JP2012078213A - 鉄道車両の状態監視装置及び状態監視方法、並びに鉄道車両 - Google Patents

Abstract

【課題】各走行速度パターンごとの閾値を必要とせず、重大な異常が発生する前の異常をも検出又は検知することが可能な鉄道車両の状態監視装置及び状態監視方法、並びに鉄道車両を提供すること。
【解決手段】鉄道車両の振動を検出する振動検出装置と、前記振動検出装置から検出した信号を用いて前記鉄道車両の異常を検知する異常検出装置を備え、前記振動検出装置は、前記車体の振動加速度から前記鉄道車両の振動を検出する振動検出手段を備え、前記異常検出装置は、前記振動検出手段の前記車体振動加速度から異なる２つの周波数帯域成分を検出するフィルタ処理手段を備え、フィルタ処理手段から検出された２つの車体加速度の振幅比率を計算する振幅比率計算手段と、前記振幅比率計算手段の結果から異常判定する異常判定処理手段を備えた鉄道車両。
【選択図】図１

Description

本発明は、軌道上を走行する鉄道車両の異常状態、特に軌道異常や車両異常を監視する鉄道車両の状態監視装置及び状態監視方法、並びに鉄道車両に関する。

従来の鉄道車両の状態監視装置（異常検出装置）として、車両のばね装置上側の車体床上に設置された鉛直方向の振動加速度を検出し、該検出した振動加速度の所定の周波数範囲における絶対値の最大値を測定し、該最大値と各走行速度パターンごとに記録した限界値（以下、閾値と略す）と比較し、当該周波数範囲における鉛直方向の振動加速度の絶対値の最大値が、車両走行中に検出された走行速度に対応する限界値を超えた場合に、鉄道車両が脱線したものと判定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

ＷＯ００／０９３７９号公報

しかしながら、かかる従来技術によれば、鉄道車両の脱線したことを検知することを目的とするものであり、その脱線を検知する前の車両異常を事前に検出することまでは考慮されていない。また、従来技術にあっては、走行速度に対応する閾値は車両が各路線を各走行パターンごとに走行した時の値である。つまり、鉄道車両を所定の路線で走行速度を変化させながら走行させ、脱線を検知するための閾値として所定速度ごとに定められた限界鉛直方向加速度（閾値）を取得するのに時間を要し、該閾値を記録しておく記録手段の容量が大きくなり、また、閾値の選定には走行速度が必要となるためシステムが複雑になるという課題がある。ここで、所定の閾値とは、鉄道車両の状態、つまり異常を判定するための異常判定用基準値を意味する。

本発明の目的は、係る従来技術の課題に鑑み、各走行速度パターンごとの閾値を必要とせず、重大な異常が発生する前の異常をも検出又は検知することが可能な鉄道車両の状態監視装置及び状態監視方法、並びに鉄道車両を提供することにある。

前記目的を達成するために、本発明は、例えば、鉄道車両の振動を検出する振動検出装置と、前記振動検出装置から検出した信号を用いて前記鉄道車両の異常を検知する異常検出装置を備え、前記振動検出装置は、前記車体の振動加速度から前記鉄道車両の振動を検出する振動検出手段を備え、前記異常検出装置は、前記振動検出手段の前記車体振動加速度から異なる２つの周波数帯域成分を検出するフィルタ処理手段を備え、フィルタ処理手段から検出された２つの車体加速度の振幅比率を計算する振幅比率計算手段と、前記振幅比率計算手段の結果から異常判定する異常判定処理手段を備えたものである。

また、前記鉄道車両は前記異常検出装置の振幅比率算出処理手段が、更に前記車体振動加速度から一定量の加速度信号を抽出する窓フィルタと、前記窓フィルタで抽出した車体加速度信号のＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）値、又は最大値を算出する計算処理部とを備え、前記フィルタ処理手段がバンドパスフィルタを備えたものである。

また、前記鉄道車両は前記振幅比率が所定時間内に、所定回数以上の閾値を超えたかどうか判定する前記異常判定処理手段と、を備えたものである。

また、前記鉄道車両は前記異常検出装置が前記振動検出手段の前記車体振動加速度から異なる３つ以上の周波数帯域成分を検出するフィルタ処理手段を備え、前記フィルタ処理手段から検出された３つ以上の前記車体加速度から構成できる組合せで振幅比率を計算する振幅比率計算手段と、前記振幅比率計算手段の結果から異常判定する異常判定処理手段を備えたものである。

また、前記鉄道車両は走行速度を検出する走行速度検出装置と、前記走行速度検出装置から検出した信号を用いて前記異常検出装置の前記フィルタ処理手段の遮断周波数を自動設定するフィルタ係数変換処理装置を備えたものである。

