制御データ収集評価装置であって、前記電車制御装置を電車搭載前にシミュレーションした結果であるシミュレーションデータ、および前記電車制御装置が搭載された電車が走行時に当該電車制御装置が記録したデータである実車データを蓄積するためのデータ蓄積部と、前記シミュレーションデータを取得し、前記データ蓄積部に蓄積させるシミュレーションデータ取得部と、前記実車データを取得し、前記データ蓄積部に蓄積させる実車データ取得部と、前記データ蓄積部から読み出した前記シミュレーションデータを特異値分解して第1の特徴量を求め、また、前記データ蓄積部から読み出した前記実車データを特異値分解して第2の特徴量を求める分析処理部と、前記第1の特徴量を第1のマハラノビス距離に変換し、前記第1のマハラノビス距離に基づいて前記電車制御装置の状態を判定するための異常判定閾値を設定し、また、前記第2の特徴量を第2のマハラノビス距離に変換し、前記第2のマハラノビス距離と前記異常判定閾値とを比較した結果に基づいて、前記電車制御装置の状態を判定するマハラノビス距離変換処理部と、を備えることを特徴とする制御データ収集評価装置。前記マハラノビス距離変換処理部は、前記第2のマハラノビス距離が前記異常判定閾値よりも小さいときは前記電車制御装置が正常動作していると判定し、前記第2のマハラノビス距離が前記異常判定閾値以上のときは前記電車制御装置が故障に近い状態にあると判定する、ことを特徴とする請求項1に記載の制御データ収集評価装置。前記シミュレーションデータおよび前記実車データを、U相またはV相またはW相のモータ電流のデータとする、ことを特徴とする請求項1または2に記載の制御データ収集評価装置。さらに、前記データ蓄積部が、前記電車制御装置を電車から取り出してシミュレーションした結果である検査時シミュレーションデータを蓄積する場合に、前記シミュレーションデータ取得部は、前記検査時シミュレーションデータを取得し、前記データ蓄積部に蓄積させ、前記分析処理部は、前記データ蓄積部から読み出した前記検査時シミュレーションデータを特異値分解して第3の特徴量を求め、前記マハラノビス距離変換処理部は、前記第3の特徴量を第3のマハラノビス距離に変換し、前記第3のマハラノビス距離と前記異常判定閾値とを比較した結果、前記第3のマハラノビス距離が前記異常判定閾値よりも小さいときは前記電車制御装置が正常動作していると判定し、前記第3のマハラノビス距離が前記異常判定閾値以上のときは前記電車制御装置が故障に近い状態にあると判定する、ことを特徴とする請求項1、2または3に記載の制御データ収集評価装置。前記検査時シミュレーションデータを、U相またはV相またはW相のモータ電流のデータとする、ことを特徴とする請求項4に記載の制御データ収集評価装置。電車に搭載された電車制御装置の状態を判定する制御データ収集評価装置における制御データ収集評価方法であって、前記制御データ収集評価装置が、前記電車制御装置を電車搭載前にシミュレーションした結果であるシミュレーションデータ、および前記電車制御装置が搭載された電車が走行時に当該電車制御装置が記録したデータである実車データを蓄積するためのデータ蓄積部、を備える場合に、前記シミュレーションデータを取得し、前記データ蓄積部に蓄積するシミュレーションデータ取得ステップと、前記データ蓄積部から読み出した前記シミュレーションデータを特異値分解して第1の特徴量を求める第1の分析処理ステップと、前記第1の特徴量を第1のマハラノビス距離に変換する第1のマハラノビス距離変換ステップと、前記第1のマハラノビス距離に基づいて前記電車制御装置の状態を判定するための異常判定閾値を設定する異常判定閾値設定ステップと、前記実車データを取得し、前記データ蓄積部に蓄積する実車データ取得ステップと、前記データ蓄積部から読み出した前記実車データを特異値分解して第2の特徴量を求める第2の分析処理ステップと、前記第2の特徴量を第2のマハラノビス距離に変換する第2のマハラノビス距離変換ステップと、前記第2のマハラノビス距離と前記異常判定閾値とを比較した結果に基づいて、前記電車制御装置の状態を判定する搭載時状態判定ステップと、を含むことを特徴とする制御データ収集評価方法。前記搭載時状態判定ステップでは、前記第2のマハラノビス距離が前記異常判定閾値よりも小さいときは前記電車制御装置が正常動作していると判定し、前記第2のマハラノビス距離が前記異常判定閾値以上のときは前記電車制御装置が故障に近い状態にあると判定する、ことを特徴とする請求項6に記載の制御データ収集評価方法。