JP7274433B2 - Operating state diagnosis device - Google Patents

Operating state diagnosis device Download PDF

Info

Publication number
JP7274433B2
JP7274433B2 JP2020020850A JP2020020850A JP7274433B2 JP 7274433 B2 JP7274433 B2 JP 7274433B2 JP 2020020850 A JP2020020850 A JP 2020020850A JP 2020020850 A JP2020020850 A JP 2020020850A JP 7274433 B2 JP7274433 B2 JP 7274433B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
information
unit
displacement
vehicle body
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020020850A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2021126912A (en
Inventor
友行 李
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Astemo Ltd
Original Assignee
Hitachi Astemo Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Astemo Ltd filed Critical Hitachi Astemo Ltd
Priority to JP2020020850A priority Critical patent/JP7274433B2/en
Publication of JP2021126912A publication Critical patent/JP2021126912A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7274433B2 publication Critical patent/JP7274433B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Vehicle Body Suspensions (AREA)

Description

本開示は、例えば、鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の診断を行う作動状態診断装置に関する。 The present disclosure relates to, for example, an operating state diagnosis device for diagnosing shock absorbers arranged between a vehicle body and a bogie of a railroad vehicle.

鉄道車両の乗り心地の向上のために、台車と車体との間に緩衝器を配置した車両が知られている。例えば、特許文献1には、鉄道車両の車体と台車との間に緩衝器としてのヨーダンパを配置し、台車の振動を抑制しつつ車体の曲げ振動を抑制する技術が記載されている。 2. Description of the Related Art A vehicle is known in which a shock absorber is arranged between a bogie and a vehicle body in order to improve the riding comfort of a railroad vehicle. For example, Patent Literature 1 describes a technique in which a yaw damper as a shock absorber is arranged between a vehicle body and a bogie of a railway vehicle to suppress bending vibration of the vehicle body while suppressing vibration of the bogie.

緩衝器は、乗員・乗客の乗り心地の向上に寄与するため、鉄道車両の運転前または運転中に異常を診断できることが望まれる。例えば、特許文献2には、台車の振動と輪軸の振動との両方を検出し、台車の振動値と輪軸の振動値とに基づいて軌道異常と台車異常とを検出する技術が記載されている。特許文献3には、鉄道車両を停止状態で加振して異常を診断する技術が記載されている。特許文献4には、上下方向の加速度とピッチング方向の加速度とを検出し、上下並進とピッチングとの位相差から緩衝器の異常を検出する技術が記載されている。さらに、特許文献5には、鉄道車両の走行時に、鉄道車両に搭載されたセンサが検出したセンシング情報をデータベースに蓄積しておき、過去の正常と判定されたセンシング情報と走行中のセンシング情報とを比較することにより、異常が発生しているか否かを判定する技術が記載されている。 Since shock absorbers contribute to improving the ride comfort of passengers/crews, it is desirable to be able to diagnose an abnormality before or during operation of a railway vehicle. For example, Patent Literature 2 describes a technique for detecting both bogie vibration and wheelset vibration, and detecting a track abnormality and a bogie abnormality based on the bogie vibration value and the wheelset vibration value. . Patent Literature 3 describes a technique for diagnosing an abnormality by vibrating a railway vehicle in a stopped state. Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200002 describes a technique for detecting acceleration in the vertical direction and acceleration in the pitching direction, and detecting an abnormality in a shock absorber based on the phase difference between the vertical translation and the pitching. Furthermore, in Patent Document 5, sensing information detected by a sensor mounted on a railroad vehicle is stored in a database while the railroad vehicle is running, and past sensing information determined to be normal and sensing information during running are stored. A technique for determining whether or not an abnormality has occurred is described by comparing .

特開2014-198522号公報JP 2014-198522 A 特開2004-170080号公報(特許第3779258号公報)Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-170080 (Patent No. 3779258) 特開2019-27874号公報JP 2019-27874 A 特開2012-111480号公報(特許第5662298号公報)Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-111480 (Patent No. 5662298) 特開2017-88024号公報JP 2017-88024 A

従来技術の場合、緩衝器の異常を高精度に判定するためには、既存のセンサだけでなく追加のセンサが必要になる可能性がある。また、特許文献5の技術によれば、正常データ(正常と判定されたセンシング情報)が膨大になる可能性があることに加えて、初めて起きる状況下、即ち、対応する正常データがない状況下では、正常にも拘わらず異常と判定される可能性がある。 In the case of the prior art, in addition to existing sensors, additional sensors may be required in order to accurately determine a shock absorber abnormality. In addition, according to the technique of Patent Document 5, in addition to the possibility that the amount of normal data (sensing information determined to be normal) is enormous, under a situation that occurs for the first time, that is, under a situation where there is no corresponding normal data In this case, there is a possibility that an abnormality may be determined in spite of the normality.

本発明の一実施形態の目的は、センサ(測定手段)の追加およびデータが膨大となることを抑制しつつ異常の判定の精度を向上できる作動状態診断装置を提供することにある。 An object of an embodiment of the present invention is to provide an operating state diagnosis device capable of improving the accuracy of abnormality determination while suppressing the addition of sensors (measuring means) and the bloat of data.

本発明の一実施形態は、鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の作動状態診断装置であって、前記車体と前記台車との間に設けられるばね手段に負荷される圧力値を測定し出力する圧力測定手段と、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値を用いて前記ばね手段の上下変位を算出し出力するばね手段変位算出装置と、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報を一時保管するメモリ装置と、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報を前記鉄道車両外に送信する送信ユニットと、前記鉄道車両外に配置され、前記鉄道車両をモデル化した鉄道車両モデルと前記鉄道車両の前記位置情報と前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報とを用いて前記ばね手段の上下変位を推定し出力するばね手段変位推定装置と、前記ばね手段変位推定装置から出力された前記ばね手段の上下変位の推定値を前記鉄道車両で受信する受信ユニットと、前記ばね手段変位算出装置から出力された前記ばね手段の上下変位の算出値と前記受信ユニットで受信された前記ばね手段の上下変位の推定値とを比較し、異常を判定する緩衝器異常判定装置と、を有する。 One embodiment of the present invention is a shock absorber operating state diagnostic device arranged between a vehicle body and a bogie of a railway vehicle, wherein a pressure is applied to a spring means provided between the vehicle body and the bogie. a pressure measuring means for measuring and outputting a value; a spring means displacement calculating device for calculating and outputting a vertical displacement of the spring means using the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means; a memory device for temporarily storing information on the pressure value of the spring means output from means; a transmission unit for transmitting the information on the pressure value temporarily stored in the memory device to the outside of the railway vehicle; Vertical displacement of the spring means by using a railway vehicle model arranged outside and modeling the railway vehicle, the position information of the railway vehicle, and the information on the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit. a spring means displacement estimating device for estimating and outputting a spring means displacement estimating device, a receiving unit for receiving the estimated value of the vertical displacement of the spring means output from the spring means displacement estimating device in the railway vehicle, and output from the spring means displacement calculating device a shock absorber abnormality determination device that compares the calculated value of the vertical displacement of the spring means received by the receiving unit with the estimated value of the vertical displacement of the spring means received by the receiving unit, and determines abnormality.

また、本発明の一実施形態は、鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の作動状態診断装置であって、前記車体の上下加速度を測定し出力する車体加速度測定手段と、前記車体と前記台車との間に設けられるばね手段に負荷される圧力値を測定し出力する圧力測定手段と、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報を一時保管するメモリ装置と、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報を前記鉄道車両外に送信する送信ユニットと、前記鉄道車両外に配置され、前記鉄道車両をモデル化した鉄道車両モデルと前記鉄道車両の位置情報と前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報とを用いて前記車体の上下加速度を推定し出力する車体加速度推定装置と、前記車体加速度測定手段から出力された前記車体の上下加速度の測定値と受信ユニットで受信された前記車体の上下加速度の推定値とを比較し、異常を判定する緩衝器異常判定装置と、を有する。 Further, one embodiment of the present invention is an operating state diagnostic device for a shock absorber disposed between a vehicle body and a bogie of a railway vehicle, comprising vehicle body acceleration measuring means for measuring and outputting vertical acceleration of the vehicle body; pressure measuring means for measuring and outputting pressure values applied to spring means provided between the vehicle body and the bogie; and temporarily storing information on the pressure values of the spring means output from the pressure measuring means. a memory device; a transmission unit that transmits information about the pressure value temporarily stored in the memory device to the outside of the railway vehicle; a railway vehicle model that is placed outside the railway vehicle and that models the railway vehicle; a vehicle body acceleration estimating device for estimating and outputting the vertical acceleration of the vehicle body using vehicle position information and information on the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit; a shock absorber abnormality determination device that compares the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body with the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body received by the receiving unit, and determines an abnormality.

本発明の一実施形態によれば、測定手段(センサ)の追加およびデータが膨大となることを抑制しつつ異常の判定の精度を向上できる。 According to one embodiment of the present invention, it is possible to improve the accuracy of abnormality determination while suppressing the addition of measurement means (sensors) and the increase in data.

第1の実施形態による作動状態診断装置を緩衝器(コンベンショナルダンパ)が搭載された鉄道車両と共に示す概略図。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The schematic which shows the operating state diagnostic device by 1st Embodiment with the rail vehicle by which the shock absorber (conventional damper) was mounted. 図1中の作動状態診断装置を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing the operating state diagnostic device in FIG. 1; 図1中の診断装置の制御処理を示す流れ図。FIG. 2 is a flowchart showing control processing of the diagnostic device in FIG. 1; FIG. 図1中のクラウド部の制御処理を示す流れ図。FIG. 2 is a flowchart showing control processing of the cloud unit in FIG. 1; FIG. 変形例による作動状態診断装置を示すブロック図。The block diagram which shows the operating state diagnostic apparatus by a modification. 第2の実施形態による作動状態診断装置を示すブロック図。The block diagram which shows the operating state diagnostic device by 2nd Embodiment. 図6中の診断装置の制御処理を示す流れ図。FIG. 7 is a flowchart showing control processing of the diagnostic device in FIG. 6; FIG. 図6中のクラウド部の制御処理を示す流れ図。FIG. 7 is a flowchart showing control processing of the cloud unit in FIG. 6; FIG. 第3の実施形態による作動状態診断装置を緩衝器(セミアクティブダンパ)が搭載された鉄道車両と共に示す概略図。FIG. 11 is a schematic diagram showing an operating state diagnostic device according to a third embodiment together with a railway vehicle equipped with a shock absorber (semi-active damper); 図9中の鉄道車両の車体、台車、緩衝器、加速度センサ等の位置関係を概略的に示す平面図。FIG. 10 is a plan view schematically showing the positional relationship of the vehicle body, bogie, shock absorber, acceleration sensor, etc. of the railway vehicle in FIG. 9 ; 図9中の作動状態診断装置を示すブロック図。FIG. 10 is a block diagram showing the operating state diagnosis device in FIG. 9; 図9中の制御装置の制御処理を示す流れ図。FIG. 10 is a flowchart showing control processing of the control device in FIG. 9; FIG. 図9中のクラウド部の制御処理を示す流れ図。FIG. 10 is a flowchart showing control processing of the cloud unit in FIG. 9; FIG. 第4の実施形態による作動状態診断装置を示すブロック図。The block diagram which shows the operation state diagnostic device by 4th Embodiment. 図14中の制御装置の制御処理を示すブロック図。FIG. 15 is a block diagram showing control processing of the control device in FIG. 14; 図14中のクラウド部の制御処理を示す流れ図。FIG. 15 is a flowchart showing control processing of the cloud unit in FIG. 14; 第5の実施形態による作動状態診断装置を示すブロック図。The block diagram which shows the operating state diagnostic device by 5th Embodiment. 図17中の制御装置の制御処理を示す流れ図。FIG. 18 is a flowchart showing control processing of the control device in FIG. 17; FIG. 図17中のクラウド部の制御処理を示す流れ図。FIG. 18 is a flowchart showing control processing of the cloud unit in FIG. 17; FIG.

以下、実施形態による作動状態診断装置を、電車、気動車、客車等の鉄道車両に搭載した場合を例に挙げ、添付図面を参照しつつ説明する。なお、図面の流れ図は、各ステップに「S」という表記を用いる(例えば、ステップ1=「S1」とする)。また、図1、図9および図10では、図面の左側(車両の長さ方向の一側)を鉄道車両の進行方向の前側とし、図面の右側(車両の長さ方向の他側)を鉄道車両の進行方向の後側として説明する。しかし、図面の右側を前側とし、図面の左側を後側としてもよい。 Hereinafter, a case in which the operating state diagnosis device according to the embodiment is mounted on a railway vehicle such as an electric train, a diesel car, and a passenger car will be described as an example with reference to the accompanying drawings. It should be noted that the flowcharts in the drawings use the notation "S" for each step (for example, step 1 = "S1"). 1, 9 and 10, the left side of the drawing (one side in the longitudinal direction of the vehicle) is the front side in the traveling direction of the railway vehicle, and the right side of the drawing (the other side in the longitudinal direction of the vehicle) is the railway. It will be described as the rear side in the traveling direction of the vehicle. However, the right side of the drawing may be the front side and the left side of the drawing may be the rear side.

図1ないし図4は、第1の実施形態を示している。図1において、鉄道車両1(以下、車両1という)は、例えば乗客、乗務員等の乗員が乗車する車体2と、車体2の下側に設けられた前側の台車3Aおよび後側の台車3Bとを備えている。これら2つの台車3A,3Bは、車体2の前側(車体2の長さ方向の一側で図1の左側)と後側(車体2の長さ方向の他側で図1の右側)とに離間して配置されている。これにより、車両1の車体2は、一対の台車3A,3B上に設置されている。なお、図1では、図面が複雑になることを避けるため、1両の車両1、即ち、1両編成の列車を示している。しかし、一般的には、複数の車両1を連結した列車、即ち、複数の車両1により編成された列車で運行される。 1 to 4 show a first embodiment. In FIG. 1, a railway vehicle 1 (hereinafter referred to as vehicle 1) includes a vehicle body 2 on which crew members such as passengers and crew members ride, and a front bogie 3A and a rear bogie 3B provided below the vehicle body 2. It has These two bogies 3A and 3B are mounted on the front side of the car body 2 (one side in the longitudinal direction of the car body 2, the left side in FIG. 1) and the rear side (the other side in the longitudinal direction of the car body 2, the right side in FIG. 1). are spaced apart. Thereby, the vehicle body 2 of the vehicle 1 is installed on the pair of trucks 3A and 3B. In addition, in FIG. 1, in order to avoid complicating the drawing, one vehicle 1, that is, a train of one-car formation is shown. However, in general, a train in which a plurality of cars 1 are connected, that is, a train composed of a plurality of cars 1 is operated.

台車3A,3Bには、車軸5,5の長さ方向の両端側(即ち、車体2の幅方向の両端側)にそれぞれ車輪4,4を設けてなる輪軸6,6が、前後方向に離間してそれぞれ2個ずつ取付けられている。これにより、各台車3A,3Bには、それぞれ4個の車輪4,4が設けられている。車両1は、各車輪4,4が左右のレールR(図1に一方のみ図示)上を回転することにより、レールRに沿って走行する。なお、車体2の幅方向となる左右方向は、進行方向に対面した状態を基準としている。即ち、左右方向は、車体2の幅方向(車軸5,5の軸方向)に対応し、例えば、図1では紙面に直交する表裏方向の表側を左とし、裏側を右としている。 The trucks 3A and 3B are provided with wheels 4 and 4 on both longitudinal ends of the axles 5 and 5 (that is, on both sides of the vehicle body 2 in the width direction). 2 each are attached. Thus, each truck 3A, 3B is provided with four wheels 4, 4, respectively. The vehicle 1 runs along the rails R as each wheel 4, 4 rotates on the left and right rails R (only one is shown in FIG. 1). Note that the horizontal direction, which is the width direction of the vehicle body 2, is based on the state facing the traveling direction. That is, the left-right direction corresponds to the width direction of the vehicle body 2 (the axial direction of the axles 5, 5). For example, in FIG.

車両1の車体2と各台車3A,3Bとの間には、それぞれの台車3A,3B上で車体2を弾性的に支持する複数の空気ばね7A,7Bと、各空気ばね7A,7Bと並列関係をなすように配置された複数のダンパ8A,8Bとが設けられている。空気ばね7A,7Bは、「枕ばね」または「懸架ばね」とも呼ばれ、「ばね上質量」となる車体2等と「ばね間質量」となる台車3A,3B等との間に設けられる「二次ばね」に対応する。即ち、空気ばね7A,7Bは、車体2と台車3A,3Bとの間に設けられるばね手段を構成している。なお、「一次ばね」は、台車3A,3Bに設けられる軸ばね(図示せず)、即ち、「ばね下質量」となる車輪4,4(輪軸6,6)と「ばね間質量」となる台車3A,3Bの台車枠との間に設けられる軸ばねに対応する。空気ばね7A,7Bは、例えば、各台車3A,3Bの左右両側にそれぞれ1個ずつ設けられている。即ち、空気ばね7A,7Bは、例えば、1台車当たり2個、1車両当り4個設けられている。 A plurality of air springs 7A, 7B for elastically supporting the vehicle body 2 on the respective trucks 3A, 3B are provided between the vehicle body 2 of the vehicle 1 and the bogies 3A, 3B. A plurality of dampers 8A, 8B arranged in relation to each other are provided. The air springs 7A, 7B are also called "pillow springs" or "suspension springs", and are provided between the vehicle body 2, etc., which serves as a "sprung mass" and the trucks 3A, 3B, etc., which serve as an "inter-sprung mass". Corresponds to "secondary spring". That is, the air springs 7A, 7B constitute spring means provided between the vehicle body 2 and the bogies 3A, 3B. The "primary springs" are shaft springs (not shown) provided on the trucks 3A, 3B, that is, the wheels 4, 4 (wheelsets 6, 6) and the "mass between the springs", which are the "unsprung masses". It corresponds to the shaft springs provided between the bogie frames of the bogies 3A and 3B. The air springs 7A, 7B are provided, for example, one each on the left and right sides of each of the carriages 3A, 3B. That is, the air springs 7A and 7B are provided, for example, two per bogie and four per vehicle.

緩衝器としてのダンパ8A,8Bは、車両1の車体2と台車3A,3Bとの間に配置されている。ダンパ8A,8Bは、例えば、ストローク速度によって減衰力が変化するコンベンショナルダンパ(パッシブダンパ)として構成された油圧緩衝器である。ダンパ8A,8Bは、空気ばね7A,7Bと共に、車体2と台車3A,3Bとの間で上下方向の振動を緩衝(減衰)するサスペンションを構成している。即ち、上下動ダンパとなるダンパ8A,8Bは、台車3A,3Bに対する車体2の上下方向の振動に対して、振動を低減させるような減衰力を発生する。これにより、ダンパ8A,8Bは、車体2の上下方向の振動を低減(抑制)する。ダンパ8A,8Bは、例えば、空気ばね7A,7Bに対してそれぞれ並列に配置されており、各台車3A,3Bの左右両側にそれぞれ1個ずつ設けられている。即ち、ダンパ8A,8Bは、1台車当たり2個、1車両当り4個設けられている。 Dampers 8A and 8B as shock absorbers are arranged between the vehicle body 2 of the vehicle 1 and the bogies 3A and 3B. The dampers 8A and 8B are, for example, hydraulic shock absorbers configured as conventional dampers (passive dampers) whose damping force changes according to stroke speed. The dampers 8A and 8B, together with the air springs 7A and 7B, constitute a suspension that buffers (attenuates) vertical vibrations between the vehicle body 2 and the bogies 3A and 3B. That is, the dampers 8A and 8B, which are vertical dampers, generate a damping force that reduces the vertical vibration of the vehicle body 2 with respect to the bogies 3A and 3B. Thereby, the dampers 8A and 8B reduce (suppress) the vibration of the vehicle body 2 in the vertical direction. For example, the dampers 8A and 8B are arranged in parallel with the air springs 7A and 7B, respectively, and one damper is provided on each of the left and right sides of each of the carriages 3A and 3B. That is, two dampers 8A and 8B are provided for each bogie, and four dampers are provided for each vehicle.

圧力センサ9A,9Bは、空気ばね7A,7Bにそれぞれ設けられている。圧力センサ9A,9Bは、空気ばね7A,7Bの圧力(内圧)を検出する。圧力センサ9A,9Bで測定された圧力値は、例えば、空気ばね7A,7Bの制御に用いられる。このため、圧力センサ9A,9Bは、図示しない制御装置、例えば、空気ばね7A,7Bの制御用の制御装置または上位の制御装置に接続されている。また、圧力センサ9A,9Bで測定された圧力値は、後述するようにダンパ8A,8Bの作動状態の診断に用いられる。このため、圧力センサ9A,9Bは、図示しない制御装置および車内通信回線13を介して診断装置12に接続されている。即ち、圧力センサ9A,9Bで測定された圧力に対応する信号は、図示しない制御装置および車内通信回線13を介して診断装置12に出力される。これにより、圧力センサ9A,9Bは、空気ばね7A,7Bに負荷される圧力値を測定(検出)し、その圧力値に対応する信号を診断装置12に出力する圧力測定手段を構成している。 Pressure sensors 9A and 9B are provided on air springs 7A and 7B, respectively. The pressure sensors 9A, 9B detect the pressure (internal pressure) of the air springs 7A, 7B. The pressure values measured by the pressure sensors 9A, 9B are used, for example, to control the air springs 7A, 7B. For this reason, the pressure sensors 9A, 9B are connected to a control device (not shown), for example, a control device for controlling the air springs 7A, 7B or a higher-level control device. Further, the pressure values measured by the pressure sensors 9A, 9B are used for diagnosing the operating state of the dampers 8A, 8B as described later. For this reason, the pressure sensors 9A and 9B are connected to the diagnosis device 12 via a control device (not shown) and an in-vehicle communication line 13 . That is, signals corresponding to the pressures measured by the pressure sensors 9A and 9B are output to the diagnostic device 12 via the control device and the in-vehicle communication line 13 (not shown). Thus, the pressure sensors 9A and 9B constitute pressure measuring means for measuring (detecting) the pressure values loaded on the air springs 7A and 7B and outputting signals corresponding to the pressure values to the diagnostic device 12. .

図2に示すように、車両1には、圧力センサ9A,9Bの他、位置センサ10が設けられている。位置センサ10は、車両1の走行位置(現在位置)を取得する。位置センサ10は、例えば、GPS等の衛星測位システム(SPNT:Satellite positioning navigation and timing system)の航法衛星からの信号を受信する受信機を含んで構成されている。位置センサ10は、図示しない制御装置、例えば、上位の制御装置と接続されている。後述するように、位置センサ10で取得された位置情報は、ダンパ8A,8Bの作動状態の診断に用いられる。このため、位置センサ10は、図示しない制御装置および車内通信回線13を介して診断装置12に接続されている。即ち、位置センサ10で取得された位置情報に対応する信号は、図示しない制御装置および車内通信回線13を介して診断装置12に出力される。 As shown in FIG. 2, the vehicle 1 is provided with a position sensor 10 in addition to the pressure sensors 9A and 9B. The position sensor 10 acquires the travel position (current position) of the vehicle 1 . The position sensor 10 includes, for example, a receiver that receives signals from navigation satellites of a satellite positioning system (SPNT) such as GPS. The position sensor 10 is connected to a control device (not shown), for example, a host control device. As will be described later, the positional information acquired by the position sensor 10 is used for diagnosing the operational states of the dampers 8A and 8B. For this reason, the position sensor 10 is connected to the diagnosis device 12 via a control device (not shown) and an in-vehicle communication line 13 . That is, a signal corresponding to the positional information acquired by the position sensor 10 is output to the diagnostic device 12 via the control device (not shown) and the in-vehicle communication line 13 .

これにより、位置センサ10は、台車3A,3Bの位置情報を車両1の走行位置として取得し、その位置に対応する信号を診断装置12に出力する位置検出手段を構成している。なお、車両1の走行位置(台車3A,3Bの位置)は、位置センサ10に代えて、例えば、自動列車停止装置、自動列車制御装置、信号保安装置等として用いられる鉄道信号システムから取得してもよい。即ち、位置検出手段は、鉄道信号システムにより構成してもよい。この場合は、車両1に搭載された鉄道信号システム用の制御装置が位置検出手段に相当する。 Thus, the position sensor 10 constitutes position detection means for acquiring the position information of the trucks 3A and 3B as the running position of the vehicle 1 and outputting a signal corresponding to the position to the diagnosis device 12. FIG. The running position of the vehicle 1 (the position of the bogies 3A and 3B) is obtained from a railway signal system used as, for example, an automatic train stop device, an automatic train control device, a signal security device, etc., instead of the position sensor 10. good too. That is, the position detection means may be configured by a railway signal system. In this case, the control device for the railway signal system mounted on the vehicle 1 corresponds to the position detection means.

ところで、鉄道車両の乗り心地向上のため、台車と車体との間に制振装置が配置されている(例えば、特許文献1-4)。制振装置は、上下方向または左右方向の振動抑制を狙ったものであり、例えば、振動状況に応じて減衰力を切換える減衰力調整式緩衝器(セミアクティブダンパ)を用いたもの、能動的に制御力を発生して振動を抑える制御アクチュエータ(フルアクティブダンパ)を用いたもの等がある。このような制振装置は、乗員・乗客の乗り心地の向上に寄与するため、鉄道車両の運転前または運転中に異常を診断できることが望まれる。 By the way, in order to improve the riding comfort of railway vehicles, damping devices are arranged between bogies and car bodies (for example, Patent Documents 1 to 4). Vibration damping devices are intended to suppress vibrations in the vertical or horizontal direction. There is one using a control actuator (full active damper) that generates a control force to suppress vibration. Since such a damping device contributes to the improvement of ride comfort for passengers/crews, it is desirable to be able to diagnose an abnormality before or during operation of a railway vehicle.

即ち、鉄道車両の高速化、高付加価値化に伴い、車体振動を低減させる技術が開発されている。その中で、油圧を用いた減衰力調整式緩衝器(可変減衰型緩衝器)の異常(故障)を診断する技術が知られている。鉄道車両の異常を診断する場合、軌道の異常、台車の異常、緩衝器の異常を切り分けることが好ましい。例えば、特許文献2には、軌道と台車の異常を検出する技術が記載されている。具体的には、複数の台車に設けられた加速度センサにより台車の加速度(振動値)を検出し、複数の輪軸に設けられた加速度センサにより輪軸の加速度(振動値)を検出し、軌道異常と台車異常とを検出する。 That is, along with the increase in speed and added value of railway vehicles, techniques for reducing vehicle body vibration have been developed. Among them, a technique for diagnosing an abnormality (failure) of a damping force adjustable damper (variable damping damper) using hydraulic pressure is known. When diagnosing an abnormality in a railway vehicle, it is preferable to distinguish between an abnormality in the track, an abnormality in the bogie, and an abnormality in the shock absorber. For example, Patent Literature 2 describes a technique for detecting anomalies in tracks and carriages. Specifically, the acceleration sensors installed on multiple trucks detect the acceleration (vibration value) of the truck, and the acceleration sensors installed on multiple wheelsets detect the acceleration (vibration value) of the wheelsets. Detects bogie abnormalities.