本発明によれば、鉄道車両の状態の異常有無を、正確に、確実に監視することができる。

また、異常有無の監視等に際しては、従来技術の如く、走行速度パターンごとの閾値を必要とせず行うことが可能である。

図１は本発明の一実施例を示す鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図である（実施例１）。 図２は図１の異常検出装置の信号処理の流れを示す異常検出・判定処理フロー図である。 図３は本発明の鉄道車両の状態監視装置の信号に対する窓フィルタ適用例とＲＭＳ値の振幅比率算出例を示す図である。 図４は本発明の鉄道車両の状態監視装置の一実施例における閾値判定処理と異常判定処理を示す図である。 図５（ａ）、（ｂ）は車両の走行速度と分岐通過時のインパルス振動を含む車体左右振動加速度の時刻歴波形を示す図である。 図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は台車部品故障等の異常振動を含む車体左右振動加速度の時刻歴波形とＰＳＤを示す図である。 図７はフィルタ処理した台車部品故障等の異常振動を含む車体左右振動加速度の時刻歴波形とＲＭＳ値を示す図である。 図８は図７のＲＭＳ値に対するＲＭＳ値振幅比率の適用例を示す図である。 図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は車両の走行速度と蛇行動等の異常振動を含む車体左右振動加速度の時刻歴波形とＰＳＤを示す図である。 図１０はフィルタ処理した蛇行動等の異常振動を含む車体左右振動加速度の時刻歴波形とＲＭＳ値を示す図である。 図１１は図１０のＲＭＳ値に対するＲＭＳ値振幅比率の適用例を示す図である。 図１２は本発明の更に他の実施例を示す鉄道車両の状態監視装置の閾値判定処理と異常判定処理を示す図である（実施例２）。 図１３は図１２の振動波形に対するＲＭＳ値振幅比率の適用例を示す図である。 図１４は本発明の更に他の実施例を示す鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図である（実施例３）。 図１５は図１４の異常検出装置の信号処理の流れを示す異常検出・判定処理フロー図である。 図１６は走行速度条件に対応したフィルタ適用例を示す図である。 図１７は本発明の更に他の実施例を示す鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図である（実施例４）。 図１８は図１７の異常検出装置の信号処理の流れを示す異常検出・判定処理フロー図である。 図１９は図１７の鉄道車両の状態監視装置の信号に対する窓フィルタ適用例とＲＭＳ値の振幅比率算出例を示す図である。 図２０は本発明の更に他の実施例を示す鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図である。（実施例５） 図２１は図２０の異常検出装置の信号処理の流れを示す異常検出・判定処理フロー図である。 図２２（ａ）、（ｂ）は指令信号に対応したフィルタ適用例を示す図である。 図２３は指令信号に対応したフィルタ適用例で、正常状態と異常状態を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において、共通な機能を有する構成要素には同一の参照番号を付し、その詳細説明を省略する。

図１は、本発明の一実施例（実施例１）の鉄道車両の状態監視装置の構成例を示すシステム構成図である。

図１において、軌道（線路）１上を走行する車両７は車体６と台車５から構成されている。車体６は、空気ばね４を介して台車５（１台車のみ図示）に搭載される。台車５は台車枠３と輪軸２から構成されている。台車枠３には、軸ばね８を介して輪軸２の軸受けハウジングとなる軸箱９が取付けられる。輪軸２は回転運動するものである。

なお、車体６や台車５等への加速度計の設置が可能であるが、本実施例では車体６に設置する加速度計として説明する。

また、加速度の方向は水平前後方向及び水平左右方向、垂直方向のいずれにおいても適用可能であるが、本実施例では水平左右方向について説明する。

また、２つ以上の異なる周波数帯域成分を検出するフィルタ処理部を備えても良いが、本実施例では２つの異なる周波数帯域成分を検出するフィルタ処理部を備える場合について説明する。

また、振動検出装置は複数台設置しても良いが、本実施例では振動検出装置を１つとして説明する。

車両７の車体６の床面上には、車体６の左右振動加速度を計測する車体加速度計１００が設置されている。車体加速度計１００は、車体加速度計１００の電圧２１ａを検出する車体加速度検出装置１１を備えている。車体加速度計１００の電圧２１ａは車体加速度検出装置１１によって車体左右振動加速度信号２２ａとして検出される。すなわち、車体加速度計１００を含む車体加速度検出装置１１は、車両７の振動を検出する振動検出手段を構成している。

車両７の異常を検出する異常検出装置２０は、車体加速度検出装置１１に電気的に接続され、車体加速度検出装置１１の車体左右振動加速度信号２２ａを受け、これらの信号をもって車両の異常を検出するものである。

換言すれば、鉄道車両の車体振動情報を含む車体左右振動加速度信号に基づいて、該鉄道車両の異常を検知する異常検知装置であって、その具体例としては、車体加速度検出装置１１に接続され、車体左右振動加速度信号２２ａを受けるフィルタ処理部Ａ１２及びフィルタ処理部Ｂ１３と、これらのフィルタ処理部で抽出された周波数帯域の異なる車体左右振動加速度信号２３ａ及び車体左右振動加速度信号２４ａを受けるＲＭＳ値計算処理部Ａ１４，Ｂ１５と、これらのＲＭＳ値計算処理部で計算されたＲＭＳ信号２５ａとＲＭＳ信号２６ａとの振幅比率を算出し、振幅比率信号２７ａを出力する振幅比率算出処理部１６と、該振幅比率信号２７ａと閾値記憶部１０にて事前に記憶された閾値信号３０ａを受け、閾値判定処理を実行し、閾値判定処理信号２８ａを出力する閾値判定処理部１７と、該閾値判定処理信号２８ａを受け、異常判定処理を実行し、異常判定処理信号２９ａを出力する異常判定処理部１８と、異常判定処理信号２９ａを受け、判定結果を出力する判定結果出力処理部１９から構成されている。異常検出装置２０は車体６側に設置されるが、その設置箇所は判定結果が確認可能な位置であるならばどこでも良い。ＲＭＳ計算処理部Ａ１４、Ｂ１５で処理するに際しては、フィルタ処理部Ａ１２、１３Ｂを通過した信号に対して窓フィルタ（後述）にて所定の時間、車体左右振動加速度を抽出する。

ここで、異常検出装置２０の振幅比率算出処理部１６は、ＲＭＳ値計算処理部Ａ１４からのＲＭＳ信号２５ａとＲＭＳ値計算処理部Ｂ１５からのＲＭＳ信号２６ａに基づき、車体左右振動加速度信号２３ａと車体左右振動加速度２４ａとの振幅比率を計算する振幅比率計算手段を構成している。閾値判定処理部１７は、振幅比率算出処理部１６の振幅比率信号２７ａに基づき前記振幅比率と閾値記憶部１０にて事前に記憶された閾値信号３０ａとを判定する閾値判定処理手段を構成し、また、異常判定処理部１８及び判定結果出力処理部１９は、前記閾値判定処理部１７の閾値判定処理信号２８ａ及び異常判定処理部１８の異常判定処理信号２９ａに基づき得られる結果から異常判定する異常判定処理手段を構成している。

