JP5385779B2 - 車体傾斜車両の傾斜制御装置の製造方法、傾斜制御方法及び制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、車体傾斜車両の傾斜制御装置の製造方法、傾斜制御方法及び制御プログラムに関する。

鉄道車両が線路の曲線部を高速走行する際に、乗客の乗り心地を悪化させないように、車両本体である車体を曲線の内側に傾斜させる制御が行われている。このように車体を傾斜させる方式として制御付き振子方式や空気バネ式車体傾斜方式等が挙げられる。これらは、走行線路や走行速度に応じて車体の傾斜角を制御する方式のことであり、具体的には、所定時間経過後に走行すべき走行予定区間の線路の形状を予見して車体の傾斜角目標値を事前に決定し、当該決定した傾斜角目標値に合わせて車体の傾斜角を制御するものである。なお、車体傾斜制御が適用される鉄道車両において、台車に対して車体を傾斜させるアクチュエータとして、空気圧シリンダや、台車及び車体の間に介在して振動を緩和するための空気ばね等が用いられている。

ところで、上記のとおり車体の傾斜角目標値を決定するために、乗客の乗り心地評価を客観的に推定するための種々の評価指標が用いられている。例えば、特許文献１には、次式の評価関数Ｆ（φ（ｔ））に基づいて乗り心地の評価指標を推定し、当該推定した評価指標の値が所定の範囲内に含まれるように車体の傾斜角目標値を決定することが開示されている。

なお、ｙ_ｐ（ｔ）、ｙ_ｊ（ｔ）、θ_ｐ（ｔ）及びθ_ｊ（ｔ）は、それぞれ次の近似式により求められる。

なお、式（２）〜式（５）において、ｖは走行速度、Ｒ（ｔ）は線路の曲率半径、Ｃ（ｔ）は線路のカント、Ｇは軌間、φ（ｔ）は目標値、ｇは重力加速度を表している。

一方、特許文献２には、直線走行中の車体左右振動が体感上設定された乗り心地線図に適応するように左右加速度を制御し、乗り心地の向上を図った鉄道車両のアクティブ制御による振動抑制方法において、次式の評価関数Ｊが用いられている。

なお、上式の中の重みｈ_１，α，ω_ｎ１，ｈ_２，β，ω_ｎ２については、種々の制約条件が課せられている。

特開２００４−２９１８９８号公報 特開平５−３８９１１号公報

上記の特許文献１に開示されている式（１）の評価指標に基づいて車体の傾斜角目標値を決定すると、次のような問題が発生する。

第１に、式（１）に示された評価関数Ｆ（φ（ｔ））の変数には傾斜制御装置やアクチュエータ特性を含む車両ダイナミクス（動力学）が考慮されていないので、鉄道車両の走行時に当該評価関数に基づいて得られた目標値が用いられたとしても、必ずしも乗り心地を満足するような車体の傾斜角制御が実現できるとは限らない。特に、空気バネや空気圧シリンダ等の如く、応答が遅く、かつアクチュエータの操作部の変位量に比例した操作量の可変範囲に制限のあるアクチュエータが用いられた鉄道車両の場合、当該アクチュエータの遅い応答が傾斜角制御において支配的になるので、乗り心地が著しく悪化する可能性がある。

第２に、式（１）に示された評価関数に対して上記の操作量に関する制約条件が何ら規定されていないので、上記のアクチュエータにとって非現実的な目標値が決定される可能性がある。特に、空気バネや空気圧シリンダ等の如く、応答が遅く、かつアクチュエータの操作部の変位量に比例した操作量の可変範囲に制限を有したアクチュエータが用いられた鉄道車両の場合、当該アクチュエータの能力を超える目標値が決定された場合（例えば、空気バネに対して当該空気バネの能力を超える空気量を消費した場合）、安全性確保のために鉄道車両を徐行させる等の処置をとる必要があり、問題となる。

一方、上記の特許文献２に開示されている式（６）の評価関数を用いて車体の傾斜角の目標値を決定すると、操作量に対する制約を考慮することはできるが、走行速度や線路形状に応じて式（６）中の重みｈ_１，α，ω_ｎ１，ｈ_２，β，ω_ｎ２を適宜調整する必要が生じるので、最良な解を得るための設計が困難であるという問題がある。

そこで、本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的は、車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、の両方を考慮に入れた車体の傾斜角目標値を決定することである。

