JP6833434B2 - 鉄道車両の異常検知方法 - Google Patents

Description

本発明は、鉄道車両の走行時の異常振動を検知する鉄道車両の異常検知方法に関するものである。

従来、軌道上を走行する鉄道車両の異常検出は、車両に乗車している乗務員が目視で行っていた。例えば、乗務員が異常振動等を感じた際に、非常停止操作を行うなどした上で、車両の状態を確認していた。定期点検で異常が確認できない場合でも、まれに運行中にこうした異常振動を生じるケースがあるためである。しかしながら、この様な車両異常の検出方法では、中間車両などの乗務員が搭乗していない車両では異常検出が遅れるなどの問題があった。そこで、次に紹介するような技術が検討されてきた。

特許文献１には、脱線検出装置に関する技術が開示されている。軌道上を走行する鉄道車両の車体に加速度センサを設置し、車両に加わる加速度を検出する。そして、その検出された加速度から特定周波数帯の信号を検出した後、特定周波数帯の信号が所定時間内に所定レベルを超えた回数を積算する。その回数が予め設定した所定回数を超えた時に車両異常とする判定を行っている。

特許文献２には、鉄道車両の状態監視装置及び状態監視方法並びに鉄道車両に関する技術が開示されている。鉄道車両に振動を検出する振動検出装置と、振動検出装置から検出した信号を用いて鉄道車両の異常を検知する異常検知装置を備える。そして、振動検出装置に、車体の振動加速度から鉄道車両の振動を検出する振動検出手段を備え、異常検出装置は振動検出手段の車体振動加速度から異なる２つの周波数帯成分をフィルタ処理手段により検出する。そして、フィルタ処理手段から検出された２つの車体加速度の振幅比率を計算して異常判定を行っている。

特開２００２−２１１３９６号公報 特開２０１２−０７８２１３号公報

しかしながら、特許文献１では、特定振動の検出を回数のみで監視している。また、特許文献２では、車体振動加速度から２以上の周波数帯域成分の振幅比を計算し、その計算結果から異常判定をしている。この何れの方法も外的要因からの車両振動と、鉄道車両より発生する車両振動との区別をすることが難しく、誤検知する虞があると考えられる。つまり、車両の異常検知の検出安定性に欠けると考えられる。又、検出する為の閾値を甘くすると、車両の故障を確実に検出する安全性に欠ける結果となる可能性が考えられる。

そこで、本発明はこの様な課題を解決する為に、鉄道車両の故障を確実に検出する安全性と、誤検知しない安定性を両立した異常検知方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の一態様による異常検知方法は、以下のような特徴を有する。

（１）鉄道車両の振動を測定して異常を検知する、鉄道車両の異常検知方法において、前記鉄道車両の特定部位に生じる前記振動を測定するセンサ部と、該センサ部で測定された前記振動の信号を所定の条件でサンプリングするサンプリング部と、該サンプリング部でサンプリングされた前記振動の信号から異常の有無を判定する演算部と、を使用し、前記演算部にて、前記振動の信号に基づく振幅値と、前記振動の前記振幅値が第１の閾値よりも連続して超えている距離に基づく継続距離値、又は所定距離を前記鉄道車両が進む間に前記振動の前記振幅値が前記第１の閾値を超えた割合に基づく相対度数値を求め、前記振動に関する判定情報とし、前記演算部と通信可能な記憶装置に、前記振幅値に関する尺度を第１軸とし、前記振幅値に関する尺度、前記継続距離値に関する尺度、又は前記相対度数値に関する尺度の何れか１つを第２軸とし、故障判定を行う第１領域と、要注意範囲を示す第２領域と、正常作動範囲を示す第３領域に分けられた第１エリアマップ、又は、前記継続距離値に関する尺度を第１軸とし、前記相対度数値に関する尺度を第２軸とし、前記第１領域と前記第２領域と、前記第３領域に分けられた第２エリアマップを記憶し、前記演算部にて、前記第１エリアマップ又は前記第２エリアマップに対して、前記判定情報が前記第１領域または前記第２領域に含まれるか否か判断して異常判定を行うこと、を特徴とする。

