JP4319101B2 - 移動体異常検知システム - Google Patents

Description

本発明は、鉄道車両などの移動体に適用して好適な移動体異常検知システムに関し、特に、移動体に振動などの測定装置を備えて、異常を検知する異常検知技術に関する。

従来、鉄道車両などの地上を走行する移動体に設置した測定装置を用いて、移動体と地上設備の異常検知を行う技術としては、例えば、列車に複数の測定装置を設置して得られたデータから解析を行うものがある。ここでは、時系列で測定したデータを距離系列に変換した後、これらのデータを所定の起点からのデータに揃え、距離系列でデータの平均をとり、複数の列車による測定の結果、異常データが集中する地点があれば、その地点の地上設備に異常があると判断し、特定の車両で周期的に発生する異常があれば、その車両に異常があると判断することができる。こうして、移動体に設置した測定装置のみで車両と地上設備の両方の異常を検知することが可能となる。

特許文献１には、鉄道車両に搭載した測定装置によるデータを解析することで、車両と地上設備の異常をそれぞれ分離することについての記載がある。

あるいは、列車の乗り心地評価と異常動揺を検知することで、地上設備である軌道の状態を判断するものもある。この技術では、１走行区間の乗り心地及び異常振動をデータベースとして記録し、履歴を管理しておき、以後に同じ１走行区間を走行する際、乗り心地評価と異常動揺を比較演算する。この時、ある地点で乗り心地評価が低下した車両、もしくは異常動揺が増大または発生している車両があれば、軌道状態の悪化点を検知する。同地点で複数の同等車両が異常動揺を検知していれば、軌道状態の悪化と判断する。あるいは、同車両が同一区間で複数回異常動揺を検知したならば緩衝器の劣化と判断する。こうして、地上設備と車両の悪化、劣化、異常発生等を検知することが可能となる。

特許文献２には、乗り心地評価と異常動揺を検知することで、車両と地上設備の異常をそれぞれ分離することについての記載がある。
特開平７−２３５０２号公報（図１） 特開平８−１５０９８号公報（図１）

移動体の軽微でない故障による異常振動は、位置に関係なく、周期的に発生するものもある。例えば、重大な故障の予兆となる装置の劣化や軽微な故障による異常振動は、周期的には発生せず、地上設備の異常と高い相関をもって表われる傾向にある。移動体に劣化や軽微な故障がある状態で、地上設備に異常がない区間を走行しても、異常振動は表われない。しかし、地上設備に異常がある区間を走行し、移動体が通常とは異なる動きをしたときにのみ、移動体の劣化や軽微な故障を原因とする異常振動が表われることがある。つまり、移動体の異常の中には地上設備に異常がある場所でのみ顕在化するものがある。

複数回の測定の結果、得られた異常データを距離系列で管理する。ここで、特定の場所で集中して異常を検知した場合には地上側に異常があると判断し、特定の移動体でのみ異常を検知した場合には移動体側に異常があると判断すると、地上設備に異常がある場所でのみ発生する移動体の異常は全て地上設備の異常と判断されてしまう。そのため、移動体の異常として検知できないという問題がある。しかし、逆に地上設備に異常がある場合検知される異常も全て移動体の異常と判断したのでは、異常がない移動体まで異常があると判断されてしまう問題があった。

本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、地上設備に異常がある場所でのみ検知可能な移動体の異常を、地上設備の異常と分離して検知できるようにすることを目的とする。

本発明は、同一の軌道を移動し、互いに連結される複数の移動体に搭載された、移動体の状態を測定する状態測定手段と、移動体に搭載された移動体の速度を測定する速度測定手段と、状態測定手段で測定された複数の測定データと、速度測定手段で測定された速度データを収集し、測定データが入力した時刻を測定データの時刻として記録し、速度データから得られる速度を積算することによって算出する移動体の地上位置及び時刻が記録された複数の測定データに基づいて、同じ時刻で測定された測定データが同じ地上位置で測定されたように複数の測定データを補正する異常検知手段と、異常検知手段で収集した複数の測定データと速度データを解析して、複数の測定データを位置に関係なく平均することで得られる定常成分と、複数の測定データと定常成分との差分を同じ測定位置で平均することで得られる特定の位置で複数の測定データに共通して検知される地上成分と、複数の測定データから定常成分と地上成分を差し引いた残りの成分を特定の測定手段でのみ検知される移動体成分に分離するデータ分離手段とを備える。

