JP2021143499A - Rail condition prediction method, program, computer memory medium and rail condition prediction system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、軌道状態予測方法、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び軌道状態予測システムに関する。 The present invention relates to orbital state prediction methods, programs, computer storage media and orbital state prediction systems.
鉄道車両が走行する軌道は、鉄道車両が繰り返し走行することで、軌道変位(軌道狂い)が進行し、状態の劣化が生じる。従って、軌道の状態を把握し、適切な手入れを施すことが肝要である。特に近年、軌道の状態を評価し、評価した軌道の状態に基づくメンテナンス(CBM:Condition Based Maintenance)を行うことが求められている。 As the railroad vehicle repeatedly travels on the track on which the railroad vehicle travels, the track displacement (track deviation) progresses and the state deteriorates. Therefore, it is important to grasp the state of the orbit and take appropriate care. In particular, in recent years, it has been required to evaluate the state of the orbit and perform maintenance (CBM: Condition Based Maintenance) based on the evaluated state of the orbit.
軌道の状態を評価する方法として、例えば非営業車両である専用の軌道検測車によって軌道変位などを測定する方法が知られている。しかしながら、かかる場合、軌道検測車による測定頻度が低いため、上述したCBMを実施するには至らない。 As a method of evaluating the state of the track, for example, a method of measuring the track displacement or the like by a dedicated track inspection vehicle which is a non-commercial vehicle is known. However, in such a case, the above-mentioned CBM cannot be carried out because the frequency of measurement by the track inspection vehicle is low.
そこで、営業車両に軌道測定装置を搭載し、当該営業車両の営業走行中に軌道の状態を評価する方法が提案されている。例えば特許文献1に記載の軌道評価方法では、先ず、鉄道車両に搭載された測定装置により走行中に測定されたレールの高さ情報を蓄積する。次に、蓄積されたレールの高さ情報に基づいて複数時点における評価対象区間のレールの弦高低変位の値を含んだ軌道変位情報を生成する。そして、生成された軌道変位情報にフィッティングするような所定の変位理論式を用いて、評価対象区間の軌道の評価値を計算している。 Therefore, a method has been proposed in which a track measuring device is mounted on a commercial vehicle and the state of the track is evaluated during the commercial running of the commercial vehicle. For example, in the track evaluation method described in Patent Document 1, first, rail height information measured during traveling by a measuring device mounted on a railroad vehicle is accumulated. Next, based on the accumulated rail height information, track displacement information including the values of the rail height and low displacements of the rails in the evaluation target section at a plurality of time points is generated. Then, the evaluation value of the trajectory of the evaluation target section is calculated by using a predetermined displacement theoretical formula that fits the generated trajectory displacement information.
以上のように特許文献1に記載の軌道評価方法を実施する場合、鉄道車両にはレールの高さ情報(軌道変位)を測定する測定装置が搭載されている必要がある。しかしながら、既存の鉄道車両(営業車両)には、上記測定装置が搭載されていない場合があり、かかる場合、鉄道車両に測定装置を設けるための手間や費用がかかる。 When the track evaluation method described in Patent Document 1 is implemented as described above, the railway vehicle needs to be equipped with a measuring device for measuring rail height information (track displacement). However, the existing railway vehicle (commercial vehicle) may not be equipped with the above-mentioned measuring device, and in such a case, it takes time and cost to provide the measuring device in the railway vehicle.
また、軌道のメンテナンスを効率よく行うためには、将来の軌道の状態を予測することまで要望されているが、現状ではそこまで至っていない。 Further, in order to efficiently maintain the orbit, it is required to predict the state of the orbit in the future, but it has not reached that level at present.
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、軌道の状態を効率よく且つ適切に予測することを目的とする。 The present invention has been made in view of this point, and an object of the present invention is to efficiently and appropriately predict the state of an orbit.