上記課題を解決するための本発明の傾斜制御装置の製造方法は、台車と、当該台車上に設けられた車体と、当該台車と当該車体との間に設けられ、かつ当該車体を当該台車に対して傾斜させるアクチュエータを備えた車体傾斜機構と、当該車体の傾斜角を検出するセンサとを備える車体傾斜車両の傾斜制御装置の製造方法であって、前記車体の傾斜角を設計変数とし、かつ前記車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標又は前記アクチュエータの出力を決める操作量のうち一方を制約条件にするとともに他方を評価関数とし、当該制約条件を満たす当該設計変数の解空間の中から当該評価関数に従った最適解を探索する制約条件付き最適化問題を予め定式化しておき、所定のアルゴリズムにより前記制約条件付き最適化問題を解くことで得られた前記評価関数に従った最適解を傾斜角目標値として決定するステップと、記憶部と演算部とを備えた傾斜制御装置の当該記憶部に、前記決定した傾斜角目標値を前記車体傾斜車両の走行予定線路情報と関連付けて記憶させるステップと、を含み、前記傾斜制御装置は、前記演算部が前記記憶部に前記走行予定線路情報と関連付けて記憶された前記傾斜角目標値と前記センサにおいて検出された傾斜角検出値とに基づいて、前記走行予定線路において当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように前記アクチュエータに前記操作量を出力するよう構成されている、ものである。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、の両方を考慮に入れた車体の傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記指標は、乗客の乗り心地を表した指標である、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、車体の揺れに伴い乗客が感受する乗り心地を表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、の両方を考慮に入れた車体の傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式のとおり表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、乗り心地を満たした上で、最低限の操作量を実現するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式のとおり表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、アクチュエータの仕様による操作量の制約を満たした上で、最良の乗り心地を実現するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記指標は、乗客の乗り物酔いを表した指標である、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、車体の揺れに伴い乗客が感受する乗り物酔いを表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、の両方を考慮に入れた車体の傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式のとおり表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、乗り物酔いの発生を抑制した上で、最低限の操作量を実現するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式のとおり表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、アクチュエータの仕様による操作量の制約を満たした上で、乗り物酔いを最大限抑制するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記指標は、乗客の乗り心地と乗り物酔いの両方を表した指標である、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、車体の揺れに伴い乗客が感受する乗り心地を表した指標と、車体の揺れに伴い乗客が感受する乗り物酔いを表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、を考慮に入れた車体の傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式の２つで表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記２つの制約条件が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、乗り物酔いの発生と乗り心地の悪化を抑制した上で、最低限の操作量を実現するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式の２つで表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記２つの制約条件が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、アクチュエータの仕様による操作量の制約と乗り心地を満たした上で、乗り物酔いを最大限抑制するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記制約条件は、次式の２つで表され、

前記評価関数は、次式のとおり表され、

前記制約条件付き最適化問題は、前記２つの制約条件が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、アクチュエータの仕様による操作量の制約と乗り物酔いを満たした上で、乗り心地を最大限抑制するような傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記傾斜制御装置は、所定時間内に前記車体傾斜車両が走行する走行予定区間毎の走行予定線路情報及び走行予定速度情報を予め記憶しておき、前記記憶した走行予定線路情報及び走行予定速度情報が入力された前記傾斜制御装置や前記アクチュエータの特性を含む車両ダイナミクスの運動方程式を解くステップを含み、前記指標は、前記車両ダイナミクスの運動方程式を解いて得られる変数の値を用いて表される、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記車両ダイナミクスの運動方程式は、次式のとおり表される、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、に加えて、アクチュエータを含む車両ダイナミクスを考慮に入れて、傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を製造することができる。

上記の傾斜制御装置の製造方法において、前記設計変数は、アクチュエータへの操作量である、としてもよい。

上記の傾斜制御装置の製造方法によれば、車体の傾斜角を検出するためのセンサが必要なく、制約条件付き最適化問題を解くことで得られた評価関数に従った最適解をアクチュエータの操作量として直接出力し、フィードフォワード制御を行なうことができる。

また、上記課題を解決するための車体傾斜車両の傾斜制御方法は、台車と、当該台車上に設けられた車体と、当該台車と当該車体との間に設けられ、かつ当該車体を当該台車に対して傾斜させるアクチュエータを備えた車体傾斜機構と、当該車体の傾斜角を検出するセンサと、当該車体傾斜機構を制御する傾斜制御装置と、を備えた車体傾斜車両の傾斜制御方法において、前記傾斜制御装置は、前記車体の傾斜角を設計変数とし、かつ前記車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標又は前記アクチュエータの出力を決める操作量のうち一方を制約条件にするとともに他方を評価関数とし、当該制約条件を満たす当該設計変数の解空間の中から当該評価関数に従った最適解を探索する制約条件付き最適化問題を予め定式化しておき、所定のアルゴリズムにより前記制約条件付き最適化問題を解くことで得られた前記評価関数に従った最適解を傾斜角目標値として決定するステップと、前記決定した傾斜角目標値と前記センサにおいて検出された傾斜角検出値と基づいて、当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように前記アクチュエータに前記操作量を出力するステップと、を遂行する、ものである。

また、上記課題を解決するための制御プログラムは、台車と、当該台車上に設けられた車体と、当該台車と当該車体との間に設けられ、かつ当該車体を当該台車に対して傾斜させるアクチュエータを備えた車体傾斜機構と、当該車体の傾斜角を検出するセンサと、当該車体傾斜機構を制御する傾斜制御装置としてのコンピュータと、を有した車体傾斜車両の車体傾斜角を制御するための制御プログラムであって、前記コンピュータに、前記車体の傾斜角を設計変数とし、かつ前記車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標又は前記アクチュエータの出力を決める操作量のうち一方を制約条件にするとともに他方を評価関数とし、当該制約条件を満たす当該設計変数の解空間の中から当該評価関数に従った最適解を探索する制約条件付き最適化問題を予め定式化しておき、所定のアルゴリズムにより前記制約条件付き最適化問題を解くことで得られた前記評価関数に従った最適解を傾斜角目標値として決定するステップと、前記決定した傾斜角目標値と前記センサにおいて検出された傾斜角検出値とに基づいて、当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように前記アクチュエータに前記操作量を出力するステップと、を遂行させるものである。

本発明によれば、車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標と、車体を台車に対して傾斜させるアクチュエータの出力を決める操作量と、の両方を考慮に入れた車体の傾斜角目標値を決定可能な車体傾斜車両の傾斜制御装置を提供することができる。

