WO2023131988A1 - 車輪踏面粗さ推定装置および車輪踏面粗さ推定方法 - Google Patents

車輪踏面粗さ推定装置および車輪踏面粗さ推定方法 Download PDF

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WO2023131988A1
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wheel tread
roughness
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wheel
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悦司 松山
勲 西岡
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三菱電機株式会社
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    • B61K9/12—Measuring or surveying wheel-rims
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
    • B60T17/00—Component parts, details, or accessories of power brake systems not covered by groups B60T8/00, B60T13/00 or B60T15/00, or presenting other characteristic features
    • B60T17/18—Safety devices; Monitoring
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G01M17/08—Railway vehicles
    • G01M17/10—Suspensions, axles or wheels
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/02—Registering or indicating driving, working, idle, or waiting time only
    • G07C5/04—Registering or indicating driving, working, idle, or waiting time only using counting means or digital clocks

Definitions

  • the present disclosure relates to a wheel tread roughness estimating device and a wheel tread roughness estimating method for the tread of a wheel of a railway vehicle.
  • regenerative braking and pneumatic braking are used together in railway vehicles, and regenerative braking is mainly used during normal times.
  • Pneumatic brakes are used only for several tens of milliseconds until regenerative braking is activated, or to prevent rolling while a railway vehicle is stopped.
  • the railroad vehicle operates the air brake at initial charge BC (Brake Cylinder) pressure to put the air brake in the initial charge state.
  • BC Brake Cylinder
  • a tread-type brake device is used as an air control brake, in a railway vehicle, the pressing position in the initial loading state is a position where the friction material and the wheel tread lightly contact each other. Therefore, the surface roughness of the wheel tread surface is reduced, and the wheel tread surface becomes a mirror surface.
  • the adhesion force cannot be secured when the air brake is applied at high speed, causing skidding, or when the emergency brake is operated in an emergency. Problems such as the inability to secure deceleration arise.
  • the friction between the rail surface and the wheel tread surface reduces the surface roughness of the wheel tread surface, and the mirror surface state progresses, causing similar problems. Therefore, when the wheel tread surface of a railway vehicle becomes a mirror surface, it is necessary to press the friction material against the wheel tread surface with a tread brake, that is, an air control brake to roughen the wheel tread surface.
  • a wheel measuring device irradiates a line beam from a line illumination unit toward a wheel, captures an image of the reflected light of the line beam, and processes the captured image to run on the rail.
  • a technique for measuring the shape of a wheel of a rolling stock is disclosed.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and provides a wheel tread roughness estimation device that can accurately estimate the roughness of the wheel tread surface without being affected by the vibration of the railroad vehicle even while the railroad vehicle is running. for the purpose.
  • the wheel tread roughness estimation device of the present disclosure includes a driving information acquisition unit that acquires the driving information of the railway vehicle, and the vehicle information that the railway vehicle is in operation.
  • a vehicle information acquisition unit determines a set value based on driving information and vehicle information, and obtains the latest wheel tread roughness by adding the set value to the previous wheel tread roughness indicating the previously calculated wheel tread roughness.
  • an output unit for outputting the latest wheel tread roughness calculated by the wheel tread roughness calculation unit as wheel tread roughness information.
  • the wheel tread roughness estimating device of the present disclosure has the effect of being able to accurately estimate the roughness of the wheel tread surface without being affected by the vibration of the railway vehicle even while the railway vehicle is running.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a wheel tread roughness estimation device according to Embodiment 1.
  • FIG. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a braking device for a railway vehicle equipped with a wheel tread roughness estimation device and a wheel tread roughness control device according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 shows an example of a set value table stored in the database of the wheel tread roughness estimation device according to Embodiment 1;
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of a processing circuit that implements the wheel tread roughness estimation device according to the first embodiment by using a processor and a memory;
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a wheel tread roughness estimation device according to Embodiment 1.
  • FIG. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a braking device for a railway vehicle equipped with a wheel tread
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of a processing circuit that implements the wheel tread roughness estimation device according to the first embodiment and that is configured by dedicated hardware;
  • Block diagram showing a configuration example of a wheel tread roughness estimation device according to Embodiment 2 Flowchart showing the operation of the wheel tread roughness estimation device according to the second embodiment
  • a wheel tread roughness estimation device and a wheel tread roughness estimation method according to an embodiment of the present disclosure will be described below in detail based on the drawings.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a wheel tread roughness estimation device 30 according to Embodiment 1.
  • the wheel tread roughness estimation device 30 includes a driving information acquisition unit 31 , a vehicle information acquisition unit 32 , a tread roughness control information acquisition unit 33 , a wheel tread roughness calculation unit 34 , and an output unit 38 .
  • the wheel tread roughness calculation unit 34 includes a database 35 , a set value determination unit 36 and a tread surface roughness estimation unit 37 .
  • the wheel tread roughness estimation device 30 is connected to the wheel tread roughness control device 10 , the environment information acquisition section 21 , and the operating route information acquisition section 22 . As shown in FIG. 1 , the wheel tread roughness control device 10 and the wheel tread roughness estimation device 30 constitute a wheel tread roughness management system 40 .
  • the driving information acquisition unit 31 acquires the driving information of the railway vehicle from a driver's cab (not shown) mounted on the railway vehicle, a vehicle information management device, or the like.
  • the driving information is, for example, information on brake operation by the driver of the railway vehicle.
  • the brake operation information includes, for example, information on whether the railway vehicle is powering or coasting, information on whether air braking or regenerative braking is being used, information on the ratio of each brake, and information on whether the regular brake is used.
  • the information includes whether the brake is being used or the emergency brake is being used, current notch information, and the like.
  • the driving information acquisition unit 31 outputs the acquired driving information to the wheel tread surface roughness calculation unit 34 .
  • the vehicle information acquisition unit 32 acquires vehicle information of railway vehicles in operation.
  • the vehicle information acquisition unit 32 receives AS (Air Suspension) pressure, BC pressure, and speed of the railway vehicle, which are adaptive load pressures representing the degree of congestion of the railway vehicle, from a vehicle information management device or sensor mounted on the railway vehicle. and other information as vehicle information.
  • the vehicle information acquisition unit 32 outputs the acquired vehicle information to the wheel tread surface roughness calculation unit 34 .
  • the tread surface roughening control information acquisition unit 33 acquires tread surface roughening control information, which is information on wheel tread surface roughening control in the wheel tread surface roughening control device 10 , from the wheel tread surface roughening control device 10 .
  • the tread surface roughening control information is, for example, information indicating the current ON/OFF state of the tread surface roughening control of the wheel tread surface roughening control device 10 .
  • the tread surface roughness control information acquisition unit 33 outputs the acquired tread surface roughness control information to the wheel tread surface roughness calculation unit 34 .
  • the wheel tread roughness calculation unit 34 Based on the driving information acquired from the driving information acquisition unit 31, the vehicle information acquired from the vehicle information acquisition unit 32, and the tread surface roughness control information acquired from the tread surface roughness control information acquisition unit 33, the wheel tread roughness calculation unit 34 Then, a corresponding set value is selected from the set value table set according to the driving information, the vehicle information, and the tread surface roughening control information, and determined as the set value.
  • the wheel tread surface roughness calculation unit 34 calculates the latest wheel tread surface roughness by adding the set value to the previous wheel tread surface roughness that indicates the wheel tread surface roughness calculated last time.
  • the wheel tread roughness calculation unit 34 does not use all of the driving information, the vehicle information, and the tread roughness control information. may be determined as a value.
  • the database 35 stores a set value table used by the wheel tread roughness calculator 34.
  • the database 35 stores the driving information obtained from the driving information obtaining unit 31, the vehicle information obtained from the vehicle information obtaining unit 32, the tread surface roughening control information obtained from the tread surface roughening control information obtaining unit 33, and the environmental information obtaining unit 21.
  • the environment information acquired from the operating route information acquisition unit 22 and the operating route information acquired from the operating route information acquiring unit 22 may be stored.
  • the installation location of the database 35 is not particularly limited, and the database 35 may be installed in the brake control unit 103 shown in FIG.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of a brake device of a railway vehicle 100 on which the wheel tread roughness estimation device 30 and the wheel tread roughness control device 10 according to Embodiment 1 are mounted.
  • the speed sensors 101 are installed on the front and rear bogies of each railway vehicle 100 , take in speed signals 101 D of each wheel 110 , and output them to the brake control section 103 .
