15. 電気転てつ機の故障要因探索法

　大規模な輸送障害につながる電気転てつ機の故障の約4割は直前まで予兆を捉えることができない突発的な故障です。特に電気転てつ機本体の故障は、外観から異常が特定しにくいため調査に時間を要し、かつ復旧のための資機材を必要とするため、復旧まで時間を要することが課題でした。

　そこで、予防保全に用いられているデータを事後保全の迅速化に活用する手法を提案しました。具体的には、転換不能を未然に防ぐために用いられているモータ電流などの遠隔監視データを使い、直前まで予兆を捉えることができない故障に対しても、発生した直後にその故障要因の探索や故障箇所を特定します(図1)。

　本手法では、①モータ電流から動作状態(転換、鎖錠等) の境界点を高精度に推定し(誤差0.1秒～0.3秒)、②予め学習したデータ群との乖離度から、異常の検出や、歯車欠損などのデータ変化が特徴的な故障を推定し、③電気転てつ機の動作状態に応じて故障発生時に見られる特有のデータ変化から、故障部位が電気転てつ機本体か、それ以外の箇所かを特定します。本手法は、電気転てつ機本体の突発的な故障を含む主な故障(20種類)のデータ変化の特徴を網羅しています。また、一部の故障は実機で再現し、故障結果特定の妥当性を検証しました。本手法を状態監視装置と組み合わせることにより、電気転てつ機故障の復旧支援が可能になり、復旧時間の短縮が実現できます。