図１は、本発明の実施の形態に係る空気バネ車体傾斜と振子傾斜を組み合わせた車体傾斜鉄道車両の概略構成を模式的に示した図である。 図２は、本発明の実施の形態に係る傾斜制御装置の機能ブロックの構成を示した図である。 図３は、本発明の実施の形態に係る傾斜角目標値の決定方法を説明するためのフローチャートである。 図４は、本発明の実施の形態に係るその他の傾斜角目標値の決定方法を説明するためのフローチャートである。 図５は、空気消費量を考慮せずに乗り心地に関する評価関数を最適化する制約条件無しの最適化問題、乗り心地に関する制約条件を考慮した上で空気消費量に関する評価関数を最適化する制約条件付き最適化問題、空気消費量に関する制約条件を考慮した上で乗り心地に関する評価関数を最適化する制約条件付き最適化問題の各シミュレーション結果を示した図である。

以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下では全ての図を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。

（第１の実施の形態）
以下、本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して説明する。

[鉄道車両の構成]
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る空気バネ車体傾斜と振子傾斜とを組み合わせた車体傾斜鉄道車両（車体傾斜車両）の概略構成を模式的に示した図である。

図１に示される鉄道車両１は、台車２と、振子装置３と、アクチュエータ４と、車体１０と、を有する。なお、振子装置３と、アクチュエータ４と、車体１０に搭載される作動媒体供給装置４１とは、本発明に係る「車体傾斜機構」に対応したものである。

台車２は、２つの車輪２０を連結した車軸２１を複数有しており、線路上を同図中に示される進行方向Ｘ（図１の紙面表から紙面裏への方向）に走行する。車軸２１の上部かつ左右１対に軸ばね２２が配設されている。軸ばね２２は、車軸２１の振動を緩和させた状態で台車枠２３を支持するように構成されている。台車枠２３の上には車体１０が配設されている。車体１０は、振子装置３によって同図中に示される左右方向Ｙ（図１の紙面横方向）に傾斜可能な状態となっている。

振子装置３は、コロ３０と、振子梁３１とを有する。

コロ３０は、台車枠２３の上に左右一対に配設されている。コロ３０は、振子梁３１を支持するとともに、進行方向Ｘを法線方向とする平面内で回転可能であり、つまり振子梁３１を台車２に対して左右方向Ｙに傾斜させることが可能なように構成されている。

振子梁３１は、コロ３０の上に配設されており、かつ車体１０を支持する略半円柱状の部材である。詳述すると、振子梁３１は、その曲面部が下側となり、当該曲面部において下方に存するコロ３０と当接している。よって、コロ３０が回転すると、振子梁３１は左右方向Ｙに傾斜する。

アクチュエータ４は、振子梁３１と車体１０との間に配設されており、進行方向Ｘを法線方向とする平面内において振子梁３１に対して車体１０を傾斜させる。本実施の形態では、アクチュエータ４として、空気ばねが用いられている。空気ばねは、振子梁３１と車体１０との間に左右一対に介在しており、左右の空気ばねの高さに差を持たせることで車体１０の傾斜角を調整するように構成されている。なお、空気ばね以外に、振子梁３１を直接駆動するために、空気圧シリンダ、油圧式シリンダ等が用いられてもよい。

車体１０は、作動媒体供給装置４１と、傾斜制御装置４２と、センサ４３と、を有する。

作動媒体供給装置４１は、アクチュエータ４にアクチュエータ４の作動媒体を供給する装置であり、例えば、作動媒体を貯蔵するタンクと、当該タンクからアクチュエータ４を連結する配管と、当該配管の所定位置に設けられた弁と、により構成されている。本実施の形態では、アクチュエータ４として空気ばねが用いられているので、作動媒体供給装置４１は、空気ばねの内部の作動媒体、つまり空気を移動させて空気ばねをそれぞれ膨張・収縮させる。この結果、振子梁３１に対して車体１０を左右方向Ｙに傾斜させることができる。

傾斜制御装置４２は、演算部と記憶部とを有し、本実施の形態では、例えば、オフライン時において、走行予定区間毎の線路形状に関する走行予定線路情報及び当該走行予定区間毎の走行予定速度に基づいて、アクチュエータ４に対する傾斜角目標値をそれぞれ決定して、これらの決定した傾斜角目標値を鉄道車両１の走行予定線路情報と関連付けて上記記憶部に記憶させるように構成されている。さらに、傾斜制御装置４２は、鉄道車両１の現実の走行時（オンライン時）に、上記演算部が上記記憶部に走行予定線路情報と関連付けて記憶された傾斜角目標値とセンサ４３において検出された検出値より得られる傾斜角検出値とに基づいて、走行予定線路において当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくようにアクチュエータ４にそれぞれ操作量を出力するよう構成されている。このように、傾斜角目標値を決定してこれを記憶部に記憶するように構成したのは、現実に入手可能な傾斜制御装置４２（コンピュータで構成される）の演算速度では、リアルタイムで傾斜角目標値を得る演算（後述する）を遂行することが困難であるからである。従って、十分高速な演算速度を有する傾斜制御装置４２が入手可能であれば、リアルタイムで傾斜角目標値を演算して決定し、この決定した傾斜角目標値を用いて車体１０の傾斜角をフィードバック制御してもよい。なお、本実施の形態のように、オフラインで、傾斜角目標値を決定してこれを記憶部に記憶する場合には、この工程が傾斜角制御装置４２の製造方法における最終的な製造工程に相当することとなる。よって、以下ではこの工程のことを傾斜角制御装置４２の製造方法という。また、傾斜角目標値を他のコンピュータで演算して決定し、これを傾斜角制御装置４２の記憶部に記憶してもよい。さらに、以下では、傾斜制御装置４２は、本実施の形態の製造方法に従って製造された後に車体１０の内部に搭載されるものとして説明するが、その他に遠方の中央監視室に配置されるものであってもよい。なお、中央監視室に配置される場合には、車体１０の傾斜角制御は遠隔監視制御方式が採用され、当該方式に従った通信手段が車体１０内に設けられる。

