JPH0723502A - 車両動揺原因解析用データ収集装置 - Google Patents
車両動揺原因解析用データ収集装置Info
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- JPH0723502A JPH0723502A JP21786393A JP21786393A JPH0723502A JP H0723502 A JPH0723502 A JP H0723502A JP 21786393 A JP21786393 A JP 21786393A JP 21786393 A JP21786393 A JP 21786393A JP H0723502 A JPH0723502 A JP H0723502A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 車両動揺の発生原因を区別して解析し、軌
道、車両への明確な対策を立てれるような動揺データを
収集することのできる安価な装置を提供する。 【構成】 少なくとも２つ以上の車両２のそれぞれに設
けられる少なくとも１つ以上の動揺センサ３と、これら
動揺センサ３から時系列に出力される動揺データを距離
系列のデジタル信号に変換した後、パーソナルコンピー
タ５に入力して、測定点位置補正ブロック６を経由して
これらの動揺データを所定の起点からのデータに揃え、
さらに総和計算ブロック７を経由して補正されたデータ
の各々を加算演算を行って距離系列で平均化された動揺
データとして出力チャートとして出力する。
道、車両への明確な対策を立てれるような動揺データを
収集することのできる安価な装置を提供する。 【構成】 少なくとも２つ以上の車両２のそれぞれに設
けられる少なくとも１つ以上の動揺センサ３と、これら
動揺センサ３から時系列に出力される動揺データを距離
系列のデジタル信号に変換した後、パーソナルコンピー
タ５に入力して、測定点位置補正ブロック６を経由して
これらの動揺データを所定の起点からのデータに揃え、
さらに総和計算ブロック７を経由して補正されたデータ
の各々を加算演算を行って距離系列で平均化された動揺
データとして出力チャートとして出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、鉄道、リニアモーター
カー等の軌道に拘束されて走行する車両の車両動揺の原
因を解析するためのデータ収集装置に関する。
カー等の軌道に拘束されて走行する車両の車両動揺の原
因を解析するためのデータ収集装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、列車の車両動揺を解析する方法の
一例は、例えば「ＪＩＳ Ｅ ４０２３鉄道車両の振動
測定−測定方法」に規定されている。ＪＩＳによる車両
動揺の解析の一例は、列車の車両内の任意の測定箇所
（一箇所）に加速度センサを配置し、当該測定位置にお
ける動揺波形の大きさ（加速度の大きさ）、振動数等を
時系列に読み取ってグラフ等に表記し、発生した動揺が
旅客にどのように感じられるかという乗心地の観点から
その動揺の良否を判定する手法である。そして、この乗
心地を示す指標が、振動数と加速度の大きさによって、
「非常に悪い」，「悪い」，「普通」，「良い」，「非
常に良い」の５段階に区分して評価している。例えば、
加速度センサで測定される波形が振幅０．１１ｇ（ここ
で、ｇは重力加速度を示している。）、振動数が１．１
Ｈｚの振動が読み取れる場合には、その乗心地は「普
通」と判定される。
一例は、例えば「ＪＩＳ Ｅ ４０２３鉄道車両の振動
測定−測定方法」に規定されている。ＪＩＳによる車両
動揺の解析の一例は、列車の車両内の任意の測定箇所
（一箇所）に加速度センサを配置し、当該測定位置にお
ける動揺波形の大きさ（加速度の大きさ）、振動数等を
時系列に読み取ってグラフ等に表記し、発生した動揺が
旅客にどのように感じられるかという乗心地の観点から
その動揺の良否を判定する手法である。そして、この乗
心地を示す指標が、振動数と加速度の大きさによって、
「非常に悪い」，「悪い」，「普通」，「良い」，「非
常に良い」の５段階に区分して評価している。例えば、
加速度センサで測定される波形が振幅０．１１ｇ（ここ
で、ｇは重力加速度を示している。）、振動数が１．１
Ｈｚの振動が読み取れる場合には、その乗心地は「普
通」と判定される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来のＪ
