JP2016101786A - 異常揺動判定装置、異常揺動判定システムおよび異常揺動判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異常揺動を早期に検知する。【解決手段】振動波形生成部５３１は、鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサが計測した前記物理量に基づいて、物理量の時間領域の波形を生成する。ローパスフィルタ部５３２は、振動波形生成部５３１が生成した波形をローパス処理する。移動平均算出部５３３は、ローパス処理された波形に基づいて物理量の移動平均値を算出する。移動平均減算部５３４は、ローパスフィルタ部５３２が生成した波形から移動平均値を減算する。異常揺動判定部５４２は、移動平均減算部５３４の演算結果に基づいて、鉄道車両の異常揺動の有無を判定する。【選択図】図３

Description

本発明は、鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定装置、異常揺動判定システムおよび異常揺動判定方法に関する。

鉄道車両の輪軸は、レールと車輪との接触部である踏面に勾配を有する。具体的には、鉄道車両の車輪の踏面は、輪軸の外側に向かって縮径するテーパ状となっている。これにより、鉄道車両は、レールと台車との相対位置を中立に保つ自己操舵特性を有する。鉄道車両の速度が低い場合、自己操舵特性は、鉄道車両の安定した走行に寄与することができる。他方、鉄道車両の速度が上昇し、所定の蛇行動限界速度に近づくと、輪軸の振動が発散し、減衰しにくくなる。輪軸の振動の発散、すなわち異常揺動は、車輪のフランジ部とレールとが接触し、台車部品、車輪の踏面およびレールの劣化の原因となる。

特許文献１には、鉄道車両の異常揺動を検知する技術が開示されている。特許文献１に開示された技術は、台車の振動加速度に、異常揺動時の固有周波数帯域のバンドパスフィルタをかけることで、異常揺動の発生を検知するものである。

特開２００６−３３５３２０号公報

固有周波数帯域の振動加速度を抽出するためにデジタルフィルタを設計する場合、急峻な減衰特性を有するＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタを用いることが妥当である。また、異常揺動の固有周波数は、現在運用されている車両においては、１Ｈｚから１０Ｈｚまでの周波数帯域に存在する。
しかしながら、ＦＩＲフィルタによって１Ｈｚから１０Ｈｚまでの周波数帯域の成分を通過させるバンドパスフィルタを設計する場合、フィルタの次数を高くとる必要がある。
フィルタリングの遅れ量は、サンプリング間隔にフィルタの次数を乗算して得られる値の二分の一であるため、バンドパスフィルタを用いて揺動判定を行う場合、フィルタリングによる遅れ量が大きくなり、異常揺動を早期に検知することができない可能性がある。例えば、サンプリング間隔が１０ｍｓである場合、適切な精度のバンドパスフィルタを実現するには、フィルタの次数として１５０から２００程度が必要となる。そのため、フィルタリングの遅延時間は７５０ｍｓから１ｓとなる。

また、異常揺動の固有振動の有無を判定する他の方法として、台車の振動加速度をフーリエ変換する方法が挙げられるが、フーリエ変換の演算量はデジタルフィルタリングと比較して処理するデータ量および演算量が多く、異常揺動を早期に検知することができない可能性がある。

本発明の目的は、異常揺動を早期に検知することができる異常揺動判定装置、異常揺動判定システムおよび異常揺動判定方法を提供することにある。

第１の態様は、鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定装置であって、鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサが計測した前記物理量に基づいて、前記物理量の時間領域の波形を生成する振動波形生成部と、前記振動波形生成部が生成した前記波形から、前記鉄道車両の異常揺動に係る周波数より大きい成分を除去した波形を生成するローパスフィルタ部と、前記ローパスフィルタ部が生成した前記波形から前記物理量の移動平均値を算出する移動平均算出部と、前記ローパスフィルタ部が生成した前記波形から前記移動平均算出部が算出した移動平均値を減算する移動平均減算部と、前記移動平均減算部の演算結果に基づいて、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定部とを備える異常揺動判定装置である。

また、第２の態様は、第１の態様において、前記移動平均減算部の演算結果の二乗移動平均値を算出する二乗移動平均算出部をさらに備え、前記異常揺動判定部は、前記二乗移動平均算出部の演算結果に基づいて、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定装置である。

また、第３の態様は、第２の態様において、前記異常揺動判定部が、前記二乗移動平均算出部の演算結果が所定の閾値を超える場合に、前記鉄道車両の異常揺動があると判定する異常揺動判定装置である。

また、第４の態様は、第２または第３の態様において、前記二乗移動平均算出部が、前記移動平均減算部の演算結果の二乗移動平均値の時間領域の波形を算出し、前記異常揺動判定部が、前記波形の傾きが所定の閾値を超える場合に、前記鉄道車両の異常揺動があると判定する異常揺動判定装置である。

また、第５の態様は、第２から第４の何れかの態様において、前記異常揺動判定部が、前記移動平均減算部の演算結果が第１の閾値を超えた時刻から、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えた時刻までの時間が、所定の閾値以下である場合に、前記鉄道車両の異常揺動があると判定する異常揺動判定装置である。