上記（１）に記載の態様によって、鉄道車両の発する振動を測定して異常判定を行うことで、安全かつ安定的に鉄道車両の異常を検出することができる。課題に示したように車両に伝わる振動の発生源は内的要因と外的要因で区別が難しいが、振動発生源によって振動の特性が異なる。このため、振動に対してそれぞれ継続距離や相対度数などのパラメータを元にするエリアマップを使い異常判定をすることで、より確実性の高い異常判定を行う事ができる。

（２）（１）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、前記第１軸、前記第２軸に加えて、前記振幅値に関する尺度、前記継続距離値に関する尺度又は前記相対度数値に関する尺度の何れか１つを第３軸とし、前記第１領域、前記第２領域、及び前記第３領域に分けられた第３エリアマップを前記記憶装置に記憶し、前記第３エリアマップに対して、前記判定情報が前記第１領域または前記第２領域に含まれるか否か判断して異常判定を行うこと、が好ましい。

上記（２）に記載の態様によって、３次元のエリアマップを利用して故障判定を行うことで、より複雑な条件によって、異常判定を行うことが可能となる。

（３）（１）または（２）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、上記異常判定を、前記判定情報が、前記第１領域に含まれる場合を重故障状態とし、前記判定情報が、前記第２領域に含まれる場合を軽故障状態とし、前記重故障状態を判定した段階と、前記軽故障状態を判定した段階とで、異なる保護動作を行うこと、が好ましい。

上記（３）に記載の態様によって、異常判定を重故障状態と軽故障状態としてその対応のレベルを変えて軽故障判定を行い、運行後点検を重点的に行う。このように適切に対応できる様にすることで、運用コストを低減することが可能となる。

（４）（３）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、前記重故障状態と判定した際に、前記保護動作として車両停止を行うこと、が好ましい。

（５）（３）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、前記振動の信号に基づく前記振幅値は、最大値又は中央値又は平均値又は実効値を用いており、前記第１エリアマップの前記第１軸と前記第２軸にそれぞれ前記振幅値を用いる場合には、異なる指標を用いること、が好ましい。

（６）（１）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、前記第１エリアマップは、前記第１軸に前記振幅値に関する尺度を用い、前記第２軸に前記振幅値又は前記継続距離値又は前記相対度数値に関する尺度を用い、前記第１領域は、前記第１軸に直交する第１の閾値直線以上で、かつ前記第２軸に直交する第２の閾値直線以上の領域であり、前記第３領域は、前記第１軸に直交する第３の閾値直線以下で、かつ前記第２軸に直交する第４の閾値直線以下の領域であり、前記第２領域は、前記第１領域と前記第３領域を含まない領域であること、が好ましい。

（７）（６）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、前記第１領域は、前記第１の閾値直線以上で、かつ前記第２の閾値直線以上であり、かつ前記第２の閾値直線上にあって前記第１の閾値直線以上である第１点と、前記第１の閾値直線上にあって前記第２の閾値直線以上である第２点と、を結ぶ線分と、前記第１の閾値直線及び前記第２の閾値直線で囲まれる範囲を含まない領域であること、が好ましい。

（８）（１）に記載の鉄道車両の異常検知方法において、前記第１エリアマップは、前記第１軸に前記振幅値に関する尺度を用い、前記第２軸に前記振幅値又は前記継続距離値又は前記相対度数値に関する尺度を用い、前記第１領域は、第１の閾値曲線以上の領域であり、前記第３領域は、第２の閾値曲線以下の領域であり、前記第２領域は、前記第１領域と前記第３領域を含まない領域であること、が好ましい。

