JP4141180B2 - データ処理装置及びデータ処理方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄道車両の輪重や横圧に関する時系列データを処理するデータ処理装置及びデータ処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、鉄道車両の車輪に加わる輪重Ｐや横圧Ｑ等の荷重データをひずみゲージ等により計測し、これらを解析して脱線係数等を取得するデータ処理システムが知られている。このようなデータ処理システムにおいては、車輪に複数のひずみゲージが貼付されると共に、これらのひずみゲージによってブリッジ回路が構成され、このブリッジ回路から時系列的に出力されるデータを時系列データとして解析する。
【０００３】
荷重の取得方法として一般的な間欠法において、ブリッジ回路から出力される時系列荷重データには、所定の周期毎に車輪に加わる荷重のデータが含まれ、また、この時系列荷重データには、車輪の温度変化や零点補正の誤差等により生ずるドリフト量を含んでいる。
【０００４】
そして、従来は、例えば、特開平４−３４０４３３号公報に開示されているように、ひずみゲージのブリッジ出力に基づいて取得した時系列荷重データをローパスフィルタによって処理してドリフト量を取得し、元の時系列荷重データからこのドリフト量を減算することによりドリフト量を補正した時系列荷重データを取得し、さらに、このドリフト補正後の時系列荷重データから車輪に加わる荷重のデータを抽出していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ブリッジ回路から出力される時系列荷重データは、荷重データ以外の無意味なデータを多く含んでデータ量が大きく、これを用いて種々のデータ処理を行うと計算資源を浪費する。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、時系列荷重データを好適に処理できるデータ処理装置及びデータ処理方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るデータ処理装置は、鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する情報を所定の周期で含む時系列荷重データを処理するデータ処理装置であって、所定の周期は鉄道車両の車輪が所定量回転するのに要する時間に対応し、時系列荷重データから荷重に関する情報を抽出し荷重に関する情報を荷重に関する情報が時系列荷重データにおいて含まれた順に配列してなる距離系列荷重データを生成する荷重抽出手段を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るデータ処理方法は、鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する情報を所定の周期で含む時系列荷重データを処理するデータ処理方法であって、所定の周期は鉄道車両の車輪が所定量回転するのに要する時間に対応し、時系列荷重データから荷重に関する情報を抽出し荷重に関する情報を荷重に関する情報が時系列荷重データにおいて含まれた順に配列してなる距離系列荷重データを生成する荷重抽出ステップを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明のデータ解析装置及びデータ解析方法によれば、時系列荷重データから荷重に関する情報を抽出したのち、これらをその情報が含まれた順に配列してなる距離系列荷重データが生成される。このような距離系列荷重データにおいては、荷重に関する情報が抽出されているのでデータ量が小さくなり、後のデータ処理を行う場合の計算資源を節約できる。
【００１０】
また、距離系列荷重データにおいては、抽出された荷重に関する情報が、時系列荷重データにおいて含まれた順に配列されている。時系列荷重データにおいて、荷重に関する情報は、車輪が所定量回転するのに要する時間毎のデータであるので、これを順に並べることにより車輪が所定量回転する毎の荷重に関する情報、すなわち、走行距離に対する荷重に関する情報である距離系列のデータとなり、この距離系列荷重データは車輪の回転速度、すなわち、鉄道車両の走行速度の要素を含まない。このため、距離系列荷重データに対して、鉄道車両の走行速度を考慮せずにデータ処理ができる。
【００１１】
ここで、荷重に関する情報は、時系列荷重データを、水平軸を時間とし垂直軸を時系列荷重データの大きさとなるように表した場合に、時系列荷重データにおいて山状波形のピーク値又は谷状波形の谷底値として含まれ、また、山状波形と谷状波形とは時系列荷重データに交互に含まれ、データ解析装置において、荷重抽出手段は、時系列荷重データが所定の上限閾値を上回ってから所定の下限閾値を下回るまでの第一区間における時系列荷重データの最大値に基づいて荷重に関する情報を抽出し、さらに、時系列荷重データが下限閾値を下回ってから上限閾値を上回るまでの第二区間における時系列荷重データの最小値に基づいて荷重に関する情報を抽出することが好ましい。
【００１２】
また、荷重に関する情報は、時系列荷重データを、水平軸を時間とし垂直軸を時系列荷重データの大きさとなるように表した場合に、時系列荷重データにおいて山状波形のピーク値又は谷状波形の谷底値として含まれ、また、山状波形と谷状波形とは時系列荷重データに交互に含まれ、データ解析方法において、荷重抽出ステップは、時系列荷重データが所定の上限閾値を上回ってから所定の下限閾値を下回るまでの第一区間における時系列荷重データの最大値に基づいて荷重に関する情報を抽出し、さらに、時系列荷重データが下限閾値を下回ってから上限閾値を上回るまでの第二区間における時系列荷重データの最小値に基づいて荷重に関する情報を抽出することが好ましい。
【００１３】
これらによれば、上限閾値及び下限閾値を適切に設定することにより、山状波形を含む第一区間と、谷状波形を含む第二区間が取得される。ここで、第一区間の始点を定めるための閾値と終点を定めるための閾値とが互いに異なる値とされ、また、第二区間の始点を定めるための閾値と終点を定めるための閾値とが互いに異なる値とされ、閾値付近で時系列荷重データが振動する場合でも、山状波形を含む第一区間と谷状波形を含む第二区間とを好適に取得できる。また、第一区間の始点の閾値と、第二区間の終点の閾値とが同じとされると共に、第一区間の終点の閾値と、第二区間の始点の閾値とが同じとされるため、閾値のデータが２つですみ、より迅速かつ効率的にデータ処理を行える。また、このような第一区間から最大値を取得し、第二区間から最小値を求めることにより、荷重に関する情報を容易に取得できる。このため、荷重に関する情報の取得に、荷重に関する情報が現れる時刻に関する他の信号等を必要としない。
【００１４】
ここで、データ解析装置において、荷重抽出手段は、第一区間で最大値に基づいて荷重に関する情報を抽出する際に、最大値が含まれた時刻と、第一区間よりも前の区間において荷重に関する情報が含まれた時刻と、の差に基づいて抽出の妥当性を判断し、さらに、第二区間で最小値に基づいて荷重に関する情報を抽出する際に、最小値が含まれた時刻と、第二区間よりも前の区間において荷重に関する情報が含まれた時刻と、の差に基づいて抽出の妥当性を判断することが好ましい。
【００１５】
また、データ解析方法において、荷重抽出ステップは、第一区間で最大値に基づいて荷重に関する情報を抽出する際に、最大値が含まれた時刻と、第一区間よりも前の区間において荷重に関する情報が含まれた時刻と、の差に基づいて抽出の妥当性を判断し、さらに、第二区間で最小値に基づいて荷重に関する情報を抽出する際に、最小値が含まれた時刻と、第二区間よりも前の区間において荷重に関する情報が含まれた時刻と、の差に基づいて抽出の妥当性を判断することが好ましい。
【００１６】
これらによれば、最大値や最小値が含まれた時刻と、その区間よりも前の区間で荷重に関する情報が含まれた時刻との差、すなわち、輪重に関する情報が含まれる時間間隔に基づいて、当該最大値や最小値が、真の情報か、ノイズであるかの判断がなされ、パルス状のノイズ等による不適当な最大値や最小値を荷重に関する情報として抽出することを防止できる。
【００１７】
