JP6867826B2 - 異常監視装置、異常監視方法およびプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、異常監視装置、異常監視方法およびプログラムに関する。
車両の異常の検出に関して幾つかの技術が提案されている。例えば、特許文献１には、走行速度依存性の影響を排除して異常を検出するための、鉄道車両の状態監視装置が記載されている。特許文献１に記載の状態監視装置は、加速度計を用いて車体の水平左右方向の振動を検出し、検出した振動から２つの異なる周波数帯成分を検出する。そして、この状態監視装置は、検出した２つの異なる周波数帯成分の振幅比率を算出し、算出した振幅比率と閾値との比較にて異常判定を行う。
車両に異常が発生した際、異常の有無を判定するのみならず異常の種類を示す情報を得られれば、異常に対する対策の検討に役立てることができる。
これに対し特許文献１では、異常の種類を示す情報を取得する方法は示されていない。
これに対し特許文献１では、異常の種類を示す情報を取得する方法は示されていない。
本発明は、車両に異常が発生した際に異常の種類を示す情報を得ることができる異常監視装置、異常監視方法およびプログラムを提供する。
本発明の第１の態様によれば、異常監視装置は、車体の加速度の測定データを取得する加速度データ取得部と、前記加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定する異常有無判定部と、前記異常有無判定部が異常有りと判定した場合、前記加速度の周波数を分析する周波数分析部と、前記周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定し、前記周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、前記周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する異常種類特定部と、を備える。
前記異常種類特定部は、前記車体を備える車両の走行パターンに基づいて前記異常の種類の特定を開始するか否かを判定するようにしてもよい。
前記異常種類特定部は、前記異常有無判定部が軌道の区間のうちある区間で異常有りと判定し、他のある区間で異常無しと判定した場合、軌道側の異常の可能性ありと判定するようにしてもよい。
前記加速度データ取得部は、複数の車体から加速度の測定データを取得し、異常種類特定部は、前記異常有無判定部が複数の車体から加速度の測定データの各々について軌道の区間のうち同一区間で異常有りと判定した場合、軌道側の異常の可能性ありと判定する、ようにしてもよい。
本発明の第２の態様によれば、異常監視方法は、車体の加速度の測定データを取得し、前記加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定し、異常有りと判定した場合、前記加速度の周波数を分析し、前記周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定し、前記周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、前記周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する。
本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、車体の加速度の測定データを取得させ、前記加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定させ、異常有りと判定した場合、前記加速度の周波数を分析させ、前記周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定し、前記周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、前記周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定させるためのプログラムである。
上記した異常監視装置、異常監視方法およびプログラムによれば車両に異常が発生した際に異常の種類を示す情報を得られる。
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
＜第一実施形態＞
図１は、本発明の第一実施形態に係る異常監視システムの機能構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、異常監視装置１００は、通信部１１０と、操作入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。制御部１９０は、加速度データ取得部１９１と、異常有無判定部１９２と、周波数分析部１９３と、異常種類特定部１９４とを備える。