ＩＳに基づく車両動揺の解析方法は、振動数と加速度で
区分した車両動揺の状態によって旅客がどのように感じ
るのかを評価するに過ぎないものであった。一方、上記
したようにして測定した加速度センサの出力波形を観察
し、その波形の特徴を経験則に基づいて解析し、その動
揺発生原因を探り、その対策を立てようとする場合に
は、かかる出力波形には種々の動揺発生原因が起因して
いるために、従来得られている振動データからは正確に
その動揺の原因を把握することは容易ではなかった。こ
のため、軌道、車両への明確な対策が立てにくいという
問題があった。
ＩＳに基づく車両動揺の解析方法は、振動数と加速度で
区分した車両動揺の状態によって旅客がどのように感じ
るのかを評価するに過ぎないものであった。一方、上記
したようにして測定した加速度センサの出力波形を観察
し、その波形の特徴を経験則に基づいて解析し、その動
揺発生原因を探り、その対策を立てようとする場合に
は、かかる出力波形には種々の動揺発生原因が起因して
いるために、従来得られている振動データからは正確に
その動揺の原因を把握することは容易ではなかった。こ
のため、軌道、車両への明確な対策が立てにくいという
問題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明に係わる請求項１
記載の車両動揺原因解析用データ収集装置は、少なくと
も２つ以上の車両のそれぞれに設けられる少なくとも１
つ以上の動揺センサと、これら動揺センサから時系列に
出力される複数の第１の動揺データを距離系列の第２の
動揺データに変換する変換手段と、該第２の動揺データ
を所定の起点からのデータに揃える補正手段と、補正さ
れた第２の動揺データの各々を加算演算して第３の動揺
データに変換する演算手段と、少なくとも該第３の動揺
データの結果を出力する出力手段を備えた装置である。
記載の車両動揺原因解析用データ収集装置は、少なくと
も２つ以上の車両のそれぞれに設けられる少なくとも１
つ以上の動揺センサと、これら動揺センサから時系列に
出力される複数の第１の動揺データを距離系列の第２の
動揺データに変換する変換手段と、該第２の動揺データ
を所定の起点からのデータに揃える補正手段と、補正さ
れた第２の動揺データの各々を加算演算して第３の動揺
データに変換する演算手段と、少なくとも該第３の動揺
データの結果を出力する出力手段を備えた装置である。
【０００５】本発明に係わる請求項２記載の車両動揺原
因解析用データ収集装置は、列車のいずれか１つ以上の
車両に少なくとも１つ以上の動揺センサを設置し、該列
車を測定すべき軌道上を複数回走行させて、時系列の複
数の第１の動揺データをとる手段と、該複数の第１の動
揺データを距離系列の第２の動揺データに変換する変換
手段と、該第２の動揺データを所定の起点からのデータ
に揃える補正手段と、補正された第２の動揺データの各
々を加算演算して第３の動揺データに変換する演算手段
と、少なくとも該第３の動揺データの結果を出力する出
力手段を備えた装置である。
因解析用データ収集装置は、列車のいずれか１つ以上の
車両に少なくとも１つ以上の動揺センサを設置し、該列
車を測定すべき軌道上を複数回走行させて、時系列の複
数の第１の動揺データをとる手段と、該複数の第１の動
揺データを距離系列の第２の動揺データに変換する変換
手段と、該第２の動揺データを所定の起点からのデータ
に揃える補正手段と、補正された第２の動揺データの各
々を加算演算して第３の動揺データに変換する演算手段
と、少なくとも該第３の動揺データの結果を出力する出
力手段を備えた装置である。
【０００６】本発明に係わる請求項３記載の車両動揺原
因解析用データ収集装置は、請求項１又は２記載の動揺
センサが、加速度センサである装置である。
因解析用データ収集装置は、請求項１又は２記載の動揺
センサが、加速度センサである装置である。
【０００７】本発明に係わる請求項４記載の車両動揺原
因解析用データ収集装置は、請求項１又は２記載の演算
手段が、第３の動揺データの総和をさらにデータ数での
割算を実行する装置である。
因解析用データ収集装置は、請求項１又は２記載の演算
手段が、第３の動揺データの総和をさらにデータ数での
割算を実行する装置である。
【０００８】本発明に係わる請求項５記載の車両動揺原
因解析用データ収集装置は、請求項１又は２記載の出力
手段が、第３の動揺データの他に第２の動揺データを出
力する装置である。
因解析用データ収集装置は、請求項１又は２記載の出力