前記シミュレーションデータおよび前記実車データを、U相またはV相またはW相のモータ電流のデータとする、ことを特徴とする請求項6または7に記載の制御データ収集評価方法。前記データ蓄積部が、前記電車制御装置を電車から取り出してシミュレーションした結果である検査時シミュレーションデータを蓄積する場合に、さらに、前記検査時シミュレーションデータを取得し、前記データ蓄積部に蓄積する検査時シミュレーションデータ取得ステップと、前記検査時シミュレーションデータを特異値分解して第3の特徴量を求める第3の分析処理ステップと、前記第3の特徴量を第3のマハラノビス距離に変換する第3のマハラノビス距離変換ステップと、前記第3のマハラノビス距離と前記異常判定閾値とを比較した結果に基づいて、前記電車制御装置の状態を判定する検査時状態判定ステップと、を含み、前記検査時状態判定ステップでは、前記第3のマハラノビス距離が前記異常判定閾値よりも小さいときは前記電車制御装置が正常動作していると判定し、前記第3のマハラノビス距離が前記異常判定閾値以上のときは前記電車制御装置が故障に近い状態にあると判定する、ことを特徴とする請求項6、7または8に記載の制御データ収集評価方法。前記検査時シミュレーションデータを、U相またはV相またはW相のモータ電流のデータとする、ことを特徴とする請求項9に記載の制御データ収集評価方法。しかしながら、上記従来の技術によれば、電車制御装置について故障あり又はなしの状態は判断できるが、故障なしの状態において不具合の予兆を検知できない、すなわち、故障に近い状態かどうかは分からない、という問題があった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電車制御装置が故障に近い状態かどうかを判定可能な制御データ収集評価装置を得ることを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、電車に搭載された電車制御装置の状態を判定する制御データ収集評価装置であって、前記電車制御装置を電車搭載前にシミュレーションした結果であるシミュレーションデータ、および前記電車制御装置が搭載された電車が走行時に当該電車制御装置が記録したデータである実車データを蓄積するためのデータ蓄積部と、前記シミュレーションデータを取得し、前記データ蓄積部に蓄積させるシミュレーションデータ取得部と、前記実車データを取得し、前記データ蓄積部に蓄積させる実車データ取得部と、前記データ蓄積部から読み出した前記シミュレーションデータを特異値分解して第1の特徴量を求め、また、前記データ蓄積部から読み出した前記実車データを特異値分解して第2の特徴量を求める分析処理部と、前記第1の特徴量を第1のマハラノビス距離に変換し、前記第1のマハラノビス距離に基づいて前記電車制御装置の状態を判定するための異常判定閾値を設定し、また、前記第2の特徴量を第2のマハラノビス距離に変換し、前記第2のマハラノビス距離と前記異常判定閾値とを比較した結果に基づいて、前記電車制御装置の状態を判定するマハラノビス距離変換処理部と、を備えることを特徴とする。この発明によれば、電車制御装置が故障に近い状態かどうかを判定することができる、という効果を奏する。以下に、本発明にかかる制御データ収集評価装置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。実施の形態1.図1は、電車制御装置を搭載した電車および制御データ収集評価装置が設置された車両基地を示す図である。電車1が車両基地2へ戻ってきたとき、電車1に搭載された電車制御装置3が電車1走行時に記録したモータ電流等の実車データを、車両基地2に設置された制御データ収集評価装置4が取得する。制御データ収集評価装置4は、取得した実車データの分析処理を行い、電車制御装置3の不具合の予兆を検知、すなわち、故障に近い状態にあるかどうかを判定する。つぎに、制御データ収集評価装置4の構成について説明する。図2は、制御データ収集評価装置の構成例を示す図である。制御データ収集評価装置は、ゲートコントロールユニットGCU5と、主回路主機モデル7を組み込んだ高速シミュレータ6と、シミュレータホストパーソナルコンピュータPC8と、アナログ計測器9と、データ管理装置10と、を備える。制御データ収集評価装置4は、実車データから電車1に搭載された電車制御装置3の不具合の予兆を検知するほか、電車制御装置3単体でのシミュレーションを行い、シミュレーション対象の電車制御装置3GCU5の不具合の予兆を検知することが可能な構成となっている。