閾値判定処理部１７による閾値判定処理に際しては、振幅比率算出処理による振幅比率信号と比較するための閾値（後述）を記憶する記憶手段を備えている。なお、ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）は、もとの値を２乗した上で相加平均し平方根をとったものであり、その計算処理は周知であるので、詳細説明は省略する。

次に、図２〜図４によって、本発明の一実施例の鉄道車両の状態監視装置における異常検出装置２０の処理動作、つまりフィルタ処理、ＲＭＳ値計算処理、振幅比率算出処理、閾値判定処理及び異常判定処理などの処理フローについて詳細に説明する。

図２は、異常検出装置２０の異常検出・判定処理を示すフローである。同図において、車体加速度信号入力から異常判定結果が出力されるまでの流れを説明する。図２において、ｓはステップ（ｓｔｅｐ）を意味する。

まず、異常検出装置２０は、フィルタ処理部Ａ１２、Ｂ１３において、車体加速度検出装置１１から車体左右振動加速度信号２２ａの入力（ｓ１）を受け、該信号からある周波数帯域幅Ａを抽出するためのフィルタ処理Ａを実行し（ｓ２）、該信号からある周波数帯域幅Ｂを抽出するためのフィルタ処理Ｂを実行し（ｓ３）、かつ一定量の信号数を抽出するために窓フィルタを掛ける処理を実行する（ｓ４）。

次に、異常検出装置２０は、ＲＭＳ計算処理部Ａ１４，Ｂ１５において、フィルタ処理部１２Ａ、１３Ａにて抽出した車体左右振動加速度信号２３ａ、２４ａに対してＲＭＳ値計算処理を実行する（ｓ５）。ＲＭＳ値は対象となる信号の集合に対して、各値を２乗した上で相加平均し、平方根をとったものであり、振動の大きさを示す一指標である。

また、異常検出装置２０は、振幅比率算出処理部１６において、ＲＭＡ計算処理部Ａ１４，Ｂ１５にて計算した車体左右振動加速度信号のＲＭＳ値２５ａ、２６ａを基に、車体左右振動加速度信号２３ａのＲＭＳ値と車体左右振動加速度信号２４ａのＲＭＳ値の振幅比率の計算を実行し（ｓ６）、振幅比率算出信号２７ａを出力する。

次に、異常検出装置２０は、閾値判定処理部１７において、振幅比率算出処理部１６にて算出した振幅比率に基づく振幅比率信号２７ａと予め設定してある所定の閾値に対して閾値判定処理を実行（ｓ７）し、閾値判定処理信号２８ａを出力する。ここで、予め設定してある所定の閾値とは、振幅比率が正常範囲にあるのか、異常範囲にあるのかを判定するために設定した異常判定用閾値を示す。具体的には、後述する。

最後に、異常検出装置２０は、異常判定処理部１８において、振幅比率信号２７ａに対する閾値判定結果（閾値判定処理信号２８ａ）から異常有無を判定（ｓ８）し、異常判定処理信号２９ａを出力する。そして、判定結果出力処理部１９において、異常判定処理信号２９ａに基づき異常判定結果を出力する（ｓ９）。この異常判定結果は、図示されていないが、車両７側にて異常が確認可能な場所、例えば車体６の運転室に運転者が異常を確認しやすい位置に設置された異常確認のための装置に異常判定結果を示すアラーム信号を出力する手段をもって通知される。この異常通知は、例えばディスプレイなどの表示部への表示や装置に搭載されたスピーカなどによるアラーム音などによってなされる。

図３は、上述した車体左右振動加速度信号（波形）２２ａに対するフィルタ処理適用例と窓フィルタの適用例とＲＭＳ値の振幅比率算出例を示す図であり、図２の処理ｓ２〜ｓ６に対応する。

フィルタ処理部Ａ１２のフィルタＡ４２とフィルタ処理部Ｂ１３のフィルタＢ４３は、それぞれある周波数帯域幅をもつバンドパスフィルタであり、車体左右振動加速度４１（図１の車体左右振動加速度信号２２ａに対応）から車体左右振動加速度Ａ５１（図１の車体左右振動加速度信号２３ａに対応）と車体左右振動加速度Ｂ５２（図１の車体左右振動加速度信号２４ａに対応）を抽出する。

すなわち、本実施例では、前記車体振動加速度信号から異なる２つの周波数帯域成分を検出する前記フィルタ処理手段を構成するフィルタ処理部が、少なくとも２つのフィルタからなる。これらのフィルタは、図３に示す如く、周波数帯域の範囲（周波数帯域幅）が異なるバンドパスフィルタから構成している。本実施例では、周波数帯域は、それらの一部が重なる周波数帯域を有するバンドバスフィルタを使用しているが、これに限定されるものではない。フィルタ処理部Ａ１２及びフィルタ処理部Ｂ１３のバンドバスフィルタＡ４２、Ｂ４３の後段には、窓フィルタ５０，５０が用いられる。

窓フィルタ５０は、ある所定の長さ（時間）をもっており、その長さの中で、ある周波数帯域幅を持つ車体左右振動加速度信号Ａ５１、Ｂ５２から車体左右振動加速度ＲＭＳ値Ａ５３、Ｂ５４が算出される。

ＲＭＳ値振幅比率５５は車体左右振動加速度ＲＭＳ値Ａ５３（例えば、Ｘとする）に対する車体左右振動加速度ＲＭＳ値Ｂ５４（例えば、Ｙとする）の比率（Ｙ／Ｘ）として算出される。なお、窓フィルタ５０内の加速度信号は時々刻々と変化するため、車体左右振動加速度ＲＭＳ値Ａ５３と車体左右振動加速度ＲＭＳ値Ｂ５４とＲＭＳ値振幅比率５５は一定値をとらず時々刻々と変化する。

なお、ここではＲＭＳ値を例としたが、最大値についても同様に適用可能であり、最大値振幅比率を算出する場合は、車体左右振動加速度信号Ａ５１と車体左右振動加速度信号Ｂ５２の絶対値から最大値を算出し、振幅比率を計算する。