手段が、第３の動揺データの他に第２の動揺データを出
力する装置である。
【０００９】
【作用】複数の車両内のそれぞれに配した少なくとも１
つ以上の動揺センサから逐次時系列で出力される複数の
第１の動揺データに含まれる動揺波形は、各車両内での
動揺状況を表しているが、その第１の動揺データについ
てその発生時の列車速度を時間で積分していくと、距離
系列（距離を単位とする系列）を示す第２の動揺データ
が得られる。
つ以上の動揺センサから逐次時系列で出力される複数の
第１の動揺データに含まれる動揺波形は、各車両内での
動揺状況を表しているが、その第１の動揺データについ
てその発生時の列車速度を時間で積分していくと、距離
系列（距離を単位とする系列）を示す第２の動揺データ
が得られる。
【００１０】そして、このようにして得られる複数の第
２の動揺データは、動揺センサが取りつけられている間
隔に相当する距離分だけその波形はずれているので、第
２の動揺データを補正手段において、所定の起点からの
統一したデータとして揃える。このとき、車両動揺の発
生時点が同じ場合には、前記補正距離分だけ波形をずら
すと、同じ距離のところに同じようにな波形が存在する
ことになる。そして、このようにして起点が揃った波形
を演算手段において、加算演算をして、その固有動揺の
部分の振幅を大きくした第３の動揺データに変換する。
２の動揺データは、動揺センサが取りつけられている間
隔に相当する距離分だけその波形はずれているので、第
２の動揺データを補正手段において、所定の起点からの
統一したデータとして揃える。このとき、車両動揺の発
生時点が同じ場合には、前記補正距離分だけ波形をずら
すと、同じ距離のところに同じようにな波形が存在する
ことになる。そして、このようにして起点が揃った波形
を演算手段において、加算演算をして、その固有動揺の
部分の振幅を大きくした第３の動揺データに変換する。
【００１１】一方、車両動揺の発生時点がランダムであ
る場合は、ランダムに発生する動揺波形であるので、複
数の動揺センサから得られる上記個々の第２の動揺デー
タの加算により、それらの影響は相殺されて、第３の動
揺データには現れない。
る場合は、ランダムに発生する動揺波形であるので、複
数の動揺センサから得られる上記個々の第２の動揺デー
タの加算により、それらの影響は相殺されて、第３の動
揺データには現れない。
【００１２】しかして、出力手段において、少なくとも
前記演算手段の結果である第３の動揺データを検討する
と、発生時点が同じ車両動揺の原因である、いわゆる軌
道狂いの存在が解析される。また、前記演算手段におい
て、第３の動揺データの総和データ数で割算し、この演
算結果の他に第２の動揺データの各々を出力すると、こ
れらの比較から、固有動揺として発生時点がランダムで
ある異常動揺、すなわち車両自体の不良等が特定でき
る。
前記演算手段の結果である第３の動揺データを検討する
と、発生時点が同じ車両動揺の原因である、いわゆる軌
道狂いの存在が解析される。また、前記演算手段におい
て、第３の動揺データの総和データ数で割算し、この演
算結果の他に第２の動揺データの各々を出力すると、こ
れらの比較から、固有動揺として発生時点がランダムで
ある異常動揺、すなわち車両自体の不良等が特定でき
る。
【００１３】また、請求項２記載の装置では、動揺セン
サを取り付け列車を複数回測定すべき軌道上を走行させ
て、複数の第１の動揺データを測定するのであって、そ
の動揺データの処理は上記したのと同じである。
サを取り付け列車を複数回測定すべき軌道上を走行させ
て、複数の第１の動揺データを測定するのであって、そ
の動揺データの処理は上記したのと同じである。
【００１４】
【実施例】以下、本発明に係る車両動揺原因解析用デー
タ収集装置の実施例について図面を参照して説明する。
図１は本発明に係る車両動揺原因解析用データ収集装置
の構成を示すブロック図である。図１において、列車１
の車両２，２…のうち少なくとも２つ以上の車両内の前
後位置のそれぞれに動揺センサ３が所定の水準台（図示
省略）上に配置されている。この動揺センサ３として
は、上下方向、左右方向、前後方向、及びこれらの方向
の夫々の回転方向の計６自由度の動揺を測定するものが
用いられる。ここで以下の説明では、特に断らないかぎ
り左右方向の動揺データについて説明する。これらの動
揺センサ３からは、図示しないローパスフィルタで高周
波成分が除去されて、時系列（時間を単位としていると
いうこと）の動揺データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…Ｄｎが出
