WO2020008525A1 - 検査システム、検査方法、およびプログラム - Google Patents

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WO2020008525A1
WO2020008525A1 PCT/JP2018/025203 JP2018025203W WO2020008525A1 WO 2020008525 A1 WO2020008525 A1 WO 2020008525A1 JP 2018025203 W JP2018025203 W JP 2018025203W WO 2020008525 A1 WO2020008525 A1 WO 2020008525A1
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physical quantity
state
value
estimated value
track
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PCT/JP2018/025203
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English (en)
French (fr)
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中川 淳一
嘉之 下川
大輔 品川
後藤 修
秀樹 南
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日本製鉄株式会社
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
    • B61L23/04Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
    • B61L23/042Track changes detection
    • B61L23/047Track or rail movements
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61KAUXILIARY EQUIPMENT SPECIALLY ADAPTED FOR RAILWAYS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B61K9/00Railway vehicle profile gauges; Detecting or indicating overheating of components; Apparatus on locomotives or cars to indicate bad track sections; General design of track recording vehicles
    • B61K9/08Measuring installations for surveying permanent way
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01BPERMANENT WAY; PERMANENT-WAY TOOLS; MACHINES FOR MAKING RAILWAYS OF ALL KINDS
    • E01B35/00Applications of measuring apparatus or devices for track-building purposes
    • E01B35/12Applications of measuring apparatus or devices for track-building purposes for measuring movement of the track or of the components thereof under rolling loads, e.g. depression of sleepers, increase of gauge
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L25/00Recording or indicating positions or identities of vehicles or trains or setting of track apparatus
    • B61L25/02Indicating or recording positions or identities of vehicles or trains
    • B61L25/021Measuring and recording of train speed

Definitions

  • the present invention relates to an inspection system, an inspection method, and a program, and is particularly suitable for use in inspecting a track of a railway vehicle.
  • Patent Literature 1 discloses a method of estimating an amount of misalignment by substituting an angular displacement in the yawing direction of a wheel axle, a state variable obtained by a Kalman filter, and a longitudinal force into a motion equation describing yaw of the wheel axle. Has been described.
  • the present inventors have found that in the technique described in Patent Document 1, when a disturbance not taken into account in the equation of motion occurs, the error of the estimated value of the amount of misalignment increases.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to make it possible to detect irregularities in a track of a railway vehicle with high accuracy without using a special measuring device.
  • An inspection system includes a data acquisition unit that acquires measurement data that is time-series data of measurement values measured by running a railway vehicle having a vehicle body, a bogie, and a wheelset on a track, and a first physical quantity.
  • a first orbital state calculating means for calculating an estimated value of the first physical quantity, an estimated value of the first physical quantity calculated by the first orbital state calculating means, and an actual value of the first physical quantity.
  • Correction amount calculating means for calculating a correction amount for the estimated value of the first physical quantity; second trajectory state calculating means for calculating the estimated value of the first physical quantity after the correction amount is calculated; A trajectory state correction means for correcting the estimated value of the first physical quantity calculated by the second trajectory state calculation means by using the correction amount;
  • the longitudinal force is The longitudinal force generated in a member disposed between the wheel set and the bogie provided with the wheel set.
  • the member is a member for supporting an axle box.
  • the first physical quantity is a physical quantity that reflects the state of the track
  • the first track state calculating means and the second track state calculating means are Calculating an estimated value of the first physical quantity by using a relational expression indicating a relationship between the first physical quantity and the longitudinal force at the position of and the measured value of the longitudinal force
  • the measured value of the longitudinal force used in the first track state calculating means is included in the measurement data obtained by the data obtaining means before the correction amount is calculated
  • the second track state calculating means The measured value of the longitudinal force used in the Wherein the serial correction amount is included in the measurement data acquired by the data acquisition means after being calculated.
  • the inspection method of the present invention includes a data acquisition step of acquiring measurement data that is time-series data of measurement values measured by running a railway vehicle having a vehicle body, a bogie, and a wheelset on a track, and a first physical quantity.
  • the front-rear direction force is A longitudinal force generated on a member disposed between the wheel set and the bogie provided with the wheel set, wherein the member is a member for supporting an axle box, and the front and rear direction is the railcar
  • the first physical quantity is a physical quantity that reflects the state of the track, and the first track state calculating step and the second track state calculating step are performed in the direction of the wheel set.
  • the measured value of the longitudinal force used in the trajectory state calculation step is included in the measurement data acquired in the data acquisition step before the correction amount is calculated, and is used in the second trajectory state calculation step.
  • the measured value of the longitudinal force used is The positive amount is included in the measurement data obtained by the data obtaining step after being calculated, characterized in.
  • a program of the present invention includes a data acquisition step of acquiring measurement data that is time-series data of measurement values measured by running a railway vehicle having a vehicle body, a bogie, and a wheelset on a track, and a first physical quantity.
  • the front-rear direction force is a front-rear direction force generated on a member disposed between the wheel set and the bogie provided with the wheel set, and the member is a member for supporting an axle box
  • the front-rear direction is a direction along the traveling direction of the railway vehicle
  • the first physical quantity is a physical quantity reflecting the state of the track
  • the first track state calculating step and the second track state
  • the calculating step is an estimation value of the first physical quantity using a relational expression indicating a relationship between the first physical quantity and the longitudinal force at the position of the wheelset and a measured value of the longitudinal force.
  • the measured value of the longitudinal force used in the first trajectory state calculation step is included in the measurement data acquired in the data acquisition step before the correction amount is calculated,
  • the front and rear used in the orbit state calculation step 2 Measurement of forces, characterized in said that included in the measurement data acquired by the data acquisition step after the correction amount is calculated.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a railway vehicle.
  • FIG. 2 is a diagram conceptually showing the main directions of movement of the components of the railway vehicle.
  • FIG. 3A is a diagram illustrating an example of an out-of-order amount in a linear trajectory.
  • FIG. 3B is a diagram illustrating an example of an out-of-order amount in a curved trajectory.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the inspection device.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the inspection device.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the first pre-processing.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the second pre-processing.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a railway vehicle.
  • FIG. 2 is a diagram conceptually showing the main directions of movement of the components of the railway vehicle.
  • FIG. 3A is illustrating
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the present process.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the distribution of the eigenvalues of the autocorrelation matrix.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of time-series data (measured values) of measured values of longitudinal force and time-series data (calculated values) of predicted values of longitudinal force.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of time-series data of a high-frequency component of a longitudinal force.
  • FIG. 12A is a diagram illustrating a first example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the running speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 12B is a diagram illustrating a second example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the traveling speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 13A is a diagram illustrating a third example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the traveling speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 12B is a diagram illustrating a second example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the traveling speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 13B is a diagram illustrating a fourth example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the traveling speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 14A is a diagram illustrating a fifth example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the traveling speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 14A is a diagram illustrating a fifth example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the traveling speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 14B is a diagram illustrating a sixth example of the relationship between the estimated value of the amount of road traffic, the actual value of the amount of road traffic, the running speed of the railway vehicle, and the curvature of the rail, and the distance from the starting point of the railway vehicle. is there.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of flange contact.
  • FIG. 16A is a diagram illustrating a first example of the relationship between the second correction amount and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 16B is a diagram illustrating a second example of the relationship between the second correction amount and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 16C is a diagram illustrating a third example of the relationship between the second correction amount and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 17A is a diagram illustrating a first example of a relationship between the estimated value of the amount of misalignment after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 17B is a diagram illustrating a second example of the relationship between the estimated value of the amount of street deviation after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 18A is a diagram illustrating a third example of the relationship between the estimated value of the amount of street deviation after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 18B is a diagram illustrating a fourth example of a relationship between the estimated value of the amount of street deviation after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 18A is a diagram illustrating a third example of the relationship between the estimated value of the amount of street deviation after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 18B is a diagram illustrating a fourth example of a relationship between the estimated value of the amount of street deviation after correction and the distance from the
  • FIG. 19A is a diagram illustrating a fifth example of the relationship between the estimated value of the amount of street deviation after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 19B is a diagram illustrating a sixth example of the relationship between the estimated value of the amount of road deviation after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a configuration of the inspection system.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of a railway vehicle.
  • the railway vehicle travels in the positive direction of the x-axis (the x-axis is an axis along the traveling direction of the railway vehicle).
  • the z-axis is in a direction perpendicular to the track 16 (the ground) (in the height direction of the railway vehicle).
  • the y-axis is a horizontal direction perpendicular to the traveling direction of the railway vehicle (a direction perpendicular to both the traveling direction and the height direction of the railway vehicle).
  • a circle with a circle in the circle indicates a direction from the back side of the paper toward the front side
  • a circle with a cross in the circle indicates the direction from the front side of the paper. Indicates the direction toward the back.
  • the railway vehicle has a vehicle body 11, trucks 12a and 12b, and wheel sets 13a to 13d.
  • trucks 12a and 12b trucks 12a and 12b
  • wheel sets 13a to 13d As described above, in the present embodiment, a description will be given of a railway vehicle in which one body 11 is provided with two bogies 12a and 12b and four sets of wheel sets 13a to 13d.
  • the wheel sets 13a to 13d include axles 15a to 15d and wheels 14a to 14d provided at both ends thereof.
  • the carts 12a and 12b are bolsterless carts will be described as an example.
  • the railway vehicle has components other than the components shown in FIG. 1 (such as components described in equations of motion described later), but for convenience of notation, illustration of the components is omitted in FIG.
  • the trolleys 12a and 12b have a trolley frame, a pillow spring, and the like.
  • Axle boxes are arranged on both sides of each of the wheel sets 13a to 13d in the direction along the y-axis.
  • the bogie frame and the axle box are connected to each other by an axle box support device.
  • the axle box support device is a device (suspension) arranged between the axle box and the bogie frame.
  • the axle box support device absorbs vibration transmitted from the track 16 to the railway vehicle.
  • the axle box support device is configured to suppress the axle box from moving in the direction along the x-axis and the direction along the y-axis with respect to the bogie frame (preferably, so as not to cause the movement).
  • the axle box is supported in a state where its position with respect to the bogie frame is regulated.
  • the axle box support devices are arranged on both sides of each of the wheel sets 13a to 13d in the direction along the y-axis. Since the railway vehicle itself can be realized by a known technique, a detailed description thereof is omitted here.
  • FIG. 2 is a diagram conceptually showing the main directions of movement of the components (wheel shafts 13a to 13d, bogies 12a and 12b, and vehicle body 11) of the railway vehicle.
  • the x axis, y axis, and z axis shown in FIG. 2 correspond to the x axis, y axis, and z axis shown in FIG. 1, respectively.
  • the wheel shafts 13a to 13d, the trolleys 12a and 12b, and the vehicle body 11 rotate about the x axis and the z axis.
  • a case of performing movement in the direction along the y-axis will be described as an example.
  • a movement that rotates about the x axis as a rotation axis is referred to as rolling as needed
  • a rotation direction that uses the x axis as a rotation axis is referred to as a rolling direction as needed, and is along the x axis.
  • the direction is referred to as the front-back direction as needed.
  • the front-back direction is the traveling direction of the railway vehicle.
  • the direction along the x-axis is the traveling direction of the railway vehicle.
  • a movement that rotates about the z-axis as a rotation axis is referred to as yawing as necessary
  • a rotation direction about the z-axis as a rotation axis is referred to as a yawing direction as necessary
  • a direction along the z-axis is required.
  • the vertical direction is a direction perpendicular to the track 16.
  • movement in the direction along the y-axis is referred to as lateral vibration as needed
  • the direction along the y-axis is referred to as left-right as needed.
  • the left-right direction is a direction perpendicular to both the front-rear direction (the traveling direction of the railway vehicle) and the up-down direction (the direction perpendicular to the track 16).
  • the railway vehicle also performs other exercises, but in each embodiment, these exercises are not considered for the sake of simplicity. However, these movements may be considered.
  • the present inventors are arranged between wheel sets 13a to 13b (13c to 13d) and a truck 12a (12b) provided with the wheel sets 13a to 13b (13c to 13d).
  • the present inventors have conceived a method of calculating a deviation amount as an example of a first physical amount that reflects irregularities in a trajectory (defective appearance of the trajectory 16) using measured values of forces in the front-rear direction generated in the member.
  • the longitudinal force generated on this member will be referred to as the longitudinal force as necessary.
  • the amount of road deviation is an expression based on the equation of motion that describes the movement of the railway vehicle when traveling on a straight track, and is calculated using an expression that indicates the relationship between the amount of road deviation and the longitudinal force.
  • the trajectory 16 includes a straight portion and a curved portion.
  • the straight portion of the track 16 is referred to as a straight track as necessary
  • the curved portion of the track 16 is referred to as a curved track as necessary.
  • a state equation for performing filtering by a filter (Kalman filter) that performs data assimilation is configured using a motion equation that describes the motion of a railway vehicle traveling on a straight track.
  • a state equation for performing filtering by a filter (Kalman filter) that performs data assimilation is configured using a motion equation that describes the motion of a railway vehicle traveling on a straight track.
  • the equation of motion describing the motion of a railway vehicle traveling on a curved track includes a term including the radius of curvature of the rail. Therefore, when a railway vehicle is traveling on a curved track, a state variable is derived using a data assimilation filter (Kalman filter) configured using a motion equation that describes the motion of the railway vehicle traveling on a straight track. There is a possibility that the state variables cannot be derived with high accuracy.
  • the present inventors have noticed that when a railway vehicle travels on a curved track, the measured value of the force in the front-rear direction has a certain bias compared to when traveling on a straight track. Therefore, the present inventors reduced the low-frequency component (the behavior of the bias) from the time-series data of the measured values of the front-rear direction force to obtain a motion equation that describes the motion of a railway vehicle when traveling on a straight track. Even if a filter (Kalman filter) for performing data assimilation described later is configured using an equation based on the above, it is possible to reduce low-frequency components caused by a railway vehicle traveling on a curved track from estimated values of state variables. Thought.
  • the present inventors the time series data of the value of the longitudinal force in which the low-frequency component is reduced, the equation based on the equation of motion that describes the motion of the railway vehicle when traveling on a straight track
  • the present inventors have conceived of calculating the amount of out-of-control by giving an expression indicating the relationship between the amount of out-of-control and the longitudinal force.
  • the running state of a railway vehicle in which such disturbance is likely to occur includes, for example, a state in which the railway vehicle is running at a low speed, a state in which it is rapidly decelerating, a state in which it is rapidly accelerating, and a state in which it is running while being in flange contact. There is a state where the vehicle is running and a state where the vehicle is running at the seam of the rail.
  • the installation state of the track 16 in which such disturbance is likely to occur includes, for example, a state in which the rail has a sharp curve (a state in which the rail has a large curvature), and a case in which the track 16 is installed in a place where a specific structure exists.
  • a state in which the rail is continuous a state in which the rail has a seam
  • a state in which the track 16 is a trackless track a state in which the track 16 is a trackless track.
  • Specific structures include, for example, station platforms, bridges, tunnels, turnouts, railroad crossings, and guardrails.
  • Such a disturbance is represented by the difference between the estimated value of the amount of disturbance and the measured value.
  • the measurement data does not significantly change due to the characteristics unique to the railway vehicle.
  • the characteristics unique to the railway vehicle include, for example, individual differences of the vehicle body 11, individual differences of the trolleys 12a and 12b, individual differences of the wheel sets 13a to 13d, and individual differences of strain gauges for measuring the longitudinal force.
  • the state of these connections is also cited as a characteristic unique to the railway vehicle.
  • the traveling speed at each position on the track 16 does not change significantly.
  • the present inventors when the same railway vehicle is traveling at the same position, as described above, the difference between the estimated value and the measured value of the deviation amount does not change significantly depending on the date and time when the railway vehicle travels. Was found. Therefore, at each position of the track 16 on which the railcar travels, the difference between the estimated value of the deviation amount and the actually measured value is determined in advance as a correction amount for the estimated value of the deviation amount. Thereafter, as the railroad vehicle travels on the track 16, the estimated value of the amount of runaway at each position of the track 16 is obtained again. The estimated value of the deviation amount thus obtained is corrected by the correction amount at the position of the orbit 16 from which the estimated value was obtained. In this way, the amount of deviation at each position of the trajectory 16 is obtained. In the present embodiment, the corrected deviation amount is set as a final deviation amount.
  • Equation of motion an example of a motion equation describing the motion of a railway vehicle when traveling on a straight track.
  • the degree of freedom is not limited to 21 degrees of freedom. Increasing the degree of freedom improves the calculation accuracy, but increases the calculation load. In addition, the operation of a Kalman filter described later may not be stable. The degree of freedom can be appropriately determined in consideration of these points.
  • the following equation of motion describes the operation of each component (the vehicle body 11, the bogies 12a and 12b, and the wheel axles 13a to 13d) in each direction (left-right direction, yawing direction, rolling direction). 2 can be realized. Therefore, here, the outline of each equation of motion will be described, and detailed description will be omitted. In the following equations, there is no term including the radius of curvature (curvature) of the track 16 (rail).
  • each of the following equations is an equation expressing that the railway vehicle runs on a straight track.
  • the radius of curvature of the track 16 (rail) is set to infinity (curvature is 0 (zero)), thereby expressing that the railway vehicle travels on a straight track.
  • the following equation is obtained.
  • the subscript w represents the wheel sets 13a to 13d. Variables with the subscript w (only) indicate that they are common to the wheel sets 13a to 13d.
  • the subscripts w1, w2, w3, and w4 represent the wheel sets 13a, 13b, 13c, and 13d, respectively.
  • the subscripts t and T represent the trolleys 12a and 12b. Variables with subscripts t and T (only) indicate that they are common to the carts 12a and 12b.
  • the suffixes t1 and t2 represent the trolleys 12a and 12b, respectively.
  • the suffixes b and B represent the vehicle body 11.
  • the suffix x represents the front-back direction or the rolling direction
  • the suffix y represents the left-right direction
  • the suffix z represents the up-down direction or the yawing direction.
  • “••” and “•” attached to the variables represent the second-order time derivative and the first-order time derivative, respectively.
  • m w is the mass of the wheel sets 13a to 13d.
  • y w1 ⁇ (in the formula, ⁇ is added above y w1 (hereinafter, the same applies to other variables)) is the acceleration of the wheel set 13a in the left-right direction.
  • f 2 is a transverse creep coefficient (The horizontal creep coefficient f 2 may be given for each axle 13a ⁇ 13d).
  • v is the traveling speed of the railway vehicle.
  • y w1 ⁇ (in the formula, “ ⁇ ” is added above y w1 (hereinafter, the same applies to other variables)) is the speed of the wheelset 13a in the left-right direction.
  • C wy is a damping constant in the left-right direction of the axle box support device that connects the axle box and the wheel set.
  • y t1 ⁇ is the speed of the carriage 12a in the left-right direction.
  • a represents half of the distance in the front-rear direction between the wheel sets 13a, 13b, 13c, 13d provided on the carts 12a, 12b (the wheel sets 13a, 13b, 13c, 13d provided on the carts 12a, 12b). The distance between them is 2a).
  • [psi t1 ⁇ is the angular velocity in the yawing direction of the carriage 12a.
  • h 1 is the distance in the vertical direction between the center of gravity and the center of the truck 12a of the axle.
  • ⁇ t1 ⁇ is the angular velocity of the carriage 12a in the rolling direction.
  • ⁇ w1 is the amount of rotation (angular displacement) of the wheel shaft 13a in the yawing direction.
  • K wy is a left-right spring constant of the axle box support device.
  • y w1 is the displacement of the wheel set 13a in the left-right direction.
  • y t1 is the displacement of the carriage 12a in the left-right direction.
  • [psi t1 is the rotation amount in the yawing direction of the carriage 12a (angular displacement).
  • ⁇ t1 is the amount of rotation (angular displacement) of the carriage 12a in the rolling direction.
  • Each variable in the expressions (2) to (4) is represented by replacing the variable in the expression (1) in accordance with the meaning of the subscript described above.
  • I wz is the moment of inertia of the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction.
  • ⁇ w1 ⁇ is the angular acceleration of the wheel set 13a in the yawing direction.
  • f 1 is a vertical creep coefficient.
  • b is the distance in the left-right direction between the contact points between the two wheels mounted on the wheel sets 13a to 13d and the track 16 (rail).
  • ⁇ w1 ⁇ is the angular velocity of the wheel set 13a in the yawing direction.
  • C wx is a damping constant in the front-rear direction of the axle box support device.
  • b 1 represents half the length of the space in the left-right direction of the axle box support device (the space in the left-right direction of the two axle box support devices provided on the left and right with respect to one wheel set is 2b 1 Clearly).
  • is the tread slope.
  • r is the radius of the wheels 14a to 14d.
  • y R1 is a deviation amount at the position of the wheel shaft 13a.
  • s a is an offset amount in the longitudinal direction from the center of the axle 15a ⁇ 15d to the axle box support spring.
  • y t1 is the displacement of the carriage 12a in the left-right direction.
  • K wx is a spring constant in the front-rear direction of the axle box support device.
  • variables in the expressions (6) to (8) are expressed by replacing the variables in the expression (5) in accordance with the meaning of the subscripts described above.
  • y R2 , y R3 , and y R4 are the deviation amounts at the positions of the wheel sets 13b, 13c, and 13d, respectively.
  • the deviation is a lateral displacement in the longitudinal direction of the rail.
  • the amount of misalignment is the amount of the displacement.
  • 3 shows an example of the street deviation amount y R1 at the position of the wheel shaft 13a.
  • FIG. 3A illustrates an example in which the trajectory 16 is a straight trajectory.
  • FIG. 3B illustrates an example in which the trajectory 16 is a curved trajectory.
  • 16a indicates a rail
  • 16b indicates a sleeper.
  • FIG. 3A it is assumed that the wheel 14a of the wheel set 13a is in contact with the rail 16a at the position 301.
  • deviation amount y R1 at the position of the wheel shaft 13a is the lateral distance and position of the rail 16a, of assuming a position of contact between the wheel 14a and the rail 16a of the wheel shaft 13a, and a normal state .
  • the position of the wheel shaft 13a is a contact position between the wheel 14a of the wheel shaft 13a and the rail 16a.
  • Wheel shaft 13b, 13c, as deviation amount at the position of 13d y R2, y R3, y R4 is also defined as in as deviation amount y R1 at the position of the wheel shaft 13a.
  • m T is carriage 12a, the mass of 12b.
  • y t1 ⁇ is the acceleration of the carriage 12 a in the left-right direction.
  • c ′ 2 is a damping constant of the left-right motion damper.
  • h 4 is the distance in the vertical direction between the center of gravity of the carriage 12a and lateral movement damper.
  • y b ⁇ is the speed of the vehicle body 11 in the left-right direction.
  • L represents 1/2 of the distance between the centers of the trucks 12a and 12b in the front-rear direction (the distance between the centers of the trucks 12a and 12b in the front-rear direction is 2L).
  • [psi b ⁇ is an angular velocity in the yawing direction of the vehicle body 11.
  • h 5 is the distance in the vertical direction between the center of gravity of the lateral movement damper and the vehicle body 11.
  • ⁇ b ⁇ is the angular velocity of the vehicle body 11 in the rolling direction.
  • y w2 ⁇ is the speed of the wheel set 13b in the left-right direction.
  • k ′ 2 is a left-right spring constant of the air spring (pillow spring).
  • h 2 is the distance in the vertical direction between the center of the bogie 12a, 12b of the center of gravity and the air spring (pillow spring).
  • y b is the displacement of the vehicle body 11 in the left-right direction.
  • bb is the amount of rotation (angular displacement) of the vehicle body 11 in the yawing direction.
  • h 3 is the distance in the vertical direction between the center of gravity and the center of the vehicle body 11 of the air spring (pillow spring).
  • phi b is a rotation amount in the rolling direction of the vehicle body 11 (angular displacement).
  • Each variable in the expression (10) is represented by replacing the variable in the expression (9) according to the meaning of the subscript described above.
  • ITz is a moment of inertia of the carriages 12a and 12b in the yawing direction.
  • ⁇ t1 ⁇ is the angular acceleration of the truck 12a in the yawing direction.
  • w w2 ⁇ is the angular velocity of the wheel set 13b in the yawing direction.
  • ⁇ w2 is the amount of rotation (angular displacement) of the wheel shaft 13b in the yawing direction.
  • y w2 is the displacement of the wheel set 13b in the left-right direction.
  • k ′ 0 is the rubber bush rigidity of the yaw damper.
  • b ′ 0 represents ⁇ of the interval in the left-right direction between the two yaw dampers arranged left and right with respect to the carts 12 a and 12 b (the interval in the left-right direction between two yaw dampers arranged left and right with respect to the carts 12 a and 12 b). It becomes 2b' 0 is).
  • ⁇ y1 is the amount of rotation (angular displacement) in the yawing direction of the yaw damper arranged on the truck 12a.
  • k ′′ 2 is the spring constant in the left-right direction of the air spring (pillow spring).
  • b 2 is carriage 12a, 12b to represent the 1/2 distance in the lateral direction of the two air springs which are disposed on the left and right (pillow spring) (carriage 12a, two air springs which are disposed on the left and right with respect to 12b interval in the lateral direction of (pillow spring) will 2b 2).
  • Each variable in the expression (12) is represented by replacing the variable in the expression (11) according to the meaning of the subscript described above.
  • ITx is the moment of inertia of the carriages 12a and 12b in the rolling direction.
  • ⁇ t1 ⁇ is the angular acceleration of the truck 12 a in the rolling direction.
  • c 1 is a vertical damping constant of the shaft damper.
  • b ′ 1 represents ⁇ of the interval in the left-right direction between the two shaft dampers arranged left and right with respect to the carts 12a and 12b (the left-right direction of the two shaft dampers arranged left and right with respect to the carts 12a and 12b).
  • interval becomes 2b' 1 in).
  • c 2 is a vertical damping constant of the air spring (pillow spring).
  • ⁇ a1 ⁇ is the angular velocity in the rolling direction of the air spring (pillow spring) arranged on the carriage 12a.
  • k 1 is a vertical spring constant of the shaft spring.
  • is a value obtained by dividing the volume of the main body of the air spring (pillow spring) by the volume of the auxiliary air chamber.
  • k 2 is a vertical spring constant of the air spring (pillow spring).
  • ⁇ a1 is the amount of rotation (angular displacement) in the rolling direction of the air spring (pillow spring) arranged on the carriage 12a.
  • k 3 is an equivalent stiffness due to the change of the effective pressure receiving area of the air spring (pillow spring).
  • ⁇ a2 is the amount of rotation (angular displacement) in the rolling direction of the air spring (pillow spring) arranged on the carriage 12b.
  • m B is carriage 12a, the mass of 12b.
  • y b ⁇ is the acceleration of the vehicle body 11 in the left-right direction.
  • yt2 ⁇ is the speed of the carriage 12b in the left-right direction.
  • ⁇ t2 ⁇ is the angular velocity of the truck 12b in the rolling direction.
  • yt2 is the displacement of the carriage 12b in the left-right direction.
  • ⁇ t2 is the amount of rotation (angular displacement) of the truck 12b in the rolling direction.
  • IBz is a moment of inertia of the vehicle body 11 in the yawing direction.
  • b b ⁇ is the angular acceleration of the vehicle body 11 in the yawing direction.