また、データ解析装置において、距離系列荷重データをローパスフィルタで処理してドリフト量を抽出し、ドリフト量に基づいて距離系列荷重データのドリフト補正を行う荷重ドリフト補正手段を備えることが好ましい。
【００１８】
また、データ解析方法において、距離系列荷重データをローパスフィルタで処理してドリフト量を抽出し、ドリフト量に基づいて距離系列荷重データのドリフト補正を行う荷重ドリフト補正ステップを含むことが好ましい。
【００１９】
これにより、距離系列荷重データから、零点ドリフト等のドリフト量がキャンセルされ、より精度の高い距離系列荷重データが得られる。
【００２０】
また、データ解析装置において、荷重ドリフト補正手段は、抽出されたドリフト量に生ずる位相遅れを補正して距離系列荷重データのドリフト補正を行うことが好ましい。
【００２１】
また、データ解析方法において、荷重ドリフト補正ステップは、抽出されたドリフト量に生ずる位相遅れを補正して距離系列荷重データのドリフト補正を行うことが好ましい。
【００２２】
これにより、ローパスフィルタにより抽出されるドリフト量に生じる位相遅れが補正されて距離系列荷重データが補正されるので、一層精度の高い距離系列荷重データが得られる。
【００２３】
また、データ解析装置において、距離系列荷重データから、荷重に関する情報を所定の個数以上含む区間であって、区間の両端以外の荷重に関する情報が区間の両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽出すると共に、当該区間における荷重に関する情報に基づいて静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得手段を備えることが好ましい。これにより、静的最小輪重を簡易に取得することができる。
【００２４】
また、データ解析方法において、距離系列荷重データから、荷重に関する情報を所定の個数以上含む区間であって、区間の両端以外の荷重に関する情報が区間の両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽出すると共に、当該区間における荷重に関する情報に基づいて静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得ステップを含むことが好ましい。これにより、静的最小輪重を簡易に取得することができる。
【００２５】
また、荷重は輪重であり、データ処理装置は、さらに、鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報の時系列的なデータである時系列横圧データを取得し、輪重抽出手段は、時系列荷重データから輪重に関する情報を抽出する際に輪重に関する情報が含まれた各々の時刻に関する情報を取得し、輪重抽出手段で抽出された輪重に関する情報に各々対応して時系列横圧データのうち各々の輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時間における横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情報を生成すると共に、輪重対応横圧情報を対応する時刻の順に配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽出手段を備えることが好ましい。
【００２６】
また、荷重は輪重であり、データ処理方法は、さらに、鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報の時系列的なデータである時系列横圧データを取得する時系列横圧データ取得ステップを含み、輪重抽出ステップは、時系列荷重データから輪重に関する情報を抽出する際に輪重に関する情報が含まれた各々の時刻に関する情報を取得し、輪重抽出ステップで抽出された輪重に関する情報に各々対応して時系列横圧データのうち各々の輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時間における横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情報を生成すると共に、輪重対応横圧情報を対応する時刻の順に配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽出ステップを備えることが好ましい。
【００２７】
これによって、時系列横圧データのデータ数を、輪重に関する情報のデータ数及び輪重に関する情報が含まれた時刻に対応させて好適に減少させることができ、迅速かつ好適に横圧に関するデータ処理を行える。
【００２８】
また、データ解析装置において、輪重対応横圧情報として、所定の時間における横圧に関する情報の最大値及び所定の時間における横圧に関する情報の平均値を生成することが好ましい。
【００２９】
また、データ解析方法において、輪重対応横圧情報として、所定の時間における横圧に関する情報の最大値及び所定の時間における横圧に関する情報の平均値を生成することが好ましい。
【００３０】
これにより、時系列横圧データに含まれる最大値や平均値等の情報を好適に残しつつ、時系列横圧データのデータ数を減少させることができる。
【００３１】
また、データ解析装置において、横圧距離系列データから、輪重対応横圧情報の内の最大値と最小値との差が直線判定幅閾値より小さくなり、かつ、輪重対応横圧情報の平均変化率が直線判定変化率閾値よりも小さい区間を抽出する直線区間認識手段を備えることが好ましい。
【００３２】
また、データ解析方法において、横圧距離系列データから、輪重対応横圧情報の内の最大値と最小値との差が直線判定幅閾値より小さくなり、かつ、輪重対応横圧情報の平均変化率が直線判定変化率閾値よりも小さい区間を抽出する直線区間認識ステップを含むことが好ましい。
【００３３】
これにより、横圧距離系列データから直線区間を認識でき、この直線区間における輪重対応横圧情報に基づいて、横圧距離系列データのドリフト値を好適に求めることができる。
【００３４】
また、データ解析装置において、直線区間認識手段によって抽出された区間における輪重対応横圧情報に基づいて、距離系列横圧データのドリフト補正をする横圧ドリフト補正手段を備えることが好ましい。これにより、より精度の高い横圧に関する情報に基づく解析が行える。
【００３５】
また、データ解析方法において、直線区間認識ステップによって抽出された区間における輪重対応横圧情報に基づいて、距離系列横圧データのドリフト補正をする横圧ドリフト補正ステップを含むことが好ましい。これにより、より精度の高い横圧に関する情報に基づく解析が行える。
【００３６】
また、データ解析装置において、距離系列横圧データから、輪重対応横圧情報がカーブ閾値を超えている区間を抽出するカーブ認識手段を備えることが好ましい。
【００３７】
また、データ解析方法において、距離系列横圧データから、輪重対応横圧情報がカーブ閾値を超えている区間を抽出するカーブ認識ステップを含むことが好ましい。
【００３８】
これにより、カーブ区間が容易に認識され、カーブ区間毎の輪重や横圧の解析を好適に行える。
【００３９】
また、データ解析装置において、時系列横圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピーク値を取得する代表横圧値取得手段を備えることが好ましい。
【００４０】
また、データ解析方法において、時系列横圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピーク値を取得する代表横圧値取得ステップを含むことが好ましい。
【００４１】
このようなデータ処理装置では、Ｑ／Ｐ値（脱線係数）の計算等のために、時系列横圧データのピークまわりで所定時間維持された値である代表横圧値Ｑｍを取得する場合がある。上記構成によれば、ローパスフィルタによって時系列横圧データのピークが丸められるので、このローパスフィルタのパラメータを好適な値にすることにより、丸められたピーク値を代表横圧値Ｑｍに近似する値とさせることができる。このため、ローパスフィルタで処理された時系列横圧データのピーク値を取得することにより、代表横圧値Ｑｍが好適に求められる。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係るデータ処理装置の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において、同一または相当要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００４３】