力されている（図２参照）。なお、図２に示す波形の時
間軸単位は１秒で示している。
タ収集装置の実施例について図面を参照して説明する。
図１は本発明に係る車両動揺原因解析用データ収集装置
の構成を示すブロック図である。図１において、列車１
の車両２，２…のうち少なくとも２つ以上の車両内の前
後位置のそれぞれに動揺センサ３が所定の水準台（図示
省略）上に配置されている。この動揺センサ３として
は、上下方向、左右方向、前後方向、及びこれらの方向
の夫々の回転方向の計６自由度の動揺を測定するものが
用いられる。ここで以下の説明では、特に断らないかぎ
り左右方向の動揺データについて説明する。これらの動
揺センサ３からは、図示しないローパスフィルタで高周
波成分が除去されて、時系列（時間を単位としていると
いうこと）の動揺データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…Ｄｎが出
力されている（図２参照）。なお、図２に示す波形の時
間軸単位は１秒で示している。
【００１５】Ａ／Ｄ変換器４，４…は、これらアナログ
信号である前記動揺データを列車の車輪の回転に同期し
て出力される車輪パルスによってトリガすることで、前
記時系列の動揺データを距離系列（距離を単位とするデ
ータと言う意味）のデジタル信号に変換する。例えば、
速度が一定で走行している列車の場合には、前記車輪パ
ルスが一定であるので、Ａ／Ｄ変換器４で変換された後
の信号波形としては図示しないが、アナログ的に観測す
ると図２と同一の波形となり、図２における時間軸が距
離軸に変わるだけである。
信号である前記動揺データを列車の車輪の回転に同期し
て出力される車輪パルスによってトリガすることで、前
記時系列の動揺データを距離系列（距離を単位とするデ
ータと言う意味）のデジタル信号に変換する。例えば、
速度が一定で走行している列車の場合には、前記車輪パ
ルスが一定であるので、Ａ／Ｄ変換器４で変換された後
の信号波形としては図示しないが、アナログ的に観測す
ると図２と同一の波形となり、図２における時間軸が距
離軸に変わるだけである。
【００１６】前記Ａ／Ｄ変換器４において、距離系列の
信号に変換された動揺データは、それぞれパーソナルコ
ンピュータ５内に並列入力される。パーソナルコンピュ
ータ５においては、測定点位置補正ブロック６，６…に
おいて、前記距離系列の動揺データが動揺センサ３の設
置距離間分だけずれて出力されるので、先ずこのずれ分
を補正して、一定の起点からの動揺データとして揃える
ブロックであり、例えば新大阪から京都へ向けて走行す
る列車においては、新大阪を起点とした距離系列の動揺
データに揃えられる。そして、このようにして起点を揃
えた動揺データをアナログ的に観測すると図３に示すよ
うな動揺データＤ１′，Ｄ２′，Ｄ３′，…Ｄｎ′にな
る。なお、図３に示す波形の距離単位は１００ｍであ
る。
信号に変換された動揺データは、それぞれパーソナルコ
ンピュータ５内に並列入力される。パーソナルコンピュ
ータ５においては、測定点位置補正ブロック６，６…に
おいて、前記距離系列の動揺データが動揺センサ３の設
置距離間分だけずれて出力されるので、先ずこのずれ分
を補正して、一定の起点からの動揺データとして揃える
ブロックであり、例えば新大阪から京都へ向けて走行す
る列車においては、新大阪を起点とした距離系列の動揺
データに揃えられる。そして、このようにして起点を揃
えた動揺データをアナログ的に観測すると図３に示すよ
うな動揺データＤ１′，Ｄ２′，Ｄ３′，…Ｄｎ′にな
る。なお、図３に示す波形の距離単位は１００ｍであ
る。
【００１７】このようにして、起点が揃えられた動揺デ
ータＤ１′，Ｄ２′，Ｄ３′，…Ｄｎ′（実際にはこれ
らのデジタル値である。）は、総和計算ブロック７にお
いて加算され、割算ブロック８においてデータ数で割算
され平均的な動揺データとされる。この平均的な動揺デ
ータを、アナログ的に観測すると、図４に示す波形とな
る。そして、この図４に示す波形は、複数の動揺センサ
３での測定値を平均しているので、偶発的に発生するラ
ンダムな動揺等は除かれることになる。そして、本例で
は図３及び図４に示す波形をプリンタ等の出力手段によ
りチャート出力している。
ータＤ１′，Ｄ２′，Ｄ３′，…Ｄｎ′（実際にはこれ
らのデジタル値である。）は、総和計算ブロック７にお
いて加算され、割算ブロック８においてデータ数で割算
され平均的な動揺データとされる。この平均的な動揺デ