前記の目的を達成するため、本発明は、鉄道車両が走行する軌道の状態を予測する方法であって、鉄道車両に設けられた測定部を用いて、当該鉄道車両の動揺を測定する動揺測定工程と、予測モデルを用いて、前記動揺測定工程で測定された動揺測定データから将来の動揺を予測する動揺予測工程と、動揺の所定閾値に基づいて、前記動揺予測工程で予測された動揺予測データから軌道の状態を予測する軌道予測工程と、を有することを特徴としている。 In order to achieve the above object, the present invention is a method of predicting the state of a track on which a railroad vehicle travels, and a sway measurement for measuring the sway of the railroad vehicle by using a measuring unit provided on the railroad vehicle. A sway prediction process that predicts future sway from the sway measurement data measured in the sway measurement step using a process and a prediction model, and a sway prediction predicted in the sway prediction process based on a predetermined threshold of sway. It is characterized by having an orbit prediction process for predicting the state of the orbit from data.
上述したように従来の特許文献1に記載の軌道評価方法では、鉄道車両に新たに軌道変位を測定する測定装置を設ける必要があるのに対し、本発明によれば、通常の鉄道車両に設けられた既存の測定部を用いて、動揺測定データを取得している。したがって、従来よりも簡易且つ安価に軌道の状態を予測することができる。 As described above, in the conventional track evaluation method described in Patent Document 1, it is necessary to newly provide a measuring device for measuring track displacement in a railway vehicle, whereas according to the present invention, it is provided in a normal railway vehicle. The sway measurement data is acquired using the existing measuring unit. Therefore, the orbital state can be predicted more easily and cheaply than before.
また本発明によれば、予測モデルを用いて、動揺測定データから将来の動揺(動揺予測データ)を予測し、さらに動揺の所定閾値に基づいて、動揺予測データから軌道の状態を予測する。例えば、動揺予測データが所定閾値以下の場合、軌道が正常状態であると予測し、一方、動揺予測データが所定閾値より大きい場合、軌道が異常状態であると予測する。したがって、軌道の状態を適切に予測することができ、その結果、軌道のメンテナンス(整備)を効率よく行うことができる。 Further, according to the present invention, a prediction model is used to predict future sway (sway prediction data) from sway measurement data, and further, based on a predetermined threshold of sway, the orbital state is predicted from the sway prediction data. For example, when the sway prediction data is equal to or less than a predetermined threshold value, the orbit is predicted to be in a normal state, while when the sway prediction data is larger than the predetermined threshold value, the orbit is predicted to be in an abnormal state. Therefore, the state of the track can be appropriately predicted, and as a result, the maintenance of the track can be performed efficiently.
前記軌道状態方法は、前記動揺測定データを加工するデータ加工工程と、加工された前記動揺測定データを軌道上の位置ごとに可視化するデータ可視化工程と、をさらに有していてもよい。 The orbital state method may further include a data processing step of processing the sway measurement data and a data visualization step of visualizing the processed sway measurement data for each position on the orbit.
前記軌道状態方法において、前記予測モデルは、回帰モデルにより構築されてもよい。 In the orbital state method, the prediction model may be constructed by a regression model.
前記軌道状態方法では、前記動揺予測工程において、前記動揺測定データのうち外れ値を除外してもよい。 In the orbital state method, outliers may be excluded from the sway measurement data in the sway prediction step.
前記軌道状態方法において、前記外れ値は、前記動揺測定データのうち、所定速度以下の走行速度の鉄道車両で測定されたデータ、同じ軌道上の位置において通常走行と異なる走行速度の鉄道車両で測定されたデータ、又は前記動揺測定データにおける軌道上の位置が実際の位置とずれている場合のデータのいずれかであってもよい。 In the track state method, the outlier is the data measured by a railroad vehicle having a traveling speed of a predetermined speed or less among the shaking measurement data, and is measured by a railroad vehicle having a traveling speed different from that of normal traveling at a position on the same track. It may be either the data obtained or the data when the position on the orbit in the sway measurement data deviates from the actual position.
前記軌道状態方法では、前記軌道予測工程において、前記動揺予測データの増加率をさらに用いて、軌道の状態を予測してもよい。 In the orbital state method, in the orbital prediction step, the orbital state may be predicted by further using the rate of increase of the sway prediction data.
前記軌道状態方法では、前記軌道予測工程において、前記動揺測定データと前記動揺予測データの誤差をさらに用いて、軌道の状態を予測してもよい。 In the orbital state method, the orbital state may be predicted by further using the error between the sway measurement data and the sway prediction data in the orbit prediction step.
