JPH1048036A

JPH1048036A - 走行列車の情報検出方法

Info

Publication number: JPH1048036A
Application number: JP20739296A
Authority: JP
Inventors: Kunio Tanaka; 国雄田中; Noriyuki Higuchi; 則幸樋口
Original assignee: Rion Co Ltd
Current assignee: Rion Co Ltd
Priority date: 1996-08-06
Filing date: 1996-08-06
Publication date: 1998-02-20
Anticipated expiration: 2016-08-06
Also published as: JP3103034B2

Abstract

(57)【要約】【課題】通過列車の種類などの列車情報は目視確認で
行い、また列車速度はスピードガンなどの速度計を使用
して測定しなければならず、煩雑であり、しかも工数が
掛かる。【解決手段】鉄道線路の近傍地点に列車２５のパンタ
グラフ２６に対向するようにパラボラ型集音器１を設置
し、このパラボラ型集音器１によりパンタグラフ２６と
架線との間で発生する摺動音やパンタグラフ２６の風切
り音などの騒音を検出し、パラボラ型集音器１が検出し
た騒音データを演算処理して列車２５の種類を判別する
と共に列車速度を算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、走行している列車
の種別情報や速度情報などの走行列車の情報を検出する
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】新幹線は、在来線の列車に比較して高速
に人員等を輸送することができる利点がある反面、沿線
に騒音・振動等の公害を生じさせている。そこで、環境
基準が遵守されているかどうか、新幹線の沿線において
は、騒音計・振動計を用いて騒音・振動測定が行なわれ
ている。これらの測定は線路から所定距離離れた位置に
騒音計・振動計を設置し、列車通過に伴う設置点の騒音
・振動レベルを記録計に記録すると共に測定データをプ
リントアウトしている。

【０００３】また、騒音測定の対象となる走行列車の種
別情報、速度情報や上り下り情報などの走行列車情報を
得る方法としては、例えば特開平８−１０５７９２号公
報における従来の技術の項に記載されているように、測
定現場に測定者を駐在させ、測定者の視覚・聴覚により
走行列車の接近を感知した時点で騒音・振動記録装置を
人手により始動させ、走行列車の通過後に停止せしめる
ように操作する方法が一般に採用され、その間に列車種
別、上り下りの区別の目視確認及びスピードガンやスト
ップオッチなどにより走行速度の測定・記録を行ってい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の技術において
は、通過列車の種類や上り下りなどの列車情報は目視確
認で行い、また列車速度は騒音・振動記録装置の他にス
ピードガンなどの速度計を使用して測定しなければなら
ず、煩雑であり、しかも工数が掛かるという問題点を有
していた。

【０００５】本発明は、従来の技術が有するこのような
問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすると
ころは、騒音・振動の測定対象となる列車の種別情報や
速度情報などの走行列車の情報を人手によらず自動的に
検出する走行列車の情報検出方法を提供しようとするも
のである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決すべく本
発明は、鉄道線路の近傍地点に列車のパンタグラフに対
向するように指向性集音器を設置し、この指向性集音器
により前記パンタグラフと架線との間で発生する摺動音
や前記パンタグラフの風切り音などの騒音を検出し、前
記指向性集音器が検出した騒音データを演算処理して列
車の種類を判別するものである。

【０００７】また、前記走行列車の種類の判別は、前記
パンタグラフの装着数に伴う騒音データのピーク数を演
算処理して行うことができる。また、前記走行列車の種
類の判別は、前記パンタグラフの装着位置に伴う騒音デ
ータのピーク位置を演算処理して行ってもよい。更に、
前記走行列車の種類の判別は、前記パンタグラフの装着
数に伴う騒音データのピーク数及び前記パンタグラフの
装着位置に伴う騒音データのピーク位置を演算処理して
行うことができる。

【０００８】また、前記走行列車の種類を判別すると共
に、前記指向性集音器が検出した騒音データの所定レベ
ルにおける出力幅に基づいて走行列車の速度を算出する
ことができる。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて説明する。ここで、図１は本発明に係る
走行列車の情報検出方法を実施する列車情報検出装置の
構成図、図２はパラボラ型集音器の設置状況を示す側面
説明図、図３はパラボラ型集音器の設置状況を示す平面
説明図、図４は騒音計の設置状況を示す説明図、図５は
パラボラ型集音器による騒音データをモデル化した図、
図６は本発明に係る走行列車の情報検出方法による騒音
データの演算処理のフローチャートである。