ータを、アナログ的に観測すると、図４に示す波形とな
る。そして、この図４に示す波形は、複数の動揺センサ
３での測定値を平均しているので、偶発的に発生するラ
ンダムな動揺等は除かれることになる。そして、本例で
は図３及び図４に示す波形をプリンタ等の出力手段によ
りチャート出力している。
【００１８】すなわち、そもそも動揺センサ３で測定さ
れる波形原因を分類すると大きくわけて、発生時点が同
じ場合と、発生地点がランダムの場合とがあり、前者の
原因としては、軌道のずれを原因とするいわゆる軌道狂
いと当該列車が他の停車中の列車を追い越すときに発生
する動揺である。一方、後者の原因としては、当該列車
が他の走行中の列車にすれ違う場合、車両自体の固有動
揺及びトンネル内を走行する際に発生する乱気流などの
空力による動揺である。
れる波形原因を分類すると大きくわけて、発生時点が同
じ場合と、発生地点がランダムの場合とがあり、前者の
原因としては、軌道のずれを原因とするいわゆる軌道狂
いと当該列車が他の停車中の列車を追い越すときに発生
する動揺である。一方、後者の原因としては、当該列車
が他の走行中の列車にすれ違う場合、車両自体の固有動
揺及びトンネル内を走行する際に発生する乱気流などの
空力による動揺である。
【００１９】そして、車両動揺の原因として、発生時点
が同じ場合には、起点から同じ距離のところに同じよう
な波形が存在するので、上記したように加算すると、そ
の固有動揺の部分は振幅が大きくなる。一方、発生時点
がランダムである場合は、波形の位相が異なり、加算に
よってそれらの影響は相殺されることになる。特に、設
置した動揺センサ３の数量が多い場合には、ランダムに
発生する動揺波形は、完全に相殺されて現れなくなる。
が同じ場合には、起点から同じ距離のところに同じよう
な波形が存在するので、上記したように加算すると、そ
の固有動揺の部分は振幅が大きくなる。一方、発生時点
がランダムである場合は、波形の位相が異なり、加算に
よってそれらの影響は相殺されることになる。特に、設
置した動揺センサ３の数量が多い場合には、ランダムに
発生する動揺波形は、完全に相殺されて現れなくなる。
【００２０】しかして、図４に示す動揺データを観測す
ると、この波形のなかに存在する固有の動揺部分９，１
０は、上記発生時点が同じであり、起点からこの距離の
所に軌道狂いの存在が予測される。一方、図４に示す波
形の中で、比較的振幅の高くない動揺部分１１、１２は
その振幅自体は若干変化しているが、周期的に現れてい
て、いずれかの車両２に固有動揺が発生していると分か
るが、その際には図３に示すチャート出力を観測するこ
とで、列車１の前から２番目の動揺センサ３が設置され
ている車両２から発生する固有動揺であることが分か
り、これにより、当該車両２の点検、修理を行えばよい
ことになる。
ると、この波形のなかに存在する固有の動揺部分９，１
０は、上記発生時点が同じであり、起点からこの距離の
所に軌道狂いの存在が予測される。一方、図４に示す波
形の中で、比較的振幅の高くない動揺部分１１、１２は
その振幅自体は若干変化しているが、周期的に現れてい
て、いずれかの車両２に固有動揺が発生していると分か
るが、その際には図３に示すチャート出力を観測するこ
とで、列車１の前から２番目の動揺センサ３が設置され
ている車両２から発生する固有動揺であることが分か
り、これにより、当該車両２の点検、修理を行えばよい
ことになる。
【００２１】他の実施例としては、列車１のいずれかの
車両２に少なくとも１つ以上の動揺センサ３を設置し
て、該列車１を測定すべき軌道上を複数回走行させるこ
とで、複数の動揺データを検出できるので、上記したの
と同様な波形処理を行って、図４に示す動揺波形を得る
ことができる。この場合には、例えば、列車１を往復さ
せるので、往きの走行の場合と復りの走行の場合とで、
起点となる地点が異なるので、同一地点を起点とするよ
うに補正すればよい。
車両２に少なくとも１つ以上の動揺センサ３を設置し
て、該列車１を測定すべき軌道上を複数回走行させるこ
とで、複数の動揺データを検出できるので、上記したの
と同様な波形処理を行って、図４に示す動揺波形を得る
ことができる。この場合には、例えば、列車１を往復さ
せるので、往きの走行の場合と復りの走行の場合とで、
起点となる地点が異なるので、同一地点を起点とするよ
うに補正すればよい。
【００２２】なお、上記した実施例では、チャート出力
を観測して、車両動揺の原因を解析するという手法をと