図１は、本発明の実施形態に係るデータ処理システムを示す概略構成図である。本実施形態のデータ処理システム１００は、鉄道車両１の車輪２０に加わる輪重Ｐ及び横圧Ｑを取得しリアルタイムに、あるいは、事後的に解析するデータ処理システムである。
【００４４】
このデータ処理システム１００は、輪重Ｐ（荷重）の変化を検出して時系列輪重データ（時系列荷重データ）を出力する輪重検出部１０と、横圧Ｑの変化を検出して時系列横圧データを出力する横圧検出部１５と、これら輪重検出部１０及び横圧検出部１５からの出力を受けて増幅させる動ひずみ計３０と、動ひずみ計３０で増幅された時系列輪重データ及び時系列横圧データに対してアンチエリアシング処理を行うローパスフィルタ３１と、アンチエリアシング処理された時系列輪重データ及び時系列横圧データをサンプリングしてＡ／Ｄ変換してディジタルデータとするＡ／Ｄ変換器３２と、ディジタル化された時系列輪重データ及び時系列横圧データを格納する格納手段３５と、格納手段３５に格納された時系列輪重データ及び時系列横圧データを取得して処理を行うデータ処理装置４０と、を備えている。
【００４５】
また、このデータ処理システム１００は、動ひずみ計３０で増幅されたデータを記録するレコーダ３３と、当該データを出力する出力装置３４とをさらに備えている。
【００４６】
輪重検出部１０は、図２（ａ）、図２（ｂ）に示すように、車輪２０で輪軸２１を挟んで相対向する位置に一対設置されたゲージ対１１とゲージ対１２とを有している。ゲージ対１１は、車輪２０の半径方向のひずみを測定可能なひずみゲージ１１ａ及びひずみゲージ１１ｂを有し、ゲージ対１２は、同様に車輪２０の半径方向のひずみを測定可能なひずみゲージ１２ａ及びひずみゲージ１２ｂを有している。これらゲージ対１１，１２は、車輪２０の回転により各々のゲージ対１１，１２が設置された場所が輪軸２１の下側に位置したときに、各々の場所に加わる輪重Ｐを検出する。
【００４７】
これらの輪重ひずみゲージ１１ａ〜１２ｂは、図３（ａ）に示すようなブリッジ回路１３を構成している。そして、このようなブリッジ回路１３及び動ひずみ計３０を介して、図４（ａ）に示すように、時系列的なデータであって、車輪２０が半回転するのに要する時間Ｔｘ毎に、輪重Ｐに関する情報を、正負が交互に逆転された値１２０，１２１，１２２，１２３，１２４，１２５等として含む時系列輪重データが出力される。ここで、時系列輪重データ（時系列荷重データ）は、水平軸を時間とし垂直軸を時系列輪重データの大きさとなるように表した場合に、山状波形１３０，１３１，１３２等のピーク値や谷状波形１３５，１３６，１３７等の谷底値として輪重Ｐに関する情報を含み、また、ひずみゲージの温度変動等や動ひずみ計の零点設定の誤差等によって発生するドリフト量Ｐoffset（図示一点鎖線）を含んでいる。また、輪重Ｐに関する情報が現れる周期Ｔｘは、車輪２０が１／２回転するのに要する時間に対応することとなり、鉄道車両１の速度により変動する。なお、ドリフト量は、輪重Ｐに関する情報が現れる周期Ｔｘよりも十分に長い周期で変動するものである。なお、輪重Ｐに関する情報や、横圧Ｑに関する情報に所定の係数をかけること等により、測定された輪重Ｐや横圧Ｑの絶対値が求められる。
【００４８】
横圧検出部１５は、図２（ａ）、図２（ｂ）に示すように、車輪２０の車幅方向の内側の面上で輪軸２１から所定距離はなれた位置に輪軸２１を取り囲むように等間隔に複数設置されたひずみゲージ１５ａ〜１５ｈと、車輪２０の車幅方向の外側の面上にひずみゲージ１５ａ〜１５ｈに対応して複数設置されたひずみゲージ１６ａ〜１６ｈとを備えている。これらのひずみゲージ１５ａ〜１５ｈ、１６ａ〜１６ｈは、各々のひずみゲージが設置された場所が輪軸２１の下側に位置した際に、車輪２０が横圧Ｑを受けて生ずる曲げ応力を検出する。
【００４９】
これらのひずみゲージ１５ａ〜１５ｈ、１６ａ〜１６ｈは、図３（ｂ）に示すように、ブリッジ回路１７を構成し、このようなブリッジ回路１７及び動ひずみ計３０を介して、時系列的なデータであって、横圧Ｑに関する情報を連続的に含む時系列横圧データが出力される（図５参照）。このような時系列横圧データも、ひずみゲージの温度変動等や動ひずみ計の零点設定の誤差等によって発生する、ドリフト量（図示ドリフト量Ａ，Ｂ等）を含んでいる。
【００５０】
データ処理装置４０は、図６に示すように、格納手段３５に格納された時系列輪重データ及び時系列横圧データを取得する取得手段４１と、時系列横圧データから代表横圧値Ｑｍを取得する代表横圧値取得手段４３と、時系列輪重データから距離系列輪重データを生成する輪重抽出手段（荷重抽出手段）４５と、距離系列輪重データのドリフトを補正する輪重ドリフト補正手段（荷重ドリフト補正手段）４７と、時系列横圧データから距離系列横圧データを生成する横圧抽出手段４９と、距離系列横圧データのドリフト補正を行うと共にカーブ区間の認識等をする横圧ドリフト補正手段５１と、これらのデータに基づいてデータの解析を行う解析部５３と、解析データや時系列データ等を表示する表示手段５５と、解析データや時系列データ等をプリンタ等や記憶手段等へ出力する出力手段５７と、ユーザの指示等に基づいてカーブ区間の修正を行うカーブ修正手段５９と、同様の機能を有するコンピュータである。
【００５１】
輪重抽出手段４５は、格納手段３５から時系列輪重データを取得し、図４（ａ）に示すように、当該時系列輪重データの内、そのデータ値が上限閾値Ｐｏｍａｘを上回ってから（時刻ｔ₀₁）データ値が下限閾値を下回るまで（時刻ｔ₀₂）の区間を抽出することにより山形波形部分１３０を含む区間（第一区間）を取得し、その区間の最大値に対応する値、例えば、値１２０等を輪重Ｐに関する情報として抽出する。また、当該時系列輪重データの内、そのデータ値が下限閾値Ｐｏｍｉｎを下回ってから（時刻ｔ₀₂）データ値が上限閾値を上回るまで（時刻ｔ₀₃）までの区間を抽出することにより谷状波形部分１３５を含む区間（第二区間）を検出し、その区間の最小値に対応する値、例えば、値１２１等を輪重Ｐに関する情報として抽出する。この一連の手順を順次続けることにより、値１２０〜値１２３等を得ることができる。なお、このとき、値１２０〜値１２３に各々対応する、輪重に関する情報が含まれた時刻ｔ_a、ｔ_b、ｔ_c、ｔ_d等を横圧抽出手段４９に送信する。
【００５２】
ここで、第一区間の始点を定めるための上限閾値Ｐｏｍａｘと終点を定めるための下限閾値Ｐｏｍｉｎとが互いに異なる値とされ、また、第二区間の始点を定めるための下限閾値Ｐｏｍｉｎと終点を定めるための上限閾値Ｐｏｍａｘとが互いに異なる値とされ、閾値付近で時系列荷重データが波形１２９の部分のように振動する場合でも、山状波形１３０を含む第一区間等を好適に取得できる。また、第一区間の始点を定めるための閾値Ｐｏｍａｘと、第二区間の終点を定めるための閾値Ｐｏｍａｘとが同じとされると共に、第一区間の終点を定めるための閾値Ｐｏｍｉｎと、第二区間の始点を定めるための閾値Ｐｏｍｉｎとが同じとされるため、閾値のデータが２つですみ、より迅速かつ効率的にデータ処理を行える。また、このような第一区間から最大値を取得し、第二区間から最小値を求めることにより、荷重に関する情報を容易に取得できる。このため、荷重に関する情報の取得に、荷重に関する情報が現れる時刻に関する他の信号等を必要としない。
【００５３】
上限閾値Ｐｏｍａｘとしては、輪重Ｐに関する情報として現れる山状波形のピーク値を超えず、かつ、時系列輪重データに周期的に現れるノイズ１２７のピーク値を超える値である必要があり、時系列輪重データに対して設定する所定のオフセット設定値に対して時系列輪重データの振幅の４０％程度を足したものを使用することが好ましい。また、下限閾値Ｐｏｍｉｎとしては、輪重にＰに関する情報として現れる谷状波形の谷底値を下回らず、かつ、時系列輪重データに周期的に現れるノイズ１２８の谷底値を下回る値である必要があり、時系列輪重データに対して設定するオフセット設定値から時系列輪重データの振幅の半分の４０％程度を引いたものを使用することが好ましい。このようなオフセット設定値や、時系列輪重データの振幅等は、例えば、あらかじめ、ユーザ等が時系列輪重データの表示グラフ等から判断して入力することにより設定できる。
