特開 2024-157615 ホームドア診断システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024157615

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】ホームドア診断システム

(51)【国際特許分類】

   B61B 1/02 20060101AFI20241031BHJP

【ＦＩ】

B61B1/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023072054

(22)【出願日】2023-04-26

(71)【出願人】

【識別番号】000196587

【氏名又は名称】西日本旅客鉄道株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001818

【氏名又は名称】弁理士法人Ｒ＆Ｃ

(72)【発明者】

【氏名】河合 陽平

(72)【発明者】

【氏名】久保 諒

(72)【発明者】

【氏名】水田 祐貴

【テーマコード（参考）】

3D101

【Ｆターム（参考）】

3D101AA03

3D101AA12

3D101AA26

3D101AA31

3D101AC10

(57)【要約】

【課題】ホームドアの状態の診断を適切に行えるホームドア診断システムを提供する。
【解決手段】プラットホーム２に設置されたホームドア３の状態を診断するホームドア診断システム１は、いつの時点の診断を行うかを示す診断時点を設定する診断時点設定部１１と、診断時点以前におけるホームドア３の状態を示すパラメータに基づいて、診断時点以降におけるホームドア３を開閉動作させるモータＭに流れるモータ電流の電流値を電流予測値として予測する予測部１２と、予め設定された条件下においてホームドア３を開閉動作した際の診断時点のモータ電流の電流値の測定結果を実測値として取得する実測値取得部１４と、電流予測値と実測値とに基づいて、診断時点における実測値の異常度を算定する異常度算定部１５と、異常度が予め設定された閾値を超えている場合に、診断時点におけるホームドア３の状態が異常であると判定する状態判定部１６と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プラットホームに設置されたホームドアの状態を診断するホームドア診断システムであって、
いつの時点の診断を行うかを示す診断時点を設定する診断時点設定部と、
前記診断時点以前における前記ホームドアの状態を示すパラメータに基づいて、前記診断時点以降における前記ホームドアを開閉動作させるモータに流れるモータ電流の電流値を電流予測値として予測する予測部と、
予め設定された条件下において前記ホームドアを開閉動作した際の前記診断時点の前記モータ電流の電流値の測定結果を実測値として取得する実測値取得部と、
前記電流予測値と前記実測値とに基づいて、前記診断時点における前記実測値の異常度を算定する異常度算定部と、
前記異常度が予め設定された閾値を超えている場合に、前記診断時点における前記ホームドアの状態が異常であると判定する状態判定部と、
を備えるホームドア診断システム。

【請求項2】

前記予測部は、前記パラメータとして、前記ホームドアが設置された地域における前記ホームドアが設置されてから前記診断時点までの間の所定の時刻の気温を示す気温情報、及び前記ホームドアが設置されてから前記診断時点までの間に前記予め設定された条件下で実施された前記ホームドアの開閉動作の確認を行う動作確認試験において前記ホームドアを開閉駆動させた際の前記実測値を含む電流値情報を使用する請求項１に記載のホームドア診断システム。

【請求項3】

前記予め設定された条件は、前記プラットホームに乗客がいない条件である請求項１又は２に記載のホームドア診断システム。

【請求項4】

前記予測部は、前記ホームドアの状態が異常でない場合における前記モータ電流の電流値に基づいて学習したモデルを作成し、当該モデルを用いて前記電流予測値を予測する請求項１又は２に記載のホームドア診断システム。

【請求項5】

前記予測部は、前記パラメータとして、前記ホームドアが設置されてから開閉駆動された回数も使用する請求項２に記載のホームドア診断システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プラットホームに設置されたホームドアの状態を診断するホームドア診断システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ホームドアが設置されたプラットホームが増えている。このようなホームドアは、決められた周期で作業員が赴いてメンテナンスが行われるケースが多い。しかしながら、このような方法では、ホームドアの状態にかかわらず作業員がホームドアまで足を運ぶ必要があり、ホームドアが、メンテナンスが不要な状態であれば無駄となってしまう。また、メンテナンスを行ってから次のメンテナンスを行うまでの間に、ホームドアの状態を把握することができないといった問題がある。そこで、ホームドアのメンテナンスに利用可能な技術が検討されてきた。