  • the brake command unit 102 outputs a brake command 102D for obtaining a specified deceleration.
  • the brake control unit 103 acquires a brake command 102D output from the brake command unit 102, a load variable signal output from a load variable device (not shown) that detects the weight of each railway vehicle 100, and the like, and outputs a specified pressure control signal. 103D is output.
  • the pressure control signal 103D is output from the brake control section 103 to the relay valve 105 via the electro-pneumatic conversion valve 104, and is used to generate the brake cylinder pressure 105D.
  • the electro-pneumatic conversion valve 104 converts the pressure control signal 103D, which is an electrical signal output from the brake control section 103, into an air signal of a specified pressure.
  • the relay valve 105 amplifies the pressure control signal 103D converted into an air signal to a specified value to improve the responsiveness of the brake cylinder pressure 105D.
  • a source air tank 112 is connected to the relay valve 105 . Since compressed air, which is air at a specified pressure, is stored in the original air tank 112, the relay valve 105 outputs the compressed air 112D corresponding to the pressure control signal 103D, thereby controlling the specified brake cylinder pressure. 105D can be generated.
  • the pressure sensor 106 detects the brake cylinder pressure 105D, generates a feedback command 106D based on the brake cylinder pressure 105D, and feeds it back to the brake control unit 103.
  • the brake cylinder 107 presses the brake shoe 108 against the wheel 110 with the strength of the brake cylinder pressure 105D.
  • the brake shoe 108 is a friction material with a specified coefficient of friction.
  • the braking force of the railcar 100 can be derived from the product of the coefficient of friction of the brake shoe 108 and the brake cylinder pressure 105D.
  • the brake control unit 103 calculates the required braking force from the applied load information obtained from an air spring pressure sensor (not shown) and the target deceleration by the brake command 102D, and outputs a regenerative pattern signal 113D to the regenerative brake control unit 114. .
  • a regenerative brake control unit 114 mounted on a main circuit control device (not shown) outputs an actual regenerative braking force corresponding to the actual torque to the brake control unit 103 as a regenerative feedback signal 114D.
  • the brake control unit 103 uses a value obtained by subtracting the value of the regenerative feedback signal 114D from the required braking force as an air control supplement amount, and outputs the value as a pressure control signal 103D to the electro-pneumatic conversion valve 104 to perform BC pressure control.
  • the wheel tread roughening control device 10 effectively uses the regenerative brake during normal service braking, uses the air control brake when the wheel 110 is in a mirror surface state, and removes the brake shoe 108 which is a friction material. By pressing against the wheel 110 to roughen the tread surface of the wheel 110, the mirror surface state of the wheel 110 is eliminated.
  • the wheel tread surface roughness estimation device 30 estimates the wheel tread surface roughness and outputs it to the wheel tread surface roughness control device 10 as wheel tread surface roughness information.
  • the set value determining unit 36 determines the driving information, the vehicle information, and the tread surface roughening control information from the set value table stored in the database 35. Select a set value and decide as the set value. Note that the set value determination unit 36 does not use all of the driving information, the vehicle information, and the tread surface roughening control information, and selects a corresponding set value from the set value table based on at least one of the information and sets the set value to may decide.
  • the set value determining section 36 outputs the determined set value to the tread surface roughness estimating section 37 .
  • the tread surface roughness estimation unit 37 calculates the latest wheel tread surface roughness by adding the set value determined by the set value determination unit 36 to the previous wheel tread surface roughness. to estimate the tread surface roughness
  • the output unit 38 outputs the latest wheel tread surface roughness calculated by the wheel tread surface roughness calculation unit 34 to the wheel tread surface roughness control device 10 as wheel tread surface roughness information.
  • the output unit 38 outputs the wheel tread roughness information to the wheel tread roughness control device 10 in the example of FIG. not.
  • the output unit 38 may output the wheel tread roughness information to a storage unit such as a memory (not shown) or a communication device (not shown). You may transmit to the server etc. which collect the data for maintenance via.
  • the wheel tread roughness control device 10 uses the wheel tread roughness information estimated by the wheel tread roughness estimation device 30 to control ON/OFF of the tread roughness control.
  • the environmental information acquisition unit 21 acquires environmental information such as the weather, temperature, and humidity around the railway vehicle 100 . This is because the weather, temperature, humidity, and the like affect the braking effectiveness of the railway vehicle 100 .
  • the environmental information acquisition unit 21 may be mounted on the railroad vehicle 100, or may be installed in a train operation management system installed on the ground.
  • the environment information acquisition unit 21 outputs the acquired environment information to the wheel tread roughness estimation device 30 .
  • the operating route information acquisition unit 22 acquires operating route information such as the route on which the railway vehicle 100 operates. In order for the railway vehicle 100 to apply regenerative braking, the existence of other railway vehicles 100 such as the preceding railway vehicle 100 or the following railway vehicle 100 is important. This is because the frequency with which other railway vehicles 100 are present differs depending on whether the route is in the city center.
  • the operating route information acquisition unit 22 may be mounted on the railcar 100 or may be installed in a train operation management system installed on the ground. The operating route information acquisition unit 22 outputs the acquired operating route information to the wheel tread roughness estimation device 30 .
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a set value table stored in the database 35 of the wheel tread roughness estimation device 30 according to Embodiment 1.
  • the database 35 stores a set value table in which the aforementioned set values are described for each AS pressure and each speed. For example, when the AS pressure is 350 kPa and the speed of the railcar 100 is 50 km/h, the set value determination unit 36 obtains ⁇ 0.0002 mm as the set value 1 and +0.02 mm as the set value 2. set value 3 to +0.02 mm, set value 4 to ⁇ 0.002 mm, and set value 5 to +0.003 mm.
  • the wheel tread roughness calculator 34 sets the set value to a negative value when the wheel tread is mirror-finished, and sets the set value to a positive value when the wheel tread is rough.
  • the person in charge of the railway company that operates the railway vehicle 100 or the like can obtain the wheel tread roughness estimation device 30 or an external can be set or changed as appropriate from a device such as Devices external to the wheel tread roughness estimation device 30 include, for example, a vehicle information monitoring and analysis system, a train integrated management device, and a BCU (Brake Control Unit).
  • the thresholds are divided into three stages for the AS pressure and speed, but they may be divided into two stages, or may be divided into four or more stages.
  • the set value table shown in FIG. 3 describes set values corresponding to each AS pressure and each speed. , each set value may be defined in a set value table. Also, the set value table may be defined using the BC pressure instead of the AS pressure.
  • the running of the railway vehicle 100 is affected by environmental information, such as weather, temperature, and humidity, and is also affected by route information, such as the route on which the railway vehicle 100 is operated.
  • environmental information such as weather, temperature, and humidity
  • route information such as the route on which the railway vehicle 100 is operated.
  • the set value determination unit 36 selects a set value from the set value table that matches the environment information and the operating route information and determines the set value.
  • the wheel tread roughness calculation unit 34 may acquire environmental information including at least one of weather, temperature, and humidity information, and use the environmental information to determine the set value.
  • the wheel tread surface roughness calculation unit 34 may acquire service route information, which is information about the route on which the railway vehicle 100 is operated, and determine the set value using the service route information.
  • a set value table in which set values are set so as to output wheel tread surface roughness information that facilitates ON of the tread surface roughness control is stored in advance.
  • wheel tread roughness information is provided to the wheel tread roughness control device 10 so that tread roughness control can be easily turned on. It is assumed that a set value table in which set values that can be output are set is stored in advance.
  • the wheel tread roughness calculation unit 34 causes the database 35 to store a set value table corresponding to the number of railway vehicles 100 that constitute the train composition in a train composition composed of a plurality of railway cars 100, and the number of railway cars 100
  • the set value table used may be changed according to
  • FIG. 4 is a flow chart showing the operation of the wheel tread roughness estimation device 30 according to the first embodiment.
  • the wheel tread roughness estimation device 30 acquires various information (step S31). Specifically, in the wheel tread roughness estimation device 30, the driving information acquisition unit 31 acquires the driving information, the vehicle information acquisition unit 32 acquires the vehicle information, and the tread surface roughness control information acquisition unit 33 acquires the tread surface roughness. Get control information.
  • the set value determination section 36 determines whether or not the railway vehicle 100 is stopped (step S32).
  • the set value determination unit 36 can determine whether or not the railroad vehicle 100 is stopped from the speed of the railroad vehicle 100 included in the vehicle information. Note that the set value determining unit 36 may use the position information of the railroad vehicle 100 to determine whether the railroad vehicle 100 is stopped when the positional information of the railroad vehicle 100 is acquired.