上記（４）乃至（８）に記載の態様によって、適切に異常判定をおこなうことが可能となる。

第１実施形態の、異常検知装置の概略を示すブロック図である。 第１実施形態の、走行距離と振幅の関係を示すグラフである。 第１実施形態の、走行距離と振幅の関係の他のまとめ方の例を示すグラフである。 第１実施形態の、第１故障判定の概念を示す図である。 第１実施形態の、第２故障判定の概念を示す図である。 第１実施形態の、判定フローである。 第２実施形態の、第１故障判定の概念図である。 第２実施形態の、第２故障判定の概念図である。 第３実施形態の、第３故障判定の概念図である。 第４実施形態の、第４故障判定の概念図である。 第５実施形態の、第５故障判定の概念図である。

まず、本発明の第１の実施形態について図面を用いて説明を行う。図１に、第１実施形態の異常検知装置の概略をブロック図に示す。図１に示すように鉄道車両１００は、車体１０と台車１２を有している。そして、車体１０は、図示しない空気バネ等を介して台車１２に支持されている。また、鉄道車両１００は、センサ部１４と、サンプリング部１６と、演算部１８と、管理装置２０を有している。台車１２には車輪３６が設けられる。

センサ部１４は、台車１２に取付けられていて、鉄道車両１００の進行方向に対して前後方向をＸ軸方向とし、左右方向をＹ軸方向として、２方向で台車１２に生じる振動Ｐａを測定する。つまり、台車１２のＸ軸方向とＹ軸方向の振動Ｐａをセンサ部１４にて測定することになる。このセンサ部１４は、例えば静電容量センサを利用したものであっても良い。なお、具体的に図示していないが、センサ部１４は、台車１２に設けられたモータに取付けられるモータ部振動検知センサ１４ａ、歯車が納められるギアボックスに取付けられる歯車部振動検知センサ１４ｂ、軸受に取付けられる軸受部振動検知センサ１４ｃなどがある。そして、センサ部１４で測定された結果はサンプリング部１６に電気信号として送られる。なお、センサ部１４の取付け位置は台車１２に限られず適宜変更が可能である。

サンプリング部１６は、センサ部１４で測定された振動Ｐａを、所定の条件でサンプリングする。演算部１８は、サンプリング部１６でサンプリングされた振動Ｐａの信号を、演算処理して計測結果として判定値Ａを得る。また、演算部１８にて判定値Ａを元に異常の有無を判断する。管理装置２０は、車両搭載機器を管理しており、サンプリング部１６と演算部１８に対して速度データなどを送る。管理装置２０より、鉄道車両１００の運転士などに判定結果を通知する。

図２に、走行距離Ｄと振幅Ｗの関係をグラフに示す。縦軸に振幅Ｗを、横軸に走行距離Ｄを用いている。振幅Ｗは、センサ部１４より得られたデータをサンプリング部１６にてサンプリングした結果であり、振動の振幅Ｗを示す。つまり、信号Ｓ１は鉄道車両１００の移動に伴う振動振幅の変化を示している。なお、鉄道車両１００が一定速度で走っているのであれば、走行距離はすなわち経過時間に置き換えられる。実際、走行距離は経過時間に置き換えても良い。第１閾値直線ＷＴ１は、実験や実績などを元に定めている。信号Ｓ１の振幅が、この第１閾値直線ＷＴ１を超えている距離を振動継続距離ａ１とする。また、信号Ｓ１の最大振幅Ｗｍａｘ１も得る。

図３に、走行距離Ｄと振幅Ｗの関係の他のまとめ方の例をグラフに示す。図２同様に、縦軸に振幅Ｗを、横軸に走行距離Ｄを用いている。振幅Ｗは、センサ部１４より得られたデータをサンプリング部１６にてサンプリングした結果であり、振動の振幅Ｗを示す。つまり、信号Ｓ２は信号Ｓ１同様に鉄道車両１００の移動に伴う振動振幅の変化を示している。相対度数算出距離ｂは、実験や実績などから所定の値に定められる。この相対度数算出距離ｂの間に、第１振動継続距離ｂ１、及び第２振動継続距離ｂ２が含まれる様子が図３には示されている。第１閾値直線ＷＴ１は、図２と同じものを使用している。相対度数Ｒは、図３より｛（ｂ１＋ｂ２）／ｂ｝＊１００＝Ｒという数式によって求められる。また、信号Ｓ２の最大振幅Ｗｍａｘ２も得る。