本発明によれば、測定装置で測定されるデータを位置に関係なく平均することで得られる定常成分と、地上設備に起因する、複数の測定データと定常成分との差分を同じ測定位置で平均することで得られる特定の位置で複数の測定データに共通して検知される地上成分と、移動体に起因する移動体成分に分離することで、特定の位置でしか検知できない移動体の異常を、その位置で検知される地上設備の異常と分離して検知することができ、高い精度で地上設備と移動体の異常を検知することが可能となる。

また、測定データを周波数成分に分解することで、定常成分と、地上成分と、移動体成分に分離し、特定の位置でしか検知できない移動体の異常を、その位置で検知される地上設備の異常と分離して検知することができ、高い精度で地上設備と移動体の異常を検知することが可能となる。

また、測定データを時系列データから位置系列データに変換する際に、測定装置の設置場所に関わらず、同じ地上位置でのデータとなるよう位置補正することで、データ分離が簡単になる効果がある。

さらに、状態測定手段を複数設けた場合に、測定データから異常検知装置までの伝送遅延時間分だけ、位置補正を行うことで、異常が発生した位置を求める精度が高まるという効果がある。

あるいは、測定データを時系列データのまま、時刻を補正し、同じ時刻のデータが同じ地上位置でのデータとなるようにすることで、時系列データから位置系列データへの変換を行わず、処理を簡略化するという効果がある。

さらに、状態測定手段を複数設けた場合に、時系列データのまま、測定データから異常検知装置までの伝送遅延時間分だけ、時刻補正を行うことで、異常が発生した位置を求める精度が高まるという効果がある。

また、特定の地上設備上を通過するときに、それぞれの測定装置で測定される特定のパターンを事前に記録したパターンと照合することにより、各測定装置から異常検知装置までの伝送遅延時間の差を簡単に求めることができるという効果がある。

以下、本発明の第１の実施の形態を、図１〜図５を参照して説明する。

図１は、本実施の形態による列車１０１の構成例を示した図である。本例の列車１０１は、複数の車両１０２ａ〜１０２ｃを連結器１０９で連結して構成され、軌道上を移動可能である。

それぞれの車両１０２ａ〜１０２ｃには、車両の各種状態を測定する測定装置１０３ａ〜１０３ｃが、１つ以上の車両に少なくとも１つ以上取り付けてある。本例では、それぞれの車両１０２ａ〜１０２ｃに一つずつ個別に測定装置１０３ａ〜１０３ｃを取り付けてある。本例の測定装置１０３ａ〜１０３ｃは、移動体の測定データとして移動体の振動を入力した場合を想定して説明するが、例えば、音波等を測定データとして入力してもよい。例えば、振動を測定する場合には加速度センサ、音を測定する場合にはマイクを設置するというように、測定する目的に応じて選択すればよい。また、測定装置１０３ａ〜１０３ｃの設置位置は、車軸、台車、車体床下、パンタグラフ等、列車１０１上の様々な位置が考えられるが、異常検知の目的に応じて選択すればよい。

ここで、測定装置１０３ａ〜１０３ｃの測定データを収集し、解析する異常検知装置１０４が、車両１０２ａに設置してある。この異常検知装置１０４の設置位置は、他の車両１０２ｂ，１０２ｃのいずれかに設置してもよい。

さらに、列車１０１の速度を測定する速度計１０５が、車両１０２ａに設置してある。この速度計１０５の設置位置は、他の車両１０２ｂ，１０２ｃのいずれかに設置してもよい。

それぞれの測定装置１０３ａ〜１０３ｃと異常検知装置１０４は、それぞれの測定データを送信する伝送手段１０８で接続してある。また、速度計１０５と異常検知装置１０４も伝送手段１０８で接続してある。

次に、異常検知装置１０４の構成を図２を参照して説明する。異常検知装置１０４は、速度計１０５からの速度データ、測定装置１０３ａ〜１０３ｃからの測定データを収集し、解析する機能を有する。速度計１０５が、列車位置の計算を行う列車位置算出手段２０４に接続してあり、測定装置１０３ａ〜１０３ｃが、各測定装置から測定データを受信する測定データ入力手段２０１に接続してある。なお、それぞれの接続は伝送手段１０８を用いている。

測定データ入力手段２０１と列車位置算出手段２０４は、それぞれ測定データを格納する測定データ記憶媒体２０２にデータを供給して記憶させる構成としてある。また、測定データ記憶媒体２０２に記憶された測定データを、周波数解析手段２０３に供給して周波数を解析するようにしてある。また、位置情報を計算する位置情報変換手段２０６を備えて、測定データ記憶媒体２０２に記憶されたデータと、周波数解析手段２０３で周波数解析された結果と、伝送遅延情報を記録してある遅延情報記憶媒体２０５の記憶データとが供給される構成としてある。また、解析されたデータを成分分離するデータ分離手段２０７に対しては、位置情報変換手段２０６で計算された位置データと、遅延情報記憶媒体２０５に記憶された伝送遅延情報が供給される。そして、データ分離手段２０７で分離されたデータから異常を検知する異常検知手段２０８が接続してある。

