JP2020060465A - 鉄道車両用台車の異常検出システム及び異常検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】安価な構成で鉄道車両用台車の異常を検出することができる鉄道車両用台車の異常検出システム及び異常検出方法を提供すること。【解決手段】鉄道車両用台車の異常検出システム１０は、鉄道車両１００に設けられ、鉄道車両用台車３から発生する振動を検出する検出装置２と、検出装置２によって検出された検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、鉄道車両用台車３の異常検出を行う診断装置１と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、鉄道車両用台車の異常検出システム及び異常検出方法に関する。

マイクロホンにて測定した音を周波数解析し、鉄道車両用台車の異常を検出する鉄道車両台車異常検知システムが開示されている。例えば、特許文献１には、時系列の周波数成分に分解したデータを分類してカテゴリ分けするクラスタリング処理を行い、正常時のデータと異常時のデータが異なるカテゴリに分類することで、入力されたデータの正常と異常の判断を行い、異常の場合にはどのような異常が発生したのか判断することが記載されている。

特開２００７−２５６１５３号公報

しかしながら、上記従来技術では、周波数解析やクラスタリング処理により異常判定処理の負荷が大きく、高価な演算用プロセッサが必要となる。また、マイクロホンを用いているため、異常検知域が狭く、検出すべき異常を検知できない可能性がある。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、安価な構成で鉄道車両用台車の異常を検出することができる鉄道車両用台車の異常検出システム及び異常検出方法を提供すること、を目的としている。

上記の目的を達成するため、本発明の一態様に係る鉄道車両用台車の異常検出システムは、鉄道車両に設けられ、鉄道車両用台車から発生する振動を検出する検出装置と、前記検出装置によって検出された検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、前記鉄道車両用台車の異常検出を行う診断装置と、を備える。

これにより、安価な構成で鉄道車両用台車の異常を検出することができる。

鉄道車両用台車の異常検出システムの望ましい態様として、前記診断装置は、前記検出値をサンプリングし、所定のデータ集約期間において、前記サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値が所定値以上となったサンプル数が所定数以上となった場合に異常判定することが好ましい。

これにより、鉄道車両用台車の異常検出処理を少なくすることができる。また、継続的な鉄道車両用台車の異常に起因する振動を検出することができ、一時的な衝撃が鉄道車両用台車に与えられたことによる振動を鉄道車両用台車の異常として誤検出することを抑制することができる。

また、鉄道車両用台車の異常検出システムの望ましい態様として、前記診断装置は、前記鉄道車両に設けられていても良い。

また、鉄道車両用台車の異常検出システムの望ましい態様として、前記診断装置は、地上設備に設けられていても良い。

本発明の一態様に係る鉄道車両用台車の異常検出方法は、鉄道車両用台車から発生する振動の検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、前記鉄道車両用台車の異常検出を行う。

これにより、安価な構成で鉄道車両用台車の異常を検出することができる。

また、鉄道車両用台車の異常検出方法の望ましい態様として、前記検出値をサンプリングするステップと、前記サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値を演算するステップと、所定のデータ集約期間において、前記サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値が所定値以上となったサンプル数をカウントするステップと、前記サンプル数が所定数以上となった場合に異常判定するステップと、を有することが好ましい。

これにより、鉄道車両用台車の異常検出処理を少なくすることができる。また、継続的な鉄道車両用台車の異常に起因する振動を検出することができ、一時的な衝撃が鉄道車両用台車に与えられたことによる振動を鉄道車両用台車の異常として誤検出することを抑制することができる。

図１は、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出システムの一構成例を示す模式図である。 図２は、実施形態１の診断装置の一構成例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１に係る異常検出処理における閾値判定を説明するための図である。 図４は、図３に示す破線内の拡大図である。 図５は、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出処理の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態２に係る鉄道車両用台車の異常検出システムの一構成例を示す模式図である。 図７は、実施形態２の診断装置の一構成例を示すブロック図である。

以下、発明を実施するための形態（以下、実施形態という）につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、下記の実施形態により本発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、下記実施形態で開示した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。

（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出システムの一構成例を示す模式図である。図２は、実施形態１の診断装置の一構成例を示すブロック図である。図１に示すように、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出システム（以下、単に「異常検出システム」とも称する）１０は、診断装置１及び振動センサ２を備える。