特許文献3には、鉄道車両を停止状態で加振して車両の各機器(台車枠、輪軸、アクチュエータ等)の異常を診断する技術が記載されている。さらに、特許文献4には、上下方向の加速度とピッチング方向の加速度とを検出し、上下並進とピッチングとの位相差から緩衝器の異常を検出する技術が記載されている。しかし、台車と車体との間に設けられた緩衝器の異常を高精度に検出するためには、既存のセンサだけでなく、例えば輪軸の振動を検出するセンサ等の追加のセンサが必要になる可能性がある。これにより、追加コストが発生することに加えて、システム規模が大きくなる可能性がある。 Patent Literature 3 describes a technique for diagnosing an abnormality in each device (bogie frame, wheel set, actuator, etc.) of the vehicle by vibrating the railway vehicle in a stopped state. Furthermore, Patent Document 4 describes a technique for detecting vertical acceleration and pitching acceleration, and detecting an abnormality in a shock absorber from the phase difference between vertical translation and pitching. However, in order to detect abnormalities in the shock absorbers installed between the bogie and the car body with high accuracy, not only the existing sensors but also additional sensors such as sensors for detecting vibration of the wheelset are required. there is a possibility. In addition to incurring additional costs, this can increase system scale.

一方、特許文献5には、車両情報(センシング情報)をデータベースに保存し、データベースに保存された正常データ(過去の正常と判定されたセンシング情報)と鉄道車両で取得したデータ(現在のセンシング情報)とを比較し、異常を判定する技術が記載されている。しかし、この技術の場合は、データベースに正常データが保存されていなければ、異常であるか否かを判定することができない可能性がある。例えば、初めての状況下または初めての環境下等、対応する正常データがない場合には、異常を判定できない可能性がある。このため、データベースに格納された正常データと比較するためには、膨大な正常データの取得が必要になると考えられる。この場合、鉄道車両は、時間、曜日、季節によって乗車率が大きく異なり、悪天候による速度制限、事故による列車遅延、振替輸送等も考慮する必要がある。 On the other hand, in Patent Document 5, vehicle information (sensing information) is stored in a database. ) to determine abnormality. However, in the case of this technique, if normal data is not stored in the database, it may not be possible to determine whether there is an abnormality. For example, if there is no corresponding normal data, such as under a new situation or under a new environment, there is a possibility that abnormality cannot be determined. Therefore, it is considered necessary to acquire a huge amount of normal data in order to compare with the normal data stored in the database. In this case, railroad vehicles have greatly different occupancy rates depending on the time, day of the week, and season, and it is necessary to consider speed restrictions due to bad weather, train delays due to accidents, alternate transportation, and the like.

より詳しく説明すると、鉄道車両の走行速度に規定はあるが、車両毎に乗車人員が異なり、同一のデータを比較することは困難である。例えば、朝・夕方のラッシュ時間帯と、早朝・深夜とでは、走行速度、乗車人員が大きく異なる。また、例えば、事故、突発的な天候不良等により、振替輸送、運休、速度制限がされた場合も、同一のデータを比較することは困難になる。これにより、異常の判定の精度を十分に確保できない可能性がある。 To explain in more detail, although the running speed of railway vehicles is regulated, the number of passengers on each vehicle differs, making it difficult to compare the same data. For example, the traveling speed and the number of passengers differ greatly between the morning and evening rush hours and the early morning and late night. Also, for example, when alternative transport, suspension of service, or speed limit is imposed due to an accident, sudden bad weather, etc., it becomes difficult to compare the same data. As a result, there is a possibility that the accuracy of abnormality determination cannot be sufficiently ensured.

これに対して、例えば、「鉄道車両をモデル化した車両モデル」と「鉄道車両が走行する軌道の情報(軌道情報)」とを用いて緩衝器の作動状態を診断(緩衝器の異常を判定)することが考えられる。この場合に、例えば、複数の鉄道車両のそれぞれに診断に用いる軌道情報および車両モデルを格納する構成とし、この軌道情報と車両モデルとを用いて診断を行うことが考えられる。しかし、この構成の場合は、軌道の保線作業等により軌道情報に変更があったときに、鉄道車両毎に軌道情報を更新する必要があり、この更新作業が面倒になる可能性がある。また、このような構成の場合は、鉄道車両毎に、即ち、鉄道車両単体で異常を判定することになる。このため、例えば、ダンパ異常と判定された地点において、他の鉄道車両でも同様にダンパ異常と判定されていた場合には、軌道の異常である可能性が考えられるが、この情報を共有できず、軌道の異常の判定精度を十分に確保できない可能性がある。 On the other hand, for example, a "vehicle model that models a railroad vehicle" and "information on the track on which the railroad vehicle runs (track information)" can be used to diagnose the operating state of the shock absorber (determine whether the shock absorber is abnormal). ) can be considered. In this case, for example, it is conceivable to store track information and a vehicle model used for diagnosis in each of a plurality of railway vehicles, and perform diagnosis using the track information and the vehicle model. However, in the case of this configuration, when the track information is changed due to track maintenance work or the like, it is necessary to update the track information for each railway vehicle, and this update work may be troublesome. Moreover, in the case of such a configuration, an abnormality is determined for each railway vehicle, that is, for each railway vehicle alone. For this reason, for example, if other railway vehicles are similarly judged to have a damper abnormality at a point where a damper abnormality has been determined, there is a possibility that there is a track abnormality, but this information cannot be shared. , there is a possibility that it is not possible to sufficiently ensure the accuracy of determination of track anomalies.

そこで、第1の実施形態の作動状態診断装置11は、追加のセンサおよび膨大なデータを必要とせずに、既存のセンサを用いて高精度に異常を判定(診断)することができる構成としている。以下、第1の実施形態の作動状態診断装置11について説明する。 Therefore, the operating state diagnostic device 11 of the first embodiment is configured to be able to determine (diagnose) an abnormality with high accuracy using an existing sensor without requiring additional sensors and a large amount of data. . The operating state diagnostic device 11 of the first embodiment will be described below.

作動状態診断装置11は、コンベンショナルダンパであるダンパ8A,8Bの作動状態を診断する。作動状態診断装置11は、前述の圧力センサ9A,9Bおよび位置センサ10に加えて、車両1内で診断の演算処理を行う車内演算処理装置としての診断装置12と、通信ユニット20(送信ユニット20A、受信ユニット20B)と、車両1外で診断装置12と協働して診断の演算処理を行う車外演算処理装置としてのクラウド部21とを備えている。診断装置12は、圧力センサ9A,9Bおよび位置センサ10と共に車両1に配置されており、クラウド部21は、車両1から離れた位置に配置されている。診断装置12には、圧力センサ9A,9Bからの空気ばね7A,7Bの圧力および位置センサ10からの車両1の走行位置(現在位置)が、車内通信回線13を介してリアルタイムで入力される。 The operating state diagnosis device 11 diagnoses the operating state of the dampers 8A and 8B, which are conventional dampers. In addition to the pressure sensors 9A and 9B and the position sensor 10 described above, the operating state diagnostic device 11 includes a diagnostic device 12 as an in-vehicle arithmetic processing device that performs diagnostic arithmetic processing in the vehicle 1, and a communication unit 20 (transmitting unit 20A , a receiving unit 20B), and a cloud unit 21 as an external arithmetic processing device that performs diagnostic arithmetic processing in cooperation with the diagnostic device 12 outside the vehicle 1. FIG. The diagnostic device 12 is arranged in the vehicle 1 together with the pressure sensors 9A, 9B and the position sensor 10, and the cloud section 21 is arranged at a position away from the vehicle 1. The pressure of the air springs 7A and 7B from the pressure sensors 9A and 9B and the traveling position (current position) of the vehicle 1 from the position sensor 10 are input to the diagnostic device 12 in real time via the in-vehicle communication line 13 .

このために、診断装置12は、上位の制御装置(図示せず)と車内通信回線13を介して接続されている。また、診断装置12は、後述するようにクラウド部21と情報(データ)の送受信を行うため、送信ユニット20Aおよび受信ユニット20Bを備えた通信ユニット20にも接続されている。これにより、診断装置12には、車内通信回線13を介して車両1の車両情報(即ち、空気ばね7A,7Bの圧力、走行位置を含む車両情報)が上位信号として入力される。また、診断装置12には、受信ユニット20Bおよび車内通信回線13を介してクラウド部21からの情報(後述の空気ばね変位推定値)も入力される。また、診断装置12は、車内通信回線13および送信ユニット20Aを介してクラウド部21に情報(後述の現在位置および質量変化分)を出力する。なお、圧力センサ9A,9Bと位置センサ10と通信ユニット20とを診断装置12に直接接続する構成としてもよい。 For this purpose, the diagnosis device 12 is connected to a host control device (not shown) via an in-vehicle communication line 13 . The diagnostic device 12 is also connected to a communication unit 20 having a transmission unit 20A and a reception unit 20B in order to transmit and receive information (data) to and from the cloud unit 21 as will be described later. As a result, the vehicle information of the vehicle 1 (that is, the vehicle information including the pressure of the air springs 7A and 7B and the traveling position) is input to the diagnostic device 12 via the in-vehicle communication line 13 as an upper signal. Information (an air spring displacement estimated value to be described later) from the cloud unit 21 is also input to the diagnostic device 12 via the receiving unit 20B and the in-vehicle communication line 13 . Further, the diagnostic device 12 outputs information (current position and mass change, which will be described later) to the cloud unit 21 via the in-vehicle communication line 13 and the transmission unit 20A. The pressure sensors 9A and 9B, the position sensor 10 and the communication unit 20 may be directly connected to the diagnostic device 12. FIG.

診断装置12は、車両1の予め決められた位置(例えば、車体2のほぼ中央となる位置等)に設置されている。診断装置12は、例えばマイクロコンピュータを含んで構成されている。診断装置12は、ROM,RAM,不揮発性メモリ等からなる記憶部としてのメモリ12Aを有している。メモリ12Aには、例えば、後述の図3に示す処理フローを実行するための処理プログラム、即ち、ダンパ8A,8Bの作動状態の診断に用いる処理プログラムが格納(記憶)されている。また、メモリ12Aには、作動状態の診断に用いる基準値(例えば、基準圧力)、判定値(判定基準、閾値)も格納されている。 The diagnostic device 12 is installed at a predetermined position of the vehicle 1 (for example, a position substantially in the center of the vehicle body 2). The diagnostic device 12 includes, for example, a microcomputer. The diagnostic device 12 has a memory 12A as a storage unit composed of ROM, RAM, non-volatile memory, and the like. The memory 12A stores, for example, a processing program for executing a processing flow shown in FIG. 3 which will be described later, that is, a processing program used for diagnosing the operating states of the dampers 8A and 8B. The memory 12A also stores reference values (for example, reference pressure) and judgment values (judgment criteria, thresholds) used for diagnosing the operating state.

また、メモリ12Aには、空気ばね7A,7Bの圧力、車両1の走行位置がリアルタイムで格納される。この場合、後述の図2に示すように、メモリ12Aは、車両1からクラウド部21に送信する情報(データ)を一時保管するデータ保存部としての送信データ一時保存部12A1(図2)を備えている。後述するように、送信データ一時保存部12A1には、空気ばね7A,7Bの圧力値に関する情報となる車体2の質量変化分と車両1の位置情報となる現在位置(走行位置)とが入力される。これにより、メモリ12A(送信データ一時保存部12A1)は、「圧力センサ9A,9Bから出力された空気ばね7A,7Bの圧力値に関する情報」と「位置センサ10から出力された位置情報(車両1の走行位置)」とを一時保管するメモリ装置を構成している。 Further, the pressure of the air springs 7A and 7B and the running position of the vehicle 1 are stored in the memory 12A in real time. In this case, as shown in later-described FIG. 2, the memory 12A includes a transmission data temporary storage unit 12A1 (FIG. 2) as a data storage unit that temporarily stores information (data) to be transmitted from the vehicle 1 to the cloud unit 21. ing. As will be described later, the transmission data temporary storage unit 12A1 receives the change in mass of the vehicle body 2 as information on the pressure values of the air springs 7A and 7B and the current position (driving position) as positional information of the vehicle 1. be. As a result, the memory 12A (transmission data temporary storage unit 12A1) stores "information about the pressure values of the air springs 7A and 7B output from the pressure sensors 9A and 9B" and "position information output from the position sensor 10 (vehicle 1 It constitutes a memory device that temporarily stores the running position of the

一方、クラウド部21は、例えば、鉄道会社の管理センタ(データセンタ)に設けられた管理サーバ23と、車両1と管理サーバ23との間でデータ(情報)の送受信を行う通信ネットワーク22とを含んで構成されている。通信ネットワーク22は、例えば、鉄道会社の専用回線、公衆回線、インターネット回線、光回線、電話回線、有線回線、無線回線、衛星回線、移動体回線(携帯電話回線)等の各種の通信設備および各種コンピュータ設備を備えたコンピュータネットワークに相当する。通信ネットワーク22は、車両1の通信ユニット20とデータ(情報)の送受信を行う車外側の受信ユニット22Aおよび送信ユニット22Bを含んで構成されている。管理サーバ23は、例えば、サーバコンピュータ、ホストコンピュータ、メインフレーム、汎用コンピュータ等の大型コンピュータにより構成されている。 On the other hand, the cloud unit 21 includes, for example, a management server 23 provided in a management center (data center) of a railway company, and a communication network 22 for transmitting and receiving data (information) between the vehicle 1 and the management server 23. is composed of The communication network 22 includes, for example, a dedicated line of a railway company, a public line, an Internet line, an optical line, a telephone line, a wired line, a wireless line, a satellite line, a mobile line (mobile phone line), and various other communication facilities and various Corresponds to a computer network with computer equipment. The communication network 22 includes a vehicle-exterior receiving unit 22A and a transmitting unit 22B for transmitting and receiving data (information) to and from the communication unit 20 of the vehicle 1 . The management server 23 is composed of a large computer such as a server computer, a host computer, a mainframe, or a general-purpose computer, for example.

管理サーバ23は、HDD(ハードディスクドライブ)等の大容量記憶媒体からなりデータベース(DB)を構成する記憶装置(図示せず)を備えている。管理サーバ23の記憶装置には、例えば、後述の図4に示す処理フローを実行するための処理プログラム、即ち、ダンパ8A,8Bの作動状態の診断に用いる処理プログラムが格納(記憶)されている。また、管理サーバ23の記憶装置には、特許文献1に記載されているような鉄道車両の状態の算出に用いる状態方程式等の車両モデルが格納されている。さらに、管理サーバ23の記憶装置には、車両1の走行位置からその走行位置の軌道(線路)の上下変位(高さ位置)を得るための情報(データ)、即ち、走行位置とこの走行位置に対応する左右の軌道の上下変位との関係がマップ(左右各輪の軌道MAP)として格納されている。この情報(軌道情報)は、例えば軌道の点検作業、保線作業、変更作業等が行われたときに最新の情報に書き換えることができる。 The management server 23 is provided with a storage device (not shown) consisting of a large-capacity storage medium such as an HDD (hard disk drive) and constituting a database (DB). The storage device of the management server 23 stores, for example, a processing program for executing a processing flow shown in FIG. . Further, the storage device of the management server 23 stores a vehicle model such as a state equation used for calculating the state of a railroad vehicle as described in Patent Document 1. Further, in the storage device of the management server 23, information (data) for obtaining the vertical displacement (height position) of the track (track) at the running position from the running position of the vehicle 1, that is, the running position and the running position The relationship between the vertical displacement of the left and right tracks corresponding to is stored as a map (track map of each left and right wheel). This information (track information) can be rewritten to the latest information when track inspection work, track maintenance work, change work, or the like is performed, for example.

診断装置12は、車両1の走行中に、圧力センサ9A,9Bからの圧力値の信号と、位置センサ10からの走行位置の信号とをリアルタイムで取得する。なお、走行位置については、鉄道信号システムからの走行位置の信号を用いてもよい。診断装置12は、これらの信号から、クラウド部21(より具体的には管理サーバ23)と協働して、ダンパ8A,8Bの異常を判定する。即ち、診断装置12およびクラウド部21(管理サーバ23)は、空気ばね7A,7Bの圧力値と車両1の走行位置とに基づいて内部で演算を行い、ダンパ8A,8Bの作動状態を診断する処理を行う。 The diagnostic device 12 acquires pressure value signals from the pressure sensors 9A and 9B and a running position signal from the position sensor 10 in real time while the vehicle 1 is running. As for the travel position, a travel position signal from the railway signal system may be used. Based on these signals, the diagnostic device 12 cooperates with the cloud unit 21 (more specifically, the management server 23) to determine abnormality of the dampers 8A, 8B. That is, the diagnostic device 12 and the cloud unit 21 (management server 23) perform internal calculations based on the pressure values of the air springs 7A and 7B and the traveling position of the vehicle 1, and diagnose the operating states of the dampers 8A and 8B. process.

この場合、診断装置12は、空気ばね7A,7Bの圧力値から空気ばね7A,7Bの上下変位を算出する。また、診断装置12は、空気ばね7A,7Bの圧力値から車体2の質量変化分を算出し、「車両1の位置情報」と「車体2の質量変化分」とをクラウド部21に送信する。クラウド部21(管理サーバ23)は、「位置情報から得られる軌道の上下変位(軌道の情報)」と「車体2の質量変化分」とから「鉄道車両モデル」を用いて空気ばね7A,7Bの上下変位を推定する。クラウド部21(管理サーバ23)は、空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値を診断装置12に送信する。診断装置12は、車両1内で算出された空気ばね7A,7Bの上下変位の算出値と車両1外のクラウド部21(管理サーバ23)で推定された空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値とを比較し、ダンパ8A,8Bの異常を判定する。 In this case, the diagnostic device 12 calculates the vertical displacement of the air springs 7A, 7B from the pressure values of the air springs 7A, 7B. Further, the diagnostic device 12 calculates the amount of change in the mass of the vehicle body 2 from the pressure values of the air springs 7A and 7B, and transmits the "positional information of the vehicle 1" and the "change in mass of the vehicle body 2" to the cloud unit 21. . The cloud unit 21 (management server 23) uses the "railway vehicle model" from the "vertical displacement of the track (track information) obtained from the position information" and the "mass change of the vehicle body 2" to determine the air springs 7A and 7B. Estimate the vertical displacement of The cloud unit 21 (management server 23) transmits the estimated values of the vertical displacements of the air springs 7A and 7B to the diagnostic device 12. FIG. The diagnostic device 12 estimates the vertical displacements of the air springs 7A and 7B calculated in the vehicle 1 and the vertical displacements of the air springs 7A and 7B estimated by the cloud unit 21 (management server 23) outside the vehicle 1. values to determine whether the dampers 8A and 8B are abnormal.

即ち、第1の実施形態では、診断装置12は、車両1内の各種機器にリアルタイムで配信される空気ばね7A,7Bの圧力センサ値と空気ばね7A,7Bの受圧面積とばね定数とから、空気ばね7A,7Bの変位を算出値(変位算出値)として演算する。また、診断装置12は、空気ばね7A,7Bの圧力センサ値を基に、基準圧力を引いた車両質量変化分を演算する。診断装置12は、車両1内の各種機器にリアルタイムで配信される車両1の現在位置と共に、車両質量変化分をメモリ12A(送信データ一時保存部12A1)で一時保存する。 That is, in the first embodiment, the diagnostic device 12 uses the pressure sensor values of the air springs 7A and 7B, the pressure receiving areas of the air springs 7A and 7B, and the spring constants, which are distributed in real time to various devices in the vehicle 1, to determine: The displacements of the air springs 7A and 7B are calculated as calculated values (displacement calculated values). Further, the diagnostic device 12 calculates the change in vehicle mass by subtracting the reference pressure based on the pressure sensor values of the air springs 7A and 7B. The diagnostic device 12 temporarily stores the current position of the vehicle 1, which is delivered to various devices in the vehicle 1 in real time, and the change in vehicle mass in the memory 12A (transmission data temporary storage unit 12A1).

診断装置12は、クラウド部21との通信が正常なときに、メモリ12A(送信データ一時保存部12A1)に一時保存した車両質量変化分と現在位置とをクラウド部21に送信する。クラウド部21は、診断装置12から車両質量変化分と現在位置とを受信する。クラウド部21の管理サーバ23は、「受信した位置情報と管理サーバ23に格納されている軌道情報とから得られる軌道の上下変位」と「受信した車両質量変化分」とから、車両1の車両モデルを用いて空気ばね7A,7Bの変位を推定値(変位推定値)として演算する。クラウド部21(管理サーバ23)は、演算結果である推定値を診断装置12に送信する。診断装置12は、診断装置12で算出された空気ばね7A,7Bの変位の算出値とクラウド部21から受信した空気ばね7A,7Bの変位の推定値とを比較し、ダンパ8A,8Bの異常を判定する。 Diagnosis device 12 transmits the change in vehicle mass and the current position temporarily stored in memory 12A (transmission data temporary storage unit 12A1) to cloud unit 21 when communication with cloud unit 21 is normal. The cloud unit 21 receives the vehicle mass change and the current position from the diagnostic device 12 . The management server 23 of the cloud unit 21 calculates the vehicle of the vehicle 1 from the "vertical displacement of the track obtained from the received position information and the track information stored in the management server 23" and the "received vehicle mass change amount". Using the model, the displacements of the air springs 7A and 7B are calculated as estimated values (displacement estimated values). The cloud unit 21 (management server 23 ) transmits the estimated value, which is the calculation result, to the diagnostic device 12 . The diagnostic device 12 compares the calculated value of the displacement of the air springs 7A, 7B calculated by the diagnostic device 12 with the estimated value of the displacement of the air springs 7A, 7B received from the cloud unit 21, and determines whether the dampers 8A, 8B are abnormal. judge.

このような判定を行うために、図2に示すように、診断装置12は、送信データ一時保存部12A1と、異常診断部14とを備えている。また、診断装置12は、クラウド部21との間でデータ(情報)の送受信を行うことができるように車両1に配置された通信ユニット20(送信ユニット20A,受信ユニット20B)と接続されている。一方、車両1外に配置されたクラウド部21は、通信ネットワーク22(受信ユニット22A、送信ユニット22B)と管理サーバ23とを備えている。 In order to make such a determination, the diagnosis device 12 includes a transmission data temporary storage section 12A1 and an abnormality diagnosis section 14, as shown in FIG. Further, the diagnostic device 12 is connected to a communication unit 20 (transmitting unit 20A, receiving unit 20B) arranged in the vehicle 1 so as to transmit and receive data (information) to and from the cloud unit 21. . On the other hand, the cloud unit 21 arranged outside the vehicle 1 includes a communication network 22 (receiving unit 22A, transmitting unit 22B) and a management server 23 .

診断装置12の異常診断部14は、基準圧力出力部15と、減算部16と、ばね手段変位算出装置を構成するばね変位算出部17と、ばね反力算出部18と、質量変化分算出部19と、緩衝器異常判定装置としてのダンパ異常判定部24とを備えている。 The abnormality diagnosis unit 14 of the diagnosis device 12 includes a reference pressure output unit 15, a subtraction unit 16, a spring displacement calculation unit 17 constituting a spring means displacement calculation device, a spring reaction force calculation unit 18, and a mass change calculation unit. 19 and a damper abnormality determination unit 24 as a buffer abnormality determination device.

基準圧力出力部15は、メモリ12Aに予め記憶された空気ばね7A,7Bの基準圧力P[Pa]を減算部16に出力する。減算部16には、圧力センサ9A,9Bから空気ばね7A,7Bの圧力(例えば、4個の空気ばね7A,7Bのそれぞれの圧力)が入力され、基準圧力出力部15から基準圧力(例えば、4個の空気ばね7A,7Bのそれぞれの基準圧力)が入力される。減算部16は、圧力センサ9A,9Bで測定(検出)された空気ばね7A,7Bの圧力P[Pa](即ち、リアルタイムの圧力P)から基準圧力Pを減算することにより、基準値である基準圧力Pからの差分圧力ΔPを求める。即ち、減算部16は、次の数1式の演算を行う。 The reference pressure output unit 15 outputs the reference pressure P 0 [Pa] of the air springs 7A and 7B pre-stored in the memory 12A to the subtraction unit 16 . The pressures of the air springs 7A and 7B (for example, the respective pressures of the four air springs 7A and 7B) are input to the subtraction unit 16 from the pressure sensors 9A and 9B, and the reference pressure output unit 15 outputs a reference pressure (for example, Reference pressure of each of the four air springs 7A, 7B) is input. The subtraction unit 16 subtracts the reference pressure P0 from the pressure P [Pa] of the air springs 7A and 7B (that is, the real-time pressure P) measured (detected) by the pressure sensors 9A and 9B. A differential pressure ΔP from a certain reference pressure P 0 is obtained. That is, the subtraction unit 16 performs the calculation of the following equation (1).

Figure 0007274433000001
Figure 0007274433000001

減算部16は、算出した差分圧力ΔP(例えば、4個の空気ばね7A,7Bの差分圧力ΔP)をばね変位算出部17とばね反力算出部18とに出力する。ばね変位算出部17には、減算部16から差分圧力ΔPが入力される。ばね変位算出部17は、圧力センサ9A,9Bから出力された空気ばね7A,7Bの圧力値(より具体的には、差分圧力ΔP)を用いて空気ばね7A,7Bの上下変位を算出し、その算出値をダンパ異常判定部24に出力する。この場合、ばね変位算出部17は、空気ばね7A,7Bの差分圧力ΔPと受圧面積A[m]との乗算値を空気ばね定数K[N/m]で除算することにより空気ばね変位ΔX[m]を求める。即ち、ばね変位算出部17は、次の数2式の演算を行う。 The subtractor 16 outputs the calculated differential pressure ΔP (for example, the differential pressure ΔP of the four air springs 7A and 7B) to the spring displacement calculator 17 and the spring reaction force calculator 18 . The differential pressure ΔP is input from the subtractor 16 to the spring displacement calculator 17 . The spring displacement calculator 17 calculates the vertical displacement of the air springs 7A and 7B using the pressure values (more specifically, differential pressure ΔP) of the air springs 7A and 7B output from the pressure sensors 9A and 9B, The calculated value is output to the damper abnormality determination section 24 . In this case, the spring displacement calculator 17 calculates the air spring displacement ΔX by dividing the product of the differential pressure ΔP of the air springs 7A and 7B and the pressure receiving area A [m 2 ] by the air spring constant K [N/m]. Find [m]. That is, the spring displacement calculator 17 performs the calculation of the following equation (2).