  • c 0 is a damping constant of the yaw damper in the front-rear direction.
  • ⁇ y1 ⁇ is the angular velocity in the yawing direction of the yaw damper arranged on the carriage 12a.
  • ⁇ y2 ⁇ is the angular velocity in the yawing direction of the yaw damper arranged on the carriage 12b.
  • [psi t2 is the rotation amount in the yawing direction of the carriage 12b (angular displacement).
  • IBx is the moment of inertia of the vehicle body 11 in the rolling direction.
  • ⁇ b ⁇ is the angular acceleration of the vehicle body 11 in the rolling direction.
  • Equations of motion describing yawing of the yaw damper arranged on the carriage 12a and the yaw damper arranged on the carriage 12b are expressed by the following equations (18) and (19), respectively.
  • ⁇ y2 is the amount of rotation (angular displacement) in the yawing direction of the yaw damper arranged on the truck 12b.
  • ⁇ a2 ⁇ is the angular velocity in the rolling direction of the air spring (pillow spring) arranged on the carriage 12b.
  • the longitudinal force itself is the same as that described in Patent Document 1.
  • An in-phase component of the vertical creep force of one of the left and right wheels of one wheelset and the vertical creep force of the other wheel is a component corresponding to a braking force or a driving force. Therefore, it is preferable to determine the longitudinal force so as to correspond to the reverse phase component of the longitudinal creep force.
  • the opposite-phase component of the longitudinal creep force is a component in which the longitudinal creep force of one of the left and right wheels of one wheelset and the longitudinal creep force of the other wheel are in opposite phases. That is, the reverse phase component of the longitudinal creep force is a component of the longitudinal creep force in the direction in which the axle is twisted.
  • the front-rear direction force is a component having a phase opposite to each other among the front-rear direction components of the force generated on the two members attached to the left and right sides of one wheelset.
  • the axle box support device is a monolink type axle box support device
  • the axle box support device includes a link
  • the axle box and the bogie frame are connected by the link. Rubber bushes are attached to both ends of this link.
  • the longitudinal force is a component having a phase opposite to each other among the longitudinal components of the load received by each of the two links attached to the respective left and right ends of one wheelset.
  • the link mainly receives the load in the front-rear direction, among the loads in the front-rear direction, the left-right direction, and the up-down direction.
  • one strain gauge may be attached to each link.
  • the measured value of the longitudinal force is obtained by deriving the longitudinal component of the load received by the link using the measured value of the strain gauge.
  • the displacement of the rubber bush attached to the link in the front-rear direction may be measured by a displacement meter.
  • the product of the measured displacement and the spring constant of the rubber bush is used as the measured value of the longitudinal force.
  • the axle box support device is a monolink type axle box support device
  • the above-described member for supporting the axle box is a link or a rubber bush.
  • the load measured by the strain gauge attached to the link may include not only a component in the front-rear direction but also at least one of a component in the left-right direction and a component in the vertical direction.
  • the load of the component in the left-right direction and the load of the component in the vertical direction received by the link are sufficiently smaller than the load of the component in the front-rear direction. Therefore, by attaching only one strain gauge to each link, it is possible to obtain a measured value of the longitudinal force having the accuracy required for practical use.
  • the measured value of the longitudinal force may include a component other than the longitudinal component. Therefore, three or more strain gauges may be attached to each link so that distortions in the vertical and horizontal directions are canceled. By doing so, the accuracy of the measured value of the longitudinal force can be improved.
  • the axle box support device is an axle beam type axle box support device
  • the axle box support device includes an axle beam
  • the axle box and the bogie frame are connected by the axle beam.
  • the shaft beam may be integrally formed with the shaft box.
  • a rubber bush is attached to the end of the shaft beam on the bogie frame side.
  • the longitudinal force is a component having a phase opposite to that of the longitudinal components of the load received by each of the two axles attached to the respective left and right ends of one wheelset.
  • the shaft beam is likely to receive a load in the left-right direction in addition to the load in the front-rear direction among the loads in the front-rear direction, the left-right direction, and the up-down direction.
  • two or more strain gauges are attached to each shaft beam so that distortion in the left-right direction is canceled.
  • the measured value of the longitudinal force is obtained.
  • the displacement of the rubber bush attached to the shaft beam in the front-rear direction may be measured by a displacement meter.
  • the product of the measured displacement and the spring constant of the rubber bush is used as the measured value of the longitudinal force.
  • the load measured by the strain gauge attached to the shaft beam may include not only components in the front-rear direction and left-right direction but also components in the vertical direction.
  • the load of the vertical component received by the shaft beam is sufficiently smaller than the load of the component in the front-rear direction and the load of the component in the left-right direction. . Therefore, even if the strain gauge is not attached so as to cancel the load of the component in the vertical direction that the shaft beam receives, it is possible to obtain the measured value of the longitudinal force having the accuracy required for practical use.
  • the measured longitudinal force may include components other than the longitudinal component, and three or more strain gauges may be used to cancel the vertical distortion in addition to the horizontal distortion. May be attached to each shaft beam. By doing so, the accuracy of the measured value of the longitudinal force can be improved.
  • the axle box support device is a leaf spring type axle box support device
  • the axle box support device includes a leaf spring
  • the axle box and the bogie frame are connected by a leaf spring.
  • a rubber bush is attached to an end of the leaf spring.
  • the fore-and-aft force is a component having a phase opposite to each other among components in the fore-and-aft direction of the load received by each of two leaf springs attached one by one to the left and right ends of one wheelset.
  • the leaf springs are susceptible to a load in the left-right direction and a load in the vertical direction in addition to the load in the front-rear direction, the left-right direction, and the vertical direction.
  • the axle box support device is a leaf spring type axle box support device
  • the above-described member for supporting the axle box is a leaf spring or a rubber bush.
  • the longitudinal force has been described by taking as an example the case where the type of the axle box supporting device is a monolink type, a shaft beam type, and a leaf spring type.
  • the type of the axle box support device is not limited to the monolink type, the shaft beam type, and the leaf spring type.
  • the longitudinal force can be determined according to the type of the axle box support device, similarly to the monolink type, the shaft beam type, and the leaf spring type.
  • one measured value of the longitudinal force is obtained for one wheel set. That is, the railway vehicle shown in FIG. 1 has four wheel sets 13a to 13d. Thus, four measured values of the front-back forces T 1 to T 4 are obtained.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the inspection device 400.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the inspection apparatus 400.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the first preliminary processing in the inspection device 400.
  • the first pre-process is a process for setting a state equation and an observation equation used in the second pre-process and the main process.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the second preprocessing in the inspection device 400.
  • the second pre-processing is processing for obtaining a correction amount for the estimated value of the deviation amount as described above after the first pre-processing is completed.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the present process in the inspection device 400.
  • This process is a process for obtaining a final estimated value of the amount of misalignment after the first preprocessing and the second preprocessing are completed.
  • FIG. 1 an example in which the inspection device 400 is mounted on a railway vehicle will be described. In the following description, it is assumed that the railway vehicles are the same railway vehicles on which the inspection device 400 is mounted.
  • the inspection apparatus 400 includes, as its functions, a state equation storage unit 401, an observation equation storage unit 402, a data acquisition unit 403, a first frequency adjustment unit 404, a filter operation unit 405, and a second frequency adjustment unit 406. , A first track state calculation unit 407, an actual value acquisition unit 408, a correction amount calculation unit 409, a correction amount storage unit 410, a second track state calculation unit 411, a track state correction unit 412, and an output unit 413.
  • the inspection device 400 includes a CPU 501, a main storage device 502, an auxiliary storage device 503, a communication circuit 504, a signal processing circuit 505, an image processing circuit 506, an I / F circuit 507, a user interface 508, a display 509, and a bus. 510.
  • the CPU 501 controls the entire inspection apparatus 400.
  • the CPU 501 executes a program stored in the auxiliary storage device 503 using the main storage device 502 as a work area.
  • the main storage device 502 temporarily stores data.
  • the auxiliary storage device 503 stores various data in addition to the program executed by the CPU 501.
  • the auxiliary storage device 503 stores a state equation, an observation equation, and correction amounts (first correction amount and second correction amount) described later.
  • the state equation storage unit 401, the observation equation storage unit 402, and the correction amount storage unit 410 are realized by using, for example, the CPU 501 and the auxiliary storage device 503.
  • the communication circuit 504 is a circuit for performing communication with the outside of the inspection device 400.
  • the communication circuit 504 receives, for example, information on measured values of the longitudinal force and measured values of the acceleration of the vehicle body 11, the trolleys 12a, 12b, and the wheel sets 13a to 13d in the left and right directions.
  • the communication circuit 504 may perform wireless communication or wired communication with the outside of the inspection device 400.
  • the communication circuit 504 is connected to an antenna provided in a railway vehicle.
  • the signal processing circuit 505 performs various kinds of signal processing on the signal received by the communication circuit 504 and the signal input under the control of the CPU 501.
  • the data acquisition unit 403 and the actual value acquisition unit 408 are realized by using, for example, a CPU 501, a communication circuit 504, and a signal processing circuit 505.
  • the correction unit 412 is realized, for example, by using the CPU 501 and the signal processing circuit 505.
  • the image processing circuit 506 performs various types of image processing on signals input under the control of the CPU 501.
  • the signal subjected to the image processing is output to the display 509.
  • the user interface 508 is a part where an operator gives an instruction to the inspection device 400.
  • the user interface 508 has, for example, buttons, switches, and dials.
  • the user interface 508 may have a graphical user interface using the display 509.
  • the display 509 displays an image based on the signal output from the image processing circuit 506.
  • the I / F circuit 507 exchanges data with a device connected to the I / F circuit 507.
  • FIG. 5 shows a user interface 508 and a display 509 as devices connected to the I / F circuit 507.
  • devices connected to the I / F circuit 507 are not limited to these.
  • a portable storage medium may be connected to the I / F circuit 507.
  • at least a part of the user interface 508 and the display 509 may be outside the inspection device 400.
  • the output unit 413 is realized by using, for example, at least one of the communication circuit 504 and the signal processing circuit 505, and the image processing circuit 506, the I / F circuit 507, and the display 509.
  • the CPU 501, the main storage device 502, the auxiliary storage device 503, the signal processing circuit 505, the image processing circuit 506, and the I / F circuit 507 are connected to the bus 510. Communication between these components is performed via a bus 510.
  • the hardware of the inspection device 400 is not limited to the hardware illustrated in FIG. 5 as long as the functions of the inspection device 400 described below can be realized.
  • the state equation storage unit 401 stores a state equation.
  • the equation of state is configured as follows without including the equation of motion describing the yawing of the wheel sets 13a to 13d in the equations (5) to (8) in the equation of state.
  • equations of motion describing the lateral vibrations (movements in the horizontal direction) of the carts 12a and 12b in equations (9) and (10), and rolling of the carts 12a and 12b in equations (13) and (14) are described.
  • Equation of motion describing the lateral vibration (movement in the left-right direction) of the body 11 in equation (15), equation of motion describing the yawing of the body 11 in equation (16), and the body equation in equation (17) The equations of motion describing the rolling of the eleventh, the equations of equations (18) and (19), the equations of motion describing the yawing of the yaw damper arranged on the carriage 12a and the yaw damper arranged on the carriage 12b, and the equations (20) and (20)
  • the equations of motion describing the rolling of the air springs (pillow springs) arranged on the carriage 12a and the air springs (pillow springs) arranged on the carriage 12b in equation 21) are used as they are. Constitute the state equation.
  • equations of motion describing the lateral vibrations (movements in the left and right directions) of the wheel sets 13a to 13d in equations (1) to (4) and yawing of the carts 12a and 12b in equations (11) and (12) are described.
  • the equations of motion include the rotation amounts (angular displacements) w w1 to w w4 and the angular velocities ⁇ w1 to ⁇ w4 of the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction.
  • a state equation is constructed using the equations (1) to (4), and the equations (11) and (12), in which these variables are eliminated.
  • the longitudinal forces T 1 to T 4 on the wheel sets 13a to 13d are expressed by the following equations (22) to (25).
  • the front-rear direction force T 1 ⁇ T 4 according to the difference between the yawing direction angular displacement ⁇ w1 ⁇ ⁇ w4 wheelset, the angular displacement ⁇ t1 ⁇ ⁇ t2 in the yawing direction of the truck in which the wheel sets are provided Is determined.
  • Conversion variables e 1 to e 4 are defined as in the following equations (26) to (29).
  • the conversion variables e 1 to e 4 are defined by the difference between the angular displacements ⁇ t1 to t t2 of the bogie in the yawing direction and the angular displacements w w1 to w w4 of the wheelset in the yawing direction.
  • the conversion variables e 1 to e 4 are variables for mutually converting the angular displacements t t1 to t t2 of the bogie in the yawing direction and the angular displacements w w1 to w w4 of the wheel axis in the yawing direction.
  • the equations of motion describing the lateral vibrations (movements in the left-right direction) of the wheel sets 13a to 13d in the equations (1) to (4) are expressed by using the conversion variables e 1 to e 4.
  • the rotation amounts (angular displacements) w w1 to w w4 of the wheel sets 13a to 13d included in the equation of motion in the yawing direction can be eliminated.
  • the equations of motion describing the yawing of the trolleys 12a and 12b in the equations (11) and (12) are expressed by using the longitudinal forces T 1 to T 4, and are included in the equations of motion.
  • the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction can be eliminated.
  • Equations of motion describing the lateral vibration (movement in the left-right direction) of the wheel sets 13a to 13d are expressed by the equations (34) to (37), and the equations (38) and (38) are used.
  • Equations of motion describing yawing of the carts 12a and 12b are represented by equation (39), and a state equation is constructed using these equations.
  • Equations (40) to (43) are ordinary differential equations, and the actual values of the conversion variables e 1 to e 4 , which are the solutions, are the values of the longitudinal forces T 1 to T 4 on the wheel sets 13a to 13d.
  • the values of the forces T 1 to T 4 in the front-rear direction are based on the fact that the railcar travels along the curved part of the track from the time series data of the measured values of the front-rear forces by the first frequency adjustment unit 404 described later.
  • the signal intensity of the low frequency component generated as a result is reduced.
  • the actual values of the conversion variables e 1 to e 4 thus obtained are given to the equations (34) to (37).
  • the values of the longitudinal forces T 1 to T 4 on the wheel sets 13a to 13d are given to the equations (38) and (39).
  • the values of the forces T 1 to T 4 in the front-rear direction are based on the fact that the railcar travels along the curved part of the track from the time series data of the measured values of the front-rear forces by the first frequency adjustment unit 404 described later. The signal intensity of the low frequency component generated as a result is reduced.
  • the variables shown in the following equation (44) are set as state variables, and the motions of the equations (9), (10), (13) to (21), and (34) to (39) are performed.
  • a state equation is constructed using the equation.
  • the state equation storage unit 401 inputs and stores, for example, the state equation configured as described above based on an operation of the user interface 508 by the operator.
  • the observation equation storage unit 402 stores an observation equation.
  • the left-right acceleration of the vehicle body 11, the left-right acceleration of the trolleys 12a and 12b, and the left-right acceleration of the wheel sets 13a to 13d are used as observation variables.
  • This observation variable is an observation variable for filtering by a Kalman filter described later.
  • the observation equation is formed using the equations of motion describing the lateral vibrations of the equations (34) to (37), (9), (10), and (15).
  • the observation equation storage unit 402 inputs and stores, for example, the observation equation configured in this way based on the operation of the user interface 508 by the operator.
  • the data acquisition unit 403, the first frequency adjustment unit 404, the filter operation unit 405, the second frequency adjustment unit 406, and the first The orbit state calculation unit 407, the actual value acquisition unit 408, the correction amount calculation unit 409, and the correction amount storage unit 410 are activated. That is, after the first pre-processing according to the flowchart in FIG. 6 ends, the second pre-processing according to the flowchart in FIG. 7 starts.
  • the data acquisition unit 403 acquires measurement data at a predetermined sampling cycle.
  • the data acquisition unit 403 includes, as measurement data, time-series data of measured values of the acceleration of the vehicle body 11 in the left-right direction, time-series data of measured values of the acceleration of the carts 12a, 12b in the left-right direction, and the wheel set 13a.
  • the time series data of the measured values of the acceleration in the horizontal direction of 13d to 13d is acquired.
  • Each acceleration is measured by using, for example, a strain gauge attached to each of the vehicle body 11, the bogies 12a and 12b, and the wheel sets 13a to 13d, and an arithmetic unit that calculates the acceleration using the measured value of the strain gauge. You. Since the measurement of the acceleration can be realized by a known technique, a detailed description thereof will be omitted.
  • the data acquisition unit 403 acquires, as measurement data, time-series data of the measured value of the longitudinal force.
  • the method of measuring the longitudinal force is as described above.
  • the data acquisition unit 403 can acquire measurement data by, for example, communicating with the arithmetic device described above. In step S701, it is assumed that the data acquisition unit 403 acquires measurement data in all traveling sections of the railway vehicle.
  • the first frequency adjustment unit 404 reduces the signal strength of the low-frequency component included in the time-series data of the measured value of the longitudinal force (second physical quantity) in the measurement data acquired by the data acquisition unit 403 ( Preferably removed).
  • the signal of the low frequency component is not measured when the railway vehicle is traveling on a straight track, but is measured when the railway vehicle is traveling on a curved track. That is, the signal measured when the railway vehicle is traveling on a curved track is a signal obtained by superimposing the signal of this low frequency component on the signal measured when the railway vehicle is traveling on a straight track. Can be considered.
  • the present inventors have devised a model in which an auto-regressive (AR) model has been modified.
  • the present inventors have conceived of using this model to reduce the signal strength of the low-frequency component included in the time-series data of the measured values of the longitudinal force.
  • the model devised by the present inventors is referred to as a modified autoregressive model.
  • a known autoregressive model is simply referred to as an autoregressive model.
  • an example of the modified autoregressive model will be described.
  • M is a number indicating up to which time the time-series data y of the physical quantity includes data, and is set in advance.
  • time-series data of physical quantities is abbreviated as data y as needed.
  • An auto-regression model that approximates the value y k of the data y is expressed by, for example, the following equation (45).
  • the autoregressive model is a method for calculating the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k (m + 1 ⁇ k ⁇ M) in the data y at the time k ⁇ This is an expression expressed by using the actual value y k ⁇ 1 of the physical quantity of l (1 ⁇ l ⁇ m). Note that y ⁇ k is represented by adding ⁇ above yk in the equation (45).
  • ⁇ in the equation (45) is a coefficient of the autoregressive model.
  • m is a number of values of the data y to be used to approximate the value y k of the data y at time k in the autoregressive model, the time k-1 ⁇ k-m of consecutive before that time k Is the number of values y k ⁇ 1 to y km of the data y in m is an integer less than M.
  • 1500 can be used as m.
  • prediction value y ⁇ k of the physical quantity at the time k by autoregressive model determines the condition for approximating the value y k.
  • a condition for the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k by autoregressive model approximates a value y k for example, square errors between the predicted value y ⁇ k value y k of the physical quantity at the time k by autoregressive model Can be employed to minimize That is, using the least squares method to approximate the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k by autoregressive model to a value y k.
  • the following expression (46) is a conditional expression for minimizing the square error between the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k by the autoregressive model and the value y k .
  • R jl in the expression (48) is called autocorrelation of the data y, and is a value defined by the following expression (49).
  • at this time is called a time difference.
  • Equation (50) is a linear equation using a vector composed of the coefficients of the autoregressive model as a variable vector.
  • the constant vector on the left side in the equation (50) is a vector whose component is the autocorrelation of the data y whose time difference is from 1 to m.
  • the constant vector on the left side in Expression (50) will be referred to as an autocorrelation vector as necessary.
  • the coefficient matrix on the right side in the equation (50) is a matrix having the autocorrelation of the data y having a time difference of 0 to m ⁇ 1 as a component.
  • the coefficient matrix on the right side in Expression (50) is referred to as an autocorrelation matrix as necessary.
  • the autocorrelation matrix (matrix of m ⁇ m constituted by R jl ) on the right side in the equation (50) is expressed as an autocorrelation matrix R as in the following equation (51).
  • the coefficient ⁇ is derived such that the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k derived by the autoregressive model approaches the physical quantity value y k at the time k as much as possible. Therefore, the frequency characteristic of the autoregressive model, contains many frequency components included in the value y k of the data y at each time.
  • the present inventors have focused on the autocorrelation matrix R that is multiplied by the coefficient ⁇ of the autoregressive model, and have studied diligently. As a result, the present inventors have found that the influence of the high-frequency components included in the data y can be reduced by using a part of the eigenvalues of the autocorrelation matrix R. That is, the present inventors have found that the autocorrelation matrix R can be rewritten so that low-frequency components are emphasized.
  • the diagonal matrix ⁇ in the equation (52) is a matrix whose diagonal components are the eigenvalues of the autocorrelation matrix R, as shown in the following equation (53).
  • the diagonal components of the diagonal matrix ⁇ are ⁇ 11 , ⁇ 22 ,..., ⁇ mm .
  • the orthogonal matrix U is a matrix in which each column component vector is an eigenvector of the autocorrelation matrix R.
  • the column component vector of the orthogonal matrix U u 1, u 2, ⁇ , and u m.
  • the eigenvalue of the autocorrelation matrix R with respect to the eigenvector u j is ⁇ jj .
  • the eigenvalue of the autocorrelation matrix R is a variable that reflects the intensity of the component of each frequency included in the time waveform of the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k by the autoregressive model.
  • ⁇ 11 , ⁇ 22 ,..., ⁇ mm which are the diagonal components of the diagonal matrix ⁇ obtained from the result of the singular value decomposition of the autocorrelation matrix R are in descending order to simplify the expression of the mathematical expression. I do.
  • a matrix R ′ is defined as in the following Expression (54).
  • s is a number greater than or equal to 1 and less than m. In the present embodiment, s is determined in advance.
  • the matrix R ′ is a matrix obtained by approximating the autocorrelation matrix R using s eigenvalues among the eigenvalues of the autocorrelation matrix R.
  • the matrix U s in equation (52) is a m ⁇ s matrix constituted by the left of the s column component vectors of the orthogonal matrix U (eigenvectors corresponding to eigenvalues used) of formula. That is, the matrix U s is a partial matrix formed by extracting the left mxs elements from the orthogonal matrix U.
  • U s T in equation (54) is a transposed matrix of U s .
  • U s T is an s ⁇ m matrix composed of s row component vectors from the top of the matrix U T in equation (52).
  • matrix sigma s in the expression (52) and s number of columns from the left of the diagonal matrix sigma of formula is a s ⁇ s matrix composed of s rows from the top.
  • the matrix sigma s is a submatrix consists diagonal matrix sigma cut out elements in the upper left of s ⁇ s.
  • equation (57) is obtained as an equation for obtaining the coefficient ⁇ .
  • a model for calculating the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at the time k by the equation (45) using the coefficient ⁇ obtained by the equation (57) is a “modified autoregressive model”.
  • the matrix U s is not a partial matrix consists orthogonal matrix U by cutting elements of the left m ⁇ s, is constructed by cutting a column component vector (eigenvector) corresponding to the eigenvalues are used Submatrix.
  • the matrix ⁇ s is not a sub-matrix formed by cutting out the upper left s ⁇ s element from the diagonal matrix ⁇ , and the eigenvalue used for determining the coefficients of the modified autoregressive model is a diagonal component. Is a sub-matrix cut out.
  • Equation (57) is an equation used to determine the coefficients of the modified autoregressive model.
  • matrix U s of formula is a partial matrix of the orthogonal matrix U obtained by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R, column eigenvector corresponding to the eigenvalue which is used to determine the coefficients of the correction autoregressive model This is a matrix (third matrix) used as a component vector.
  • the matrix sigma s is a partial matrix of the resulting diagonal matrix by the singular value decomposition of the autocorrelation matrix R, diagonal eigenvalues are used to determine the coefficients of the correction autoregressive model (A second matrix).
  • the matrix U s ⁇ s U s T of the formula is a matrix derived from a matrix sigma s and the matrix U s (first matrix).
  • the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model is obtained.
  • the example of the method for deriving the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model has been described above.
  • the method of deriving the coefficients of the autoregressive model that is the basis of the modified autoregressive model is a method using the least squares method for the predicted value y ⁇ k of the physical quantity at time k so as to be intuitively understandable.
  • a method of defining an autoregressive model using a concept of a stochastic process and deriving coefficients thereof is known. In that case, the autocorrelation is represented by the autocorrelation of the stochastic process (population).
  • the autocorrelation of this stochastic process is expressed as a function of the time difference. Therefore, the autocorrelation of the data y in the present embodiment may be replaced with a value calculated by another calculation formula as long as it approximates the autocorrelation of the stochastic process.
  • R 22 to R mm are autocorrelations with a time difference of 0 (zero), but these may be replaced with R 11 .
  • the number s of eigenvalues extracted from the autocorrelation matrix R shown in the equation (53) can be determined, for example, from the distribution of the eigenvalues of the autocorrelation matrix R.
  • the physical quantity in the description of the modified autoregressive model described above is a longitudinal force.
  • the value of the longitudinal force varies depending on the state of the railway vehicle. Therefore, first, the railway vehicle is caused to travel on the track 16 to obtain data y on the measured value of the longitudinal force.
  • the autocorrelation matrix R is obtained for each of the obtained data y using the equations (49) and (51).
  • the eigenvalue of the autocorrelation matrix R is obtained by performing singular value decomposition represented by the equation (52) on the autocorrelation matrix R.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the distribution of the eigenvalues of the autocorrelation matrix R. 9, sorted eigenvalues ⁇ 11 ⁇ ⁇ mm obtained by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R for each of the data y measurements of the longitudinal force T 1 at wheel axis 13a in ascending order, and plotted ing.
  • the horizontal axis in FIG. 9 is the index of the unique value, and the vertical axis is the value of the unique value.
  • the first frequency adjustment unit 404 performs the following processing using the value y k at time k of the data y of the measured value of the longitudinal force acquired by the data acquisition unit 403. First, the first frequency adjustment unit 404 uses the equations (49) and (51) based on the data y of the measured value of the longitudinal force and the preset numbers M and m. Generate an autocorrelation matrix R.
  • the first frequency adjustment unit 404 derives the orthogonal matrix U and the diagonal matrix ⁇ of the equation (52) by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R, and obtains the autocorrelation matrix R from the diagonal matrix ⁇ .
  • the eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ mm are derived.
  • the first frequency adjustment unit 404 calculates the s eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ ss from the largest one among the plurality of eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ mm of the autocorrelation matrix R, and calculates the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model.
  • the first frequency adjustment unit 404 calculates the longitudinal force data y, the eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ ss, and the orthogonal matrix U obtained by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R. Then, the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model is determined using the equation (57).
  • the first frequency adjustment unit 404 calculates the data y of the measured value of the longitudinal force based on the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model and the data y of the measured value of the longitudinal force by Expression (45). to derive the predicted value y ⁇ k at the time k.
  • the time-series data of the predicted value y ⁇ k of the longitudinal force is time-series data obtained by extracting a low-frequency component included in the data y of the measured value of the longitudinal force.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of time-series data (measured values) of measured values of longitudinal force and time-series data (calculated values) of predicted values of longitudinal force.