【００１０】図１に示すように、走行列車の情報検出方
法を実施する列車情報検出装置は、走行列車の発する騒
音とその列車の種別や速度などの列車情報を同時に検出
する装置で、指向性のあるパラボラ型集音器１と、列車
走行方向識別と騒音レベル測定兼用の騒音計２と、列車
走行方向識別専用の騒音計３を備えている。なお、パラ
ボラ型集音器に代えて複数個のマイクロホンを直線状に
整列させた、いわゆるマイクロホンアレイ型の指向性集
音器を用いてもよい。パラボラ型集音器１は、放物面状
の反射板５と、この反射板５の焦点位置に配置されたマ
イクロホン６からなり、マイクロホン６の出力信号は増
幅器７、フィルタ８、整流回路９を介してＡ／Ｄ変換器
１０に入力される。

【００１１】列車走行方向識別と騒音レベル測定兼用の
騒音計２と列車走行方向識別専用の騒音計３は、ともに
マイクロホン１１，１２から騒音を入力し、マイクロホ
ン１１，１２の出力信号は増幅器１３，１３、減衰器
（ＡＴＴ）１４，１４、増幅器１５，１５、バンドパス
フィルタ１６，１６を介してＡ／Ｄ変換器１７，１８に
入力される。

【００１２】そして、２個のマイクロホン１１，１２と
２台の騒音計２，３が検出した騒音データにより列車の
上り下り情報を得ることができる（特公昭６１−１３１
６９号公報参照）。また、マイクロホン１１と騒音計２
は、騒音レベルの測定にも使用される。なお、列車の上
り下り情報のみを検出するのであれば、騒音計２，３の
代わりに単なる増幅器を用いてもよいが、マイクロホン
１１を騒音測定にも使用しているので、互換性を考慮し
てマイクロホン１２に騒音計３を接続している。

【００１３】図１において、１９はインタフェース、２
０はバスライン、２１はＡ／Ｄ変換器１０，１７，１８
の出力データを演算処理するＣＰＵ（中央演算処理装
置）、２２はＡ／Ｄ変換器１０，１７，１８の出力デー
タ、ＣＰＵで演算処理したデータや処理プログラムなど
を記憶するメモリ、２３はＡ／Ｄ変換器１０，１７，１
８の出力データや演算処理結果などをプリントアウトす
る記録計である。

【００１４】パラボラ型集音器１は、図２及び図３に示
すように、上り下りの列車２５のパンタグラフ２６が途
中に遮る物がなく直視できる位置で、線路２７に対して
直交する方向を向いて設置されている。その受感角度ω
は、５ｋＨｚにおいて約６度である。なお、反射板５と
してＢＳ放送用の直径５０ｃｍのパラボラアンテナの反
射板を用い、その焦点位置にマイクロホン６を配置して
パラボラ型集音器１を構成することができる。

【００１５】また、図１に示すフィルタ８は、バンドパ
スフィルタであり、中心周波数が５ｋＨｚで低域の遮断
周波数が５／（３の平方根）ｋＨｚで、高域の遮断周波
数が５×（３の平方根）ｋＨｚある。この帯域に列車の
発する騒音成分が多く、且つ指向性が強いからである。
なお、フィルタ特性はこれに限らず、要はパンタグラフ
の発する摺動音や風切り音等を効果的に検出できればよ
いのであるから、例えば、低域の遮断周波数を５ｋＨ
ｚ、高域の遮断周波数を１０ｋＨｚとしてもよい。

【００１６】列車の上り下り情報等を捉える２個のマイ
クロホン１１，１２は、図４に示すように、マイクロホ
ン１１，１２を所定の間隔で取付けた棒状部材３０が線
路２７と平行になるように設置される。なお、騒音検出
用のマイクロホン１１の設置高さは、地上１．２ｍと法
律で規定されている。マイクロホン１１を設置する地点
の線路２７からの距離は、任意である。

【００１７】以上のように構成した走行列車の情報検出
方法を実施する列車情報検出装置を、例えば上越新幹線
に適用した場合について説明する。上越新幹線では、図
７に示すように、２００系１２両編成（パンタグラフ２
個装着、全長３００ｍ）、Ｅ１系１２両編成（通称Ｍａ
ｘ、パンタグラフ２個装着、全長３００ｍ）、２００系
８両編成（パンタグラフ４個装着、全長２００ｍ）の３
種類の車両編成で運行されている。

【００１８】また、２００系１２両編成とＥ１系１２両
編成は、ともに１２両編成でパンタグラフが２個装着さ
れている点で共通するが、１個のパンタグラフについて
は装着されている車両ナンバーが異なっている。即ち、
２００系１２両編成では４号車と１０号車に、Ｅ１系１
２両編成では６号車と１０号車に、夫々パンタグラフが
装着されている。更に、２００系１２両編成の２号車に
は、下げられたパンタグラフが装着されている。従っ
て、このような車両編成による３種類の列車は、互いに
形態上区別される。なお、これら測定対象となる３種類
の列車による平均的な騒音データ（Ａ／Ｄ変換器１０の
出力データ）の特徴が予めメモリ２２に記憶されてい
る。