っているが、特に列車１の運行において問題となる軌道
狂いのみを検出するためには、さらにパーソナルコンピ
ュータ５において、自動判別ブロック（図示省略）を設
け、例えば０．２ｇ以上の低周波の動揺データが存在す
る場合を、軌道狂いがあると自動判別するように構成す
ることもできる。
を観測して、車両動揺の原因を解析するという手法をと
っているが、特に列車１の運行において問題となる軌道
狂いのみを検出するためには、さらにパーソナルコンピ
ュータ５において、自動判別ブロック（図示省略）を設
け、例えば０．２ｇ以上の低周波の動揺データが存在す
る場合を、軌道狂いがあると自動判別するように構成す
ることもできる。
【００２３】また、本例においては、パーソナルコンピ
ュータ５を用いて、デジタル化された複数の動揺データ
のデータ処理を行っているので、これらデータの平均値
及び、標準偏差等の総計的データも出力することで、よ
り一層緻密な車両動揺の解析を行うことができる。特
に、標準偏差を取ることで、そもそもの軌道自体が曲が
っている場合（この場合には、オフセット動揺を持った
波形となる。）でも、正確に軌道狂いの判定を行うこと
ができる。
ュータ５を用いて、デジタル化された複数の動揺データ
のデータ処理を行っているので、これらデータの平均値
及び、標準偏差等の総計的データも出力することで、よ
り一層緻密な車両動揺の解析を行うことができる。特
に、標準偏差を取ることで、そもそもの軌道自体が曲が
っている場合（この場合には、オフセット動揺を持った
波形となる。）でも、正確に軌道狂いの判定を行うこと
ができる。
【００２４】さらに、動揺センサ３は上記したように６
自由度の測定が可能であるので、これらの自由度ごとに
チャート出力すると、具体的な軌道狂いの方向や車両動
揺の原因をさらに正確に究明できる。
自由度の測定が可能であるので、これらの自由度ごとに
チャート出力すると、具体的な軌道狂いの方向や車両動
揺の原因をさらに正確に究明できる。
【００２５】また、上記した場合にはパーソナルコンピ
ュータ５を利用しているが、勿論各ブロックを専用のハ
ードウェアで構成した専用装置とすることもできる。さ
らに、動揺センサ３としては例えば加速度センサが用い
られるが、この他に例えば速度センサを設けその出力を
微分してもよいので、動揺センサの種類としては、特に
限定するものではない。
ュータ５を利用しているが、勿論各ブロックを専用のハ
ードウェアで構成した専用装置とすることもできる。さ
らに、動揺センサ３としては例えば加速度センサが用い
られるが、この他に例えば速度センサを設けその出力を
微分してもよいので、動揺センサの種類としては、特に
限定するものではない。
【００２６】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、車
両動揺の発生原因として発生時点が同じ場合と発生時点
がランダムの場合とを区別して正確に把握できるので、
特に軌道狂いによる動揺成分を容易に判別できる。この
ため、軌道修正の対策を立てやすくなる。また、動揺波
形のパターン認識等の人口知能的な手法を用いていない
ために安価な構成である。さらに、個々の動揺センサの
波形と平均化された波形とを比較することで、車両側の
原因も明確に区別することができる。
両動揺の発生原因として発生時点が同じ場合と発生時点
がランダムの場合とを区別して正確に把握できるので、
特に軌道狂いによる動揺成分を容易に判別できる。この
ため、軌道修正の対策を立てやすくなる。また、動揺波
形のパターン認識等の人口知能的な手法を用いていない
ために安価な構成である。さらに、個々の動揺センサの
波形と平均化された波形とを比較することで、車両側の
原因も明確に区別することができる。
【図１】本発明に係る車両動揺原因解析用データ収集装
置の実施例を示す概略ブロック図である。
置の実施例を示す概略ブロック図である。
【図２】時系列で出力される動揺センサの出力波形を例
示する波形図である。
示する波形図である。
【図３】距離系列に変換した動揺センサの出力波形の起
点を揃えた状態を例示する波形図である。
点を揃えた状態を例示する波形図である。
【図４】図３に示す複数の波形の相加平均を取った状態
を示す波形図である。
を示す波形図である。
１…列車 ２…車両 ３…動揺センサ ４…Ａ／Ｄ変換器 ５…パーソナルコンピュータ ６…測定点位置補正ブロック ７…総和計算ブロック ８…割算ブロック
Claims (5)
- 【請求項１】 少なくとも２つ以上の車両のそれぞれに
設けられる少なくとも１つ以上の動揺センサと、これら