図４に、第１故障判定の概念図を示す。縦軸に振幅Ｗを、横軸に継続距離Ｌを示しており、第１故障判定を行う為の第１エリアマップとして図示しない記憶装置に記憶される。そして、重故障状態を示す第１領域Ａ１が設定される。第１領域Ａ１は、振幅Ｗに関する閾値である第２閾値直線ＷＴ２を超え、かつ継続距離Ｌに関する閾値である第３閾値直線ＷＴ３を超えた領域である。第２閾値直線ＷＴ２は、実験や実績などから所定の値に定められる。また、第３閾値直線ＷＴ３は実験や実績などによって定められるが、例えば１ｋｍ程度に設定される。第１故障判定として、演算部１８により得られた判定値Ａ（振動継続距離ａ１，最大振幅Ｗｍａｘ１）の振幅Ｗと継続距離Ｌがそれぞれ第２閾値直線ＷＴ２と第３閾値直線ＷＴ３を超えているかどうかを判定する。

図５に、第２故障判定の概念図を示す。図４と同様に縦軸に振幅Ｗを、横軸に継続距離Ｌを示しており、第２故障判定を行う為の第１エリアマップとして図示しない記憶装置に記憶される。なお、説明のために図４と図５は分けて説明している。そして、軽故障状態を示す第２領域Ａ２が設定される。第２領域Ａ２は、振幅Ｗが第４閾値直線ＷＴ４を超え、または継続距離Ｌが第５閾値直線ＷＴ５を超えた場合である。第２故障判定として、演算部１８より得られた判定値Ａ（振動継続距離ａ１，最大振幅Ｗｍａｘ１）の振幅Ｗと継続距離Ｌが第２領域Ａ２に含まれているか否かを判定する。第４閾値直線ＷＴ４は、実験や実績などから所定の値に定められる。また、第５閾値直線ＷＴ５は実験や実績などによって定められるが、例えば５００ｍ程度に設定される。

図６に、判定フローを示す。Ｓ１０では、鉄道車両１００より発生する振動をセンサ部１４で検出して振動Ｐａを計測し、信号Ｓ１を得る。Ｓ１１では、演算部１８にて信号Ｓ１の処理を行い、判定値Ａを得る。具体的には信号Ｓ１より図２に示すような形で振動継続距離ａ１と最大振幅Ｗｍａｘ１を得て判定値Ａとする。Ｓ１２では、検出結果が第１領域Ａ１に含まれるかを確認する。図４に示すように検査結果である判定値Ａが第２閾値直線ＷＴ２を超えかつ第３閾値直線ＷＴ３を超えて第１領域Ａ１に含まれると判定されれば、Ｓ１３に移行する。一方、第１領域Ａ１に含まれないと判断されれば、Ｓ１４に移行する。

Ｓ１３では、演算部１８より重故障判定を出す。そして、Ｓ１６に移行する。Ｓ１４では、検査結果が第２領域Ａ２に含まれるかを確認する。図５に示すように検査結果である判定値Ａが第２領域Ａ２に含まれれば、Ｓ１５に移行し、検査結果が第２領域Ａ２に含まれなければＳ１７に移行する。Ｓ１５では、軽故障判定を出す。そして、Ｓ１６に移行する。Ｓ１６では、判定結果に応じた処理を行う。そして処理を終了する。Ｓ１７では、正常作動範囲と判断され、処理を終了する。この図６に示す処理は、鉄道車両１００の走行中は繰り返し行われる。

