本发明专利技术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。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】异常检测装置、异常检测方法和计算机程序
本专利技术的实施例涉及异常检测装置、异常检测方法和计算机程序。
技术介绍
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。本专利技术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。
技术实现思路
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是根据本专利技术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是示出根据本专利技术的本实施例的异常检测装置的硬件配置的图。图18是根据本专利技术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专利技术的实施例。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。图1是示出根据本专利技术的第一实施例的示例性异常检测系统的框图。图1所示的异常检测系统包括异常检测装置100、车辆系统500、环境信息系统600、终端700、输入装置800和屏幕显示装置900。下面将描述图1中所示的异常检测系统的概要。异常检测装置100在学习模式和操作模式下操作。异常检测装置100包括功能(异常检测模型生成器200)，该功能在学习模式中基于铁路车辆(在下文中，车辆)的测量信息和车辆的环境信息中的至少一个来创建与铁路车辆的制动系统相关的异常检测模型。测量信息从车辆系统500获取。环境信息从环境信息系统600获取。根据本实施例的车辆的行驶信息包括从车辆系统500获取的车辆的测量信息和从环境信息系统600获取的车辆的环境信息中的至少一个。异常检测模型包括用于预测车辆的状态的预测模型，以及与来自预测模型的预测值的残差(差值)相关的阈值。作为示例，车辆的状态是车辆的减速度。异常检测装置100包括通过使用预测模型和操作模式中的阈值来执行车辆的异常检测的功能(异常检测器110)。异常检测是确定是否存在异常。异常检测也称为异常确定。通过将阈值与作为预测模型的预测值与从车辆获取的车辆的状态的实际值之间的差值的残差进行比较来执行异常检测。异常检测装置100包括基于车辆的行驶信息为多个条件(在下文中，行驶条件)中的每个条件设定阈值的功能(阈值设置器220)。异常检测装置100生成一个预测模型，以及包括与各个行驶条件对应的阈值的异常检测模型。在使用异常检测模型的异常检测中，与车辆存在的行驶条件，换句话说，满足作为异常检测的目标的行驶信息(当前行驶信息)的行驶条件对应的阈值选自异常检测模型中包括的阈值，并与预测模型一起使用。在学习模式中执行多个行驶条件的创建和多个阈值的设置。在行驶条件的创建中，使用车辆的行驶信息和异常检测的结果(例如，预测模型的预测值与状态值的实际值之间的残差)。学习模式和操作模式可以自动切换或者通过来自例如维护人员的指令切换，或者可以同时执行。当检测到异常时，异常检测装置100在屏幕显示装置900上显示例如检测到异常的地点、用于异常检测的异常检测模型、用于异常检测的行驶信息，以及预测模型的预测值。这支持铁路运营商的监控。下面简要描述根据本实施例的车辆的制动系统。图2示出了制动槽，以及用于车辆的特定车轮的制动器和空气弹簧的示例性构造。制动槽实际上位于车组的驾驶室内。下面参考图2描述作为异常检测装置100的异常检测目标的车辆的制动系统。作为示例性控制器的制动杆10提供用于驾驶员制动操作的设备。驾驶员通过向上移动制动杆来制动车辆。制动杆10上指示的1到8的数字表示制动槽(制动级)，并且数字越大意味着施加到车辆的制动力越强。该槽数量是示例性的并且不会限制车辆使用更多或更少数量的槽。每个制动槽是给车辆或制动器的示例性控制命令值。对车辆的制动操作不限于由驾驶员执行的操作。例如，在安装有自动车组停止(ATS)、自动车组控制(ATC)或自动车组操作(ATO)的车辆中，在一些情况下，由装置代替驾驶员执行制动操作。在这种情况下，例如，从装置输出的制动命令与控制命令值对应。图2示出了在铁路20上行驶的车辆的车轮30。用于通过制动器制动车辆的一种设备是胎面制动器42。在该示例中，为了简化描述，仅示出了一个车轮，但实际上，提供了多对左右车轮。胎面制动器42使用气缸作为动力源。当作为气缸43内的压力的制动缸压力增加时，制动块41压靠在作为车轮30的与轨道接触的表面的胎面上。车轮30和制动块41之间的摩擦力用作胎面制动器42的制动力。由于胎面制动器以这种方式使用制动块的摩擦力，因此制动块由于连续使用而磨损，这可能降低制动力。胎面制动器是用于车辆的示例性机械制动器，并且另一种方案使用盘式制动器，该盘式制动器通过用刹车片或类似物对着车轮按压固定到车轮轴上的盘来获得制动力。制动器的制动力随着例如制动块或刹车片的磨损状态而变化。当通过本异常检测装置检测到制动系统中的异常时，工人等可以检查例如制动块或制动系统的盘并检查异常的实际存在。除了制动器的部件的磨损之外，制动器的制动力还随着车辆上的负载而变化。负载响应装置50安装在图2所示的车辆上。负载响应装置50包括空气弹簧51，并通过感测空气弹簧51的空气弹簧压力来测量车辆上的负载。为了控制车辆的制动，除了制动杆10的操作之外，还可以响应于由负载响应装置50检测到的空气弹簧压力来调节制动器的制动力。因此，无论车辆上的负载如何变化，都可以实现期望的减速度。为了补充机械制动器的制动力，可以在车辆的制动系统中附加地使用电制动器。将参考图3描述电制动器。图3示出了车辆的发电制动器和再生制动器的示例性构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异常检测装置，包括：条件生成器，被配置为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，所述预测值基于控制命令值和预测模型；阈值设置器，被配置为设置用于条件的多个阈值；以及异常检测器，被配置为基于预测模型、阈值和条件对车辆执行异常检测。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2017.07.19 JP 2017-1402041.一种异常检测装置，包括：条件生成器，被配置为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，所述预测值基于控制命令值和预测模型；阈值设置器，被配置为设置用于条件的多个阈值；以及异常检测器，被配置为基于预测模型、阈值和条件对车辆执行异常检测。2.如权利要求1所述的异常检测装置，其中，条件生成器使用包括基于车辆的行驶信息的多个解释变量和与差值对应的类别的一组数据，并且生成将多个条件与多个类别关联的分类器，所述条件与解释变量中的至少一个解释变量相关，并且与分类器关联的条件与对差值进行分类的条件对应。3.如权利要求2所述的异常检测装置，其中，阈值设置器基于由分类器分类为类别的差值的分布来确定阈值。4.如权利要求3所述的异常检测装置，其中，阈值设置器生成差值的概率分布，并将阈值设置为基于概率分布的标准偏差的值或与概率分布中的预定概率对应的差值的值。5.如权利要求1至4中任一项所述的异常检测装置，其中，阈值设置器通过用户界面接收设置所述多个阈值的指令，并基于设置指令来设置阈值。6.如权利要求1至5中任一项所述的异常检测装置，其中，异常检测器基于与第一时刻对应的控制命令值和预测模型来计算车辆的状态的预测值、指定条件中由与第一时刻对应的行驶信息满足的条件，并且通过将车辆的状态的预测值与测量值之间的差值与对应于指定条件的阈值进行比较来检测车...
【专利技术属性】
技术研发人员：菊池元太，丸地康平，服部阳平，
申请(专利权)人：株式会社东芝，
类型：发明
国别省市：日本,JP
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