JP7232017B2 - Train information processing device and train information processing method - Google Patents
Train information processing device and train information processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7232017B2 JP7232017B2 JP2018216811A JP2018216811A JP7232017B2 JP 7232017 B2 JP7232017 B2 JP 7232017B2 JP 2018216811 A JP2018216811 A JP 2018216811A JP 2018216811 A JP2018216811 A JP 2018216811A JP 7232017 B2 JP7232017 B2 JP 7232017B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- model
- vehicle
- train
- braking force
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Description
本発明の実施形態は、列車情報処理装置および列車情報処理方法に関する。 TECHNICAL FIELD Embodiments of the present invention relate to a train information processing device and a train information processing method.
列車を駆動するモーターの効率を速度及び出力に応じて示す効率マップが一般に知られている。この効率マップは運転の効率化に用いられている。ところが、効率マップはモーターの仕様から生成され、列車の走行時の特性は明らかではなかった。このため、列車の走行時における特性を統計データに基づき図表化する列車情報処理装置が求められている。 Efficiency maps are generally known that show the efficiency of a motor driving a train as a function of speed and power. This efficiency map is used to improve driving efficiency. However, the efficiency map was generated from the specifications of the motor, and the characteristics during running of the train were not clear. Therefore, there is a demand for a train information processing apparatus that charts the characteristics of trains during running based on statistical data.
本発明が解決しようとする課題は、列車の走行時における特性を統計データに基づき図表化可能な列車情報処理装置および列車情報処理方法を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a train information processing apparatus and a train information processing method that can chart the characteristics of trains during running based on statistical data.
本実施形態に係る列車情報処理装置は、記憶部と、モデル生成部と、表示制御部とを備える。記憶部は、列車の走行時の特性を示す目的変数に関する情報を複数の時断面において記憶する。モデル生成部は、記憶部に記憶される目的変数に関する説明変数の情報を用いた目的変数のモデルを生成する。表示制御部は、モデルを表示部に表示する。 A train information processing apparatus according to this embodiment includes a storage unit, a model generation unit, and a display control unit. The storage unit stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices. The model generating unit generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit. The display control unit displays the model on the display unit.
以下、本発明の実施形態に係る列車情報処理装置および列車情報処理方法について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、本発明の実施形態の一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。 Hereinafter, a train information processing device and a train information processing method according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The embodiments shown below are examples of embodiments of the present invention, and the present invention should not be construed as being limited to these embodiments. In addition, in the drawings referred to in this embodiment, the same reference numerals or similar reference numerals are given to the same portions or portions having similar functions, and repeated description thereof may be omitted. Also, the dimensional ratios in the drawings may differ from the actual ratios for convenience of explanation, and some of the configurations may be omitted from the drawings.
図１は、列車情報処理装置１の構成を示すブロック図である。列車情報処理装置１は、モデルに基づく列車の状態を判定又は表示する装置であり、記憶部１０と、情報処理部２０と、表示部３０と、操作部４０と、を備えて構成されている。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the train
記憶部１０は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。また、記憶部１０は、クラウドコンピューティング技術により複数の装置に分散して情報を記憶するものであってもよい。記憶部１０は、統計データとして、列車の走行時の特性を示す目的変数に関する情報などを複数の時断面において記憶する。目的変数は、編成又は車両毎の引張力、ブレーキ力、エネルギー効率、及び制動効率などに関する変数である。記憶部１０は、情報処理部２０の処理プログラムを記憶している。記憶部１０の詳細は後述する。
The
情報処理部２０は、例えばプロセッサを含んで構成され、記憶部１０に記憶される説明変数の情報を用いて、目的変数のモデルを生成する。また、情報処理部２０は、生成したモデルに基づき、列車の状態を判定する。さらにまた、情報処理部２０は、生成したモデルのモデル形状の画像を生成する。情報処理部２０の詳細も後述する。
The
表示部３０は、例えばモニターであり、情報処理部２０から供給される画像データに基づく画像を表示する。この表示部３０は、例えばモデル形状の画像、モデルにより演算された目的変数の値をグラフとして示す画像などを表示する。
The
操作部４０は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して情報処理部２０に出力する。例えば、操作部４０は、列車の異常が通知された場合、起点となった異常発報と、その点検記録を表示部３０の画面インターフェース（Ｉ／Ｆ）などを介して入力する。また、操作部４０は、モデルの作成、表示、判定方法、再作成などの操作者の指示を入力する。
The
ここで、記憶部１０の構成をより詳細に説明する。記憶部１０は、車両データ記憶部１０ａと、アセットデータ記憶部１０ｂと、調査結果記録データ記憶部１０ｃと、モデル記憶部ｄと、を有する。ここで時断面は、時間経過においての離散的な時点を意味する。
Here, the configuration of the
車両データ記憶部１０ａは、列車収集データを記憶している。すなわち、車両データ記憶部１０ａは、複数の時断面における列車又は編成の重量、速度、加速度、消費電力、走行位置、力行ノッチ情報、ブレーキノッチ情報、架線電流、及び架線電圧と、走行抵抗、勾配抵抗、曲線抵抗などに関する情報を記憶する。特にモデル生成に関する情報として、編成要求引張力、編成消費電力、基準編成要求引張力、車両要求引張力、編成要求空制ブレーキ力、編成要求電制ブレーキ力、編成重量、車両要求空制ブレーキ力、車両要求電制ブレーキ力、編成加速度、編成制動力、編成要求空制制動力、編成要求電制制動力、編成回生電力、車両要求空制制動力、車両要求空制制動力、車両回生電力などを記憶する。また、車両データ記憶部１０ａは、路線の位置ごとの勾配情報、曲半径を含む曲線情報、トンネルの有無などの路線データも記憶する。
The vehicle
アセットデータ記憶部１０ｂは、列車装置の変更に関する情報を記憶する。アセットデータ記憶部１０ｂは、例えば編成毎の電車の点検、整備と、列車運行に関係する設備の更新などの記録を記憶する。
The asset
調査結果記録データ記憶部１０ｃは、後述の判定部２０４により異常判定がされた場合に、異常判定と列車情報とを関連付けて記憶する。調査結果記録データ記憶部１０ｃは、例えば、異常情報と、異常が発生した状況、例えば加速度、速度、走行地点、消費電力、架線電流、架線電圧、ノッチ情報などを関連付けて記憶する。また、調査結果記録データ記憶部１０ｃは、異常情報と、調査員の調査結果も関連付けて記憶する。これにより、例えば、異常判定がされたけど、調査結果は問題なしであった情報なども記憶され、誤判定の低減に用いられる。
The investigation result recording
生成モデル記憶部１０ｄは、後述のモデル生成部２０２により生成されたモデルを記憶する。また、生成モデル記憶部１０ｄは、モデル生成に用いられたデータをモデルと対応付けてデータセットとして記憶する。これにより、モデルに使用されたデータを容易に特定することが可能となり、モデルの分析や解析が必要となった場合には、効率的、かつ精度の高い分析を行うことができる。
The generated
ここで、情報処理部２０の構成をより詳細に説明する。この情報処理部２０は、選択部２００と、モデル生成部２０２と、判定部２０４と、特性可視化部２０６と、表示制御部２０８と、誤報要因提示部２１０と、異常判定閾値調整入力部２１２と、偏差モデル生成部２１３と、制御部２１４とを有する。
Here, the configuration of the
選択部２００は、使用するモデル、表示方法、判定方法、及びデータを選択する。この選択部２００は、指示選択部２００ａ、学習用データ選択部２００ｂと、補足データ選択部２００ｃと、比較用データ選択部２００ｄとを有する。
The
指示選択部２００ａは、使用するモデル、表示方法、及び判定方法などを選択する。
図２Ａは、指示選択部２００ａの選択に用いられるインターフェース例を示す図である。図２Ａに示すように、選択用のインターフェース画面は表示部３０に表示され、操作部４０の操作によりモデル欄、表示方法Ｉ欄、表示方法ＩＩ欄、判定方法欄の中から操作に関する選択操作が行われる。これにより、任意の組み合わせによる操作が可能である。これらの選択結果は、記憶部１０に記憶される。
The
FIG. 2A is a diagram showing an example of an interface used for selection by the
例えば、操作者は先ず、モデル欄の、（Ａ）編成力行制御、（Ｂ）編成ブレーキ制御、（Ｃ）力行編成エネルギーモデル、（Ｄ）ブレーキ編成制動効率、
（Ｅ）編成力行制御＋エネルギー、（Ｆ）編成ブレーキ制御＋エネルギー、（ａ）車両力行制御、（ｂ）ブレーキ車両制御、（ｃ）力行車両エネルギーモデル、（ｄ）ブレーキ車両制動効率、（ｅ）車両力行制御＋エネルギー、（ｆ）車両ブレーキ制御＋エネルギー、（ｇ）その他、の中から使用するモデルを選択する。本実施形態に係るモデルは（Ａ）～（ｇ）であるが、これに限定されず列車の特性を示す他のモデルや統計量を登録してもよい。
For example, the operator first selects (A) train set power running control, (B) train set brake control, (C) power running train set energy model, (D) brake set braking efficiency,
(E) train set powering control + energy, (F) train set brake control + energy, (a) vehicle powering control, (b) braking vehicle control, (c) powering vehicle energy model, (d) braking vehicle braking efficiency, (e) ) vehicle power running control + energy, (f) vehicle braking control + energy, and (g) others. Although the models according to the present embodiment are (A) to (g), they are not limited to these, and other models and statistics indicating train characteristics may be registered.
次に、操作者は表示方法Ｉ欄の、例えば（Ａ）モデル、（Ｂ）基準モデルＩ（仕様）、（Ｃ）基準モデルＩＩ（異なる期間）、（Ｄ）基準モデルＩＩＩ（異なる編成）、（Ｅ）基準モデルＩＶ（異なる車両）、（Ｆ）基準モデルＶ（異なる編成の車両）、（Ｇ）定数、（Ｈ）その他、の中から使用する表示方法Ｉを選択する。本実施形態に係る表示方法Ｉは（Ａ）～（Ｈ）であるが、これに限定されずモデル形状の特性を示す他の表示方法を登録してもよい。表示方法Ｉ欄の中には、モデル欄の選択により自動的に選択される項目もある。 Next, the operator selects, for example, (A) model, (B) reference model I (specification), (C) reference model II (different period), (D) reference model III (different formation), A display method I to be used is selected from among (E) reference model IV (different vehicle), (F) reference model V (different train set), (G) constant, and (H) others. Although the display method I according to the present embodiment is (A) to (H), it is not limited to this, and other display methods showing the characteristics of the model shape may be registered. Some items in the display method I column are automatically selected by selecting the model column.
次に、操作者は表示方法ＩＩ欄の、例えば（Ａ）偏差モデル、（Ｂ）実走行データ、（Ｃ）２次元、（Ｄ）３次元、（Ｅ）グラフ、（Ｆ）その他、の中から使用する表示方法ＩＩを選択する。本実施形態に係る表示方法ＩＩは（Ａ）～（Ｆ）であるが、これに限定されずモデル形状の特性を示す他の表示方法を登録してもよい。なお、表示方法Ｉ、ＩＩ、判定方法欄は複数を選択することが可能である。 Next, the operator selects (A) deviation model, (B) actual running data, (C) two-dimensional, (D) three-dimensional, (E) graph, (F) other, for example, in the display method II column. Select the display method II to use from . Although the display method II according to the present embodiment is (A) to (F), it is not limited to this, and other display methods showing the characteristics of the model shape may be registered. It is possible to select a plurality of display methods I, II, and judgment method columns.
次に、操作者は判定方法欄の、例えば（Ａ）モデル形状の偏差、（Ｂ）モデル形状の特性、（Ｃ）実走行データの分布、（Ｅ）その他、の中から使用する判定方法を選択する。本実施形態に係る判定方法は（Ａ）～（Ｅ）であるが、これに限定されず他の判定方法を登録してもよい。モデル、表示方法Ｉ、ＩＩ、判定方法の詳細は後述する。 Next, the operator selects a judgment method to be used from, for example, (A) model shape deviation, (B) model shape characteristics, (C) distribution of actual traveling data, and (E) others in the judgment method column. select. Although the determination methods according to the present embodiment are (A) to (E), they are not limited to these, and other determination methods may be registered. Details of the model, display methods I and II, and determination method will be described later.