また、第６の態様は、第１から第５の何れかの態様において、前記二乗移動平均算出部の演算に用いられる複数の前記物理量を記憶するバッファと、前記二乗移動平均算出部の演算結果を記憶する二乗移動平均記憶部とをさらに備え、前記二乗移動平均算出部が、前記ローパスフィルタが生成した前記波形に表される前記物理量のうち最新の物理量を、前記二乗移動平均の演算に用いられる前記物理量の標本数で除算するステップと、前記最新の物理量の除算によって求められた値を、前記二乗移動平均記憶部が記憶する前記演算結果に加算するステップと、前記ローパスフィルタが生成した前記波形に表される前記物理量のうち最も新しいものを、前記バッファに追加するステップと、前記バッファから最古の物理量を取り出すステップと、前記最古の物理量を前記二乗移動平均の演算に用いられる前記物理量の標本数で除算するステップと、前記最古の物理量の除算によって求められた値を、前記二乗移動平均記憶部が記憶する前記演算結果から減算するステップとを実行することで前記移動平均減算部の演算結果の二乗移動平均値を算出する異常揺動判定装置である。

また、第７の態様は、第１から第６の何れかの態様において、前記異常揺動判定部が、前記センサが計測した前記物理量が所定の閾値以上である場合に、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定装置である。

また、第８の態様は、第１から第７の何れかの態様において、鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサと、前記鉄道車両の走行により発電する発電装置と、異常揺動判定装置とを備え、前記異常揺動判定装置が、前記発電装置が発電した電力によって駆動する異常揺動判定システムである。

また、第９の態様は、鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定方法であって、鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサが計測した前記物理量に基づいて、前記物理量の時間領域の波形を生成する振動波形生成ステップと、前記振動波形生成ステップにて生成した前記波形から、前記鉄道車両の異常揺動に係る周波数より大きい成分を除去した波形を生成するフィルタリングステップと、前記フィルタリングステップにて生成した前記波形から前記物理量の移動平均値を算出する移動平均算出ステップと、前記フィルタリングステップにて生成した前記波形から前記移動平均算出ステップにて算出した移動平均値を減算する移動平均減算ステップと、前記移動平均減算ステップの演算結果に基づいて、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定ステップとを有する異常揺動判定方法である。

上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、異常揺動判定装置は、ローパスフィルタによって異常揺動に係る周波数より大きい成分を除去したのち、移動平均を減算することで、異常揺動に係る周波数より小さい成分を除去する。これにより、バンドパスフィルタを適用する場合と比較してフィルタの次数を低く抑えることができるため、異常揺動判定装置は、早期に異常揺動を検知することができる。

一実施形態による異常揺動判定システム１の構成を示す側面図である。 一実施形態による異常揺動判定装置５のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。 一実施形態による異常揺動判定装置５のソフトウェア構成を示す概略ブロック図である。 第１リングバッファ５２１が記憶するデータの例を示す図である。 ローパスフィルタ部５３２が生成するフィルタデータの例を示す図である。 第２リングバッファ５２２が記憶するデータの例を示す図である。 移動平均減算部５３４が第２リングバッファ５２２に格納されたデータを基に、移動平均値を算出する処理を示すブロック線図である。 第３リングバッファ５２３が記憶するデータの例を示す図である。 二乗移動平均算出部５３５が第３リングバッファ５２３のデータを基に、二乗移動平均値を算出する処理を示すブロック線図である。 一実施形態に係る異常揺動判定装置５が複数のプロセスを起動させるメインとなる動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る振動判定部５０１のプロセスＰ１を示すフローチャートである。 一実施形態に係る加速度処理部５０３のプロセスＰ２を示すフローチャートである。 異常揺動判定方法に係る波形を示す図である。 一実施形態に係るステートマシン５０４によるプロセスＰ３を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、一実施形態による異常揺動判定システム１の構成を示す側面図である。
異常揺動判定システム１は、鉄道車両の台車の蛇行動による揺動が発散した状態である異常揺動が生じているか否かを判定する。異常揺動判定システム１は、加速度センサ２、発電装置３、蓄電装置４、異常揺動判定装置５、中継装置６、および上位装置７を備える。

加速度センサ２は、鉄道車両の台車枠に設けられる。加速度センサ２は、台車枠を介して、鉄道車両の輪軸長手方向の振動の加速度を計測する。加速度センサ２は、計測した加速度が所定の閾値以上になったときに、異常揺動判定装置５に割込信号を入力する。また加速度センサ２は、加速度が所定の閾値以上になったことによる割り込み信号の入力の後、加速度が所定の閾値未満の状態が所定期間続いたときに、異常揺動判定装置５に割込信号を入力する。
加速度センサ２は、自分自身の状態を示すビットを格納するステータスレジスタを備える。ステータスレジスタには、少なくとも、割込要因ビットおよびセンサデータが格納される。割込要因ビットとは、加速度センサ２が入力した割込信号の発生要因が、加速度が所定の閾値以上になったことによるものか、加速度が所定の閾値未満の状態が所定期間続いたことによるものかを示すビットである。