【0003】

特許文献１にはホームドアの保守支援システムについて記載されている。このホームドアの保守支援システムは、ホームドアを開閉動作させるモータに流れる電流値を取得し、別のホームドアを別のモータによって開閉動作させたときに、当該別のモータに流れる電流値を参照して保守の要否を判定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－１０４６０９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載の技術は、上記のように別のホームドアを別のモータによって開閉動作させたときに、当該別のモータに流れる電流値を参照して保守の要否を判定している。しかしながら、プラットホームには、設置場所によってホームドアを開閉する際のモータ電流が増減し、また、時期によってもモータ電流が増減することが知られている。更には、１つの駅においてもプラットホーム毎にホームドアのタイプが異なる場合もある。特許文献１に記載の技術は、このような設置場所や時期やホームドアのタイプによるモータ電流の増減まで考慮されておらず、ホームドアの状態の判定を適切に行うことができない可能性がある。

【0006】

そこで、ホームドアの状態の診断を適切に行うことが可能なホームドア診断システムが求められる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明に係るホームドア診断システムの特徴構成は、
プラットホームに設置されたホームドアの状態を診断するホームドア診断システムであって、
いつの時点の診断を行うかを示す診断時点を設定する診断時点設定部と、
前記診断時点以前における前記ホームドアの状態を示すパラメータに基づいて、前記診断時点以降における前記ホームドアを開閉動作させるモータに流れるモータ電流の電流値を電流予測値として予測する予測部と、
予め設定された条件下において前記ホームドアを開閉動作した際の前記診断時点の前記モータ電流の電流値の測定結果を実測値として取得する実測値取得部と、
前記電流予測値と前記実測値とに基づいて、前記診断時点における前記実測値の異常度を算定する異常度算定部と、
前記異常度が予め設定された閾値を超えている場合に、前記診断時点における前記ホームドアの状態が異常であると判定する状態判定部と、
を備えている点にある。

【0008】

例えばホームドアを開閉動作させる際にホームドアを支持するガイドベアリングのグリース（グリス）が枯渇している場合には、ホームドアを開閉動作させるモータに流れるモータ電流が、グリースが枯渇していない場合に比べて大きくなる。また、ホームドアを開閉動作させるモータとホームドアとに亘って設けられるベルトに弛みが発生した場合にも、ホームドアを開閉動作させるモータに流れるモータ電流が、弛みが発生してない場合に比べて大きくなる。そこで、上述した構成とすれば、モータ電流の電流値に基づいてホームドアの状態が異常であるか否かを適切に診断することが可能となる。また、モータ電流の電流値に基づいてホームドアの状態を診断することで、例えば上述したグリースの枯渇やベルトの弛みを予想することができ、グリースの枯渇やベルトの弛みが発生する前にメンテナンスを行うことが可能となる。特に、本構成では、診断時点以前におけるパラメータから予測された診断時点以降における電流予測値と、診断時点の実測値とを比較して異常度を算定しているため、設置場所や設置時期に依存しないホームドア固有の診断を行うことができる。このため、従来のように別のホームドアから得られる実測値を用いる場合に比べて、予測精度を高めることができる。

【0009】

また、前記予測部は、前記パラメータとして、前記ホームドアが設置された地域における前記ホームドアが設置されてから前記診断時点までの間の所定の時刻の気温を示す気温情報、及び前記ホームドアが設置されてから前記診断時点までの間に前記予め設定された条件下で実施された前記ホームドアの開閉動作の確認を行う動作確認試験において前記ホームドアを開閉駆動させた際の前記実測値を含む電流値情報を使用すると好適である。