なお、測定装置１０３ａ〜１０３ｃから得られる測定データと、速度計１０５からの速度データを比較的長い間記録として残す場合には、測定データ記憶媒体２０２は、ハードディスク等の比較的大容量である記憶媒体で構成し、異常検知に使用した後すぐに廃棄する場合には、フラッシュメモリ等の比較的小容量である記憶媒体で構成すればよい。

次に本例の移動体異常検知システムにおける動作を説明する。

まず、列車１０１上で測定データ及び速度データを収集する動作について説明する。ある軌道上を列車１０１が走行しているとする。測定装置１０３ａ〜１０３ｃはそれぞれ設置されている車両１０２ａ〜１０２ｃの状態を測定しており、測定データを伝送手段１０８で伝送する。同様に、速度計１０５は車両１０２ａの速度を測定しており、速度データを伝送手段１０８で伝送する。異常検知装置１０４は、伝送手段１０８を介して、測定装置１０３ａ〜１０３ｃから測定データを収集し、速度計１０５から速度データを収集する。

測定装置１０３ａ〜１０３ｃから異常検知装置１０４に送信された測定データは、異常検知装置１０４内の測定データ入力手段２０１で受信される。また、速度計１０５から送信された速度データは、異常検知装置１０４内の列車位置算出手段２０４で受信される。

測定データと速度データを入力した異常検知装置１０４は、それぞれの測定データについて、測定装置１０３の設置位置、移動体の速度、測定データの伝送手段１０８における伝送遅延を考慮して、同じ位置でのデータとなるように補正する。この補正されたデータを、位置や時刻に関係なく定常的に出力される定常成分と、地上設備の異常が要因となる地上成分と、移動体の異常が要因となる移動体成分の３つの成分に分離する。この分離したデータを用いて、地上設備と移動体の異常検知を行うこととなる。

ここで、図３を参照して異常検知装置１０４に入力された測定データを各成分に分解するまでのデータ処理の流れを示す。

ここで、測定データ入力手段２０１は、測定装置１０３ａ〜１０３ｃより、伝送手段１０８を介して、それぞれの測定データを受信し、受信時刻とともに測定データ記憶媒体２０２に記憶する。

また、列車位置算出手段２０４は、速度計１０５より速度データを受信し、速度を積算することで、列車先頭位置を算出し、時刻とともに測定データ記憶媒体２０２に記憶する。列車先頭位置の算出は従来からある技術であり、従来技術をそのまま用いればよい。

周波数解析手段２０３は、測定データ記憶媒体２０２を参照することで、異常検知の対象とするデータを取り出す。対象とするデータは測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定された測定データにより構成され、現在時刻から数秒前までのデータや、予め定めた閾値以上の出力の前後数秒間というように、異常検知の対象の特徴や、測定データ記憶媒体２０２の容量等に応じて適切に選択すればよい。周波数解析手段２０３は選択したデータを周波数解析し、時系列の周波数成分に展開する。時系列の周波数成分への展開にはウェーブレット変換や短時間フーリエ変換等を用いればよい。

次に、測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定した振動データを、異常検知装置１０４で解析する処理を説明する。図３（ａ）は、測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定した振動データを縦軸として時系列で示した入力測定データを示す。図３（ｂ）は、入力測定データを周波数解析して周波数を縦軸として時系列で示した周波数成分の時系列データを示す。図３（ｃ）は、周波数成分の時系列データを位置系列に変換して周波数を縦軸として位置系列で示した周波数成分の位置系列データを示す。図３（ｄ）は、周波数成分の位置系列データのうち測定装置１０３ａの周波数成分を分離して周波数を縦軸として位置系列で示した測定装置１０３ａにおける各成分の位置系列データを示す。そして、図３（ａ）の入力測定データと、図３（ｂ）の周波数成分の時系列データと、図３（ｃ）の周波数成分の位置系列データについては、左から順番に測定装置１０３ａ〜１０３ｃから得られたデータを示してある。なお、図３（ｄ）では、測定装置１０３ａから得られたデータを元に、測定装置１０３ａにおける各成分の位置系列データを作成した例としてあるが、周波数成分の分離による処理は１０３ｂ，１０３ｃのいずれで行っても構わない。

