KR20190095011A - Method and system for recognizing type of train - Google Patents

Method and system for recognizing type of train Download PDF

Info

Publication number
KR20190095011A
KR20190095011A KR1020180014779A KR20180014779A KR20190095011A KR 20190095011 A KR20190095011 A KR 20190095011A KR 1020180014779 A KR1020180014779 A KR 1020180014779A KR 20180014779 A KR20180014779 A KR 20180014779A KR 20190095011 A KR20190095011 A KR 20190095011A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
train
wheels
vibration
model recognition
model
Prior art date
Application number
KR1020180014779A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
장태수
이상호
고중구
김영석
윤연주
박형옥
한현수
유흥렬
이종우
Original Assignee
주식회사 제이브이지
장태수
서울과학기술대학교 산학협력단
주식회사 비츠로시스
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 주식회사 제이브이지, 장태수, 서울과학기술대학교 산학협력단, 주식회사 비츠로시스 filed Critical 주식회사 제이브이지
Priority to KR1020180014779A priority Critical patent/KR20190095011A/en
Publication of KR20190095011A publication Critical patent/KR20190095011A/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L25/00—Recording or indicating positions or identities of vehicles or trains or setting of track apparatus
    • B61L25/02—Indicating or recording positions or identities of vehicles or trains
    • B61L25/04—Indicating or recording train identities
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

Disclosed are a method and a system for recognizing a model of a train. According to an aspect of the present invention, the system for recognizing a model of a train comprises: a vibration sensor for detecting vibration caused by wheels of the train passing through a railroad; and a model recognition device for recognizing a train model by analyzing a vibration waveform measured by the vibration sensor, using a ratio of a time difference between first axes and between second axes for the train.

Description

열차 기종 인식 방법 및 시스템{Method and system for recognizing type of train}Method and system for recognizing type of train

본 발명은 열차에 의한 철로의 진동을 이용한 열차 기종 인식 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a train model recognition method and system using the vibration of the train by the train.

열차는 철로를 따라 운행되는 차량으로서, 일반적으로 철로에는 한종류의 열차만이 운행되는 것이 아니라, 승객용 열차, 화물수송용 열차 등 다양한 차종의 열차가 운행된다. 이로 인해 철도 관리를 위해서는 운행되고 있는 열차의 차종을 인식할 필요가 있는데, 기존에는 주로 중앙 관리 센터에서 운행되는 차량에 대한 정보를 보고받아 관리하는 방식이었다. 보다 정확하고 체계적인 관리를 위해서는 실제 철로를 달리고 있는 차량의 종류를 직접 측정할 필요가 있다.A train is a vehicle that runs along railroad tracks. In general, trains of various types of cars, such as passenger trains and freight transport trains, operate on railroad trains. For this reason, it is necessary to recognize the model of the train in operation for railway management. In the past, the information on the vehicles operating in the central management center was reported and managed. For more accurate and systematic management, it is necessary to directly measure the type of vehicle actually running on the railway.

대한민국 공개특허 제10-2013-0103935 (공개일자 2013년09월25일) 열차시스템의 차량질량 추정장치 및 방법Republic of Korea Patent Publication No. 10-2013-0103935 (published September 25, 2013) Vehicle mass estimation apparatus and method of the train system

따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 열차에 의한 진동을 이용하여 차종을 인식하는 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above-described problem, and to provide a method and system for recognizing a vehicle model using vibration by a train.

또한, 본 발명은 정확도를 높이기 위해 열차에 의한 소음도 함께 이용하여 차종을 인식하는 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention is to provide a method and system for recognizing a vehicle model using the noise of the train in order to increase the accuracy.

본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.Other objects of the present invention will become more apparent through the preferred embodiments described below.