学習用データ選択部２００ｂは、選択されたモデルに対応する目的変数に関する説明変数の情報を記憶部１０から選択する。すなわち、学習用データ選択部２００ｂは、選択されたモデルに基づき、モデル引張力、ブレーキ力、エネルギー効率、及び制動効率などに関する目的変数の中からモデルを生成する目的変数を選択し、選択した目的変数に関する説明変数の情報を記憶部１０から選択する。この学習用データ選択部２００ｂは、選択された情報をモデル生成部２０２に供給する。
The learning
補足データ選択部２００ｃは、アセットデータ記憶部１０ｂ及び調査結果記録データ記憶部１０ｃの情報を参照して、対象となる列車の装置に変更、修理などがあった時の情報を学習用データ選択部２００ｂに供給する。これにより、学習用データ選択部２００ｂは、例えば、モデル生成に用いる情報を、対象となる列車の列車装置に変更があった後の情報から選択する。例えば、モデルの生成、学習と呼ぶ場合もある、を行う際、異常が発生している状態のデータを用いると、適切なモデルが生成できない可能性がある。そこで、学習用データ選択部２００ｂは、補足データ選択部２００ｃの選択に従い、異常が発生している部分のデータが混在しないよう、データの選択を行う。
The supplementary
比較用データ選択部２００ｄは、例えば異なる時期に取得された説明変数を判定部２０４に供給する。例えば、比較用データ選択部２００ｄは、第１期間における説明変数の情報と、第１期間と異なる第２期間における説明変数の情報をモデル生成部２０２、判定部２０４に供給する。
The comparison data selection unit 200d supplies the determining
モデル生成部２０２は、指示選択部２００ａにより選択されたモデルを生成する。より詳細には、モデル生成部２０２は、選択されたモデル基づき、記憶部１０に記憶される目的変数に関する説明変数の情報を用いた目的変数のモデルを生成する。
The
このモデル生成部２０２は、判定部２０４で判定に使用する基準モデルＩ～Ｖ（図２Ａ）も生成する。すなわち、モデル生成部２０２は、列車の仕様に基づく基準モデルＩを生成する。この仕様は、例えばモーターの仕様などである。このため、基準モデルＩは、列車における部品の仕様などから演算される。また、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数の取得期間と異なる期間における説明変数に基づき、基準モデルＩＩを生成する。すなわち、基準モデルＩＩを生成するために使用する説明変数の取得期間である第１期間は、モデルの生成に用いた説明変数の取得期間である第２期間と異なる。また、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数と異なる編成における説明変数に基づき、基準モデルＩＩＩを生成する。さらにまた、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数の車両と異なる車両における説明変数に基づき、基準モデルＩＶを生成する。また、モデル生成部２０２は、モデルの生成に用いた説明変数の編成の車両と異なる編成の車両における説明変数に基づき、基準モデルＶを生成する。
The
また、モデル生成部２０２は、新たなモデルを生成した場合に、新規モデルと旧モデルの双方を使用可能な状態で管理する。これにより、新規モデルと旧モデルの双方を使用した判定が可能となる。モデル生成部２０２の詳細は、後述する。
Also, when a new model is generated, the
判定部２０４は、指示選択部２００ａにより選択された判定方法を用いて、モデル生成部２０２が生成したモデルに基づき、列車の状態を判定する。モデル生成部２０２が生成したモデルに基づき、列車の状態を判定する。例えば判定法（Ａ）、（Ｂ）（図２Ａ）が選択された場合、判定部２０２は、モデルにおける形状の幾何学的な情報に基づき、列車の状態を判定する。すなわち、判定方法（Ａ）、（図２Ａ）が選択された場合、判定部２０４は、モデル形状と基準モデルＩ、又はＩＩの形状との偏差に基づき、列車の状態を判定する。
The
判定方法（Ｂ）、（図２Ａ）が選択された場合、この判定部２０４は、例えばモデル生成部２０２が生成したモデルのモデル形状の特性の変化に基づき、列車の状態を判定する。このように、判定法（Ａ）、（Ｂ）（図２Ａ）が選択された場合、モデル形状の変化を定量化することにより、モデルの生成に用いた情報の特性に変化があったことを統計的に把握可能である。また、モデル形状は図表化することが可能であり、運転士は、モデル形状の変化により、モデルの生成に用いた情報の特性に変化があったことを客観的に把握可能となる。これにより、統計的な情報と、運転士の視認情報を統一的に扱うことが可能となり、異常判定をより高精度に行うことができる。なお、異常の判定においては、ある閾値を実走行データが超えた場合を異常とみなしたり、ユーザが設定した回数を超えた場合に異常とみなしたり、ユーザが設定した所定期間を超えた場合に異常とみなしてもよい。また、駅間走行や特定の時間幅を設定して、その時間幅の間に閾値を超えた回数をカウントして異常を判定してもよい。なお、本実施形態に係る第１期間と第２期間との重複は存在しないように構成されているが、これに限定されず、一部に重複が存在してもよい。
When the determination method (B) (FIG. 2A) is selected, the
判定方法（Ｃ）、（図２Ａ）が選択された場合、判定部２０４は、モデル生成部２０２が生成したモデルと実走行データの偏差に基づき、列車の状態を判定する。例えば、説明変数に対して演算した目的変数の値の統計分布から、新たに取得された実走行データの値がずれていれば、異常と判定する。実走行データの値がずれていると説明変数の特性に変化があったことを統計的に把握可能であり、異常判定をより高精度に行うことが可能となる。
When the determination method (C) (FIG. 2A) is selected, the
判定部２０４は、新モデルと、旧モデルのように複数モデルが存在する場合に、以下の３条件により判定する。すなわち、第１条件は、複数モデルによる判定が、すべて異常と判定する場合のみ異常判定とする。第２条件は、複数モデルによる判定の一方のみが異常と判定した場合に異常判定とする。第３条件は、いずれか一方だけでも異常と判断した場合異常判定とする。第１条件は、新モデルと、旧モデルの特性差が少ない場合に有効であり、第２条件は、新モデルと、旧モデルの特性差がより大きい場合に有効であり、第３条件は、判定を厳しくする場合、すなわち、異常状態を正常状態としない方向に厳しくする場合に有効である。また、点検等で車両の設定パラメータが特定の条件に設定された場合は、同じ設定条件時のデータで作成されたモデル同士を比較して異常を判定してもよい。
The
特性可視化部２０６は、列車の走行時の特性に関する画像を生成する。
The
表示制御部２０８は、指示選択部２００ａにより選択された表示方法Ｉ、ＩＩを用いて、モデル生成部２０２が生成したモデルのモデル形状の画像を生成する。例えば、モデル形状の画像は、モデルを、３次元座標上にプロットした画像である。例えば、グラフの画像は、モデルにより演算された目的変数をグラフとして示す画像を生成する。また、表示制御部２０８は、目的変数の統計量のグラフとして、平均、分散、最大値、最小値などを図表化する。目的変数の値は、特徴量と呼ばれる場合がある。表示制御部２０８の詳細は後述する。表示制御部２０８は、生成した画像を表示部３０に表示する。
The
図２Ｂは、誤報要因提示部２１０が抽出した情報に基づき、表示制御部２０８が生成した画像２２Ｂの例を示す図である。ここでは、所定期間に検知された異常検知に基づく処理例が示されている。
FIG. 2B is a diagram showing an example of an
図２Ｂに示すように、誤報要因提示部２１０は、調査結果記録データ記憶部１０ｃに記録された情報に基づき、判定部２０４による異常判定の誤報が所定の回数（４回）を超えた場合、アセットデータ記憶部１０ｂから、編成の特性が変化した可能性を示す情報２４Ｂを抽出し、表示制御部２０８が生成した画像２２Ｂを表示部３０に表示する。誤報要因提示部２１０は、例えば、異常判定の誤報が発生し始めた時点より所定期間内の作業データや修理データなどをアセットデータ記憶部１０ｂから選択し、情報２４Ｂとして表示制御部２０８を介して表示部３０に表示する。
As shown in FIG. 2B, based on the information recorded in the investigation result recording
図２Ｂでは、異常検知回数が８回であり、調査結果記録データ記憶部１０ｃに記録された情報に基づき、４回が誤報であることを提示している。この場合、誤報率は５０パーセントである。また、情報２４Ｂには、アセットデータ記憶部１０ｂから抽出された異常検知の要因の可能性がある作業情報「モータ交換」や「車両添削」とそのデータ保存日などが含まれている。このように、表示制御部２０８は、判定部２０４の判定結果に誤報が含まれているときには、列車に搭載されている装置の変更に関する情報に基づいて、誤報の要因を表示部３０に表示する。誤報の要因として、例えば作業情報とそのデータ保存日の情報を開示することにより、作成済みのモデルを、直近のデータと比較することの妥当性の検証などが可能となる。
FIG. 2B shows that the number of times of abnormality detection is 8, and that 4 times is a false alarm based on the information recorded in the investigation result recording
また、誤報要因提示部２１０は、予め、列車の運行特性が変化する可能性のあるイベントを定義し、アセットデータ記憶部１０ｂに登録可能である。これにより、誤報要因提示部２１０は、登録したイベントが発生した場合に、イベント情報及びその発生日と、作業情報及びそのデータ保存日の情報を、表示制御部２０８を介して表示部３０に表示する。誤報要因提示部２１０は、登録したイベントが発生した場合に、例えば、イベントが発生した時点より所定期間内の作業データや修理データなどをアセットデータ記憶部１０ｂから選択し、表示部３０に表示する。イベントは、車両をばらす検査など、列車事業において必須となる点検、保守業務に関連のある事項であり、例えば重要部検査、全般検査などである。このように、例えばイベント情報及びその発生日と、修理情報及びそのデータ保存日の情報を開示することにより、生成済みのモデルを、直近のデータと比較することの妥当性が検証可能となる。
Further, the false alarm
異常検知閾値調整入力部２１２は、操作者の操作部４０を介した入力にしたがい、例えば判定部２０４の判定処理に用いる閾値の調整をする。これにより、実際の運用において、異常判定に対する誤報対策等を行うことが可能となる。例えば、統計的にもとめた閾値によって異常と判定された後に、実際には異常は生じていなかった場合などに、閾値を高く設定しなおす。なお、異常検知閾値調整入力部２１２により入力された閾値、例えば偏差は、判定部２０４の判定処理を行わない場合にも、偏差モデル生成部２１３の生成に用いられる。
The anomaly detection threshold
偏差モデル生成部２１３は、モデル生成部２０２により生成されたモデルの任意の区域毎に所定の偏差を設定して偏差モデルを生成する。これにより、表示制御部２０８は、モデル生成部２０２により生成されたモデルのモデル形状と、偏差モデル生成部２１３により生成された偏差モデルとを並べた画像を生成し、表示部３０に表示する。
The deviation
図２Ｃは、異常検知閾値調整入力部２１２の入力インターフェース２６Ｃと偏差モデル生成部２１３により生成された偏差モデルを例示する図である。ここで、入力インターフェース２６Ｃは例えば表示部３０に表示される。
FIG. 2C is a diagram illustrating the deviation model generated by the
画面２８Ｃにはモデル（後述する基準編成要求引張力）と偏差モデルが表示され、画面３１Ｃには、モデルを生成する際に使用した説明変数の発生頻度を示している。すなわち、画面２８Ｃの縦軸は、基準編成要求引張力の値であり、横軸は速度である。また、画面３１Ｃの縦軸は、速度の発生頻度であり、横軸は速度である。
The
軸設定部３２Ｃ、領域設定部３４Ｃ、偏差設定部３６Ｃ、及び設定ボタン３８Ｃは、異常検知閾値調整入力部２１２の入力操作に用いられる。すなわち、軸設定部３２Ｃは、モデルの軸、ここでは速度軸を設定する。これにより、モデルを生成する際に使用した説明変数が選択される。
The
領域設定部３４Ｃは、設定した軸内の任意の区域を設定する。例えば速度０～３０Ｋｍ／ｈの頻度が高いので、０～３０の区域が設定されている。 The area setting unit 34C sets an arbitrary area within the set axis. For example, the speed range of 0 to 30 Km/h is frequent, so a zone of 0 to 30 is set.
偏差設定部３６Ｃは、領域設定部３４Ｃにより設定された区域の偏差、例えば２σが設定される。この偏差は、上述のように、判定部２０４の閾値としても使用される。設定ボタン３８Ｃが指示されると、これらの設定パラメータは確定し、記憶部１０の生成モデル記憶部１０ｄに記憶される。これにより、偏差モデル生成部２１３は、モデル生成部２０２により生成されたモデルの０～３０の区域に偏差２σを設定して偏差モデルを生成する。このように、例えば、運用頻度の高い低速域（０～３０の区域）は閾値としての偏差を厳しめ、すなわちσの値をより低く設定し、それ以外では甘め、すなわちσの値をより高く設定するなどの運用が可能となる。
The
制御部２１４は、列車情報処理装置１全体を制御する。上述したように、情報処理部２０は、プロセッサを含んで構成されており、必要なプログラムを記憶部１０から読み出して実行することで、上述した各種の機能を実現する。ここで、プロセッサという文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ： ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ： ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ： ＣＰＬＤ）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ： ＦＰＧＡ）等の回路を意味する。なお、記憶部１０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成して構わない。また、情報処理部２０内の各構成を電子回路で実現してもよい。また、情報処理部２０は、クラウドコンピューティング技術により複数の装置に分散して処理を実行するものであってもよい。
The
以下では、モデル生成部２０２、判定部２０４、及び表示制御部２０８の構成の詳細例を説明する。まず、図３乃至図２１に基づき、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。
Detailed examples of configurations of the
図３は、編成力行制御モデルの入出力を示す図である。図３に示すように、編成力行制御モデルの入力は力行ノッチと列車の状態であり、出力は編成要求引張力である。編成引張力は、編成列車の車両に作用する引張力である。この場合、列車の操作室などから編成列車の駆動部に対して編成引張力の出力を要求する指示が編成要求引張力である。 FIG. 3 is a diagram showing input and output of the train set powering control model. As shown in FIG. 3, the input of the train set powering control model is the powering notch and the state of the train, and the output is the train set required tensile force. The set tension force is the tension force acting on the cars of the set train. In this case, an instruction from the operation room of the train or the like to request the drive unit of the train set to output the set tension force is the required set tension force.
ここで、括弧内の記号は時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻の状態データを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。すなわち、編成力行制御モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１）式で示されるように力行ノッチｎでの基準編成要求引張力である。
ｙｎ（ｔ）＝基準編成要求引張力（ｔ）＝編成要求引張力（ｔ）／編成重量Ｍ （１）
Here, the symbols in parentheses represent time. For example, state (1 to t) indicates state data at discrete times from train operation start
yn(t) = standard knitting required tensile force (t) = knitting required tensile force (t) / knitting weight M (1)
モデリングする関数をｆ（）とし、説明変数として、ｘ１＝Ｖ（ｔ）とする。Ｖ（ｔ）は、時刻ｔでの編成列車の速度である。これにより、（２）式によりモデリングされる。（２）式では、力行ノッチｎ毎にモデリングされる。
ｙｎ（ｔ）＝ｆ（ｘ１（ｔ）） （２）
Let f() be a function to be modeled, and let x1=V(t) be an explanatory variable. V(t) is the speed of the train set at time t. As a result, it is modeled by the formula (2). In expression (2), each powering notch n is modeled.
yn(t)=f(x1(t)) (2)
すなわち、モデル生成部２０２は、編成引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ毎の力行ノッチ、編成要求引張力、編成重量Ｍからなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。このデータ群を力行ノッチｎごとに分け、分けたデータ毎に（２）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
That is, the
説明変数ｘ２（ｔ）として架線電圧を追加してもよい。この場合は、下記の（３）式で示すモデリングが実施される。なお、編成要求引張力は、編成消費電力／速度を用いてもよい。基準編成要求引張力と編成重量の積が編成要求引張力となる。
ｙｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１（ｔ））＋ｆ２（ｘ２（ｔ）） （３）
なお、ノッチによりモデル形状が変わる場合には、本実施形態に係る表示制御部２０８は、運転士が選択した力行ノッチ、及びブレーキノッチの少なくともいずれかに応じて、ノッチに基づくモデル形状を含む画像を表示部３０に表示するように構成されている。
The catenary voltage may be added as an explanatory variable x2(t). In this case, modeling represented by the following formula (3) is performed. It should be noted that the formation power consumption/speed may be used as the formation required tensile force. The product of the standard knitting required tensile force and the knitting weight is the knitting required tensile force.
yn(t)=f1(x1(t))+f2(x2(t)) (3)
Note that when the model shape changes due to the notch, the
図４は、目的変数である基準編成要求引張力のモデル形状４００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。基準編成要求引張力は、速度に応じて合計三つの平面と曲面でモデル化されていることが把握される。特に、基準編成要求引張力は、速度の上昇に従い非線形特性を示しながら低下することが把握される。運転士はこの特性を参考にすることで、効率的な運転が可能となる。
FIG. 4 is a diagram showing a model shape 400 of a standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
図５は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状５００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準編成要求引張力のモデル形状５００は、速度に応じて直線的に変化する領域と曲線として非線形的に変化する領域とを有することが把握される。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。点検者も制御指令値に問題ないことが把握できる。
FIG. 5 is a diagram showing a two-dimensional model shape 500 of the standard knitting required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図６は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状６００と基準モデルＩ６０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準編成要求引張力のモデル形状６００は、基準モデルＩ６０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ６０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者は仕様特性と比較してコンディションに問題がないことが把握できる。
FIG. 6 is a diagram showing a two-dimensional model shape 600 and a reference model I602 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
図７は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状７００と基準モデルＩ７０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準編成要求引張力のモデル形状７００は、基準モデルＩ７０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ７０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者は仕様特性と比較してコンディションに問題がないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 7 is a diagram showing a three-dimensional model shape 700 and a reference model I702 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
図８は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状８００と基準モデルＩＩ８０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準モデルＩＩ８０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状８００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 8 is a diagram showing a two-dimensional model shape 800 and a standard model II 802 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
基準編成要求引張力のモデル形状８００は、基準モデルＩＩ８０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ８０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 The model shape 800 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 802, and it can be understood that an equivalent speed is obtained with a slightly lower standard knitting required tensile force than the standard model II 802. In other words, the driver and the inspector can understand that there is no abnormality in this train set and that the condition is relatively satisfactory compared to other periods.