【００５４】
また、一度、適切な上限閾値Ｐｏｍａｘと下限閾値Ｐｏｍｉｎとによって、輪重Ｐに関する情報が好適に取得できた後は、取得された２つ又は４つ等の輪重Ｐに関する情報の平均値等からオフセット設定値を求め、また取得した輪重Ｐに関する情報のうちの隣り合う２つの値の差等に基づいて振幅値を求めることが好ましく、これにより、オフセット量が大きく変動する場合や、時系列輪重データの振幅値が大きく変化する場合にも好適に、輪重Ｐに関する情報が抽出できる。
【００５５】
なお、時系列輪重データにおいては、まれに、山状波形１３０等や谷状波形１３５等よりも大きなノイズ等のパルスピークを含む場合がある。例えば、時刻ｔ₀₅〜時刻ｔ₀₆の区間で山状波形１３０の後に、真の値１２４よりも大きなパルスピーク１２６による偽の値１２６ａを含む場合は、真の値１２４に代えて偽の値１２６ａを輪重に関する情報として抽出してしまうおそれがある。
【００５６】
このような場合は、この区間で取得した値１２６ａが含まれた時刻ｔ_eと、これより前の、例えば、時刻ｔ₀₄〜時刻ｔ₀₅の区間で輪重に関する情報として抽出した値１２３が含まれた時刻ｔ_dとの差ｄＴを求め、このｄＴに基づいて、この値１２６ａを輪重に関する情報として抽出することの妥当性を判断することができる。
【００５７】
例えば、ｄＴと、時刻ｔ_dと時刻ｔ_cとの差ｄＴ₀と、を比較することにより、値１２６ａの妥当性を検討できる。具体的には、例えば、ｄＴ／ｄＴ₀に着目し車両１の減速度が一定であると仮定すると、車両１が時間ｄＴの終端である時刻に停止した場合にｄＴ／ｄＴ₀は最大値（１＋２^0.5）となり、走行中ｄＴ／ｄＴ₀がこれを上回ることはないので、このｄＴ／ｄＴ₀に基づいてこの区間での値１２６ａについての妥当性を判定できる。
【００５８】
また、例えば、図４（ｂ）に示すように、山状波形１３２より前に真の値１２４よりも大きなパルスピーク１２６による偽の値１２６ａを含む場合でも、時刻ｔ₀₅〜時刻ｔ₀₆の区間で輪重に関する情報として真の値１２４に代えて偽の値１２６ａを輪重に関する情報として抽出してしまうおそれがある。
【００５９】
このような場合でも、この区間で取得した値１２６ａが含まれた時刻ｔ_hと、これより前の、例えば、時刻ｔ₀₄〜時刻ｔ₀₅の区間で輪重に関する情報として抽出した値１２３が含まれた時刻ｔ_dとの差ｄＴを求め、このｄＴに基づいて、この値１２６ａを輪重に関する情報として抽出することの妥当性を判断することができる。具体的には、車両１が加速度一定で加速すると仮定すると、時間ｄＴ₀の始端である時刻に車両１が発進するとした場合にｄＴ／ｄＴ₀が最小値（２^0.5−１）となり、走行中にｄＴ／ｄＴ₀がこれを下回ることはないので、このｄＴ／ｄＴ₀に基づいてこの区間での値１２６ａについての妥当性を判定できる。
【００６０】
これらを合わせて考えると、各々の区間での最大値や最小値に関して、少なくとも（２^0.5−１）≦（ｄＴ／ｄＴ₀）≦（１＋２^0.5）を満たさない場合は、異常値であると判定できる。なお、異常値であると判定された場合は、例えば、表示手段にその旨を出力し、システムの使用者に警告を与えることができる。
【００６１】
そして、輪重抽出手段４５は、このようにして取得した輪重Ｐに関する情報を、当該輪重Ｐに関する情報が時系列輪重データに含まれていた時刻順に配列し、距離系列輪重データを生成する。
【００６２】
このような距離系列輪重データにおいては、輪重に関する情報が抽出されているのでデータ量が小さくなり、後のデータ処理を行う場合の計算資源を節約できる。また、距離系列輪重データにおいては、抽出された輪重に関する情報が、時系列輪重データにおいて含まれた順に配列されている。時系列輪重データにおいて、輪重に関する情報は、車輪２０が所定量回転するのに要する時間毎のデータであるので、これを順に並べることにより車輪２０が所定量回転する毎の荷重に関する情報、すなわち、走行距離に対する荷重に関する情報である距離系列のデータとなり、この距離系列荷重データは車輪２０の回転速度、すなわち、鉄道車両１の走行速度の要素を含まない。このため、距離系列荷重データに対して、鉄道車両１の走行速度を考慮せずにデータ処理ができ好適である。例えば、この距離系列輪重データに対しては、以下に説明するように、鉄道車両の走行速度を考慮せずにフィルタ処理等のデータ処理ができ、従来のように、時系列輪重データをローパスフィルタ等のフィルタで処理する際等に、鉄道車両の最低速度等に合わせてフィルタの遮断周波数等のパラメータを最適化する必要がなくされ、好適にデータの処理が行える。
【００６３】
このような距離系列輪重データを、データ値をＹ軸に対応させ、配列順に等間隔にＸ軸に対して並べたグラフを図７（ａ）に示す。図中の黒丸１２０等が抽出された輪重に関する情報に対応する。このように距離系列輪重データをＸ軸に等間隔に並べると、このＸ軸は距離に対応するので、以降横軸を距離と記載する。
【００６４】
距離系列輪重データは、図７（ａ）中に一点鎖線で示すように、徐々に変動するドリフト量１１３を含んでおり、ドリフト量１１３を補正しないと精度の高い輪重Ｐの取得ができない。
【００６５】
輪重ドリフト補正手段４７は、このようにドリフト量を含む距離系列輪重データをローパスフィルタによって処理して、ドリフト量（図中の一点鎖線の成分）を抽出し、距離系列輪重データからドリフト量を減算することにより、図７（ｂ）に示すようにドリフト補正された距離系列輪重データを生成する。なお、１つおきに現れる負号を持つ輪重Ｐに関する情報の符号を変換し、図７（ｃ）に示すような、符号が統一されたドリフト補正済みの距離系列輪重データを生成すると後工程での取り扱いが容易となる。
【００６６】
ここで、距離系列輪重データからドリフト量を減算する際には、ローパスフィルタによって取得されたドリフト量に発生する位相遅れをキャンセルするように減算することが好ましい。
【００６７】
具体的には、距離系列輪重データをx[i],i=0〜n-1とし、長さ２Ｎ＋１（Ｎは整数）のフィルタに対して入力としてx[i]を与えたときのドリフト量としての出力をy[i],i=0〜n-1、とすると、フィルタによる位相遅れはＮとなる。そして、ドリフト量の減算を、z[j]=x[j]-y[j+N], k=0,1,…,n-N+1により行うことが好ましい。これにより、ドリフト量を補正する際の位相遅れがキャンセルされて、より精度の高い輪重データが得られる。
【００６８】
なお、これ以降、便宜的に、図７（ａ）に示すように、距離系列データのデータ同士のＸ軸の間隔を１秒に相当する時間とみなして距離系列データの周波数及び周期を定義し、距離系列データの変動等に関する議論を行う。これにより、車輪が半回転する距離毎のデータ列の周期は１となり、データ４個を周期として増減するような変動の周波数は０．２５、周期は４となる。このような周波数を用いて考えると、上述のフィルタとしては、輪重Ｐの変動の周波数よりも十分低く、予想されるドリフト量の変動の周波数よりも大きな周波数であるような遮断周波数を有するローパスフィルタを採用することが好ましく、通常の鉄道車両においては、遮断周波数を０．００５Ｈｚにすることにより、好適にドリフト量が抽出できる。
【００６９】
図８（ａ）に、本実施形態で使用したフィルタの周波数応答を、図８（ｂ）に本実施形態で使用したフィルタのフィルタ係数h(l)を示す。
【００７０】
横圧抽出手段４９は、輪重抽出手段４５で抽出された輪重に関する情報に対応して、時系列横圧データのうちの各々の輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時間における横圧Ｑに関する情報に基づいて輪重対応横圧情報を生成し、これを対応する時刻順に配列した距離系列横圧データを生成する。
【００７１】
このようにして生成された距離系列横圧データは、時系列輪重データにおいて輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻に対応するように、時系列横圧データから横圧Ｑに関する情報が抽出されデータの数が減少されている。このため、この距離系列横圧データを用いて後述のカーブ検出等を行うことにより計算精度をそれほど悪化させることなく計算負荷を低減することができる。