  • four measured values of the front-back forces T 1 to T 4 are obtained. That is, four data y are obtained for the longitudinal force.
  • FIG. 10 shows a measured value and a calculated value in each of these four data y.
  • the horizontal axis of FIG. 10 represents the measurement time / calculation time of the longitudinal forces T 1 to T 4 as the elapsed time (second) from the reference time when the reference time is set to 0 (zero).
  • the vertical axis represents the longitudinal forces T 1 to T 4 (Nm).
  • the calculated value of the longitudinal force T 1 at wheel shaft 13a (shown i.e., a value greater than other times) in approximately 15 seconds to 35 seconds, bias is applied.
  • This period corresponds to a period in which the wheel set 13a passes through a curved track.
  • Calculated value of the longitudinal direction force T 2 in wheel axle 13b, the calculated value of the longitudinal force T 3 in axle 13c, and the also calculated value of the longitudinal force T 4 in Wajiku 13d the calculated value of the longitudinal force T 1 at wheel shaft 13a Similarly to the above, a bias is applied during the period when the wheel sets 13b, 13c, 13d pass through the curved orbit.
  • wheel sets 13a ⁇ 13d are a curved track
  • Low frequency components caused by passing through can be removed. That is, in FIG. 10, except for the calculated values from the measured values of the longitudinal force T 1 ⁇ T 4 in axle 13a ⁇ 13d, the longitudinal direction forces T 1 ⁇ T 4 when the wheel shaft 13a ⁇ 13d has passed the curved track
  • the same longitudinal force can be obtained as when the wheel sets 13a to 13d pass through a straight track.
  • the first frequency adjustment unit 404 from the time series data of the measured value y k of the longitudinal force (data y), subtracts the time-series data of the predicted value y ⁇ k in the longitudinal direction forces.
  • time-series data obtained by subtracting the time series data of the predicted value y ⁇ k of the longitudinal force, the front and rear if required direction This is referred to as time series data of a high frequency component of force.
  • a value at each sampling time of the time-series data of the high-frequency component of the longitudinal force is referred to as a value of the high-frequency component of the longitudinal force as necessary.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of time-series data of a high-frequency component of a longitudinal force.
  • the vertical axis in FIG. 11 shows time-series data of high-frequency components of longitudinal forces T 1 , T 2 , T 3 , and T 4 . That is, the high frequency component of the longitudinal force T 1, T 2, T 3 , T 4 indicated on the vertical axis of FIG. 11, respectively, shown in FIG. 10, axle 13a, 13b, 13c, anteroposterior 13d directed force T 1 , T 2 , T 3 , and T 4 by subtracting the calculated values from the measured values. Also, the horizontal axis in FIG.
  • the first frequency adjustment unit 404 derives time-series data of high-frequency components of the longitudinal forces T 1 to T 4 as described above.
  • the filter operation unit 405 determines the observation equation as the observation equation stored in the observation equation storage unit 402, and the state equation as the state equation stored in the state equation storage unit 401, using the Kalman filter to calculate the state variable in the equation (44). Determine an estimate.
  • the filter calculation unit 405 determines the measurement data excluding the longitudinal forces T 1 to T 4 in the measurement data acquired by the data acquisition unit 403 and the longitudinal force generated by the first frequency adjustment unit 404. Time series data of high frequency components of T 1 to T 4 are used.
  • the measurement data includes the measured value of the acceleration of the vehicle body 11 in the left-right direction, the measured value of the acceleration of the bogies 12a and 12b in the left-right direction, and the measured values of the acceleration of the wheel sets 13a to 13d in the left-right direction. Contains the value.
  • the Kalman filter is one of the techniques for performing data assimilation. That is, the Kalman filter is an example of a technique for determining an estimated value of an unobserved variable (state variable) such that a difference between a measured value and an estimated value of an observable variable (observed variable) is small (minimized). .
  • the filter operation unit 405 obtains a Kalman gain in which the difference between the measured value and the estimated value of the observed variable is small (minimized), and obtains an estimated value of the unobserved variable (state variable) at that time.
  • X ⁇ X + W (59)
  • Y is a vector that stores the measured values of the observation variables.
  • H is an observation model.
  • X is a vector that stores state variables.
  • V is observation noise.
  • X ⁇ represents the time derivative of X.
  • is a linear model.
  • W is system noise. Since the Kalman filter itself can be realized by a known technique, a detailed description thereof will be omitted.
  • the filter operation unit 405 generates time-series data of the estimated value of the state variable shown in Expression (44) by determining the estimated value of the state variable shown in Expression (44) at a predetermined sampling cycle.
  • the second frequency adjustment unit 406 reduces (preferably removes) the signal intensity of the low-frequency component included in the time-series data of the estimated value of the state variable (second physical quantity) generated by the filter operation unit 405. I do.
  • the first frequency adjustment unit 404 uses the autocorrelation matrix R shown in Expression (53) so that the signal strength of the low-frequency component included in the time-series data of the measured value of the longitudinal force is sufficiently removed. If the number s of eigenvalues to be extracted can be determined, the processing of the second frequency adjustment unit 406 becomes unnecessary.
  • the second frequency adjustment unit 406 uses the modified autoregressive model to generate a signal of the low-frequency component included in the time-series data of the estimated value of the state variable. Reduce strength.
  • the second frequency adjustment unit 406 performs the following processing for each state variable at a predetermined sampling cycle.
  • the physical quantity in the description of the modified autoregressive model described above is a state variable. That is, the data y of the state variable is time-series data of the estimated value of the state variable generated by the filter operation unit 405. Each of the estimated values of the state variables fluctuates according to the state of the railway vehicle.
  • the second frequency adjustment unit 406 uses its own equation (49) and equation (51) based on the data y of the estimated value of the state variable and the preset numbers M and m. Generate a correlation matrix R.
  • the second frequency adjustment unit 406 derives the orthogonal matrix U and the diagonal matrix ⁇ of the equation (52) by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R, and obtains the autocorrelation matrix R from the diagonal matrix ⁇ .
  • the eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ mm are derived.
  • the second frequency adjustment unit 406 calculates the s eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ ss from the largest one of the plurality of eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ mm of the autocorrelation matrix R by using the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model. Is selected as the eigenvalue of the autocorrelation matrix R used to obtain s is determined in advance for each state variable.
  • a railway vehicle is caused to travel on the track 16, and data y of the estimated value of each state variable is obtained as described above. Then, the distribution of the eigenvalues of the autocorrelation matrix R is created individually for each state variable. From the distribution of the eigenvalues of the autocorrelation matrix R, the number s of eigenvalues extracted from the autocorrelation matrix R shown in the equation (53) is determined for each state variable.
  • the second frequency adjustment unit 406 calculates the estimated value of the state variable y, the eigenvalues ⁇ 11 to ⁇ ss, and the orthogonal matrix U obtained by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R. , (57), the coefficient ⁇ of the modified autoregressive model is determined.
  • the second frequency adjustment unit 406 calculates the time of the data y of the estimated value of the state variable by Expression (45). Deriving a predicted value y k at k .
  • the time-series data of the predicted value ykk of the state variable is time-series data obtained by extracting low-frequency components included in the data y of the estimated value of the state variable.
  • the second frequency adjustment unit 406 subtracts the time-series data of the predicted value y ⁇ k of the state variable from the data y of the estimated value of the state variable.
  • the data y of the estimated value of the state variable time-series data obtained by subtracting the time series data of the predicted value y ⁇ k of state variables, and the time-series data of the high-frequency component of the state variables as needed .
  • the first track state calculation unit 407 calculates the estimated values of the rotation amounts (angular displacements) w w1 to ⁇ w4 of the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction from the equations (30) to (33). Then, the first track state calculation unit 407 calculates the estimated values of the rotation amounts (angular displacements) w w1 to w w4 of the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction and the state variables generated by the second frequency adjustment unit 406.
  • First track state calculation unit 407 by performing the calculation of the street deviation amount y R1 ⁇ y R4 as described above at a predetermined sampling period, obtaining the time-series data of the street deviation amount y R1 ⁇ y R4.
  • the first track state calculation unit 407 calculates the streets deviation amount y R. For example, the first trajectory state calculation unit 407 adjusts the phase of the time-series data of the amount of deviation y R2 to y R4 to the phase of the time-series data of the amount of deviation y R1 . That is, the first track state calculation unit 407 determines the position of the wheelset 13a with respect to the time when the wheelset 13a passes through a certain position from the distance between the wheelset 13a and the wheelsets 13b to 13d in the front-rear direction and the speed of the railway vehicle. The delay time of the time when 13b to 13d pass is calculated. The first trajectory state calculation unit 407 shifts the phase of the time-series data of the out-of-control amounts y R2 to y R4 by this delay time.
  • the first trajectory state calculation unit 407 calculates an arithmetic average of the sum of the values of the phase deviation amounts y R1 to y R4 at the same sampling time as the deviation amount y R at the sampling time. First track state calculation unit 407, by performing such calculation at each sampling time to obtain time-series data of the street deviation amount y R.
  • the phase of the street deviation amount y R2 ⁇ y R4 so match the phase of the street deviation amount y R1, it is possible to offset the disturbance factors present in common to time-series data of the street deviation amount y R1 ⁇ y R4.
  • the first trajectory state calculation unit 407 calculates a moving average for each of the deviation amounts y R1 to y R4 whose phases have been matched (that is, through a low-pass filter), and obtains the deviation amount y obtained by calculating the moving average. from R1 ⁇ y R4, it may be calculated as deviation amount y R.
  • the first trajectory state calculation unit 407 passes the arithmetic average of two values excluding the maximum value and the minimum value among the values of the phase deviation amounts y R1 to y R4 at the same sampling time. it may be calculated as the amount y R.
  • the inspection device 400 uses the measurement data at each sampling time acquired by the data acquisition unit 403 while the railway vehicle travels in the entire traveling section of the railway vehicle, and uses the first frequency adjustment unit 404 and the filter.
  • the processing of the calculation unit 405, the second frequency adjustment unit 406, and the first trajectory state calculation unit 407 is executed.
  • the first track state calculation unit 407 can obtain the road deviation amount y R at each sampling time during which the railway vehicle is traveling the entire travel route.
  • the first track state calculation unit 407 calculates the traveling position of the railway vehicle at each sampling time, for example, based on the traveling speed of the railway vehicle and the elapsed time from the start of traveling of the railway vehicle. In the present embodiment, a case will be described as an example where the traveling position of the railway vehicle is the position of the wheel set 13a.
  • First track state calculation unit 407 calculates and street mad amount y R at each sampling time to each sampling time based on the traveling position of the railway vehicle, a street deviation amount y R where definitive each travel position of the rail vehicle I do.
  • the value calculated in this manner is referred to as an estimated value of the amount of runaway or an estimated value of the amount of runaway at each position in the entire travel section of the railcar, as necessary.
  • the first track state calculation unit 407 does not necessarily need to calculate the running position of the railway vehicle at each sampling time as described above.
  • the first track state calculation unit 407 may obtain the traveling position of the railroad vehicle at each sampling time using GPS (Global Positioning System).
  • the actual value acquisition unit 408 acquires an actual measurement value of the amount of deviation at each position in the entire traveling section of the railway vehicle. It is assumed that the actually measured value of the amount of deviation at each position in the entire travel section of the railcar is measured before the second pre-processing is started.
  • the timing of acquiring the actual measurement value of the amount of deviation at each position in the entire traveling section of the railway vehicle is not limited to between step S705 and step S707.
  • the timing for acquiring the actual measurement value of the amount of deviation at each position in the entire travel section of the railroad vehicle may be any timing as long as it is a timing before step S707.
  • the actual value acquisition unit 408 may acquire the actual measurement value of the amount of deviation at each position in the entire traveling section of the railway vehicle before the flowchart of FIG. 7 is started.
  • the measured value of the amount of runaway at each position in the entire travel section of the railway vehicle will be referred to as the measured value of the amount of runaway or the measured value as necessary.
  • the actual measurement value of the amount of runaway is a value obtained by directly measuring the amount of runaway.
  • the measured value of the amount of misalignment can be obtained, for example, as follows.
  • a test vehicle equipped with a sensor for directly measuring the amount of runaway is driven. While the test vehicle is running, the sensor is used to directly measure the amount of deviation in the predetermined cycle, thereby obtaining the amount of deviation in the entire traveling section of the railway vehicle.
  • an actual measurement value of the deviation amount can be obtained by using the measurement device described in Patent Document 2.
  • the actual measurement value of the amount of misalignment can be obtained by a known technique. Therefore, a detailed description thereof is omitted here.
  • FIGS. 12A to 14B show the estimated value (y R ), the actual value (y R ), the running speed (v) of the railway vehicle, and the curvature (1) of the track 16 (rail), respectively.
  • FIG. 10 is a diagram showing first to sixth examples of the relationship between / R) and the distance from the starting point of the railway vehicle. Note that the estimated value of the amount of misalignment is calculated by the first trajectory state calculation unit 407. The actual value of the out-of-order amount is acquired by the actual value acquisition unit 408. Further, in FIGS. 12A to 14B, for convenience of notation, illustration of data of a portion where the distance from the starting point of the railway vehicle is small is omitted.
  • graphs 1211, 1221, 1311, 1321, 1411, and 1421 show estimated values of the deviation amount calculated by the first trajectory state calculation unit 407.
  • Graphs 1212, 1222, 1312, 1322, 1412, and 1422 show the actual values of the out-of-order amounts acquired by the actual value acquisition unit 408.
  • Graphs 1213, 1223, 1313, 1323, 1413, and 1423 show the traveling speeds of the railway vehicles.
  • Graphs 1214, 1224, 1314, 1324, 1414, and 1424 show the curvature 1 / R of the track 16 (rail).
  • FIGS. 12A to 14B that the curvature 1 / R is 0 (zero) indicates a straight orbit, and that the curvature 1 / R is a value other than 0 (zero) indicates a curved orbit.
  • FIGS. 12A and 12B show that the graphs 1214 and 1224 are the same and that they are the same travel section.
  • FIGS. 12A and 12B show that the running speeds of the railway vehicles are different as shown in graphs 1213 and 1223. As shown in the graphs 1211 and 1221, when the traveling speeds of the railroad vehicles are different in the same traveling section, the estimated values of the amount of traffic deviation are different, but the difference is not so large.
  • the graphs 1212 and 1222 are the same. As shown in the graphs 1211 and 1212, there is a difference between the estimated value of the amount of crossing calculated by the first trajectory state calculating unit 407 and the actual value of the amount of crossing obtained by the actual value obtaining unit 408. You can see that there is. This is the same for the graphs 1221 and 1222. As described above, it can be seen that the accuracy of estimating the amount of misalignment decreases depending on the traveling state of the railway vehicle and the installation state of the track 16.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of flange contact.
  • FIG. 15 shows a cross section when the right and left rails of the track 16 and one wheel set 13 are cut perpendicular to the running direction (x-axis direction) of the railway vehicle.
  • FIG. 15 shows a state of the wheel set 13 in a case where the track 16 (rail) is bent rightward (negative direction of the y-axis) and the railroad vehicle is running while turning rightward.
  • the lateral creep force F y L i and the normal load N L i on the left wheel 14L and the lateral creep force F y R i and the normal load N R i on the right wheel 14R are shown together. .
  • FIGS. 13A and 13B show that the graphs 1314 and 1324 are the same and that they are the same travel section. As shown in the graphs 1314 and 1324, since the curvature 1 / R is 0 (zero), it can be seen that the traveling sections shown in FIGS. 13A and 13B are straight trajectories. FIGS. 13A and 13B show that the running speeds of the railway vehicles are different as shown in graphs 1313 and 1323. FIG. Thus, it can be seen that, as shown in the graphs 1311 and 1321, the estimated values of the amount of runaway are different, but the differences are not so large as shown in the graphs 1311 and 1321 due to the different running speeds of the railway vehicles in the same running section. In FIGS.
  • the running speed of the railway vehicle has decreased to 30 km / h or less, so that the S / N ratio of the measured value of the longitudinal force decreases. Accordingly, as shown in the graphs 1311 and 1321, high-frequency noise is mixed in the estimated value of the amount of misalignment. However, it can be seen that the graphs 1311 and 1321 capture the feature amount of the amount of disorder (how to change the graph, etc.).
  • the graphs 1312 and 1322 are the same. As shown in the graphs 1311 and 1312, the estimated value of the estimated value of the amount of misalignment calculated by the first trajectory state calculation unit 407 and the actual value of the amount of misalignment acquired by the actual value acquisition unit 408 are calculated. It can be seen that there is a difference. This is the same for the graphs 1321 and 1322. As described above, it can be seen that the accuracy of estimating the amount of a run-down is reduced depending on the traveling state of the railway vehicle.
  • FIGS. 14A and 14B show that the graphs 1414 and 1424 are the same and are the same travel section.
  • FIGS. 14A and 14B show that the running speeds of the railway vehicles are different as shown in graphs 1413 and 1423.
  • the graphs 1411 and 1421 when the running speed of the railway vehicle is different in the same running section, the estimated value of the amount of road run differs, but the difference is not so large.
  • the graphs 1412 and 1422 (the actual values of the misaligned amount) are the same.
  • the estimated value of the amount of misalignment calculated by the first trajectory state calculation unit 407 and the actual value of the amount of misalignment acquired by the actual value acquisition unit 408. You can see that there is. This is the same for the graphs 1421 and 1422.
  • the running section shown in FIGS. 14A and 14B has a gentle curve with a radius of curvature R of 993 m, and the railcar does not make flange contact. As described above, it can be seen that the estimation accuracy of the amount of misalignment decreases depending on the installation state of the track 16.
  • correction amount calculation unit 409 corrects the correction at each position of the entire traveling section of the railway vehicle. Calculate the amount.
  • the correction amount at each position in the entire travel section of the railway vehicle is a correction amount calculated by the second track state calculation unit 411 described later with respect to the estimated value of the deviation amount at each position in the entire travel section of the railway vehicle. .
  • the correction amount calculation unit 409 calculates the estimated value of the deviation amount at each position in the entire running section of the railway vehicle calculated by the first track state calculation unit 407 and the railway vehicle acquired by the actual value acquisition unit 408. Then, the correction amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle is calculated based on the actual measurement value of the amount of deviation at each position in the entire traveling section. In the present embodiment, the correction amount calculation unit 409 calculates the correction amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle as described below.
  • the correction amount calculation unit 409 is a pair of the estimated value of the amount of misalignment calculated by the first trajectory state calculation unit 407 and the actually measured value of the amount of misalignment acquired by the actual value acquisition unit 408. , Extract value pairs at the same location.
  • the correction amount calculation unit 409 calculates, as the correction amount at the position, a value obtained by subtracting the actually measured value of the amount of deviation from the extracted estimated value of the amount of deviation.
  • the correction amount calculation unit 409 calculates such a correction amount using the estimated value of the amount of traffic and the measured value of the amount of traffic at each position in the entire travel section of the railway vehicle. In this way, the correction amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle is calculated.
  • the first track state calculation unit 409 calculates one set of correction amounts at all positions in the entire travel section of the railway vehicle (step S707).
  • the correction amount calculation unit 409 can calculate the correction amounts at all the positions in all the traveling sections of the railway vehicle by performing interpolation processing on the correction amounts at the respective positions in the entire traveling section of the railway vehicle. .
  • the correction amount at each position of the entire traveling section of the railway vehicle obtained by the railway vehicle traveling once in the entire traveling section in this manner is used for the entire traveling section of the railway vehicle as necessary.
  • This is referred to as a first correction amount or a first correction amount at each position.
  • the first correction amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle may be used as a correction amount for the estimated value of the amount of deviation at each position in the entire traveling section of the railway vehicle.
  • the correction amount calculation unit 409 uses a plurality of first correction amounts as the first correction amount at a certain position in the entire travel section of the railway vehicle, and calculates the amount of misalignment at that position. A correction amount for the estimated value is calculated. This is because the accuracy of the correction amount for the estimated value of the deviation amount can be improved.
  • the averaging value of the plurality of first correction amounts is used as the correction amount for the estimated value of the deviation amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle.
  • the correction amount for the estimated value of the amount of misalignment at each position in the entire travel section of the railway vehicle which is obtained using the plurality of first correction amounts in this manner, is changed by the railway vehicle as necessary. Is referred to as a second correction amount or a second correction amount at each position of the entire traveling section.
  • the correction amount calculation unit 409 temporarily stores the first correction amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle (Ste S708). Then, the correction amount calculation unit 409 determines whether a predetermined number of first correction amounts necessary for calculating the averaging value has been obtained (step S709).
  • the predetermined number may be any number as long as it is two or more. If the result of this determination is that a predetermined number of first correction amounts required to calculate the averaging value have not been obtained (NO in step S709), the inspection device 400 determines that the railway vehicle has been running again over the entire travel section. When the vehicle is traveling, steps S701 to S708 described above are performed, and a new first correction amount is stored.
  • the correction amount calculation unit 409 determines the predetermined number of first correction amounts.
  • An average value of the correction amounts is calculated as a second correction amount (step S710).
  • the correction amount storage unit 410 stores the second correction amount (Step S711).
  • the second correction amount is a correction amount for the estimated value of the deviation amount, and is used by the trajectory state correction unit 412 described later.
  • the data acquisition unit 403, the first frequency adjustment unit 404, the filter calculation unit 405, the second frequency adjustment unit 406, and the second The orbit state calculation unit 411, the orbit state correction unit 412, and the output unit 413 are activated. That is, after the second pre-processing according to the flowchart in FIG. 7 ends, the present processing according to the flowchart in FIG. 8 starts. During this processing, the first trajectory state calculation unit 407, the actual value acquisition unit 408, and the correction amount calculation unit 409 are not activated. The flowchart in FIG. 8 is repeatedly executed each time the sampling time arrives.
  • FIGS. 16A to 16C are diagrams respectively showing first to third examples of the relationship between the second correction amount M and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • FIG. 16A shows the second correction amount M obtained from the results shown in FIGS. 12A and 12B.
  • FIG. 16B shows the second correction amount M obtained from the results shown in FIGS. 13A and 13B.
  • FIG. 16C shows the second correction amount M obtained from the results shown in FIGS. 14A and 14B.
  • the data acquisition unit 403 acquires measurement data at a predetermined sampling cycle. In step S801, the data acquisition unit 403 acquires one set of measurement data at the sampling time. Note that the measurement data acquired by the data acquisition unit 403 has the same measurement target as the measurement data acquired in step S701, and a detailed description thereof will be omitted here.
  • the first frequency adjustment unit 404 reduces (preferably removes) the signal intensity of the low-frequency component included in the time-series data of the measured values of the longitudinal force, of the measurement data acquired by the data acquisition unit 403. Note that the processing in step S802 is the same as the processing in step S702, and a detailed description thereof will be omitted here.
  • the first frequency adjustment unit 404 extracts a low-frequency component included in the data y of the measured value of the longitudinal force after obtaining the measurement data in all running sections of the railway vehicle. Derive the data.
  • the first frequency adjustment unit 404 sets the value y k at time k of the data y of the measured value of the longitudinal force at the time k at the data acquisition unit 403 at a predetermined sampling cycle. The time-series data in which the low-frequency component included in the data y of the measured value of the longitudinal force is extracted is derived.
  • the filter operation unit 405 determines the observation equation as the observation equation stored in the observation equation storage unit 402, and the state equation as the state equation stored in the state equation storage unit 401, using the Kalman filter to calculate the state variable in the equation (44). Determine an estimate. Note that the processing in step S803 is the same as the processing in step S703, and a detailed description thereof will be omitted here.
  • the second frequency adjustment unit 406 reduces (preferably removes) the signal strength of the low-frequency component included in the time-series data of the estimated value of the state variable generated by the filter operation unit 405. Note that the processing in step S804 is the same as the processing in step S704, and a detailed description thereof will be omitted here.
  • Second track state calculation unit 411 calculates the streets deviation amount y R1 ⁇ y R4, from the street deviation amount y R1 ⁇ y R4, calculates the streets deviation amount y R as an estimate of the street deviation amount. Since the processing in step S805 is the same as the processing in step S705, a detailed description thereof will be omitted here. However, in step S705, the first track state calculation unit 411 calculates the estimated amount of the deviation amount at each position in the entire traveling section of the railway vehicle. On the other hand, in step S805, the second track state calculation unit 411 calculates the estimated amount of the deviation amount at the traveling position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time.
  • the track state correction unit 412 reads from the correction amount storage unit 410 the second correction amount at the traveling position of the railroad vehicle corresponding to the current sampling time.
  • the track state correction unit 412 is calculated by the second track state calculation unit 411 using the second correction amount read from the correction amount storage unit 410 at the traveling position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time. Then, the estimated value of the amount of deviation at the travel position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time is corrected.
  • the track state correction unit 412 calculates the correction amount storage unit from the estimated value of the amount of misalignment at the traveling position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time calculated by the second track state calculation unit 411. By subtracting the second correction amount read from 410 at the traveling position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time, the railway corresponding to the current sampling time calculated by the second track state calculation unit 411 The estimated value of the deviation amount at the traveling position of the vehicle is corrected.
  • the estimated value of the deviation amount at the traveling position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time corrected as described above is referred to as the corrected estimated value of the deviation amount as necessary. .
  • the estimated value of the deviation amount after the correction is the final estimated value of the deviation amount.
  • the trajectory state correction unit 412 performs the following operation. Then, the estimated value of the deviation amount at the traveling position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time, which is calculated by the second track state calculating unit 411, is corrected. In other words, the track state correction unit 412 reads out the estimated value of the runaway amount at the running position of the railroad vehicle corresponding to the current sampling time calculated by the second track state calculation unit 411 and the correction amount storage unit 410.
  • the second track amount calculation unit 411 calculates the value of the railway vehicle corresponding to the current sampling time calculated by the second track state calculation unit 411. The estimated value of the deviation amount at the traveling position is corrected.
  • FIGS. 17A to 19B are diagrams respectively showing first to sixth examples of the relationship between the estimated value of the amount of misalignment after correction and the distance from the starting point of the railway vehicle.
  • the estimated value of the deviation amount calculated by the second track state calculation unit 411 is the same as the estimated value of the deviation amount calculated by the first track state calculation unit 411. It is assumed that
  • the graphs 1711 and 1721 in FIGS. 17A and 17B are obtained by correcting the estimated values of the deviation amounts (graphs 1211 and 1221) shown in FIGS. 12A and 12B by the correction amount M shown in FIG. 16A. Shows the estimated amount of runaway. Also, the graphs 1212, 1222, 1712, and 1722 (the actual values of the amount of misalignment) are the same.
  • the graphs 1811 and 1821 in FIGS. 18A and 18B show the irregularities after the estimated values (graphs 1311 and 1321) of the irregularities shown in FIGS. 13A and 13B are corrected by the correction amount M shown in FIG. 16B. The quantity estimates are shown. Also, the graphs 1312, 1322, 1812, and 1822 (the actual values of the amount of misalignment) are the same.
  • the graphs 1911 and 1921 in FIGS. 19A and 19B show the irregularities after the estimated values of the irregularities (graphs 1411 and 1421) shown in FIGS. 14A and 14B are corrected by the correction amount M shown in FIG. 16C, respectively.
  • the quantity estimates are shown.
  • the graphs 1412, 1422, 1912, and 1922 (the actual values of the amount of misalignment) are the same.