別な観点による本発明によれば、前記軌道状態予測方法を軌道状態予測システムによって実行させるように、当該軌道状態予測システムを制御する、コンピュータ上で動作するプログラムが提供される。 According to another aspect of the present invention, there is provided a program that operates on a computer that controls the orbital state prediction system so that the orbital state prediction method is executed by the orbital state prediction system.
また別な観点による本発明によれば、前記プログラムを格納した読み取り可能なコンピュータ記憶媒体が提供される。 According to the present invention from another aspect, a readable computer storage medium in which the program is stored is provided.
さらに別な観点による本発明は、鉄道車両が走行する軌道の状態を予測するシステムであって、鉄道車両に設けられた測定部を用いて測定された、当該鉄道車両の動揺測定データを記憶する記憶部と、予測モデルを用いて、前記動揺測定データから将来の動揺を予測する動揺予測部と、動揺の所定閾値に基づいて、前記動揺予測部で予測された動揺予測データから軌道の状態を予測する軌道予測部と、を有することを特徴としている。 From yet another point of view, the present invention is a system for predicting the state of the track on which the railroad vehicle travels, and stores the sway measurement data of the railroad vehicle measured by using the measuring unit provided in the railroad vehicle. Using a storage unit and a prediction model, the sway prediction unit that predicts future sway from the sway measurement data, and the orbital state from the sway prediction data predicted by the sway prediction unit based on a predetermined threshold of sway. It is characterized by having an orbit prediction unit for prediction.
前記軌道状態予測システムは、前記動揺測定データを加工するデータ加工部と、加工された前記動揺測定データを軌道上の位置ごとに可視化するデータ可視化部と、をさらに有していてもよい。 The orbital state prediction system may further include a data processing unit that processes the sway measurement data and a data visualization unit that visualizes the processed sway measurement data for each position on the orbit.
前記軌道状態予測システムにおいて、前記予測モデルは、回帰モデルにより構築されてもよい。 In the orbital state prediction system, the prediction model may be constructed by a regression model.
前記軌道状態予測システムにおいて、前記動揺予測部は、前記動揺測定データのうち外れ値を除外してもよい。 In the orbital state prediction system, the sway prediction unit may exclude outliers from the sway measurement data.
前記軌道状態予測システムにおいて、前記外れ値は、前記動揺測定データのうち、所定速度以下の走行速度の鉄道車両で測定されたデータ、同じ軌道上の位置において通常走行と異なる走行速度の鉄道車両で測定されたデータ、又は前記動揺測定データにおける軌道上の位置が実際の位置とずれている場合のデータのいずれかであってもよい。 In the track state prediction system, the outliers are the data measured by a railroad vehicle having a traveling speed of a predetermined speed or less among the shaking measurement data, and the railroad vehicle having a traveling speed different from that of normal traveling at a position on the same track. It may be either the measured data or the data when the position on the orbit in the sway measurement data deviates from the actual position.
前記軌道状態予測システムにおいて、前記軌道予測部は、前記動揺予測データの増加率をさらに用いて、軌道の状態を予測してもよい。 In the orbital state prediction system, the orbital prediction unit may further use the rate of increase of the sway prediction data to predict the orbital state.
前記軌道状態予測システムにおいて、前記軌道予測部は、前記動揺測定データと前記動揺予測データの誤差をさらに用いて、軌道の状態を予測してもよい。 In the orbital state prediction system, the orbital prediction unit may predict the orbital state by further using the error between the sway measurement data and the sway prediction data.
本発明によれば、軌道の状態を効率よく且つ適切に予測することができる。またその結果、軌道のメンテナンスを効率よく行うことができる。 According to the present invention, the state of the orbit can be predicted efficiently and appropriately. As a result, track maintenance can be performed efficiently.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, so that duplicate description will be omitted.
