JP2018100010A - 車両用空調装置の状態評価方法 - Google Patents
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Abstract
Description
そこで、従来、鉄道車両用空調装置の故障の発生を診断もしくは事前に予測する技術として、例えば特許文献1や特許文献2に開示されている発明が提案されている。
また、上記特許文献2に開示されている技術は、鉄道車両の機器モニタリングデータに含まれる設定温度と測定された温度との差分を算出し、その機器に関する許容範囲情報を参照して、算出された差分の値が許容範囲を超えているか否かを判定し、許容範囲を超えた回数を機器ごとにカウントして、そのカウントされた回数が所定回数を超えた場合に、その空気調和装置が故障する可能性があると判断するというものである。
また、鉄道車両用空調装置は、ドアの開閉や乗車率等によって冷暖房の効き方に差異があり、車内温度が長時間に亘って設定温度を超える場合や短時間だけ車内温度が設定温度を超える場合などがある。そのため、上記特許文献2に開示されている発明のように、単に設定温度と測定された温度との差分が許容範囲を超えた回数をカウントして故障を判断する方法では、高精度の予測結果が得られないという課題がある。
鉄道車両に搭載されたデータ収集システムによって収集された車内実測温度情報を受信し記憶する第1ステップと、
記憶された車内実測温度情報および目標温度情報に基づいて、車内実測温度が目標温度を超えているサイクル時間を車両ごとに日単位で算出する第2ステップと、
前記サイクル時間を指標として車両用空調装置の状態を評価する第3ステップと、
を含むようにしたものである。
上記方法によれば、車内実測温度が目標温度を超えているサイクル時間という従来にない新しい指標を用いて車両用空調装置の状態を評価するため、ドアの開閉や乗車率等の条件の差異に影響されずに、精度の高い評価が可能となる。その結果、空調装置の故障発生を高い精度で事前に予測することができる。
前記第3ステップにおいては、前記第2ステップで算出されたサイクル時間および最大超過温度をパラメータとして標本をプロットしたグラフにおける主集団を内包する境界線を算出する処理と、算出された境界線と前記第2ステップで算出されたサイクル時間および最大超過温度とを比較して車両用空調装置の状態を評価する処理と、を実行するようにする。
主集団を内包する境界線を算出し、算出された境界線とサイクル時間および最大超過温度とを比較して車両用空調装置の状態を評価するようにしているので、サイクル時間と最大超過温度という2つの指標を用いて車両用空調装置の状態を評価するため、より精度の高い評価が可能となる。
このように、サイクル時間および最大超過温度が境界線を越えた回数を計数し、当該計数値が予め設定した所定回数よりも大きいか否か判定して異常を知らせる情報を出力することにより、比較的簡単な処理により故障の予兆の有無の判定を行うことができるとともに、判定結果および報知の信頼性を高めることができる。
このように、境界線を越えた回数の変化率を算出し、変化率が予め設定した所定値よりも大きいか否か判定して異常を知らせる情報を出力することにより、回数のみに基づいて判定する場合に比べていち早く異常の発生を報知することができる。
このように、目標温度または設定温度が変化している期間の車内実測温度情報を算出対象から外すことにより、判定の際のノイズとなる情報を除去することができるため、より精度の高い判定結果を出力することが可能となる。
本発明に係る車両用空調装置の状態評価方法は、走行中の列車の実測温度データに基づいて、各車両の空調装置の性能を把握し、装置の劣化具合から故障発生を予測するものである。そこで、予測に必要なデータの収集システムおよび該データ収集システムにより収集されたデータに基づいて空調装置の劣化具合を判定し報知する状態評価システムのハードウェア構成について、図1を用いて先ず説明する。
図1に示されているように、1編成の列車の各車両A,B,C……には、空調装置11A,11B,11C……およびその制御器(空調制御器)12A,12B,12C……が設けられている。本実施形態におけるデータ収集システム10は、列車に設けられているデータ伝送路13を利用して、各車両の空調制御器12A,12B,12C……から実測温度データを収集可能に構成されている。
各車両の室内温度は、車内機器の温度や外気温度の影響を直接受けない平均的な温度が望ましい。そのような温度としては、例えば各車両のほぼ中央の天井部に設けられている空調装置を構成する熱交換器(室内機)の空気取入れ口の近傍等の温度が考えられる。
次に、空調装置の状態評価システム20における境界線算出処理と空調劣化状態判定処理の詳細を、本発明を開発するに至った過程とともに説明する。
図2に、通常の営業列車における試験で得られた各種データの推移の一例を、横軸に時間をとって示した。図2は、外気の最高気温が36.7℃に達した7月の平日の5時〜17時の時間帯に走行した列車の任意の車両で取得したデータの推移を示すグラフである。図2のグラフにおいて、(A)は車内温度の推移、(B)は外気温度の推移、(C)はドアの開閉状態の推移をそれぞれ表わしている。空調装置の設定温度Tsは25℃とした。
図6は、図1に示す空調装置の状態評価システム20の境界線算出部23および判定処理部24によって実行される処理の手順を示すフローチャートである。なお、以下に説明する処理は、評価対象の列車の車両ごとに実行される。