振動センサ（検出装置）２は、鉄道車両（以下、単に「車両」とも称する）１００に設けられている。振動センサ２は、例えば、加速度センサ、速度センサ、変位センサ等であり、車両１００に設けられた鉄道車両用台車（以下、単に「台車」とも称する）３から発生する振動を検出する。台車３には、軸受及び車軸（不図示）を介して車輪４が設けられている。

振動センサ２は、台車３の車軸近傍に設けられていることが望ましいが、これに限るものではない。また、図１では、車両１００に２つの台車３が設けられ、これら２つの台車３に対応して、２つの振動センサ２を設けた例を示しているが、振動センサ２の数はこれに限らず、例えば、４つの車輪４に対応して４つの振動センサ２を設けても良いし、車両１００に１つの振動センサ２を設けた構成であっても良い。振動センサ２の配置又は数により本開示が限定されるものではない。

図１に示すように、本実施形態に係る鉄道車両用台車の異常検出システム１０において、診断装置１は、車両１００に設けられ、振動センサ２の検出値が入力される。診断装置１は、振動センサ２によって検出された検出値に基づき、台車３の異常検出を行う。図１では、車両１００に対し１つの診断装置１を設けた例を示したが、複数の車両１００が連結された構成において、１つの車両１００に診断装置１を設け、複数の車両１００に設けられた振動センサ２の検出値が入力される態様であっても良い。

図２に示すように、診断装置１は、ＡＤ変換部１１、データ変換部１２、異常判定部１３、及び記憶部１４を備える。図２では、１つの振動センサ２に対応する構成を示している。

ＡＤ変換部１１は、振動センサ２によって検出された検出値を所定のサンプリング周期でサンプリングし、サンプリングデータとしてデータ変換部１２に出力する。

データ変換部１２は、ＡＤ変換部１１から出力されるサンプリングデータの絶対値を演算する。又は、データ変換部１２は、ＡＤ変換部１１から出力されるサンプリングデータの二乗値を演算する。これにより、データ変換部１２の出力値は、正の値となる。

異常判定部１３は、データ変換部１２から出力されるサンプリングデータの絶対値又は二乗値が所定の閾値以上となる頻度に基づき、台車３の異常検出を行い、後述する異常判定処理の結果である異常判定結果を出力する。

図３は、実施形態１に係る異常検出処理における閾値判定を説明するための図である。図４は、図３に示す破線内の拡大図である。図３及び図４では、振動センサ２が加速度センサであり、振動センサ２の検出値として、加速度が入力される例を示している、図３及び図４において、横軸は時間を示し、縦軸は加速度を示している。また、図３及び図４において、実線は、振動センサ２から出力される加速度を示し、点の数は、サンプリング周期ｔ（例えば、１［ｍｓ］）ごとにＡＤ変換部１１によってサンプリングされ、データ変換部１２によって正値に変換された加速度データ値Ｇのうち、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃを示している。

本実施形態において、記憶部１４には、所定の加速度データ閾値Ｇｔｈと、図４に示すサンプリング周期ｔよりも長い、図３に示す所定のデータ集約期間Ｔ（例えば、１［ｓ］）において、データ変換部１２によって正値に変換された加速度データ値Ｇ（ここでは、例えば１０００点）のうち、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃの基準値であるサンプル数閾値Ｃｔｈが記憶されている。異常判定部１３は、データ集約期間Ｔにおいて、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数がサンプル数閾値Ｃｔｈ以上となった場合に、台車３に異常が発生したものと判定する。

これにより、台車３の異常検出処理、具体的には、データ変換部１２における絶対値演算処理又は二乗値演算処理、及び、異常判定部１３における比較演算処理を少なくすることができ、安価な構成で台車３の異常を検出することができる。また、データ集約期間Ｔにおいて、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃに対してサンプル数閾値Ｃｔｈを設けているので、継続的な台車３の異常に起因する振動を検出することができ、一時的な衝撃が台車３に与えられたことによる振動を台車３の異常として誤検出することを抑制することができる。

以下、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出処理の具体例について、図５を参照して説明する。図５は、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出処理の一例を示すフローチャートである。

異常判定部１３は、まず、データ集約期間Ｔのタイマーをセットし（ステップＳ１０１）、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃをリセット（Ｃ＝０）する（ステップＳ１０２）。