<列車及び軌道の構成>
本実施形態では、列車が走行する軌道の状態を予測する。先ず、列車及び軌道の基本構成について説明する。図1は、列車10及び軌道20の構成の概略を模式的に示す、列車10の長手方向の側面図である。図2は、図1の短手方向の側面図である。
<Train and track composition>
In this embodiment, the state of the track on which the train travels is predicted. First, the basic configuration of trains and tracks will be described. FIG. 1 is a side view in the longitudinal direction of the
列車10は、1台以上の鉄道車両11(以下、「車両11」という。)が連結部を介して連結されることによって編成される。なお、図1の例では、列車10において3両の車両11が連結されているが、車両11が連結される数はこれに限定されない。
The
車両11には、車両11の動揺を測定する測定部12が設けられている。測定部12は加速度計を備え、車両11の動揺として、上下加速度、左右加速度、前後加速度などを測定する。以下の説明においては、測定部12で測定されるデータを「動揺測定データ」という。測定部12は列車10において、例えば先頭の車両11に設けられている。なお、測定部12が設けられる数や配置は、図示の例に限定されず、任意に設定することができる。
The
列車10(車両11)が走行する軌道20とは、レール21、枕木22及び道床23を含む線路構造物を意味する。
The
<軌道状態予測システムの構成>
次に、上述した軌道20の状態を予測するシステムについて説明する。本実施形態では、軌道20の状態として、軌道20(レール21)の上下変位を予測する。図3は、本実施形態にかかる軌道状態予測システム30の構成の概略を示す説明図である。
<Configuration of orbital state prediction system>
Next, the system for predicting the state of the
軌道状態予測システム30は、ネットワークNを介して、車両11の測定部12に接続されている。なお、ネットワークNは、軌道状態予測システム30と測定部12との間の通信を行うことができるものであれば特に限定されるものではないが、例えばインターネットや無線LANなどにより構成される。また、測定部12と軌道状態予測システム30は必ずしもネットワークNを介して接続されている必要はなく、測定部12から取得されるデータが軌道状態予測システム30に入力されればよい。
The track
軌道状態予測システム30は、通信部31、データ加工部32、データ可視化部33、動揺予測部34、軌道予測部35、記憶部36、及び出力部37を有している。
The orbital
通信部31は、ネットワークNとの間の通信を媒介する通信インタフェースであり、測定部12とデータ通信を行う。
The
データ加工部32は、測定部12で測定された動揺測定データを加工する。
The
データ可視化部33は、データ加工部32で加工された動揺測定データを可視化する。
The
動揺予測部34は、予測モデルを用いて、測定部12で測定された動揺測定データから将来の動揺(以下、「動揺予測データ」という。)を予測する。
The
軌道予測部35は、動揺の所定閾値に基づいて、測定部12で測定された動揺測定データから軌道20の状態を予測する。
The
記憶部36は、軌道状態予測システム30で処理される各種データを記憶する。具体的には、測定部12から軌道状態予測システム30に入力された動揺測定データ、データ加工部32で加工された動揺測定データ、データ可視化部33で可視化された動揺測定データ、動揺予測部34で用いられる予測モデル、動揺予測部34で予測された動揺予測データ、軌道予測部35で予測された軌道20の状態の予測結果などが記憶される。また、記憶部36には、軌道状態予測システム30の制御を行うための各種プログラムが格納される。
The
出力部37は、記憶部36に記憶された各データを軌道状態予測システム30の外部に出力する。
The
なお、軌道状態予測システム30の構成要素は、回路(ハードウェア)、又はCPUなどの中央演算処理装置と、これらを機能させるためのプログラム(ソフトウェア)から構成することができる。そして、このプログラムは各部31〜37を制御して、後述するデータ処理を実行する。この場合において、上記プログラムは、例えば記憶部36に格納されていてもよいし、あるいはコンピュータ読み取り可能なハードディスク(HD)、フレキシブルディスク(FD)、コンパクトディスク(CD)、マグネットオプティカルデスク(MO)、各種メモリなどのコンピュータに読み取り可能な記憶媒体に格納されていてもよい。また、上記プログラムは、インターネットなどの通信回線網を介してダウンロードすることにより、上記記憶媒体などに格納することができる。
The components of the orbital
<軌道状態予測方法>
次に、以上のように構成された軌道状態予測システム30を用いて行われる、軌道20の状態を予測する方法について、具体的な事例を用いて説明する。本実施形態では、営業車両である車両11の営業走行中に、測定部12で車両11の動揺を測定して、将来の動揺を予測し、さらに軌道20の状態を予測する。図4は、軌道20の状態を予測する方法の主な工程を示すフロー図である。
<Orbital state prediction method>
Next, a method of predicting the state of the
[S1:動揺測定工程]
先ず、車両11に設けられた測定部12を用いて、車両11の動揺を測定する。測定された動揺測定データは、ネットワークNを介して軌道状態予測システム30に入力される。軌道状態予測システム30に入力された動揺測定データは、記憶部36に記憶される。
[S1: Shake measurement process]
First, the sway of the