【0010】

ホームドアを開閉駆動するモータに流れるモータ電流は、気温が高い場合よりも気温が低い場合の方が大きくなる傾向がある。そこで、本構成のように予測部が、気温情報や電流値情報を用いてモータに流れるモータ電流の電流値を電流予測値として予測することで、診断時点の気温に応じた電流値を正確に予測することが可能となる。

【0011】

また、前記予め設定された条件は、前記プラットホームに乗客がいない条件であると好適である。

【0012】

このように、プラットホームに乗客がいないことを条件とすると、例えば乗客がホームドアに触れたことによってホームドアの開閉動作が妨げられるといった状況を回避できる。したがって、実測値取得部が、乗客による影響がないモータ電流の電流値の測定結果を取得することが可能となる。しかも、駅員が運行開始前にホームドアの開閉操作をするだけでホームドアの異常診断が自動的に行われるため、迅速な保守対応が可能となる。

【0013】

また、前記予測部は、前記ホームドアの状態が異常でない場合における前記モータ電流の電流値に基づいて学習したモデルを作成し、当該モデルを用いて前記電流予測値を予測すると好適である。

【0014】

このような構成とすれば、予測部による電流予測値の予測精度を高めることができるので、ホームドアの状態の診断をより適切に行うことが可能となる。特に、ホームドアが異常でない場合のデータを用いて教師データ有り機械学習をさせることにより、電流予測値から所定値以上外れた実測値を異常データとして抽出して異常判定するだけで良く、状態判定部の判定速度を高めることができる。

【0015】

また、前記予測部は、前記パラメータとして、前記ホームドアが設置されてから開閉駆動された回数も使用すると好適である。

【0016】

例えば、ホームドアが設置されてから開閉駆動された回数に応じてグリースが馴染み、また、部品のバリ等が削られてスムーズに動くようになる。そこで、本構成のように、ホームドアが開閉駆動された回数を考慮して電流予測値を予測することで、経年に伴うモータ電流の電流値が変わる場合であっても、適切にモータ電流の電流値を予測することが可能となる。したがって、より精度良くホームドアの状態を診断することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】ホームドア、及びホームドア診断システムの構成を示すブロック図である。

【図2】モータ電流の時系列変化を示す図である。

【図3】モータ電流の時系列変化を示す図である。

【図4】モータ電流と気温との関係を示す図である。

【図5】モータ電流と気温との関係を示す図である。

【図6】過去のモータ電流の電流値を使用して予測した電流予測値を示す図である。

【図7】過去のモータ電流の電流値を使用して予測した電流予測値を示す図である。

【図8】異常度を示す図である。

【図9】異常度を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

本発明に係るホームドア診断システムは、ホームドアの状態の診断を適切に行うことができるように構成される。以下、本実施形態のホームドア診断システム１について説明する。

【0019】

図１は、ホームドア診断システム１の構成を模式的に示したブロック図である。図１に示されるように、ホームドア診断システム１は、診断時点設定部１１、予測部１２、パラメータ設定部１３、実測値取得部１４、異常度算定部１５、状態判定部１６、メンテナンス情報記憶部１７、及び記憶部２０を備えて構成され、各機能部は、ホームドア３の状態の診断に係る処理を行うために、ＣＰＵを中核部材としてハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。

【0020】

図１に示されるように、プラットホーム２には、複数のホームドア３が設置される。複数のホームドア３の夫々は、モータＭにより開閉動作を行うことが可能である。ホームドア診断システム１は、このようなホームドア３の開閉動作を行った際にモータＭを流れる電流（モータ電流）の電流値に基づいて、複数のホームドア３の夫々について、個別に状態を診断する。

【0021】

ホームドア３は当該ホームドア３が設置されたプラットホーム２を始発列車が利用するまでに、毎日、駅員により動作確認試験が実施されている。このときのモータ電流の電流値が電流センサ（図示せず）により測定される。電流センサによるモータ電流の測定結果は、ホームドア３毎に、測定日を示す測定日情報と共に記憶部２０に順次、記憶される。なお、電流センサによる測定結果は、記憶部２０に対して例えばネットワークを介して伝達するように構成することが可能である。