発電装置３は、鉄道車両の走行にともなる台車枠の振動を電気に変換する装置（例えば、ピエゾ素子）である。発電装置３が生成した電気は、蓄電装置４に蓄積される。発電装置３は、台車枠に設けられる。
蓄電装置４は、発電装置３が生成した電気を蓄積する。また蓄電装置４は、蓄積した電気を異常揺動判定装置５に供給する。蓄電装置４は、台車枠に設けられる。
異常揺動判定装置５は、加速度センサ２が計測した加速度に基づいて異常揺動が生じているか否かを判定する。異常揺動判定装置５は、判定結果を無線により中継装置６を介して上位装置７に送信する。異常揺動判定装置５は、台車枠に設けられる。
中継装置６は、異常揺動判定装置５から受信した情報を、上位装置７に伝送する。また上位装置７から受信した情報を、異常揺動判定装置５に伝送する。中継装置６は、鉄道車両の車体のうち、台車との接続箇所の近傍に設けられる。
上位装置７は、鉄道車両の運行情報を管理する装置である。上位装置７は、少なくとも異常揺動判定装置５の判定結果を提示する。

図２は、一実施形態による異常揺動判定装置５のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。
異常揺動判定装置５は、ＣＰＵ５１、主記憶装置５２、補助記憶装置５３、インタフェース５４、シグナルコンディショナ５５、および無線ユニット５６を備えるコンピュータである。
ＣＰＵ５１は、異常揺動判定プログラムを補助記憶装置５３から読み出して主記憶装置５２に展開し、当該異常揺動判定プログラムに従って異常揺動の有無を判定する。また、ＣＰＵ５１は、異常揺動判定プログラムに従って、所定の記憶領域を主記憶装置５２に確保する。
シグナルコンディショナ５５は、加速度センサ２が出力するセンサデータをフィルタリングして、デジタル信号に変換する。シグナルコンディショナ５５は、ＣＰＵ５１が供給するクロックによって駆動する。なお、加速度センサ２がシグナルコンディショナ５５と同等の機能を有している場合、異常揺動判定装置５は、シグナルコンディショナ５５を備えなくても良い。

図３は、一実施形態による異常揺動判定装置５のソフトウェア構成を示す概略ブロック図である。
ＣＰＵ５１は、異常揺動判定プログラムを実行することで、振動判定部５０１、電源制御部５０２、加速度処理部５０３およびステートマシン５０４を備える。
加速度処理部５０３は、加速度センサ２が生成したセンサデータを処理する処理部である。加速度処理部５０３は、振動波形生成部５３１、ローパスフィルタ部５３２、移動平均算出部５３３、移動平均減算部５３４、および二乗移動平均算出部５３５を備える。
ステートマシン５０４は、加速度処理部５０３の演算結果に基づいて異常揺動の有無を判定する処理部である。ステートマシン５０４は、カウンタ部５４１、異常揺動判定部５４２、および出力部５４３を備える。
また、ＣＰＵ５１は、異常揺動判定プログラムを実行することで、第１リングバッファ５２１、第２リングバッファ５２２、第３リングバッファ５２３、二乗移動平均記憶部５２４、カウンタ記憶部５２５の記憶領域を主記憶装置５２に確保する。

振動判定部５０１は、加速度センサ２から割込み信号の入力を受け付けた場合に、加速度センサ２のステータスレジスタに格納された割込要因ビットを読み出す。
電源制御部５０２は、加速度センサ２から割込み信号の入力を受け付けた場合に、ＣＰＵ５１のモードを切り替える。ＣＰＵ５１のモードとしては、ランモード（Run mode）およびドーズモード（Doze mode）が挙げられる。
ランモードは、ＣＰＵ５１の全ての駆動クロック発生回路に電力が供給される動作モードである。つまり、ＣＰＵ５１がランモードである場合、すべての処理部に電力供給が行われる。
ドーズモードは、ＣＰＵ５１の制御範囲以外の箇所である加速度センサ２および無線ユニット５６のみを駆動する駆動クロック発生回路に電力が供給される動作モードである。つまり、ＣＰＵ５１が受け持つ動作はすべて停止し、加速度センサ２からの割込み入力の待機状態となる。ＣＰＵ５１への割込み入力により、ＣＰＵ５１は再度ランモードへ切り替わる。

振動波形生成部５３１は、加速度センサ２が計測したセンサデータを取得する。振動波形生成部５３１は、所定の時間（例えば、２秒）の間に取得したセンサデータを第１リングバッファ５２１に記録する。これにより、第１リングバッファ５２１には、時刻と加速度の関係を表す最新（例えば、２秒）の時間領域の振動波形が記録される。
ローパスフィルタ部５３２は、第１リングバッファ５２１に記録された振動波形に対し、鉄道車両の異常揺動に係る周波数より大きい成分を除去するローパス処理を施す。例えば、ローパスフィルタ部５３２は、次数が２０前後のＦＩＲフィルタを用いて振動波形をフィルタリングする。これにより、加速度センサ２によるサンプリング周波数が１００Ｈｚである場合、遅延時間を８５ｍｓに抑えることができる。

移動平均算出部５３３は、ローパスフィルタ部５３２によってフィルタリングされた波形に基づいて、サンプリング時刻ごとの加速度の移動平均値を算出する。
移動平均減算部５３４は、ローパスフィルタ部５３２によってフィルタリングされた波形に示されるサンプリング時刻ごとの加速度から、移動平均算出部５３３が算出した移動平均値を減算する。これにより、移動平均減算部５３４は、振動波形のうち低周波領域の成分（直流成分近辺の成分）をカットすることができる。