본 발명의 일 측면에 따르면, 철로에 설치되어 지나가는 열차의 바퀴에 의한 진동을 감지하기 위한 진동센서; 및 상기 진동센서에 의해 측정된 진동파형을 분석하여, 상기 열차에 대한 제1 축간 시간차와 제2 축간 시간차의 비율을 이용하여 열차 기종을 인식하는 차종인식장치를 포함하는 열차 기종 인식 시스템이 제공된다.According to an aspect of the invention, the vibration sensor for detecting the vibration caused by the wheels of the train passing through the railroad; And a vehicle model recognition device analyzing a vibration waveform measured by the vibration sensor and recognizing a train model using a ratio of a time difference between a first time axis and a second time axis between the trains. .

여기서, 상기 차종인식장치는 상기 열차 바퀴에 의한 진동에 따른 바퀴 개수를 더 인식하여 상기 열차 기종의 인식에 이용할 수 있다.Here, the vehicle model recognition device may further recognize the number of wheels according to the vibration caused by the train wheels to be used for recognition of the train model.

또한, 상기 철로에 설치되어 상기 열차에 의한 소음을 입력받기 위한 음원입력모듈을 더 포함하되, 상기 차종인식장치는 상기 음원입력모듈에 의한 소리를 분석하여 상기 열차 기종의 인식에 이용할 수 있다.The apparatus may further include a sound source input module installed on the rail to receive noise by the train, and the vehicle model recognition device may analyze the sound by the sound source input module and use the same to recognize the train model.

또한, 상기 음원입력모듈은 상기 철로와 열차 바퀴간의 마찰음의 크기를 높이기 위해 상기 철로의 곡선구간에 설치될 수 있다.In addition, the sound source input module may be installed in the curved section of the track to increase the size of the friction sound between the track and the train wheels.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 철로에 설치된 진동센서를 포함하는 열차 기종 인식 시스템에서의 열차 기종 인식 방법에 있어서, 철로를 지나가는 열차의 바퀴에 의한 진동을 감지하는 단계; 상기 진동에 따른 파형을 분석하여, 상기 열차에 대한 제1 축간 시간차 및 제2 축간 시간차를 산출하는 단계; 상기 제1 축간 시간차와 상기 제2 축간 시간차의 비율을 산출하는 단계; 및 미리 저장된 열차정보를 참조하여 상기 비율에 따른 열차 기종을 인식하는 단계를 포함하는 열차 기종 인식 방법 및 그 방법을 실행하는 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.According to another aspect of the present invention, a train model recognition method in a train model recognition system comprising a vibration sensor installed in the railway track, comprising the steps of: sensing vibration by the wheel of the train passing through the railway; Analyzing a waveform according to the vibration to calculate a first inter-axis time difference and a second inter-axis time difference for the train; Calculating a ratio of the time difference between the first axis and the time difference between the second axis; And a train model recognition method comprising a step of recognizing a train model according to the ratio with reference to previously stored train information, and a recording medium having recorded thereon a program for executing the method.

여기서, 상기 파형을 분석하여 열차 바퀴에 의한 진동에 따른 바퀴 개수를 더 인식하여 상기 열차 기종의 인식에 이용할 수 있다.In this case, the waveform may be analyzed to further recognize the number of wheels according to the vibration caused by the train wheels and may be used to recognize the train model.

또한, 상기 철로와 열차의 바퀴에 의한 마찰에 의한 소음을 분석하는 단계를 더 포함하되, 상기 소음의 분석 결과를 상기 열차 기종의 인식에 이용할 수 있다.The method may further include analyzing noise by friction caused by the wheels of the railway and the train, and the analysis result of the noise may be used to recognize the train model.

본 발명에 따르면, 열차의 바퀴에 의한 진동을 측정하여 간단히 차종을 인식할 수 있게 되는 효과를 제공한다. According to the present invention, by measuring the vibration caused by the wheel of the train provides an effect that can be recognized simply the vehicle model.