【0022】

図２及び図３には、記憶部２０に記憶されているモータ電流の測定結果が示される。図２は、Ａ駅のＸ番ホームに設置されている所定のホームドア３の動作確認試験において開動作を行った際のモータ電流の測定結果、及び閉動作を行った際のモータ電流の測定結果である。また、図３は、Ｂ駅のＹ番ホームに設置されている所定のホームドア３の動作確認試験において開動作を行った際のモータ電流の測定結果、及び閉動作を行った際のモータ電流の測定結果である。図２及び図３は、横軸は動作確認試験を行った日を示し、縦軸はモータ電流の電流値を示している。図２及び図３に示されるように、同一日においては、ホームドア３の開動作を行った際のモータ電流が、ホームドア３の閉動作を行った際のモータ電流よりも大きくなっている。また、気温が低いとき（冬期）にホームドア３の開閉動作を行った際のモータ電流が、気温が高いとき（夏期）にホームドア３の開閉動作を行った際のモータ電流よりも大きくなっている。記憶部２０には、このようなモータ電流の電流値が動作確認試験を行う毎に、追加して記憶される。

【0023】

図１に戻り、診断時点設定部１１は、いつの時点の診断を行うかを示す診断時点を設定する。診断時点は、上述したモータ電流が記憶部２０に記憶され始めてから、現在までの間における任意の時点を設定することが可能である。すなわち、診断時点は、診断を行う現在の時点でなくてもよく、ホームドア３がプラットホーム２に設置され、動作確認試験により開閉動作が行われてから現在までの間における過去の所定の時点でもよい。

【0024】

予測部１２は、診断時点以前におけるホームドア３の状態を示すパラメータに基づいて、診断時点以降におけるホームドア３を開閉動作させるモータＭに流れるモータ電流の電流値を電流予測値として予測する。診断時点以前とは、ホームドア３がプラットホーム２に設置されてから、診断時点設定部１１により設定された診断時点までの間である。ホームドア３の状態を示すパラメータとは、ホームドア３の開閉動作を行う際の周囲の環境を示す情報や、ホームドア３の開閉動作を行った際に得られた情報が相当する。

【0025】

ここで、図４及び図５には、モータ電流と気温との関係が示される。図４は、Ａ駅のＸ番ホームに設置されている所定のホームドア３の動作確認試験において開動作を行った際のモータ電流と気温との関係、及び閉動作を行った際のモータ電流と気温との関係である。また、図５は、Ｂ駅のＹ番ホームに設置されている所定のホームドア３の動作確認試験において開動作を行った際のモータ電流と気温との関係、及び閉動作を行った際のモータ電流と気温との関係である。図４及び図５は、横軸はホームドア３の開閉動作を行った際の気温を示し、縦軸はモータ電流の電流値を示している。図４及び図５に示されるように、同一の気温の場合には、ホームドア３の開動作を行った際のモータ電流が、ホームドア３の閉動作を行った際のモータ電流よりも大きくなる傾向がみられる。また、図４及び図５からも、上記のように気温が低いときのホームドア３の開閉動作を行った際のモータ電流が、気温が高いときのホームドア３の開閉動作を行った際のモータ電流よりも大きくなっている。

【0026】

そこで、モータ電流の電流値を予測する場合に、ホームドア３の開閉動作を行う際の周囲の環境を示す情報として、ホームドア３が設置された地域におけるホームドア３が設置されてから診断時点までの間の所定の時刻の気温を示す気温情報を利用するとよいことを見出した。すなわち、ホームドア３が設置された場所において、所定の時間に測定された気温を示す情報を利用するとよい。具体的には、ホームドア３が設置されてから診断時点まで、１日に少なくとも１回、決まった時間にホームドア３が設置された場所において測定された気温を示す情報を利用するとよい。このような気温情報は、例えばホームドア３が設置されている駅において駅員が測定して取得してもよいし、自動で測定して取得してもよい。もちろん、インターネットを介して発信される気象情報から取得してもよい。