ここで、図３(ｂ)の周波数成分の時系列データ及び図３（ｃ）の周波数成分の位置系列データ及び図３（ｄ）測定装置１０３ａにおける各成分の位置系列データにおいて、強い周波数成分であることを示す周波数成分１０ｌ，１０ｍ，１０ｎが示してある。そして、図３（ｃ）の周波数成分の位置系列データは、図３（ｂ）の周波数成分の時系列データを開始位置を同じ位置に変換してある。図３（ｄ）の各成分の位置系列データは、測定装置１０３ａの図３（ｃ）の周波数成分の位置系列データを、位置に関係なく検知される定常成分と、特定の位置で複数の測定データに共通して検知される地上成分と、特定の測定装置でのみ検知される移動体成分に分離したものである。このことから移動体成分が周波数成分１０ｌであり、地上成分が周波数成分１０ｎであり、定常成分が周波数成分１０ｍであることが分かる。

位置情報変換手段２０６は測定データ記憶媒体２０２に記憶されている列車先頭位置を参照して、周波数解析手段２０３で算出した複数の測定データの時系列の周波数成分(図３の(ｂ)周波数成分の時系列データ)を、位置系列の周波数成分(図３の(ｃ)周波数成分の位置系列データ)に変換する。時系列のデータを位置系列に変換するためには、各時刻における列車先頭位置と、測定装置１０３ａ〜１０３ｃから異常検知装置１０４までの伝送遅延時間が分かればよい。

測定データの時刻は、測定データ入力手段２０１で付加しているため、各測定データが測定装置１０３ａ〜１０３ｃで実際に測定された時刻は伝送遅延時間分差し引いた時刻となる。差し引いた時刻における列車先頭位置を参照し、列車先頭位置に、測定装置１０３ａ〜１０３ｃの列車先頭位置からの距離を加えることで、全ての図３（ｃ）の周波数成分の位置系列データについて、それぞれの測定データが測定された実際の位置を求めることができる。こうして、各時刻のデータについて、該当する位置をそれぞれ算出することにより、時系列のデータを位置系列のデータに変換することができる。伝送遅延時間については、予め測定しておくことも可能であるし、本例の移動体異常検知システムで測定することも可能である。測定処理については後述する。また、測定装置１０３ａ〜１０３ｃに、各測定装置間の時刻を同期する機能を設けて、測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定データの時刻を記録して異常検知装置１０４へ送信するようにすれば、伝送遅延時間は考慮する必要がなくなる。測定装置間の時刻の同期については、無線で標準時刻電波を受信する等の従来からある技術を用いればよい。

ここで、データ分離手段２０７は、位置情報変換手段２０６で作成した、位置系列の周波数成分(図３(ｃ)の周波数成分の位置系列データ)を、平常時の出力である定常成分と、地上設備の異常が要因である地上成分、移動体の異常が要因である移動体成分の３つの成分(図３(ｄ)の測定装置１０３ａにおける各成分の位置系列データ)に分離することができる。

まず、定常成分を得るために、(ｃ)周波数成分の位置系列データを位置に関係なく一定時間の範囲で平均する。位置に関係なく平均することにより、特定の位置でしか検出されない周波数成分の影響は小さくなり、位置に関係なく検知される定常的な成分である周波数成分１０ｍのみが残ることになる。

さらに、地上成分を得るために、得られた定常成分と各位置系列の周波数成分データの差分をとり、差分を各位置で平均する。各位置で平均をとることにより、特定の測定装置でのみ検出される周波数成分は、その影響は小さくなり、特定の位置で各測定装置に共通して検知される成分のみが残り、その成分が地上設備の異常が要因である地上成分である周波数成分１０ｎとみなすことができる。

そして、移動体成分を得るために、各位置系列の周波数成分データと定常成分および地上成分との差分をとる。得られた差分は定常的でなく、地上設備の異常が原因とも考えられない成分であることから、移動体の異常が要因である移動体成分である周波数成分１０ｌとみなすことができる。

図２の異常検知手段２０８は、データ分解手段２０７によって分解された周波数成分のうち、地上成分と移動体成分を用いて、異常検知を行う。異常の有無の検知のみであれば、地上成分と移動体成分について、それぞれ閾値を設定し、閾値以上の成分があれば、それぞれ、地上設備の異常有り、移動体の異常有りと判定すればよい。発生した異常の種類まで検知する場合には、予め各異常における各成分のパターンを用意し、それと比較する等、従来からある技術を用いればよい。