上述した算出を実行するためには、前記窓フィルタで抽出した加速度信号のＲＭＳ値、又は最大値を算出する計算処理部を備える。

図４はＲＭＳ値振幅比率５５に対する閾値判定処理と異常判定処理の例であり、図２の処理ｓ７〜ｓ９に対応する。同図において、判定処理部９０は、ＲＭＳ値振幅比率５５（ＲＭＳ値振幅比率：Ａ）と所定の閾値αとの大小関係を比較判定する。例えば、閾値αは事前に健全な車両の振動値の振幅比率を走行試験或いは解析結果より算出しておき、その算出結果を基に設定する。この閾値αは、例えばＲＡＭなどからなる記憶部１０に記憶しておく。記憶手部は、閾値のみを記憶しておくだけの容量の小さい記憶メモリで済み、ここで、簡単とは、従来技術の如く、走行速度パターンごとに閾値レベルを設定する必要がないものに対してである。閾値を記録する記録手段の容量を小さくできるため、簡素なシステム構成で精度良く簡単に異常検知することができる。

判定処理部９０はＲＭＳ値振幅比率５５が所定の閾値αより小さい場合には、「異常無し」９２と判定し、ＲＭＳ値振幅比率５５が所定の閾値αより大きい場合には、「異常有り」９１と判定する。
なお、図４はＲＭＳ値振幅比率５５を例としたが、最大値振幅比率においても同様の判定処理で適用できる。その際、閾値は所定の値を設定する必要がある。

次に、図５〜図１１によって、本発明の一実施例の鉄道車両の状態監視装置における異常検出装置２０について、具体的な異常状態を想定した振動波形を用いて、異常検知処理方法を説明する。

まず、図５（ａ）及び（ｂ）は、横軸に時間〔Ｓ〕、縦軸に走行速度〔ｋｍ／ｈ〕及び横軸に時間〔Ｓ〕、縦軸に車体加速度〔ｍ／Ｓ^２〕を示し、一般的な走行速度４４（含車体加速度）及び車体加速度４５（含振動波形／分岐通過時のインパルス外乱４６）の時刻歴波形を示す図である。

同図において、車両７は停車時（０ｋｍ／ｈ）から一定速度区間まで加速し、一定速度区間から減速区間にかけて減速して停車する。この時、図５（ｂ）の車体左右振動加速度４５は図５（ａ）の走行速度４４に依存する。このため、加速時に車体左右振動加速度４５は徐々に大きくなり、一定速度区間で車体左右振動加速度４５は走行速度４４に応じた大きさの振動レベルをとり、減速時に車体左右振動加速度４５は徐々に小さくなる。なお、車両は分岐区間や継ぎ目等を通過する際にはインパルス状の振動波形４６（分岐通過時のインパルス外乱）が発生する。

以下、図６〜図８に基づき台車部品等の不具合により発生する振動に対して振幅比率の算出例について説明する。

図６（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、走行速度４４’、車体左右振動加速度４９及びそのパワースペクトル密度６０、６３、６４を示す波形図である。

図６（ｂ）の車体左右振動加速度４９について、異常振動発生区間で発生した異常振動は台車部品等の不具合により発生する異常振動を想定している。パワースペクトル密度（以下、ＰＳＤ：Ｐоｗｅｒ
Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙと略す）６０、６３、６４（図６ｃ参照）は車体左右振動加速度４９から分岐区間を含む時間間隔６０’、異常振動が発生する時間間隔６３’、６４’で算出している。ＰＳＤ６０は分岐通過時等に瞬間的に立ち上るピークを有し、ＰＳＤ６３は台車部品の不具合等により立ち上がるピークを有する。ＰＳＤ６４は走行速度が小さい（遅い）ため、ＰＳＤが全体的に小さい。

ここで、振幅比率を算出する上で適用するフィルタＡ４２’とフィルタＢ４３’について説明すると、フィルタＡ４２’はＰＳＤ６０のピーク周波数を捉えるように、バンドパスフィルタを用いて、ピーク周波数を中心にある周波数帯域幅を持たせた遮断周波数ｆ_Ａ１と遮断周波数ｆ_Ａ２を設定する。

次に、フィルタＢ４３’はＰＳＤ６３のピーク周波数を捉えるように、バンドパスフィルタを用いて、全てのピーク周波数を含む周波数帯域幅を持たせた遮断周波数ｆ_Ｂ１と遮断周波数ｆ_Ｂ２を設定する。

図７は前記フィルタＡ４２’とフィルタＢ４３’により抽出された時刻歴波形とＲＭＳ値を示している。同図において、車体左右振動加速度７０はフィルタＡ４２’により抽出された時刻歴波形であり、ＲＭＳ値７２は車体左右振動加速度７０に対してＲＭＳ値計算を適用したものである。同様に、車体左右振動加速度７１はフィルタＢ４３’により抽出された時刻歴波形であり、ＲＭＳ値７３は車体左右振動加速度７１に対してＲＭＳ値計算を適用したものである。フィルタＡ４２’とフィルタＢ４３’により、分岐区間における車体左右振動加速度７０と車体左右振動加速度７１がほぼ等しく、ＲＭＳ値も同様にＲＭＳ値７２とＲＭＳ値７３がほぼ等しい。また、異常振動区間において、車体左右振動加速度７１は台車部品等の不具合による振動成分のみが抽出され、車体左右振動加速度７０と車体左右振動加速度７１は車両の加減速に伴って、振動レベルが減少している。これはＲＭＳ値７２、７３についても同様である。