二乗移動平均算出部５３５は、移動平均減算部５３４が低周波領域をカットした振動波形に示される複数の加速度の二乗移動平均値を算出する。
カウンタ部５４１は、二乗移動平均算出部５３５が算出した二乗移動平均値が所定の閾値以上となった回数を示すカウンタ値を、カウンタ記憶部５２５に記録する。
異常揺動判定部５４２は、カウンタ記憶部５２５が記憶するカウンタ値に基づいて、鉄道車両に異常揺動が生じているか否かを判定する。
出力部５４３は、異常揺動判定部５４２による判定結果を出力する。

第１リングバッファ５２１は、加速度センサ２が計測したセンサデータを記憶する。図４は、第１リングバッファ５２１が記憶するデータの例を示す図である。
第１リングバッファ５２１は、図４に示すように、Ｎ＋１（Ｎは正の整数）個のセンサデータを格納可能なバッファである。ここでＮは、ローパスフィルタ部５３２のフィルタ次数である。第１リングバッファ５２１へのデータの格納は、格納場所０番地からＮ＋１番地まで順に行い、Ｎ＋１番地まで達した後は、再び０番地へ上書き格納し再使用される。つまり、第１リングバッファ５２１は、リング状のバッファである。仮にセンサデータＡＣＣが取得され、第１リングバッファ５２１のＰ番地へ格納した場合、最新のデータは図３のＤａｔａ（Ｐ）であり、最古のデータは１番地上のデータＤａｔａ（Ｐ＋１）である。したがって、５番地前から現在までのデータは、Ｄａｔａ（Ｐ―５）、Ｄａｔａ（Ｐ―４）、Ｄａｔａ（Ｐ―３）、Ｄａｔａ（Ｐ―２）、Ｄａｔａ（Ｐ―１）、Ｄａｔａ（Ｐ）となる。

第２リングバッファ５２２は、第１リングバッファ５２１に格納されたデータに対してローパスフィルタ処理を施したデータを記憶する。図５は、ローパスフィルタ部５３２が生成するフィルタデータの例を示す図である。また図６は、第２リングバッファ５２２が記憶するデータの例を示す図である。図７は、移動平均減算部５３４が第２リングバッファ５２２に格納されたデータを基に、移動平均値を算出する処理を示すブロック線図である。
第２リングバッファ５２２は、図６に示すように、Ｍ個のデータを格納可能なバッファである。第２リングバッファ５２２へのデータの格納は、格納場所０番地からＭ番地まで順に行い、Ｍ番地まで達した後は、再び０番地へ上書き格納し再使用される。つまり、第２リングバッファ５２２は、リング状のバッファである。仮にローパスフィルタ処理が施されたデータｆＤａｔａをｑ番地へ格納した場合、ｆＤａｔａ（ｑ）が最新のデータであり、最古のデータはｆＤａｔａ（ｑ＋１）である。

第３リングバッファ５２３は、第２リングバッファ５２２に格納されたデータから移動平均値を減じたデータを記憶する。図８は、第３リングバッファ５２３が記憶するデータの例を示す図である。図９は、二乗移動平均算出部５３５が第３リングバッファ５２３のデータを基に、二乗移動平均値を算出する処理を示すブロック線図である。
第３リングバッファ５２３は、図８に示すように、Ｍ個のセンサデータを格納可能なバッファである。第３リングバッファ５２３へのデータの格納は、格納場所０番地からＭ番地まで順に行い、Ｍ番地まで達した後は、再び０番地へ上書き格納し再使用される。つまり、第３リングバッファ５２３は、リング状のバッファである。仮にフィルタ処理後のデータｆＤａｔａ（ｑ）から移動平均値Ｓ_１を減じたデータｆＤａｔａ２（ｑ）が取得され、第３リングバッファ５２３のｑ番地へ格納した場合、最新のデータは図８のＤａｔａ２（ｑ）であり、最古のデータは１番地上のデータＤａｔａ２（ｑ＋１）である。

二乗移動平均記憶部５２４は、二乗移動平均算出部５３５の演算結果を記憶する。
カウンタ記憶部５２５は、二乗移動平均算出部５３５が算出した二乗移動平均値が所定の閾値以上となった回数を示すカウンタ値を記憶する。

次に、本実施形態に係る異常揺動判定装置５の動作について説明する。
図１０は、一実施形態に係る異常揺動判定装置５が複数のプロセスを起動させるメインとなる動作を示すフローチャートである。
ＣＰＵ５１が起動すると、補助記憶装置５３から異常揺動判定プログラムを読み出して実行することで、初期化処理を実行する（ステップＳ１）。当該初期化処理では、少なくとも図示しないレジスタおよび主記憶装置５２に記憶される値がリセットされる。
ステップＳ１によりハードウェアおよびリングバッファなどの変数の初期化が完了すると、ＣＰＵ５１の電源制御部５０２は、まずＣＰＵ５１のモードをドーズモードに切り替え（ステップＳ２）、加速度センサ２からの割込み信号の入力を待機する（ステップＳ３）。電源制御部５０２は、加速度センサ２からの割込み信号の入力を受け付けると、ＣＰＵ５１のモードをランモードに切り替える（ステップＳ４）。
次に、ＣＰＵ５１は、振動判定部５０１、加速度処理部５０３および図示しないタイマカウンタに、本プロセスと並行するプロセスＰ１およびＰ２の実行を開始させる（ステップＳ５）。