また、位置情報変換手段２０６で用いている伝送遅延時間については、前述の通り、予め測定しておくことも可能であるし、本例の移動体異常検知システムで測定することも可能である。

ここで、本例の移動体異常検知システムで伝送遅延時間を測定する場合について、図４を参照して説明する。

まず、転てつ器４０１のある軌道を移動する移動体と、転てつ器４０１を通過することで検知される振動の状態について説明する。図４（ａ）は、軌道を切り替えられる転てつ器４０１がある軌道を移動中の列車１０１を示してある。

そして、車両１０２ａ〜１０２ｃにそれぞれ搭載した測定装置１０３ａ〜１０３ｃの測定データを時系列で作図した図を、測定装置１０３ａの測定データ（図４（ｂ））、測定装置１０３ｂの測定データ（図４（ｃ））、測定装置１０３ｃの測定データ（図４（ｄ））として示してある。これらの測定データは、それぞれ振動を縦軸とした時系列データとして示してあり、測定装置１０３ａが検知した転てつ器通過基準時刻に対して、測定装置１０３ｂ，１０３ｃが検知した転てつ器通過時刻までの時間を測定装置間距離の移動時間として示してある。また、転てつ器通過時刻から異常検知装置１０４までの伝送手段１０８による伝送時間を伝送遅延として示してある。

列車１０１が転てつ器４０１を通過したときには、測定装置１０３ａ〜１０３ｃにて、転てつ器４０１の通過による特徴的なパターンを検知することができる。この特徴的なパターンについては予め測定し、異常検知装置１０４に記憶しておく。異常検知装置１０４は、記憶しておいたパターンと測定データを照合することにより、先頭の測定装置１０３ａで転てつ器４０１通過を検知した時刻を算出し、図４の（ｂ）の測定装置１０３ａの測定データに示す転てつ器通過基準時刻とし、そのときの列車位置算出手段２０４で算出している列車先頭位置と先頭の測定装置１０３ａの設置位置から転てつ器４０１の位置を算出する。パターンの照合については相関をとる等、従来からある技術を用いればよい。

各時刻の列車位置算出手段２０４と各測定装置１０３ａ〜１０３ｃの設置位置から、各測定装置１０３ａ〜１０３ｃが転てつ器を通過した時刻を算出し、測定装置１０３ｂの測定データ（図４の（ｃ））及び測定装置１０３ｃの測定データ（図４の（ｄ））に示す転てつ器通過時刻とする。転てつ器通過基準時刻と各転てつ器通過時刻との差が、測定装置１０３ｂの測定データ（図４の（ｃ））及び測定装置１０３ｃの測定データ（図４の（ｄ））に示す測定装置間距離の移動時間となる。この転てつ器通過時刻と転てつ器通過時のパターンと一致する時刻との差が、測定装置１０３ａ〜１０３ｃが転てつ器を通過してから、異常検知装置１０４にデータが送信されるまでにかかった時間、つまり伝送遅延時間を示すことになる。本実施例では転てつ器の通過を例にあげたが、レール継目の通過等、測定装置１０３ａ〜１０３ｃで特徴的なパターンが検知できるものであれば何でもよく、実施の形態に合わせて適切に選択すればよい。

これまで説明したとおり、異常検知装置１０４で、測定データを位置系列の周波数成分に分解し、さらにその周波数成分を平常時の出力である定常成分と、地上設備の異常が原因である地上成分、移動体の異常が原因である移動体成分の３つの成分に分離することが可能となる。分離した成分を用いて異常検知を行うことにより、地上設備および移動体の異常検知をより正確に行うことができる。

図５は、本例の異常検知装置１０４における周波数解析手順を示す処理例のフローチャートである。以下に、図５の周波数解析手順の処理例のフローチャートを説明する。

まず、列車１０１の各車両１０２ａ〜１０２ｃにそれぞれ搭載した測定装置１０３ａ〜１０３ｃより受信した測定データを、受信時刻とともに測定データ記憶媒体２０２に保存する（ステップＳ１１）。次に、列車位置算出手段２０４で算出した列車先頭位置を時刻とともに測定データ記憶媒体２０２に保存する（ステップＳ１２）。

測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定されたそれぞれの測定データについて、ステップＳ１４からステップＳ１５の処理を測定装置数分だけ繰り返す（ステップＳ１３）。そして、測定データを時系列の周波数成分に分解する（ステップＳ１４）。