  • the set value determining unit 36 determines the set value to be 0 to maintain the status quo (step S33).
  • step S34 determines whether the railroad vehicle 100 is in power coasting.
  • the set value determination unit 36 can determine whether or not the railway vehicle 100 is in power coasting from the operation information.
  • step S34: Yes the set value determination unit 36 selects the corresponding set value from the set value table stored in the database 35, and determines the set value to be set value 1. (step S35).
  • step S34 the set value determination unit 36 determines whether the railroad vehicle 100 is in the state of normal braking and regenerative braking OFF (step S36).
  • the set value determination unit 36 can determine from the operation information whether or not the railcar 100 is in the state of regular braking and regenerative braking OFF.
  • step S36: Yes the set value determination unit 36 selects the corresponding set value from the set value table stored in the database 35, and sets the set value.
  • the value 2 is determined (step S37).
  • step S36 When the railcar 100 is under normal braking and the regenerative braking is not OFF (step S36: No), the set value determination unit 36 determines whether or not emergency braking is underway (step S38). The set value determining unit 36 can determine whether or not the railway vehicle 100 is under emergency braking from the operation information. If the emergency brake is being applied (step S38: Yes), the set value determination unit 36 selects the corresponding set value from the set value table stored in the database 35, and determines the set value to be set value 3 (step S39). ).
  • step S40 determines whether the regular brake is being applied and the tread surface roughening control is OFF.
  • the set value determination unit 36 can determine whether or not the railroad vehicle 100 is under regular braking and the tread surface roughening control is OFF from the operation information and the tread surface roughening control information.
  • step S40: Yes the set value determination unit 36 selects the corresponding set value from the set value table stored in the database 35, and changes the set value to the set value. 4 is determined (step S41).
  • step S42 the set value determining unit 36 determines whether regular braking is in progress and the tread roughening control is ON.
  • the set value determination unit 36 can determine whether or not the railway vehicle 100 is under normal braking and the tread surface roughening control is ON from the operation information and the tread surface roughening control information.
  • step S42: Yes the set value determination unit 36 selects the corresponding set value from the set value table stored in the database 35, and changes the set value to the set value. 5 is determined (step S43). If the normal braking is in progress and the tread surface roughening control is not ON (step S42: No), the set value determination unit 36 determines the set value to be 0 in order to maintain the status quo (step S44).
  • the set value determining unit 36 outputs the set value determined in step S33, step S35, step S37, step S39, step S41, step S43, or step S44 to the tread surface roughness estimating unit 37.
  • the tread roughness estimator 37 calculates the latest wheel tread roughness by adding the set value to the wheel tread roughness calculated last time, which is the current value (step S45).
  • the tread surface roughness estimation unit 37 in the first calculation after the start of operation of the railway vehicle 100, calculates the latest wheel tread surface roughness last calculated in the previous operation, or the inspection Let the wheel tread roughness measured at the time be the previous wheel tread roughness.
  • the latest wheel tread roughness calculated last in the previous operation or the wheel tread roughness measured at the time of inspection may be held by the set value determination unit 36, or may be stored in the BCU of the railway vehicle 100. etc. may be held.
  • the tread surface roughness estimation unit 37 outputs the latest wheel tread surface roughness obtained by the calculation to the output unit 38 .
  • the output unit 38 outputs the latest wheel tread surface roughness acquired from the tread surface roughness estimation unit 37 as wheel tread surface roughness information (step S46).
  • the driving information acquisition section 31, the vehicle information acquisition section 32, the tread roughness control information acquisition section 33, the wheel tread roughness calculation section 34, and the output section 38 are realized by a processing circuit.
  • the processing circuit may be a memory that stores a program and a processor that executes the program stored in the memory, or may be dedicated hardware. Processing circuitry is also called control circuitry.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the configuration of the processing circuit 90 when the processing circuit that implements the wheel tread roughness estimation device 30 according to Embodiment 1 is implemented by the processor 91 and the memory 92.
  • a processing circuit 90 shown in FIG. 5 is a control circuit and includes a processor 91 and a memory 92 .
  • each function of the processing circuit 90 is implemented by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Software or firmware is written as a program and stored in memory 92 .
  • each function is realized by the processor 91 reading and executing the program stored in the memory 92.
  • the processing circuit 90 includes a memory 92 for storing a program that results in the processing of the wheel tread roughness estimating device 30 being executed.
  • This program can also be said to be a program for causing the wheel tread roughness estimation device 30 to execute each function realized by the processing circuit 90 .
  • This program may be provided by a storage medium storing the program, or may be provided by other means such as a communication medium.
  • the above program includes a first step in which the driving information acquisition unit 31 acquires the driving information of the railway vehicle 100, and a second step in which the vehicle information acquisition unit 32 acquires vehicle information of the railway vehicle 100 in operation.
  • the wheel tread surface roughness calculation unit 34 determines a set value based on the driving information and the vehicle information, and adds the set value to the previous wheel tread roughness indicating the calculated wheel tread surface roughness as the latest value.
  • the processor 91 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a processing device, an arithmetic device, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP (Digital Signal Processor).
  • the memory 92 is a nonvolatile or volatile memory such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (registered trademark) (Electrically EPROM), etc.
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (registered trademark) (Electrically EPROM), etc.
  • a semiconductor memory, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD (Digital Versatile Disc) corresponds to this.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the configuration of the processing circuit 93 when the processing circuit realizing the wheel tread roughness estimation device 30 according to Embodiment 1 is configured by dedicated hardware.
  • the processing circuit 93 shown in FIG. 6 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or a combination of these thing applies.
  • the processing circuit 93 may be partially realized by dedicated hardware and partially realized by software or firmware.
  • the processing circuitry 93 can implement each of the functions described above by dedicated hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • wheel tread roughness estimating device 30 selects a set value from the set value table using driving information, vehicle information, and tread roughness control information. is determined, and by adding the set value to the previous wheel tread roughness, the latest wheel tread roughness is calculated and output to the wheel tread roughness control device 10 as wheel tread roughness information.
  • the wheel tread roughness estimating device 30 can accurately estimate the wheel tread roughness without being affected by the vibration of the railroad vehicle 100 even when the railroad vehicle 100 is running.
  • Embodiment 2 the wheel tread roughness estimating device 30 determines the set value by selecting the set value from the set value sables stored in the database 35 in advance. In Embodiment 2, a case where the wheel tread roughness estimation device determines the set value by calculation will be described.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a wheel tread roughness estimation device 30a according to the second embodiment.
  • the wheel tread roughness estimation device 30a includes a driving information acquisition section 31, a vehicle information acquisition section 32, a wheel tread roughness calculation section 34a, and an output section .
  • the wheel tread roughness calculation unit 34a includes a set value determination unit 36a and a tread surface roughness estimation unit 37a.
  • the wheel tread roughness estimation device 30 a is connected to the wheel tread roughness control device 10 . As shown in FIG. 7, the wheel tread roughness control device 10 and the wheel tread roughness estimation device 30a constitute a wheel tread roughness management system 40a.
  • the wheel tread roughness calculation unit 34a calculates a set value based on the driving information obtained from the driving information obtaining unit 31 and the vehicle information obtained from the vehicle information obtaining unit 32, and determines the set value.
  • the wheel tread surface roughness calculation unit 34a calculates the latest wheel tread surface roughness by adding the set value to the previous wheel tread surface roughness that indicates the wheel tread surface roughness calculated last time.
  • the wheel tread roughness calculation unit 34a may calculate a set value based on at least one of the driving information and the vehicle information, instead of using all of the driving information and the vehicle information, and determine the set value.
  • the set value determining unit 36a calculates a set value based on driving information and vehicle information and determines the set value. Note that the set value determining unit 36a may calculate a set value based on at least one of the driving information and the vehicle information, instead of using all of the driving information and the vehicle information, and determine the set value.
  • the set value determining section 36a outputs the determined set value to the tread surface roughness estimating section 37a.
  • the tread surface roughness estimation unit 37a calculates the latest wheel tread surface roughness by adding the set value determined by the set value determination unit 36a to the previous wheel tread surface roughness. to estimate the tread surface roughness
  • FIG. 8 is a flow chart showing the operation of the wheel tread roughness estimation device 30a according to the second embodiment.