  • FIGS. 17A to 19B in any case, it can be seen that the estimated value of the amount of misalignment after correction matches the measured value with high accuracy.
  • the output unit 413 outputs information on the estimated value of the deviation amount calculated as corrected by the trajectory state correction unit 412. At this time, the output unit 413 may output information indicating that the trajectory 16 is abnormal when the estimated value of the amount of misalignment after the correction is larger than a preset value.
  • a form of the output for example, at least one of display on a computer display, transmission to an external device, and storage in an internal or external storage medium can be adopted.
  • the inspection device 400 causes the railway vehicle to travel and acquires the measured values of the longitudinal forces T 1 to T 4 .
  • Inspection apparatus 400 uses the measured value of the longitudinal force T 1 ⁇ T 4, and a relational expression between the street deviation amount y R1 ⁇ y R4 in position in the longitudinal direction forces T 1 ⁇ T 4 and Wajiku 13a ⁇ 13d Then, an estimated value of the amount of traffic disorder at each position in the entire travel section of the railway vehicle is obtained.
  • the inspection device 400 uses the estimated value and the measured value of the deviation amount at each position of the entire traveling section of the railway vehicle as a correction amount for the estimated value of the deviation amount at each position of the entire traveling section of the railway vehicle. 2 is calculated.
  • the inspection device 400 drives the railroad vehicle, and obtains the estimated value of the amount of traffic disorder at the travel position of the railroad vehicle as described above.
  • the inspection device 400 corrects the estimated value of the amount of deviation at the travel position of the railway vehicle obtained in this manner with the second correction amount at the travel position. Therefore, irregularities of the track 16 of the railway vehicle can be detected with high accuracy without using a special measuring device.
  • the inspection device 400 reduces the signal intensity of the low frequency component included in the time series data of the measured values of the longitudinal forces T 1 to T 4 , and reduces the high frequency of the longitudinal forces T 1 to T 4 .
  • the deviation amounts y R1 to y R4 at the positions of the wheel sets 13a to 13d are calculated.
  • This relational expression is an expression based on a motion equation describing the motion of the railroad vehicle when traveling on a straight track (that is, an equation not including the radius of curvature R of the track 16 (rail)). Therefore, irregularities in the curved trajectory can be detected with high accuracy without using a special measuring device.
  • the inspection apparatus 400 generates the autocorrelation matrix R from the data y of the measured values of the force in the front-rear direction, and among the eigenvalues obtained by singular value decomposition of the autocorrelation matrix R, the largest eigenvalue is obtained.
  • the coefficient ⁇ of the modified auto-regression model that approximates the data y of the measured value of the longitudinal force is determined using s eigenvalues from the model. Therefore, the coefficient ⁇ can be determined so that the signal of the low frequency component included in the data y of the measured value of the longitudinal force remains and the high frequency component does not remain.
  • the inspection apparatus 400 converts the predicted value y ⁇ k of the longitudinal force at time k into the modified autoregressive model in which the coefficient ⁇ is determined in this manner at time k ⁇ 1 (1 ⁇ l ⁇ ) before that time. It is calculated by giving data y of the measured value of the force in the front-rear direction in m). Therefore, without assuming the cutoff frequency in advance, it is possible to reduce the signal of the low frequency component due to the running of the railway vehicle on the curved track from the data y of the measured value of the longitudinal force.
  • the inspection device 400 generates the measurement data excluding the front-rear direction forces T 1 to T 4 among the measurement data acquired by the data acquisition unit 403 and the measurement data generated by the first frequency adjustment unit 404. and time-series data of the high-frequency component of the longitudinal force T 1 ⁇ T 4, the giving the Kalman filter, state variables (y w1 ⁇ ⁇ y w4 ⁇ , y w1 ⁇ y w4, y t1 ⁇ ⁇ y t2 ⁇ , y t1 ⁇ ⁇ y t2, ⁇ t1 ⁇ ⁇ ⁇ t2 ⁇ , ⁇ t1 ⁇ ⁇ t2, ⁇ t1 ⁇ ⁇ ⁇ t2 ⁇ , ⁇ t1 ⁇ ⁇ t2, y b ⁇ , y b, ⁇ b ⁇ , ⁇ b, ⁇ b ⁇ , ⁇ b ⁇ , ⁇ b , y y1 , ⁇ y
  • the inspection apparatus 400 calculates the value of the high-frequency component of the state variable by reducing (preferably removing) the signal intensity of the low-frequency component included in the time-series data of the estimated value of the state variable.
  • the inspection device 400 uses the values of the high-frequency components of the rotation amounts (angular displacements) ⁇ t1 to t t2 of the carts 12 a and 12 b in the yawing direction and the actual values of the conversion variables e 1 to e 4 ,
  • the rotation amounts (angular displacements) w w1 to ⁇ w4 of the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction are derived.
  • the inspection apparatus 400 calculates the amounts of rotation (angular displacements) ⁇ w1 to w w4 of the wheel sets 13a to 13d in the yawing direction, the values of the high-frequency components of the state variables, and the motion equations describing the yawing of the wheel sets 13a to 13d. And the values of the high-frequency components of the front-back forces T 1 to T 4 are substituted to calculate the deviation amounts y R1 to y R4 at the positions of the wheel sets 13a to 13d. Then, the inspection apparatus 400, from the street deviation amount y R1 ⁇ y R4 in position of the wheel shaft 13a ⁇ 13d, calculates the streets deviation amount y R.
  • the degree of freedom of the model can be reduced from 21 degrees of freedom to 17 degrees of freedom, and the number of state variables can be reduced from 38 to 30. Further, the measured values used in the Kalman filter increase by the amount of the forces T 1 to T 4 in the front-rear direction.
  • the equations of motion describing the yawing of the wheel sets 13a to 13d in the equations (5) to (8) are included in the state equation without using the longitudinal forces T 1 to T 4 , the calculation becomes unstable and the estimation becomes The result may not be obtained. That is, if the state variable is not selected, the calculation becomes unstable and the estimation result may not be obtained. Even if the estimation result is obtained, the method of the present embodiment has higher accuracy in detecting the irregularity of the trajectory 16 than the method in which the state variable is not selected. This is because in the present embodiment, it is realized that the equation of motion describing the yawing of the wheel sets 13a to 13d is not included in the state equation, and that the measured value of the longitudinal force is used.
  • a strain gauge can be used as a sensor, no special sensor is required. Therefore, it is possible to accurately detect an abnormality (orbital irregularity) in the orbit 16 without increasing the cost.
  • a strain gauge since it is not necessary to use a special sensor, by attaching a strain gauge to the commercial vehicle and mounting the inspection device 400 on the commercial vehicle, it is possible to detect irregularities of the track 16 in real time while the commercial vehicle is running. it can. Therefore, the irregularity of the track 16 can be detected without running the inspection vehicle.
  • a strain gauge may be attached to the inspection vehicle, and the inspection device 400 may be mounted on the inspection vehicle.
  • ⁇ Modification> In the present embodiment, an example has been described in which the averaging value of the plurality of first correction amounts is used as a correction amount for the estimated value of the deviation amount at each position in the entire travel section of the railway vehicle. However, it is not always necessary to determine the correction amount for the estimated value of the amount of misalignment at each position of the entire traveling section of the railway vehicle in this way.
  • the inspection device 400 calculates a plurality of first correction amounts as the first correction amounts at the same position in a state where the traveling speeds of the railway vehicles are different from each other.
  • the inspection device 400 performs a regression analysis using the plurality of first correction amounts, and calculates coefficients of a regression equation.
  • the target variable of the regression equation is the second correction amount.
  • the explanatory variables of the regression equation include the traveling speed of the railway vehicle.
  • the inspection device 400 obtains such a regression equation at each position of the entire traveling section of the railway vehicle.
  • the inspection device 400 (the track state correction unit 412) reads from the correction amount storage unit 410 a regression equation corresponding to the running position of the railway vehicle corresponding to the current sampling time.
  • the inspection device 400 substitutes the running speed of the railway vehicle corresponding to the current sampling time into the regression equation to calculate the second correction amount.
  • the correction amount for the estimated value of the deviation amount at a certain position in the entire traveling section of the railway vehicle does not have to be calculated using the plurality of first correction amounts.
  • the correction amount for the estimated value of the amount of misalignment at a certain position in the entire traveling section of the railway vehicle is determined by one first correction amount at the position.
  • the accuracy of the correction amount with respect to the estimated value of the deviation amount may decrease.
  • step S701 the data acquisition unit 403 may acquire one set of measurement data at the sampling time.
  • steps S701 to S708 is repeatedly performed for each traveling position of the railway vehicle corresponding to the sampling time. This process is repeated until the correction amount (first correction amount) at each position in the entire traveling section of the railway vehicle is obtained.
  • the inspection device 400 that calculates the estimated value of the deviation amount and the inspection device 400 that calculates the second correction amount are the inspection devices 400 mounted on the same railway vehicle. This is preferable because it is possible to suppress the error due to the characteristic characteristic of the railway vehicle from being included in the second correction amount. However, this is not necessary.
  • the same second correction amount may be used for a plurality of railway vehicles having the same model and traveling in the same traveling section. Further, the same second correction amount may be used for a plurality of railway vehicles having the same route name.
  • the modified autoregressive model is used as an example.
  • a high-pass filter is used to determine the frequency band caused by the running of the railway vehicle on a curved track from the measured data y of the longitudinal force. May be reduced.
  • the first frequency adjustment unit 404 and the second frequency adjustment unit 406 become unnecessary.
  • the wheel axle 13a is used as a reference when matching phases.
  • the reference wheel set may be a wheel set 13b, 13c, or 13d other than the wheel set 13a.
  • the case where the Kalman filter is used has been described as an example.
  • a filter that derives the estimated value of the state variable so that the error between the measured value and the estimated value of the observed variable or the expected value of the error is minimized ie, a filter that performs data assimilation
  • a particle filter may be used.
  • the error between the measured value and the estimated value of the observed variable includes, for example, a square error between the measured value and the estimated value of the observed variable.
  • an out-of-order amount is derived.
  • the physical quantity (the first physical quantity) that reflects the state of the orbit 16 is derived as a physical quantity that reflects the irregularity of the orbit (defective in appearance of the orbit 16)
  • the lateral pressure (wheel and rail) generated when the railway vehicle is traveling on a straight track is calculated. (Stress in the left-right direction between them) may be derived.
  • Q 1 , Q 2 , Q 3 , and Q 4 are lateral pressures at the wheels 14a, 14b, 14c, and 14d, respectively.
  • f 3 represents the spin creep coefficient.
  • the vehicle body 11 is the last part where the propagation of vibration due to the acting force (creep force) between the wheels 14a to 14d and the track 16 is transmitted last. Therefore, for example, when it is determined that the influence of the propagation on the vehicle body 11 is small, the state variable representing the state of the vehicle body 11 may not be included.
  • equations of motion of equations (1) to (21) equations of motion describing the lateral vibration, yawing, and rolling of body 11 in equations (15) to (17), and (18)
  • the equations of motion that describe the yawing of the yaw damper arranged on the carriage 12a and the yaw damper arranged on the carriage 12b in the equation (19) become unnecessary.
  • a state quantity related to the vehicle body a state quantity including the suffix b
  • a state quantity related to the vehicle body a state quantity including the suffix b
  • a value (for example, ⁇ a2 ⁇ b ⁇ of the third term on the left side of Expression (21)) is set to 0 (zero).
  • the carts 12a and 12b are bolsterless carts.
  • the carts 12a and 12b are not limited to bolsterless carts.
  • the equation of motion is appropriately rewritten according to the components of the railway vehicle, the force received by the railway vehicle, the direction of the motion of the railway vehicle, and the like. That is, the equations of motion are not limited to those exemplified in the present embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of the configuration of the inspection system.
  • the inspection system includes data collection devices 2010a and 2010b and a data processing device 2020.
  • FIG. 20 also shows an example of a functional configuration of the data collection devices 2010a and 2010b and the data processing device 2020.
  • the hardware of the data collection devices 2010a and 2010b and the data processing device 2020 can be realized by, for example, the one shown in FIG. Therefore, a detailed description of the hardware configuration of the data collection devices 2010a and 2010b and the data processing device 2020 is omitted.
  • One data collection device 2010a, 2010b is mounted on each railway car.
  • the data processing device 2020 is located at the command center.
  • the command center centrally manages the operation of a plurality of railway vehicles, for example.
  • the data collection devices 2010a and 2010b can be realized by the same device.
  • the data collection devices 2010a and 2010b have data acquisition units 2011a and 2011b and data transmission units 2012a and 2012b.
  • the data acquisition units 2011a and 2011b have the same function as the data acquisition unit 403. That is, the data acquisition units 2011a and 2011b acquire the same measurement data as the measurement data acquired by the data acquisition unit 403. Specifically, the data acquisition units 2011a and 2011b measure the measured values of the acceleration of the vehicle body 11 in the left-right direction, the measured values of the acceleration of the trucks 12a and 12b in the left-right direction, and the measurement of the acceleration of the wheel sets 13a to 13d in the left-right direction. The value and the measured value of the longitudinal force are obtained. Strain gauges and arithmetic devices for obtaining these measured values are the same as those described in the first embodiment.
  • the data transmission units 2012a and 2012b transmit the measurement data acquired by the data acquisition units 2011a and 2011b to the data processing device 2020.
  • the data transmission units 2012a and 2012b transmit the measurement data acquired by the data acquisition units 2011a and 2011b to the data processing device 2020 by wireless communication.
  • the data transmission units 2012a and 2012b add the identification numbers of the railway vehicles on which the data collection devices 2010a and 2010b are mounted to the measurement data acquired by the data acquisition units 2011a and 2011b.
  • the data transmission units 2012a and 2012b transmit the measurement data to which the identification numbers of the railway vehicles are added.
  • the data receiving unit 2021 receives the measurement data transmitted by the data transmitting units 2012a and 2012b.