図１は、本発明の第一実施形態に係る異常監視システムの機能構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、異常監視装置１００は、通信部１１０と、操作入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。制御部１９０は、加速度データ取得部１９１と、異常有無判定部１９２と、周波数分析部１９３と、異常種類特定部１９４とを備える。
異常監視装置１００は、交通システム９００を監視対象とする。交通システム９００では、車両９１０が軌道９２０の上を走行する。車両９１０は、台車９１１と、車体９１２とを備える。車体９１２には加速度センサ９１３が設置されている。加速度センサ９１３は、車体９１２における上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度を測定する。
以下では、交通システム９００が、ＡＧＴ（Automated Guideway Transit、自動案内軌条式旅客輸送システム）である場合を例に説明する。但し、異常監視装置１００の監視対象はＡＧＴに限らず、車両があればよい。
以下では、交通システム９００が、ＡＧＴ（Automated Guideway Transit、自動案内軌条式旅客輸送システム）である場合を例に説明する。但し、異常監視装置１００の監視対象はＡＧＴに限らず、車両があればよい。
異常監視装置１００は、車両９１０に異常が発生した際に異常の発生を検出し、異常の種類を特定する。異常監視装置１００は、例えばコンピュータを用いて構成される。
異常監視装置１００は、車両９１０に搭載されていてもよい。あるいは、異常監視装置１００は、例えば建物内など車両９１０の外部に配置されていてもよい。
異常監視装置１００は、車両９１０に搭載されていてもよい。あるいは、異常監視装置１００は、例えば建物内など車両９１０の外部に配置されていてもよい。
通信部１１０は、他の装置と通信を行って各種データを送受信する。特に、通信部１１０は加速度センサ９１３と通信を行って、加速度センサ９１３が測定した車体９１２の加速度を示す加速度データを受信する。
操作入力部１２０は、例えばキーボード及びマウスなどの入力デバイスを備え、ユーザ操作を受ける。
表示部１３０は、例えば液晶パネル又はＬＥＤ（Light Emitting Diode、発光ダイオード）パネルなどの表示画面を備え、各種データを表示する。
操作入力部１２０は、例えばキーボード及びマウスなどの入力デバイスを備え、ユーザ操作を受ける。
表示部１３０は、例えば液晶パネル又はＬＥＤ（Light Emitting Diode、発光ダイオード）パネルなどの表示画面を備え、各種データを表示する。
記憶部１８０は各種データを記憶する。記憶部１８０は、異常監視装置１００が備える記憶デバイスを用いて構成される。
制御部１９０は、異常監視装置１００の各部を制御して各種処理を実行する。制御部１９０は、例えば異常監視装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が記憶部１８０からプログラムを読み出して実行することで構成される。
制御部１９０は、異常監視装置１００の各部を制御して各種処理を実行する。制御部１９０は、例えば異常監視装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が記憶部１８０からプログラムを読み出して実行することで構成される。
加速度データ取得部１９１は、車体９１２の加速度の測定データを取得する。具体的には加速度データ取得部１９１は、通信部１１０が受信したデータの中から車体９１２の加速度の測定データを選択的に取得する。
異常有無判定部１９２は、車体９１２の加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定する。具体的には異常有無判定部１９２は、車体９１２の上下方向加速度、左右方向加速度、前後方向加速度の各々と閾値とを比較し、いずれかの加速度の絶対値（加速度の大きさ）の最大値が閾値以上である場合に異常有りと判定する。一方、いずれの加速度も閾値未満である場合、異常有無判定部１９２は異常無しと判定する。
ここでの閾値は、予め設定された定数であってもよい。また、上下方向加速度と、左右方向加速度と、前後方向加速度とで閾値が異なっていてもよい。
異常有無判定部１９２は、車体９１２の加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定する。具体的には異常有無判定部１９２は、車体９１２の上下方向加速度、左右方向加速度、前後方向加速度の各々と閾値とを比較し、いずれかの加速度の絶対値（加速度の大きさ）の最大値が閾値以上である場合に異常有りと判定する。一方、いずれの加速度も閾値未満である場合、異常有無判定部１９２は異常無しと判定する。
ここでの閾値は、予め設定された定数であってもよい。また、上下方向加速度と、左右方向加速度と、前後方向加速度とで閾値が異なっていてもよい。
周波数分析部１９３は、異常有無判定部１９２が異常有りと判定した場合、加速度の周波数分析を行って、加速度の周波数パターンデータを取得する。例えば、周波数分析部１９３は、上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度データに対して１／３オクターブバンド分析を行う。