なお、動揺測定データには、上下動揺、左右動揺、前後動揺のデータが含まれるが、本実施形態ではこれら動揺のうち上下動揺のデータを用いる。また、図5に示すように、車両11の上下動揺としては、動揺波形において全振幅の値、すなわち上下動揺のプラスマイナスのピークの差分(絶対値)の値を用いる。
The sway measurement data includes data on vertical sway, horizontal sway, and front-back sway. In the present embodiment, the data on vertical sway is used among these sway. Further, as shown in FIG. 5, as the vertical sway of the
[S2:データ加工工程]
次に、データ加工部32において、動揺測定データを統合して加工する。具体的には、(1)動揺測定データの距離化、(2)動揺測定データのフィルタ処理、(3)動揺測定データの位置合わせなどを行う。
(1)動揺測定データの距離化は、時間軸のデータである動揺測定データを、車両11の走行距離に関連付けた空間軸データに変換する処理である。
(2)動揺測定データのフィルタ処理は、空間軸データである動揺測定データを、空間周波数軸上でバンドパスフィルタ処理してフィルタ処理データを生成する処理である。
(3)動揺測定データの位置合わせは、動揺測定データにおける軌道20上の位置と実際の位置とを合わせる処理である。
[S2: Data processing process]
Next, the
(1) Distance conversion of the sway measurement data is a process of converting the sway measurement data, which is the data on the time axis, into the spatial axis data associated with the mileage of the
(2) The sway measurement data filtering process is a process of bandpass filtering the sway measurement data, which is the spatial axis data, on the spatial frequency axis to generate filtered data.
(3) The alignment of the sway measurement data is a process of aligning the position on the
上記(1)〜(3)の処理はいずれも公知の方法を用いて行われる。例えば上記(1)動揺測定データの距離化と(2)動揺測定データのフィルタ処理の処理は、例えば特開2012−21790号公報に記載された方法で行うことができる。また、上記(3)動揺測定データの位置合わせは、例えば特開2020−3247号公報に記載された方法で行うことができる。 All of the above treatments (1) to (3) are performed by using a known method. For example, the above-mentioned (1) distance measurement of sway measurement data and (2) processing of filtering of sway measurement data can be performed by, for example, the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-21790. Further, the alignment of the above-mentioned (3) sway measurement data can be performed by, for example, the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2020-3247.
[S3:データ可視化工程]
次に、データ可視化部33において、ステップS2で加工された動揺測定データを軌道20上の位置(以下、「キロ程」という。)ごとに可視化する。図6は、異なる日における列車10の動揺測定データをキロ程ごとに可視化した一例を示す説明図である。なお、図6においては、N日〜N+5日の動揺測定データを図示しているが、可視化する動揺測定データはこれに限定されない。
[S3: Data visualization process]
Next, the
このように列車10の動揺測定データをキロ程ごとに可視化することによって、動揺測定データの波形における山(最大値)と谷(最小値)が、異なる日で一致するか否かを判断することができる。そして、これら山と谷が一致すれば、動揺測定データが適切であると判断でき、後続の予測工程に進む。
By visualizing the sway measurement data of the
また、データ可視化部33では、複数の編成の列車10の動揺測定データの経時変化を可視化する。図7は、列車10の動揺測定データの経時変化を可視化した一例を示す説明図である。図7の縦軸は動揺測定データを示し、横軸は時間を示している。図7の例においては、車両11の動揺(上下動揺)は、経時的に大きくなる傾向が示されている。
In addition, the
[S4:動揺予測工程]
次に、動揺予測部34において、予測モデルを用いて、ステップS2で加工された動揺測定データから将来の動揺を予測する。予測モデルには、単回帰分析により構築される単回帰モデルを用いた。図7に示した通り、車両11の動揺は経時的に大きくなる。そこで、本発明者らは、図8に示すように車両11の動揺を縦軸とし、時間の経過を横軸とした場合の傾きを求めることで、将来の動揺を予測可能であると想定し、予測モデルとして単回帰モデルを用いた。
[S4: Upset prediction process]
Next, the
具体的に予測モデルは、下記式(1)で表される。そして、車両11の将来の動揺(動揺予測データ)を算出する。
y=ax+b ・・・(1)
但し、y:車両11の動揺(動揺予測データ)、x:基準日からの経過時間、a、b:係数