センサ４３は、例えば車体１０の下面に配設されており、車体１０の左右加速度、左右加速度の時間変化率、振子梁３１に対する車体１０の左右方向Ｙの傾斜角、傾斜角速度、傾斜角速度の時間変化率、台車枠２３に対する車体１０の左右方向Ｙの傾斜角、傾斜角速度、傾斜角速度の時間変化率等を検出する。本実施の形態では、センサ４３として、空気ばね高さ検出器又は車体ロール角検出器と、が用いられている。

[傾斜制御装置の構成]
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る傾斜制御装置の機能ブロックの構成を示した図である。

図２に示される傾斜制御装置４２は、運転データベース４２１と、傾斜角目標値決定手段４２２と、制御手段４２３とを有する。

運転データベース４２１は、鉄道車両１が走行すべき走行予定区間毎の線路の形状に関する走行予定線路情報（η、ρ）や当該走行予定区間毎の走行速度に関する走行予定速度情報（Ｖ）を格納するデータベースである。ここで、走行予定線路とは、ある時刻ｔ_０から所定時間Ｔ０経過後の時刻ｔ_１までの間に鉄道車両１が走行すべき走行予定区間の線路のことである。運転データベース４２１は、かかる走行予定線路情報（η、ρ）として、次の式（７）の走行予定線路のカントＣ（ｔ）及びその時間変化率（一階微分値、二階微分値）と、次の式（８）の走行予定線路の曲線半径Ｒ（ｔ）及びその時間変化率（一階微分値）と、を格納している。なお、運転データベース４２１は、傾斜制御装置４２の内部に設けられてもよいし、その外部に設けられても良い。

傾斜角目標値決定手段４２２は、運転データベース４２１に格納されている走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、走行予定区間を走行する前に、振子梁３１に対する車体１０の傾斜角目標値を決定するとともに、制御手段４２３において設定するように構成されている。

制御手段４２３は、傾斜角目標値決定手段４２２により設定された傾斜角目標値と、センサ４３により検出された振子梁３１に対する車体１０の傾斜角検出値（例えば、左右の空気ばねの高さの偏差）と、の偏差に基づいて、当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように、アクチュエータ４をフィードバック制御するものである。なお、制御手段４２３は、上記の偏差に応じた操作量を作動媒体供給装置４１に供給する。ここで、操作量とは、アクチュエータ４の出力を決定する量のことであり、本実施の形態の場合、空気ばねの空気消費量、空気流量（吸入量）、作動媒体供給装置４１の空気蓄積量などに該当する。

なお、傾斜制御装置４２は、上記のとおり演算部と記憶部とを有して構成される。上記演算部は例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成され、上記記憶部は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成される。また、運転データベース４２１は、例えば、上記ＲＯＭに格納されるテーブル又は補助記憶装置として実施される。さらに、傾斜角目標値決定手段４２２と、制御手段４２３とは、上記ＣＰＵが実行する上記ＲＯＭに格納された制御プログラムによって実現される。なお、傾斜制御装置４２は、一のＣＰＵによる集中型の構成としてもよいし、複数のＣＰＵによる分散型の構成としてもよい。

[乗り心地を満たしつつ操作量を最小化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第１の実施の形態に係る傾斜制御装置の製造方法の工程として、乗り心地を満たした上で、空気ばねの空気消費量などの操作量を最小化するような傾斜角目標値を生成する方法について図３を用いて説明する。なお、図３は、かかる傾斜角目標値の決定方法を説明するためのフローチャートである。

まず、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）が読み出され、これらの情報に基づいて次式の車両ダイナミクス（運動力学）の運動方程式が定義される（ステップ：Ｓ３０１）。

なお、ｘ（ｔ）は時刻ｔにおける鉄道車両１の状態変数ベクトルを表している。式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって、次の車体１０に関する各変数の値が求められる（ステップ：Ｓ３０２）。

つぎに、乗り心地に関する制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば、特許文献１に開示された評価関数Ｆ（φ（ｔ））に式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことで得られた変数を当てはめることで、次式のとおり定義する。

なお、φ_ｒ（ｔ）は時刻ｔにおける傾斜角目標値を、αは乗り心地レベルを、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは係数をそれぞれ表している。

つぎに、操作量に関する評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば、空気ばねの空気消費量を表した次式を定義する。

なお、u_＋（φ_ｒ（ｔ）, θ(t)）は空気ばねの正の空気流量（吸入量）を表している。

つぎに、式（１１）の制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））と式（１２）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（１３）は、制約条件Ｈ（φ_ｒ）が０未満となる傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を表している。この式（１３）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等の最適化アルゴリズムを用いて解探索することにより、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる（ステップＳ３０３）。傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、空気消費量の上限を満たした上で、乗客にとって可能な限り良好な乗り心地を実現することができる。

