JP2008249610A - 鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 車輪付き鉄道車両のダンパとばねからなる懸架装置の取り付け点における相対変位・速度情報を入力とし、前記懸架装置の発生力を出力とする鉄道車両用部品の動特性推定方法において、区分線形モデルなどの簡単な力学的モデル13と、ニューラルネットワークモデル12,14とを有し、教師データとなる前記変位・速度情報11と、前記懸架装置の発生力に基づいて、前記ニューラルネットワークモデル12,14により前記懸架装置の発生力の非線形性同定を行い、任意の前記変位・速度情報11の入力に対して正確な前記懸架装置の減衰力の推定15を自動的に行う。
【選択図】 図5
Description
〔1〕車輪付き鉄道車両のダンパとばねからなる懸架装置の取り付け点における相対変位・速度情報を入力とし、前記懸架装置の発生力を出力とする鉄道車両用部品の動特性推定方法において、区分線形モデルなどの簡単な力学的モデルと、ニューラルネットワークモデルとを有し、教師データとなる前記変位・速度情報と、前記懸架装置の発生力に基づいて、前記ニューラルネットワークモデルにより前記懸架装置の発生力の非線形性同定を行い、任意の前記変位・速度情報の入力に対して正確な前記懸架装置の減衰力の推定を自動的に行うことを特徴とする。
(1)鉄道車両用懸架装置の高精度モデルが得られることにより、シミュレーション精度が向上する。
(2)試験・同定手順が自動化され、シミュレーションモデル生成が効率化される。
2 6本のアクチュエータ
3 スチュワート型加振機構
4 供試ダンパ
5 6分力センサ
6 6自由度モーションベース
A ダンパの選択を行うダンパ選択情報入力部
B ダンパ特性の選択を行うダンパ特性選択情報入力部
C 過去データの読込みを行う過去データの読込み情報入力部
D 教師データと検証データのY軸の変位を示す波形比較表示部
E 教師データと検証データの変化範囲の比較表示部
11 変位・速度情報
12 非線形ニューロン□からなる非線形部
13 変位情報が取り込まれるダイナミクスモデル(力学的モデル)
14 線形ニューロン○からなる線形部
15 推定減衰力の出力部
16 比較部
17 実測減衰力の学習データ
18 学習則
21 変位情報
22 力学的モデル
23 同定対象
24 加算部
Claims (9)
- 車輪付き鉄道車両のダンパとばねからなる懸架装置の取り付け点における相対変位・速度情報を入力とし、前記懸架装置の発生力を出力とする鉄道車両用部品の動特性推定方法において、
(a)区分線形モデルなどの簡単な力学的モデルと、
(b)ニューラルネットワークモデルとを有し、
(c)教師データとなる前記変位・速度情報と、前記懸架装置の発生力に基づいて、前記ニューラルネットワークモデルにより前記懸架装置の発生力の非線形性同定を行い、任意の前記変位・速度情報の入力に対して正確な前記懸架装置の減衰力の推定を自動的に行うことを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。 - 請求項1記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、前記ニューラルネットワークモデルはフィードフォワード型であることを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項1記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、前記ニューラルネットワークモデルの学習に先立ち、前記教師データの入出力関係から前記力学的モデルのパラメータを自動的に最適化し、前記ニューラルネットワークモデルの学習負荷を減少させることを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項1記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、前記ニューラルネットワークモデルは、入力層に線形ニューロンと非線形ニューロンを組み合わせて構成することを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項1記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、前記入出力間のコヒーレンスが設定値以上になる周波数成分の割合(高コヒーレンス周波数割合:HCR)で、同定した前記ニューラルネットワークモデルの性能を評価することを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項5記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、ノイズを含む入出力データに対して、前記評価法を用いて学習の打ち切り判定を行うことによって過学習を防ぐことを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項1記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、6自由度モーションベースと6分力センサを組み合わせた多自由度試験装置で得られた実験データから、6自由度の応答を一括して同定することを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項7記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、前記ニューラルネットワークモデルの教師データとして、前記走行試験装置で測定された変位・速度情報を元として範囲拡張したデータにより、前記多自由度試験装置で加振した結果を与えることを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
- 請求項7記載の鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法において、前記教師データの生成のため、前記走行試験装置の駆動パターンを供試部品の種別、諸元を与えることにより、自動的に前記走行試験装置の駆動目標信号を生成することを特徴とする鉄道車両用懸架装置の動特性推定方法。
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