ここで、境界線は、取得したデータ(標本)をフィルタリングした後、最大超過温度ΔTmaxおよびサイクル時間Tcycをパラメータとしてプロットしたグラフが、図5に示すような分布である場合には符号C1で示すような直線、図8に示すような分布である場合には、符号C1で示すような直線でも良いし、符号C2で示すような折れ線でも良い。なお、符号C3で示す線は、設計上許容できる最大温度である。図8は、空調制御が図5に示すものと異なる車両について得られた実測値をプロットしたものである。また、■は弱冷房車の実測値、◇は弱冷房車以外の車両の実測値である。
その後、ステップS10へ進んで、算出された値とステップS6で記憶装置に格納した境界線情報とを比較して、境界線を越えた回数を計数する(ステップS11)。そして、境界線を越えた回数(カウント値)が所定の回数以上であるか否か判定する(ステップS12)。ここで、境界線を越えた回数(カウント値)が所定の回数以上である(Yes)と判定すると、ステップS13へ移行してアラートを発信(もしくはアラームを発報)してから、ステップS17へ進んで判定結果を記憶装置に格納して当該処理を終了する。境界線を1度でも越えたらアラートを発信することも考えられるが、境界線を越えた回数が所定の回数以上となった場合にアラートを発信することで、報知の信頼性を高めることができる。
空調装置が故障する前であっても、空調装置の劣化が進むと冷房性能が低下し、同一の温度条件下においても、最大超過温度ΔTmaxが徐々に増加するとともにサイクル時間Tcycが徐々に長くなり、境界線を越える回数が次第に多くなる。また、空調装置の劣化が進むと、回数の変化率が次第に高くなると予想される。図6に示す空調装置の状態評価処理のフローチャートでは、図7(A)に示すように境界線を越える回数が次第に多くなって所定回数をオーバーするか、図7(B)に示すように回数の変化率が急に高くなって所定値をオーバーすると、アラートを発信するため、空調装置の故障の予兆を的確に捉えて異常の発生を報知することができる。
さらに、上記実施例では、本発明を車両用の空調装置の状態評価に適用した場合について説明したが、本発明は車両用の空調装置に限定されず、施設や建物などの空調装置にも利用することができる。
20 地上側装置(状態評価システム)
11A,11B,11C 空調装置
12A,12B,12C 空調制御器
13 データ伝送路
14A,14B,14C 伝送端末装置
15 中央端末装置
16 記録装置
17 送信ユニット
21 データ受信部
22 データ格納部
23 境界線算出部
24 判定処理部
25 結果格納部
26 アラート発信部
Claims (5)
- 鉄道車両に搭載されたデータ収集システムによって収集された車内実測温度情報を受信し記憶する第1ステップと、
記憶された車内実測温度情報および目標温度情報に基づいて、車内実測温度が目標温度を超えているサイクル時間を車両ごとに日単位で算出する第2ステップと、
前記サイクル時間を指標として車両用空調装置の状態を評価する第3ステップと、
を含むことを特徴とする車両用空調装置の状態評価方法。 - 前記第2ステップにおいては、算出されたサイクル時間内における最大の超過温度を車両ごとに日単位で算出する処理をさらに行い、
前記第3ステップにおいては、前記第2ステップで算出されたサイクル時間および最大超過温度をパラメータとして標本をプロットしたグラフにおける主集団を内包する境界線を算出する処理と、算出された境界線と前記第2ステップで算出されたサイクル時間および最大超過温度とを比較して車両用空調装置の状態を評価する処理と、を実行することを特徴とする請求項1に記載の車両用空調装置の状態評価方法。 - 前記車両用空調装置の状態を評価する処理においては、前記第2ステップで算出されたサイクル時間および最大超過温度が前記境界線を越えた回数を計数し、その計数値が予め設定した所定回数よりも大きいか否か判定し、計数値が予め設定した所定回数よりも大きい場合に異常を知らせる情報を出力することを特徴とする請求項2に記載の車両用空調装置の状態評価方法。
- 前記車両用空調装置の状態を評価する処理においては、前記境界線を越えた回数の変化率を算出し、当該変化率が予め設定した所定値よりも大きいか否か判定し、変化率が予め設定した所定回数よりも大きい場合に異常を知らせる情報を出力することを特徴とする請求項3に記載の車両用空調装置の状態評価方法。
- 前記第2ステップにおいては、当該ステップで算出されたサイクル時間内において目標温度または設定温度が変化している期間の車内実測温度情報を算出対象から外し、当該ステップで算出されたサイクル時間内において目標温度または設定温度が変化していない期間の車内実測温度情報に基づいて最大超過温度を算出し、前記境界線との比較を行うことを特徴とする請求項2〜4のいずれかに記載の車両用空調装置の状態評価方法。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020185974A (ja) * | 2019-05-17 | 2020-11-19 | 株式会社東芝 | 車両用空調装置の診断装置及び診断方法 |
WO2020261522A1 (ja) * | 2019-06-27 | 2020-12-30 | 三菱電機株式会社 | 劣化診断装置、劣化診断システムおよび劣化診断方法 |
CN112817834A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-18 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | 数据表评估方法及装置 |
