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公開番号2025077371
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-19
出願番号2023189512
出願日2023-11-06
発明の名称冷房能力指標推定装置
出願人株式会社東芝,東芝インフラシステムズ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類B61D 27/00 20060101AFI20250512BHJP(鉄道)
要約【課題】本発明の実施形態は、季節性による影響を受けにくい冷房能力指標推定装置を提供する。
【解決手段】一つの実施形態によれば、冷房能力指標推定装置は、鉄道車両の走行に関する車両データと、空調装置の仕様に関する空調諸元データとを観測データとして取得するデータ取得部を備える。さらに前記冷房能力指標推定装置は、前記観測データから計算される、所定の時間幅における計算値である特徴データを計算する特徴データ計算部を備える。さらに前記冷房能力指標推定装置は、前記特徴データに基づいて、前記鉄道車両内の熱負荷によって上昇する車内温度変化量のモデル式である熱負荷モデルを作成する熱負荷モデル処理部を備える。さらに前記冷房能力指標推定装置は、前記熱負荷モデルと、前記特徴データに基づいて、冷房能力の指標である冷房能力指標を計算する冷房能力指標計算部とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
鉄道車両の走行に関する車両データと、空調装置の仕様に関する空調諸元データとを観測データとして取得するデータ取得部と、
前記観測データから計算される、所定の時間幅における計算値である特徴データを計算する特徴データ計算部と、
前記特徴データに基づいて、前記鉄道車両内の熱負荷によって上昇する車内温度変化量のモデル式である熱負荷モデルを作成する熱負荷モデル処理部と、
前記熱負荷モデルと、前記特徴データに基づいて、冷房能力の指標である冷房能力指標を計算する冷房能力指標計算部とを備える、
冷房能力指標推定装置。
続きを表示（約 780 文字）【請求項２】
前記熱負荷モデル処理部は、前記特徴データとして所定の時間幅における車内外温度差及び乗車率の計算値を用いて前記熱負荷モデルを作成する、請求項１に記載の冷房能力指標推定装置。
【請求項３】
前記冷房能力指標計算部は、前記特徴データとして計算された前記空調装置の動作によって所定の時間幅において変化する車内温度差から、前記熱負荷モデルによって計算された熱負荷によって上昇する車内温度の変化量を差し引いて前記冷房能力指標を計算する、請求項１に記載の冷房能力指標推定装置。
【請求項４】
前記熱負荷モデル処理部は、前記観測データの収集期間に基づいて季節性によるデータ観測値の差を含むか否かを判定し、前記判定の結果に応じて前記熱負荷モデルを作成する、請求項１に記載の冷房能力指標推定装置。
【請求項５】
前記熱負荷モデル処理部は、作成済みの前記熱負荷モデルで使用した期間の前記観測データの収集量と、新規データ期間の前記観測データの収集量との比較によって前記熱負荷モデルを更新するかを判定する、請求項１に記載の冷房能力指標推定装置。
【請求項６】
前記熱負荷モデル処理部は、対象となる前記鉄道車両の前記熱負荷モデルが存在しない場合に、対象となる前記鉄道車両と同一の車形及び号車における前記熱負荷モデルの有無を判定し、存在する場合は、前記車形及び前記号車における前記熱負荷モデルを対象となる前記鉄道車両の前記熱負荷モデルとして代替する、請求項１に記載の冷房能力指標推定装置。
【請求項７】
前記冷房能力指標計算部は、特徴データとして所定の時間幅における湿度、車内温度及び外気温度の計算値うち、少なくとも１つを用いて前記冷房能力指標を計算する、請求項１に記載の冷房能力指標推定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、冷房能力指標推定装置に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
空調装置が単位時間あたりに空間を冷やす力は、一般に冷房能力と呼ばれる。この冷房能力は空調装置の劣化を診断する指標として用いられる。空調装置の劣化が進むと冷房能力が低下し、この低下傾向を捉えることで空調装置の点検や清掃、部品交換等のメンテナンスを効率よく実現することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６２９７８１７号公報
特開２０２３－３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
冷房能力を推定する方法として、空調装置の冷媒管にセンサーを付与して室内熱交換器で熱交換した熱量から冷房能力を推定する方法が知られている。
【０００５】
この方法は、冷媒管にセンサーを付与する必要があるため、既設の空調装置の冷房能力を推定することは困難となる可能性があった。
【０００６】
また、既設の空調装置の冷房能力を推定する方法として、複数の時間区分における鉄道車両の車内の温度差と、空調装置の圧縮機における動作状態等を関連付けたデータセットから、車両に発生する熱収支の関係を利用して冷房能力に関連する指標を推定する方法も知られている。
【０００７】
この方法では、季節性によって空調稼働率や外気温度が変化することで、データの観測値にばらつきが生じ、推定値が季節性による影響を受けてしまう可能性があった。
【０００８】
そこで、本発明の実施形態は、季節性による影響を受けにくい冷房能力指標推定装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一つの実施形態によれば、冷房能力指標推定装置は、鉄道車両の走行に関する車両データと、空調装置の仕様に関する空調諸元データとを観測データとして取得するデータ取得部を備える。さらに前記冷房能力指標推定装置は、前記観測データから計算される、所定の時間幅における計算値である特徴データを計算する特徴データ計算部を備える。さらに前記冷房能力指標推定装置は、前記特徴データに基づいて、前記鉄道車両内の熱負荷によって上昇する車内温度変化量のモデル式である熱負荷モデルを作成する熱負荷モデル処理部を備える。さらに前記冷房能力指標推定装置は、前記熱負荷モデルと、前記特徴データに基づいて、冷房能力の指標である冷房能力指標を計算する冷房能力指標計算部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第１実施形態における冷房能力指標推定装置２０のブロック図である。
第１実施形態における冷房能力指標推定装置２０の別のブロック図である。
空調装置４０の稼働時期とその時の観測データの例を示す。
第１実施形態における冷房能力指標推定装置２０が収集する車両データ２２の例である。
第１実施形態における冷房能力指標推定装置２０が計算する特徴データの例である。
車両１０に生じる熱負荷と、熱負荷モデル２４との関係を説明する図である。
第１実施形態における熱負荷モデル２４の作成、更新及び代替時のフローチャートである。
車両１０の温度変化と、冷房能力指標との関係を説明する図である。
第１実施形態における冷房能力指標の計算時のフローチャートである。
第２実施形態における冷房能力指標ΔT
cp
と絶対湿度ＡＨの推移を示す図である。
第１～２実施形態における冷房能力指標推定装置２０のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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