測定データ記憶媒体２０２に保存されている列車先頭位置と、測定データの伝送遅延時間を用いて、ステップＳ１４で算出した当該測定データの時系列の周波数成分を、位置系列の周波数成分に変換する（ステップＳ１５）。そして、ステップＳ１５で算出した位置系列の周波数成分を位置に関係なく平均して、位置に関係なく測定される定常成分を算出する（ステップＳ１６）。さらに、ステップＳ１５で算出した位置系列の周波数成分と、ステップＳ１６で算出した定常成分の差分をとり、差分を各位置で平均することにより、特定の位置で検知される地上成分を算出する（ステップＳ１７）。

測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定されたそれぞれの測定データについて、ステップＳ１９の処理を測定装置数分だけ繰り返す（ステップＳ１８）。その後、測定装置１０３ａ〜１０３ｃで測定されたそれぞれの測定データ毎に、ステップＳ１５で算出した位置系列の周波数成分とステップＳ１７で算出した定常成分およびステップＳ１８で算出した地上成分との差分をとり、移動体成分を算出する（ステップＳ１９）。

そして、ステップＳ１７で算出した地上成分を用いて、地上設備の異常検知を行い、ステップＳ１９で算出した、測定データごとの移動体成分を用いて、移動体の異常検知を行う（ステップＳ２０）。

このように本例の移動体異常検知システムによると、それぞれの移動体に設置した測定装置で測定されるデータを、時系列の周波数成分に分解できる。この周波数成分に分解したデータを位置系列に変換することで、地上設備に起因する成分と、移動体に起因する成分に分離できる。こうして、特定の位置でしか検知できない移動体の異常を、その位置で検知される地上設備の異常と分離して検知することができ、高い精度で地上設備と移動体の異常を検知することが可能となる。

また、転てつ器やレール継目等、地上設備に特徴のある地点を通過したときの測定データから転てつ器やレール継目が原因となる成分と、移動体の異常が原因となる成分を分離することも可能である。このため、地上設備に異常がない場合でも、転てつ器やレール継目等、地上設備に特徴のある地点を通過した時に、他の地点では検知できない移動体の異常が表われると、その移動体の異常を検知することができるような異常診断を行ってもよい。

こうして本例においては、特定の位置を走行したときにしか検知できない移動体の異常を、その位置で検知される地上設備の異常と分離して検知するという目的を、特別な情報を必要としない構成で実現したものである。

また、測定データを時系列データから位置系列データに変換する際に、測定装置の設置場所に関わらず、同じ位置でのデータとなるよう位置補正することでデータ分離を簡単にすることができる。

さらに、測定データから異常検知装置までの伝送遅延時間分だけ、位置補正を行うことで、異常が発生した位置を求める精度が高めることができる。

あるいは、測定データを時系列データのまま、時刻を補正し、同じ時刻のデータが同じ位置でのデータとなるようにすることで、時系列データから位置系列データへの変換を行わず、処理を簡略化することが可能となる。

また、時系列データのまま、測定データから異常検知装置までの伝送遅延時間分だけ、時刻補正を行うことで、異常が発生した位置を求める精度が高めることができる。

次に、本発明の第２の実施の形態を、図６を参照して説明する。図６において、既に第1の実施の形態で説明した図１及び図２に対応する部分には同一符号を付す。

本実施の形態の場合にも、上述した第１の実施の形態と同様に、振動などを検出する測定装置１０３ａ〜１０３ｃと、速度計１０５を列車１０１に設置してある。そして、それらの測定装置などで測定されたデータを異常検知装置１０４′に供給する構成としてある。

図６は、本実施の形態による異常検知装置１０４′の構成例を示した図である。異常検知装置１０４′は、速度計１０５からの速度データ、測定装置１０３ａ〜１０３ｃからの測定データを収集、解析する機能を有する。速度計１０５が、列車位置の計算を行う列車位置算出手段２０４に接続してあり、測定装置１０３ａ〜１０３ｃが、各測定装置から測定データを受信する測定データ入力手段２０１に接続してある。なお、それぞれの接続は伝送手段１０８を用いている。

測定データ入力手段２０１と列車位置算出手段２０４は、それぞれ測定データを格納する測定データ記憶媒体２０２データを供給する。また、測定データ記憶媒体２０２に記憶されたデータを、周波数を解析する周波数解析手段２０３に供給する。時刻同期を行う時刻同期手段６０１に対しては、そして、測定データ記憶媒体２０２、周波数解析手段２０３、信号の伝送遅延情報を記録してある遅延情報記憶媒体２０５から、時刻同期手段６０１にデータを供給し、時刻同期手段６０１で後述する同期処理を行う。時刻同期手段６０１で同期されたデータと、遅延情報記憶媒体２０５に記憶されたデータを、データ分離手段２０７に供給し、解析されたデータを成分分離する。そして、データ分離手段２０７で得られた分離データを異常検知手段２０８に供給して、異常を検知する処理を行う構成としてある。

