JP2009220815A - 鉄道車両の異常検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】鉄道車両に発生した異常振動を早期にかつ確実に検知することができる鉄道車両の異常検知装置を提供する。
【解決手段】センサで測定した振動から特定の周波数成分を抽出するバンドパスフィルタと、該バンドパスフィルタで抽出した振動ピークとあらかじめ求めた正常時の振動ピークとに基づいて異常の有無を判定する演算手段とを備え、該演算手段は、一定の走行距離において、前記振動ピークの絶対値からなる振動ピーク絶対値と、あらかじめ求めた正常時の振動ピークの絶対値の平均値からなる振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布を求め、求めた相対度数分布と、あらかじめ求めた正常時の相対度数分布からなる基準分布とを比較し、相対度数分布と基準分布との差の絶対値を加算した結果があらかじめ設定されたしきい値を超えたときに異常と判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、鉄道車両の異常検知装置に関し、詳しくは、鉄道車両の走行時の振動の状態から車体や台車等の異常発生を検知する鉄道車両の異常検知装置に関する。

高速走行する鉄道車両においては、車体や台車に異常が生じると走行が不安定になって高速走行を継続することが困難になるため、鉄道車両を減速又は停止させる必要がある。

鉄道車両に異常が生じた場合には、走行中に車体や台車に固有の異常振動が発生するため、車体や台車等の振動を検出して異常を検知することが行われている。

従来の鉄道車両の異常検知装置として、列車を編成する複数の鉄道車両の特定部位の振動加速度をセンサでそれぞれ測定し、バンドパスフィルタで処理した後に正規化し、これをしきい値と比較することにより、鉄道車両に発生した異常を初期段階で検知できるようにしたものが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２００４−９０８４８号公報

上記特許文献１に記載された異常検知装置では、それまでの異常検知装置に比べて異常を早期に検知することはできるが、複数の車両の特定部位における各測定値に差がないときを最も正常な状態としているため、各車両における振動発生源とセンサ取付位置との間に介在するばね系の特性誤差やセンサの取付誤差が大きいときには、これらの誤差に起因する測定誤差も異常振動と判定してしまうおそれがあった。

そこで本発明は、鉄道車両の特定の部位の振動を測定し、測定した振動ピークの状態を、あらかじめ求めた正常時の振動ピークの状態と比較することにより、ばね系の特性誤差やセンサの取付誤差に関係なく、鉄道車両に発生した異常振動を早期にかつ確実に検知することができる鉄道車両の異常検知装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明の鉄道車両の異常検知装置は、鉄道車両の振動を測定して異常を検知する鉄道車両の異常検知装置において、鉄道車両の特定部位の振動を測定するセンサと、該センサで測定した振動から特定の周波数成分を抽出するバンドパスフィルタと、該バンドパスフィルタで抽出した振動ピークとあらかじめ求めた正常時の振動ピークとに基づいて異常の有無を判定する演算手段とを備え、該演算手段は、一定の走行距離において、前記振動ピークの絶対値からなる振動ピーク絶対値と、あらかじめ求めた正常時の振動ピークの絶対値の平均値からなる振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布を求め、求めた相対度数分布と、あらかじめ求めた正常時の相対度数分布からなる基準分布とを比較し、相対度数分布と基準分布との差の絶対値を加算した結果があらかじめ設定されたしきい値を超えたときに異常と判定することを特徴としている。

さらに、この構成の異常検知装置において、前記正常時の相対度数分布は、車両完成時の状態で繰り返し試験走行を行い、この試験走行中に得られた振動ピークと振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布であること、前記相対度数分布と基準分布との差の絶対値を加算する際に、振動ピークに応じた重み付けを行うことを特徴としている。

本発明の鉄道車両の異常検知装置によれば、鉄道車両の任意の位置に取り付けたセンサから得られる振動ピークをあらかじめ正常時に求めておき、この正常時の振動ピークを基準とし、同じセンサから走行時に得られた振動ピークの状態に基づいて異常の有無を判定するので、ばね系の特性誤差やセンサの取付誤差にはまったく影響されずに、車両に発生した異常振動を早期かつ確実に検知することができる。