  • the wheel tread roughness estimation device 30a acquires various kinds of information (step S51). Specifically, in the wheel tread roughness estimation device 30a, the driving information acquisition unit 31 acquires the driving information, and the vehicle information acquisition unit 32 acquires the vehicle information.
  • the set value determination section 36a determines whether or not the railway vehicle 100 is stopped (step S52).
  • the set value determining unit 36a can determine whether or not the railroad vehicle 100 is stopped from the speed of the railroad vehicle 100 included in the vehicle information. Note that the set value determining unit 36a may use the position information of the railroad vehicle 100 to determine whether the railroad vehicle 100 is stopped when the positional information of the railroad vehicle 100 is acquired. If the railcar 100 is stopped (step S52: Yes), the set value determining unit 36a calculates the set value to determine the set value (step S53). Here, the set value determining unit 36a calculates the set value as shown in Equation (1).
  • Formula (1) represents the pressing integrated value when the friction material is pressed against the wheel tread in the railway vehicle 100 .
  • the set value determination unit 36a determines the set value to be 0 because the speed is 0 and the set value is 0 regardless of the value of the coefficient ⁇ .
  • step S54 the set value determination unit 36a determines whether the regenerative brake is ON and the initial charging BC pressure is in the state (step S54).
  • the set value determination unit 36a can determine from the operation information whether or not the railway vehicle 100 is in a state where the regenerative brake is ON and the initial charging BC pressure.
  • step S54: Yes the set value determining unit 36a calculates the set value to determine the set value (step S55). At this time, the set value determining unit 36a sets the coefficient ⁇ to a negative value in Equation (1). That is, the set value calculated in step S55 becomes a negative value.
  • the set value determining unit 36a calculates the set value to determine the set value (step S56). At this time, the set value determining unit 36a sets the coefficient ⁇ to a positive value in Equation (1). That is, the set value calculated in step S56 becomes a positive value.
  • the set value determining unit 36a outputs the set value determined in step S53, step S55, or step S56 to the tread surface roughness estimating unit 37a.
  • the tread roughness estimator 37a calculates the latest wheel tread roughness by adding the set value to the wheel tread roughness calculated last time, which is the current value (step S57). In this way, in the wheel tread surface roughness calculation section 34a, the set value determination section 36a calculates a set value by a specified arithmetic expression using the driving information and the vehicle information, and determines the set value.
  • the tread surface roughness estimation unit 37a in the first calculation after the start of operation of the railway vehicle 100, uses the latest wheel tread surface roughness calculated last in the previous operation or the inspection Let the wheel tread roughness measured at the time be the previous wheel tread roughness.
  • the tread surface roughness estimator 37 a outputs the latest wheel tread surface roughness obtained by the calculation to the output unit 38 .
  • the output unit 38 outputs the latest wheel tread surface roughness acquired from the tread surface roughness estimation unit 37a as wheel tread surface roughness information (step S58).
  • the set value determining unit 36a calculates the set value in the presence of the brake signal in the railway vehicle 100, but the present invention is not limited to this.
  • the set value determining unit 36a may calculate the set value using a value obtained when the railway vehicle 100 is in the power coasting state even when there is no brake signal.
  • the driving information acquisition section 31, the vehicle information acquisition section 32, the wheel tread roughness calculation section 34a, and the output section 38 are realized by a processing circuit.
  • the processing circuit may be a memory that stores a program and a processor that executes the program stored in the memory, or may be dedicated hardware.
  • wheel tread roughness estimation device 30a calculates a set value using driving information and vehicle information, determines the set value, and calculates the previous wheel tread roughness. By adding the set value to , the latest wheel tread roughness is calculated and output to the wheel tread roughness control device 10 as wheel tread roughness information. As a result, the wheel tread roughness estimating device 30a can accurately estimate the wheel tread roughness without being affected by the vibration of the railroad vehicle 100 even when the railroad vehicle 100 is running.