ところで、式（１１）において、係数（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ）は特許文献１に開示された数値（例えば、立位状態の場合：０．６，０．３，０．０３，０．１２，０．５、座位状態の場合：０．４，０．４，０．０２，０．０４，０．８）を流用すればよく、乗り心地レベルαは同様に特許文献１に開示された「２未満（全く問題ない乗り心地）」を採用すればよい。このため、式（１２）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））は、空気流量のみの関数となっているので、式（６）のｈ_１，α，ω_ｎ１，ｈ_２，β，ω_ｎ２のように、走行条件等に応じた重みの調整を行う必要がないので、傾斜制御装置の設計が容易であるという利点も奏する。

[操作量の制約を満たしつつ乗り心地を最適化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第１の実施の形態に係るその他の傾斜制御装置の製造方法の工程として、空気ばねの空気消費量などの操作量に関する制約を満たしつつ、乗り心地を最良化するような傾斜角目標値（ここでは、第２傾斜角目標値）を生成する方法について図４を用いて説明する。なお、図４は、かかる傾斜角目標値の決定方法を説明するためのフローチャートである。

まず、上記の乗り心地を満たしつつ操作量を最小化する場合と同様に、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、式（９）の車両ダイナミクス（運動力学）が定義されるとともに（ステップ：Ｓ４０１）、式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって車体１０に関する５つの変数の値が求められる（ステップＳ４０２）。

つぎに、操作量に関する制約条件Ｈ（φ_ｒ）として、例えば空気ばねの空気消費量が上限値未満に制限されることを次式のとおり表する。

ここで、βは空気ばねの空気消費量の上限を表している。つぎに、評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば特許文献１に開示された評価関数Ｆ（φ（ｔ））に式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことで得られた変数を当てはめることにより、次式のとおり定義する。

そして、式（１４）の制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））と式（１５）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（１６）は、制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））が０未満となる傾斜角目標値φ_ｒの解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（０））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を意味している。この式（１６）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等のアルゴリズムを用いて解探索することにより、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる（ステップ：Ｓ４０３）。傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、空気消費量の上限を満たした上で、乗客にとって可能な限り良好な乗り心地を実現することができる。

ところで、式（１４）の変数βは空気ばねの仕様から定めることができ、さらに式（１４）の係数（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ）は特許文献１に開示された数値（例えば、立位の場合：０．６，０．３，０．０３，０．１２，０．５、座位の場合：０．４，０．４，０．０２，０．０４，０．８）を流用すればよい。このため、走行条件等に応じた重み係数の調整を行う必要がないので、設計が容易であるという利点も奏する。

[シミュレーション結果]
本出願人は、本発明の第１の実施の形態に係るシミュレーションを行なった。なお、本シミュレーションにおいて、乗り心地の評価指標としては、特許文献１に開示されている立位状態の場合の係数ａ〜ｅを用いた評価指標Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））を採用し、操作量は空気ばねの空気消費量を採用した。表１はそのシミュレーション結果を纏めた表である。

表１に示される結果１は、空気消費量を考慮せずに（制約条件とはせずに）乗り心地に関する評価関数を最適化した結果を表している。結果２は、式（１１）により表された乗り心地に関する制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））と、式（１２）により表された空気消費量に関する評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））と、を用いた式（１３）の制約条件付き最適化問題のシミュレーション結果を表している。なお、乗り心地に関する制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））の値として、乗り心地レベルαを、特許文献１において全く問題ないとされる「２」未満に設定した。結果３は、式（１４）により表された空気消費量に関する制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））と、式（１５）により表された乗り心地に関する評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））と、を用いた式（１６）の制約条件付き最適化問題のシミュレーション結果を表している。なお、空気消費量に関する制約条件の値として、空気ばねの空気消費量の上限βは、空気ばねの仕様に基づいて定められるが、ここでは比較を容易にするために、結果１及び結果２それぞれの空気消費量の略中間値に定めた。

図５は、表１に示される結果１乃至３における主要変数の時間変化を示した図である。なお、図５（ａ）は、ある線路の曲率を示しており、図５（ｂ）〜（ｅ）は、図５（ａ）に示した線路についての走行シミュレーションを実施したときの、車体のロール角速度（θ（ｔ）の一階微分）、車体のロール角加速度（θ（ｔ）の二階微分）、車体の左右加速度（ｙ（ｔ）の二階微分）、車体の左右加速度の変化率（ｙ（ｔ）の三次微分）の各時間変化である。図５（ｆ）は、結果３における制約条件の値を１００（％）とした割合によって表された空気消費量ｕ（ｔ）の時間変化である。

表１及び図５によれば、結果１の場合には最良の乗り心地となるように傾斜制御が行われているが、空気消費量は大きい結果となることが分かる。一方、結果２の場合には、乗り心地の制約条件として乗り心地レベルαが「２」未満となることを満たした上で、空気消費量ｕ（ｔ）が最小となるように傾斜制御が行われていることが分かる。また、結果３の場合には、空気消費量ｕ（ｔ）が１００（％）未満であるという空気消費量に関する制約条件を満たした上で、乗り心地がより向上するように傾斜制御が行われていることが分かる。従って、本出願人は、本シミュレーション結果により、本発明の第１の実施の形態の有効性を定量的かつ定性的に確認することができた。