GCU5は、シミュレーション対象の電車制御装置3であって、ここでは、VVVFVariableVoltageVariableFrequency制御装置とする。GCU5は、データ管理装置10から入力したTIMSTrainInformationManagementSystem伝送指令に基づいて、TIMS伝送指令に対応したゲートパルスを高速シミュレータ6に出力する。高速シミュレータ6は、高速演算処理を実施する計算機システム上に主回路主機モデル7を組み込んだシミュレーション装置である。高速シミュレータ6は、GCU5から入力したゲートパルスに応じて主回路主機モデル7のシミュレーションを実施し、シミュレーションの結果として主回路主機モデル7で処理されたモータ電流等のフィードバックデータをGCU5に出力する。主回路主機モデル7は、IPMIntelligentPowerModule等のパワーモジュールを含む主回路およびモータ等を含む主機を計算機システム上にモデル化したものである。シミュレータホストPC8は、高速シミュレータ6を起動する装置である。シミュレーションを行う際に一般的に用いられる装置である。アナログ計測器9は、GCU5から高速シミュレータ6へ出力されるゲートパルス、および高速シミュレータ6からGCU5へ出力されるモータ電流等のフィードバックデータを高速サンプリング例えば、10μsecでサンプリングするデータサンプリング部である。アナログ計測器9は、サンプリングしたデータをデータ管理装置10の要求に従いデータ管理装置10へ出力する。データ管理装置10は、あらかじめ設定した運転パターンをGCU5へTIMS伝送指令として出力する。また、TIMS伝送指令及びアナログ測定器9から入力したデータを連携、同期して蓄積し、蓄積したデータを分析処理することにより、GCU5の状態が、故障に近い状態かどうかを判定する。さらに、電車1に搭載された電車制御装置3から取得した実車データを前記アナログ測定器9から入力したデータと同等のデータ形式に変換して蓄積し、蓄積したデータを分析処理することにより、電車制御装置3の状態が、故障に近い状態かどうかを判定する。なお、従来同様、GCU5または電車制御装置3が正常な状態にある、もしくは故障の状態であると判定することも可能である。つぎに、データ管理装置10の構成について説明する。図3は、データ管理装置10の構成例を示す図である。データ管理装置10は、運転指令出力部12および機器情報収集部13を備えたシミュレーションデータ取得部11と、実車データ取得部14と、データ蓄積部15と、SVD処理部16と、マハラノビス距離変換処理部17と、を備える。シミュレーションデータ取得部11は、GCU5およびアナログ計測器9から取得したデータをシミュレーションデータとしてデータ蓄積部15に蓄積する。運転指令出力部12は、運転パターンに従って伝送指令としてTIMS伝送指令を作成し、TIMS伝送指令をGCU5へ出力する。機器情報収集部13は、アナログ計測器9でサンプリングされたデータを入力する。そして、取得したデータおよび運転指令出力部12から取得した運転パターンの時間同期処理を行い、CSV変換したデータをシミュレーションデータとしてデータ蓄積部15に蓄積する。実車データ取得部14は、電車1に搭載された電車制御装置3から実車データを取得し、前記シミュレーションデータと同等のデータ形式でデータ蓄積部15に蓄積する。電車制御装置3から実車データを取得する方法としては、無線通信によって実車データを受信する方法があるがこれに限定するものではない。例えば、電車制御装置3が保持する実車データを、記録メディアを介して実車データ取得部14が取得することも可能である。データ蓄積部15は、機器情報収集部13からのシミュレーションデータおよび実車データ取得部14からの実車データを蓄積する。SVD処理部16は、データ蓄積部15に蓄積されたデータを逐次解析することができる分析処理部である。ここでは、分析ツールであるSVDSingularValueDecompositionによる特異値分解を行い、分析結果として特徴量をマハラノビス距離変換処理部17へ出力する。マハラノビス距離変換処理部17は、取得した特徴量のデータをマハラノビス距離に変換し、求めたマハラノビス距離に基づいて、シミュレーションを実施したGCU5または電車1に搭載された電車制御装置3が故障に近い状態かどうかを判定する。つづいて、制御データ収集評価装置4が、電車1に搭載された電車制御装置3が故障に近い状態かどうかを判定する処理について説明する。