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Abstract

車輪踏面粗さ推定装置（３０）は、鉄道車両の運転情報を取得する運転情報取得部（３１）と、鉄道車両の運行中の車両情報を取得する車両情報取得部（３２）と、運転情報および車両情報に基づいてセット値を決定し、前回演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する車輪踏面粗さ演算部（３４）と、車輪踏面粗さ演算部（３４）で演算された最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する出力部（３８）と、を備える。

Description

車輪踏面粗さ推定装置および車輪踏面粗さ推定方法
　本開示は、鉄道車両の車輪の踏面を対象とした車輪踏面粗さ推定装置および車輪踏面粗さ推定方法に関する。
　従来、鉄道車両では、ブレーキとして回生ブレーキおよび空制ブレーキが併用されており、通常時は回生ブレーキが主に使用されている。空制ブレーキは、回生ブレーキが立ち上がるまでの数十ｍｓのみ、または鉄道車両の停車中の転動防止用として使用される。鉄道車両は、回生ブレーキ中にブレーキを直ちに作用できるように、初込めＢＣ（Brake　Cylinder）圧で空制ブレーキを動作させ、空制ブレーキを初込め状態にしている。空制ブレーキとして踏面式ブレーキ装置を用いる場合、鉄道車両では、初込め状態の押付位置において、摩擦材と車輪踏面とが軽く接触する位置となる。そのため、車輪踏面の面粗さが小さくなることで、車輪踏面が鏡面状態になる。車輪踏面が鏡面状態になると、鉄道車両が高速時に空制ブレーキを作用させた場合に粘着力が確保できず滑走を引き起こす、また、鉄道車両が非常時に非常ブレーキを動作させた場合に規定された減速度を確保できないなどの問題が生じる。また、一般的に、鉄道車両が通常走行をしている場合でも、レール面と車輪踏面との摩擦によって車輪踏面の面粗さが小さくなり、鏡面状態が進行して同様の問題が生じる。従って、鉄道車両は、車輪踏面が鏡面状態になった場合、踏面ブレーキ、すなわち空制ブレーキによって摩擦材を車輪踏面に押し付け、車輪踏面を粗くする必要がある。
　鉄道車両において精度良く粗し制御を行うためには、車輪踏面の粗さ情報として精度の良い情報が必要になる。例えば、特許文献１には、車輪測定装置が、ライン照明部からラインビームを車輪に向けて照射し、ラインビームの反射光の画像を撮影し、撮影した画像を処理することでレール上を走行する鉄道車両の車輪の形状を測定する技術が開示されている。
特開２００６－１１８９１２号公報
　しかしながら、上記従来の技術によれば、車輪付近に高精度センサを設置する必要がある。そのため、測定結果は、鉄道車両の走行中において鉄道車両の振動の影響を大きく受けて精度が低下してしまう可能性がある、という問題があった。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、鉄道車両の走行中においても鉄道車両の振動の影響を受けずに車輪踏面の粗さを精度良く推定できる車輪踏面粗さ推定装置を得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の車輪踏面粗さ推定装置は、鉄道車両の運転情報を取得する運転情報取得部と、鉄道車両の運行中の車両情報を取得する車両情報取得部と、運転情報および車両情報に基づいてセット値を決定し、前回演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する車輪踏面粗さ演算部と、車輪踏面粗さ演算部で演算された最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
　本開示の車輪踏面粗さ推定装置は、鉄道車両の走行中においても鉄道車両の振動の影響を受けずに車輪踏面の粗さを精度良く推定できる、という効果を奏する。
実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置の構成例を示すブロック図 実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置および車輪踏面粗し制御装置が搭載される鉄道車両のブレーキ装置の構成例を示す図 実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置のデータベースが格納しているセット値テーブルの例を示す図 実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置の動作を示すフローチャート 実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置を実現する処理回路をプロセッサおよびメモリで実現する場合の処理回路の構成の一例を示す図 実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置を実現する処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の処理回路の構成の一例を示す図 実施の形態２に係る車輪踏面粗さ推定装置の構成例を示すブロック図 実施の形態２に係る車輪踏面粗さ推定装置の動作を示すフローチャート
　以下に、本開示の実施の形態に係る車輪踏面粗さ推定装置および車輪踏面粗さ推定方法を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０の構成例を示すブロック図である。車輪踏面粗さ推定装置３０は、運転情報取得部３１と、車両情報取得部３２と、踏面粗し制御情報取得部３３と、車輪踏面粗さ演算部３４と、出力部３８と、を備える。車輪踏面粗さ演算部３４は、データベース３５と、セット値決定部３６と、踏面粗さ推定部３７と、を備える。車輪踏面粗さ推定装置３０は、車輪踏面粗し制御装置１０と、環境情報取得部２１と、運行路線情報取得部２２と、に接続される。なお、図１に示すように、車輪踏面粗し制御装置１０および車輪踏面粗さ推定装置３０によって、車輪踏面粗さ管理システム４０を構成している。
　運転情報取得部３１は、鉄道車両に搭載される図示しない運転台または車両情報管理装置などから、鉄道車両の運転情報を取得する。運転情報は、例えば、鉄道車両の運転士によるブレーキ操作の情報である。ブレーキ操作の情報は、例えば、鉄道車両が力行中かまたは惰行中かの情報、空制ブレーキを使用しているのかまたは回生ブレーキを使用しているのかまたは各ブレーキの比率の情報、常用ブレーキを使用しているのか非常ブレーキを使用しているのかの情報、現在のノッチの情報、などの情報である。運転情報取得部３１は、取得した運転情報を車輪踏面粗さ演算部３４に出力する。
　車両情報取得部３２は、鉄道車両の運行中の車両情報を取得する。例えば、車両情報取得部３２は、鉄道車両に搭載される車両情報管理装置またはセンサなどから、鉄道車両の混雑度を表す応荷重圧力であるＡＳ（Air　Suspension）圧、ＢＣ圧、鉄道車両の速度などの情報を車両情報として取得する。車両情報取得部３２は、取得した車両情報を車輪踏面粗さ演算部３４に出力する。
　踏面粗し制御情報取得部３３は、車輪踏面粗し制御装置１０から車輪踏面粗し制御装置１０における車輪踏面粗し制御の情報である踏面粗し制御情報を取得する。踏面粗し制御情報は、例えば、現在の車輪踏面粗し制御装置１０の踏面粗し制御のＯＮ／ＯＦＦの状況を示す情報である。踏面粗し制御情報取得部３３は、取得した踏面粗し制御情報を車輪踏面粗さ演算部３４に出力する。
　車輪踏面粗さ演算部３４は、運転情報取得部３１から取得した運転情報、車両情報取得部３２から取得した車両情報、および踏面粗し制御情報取得部３３から取得した踏面粗し制御情報に基づいて、運転情報、車両情報、および踏面粗し制御情報に応じて設定されたセット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値として決定する。車輪踏面粗さ演算部３４は、前回演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する。なお、車輪踏面粗さ演算部３４は、運転情報、車両情報、および踏面粗し制御情報の全てを使用せず、少なくとも１つに基づいて、セット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値として決定してもよい。
　データベース３５は、車輪踏面粗さ演算部３４で使用されるセット値テーブルを格納している。データベース３５は、運転情報取得部３１から取得した運転情報、車両情報取得部３２から取得した車両情報、踏面粗し制御情報取得部３３から取得した踏面粗し制御情報、環境情報取得部２１から取得した環境情報、および運行路線情報取得部２２から取得した運行路線情報を格納してもよい。データベース３５の設置場所は特に限定されず、データベース３５は、図２に示すブレーキ制御部１０３などに設置されていてもよいし、鉄道車両１００の外部に設置されていてもよい。
　ここで、車輪踏面粗さ推定装置３０および車輪踏面粗し制御装置１０が搭載される鉄道車両のブレーキ装置について簡単に説明する。図２は、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０および車輪踏面粗し制御装置１０が搭載される鉄道車両１００のブレーキ装置の構成例を示す図である。速度センサ１０１は、各鉄道車両１００の前後の台車に設置され、各車輪１１０の速度信号１０１Ｄを取り込み、ブレーキ制御部１０３に出力する。ブレーキ指令部１０２は、規定された減速度を得るためのブレーキ指令１０２Ｄを出力する。ブレーキ制御部１０３は、ブレーキ指令部１０２から出力されたブレーキ指令１０２Ｄ、各鉄道車両１００の重量を検出する図示しない応荷重装置から出力された応荷重信号などを取得し、規定された圧力制御信号１０３Ｄを出力する。圧力制御信号１０３Ｄはブレーキ制御部１０３から電空変換弁１０４を介して中継弁１０５に出力され、ブレーキシリンダ圧力１０５Ｄの生成に用いられている。電空変換弁１０４は、ブレーキ制御部１０３から出力された電気信号である圧力制御信号１０３Ｄを規定された圧力の空気信号に変換する。中継弁１０５は、空気信号に変換された圧力制御信号１０３Ｄを規定された値まで増幅し、ブレーキシリンダ圧力１０５Ｄの応答性を向上させる。中継弁１０５には元空気タンク１１２が接続されている。元空気タンク１１２には規定された圧力の空気である圧縮空気が貯留されているため、中継弁１０５は、圧力制御信号１０３Ｄに対応する圧縮空気１１２Ｄを出力することで、規定されたブレーキシリンダ圧力１０５Ｄを生成することができる。