Figure 0007274433000002
Figure 0007274433000002

ばね変位算出部17は、算出した空気ばね変位ΔX(例えば、4個の空気ばね7A,7Bのそれぞれの空気ばね変位ΔX)を、空気ばね7A,7Bの上下変位の算出値としてダンパ異常判定部24に出力する。ばね反力算出部18には、減算部16から差分圧力ΔPが入力される。ばね反力算出部18は、圧力センサ9A,9Bから出力された空気ばね7A,7Bの圧力値(より具体的には、差分圧力ΔP)を用いて空気ばね7A,7Bの上下方向の反力を算出し、その算出値を質量変化分算出部19に出力する。この場合、ばね反力算出部18は、差分圧力ΔPと受圧面積Aとを乗算することにより空気ばね反力ΔF[N]を求める。即ち、ばね反力算出部18は、次の数3式の演算を行う。 The spring displacement calculator 17 uses the calculated air spring displacement ΔX (for example, the air spring displacement ΔX of each of the four air springs 7A and 7B) as a calculated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B to the damper abnormality determination unit. 24. The differential pressure ΔP is input from the subtractor 16 to the spring reaction force calculator 18 . The spring reaction force calculator 18 calculates the vertical reaction force of the air springs 7A and 7B using the pressure values (more specifically, differential pressure ΔP) of the air springs 7A and 7B output from the pressure sensors 9A and 9B. is calculated, and the calculated value is output to the mass change calculation unit 19 . In this case, the spring reaction force calculator 18 multiplies the differential pressure ΔP and the pressure receiving area A to obtain the air spring reaction force ΔF[N]. That is, the spring reaction force calculator 18 performs the calculation of the following formula (3).

Figure 0007274433000003
Figure 0007274433000003

ばね反力算出部18は、算出した空気ばね反力ΔF(例えば、4個の空気ばね7A,7Bのそれぞれの空気ばね反力ΔF)を、空気ばね7A,7Bの圧力値Pに関する第1情報として質量変化分算出部19に出力する。質量変化分算出部19には、ばね反力算出部18から空気ばね反力ΔFが入力される。質量変化分算出部19は、ばね反力算出部18から出力された空気ばね7A,7Bの圧力値Pに関する第1情報(空気ばね反力ΔF)を用いて質量変化分ΔMを算出し、その算出値を送信データ一時保存部12A1に出力する。この場合、質量変化分算出部19は、空気ばね反力ΔFを重力加速度gで除算することにより基準値からの車体2の質量変化分ΔMを求める。即ち、質量変化分算出部19は、次の数4式の演算を行う。 The spring reaction force calculator 18 calculates the calculated air spring reaction force ΔF (for example, the air spring reaction force ΔF of each of the four air springs 7A and 7B) as first information regarding the pressure value P of the air springs 7A and 7B. , and is output to the mass change calculation unit 19 . The mass change calculator 19 receives the air spring reaction force ΔF from the spring reaction force calculator 18 . The mass change calculation unit 19 calculates the mass change ΔM using the first information (air spring reaction force ΔF) regarding the pressure value P of the air springs 7A and 7B output from the spring reaction force calculation unit 18. The calculated value is output to transmission data temporary storage unit 12A1. In this case, the mass change calculator 19 obtains the mass change ΔM of the vehicle body 2 from the reference value by dividing the air spring reaction force ΔF by the gravitational acceleration g. That is, the mass change calculation unit 19 performs the calculation of the following equation (4).

Figure 0007274433000004
Figure 0007274433000004

質量変化分算出部19は、算出した質量変化分ΔM(例えば、4個の空気ばね7A,7Bのそれぞれの空気ばねの質量変化分ΔM)を、空気ばね7A,7Bの圧力値Pに関する第2情報として送信データ一時保存部12A1に出力する。送信データ一時保存部12A1には、質量変化分算出部19から質量変化分ΔMが入力される。また、送信データ一時保存部12A1には、位置センサ10から出力された車両1の位置情報(現在位置)が入力される。送信データ一時保存部12A1は、質量変化分ΔMと位置情報とを一時保管(一時保存)する。送信データ一時保存部12A1は、クラウド部21との通信が正常なときに、質量変化分ΔMと位置情報とを送信ユニット20Aに出力する。 The mass change calculator 19 calculates the calculated mass change ΔM (for example, the mass change ΔM of each of the four air springs 7A and 7B) as a second It is output as information to the transmission data temporary storage unit 12A1. The mass change ΔM is input from the mass change calculation unit 19 to the transmission data temporary storage unit 12A1. Position information (current position) of the vehicle 1 output from the position sensor 10 is input to the transmission data temporary storage unit 12A1. The transmission data temporary storage unit 12A1 temporarily stores (temporarily stores) the mass change ΔM and the position information. Transmission data temporary storage section 12A1 outputs mass change ΔM and position information to transmission unit 20A when communication with cloud section 21 is normal.

送信ユニット20Aは、受信ユニット20Bと共に通信ユニット20を構成している。通信ユニット20は、車両1に配置されている。通信ユニット20は、例えば、車両1内の診断装置12と車両1外のクラウド部21との間で無線による情報(データ)の送受信を行う。送信ユニット20Aは、送信データ一時保存部12A1に一時保管された「圧力値Pに関する情報(質量変化分ΔM)」と「位置情報(現在位置L)」とを車両1外、即ち、クラウド部21に送信する。 The transmission unit 20A constitutes the communication unit 20 together with the reception unit 20B. A communication unit 20 is arranged in the vehicle 1 . The communication unit 20 wirelessly transmits and receives information (data) between, for example, the diagnostic device 12 inside the vehicle 1 and the cloud unit 21 outside the vehicle 1 . The transmission unit 20A transmits the “information on the pressure value P (mass change amount ΔM)” and the “position information (current position L)” temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 12A1 outside the vehicle 1, that is, the cloud unit 21 Send to

クラウド部21の通信ネットワーク22は、受信ユニット22Aおよび送信ユニット22Bを含んで構成されている。クラウド部21側の受信ユニット22Aには、車両1の送信ユニット20Aから出力された圧力値Pに関する情報(質量変化分ΔM)および位置情報(現在位置L)が入力される。圧力値Pに関する情報(質量変化分ΔM)および位置情報(現在位置L)は、通信ネットワーク22を介して管理サーバ23に入力される。管理サーバ23は、ばね手段変位推定装置としてのばね変位推定部23Aを備えている。 The communication network 22 of the cloud section 21 is configured including a receiving unit 22A and a transmitting unit 22B. Information on the pressure value P (mass change ΔM) and position information (current position L) output from the transmission unit 20A of the vehicle 1 are input to the reception unit 22A on the cloud part 21 side. Information on the pressure value P (mass change ΔM) and position information (current position L) are input to the management server 23 via the communication network 22 . The management server 23 includes a spring displacement estimator 23A as a spring means displacement estimator.

ばね変位推定部23Aには、車両1内の診断装置12から「車体2の質量変化分ΔM」と「車両1の位置情報」とが入力される。ばね変位推定部23Aは、車両1外に配置されている。ばね変位推定部23Aは、空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値の演算に先立って、位置センサ10から取得された車両1の現在位置Lからその位置の軌道の上下変位を求める。具体的には、ばね変位推定部23Aは、車両1の現在位置Lから、管理サーバ23の記憶装置内に格納されている左右各輪(車輪4)の軌道MAP(軌道情報)に基づいて、「車両1の前車軸位置(例えば、進行方向の前側の台車3Aの位置)の軌道の上下変位S(左前軌道上下変位Sfl、右前軌道上下変位Sfr)」と「後車軸位置(例えば、進行方向の後側の台車3Bの位置)の軌道の上下変位S(左後軌道上下変位Srl、右後軌道上下変位Srr)」とを取得する。 The "mass change ΔM of the vehicle body 2" and the "position information of the vehicle 1" are input from the diagnostic device 12 in the vehicle 1 to the spring displacement estimator 23A. The spring displacement estimator 23A is arranged outside the vehicle 1 . The spring displacement estimator 23A obtains the vertical displacement of the track from the current position L of the vehicle 1 acquired from the position sensor 10 prior to calculating the estimated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B. Specifically, the spring displacement estimating unit 23A, from the current position L of the vehicle 1, based on the track MAP (track information) of each of the left and right wheels (wheels 4) stored in the storage device of the management server 23, "Track vertical displacement S f (left front track vertical displacement S fl , right front track vertical displacement S fr ) at front axle position of vehicle 1 (for example, position of bogie 3A on the front side in the traveling direction)" and "rear axle position (for example, , the position of the truck 3B on the rear side in the traveling direction) of the track (left rear track vertical displacement S rl , right rear track vertical displacement S rr )”.

ここで、ばね変位推定部23Aは、軌道MAP(軌道情報)を呼び出すときに、車両1が走行する路線が単線であれば、データ(情報)をそのまま読み込むことができる。しかし、ばね変位推定部23Aは、路線が複線であれば、現在位置Lを微分して電車の進行方向を演算し、進行方向によって軌道情報を上り線と下り線とで分けることが好ましい。即ち、管理サーバ23の記憶装置には、上り線の軌道情報と下り線の軌道情報とを格納し、そのときの進行方向に応じた軌道情報を用いることが好ましい。この理由は、車両1の軌道は、上り線と下り線とで完全に同一でなく、例えば、上り線と下り線とで分岐路の位置や構造が異なる場合があるためである。さらに、列車の種別によっては、例えば、同じ上り線でも、待避線を通る場合と通過線を通る場合とがあるため、位置情報と速度とから普通列車か優等列車(快速、急行、準急、特急)かを切り分け、それに応じた軌道情報を管理サーバ23の記憶装置に格納してもよい。 Here, when the track MAP (track information) is called, the spring displacement estimator 23A can read the data (information) as it is if the track on which the vehicle 1 travels is a single track. However, if the route is a double track, the spring displacement estimator 23A preferably differentiates the current position L to calculate the traveling direction of the train, and divides the track information into inbound and outbound tracks according to the direction of travel. That is, it is preferable to store the track information of the up line and the track information of the down line in the storage device of the management server 23 and use the track information according to the traveling direction at that time. The reason for this is that the track of the vehicle 1 is not completely the same on the inbound line and the outbound line, and for example, the positions and structures of branch roads may differ between the inbound line and the outbound line. Furthermore, depending on the type of train, for example, the same inbound track may pass through a siding track or a passing track, so depending on the position information and speed, it may be a local train or a superior train (rapid, express, semi-express, limited express). ), and the trajectory information corresponding thereto may be stored in the storage device of the management server 23 .

いずれにしても、ばね変位推定部23Aは、車両1の前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)」と後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)」を取得する。この場合、車両1の前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)は、軌道MAP(軌道情報)に基づいて取得し、後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)は、位置情報(現在位置L)から算出される速度値(走行速度V)を用いて取得(算出)することができる。即ち、ばね変位推定部23Aは、車両1の車軸間距離D[m](例えば、前側の台車3Aと後側の台車3Bとの間の距離)を走行速度V[m/s]で除算することにより、前車軸位置と後車軸位置との間の遅れ時間τを求める。ばね変位推定部23Aは、前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)と遅れ時間τとから後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)を算出する。 In any case, the spring displacement estimator 23A calculates the vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the position of the front axle of the vehicle 1 and the vertical displacement S r (S rl , S rr ) of the track at the position of the rear axle. )”. In this case, the vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the front axle position of the vehicle 1 is obtained based on the track MAP (track information), and the vertical displacement S r (S rl ) of the track at the rear axle position is obtained. , S rr ) can be obtained (calculated) using a velocity value (running velocity V) calculated from the position information (current position L). That is, the spring displacement estimator 23A divides the distance D [m] between the axles of the vehicle 1 (for example, the distance between the front bogie 3A and the rear bogie 3B) by the traveling speed V [m/s]. Thus, the delay time τ between the front axle position and the rear axle position is obtained. The spring displacement estimator 23A calculates the vertical displacement Sr ( Srl , Srr ) of the track at the rear axle position from the vertical displacement Sf ( Sfl , Sfr ) of the track at the front axle position and the delay time τ. .

ばね変位推定部23Aは、「前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)および後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)」と「車体2の質量変化分ΔM」とを入力とし、車両モデルにて空気ばね7A,7Bの上下変位を演算により推定する。ばね変位推定部23A、その推定値を空気ばね変位推定値ΔX(例えば、4個の空気ばね7A,7Bのそれぞれの空気ばね変位推定値ΔX)としてダンパ異常判定部24に出力する。 The spring displacement estimator 23A calculates "vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the position of the front axle and vertical displacement S r (S rl , S rr ) of the track at the position of the rear axle" and "mass of the vehicle body 2 The amount of change ΔM" is input, and the vertical displacement of the air springs 7A and 7B is estimated by calculation in the vehicle model. The spring displacement estimator 23A outputs the estimated value to the damper abnormality determiner 24 as an estimated air spring displacement ΔX c (for example, the estimated air spring displacement ΔX c of each of the four air springs 7A and 7B).

即ち、ばね変位推定部23Aは、「車両1をモデル化した鉄道車両モデル」と「車両1の位置情報(より具体的には、位置情報から得られる軌道の上下変位S,S)」と「空気ばね7A,7Bの圧力値P(より具体的には、圧力値Pから算出される質量変化分ΔM)」とを用いて空気ばね7A,7Bの上下変位を推定し、送信ユニット22Bに出力する。より詳しくは、ばね変位推定部23Aは、「鉄道車両モデル」と「車両1側の送信ユニット20Aから送信された位置情報(上下変位S、S)」と「車両1側の送信ユニット20Aから送信された圧力値Pに関する第2情報(質量変化分ΔM)」とから、空気ばね7A,7Bの上下変位を演算により推定する。ばね変位推定部23Aは、推定された空気ばね7A,7Bの上下変位、即ち、空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値である空気ばね変位推定値ΔXを、クラウド部21側の送信ユニット22B、車両1側の受信ユニット20Bを介して異常診断部14のダンパ異常判定部24に出力する。 That is, the spring displacement estimating unit 23A uses "a railway vehicle model that models the vehicle 1" and "position information of the vehicle 1 (more specifically, vertical displacements S f and S r of the track obtained from the position information)". and "the pressure value P of the air springs 7A, 7B (more specifically, the mass change amount ΔM calculated from the pressure value P)" is used to estimate the vertical displacement of the air springs 7A, 7B, and the transmission unit 22B output to More specifically, the spring displacement estimator 23A uses the "railway vehicle model", "position information (vertical displacement S f , S r ) transmitted from the transmission unit 20A on the vehicle 1 side", and "transmission unit 20A on the vehicle 1 side. The vertical displacement of the air springs 7A and 7B is estimated by calculation from the second information (the amount of change in mass ΔM) regarding the pressure value P transmitted from ". The spring displacement estimator 23A transmits the estimated vertical displacement of the air springs 7A and 7B, that is, the estimated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B, ΔXc , to the cloud unit 21 side transmission unit. 22B, and outputs to the damper abnormality determination section 24 of the abnormality diagnosis section 14 via the receiving unit 20B on the vehicle 1 side.

ここで、鉄道車両モデルは、例えば、特許文献1に記載されたような「車両モデル」を用いることができる。即ち、ばね変位推定部23Aは、特許文献1の段落[0036]以降および図面の図3に記載されたような鉄道車両モデル(状態方程式)を用いて空気ばね7A,7Bの上下変位を推定(空気ばね変位推定値ΔXを演算)することができる。なお、ばね変位推定部23Aは、特許文献1以外の鉄道車両モデル(状態方程式)を用いてもよい。例えば、空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値をより精度よく求めることができる車両モデル(状態方程式)、換言すれば、車両1の構造により対応した車両モデル(状態方程式)を用いることができる。 Here, for the railway vehicle model, for example, a "vehicle model" as described in Patent Literature 1 can be used. That is, the spring displacement estimator 23A estimates the vertical displacements of the air springs 7A and 7B using the railroad vehicle model (state equation) as described in paragraph [0036] and later of Patent Document 1 and in FIG. It is possible to calculate an air spring displacement estimated value ΔX c . Note that the spring displacement estimator 23A may use a railway vehicle model (state equation) other than that of Patent Document 1. For example, it is possible to use a vehicle model (state equation) capable of more accurately determining the estimated values of the vertical displacements of the air springs 7A and 7B, in other words, a vehicle model (state equation) corresponding to the structure of the vehicle 1. .

クラウド部21側の送信ユニット22Bには、ばね変位推定部23Aから空気ばね変位推定値ΔXが入力される。送信ユニット22Bは、ばね変位推定部23Aから出力された空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値である空気ばね変位推定値ΔXを車両1側の受信ユニット20Bに送信する。受信ユニット20Bは、クラウド部21のばね変位推定部23Aから通信ネットワーク22(送信ユニット22B)を介して出力された空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値(空気ばね変位推定値ΔX)を車両1で受信する。受信ユニット20Bは、ばね変位推定部23Aから出力された空気ばね変位推定値ΔXを異常診断部14のダンパ異常判定部24に出力する。 The transmission unit 22B on the cloud section 21 side receives the air spring displacement estimated value ΔX c from the spring displacement estimating section 23A. The transmission unit 22B transmits the air spring displacement estimated value ΔX c , which is the estimated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B output from the spring displacement estimator 23A, to the reception unit 20B on the vehicle 1 side. The receiving unit 20B receives the estimated vertical displacement of the air springs 7A and 7B (estimated air spring displacement ΔX c ) output from the spring displacement estimating unit 23A of the cloud unit 21 via the communication network 22 (transmitting unit 22B). Received by vehicle 1. The receiving unit 20B outputs the air spring displacement estimated value ΔX c output from the spring displacement estimating section 23A to the damper abnormality determining section 24 of the abnormality diagnosing section 14 .

ダンパ異常判定部24には、ばね変位算出部17から空気ばね変位ΔXが入力され、クラウド部21のばね変位推定部23Aから車両1側の受信ユニット20Bを介して空気ばね変位推定値ΔXが入力される。ダンパ異常判定部24は、空気ばね変位ΔXと空気ばね変位推定値ΔXとを比較し、ダンパ8A,8Bが正常か異常かを判定する。即ち、ダンパ異常判定部24は、ばね変位算出部17から出力された空気ばね7A,7Bの上下変位の算出値である空気ばね変位ΔXと、受信ユニット20Bで受信された空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値である空気ばね変位推定値ΔXとを比較し、異常を判定する。ダンパ異常判定部24は、例えば、空気ばね変位ΔXと空気ばね変位推定値ΔXとの差分値が、予め設定された閾値X1以上である場合に、ダンパ8A,8Bが異常であると判定することができる。閾値X1は、ダンパ8A,8Bが正常か異常かを判定するための判定基準となる閾値であり、メモリ12Aに予め記憶しておく。閾値X1は、例えば、計算、実験、シミュレーション等により予め求めることができ、精度のよい判定を行うことができる値として設定する。 The damper abnormality determination unit 24 receives the air spring displacement ΔX from the spring displacement calculation unit 17, and receives the air spring displacement estimated value ΔX c from the spring displacement estimation unit 23A of the cloud unit 21 via the reception unit 20B on the vehicle 1 side. is entered. A damper abnormality determination unit 24 compares the air spring displacement ΔX and the air spring displacement estimated value ΔXc to determine whether the dampers 8A and 8B are normal or abnormal. That is, the damper abnormality determination unit 24 determines the air spring displacement ΔX, which is the calculated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B output from the spring displacement calculation unit 17, and the displacement of the air springs 7A and 7B received by the receiving unit 20B. The air spring displacement estimated value ΔX c , which is an estimated vertical displacement value, is compared to determine abnormality. The damper abnormality determination unit 24 determines that the dampers 8A and 8B are abnormal when, for example, the difference between the air spring displacement ΔX and the air spring displacement estimated value ΔXc is equal to or greater than a preset threshold value X1. be able to. The threshold value X1 is a threshold value that serves as a criterion for determining whether the dampers 8A and 8B are normal or abnormal, and is stored in advance in the memory 12A. The threshold value X1 can be obtained in advance by calculation, experiment, simulation, or the like, and is set as a value that enables accurate determination.

ダンパ異常判定部24は、ダンパ8A,8Bが正常であるか否かの判定結果、即ち、上下動ダンパ異常検出結果を、診断装置12の診断情報として上位の制御装置に出力(通知)する。これにより、上位の制御装置は、上下動ダンパ異常検出結果(ダンパ8A,8Bが正常であるか否か)を取得することができる。上位の制御装置は、例えば、異常である旨の判定結果を取得した場合、車両1の運転室に設けられたモニタ等に警告の表示をすることにより運転手に報知する。なお、ダンパ異常判定部24は、空気ばね変位ΔXと空気ばね変位推定値ΔXとの差分値が閾値X1以上と判定されたときに、ダンパ異常と軌道異常との切り分けを行ってもよい。例えば、異常判定する区間を長く取り、走行路線中の特定区間のみ異常(差分値が閾値X1以上)の場合は軌道異常と判定し、走行路線中の全体にわたり異常(差分値が閾値X1以上)の場合はダンパ異常と判定してもよい。 The damper abnormality determination unit 24 outputs (notifies) the result of determination as to whether the dampers 8A and 8B are normal, that is, the detection result of the vertical motion damper abnormality as diagnostic information of the diagnostic device 12 to a higher control device. As a result, the host control device can acquire the vertical motion damper abnormality detection result (whether or not the dampers 8A and 8B are normal). For example, when the host control device acquires a determination result indicating that there is an abnormality, it notifies the driver by displaying a warning on a monitor or the like provided in the driver's cab of the vehicle 1 . Note that the damper abnormality determination unit 24 may separate the damper abnormality from the track abnormality when it is determined that the difference value between the air spring displacement ΔX and the air spring displacement estimated value ΔX c is equal to or greater than the threshold value X1. For example, an abnormality determination section is set long, and if there is abnormality only in a specific section of the travel route (difference value is greater than or equal to threshold X1), it is determined that the track is abnormal, and the entire travel route is abnormal (difference value is greater than or equal to threshold X1). In the case of , it may be determined that the damper is abnormal.

第1の実施形態による車両1および車両1に搭載された作動状態診断装置11は、上述の如き構成を有するもので、次に、その作動について説明する。 The vehicle 1 and the operating state diagnosis device 11 mounted on the vehicle 1 according to the first embodiment have the configuration as described above. Next, the operation thereof will be described.

車両1は、レールR(軌道)に沿って、例えば図1の左側に向けて走行する。車両1が走行しているときに、例えばロール(横揺れ)またはピッチ(前後方向の揺れ)等の振動が発生すると、ダンパ8A,8Bは、このときの上,下方向の振動を低減させるような減衰力を発生する。これにより、車体2の上下方向の振動を低減(抑制)することができる。また、車両1の走行中、診断装置12には、上位の制御装置から車内通信回線13を介して車両1の車両情報、即ち、空気ばね7A,7Bの圧力値Pおよび車両1の現在位置Lが上位信号として入力される。診断装置12およびクラウド部21は、リアルタイムで取得した圧力値Pと現在位置Lとに基づいて、ダンパ8A,8Bの作動状態を診断する。即ち、診断装置12は、クラウド部21と協働して車両1の走行中にダンパ8A,8Bの異常を判定する。 The vehicle 1 runs, for example, toward the left side in FIG. 1 along the rail R (track). When the vehicle 1 is running and vibration such as roll (horizontal sway) or pitch (back and forth sway) occurs, the dampers 8A and 8B reduce the upward and downward vibrations at this time. damping force. As a result, vertical vibration of the vehicle body 2 can be reduced (suppressed). Further, while the vehicle 1 is running, the vehicle information of the vehicle 1, namely, the pressure values P of the air springs 7A and 7B and the current position L of the vehicle 1, is sent to the diagnosis device 12 from the host control device via the in-vehicle communication line 13. is input as the upper signal. The diagnostic device 12 and the cloud unit 21 diagnose the operational states of the dampers 8A and 8B based on the pressure value P and the current position L acquired in real time. That is, the diagnostic device 12 determines abnormality of the dampers 8A and 8B while the vehicle 1 is running in cooperation with the cloud unit 21 .

図3の流れ図は、診断装置12で行われる処理を示している。図3の処理は、所定の制御周期(例えば、10msec)で繰り返し実行される。図4の流れ図は、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理を示している。図4の処理も、所定の制御周期(例えば、10msec)で繰り返し実行される。図3中「DB(データベース)」は、クラウド部21(管理サーバ23)に対応する(図7、図12、図15、図18も同様)。 The flow chart of FIG. 3 shows the processing performed by diagnostic device 12 . The processing in FIG. 3 is repeatedly executed at a predetermined control period (eg, 10 msec). The flowchart in FIG. 4 shows the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23). The process of FIG. 4 is also repeatedly executed at a predetermined control period (for example, 10 msec). "DB (database)" in FIG. 3 corresponds to the cloud unit 21 (management server 23) (the same applies to FIGS. 7, 12, 15, and 18).

先ず、診断装置12で行われる処理について、図3を参照しつつ説明する。図3の処理が開始されると、診断装置12は、S1で、上位信号から情報を取得する。即ち、S1では、図示しない上位の制御装置から車内通信回線13を介して車両1の車両情報、具体的には、車両1の位置情報(現在位置L)、空気ばね7A,7Bの内圧である圧力値Pを取得する。また、S1では、取得した車両情報(圧力値P)に基づいて「質量変化分ΔM」と「空気ばね変位ΔX」とを演算する。 First, the processing performed by the diagnostic device 12 will be described with reference to FIG. When the process of FIG. 3 is started, the diagnostic device 12 acquires information from the upper signal in S1. That is, in S1, the vehicle information of the vehicle 1, specifically, the position information (current position L) of the vehicle 1, the internal pressure of the air springs 7A and 7B, is received from a host controller (not shown) via the in-vehicle communication line 13. A pressure value P is obtained. In S1, "mass change ΔM" and "air spring displacement ΔX" are calculated based on the acquired vehicle information (pressure value P).