  • the identification number of the railway vehicle that is the transmission source of the measurement data is added to the measurement data.
  • the data storage unit 2022 stores the measurement data received by the data receiving unit 2021.
  • the data storage unit 2022 stores measurement data for each identification number of a railway vehicle.
  • the data storage unit 2022 specifies the travel position of the railway vehicle at the time of reception of the measurement data based on the current operation status of the railway vehicle and the reception time of the measurement data, and obtains information of the identified travel position and the measurement time.
  • the data and the data are stored in association with each other.
  • the data collection devices 2010a and 2010b may collect information on the current traveling position of the railway vehicle and include the collected information in the measurement data.
  • the data reading unit 2023 reads the measurement data stored by the data storage unit 2022.
  • the data reading unit 2023 can read the measurement data specified by the operator from the measurement data stored by the data storage unit 2022.
  • the data reading unit 2023 can also read measurement data that meets a predetermined condition at a predetermined timing.
  • the measurement data read by the data reading unit 2023 is determined based on, for example, at least one of the identification number and the traveling position of the railway vehicle.
  • the calculation unit 409, the correction amount storage unit 410, the second trajectory state calculation unit 411, the trajectory state correction unit 412, and the output unit 413 are the same as those described in the first embodiment. Therefore, detailed description thereof is omitted here.
  • the filter operation unit 405 determines the estimated value of the state variable shown in Expression (44) using the measurement data read by the data reading unit 2023 instead of the measurement data obtained by the data acquisition unit 403. .
  • the data collection devices 2010a and 2010b mounted on the railway vehicle collect measurement data and transmit the measurement data to the data processing device 2020.
  • the data processing device 2020 disposed at the command center stores the measurement data received from the data collection devices 2010a and 2010b, and calculates and corrects an estimated value of the amount of misalignment using the stored measurement data. Accordingly, in addition to the effects described in the first embodiment, for example, the following effects are obtained. That is, the data processing device 2020, by reading out the measured data at any timing, it is possible to calculate the final streets deviation amount y R at an arbitrary timing.
  • the data processing device 2020 can output a time-series change of the final estimated value of the amount of misalignment at the same position. Further, the data processing device 2020 can output an estimated value of the amount of misalignment in a plurality of routes for each route.
  • ⁇ Modification> an example has been described in which the measurement data is directly transmitted from the data collection devices 2010a and 2010b to the data processing device 2020. However, this is not necessary.
  • an inspection system may be constructed using cloud computing.
  • various modifications described in the first embodiment can be adopted.
  • the orbit state calculation unit 407, the actual value acquisition unit 408, the correction amount calculation unit 409, the correction amount storage unit 410, the second orbit state calculation unit 411, the orbit state correction unit 412, and the output unit 413 are included in one device.
  • the functions of the unit 408, the correction amount calculation unit 409, the correction amount storage unit 410, the second trajectory state calculation unit 411, the trajectory state correction unit 412, and the output unit 413 may be realized by a plurality of devices. In this case, an inspection system is configured using the plurality of devices.
  • the embodiment of the present invention described above can be realized by a computer executing a program. Further, a computer-readable recording medium on which the program is recorded and a computer program product such as the program can also be applied as an embodiment of the present invention.
  • a recording medium for example, a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, and the like can be used.
  • Patent Document 1 Note that the entire contents of the specification and drawings of Patent Document 1 can be incorporated herein.
  • the present invention can be used for inspecting the track of a railway vehicle.

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Abstract

検査装置(400)は、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値と実測値とを用いて、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量を算出する。その後、検査装置(400)は、鉄道車両を走行させて、鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を求め、当該走行位置における第2の補正量で補正する。

Description

検査システム、検査方法、およびプログラム
 本発明は、検査システム、検査方法、およびプログラムに関し、特に、鉄道車両の軌道を検査するために用いて好適なものである。
 軌道上を鉄道車両が走行すると鉄道車両からの荷重により軌道の位置が変化する。このような軌道の変化が生じると、鉄道車両が異常な挙動を示す虞がある。そこで、従来から、鉄道車両を軌道上で走行させることにより、軌道の異常を検出することが行われている。
 特許文献1には、輪軸のヨーイングを記述する運動方程式に、輪軸のヨーイング方向における角変位と、カルマンフィルタにより求めた状態変数と、前後方向力とを代入して、通り狂い量を推定することが記載されている。
国際公開第2017/164133号公報 特開2017-53773号公報
 本発明者らは、特許文献1に記載の技術では、運動方程式で考慮されていない外乱が生じると、通り狂い量の推定値の誤差が大きくなるという知見を得た。
 本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、鉄道車両の軌道の不整を特別な測定装置を用いることなく高精度に検出することができるようにすることを目的とする。
 本発明の検査システムは、車体と台車と輪軸とを有する鉄道車両を軌道上で走行させることにより測定される測定値の時系列データである計測データを取得するデータ取得手段と、第1の物理量の推定値を算出する第1の軌道状態算出手段と、前記第1の軌道状態算出手段により算出された前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出する補正量算出手段と、前記補正量が算出された後に、前記第1の物理量の推定値を算出する第2の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段により算出された前記第1の物理量の推定値を、前記補正量を用いて補正する軌道状態補正手段と、を有し、前記計測データは、前後方向力の測定値を含み、前記前後方向力は、前記輪軸と、当該輪軸が設けられる前記台車との間に配置される部材に生じる前後方向の力であり、前記部材は、軸箱を支持するための部材であり、前記前後方向は、前記鉄道車両の走行方向に沿う方向であり、前記第1の物理量は、前記軌道の状態を反映する物理量であり、前記第1の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段は、前記輪軸の位置での前記第1の物理量と前記前後方向力との関係を示す関係式と、前記前後方向力の測定値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、前記第1の軌道状態算出手段で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出される前に前記データ取得手段により取得された前記計測データに含まれ、前記第2の軌道状態算出手段で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出された後に前記データ取得手段により取得された前記計測データに含まれることを特徴とする。
 本発明の検査方法は、車体と台車と輪軸とを有する鉄道車両を軌道上で走行させることにより測定される測定値の時系列データである計測データを取得するデータ取得工程と、第1の物理量の推定値を算出する第1の軌道状態算出工程と、前記第1の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出する補正量算出工程と、前記補正量が算出された後に、前記第1の物理量の推定値を算出する第2の軌道状態算出工程と、前記第2の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値を、前記補正量を用いて補正する軌道状態補正工程と、を有し、前記計測データは、前後方向力の測定値を含み、前記前後方向力は、前記輪軸と、当該輪軸が設けられる前記台車との間に配置される部材に生じる前後方向の力であり、前記部材は、軸箱を支持するための部材であり、前記前後方向は、前記鉄道車両の走行方向に沿う方向であり、前記第1の物理量は、前記軌道の状態を反映する物理量であり、前記第1の軌道状態算出工程と、前記第2の軌道状態算出工程は、前記輪軸の位置での前記第1の物理量と前記前後方向力との関係を示す関係式と、前記前後方向力の測定値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、前記第1の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出される前に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれ、前記第2の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出された後に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれることを特徴とする。
 本発明のプログラムは、車体と台車と輪軸とを有する鉄道車両を軌道上で走行させることにより測定される測定値の時系列データである計測データを取得するデータ取得工程と、第1の物理量の推定値を算出する第1の軌道状態算出工程と、前記第1の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出する補正量算出工程と、前記補正量が算出された後に、前記第1の物理量の推定値を算出する第2の軌道状態算出工程と、前記第2の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値を、前記補正量を用いて補正する軌道状態補正工程と、をコンピュータに実行させ、前記計測データは、前後方向力の測定値を含み、前記前後方向力は、前記輪軸と、当該輪軸が設けられる前記台車との間に配置される部材に生じる前後方向の力であり、前記部材は、軸箱を支持するための部材であり、前記前後方向は、前記鉄道車両の走行方向に沿う方向であり、前記第1の物理量は、前記軌道の状態を反映する物理量であり、前記第1の軌道状態算出工程と、前記第2の軌道状態算出工程は、前記輪軸の位置での前記第1の物理量と前記前後方向力との関係を示す関係式と、前記前後方向力の測定値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、前記第1の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出される前に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれ、前記第2の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出された後に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれることを特徴とする。
図1は、鉄道車両の概略の一例を示す図である。 図2は、鉄道車両の構成要素の主な運動の方向を概念的に示す図である。 図3Aは、直線軌道における通り狂い量の一例を示す図である。 図3Bは、曲線軌道における通り狂い量の一例を示す図である。 図4は、検査装置の機能的な構成の一例を示す図である。 図5は、検査装置のハードウェアの構成の一例を示す図である。 図6は、第1の事前処理の一例を示すフローチャートである。 図7は、第2の事前処理の一例を示すフローチャートである。 図8は、本処理の一例を示すフローチャートである。 図9は、自己相関行列の固有値の分布の一例を示す図である。 図10は、前後方向力の測定値の時系列データ(測定値)と、前後方向力の予測値の時系列データ(計算値)の一例を示す図である。 図11は、前後方向力の高周波成分の時系列データの一例を示す図である。 図12Aは、通り狂い量の推定値、通り狂い量の実績値、鉄道車両の走行速度、および軌条の曲率と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第1の例を示す図である。 図12Bは、通り狂い量の推定値、通り狂い量の実績値、鉄道車両の走行速度、および軌条の曲率と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第2の例を示す図である。 図13Aは、通り狂い量の推定値、通り狂い量の実績値、鉄道車両の走行速度、および軌条の曲率と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第3の例を示す図である。 図13Bは、通り狂い量の推定値、通り狂い量の実績値、鉄道車両の走行速度、および軌条の曲率と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第4の例を示す図である。 図14Aは、通り狂い量の推定値、通り狂い量の実績値、鉄道車両の走行速度、および軌条の曲率と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第5の例を示す図である。 図14Bは、通り狂い量の推定値、通り狂い量の実績値、鉄道車両の走行速度、および軌条の曲率と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第6の例を示す図である。 図15は、フランジ接触の一例を説明する図である。 図16Aは、第2の補正量と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第1の例を示す図である。 図16Bは、第2の補正量と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第2の例を示す図である。 図16Cは、第2の補正量と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第3の例を示す図である。 図17Aは、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第1の例を示す図である。 図17Bは、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第2の例を示す図である。 図18Aは、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第3の例を示す図である。 図18Bは、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第4の例を示す図である。 図19Aは、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第5の例を示す図である。 図19Bは、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第6の例を示す図である。 図20は、検査システムの構成の一例を示す図である。
 以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
(概要)
 まず、本発明の実施形態の概要を説明する。
 図1は、鉄道車両の概略の一例を示す図である。尚、図1において、鉄道車両は、x軸の正の方向に進むものとする(x軸は、鉄道車両の走行方向に沿う軸である)。また、z軸は、軌道16(地面)に対し垂直方向(鉄道車両の高さ方向)であるものとする。y軸は、鉄道車両の走行方向に対して垂直な水平方向(鉄道車両の走行方向と高さ方向との双方に垂直な方向)であるものとする。また、鉄道車両は、営業車両であるものとする。尚、各図において、○の中に●が付されているものは、紙面の奥側から手前側に向かう方向を示し、○の中に×が付されているものは、紙面の手前側から奥側に向かう方向を示す。
 図1に示すように本実施形態では、鉄道車両は、車体11と、台車12a、12bと、輪軸13a~13dとを有する。このように本実施形態では、1つの車体11に、2つの台車12a、12bと4組の輪軸13a~13dとが備わる鉄道車両を例に挙げて説明する。輪軸13a~13dは、車軸15a~15dとその両端に設けられた車輪14a~14dとを有する。本実施形態では、台車12a、12bが、ボルスタレス台車である場合を例に挙げて説明する。尚、図1では、表記の都合上、輪軸13a~13dの一方の車輪14a~14dのみを示すが、輪軸13a~13dの他方にも車輪が設けられている(図1に示す例では、車輪は合計8個ある)。また、鉄道車両は、図1に示す構成要素以外の構成要素(後述する運動方程式で説明する構成要素等)を有するが、表記の都合上、図1では、当該構成要素の図示を省略する。例えば、台車12a、12bは、台車枠および枕バネなどを有する。また、各輪軸13a~13dのy軸に沿う方向の両側には、軸箱が配置される。また、台車枠と軸箱は、軸箱支持装置により相互に結合される。軸箱支持装置は、軸箱および台車枠の間に配置される装置(サスペンション)である。軸箱支持装置は、軌道16から鉄道車両に伝わる振動を吸収する。また、軸箱支持装置は、軸箱が台車枠に対してx軸に沿う方向およびy軸に沿う方向に移動することを抑制するように(好ましくは、当該移動が生じないように)軸箱の台車枠に対する位置を規制した状態で軸箱を支持する。軸箱支持装置は、各輪軸13a~13dのy軸に沿う方向の両側に配置される。尚、鉄道車両自体は公知の技術で実現できるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
 鉄道車両が軌道16上を走行すると、車輪14a~14dと軌道16との間の作用力(クリープ力)が振動源となり、輪軸13a~13d、台車12a、12b、車体11に振動が順次伝搬する。図2は、鉄道車両の構成要素(輪軸13a~13d、台車12a、12b、車体11)の主な運動の方向を概念的に示す図である。図2に示すx軸、y軸、z軸は、それぞれ、図1に示したx軸、y軸、z軸に対応する。
 図2に示すように本実施形態では、輪軸13a~13d、台車12a、12b、および車体11が、x軸を回動軸として回動する運動と、z軸を回動軸として回動する運動と、y軸に沿う方向の運動とを行う場合を例に挙げて説明する。以下の説明では、x軸を回動軸として回動する運動を必要に応じてローリングと称し、x軸を回動軸とする回動方向を必要に応じてローリング方向と称し、x軸に沿う方向を必要に応じて前後方向と称する。尚、前後方向は、鉄道車両の走行方向である。本実施形態では、x軸に沿う方向が鉄道車両の走行方向であるものとする。また、z軸を回動軸として回動する運動を必要に応じてヨーイングと称し、z軸を回動軸とする回動方向を必要に応じてヨーイング方向と称し、z軸に沿う方向を必要に応じて上下方向と称する。尚、上下方向は、軌道16に対し垂直な方向である。また、y軸に沿う方向の運動を必要に応じて横振動と称し、y軸に沿う方向を必要に応じて左右方向と称する。尚、左右方向は、前後方向(鉄道車両の走行方向)と上下方向(軌道16に対し垂直な方向)との双方に垂直な方向である。また、鉄道車両は、この他の運動も行うが、各実施形態では説明を簡単にするため、これらの運動については考慮しないものとする。しかしながら、これらの運動を考慮してもよい。
 特許文献1に記載のように、本発明者らは、輪軸13a~13b(13c~13d)と、当該輪軸13a~13b(13c~13d)が設けられる台車12a(12b)との間に配置される部材に生じる前後方向の力の測定値を用いて、軌道不整(軌道16の外観上の不良)を反映する第1の物理量の一例として通り狂い量を算出する方法に想到した。以下の説明では、この部材に生じる前後方向の力を、必要に応じて前後方向力と称する。
 通り狂い量は、鉄道車両の直線軌道の走行時における運動を記述する運動方程式に基づく式であって、通り狂い量と前後方向力との関係を示す式を用いて算出される。軌道16には、直線部と曲線部とが含まれる。以下の説明では、軌道16の直線部を必要に応じて直線軌道と称し、軌道16の曲線部を必要に応じて曲線軌道と称する。
 後述するデータ同化を行うフィルタ(カルマンフィルタ)によるフィルタリングを行う場合に、曲線軌道を走行する鉄道車両の運動を記述する運動方程式を用いて状態方程式を構成すると、状態変数が発散する虞がある。そこで、データ同化を行うフィルタ(カルマンフィルタ)によるフィルタリングを行う場合の状態方程式を、直線軌道を走行する鉄道車両の運動を記述する運動方程式を用いて構成する。
 曲線軌道を走行する鉄道車両の運動を記述する運動方程式では、走行時に鉄道車両が受ける遠心力等を考慮する必要がある。従って、曲線軌道を走行する鉄道車両の運動を記述する運動方程式には、軌条(レール)の曲率半径を含む項が含まれる。よって、鉄道車両が曲線軌道を走行しているときに、直線軌道を走行する鉄道車両の運動を記述する運動方程式を用いて構成したデータ同化を行うフィルタ(カルマンフィルタ)を用いて状態変数を導出すると、状態変数を高精度に導出することができなくなる虞がある。
 本発明者らは、鉄道車両が曲線軌道を走行する場合には、直線軌道を走行しているときに対し、前後方向力の測定値が或るバイアスを持つことに着目した。そこで、本発明者らは、前後方向力の測定値の時系列データから低周波成分(前記バイアスの挙動)を低減させることにより、鉄道車両の直線軌道の走行時における運動を記述する運動方程式に基づく式を用いて後述するデータ同化を行うフィルタ(カルマンフィルタ)を構成しても、状態変数の推定値から、鉄道車両が曲線軌道を走行することに起因する低周波成分を低減することができると考えた。このことから、本発明者らは、低周波成分が低減された前後方向力の値の時系列データを、鉄道車両の直線軌道の走行時における運動を記述する運動方程式に基づく式であって、通り狂い量と前後方向力との関係を示す式に与えることによって、通り狂い量を算出することに想到した。このようにして通り狂い量を算出することによって、鉄道車両の直線軌道の走行時における運動を記述する運動方程式に基づく式を用いているのにも関わらず、曲線軌道における通り狂い量を算出することができる。また、通り狂い量の算出式は、曲線軌道であっても直線軌道であっても同じ算出式になる。
 さらに、本発明者らは、鉄道車両の走行状態および軌道16の設置状態の少なくとも何れかによって、鉄道車両の運動を記述する運動方程式では考慮されていない外乱が前後方向力の測定値に影響を及ぼすため、通り狂い量の算出精度が低下する虞があることを見出した。このような外乱が発生し易い鉄道車両の走行状態には、例えば、鉄道車両が、低速で走行している状態、急減速している状態、急加速している状態、フランジ接触しながら走行している状態、および軌条の継目を走行している状態がある。また、このような外乱が発生し易い軌道16の設置状況には、例えば、軌条が急カーブである状態(軌条の曲率が大きい状態)、軌道16が特定の構造物がある場所に設置されている状態、軌条に継目がある状態、および軌道16が無道床軌道である状態がある。特定の構造物としては、例えば、駅のホーム、橋梁、トンネル、分岐器、踏切、およびガードレールがある。
 このような外乱は、通り狂い量の推定値と実測値との差異で表される。同じ鉄道車両であれば、鉄道車両に固有の特性により測定データが大きく変わることはない。鉄道車両に固有の特性としては、例えば、車体11の個体差、台車12a、12bの個体差、輪軸13a~13dの個体差、および前後方向力を測定する歪ゲージの個体差が挙げられる。また、これらの接続の状態も、鉄道車両に固有の特性として挙げられる。また、同じ鉄道車両であれば、軌道16の各位置における走行速度は大きく変わらない。このことから、本発明者らは、同じ鉄道車両が同じ位置を走行している場合、前述した通り狂い量の推定値と実測値との差異は、鉄道車両が走行する日時によって大きく変わらないことを見出した。そこで、鉄道車両が走行する軌道16のそれぞれの位置において、前述した通り狂い量の推定値と実測値との差異を、通り狂い量の推定値に対する補正量として予め求めておく。その後、当該鉄道車両が軌道16を走行することにより、軌道16のそれぞれの位置において通り狂い量の推定値を改めて得る。このようにして得られた通り狂い量の推定値を、当該推定値を得た軌道16の位置における補正量で補正する。このようにして、軌道16の各位置における通り狂い量が得られる。本実施形態では、補正後の通り狂い量を、最終的な通り狂い量とする。
(運動方程式)
 次に、鉄道車両の直線軌道の走行時における運動を記述する運動方程式の一例を説明する。本実施形態では、特許文献1に記載の運動方程式を例に挙げ、鉄道車両が21自由度を有する場合を例に挙げて説明する。即ち、輪軸13a~13dが、左右方向における運動(横振動)とヨーイング方向における運動(ヨーイング)とを行うものとする(2×4セット=8自由度)。また、台車12a、12bが、左右方向における運動(横振動)とヨーイング方向における運動(ヨーイング)とローリング方向における運動(ローリング)とを行うものとする(3×2セット=6自由度)。また、車体11が、左右方向における運動(横振動)とヨーイング方向における運動(ヨーイング)とローリング方向における運動(ローリング)とを行うものとする(3×1セット=3自由度)。また、台車12a、12bに対してそれぞれ設けられている空気バネ(枕バネ)が、ローリング方向における運動(ローリング)を行うものとする(1×2セット=2自由度)。また、台車12a、12bに対してそれぞれ設けられているヨーダンパが、ヨーイング方向における運動(ヨーイング)を行うものとする(1×2セット=2自由度)。
 尚、自由度は、21自由度に限定されない。自由度を大きくすれば計算精度は向上するが、計算負荷が高くなる。また、後述するカルマンフィルタの動作が安定しなくなる虞がある。これらの点を考慮して自由度を適宜決定することができる。また、以下の運動方程式は、それぞれの構成要素(車体11、台車12a、12b、輪軸13a~13d)のそれぞれの方向(左右方向、ヨーイング方向、ローリング方向)の動作を、例えば、非特許文献1、2の記載に基づいて表すことにより実現することができる。従って、ここでは、それぞれの運動方程式の概要を説明し、詳細な説明を省略する。尚、以下の各式には、軌道16(軌条)の曲率半径(曲率)を含む項が存在しない。即ち、以下の各式は、鉄道車両が直線軌道を走行することを表現する式となる。鉄道車両が曲線軌道を走行することを表現する式において、軌道16(軌条)の曲率半径を無限大(曲率を0(ゼロ))とすることにより、鉄道車両が直線軌道を走行することを表現する式が得られる。
 以下の各式において、添え字wは、輪軸13a~13dを表す。添え字w(のみ)が付されている変数は、輪軸13a~13dで共通であることを表す。添え字w1、w2、w3、w4はそれぞれ、輪軸13a、13b、13c、13dを表す。
 添え字t、Tは、台車12a、12bを表す。添え字t、T(のみ)が付されている変数は、台車12a、12bで共通であることを表す。添え字t1、t2はそれぞれ、台車12a、12bを表す。
 添え字b、Bは、車体11であることを表す。
 添え字xは、前後方向またはローリング方向を表し、添え字yは、左右方向を表し、添え字zは、上下方向またはヨーイング方向を表す。
 また、変数の上に付している「・・」、「・」はそれぞれ、2階時間微分、1階時間微分を表す。
 尚、以下の運動方程式の説明に際し、必要に応じて、既出の変数の説明を省略する。また、運動方程式自体は、特許文献1に記載されているものと同じである。
[輪軸の横振動]
 輪軸13a~13dの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式は、以下の(1)式~(4)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 mは、輪軸13a~13dの質量である。yw1・・(式において・・はyw1の上に付される(以下、その他の変数についても同様))は、輪軸13aの左右方向における加速度である。fは、横クリープ係数である(尚、横クリープ係数fは、輪軸13a~13d毎に与えられてもよい)。vは、鉄道車両の走行速度である。yw1・(式において・はyw1の上に付される(以下、その他の変数についても同様))は、輪軸13aの左右方向における速度である。Cwyは、軸箱と輪軸とをつなぐ軸箱支持装置の左右方向におけるダンピング定数である。yt1・は、台車12aの左右方向における速度である。aは、台車12a、12bに設けられている輪軸13a・13b、13c・13d間の前後方向における距離の1/2を表す(台車12a、12bに設けられている輪軸13a・13b、13c・13d間の距離は2aになる)。ψt1・は、台車12aのヨーイング方向における角速度である。hは、車軸の中心と台車12aの重心との上下方向における距離である。φt1・は、台車12aのローリング方向における角速度である。ψw1は、輪軸13aのヨーイング方向における回動量(角変位)である。Kwyは、軸箱支持装置の左右方向のバネ定数である。yw1は、輪軸13aの左右方向における変位である。yt1は、台車12aの左右方向における変位である。ψt1は、台車12aのヨーイング方向における回動量(角変位)である。φt1は、台車12aのローリング方向における回動量(角変位)である。尚、(2)式~(4)式の各変数は、前述した添え字の意味に従って(1)式の変数を読み替えることにより表される。
[輪軸のヨーイング]
 輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式は、以下の(5)式~(8)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 Iwzは、輪軸13a~13dのヨーイング方向における慣性モーメントである。ψw1・・は、輪軸13aのヨーイング方向における角加速度である。fは、縦クリープ係数である。bは、輪軸13a~13dに取り付けられている2つの車輪と軌道16(軌条)との接点の間の左右方向における距離である。ψw1・は、輪軸13aのヨーイング方向における角速度である。Cwxは、軸箱支持装置の前後方向のダンピング定数である。bは、軸箱支持装置の左右方向における間隔の1/2の長さを表す(1つの輪軸に対して左右に設けられている2つの軸箱支持装置の左右方向における間隔は2bになる)。γは、踏面勾配である。rは、車輪14a~14dの半径である。yR1は、輪軸13aの位置での通り狂い量である。sは、車軸15a~15dの中心から軸箱支持バネまでの前後方向におけるオフセット量である。yt1は、台車12aの左右方向における変位である。Kwxは、軸箱支持装置の前後方向のバネ定数である。尚、(6)式~(8)式の各変数は、前述した添え字の意味に従って(5)式の変数を読み替えることにより表される。ただし、yR2、yR3、yR4はそれぞれ、輪軸13b、13c、13dの位置での通り狂い量である。
 ここで、通り狂いとは、日本工業規格(JIS E 1001:2001)に記載されているように、軌条の長手方向の左右の変位である。通り狂い量は、その変位の量である。図3に、輪軸13aの位置での通り狂い量yR1の一例を示す。図3Aでは、軌道16が、直線軌道である場合を例に挙げて説明する。図3Bでは、軌道16が、曲線軌道である場合を例に挙げて説明する。図3Aおよび図3Bにおいて、16aは、軌条を示し、16bは、枕木を示す。図3Aでは、輪軸13aの車輪14aが位置301で軌条16aと接触しているとする。図3Bでは、輪軸13aの車輪14aが位置302で軌条16aと接触しているとする。輪軸13aの位置での通り狂い量yR1は、輪軸13aの車輪14aと軌条16aとの接触位置と、正規の状態であると仮定した場合の軌条16aの位置と、の左右方向の距離である。輪軸13aの位置とは、輪軸13aの車輪14aと軌条16aとの接触位置である。輪軸13b、13c、13dの位置での通り狂い量yR2、yR3、yR4も、輪軸13aの位置での通り狂い量yR1と同様に定義される。
[台車の横振動]