　圧力センサ１０６は、ブレーキシリンダ圧力１０５Ｄを検出し、ブレーキシリンダ圧力１０５Ｄに基づいてフィードバック指令１０６Ｄを生成してブレーキ制御部１０３に帰還する。ブレーキシリンダ１０７は、ブレーキシリンダ圧力１０５Ｄの強さによって、制輪子１０８を車輪１１０に押し付ける。制輪子１０８は、規定された摩擦係数を有する摩擦材である。鉄道車両１００のブレーキ力は、制輪子１０８の摩擦係数とブレーキシリンダ圧力１０５Ｄとの積によって導出することが可能である。ブレーキ制御部１０３は、図示しない空気ばね圧センサから入手する応荷重情報、およびブレーキ指令１０２Ｄによる目標減速度から必要ブレーキ力を演算し、回生ブレーキ制御部１１４に対して回生パターン信号１１３Ｄを出力する。図示しない主回路制御装置に搭載される回生ブレーキ制御部１１４は、実トルクに応じた実回生ブレーキ力を回生フィードバック信号１１４Ｄとしてブレーキ制御部１０３に出力する。ブレーキ制御部１０３は、必要ブレーキ力から回生フィードバック信号１１４Ｄの値を減算した値を空制補足量とし、圧力制御信号１０３Ｄとして電空変換弁１０４に出力することでＢＣ圧制御を行う。
　鉄道車両１００は、頻繁に空制ブレーキを使用すると車輪踏面が粗くなるので車輪１１０の鏡面状態も解消し、所望のブレーキ力を確保することができる。一方で、鉄道車両１００は、空制ブレーキを多用すると回生ブレーキを有効に使用できず、省エネ効果が得られない。そのため、車輪踏面粗し制御装置１０は、通常の常用ブレーキ中は回生ブレーキを有効に使用し、車輪１１０が鏡面状態になった場合に空制ブレーキを使用し、摩擦材である制輪子１０８を車輪１１０に押し付けて車輪１１０の踏面を粗くすることで、車輪１１０の鏡面状態を解消する。車輪踏面粗さ推定装置３０は、車輪踏面粗さを推定して車輪踏面粗さ情報として車輪踏面粗し制御装置１０に出力する。
　図１の説明に戻る。セット値決定部３６は、運転情報、車両情報、および踏面粗し制御情報に基づいて、データベース３５に格納されているセット値テーブルから、運転情報、車両情報、および踏面粗し制御情報に該当するセット値を選択し、セット値として決定する。なお、セット値決定部３６は、運転情報、車両情報、および踏面粗し制御情報の全てを使用せず、少なくとも１つに基づいて、セット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値として決定してもよい。セット値決定部３６は、決定したセット値を踏面粗さ推定部３７に出力する。
　踏面粗さ推定部３７は、前回の車輪踏面粗さに、セット値決定部３６で決定されたセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算し、鉄道車両１００の車輪踏面の粗さを推定する。
　出力部３８は、車輪踏面粗さ演算部３４で演算された最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として車輪踏面粗し制御装置１０に出力する。なお、出力部３８は、図１の例では車輪踏面粗さ情報を車輪踏面粗し制御装置１０に出力しているが、車輪踏面粗さ情報の出力先は車輪踏面粗し制御装置１０に限定されない。例えば、車輪踏面粗さ情報がメンテナンスなどの情報として利用される場合、出力部３８は、車輪踏面粗さ情報を、図示しないメモリなどの記憶部に出力してもよいし、図示しない通信装置を介してメンテナンス用のデータを収集するサーバなどに送信してもよい。
　車輪踏面粗し制御装置１０は、車輪踏面粗さ推定装置３０で推定された車輪踏面粗さ情報を用いて、踏面粗し制御のＯＮ／ＯＦＦを制御する。
　環境情報取得部２１は、鉄道車両１００周辺の天候、温度、湿度などの環境情報を取得する。天候、温度、湿度などは、鉄道車両１００のブレーキの効きに影響を及ぼすためである。環境情報取得部２１は、鉄道車両１００に搭載されていてもよいし、地上に設置された列車運行管理システムなどに設置されていてもよい。環境情報取得部２１は、取得した環境情報を車輪踏面粗さ推定装置３０に出力する。
　運行路線情報取得部２２は、鉄道車両１００が運行される路線などの運行路線情報を取得する。鉄道車両１００が回生ブレーキを掛けるためには先行する鉄道車両１００または後続する鉄道車両１００などの他の鉄道車両１００の存在が重要になるが、鉄道車両１００が運行される路線が郊外の路線か都心部の路線かによって他の鉄道車両１００が存在する頻度が異なるためである。運行路線情報取得部２２は、鉄道車両１００に搭載されていてもよいし、地上に設置された列車運行管理システムなどに設置されていてもよい。運行路線情報取得部２２は、取得した運行路線情報を車輪踏面粗さ推定装置３０に出力する。
　ここで、データベース３５に格納されているセット値テーブルについて説明する。図３は、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０のデータベース３５が格納しているセット値テーブルの例を示す図である。図３に示すように、データベース３５は、ＡＳ圧ごと、および速度ごとに、前述のセット値が記載されたセット値テーブルを格納している。例えば、セット値決定部３６は、ＡＳ圧が３５０ｋＰａであり、鉄道車両１００の速度が５０ｋｍ／ｈであった場合、セット値１として－０．０００２ｍｍを取得し、セット値２として＋０．０２ｍｍを取得し、セット値３として＋０．０２ｍｍを取得し、セット値４として－０．００２ｍｍを取得し、セット値５として＋０．００３ｍｍを取得する。なお、ＡＳ圧および速度に係わらず、セット値６は変化なしとする。図３に示すように、車輪踏面粗さ演算部３４は、車輪踏面が鏡面化する状況ではセット値を負の値とし、車輪踏面が粗くなる状況ではセット値を正の値とする。データベース３５に格納されているセット値テーブルの各セット値の値については、鉄道車両１００を運行する鉄道会社の担当者などが、車輪踏面粗さ推定装置３０または車輪踏面粗さ推定装置３０の外部の装置などから適宜設定または変更可能とする。車輪踏面粗さ推定装置３０の外部の装置とは、例えば、車両情報監視分析システム、列車統合管理装置、ＢＣＵ（Brake　Control　Unit）などである。
　図３に示すセット値テーブルは、ＡＳ圧および速度に対して閾値が３段階で分けられているが、２段階で分けられていてもよいし、４段階以上で分けられていてもよい。図３に示すセット値テーブルは、ＡＳ圧ごと、および速度ごとに対応するセット値が記載されているが、ＡＳ圧のみで各セット値がセット値テーブルに規定されていてもよいし、速度のみで各セット値がセット値テーブルに規定されていてもよい。また、セット値テーブルは、ＡＳ圧ではなくＢＣ圧などを用いて規定されていてもよい。
　また、鉄道車両１００の走行は、環境情報、すなわち天候、温度、湿度などの影響を受け、また、運行路線情報、すなわち鉄道車両１００が運行している路線などの影響をうけることから、データベース３５は、環境情報の条件ごとにセット値テーブルを格納していてもよいし、運行路線情報の条件ごとにセット値テーブルを格納していてもよい。この場合、セット値決定部３６は、環境情報および運行路線情報に合致したセット値テーブルからセット値を選択してセット値を決定する。このように、車輪踏面粗さ演算部３４は、天候、温度、および湿度のうち少なくとも１つの情報を含む環境情報を取得し、環境情報を用いてセット値を決定してもよい。また、車輪踏面粗さ演算部３４は、鉄道車両１００が運行されている路線の情報である運行路線情報を取得し、運行路線情報を用いてセット値を決定してもよい。
　例えば、データベース３５は、天候が雨の場合、気温が低い場合などでは、天候が晴天の場合、気温が高い場合などのときよりも車輪踏面が鏡面状態になりやすいため、車輪踏面粗し制御装置１０に対して踏面粗し制御をＯＮしやすい車輪踏面粗し情報を出力できるようなセット値が設定されたセット値テーブルを予め格納していることとする。また、都心部の路線では、郊外の路線よりも回生ブレーキの頻度が高いことが想定されるため、車輪踏面粗し制御装置１０に対して踏面粗し制御をＯＮしやすい車輪踏面粗し情報を出力できるようなセット値が設定されたセット値テーブルを予め格納していることとする。また、車輪踏面粗さ演算部３４は、複数の鉄道車両１００からなる列車編成において、列車編成を構成する鉄道車両１００の数に応じたセット値テーブルをデータベース３５に格納させ、鉄道車両１００の数に応じて、使用するセット値テーブルを変更してもよい。
　車輪踏面粗さ推定装置３０の動作について説明する。図４は、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０の動作を示すフローチャートである。車輪踏面粗さ推定装置３０は、各種情報を取得する（ステップＳ３１）。具体的には、車輪踏面粗さ推定装置３０において、運転情報取得部３１が運転情報を取得し、車両情報取得部３２が車両情報を取得し、踏面粗し制御情報取得部３３が踏面粗し制御情報を取得する。
　車輪踏面粗さ演算部３４において、セット値決定部３６は、鉄道車両１００が停止中か否かを判定する（ステップＳ３２）。セット値決定部３６は、車両情報に含まれる鉄道車両１００の速度から、鉄道車両１００が停止中か否かを判定することができる。なお、セット値決定部３６は、鉄道車両１００の位置情報が取得されている場合には、鉄道車両１００の位置情報を用いて、鉄道車両１００が停止中か否かを判定してもよい。鉄道車両１００が停止中の場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６は、現状維持のためセット値を０に決定する（ステップＳ３３）。
　鉄道車両１００が走行中の場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、セット値決定部３６は、鉄道車両１００が力行惰行中か否かを判定する（ステップＳ３４）。セット値決定部３６は、運転情報から、鉄道車両１００が力行惰行中か否かを判定することができる。鉄道車両１００が力行惰行中の場合（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６は、データベース３５に格納されているセット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値をセット値１に決定する（ステップＳ３５）。
　鉄道車両１００が力行惰行中ではない場合（ステップＳ３４：Ｎｏ）、セット値決定部３６は、鉄道車両１００が常用ブレーキ中かつ回生ブレーキＯＦＦの状態か否かを判定する（ステップＳ３６）。セット値決定部３６は、運転情報から鉄道車両１００が常用ブレーキ中かつ回生ブレーキＯＦＦの状態か否かを判定することができる。鉄道車両１００が常用ブレーキ中かつ回生ブレーキＯＦＦの場合（ステップＳ３６：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６は、データベース３５に格納されているセット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値をセット値２に決定する（ステップＳ３７）。