KR20210132351A (ko) * | 2020-04-27 | 2021-11-04 | 주식회사 글로비즈 | 철도 차량의 공조 장치의 진단 방법 및 시스템 |
JP2021187321A (ja) * | 2020-05-29 | 2021-12-13 | 八幡電気産業株式会社 | 鉄道車両の監視システム、鉄道車両、監視装置、及びプログラム |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007083872A (ja) * | 2005-09-22 | 2007-04-05 | Mitsubishi Electric Corp | 鉄道車両用空気調和システム |
JP2009018770A (ja) * | 2007-07-13 | 2009-01-29 | Central Japan Railway Co | 機器モニタリングデータ解析システム |
US20110071722A1 (en) * | 2008-06-11 | 2011-03-24 | Mitsubishi Electric Corporation | Air conditioner for vehicle, and system and method of vehicle air-conditioning management |
JP2013248977A (ja) * | 2012-05-31 | 2013-12-12 | Mitsubishi Electric Corp | 車両用空調装置管理システム |
-
2016
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007083872A (ja) * | 2005-09-22 | 2007-04-05 | Mitsubishi Electric Corp | 鉄道車両用空気調和システム |
JP2009018770A (ja) * | 2007-07-13 | 2009-01-29 | Central Japan Railway Co | 機器モニタリングデータ解析システム |
US20110071722A1 (en) * | 2008-06-11 | 2011-03-24 | Mitsubishi Electric Corporation | Air conditioner for vehicle, and system and method of vehicle air-conditioning management |
JP2013248977A (ja) * | 2012-05-31 | 2013-12-12 | Mitsubishi Electric Corp | 車両用空調装置管理システム |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020185974A (ja) * | 2019-05-17 | 2020-11-19 | 株式会社東芝 | 車両用空調装置の診断装置及び診断方法 |
JP7240248B2 (ja) | 2019-05-17 | 2023-03-15 | 株式会社東芝 | 車両用空調装置の診断装置及び診断方法 |
WO2020261522A1 (ja) * | 2019-06-27 | 2020-12-30 | 三菱電機株式会社 | 劣化診断装置、劣化診断システムおよび劣化診断方法 |
JPWO2020261522A1 (ja) * | 2019-06-27 | 2021-11-25 | 三菱電機株式会社 | 劣化診断装置、劣化診断システムおよび劣化診断方法 |
JP7076643B2 (ja) | 2019-06-27 | 2022-05-27 | 三菱電機株式会社 | 劣化診断装置、劣化診断システムおよび劣化診断方法 |
KR20210132351A (ko) * | 2020-04-27 | 2021-11-04 | 주식회사 글로비즈 | 철도 차량의 공조 장치의 진단 방법 및 시스템 |
KR102336873B1 (ko) * | 2020-04-27 | 2021-12-08 | 주식회사 글로비즈 | 철도 차량의 공조 장치의 진단 방법 및 시스템 |
JP2021187321A (ja) * | 2020-05-29 | 2021-12-13 | 八幡電気産業株式会社 | 鉄道車両の監視システム、鉄道車両、監視装置、及びプログラム |
JP7475651B2 (ja) | 2020-05-29 | 2024-04-30 | 八幡電気産業株式会社 | 鉄道車両の監視システム、鉄道車両、監視装置、及びプログラム |
CN112817834A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-18 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | 数据表评估方法及装置 |
CN112817834B (zh) * | 2021-01-22 | 2022-11-01 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | 数据表评估方法及装置 |
Also Published As
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