図８は、図７のＲＭＳ値に対するＲＭＳ値振幅比率の適用例である。同図において、振幅比率７４はＲＭＳ値７２（例えば、Ｘとする）に対するＲＭＳ値７３（例えば、Ｙとする）の比率（Ｙ／Ｘ）を示している。分岐区間ではＲＭＳ値７２、７３がほぼ等しく、振幅比率７４はその前後区間の比率と差が出ない。また、異常振動区間ではＲＭＳ値７３がＲＭＳ値７２より大きく算出されるため、振幅比率７４はＲＭＳ値７３とＲＭＳ値７２の比率分大きく計算される。さらに、走行速度が小さい場合、ＲＭＳ値７３とＲＭＳ値７２も小さくなるため、振幅比率７４は小さくならず、速度依存性を排除することができる。この時、例えば閾値１５０を設定することにより、異常振動区間の振動波形のみ異常検知することができる。なお、振幅比率６６は車体左右加速度４５（図５参照）に対して適用したものである。

次に、図９〜図１１に基づき、ある速度以上で発生する蛇行動振動に対して振幅比率の算出例について説明する。

図９（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、走行速度４４’、車体左右振動加速度４７及びそのパワースペクトル密度６０―６２を示す波形図である。

まず、図９の車体左右振動加速度４７について説明すれば、異常振動発生区間で発生した異常振動はある速度以上で発生する蛇行動といった振動波形を想定している。ＰＳＤ６０、６１、６２（図９ｃ参照）は車体左右振動加速度４７から分岐区間を含む時間間隔６０’、異常振動が発生する区間の時間間隔６１’、車両速度が遅い区間の時間間隔６２’で算出しており、ＰＳＤ６０は分岐通過時等に瞬間的に立ち上るピークを有し、ＰＳＤ６１はある速度以上で発生する蛇行動振動特性により立ち上がるピークを有している。ＰＳＤ６２は異常振動が発生せず、且つ、走行速度が小さい区間であり、ＰＳＤが小さい。

ここで、振幅比率を算出する上で適用するフィルタＡ４２’とフィルタＢ４３’について、フィルタＡ４２’はＰＳＤ６０のピーク周波数を捉えるように、バンドパスフィルタを用いて、ピーク周波数を中心にある周波数帯域幅を持たせた遮断周波数ｆ_Ａ１と遮断周波数ｆ_Ａ２を設定する。次に、フィルタＢ４３’はＰＳＤ６１のピーク周波数を捉えるように、バンドパスフィルタを用いて、全てのピーク周波数を含む周波数帯域幅を持たせた遮断周波数ｆ_Ｂ１と遮断周波数ｆ_Ｂ２を設定する。

図１０は前記フィルタＡ４２’とフィルタＢ４３’により抽出された時刻歴波形とＲＭＳ値を示している。同図において、車体左右振動加速度７５はフィルタＡ４２’により抽出された時刻歴波形であり、ＲＭＳ値７７は車体左右振動加速度７５に対してＲＭＳ値計算を適用したものである。同様に、車体左右振動加速度７６はフィルタＢ４３’により抽出された時刻歴波形であり、ＲＭＳ値７８は車体左右振動加速度７６に対してＲＭＳ値計算を適用したものである。異常振動区間について、車体左右振動加速度７６は蛇行動振動成分のみが抽出されており、ＲＭＳ値７８についても同様である。

図１１は、図９のＲＭＳ値に対するＲＭＳ値振幅比率の適用例である。同図において、振幅比率７９はＲＭＳ値７７（例えば、Ｘとする）に対するＲＭＳ値７８（例えば、Ｙとする）の比率（Ｙ／Ｘ）を示している。分岐区間ではＲＭＳ値７５、７６がほぼ等しく、振幅比率７９はその前後区間の比率と差が出ない。また、異常振動区間ではＲＭＳ値７８がＲＭＳ値７７より大きく算出されるため、振幅比率７９はＲＭＳ値７７とＲＭＳ値７８の比率分大きく計算される。この時、例えば閾値１５０を設定することにより、異常振動区間の振動波形のみ異常検知することができる。なお、振幅比率６６は車体左右加速度４５に対して適用したものである。

以上述べた本実施例によれば、１つの車体加速度から抽出した周波数帯域の異なる２つの車体加速度の振幅比率を用いて、所定の閾値に対する閾値判定処理を実施することで、走行速度依存性の影響を排除し、走行速度パターンごとの閾値を必要とせず、閾値を記録する記録部の容量を小さくでき、簡素なシステム構成で精度良く異常検知することができる。

次に、本発明の他の実施例（実施例２）について説明する。図１２は本発明の実施例２の鉄道車両の状態監視装置の閾値判定処理及び異常判定処理フロー、図１３は本発明の実施例２の振幅比率に対する閾値判定適用例について示したものである。実施例２は実施例１に対して、閾値判定処理に振幅比率の超過回数に対する閾値判定処理を追加している。

本実施例は、図４の実施例１に対して、図１２に示す如く、判定フロー上、判定処理部９３を追加したものである。判定処理部９３は、判定処理部９０にて所定の振幅比率の閾値α８１を超過したＲＭＳ値振幅比率５５が、所定の時間内に振幅比率の閾値α（振幅比率のレベルに対する閾値）を超過した回数Ｎ（一定時間内に閾値αを超過したＲＭＳ値振幅比率Ａの数）を観測し、所定の閾値超過回数の閾値β（振幅比率のレベルαの超過回数に対する閾値）と比較判定するものである。振幅比率の閾値αに対する超過回数Ｎが所定の閾値超過回数の閾値βより小さい場合には、「異常無し」９２と判定し、振幅比率の閾値αに対する超過回数Ｎが所定の閾値超過回数の閾値βより大きい場合には、「異常有り」９１と判定する。或いは、判定処理部９３は、判定処理部９０にて所定の振幅比率の閾値αを超過したＲＭＳ値振幅比率５５が、振幅比率の閾値αの超過時間Ｔを観測しておき、所定の閾値超過時間の閾値γと比較判定するものでもよい。例えば、振幅比率の閾値αに対する超過時間Ｔが所定の閾値超過時間の閾値γより小さい場合には、「異常無し」と判定し、振幅比率の閾値αに対する超過時間Ｔが所定の閾値超過時間の閾値γより大きい場合には、「異常有り」と判定する。

