伝送指令に従って電車制御装置が出力するゲートパルスと、前記ゲートパルスに基づいてシミュレーションを実施したシミュレーション装置が前記電車制御装置へ出力するフィードバックデータと、を収集して解析する制御データ収集評価装置であって、前記ゲートパルスおよび前記フィードバックデータをサンプリングするデータサンプリング部と、前記電車制御装置へ前記伝送指令を出力し、また、前記データサンプリング部で高速サンプリングされたデータを取得して解析するデータ管理装置と、を備え、前記データ管理装置が、規定の運転パターンに従って前記伝送指令を出力し、また、当該運転パターンと前記データサンプリング部から入力したサンプリングされたデータとの同期を取って機器トレースデータとして取りまとめるデータ取得部と、前記運転パターンで定められた期間の機器トレースデータを蓄積するデータ蓄積部と、前記機器トレースデータを特異値分解し、前記電車制御装置の状態を解析するデータ解析部と、を備え、前記データ解析部は、特異値分解した結果として特異値マップを作成し、前記電車制御装置が正常動作しているときは同一条件のデータを一定の範囲にマッピングする場合に、当該電車制御装置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、前記一定の範囲の付近にマッピングする、ことを特徴とする制御データ収集評価装置。前記データ解析部は、前記機器トレースデータのうち、U相モータ電流のデータを用いて解析を行う、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。前記データ管理装置は、さらに、前記データ蓄積部から機器トレースデータを読み出し、繰り返し再現する処理を行うデータ再生部、を備え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。電車制御装置が出力するゲートパルスと、シミュレーション装置が出力するフィードバックデータと、を収集して解析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、データサンプリング部と、データ管理装置と、を備える場合に、前記データ管理装置が、前記電車制御装置へ規定の運転パターンに従って伝送指令を出力する伝送指令出力ステップと、前記電車制御装置が、伝送指令に従って前記シミュレーション装置へゲートパルスを出力するゲートパルス出力ステップと、前記シミュレーション装置が、前記ゲートパルスに基づいてシミュレーションを実施した結果として前記電車制御装置へフィードバックデータを出力するフィードバックデータ出力ステップと、前記データサンプリング部が、前記ゲートパルスおよび前記フィードバックデータをサンプリングするサンプリングステップと、前記データ管理装置が、前記運転パターンとサンプリングされたデータの同期を取る取得データ同期ステップと、前記データ管理装置が、前記取得データ同期ステップで同期が取れたデータを機器トレースデータとして蓄積するデータ蓄積ステップと、前記データ管理装置が、前記機器トレースデータを特異値分解により解析する解析ステップと、前記データ管理装置が、前記解析ステップにおける解析結果を特異値マップとして表示する特異値マップ表示ステップと、を含み、前記特異値マップ表示ステップでは、前記電車制御装置が正常動作しているときは同一条件のデータを一定の範囲にマッピングする場合に、当該電車制御装置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、前記一定の範囲の付近にマッピングする、ことを特徴とする制御データ収集評価方法。前記解析ステップでは、前記機器トレースデータのうち、U相モータ電流のデータを用いて解析を行う、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方法。さらに、前記データ蓄積ステップにおいて蓄積された機器トレースデータを読み出し、繰り返し再現する処理を行うデータ再生ステップ、を含むことを特徴とする請求項4または5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評価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、伝送指令に従って電車制御装置が出力するゲートパルスと、前記ゲートパルスに基づいてシミュレーションを実施したシミュレーション装置が前記電車制御装置へ出力するフィードバックデータと、を収集して解析する制御データ収集評価装置であって、前記ゲートパルスおよび前記フィードバックデータをサンプリングするデータサンプリング部と、前記電車制御装置へ前記伝送指令を出力し、また、前記データサンプリング部で高速サンプリングされたデータを取得して解析するデータ管理装置と、を備え、前記データ管理装置が、規定の運転パターンに従って前記伝送指令を出力し、また、当該運転パターンと前記データサンプリング部から入力したサンプリングされたデータとの同期を取って機器トレースデータとして取りまとめるデータ取得部と、前記運転パターンで定められた期間の機器トレースデータを蓄積するデータ蓄積部と、前記機器トレースデータを特異値分解し、前記電車制御装置の状態を解析するデータ解析部と、を備え、前記データ解析部は、特異値分解した結果として特異値マップを作成し、前記電車制御装置が正常動作しているときは同一条件のデータを一定の範囲にマッピングする場合に、当該電車制御装置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、前記一定の範囲の付近にマッピングする、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評価することができる、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.図1は、本実施の形態に係る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GCU1と、主回路主機モデル3を組み込んだ高速シミュレータ2と、シミュレータホストパーソナルコンピュータPC4と、アナログ計測器5と、データ管理装置6と、表示部7と、入力部8と、を備える。