S2では、内部メモリである診断装置12のメモリ12A(送信データ一時保存部12A1)に送信情報(送信データ)を保存する。即ち、S2では、クラウド部21に送信する送信情報(現在位置L、質量変化分ΔM)を送信データ一時保存部12A1に一時保管する。S2に続くS3では、通信異常が発生しているか否か、即ち、通信ユニット20が正常か否かを判定する。換言すれば、S3では、通信状況が正常か否かを判定する。この判定は、テスト用の信号(テストデータ)を用いて行うことができる。例えば、テスト用の信号を診断装置12からクラウド部21(管理サーバ23)に送信する。クラウド部21(管理サーバ23)は、受信したテスト用の信号を診断装置12に返信(送信)する。診断装置12は、送信したテスト用の信号とクラウド部21から受信した信号とを比較し、これらが同一の場合に正常と判定し、これらが異なる場合に異常と判定することができる。また、例えば、クラウド部21から診断装置12に送信するデータ(情報)の中に、診断装置12から受信したデータ(そのままのデータ)も含ませ、このデータを診断装置12で比較することにより正常か異常かを判定してもよい。即ち、通信ユニット20が正常か否かの判定は、上記に限定されず、各種の通信異常の判定処理を用いることができる。 In S2, the transmission information (transmission data) is stored in the memory 12A (transmission data temporary storage unit 12A1) of the diagnosis device 12, which is an internal memory. That is, in S2, the transmission information (current position L, mass change ΔM) to be transmitted to the cloud section 21 is temporarily stored in the transmission data temporary storage section 12A1. In S3 following S2, it is determined whether or not a communication abnormality has occurred, that is, whether or not the communication unit 20 is normal. In other words, in S3, it is determined whether or not the communication status is normal. This determination can be made using a test signal (test data). For example, a test signal is transmitted from the diagnostic device 12 to the cloud unit 21 (management server 23). The cloud unit 21 (management server 23 ) returns (transmits) the received test signal to the diagnostic device 12 . The diagnostic device 12 can compare the transmitted test signal with the signal received from the cloud unit 21 and determine normal if they are the same and abnormal if they are different. Further, for example, data (data as it is) received from the diagnostic device 12 is included in the data (information) transmitted from the cloud unit 21 to the diagnostic device 12. or abnormal. That is, the determination as to whether the communication unit 20 is normal is not limited to the above, and various types of communication abnormality determination processing can be used.

S3で「NO」、即ち、通信ユニット20が異常であると判定された場合は、S14に進む。S14では、送信データ一時保存部12A1に一時保存されたデータ量(保存サイズ)が閾値F1以上であるか否かを判定する。即ち、送信データ一時保存部12A1に一時保存されたデータ(送信情報)が通信異常により送信できずに増大した場合は、長時間にわたり通信異常が継続しており、通信異常の可能性が高い。そこで、S14では、送信データ一時保存部12A1に一時保存されたデータ量、即ち、送信できずに送信データ一時保存部12A1に蓄積されたデータ量(情報量)が閾値F1以上であるか否かを判定することにより、通信異常であるか否か確定する。閾値F1は、通信異常か否かを適切に判定(確定)できる判定値として予め設定しておく。 If "NO" in S3, that is, if it is determined that the communication unit 20 is abnormal, the process proceeds to S14. In S14, it is determined whether or not the amount of data (storage size) temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 12A1 is greater than or equal to the threshold value F1. That is, when the data (transmission information) temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 12A1 cannot be transmitted due to a communication error and increases, the communication error continues for a long time, and there is a high possibility of the communication error. Therefore, in S14, it is determined whether the amount of data temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 12A1, that is, the amount of data (information amount) accumulated in the transmission data temporary storage unit 12A1 due to transmission failure is equal to or greater than the threshold value F1. is determined to determine whether or not there is a communication abnormality. The threshold value F1 is set in advance as a determination value that can appropriately determine (determine) whether or not communication is abnormal.

S14で「NO」、即ち、データ量が閾値F1よりも小さいと判定された場合は、スタートに戻り、S1以降の処理を繰り返す。一方、S14で「YES」、即ち、データ量が閾値F1以上であると判定された場合は、S15に進み、通信異常であると判定(確定)する。S15に続くS16では、診断装置12から「通信異常」の信号を車内通信回線13を介して上位の制御装置に出力(通知)し、エンド(リターン)する。即ち、エンドを介してスタートに戻り、S1以降の処理を繰り返す。 If "NO" in S14, that is, if it is determined that the amount of data is smaller than the threshold value F1, the process returns to the start and repeats the processes after S1. On the other hand, if "YES" in S14, that is, if it is determined that the data amount is equal to or greater than the threshold value F1, the process proceeds to S15, and it is determined (confirmed) that there is a communication abnormality. In S16 subsequent to S15, the diagnostic device 12 outputs (notifies) a "communication abnormality" signal to the upper controller via the in-vehicle communication line 13, and ends (returns). That is, it returns to the start via the end, and repeats the processing from S1 onwards.

一方、S3で「YES」、即ち、通信ユニット20が正常であると判定された場合は、S4に進む。S4では、送信データ一時保存部12A1に一時保存された送信情報(現在位置L、質量変化分ΔM)をクラウド部21の管理サーバ23(DB:データベース)に送信する。S5では、クラウド部21(管理サーバ23)から空気ばね変位推定値ΔXを受信する。即ち、S5では、図4に示す処理によりクラウド部21(管理サーバ23)で演算された空気ばね変位推定値ΔXを受信する。 On the other hand, if "YES" in S3, that is, if it is determined that the communication unit 20 is normal, the process proceeds to S4. In S4, the transmission information (current position L, mass change ΔM) temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 12A1 is transmitted to the management server 23 (DB: database) of the cloud unit 21 . In S5, the air spring displacement estimated value ΔX c is received from the cloud unit 21 (management server 23). That is, in S5, the air spring displacement estimated value ΔX c calculated by the cloud unit 21 (management server 23) through the processing shown in FIG. 4 is received.

S6では、ダンパ8A,8Bが正常であるか否かを判定する。この場合、S6では、クラウド部21(管理サーバ23)で演算された空気ばね変位推定値ΔXとS1で演算された空気ばね変位ΔXとを比較する。即ち、S6では、例えば、空気ばね変位推定値ΔXと空気ばね変位ΔXとの差分値が閾値X1以上であるか否かを判定する。S6で「NO」、即ち、空気ばね変位推定値ΔXと空気ばね変位ΔXとの差分値が閾値X1よりも小さいと判定された場合は、S7に進む。S7では、ダンパ8A,8Bが正常であると判定し、S8に進む。S8では、ダンパ異常判定部24から診断情報として「ダンパ正常」の信号を上位の制御装置に出力(通知)し、エンド(リターン)する。 In S6, it is determined whether the dampers 8A and 8B are normal. In this case, in S6, the air spring displacement estimated value ΔXc calculated by the cloud unit 21 (management server 23) is compared with the air spring displacement ΔX calculated in S1. That is, in S6, for example, it is determined whether or not the difference value between the air spring displacement estimated value ΔXc and the air spring displacement ΔX is equal to or greater than the threshold value X1. If "NO" in S6, that is, if it is determined that the difference value between the air spring displacement estimated value ΔXc and the air spring displacement ΔX is smaller than the threshold value X1, the process proceeds to S7. In S7, it is determined that the dampers 8A and 8B are normal, and the process proceeds to S8. In S8, the damper abnormality determination unit 24 outputs (notifies) a signal indicating that the damper is normal as diagnostic information to the host controller, and the process ends (returns).

一方、S6で「YES」、即ち、空気ばね変位推定値ΔXと空気ばね変位ΔXとの差分値が閾値X1以上であると判定された場合は、S9に進む。S9では、ダンパ異常と軌道異常との切り分けを行う。ダンパ異常と軌道異常との切り分けは、例えば、異常判定する区間を長く取り、走行路線中の特定区間(短い区間)のみ異常(差分値が閾値X1以上)の場合は軌道異常と判定し、走行路線中の全体にわたり異常(差分値が閾値X1以上)の場合はダンパ異常と判定することができる。このために、S9では、異常が走行路線の全体にわたって検出されたか否かを判定する。S9で「YES」、即ち、異常が走行路線の全体にわたって検出されたと判定された場合は、S10に進む。S9で「NO」、即ち、異常が走行路線の特定区間でのみ検出されたと判定された場合は、S12に進む。 On the other hand, if "YES" in S6, that is, if it is determined that the difference value between the air spring displacement estimated value ΔXc and the air spring displacement ΔX is equal to or greater than the threshold value X1, the process proceeds to S9. In S9, a distinction is made between damper abnormality and track abnormality. To distinguish between damper abnormality and track abnormality, for example, a section for determining abnormality is set long, and if only a specific section (short section) in the running route is abnormal (the difference value is equal to or greater than the threshold value X1), it is determined that the track is abnormal, and the vehicle travels. If there is an abnormality (the difference value is equal to or greater than the threshold value X1) throughout the route, it can be determined that the damper is abnormal. For this reason, in S9, it is determined whether or not an abnormality has been detected over the entire travel route. If "YES" in S9, that is, if it is determined that an abnormality has been detected over the entire travel route, the process proceeds to S10. If "NO" in S9, that is, if it is determined that the abnormality is detected only in the specific section of the traveled route, the process proceeds to S12.

S10では、ダンパ8A,8Bが異常であると判定し、S11に進む。S11では、ダンパ異常判定部24から診断情報として「ダンパ異常」の信号を上位の制御装置に出力(通知)し、エンド(リターン)する。S12では、軌道(レールR)が異常であると判定し、S13に進む。S13では、ダンパ異常判定部24から診断情報として「軌道異常」の信号を上位の制御装置に出力(通知)し、エンド(リターン)する。なお、S8の「ダンパ正常」の通知は、省略してもよい。即ち、ダンパ異常判定部24は、「ダンパ8A,8Bが異常である」または「軌道が異常である」と判定した場合のみ、診断情報として異常の信号(ダンパ異常、軌道異常)を上位の制御装置に出力する構成としてもよい。 In S10, it is determined that the dampers 8A and 8B are abnormal, and the process proceeds to S11. In S11, the damper abnormality determination unit 24 outputs (notifies) a signal indicating "damper abnormality" as diagnostic information to the upper controller, and ends (returns). In S12, it is determined that the track (rail R) is abnormal, and the process proceeds to S13. In S13, the damper abnormality determination unit 24 outputs (notifies) a signal indicating "track abnormality" as diagnostic information to the host controller, and ends (returns). Note that the notification of "damper normal" in S8 may be omitted. That is, only when the damper abnormality determination unit 24 determines that "the dampers 8A and 8B are abnormal" or "the track is abnormal", the abnormality signal (damper abnormality, track abnormality) is sent as diagnostic information to a higher-level control. It may be configured to output to a device.

また、S6の処理、即ち、ダンパ異常判定部24で空気ばね変位ΔXと空気ばね変位推定値ΔXとを比較するときは、リアルタイムで常時比較してもよく、また、予め設定した時間(規定時間)内の平均値を比較してもよい。さらに、ダンパ異常判定部24は、空気ばね変位ΔXと空気ばね変位推定値ΔXとの差の積算値が規定値以上になった場合に、異常と判定してもよい。即ち、異常判定(作動状態の診断)に関する数値処理については、上述した処理に限らない。 Further, in the process of S6, that is, when comparing the air spring displacement ΔX and the air spring displacement estimated value ΔX c in the damper abnormality determination section 24, the comparison may be performed constantly in real time, or a preset time (regulation time) may be compared. Furthermore, the damper abnormality determination unit 24 may determine that there is an abnormality when the integrated value of the difference between the air spring displacement ΔX and the air spring displacement estimated value ΔXc is equal to or greater than a specified value. In other words, the numerical processing related to abnormality determination (diagnosis of operating state) is not limited to the processing described above.

また、ダンパ異常と軌道異常との切り分けについては、例えば、クラウド部21(管理サーバ23)にて判定してもよい。この場合は、例えば、診断装置12からクラウド部21(管理サーバ23)に判定結果、即ち、異常(差分値が閾値X1以上)が発生した区間の情報を送信する。クラウド部21(管理サーバ23)は、他の鉄道車両の判定結果と当該車両の判定結果とを比較し、複数の車両で特定の区間のみ異常結果となる場合に軌道異常と判定することができる。クラウド部21は、軌道異常と判定した場合、その旨を車両1の診断装置12に送信する。 Further, the division between damper abnormality and track abnormality may be determined by the cloud unit 21 (management server 23), for example. In this case, for example, the diagnostic device 12 transmits to the cloud unit 21 (management server 23) the determination result, that is, the information of the section in which the abnormality (the difference value is equal to or greater than the threshold value X1) occurs. The cloud unit 21 (management server 23) compares the determination results of other railroad vehicles with the determination results of the vehicle, and can determine that there is a track abnormality when a plurality of vehicles has an abnormal result only in a specific section. . When the cloud unit 21 determines that the track is abnormal, the cloud unit 21 notifies the diagnostic device 12 of the vehicle 1 of the fact.

また、例えば、S6で全ての空気ばね7A,7Bの空気ばね変位推定値ΔXと空気ばね変位ΔXとの差分値が閾値X1以上であると判定された場合を考える。この場合は、ダンパ8A,8Bの全て(4本)が同時に異常状態になったとも考えられるが、このような異常状態になる可能性は低い。そこで、このような場合には、車体2の軌道異常と判定してもよい。例えば、このような判定を行う処理を、図3のS6の処理の後に加えてもよい。いずれにしても、第1の実施形態では、車両1が走行しているときに、上位信号として車両1に常時流れている情報(位置情報、圧力情報)に基づいて、ダンパ8A,8Bの異常判定(作動状態診断)をリアルタイムで高精度に行うことができる。 Also, for example, consider a case where it is determined in S6 that the difference value between the air spring displacement estimated value ΔXc of all the air springs 7A and 7B and the air spring displacement ΔX is equal to or greater than the threshold value X1. In this case, it is conceivable that all of the dampers 8A and 8B (four dampers) are in an abnormal state at the same time, but such an abnormal state is unlikely. Therefore, in such a case, it may be determined that the vehicle body 2 has a track abnormality. For example, a process of making such a determination may be added after the process of S6 in FIG. In any case, in the first embodiment, when the vehicle 1 is running, based on the information (position information, pressure information) that is constantly flowing to the vehicle 1 as a high-order signal, the abnormality of the dampers 8A and 8B is detected. Judgment (operating state diagnosis) can be performed in real time with high accuracy.

次に、クラウド部21で行われる処理について、図4を参照しつつ説明する。図4の処理が開始されると、クラウド部21は、S21で、車両1から送信情報(現在位置L、質量変化分ΔM)を受信したか否かを判定する。S21で「YES」、即ち、送信情報(送信データ)を受信したと判定された場合は、S22に進む。S21で「NO」、即ち、送信情報を受信していないと判定された場合は、S22およびS23を介することなく、エンド(リターン)する。即ち、エンドを介してスタートに戻り、S21以降の処理を繰り返す。 Next, processing performed by the cloud unit 21 will be described with reference to FIG. When the process of FIG. 4 is started, the cloud unit 21 determines in S21 whether or not transmission information (current position L, mass change ΔM) has been received from the vehicle 1 . If "YES" in S21, that is, if it is determined that the transmission information (transmission data) has been received, the process proceeds to S22. If "NO" in S21, that is, if it is determined that the transmission information has not been received, the process ends (returns) without going through S22 and S23. That is, it returns to the start via the end, and repeats the processing after S21.

S22では、鉄道車両モデルを基に空気ばね変位推定値ΔXを演算する。即ち、S22では、S21で受信した送信情報(現在位置L、質量変化分ΔM)から「前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)」と「後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)」を求め、鉄道車両モデルを基に空気ばね変位推定値ΔXを演算する。S23では、S22で演算した空気ばね変位推定値ΔXを車両1に送信し、エンド(リターン)する。 In S22, an air spring displacement estimated value ΔX c is calculated based on the railroad vehicle model. That is, in step S22, the transmission information (current position L, mass change ΔM) received in step S21 is used to determine the "vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the position of the front axle" and the "vertical displacement of the track at the position of the rear axle." Displacement S r (S rl , S rr )” is obtained, and an air spring displacement estimated value ΔX c is calculated based on the railway vehicle model. In S23, the air spring displacement estimated value ΔX c calculated in S22 is transmitted to the vehicle 1, and the process ends (returns).

このような第1の実施形態では、追加の測定手段(センサ)を必要とせず、車両1のダンパ異常と軌道異常とを判定することができる。また、演算負荷の高い計算を車両1外のクラウド部21(管理サーバ23)で行うことで、車両1に搭載する診断装置12の演算負荷を下げ、診断装置12の小型化が可能となる。さらに、第1の実施形態では、クラウド部21(管理サーバ23)と診断装置12との間の通信は、車体2の質量変化分ΔMと現在位置Lのみであり、少ない通信負荷で異常判定が可能となる。そして、車両1に搭載した診断装置12でダンパ異常、通信異常、軌道異常の切り分けを行い、診断装置12から上位の制御装置に通知することで、精度の高い情報を直ちに乗務員に通知し、車両1の運行への影響を最小限とすることができる。さらに、クラウド部21を用いることで、他の列車の走行記録との比較や、過去の情報との比較、最新版へのデータ更新をすることもできる。また、車両1と軌道状態の変化を記録し、メンテナンス時期の推定をすることもできる。 In such a first embodiment, the damper abnormality and the track abnormality of the vehicle 1 can be determined without requiring an additional measuring means (sensor). Further, by performing calculations with a high computational load in the cloud unit 21 (management server 23) outside the vehicle 1, the computational load of the diagnostic device 12 mounted on the vehicle 1 can be reduced, and the diagnostic device 12 can be miniaturized. Furthermore, in the first embodiment, the communication between the cloud unit 21 (management server 23) and the diagnostic device 12 is only the mass change ΔM of the vehicle body 2 and the current position L, and the abnormality can be determined with a small communication load. It becomes possible. Then, the diagnosis device 12 mounted on the vehicle 1 separates the damper abnormality, the communication abnormality, and the track abnormality, and notifies the upper control device from the diagnosis device 12, so that the highly accurate information is immediately notified to the crew, and the vehicle 1 operation can be minimized. Furthermore, by using the cloud unit 21, it is also possible to compare with other train travel records, compare with past information, and update data to the latest version. It is also possible to record changes in the vehicle 1 and the track condition, and to estimate the maintenance timing.

以上のように、第1の実施形態によれば、「空気ばね7A,7Bの上下変位の算出値である空気ばね変位ΔX」と「空気ばね7A,7Bの上下変位の推定値である空気ばね変位推定値ΔX」とを比較し、異常を判定する。この場合、ばね変位算出部17は、既存の圧力センサ9A,9Bにより測定された圧力値Pを用いて空気ばね変位ΔXを算出することができる。また、ばね変位推定部23Aは、既存の圧力センサ9A,9Bにより測定された圧力値Pと既存の設備である位置センサ10から取得された車両1の位置情報とを用いて空気ばね変位推定値ΔXを推定することができる。さらに、ばね変位推定部23Aは、位置情報から得られるその位置の軌道情報(軌道の上下変位)から鉄道車両モデルを用いて空気ばね変位推定値ΔXを推定することができる。このため、膨大な正常データ(センシング情報)を準備しなくても、空気ばね変位推定値ΔXの精度を確保することができる。この場合、位置情報は、車両1に配置された既存の位置センサ10により取得される。これにより、センサの追加およびデータが膨大となることを抑制しつつ、異常の判定の精度を向上できる。しかも、ばね変位推定部23Aは、車両1外に配置されているため、複数の鉄道車両の空気ばね7A,7Bの上下変位を共通の軌道情報を用いて共通のばね変位推定部23Aにより推定することもできる。これにより、例えば複数の鉄道車両のそれぞれにばね手段変位推定装置を配置する場合と比較して、軌道の保線作業等により軌道情報に変更があったときに、その軌道情報の更新作業を容易に行うことができる(鉄道車両毎に更新作業を行わなくてすむ)。 As described above, according to the first embodiment, "air spring displacement ΔX that is a calculated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B" and "air spring displacement ΔX that is an estimated value of the vertical displacement of the air springs 7A and 7B" Displacement estimated value ΔX c ” is compared to determine abnormality. In this case, the spring displacement calculator 17 can calculate the air spring displacement ΔX using the pressure value P measured by the existing pressure sensors 9A and 9B. In addition, the spring displacement estimator 23A uses the pressure value P measured by the existing pressure sensors 9A and 9B and the position information of the vehicle 1 acquired from the position sensor 10, which is an existing facility, to estimate the air spring displacement. ΔX c can be estimated. Furthermore, the spring displacement estimator 23A can estimate the air spring displacement estimated value ΔX c using a railway vehicle model from the track information (vertical displacement of the track) at the position obtained from the position information. Therefore, the accuracy of the air spring displacement estimated value ΔX c can be ensured without preparing a huge amount of normal data (sensing information). In this case the position information is obtained by an existing position sensor 10 arranged on the vehicle 1 . As a result, it is possible to improve the accuracy of abnormality determination while suppressing the addition of sensors and the increase in data. Moreover, since the spring displacement estimating unit 23A is arranged outside the vehicle 1, the common spring displacement estimating unit 23A estimates the vertical displacements of the air springs 7A and 7B of a plurality of railway vehicles using common track information. can also As a result, when track information is changed due to track maintenance work or the like, it is easier to update the track information than in the case where a spring means displacement estimating device is arranged in each of a plurality of railroad cars, for example. can be done (it is not necessary to perform update work for each railway vehicle).

なお、第1の実施形態では、ダンパ8A,8Bの異常判定の演算処理を行う診断装置12を上位の制御装置と別に設けた場合を例に挙げて説明したが、診断装置12を上位の制御装置に組み込んでもよい。即ち、緩衝器の異常判定は、この判定を行う専用の演算処理装置(マイクロコンピュータ)を備える構成としてもよいし、他の制御処理を行う演算処理装置(マイクロコンピュータ)に内蔵してもよい。 In the first embodiment, the case where the diagnostic device 12 that performs arithmetic processing for determining abnormality of the dampers 8A and 8B is provided separately from the host control device has been described as an example. It may be incorporated into the device. That is, the shock absorber abnormality determination may be performed by a dedicated arithmetic processing unit (microcomputer) for this determination, or may be incorporated in an arithmetic processing unit (microcomputer) for performing other control processing.

第1の実施形態では、ばね変位推定部23Aは、車両1の前側の台車3Aに対応する位置(前車軸位置)の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)と後側の台車3Bに対応する位置(後車軸位置)の軌道の上下変位S(Srl、Srr)とを用いて空気ばね変位推定値ΔXを推定する構成とした場合を例に挙げて説明した。この場合、第1の実施形態では、位置センサ10の位置情報(現在位置L)から算出した速度値(走行速度V)を用いて、後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)を算出する。しかし、これに限らず、例えば、図5に示す変形例のように、車速センサ25から出力された速度値(走行速度V)を用いて、後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)を算出する構成としてもよい。 In the first embodiment, the spring displacement estimator 23A calculates the vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the position (front axle position) corresponding to the front bogie 3A of the vehicle 1 and the rear bogie 3B. The case where the air spring displacement estimated value ΔX c is estimated using the vertical displacement S r (S rl , S rr ) of the track at the position corresponding to (rear axle position) has been described as an example. In this case, in the first embodiment, the vertical displacement S r (S rl , S rr ) are calculated. However , the present invention is not limited to this. For example, as in the modification shown in FIG . , S rr ).

即ち、図5に示す変形例では、車両1に車速センサ25が設けられている。車速センサ25は、車両1の走行速度(車速)を検出する。車速センサ25は、例えば、図示しない上位の制御装置および車内通信回線13を介して診断装置12に接続されている。車速センサ25で測定された車速に対応する信号は、車内通信回線13を介して診断装置12に出力される。これにより、車速センサ25は、車両1の速度値を測定(検出)し、その速度値に対応する信号を診断装置12に出力する速度測定手段を構成している。 That is, in the modification shown in FIG. 5, the vehicle 1 is provided with a vehicle speed sensor 25 . The vehicle speed sensor 25 detects the running speed (vehicle speed) of the vehicle 1 . The vehicle speed sensor 25 is connected to the diagnostic device 12 via, for example, a host controller (not shown) and the in-vehicle communication line 13 . A signal corresponding to the vehicle speed measured by the vehicle speed sensor 25 is output to the diagnostic device 12 via the in-vehicle communication line 13 . Thus, the vehicle speed sensor 25 constitutes speed measuring means for measuring (detecting) the speed value of the vehicle 1 and outputting a signal corresponding to the speed value to the diagnostic device 12 .

診断装置12の送信データ一時保存部12A1には、質量変化分算出部19から質量変化分ΔMが入力され、位置センサ10から車両1の位置情報(現在位置)が入力され、車速センサ25から車両1の速度値が入力される。送信データ一時保存部12A1は、質量変化分ΔMと位置情報と速度値とを一時保管する。送信ユニット20Aは、送信データ一時保存部12A1に一時保管された「質量変化分ΔM」と「車両1の位置情報」と「車両1の速度値」を車両1外、即ち、クラウド部21に送信する。クラウド部21(管理サーバ23)のばね変位推定部23Aは、車速センサ25から出力された速度値(走行速度V)を用いて後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)を算出する。このような変形例によれば、第1の実施形態と同様に、車両1の前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)と後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)とを用いて空気ばね変位推定値ΔXを推定することができる。このため、第1の実施形態と同様に、空気ばね変位推定値ΔXの推定精度を向上できる。 The transmission data temporary storage unit 12A1 of the diagnostic device 12 receives the mass change ΔM from the mass change calculation unit 19, the position information (current position) of the vehicle 1 from the position sensor 10, and the vehicle speed sensor 25. A velocity value of 1 is entered. The transmission data temporary storage unit 12A1 temporarily stores the mass change ΔM, the position information, and the velocity value. The transmission unit 20A transmits the “mass change ΔM”, the “position information of the vehicle 1”, and the “velocity value of the vehicle 1” temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 12A1 to the outside of the vehicle 1, that is, to the cloud unit 21. do. The spring displacement estimation unit 23A of the cloud unit 21 (management server 23) uses the speed value (running speed V) output from the vehicle speed sensor 25 to calculate the vertical displacement Sr ( Srl , Srr ) of the track at the rear axle position. Calculate According to this modification, as in the first embodiment, the vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the front axle position of the vehicle 1 and the vertical displacement S r ( S rl , S rr ) can be used to estimate the air spring displacement estimate ΔX c . Therefore, as in the first embodiment, the estimation accuracy of the air spring displacement estimated value ΔXc can be improved.