第１実施形態の鉄道車両１００に用いる異常検知方法は上記構成である為、以下に説明するような作用及び効果を奏する。

まず、鉄道車両１００の安全性を向上させることが可能となる点が効果として挙げられる。これは、鉄道車両１００の振動を測定して異常を検知する、鉄道車両１００の異常検知方法において、鉄道車両１００の特定部位に生じる振動Ｐａを測定するセンサ部１４と、センサ部１４で測定された振動Ｐａを所定の条件でサンプリングするサンプリング部１６と、サンプリング部１６でサンプリングされた振動Ｐａから異常の有無を判定する演算部１８と、を使用し、演算部１８にて、振動Ｐａに基づく振幅値である振幅Ｗと、振動Ｐａが第１閾値直線ＷＴ１よりも連続して超えている距離に基づく継続距離Ｌ、又は所定距離を鉄道車両１００が進む間に振動Ｐａが第１閾値直線ＷＴ１を超えた割合に基づく相対度数Ｒを求め、振動に関する判定情報とする。

そして、演算部１８と通信可能な記憶装置に、振幅Ｗに関する尺度を第１軸とし、振幅値に関する尺度、または継続距離Ｌに関する尺度、または相対度数に関す尺度を第２軸とし、故障判定を行う第１領域Ａ１と、要注意範囲を示す第２領域Ａ２と、正常動作範囲を示す第３領域に分けられた第１エリアマップを記憶し、演算部１８にて、第１エリアマップに対して、判定情報が第１領域となるまたは第２領域に含まれるか否か判断して異常判定を行う。

そして、異常判定を、図４に示すように判定値Ａの継続距離Ｌが所定の値（距離閾値を含む第３閾値直線ＷＴ３）を超え、かつ最大振幅Ｗｍａｘ１が振幅閾値を含む第２閾値直線ＷＴ２を超えた場合を重故障状態とする。また、図５に示すように振幅Ｗが第４閾値直線ＷＴ４を超え、または継続距離Ｌが第５閾値直線ＷＴ５を超えた場合を軽故障状態とする。そして、重故障状態と判定した段階で、鉄道車両１００の停止を行う。また、軽故障状態を判定した場合は、運行後点検を重点的に行うこととする。

なお、この処理はセンサ部１４がモータ部振動検知センサ１４ａ、歯車部振動検知センサ１４ｂ、軸受部振動検知センサ１４ｃ等複数に及ぶので、それぞれのセンサ部１４からのデータをそれぞれ処理する。したがって、被検出体の特性によって継続距離Ｌか相対度数Ｒの何れをパラメータに使うかを選択することが望ましい。或いは、両方のパラメータについて異常状態をチェックしても良い。この様な構成であるので、鉄道車両１００に異常が発生した場合に、確実に異常検知をすることができる。

次に本発明の第２の実施形態について説明する。第２実施形態は第１実施形態とほぼ同じであるが、故障判定に用いる概念が少々異なる。以下に説明する。

図７に、第２実施形態の第１故障判定の他の概念図を示す。縦軸に振幅Ｗを、横軸に相対度数Ｒを示しており、第１故障判定を行う為の第２エリアマップとして図示しない記憶装置に記憶される。そして、重故障状態を示す第１領域Ａ１が設定される。第１領域Ａ１は、振幅Ｗに関する閾値である第６閾値直線ＷＴ６を超え、かつ相対度数Ｒに関する閾値である第7閾値直線ＷＴ７を超えた領域である。第６閾値直線ＷＴ６は、実験や実績などから所定の値に定められる。また、第７閾値直線ＷＴ７は実験や実績などによって定められるが、例えば４０％程度に設定される。第１故障判定として、演算部１８により得られた判定値Ａ（相対度数Ｒ，最大振幅Ｗｍａｘ１）の振幅Ｗと相対度数Ｒが、それぞれ第６閾値直線ＷＴ６と第7閾値直線ＷＴ７を超えているかどうかを判定する。