또한, 본 발명에 따르면 소음 분석에 의해 차종의 인식 정확도를 더욱 높일 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention there is an effect that can further increase the recognition accuracy of the vehicle by noise analysis.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열차 기종 인식 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 일반적인 열차의 바퀴 구조를 도시한 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 측정된 열차 바퀴에 의한 진동파형 및 그 분석방식을 도시한 예시도.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 진동을 이용한 열차 기종 인식 과정을 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 축간 시간차 비율을 이용한 열차 인식을 위한 정보를 예시한 정보테이블. 1 is a diagram showing the configuration of a train model recognition system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary view showing a wheel structure of a typical train.
Figure 3 is an exemplary view showing a vibration waveform and the analysis method by the measured train wheels according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a train model recognition process using vibration according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an information table illustrating information for train recognition using an inter-axis time difference ratio according to an embodiment of the present invention. FIG.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.As the invention allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the written description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but it may be understood that other components may be present in between. Should be. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in between.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 후술될 제1 임계값, 제2 임계값 등의 용어는 실질적으로는 각각 상이하거나 일부는 동일한 값인 임계값들로 미리 지정될 수 있으나, 임계값이라는 동일한 단어로 표현될 때 혼동의 여지가 있으므로 구분의 편의상 제1, 제2 등의 용어를 병기하기로 한다. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, terms such as a first threshold value, a second threshold value, and the like, which will be described later, may be pre-specified as threshold values that are substantially different or partially the same value, but may be confused when expressed with the same word. For the sake of convenience, the terms "first" and "second" will be written together for convenience of classification.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. As used herein, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, action, component, part, or combination thereof described on the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.

또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.In addition, the components of the embodiments described with reference to the drawings are not limited to the corresponding embodiments, and may be implemented to be included in other embodiments within the scope of the technical spirit of the present invention. Even if the description is omitted, it is obvious that a plurality of embodiments may be reimplemented into one integrated embodiment.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components regardless of reference numerals will be given the same or related reference numerals and redundant description thereof will be omitted. In the following description of the present invention, if it is determined that the detailed description of the related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열차 기종 인식 시스템의 구성을 도시한 도면이다.1 is a view showing the configuration of a train model recognition system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 열차 기종 인식 시스템은 진동센서(10) 및 차종인식장치(20)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the train model recognition system according to the present embodiment includes a vibration sensor 10 and a vehicle model recognition device 20.

진동센서(10)는 철로(3)에 설치되어 지나가는 열차(1)의 바퀴에 의한 진동을 감지하기 위한 것이다. 차종인식장치(20)는 진동센서(10)에 의해 생성되는 진동정보로서 진동파형을 수신하면, 진동파형을 분석하여 지나가는 열차(1)의 기종을 식별한다. 차종인식장치(20)와 진동센서(10)는 도면과 같이 유선으로 연결될 수 있으며, 물론 이에 한정되는 것은 아니며 지그비(zigbee), 블루투스(bluetooth) 등의 근거리 무선통신 또는 이동통신망을 이용한 무선통신 등 다양한 무선통신기술을 이용하여 진동정보를 송수신할 수도 있음은 당업자에게는 자명할 것이다.Vibration sensor 10 is for detecting the vibration caused by the wheels of the train (1) passing by installed in the railway (3). When the vehicle recognition device 20 receives the vibration waveform as the vibration information generated by the vibration sensor 10, the vehicle identification device 20 analyzes the vibration waveform to identify the model of the train 1 passing by. The vehicle model recognition device 20 and the vibration sensor 10 may be connected by wire as shown in the drawing, and of course, the present invention is not limited thereto. For example, near field communication such as Zigbee, Bluetooth, or wireless communication using a mobile communication network, etc. It will be apparent to those skilled in the art that vibration information may be transmitted and received using various wireless communication technologies.

이하 차종인식장치(20)에서 진동센서(10)에 의한 진동정보를 이용한 열차 기종을 인식하는 방식에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of recognizing a train model using vibration information by the vibration sensor 10 in the vehicle recognition apparatus 20 will be described in detail.