周波数パターンデータでは、周波数毎に振幅の大きさが示される。例えば、周波数分析部１９３が１／３オクターブバンド分析を行う場合、周波数パターンデータでは、１／３オクターブの周波数帯毎の振幅が示される。
異常種類特定部１９４は、周波数分析部１９３の周波数分析で得られた周波数パターンに基づいて異常の種類を特定する。周波数パターンから異常の種類を特定できない場合、異常種類特定部１９４は、周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する。
周波数パターンデータでは、周波数毎に振幅の大きさが示される。例えば、周波数分析部１９３が１／３オクターブバンド分析を行う場合、周波数パターンデータでは、１／３オクターブの周波数帯毎の振幅が示される。
異常種類特定部１９４は、周波数分析部１９３の周波数分析で得られた周波数パターンに基づいて異常の種類を特定する。周波数パターンから異常の種類を特定できない場合、異常種類特定部１９４は、周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する。
図２は、車両９１０に異常が生じた際の加速度の周波数の変化の例を示すグラフである。図２の横軸は周波数を示し、縦軸は振幅を示す。
線Ｌ１１は、通常時の加速度の例を示す。線Ｌ１２は、空気ばね異常時の加速度の例を示す。この空気ばねは台車９１１と車体９１２との間に設けられている。図２の例では、空気ばねの異常によって通常時よりも車両９１０の剛性が増加して固有振動数が高くなっている。
線Ｌ１１は、通常時の加速度の例を示す。線Ｌ１２は、空気ばね異常時の加速度の例を示す。この空気ばねは台車９１１と車体９１２との間に設けられている。図２の例では、空気ばねの異常によって通常時よりも車両９１０の剛性が増加して固有振動数が高くなっている。
異常種類特定部１９４は、このような周波数の変化に基づいて異常の種類を特定する。例えば、記憶部１８０が異常の種類と加速度の周波数パターンとを対応付けて記憶しておく。そして、異常種類特定部１９４は、周波数分析部１９３の分析で得られた周波数のパターンに類似するパターンを選択し、このパターンに対応付けられている異常の種類に特定する。
異常の種類と加速度の周波数パターンとを対応付けたデータは、例えば事前に車両９１０の走行シミュレーション又は実験走行（実走）を行って取得し、加速度のデータベースとして記憶部１８０が記憶しておく。
例えば、タイヤ、空気ばね、左右動ダンパ、案内輪を構成部品として車両９１０の走行シミュレーションを行う。走行シミュレーションでは、上下、左右及び前後の車両床上加速度と、台車加速度とを評価対象とする。但し、構成部品及び評価対象はこれらに限らず増減可能である。
例えば、タイヤ、空気ばね、左右動ダンパ、案内輪を構成部品として車両９１０の走行シミュレーションを行う。走行シミュレーションでは、上下、左右及び前後の車両床上加速度と、台車加速度とを評価対象とする。但し、構成部品及び評価対象はこれらに限らず増減可能である。
故障を模擬したシミュレーションでは、例えば、各部品のばね剛性、減衰係数、ガタ量等のうちいずれか又はこれらの組み合わせの変更を行う。
対象とする軌道を、直線部及び曲線部等の区間に分けて区間毎にシミュレーションを行ってデータを生成する。但し、軌道の区間の分割方法は特定の方法に限定されない。
ＡＧＴなどの軌道系交通車両では、通常、決められた走行パターンで走行するが、車両の重量は乗客人数によって変動する。そこで、ある重量ごとにシミュレーションを実施して、加速度のデータベースを生成する。
対象とする軌道を、直線部及び曲線部等の区間に分けて区間毎にシミュレーションを行ってデータを生成する。但し、軌道の区間の分割方法は特定の方法に限定されない。
ＡＧＴなどの軌道系交通車両では、通常、決められた走行パターンで走行するが、車両の重量は乗客人数によって変動する。そこで、ある重量ごとにシミュレーションを実施して、加速度のデータベースを生成する。
得られた加速度について、例えば１／３オクターブバンド等の周波数分析を実施し、故障モード毎など異常の種類毎の周波数特性の変化をデータベースとして持っておく。
さらに、加速度、加速度の最大、最小値及び実効値などを特徴量として、主成分分析を実施し、得られた主成分負荷量を用いて主成分得点を算出する。例えば、特徴量がＮ個の場合、第Ｎ次主成分得点まで算出しておく。これらの結果もデータベースとしておくことで、実際の走行状態が、どの状態に近いかを判別することが可能となる。
加速度の実効値については、例えば走行中の所定時間分の加速度データから加速度の実効値を算出する。
さらに、加速度、加速度の最大、最小値及び実効値などを特徴量として、主成分分析を実施し、得られた主成分負荷量を用いて主成分得点を算出する。例えば、特徴量がＮ個の場合、第Ｎ次主成分得点まで算出しておく。これらの結果もデータベースとしておくことで、実際の走行状態が、どの状態に近いかを判別することが可能となる。
加速度の実効値については、例えば走行中の所定時間分の加速度データから加速度の実効値を算出する。