【0027】

ホームドア３の開閉動作を行った際に得られた情報としては、例えばホームドア３が設置されてから診断時点までの間に予め設定された条件下で実施されたホームドア３の開閉動作の確認を行う動作確認試験においてホームドア３を開閉駆動させた際のモータ電流の実測値を含む電流値情報が相当する。ここで、上述したように、ホームドア３はプラットホーム２を始発列車が利用するまでに、毎日、駅員により動作確認試験が実施されている。このため、予め設定された条件とは、プラットホーム２における毎日の始発時刻前が相当し、プラットホーム２に乗客がいない条件を意味する。モータ電流の電流値とは、ホームドア３を開閉駆動するモータＭに流れる電流の電流値である。本実施形態における電流値情報は、動作確認試験を行った際に電流センサ（図示せず）により測定され、記憶部２０に記憶されているものが利用される。

【0028】

したがって、予測部１２は、パラメータとして、ホームドア３が設置された地域におけるホームドア３が設置されてから診断時点までの間の所定の時刻の気温を示す気温情報、及びホームドア３が設置されてから診断時点までの間に条件下で実施されたホームドア３の開閉動作の確認を行う動作確認試験においてホームドア３を開閉駆動させた際の実測値を含む電流値情報を使用する。なお、上述したパラメータは、一例であって、他の情報をパラメータとして用いることが可能である。また、このようなパラメータは、ホームドア３の診断に応じてパラメータ設定部１３により診断者の意図に応じて、或いは、自動で設定可能である。

【0029】

予測部１２は、ホームドア３の状態が異常でない場合におけるモータ電流の電流値に基づいて学習したモデルを作成し、当該モデルを用いて電流予測値を予測することが可能である。すなわち、予め予測部１２に対してホームドア３の状態が異常でないとわかっている状態でホームドア３を開閉動作させ、その際に取得されたモータ電流の電流値を異常でない場合の電流値として予測部１２に機械学習をさせておき、このように機械学習させたモデルを使って電流値を予測するとよい。これにより、モータ電流の電流予測値を得ることが可能である。

【0030】

また、予測部１２は、ホームドア３を開閉動作させるモータＭに流れるモータ電流の電流値の予測を、例えば、下記に出典を示す非特許文献１に係る予測モデルを用いて行うことも可能である。この予測モデルでは、一時的に発生した異常値を検知する「外れ値検知」、周期性のあるデータに対して通常と異なる波形を検知する「異常部位検出」、ある時点で発生した測定値の変化を検知する「変化点検知」が考えられる。本実施形態では、「外れ値検知」又は「変化点検知」を用いることが好ましく、以降では「外れ値検知」を用いて説明する。
［非特許文献１］“PROPHET Forecasting at scale”、［online］、［令和３年３月２８日検索］、インターネット＜URL：https://facebook.github.io/prophet/＞

【0031】

図６及び図７には、このような予測モデルを利用したホームドア３を開閉動作させた際にモータＭに流れるモータ電流の電流値の予測結果が示される。図６は、Ａ駅のＸ番ホームに設置されている所定のホームドア３の動作確認試験時に取得された２０１７年２月１６日から２０２０年９月３０日までのモータ電流の電流値の結果を用いて２０２０年１０月１日以降のモータ電流の電流値を予測したものである。なお、図６には、２０２０年１０月１日以降の動作確認試験時に取得されたモータ電流の電流値も参考として示される。また、図７は、Ｂ駅のＹ番ホームに設置されている所定のホームドア３の動作確認試験時に取得された２０１９年３月７日から２０２１年３月３１日までのモータ電流の電流値の結果を用いて２０２１年４月１日以降のモータ電流の電流値を予測したものである。なお、図７には２０２０年１０月１日以降の動作確認試験時に取得されたモータ電流の電流値も参考として示される。