　鉄道車両１００が常用ブレーキ中かつ回生ブレーキＯＦＦではない場合（ステップＳ３６：Ｎｏ）、セット値決定部３６は、非常ブレーキ中か否かを判定する（ステップＳ３８）。セット値決定部３６は、運転情報から鉄道車両１００が非常ブレーキ中か否かを判定することができる。非常ブレーキ中の場合（ステップＳ３８：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６は、データベース３５に格納されているセット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値をセット値３に決定する（ステップＳ３９）。
　非常ブレーキ中ではない場合（ステップＳ３８：Ｎｏ）、セット値決定部３６は、常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＦＦ中か否かを判定する（ステップＳ４０）。セット値決定部３６は、運転情報および踏面粗し制御情報から、鉄道車両１００が常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＦＦ中か否かを判定することができる。常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＦＦ中の場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６は、データベース３５に格納されているセット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値をセット値４に決定する（ステップＳ４１）。
　常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＦＦ中ではない場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、セット値決定部３６は、常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＮ中か否かを判定する（ステップＳ４２）。セット値決定部３６は、運転情報および踏面粗し制御情報から、鉄道車両１００が常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＮ中か否かを判定することができる。常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＮ中の場合（ステップＳ４２：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６は、データベース３５に格納されているセット値テーブルから該当するセット値を選択し、セット値をセット値５に決定する（ステップＳ４３）。常用ブレーキ中かつ踏面粗し制御ＯＮ中ではない場合（ステップＳ４２：Ｎｏ）、セット値決定部３６は、現状維持のためセット値を０に決定する（ステップＳ４４）。
　セット値決定部３６は、ステップＳ３３、またはステップＳ３５、またはステップＳ３７、またはステップＳ３９、またはステップＳ４１、またはステップＳ４３、またはステップＳ４４で決定したセット値を踏面粗さ推定部３７に出力する。踏面粗さ推定部３７は、現在値である前回演算された車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する（ステップＳ４５）。なお、車輪踏面粗さ演算部３４において、踏面粗さ推定部３７は、鉄道車両１００の運行開始後の最初の演算において、前回の運行において最後に演算された最新の車輪踏面粗さ、または点検の際に計測された車輪踏面粗さを前回の車輪踏面粗さとする。前回の運行において最後に演算された最新の車輪踏面粗さ、または点検の際に計測された車輪踏面粗さについては、セット値決定部３６が保持していてもよいし、鉄道車両１００のＢＣＵなどが保持していてもよい。踏面粗さ推定部３７は、演算によって得られた最新の車輪踏面粗さを出力部３８に出力する。出力部３８は、踏面粗さ推定部３７から取得した最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する（ステップＳ４６）。
　つづいて、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０のハードウェア構成について説明する。車輪踏面粗さ推定装置３０において、運転情報取得部３１、車両情報取得部３２、踏面粗し制御情報取得部３３、車輪踏面粗さ演算部３４、および出力部３８は処理回路により実現される。処理回路は、プログラムを格納するメモリ、およびメモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサであってもよいし、専用のハードウェアであってもよい。処理回路は制御回路とも呼ばれる。
　図５は、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０を実現する処理回路をプロセッサ９１およびメモリ９２で実現する場合の処理回路９０の構成の一例を示す図である。図５に示す処理回路９０は制御回路であり、プロセッサ９１およびメモリ９２を備える。処理回路９０がプロセッサ９１およびメモリ９２で構成される場合、処理回路９０の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ９２に格納される。処理回路９０では、メモリ９２に記憶されたプログラムをプロセッサ９１が読み出して実行することにより、各機能を実現する。すなわち、処理回路９０は、車輪踏面粗さ推定装置３０の処理が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９２を備える。このプログラムは、処理回路９０により実現される各機能を車輪踏面粗さ推定装置３０に実行させるためのプログラムであるともいえる。このプログラムは、プログラムが記憶された記憶媒体により提供されてもよいし、通信媒体など他の手段により提供されてもよい。
　上記プログラムは、運転情報取得部３１が、鉄道車両１００の運転情報を取得する第１のステップと、車両情報取得部３２が、鉄道車両１００の運行中の車両情報を取得する第２のステップと、車輪踏面粗さ演算部３４が、運転情報および車両情報に基づいてセット値を決定し、演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する第３のステップと、出力部３８が、第３のステップにおいて演算された最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する第４のステップと、を車輪踏面粗さ推定装置３０に実行させるプログラムであるとも言える。
　ここで、プロセッサ９１は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）などである。また、メモリ９２は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　EPROM）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、またはＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）などが該当する。
　図６は、実施の形態１に係る車輪踏面粗さ推定装置３０を実現する処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の処理回路９３の構成の一例を示す図である。図６に示す処理回路９３は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。処理回路９３については、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、処理回路９３は、専用のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、車輪踏面粗さ推定装置３０は、運転情報、車両情報、および踏面粗し制御情報を用いてセット値テーブルからセット値を選択してセット値を決定し、前回の車輪踏面粗さにセット値を加算することで最新の車輪踏面粗さを演算し、車輪踏面粗さ情報として車輪踏面粗し制御装置１０に出力することとした。これにより、車輪踏面粗さ推定装置３０は、鉄道車両１００の走行中においても、鉄道車両１００の振動の影響を受けずに車輪踏面の粗さを精度良く推定することができる。
実施の形態２．
　実施の形態１では、車輪踏面粗さ推定装置３０は、予めデータベース３５に格納されているセット値セーブルからセット値を選択することによってセット値を決定していた。実施の形態２では、車輪踏面粗さ推定装置が、セット値を演算によって決定する場合について説明する。
　図７は、実施の形態２に係る車輪踏面粗さ推定装置３０ａの構成例を示すブロック図である。車輪踏面粗さ推定装置３０ａは、運転情報取得部３１と、車両情報取得部３２と、車輪踏面粗さ演算部３４ａと、出力部３８と、を備える。車輪踏面粗さ演算部３４ａは、セット値決定部３６ａと、踏面粗さ推定部３７ａと、を備える。車輪踏面粗さ推定装置３０ａは、車輪踏面粗し制御装置１０に接続される。なお、図７に示すように、車輪踏面粗し制御装置１０および車輪踏面粗さ推定装置３０ａによって、車輪踏面粗さ管理システム４０ａを構成している。
　車輪踏面粗さ演算部３４ａは、運転情報取得部３１から取得した運転情報、および車両情報取得部３２から取得した車両情報に基づいてセット値を演算し、セット値を決定する。車輪踏面粗さ演算部３４ａは、前回演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する。なお、車輪踏面粗さ演算部３４ａは、運転情報、および車両情報の全てを使用せず、少なくとも１つに基づいてセット値を演算し、セット値として決定してもよい。
　セット値決定部３６ａは、運転情報および車両情報に基づいてセット値を演算し、セット値として決定する。なお、セット値決定部３６ａは、運転情報、および車両情報の全てを使用せず、少なくとも１つに基づいてセット値を演算し、セット値として決定してもよい。セット値決定部３６ａは、決定したセット値を踏面粗さ推定部３７ａに出力する。
　踏面粗さ推定部３７ａは、前回の車輪踏面粗さに、セット値決定部３６ａで決定されたセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算し、鉄道車両１００の車輪踏面の粗さを推定する。
　車輪踏面粗さ推定装置３０ａの動作について説明する。図８は、実施の形態２に係る車輪踏面粗さ推定装置３０ａの動作を示すフローチャートである。車輪踏面粗さ推定装置３０ａは、各種情報を取得する（ステップＳ５１）。具体的には、車輪踏面粗さ推定装置３０ａにおいて、運転情報取得部３１が運転情報を取得し、車両情報取得部３２が車両情報を取得する。
　車輪踏面粗さ演算部３４ａにおいて、セット値決定部３６ａは、鉄道車両１００が停止中か否かを判定する（ステップＳ５２）。セット値決定部３６ａは、車両情報に含まれる鉄道車両１００の速度から、鉄道車両１００が停止中か否かを判定することができる。なお、セット値決定部３６ａは、鉄道車両１００の位置情報が取得されている場合には、鉄道車両１００の位置情報を用いて、鉄道車両１００が停止中か否かを判定してもよい。鉄道車両１００が停止中の場合（ステップＳ５２：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６ａは、セット値を演算してセット値を決定する（ステップＳ５３）。ここで、セット値決定部３６ａは、式（１）のようにセット値を演算する。