また、図１３の振幅比率に対する閾値判定適用例に示すように、ＲＭＳ値振幅比率８０が所定の閾値８１を超過した場合、区間８５では所定時間８２の中でＲＭＳ値振幅比率の数８３が所定の閾値（閾値を３と仮定すると）より大きく、「異常有り」と判定し、区間８６では所定時間８２の中でＲＭＳ値振幅比率の数８４が所定の閾値（閾値を３と仮定すると）より小さく、「異常無し」と判定する。

本実施例によれば、ＲＭＳ値振幅比率５５のレベルに対する閾値判定処理に加えて、新たに所定時間内に、所定回数以上の閾値を超えたかどうか判定する閾値判定処理機能を追加することで、例えばノイズや外乱等により、瞬間的に振幅比率が閾値を超過した場合に対して、検知精度を向上することができる。

次に、本発明の他の実施例（実施例３）について説明する。図１４は本発明の実施例１の鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図に対応し、図１５は本発明の実施例１の鉄道車両の状態監視装置の異常検出・判定処理フローに対応するものである。図１６は本発明の実施例１のフィルタ適用例について示したものであり、実施例３は実施例１に対して、車両速度情報を新たに追加し、異常検出装置のフィルタ処理のフィルタ係数の自動変更機能を追加している。

本実施例は、図１の実施例１に対して、図１４に示す如く、システム構成上、車両側６に、車両側に設置されている車両情報システムを介して車両速度を検出する車両速度検出装置１０１（例えば、速発でもよい）を追加し、異常検出装置２０に、前記車両速度検出装置１０１からの走行速度信号１１０ａを基にフィルタ処理部Ａ１２とフィルタ処理部Ｂ１３の遮断周波数といったフィルタ係数を自動変更するフィルタ変換処理部１０２を追加したものである。

同図において、フィルタ変換処理部１０２は、車両７に設置されている車両速度検出装置１０１から出力される走行速度信号１１０ａの入力を受け、フィルタ変換信号１１１ａをフィルタ処理部Ａ１３とフィルタ処理部Ｂ１４に出力する。フィルタ処理部Ａ１３とフィルタ処理Ｂ１４はフィルタ変換信号１１１ａで指定される遮断周波数を用いたバンドパスフィルタを車体左右振動加速度信号２２ａに適用する。

また、異常検出・判定処理フローは、図２の実施例１に対して、図１５に示す如く、車体加速度検出装置１１から車体左右振動加速度信号２２ａの入力（ｓ１）の後に、車両走行速度に基づくフィルタ処理Ａ４２とフィルタ処理Ｂ４３の遮断周波数といった係数変換処理を実行する（ｓ２−１）ものである。

また、フィルタ適用例は、図９及び図１０、図１１の実施例１に対して、図１６に示す如く、ある車両速度条件Ｖ_１からある車両速度条件Ｖ_２に変化した際に、車両速度の影響によりＰＳＤ１２１からＰＳＤ１２１’に変化した場合でも、ＰＳＤ１２１とＰＳＤ１２１’のピーク周波数に併せてバンドパスフィルタ１２０からバンドパスフィルタ１２０’に自動で変化させるものである。このとき、バンドパスフィルタの周波数帯域は、ｆｃ1−ｆｃ2からｆＤ1−ｆＤ2にシフトし、周波数帯域の重なりはない。

また、本実施例では車体左右振動加速度に対してフィルタ処理Ａ４２、Ｂ４３の適用例を示したが、車体前後加速度、並びに車体上下加速度に対しても同様に適用可能である。

本実施例によれば、車両の走行速度に基づき、フィルタ処理部Ａ１２とフィルタ処理部Ｂ１３の遮断周波数といったフィルタ係数を自動変更するフィルタ変換処理部１０２を追加することで、例えば、車輪回転周波数に起因して周波数が変動する振動成分に対して、常にフィルタを適用することができ、検知精度を向上することができる。

次に、本発明の他の実施例（実施例４）について説明する。図１７は本発明の実施例１の鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図、図１８は本発明の実施例１の鉄道車両の状態監視装置の異常検出・判定処理フローについて示したものであり、図１９は本発明の実施例１のフィルタ処理及びＲＭＳ値計算処理、振幅比率計算処理について示したものであり、実施例４は実施例１に対して、方向の異なる２つの振動加速度（例えば、左右振動加速度と上下振動加速度）の振幅比率算出処理を追加している。

本実施例は、図１の実施例１に対して、図１７に示す如く、システム構成上、電圧２１ａ’と車体加速度検出装置１１’と車体上下振動加速度信号２２ａ’を追加したものである。
同図において、電圧２１ａ、２１ａ’はそれぞれ方向が異なり、車体加速度検出装置１１、１１’にて例えばそれぞれ車体左右振動加速度信号２２ａと車体上下振動加速度信号２２ａ’として検出され、車体左右振動加速度信号２２ａはフィルタ処理部Ａ１２、車体上下振動加速度信号２２ａ’はフィルタ処理部Ｂ１３に渡される。

また、異常検出・判定処理フローは、図２の実施例１に対して、図１８に示す如く、車体加速度検出装置１１、１１’からそれぞれ車体左右振動加速度信号２２ａと車体上下振動加速度２２ａ’の入力（ｓ１−３）の後に、車体左右振動加速度信号２２ａに対してフィルタ処理Ａ４２（ｓ２−３）、そして、車体左右振動加速度信号２２ａ’に対してフィルタ処理Ｂ４３（ｓ３−３）を実行するものである。

また、フィルタ処理及びＲＭＳ値計算処理、振幅比率計算処理は、図３の実施例１に対して、図１９に示す如く、車体左右振動加速度４１はフィルタＡ４２に適用され、ＲＭＳ値５３（例えば、Ｘとする）が抽出され、車体上下振動加速度４１’はフィルタＢ４３に適用され、ＲＭＳ値５４（例えば、Ｙとする）が抽出され、振幅比率（Ｙ／Ｘ）が計算される。

