JP7020744B2 - 鉄道線路要素の要素特徴を決定する方法 - Google Patents
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Description
以下で記載される鉄道線路要素上の動作センサの配置は、本発明の全ての実施形態で使用することができる。詳細には、複数の動作センサは、複数の鉄道線路要素上に配置することができる。以下で、センサは、詳細にはコンピュータが読み込み可能な形式で動作データを提供するように適合されるユニット/装置であることが理解され、動作データは動作特徴を示す。
第1の実施形態では、動作センサ2は、時間依存加速度データを動作データとして提供する加速度センサである。動作センサ2が鉄道枕木に設けられる。決定されるべき要素特徴は、鉄道枕木上のある地点の時間依存位置(以下で簡単に表記された位置)、例えば検知器が鉄道枕木に触れる地点のうちの1つである。
[段階1]
動作データは演算装置を介して動作センサから収集することができるため、結果、収集された動作データが得られる。詳細には、鉄道車両が鉄道枕木を通過する間に動作データを収集することができる。さらに、鉄道線路要素が基準位置にある期間(例えば動作センサを取り付けた後)または平衡位置にある期間、例えば、列車が全く通過しないときに、動作データを収集することができる。
[段階2]
列車が鉄道枕木を全く通過しない、例えば時刻表に基づいて得られる期間に、ゼロ加速度に対応する収集された動作データの平均値Mが決定される。このゼロ加速度値は望ましい精度を鑑みると無視できるので、列車が通過しないこの期間はさらに、列車が通過するデータ取得時によく近似された立ち上がりエッジで得ることができる。
[段階3]
収集された動作データから(すなわち、動作データ内の収集された各データ点から)平均値Mを引くため、結果直流成分が動作データから除去され、処理済み動作データ(ここでは、第1の処理済み時間依存加速度データ)が得られる。
[段階4]
関連する加速度データの出発点は、処理済み時間依存加速度データの移動平均をゼロ閾値と比較することによって決定され、適切なゼロ閾値、および移動平均に使用される時間帯幅は実験によって得ることができる。
[段階5]
時間依存加速度データは、求積法を用いて2回積分される。こうして、鉄道線路要素の要素特徴を示す時間依存変位データが生み出される。
上記のように、動作センサからの動作データ、または処理済み動作データは、ニューラルネットワークの入力層への入力として使用することができる。
基本的に、本発明の方法において様々な種類のニューラルネットを利用することができる。例えば、ニューラルネットワークは、基準データを使用した学習プロセスでトレーニングすることができる、および/または、動作時(および/または決められたテーブルに基づいてただ動作する場合)に得られるデータ、または前もって本システムに記憶されたデータから学習する自己学習型であってもよい。
Claims (9)
- 鉄道線路要素の要素特徴を決定する方法であって、
前記鉄道線路要素上に動作センサを設ける段階と、
前記動作センサが提供する動作データを収集する段階であって、前記動作データが、前記要素特徴と異なる前記鉄道線路要素の動作特徴を示す、収集する段階と、
前記動作データに基づいて前記要素特徴を決定する段階と
を備え、
前記鉄道線路要素の前記動作特徴が、加速度と、時間依存加速度と、速度と、時間依存速度と、位置と、時間依存位置と、を含む群より選択される、
方法。 - 前記鉄道線路要素が、線路または線路切換の鉄道枕木、線路、および/または、
前記鉄道線路要素の前記動作特徴が前記鉄道線路要素の位置特徴であり、および/または、
少なくとも1つの鉄道線路要素の前記要素特徴が前記鉄道線路要素の位置特徴であり、および/または、
少なくとも1つの鉄道線路要素の前記要素特徴が、位置と、時間依存位置と、基準位置または平衡位置から逸脱した位置と、基準位置または平衡位置から逸脱した時間依存位置と、保守状態インジケータと、を含む群より選択される、請求項1に記載の方法。 - 鉄道線路要素の前記要素特徴を決定する前記段階が、
動作データを処理することによって処理済みの動作データを得る段階と、
前記処理済みの動作データに基づいて少なくとも1つの鉄道線路要素の前記要素特徴を決定する段階と、を含む、請求項1または2に記載の方法。 - 少なくとも1つの鉄道線路要素の要素特徴を決定する前記段階が、機械学習アルゴリズムを使用する段階を含む、請求項1から3の何れか一項に記載の方法。
- 前記鉄道線路要素の前記要素特徴を直接的または間接的に測定し、前記少なくとも1つの鉄道線路要素上の前記動作センサから対応するデータを収集することによって基準データを測定する段階と、
前記機械学習アルゴリズム中の前記基準データを使用する段階と、をさらに含む請求項4に記載の方法。 - 各動作センサが前記動作センサの複数の動作検知器から動作データを提供し、
全ての動作検知器が同じ動作特徴、詳細には加速度または時間依存加速度、を示す動作データを提供し、
前記動作検知器のうちの少なくとも1つが、前記動作検知器の別の動作検知器からの様々な測定範囲および/または様々な解像度を有する、請求項1から5の何れか一項に記載の方法。 - 複数の鉄道線路要素の各鉄道線路要素上に1または複数の動作センサを設ける段階と、
各前記動作センサが提供する動作データを収集する段階であって、前記動作センサの各1つの前記動作データが、前記動作センサが設けられるそれぞれの前記鉄道線路要素のそれぞれの動作特徴を示すものである段階であって、前記鉄道線路要素の各1つのそれぞれの前記要素特徴がそれぞれの前記鉄道線路要素のそれぞれの前記動作特徴と異なる物理量を示すものである、収集する段階と、
それぞれの前記動作データに基づいて前記鉄道線路要素の各1つのそれぞれの要素特徴を決定する段階と、をさらに含む、請求項1から6の何れか一項に記載の方法。 - 前記鉄道線路要素の前記要素特徴が保守状態インジケータであり、
少なくとも1つの鉄道線路要素の要素特徴を決定する前記段階が機械学習アルゴリズムを使用する段階を含む、方法であって、
前記方法がさらに、
摩耗状態にある鉄道線路要素を提供し、前記摩耗状態にある前記鉄道線路要素上に動作センサを設け、前記摩耗状態にある前記鉄道線路要素上の前記動作センサから対応する動作データを収集することによって基準データを測定する段階であって、前記鉄道線路要素を使用した車両によって前記動作データの変化が生じる、測定する段階と、
前記機械学習アルゴリズム中の前記基準データを使用して前記鉄道線路要素の摩耗状態を示す前記保守状態インジケータを決定する段階と
を含む、請求項1から7の何れか一項に記載の方法。 - 前記鉄道線路要素の前記要素特徴が保守状態インジケータであり、
前記鉄道線路要素の要素特徴を決定する前記段階が機械学習アルゴリズムを使用する段階を含み、前記方法が、
a)予め決められた摩耗状態にある車両を提供し、前記車両が前記鉄道線路要素を使用するように適合される段階と、
b)鉄道線路要素に設けられる動作センサから対応する動作データを測定する段階であって、前記鉄道線路要素を使用した前記摩耗状態にある車両によって前記動作データの変化が生じる、測定する段階と、によって基準データを提供する段階を含み、
前記機械学習アルゴリズムが前記基準データを使用して前記車両の摩耗状態を示す前記保守状態インジケータを決定する、請求項1から8の何れか一項に記載の方法。
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