図３は、異常監視装置１００が、車両９１０の異常の有無を判定し、異常発生時に異常の種類を特定する処理の手順の例を示す図である。異常監視装置１００は、例えば所定のサンプリング周期毎に図３の処理を行う。
図３の処理で、加速度データ取得部１９１は、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータを取得する（ステップＳ１１１）。
図３の処理で、加速度データ取得部１９１は、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータを取得する（ステップＳ１１１）。
そして、異常有無判定部１９２は、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータ毎に、加速度の最大値、最小値、及び、加速度の実効値を検出する（ステップＳ１１２）。
次に、制御部１９０は、データ別判定を行う（ステップＳ１１３）。データ別判定では、制御部１９０は、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータ毎に異常の有無の判定し、異常有りと判定した場合は異常の種類を特定する。
次に、制御部１９０は、データ別判定を行う（ステップＳ１１３）。データ別判定では、制御部１９０は、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータ毎に異常の有無の判定し、異常有りと判定した場合は異常の種類を特定する。
図４は、制御部１９０がデータ別判定を行う処理手順の例を示す図である。制御部１９０は、図３のステップＳ１１３で図４の処理を行う。
図４の処理で、異常有無判定部１９２は、車両９１０の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータ毎に、加速度の絶対値（加速度の大きさ）の最大値が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ２１１）。
ステップＳ２１１で閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２１１：閾値未満）、異常有無判定部１９２は、そのデータについては異常無しと判定する（ステップＳ２２１）。全てのデータについて異常無しと判定した場合は、図４の処理を終了し、さらに図３の処理を終了する。
図４の処理で、異常有無判定部１９２は、車両９１０の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度のデータ毎に、加速度の絶対値（加速度の大きさ）の最大値が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ２１１）。
ステップＳ２１１で閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２１１：閾値未満）、異常有無判定部１９２は、そのデータについては異常無しと判定する（ステップＳ２２１）。全てのデータについて異常無しと判定した場合は、図４の処理を終了し、さらに図３の処理を終了する。
一方、ステップＳ２１１で閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２１１：閾値以上）、周波数分析部１９３が、閾値以上と判定されたデータに対して周波数分析を行い、周波数データを取得する（ステップＳ２３１）。
そして、異常種類特定部１９４は、得られた周波数データを用いて、異常の種類を特定する（ステップＳ２３２）。
次に、制御部１９０は、ステップＳ２３２で異常の種類の特定に成功したか否かを判定する（ステップＳ２３３）。
そして、異常種類特定部１９４は、得られた周波数データを用いて、異常の種類を特定する（ステップＳ２３２）。
次に、制御部１９０は、ステップＳ２３２で異常の種類の特定に成功したか否かを判定する（ステップＳ２３３）。
1つ以上のデータで異常の種類の特定に成功したと判定した場合（ステップＳ２３３：ＹＥＳ）、異常監視装置１００は、特定された異常の種類を出力する（ステップＳ２４１）。例えば、表示部１３０が、制御部１９０の制御に従って、特定された異常の種類を表示するようにしてもよい。あるいは、通信部１１０が、制御部１９０の制御に従って、特定された異常の種類を示すデータを他の装置へ送信するようにしてもよい。
ステップＳ２４１の後、図４の処理を終了し、さらに図３の処理を終了する。
一方、ステップＳ２３３においていずれのデータについても異常の種類の特定に失敗したと判定した場合（ステップＳ２３３：ＮＯ）、図４の処理を終了して図３の処理へ戻る。
ステップＳ２４１の後、図４の処理を終了し、さらに図３の処理を終了する。
一方、ステップＳ２３３においていずれのデータについても異常の種類の特定に失敗したと判定した場合（ステップＳ２３３：ＮＯ）、図４の処理を終了して図３の処理へ戻る。
ステップＳ１１３で異常有りと判定し、かつ、いずれのデータでも異常の種類の特定に失敗した場合、周波数分析部１９３は、周波数分析を行っていない加速度データがあれば、そのデータの周波数分析を行う（ステップＳ１１４）。