【００７２】
本実施形態において、横圧抽出手段４９は、輪重対応横圧情報として、距離系列横圧最大値データと距離系列横圧平均値データとを生成する。距離系列横圧最大値データは、時系列横圧データのうちで、輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻と、当該輪重Ｐに関する情報よりも一つ前の輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻との間の時間における、横圧Ｑに関する情報の最大値を各々取得し、これを各々の時刻順に配列してなるものである。また、距離系列横圧平均値データは、時系列横圧データのうちで、輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻と、当該輪重Ｐに関する情報よりも一つ前の輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻との間の時間での、横圧Ｑに関する情報の平均値を各々の時刻の順に配列してなるものである。
【００７３】
このように、横圧Ｑに関してデータ数を減少させる際に、輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻を含む時間での最大値や平均値を抽出するようにしているので、抽出後の距離系列横圧データに含まれる情報の質が高くされ、一層好適に横圧データの処理が行える。
【００７４】
横圧ドリフト補正手段５１は、図６に示すように、距離系列横圧データに基づいて、直線区間を認識する直線検出手段（直線区間認識手段）６１を備え、直線区間における距離系列横圧データに基づいてドリフト量を取得し、当該ドリフト量に基づいて距離系列横圧データのドリフトを補正する。また、横圧ドリフト補正手段５１は、このドリフト量を考慮に入れた上で、距離系列横圧データに基づいてカーブ区間を認識するカーブ検出手段（カーブ認識手段）６３を具えている。
【００７５】
直線検出手段６１は、図９に示すように、距離系列横圧平均値データのうち、所定の個数以上のデータからなる区間であって、横圧平均値の内最大値Ｑｍａｘと最小値Ｑｍｉｎとの差が所定の直線判定幅閾値より小さく、かつ、当該区間内での横圧平均値の平均変化率が所定の直線判定変化率閾値よりも小さい区間を直線区間として認識する。ここで、横圧平均値を用いて直線を判定するので、横圧最大値等を用いる場合に比して、より好適に直線の判定がなされる。
【００７６】
なお、当該区間の直線判定変化率閾値は、当該区間での平均変化率に対応する増分が直線判定幅閾値の２０％程度となるように定めることが好ましい。また、区間のデータ個数としては、車輪５回転に対応するデータ１０点とすることが好ましい。
【００７７】
カーブ検出手段６３は、図１０に示すように、距離系列横圧最大値データに基づいて、横圧最大値が所定のカーブ閾値を超えている区間１４０等をカーブ区間として認識する。ここで、カーブ検出手段６３は、ローパスフィルタを用いて距離系列横圧最大値データから高周波成分を除去し平滑化してなる距離系列横圧データに対してカーブ認識を行うことが好ましい。
【００７８】
この平滑化としては、例えば、横圧Ｑの変動であって、車輪が１０回転する距離よりも短い周期の変動が除去されるように設定することが好ましく、具体的には、図１１（ａ）、図１１（ｂ）に示すような特性のフィルタを用いることができる。このようにして高周波成分を除去することにより、横圧Ｑの細かい変動により極めて短いカーブ区間が多数認識されることが防止される。また、横圧最大値を用いることにより、横圧平均値を用いる場合等に比して、カーブの認識が好適に行える。
【００７９】
次に、図１２（ａ），図１２（ｂ），図１３（ａ），図１３（ｂ）を参照して、本実施形態の横圧ドリフト補正手段５１における具体的な動作を説明する。なお、本来、平滑化された距離系列横圧最大値データにおける横圧最大値、平滑化されていない距離系列横圧最大値データにおける横圧最大値、距離系列横圧平均値データにおける横圧平均値は、互いに異なる数値であるが、いずれもほぼ同様の傾向を示す波形となるため、図１２（ａ），図１２（ｂ），図１３（ａ），図１３（ｂ）において、簡潔な図とするため同一の丸点で表している。
【００８０】
本実施形態では、距離系列横圧平均値データに基づいて直線区間を認識してドリフト量を抽出し、このドリフト量に基づいて平滑化されていない距離系列横圧最大値データに対するドリフト補正をする一方、平滑化された距離系列横圧最大値データに基づくカーブ区間の認識をドリフト量を考慮に入れて行う。
【００８１】
まず、図１２（ａ）に示すような、距離系列横圧平均値データが与えられると、まず直線判定が行われ、山状波形１６０より手前において上述の条件を満たす直線区間１５０を認識する。そして、距離系列横圧平均値データの直線区間１５０の横圧平均値から当該直線区間１５０に対応するドリフト量Ｅを、例えば、当該直線区間１５０における横圧平均値の平均値等として取得する。そして、図１２（ｂ）に示すように、平滑化していない距離系列横圧最大値データの直線区間１５０に対応する部分の横圧最大値からドリフト量Ｅを減算して平滑していない距離系列横圧最大値データの直線区間１５０におけるドリフト補正をする。
【００８２】
次に、平滑化された距離系列横圧最大値データにおいて所定のカーブ閾値Ｓを超えている区間をカーブ区間１５１として認識する。このようなカーブ区間に関する情報は、解析部５３（詳しくは後述）において用いられる。ここで、カーブ閾値Ｓとしては、予め定められた固定値Ｋと、直前の直線区間１５０において取得されたドリフト量Ｅとを加算した値を用いることが好ましい。これにより、ドリフト量が変化する場合でもカーブ区間を好適に認識できる。
【００８３】
次に、距離系列横圧平均値データに基づいて、カーブ区間１５１よりも先の直線区間１５２を認識する。
【００８４】
そして、当該直線区間１５２に対応するドリフト量Ｆを距離系列横圧平均値データの横圧平均値から取得した後、図１３（ａ）に示すように、平滑化していない距離系列横圧最大値データにおける直線区間１５２に対応する横圧最大値からドリフト量Ｆを減算して当該直線区間１５２におけるドリフト補正をする。
【００８５】
つぎに、直線区間１５０と直線区間１５２とに挟まれるカーブ区間１５１を含む区間１５３においてドリフト補正をすべく、直線区間１５０に対応するドリフト量Ｅ及び直線区間１５２に対応するドリフト量Ｆから、区間１５３に対応する補間ドリフト量Ｇを、例えば、線形補間等により生成し、平滑化していない距離系列横圧最大値データの区間１５３に対応する横圧最大値から補間ドリフト量Ｇを減算して、図１３（ｂ）に示すように、区間１５３におけるドリフト補正を行う。
【００８６】
このような手順を順に続けることにより、平滑化された距離系列横圧最大値データからカーブ区間が好適に認識されると共に、平滑化されていない距離系列横圧最大値データのドリフト量の補正が好適になされる。
【００８７】
なお、従来は、連続的に取得される本実施形態のような時系列横圧データのドリフト補正は困難であったが、本実施形態の横圧ドリフト補正手段５１によれば、連続的に取得される時系列荷重データのドリフト処理が可能となる。
【００８８】
代表横圧値取得手段４３は、時系列横圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピーク値に基づいて、Ｑ／Ｐ値の取得に用いる代表横圧値Ｑｍと、当該代表横圧値Ｑｍに対応する時刻と、を取得する。
【００８９】
本実施形態のようなデータ処理システムにおいて、Ｑ／Ｐ値（脱線係数）を求める際には、図１４に示すように、時系列横圧データ（図中の実線）における横圧のピークを含む山状波形１９０において、横圧値Ｑとして、横圧のピーク値ではなく、代表横圧値Ｑｍ、すなわち、当該ピークにおいて所定の時間ｔ₁の間、維持された横圧値を用いることが多い。
【００９０】