なお、GCU1、高速シミュレータ2、シミュレータホストPC4およびアナログ計測器5でVVVF稼動試験設備10を構成する。GCU1は、電車制御装置であって、ここでは、VVVFVariableVoltageVariableFrequency制御装置とする。GCU1は、データ管理装置6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2に出力する。高速シミュレータ2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3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2は、GCU1から入力したゲートパルスに応じて主回路主機モデル3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3で処理されたモータ電流等のフィードバックデータをGCU1に出力する。主回路主機モデル3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PC4は、高速シミュレータ2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5は、GCU1から高速シミュレータ2へ出力されるゲートパルス、および高速シミュレータ2からGCU1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5は、サンプリングしたデータをデータ管理装置6の要求に従いデータ管理装置6へ出力する。データ管理装置6は、あらかじめ設定した運転パターンを入力部8の出力指示に従ってGCU1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5から入力したデータを連携、同期して蓄積し、蓄積したデータを解析することにより、GCU1の状態が、例えば故障に近い状態かどうかを評価する。なお、従来同様、GCU1が正常な状態にある、または故障の状態であると評価することも可能である。表示部7は、パーソナルコンピュータ等におけるモニタであり、運転パターンの出力を促す画面、データ管理装置6で解析された結果等を表示する。入力部8は、パーソナルコンピュータ等におけるキーボードやマウスであり、データ管理装置6へ運転パターンの設定、運転パターンの出力、結果表示の設定等を受け付ける。つぎに、データ管理装置6の構成について説明する。図2は、データ管理装置6の構成例を示す図である。データ管理装置6は、運転指令制御部61と、機器情報収集制御部62と、VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63と、情報連携部64と、VVVF稼動試験設備データベースDB65と、VVVF稼動試験設備データプレイバック部66と、DynamicSVD解析処理部67と、を備える。運転指令制御部61は、入力部8等から出力指示された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RS485インタフェースによりGCU1へ出力する。なお、RS485インタフェースは一例であり、他の規格を用いることも可能である。機器情報収集制御部62は、アナログ計測器5でサンプリングされたデータをUSBインタフェースにより入力する。なお、USBインタフェースは一例であり、他の規格を用いることも可能である。VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63は、データ取得環境専用のマンマシンインタフェースである。運転指令制御部61からの運転パターン、および機器情報収集制御部62で入力したアナログ計測器5からのデータの時間同期処理を行う。情報連携部64は、VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63で同期を取ったデータをCSV変換して、このデータを機器トレースデータとしてVVVF稼動試験設備DB65に蓄積する。なお、データ管理装置6では、運転指令制御部61、機器情報収集制御部62、VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63および情報連携部64をまとめて、後述する解析に必要なデータを取得するためのデータ取得部として表すことができる。VVVF稼動試験設備DB65は、機器トレースデータを蓄積するためのデータ蓄積部である。VVVF稼動試験設備データプレイバック部66は、VVVF稼動試験設備DB65に蓄積された機器トレースデータに基づいて、運転シミュレーション開始から終了まで再現処理するデータ再生部である。再現処理の結果は、表示部7等に表示することができる。DynamicSVD解析処理部67は、機器トレースデータを逐次解析することができるデータ解析部である。ここでは、分析ツールであるSVDSingularValueDecompositionによる特異値分解を行い、解析結果を表示部7等に表示することができる。このように、データ管理装置6は、データ取得部運転指令制御部61、機器情報収集制御部62、VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63、情報連携部64、データ蓄積部VVVF稼動試験設備DB65、データ再生部VVVF稼動試験設備データプレイバック部66、およびデータ解析部DynamicSVD解析処理部67という構成として表すことができる。つづいて、制御データ収集評価装置において、シミュレーションを実施し、シミュレーションの結果を解析して電車制御装置GCU1が故障に近い状態かどうかを評価する動作について説明する。図3は、電車制御装置GCU1が故障に近い状態かどうかを評価する動作のフローチャートである。まず、データ管理装置6では、運転指令制御部61が、GCU1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ステップS1。