[发明专利]异常检测装置、异常检测方法和计算机程序

说明书

本发明的实施例实现高度精确的异常检测。根据一个实施例，异常检测装置包括：条件生成器、阈值设置器和异常检测器。生成器基于车辆的行驶信息生成用于对车辆的状态的预测值与车辆的状态的测量值之间的差值进行分类的多个条件，该预测值基于控制命令值和预测模型。阈值设置器设置用于条件的多个阈值。异常检测器基于预测模型、阈值和条件对车辆执行异常检测。

技术领域

本发明的实施例涉及异常检测装置、异常检测方法和计算机程序。

背景技术

铁路车辆的维护管理和检查需要每天进行，以维持铁路运营的安全性和可靠性。传统的维护管理一直侧重于铁路车辆的定期检查。但是，为了实现更高的铁路安全性，最近已经开发了通过利用包括从铁路车辆获取的传感器值和控制值的车辆信息执行诊断和状态监测来实现早期异常检测的技术。

在现有技术中，通过将由铁路车辆上的传感器测量的值与阈值进行比较来执行异常检测。在另一种现有技术中，准备了重建铁路车辆的正常操作的模型并将其用于检测异常或异常迹象。但是，对于铁路车辆而言，由于例如路线坡度、天气变化、乘客上下车以及驾驶员的操作，行驶条件以时序方式动态改变。因此，难以基于单个阈值对这种车辆精确地执行异常检测。

本发明的实施例提供了实现高度准确异常检测的异常检测装置、异常检测方法和计算机程序。

发明内容

根据一个实施例，异常检测装置包括：条件生成器、阈值设置器和异常检测器。生成器基于车辆的行驶信息生成用于对车辆的状态的预测值与车辆的状态的测量值之间的差值进行分类的多个条件，该预测值基于控制命令值和预测模型。阈值设置器设置用于条件的多个阈值。异常检测器基于预测模型、阈值和条件对车辆执行异常检测。

附图说明

图1是根据本发明的实施例的异常检测系统的框图。

图2是示出铁路车辆的制动槽、制动器和空气弹簧的示例性构造的图。

图3是示出铁路车辆的发电制动器和再生制动器的示例性构造的图。

图4是示出与测量信息和环境信息相关的示例性表的图。

图5是示出与制动信息相关的示例性表的图。

图6是示出示例性转换表的图。

图7是示出示例性模型数据库的图。

图8是示出通过使用正态分布确定阈值的示例性方法的图。

图9是示出示例性检测结果数据库的图。

图10是示出用于生成行驶条件的示例性数据集的图。

图11是示出示例性决策树的图。

图12是示出另一个示例性模型数据库的图。

图13是示出异常检测模型的示例性操作的图。

图14是示出来自异常检测装置的示例性主屏幕输出的图。

图15是示出来自异常检测装置的示例性异常详细屏幕输出的图。

图16是示出用于驾驶员的示例性检查屏幕的图。

图17是示出根据本发明的本实施例的异常检测装置的硬件配置的图。

图18是根据本发明的实施例的异常检测处理的流程图。

图19是处于学习模式的异常检测装置的处理的流程图。

图20是示出另一个示例性模型数据库的图。

具体实施方式

下面将参考附图描述本发明的实施例。附图之间的任何相同部件由相同的附图标记表示，并且将适当地省略其描述。