続いて、異常判定部１３は、加速度データ値Ｇが加速度データ閾値Ｇｔｈ以上であるか否か（Ｇ≧Ｇｔｈ）を判定し（ステップＳ１０３）、加速度データ値Ｇが加速度データ閾値Ｇｔｈ以上であれば（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃをインクリメント（Ｃ＝Ｃ＋１）する（ステップＳ１０４）。加速度データ値Ｇが加速度データ閾値Ｇｔｈ未満（Ｇ＜Ｇｔｈ）であれば、ステップＳ１０３の処理を繰り返す。

続いて、異常判定部１３は、データ集約期間Ｔが経過したか否かを判定し（ステップＳ１０５）、データ集約期間Ｔが経過していなければ（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、ステップＳ１０３からステップＳ１０５の処理を繰り返す。

データ集約期間Ｔが経過していれば（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、異常判定部１３は、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃがサンプル数閾値Ｃｔｈ以上（Ｃ≧Ｃｔｈ）であるか否かを判定し（ステップＳ１０６）、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃがサンプル数閾値Ｃｔｈ未満（Ｃ＜Ｃｔｈ）であれば（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、ステップＳ１０１からステップＳ１０６の処理を繰り返す。

加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃがサンプル数閾値Ｃｔｈ以上であれば（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、異常判定部１３は、台車３に異常が発生したものとして異常判定し（ステップＳ１０７）、当該異常判定結果を出力して（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０１の処理に戻る。

以上の異常判定処理を繰り返し実施することにより、継続的な台車３の異常に起因する振動を検出することができる。

以上説明したように、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出システム１０は、鉄道車両（車両１００）に設けられ、鉄道車両用台車（台車３）から発生する振動を検出する検出装置（振動センサ２）と、検出装置（振動センサ２）によって検出された検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、鉄道車両用台車（台車３）の異常検出を行う診断装置１と、を備える。

これにより、安価な構成で鉄道車両用台車（台車３）の異常を検出することができる。

また、上記構成において、診断装置１は、振動センサ検出装置（振動センサ２）によって検出された検出値（加速度）をサンプリングし、所定のデータ集約期間Ｔにおいて、サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値（加速度データ値Ｇ）が所定値（加速度データ閾値Ｇｔｈ）以上となったサンプル数Ｃが所定数（サンプル数閾値Ｃｔｈ）以上となった場合に異常判定する。

これにより、鉄道車両用台車（台車３）の異常検出処理を少なくすることができる。また、データ集約期間Ｔにおいて、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃに対してサンプル数閾値Ｃｔｈを設けているので、継続的な鉄道車両用台車（台車３）の異常に起因する振動を検出することができ、一時的な衝撃が鉄道車両用台車（台車３）に与えられたことによる振動を鉄道車両用台車（台車３）の異常として誤検出することを抑制することができる。

また、実施形態１に係る鉄道車両用台車の異常検出方法は、鉄道車両用台車（台車３）から発生する振動の検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、鉄道車両用台車（台車３）の異常検出を行う。

具体的には、鉄道車両用台車（台車３）から発生する振動の検出値（加速度）をサンプリングするステップと、サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値（加速度データ値Ｇ）を演算するステップと、所定のデータ集約期間Ｔにおいて、サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値（加速度データ値Ｇ）が所定値（加速度データ閾値Ｇｔｈ）以上となったサンプル数Ｃをカウントするステップと、サンプル数Ｃが所定数（サンプル数閾値Ｃｔｈ）以上となった場合に異常判定するステップと、を有する。

これにより、鉄道車両用台車（台車３）の異常検出処理を少なくすることができ、安価な構成で鉄道車両用台車（台車３）の異常を検出することができる。また、データ集約期間Ｔにおいて、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃに対してサンプル数閾値Ｃｔｈを設けているので、継続的な鉄道車両用台車（台車３）の異常に起因する振動を検出することができ、一時的な衝撃が鉄道車両用台車（台車３）に与えられたことによる振動を鉄道車両用台車（台車３）の異常として誤検出することを抑制することができる。

このように、本実施形態によれば、安価な構成で鉄道車両用台車の異常を検出することができる鉄道車両用台車の異常検出システム及び異常検出方法が得られる。

（実施形態２）
図６は、実施形態２に係る鉄道車両用台車の異常検出システムの一構成例を示す模式図である。図７は、実施形態２の診断装置の一構成例を示すブロック図である。なお、上述した実施形態１で説明した構成と同じ構成部には同一の符号を付して重複する説明は省略する。