図１１は、一実施形態に係る振動判定部５０１のプロセスＰ１を示すフローチャートである。
加速度センサ２は、センサ自体に印加する振動加速度が予め設定した閾値を超過すると、加速度センサ２内のステータスレジスタの割込み要因ビットを１に設定し、電気信号による割込み信号をＣＰＵ５１へ出力する。その後、加速度センサ２は、センサ自体に印加する振動加速度が予め設定した閾値を下回ると、割込み要因ビットを０に設定し、電気信号による割込み信号をＣＰＵ５１へ出力する。
振動判定部５０１は、まず加速度センサ２のステータスレジスタの値を取得する（ステップＳ１０１）。次に、振動判定部５０１は、ステータスレジスタの割込要因ビットの値が１を示すか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ステータスレジスタの値が１である場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、振動判定部５０１は、主記憶装置５２のアクティブ検知フラグをＯＮにする（ステップＳ１０３）。他方、ステータスレジスタの値が０である場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、振動判定部５０１は、主記憶装置５２のアクティブ検知フラグをＯＦＦにする（ステップＳ１０４）。
振動判定部５０１は、以上の処理を繰り返し実行する。

図１２は、一実施形態に係る加速度処理部５０３のプロセスＰ２を示すフローチャートである。
振動波形生成部５３１は、主記憶装置５２のアクティブ検知フラグがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。アクティブ検知フラグがＯＦＦを示す場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、加速度処理部５０３は、処理をステップＳ２０１に戻し、アクティブ検知フラグがＯＮであるか否かの判定を繰り返す。

他方、アクティブ検知フラグがＯＮを示す場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、振動波形生成部５３１は、加速度センサ２のステータスレジスタの値を読み込む（ステップＳ２０２）。次に、振動波形生成部５３１は、ステータスレジスタに格納されたセンサデータが読み出せる状態であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ステータスレジスタに格納されたセンサデータが読み出せない状態である場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、加速度処理部５０３は、処理をステップＳ２０１に戻し、アクティブ検知フラグがＯＮであるか否かの判定を繰り返す。

図１３は、異常揺動判定方法に係る波形を示す図である。
他方、ステータスレジスタに格納されたセンサデータが読み出せる状態である場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、振動波形生成部５３１は、加速度センサ２からセンサデータを読み出し、当該センサデータを第１リングバッファ５２１に記録する（ステップＳ２０４）。図１３（Ａ）は、図３に示す第１リングバッファ５２１に格納されたＮ＋１個分のデータを連続して描画した時間領域の振動波形である。

次に、ローパスフィルタ部５３２は、第１リングバッファ５２１が記憶する所定時間（例えば、２秒）前から現在時刻までの振動波形について、ローパス処理を施す（ステップＳ２０５）。ローパスフィルタ部５３２は、図５に示すように、Ｎ＋１個のフィルタ係数からなるフィルタ係数群Ｃｆ（ｉ）（ｉ=０→Ｎ）を有する。ローパスフィルタ部５３２は、第１リングバッファ５２１に格納された最新のＮ＋１個のデータＤａｔａ（ｉ）に対して、以下の式（１）に示すように、それぞれフィルタ係数Ｃｆ（ｉ）を乗じ、乗じた結果の和ｆＬ（ｐ）を算出する。

ローパスフィルタ部５３２は、第１リングバッファ５２１のデータが更新される度に当該処理を実行し、結果であるｆＬ（ｐ）を第２リングバッファ５２２に格納する。図１３（Ｂ）はローパス処理後に第２リングバッファ５２２に格納された最新のデータｆＤａｔａ（ｑ）を数秒分連続して描画したものである。

次に、移動平均算出部５３３は、ローパス処理が施された第２リングバッファ５２２のデータについて移動平均値を算出する（ステップＳ２０６）。
移動平均算出部５３３は、図７に示すようなＭ（Ｍは正の整数）個のフィルタ処理後のデータｆＤａｔａ（ｑ）の積和演算結果（移動平均値）を納めるバッファ変数Ｓ_１を有する。Ｍは移動平均値を算出する幅に相当する時間Ｔ１とセンサデータを離散化する際に実行したサンプリング周波数を乗じることで決定される。
ここで、移動平均算出部５３３が移動平均値を算出する手順について説明する。まず、移動平均算出部５３３は、フィルタ処理後の最新データｆＤａｔａ（ｑ）をＭで除して、Ｓ_１へ加算する。次に移動平均算出部５３３は、フィルタ処理後の最古データｆＤａｔａ（ｑ＋１）をＭで除したものをＳ_１から減じる。移動平均算出部５３３は、この処理を第２リングバッファ５２２のデータが更新される毎に実行することで、最新のデータからＭ個前に格納されたデータまでの移動平均値をＳ_１として随時算出することができる。
ここで、移動平均算出部５３３がバッファ変数Ｓ_１を用いて移動平均値を算出する理由を説明する。通常、移動平均値を算出する場合、移動平均算出部５３３は、第２リングバッファ５２２に格納された各加速度を読み出し、当該加速度の総和を算出して標本数で除算する。この場合、第２リングバッファ５２２へのアクセス回数は、標本数と等しくなる。つまり、標本数が１００である場合、アクセス回数は１００となる。これに対し、上述した方法を用いると、第２リングバッファ５２２へのアクセス回数は、標本数によらず最新の加速度を格納するときと最古の加速度を取り出す時の２回となる。これにより、加速度処理部５０３は、移動平均値の算出に係る時間を低減することができる。図１３（Ｃ）は、数秒分のＳ_１を連続して描画したものである。