도 2는 일반적인 열차의 바퀴 구조를 도시한 예시도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 측정된 열차 바퀴에 의한 진동파형 및 그 분석방식을 도시한 예시도이고, 도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 진동을 이용한 열차 기종 인식 과정을 도시한 흐름도이다.Figure 2 is an exemplary view showing a wheel structure of a general train, Figure 3 is an exemplary view showing a vibration waveform and the analysis method by the measured train wheels according to an embodiment of the present invention, Figure 4 is the present invention 9 is a flowchart illustrating a train model recognition process using vibration according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 4를 참조하면, 차종인식장치(20)는 진동센서(10)로부터 수신하는 진동정보를 분석하여 열차 바퀴에 의한 진동을 감지한다(S410). 예를 들어 도 3을 참조하면, 진동의 크기가 일시적으로 커지는 구간이 일정 패턴을 갖도록 존재하는 경우 열차가 지나가면서 바퀴에 의한 진동이 측정된 것으로 감지될 수 있다. First, referring to FIG. 4, the vehicle model recognition device 20 detects vibration by train wheels by analyzing vibration information received from the vibration sensor 10 (S410). For example, referring to FIG. 3, when a section in which the magnitude of vibration increases temporarily exists to have a predetermined pattern, it may be sensed that the vibration caused by the wheel is measured as the train passes.

그리고, 도 2를 함께 참조하면, 열차(1)에는 다수개의 바퀴가 구비되는데, 그에 따라 도면에 도시된 바와 같이 복수개의 바퀴축을 구비하며, 또한 각 바퀴축간의 거리가 서로 다른 것들이 존재한다. 본 실시예에서는 가까이 붙어있는 바퀴축간을 제1 축간으로, 멀리 떨어져 있는 바퀴축간을 제2 축간으로 정의하였다. In addition, referring to FIG. 2, a train 1 is provided with a plurality of wheels, and thus, a plurality of wheel shafts are provided as illustrated in the drawing, and there are different distances between the wheel shafts. In this embodiment, the wheel shafts that are closely attached are defined as the first shafts, and the wheel shafts that are far apart are defined as the second shafts.

이에 따라, 도 2에 따른 열차(1)의 바퀴 4개(축이 4개이며 실질적으로 반대편에 있는 바퀴까지 총 8개 이상일 수 있음)에 의해 도 3에 도시된 바와 같이 4개의 피크(peak)를 갖는 진동파형이 측정되는 것이다.Thus, four peaks, as shown in FIG. 3, by four wheels of the train 1 according to FIG. 2 (four axles and may be a total of eight or more, up to substantially opposite wheels). The vibration waveform having is measured.

다시 도 4를 참조하면, 차종인식장치(20)는 진동파형을 분석하여 제1 축간 및 제2 축간의 시간차(t1, t2)를 산출한다(S420). 도 2와 함께 도 3을 참조하면, 제1바퀴(200)과 제2바퀴(201)에 의한 진동에 따른 피크간의 시간차(t1)는 제1 축간에 의한 것이며, 마찬가지로 제2바퀴(201) 및 제3바퀴(202)에 의한 진동에 따른 피크간의 시간차(t2)는 제2 축간에 의한 것이다. Referring back to FIG. 4, the vehicle model recognition device 20 calculates time differences t1 and t2 between the first axis and the second axis by analyzing the vibration waveform (S420). Referring to FIG. 3 along with FIG. 2, the time difference t1 between peaks due to vibrations of the first wheel 200 and the second wheel 201 is due to the first axis, and the second wheel 201 and The time difference t2 between the peaks due to the vibration by the third wheel 202 is due to the second axis.

차종인식장치(20)는 산출된 각 시간차의 비율을 산출한다(S430). 예를 들어, t1/t2 또는 t2/t1에 의해 시간차 비율이 산출될 수 있다. 이하에서는 시간차 비율로서 t2/t1을 이용하는 것으로 설명하기로 한다.The vehicle model recognition device 20 calculates the ratio of each time difference calculated (S430). For example, the time difference ratio may be calculated by t1 / t2 or t2 / t1. In the following description, t2 / t1 is used as the time difference ratio.

차종인식장치(20)는 산출된 시간차 비율에 따른 열차 기종을 인식한다(S440).The vehicle model recognition device 20 recognizes a train model based on the calculated time difference ratio (S440).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 축간 시간차 비율을 이용한 열차 인식을 위한 정보를 예시한 정보테이블이다. 5 is an information table illustrating information for train recognition using an inter-axis time difference ratio according to an embodiment of the present invention.

차종인식장치(20)는 도 5에 도시된 바와 같은 각 시간차 비율에 따른 열차 정보를 갖는 정보 테이블을 참조하여, 제1 축간 및 제2 축간의 시간차 비율에 따른 열차를 식별할 수 있는 것이다. 지나가는 열차의 속도와 상관없이, 동일 기종의 열차는 동일한 축간 거리를 갖는 복수개의 바퀴축이 존재한다는 점을 이용하는 것으로, 이에 따라 그 축간에 의한 시간차 비율을 이용함으로써, 열차의 기종을 식별할 수 있는 것이다.The vehicle model recognition device 20 may identify a train according to a time difference ratio between first and second axes with reference to an information table having train information corresponding to each time difference ratio as shown in FIG. 5. Regardless of the speed of the passing train, the train of the same model uses a plurality of wheel axles having the same inter-axle distance, and accordingly, by using the time difference ratio between the axes, the model of the train can be identified. will be.

다른 일례에 따르면, 열차의 기종 인식의 정확도를 더욱 높이기 위해, 열차 바퀴의 개수를 이용할 수도 있다. 즉, 차종인식장치(20)는 열차 바퀴에 의한 진동에 따른 바퀴 개수를 더 인식하여 열차 기종의 인식에 이용하는 것이다. 이해의 편의를 위해 예를 들자면, 도 2에 도시된 바와 같은 열차의 경우 바퀴축 4개가 구비되는데, 다른 기종의 열차는 제1축간과 동일한 축간을 갖는 바퀴축 두개가 더 존재할 수도 있는 것이다. 따라서, 도 3에 도시된 바와 같은 바퀴에 의한 진동에 따른 피크의 개수를 열차의 기종 인식에 더 활용하는 것이다.According to another example, the number of train wheels may be used to further increase the accuracy of model recognition of the train. That is, the vehicle model recognition device 20 is to further recognize the number of wheels according to the vibration caused by the train wheels to use for recognition of the train model. For convenience, for example, a train as shown in FIG. 2 is provided with four wheel shafts, and other types of trains may have two more wheel shafts having the same shaft span as the first shaft. Therefore, the number of peaks according to the vibration caused by the wheels as shown in FIG. 3 is further utilized for model recognition of the train.

또 다른 일례에 따르면, 도면에는 도시되지 않았으나 열차 기종 인식 시스템은 음원입력모듈을 더 포함할 수 있다. 음원입력모듈은 철로(3)에 설치되어 열차에 의한 소음을 입력받기 위한 것이며, 차종인식장치(20)는 음원입력모듈에 의한 소리를 분석하여 열차 기종의 인식에 이용한다. 열차마다 그 무게가 다르고 속도도 다르기 때문에 소음이 다를 수 있다는 점을 이용하는 것으로, 소음의 크기, 패턴을 추가적으로 더 분석함으로써 열차의 기종을 더욱 정확히 인식할 수 있게 된다.According to another example, although not shown in the figure, the train model recognition system may further include a sound source input module. The sound source input module is installed in the track 3 to receive noise by the train, and the vehicle model recognition device 20 analyzes the sound by the sound source input module and uses the train model to recognize the train. Different trains have different weights and speeds, so noises can be different. By further analyzing the size and pattern of noises, the train models can be recognized more accurately.

그리고, 추가적으로 음원입력모듈은 철로(3)와 열차 바퀴간의 마찰음의 크기를 높이기 위해 철로(3)의 곡선구간에 설치될 수 있다. In addition, the sound source input module may be installed in a curved section of the track 3 to increase the size of the friction sound between the track 3 and the train wheels.

상술한 본 발명에 따른 열차 기종 인식 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다. The train model recognition method according to the present invention described above may be embodied as computer readable codes on a computer readable recording medium. Computer-readable recording media include all kinds of recording media having data stored thereon that can be decrypted by a computer system. For example, there may be a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, and the like. The computer readable recording medium can also be distributed over computer systems connected over a computer network, stored and executed as readable code in a distributed fashion.

또한, 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.In addition, while the above has been described with reference to a preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art to which the present invention pertains without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. It will be understood that various modifications and changes can be made.

1 : 열차
3 : 철로
10 : 진동센서
20 : 차종인식장치1: train
3: railway
10: vibration sensor
20: vehicle recognition device

Claims (8)

철로에 설치되어 지나가는 열차의 바퀴에 의한 진동을 감지하기 위한 진동센서; 및
상기 진동센서에 의해 측정된 진동파형을 분석하여, 상기 열차에 대한 제1 축간 시간차와 제2 축간 시간차의 비율을 이용하여 열차 기종을 인식하는 차종인식장치를 포함하는 열차 기종 인식 시스템.
Vibration sensor for detecting the vibration caused by the wheels of the train passing through the railroad; And
A train model recognition system including a vehicle type recognition device for analyzing a train waveform measured by the vibration sensor to recognize the train model by using the ratio of the time difference between the first axis and the second axis between the train.
청구항 1에 있어서,
상기 차종인식장치는 상기 열차 바퀴에 의한 진동에 따른 바퀴 개수를 더 인식하여 상기 열차 기종의 인식에 이용하는, 열차 기종 인식 시스템.
The method according to claim 1,
The vehicle model recognition device further recognizes the number of wheels according to the vibration caused by the train wheels, and uses the train model recognition system.
청구항 1에 있어서,
상기 철로에 설치되어 상기 열차에 의한 소음을 입력받기 위한 음원입력모듈을 더 포함하되,
상기 차종인식장치는 상기 음원입력모듈에 의한 소리를 분석하여 상기 열차 기종의 인식에 이용하는, 열차 기종 인식 시스템.
The method according to claim 1,
Installed on the railroad further includes a sound source input module for receiving the noise by the train,
The vehicle model recognition device is used to recognize the train model by analyzing the sound by the sound source input module, train model recognition system.
청구항 3에 있어서,
상기 음원입력모듈은 상기 철로와 열차 바퀴간의 마찰음의 크기를 높이기 위해 상기 철로의 곡선구간에 설치되는, 열차 기종 인식 시스템.
The method according to claim 3,
The sound source input module is installed in the curved section of the track to increase the size of the friction sound between the track and the train wheels, train model recognition system.
철로에 설치된 진동센서를 포함하는 열차 기종 인식 시스템에서의 열차 기종 인식 방법에 있어서,
철로를 지나가는 열차의 바퀴에 의한 진동을 감지하는 단계;
상기 진동에 따른 파형을 분석하여, 상기 열차에 대한 제1 축간 시간차 및 제2 축간 시간차를 산출하는 단계;
상기 제1 축간 시간차와 상기 제2 축간 시간차의 비율을 산출하는 단계; 및
미리 저장된 열차정보를 참조하여 상기 비율에 따른 열차 기종을 인식하는 단계를 포함하는 열차 기종 인식 방법.
In a train model recognition method in a train model recognition system comprising a vibration sensor installed in the railway,
Detecting vibrations caused by the wheels of the train passing through the railway;
Analyzing a waveform according to the vibration to calculate a first inter-axis time difference and a second inter-axis time difference for the train;
Calculating a ratio of the time difference between the first axis and the time difference between the second axis; And
A train model recognition method comprising the step of recognizing a train model according to the ratio by referring to the pre-stored train information.
청구항 5에 있어서,
상기 파형을 분석하여 열차 바퀴에 의한 진동에 따른 바퀴 개수를 더 인식하여 상기 열차 기종의 인식에 이용하는, 열차 기종 인식 방법.
The method according to claim 5,
Analyzing the waveform to further recognize the number of wheels in accordance with the vibration caused by the train wheels, train model recognition method used.
청구항 5에 있어서,
상기 철로와 열차의 바퀴에 의한 마찰에 의한 소음을 분석하는 단계를 더 포함하되,
상기 소음의 분석 결과를 상기 열차 기종의 인식에 이용하는, 열차 기종 인식 방법.
The method according to claim 5,
Analyzing the noise caused by the friction of the wheels of the railway and the train further comprising:
The train model recognition method which uses the analysis result of the said noise for recognition of the said train model.
제 5항 내지 제 7항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 컴퓨터가 읽을 수 있도록 기록된 기록 매체.A recording medium having a computer program recorded thereon for performing the method of any one of claims 5 to 7.
KR1020180014779A 2018-02-06 2018-02-06 Method and system for recognizing type of train KR20190095011A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180014779A KR20190095011A (en) 2018-02-06 2018-02-06 Method and system for recognizing type of train

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180014779A KR20190095011A (en) 2018-02-06 2018-02-06 Method and system for recognizing type of train

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20190095011A true KR20190095011A (en) 2019-08-14

Family

ID=67622416

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180014779A KR20190095011A (en) 2018-02-06 2018-02-06 Method and system for recognizing type of train

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20190095011A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111152819A (en) * 2020-01-06 2020-05-15 虞萍 Vehicle source and train control method based on time difference measurement between vehicle information sources

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130103935A (en) 2012-03-12 2013-09-25 엘에스산전 주식회사 Apparatus and method for estimating railway vehicle masses

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130103935A (en) 2012-03-12 2013-09-25 엘에스산전 주식회사 Apparatus and method for estimating railway vehicle masses

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111152819A (en) * 2020-01-06 2020-05-15 虞萍 Vehicle source and train control method based on time difference measurement between vehicle information sources

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10040465B2 (en) Abnormal vehicle dynamics detection
US9418099B2 (en) Data improvement system and method
CN109311498B (en) Method for operating a locating device and locating device
JP5965251B2 (en) Orbit position data giving system and orbit position data giving method
US11230306B2 (en) System and method for vehicle control based on detected wheel condition
JP2007256153A (en) System for detecting railway vehicle truck abnormality
CN112277953A (en) Recognizing hands-off situations through machine learning
US8649921B2 (en) Method and electronic device for monitoring the state of components of railway vehicles
CN108290585B (en) Method and device for detecting derailment in a comparative controlled manner
KR20190095011A (en) Method and system for recognizing type of train
US20200148237A1 (en) Abnormality monitoring device, abnormality monitoring method, and program
KR20190095012A (en) Method and system for measuring velocity of train by vibration of rail
US4248396A (en) Method and apparatus for detecting railroad cars
US11958515B2 (en) Method and apparatus for identifying properties of a vehicle, computer program product and computer-readable medium for storing and/or providing the computer program product
JP2019030187A (en) Fixed position stop control device, position calculation device, wheel diameter calculation device and method
AU2022209303B2 (en) Method of counting axles with computer-aided evaluation
US20080154539A1 (en) System and method for measuring the wheelbase of a railcar
JP6833604B2 (en) Data processing device and data processing method
EP4306384A1 (en) Data communication system, computer-implemented method for data communication in a railway network, computer program and non-volatile data carrier
KR100199692B1 (en) Auto inspection device for a wheel abrasion
Jensen et al. Monitoring rail condition based on sound and vibration sensors installed on an operational train
JP5944794B2 (en) Orbit position data giving system and orbit position data giving method
CN114559908B (en) Laser detection type derailing automatic braking system
Chiello et al. Multiple Sensors and Partial Calibration for On-Board Measurement of Rail Acoustic Roughness: Results of Rolling Tests
CN115937798A (en) Method and device for detecting derailment of rail locomotive

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application