図９は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状９００と基準モデルＩＩ９０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＩＩ９０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状９００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 9 is a diagram showing a three-dimensional model shape 900 and a standard model II 902 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準編成要求引張力のモデル形状９００は、基準モデルＩＩ９０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ９０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes indicate the standard knitting required tensile force, speed, and overhead line voltage, respectively. Even if the overhead line voltage is changed, the model shape 900 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 902, and the same speed can be obtained with the standard knitting required tensile force slightly lower than that of the standard model II 902. can be grasped. In other words, the driver and the inspector can understand that there is no abnormality in this train set and that the condition is relatively satisfactory compared to other periods. In particular, it is possible to easily grasp the running state with respect to the speed and overhead line voltage.
図１０は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１０００と実走行データ１００２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。実走行データ１００２は、２次元モデル形状１０００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は編成列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、表示制御部２０８は、モデルの２次元モデル形状１０００の画像と列車の走行時の実走行データ１００２を並べて表示する。これにより、実走行データ１００２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。なお、後述する図１１、１８、１９、２９、３０、５９、６６、８２、８３、８４、８５、１０３、１０４、１０５、１０６、１１８、１１９、１２９、１３０などでも同様に、表示制御部２０８は、モデルのモデル形状画像と列車の走行時の実走行データを並べて表示する。
FIG. 10 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1000 and actual running data 1002 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
図１１は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１１００と実走行データ１１０２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。実走行データ１１０２は、３次元モデル形状１１００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は編成列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、実走行データ１１０２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 11 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1100 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable, and actual running data 1102 . Here, the images are generated by the
図１２は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１２００と基準モデルＩＩＩ１２０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。基準編成要求引張力のモデル形状６００は、基準モデルＩＩＩ１２０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩＩ１２０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の編成列車と比較しても、比較的にコンディションに問題がないことが把握できる。
FIG. 12 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1200 and a standard model III 1202 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
図１３は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１３００と基準モデルＩＩＩ１３０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準編成要求引張力のモデル形状は、基準モデルＩとほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩＩ１３０２よりも若干低い基準編成要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車には異常がなく、他の編成列車と比較しても、比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 13 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1300 and a standard model III 1302 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the images are generated by the
図１４は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１４００と基準モデルＩ１４０２と偏差モデル１４０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｃ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデル１４０４は、基準モデルＩ１４０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状１４００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。なお、偏差はデータから統計的に決定してもよく、または、仕様で変動範囲が規定されている場合は、その範囲を偏差として用いてもよい。また、上述のように偏差モデル１４０４は偏差モデル生成部２１３により生成される。以下の説明における偏差モデルも偏差モデル生成部２１３により同様に生成されるため以下では生成主体の説明を省略する。
FIG. 14 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1400, a reference model I 1402, and a deviation model 1404 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１４００は、基準モデルＩ１４０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、－２σ側の偏差モデル１４０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士や点検者に通知する。これにより、運転士や点検者は、列車の仕様特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１４０４と共にモデル形状１４００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。なお、異常がない場合には、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。これらから分かるように、モデル形状１４００の形状を基準モデルＩ１４０２と比較するので、運転士や点検者は、異常の箇所を直接画面から把握可能となる。
It can be seen that the model shape 1400 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model I 1402, but there is an area exceeding the deviation model 1404 on the lower side and -2σ side. Therefore, the
図１５は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１５００と基準モデルＩ１５０２と偏差モデル１５０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｄ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、基準モデルＩ１５０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状１５００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 15 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1500, a reference model I 1502, and a deviation model 1504 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１５００は、基準モデルＩ１５０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、－２σ側の偏差モデル１５０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士や点検者に通知する。これにより、運転士や点検者は、列車の仕様特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１５０４と共にモデル形状１５００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。これらから分かるように、モデル形状１５００の形状を基準モデルＩ１５０２と比較するので、運転士や点検者は、異常の箇所を直接画面から把握可能となる。
It can be seen that the model shape 1500 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model I 1502, but there is an area exceeding the deviation model 1504 on the lower side and -2σ side. Therefore, the
図１６は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１６００と基準モデルＩＩ１６０２と偏差モデル１６０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｃ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデル１６０４は、基準モデルＩＩ１６０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状１６００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 16 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1600, a reference model II 1602, and a deviation model 1604 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１６００は、基準モデルＩＩ１６０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、－２σ側の偏差モデル１６０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、列車の異なる期間における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１６０４と共にモデル形状１６００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。なお、異常がない場合には、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。
It can be seen that the model shape 1600 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 1602, but there is an area exceeding the deviation model 1604 on the lower side and -2σ side. Therefore, the
図１７は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１７００と基準モデルＩＩ１７０２と偏差モデル１７０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｄ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、基準モデルＩＩ１７０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状１７００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 17 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1700, a reference model II 1702, and a deviation model 1704 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状１７００は、基準モデルＩＩ１７０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、－２σ側の偏差モデル１７０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、列車の異なる期間における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル１７０４と共にモデル形状１７００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
It can be seen that the model shape 1700 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 1702, but there is a region exceeding the deviation model 1704 on the lower side and -2σ side. Therefore, the
図１８は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状１８００と偏差モデル１８０２と、実走行データ１８０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、判定方法の（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデルは、２次元モデル形状１８００から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状１８００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 18 is a diagram showing a two-dimensional model shape 1800, a deviation model 1802, and actual travel data 1804 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
実走行データ１８０４は、偏差モデル１８０２内であることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行わない。なお、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。偏差モデル１８０２と共に実走行データ１８０４を表示するので、現在の速度での基準編成要求引張力の状態を容易に把握可能となる。このように、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。
It can be seen that the actual driving data 1804 is within the deviation model 1802 . Therefore, the
図１９は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状１９００と偏差モデル１９０２と実走行データ１９０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｄ）判定方法の（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、３次元モデル形状１９００から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状１９００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 19 is a diagram showing a three-dimensional model shape 1900, a deviation model 1902, and actual running data 1904 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, an image generated by the
実走行データ１９０４は、偏差モデル１９０２内であることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行わない。なお、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。偏差モデル１９０２と共に実走行データ１９０４を表示するので、現在の速度での基準編成要求引張力の状態を容易に把握可能となる。このように、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
It can be seen that the actual driving data 1904 is within the deviation model 1902 . Therefore, the
図２０は、目的変数である基準編成要求引張力の２次元モデル形状２０００と基準モデルＩＩＩ２００２と偏差モデル２００４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｃ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度を示している。偏差モデル２００４は、基準モデルＩＩＩ２００２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、２次元モデル形状２０００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 20 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2000, a standard model III 2002, and a deviation model 2004 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状２０００は、基準モデルＩＩＩ２００２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、－２σ側の偏差モデル２００４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、異なる編成列車における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル２００４と共にモデル形状２０００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。なお、異常がない場合には、異常判定閾値調整入力部２１２による調整も可能である。
It can be seen that the model shape 2000 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model III 2002, but there is an area exceeding the deviation model 2004 on the lower side and -2σ side. Therefore, the
図２１は、目的変数である基準編成要求引張力の３次元モデル形状２１００と基準モデルＩＩＩ２１０２と偏差モデル２１０４とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ａ）、（Ｄ）、判定方法の（Ａ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準編成要求引張力、速度、架線電圧を示している。偏差モデルは、基準モデルＩＩＩ２１０２から例えば２σの範囲を示している。偏差は、３次元モデル形状２１００の生成に用いた説明変数の分布に基づき演算されている。
FIG. 21 is a diagram showing a three-dimensional model shape 2100, a standard model III 2102, and a deviation model 2104 of the standard knitting required tensile force, which is an objective variable. Here, the
基準編成要求引張力のモデル形状２０００は、基準モデルＩＩＩ２１０２とほぼ同等の特性を有しているが、下側、－２σ側の偏差モデル２１０４を超えている領域があることが分かる。このため、判定部２０４は、異常判定を行い、表示部を介して運転士に通知する。これにより、運転士は、異なる編成列車における特性と比較した列車状態の異常を把握することが可能である。偏差モデル２１０４と共にモデル形状２１００を表示するので、どの速度での基準編成要求引張力に異常が生じているかを容易に把握可能となる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
It can be seen that the model shape 2000 of the standard knitting required tensile force has almost the same characteristics as the standard model III 2102, but there is a region exceeding the deviation model 2104 on the lower side and -2σ side. Therefore, the
次に、図２２乃至図３４に基づき、（ａ）車両力行制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, (a) the vehicle power running control model (FIG. 2A) will be described with reference to FIGS. 22 to 34. FIG. Regarding the processing of the
図２２は、車両力行制御モデルの入出力を示す図である。図２２に示すように、車両力行制御モデルは、個別車両ｊの要求引張力をモデル化する。 FIG. 22 is a diagram showing inputs and outputs of the vehicle power running control model. As shown in FIG. 22, the vehicle power running control model models the required tensile force of the individual vehicle j.
車両力行制御モデルの入力は力行ノッチｎと列車の状態であり、出力は車両要求引張力である。車両引張力は、車両列車の車両に作用する引張力である。この場合、列車の操作室などから車両列車の駆動部に対して車両引張力の出力を要求する指示が車両要求引張力である。 The input of the vehicle powering control model is the powering notch n and the state of the train, and the output is the vehicle required tensile force. Car pull force is the pull force acting on the cars of a train of cars. In this case, an instruction from a train operating room or the like to request an output of a vehicle tensile force from a drive unit of the vehicle train is the vehicle required tensile force.
ここで、括弧内の記号は時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻の状態データを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。すなわち、車両力行制御モデルの目的変数ｙｊｎ（ｔ）は、（４）式で示されるように車両ｊ、及び力行ノッチｎでの基準車両要求引張力である。
ｙｊｎ（ｔ）＝基準車両要求引張力（ｔ）＝車両要求引張力（ｔ）／車両重量Ｍ （４）
Here, the symbols in parentheses represent time. For example, state (1 to t) indicates state data at discrete times from train operation start
yjn(t)=reference vehicle required tensile force (t)=vehicle required tensile force (t)/vehicle weight M (4)
モデリングする関数をｆ（）とし、説明変数として、ｘ１＝Ｖ（ｔ）とする。Ｖ（ｔ）は、時刻ｔでの車両ｊの速度である。これにより、（５）式によりモデリングされる。（５）式では、力行ノッチｎ毎にモデリングされる。
ｙｊｎ（ｔ）＝ｆ（ｘ１（ｔ）） （５）
Let f() be a function to be modeled, and let x1=V(t) be an explanatory variable. V(t) is the velocity of vehicle j at time t. As a result, modeling is performed by equation (5). In expression (5), each powering notch n is modeled.
yjn(t)=f(x1(t)) (5)
すなわち、モデル生成部２０２は、車両引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ及び車両ｊ毎の力行ノッチｎ、車両要求引張力、車両重量からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。このデータ群を力行ノッチｎ及び車両ｊ毎に分け、分けたデータ毎に（５）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
That is, the
説明変数ｘ２（ｔ）として架線電圧を追加してもよい。この場合は、下記の（６）式で示すモデリングが実施される。なお、車両要求引張力は、車両消費電力／速度を用いてもよい。基準車両要求引張力と車両重量Ｍの積が車両要求引張力となる。
ｙｊｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１（ｔ））＋ｆ２（ｘ２（ｔ）） （６）
The catenary voltage may be added as an explanatory variable x2(t). In this case, modeling represented by the following formula (6) is performed. Vehicle power consumption/vehicle speed may be used as the vehicle required tensile force. The product of the standard vehicle required tensile force and the vehicle weight M becomes the vehicle required tensile force.
yjn(t)=f1(x1(t))+f2(x2(t)) (6)
図２３は、目的変数である基準車両要求引張力のモデル形状２３００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。基準車両要求引張力は、速度に応じて合計三つの平面と曲面でモデル化されていることが把握される。特に、基準車両要求引張力は、速度の上昇に従い非線形特性を示しながら低下することが把握される。運転士や点検者はこの特性を参考にすることで、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 23 is a diagram showing a model shape 2300 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図２４は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２４００を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準車両要求引張力のモデル形状は、速度に応じて直線的に変化する領域と曲線として非線形的に変化する領域とを有することが把握される。
FIG. 24 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2400 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図２５は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２５００と基準モデルＩ２５０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。準車両要求引張力のモデル形状２５００は、基準モデルＩ２５０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ２５０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、仕様特性と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。
FIG. 25 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2500 and a reference model I 2502 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図２６は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状２６００と基準モデルＩ２６０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状２６００は、基準モデルＩ２６０１とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩ２６０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、仕様特性と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 26 is a diagram showing a three-dimensional model shape 2600 and a reference model I 2602 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図２７は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２７００と基準モデルＩＩ２７０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準モデルＩＩ２７０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状２７００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 27 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2700 and a reference model II 2702 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
基準車両要求引張力のモデル形状２７００は、基準モデルＩＩ２７０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ２７０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 The model shape 2700 of the standard vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 2702, and it can be understood that the same speed can be obtained with the standard vehicle required tensile force slightly lower than that of the standard model II 2702. In other words, drivers and inspectors can understand that there is no abnormality in this vehicle train, and that the condition is relatively satisfactory compared to other periods.
図２８は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状２８００と基準モデルＩＩ２８０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＩＩ２８０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１期間と、２次元モデル形状２８００を生成するために用いた説明変数を取得した第２期間とは異なる。
FIG. 28 is a diagram showing a three-dimensional model shape 2800 and a reference model II 2802 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状２８００は、基準モデルＩＩ２８０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＩ２８０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の期間と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes indicate the standard vehicle required tensile force, speed, and catenary voltage, respectively. Even if the catenary voltage is changed, the model shape 2800 of the standard vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the standard model II 2802, and the same speed can be obtained with the standard vehicle required tensile force slightly lower than that of the standard model II 2802. can be grasped. In other words, drivers and inspectors can understand that there is no abnormality in this vehicle train, and that the condition is relatively satisfactory compared to other periods. In particular, it is possible to easily grasp the running state with respect to the speed and overhead line voltage.
図２９は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状２９００と実走行データ２９０２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。実走行データ２９０２は、２次元モデル形状２９００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は車両列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、実走行データ２９０２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。
FIG. 29 is a diagram showing a two-dimensional model shape 2900 of a reference vehicle required tensile force, which is an objective variable, and actual travel data 2902 . Here, the images are generated by the
図３０は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状３０００と実走行データ３００２とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。実走行データ３００２は、３次元モデル形状３０００に沿って発生している。このため、運転士や点検者は車両列車の運行に異常が無いことが把握できる。このように、実走行データ３００２も表示することにより、運転士や点検者は現在の走行状態の把握も容易に行うことが可能である。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。
FIG. 30 is a diagram showing a three-dimensional model shape 3000 of a reference vehicle required tensile force, which is an objective variable, and actual travel data 3002. FIG. Here, the images are generated by the
図３１は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状３１００と基準モデルＩＶ３１０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準モデルＩＶ３１０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１車両と、２次元モデル形状３１００を生成するために用いた説明変数を取得した第２車両とは異なる。
FIG. 31 is a diagram showing a two-dimensional model shape 3100 and a reference model IV 3102 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
基準車両要求引張力のモデル形状３１００は、基準モデルＩＶ３１０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＶ３１０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 The model shape 3100 of the standard vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the standard model IV3102, and it can be understood that the same speed can be achieved with a slightly lower standard vehicle required tensile force than the standard model IV3102. In other words, the driver and the inspector can understand that there is no abnormality in this vehicle train and that the condition is relatively satisfactory compared to other vehicles.