図８に、第２故障判定の他の概念図を示す。図７と同様に縦軸に振幅Ｗを、横軸に相対度数Ｒを示しており、第２故障判定を行う為の第２エリアマップとして図示しない記憶装置に記憶される。そして、軽故障状態を示す第２領域Ａ２が設定される。第２領域Ａ２は、振幅Ｗが第８閾値直線ＷＴ８を超え、または相対度数Ｒが第９閾値直線ＷＴ９を超えた場合である。第２故障判定として、演算部１８より得られた判定値Ａ（相対度数Ｒ，最大振幅Ｗｍａｘ１）の振幅Ｗと相対度数Ｒが、第２領域Ａ２に含まれているか否かを判定する。判定フローは図６に示す流れと同様である。第８閾値直線ＷＴ８は、実験や実績などから所定の値に定められる。また、第９閾値直線ＷＴ９は実験や実績などによって定められるが、例えば１０％程度に設定される。

異常判定に相対度数Ｒを用いた場合も第１実施形態の継続距離Ｌを用いた場合と同様であり、図７及び図８に示すように判定値Ａが第１領域Ａ１に含まれる場合は重故障判定をして鉄道車両１００の停止を行い、第２領域Ａ２に含まれる場合は軽故障判定をして運行後点検を重点的に行う。なお、この手順は第１実施形態の継続距離Ｌを用いた故障判定とあわせて行うのが好ましい。これは、振幅Ｗと継続距離Ｌ、又は振幅Ｗと相対度数Ｒの両方をパラメータとして監視している為である。例えば、レールの継ぎ目や明かり区間からトンネル区間に入る場所など、鉄道車両１００が揺れやすい場所というのは存在する。こうした場所では鉄道車両１００が大きく揺れるケースがあり、センサ部１４で振幅Ｗだけ監視しているだけでは異常なのか、外的要因からの揺れなのか判断が困難である。

しかしながら、長年の経験や実績などから継続距離Ｌ或いは相対度数Ｒを参考にすることで、より的確に異常を検出できることが分かってきた。この為、センサ部１４からの振動を信号Ｓ１として取得し、演算部１８で信号Ｓ１より判定値Ａを得て，第１故障判定又は第２故障判定を行う。そして、第１領域Ａ１や第２領域Ａ２に判定値Ａが含まれる場合には異常として判断する。無論、第１実施形態の故障判定と第２実施形態の故障判定を、それぞれ単独でエリア毎に分けて実施することを妨げない。

センサ部１４の振動から重故障判定が出た場合には、鉄道車両１００を停車させるなどの処置を行う。一方、軽故障判定が出た場合には、鉄道車両１００の運行後点検で重点的に整備を行うなどの対応を行うことが可能になる。これによって鉄道車両１００の安全性を高めると共に、確実に故障の判断が行える事で鉄道車両１００の運行の安定性を高めることができる。

次に本発明の第３の実施形態について説明する。第３実施形態は第１実施形態とほぼ同じであるが、故障判定に用いる概念が少々異なる。以下に説明する。

図９に、第３実施形態の、第３故障判定の概念図を示す。第３故障判定は第１実施形態で示した第１故障判定及び第２故障判定、第２実施形態で示した第１故障判定及び第２故障判定に用いたエリアマップとは異なり、縦軸に振幅Ｗに関する尺度を用い、横軸にも振幅Ｗに関する尺度を用いている。ただし、縦軸に用いているパラメータは振幅Ｗの最大値であり、横軸に用いているパラメータは振幅Ｗの中央値である。また、第１領域Ａ１及び第２領域Ａ２に含まれない領域を正常作動範囲Ａ３と定義しており、その閾値に関しては経験に基づいて曲線で繋がれて示されている。

第３実施形態では、振幅Ｗのパラメータを変えた例を示しているが、最大値や中央値の他にも平均値などを用いる事を妨げない。この様に同じ振動から得られるデータであっても評価の仕方を変えることで、様々なケースに対応することができる。鉄道車両１００は走行区間や乗車率などによって、その振動から得られるデータが異なるので、複数の条件を加味して異常判定を行うことで、より正確な異常判定を実現することが可能である。さらに、第１実施形態や第２実施形態のように、継続距離Ｌや相対度数Ｒなどと組み合わせて異常判定を行うことで、より正確な異常判定を実現可能となる。