Specifically, the prediction model is represented by the following equation (1). Then, the future sway (sway prediction data) of the
y = ax + b ... (1)
However, y: shaking of the vehicle 11 (sway prediction data), x: elapsed time from the reference date, a, b: coefficient
[S5:軌道予測工程]
図8に示すように、予め車両11の動揺の所定閾値を定めておく。閾値は、軌道20の状態が正常又は異常のいずれであるかを示すものである。そして、ステップS4で予測された動揺予測データが閾値以下の場合、将来の軌道20の状態が正常であると予測される。かかる場合、軌道20のメンテナンス(整備)は必要ない。一方、動揺予測データが閾値よりも大きい場合、将来の軌道20の状態が異常であると予測される。かかる場合、軌道20のメンテナンスが必要になる。以上のように、軌道20の状態を予測する。
[S5: Orbit prediction process]
As shown in FIG. 8, a predetermined threshold value for the sway of the
図9は、軌道20の状態の予測結果の一例を示す説明図である。地点Aでは、基準日(N日)から28日後であっても軌道20は正常状態である。一方、地点Bでは基準日から21日後に軌道20が異常状態になり、地点Cでは基準日から28日後に軌道20が異常状態になる。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the prediction result of the state of the
以上のステップS1〜S5を行って、軌道20の状態を予測する。ここで、上述したように従来の特許文献1に記載の軌道評価方法では、車両11に新たに軌道変位を測定する測定装置を設ける必要がある。これに対して、本実施形態のステップS1では、通常の車両11に設けられた既存の測定部12を用いて、動揺測定データを取得している。したがって、従来よりも簡易且つ安価に軌道の状態を予測することができる。
The above steps S1 to S5 are performed to predict the state of the
またここで、特許文献1に記載の方法では測定対象(データソース)が軌道変位であるのに対し、本実施形態では測定対象が車両11の動揺である。以下、この測定対象の相違について説明する。先ず、車両11の動揺は速度依存性を有するのに対して、軌道変位は速度依存性がない。また、車両11の動揺は上述したように全振幅の値を用いているのに対して、軌道変位は測定値を用いている。したがって、測定対象が動揺と軌道変位で異なれば、軌道20の状態の予測も異なる。
Further, here, in the method described in Patent Document 1, the measurement target (data source) is the track displacement, whereas in the present embodiment, the measurement target is the shaking of the
また、本実施形態によれば、ステップS4において予測モデルを用いて、動揺測定データから将来の動揺(動揺予測データ)を予測し、さらにステップS5において動揺の所定閾値に基づいて、動揺予測データから軌道20の状態を予測する。したがって、軌道20の状態を適切に予測することができ、その結果、軌道20のメンテナンス(整備)を効率よく行うことができる。
Further, according to the present embodiment, the prediction model is used in step S4 to predict future sway (sway prediction data) from the sway measurement data, and further, in step S5, from the sway prediction data based on a predetermined threshold of sway. Predict the state of
また、本実施形態の予測モデルには単回帰モデルを用いているので、ステップS4における将来の動揺予測がシンプルで、ユーザが理解しやすいものとなる。また、予測モデルの傾きを比較することで、どのキロ程の動揺の増大が進んでいるかを簡便に概観することができる。 Further, since the simple regression model is used as the prediction model of the present embodiment, the future sway prediction in step S4 is simple and easy for the user to understand. In addition, by comparing the slopes of the prediction models, it is possible to easily overview how much the sway is increasing.
なお、予測モデルは単回帰モデルに限定されない。例えば、予測モデルは重回帰分析により構築される重回帰モデルを用いてもよいし、時系列分析により構築される自己回帰モデルを用いてもよい。 The prediction model is not limited to the simple regression model. For example, as the prediction model, a multiple regression model constructed by multiple regression analysis may be used, or an autoregressive model constructed by time series analysis may be used.