そして、本実施形態における代表横圧値取得手段４３は、時系列横圧データを所定のローパスフィルタで処理してピークの鋭さを緩和させて緩和された時系列横圧データ（図中点線）を生成し、この緩和の際にローパスフィルタの特性を適切なものとすることにより、緩和されたピークの値を、緩和前の時系列データにおける代表横圧値Ｑｍにほぼ対応するようにさせる。これにより、この緩和された時系列横圧データのピークを取得することにより、代表横圧値Ｑｍを好適に取得することができる。
【００９１】
このようなローパスフィルタとしては、例えば、図１４に示すような、底辺の長さが２ｔ₁である三角波が周期Ｔ毎に現れるモデル波形に対してフィルタ処理を施した場合に、ピークの高さが元の三角波の約１／２になるようなフィルタを採用することができる。
【００９２】
具体的には、例えば、所定の時間間隔ｔ₁を１／２０ｓとすると、遮断周波数が５Ｈｚとなるようなフィルタを用いることが好ましく、図１５に示すような周波数特性を有するフィルタを用いることができる。
【００９３】
解析部５３は、図６に示すように、ドリフト補正された距離系列輪重データとカーブ区間のデータとから各カーブ区間毎に最大輪重値を求める最大輪重取得手段７１と、ドリフト補正された距離系列輪重データとカーブ区間のデータとから各カーブ区間毎に最小輪重値を求める動的最小輪重取得手段７３と、ドリフト補正された距離系列横圧最大値データとカーブ区間のデータとから各カーブ区間毎の最大横圧を求める最大横圧取得手段７５と、代表横圧値取得手段によって取得された代表横圧値Ｑｍ及びこの代表横圧値Ｑｍに対応する時刻とドリフト補正距離系列輪重データとから各々の代表横圧値Ｑｍ毎にＱ／Ｐ値を取得するＱ／Ｐ値取得手段７７と、静的最小輪重取得手段（静的最小荷重取得手段）７９とを備えている。
【００９４】
静的最小輪重取得手段７９は、ドリフト符号補正済みの距離系列輪重データから、図１６に示すように、所定区間以上連続する、輪重Ｐに関する情報の最小値Ｐｃを取得することにより静的最小輪重値を取得する。
【００９５】
本実施形態では、車輪が３回転に対応する距離以上、すなわち、データ７個分以上維持された輪重に関する情報の最小値Ｐｃを取得する。また、この静的最小輪重取得手段７９は、カーブ検出手段６３により認識されたカーブ区間毎に、当該区間内の最小値Ｐｃのうちの最も小さいものを静的最小輪重値として取得する。
【００９６】
具体的には、図１６（ａ）に示すように、カーブ区間２０５毎に、データ８個以上の区間であって、両端以外のデータが、両端のデータ値の各々よりも低くなるような区間２００，２１０等を抽出し、例えば、当該区間２００，２１０の両端の値の内の低い方の値２１５，２１７を最小値Ｐｃとして取得する。そして、このようにして、このカーブ区間２０５で得られた最小値Ｐｃのなかでの最小値を当該カーブ区間２０５における静的最小輪重値として取得する。
【００９７】
より一般的には、データｎ個分以上維持された輪重の最小値を求める際は、ｎ＋１個以上の輪重Ｐに関する情報からなる区間であって両端以外のデータが、両端のデータ値よりも低くなるような区間を抽出し、当該区間内のデータ値に基づいて静的最小輪重候補地を取得する。当該区間がｍ個のデータからなる区間である場合、当該区間のデータ値を値の大きい順から並べた場合、ｍ＝ｎ＋１なら２番目、ｍ＞ｎ＋１ならば３番目の値を静的最小輪重候補値として取得することができる。
【００９８】
なお、この方法では、谷状波形同士が所定時間ずれて合体したような波形データにおいても静的最小輪重を取得でき、例えば、図１６（ｂ）のような場合では、９個の輪重Ｐに関する情報からなる区間２１１が抽出され、これらの各輪重Ｐに関する情報の内上から３番目のデータ２１６が最小値Ｐｃとなる。このデータ値は、７個以上の区間維持されたものとなり、静的最小輪重値としての条件を満たす。
【００９９】
表示手段５５は、時系列輪重データ、時系列横圧データ、距離系列輪重データ、ドリフト補正距離系列輪重データ、距離系列横圧最大値データ、ドリフト補正距離系列横圧最大値データ、距離系列横圧平均値データ等の波形や、最大横圧値、最大輪重値、動的最小輪重値、静的最小輪重値、Ｑ／Ｐ値等のデータを画面上等に表示する。例えば、図１７に示すように、ドリフト補正された距離系列輪重データや距離系列横圧データのグラフ３００を表示すると共に、そのグラフ上に取得された輪重や横圧の最大値３０２や最小値３０１等を対応して表示するので、データ解析の妥当性のチェックができる。また、時系列輪重データ３１１のグラフと当該時系列輪重データから抽出した輪重値３１２や時系列横圧データ３１３やドリフト量等を重ね合わせたグラフ３１０を表示することにより、輪重値等の抽出や、ドリフト補正の妥当性を容易にチェックできる。さらに、取得したデータのテーブル３２０を表示することにより、同様に数値の妥当性を容易にチェックできる。
【０１００】
次にこのような、データ処理システムにおいて、図１８を参照して、処理がなされる方法について説明する。
【０１０１】
まず、鉄道車両１の走行により輪重検出部１０及び横圧検出部１５からの時系列データが、動ひずみ計３０，フィルタ３１、Ａ／Ｄ変換器３２を介して、格納手段３５に格納される。
【０１０２】
そして、データ処理装置４０においては、まず、ステップ３０１において格納手段３５から時系列輪重データ及び時系列横圧データを取得する。続いて、ステップ３０３において、時系列輪重データから輪重Ｐに関する情報を抽出して距離系列輪重データを生成し、さらに、当該輪重Ｐに関する情報が抽出された時刻に対応して時系列横圧データから横圧Ｑに関する情報に関する平均値や最大値等を抽出し、距離系列横圧データを生成する。
【０１０３】
次に、ステップ３０５において、距離系列輪重データ及び距離系列横圧データの各々についてドリフト補正を行う。このとき、横圧に関するドリフト量を取得する際に、カーブ区間が認識される。
【０１０４】
次に、ステップ３０７において、このようにしてドリフト補正された距離系列輪重データ及び距離系列横圧データに基づいて、各カーブ区間における種々の解析を行う。
【０１０５】
次に、ステップ３０９において、得られた種々の解析結果や、時系列データや、距離系列データ等をグラフや数表等の形式で画面に出力する。
【０１０６】
そして、ステップ３１１において、ユーザがカーブ区間の修正を求める際は、ステップ３１３に進んで、カーブ区間の修正を行い、修正されたカーブ区間に基づいて、ステップ３０７に戻って再び解析を行う。一方、カーブ区間の修正が必要ない場合は、ステップ３１５に進んで、必要に応じて解析結果や時系列データや距離系列データ等を印刷したりファイル出力等を行う。
【０１０７】
なお、本発明に係るデータ処理装置は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形態様をとることが可能である。
【０１０８】
例えば、上記実施形態では、輪重抽出手段４５は、輪重を所定の周期で含む時系列輪重データから、輪重に関する情報を抽出しているが、横圧等の他の荷重を所定の周期で含む時系列荷重データが取得される際は、当該時系列荷重データに含まれる荷重に関する情報を抽出してもよい。
【０１０９】
【発明の効果】
上述したように、本発明のデータ解析装置及び方法によれば、時系列荷重データから荷重に関する情報を抽出したのち、これらをその情報が含まれた順に配列してなる距離系列荷重データが生成される。このような距離系列荷重データにおいては、荷重に関する情報が抽出されているのでデータ量が小さくなり、後のデータ処理を行う場合の計算資源を節約できる。
【０１１０】
また、距離系列荷重データにおいては、抽出された荷重に関する情報が、時系列荷重データにおいて含まれた順に配列されている。時系列荷重データにおいて、荷重に関する情報は、車輪が所定量回転するのに要する時間毎のデータであるので、これを順に並べることにより車輪が所定量回転する毎の荷重に関する情報、すなわち、走行距離に対する荷重に関する情報である距離系列のデータとなり、この距離系列荷重データは車輪の回転速度、すなわち、鉄道車両の走行速度の要素を含まない。このため、距離系列荷重データに対して、鉄道車両の走行速度を考慮せずにデータ処理ができる。また、時系列荷重データから手動により荷重に関する情報を抽出し、解析するのに比べても、工数の減少や、精度の向上、エラーの減少が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係るデータ処理システムを示す概略構成図である。