図３２は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状３２００と基準モデルＩＶ３２０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＶの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＩＶ３２０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１車両と、２次元モデル形状３２００を生成するために用いた説明変数を取得した第２車両とは異なる。
FIG. 32 is a diagram showing a three-dimensional model shape 3200 and a reference model IV 3202 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状３２００は、基準モデルＩＶ３２０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＩＶ３２０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両列車には異常がなく、他の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes indicate the standard vehicle required tensile force, speed, and catenary voltage, respectively. Even if the catenary voltage is changed, the model shape 3200 of the standard vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the standard model IV 3202, and the same speed can be obtained with the standard vehicle required tensile force slightly lower than the standard model IV 3202. can be grasped. In other words, the driver and the inspector can understand that there is no abnormality in this vehicle train and that the condition is relatively satisfactory compared to other vehicles. In particular, it is possible to easily grasp the running state with respect to the speed and overhead line voltage.
図３３は、目的変数である基準車両要求引張力の２次元モデル形状３３００と基準モデルＶ３３０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（ＦＥ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度を示している。基準モデルＶ３３０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１編成列車第１車両と、２次元モデル形状３３００を生成するために用いた説明変数を取得した第２編成列車第１車両とは異なる。
FIG. 33 is a diagram showing a two-dimensional model shape 3300 and a reference model V3302 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
基準車両要求引張力のモデル形状３３００は、基準モデルＶ３３０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＶ３３０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの編成列車の車両には異常がなく、他の編成列車の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。 The model shape 3300 of the standard vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the standard model V3302, and it can be understood that the same speed can be obtained with a slightly lower standard vehicle required tensile force than the standard model V3302. That is, the driver and the inspector can understand that there is no abnormality in the vehicle of this train set, and that the condition is relatively satisfactory compared to the vehicles of other train sets.
図３４は、目的変数である基準車両要求引張力の３次元モデル形状３４００と基準モデルＶ３４０２を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法Ｖの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。基準モデルＶ３４０２を生成するために用いた説明変数を取得した第１編成列車第１車両と、２次元モデル形状３４００を生成するために用いた説明変数を取得した第２編成列車第１車両とは異なる。
FIG. 34 is a diagram showing a three-dimensional model shape 3400 and a reference model V3402 of the reference vehicle required tensile force, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
３軸はそれぞれ、基準車両要求引張力、速度、架線電圧を示している。架線電圧が変更されても、基準車両要求引張力のモデル形状３４００は、基準モデルＶ３４０２とほぼ同等の特性を有し、基準モデルＶ３４０２よりも若干低い基準車両要求引張力で同等の速度が出ることが把握できる。すなわち、運転士や点検者はこの車両には異常がなく、他の編成列車の車両と比較しても比較的にコンディションに問題ないことが把握できる。特に、速度と架線電圧に対しての走行状態の把握を容易に行うことが可能となる。 The three axes indicate the standard vehicle required tensile force, speed, and catenary voltage, respectively. Even if the catenary voltage is changed, the model shape 3400 of the standard vehicle required tensile force has almost the same characteristics as the standard model V3402, and the same speed can be achieved with a slightly lower standard vehicle required tensile force than the standard model V3402. can be grasped. In other words, the driver and the inspector can understand that there is no abnormality in this car and that the condition is relatively satisfactory compared to the cars of other train sets. In particular, it is possible to easily grasp the running state with respect to the speed and overhead line voltage.
次に、図３５乃至図４３に基づき、（Ｂ）編成ブレーキ制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, (B) the knitting brake control model (FIG. 2A) will be described based on FIGS. 35 to 43. FIG. Regarding the processing of the
図３５は、編成ブレーキ制御モデルの入出力を示す図である。編成ブレーキ制御モデルの入力はブレーキノッチと列車の状態であり、出力は編成要求空制ブレーキ力と編成要求電制ブレーキ力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、基準編成空制ブレーキ力Ｆ１（ｔ）、基準編成電制ブレーキ力Ｆ２（ｔ）を示す。
FIG. 35 is a diagram showing input and output of the train set brake control model. The input of the train set brake control model is the brake notch and the state of the train, and the outputs are the set required pneumatic braking force and the set required electric braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、編成ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ１ｎ（ｔ）は、（７）式で示されるようにブレーキノッチｎでの基準編成要求空制ブレーキ力である。また、別の編成ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ２ｎ（ｔ）は、（８）式で示されるようにブレーキノッチｎでの基準編成要求電制ブレーキ力である。 That is, the objective variable y1n(t) of the train set brake control model is the standard train set required air control braking force at the brake notch n, as shown in equation (7). In addition, the objective variable y2n(t) of another train set brake control model is the standard train set requested electric braking force at the brake notch n as shown in equation (8).
モデル生成部２０２は、編成引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ、ブレーキノッチｎ、編成要求空制ブレーキ力Ｆ１（ｔ）、編成要求電制ブレーキ力Ｆ２（ｔ）、編成重量Ｍからなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
When constructing the formation tensile force model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（７）、（８）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群をブレーキノッチｎごとに分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。ｙ１ｎ（ｔ）は、ブレーキノッチｎでの基準編成要求空制ブレーキ力であり、Ｆ１（ｔ）は、編成要求空制ブレーキ力であり、Ｍは、編成重量であり、ｙ２ｎ（ｔ）は、ブレーキノッチｎでの基準編成要求電制ブレーキ力であり、Ｆ２（ｔ）は、編成要求電制ブレーキ力である。
This data group is divided for each brake notch n, and model generation processing of formulas (7) and (8) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ｙ１ｎ（ｔ） ＝Ｆ１（ｔ）／Ｍ （７）
ｙ２ｎ（ｔ） ＝Ｆ２（ｔ）／Ｍ （８）
（７）、（８）式を計算する。そして、ｙ１ｎ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ１ｙ２ｎ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ２とし、ｙ１ｎ（ｔ）、ｙ２ｎ（ｔ）をそれぞれ定数ｃｏｎｓｔ１、ｃｏｎｓｔ２でモデリングする。基準編成要求空制ブレーキ力ｙ１ｎ（ｔ）と編成重量Ｍとの積が基準編成空制制動力であり、基準編成要求電制ブレーキ力ｙ２ｎ（ｔ）と編成重量Ｍとの積が基準編成電制制動力である。なお、本実施形態ではブレーキ力を制動力と呼ぶ場合がある。
y1n(t) = F1(t)/M (7)
y2n(t) = F2(t)/M (8)
Calculate the equations (7) and (8). Then, y1n(t)=const1y2n(t)=const2, and y1n(t) and y2n(t) are modeled with constants const1 and const2, respectively. The product of the standard knitting required air braking force y1n(t) and the knitting weight M is the standard knitting pneumatic braking force, and the product of the standard knitting required electric braking force y2n(t) and the knitting weight M is the standard knitting electric braking force. braking force. In addition, in this embodiment, braking force may be called braking force.
図３６は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとのモデルである基準編成電制制動力と基準編成空制制動力とを示す図である。図３６に示すように、編成引張力モデルは、ノッチｊの基準編成電制制動力と基準編成空制制動力をモデル化する。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。すなわち、モデルを定数のグラフで表示した画像である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 36 is a diagram showing a standard trainset electric braking force and a standard trainset pneumatic braking force, which are models for each brake notch (n=1 to 6). As shown in FIG. 36, the knitting tensile force model models the standard knitting electric braking force and the standard knitting pneumatic braking force of notch j. Here, the images are generated by the
図３７は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づくモデルである基準編成空制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準編成空制制動力を示す図である。すなわち、図３７では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩである基準編成空制制動力（仕様）と、基準編成空制制動力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ），（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。すなわち、基準モデルＩとモデルとを定数のグラフで表示した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである基準編成空制制動力（仕様）と基準編成空制制動力（データ）と比較が可能となる。図３７では、基準モデルＩである基準編成空制制動力（仕様）と基準編成空制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 37 is a diagram showing the standard trainset air control braking force (specification), which is a model based on specifications for each brake notch (n=1 to 6), and the standard trainset air control braking force, which is a model based on actual traveling data. . That is, in FIG. 37, based on the specifications for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable, the standard trainset air control braking force (specification) and the standard trainset air control braking force (data), which is the standard model I, are calculated. showing. Here, the images are generated by the
図３８は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づくモデルである基準編成電制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準編成電制制動力を示す図である。すなわち、図３８では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩである基準編成電制制動力（仕様）と、基準編成空制制動力（データ）とを示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ），（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである基準編成電制制動力（仕様）と基準編成電制制動力（データ）との比較が可能となる。図３８では、基準モデルＩである基準編成電制制動力（仕様）と基準編成電制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 38 is a diagram showing a standard train set electric braking force (specification), which is a model based on specifications for each brake notch (n=1 to 6), and a standard train set electric braking force, which is a model based on actual traveling data. . That is, in FIG. 38, based on the specifications for each notch (n = 1 to 6), which is the objective variable, the standard train set electric braking force (specification) and the standard train set air braking force (data), which is the standard model I is shown. Here, the images are generated by the
図３９は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩＩである基準編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準編成電制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図３９では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（期間Ａ）における基準編成電制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準編成電制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ），（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成電制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図３９では、基準モデルＩＩである基準編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成電制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 39 shows the standard trainset electric braking force (period A), which is a reference model II based on period A for each brake notch (n = 1 to 6), and the standard trainset electric braking force (period B). That is, in FIG. 39, for each notch (n = 1 to 6) that is the objective variable, the standard train set electric braking force (period A) in (period A) and the standard train set electric braking force in (period B) (period B). Here, the images are generated by the
図４０は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩＩである基準編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準編成空制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図４０では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（期間Ａ）における基準編成空制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準編成空制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成空制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図４０では、基準モデルＩＩである基準編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準編成空制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 40 shows the standard trainset air control braking force (period A), which is a reference model II based on period A for each brake notch (n = 1 to 6), and the standard trainset air control braking force (period B). That is, in FIG. 40, for each notch (n = 1 to 6), which is the objective variable, the standard train set air control braking force (period A) in (period A) and the standard train set air control braking force in (period B) (period B). Here, the images are generated by the
図４１は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの基準編成電制制動力と基準編成空制制動力と実走行データの分布を示す図である。すなわち、図４１では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの基準編成電制制動力と基準編成空制制動力と実走行データの分布を示している。図４１はデータの分布を箱ひげ図で示した例である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士や点検者はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 41 is a diagram showing the distribution of the standard train set electric braking force, the standard train set pneumatic braking force, and the actual running data for each brake notch (n=1 to 6). That is, FIG. 41 shows the distribution of the standard train set electric braking force, the standard train set pneumatic braking force, and the actual running data for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable. FIG. 41 is an example of a box plot showing data distribution. Here, the images are generated by the
図４２は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである基準編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである基準編成電制制動力（編成Ｂ）を示す図である。すなわち、図４２では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（編成Ａ）における基準編成電制制動力（編成Ａ）、及び（編成Ｂ）における基準編成電制制動力（編成Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩＩである基準編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成電制制動力（編成Ｂ）のと比較が可能となる。図４２では、基準モデルＩＩＩである基準編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成電制制動力（編成Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 42 shows the standard trainset electric braking force (setup A), which is the standard model III based on the trainset A for each brake notch (n = 1 to 6), and the standard trainset electric braking force (setup B). That is, in FIG. 42, for each notch (n = 1 to 6), which is the objective variable, the standard trainset electric braking force (setup A) in (setup A) and the standard trainset electric braking force (setup B) in (setup B) B). Here, the images are generated by the
図４３は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである基準編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである基準編成空制制動力（編成Ｂ）を示す図である。すなわち、図４３では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（編成Ａ）における基準編成空制制動力（編成Ａ）、及び（編成Ｂ）における基準編成空制制動力（編成Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩのＥ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩＩである基準編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成空制制動力（編成Ｂ）のと比較が可能となる。図４３では、基準モデルＩＩＩである基準編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく基準編成空制制動力（編成Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 43 shows the standard knitting air control braking force (knitting A), which is the standard model III based on the knitting A for each brake notch (n = 1 to 6), and the standard knitting air braking force (knitting A), which is a model based on the knitting B B). That is, in FIG. 43, for each notch (n = 1 to 6), which is the objective variable, the standard trainset air control braking force (setup A) in (setup A) and the standard trainset air control braking force in (setup B) (setup B). Here, the images are generated by the
次に、図４４乃至図５４に基づき、（Ｂ）車両ブレーキ制御モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, the (B) vehicle brake control model (FIG. 2A) will be described with reference to FIGS. 44 to 54. FIG. Regarding the processing of the
図４４は、車両ブレーキ制御モデルの入出力を示す図である。車両ブレーキ制御モデルの入力はブレーキノッチと列車の状態であり、出力は車両要求空制ブレーキ力と車両要求電制ブレーキ力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、車両ｉ毎の基準車両空制ブレーキ力Ｆ１ｉ（ｔ）、基準車両電制ブレーキ力Ｆ２ｉ（ｔ）を示す。
FIG. 44 is a diagram showing inputs and outputs of the vehicle brake control model. The inputs of the vehicle brake control model are the brake notch and the train state, and the outputs are the vehicle requested pneumatic braking force and the vehicle requested electric braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、車両ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ１ｎｉ（ｔ）は、（９）式で示されるようにブレーキノッチｎ、車両ｉでの基準車両要求空制ブレーキ力である。また、別の車両ブレーキ制御モデルの目的変数ｙ２ｎｉ（ｔ）は、（１０）式で示されるようにブレーキノッチｎ、車両ｉでの基準車両要求電制ブレーキ力である。 That is, the objective variable y1ni(t) of the vehicle brake control model is the reference vehicle required air control braking force at brake notch n and vehicle i, as shown in equation (9). Also, the objective variable y2ni(t) of another vehicle brake control model is the brake notch n and the reference vehicle requested electrical braking force at vehicle i as shown in equation (10).