図4は、制御データ収集評価装置4が、電車制御装置3の状態を判定する処理を示すフローチャートである。まず、制御データ収集評価装置4が、シミュレーションを実施し、シミュレーションの結果を分析処理して電車制御装置3が故障に近い状態かどうかを判定するときに用いる異常判定閾値を求めるまでの処理について説明する。まず、データ管理装置10では、運転指令出力部12が、GCU5に対して規定の運転パターンに従ってTIMS伝送指令を出力する。GCU5は、入力したTIMS伝送指令に対応したゲートパルスを高速シミュレータ6に出力する。高速シミュレータ6は、入力したゲートパルスに従ってシミュレーションを実施し、主回路主機モデル7で処理された実際の運転走行時を模擬したモータ電流等をGCU5へフィードバックデータとして出力する。GCU5は、TIMS伝送指令とモータ電流等のフィードバックデータから、制御上最適なゲートパルスを高速シミュレータ6へ出力する。このとき、アナログ計測部9は、GCU5から出力されたゲートパルスおよび高速シミュレータ6から出力されたモータ電流等のフィードバックデータを高速サンプリングする。そして、アナログ計測部9は、サンプリングしたデータをデータ管理装置10へ出力する。データ管理装置10では、機器情報収集部13が、アナログ計測器9がサンプリングしたデータを取り込む。つぎに、機器情報収集部13が、運転指令出力部12から取得した運転パターンのデータ、および自身で取り込んだデータを同期処理する。そして、同期データをCSV変換して、シミュレーションデータとしてデータ蓄積部15に出力して蓄積するステップS1。上記処理を運転パターンが終了するまで継続することにより、運転パターン終了後、データ蓄積部15には、運転パターンで定められた全運転期間のシミュレーションデータ運転パターン、ゲートパルスおよびモータ電流等のフィードバックデータが蓄積される。つぎに、データ管理装置10では、SVD処理部16が、データ蓄積部15からシミュレーションデータを読み出して特異値分解により分析処理するステップS2。具体的に、SVD処理部16が行う特異値分解について説明する。図5は、正常時の特異値マップの構成例を示す図である。一例としてU相モータ電流を示し、GCU5が正常であって故障に近い状態ではない場合について説明する。なお、以降の説明においてもU相モータ電流を用いるがこれに限定するものではなく、V相モータ電流、W相モータ電流を用いてもよい。特異値分解とは、特徴的な挙動を特徴成分として抽出可能な数学的手法の1つである。例えば、過去のデータから特徴的な波形成分を抽出して、新たに取得したデータ波形成分が特徴的な波形成分に対してどの程度近いのかを評価するものである。特徴成分を表す項目は多数あるが、ここでは、波形成分ごとのオフセット量を第一特徴量、波形成分ごとの形状のばらつきを第二特徴量として、2つの特徴量を用いて表す。図5において、特異値マップにマッピングされた点はそれぞれの波形成分の状態を示すものであり、大きく4つのグループに分離される。グループ1は力行時の非同期パルスモード波形のグループ、グループ2は力行時の同期パルスモード波形のグループ、グループ3はブレーキ時の同期パルスモード波形のグループ、グループ4はブレーキ時の非同期パルスモード波形のグループである。経過時間に対する軌跡について、グループ1および4では規則性は無いがグループ2および3ではある方向図5中に示す各矢印の方向に連続的に遷移する。この様に、GCU5が正常な状態では、特異値マップにマッピングされる点、すなわちU相モータ電流を表す波形成分は、いずれかのグループに含まれる。このとき、分布が安定しているグループ2、3を用いてGCU5の不具合の予兆を検知する。ここで、GCU5が故障に近い場合、このGCU5について取得したシミュレーションデータを分析処理したとき、特異値マップにどのようにマッピングされるかについて説明する。図6は、主回路主機モデル7にハンダクラックを想定した抵抗成分を組み込んだ図である。図6に示すように異常模擬として主回路部分にハンダクラックを想定した抵抗成分を組み込むと、シミュレーションの結果としてGCU5に出力されるモータ電流は正常時とは異なる波形を示す。また、図7は、主回路主機モデル7で異常模擬したときのシミュレーションの評価パラメータを示す図である。まず、大項目が運転域全体に示す内容で正常時のデータを取得し、つぎに、大項目が異常模擬に示す内容、すなわち、波形特性が異常変化したときの特徴量変化による異常把握を試行するため、ハンダクラックを模擬した50mΩの抵抗成分を用いて異常模擬のときのデータを取得する。