【００１９】ここでは、図５に示すように、パラボラ型
集音器１により検出され、増幅器７、フィルタ８及び整
流回路９で処理された騒音データをモデル化し、このモ
デル化した図を使用して、図６に示すＣＰＵ２１が実行
するデータ処理のフローチャートにしたがって走行列車
の情報検出方法を説明する。

【００２０】走行列車２５が測定地点を通過する際に発
するパンタグラフ２６と架線との摺動音やパンタグラフ
２６の風切り音などの騒音をパラボラ型集音器１により
取り込み、この取り込んだ騒音データを増幅器７、フィ
ルタ８、整流回路９、Ａ／Ｄ変換器１０を介してメモリ
２２に、縦軸が騒音レベル（単位ｄＢ）、横軸が時間
（単位秒）として記憶する。そして、メモリ２２に記憶
した騒音データについてＣＰＵ２１により演算処理を実
行する。

【００２１】先ず、騒音データのうち最初のピークＰ₀
と最後のピークＰ_Eを取除く（ステップＳ１）。次い
で、騒音データの最高レベルＭａｘを読取る（ステップ
Ｓ２）。更に、演算（Ｍａｘ−Ｌ１）を行う（ステップ
Ｓ３）。ここで、Ｌ１は予め設定し、Ｌ１＝２ｄＢを標
準とする。

【００２２】次いで、（Ｍａｘ−Ｌ１）を超えるピーク
Ｋの個数が幾つあるかカウントし（ステップＳ４）、そ
の個数が２〜４であるか否か判断する（ステップＳ
５）。ピークＫの個数が２又は３の場合は、２００系１
２両編成又はＥ１系１２両編成と判断し、ピークＫの個
数が４の場合は、２００系８両編成と判断する（ステッ
プＳ６）。従って、ピークＫの個数が４の場合は、２０
０系８両編成と特定される。なお、ピークＫの個数が何
れにも当てはまらない場合には、列車の種類が不明とし
て処理を終了する（ステップＳ１２）。

【００２３】次いで、２００系１２両編成であるか、又
はＥ１系１２両編成であるかを特定するため、騒音デー
タの継続時間Ｔ１を（Ｍａｘ−Ｌ２）を超える騒音レベ
ルが存在する時間として求める（ステップＳ７）。ここ
で、Ｌ２は予め設定し、Ｌ２＝２０ｄＢを標準とする。

【００２４】次いで、ピークＰ１とピークＰ２の時間間
隔Ｔ２を求める（ステップＳ８）。更に、Ｔ２／Ｔ１の
演算を行い、Ｔ２／Ｔ１の値が０．３≦Ｔ２／Ｔ１≦
０．５５であるか否か判断する（ステップＳ９）。

【００２５】Ｔ２／Ｔ１＝０．３〜０．３６であれば、
Ｅ１系１２両編成（原理上Ｔ２／Ｔ１＝０．３３）であ
り、Ｔ２／Ｔ１＝０．４５〜０．５５であれば、２００
系１２両編成（原理上Ｔ２／Ｔ１＝０．５）であるとみ
なす（ステップＳ１０）。なお、Ｔ２／Ｔ１の値が何れ
にも当てはまらない場合には、列車の種類が不明として
処理を終了する（ステップＳ１２）。

【００２６】以上ステップＳ１からステップＳ１０にお
いて、パンタグラフの装着数とパンタグラフの装着位置
による騒音データの相違により車種判別と車両数判別が
行われる。

【００２７】次いで、騒音データから列車の速度を演算
する（ステップＳ１１）。Ｅ１系１２両編成の場合に
は、（３００／Ｔ１）×３．６×Ａで時速（ｋｍ／時）
を計算する。ここで、３００は列車の長さ（ｍ）、Ａ＝
０．９８〜１．０２である。

【００２８】２００系１２両編成の場合には、（３００
／Ｔ１）×３．６×Ａで時速（ｋｍ／時）を計算する。
ここで、３００は列車の長さ（ｍ）、Ａ＝０．９８〜
１．０２である。

【００２９】２００系８両編成の場合には、（２００／
Ｔ１）×３．６×Ａで時速（ｋｍ／時）を計算する。こ
こで、２００は列車の長さ（ｍ）、Ａ＝０．９８〜１．
０２である。なお、Ａは補正係数であり、Ｌ２の設定値
によって異なる。以上ステップＳ１１で、測定地点にお
ける各種走行列車の速度が求められる。