モデル生成部２０２は、車両引張力モデルを構築する際に、時刻ｔ、ブレーキノッチｎ、車両要求空制ブレーキ力Ｆ１ｉ（ｔ）、車両要求電制ブレーキ力Ｆ２ｉ（ｔ）、車両重量ｉＭからなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
When constructing the vehicle tensile force model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に（９）、（１０）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群をブレーキノッチｎｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。ｙ１ｎｉ（ｔ）は、ブレーキノッチｎ及び車両ｉにおける基準車両要求空制ブレーキ力であり、Ｆ１ｉ（ｔ）は、車両要求空制ブレーキ力であり、ｉＭは、車両ｉにおける車両重量である。ｙ２ｎｉ（ｔ）は、ブレーキノッチｎ及び車両ｉにおける基準車両要求電制ブレーキ力であり、Ｆ２ｉ（ｔ）は、車両要求電制ブレーキ力である。
This data group is divided for each brake notch n and vehicle i, and model generation processing of formulas (9) and (10) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ｙ１ｎｉ（ｔ）＝Ｆ１ｉ（ｔ）／ｉＭ （９）
ｙ２ｎｉ（ｔ）＝Ｆ２ｉ（ｔ）／ｉＭ （１０）
（９）、（１０）式を計算する。そして、ｙ１ｎｉ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ１ｉ、ｙ２ｎｉ（ｔ）＝ｃｏｎｓｔ２ｉとし、ｙ１ｎｉ（ｔ）、ｙ２ｎｉ（ｔ）をそれぞれ定数ｃｏｎｓｔ１ｉ、ｃｏｎｓｔ２ｉでモデリングする。基準車両要求空制ブレーキ力ｙ１ｎｉ（ｔ）と車両重量Ｍｉの積が基準車両空制制動力であり、基準車両要求電制ブレーキ力ｙ２ｎｉ（ｔ）と車両重量Ｍｉの積が基準車両電制制動力である。
y1ni(t)=F1i(t)/iM (9)
y2ni(t)=F2i(t)/iM (10)
(9) and (10) are calculated. Then, y1ni(t)=const1i and y2ni(t)=const2i, and y1ni(t) and y2ni(t) are modeled with constants const1i and const2i, respectively. The product of the reference vehicle requested pneumatic braking force y1ni(t) and the vehicle weight Mi is the reference vehicle air braking force, and the product of the reference vehicle requested electric braking force y2ni(t) and the vehicle weight Mi is the reference vehicle electronic braking force. Power.
図４５は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとのモデルである基準車両電制制動力と基準車両空制制動力とを示す図である。すなわち、図４５では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの基準車両電制制動力と基準車両空制制動力を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 45 is a diagram showing a reference vehicle electric braking force and a reference vehicle pneumatic braking force, which are models for each brake notch (n=1 to 6). That is, FIG. 45 shows the reference vehicle electric braking force and the reference vehicle pneumatic braking force for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図４６は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づくモデルである基準車両空制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準車両空制制動力を示す図である。すなわち、図４６では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩである基準車両空制制動力（仕様）と、基準車両空制制動力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準車両空制制動力（仕様）と基準車両空制制動力（データ）と比較が可能となる。図４６では、基準モデルＩである基準車両空制制動力（仕様）と基準車両空制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 46 is a diagram showing the reference vehicle air braking force (specification), which is a model based on specifications for each brake notch (n=1 to 6), and the reference vehicle air braking force, which is a model based on actual traveling data. . That is, in FIG. 46, the reference vehicle air braking force (specification), which is the reference model I, and the reference vehicle air braking force (data) based on the specifications for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable, are calculated. showing. Here, the images are generated by the
図４７は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づく基準車両電制制動力（仕様）と実走行データに基づくモデルである基準車両電制制動力を示す図である。すなわち、図４７では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの仕様に基づく、基準モデルＩ基準車両電制制動力（仕様）と、基準車両空制制動力（データ）とを示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩ基準車両電制制動力（仕様）と基準車両電制制動力（データ）との比較が可能となる。図４７では、基準モデルＩ基準車両電制制動力（仕様）と基準車両電制制動力（データ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 47 is a diagram showing the reference vehicle electric braking force (specification) based on specifications for each brake notch (n=1 to 6) and the reference vehicle electric braking force as a model based on actual travel data. That is, FIG. 47 shows the reference model I reference vehicle electric braking force (specification) and the reference vehicle pneumatic braking force (data) based on the specification for each notch (n=1 to 6) which is the objective variable. ing. Here, the images are generated by the
図４８は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩＩである基準車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準車両電制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図４８では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（期間Ａ）における基準車両電制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準車両電制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両電制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図３９では、準モデルＩＩである基準車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両電制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 48 shows the reference vehicle electric braking force (period A), which is a reference model II based on period A for each brake notch (n=1 to 6), and the reference vehicle electric braking force (period B). That is, in FIG. 48, the reference vehicle electric braking force (period A) for each notch (n=1 to 6) which is the objective variable (period A), and the reference vehicle electric braking force (period B). Here, the images are generated by the
図４９は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの期間Ａに基づく基準モデルＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである基準車両空制制動力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図４９では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（期間Ａ）における基準モデルＩＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）、及び（期間Ｂ）における基準車両空制制動力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩのＥ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両空制制動力（期間Ｂ）のと比較が可能となる。図４９では、準モデルＩＩである基準車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく基準車両空制制動力（期間Ｂ）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 49 shows the reference vehicle air braking force (period A), which is a reference model I based on period A for each brake notch (n=1 to 6), and the reference vehicle air braking force (period B). That is, in FIG. 49, for each notch (n=1 to 6) that is the objective variable, the reference vehicle air braking force (period A) that is the reference model II in (period A) and the reference vehicle air braking force in (period B) Braking force (period B) is shown. Here, the images are generated by the
図５０は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとのモデルである基準車両電制制動力及び基準車両空制制動力と実走行データの分布とを示す図である。すなわち、図５０では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの基準車両電制制動力と基準車両空制制動力と実走行データの分布を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士や点検者はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 50 is a diagram showing the distribution of the reference vehicle electric braking force and the reference vehicle pneumatic braking force, which are models for each brake notch (n=1 to 6), and the actual travel data. That is, FIG. 50 shows the distribution of the reference vehicle electric braking force, the reference vehicle pneumatic braking force, and the actual travel data for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図５１は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの１号車に基づく基準モデルＩＶである基準車両電制制動力（１号車）と２号車に基づくモデルである基準車両電制制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５１では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（１号車）における基準車両電制制動力（１号車）、及び（２号車）における基準車両電制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＶである基準車両電制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両電制制動力（２号車）のと比較が可能となる。図５１では、基準モデルＩＶである基準車両電制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両電制制動力（２号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 51 shows the reference vehicle electric braking force (car No. 1), which is a reference model IV based on car No. 1, and the reference vehicle electric braking force (2 car number). That is, in FIG. 51, for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable, the reference vehicle electric braking force (car No. 1) at (car No. 1) and the reference vehicle electric braking force at (car No. 2) (2 car number). Here, the images are generated by the
図５２は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの１号車に基づく基準モデルＩＶである基準車両空制制動力（１号車）と２号車に基づくモデルである基準車両空制制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５２では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（１号車）における基準車両空制制動力（１号車）、及び（２号車）における基準車両空制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＶである基準車両空制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両空制制動力（２号車）のと比較が可能となる。図５２では、基準モデルＩＶである基準車両空制制動力（１号車）と２号車に基づく基準車両空制制動力（２号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 52 shows the reference vehicle air braking force (car No. 1), which is a reference model IV based on car No. 1, and the reference vehicle air braking force (2 car number). That is, in FIG. 52, the reference vehicle air braking force (car No. 1) and the reference vehicle air braking force (2 car number). Here, the images are generated by the
図５３は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの編成Ａの１号車に基づく基準モデルＶである基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づくモデルである基準車両電制制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５３では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（編成Ａの１号車）における基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）、及び（編成Ｂの１号車）における基準車両電制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＶである基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両電制制動力（編成Ｂの１号車）のと比較が可能となる。図５３では、基準モデルＶである基準車両電制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両電制制動力（編成Ｂの１号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 53 is a model based on the reference vehicle electric braking force (the first car of the formation A) and the first car of the formation B, which is the reference model V based on the first car of the formation A for each brake notch (n = 1 to 6). FIG. 4 is a diagram showing a certain reference vehicle electronic braking force (car No. 2); That is, in FIG. 53, for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable, the reference vehicle electronic braking force (car No. 1 of the formation A) (car No. 1 of the formation A) and (car No. 1 of the formation B) 2 shows the reference vehicle electric braking force (car No. 2) at . Here, the images are generated by the
図５４は、ブレーキノッチ（ｎ＝１～６）ごとの編成Ａの１号車に基づく基準モデルＶである基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づくモデルである基準車両両空制動力（２号車）を示す図である。すなわち、図５４では、目的変数であるノッチ（ｎ＝１～６）ごとの（編成Ａの１号車）における基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）、及び（編成Ｂの１号車）における基準車両空制制動力（２号車）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）、（Ｇ）、及び表示方法ＩＩの（Ｅ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像であ る。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＶである基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両空制制動力（編成Ｂの１号車）のと比較が可能となる。図５４では、基準モデルＶである基準車両空制制動力（編成Ａの１号車）と編成Ｂの１号車に基づく基準車両空制制動力（編成Ｂの１号車）とが同等であることを示し、列車状態が通常であることが把握される。
FIG. 54 is a model based on the reference vehicle air braking force (No. 1 car of the formation A) and the No. 1 car of the formation B, which is the reference model V based on the No. 1 car of the formation A for each brake notch (n = 1 to 6). FIG. 10 is a diagram showing a certain reference vehicle both-side braking force (No. 2 car); That is, in FIG. 54, for each notch (n=1 to 6), which is the objective variable, the reference vehicle air braking force (car No. 1 of the formation A) (car No. 1 of the formation A) and (car No. 1 of the formation B) shows the reference vehicle air control braking force (car No. 2) at . Here, the images are generated by the
次に、図５５乃至図６０に基づき、（Ｃ）力行編成エネルギーモデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 55 to 60, the (C) power running knitting energy model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図５５は、力行編成エネルギーモデルの入出力を示す図である。力行編成エネルギーモデルの入力は力行ノッチｎと編成要求引張力と列車の状態であり、出力は編成引張力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、力行ノッチｎ毎の編成要求引張力ｘ１ｎ（ｔ）、速度ｘ２ｎ（ｔ）を示す。
FIG. 55 is a diagram showing input and output of the power running formation energy model. The inputs of the powering train set energy model are the powering notch n, the set tension required, and the state of the train, and the output is the set tension. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、力行ノッチｎの力行編成エネルギーモデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１１）式で示されるように編成引張力である。 That is, the objective variable yn(t) of the powering knitting energy model for the powering notch n is the knitting tensile force as shown in equation (11).
モデル生成部２０２は、力行編成エネルギーモデルを構築する際に、力行ノッチｎ毎の編成要求引張力ｘ１ｎ（ｔ）、速度ｘ２ｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
When constructing the power running knitting energy model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１１）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群をブレーキノッチｎｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。ｙｎ（ｔ）はブレーキノッチｎの編成引張力であり、ｘ１ｎ（ｔ）はブレーキノッチｎの編成要求引張力であり、ｘ２ｎ（ｔ）はブレーキノッチｎの速度である。
ｙｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１ｎ（ｔ），ｘ２ｎ（ｔ））×ｘ１ｎ（ｔ） （１１）
This data group is divided for each brake notch n, and model generation processing of formula (11) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
yn(t)=f1(x1n(t), x2n(t))×x1n(t) (11)
また、一般に、編成引張力は直接計測できていない場合が多い。
このため、編成引張力を直接的に算出できない場合には、（１２）式により算出してもよい。更に編成加速度が計測できておらず、速度が計測されている場合は、隣接する時断面の速度差分を計測周期で割った値を編成加速度として利用できる。
Moreover, generally, the knitting tensile force cannot be directly measured in many cases.
Therefore, if the knitting tensile force cannot be calculated directly, it may be calculated using the formula (12). Furthermore, when the knitting acceleration has not been measured but the speed has been measured, a value obtained by dividing the speed difference between adjacent time sections by the measurement period can be used as the knitting acceleration.
編成引張力＝編成重量×編成加速度＋走行抵抗＋勾配抵抗＋曲線抵抗
（１２）
なお、編成要求引張力は、編成消費電力／速度を用いてもよい。
Knitting tensile force = Knitting weight x Knitting acceleration + Running resistance + Gradient resistance + Curve resistance
(12)
It should be noted that the formation power consumption/speed may be used as the formation required tensile force.
図５６は目的変数である編成引張力を編成要求引張力で除算したモデルｆ１を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成引張力／編成要求引張力、編成要求引張力、速度である。運転士はこの特性を参考にすることで、効率的な運転が可能となる。
FIG. 56 is a diagram showing a model f1 obtained by dividing the knitting tensile force, which is an objective variable, by the required knitting tensile force. Here, the images are generated by the
図５７は、仕様に基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（仕様）と実走行データに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力を示す図である。すなわち、図５７では、目的変数である仕様に基づく、基準モデルＩである編成引張力／編成要求引張力（仕様）と、編成引張力／編成要求引張力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである編成引張力／編成要求引張力（仕様）と、編成引張力／編成要求引張力（データ）との比較が可能となる。図５７では、基準モデルＩである編成引張力／編成要求引張力（仕様）よりも編成引張力／編成要求引張力（データ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 57 is a diagram showing knitting tensile force/required knitting tensile force (specification), which is a model based on specifications, and knitting tensile force/required knitting tensile force, which is a model based on actual running data. That is, FIG. 57 shows the knitting tensile force/required knitting tensile force (specification) and the knitting tensile force/required knitting tensile force (data), which are the reference model I, based on the specification, which is the objective variable. Here, the images are generated by the
図５８は、の期間Ａに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図５８では、目的変数である期間Ａに基づく、基準モデルＩＩである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と、編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、準モデルＩＩである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と、編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）との比較が可能となる。図５８では、基準モデルＩＩである編成引張力／編成要求引張力（期間Ａ）よりも編成引張力／編成要求引張力（期間Ｂ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 58 is a diagram showing knitting tension/required knitting tensile force (period A), which is a model based on period A, and knitting tensile force/requested knitting tensile force (period B), which is a model based on period B. FIG. That is, FIG. 58 shows the knitting tensile force/required knitting tensile force (period A) and the knitting tensile force/required knitting tensile force (period B), which are the reference model II, based on the period A that is the objective variable. . Here, the images are generated by the
図５９は、モデルとしての編成引張力／編成要求引張力と実走行データの分布を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 59 is a diagram showing the distribution of knitting tensile force/requested knitting tensile force and actual running data as a model. Here, the images are generated by the
図６０は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成引張力／編成要求引張力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成引張力／編成要求引張力（編成Ｂ）を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩＩである編成引張力／編成要求引張力（編成Ａ）と編成Ｂに基づく編成引張力／編成要求引張力（編成Ｂ）のと比較が可能となる。図６０では、基準モデルＩＩＩである編成引張力／編成要求引張力（編成Ａ）よりも編成引張力／編成要求引張力（編成Ｂ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 60 is a diagram showing knitting tensile force/required knitting tensile force (knitting A), which is a reference model III based on knitting A, and knitting tensile force/required knitting tensile force (knitting B), which is a model based on knitting B. . Here, the images are generated by the
次に、図６１乃至図６８に基づき、（ｃ）力行車両エネルギーモデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, (c) the power running vehicle energy model (FIG. 2A) will be described with reference to FIGS. 61 to 68. FIG. Regarding the processing of the
図６１は、力行車両エネルギーモデルの入出力を示す図である。力行車両エネルギーモデルの入力は力行ノッチｎと車両Ｋと車両要求引張力と列車の状態であり、出力は車両引張力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、力行ノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求引張力ｘ１ｎＫ（ｔ）、速度ｘ２ｎＫ（ｔ）を示す。
FIG. 61 is a diagram showing inputs and outputs of a powering vehicle energy model. The input of the powering vehicle energy model is the powering notch n, the vehicle K, the vehicle required tensile force, and the state of the train, and the output is the vehicle tensile force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、力行ノッチｎの力行車両エネルギーモデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１３）式で示されるように車両引張力である。 That is, the objective variable yn(t) of the powering vehicle energy model for the powering notch n is the vehicle tensile force as shown in equation (13).