移動平均減算部５３４は、式（２）に示す通り、フィルタ後のデータｆＤａｔａ（ｑ）からＳ_１を減じたデータｆＤａｔａ２（ｑ）を算出する（ステップＳ２０７）。

次に、移動平均減算部５３４は、フィルタ後のデータｆＤａｔａ（ｑ）からＳ_１を減じたデータｆＤａｔａ２（ｑ）を第３リングバッファ５２３に格納する。図１３（Ｄ）は、第３リングバッファ５２３に格納されたｆＤａｔａ２（ｑ）を数秒間分連続して描画したものである。

二乗移動平均算出部５３５は、第３リングバッファ５２３に格納されたｆＤａｔａ２（ｉ）のうち最新のデータＬ個をそれぞれ二乗して標本数Ｌで除算する（ステップＳ２０８）。Ｌは、移動平均の時間長にセンサデータを離散化する際に実行したサンプリング周波数を乗じることで決定される値である。二乗移動平均算出部５３５は、図８に示すようなＬ個のデータの積和演算結果を格納するバッファ変数Ｓ_２を有する。
二乗移動平均算出部５３５は、第３リングバッファ５２３の最新データｆＤａｔａ（ｑ）の二乗結果をＬで除算した値をバッファ変数Ｓ_２へ加算する（ステップＳ２０９）。次に、二乗移動平均算出部５３５は、第３リングバッファ５２３の最古データｆＤａｔａ（ｑ＋１）の二乗結果をＬで除算し（ステップＳ２１０）、当該値をバッファ変数Ｓ_２から減算する（ステップＳ２１１）。

これにより、式（３）の通り、二乗移動平均算出部５３５は、二乗移動平均記憶部５２４に、移動平均減算部５３４の演算結果の二乗移動平均値ｆｍｓ（ｑ）を記録することができる。

そして、加速度処理部５０３は、処理をステップＳ２０１に戻し、アクティブ検知フラグがＯＮであるか否かの判定を繰り返す。なお、二乗移動平均算出部５３５が算出する二乗移動平均値を時間軸上に並べると、図１３（Ｅ）に示す波形が得られる。
加速度処理部５０３は、以上の処理を繰り返し実行する。

また、図示しないタイマカウンタは、１０ｍｓ毎に、図示しないレジスタのタイマカウンタ値に１を加算し続けるプロセスを実行する。これにより、異常揺動判定装置５は、レジスタのタイマカウンタ値をタイムスタンプとして利用することができる。

ステップＳ５により振動判定部５０１、加速度処理部５０３および図示しないタイマカウンタが、本プロセスと並行する所定のプロセスＰ１およびＰ２の実行を開始すると、主記憶装置５２のアクティブ検知フラグがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ６）。アクティブ検知フラグがＯＦＦである場合（ステップＳ６：ＮＯ）、電源制御部５０２は、図示しないレジスタのデータバッファリングフラグがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ７）。データバッファリングフラグとは、プロセスＰ２によって第１リングバッファ５２１へのデータの格納が開始されているか否かを示すビットである。

データバッファリングフラグがＯＦＦである場合（ステップＳ７：ＮＯ）、電源制御部５０２は、処理をステップＳ２に戻し、ＣＰＵ５１をドーズモードに切り替える。他方、データバッファリングフラグがＯＮである場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、電源制御部５０２は、データバッファリングフラグをＯＦＦに変更し（ステップＳ８）、処理をステップＳ２に戻し、ＣＰＵ５１をドーズモードに切り替える。

他方、アクティブ検知フラグがＯＮである場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、電源制御部５０２は、データバッファリングフラグがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ９）。データバッファリングフラグがＯＦＦである場合（ステップＳ９：ＮＯ）、ステートマシン５０４は、プロセスＰ３を開始する（ステップＳ１０）。他方、データバッファリングフラグがＯＮである場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、電源制御部５０２は初期化処理を省略したプロセスＰ３（プロセスＰ３−２）を開始する（ステップＳ１１）。
ステートマシン５０４がプロセスＰ３またはＰ３−２の実行を開始すると、ＣＰＵ５１は、ステートマシン５０４からのプロセスＰ３の終了通知を待機する（ステップＳ１２）。ＣＰＵ５１の電源制御部５０２は、ステートマシン５０４からプロセスＰ３またはＰ３−２の終了通知を受けると、処理をステップＳ２に戻し、ＣＰＵ５１をドーズモードに切り替える。