【0032】

図６及び図７から、診断時点以前に取得されたモータ電流の電流値に基づいて予測した診断時点のモータ電流の電流値及び診断時点以降の電流値は、実際に動作確認試験時に取得されたモータ電流の電流値と同程度であって、傾向も同様である。一方、例えば図６においてＫ１が付された予測値や、図７においてＫ２が付された予測値は、実際に動作確認試験時に取得されたモータ電流の電流値と他の部分に比べて乖離が大きい。これは、Ｋ１の予測値を有する日や、Ｋ２の予想値を有する日にホームドア３のメンテナンス（例えばホームドア３の可動部に対するグリースの塗布等）が行われたことから、それが原因であると考えられる。

【0033】

本ホームドア診断システム１では、上記のように予測部１２により予測されたモータ電流の電流値の予測値と、実際にホームドア３が開閉動作された際に取得されたモータ電流の電流値の実測値とを比較して、当該実測値に基づいてホームドア３の状態が異常であるか否かを判定する。そこで、実測値取得部１４は、予め設定された条件下においてホームドア３を開閉動作した際の診断時点のモータ電流の電流値の測定結果を実測値として取得する。予め設定された条件とは、本実施形態では、プラットホーム２に乗客がいない条件であって、具体的には、プラットホーム２における毎日の始発時刻前にあたる。ホームドア３の開閉動作の確認を行う動作確認試験とは、上述した始発時刻前に駅員により実施されるホームドア３の開閉動作を確認する試験である。上述したように、このときのモータＭに流れる電流であるモータ電流は、記憶部２０に順次、記憶されている。したがって、実測値取得部１４は、プラットホーム２における毎日の始発時刻前に駅員により実施されるホームドア３の開閉動作を確認する試験時のモータ電流を記憶している記憶部２０から、診断時点設定部１１により設定された診断時点のモータ電流の電流値を、実測値として取得する。

【0034】

異常度算定部１５は、電流予測値と実測値とに基づいて、診断時点における実測値の異常度を算定する。電流予測値は予測部１２から伝達され、実測値は実測値取得部１４から伝達される。異常度とは、診断時点における実測値の異常の度合いを示すものであって、本実施形態では以下の（１）式で示される。

【数1】

ただし、分散は時間依存せず一定とする。

【0035】

図８及び図９には、異常度算定部１５により算定された異常度の算定結果が示される。図８は、図６において「予測した範囲」として示されたＡ駅のＸ番ホームに設置されている所定のホームドア３の診断時点以降の異常度の算定結果である。また、図９は、図７において「予測した範囲」として示されたＢ駅のＹ番ホームに設置されている所定のホームドア３の診断時点以降の異常度の算定結果である。このような異常度算定部１５による異常度の算定結果は、後述する状態判定部１６に伝達される。

【0036】

状態判定部１６は、異常度が予め設定された閾値を超えている場合に、診断時点におけるホームドア３の状態が異常であると判定する。本実施形態では、図８及び図９に示されるように、ホームドア３の状態の判定に用いる閾値として異常度が０．１０となる部分に設定されている。この閾値は、予測値や実測値を全体の傾向を考慮して設定してもよいし、予め一定値に設定しておいてもよい。状態判定部１６は、このような閾値を異常度が超えている場合に、診断時点（当該閾値を超えている時点）においてホームドア３の状態が異常であると判定するとよい。例えば、図８においてＡ１が付された異常度が閾値を超え、図９においてＡ２が付された異常度が閾値を超えている。したがって、状態判定部１６は、通常であれば図８においてＡ１が付された異常度に応じた日や、図９においてＡ２が付された異常度に応じた日において、ホームドア３の状態が異常であると判定するとよい。