 台車12a、12bの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式は、以下の(9)式、(10)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 mは、台車12a、12bの質量である。yt1・・は、台車12aの左右方向における加速度である。c´は、左右動ダンパのダンピング定数である。hは、台車12aの重心と左右動ダンパとの上下方向における距離である。y・は、車体11の左右方向における速度である。Lは、台車12a、12bの中心間の前後方向における間隔の1/2を表す(台車12a、12bの中心間の前後方向における間隔は2Lになる)。ψ・は、車体11のヨーイング方向における角速度である。hは、左右動ダンパと車体11の重心との間の上下方向における距離である。φ・は、車体11のローリング方向における角速度である。yw2・は、輪軸13bの左右方向における速度である。k´は、空気バネ(枕バネ)の左右方向のバネ定数である。hは、台車12a、12bの重心と空気バネ(枕バネ)の中心との間の上下方向における距離である。yは、車体11の左右方向における変位である。ψは、車体11のヨーイング方向における回動量(角変位)である。hは、空気バネ(枕バネ)の中心と車体11の重心との間の上下方向における距離である。φは、車体11のローリング方向における回動量(角変位)である。尚、(10)式の各変数は、前述した添え字の意味に従って(9)式の変数を読み替えることにより表される。
[台車のヨーイング]
 台車12a、12bのヨーイングを記述する運動方程式は、以下の(11)式、(12)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 ITzは、台車12a、12bのヨーイング方向における慣性モーメントである。ψt1・・は、台車12aのヨーイング方向における角加速度である。ψw2・は、輪軸13bのヨーイング方向における角速度である。ψw2は、輪軸13bのヨーイング方向における回動量(角変位)である。yw2は、輪軸13bの左右方向における変位である。k´は、ヨーダンパのゴムブッシュ剛性である。b´は、台車12a、12bに対し左右に配置された2つのヨーダンパの左右方向における間隔の1/2を表す(台車12a、12bに対し左右に配置された2つのヨーダンパの左右方向における間隔は2b´になる)。ψy1は、台車12aに配置されたヨーダンパのヨーイング方向における回動量(角変位)である。k´´は、空気バネ(枕バネ)の左右方向のバネ定数である。bは、台車12a、12bに対し左右に配置された2つの空気バネ(枕バネ)の左右方向における間隔の1/2を表す(台車12a、12bに対し左右に配置された2つの空気バネ(枕バネ)の左右方向における間隔は2bになる)。尚、(12)式の各変数は、前述した添え字の意味に従って(11)式の変数を読み替えることにより表される。
[台車のローリング]
 台車12a、12bのローリングを記述する運動方程式は、以下の(13)式、(14)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 ITxは、台車12a、12bのローリング方向における慣性モーメントである。φt1・・は、台車12aのローリング方向における角加速度である。cは、軸ダンパの上下方向のダンピング定数である。b´は、台車12a、12bに対し左右に配置された2つの軸ダンパの左右方向における間隔の1/2を表す(台車12a、12bに対し左右に配置された2つの軸ダンパの左右方向における間隔は2b´になる)。cは、空気バネ(枕バネ)の上下方向のダンピング定数である。φa1・は、台車12aに配置された空気バネ(枕バネ)のローリング方向における角速度である。kは、軸バネの上下方向のバネ定数である。λは、空気バネ(枕バネ)の本体の容積を補助空気室の容積で割った値である。kは、空気バネ(枕バネ)の上下方向のバネ定数である。φa1は、台車12aに配置された空気バネ(枕バネ)のローリング方向における回動量(角変位)である。kは、空気バネ(枕バネ)の有効受圧面積の変化による等価剛性である。尚、(14)式の各変数は、前述した添え字の意味に従って(13)式の変数を読み替えることにより表される。ただし、φa2は、台車12bに配置された空気バネ(枕バネ)のローリング方向における回動量(角変位)である。
[車体の横振動]
 車体11の横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式は、以下の(15)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 mは、台車12a、12bの質量である。y・・は、車体11の左右方向における加速度である。yt2・は、台車12bの左右方向における速度である。φt2・は、台車12bのローリング方向における角速度である。yt2は、台車12bの左右方向における変位である。φt2は、台車12bのローリング方向における回動量(角変位)である。
[車体のヨーイング]
 車体11のヨーイングを記述する運動方程式は、以下の(16)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 IBzは、車体11のヨーイング方向における慣性モーメントである。ψ・・は、車体11のヨーイング方向における角加速度である。cは、ヨーダンパの前後方向のダンピング定数である。ψy1・は、台車12aに配置されたヨーダンパのヨーイング方向における角速度である。ψy2・は、台車12bに配置されたヨーダンパのヨーイング方向における角速度である。ψt2は、台車12bのヨーイング方向における回動量(角変位)である。
[車体のローリング]
 車体11のローリングを記述する運動方程式は、以下の(17)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 IBxは、車体11のローリング方向における慣性モーメントである。φ・・は、車体11のローリング方向における角加速度である。
[ヨーダンパのヨーイング]
 台車12aに配置されたヨーダンパ、台車12bに配置されたヨーダンパのヨーイングを記述する運動方程式は、それぞれ以下の(18)式、(19)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 ψy2は、台車12bに配置されたヨーダンパのヨーイング方向における回動量(角変位)である。
[空気バネ(枕バネ)のローリング]
 台車12aに配置された空気バネ(枕バネ)、台車12bに配置された空気バネ(枕バネ)のローリングを記述する運動方程式は、それぞれ以下の(20)式、(21)式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 φa2・は、台車12bに配置された空気バネ(枕バネ)のローリング方向における角速度である。
(前後方向力)
 次に、前後方向力について説明する。尚、前後方向力自体は、特許文献1に記載されているものと同じである。
 1つの輪軸における左右の車輪のうち一方の車輪における縦クリープ力と他方の車輪における縦クリープ力との同相の成分は、ブレーキ力や駆動力に対応する成分である。従って、縦クリープ力の逆相成分に対応するように前後方向力を定めるのが好ましい。縦クリープ力の逆相成分とは、1つの輪軸における左右の車輪のうち一方の車輪における縦クリープ力と他方の車輪における縦クリープ力との相互に逆位相となる成分である。即ち、縦クリープ力の逆相成分とは、縦クリープ力の、車軸をねじる方向の成分である。この場合、前後方向力は、1つの輪軸の左右方向の両側に取り付けられた2つの前記部材に生じる力の前後方向の成分のうち、相互に逆位相となる成分となる。
 以下に、縦クリープ力の逆相成分に対応するように前後方向力を定める場合の前後方向力の具体例について説明する。
 軸箱支持装置が、モノリンク式の軸箱支持装置である場合、軸箱支持装置は、リンクを備えており、軸箱と台車枠とがリンクにより連結されている。このリンクの両端にはゴムブッシュが取り付けられる。この場合、前後方向力は、1つの輪軸の左右方向の端にそれぞれ1つずつ取り付けられる2つのリンクのそれぞれが受ける荷重の前後方向の成分のうち、相互に逆位相となる成分になる。また、リンクの配置および構成により、リンクは、前後方向、左右方向、上下方向の荷重のうち主に前後方向の荷重を受ける。従って、例えば、各リンクに歪ゲージを1つ取り付ければよい。この歪ゲージの測定値を用いて、当該リンクが受ける荷重の前後方向の成分を導出することにより、前後方向力の測定値を得る。また、このようにすることに替えて、リンクに取り付けられたゴムブッシュの前後方向の変位を変位計で測定してもよい。この場合、測定した変位と当該ゴムブッシュのバネ定数との積を、前後方向力の測定値とする。軸箱支持装置が、モノリンク式の軸箱支持装置である場合、前述した、軸箱を支持するための部材は、リンクまたはゴムブッシュになる。
 尚、リンクに取り付けられる歪ゲージにより測定される荷重には、前後方向の成分だけでなく、左右方向の成分および上下方向の成分のうち少なくとも何れか一方の成分が含まれる場合がある。しかしながら、このような場合であっても、軸箱支持装置の構造上、リンクが受ける左右方向の成分の荷重および上下方向の成分の荷重は、前後方向の成分の荷重に比べて十分に小さい。従って、各リンクに歪ゲージを1つ取り付けるだけで、実用上要求される精度を有する前後方向力の測定値を得ることができる。このように、前後方向力の測定値には、前後方向の成分以外の成分が含まれることがある。従って、上下方向および左右方向の歪みがキャンセルされるように3つ以上の歪ゲージを各リンクに取り付けてもよい。このようにすれば、前後方向力の測定値の精度を向上させることができる。
 軸箱支持装置が、軸はり式の軸箱支持装置である場合、軸箱支持装置は、軸はりを備えており、軸箱と台車枠とが、軸はりにより連結されている。軸はりは、軸箱と一体に構成されていてもよい。この軸はりの台車枠側の端にはゴムブッシュが取り付けられる。この場合、前後方向力は、1つの輪軸の左右方向の端にそれぞれ1つずつ取り付けられる2つの軸はりのそれぞれが受ける荷重の前後方向の成分のうち、相互に逆位相となる成分になる。また、軸はりの配置構成により、軸はりは、前後方向、左右方向、上下方向の荷重のうち前後方向の荷重に加えて、左右方向の荷重も受けやすい。従って、例えば、左右方向の歪みがキャンセルされるように2つ以上の歪ゲージを各軸はりに取り付ける。これらの歪ゲージの測定値を用いて、軸はりが受ける荷重の前後方向の成分を導出することにより、前後方向力の測定値を得る。また、このようにすることに替えて、軸はりに取り付けられたゴムブッシュの前後方向の変位を変位計で測定してもよい。この場合、測定した変位と当該ゴムブッシュのバネ定数との積を、前後方向力の測定値とする。軸箱支持装置が、軸はり式の軸箱支持装置である場合、前述した、軸箱を支持するための部材は、軸はりまたはゴムブッシュになる。
 尚、軸はりに取り付けられる歪ゲージにより測定される荷重には、前後方向および左右方向の成分だけでなく、上下方向の成分が含まれる場合がある。しかしながら、このような場合であっても、軸箱支持装置の構造上、軸はりが受ける上下方向の成分の荷重は、前後方向の成分の荷重および左右方向の成分の荷重に比べて十分に小さい。従って、軸はりが受ける上下方向の成分の荷重をキャンセルするように歪ゲージを取り付けなくても、実用上要求される精度を有する前後方向力の測定値を得ることができる。このように、計測された前後方向力には、前後方向の成分以外の成分が含まれることがあり、左右方向の歪みに加えて上下方向の歪みもキャンセルされるように3つ以上の歪ゲージを各軸はりに取り付けてもよい。このようにすれば、前後方向力の測定値の精度を向上させることができる。
 軸箱支持装置が、板バネ式の軸箱支持装置である場合、軸箱支持装置は、板バネを備えており、軸箱と台車枠とが、板バネにより連結されている。この板バネの端にはゴムブッシュが取り付けられる。この場合、前後方向力は、1つの輪軸の左右方向の端にそれぞれ1つずつ取り付けられる2つの板バネのそれぞれが受ける荷重の前後方向の成分のうち、相互に逆位相となる成分になる。また、板バネの配置構成により、板バネは、前後方向、左右方向、上下方向の荷重のうち前後方向の荷重に加えて、左右方向の荷重および上下方向の荷重も受けやすい。従って、例えば、左右方向および上下方向の歪みがキャンセルされるように3つ以上の歪ゲージを各板バネに取り付ける。これらの歪ゲージの測定値を用いて、板バネが受ける荷重の前後方向の成分を導出することにより、前後方向力の測定値を得る。また、このようにすることに替えて、板バネに取り付けられたゴムブッシュの前後方向の変位を変位計で測定してもよい。この場合、測定した変位と当該ゴムブッシュのバネ定数との積を、前後方向力の測定値とする。軸箱支持装置が、板バネ式の軸箱支持装置である場合、前述した、軸箱を支持するための部材は、板バネまたはゴムブッシュになる。
 尚、前述した変位計としては、公知のレーザ変位計や渦電流式の変位計を用いることができる。
 また、ここでは、軸箱支持装置の方式が、モノリンク式、軸はり式、および板バネ式である場合を例に挙げて、前後方向力を説明した。しかしながら、軸箱支持装置の方式は、モノリンク式、軸はり式、および板バネ式に限定されない。軸箱支持装置の方式に合わせて、モノリンク式、軸はり式、および板バネ式と同様に、前後方向力を定めることができる。
 また、以下では、説明を簡単にするために、1つの輪軸について1つの前後方向力の測定値が得られる場合を例に挙げて説明する。即ち、図1に示す鉄道車両は、4つの輪軸13a~13dを有する。従って、4つの前後方向力T~Tの測定値が得られる。
(第1の実施形態)
 次に、本発明の第1の実施形態を説明する。
<検査装置400>
 図4は、検査装置400の機能的な構成の一例を示す図である。図5は、検査装置400のハードウェアの構成の一例を示す図である。図6は、検査装置400における第1の事前処理の一例を示すフローチャートである。第1の事前処理は、第2の事前処理および本処理で使用する状態方程式および観測方程式を設定するための処理である。図7は、検査装置400における第2の事前処理の一例を示すフローチャートである。第2の事前処理は、第1の事前処理が終了した後に、前述した通り狂い量の推定値に対する補正量を求める処理である。図8は、検査装置400における本処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、第1の事前処理および第2の事前処理が終了した後に、最終的な通り狂い量の推定値を求める処理である。本実施形態では、図1に示すように、検査装置400が、鉄道車両に搭載される場合を例に挙げて示す。また、以下の説明において、鉄道車両は、検査装置400が搭載されている同一の鉄道車両であるものとする。
 図4において、検査装置400は、その機能として、状態方程式記憶部401、観測方程式記憶部402、データ取得部403、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第1の軌道状態算出部407、実績値取得部408、補正量算出部409、補正量記憶部410、第2の軌道状態算出部411、軌道状態補正部412、および出力部413を有する。
 図5において、検査装置400は、CPU501、主記憶装置502、補助記憶装置503、通信回路504、信号処理回路505、画像処理回路506、I/F回路507、ユーザインターフェース508、ディスプレイ509、およびバス510を有する。
 CPU501は、検査装置400の全体を統括制御する。CPU501は、主記憶装置502をワークエリアとして用いて、補助記憶装置503に記憶されているプログラムを実行する。主記憶装置502は、データを一時的に格納する。補助記憶装置503は、CPU501によって実行されるプログラムの他、各種のデータを記憶する。補助記憶装置503は、後述する状態方程式、観測方程式、および補正量(第1の補正量、第2の補正量)を記憶する。状態方程式記憶部401、観測方程式記憶部402、および補正量記憶部410は、例えば、CPU501および補助記憶装置503を用いることにより実現される。
 通信回路504は、検査装置400の外部との通信を行うための回路である。通信回路504は、例えば、前後方向力の測定値や、車体11、台車12a、12b、および輪軸13a~13dの左右方向における加速度の測定値の情報を受信する。通信回路504は、検査装置400の外部と無線通信を行っても有線通信を行ってもよい。通信回路504は、無線通信を行う場合、鉄道車両に設けられるアンテナに接続される。
 信号処理回路505は、通信回路504で受信された信号や、CPU501による制御に従って入力した信号に対し、各種の信号処理を行う。データ取得部403および実績値取得部408は、例えば、CPU501、通信回路504、および信号処理回路505を用いることにより実現される。また、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第1の軌道状態算出部407、補正量算出部409、第2の軌道状態算出部411、および軌道状態補正部412は、例えば、CPU501および信号処理回路505を用いることにより実現される。
 画像処理回路506は、CPU501による制御に従って入力した信号に対し、各種の画像処理を行う。この画像処理が行われた信号は、ディスプレイ509に出力される。
 ユーザインターフェース508は、オペレータが検査装置400に対して指示を行う部分である。ユーザインターフェース508は、例えば、ボタン、スイッチ、およびダイヤル等を有する。また、ユーザインターフェース508は、ディスプレイ509を用いたグラフィカルユーザインターフェースを有していてもよい。
 ディスプレイ509は、画像処理回路506から出力された信号に基づく画像を表示する。I/F回路507は、I/F回路507に接続される装置との間でデータのやり取りを行う。図5では、I/F回路507に接続される装置として、ユーザインターフェース508およびディスプレイ509を示す。しかしながら、I/F回路507に接続される装置は、これらに限定されない。例えば、可搬型の記憶媒体がI/F回路507に接続されてもよい。また、ユーザインターフェース508の少なくとも一部およびディスプレイ509は、検査装置400の外部にあってもよい。
 出力部413は、例えば、通信回路504および信号処理回路505と、画像処理回路506、I/F回路507、およびディスプレイ509との少なくとも何れか一方を用いることにより実現される。
 尚、CPU501、主記憶装置502、補助記憶装置503、信号処理回路505、画像処理回路506、およびI/F回路507は、バス510に接続される。これらの構成要素間の通信は、バス510を介して行われる。また、検査装置400のハードウェアは、後述する検査装置400の機能を実現することができれば、図5に示すものに限定されない。
[状態方程式記憶部401、S601]
 状態方程式記憶部401は、状態方程式を記憶する。本実施形態では、特許文献1に記載の状態方程式を用いる場合を例に挙げて説明する。前述したように、本実施形態では、(5)式~(8)式の輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式を状態方程式に含めずに、以下のようにして状態方程式を構成する。
 まず、(9)式、(10)式の台車12a、12bの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式と、(13)式、(14)式の台車12a、12bのローリングを記述する運動方程式と、(15)式の車体11の横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式と、(16)式の車体11のヨーイングを記述する運動方程式と、(17)式の車体11のローリングを記述する運動方程式と、(18)式、(19)式の台車12aに配置されたヨーダンパ、台車12bに配置されたヨーダンパのヨーイングを記述する運動方程式と、(20)式、(21)式の台車12aに配置された空気バネ(枕バネ)、台車12bに配置された空気バネ(枕バネ)のローリングを記述する運動方程式については、これらをそのまま用いて状態方程式を構成する。
 一方、(1)式~(4)式の輪軸13a~13dの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式と、(11)式、(12)式の台車12a、12bのヨーイングを記述する運動方程式には、輪軸13a~13dのヨーイング方向における回動量(角変位)ψw1~ψw4や角速度ψw1・~ψw4・が含まれる。(1)式~(4)式および(11)式、(12)式からこれらの変数を消去したものを用いて状態方程式を構成する。
 まず、輪軸13a~13dにおける前後方向力T~Tは、以下の(22)式~(25)式で表される。このように、前後方向力T~Tは、輪軸のヨーイング方向の角変位ψw1~ψw4と、当該輪軸が設けられる台車のヨーイング方向の角変位ψt1~ψt2との差に応じて定まる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 以下の(26)式~(29)式のように、変換変数e~eを定義する。このように、変換変数e~eは、台車のヨーイング方向の角変位ψt1~ψt2と輪軸のヨーイング方向の角変位ψw1~ψw4との差で定義される。変換変数e~eは、台車のヨーイング方向の角変位ψt1~ψt2と輪軸のヨーイング方向の角変位ψw1~ψw4とを相互に変換するための変数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 (26)式~(29)式を式変形すると、以下の(30)式~(33)式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 (30)式~(33)式を、(1)式~(4)式の輪軸13a~13dの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式に代入すると、以下の(34)式~(37)式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 このように、(1)式~(4)式の輪軸13a~13dの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式を、変換変数e~eを用いて表現することで、当該運動方程式に含まれていた輪軸13a~13dのヨーイング方向における回動量(角変位)ψw1~ψw4を消去することができる。
 (22)式~(25)式を、(11)式、(12)式の台車12a、12bのヨーイングを記述する運動方程式に代入すると、以下の(38)式、(39)式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 このように、(11)式、(12)式の台車12a、12bのヨーイングを記述する運動方程式を、前後方向力T~Tを用いて表現することで、当該運動方程式に含まれていた輪軸13a~13dのヨーイング方向における角変位ψw1~ψw4および角速度ψw1・~ψw4・を消去できる。
 また、(26)式~(29)式を、(22)式~(25)式に代入すると、以下の(40)式~(43)式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 以上のように本実施形態では、(34)式~(37)式のようにして輪軸13a~13dの横振動(左右方向における運動)を記述する運動方程式を表すと共に、(38)式、(39)式のようにして台車12a、12bのヨーイングを記述する運動方程式を表し、これらを用いて状態方程式を構成する。また、(40)式~(43)式は、常微分方程式であり、その解である変換変数e~eの実績値は、輪軸13a~13dにおける前後方向力T~Tの値を用いることにより求めることができる。ここで、前後方向力T~Tの値は、後述する第1の周波数調整部404により、前後方向力の測定値の時系列データから鉄道車両が軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度が低減されたものである。
 このようにして求めた変換変数e~eの実績値を、(34)式~(37)式に与える。また、輪軸13a~13dにおける前後方向力T~Tの値を(38)式、(39)式に与える。ここで、前後方向力T~Tの値は、後述する第1の周波数調整部404により、前後方向力の測定値の時系列データから鉄道車両が軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度が低減されたものである。
 本実施形態では、以下の(44)式に示す変数を状態変数とし、(9)式、(10)式、(13)式~(21)式、(34)式~(39)式の運動方程式を用いて状態方程式を構成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
 状態方程式記憶部401は、例えば、以上のようにして構成される状態方程式を、オペレータによるユーザインターフェース508の操作に基づいて入力し、記憶する。
[観測方程式記憶部402、S602]
 観測方程式記憶部402は、観測方程式を記憶する。本実施形態では、車体11の左右方向における加速度、台車12a、12bの左右方向における加速度、および輪軸13a~13dの左右方向における加速度を観測変数とする。この観測変数は、後述するカルマンフィルタによるフィルタリングの観測変数である。本実施形態では、(34)式~(37)式、(9)式、(10)式、および(15)式の横振動を記述する運動方程式を用いて観測方程式を構成する。観測方程式記憶部402は、例えば、このようにして構成される観測方程式を、オペレータによるユーザインターフェース508の操作に基づいて入力し、記憶する。
 以上のようにして、状態方程式および観測方程式が検査装置400に記憶された後に、データ取得部403、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第1の軌道状態算出部407、実績値取得部408、補正量算出部409、および補正量記憶部410が起動する。即ち、図6のフローチャートによる第1の事前処理が終了した後に、図7のフローチャートによる第2の事前処理が開始する。
[データ取得部403、S701]
 データ取得部403は、計測データを所定のサンプリング周期で取得する。
 本実施形態では、データ取得部403は、計測データとして、車体11の左右方向における加速度の測定値の時系列データ、台車12a、12bの左右方向における加速度の測定値の時系列データ、および輪軸13a~13dの左右方向における加速度の測定値の時系列データを取得する。各加速度は、例えば、車体11、台車12a、12b、および輪軸13a~13dにそれぞれ取り付けられた歪ゲージと、当該歪ゲージの測定値を用いて加速度を演算する演算装置とを用いることにより測定される。尚、加速度の測定は、公知の技術で実現することができるので、その詳細な説明を省略する。
 また、データ取得部403は、計測データとして、前後方向力の測定値の時系列データを取得する。前後方向力の測定の方法は、前述した通りである。
 データ取得部403は、例えば、前述した演算装置との通信を行うことにより、計測データを取得することができる。ステップS701においては、データ取得部403が、鉄道車両の全走行区間における計測データを取得するものとする。
[第1の周波数調整部404、S702]
 第1の周波数調整部404は、データ取得部403により取得された計測データのうち、前後方向力(第2の物理量)の測定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減(好ましくは除去)する。この低周波成分の信号は、鉄道車両が直線軌道を走行している場合には計測されないが、鉄道車両が曲線軌道を走行している場合に計測される信号である。即ち、鉄道車両が曲線軌道を走行している場合に計測される信号は、鉄道車両が直線軌道を走行している場合に計測される信号に、この低周波成分の信号が重畳された信号と見なすことができる。
 本発明者らは、自己回帰モデル(AR(Auto-regressive)モデル)を修正したモデルを考案した。そして、本発明者らは、このモデルを用いて、前後方向力の測定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減することに想到した。以下の説明では、本発明者らが考案したモデルを、修正自己回帰モデルと称する。これに対し、公知の自己回帰モデルを、単に自己回帰モデルと称する。以下、修正自己回帰モデルの一例について説明する。
 時刻k(1≦k≦M)における物理量の時系列データyの値をyとする。Mは、物理量の時系列データyがどの時刻までのデータを含むかを示す数であり、予め設定されている。以下の説明では、物理量の時系列データを必要に応じてデータyと略称する。データyの値yを近似する自己回帰モデルは、例えば、以下の(45)式のようになる。(45)式に示すように、自己回帰モデルとは、データyにおける時刻k(m+1≦k≦M)の物理量の予測値y^を、データyにおけるその時刻kよりも前の時刻k-l(1≦l≦m)の物理量の実績値yk-lを用いて表す式である。尚、y^は、(45)式において、yの上に^を付けて表記したものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
 (45)式におけるαは、自己回帰モデルの係数である。mは、自己回帰モデルにおいて時刻kにおけるデータyの値yを近似するために用いられるデータyの値の数であって、その時刻kよりも前の連続する時刻k-1~k-mにおけるデータyの値yk-1~yk-mの数である。mは、M未満の整数である。mとして、例えば、1500を用いることができる。
 続いて、最小二乗法を用いて、自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^が、値yに近似するための条件式を求める。自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^が値yに近似するための条件として、例えば、自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^と値yとの二乗誤差を最小化するとする条件を採用することができる。即ち、自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^を値yに近似するために最小二乗法を用いる。以下の(46)式は、自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^を値yとの二乗誤差を最小にするための条件式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
 (46)式より、以下の(47)式の関係が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 また、(47)式を変形(行列表記)することで、以下の(48)式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
 (48)式におけるRjlはデータyの自己相関と呼ばれるもので、以下の(49)式で定義される値である。このときの|j-l|を時差という。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
 (48)式を基に、以下の(50)式を考える。(50)式は、自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^と、その予測値y^に対応する時刻kにおける物理量の値yと、の誤差を最小化する条件から導出される方程式である。(50)式は、ユール・ウォーカー(Yule-Walker)方程式と呼ばれる。また、(50)式は、自己回帰モデルの係数から成るベクトルを変数ベクトルとする線形方程式である。(50)式における左辺の定数ベクトルは、時差が1からmまでのデータyの自己相関を成分とするベクトルである。以下の説明では、(50)式における左辺の定数ベクトルを必要に応じて自己相関ベクトルと称する。また、(50)式における右辺の係数行列は、時差が0からm-1までのデータyの自己相関を成分とする行列である。以下の説明では、(50)式における右辺の係数行列を必要に応じて自己相関行列と称する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
 また、(50)式における右辺の自己相関行列(Rjlで構成されるm×mの行列)を、以下の(51)式のように、自己相関行列Rと表記する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
 一般に、自己回帰モデルの係数を求める際には、(50)式を係数αについて解くという方法が用いられる。(50)式では、自己回帰モデルで導出される時刻kにおける物理量の予測値y^が、その時刻kにおける物理量の値yにできるだけ近づくように係数αを導出する。よって、自己回帰モデルの周波数特性には、各時刻におけるデータyの値yに含まれる多数の周波数成分が含まれる。
 そこで、本発明者らは、自己回帰モデルの係数αに乗算される自己相関行列Rに着目し、鋭意検討した。その結果、本発明者らは、自己相関行列Rの固有値の一部を用いて、データyに含まれる高周波成分の影響を低減することができることを見出した。即ち、本発明者らは、低周波成分が強調されるように自己相関行列Rを書き換えることができることを見出した。
 以下に、このことの具体例を説明する。
 自己相関行列Rを特異値分解する。自己相関行列Rの要素は、対称である。従って、自己相関行列Rを特異値分解すると以下の(52)式のように、直交行列Uと、対角行列Σと、直交行列Uの転置行列との積となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
 (52)式の対角行列Σは、以下の(53)式に示すように、対角成分が自己相関行列Rの固有値となる行列である。対角行列Σの対角成分を、σ11、σ22、・・・、σmmとする。また、直交行列Uは、各列成分ベクトルが自己相関行列Rの固有ベクトルとなる行列である。直交行列Uの列成分ベクトルを、u、u、・・・、uとする。自己相関行列Rの固有ベクトルuに対する固有値がσjjという対応関係がある。自己相関行列Rの固有値は、自己回帰モデルによる時刻kにおける物理量の予測値y^の時間波形に含まれる各周波数の成分の強度を反映する変数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
 自己相関行列Rの特異値分解の結果から得られる対角行列Σの対角成分であるσ11、σ22、・・・、σmmの値は、数式の表記を簡略にするために降順とする。(53)式に示す自己相関行列Rの固有値のうち、最大のものからs個の固有値を用いて、以下の(54)式のように、行列R’を定義する。sは、1以上且つm未満の数である。本実施形態では、sは、予め定められる。行列R’は、自己相関行列Rの固有値のうちs個の固有値を用いて自己相関行列Rを近似した行列である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
 (54)式における行列Uは、(52)式の直交行列Uの左からs個の列成分ベクトル(使用される固有値に対応する固有ベクトル)により構成されるm×s行列である。つまり、行列Uは、直交行列Uから左のm×sの要素を切り出して構成される部分行列である。また、(54)式におけるU は、Uの転置行列である。U は、(52)式の行列Uの上からs個の行成分ベクトルにより構成されるs×m行列である。(54)式における行列Σは、(52)式の対角行列Σの左からs個の列と、上からs個の行により構成されるs×s行列である。つまり、行列Σは、対角行列Σから左上のs×sの要素を切り出して構成される部分行列である。
 行列Σおよび行列Uを行列要素で表現すれば、以下の(55)式のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
 自己相関行列Rの代わりに行列R’を用いることで、(50)式の関係式を、以下の(56)式のように書き換える。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
 (56)式を変形することで、係数αを求める式として、以下の(57)式が得られる。(57)式によって求められる係数αを用いて、(45)式により、時刻kにおける物理量の予測値y^を算出するモデルが「修正自己回帰モデル」である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
 ここでは、対角行列Σの対角成分であるσ11、σ22、・・・、σmmの値を降順とする場合を例に挙げて説明した。しかしながら、係数αの算出過程において対角行列Σの対角成分は降順である必要はない。その場合には、行列Uは、直交行列Uから左のm×sの要素を切り出して構成される部分行列ではなく、使用される固有値に対応する列成分ベクトル(固有ベクトル)を切り出して構成される部分行列になる。また、行列Σは、対角行列Σから左上のs×sの要素を切り出して構成される部分行列ではなく、修正自己回帰モデルの係数の決定に利用される固有値を対角成分とするように切り出される部分行列になる。
 (57)式は、修正自己回帰モデルの係数の決定に利用される方程式である。(57)式の行列Uは、自己相関行列Rの特異値分解により得られる直交行列Uの部分行列であって、修正自己回帰モデルの係数の決定に利用される固有値に対応する固有ベクトルを列成分ベクトルとする行列(第3の行列)である。また、(57)式の行列Σは、自己相関行列Rの特異値分解により得られる対角行列の部分行列であって、修正自己回帰モデルの係数の決定に利用される固有値を対角成分とする行列(第2の行列)である。(57)式の行列UΣ は、行列Σと行列Uとから導出される行列(第1の行列)である。
 (57)式の右辺を計算することにより、修正自己回帰モデルの係数αが求まる。以上、修正自己回帰モデルの係数αの導出方法の一例について説明した。ここでは、修正自己回帰モデルの基となる自己回帰モデルの係数の導出方法を、直感的に分かり易いように、時刻kにおける物理量の予測値y^に対して最小二乗法を用いる方法とした。しかしながら、一般的には確率過程という概念を用いて自己回帰モデルを定義し、その係数を導出する方法が知られている。その場合に、自己相関は、確率過程(母集団)の自己相関で表現される。この確率過程の自己相関は、時差の関数として表される。従って、本実施形態におけるデータyの自己相関は、確率過程の自己相関を近似するものであれば他の計算式で算出した値に代えてもよい。例えば、R22~Rmmは、時差が0(ゼロ)の自己相関であるが、これらをR11に置き換えてもよい。
 (53)式に示す自己相関行列Rから抽出する固有値の数sは、例えば、自己相関行列Rの固有値の分布から決定することができる。
 ここでは、前述した修正自己回帰モデルの説明における物理量は、前後方向力になる。前後方向力の値は、鉄道車両の状態に応じて変動する。