（第２の実施の形態）
[乗り物酔いについて]
車両がカーブに入る前から車体を傾斜し始め、カーブが終了しても直ぐに水平に戻さずに徐々に車体の傾斜を戻すように制御すると、乗り心地が良い反面、乗り物に酔い易い乗客にとっては、車体が傾斜している時間が長く、その結果乗り物酔いが引き起こされる可能性がある。このため、車両の傾斜角制御に際し、乗り心地の面よりも乗り物酔いの面について最適化した方が良い場合がある。

そこで、本発明の第２の実施の形態は、乗り物酔いを考慮したものであり、本発明の第１の実施の形態において「乗り心地」を「乗り物酔い」に代えたものである。なお、乗り物酔いの評価指標としては、例えば特開２００８−２６５６９２号公報に開示されたｙ_ｆ（ｔ）等を採用することができる。

以下では、本発明の第２の実施の形態の説明として、車体傾斜鉄道車両の構成及び傾斜制御装置の構成については本発明の第１の実施の形態と同一であるので、それらの説明を省略し、２通りの傾斜制御装置の製造方法について説明する。

[乗り物酔いを抑えつつ操作量を最小化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第２の実施の形態に係る傾斜制御装置の製造方法の工程として、乗客の乗り物酔いを抑えた上で、空気ばねの空気消費量などの操作量を最小化するような傾斜角目標値を生成する方法について説明する。

まず、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、式（９）の車両ダイナミクス（動力学）の運動方程式が定義されるとともに、式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって、車体１０に関する５つの変数の値が求められる。

つぎに、乗り物酔いに関する制約条件Ｈとして、例えば、上記のとおり特開２００８−２６５６９２号公報に開示された評価関数ｙ_ｆ（ｔ）に上記の変数を当てはめることにより、次式のとおり定義する。

ここで、ｈ（ｔ）はローパスフィルタの特性を示した関数を、γは乗り物酔いレベルをそれぞれ表している。つぎに、操作量に関する評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば空気ばねの所定時間内における空気消費量を意味する次式を定義する。

つぎに、式（１７）の制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））と式（１８）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（１９）は、制約条件Ｈ（φ_ｒ）が０未満となる傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を意味している。この式（１９）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等のアルゴリズムを用いて解くことで、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる。そして、傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、空気消費量の上限を満たした上で、可能な限り乗り物酔いを抑えることが可能となる

[操作量の制約を満たしつつ乗り物酔いを最適化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第２の実施の形態に係る傾斜角目標値のその他の決定方法として、空気ばねの空気消費量などの操作量に関する制約条件を満たしつつ、乗り物酔いを最適化するような傾斜角目標値を生成する方法について説明する。

まず、上記の乗り物酔いを抑えつつ操作量を最小化する場合と同様に、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、式（９）の車両ダイナミクス（運動力学）の運動方程式が定義されるとともに、式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって、車体１０に関する５つの変数の値が求められる。

つぎに、操作量に関する制約条件Ｈ（φ_ｒ）として、例えば空気ばねの空気消費量がその上限未満であることを表した次式により定義する。なお、次式中のβは空気ばねの空気消費量の上限を表している。

つぎに、評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば、上記のとおり特開２００８−２６５６９２号公報に開示された評価関数ｙ_ｆ（ｔ）に式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解いて得られた変数を当てはめて、次式のとおり定義する。

そして、式（１４）の制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））と式（１５）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（２２）は、制約条件Ｈ（φ_ｒ（ｔ））が０未満となる傾斜角目標値φ_ｒの解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（０））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を意味している。式（２２）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等の最適化アルゴリズムを用いて解くことで、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる。傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、空気消費量の上限を満たした上で、可能な限り乗り物酔いを抑えることが可能となる。

（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態は、乗り心地と乗り物酔いの両方を考慮したものであり、本発明の第１の実施の形態と第２の実施の形態を組み合わせたものである。

以下では、本発明の第３の実施の形態の説明として、車体傾斜鉄道車両の構成及び傾斜制御装置の構成については本発明の第１の実施の形態と同一であるので、それらの説明を省略し、３通りの傾斜制御装置の製造方法について説明する。

[乗り物酔いと乗り心地を抑えつつ操作量を最小化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第３の実施の形態に係る傾斜制御装置の製造方法の工程として、乗客の乗り物酔いと、乗客の乗り心地を抑えた上で、空気ばねの空気消費量などの操作量を最小化するような傾斜角目標値を生成する方法について説明する。

まず、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、式（９）の車両ダイナミクス（動力学）の運動方程式が定義されるとともに、式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって、車体１０に関する５つの変数の値が求められる。

つぎに、乗り物酔いに関する制約条件Ｈ_１、乗り心地に関する制約条件Ｈ_２として、次式の２つを定義する。

つぎに、操作量に関する評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば空気ばねの所定時間内における空気消費量を意味する次式を定義する。

つぎに、式（２３）の制約条件Ｈ_１（φ_ｒ（ｔ））と、式（２４）の制約条件Ｈ_２（φ_ｒ（ｔ））と、式（２５）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（２６）は、制約条件Ｈ_１（φ_ｒ（ｔ））とＨ_２（φ_ｒ（ｔ））が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_ｒの解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を意味している。この式（２６）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等のアルゴリズムを用いて解くことで、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる。そして、傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、乗り物酔いの上限と乗り心地の上限を満たした上で、可能な限り空気消費量を抑えることが可能となる。

[操作量と乗り心地の制約を満たしつつ乗り物酔いを最適化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第３の実施の形態に係る傾斜角目標値のその他の決定方法として、空気ばねの空気消費量などの操作量に関する制約条件と乗り心地の制約条件を満たしつつ、乗り物酔いを最適化するような傾斜角目標値を生成する方法について説明する。