【図２】図１中の車輪を示す拡大図であって、図２（ａ）は正面図であり、図２（ｂ）は断面図である。
【図３】図２中の歪みゲージにより構成されるブリッジ回路を示す図であり、図３（ａ）は輪重取得部のブリッジ回路を示す図、図３（ｂ）は横圧取得部のブリッジ回路を示す図である。
【図４】図１中のデータ処理装置で取得される時系列輪重データの一例を示すと共に、時系列輪重データから輪重に関する情報を抽出する方法を示す図であって、図４（ａ）は山状波形１３２の前に異常パルス１２６を含む場合、図４（ｂ）は山状波形１３２の後に異常パルス１２６を含む場合である。
【図５】図１中のデータ処理装置で取得される時系列横圧データの一例を示す図である。
【図６】図１中のデータ処理装置の概略構成図である。
【図７】距離系列輪重データを示すグラフであり、図７（ａ）は輪重抽出手段によって抽出された距離系列輪重データを示すグラフであり、図７（ｂ）は図７（ａ）の距離系列輪重データからドリフトを補正した後の距離系列輪重データを示すグラフであり、図７（ｃ）は、図７（ｂ）の距離系列輪重データにおけるマイナス符号を持つデータをプラス符号に変換した距離系列輪重データを示すグラフである。
【図８】距離系列輪重データからドリフト量を抽出するためのフィルタに関する図であり、図８（ａ）は周波数応答を示すグラフであり、図８（ｂ）はフィルタ係数h(l)を示す図である。
【図９】距離系列横圧平均値データに基づいて直線区間を判定する方法を説明する図である。
【図１０】距離系列横圧最大値データに基づいてカーブ区間を判定する方法を示す図である。
【図１１】カーブ区間を検出するために距離系列横圧データを平滑化するフィルタに関する図であり、図１１（ａ）は周波数応答を示すグラフであり、図１１（ｂ）はフィルタ係数を示す図である。
【図１２】図１２（ａ）、図１２（ｂ）は、距離系列横圧データに関するカーブ区間の検出及びドリフト補正の方法を説明する図である、
【図１３】図１３（ａ）、図１３（ｂ）は、距離系列横圧データに関するカーブ区間の検出及びドリフト補正の方法を説明する図である、
【図１４】時系列横圧データから、Ｑ／Ｐ値を求めるために用いる代表横圧値Ｑｍを求める方法について説明する図である。
【図１５】代表横圧値Ｑｍを取得する際に、時系列横圧データの鋭さを緩和するために用いるフィルタの周波数応答を示すグラフである。
【図１６】図１６（ａ）、図１６（ｂ）は、距離系列輪重データから、静的最小輪重値を求める方法を示す図である。
【図１７】表示手段に表示されるデータの一例を示す図である。
【図１８】データ処理装置における処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
１…鉄道車両、２０…車輪、４０…データ処理装置、４３…代表横圧値取得手段、４５…輪重抽出手段（荷重抽出手段）、４７…輪重ドリフト補正手段（荷重ドリフト補正手段）、４９…横圧抽出手段、５１…横圧ドリフト補正手段、６３…カーブ検出手段（カーブ認識手段）、６１…直線検出手段（直線区間認識手段）、７９…静的最小荷重取得手段（静的最小荷重取得手段）、１００…データ処理システム。

Claims (20)

1. 鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する情報を所定の周期で含む時系列荷重データを処理するデータ処理装置であって、前記所定の周期は前記鉄道車両の車輪が所定量回転するのに要する時間に対応し、
   前記時系列荷重データから前記荷重に関する情報を抽出し、前記荷重に関する情報を前記荷重に関する情報が前記時系列荷重データにおいて含まれた順に配列してなる距離系列荷重データを生成する荷重抽出手段を備え、
   前記荷重に関する情報は、前記時系列荷重データを、水平軸を時間とし垂直軸を前記時系列荷重データの大きさとなるように表した場合に、前記時系列荷重データにおいて山状波形のピーク値又は谷状波形の谷底値として含まれ、また、前記山状波形と前記谷状波形とは前記時系列荷重データに交互に含まれ、
   前記荷重抽出手段は、前記時系列荷重データが所定の上限閾値を上回ってから所定の下限閾値を下回るまでの第一区間における前記時系列荷重データの最大値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出し、さらに、前記時系列荷重データが前記下限閾値を下回ってから前記上限閾値を上回るまでの第二区間における前記時系列荷重データの最小値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出し、
   前記荷重抽出手段は、前記第一区間で前記最大値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出する際に、
   前記最大値が含まれた時刻ｔ _ｅ と、前記第一区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｄ と、の差ｄＴ、及び、
   前記第一区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｄ と、前記第一区間よりも２つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｃ と、の差ｄＴ _０ 、を用いた判断式である（２ ^0.5 −１）≦（ｄＴ／ｄＴ ₀ ）≦（１＋２ ^0.5 ）に基づいて前記抽出の妥当性を判断し、
   さらに、前記第二区間で前記最小値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出する際に、前記最小値が含まれた時刻ｔ _ｄ と、前記第二区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｃ と、の差ｄＴと、及び、
   前記第二区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｃ と、前記第一区間よりも２つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｂ と、の差ｄＴ _０ 、を用いた判断式である（２ ^0.5 −１）≦（ｄＴ／ｄＴ ₀ ）≦（１＋２ ^0.5 ）に基づいて前記抽出の妥当性を判断することを特徴とするデータ処理装置。
2. 前記距離系列荷重データをローパスフィルタで処理してドリフト量を抽出し、前記ドリフト量に基づいて前記距離系列荷重データのドリフト補正を行う荷重ドリフト補正手段を備えることを特徴とする、請求項１記載のデータ処理装置。
3. 前記荷重ドリフト補正手段は、前記抽出されたドリフト量に生ずる位相遅れを補正して前記距離系列荷重データのドリフト補正を行うことを特徴とする、請求項２に記載のデータ処理装置。
4. 前記距離系列荷重データから、前記荷重に関する情報を所定の個数以上含む区間であって、前記区間の両端以外の前記荷重に関する情報が前記区間の両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽出すると共に、当該区間における荷重に関する情報に基づいて静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得手段を備えることを特徴とする、請求項１〜３の何れか一項に記載のデータ処理装置。
5. 前記荷重は輪重であり、前記データ処理装置は、さらに、前記鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報の時系列的なデータである時系列横圧データを取得し、
   前記荷重抽出手段は、前記時系列荷重データから前記輪重に関する情報を抽出する際に、前記輪重に関する情報が含まれた各々の時刻に関する情報を取得し、
   前記荷重抽出手段で抽出された前記輪重に関する情報に各々対応して、前記時系列横圧データのうち前記各々の輪重に関する情報が含まれた時刻と、それぞれ一つ前の輪重に関する情報が含まれた時刻との間の所定の時間における前記横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情報を生成すると共に、前記輪重対応横圧情報を対応する時刻の順に配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽出手段を備えることを特徴とする、請求項１〜４の何れか一項に記載のデータ処理装置。