【００３０】図８は、上越新幹線あさひ３１２号（２０
０系１２両編成、パンタグラフ２個装着、全長３００
ｍ）のパラボラ型集音器１による指向性帯域音圧データ
（縦軸が指向性帯域音圧レベル：単位ｄＢ、横軸が時
間：単位秒）の一例である。受感角度ωが５ｋＨｚにお
いて約６度のパラボラ型集音器１で検出された騒音デー
タには、パンタグラフの装着数が２個による２つのピー
クが現れている。また、谷の部分は空力騒音の少ない車
輌中間部を表し、谷の数を数えることで１２両編成とい
うことが分る。

【００３１】図９は、上越新幹線あさひ３１８号（Ｅ１
系１２両編成、通称Ｍａｘ、パンタグラフ２個装着、全
長３００ｍ）のパラボラ型集音器１による指向性帯域音
圧データ（縦軸が指向性帯域音圧レベル：単位ｄＢ、横
軸が時間：単位秒）の一例である。あさひ３１２号と同
様に、パンタグラフ２個による２つのピークが現れてい
る。また、あさひ３１２号と同様に、谷の部分は空力騒
音の少ない車輌中間部を表し、谷の数を数えることで１
２両編成ということが分る。ただし、あさひ３１２号と
あさひ３１８号では、ともにパンタグラフの装着数が２
個で２つのピークが現れているが、パンタグラフの装着
位置が相違するのでピークの時間間隔に差がある。

【００３２】図１０は、上越新幹線あさひ３６８号（２
００系８両編成、パンタグラフ４個装着、全長２００
ｍ）のパラボラ型集音器１による指向性帯域音圧データ
（縦軸が指向性帯域音圧レベル：単位ｄＢ、横軸が時
間：単位秒）の一例である。あさひ３６８号は、パンタ
グラフの装着数が４個であるため４つのピークが現れて
いる。そのため谷の部分は明確でないが、前記した他の
列車とは明らかに異なっている。

【００３３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、騒
音・振動の測定対象となる列車の種別情報や速度情報な
どの走行列車の情報を人手によらず自動的に検出するこ
とができるので、走行列車の情報検出作業の省力化・省
人化が図れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る走行列車の情報検出方法を実施す
る列車情報検出装置の構成図

【図２】パラボラ型集音器の設置状況を示す側面説明図

【図３】パラボラ型集音器の設置状況を示す平面説明図

【図４】騒音計の設置状況を示す説明図

【図５】パラボラ型集音器による騒音データをモデル化
した図

【図６】本発明に係る走行列車の情報検出方法による騒
音データの演算処理のフローチャート

【図７】上越新幹線の３種類の車両編成を示す説明図

【図８】パラボラ型集音器による２００系１２両編成の
指向性帯域音圧データの一例

【図９】パラボラ型集音器によるＥ１系１２両編成の指
向性帯域音圧データの一例

【図１０】パラボラ型集音器による２００系８両編成の
指向性帯域音圧データの一例

【符号の説明】

１…パラボラ型集音器（指向性集音器）、２，３…騒音
計、５…反射板、６…マイクロホン、７…増幅器、８…
フィルタ、９…整流回路、１０…Ａ／Ｄ変換器、２１…
ＣＰＵ、２２…メモリ、２３…記録計、２５…列車、２
６…パンタグラフ、２７…線路。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】鉄道線路の近傍地点に列車のパンタグラ
フに対向するように指向性集音器を設置し、この指向性
集音器により前記パンタグラフと架線との間で発生する
摺動音や前記パンタグラフの風切り音などの騒音を検出
し、前記指向性集音器が検出した騒音データを演算処理
して走行列車の種類を判別することを特徴とする走行列
車の情報検出方法。
【請求項２】前記走行列車の種類の判別は、前記パン
タグラフの装着数に伴う騒音データのピーク数を演算処
理して行う請求項１記載の走行列車の情報検出方法。
【請求項３】前記走行列車の種類の判別は、前記パン
タグラフの装着位置に伴う騒音データのピーク位置を演
算処理して行う請求項１記載の走行列車の情報検出方
法。
【請求項４】前記走行列車の種類の判別は、前記パン
タグラフの装着数に伴う騒音データのピーク数及び前記
パンタグラフの装着位置に伴う騒音データのピーク位置
を演算処理して行う請求項１記載の走行列車の情報検出
方法。
【請求項５】前記走行列車の種類を判別すると共に、
前記指向性集音器が検出した騒音データの所定レベルに
おける出力幅に基づいて走行列車の速度を算出する請求
項１記載の走行列車の情報検出方法。