モデル生成部２０２は、力行車両エネルギーモデルを構築する際に、力行ノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求引張力ｘＫｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、力行ノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前の力行ノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
The
このデータ群を力行ノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１３）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。このデータ群を力行ノッチｎ及び車両ｉ毎に分け、分けたデータ毎に以下の処理を実施する。Ｙｎ（ｔ）は力行ノッチｎの車両引張力であり、ｘ１ｎ（ｔ）は、力行ノッチｎの１号車車両要求引張力であり、ｘ２ｎ（ｔ）は力行ノッチｎの２号車車両要求引張力であり、ｘＫｎ（ｔ）は力行ノッチｎのＫ号車車両要求引張力である。また、ｘｖ（ｔ）は速度である。
Ｙｎ（ｔ）＝ｆ１（ｘ１ｎ（ｔ），ｘｖ（ｔ））×ｘ１ｎＫ（ｔ）
＋ｆ２（ｘ２ｎ（ｔ），ｘｖ（ｔ）） ×ｘ２ｎＫ（ｔ）
＋ ．．．
＋ｆＮ（ｘＫｎ（ｔ），ｘｖ（ｔ））×ｘＫｎ（ｔ）
（１３）
This data group is divided for each powering notch n, and model generation processing of equation (13) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
Yn(t)=f1(x1n(t), xv(t))×x1nK(t)
+f2(x2n(t), xv(t)) xx2nK(t)
+ . . .
+ fN (xKn(t), xv(t)) x xKn(t)
(13)
また、車両引張力を直接的に算出できない場合には、（１４）式により算出してもよい。さらに、車両加速度が計測できておらず、速度が計測されている場合は、隣接する時断面の速度差分を計測周期で割った値を車両加速度として利用できる。 Moreover, when the vehicle tensile force cannot be calculated directly, it may be calculated by the formula (14). Furthermore, when the vehicle acceleration is not measured but the velocity is measured, a value obtained by dividing the velocity difference between adjacent time sections by the measurement period can be used as the vehicle acceleration.
車両引張力＝車両重量×車両加速度＋走行抵抗＋勾配抵抗＋曲線抵抗
（１４）
なお、車両要求引張力は、車両消費電力／速度を用いてもよい。
Vehicle tensile force = Vehicle weight x Vehicle acceleration + Running resistance + Gradient resistance + Curve resistance
(14)
Vehicle power consumption/vehicle speed may be used as the vehicle required tensile force.
図６２は、目的変数である車両引張力を車両要求引張力で除算した車両Ｋ毎のモデルｆＫを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両引張力／車両要求引張力、車両要求引張力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 62 is a diagram showing a model fK for each vehicle K obtained by dividing the vehicle tensile force, which is an objective variable, by the vehicle required tensile force. Here, the images are generated by the
図６３は、目的変数である車両引張力を車両要求引張力で除算した車両１のモデルｆ１を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両引張力／車両要求引張力、車両要求引張力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 63 is a diagram showing a model f1 of the
図６４は、車両１の仕様に基づく車両引張力／車両要求引張力（仕様）と実走行データに基づく車両引張力／車両要求引張力を示す図である。すなわち、図６４では、目的変数である仕様に基づく、基準モデルＩである車両引張力／車両要求引張力（仕様）と、車両引張力／車両要求引張力（データ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩである車両引張力／車両要求引張力（仕様）と、車両引張力／車両要求引張力（データ）との比較が可能となる。図６４では、基準モデルＩである車両引張力／車両要求引張力（仕様）よりも車両引張力／車両要求引張力（データ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 64 is a diagram showing the vehicle tensile force/required vehicle tensile force (specifications) based on the specifications of the
図６５は、車両１の期間Ａに基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）を示す図である。すなわち、図６５では、目的変数である期間Ａに基づく、基準モデルＩＩである車両引張力／編成要求引張力（期間Ａ）と、車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）を示している。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＩである車両引張力／車両要求引張力（期間Ａ）と、車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）との比較が可能となる。図６５では、基準モデルＩＩである車両引張力／車両要求引張力（期間Ａ）よりも車両引張力／車両要求引張力（期間Ｂ）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 65 is a diagram showing vehicle tensile force/vehicle required tensile force (period A), which is a model based on period A of the
図６６は、車両１のモデルである車両引張力／車両要求引張力と実走行データの分布を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、実走行データがモデルと同等の値を示していることを把握できる。
FIG. 66 is a diagram showing the distribution of vehicle tensile force/required vehicle tensile force, which is a model of the
図６７は、車両１に基づく基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）と車両２に基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（車両２）を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）と車両２に基づく車両引張力／車両要求引張力（車両２）のと比較が可能となる。図６７では、基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）よりも車両引張力／車両要求引張力（車両２）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 67 is a diagram showing vehicle tensile force/vehicle required tensile force (vehicle 1), which is a reference model IV based on
図６８は、編成Ａの車両１に基づく基準モデルＶである車両引張力／車両要求引張力（編成Ａ車両１）と編成Ｂの車両１に基づくモデルである車両引張力／車両要求引張力（編成Ｂ車両１）を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。運転士はこの特性を参考にすることで、基準モデルＶである車両引張力／車両要求引張力（編成Ａ車両１）と編成Ｂの車両１に基づく車両引張力／車両要求引張力（編成Ａ車両１）のと比較が可能となる。図６８では、基準モデルＩＶである車両引張力／車両要求引張力（車両１）よりも車両引張力／車両要求引張力（編成Ｂ車両１）が若干下値を示す傾向であることが把握される。
FIG. 68 shows the vehicle tensile force/vehicle required tensile force (
次に、図６９乃至図８９に基づき、（Ｄ）ブレーキ編成制動効率モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, the (D) brake composition braking efficiency model (FIG. 2A) will be described based on FIGS. 69 to 89. FIG. Regarding the processing of the
図６９は、ブレーキ編成制動効率モデルの入出力を示す図である。ブレーキ車両制動効率モデルの入力はブレーキノッチｎと編成要求空制制動力と編成要求電制制動力と列車の状態であり、出力は編成制動力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ毎の編成要求空制制動力ｘａｎ（ｔ）、編成要求空制制動力ｘｂｎ（ｔ）、速度、ｘｖｎ（ｔ）、編成制動力ｙｎ（ｔ）を示す。
FIG. 69 is a diagram showing the inputs and outputs of the brake formation braking efficiency model. The input of the brake vehicle braking efficiency model is the brake notch n, the set required pneumatic braking force, the set required electric braking force, and the state of the train, and the output is the set braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、ブレーキノッチｎのブレーキ編成制動効率モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１５）式で示されるように編成制動力ｙｎ（ｔ）である。 That is, the objective variable yn(t) of the braking efficiency model of the brake notch n is the braking force yn(t) as shown in the equation (15).
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ（ｘａｎ（ｔ））＋ｆｂｎ（ｘｂｎ（ｔ）） （１５）
モデル生成部２０２は、車両力行制御モデルを構築する際に、力行ノッチｎ毎の編成要求空制制動力ｘａｎ（ｔ）、編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
yn(t)=fan(xan(t))+fbn(xbn(t)) (15)
When constructing the vehicle powering control model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１５）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
This data group is divided for each brake notch n, and the model generation process of formula (15) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ここで求まるモデルｆａｎ（）、ｆｂｎ（）が、それぞれブレーキノッチｎ毎の編成要求空制制動力ｘａｎ（ｔ）、編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を与えたときに、ブレーキノッチｎ毎の実際に発生する編成空制制動力、編成電制制動力を算出する制動効率モデルとなる。 When the models fan() and fbn() obtained here give the requested air braking force xan(t) and the requested electric braking force xbn(t) for each brake notch n, respectively, It is a braking efficiency model for calculating the actually generated train set pneumatic braking force and train set electric braking force.
また、上記モデルは、 速度ｘｖｎ（ｔ）を加えて、（１６）式としてもよい。
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ（ｘａｎ（ｔ）、ｘｖｎ（ｔ））＋ｆｂｎ（ｘｂｎ（ｔ）、ｘｖｎ（ｔ）） （１６）
Also, the above model may be expressed by formula (16) by adding velocity xvn(t).
yn(t) = fan(xan(t), xvn(t)) + fbn(xbn(t), xvn(t)) (16)
図７０は、編成空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 70 is a diagram showing a model of the composition air control braking force. Here, the images are generated by the
図７１は、編成空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にすることで、編成車両の効率的な運転が可能となる。
FIG. 71 is a diagram showing a model of the composition air control braking force. Here, the images are generated by the
図７２は、編成電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 72 is a diagram showing a model of the electric braking force of the train set. Here, the images are generated by the
図７３は、編成電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 73 is a diagram showing a model of the electric braking force of the train set. Here, the images are generated by the
図７４は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである編成空制制動力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、速度である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成された編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 74 is a diagram showing the reference model I and the knitted air control braking force, which is a model, based on the specifications. Here, the images are generated by the
図７５は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである編成空制制動力を示す図である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 75 is a diagram showing a reference model I based on the specifications and a knitting air control braking force which is a three-dimensional model. The three axes are the composition air braking force, the composition requested air braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図７６は、仕様に基づく基準モデルＩとモデルである編成電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 76 is a diagram showing a reference model I based on the specifications and a knitting electric braking force as a model. Here, the images are generated by the
図７７は、仕様に基づく３次元の基準モデルＩと３次元モデルである編成電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 77 is a diagram showing a three-dimensional reference model I based on the specification and a knitting electric braking force which is a three-dimensional model. Here, the images are generated by the
図７８は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 78 is a diagram showing the composition air control braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and the composition air control braking force (period B), which is a model based on period B. FIG. Here, the images are generated by the
図７９は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元の編成空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の編成空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 79 is a diagram showing a three-dimensional formation air control braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and a three-dimensional formation air control braking force (period B), which is a model based on period B. be. The three axes are the composition air braking force, the composition requested air braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図８０は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 80 is a diagram showing the electric train braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and the electric train braking force (period B), which is a model based on period B. FIG. Here, the images are generated by the
図８１は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元の編成電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の編成電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
81 is a diagram showing a three-dimensional electric train braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and a three-dimensional electric train braking force (period B), which is a model based on period B. FIG. be. The three axes are the composition electric braking force, the composition requested electric braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図８２は、モデルである編成空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。モデルである編成空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 82 is a diagram showing a train set air control braking force and actual running data as a model. Here, the images are generated by the
図８３は、三次元モデルである編成空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。モデルである編成空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 83 is a diagram showing the composition air control braking force and actual running data, which are three-dimensional models. Here, the images are generated by the
図８４は、モデルである編成電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。モデルである編成電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 84 is a diagram showing a train set electric braking force and actual running data as a model. Here, the images are generated by the
図８５は、三次元モデルである編成電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。モデルである編成電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 85 is a diagram showing a train set electric braking force and actual running data, which are three-dimensional models. Here, the images are generated by the
図８６は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成空制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力である。編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 86 is a diagram showing the composition air braking force (setup A), which is a reference model III based on the composition A, and the composition air control braking force (setup B), which is a model based on the composition B. FIG. Here, the images are generated by the
図８７は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである３次元の編成空制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである３次元の編成空制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成空制制動力、編成要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 87 is a diagram showing a three-dimensional formation air control braking force (formation A), which is a reference model III based on the formation A, and a three-dimensional formation air control braking force (formation B), which is a model based on the formation B. be. The three axes are the composition air braking force, the composition requested air braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図８８は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成電制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力である。編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 88 is a diagram showing a composition electric braking force (composition A) that is a reference model III based on a composition A and a composition electronic braking force (composition B) that is a model based on a composition B. FIG. Here, the images are generated by the
図８９は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである３次元の編成電制制動力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである３次元の編成電制制動力（編成Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成電制制動力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 89 is a diagram showing a three-dimensional electronic braking force for a train set (set A), which is a reference model III based on a set A, and a three-dimensional electronic braking force for a set (set B), which is a model based on a set B. be. The three axes are the composition electric braking force, the composition requested electric braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
次に、図９０乃至図１１０に基づき、（ｄ）ブレーキ車両制動効率モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 90 to 110, the (d) brake vehicle braking efficiency model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図９０は、ブレーキ車両制動効率モデルの入出力を示す図である。ブレーキ車両制動効率モデルの入力はブレーキノッチｎと車両Ｋ毎の車両要求空制制動力と車両Ｋ毎の車両要求電制制動力と列車の状態であり、出力は車両制動力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求空制制動力ｘａｎＫ（ｔ）、車両要求電制制動力ｘｂｎＫ（ｔ）を示す。
FIG. 90 is a diagram showing inputs and outputs of a braking vehicle braking efficiency model. The input of the brake vehicle braking efficiency model is the brake notch n, the vehicle required pneumatic braking force for each vehicle K, the vehicle required electric braking force for each vehicle K, and the state of the train, and the output is the vehicle braking force. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、ブレーキノッチｎのブレーキ車両制動効率モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１７）式で示されるように車両制動力ｙｎ（ｔ）である。 That is, the objective variable yn(t) of the brake notch n brake vehicle braking efficiency model is the vehicle braking force yn(t) as shown in equation (17).
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ１（ｘａｎ１（ｔ））＋ｆｂｎ１（ｘｂｎ１（ｔ））＋ｆａｎ２（ｘａｎ２（ｔ））＋ｆｂｎ２（ｘｂｎ２（ｔ））＋．．．＋
＋ｆａｎＫ（ｘａｎＫ（ｔ））＋ｆｂｎＫ（ｘｂｎＫ（ｔ））
（１７）
ｙｎ（ｔ）は、力行ノッチｎの車両制動力であり、ｘａｎ１（ｔ）は、力行ノッチｎの１号車車両要求空制制動力であり、ｘｂｎ１（ｔ）は、力行ノッチｎの１号車車両要求電制制動力であり、ｘａｎ２（ｔ）は、力行ノッチｎの２号車車両要求空制制動力であり、ｘｂｎ２（ｔ）は、力行ノッチｎの２号車車両要求電制制動力であり、ｘａｎＫ（ｔ）は、力行ノッチｎのＫ号車車両要求空制制動力であり、ｘｂｎＫ（ｔ）は、力行ノッチｎのＫ号車車両要求電制制動力である。
yn(t)=fan1(xan1(t))+fbn1(xbn1(t))+fan2(xan2(t))+fbn2(xbn2(t))+ . . . +
+fanK(xanK(t))+fbnK(xbnK(t))
(17)
yn(t) is the vehicle braking force at powering notch n, xan1(t) is the required air control braking force for vehicle No. 1 at powering notch n, and xbn1(t) is vehicle No. 1 at powering notch n. is the requested electric braking force, xan2(t) is the requested air braking force for vehicle No. 2 at powering notch n, xbn2(t) is the requested electric braking force for vehicle No. 2 at powering notch n, xanK(t) is the required air braking force for vehicle No. K at powering notch n, and xbnK(t) is the required electrical braking force for vehicle No. K at powering notch n.