<他の実施形態>
次に、他の実施形態について説明する。
<Other Embodiments>
Next, other embodiments will be described.
以上の実施形態のステップS4では、動揺測定データのうち外れ値を除外するのが好ましい。外れ値は、例えばステップS3で可視化された動揺測定データを参照すると取得することができる。 In step S4 of the above embodiment, it is preferable to exclude outliers from the sway measurement data. The outliers can be obtained by referring to the sway measurement data visualized in step S3, for example.
具体的に、本は発明者らが鋭意検討したところ、外れ値は次の3つのデータのいずれかであることが分かった。すなわち、外れ値は、動揺測定データのうち、
(1)所定速度以下の走行速度(編成速度)の車両11で測定されたデータ、
(2)同じキロ程において通常走行と異なる走行速度の車両11で測定されたデータ、
(3)動揺測定データにおけるキロ程が実際のキロ程とずれている場合のデータ、
のいずれかである。
Specifically, when the inventors diligently examined this book, it was found that the outliers were one of the following three data. That is, the outliers are among the sway measurement data.
(1) Data measured by a
(2) Data measured by a
(3) Data when the kilometer in the sway measurement data deviates from the actual kilometer,
Is one of.
そして、この外れ値を除外することで将来の動揺の予測精度をさらに向上させることができる。 By excluding these outliers, the accuracy of predicting future turmoil can be further improved.
上述したように本実施形態では、測定対象が車両11の動揺であり、速度依存性があるため、同日の測定であったとしても同様の値が大きくなる場合がある。また、営業列車において測定された車両11の動揺であり、軌道変位より大きな位置ずれを許容したデータとなっている。したがって、上述したように外れ値を除外することを行うのは、高精度の予測を実現するのに有用である。これに対して、従来のように測定対象が軌道変位である場合、測定データのバラツキが小さく、外れ値を除外する必要性がない。
As described above, in the present embodiment, since the measurement target is the shaking of the
以上の実施形態のステップS5において、動揺予測データに加えて、動揺予測データの増加率と、動揺予測データと動揺測定データの平均誤差とをさらに用いて、軌道20の状態を予測してもよい。図10は、動揺予測データ(予測結果)と動揺測定データ(実測結果)の値、動揺予測データ(予測結果)の増加率、動揺予測データ(予測結果)と動揺測定データ(実測結果)の平均誤差の一例を示す説明図である。
In step S5 of the above embodiment, the state of the
動揺測定データの増加率は、予測モデルにおける車両11の動揺の傾きである。動揺予測データは直線的に動揺が増加すると仮定した場合の将来の動揺の値であり、この値が所定閾値より大きければ、将来の軌道20の状態が異常であると予測される。しかしながら、動揺予測データが所定閾値より大きい高い値であっても、増加率が小さい、つまり動揺が高止まりしていれば、すぐに整備するのではなく、状況注視するなど対応が異なる。例えば、トンネルや分岐器を含む地点等がこれに該当すると想定される。一方で、動揺予測データが低い値であっても、増加率が高い場合は状況を注視する対象となり得る。
The rate of increase in the sway measurement data is the slope of the sway of the
動揺測定データと動揺予測データの平均誤差は、実測値と予測値の誤差の平均値である。この動揺測定データと動揺予測データの平均誤差が大きい場合、すなわち図11に示すように動揺予測データ(予測結果)と比べ、動揺測定データ(実測結果)の方が上振れしている場合、車両11の動揺の増加率が急激に上がっている地点(急伸地点)であると判断される。そして、動揺測定データ(実測値)が大きく、かつ平均誤差がプラスとなる(動揺予測データより動揺測定データが大きい)地点は要注意点となり得る。 The average error between the sway measurement data and the sway prediction data is the average value of the error between the measured value and the predicted value. When the average error between the sway measurement data and the sway prediction data is large, that is, when the sway measurement data (measured result) is higher than the sway prediction data (prediction result) as shown in FIG. 11, the vehicle It is determined that the point where the rate of increase in the agitation of 11 is rapidly increasing (rapid extension point). Then, a point where the sway measurement data (actual measurement value) is large and the average error is positive (the sway measurement data is larger than the sway prediction data) can be a point of caution.