次に、本例における動作を説明する。先に説明した第１の実施の形態においては、測定データを時系列の周波数成分に分解してから、位置系列の周波数成分に変換し、周波数成分を定常成分と、地上成分と、移動体成分に分離したが、本実施の形態においては、異なる処理で定常成分と、地上成分と、移動体成分に分離するようにしてある。即ち、時刻同期手段６０１では、先頭の測定装置１０３の測定データと、時刻で見て一致するように、周波数解析手段２０５で算出したすべての測定データの時系列の周波数成分の時刻を補正して、同期させる処理を行う。

次に、時刻同期手段６０１の動作を説明する。ここでは、既に第１の実施の形態で説明した図４に示すように、本例の列車１０１が転てつ器４０１を通過している状態であるとする。時刻同期手段６０１は測定データ記憶媒体２０２に記憶されている列車先頭位置と時刻を参照し、全ての測定装置１０３ａ〜１０３ｃについて、先頭の測定装置１０３ａが測定装置１０３ｂ，１０３ｃの位置を通過した時刻(図４（ｂ）の測定装置１０３ａの測定データにおける転てつ器通過基準時刻)を測定装置１０３ｂ，１０３ｃの位置と現在時刻から逆算する。転てつ器通過基準時刻は先頭の測定装置１０３ａが測定装置１０３ｂ，１０３ｃの位置にあった時刻であるから、先頭の測定装置１０３ａと測定装置１０３ｂ，１０３ｃの位置の差分だけ、列車先頭位置を列車進行方向から見て後ろ方向に移動し、移動した列車先頭位置となっている時刻を参照すればよい。

こうして算出した先頭の測定装置１０３ａが測定装置１０３ｂ，１０３ｃの位置を通過した時刻と、現在時刻との差分(図４（ｃ）の測定装置１０３ｂの測定データ及び図４（ｄ）の測定装置１０３ｃの測定データにおける測定装置間距離の移動時間)に、測定装置１０３ｂ，１０３ｃから異常検知装置１０４までの伝送遅延を加えた時間分、測定装置１０３ｂ，１０３ｃの測定データにおいて時系列による周波数成分の時刻を補正することより、先頭の測定装置１０３ａと測定装置１０３ｂ，１０３ｃの測定データを時刻で見て一致させることができる。

データ分離手段２０７については、第１の実施の形態において、周波数成分の位置ごとに平均を算出している部分を、時刻同期手段６０１で補正した後の時刻ごとに平均を算出するようにすれば、第１の実施の形態と同様に、定常成分と地上成分と移動体成分に分離することができる。

本実施の形態の場合には、上述した第１の実施の形態と同様に、転てつ器やレール継目等、地上設備に特徴のある地点を通過したときの測定データから転てつ器やレール継目が原因となる成分と、移動体の異常が原因となる成分を分離することも可能である。この場合、測定データを時系列の周波数成分に分解した後、位置情報に変換することなく、時系列の周波数成分を補正するのみで、周波数成分を、地上設備に起因する成分と、移動体に起因する成分に分離することができ、高い精度で地上設備と移動体の異常を検知することが可能となる。

そして、特定の地上設備上を通過するときに、それぞれの測定装置で測定される特定のパターンを事前に記録したパターンと照合することにより、各測定装置から異常検知装置までの伝送遅延時間の差を簡単に求めることが可能となる。

また、本例の処理を用いて、地上設備に異常がない場合でも、転てつ器やレール継目等、地上設備に特徴のある地点を通過した時に、他の地点では検知できない移動体の異常が表われると、その移動体の異常を検知することができるような異常診断を行ってもよい。

あるいは、測定データを時系列データのまま、時刻を補正し、同じ時刻のデータが同じ位置でのデータとなるようにすることで、時系列データから位置系列データへの変換を行わず、処理を簡略化することが可能となる。

また、時系列データのまま、測定データから異常検知装置までの伝送遅延時間分だけ、時刻補正を行うことで、異常が発生した位置を求める精度が高めることができる。

なお、上述した実施の形態では鉄道車両に適用した例について説明したが、他の軌道を移動する車両として、例えば、リニアモーターカーやモノレール等に適用してもよい。

また、上述した実施の形態では、移動体の測定データとして移動体の振動を想定して説明したが、例えば、音波等のその他の状態を測定データとして異常を検出することも可能である。