6. 前記輪重対応横圧情報として、前記所定の時間における横圧に関する情報の最大値及び前記所定の時間における横圧に関する情報の平均値を生成することを特徴とする、請求項５に記載のデータ処理装置。
7. 前記距離系列横圧データから、輪重対応横圧情報の内の最大値と最小値との差が直線判定幅閾値より小さくなり、かつ、輪重対応横圧情報の平均変化率が直線判定変化率閾値よりも小さい区間を抽出する直線区間認識手段を備えることを特徴とする、請求項５又は６に記載のデータ処理装置。
8. 前記直線区間認識手段によって抽出された区間における輪重対応横圧情報に基づいて、前記距離系列横圧データのドリフト補正をする横圧ドリフト補正手段を備えることを特徴とする、請求項７に記載のデータ処理装置。
9. 前記距離系列横圧データから、前記輪重対応横圧情報がカーブ閾値を超えている区間を抽出するカーブ認識手段を備えることを特徴とする、請求項５〜８の何れか一項に記載のデータ処理装置。
10. 前記時系列横圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピーク値を取得する代表横圧値取得手段を備えることを特徴とする、請求項５〜９の何れか一項に記載のデータ処理装置。
11. 鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する情報を所定の周期で含む時系列荷重データを処理するデータ処理方法であって、前記所定の周期は前記鉄道車両の車輪が所定量回転するのに要する時間に対応し、
    前記時系列荷重データから前記荷重に関する情報を抽出し、前記荷重に関する情報を前記荷重に関する情報が前記時系列荷重データにおいて含まれた順に配列してなる距離系列荷重データを生成する荷重抽出ステップを含み、
    前記荷重に関する情報は、前記時系列荷重データを、水平軸を時間とし垂直軸を前記時系列荷重データの大きさとなるように表した場合に、前記時系列荷重データにおいて山状波形のピーク値又は谷状波形の谷底値として含まれ、また、前記山状波形と前記谷状波形とは前記時系列荷重データに交互に含まれ、
    前記荷重抽出ステップは、前記時系列荷重データが所定の上限閾値を上回ってから所定の下限閾値を下回るまでの第一区間における前記時系列荷重データの最大値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出し、さらに、前記時系列荷重データが前記下限閾値を下回ってから前記上限閾値を上回るまでの第二区間における前記時系列荷重データの最小値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出し、
    前記荷重抽出ステップは、前記第一区間で前記最大値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出する際に、
    前記最大値が含まれた時刻ｔ _ｅ と、前記第一区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｄ と、の差ｄＴと、前記第一区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｄ と、前記第一区間よりも２つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｃ と、の差ｄＴ _０ とを用いた式（２ ^0.5 −１ ）≦（ｄＴ／ｄＴ ₀ ）≦（１＋２ ^0.5 ）に基づいて前記抽出の妥当性を判断し、
    さらに、前記第二区間で前記最小値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出する際に、前記最小値が含まれた時刻ｔ _ｄ と、前記第二区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｃ と、の差ｄＴと、前記第二区間よりも１つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｃ と、前記第一区間よりも２つ前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻ｔ _ｂ と、の差ｄＴ _０ とを用いた式（２ ^0.5 −１）≦（ｄＴ／ｄＴ ₀ ）≦（１＋２ ^0.5 ）に基づいて前記抽出の妥当性を判断することを特徴とするデータ処理方法。
12. 前記距離系列荷重データをローパスフィルタで処理してドリフト量を抽出し、前記ドリフト量に基づいて前記距離系列荷重データのドリフト補正を行う荷重ドリフト補正ステップを含むことを特徴とする、請求項１１に記載のデータ処理方法。
13. 前記荷重ドリフト補正ステップは、前記抽出されたドリフト量に生ずる位相遅れを補正して前記距離系列荷重データのドリフト補正を行うことを特徴とする、請求項１２に記載のデータ処理方法。
14. 前記距離系列荷重データから、前記荷重に関する情報を所定の個数以上含む区間であって、前記区間の両端以外の前記荷重に関する情報が前記区間の両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽出すると共に、当該区間における荷重に関する情報に基づいて静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得ステップを含むことを特徴とする、請求項１１〜１３の何れか一項に記載のデータ処理方法。
15. 前記荷重は輪重であり、
    前記鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報の時系列的なデータである時系列横圧データを取得する時系列横圧データ取得ステップを含み、
    前記荷重抽出ステップは、前記時系列荷重データから前記輪重に関する情報を抽出する際に、前記輪重に関する情報が含まれた各々の時刻に関する情報を取得し、
    前記荷重抽出ステップで抽出された前記輪重に関する情報に各々対応して、前記時系列横圧データのうち前記各々の輪重に関する情報が含まれた時刻と、それぞれ一つ前の輪重に関する情報が含まれた時刻との間の所定の時間における前記横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情報を生成すると共に、前記輪重対応横圧情報を対応する時刻の順に配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽出ステップを含むことを特徴とする、請求項１１〜１４の何れか一項に記載のデータ処理方法。
16. 前記輪重対応横圧情報として、前記所定の時間における横圧に関する情報の最大値及び前記所定の時間における横圧に関する情報の平均値を生成することを特徴とする、請求項１５に記載のデータ処理方法。
17. 前記距離系列横圧データから、輪重対応横圧情報の内の最大値と最小値との差が直線判定幅閾値より小さくなり、かつ、輪重対応横圧情報の平均変化率が直線判定変化率閾値よりも小さい区間を抽出する直線区間認識ステップを含むことを特徴とする、請求項１５又は１６に記載のデータ処理方法。
18. 前記直線区間認識ステップによって抽出された区間における輪重対応横圧情報に基づいて、前記距離系列横圧データのドリフト補正をする横圧ドリフト補正ステップを含むことを特徴とする、請求項１７に記載のデータ処理方法。
19. 前記距離系列横圧データから、前記輪重対応横圧情報がカーブ閾値を超えている区間を抽出するカーブ認識ステップを含むことを特徴とする、請求項１５〜１８の何れか一項に記載のデータ処理方法。
20. 前記時系列横圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピーク値を取得する代表横圧値取得ステップを含むことを特徴とする、請求項１５〜１９の何れか一項に記載のデータ処理方法。

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