鉄道車両におけるモニタデータを用いた機器の異常検知

摘要

近年，車両機器の動作状況を記録?集約するシステムの導入が進み，大量のモニタデータを蓄積できるようになりました。本研究では，モニタデータから車両機器の正常動作時の挙動を時系列データの学習に適した種類の二ユーラルネットワークにより自動的に学習し，正常時に期待される挙動(予測値)と実際の挙動(実測値)を比較することで，異常度を提示する手法を開発しました。適切にしきい値を設定することで，提案手法によりセンサを新設することなく車両機器の早期の異常検知が可能になり，運行の信頼性の更なる向上ゃメンテナンスの高度化につながることが待できます。