図4は、運転パターンの構成例を示す図である。運転パターンは、1.ノッチ操作と、2.ブレーキ操作と、3.力行トルク演算値応答Nと、4.ブレーキトルク演算値応答Nと、5.速度km/hと、から表現される。高速度走行域までを試験するための運転パターン力行→惰行→ブレーキを示すものである。ここに示す運転パターンは、予め設定されているものを選択してもよく、また、入力部8から運転パターン設定専用画面等を用いて設定変更されたものでもよい。GCU1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2に出力するステップS2。ゲートパルスの形状については特に図示しないが、図4に示す運転パターンをRS485データ上にビット形式等で表すものである。高速シミュレータ2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3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GCU1へフィードバックデータとして出力するステップS3。GCU1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2へ出力する。このとき、アナログ計測部5は、GCU1から出力されたゲートパルスおよび高速シミュレータ2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ステップS4。そして、アナログ計測部5は、サンプリングしたデータをデータ管理装置6へ出力する。データ管理装置6では、機器情報収集制御部62が、アナログ計測器5がサンプリングしたデータを取り込む。つぎに、VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63が、運転指令制御部61から取得した運転パターンのデータ、および機器情報収集制御部62で取り込んだデータを同期処理するステップS5。そして、情報連携部64が、VVVF稼動試験設備データ収集インタフェース部63の同期データをCSV変換して、機器トレースデータとしてVVVF稼動試験設備DB65に出力して蓄積するステップS6。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、VVVF稼動試験設備DB65には、運転パターンで定められた全運転期間の機器トレース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。ここで、VVVF稼動試験設備DB65に蓄積されている機器トレースデータについて説明する。図5は、VVVF稼動試験設備DB65に蓄積された機器トレースデータの構成例を示す図である。機器トレースデータは、1.FC電圧Vと、2.架線電圧Vと、3.U相モータ電流Aと、4.U相ゲートパルスVと、5.パルスモードと、から構成される。横軸は時間を示し、縦軸は各項目の値を示す。なお、パルスモードについては、非同期=0V、3パルス=6V、1パルス=9Vとする。1.FC電圧V、2.架線電圧Vおよび3.U相モータ電流Aは高速シミュレータ2からのフィードバックデータ、4.U相ゲートパルスVはGCU1からのゲートパルスであって、機器情報収集制御部62から取得したデータである。また、5.パルスモードは運転指令制御部61から取得したデータである。この様に、VVVF稼動試験設備DB65には、時間軸を合わせた状態で各データが蓄積されている。なお、アナログ計測器5では高速サンプリングをしていることから、実際には図5に示すものより各データを詳細に表すことができる。一例として、U相モータ電流について説明する。図6は、U相モータ電流の波形を示す図である。図5に示すものと同等であるが、図6では100msecの期間のデータを表している。そのため、1つ1つの波形の形状まで確認することが可能となる。つぎに、データ管理装置6では、VVVF稼動試験設備データプレイバック部66が、VVVF稼動試験設備DB65に蓄積されている運転開始から終了までの機器トレースデータを再現し、表示部7にトレンド表示のイメージで表示する。具体的には、図5に示すデータと同等の内容を表示する。VVVF稼動試験設備データプレイバック部66では、蓄積されている機器トレースデータを繰り返し再現することができる。また、DynamicSVD解析処理部67は、機器トレースデータを特異値分解により解析するステップS7。そして、DynamicSVD解析処理部67は、解析した結果特異値マップを表示部7に表示するステップS8。なお、DynamicSVD解析処理部67が解析を行う場合、VVVF稼動試験設備データプレイバック部66において対象の機器トレースデータを再現している必要はない。すなわち、DynamicSVD解析処理部67では、VVVF稼動試験設備データプレイバック部66を経由して、VVVF稼動試験設備DB65に蓄積されている機器トレースデータを読み出して解析してもよい。ここで、DynamicSVD解析処理部67が特異値分解を行った結果である特異値マップについて説明する。図7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、GCU1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。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7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。1グループは力行時の非同期パルスモード波形のグループであって、速度が14→26km/h非同期のときを示す。2グループは力行時の同期パルスモード波形のグループであって、速度が28→90km/h同期のときを示す。3グループはブレーキ時の同期パルスモード波形のグループであって、速度が90→51km/h同期のときを示す。4グループ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って、速度が50→14km/h非同期のときを示す。