なお、第1の実施形態および変形例では、位置情報(現在位置L)と速度値(走行速度V)とを用いて進行方向前側の車軸(前側の台車3A)に対応する位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)と進行方向後側の車軸(後側の台車3B)に対応する位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)とを取得する構成とした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、例えば、速度値を用いずに軌道の上下変位を取得する構成としてもよい。即ち、鉄道車両の現在の位置(位置情報)と鉄道車両が走行している路線の軌道情報(軌道MAP)と鉄道車両の寸法とから進行方向前側の車軸(前側の台車)に対応する位置の軌道の上下変位と進行方向後側の車軸(後側の台車)に対応する位置の軌道の上下変位とを取得してもよい。 In the first embodiment and the modified example, position information (current position L) and speed value (running speed V) are used to determine the top and bottom of the track at the position corresponding to the front axle (front carriage 3A) in the direction of travel. When configured to acquire the displacement S f (S fl , S fr ) and the vertical displacement S r (S rl , S rr ) of the track at the position corresponding to the axle on the rear side in the direction of travel (the carriage 3B on the rear side) was described as an example. However, the present invention is not limited to this, and for example, a configuration may be adopted in which the vertical displacement of the track is acquired without using the velocity value. That is, from the current position (position information) of the railway vehicle, the track information (track map) of the route on which the railway vehicle is running, and the dimensions of the railway vehicle, the position corresponding to the front axle (front bogie) in the traveling direction is determined. The vertical displacement of the track and the vertical displacement of the track at the position corresponding to the axle on the rear side in the direction of travel (the truck on the rear side) may be obtained.

次に、図6および図7は、第2の実施形態を示している。第2の実施形態の特徴は、鉄道車両側に車速センサを設けると共に、鉄道車両側の送信ユニットから送信された情報が正常な値であるか否かを判定する受信データ異常判定部を鉄道車両外(クラウド部側)に備える構成としたことにある。なお、第2の実施形態では、第1の実施形態および変形例と同一の構成要素に同一の符号を付し、その説明を省略する。 Next, FIGS. 6 and 7 show a second embodiment. A feature of the second embodiment is that a vehicle speed sensor is provided on the railway vehicle side, and a received data abnormality determination unit for determining whether or not the information transmitted from the transmission unit on the railway vehicle side is a normal value is provided on the railway vehicle. The reason is that it is configured to be provided outside (on the cloud side). In addition, in the second embodiment, the same reference numerals are assigned to the same components as in the first embodiment and the modified example, and the description thereof will be omitted.

前述の第1の実施形態では、車両1の診断装置12がリアルタイムで入手したデータ(位置情報、空気ばね7A,7Bの圧力に関する情報)をクラウド部21(管理サーバ23)に送信する。クラウド部21(管理サーバ23)は、送信されたデータを用いて演算を行い、その演算結果となる推定値(空気ばね変位推定値ΔX)を車両1の診断装置12に送信する。診断装置12は、実データとなる算出値(空気ばね変位ΔX)とクラウド部21(管理サーバ23)から受信した推定値(空気ばね変位推定値ΔX)とを比較することにより、ダンパ8A,8Bの異常判定を行う。しかし、車両1の診断装置12からクラウド部21(管理サーバ23)へのデータ(情報)の送信が適切にできなかった場合(例えば、受信データに大きなノイズが重畳した場合)、クラウド部21(管理サーバ23)での演算結果に誤りが生じ、結果としてダンパ8A,8Bが正常にもかかわらず異常と誤判定する可能性がある。 In the above-described first embodiment, the diagnostic device 12 of the vehicle 1 transmits the acquired data (positional information and information on the pressure of the air springs 7A and 7B) in real time to the cloud section 21 (management server 23). The cloud unit 21 (management server 23 ) performs computation using the transmitted data, and transmits an estimated value (air spring displacement estimated value ΔX c ) as the computation result to the diagnostic device 12 of the vehicle 1 . The diagnostic device 12 compares the calculated value (air spring displacement ΔX) as actual data with the estimated value (air spring displacement estimated value ΔX c ) received from the cloud unit 21 (management server 23), thereby determining the damper 8A, Abnormal judgment of 8B is performed. However, when data (information) cannot be properly transmitted from the diagnostic device 12 of the vehicle 1 to the cloud unit 21 (management server 23) (for example, when large noise is superimposed on the received data), the cloud unit 21 ( An error may occur in the calculation result of the management server 23), and as a result, the dampers 8A and 8B may be erroneously determined to be abnormal even though they are normal.

そこで、第2の実施形態では、クラウド部21の管理サーバ23は、受信データ異常判定部26を有している。受信データ異常判定部26は、車両1の送信ユニット20Aから送信された情報がダンパ異常判定部24に入力されるのに先立って、送信ユニット20Aから送信された情報(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)が正常な値であるか否かを判定する。即ち、受信データ異常判定部26には、車両1内の診断装置12からデータ(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)が入力される。受信データ異常判定部26は、車両1の診断装置12からのデータを受信したときに、正しいデータを受信したか否かを判定(確認)する。判定方法は、例えば、予め閾値を設定し、受信データが閾値範囲内であれば正常と判定することができる。閾値は、正しいデータであるか否かを適切に判定できる判定として設定しておく。また、例えば、受信データを車両1の診断装置12に一度返信し、診断装置12と管理サーバ23とで送受信データの整合性を確認してもよい。受信データ異常判定部26は、正しいデータを受信したと判定した場合は、診断装置12からのデータ(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)をばね変位推定部23Aに出力する。受信データ異常判定部26は、正しいデータを受信していないと判定した場合は、受信データ異常の信号を送信ユニット22Bに出力する。受信データ異常の信号は、送信ユニット22B、車両1側の受信ユニット20Bを介して診断装置12に入力される。診断装置12は、通信異常の情報(受信データ異常の信号)を上位の制御装置に出力(通知)する。 Therefore, in the second embodiment, the management server 23 of the cloud unit 21 has a received data abnormality determination unit 26 . Prior to the information transmitted from the transmission unit 20A of the vehicle 1 being input to the damper abnormality determination unit 24, the reception data abnormality determination unit 26 determines the information transmitted from the transmission unit 20A (mass change amount ΔM, position information , velocity) are normal values. That is, data (mass change amount ΔM, position information, velocity value) is input from the diagnostic device 12 in the vehicle 1 to the received data abnormality determination unit 26 . When receiving data from the diagnostic device 12 of the vehicle 1, the received data abnormality determination unit 26 determines (confirms) whether correct data has been received. As for the determination method, for example, a threshold value can be set in advance, and if the received data is within the threshold range, it can be determined to be normal. A threshold value is set as a determination that can appropriately determine whether or not the data is correct. Alternatively, for example, the received data may be returned to the diagnostic device 12 of the vehicle 1 once, and the diagnostic device 12 and the management server 23 may confirm the consistency of the transmitted and received data. When the reception data abnormality determination section 26 determines that the correct data has been received, it outputs the data (mass change amount ΔM, position information, velocity value) from the diagnosis device 12 to the spring displacement estimation section 23A. If the reception data abnormality determination section 26 determines that the correct data is not received, it outputs a reception data abnormality signal to the transmission unit 22B. A received data abnormality signal is input to the diagnostic device 12 via the transmitting unit 22B and the receiving unit 20B on the vehicle 1 side. The diagnostic device 12 outputs (notifies) the communication abnormality information (receiving data abnormality signal) to the host control device.

図7の流れ図は、診断装置12で行われる処理を示しており、図8の流れ図は、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理を示している。なお、図7および図8中の各処理で、前述の第1の実施形態の図3および図4に示した処理と同様の処理については、同じステップ番号を付して、その説明を省略する。 The flowchart of FIG. 7 shows the processing performed by the diagnostic device 12, and the flowchart of FIG. 8 shows the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23). 7 and 8, the same step numbers are assigned to the same processes as those shown in FIGS. 3 and 4 of the first embodiment, and descriptions thereof are omitted. .

まず、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理について、図8を参照しつつ説明する。図8のS21で「YES」と判定されると、S41に進む。S41では、診断装置12からのデータ(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)が正常か否かを判定する。S41で「YES」、即ち、診断装置12からのデータが正常と判定された場合は、S22に進む。一方、S41で「NO」、即ち、診断装置12からのデータが正常でないと判定された場合は、S42に進む。S42では、車両1の診断装置12に通信異常の情報(受信データ異常の信号)を送信する。ここで、通信異常の送信方法は、例えば、管理サーバ23から診断装置12にデータを送信するときのビットを1つ増やして通信正常または通信異常の信号を送信することができる。また、例えば、空気ばね変位推定値ΔXを本来であれば物理的に発生しないダンパ8A,8Bの数値、例えば、ダンパ8A,8Bが延び切ったときの値以上の数値、または、ダンパ8A,8Bが縮み切った値ときの値以下の数値を、診断装置12に送信してもよい。 First, processing performed by the cloud unit 21 (management server 23) will be described with reference to FIG. If determined as "YES" in S21 of FIG. 8, the process proceeds to S41. In S41, it is determined whether or not the data (mass change ΔM, position information, velocity value) from the diagnostic device 12 are normal. If "YES" in S41, that is, if the data from the diagnostic device 12 is determined to be normal, the process proceeds to S22. On the other hand, if "NO" in S41, that is, if it is determined that the data from the diagnostic device 12 is not normal, the process proceeds to S42. In S<b>42 , communication abnormality information (received data abnormality signal) is transmitted to the diagnostic device 12 of the vehicle 1 . Here, as a method of transmitting the communication abnormality, for example, when transmitting data from the management server 23 to the diagnostic device 12, one bit can be increased to transmit a signal indicating normal communication or abnormal communication. Further, for example, the estimated value ΔX c of the air spring displacement may be a numerical value of the dampers 8A, 8B that should not be physically generated, for example, a numerical value greater than the value when the dampers 8A, 8B are fully extended, or a numerical value of the dampers 8A, 8B. A numerical value equal to or less than the value when 8B is fully shrunk may be transmitted to the diagnostic device 12 .

次に、診断装置12で行われる処理について、図7を参照しつつ説明する。図7のS4に続くS31では、クラウド部21(管理サーバ23)から通信異常の情報(受信データ異常の信号)を受信したか否かを判定する。S31で「NO」、即ち、通信異常の情報を受信していないと判定された場合は、S5に進む。一方、S31で「YES」、即ち、通信異常の情報を受信したと判定された場合は、S15に進む。これにより、例えば、診断装置12で正常にデータ(車両情報)を取得しているにもかかわらず、診断装置12とクラウド部21(管理サーバ23)との間の通信異常によってクラウド部21(管理サーバ23)で誤ったデータをもとに演算が行われることを抑制できる。また、診断装置12は、クラウド部21(管理サーバ23)から送信された誤ったデータによる演算結果を用いて異常の判定が行われることを抑制できる。これにより、異常の判定、即ち、ダンパ異常と軌道異常と通信異常との切り分けをより精度よく行うことができる。 Next, processing performed by the diagnostic device 12 will be described with reference to FIG. In S31 subsequent to S4 in FIG. 7, it is determined whether or not the communication abnormality information (received data abnormality signal) has been received from the cloud unit 21 (management server 23). If "NO" in S31, that is, if it is determined that the communication abnormality information has not been received, the process proceeds to S5. On the other hand, if "YES" in S31, that is, if it is determined that the communication abnormality information has been received, the process proceeds to S15. As a result, for example, even though the diagnostic device 12 normally acquires data (vehicle information), a communication error between the diagnostic device 12 and the cloud section 21 (management server 23) causes the cloud section 21 (management server 23) to It is possible to prevent the server 23) from performing calculations based on erroneous data. In addition, the diagnostic device 12 can prevent abnormality from being determined using the result of calculation based on erroneous data transmitted from the cloud unit 21 (management server 23). This makes it possible to more accurately determine the abnormality, that is, distinguish between the damper abnormality, the track abnormality, and the communication abnormality.

第2の実施形態は、上述の如き受信データ異常判定部26により通信異常を判定するもので、その基本的作用については、第1の実施形態および変形例によるものと格別差異はない。特に、第2の実施形態によれば、送信ユニット20Aからクラウド部21に送信された情報(データ)が通信異常により正常な値でないときに、正常でない値に基づいて空気ばね変位推定値ΔXの演算(推定)が行われることを抑制できる。これにより、この面からも、異常の判定の精度を向上できる。 In the second embodiment, communication abnormality is determined by the reception data abnormality determining section 26 as described above, and its basic operation is not particularly different from that of the first embodiment and the modified example. In particular, according to the second embodiment, when the information (data) transmitted from the transmission unit 20A to the cloud unit 21 is not a normal value due to a communication abnormality, the air spring displacement estimated value ΔX c is calculated based on the abnormal value. can be suppressed from being calculated (estimated). As a result, the accuracy of abnormality determination can be improved also from this aspect.

次に、図9ないし図13は、第3の実施形態を示している。第3の実施形態の特徴は、台車と車輪との間の緩衝器を減衰力調整式ダンパ(セミアクティブダンパ)とすると共に、減衰力調整式ダンパの減衰力を制御する制御装置で作動状態の診断(異常判定処理)を行う構成としたことにある。なお、第3の実施形態では、第1の実施形態と同一の構成要素に同一の符号を付し、その説明を省略する。 9 to 13 show a third embodiment. The feature of the third embodiment is that the damper between the bogie and the wheels is a damping force adjustable damper (semi-active damper), and a control device for controlling the damping force of the damping force adjustable damper is activated. The reason is that it is configured to perform diagnosis (abnormality determination processing). In addition, in 3rd Embodiment, the same code|symbol is attached|subjected to the same component as 1st Embodiment, and the description is abbreviate|omitted.

車両1の車体2と台車3A,3Bとの間には、緩衝器としてのダンパ31A-31Dが配置されている。ダンパ31A-31Dは、それぞれ減衰力の調整が可能な減衰力調整式ダンパ(セミアクティブダンパ)であり、台車3A,3Bの振動を抑制する。この場合、ダンパ31A-31Dは、例えば、ソレノイドバルブ等の制御バルブ37A-37Dを備えている。ダンパ31A-31Dは、制御装置34からの電力(駆動電流)の供給により制御バルブ37A-37Dの開弁圧が調整されることにより、減衰特性をハードな特性(硬特性)からソフトな特性(軟特性)へと連続的に調整することができる。 Between the vehicle body 2 of the vehicle 1 and the bogies 3A and 3B, dampers 31A to 31D are arranged as shock absorbers. The dampers 31A to 31D are damping force adjustable dampers (semi-active dampers) whose damping force can be adjusted, and suppress vibrations of the carriages 3A and 3B. In this case, dampers 31A-31D are provided with control valves 37A-37D, such as, for example, solenoid valves. The dampers 31A-31D adjust the valve opening pressures of the control valves 37A-37D by supplying electric power (driving current) from the control device 34, thereby changing the damping characteristics from hard characteristics (hard characteristics) to soft characteristics ( soft properties) can be adjusted continuously.

なお、ダンパ31A-31Dは、減衰特性を連続的に調整するものに限らず、2段階または複数段階に調整可能なものであってもよい。また、ダンパ31A-31Dは、電圧や電流に応じて減衰力を調整する減衰力調整式緩衝器(例えば、電気粘性流体、磁性流体等の機能性流体を封入した緩衝器)であってもよい。即ち、ダンパ31A-31Dは、同じピストン速度において減衰力を可変に調節(増減)することができる各種の減衰力調整式緩衝器を用いることができる。図10に示すように、ダンパ31A-31Dは、1つの台車3A,3Bに対して2軸配置され、1台の車両1(2つの台車3A,3B)に対して4軸配置される。即ち、上下動ダンパとなるダンパ31A-31Dは、第1の実施形態のダンパ8A,8Bと同様に、空気ばね7A-7Dと並列に配置されている。 The dampers 31A to 31D are not limited to continuously adjusting damping characteristics, and may be adjustable in two steps or in a plurality of steps. Also, the dampers 31A to 31D may be damping force adjustable dampers (for example, dampers containing functional fluids such as electrorheological fluids and magnetic fluids) that adjust the damping force according to voltage and current. . That is, the dampers 31A-31D can use various damping force adjustable dampers that can variably adjust (increase or decrease) the damping force at the same piston speed. As shown in FIG. 10, the dampers 31A to 31D are arranged on two axes with respect to one truck 3A, 3B, and are arranged on four axes with respect to one vehicle 1 (two trucks 3A, 3B). That is, the dampers 31A-31D, which serve as vertical motion dampers, are arranged in parallel with the air springs 7A-7D, like the dampers 8A and 8B of the first embodiment.

また、図10に示すように、車体2の4隅、即ち、車体2の前後方向と左右方向とに離間した4個所位置には、それぞれの位置で車体2の上下方向の加速度(振動)を測定する合計4個の加速度センサ32A-32Dが設けられている。加速度センサ32A-32Dは、車両1の異なる複数個所にそれぞれ搭載されて車両1の挙動(より具体的には、車体2の振動状態)を検出するセンサ(挙動センサ)である。加速度センサ32A-32Dは、例えば圧電式、サーボ式、ピエゾ抵抗式等のアナログ式加速度センサ等、各種の加速度センサを用いることができる。 Further, as shown in FIG. 10, at four corners of the vehicle body 2, i.e., at four positions spaced apart in the longitudinal direction and the lateral direction of the vehicle body 2, vertical acceleration (vibration) of the vehicle body 2 is applied at each position. A total of four acceleration sensors 32A-32D are provided to measure. The acceleration sensors 32A to 32D are sensors (behavior sensors) mounted at different locations on the vehicle 1 to detect the behavior of the vehicle 1 (more specifically, the vibration state of the vehicle body 2). Acceleration sensors 32A to 32D can be various acceleration sensors such as piezoelectric, servo, and piezoresistive analog acceleration sensors.

加速度センサ32A-32Dで測定された加速度(上下加速度)は、ダンパ31A-31Dの制御とダンパ31A-31Dの作動状態の診断とに用いられる。このために、加速度センサ32A-32Dは、制御装置34に接続されている。加速度センサ32A-32Dは、車体2の上下加速度を測定し、その加速度に対応する信号を制御装置34に出力する車体加速度測定手段を構成している。なお、加速度センサ32A-32Dは、車体2の前部左側、前部右側、後部左側、後部右側に限らず、例えば車体2の前部中央、中央部左側、中央部右側、後部中央に配置する等、車体2上のセンサ配置はいかなる形をとっても良い。また、加速度センサ32A-32Dの個数も4個に限らず、測定・制御の目的に合わせて自由に選んでよい。例えば、車体2に2個、3個、または5個以上設けてもよい。 The acceleration (vertical acceleration) measured by the acceleration sensors 32A-32D is used for controlling the dampers 31A-31D and for diagnosing the operating state of the dampers 31A-31D. For this purpose, the acceleration sensors 32A-32D are connected to the controller 34. FIG. The acceleration sensors 32A-32D constitute vehicle acceleration measuring means for measuring the vertical acceleration of the vehicle body 2 and outputting a signal corresponding to the acceleration to the control device 34. FIG. Note that the acceleration sensors 32A to 32D are not limited to the front left side, front right side, rear left side, and rear right side of the vehicle body 2. For example, the acceleration sensors 32A to 32D are arranged at the front center, center left side, center right side, and rear center of the vehicle body 2. Etc., the arrangement of the sensors on the vehicle body 2 may take any form. Also, the number of acceleration sensors 32A-32D is not limited to four, and may be freely selected according to the purpose of measurement and control. For example, the vehicle body 2 may be provided with 2, 3, or 5 or more.

次に、各ダンパ31A-31Dの減衰力を可変に制御(調整)する制御装置34について説明する。 Next, the control device 34 for variably controlling (adjusting) the damping force of each of the dampers 31A to 31D will be described.

制御装置34は、車両1の予め決められた位置(例えば、車体2のほぼ中央となる位置等)に設置されている。制御装置34は、例えばマイクロコンピュータ、駆動回路を含んで構成されている。制御装置34の入力側は、加速度センサ32A-32Dに接続されている。制御装置34の出力側は、ダンパ31A-31D(より具体的には、各制御バルブ37A-37D)に接続されている。制御装置34は、ROM,RAM,不揮発性メモリ等からなる記憶部としてのメモリ34Aを有している。メモリ34Aには、例えば、ダンパ31A-31Dの減衰力の制御を行う処理プログラムが格納されている。また、制御装置34は、車内通信回線13を介して上位の制御装置(図示せず)と接続されている。制御装置34には、上位の制御装置から車内通信回線13を介して車両1の車両情報(例えば、車両の現在位置L等)が上位信号として入力される。なお、加速度センサ32A-32Dを上位の制御装置に接続し、上位信号として上下加速度も制御装置34に入力される構成としてもよい。 The control device 34 is installed at a predetermined position of the vehicle 1 (for example, a position substantially in the center of the vehicle body 2). The control device 34 includes, for example, a microcomputer and a drive circuit. The input side of controller 34 is connected to acceleration sensors 32A-32D. The output side of controller 34 is connected to dampers 31A-31D (more specifically, respective control valves 37A-37D). The control device 34 has a memory 34A as a storage unit composed of ROM, RAM, non-volatile memory, and the like. The memory 34A stores, for example, a processing program for controlling the damping forces of the dampers 31A-31D. The control device 34 is also connected to a host control device (not shown) via the in-vehicle communication line 13 . Vehicle information of the vehicle 1 (for example, the current position L of the vehicle, etc.) is input as a host signal from a host control device to the control device 34 via the in-vehicle communication line 13 . Note that the acceleration sensors 32A to 32D may be connected to a host control device, and the vertical acceleration may also be input to the control device 34 as a host signal.

制御装置34は、加速度センサ32A-32Dから得られるセンサ信号と車内通信回線13を介して得られる上位信号とに基づいて内部で演算を行い、各ダンパ31A-31D(より具体的には、各制御バルブ37A-37D)に指令信号となる駆動電流を出力する。即ち、制御装置34は、サンプリング時間毎に加速度センサ32A-32Dからの検出信号等を読込みつつ、所定の制御則(制振制御ロジック)に従って各ダンパ31A-31Dで発生すべき減衰力に対応する駆動電流を演算する。この上で、制御装置34は、駆動電流を制御バルブ37A-37Dに個別に出力し、ダンパ31A-31D毎の発生力を可変に制御する。なお、各ダンパ31A-31Dの制御則としては、例えば、スカイフック制御則、LQG制御則またはH∞制御則等を用いることができる。 The control device 34 internally performs calculations based on the sensor signals obtained from the acceleration sensors 32A-32D and the host signals obtained via the in-vehicle communication line 13, and controls the dampers 31A-31D (more specifically, each damper 31A-31D). It outputs a driving current as a command signal to the control valves 37A-37D). That is, the control device 34 reads detection signals and the like from the acceleration sensors 32A to 32D at each sampling time, and responds to the damping force to be generated by each of the dampers 31A to 31D according to a predetermined control rule (vibration suppression control logic). Calculate the drive current. Further, the control device 34 outputs drive currents to the control valves 37A-37D individually to variably control the forces generated by the dampers 31A-31D. As the control law for each of the dampers 31A-31D, for example, skyhook control law, LQG control law, H∞ control law, or the like can be used.

次に、各ダンパ31A-31Dの作動状態を診断する作動状態診断装置33について、図11を参照しつつ説明する。なお、以下の説明では、第1の実施形態の作動状態診断装置11と相違する部分を主として説明し、同様の部分については詳しい説明を省略する。 Next, the operating state diagnostic device 33 for diagnosing the operating state of each damper 31A-31D will be described with reference to FIG. In addition, in the following description, the parts different from the operating state diagnosis device 11 of the first embodiment will be mainly described, and the detailed description of the same parts will be omitted.

第3の実施形態の作動状態診断装置33は、セミアクティブダンパであるダンパ31A-31Dの作動状態を診断する。作動状態診断装置33は、圧力センサ9A-9Dと、位置センサ10と、加速度センサ32A-32Dと、車両1内で診断の演算処理を行う車内演算処理装置としての制御装置34と、通信ユニット20(送信ユニット20A、受信ユニット20B)と、車両1外で制御装置34と協働して診断の演算処理を行う車外演算処理装置としてのクラウド部21とを備えている。制御装置34は、ダンパ31A-31Dの減衰力の制御の演算処理を行う制御装置だけでなく、ダンパ31A-31Dの作動状態の診断の演算処理を行う診断装置も兼ねている。このため、制御装置34のメモリ34Aには、ダンパ31A-31Dの減衰力の制御に用いる処理プログラムの他、後述の図12に示す処理フローを実行するための処理プログラム、即ち、ダンパ31A-31Dの作動状態の診断に用いる処理プログラムも格納されている。また、制御装置34のメモリ34Aには、前述の第1の実施形態と同様に、作動状態の診断に用いる基準値、判定値等が格納されている。また、メモリ34Aは、第1の実施形態と同様に、送信データ一時保存部34A1を備えている。 The operating state diagnosis device 33 of the third embodiment diagnoses the operating state of the dampers 31A to 31D, which are semi-active dampers. The operating state diagnosis device 33 includes pressure sensors 9A to 9D, a position sensor 10, acceleration sensors 32A to 32D, a control device 34 as an in-vehicle arithmetic processing device that performs diagnostic arithmetic processing in the vehicle 1, and a communication unit 20. (transmitting unit 20A, receiving unit 20B), and a cloud unit 21 as an external arithmetic processing device that performs diagnostic arithmetic processing in cooperation with the control device 34 outside the vehicle 1 . The control device 34 serves not only as a control device that performs arithmetic processing for controlling the damping forces of the dampers 31A-31D, but also as a diagnostic device that performs arithmetic processing for diagnosing the operating states of the dampers 31A-31D. Therefore, in the memory 34A of the control device 34, in addition to the processing program used for controlling the damping force of the dampers 31A-31D, the processing program for executing the processing flow shown in FIG. Also stored is a processing program used for diagnosing the operating state of the. Further, the memory 34A of the control device 34 stores reference values, determination values, etc. used for diagnosis of the operating state, as in the first embodiment. The memory 34A also includes a transmission data temporary storage unit 34A1, as in the first embodiment.