図１４は、一実施形態に係るステートマシン５０４によるプロセスＰ３を示すフローチャートである。
ステートマシン５０４は、電源制御部５０２からのプロセス開始命令（ステップＳ１０）を受けると、プロセスＰ３を開始し、初期化処理を開始する（ステップＳ３０１）。ステートマシン５０４は、初期化処理を完了すると、データバッファリングフラグをＯＮに切り替える（ステップＳ３０２）。なお、アクティブ検知フラグおよびデータバッファリングフラグがＯＮである場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ステートマシン５０４は、初期化処理およびデータバッファリングフラグのＯＮへの切り替えを省略してプロセスＰ３−２を開始する（ステップＳ１１）。つまり、プロセスＰ３−２とは、プロセスＰ３のステップＳ３０１およびＳ３０２を省略したものである。

ステートマシン５０４が初期化処理を終了し、または省略した場合、ステートマシン５０４のカウンタ部５４１は、二乗移動平均記憶部５２４が記憶する加速度の二乗移動平均値が所定の閾値を越えているか否かを判定する（ステップＳ３０３）。加速度の二乗移動平均値が所定の閾値を越えていない場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）異常揺動判定部５４２は、異常揺動が発生していないと判定する。他方、加速度の二乗移動平均値が所定の閾値を越えている場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、異常揺動判定部５４２は、図示しないレジスタの第１の異常フラグをＯＮにする（ステップＳ３０４）。なお、第１の異常フラグとは、異常揺動が発生していることを示すビットである。

また、加速度の二乗移動平均値が所定の閾値を越えている場合、カウンタ部５４１は、前回の演算周期にて第１の異常フラグがＯＮであったか否かを判定する（ステップＳ３０５）。前回の演算周期にて第１の異常フラグがＯＦＦであった場合（ステップＳ３０５：ＮＯ）、カウンタ部５４１は、カウンタ記憶部５２５が記憶するカウンタ値に１を加算する（ステップＳ３０６）。他方、前回の演算周期にて第１の異常フラグがＯＮであった場合（ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、カウンタ記憶部５２５が記憶するカウンタ値には、既に異常揺動の回数が加算されているため、カウンタ値の更新を行わない。

次に、異常揺動判定部５４２は、カウンタ記憶部５２５が記憶するカウンタ値が所定の閾値を越えたか否かを判定する（ステップＳ３０７）。カウンタ値が所定の閾値を越えた場合（ステップＳ３０７：ＹＥＳ）、異常揺動判定部５４２は、図示しないレジスタの第２の異常フラグをＯＮにする（ステップＳ３０８）。なお、第２の異常フラグとは、異常揺動が頻発していることを示すビットである。他方、カウンタ値が所定の閾値以下である場合（ステップＳ３０７：ＮＯ）、異常揺動判定部５４２は、第２の異常フラグをＯＦＦのままにする。

そして、異常揺動判定部５４２が異常揺動の有無を判定すると、出力部５４３は、中継装置６へ、第１の異常フラグ、第２の異常フラグ、カウンタ値、およびタイマカウンタ値を含む評価データを送信し（ステップＳ３０９）、ステートマシン５０４は、プロセスＰ３を終了する。

中継装置６は、異常揺動判定装置５から評価データを受信すると、当該評価データを上位装置７に伝送する。そして、上位装置７は、異常揺動判定装置５から受信した評価データに基づいて、異常揺動の有無、異常揺動の種別（第１の異常フラグ、第２の異常フラグ）、異常揺動の検知回数、および異常揺動の検知時刻を提示する。なお、カウンタ記憶部５２５が記憶するカウンタ値は、異常揺動の原因の点検および処置等を終えた運転士等がＣＰＵ５１をリセット（ハードウェアリセット）することで、０に戻すことができる。

このように、本実施形態によれば、異常揺動判定装置５は、ローパス処理および移動平均値の減算により、異常揺動に係る周波数成分を有する振動データを抽出する。これにより、バンドパスフィルタを適用する場合と比較してフィルタの次数を低く抑えることができるため、異常揺動判定装置５は、早期に異常揺動を検知することができる。

ここで、異常揺動判定装置５が加速度の二乗移動平均値に基づいて異常揺動の有無を判定する理由を説明する。鉄道車両がレールに設けられた分岐器を通過する場合、台車の車軸長手方向に振動が発生する。これに対して、異常揺動判定装置５が加速度の二乗移動平均値に基づいて異常揺動の有無を判定することで、このような瞬間的な振動が生じたとしても分岐器の前後の加速度により二乗移動平均値の増加量が抑えられるため、異常揺動の誤検出を防ぐことができる。

以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態では、異常揺動判定装置５が加速度の二乗移動平均値が所定の閾値を超えるか否かに基づいて異常揺動の有無を判定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る異常揺動判定装置５は、加速度の二乗移動平均値の増加率（波形の傾き）が所定の閾値を超えるか否かに基づいて異常揺動の有無を判定しても良い。これにより、異常揺動判定装置５は、例えば分岐器が近接して複数設けられるために二乗移動平均値が所定の閾値を超えるような場合にも、異常揺動の誤検出を防ぐことができる。
また、他の実施形態に係る異常揺動判定装置５は、加速度の二乗移動平均値が第１の閾値を超えた時刻から、加速度の二乗移動平均値が第２の閾値を超えた時刻までの時間が、所定の閾値を超えるか否かに基づいて異常揺動の有無を判定しても良い。なお、第２の閾値は、第１の閾値より大きい値である。これにより、異常揺動判定装置５は、例えば分岐器が近接して複数設けられるために二乗移動平均値が所定の閾値を超えるような場合にも、異常揺動の誤検出を防ぐことができる。