そこで、まず、鉄道車両を軌道16上で走行させて、前後方向力の測定値についてのデータyを得る。得られたデータy毎に、(49)式と(51)式とを用いて自己相関行列Rを求める。この自己相関行列Rについて(52)式で表される特異値分解を行うことによって自己相関行列Rの固有値を求める。図9は、自己相関行列Rの固有値の分布の一例を示す図である。図9では、輪軸13aにおける前後方向力Tの測定値のデータyのそれぞれについての自己相関行列Rを特異値分解して得られた固有値σ11~σmmを昇順に並べ替えて、プロットしている。図9の横軸は、固有値のインデックスであり、縦軸は、固有値の値である。
 図9に示す例では、他よりも顕著に高い値をもつ固有値が1つある。また、前記顕著に高い値もつ固有値ほどではないが、他と比べると比較的大きな値を持ち0(ゼロ)と見なせない固有値が2つある。このことから、(53)式に示す自己相関行列Rから抽出する固有値の数sとして、例えば、2または3を採用することができる。どちらを採用しても結果に顕著な差異は生じない。
 第1の周波数調整部404は、データ取得部403で取得された前後方向力の測定値のデータyの時刻kにおける値yを用いて以下の処理を行う。
 まず、第1の周波数調整部404は、前後方向力の測定値のデータyと、予め設定されている数M、mと、に基づいて、(49)式と(51)式とを用いて自己相関行列Rを生成する。
 次に、第1の周波数調整部404は、自己相関行列Rを特異値分解することで、(52)式の直交行列Uおよび対角行列Σを導出し、対角行列Σから自己相関行列Rの固有値σ11~σmmを導出する。
 次に、第1の周波数調整部404は、自己相関行列Rの複数の固有値σ11~σmmのうち、最大のものからs個の固有値σ11~σssを、修正自己回帰モデルの係数αを求めるのに利用する自己相関行列Rの固有値として選択する。
 次に、第1の周波数調整部404は、前後方向力の測定値のデータyと、固有値σ11~σssと、自己相関行列Rの特異値分解により得られた直交行列Uと、に基づいて、(57)式を用いて、修正自己回帰モデルの係数αを決定する。
 そして、第1の周波数調整部404は、修正自己回帰モデルの係数αと、前後方向力の測定値のデータyと、に基づいて、(45)式により、前後方向力の測定値のデータyの時刻kにおける予測値y^を導出する。前後方向力の予測値y^の時系列データは、前後方向力の測定値のデータyに含まれる低周波成分を抽出した時系列データになる。
 図10は、前後方向力の測定値の時系列データ(測定値)と、前後方向力の予測値の時系列データ(計算値)の一例を示す図である。尚、本実施形態では、4つの前後方向力T~Tの測定値が得られる。即ち、前後方向力について4つのデータyが得られる。図10では、これら4つのデータyのそれぞれにおける測定値および計算値を示す。図10の横軸は、基準の時刻を0(ゼロ)とした場合の当該基準の時刻からの経過時間(秒)で前後方向力T~Tの測定時刻・計算時刻を表す。縦軸は、前後方向力T~T(Nm)である。
 図10において、輪軸13aにおける前後方向力Tの計算値は、概ね15秒~35秒において、バイアスがかかっている(即ち、他の時間よりも大きな値を示す)。この期間は、輪軸13aが曲線軌道を通過する期間に対応する。輪軸13bにおける前後方向力Tの計算値、輪軸13cにおける前後方向力Tの計算値、および輪軸13dにおける前後方向力Tの計算値についても、輪軸13aにおける前後方向力Tの計算値と同様に、輪軸13b、13c、13dが曲線軌道を通過する期間にバイアスがかかっている。
 従って、図10において、輪軸13a~13dにおける前後方向力T~Tの測定値から計算値を除けば、前後方向力T~Tの信号のうち、輪軸13a~13dが曲線軌道を通過することに起因する低周波成分を除くことができる。即ち、図10において、輪軸13a~13dにおける前後方向力T~Tの測定値から計算値を除けば、輪軸13a~13dが曲線軌道を通過した場合の前後方向力T~Tとして、輪軸13a~13dが直線軌道を通過した場合と同等の前後方向力を得ることができる。
 そこで、第1の周波数調整部404は、前後方向力の測定値yの時系列データ(データy)から、前後方向力の予測値y^の時系列データを減算する。以下の説明では、前後方向力の測定値yの時系列データ(データy)から、前後方向力の予測値y^の時系列データを減算した時系列データを、必要に応じて前後方向力の高周波成分の時系列データと称する。また、前後方向力の高周波成分の時系列データの各サンプリング時刻における値を、必要に応じて前後方向力の高周波成分の値と称する。
 図11は、前後方向力の高周波成分の時系列データの一例を示す図である。図11の縦軸は、前後方向力T、T、T、Tの高周波成分の時系列データを示す。即ち、図11の縦軸に示す前後方向力T、T、T、Tの高周波成分は、それぞれ、図10に示した、輪軸13a、13b、13c、13dにおける前後方向力T、T、T、Tの測定値から計算値を減算することにより得られるものである。また、図11の横軸は、図10の横軸と同様に、基準の時刻を0(ゼロ)とした場合の当該基準の時刻からの経過時間(秒)で前後方向力T~Tの測定時刻・計算時刻を表す。
 第1の周波数調整部404は、以上のようにして、前後方向力T~Tの高周波成分の時系列データを導出する。
[フィルタ演算部405、S703]
 フィルタ演算部405は、観測方程式を観測方程式記憶部402により記憶された観測方程式とし、状態方程式を状態方程式記憶部401により記憶された状態方程式として、カルマンフィルタにより、(44)式に示す状態変数の推定値を決定する。このとき、フィルタ演算部405は、データ取得部403で取得された計測データのうち、前後方向力T~Tを除く計測データと、第1の周波数調整部404で生成された前後方向力T~Tの高周波成分の時系列データとを用いる。前述したように本実施形態では、計測データには、車体11の左右方向における加速度の測定値、台車12a、12bの左右方向における加速度の測定値、および輪軸13a~13dの左右方向における加速度の測定値が含まれる。輪軸13a~13dにおける前後方向力T~Tについては、データ取得部403で取得された計測データ(測定値)を用いずに、第1の周波数調整部404で生成された前後方向力T~Tの高周波成分の時系列データを用いる。
 カルマンフィルタは、データ同化を行う手法の一つである。即ち、カルマンフィルタは、観測できる変数(観測変数)の測定値と推定値との差異が小さく(最小に)なるように、未観測の変数(状態変数)の推定値を決定する手法の一例である。フィルタ演算部405は、観測変数の測定値と推定値との差異が小さく(最小に)なるカルマンゲインを求め、そのときの未観測の変数(状態変数)の推定値を求める。カルマンフィルタにおいては、以下の(58)式の観測方程式と、以下の(59)式の状態方程式を用いる。
 Y=HX+V ・・・(58)
 X・=ΦX+W ・・・(59)
 (58)式において、Yは、観測変数の測定値を格納するベクトルである。Hは、観測モデルである。Xは、状態変数を格納するベクトルである。Vは、観測ノイズである。(59)式において、X・は、Xの時間微分を示す。Φは、線形モデルである。Wは、システムノイズである。尚、カルマンフィルタ自体は、公知の技術で実現できるので、その詳細な説明を省略する。
 フィルタ演算部405は、(44)式に示す状態変数の推定値を所定のサンプリング周期で決定することにより、(44)式に示す状態変数の推定値の時系列データを生成する。
[第2の周波数調整部406、S704]
 第1の周波数調整部404により、前後方向力の測定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度が十分に除去されていないと、フィルタ演算部405により生成される状態変数の推定値の時系列データに、鉄道車両が曲線軌道を走行することに起因する低周波成分の信号が残る虞がある。そこで、第2の周波数調整部406は、フィルタ演算部405により生成された状態変数(第2の物理量)の推定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減(好ましくは除去)する。尚、第1の周波数調整部404により、前後方向力の測定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度が十分に除去されるように、(53)式に示す自己相関行列Rから抽出する固有値の数sを定めることができる場合には、第2の周波数調整部406の処理は不要になる。
 本実施形態では、第2の周波数調整部406は、第1の周波数調整部404と同様に、修正自己回帰モデルを用いて、状態変数の推定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減する。
 第2の周波数調整部406は、所定のサンプリング周期で状態変数毎に以下の処理を行う。
 ここでは、前述した修正自己回帰モデルの説明における物理量は、状態変数になる。即ち、状態変数のデータyは、フィルタ演算部405により生成された状態変数の推定値の時系列データになる。状態変数の推定値は、何れも鉄道車両の状態に応じて変動する。
 まず、第2の周波数調整部406は、状態変数の推定値のデータyと、予め設定されている数M、mと、に基づいて、(49)式と(51)式とを用いて自己相関行列Rを生成する。
 次に、第2の周波数調整部406は、自己相関行列Rを特異値分解することで、(52)式の直交行列Uおよび対角行列Σを導出し、対角行列Σから自己相関行列Rの固有値σ11~σmmを導出する。
 次に、第2の周波数調整部406は、自己相関行列Rの複数の固有値σ11~σmmのうち、最大のものからs個の固有値σ11~σssを、修正自己回帰モデルの係数αを求めるのに利用する自己相関行列Rの固有値として選択する。sは、状態変数毎に予め定められる。例えば、鉄道車両を軌道16上で走行させて、これまで説明してきたようにして各状態変数の推定値のデータyを得る。そして、自己相関行列Rの固有値の分布を状態変数毎に個別に作成する。この自己相関行列Rの固有値の分布から、(53)式に示す自己相関行列Rから抽出する固有値の数sを状態変数のそれぞれについて決定する。
 次に、第2の周波数調整部406は、状態変数の推定値のデータyと、固有値σ11~σssと、自己相関行列Rの特異値分解により得られた直交行列Uと、に基づいて、(57)式を用いて、修正自己回帰モデルの係数αを決定する。
 そして、第2の周波数調整部406は、修正自己回帰モデルの係数αと、状態変数の推定値のデータyと、に基づいて、(45)式により、状態変数の推定値のデータyの時刻kにおける予測値y^を導出する。状態変数の予測値y^の時系列データは、状態変数の推定値のデータyに含まれる低周波成分を抽出した時系列データになる。
 そして、第2の周波数調整部406は、状態変数の推定値のデータyから、状態変数の予測値y^の時系列データを減算する。以下の説明では、状態変数の推定値のデータyから、状態変数の予測値y^の時系列データを減算した時系列データを、必要に応じて状態変数の高周波成分の時系列データと称する。
[第1の軌道状態算出部407、S705]
 (5)式~(8)式の輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式に、(22)式~(25)式を代入すると、以下の(60)式~(63)式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
 本実施形態では、(60)式~(63)式に示すようにして、前後方向力T~Tと輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4との関係を示す関係式が定められる。
 第1の軌道状態算出部407は、(30)式~(33)式より、輪軸13a~13dのヨーイング方向における回動量(角変位)ψw1~ψw4の推定値を算出する。そして、第1の軌道状態算出部407は、輪軸13a~13dのヨーイング方向における回動量(角変位)ψw1~ψw4の推定値と、第2の周波数調整部406で生成された状態変数の高周波成分の値と、第1の周波数調整部404により生成された前後方向力T~Tの高周波成分の値とを、(60)式~(63)式に与えることにより、輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4を算出する。ここで使用される状態変数は、台車12a~12bの左右方向の変位yt1~yt2、台車12a~12bの左右方向の速度yt1・~yt2・、輪軸13a~13dの左右方向の変位yw1~yw4、および輪軸13a~13dの左右方向の速度yw1・~yw4・である。第1の軌道状態算出部407は、以上のような通り狂い量yR1~yR4の算出を所定のサンプリング周期で行うことにより、通り狂い量yR1~yR4の時系列データを得る。
 そして、第1の軌道状態算出部407は、通り狂い量yR1~yR4から、通り狂い量yを算出する。例えば、第1の軌道状態算出部407は、通り狂い量yR2~yR4の時系列データの位相を、通り狂い量yR1の時系列データの位相に合わせる。即ち、第1の軌道状態算出部407は、輪軸13aと輪軸13b~13dとの前後方向の距離と、鉄道車両の速度とから、或る位置を輪軸13aが通過する時刻に対する、当該位置を輪軸13b~13dが通過する時刻の遅れ時間を算出する。第1の軌道状態算出部407は、通り狂い量yR2~yR4の時系列データに対して、この遅れ時間だけ位相をずらす。
 第1の軌道状態算出部407は、位相を合わせた通り狂い量yR1~yR4の同じサンプリング時刻における値の和の算術平均値を当該サンプリング時刻における通り狂い量yとして算出する。第1の軌道状態算出部407は、このような計算を各サンプリング時刻において行うことにより、通り狂い量yの時系列データを得る。通り狂い量yR2~yR4の位相を、通り狂い量yR1の位相に合わせるので、通り狂い量yR1~yR4の時系列データに共通して存在する外乱因子を相殺することができる。
 尚、第1の軌道状態算出部407は、位相を合わせた通り狂い量yR1~yR4のそれぞれについて移動平均をとり(即ち、ローパスフィルタを通し)、当該移動平均をとった通り狂い量yR1~yR4から、通り狂い量yを算出してもよい。
 また、第1の軌道状態算出部407は、位相を合わせた通り狂い量yR1~yR4の同じサンプリング時刻における値のうち、最大値と最小値を除く2つの値の算術平均値を通り狂い量yとして算出してもよい。
 検査装置400は、鉄道車両が、当該鉄道車両の全走行区間を走行している間にデータ取得部403により取得された各サンプリング時刻における計測データを用いて、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、および第1の軌道状態算出部407の処理を実行する。
 このようにして、第1の軌道状態算出部407は、鉄道車両が全走行区間を走行している間の各サンプリング時刻における通り狂い量yを得ることができる。第1の軌道状態算出部407は、各サンプリング時刻に鉄道車両の走行位置を、例えば、鉄道車両の走行速度と、鉄道車両の走行開始からの経過時間とに基づいて算出する。本実施形態では、鉄道車両の走行位置を、輪軸13aの位置とする場合を例に挙げて説明する。第1の軌道状態算出部407は、各サンプリング時刻における通り狂い量yと、各サンプリング時刻に鉄道車両の走行位置とに基づいて、当該鉄道車両の各走行位置おける通り狂い量yを算出する。以下の説明では、このようにして算出された値を、必要に応じて、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値、または、通り狂い量の推定値と称する。
 尚、第1の軌道状態算出部407は、各サンプリング時刻に鉄道車両の走行位置を、必ずしも前述したようにして算出する必要はない。例えば、第1の軌道状態算出部407は、GPS(Global Positioning System)を用いて、各サンプリング時刻に鉄道車両の走行位置を求めてもよい。
[実績値取得部408、S706]
 実績値取得部408は、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値を取得する。鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値は、第2の事前処理が開始される前に測定されているものとする。鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値を取得するタイミングは、ステップS705とステップS707との間に限定されない。鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値を取得するタイミングは、ステップS707よりも前のタイミングであれば、どのタイミングであってもよい。例えば、実績値取得部408は、図7のフローチャートが開始される前に、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値を取得してもよい。以下の説明では、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値を、必要に応じて、通り狂い量の実測値または実測値と称する。
 通り狂い量の実測値は、通り狂い量を直接測定することにより得られる値である。通り狂い量の実測値は、例えば、以下のようにして得ることができる。通り狂い量を直接測定するセンサを備える試験車両を走行させる。試験車両の走行中に当該センサで通り狂い量を直接測定することを所定の周期で繰り返し行うことにより、鉄道車両の全走行区間における通り狂い量を得る。この他、例えば、特許文献2に記載の測定装置を用いて、通り狂い量の実測値を得ることもできる。このように、通り狂い量の実測値は、公知の技術で得ることができる。従って、ここでは、その詳細な説明を省略する。
 図12A~図14Bは、それぞれ、通り狂い量の推定値(y)、通り狂い量の実績値(y)、鉄道車両の走行速度(v)、および軌道16(軌条)の曲率(1/R)と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第1~第6の例を示す図である。尚、通り狂い量の推定値は、第1の軌道状態算出部407により算出されるものである。通り狂い量の実績値は、実績値取得部408により取得されるものである。また、図12A~図14Bでは、表記の都合上、鉄道車両の出発点からの距離が小さい部分のデータの図示を省略している。
 図12A~図14Bにおいて、グラフ1211、1221、1311、1321、1411、1421は、第1の軌道状態算出部407により算出された通り狂い量の推定値を示す。グラフ1212、1222、1312、1322、1412、1422は、実績値取得部408により取得された通り狂い量の実績値を示す。グラフ1213、1223、1313、1323、1413、1423は、鉄道車両の走行速度を示す。グラフ1214、1224、1314、1324、1414、1424は、軌道16(軌条)の曲率1/Rを示す。
 図12A~図14Bにおいて、曲率1/Rが0(ゼロ)であることは直線軌道であることを示し、曲率1/Rが0(ゼロ)以外の値であることは曲線軌道であることを示す。
 図12Aおよび図12Bは、グラフ1214、1224が同一であり、同一の走行区間であることを示す。図12Aおよび図12Bは、グラフ1213、1223に示すように、鉄道車両の走行速度が異なることを示す。このように、同一の走行区間において、鉄道車両の走行速度が異なることにより、グラフ1211、1221に示すように、通り狂い量の推定値は異なるが、その差異はそれほど大きくないことが分かる。
 また、グラフ1212、1222(通り狂い量の実績値)は、同じである。グラフ1211、1212に示すように、第1の軌道状態算出部407により算出された、通り狂い量の推定値と、実績値取得部408により取得された、通り狂い量の実績値には差があることが分かる。このことは、グラフ1221、1222でも同じである。
 以上のように、鉄道車両の走行状態および軌道16の設置状態によって、通り狂い量の推定精度が低下することが分かる。
 グラフ1214、1224に示すように、図12Aおよび図12Bに示す走行区間は、曲率半径Rが171mの急カーブとなっている。このため、鉄道車両はフランジ接触している。
 ここで、フランジ接触について説明する。図15は、フランジ接触の一例を説明する図である。図15では、軌道16の左右の軌条と、1つの輪軸13とを鉄道車両の走行方向(x軸方向)に垂直に切った場合の断面を示す。また、図15では、軌道16(軌条)が右方向(y軸の負の方向)に曲がっており、鉄道車両が右方向に曲がりながら走行している場合における輪軸13の様子を示す。尚、図15では、左側の車輪14Lにおける横クリープ力F および法線荷重N と、右側の車輪14Rにおける横クリープ力F および法線荷重N を併せて示す。
 図15に示すように、鉄道車両が右方向に曲がっている軌条を走行する場合に、鉄道車両は、左方向(y軸の正の方向)の作用力を受け、輪軸13が左方向に移動することにより、車輪14L、14Rと軌条との接触位置からの左右方向の反力が大きくなり力の釣り合い点に達する。この作用力がさらに大きくなると、輪軸13は左へさらに移動し、接触角αが左側の車輪14Lのフランジ角aと同じになると、図15に示すように、左側の車輪14Lは、軌条とフランジで接触することになる。このような接触をフランジ接触という。一方、この状態では、右側の車輪14Rは、軌条と踏面で接触する。
 図13Aおよび図13Bは、グラフ1314、1324が同一であり、同一の走行区間であることを示す。グラフ1314、1324に示すように、曲率1/Rが0(ゼロ)であるので、図13Aおよび図13Bに示す走行区間は、直線軌道であることが分かる。図13Aおよび図13Bは、グラフ1313、1323に示すように、鉄道車両の走行速度が異なることを示す。このように、同一の走行区間において、鉄道車両の走行速度が異なることにより、グラフ1311、1321に示すように、通り狂い量の推定値は異なるが、その差異はそれほど大きくないことが分かる。また、図13Aおよび図13Bでは、鉄道車両の走行速度が30km/h以下まで低下しているため、前後方向力の測定値のS/N比が低下する。従って、グラフ1311、1321に示すように、通り狂い量の推定値には、高周波ノイズが混入する。しかしながら、グラフ1311、1321では、通り狂い量の特徴量(グラフの変化の仕方等)は捉えていることが分かる。
 また、グラフ1312、1322(通り狂い量の実績値)は、同じである。グラフ1311、1312に示すように、第1の軌道状態算出部407により算出された、通り狂い量の推定値の推定値と、実績値取得部408により取得された、通り狂い量の実績値には差があることが分かる。このことは、グラフ1321、1322でも同じである。
 以上のように、鉄道車両の走行状態によって、通り狂い量の推定精度が低下することが分かる。
 図14Aおよび図14Bは、グラフ1414、1424が同一であり、同一の走行区間であることを示す。図14Aおよび図14Bは、グラフ1413、1423に示すように、鉄道車両の走行速度が異なることを示す。このように、同一の走行区間において、鉄道車両の走行速度が異なることにより、グラフ1411、1421に示すように、通り狂い量の推定値は異なるが、その差異はそれほど大きくないことが分かる。また、グラフ1412、1422(通り狂い量の実績値)は、同じである。グラフ1411、1412に示すように、第1の軌道状態算出部407により算出された、通り狂い量の推定値と、実績値取得部408により取得された、通り狂い量の実績値には差があることが分かる。このことは、グラフ1421、1422でも同じである。
 グラフ1414、1424に示すように、図14Aおよび図14Bに示す走行区間は、曲率半径Rが993mの緩やかなカーブとなっており、鉄道車両はフランジ接触していない。
 以上のように、軌道16の設置状態によって、通り狂い量の推定精度が低下することが分かる。
[補正量算出部409、補正量記憶部410、S707~S711]
 補正量算出部409は、第1の軌道状態算出部407により、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値が算出されると、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量を算出する。鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量は、後述する第2の軌道状態算出部411により算出される、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量である。
 補正量算出部409は、第1の軌道状態算出部407により算出された、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値と、実績値取得部408により取得された、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の実測値とに基づいて、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量を算出する。
 本実施形態では、補正量算出部409は、以下のようにして、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量を算出する。
 補正量算出部409は、第1の軌道状態算出部407により算出された、通り狂い量の推定値と、実績値取得部408により取得された、通り狂い量の実測値とのペアであって、同じ位置における値のペアを抽出する。補正量算出部409は、抽出した、通り狂い量の推定値から、通り狂い量の実測値を減算した値を、当該位置における補正量として算出する。補正量算出部409は、このような補正量の算出を、鉄道車両の全走行区間の各位置における、通り狂い量の推定値と通り狂い量の実測値とを用いて行う。このようにして、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量が算出される。
 本実施形態では、鉄道車両が全走行区間を1回走行すると、第1の軌道状態算出部409により、鉄道車両の全走行区間の全ての位置における補正量が1組算出される(ステップS707)。
 尚、補正量算出部409は、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量に対して補間処理を行うことにより、鉄道車両の全走行区間の全ての位置における補正量を算出することができる。
 以下の説明では、このようにして鉄道車両が全走行区間を1回走行することにより得られる、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量を必要に応じて、鉄道車両の全走行区間の各位置における第1の補正量、または、第1の補正量と称する。
 鉄道車両の全走行区間の各位置における第1の補正量を、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量としてもよい。しかし、本実施形態では、補正量算出部409は、鉄道車両の全走行区間の或る位置における第1の補正量として、複数の第1の補正量を用いて、当該位置における通り狂い量の推定値に対する補正量を算出する。通り狂い量の推定値に対する補正量の精度を高めることができるからである。
 本実施形態では、その一例として、複数の第1の補正量の加算平均値を、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量とする。以下の説明では、このようにして複数の第1の補正量を用いて求められる、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量を、必要に応じて、鉄道車両の全走行区間の各位置における第2の補正量、または、第2の補正量と称する。
 補正量算出部409は、鉄道車両の全走行区間の各位置における第1の補正量が得られると、当該鉄道車両の全走行区間の各位置における第1の補正量を一時的に記憶する(ステップS708)。
 そして、補正量算出部409は、加算平均値を算出するのに必要な所定数の第1の補正量が得られたか否かを判定する(ステップS709)。所定数は、2以上であれば幾つであってもよい。この判定の結果、加算平均値を算出するのに必要な所定数の第1の補正量が得られていない場合(ステップS709でNOの場合)、検査装置400は、鉄道車両が再び全走行区間を走行しているときに、前述したステップS701~S708が行われ、新たな第1の補正量が記憶される。
 以上のようにして、加算平均値を算出するのに必要な所定数の第1の補正量が得られると(ステップS709でYESの場合)、補正量算出部409は、所定数の第1の補正量の加算平均値を第2の補正量として算出する(ステップS710)。補正量記憶部410は、第2の補正量を記憶する(ステップS711)。前述したように、第2の補正量は、通り狂い量の推定値に対する補正量であり、後述する軌道状態補正部412で使用される。
 以上のようにして第2の補正量が補正量記憶部410に記憶された後に、データ取得部403、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第2の軌道状態算出部411、軌道状態補正部412、および出力部413が起動する。即ち、図7のフローチャートによる第2の事前処理が終了した後に、図8のフローチャートによる本処理が開始する。本処理時には、第1の軌道状態算出部407、実績値取得部408、および補正量算出部409は起動しない。また、図8のフローチャートは、サンプリング時刻が到来する度に繰り返し実行されるものとする。
 図16A~図16Cは、それぞれ、第2の補正量Mと、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第1~第3の例を示す図である。図16Aは、図12Aおよび図12Bに示す結果から得られた第2の補正量Mを示す。図16Bは、図13Aおよび図13Bに示す結果から得られた第2の補正量Mを示す。図16Cは、図14Aおよび図14Bに示す結果から得られた第2の補正量Mを示す。
[データ取得部403、S801]
 データ取得部403は、計測データを所定のサンプリング周期で取得する。ステップS801では、データ取得部403は、サンプリング時刻における計測データの組を1つ取得するものとする。尚、データ取得部403で取得する計測データは、ステップS701で取得される計測データと測定対象が同じであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
[第1の周波数調整部404、S802]
 第1の周波数調整部404は、データ取得部403により取得された計測データのうち、前後方向力の測定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減(好ましくは除去)する。尚、ステップS802の処理は、ステップS702の処理と同じであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
 ただし、ステップS702では、第1の周波数調整部404は、鉄道車両の全走行区間における計測データが得られた後に、前後方向力の測定値のデータyに含まれる低周波成分を抽出した時系列データを導出する。これに対し、ステップS802では、第1の周波数調整部404は、データ取得部403で前後方向力の測定値のデータyの時刻kにおける値yが所定のサンプリング周期で取得されるたびに、前後方向力の測定値のデータyに含まれる低周波成分を抽出した時系列データを導出する。
[フィルタ演算部405、S803]
 フィルタ演算部405は、観測方程式を観測方程式記憶部402により記憶された観測方程式とし、状態方程式を状態方程式記憶部401により記憶された状態方程式として、カルマンフィルタにより、(44)式に示す状態変数の推定値を決定する。尚、ステップS803の処理は、ステップS703の処理と同じであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
[第2の周波数調整部406、S804]
 第2の周波数調整部406は、フィルタ演算部405により生成された状態変数の推定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減(好ましくは除去)する。尚、ステップS804の処理は、ステップS704の処理と同じであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
[第2の軌道状態算出部411、S805]
 第2の軌道状態算出部411は、通り狂い量yR1~yR4を算出し、通り狂い量yR1~yR4から、通り狂い量yを通り狂い量の推定値として算出する。ステップS805の処理は、ステップS705の処理と同じであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。ただし、ステップS705では、第1の軌道状態算出部411は、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定量を算出する。これに対し、ステップS805では、第2の軌道状態算出部411は、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定量を算出する。
[軌道状態補正部412、S806]
 軌道状態補正部412は、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における第2の補正量を補正量記憶部410から読み出す。軌道状態補正部412は、補正量記憶部410から読み出した、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における第2の補正量を用いて、第2の軌道状態算出部411により算出された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を補正する。
 本実施形態では、軌道状態補正部412は、第2の軌道状態算出部411により算出された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値から、補正量記憶部410から読み出した、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における第2の補正量を減算することにより、第2の軌道状態算出部411により算出された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を補正する。以下の説明では、このようにして補正された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を、必要に応じて、補正後の通り狂い量の推定値と称する。補正後の通り狂い量の推定値が、最終的な通り狂い量の推定値になる。
 尚、補正量算出部409において、第2の補正量を、通り狂い量の実測値から、通り狂い量の推定値を減算した値とする場合には、軌道状態補正部412は、以下のようにして、第2の軌道状態算出部411により算出された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を補正する。すなわち、軌道状態補正部412は、第2の軌道状態算出部411により算出された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値と、補正量記憶部410から読み出した、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における第2の補正量とを加算することにより、第2の軌道状態算出部411により算出された、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を補正する。
 図17A~図19Bは、それぞれ、補正後の通り狂い量の推定値と、鉄道車両の出発点からの距離との関係の第1~第6の例を示す図である。尚、ここでは、簡単のため、第2の軌道状態算出部411により算出される通り狂い量の推定値が、第1の軌道状態算出部411により算出される通り狂い量の推定値と同じものであるものとしている。
 すなわち、図17A、図17Bのグラフ1711、1721は、それぞれ、図12A、図12Bに示す通り狂い量の推定値(グラフ1211、1221)を、図16Aに示す補正量Mで補正した補正後の通り狂い量の推定値を示す。また、グラフ1212、1222、1712、1722(通り狂い量の実績値)は、同じである。
 図18A、図18Bのグラフ1811、1821は、それぞれ、図13A、図13Bに示す通り狂い量の推定値(グラフ1311、1321)を、図16Bに示す補正量Mで補正した補正後の通り狂い量の推定値を示す。また、グラフ1312、1322、1812、1822(通り狂い量の実績値)は、同じである。
 図19A、図19Bのグラフ1911、1921は、それぞれ、図14A、図14Bに示す通り狂い量の推定値(グラフ1411、1421)を、図16Cに示す補正量Mで補正した補正後の通り狂い量の推定値を示す。また、グラフ1412、1422、1912、1922(通り狂い量の実績値)は、同じである。
 図17A~図19Bに示すように、何れの場合でも、補正後の通り狂い量の推定値は実測値と高精度に一致することが分かる。
[出力部413、S807]
 出力部413は、軌道状態補正部412により算出された補正後の通り狂い量の推定値の情報を出力する。このとき出力部413は、補正後の通り狂い量の推定値が、予め設定された値よりも大きい場合には、軌道16が異常であることを示す情報を出力してもよい。出力の形態としては、例えば、コンピュータディスプレイへの表示、外部装置への送信、およびの内部または外部の記憶媒体への記憶の少なくとも何れか1つを採用することができる。
<まとめ>
 以上のように本実施形態では、検査装置400は、鉄道車両を走行させて前後方向力T~Tの測定値を取得する。検査装置400は、前後方向力T~Tの測定値と、前後方向力T~Tと輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4との関係式とを用いて、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値を求める。検査装置400は、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値と実測値とを用いて、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量として第2の補正量を算出する。その後、検査装置400は、鉄道車両を走行させて、前述したようにして、鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を求める。検査装置400は、このようにして求めた鉄道車両の走行位置における通り狂い量の推定値を、当該走行位置における第2の補正量で補正する。従って、鉄道車両の軌道16の不整を特別な測定装置を用いることなく高精度に検出することができる。