図8は、データ蓄積部15に蓄積されているU相モータ電流の波形を示す図である。正常時に取得したデータ正常モデルと異常模擬時に取得したデータ異常モデルを示す。正常モデルと異常モデルの各波形を重ね合わせると、正常モデルと異常モデルでは図8に示す丸印の部分の波形が異なる。この場合、異常モデルについて特異値マップにマッピングすると、図9のBグループとして表すことができる。図9は、故障に近い状態の特異値マップの構成例を示す図である。例えば、図5に示すグループ2について、本来、GCU5が正常であればAグループの位置にマッピングされるべき点が、Aグループの位置から外れたBグループの位置にマッピングされている。ハンダクラックが生じたことにより、導通状態は保たれているが、抵抗値が変わったことにより取得したデータの波形に変化が発生すると考えられる。主回路主機モデル7で、抵抗値変化状態を作り、シミュレーションした結果、Bグループの位置にマッピングされることになる。この状態を、故障に近い状態として評価することができる。このように、SVD処理部16は、特異値分解した結果として特異値マップを作成し、GCU5が正常動作しているときは同一条件のデータをいずれかのグループ一定の範囲にマッピングする場合に、GCU5が正常に動作していないが故障に至っていないときのデータを、正常時にマッピングされるべきグループの付近にマッピングする。具体的には、GCU5が正常であればグループ2にマッピングされるべき点が、GCU5が故障に近い状態のときはグループ2付近にマッピングされる。図5に示す同期モードであるグループ2、3にマッピングされた場合、U相モータ電流の波形が過去のものと異なっていることを示すことから、GCU5が故障に近い状態にあると評価することができる。なお、評価する際には、同期モードであるグループ2および3を用いることとし、非同期モードであるグループ1および4では評価しない。なお、電車制御装置であるGCU5が故障状態にあるとき、U相モータ電流であれば、図8に示した異常モデルよりも形状が変形し、さらに1つ1つの波形において傾向性もなくなる。この場合、特異値マップにマッピングしても一定の範囲のグループには収まらず、特異値マップ全体に不規則にマッピングされることになる。このように、故障状態と故障に近い状態との間にも違いがあることから、制御データ収集評価装置において、電車制御装置であるGCU5が故障に近い状態にあるかどうかを評価することが可能となる。図4のフローチャートに戻って、つぎに、マハラノビス距離変換処理部17が、SVD処理部16で求められた特徴量第1の特徴量とするをマハラノビス距離第1のマハラノビス距離とするに変換するステップS3。そして、第1のマハラノビス距離に基づいて、電車制御装置3の状態を判定するための異常判定閾値を設定するステップS4。マハラノビス距離とは、統計学で用いられる距離であり、多変数間の相関に基づくものであり、多変量解析に用いられる。具体的には、グループとみなせるものは小さい距離、グループ外とみなせるものは大きな距離に変換する。特異値マップにおいて、正常時の特徴量分布に対してグループ外とみなせる特徴量はマハラノビス距離が大きな値を示すことから、正常時とは異なると判定することができる。図10は、マハラノビス距離変換処理部17における判定結果を示す図である。図9に示す特異値マップの各点をマハラノビス距離に変換したものを上段に、各点をマハラノビス距離の小さい順に並べたものを下段に示す。Bグループに示す異常モデル波のときは全てマハラノビス距離が20以上の値をとることから、例えば、異常判定閾値を10に設定することで異常が発生したことを検知することができる。このように、図8に示す程度の波形の違いであっても、マハラノビス距離に変換したときに大きな値の違いとなって表れることから、具体的な数値に基づいて、異常判定を行うことができる。制御データ収集評価装置4では、上記処理ステップS1~S4を、電車1に搭載する前のGCU5電車制御装置3について実施する。つづいて、制御データ収集評価装置4が、電車1に搭載された電車制御装置3から実車データを取得し、実車データを分析処理して電車制御装置3が故障に近い状態かどうかを判定するまでの処理について説明する。電車1が日常運行終了後、車両基地2に入庫すると、制御データ収集評価装置4では、実車データ取得部14が、電車1に搭載された電車制御装置3から実車データを取得する。