まず、上記の乗り物酔いと乗り心地を抑えつつ操作量を最小化する場合と同様に、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、式（９）の車両ダイナミクス（運動力学）の運動方程式が定義されるとともに、式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって、車体１０に関する５つの変数の値が求められる。

つぎに、操作量に関する制約条件Ｈ_１（φ_ｒ）と乗り心地に関する制約条件Ｈ₂（φ_ｒ）として次の２つの式を定義する。

つぎに、評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば、上記のとおり特開２００８−２６５６９２号公報に開示された評価関数ｙ_ｆ（ｔ）に式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解いて得られた変数を当てはめて、次式のとおり定義する。

そして、式（２７）の制約条件Ｈ₁（φ_ｒ（ｔ））と、式（２８）の制約条件Ｈ_２（φ_ｒ（ｔ））と、式（２９）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（３０）は、式(２７)の制約条件Ｈ_１（φ_ｒ（ｔ））と式(２８)のＨ_２（φ_ｒ（ｔ））が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_ｒの解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（０））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を意味している。式（３０）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等の最適化アルゴリズムを用いて解くことで、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる。傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、空気消費量の上限と乗り心地の上限を満たした上で、可能な限り乗り物酔いを抑えることが可能となる。

[操作量と乗り物酔いの制約を満たしつつ乗り心地を最適化する傾斜制御装置の製造方法]
以下では、本発明の第３の実施の形態に係る傾斜角目標値のその他の決定方法として、空気ばねの空気消費量などの操作量に関する制約条件と、乗り物酔いの制約条件を満たしつつ、乗り心地を最適化するような傾斜角目標値を生成する方法について説明する。

まず、上記の乗り物酔いと乗り心地を抑えつつ操作量を最小化する場合と同様に、運転データベース４２１に格納された走行予定線路情報（η、ρ）及び走行予定速度情報（Ｖ）に基づいて、式（９）の車両ダイナミクス（運動力学）の運動方程式が定義されるとともに、式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことによって、車体１０に関する５つの変数の値が求められる。

つぎに、操作量に関する制約条件Ｈ_１（φ_ｒ）と乗り物酔いに関する制約条件Ｈ_２（φ_ｒ）として次の２つの式を定義する。

つぎに、評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））として、例えば特許文献１に開示された評価関数Ｆ（φ（ｔ））に式（９）の車両ダイナミクスの運動方程式を解くことで得られた変数を当てはめることにより、次式のとおり定義する。

そして、式（３１）の制約条件Ｈ₁（φ_ｒ（ｔ））と、式（３２）の制約条件Ｈ_２（φ_ｒ（ｔ））と、式（３３）の評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（ｔ））とを用いて制約条件付最適化問題を次式のとおり定式化する。

なお、式（３４）は、式(３１)の制約条件Ｈ_１（φ_ｒ（ｔ））と式(３２)のＨ_２（φ_ｒ（ｔ））が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_ｒの解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で評価関数Ｊｃ（φ_ｒ（０））を最小化する傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を探索するという制約条件付最適化問題を意味している。式（３４）の制約条件付最適化問題を例えばメタヒューリスティック手法等の最適化アルゴリズムを用いて解くことで、傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）が求められる。傾斜制御装置４２は、この求められた傾斜角目標値φ_ｒ（ｔ）を傾斜角制御に用いることで、空気消費量の上限と乗り物酔いの上限を満たした上で、可能な限り乗り心地を抑えることが可能となる。

上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施の形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造及び／又は機能の詳細を実質的に変更できる。

本発明は、車体傾斜車両の車体の傾斜角制御、特に空気ばねや空気圧シリンダをアクチュエータとした車体傾斜車両における車体の傾斜角制御にとって有用である。

１ 鉄道車両
１０ 車体
２ 台車
２０ 車輪
２１ 車軸
２３ 台車枠
３ 振子装置
３０ コロ
３１ 振子梁
４ アクチュエータ
４１ 作動媒体供給装置
４２ 傾斜制御装置
４２１ 運転データベース
４２２ 傾斜角目標値決定手段
４２３ 制御手段
４３ センサ

Claims (16)

1. 台車と、当該台車上に設けられた車体と、当該台車と当該車体との間に設けられ、かつ当該車体を当該台車に対して傾斜させるアクチュエータを備えた車体傾斜機構と、当該車体の傾斜角を検出するセンサとを備える車体傾斜車両の傾斜制御装置の製造方法であって、
   前記車体の傾斜角を設計変数とし、かつ前記車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標又は前記アクチュエータの出力を決める操作量のうち一方を制約条件にするとともに他方を評価関数とし、当該制約条件を満たす当該設計変数の解空間の中から当該評価関数に従った最適解を探索する制約条件付き最適化問題を予め定式化しておき、所定のアルゴリズムにより前記制約条件付き最適化問題を解くことで得られた前記評価関数に従った最適解を傾斜角目標値として決定するステップと、
   記憶部と演算部とを備えた傾斜制御装置の当該記憶部に、前記決定した傾斜角目標値を前記車体傾斜車両の走行予定線路情報と関連付けて記憶させるステップと、を含み、
   前記傾斜制御装置は、前記演算部が前記記憶部に前記走行予定線路情報と関連付けて記憶された前記傾斜角目標値と前記センサにおいて検出された傾斜角検出値とに基づいて、前記走行予定線路において当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように前記アクチュエータに前記操作量を出力するよう構成されている、傾斜制御装置の製造方法。
2. 前記指標は、乗客の乗り心地を表した指標である、請求項１に記載の傾斜制御装置の製造方法。
3. 前記制約条件は、次式のとおり表され、
   