制御装置34には、圧力センサ9A-9Dからの空気ばね7A-7Dの圧力、および、位置センサ10からの車両1の走行位置(現在位置)が車内通信回線13を介してリアルタイムで入力される。これに加えて、制御装置34には、加速度センサ32A-32Dからの車体2の上下加速度もリアルタイムで入力される。即ち、制御装置34は、車両1の走行中に、圧力センサ9A-9Dからの圧力値の信号と、位置センサ10からの走行位置の信号と、加速度センサ32A-32Dからの上下加速度の信号とをリアルタイムで取得する。制御装置34は、これらの信号から、クラウド部21(管理サーバ23)と協働して、ダンパ31A-31Dの異常を判定する。即ち、制御装置34およびクラウド部21(管理サーバ23)は、空気ばね7A-7Dの圧力値と車両1の走行位置と車体2の上下加速度とに基づいて内部で演算を行い、ダンパ31A-31Dの作動状態を診断する処理を行う。 The pressure of the air springs 7A-7D from the pressure sensors 9A-9D and the running position (current position) of the vehicle 1 from the position sensor 10 are inputted in real time to the control device 34 via the in-vehicle communication line 13. . In addition, the vertical acceleration of the vehicle body 2 from the acceleration sensors 32A to 32D is also input to the control device 34 in real time. That is, while the vehicle 1 is running, the control device 34 receives pressure value signals from the pressure sensors 9A to 9D, running position signals from the position sensor 10, and vertical acceleration signals from the acceleration sensors 32A to 32D. is obtained in real time. Based on these signals, the control device 34 cooperates with the cloud section 21 (management server 23) to determine abnormality of the dampers 31A-31D. That is, the control device 34 and the cloud unit 21 (management server 23) internally perform calculations based on the pressure values of the air springs 7A-7D, the traveling position of the vehicle 1, and the vertical acceleration of the vehicle body 2, and the dampers 31A-31D. perform processing for diagnosing the operating state of

この場合、制御装置34は、「車両1の位置情報」と「車体2の質量変化分」とをクラウド部21に送信する。クラウド部21(管理サーバ23)は、「位置情報から得られる軌道の上下変位(軌道の情報)」と「車体2の質量変化分」とから「鉄道車両モデル」を用いて車体2の上下加速度を推定する。クラウド部21(管理サーバ23)は、車体2の上下加速度の推定値を制御装置34に送信する。制御装置34は、車両1内の加速度センサ32A-32Dで測定された車体2の上下加速度の測定値と車両1外のクラウド部21(管理サーバ23)で推定された車体2の上下加速度の推定値とを比較し、ダンパ31A-31Dの異常を判定する。 In this case, the control device 34 transmits the “position information of the vehicle 1” and the “mass change amount of the vehicle body 2” to the cloud unit 21 . The cloud unit 21 (management server 23) calculates the vertical acceleration of the vehicle body 2 using the "railway vehicle model" based on the "vertical displacement of the track (track information) obtained from the position information" and the "change in mass of the vehicle body 2". to estimate The cloud unit 21 (management server 23 ) transmits the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 to the control device 34 . The control device 34 estimates the vertical acceleration of the vehicle body 2 measured by the acceleration sensors 32A to 32D inside the vehicle 1 and the vertical acceleration of the vehicle body 2 estimated by the cloud unit 21 (management server 23) outside the vehicle 1. values to determine whether the dampers 31A-31D are abnormal.

即ち、第3の実施形態では、制御装置34は、車両1内の各種機器にリアルタイムで配信される空気ばね7A-7Dの圧力センサ値を基に、基準圧力を引いた車両質量変化分を演算する。制御装置34は、車両1内の各種機器にリアルタイムで配信される車両1の現在位置と共に、車両質量変化分をメモリ34A(送信データ一時保存部34A1)で一時保存する。制御装置34は、クラウド部21との通信が正常なときに、一時保存した車両質量変化分と現在位置とをクラウド部21に送信する。クラウド部21は、制御装置34から車両質量変化分と現在位置とを受信する。クラウド部21の管理サーバ23は、「受信した位置情報と管理サーバ23に格納されている軌道情報とから得られる軌道の上下変位」と「受信した車両質量変化分」とから、車両1の車両モデルを用いて車体2の上下加速度を推定値(加速度推定値)として演算する。クラウド部21(管理サーバ23)は、演算結果である推定値を制御装置34に送信する。制御装置34は、加速度センサ32A-32Dで測定された車体2の上下加速度の測定値(加速度測定値)とクラウド部21から受信した車体2の上下加速度の推定値とを比較し、ダンパ31A-31Dの異常を判定する。 That is, in the third embodiment, the control device 34 calculates the change in vehicle mass by subtracting the reference pressure based on the pressure sensor values of the air springs 7A to 7D distributed to various devices in the vehicle 1 in real time. do. The control device 34 temporarily stores the current position of the vehicle 1 delivered to various devices in the vehicle 1 in real time and the change in vehicle mass in the memory 34A (transmission data temporary storage unit 34A1). The control device 34 transmits the temporarily stored change in vehicle mass and the current position to the cloud unit 21 when the communication with the cloud unit 21 is normal. The cloud unit 21 receives the vehicle mass change and the current position from the control device 34 . The management server 23 of the cloud unit 21 calculates the vehicle of the vehicle 1 from the "vertical displacement of the track obtained from the received position information and the track information stored in the management server 23" and the "received vehicle mass change amount". Using the model, the vertical acceleration of the vehicle body 2 is calculated as an estimated value (acceleration estimated value). The cloud unit 21 (management server 23 ) transmits the estimated value, which is the calculation result, to the control device 34 . The control device 34 compares the vertical acceleration measurement values (acceleration measurement values) of the vehicle body 2 measured by the acceleration sensors 32A to 32D with the estimated vertical acceleration values of the vehicle body 2 received from the cloud unit 21, and controls the dampers 31A to 32D. 31D abnormality is determined.

このために、図11に示すように、制御装置34の異常診断部14は、基準圧力出力部15と、減算部16と、ばね反力算出部18と、質量変化分算出部19と、緩衝器異常判定装置としてのダンパ異常判定部36とを備えている。一方、クラウド部21の管理サーバ23は、車体加速度推定装置としての加速度推定部35を備えている。 For this reason, as shown in FIG. A damper abnormality determination unit 36 is provided as a device abnormality determination device. On the other hand, the management server 23 of the cloud unit 21 has an acceleration estimating unit 35 as a vehicle body acceleration estimating device.

加速度推定部35は、車両1外に配置されている。加速度推定部35には、車両1内の制御装置34から「車体2の質量変化分ΔM」と「車両1の位置情報」とが入力される。制御装置34は、第1の実施形態のばね変位推定部23Aと同様に、車両1の現在位置Lから、管理サーバ23の記憶装置内に格納されている左右各輪(車輪4)の軌道MAP(軌道情報)に基づいて、前車軸位置の軌道の上下変位Sと後車軸位置の軌道の上下変位Sとを取得する。加速度推定部35は、車体2の質量変化分ΔMと前車軸位置の軌道の上下変位Sと後車軸位置の軌道の上下変位Sを入力とし、車両モデルにて車体2の上下加速度を演算により推定する。加速度推定部35は、その推定値を車体上下加速度推定値Gとしてクラウド部21側から車両1側の異常診断部14のダンパ異常判定部36に出力する。 The acceleration estimator 35 is arranged outside the vehicle 1 . The acceleration estimator 35 receives input from the control device 34 in the vehicle 1 of "a mass change ΔM of the vehicle body 2" and "positional information of the vehicle 1". As with the spring displacement estimator 23A of the first embodiment, the control device 34 calculates the trajectory map of each of the left and right wheels (wheels 4) stored in the storage device of the management server 23 from the current position L of the vehicle 1. Based on (track information), the vertical displacement Sf of the track at the position of the front axle and the vertical displacement Sr of the track at the position of the rear axle are obtained. The acceleration estimator 35 receives the mass change ΔM of the vehicle body 2, the vertical displacement Sf of the track at the position of the front axle, and the vertical displacement Sr of the track at the position of the rear axle, and calculates the vertical acceleration of the vehicle body 2 using the vehicle model. estimated by The acceleration estimator 35 outputs the estimated value as the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc from the cloud unit 21 side to the damper abnormality determination unit 36 of the abnormality diagnosis unit 14 on the vehicle 1 side.

即ち、加速度推定部35は、「車両1をモデル化した鉄道車両モデル」と「車両1の位置情報(より具体的には、位置情報から得られる軌道の上下変位S,S)」と「空気ばね7A,7Bの圧力値P(より具体的には、圧力値Pから算出される質量変化分ΔM)」とを用いて車体2の上下加速度を推定し、送信ユニット22Bに出力する。より詳しくは、加速度推定部35は、「鉄道車両モデル」と「車両1側の送信ユニット20Aから送信された位置情報から得られる軌道の上下変位S、S」と「車両1側の送信ユニット20Aから送信された圧力値Pに関する第2情報(質量変化分ΔM)」とから、車体2の上下加速度を演算により推定する。加速度推定部35は、推定された車体2の上下加速度、即ち、車体2の上下加速度の推定値である車体上下加速度推定値Gを、クラウド部21側の送信ユニット22B、車両1側の受信ユニット20Bを介して制御装置34のダンパ異常判定部36に出力する。 That is, the acceleration estimating unit 35 uses "a railway vehicle model that models the vehicle 1" and "position information of the vehicle 1 (more specifically, vertical displacement S f and S r of the track obtained from the position information)". The vertical acceleration of the vehicle body 2 is estimated using "the pressure value P of the air springs 7A and 7B (more specifically, the mass change amount ΔM calculated from the pressure value P)" and is output to the transmission unit 22B. More specifically, the acceleration estimating unit 35 uses the “railway vehicle model”, the “vertical displacements S f and S r of the track obtained from the position information transmitted from the transmission unit 20A on the vehicle 1 side”, and the “transmission from the vehicle 1 side”. The vertical acceleration of the vehicle body 2 is estimated by calculation from the second information (the amount of change in mass ΔM) regarding the pressure value P transmitted from the unit 20A. The acceleration estimating unit 35 transmits the estimated vertical acceleration of the vehicle body 2, that is, the vehicle vertical acceleration estimated value Gc , which is an estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2, to the transmitting unit 22B on the cloud unit 21 side and the receiving unit 22B on the vehicle 1 side. It is output to the damper abnormality determination section 36 of the control device 34 via the unit 20B.

ここで、鉄道車両モデルは、例えば、特許文献1に記載されたような「車両モデル」を用いることができる。即ち、加速度推定部35は、特許文献1の段落[0036]以降および図面の図3に記載されたような鉄道車両モデル(状態方程式)を用いて車体2の上下加速度を推定(車体上下加速度推定値Gを演算)することができる。なお、加速度推定部35は、特許文献1以外の鉄道車両モデル(状態方程式)を用いてもよい。例えば、車体2の上下加速度の推定値をより精度よく求めることができる車両モデル(状態方程式)、換言すれば、車両1の構造により対応した車両モデル(状態方程式)を用いることができる。 Here, for the railway vehicle model, for example, a "vehicle model" as described in Patent Literature 1 can be used. That is, the acceleration estimating unit 35 estimates the vertical acceleration of the vehicle body 2 (vehicle vertical acceleration estimation The value Gc can be computed). Note that the acceleration estimating unit 35 may use a railway vehicle model (state equation) other than that of Patent Document 1. For example, it is possible to use a vehicle model (state equation) capable of more accurately obtaining an estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 , in other words, a vehicle model (state equation) corresponding to the structure of the vehicle 1 .

クラウド部21側の送信ユニット22Bには、加速度推定部35から車体上下加速度推定値Gが入力される。送信ユニット22Bは、加速度推定部35から出力された車体2の上下加速度の推定値である車体上下加速度推定値Gを車両1側の受信ユニット20Bに送信する。受信ユニット20Bは、クラウド部21の加速度推定部35から通信ネットワーク22(送信ユニット22B)を介して出力された車体2の上下加速度の推定値(車体上下加速度推定値G)を車両1で受信する。受信ユニット20Bは、加速度推定部35から出力された車体上下加速度推定値Gを異常診断部14のダンパ異常判定部36に出力する。 The transmission unit 22B on the cloud section 21 side receives the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc from the acceleration estimating section 35 . The transmitting unit 22B transmits the vehicle vertical acceleration estimated value Gc , which is the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 output from the acceleration estimating section 35, to the receiving unit 20B on the vehicle 1 side. The receiving unit 20B receives the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 (vehicle vertical acceleration estimated value G c ) output from the acceleration estimating unit 35 of the cloud unit 21 via the communication network 22 (transmitting unit 22B) in the vehicle 1. do. The receiving unit 20B outputs the vehicle body vertical acceleration estimated value G c output from the acceleration estimating section 35 to the damper abnormality determining section 36 of the abnormality diagnosing section 14 .

ダンパ異常判定部36には、車両1内の加速度センサ32A-32Dにより測定された車体2の上下加速度の測定値、即ち、実上下加速度Gが入力される。また、ダンパ異常判定部36には、車両1外、即ち、クラウド部21(管理サーバ23)の加速度推定部35から車両1側の受信ユニット20Bを介して車体上下加速度推定値Gが入力される。ダンパ異常判定部36は、実上下加速度Gと車体上下加速度推定値Gとを比較し、ダンパ31A-31Dが正常か異常かを判定する。即ち、ダンパ異常判定部36は、加速度センサ32A-32Dから出力された車体2の上下加速度の測定値である実上下加速度Gと、受信ユニット20Bで受信された車体2の上下加速度の推定値である車体上下加速度推定値Gとを比較し、異常を判定する。ダンパ異常判定部36は、例えば、実上下加速度Gと車体上下加速度推定値Gとの差分値が、予め設定された閾値G1以上である場合に、ダンパ31A-31Dが異常であると判定することができる。閾値G1は、ダンパ31A-31Dが正常か異常かを精度よく判定できるように、計算、実験、シミュレーション等により予め求めておく。ダンパ異常判定部36は、ダンパ31A-31Dが正常であるか否かの判定結果、即ち、上下動ダンパ異常検出結果を、制御装置34の診断情報として上位の制御装置に出力する。これにより、上位の制御装置は、上下動ダンパ異常検出結果(ダンパ31A-31Dが正常であるか否か)を取得することができる。 The measured value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 measured by the acceleration sensors 32A to 32D in the vehicle 1, that is, the actual vertical acceleration Gr is input to the damper abnormality determination unit 36. FIG. Further, the damper abnormality determination unit 36 receives an estimated vehicle body vertical acceleration value Gc from outside the vehicle 1, that is, from the acceleration estimation unit 35 of the cloud unit 21 (management server 23) via the reception unit 20B on the vehicle 1 side. be. A damper abnormality determination unit 36 compares the actual vertical acceleration G r with the vehicle body vertical acceleration estimated value G c to determine whether the dampers 31A-31D are normal or abnormal. That is, the damper abnormality determination unit 36 determines the actual vertical acceleration Gr , which is the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 output from the acceleration sensors 32A to 32D, and the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2 received by the receiving unit 20B. is compared with the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc , and an abnormality is determined. The damper abnormality determination unit 36 determines that the dampers 31A to 31D are abnormal when, for example, the difference value between the actual vertical acceleration Gr and the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc is equal to or greater than a preset threshold value G1. can do. The threshold value G1 is obtained in advance by calculation, experiment, simulation, or the like so that it can be accurately determined whether the dampers 31A to 31D are normal or abnormal. The damper abnormality determination unit 36 outputs the result of determination as to whether or not the dampers 31A to 31D are normal, that is, the result of detection of vertical motion damper abnormality to a higher-level control device as diagnostic information for the control device 34 . As a result, the host control device can acquire the vertical motion damper abnormality detection result (whether or not the dampers 31A to 31D are normal).

図12の流れ図は、制御装置34で行われる処理を示しており、図13の流れ図は、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理を示している。なお、図12および図13中の各処理で、前述の第1の実施形態の図3および図4に示した処理と同様の処理については、同じステップ番号を付して、その説明を省略する。 The flowchart of FIG. 12 shows the processing performed by the control device 34, and the flowchart of FIG. 13 shows the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23). 12 and 13, processes similar to those shown in FIGS. 3 and 4 of the first embodiment are assigned the same step numbers, and descriptions thereof are omitted. .

まず、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理について、図13を参照しつつ説明する。図13のS21で「YES」と判定されると、S61に進む。S61では、鉄道車両モデルを基に車体上下加速度推定値Gを演算する。即ち、S61では、S21で受信した送信情報(現在位置L、質量変化分ΔM)から「前車軸位置の軌道の上下変位S(Sfl、Sfr)」と「後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)」を求め、鉄道車両モデルを基に車体上下加速度推定値Gを演算する。S62では、S61で演算した車体上下加速度推定値Gを車両1に送信し、エンド(リターン)する。 First, processing performed by the cloud unit 21 (management server 23) will be described with reference to FIG. If determined as "YES" in S21 of FIG. 13, the process proceeds to S61. In S61, the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc is calculated based on the railway vehicle model. That is, in step S61, the transmission information (current position L, mass change ΔM) received in step S21 is used to determine the "vertical displacement S f (S fl , S fr ) of the track at the position of the front axle" and the "vertical displacement of the track at the position of the rear axle." Displacement S r (S rl , S rr )” is obtained, and an estimated vehicle body vertical acceleration value G c is calculated based on the railway vehicle model. In S62, the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc calculated in S61 is transmitted to the vehicle 1, and the process ends (returns).

次に、制御装置34で行われる処理について、図12を参照しつつ説明する。図12のS4に続くS51では、クラウド部21(管理サーバ23)から車体上下加速度推定値Gを受信する。即ち、S51では、図13に示す処理によりクラウド部21(管理サーバ23)で演算された車体上下加速度推定値Gを受信する。S52では、加速度センサ32A-32Dで測定された実上下加速度Gを取得する。S53では、ダンパ8A,8Bが正常であるか否かを判定する。この場合、S53では、クラウド部21(管理サーバ23)で演算された車体上下加速度推定値GとS52で取得された実上下加速度Gとを比較する。即ち、S53では、例えば、車体上下加速度推定値Gと実上下加速度Gとの差分値が閾値G1以上であるか否かを判定する。S53で「NO」、即ち、車体上下加速度推定値Gと実上下加速度Gとの差分値が閾値G1よりも小さいと判定された場合は、S7に進む。一方、S53で「YES」、即ち、車体上下加速度推定値Gと実上下加速度Gとの差分値が閾値G1以上であると判定された場合は、S9に進む。 Next, processing performed by the control device 34 will be described with reference to FIG. In S51 following S4 in FIG. 12, the vehicle vertical acceleration estimated value Gc is received from the cloud unit 21 (management server 23). That is, in S51, the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc calculated by the cloud unit 21 (management server 23) by the processing shown in FIG. 13 is received. In S52, the actual vertical acceleration Gr measured by the acceleration sensors 32A-32D is acquired. In S53, it is determined whether or not the dampers 8A and 8B are normal. In this case, in S53, the vehicle vertical acceleration estimated value Gc calculated by the cloud section 21 (management server 23) is compared with the actual vertical acceleration Gr acquired in S52. That is, in S53, for example, it is determined whether or not the difference value between the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc and the actual vertical acceleration Gr is greater than or equal to the threshold value G1. If "NO" in S53, that is, if it is determined that the difference value between the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc and the actual vertical acceleration Gr is smaller than the threshold value G1, the process proceeds to S7. On the other hand, if "YES" in S53, that is, if it is determined that the difference value between the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc and the actual vertical acceleration Gr is equal to or greater than the threshold value G1, the process proceeds to S9.

なお、S53の処理、即ち、ダンパ異常判定部36で車体上下加速度推定値Gと実上下加速度Gとを比較するときは、リアルタイムで常時比較してもよく、また、予め設定した時間(規定時間)内の平均値を比較してもよい。さらに、ダンパ異常判定部36は、車体上下加速度推定値Gと実上下加速度Gとの差の積算値が規定値以上になった場合に、異常と判定してもよい。即ち、異常判定(作動状態の診断)に関する数値処理については、加速度値の平均化処理や実効値処理、差分値の積算等、上述した処理に限らない。 When the process of S53, that is, the damper abnormality determination unit 36 compares the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc and the actual vertical acceleration Gr , the comparison may be performed constantly in real time, or for a preset time ( The average value within a specified time) may be compared. Further, the damper abnormality determination section 36 may determine that there is an abnormality when the integrated value of the difference between the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc and the actual vertical acceleration Gr exceeds a specified value. That is, the numerical value processing related to abnormality determination (diagnosis of operating state) is not limited to the above-described processing such as acceleration value averaging processing, effective value processing, and difference value integration.

また、ダンパ異常と軌道異常との切り分けについては、例えば、クラウド部21(管理サーバ23)にて判定してもよい。この場合は、例えば、制御装置34からクラウド部21(管理サーバ23)に判定結果、即ち、異常(差分値が閾値G1以上)が発生した区間の情報を送信する。クラウド部21(管理サーバ23)は、他の鉄道車両の判定結果と当該車両の判定結果とを比較し、複数の車両で特定の区間のみ異常結果となる場合に軌道異常と判定することができる。クラウド部21は、軌道異常と判定した場合、その旨を車両1の制御装置34に送信する。 Further, the division between damper abnormality and track abnormality may be determined by the cloud unit 21 (management server 23), for example. In this case, for example, the control device 34 transmits to the cloud unit 21 (management server 23) the determination result, that is, the information of the section in which the abnormality (the difference value is equal to or greater than the threshold value G1) occurs. The cloud unit 21 (management server 23) compares the determination results of other railroad vehicles with the determination results of the vehicle, and can determine that there is a track abnormality when a plurality of vehicles has an abnormal result only in a specific section. . When the cloud unit 21 determines that the track is abnormal, the cloud unit 21 notifies the controller 34 of the vehicle 1 of the fact.

また、例えば、ダンパ31A-31Dの全て(4本)が同時に異常であると判定された場合は、このような異常状態の可能性は低いため、車体2の軌道異常と判定してもよい。いずれにしても、第3の実施形態では、車両1が走行しているときに、上位信号として車両1に常時流れている情報(位置情報、圧力情報)とダンパ31A-31Dの制振制御用に必要な加速度の情報とに基づいて、ダンパ31A-31Dの異常判定(作動状態診断)をリアルタイムで高精度に行うことができる。 Further, for example, when all (four) of the dampers 31A to 31D are determined to be abnormal at the same time, the possibility of such an abnormal state is low, so it may be determined that the track of the vehicle body 2 is abnormal. In any case, in the third embodiment, when the vehicle 1 is running, the information (position information, pressure information) that is constantly flowing to the vehicle 1 as the upper signal and the dampers 31A to 31D for damping control Based on the acceleration information required for the dampers 31A to 31D, it is possible to perform real-time, high-precision determination of abnormality (operating state diagnosis) of the dampers 31A to 31D.

第3の実施形態は、上述の如き制御装置34およびクラウド部21(管理サーバ23)によりダンパ31A-31Dの異常を判定するもので、その基本的作用については、第1の実施形態によるものと格別差異はない。特に、第3の実施形態によれば、「車体2の上下加速度の測定値である実上下加速度G」と「車体2の上下加速度の推定値である車体上下加速度推定値G」とを比較し、異常を判定する。この場合、車体2の上下加速度の測定値は、既存の加速度センサ32A-32Dから出力された測定値を用いることができる。また、加速度推定部35は、既存の圧力センサ9A-9Dにより測定された圧力値Pと既存の設備である位置センサ10から取得された車両1の位置情報とを用いて車体上下加速度推定値Gを推定することができる。さらに、加速度推定部35は、位置情報から得られるその位置の軌道の情報(軌道の上下変位S,S)から鉄道車両モデルを用いて車体上下加速度推定値Gを推定することができる。このため、膨大な正常データ(センシング情報)を準備しなくても、車体上下加速度推定値Gの精度を確保することができる。この場合、位置情報は、車両1に配置された既存の位置センサ10により取得される。これにより、センサの追加およびデータが膨大となることを抑制しつつ、異常の判定の精度を向上できる。しかも、加速度推定部35は、車両1外に配置されているため、複数の鉄道車両の空気ばね7A-7Dの上下変位を共通の軌道情報を用いて共通の加速度推定部35により推定することもできる。これにより、例えば複数の車両1のそれぞれに加速度推定部35を配置する場合と比較して、軌道の保線作業等により軌道情報に変更があったときに、その軌道情報の更新作業を容易に行うことができる(車両1毎に更新作業を行わなくてすむ)。 The third embodiment determines abnormality of the dampers 31A-31D by the control device 34 and the cloud unit 21 (management server 23) as described above, and its basic operation is the same as that of the first embodiment. There is no particular difference. In particular, according to the third embodiment, the "actual vertical acceleration G r that is the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body 2" and the "estimated vehicle vertical acceleration value Gc that is the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body 2" are Compare and determine anomalies. In this case, as the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body 2, the measured value output from the existing acceleration sensors 32A-32D can be used. Further, the acceleration estimating unit 35 uses the pressure value P measured by the existing pressure sensors 9A to 9D and the position information of the vehicle 1 acquired from the position sensor 10, which is an existing facility, to estimate the vehicle body vertical acceleration G c can be estimated. Furthermore, the acceleration estimating unit 35 can estimate the vehicle body vertical acceleration estimated value G c from the track information (track vertical displacement S f , S r ) at the position obtained from the position information using the railway vehicle model. . Therefore, the accuracy of the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc can be ensured without preparing a huge amount of normal data (sensing information). In this case the position information is obtained by an existing position sensor 10 arranged on the vehicle 1 . As a result, it is possible to improve the accuracy of abnormality determination while suppressing the addition of sensors and the increase in data. Moreover, since the acceleration estimating unit 35 is arranged outside the vehicle 1, the vertical displacement of the air springs 7A to 7D of a plurality of railway vehicles can be estimated by the common acceleration estimating unit 35 using common track information. can. As a result, compared to the case where the acceleration estimating unit 35 is arranged in each of the plurality of vehicles 1, for example, when the track information is changed due to track maintenance work or the like, the track information can be easily updated. (It is not necessary to perform update work for each vehicle).

なお、第3の実施形態では、加速度推定部35は、第1の実施形態と同様に、位置センサ10の位置情報(現在位置L)から算出した速度値(走行速度V)を用いて、後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)を算出する。しかし、これに限らず、前述の変形例のように、車両1側に車速センサ25(図5参照)を設け、この車速センサ25から出力された速度値(走行速度V)を用いて、クラウド部21(加速度推定部35)で後車軸位置の軌道の上下変位S(Srl、Srr)を算出する構成としてもよい。 In the third embodiment, as in the first embodiment, the acceleration estimator 35 uses the velocity value (running velocity V) calculated from the position information (current position L) of the position sensor 10 to A vertical displacement S r (S rl , S rr ) of the track at the axle position is calculated. However, not limited to this, as in the above-described modified example, a vehicle speed sensor 25 (see FIG. 5) is provided on the vehicle 1 side, and the speed value (travel speed V) output from this vehicle speed sensor 25 is used to calculate the cloud The unit 21 (acceleration estimating unit 35) may be configured to calculate the vertical displacement S r (S rl , S rr ) of the track at the rear axle position.