図５に示すように、本実施形態に係る鉄道車両用台車の異常検出システム１０ａにおいて、診断装置１ａは、地上設備２００に設けられている。振動センサ２の検出値は、車両１００に設けられた送信装置５から送信される。

図７に示すように、診断装置１ａは、受信部１５を備える。受信部１５は、送信装置５から送信された振動センサ２の検出値を受信し、ＡＤ変換部１１に出力する。

送信装置５から診断装置１ａの受信部１５への伝送手段は、例えば移動体通信等の無線通信であっても良いし、通信線路に接続された有線通信であっても良い。送信装置５から診断装置１ａの受信部１５への伝送手段により本開示が限定されるものではない。

上述した実施形態２の構成において、異常検出処理、及び、異常検出処理における閾値判定については、上述した実施形態１と同様であるので、重複する説明は省略する。

実施形態２の構成においても、上述した実施形態１と同様の効果が得られる。具体的には、データ変換部１２における絶対値演算処理又は二乗値演算処理、及び、異常判定部１３における比較演算処理を少なくすることができ、安価な構成で台車３の異常を検出することができる。また、データ集約期間Ｔにおいて、加速度データ閾値Ｇｔｈ以上となった加速度データ値のサンプル数Ｃに対してサンプル数閾値Ｃｔｈを設けているので、継続的な台車３の異常に起因する振動を検出することができ、一時的な衝撃が台車３に与えられたことによる振動を台車３の異常として誤検出することを抑制することができる。

なお、加速度データ閾値Ｇｔｈを異常判定部１３で生成し、記憶部１４に記憶する態様であっても良い。例えば、異常判定部１３は、データ変換部１２から出力されるサンプリングデータの絶対値又は二乗値（実施形態では加速度データ値Ｇ）の二乗平均平方根（ＲＭＳ）や平均値を演算し、記憶部１４に記憶する態様であっても良い。

例えば、二乗平均平方根（ＲＭＳ）や平均値を閾値とする際は、データ集約期間Ｔよりも十分に長い時間のデータを使用して常時生成する。これにより、異常が発生した場合は、加速度データ値Ｇが早く上昇し、二乗平均平方根（ＲＭＳ）や平均値から乖離してくると考えられ、それを検出する。

また、振動センサ２の振動検出方向は、車両１００の移動による影響を抑制するため、車両１００に対して鉛直方向であることが望ましいが、車両１００の移動方向（前後方向）あるいは左右方向であっても良い。振動センサ２の振動検出方向により本開示が限定されるものではない。

１，１ａ 診断装置
２ 振動センサ（検出装置）
３ 台車（鉄道車両用台車）
４ 車輪
５ 送信装置
１０，１０ａ 異常検出システム（鉄道車両用台車の異常検出システム）
１１ ＡＤ変換部
１２ データ変換部
１３ 異常判定部
１４ 記憶部
１５ 受信部
１００ 車両（鉄道車両）
２００ 地上設備

Claims (6)

1. 鉄道車両に設けられ、鉄道車両用台車から発生する振動を検出する検出装置と、
   前記検出装置によって検出された検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、前記鉄道車両用台車の異常検出を行う診断装置と、
   を備える
   鉄道車両用台車の異常検出システム。
2. 前記診断装置は、
   前記検出値をサンプリングし、所定のデータ集約期間において、前記サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値が所定値以上となったサンプル数が所定数以上となった場合に異常判定する
   請求項１に記載の鉄道車両用台車の異常検出システム。
3. 前記診断装置は、前記鉄道車両に設けられている
   請求項１又は２に記載の鉄道車両用台車の異常検出システム。
4. 前記診断装置は、地上設備に設けられている
   請求項１又は２に記載の鉄道車両用台車の異常検出システム。
5. 鉄道車両用台車から発生する振動の検出値を示す電気信号の絶対値又は二乗値が閾値以上となる頻度に基づき、前記鉄道車両用台車の異常検出を行う
   鉄道車両用台車の異常検出方法。
6. 前記検出値をサンプリングするステップと、
   前記サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値を演算するステップと、
   所定のデータ集約期間において、前記サンプリングしたデータの絶対値又は二乗値が所定値以上となったサンプル数をカウントするステップと、
   前記サンプル数が所定数以上となった場合に異常判定するステップと、
   を有する
   請求項５に記載の鉄道車両用台車の異常検出方法。

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