異常検知装置の概略を示すブロック図である。 データサンプリングの一例を示すフローチャートである。 異常振動の要因と発生する振動の空間周波数との関係を示す図である。 基準分布の一例を示す図である。 演算部におけるデータ処理の流れを示すブロック図である。 確率変数範囲に対応する重みの一例を示す図である。 異常振動が発生していない状態の基準分布と被異常判定分布との関係を示す図である。 異常振動が発生した状態の基準分布と被異常判定分布との関係を示す図である。 異常模擬ゲインを乗じて異常振動を発生させたときの異常検知率を示す図である。

図１乃至図９は本発明の鉄道車両の異常検知装置の一形態例を示すもので、図１は異常検知装置の概略を示すブロック図である。まず、鉄道車両１１は、車体１２が前後の台車１３．１３に空気ばね等を介して支持されている。この鉄道車両１１に設けられた異常検知装置は、台車１３に取り付けられたセンサ１４と、該センサ１４で測定した振動を所定の条件でサンプリングする手段であるサンプリング部１５と、該サンプリング部１５でサンプリングした信号を演算処理して異常の有無を判定する手段である演算部１６とを備えており、サンプリング部１５及び演算部１６には車両搭載機器を管理する管理装置１７から速度データ等が送られ、演算部１６から管理装置１７には判定結果が送られる。センサ１４は、台車１３における上下方向、左右方向、前後方向、回転方向のいずれか少なくとも一つの振動を測定するもので、振動加速度を測定する場合には加速度センサが、振動角度を測定する場合にはジャイロセンサがそれぞれ用いられる。このセンサ１４で測定した振動データは、サンプリング部１５に送られる。

図２は、本形態例のサンプリング部１５におけるデータサンプリングの一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１で走行距離［ｍ］及び走行時間［ｓ］の初期化を行う。最初の走行距離及び走行時間の初期化は、通常、始発駅にて行われる。ステップＳ２では、管理装置１７から受信した速度データに基づき、走行時間と走行速度［ｍ／ｓ］との積を走行距離に加算し、続いてステップＳ３で走行時間［ｓ］の初期化を行った後、ステップＳ４で、前のステップＳ２で加算された走行距離を、あらかじめ設定された等距離サンプリング周期［ｍ］、例えば４ｍと比較し、走行距離が等距離サンプリング周期未満（ＮＯ）の場合にはステップＳ２に戻り、再び走行距離を加算し、ステップ３で走行時間を初期化してステップＳ４に進む手順を繰り返す。

ステップＳ４で、前記ステップＳ２で加算された走行距離が等距離サンプリング周期以上と判断されたときには（ＹＥＳ）、ステップＳ５に進み、センサ１４から振動データを収集して演算部１６に送る。そして、ステップＳ６に進んで走行距離を初期化した後、ステップＳ２に戻って前記手順を順次繰り返す。

したがって、サンプリング部１５は、積算した走行距離が等距離サンプリング周期以上となったとき、すなわち、一定の距離毎にセンサ１４から振動データを収集し、等距離サンプリングデータとして演算部１６に送る。演算部１６では、得られた等距離サンプリングデータに基づいてデータ処理を行い、異常の有無を判定する。

前記演算部１６は、最初に、車両完成時の状態で、この車両が営業運転で走行する区間で繰り返し試験走行を行い、図３に示すように、異常振動の要因によって発生する振動の空間周波数［１／ｍ］の領域が異なり、車輪の回転に起因する振動は０．３２０〜０．４６０［１／ｍ］、ピニオン軸の回転では、１次で０．９２０〜１．３８０［１／ｍ］、２次で１．８８０〜２．６６０［１／ｍ］、枕木間隔（０．６ｍ）に起因する振動は１．３８０〜１．８８０［１／ｍ］等の空間周波数域となることから、まず、採取した等距離サンプリングデータをバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）で処理し、空間周波数成分を所定の領域に分割する。

なお、空間周波数に領域が発生するのは、主として車輪の削正による直径の変化によるものである。

次に、抽出した各空間周波数域毎の振動ピークの絶対値を求め、空間周波数域毎に絶対値の平均（振動ピーク絶対値平均）を求める。この振動ピーク絶対値平均は、例えば、１００〜１０５［ｋｍ／ｈ］、１０５〜１１０［ｋｍ／ｈ］、１１０〜１１５［ｋｍ／ｈ］のように、５［ｋｍ／ｈ］刻みとした各走行速度域毎に算出する。