【0037】

一方、上述したように、ホームドア３に対してメンテナンスが実施された場合に、モータ電流に電流値（実測値）がモータ電流の予測値に対して大きくなることが知られている。このため、ホームドア３に対してメンテナンスが実施された場合には異常度が大きくなる。そこで、状態判定部１６は、ホームドア３の状態が異常であるか否かを判定する際、ホームドア３に対してメンテナンスが実施された日や内容を示すメンテナンス情報が記憶されているメンテナンス情報記憶部１７からメンテナンス情報を取得し、診断時点から予め設定された時間前までの間にホームドア３に対してメンテナンスが実施されている場合は、異常度が閾値を超えていてもホームドア３の状態が異常であると判定しないようにするとよい。例えば、図８においてＡ１が付された異常度に応じた日、及び図９においてＡ２が付された異常度に応じた日にメンテナンスが行われていると、状態判定部１６はＡ１が付された異常度、及びＡ２が付された異常度に基づいて、ホームドア３の状態が異常であると判定しない。これにより、メンテナンスによってモータ電流の電流値が大きくなったことによりホームドア３が異常であるとする誤判定を防止することが可能となる。

【0038】

〔その他の実施形態〕
上記実施形態では、状態判定部１６は、診断時点から予め設定された時間前までの間にホームドア３に対してメンテナンスが実施されている場合は、異常度が閾値を超えていてもホームドア３の状態が異常であると判定しないとして説明した。これに代えて、状態判定部１６は、診断時点から予め設定された時間前までの間にホームドア３に対してメンテナンスが実施されている場合において異常度が閾値を超えているときは、例えばホームドア３の確認を要するメッセージを報知したり、明示したりするように構成することも可能である。

【0039】

上記実施形態では、予測部１２は、ホームドア３の状態が異常でない場合におけるモータ電流の電流値に基づいて学習したモデルを作成し、当該モデルを用いて電流予測値を予測することが可能であって、更に、“ＰＲＯＰＨＥＴ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ａｔ ｓｃａｌｅ”を利用することで電流予測値を予測することが可能であるとして説明した。しかしながら、予測部１２は、これら以外の方法によって電流予測値を予測するように構成することも可能である。つまり、予測モデルは、上記予測モデルに限定されず、ホームドア３の状態が異常でない場合におけるモータ電流の電流値等をインプットデータとして、電流予測値をアウトプット可能な公知のアルゴリズムを用いてもよい。

【0040】

上記実施形態では、予測部１２は、パラメータとして、ホームドア３が設置された地域におけるホームドア３が設置されてから診断時点までの間の所定の時刻の気温を示す気温情報、及びホームドア３が設置されてから診断時点までの間に条件下で実施されたホームドア３の開閉動作の確認を行う動作確認試験においてホームドア３を開閉駆動させた際の実測値を含む電流値情報を使用するとして説明した。例えば、予測部１２は、パラメータとして、ホームドア３が設置されてから開閉駆動された回数も使用するように構成することも可能である。ホームドア３が設置されてから開閉駆動された回数は、一般的にホームドア３のメンテナンス時期と相関があることからこれにより、予測部１２の予測精度を高めることが可能となる。また、パラメータは、気温に限定されず、風速等の気象情報であってもよいし、気温に加えて他の気象情報（風速等）も複数組み合わせて用いてもよい。

【0041】

上記実施形態では、予め設定された条件は、プラットホーム２に乗客がいない条件であって、具体例としてプラットホーム２における毎日の始発時刻前を挙げて説明した。しかしながら、予め設定された条件は、プラットホーム２に乗客がいない、終電後の条件等であってもよいし、乗客の極めて少ない条件であってもよい。

【0042】

上記実施形態では、予測部１２による予測、及び異常度算定部１５による異常度の算定に関して、所定の診断時点だけでなく、所定の範囲（数カ月）に亘る予測結果及び異常度の算定結果を示した。しかしながら、予測部１２による予測、及び異常度算定部１５による異常度の算定は、所定の１日における予測結果や異常度の算定結果とすることも可能である。

【産業上の利用可能性】

【0043】

本発明は、プラットホームに設置されたホームドアの状態を診断するホームドア診断システムに用いることが可能である。

【符号の説明】

【0044】

１：ホームドア診断システム
２：プラットホーム
３：ホームドア
１１：診断時点設定部
１２：予測部
１４：実測値取得部
１５：異常度算定部
１６：状態判定部
Ｍ：モータ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】