経過時間に対する軌跡について、1及び4グループでは規則性は無いが2及び3グループではある方向図7中に示す各矢印の方向に連続的に遷移する。この様に、GCU1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。図7に示す各グループにおける代表波形と特異値マップ上のマッピングの対応について、図8~図11を用いて説明する。図8は、力行時非同期のときの波形および特異値を示す図である。左側のグラフの丸で囲んだ部分の波形を特異値マップに表したとき、右図の特異値マップの大きな丸のところにマッピングされることを示す。ここでは速度14km/h時のものを示すが、例えば、速度を上げた場合でも図7の1グループに示すように特異値マップにマッピングされる点の軌跡に傾向性は無く、ばらついてしまう。図9は、力行時同期のときの波形および特異値を示す図である。図8同様、左側のグラフの丸で囲んだ部分の波形を特異値マップに表したとき、右図の特異値マップの大きな丸のところにマッピングされることを示す。ここでは速度が28km/hから32km/h、35km/h、90km/hと速くなるに従って、特異値マップの点が図7の2グループの矢印で示す遷移をしている。図10は、ブレーキ時同期のときの波形および特異値を示す図である。図8同様、左側のグラフの丸で囲んだ部分の波形を特異値マップに表したとき、右図の特異値マップの大きな丸のところにマッピングされることを示す。ここでは速度が90km/hから58km/h、55km/hと遅くなるに従って、特異値マップの点が図7の3グループの矢印で示す遷移をしている。図11は、ブレーキ時非同期のときの波形および特異値を示す図である。図8同様、左側のグラフの丸で囲んだ部分の波形を特異値マップに表したとき、右図の特異値マップの大きな丸のところにマッピングされることを示す。ここでは速度が50km/hから14km/hと遅くなるに従って、特異値マップの点が図7の4グループに示すように特異値マップにマッピングされる点の軌跡に傾向性は無く、ばらついてしまう。つぎに、GCU1が故障に近い場合、このGCU1について取得した機器トレースデータを解析したとき、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12は、VVVF稼動試験設備DB65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。一例として、このときの速度は54km/hとする。横軸の時間軸が短い時間のときは、U相モータの電流波形を図6に示すように1つ1つの波形を表すことができる。ここで、図12に示すように各波形を重ね合わせると、2つの正常モデルではほとんど同じ形状をしているが、異常モデルについては図12に示す丸印の部分が2つの正常モデルの波形と異なる。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13の5グループとして表すことができる。図13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。本来、GCU1が正常であれば2グループにマッピングされるべき点が、2グループから外れた5グループに示すところにマッピングされている。故障に近い状態としては、例えば、U相モータ電流等、データを取得している回路中に発生しているハンダクラック等の要因が考えられる。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3で、抵抗値変化状態を作り、シミュレーションした結果の波形である。このように、DynamicSVD解析処理部67は、特異値分解した結果として特異値マップを作成し、GCU1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、GCU1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、GCU1が正常であれば2グループにマッピングされるべき点が、GCU1が故障に近い状態のときは2グループ付近の5グループにマッピングされる。図7に示す同期モードである2及び3グループ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、GCU1すなわち電車制御装置が故障に近い状態にあると評価することができる。非同期モードでは評価しない。なお、電車制御装置であるGCU1が故障状態にあるとき、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。U相モータ電流であれば、図12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GCU1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。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において、アナログ計測器5が、GCU1から出力されたゲートパルスおよび高速シミュレータ2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し、データ管理装置6が、高速サンプリングしたデータを、運転パターンのデータとともに同期を取って機器トレースデータとして蓄積する。そして、データ管理装置6において、DynamicSVD解析を行って特異値マップに表示することとした。これにより、解析されたデータが過去のデータで表されたグループから外れてそのグループ付近にマッピングされた場合には、過去のデータとの間に何らかの違いがあることを示すことから、シミュレーションの結果として、電車制御装置であるGCU1の不具合の予兆を検知、すなわち、電車制御装置であるGCU1が故障に近い状態にあると評価することができる。なお、電車制御装置の場合について説明したが、これに限定するものではなく、VVVF方式の制御装置を使用するものであれば他の分野についても適用可能である。