動揺センサから時系列に出力される複数の第１の動揺デ
ータを距離系列の第２の動揺データに変換する変換手段
と、該第２の動揺データを所定の起点からのデータに揃
える補正手段と、補正された第２の動揺データの各々を
加算演算して第３の動揺データに変換する演算手段と、
少なくとも該第３の動揺データの結果を出力する出力手
段を備えたことを特徴とする車両動揺原因解析用データ
収集装置。 - 【請求項２】 列車のいずれか１つ以上の車両に少なく
とも１つ以上の動揺センサを設置し、該列車を測定すべ
き軌道上を複数回走行させて、時系列の複数の第１の動
揺データをとる手段と、該複数の第１の動揺データを距
離系列の第２の動揺データに変換する変換手段と、該第
２の動揺データを所定の起点からのデータに揃える補正
手段と、補正された第２の動揺データの各々を加算演算
して第３の動揺データに変換する演算手段と、少なくと
も該第３の動揺データの結果を出力する出力手段を備え
たことを特徴とする車両動揺原因解析用データ収集装
置。 - 【請求項３】 前記動揺センサが、加速度センサである
ことを特徴とする請求項１又は２記載の車両動揺原因解
析用データ収集装置。 - 【請求項４】 前記演算手段は、第３の動揺データの総
和をさらにデータ数での割算を実行することを特徴とす
る請求項１又は２記載の車両動揺原因解析用データ収集
装置。 - 【請求項５】 前記出力手段は、第３の動揺データの他
に第２の動揺データを出力することを特徴とする請求項
１又は２記載の車両動揺原因解析用データ収集装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21786393A JPH0723502A (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 車両動揺原因解析用データ収集装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21786393A JPH0723502A (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 車両動揺原因解析用データ収集装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0723502A true JPH0723502A (ja) | 1995-01-24 |
Family
ID=16710952
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21786393A Pending JPH0723502A (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 車両動揺原因解析用データ収集装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0723502A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000009378A1 (de) * | 1998-08-12 | 2000-02-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur erkennung von schäden an schienenfahrzeugen und/oder gleisen |
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| US8935039B2 (en) | 2010-12-13 | 2015-01-13 | Korea Railroad Research Institute | Method for reducing detection data of a monitoring device in a vehicle, and method for monitoring a vehicle defect in near real time using same |
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-
1993
- 1993-06-30 JP JP21786393A patent/JPH0723502A/ja active Pending
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