また、車体左右加速度、或いは車体上下加速度が例えば車輪回転周波数等の車両速度に依存する振動成分の影響を受ける場合、車両速度条件の変化に対応して、バンドパスフィルタの遮断周波数を自動に変化させるようにフィルタ調整して振幅比率を計算してもよい。

また、本実施例では車体左右振動加速度と車体上下振動加速度に対して、それぞれのＲＭＳ値に対する振幅比率を算出したが、車体左右振動加速度と車体前後振動加速度、或いは車体前後振動加速度と車体上下振動加速度としてもよい。

本実施例によれば、測定方向の異なる２つの振動加速度のＲＭＳ値に対する振幅比率を算出することで、各方向間の振動成分のバランスを検出し、バランスが正常状態から離れていることを判定することにより異常検知することができる。

次に、本発明の他の実施例（実施例５）について説明する。図２０はエンジン２０１の駆動力で発電機２０２を回して電力を得る設備を搭載する電源車２００に対する鉄道車両の状態監視装置のシステム構成図であり、実施例５は実施例３に対して、エンジン２０１や発電機２０２の不具合、或いはエンジン２０１や発電機２０２に起因して、加振源が車両側にある場合に対応するものである。発電機２０２は、エンジン２０１の上部に設置されている。なお、車体に搭載するエンジンや発電機に限らず、例えば、台車モータや駆動装置、ジャーナル軸受等、車両側搭載機器を加振源とした場合にも適用可能である。

また、本実施例では車体左右振動加速度に対してフィルタ処理Ａ４２、Ｂ４３の適用例を示したが、車体前後加速度、並びに車体上下加速度に対しても同様に適用可能である。

本実施例は、図１４の実施例３に対して、図２０に示す如く、システム構成上、電源車２００はエンジン２０１の駆動力で発電機２０２を回して電力を得る設備を搭載し、フィルタ変換処理部１０２にエンジン２０１の回転数を制御する指令装置２０３からの指令信号２２０ａを追加したものである。

同図において、フィルタ変換処理部１０２は、電源車２００に設置されている車両速度検出装置１０１から出力される走行速度信号１１０ａの入力を受け、フィルタ変換信号１１１ａをフィルタ処理部Ａ１３とフィルタ処理部Ｂ１４に出力する。フィルタ処理部Ａ１３とフィルタ処理Ｂ１４はフィルタ変換信号１１１ａで指定される遮断周波数を用いたバンドパスフィルタを車体左右振動加速度信号２２ａに適用する。

また、異常検出・判定処理フローは、図２の実施例１に対して、図２１に示す如く、車体加速度検出装置１１から車体左右振動加速度信号２２ａの入力（ｓ１）の後に、指令信号２０ａに基づくフィルタ処理Ａ４２とフィルタ処理Ｂ４３の係数変換処理を実行する（ｓ２−４）ものである。

また、フィルタ適用例は、図９及び図１０、図１１の実施例１に対して、図２２に示す如く、ある指令信号s_１からある指令信号s_２に不連続的に変化した際、指令信号によりＰＳＤ２２１からＰＳＤ２２１’に変化した場合でも、ＰＳＤ２２１とＰＳＤ２２１’のピーク周波数に併せてバンドパスフィルタ２２０からバンドパスフィルタ２２０’に自動で変化させるものである。また、振幅比率はバンドパスフィルタ２２２で抽出される車体左右振動加速度のＲＭＳ値（例えば、Ｘとする）に対して、バンドパスフィルタ２２０、２２０’で抽出される車体左右振動加速度のＲＭＳ値（例えば、Ｙとする）に対する比率（Ｙ／Ｘ）を計算するものとし、各指令信号s_１、s_２に対する閾値をそれぞれ事前に選定しておき、各指令信号s_１、s_２の状態に併せて切り替える。図２３に示す如く、ＰＳＤが正常状態２３１から異常状態２３２に変化した場合に振幅比率が大きくなり、事前に選定した閾値と比較判定することで異常検出することができる。

本実施例によれば、車両の走行速度に基づき、フィルタ処理部Ａ１２とフィルタ処理部Ｂ１３の遮断周波数といったフィルタ係数を自動変更するフィルタ変換処理部１０２を追加することで、例えば、車輪回転周波数に起因して周波数が変動する振動成分に対して、常にフィルタを適用することができ、検知精度を向上することができる。

以上述べた本発明の各実施例によれば、例えば鉄道車両のだ行動振動、空気ばね・左右動ダンパ等のサスペンション等の故障状態の異常有無を、正確に、確実に監視することができる。また、異常監視に際しては、従来技術の如く、走行速度パターンごとの閾値レベルを必要としないため、システム構成などを簡素化でき、且つ閾値のための記憶容量を大きくする必要がなく、車両走行速度の影響を排除できる。

１：軌道 ２：輪軸
３：台車枠 ４：空気ばね
５：台車 ６：車体
７：車両 ８：軸ばね
９：軸箱
１１：車体加速度検出装置 １２：フィルタ処理部Ａ
１３：フィルタ処理部Ｂ １４：ＲＭＳ値計算処理部Ａ
１５：ＲＭＳ値計算処理部Ｂ １６：振幅比率算出処部
１７：閾値判定処理部 １８：異常判定処理部
１９：判定結果出力処理部 ２０：異常検出装置
２１ａ：電圧 ２２ａ：車体左右振動加速度信号
２３ａ：フィルタ処理された車体左右振動加速度信号Ａ
２４ａ：フィルタ処理された車体左右振動加速度信号Ｂ
２５ａ：ＲＭＳ信号Ａ ２６ａ：ＲＭＳ信号Ｂ
２７ａ：振幅比率信号 ２８ａ：閾値判定処理信号
２９ａ：異常判定処理信号
４１：車体左右振動加速度波形 ４２、４２’：フィルタ処理Ａ
４３、４３’：フィルタ処理Ｂ ４４、４４’：走行速度
４６：分岐通過時のインパルス外乱 ４８：蛇行動等の異常振動波形
４９：台車部品故障等の異常振動波形 ５０：窓フィルタ
５１：フィルタ処理された車体左右振動加速度信号Ａ
５２：フィルタ処理された車体左右振動加速度信号Ｂ
５３：車体左右振動加速度信号ＡのＲＭＳ値
５４：車体左右振動加速度信号ＢのＲＭＳ値
５５：ＲＭＳ値振幅比率
６０：分岐通過時のインパルス外乱に対するＰＳＤ
６１：蛇行動等の異常振動に対するＰＳＤ
６３：台車部品故障等の異常振動に対するＰＳＤ
１００：車体加速度計 １０１：車両速度検出装置
１０２：フィルタ変換処理部 １５０：閾値