   

   前記評価関数は、次式のとおり表され、
   

   

   前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
   請求項２に記載の傾斜制御装置の製造方法。
4. 前記制約条件は、次式のとおり表され、
   

   

   前記評価関数は、次式のとおり表され、
   

   

   前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
   請求項２に記載の傾斜制御装置の製造方法。
5. 前記指標は、乗客の乗り物酔いを表した指標である、請求項１に記載の傾斜制御装置の製造方法。
6. 前記制約条件は、次式のとおり表され、
   

   

   前記評価関数は、次式のとおり表され、
   

   

   前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
   請求項５に記載の傾斜制御装置の製造方法。
7. 前記制約条件は、次式のとおり表され、
   

   

   前記評価関数は、次式のとおり表され、
   

   

   前記制約条件付き最適化問題は、前記制約条件が０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
   請求項５に記載の傾斜制御装置の製造方法。
8. 前記指標は、乗客の乗り心地と乗り物酔いの両方を表した指標である、請求項１に記載の傾斜制御装置の製造方法。
9. 前記制約条件は、次式の2つで表され、
   

   

   

   前記評価関数は、次式のとおり表され、
   

   

   前記制約条件付き最適化問題は、前記２つの制約条件が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
   請求項８に記載の傾斜制御装置の製造方法。
10. 前記制約条件は、次式の２式で表され、
    

    

    

    前記評価関数は、次式のとおり表され、
    

    

    前記制約条件付き最適化問題は、前記2つに制約条件が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
    請求項８に記載の傾斜制御装置の製造方法。
11. 前記制約条件は、次式の２式で表され、
    

    

    

    前記評価関数は、次式のとおり表され、
    

    

    前記制約条件付き最適化問題は、前記2つに制約条件が両方とも０未満となる傾斜角目標値φ_r（ｔ）の解空間を決定した上で、当該決定した解空間の中で前記評価関数が最小となる当該傾斜角目標値φ_r（ｔ）を探索することを定式化したものである、
    請求項８に記載の傾斜制御装置の製造方法。
12. 所定時間内に前記車体傾斜車両が走行する走行予定区間毎の走行予定線路情報及び走行予定速度情報を前記記憶部に記憶するステップと、
    前記記憶部に記憶した走行予定線路情報及び走行予定速度情報が入力された前記傾斜制御装置や前記アクチュエータの特性を含む車両ダイナミクスの運動方程式を解くステップと、を含み、
    前記指標は、前記車両ダイナミクスの運動方程式を解いて得られる変数の値を用いて表される、請求項２、５、又は８に記載の傾斜制御装置の製造方法。
13. 前記車両ダイナミクスの運動方程式は、次式のとおり表される、
    

    

    請求項１２に記載の傾斜制御装置の製造方法。
14. 前記設計変数は、前記アクチュエータへの操作量である、請求項１に記載の傾斜制御装置の製造方法。
15. 台車と、当該台車上に設けられた車体と、当該台車と当該車体との間に設けられ、かつ当該車体を当該台車に対して傾斜させるアクチュエータを備えた車体傾斜機構と、当該車体の傾斜角を検出するセンサと、当該車体傾斜機構を制御する傾斜制御装置と、を備えた車体傾斜車両の傾斜制御方法において、
    前記傾斜制御装置は、
    前記車体の傾斜角を設計変数とし、かつ前記車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標又は前記アクチュエータの出力を決める操作量のうち一方を制約条件にするとともに他方を評価関数とし、当該制約条件を満たす当該設計変数の解空間の中から当該評価関数に従った最適解を探索する制約条件付き最適化問題を予め定式化しておき、所定のアルゴリズムにより前記制約条件付き最適化問題を解くことで得られた前記評価関数に従った最適解を傾斜角目標値として決定するステップと、
    前記決定した傾斜角目標値と前記センサにおいて検出された傾斜角検出値とに基づいて、当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように前記アクチュエータに前記操作量を出力するステップと、
    を遂行する、傾斜制御方法。
16. 台車と、当該台車上に設けられた車体と、当該台車と当該車体との間に設けられ、かつ当該車体を当該台車に対して傾斜させるアクチュエータを備えた車体傾斜機構と、当該車体の傾斜角を検出するセンサと、当該車体傾斜機構を制御する傾斜制御装置としてのコンピュータと、を有した車体傾斜車両の車体傾斜角を制御するための制御プログラムであって、
    前記コンピュータに、
    前記車体の傾斜角を設計変数とし、かつ前記車体の揺れに伴い乗客が感受する体感を表した指標又は前記アクチュエータの出力を決める操作量のうち一方を制約条件にするとともに他方を評価関数とし、当該制約条件を満たす当該設計変数の解空間の中から当該評価関数に従った最適解を探索する制約条件付き最適化問題を予め定式化しておき、所定のアルゴリズムにより前記制約条件付き最適化問題を解くことで得られた前記評価関数に従った最適解を傾斜角目標値として決定するステップと、
    前記決定した傾斜角目標値と前記センサにおいて検出された傾斜角検出値とに基づいて、当該傾斜角検出値が当該傾斜角目標値に近づくように前記アクチュエータに前記操作量を出力するステップと、
    を遂行させる制御プログラム。
    

Images