本発明の第１の実施の形態による列車の例の構成図である。 本発明の第１の実施の形態による異常検知装置の例を示した構成図である。 本発明の第１の実施の形態による異常検知装置のデータ変換の例を示した説明図である。 本発明の第１の実施の形態による各測定装置で検出した測定データのずれを示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態による異常検知装置の処理例のフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態による異常検知装置の例を示した構成図である。

符号の説明

１０ｌ〜１０ｎ…周波数成分、１０１…列車、１０２ａ〜１０２ｃ…車両、１０３ａ〜１０３ｃ…測定装置、１０４…異常検知装置、１０４′…異常検知装置、１０５…速度計、１０８…伝送手段、１０９…連結器、２０１…測定データ入力手段、２０２…測定データ記憶媒体、２０３…周波数解析手段、２０４…列車位置算出手段、２０５…遅延情報記憶媒体、２０６…位置情報変換手段、２０７…データ分離手段、２０８…異常検知手段、４０１…転てつ器、６０１…時刻同期手段

Claims (7)

1. 同一の軌道を移動し、互いに連結される複数の移動体に搭載されて前記移動体の状態を測定する状態測定手段と、
   前記移動体に搭載されて前記移動体の速度を測定する速度測定手段と、
   前記状態測定手段で測定された複数の測定データと前記速度測定手段で測定された速度データを収集し、前記測定データが入力した時刻を前記測定データの時刻として記録し、前記速度データから得られる速度を積算することによって算出する前記移動体の地上位置及び時刻が記録された前記複数の測定データに基づいて、同じ時刻で測定された前記測定データが同じ地上位置で測定されたように前記複数の測定データを補正する異常検知手段と、
   複数の前記測定データを前記移動体の地上位置に関係なく平均することで得られる定常成分と、複数の前記測定データと前記定常成分との差分を同じ測定位置で平均することで得られる特定の地上位置で検知される地上成分と、複数の前記測定データから前記定常成分と前記地上成分を差し引いた残りの成分を前記移動体に異常が生じたことによって特定の前記状態測定手段でのみ検知される移動体成分に分離するデータ分離手段とを備えることを特徴とする移動体異常検知システム。
2. 請求項１記載の移動体異常検知システムにおいて、
   前記測定データを周波数成分に分解する周波数解析手段を有し、前記データ分離手段において、時系列で記録される前記測定データを周波数成分に展開することによって、定常成分と地上成分と移動体成分に分離することを特徴とする移動体異常検知システム。
3. 請求項１記載の移動体異常検知システムにおいて、
   前記移動体は列車であり、前記速度測定手段で測定された列車速度から列車位置を算出する列車位置算出手段と、
   複数の前記状態測定手段で測定した時系列で記録される前記測定データを、各時刻における列車位置を用いて、位置系列のデータに変換し、さらに前記異常検知手段の設置位置に応じて、同じ地上位置でのデータとなるように位置補正する位置情報変換手段とを備えることを特徴とする移動体異常検知システム。
4. 請求項３記載の移動体異常検知システムにおいて、
   前記位置情報変換手段で、前記測定データの伝送遅延時間分の位置の補正を行うことを特徴とする移動体異常検知システム。
5. 請求項１記載の移動体異常検知システムにおいて、
   前記移動体は列車であり、前記状態測定手段は列車中の異なる複数箇所に配置してあり、移動体速度から移動体の位置を算出する移動体位置算出手段と、
   複数の各状態測定手段で測定した時系列で記録される前記測定データを、各時刻における列車位置と状態測定手段の設置位置を用いて、同じ時刻のデータが同じ地上位置でのデータとなるように時刻を補正する時刻同期手段とを備えることを特徴とする移動体異常検知システム。
6. 請求項５記載の移動体異常検知システムにおいて、
   前記時刻同期手段で、前記測定データの伝送遅延時間分の時刻の補正を行うことを特徴とする移動体異常検知システム。
7. 請求項１記載の移動体異常検知システムにおいて、
   前記異常検知手段を搭載した移動体が、特定の地上設備上を通過するときに、各前記状態測定手段で測定される前記測定データのパターンを予め作成して記憶しておき、前記測定データとパターンを照合し、各前記測定手段ごとにパターンと一致する時刻を算出し、前記状態測定手段間の時刻の差を算出することで、各前記状態測定手段ごとの前記測定データの伝送遅延時間の差を算出する伝送遅延時間算出手段とを備えることを特徴とする移動体異常検知システム。

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