そして、本形態例では、図１〜図３で示したようにして採取した等距離サンプリングデータをバンドパスフィルタ処理した各空間周波数域毎の振動ピークの絶対値と、試験走行によってあらかじめ求めた正常時の振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布を求め、この相対度数分布と、あらかじめ求めた正常時の相対度数分布からなる基準分布とを比較することによって異常振動を検知するようにしている。

まず、試験走行を行って各地点の振動ピーク絶対値と、その地点における走行速度域での振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布を求め、図４に示すような基準分布をあらかじめ作成しておき、この基準分布に基づいて異常の有無を判定する。

図５は、前記演算部１６におけるデータ処理の流れを示すブロック図である。まず、ステップＳ２１では、走行時間と走行速度との積から走行距離を求め、一定の走行距離毎にセンサ１４から得た振動データをサンプリング部１５を介して演算部１６が等距離サンプリングデータを収集する。演算部１６では、ステップＳ２２でバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）で処理して特定の周波数成分を抽出した後、ステップＳ２３で振動ピークを検出してステップＳ２４でその絶対値を算出する。一方、ステップＳ２５では、このときの走行速度における振動ピーク絶対値平均を読み込み、ステップＳ２６にて、ステップＳ２４で求めた絶対値と、ステップＳ２５で読み込んだ振動ピーク絶対値との比の値を求め、ステップＳ２７にて相対度数分布（被異常判定分布）を作成する。

次のステップＳ２８では、あらかじめ作成した前記基準分布とステップＳ２６で作成した被異常判定分布との差を求め、ステップＳ２９で振動ピークの重み付けを行う。そして、ステップＳ３０，Ｓ３１にて、重み付けを行った各振動ピークの差の絶対値を加算して和を求め、ステップＳ３２で、この和（異常判定指数）とあらかじめ設定した異常検知しきい値とを比較し、異常判定指数が異常検知しきい値を超えたときに異常と判定する。このステップＳ３２で用いる異常検知しきい値は、あらかじめ試験走行によって得た正常時の振動ピークから求めた異常判定指数の最大値を異常検知しきい値としたものであって、振動に多少の変化、ズレがあっても、正常な状態なら超えることのない値となっている。

ステップＳ２８〜Ｓ３１の処理を式に表すと、
Ｅ＝Σ{｜fb(x)−f(x)｜×Ｗ(x)}
式中、Ｅ ：異常判定指数（基準分布と被異常判定分布との差の絶対値の和）
fb(x) ：基準分布
f(x) ：被異常判定分布
x ：確率変数（振動ピーク絶対値／振動ピーク絶対値平均）
Ｗ(x) ：重み
となる。

重みについては、前述の図４に示したように、基準分布自体が平均値より小さい側の分布が多いため、振動ピークが平均より小さい側では一定とし、平均より大きな側では、振動ピークが平均に対して大きくなるのに伴って重みを大きくしている。これにより、測定した振動ピークが平均より大きい場合には、異常判定指数の数値も大きくなり、正常時より大きな異常振動の発生をより確実に検知することが可能となる。振動ピーク絶対値平均が１．２のとき、確率変数（ｘ）を適当に範囲分けしたときの各確率変数範囲に対応する重みの一例を図６に示す。

図７及び図８は、基準分布と被異常判定分布との関係及び両者の差の絶対値の状態を示すものであって、図７は異常振動が発生していない状態を、図８は異常振動が発生した状態をそれぞれ示している。まず、図７（ａ）に示すように、基準分布Ｐに対する被異常判定分布Ｑのズレが小さい場合には、両分布Ｐ，Ｑの度数の差の絶対値Ｚ１は、図７（ｂ）に示すような小さな数値となる。したがって、このような数値にそれぞれ重み付けを行って求めた和も小さな数値となり、異常検知しきい値を超えることはなく、異常と判定されない。