図12は、動揺測定データ(予測値)、動揺測定データの増加率、及び動揺測定データと動揺予測データの平均誤差の組み合わせに対する、当該キロ程への対応の指針を示す説明図である。具体的に、メンテナンス(整備)が必要か否かの対応は、上述したとおりである。そして、図12に示す指針を用いれば、軌道20の状態を予測して、適切な対応を取ることができる。
FIG. 12 is an explanatory diagram showing a guideline for responding to the kilometer with respect to the combination of the sway measurement data (predicted value), the rate of increase of the sway measurement data, and the average error of the sway measurement data and the sway prediction data. Specifically, the measures for whether or not maintenance is necessary are as described above. Then, by using the guideline shown in FIG. 12, the state of the
以上の実施形態では、車両11の動揺として上下動揺を用いた場合について説明したが、左右動揺、前後動揺をさらに用いてもよい。
In the above embodiment, the case where the vertical sway is used as the sway of the
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 Although preferred embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, the present invention is not limited to such examples. It is clear that a person skilled in the art can come up with various modifications or modifications within the scope of the ideas described in the claims, which naturally belong to the technical scope of the present invention. It is understood as a thing.
本発明は、鉄道車両が走行する軌道の状態を予測する際に有用である。 The present invention is useful in predicting the state of a track on which a railroad vehicle travels.
10 列車
11 鉄道車両
12 測定部
20 軌道
21 レール
22 枕木
23 道床
30 軌道状態予測システム
31 通信部
32 データ加工部
33 データ可視化部
34 動揺予測部
35 軌道予測部
36 記憶部
37 出力部
N ネットワーク
10
Claims (16)
鉄道車両に設けられた測定部を用いて、当該鉄道車両の動揺を測定する動揺測定工程と、
予測モデルを用いて、前記動揺測定工程で測定された動揺測定データから将来の動揺を予測する動揺予測工程と、
動揺の所定閾値に基づいて、前記動揺予測工程で予測された動揺予測データから軌道の状態を予測する軌道予測工程と、を有することを特徴とする、軌道状態予測方法。 It is a method of predicting the state of the track on which a railroad vehicle travels.
A sway measurement process that measures the sway of the railway vehicle using a measuring unit provided on the railway vehicle, and
Using a prediction model, a sway prediction process that predicts future sway from the sway measurement data measured in the sway measurement process,
A method for predicting an orbital state, which comprises an orbital prediction step for predicting an orbital state from the sway prediction data predicted in the sway prediction step based on a predetermined threshold value of the sway.
加工された前記動揺測定データを軌道上の位置ごとに可視化するデータ可視化工程と、をさらに有することを特徴とする、請求項1に記載の軌道状態予測方法。 The data processing process for processing the sway measurement data and
The orbital state prediction method according to claim 1, further comprising a data visualization step for visualizing the processed sway measurement data for each position on the orbit.
鉄道車両に設けられた測定部を用いて測定された、当該鉄道車両の動揺測定データを記憶する記憶部と、
予測モデルを用いて、前記動揺測定データから将来の動揺を予測する動揺予測部と、
動揺の所定閾値に基づいて、前記動揺予測部で予測された動揺予測データから軌道の状態を予測する軌道予測部と、を有することを特徴とする、軌道状態予測システム。 A system that predicts the state of the track on which a railroad vehicle travels.
A storage unit that stores the sway measurement data of the railway vehicle measured using the measurement unit provided on the railway vehicle, and a storage unit.
A sway prediction unit that predicts future sway from the sway measurement data using a prediction model,
An orbital state prediction system comprising: an orbit prediction unit that predicts an orbital state from sway prediction data predicted by the sway prediction unit based on a predetermined threshold value of sway.
加工された前記動揺測定データを軌道上の位置ごとに可視化するデータ可視化部と、をさらに有することを特徴とする、請求項10に記載の軌道状態予測システム。 A data processing unit that processes the sway measurement data,
The orbital state prediction system according to claim 10, further comprising a data visualization unit that visualizes the processed sway measurement data for each position on the orbit.
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