そして、異常種類特定部１９４は、車体９１２の上下方向、左右方向、及び、前後方向の全ての加速度データに基づく主成分分析を行う（ステップＳ１２１）。例えば、車体９１２が、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度の最大値、最小値、実効値、及び、周波数帯毎の振幅を特徴量として、車両９１０の異常の種類毎に、特徴量と異常の種類とを対応付けて記憶しておく。そして、異常種類特定部１９４は、ステップＳ１１２、Ｓ１１３、Ｓ１１４で得られた特徴量に最も類似する特徴量に対応付けられている異常の種類を記憶部１８０から読み出すことで、異常の種類の特定を行う。
そして、異常種類特定部１９４は、車体９１２の上下方向、左右方向、及び、前後方向の全ての加速度データに基づく主成分分析を行う（ステップＳ１２１）。例えば、車体９１２が、車体９１２の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度の最大値、最小値、実効値、及び、周波数帯毎の振幅を特徴量として、車両９１０の異常の種類毎に、特徴量と異常の種類とを対応付けて記憶しておく。そして、異常種類特定部１９４は、ステップＳ１１２、Ｓ１１３、Ｓ１１４で得られた特徴量に最も類似する特徴量に対応付けられている異常の種類を記憶部１８０から読み出すことで、異常の種類の特定を行う。
そして、異常監視装置１００は、主成分分析で特定された異常の種類を出力する（ステップＳ１２２）。例えば、表示部１３０が、制御部１９０の制御に従って、特定された異常の種類を表示するようにしてもよい。あるいは、通信部１１０が、制御部１９０の制御に従って、特定された異常の種類を示すデータを他の装置へ送信するようにしてもよい。
ステップＳ１２２の後、図３の処理を終了する。
ステップＳ１２２の後、図３の処理を終了する。
以上のように、加速度データ取得部１９１は、車体９１２の加速度の測定データを取得する。異常有無判定部１９２は、加速度データ取得部１９１が取得した車体９１２の加速度の測定データと閾値との比較に基づいて異常の有無を判定する。異常有無判定部１９２が異常有りと判定した場合、周波数分析部１９３が加速度の周波数を分析し、異常種類特定部１９４が周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定する。
これにより、車両に異常が発生した際に異常の種類を示す情報を得ることができる。
また、異常監視装置１００によれば、車両９１０の車体９１２に加速度センサを設置すればよく、台車９１１には加速度センサを設置する必要が無い。この点で、異常監視装置１００によれば、比較的少ないセンサ数で車両９１０の異常を把握することができる。
これにより、車両に異常が発生した際に異常の種類を示す情報を得ることができる。
また、異常監視装置１００によれば、車両９１０の車体９１２に加速度センサを設置すればよく、台車９１１には加速度センサを設置する必要が無い。この点で、異常監視装置１００によれば、比較的少ないセンサ数で車両９１０の異常を把握することができる。
また、異常種類特定部１９４は、周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する。これにより、異常種類特定部１９４は、より多くの特徴量に基づいて異常の種類を特定することができる。この点で、異常種類特定部１９４は、異常の種類の特定精度を高めることができる。
なお、異常監視装置１００が、加速度の絶対値の最大値と閾値との比較に加えて、車両９１０の走行パターンに基づいて異常の種類の特定を開始するか否かを判定するようにしてもよい。
ここで、車両９１０の走行中の急なブレーキ等により、通常の走行パターンと異なる加速度が発生する場合がある。この場合に、車両９１０の走行パターンに基づいて異常の種類の特定を開始するか否かを判定することで、車両９１０に異常が発生していないにもかかわらず異常と判定する誤判定の可能性を低減させることができる。
ここで、車両９１０の走行中の急なブレーキ等により、通常の走行パターンと異なる加速度が発生する場合がある。この場合に、車両９１０の走行パターンに基づいて異常の種類の特定を開始するか否かを判定することで、車両９１０に異常が発生していないにもかかわらず異常と判定する誤判定の可能性を低減させることができる。
図５は、異常監視装置１００が、車両９１０の走行パターンに基づいて異常の種類の特定を開始するか否かを判定する場合の処理手順の例を示す図である。異常監視装置１００は、図３のステップＳ１１３で図４の処理に代えて図５の処理を行う。
図５のステップＳ３１１は、図４のステップＳ２１１と同様である。ステップＳ３１１で、異常有無判定部１９２が、加速度の絶対値の最大値が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３１１：閾値以上）、異常種類特定部１９４は、車両９１０の走行パターンが所定のパターンと一致するか否かを判定する（ステップＳ３２１）。
図５のステップＳ３１１は、図４のステップＳ２１１と同様である。ステップＳ３１１で、異常有無判定部１９２が、加速度の絶対値の最大値が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３１１：閾値以上）、異常種類特定部１９４は、車両９１０の走行パターンが所定のパターンと一致するか否かを判定する（ステップＳ３２１）。