ここで求まるモデルｆａｎ１～ｆａｎＫ（）、ｆｂｎ１～ｆｂｎＫ（）が、それぞれブレーキノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両要求空制制動力と車両要求電制制動力を与えたときに、実際に発生するブレーキノッチｎ及び車両Ｋ毎の車両空制制動力、車両電制制動力を算出する制動効率モデルとなる。 When the models fan1 to fanK( ) and fbn1 to fbnK( ) obtained here give the vehicle required air braking force and vehicle required electric braking force for each brake notch n and vehicle K, respectively, the brake actually generated It becomes a braking efficiency model for calculating the vehicle pneumatic braking force and the vehicle electric braking force for each notch n and vehicle K.
また、上記モデルは、速度ｘｎｖ（ｔ）を加えて、（１８）式としてもよい。
ｙｎ（ｔ）＝ｆａｎ１（ｘａｎ１（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆｂｎ１（ｘｂｎ１（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆａｎ２（ｘａｎ２（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆｂｎ２（ｘｂｎ２（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋．．．＋
＋ｆａｎＫ（ｘａｎＫ（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））＋ｆｂｎＫ（ｘｂｎＫ（ｔ），ｘｎｖ（ｔ））
（１８）
Also, the above model may be expressed by formula (18) by adding velocity xnv(t).
yn(t)=fan1(xan1(t), xnv(t))+fbn1(xbn1(t),xnv(t))+fan2(xan2(t),xnv(t))+fbn2(xbn2(t),xnv( t))+. . . +
+ fanK(xanK(t), xnv(t)) + fbnK(xbnK(t), xnv(t))
(18)
図９１は、車両空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 91 is a diagram showing a model of vehicle air control braking force. Here, the images are generated by the
図９２は、車両空制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 92 is a diagram showing a model of vehicle air control braking force. Here, the images are generated by the
図９３は、車両電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 93 is a diagram showing a model of the vehicle electronic braking force. Here, the images are generated by the
図９４は、車両電制制動力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 94 is a diagram showing a model of the vehicle electronic braking force. Here, the images are generated by the
図９５は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである車両空制制動力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 95 is a diagram showing the reference model I and the vehicle air braking force, which is the model, based on the specifications. Here, the images are generated by the
図９６は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである車両空制制動力を示す図である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 96 is a diagram showing the reference model I and the vehicle air control braking force, which is a three-dimensional model, based on the specifications. The three axes are vehicle air braking force, vehicle required air braking force, and speed, respectively. Here, the images are generated by the
図９７は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである車両電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 97 is a diagram showing the reference model I and the vehicle electric braking force, which is the model, based on the specifications. Here, the images are generated by the
図９８は、仕様に基づく３次元の基準モデルＩと３次元モデルである車両電制制動力を示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの車両電制制動力がより高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 98 is a diagram showing a three-dimensional reference model I based on specifications and a vehicle electric braking force that is a three-dimensional model. Here, the images are generated by the
図９９は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 99 is a diagram showing vehicle air braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and vehicle air braking force (period B), which is a model based on period B. FIG. Here, the images are generated by the
図１００は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元の車両空制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の車両空制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 100 is a diagram showing a three-dimensional vehicle air braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and a three-dimensional vehicle air braking force (period B), which is a model based on period B. be. The three axes are vehicle air braking force, vehicle required air braking force, and speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１０１は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求空制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 101 is a diagram showing the vehicle electric braking force (period A), which is a reference model II based on period A, and the vehicle electric braking force (period B), which is a model based on period B. FIG. Here, the images are generated by the
図１０２は、期間Ａに基づく３次元の基準モデルＩＩである車両電制制動力（期間Ａ）と期間Ｂに基づく３次元モデルである車両電制制動力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
102 is a diagram showing the vehicle electric braking force (period A) that is a three-dimensional reference model II based on period A and the vehicle electric braking force (period B) that is a three-dimensional model based on period B. FIG. . The three axes are the vehicle electronic braking force, the vehicle requested electronic braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１０３は、モデルである車両空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。モデルである車両空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 103 is a diagram showing a vehicle air control braking force as a model and actual travel data. Here, the images are generated by the
図１０４は、三次元モデルである車両空制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。モデルである車両空制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 104 is a diagram showing vehicle air control braking force and actual travel data, which are three-dimensional models. Here, the images are generated by the
図１０５は、モデルである車両電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力である。モデルである車両電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 105 is a diagram showing a model vehicle electric braking force and actual running data. Here, the images are generated by the
図１０６は、三次元モデルである車両電制制動力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。モデルである車両電制制動力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 106 is a diagram showing a vehicle electronic braking force and actual travel data, which are three-dimensional models. Here, the images are generated by the
図１０７は、車両Ａに基づく基準モデルＩＶである車両空制制動力（車両Ａ）と車両Ｂに基づくモデルである車両空制制動力（車両Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力である。車両Ａに基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 107 is a diagram showing a vehicle air braking force (vehicle A) that is a reference model IV based on vehicle A and a vehicle air braking force (vehicle B) that is a model based on vehicle B. FIG. Here, the images are generated by the
図１０８は、車両Ａに基づく基準モデルＩＶである３次元の車両空制制動力（車両Ａ）と車両Ｂに基づくモデルである３次元の車両空制制動力（車両Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両空制制動力、車両要求空制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両空制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求空制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 108 is a diagram showing a three-dimensional vehicle air braking force (vehicle A), which is a reference model IV based on vehicle A, and a three-dimensional vehicle air braking force (vehicle B), which is a model based on vehicle B. be. The three axes are vehicle air braking force, vehicle required air braking force, and speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１０９は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶである車両電制制動力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ｂに基づくモデルである車両電制制動力（編成Ｂ車両ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求空制制動力である。編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 109 shows the vehicle electric braking force (set A vehicle a), which is a reference model V based on set A vehicle a, and the vehicle electric braking force (set B vehicle b), which is a model based on set B vehicle b. It is a diagram. Here, the images are generated by the
図１１０は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶである３次元の車両電制制動力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ａに基づくモデルである３次元の車両電制制動力（編成Ｂ車両ａ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両電制制動力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＶよりも生成されたモデルの方が、車両電制制動力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 110 shows a three-dimensional vehicle electric braking force (set A vehicle a) that is a reference model V based on the set A vehicle a and a three-dimensional vehicle electric braking force (set B vehicle a) that is a model based on the set B vehicle a. Figure 2 shows a vehicle a); The three axes are the vehicle electronic braking force, the vehicle requested electronic braking force, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
次に、図１１１乃至図１２１に基づき、（Ｅ）ブレーキ車両回生モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, (E) the brake vehicle regeneration model (FIG. 2A) will be described based on FIGS. 111 to 121. FIG. Regarding the processing of the
図１１１は、ブレーキ編成回生モデルの入出力を示す図である。ブレーキ編成回生モデルの入力はブレーキノッチｎと編成要求電制制動力と列車の状態であり、出力は編成回生電力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ毎の編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を示す。
FIG. 111 is a diagram showing inputs and outputs of a brake set regeneration model. The inputs of the brake train set regeneration model are the brake notch n, the train set requested electric braking force, and the state of the train, and the output is the train set regenerated electric power. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、ブレーキノッチｎ及び編成Ｋのブレーキ編成回生モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（１９）式で示されるように編成制動力ｙｎＫ（ｔ）である。 That is, the brake notch n and the objective variable yn(t) of the brake set regeneration model for the set K are the set braking force ynK(t) as shown in the equation (19).
ｙｎ（ｔ）＝ｆｃｎ（ｘｂｎ（ｔ）） （１９）
モデル生成部２０２は、編成力行制御モデルを構築する際に、ブレーキノッチｎ毎の編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡 状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
yn(t)=fcn(xbn(t)) (19)
The
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（１８）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
This data group is divided for each brake notch n, and model generation processing of formula (18) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ここで求まるモデルｆｃｎ（）が、それぞれブレーキノッチｎ毎の編成要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を与えたときに、ブレーキノッチｎ毎の実際に発生する編成回生電力を算出するブレーキ編成回生モデルとなる。 The model fcn() obtained here is a brake composition regeneration model that calculates the actually generated composition regenerative power for each brake notch n when the composition request electric braking force xbn(t) for each brake notch n is given. becomes.
また、上記モデルは、速度ｘｎｖ（ｔ）を加えて、（２０）式としてもよい。ｙｎ（ｔ）＝ｆｃｎ（ｘｂｎ（ｔ），ｘｎｖ（ｔ）） （２０） Also, the above model may be expressed by formula (20) by adding velocity xnv(t). yn(t) = fcn(xbn(t), xnv(t)) (20)
図１１２は、編成回生電力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にすることで、編成車両の効率的な運転が可能となる。
FIG. 112 is a diagram showing a model of regenerative electric power for the train set. Here, the images are generated by the
図１１３は、編成回生電力の３次元モデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にすることで、編成車両の効率的な運転が可能となる。
FIG. 113 is a diagram showing a three-dimensional model of the regenerative electric power of the train set. Here, the images are generated by the
図１１４は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである編成回生電力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 114 is a diagram showing the reference model I and the regenerative electric power of the train set, which is the model, based on the specifications. Here, the images are generated by the
図１１５は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである編成回生電力を示す図である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 115 is a diagram showing the reference model I and the regenerative electric power of the train set, which is a three-dimensional model, based on the specifications. The three axes are the regenerative electric power of the train set, the requested electric braking force of the train set, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１１６は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである編成回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである編成回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 116 is a diagram showing organization regenerative power (period A), which is a reference model II based on period A, and organization regenerative power (period B), which is a model based on period B. FIG. Here, the images are generated by the
図１１７は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元モデルである編成回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の編成回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 117 is a diagram showing the regenerative electric power of the train set (period A), which is a three-dimensional model that is the reference model II based on the period A, and the three-dimensional regenerative electric power of the train set (period B), which is a model based on the period B. The three axes are the regenerative electric power of the train set, the requested electric braking force of the train set, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１１８は、モデルである編成回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。モデルである編成回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 118 is a diagram showing the regenerated electric power of the train set as a model and the actual running data. Here, the images are generated by the
図１１９は、三次元モデルである編成回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。モデルである編成回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 119 is a diagram showing the regenerated electric power of the train set, which is a three-dimensional model, and actual running data. Here, the images are generated by the
図１２０は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである編成回生電力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである編成回生電力（編成Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力である。編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 120 is a diagram showing the regenerative electric power of the composition (composition A), which is the reference model III based on the composition A, and the regenerative power of the composition (composition B), which is the model based on the composition B. FIG. Here, the images are generated by the
図１２１は、編成Ａに基づく基準モデルＩＩＩである３次元の編成回生電力（編成Ａ）と編成Ｂに基づくモデルである３次元の編成回生電力（編成Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、編成回生電力、編成要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｄ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩＩよりも生成されたモデルの方が、編成回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、編成要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 121 is a diagram showing a three-dimensional regenerative electric power set (set A), which is a reference model III based on the set A, and a three-dimensional regenerated electric power set (set B), which is a model based on the set B. FIG. The three axes are the regenerative electric power of the train set, the requested electric braking force of the train set, and the speed, respectively. Here, the images are generated by the
次に、図１２２乃至図１３４に基づき、（ｅ）ブレーキ車両回生モデル（図２Ａ）に関して説明する。判定部２０４の処理に関しては、判定方法（Ａ）～（Ｄ）（図２Ａ）が選択可能であるが、（Ａ）編成力行制御モデル（図２Ａ）（図２Ａ）と同等の処理であるので説明を省略する。
Next, based on FIGS. 122 to 134, (e) brake vehicle regeneration model (FIG. 2A) will be described. Regarding the processing of the
図１２２は、ブレーキ車両回生モデルの入出力を示す図である。ブレーキ車両回生モデルの入力はブレーキノッチｎと車両要求電制制動力と列車の状態であり、出力は車両回生電力である。ここで、括弧内の記号ｔは時刻を表す。例えば状態（１～ｔ）とは、列車の運転開始時刻１から現在時刻ｔまでの離散時刻のデータを示す。状態データは、車両データ記憶部１０ａに記憶される列車運行時に収集されたデータである。例えば、ブレーキノッチｎ毎の車両要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を示す。
FIG. 122 is a diagram showing inputs and outputs of the braking vehicle regeneration model. The input of the brake vehicle regeneration model is the brake notch n, the vehicle requested electric braking force, and the state of the train, and the output is the vehicle regeneration power. Here, the symbol t in parentheses represents time. For example, state (1 to t) indicates discrete time data from train operation start
すなわち、すなわち、ブレーキノッチｎのブレーキ車両回生モデルの目的変数ｙｎ（ｔ）は、（２１）式で示されるように車両制動力ｙｎ（ｔ）である。 That is, the objective variable yn(t) of the braking vehicle regeneration model for the brake notch n is the vehicle braking force yn(t) as shown in equation (21).
ｙｎ（ｔ）＝ｆｃｎ（ｘｂｎ（ｔ）） （２１）
モデル生成部２０２は、車両力行制御モデルを構築する際に、ブレーキノッチｎ毎の車両要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）からなるテーブルデータを用意する。また、モデル生成部２０２は、ブレーキノッチｎが継続的に一定時間（例えば５秒）続いている時断面を抽出する。例えば、継続前のブレーキノッチｎからの過渡状態を除くために前半の一部分（例えば２秒）を削除する。
yn(t)=fcn(xbn(t)) (21)
When constructing the vehicle power running control model, the
このデータ群をブレーキノッチｎ毎に分け、分けたデータ毎に（２１）式のモデルの生成処理を行う。モデルの生成処理の求解には、一般的な方法を用いることが可能である。モデル生成部２０２は、例えばニューラルネットや区分線形回帰のようなモデリング手法を用いる。
This data group is divided for each brake notch n, and model generation processing of formula (21) is performed for each divided data. A general method can be used to solve the model generation process. The
ここで求まるモデルｆｃｎ（）が、それぞれブレーキノッチｎ毎の車両要求電制制動力ｘｂｎ（ｔ）を与えたときに、ブレーキノッチｎ毎の実際に発生する車両回生電力を算出するブレーキ車両回生モデルとなる。 The model fcn() obtained here is a brake vehicle regenerative model that calculates the vehicle regenerative electric power actually generated for each brake notch n when the vehicle required electric braking force xbn(t) for each brake notch n is given. becomes.