次に本発明の第４の実施形態について説明する。第４実施形態は第３実施形態とほぼ同じであるが、故障判定に用いる概念が少々異なる。以下に説明する。

図１０に、第４実施形態の、第４故障判定の概念図を示す。第４故障判定は、第１軸に継続距離Ｌを、第２軸に相対度数Ｒを、第３軸に振幅Ｗを用いている。つまり、３次元のエリアマップを用いている点で異なる。第４実施形態では３次元のエリアマップを用いる事で、第３実施形態同様に複雑な異常判定を行うことが可能となり、より正確な異常判定を実現可能である。

次に本発明の第５の実施形態について説明する。第５実施形態は第３実施形態とほぼ同じであるが、故障判定に用いるエリアマップのバリエーションとして以下に説明する。

図１１に、第５実施形態の、第５故障判定の概念図を示す。第５故障判定は、縦軸に振幅Ｗを、横軸に相対度数Ｒを用いている。そして、正常作動範囲Ａ３は第１０閾値直線ＷＴ１０以下かつ第１１閾値直線ＷＴ１１以下の領域として定義される。また、第１領域Ａ１は第１０閾値直線ＷＴ１０以上かつ、第１１閾値直線ＷＴ１１以上で、第１２閾値直線ＷＴ１２と第１１閾値直線ＷＴ１１の交差する点と第１３閾値直線ＷＴ１３と第１０閾値直線ＷＴ１０の交差する点で結ばれる直線で切り取られる領域として定義される。第２領域Ａ２は、正常作動範囲Ａ３を含まない範囲として定義されている。

以上、本発明に係る鉄道車両１００の異常検知方法の実施形態を説明したが、本発明はこれに限定されるわけではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。例えば、第１実施形態では軽故障判定と重故障判定の２パターンに分けているが、更に細分化することを妨げない。また、複数の実施形態を紹介しているが、任意に組み合わせて異常判定することを妨げない。

１０ 車体
１２ 台車
１４ センサ部
１６ サンプリング部
１８ 演算部
２０ 管理装置
１００ 鉄道車両
Ａ 判定値
Ａ１ 第１領域
Ａ２ 第２領域

Claims (7)