具体的には、記憶部１８０が、例えばキロ程毎、又は、走行開始からの経過時間毎の車両９１０の前後加速度を示す加速度パターン情報を予め記憶しておく。そして、異常種類特定部１９４は、前後加速度のデータに示される加速度のパターンが、加速度パターン情報における加速度に一致するか否かを判定する。一致の判定では、例えば、いずれのキロ程又は時間においても加速度の差が所定割合以内か否かを判定する。
ステップＳ３２１で一致しないと判定した場合（ステップＳ３２１：不一致）、ステップＳ３３１へ進む。
一方、ステップＳ３２１で一致すると判定した場合（ステップＳ３２１：一致）、ステップＳ３４１へ進む。
ステップＳ３３１は、図４のステップＳ２２１と同様である。
ステップＳ３４１〜Ｓ３５１は、図４のステップＳ２３１〜Ｓ２４１と同様である。
一方、ステップＳ３２１で一致すると判定した場合（ステップＳ３２１：一致）、ステップＳ３４１へ進む。
ステップＳ３３１は、図４のステップＳ２２１と同様である。
ステップＳ３４１〜Ｓ３５１は、図４のステップＳ２３１〜Ｓ２４１と同様である。
事前に走行シミュレーションにて走行速度、軌道の曲率・勾配等毎に車両の加速度を複数パターン算出しておくようにしてもよい。実際の走行パターンが想定した走行パターンとは異なっている場合でも、実際の走行パターンと一致するデータがあれば、そのデータとの比較を行うことで、異常の有無の判定及び異常の種類の特定を行い得る。これによって、異常の有無の判定及び異常の種類の特定を行える区間を増やすことができる。
また、実際の走行パターンが想定していた走行パターンと異なっていても、軌道の他の箇所で同様のパターンで走っていた場合は、その個所のデータを用いて比較するようにしてもよい。
また、実際の走行パターンが想定していた走行パターンと異なっていても、軌道の他の箇所で同様のパターンで走っていた場合は、その個所のデータを用いて比較するようにしてもよい。
以上のように、異常種類特定部１９４は、車両９１０の走行パターンに基づいて異常の種類の特定を開始するか否かを判定する。
これにより、車両９１０の通常の走行パターンと異なる加速度が発生した場合に、車両９１０に異常が発生していないにもかかわらず異常監視装置１００が異常と判定する誤判定の可能性を低減させることができる。
これにより、車両９１０の通常の走行パターンと異なる加速度が発生した場合に、車両９１０に異常が発生していないにもかかわらず異常監視装置１００が異常と判定する誤判定の可能性を低減させることができる。
なお、異常監視装置１００が、車両９１０の異常の判定に加えて、あるいは代えて、軌道９２０の異常の判定を行うようにしてもよい。
図６は、異常監視装置１００が、車両９１０の異常および軌道９２０の異常の判定を行う処理の手順の例を示す図である。
図６の処理で、加速度データ取得部１９１は、車両９１０の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度データを取得する。
図６は、異常監視装置１００が、車両９１０の異常および軌道９２０の異常の判定を行う処理の手順の例を示す図である。
図６の処理で、加速度データ取得部１９１は、車両９１０の上下方向、左右方向、前後方向それぞれの加速度データを取得する。
次に、制御部１９０は、軌道９２０に設定されている区間毎に処理を行うループＬ１１１を開始する（ステップＳ４２１）。
そして、異常有無判定部１９２が異常の有無を判定する（ステップＳ４２２）。異常有無判定部１９２は、例えば図４のステップＳ２１１と同様、加速度の絶対値の最大値と閾値とを比較して異常の有無を判定する。
そして、異常有無判定部１９２が異常の有無を判定する（ステップＳ４２２）。異常有無判定部１９２は、例えば図４のステップＳ２１１と同様、加速度の絶対値の最大値と閾値とを比較して異常の有無を判定する。
ステップＳ４２２で異常有無判定部１９２が異常有りと判定した場合は、記憶部１８０が制御部１９０の制御に従って、異常有りと判定された区間を示す情報を記憶する（ステップＳ４２３）。
そして、制御部１９０はループＬ１１１の終端処理を行う（ステップＳ４２４）。制御部１９０は、軌道９２０で管理対象になっている全ての区間についてループＬ１１１の処理を行ったか否かを判定する。未だ未処理の区間があると判定した場合は、ステップＳ４２１へ戻り、未処理の区間について引き続きループＬ１１１の処理を行う。一方、対象となっている全ての区間についてループＬ１１１の処理を行ったと判定した場合は、ループＬ１１１を終了する。
そして、制御部１９０はループＬ１１１の終端処理を行う（ステップＳ４２４）。制御部１９０は、軌道９２０で管理対象になっている全ての区間についてループＬ１１１の処理を行ったか否かを判定する。未だ未処理の区間があると判定した場合は、ステップＳ４２１へ戻り、未処理の区間について引き続きループＬ１１１の処理を行う。一方、対象となっている全ての区間についてループＬ１１１の処理を行ったと判定した場合は、ループＬ１１１を終了する。