実車データ取得部14は、取得した実車データをデータ蓄積部15に蓄積されているシミュレーションデータと同等のデータ形式に変換し、データ蓄積部15に蓄積するステップS5。制御データ収集評価装置4では、SVD処理部16が、データ蓄積部15から実車データを読み出して、特異値分解により分析処理するステップS6。具体的な処理については前述のステップS2のときと同様である。このとき、実車データから求めた特徴量を、第2の特徴量とする。制御データ収集評価装置4では、マハラノビス距離変換処理部17が、第2の特徴量をマハラノビス距離第2のマハラノビス距離とするに変換するステップS7。そして、このときの第2のマハラノビス距離と異常判定閾値とを比較して、電車1に搭載された電車制御装置3の状態を判定するステップS8。具体的に、マハラノビス距離変換処理部17は、第2のマハラノビス距離が異常判定閾値よりも小さいときは電車制御装置3が正常動作していると判定し、第2のマハラノビス距離が異常判定閾値以上のときは電車制御装置3が故障に近い状態にあると判定する。これにより、制御データ収集評価装置4では、電車1に搭載された電車制御装置3が正常な状態にあるかどうかを自動判定することができる。このように、制御データ収集評価装置4では、実車搭載前のシミュレーション時に求めたマハラノビス距離に基づいて設定した異常判定閾値に対して、日常運行時の実車データから求めたマハラノビス距離を比較することにより、電車1に搭載された電車制御装置3の不具合の予兆を検知することができる。以上説明したように、本実施の形態では、制御データ収集評価装置が、実車搭載前の電車制御装置をシミュレーションしたときの状態を正常時として、シミュレーションデータを分析処理して求めたマハラノビス距離から異常判定閾値を設定する。そして、日常運行される電車に搭載された電車制御装置から取得した実車データを分析処理して求めたマハラノビス距離と異常判定閾値とを比較して、電車に搭載された電車制御装置の状態を判定することとした。これにより、異常判定閾値と比較して、実車データから求めたマハラノビス距離が大きいときには、電車に搭載された電車制御装置の不具合の予兆を検知することができ、電車制御装置の状態を自動判定することができる。また、電車1に搭載した状態で電車制御装置3に不具合の予兆がないかどうかを把握することが可能となる。なお、異常判定閾値と実車データから求めた第2のマハラノビス距離とを比較する場合について説明したが、これに限定するものではない。例えば、シミュレーション時に求めた第1のマハラノビス距離と実車データから求めた第2のマハラノビス距離とを直接比較して、電車制御装置の状態を判定してもよい。この場合においても、2つのマハラノビス距離の大小関係から電車制御装置の状態を判定することができる。実施の形態2.実施の形態1では、制御データ収集評価装置4は、日常運行による走行時の実車データを取得して電車1に搭載された電車制御装置3の状態を判定した。一方、定期検査のため、3~4年毎に電車制御装置3を電車1から取り出すことがある。このとき、制御データ収集評価装置4では、取り出した電車制御装置3をGCU5図2参照として設定することにより、運用中の電車制御装置3について、実車搭載前に実施したシミュレーションと同じシミュレーション検査を行うことができる。制御データ収集評価装置4では、実施の形態1と同様、このときのシミュレーションから取得したシミュレーションデータを分析処理して特徴量第3の特徴量とするを求めて、さらにマハラノビス距離第3のマハラノビス距離とするを求める。そして、第3のマハラノビス距離と異常判定閾値とを比較することによって、取り出した電車制御装置3の状態を判定することができる。具体的に、マハラノビス距離変換処理部17は、第3のマハラノビス距離が異常判定閾値よりも小さいときは電車制御装置3が正常動作していると判定し、第3のマハラノビス距離が異常判定閾値以上のときは電車制御装置3が故障に近い状態にあると判定する。これにより、現在の電車制御装置3の状態を把握することができ、定期検査毎にシミュレーションを実施することで、従来では実施できなかった電車制御装置3のシミュレーションの履歴を取得することが可能となる。なお、実施の形態1と同様、電車搭載前のシミュレーション時に求めた第1のマハラノビス距離と、ここで求めた第3のマハラノビス距離とを直接比較して、電車制御装置の状態を判定してもよい。この場合においても、2つのマハラノビス距離の大小関係から電車制御装置の状態を判定することができる。