1. 鉄道車両の振動を測定して異常を検知する、鉄道車両の異常検知方法において、
   前記鉄道車両の特定部位に生じる前記振動を測定するセンサ部と、
   該センサ部で測定された前記振動の信号を所定の条件でサンプリングするサンプリング部と、
   該サンプリング部でサンプリングされた前記振動の信号から異常の有無を判定する演算部と、を使用し、
   前記演算部にて、
   前記振動の信号に基づく振幅値と、前記振動の前記振幅値が第１の閾値よりも連続して超えている距離に基づく継続距離値、又は所定距離を前記鉄道車両が進む間に前記振動の前記振幅値が前記第１の閾値を超えた割合に基づく相対度数値を求め、前記振動に関する判定情報とし、
   前記演算部と通信可能な記憶装置に、
   前記振幅値に関する尺度を第１軸とし、前記振幅値に関する尺度、前記継続距離値に関する尺度、又は前記相対度数値に関する尺度の何れか１つを第２軸とし、故障判定を行う第１領域と、要注意範囲を示す第２領域と、正常作動範囲を示す第３領域に分けられた第１エリアマップ、又は、前記継続距離値に関する尺度を第１軸とし、前記相対度数値に関する尺度を第２軸とし、前記第１領域と前記第２領域と、前記第３領域に分けられた第２エリアマップを記憶し、
   前記演算部にて、
   前記第１エリアマップ又は前記第２エリアマップに対して、前記判定情報が前記第１領域または前記第２領域に含まれるか否か判断して異常判定を行い、
   前記第１領域は、
   前記第１軸に直交する第１の閾値直線以上で、かつ前記第２軸に直交する第２の閾値直線以上の領域であり、
   前記第３領域は、
   前記第１軸に直交する第３の閾値直線以下で、かつ前記第２軸に直交する第４の閾値直線以下の領域であり、
   前記第２領域は、
   前記第１領域と前記第３領域を含まない領域であり、
   前記振動の信号に基づく前記振幅値は、最大値又は中央値又は平均値又は実効値を用いていること、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。
2. 鉄道車両の振動を測定して異常を検知する、鉄道車両の異常検知方法において、
   前記鉄道車両の特定部位に生じる前記振動を測定するセンサ部と、
   該センサ部で測定された前記振動の信号を所定の条件でサンプリングするサンプリング部と、
   該サンプリング部でサンプリングされた前記振動の信号から異常の有無を判定する演算部と、を使用し、
   前記演算部にて、
   前記振動の信号に基づく振幅値と、前記振動の前記振幅値が第１の閾値よりも連続して超えている距離に基づく継続距離値、又は所定距離を前記鉄道車両が進む間に前記振動の前記振幅値が前記第１の閾値を超えた割合に基づく相対度数値を求め、前記振動に関する判定情報とし、
   前記演算部と通信可能な記憶装置に、
   前記振幅値に関する尺度を第１軸とし、前記振幅値に関する尺度、前記継続距離値に関する尺度、又は前記相対度数値に関する尺度の何れか１つを第２軸とし、故障判定を行う第１領域と、要注意範囲を示す第２領域と、正常作動範囲を示す第３領域に分けられた第１エリアマップ、又は、前記継続距離値に関する尺度を第１軸とし、前記相対度数値に関する尺度を第２軸とし、前記第１領域と前記第２領域と、前記第３領域に分けられた第２エリアマップを記憶し、
   前記演算部にて、
   前記第１エリアマップ又は前記第２エリアマップに対して、前記判定情報が前記第１領域または前記第２領域に含まれるか否か判断して異常判定を行い、
   前記第１領域は、第１の閾値曲線以上の領域であり、
   前記第３領域は、第２の閾値曲線以下の領域であり、
   前記第２領域は、前記第１領域と前記第３領域を含まない領域であり、
   前記振動の信号に基づく前記振幅値は、最大値又は中央値又は平均値又は実効値を用いていること、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。
3. 請求項１又は請求項２に記載の鉄道車両の異常検知方法において、
   前記第１軸、前記第２軸に加えて、前記振幅値に関する尺度、前記継続距離値に関する尺度又は前記相対度数値に関する尺度の何れか１つを第３軸とし、前記第１領域、前記第２領域、及び前記第３領域に分けられた第３エリアマップを前記記憶装置に記憶し、
   前記第３エリアマップに対して、前記判定情報が前記第１領域または前記第２領域に含まれるか否か判断して異常判定を行うこと、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載の鉄道車両の異常検知方法において、
   上記異常判定を、
   前記判定情報が、前記第１領域に含まれる場合を重故障状態とし、
   前記判定情報が、前記第２領域に含まれる場合を軽故障状態とし、
   前記重故障状態を判定した段階と、前記軽故障状態を判定した段階とで、異なる保護動作を行うこと、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。
5. 請求項４に記載の鉄道車両の異常検知方法において、
   前記重故障状態と判定した際に、前記保護動作として車両停止を行うこと、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。
6. 請求項４に記載の鉄道車両の異常検知方法において、
   前記第１エリアマップの前記第１軸と前記第２軸にそれぞれ前記振幅値を用いる場合には、異なる指標を用いること、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。
7. 請求項１に記載の鉄道車両の異常検知方法において、
   前記第１領域は、
   前記第１の閾値直線以上で、かつ前記第２の閾値直線以上であり、
   かつ前記第２の閾値直線上にあって前記第１の閾値直線以上である第１点と、前記第１の閾値直線上にあって前記第２の閾値直線以上である第２点と、を結ぶ線分と、
   前記第１閾直線及び前記第２閾直線で囲まれる範囲を含まない領域であること、
   を特徴とする鉄道車両の異常検知方法。

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