ステップＳ４２４でループＬ１１１を終了した場合、制御部１９０は、異常と判定された区間の数が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ４３１）。
制御部１９０が、異常と判定された区間の数が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ４３１：閾値未満）、異常種類特定部１９４は、軌道９２０の異常の特定を行う（ステップＳ４４１）。例えば、異常種類特定部１９４は、異常と判定された区間における路面への異物付着または路面の窪み等の異常を特定する。
そして、異常監視装置１００は、特定結果を出力した後（ステップＳ４４２）、図６の処理を終了する。
制御部１９０が、異常と判定された区間の数が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ４３１：閾値未満）、異常種類特定部１９４は、軌道９２０の異常の特定を行う（ステップＳ４４１）。例えば、異常種類特定部１９４は、異常と判定された区間における路面への異物付着または路面の窪み等の異常を特定する。
そして、異常監視装置１００は、特定結果を出力した後（ステップＳ４４２）、図６の処理を終了する。
一方、制御部１９０が、異常と判定された区間の数が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ４３１：閾値以上）、異常種類特定部１９４は、車両９１０の異常の特定を行う（ステップＳ４５１）。例えば、異常種類特定部１９４は、図３〜図４の場合と同様の処理を行う。
そして、異常監視装置１００は、特定結果を出力した後（ステップＳ４５２）、図６の処理を終了する。
そして、異常監視装置１００は、特定結果を出力した後（ステップＳ４５２）、図６の処理を終了する。
以上のように、異常種類特定部１９４は、異常有無判定部１９２が軌道９２０の区間のうちある区間で異常有りと判定し、他のある区間で異常無しと判定した場合、軌道９２０側の異常の可能性ありと判定する。例えば、異常種類特定部１９４は、上記のように異常有りと判定された区間の数に基づいて、軌道９２０の異常と車両９１０の異常との切り分けを行う。
これによって、異常監視装置１００では、軌道９２０にセンサ等を設置する必要なしに車両９１０のモニタリングで軌道９２０の異常を検知することができる。
これによって、異常監視装置１００では、軌道９２０にセンサ等を設置する必要なしに車両９１０のモニタリングで軌道９２０の異常を検知することができる。
＜第二実施形態＞
図７は、本発明の第二実施形態に係る異常監視装置１００の管理対象の例を示す図である。図７に示すように、異常監視装置１００は、複数の車両９１０を監視対象として、これら車両９１０の各々から加速度データを取得する。
異常監視装置１００の構成、及び、車両９１０の各々の構成は、図１の場合と同様である。
図７は、本発明の第二実施形態に係る異常監視装置１００の管理対象の例を示す図である。図７に示すように、異常監視装置１００は、複数の車両９１０を監視対象として、これら車両９１０の各々から加速度データを取得する。
異常監視装置１００の構成、及び、車両９１０の各々の構成は、図１の場合と同様である。
図７の構成で、異常有無判定部１９２が軌道９２０の同一区間で複数の車両について異常有りと判定した場合、異常種類特定部１９４は、軌道９２０の異常を特定する。
車両９１０の異常の有無の判定及び異常の種類の特定は、第一実施形態の場合と同様である。
車両９１０の異常の有無の判定及び異常の種類の特定は、第一実施形態の場合と同様である。
ここで、重量の条件が同等になる各車両の走行データをまとめることで、異常の判定をより高精度に行うことができる。乗客の重量に応じて空気ばねの内圧が概ね決まるため、例えば、空気ばねの内圧に応じてグループを複数定義しておく。そして、走行時に計測される内圧の大きさによって加速度データをグループに分類する。
駅で乗客が乗降している場合、重量が変化により内圧が変化する。また、走行中も車体の振動により常に内圧が変化する。そこで、最も内圧の変化が小さいと思われる、駅で扉を閉めてから発車するまでの数秒間の平均値を空気ばねの内圧の値とする。
空気ばねの内圧の大きさにより分類された各グループのデータについて、走行距離（例えばキロ程）毎の加速度のデータを、例えば１０メートル程度など比較的短い距離の区間毎に分割する。そして、分割された区間毎に、上記のように加速度の最大値、実効値、及び、周波数分析等により、異常の有無の判定及び異常の種類の特定を行う。
駅で乗客が乗降している場合、重量が変化により内圧が変化する。また、走行中も車体の振動により常に内圧が変化する。そこで、最も内圧の変化が小さいと思われる、駅で扉を閉めてから発車するまでの数秒間の平均値を空気ばねの内圧の値とする。
空気ばねの内圧の大きさにより分類された各グループのデータについて、走行距離（例えばキロ程）毎の加速度のデータを、例えば１０メートル程度など比較的短い距離の区間毎に分割する。そして、分割された区間毎に、上記のように加速度の最大値、実効値、及び、周波数分析等により、異常の有無の判定及び異常の種類の特定を行う。