第3の実施形態では、ダンパ31A-31Dの減衰力の制御を行う制御装置34でダンパ31A-31Dの異常判定の演算処理も行う構成とした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、緩衝器の減衰力の制御の演算処理を行う制御装置と緩衝器の異常判定の演算処理を行う制御装置とを別々に設けてもよい。 In the third embodiment, the case where the control device 34 for controlling the damping forces of the dampers 31A to 31D also performs arithmetic processing for determining abnormality of the dampers 31A to 31D has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and a control device that performs arithmetic processing for controlling the damping force of the shock absorber and a control device that performs arithmetic processing for determining abnormality of the shock absorber may be provided separately.

次に、図14ないし図16は、第4の実施形態を示している。第4の実施形態の特徴は、鉄道車両側に車速センサを設けると共に、ばね手段の上下変位の推定値と車体の上下加速度の推定値との両方を用いて異常を判定する構成としたことにある。なお、第4の実施形態では、第1の実施形態、変形例および第3の実施形態と同一の構成要素に同一の符号を付し、その説明を省略する。 14 to 16 show a fourth embodiment. A feature of the fourth embodiment is that a vehicle speed sensor is provided on the railway vehicle side, and an abnormality is determined using both an estimated vertical displacement of the spring means and an estimated vertical acceleration of the vehicle body. be. In addition, in the fourth embodiment, the same reference numerals are given to the same components as those in the first embodiment, the modified example, and the third embodiment, and the description thereof will be omitted.

第4の実施形態の作動状態診断装置33は、第3の実施形態と同様に、セミアクティブダンパであるダンパ31A-31Dの作動状態を診断する。なお、第1の実施形態のように、コンベンショナルダンパであるダンパ8A,8Bが搭載された車両1でも、車両1に加速度センサ32A-32Dを設けることにより、ダンパ8A,8Bの作動状態を診断することもできる。第4の実施形態では、変形例と同様に、車両1に車速センサ25が設けられている。制御装置34の送信データ一時保存部34A1には、質量変化分算出部19から質量変化分ΔMが入力され、位置センサ10から車両1の位置情報(現在位置)が入力され、車速センサ25から車両1の速度値が入力される。送信データ一時保存部34A1は、質量変化分ΔMと位置情報と速度値とを一時保管する。送信ユニット20Aは、送信データ一時保存部34A1に一時保管された「質量変化分ΔM」と「車両1の位置情報」と「車両1の速度値」を車両1外、即ち、クラウド部21に送信する。 The operating state diagnosis device 33 of the fourth embodiment diagnoses the operating state of dampers 31A to 31D, which are semi-active dampers, as in the third embodiment. As in the first embodiment, even in the vehicle 1 equipped with the dampers 8A and 8B, which are conventional dampers, the operational states of the dampers 8A and 8B can be diagnosed by providing the vehicle 1 with the acceleration sensors 32A to 32D. can also In the fourth embodiment, the vehicle 1 is provided with a vehicle speed sensor 25 as in the modified example. The transmission data temporary storage unit 34A1 of the control device 34 receives the mass change ΔM from the mass change calculation unit 19, the position information (current position) of the vehicle 1 from the position sensor 10, and the vehicle speed sensor 25. A velocity value of 1 is entered. The transmission data temporary storage unit 34A1 temporarily stores the mass change ΔM, the position information, and the velocity value. The transmission unit 20A transmits the “mass change ΔM”, the “position information of the vehicle 1”, and the “velocity value of the vehicle 1” temporarily stored in the transmission data temporary storage unit 34A1 to the outside of the vehicle 1, that is, to the cloud unit 21. do.

クラウド部21の管理サーバ23は、ばね変位推定部23Aと、加速度推定部35とを備えている。ばね変位推定部23Aは、クラウド部21の送信ユニット22Bに空気ばね変位推定値ΔXを出力し、加速度推定部35は、クラウド部21の送信ユニット22Bに車体上下加速度推定値Gを出力する。即ち、クラウド部21の管理サーバ23は、車両1の制御装置34に、クラウド部21の送信ユニット22Bおよび車両1側の受信ユニット20Bを介して空気ばね変位推定値ΔXおよび車体上下加速度推定値Gを出力する。空気ばね変位推定値ΔXおよび車体上下加速度推定値Gは、異常診断部14のダンパ異常判定部41に入力される。 The management server 23 of the cloud section 21 includes a spring displacement estimating section 23A and an acceleration estimating section 35 . The spring displacement estimating section 23A outputs the air spring displacement estimated value ΔX c to the transmitting unit 22B of the cloud section 21, and the acceleration estimating section 35 outputs the vehicle vertical acceleration estimated value G c to the transmitting unit 22B of the cloud section 21. . That is, the management server 23 of the cloud unit 21 transmits the estimated air spring displacement ΔX c and the estimated vehicle vertical acceleration to the control device 34 of the vehicle 1 via the transmission unit 22B of the cloud unit 21 and the reception unit 20B of the vehicle 1 side. Output Gc . The air spring displacement estimated value ΔX c and the vehicle body vertical acceleration estimated value G c are input to the damper abnormality determination section 41 of the abnormality diagnosis section 14 .

ダンパ異常判定部41には、ばね変位算出部17から空気ばね変位ΔXが入力され、クラウド部21のばね変位推定部23Aから空気ばね変位推定値ΔXが入力される。また、ダンパ異常判定部41には、車両1内の加速度センサ32A-32Dから車体2の上下加速度の測定値である実上下加速度Gが入力され、クラウド部21の加速度推定部35から車体上下加速度推定値Gが入力される。ダンパ異常判定部41は、空気ばね変位ΔXと空気ばね変位推定値ΔXとを比較し、かつ、実上下加速度Gと車体上下加速度推定値Gとを比較することにより、ダンパ31A-31Dが正常か異常かを判定する。 The damper abnormality determining section 41 receives the air spring displacement ΔX from the spring displacement calculating section 17 and the estimated air spring displacement ΔX c from the spring displacement estimating section 23A of the cloud section 21 . Further, the damper abnormality determination unit 41 receives the actual vertical acceleration Gr , which is the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body 2, from the acceleration sensors 32A to 32D in the vehicle 1, An acceleration estimate Gc is input. The damper abnormality determination unit 41 compares the air spring displacement ΔX with the estimated air spring displacement ΔX c , and also compares the actual vertical acceleration G r with the vehicle body vertical acceleration estimated value G c to determine the dampers 31A-31D. is normal or abnormal.

図15の流れ図は、制御装置34で行われる処理を示しており、図16の流れ図は、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理を示している。なお、図15および図16中の各処理で、前述の第1の実施形態の図3および図4に示した処理、および、第3の実施形態の図12および図13に示した処理と同様の処理については、同じステップ番号を付して、その説明を省略する。 The flowchart of FIG. 15 shows the processing performed by the control device 34, and the flowchart of FIG. 16 shows the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23). 15 and 16 are the same as the processes shown in FIGS. 3 and 4 of the first embodiment and the processes shown in FIGS. 12 and 13 of the third embodiment. The same step numbers are given to the processing of , and the description thereof is omitted.

まず、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理について、図16を参照しつつ説明する。図16のS21で「YES」と判定されると、S81に進む。S81では、鉄道車両モデルを基に空気ばね変位推定値ΔXを演算し、かつ、鉄道車両モデルを基に車体上下加速度推定値Gを演算する。S82では、S81で演算した空気ばね変位推定値ΔXおよび車体上下加速度推定値Gを車両1に送信し、エンド(リターン)する。 First, the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23) will be described with reference to FIG. If determined as "YES" in S21 of FIG. 16, the process proceeds to S81. In S81, the air spring displacement estimated value ΔXc is calculated based on the railway vehicle model, and the vehicle body vertical acceleration estimated value Gc is calculated based on the railway vehicle model. In S82, the air spring displacement estimated value ΔX c and vehicle body vertical acceleration estimated value G c calculated in S81 are transmitted to the vehicle 1, and the process ends (returns).

次に、制御装置34で行われる処理について、図15を参照しつつ説明する。図15のS4に続くS71では、クラウド部21(管理サーバ23)から車体上下加速度推定値Gおよび空気ばね変位推定値ΔXを受信する。即ち、S71では、図16に示す処理によりクラウド部21(管理サーバ23)で演算された空気ばね変位推定値ΔXおよび車体上下加速度推定値Gを受信する。S52に続くS72では、異常を判定する。この場合、S72では、ばね変位推定部23Aで演算された空気ばね変位推定値ΔXとばね変位算出部17で算出された空気ばね変位ΔXとを比較し、かつ、加速度推定部35で演算された車体上下加速度推定値Gと加速度センサ32A-32Dで測定された実上下加速度Gとを比較する。S72で、空気ばね変位推定値ΔXと空気ばね変位ΔXとの差分値が閾値X1以上である、または、車体上下加速度推定値Gと実上下加速度Gとの差分値が閾値G1以上であると判定された場合は、S9に進む。 Next, processing performed by the control device 34 will be described with reference to FIG. In S71 following S4 in FIG. 15, the vehicle vertical acceleration estimated value G c and the air spring displacement estimated value ΔX c are received from the cloud unit 21 (management server 23). That is, in S71, the air spring displacement estimated value ΔX c and the vehicle body vertical acceleration estimated value G c calculated by the cloud unit 21 (management server 23) by the processing shown in FIG. 16 are received. In S72 following S52, an abnormality is determined. In this case, in S72, the air spring displacement estimated value ΔXc calculated by the spring displacement estimator 23A and the air spring displacement ΔX calculated by the spring displacement calculator 17 are compared, and the acceleration estimator 35 calculates Estimated vehicle body vertical acceleration Gc is compared with actual vertical acceleration Gr measured by acceleration sensors 32A-32D. In S72, if the difference between the estimated air spring displacement value ΔXc and the air spring displacement ΔX is equal to or greater than the threshold value X1, or if the difference value between the estimated vehicle body vertical acceleration value Gc and the actual vertical acceleration Gr is equal to or greater than the threshold value G1. If it is determined that there is, the process proceeds to S9.

第4の実施形態は、上述の如き制御装置34およびクラウド部21(管理サーバ23)によりダンパ31A-31Dの異常を判定するもので、その基本的作用については、第3の実施形態によるものと格別差異はない。特に、第3の実施形態によれば、空気ばね変位推定値ΔXと車体上下加速度推定値Gとの両方を用いて異常の判定を行うため、判定精度をより向上できる。 The fourth embodiment determines abnormality of the dampers 31A-31D by the control device 34 and the cloud unit 21 (management server 23) as described above, and its basic operation is the same as that of the third embodiment. There is no particular difference. In particular, according to the third embodiment, both the air spring displacement estimated value ΔX c and the vehicle body vertical acceleration estimated value G c are used to determine the abnormality, so the determination accuracy can be further improved.

次に、図17ないし図19は、第5の実施形態を示している。第5の実施形態の特徴は、鉄道車両側に車速センサを設けると共に、ばね手段の上下変位の推定値と車体の上下加速度の推定値との両方を用いて異常を判定し、さらに、受信データ異常判定部を鉄道車両外(クラウド部側)に備える構成としたことにある。換言すれば、第5の実施形態は、第4の実施形態と第2の実施形態とを組み合わせた構成に対応する。なお、第5の実施形態では、第4の実施形態と同一の構成要素に同一の符号を付し、その説明を省略する。 17 to 19 show a fifth embodiment. The feature of the fifth embodiment is that a vehicle speed sensor is provided on the railway vehicle, an abnormality is determined using both the estimated vertical displacement of the spring means and the estimated vertical acceleration of the vehicle body, and furthermore, the received data The configuration is such that the abnormality determination unit is provided outside the railway vehicle (on the cloud unit side). In other words, the fifth embodiment corresponds to a combination of the fourth embodiment and the second embodiment. In addition, in 5th Embodiment, the same code|symbol is attached|subjected to the component same as 4th Embodiment, and the description is abbreviate|omitted.

第5の実施形態では、クラウド部21の管理サーバ23は、第2の実施形態と同様に、受信データ異常判定部51を有している。受信データ異常判定部51は、車両1の送信ユニット20Aから送信された情報がばね変位推定部23Aおよび加速度推定部35に入力されるのに先立って、送信ユニット20Aから送信された情報(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)が正常な値であるか否かを判定する。即ち、受信データ異常判定部51には、車両1内の制御装置34からデータ(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)が入力される。受信データ異常判定部51は、車両1の制御装置34からのデータを受信したときに、正しいデータを受信したか否かを判定(確認)する。受信データ異常判定部51は、正しいデータを受信したと判定した場合は、制御装置34からのデータ(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)をばね変位推定部23Aおよび加速度推定部35に出力する。受信データ異常判定部51は、正しいデータを受信していないと判定した場合は、受信データ異常の信号を送信ユニット22Bに出力する。受信データ異常の信号は、送信ユニット22B、車両1側の受信ユニット20Bを介して制御装置34に入力される。 In the fifth embodiment, the management server 23 of the cloud section 21 has the received data abnormality determination section 51, as in the second embodiment. Prior to the information transmitted from the transmission unit 20A of the vehicle 1 being input to the spring displacement estimation unit 23A and the acceleration estimation unit 35, the reception data abnormality determination unit 51 determines the information (mass change) transmitted from the transmission unit 20A. minute ΔM, position information, speed value) are normal values. That is, data (mass change amount ΔM, position information, speed value) is input to the reception data abnormality determination unit 51 from the control device 34 in the vehicle 1 . When receiving data from the control device 34 of the vehicle 1, the received data abnormality determination unit 51 determines (confirms) whether correct data has been received. When the received data abnormality determination unit 51 determines that the correct data has been received, it outputs the data (mass change amount ΔM, position information, velocity value) from the control device 34 to the spring displacement estimation unit 23A and the acceleration estimation unit 35. do. When the reception data abnormality determination section 51 determines that the correct data is not received, it outputs a reception data abnormality signal to the transmission unit 22B. A received data abnormality signal is input to the control device 34 via the transmitting unit 22B and the receiving unit 20B on the vehicle 1 side.

図18の流れ図は、制御装置34で行われる処理を示しており、図19の流れ図は、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理を示している。なお、図18および図19中の各処理で、前述の第4の実施形態の図15および図16に示した処理と同様の処理については、同じステップ番号を付して、その説明を省略する。 The flowchart of FIG. 18 shows the processing performed by the control device 34, and the flowchart of FIG. 19 shows the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23). 18 and 19, processes similar to the processes shown in FIGS. 15 and 16 of the fourth embodiment are assigned the same step numbers, and descriptions thereof are omitted. .

まず、クラウド部21(管理サーバ23)で行われる処理について、図19を参照しつつ説明する。図19のS21で「YES」と判定されると、S41に進む。S41では、第2の実施形態のS41と同様に、制御装置34からのデータ(質量変化分ΔM、位置情報、速度値)が正常か否かを判定する。S41で「YES」、即ち、制御装置34からのデータが正常と判定された場合は、S81に進む。一方、S41で「NO」、即ち、制御装置34からのデータが正常でないと判定された場合は、S42に進む。S42では、車両1の制御装置34に通信異常の情報(受信データ異常の信号)を送信する。 First, the processing performed by the cloud unit 21 (management server 23) will be described with reference to FIG. If determined as "YES" in S21 of FIG. 19, the process proceeds to S41. In S41, similarly to S41 of the second embodiment, it is determined whether or not the data (mass change amount ΔM, position information, velocity value) from the control device 34 is normal. If "YES" in S41, that is, if the data from the control device 34 is determined to be normal, the process proceeds to S81. On the other hand, if "NO" in S41, that is, if it is determined that the data from the control device 34 is not normal, the process proceeds to S42. In S<b>42 , communication abnormality information (received data abnormality signal) is transmitted to the control device 34 of the vehicle 1 .

次に、制御装置34で行われる処理について、図18を参照しつつ説明する。図18のS4に続くS31では、第2の実施形態のS31と同様に、クラウド部21(管理サーバ23)から通信異常の情報(受信データ異常の信号)を受信したか否かを判定する。S31で「NO」、即ち、通信異常の情報を受信していないと判定された場合は、S71に進む。一方、S31で「YES」、即ち、通信異常の情報を受信したと判定された場合は、S15に進む。 Next, processing performed by the control device 34 will be described with reference to FIG. In S31 subsequent to S4 in FIG. 18, similarly to S31 in the second embodiment, it is determined whether or not communication abnormality information (received data abnormality signal) has been received from the cloud unit 21 (management server 23). If "NO" in S31, that is, if it is determined that the communication abnormality information has not been received, the process proceeds to S71. On the other hand, if "YES" in S31, that is, if it is determined that the communication abnormality information has been received, the process proceeds to S15.

第5の実施形態は、上述の如き受信データ異常判定部51により通信異常を判定するもので、その基本的作用については、第4の実施形態およびに第2の実施形態よるものと格別差異はない。即ち、第5の実施形態によれば、送信ユニットから送信された情報が通信異常により正常な値でないときに、正常でない値に基づいて空気ばね変位推定値ΔXの演算(推定)および車体上下加速度推定値Gの演算(推定)が行われることを抑制できる。これにより、この面からも、異常の判定の精度を向上できる。 In the fifth embodiment, a communication abnormality is determined by the received data abnormality determining section 51 as described above. do not have. That is, according to the fifth embodiment, when the information transmitted from the transmission unit is not a normal value due to a communication abnormality, the air spring displacement estimated value ΔX c is calculated (estimated) based on the abnormal value, and the vertical movement of the vehicle body is calculated (estimated). It is possible to suppress the calculation (estimation) of the acceleration estimated value Gc . As a result, the accuracy of abnormality determination can be improved also from this aspect.

なお、第1の実施形態では、車両1の走行中にリアルタイムで常時異常判定を行う構成とした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、例えば、車両1が予め設定した走行区間(L1とL2との間)を走行しているときに、異常判定(作動状態診断)を行う構成としてもよい。また、例えば、車両1が予め設定した走行速度(V1とV2との間)で走行しているときに、異常判定(作動状態診断)を行う構成としてもよい。また、例えば、予め設定した時間(t1とt2との間)に異常判定(作動状態診断)を行う構成としてもよい。また、例えば、空気ばね7A,7Bの圧力Pが予め設定した範囲内(P1<P<P2)であるときの推定値(空気ばね変位推定値ΔX、車体上下加速度推定値G)を用いて異常判定(作動状態診断)を行う構成としてもよい。また、車両1の進行方向に応じて、例えば車両1が上り線(外回り線)を走行しているときに、または、下り線(内回り線)を走行しているときに、異常判定(作動状態診断)を行う構成としてもよい。これらのことは、第2ないし第5の実施形態および変形例についても同様である。 In the first embodiment, the case where the abnormality determination is always performed in real time while the vehicle 1 is running has been described as an example. However, the configuration is not limited to this, and for example, when the vehicle 1 is traveling in a preset traveling section (between L1 and L2), the abnormality determination (operating state diagnosis) may be performed. Further, for example, when the vehicle 1 is traveling at a preset traveling speed (between V1 and V2), the abnormality determination (operating state diagnosis) may be performed. Further, for example, a configuration may be adopted in which abnormality determination (operating state diagnosis) is performed at a preset time (between t1 and t2). Further, for example, using the estimated values (air spring displacement estimated value ΔX c , vehicle body vertical acceleration estimated value G c ) when the pressure P of the air springs 7A and 7B is within a preset range (P1<P<P2) It is good also as a structure which performs abnormality determination (operating state diagnosis). Further, depending on the traveling direction of the vehicle 1, for example, when the vehicle 1 is traveling on the up line (outer loop) or traveling on the down line (inner loop), an abnormality determination (operating state diagnosis). These are the same for the second to fifth embodiments and modifications.

第1の実施形態では、診断装置12のメモリ12A(送信データ一時保存部12A1)に一時保管される圧力値Pに関する情報(即ち、送信ユニット20Aを介してクラウド部21に送信される圧力値Pに関する情報)を車体2の質量変化分ΔMとした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、メモリ装置に一時保管される圧力値に関する情報(即ち、車体側の送信ユニットから送信される圧力値に関する情報)は、空気ばねの圧力値、差分圧力、または、空気ばね反力でもよい。このことは、第2ないし第5の実施形態および変形例についても同様である。即ち、圧力値に関する情報は、圧力値そのものでもよいし、圧力値に基づいて必要な演算を行った演算値(差分圧力、空気ばね反力、質量変化分)でもよい。ばね手段変位推定装置および/または車体加速度推定装置は、送信ユニットから送信された圧力値に関する情報に基づいて必要な演算を行うことができる。 In the first embodiment, information about the pressure value P temporarily stored in the memory 12A (transmission data temporary storage unit 12A1) of the diagnostic device 12 (that is, the pressure value P transmitted to the cloud unit 21 via the transmission unit 20A A case where the information related to the mass of the vehicle body 2 is used as the mass change amount ΔM has been described as an example. However, the information regarding the pressure value temporarily stored in the memory device (that is, the information regarding the pressure value transmitted from the transmission unit on the vehicle body side) is not limited to this, and may be the pressure value of the air spring, the differential pressure, or the pressure value of the air spring. It can be a reaction force. This also applies to the second to fifth embodiments and modifications. That is, the information about the pressure value may be the pressure value itself, or may be a calculated value (differential pressure, air spring reaction force, mass change) obtained by performing necessary calculations based on the pressure value. The spring means displacement estimator and/or the vehicle body acceleration estimator can perform the necessary calculations on the basis of the information about the pressure value transmitted from the transmission unit.

第1の実施形態では、ダンパ8A,8Bを車体2と台車3A,3Bとの間で上下方向に配置した場合、即ち、ダンパ8A,8Bが上下動ダンパの場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、例えば、緩衝器は、車体と台車との間で左右方向に配置した左右動ダンパ、車体と台車との間で前後方向(進行方向)に配置したヨーダンパ等、車体と台車との間に配置される各種の緩衝器を用いることができる。このことは、第2ないし第5の実施形態および変形例についても同様である。 In the first embodiment, the dampers 8A and 8B are vertically arranged between the vehicle body 2 and the bogies 3A and 3B, that is, the dampers 8A and 8B are vertical dampers. However, not limited to this, for example, the shock absorber may be a lateral motion damper arranged in the lateral direction between the vehicle body and the bogie, a yaw damper arranged in the longitudinal direction (advance direction) between the vehicle body and the bogie, etc. Various shock absorbers arranged between the truck can be used. This also applies to the second to fifth embodiments and modifications.

第1の実施形態では、車体2と台車3A,3Bとの間に設けられるばね手段を空気ばね7A-7Dとした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、例えば、ばね手段は、コイルばね等、空気ばね以外のばね手段(各種のばね、弾性部材)を用いてもよい。例えば、ばね手段がコイルばねの場合は、ばね手段に負荷される圧力値(応力値)は、ロードセンサ(歪センサ、歪ゲージ)等の圧力測定手段を用いることができる。このことは、第2ないし第5の実施形態および変形例についても同様である。 In the first embodiment, the air springs 7A to 7D are used as the spring means provided between the vehicle body 2 and the trucks 3A and 3B. However, the spring means is not limited to this, and for example, spring means (various springs, elastic members) other than air springs, such as coil springs, may be used. For example, when the spring means is a coil spring, the pressure value (stress value) applied to the spring means can be measured using pressure measuring means such as a load sensor (strain sensor, strain gauge). This also applies to the second to fifth embodiments and modifications.

第3の実施形態では、加速度センサ32A-32Dを車体2に設ける構成とした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、例えば、加速度センサを台車に設けてもよい。また、加速度センサを車体と台車との両方に設ける構成としてもよい。このことは、第4および第5の実施形態についても同様である。 In the third embodiment, the case where the acceleration sensors 32A to 32D are provided on the vehicle body 2 has been described as an example. However, without being limited to this, for example, an acceleration sensor may be provided on the truck. Alternatively, the acceleration sensors may be provided on both the vehicle body and the bogie. This also applies to the fourth and fifth embodiments.

第1の実施形態では、車両1に位置センサ10を設け、車両1から送信ユニット20Aを介して位置情報を車両1外のクラウド部21に送信する構成とした場合を例に挙げて説明した。しかし、これに限らず、例えば、クラウド部21(ばね変位推定部23A)は車両1外に配置された信号システムから位置情報を取得する構成としてよい。このことは、第2ないし第5の実施形態および変形例についても同様である。即ち、ばね手段変位推定装置および/または車体加速度推定装置は、位置情報を鉄道車両外から取得してもよい。 In the first embodiment, the vehicle 1 is provided with the position sensor 10, and the position information is transmitted from the vehicle 1 to the cloud unit 21 outside the vehicle 1 via the transmission unit 20A. However, not limited to this, for example, the cloud unit 21 (spring displacement estimating unit 23A) may be configured to acquire position information from a signal system arranged outside the vehicle 1 . This also applies to the second to fifth embodiments and modifications. That is, the spring means displacement estimating device and/or the vehicle body acceleration estimating device may acquire the position information from outside the railway vehicle.

さらに、各実施形態および各変形例は例示であり、異なる実施形態で示した構成の部分的な置換または組み合わせが可能であることは言うまでもない。 Furthermore, each embodiment and each modification are examples, and it goes without saying that partial replacement or combination of configurations shown in different embodiments is possible.

以上説明した実施形態に基づく作動状態診断装置として、例えば以下に述べる態様のものが考えられる。 As an operating state diagnosis device based on the embodiment described above, for example, the following modes are conceivable.