また、上述した実施形態に係る異常揺動判定装置５は、ＣＰＵ５１のドーズモード時に、加速度処理部５０３へ電力を供給するが、これに限られない。例えば、電源制御部５０２は、アクティブ検知フラグがＯＮであることを検出したときに加速度処理部５０３への電源供給を開始させ、アクティブ検知フラグがＯＦＦであることを検出したときに加速度処理部５０３への電源供給を遮断させても良い。

１…異常揺動判定システム ２…加速度センサ ３…発電装置 ４…蓄電装置 ５…異常揺動判定装置 ６…中継装置 ７…上位装置 ５１…ＣＰＵ ５２…主記憶装置 ５３…補助記憶装置 ５４…インタフェース ５５…シグナルコンディショナ ５６…無線ユニット ５０１…振動判定部 ５０２…電源制御部 ５０３…加速度処理部 ５０４…ステートマシン ５２１…第１リングバッファ ５２２…第２リングバッファ ５２３…第３リングバッファ ５２４…二乗移動平均記憶部 ５２５…カウンタ記憶部 ５３１…振動波形生成部 ５３２…ローパスフィルタ部 ５３３…移動平均算出部 ５３４…移動平均減算部 ５３５…二乗移動平均算出部 ５４１…カウンタ部 ５４２…異常揺動判定部 ５４３…出力部

Claims (9)

1. 鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定装置であって、
   鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサが計測した前記物理量に基づいて、前記物理量の時間領域の波形を生成する振動波形生成部と、
   前記振動波形生成部が生成した前記波形から、前記鉄道車両の異常揺動に係る周波数より大きい成分を除去した波形を生成するローパスフィルタ部と、
   前記ローパスフィルタ部が生成した前記波形から前記物理量の移動平均値を算出する移動平均算出部と、
   前記ローパスフィルタ部が生成した前記波形から前記移動平均算出部が算出した移動平均値を減算する移動平均減算部と、
   前記移動平均減算部の演算結果に基づいて、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定部と
   を備える異常揺動判定装置。
2. 前記移動平均減算部の演算結果の二乗移動平均値を算出する二乗移動平均算出部をさらに備え、
   前記異常揺動判定部は、前記二乗移動平均算出部の演算結果に基づいて、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する
   請求項１に記載の異常揺動判定装置。
3. 前記異常揺動判定部が、前記二乗移動平均算出部の演算結果が所定の閾値を超える場合に、前記鉄道車両の異常揺動があると判定する
   請求項２に記載の異常揺動判定装置。
4. 前記異常揺動判定部が、前記二乗移動平均値の増加率が所定の閾値を超える場合に、前記鉄道車両の異常揺動があると判定する
   請求項２または請求項３に記載の異常揺動判定装置。
5. 前記異常揺動判定部が、前記移動平均減算部の演算結果が第１の閾値を超えた時刻から、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えた時刻までの時間が、所定の閾値以下である場合に、前記鉄道車両の異常揺動があると判定する
   請求項２から請求項４の何れか１項に記載の異常揺動判定装置。
6. 前記二乗移動平均算出部の演算に用いられる複数の前記物理量を記憶するバッファと、
   前記二乗移動平均算出部の演算結果を記憶する二乗移動平均記憶部と
   をさらに備え、
   前記二乗移動平均算出部が、
   前記移動平均減算部が算出した最新の物理量に係る値を前記バッファに追加するステップと、
   最新の前記物理量に係る値を、前記二乗移動平均記憶部が記憶する前記演算結果に加算するステップと、
   前記バッファから最古の物理量に係る値を読み出すステップと、
   最古の前記物理量に係る値を、前記二乗移動平均記憶部が記憶する前記演算結果から減算するステップと
   を実行することで前記移動平均減算部の演算結果の二乗移動平均値を算出する
   請求項１から請求項５の何れか１項に記載の異常揺動判定装置。
7. 前記異常揺動判定部が、前記センサが計測した前記物理量が所定の閾値以上である場合に、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する
   請求項１から請求項６の何れか１項に記載の異常揺動判定装置。
8. 鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサと、
   前記鉄道車両の走行により発電する発電装置と、
   請求項１から請求項７の何れか１項に記載の異常揺動判定装置と
   を備え、
   前記異常揺動判定装置が、前記発電装置が発電した電力によって駆動する
   異常揺動判定システム。
9. 鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定方法であって、
   鉄道車両の台車の輪軸長手方向の振動の大きさに係る物理量を計測するセンサが計測した前記物理量に基づいて、前記物理量の時間領域の波形を生成する振動波形生成ステップと、
   前記振動波形生成ステップにて生成した前記波形から、前記鉄道車両の異常揺動に係る周波数より大きい成分を除去した波形を生成するフィルタリングステップと、
   前記フィルタリングステップにて生成した前記波形から前記物理量の移動平均値を算出する移動平均算出ステップと、
   前記フィルタリングステップにて生成した前記波形から前記移動平均算出ステップにて算出した移動平均値を減算する移動平均減算ステップと、
   前記移動平均減算ステップの演算結果に基づいて、前記鉄道車両の異常揺動の有無を判定する異常揺動判定ステップと
   を有する異常揺動判定方法。

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