　セット値＝係数α×ＢＣ圧×ＢＣ圧の継続時間×速度　…（１）
　式（１）は、鉄道車両１００において摩擦材を車輪踏面に押し付けたときの押し付け積算値を表している。セット値決定部３６ａは、ステップＳ５３の場合、速度＝０であるので係数αの値に関係無くセット値＝０になるため、セット値を０に決定する。
　鉄道車両１００が走行中の場合（ステップＳ５２：Ｎｏ）、セット値決定部３６ａは、回生ブレーキＯＮ中かつ初込めＢＣ圧の状態か否かを判定する（ステップＳ５４）。セット値決定部３６ａは、運転情報から、鉄道車両１００が回生ブレーキＯＮ中かつ初込めＢＣ圧の状態か否かを判定することができる。回生ブレーキＯＮ中かつ初込めＢＣ圧の状態の場合（ステップＳ５４：Ｙｅｓ）、セット値決定部３６ａは、セット値を演算してセット値を決定する（ステップＳ５５）。このとき、セット値決定部３６ａは、式（１）において係数αを負の値とする。すなわち、ステップＳ５５で演算されるセット値は負の値になる。回生ブレーキＯＮ中かつ初込めＢＣ圧の状態ではない場合（ステップＳ５４：Ｎｏ）、セット値決定部３６ａは、セット値を演算してセット値を決定する（ステップＳ５６）。このとき、セット値決定部３６ａは、式（１）において係数αを正の値とする。すなわち、ステップＳ５６で演算されるセット値は正の値になる。
　セット値決定部３６ａは、ステップＳ５３、またはステップＳ５５、またはステップＳ５６で決定したセット値を踏面粗さ推定部３７ａに出力する。踏面粗さ推定部３７ａは、現在値である前回演算された車輪踏面粗さにセット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する（ステップＳ５７）。このように、車輪踏面粗さ演算部３４ａにおいて、セット値決定部３６ａは、運転情報および車両情報を用いた規定された演算式によってセット値を演算し、セット値として決定する。なお、車輪踏面粗さ演算部３４ａにおいて、踏面粗さ推定部３７ａは、鉄道車両１００の運行開始後の最初の演算において、前回の運行において最後に演算された最新の車輪踏面粗さ、または点検の際に計測された車輪踏面粗さを前回の車輪踏面粗さとする。踏面粗さ推定部３７ａは、演算によって得られた最新の車輪踏面粗さを出力部３８に出力する。出力部３８は、踏面粗さ推定部３７ａから取得した最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する（ステップＳ５８）。
　なお、図８の例では、セット値決定部３６ａは、鉄道車両１００においてブレーキ信号が有る状態でセット値を演算していたが、これに限定されない。セット値決定部３６ａは、鉄道車両１００においてブレーキ信号が無い状態でも、力行惰行中の状態のときに得られる値などを用いてセット値を演算してもよい。
　つづいて、実施の形態２に係る車輪踏面粗さ推定装置３０ａのハードウェア構成について説明する。車輪踏面粗さ推定装置３０ａにおいて、運転情報取得部３１、車両情報取得部３２、車輪踏面粗さ演算部３４ａ、および出力部３８は処理回路により実現される。処理回路は、プログラムを格納するメモリ、およびメモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサであってもよいし、専用のハードウェアであってもよい。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、車輪踏面粗さ推定装置３０ａは、運転情報、および車両情報を用いてセット値を演算してセット値を決定し、前回の車輪踏面粗さにセット値を加算することで最新の車輪踏面粗さを演算し、車輪踏面粗さ情報として車輪踏面粗し制御装置１０に出力することとした。これにより、車輪踏面粗さ推定装置３０ａは、鉄道車両１００の走行中においても、鉄道車両１００の振動の影響を受けずに車輪踏面の粗さを精度良く推定することができる。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１０　車輪踏面粗し制御装置、２１　環境情報取得部、２２　運行路線情報取得部、３０，３０ａ　車輪踏面粗さ推定装置、３１　運転情報取得部、３２　車両情報取得部、３３　踏面粗し制御情報取得部、３４，３４ａ　車輪踏面粗さ演算部、３５　データベース、３６，３６ａ　セット値決定部、３７，３７ａ　踏面粗さ推定部、３８　出力部、４０，４０ａ　車輪踏面粗さ管理システム、１００　鉄道車両、１０１　速度センサ、１０２　ブレーキ指令部、１０３　ブレーキ制御部、１０４　電空変換弁、１０５　中継弁、１０６　圧力センサ、１０７　ブレーキシリンダ、１０８　制輪子、１１０　車輪、１１２　元空気タンク、１１４　回生ブレーキ制御部。

Claims (14)

  1. 　鉄道車両の運転情報を取得する運転情報取得部と、
    　前記鉄道車両の運行中の車両情報を取得する車両情報取得部と、
    　前記運転情報および前記車両情報に基づいてセット値を決定し、前回演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さに前記セット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する車輪踏面粗さ演算部と、
    　前記車輪踏面粗さ演算部で演算された前記最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する出力部と、
    　を備えることを特徴とする車輪踏面粗さ推定装置。
  2. 　前記車輪踏面粗さ推定装置に接続される車輪踏面粗し制御装置から前記車輪踏面粗し制御装置における車輪踏面粗し制御の情報である踏面粗し制御情報を取得する踏面粗し制御情報取得部、
    　を備え、
    　前記車輪踏面粗さ演算部は、前記運転情報、前記車両情報、および前記踏面粗し制御情報に基づいて、前記運転情報、前記車両情報、および前記踏面粗し制御情報に応じて設定されたセット値テーブルから該当する前記セット値を選択し、前記セット値として決定する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の車輪踏面粗さ推定装置。
  3. 　前記車輪踏面粗さ演算部は、天候、温度、および湿度のうち少なくとも１つの情報を含む環境情報を取得し、前記環境情報を用いて前記セット値を決定する、
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の車輪踏面粗さ推定装置。
  4. 　前記車輪踏面粗さ演算部は、前記鉄道車両が運行されている路線の情報である運行路線情報を取得し、前記運行路線情報を用いて前記セット値を決定する、
    　ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の車輪踏面粗さ推定装置。
  5. 　前記車輪踏面粗さ演算部は、前記運転情報および前記車両情報を用いた規定された演算式によって前記セット値を演算し、前記セット値として決定する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の車輪踏面粗さ推定装置。
  6. 　前記車輪踏面粗さ演算部は、前記車輪踏面が鏡面化する状況では前記セット値を負の値とし、前記車輪踏面が粗くなる状況では前記セット値を正の値とする、
    　ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の車輪踏面粗さ推定装置。
  7. 　前記車輪踏面粗さ演算部は、運行開始後の最初の演算において、前回の運行において最後に演算された前記最新の車輪踏面粗さ、または点検の際に計測された車輪踏面粗さを前記前回の車輪踏面粗さとする、
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の車輪踏面粗さ推定装置。
  8. 　車輪踏面粗さ推定装置が実行する車輪踏面粗さ推定方法であって、
    　運転情報取得部が、鉄道車両の運転情報を取得する第１のステップと、
    　車両情報取得部が、前記鉄道車両の運行中の車両情報を取得する第２のステップと、
    　車輪踏面粗さ演算部が、前記運転情報および前記車両情報に基づいてセット値を決定し、前回演算された車輪踏面の粗さを示す前回の車輪踏面粗さに前記セット値を加算したものを最新の車輪踏面粗さとして演算する第３のステップと、
    　出力部が、前記第３のステップにおいて演算された前記最新の車輪踏面粗さを車輪踏面粗さ情報として出力する第４のステップと、
    　を含むことを特徴とする車輪踏面粗さ推定方法。
  9. 　踏面粗し制御情報取得部が、前記車輪踏面粗さ推定装置に接続される車輪踏面粗し制御装置から前記車輪踏面粗し制御装置における車輪踏面粗し制御の情報である踏面粗し制御情報を取得する第５のステップ、
    　を含み、
    　前記第３のステップにおいて、前記車輪踏面粗さ演算部は、前記運転情報、前記車両情報、および前記踏面粗し制御情報に基づいて、前記運転情報、前記車両情報、および前記踏面粗し制御情報に応じて設定されたセット値テーブルから該当する前記セット値を選択し、前記セット値として決定する、
    　ことを特徴とする請求項８に記載の車輪踏面粗さ推定方法。
  10. 　前記第３のステップにおいて、前記車輪踏面粗さ演算部は、天候、温度、および湿度のうち少なくとも１つの情報を含む環境情報を取得し、前記環境情報を用いて前記セット値を決定する、
    　ことを特徴とする請求項８または９に記載の車輪踏面粗さ推定方法。
  11. 　前記第３のステップにおいて、前記車輪踏面粗さ演算部は、前記鉄道車両が運行されている路線の情報である運行路線情報を取得し、前記運行路線情報を用いて前記セット値を決定する、
    　ことを特徴とする請求項８から１０のいずれか１つに記載の車輪踏面粗さ推定方法。
  12. 　前記第３のステップにおいて、前記車輪踏面粗さ演算部は、前記運転情報および前記車両情報を用いた規定された演算式によって前記セット値を演算し、前記セット値として決定する、
    　ことを特徴とする請求項８に記載の車輪踏面粗さ推定方法。
  13. 　前記第３のステップにおいて、前記車輪踏面粗さ演算部は、前記車輪踏面が鏡面化する状況では前記セット値を負の値とし、前記車輪踏面が粗くなる状況では前記セット値を正の値とする、
    　ことを特徴とする請求項８から１２のいずれか１つに記載の車輪踏面粗さ推定方法。
  14. 　前記第３のステップにおいて、前記車輪踏面粗さ演算部は、運行開始後の最初の演算において、前回の運行において最後に演算された前記最新の車輪踏面粗さ、または点検の際に計測された車輪踏面粗さを前記前回の車輪踏面粗さとする、
    　ことを特徴とする請求項８から１３のいずれか１つに記載の車輪踏面粗さ推定方法。
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