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鉄道車両の遠隔データを活用したコンプレッサの故障予兆検知技術の検討

鉄道車両の遠隔データを活用したコンプレッサの故障予兆検知技術の検討

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カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-168

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Study of compressor failure prediction detection technology using monitoring data of train

著者名: 北井瑳佳(日立日立製作所),宮内努(日立日立製作所),工藤匠(日立日立製作所),久保田諭(東武鉄道),小越康子(東武鉄道)

著者名(英語): Sasuga Kitai (Hitachi, Ltd.),Tsutomu Miyauchi (Hitachi, Ltd.),Takumi Kudou (Hitachi, Ltd.),Satoshi Kubota (TOBU Railway CO., LTD.),Yasuko Kogoshi (TOBU Railway CO., LTD.)

キーワード: 鉄道|オンラインモニタリング|コンプレッサー|故障予兆検知|データ分析|Train|Online-monitoring|compressor|failure prediction detection|data analysis

要約(日本語): 車上データを活用したコンプレッサの故障予兆診断技術を開発している。コンプレッサに異常が発生すると,稼働時間が上昇することが分かっている。しかし,稼働時間は他機器による空気消費によっても上昇する。従って,稼働時間の上昇要因の切り分けが課題である。今回,実測の稼働時間と,蓄積データから抽出した類似データ群の平均稼働時間との間の誤差率を用いた手法を開発した。本手法では,蓄積データからコンプレッサ稼働時の列車位置とブレーキ挙動がほぼ同条件のデータを抽出し,誤差率を7日間移動平均した指標に基づいて診断する。評価の結果,誤検知なく漏油や油量減少を検知可能なことを確認した。

本誌掲載ページ: 279-281 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 687 Kバイト

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