第1の態様としては、鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の作動状態診断装置であって、前記車体と前記台車との間に設けられるばね手段に負荷される圧力値を測定し出力する圧力測定手段と、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値を用いて前記ばね手段の上下変位を算出し出力するばね手段変位算出装置と、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報を一時保管するメモリ装置と、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報を前記鉄道車両外に送信する送信ユニットと、前記鉄道車両外に配置され、前記鉄道車両をモデル化した鉄道車両モデルと前記鉄道車両の前記位置情報と前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報とを用いて前記ばね手段の上下変位を推定し出力するばね手段変位推定装置と、前記ばね手段変位推定装置から出力された前記ばね手段の上下変位の推定値を前記鉄道車両で受信する受信ユニットと、前記ばね手段変位算出装置から出力された前記ばね手段の上下変位の算出値と前記受信ユニットで受信された前記ばね手段の上下変位の推定値とを比較し、異常を判定する緩衝器異常判定装置と、を有する。 As a first aspect, there is provided an operating state diagnostic device for a shock absorber disposed between a vehicle body and a bogie of a railway vehicle, wherein the pressure value applied to a spring means provided between the vehicle body and the bogie is a spring means displacement calculator for calculating and outputting the vertical displacement of the spring means using the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means; and the pressure measuring means a memory device for temporarily storing information on the pressure value of the spring means output from a transmission unit for transmitting the information on the pressure value temporarily stored in the memory device to the outside of the railway vehicle; and using a railway vehicle model that models the railway vehicle, the position information of the railway vehicle, and the information on the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit to determine the vertical displacement of the spring means. a spring means displacement estimating device for estimating and outputting; a receiving unit for receiving the estimated value of the vertical displacement of the spring means output from the spring means displacement estimating device in the railway vehicle; a shock absorber abnormality determination device that compares the calculated value of the vertical displacement of the spring means with the estimated value of the vertical displacement of the spring means received by the receiving unit, and determines abnormality.

この第1の態様によれば、緩衝器異常判定装置は、ばね手段変位算出装置から出力されたばね手段の上下変位の算出値と受信ユニットで受信されたばね手段の上下変位の推定値とを比較し、異常を判定する。この場合、ばね手段変位算出装置は、既存の圧力測定手段により測定された圧力値を用いてばね手段の上下変位を算出することができる。また、ばね手段変位推定装置は、既存の圧力測定手段により測定された圧力値と既存の設備から取得された鉄道車両の位置情報とを用いてばね手段の上下変位を推定することができる。さらに、ばね手段変位推定装置は、位置情報から得られるその位置の軌道情報(軌道の上下変位)から鉄道車両モデルを用いてばね手段の上下変位を推定することができる。このため、膨大な正常データ(センシング情報)を準備しなくても、ばね手段の上下変位の推定値の精度を確保することができる。これにより、測定手段(センサ)の追加およびデータが膨大となることを抑制しつつ、異常の判定の精度を向上できる。しかも、ばね手段変位推定装置は、鉄道車両外に配置されているため、複数の鉄道車両のばね手段の上下変位を共通の軌道情報を用いて共通のばね手段変位推定装置により推定することもできる。これにより、例えば複数の鉄道車両のそれぞれにばね手段変位推定装置を配置する場合と比較して、軌道の保線作業等により軌道情報に変更があったときに、その軌道情報の更新作業を容易に行うことができる(鉄道車両毎に更新作業を行わなくてすむ)。 According to this first aspect, the shock absorber abnormality determination device compares the calculated value of the vertical displacement of the spring means output from the spring means displacement calculation device with the estimated value of the vertical displacement of the spring means received by the receiving unit. , to determine anomalies. In this case, the spring means displacement calculator can calculate the vertical displacement of the spring means using the pressure value measured by the existing pressure measuring means. Further, the spring means displacement estimating device can estimate the vertical displacement of the spring means using the pressure value measured by the existing pressure measuring means and the position information of the railway vehicle acquired from the existing equipment. Furthermore, the spring means displacement estimating device can estimate the vertical displacement of the spring means from the track information (vertical displacement of the track) at the position obtained from the position information using the railway vehicle model. Therefore, the accuracy of the estimated value of the vertical displacement of the spring means can be ensured without preparing a large amount of normal data (sensing information). As a result, it is possible to improve the accuracy of abnormality determination while suppressing the addition of measurement means (sensors) and an increase in the amount of data. Moreover, since the spring means displacement estimating device is arranged outside the railway vehicle, the vertical displacement of the spring means of a plurality of railway vehicles can be estimated by the common spring means displacement estimating device using common track information. . As a result, when track information is changed due to track maintenance work or the like, it is easier to update the track information than in the case where a spring means displacement estimating device is arranged in each of a plurality of railroad cars, for example. can be done (it is not necessary to perform update work for each railway vehicle).

第2の態様としては、第1の態様において、前記鉄道車両には、前記鉄道車両の前記位置情報を取得し出力する位置検出手段が配置されており、前記メモリ装置には、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置検出手段から出力された前記位置情報とが一時保管され、前記送信ユニットは、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを前記鉄道車両外に送信し、前記ばね手段変位推定装置は、前記鉄道車両モデルと前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを用いて前記ばね手段の上下変位を推定する。この第2の態様によれば、ばね手段変位推定装置は、鉄道車両に配置された既存の位置検出手段により取得される位置情報を用いてその位置の軌道情報(軌道の上下変位)を得ることができる。 As a second aspect, in the first aspect, the railway vehicle is provided with position detection means for acquiring and outputting the position information of the railway vehicle, and the memory device includes the pressure measurement means. The information relating to the pressure value of the spring means output from and the position information output from the position detecting means are temporarily stored, and the transmission unit stores the information relating to the pressure value temporarily stored in the memory device and The position information and the position information are transmitted to the outside of the railway vehicle, and the spring means displacement estimating device uses the information on the pressure value of the spring means transmitted from the railway vehicle model and the transmission unit and the position information. A vertical displacement of the spring means is estimated. According to this second aspect, the spring means displacement estimating device obtains the track information (vertical displacement of the track) of the position using the position information acquired by the existing position detecting means arranged in the railway vehicle. can be done.

第3の態様としては、第1または第2の態様において、前記鉄道車両外には、前記送信ユニットから送信された情報が前記ばね手段変位推定装置に入力されるのに先立って、前記送信ユニットから送信された情報が正常な値であるか否かを判定する受信データ異常判定部をさらに有する。この第3の態様によれば、送信ユニットから送信された情報が通信異常により正常な値でないときに、正常でない値に基づいてばね手段の上下変位の推定が行われることを抑制できる。これにより、この面からも、異常の判定の精度を向上できる。 As a third aspect, in the first or second aspect, before the information transmitted from the transmission unit is input to the spring means displacement estimating device, the transmission unit is installed outside the railway vehicle. It further has a received data abnormality determination unit that determines whether or not the information transmitted from is a normal value. According to this third aspect, when the information transmitted from the transmission unit is not a normal value due to a communication error, it is possible to prevent the vertical displacement of the spring means from being estimated based on the abnormal value. As a result, the accuracy of abnormality determination can be improved also from this aspect.

第4の態様としては、鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の作動状態診断装置であって、前記車体の上下加速度を測定し出力する車体加速度測定手段と、前記車体と前記台車との間に設けられるばね手段に負荷される圧力値を測定し出力する圧力測定手段と、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報を一時保管するメモリ装置と、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報を前記鉄道車両外に送信する送信ユニットと、前記鉄道車両外に配置され、前記鉄道車両をモデル化した鉄道車両モデルと前記鉄道車両の位置情報と前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報とを用いて前記車体の上下加速度を推定し出力する車体加速度推定装置と、前記車体加速度測定手段から出力された前記車体の上下加速度の測定値と受信ユニットで受信された前記車体の上下加速度の推定値とを比較し、異常を判定する緩衝器異常判定装置と、を有する。 As a fourth aspect, there is provided an operating state diagnostic device for a shock absorber disposed between a vehicle body and a bogie of a railway vehicle, comprising: vehicle body acceleration measuring means for measuring and outputting vertical acceleration of the vehicle body; pressure measuring means for measuring and outputting the pressure value applied to the spring means provided between the truck and the memory device for temporarily storing information on the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means; a transmission unit for transmitting information about the pressure value temporarily stored in the memory device to the outside of the railway vehicle; and a railway vehicle model arranged outside the railway vehicle, modeling the railway vehicle, and the position of the railway vehicle. a vehicle body acceleration estimating device for estimating and outputting the vertical acceleration of the vehicle body using the information and the information regarding the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit; a shock absorber abnormality determination device that compares the measured value of the vertical acceleration with the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body received by the receiving unit and determines abnormality.

この第4の態様によれば、緩衝器異常判定装置は、車体加速度測定手段から出力された車体の上下加速度の測定値と受信ユニットで受信された車体の上下加速度の推定値とを比較し、異常を判定する。この場合、車体の上下加速度の測定値は、既存の車体加速度測定手段から出力された測定値を用いることができる。また、車体加速度推定装置は、既存の圧力測定手段により測定された圧力値と既存の設備から取得された鉄道車両の位置情報とを用いて車体の上下加速度を推定することができる。さらに、車体加速度推定装置は、位置情報から得られるその位置の軌道情報(軌道の上下変位)から鉄道車両モデルを用いて車体の上下加速度を推定することができる。このため、膨大な正常データ(センシング情報)を準備しなくても、車体の上下加速度の推定値の精度を確保することができる。これにより、測定手段(センサ)の追加およびデータが膨大となることを抑制しつつ、異常の判定の精度を向上できる。しかも、車体加速度推定装置は、鉄道車両外に配置されているため、複数の鉄道車両の上下加速度を共通の軌道情報を用いて共通の車体加速度推定装置により推定することもできる。これにより、例えば複数の鉄道車両のそれぞれに車体加速度推定装置を配置する場合と比較して、軌道の保線作業等により軌道情報に変更があったときに、その軌道情報の更新作業を容易に行うことができる(鉄道車両毎に更新作業を行わなくてすむ)。 According to the fourth aspect, the shock absorber abnormality determination device compares the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body output from the vehicle acceleration measuring means with the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body received by the receiving unit, Determine abnormalities. In this case, as the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body, the measured value output from the existing vehicle body acceleration measuring means can be used. Further, the vehicle body acceleration estimating device can estimate the vertical acceleration of the vehicle body using the pressure value measured by the existing pressure measuring means and the position information of the railway vehicle acquired from the existing equipment. Furthermore, the vehicle body acceleration estimating device can estimate the vertical acceleration of the vehicle body using the railway vehicle model from the track information (vertical displacement of the track) at the position obtained from the position information. Therefore, the accuracy of the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body can be ensured without preparing a large amount of normal data (sensing information). As a result, it is possible to improve the accuracy of abnormality determination while suppressing the addition of measurement means (sensors) and an increase in the amount of data. Moreover, since the vehicle body acceleration estimating device is arranged outside the railway vehicle, the vertical acceleration of a plurality of railway vehicles can be estimated by the common vehicle body acceleration estimating device using common track information. As a result, when track information is changed due to track maintenance work or the like, it is easier to update the track information, compared to the case where a vehicle body acceleration estimation device is arranged in each of a plurality of railway cars, for example. (It is not necessary to perform updating work for each railway vehicle).

第5の態様としては、第4の態様において、前記鉄道車両には、前記鉄道車両の前記位置情報を取得し出力する位置検出手段が配置されており、前記メモリ装置には、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置検出手段から出力された前記位置情報とが一時保管され、前記送信ユニットは、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを前記鉄道車両外に送信し、前記車体加速度推定装置は、前記鉄道車両モデルと前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを用いて前記車体の上下加速度を推定する。この第5の態様によれば、車体加速度推定装置は、鉄道車両に配置された既存の位置検出手段により取得される位置情報を用いてその位置の軌道情報(軌道の上下変位)を得ることができる。 As a fifth aspect, in the fourth aspect, the railway vehicle is provided with position detection means for acquiring and outputting the position information of the railway vehicle, and the memory device includes the pressure measurement means. The information relating to the pressure value of the spring means output from and the position information output from the position detecting means are temporarily stored, and the transmission unit stores the information relating to the pressure value temporarily stored in the memory device and The position information and the position information are transmitted to the outside of the railway vehicle, and the vehicle body acceleration estimating device uses the information regarding the pressure value of the spring means transmitted from the railway vehicle model and the transmission unit and the position information. Estimate the vertical acceleration of the vehicle body. According to the fifth aspect, the vehicle body acceleration estimating device can obtain the track information (vertical displacement of the track) at the position by using the position information acquired by the existing position detecting means arranged on the railway vehicle. can.

第6の態様としては、第4または第5の態様において、前記鉄道車両外には、前記送信ユニットから送信された情報が前記ばね手段変位推定装置に入力されるのに先立って、前記送信ユニットから送信された情報が正常な値であるか否かを判定する受信データ異常判定部をさらに有する。この第6の態様によれば、送信ユニットから送信された情報が通信異常により正常な値でないときに、正常でない値に基づいて車体の上下加速度の推定が行われることを抑制できる。これにより、この面からも、異常の判定の精度を向上できる。 As a sixth aspect, in the fourth or fifth aspect, before the information transmitted from the transmission unit is input to the spring means displacement estimating device, the transmission unit is installed outside the railway vehicle. It further has a received data abnormality determination unit that determines whether or not the information transmitted from is a normal value. According to the sixth aspect, when the information transmitted from the transmission unit is not a normal value due to a communication error, it is possible to prevent the vertical acceleration of the vehicle body from being estimated based on the abnormal value. As a result, the accuracy of abnormality determination can be improved also from this aspect.

1 車両
2 車体
3A,3B 台車
7A-7D 空気ばね(ばね手段)
8A,8B,31A-31D ダンパ(緩衝器)
9A-9D 圧力センサ(圧力測定手段)
10 位置センサ(位置検出手段)
11,33 作動状態診断装置
12A,34A メモリ(メモリ装置)
12A1,34A1 送信データ一時保存部(メモリ装置)
17 ばね変位算出部(ばね手段変位算出装置)
20A 送信ユニット
20B 受信ユニット
23A ばね変位推定部(ばね手段変位推定装置)
24,36,41 ダンパ異常判定部(緩衝器異常判定装置)
26,51 受信データ異常判定部
32A-32D 加速度センサ(車体加速度測定手段)
35 加速度推定部(車体加速度推定装置)
ΔF 空気ばね反力(圧力値に関する情報、情報)
車体上下加速度推定値(推定値)
実上下加速度(測定値)
L 現在位置(位置情報、情報)
ΔM 質量変化分(圧力値に関する情報、情報)
P 圧力(圧力値、圧力値に関する情報、情報)
V 走行速度(情報)
ΔX 空気ばね変位(算出値)
ΔX 空気ばね変位推定値(推定値)
1 vehicle 2 vehicle body 3A, 3B bogie 7A-7D air spring (spring means)
8A, 8B, 31A-31D Damper
9A-9D Pressure sensor (pressure measuring means)
10 position sensor (position detection means)
11, 33 operating state diagnosis device 12A, 34A memory (memory device)
12A1, 34A1 Transmission data temporary storage unit (memory device)
17 spring displacement calculator (spring means displacement calculator)
20A transmission unit 20B reception unit 23A spring displacement estimator (spring means displacement estimator)
24, 36, 41 damper abnormality determination unit (buffer abnormality determination device)
26, 51 Received data abnormality determination unit 32A-32D Acceleration sensor (body acceleration measurement means)
35 acceleration estimator (body acceleration estimator)
ΔF Air spring reaction force (information on pressure value, information)
G c Vehicle vertical acceleration estimated value (estimated value)
G r Actual vertical acceleration (measured value)
L Current position (location information, information)
ΔM mass change (information on pressure value, information)
P pressure (pressure value, information about pressure value, information)
V travel speed (information)
ΔX Air spring displacement (calculated value)
ΔX c air spring displacement estimated value (estimated value)

Claims (6)

鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の作動状態診断装置であって、
前記車体と前記台車との間に設けられるばね手段に負荷される圧力値を測定し出力する圧力測定手段と、
前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値を用いて前記ばね手段の上下変位を算出し出力するばね手段変位算出装置と、
前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報を一時保管するメモリ装置と、
前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報を前記鉄道車両外に送信する送信ユニットと、
前記鉄道車両外に配置され、前記鉄道車両をモデル化した鉄道車両モデルと前記鉄道車両の位置情報と前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報とを用いて前記ばね手段の上下変位を推定し出力するばね手段変位推定装置と、
前記ばね手段変位推定装置から出力された前記ばね手段の上下変位の推定値を前記鉄道車両で受信する受信ユニットと、
前記ばね手段変位算出装置から出力された前記ばね手段の上下変位の算出値と前記受信ユニットで受信された前記ばね手段の上下変位の推定値とを比較し、異常を判定する緩衝器異常判定装置と、
を有する作動状態診断装置。
An operating state diagnostic device for a shock absorber disposed between a vehicle body and a bogie of a railroad vehicle,
pressure measuring means for measuring and outputting a pressure value applied to a spring means provided between the vehicle body and the bogie;
a spring means displacement calculation device for calculating and outputting the vertical displacement of the spring means using the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means;
a memory device for temporarily storing information about the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means;
a transmission unit that transmits the information about the pressure value temporarily stored in the memory device to the outside of the railway vehicle;
Using a railway vehicle model arranged outside the railway vehicle and modeling the railway vehicle, location information of the railway vehicle, and information on the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit, a spring means displacement estimating device for estimating and outputting vertical displacement;
a receiving unit for receiving the estimated value of the vertical displacement of the spring means output from the spring means displacement estimating device in the railway vehicle;
A shock absorber abnormality determination device that compares the calculated value of the vertical displacement of the spring means output from the spring means displacement calculation device with the estimated value of the vertical displacement of the spring means received by the receiving unit, and determines abnormality. and,
operating state diagnostic device.
請求項1に記載の作動状態診断装置であって、
前記鉄道車両には、前記鉄道車両の前記位置情報を取得し出力する位置検出手段が配置されており、
前記メモリ装置には、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置検出手段から出力された前記位置情報とが一時保管され、
前記送信ユニットは、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを前記鉄道車両外に送信し、
前記ばね手段変位推定装置は、前記鉄道車両モデルと前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを用いて前記ばね手段の上下変位を推定する作動状態診断装置。
The operating state diagnostic device according to claim 1,
Position detection means for acquiring and outputting the position information of the railway vehicle is arranged in the railway vehicle,
The memory device temporarily stores information about the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means and the position information output from the position detecting means,
The transmission unit transmits the information on the pressure value temporarily stored in the memory device and the position information to the outside of the railway vehicle,
The spring means displacement estimating device is an operating state diagnosis device for estimating the vertical displacement of the spring means using the information regarding the pressure value of the spring means and the position information transmitted from the railway vehicle model and the transmitting unit. .
請求項1または2に記載の作動状態診断装置であって、
前記鉄道車両外には、前記送信ユニットから送信された情報が前記ばね手段変位推定装置に入力されるのに先立って、前記送信ユニットから送信された情報が正常な値であるか否かを判定する受信データ異常判定部をさらに有する作動状態診断装置。
The operating state diagnostic device according to claim 1 or 2,
Before the information transmitted from the transmission unit is input to the spring means displacement estimator, it is determined whether the information transmitted from the transmission unit is a normal value outside the railway vehicle. an operating state diagnostic device further comprising a received data abnormality determination unit for
鉄道車両の車体と台車との間に配置される緩衝器の作動状態診断装置であって、
前記車体の上下加速度を測定し出力する車体加速度測定手段と、
前記車体と前記台車との間に設けられるばね手段に負荷される圧力値を測定し出力する圧力測定手段と、
前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報を一時保管するメモリ装置と、
前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報を前記鉄道車両外に送信する送信ユニットと、
前記鉄道車両外に配置され、前記鉄道車両をモデル化した鉄道車両モデルと前記鉄道車両の位置情報と前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報とを用いて前記車体の上下加速度を推定し出力する車体加速度推定装置と、
前記車体加速度推定装置から出力された前記車体の上下加速度の推定値を前記鉄道車両で受信する受信ユニットと、
前記車体加速度測定手段から出力された前記車体の上下加速度の測定値と前記受信ユニットで受信された前記車体の上下加速度の推定値とを比較し、異常を判定する緩衝器異常判定装置と、
を有する作動状態診断装置。
An operating state diagnostic device for a shock absorber disposed between a vehicle body and a bogie of a railroad vehicle,
vehicle body acceleration measuring means for measuring and outputting vertical acceleration of the vehicle body;
pressure measuring means for measuring and outputting a pressure value applied to a spring means provided between the vehicle body and the bogie;
a memory device for temporarily storing information about the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means;
a transmission unit that transmits the information about the pressure value temporarily stored in the memory device to the outside of the railway vehicle;
The upper and lower sides of the vehicle body using a railway vehicle model arranged outside the railway vehicle and modeling the railway vehicle, the position information of the railway vehicle, and the information regarding the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit. a vehicle body acceleration estimation device for estimating and outputting acceleration;
a receiving unit for receiving an estimated vertical acceleration of the vehicle body output from the vehicle body acceleration estimating device in the railway vehicle;
a shock absorber abnormality determination device that compares the measured value of the vertical acceleration of the vehicle body output from the vehicle acceleration measuring means with the estimated value of the vertical acceleration of the vehicle body received by the receiving unit, and determines an abnormality;
operating state diagnostic device.
請求項4に記載の作動状態診断装置であって、
前記鉄道車両には、前記鉄道車両の前記位置情報を取得し出力する位置検出手段が配置されており、
前記メモリ装置には、前記圧力測定手段から出力された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置検出手段から出力された前記位置情報とが一時保管され、
前記送信ユニットは、前記メモリ装置に一時保管された前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを前記鉄道車両外に送信し、
前記車体加速度推定装置は、前記鉄道車両モデルと前記送信ユニットから送信された前記ばね手段の前記圧力値に関する情報と前記位置情報とを用いて前記車体の上下加速度を推定する作動状態診断装置。
The operating state diagnostic device according to claim 4,
Position detection means for acquiring and outputting the position information of the railway vehicle is arranged in the railway vehicle,
The memory device temporarily stores information about the pressure value of the spring means output from the pressure measuring means and the position information output from the position detecting means,
The transmission unit transmits the information on the pressure value temporarily stored in the memory device and the position information to the outside of the railway vehicle,
The vehicle body acceleration estimating device is an operating state diagnostic device for estimating the vertical acceleration of the vehicle body using the railway vehicle model, the information regarding the pressure value of the spring means transmitted from the transmission unit, and the position information.
請求項4または5に記載の作動状態診断装置であって、
前記鉄道車両外には、前記送信ユニットから送信された情報が前記車体加速度推定装置に入力されるのに先立って、前記送信ユニットから送信された情報が正常な値であるか否かを判定する受信データ異常判定部をさらに有する作動状態診断装置。
The operating state diagnostic device according to claim 4 or 5,
Before the information transmitted from the transmission unit is input to the vehicle body acceleration estimating device outside the railway vehicle, it is determined whether the information transmitted from the transmission unit is a normal value. An operating state diagnostic device further comprising a received data abnormality determination unit.
JP2020020850A 2020-02-10 2020-02-10 Operating state diagnosis device Active JP7274433B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020020850A JP7274433B2 (en) 2020-02-10 2020-02-10 Operating state diagnosis device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020020850A JP7274433B2 (en) 2020-02-10 2020-02-10 Operating state diagnosis device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021126912A JP2021126912A (en) 2021-09-02
JP7274433B2 true JP7274433B2 (en) 2023-05-16

Family

ID=77487701

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020020850A Active JP7274433B2 (en) 2020-02-10 2020-02-10 Operating state diagnosis device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7274433B2 (en)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004170080A (en) 2002-11-15 2004-06-17 Kawasaki Heavy Ind Ltd Abnormality detection method and equipment for vehicle, and vehicle
JP2012111480A (en) 2010-11-05 2012-06-14 Railway Technical Research Institute Abnormality detection method and abnormality detection device of bolster spring system
JP2014198522A (en) 2013-03-29 2014-10-23 日立オートモティブシステムズ株式会社 Suspension controller
JP2015188272A (en) 2014-03-26 2015-10-29 株式会社総合車両製作所 state monitor
JP2017088024A (en) 2015-11-12 2017-05-25 三菱重工業株式会社 Train control system, control information generation device, control method and program
JP2019027874A (en) 2017-07-28 2019-02-21 川崎重工業株式会社 Railway vehicle abnormality diagnosis system
WO2019065434A1 (en) 2017-09-27 2019-04-04 日立オートモティブシステムズ株式会社 Vibration control device for rolling stock

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL9400843A (en) * 1994-05-24 1996-01-02 Tno System for determining the stability of a vehicle.

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004170080A (en) 2002-11-15 2004-06-17 Kawasaki Heavy Ind Ltd Abnormality detection method and equipment for vehicle, and vehicle
JP2012111480A (en) 2010-11-05 2012-06-14 Railway Technical Research Institute Abnormality detection method and abnormality detection device of bolster spring system
JP2014198522A (en) 2013-03-29 2014-10-23 日立オートモティブシステムズ株式会社 Suspension controller
JP2015188272A (en) 2014-03-26 2015-10-29 株式会社総合車両製作所 state monitor
JP2017088024A (en) 2015-11-12 2017-05-25 三菱重工業株式会社 Train control system, control information generation device, control method and program
JP2019027874A (en) 2017-07-28 2019-02-21 川崎重工業株式会社 Railway vehicle abnormality diagnosis system
WO2019065434A1 (en) 2017-09-27 2019-04-04 日立オートモティブシステムズ株式会社 Vibration control device for rolling stock

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021126912A (en) 2021-09-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Bruni et al. Control and monitoring for railway vehicle dynamics
Pombo et al. A study on wear evaluation of railway wheels based on multibody dynamics and wear computation
GB2414816A (en) Automobile or rail car adaptive suspension
JP7143162B2 (en) Load estimation device, load estimation method and program
JPWO2017164133A1 (en) Inspection system, inspection method, and program
KR101256901B1 (en) Prediction methods for derailment of the wheels using the external force acted on the wheelset
US20150105979A1 (en) Data-logging truck control system
CN100500459C (en) Position adjustment system of a vehicle car body
Sunami et al. Model for analysis of bogie frame motion under derailment conditions based on full-scale running tests
Kawasaki et al. Estimation of rail irregularities
JP7274433B2 (en) Operating state diagnosis device
JP5643124B2 (en) Inter-vehicle damper device
JP4935469B2 (en) Railway vehicle running abnormality detection method and apparatus
JP2011213183A (en) Device and method for detecting abnormality of variable damping shaft damper
JP7204041B2 (en) Operating state diagnosis device
GB2400442A (en) Railway track cant monitoring equipment
JP7089921B2 (en) Vehicle test system
SE509153C2 (en) Tilt system for railway wagons
JP2019031145A (en) Vibration suppressing system for railway vehicle and method for the same
JP2012019570A (en) Rolling-stock traveling safety system
US20230347944A1 (en) Vehicle vibration control system, vehicle vibration control method, and vehicle vibration control program
JP7553778B2 (en) Estimation device, estimation method, and program
JP6977162B2 (en) Rail vehicle system
WO2023199369A1 (en) Life evaluation device and method
Zhang et al. A new lateral semi-active control strategy for the railway vehicle with built-in bogies based on fully-actuated system approaches

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220606

TRDD Decision of grant or rejection written
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230324

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230404

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230501

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7274433

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150