Claims (10)

1. 車体と台車枠と輪軸より構成される鉄道車両において、
   前記鉄道車両の振動を検出する振動検出装置と、前記振動検出装置から検出した信号を用いて前記鉄道車両の異常を検知する異常検出装置を備え、
   前記振動検出装置は、前記車体の振動加速度から前記鉄道車両の振動を検出する振動検出手段を含み、
   前記異常検出装置は、前記振動検出手段の前記車体振動加速度から異なる２つ以上の周波数帯域成分を検出するフィルタ処理手段を含み、前記フィルタ処理手段から検出された２つ以上の車体振動加速度の振幅比率を計算する振幅比率計算手段と、前記振幅比率計算手段の結果から異常判定する異常判定処理手段を含む、
   ことを特徴とする鉄道車両。
2. 請求項１記載の鉄道車両において、前記振動検出装置が前記車体の台車枠、或いは軸箱体の振動を検出する振動検出手段を含む、
   ことを特徴とする鉄道車両。
3. 請求項１乃至請求項２記載の鉄道車両において、
   前記異常検出装置の前記振幅比率計算処理手段が、
   前記車体振動加速度から一定量の加速度信号を抽出する窓フィルタと、
   前記窓フィルタで抽出した加速度信号から時刻歴波形のＲＭＳ値、又は最大値を算出する計算処理部と、
   前記振幅比率を算出する振幅比率算出処理部とからなり、
   前記フィルタ処理手段が、周波数帯域の範囲が異な周波数帯域をパスするバンドパスフィルタである、
   ことを備えたことを特徴とする鉄道車両。
4. 請求項１乃至請求項３記載の鉄道車両において、
   前記振幅比率が所定時間内に、所定回数以上の閾値を超えたかどうか判定する前記異常判定処理手段、又は所定閾値を超過した前記振幅比率の超過時間が所定時間以上の閾値を超えたかどうか判定する前記異常判定処理手段と、を備えたことを特徴とする鉄道車両。
5. 請求項１乃至請求項４記載の鉄道車両において、
   前記鉄道車両の走行速度を検出する走行速度検出装置と、前記走行速度検出装置から検出した信号を用いて前記異常検出装置の前記フィルタ処理手段の遮断周波数を自動設定するフィルタ係数変換処理装置を含む、
   ことを特徴とする鉄道車両。
6. 車体と台車枠と輪軸より構成される鉄道車両に用いられる鉄道車両の状態監視装置において、
   前記鉄道車両の振動を検出する振動検出装置と、前記振動検出装置から検出した車体加速度信号を用いて前記鉄道車両の異常を検知する異常検出装置を含み、
   前記振動検出装置は、前記車体の振動加速度から前記鉄道車両の車体振動加速度を検出する振動検出手段を含み、
   前記異常検出装置は、前記振動検出手段の前記車体振動加速度から異なる２つの周波数帯域成分を検出するフィルタ処理手段を含み、フィルタ処理手段から検出された２つの車体加速度の振幅比率を計算する振幅比率計算手段と、前記振幅比率計算手段の結果から異常判定する異常判定処理手段からなる
   ことを特徴とする鉄道車両の状態監視装置。
7. 車体と台車枠と輪軸より構成される鉄道車両と、前記鉄道車両の振動を検出し、該検出信号を用いて前記鉄道車両の異常を検知する鉄道車両の状態監視方法において、
   前記鉄道車両の１つの車体振動加速度から検出した異なる２つ以上の周波数帯域成分をもつ加速度の振幅比率を計算する振幅比率計算ステップと、
   前記振幅比率と所定の閾値との大小を判定する閾値判定処理ステップと、
   前記閾値判定処理ステップの判定結果から異常判定する異常判定処理ステップと、を備えたことを特徴とする鉄道車両の状態監視方法。
8. 請求項７記載の状態監視方法において、
   前記車体振動加速度から一定量の加速度信号を抽出する窓フィルタにより、加速度信号から時刻歴波形のＲＭＳ値、又は最大値を算出する計算処理ステップと、
   前記フィルタ処理手段のバンドパスフィルタで抽出した加速度信号のピーク周波数捉える周波数帯域幅を持たせる遮断周波数を設定するステップと、を備えたことを特徴とする鉄道車両の状態監視方法。
9. 請求項７乃至請求項８記載の鉄道車両の状態監視方法において、
   前記振幅比率が所定時間内に、所定回数以上の閾値を超えたかどうか判定する前記異常判定処理計算ステップ、又は所定閾値を超過した前記振幅比率の超過時間が所定時間以上の閾値を超えたかどうか判定する前記異常判定処理ステップと、を備えたことを特徴とする鉄道車両の状態監視方法。
10. 請求項７乃至請求項９記載の鉄道車両の状態監視方法において、
    前記鉄道車両の走行速度を検出する走行速度検出ステップと、前記走行速度検出装置から検出した信号を用いて前記異常検出装置の前記フィルタ処理手段の遮断周波数を自動設定するフィルタ係数変換処理ステップと、備えたことを特徴とする鉄道車両の状態監視方法。

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