また、上記モデルは、速度ｘｎｖＫ（ｔ）を加えて、（２２）式としてもよい。
ｙｎＫ（ｔ）＝ｆｃｎＫ（ｘｂｎＫ（ｔ）、ｘｎｖＫ（ｔ）） （２２）
Also, the above model may be expressed by formula (22) by adding velocity xnvK(t).
ynK(t) = fcnK(xbnK(t), xnvK(t)) (22)
図１２３は、車両回生電力のモデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 123 is a diagram showing a model of vehicle regenerative electric power. Here, the images are generated by the
図１２４は、車両回生電力の３次元モデルを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。運転士はこの特性を参考にした運転が可能となる。
FIG. 124 is a diagram showing a three-dimensional model of vehicle regenerative electric power. Here, the images are generated by the
図１２５は、仕様に基づき基準モデルＩとモデルである車両回生電力とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 125 is a diagram showing the reference model I and the vehicle regenerative electric power that is the model based on the specifications. Here, the images are generated by the
図１２６は、仕様に基づき基準モデルＩと３次元のモデルである車両回生電力を示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｂ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 126 is a diagram showing the reference model I and the vehicle regenerative electric power which is a three-dimensional model based on the specifications. The three axes are vehicle regenerative electric power, vehicle required electric braking force, and speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１２７は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである車両回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである車両回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。期間Ａに基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 127 is a diagram showing vehicle regenerative power (period A), which is a reference model II based on period A, and vehicle regenerative power (period B), which is a model based on period B. FIG. Here, the images are generated by the
図１２８は、期間Ａに基づく基準モデルＩＩである３次元モデルである車両回生電力（期間Ａ）と期間Ｂに基づくモデルである３次元の車両回生電力（期間Ｂ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｃ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＩよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 128 is a diagram showing vehicle regenerative power (period A), which is a three-dimensional model that is a reference model II based on period A, and three-dimensional vehicle regenerative power (period B), which is a model based on period B. FIG. The three axes are vehicle regenerative electric power, vehicle required electric braking force, and speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１２９は、モデルである車両回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。モデルである車両回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 129 is a diagram showing vehicle regenerative electric power as a model and actual running data. Here, the images are generated by the
図１３０は、三次元モデルである車両回生電力と実走行データを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）及び表示方法ＩＩの（Ｂ）、（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。モデルである車両回生電力に実走行データが沿っており、運転士や点検者は現状の編成列車が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 130 is a diagram showing vehicle regenerative electric power and actual travel data as a three-dimensional model. Here, the images are generated by the
図１３１は、車両１に基づく基準モデルＩＶである車両回生電力（車両１）と車両２に基づくモデルである車両回生電力（車両２）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。車両１に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 131 is a diagram showing vehicle regenerative power (vehicle 1), which is a reference model IV based on
図１３２は、車両１に基づく基準モデルＩＶである３次元の車両回生電力（車両１）と車両２に基づくモデルである３次元の車両回生電力（車両２）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｅ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 132 is a diagram showing three-dimensional vehicle regenerative electric power (vehicle 1), which is a reference model IV based on
図１３３は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＩＶである車両回生電力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ａに基づくモデルである車両回生電力（編成Ｂ車両ａ）とを示す図である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｃ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。２軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力である。編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。
FIG. 133 is a diagram showing vehicle regenerative electric power (set A vehicle a) which is a reference model IV based on set A vehicle a and vehicle regenerated electric power (set B vehicle a) which is a model based on set B vehicle a. Here, the images are generated by the
図１３４は、編成Ａ車両ａに基づく基準モデルＶである３次元の車両回生電力（編成Ａ車両ａ）と編成Ｂ車両ａに基づくモデルである３次元の車両回生電力（編成Ｂ車両ａ）とを示す図である。３軸はそれぞれ、車両回生電力、車両要求電制制動力、速度である。ここでは、表示方法Ｉの（Ａ）、（Ｆ）及び表示方法ＩＩの（Ｄ）（図２Ａ）が選択された場合に表示制御部２０８が生成した画像である。仕様に基づく基準モデルＩＶよりも生成されたモデルの方が、車両回生電力が高くなっている。これにより、運転士や点検者は現状の車両が正常に運行されていることを把握できる。特に、車両要求電制制動力と速度とを考慮した運行状態の把握が可能となる。
FIG. 134 shows three-dimensional vehicle regenerative electric power (set A vehicle a), which is a reference model V based on set A vehicle a, and three-dimensional vehicle regenerated electric power (set B vehicle a), which is a model based on set B vehicle a. It is a figure which shows. The three axes are vehicle regenerative electric power, vehicle required electric braking force, and speed, respectively. Here, the images are generated by the
図１３５は、列車情報装置１の処理例を示すフロチャートである。ここでは、モデルの表示処理に関して説明する。
135 is a flowchart showing an example of processing of the
図１３５に示すように、表示制御部２１４は、操作インターフェース（図２Ａ）を表示部３０に表示する。そして、操作者は操作部４０を介し、モデル、表示表Ｉ、表示方法ＩＩ内の処理パラメータを入力する（ステップＳ１００）。
As shown in FIG. 135, the
次に、モデル生成部２０２は、処理パラメータに基づくモデルを生成し、表示制御部２０８にモデルの情報を供給する（ステップＳ１０２）。
Next, the
次に、表示制御部２０８は、処理パラメータに基づき実走行データが必要か否か判断する（ステップＳ１０４）。実走行データが必要な場合（ステップＳ１０４のＹＥＳ）、表示制御部２０８は、記憶部１０から取得した実走行データと、モデル生成部２０２から取得したモデルの情報とを用いた画像を生成し、表示制御部２０８を介して表示部３０に表示する（ステップＳ１０６）。
Next, the
一方で、実走行データが必要ない場合（ステップＳ１０４のＮＯ）、表示制御部２０８は、モデル生成部２０２から取得したモデルの情報を用いた画像を生成し、表示制御部２０８を介して表示部３０に表示し（ステップＳ１０８）、表示処理を終了する。
On the other hand, if the actual travel data is not required (NO in step S104), the
以上のように本実施形態によれば、モデル生成部２０２が、列車の走行時の特性を示す目的変数に関する説明変数の情報を用いた目的変数のモデルを生成し、表示制御部２０８がモデルの形状を画像化することとした。これにより、列車が走行中の特性を示すモデルの形状により列車の運行状態の把握を行うことができる。
As described above, according to the present embodiment, the
以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置、方法及びプログラムは、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置、方法及びプログラムの形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。 Although several embodiments have been described above, these embodiments are presented by way of example only and are not intended to limit the scope of the invention. The novel apparatus, methods and programs described herein can be embodied in various other forms. In addition, various omissions, substitutions, and modifications can be made to the forms of the devices, methods, and programs described herein without departing from the spirit of the invention.
１：列車情報処理装置、１０：記憶部、３０：表示部、４０：操作部、２００：選択部、２０４：判定部、２０６：特性可視化部、２０８：表示制御部、２１３：偏差モデル生成部 1: train information processing device, 10: storage unit, 30: display unit, 40: operation unit, 200: selection unit, 204: determination unit, 206: characteristic visualization unit, 208: display control unit, 213: deviation model generation unit
Claims (16)
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
を備え
前記モデル生成部は、第１車両における前記説明変数に基づき、前記目的変数と前記目的変数に関する説明変数との関係を示す基準モデルを生成し、
前記第１車両と異なる第２車両における前記説明変数に基づき前記モデルを生成する、
列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
wherein the model generator generates a reference model representing a relationship between the objective variable and an explanatory variable related to the objective variable based on the explanatory variable of the first vehicle ;
generating the model based on the explanatory variables in a second vehicle different from the first vehicle;
Train information processing device.
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、を備え、
前記列車は複数の車両で構成される編成列車であり、
前記モデル生成部は、第１編成列車における前記説明変数に基づき、前記目的変数と前記目的変数に関する説明変数との関係を示す基準モデルを生成し、
前記第１編成列車と異なる第２編成列車における前記説明変数に基づき前記モデルを生成する、列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit,
The train is a set train composed of a plurality of vehicles,
The model generation unit generates a reference model showing a relationship between the objective variable and an explanatory variable related to the objective variable based on the explanatory variable in the first set train,
A train information processing device that generates the model based on the explanatory variables in a second train set different from the first train set .
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
を備え、
前記列車は複数の車両で構成される編成列車の一車両であり、
前記モデル生成部は、第１編成列車の第１車両における前記説明変数に基づき基準モデルを生成し、前記第１編成列車と異なる第２編成列車の第１車両における前記説明変数に基づき前記モデルを生成する、列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
with
The train is one vehicle of a set train composed of a plurality of vehicles,
The model generation unit generates a reference model based on the explanatory variable for the first car of the first train set, and generates the model based on the explanatory variable for the first car of the second train set, which is different from the first train set. A train information processing device to generate .
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
前記列車の状態を判定する判定部とを、備え、
前記モデル生成部は、前記目的変数と前記目的変数に関する説明変数との関係を示す基準モデルを生成し、
前記判定部は、前記モデルにおける形状の幾何学的な情報に基づき、列車の状態を判定する、記載の列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
A determination unit that determines the state of the train,
The model generation unit generates a reference model indicating a relationship between the objective variable and explanatory variables related to the objective variable,
The train information processing apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines the state of the train based on geometric information on the shape of the model .
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
前記列車の状態を判定する判定部とを、備え、
前記モデル生成部は、前記目的変数と前記目的変数に関する説明変数との関係を示す基準モデルを生成し、
前記判定部は、前記モデルのモデル形状の特性の変化に基づき、列車の状態を判定する、列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
A determination unit that determines the state of the train,
The model generation unit generates a reference model indicating a relationship between the objective variable and explanatory variables related to the objective variable,
The train information processing device, wherein the determination unit determines the state of the train based on changes in characteristics of the model shape of the model .
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
前記列車の状態を判定する判定部とを、備え、
前記モデル生成部は、前記目的変数と前記目的変数に関する説明変数との関係を示す基準モデルを生成し、
前記判定部は、前記モデルのモデル形状と基準モデルの形状との偏差に基づき、列車の状態を判定する、列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
A determination unit that determines the state of the train,
The model generation unit generates a reference model indicating a relationship between the objective variable and explanatory variables related to the objective variable,
The train information processing device, wherein the determination unit determines the state of the train based on a deviation between the model shape of the model and the shape of a reference model .
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
引張力、ブレーキ力、エネルギー効率、及び制動効率のいずれかを少なくとも含む目的変数の中から目的変数を選択し、選択した目的変数に関する説明変数の情報を前記記憶部から選択する選択部と、
を備える、列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
a selection unit that selects an objective variable from objective variables including at least one of tensile force, braking force, energy efficiency, and braking efficiency, and selects explanatory variable information related to the selected objective variable from the storage unit;
A train information processing device.
前記表示制御部は、前記モデルのモデル形状の画像と、前記偏差モデルとを並べた画像を生成する、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の列車情報処理装置。 a deviation model generation unit that generates a deviation model by setting a predetermined deviation for each arbitrary area for the generated model;
The train information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10 , wherein the display control unit generates an image in which an image of the model shape of the model and the deviation model are arranged.
前記記憶部に記憶される前記目的変数に関する説明変数の情報を用いた前記目的変数のモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデルを表示部に表示する表示制御部と、
前記列車の状態を判定する判定部とを、備え、
前記モデル生成部は、前記目的変数と前記目的変数に関する説明変数との関係を示す基準モデルを生成し、
前記表示制御部は、前記判定部の判定結果に誤報が含まれているときには、列車に搭載されている装置の変更に関する情報に基づいて、誤報の要因を表示する、列車情報処理装置。 a storage unit that stores information on objective variables indicating characteristics of the train during running in a plurality of time slices;
a model generation unit that generates a model of the objective variable using explanatory variable information related to the objective variable stored in the storage unit;
a display control unit that displays the model on a display unit;
A determination unit that determines the state of the train,
The model generation unit generates a reference model indicating a relationship between the objective variable and explanatory variables related to the objective variable,
The train information processing device, wherein the display control unit displays the cause of the false alarm based on the information about the change of the device mounted on the train when the determination result of the determination unit includes the false alarm.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018216811A JP7232017B2 (en) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | Train information processing device and train information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018216811A JP7232017B2 (en) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | Train information processing device and train information processing method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020088959A JP2020088959A (en) | 2020-06-04 |
| JP7232017B2 true JP7232017B2 (en) | 2023-03-02 |
Family
ID=70909216
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018216811A Active JP7232017B2 (en) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | Train information processing device and train information processing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7232017B2 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010082322A1 (en) | 2009-01-14 | 2010-07-22 | 株式会社日立製作所 | Device abnormality monitoring method and system |
| JP2016045793A (en) | 2014-08-25 | 2016-04-04 | 東日本旅客鉄道株式会社 | Facility deterioration state determination system and method |
| JP2016091343A (en) | 2014-11-06 | 2016-05-23 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, and program |
| JP2016121328A (en) | 2014-09-22 | 2016-07-07 | 宰 山田 | Usage of far-infrared radiation material, and method for applying the same |
| JP2018121378A (en) | 2017-01-23 | 2018-08-02 | 東日本旅客鉄道株式会社 | Method for detecting abnormality of running motor for railway vehicle |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2016121328A1 (en) * | 2015-01-28 | 2017-11-24 | 日本電気株式会社 | Prediction result display system, prediction result display method, and prediction result display program |
-
2018
- 2018-11-19 JP JP2018216811A patent/JP7232017B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010082322A1 (en) | 2009-01-14 | 2010-07-22 | 株式会社日立製作所 | Device abnormality monitoring method and system |
| JP2016045793A (en) | 2014-08-25 | 2016-04-04 | 東日本旅客鉄道株式会社 | Facility deterioration state determination system and method |
| JP2016121328A (en) | 2014-09-22 | 2016-07-07 | 宰 山田 | Usage of far-infrared radiation material, and method for applying the same |
| JP2016091343A (en) | 2014-11-06 | 2016-05-23 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, and program |
| JP2018121378A (en) | 2017-01-23 | 2018-08-02 | 東日本旅客鉄道株式会社 | Method for detecting abnormality of running motor for railway vehicle |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020088959A (en) | 2020-06-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6540883B2 (en) | Track state evaluation method, apparatus and program | |
| CN110376003B (en) | Intelligent train service life prediction method and system based on BIM | |
| JP7040851B2 (en) | Anomaly detection device, anomaly detection method and anomaly detection program | |
| CN107848591A (en) | For the method and its device of the drive division for monitoring body assembly line | |
| JP6458055B2 (en) | Damage estimation device | |
| EP3994635A1 (en) | Monitoring, predicting and maintaining the condition of railroad elements with digital twins | |
| JP2010089760A (en) | Creation of reference value for troubleshooting of vehicle | |
| JP7454088B2 (en) | Information processing device, information processing method, and computer program | |
| JP6689479B1 (en) | Diagnostic system and method | |
| JP7239354B2 (en) | data classifier | |
| EP3812218A1 (en) | Indication diagnosis device and method | |
| JP6078019B2 (en) | Equipment monitoring apparatus and program | |
| JP2017035973A (en) | Overhead power line state diagnostic device | |
| JP7232017B2 (en) | Train information processing device and train information processing method | |
| CN105632114A (en) | Monitoring measurement point safety state monitoring method based on GIS technology | |
| JP6894319B2 (en) | Bolt loosening inspection device | |
| JP5892867B2 (en) | Equipment inspection plan support device and program | |
| US20150084963A1 (en) | Method of displaying a parameter | |
| Balfe et al. | A framework for human factors analysis of railway on-train data | |
| JP3814143B2 (en) | Operation monitoring method, apparatus and computer-readable recording medium in blast furnace operation | |
| JP7517089B2 (en) | Trolley wire management device, trolley wire management method, and program | |
| Sobrinho et al. | IoT and Big Data Analytics: Under-Rail Maintenance Management at Vitória–Minas Railway | |
| JP2003329431A (en) | Contact wire abrasion state analyzer | |
| JP6829158B2 (en) | Data processing equipment, data processing methods, and programs | |
| JP7493375B2 (en) | Diagnostic system and method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211006 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221024 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221216 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230120 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230217 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7232017 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |