WO2016181543A1 - 鉄道車両の状態監視装置、状態監視システム、及び編成車両 - Google Patents

鉄道車両の状態監視装置、状態監視システム、及び編成車両 Download PDF

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WO2016181543A1
WO2016181543A1 PCT/JP2015/063848 JP2015063848W WO2016181543A1 WO 2016181543 A1 WO2016181543 A1 WO 2016181543A1 JP 2015063848 W JP2015063848 W JP 2015063848W WO 2016181543 A1 WO2016181543 A1 WO 2016181543A1
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vehicle
processing unit
state monitoring
data
sensor
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了 古谷
克行 岩崎
隆夫 渡邊
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株式会社日立製作所
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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L15/00—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles
    • B60L15/42—Adaptation of control equipment on vehicle for actuation from alternative parts of the vehicle or from alternative vehicles of the same vehicle train
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61K—AUXILIARY EQUIPMENT SPECIALLY ADAPTED FOR RAILWAYS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L3/00—Electric devices on electrically-propelled vehicles for safety purposes; Monitoring operating variables, e.g. speed, deceleration or energy consumption
    • B60L3/0007—Measures or means for preventing or attenuating collisions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61F—RAIL VEHICLE SUSPENSIONS, e.g. UNDERFRAMES, BOGIES OR ARRANGEMENTS OF WHEEL AXLES; RAIL VEHICLES FOR USE ON TRACKS OF DIFFERENT WIDTH; PREVENTING DERAILING OF RAIL VEHICLES; WHEEL GUARDS, OBSTRUCTION REMOVERS OR THE LIKE FOR RAIL VEHICLES
    • B61F9/00—Rail vehicles characterised by means for preventing derailing, e.g. by use of guide wheels
    • B61F9/005—Rail vehicles characterised by means for preventing derailing, e.g. by use of guide wheels by use of non-mechanical means, e.g. acoustic or electromagnetic devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61K—AUXILIARY EQUIPMENT SPECIALLY ADAPTED FOR RAILWAYS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B61K13/00—Other auxiliaries or accessories for railways
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0081—On-board diagnosis or maintenance
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2200/00—Type of vehicles
    • B60L2200/26—Rail vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2250/00—Driver interactions
    • B60L2250/10—Driver interactions by alarm

Definitions

  • the present invention relates to a state monitoring device, a state monitoring system, and a train knitting vehicle, and is suitable for being applied to a state monitoring device and a state monitoring system for monitoring the state of a railway vehicle, and a knitted vehicle having the state monitoring system. .
  • Patent Document 1 discloses a derailment detection device that detects derailment of a railway vehicle traveling on a track.
  • an acceleration detection unit is installed in each vehicle body of a plurality of vehicles constituting a formation vehicle, and a signal in a specific frequency band is extracted from an output signal (acceleration information) of the acceleration detection unit. Integrate a signal in a specific frequency band repeatedly every predetermined time to calculate an integrated value, and determine vehicle derailment based on the difference between the current integrated value and the integrated value before the predetermined time (threshold determination processing) .
  • derailment is determined by performing threshold determination processing based on acceleration information obtained for each vehicle, and therefore, derailment detection is delayed in a vehicle such as an intermediate vehicle in which no crew is on board. To solve the problem and enable rapid and appropriate derailment detection.
  • the present invention has been made in view of the above points.
  • a state monitoring device and a state monitoring system capable of monitoring an abnormal state of a vehicle and improving driving safety during vehicle operation, and the state monitoring system.
  • An attempt is made to propose an organized vehicle having
  • sensors are respectively mounted on a plurality of vehicles (for example, vehicles 11A to 11N described later) constituting the formation vehicle.
  • a state monitoring device that monitors the state of a vehicle based on sensor signals from the sensor signals (sensor signals 171A to 171N), and a signal detection processing unit (same as above) that detects sensor signals of a plurality of vehicles on which the sensors are mounted.
  • Vibration acceleration detection processing unit 101 Vibration acceleration detection processing unit 101
  • data extraction unit filter processing unit 102 for extracting vehicle data corresponding to the sensor signal from each sensor signal detected by the signal detection processing unit, One reference value is extracted based on the data of each vehicle extracted by the data extraction unit, and the data of each vehicle with respect to the reference value
  • An amplitude ratio calculation processing unit amplitude ratio calculation processing unit 103 that calculates a ratio
  • a threshold determination processing unit that determines the presence / absence of an abnormal state of each vehicle based on the result of calculation by the amplitude ratio calculation processing unit.
  • the railway vehicle state monitoring device state monitoring device 100
  • a data extraction unit for extracting vehicle data corresponding to the sensor signal from the sensor signal, and extracting one reference value based on the data of each vehicle extracted by the data extraction unit, and each vehicle corresponding to the reference value The presence / absence of an abnormal state of each vehicle based on the result of the calculation by the amplitude ratio calculation processing unit and the amplitude ratio calculation processing unit
  • Condition monitoring system of the rail vehicle characterized in that it comprises a determining threshold determination processing unit, (e.g., condition monitoring system 1 described later) is provided.
  • a knitted vehicle configured by connecting a plurality of vehicles, each of the sensors mounted on the plurality of vehicles constituting the knitted vehicle, and communication with the sensors. And a state monitoring device that monitors the state of the vehicle based on sensor signals from the sensors, and the state monitoring device detects sensor signals of a plurality of vehicles on which the sensors are mounted.
  • the present invention it is possible to monitor an abnormal state even for a vehicle on which a driver or a crew member is not on board, and improve traveling safety during vehicle operation.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of the overall configuration of a railway vehicle state monitoring system according to a first embodiment. It is a block diagram which shows the hardware structural example of the state monitoring apparatus shown in FIG. It is a flowchart which shows the example of a procedure of the abnormality detection process in 1st Embodiment. It is a figure for demonstrating the process image of the abnormality detection process in 1st Embodiment. It is a block diagram which shows the example of whole structure of the state monitoring system of the rail vehicle which concerns on 2nd Embodiment. It is a block diagram which shows the hardware structural example of the state monitoring apparatus shown in FIG. It is a flowchart which shows the example of a procedure of the abnormality detection process in 2nd Embodiment. It is FIG.
  • FIG. (1) for demonstrating an example of the amplitude ratio calculation process in 2nd Embodiment.
  • FIG. (2) for demonstrating an example of the amplitude ratio calculation process in 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 shows an example of the overall configuration of a railway vehicle state monitoring system (state monitoring system 1) according to the first embodiment of the present invention. It is a block diagram.
  • the formation vehicle 10 includes a plurality of connected vehicles 11 (11A to 11N).
  • the plurality of vehicles 11 can be divided into a leading vehicle 11A on which a driver 90 gets on and performs a driving operation, and intermediate vehicles 11B to 11N connected behind the leading vehicle 11A.
  • the trained vehicle 10 may include a tail vehicle at the end opposite to the leading vehicle 11A.
  • intermediate vehicles 11B to 11N are connected (knitted) between the leading vehicle 11A and the trailing vehicle.
  • the rear vehicle may be regarded as being included in the intermediate vehicles 11B to 11N (that is, one of the intermediate vehicles 11B to 11N).
  • the leading vehicle 11 ⁇ / b> A includes a vehicle body 12 and a carriage 13, and the vehicle body 12 and the carriage 13 are supported by a suspension such as an air spring 14.
  • the carriage 13 includes a carriage frame 15 corresponding to the framework of the carriage 13 and two rotatable wheel shafts 16, and the leading vehicle 11 ⁇ / b> A moves as the wheel shafts 16 travel on the track.
  • the wheel shaft 16 of the vehicle 11 ⁇ / b> B is described as being on a broken line that is off the track (solid line in the horizontal direction), but this is because the vehicle 11 ⁇ / b> B of the trained vehicle 10 is in a derailed state.
  • the other vehicles 11A, 11N, etc. described so that the wheel shaft 16 is on the track are not derailed.
  • the same suffix (uppercase letters) as the target vehicles 11A to 11N may be added.
  • the vehicle body 12 of the leading vehicle 11A can be expressed as a vehicle body 12A
  • the vehicle body 12 of the intermediate vehicle 11B can be expressed as a vehicle body 12B.
  • a cab 18 for driving the formation vehicle 10 is provided on the vehicle body 12A of the leading vehicle 11A.
  • the trained vehicle 10 travels when the driver 90 gets on the leading vehicle 11A and operates the cab 18.
  • a state in which the trained vehicle 10 is being driven by the driver 90 is referred to as vehicle operation time.
  • the intermediate vehicles 11B to 11N have substantially the same configuration as the leading vehicle 11A except that the cab 18 is not provided.
  • the vehicle body 12A is provided with a vibration acceleration sensor 17A for detecting vibration acceleration of the vehicle body 12A in the up / down, left / right or front / rear direction with respect to the traveling direction of the knitted vehicle 10, and the detection result by the vibration acceleration sensor 17A is a sensor
  • the signal is output to the state monitoring apparatus 100 as a signal 171A.
  • FIG. 1 shows that the same vibration acceleration sensors 17A to 17N are installed on the floors of the vehicle bodies 12A to 12N in each of the vehicles 11A to 11N constituting the formation vehicle 10.
  • the detection results by the vibration acceleration sensors 17A to 17N are output to the state monitoring apparatus 100 as sensor signals 171 (individually 171A to 171N).
  • FIG. 1 shows that the vibration acceleration sensors 17A to 17N are installed on the floor surfaces of the vehicle bodies 12A to 12N in the vehicles 11A to 11N constituting the formation vehicle 10, the state monitoring according to the present invention.
  • the installation configuration of the vibration acceleration sensor 17 in the system is not limited to this, and one or more vibration acceleration sensors 17 may be installed in each of at least two or more vehicles 11. Further, the installation position of the vibration acceleration sensor 17 is not limited to the vehicle body 12.
  • the vibration acceleration sensor 17 may be installed on the bogie frame 15 or the wheel shaft 16 of the bogie 13 or mounted on each vehicle 11. It may be installed in an electrical component, an equipment component, or the like. In addition, it is preferably installed in a place where a passenger does not enter (for example, a driver's cab, a crew cabin, or under the floor).
  • the configuration of the state monitoring device 100 will be described.
  • the state monitoring device 100 is included in the state monitoring system 1 and is installed, for example, in the equipment room or under the floor of a specific vehicle such as the leading vehicle 11A. Note that the state monitoring device 100 does not necessarily have to be installed in the trained vehicle 10, and may be installed in a control room or the like that can communicate with the trained vehicle 10, for example.
  • the state monitoring apparatus 100 includes a vibration acceleration detection processing unit 101, a filter processing unit 102, an amplitude ratio calculation processing unit 103, a threshold determination processing unit 104, an alarm generation processing unit 105, and a data recording processing unit 106.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration example of the state monitoring apparatus shown in FIG.
  • the state monitoring apparatus 100 includes a processor 110.
  • the processor 110 is a computer and includes a CPU (Central Processing Unit) 111, a RAM (Random Access Memory) 112, an interface 113, a ROM (Read Only Memory) 114, and a card connector 115. Processing by each processing unit (101 to 106) of the state monitoring apparatus 100 is realized by the processor 110 (mainly the CPU 111).
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the CPU 111 is a central processing unit that controls the inside of the processor 110 by a program, and is connected to the interface 113, the RAM 112, the ROM 114, and the card connector 115 via the bus 116.
  • the RAM 112 and the ROM 114 are storage devices that can store data.
  • the interface 113 is connected to the vibration acceleration sensor 17 (17A to 17N) installed in the vehicle 11 (11A to 11N), and is also connected to the cab 18.
  • a memory card 117 as a storage medium can be attached to the card connector 115, and the processor 110 (particularly the CPU 111) can cause the memory card 117 attached to the card connector 115 to store or read data. it can.
  • the card connector 115 may be provided at a position where the driver or the like can directly take out the attached memory card 117, for example, on the surface of the state monitoring device 100.
  • the card connector 115 and the memory card 117 are merely examples, and it is only necessary to have a configuration capable of connecting a storage medium capable of storing data.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of a procedure of abnormality detection processing according to the first embodiment.
  • the abnormality detection process shown in FIG. 3 is executed by the processor 110 (mainly the CPU 111) of the state monitoring apparatus 100 in order to detect an abnormal state of the railway vehicle (the train set 10 in FIG. 1).
  • the abnormality detection process will be described in detail with reference to FIG.
  • step S100 sensor signals 171 (individually 171A to 171N) are input to the vibration acceleration detection processing unit 101 from the vibration acceleration sensors 17 (17A to 17N) installed in the respective vehicles 11 (11A to 11N).
  • step S101 the vibration acceleration detection processing unit 101 applies, to each of the input sensor signals 171A to 171N, a filter (bandpass filter) that passes only a predetermined frequency bandwidth set in advance.
  • a vibration acceleration signal 172 (individually 172A to 172N) configured only with a predetermined frequency bandwidth is extracted, and the signal is output to the filter processing unit 102.
  • step S102 the filter processing unit 102 extracts a filter (window filter) that extracts a vibration acceleration signal with a preset fixed data length (time width) for each of the input vibration acceleration signals 172A to 172N.
  • a filter window filter
  • the vibration acceleration signal 173 after filtering (173A to 173N individually) is extracted, and the signal is output to the amplitude ratio calculation processing unit 103.
  • the vibration acceleration signal 173 after filtering is referred to as a window filtering signal 173.
  • the amplitude ratio calculation processing unit 103 calculates the amplitude ratio (RMS value amplitude ratio) for each vehicle using the vibration acceleration RMS value for each vehicle calculated in step S103. Specifically, for example, the amplitude ratio calculation processing unit 103 calculates the ratio of the respective vibration acceleration RMS values in the other vehicles (intermediate vehicles 11B to 11N) with reference to the vibration acceleration RMS value of the leading vehicle 11A. Based on the calculation result, the amplitude ratio calculation processing unit 103 outputs an amplitude ratio signal 174 (individually 174B to 174N) based on the RMS value amplitude ratio of the intermediate vehicles 11B to 11N to the threshold determination processing unit 104.
  • RMS value amplitude ratio amplitude ratio
  • N ⁇ 1 amplitude ratio signals 174B to 174N are output to the threshold determination processing unit 104.
  • the absolute value of the difference between the vibration acceleration RMS value of the other vehicles is calculated using the vibration acceleration RMS value of the leading vehicle 11A as a reference value.
  • a signal based on the calculation result may be output to the threshold determination processing unit 104.
  • the calculation processing example using the vibration acceleration RMS value has been described.
  • calculation processing using a value other than the RMS value may be performed.
  • an average value, maximum value, median value, or integrated value (area) of power spectrum density (PSD: PowerDSpectrum Density) is calculated, and a reference vehicle (for example, the head)
  • PSD PowerDSpectrum Density
  • a reference vehicle for example, the head
  • the amplitude ratio between the calculated value of the vehicle 11A) and the calculated values of the other vehicles (intermediate vehicles 11B to 11N) may be calculated.
  • the threshold determination processing unit 104 executes threshold determination processing based on the threshold set in advance for the amplitude ratio signal 174 (174B to 174N) input from the amplitude ratio calculation processing unit 103. To do.
  • threshold determination processing for example, the amplitude ratio is divided into levels, and a predetermined level is used as a threshold, and it is determined whether or not the threshold level is exceeded. Also, for example, it is determined whether or not the time that exceeds the threshold level (threshold excess time) exceeds a predetermined time. Then, the threshold determination processing unit 104 outputs a determination processing result signal 175 (individually, 175B to 175N) based on the determination result for each amplitude ratio signal 174 to the alarm generation processing unit 105.
  • the alarm signal 176 may be any notification that can identify at least the vehicle in which the abnormal state is detected, but it is preferable that more alarm information is included. Specifically, for example, information that can specify the alarm target intermediate vehicle 11 (that is, the intermediate vehicle 11 corresponding to the amplitude ratio signal 174 determined to have exceeded the threshold value in the threshold determination processing in step S105), or the alarm target It is assumed that the vibration acceleration detected by the intermediate vehicle 11 is alarm information.
  • the data recording processing unit 106 records the alarm signal 176 (or alarm information included in the signal) input from the alarm generation processing unit 105 in a storage medium (for example, a memory card 117) in the state monitoring device 100. (Step S107). Further, the data recording processing unit 106 can record various types of vehicle information (for example, images of the in-vehicle camera in the alarm target intermediate vehicle 11 and the state of various devices) together with the alarm signal 176 in the storage medium. preferable.
  • vehicle information for example, images of the in-vehicle camera in the alarm target intermediate vehicle 11 and the state of various devices
  • the state monitoring apparatus 100 detects the specific vehicle (for example, the leading vehicle 11A) with respect to the plurality of vehicles 11A to 11N constituting the formation vehicle 10. ) Based on the relative value of vibration acceleration (for example, RMS value amplitude ratio), the state of each vehicle 11 can be determined and an abnormal state can be detected.
  • specific vehicle for example, the leading vehicle 11A
  • vibration acceleration for example, RMS value amplitude ratio
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a processing image of the abnormality detection processing in the first embodiment.
  • FIGS. 4A to 4C show processing images of “vibration acceleration A” based on the sensor signal 171A output from the vibration acceleration sensor 17A of the leading vehicle 11A
  • FIGS. 4G to 4I show processing images of “vibration acceleration B” based on the sensor signal 171B output from the vibration acceleration sensor 17B of the intermediate vehicle 11B.
  • FIGS. 4G to 4I are output from the vibration acceleration sensor 17N of the intermediate vehicle 11N.
  • the processing image of “vibration acceleration N” based on the sensor signal 171N.
  • FIGS. 4 (a) to (c) and (j) will be described in detail, and descriptions of FIGS. 4 (d) to (f) and (g) to (i) where similar processing is performed will be omitted. .
  • FIG. 4B is a processing image corresponding to step S101 of FIG. 3, and a predetermined frequency bandwidth set in advance for the vibration acceleration 181A of the raw waveform shown in FIG. 4A. It is shown that a band pass filter 182 that passes only the filter is applied.
  • FIG. 4C is a processing image corresponding to steps S102 to S103 in FIG.
  • a window filter 184 is applied (step S102).
  • the RMS value 185A of the vibration acceleration A is calculated based on the vibration acceleration at a plurality of calculation points (step S103).
  • “p” is illustrated as a specific value of the RMS value 185A of the vibration acceleration A.
  • the RMS value 185B (specifically, the vibration acceleration B (vibration acceleration 181B in FIG. 4D) detected by the intermediate vehicle 11B is detected.
  • the RMS value 185N (specific value “r”) for the vibration acceleration N detected by the intermediate vehicle 11N (vibration acceleration 181N in FIG. 4 (g)) is calculated.
  • RMS values are similarly calculated for the other intermediate vehicles 11 as well.
  • the RMS value amplitude ratio for each vehicle is calculated (step S104).
  • FIG. 4 (j) is a processing image corresponding to steps S104 to S105 in FIG.
  • the vertical axis represents the RMS value amplitude ratio
  • the horizontal axis represents the passage of time.
  • FIG. 4J also shows a threshold value 187 (specific value “k”) used in the threshold determination process.
  • the RMS value amplitude ratio 186B is the amplitude ratio of the RMS value 185B of the vibration acceleration B with reference to the RMS value 185A of the vibration acceleration A, and is “q / p” as a specific value.
  • the RMS value amplitude ratio 186N is the amplitude ratio of the RMS value 185N of the vibration acceleration N with reference to the RMS value 185A of the vibration acceleration A, and is “r / p” as a specific value.
  • the RMS value amplitude ratio related to the vibration acceleration A is “p / p”, that is, “1”.
  • the RMS value 185B of the vibration acceleration B is relatively larger than the RMS value 185A of the vibration acceleration A (FIG. 4 (f)), and the vibration acceleration N
  • the RMS value 185N is almost the same value (FIG. 4 (i)). Therefore, in FIG. 4J, the RMS value amplitude ratio 186B “q / p” for the vibration acceleration B is larger than the RMS value amplitude ratio 186N for the vibration acceleration N (“r / p” at time Xt). It has become.
  • the threshold value “k” shown in FIG. 4 (j) is compared with the respective RMS value amplitude ratios 186 (individually, 186B to 186N) to execute threshold value determination processing based on the threshold value (step S105). ).
  • the RMS value amplitude ratio 186B (“q / p”) related to the vibration acceleration B at time Xt exceeds the threshold value 187 (“k”), and thus is determined to be abnormal. That is, it can be detected that an abnormality has occurred in the intermediate vehicle 11B on which the vibration acceleration sensor 17B that is the detection source of the vibration acceleration B is mounted (it is in an abnormal state).
  • the installation location of the vibration acceleration sensors 17A to 17N, the detection direction of the vibration acceleration eg, up / down, left / right, front / rear direction with respect to the traveling direction
  • the content of the abnormality can be selected according to the setting parameter in the processing unit or the level of the RMS value amplitude ratio 186 determined to be an abnormal state.
  • the state monitoring system 1 (or the state monitoring device 100) of the first embodiment uses a relative value of vibration acceleration in the knitted vehicle when determining an abnormal state in the abnormality detection processing of FIG. It is said.
  • the state monitoring system 1 determines the specific vehicle (leading vehicle 21) on which the driver 90 is riding. Since abnormality detection processing is performed using the relative value of vibration acceleration of each vehicle as a reference (RMS value amplitude ratio 186), for example, even during low-speed driving, or even if the infrastructure condition is not good If there is a difference in vibration acceleration between vehicles, it can be detected. That is, according to the state monitoring system 1 (or the state monitoring device 100) of the first embodiment, the influence on the entire vehicle due to the vehicle speed and the infrastructure state can be excluded, so the above problem can be solved with high accuracy. An abnormal state can be detected, and driving safety during vehicle operation can be improved.
  • the state monitoring system 1 (or the state monitoring apparatus 100) according to the first embodiment notifies the driver 90 or the like of an alarm when an abnormal state is detected, thereby causing a serious accident that may be caused from the abnormal state. Can be expected to prevent. That is, the state monitoring system 1 (or the state monitoring device 100) according to the present embodiment enables monitoring of an abnormal state even for a vehicle on which a driver or a crew member is not on board, and improves traveling safety during vehicle operation. Can be made.
  • the formation vehicle 10 travels by enabling detection of an abnormal state in the vehicle 11 constituting the formation vehicle 10 as described above. It is possible to detect a malfunction of the infrastructure state to be performed. In addition, if the failure of the infrastructure state can be detected at an early stage, the infrastructure can be easily maintained, so that the reliability of the infrastructure is improved.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of the overall configuration of a railway vehicle state monitoring system (state monitoring system 2) according to the second embodiment. is there.
  • the configuration of the state monitoring system 2 will be described with a focus on differences from the state monitoring system 1 shown in FIG. 1 with reference to FIG.
  • configurations having the same numbers as those in the railway vehicle state monitoring system 1 according to the first embodiment are common to the state monitoring system 1.
  • the configuration is shown, and detailed description thereof is omitted.
  • the formation vehicle 20 is composed of a plurality of vehicles 21. Specifically, the leading vehicle 21A and intermediate vehicles 21B to 21N (note that the rear vehicle is also included in the intermediate vehicle as in the first embodiment). And.
  • the wheel shaft 16 of the vehicle 21 ⁇ / b> B is described as being on a broken line that deviates from the track (solid line in the horizontal direction). This indicates that the vehicle 21 ⁇ / b> B of the trained vehicle 20 is in a derailed state.
  • the other vehicles 21A, 21C, 21N, etc. described so that the wheel shaft 16 is on the track are not derailed.
  • the vehicle information control device 29A is mounted on the leading vehicle 21A.
  • the vehicle information control device 29A relates to all the vehicles 21A to 21N of the formation vehicle 20, and includes basic information on vehicle operation such as travel speed, travel distance, travel position (GPS information: Global Positioning System), and station information during vehicle operation.
  • GPS information Global Positioning System
  • a device that constantly manages and controls the state of equipment such as a motor, a brake, a door, and an air conditioner mounted on the formation vehicle 20 is controlled by, for example, execution of a program.
  • vehicle information control devices 29B to 29N are mounted on the intermediate vehicles 21B to 21N.
  • the vehicle information control devices 29B to 29N can collect at least basic information on the vehicle operation, device states, and the like for the vehicles 21B to 21N on which each of them is mounted.
  • the vehicle information control devices 29B to 29N are connected so as to be communicable with the vehicle information control device 29A.
  • the vehicle information control device 29A is a parent device, and the vehicle information control devices 29B to 29N are child devices.
  • the vehicle information control device 29A and the vehicle information control devices 29B to 29N may be devices having equivalent functions, or the vehicle information control device 29A that is the parent machine has the basic information and the device status on the vehicle operation. In order to constantly manage and control etc., a device having more functions than the slave unit may be used.
  • the vehicle information control devices 29A to 29N are connected to each other so that they can communicate with each other by wire (or wireless).
  • the vehicle information control device 29A can grasp the vehicle information regarding all the vehicles 21A to 21N.
  • the vehicle information control device 29A is connected to each of the vehicle information control devices 29B to 29N so as to be able to directly communicate with the vehicle information by radio or the like, so that the vehicle information control device 29A grasps the vehicle information regarding all the vehicles 21A to 21N You may be able to do it.
  • vibration acceleration sensors 17A to 17N are installed in the vehicles 21A to 21N.
  • sensor signals 171B to 171N based on the vibration acceleration detection results by the vibration acceleration sensors 17B to 17N are not directly output to the state monitoring apparatus 100 as in the first embodiment.
  • the state monitoring device After being transmitted to the vehicle information control device 29A mounted on the leading vehicle 21A via the vehicle information control devices 29B to 29N mounted on the host vehicle, the state monitoring device is provided as a sensor signal 271 from the vehicle information control device 29A. 200 is output.
  • the sensor signal 171B based on the vibration acceleration detection result by the vibration acceleration sensor 17B of the intermediate vehicle 21B is transmitted to the vehicle information control device 29B and exchanged between the vehicle information control device 29B and the vehicle information control device 29A. It is included in the vehicle information signal 270B and transmitted to the vehicle information control device 29A.
  • the vehicle information control device 29B is used in all the intermediate vehicles 21C to 21N in the opposite direction to the leading vehicle 21A. Sensor signals 171C to 171N can also be acquired and transmitted to the vehicle information control device 29A.
  • the vehicle information control device 29A then detects the vibration acceleration information detected by the intermediate vehicles 21B to 21N based on the transmitted vehicle information signal 270B (indirectly including the vehicle information signals 270C to 270N).
  • the signal 271 is input to the vibration acceleration detection processing unit 201 of the state monitoring device 200.
  • the detection result of the vibration acceleration by the vibration acceleration sensor 17A of the leading vehicle 21A is directly input to the vibration acceleration detection processing unit 201 of the state monitoring device 200, as in the first embodiment.
  • the detection result by the vibration acceleration sensor 17A of the leading vehicle 21A is also transmitted to the vehicle information control device 29A, and the sensor signal 271 is transmitted to the vibration acceleration detection processing unit 201. You may make it input.
  • the vehicle information control device 29A of the leading vehicle 21A inputs the vehicle information signal 273 to the state monitoring device 200 in addition to the sensor signal 271.
  • the vehicle information signal 273 includes vehicle information shared by the vehicle information control device 29A (for example, vehicle speed information, installation position information of the vibration acceleration sensor, etc.).
  • the state monitoring apparatus 200 can grasp the installation position of the vibration acceleration sensor in each vehicle, the vehicle speed when the vibration acceleration is detected, and the like.
  • the vehicle information signal 273 is shown to be input to the amplitude ratio calculation processing unit 203 of the state monitoring device 200. However, in the state monitoring system 2 of the present embodiment, It may be input to another processing unit.
  • the state monitoring device 200 is included in the state monitoring system 2 and is installed, for example, in the equipment room or under the floor of a specific vehicle such as the leading vehicle 21A. It should be noted that the state monitoring device 200 does not necessarily have to be installed in the formation vehicle 20, and may be installed in a control room or the like that can communicate with the leading vehicle 21A, for example.
  • the state monitoring apparatus 200 includes a vibration acceleration detection processing unit 201, a filter processing unit 202, an amplitude ratio calculation processing unit 203, a threshold determination processing unit 204, an alarm generation processing unit 205, and a data recording processing unit 206. Details of processing by each processing unit will be described later with reference to FIG.
  • the state monitoring device 200 performs an abnormal state detection process based on the sensor signal 171A input from the acceleration sensor 17A, the sensor signal 271 and the vehicle information signal 273 input from the vehicle information control device 29A, and detects an abnormal state. Is detected, an alarm signal 276 is output to the vehicle information control device 29A.
  • the vehicle information control device 29A to which the alarm signal 276 is input inputs an alarm display signal 277 to the cab 18 and displays an alarm.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the state monitoring apparatus illustrated in FIG.
  • the processor 210 of the state monitoring apparatus 200 shown in FIG. 6 is different from the processor 110 of the state monitoring apparatus 100 shown in FIG. 2 in that the vehicle information control device 29A is connected to the interface 213. That is, if the state monitoring device 200 is mounted on the leading vehicle 21A, the state monitoring device 200 outputs sensor signals from the vibration acceleration sensors 17B to 17N in the intermediate vehicles 21B to 21N that are not mounted with the state monitoring device 200. The signal is input to the processor 210 via the vehicle information control device 29A of the mounted leading vehicle 21A.
  • the state monitoring system 2 of the second embodiment is configured such that only the leading vehicle 21A inputs and outputs signals to and from the state monitoring device 200.
  • a state abnormality can be detected without being influenced by the configuration other than 21A.
  • a system configuration in which the vehicle information control device 29A includes the state monitoring device 200 may be adopted. In such a case, the vehicle information control device 29A and the state monitoring device 200 are integrated. Thus, it is possible to design a more compact device, and it is easy to mount in a vehicle where the loading space is limited.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the procedure of the abnormality detection process in the second embodiment.
  • the abnormality detection process shown in FIG. 7 is executed by the processor 210 (mainly the CPU 110) of the state monitoring apparatus 200.
  • the abnormality detection process shown in FIG. 5 will be described focusing on the difference from the abnormality detection process (see FIG. 3) described in the first embodiment.
  • the vibration acceleration detection processing unit 201 extracts sensor signals 171B to 171N from the sensor signal 271, and outputs sensor signals 171 (individually 171A to 171N) indicating the vibration acceleration detected in each of the vehicles 21A to 21N. Output to the vibration acceleration detection processing unit 201.
  • step S201 the vibration acceleration detection processing unit 201 performs band pass filter processing on each of the input sensor signals 171A to 171N, and filters vibration acceleration signals 172 (individually 172A to 172N). To the unit 202.
  • the bandpass filter process in step S201 is the same as the process in step S101 in FIG.
  • step S202 the filter processing unit 102 performs, for each of the input vibration acceleration signals 172A to 172N, a process of extracting a vibration acceleration signal having a variation data length (time width) by a window filter based on vehicle information,
  • the filtered window filtering signal 173 (individually 173A to 173N) is output to the amplitude ratio calculation processing unit 203.
  • the process of step S202 is different from the process of step S102 of FIG. 3 in which a window filter having a fixed data length is applied in that a window filter based on vehicle information is applied.
  • the filter processing unit 202 generates windows for the vibration acceleration signals 172A to 172N based on vehicle information (for example, vehicle speed information and installation information of vibration acceleration sensors) input from the vehicle information control device 29A to the state monitoring device 200. Change the application position and range of the filter.
  • vehicle information for example, vehicle speed information and installation information of vibration acceleration sensors
  • the vibration acceleration generated when the trained vehicle 20 travels has different travel positions in the leading vehicle 21A and the intermediate vehicles 21B to 21N. That is, for example, assuming that the vibration acceleration of each of the vehicles 21A to 21N is detected at the same timing, the absolute position of each vehicle at the time of detection (more precisely, the installation position of the vibration acceleration sensors 17A to 17N) is the length of the vehicle. It depends on the vehicle speed. Such a shift between vehicles (between vibration acceleration sensors) can be specified based on vehicle speed information and installation position information of the vibration acceleration sensor.
  • the filter processing unit 202 calculates the timing at which the vibration acceleration sensors 17A to 17N of the vehicles 21A to 21N pass a predetermined point based on the vehicle speed information and the installation position information of the vibration acceleration sensors, and each vehicle 21A.
  • the vibration acceleration signals 172A to 172N detected at ⁇ 21N the application position (phase) of the window filter is changed for each vehicle.
  • the vibration acceleration detection positions (generation positions) of all the vehicles can be made to coincide with each other (for example, FIG. 8A). (See the position of the window filter 281 in (c)).
  • the state monitoring apparatus 200 As described above, by matching the detection positions (occurrence positions) of the vibration accelerations of all the vehicles at the predetermined points, the state monitoring apparatus 200 according to the present embodiment is affected by the infrastructure state (starting state, ground, etc.) at the predetermined points. Therefore, the abnormal state can be detected based on the difference in vibration acceleration between the vehicles.
  • the filter processing unit 202 adjusts the amount of data obtained by applying the window filter (the amount of data of the window filtering signal 173) by changing the window filter application range (time width to be extracted) according to the vehicle speed. can do.
  • vibration acceleration data of an amount necessary for appropriately calculating the calculated value in the subsequent calculation of the vibration acceleration RMS value is obtained in a relatively short time. be able to. Therefore, when the vehicle speed is high, the application range by the window filter is narrower than usual (the extraction time width is shortened), so that it is possible to suppress the accumulation of more data than necessary, and the vibration in step S203
  • the calculation amount of the acceleration RMS value can be reduced to reduce the processing load on the processor 210 (see, for example, the time width of the window filter 283 in FIGS. 9A to 9C).
  • the vibration acceleration RMS value when the vehicle speed is low, it takes a relatively long time to obtain the amount of vibration acceleration data necessary to appropriately calculate the vibration acceleration RMS value. Therefore, when the vehicle speed is slow, the range of application by the window filter is made wider than usual (the extraction time width is made longer), so that the vibration acceleration RMS value with low reliability is calculated due to insufficient collection of data amount. (For example, see the time width of the window filter 281 in FIGS. 8A to 8C).
  • the amplitude calculation processing unit 203 performs amplitude ratio calculation processing.
  • step S203 the vibration acceleration RMS value of each vibration acceleration (for each vehicle) is calculated for each of the input window filtering signals 173 (173A to 173N).
  • step S204 the RMS value amplitude ratio for each vehicle is calculated based on the vibration acceleration RMS value for each vehicle calculated in step S203, and the amplitude ratio signal 174 based on the RMS value amplitude ratio of the intermediate vehicles 11B to 11N. (Individually, 174B to 174N) are output to the threshold determination processing unit 204.
  • step S205 the threshold determination processing unit 204 executes threshold determination processing based on a preset threshold for the amplitude ratio signal 174 (174B to 174N) input from the amplitude ratio calculation processing unit 203. To do.
  • step S206 the alarm generation processing unit 206 generates an alarm for generating a warning (alarm) regarding detection of an abnormal state based on the determination processing result signal 175 (175B to 175N) input from the threshold determination processing unit 204. Execute the process.
  • the alarm generation processing unit 205 When generating an alarm in the alarm generation process, the alarm generation processing unit 205 outputs an alarm signal 276 to the data recording processing unit 206 and the vehicle information control device 29A.
  • the vehicle information control device 29A to which the alarm signal 276 is input inputs an alarm display signal 277 to the cab 18 and displays an alarm.
  • the identification of the vehicle in which the abnormal state is detected specifically, for example, the identification of the vehicle in which the abnormal state is detected, the type of the detected abnormal state, the data (vibration acceleration) that is the determination target of the abnormal state, and the like are displayed.
  • the vehicle information control device 29A transfers the alarm signal 276 input from the alarm generation processing unit 206 to the vehicle information control devices 29B to 29N mounted on the other vehicles 21B to 21N, so that the trained vehicle 20
  • the determination result of the abnormality detection process can be shared among all the vehicles 21A to 21N in which the vehicle information control device 29 is mounted among the vehicles constituting the vehicle.
  • the data recording processing unit 206 uses the alarm signal 276 (or alarm information included in the signal) input from the alarm generation processing unit 205 as a storage medium (for example, a memory) To card 117). Further, the data recording processing unit 206 can record various types of vehicle information (for example, video images of in-vehicle cameras and various device states in the intermediate vehicle 11 to be alarmed) together with the alarm signal 176 in the storage medium. preferable.
  • steps S203 to S205 and S207 are the same as the processes in steps S103 to S105 shown in FIG. 3, detailed description thereof is omitted. Also, the alarm information included in the alarm signal 276 output in step S206 is the same as the alarm signal 176 in FIG.
  • FIG. 8 and 9 are diagrams (No. 1 and No. 2) for explaining an example of the amplitude ratio calculation process in the second embodiment.
  • FIG. 8 is a processing image of the amplitude ratio calculation process when the vehicle speed is low
  • FIG. 9 is a processing image of the amplitude ratio calculation process when the vehicle speed is high.
  • FIG. 8A is a processing image for “vibration acceleration A” based on the sensor signal 171A output from the vibration acceleration sensor 17A of the leading vehicle 21A, and is shown in FIG. 4C shown in the first embodiment.
  • FIG. 8B is a processing image for “vibration acceleration B” based on the sensor signal 171B output from the vibration acceleration sensor 17B of the intermediate vehicle 21B.
  • FIG. 8B shows the processing image for FIG. 4F shown in the first embodiment.
  • FIG. 8C is a processing image for “vibration acceleration N” based on the sensor signal 171N output from the vibration acceleration sensor 17N of the intermediate vehicle 21N, and is the same as FIG. 4I shown in the first embodiment. Equivalent to. Note that FIGS. 9A to 9C are the same, and the description thereof is omitted.
  • a window filter 281 having an application range (time width) wider than usual is used. Further, the application position (phase) of the window filter 281 is set to a position earlier in time in FIG. 8B corresponding to the rear intermediate vehicle 21B than in FIG. 8A corresponding to the leading vehicle 21A. Further, in FIG. 8C corresponding to the rear intermediate vehicle 21N, the position is earlier in time. In this way, the detection positions (occurrence positions) of vibration acceleration in all the vehicles 21A to 21N are matched.
  • the vibration acceleration RMS value 282 in each vehicle based on the vibration acceleration 183 (183 A to 183 N) extracted with a long data length. (282A to 282N) can be calculated, and the amount of data to be calculated can be adjusted.
  • the amplitude ratio calculation processing unit 203 calculates the RMS value amplitude ratio using such vibration acceleration RMS values 282A to 282N, and the threshold determination processing unit 204 performs threshold determination processing based on the RMS value amplitude ratio. be able to.
  • a window filter 283 having an application range (time width) narrower than usual is used.
  • the application position (phase) of the window filter 283 is set to a position earlier in time in FIG. 9B corresponding to the rear intermediate vehicle 21B than in FIG. 9A corresponding to the leading vehicle 21A.
  • FIG. 9C corresponding to the intermediate vehicle 21N at the rear the vehicle is positioned earlier in time. In this way, the detection positions (occurrence positions) of vibration acceleration in all the vehicles 21A to 21N are matched.
  • the vibration acceleration RMS value 284 in each vehicle is based on the vibration acceleration 183 (183A to 183N) extracted with a short data length. (284A to 284N) can be calculated, and the amount of data to be calculated can be adjusted. Then, the amplitude ratio calculation processing unit 203 calculates the RMS value amplitude ratio using such vibration acceleration RMS values 284A to 284N, and the threshold value determination processing unit 204 performs threshold value determination processing based on the RMS value amplitude ratio. be able to.
  • the vibration acceleration at the same point can be extracted based on the vehicle information such as the vehicle speed and the installation position of the vibration acceleration sensor (see also FIGS. 8 and 9).
  • the influence of the infrastructure state (starting state, ground, etc.) at the point is eliminated, and the abnormal state can be detected based on the difference in vibration acceleration between the vehicles.
  • the state monitoring system 2 (or the state monitoring device 200) of the second embodiment can perform state monitoring with high accuracy and during vehicle operation. The driving safety can be further improved.
  • the state monitoring system 2 (or the state monitoring device 200) of the second embodiment is the same as that of the first embodiment when the vehicle information control device 29A is mounted on the leading vehicle 21A on which the driver 90 gets. Similar to the state monitoring system 1 (or the state monitoring device 100), “relative to vibration acceleration in other vehicles on which the driver 90 is not on board, based on the sensor signal 171A of vibration acceleration on the vehicle on which the driver 90 rides. Therefore, the effect of the first embodiment can also be realized.
  • the railway vehicle state monitoring system according to the third embodiment can utilize the same configuration as the railway vehicle state monitoring system according to the first or second embodiment, and an abnormality detection process performed by the state monitoring device. Only some of the processing is different. Therefore, for the sake of brevity, description of parts common to the first or second embodiment is omitted.
  • the vibration acceleration sensor is installed in each of at least three vehicles among a plurality of vehicles constituting the formation vehicle.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of the procedure of an abnormality detection process performed by the railway vehicle state monitoring system according to the third embodiment.
  • the vibration acceleration RMS value of the leading vehicle is not used as a reference value as in the abnormality detection process in the first or second embodiment, but new based on all vibration acceleration RMS values.
  • a reference value generation process for determining a reference value is performed (step S304). Then, the RMS value amplitude ratio of each vehicle is calculated using the newly determined reference value (step S305).
  • steps S300 to S303 in FIG. 10 is the same as the processing in steps S100 to S103 in FIG. 3 (or steps S200 to S203 in FIG. 7), and the processing in steps S306 to S308 in FIG. Since this is the same as the processing of S105 to S107 (or steps S205 to S207 in FIG. 7), description thereof will be omitted and only steps S304 and S305 will be described.
  • step S304 the amplitude ratio calculation processing unit determines a reference value of the amplitude ratio based on the vibration acceleration RMS value of each vehicle calculated in step S303 (reference value generation process).
  • the reference value is determined by a predetermined calculation method (average value, median value, minimum value, etc.) from the vibration acceleration set data detected by the vibration acceleration sensor of each vehicle.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining an example of the reference value generation process in the third embodiment.
  • FIG. 11 shows vibration acceleration RMS values 371A to 371N corresponding to the vehicles (for example, the vehicles 11A to 11N) constituting the formation vehicle, and the average value is determined as the reference value 381.
  • step S305 the vibration acceleration RMS value (for example, vibration acceleration RMS value 371A to 371N in FIG. 11) of each vehicle is set with reference to the reference value (for example, reference value 381 in FIG. 11) determined in the reference value generation process. )
  • the amplitude ratio signals 174 are threshold determination processing units. Is output.
  • the state monitoring apparatus of the third embodiment performs vibration acceleration in the entire knitted vehicle with respect to a plurality of vehicles constituting the knitted vehicle. Since the abnormal state is detected using a relative value based on the above, the abnormal state of all individual vehicles (for example, vehicle derailment, vehicle or infrastructure state) Malfunction, snake behavior, etc.) can be detected.
  • the abnormal state is detected based on the relative value of the vibration acceleration between the vehicles, so that it is also described in the first or second embodiment. As described above, it is possible to detect an abnormal state with high accuracy by excluding the influence on the entire vehicle due to the vehicle speed and the infrastructure state, and to improve the traveling safety during the vehicle operation.
  • an abnormal state can be detected generically for the individual vehicles constituting the formation vehicle, so that the infrastructure state in which the formation vehicle travels can be detected. If the failure can be detected and the failure of the infrastructure state can be detected at an early stage, the infrastructure can be easily maintained, and the reliability of the infrastructure is improved.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described.
  • a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment.
  • the sensor signal output from the sensor is a sound sensor signal, a strain sensor signal, a thermal sensor signal, or a pressure sensor signal, respectively, and the present invention detects an abnormal state based on these sensor signals. You may make it do. In this way, by making it possible to use various types of sensors, the present invention can use an appropriate sensor according to the type of abnormal state to be detected. Can do.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
  • Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, and SSD (Solid State Drive), or a storage medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it may be considered that almost all components are connected to each other.
  • the present invention is suitable for application to a state monitoring device and a state monitoring system for monitoring the state of a railway vehicle, and a knitted vehicle having the state monitoring system, but is not limited thereto.
  • the present invention can be applied to a mobile body system that monitors a state of a mobile body (for example, an elevator, an escalator, a mining dump truck, etc.) that travels on a specific track.

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Abstract

【課題】　車両の異常状態を監視して、車両オペレーション時の走行安全性を向上させる。 【解決手段】　状態監視装置１００は、振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎが搭載された複数の車両１１Ａ～１１Ｎのセンサ信号１７１Ａ～１７１Ｎを検出し、検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出し、抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算し、当該演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する。

Description

鉄道車両の状態監視装置、状態監視システム、及び編成車両
　本発明は、状態監視装置、状態監視システム、及び編成車両に関し、鉄道車両の状態を監視する状態監視装置及び状態監視システム、並びに当該状態監視システムを有する編成車両に適用して好適なものである。
　従来、鉄道車両の走行時（車両オペレーション時）には、走行安全性を確保するために、脱線、部品異常、蛇行動等の異常をいち早く察知することが重要であった。例えば、車両に乗車している運転士や乗務員が異常振動を感じたときには、車両の走行を非常停止させ、脱線等が起こっていないか車両状態を確認していた。
　特許文献１には、軌道上を走行する鉄道車両の脱線を検出する脱線検出装置が開示されている。特許文献１に開示された脱線検出装置では、編成車両を構成する複数車両のそれぞれの車体に加速度検出手段を設置し、加速度検出手段の出力信号（加速度情報）から特定周波数帯の信号を抽出し、特定周波数帯の信号を所定時間ごとに繰り返し積分して積分値を算出し、現在の積分値と所定時間前の積分値との差とに基づいて車両の脱線を判定する（閾値判定処理）。このような脱出検出装置によれば、車両ごとに得られる加速度情報に基づいて閾値判定処理を行って脱線を判定することから、中間車両など乗務員が乗車していない車両では脱線検出が遅れるという問題を解決し、迅速かつ適切な脱線検出を可能にしようとしている。
特開２００２－２１１４００号公報
　しかし、特許文献１に開示された脱線検出装置では、各車両で検知された個別の加速度情報に対する閾値判定処理において、加速度の絶対値に基づいた閾値判定処理を行うことから、加速度の絶対値が比較的低くなる低速走行時には、異常状態が発生していることを検知できない可能性が高いという課題があった。
　また、一般に、車両が走行するインフラ状態（具体的には例えば、軌道状態、地盤、及び気候等）は一様ではなく、車両オペレーション時の車両の走行速度も車両運行条件によって変化するため、特許文献１に開示された脱出検出装置において、このような条件を鑑みて閾値判定処理を行おうとすると、インフラ状態や走行速度等で細分化した閾値条件を設定する必要が生じ、システムが複雑になってしまうという課題があった。また、閾値条件に用いる加速度情報を収集するために時間を要するという課題もあった。
　本発明は以上の点を考慮してなされたもので、車両の異常状態を監視して、車両オペレーション時の走行安全性を向上させることができる状態監視装置及び状態監視システム、並びに当該状態監視システムを有する編成車両を提案しようとするものである。
　かかる課題を解決するため本発明においては、編成車両を構成する複数の車両（例えば、後述の車両１１Ａ～１１Ｎ）にそれぞれセンサ（同、振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎ）が搭載され、それぞれの前記センサからのセンサ信号（同、センサ信号１７１Ａ～１７１Ｎ）に基づいて車両の状態監視を行う状態監視装置であって、前記センサが搭載された複数の車両のセンサ信号を検出する信号検出処理部（同、振動加速度検出処理部１０１）と、前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出するデータ抽出部（同、フィルタ処理部１０２）と、前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する振幅比率演算処理部（同、振幅比率演算処理部１０３）と、前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する閾値判定処理部（同、閾値判定処理部１０４）と、を備える鉄道車両の状態監視装置（同、状態監視装置１００）が提供される。
　また、かかる課題を解決するため本発明においては、編成車両を構成する複数の車両にそれぞれ搭載されるセンサと、前記センサと通信可能に接続され、それぞれの前記センサからのセンサ信号に基づいて車両の状態監視を行う状態監視装置と、を備え、前記状態監視装置は、前記センサが搭載された複数の車両のセンサ信号を検出する信号検出処理部と、前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する振幅比率演算処理部と、前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する閾値判定処理部と、を備えることを特徴とする鉄道車両の状態監視システム（例えば、後述の状態監視システム１）が提供される。
　また、かかる課題を解決するため本発明においては、複数の車両が連結して構成される編成車両であって、前記編成車両を構成する複数の車両にそれぞれ搭載されるセンサと、前記センサと通信可能に接続され、それぞれの前記センサからのセンサ信号に基づいて車両の状態監視を行う状態監視装置と、を備え、前記状態監視装置は、前記センサが搭載された複数の車両のセンサ信号を検出する信号検出処理部と、前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する振幅比率演算処理部と、前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する閾値判定処理部と、を備え、前記閾値判定処理部による異常状態の判定結果を前記編成車両の各車両で共有することを特徴とする編成車両（例えば、後述する第３の実施形態における編成車両）が提供される。
　本発明によれば、運転士や乗務員が乗車していない車両に対しても異常状態の監視を可能にし、車両オペレーション時の走行安全性を向上させることができる。
第１の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムの全体構成例を示すブロック図である。 図１に示す状態監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態における異常検知処理の手順例を示すフローチャートである。 第１の実施形態における異常検知処理の処理イメージを説明するための図である。 第２の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムの全体構成例を示すブロック図である。 図５に示す状態監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態における異常検知処理の手順例を示すフローチャートである。 第２の実施形態における振幅比率演算処理の一例を説明するための図（その１）である。 第２の実施形態における振幅比率演算処理の一例を説明するための図（その２）である。 第３の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムによる異常検知処理の手順例を示すフローチャートである。 第３の実施形態における基準値生成処理の一例を説明するための図である。
　以下、図面を参照しながら本発明による実施形態を説明する。なお、各図において、共通な機能を有する構成要素には同一の番号を付与し、その重複する説明を省略する。
（１）第１の実施形態
（１－１）状態監視システムの構成
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システム（状態監視システム１）の全体構成例を示すブロック図である。
　図１において、編成車両１０は、連結された複数の車両１１（１１Ａ～１１Ｎ）から構成される。これらの複数の車両１１は、運転士９０が搭乗して運転操作を行う先頭車両１１Ａと、その後方に接続される中間車両１１Ｂ～１１Ｎとに分けることができる。なお、図示はしないが、編成車両１０は、先頭車両１１Ａと反対側の末尾に後尾車両を備えてもよい。このとき、先頭車両１１Ａと後尾車両との間に中間車両１１Ｂ～１１Ｎが接続（編成）される。また、後尾車両は中間車両１１Ｂ～１１Ｎに含まれる（すなわち、中間車両１１Ｂ～１１Ｎの１つである）と捉えてもよい。
　先頭車両１１Ａを例に、車両１１の構成を説明する。図１によれば、先頭車両１１Ａは、車体１２及び台車１３を備えて構成され、車体１２及び台車１３は空気ばね１４等のサスペンションによって支持される。台車１３は、台車１３の枠組に相当する台車枠１５と、回転可能な２本の輪軸１６とを含んで構成され、輪軸１６が軌道上を走行することによって、先頭車両１１Ａが移動する。なお、図１では、車両１１Ｂの輪軸１６が軌道（水平方向の実線）から外れた破線上にあるように記載されているが、これは、編成車両１０のうち車両１１Ｂが脱線状態であることを示しており、輪軸１６が軌道上にあるように記載されたその他の車両１１Ａ，１１Ｎ等は脱線していない。
　なお、本明細書では、各車両１１Ａ～１１Ｎで共通する構成について、特定の車両に限定して示す場合には、対象の車両１１Ａ～１１Ｎと同じ添字（英大文字）を付けて表記することがある。具体的には例えば、先頭車両１１Ａの車体１２は、車体１２Ａと表記することができ、中間車両１１Ｂの車体１２は、車体１２Ｂと表記することができる。他の構成についても同様であり、以後は説明を省略する。
　先頭車両１１Ａの車体１２Ａには、編成車両１０を運転するための運転台１８が設けられている。運転士９０が先頭車両１１Ａに搭乗して運転台１８を操作することによって、編成車両１０が走行する。運転士９０によって編成車両１０が運転されている状態を車両オペレーション時と呼ぶ。なお、中間車両１１Ｂ～１１Ｎは、運転台１８が設けられていないこと以外は、先頭車両１１Ａとほぼ同様の構成を備える。
　また、車体１２Ａには、編成車両１０の進行方向に対して上下、左右、あるいは前後方向の車体１２Ａの振動加速度を検出する振動加速度センサ１７Ａが設けられ、振動加速度センサ１７Ａによる検出結果は、センサ信号１７１Ａとして状態監視装置１００に出力される。図１では、編成車両１０を構成する各車両１１Ａ～１１Ｎにおいて、車体１２Ａ～１２Ｎの床面に同様の振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎが設置されることが示されている。各振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎによる検出結果は、センサ信号１７１（個別には１７１Ａ～１７１Ｎ）として状態監視装置１００に出力される。
　なお、図１では、編成車両１０を構成する各車両１１Ａ～１１Ｎにおいて、車体１２Ａ～１２Ｎの床面に振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎが設置されることが示されているが、本発明の状態監視システムにおける振動加速度センサ１７の設置構成はこれに限定するものではなく、少なくとも２以上の車両１１において、それぞれ１個以上の振動加速度センサ１７が設置されればよい。また、振動加速度センサ１７の設置位置についても、車体１２に限定されるものではなく、例えば、台車１３の台車枠１５又は輪軸１６に設置されてもよいし、その他、各車両１１に搭載される電気部品や機器部品等に設置されてもよく、さらに言えば、乗客が立ち入らない場所（例えば、運転室や乗務員室、床下など）に設置されることが好ましい。
　また、図１では、振動加速度センサ１７の設置個数は、車両１台につき１個で示されているが、本発明はこれに限定するものではなく、１台の車両１１に複数の振動加速度センサ１７が設置されるようにしてもよい。但し、このような場合、同一車両内から複数のセンサ信号が状態監視装置１００に出力されると、状態監視装置１００における異常検知処理（詳細は後述する）の処理負担が大きくなることが予想されるため、車両１１又は状態監視装置１００のなかで、同一車両内で出力された複数のセンサ信号を１つのセンサ信号に纏めるなどの処理を行わせることが好ましい。
　状態監視装置１００の構成について説明する。状態監視装置１００は、状態監視システム１に含まれる構成であって、例えば、先頭車両１１Ａ等の特定車両の機器室内や床下に設置される。なお、状態監視装置１００は、必ずしも編成車両１０内に設置されなくてもよく、例えば、編成車両１０と通信可能な管制室等に設置されるなどしてもよい。状態監視装置１００は、振動加速度検出処理部１０１、フィルタ処理部１０２、振幅比率演算処理部１０３、閾値判定処理部１０４、アラーム発生処理部１０５、及びデータ記録処理部１０６を備えている。
　状態監視装置１００を構成する各処理部における詳細な処理内容については、図３，図４を参照しながら後述するが、状態監視装置１００における信号の入出力の概要は以下の通りである。
　振動加速度検出処理部１０１は、振動加速度センサ１１Ａ～１１Ｎから入力されるセンサ信号１７１（個別には１７１Ａ～１７１Ｎ）に基づいて、振動加速度信号１７２（個別には１７２Ａ～１７２Ｎ）をフィルタ処理部１０２に出力する。フィルタ処理部１０２は、振動加速度検出処理部１０１から入力される信号に基づいて、フィルタ処理後の振動加速度信号１７３（個別には１７３Ａ～１７３Ｎ）を振幅比率演算処理部１０３に出力する。振幅比率演算処理部１０３は、フィルタ処理部１０２から入力される信号に基づいて、振幅比率信号１７４（個別には１７４Ｂ～１７４Ｎ）を閾値判定処理部１０４に出力する。閾値判定処理部１０４は、振幅比率演算処理部１０３から入力される信号に基づいて、判定処理結果信号１７５（個別には１７５Ｂ～１７５Ｎ）をアラーム発生処理部１０５に出力する。アラーム発生処理部１０５は、閾値判定処理部１０４から入力される信号に基づいて、アラーム信号１７６をデータ記録処理部１０６及び運転台１８に出力する。そして、データ記録処理部１０６は、アラーム発生処理部から入力された信号に基づいて、データを記録し、運転台１８は、アラーム発生処理部から入力された信号に基づいて、必要に応じて警告等の出力を行う。
　図２は、図１に示す状態監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２に示すように、状態監視装置１００は、プロセッサ１１０を搭載している。プロセッサ１１０は、計算機であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２、インターフェース１１３、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１４、及びカードコネクタ１１５を備えている。状態監視装置１００の各処理部（１０１～１０６）による処理は、プロセッサ１１０（主にＣＰＵ１１１）によって実現される。
　ＣＰＵ１１１は、プログラムによってプロセッサ１１０内を制御する中央処理装置であって、バス１１６を介してインターフェース１１３、ＲＡＭ１１２、ＲＯＭ１１４、及びカードコネクタ１１５に接続される。ＲＡＭ１１２及びＲＯＭ１１４は、データを記憶可能な記憶装置である。インターフェース１１３は、車両１１（１１Ａ～１１Ｎ）に設置される振動加速度センサ１７（１７Ａ～１７Ｎ）と接続され、運転台１８とも接続される。
　カードコネクタ１１５には記憶媒体であるメモリーカード１１７が装着可能であって、プロセッサ１１０（特にＣＰＵ１１１）は、カードコネクタ１１５に装着されたメモリーカード１１７に対してデータの記憶あるいは読出を行わせることができる。なお、カードコネクタ１１５は、装着されたメモリーカード１１７を運転士等が直接取り出せるような位置、例えば状態監視装置１００の表面等に設けられるようにしてもよい。また、状態監視装置１００の構成例において、カードコネクタ１１５及びメモリーカード１１７は一例に過ぎず、データを記憶可能な記憶媒体を接続可能な構成を備えていればよい。
　また、状態監視装置１００は、状態監視装置１００の稼働状態や、編成車両１０における異常状態の検知結果を表示するために、表面にＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の表示器を備えるようにしてもよい。また、状態監視装置１００の表面には、状態監視装置１００の状態をリセットするためのスイッチを設けるようにしてもよいし、状態装置１００内の各処理部（図１参照）の処理において適用される種々のパラメータを設定するためのケーブル等を接続するためのコネクタを、設けるようにしてもよい。
（１－２）異常状態の検知処理
　図３は、第１の実施形態における異常検知処理の手順例を示すフローチャートである。図３に示す異常検知処理は、鉄道車両（図１の編成車両１０）の異常状態を検知するために状態監視装置１００のプロセッサ１１０（主にＣＰＵ１１１）によって実行される。以下では、図３を参照しながら、異常検知処理を詳しく説明する。
　まず、ステップＳ１００において、各車両１１（１１Ａ～１１Ｎ）に設置された振動加速度センサ１７（１７Ａ～１７Ｎ）から振動加速度検出処理部１０１に、センサ信号１７１（個別には１７１Ａ～１７１Ｎ）が入力される。
　ステップＳ１０１では、振動加速度検出処理部１０１が、入力されたセンサ信号１７１Ａ～１７１Ｎのそれぞれに対して、事前に設定された所定の周波数帯域幅のみを通過させるフィルタ（バンドパスフィルタ）を適用させることによって、所定の周波数帯域幅のみで構成される振動加速度信号１７２（個別には１７２Ａ～１７２Ｎ）を抽出し、当該信号をフィルタ処理部１０２に出力する。
　ステップＳ１０２では、フィルタ処理部１０２が、入力された振動加速度信号１７２Ａ～１７２Ｎのそれぞれに対して、事前に設定された固定データ長（時間幅）で振動加速度信号を抽出するフィルタ（窓フィルタ）を適用させることによって、フィルタ処理後の振動加速度信号１７３（個別には１７３Ａ～１７３Ｎ）を抽出し、当該信号を振幅比率演算処理部１０３に出力する。なお、振動加速度信号１７２との混同を避けるため、以降では、フィルタ処理後の振動加速度信号１７３を窓フィルタリング信号１７３と呼ぶ。
　ステップＳ１０３，Ｓ１０４では、振幅比率演算処理部１０３が振幅比率演算処理を行う。まず、ステップＳ１０３では、振幅比率演算処理部１０３が、入力された窓フィルタリング信号１７３Ａ～１７３Ｎのそれぞれに対して、二乗平均平方根（ＲＭＳ：Root Mean Square）値である振動加速度ＲＭＳ値（車両ごとの振動加速度ＲＭＳ値）を演算する。振動加速度ＲＭＳ値の詳細な演算方法例としては、例えば、窓フィルタによって抽出された固定データ長の時間幅のなかに複数の算出点を設定し、当該複数の算出点における振動加速度について、ＲＭＳ値を演算すればよい（具体的には例えば、後の図４に示すＲＭＳ値１８５Ａ～１８５Ｎに相当する）。
　ステップＳ１０４では、振幅比率演算処理部１０３が、ステップＳ１０３で算出した車両ごとの振動加速度ＲＭＳ値を用いて、車両ごとの振幅比率（ＲＭＳ値振幅比率）を演算する。具体的には例えば、振幅比率演算処理部１０３は、先頭車両１１Ａの振動加速度ＲＭＳ値を基準として、その他の車両（中間車両１１Ｂ～１１Ｎ）におけるそれぞれの振動加速度ＲＭＳ値の比率を演算する。振幅比率演算処理部１０３は、当該演算結果に基づいて、中間車両１１Ｂ～１１ＮのＲＭＳ値振幅比率に基づく振幅比率信号１７４（個別には１７４Ｂ～１７４Ｎ）を閾値判定処理部１０４に出力する。なお、車両総数がＮのときに先頭車両１１Ａの振動加速度ＲＭＳ値を基準とした場合、車両１１ＡのＲＭＳ値振幅比率は演算しなくても常に「１」となるため、敢えて閾値判定処理部１０４に出力する必要はない。したがって、ステップＳ１０４の計算処理の結果、閾値判定処理部１０４には、Ｎ－１個の振幅比率信号１７４Ｂ～１７４Ｎが出力される。
　なお、ステップＳ１０４における計算処理の別例として、先頭車両１１Ａの振動加速度ＲＭＳ値を基準値としてその他の車両（中間車両１１Ｂ～１１Ｎ）の振動加速度ＲＭＳ値との差分の絶対値を算出し、当該算出結果に基づく信号を閾値判定処理部１０４に出力するようにしてもよい。
　また、上記のステップＳ１０３，Ｓ１０４では、振動加速度ＲＭＳ値を用いた計算処理例を説明したが、ＲＭＳ値以外を用いた計算処理を行ってもよく、具体的には例えば、フィルタ処理部１０２から入力された窓フィルタリング信号１７３に基づいて、平均値、最大値、中央値、あるいは、パワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power Spectrum Density）の積算値（面積）などを演算するようにし、基準車両（例えば先頭車両１１Ａ）の演算値とその他の車両（中間車両１１Ｂ～１１Ｎ）の演算値との振幅比率を算出するようにしてもよい。
　ステップＳ１０５では、閾値判定処理部１０４が、振幅比率演算処理部１０３から入力された振幅比率信号１７４（１７４Ｂ～１７４Ｎ）に対して、事前に設定しておいた閾値に基づいた閾値判定処理を実行する。具体的な閾値判定処理としては、例えば、振幅比率をレベル分けしておき所定のレベルを閾値として、当該閾値のレベルを超過しているか否かを判定する。また例えば、閾値のレベルを超過した時間（閾値超過時間）が所定時間を超過したか否かを判定する。そして、閾値判定処理部１０４は、それぞれの振幅比率信号１７４に対する判定結果に基づく判定処理結果信号１７５（個別には１７５Ｂ～１７５Ｎ）をアラーム発生処理部１０５に出力する。
　ステップＳ１０６では、アラーム発生処理部１０５が、閾値判定処理部１０４から入力された判定処理結果信号１７５（１７５Ｂ～１７５Ｎ）に基づいて、警告（アラーム）を発生させるアラーム発生処理を実行する。アラーム発生処理においてアラームの発生を行う場合には、アラーム発生処理部１０５は、アラーム信号１７６をデータ記録処理部１０６及び運転台１８に出力する。
　なお、アラーム信号１７６は、少なくとも異常状態が検知された車両を特定可能な通知であればよいが、さらに多くのアラーム情報が含まれることが好ましい。具体的には例えば、アラーム対象の中間車両１１（すなわち、ステップＳ１０５の閾値判定処理で閾値を超過したと判定された振幅比率信号１７４に対応する中間車両１１）を特定可能な情報や、アラーム対象の中間車両１１で検出された振動加速度などをアラーム情報とすることが想定される。
　運転台１８では、アラーム信号１７６が入力されると、警告表示（アラーム表示）が行われ、異常状態が発生していることを運転士や乗務員に通知する。アラーム信号１７６が上記のアラーム情報を含む場合には、当該アラーム情報が運転台１８に表示されることが好ましい。
　一方、データ記録処理部１０６は、アラーム発生処理部１０５から入力されたアラーム信号１７６（又は当該信号に含まれるアラーム情報）を状態監視装置１００内の記憶媒体（例えば、メモリーカード１１７）に記録する（ステップＳ１０７）。さらに、データ記録処理部１０６は、アラーム信号１７６と合わせて、各種の車両情報（例えば、アラーム対象の中間車両１１における車内カメラの映像や各種機器の状態など）を上記記憶媒体に記録することが好ましい。
　このように、図３のステップＳ１００～Ｓ１０６に示した処理が行われることによって、状態監視装置１００は、編成車両１０を構成する複数の車両１１Ａ～１１Ｎに対して、特定車両（例えば先頭車両１１Ａ）を基準とした振動加速度の相対値（例えばＲＭＳ値振幅比率）に基づいて、各車両１１の状態を判定し、異常状態を検知することができる。
　図４は、第１の実施形態における異常検知処理の処理イメージを説明するための図である。図４（ａ）～（ｃ）は、先頭車両１１Ａの振動加速度センサ１７Ａから出力されるセンサ信号１７１Ａに基づく「振動加速度Ａ」の処理イメージを示し、図４（ｄ）～（ｆ）は、中間車両１１Ｂの振動加速度センサ１７Ｂから出力されるセンサ信号１７１Ｂに基づく「振動加速度Ｂ」の処理イメージを示し、図４（ｇ）～（ｉ）は、中間車両１１Ｎの振動加速度センサ１７Ｎから出力されるセンサ信号１７１Ｎに基づく「振動加速度Ｎ」の処理イメージを示す。そして、図４（ｊ）は、先頭車両１１Ａを基準としたときの中間車両１１Ｂ，１１Ｎの振幅比率（ＲＭＳ値振幅比率）の処理イメージを示す。以下では、図４（ａ）～（ｃ），（ｊ）について詳しく説明し、同様の処理が行われる図４（ｄ）～（ｆ），（ｇ）～（ｉ）については説明を省略する。
　図４（ａ）は、図３のステップＳ１００に相当する処理イメージであり、振動加速度センサ１７Ａから状態監視装置１００の振動加速度検出処理部１０１に時々刻々と入力されるセンサ信号１７１Ａによって示される先頭車両１１Ａの振動加速度Ａを示している。図４（ａ）に示される振動加速度Ａ（１８１Ａ）は、後述の各処理が行われる前の所謂「生の波形」であり、様々な周波数の振動加速度を含んでいる。
　図４（ｂ）は、図３のステップＳ１０１に相当する処理イメージであり、図４（ａ）に示された生の波形の振動加速度１８１Ａに対して、事前に設定された所定の周波数帯域幅のみを通過させるバンドパスフィルタ１８２を適用させることを示している。
　図４（ｃ）は、図３のステップＳ１０２～Ｓ１０３に相当する処理イメージである。まず、生の波形の振動加速度１８１Ａにバンドパスフィルタ１８２を適用することで抽出される、フィルタ処理後の振動加速度Ａ（１８３Ａ）に対して、事前に設定された固定データ長（時間幅）の窓フィルタ１８４が適用される（ステップＳ１０２）。そして、窓フィルタ１８４の適用によって抽出された振動加速度１８３Ａについて、複数の算出点における振動加速度を基に、振動加速度ＡのＲＭＳ値１８５Ａが演算される（ステップＳ１０３）。図４（ｃ）では、振動加速度ＡのＲＭＳ値１８５Ａの具体値として「ｐ」が例示されている。
　図４（ａ）～（ｃ）と同様に、図４（ｄ）～（ｆ）では中間車両１１Ｂで検出された振動加速度Ｂ（図４（ｄ）の振動加速度１８１Ｂ）についてＲＭＳ値１８５Ｂ（具体値「ｑ」）が演算され、図４（ｇ）～（ｉ）では中間車両１１Ｎで検出された振動加速度Ｎ（図４（ｇ）の振動加速度１８１Ｎ）についてＲＭＳ値１８５Ｎ（具体値「ｒ」）が演算される。なお、図示はされていないが、その他の中間車両１１についても、同様に、ＲＭＳ値が演算される。これら各車両１１について演算された振動加速度のＲＭＳ値を用いて、図４（ｊ）では、車両ごとのＲＭＳ値振幅比率が演算される（ステップＳ１０４）。
　図４（ｊ）は、図３のステップＳ１０４～Ｓ１０５に相当する処理イメージである。図４（ｊ）の縦軸はＲＭＳ値振幅比率を示し、横軸は時間経過を示す。図４（ｊ）には、閾値判定処理で用いられる閾値１８７（具体値「ｋ」）も示されている。図４（ｊ）において、ＲＭＳ値振幅比率１８６Ｂは、振動加速度ＡのＲＭＳ値１８５Ａを基準とした振動加速度ＢのＲＭＳ値１８５Ｂの振幅比率であり、具体値では「ｑ／ｐ」となる。同様に、ＲＭＳ値振幅比率１８６Ｎは、振動加速度ＡのＲＭＳ値１８５Ａを基準とした振動加速度ＮのＲＭＳ値１８５Ｎの振幅比率であり、具体値では「ｒ／ｐ」となる。なお、前述したように、振動加速度Ａに関するＲＭＳ値振幅比率は、「ｐ／ｐ」、すなわち「１」となる。
　ここで、図４に示した例では、振動加速度ＡのＲＭＳ値１８５Ａに比べて、振動加速度ＢのＲＭＳ値１８５Ｂは、比較的大きな値となっており（図４（ｆ））、振動加速度ＮのＲＭＳ値１８５Ｎは、ほぼ同様の値となっている（図４（ｉ））。このため、図４（ｊ）では、振動加速度Ｎに関するＲＭＳ値振幅比率１８６Ｎ（時間Ｘｔにおいて「ｒ／ｐ」）よりも振動加速度Ｂに関するＲＭＳ値振幅比率１８６Ｂ「ｑ／ｐ」のほうが大きな値となっている。そして、図４（ｊ）に示した閾値「ｋ」とそれぞれのＲＭＳ値振幅比率１８６（個別には１８６Ｂ～１８６Ｎ）を比較することによって、閾値に基づいた閾値判定処理が実行される（ステップＳ１０５）。
　図４（ｊ）の場合、時間Ｘｔにおける振動加速度Ｂに関するＲＭＳ値振幅比率１８６Ｂ（「ｑ／ｐ」）は、閾値１８７（「ｋ」）を超過していることから、異常と判定する。すなわち、振動加速度Ｂの検出元である振動加速度センサ１７Ｂが搭載された中間車両１１Ｂにおいて異常が発生した（異常状態である）ことを検知できる。
　なお、本発明における閾値判定処理では、振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎの設置箇所や振動加速度の検出方向（例えば、進行方向に対して、上下、左右、前後方向）、及び状態監視装置１００内の各処理部における設定パラメータ、あるいは、異常状態と判定されたＲＭＳ値振幅比率１８６のレベルに応じて、異常の内容を選別することもできる。
（１－３）第１の実施形態による効果
　以上に説明したように、第１の実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）によれば、編成車両１０を構成する複数車両１１（１１Ａ～１１Ｎ）に搭載された振動加速度センサ１７（１７Ａ～１７Ｎ）を用いて、運転士９０が乗車する車両（先頭車両１１Ａ）における振動加速度のセンサ信号１７１Ａを基準に、運転士９０が乗車していない他の車両（中間車両１１Ｂ～１１Ｎなど）における振動加速度を相対的に判定することによって、当該他の車両において発生する異常状態（例えば、車両の脱線に限らず、車両又はインフラ状態の不具合、及び蛇行動など）を検知することができる。
　ここで、第１の実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）は、図３の異常検知処理において異常状態を判定する際、編成車両内の振動加速度の相対値を用いることを特徴としている。
　仮に、振動加速度の絶対値に基づいた判定を行うとした場合（例えば、特許文献１）、低速走行時には、車両振動が小さくなる傾向があるため、検出される振動加速度も小さくなってしまい、低速脱線のような異常状態を検知し難いという課題があった。また、車両走行時のインフラ状態が良好ではない場合には、編成車両全体で比較的大きな車両振動が発生するため、車両異常ではないにも拘わらず状態異常を検知してしまうおそれもあった。このような課題を解決するために、走行速度やインフラ状態に応じて種々の設定（例えば閾値の設定変更など）を行おうとすれば、より複雑な処理が必要となってプロセッサの処理負担に繋がってしまう。また、閾値設定のために網羅的にデータ収集する必要も生じることから、実用性が著しく低下してしまう。
　これに対し、第１の実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）は、図４で処理イメージを示したように、運転士９０が乗車している特定車両（先頭車両２１）を基準とした各車両の振動加速度の相対値（ＲＭＳ値振幅比率１８６）を用いて異常検知処理を行うことから、例えば低速運転時であったとしても、また、インフラ状態が良好でなかったとしても、車両間の振動加速度に差異があれば検知することができる。すなわち、第１の実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）によれば、車両速度やインフラ状態による全車両への影響を除外し得るため、上記の課題を解決しながら高精度で異常状態を検知することができ、車両オペレーション時の走行安全性を向上させることができる。
　また、第１の実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）は、異常状態を検知した場合に運転士９０等にアラームを通知することによって、異常状態から引き起こされ得る重大事故を未然に防ぐことが期待できる。すなわち、本実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）は、運転士や乗務員が乗車していない車両に対しても異常状態の監視を可能にし、車両オペレーション時の走行安全性を向上させることができる。
　また、本実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）によれば、上述したように編成車両１０を構成する車両１１における異常状態の検知を可能にすることによって、編成車両１０が走行するインフラ状態の不具合を察知することができる。そして、インフラ状態の不具合を早期に察知できればインフラの整備が容易となることから、インフラの信頼性を向上させる効果を奏する。
（２）第２の実施形態
（２－１）状態監視システムの構成
　図５は、第２の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システム（状態監視システム２）の全体構成例を示すブロック図である。
　以下では、図５を参照しながら、状態監視システム２の構成について、図１に示した状態監視システム１との相違点を中心に説明する。なお、第２の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システム２において、第１の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システム１と共通する番号が付された構成は、状態監視システム１と共通する構成を示すものとし、その詳細な説明を省略する。
　図５において、編成車両２０は、複数の車両２１から構成され、具体的には、先頭車両２１Ａと中間車両２１Ｂ～２１Ｎ（なお、第１の実施形態と同様、後尾車両も中間車両に含める）とを備えている。図５では、車両２１Ｂの輪軸１６が軌道（水平方向の実線）から外れた破線上にあるように記載されているが、これは、編成車両２０のうち車両２１Ｂが脱線状態であることを示しており、輪軸１６が軌道上にあるように記載されたその他の車両２１Ａ，２１Ｃ，２１Ｎ等は脱線していない。
　先頭車両２１Ａには、車両情報制御装置２９Ａが搭載されている。車両情報制御装置２９Ａは、編成車両２０の全ての車両２１Ａ～２１Ｎに関して、車両運行中の走行速度、走行距離、走行位置（ＧＰＳ情報：Global Positioning System）、及び駅情報といった車両運行上の基本情報をはじめ、編成車両２０に搭載されているモータ、ブレーキ、ドア、及び空調機器等の機器状態を常時管理・制御する装置であって、例えばプログラムの実行によって制御される。
　また、中間車両２１Ｂ～２１Ｎには、車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎが搭載される。車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎは、少なくともそれぞれが搭載される車両２１Ｂ～２１Ｎについての車両運行上の基本情報や機器状態等を収集可能とする。車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎは車両情報制御装置２９Ａと通信可能に接続され、車両情報制御装置２９Ａが親機で、車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎがそれぞれ子機という関係性を有する。なお、車両情報制御装置２９Ａ及び車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎは、同等の機能を有する装置であってもよいし、親機である車両情報制御装置２９Ａが、車両運行上の基本情報及び機器状態等を常時管理・制御するために、子機よりも多くの機能を有する装置であってもよい。
　車両情報制御装置２９Ａ～２９Ｎの接続方法としては例えば、図５に示したように、隣接する車両間で車両情報制御装置２９Ａ～２９Ｎが互いに有線（又は無線）によって通信可能に接続されて互いの車両情報を共有できるようにすることで、車両情報制御装置２９Ａが全ての車両２１Ａ～２１Ｎに関する車両情報を把握できるようにする。または例えば、車両情報制御装置２９Ａが、それぞれの車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎと無線等で直接通信可能に接続されることによって、車両情報制御装置２９Ａが全ての車両２１Ａ～２１Ｎに関する車両情報を把握できるようにしてもよい。
　次に、状態監視システム２における状態監視装置２００との間での信号の入出力について説明する。
　図５に示す状態監視システム２では、第１の実施形態の状態監視システム１（図１参照）と同様に、各車両２１Ａ～２１Ｎに振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎが設置されている。しかし、第２の実施形態では、振動加速度センサ１７Ｂ～１７Ｎによる振動加速度の検出結果に基づくセンサ信号１７１Ｂ～１７１Ｎは、第１の実施形態のように状態監視装置１００に直接出力されるのではなく、自車両に搭載された車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎを介して、先頭車両２１Ａに搭載された車両情報制御装置２９Ａに伝送されたうえで、車両情報制御装置２９Ａからセンサ信号２７１として状態監視装置２００に出力される。
　例えば、中間車両２１Ｂの振動加速度センサ１７Ｂによる振動加速度の検出結果に基づくセンサ信号１７１Ｂは、車両情報制御装置２９Ｂに伝送され、車両情報制御装置２９Ｂと車両情報制御装置２９Ａとの間でやりとりされる車両情報信号２７０Ｂに含まれるなどして車両情報制御装置２９Ａに伝送される。なお、上述したように、車両情報制御装置２９Ａ～２９Ｎは隣接間で情報を共有可能であることから、車両情報制御装置２９Ｂは、先頭車両２１Ａとは逆方向の全ての中間車両２１Ｃ～２１Ｎにおけるセンサ信号１７１Ｃ～１７１Ｎも取得可能であり、車両情報制御装置２９Ａに伝送することができる。そして、車両情報制御装置２９Ａは、伝送された車両情報信号２７０Ｂ（間接的には、車両情報信号２７０Ｃ～２７０Ｎも含む）に基づいて、中間車両２１Ｂ～２１Ｎで検出された振動加速度の情報をセンサ信号２７１として、状態監視装置２００の振動加速度検出処理部２０１に入力する。
　一方、先頭車両２１Ａの振動加速度センサ１７Ａによる振動加速度の検出結果は、第１の実施形態と同様、状態監視装置２００の振動加速度検出処理部２０１に直接入力される。なお、第２の実施形態の状態監視システム２では、別例として、先頭車両２１Ａの振動加速度センサ１７Ａによる検出結果も車両情報制御装置２９Ａに伝送し、センサ信号２７１として振動加速度検出処理部２０１に入力するようにしてもよい。
　また、先頭車両２１Ａの車両情報制御装置２９Ａは、センサ信号２７１の他に、車両情報信号２７３を状態監視装置２００に入力する。車両情報信号２７３には、車両情報制御装置２９Ａが共有する車両情報（例えば、車両速度情報や振動加速度センサの設置位置情報など）が含まれている。センサ信号２７１及び車両情報信号２７３が入力されることによって、状態監視装置２００は、各車両における振動加速度センサの設置位置や、振動加速度を検出したときの車両速度などを把握することができる。なお、図５の例では、車両情報信号２７３は状態監視装置２００の振幅比率演算処理部２０３に入力されるように示しているが、本実施形態の状態監視システム２では、状態監視装置２００内の他の処理部に入力されるようにしてもよい。
　図５に示すように、状態監視装置２００は、状態監視システム２に含まれる構成であって、例えば、先頭車両２１Ａ等の特定車両の機器室内や床下に設置される。なお、状態監視装置２００は、必ずしも編成車両２０内に設置されなくてもよく、例えば、先頭車両２１Ａと通信可能な管制室等に設置されるなどしてもよい。状態監視装置２００は、振動加速度検出処理部２０１、フィルタ処理部２０２、振幅比率演算処理部２０３、閾値判定処理部２０４、アラーム発生処理部２０５、及びデータ記録処理部２０６を備えている。各処理部による処理の詳細については、図７を参照しながら後述する。
　状態監視装置２００は、加速度センサ１７Ａから入力されるセンサ信号１７１Ａと、車両情報制御装置２９Ａから入力されるセンサ信号２７１及び車両情報信号２７３とに基づいて、異常状態の検知処理を行い、異常状態を検知した場合にはアラーム信号２７６を車両情報制御装置２９Ａに出力する。アラーム信号２７６が入力された車両情報制御装置２９Ａは、運転台１８にアラーム表示信号２７７を入力し、アラームを表示させる。
　図６は、図５に示す状態監視装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図６に示す状態監視装置２００のプロセッサ２１０は、インターフェース２１３に車両情報制御装置２９Ａが接続される点が、図２に示した状態監視装置１００のプロセッサ１１０と異なっている。すなわち、状態監視装置２００が先頭車両２１Ａに搭載されるとすれば、状態監視装置２００が搭載されていない中間車両２１Ｂ～２１Ｎにおける振動加速度センサ１７Ｂ～１７Ｎからのセンサ信号は、状態監視装置２００が搭載された先頭車両２１Ａの車両情報制御装置２９Ａを介してプロセッサ２１０に入力される。
　このように、第２の実施形態の状態監視システム２は、先頭車両２１Ａだけが状態監視装置２００との間での信号の入出力を行うように構成されているため、編成車両２０における先頭車両２１Ａ以外の構成に左右されることなく、状態異常の検知が可能となる。また、車両情報制御装置２９Ａが状態監視装置２００を含むようなシステム構成にするなどしてもよく、このような場合は、車両情報制御装置２９Ａと状態監視装置２００とが一体化されることで、よりコンパクトな機器設計が可能となり、積載空間が限定される車両内に搭載しやすいという効果を奏する。
（２－２）異常状態の検知処理
　図７は、第２の実施形態における異常検知処理の手順例を示すフローチャートである。図７に示す異常検知処理は、状態監視装置２００のプロセッサ２１０（主にＣＰＵ１１０）によって実行される。以下では、図５に示す異常検知処理について、第１の実施形態で説明した異常検知処理（図３参照）との差異を中心に説明する。
　まず、ステップＳ２００において、各車両２１（２１Ａ～２１Ｎ）に設置された振動加速度センサ２７（２７Ａ～２７Ｎ）によって検出されたセンサ信号１７１Ａ,２７１が振動加速度検出処理部２０１に入力される。前述したように、振動加速度センサ１７Ａによって検出されたセンサ信号１７１Ａは振動加速度センサ１７Ａから直接入力されるが、振動加速度センサ１７Ｂ～１７Ｎによって検出されたセンサ信号１７１Ｂ～１７１Ｎは、車両情報制御装置２９Ａを介して、センサ信号２７１として入力される。
　そして、振動加速度検出処理部２０１は、センサ信号２７１からセンサ信号１７１Ｂ～１７１Ｎを取り出すなどして、各車両２１Ａ～２１Ｎで検出された振動加速度を示すセンサ信号１７１（個別には１７１Ａ～１７１Ｎ）を振動加速度検出処理部２０１に出力する。
　次いで、ステップＳ２０１では、振動加速度検出処理部２０１が、入力されたセンサ信号１７１Ａ～１７１Ｎのそれぞれに対して、バンドパスフィルタ処理を行い、振動加速度信号１７２（個別には１７２Ａ～１７２Ｎ）をフィルタ処理部２０２に出力する。ステップＳ２０１のバンドパスフィルタ処理は、図３のステップＳ１０１の処理と同様である。
　ステップＳ２０２では、フィルタ処理部１０２が、入力された振動加速度信号１７２Ａ～１７２Ｎのそれぞれに対して、車両情報に基づいた窓フィルタによる変動データ長（時間幅）の振動加速度信号の抽出処理を行い、フィルタ処理後の窓フィルタリング信号１７３（個別には１７３Ａ～１７３Ｎ）を振幅比率演算処理部２０３に出力する。ステップＳ２０２の処理は、車両情報に基づいた窓フィルタを適用させる点で、固定データ長の窓フィルタを適用させる図３のステップＳ１０２の処理と異なる。
　ここで、ステップＳ２０２の窓フィルタ処理について詳しく説明する。フィルタ処理部２０２は、車両情報制御装置２９Ａから状態監視装置２００に入力された車両情報（例えば、車両速度情報及び振動加速度センサの設置位置情報など）に基づいて、振動加速度信号１７２Ａ～１７２Ｎに対する窓フィルタの適用位置及び適用範囲を変更する。
　まず、窓フィルタの適用位置について説明する。編成車両２０の走行時に発生する振動加速度は先頭車両２１Ａと中間車両２１Ｂ～２１Ｎのそれぞれで走行位置が異なるものである。すなわち、例えば各車両２１Ａ～２１Ｎの振動加速度が同じタイミングで検出されたとして、検出時の各車両の絶対的な位置（より厳密には振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎの設置位置）は、車両の長さや車両速度によって異なるものとなる。このような車両間（振動加速度センサ間）のずれは、車両速度情報と振動加速度センサの設置位置情報とに基づいて特定することができる。
　そこで、フィルタ処理部２０２は、車両速度情報と振動加速度センサの設置位置情報とに基づいて、各車両２１Ａ～２１Ｎの振動加速度センサ１７Ａ～１７Ｎが所定地点を通過するタイミングを算出し、各車両２１Ａ～２１Ｎで検出された振動加速度信号１７２Ａ～１７２Ｎに対して、車両ごとに窓フィルタの適用位置（位相）を変化させる。これによって、編成車両２０の全車両に関する窓フィルタリング信号１７３（１７３Ａ～１７３Ｎ）について、全車両の振動加速度の検出位置（発生位置）を同一地点に一致させることができる（例えば、図８（ａ）～（ｃ）における窓フィルタ２８１の位置を参照）。
　このように、全車両の振動加速度の検出位置（発生位置）を所定地点で一致させることにより、本実施形態の状態監視装置２００は、所定地点におけるインフラ状態（起動状態や地盤など）による影響を排除して、車両間の相互での振動加速度の差異に基づいて異常状態を検知することができるようになる。
　次に、窓フィルタの適用範囲について説明する。フィルタ処理部２０２は、車両速度に応じて窓フィルタの適用範囲（抽出する時間幅）を変動させることによって、窓フィルタを適用することで得られるデータ量（窓フィルタリング信号１７３のデータ量）を調整することができる。
　例えば、車両速度が速い場合には、後の振動加速度ＲＭＳ値の演算（ステップＳ２０３）において適切に演算値を算出するために必要な量の振動加速度のデータを、比較的短時間のうちに得ることができる。そこで、車両速度が速い場合には、窓フィルタによる適用範囲を通常よりも狭く（抽出する時間幅を短く）することにより、必要以上にデータ量が集積されることを抑制でき、ステップＳ２０３における振動加速度ＲＭＳ値の演算量を低減させて、プロセッサ２１０の処理負担を軽減することができる（例えば、図９（ａ）～（ｃ）における窓フィルタ２８３の時間幅を参照）。
　また例えば、車両速度が遅い場合には、振動加速度ＲＭＳ値を適切に算出するために必要な量の振動加速度のデータを得るために、比較的長い時間を要する。そこで、車両速度が遅い場合には、窓フィルタによる適用範囲を通常よりも広く（抽出する時間幅を長く）することにより、データ量の収集不足によって信頼度の低い振動加速度ＲＭＳ値が算出されてしまうことを防止することができる（例えば、図８（ａ）～（ｃ）における窓フィルタ２８１の時間幅を参照）。
　ステップＳ２０２の処理後、ステップＳ２０３，Ｓ２０４では、振幅演算処理部２０３が振幅比率演算処理を行う。まず、ステップＳ２０３では、入力された窓フィルタリング信号１７３（１７３Ａ～１７３Ｎ）のそれぞれに対して、各振動加速度（車両ごと）の振動加速度ＲＭＳ値を演算する。そして、ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で算出された車両ごとの振動加速度ＲＭＳ値に基づいて、車両ごとのＲＭＳ値振幅比率を演算し、中間車両１１Ｂ～１１ＮのＲＭＳ値振幅比率に基づく振幅比率信号１７４（個別には１７４Ｂ～１７４Ｎ）を閾値判定処理部２０４に出力する。
　ステップＳ２０５では、閾値判定処理部２０４が、振幅比率演算処理部２０３から入力された振幅比率信号１７４（１７４Ｂ～１７４Ｎ）に対して、事前に設定しておいた閾値に基づいた閾値判定処理を実行する。
　次いで、ステップＳ２０６では、アラーム発生処理部２０６が、閾値判定処理部２０４から入力された判定処理結果信号１７５（１７５Ｂ～１７５Ｎ）に基づいて、異常状態の検知に関する警告（アラーム）を発生させるアラーム発生処理を実行する。アラーム発生処理においてアラームの発生を行う場合には、アラーム発生処理部２０５は、アラーム信号２７６をデータ記録処理部２０６及び車両情報制御装置２９Ａに出力する。アラーム信号２７６が入力された車両情報制御装置２９Ａは、運転台１８にアラーム表示信号２７７を入力し、アラームを表示させる。アラームの表示では、具体的には例えば、異常状態が検知された車両の特定、また、検知された異常状態の種類、異常状態の判定対象とされたデータ（振動加速度）などが表示される。なお、車両情報制御装置２９Ａは、アラーム発生処理部２０６から入力されたアラーム信号２７６を、他の車両２１Ｂ～２１Ｎに搭載された車両情報制御装置２９Ｂ～２９Ｎにも転送することによって、編成車両２０を構成する車両のうち車両情報制御装置２９が搭載されたすべての車両２１Ａ～２１Ｎにおいて、異常検知処理の判定結果を共有することができる。
　最後に、ステップＳ２０７では、データ記録処理部２０６が、アラーム発生処理部２０５から入力されたアラーム信号２７６（又は、当該信号に含まれるアラーム情報）を状態監視装置２００内の記憶媒体（例えば、メモリーカード１１７）に記録する。さらに、データ記録処理部２０６は、アラーム信号１７６と合わせて、各種の車両情報（例えば、アラーム対象の中間車両１１における車内カメラの映像や各種機器の状態など）を上記記憶媒体に記録することが好ましい。
　ステップＳ２０３～Ｓ２０５，Ｓ２０７の処理は、図３に示したステップＳ１０３～１０５の処理と同様であるため、詳細な説明を省略している。また、ステップＳ２０６で出力されるアラーム信号２７６が含むアラーム情報についても、図３のアラーム信号１７６と同様であり、説明を省略する。
　このように、図７のステップＳ２００～Ｓ２０６に示した処理が行われることによって、状態監視装置２００は、編成車両２０を構成する複数の車両２１Ａ～２１Ｎに対して、車両情報制御装置２９Ａが搭載された特定車両（先頭車両２１Ａ）を基準とした振動加速度の相対値（例えばＲＭＳ値振幅比率）に基づいて、各車両２１の状態を判定し、異常状態を検知することができる。
　図８，図９は、第２の実施形態における振幅比率演算処理の一例を説明するための図（その１，その２）である。図８は、車両速度が遅い場合の振幅比率演算処理の処理イメージであり、図９は、車両速度が速い場合の振幅比率演算処理の処理イメージである。
　図８（ａ）は、先頭車両２１Ａの振動加速度センサ１７Ａから出力されるセンサ信号１７１Ａに基づく「振動加速度Ａ」に対する処理イメージであって、第１の実施形態で示した図４（ｃ）に相当する。図８（ｂ）は、中間車両２１Ｂの振動加速度センサ１７Ｂから出力されるセンサ信号１７１Ｂに基づく「振動加速度Ｂ」に対する処理イメージであって、第１の実施形態で示した図４（ｆ）に相当する。図８（ｃ）は、中間車両２１Ｎの振動加速度センサ１７Ｎから出力されるセンサ信号１７１Ｎに基づく「振動加速度Ｎ」に対する処理イメージであって、第１の実施形態で示した図４（ｉ）に相当する。なお、図９（ａ）～（ｃ）も同様であるため、説明は省略する。
　図８（ａ）～（ｃ）では、車両速度が遅いため、適用範囲（時間幅）を通常よりも広くした窓フィルタ２８１が用いられている。また、窓フィルタ２８１の適用位置（位相）は、先頭車両２１Ａに対応する図８（ａ）よりも、後方の中間車両２１Ｂに対応する図８（ｂ）のほうが時間的に早い位置にされており、さらに後方の中間車両２１Ｎに対応する図８（ｃ）では、より時間的に早い位置にされている。このようにすることで、全ての車両２１Ａ～２１Ｎにおける振動加速度の検出位置（発生位置）を一致させている。
　図８（ａ）～（ｃ）では、このような窓フィルタ２８１を適用することによって、長いデータ長で抽出された振動加速度１８３（１８３Ａ～１８３Ｎ）に基づいて、各車両における振動加速度ＲＭＳ値２８２（２８２Ａ～２８２Ｎ）を演算することができ、演算対象のデータ量を調整することができる。そして、振幅比率演算処理部２０３は、このような振動加速度ＲＭＳ値２８２Ａ～２８２Ｎを用いてＲＭＳ値振幅比率を算出し、閾値判定処理部２０４は、ＲＭＳ値振幅比率に基づいて閾値判定処理を行うことができる。
　図９（ａ）～（ｃ）では、車両速度が速いため、適用範囲（時間幅）を通常よりも狭くした窓フィルタ２８３が用いられている。また、窓フィルタ２８３の適用位置（位相）は、先頭車両２１Ａに対応する図９（ａ）よりも、後方の中間車両２１Ｂに対応する図９（ｂ）のほうが時間的に早い位置にされており、さらに後方の中間車両２１Ｎに対応する図９（ｃ）では、より時間的に早い位置にされている。このようにすることで、全ての車両２１Ａ～２１Ｎにおける振動加速度の検出位置（発生位置）を一致させている。
　図９（ａ）～（ｃ）では、このような窓フィルタ２８３を適用することによって、短いデータ長で抽出された振動加速度１８３（１８３Ａ～１８３Ｎ）に基づいて、各車両における振動加速度ＲＭＳ値２８４（２８４Ａ～２８４Ｎ）を演算することができ、演算対象のデータ量を調整することができる。そして、振幅比率演算処理部２０３は、このような振動加速度ＲＭＳ値２８４Ａ～２８４Ｎを用いてＲＭＳ値振幅比率を算出し、閾値判定処理部２０４は、ＲＭＳ値振幅比率に基づいて閾値判定処理を行うことができる。
（２－３）第２の実施形態による効果
　以上に説明したように、第２の実施形態の状態監視システム２（又は状態監視装置２００）によれば、編成車両２０を構成する複数車両２１（２１Ａ～２１Ｎ）に搭載された振動加速度センサ１７（１７Ａ～１７Ｎ）を用いて、特定車両（車両情報制御装置２９Ａが搭載された先頭車両２１Ａ）における振動加速度のセンサ信号１７１Ａを基準に、他の車両（中間車両１１Ｂ～１１Ｎ）における振動加速度を相対的に判定することによって、当該他の車両において発生する異常状態（例えば、車両の脱線、車両又はインフラ状態の不具合、及び蛇行動など）を検知することができる。
　特に、第２の実施形態の状態監視システム２（又は状態監視装置２００）では、図７の異常検知処理において、車両ごとの振動加速度の相対値（ＲＭＳ値振幅比率）を算出するときの算出基準となる窓フィルタリング信号１７３Ａ～１７３Ｎについて、車両速度及び振動加速度センサの設置位置などの車両情報に基づいて、同一地点における振動加速度を抽出することができるため（図８，図９も参照）、所定地点におけるインフラ状態（起動状態や地盤など）による影響を排除して、車両間の相互での振動加速度の差異に基づいて異常状態を検知できるようになる。このように車両情報を考慮した異常状態の検知を可能にすることによって、第２の実施形態の状態監視システム２（又は状態監視装置２００）は、高精度な状態監視が可能となり、車両オペレーション時の走行安全性をより向上させることができる。
　また、第２の実施形態の状態監視システム２（又は状態監視装置２００）は、運転士９０が乗車する先頭車両２１Ａに車両情報制御装置２９Ａが搭載される場合には、第１の実施形態の状態監視システム１（又は状態監視装置１００）と同様に、「運転士９０が乗車する車両における振動加速度のセンサ信号１７１Ａを基準に、運転士９０が乗車していない他の車両における振動加速度を相対的に判定する」ことから、第１の実施形態による効果も合わせて実現することができる。
（３）第３の実施形態
　本発明の第３の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムについて説明する。第３の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムは、第１又は第２の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムと同様の構成を流用可能であり、状態監視装置で行われる異常検知処理における一部の処理だけが異なっている。したがって、簡略のため、第１又は第２の実施形態と共通する部分は説明を省略する。ただし、第３の実施形態では、編成車両を構成する複数の車両のうち少なくとも３台以上の車両にそれぞれ振動加速度センサが設置されるものとする。
　図１０は、第３の実施形態に係る鉄道車両の状態監視システムによる異常検知処理の手順例を示すフローチャートである。
　図１０に示す異常検知処理では、第１又は第２の実施形態における異常検知処理のように先頭車両の振動加速度ＲＭＳ値を基準値とするのではなく、全ての振動加速度ＲＭＳ値に基づいて新たに基準値を決定する基準値生成処理を行う（ステップＳ３０４）。そして、この新たに決定された基準値を用いて、各車両のＲＭＳ値振幅比率を演算する（ステップＳ３０５）。
　図１０のステップＳ３００～Ｓ３０３の処理は、図３のステップＳ１００～Ｓ１０３（又は図７のステップＳ２００～Ｓ２０３）の処理と同様であり、図１０のステップＳ３０６～Ｓ３０８の処理は、図３のステップＳ１０５～Ｓ１０７（又は図７のステップＳ２０５～Ｓ２０７）の処理と同様であるため、これらの説明は省略し、ステップＳ３０４，Ｓ３０５だけを説明する。
　ステップＳ３０４では、振幅比率演算処理部が、ステップＳ３０３で演算した各車両の振動加速度ＲＭＳ値に基づいて、振幅比率の基準値を決定する（基準値生成処理）。基準値生成処理では、各車両の振動加速度センサで検出された振動加速度の集合データから、所定の算出方法（平均値、中央値、最小値など）によって基準値が決定される。
　図１１は、第３の実施形態における基準値生成処理の一例を説明するための図である。図１１では、編成車両を構成する各車両（例えば、車両１１Ａ～１１Ｎ）に対応する振動加速度ＲＭＳ値３７１Ａ～３７１Ｎが示されており、その平均値が基準値３８１として決定されている。
　そして、ステップＳ３０５では、基準値生成処理で決定された基準値（例えば、図１１の基準値３８１）を基準として、各車両の振動加速度ＲＭＳ値（例えば、図１１の振動加速度ＲＭＳ値３７１Ａ～３７１Ｎ）の比率を演算することによって、各車両のＲＭＳ値振幅比率が算出され、当該算出結果に基づいて、各車両１１Ａ～１１Ｎの振幅比率信号１７４（個別には１７４Ａ～１７４Ｎ）が閾値判定処理部に出力される。
　このように、図１０のステップＳ３００～Ｓ３０８に示した処理が行われることによって、第３の実施形態の状態監視装置は、編成車両を構成する複数の車両に対して、編成車両全体における振動加速度を基準とした相対値を用いて異常状態を検知することから、先頭車両等を特定車両とすることなく、汎用的に全ての個別車両の異常状態（例えば、車両の脱線、車両又はインフラ状態の不具合、及び蛇行動など）を検知することができる。
　また、第３の実施形態の状態監視システム（又は状態監視装置）によれば、車両間の振動加速度の相対値に基づいて異常状態を検知することから、第１又は第２の実施形態でも述べたように、車両速度やインフラ状態による全車両への影響を除外して高精度に異常状態を検知することができ、車両オペレーション時の走行安全性を向上させることができる。
　また、第３の実施形態の状態監視システム（又は状態監視装置）によれば、編成車両を構成する個別の車両に対して汎用的に異常状態を検知できることで、編成車両が走行するインフラ状態の不具合を察知することができ、インフラ状態の不具合を早期に察知できればインフラの整備が容易となることから、インフラの信頼性を向上させる効果を奏する。
（４）他の実施形態
　なお、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　例えば、上記した実施形態では、車両オペレーション時の車両状態を検出するためのセンサとして、振動加速度を検出する振動加速度センサを設置し、センサ信号（振動加速度センサ信号）に基づいて異常状態を検知することについて説明したが、本発明はこれに限定されるものでない。センサの別例としては、音を検出する音センサ（例えばマイクロフォン）、ひずみを測定するひずみゲージ、熱の物理量を測定する熱電対、あるいは、車両などに加わる圧力を検出する圧力センサなどを設置することができる。そしてこのような場合、センサから出力されるセンサ信号は、それぞれ、音センサ信号、ひずみセンサ信号、熱センサ信号、または圧力センサ信号となり、本発明は、これらのセンサ信号に基づいて異常状態を検知するようにしてもよい。このように、様々な種別のセンサを利用可能とすることで、本発明は、検知したい異常状態の種別に応じて適切なセンサを用いることができるため、状態監視システムの利用範囲を拡大することができる。
　なお、センサにマイクロフォンを用いる場合、マイクロフォンによる検出音を、搭載車両の内部で発生した車内音か、搭載車両の外部で発生した車外音かを区別するようにしてもよい。そして、車内音に基づく各車両の音センサ信号同士を用いて異常検知処理を行うようにすれば、インフラ状態に起因する音（主に車外音）を除外した当該処理が可能になるため、車両内部を原因とする異常状態の検知精度を高めることができる。また、車外音に基づく各車両の音センサ信号同士を用いて異常検知処理を行うようにすれば、インフラ状態に起因する音に基づいた当該処理が可能になるため、車両外部を原因とする異常状態の検知精度を高めることができる。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記憶媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実施には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　また、本発明は、鉄道車両の状態を監視する状態監視装置及び状態監視システム、並びに当該状態監視システムを有する編成車両に適用して好適なものであるが、それらに限定されるものではなく、例えば、特定の軌道上を走行するような移動体（例えば、エレベータ、エスカレータ、鉱山用ダンプなど）に対する状態監視を行う移動体システムに適用することができる。
　１　　　　状態監視システム
　１０，２０　　編成車両
　１１，２１　　車両
　１１Ａ，２１Ａ　先頭車両
　１１Ｂ～１１Ｎ，２１Ｂ～２１Ｎ　中間車両
　１２　　　車体
　１３　　　台車
　１４　　　空気ばね
　１５　　　台車枠
　１６　　　輪軸
　１７（１７Ａ～１７Ｎ）　振動加速度センサ
　１８　　　運転台
　２９（２９Ａ～２９Ｎ）　車両情報制御装置
　９０　　　運転士
　１００，２００　　状態監視装置
　１０１，２０１　　振動加速度検出処理部
　１０２，２０２　　フィルタ処理部
　１０３，２０３　　振幅比率演算処理部
　１０４，２０４　　閾値判定処理部
　１０５，２０５　　アラーム発生処理部
　１０６，２０６　　データ記録処理部
　１１０，２１０　　プロセッサ
　１１１　　ＣＰＵ
　１１２　　ＲＡＭ
　１１３，２１３　　インターフェース
　１１４　　ＲＯＭ
　１１５　　カードコネクタ
　１１６　　バス
　１１７　　メモリーカード
　１７１（１７１Ａ～１７１Ｎ）、２７１　センサ信号
　１７２　　振動加速度信号
　１７３　　振動加速度信号（窓フィルタリング信号）
　１７４　　振幅比率信号
　１７５　　判定処理結果信号
　１７６　　アラーム信号
　２７０（２７０Ｂ～２７０Ｎ），２７３　車両情報信号
 

Claims (15)

  1. 　編成車両を構成する複数の車両にそれぞれセンサが搭載され、それぞれの前記センサからのセンサ信号に基づいて車両の状態監視を行う状態監視装置であって、
    　前記センサが搭載された複数の車両のセンサ信号を検出する信号検出処理部と、
    　前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出するデータ抽出部と、
    　前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する振幅比率演算処理部と、
    　前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する閾値判定処理部と、
    　を備えることを特徴とする鉄道車両の状態監視装置。
  2. 　前記閾値判定処理部によって異常状態が有ると判定された場合に、当該判定がなされた車両の異常状態を警告するアラーム発生処理部をさらに備える
    　ことを特徴とする請求項１記載の状態監視装置。
  3. 　前記編成車両を構成する複数の車両のうち、特定車両と当該特定車両以外の一般車両とに前記センサが搭載され、
    　前記振幅比率演算処理部は、前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータのうち、前記特定車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する前記一般車両のデータの比率を演算し、
    　前記閾値判定処理部は、前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、前記一般車両の異常状態の有無を判定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の状態監視装置。
  4. 　前記振幅比率演算処理部は、前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータの集合から基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する
    　ことを特徴とする請求項１記載の状態監視装置。
  5. 　前記データ抽出部は、前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号に対して、抽出する周波数帯域を限定するバンドパスフィルタを適用させる第１のフィルタ処理と、抽出するデータ長を限定する窓フィルタを適用させる第２のフィルタ処理とを行うことによって、それぞれのセンサ信号に対応する車両のデータを抽出する
    　ことを特徴とする請求項１記載の状態監視装置。
  6. 　前記窓フィルタによって抽出されるデータ長は、事前に設定された固定のデータ長である
    　ことを特徴とする請求項５記載の状態監視装置。
  7. 　前記窓フィルタによって抽出されるデータ長は、編成車両の車両速度に基づいて変動される
    　ことを特徴とする請求項５記載の状態監視装置。
  8. 　前記データ抽出部は、前記第２のフィルタ処理において、編成車両の車両速度に基づいて前記窓フィルタを適用する位相を車両ごとに変位させる
    　ことを特徴とする請求項５記載の状態監視装置。
  9. 　編成車両を構成する複数の車両にそれぞれ搭載されるセンサと、
    　前記センサと通信可能に接続され、それぞれの前記センサからのセンサ信号に基づいて車両の状態監視を行う状態監視装置と、
    　を備え、
    　前記状態監視装置は、
    　前記センサが搭載された複数の車両のセンサ信号を検出する信号検出処理部と、
    　前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出するデータ抽出部と、
    　前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する振幅比率演算処理部と、
    　前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する閾値判定処理部と、を備える
    　ことを特徴とする鉄道車両の状態監視システム。
  10. 　前記センサは、前記編成車両を構成する複数の車両のうち、運転士または乗務員が乗車する特定車両と当該特定車両以外の一般車両とにそれぞれ搭載され、
    　前記状態監視装置において、
    　前記振幅比率演算処理部は、前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータのうち、前記特定車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する前記一般車両のデータの比率を演算し、
    　前記閾値判定処理部は、前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、前記一般車両の異常状態の有無を判定する
    　ことを特徴とする請求項９記載の状態監視システム。
  11. 　前記状態監視装置と通信可能な前記特定車両に搭載されて編成車両を構成する各車両に関する車両情報を管理する車両情報制御装置をさらに備え、
    　前記一般車両に搭載された前記センサからのセンサ信号は、前記車両情報制御装置を介して前記状態監視装置に入力される
    　ことを特徴とする請求項１０記載の状態監視システム。
  12. 　前記センサは、前記車両の車体又は台車に設置される
    　ことを特徴とする請求項９記載の状態監視システム。
  13. 　前記センサは、振動加速度を検出する振動加速度センサ、音を検出する音センサ、ひずみを測定するひずみゲージ、熱の物理量を測定する熱電対、又は、圧力を検出する圧力センサの少なくとも何れかである
    　ことを特徴とする請求項９記載の状態監視システム。
  14. 　前記複数の車両に前記音センサが搭載される場合、
    　前記状態監視装置は、各車両の前記音センサで検出される音のうち、車両の外部で発生した車外音に基づくセンサ信号同士、又は、車両の内部で発生した車内音に基づくセンサ信号同士に基づいて、車両の状態監視を行う
    　ことを特徴とする請求項１３記載の状態監視システム。
  15. 　複数の車両が連結して構成される編成車両であって、
    　前記編成車両を構成する複数の車両にそれぞれ搭載されるセンサと、
    　前記センサと通信可能に接続され、それぞれの前記センサからのセンサ信号に基づいて車両の状態監視を行う状態監視装置と、
    　を備え、
    　前記状態監視装置は、
    　前記センサが搭載された複数の車両のセンサ信号を検出する信号検出処理部と、
    　前記信号検出処理部によって検出されたそれぞれのセンサ信号から当該センサ信号に対応する車両のデータを抽出するデータ抽出部と、
    　前記データ抽出部によって抽出された各車両のデータに基づいて１つの基準値を抽出し、当該基準値に対する各車両のデータの比率を演算する振幅比率演算処理部と、
    　前記振幅比率演算処理部による演算の結果に基づいて、各車両の異常状態の有無を判定する閾値判定処理部と、を備え、
    　前記閾値判定処理部による異常状態の判定結果を前記編成車両の各車両で共有する
    　ことを特徴とする編成車両。
     
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