なお、車両９１０の異常について、走行速度に反比例して周期が短くなる場合、異常監視装置１００が、台車９１１に関連する部分の異常と特定するようにしてもよい。例えば、走行輪にフラットスポットが生じた場合、走行速度と走行輪の径から振動が発生する周波数が推定できるため、周波数分析結果と合わせて原因の推定が可能となる。
車両９１０の異常について、走行速度と相関性の低い振動が生じている場合は、異常監視装置１００が車体９１２の異常と特定するようにしてもよい。
車両９１０の異常について、走行速度と相関性の低い振動が生じている場合は、異常監視装置１００が車体９１２の異常と特定するようにしてもよい。
一方、軌道９２０の異常について、異常監視装置１００が、車両９１０の走行速度と加速度の主要な周波数から、加速度を大きくしている主要因となっている軌道不整の波長を算出するようにしてもよい。この波長の算出結果を軌道不整の改修要領検討に役立てることができる。
以上のように、加速度データ取得部１９１は、複数の車体９１２から加速度の測定データを取得する。異常種類特定部１９４は、異常有無判定部１９２が複数の車体からの加速度の測定データの各々について軌道の区間のうち同一区間で異常有りと判定した場合、軌道側の異常の可能性ありと判定する。
これにより、異常監視装置１００は、軌道９２０の異常をより高精度に検出することができる。
これにより、異常監視装置１００は、軌道９２０の異常をより高精度に検出することができる。
なお、制御部１９０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することで各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
１００ 異常監視装置
１１０ 通信部
１２０ 操作入力部
１３０ 表示部
１８０ 記憶部
１９０ 制御部
１９１ 加速度データ取得部
１９２ 異常有無判定部
１９３ 周波数分析部
１９４ 異常種類特定部
９００ 交通システム
９１０ 車両
９１１ 台車
９１２ 車体
９１３ 加速度センサ
９２０ 軌道
１１０ 通信部
１２０ 操作入力部
１３０ 表示部
１８０ 記憶部
１９０ 制御部
１９１ 加速度データ取得部
１９２ 異常有無判定部
１９３ 周波数分析部
１９４ 異常種類特定部
９００ 交通システム
９１０ 車両
９１１ 台車
９１２ 車体
９１３ 加速度センサ
９２０ 軌道
Claims (6)
- 車体の加速度の測定データを取得する加速度データ取得部と、
前記加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定する異常有無判定部と、
前記異常有無判定部が異常有りと判定した場合、前記加速度の周波数を分析する周波数分析部と、
前記周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定し、前記周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、前記周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する異常種類特定部と、
を備える異常監視装置。 - 前記異常種類特定部は、前記車体を備える車両の走行パターンに基づいて前記異常の種類の特定を開始するか否かを判定する、
請求項１に記載の異常監視装置。 - 前記異常種類特定部は、前記異常有無判定部が軌道の区間のうちある区間で異常有りと判定し、他のある区間で異常無しと判定した場合、軌道側の異常の可能性ありと判定する、
請求項１または請求項２に記載の異常監視装置。 - 前記加速度データ取得部は、複数の車体から加速度の測定データを取得し、
異常種類特定部は、前記異常有無判定部が複数の車体から加速度の測定データの各々について軌道の区間のうち同一区間で異常有りと判定した場合、軌道側の異常の可能性ありと判定する、
請求項１から３の何れか一項に記載の異常監視装置。 - 車体の加速度の測定データを取得し、
前記加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定し、
異常有りと判定した場合、前記加速度の周波数を分析し、
前記周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定し、前記周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、前記周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定する、
異常監視方法。 - コンピュータに、
車体の加速度の測定データを取得させ、
前記加速度と閾値との比較に基づいて異常の有無を判定させ、
異常有りと判定した場合、前記加速度の周波数を分析させ、
前記周波数のパターンに基づいて異常の種類を特定し、前記周波数のパターンから異常の種類を特定できない場合、前記周波数のパターンと加速度の測定結果とに基づいて異常の種類を特定させる
ためのプログラム。
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