一方、図８（ａ）に示すように、基準分布Ｐに対する被異常判定分布Ｒのズレが大きい場合には、両分布Ｐ，Ｒの度数の差の絶対値Ｚ２は、図８（ｂ）に示すように大きく変化した数値となる。したがって、このように変化した数値に重み付けを行って求めた和は、異常検知しきい値を超える大きな数値となり、異常振動が発生したと判定されることになる。

このように、本形態例によれば、各車両１１、各台車１３におけるばね系の特性誤差やセンサ１４の取付誤差等による影響を無くすため、あらかじめ車両完成時の状態で、この車両が営業運転で走行する区間で繰り返し試験走行を行い、この試験走行中に各振動測定位置からそれぞれ得られた前記等距離サンプリングデータに基づいて各振動測定位置毎に個々に正常時の相対度数分布、即ち基準分布を求めているので、各振動測定位置における異常振動の発生を確実に検知することができる。

前記ステップＳ２６，Ｓ２７で被異常判定分布を作成する際に、振動ピーク絶対値に前記同様の異常模擬ゲインを乗じて異常振動を発生させたときの異常検知率（異常検知しきい値を超えた回数／異常検知試行回数×１００）を算出した。その結果を図９に示す。この図から明らかなように、大きなゲインを与えたときはもちろん、正常時の振動に対して小さなゲインを与えたときであっても、正常時の振動と異なる振動が発生していること、すなわち異常振動の発生を確実に検知できることがわかる。

本形態例に示すように、センサ１４からの振動データをバンドパスフィルタで処理し、検知対象となる部分に特有の周波数成分を抽出してから異常の有無を判定することにより、高周波成分等の振幅が小さい異常振動も確実に検出することができる。また、車両完成時の状態で繰り返し試験走行を行い、この試験走行中に得られた振動ピークを正常時の状態とし、これを基準にして判定を行うので、各車両における振動発生源とセンサ取付位置との間に介在するばね系の特性誤差やセンサの取付誤差に関係なく、各測定部位毎に異常振動の発生を確実に検知することができる。また、異常振動の基準分布との差に基づいて判定を行うので、しきい値を正常時に発生しうる振動の範囲内に設定することができ、小さな異常振動の発生も確実に検知することができる。

また、本形態例において、演算部１６が異常振動を検知したときには、演算部１６から管理装置１７に異常振動発生の信号が送られる。異常振動発生の信号を受信した管理装置１７は、乗務員支援モニタ等を利用して乗務員に異常振動が発生したことを通報したり、必要に応じて自動的に列車を所定速度まで減速あるいは停止させたりする。

なお、本形態例では、台車にセンサを取り付け、主として走り装置の異常振動を検知する例を挙げて説明したが、センサを車体に取り付けることによって車体の異常振動を検知することも可能であり、台車や車体の複数の位置にセンサをそれぞれ取り付けて車両各部の異常振動を検知することも可能である。

１１…鉄道車両、１２…車体、１３…台車、１４…センサ、１５…サンプリング部、１６…演算部、１７…管理装置

Claims (3)

1. 鉄道車両の振動を測定して異常を検知する鉄道車両の異常検知装置において、鉄道車両の特定部位の振動を測定するセンサと、該センサで測定した振動から特定の周波数成分を抽出するバンドパスフィルタと、該バンドパスフィルタで抽出した振動ピークとあらかじめ求めた正常時の振動ピークとに基づいて異常の有無を判定する演算手段とを備え、該演算手段は、一定の走行距離において、前記振動ピークの絶対値からなる振動ピーク絶対値と、あらかじめ求めた正常時の振動ピークの絶対値の平均値からなる振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布を求め、求めた相対度数分布と、あらかじめ求めた正常時の相対度数分布からなる基準分布とを比較し、相対度数分布と基準分布との差の絶対値を加算した結果があらかじめ設定されたしきい値を超えたときに異常と判定することを特徴とする鉄道車両の異常検知装置。
2. 前記正常時の相対度数分布は、車両完成時の状態で繰り返し試験走行を行い、この試験走行中に得られた振動ピークと振動ピーク絶対値平均との比の値の相対度数分布であることを特徴とする請求項１記載の鉄道車両の異常検知装置。
3. 前記相対度数分布と基準分布との差の絶対値を加算する際に、振動ピークに応じた重み付けを行うことを特徴とする請求項１又は２記載の鉄道車両の異常検知装置。

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