 また、本実施形態では、検査装置400は、前後方向力T~Tの測定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減し、前後方向力T~Tの高周波成分の時系列データを生成する。検査装置400は、前後方向力T~Tの高周波成分の時系列データを、前後方向力T~Tと輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4との関係式に与えることにより、輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4を算出する。この関係式は、鉄道車両の直線軌道の走行時における運動を記述する運動方程式(即ち、軌道16(軌条)の曲率半径Rを含まない式)に基づく式である。従って、曲線軌道における不整を特別な測定装置を用いることなく高精度に検出することができる。
 また、本実施形態では、検査装置400は、前後方向力の測定値のデータyから、自己相関行列Rを生成し、自己相関行列Rを特異値分解して得られた固有値のうち、最大のものからs個の固有値を用いて、前後方向力の測定値のデータyを近似する修正自己回帰モデルの係数αを決定する。従って、前後方向力の測定値のデータyに含まれる低周波成分の信号が残り、高周波成分が残らないように、係数αを決定することができる。検査装置400は、時刻kにおける前後方向力の予測値y^を、このようにして係数αが定められた修正自己回帰モデルに、その時刻よりも前の時刻k-l(1≦l≦m)の前後方向力の測定値のデータyを与えることにより算出する。従って、カットオフ周波数を予め想定することなく、前後方向力の測定値のデータyから、鉄道車両の曲線軌道の走行に起因する低周波成分の信号を低減することができる。
 また、本実施形態では、検査装置400は、データ取得部403で取得された計測データのうち、前後方向力T~Tを除く計測データと、第1の周波数調整部404で生成された前後方向力T~Tの高周波成分の時系列データと、をカルマンフィルタに与えて、状態変数(yw1・~yw4・、yw1~yw4、yt1・~yt2・、yt1~yt2、ψt1・~ψt2・、ψt1~ψt2、φt1・~φt2・、φt1~φt2、y・、y、ψ・、ψ、φ・、φ、ψy1、ψy2、φa1、φa2)を導出する。次に、検査装置400は、状態変数の推定値の時系列データに含まれる低周波成分の信号強度を低減(好ましくは除去)することにより、状態変数の高周波成分の値を算出する。次に、検査装置400は、台車12a、12bのヨーイング方向における回動量(角変位)ψt1~ψt2の高周波成分の値と、変換変数e~eの実績値と、を用いて、輪軸13a~13dのヨーイング方向における回動量(角変位)ψw1~ψw4を導出する。次に、検査装置400は、輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式に、輪軸13a~13dのヨーイング方向における回動量(角変位)ψw1~ψw4と、状態変数の高周波成分の値と、前後方向力T~Tの高周波成分の値と、を代入して、輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4を算出する。そして、検査装置400は、輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4から、通り狂い量yを算出する。従って、輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式として、輪軸13a~13dの位置での通り狂い量yR1~yR4を変数として含む運動方程式を用いて状態方程式を構成する必要がなくなる。これにより、軌道16のモデルを作成する必要がなくなると共に状態変数の数を減らすことができる。本実施形態では、モデルの自由度を21自由度から17自由度に減らすことができると共に、状態変数の数を38から30に減らすことができる。また、前後方向力T~Tの分だけ、カルマンフィルタで用いる測定値が増える。
 一方、前後方向力T~Tを使用しないで、(5)式~(8)式の輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式を状態方程式に含めると、計算が不安定となり、推定結果が得られない場合がある。即ち、状態変数を選定しないと、計算が不安定となり、推定結果が得られない場合がある。また、仮に推定結果が得られたとしても、本実施形態の方法の方が、状態変数を選定しない方法に比べ、軌道16の不整の検知精度が高くなる。本実施形態では、輪軸13a~13dのヨーイングを記述する運動方程式を状態方程式に含めないことと、前後方向力の測定値を用いることとを実現しているからである。
 また、本実施形態では、センサとして歪ゲージを用いることができるので、特別なセンサを必要としない。従って、軌道16の異常(軌道不整)を大きなコストをかけることなく精度よく検知することができる。また、特別なセンサを用いる必要がないので、営業車両に歪ゲージを取り付け、営業車に検査装置400を搭載することにより、営業車両の走行中に、軌道16の不整をリアルタイムで検知することができる。従って、検測車を走行させなくても、軌道16の不整を検知することができる。ただし、検測車に歪ゲージを取り付け、検測車に検査装置400を搭載してもよい。
<変形例>
 本実施形態では、複数の第1の補正量の加算平均値を、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量とする場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしも、このようにして、鉄道車両の全走行区間の各位置における通り狂い量の推定値に対する補正量を求める必要はない。
 例えば、検査装置400は、鉄道車両の走行速度が相互に異なる状態で、同一の位置における第1の補正量として複数の第1の補正量を算出する。検査装置400は、これら複数の第1の補正量を用いて回帰分析を行い、回帰式の係数を算出する。回帰式の目的変数は、第2の補正量である。回帰式の説明変数は、鉄道車両の走行速度を含む。検査装置400は、このような回帰式を、鉄道車両の全走行区間の各位置において求めておく。その後、検査装置400(軌道状態補正部412)は、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置に対応する回帰式を補正量記憶部410から読み出す。そして、検査装置400(軌道状態補正部412)は、現在のサンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行速度を、回帰式に代入して、第2の補正量を算出する。
 また、鉄道車両の全走行区間の或る位置における通り狂い量の推定値に対する補正量を、複数の第1の補正量を用いて算出しなくてもよい。この場合、鉄道車両の全走行区間の或る位置における通り狂い量の推定値に対する補正量は、当該位置における1つの第1の補正量で定められる。このようにすると、通り狂い量の推定値に対する補正量の精度が低下する虞がある。しかしながら、第2の事前処理において、鉄道車両を複数回走行させる必要がなくなる。例えば、通り狂い量の推定値に対する補正量の精度と、第2の事前処理の手間との兼ね合いで、何れの方法を採用するかを決めることができる。
 また、図7のフローチャートのステップS701において、データ取得部403が、鉄道車両の全走行区間における計測データを取得する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、図8のフローチャートと同様に、ステップS701において、データ取得部403が、サンプリング時刻における計測データの組を1つ取得してもよい。この場合、当該サンプリング時刻に対応する鉄道車両の走行位置ごとに、ステップS701~S708の処理が繰り返し行われる。この処理は、鉄道車両の全走行区間の各位置における補正量(第1の補正量)が得られるまで繰り返される。
 また、本実施形態では、第1の軌道状態算出部407および第2の軌道状態算出部411で用いられる前後方向力の測定値は、同一の鉄道車両における測定値である場合を例に挙げて説明した。この場合、通り狂い量の推定値を算出する検査装置400と、第2の補正量を算出する検査装置400は、同一の鉄道車両に搭載されている検査装置400になる。このようにすれば、鉄道車両に固有の特性による誤差が第2の補正量に含まれるのを抑制することができるので好ましい。しかしながら、必ずしも、このようにする必要はない。例えば、型式が同じ複数の鉄道車両であり、同一の走行区間を走行する鉄道車両に対しては、同一の第2の補正量を用いてもよい。また、路線名が同じ複数の鉄道車両に対しては、同一の第2の補正量を用いてもよい。
 また、本実施形態では、修正自己回帰モデルを用いる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしも、修正自己回帰モデルを用いて、前後方向力測定値のデータyから、鉄道車両の曲線軌道の走行に起因する低周波成分の信号を低減する必要はない。例えば、鉄道車両の曲線軌道の走行に起因する周波数帯を特定することができる場合には、ハイパスフィルタを用いて、前後方向力の測定値のデータyから、鉄道車両の曲線軌道の走行に起因する低周波成分の信号を低減してもよい。
 また、必ずしも、前後方向力測定値のデータyから、鉄道車両の曲線軌道の走行に起因する低周波成分の信号を低減する必要はない。例えば、直線軌道の通り狂い量を算出する場合には、このようにする必要はない。この場合、第1の周波数調整部404および第2の周波数調整部406は不要になる。
 また、本実施形態では、位相を合わせる際の基準となる輪軸が輪軸13aである場合を例に挙げて説明した。しかしながら、基準となる輪軸は、輪軸13a以外の輪軸13b、13c、または13dでもよい。
 本実施形態では、カルマンフィルタを用いる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、観測変数の測定値と推定値との誤差が最小または当該誤差の期待値が最小になるように状態変数の推定値を導出するフィルタ(即ち、データ同化を行うフィルタ)を用いていれば、必ずしもカルマンフィルタを用いる必要はない。例えば、粒子フィルタを用いてもよい。尚、観測変数の測定値と推定値との誤差としては、例えば、観測変数の測定値と推定値との二乗誤差が挙げられる。
 また、本実施形態では、通り狂い量を導出する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、軌道16の状態を反映する物理量(第1の物理量)として、軌道不整(軌道16の外観上の不良)を反映する物理量を導出していれば、必ずしも通り狂い量を導出する必要はない。例えば、通り狂い量に加えてまたは代えて以下の(64)式~(67)式の計算を行うことにより、鉄道車両が直線軌道を走行しているときに生じる横圧(車輪とレールとの間における左右方向の応力)を導出してもよい。ただし、Q、Q、Q、Qはそれぞれ、車輪14a、14b、14c、14dにおける横圧である。fはスピンクリープ係数を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000032
 また、本実施形態では、車体11の状態を表す状態変数を含める場合を例に挙げて説明した。しかしながら、車体11は、車輪14a~14dと軌道16との間の作用力(クリープ力)による振動の伝搬が最後に伝わる部分である。従って、例えば、車体11においてその伝搬による影響が小さいと判断される場合には、車体11の状態を表す状態変数を含めなくてもよい。このようにする場合、(1)式~(21)式の運動方程式のうち、(15)式~(17)式の車体11の横振動、ヨーイング、ローリングを記述する運動方程式と、(18)式、(19)式の台車12aに配置されたヨーダンパ、台車12bに配置されたヨーダンパのヨーイングを記述する運動方程式は不要になる。また、(1)式~(21)式の運動方程式において、車体に関する状態量(添え字bを含む状態量)と、車体に関する状態量(添え字bを含む状態量)を含む{}内の値(例えば(21)式の左辺第3項の{φa2-φ})を0(ゼロ)にする。
 また、本実施形態では、台車12a、12bがボルスタレス台車である場合を例に挙げて説明した。しかしながら、台車12a、12bは、ボルスタレス台車に限定されない。この他、鉄道車両の構成要素、鉄道車両が受ける力、および鉄道車両の運動の方向等に応じて、運動方程式は、適宜書き換えられる。即ち、運動方程式は、本実施形態で例示したものに限定されない。
(第2の実施形態)
 次に、第2の実施形態を説明する。
 第1の実施形態では、鉄道車両に搭載した検査装置400が通り狂い量の推定値を算出して補正する場合を例に挙げて説明した。これに対し、本実施形態では、検査装置400の一部の機能が実装されたデータ処理装置が、指令所に配置される。このデータ処理装置は、鉄道車両から送信される計測データを受信し、受信した計測データを用いて通り狂い量の推定値を算出して補正する。このように、本実施形態では、第1の実施形態の検査装置400が有する機能を、鉄道車両と指令所とで分担して実行する。本実施形態と第1の実施形態とは、このことによる構成および処理が主として異なる。従って、本実施形態の説明において、第1の実施形態と同一の部分については、図1~図19Bに付した符号と同一の符号を付す等して詳細な説明を省略する。
 図20は、検査システムの構成の一例を示す図である。図20において、検査システムは、データ収集装置2010a、2010bと、データ処理装置2020とを有する。図20には、データ収集装置2010a、2010bおよびデータ処理装置2020の機能的な構成の一例も示す。尚、データ収集装置2010a、2010bおよびデータ処理装置2020のハードウェアは、例えば、図5に示すもので実現することができる。従って、データ収集装置2010a、2010bおよびデータ処理装置2020のハードウェアの構成の詳細な説明を省略する。
 鉄道車両のそれぞれには、データ収集装置2010a、2010bが1つずつ搭載される。データ処理装置2020は、指令所に配置される。指令所は、例えば、複数の鉄道車両の運行を集中管理する。
<データ収集装置2010a、2010b>
 データ収集装置2010a、2010bは、同じもので実現することができる。データ収集装置2010a、2010bは、データ取得部2011a、2011bと、データ送信部2012a、2012bとを有する。
[データ取得部2011a、2011b]
 データ取得部2011a、2011bは、データ取得部403と同じ機能を有する。即ち、データ取得部2011a、2011bは、データ取得部403で取得する計測データと同じ計測データを取得する。具体的にデータ取得部2011a、2011bは、計測データとして、車体11の左右方向における加速度の測定値、台車12a、12bの左右方向における加速度の測定値、輪軸13a~13dの左右方向における加速度の測定値、および前後方向力の測定値を取得する。これらの測定値を得るための歪ゲージおよび演算装置は、第1の実施形態で説明したものと同じである。
[データ送信部2012a、2012b]
 データ送信部2012a、2012bは、データ取得部2011a、2011bで取得された計測データを、データ処理装置2020に送信する。本実施形態では、データ送信部2012a、2012bは、データ取得部2011a、2011bで取得された計測データを、無線通信により、データ処理装置2020に送信する。このとき、データ送信部2012a、2012bは、データ収集装置2010a、2010bが搭載されている鉄道車両の識別番号を、データ取得部2011a、2011bで取得された計測データに付加する。このようにデータ送信部2012a、2012bは、鉄道車両の識別番号が付加された計測データを送信する。
<データ処理装置2020>
[データ受信部2021]
 データ受信部2021は、データ送信部2012a、2012bにより送信された計測データを受信する。この計測データには、当該計測データの送信元である鉄道車両の識別番号が付加されている。
[データ記憶部2022]
 データ記憶部2022は、データ受信部2021で受信された計測データを記憶する。データ記憶部2022は、鉄道車両の識別番号ごとに計測データを記憶する。データ記憶部2022は、鉄道車両の現在の運行状況と、計測データの受信時刻とに基づいて、当該計測データの受信時刻における鉄道車両の走行位置を特定し、特定した走行位置の情報と当該計測データとを相互に関連付けて記憶する。尚、データ収集装置2010a、2010bが、鉄道車両の現在の走行位置の情報を収集し、取集した情報を計測データに含めてもよい。
[データ読み出し部2023]
 データ読み出し部2023は、データ記憶部2022により記憶された計測データを読み出す。データ読み出し部2023は、データ記憶部2022により記憶された計測データのうち、オペレータにより指定された計測データを読み出すことができる。また、データ読み出し部2023は、予め定められたタイミングで、予め定められた条件に合致する計測データを読み出すこともできる。本実施形態では、データ読み出し部2023により読み出される計測データは、例えば、鉄道車両の識別番号および走行位置の少なくとも何れか1つに基づいて決定される。
 状態方程式記憶部401、観測方程式記憶部402、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第1の軌道状態算出部407、実績値取得部408、補正量算出部409、補正量記憶部410、第2の軌道状態算出部411、軌道状態補正部412、および出力部413は、第1の実施形態と説明したものと同じである。従って、ここでは、これらの詳細な説明を省略する。尚、フィルタ演算部405は、データ取得部403で取得された計測データに代えてデータ読み出し部2023で読み出された計測データを用いて、(44)式に示す状態変数の推定値を決定する。
<まとめ>
 以上のように本実施形態では、鉄道車両に搭載されたデータ収集装置2010a、2010bは、計測データを収集してデータ処理装置2020に送信する。指令所に配置されたデータ処理装置2020は、データ収集装置2010a、2010bから受信した計測データを記憶し、記憶した計測データを用いて、通り狂い量の推定値を算出して補正する。従って、第1の実施形態で説明した効果に加え、例えば、以下の効果を奏する。即ち、データ処理装置2020は、計測データを任意のタイミングで読み出すことにより、任意のタイミングで最終的な通り狂い量yを算出することができる。また、データ処理装置2020は、同じ位置における最終的な通り狂い量の推定値の時系列的な変化を出力することができる。また、データ処理装置2020は、複数の路線における通り狂い量の推定値を路線ごとに出力することができる。
<変形例>
 本実施形態では、データ収集装置2010a、2010bからデータ処理装置2020に計測データを直接送信する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、クラウドコンピューティングを利用して検査システムを構築してもよい。
 その他、本実施形態においても、第1の実施形態で説明した種々の変形例を採用することができる。
 また、第1の実施形態では、状態方程式記憶部401、観測方程式記憶部402、データ取得部403、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第1の軌道状態算出部407、実績値取得部408、補正量算出部409、補正量記憶部410、第2の軌道状態算出部411、軌道状態補正部412、および出力部413が1つの装置に含まれる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。状態方程式記憶部401、観測方程式記憶部402、データ取得部403、第1の周波数調整部404、フィルタ演算部405、第2の周波数調整部406、第1の軌道状態算出部407、実績値取得部408、補正量算出部409、補正量記憶部410、第2の軌道状態算出部411、軌道状態補正部412、および出力部413の機能を複数の装置で実現してもよい。この場合、これら複数の装置を用いて検査システムが構成される。
(その他の実施形態)
 以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び前記プログラム等のコンピュータプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM等を用いることができる。
 また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
 尚、特許文献1の明細書および図面の内容を全てここに援用することができる。
 本発明は、鉄道車両の軌道を検査することに利用できる。

Claims (20)

  1.  車体と台車と輪軸とを有する鉄道車両を軌道上で走行させることにより測定される測定値の時系列データである計測データを取得するデータ取得手段と、
     第1の物理量の推定値を算出する第1の軌道状態算出手段と、
     前記第1の軌道状態算出手段により算出された前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出する補正量算出手段と、
     前記補正量が算出された後に、前記第1の物理量の推定値を算出する第2の軌道状態算出手段と、
     前記第2の軌道状態算出手段により算出された前記第1の物理量の推定値を、前記補正量を用いて補正する軌道状態補正手段と、を有し、
     前記計測データは、前後方向力の測定値を含み、
     前記前後方向力は、前記輪軸と、当該輪軸が設けられる前記台車との間に配置される部材に生じる前後方向の力であり、
     前記部材は、軸箱を支持するための部材であり、
     前記前後方向は、前記鉄道車両の走行方向に沿う方向であり、
     前記第1の物理量は、前記軌道の状態を反映する物理量であり、
     前記第1の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段は、前記輪軸の位置での前記第1の物理量と前記前後方向力との関係を示す関係式と、前記前後方向力の測定値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、
     前記第1の軌道状態算出手段で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出される前に前記データ取得手段により取得された前記計測データに含まれ、
     前記第2の軌道状態算出手段で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出された後に前記データ取得手段により取得された前記計測データに含まれることを特徴とする検査システム。
  2.  前記補正量算出手段は、前記第1の軌道状態算出手段により、前記鉄道車両が同一の位置を走行しているときの前記前後方向力の測定値を用いて算出された複数の前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量として、当該位置における補正量を算出することを特徴とする請求項1に記載の検査システム。
  3.  前記補正量算出手段は、前記第1の軌道状態算出手段により、前記鉄道車両が同一の位置を走行しているときの前記前後方向力の測定値を用いて算出された複数の前記第1の物理量の推定値と、前記鉄道車両が当該位置を走行しているときの走行速度と、前記第1の物理量の実績値と、に基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出し、
     前記第1の物理量の推定値に対する補正量は、前記鉄道車両の位置と走行速度とに応じた補正量であることを特徴とする請求項1または2に記載の検査システム。
  4.  前記第1の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段で用いられる前記前後方向力の測定値は、同一の前記鉄道車両における測定値であることを特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の検査システム。
  5.  第2の物理量の時系列データから、前記鉄道車両が前記軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度を低減する周波数調整手段を更に有し、
     前記第2の物理量は、前記鉄道車両の状態に応じて値が変動する物理量であり、
     前記周波数調整手段は、前記第2の物理量の一つである前記前後方向力の測定値の時系列データから、前記鉄道車両が前記軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度を低減する第1の周波数調整手段を有し、
     前記第1の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段は、前記関係式と、前記第1の周波数調整手段により低周波成分の信号強度が低減された前記前後方向力の値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、
     前記関係式は、軌条の曲率半径を含まない式であることを特徴とする請求項1~4の何れか1項に記載の検査システム。
  6.  前記周波数調整手段は、前記第2の物理量の時系列データを用いて、修正自己回帰モデルにおける係数を決定し、当該係数を決定した修正自己回帰モデルと、前記第2の物理量の時系列データとを用いて、前記第2の物理量の時系列データから、前記鉄道車両が前記軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度を低減し、
     前記修正自己回帰モデルは、前記第2の物理量の値と、前記値に対する前記係数と、を用いて、前記第2の物理量の予測値を表す式であり、
     前記周波数調整手段は、第1の行列を係数行列とし、自己相関ベクトルを定数ベクトルとする方程式を用いて、前記係数を決定し、
     前記自己相関ベクトルは、時差が1から前記修正自己回帰モデルで用いられる前記測定値の数であるmまでの前記第2の物理量の時系列データの自己相関を成分とするベクトルであり、
     前記第1の行列は、1以上且つm未満の設定された数であるsに対して、自己相関行列のs個の固有値と対角行列Σとから導出される第2の行列Σと、前記s個の固有値と直交行列Uとから導出される第3の行列Uと、から導出される行列UΣ であり、
     前記自己相関行列は、時差が0からm-1までの前記第2の物理量の時系列データの自己相関を成分とする行列であり、
     前記対角行列は、前記自己相関行列を特異値分解することで導出される前記自己相関行列の固有値を対角成分とする行列であり、
     前記直交行列は、前記自己相関行列の固有ベクトルを列成分ベクトルとする行列であり、
     前記第2の行列は、前記対角行列の部分行列であって、前記s個の固有値を対角成分とする行列であり、
     前記第3の行列は、前記直交行列の部分行列であって、前記s個の固有値に対応する固有ベクトルを列成分ベクトルとする行列であることを特徴とする請求項5に記載の検査システム。
  7.  前記s個の固有値は、前記自己相関行列の固有値のうち、値が最大の固有値を含むことを特徴とする請求項6に記載の検査システム。
  8.  前記計測データと、状態方程式と、観測方程式と、を用いて、データ同化を行うフィルタを用いた演算を行うことにより、前記状態方程式で推定値を決定すべき変数である状態変数の推定値を決定するフィルタ演算手段を更に有し、
     前記計測データは、前記台車および前記輪軸の左右方向の加速度の測定値を更に含み、
     前記左右方向は、前記前後方向と、前記軌道に対し垂直な方向である上下方向との双方に垂直な方向であり、
     前記前後方向力は、前記輪軸のヨーイング方向の角変位と、当該輪軸が設けられる前記台車のヨーイング方向の角変位との差に応じて定まる力であり、
     前記ヨーイング方向は、前記上下方向を回動軸とする回動方向であり、
     前記状態方程式は、前記状態変数と、前記前後方向力と、変換変数と、を用いて記述される方程式であり、
     前記状態変数は、前記台車の左右方向の変位および速度と、前記台車のヨーイング方向の角変位および角速度と、前記台車のローリング方向の角変位および角速度と、前記輪軸の左右方向の変位および速度と、前記鉄道車両に取り付けられている空気バネのローリング方向の角変位と、を含み、前記輪軸のヨーイング方向の角変位および角速度を含まず、
     前記ローリング方向は、前記前後方向を回動軸とする回動方向であり、
     前記変換変数は、前記輪軸のヨーイング方向の角変位と前記台車のヨーイング方向の角変位とを相互に変換する変数であり、
     前記観測方程式は、観測変数と、前記変換変数と、を用いて記述される方程式であり、
     前記観測変数は、前記台車および前記輪軸の左右方向の加速度を含み、
     前記フィルタ演算手段は、前記観測変数の測定値と、前記前後方向力の測定値および前記変換変数の実績値を代入した前記状態方程式と、前記変換変数の実績値を代入した前記観測方程式と、を用いて、前記観測変数の測定値と推定値との誤差または当該誤差の期待値が最小になるときの前記状態変数の推定値を決定し、
     前記第1の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段は、前記フィルタ演算手段により決定された前記状態変数の一つである前記台車のヨーイング方向の角変位の推定値と、前記変換変数の実績値と、を用いて、前記輪軸のヨーイング方向の角変位の推定値を算出し、前記輪軸のヨーイング方向の角変位の推定値と、前記前後方向力の値と、前記関係式と、を用いて前記第1の物理量の推定値を算出し、
     前記関係式は、前記輪軸のヨーイング方向の運動を記述する運動方程式を、前記前後方向力を用いて表現した式であり、
     前記変換変数の実績値は、前記前後方向力の測定値を用いて導出されることを特徴とする請求項1~7の何れか1項に記載の検査システム。
  9.  前記状態方程式は、前記輪軸の左右方向の運動を記述した運動方程式と、前記台車の左右方向の運動を記述した運動方程式と、前記台車のヨーイング方向の運動を記述した運動方程式と、前記台車のローリング方向の運動を記述した運動方程式と、前記空気バネのローリング方向の運動を記述した運動方程式と、を用いて構成され、
     前記輪軸の左右方向の運動を記述した運動方程式は、前記輪軸のヨーイング方向の角変位に代えて、前記変換変数を用いて記述された運動方程式であり、
     前記台車のヨーイング方向の運動を記述した運動方程式は、前記輪軸のヨーイング方向の角変位および角速度に代えて、前記前後方向力を用いて記述された運動方程式であり、
     前記変換変数は、前記台車のヨーイング方向の角変位と前記輪軸のヨーイング方向の角変位との差で表されることを特徴とする請求項8に記載の検査システム。
  10.  前記データ取得手段は、前記車体の左右方向の加速度の測定値を更に取得し、
     前記観測変数は、前記車体の左右方向の加速度を更に含み、
     前記状態変数は、前記車体の左右方向の変位および速度と、前記車体のヨーイング方向の角変位および角速度と、前記車体のローリング方向の角変位および角速度と、前記鉄道車両に取り付けられるヨーダンパのヨーイング方向の角変位と、を更に有し、
     前記フィルタ演算手段は、前記車体、前記台車、および前記輪軸の左右方向の加速度の測定値と計算値との差が最小になるときの前記状態変数を決定することを特徴とする請求項8または9に記載の検査システム。
  11.  前記状態方程式は、前記車体の左右方向の運動を記述した運動方程式と、前記車体のヨーイング方向の運動を記述した運動方程式と、前記車体のローリング方向の運動を記述した運動方程式と、前記ヨーダンパのヨーイング方向の運動を記述した運動方程式と、を更に用いて構成されることを特徴とする請求項10に記載の検査システム。
  12.  前記観測方程式は、前記輪軸の左右方向の運動を記述した運動方程式と、前記台車の左右方向の運動を記述した運動方程式と、を更に用いて構成され、
     前記輪軸の左右方向の運動を記述した運動方程式は、前記輪軸のヨーイング方向の角変位に代えて、前記変換変数を用いて記述された運動方程式であることを特徴とする請求項8~11の何れか1項に記載の検査システム。
  13.  前記観測方程式は、前記車体の左右方向の運動を記述した運動方程式を更に用いて構成されることを特徴とする請求項12に記載の検査システム。
  14.  前記第1の軌道状態算出手段と、前記第2の軌道状態算出手段は、前記フィルタ演算手段により決定された前記状態変数である前記台車の左右方向の変位および速度と、前記フィルタ演算手段により決定された前記状態変数である前記輪軸の左右方向の変位および速度と、前記輪軸のヨーイング方向の角変位の推定値と、前記前後方向力の測定値と、前記輪軸のヨーイング方向の運動を記述した運動方程式と、に基づいて、前記軌道の通り狂い量を、前記第1の物理量の推定値として導出し、
     前記輪軸のヨーイング方向の運動を記述した運動方程式は、前記前後方向力および前記軌道の通り狂い量を変数として含むことを特徴とする請求項8~13の何れか1項に記載の検査システム。
  15.  第2の物理量の時系列データから、前記鉄道車両が前記軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度を低減する周波数調整手段を更に有し、
     前記第2の物理量は、前記鉄道車両の状態に応じて値が変動する物理量であり、
     前記周波数調整手段は、前記第2の物理量の一つである前記状態変数の推定値の時系列データから、前記鉄道車両が前記軌道の曲線部を走行することに起因して生じる低周波成分の信号強度を低減する第2の周波数調整手段を有することを特徴とする請求項8~14の何れか1項に記載の検査システム。
  16.  前記フィルタは、カルマンフィルタであることを特徴とする請求項8~15の何れか1項に記載の検査システム。
  17.  前記第1の物理量は、前記軌道の通り狂い量、または、前記輪軸に設けられた車輪と前記軌道との間における左右方向の応力である横圧であり、
     前記左右方向は、前記前後方向と、前記軌道に対し垂直な方向である上下方向との双方に垂直な方向であることを特徴とする請求項1~16の何れか1項に記載の検査システム。
  18.  前記前後方向力は、1つの前記輪軸の左右方向の両側に取り付けられた2つの前記部材のそれぞれに生じる力の前記前後方向の成分のうち、相互に逆位相となる成分であり、
     前記左右方向は、前記前後方向と、前記軌道に対し垂直な方向である上下方向との双方に垂直な方向であることを特徴とする請求項1~17の何れか1項に記載の検査システム。
  19.  車体と台車と輪軸とを有する鉄道車両を軌道上で走行させることにより測定される測定値の時系列データである計測データを取得するデータ取得工程と、
     第1の物理量の推定値を算出する第1の軌道状態算出工程と、
     前記第1の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出する補正量算出工程と、
     前記補正量が算出された後に、前記第1の物理量の推定値を算出する第2の軌道状態算出工程と、
     前記第2の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値を、前記補正量を用いて補正する軌道状態補正工程と、を有し、
     前記計測データは、前後方向力の測定値を含み、
     前記前後方向力は、前記輪軸と、当該輪軸が設けられる前記台車との間に配置される部材に生じる前後方向の力であり、
     前記部材は、軸箱を支持するための部材であり、
     前記前後方向は、前記鉄道車両の走行方向に沿う方向であり、
     前記第1の物理量は、前記軌道の状態を反映する物理量であり、
     前記第1の軌道状態算出工程と、前記第2の軌道状態算出工程は、前記輪軸の位置での前記第1の物理量と前記前後方向力との関係を示す関係式と、前記前後方向力の測定値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、
     前記第1の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出される前に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれ、
     前記第2の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出された後に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれることを特徴とする検査方法。
  20.  車体と台車と輪軸とを有する鉄道車両を軌道上で走行させることにより測定される測定値の時系列データである計測データを取得するデータ取得工程と、
     第1の物理量の推定値を算出する第1の軌道状態算出工程と、
     前記第1の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値と、前記第1の物理量の実績値とに基づいて、前記第1の物理量の推定値に対する補正量を算出する補正量算出工程と、
     前記補正量が算出された後に、前記第1の物理量の推定値を算出する第2の軌道状態算出工程と、
     前記第2の軌道状態算出工程により算出された前記第1の物理量の推定値を、前記補正量を用いて補正する軌道状態補正工程と、をコンピュータに実行させ、
     前記計測データは、前後方向力の測定値を含み、
     前記前後方向力は、前記輪軸と、当該輪軸が設けられる前記台車との間に配置される部材に生じる前後方向の力であり、
     前記部材は、軸箱を支持するための部材であり、
     前記前後方向は、前記鉄道車両の走行方向に沿う方向であり、
     前記第1の物理量は、前記軌道の状態を反映する物理量であり、
     前記第1の軌道状態算出工程と、前記第2の軌道状態算出工程は、前記輪軸の位置での前記第1の物理量と前記前後方向力との関係を示す関係式と、前記前後方向力の測定値と、を用いて、前記第1の物理量の推定値を算出し、
     前記第1の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出される前に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれ、
     前記第2の軌道状態算出工程で用いられる前記前後方向力の測定値は、前記補正量が算出された後に前記データ取得工程により取得された前記計測データに含まれることを特徴とするプログラム。
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